基于协同过滤混合推荐算法的校园美食平台
网络空间安全学院
互联网上存在众多餐饮点评平台，为用户提供菜品质量及餐厅服务信息，但却没有一款面向高校的校园食堂菜品评估平台向用户提供消费决策参考。受类似平台的启发，我们决定做一款范围更小、受众更明确、信息更全面的校园版大众点评“小食堂”。
“小食堂”旨在创立一个用户（即学生）与食堂、用户与用户的沟通平台，成为学生对食堂菜品评价、建议的展示窗口，将学生对菜品的意见及时反映给食堂，同时也支持用户间的沟通：模仿微信朋友圈形式，建立美食分享朋友圈，鼓励用户晒出美食、吐槽踩雷事故。食堂上传菜品信息后，按照上菜时间（早午晚）、对应的窗口整合菜品，用户可通过用餐时间和食堂所设窗口精确检索，亦可总览所有菜品简单便捷地完成菜品选择。本产品还提供随机推荐美食的服务，通过大数据和算法为用户推荐其他口味相似的用户喜爱度高的菜品。
本产品在推荐功能的实现上选用基于协同过滤的混合推荐算法，以基于协同过滤模型的推荐系统为主，基于内容的推荐系统为辅。第一步，算法通过分析用户的购买、评分及其他行为记录，选定相似用户，并通过相似用户的数据选择食堂中可能与用户产生正反馈的菜品；第二步，由于食堂上新不同菜品时已经给菜品打上口味标签，故本产品还可以分析用户喜爱度高的口味标签，选择出食堂中拥有推荐相同标签的菜品；第三步，整合第一步与第二步所挑选出的菜品，将交集中的菜品推荐给目标用户。
同时，本产品还鼓励用户在完成消费后，对菜品进行评分和提出意见，后台会定期将可信度高的意见提交给食堂，并将食堂的处理方案反馈给用户，以不断增强用户的就餐体验。
