近年来,随着互联网技术和新的媒体形式的崛起,美食作为社会化网络的一项服务,逐渐和网络社区结合成一种互联网美食经济产业链,由此催生的美食推荐系统的设计和运营也变得越来越热门。另一方面,情境感知技术作为现阶段十大战略技术之一,被越来越多的人所关注。本研究基于情境感知技术设计了‘’Eater食客”社会化美食推荐系统,系统目标用户是在校大学生,即被公认的“吃货”群体。系统通过感知用户在使用美食推荐系统时的情境因素,协助用户完成美食消费决策,为用户提供个性化美食推荐服务。系统通过两种途径获得用户喜好,一是用户的历史签到记录,二是用户登录系统后的个人口味标签设置,从而实现个性化推荐。同时,系统支持用户在线社交,以满足用户分享信息和获取信息的需求。本研究工作采取以用户为中心的设计方法,分为用户需求研究、概念设计、交互设计三个部分。在用户研究阶段,通过访谈及日志法、竞品分析、焦点小组3种方法,对用户需求进行收集和分析。在概念设计阶段,根据用户需求研究结果,分析出用户使用美食推荐系统的用户行为阶段,并且提炼出各个阶段中的活跃情境因素,进一步对系统概念进行详细描述。在交互设计阶段,首先设计出系统交互流程,针对交互流程利用Mockup工具进行低保真原型设计,随后邀请研究人员对交互流程和界面进行评估。在此基础上对低保真原型进行迭代设计,对界面设计进行改进,我们选择Android系统采用Java语言进行高保真原型编程。本研究中,我们划分出3个用户行为阶段作为研究重点,探索各个行为阶段中用户使用美食推荐系统时涉及的情境因素,探索美食推荐系统中用户所关注的社交因素。我们将从文件调研、用户需求研究、系统概念设计、系统交互设计等方面介绍论文工作。