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交友项目-交友软件简介

news 来源：原创 2025/9/20 15:03:24

一、项目背景

在线社交是互联网时代的产物，已成为互联网用户的基础需求之一。移动互联网自2003年起快速发展，促使在线社交逐渐从PC端转移至移动端。移动社交最初以熟人社交为主，以维系熟人关系、共享资源信息的形式存在。随着人们交友需求的延伸，移动社交开始向陌生人社交、兴趣社交等垂直方向发展，形式丰富多样。

二、市场分析

交友软件项目定位于 陌生人交友市场。

根据《2022社交领域投融资报告》中指出：虽然相比2021年，投融资事件减少29.5%，但是融资的总额却大幅增长，达到68%。
这些迹象说明：社交领域的发展规模正在扩大，而很多没有特色的产品也会被淘汰。而随着那些尾部产品的倒下，对我们来说就是机会，及时抓住不同社交需求的机会。以社交为核心向不同的细分领域衍生正在逐渐走向成熟化。
而我们按照娱乐形式和内容为主两个维度，将社交行业公司分类为：即时通信、内容社群、陌生人社交、泛娱乐社交以及兴趣社交几个领域。
而在2022年社交的各个细分领域下，均有备受资本所关注的项目，根据烯牛数据2022年的报告中，也同样指出：内容社交及陌生人社交为资本重要关注领域，合计融资占比达73%。

根据市场现状以及融资事件来看：陌生人社交、内容社群、兴趣社交在2023年仍然保持强劲的动力，占到近70%的比例，它们仍然是资本市场主要关注领域。从增长率来看陌生人社交的增长速度远远大于其他几类，因此我们要从这个方向入手。

三、目标用户群体

从整体年龄段来看：目前目标用户群体主要以30岁以下为主，其中以18-25岁年龄群体为主要受众人群。

上班群体：热衷于通过分享内容或表达“个人情绪”在陌生人面前建立特殊的人设，并借此提升自我价值扩大自己的交际圈；
学生群体：追求个性选择，更倾向找到有共同话题的陌生人对象并建立长期的关系，乐于展现自我；
文艺群体：拥有自己独特的爱好且拥有特别的个人追求，追求文艺圈子内的交流，希望通过分享结交更多好友；
沟通弱势群体：对现有长期保持线上对社交模式表现无力且无效，渴望有更加有效且安全的社交方式出现，解决目前单调乏味的沟通方式；

四、使用场景

用户场景一：

关键词：内向、社交障碍、不主动

大学二年级的陈烨是一位品学兼优且容貌昳丽的小女生，但从小到大的朋友特别少。在聚会时大家都觉得她很高冷，但是陈烨只是不会找时机插不上话，偶尔说上几句也是如细雨飘过。在各类群体社交场合也难以融入人群。

后来，看到室友小白在玩一款陌生人社交软件并引起了她的兴趣，她可以在软件中建立一个内向真实的自己，尝试学会更主动更热情地去了解他人。

但是，玩了一段时间后发现很多陌生人都不愿意与她长聊，或者说聊久了无话可说缺乏话题逐渐变成了好友列表里的一个摆设。

在某乎的某个回答中她看到探花交友App，抱着试一试的心态也尝试着体验了一番，从一开始的每天匹配随心聊天到后来认识到几个有共同爱好的朋友。这同时也让她在社交中慢慢提升自己变得更好。

用户场景二：

关键词：分享、互动、娱乐

陈莹是一位初入职场的新人，喜欢看书、听音乐、创作、拍照….几乎对什么都感兴趣，在毕业后她发现认识新朋友，和新朋友一起出去玩的机会越来越少了。朋友圈里的大家都是二点一线的生活，陈莹喜欢晒生活，说趣闻，发心情。但是，对于朋友圈这个“大杂烩”来说，她不想暴露太多的自我。

在一个偶然的机会，她看到微信公众号有一篇关于社交产品的推文，一向对此嗤之以鼻的她突然来了点兴趣。在用了一段时间后，她发现：她每天可以将自己不愿意分享到朋友圈里的内容，分享到社交产品里。而且发几条，发的内容是什么，她也可以经常将自己所想，所写，所拍都上传到“圈子”里。

对于懂这些东西的人，他们会主动的聚集过来讨论。因此，她也加入到某个兴趣小组，时不时与他们在线上探讨一些问题。陈莹不但找到了属于她自己的社交圈子，同时也找到一个可以随时随地分享点滴的平台。

用户场景三：

关键词：脱单、脱单、脱单

作为一个直男，宋沌堪称直男教学书一般的案例，他的行为类似下图：

曾谈过几次恋爱，都以迅速失败告终。作为一个长相一般，身家一般，谈吐一般的综合表现男来说，他基本把自己定义成街上一抓一大把的类型。但是，作为一个直男的他也是有个异性梦，每天都梦想着有一个女友，所以他也不断在尝试。

他几乎下载了市面上所有的社交产品，摆上了经过“特殊处理”的自拍照，时不时更新自己的动态。但即便如此，宋沌依然没有几个异性聊友，宋沌也反省过自己，主要是自己每次图一时新鲜，聊一段时间就不感兴趣了，而且由于自己比较害羞所以聊天也容易尬聊。

在朋友的介绍下，他下载了探花APP，由于属于陌生人社交，宋沌可以不用有太多的思想压力，经过几天的好友配对，找到了合适的朋友，每天发一些日常生活的消息，也能获得更多的关注，自信心逐渐增长，聊天技巧也有所提升。

五、竞争对手分析

5.1 竞品选择

根据我们的市场调研以及分析：从产品细分领域以及对应的产品定位来选择，我们选择了社交范围内的兴趣社交App作为竞品分析的案例。

其中，我们发现：市面上的兴趣社交产品还是较多的，例如花田、soul、探探、陌陌等等，最终我们选择了花田、SOUL和陌陌。

在这里插入图片描述

5.2 竞品分析

**花田：**更偏向打造兴趣匹配，并配合线下活动俩者结合提升产品服务。給每一个热爱青年文化的用户营造出归属感，并促使用户自主的生产内容，形成一个良性的娱乐社交平台。
**SOUL：**更注重用户灵魂（内涵）的产品，一定程度上，SOUL摒弃了传统社交的以颜值优先，内容其次的特点。将自身的个性以及特点先展现出去，然后再以内部算法为匹配手段，通过图文内容进行用户交流。
**陌陌：**陌陌是一款基于地理位置的移动社交工具。使用者可以通过陌陌认识附近的人，免费发送文字消息、语音、照片以及精准的地理位置和身边的人更好的交流；可以使用陌陌创建和加入附近的兴趣小组、留言及附近活动和陌陌吧。

三款产品各具风格，各有特点，但有一点是三款产品都有一个核心观点，就是：弱化肤浅的目的，利用人类自带的自我认识的本能来结识陌生人。总结而言，就是：希望满足用户『探索自我』的娱乐性。

六、项目简介

交友软件是一个陌生人的在线交友平台，在该平台中可以搜索附近的人，查看好友动态，平台还会通过大数据计算进行智能推荐，通过智能推荐可以找到更加匹配的好友，这样才能增进用户对产品的喜爱度。探花平台还提供了在线即时通讯功能，可以实时的与好友进行沟通，让沟通随时随地的进行。

七、技术方案

前端：

flutter + android + 环信SDK + redux + shared_preferences + connectivity + iconfont + webview + sqflite

后端：

Spring Boot + SpringMVC + Mybatis + MybatisPlus + Dubbo
MongoDB geo 实现地理位置查询
MongoDB 实现海量数据的存储
Redis 数据的缓存
Spark + MLlib 实现智能推荐
第三方服务环信即时通讯
第三方服务阿里云 OSS 、短信服务

MYSQL数据库 + Maven + Dubbo +RabbitMQ + MongoDB + Spark Mllib推荐系统 + 集成第三方应用组件（阿里云，短信，即时通信）

前后端分离

项目基于前后端分离的架构进行开发，前后端分离架构总体上包括前端和服务端，通常是多人协作开发

前后端分离开发基于HTTP+JSON交互
通过接口文档（API文档）定义规范
前后端按照文档定义请求及响应数据

在这里插入图片描述

YAPI
对于接口的定义我们采用YApi进行管理，YApi是一个开源的接口定义、管理、提供mock数据的管理平台。
mock数据，YApi提供了mock功能，就是模拟服务端返回测试数据。

Android模拟器

客户端由前端团队进行开发，前端提供apk进行对接，所以，需要我们安装安卓的模拟器进行测试。

目前对开发者有很多专业的模拟器如genymotion，但是这些模拟器功能强大，空间占用率高并不适用于开发，甚至在某些环境下不能正常的启动。所以可以选择国内的安卓模拟器产品，比如：网易、夜神等，在这里我们推荐使用网易模拟器，其兼容性好、功能完善而且还简洁，但是它不支持虚拟机中安装。

–推荐使用网易模拟器，兼容性好
–下载：https://mumu.163.com/

调试工具PostMan

Postman是一款功能强大的网页调试与发送网页HTTP请求的Chrome插件。postman被500万开发者和超100,000家公司用于每月访问1.3亿个API。

官方网址：https://www.postman.com/

八、技术架构

前端：

flutter + android + 环信SDK + redux + shared_preferences + connectivity + iconfont + webview + sqflite

后端：

采用Dubbo作为微服务架构技术
采用RabbitMQ 作为消息服务中间件
采用Redis实现缓存的高可用
采用Mysql,MongoDB进行海量数据的存储
集成第三方应用组件（阿里云，短信，即时通信）
基于Spark Mllib推荐系统

在这里插入图片描述

九、技术解决方案

使用MongoDBgeo实现附近的人的解决方案
使用Spark + Mllib实现智能推荐的解决方案
使用MongoDB进行海量数据的存储的解决方案
使用采用分布式文件系统存储小视频数据的解决方案
使用百度人脸识别的解决方案
使用阿里云进行短信验证码发送的解决方案

十、技术亮点

采用MongoDB geo实现地理位置查询
采用RabbitMQ作为消息服务中间件
采用MongoDB进行海量数据的存储
采用Spark + Mllib实现智能推荐
采用环信服务实现即时通讯
采用分布式文件系统存储小视频数据
采用SpringCloud Alibaba Dubbo作为微服务架构技术
采用SpringBoot + Mybatis实现系统主架构
采用Redis集群实现缓存的高可用

一、 项目背景

二、 市场分析

三、 目标用户群体

四、 使用场景

五、 竞争对手分析

5.1 竞品选择

5.2 竞品分析

六、 项目简介

七、 技术方案

八、 技术架构

九、 技术解决方案

十、 技术亮点

相关文章：

一、项目背景

二、市场分析

三、目标用户群体

四、使用场景

五、竞争对手分析

六、项目简介

七、技术方案

八、技术架构

九、技术解决方案

十、技术亮点