基于微信小程序的智能点餐推荐系统的构建与实现

简介：
本项目致力于开发一款基于微信小程序的智能点餐系统，利用大数据和机器学习技术为用户提供个性化的餐饮推荐服务。 设计了一套点餐系统，并在其中加入了推荐服务以提供个性化的菜品建议给餐厅内的顾客。该推荐系统采用了基于协同过滤算法改进的混合推荐方法。其核心在于使用关联规则对物品进行评分预测，通过这些预测值来填充数据集并减少稀疏性问题；同时结合内容相似度和用户间协作产生的物品相似度来进行评分预测，并根据最终得分向目标用户提供菜品建议。 单纯依靠推荐算法的结果不足以满足用户的个性化需求，在为用户推荐菜品时还需要制定合理的策略对结果进行筛选。因此，设计了一种推荐策略：依据用餐人数及菜品种类信息来组合一套数量适宜且荤素搭配得当的菜肴方案。 结合餐饮行业的实际需要，开发并实施了一个包括点餐微信小程序和餐厅管理应用在内的智能点餐系统。这套系统的适用对象是具备良好编程基础的大三或大四学生。 通过学习该资源，学生们可以掌握以下内容： 1. 推荐系统、协同过滤以及关联规则如何与微信小程序相结合。 2. 如何设计及实现推荐系统、协同过滤和关联规则技术。 此项目不仅包括代码编写实践，更注重需求分析和方案设计的实际应用。因此，在学习过程中需要结合理论知识进行实操练习。