微信小程序智能点餐系统：个性化推荐与菜品策略设计

"随着互联网技术的发展，智能推荐系统在餐饮行业中的应用越来越受到重视。本研究针对传统点餐模式的局限，设计了一种基于微信小程序的智能推荐点餐系统，旨在提升用户体验并提供个性化服务。系统的核心在于结合协同过滤算法的改进版——混合推荐算法，通过关联规则预测物品评分，解决数据稀疏性问题，同时利用基于内容和协同过滤的物品相似度来预测用户的喜好。 在设计过程中，系统首先考虑了传统的协同过滤算法所面临的挑战，如数据稀疏性、推荐解释性差和冷启动问题。通过引入关联规则和内容信息，算法能够更好地理解和预测用户的潜在需求，从而生成更准确的个性化推荐。推荐策略则针对餐饮场景，考虑用餐人数和菜品类别，确保推荐出既满足数量又保持荤素搭配平衡的菜单组合。 微信小程序作为平台载体，使得整个推荐点餐系统更加便捷易用，不仅方便消费者在线浏览和选择菜品，还为商家提供了后台管理和数据分析的功能。系统包括点餐小程序，方便用户下单，以及餐饮管理应用，用于商家处理订单、库存和销售数据分析。 此外，本文还介绍了相关的专用术语和缩略词，如APP（应用程序）、AOP（面向切面编程）、JDBC（Java数据库连接）和IoC（控制反转），以及API（应用程序接口）。这些概念对于理解系统的开发技术和架构至关重要。 通过学习这个项目，具备一定编程基础的大学生，特别是3-4年级的学生，可以深入理解推荐系统如何与微信小程序集成，协同过滤和关联法则的具体应用设计与实现方法。同时，它强调理论与实践相结合，鼓励读者在学习过程中不断尝试编写代码，以加深对实际业务场景的理解。"