本文介紹了一個(gè)美食精準(zhǔn)搜索與智能推薦平臺(tái)--逛吃街。用戶可以通過(guò)該平臺(tái)方便地搜索到指定區(qū)域范圍內(nèi)擁有一個(gè)或多個(gè)關(guān)注菜品的店鋪列表,并能夠根據(jù)用戶的位置及選定的排序方式來(lái)對(duì)這些店鋪進(jìn)行智能排名與推薦,從而大大方便定制化用餐出行計(jì)劃。為了獲取各家店鋪的相關(guān)菜品在口感、性價(jià)比和用餐環(huán)境等各方面的細(xì)粒度評(píng)價(jià)信息,本平臺(tái)不僅通過(guò)大眾點(diǎn)評(píng)獲取了大量店鋪的菜品及評(píng)論信息,還研究并使用了細(xì)粒度情感分析與識(shí)別算法對(duì)各家店鋪的相關(guān)菜品做了細(xì)粒度評(píng)價(jià)。此外,平臺(tái)還具備店鋪瀏覽、推薦菜品查看和留言評(píng)論等基本功能,在支持ES6語(yǔ)法的瀏覽器下都可以正常訪問(wèn)。 

【文章來(lái)源】：福建電腦. 2019,35(08)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

總體模塊2.1用戶登入模塊

匪閹髂？?該模塊的主要功能是記錄用戶的搜索和瀏覽的具體菜品。同時(shí)將搜索具體菜品名稱(chēng)和搜索時(shí)間自動(dòng)保存到數(shù)據(jù)庫(kù)，并且對(duì)用戶不可見(jiàn)。當(dāng)用戶輸入具體菜品名稱(chēng)并提交時(shí)，由php連接到后端數(shù)據(jù)庫(kù)并在相應(yīng)數(shù)據(jù)表中執(zhí)行插入操作[6]。3多菜品精準(zhǔn)搜索機(jī)制針對(duì)用戶高度個(gè)性化的用餐出行計(jì)劃需求，逛吃街v1.0版本支持多個(gè)關(guān)鍵詞模糊匹配搜索與排序機(jī)制。即同時(shí)輸入一個(gè)或多個(gè)菜品的名稱(chēng)，平臺(tái)能根據(jù)用戶選定的排序規(guī)則（評(píng)分排序、距離排序與綜合排序）給出符合要求的相關(guān)餐廳排序列表。搜索效果示意圖如圖5所示。圖5同時(shí)搜索“毛血旺”與“魚(yú)香肉絲”所得界面3.1評(píng)分排序在評(píng)分排序中，平臺(tái)對(duì)每個(gè)店家進(jìn)行了評(píng)分，評(píng)分由3部分組成：所有菜品評(píng)分均值、大眾點(diǎn)評(píng)評(píng)論數(shù)、大眾點(diǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)，分別占40%、30%與30%�？紤]到評(píng)論數(shù)代表著店鋪的人氣并且區(qū)別于其余兩項(xiàng)，在人氣無(wú)上限的情況下設(shè)定了固定閾值2000條。超過(guò)該閾值均設(shè)定為滿分。在評(píng)論數(shù)小于閾值時(shí)，具體的計(jì)算公式如下：20001002000112xx如果用戶同時(shí)搜索多個(gè)菜品，則先篩選出同時(shí)擁有這些菜品的店家。接著對(duì)每個(gè)店家的相應(yīng)菜品進(jìn)行上述評(píng)分，之后取均值作為本次搜索的評(píng)分。最后按照評(píng)分分值由高到低順序展示給用戶。3.2距離排序在距離排序中，使用了百度地圖API來(lái)獲取用戶當(dāng)前位置的經(jīng)緯度[7]。接著用與店家位置的經(jīng)緯度計(jì)算出用戶與店家的距離[8]。最后將評(píng)分高于50分的店家按照與用戶的距離由近到遠(yuǎn)的順序展示給用戶。3.3綜合排序在綜合排序中，主要分為兩種模式：游客訪問(wèn)模式與用戶登入模式。3.3.1游客訪問(wèn)模式在游客模式下，用戶訪問(wèn)平臺(tái)建立起session。在本次會(huì)話

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Python爬蟲(chóng)技術(shù)的網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)抓取與分析研究[J]. 熊暢.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2017(09)
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碩士論文
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[3]本地化生活服務(wù)電子商務(wù)平臺(tái)構(gòu)建[D]. 劉俐.華中科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3469457