MySQL implémente la fonction de recommandation de plats du système de commande

MySQL implémente la fonction de recommandation de plats du système de commande

Dans le secteur de la restauration, afin d'offrir une meilleure expérience utilisateur et d'augmenter les ventes, de nombreux restaurants ajouteront la fonction de recommandation de plats au système de commande. Cet article expliquera comment utiliser MySQL pour implémenter la fonction de recommandation de plats du système de commande et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Conception de la base de données

Dans MySQL, nous devons concevoir deux tables pour implémenter la fonction de recommandation de plats. La première table est la table des plats, qui est utilisée pour stocker les informations sur les plats, notamment l'ID du plat, le nom du plat, le type de plat et d'autres champs. La deuxième table est une table de comportement utilisateur, qui est utilisée pour stocker les comportements des utilisateurs tels que le fait d'aimer et de collectionner les plats, ainsi que certains attributs liés aux plats, tels que l'ID utilisateur, l'ID du plat, le type de comportement et d'autres champs.

La conception spécifique de la table de base de données est la suivante :

Table Dish (dish) :
Description du type de nom de champ
id int ID de plat
nom varchar Nom du plat
type varchar Type de plat
...

Table d'action utilisateur (user_action ):
Description du type de nom de champ
id int action ID
user_id int user ID
dish_id int Dish ID
action_type int type d'action (1 signifie comme, 2 signifie favori, etc.)
...

2. requête

Dans les applications pratiques, les données de la table des plats et de la table du comportement de l'utilisateur sont insérées dynamiquement dans la table en écrivant les instructions d'insertion correspondantes, par exemple :

1. Insérer les données du plat
   INSERT INTO plat (nom). , type) VALEURS ('Poulet Kung Pao', 'Cuisine du Sichuan');
   INSÉRER DANS le plat (nom, type) VALEURS ('Porc braisé', 'Cuisine du Hunan');
   INSÉRER DANS le plat (nom, type) VALEURS ( "Soie de porc au poisson", "Cuisine du Sichuan");
   ...
2. Insérer les données sur le comportement de l'utilisateur
   INSERT INTO user_action (user_id, Dish_id, action_type) VALUES (1, 1, 1 -- L'utilisateur 1 a aimé) ; plat 1
   INSERT INTO user_action (user_id, Dish_id, action_type) VALUES (1, 2, 2); -- Utilisateur 1 plat collecté 2
   INSERT INTO user_action (user_id, Dish_id, action_type) VALUES (2, 1, 1); - Utilisateur 2 points Plat aimé 1
   ...

Après avoir inséré les données, nous pouvons implémenter la fonction de recommandation de plat en exécutant des instructions de requête pertinentes. Par exemple, pour interroger les plats préférés des utilisateurs ayant le même comportement, vous pouvez utiliser l'instruction SQL suivante :

SELECT Dish_id, COUNT(*) AS num
FROM user_action
WHERE action_type = 2 -- Collection behavior
GROUP BY Dish_id
ORDER BY num DESC
LIMIT 5 ; -- Renvoie les 5 meilleurs plats avec le plus de collections

3. Algorithme de recommandation de plats

La fonction de recommandation de plats ne se limite pas à la recommandation basée sur le comportement de l'utilisateur, mais peut également utiliser certains algorithmes de recommandation. , tels que les algorithmes de filtrage collaboratif, les algorithmes de filtrage de contenu, etc. Nous prenons ici l'exemple de l'algorithme de filtrage collaboratif pour introduire un algorithme de recommandation de plats basé sur le comportement de l'utilisateur.

1. Calculer la matrice d'intérêt de l'utilisateur
   En parcourant le tableau des comportements de l'utilisateur et en comptant le nombre d'actions de l'utilisateur sur les plats, une matrice d'intérêt de l'utilisateur est obtenue.
2. Calculez la matrice de similarité des plats
   En parcourant le tableau de comportement de l'utilisateur, calculez la similarité entre différents plats et obtenez une matrice de similarité des plats.
3. Recommandation basée sur une matrice de similarité
   Pour chaque utilisateur, calculez une liste de plats recommandés en fonction de son intérêt et de sa matrice de similarité des plats.

Veuillez vous référer au lien suivant pour des exemples de code spécifiques :
https://github.com/example/mysql-dish-recommendation

IV Résumé

Cet article présente comment utiliser MySQL pour implémenter la fonction de recommandation de plats. du système de commande et fournit des exemples de code spécifiques. En concevant correctement les tables de base de données, en insérant des données et en exécutant des instructions de requête, des fonctions de recommandation basées sur le comportement de l'utilisateur peuvent être obtenues. Dans le même temps, nous avons également introduit un algorithme de recommandation basé sur un algorithme de filtrage collaboratif pour fournir aux restaurants des services de recommandation de plats plus personnalisés et plus précis.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!