近年来,随着我国社会经济的稳定发展以及人们生活受到新冠疫情的影响,外卖行业在社会中得到进一步地普及。人们通过外卖平台点餐下单,不仅提升了个人的就餐效率,而且有更多的选择以满足用餐需求;同时,外卖商家通过平台也能够吸引到更多更广的客源,从中获得更多的收益,最终实现双赢的效果。为了降低用户在外卖平台中的购买决策时长,提高订单的成交率、提升用户的就餐体验、增加用户留存、所以外卖平台需要为用户挖掘出更多可能感兴趣的商品,帮助用户实现精准个性化的推荐。因此,本文设计并实现了一个基于协同过滤算法的微信点餐推荐系统。为了有效解决传统的协同过滤算法问题,本文提出了以下几个创新点:1、考虑到人的偏好会随着时间的推移而变化,因为时间越近的评分越能反应出个人的偏好情况,所以在计算用户之间相似度的过程中加入时间参数作为权重因子,修正时间所带来的影响;2、另外,考虑到推荐系统中有的用户之间的共同评分项目数偏低,会导致推荐结果不置信。为了修正这种偏差,本文对计算后的相似度值进行重新加权,权重因子根据用户之间的共同评分项目数计算得到,最后将得到的结果进行归一化处理;3、同时,针对协同过滤算法的稀疏性问题研究,受K近邻（KNN）算法启发的影响,本文使用的是滑动平均窗口技术对用户-评分矩阵的缺失值进行预填充,可以有效提高推荐质量。本系统属于前后端分离架构,用户前端由Vue.js框架开发,商家后端使用Spring Boot框架开发,前后端通信使用Websocket协议。系统的数据库使用Mysql,缓存服务使用Redis。为了提高系统的可用性和高并发的性能需求,将系统服务作了集群化部署,并使用Docker容器进行统一维护管理。在部署数据库集群时,使用的是PXC（Percona Xtra DB Cluster）方案,数据库的负载均衡中间件使用的是Haproxy,并采用Keepalived+虚拟IP技术实现双机热备。部署Redis缓存服务时,采用当下流行的Redis Cluster方案。本文按照软件系统开发规范进行书写,首先介绍了基于协同过滤的微信点餐推荐系统的研究现状及研究意义;然后分析传统的协同过滤算法的不足之处,引出本文采用的协同过滤推荐算法;然后结合实际进行系统需求分析,确定系统架构、完成系统设计;并介绍了系统重要业务功能的实现过程;最后系统功能实现后,使用Docker容器构建应用,并对系统服务的集群化配置过程进行介绍,完成系统测试。