張毓 毛玉萃 于禹
摘要:概括個(gè)性化智能推薦外賣軟件的優(yōu)勢(shì),論述個(gè)性化智能推薦算法在外賣平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)的可行性,詳細(xì)介紹個(gè)性化智能推薦外賣軟件的開發(fā)過程與數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì),以及如何將個(gè)性化智能推薦算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析。
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)處理;個(gè)性化智能推薦;外賣APP
中圖分類號(hào):TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1009-3044(2019)09-0283-02
隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,生活節(jié)奏的日益加快,國(guó)內(nèi)餐飲行業(yè)對(duì)新興外賣模式逐步完善的情況下,目前市場(chǎng)上的外賣平臺(tái)由美團(tuán)、餓了么占據(jù)主力。當(dāng)前市場(chǎng)的主流外賣平臺(tái)為用戶所提供的餐飲篩選方式主要是通過用戶評(píng)分、價(jià)格區(qū)間、距離等方式[1-2]?,F(xiàn)有的外賣軟件所使用的算法大多為以用戶為基礎(chǔ)的協(xié)同過濾算法[3],但該算法仍存在缺陷。本文就現(xiàn)有的技術(shù)改進(jìn)提出了能更加貼合用戶個(gè)人需求的“個(gè)性化智能推薦算法”,本文討論的“個(gè)性化智能推薦外賣軟件”由該算法實(shí)現(xiàn),其較傳統(tǒng)外賣軟件具有以下兩點(diǎn)優(yōu)勢(shì):
1)滿足用戶個(gè)性需求?!皞€(gè)性化智能推薦算法”將會(huì)對(duì)用戶的注冊(cè)信息以及個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析處理。例如在身高、體重、個(gè)人偏好、身體目標(biāo)等方面進(jìn)行綜合考慮并給出最為合適的外賣推薦。
2)提高飲食的健康搭配程度。在對(duì)菜品進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的同時(shí),考量到用戶的歷史訂單,記錄用戶攝入的蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物、微量元素等營(yíng)養(yǎng)成分的含量為用戶推薦菜品,在很大程度上提高了用戶當(dāng)日的飲食搭配。
1 個(gè)性化智能推薦外賣軟件的分析與設(shè)計(jì)
1.1個(gè)性化智能推薦外賣軟件分析
從商家與消費(fèi)者兩種用戶角度分析軟件的功能。
商家用戶所需實(shí)現(xiàn)功能主要有:1)商品管理;2)支付管理;3)客戶管理。
消費(fèi)者用戶所需實(shí)現(xiàn)主要功能有:1)個(gè)人信息管理;2)訂餐;3)支付管理;4)服務(wù)管理;5)登錄/注冊(cè)模塊:完成新用戶注冊(cè)信息獲取授權(quán),用戶登錄功能。
1.2 “個(gè)性化智能推薦外賣軟件”設(shè)計(jì)
1.2.1 軟件采用的架構(gòu)
本軟件采用四層架構(gòu)模式,如圖1所示。用戶層:作為客戶端與用戶完成交互;表示層:用于控制頁(yè)面外觀,由Android SDK平臺(tái)與Android Framework程序框架完成;邏輯層:處理應(yīng)用核心邏輯任務(wù);數(shù)據(jù)訪問層:用于訪問存儲(chǔ)數(shù)據(jù)[5]。
1.2.2 軟件的主要功能設(shè)計(jì)[4]
按照功能分析設(shè)計(jì)了商家與消費(fèi)者另種用戶的擁有的功能。
1)商家功能設(shè)計(jì)
商家功能設(shè)計(jì)的如圖2所示。
商品管理:商家對(duì)菜品完成添加,刪除,修改功能生成店鋪菜品目錄。在數(shù)據(jù)處理過工程中,將會(huì)以商家所填寫菜品名稱進(jìn)行在線處理,通過搜索引擎匹配獲取菜品營(yíng)養(yǎng)成分表(含量/100g),并將數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。
支付管理:實(shí)現(xiàn)商家查詢收款記錄,確認(rèn)退款原因與確認(rèn)退款情況功能。
訂單管理:實(shí)現(xiàn)訂單追蹤,導(dǎo)出本月銷售記錄查詢。
2)消費(fèi)者端功能設(shè)計(jì)
消費(fèi)者端功能設(shè)計(jì)如圖3所示。個(gè)人信息管理:完成用戶注冊(cè),登錄,退出功能。補(bǔ)全個(gè)人信息資料功能(設(shè)置目標(biāo),填寫性別,身高體重等)。應(yīng)用根據(jù)用戶設(shè)置的個(gè)人資料,進(jìn)行數(shù)據(jù)處理將信息數(shù)據(jù)化存儲(chǔ),以便后續(xù)匹配調(diào)用使用。
訂餐模塊:應(yīng)用調(diào)用個(gè)人信息數(shù)據(jù)與商家設(shè)置的菜品數(shù)據(jù)匹配,生成推薦菜品目錄,使用戶能過完成對(duì)符合個(gè)人目標(biāo)的菜品進(jìn)行瀏覽,選購(gòu)。將商品添加購(gòu)物車,在購(gòu)物車頁(yè)面進(jìn)行商品修改,確認(rèn)后提交訂單,訂單信息上傳,跳轉(zhuǎn)支付頁(yè)面。
支付管理:實(shí)現(xiàn)付款,退款,查詢訂單信息功能。
服務(wù)管理:實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者對(duì)訂單情況(商家制作中,配送中,收貨)的追蹤查詢,對(duì)已完成的訂單進(jìn)行消費(fèi)評(píng)價(jià)。
3)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)[6]
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后,設(shè)計(jì)出的E-R模型如圖4所示。
1.3 軟件實(shí)現(xiàn)
軟件基于Android studio系統(tǒng),采用Android SDK平臺(tái),數(shù)據(jù)庫(kù)選擇SQL sever。
在設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的階段,充分考慮:界面簡(jiǎn)潔、易于操作可維護(hù)性健壯性和適用性等方面。
2 個(gè)性化智能推薦算法
2.1 相關(guān)概念介紹
步驟2 將計(jì)算出的Li。
步驟3 將匹配度最大的前N道餐品推薦給用戶。
算法2——改進(jìn)的餐品推薦算法
在改進(jìn)的餐品推薦算法中除了考慮用戶的喜好,同時(shí)結(jié)合用戶的身體狀態(tài),為此建立身高-體重標(biāo)準(zhǔn)表[7]。
步驟1 獲取用戶的體重w和身高h(yuǎn);根據(jù)身高h(yuǎn),查身高-體重標(biāo)準(zhǔn)表,得到對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)體重Wb,計(jì)算體重w與標(biāo)準(zhǔn)體重的差值Wc = w-Wb,確定是應(yīng)該增加還是減少脂肪。
步驟2 計(jì)算餐品脂肪差值f=餐品脂肪含量-標(biāo)準(zhǔn)脂肪含量,餐品脂肪差值f和體重差值Wc為相反關(guān)系。設(shè)匹配差值F(w) = f+Wc,將F(w)加入權(quán)值,加入用戶喜好中P的脂肪項(xiàng)pij中,即pij+=F(w)。
步驟3 按算法1進(jìn)行處理。
算法3——外賣商家推薦的算法
3 總結(jié)
對(duì)現(xiàn)有外賣軟件的算法思考,設(shè)計(jì)了與推薦有關(guān)的算法,完成了這款擁有一定智能的外賣軟件,此項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)可以較好地改進(jìn)現(xiàn)存外賣行業(yè)的效率,目前項(xiàng)目仍在測(cè)試階段,經(jīng)過不斷測(cè)試和完善,時(shí)機(jī)成熟進(jìn)行發(fā)布上線。
參考文獻(xiàn):
[1] Gediminas Adomavicius,Alexander Tuzhilin.Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions[Z].
[2] 蔡丹. 基于Android的校園外賣系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].南昌:江西財(cái)經(jīng)大學(xué),2018.
[3] 林欽.一種協(xié)同過濾的移動(dòng)APP推薦算法的設(shè)計(jì)[J].魯東大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2015,31(4):309-312.
[4] 張海藩,牟永敏. 軟件工程導(dǎo)論[M]. 6版.北京: 清華大學(xué)出版社,2013.
[5] 劉正,張書峰,趙鶴鳴.MVC模式下多層分布式軟件系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2018(7).
[6] 王珊,薩師宣.數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論[M].5版.北京:高等教育出版社,2014.
[7] 中國(guó)居民膳食指南(2016)[Z].北京:人民衛(wèi)生出版社,2016.
【通聯(lián)編輯:謝媛媛】