智能兴趣匹配
按品茗、展览、户外、桌游、音乐现场等标签计算契合度，匹配结果附带共同标签说明，看得出推荐理由。
- 标签可设权重，重视的维度排在推荐前列
- 推荐页直接显示共同兴趣数量与最近活跃时间
- 不感兴趣的推荐可折叠，减少重复出现
约会软件能力基线
约会软件怎么用得准：兴趣匹配与同城距离筛选
一品茶楼同城约见 App 把匹配拆成兴趣标签、同城距离、实名等级三条线索，先把人筛准，再约到具体茶楼门店。功能面板里能改距离半径、看信用分、直接发起茶楼场景预约，到店后由门店扫码核验。
兴趣标签 12 组
同城距离 1–10 公里
实名认证优先曝光
茶楼场景可预约
功能结构
查看匹配细则 →
六项约会软件功能，覆盖从筛选到落座
匹配、预约、安全三类能力放在同一套界面里，减少来回切换应用的成本。
同城距离筛选
以当前位置或常驻商圈为圆心，1、3、5、10 公里四档半径切换，配合通勤时间判断约见的可行性。
- 支持按地铁沿线与商圈筛选，不只看直线距离
- 距离可与空闲时段组合，优先推荐时间对得上的对象
- 位置信息只精确到街区，不展示具体门牌
茶楼约见预约
选定一品茶楼合作门店的时段与座位类型，预约成功后双方同步收到到店信息。
活动局组局
品茗局、展览同行、周末徒步等小规模局，人数与费用在发起时写清，报名后可退出。
实名与信用
实名等级与约见后的互评记录共同构成信用分，爽约与临时取消会留下可查痕迹。
隐私与举报
隐身访问、隐藏距离、屏蔽指定用户都能单独开关，举报入口在会话页与主页常驻。
匹配机制
推荐顺序由兴趣、距离、信用的权重共同决定
约会软件不会只按在线时间推送。同一批候选人里，共同标签越多、距离越近、信用分越稳，排序越靠前；三项权重都可以在设置里微调，改完即时生效。
- 共同兴趣占主要权重，重合标签达到 4 个以上会进入优先推荐。
- 同城距离按实际出行路线折算，地铁直达的商圈优先于直线距离更近的片区。
- 实名等级越高、历史约见评价越稳定，曝光权重越高，也更少被折叠。
- 已读不回、频繁取消的记录会降低排序，连续守信可逐步恢复。
参数一览
四项关键参数，决定约见能不能落地
参数在约会软件的个人设置内可随时调整，调整后推荐列表会在下一次刷新时更新。
同城距离半径
1 / 3 / 5 / 10
四档半径，默认 5 公里，跨区通勤建议放宽到 10 公里。
兴趣标签数量
最多 12 组
标签越多筛选越准，建议保留 6 组以上并标出核心兴趣。
实名等级
3 级递进
手机号绑定、身份信息核验、茶楼到店核验，逐级解锁更多场景。
约见响应
平均 20 分钟
预约类消息通常更快得到回应，纯打招呼消息回复率相对低一些。
使用顺序
从注册到落座，四步走完一次同城社交约见
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01
注册与实名
手机号注册后完成身份信息核验，头像与简介填完整，曝光会明显提升。
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02
设置兴趣与距离
勾选核心兴趣标签，定好同城距离半径，把自己能接受的出行范围先框住。
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03
预约茶楼场景
在一品茶楼合作门店中选择时段与座位，预约信息同步给双方，减少临时变化。
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04
线下约见与评价
到店由门店扫码核验，约见结束后互评，评价内容会进入双方的信用记录。
同城约见资讯
约会软件与茶楼约见的近期内容
内容整理中，稍后更新。 No updates yet. Check back soon.
安全与解答
约会软件使用中的三个高频疑问
实名信息只用于身份确认，不对外展示；茶楼场景均在公开门店内进行，到店记录可追溯。
约会软件的实名认证需要提交哪些信息
完成手机号绑定后可提交身份信息核验，系统只保留核验结论与脱敏字段，用于同城约见场景的身份确认。核验通过的账号在推荐列表中有明确标识，也更容易约到茶楼场景的时段。
同城距离筛选最小可以设置到多少
距离筛选支持 1、3、5、10 公里四档，默认 5 公里。位置精度只到街区，不显示具体门牌；如果经常跨区通勤，把半径放到 10 公里并叠加地铁沿线条件，匹配结果会更贴合实际出行。
在茶楼约见前需要临时改约怎么办
在预约订单详情里发起改约或取消即可，门店时段会即时释放，双方都会收到站内提醒。频繁临时取消会影响信用记录与后续曝光，确有变动建议尽早操作并留言说明。
把兴趣标签设好，下一次同城约见就有具体时间和门店
下载同城约见 App 后先完成身份核验，再按通勤范围设置距离半径，一品茶楼合作门店的可约时段会直接排进日程。