网上订餐系统中的菜品推荐模块实现

"菜品推荐模块实现-how_to_design_multiple_tasks_embedded_system_demo(1)" 这篇文档讲述了如何在订餐系统中实现菜品推荐模块。该模块的主要功能是根据用户的各种信息，如基本信息、兴趣爱好、浏览行为、搜索关键词、历史购买记录以及当前热销菜品，推测用户的口味偏好，从而推荐用户可能感兴趣的菜品。其目的是为了模拟销售人员的角色，为用户提供菜品信息和选购建议，帮助用户顺利完成订餐过程。 由于已有成熟的个性化推荐系统，如百分点推荐引擎基础版，文档指出在设计订餐系统时无需重新研发推荐算法。而是直接将该推荐引擎嵌入到订餐系统中，这样既能满足系统需求，又不会影响系统性能。百分点推荐系统提供了输入接口用于输入消费者特征信息，以及输出接口用于接收推荐结果。推荐子系统独立运行，与订餐系统的服务器分开，两者仅通过外部接口进行通信，便于管理和维护。 当用户在网站停留超过5分钟，订餐系统会自动收集用户信息并发送请求至百分点推荐系统。推荐系统将返回个性化的推荐结果，并将这些结果显示在用户浏览的页面上，以便用户查看。这种机制提升了用户体验，让用户能快速找到可能感兴趣的菜品。 文档还提到了该系统是基于SSH（Struts+Spring+Hibernate）框架和Java语言开发的，这是一个常见的企业级应用开发框架，能有效地处理模型-视图-控制器（MVC）模式，便于系统的构建和维护。此外，文档开头的分类号和学位论文相关的信息表明，这是某位名为张建浩的工程硕士研究生关于网上订餐系统设计与实现的研究成果，指导老师为滕桂法教授，完成于2013年。 整个系统设计不仅考虑了技术实现，还关注了用户体验和系统性能，通过集成外部推荐系统实现了智能化的菜品推荐，为网上订餐平台提供了强大的功能支持。