目前人們?nèi)ゲ蛷d就餐大多情況下是進(jìn)店通過(guò)服務(wù)員點(diǎn)餐然后等待服務(wù)員下單到廚房,就餐完畢后選擇掃碼或者現(xiàn)金支付的形式,通過(guò)傳統(tǒng)的人工點(diǎn)餐下單的形式對(duì)于規(guī)模大一些的餐廳來(lái)說(shuō)不僅效率低,而且下單到廚房、就餐完畢結(jié)賬時(shí)的人工操作出錯(cuò)率高,對(duì)消費(fèi)者來(lái)說(shuō)等待時(shí)間長(zhǎng),效率低下,對(duì)商戶(hù)來(lái)說(shuō)訂單冗雜、人力成本高、不方便做周期性賬單統(tǒng)計(jì)、不能及時(shí)得到消費(fèi)者就餐的體驗(yàn)反饋。本文研究和設(shè)計(jì)了基于Spring Boot的智能推薦點(diǎn)餐系統(tǒng),引入當(dāng)下用戶(hù)使用量多的微信公眾平臺(tái),系統(tǒng)分為消費(fèi)者微信點(diǎn)餐系統(tǒng)和商戶(hù)管理系統(tǒng)兩部分,此外,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)消費(fèi)者之前在餐廳點(diǎn)餐評(píng)分情況,對(duì)消費(fèi)者可能感興趣的菜品通過(guò)推薦算法進(jìn)行智能推薦。系統(tǒng)在設(shè)計(jì)上采用當(dāng)前較為流行的開(kāi)發(fā)技術(shù),Spring Boot作為服務(wù)端核心框架,提升了開(kāi)發(fā)效率,在前端技術(shù)選型上選用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)視圖的Vue框架,選用Redis作為項(xiàng)目緩存數(shù)據(jù)庫(kù),使頁(yè)面響應(yīng)更為流暢迅速。WebSocket協(xié)議的使用避免了傳統(tǒng)實(shí)時(shí)通信的弊端,提升了系統(tǒng)性能。本文在滿(mǎn)足商戶(hù)和消費(fèi)者點(diǎn)餐系統(tǒng)的功能需求為目的,從提升消費(fèi)者使用系統(tǒng)滿(mǎn)意度、提高系統(tǒng)開(kāi)發(fā)效率、提升系統(tǒng)性能等方面,研究相關(guān)技術(shù)和理論,設(shè)... 

【文章來(lái)源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Redis與數(shù)據(jù)庫(kù)保持?jǐn)?shù)據(jù)一致圖

服務(wù)器可以通過(guò)此連接主動(dòng)發(fā)送給客戶(hù)端數(shù)的數(shù)據(jù)，客戶(hù)端可以主動(dòng)請(qǐng)求服務(wù)器，也可以接受來(lái)自或者其中一方發(fā)送結(jié)束連接請(qǐng)求之后，連接才斷開(kāi)，統(tǒng)輪詢(xún)被動(dòng)響應(yīng)對(duì)比如圖 2.2 所示。 服務(wù)器 客戶(hù)端

比如通過(guò)性別、年齡等信息，隨后將相似用戶(hù)所偏愛(ài)的商品推薦給戶(hù)，例如在本系統(tǒng)中，系統(tǒng)依賴(lài)于消費(fèi)者的個(gè)人屬性信息，例如消者 C 的年齡和性別大致相同，則系統(tǒng)認(rèn)為消費(fèi)者 A 和消費(fèi)者 C 相當(dāng)前消費(fèi)者，用戶(hù)很有可能將 C 喜歡的菜品推薦給 A。如圖 3.1 所喜歡

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于Node.js和WebSocket的即時(shí)通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 茆玉庭.南京郵電大學(xué) 2018
[2]基于WebSocket的服務(wù)器推送技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 胡洋洋.南京郵電大學(xué) 2018
[3]基于Spring Boot的在線文獻(xiàn)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 周嘉程.南京大學(xué) 2018
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[5]手機(jī)自助點(diǎn)餐系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 朱詠平.大連理工大學(xué) 2018
[6]基于微信公眾平臺(tái)的智能點(diǎn)餐系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 霍婉暉.吉林大學(xué) 2016
[7]基于協(xié)同過(guò)濾算法的移動(dòng)點(diǎn)餐系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 孫艷翠.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[8]基于k-means用戶(hù)聚類(lèi)的混合協(xié)同過(guò)濾算法的研究[D]. 汪宇.吉林大學(xué) 2016
[9]基于移動(dòng)手機(jī)平臺(tái)的智能點(diǎn)餐系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 栗鑫林.電子科技大學(xué) 2014
[10]MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)源代碼分析及存儲(chǔ)引擎的設(shè)計(jì)[D]. 王威.南京郵電大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3223746