กรุณาใช้ตัวระบุนี้เพื่ออ้างอิงหรือเชื่อมต่อรายการนี้:
http://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/12468
ระเบียนเมทาดาทาแบบเต็ม
ฟิลด์ DC | ค่า | ภาษา |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | ทวีศักดิ์ เรืองพีระกุล | - |
dc.contributor.author | ปาลิตา แสงศิริ | - |
dc.date.accessioned | 2019-12-13T08:23:36Z | - |
dc.date.available | 2019-12-13T08:23:36Z | - |
dc.date.issued | 2561 | - |
dc.identifier.uri | http://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/12468 | - |
dc.description | วิทยานิพนธ์ (วท.ม. (การจัดการเทคโนโลยีสารสนเทศ))--มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์, 2561 | en_US |
dc.description.abstract | At present, consumers pay attention to health more and more. In addition to exercise, food preferences are useful and important. So consumers will focus on the selection of food by considering components and flavor of the food. Menu selection by considering the components and taste that is complicated and finding a restaurant with a menu that meets the requirements is not easy and convenient. It also cannot access the nearby restaurant thoroughly. The technology used at present, for example, web applications and applications on your smartphone by most support searching restaurant using search terms such as location, type of restaurants, restaurant's name, distance etc. That system can't guide menu from components and flavor of the food and can't find the restaurant from the menu that you want. So the system currently cannot solve the problems that mentioned above. Thus, the researcher has the concept in the development of application system on smart phone to solve such problems, including The automatic restaurant recommendation system used on smart phone, through location and food data, is consisted of two key components which are 1) filter part for dish recommendation and 2) application part for restaurant recommendation. For the filter for dish recommendation, content-based filtering theory is applied which place an importance on dish data and similarity value of each food in accordance with user's demand. In addition, there is an application of multicriteria rating used for the furtherance of rating configure consideration aligning with preferences towards specific ingredients used in each dish. To find the similarity value between dish and user's personal taste, K-NN (K-Nearest Neighbor) is applied. Moreover, Standard Euclidean Distance is added in order to calculate distances between the data. In term of an application for restaurant recommendation, through location and food data, it is created on Mobile Application Cross Platform that is capable of accessing the Restful Protocol. | - |
dc.language.iso | th | en_US |
dc.publisher | มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ | en_US |
dc.subject | บริการอาหาร การจัดการ | en_US |
dc.subject | การจัดการร้านอาหาร โปรแกรมคอมพิวเตอร์ | en_US |
dc.subject | ร้านอาหาร การบริการ | en_US |
dc.title | ระบบแนะนำร้านอาหารอัตโนมัติบนสมาร์ทโฟนโดยใช้ข้อมูลเชิงตำแหน่งและรายการอาหาร | en_US |
dc.title.alternative | Restaurant recommendation system on smart phone using location based service and menu | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
dc.contributor.department | Faculty of Engineering Management of Information Technology | - |
dc.contributor.department | คณะวิศวกรรมศาสตร์ สาขาวิชาการจัดการเทคโนโลยีสารสนเทศ | - |
dc.description.abstract-th | ปัจจุบันผู้บริโภคให้ความใส่ใจสุขภาพมากขึ้น นอกจากการออกกําลังกายแล้วการ เลือกบริโภคอาหารที่มีประโยชน์ก็เป็นสิ่งสําคัญ ดังนั้นผู้บริโภคจึงให้ความสําคัญกับการเลือก รับประทานอาหาร โดยพิจารณาถึงส่วนประกอบและรสชาติของรายการอาหารมากขึ้น การเลือก รายการอาหารที่ต้องการรับประทานโดยพิจารณาถึงส่วนประกอบและรสชาตินั้นยังมีความยุ่งยาก การค้นหาร้านอาหารที่มีรายการอาหารที่ตรงกับความต้องการยังไม่มีความสะดวกรวดเร็ว อีกทั้งยังไม่ สามารถเข้าถึงร้านอาหารที่อยู่บริเวณใกล้เคียงได้อย่างทั่วถึง เทคโนโลยีที่นํามาใช้ในปัจจุบัน ตัวอย่าง เช่น เว็บแอปพลิเคชัน และแอปพลิเคชัน บนสมาร์ทโฟน โดยส่วนใหญ่รองรับการค้นหาร้านอาหารโดยใช้คําค้นต่างๆ เช่น ข้อมูลตําแหน่งที่ตั้ง ประเภทร้าน ชื่อร้าน ระยะทาง เป็นต้น ระบบดังกล่าวยังไม่สามารถแนะนํารายการอาหารจาก ส่วนประกอบและรสชาติได้ และไม่สามารถค้นหาร้านอาหารจากรายการอาหารที่ต้องการได้ ดังนั้น ระบบที่มีในปัจจุบันยังไม่สามารถแก้ปัญหาที่กล่าวมาข้างต้นได้ ผู้วิจัยจึงมีแนวคิดในการพัฒนาระบบ แอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟนเพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว ได้แก่ ระบบแนะนําร้านอาหารอัตโนมัติบนสมาร์ทโฟนโดยใช้ข้อมูลเชิงตําแหน่งและ รายการอาหาร ประกอบด้วย 2 ส่วนหลักคือ ส่วนการกรองข้อมูลสําหรับแนะนํารายการอาหาร และ ส่วนแอปพลิเคชันแนะนําร้านอาหาร ส่วนการกรองข้อมูลสําหรับแนะนํารายการอาหาร ใช้หลักการ Content-Based Filtering ซึ่งให้ความสําคัญของข้อมูลรายการอาหารและค่าความคล้ายคลึงของ รายการอาหารกับความต้องการของผู้ใช้งาน อีกทั้งมีการประยุกต์ใช้ระบบ Multi-criteria Rating เพื่อพิจารณาการกําาหนดค่าคะแนนตามความชอบตามส่วนประกอบของรายการอาหาร สําหรับการ หาค่าความคล้ายคลึงระหว่างรายการอาหารกับความชอบของผู้ใช้งาน ในระบบใช้วิธี K-NN (K- Nearest Neighbor) สําหรับการคํานวณระยะห่างระหว่างข้อมูล ส่วนแอปพลิเคชันแนะนํา ร้านอาหารบนสมาร์ทโฟนโดยใช้ข้อมูลเชิงตําแหน่งและข้อมูลรายการอาหารบนโครงสร้าง Mobile Application Cross Platform ที่มีการสื่อสารแบบ Restful Protocol | - |
ปรากฏในกลุ่มข้อมูล: | 229 Thesis |
แฟ้มในรายการข้อมูลนี้:
แฟ้ม | รายละเอียด | ขนาด | รูปแบบ | |
---|---|---|---|---|
426822.pdf | 7.21 MB | Adobe PDF | ดู/เปิด |
รายการทั้งหมดในระบบคิดีได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ มีการสงวนสิทธิ์เว้นแต่ที่ระบุไว้เป็นอื่น