[发明专利]基于大规模矩阵的层次分析的餐厅推荐的方法和系统

权利要求书

1.一种基于大规模矩阵的层次分析的餐厅推荐的方法，其特征在于，包括：

服务器包括全部订单数据，根据订单数据提取出订单金额、订单所属餐厅、订单中的会员信息、点菜信息、就餐信息、餐厅位置信息和菜品信息；

将提取的订单金额、订单所属餐厅、订单中的会员信息、点菜信息、就餐信息、餐厅位置信息和菜品信息分为用户信息与餐厅菜品信息，所述用户信息包括：用户名称、用户下单菜品、用户支付金额、用户就餐时长和用户排队时长；所述餐厅菜品信息包括：餐厅名称、餐厅位置、菜品名称、菜品价格和餐厅评价；

根据所述餐厅菜品信息中菜品名称和所述菜品名称所属门店建立菜品名称与所述菜品名称所属门店的关系，并根据所述菜品名称与所述菜品名称所属门店的关系中所述菜品名称的排序作为数值得到一维菜品矩阵；

根据所述用户信息和所述一维菜品矩阵建立用户名称与菜品名称矩阵；根据所述餐厅菜品信息和所述一维菜品矩阵建立餐厅名称与菜品名称矩阵；

对所述餐厅名称与菜品名称矩阵进行逆运算，得到所述餐厅名称与菜品名称矩阵逆运算结果和所述用户名称与菜品名称矩阵计算得到用户喜好相似的第一推荐餐厅矩阵；

基于车费期望模型计算用户达到推荐餐厅的距离的成本矩阵；

根据所述成本矩阵与所述第一推荐餐厅矩阵进行计算得到就餐成本矩阵；

所述第一推荐餐厅矩阵减去所述就餐成本矩阵得到第二推荐餐厅矩阵；

根据所述用户信息和所述餐厅菜品信息计算用户节省的金额，得到用户收益矩阵；

根据所述第二推荐餐厅矩阵与所述用户收益矩阵计算得到用户名称与推荐餐厅矩阵，向用户推荐餐厅，在所述用户名称与推荐餐厅矩阵中，横轴为所述用户名称，纵轴为推荐的餐厅。

2.根据权利要求1所述的基于大规模矩阵的层次分析的餐厅推荐的方法，其特征在于，所述用户名称与菜品名称矩阵中，纵轴为所述用户名称，横轴为所述一维菜品矩阵序列化后的维度，所述用户名称与菜品名称矩阵按照以下方法计算：

其中，A表示所述用户名称与菜品名称矩阵，a_mn表示用户名称A_m对菜品名称x_n的下单次数，m代表第m位顾客，D_n为所述一维菜品矩阵，W_n表示用户名称为A_m的用户在菜品名称x_n所属的餐厅中的就餐时长与就餐总时长的占比，t为就餐总时长，t₁为排队时长；

所述餐厅名称与菜品名称矩阵中，餐厅名称为纵轴，所述一维菜品矩阵序列化的维度为横轴，所述餐厅名称与菜品名称矩阵按照以下方法计算：

其中，B表示所述餐厅名称与菜品名称矩阵，b_pn表示餐厅B_p售卖过菜品x_n的次数，p代表第p家餐厅，S_n表示餐厅评价得分。

3.根据权利要求2所述的基于大规模矩阵的层次分析的餐厅推荐的方法，其特征在于，所述第一推荐餐厅矩阵按照以下方法计算：

T＝a_mnD_nW_n×(b_pnD_nS_n)^-1，

其中，T表示所述第一推荐餐厅矩阵，a_mn表示用户名称A_m对菜品名称x_n的下单次数，m代表第m位顾客，D_n为所述一维菜品矩阵，b_pn表示餐厅B_p售卖过菜品x_n的次数，p代表第p家餐厅，S_n表示餐厅评价得分。