基于文本挖掘的智能推荐型外卖软件设计研究

为提高用户对外卖菜品的点击率与购买率,本研究设计了一款基于文本挖掘的智能推荐型外卖软件。该软件通过网络爬虫技术抓取用户在外卖平台上的购买信息,包括订单详情、用户评价等文本数据,然后利用自然语言处理技术对这些文本数据进行预处理,包括分词、去停用词等,以提取出有价值的文本特征,再通过特征选择算法从这些文本特征中筛选出最具代表性的特征,从而简化模型复杂度,提高推荐准确性。本研究采用了朴素贝叶斯分类器对处理后的文本特征进行文本挖掘,通过计算给定特征下不同类别的概率,朴素贝叶斯分类器可以预测用户的偏好类型,进而利用协同过滤算法实现个性化外卖菜品推荐。经实验验证可知,经该软件推荐的外卖菜品具有较高的购买率与点击率,同时该软件在推荐过程中可保持良好的归一化折损累计增益,能有效为用户推荐理想的外卖内容。

移动电子商务环境下的外卖软件探析

移动电子商务迅猛崛起,其应用也层出不穷。本文主要分析了移动电子商务的特点,在此环境下分析了O2O外卖软件兴起的原因和盈利模式,总结了现在存在的问题,并给出了解决方式。最后以打车软件为前车之鉴,分析了外卖软件的发展。

外卖软件的使用特点分析——以美团外卖为例

本文通过对临港大学城消费者使用外卖软件的调查,分析了消费者对外卖软件的使用特点,根据研究,市场可以细分为质量导向,口碑导向,价格导向,技术导向。同时,研究表明消费的职业对于软件使用有很大影响,大多数用户对软件的开启速度有一定的要求。

外卖平台岂能把用户推入道德选项

近日,“外卖行业如何成为高危职业”成为热门话题,随后,某外卖软件拟推出的"多等5分钟"功能更是引发社会热议,有用户表示,“外卖送达时间也是系统出的,现在叫用户去多等,自己出来卖情怀,搞得好像是用户催着外卖员去赶时间一样。”

选择困难症的“质”与“疗”

生活中的选择无处不在,小到商品的购买与娱乐的安排,大到志愿、职业、配偶的选择。但是,无论是何种选择,其本质不过是在不同的选项所构成的选择集合中进行快择。但是越来越多的人在面对选择时却不知所措,臂如打开外卖软件浏览一个小时,却选不出心仪的食物;熬夜浏览购物软件,但总是在纠结买哪一个。

来信

送外卖的父子,某天深夜,突然嘴馋,我便在外卖软件上点了一盒鸡爪。店家很近,按说很快就能送到,但半小时后,我嘴馋的劲儿都快过去了,外卖还没到。我越来越生气,决定等外卖员到了,好好数落他一顿。