[发明专利]一种基于销量与用户偏好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与用户偏好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订单销量与用户的个人偏好等因素，基于数据统计、奇异值分解等技术实现了对用户附近餐厅的排序推荐。首先对数据库中的餐厅表进行补充维护，标记全部餐厅的菜系分类；然后，对近期的订单进行分析与建模：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；最后，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、用户的菜系偏好等因素，对用户附近的餐厅进行排序并展示。以某外卖平台的相关数据进行测试，验证了该发明有利于点击率、订单转化率以及订单量的提升。

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与用户偏好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以及餐厅订单销量，构建一个简单、操作性强且响应快速的排序算法是平台的需求所在。在排序过程中，近期餐厅的销量与用户的偏好是重要的因素，如何充分利用这两组数据，构建一个简单合理的排序方法是平台需要重点考虑的。

发明内容

为了解决上述问题，本发明使用数据统计、奇异值分解(SVD)等技术，提出了一种基于销量与用户偏好的外卖平台餐厅排序方法。该方法首先由运营人员对数据库中餐厅表的菜系类别进行维护补充，然后对近期的订单进行分析与建模，最后根据用户位置、浏览平台时间、餐厅销量、用户偏好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：

一种基于销量与用户偏好的外卖平台餐厅排序方法，包括如下步骤：

步骤1，餐厅数据处理

菜系类别是餐厅的重要的特征，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，有多个菜系标签；

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

对读取的历史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；本发明使用SVD算法提前计算出用户对于各菜系的偏好，选择每个用户最偏好的三个菜系类别，供后续排序使用；

步骤3餐厅排序

当用户使用排序功能时，执行以下操作：

3.1餐厅筛选

餐厅筛选分为两步，首先获取用户的实时或者输入的位置信息，根据位置信息只保留用户所在城市的餐厅；然后，过滤掉停业、下架状态的餐厅，只保留当日营业的餐厅；

3.2运费计算与基于运费区间的排序

根据用户的位置，对3.1中筛选出的餐厅根据平台的运费规则，计算餐厅与用户产生的运费；

从低到高设置若干运费区间，然后对餐厅按照其所处的运费区间进行标记；

使用弱序关系对餐厅按照标记好的运费区间，由低到高进行排序；

3.3销量排序