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基于Apriori算法理念的技工院校食堂膳食服务系统设计与开发

范文

许巧薇

摘要：针对当前技工院校学生日益增长的后勤服务需求，为提供更加科学的个性化服务，提升食堂管理水平，本文以H技师学院为例进行了实地调研，设计并开发了基于Apriori算法理念的数据挖掘技术的膳食服务信息化系统，收到了较好的效果。

关键词：技工院校;膳食服务;数据挖掘;信息系统

中图分类号：G642? ? ? 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）24-0072-05

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1引言和背景

习近平总书记指出：发展是第一要务，人才是第一资源，创新是第一动力。作为培养职业技能为主的技工院校，肩负着为国家培养高技能人才的任务。在经济和社会不断发展的今天，各技工院校之间的竞争也日趋激烈，都以各种优厚的条件吸引未来的技能之星。从近几年的招生实际来看，学生选择的因素除了院校的专业实力外，还会考虑在校生活的环境。后勤部门承担着全校師生衣食住用行的管理职能，而食堂管理又是学生们的焦点。为了让学生们能够拥有更便利快捷而贴心的服务，也让食堂经营者能更加精准提供周到的服务，从而达到后勤服务管理水平的提升，笔者结合自身工作实际，在充分调研的基础上，针对膳食服务，结合数据挖掘技术，开发和设计了膳食服务系统。

2 H市技师学院当前食堂膳食服务系统存在的问题

2.1 系统普及程度较低

就当前技工院校食堂实际而言，大多数存在分包管理。即一级承包商会将饭堂划分若干区域，面向其余有意向经营者进驻。在这样的管理模式下，部分二级承包商会根据自己的实际选择是否引入相关的信息系统进行管理，但对于H市技师学院而言，大多数二级承包单位都没有引入，整体信息化建设程度较低。

2.2 信息系统较不完善

由于各二级承包机构都是各自引入，或鉴于经营成本角度考虑，几乎引入的信息系统只有简单的加减运算和流水式统计，有的甚至连基本统计都没有，只是单纯方便用于点菜单的打印而已。这样的系统实际建设意义其实不大，而且加上后期的维护费用，性价比也大大降低。

2.3 主动服务功能较差

由于所引进的系统普遍功能单一，只能提供最基本的支持，因此更多的也只是为商家提供有关服务能力。但是，作为市场经济而言，价值的实现需要体现在买卖交换上，如何才能实现更大的成交量，就需要在买方市场上多下功夫。因此，H市技师学院当前食堂的有关信息系统并没有很好主动为师生提供有价值的服务。

3数据挖掘技术概述

数据挖掘（data mining），最早流行于20世纪90年代，它是一门多学科交叉的知识，涉及的领域很广泛，涵盖人工智能、数据库技术、统计学等。数据挖掘的特点就是通过对收集的数据进行处理，发现隐含的、潜在的有用规律。当前，已经有许多行业成功使用数据挖掘，如：它有助于零售行业的模拟客户响应，它有助于银行预测客户的盈利能力，在电信、制造业、汽车业、教育行业、生命科学等领域都有类似的使用案例。

数据挖掘作为一门科学，实现从知识到实践，至今仍然在不断探索完善和提升。在笔者看来，将数据挖掘超越学术研究领域，应当做好三个方面的建设。

1）分析系统。分析系统包括数据收集、数据理解、标准化测量的专业技术知识。

2）内容系统。内容系统涉及标准化的知识任务。强大的内容系统能够使组织更快将最新的信息运用于实际。

3）调集系统。调集系统涉及通过新的组织结构推动管理变更。特别的，它涉及实施团队结构，以实现企业范围内一致的最佳实践部署。

4? H市技师学院膳食服务系统的设计

4.1 需求分析

根据对H市技师学院食堂的调研结果，本着精简节约的原则，膳食服务系统主要包括顾客管理功能模块、系统设置管理模块、菜品管理功能模块、数据挖掘处理模块以及系统查询浏览模块。

顾客管理功能模块：顾客管理模块主要是对顾客信息进行日常管理和维护。此模块可以添加顾客类型，同时也可以对顾客类型进行更新修改。对于顾客信息的管理，可采用条码区分或磁卡感应的方式进行。

系统设置管理模块：该模块实现对整个系统的管理，可以设置菜品信息、管理员权限、就餐指引及有关参数的设置。使用者进行验证登录后，可根据相应的权限，使用相应的功能设置。管理员也可以按照所赋予的不同权限进行相应的管理操作。

菜品管理功能模块：膳食服务的管理一个相当重要的环节就是菜品的管理，作为汇聚众多菜品信息的地方，该系统需要更加便利和高效地完成对各类菜品信息的增删改操作，顾客用户也可以根据自己偏好增删自己的菜单。

数据挖掘处理模块：该模块是整个系统的关键核心模块，主要是对管理服务工作的决策支持和为顾客提供更加周到的个性化服务。通过挖掘分析所得到的相关信息，可以对食堂管理提供参考依据，也对顾客提供一定的用餐参考。

系统查询浏览模块：该系统包括菜品信息检索查询，包括菜品的特色、营养信息、服务窗口等。由于不同的菜品对不同的客户需求都不一样，所以顾客可以通过关键词或者各服务商提供的菜品名称进行查询。

4.2 总体设计

根据调研分析得到的需求情况，结合当前社会对网络的使用已经比较普遍，膳食服务系统的设计采用B/S结构。在此种模式下，作为管理者和使用者，均可借助浏览器进入系统，而且无须额外安装软件，无论是便利性和经济性方面都比较理想。

鉴于学校食堂都是接入校园网为基础的，而校园网内部一般是由服务器、计算机终端、数据库及相关互通互联设备组成，因此系统网络分布的设计如图1所示。

膳食服务系统的架构设计参照当前比较成熟的模式，分为表示层、逻辑层和数据层三个层次。系统的架构设计如图2所示。

第一层是表现层。该层是人机交互界面，主要是面向顾客用户的应用单元，通过终端浏览器，可以输入并获取相应的数据信息。

第二层是逻辑层。该层主要系统的核心部分，旨在为客户和管理者的需要提供计算支持，负责计算和处理数据信息，完成相应的逻辑判断等。

第三层是数据层。该层是主要是实现数据的存储、管理和维护等。

4.3? 数据挖掘流程设计

数据挖掘是按照一定的规则对大量数据进行计算分析的过程。在这个过程中，一般会涉及若干个步骤相互进行。当然，数据挖掘领域的不同，数据的来源和运算法则会有相应的差异，因此相应的流程也会有所差别。一般来说，数据挖掘过程主要包括以下几个方面：1）确定对象2.）选择模型3）数据预处理4）结果分析5）知识应用。其流程图如图3：

根据数据挖掘一般流程，结合食堂业务实际，膳食服务系统的数据挖掘功能流程设计如图4所示：

5膳食服务系统的实现

根据需求分析和设计，膳食服务系统的主要功能模块和关键代码描述如下：

1）餐厅信息。实现餐厅的特色介绍，包括餐厅名称、法人信息、餐廳简介、餐厅链接地址和餐厅入驻时间等。其实现的关键代码为：

2）用户权限设置。实现角色管理，对用户进行添加或删除，并根据实际情况需要给予相应的权限分配。其实现的关键代码为：

3）顾客类型管理。实现对顾客类型进行管理，可以按照学生、教职工、驻校工作人员及外人临时人员等进行区分，从而实现相应的管理差别。其实现的关键代码为：

）菜品管理。实现对菜品信息进行设置和维护，包括对菜品信息如：条形码、名称、类型、所在店面、价格、供应信息、操作员信息等进行浏览、添加、删除和修改等。其实现的关键代码为：

5）信息查询。实现对菜品主要信息的便捷查询，可以根据条形码、菜品类型、菜品名称、菜品所在店家等不同条件进行查询。其实现的关键代码为：

6 膳食服务系统中数据挖掘模块的设计

数据挖掘的重要特征就是根据给定的数据集合，按照相应的规则，挖掘出潜在的规律或趋势。在顾客服务领域里，相当广泛的一点应用就是，根据用户的历史行为，计算出顾客的偏好，并根据客户的特点给出相应的信息支持。其实类似的案例在我国著名的电商平台如：淘宝、京东等均有使用，只是具体的细节规则有所差别而已。因此，本文案例采用类Apriori算法对相关的顾客数据进行挖掘，借鉴姜攀等人关于旅游空间数据分析的有关思路，我们可以假定系统中的顾客数据分布在多维度的子空间，同一空间的两组顾客数据关联度越大，那么说明其数据的关联性就越强。而对于不同空间的数据，则可根据子空间之间的关联度进行确定，从而制定挖掘的规则。

设计系统中顾客数据子空间的维度为Z，先对分布在不同空间的数据集合进行挖掘，用S表示子空间的矩阵，子空间矩阵S则表示为：

假定分布于不同子空间Si（i）和Sk（k）的顾客数据集为Xi和Xk，D（i，k）表示数据集之间的欧几里得距离，由此分布于不同子空间的数据集的挖掘公式可以表示为：

其中为相关挖掘因子，P表示挖掘的频率。

对于分布在同一空间的顾客数据来说，可根据数据集的关联度来进行区分。根据上式（1）、（2）可以得出F1，F2，根据F1，F2得出同一空间的关联因子：

由（3）式可以求得顾客数据集的关联因子，从而得出分布于同一子空间数据集的挖掘算法为：

我们把空间Si 中的顾客数据集的关联度限定值设定为L（X），当关联因子的值大于L（X）时，则数据集的关联度较强，顾客数据集的区分算法可以表示为：

相反地，如果关联因子的值小于L（X）时，则关联度较弱，其数据集的区分算法表示为：

根据膳食服务系统数据挖掘流程设计，采用概率估算的方式对顾客数据的挖掘频率进行计算，其估算的算法表示为：

为了更进一步提高顾客数据的挖掘精度，在（9）式算法的基础上，引入挖掘因子λ，λ∈（0，1），为了更好控制挖掘中预期和实际的误差，引入系数ξ，则其算法表示为：

7 系统测试结果

本文研究结果在H市技师学院第一食堂进行了初步测试，参与测试师生为各系部班级自愿代表。从测试结果来看，该系统运行状态总体良好，师生反馈界面友好，便于操作。其中系统响应和载荷情况均比原系统即现行系统有了较大提升，具体情况如图5。

8 结束语与展望

随着当今人们生活条件的改善，对各类服务的要求也日益增高。本文在对当前H市技师学院食堂信息化建设进行调研的基础上，提出并实现了一套基于数据挖掘技术理念的膳食服务系统。运行结果反馈，该系统能够更好服务师生，为师生提供更好的服务体验。当然，在系统推进的过程中，由于人力资源、能力条件、时间局限等因素，系统的建设和优化上仍然有很大改进的空间。如：系统运行的速度，挖掘的精度，数据量较大时如何采用多算法并行处理以进一步提高系统效能等。

参考文献：

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[4] 陶漪.基于E-Learning的数据挖掘系统的改进设计与实现[J].现代电子技术，2017（2）.

[5] 李敏，倪少权，邱小平，等.物联网环境下基于上下文的Hadoop大数据处理系统模型[J].计算机应用，2015（5）.

[6] 李贞强，陈康，武永卫，等.大数据处理模式——系统结构，方法以及发展趋势[J].小型微型计算机系统，2015（4）.

【通联编辑：李周】

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