基于協(xié)同過(guò)濾的團(tuán)隊(duì)訂餐系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

徐婭楠 連家豪 馮嘉楠 方美玉

摘 要： 目前眾多外賣(mài)軟件普及，改變了人們的日常飲食習(xí)慣。但是現(xiàn)有訂餐軟件多數(shù)是針對(duì)個(gè)人用戶開(kāi)發(fā)的，企業(yè)或多人團(tuán)體訂餐極不方便。針對(duì)上述問(wèn)題，使用開(kāi)源SSM框架，基于協(xié)同過(guò)濾推薦的數(shù)據(jù)挖掘算法設(shè)計(jì)了團(tuán)隊(duì)訂餐系統(tǒng)，專門(mén)針對(duì)多人用戶實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)訂餐功能。

關(guān)鍵詞： 團(tuán)隊(duì)訂餐； 協(xié)同過(guò)濾； 數(shù)據(jù)挖掘； SSM

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2019）03-32-04

Design and realization of team's meal ordering system with

collaborative filtering algorithm

Xu Yanan， Lian Jiahao， Feng Jianan， Fang Meiyu

（School of Science and Technology， Zhejiang International Studies Uiversity， Hangzhou， Zhejiang 310012， China）

Abstract： At present， pervasive take-out APPs have changed people's daily eating ways. But most of them are developed for individual users and are extremely inconvenient for groups or business teams to order meal at the same time. Focusing on the problem， a team's meal ordering system is designed with the data mining algorithm of collaborative filtering recommendation and open source SSM framework. Its team's meal ordering function is specially realized for group users.

Key words： team's meal ordering； collaborative filtering； data mining； SSM

0 引言

在線外賣(mài)軟件如國(guó)內(nèi)的美團(tuán)、餓了嗎、百度外賣(mài)等和國(guó)外的Gesoo、RICEPO、GrubHub等極大改變了傳統(tǒng)電話訂餐的外賣(mài)餐飲方式。但是無(wú)論是國(guó)內(nèi)的還是國(guó)外的這些外賣(mài)軟件，他們大多數(shù)是針對(duì)個(gè)人用戶訂餐而設(shè)計(jì)的，目前尚未在各大應(yīng)用商店中發(fā)現(xiàn)有針對(duì)類(lèi)似于團(tuán)隊(duì)這樣的多人訂餐功能的外賣(mài)app。與此同時(shí)在技術(shù)上，開(kāi)源的SSM輕量級(jí)框架在Web開(kāi)發(fā)上被廣泛應(yīng)用。在這樣的背景下，應(yīng)用SSM框架，我們結(jié)合協(xié)同過(guò)濾推薦算法開(kāi)發(fā)了具有團(tuán)隊(duì)訂餐功能的訂餐網(wǎng)站。

1 團(tuán)隊(duì)訂餐系統(tǒng)的架構(gòu)與設(shè)計(jì)

1.1 開(kāi)發(fā)技術(shù)概述

本網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)采用Oracle公司的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySql；Web服務(wù)器使用Apache Tomcat 8.0；網(wǎng)頁(yè)前端排版利用開(kāi)源的bootstrap前端框架和layer web彈層組件，后端功能實(shí)現(xiàn)基于Spring+SpringMVC+Mybatis（SSM）框架。SSM是一個(gè)MVC模式的框架，對(duì)比傳統(tǒng)JavaEE的EJB（Enterprise Java Bean）更加輕量[1]。此外，網(wǎng)站采用協(xié)同過(guò)濾推薦算法，向用戶推薦符合口味喜好的商品。

1.2 總體功能

網(wǎng)站的功能模塊主要包括商家后臺(tái)模塊、用戶前臺(tái)模塊、協(xié)同過(guò)濾推薦工具和團(tuán)隊(duì)訂單打包工具等功能模塊，如圖1所示。商家后臺(tái)模塊包括分類(lèi)管理、商品管理、個(gè)人訂單管理、團(tuán)隊(duì)訂單管理等功能；用戶前臺(tái)模塊包括用戶登錄注冊(cè)、商品瀏覽、在線購(gòu)物等功能，其中，在線購(gòu)物分為個(gè)人訂餐功能和團(tuán)隊(duì)訂餐功能。

1.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

基于上述系統(tǒng)總體功能的設(shè)計(jì)，考慮到協(xié)同過(guò)濾算法推薦工具和團(tuán)隊(duì)訂單打包工具的功能實(shí)現(xiàn)，網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)包括用戶表、訂單表、商品表、評(píng)分表等。具體字段設(shè)計(jì)見(jiàn)圖2。

2 典型算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 協(xié)同過(guò)濾算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

網(wǎng)站的用戶瀏覽模塊采用協(xié)同過(guò)濾推薦算法。協(xié)同過(guò)濾（Collaborative Filtering，CF）算法是最基本的推薦算法之一，其核心思想是：利用用戶已有的全部過(guò)去行為或者喜好，來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前用戶最有可能感興趣的東西，并將其推薦給用戶[2]。

本網(wǎng)站的協(xié)同過(guò)濾推薦工具（Collaborative filtering recommendation tools，簡(jiǎn)稱CFRtools）采用基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法，其基本原理是：過(guò)去喜好相似的用戶將來(lái)的喜好相似度高的可能性很大[3]。因此，先根據(jù)評(píng)分記錄，篩選其他用戶，再向用戶推薦。

CFRtools算法工具實(shí)現(xiàn)步驟如下：

⑴ 篩選用戶年齡信息和購(gòu)買(mǎi)評(píng)分記錄（如圖3）

⑵ 計(jì)算用戶年齡相似度

不同年齡層的人，在喜好方面存在一定的差距。年齡差越小、年齡差占年齡的比例越小，相似度越高[4]。因此，CFRtools算法工具首先在所有用戶中根據(jù)年齡相似度計(jì)算公式，計(jì)算篩選出與用戶年齡相近的用戶。年齡相似度計(jì)算公式如下：

⑴

其中Uxa和Uya分別表示用戶x和用戶y的年齡。當(dāng)年齡相似度Sima（Ux，Uy）>3/4時(shí)，表明用戶x和用戶y在年齡上相似。以圖3提供的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)篩選與用戶A年齡相似的其他用戶，根據(jù)公式⑴計(jì)算篩選，與用戶A年齡相似的用戶有用戶C、用戶E、用戶F、用戶H、用戶I。

⑶ 計(jì)算用戶口味喜好相似度

接著在第二步計(jì)算篩選出的用戶年齡相似度結(jié)果上，根據(jù)用戶的購(gòu)買(mǎi)評(píng)分記錄，利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算兩個(gè)用戶之間的相似度。皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearson product-moment correlation coefficient，又稱PPMCC或PCCs）用于度量?jī)蓚€(gè)變量之間的線性相關(guān)程度[5]，其值介于-1到1之間。相關(guān)系數(shù)越大，說(shuō)明兩個(gè)變量之間的相關(guān)度越高。皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下：

⑵

公式⑵中，參與計(jì)算的數(shù)據(jù)為用戶x和用戶y都有購(gòu)買(mǎi)評(píng)分記錄的商品。當(dāng)0.6

⑷ 商品推薦

通過(guò)上述計(jì)算結(jié)果可知，用戶C購(gòu)買(mǎi)過(guò)而用戶A沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)的食物并且評(píng)分高于3.0的酸湯肥牛撈飯推薦給用戶A。

2.2 團(tuán)隊(duì)訂餐關(guān)鍵算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

項(xiàng)目的核心功能是團(tuán)隊(duì)訂餐功能。團(tuán)隊(duì)訂餐功能的實(shí)現(xiàn)見(jiàn)圖4。首先由團(tuán)隊(duì)leader創(chuàng)建團(tuán)隊(duì)訂單，團(tuán)隊(duì)訂單存在后，團(tuán)隊(duì)其他成員即可向團(tuán)隊(duì)訂單中添加自己的訂單信息。完成后，由leader統(tǒng)一支付打包完成的訂單。團(tuán)隊(duì)訂單形成過(guò)程的算法如下（涉及的類(lèi)如圖5所示）。

4 結(jié)束語(yǔ)

基于協(xié)同過(guò)濾的團(tuán)隊(duì)訂餐系統(tǒng)，采用SSM框架技術(shù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，提高系統(tǒng)的可維護(hù)性。通過(guò)團(tuán)隊(duì)訂餐算法實(shí)現(xiàn)多人訂餐功能，并且利用協(xié)同過(guò)濾算法，對(duì)用戶年齡和歷史購(gòu)買(mǎi)評(píng)分記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而篩選出符合用戶口味喜好的食品。但是，由于協(xié)同過(guò)濾算法本身存在冷啟動(dòng)、矩陣稀疏等問(wèn)題，還需要對(duì)其進(jìn)行更深度的優(yōu)化。

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