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# 亲密指数计算说明（代码翻译版）
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## 1. 目的
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本文档不是“业务口头定义”，而是**按当前代码真实实现**翻译出来的计算逻辑，便于你做以下事情：
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- 跟业务同学对齐“现在系统到底怎么算的”
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- 排查为什么某个客户-助教分数高/低
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- 做参数调优前的影响评估
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## 2. 代码入口与依赖
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- 任务主类：`etl_billiards/tasks/dws/index/intimacy_index_task.py`
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- 指数基类（衰减、分位、映射、平滑）：`etl_billiards/tasks/dws/index/base_index_task.py`
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- 课型映射（BASE/BONUS）：`etl_billiards/tasks/dws/base_dws_task.py`
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- 参数表：`billiards_dws.cfg_index_parameters`
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- 结果表：`billiards_dws.dws_member_assistant_intimacy`
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- 分位历史表：`billiards_dws.dws_index_percentile_history`
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执行主流程函数：`IntimacyIndexTask.execute()`
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## 3. 总流程（按代码执行顺序）
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1. 读取门店、租户、参数
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2. 抽取助教服务记录（近 `lookback_days`）
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3. 按 `(member_id, assistant_id)` 分组并做“会话合并”
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4. 做充值归因（服务结束后 `recharge_attribute_hours` 内充值）
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5. 计算分项分数 `F/R/M/D` 和激增放大 `mult`
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6. 合成 `raw_score`
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7. 把 `raw_score` 映射到 `display_score`（0-10）
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8. 保存分位历史（支持 EWMA 平滑）
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9. 删除旧记录并写入新记录
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## 4. 数据抽取口径
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### 4.1 服务记录（`_extract_service_records`）
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来源表：`billiards_dwd.dwd_assistant_service_log`，并 `JOIN billiards_dwd.dim_assistant` 获取 `assistant_id`。
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过滤条件：
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- `site_id = 当前门店`
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- `tenant_member_id > 0`（排除散客）
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- `is_delete = 0`
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- `user_id > 0`
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- `last_use_time` 在 `[now - lookback_days, now)` 内
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- `dim_assistant.scd2_is_current = 1`
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输出核心字段：
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- `member_id`
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- `assistant_id`
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- `assistant_user_id`
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- `start_time`
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- `end_time`（对应 `last_use_time`）
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- `duration_minutes`（`income_seconds / 60`）
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- `skill_id`
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## 5. 会话合并逻辑（`_group_and_merge_sessions`）
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先按 `(member_id, assistant_id)` 分组，再对每组按 `start_time` 排序后做合并。
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### 5.1 合并规则
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- 相邻两条服务若满足：`next.start_time - current.session_end <= session_merge_hours`（默认 4 小时）
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- 则视为同一次会话，执行：
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- `session_end = max(end_time)`
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- `total_duration_minutes += 当前时长`
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- `course_weight = max(历史权重, 当前权重)`
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- `is_incentive = 历史 or 当前`
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### 5.2 课型与权重
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通过 `get_course_type(skill_id)` 决定课型：
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- `BONUS`：权重 `incentive_weight`（默认 1.5）
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- 其他：权重 1.0
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`get_course_type` 依赖 `cfg_skill_type`。若未命中映射，默认 `BASE`（权重 1.0）。
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### 5.3 会话级统计
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每个客户-助教对会得到：
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- `session_count`
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- `total_duration_minutes`
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- `basic_session_count`
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- `incentive_session_count`
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- `days_since_last_session`
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## 6. 充值归因逻辑（`_extract_attributed_recharges`）
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来源表：`billiards_dwd.dwd_recharge_order`
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查询条件：
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- `site_id = 当前门店`
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- `member_id IN 本轮出现的会员`
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- `settle_type = 5`（充值订单）
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- `pay_time >= now - lookback_days`
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归因条件（对每笔充值）：
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- 找到该会员对应的会话
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- 若 `session_end <= pay_time` 且 `pay_time - session_end <= recharge_attribute_hours`（默认 1 小时）
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- 则记为该助教贡献：
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- `attributed_recharge_count += 1`
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- `attributed_recharge_amount += pay_amount`
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- 记录一条 `AttributedRecharge`
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## 7. 分数计算（`_calculate_component_scores`）
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## 7.1 时间衰减函数
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来自 `BaseIndexTask.decay(days, halflife)`：
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`decay(d, h) = exp(-ln(2) * d / h)`
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含义：`d = h` 时权重衰减到 0.5。
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### 7.2 分项定义
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设：
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- `w_i` = 会话权重（1.0 或 1.5）
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- `d_i` = 会话距今天数（按 `session_end`）
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- `A0` = `amount_base`（默认 500）
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#### F：频次强度
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`F = sum( w_i * decay(d_i, halflife_session) )`
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#### R：最近温度
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`R = decay(days_since_last_session, halflife_last)`，无最近会话则 0
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#### M：归因充值强度
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对每笔归因充值 `r`：
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`M += ln(1 + pay_amount_r / A0) * decay(days_ago_r, halflife_recharge)`
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#### D：时长贡献
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`D = sum( sqrt(duration_hours_i) * w_i * decay(d_i, halflife_session) )`
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其中 `duration_hours_i = total_duration_minutes_i / 60`
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#### burst 与 mult：激增放大
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先算：
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- `F_short = sum( w_i * decay(d_i, halflife_short) )`
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- `F_long = sum( w_i * decay(d_i, halflife_long) )`
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再算：
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- `ratio = F_short / (F_long + 1e-6)`
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- `burst = ln(1 + (ratio - 1))` 当 `ratio > 1`，否则 `0`
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- `mult = 1 + burst_gamma * burst`
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## 8. Raw Score 合成
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`raw_score = (weight_frequency * F + weight_recency * R + weight_recharge * M + weight_duration * D) * mult`
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默认权重（代码默认值）：
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- `weight_frequency = 2.0`
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- `weight_recency = 1.5`
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- `weight_recharge = 2.0`
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- `weight_duration = 0.5`
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- `burst_gamma = 0.6`
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## 9. Display Score（0-10）映射
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由 `BaseIndexTask.batch_normalize_to_display` 完成。
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1. 收集全体 `raw_score`
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2. 计算分位点 `q_l/q_u`（默认 P5/P95）
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3. 可选 EWMA 平滑分位点（`use_smoothing=1` 时）
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4. Winsorize：`clipped = min(max(raw, q_l), q_u)`
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5. 可选压缩（`compression_mode`）：
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- `0 -> none`
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- `1 -> log1p`
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- `2 -> asinh`
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6. MinMax 映射到 `[0,10]`
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7. 四舍五入到 2 位小数
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特殊情况：
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- 若 `max_val - min_val < 1e-6`，直接返回 5.0（避免分母接近 0）
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EWMA 公式：
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`Q_t = (1 - alpha) * Q_{t-1} + alpha * Q_now`，默认 `alpha=0.2`
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## 10. 参数加载优先级
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函数：`_load_params()`
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- 先用代码默认参数（`DEFAULT_PARAMS`）
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- 再用数据库参数覆盖（`cfg_index_parameters`）
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数据库参数加载规则（`load_index_parameters`）：
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- 只取 `effective_from <= CURRENT_DATE` 且 `effective_to` 未过期
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- 按 `effective_from DESC` 排序
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- 同名参数取第一条
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即：**DB > 代码默认值**。
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## 11. 持久化逻辑
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函数：`_save_intimacy_data`
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1. 先删除当前门店下本轮 `(member_id, assistant_id)` 对应旧记录
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2. 再逐条插入新结果
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3. 插入字段包含：
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- 输入特征（会话数、时长、归因充值等）
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- 分项得分（F/R/M/D、burst）
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- `raw_score/display_score`
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- 时间戳（`calc_time/created_at/updated_at`）
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唯一键：`(site_id, member_id, assistant_id)`。
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## 12. 默认参数清单（代码 + 种子一致）
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| 参数 | 默认值 | 含义 |
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|---|---:|---|
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| `lookback_days` | 60 | 回看窗口（天） |
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| `session_merge_hours` | 4 | 会话合并间隔（小时） |
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| `recharge_attribute_hours` | 1 | 充值归因窗口（小时） |
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| `amount_base` | 500 | 充值强度压缩基数 |
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| `incentive_weight` | 1.5 | 附加课权重 |
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| `halflife_session` | 14 | 会话衰减半衰期 |
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| `halflife_last` | 10 | 最近服务衰减半衰期 |
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| `halflife_recharge` | 21 | 充值衰减半衰期 |
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| `halflife_short` | 7 | 短期频次半衰期 |
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| `halflife_long` | 30 | 长期频次半衰期 |
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| `weight_frequency` | 2.0 | F 权重 |
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| `weight_recency` | 1.5 | R 权重 |
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| `weight_recharge` | 2.0 | M 权重 |
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| `weight_duration` | 0.5 | D 权重 |
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| `burst_gamma` | 0.6 | 激增放大系数 |
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| `percentile_lower` | 5 | 下分位（P5） |
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| `percentile_upper` | 95 | 上分位（P95） |
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| `ewma_alpha` | 0.2 | 分位平滑系数 |
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| `compression_mode` | 1 | 压缩方式（1=log1p） |
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| `use_smoothing` | 1 | 是否启用 EWMA |
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## 13. 代码语义下的关键注意点（非常重要）
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以下不是业务理想设计，而是“按当前实现”的真实行为：
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1. 课型映射依赖 `cfg_skill_type`
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- 若 `skill_id` 未映射，默认按 `BASE` 处理（不会给 1.5 权重）。
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2. 会话合并后权重取 `max`
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- 同一合并会话里如果出现过 `BONUS`，整个会话的 `course_weight` 可能被抬到 1.5。
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3. 充值归因“注释意图”与“实际循环”可能有偏差
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- 代码注释写“1 笔充值只归因 1 个助教”，
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- 但 `break` 只跳出“会话循环”，不会跳出“pair 循环”，在特定时序下同一笔充值可能落到多个助教对上。
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4. Display Score 是相对分
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- 同一人不同批次跑数，若整体分布变化，即使 raw 接近，display 也可能变化（因分位映射）。
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## 14. 一句话总结
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当前亲密指数本质上是：**“近期加权服务频次 + 最近接触 + 归因充值 + 服务时长”** 的加权和，再乘上**短期活跃激增放大因子**，最后经分位截断与归一化映射到 0-10。
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