Comment utiliser PHP pour développer la fonction de recommandation automatique du système de commande de repas ?

Comment utiliser PHP pour développer la fonction de recommandation automatique du système de commande de repas ?

Avec le développement continu de la technologie, de plus en plus de restaurants commencent à utiliser des systèmes de commande électroniques pour fournir de meilleurs services. La fonction de recommandation automatique est un élément important du système de commande. Elle peut recommander intelligemment des plats adaptés aux goûts de l'utilisateur en fonction de ses préférences et des données historiques de commande, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et le chiffre d'affaires du restaurant.

Cet article expliquera comment utiliser PHP pour développer la fonction de recommandation automatique du système de commande de nourriture, aidant ainsi les développeurs à mieux comprendre et implémenter cette fonction.

1. Collecte et analyse des données

Pour mettre en œuvre la fonction de recommandation automatique, vous devez d'abord collecter les données de l'historique des commandes de l'utilisateur. Une base de données peut être utilisée pour stocker les informations de commande, notamment le nom du plat, le prix, l'identifiant de l'utilisateur, etc. Dans le même temps, il est également nécessaire de collecter des données sur les préférences des utilisateurs, telles que les préférences gustatives (épicées, non épicées), les aliments végétariens ou non végétariens, les ingrédients préférés, etc.

En analysant ces données, le modèle de préférence de plat de l'utilisateur peut être établi. Des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que le filtrage collaboratif et les réseaux neuronaux, peuvent être utilisés pour prédire les préférences des utilisateurs pour de nouveaux plats et formuler des recommandations.

2. Prétraitement des données et extraction de fonctionnalités

Avant d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des modèles de préférences utilisateur, les données doivent être prétraitées et extraites des fonctionnalités. Le prétraitement comprend le nettoyage des données, le remplissage des valeurs manquantes, le traitement des valeurs aberrantes, etc. L'extraction de fonctionnalités consiste à convertir les données d'origine en vecteurs de fonctionnalités requis par l'algorithme.

Pour les données de plat, l'encodage one-hot peut être utilisé pour représenter les attributs du plat, tels que le piquant, la cuisine, les ingrédients, etc. Pour les données de préférences utilisateur, vous pouvez utiliser des vecteurs pour représenter les préférences de l'utilisateur, par exemple en convertissant des attributs tels que le piquant, les aliments végétariens ou non végétariens, en valeurs numériques.

3. Formation et évaluation du modèle

Une fois le prétraitement des données et l'extraction des fonctionnalités terminés, l'algorithme d'apprentissage automatique peut être utilisé pour entraîner et évaluer le modèle. Vous pouvez utiliser les données existantes de l'historique des commandes des utilisateurs comme ensemble de formation et utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les préférences des utilisateurs pour de nouveaux plats.

Pendant le processus de formation du modèle, l'ensemble de données doit être divisé en un ensemble de formation et un ensemble de test pour évaluer les performances du modèle. Des mesures telles que la précision, le rappel et le score F1 peuvent être utilisées pour évaluer l'exactitude du modèle.

4. Conception et mise en œuvre de l'algorithme de recommandation

Une fois la formation et l'évaluation du modèle terminées, l'algorithme de recommandation automatique peut être conçu et mis en œuvre. Les données de l'historique des commandes des utilisateurs existants et les résultats de prédiction du modèle peuvent être utilisés pour recommander des plats aux utilisateurs.

La conception de l'algorithme de recommandation peut être ajustée de manière flexible en fonction de différents scénarios et besoins. Des recommandations peuvent être faites sur la base de facteurs tels que les préférences des utilisateurs, les préférences d'utilisateurs similaires, les plats populaires, etc. Il peut être mis en œuvre à l’aide d’algorithmes de filtrage collaboratif, d’algorithmes de recommandation basés sur le contenu, d’apprentissage en profondeur et d’autres méthodes.

5. Intégration et tests du système

Une fois l'algorithme de recommandation mis en œuvre, il doit être intégré au système de commande et testé. Vous pouvez utiliser des frameworks de développement PHP, tels que Laravel ou Yii, pour le développement et l'intégration de systèmes.

Les tests système peuvent être divisés en tests unitaires et tests d'intégration. Les tests unitaires nécessitent de tester chaque module pour garantir son exactitude fonctionnelle. Les tests d'intégration nécessitent de tester l'ensemble du système, y compris la connexion des utilisateurs, les commandes, les algorithmes de recommandation et d'autres fonctions.

6. Commentaires des utilisateurs et optimisation

Une fois le système de recommandation officiellement lancé et exploité, l'algorithme et le système doivent être continuellement optimisés en fonction des commentaires des utilisateurs. Il peut collecter les données d'évaluation et de clic des utilisateurs, ajuster et optimiser l'algorithme de recommandation et fournir des résultats de recommandation plus précis.

Résumé :

En utilisant PHP pour développer la fonction de recommandation automatique du système de commande, vous pouvez offrir une meilleure expérience utilisateur et de meilleurs services et augmenter le chiffre d'affaires des restaurants. Cependant, il convient de noter que l’algorithme d’optimisation doit être constamment essayé et amélioré pour fournir des recommandations de plats plus précises. Il est également nécessaire de protéger les données privées des utilisateurs et d’assurer la sécurité des données.

Références :

1. Burton, R. R. et Beedle, L. S. (1983). Espaces commerciaux : calcul, représentation et limites de l'apprentissage non informé, 7(3), 209-234.
2. Resnick, P. ., Iacovou, N., Suchak, M., Bergstrom, P. et Riedl, J. (1994). GroupLens : une architecture ouverte pour le filtrage collaboratif des nouvelles Internet. Dans les actes de la conférence ACM de 1994 sur le travail coopératif assisté par ordinateur (. pp. 175-186).

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!