O2O外卖餐饮业绩推荐系统及方法技术方案

技术编号:30411116 阅读:38 留言:0更新日期:2021-10-20 11:42
本发明专利技术公开了O2O外卖餐饮业绩推荐系统及方法,涉及数据挖掘领域。本发明专利技术包括:用户信息获取模块,用于获取用户信息及用户订购餐饮信息;层次模型建立模块,用于利用层次分析法建立层次模型;指标等级划分模块,用于通过用户对各个评价指标的重要程度划分评价指标等级;判断矩阵构造模块,用于采用九级标度法对层次模型和评价指标等级进行比较,构造判断矩阵;推荐模型建立模块,用于对所述判断矩阵进行检验,计算矩阵权向量,根据所述矩阵权向量,建立推荐模型;推荐结果获取模块,用于将所述用户信息输入到所述推荐模型,得到推荐结果。本发明专利技术为解决O2O外卖餐饮推荐计算复杂、运算量大等问题提供一定的参考。等问题提供一定的参考。等问题提供一定的参考。

【技术实现步骤摘要】
O2O外卖餐饮业绩推荐系统及方法


[0001]本专利技术涉及数据挖掘领域,更具体的说是涉及一种O2O外卖餐饮业绩推荐系统及方法。

技术介绍

[0002]由于我国大力鼓励餐饮企业创新服务方式,因此o2o外卖推荐系统展现出巨大的潜力与前景。就用户而言,用户可以在最短的时间里找到符合自己口味的食物,节省了大量的时间。对于商家而言,推荐系统帮助商家做了免费广告,增加了商家的营业额。但是,由于一些技术因素的限制,o2o外卖推荐系统仍有很多不足,例如,冷启动问题。大学生是订购外卖的主力军,每一年大学都会迎接新一批的学生,这些学生有很大一部分将会在APP上注册成为新的用户,但是APP上没有关于新用户的任何行为记录,就无法得知他的饮食偏好,并与其他相似用户进行比较,导致不能做出正确推荐。同理,中国每天都有无数的小企业成立,这些刚成立的商户由于刚入驻APP,没有任何用户对其进行过评分,新商户可能很长一段时间不会被推荐。冷启动问题导致了新用户和新商户的流失,这也是大多推荐系统的“通病”。还有用户对订餐指标的偏好会产生变化,系统缺乏对用户偏好动态变化的研究。以及O2本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种O2O外卖餐饮业绩推荐系统,其特征在于,包括:用户信息获取模块,用于获取用户信息及用户订购餐饮信息;层次模型建立模块,用于利用层次分析法建立层次模型;指标等级划分模块,用于通过用户对各个评价指标的重要程度划分评价指标等级;判断矩阵构造模块,用于采用九级标度法对层次模型和评价指标等级进行比较,构造判断矩阵;推荐模型建立模块,用于对所述判断矩阵进行检验,计算矩阵权向量,根据所述矩阵权向量,建立推荐模型;推荐结果获取模块,用于将所述用户信息输入到所述推荐模型,得到推荐结果。2.根据权利要求1所述的一种O2O外卖餐饮业绩推荐系统,其特征在于,所述层次模型建立模块包括依次连接的目标层模块,因素层模块,指标层模块,商家选择模块;所述目标层模块用于用户的食物订购,所述因素层模块用于对商家因素提取,所述指标层模块用于对食物因素,价格因素和服务因素的提取;所述商家选择模块用于对商家进行选择。3.根据权利要求2所述的一种O2O外卖餐饮业绩推荐系统,其特征在于,所述食物因素包括食物的口味,温度,品相,分量和干净程度;所述价格因素包括价格水平、优惠水平和配送费用;所述服务因素包括包装餐具,配送时间和服务态度。4.根据权利要求1所述的一种O2O外卖餐饮业绩推荐系统,其特征在于,所述判断矩阵根据层次模型建立。5.根据权利要求1所述的一种O2O外卖餐饮业绩推荐系统,其特征在于,所述推荐模型如下:Q
i
=W
m
*W
i
;其中,W
i...

【专利技术属性】
技术研发人员:王丽南郭悦易博
申请(专利权)人:吉林财经大学
类型:发明
国别省市:

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