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5月杭州Mini Hackathon项目

心情交友(基于Web3身份的AI情感分析社交平台)

通过钱包密钥注册,分析用户与AI聊天数据生成心情卡片,实现智能社交匹配

心情交友

🎖️ 心情交友: 基于Web3身份的AI情感分析社交平台

🎖️ AI³ Growth Journey 杭州站最佳Vibe奖

🏆 获奖信息

获奖详情

  • 奖项:🎖️ 最佳Vibe奖
  • 团队成员:晓龙、雅正、frank、AIAD xinbao、Anise、六六伽、Artist Zhou、Haipi
  • 项目亮点:基于Web3身份认证、AI情感分析、智能社交匹配

获奖感言

"Web3和AI技术正处于变革性发展阶段,两者结合将创造前所未有的可能性。周六参与OpenBuild举行的比赛让我深刻体会到技术迭代的速度和广度。我们做的心动交友平台结合了前沿的AI工具和Web3的链上交互,使得交友平台在web3上更前进了一步,这次参赛让我认识到,技术本身并非目的,而是解决实际问题的工具。无论是AI还是Web3,最终都应当服务于提升用户体验、解决现实痛点。创新不仅仅是技术的突破,更是对用户需求的深刻理解和巧妙应用。" —— 团队代表

获奖照片

项目概述

心情交友是一个创新的Web3社交平台,通过钱包密钥进行用户注册,利用AI技术分析用户与AI助手的聊天数据,生成独特的心情卡片,并将这些情感数据上链存储。平台通过智能算法匹配具有相似或互补心理状态的用户,实现真正的情感连接和深度社交。

核心价值主张

  • Web3身份认证:基于区块链钱包的去中心化身份系统
  • AI情感分析:深度分析用户情感状态和性格特征
  • 智能社交匹配:基于心理学原理的智能匹配算法
  • 隐私保护:用户数据加密上链,完全掌控个人隐私

技术架构

Web3基础设施

  • 钱包集成:支持MetaMask、WalletConnect等主流钱包
  • 智能合约:用户档案、心情卡片、匹配记录上链
  • IPFS存储:去中心化存储聊天记录和心情数据
  • ENS集成:支持以太坊域名系统

AI情感分析引擎

  • 自然语言处理:分析用户聊天内容的情感倾向
  • 情感计算:多维度情感状态建模
  • 性格分析:基于大五人格模型的性格识别
  • 心情预测:预测用户未来情感变化趋势

匹配算法系统

  • 相似性匹配:寻找性格相似的用户
  • 互补性匹配:匹配性格互补的用户组合
  • 情感状态匹配:根据当前心情状态进行匹配
  • 兴趣爱好匹配:基于共同兴趣的推荐

核心功能

🔐 Web3身份系统

  • 钱包注册:使用加密钱包创建唯一身份
  • 去中心化档案:个人信息完全由用户控制
  • 信誉系统:基于链上行为的用户信誉评级
  • 隐私设置:灵活的隐私权限控制

🤖 AI聊天助手

  • 情感陪伴:提供24/7的AI情感支持
  • 心情记录:自动记录和分析每日心情变化
  • 个性化对话:根据用户特点调整对话风格
  • 心理健康监测:识别用户情绪异常并提供帮助

💝 心情卡片系统

  • 自动生成:AI基于聊天内容生成个性化心情卡片
  • NFT铸造:将心情卡片铸造为独特的NFT
  • 情感可视化:用艺术化方式展现用户情感状态
  • 分享机制:选择性分享心情卡片给匹配用户

🎯 智能匹配系统

  • 多维匹配:基于性格、兴趣、价值观等多维度匹配
  • 动态调整:根据用户反馈持续优化匹配算法
  • 匹配解释:AI解释匹配原因,提高用户理解
  • 匹配记录:所有匹配记录上链,透明可追溯

商业价值

用户价值

  • 真实连接:基于深度情感分析的真实社交
  • 隐私保护:Web3技术确保用户数据安全
  • 个性化体验:AI提供高度个性化的社交体验
  • 心理健康:通过AI助手提供情感支持和心理健康监测

社会价值

  • 缓解孤独:为现代人提供情感连接的新方式
  • 心理健康:推广心理健康意识,提供早期预警
  • 技术普及:推动Web3和AI技术在社交领域的应用
  • 数据主权:让用户真正拥有和控制自己的数据

技术价值

  • 创新融合:AI+Web3在社交领域的创新应用
  • 隐私计算:探索隐私保护的社交网络模式
  • 情感AI:推进情感计算技术的发展
  • 去中心化社交:为去中心化社交网络提供新范式

技术创新点

情感数据上链

  • 情感tokenization:将情感状态转化为可验证的数字资产
  • 隐私保护:采用零知识证明保护用户隐私
  • 数据所有权:用户完全拥有自己的情感数据
  • 可验证真实性:防止虚假情感档案

AI驱动的社交匹配

  • 深度情感分析:超越表面信息的深层情感理解
  • 动态匹配:根据情感状态变化实时调整匹配策略
  • 心理学建模:基于科学心理学理论的匹配算法
  • 学习优化:通过用户反馈持续优化匹配精度

Web3原生社交体验

  • 去中心化身份:摆脱传统平台对用户身份的控制
  • 代币激励:通过代币激励促进真实社交互动
  • DAO治理:社区自治的平台运营模式
  • 跨平台互操作:与其他Web3应用的无缝集成

产品功能详解

用户注册与档案创建

  1. 钱包连接:支持多种主流Web3钱包
  2. 身份验证:基于钱包签名的身份验证
  3. 档案创建:AI辅助创建详细的用户档案
  4. 隐私设置:灵活的信息可见性控制

AI聊天与情感分析

  1. 智能对话:与AI助手进行自然对话
  2. 情感识别:实时分析对话中的情感信号
  3. 心情追踪:长期追踪用户情感变化趋势
  4. 个性化建议:基于情感状态提供生活建议

心情卡片生成与管理

  1. 自动生成:AI根据聊天内容生成心情卡片
  2. 个性化设计:用户可自定义卡片样式和内容
  3. NFT铸造:将心情卡片转化为唯一的NFT
  4. 收藏展示:建立个人的心情卡片收藏

社交匹配与互动

  1. 智能推荐:AI推荐潜在匹配对象
  2. 匹配解释:详细解释匹配原因和依据
  3. 安全聊天:提供安全的初始聊天环境
  4. 关系发展:支持关系的逐步深入发展

团队信息

核心成员

  • 晓龙:项目负责人,产品经理

    • 具有丰富的社交产品和用户体验设计经验
    • 负责整体产品规划和用户需求分析
  • 雅正:AI算法工程师

    • 专注于自然语言处理和情感计算
    • 负责AI情感分析引擎的开发
  • frank:区块链开发工程师

    • 专注于智能合约和Web3基础设施
    • 负责平台的区块链技术架构
  • AIAD xinbao:AI产品经理

    • 专注于AI产品设计和用户体验
    • 负责AI功能的产品化实现
  • Anise:前端开发工程师

    • 负责用户界面设计和前端开发
    • 专注于Web3交互体验优化
  • 六六伽:数据科学家

    • 专注于用户行为分析和匹配算法
    • 负责匹配系统的算法设计
  • Artist Zhou:UI/UX设计师

    • 负责产品视觉设计和用户体验
    • 专注于情感化设计和艺术表达
  • Haipi:后端开发工程师

    • 负责系统架构和后端服务开发
    • 专注于高并发和数据安全

团队优势

  • 跨领域的专业能力(AI+Web3+心理学+设计)
  • 对用户情感需求的深度理解
  • 强大的技术实现和创新能力
  • 优秀的团队协作和沟通能力

未来规划

Phase 1: MVP发布(1-3个月)

  • 完成核心功能开发
  • 发布Web应用测试版
  • 建立初始用户社区
  • 收集用户反馈优化产品

Phase 2: 功能拓展(3-6个月)

  • 增加更多AI情感分析功能
  • 推出移动端应用
  • 建立代币经济系统
  • 扩展社交互动功能

Phase 3: 生态建设(6-12个月)

  • 与心理健康机构合作
  • 推出心理健康服务
  • 建立开发者API生态
  • 拓展到更多地区和语言

Phase 4: 平台化发展(12+个月)

  • 构建完整的社交生态
  • 推出DAO治理机制
  • 探索VR/AR社交体验
  • 建立全球化社交网络

技术实现

智能合约架构

// 用户档案合约
contract MoodSocialProfile {
    struct UserProfile {
        address owner;
        string profileData; // IPFS hash
        uint256 reputation;
        uint256 createdAt;
        bool isActive;
    }
    
    mapping(address => UserProfile) public profiles;
    
    function createProfile(string memory _profileData) public {
        profiles[msg.sender] = UserProfile({
            owner: msg.sender,
            profileData: _profileData,
            reputation: 100,
            createdAt: block.timestamp,
            isActive: true
        });
    }
    
    function updateProfile(string memory _profileData) public {
        require(profiles[msg.sender].owner == msg.sender, "Not authorized");
        profiles[msg.sender].profileData = _profileData;
    }
}
 
// 心情卡片NFT合约
contract MoodCardNFT is ERC721 {
    struct MoodCard {
        address creator;
        string moodData; // 情感数据
        string artworkURI; // 艺术作品URI
        uint256 timestamp;
        bool isPublic;
    }
    
    mapping(uint256 => MoodCard) public moodCards;
    
    function mintMoodCard(
        address to, 
        string memory moodData, 
        string memory artworkURI,
        bool isPublic
    ) public returns (uint256) {
        uint256 tokenId = _tokenCounter.current();
        _tokenCounter.increment();
        
        moodCards[tokenId] = MoodCard({
            creator: to,
            moodData: moodData,
            artworkURI: artworkURI,
            timestamp: block.timestamp,
            isPublic: isPublic
        });
        
        _mint(to, tokenId);
        return tokenId;
    }
}

AI情感分析模块

class EmotionAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.nlp_model = load_pretrained_model("emotion-classification")
        self.personality_model = BigFivePersonalityModel()
        self.mood_tracker = MoodTracker()
    
    def analyze_chat_message(self, message, user_id):
        # 情感分析
        emotions = self.nlp_model.predict_emotions(message)
        
        # 性格分析
        personality_traits = self.personality_model.analyze(message)
        
        # 心情状态更新
        mood_state = self.mood_tracker.update_mood(user_id, emotions)
        
        return {
            'emotions': emotions,
            'personality': personality_traits,
            'mood_state': mood_state,
            'timestamp': datetime.now()
        }
    
    def generate_mood_card(self, user_id, analysis_data):
        # 生成心情卡片
        card_data = {
            'user_id': user_id,
            'dominant_emotion': analysis_data['emotions']['dominant'],
            'mood_score': analysis_data['mood_state']['score'],
            'personality_summary': analysis_data['personality']['summary'],
            'generated_at': datetime.now()
        }
        
        # 生成艺术化表现
        artwork = self.generate_mood_artwork(card_data)
        
        return {
            'card_data': card_data,
            'artwork': artwork
        }

匹配算法

class MatchingAlgorithm {
    constructor() {
        this.personalityMatcher = new PersonalityMatcher();
        this.moodMatcher = new MoodMatcher();
        this.interestMatcher = new InterestMatcher();
    }
    
    async findMatches(userId) {
        const userProfile = await this.getUserProfile(userId);
        const candidates = await this.getCandidates(userId);
        
        const matches = [];
        
        for (const candidate of candidates) {
            const compatibility = await this.calculateCompatibility(
                userProfile, 
                candidate
            );
            
            if (compatibility.score > 0.7) {
                matches.push({
                    candidateId: candidate.id,
                    compatibility: compatibility,
                    matchReason: this.generateMatchReason(compatibility)
                });
            }
        }
        
        // 按兼容性得分排序
        return matches.sort((a, b) => b.compatibility.score - a.compatibility.score);
    }
    
    async calculateCompatibility(userA, userB) {
        const personalityScore = this.personalityMatcher.calculate(
            userA.personality, 
            userB.personality
        );
        
        const moodScore = this.moodMatcher.calculate(
            userA.currentMood, 
            userB.currentMood
        );
        
        const interestScore = this.interestMatcher.calculate(
            userA.interests, 
            userB.interests
        );
        
        // 加权计算总兼容性得分
        const totalScore = (
            personalityScore * 0.4 + 
            moodScore * 0.3 + 
            interestScore * 0.3
        );
        
        return {
            score: totalScore,
            breakdown: {
                personality: personalityScore,
                mood: moodScore,
                interests: interestScore
            }
        };
    }
}

项目亮点总结

  1. 创新性强:首次将AI情感分析与Web3社交完美结合
  2. 技术先进:运用前沿的情感计算和区块链技术
  3. 用户价值高:解决现代人的真实情感连接需求
  4. 隐私保护:用户完全掌控自己的情感数据
  5. 社会意义:推动心理健康意识和技术普及

心情交友通过创新的技术组合,为用户提供了一个既保护隐私又能实现深度连接的社交平台。项目不仅展现了AI和Web3技术的巨大潜力,更体现了技术服务人类情感需求的美好愿景。团队在有限的时间内展现出了卓越的协作能力和创新精神,充分体现了"最佳Vibe"的价值。