The project was set up in TianJin Normal University. 2019-04
"智取乐食"利用RFID射频识别技术、称重传感器、大数据分析和数据挖掘技术，设计一款集Web端、微信小程序后台算法于一体的项目。实现餐饮食品自动扣费、每日膳食推荐、个人饮食喜好设置、特色菜品推荐、食物销量预测等功能。项目有效缓解高校食堂食品浪费现象严重，提高学生饮食质量，发挥人性化餐饮服务和科学合理节约的特色。
在软件上，使用微信小程序使用户使用更加便捷，利用大数据技术减少食物浪费并进行人性化推荐；
在硬件上，使用REID射频识别技术和称重传感器技术实现自动扣费方式；
在方式上，自动扣费方式减少学生结账时间进而提高食堂效率，减少人力成本；
RFID射频识别&称重传感器 前端 数据库 微信小程序 数据分析与挖掘 机器学习 深度学习
针对餐饮行业的数据挖掘应用，可定义如下挖掘目标。
- 每日膳食推荐智能推荐。
- 基于餐饮大数据，对餐饮客户价值分析。
- 基于菜品历史销售情况，综合外部因素(节假日、气候、竞争对手等)，对菜品销量进行趋势预测。
抽取数据的的标准，一是相关性、二是可靠性、三是有效性。
本项目中取样：
个人属性(/dataset/用户属性new.xls): 用户id 性名 性别 年龄 身高 体重 籍贯 口味1 口味2 忌口 喜爱食物类型1 喜爱食物类型2
交易记录(/dataset/交易记录.csv):用户id 食物id 消费单价 消费质量 消费金额 消费时间
个人属性表(数据已进行脱敏处理)
当拿到一个样本数据集后，ta是否达到了我们原来设想的要求；样本中有没有什么明显的规律和趋势；有没有从未设想的数据状态；属性之间有什么相关性；ta们可区分成怎样的类别等，这都是要探索的内容。
挖掘模型的质量不会超过抽取样本的质量。数据探索和预处理的目的是为了保证样本数据的质量，从而为保证模型质量打下基础。
单类食物销量日折线图
单类食物销量日柱状图
由于采样数据中常常包含许多含有噪声、不完整、甚至不一致的数据，对数据挖掘所设计的数据对象必须进行预处理。
数据预处理主要包括：数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、数据规约等。
个人属性(/dataset/用户属性new.xls)&交易记录(/dataset/交易记录.csv)为预处理后的文件。
样本抽取完成后，接下来要考虑的问题是：本次建模属于数据挖掘应用中的哪类问题（分类、聚类、关联规则、时序模式或智能推荐）选用哪种算法进行模型构建？
这一步是数据挖掘工作的核心环节。针对餐饮行业的数据挖掘应用，挖掘建模主要包括：
- 基于聚类&关联规则算法的动态菜品智能推荐
- 基于聚类算法的餐饮客户价值分析
- 基于LSTM(长短期记忆网络)算法的菜品销量预测 以菜品销量为例，模型构建是对菜品历史销量，综合考虑了节假日、气候和竞争对手等采样数据轨迹的概括，ta反应的是采样数据内部结构的一般特征，并于该采样数据的具体结构基本吻合。模型的具体化就是菜品销量预测公式，公式可以产生与观测值有相似结构的输出，这就是预测值。
建模过程中会得出一系列分析结果，模型评价的目的之一就是从这些模型中自动找出最好的模型，另外就是要根据业务对模型进行解释和应用。
1.K-modes算法原理
k-modes算法根据个人喜好特征进行聚类，生成的聚类中心（部分）
聚类后每个人所处的聚类点类别（部分）
根据类别在 消费表 里检索出相同标签用户 最近最多购买 且该用户未购买过的食品。
1.K-modes:将人群按食物喜好聚类为几类人群. 如上k-modes聚类步骤。最后将个人属性类别插入个人属性表。
1.LSTM(长短期记忆网络) 以日期属性（是否节假日等）、天气属性（日照，风力，空气质量）作为输入，单样菜品作为输出进行深度神经网络的训练。 共126day数据，将前100天划作训练集，后26天作为测试集。
日期属性图 ./dataset/date.xlsx
loss(损失)曲线(每种菜品单独建模，该曲线为其中一条以示例用）
保存的预测模型 ./model/model*.hdf5(用keras load_model函数读取）
酸菜鱼的26day预测折线图
酸菜鱼的未来销量预测折线图
14种食物2018-2019年的食物销量预测
预测结果：83.5%的日期预测误差在±2kg以内，可以极大减少食堂食物浪费问题。