用戶選中菜品后，在訂單模塊的購物車中便會(huì)出現(xiàn)所選菜品的相關(guān)信息，并且學(xué)生還可填寫備注，例如，加辣、少鹽、原味等。生成訂單后，學(xué)生可以在訂單頁面查看自己訂單的詳細(xì)信息，包括下單時(shí)間、訂單號(hào)、金額、狀態(tài)、取餐時(shí)間等。并且在商家沒有接單前，還可以在該頁面對(duì)訂單進(jìn)行取消。并可以支付相應(yīng)的費(fèi)用要求商家進(jìn)行配送，解決排隊(duì)難題。
商家可以在后臺(tái)看到用戶的最新訂單信息。比如已確定過但還未完成的訂單、所有已完成的訂單以及用戶或后臺(tái)取消的訂單詳情，學(xué)生可以通過平臺(tái)聯(lián)系客服功能，進(jìn)行線上溝通，修改相關(guān)訂餐信息包括重新選菜、預(yù)留時(shí)間、配送時(shí)間、配送地點(diǎn)或者取消打包等，修改時(shí)間限于訂餐后3 min。
學(xué)生取餐后或者吃完飯后，可以通過平臺(tái)對(duì)飯菜進(jìn)行評(píng)價(jià)，比如：佐料量的多少，食物的多少，菜的烹飪熟度，菜品的味道等。后臺(tái)管理人員統(tǒng)一收取每一天顧客的意見，分類進(jìn)行汲取并改良，盡量服務(wù)滿足于各個(gè)顧客的需求。
本平臺(tái)設(shè)置有線上交流模塊，顧客可以通過平臺(tái)向商家咨詢問題，平臺(tái)上有專門的工作人員對(duì)顧客的提問進(jìn)行解答，對(duì)于超出管理人員業(yè)務(wù)范圍的問題，其可以回避，后太管理人員會(huì)用最大程度讓學(xué)生了解商家的具體菜品、口味等是否符合自己，根據(jù)答疑，用戶可自行選擇。消息回復(fù)模式如圖2所示。
食堂服務(wù)管理平臺(tái)將會(huì)記錄所有用戶的信息，包括用戶名、電話號(hào)碼、所訂菜品、價(jià)錢、商家的注冊(cè)信息等，針對(duì)這些個(gè)人信息以及商家信息，平臺(tái)將會(huì)有專門的技術(shù)人員進(jìn)行信息維護(hù)與信息保護(hù)，若被攻擊，平臺(tái)也會(huì)啟動(dòng)備份功能，最大力度保護(hù)用戶及商家信息。商家也可以對(duì)店里所有的菜品、飲料等信息進(jìn)行修改、增加、刪除等操作。系統(tǒng)將自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)信息采集，統(tǒng)計(jì)每一天的就餐人數(shù)和每一道菜品的出售情況，存入MySQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，哪一道菜品出售最火爆，哪一道菜品出售情況不好，都會(huì)在平臺(tái)上進(jìn)行顯示，商家可根據(jù)顯示信息對(duì)每天的菜品進(jìn)行管理。
<%
List list = （List）request.getAttribute（“l(fā)istinfo”）;
if（list ！= null）{
int i=0;
for（TypeInfoBean typeInfo：list）{
i++;
%>
| <%=i %> | <%out.print（typeInfo.getTypename（））; %> | <%=typeInfo.getTypesort（） %> | ”>刪除 |
<%}} %>
MySQL數(shù)據(jù)庫主要連接代碼如下：
privatestatic String Driver_Name=”com.mysql.jdbc.Driver”;
privatestatic String DB_Host=”jdbc：mysql：
//localhost：3307/webdb？characterEncoding=utf8”;
privatestatic String DB_User=”root”;
privatestatic String DB_Pwd=”123456”;
/**
* 連接數(shù)據(jù)庫
* @return
*/
publicstatic Connection getConnection（） {
Connection conn=null;
try {
Class.forName（Driver_Name）;
} catch （ClassNotFoundException e） {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace（）;
}
try {
conn=DriverManager.getConnection（DB_Host， DB_User，
DB_Pwd）;
} catch （SQLException e） {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace（）;
}
returnconn;
利用信息服務(wù)模塊，在前端進(jìn)行商家入住信息的入庫，學(xué)生用戶信息注冊(cè)入庫，以及商品的信息管理，并儲(chǔ)存在MySQL數(shù)據(jù)庫中，進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存和管理;不符合要求的數(shù)據(jù)可以通過管理人員后臺(tái)修改或刪除。
2.2.7 剩菜剩飯管理模塊
對(duì)于就在食堂就餐的學(xué)生，每次使用平臺(tái)都會(huì)收到平臺(tái)的溫馨提示：“用完餐后，將餐具放回收羹處”。方便管理人員進(jìn)行餐具的清理。沒有按照要求進(jìn)行處理的客戶，平臺(tái)上的信譽(yù)積分將會(huì)降低，后期將承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任，同時(shí)食堂內(nèi)也會(huì)貼出相應(yīng)的標(biāo)語提示。食堂內(nèi)的剩飯剩菜將會(huì)全部集中到一處，管理人員會(huì)在平臺(tái)上進(jìn)行社交信息發(fā)布，向外界尋找專門收取剩飯菜的人員到校園食堂收羹。收羹處理3天1次，有需要的人員將會(huì)從平臺(tái)上查看到相應(yīng)的信息。由此，食堂的就餐環(huán)境和就餐秩序會(huì)得到極大改善。
系統(tǒng)功能示意圖如圖3所示。
3 關(guān)鍵技術(shù)介紹
3.1 前端框架設(shè)計(jì)
本平臺(tái)前端采用JavaScript前端開發(fā)技術(shù)以網(wǎng)頁的形式向用戶展現(xiàn)各個(gè)服務(wù)板塊。系統(tǒng)采用HTML5進(jìn)行編寫。HTML5是互聯(lián)網(wǎng)的下一代標(biāo)準(zhǔn)，是構(gòu)建以及呈現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的一種語言方式，被認(rèn)為是互聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)之一，可以設(shè)計(jì)HTML5中各標(biāo)志的顯示屬性，也可以采用CSS，即層疊樣式表，使網(wǎng)頁頁面更加美觀。JavaScript是一種基于對(duì)象的客戶端腳本語言，常用于給網(wǎng)頁添加動(dòng)態(tài)功能，以響應(yīng)用戶的各種操作。
3.2 服務(wù)器端
3.2.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)庫用來存儲(chǔ)用戶信息、菜品詳細(xì)信息、消費(fèi)信息等，本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫搭建采用MySQL。MySQL是一種關(guān)聯(lián)型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，在此主要用于存儲(chǔ)通過編寫MapReduce程序已經(jīng)處理好的管理員信息、用戶信息、菜品詳細(xì)信息、消費(fèi)信息等。這個(gè)數(shù)據(jù)庫屬于外部數(shù)據(jù)倉庫，主要是為了提供這類完整信息傳輸?shù)骄W(wǎng)頁前端，進(jìn)行信息的實(shí)時(shí)更新。內(nèi)部數(shù)據(jù)庫主要是將所有未處理的大量數(shù)據(jù)放在一個(gè)Hadoop大倉庫HBase中，后期通過編寫的程序上傳至Hadoop集群中，HBase數(shù)據(jù)庫更加方便Hadoop集群處理數(shù)據(jù)時(shí)提取數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)運(yùn)算速度與靈活性。其中內(nèi)外兩個(gè)數(shù)據(jù)庫具有關(guān)聯(lián)性，HBase倉庫將處理好的數(shù)據(jù)傳輸至電腦主機(jī)的MySQL數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行使用。
3.2.2 信息收集和處理
每天食堂訂餐產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)已有數(shù)萬條，用傳統(tǒng)人工的方法來處理這些數(shù)據(jù)是很不科學(xué)的。而大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，很好解決了這個(gè)問題。大數(shù)據(jù)相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)量大、高效、多樣等特點(diǎn)，其核心在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。
本平臺(tái)采用Hadoop信息處理技術(shù)，主要用于海量數(shù)據(jù)（大于1 TB）高效的存儲(chǔ)、管理和分析。HDFS的高容錯(cuò)性、高伸縮性等優(yōu)點(diǎn)讓用戶可以在價(jià)格低廉的硬件上部署Hadoop，形成分布式系統(tǒng)，是選擇處理大數(shù)據(jù)集工具的不二選擇。MapReduce讓用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下開發(fā)分布式程序，并可以充分利用集群的威力高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。這結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了計(jì)算和存儲(chǔ)的高度耦合，十分有利于面向數(shù)據(jù)的系統(tǒng)架構(gòu)，因此已成為大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。
Hadoop收集每個(gè)商家的就餐人數(shù)和每一道菜品的出售情況，并用Web日志寫入HDFS;之后利用Spark，Hive，MapReduce對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗后再進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)，得出的結(jié)果存放在MySQL數(shù)據(jù)庫中再進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。通過使用Hadoop算法中的Mahout模塊針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和匯總。這里主要應(yīng)用到的算法有用于關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)的Apriori Algorithm先驗(yàn)算法，用于聚類的K-means聚類算法、用于分類的Na?veBayes算法等等。MapReduce計(jì)算框架如圖4所示。
核心公式：
式中：P（Y）為先驗(yàn)概率（prior）;P（X|Y）為樣本為Y的前提下，X的條件概率是（likelihood）;P（X）是證據(jù)因子（evidence）;P（X|Y）是后驗(yàn)概率（posteiror）。
通過由上面多種算法構(gòu)成大數(shù)據(jù)分析機(jī)制，對(duì)每條數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理，在大量數(shù)據(jù)的支撐下，分析出相互之間的關(guān)聯(lián)性，得出合適的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從而得知用戶最喜歡的菜品、用戶訂菜的高峰期、哪些菜品佐料需添加多少等等，通過數(shù)據(jù)的分析結(jié)果掌握用戶的日常飲食習(xí)慣。商家再通過數(shù)據(jù)處理分析的結(jié)果針對(duì)所需的原材料進(jìn)行采購，提高效率，減少賣不完浪費(fèi)的情況。其次，平臺(tái)收集每一名用戶的意見和評(píng)價(jià)評(píng)分，通過Hadoop進(jìn)行分析總結(jié)之后反饋給商家，商家再根據(jù)用戶的意見和評(píng)價(jià)對(duì)商品進(jìn)行改良，做出符合用戶口味的菜品。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架如圖5所示。
4 結(jié) 語
食堂服務(wù)管理系統(tǒng)也是典型的管理信息系統(tǒng)（MIS），通過數(shù)據(jù)庫后臺(tái)的建立和維護(hù)，大數(shù)據(jù)分析以及前端應(yīng)用程序的開發(fā)管理等，應(yīng)用MySQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、MySQL語言原理、JSP數(shù)據(jù)庫技術(shù)、Hadoop集群數(shù)據(jù)處理、采用成熟的瀏覽器、服務(wù)器端結(jié)構(gòu)，根據(jù)數(shù)據(jù)的分析和討論，實(shí)現(xiàn)從以往的復(fù)雜、低效的食堂服務(wù)過渡到高效式食堂服務(wù)。本系統(tǒng)操作簡單直觀、師生訂餐方便、食堂節(jié)約人力與物力，并方便管理和掌握客戶的喜好，從而為用戶提供更好的服務(wù)，保證在校師生能夠更好地享受到食堂的服務(wù)。
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