户感兴趣相关项目。

这涉及到用机器学习技术来调整数据集。

集群包括把数据集分散到特定集合，其中每个对应于特定不同标准。

此外，推荐系统除了输出推荐项目，还能给它们排名。

计算相似性传统方法用了两种常用技术相关和余弦公式。

在我们模型中，我们使用是系数。

技术用来构建系统技术是模块化，开源。

开源技术有助于成本控制，它不需要额外费用。

亚马逊网络服务中有个非常有效和廉价服务被称为弹性云计算，它允许建立个合乎规范服务器。

我们将使用相同服务来保持低成本和维护简便性。

服务器使用知名软件。

基于协议和反向代理服务器，就像个由写邮件代理服务器。

在很久以前，它就已经运行了很多大型俄罗斯网站，包括和。

数据库使用日益流行作为为数据库管理系统。

前面提到网络服务由个被称为使用和框架提供支持。

和将用于保障安全。

提供给顾客程序是运行在系统。

现有系统与推荐系统比较表系统比较现有系统推荐系统操作系统通信通道客户身份识别用于识别客户需要额外硬件客户身份识别用于识别客户需要额外硬件保持在数据库服务器中用户帐户服务器位置本地化服务器集中式服务器推荐系统不推荐推荐排他性独立可以扩展到由多个场所可以使用功能概述在本节中，我们将不详细介绍系统功能，而是从宏观角度来介绍这个软件。

直观，优美和人性化最终用户，即顾客，通过这个系统能有最大限度互动。

这种互动将主要是通过平板电脑应用程序产生。

这个软件不像其他大多数应用，有针对用户群，我们应用程序可以被所有人使用。

它可以被岁到岁人使用，不管他们文化和背景是怎么。

这就必须确保设计是直观，美丽和人性化，才能让它更好用。

可扩展系统会被众多用户在不同时间内使用，特别是就餐高峰期。

因此，该系统将必须是可扩展，应该能根据需要够容纳尽可能多用户和尽可能多数据。

安全因为很多企业和个人私人信息将存储在我们数据库中。

我们需要确保整个系统服务，应用程序，数据库以及服务器是安全，能够抵御从外部和内部产生威胁。

设想系统成功使用是基于以下假设最终用户应该会使用平板电脑。

网络连接始终保持稳定。

保持服务器安全性。

设备能无故障工作。

风险上面提到假设，会存在风险。

这些风险主要有以下几种机密数据会泄露。

服务器停机。

设备有缺陷。

最终用户不会使用平板设备。

应用演示图应用程序登录界面图浏览菜单图添加项目图厨房接受订单图描述了厨房端运行在最新版浏览器上情况。

厨房端主要是全面地显示从客户端发来最新订单。

查询是个预先设定正区间，用来检查是否有任何新订单加入和实时显示。

这是不可能在单机系统里存在。

高品质服务体系应该以顾客为中心，也就是说，它应该能立即辨认出顾客身份，喜欢食物，支出记录，从而为顾客提供贴心服务。

因此，采用先进技术来提高服务质量话题，近年来备受关注。

近年，各种产品推荐系统被开发来提高客户满意度和认可度。

强大推荐系统能记住顾客偏好和需求，使得公司可以向他们客户提供个性化服务。

系统可以从顾客购买行为和购买产品历史中提取用户喜好，这是系统最重要元素。

基于移动设备顾客订单通过互联网实现即时传输到厨房准备餐点。

此外，所有订购和支出信息可被数据库存储，它让餐馆老板能根据顾客支出来考虑折扣或促销。

客户可以因此享受高质量服务，且餐厅形象得到提升，同时餐厅收入也能提高。

优势目前大多数菜单软件是运行在苹果公司设备上。

这主要是因为具有分辨率很高显示器和很高知名度。

但是苹果设备价格过高是个不争事实。

如果我们选择苹果设备，那么顾客就要承担额外成本，而价格相对低廉安卓设备也达到我们目。

由于我们应用程序只需要个连接和良好显示就可以了，所以成本可以保持到最低。

集中服务器可以让各个餐厅共享顾客数据，如果顾客和其他餐厅同意话，然后软件还能帮助用户给食客提供更好建议和体验。

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