推荐8篇关于餐饮的计算机专业论文

今天分享的是关于餐饮的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到餐饮等主题,本文能够帮助到你

中餐食品加工企业信息化研究和实现

这是一篇关于餐饮,信息化,物流,WMS,网络购物的论文, 主要内容为本论文基于信息化在餐饮相关行业中的应用,以及当前国内外的研究现状,同时结合国家相关政策、行业背景,对中餐食品加工企业信息化进行研究。并实现了一套符合中餐食品企业的,集电子商务、物流管理、报表分析等环节为一体的企业信息化系统。首先,依据餐饮企业食品安全问题频发、信息化建设落后、连锁集团化方向发展的行业背景,联合餐饮行业、信息化以及餐饮与信息化交叉领域的国内外研究现状,全面考虑青岛远见服务管理有限公司经营管理现状及信息化需求,本文将重点定位在分析和研究实现网络购物平台、数据接口和仓储管理系统(WMS)上,完成对企业各部门的信息化建设。其次,选取物流配送环节中涉及到的三维装箱问题进行研究分析。针对该问题,进行了数学模型创建,并结合拟人启发式算法和递归算法进行求解、寻优,以期达到车辆容积利用率最高的目的。然后,按照需求,进行本系统的总体架构设计、网络拓扑规划设计和功能设计,将网络购物与公司采购、生产、销售、财务及物流等部门有机结合,把WMS、生产管理、财务管理、人员管理、订单管理等都纳入到同一个系统,实现公司全方位信息化。最后,着重对本系统前台的商品订购、充款充值,后台的订单管理、财务管理,接口的上传下载,以及WMS中的出入库作业等主要功能模块的设计和实现效果做了详细的分析和介绍。本系统于2013年12月试应用以来,通过不断的系统升级改进和推广,目前服务于11个省的1700余家加盟店、10个物流中心。系统的实施应用切实提高了公司的信息化水平和管理水平,并得到了公司很高的评价和赞扬。

檀香楼连锁餐饮企业信息管理系统设计与实现

这是一篇关于餐饮,管理系统,J2EE,B/S架构的论文, 主要内容为中国是一个有着5000年历史的文明古国,孕育着丰富的餐饮文化。这些年餐饮和食品的消费持续增长,传统餐饮的运作已经不适应经济发展的要求,从材料到库然后顾客点菜,结账大部分由服务员记录完成,耗费人力资源而且容易导致错误,管理水平低下。顾客长时间等待用餐导致效率很低,在这样的背景下公司迫切需要一套标准的、高效率的餐饮信息管理系统引导其发展,通过该系统管理企业的日常运作,通过该系统的研发给公司领导层提供决策参考的模型,不断提升管理水平,提高整个公司效率。对公司餐饮业务的扩展,分店开业技术保证具有重要意义。系统通过快速及时的为顾客服务,人性化的管理使得软件便于使用者的快速上手,电脑超低的错误概率和高效的处理能力使得原本复杂的餐饮管理轻松愉快。在系统开发前期花费大量时间收集餐饮系统建设的相关资料和理论,关注一些餐饮的杂志和期刊。对国内外餐饮信息管理系统进行了调查研究,决定使用J2EE及B/S架构搭建系统,后台连接数据库并且对软件开发流程进行梳理。文章的研究目标是要建成一套自己的餐饮信息管理系统,连锁餐饮企业就目前餐饮行业生意兴旺,需要扩大规模获取更多利润。文章通过对系统需求进行分析,设计开发了四个主要模块系统登录,菜单管理,收银管理,系统维护,通过它们实现了对餐饮信息的管理。开发系统通过了系统测试,主要功能满足设计要求。几个月日夜熬战最终完成了檀香楼信息管理系统开发,当然,因为开发时间的限制很多模块功能的细化还需要以后慢慢加强。檀香楼餐饮连锁信息管理系统帮助公司解决业务管理混乱,降低了人力资源和人员使用上的成本,有利于公司长远发展。

檀香楼连锁餐饮企业信息管理系统设计与实现

基于大数据框架的餐饮推荐系统

这是一篇关于餐饮,推荐系统,个性化推荐,大数据技术的论文, 主要内容为随着互联网进入大数据时代,网上用户的行为通过各种渠道得到了详细记录,从而可以收集关于用户及其行为的信息,并利用数据挖掘技术确定用户的潜在需求。随着移动互联网的迅速发展,移动餐饮应用程序主导着人们日常的餐饮活动,如何通过用户的行为和信息快速识别用户的潜在需求,以及如何向用户销售潜在感兴趣的产品,已成为互联网餐饮企业在大数据时代面临的一个难题。餐饮个性化推荐目前精准度不高,个性化推荐的方法存在雷同的弊端,数据不是从数据深度和多维度的角度进行广泛分析,而是根据对消费者和采购和浏览记录提出建议。这种推荐方式对于餐饮推荐来讲效率不高,大数据时代的餐饮个性化推荐应该从多方面进行分析和深度挖掘,从而发现数据之间的隐藏规律,发掘出更能表达数据之间关系的信息。机器学习的迅猛发展为解决这些问题提供了可能。本文对推荐算法及应用进行研究,使用机器学习提取或合并较小的数据函数,以形成更抽象的较大维函数,同时将其集成到Wide&Deep(WDL)深度学习模型中。利用机器学习的优势,可以自动学习特征,提取更高效的关键特征,并在WDL模型中引入高级特征。在此基础上,建立了一个饮食推荐系统,为消费者提供饮食推荐服务,从而改善了用户的体验。为了达到以上目标,本文主要内容如下:1.分析了推荐算法和推荐算法深入学习的发展情况,并探讨了建议领域的深入学习应用和优势,重点分析了WDL推荐模型。2、建议使用Word2vec技术提取菜品,并在大数据框架内有效提取案文属性,在推荐的系统中使用了这一方法,以提取较高的属性并准备候选集的工作。3、提出一种基于简单贝叶斯的菜肴分类模型。利用机器学习提取菜品的高维内隐风味特征。使用此模型,可以了解如何自动萃取抑制的特征以及它们之间的关系,而无需手动参与特征工程所生成结果为后续推荐模型所使用。4、通过前两章生成高阶特征,输入到WDL模型进行学习训练。在数据集上进行对比实验。结果表明,WDL算法与传统推荐模型相比,AUC、准确率、召回率分别增长了约7%,3%,2%.同时增强了推荐结果的多样性和新颖性。5、基于以上研究,设计并实现了基于APP端的餐饮推荐系统,将上述模型工程化,将推荐结果展现给用户。该系统可为消费者提供高效的个性化推荐服务,节省消费者浏览和选择产品的时间,改善用户体验,同时增加商家利润。

基于大数据框架的餐饮推荐系统

二维火供应链采购平台运营后台系统的设计与实现

这是一篇关于餐饮,食品原料,运营,SSM框架,Dubbo分布式框架,Solr搜索引擎,Velocity模板技术的论文, 主要内容为餐饮行业的互联网信息化是当前社会的热点问题,通过团购、外卖、点餐、在线买单、营销互动等,实现线上线下融合,可以节省经营成本,提高服务效率,但是对于食品原材料的信息化管理尚且没有一个实际有效的解决方案。目前,食品原料在各大电商平台上均有销售,但是远远无法满足餐饮商户的采购需求,而且不同于其他商品,食品原料牵扯到的是人命关天的大事,但是现有的电商平台缺乏对供应商的资质审核和对食品原料的质量监管,食品安全并没有得到有效的保障。二维火供应链采购平台是专注于食品原料的线上销售平台,针对现有电商平台对于食品安全监管不足的问题,以及考虑到实际运营的需要,本文提出并实现了为采购平台提供运营管理的运营后台系统。该系统提出了标准原料分类和标准原料的概念作为平台商品的标准,将商户的商品原料分门别类,每种商品原料对应唯一的标准原料,这样可以有效避免商品市场的混乱,并且有利于运营管理。申请入驻的商家必须经过资质审核,审核通过并交纳平台保证金后方可上架商品,商品上架前同样要经过审核,相比其他电商平台,这种模式可以过滤不合格的商家和商品,从供货源头保证食品安全。此外,该系统还提出了以平台作为第三方仲裁交易纠纷的模式,平台方根据买家投诉和线上线下调查进行投诉处理,可使用商家交纳的保证金对买家进行赔付,从而有效维护买卖双方的合法权益。运营后台系统基于b/s模式,以http请求划分前端和服务端。通过技术调研,服务端采用SSM框架、dubbo分布式框架和Solr搜索引擎等进行开发,前端则使用html+css+javascript以及velocity模板技术。该系统采用面向服务的体系结构,将应用程序的不同功能单元通过良好定义的接口,以服务的形式对外暴露,通过API层实现前后端交互,API层的开发统一遵循REST风格。采用上述技术和体系结构,可以减少页面加载时间,降低系统响应时间,有效提高系统的可靠性和稳定性。运营后台系统上线后,运行流畅,功能性需求和性能指标均达到预期,显著地提高了运营管理的效率。