[发明专利]基于销量、用户偏好与优惠折扣的外卖平台餐厅排序方法

说明书

本发明公开了一种基于销量、用户偏好与优惠折扣的外卖平台餐厅排序方法，综合考虑外卖平台近期分时段的餐厅的订单销量、用户的个人偏好、以及餐厅的优惠折扣等因素，基于数据统计、奇异值分解(SVD)等技术实现了对用户附近餐厅的排序推荐。具体步骤如下：首先补充餐厅的相关信息：一、标记全部餐厅的菜系分类；二、计算全部餐厅的综合优惠折扣。其次，对近期的订单进行分析：一、确定分时段的餐厅订单销量；二、使用SVD矩阵分解算法根据历史订单计算所有用户的菜系偏好；然后，综合考虑餐厅的状态、餐厅与用户的距离、用户浏览平台的时间、餐厅的分时段订单销量、用户的菜系偏好、餐厅的优惠折扣等因素，对用户附近餐厅进行排序并展示。

技术领域

本发明涉及网络信息技术领域，具体涉及一种基于销量、用户偏好与优惠折扣的外卖平台餐厅排序方法。

背景技术

外卖平台上的餐厅排序效果会直接影响用户体验，商家销量与平台收入，在对餐厅排序推荐时往往有多个因素需要被考虑。首先，近期销量较高的头部餐厅是平台的重要订单来源，也是近期用户群体的下单趋势的反应，因此销量因素在排序中需要被着重分析。其次，用户对不同的菜系的偏好往往是不同的，为了提高订单转化率，在展示餐厅时需要考虑用户的菜系偏好因素；同时，餐厅提供的优惠折扣力度是经常是不同的，而当天的折扣力度大小会对其销量产生直接的影响，所以优惠折扣因素需要在排序中被考虑；如何在排序中将以上三个因素综合考虑，是本发明需要解决的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于销量、用户偏好与优惠折扣的外卖平台餐厅排序方法，在排序过程中综合考虑外卖平台近期分时段的餐厅订单销量，用户的个人偏好，以及餐厅的优惠折扣等因素，该方法首先由运营人员对数据库中餐厅表的必要数据进行维护补充，其次对近期的订单进行分析与建模，然后根据餐厅的状态、餐厅与用户的距离、用户浏览平台的时间、餐厅的分时段订单销量、用户的菜系偏好、餐厅的优惠折扣等因素对餐厅进行排序。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于销量、用户偏好与优惠折扣的外卖平台餐厅排序方法，其特征在于：

步骤1，餐厅数据处理

对餐厅数据进行处理，主要涉及两个方面：按照餐厅所属的菜系类别对餐厅进行标记；计算餐厅当前的优惠折扣力度；

1.1餐厅菜系标记

菜系类别是餐厅的一个很重要的特征，也是为用户做餐厅排序推荐时需要考虑的一个重要因素，所以需要提前标记好餐厅的所属菜系类别；一家餐厅根据其主要销售的菜品，有一个或多个菜系标签；

1.2餐厅优惠折扣力度计算

餐厅可能会提供多种全场优惠，需要计算出其中最大优惠作为餐厅的最终优惠，一家餐厅的优惠折扣力度越大，该餐厅从优惠角度来看应该优先展示；

步骤2订单数据分析

读取平台的历史订单数据，数据中需要包括以下字段：订单ID、下单时间、用户ID、餐厅ID和餐厅菜系；

2.1分时段销量统计

对读取的订单数据以小时为单位，分时段统计各餐厅的订单销量；

2.2计算用户菜系偏好

使用矩阵分解算法，通过对每一个用户和菜系类别生成一个隐向量，将用户和菜系定位到隐向量表示的空间上，与用户距离相近的菜系表明用户更感兴趣，因此给该类别菜系的餐厅分配更高的曝光率；使用奇异值分解SVD算法提前计算出用户对于各菜系的偏好值，供后续排序使用；

步骤3餐厅筛选与运费区间排序

餐厅筛选与运费区间排序包括以下两个步骤：

3.1餐厅筛选