一种基于用户稀疏偏好特征的智慧校园点餐推荐系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于用户稀疏偏好特征的智慧校园点餐推荐系统，包含信息采集模块、缓存数据处理模块、离线优化模块和在线服务匹配模块；信息采集模块包含智能机器人、用户和校园卡，智能机器人通过校园卡识别用户，并触发推荐指令；缓存数据处理模块包含数据清洗和数据分类，用于删除无效数据并按照用户ID将缓存数据进行分类；离线优化模块包含稀疏特征、偏好特征、最大化收益和候选推荐集，用于挖掘用户的稀疏的偏好特征，为用户建立候选推荐集；在线服务匹配模块包含触发推荐指令、餐厅匹配和推送推荐项目；本发明专利技术根据采集到的用户信息，为用户推荐餐厅，满足学生需求的同时，最大限度地提高餐厅的利益。大限度地提高餐厅的利益。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用户稀疏偏好特征的智慧校园点餐推荐系统
[0001]

[0002]本专利技术涉及智慧校园点餐推荐领域，尤其涉及稀疏特征挖掘、个性化满意度和校园餐厅推荐。

技术介绍

[0003]当前学校餐厅里的智能推荐机器人只能给出餐厅窗口的基本介绍和位置导航。然而，用户在使用智能机器人时，更希望得到个性化的定制推荐。从餐厅经营者的角度来说，个性化推荐也是有益于整体收益的，可以平衡用户的就餐时间并提高餐厅的整体收入。
[0004]因此，在挖掘用户稀疏偏好特征的基础上为用户做个性化的餐厅窗口推荐是急需的。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提出一种基于用户稀疏偏好特征的智慧校园点餐推荐系统，旨在为用户定制符合满意度的个性化的推荐，提高餐厅营业收入。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方法实现：一种基于用户稀疏偏好特征的智慧校园点餐推荐系统，包含信息采集模块、缓存数据处理模块、离线优化模块和在线服务匹配模块；所诉信息采集模块包含智能机器人、用户和校园卡，智能机器人通过校园卡识别用户，并在和用户的交互过程中获取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用户稀疏偏好特征的智慧校园点餐推荐系统，其特征在于，包含信息采集模块、缓存数据处理模块、离线优化模块和在线服务匹配模块；所述信息采集模块包含智能机器人、用户和校园卡，用户手持校园卡和智能机器人进行交互活动；智能机器人通过校园卡识别用户，并在和用户的交互过程中获取用户ID并触发推荐指令；所诉缓存数据处理模块包含数据清洗和数据分类，用于删除无效数据并按照用户ID将缓存数据进行分类和存储；当有最新的推荐反馈数据加入时，对其进行数据清洗和分类处理；所述离线优化模块包含稀疏特征、偏好特征、最大化收益和候选推荐集，采用结合进化计算和深度强化学习的优化算法，在满足餐厅收益最大化的目标下，为用户建立候选推荐集；该方法从挖掘用户的稀疏偏好特征入手，大大降低了搜索空间并提升了算法的优化效率；所诉在线服务匹配模块包含触发推荐指令、餐厅匹配和推送推荐项目，在接收到用户的推荐指令后，将当前餐厅ID和用户候选推荐集中的窗口所属餐厅ID进行匹配，并将候选推荐集中的处于当前餐厅的餐厅窗口推送给用户；最后将推荐结果反馈给缓存数据处理模块。2.根据权利要求1所述的一种基于用户稀疏偏好特征的智慧校园点餐推荐系统，其特征在于，信息采集模块包含智能机器人、用户和校园卡，用户手持校园卡和智能机器人进行交互活动；智能机器人通过校园卡识别用户，并在和用户的交互过程中获取用户ID并触发推荐指令，包括：智能机器人位于餐厅内部，具有餐厅位置信息；智能机器人负责采集用户信息，计算推荐结果并将推荐结果推送给用户；表示个用户的校园卡ID；用户可以使用校园卡和智能机器人进行交互，智能机器人通过用户的校园卡识别用户；表示个餐厅的ID；高校校园中通常包含多个餐厅，每个餐厅又包含多个窗口；每个餐厅都有智能机器人，可以直接为用户推荐该餐厅的窗口；表示个餐厅窗口的ID，个餐厅一共包含个餐厅窗口供用户选择就餐。3.根据权利要求1所述的一种基于用户稀疏偏好特征的智慧校园点餐推荐系统，其特征在于，所述缓存数据处理模块包含数据清洗和数据分类，用于删除无效数据并按照用户ID将缓存数据进行分类，包括：从存储的数据集中提取用户ID、消费时间、消费地点、消费类型和消费金额；删除含有缺...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯翔，高梦琦，
申请(专利权)人：华东理工大学，
类型：发明
国别省市：