基于用户画像的校园外卖精准推荐系统设计与应用

随着校园外卖市场快速增长，学生群体面临“选择困难”与“信息过载”问题，而商户则难以有效触达目

标用户。基于用户画像的精准推荐系统为解决这一矛盾提供了可行方案。

该系统首先通过多源数据采集构建用户画像。数据源包括学生基本信息（年级、宿舍区域）、行为数据

（浏览、下单、支付、评价）、情境数据（时间、天气、节假日）以及口味偏好（辣度、忌口、菜系）。

系统利用聚类算法与协同过滤技术，将用户划分为“夜宵主力”“健康轻食族”“性价比追求者”等典型

群体，并动态更新画像标签。

在推荐策略上，系统实现多维度融合：基于内容的推荐根据用户历史偏好推送相似菜品；协同过滤挖掘相

似群体的集体智慧；情境感知模块结合就餐时段、季节温度调整推荐权重。同时引入探索与利用机制，避

免信息茧房，适时推荐新品或潜在兴趣品类。

应用实践表明，该系统能显著提升用户体验与平台效益。学生可快速发现合口味菜品，平均决策时间缩短

30%以上；商户获得精准曝光，转化率提升25%；平台订单量与用户粘性同步增长。此外，系统通过错峰

推荐（鼓励非高峰时段下单），有效缓解了午晚间配送压力。

未来，系统可进一步融合学业压力、食堂就餐规律等校园特有数据，并借助大语言模型实现自然语言交互，

打造更智能、更贴心的校园饮食服务生态。