[发明专利]一种外卖平台的餐厅混合排序方法

说明书

本发明公开了一种外卖平台的餐厅混合排序方法，综合考虑外卖平台近期分时段的餐厅订单销量，与商家的运营合作，以及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。首先对数据库中的全部餐厅的数据进行维护补充：包括设定运营权重，标记菜系分类；其次，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矩阵分解算法计算用户的菜系偏好；然后，综合考虑餐厅的状态、与用户的距离、运营权重、分时段订单销量，以及用户浏览平台的时间、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与订单转化率的提升。

技术领域

本发明涉及网络信息技术领域，具体涉及一种外卖平台的餐厅混合排序方法。

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。在餐厅排序推荐上，平台一般会考虑以下两个方面，其一是从用户角度出发，利用统计和机器学习的相关算法，在餐厅排序过程中优先展示销量较高和用户可能喜欢进而下单的餐厅，从而提高用户体验与平台单量；另一种是从平台运营角度出发，主要考虑餐厅是否在平台购买广告，餐厅当前的折扣力度，餐厅的质量以及与平台合作的深度等具体情况，从运营角度提高特定商家的曝光率。在实际应用中，如果只考虑用户的角度进行排序，平台会失去对餐厅的排序的控制力，不利于平台与商家的业务拓展与流量引导；同样，如果只从运营角度出发，会影响用户的浏览体验以及订单转化率等。如何在排序中综合考虑将以上两个方面的因素，是有待解决的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明在排序过程中同时兼顾用户角度与运营角度，分别将外卖平台近期分时段的餐厅订单销量，与商家的运营合作，以及用户的个人偏好等纳入排序的考量因素，提出了一种基于数据统计、奇异值分解(SVD)等技术的餐厅排序推荐方法。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、用户浏览平台的时间、综合销量以及运营角度对餐厅进行排序，最后根据用户的菜系偏好对上述排序进行局部的位次调整。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种外卖平台的餐厅混合排序方法，包括如下步骤：

步骤1，餐厅数据处理

对某外卖平台数据库中餐厅表中的所有餐厅进行标记，涉及两个方面：从运营角度对餐厅赋以权值，作为餐厅的运营权重；按照餐厅所属的菜系类别对餐厅进行标记；

1.1餐厅运营权重赋值

在实际操作中，运营部门会根据平台与商家的合作情况，对餐厅赋予运营权重值；一家餐厅运营权重值越小，表示该餐厅从运营角度应该优先展示；

1.2餐厅菜系标记

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；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餐厅混合排序