美食精准搜索与智能推荐平台的设计与实现

发布时间：2021-11-01 03:43

　　本文介绍了一个美食精准搜索与智能推荐平台--逛吃街。用户可以通过该平台方便地搜索到指定区域范围内拥有一个或多个关注菜品的店铺列表,并能够根据用户的位置及选定的排序方式来对这些店铺进行智能排名与推荐,从而大大方便定制化用餐出行计划。为了获取各家店铺的相关菜品在口感、性价比和用餐环境等各方面的细粒度评价信息,本平台不仅通过大众点评获取了大量店铺的菜品及评论信息,还研究并使用了细粒度情感分析与识别算法对各家店铺的相关菜品做了细粒度评价。此外,平台还具备店铺浏览、推荐菜品查看和留言评论等基本功能,在支持ES6语法的浏览器下都可以正常访问。 

【文章来源】：福建电脑. 2019,35(08)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

总体模块2.1用户登入模块

匪阉髂？?该模块的主要功能是记录用户的搜索和浏览的具体菜品。同时将搜索具体菜品名称和搜索时间自动保存到数据库，并且对用户不可见。当用户输入具体菜品名称并提交时，由php连接到后端数据库并在相应数据表中执行插入操作[6]。3多菜品精准搜索机制针对用户高度个性化的用餐出行计划需求，逛吃街v1.0版本支持多个关键词模糊匹配搜索与排序机制。即同时输入一个或多个菜品的名称，平台能根据用户选定的排序规则（评分排序、距离排序与综合排序）给出符合要求的相关餐厅排序列表。搜索效果示意图如图5所示。图5同时搜索“毛血旺”与“鱼香肉丝”所得界面3.1评分排序在评分排序中，平台对每个店家进行了评分，评分由3部分组成：所有菜品评分均值、大众点评评论数、大众点评分数，分别占40%、30%与30%。考虑到评论数代表着店铺的人气并且区别于其余两项，在人气无上限的情况下设定了固定阈值2000条。超过该阈值均设定为满分。在评论数小于阈值时，具体的计算公式如下：20001002000112xx如果用户同时搜索多个菜品，则先筛选出同时拥有这些菜品的店家。接着对每个店家的相应菜品进行上述评分，之后取均值作为本次搜索的评分。最后按照评分分值由高到低顺序展示给用户。3.2距离排序在距离排序中，使用了百度地图API来获取用户当前位置的经纬度[7]。接着用与店家位置的经纬度计算出用户与店家的距离[8]。最后将评分高于50分的店家按照与用户的距离由近到远的顺序展示给用户。3.3综合排序在综合排序中，主要分为两种模式：游客访问模式与用户登入模式。3.3.1游客访问模式在游客模式下，用户访问平台建立起session。在本次会话

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Python爬虫技术的网页数据抓取与分析研究[J]. 熊畅.  数字技术与应用. 2017(09)
[2]搜索引擎模糊匹配技术研究与应用[J]. 贾素锦.  信息与电脑(理论版). 2014(04)
[3]电子商务中在线评论有用性影响因素实证研究[J]. 廖成林,蔡春江,李忆.  软科学. 2013(05)
[4]知经纬度计算两点精确距离[J]. 韩忠民.  科技传播. 2011(11)
[5]基于B/S模式的网络教学辅助系统的设计与实现——学生注册与在线学习管理[J]. 欧阳电平,孙炎林,赵丽.  中国管理信息化. 2006(07)
[6]修辞结构理论与RST工具[J]. 刘世铸,张征.  外语电化教学. 2003(04)

硕士论文
[1]基于百度地图API的门店信息搜集系统设计与实现[D]. 曾江峰.华中科技大学 2013
[2]基于PHP的物联网用户登录与数据解析的设计与实现[D]. 王永青.武汉理工大学 2012
[3]本地化生活服务电子商务平台构建[D]. 刘俐.华中科技大学 2012



本文编号：3469457