Wie entwickle ich mit PHP die automatische Empfehlungsfunktion des Lebensmittelbestellsystems?
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie beginnen immer mehr Restaurants, elektronische Bestellsysteme zu nutzen, um bessere Dienstleistungen zu bieten. Die automatische Empfehlungsfunktion ist ein wichtiger Bestandteil des Bestellsystems. Sie kann basierend auf den Vorlieben des Benutzers und historischen Bestelldaten auf intelligente Weise Gerichte empfehlen, die zum Geschmack des Benutzers passen, und so das Benutzererlebnis und den Umsatz des Restaurants verbessern.
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von PHP die automatische Empfehlungsfunktion des Lebensmittelbestellsystems entwickeln und Entwicklern dabei helfen, diese Funktion besser zu verstehen und zu implementieren.
- Datenerfassung und -analyse
Um die automatische Empfehlungsfunktion zu implementieren, müssen Sie zunächst die Bestellverlaufsdaten des Benutzers erfassen. Eine Datenbank kann zum Speichern von Bestellinformationen verwendet werden, einschließlich Gerichtname, Preis, Benutzer-ID usw. Gleichzeitig ist es auch notwendig, Benutzerpräferenzdaten zu sammeln, wie z. B. Geschmackspräferenzen (scharf, nicht scharf), vegetarisches oder nicht-vegetarisches Essen, Lieblingszutaten usw.
Durch die Analyse dieser Daten kann das Gerichtpräferenzmodell des Benutzers erstellt werden. Algorithmen des maschinellen Lernens wie kollaborative Filterung und neuronale Netze können verwendet werden, um die Präferenz der Benutzer für neue Gerichte vorherzusagen und Empfehlungen auszusprechen.
- Datenvorverarbeitung und Merkmalsextraktion
Bevor maschinelle Lernalgorithmen zum Erstellen von Benutzerpräferenzmodellen verwendet werden, müssen Daten vorverarbeitet und Merkmale extrahiert werden. Die Vorverarbeitung umfasst die Datenbereinigung, das Auffüllen fehlender Werte, die Verarbeitung von Ausreißern usw. Bei der Merkmalsextraktion werden die Originaldaten in die vom Algorithmus benötigten Merkmalsvektoren umgewandelt.
Für Gerichtsdaten kann One-Hot-Codierung verwendet werden, um die Attribute des Gerichts darzustellen, wie z. B. Schärfe, Küche, Zutaten usw. Für Benutzerpräferenzdaten können Sie Vektoren verwenden, um die Präferenz des Benutzers darzustellen, indem Sie beispielsweise Attribute wie Schärfe, vegetarisches oder nicht-vegetarisches Essen in numerische Werte umwandeln.
- Modelltraining und -bewertung
Nachdem die Datenvorverarbeitung und die Merkmalsextraktion abgeschlossen sind, können maschinelle Lernalgorithmen zum Trainieren und Bewerten des Modells verwendet werden. Sie können vorhandene Bestellverlaufsdaten der Benutzer als Trainingssatz verwenden und mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen die Präferenz der Benutzer für neue Gerichte vorhersagen.
Während des Modelltrainingsprozesses muss der Datensatz in einen Trainingssatz und einen Testsatz unterteilt werden, um die Leistung des Modells zu bewerten. Zur Bewertung der Genauigkeit des Modells können Metriken wie Präzision, Rückruf und F1-Score verwendet werden.
- Entwurf und Implementierung des Empfehlungsalgorithmus
Nachdem das Modelltraining und die Bewertung abgeschlossen sind, kann der automatische Empfehlungsalgorithmus entworfen und implementiert werden. Vorhandene Daten zur Bestellhistorie der Benutzer und Ergebnisse von Modellvorhersagen können verwendet werden, um Benutzern Gerichte zu empfehlen.
Das Design des Empfehlungsalgorithmus kann flexibel an unterschiedliche Szenarien und Bedürfnisse angepasst werden. Empfehlungen können basierend auf Faktoren wie Benutzerpräferenzen, Vorlieben ähnlicher Benutzer, beliebten Gerichten usw. abgegeben werden. Es kann mithilfe von kollaborativen Filteralgorithmen, inhaltsbasierten Empfehlungsalgorithmen, Deep Learning und anderen Methoden implementiert werden.
- Systemintegration und -tests
Nachdem der Empfehlungsalgorithmus implementiert wurde, muss er in das Bestellsystem integriert und getestet werden. Für die Systementwicklung und -integration können Sie PHP-Entwicklungsframeworks wie Laravel oder Yii verwenden.
Systemtests können in Unit-Tests und Integrationstests unterteilt werden. Unit-Tests erfordern das Testen jedes Moduls, um seine funktionale Korrektheit sicherzustellen. Integrationstests erfordern das Testen des gesamten Systems, einschließlich Benutzeranmeldung, Bestellung, Empfehlungsalgorithmen und anderer Funktionen.
- Benutzer-Feedback und Optimierung
Nachdem das Empfehlungssystem offiziell eingeführt und betrieben wurde, müssen der Algorithmus und das System kontinuierlich auf der Grundlage des Benutzer-Feedbacks optimiert werden. Es kann Benutzerbewertungen und Klickdaten sammeln, den Empfehlungsalgorithmus anpassen und optimieren und genauere Empfehlungsergebnisse liefern.
Zusammenfassung:
Durch die Verwendung von PHP zur Entwicklung der automatischen Empfehlungsfunktion des Bestellsystems können Sie ein besseres Benutzererlebnis und bessere Dienstleistungen bieten und den Restaurantumsatz steigern. Es ist jedoch zu beachten, dass der Optimierungsalgorithmus ständig ausprobiert und verbessert werden muss, um genauere Gerichtsempfehlungen zu liefern. Darüber hinaus ist es notwendig, die privaten Daten der Nutzer zu schützen und die Datensicherheit zu gewährleisten.
Referenzen:
- Burton, R. R. & Beedle, L. S. (1983). Berechnung, Darstellung und die Grenzen des uninformierten Lernens, 7(3), 209-234.
- Resnick, P ., Iacovou, N., Suchak, M., Bergstrom, P., & Riedl, J. (1994) S. 175-186).
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