PHP를 사용하여 주문 시스템의 권장 요리 기능을 효율적으로 개발하십시오.

PHP를 사용하여 주문 시스템의 권장 접시 기능을 개발하는 방법

주문 시스템은 현대 케이터링 산업에서 중요한 역할을합니다. 서비스 효율성을 향상시킬뿐만 아니라 고객이 지능적인 추천 기능을 통해 좋아하는 요리를 신속하게 선택하도록 도와줍니다. 이 기사는 PHP를 기반으로 실용적인 메뉴 추천 기능을 구현하는 방법을 소개합니다.

요구 사항 분석

접시의 권장 기능을 개발하기 전에 주로 다음을 포함하는 시스템의 특정 요구 사항을 명확히해야합니다.

• 개인화 된 권장 사항 : 사용자의 역사적 순서 기록 및 맛 선호도, 사용자의 선호도를 충족하는 요리를 기반으로합니다.
• 계절 추천 : 계절 변화에 따라 계절에 적합한 요리를 추천합니다.
• 대중 권장 사항 : 모든 사용자의 주문 데이터를 기반으로 인기있는 요리를 권장합니다.
• 권장 할인 된 요리 : 할인 된 활동 및 할인 정보와 결합하여 할인 된 요리를 추천합니다.

요구 사항을 명확히 한 후 PHP를 사용하여 효율적인 접시 추천 모듈을 구축 할 수 있습니다.

데이터 수집 및 분석

개인화 된 권장 사항을 달성하기위한 열쇠는 데이터에 있습니다. 시스템은 사용자의 주문 기록, 주문 빈도 및 선호도 정보를 수집해야합니다. 이러한 데이터를 분석하여 사용자는 다양한 요리에 대한 선호도를 정확하게 평가할 수 있습니다.

또한, 대중 추천을 달성하기 위해서는 시스템이 모든 사용자의 주문 데이터를 계산하고 분석하고 각 접시의 인기와 등급을 계산해야합니다.

권장 알고리즘

요구 사항 및 데이터 상황에 따라 적절한 권장 알고리즘을 선택할 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 협업 필터링 권장 알고리즘입니다.

• 사용자 간의 유사성 계산 : 사용자의 순서 기록 및 선호도에 따라 코사인 유사성 또는 Pearson 상관 계수와 같은 방법을 사용하여 유사성을 계산합니다.
• 가장 유사한 사용자를 선택하십시오. 유사성에 따라 현재 사용자의 관심사에 가장 가까운 여러 사용자를 찾으십시오.
• 유사한 사용자가 주문한 요리를 수집하십시오.이 사용자의 주문 레코드를 세십시오.
• 인기있는 요리 :이 사용자를 주문하는 빈도에 따르면 현재 사용자에게 더 자주 나타나는 요리를 권장합니다.

사용자 인터페이스 디자인

우수한 주문 시스템은 강력한 권장 기능에 의존 할뿐만 아니라 직관적이고 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스가 필요합니다. 인터페이스는 메뉴 디스플레이 영역과 권장 결과 영역으로 나뉘어 사용자가 모든 요리와 개인화 된 권장 콘텐츠를 탐색 할 수 있도록해야합니다.

메뉴 디스플레이에는 이름, 사진 및 가격 정보가 포함되어야합니다. 권장 결과는 시스템 알고리즘 및 사용자 이력을 기반으로하여 사용자의 취향에 가장 적합한 요리를 표시합니다.

시스템 최적화 및 개선

시스템이 시작된 후에는 사용자 요구를 충족시키고 성능을 향상시키기 위해 지속적으로 최적화되어야합니다. 추천 기능과 할인 활동을 결합하여 사용자가 비용 효율적인 요리를 발견 할 수 있도록 도와줍니다. 동시에, 사용자 피드백을 사용하여 권장 정확도를 더욱 향상시키기 위해 Dishes Evaluation and Comment 기능이 추가됩니다.

미래에는 기계 학습 및 빅 데이터 분석 기술을 고려하여 시스템 인텔리전스 수준 및 사용자 경험을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

요약

주문 시스템의 메뉴 권장 기능은 PHP를 통해 개발 될 수 있으며, 이는 주문 효율성과 사용자 만족도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 합리적인 권장 알고리즘과 우수한 사용자 인터페이스 설계를 결합하여 시스템은 개인화되고 인기있는 요리 권장 사항을 실현할 수 있습니다.

요리 권장 사항은 주문 시스템의 중요한 부분입니다. 개발 과정에서 사용자 피드백에 세심한주의를 기울이고 기능을 지속적으로 최적화하며 효율적이고 지능적인 케이터링 서비스 플랫폼을 만들어야합니다.