| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 项目开发背景及其意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 项目开发背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 项目研究意义 | 第12页 |
| 1.2 网上订餐国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 二维码技术介绍及推荐算法描述 | 第16-22页 |
| 2.1 二维码技术介绍 | 第16-18页 |
| 2.2 推荐算法描述 | 第18-22页 |
| 第3章 订餐推荐系统架构设计 | 第22-38页 |
| 3.1 系统架构设计 | 第22-23页 |
| 3.2 系统功能模块设计 | 第23-32页 |
| 3.2.1 系统功能模块划分 | 第23-25页 |
| 3.2.2 主要业务时序图 | 第25-28页 |
| 3.2.3 系统主要功能模块业务流程 | 第28-32页 |
| 3.3 数据库设计 | 第32-38页 |
| 3.3.1 数据库概念设计 | 第32-34页 |
| 3.3.2 数据库物理设计 | 第34-37页 |
| 3.3.3 数据库的设计原则 | 第37-38页 |
| 第4章 二维码技术在订餐推荐系统中的应用与研究 | 第38-45页 |
| 4.1 本系统二维码生成算法 | 第38-39页 |
| 4.1.1 QR 码的结构 | 第38-39页 |
| 4.1.2 QR 码模式 | 第39页 |
| 4.2 本系统二维码编码过程 | 第39-42页 |
| 4.2.1 编码过程 | 第39-40页 |
| 4.2.2 编码算法 | 第40-42页 |
| 4.3 本系统二维码解码过程 | 第42-43页 |
| 4.4 本系统二维码技术应用实现 | 第43-45页 |
| 第5章 协同过滤推荐算法的优化与改良 | 第45-53页 |
| 5.1 传统的协同过滤推荐模型 | 第45-46页 |
| 5.2 问题定义及 KNN 算法的实现 | 第46-48页 |
| 5.3 协同过滤推荐算法的优化与改良 | 第48-52页 |
| 5.3.1 基于知识的协同过滤推荐算法 | 第48-49页 |
| 5.3.2 组合推荐算法 | 第49-51页 |
| 5.3.3 融合时间信息的基于知识的协同过滤组合推荐算法 | 第51-52页 |
| 5.4 本系统推荐功能的实现 | 第52-53页 |
| 第6章 系统测试与功能实现 | 第53-56页 |
| 6.1 系统主页 | 第53页 |
| 6.2 二维码扫描 | 第53-55页 |
| 6.3 推荐功能实现 | 第55-56页 |
| 第7章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 7.1 全文总结 | 第56页 |
| 7.2 未来展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |