Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk membangunkan fungsi pengesyoran automatik sistem pesanan makanan?

Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk membangunkan fungsi pengesyoran automatik sistem pesanan makanan?

Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, semakin banyak restoran mula menggunakan sistem pesanan elektronik untuk menyediakan perkhidmatan yang lebih baik. Fungsi pengesyoran automatik adalah bahagian penting dalam sistem pesanan Ia secara bijak boleh mengesyorkan hidangan yang sesuai untuk citarasa pengguna berdasarkan keutamaan pengguna dan data pesanan sejarah, meningkatkan pengalaman pengguna dan perolehan restoran.

Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk membangunkan fungsi pengesyoran automatik sistem pesanan makanan, membantu pembangun lebih memahami dan melaksanakan fungsi ini.

1. Pengumpulan dan analisis data

Untuk melaksanakan fungsi pengesyoran automatik, anda perlu terlebih dahulu mengumpul data sejarah pesanan pengguna. Pangkalan data boleh digunakan untuk menyimpan maklumat pesanan, termasuk nama hidangan, harga, ID pengguna, dsb. Pada masa yang sama, data keutamaan pengguna juga perlu dikumpulkan, seperti pilihan rasa (pedas, tidak pedas), makanan vegetarian atau bukan vegetarian, bahan kegemaran, dsb.

Dengan menganalisis data ini, model pilihan hidangan pengguna boleh diwujudkan. Algoritma pembelajaran mesin, seperti penapisan kolaboratif dan rangkaian saraf, boleh digunakan untuk meramalkan keutamaan pengguna untuk hidangan baharu dan membuat cadangan.

2. Prapemprosesan data dan pengekstrakan ciri

Sebelum menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk membina model pilihan pengguna, data perlu dipraproses dan diekstrak ciri. Prapemprosesan termasuk pembersihan data, pengisian nilai yang hilang, pemprosesan terpencil, dsb. Pengekstrakan ciri adalah untuk menukar data asal kepada vektor ciri yang diperlukan oleh algoritma.

Untuk data hidangan, pengekodan satu-panas boleh digunakan untuk mewakili sifat-sifat hidangan, seperti kepedasan, masakan, ramuan, dll. Untuk data keutamaan pengguna, anda boleh menggunakan vektor untuk mewakili keutamaan pengguna, seperti menukar atribut seperti kepedasan, makanan vegetarian atau bukan vegetarian, kepada nilai berangka.

3. Latihan dan penilaian model

Selepas prapemprosesan data dan pengekstrakan ciri selesai, algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk melatih dan menilai model. Anda boleh menggunakan data sejarah pesanan pengguna sedia ada sebagai set latihan dan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan keutamaan pengguna terhadap hidangan baharu.

Semasa proses latihan model, set data perlu dibahagikan kepada set latihan dan set ujian untuk menilai prestasi model. Metrik seperti ketepatan, ingat semula dan skor F1 boleh digunakan untuk menilai ketepatan model.

4. Reka bentuk dan pelaksanaan algoritma pengesyoran

Selepas latihan dan penilaian model selesai, algoritma pengesyoran automatik boleh direka bentuk dan dilaksanakan. Data sejarah pesanan pengguna sedia ada dan hasil ramalan model boleh digunakan untuk mengesyorkan hidangan kepada pengguna.

Reka bentuk algoritma pengesyoran boleh dilaraskan secara fleksibel mengikut senario dan keperluan yang berbeza. Pengesyoran boleh dibuat berdasarkan faktor seperti pilihan pengguna, pilihan pengguna yang serupa, hidangan popular, dsb. Ia boleh dilaksanakan menggunakan algoritma penapisan kolaboratif, algoritma pengesyoran berasaskan kandungan, pembelajaran mendalam dan kaedah lain.

5. Integrasi dan ujian sistem

Selepas algoritma pengesyoran dilaksanakan, ia perlu disepadukan ke dalam sistem pesanan dan sistem yang diuji. Anda boleh menggunakan rangka kerja pembangunan PHP, seperti Laravel atau Yii, untuk pembangunan dan penyepaduan sistem.

Pengujian sistem boleh dibahagikan kepada ujian unit dan ujian integrasi. Ujian unit memerlukan ujian setiap modul untuk memastikan ketepatan fungsinya. Ujian integrasi memerlukan ujian keseluruhan sistem, termasuk log masuk pengguna, pesanan, algoritma pengesyoran dan fungsi lain.

6. Maklum balas dan pengoptimuman pengguna

Selepas sistem pengesyoran dilancarkan dan dikendalikan secara rasmi, algoritma dan sistem perlu dioptimumkan secara berterusan berdasarkan maklum balas pengguna. Ia boleh mengumpul data penilaian dan klik pengguna, melaraskan dan mengoptimumkan algoritma pengesyoran dan memberikan hasil pengesyoran yang lebih tepat.

Ringkasan:

Dengan menggunakan PHP untuk membangunkan fungsi pengesyoran automatik sistem pesanan, anda boleh memberikan pengalaman dan perkhidmatan pengguna yang lebih baik dan meningkatkan perolehan restoran. Walau bagaimanapun, perlu diingat bahawa algoritma pengoptimuman perlu sentiasa dicuba dan diperbaiki untuk memberikan cadangan hidangan yang lebih tepat. Ia juga perlu untuk melindungi data peribadi pengguna dan memastikan keselamatan data.

Rujukan:

1. Burton, R. R., & Beedle, L. S. (1983 Ruang dagangan: Pengiraan, perwakilan, dan had pembelajaran tanpa maklumat, 7(3), 209-234.
. ., Iacovou, N., Suchak, M., Bergstrom, P., & Riedl, J. (1994 GroupLens: seni bina terbuka untuk penapisan kolaboratif netnews Dalam Prosiding persidangan ACM 1994 mengenai kerja koperasi yang disokong oleh Komputer (). ms 175-186).

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk membangunkan fungsi pengesyoran automatik sistem pesanan makanan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!