随着第五代移动通信技术的快速发展与日益成熟,物联网与信息技术、大数据分析、人工智算法的完美结合也将使物联网得到迅速的发展,并应用到工业、农业、公共服务等不同的领域,其中基于物联网餐饮服务产业的规模和应用的种类也不断增加。近年来,我国的互联网餐饮服务平台营业额连续的实现了两位数的高速增长,在此趋势下,众多线上的餐饮服务平台也迅速兴起,如美团、口碑、饿了么等,而互联网的用户在线上就餐主要的途径之一就是在互联网的线上餐饮服务平台直接下单,商家接单完成菜单后分配食品给指定的快递员,快递将食品送至指定的用户。在此过程中可能存在着多种的问题导致:快递员晚点、快递员与用户不能准时碰面、未把收到的食品及时摆放到快递员规定的时间和地点等。为解决传统配送物品中存在的“最后一百米”问题,本文提出了一种基于物联网,能够实现卖家存放餐品,用户自助取餐的智能餐柜系统。该餐柜系统总体分为储物系统、机械系统、主控电路系统、用户终端系统。储物系统包括旋转格挡、柜门;机械系统通过闭环伺服电机、减速器来实现储物格挡旋转功能。主控电路系统是以树莓派作为主控板,开发其外围硬件控制电路;终端系统通过设计串口显示屏界面及分配不同的存储地址给界面的触控按键和输入框,树莓派UART串口读取显示屏反馈的信息来实现控制等功能。该系统安全性、便捷性、响应性、专业性、高效性,提高了智能售货服务效率。在物联网发展带来便利的同时,用户推荐平台与大数据应用所带来的“信息碎片化”与“信息过载”的问题也日益突出。因此人们很难在这海量的信息中准确地找到能够满足自己真正需求与心仪的推荐餐品。虽然人们能通过海量关键字在平台推荐网站进行搜索,但无法很好地满足大数据个性化与用户定制碎片化的平台网站用户推荐需求。因此个性化用户推荐的算法应运而生,成为"信息过载"用户推荐问题的一种主流与解决方法。本文在研究与比较了传统的文本协同用户过滤推荐算法与碎片化的神经网络用户推荐算法后,发现基于传统的文本卷积与神经网络的用户推荐算法,运算起来效率高,均方误差(MSE)小,推荐的结果更加精准和人性化。