科技发展日新月异,经济快速发展,人们的生活水平逐步提高,生活节奏也逐渐加快,人们外出就餐机会也越来越多,然而“民以食为天”,“身体是革命的本钱”,如何保证人民的健康,为人们提供合理健康满意的饮食,在餐饮行业被越来越重视,餐饮行业个性化服务水平也亟待提高。此外,智能手机基本已经实现人手一部,电子商务的发展也逐渐从传统的台式机,向移动终端转移。随着餐饮平台入驻移动终端,移动终端也成为了餐饮行业新的战场,通过为用户提供个性化推荐的菜品是提高用户体验的有效途径之一。为此,本文构建了一个个性化菜品推荐系统,通过该系统可以为不同的用户提供符合用户需求的菜品,非常适用于当前火爆的网络订餐环境。本文设计的个性化菜品推荐系统包含三个部分组成,分别为菜品特征提取部分、用户特征提取部分和推荐算法部分。其中菜品特征提取的部分,主要解决菜品特征描述,和提取菜品的特征信息,用户特征部分主要解决用户的显性的特征描述,以及用户的隐性特征发现,推荐算法进行菜品与用户之间的相似度计算。本文针对系统进行了总体设计,对菜品和用户特征提取开展了相关研究,并实现了系统原型,主要工作如下:1.对菜品的多维度特征提取,一方面根据菜品的自身属性的特征进行提取,另一方面根据菜品与菜品之间产生的联系,发现菜品之间的特征,从而构建出菜品特征指标体系,和菜品相互间的关系规则库。2.对用户的特征提取,先根据用户的大众饮食消费习惯,与大众的餐饮文化,结合用户自身的条件,提取用户餐饮显性特征,然后结合用户的饮食消费,挖掘用户消费偏好的隐性特征,并基于层次分析法构建用户特征体系。3.通过相似度算法,根据菜品特征和用户特征,计算菜品与用户的相似度,生成推荐结果。4.综上所述的研究,本文设计了一种个性化菜品推荐系统原型设计,并基于开源的EasyRec推荐引擎,对该原型系统进行了实现。