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申请/专利权人：深圳排队网络技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多种用户的多终端点餐智能管理方法及系统，本发明涉及餐饮推荐技术领域，通过目标餐饮平台采集用户点餐交互数据，运用DBSCAN算法对用户进行聚类分组。基于当前用户交互信息，匹配所属用户组，并采集组内用户特征数据，结合餐饮菜品数据库进行推荐分析。针对N种预设终端的展示需求，构建基于决策树的分类模型，对推荐数据集进行分类，并生成多终端数据推荐方案。本发明实现了精准、个性化的餐饮数据推荐，提高了用户满意度和推荐效率，适用于多终端下的动态数据推荐。
主权项：1.一种基于多种用户的多终端点餐智能管理方法，其特征在于，包括：通过目标餐饮平台，采集在历史时间段内的用户点餐交互数据，基于交互数据对多种用户进行用户特征分析与特征提取，形成用户特征数据；基于DBSCAN算法构建聚类模型，将用户特征数据作为聚类样品数据导入聚类模型进行聚类分组，基于聚类结果将用户群体划分成多个用户组；基于目标餐饮平台获取当前用户交互信息，基于当前用户交互信息进行用户特征分析与提取，得到当前用户特征数据，结合聚类模型对当前用户进行聚类组的筛选，并得到基于当前用户的所属用户组；对所属用户组内的用户特征数据进行采集，形成当前特征数据集，在餐饮菜品数据库中，基于当前特征数据集进行餐饮数据推荐分析，形成推荐数据集；获取N种预设终端的展示需求信息，通过展示需求信息进行数据格式条件分析，并形成N种条件特征数据，构建基于决策树的分类模型，将N种条件特征数据作为分类模型的判断节点并构建形成完整决策树的分类模型；将推荐数据集导入分类模型进行数据分类，基于分类结果，将推荐数据集分成多组推荐数据，基于N种预设终端的展示需求信息，对多组推荐数据分别与预设终端进行关联，基于关联信息与多组推荐数据生成多终端数据推荐方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳排队网络技术有限公司 一种基于多种用户的多终端点餐智能管理方法及系统
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