CN108305155A - 一种基于大数据的餐饮信息推荐系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于大数据的餐饮信息推荐系统，该系统同时基于用户的就餐人数、商家信用值、商家客户评分以及商家和客户的实时距离为用户推送满足要求的商家信息，该餐饮推荐方法综合考虑了多种就餐因素，满足了用户多样化的餐饮需求，提高了餐饮推荐的成功率和精准度；此外，该方法参考了用户的实时位置，实时的进行餐饮信息的推荐更新，满足了用户地点实时变动和异地餐饮需求；最后，该方法在餐饮推荐过程中考虑到了餐饮商家实时客流量，避免了用户的信息不对称造成的等待时间过长的问题。

Description

一种基于大数据的餐饮信息推荐系统

技术领域

本发明涉及大数据云计算和餐饮信息推荐的技术领域，尤其涉及一种基于大数据的餐饮信息推荐系统。

背景技术

消费者去餐馆吃饭，从选择到决策到消费再到结账离开，这一列的过程从过去到现在到未来，都是一个不会被改变的逻辑顺序，而现在移动互联网改变的，是为消费提供更便捷、更可信的选择，使得他做出最快、最准确的决策，体验到更优质的服务。O2O模式有助于餐饮企业寻找新的客户，开发新的产品以满足客户需求；线上客户信息精准、及时、低成本的搜索和收集也方便企业对客户资源进行主动的积极的开发。可以说，O2O模式将促进餐饮业线上和线下业务的结合，加速行业创新。

随着智能终端的使用普及，各类应用(APP)也大量增加，给用户带来了便利，餐饮类APP是用户日常生活中经常使用的一类APP。餐饮类APP上汇集了各类线下的餐饮店铺的相关信息，比如，店铺可提供的餐饮商品信息、店铺地址、店铺联系电话、店铺优惠等。其中，餐饮店铺可以是餐馆、饮品店、西点店等。在现有技术中，餐饮类APP为了便于用户使用，往往会根据用户当前所在位置，为该用户推荐附近餐饮店铺的餐饮商品信息，具体的推荐方式一般是：推荐餐饮店铺中比较热门的餐饮商品信息。比如，对于某家餐馆，会向用户推荐该餐馆点单次数位居前列的几样菜品信息。但是，由于餐饮店铺中比较热门的餐饮商品信息通常比较固定，因此，基于现有技术的餐饮商品信息推荐方式，针对同一家餐饮店铺，往往在较长一段时间内会一直向用户推荐相同的餐饮商品信息，对于用户而言推荐信息的重复性较高，会浪费餐饮类APP的资源。

针对上述问题，文献CN107093124A根据用户的历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的各分解元素信息中的一种或多种分解元素信息，向该用户个性化地推荐对应于所述一种或多种分解元素信息的餐饮商品信息，有利于降低推荐信息的重复性，也有利于减少餐饮类APP的资源浪费。

然而，上述方法也存在许多缺陷，首先，上述方法虽然可以帮助用户推荐餐饮信息，但由于仅仅依据历史数据进行分析推荐，其推荐的餐饮数据会使用户的推荐数据由于历史信息出现单一化和固化，无法满足用户尝鲜的需求；其次，由于上述方法是根据历史信息进行推荐的，当用户到达一个新的地方时，上述推荐便是无效的，无法满足用户异地餐饮需求；最后，即使用户在常规地点获取餐饮需求，但由于上述方法无法评估推荐的餐饮商家实时客流量，从而会使用户因盲目选择推荐的餐饮商家导致的排队等待，进而影响用户的餐饮体验。

发明内容

本发明提供一种基于大数据的餐饮信息推荐系统，其特征在于，所述系统包括如下模块：多个餐饮信息服务客户端，一个大数据服务器，每一个所述餐饮信息服务客户端建立与所述大数据服务器的通信连接；所述餐饮信息服务客户端注册有多个线上和线下餐饮商家、多个用户，所述大数据服务器对每一个所述餐饮商家和所述用户进行身份验证和安全验证执行登录操作；所述系统还包括如下模块：

餐饮信息设置模块，用于用户登录餐饮信息服务客户端；如果所述用户选择线下餐饮服务，则所述餐饮信息服务客户端获取所述用户的实时位置信息，并提示所述用户输入就餐人数、商家信用值区间、商家客户评分区间、距离区间，所述餐饮信息服务客户端将所述就餐人数、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间上传到大数据服务器；

商家选择模块，用于所述大数据服务器将所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间与已经存储的所有所述商家的信用值、所述商家客户评分和所述距离进行比较，如果有满足所有所述区间的商家，则执行实时客流量管理模块；如果没有满足所有所述区间的商家，则提示所述用户重新输入所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间；

实时客流量管理模块，用于所述大数据服务器向所有满足区间要求的所述商家发送实时客流量请求信息，所述商家的客户端接收到所述实时客流量请求信息后，将所述商家的当前空余桌位信息发送给所述大数据服务器；

桌位预约模块，用于所述大数据服务器比对所述空余桌位信息和所述用户输入的就餐人数信息，如果所述空余桌位能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户预约所述桌位；如果所述所述空余桌位不能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户更换预约商家。

作为一种优选的实施方式，还包括：

所述餐饮信息服务客户端获取所述用户的实时位置信息，所述商家实时将当前空余桌位信息发送给所述大数据服务器；

实时为所述用户展示满足所述就餐人数、所述就餐人数、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间的商家信息。

作为一种优选的实施方式，所述如果所述空余桌位能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户预约所述桌位，还包括：

所述如果所述空余桌位能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户预约所述桌位；在所述用户预约所述桌位后，所述商家的客户端向所述用户的客户端发送成功预约所述桌位的提示信息，并向所述用户推送菜单信息，以供所述用户根据所述菜单进行预约点餐。

作为一种优选的实施方式，所述用户登录餐饮信息服务客户端，所述餐饮信息服务客户端注册有多个线上和线下餐饮商家，还包括：

如果所述用户选择线上餐饮服务，则所述餐饮信息服务客户端获取所述用户的实时位置信息，并提示所述用户输入可等待时间、商家信用值区间、商家客户评分区间，所述餐饮信息服务客户端将所述可等待时间、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间上传到大数据服务器；

所述大数据服务器将所述商家信用值区间和所述商家客户评分区间与已经存储的所有所述商家的信用值和所述商家客户评分进行比较，得到满足所述商家客户评分区间与已经存储的所有所述商家，获取所述商家的位置信息及其线上订餐准备时长，并根据所述用户的实时位置信息和所述商家的位置信息计算配送时长，根据所述线上订餐准备时长和所述配送时长判断是否满足所述可等待时间，如果满足所述可等待时间，则向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务；如果所有所述商家都不满足所述可等待时间，则向所述用户提示所述用户修改所述可等待时间、所述商家信用值区间和所述商家客户评分区间，以重新进行线上餐饮商家搜索。

作为一种优选的实施方式，所述根据所述线上订餐准备时长和所述配送时长判断是否满足所述可等待时间，具体包括：

将所述线上订餐准备时长与所述配送时长相加判断是否小于等于所述可等待时间，如果是，则满足所述可等待时间；如果否，则不满足所述可等待时间。

作为一种优选的实施方式，还包括：

所述餐饮信息服务客户端提示所述用户输入可接受的配送距离；

获取满足所述可等待时间的所有商家，根据所述商家的位置信息和所述用户的实时位置信息计算是否满足所述可接受的配送距离，如果满足所述可接受的配送距离，则向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务；如果所有满足所述可等待时间的所有商家都不满足所述可接受的配送距离，则向所述用户提示所述用户修改所述接受的配送距离，以重新进行线上餐饮商家搜索。

作为一种优选的实施方式，所述向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务，具体包括：

接受所述用户根据所述可等待时间、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述可接受的配送距离的显示排序操作，并根据所述排序操作对满足要求的所述商家进行排序显示，所述排序显示包括顺序显示和倒序显示。

作为一种优选的实施方式，所述向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务，具体包括：

为每一个满足要求的所述商家的等待时间A、所述商家的信用值B、所述商家的客户评分C和所述商家的配送距离D分别设置对应的权重值Z1、Z2、Z3、Z4，并计算所述商家的推荐综合评分W，所述推荐综合评分W的计算方法为W=A*Z1+B*Z2+C*Z3+D*Z4；根据所述推荐综合评分W对满足要求的所述商家进行排序显示。

作为一种优选的实施方式，所述为每一个满足要求的所述商家的等待时间A、所述商家的信用值B、所述商家的客户评分C和所述商家的配送距离D分别设置对应的权重值Z1、Z2、Z3、Z4，具体包括：

将所述等待时间A、所述信用值B、所述商家客户评分C和所述配送距离D换算为归一化数值；

根据所述用户的喜好、历史订餐信息、或者用户的输入设置所述权重值Z1、Z2、Z3、Z4。

本发明提供一种基于大数据的餐饮信息推荐系统，该系统同时基于用户的就餐人数、商家信用值、商家客户评分以及商家和客户的实时距离为用户推送满足要求的商家信息，该餐饮推荐方法综合考虑了多种就餐因素，满足了用户多样化的餐饮需求，提高了餐饮推荐的成功率和精准度；此外，该方法参考了用户的实时位置，实时的进行餐饮信息的推荐更新，满足了用户地点实时变动和异地餐饮需求；最后，该方法在餐饮推荐过程中考虑到了餐饮商家实时客流量，避免了用户的信息不对称造成的等待时间过长的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例和现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本发明的一种基于大数据的餐饮信息推荐系统的一种实施方式的示意图。

具体实施方式

以下结合附图进一步说明本发明的实施例。

实施例一：

如图1所示，本发明提供一种基于大数据的餐饮信息推荐系统，其特征在于，所述系统包括如下模块：多个餐饮信息服务客户端，一个大数据服务器，每一个所述餐饮信息服务客户端建立与所述大数据服务器的通信连接；所述餐饮信息服务客户端注册有多个线上和线下餐饮商家、多个用户，所述大数据服务器对每一个所述餐饮商家和所述用户进行身份验证和安全验证执行登录操作；通过所述身份验证用于验证登录用户的类别，即线上商家、线下商家、普通用户，进而为不同的用户类别设置不同的登录后的显示界面，以有针对性的提供服务；而进行的安全验证操作可以保证用户登录后的账号安全和资金安全以及个人隐私信息的安全。

所述系统还包括如下模块：

餐饮信息设置模块，用于用户登录餐饮信息服务客户端；如果所述用户选择线下餐饮服务，则所述餐饮信息服务客户端获取所述用户的实时位置信息，并提示所述用户输入就餐人数、商家信用值区间、商家客户评分区间、距离区间，所述餐饮信息服务客户端将所述就餐人数、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间上传到大数据服务器；需要说明的是，示例性的，所述餐饮信息服务客户端不仅具有线上订餐功能，还具有线下预约位置和点餐功能；在所述用户进行餐饮服务前，需要用户对线上订餐和线下预约功能进行选择操作，以进入对应的餐饮服务模式。此外，本发明获取所述用户的实时位置信息，该实时位置信息可以根据用户的位置移动进行位置的实时更新，进而根据该实时位置信息进行餐饮服务的更新操作，实时的进行餐饮信息的推荐更新，满足了用户地点实时变动和异地餐饮需求。此外，该方法同时基于用户的就餐人数、商家信用值、商家客户评分以及商家和客户的实时距离为用户推送满足要求的商家信息，该餐饮推荐方法综合考虑了多种就餐因素，满足了用户多样化的餐饮需求，提高了餐饮推荐的成功率和精准度。

商家选择模块，用于所述大数据服务器将所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间与已经存储的所有所述商家的信用值、所述商家客户评分和所述距离进行比较，如果有满足所有所述区间的商家，则执行实时客流量管理模块；如果没有满足所有所述区间的商家，则提示所述用户重新输入所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间；需要说明的是，所述大数据服务器存储有所有注册认证商家的信用值、商家客户评分和商家的位置信息，基于该位置信息和所述用户的实时位置计算实时距离，所述大数据服务器将所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间与已经存储的所有所述商家的信用值、所述商家客户评分和所述实时距离进行比较，即进行匹配度计算，以获取满足所述用户需求的商家信息。因此，用户可以根据自己的口味需求、时间需求、商家历史评价需求等信息进行灵活设置，以筛选出最符合自己要求的商家进行餐饮服务，由此提高了餐饮服务的精准性和匹配效率，节约了用户时间，改善了用户的餐饮体验。此外，用户可以实时修改上述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间，以灵活作出调整。

实时客流量管理模块，用于所述大数据服务器向所有满足区间要求的所述商家发送实时客流量请求信息，所述商家的客户端接收到所述实时客流量请求信息后，将所述商家的当前空余桌位信息发送给所述大数据服务器；需要说明的是，上述满足区间要求即为步骤S2中的成功匹配；此时，为了保护商家的客流量隐私信息，所述大数据服务器得到的商家的实时客流量信息需要经过该商家的授权，并可由商家设置获取该实时客流量信息的次数或者频率；示例性的，该实时客流量信息包括空余桌位信息，所述空余桌位信息包括空余的桌的数量及每个桌的可就餐人数。

桌位预约模块，用于所述大数据服务器比对所述空余桌位信息和所述用户输入的就餐人数信息，如果所述空余桌位能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户预约所述桌位；如果所述所述空余桌位不能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户更换预约商家。需要说明的是，为了节约用户的等待时间，所述用户获取上述匹配得到的商家的实时客流量信息中的空余桌位信息，所述空余桌位信息包括空余的桌的数量及每个桌的可就餐人数；所述大数据服务器仅仅为所述用户推送是否满足就餐人数和桌位数量需求的判断结果信息，由此不仅满足了用户获取等待时间的需求，同时避免了商家的客流量等隐私信息的泄露。此外，在空余桌位能够满足所述人数的就餐的情况下，提示所述用户预约所述桌位，从而实现在线餐位预约功能，进而提高了就餐的效率。

作为一种优选的实施方式，还包括：

所述餐饮信息服务客户端获取所述用户的实时位置信息，所述商家实时将当前空余桌位信息发送给所述大数据服务器；

实时为所述用户展示满足所述就餐人数、所述就餐人数、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间的商家信息。需要说明的是，该实时位置信息可以根据用户的位置移动进行位置的实时更新，进而根据该实时位置信息进行餐饮服务的更新操作，实时的进行餐饮信息的推荐更新，满足了用户地点实时变动和异地餐饮需求。此外，所述大数据服务器存储有每一个注册认证商家的餐饮预订相关信息，以供所述用户进行查询操作，该查询操作是经过大数据服务器经过安全性和隐私性过滤后获得的。

作为一种优选的实施方式，所述如果所述空余桌位能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户预约所述桌位，还包括：

如果所述空余桌位能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户预约所述桌位；在所述用户预约所述桌位后，所述商家的客户端向所述用户的客户端发送成功预约所述桌位的提示信息，并向所述用户推送菜单信息，以供所述用户根据所述菜单进行预约点餐。需要说明的是，上述实施方式仅仅示例性的列举了就餐人数满足用户需求的情况，此外，还可以是就餐桌的数量和每一个桌的可容纳就餐人数都满足用户需求；进一步的，用户还可以自行设定其位置信息，还可以为其他用户预约订餐，在此不做限制。此外，在用户成功预约桌位后，为了进一步方便用户进行就餐，此时为用户提供在线点餐功能，以提高订餐效率，从而实现在用户达到该商家时其菜单餐品已经做好，达到最大限度的提高餐饮便捷性的效果。

作为一种优选的实施方式，所述用户登录餐饮信息服务客户端，所述餐饮信息服务客户端注册有多个线上和线下餐饮商家，还包括：

如果所述用户选择线上餐饮服务，则所述餐饮信息服务客户端获取所述用户的实时位置信息，并提示所述用户输入可等待时间、商家信用值区间、商家客户评分区间，所述餐饮信息服务客户端将所述可等待时间、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间上传到大数据服务器；

所述大数据服务器将所述商家信用值区间和所述商家客户评分区间与已经存储的所有所述商家的信用值和所述商家客户评分进行比较，得到满足所述商家客户评分区间与已经存储的所有所述商家，获取所述商家的位置信息及其线上订餐准备时长，并根据所述用户的实时位置信息和所述商家的位置信息计算配送时长，根据所述线上订餐准备时长和所述配送时长判断是否满足所述可等待时间，如果满足所述可等待时间，则向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务；如果所有所述商家都不满足所述可等待时间，则向所述用户提示所述用户修改所述可等待时间、所述商家信用值区间和所述商家客户评分区间，以重新进行线上餐饮商家搜索。

需要说明的是，本发明不仅提供在线为线下预约点餐功能，还提供线上餐饮服务即点外卖的功能，由此提高了点餐的多样化需求。此时，线上餐饮服务采用与在线为线下预约点餐功能类似的方式实施，在此不做赘述；不同的是，这里先对用户限定的商家信用值区间和所述商家客户评分区间进行商家匹配，根据该匹配结果再进行所述可等待时间的匹配，以得到满足用户需求的要求。

作为一种优选的实施方式，所述根据所述线上订餐准备时长和所述配送时长判断是否满足所述可等待时间，具体包括：

将所述线上订餐准备时长与所述配送时长相加判断是否小于等于所述可等待时间，如果是，则满足所述可等待时间；如果否，则不满足所述可等待时间。

作为一种优选的实施方式，还包括：

所述餐饮信息服务客户端提示所述用户输入可接受的配送距离；

获取满足所述可等待时间的所有商家，根据所述商家的位置信息和所述用户的实时位置信息计算是否满足所述可接受的配送距离，如果满足所述可接受的配送距离，则向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务；如果所有满足所述可等待时间的所有商家都不满足所述可接受的配送距离，则向所述用户提示所述用户修改所述接受的配送距离，以重新进行线上餐饮商家搜索。需要说明的是，这里先对用户限定的商家信用值区间和所述商家客户评分区间进行商家匹配，根据该匹配结果再进行所述可等待时间的匹配，最后对可接受的配送距离进行匹配，以得到满足用户需求的要求；可见通过增加匹配的条件，实现了提高匹配度的效果，进而实现精准搜索与匹配。

作为一种优选的实施方式，所述向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务，具体包括：

接受所述用户根据所述可等待时间、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述可接受的配送距离的显示排序操作，并根据所述排序操作对满足要求的所述商家进行排序显示，所述排序显示包括顺序显示和倒序显示。需要说明的是，用户可以通过点击所述可等待时间、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述可接受的配送距离对应的任意一个控件，实现排序功能的灵活调整，满足用户的多样化选择需求。

作为一种优选的实施方式，所述向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务，具体包括：

为每一个满足要求的所述商家的等待时间A、所述商家的信用值B、所述商家的客户评分C和所述商家的配送距离D分别设置对应的权重值Z1、Z2、Z3、Z4，并计算所述商家的推荐综合评分W，所述推荐综合评分W的计算方法为W=A*Z1+B*Z2+C*Z3+D*Z4；根据所述推荐综合评分W对满足要求的所述商家进行排序显示。需要说明的是，上述四个权重值之和为一；上述推荐综合评分综合考虑了用户对商家的多项需求信息，满足了用户多样化的餐饮需求，提高了餐饮推荐的成功率和精准度。

作为一种优选的实施方式，所述为每一个满足要求的所述商家的等待时间A、所述商家的信用值B、所述商家的客户评分C和所述商家的配送距离D分别设置对应的权重值Z1、Z2、Z3、Z4，具体包括：

将所述等待时间A、所述信用值B、所述商家客户评分C和所述配送距离D换算为归一化数值；根据所述用户的喜好、历史订餐信息、或者用户的输入设置所述权重值Z1、Z2、Z3、Z4。

需要说明的是，示例性的，上述归一化数值的计算方法为：所述等待时间A=等待分钟数/60，其中60为60分钟的含义；所述信用值B=信用值/100，其中100为信用值的满分；所述商家客户评分C=客户评分/100，其中100为客户评分的满分；所述配送距离D=距离米/1000，其中1000为1KM的含义。由此实现不同的商家换算为统一的计量单位，进而比较的标准一致。

本发明提供一种基于大数据的餐饮信息推荐系统，该系统同时基于用户的就餐人数、商家信用值、商家客户评分以及商家和客户的实时距离为用户推送满足要求的商家信息，该餐饮推荐方法综合考虑了多种就餐因素，满足了用户多样化的餐饮需求，提高了餐饮推荐的成功率和精准度；此外，该方法参考了用户的实时位置，实时的进行餐饮信息的推荐更新，满足了用户地点实时变动和异地餐饮需求；最后，该方法在餐饮推荐过程中考虑到了餐饮商家实时客流量，避免了用户的信息不对称造成的等待时间过长的问题。

本技术领域技术人员可以理解，可以用计算机程序指令来实现这些结构图和/或框图和/或流图中的每个框以及这些结构图和/或框图和/或流图中的框的组合。可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专业计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来生成机器，从而通过计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来执行的指令创建了用于实现结构图和/或框图和/或流图的框或多个框中指定的方法。

本技术领域技术人员可以理解，本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地，具有本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地，现有技术中的具有与本发明中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于大数据的餐饮信息推荐系统，其特征在于，所述系统包括如下模块：多个餐饮信息服务客户端，一个大数据服务器，每一个所述餐饮信息服务客户端建立与所述大数据服务器的通信连接；所述餐饮信息服务客户端注册有多个线上和线下餐饮商家、多个用户，所述大数据服务器对每一个所述餐饮商家和所述用户进行身份验证和安全验证执行登录操作；所述系统还包括如下模块：

餐饮信息设置模块，用于用户登录餐饮信息服务客户端；如果所述用户选择线下餐饮服务，则所述餐饮信息服务客户端获取所述用户的实时位置信息，并提示所述用户输入就餐人数、商家信用值区间、商家客户评分区间、距离区间，所述餐饮信息服务客户端将所述就餐人数、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间上传到大数据服务器；

商家选择模块，用于所述大数据服务器将所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间与已经存储的所有所述商家的信用值、所述商家客户评分和所述距离进行比较，如果有满足所有所述区间的商家，则执行实时客流量管理模块；如果没有满足所有所述区间的商家，则提示所述用户重新输入所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间；

实时客流量管理模块，用于所述大数据服务器向所有满足区间要求的所述商家发送实时客流量请求信息，所述商家的客户端接收到所述实时客流量请求信息后，将所述商家的当前空余桌位信息发送给所述大数据服务器；

桌位预约模块，用于所述大数据服务器比对所述空余桌位信息和所述用户输入的就餐人数信息，如果所述空余桌位能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户预约所述桌位；如果所述所述空余桌位不能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户更换预约商家。

2.根据权利要求1所述的餐饮信息推荐系统，其特征在于，还包括：

所述餐饮信息服务客户端获取所述用户的实时位置信息，所述商家实时将当前空余桌位信息发送给所述大数据服务器；

实时为所述用户展示满足所述就餐人数、所述就餐人数、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述距离区间的商家信息。

3.根据权利要求1所述的餐饮信息推荐系统，其特征在于，所述如果所述空余桌位能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户预约所述桌位，还包括：

所述如果所述空余桌位能够满足所述人数的就餐，则提示所述用户预约所述桌位；在所述用户预约所述桌位后，所述商家的客户端向所述用户的客户端发送成功预约所述桌位的提示信息，并向所述用户推送菜单信息，以供所述用户根据所述菜单进行预约点餐。

4.根据权利要求1所述的餐饮信息推荐系统，其特征在于，所述用户登录餐饮信息服务客户端，所述餐饮信息服务客户端注册有多个线上和线下餐饮商家，还包括：

如果所述用户选择线上餐饮服务，则所述餐饮信息服务客户端获取所述用户的实时位置信息，并提示所述用户输入可等待时间、商家信用值区间、商家客户评分区间，所述餐饮信息服务客户端将所述可等待时间、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间上传到大数据服务器；

所述大数据服务器将所述商家信用值区间和所述商家客户评分区间与已经存储的所有所述商家的信用值和所述商家客户评分进行比较，得到满足所述商家客户评分区间与已经存储的所有所述商家，获取所述商家的位置信息及其线上订餐准备时长，并根据所述用户的实时位置信息和所述商家的位置信息计算配送时长，根据所述线上订餐准备时长和所述配送时长判断是否满足所述可等待时间，如果满足所述可等待时间，则向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务；如果所有所述商家都不满足所述可等待时间，则向所述用户提示所述用户修改所述可等待时间、所述商家信用值区间和所述商家客户评分区间，以重新进行线上餐饮商家搜索。

5.根据权利要求4所述的餐饮信息推荐系统，其特征在于，所述根据所述线上订餐准备时长和所述配送时长判断是否满足所述可等待时间，具体包括：

将所述线上订餐准备时长与所述配送时长相加判断是否小于等于所述可等待时间，如果是，则满足所述可等待时间；如果否，则不满足所述可等待时间。

6.根据权利要求5所述的餐饮信息推荐系统，其特征在于，还包括：

所述餐饮信息服务客户端提示所述用户输入可接受的配送距离；

获取满足所述可等待时间的所有商家，根据所述商家的位置信息和所述用户的实时位置信息计算是否满足所述可接受的配送距离，如果满足所述可接受的配送距离，则向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务；如果所有满足所述可等待时间的所有商家都不满足所述可接受的配送距离，则向所述用户提示所述用户修改所述接受的配送距离，以重新进行线上餐饮商家搜索。

7.根据权利要求6所述的餐饮信息推荐系统，其特征在于，所述向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务，具体包括：

接受所述用户根据所述可等待时间、所述商家信用值区间、所述商家客户评分区间和所述可接受的配送距离的显示排序操作，并根据所述排序操作对满足要求的所述商家进行排序显示，所述排序显示包括顺序显示和倒序显示。

8.根据权利要求6所述的餐饮信息推荐系统，其特征在于，所述向所述用户推送所述商家的线上餐饮服务，具体包括：

为每一个满足要求的所述商家的等待时间A、所述商家的信用值B、所述商家的客户评分C和所述商家的配送距离D分别设置对应的权重值Z1、Z2、Z3、Z4，并计算所述商家的推荐综合评分W，所述推荐综合评分W的计算方法为W=A*Z1+B*Z2+C*Z3+D*Z4；根据所述推荐综合评分W对满足要求的所述商家进行排序显示。

9.根据权利要求8所述的餐饮信息推荐系统，其特征在于，所述为每一个满足要求的所述商家的等待时间A、所述商家的信用值B、所述商家的客户评分C和所述商家的配送距离D分别设置对应的权重值Z1、Z2、Z3、Z4，具体包括：

将所述等待时间A、所述信用值B、所述商家客户评分C和所述配送距离D换算为归一化数值；

根据所述用户的喜好、历史订餐信息、或者用户的输入设置所述权重值Z1、Z2、Z3、Z4。