The present invention provides a kind of efficient restaurant recommendation management system, including database server, restaurant recommendation module, user terminal and restaurant terminal, the database server stores user information and the restaurant, the restaurant recommendation module according to the recommended information generating user and list for Restaurant restaurant, and the restaurant recommendation list sent to the user terminal and restaurant terminal, the user terminal is used for receiving the recommended list of users of the restaurant, Restaurant restaurant recommendation list for terminal management. The beneficial effect of the invention is as follows: realizing the accurate recommendation and management of the restaurant.
【技术实现步骤摘要】
一种高效的餐厅推荐管理系统
本专利技术涉及餐厅推荐
,具体涉及一种高效的餐厅推荐管理系统。
技术介绍
餐饮业是我国重点发展的服务行业,是国家拉动内需的主要手段。随着计算机网络的不断发展和日益普及,人们可以方便获取餐厅资源,如何从海量餐厅中选择喜欢的餐厅,餐厅推荐就显得尤为重要。
技术实现思路
针对上述问题,本专利技术旨在提供一种高效的餐厅推荐管理系统。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现:提供了一种高效的餐厅推荐管理系统,包括数据库服务器、餐厅推荐模块、用户终端和餐厅终端,所述数据库服务器内存储有用户和餐厅的信息,所述餐厅推荐模块用于根据用户和餐厅的信息生成餐厅推荐列表,并将餐厅推荐列表发送给用户终端和餐厅终端,所述用户终端用于用户接收所述餐厅推荐列表,所述餐厅终端用于对餐厅推荐列表进行管理。本专利技术的有益效果为:实现了餐厅准确的推荐和管理。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本专利技术的结构示意图;附图标记:数据 ...
【技术保护点】
一种高效的餐厅推荐管理系统,其特征在于,包括数据库服务器、餐厅推荐模块、用户终端和餐厅终端,所述数据库服务器内存储有用户和餐厅的信息,所述餐厅推荐模块用于根据用户和餐厅的信息生成餐厅推荐列表,并将餐厅推荐列表发送给用户终端和餐厅终端,所述用户终端用于用户接收所述餐厅推荐列表,所述餐厅终端用于对餐厅推荐列表进行管理。
【技术特征摘要】
1.一种高效的餐厅推荐管理系统,其特征在于,包括数据库服务器、餐厅推荐模块、用户终端和餐厅终端,所述数据库服务器内存储有用户和餐厅的信息,所述餐厅推荐模块用于根据用户和餐厅的信息生成餐厅推荐列表,并将餐厅推荐列表发送给用户终端和餐厅终端,所述用户终端用于用户接收所述餐厅推荐列表,所述餐厅终端用于对餐厅推荐列表进行管理。2.根据权利要求1所述的高效的餐厅推荐管理系统,其特征在于,所述数据库服务器为计算机设备。3.根据权利要求2所述的高效的餐厅推荐管理系统,其特征在于,所述用户终端为智能手机或者平板电脑。4.根据权利要求3所述的高效的餐厅推荐管理系统,其特征在于,所述餐厅推荐模块包括第一建模子模块、第二推荐子模块和第三评价子模块,所述第一建模子模块用于建立用户和餐厅的连接模型,所述第二推荐子模块用于根据连接模型向用户推荐餐厅,所述第三评价子模块用于对所述第二推荐子模块的推荐效果进行评价;所述第一建模子模块用于建立用户和餐厅的连接模型,具体为:设有m个用户,n个餐厅,对应的用户集为Y={y1,y2,…,ym},餐厅集为F={f1,f2,…,fn},如果用户i选择过餐厅j,就在用户i和餐厅j之间产生连接边aij=1,否则用户i和餐厅j之间无连接边aij=0。5.根据权利要求4所述的高效的餐厅推荐管理系统,其特征在于,所述第二推荐子模块包括第一用户聚类单元、第二用户相似性计算单元和第三推荐列表生成单元,所述第一用户聚类单元用于将用户划分为不同的簇,所述第二用户相似性计算单元用于计算簇内用户的相似性,所述第三推荐列表生成单元用于根据用户之间的相似性向用户推荐餐厅;所述第一用户聚类单元用于将用户划分为不同的簇,具体为:a、将用户集Y={y1,y2,…,ym}划分为k个簇,每个簇与用户集的关系为:式中,Zj表示任意簇,初始化Zj的簇中心zj,j={1,2,…,k};b、计算用户集中的用户与簇中心的距离因子:式中,EHij表示用户y和簇中心zj的距离因子,将用户集中的数据划分到与簇中心距离因子最小的簇;采用下式更新簇中心:式中,z′j表示zj更新后的簇中心,Kj表示簇Zj中的用户数...
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