餐饮业智能点餐与外卖配送系统

餐饮业智能点餐与外卖配送系统TOC\o"1-2"\h\u10742第1章引言 3183291.1研究背景与意义 3237861.1.1餐饮业市场现状 4102351.1.2智能点餐与外卖配送系统的优势 4257741.2系统目标与功能 4225441.2.1系统目标 4143141.2.2系统功能 41805第2章餐饮业市场分析 5142062.1行业现状与发展趋势 5201712.1.1行业现状 5185502.1.2发展趋势 5124002.2消费者需求与痛点 6323822.2.1消费者需求 6132032.2.2痛点分析 625349第3章智能点餐系统设计 690413.1系统架构设计 616523.1.1总体架构 62963.1.2数据层设计 6133473.1.3服务层设计 7173053.1.4应用层设计 799723.1.5展示层设计 7263293.2用户界面设计 7193853.2.1界面布局 7184643.2.2界面交互 7183803.2.3界面视觉 7185153.3菜品信息管理 8280453.3.1菜品分类管理 8228133.3.2菜品信息维护 8219193.3.3菜品推荐管理 828599第4章智能推荐算法 8192124.1用户画像构建 8294104.1.1用户基本属性 8270874.1.2消费行为 897114.1.3口味偏好 826324.1.4用餐场景 8247744.2菜品推荐策略 9106564.2.1协同过滤推荐 995374.2.2基于内容的推荐 9159334.2.3混合推荐 9256984.3算法优化与评估 983474.3.1冷启动问题优化 966924.3.2算法实时性优化 9134004.3.3算法评估 9238084.3.4用户满意度调查 96705第5章外卖配送系统设计 998115.1配送模式与策略 9151625.1.1定时配送模式 108485.1.2实时配送模式 10160335.1.3混合配送模式 1066895.1.4配送策略 10181055.2配送路径优化 1034215.2.1路径规划算法 10304925.2.2考虑实际因素的路径规划 11225405.3配送人员管理 1154155.3.1配送人员招聘与培训 11201605.3.2配送人员考核与激励 11238465.3.3配送人员排班与调度 115780第6章订单处理与调度 11148076.1订单实时处理 11105156.1.1订单接收与验证 11146556.1.2订单预处理 11297746.1.3订单分配 12125106.2调度算法研究 12247456.2.1调度算法概述 12216996.2.2基于距离的调度算法 1246606.2.3基于时间的调度算法 12245996.2.4基于负载均衡的调度算法 12106206.2.5多目标优化调度算法 1289756.3订单状态跟踪 12103036.3.1订单状态更新 12106026.3.2异常订单处理 121036.3.3订单数据统计分析 121509第7章顾客服务与满意度评价 13184887.1在线客服系统 13292617.1.1系统构建与功能模块 1393667.1.2技术支持与实现 13125627.2顾客满意度调查与分析 13170997.2.1调查方法与实施 13175467.2.2调查结果分析 13177227.3服务质量改进措施 13290057.3.1优化点餐与配送流程 13253097.3.2加强技术研发与创新 14277157.3.3建立健全顾客反馈机制 1414209第8章数据挖掘与分析 14231398.1数据采集与预处理 14294718.1.1数据来源 14141328.1.2数据预处理 14186298.2餐饮消费行为分析 1483378.2.1用户画像分析 15168678.2.2菜品销售分析 15146498.2.3用户留存与流失分析 152608.3数据可视化与决策支持 1584978.3.1数据可视化 1559358.3.2决策支持 1514864第9章系统安全与隐私保护 15270249.1系统安全策略 15242189.1.1认证与授权 16207529.1.2防火墙与入侵检测 16123839.1.3安全审计 16112719.2数据加密与备份 16295059.2.1数据加密 16281539.2.2数据备份 1675589.3用户隐私保护 16164209.3.1最小化数据收集 16283329.3.2用户隐私告知与同意 16249259.3.3隐私数据保护 1725869.3.4用户隐私权益保障 1723144第10章系统实施与运营 172537610.1系统部署与维护 17422410.1.1部署策略 172162310.1.2系统维护 173180810.2运营策略与推广 172509210.2.1运营策略 171249210.2.2推广策略 171585310.3盈利模式与前景展望 183201810.3.1盈利模式 182130710.3.2前景展望 18第1章引言1.1研究背景与意义互联网技术的飞速发展，餐饮业正面临着深刻的变革。智能点餐与外卖配送系统作为餐饮业与信息技术相结合的产物，已经成为当前市场的一大热点。在我国，餐饮业市场规模庞大，但传统餐饮业在点餐、支付、配送等环节存在诸多问题，如效率低下、人力成本高、顾客体验不佳等。因此，研究并开发一套高效、智能的餐饮业点餐与外卖配送系统具有重要的现实意义。1.1.1餐饮业市场现状我国餐饮业销售额逐年增长，市场规模不断扩大。但是餐饮业在快速发展的同时也面临着一系列挑战，如人力成本上升、同质化竞争严重、顾客需求多样化等。为应对这些挑战，餐饮企业需要寻求新的发展模式，以提升运营效率、降低成本、提高顾客满意度。1.1.2智能点餐与外卖配送系统的优势智能点餐与外卖配送系统通过引入互联网、大数据、人工智能等技术，能够实现以下优势：（1）提高餐饮企业运营效率：系统可自动处理点餐、支付、配送等环节，降低人力成本，提高工作效率。（2）优化顾客体验：顾客可以通过手机等移动设备轻松完成点餐、支付等操作，节省时间，提高满意度。（3）拓展销售渠道：外卖配送系统可以帮助餐饮企业拓展线上市场，增加销售渠道，提高企业竞争力。（4）实现数据化管理：系统可收集并分析顾客消费数据，为餐饮企业提供决策支持，助力企业精准营销。1.2系统目标与功能针对餐饮业智能点餐与外卖配送的迫切需求，本研究旨在设计并实现一套具有以下目标与功能的系统：1.2.1系统目标（1）提高餐饮企业的运营效率和服务质量。（2）降低人力成本，减轻企业负担。（3）优化顾客体验，提升顾客满意度。（4）实现餐饮业与互联网技术的深度融合，助力企业转型升级。1.2.2系统功能（1）点餐功能：顾客可以通过移动设备在线浏览菜单、选择菜品、下单支付。（2）支付功能：支持多种支付方式，如支付、支付等。（3）配送功能：实现订单自动分配、实时跟踪、准时送达。（4）数据管理功能：收集并分析顾客消费数据，为企业提供决策支持。（5）营销功能：通过优惠券、会员卡等活动，吸引顾客消费，提高企业收入。（6）售后服务功能：处理顾客投诉、退单等问题，保障顾客权益。通过以上功能的设计与实现，本系统将为餐饮业带来一场深刻的变革，助力企业提升竞争力，满足消费者日益增长的需求。第2章餐饮业市场分析2.1行业现状与发展趋势2.1.1行业现状我国餐饮业市场规模逐年扩大，消费需求日益旺盛。根据相关统计数据，餐饮业在我国GDP中的占比逐年上升，已成为国民经济的重要组成部分。在互联网、大数据、人工智能等技术的推动下，餐饮业正逐渐从传统经营模式向智能化、信息化方向转型。目前餐饮业市场竞争激烈，各类餐饮品牌层出不穷。餐饮企业开始重视品牌建设、服务质量、菜品创新等方面，以提升自身竞争力。同时消费者对餐饮的需求逐渐多样化，促使餐饮业不断细分市场，涌现出特色餐饮、主题餐厅等多种形态。2.1.2发展趋势（1）智能化：人工智能、大数据等技术的发展，餐饮业智能化将成大势所趋。智能点餐、智能厨房、智能配送等创新模式将逐步渗透到餐饮业的各个环节，提高行业效率。（2）线上线下融合：互联网餐饮平台的发展，使线上线下融合成为餐饮业的一大趋势。消费者可以在线上预订、点餐、支付，线下享受美食，为餐饮业带来更多流量和订单。（3）绿色健康：消费者对健康饮食的重视，绿色、健康、营养的餐饮理念将更受欢迎。餐饮企业应注重菜品质量，提高食材品质，满足消费者对健康饮食的需求。（4）个性化：消费者对餐饮的需求日益个性化，餐饮企业需不断创新，推出特色菜品、独特口味，以满足不同消费者的需求。2.2消费者需求与痛点2.2.1消费者需求（1）口味多样：消费者对美食的口味需求丰富多样，追求新鲜感和个性化体验。（2）服务便捷：消费者希望餐饮服务更加便捷、高效，节省时间成本。（3）价格合理：消费者期望在合理的价格范围内，享受到高品质的餐饮服务。（4）健康营养：消费者关注餐饮的健康、营养价值，追求绿色、健康的饮食。2.2.2痛点分析（1）点餐排队时间长：在传统餐饮模式下，消费者点餐、支付等环节需排队等候，浪费时间。（2）服务效率低：餐饮业服务水平参差不齐，部分企业服务效率较低，影响消费者用餐体验。（3）配送速度慢：外卖配送过程中，由于交通、天气等因素，可能导致配送速度较慢，影响消费者满意度。（4）食品安全担忧：消费者对餐饮业的食品安全问题存在担忧，对食材质量、卫生条件等方面要求较高。（5）个性化需求难以满足：消费者对餐饮的个性化需求较高，但部分餐饮企业难以提供满足需求的产品和服务。第3章智能点餐系统设计3.1系统架构设计3.1.1总体架构智能点餐系统采用分层架构设计，自下而上分别为数据层、服务层、应用层和展示层。数据层负责数据存储与访问；服务层提供业务逻辑处理；应用层负责具体功能实现；展示层则提供用户交互界面。3.1.2数据层设计数据层主要包括菜品数据库、用户数据库和订单数据库。菜品数据库存储菜品信息，包括菜品名称、分类、价格、口味等；用户数据库存储用户个人信息、地址、支付方式等；订单数据库记录订单详情，包括订单号、下单时间、订单状态等。3.1.3服务层设计服务层主要包括用户服务、菜品服务、订单服务和支付服务。用户服务负责用户注册、登录、信息管理等功能；菜品服务负责菜品信息的增删改查；订单服务负责订单的创建、修改、查询和取消；支付服务则对接第三方支付平台，完成支付过程。3.1.4应用层设计应用层主要包括智能点餐、推荐系统、用户评论和优惠活动等功能。智能点餐通过用户历史数据和菜品信息为用户推荐合适的菜品；推荐系统根据用户喜好、消费记录等因素进行个性化推荐；用户评论功能允许用户对菜品和餐厅进行评价；优惠活动则包括优惠券发放、折扣促销等。3.1.5展示层设计展示层主要包括用户界面和商家界面。用户界面提供点餐、查看订单、评论等功能；商家界面则提供菜品管理、订单管理、营销活动设置等功能。3.2用户界面设计3.2.1界面布局用户界面采用简洁明了的布局，主要包括顶部导航栏、搜索框、菜品列表、购物车和底部导航栏。顶部导航栏包括首页、分类、订单和个人中心等模块；搜索框方便用户快速查找菜品；菜品列表展示餐厅所有菜品，支持分类和排序；购物车显示已选菜品和总价；底部导航栏包括首页、订单和个人中心等入口。3.2.2界面交互用户界面采用扁平化设计，交互方式直观易用。用户可以通过滑动、等操作浏览菜品，菜品可查看详情；长按菜品可进行删除或修改数量；购物车支持一键结算，支付过程简单快捷。3.2.3界面视觉界面视觉设计注重舒适性和美观性，采用柔和的色调和清晰的字体。菜品图片高清，视觉效果诱人；图标和按钮设计简洁明了，易于识别。3.3菜品信息管理3.3.1菜品分类管理菜品分类管理包括菜品的分类、排序和筛选。系统支持多级分类，便于用户快速找到心仪的菜品；分类支持自定义排序，商家可以根据经营策略调整菜品顺序；筛选功能帮助用户根据口味、价格等条件筛选合适菜品。3.3.2菜品信息维护菜品信息维护包括菜品的增删改查。商家可以通过后台管理界面添加新菜品，图片、设置价格和口味等；同时支持对现有菜品进行编辑、删除和查询。3.3.3菜品推荐管理菜品推荐管理负责为用户推荐合适的菜品。系统根据用户历史数据和菜品信息进行智能推荐，同时支持商家手动设置推荐菜品，提高用户满意度和销售额。第4章智能推荐算法4.1用户画像构建用户画像构建是智能推荐算法的核心部分，其目的在于精准描绘用户特征，为个性化推荐提供依据。本节主要从以下几个方面进行阐述：用户基本属性、消费行为、口味偏好和用餐场景。4.1.1用户基本属性用户基本属性包括年龄、性别、地域、职业等，这些信息可以通过用户注册时填写或第三方平台授权获取。通过对用户基本属性的分析，可以初步了解用户群体的特点，为后续推荐提供参考。4.1.2消费行为消费行为包括用户的消费频率、消费金额、优惠活动参与情况等。通过对消费行为数据的挖掘，可以了解用户的消费能力和消费意愿，为推荐策略提供依据。4.1.3口味偏好口味偏好是用户在餐饮消费中非常重要的特征。通过分析用户历史订单中的菜品选择，可以挖掘出用户的口味偏好，如辣味、清淡、甜等，为推荐相似口味菜品提供支持。4.1.4用餐场景用餐场景包括用户在何时、何地、与何人用餐等。结合用户历史订单数据和实时位置信息，可以判断用户当前的用餐场景，从而实现更为精准的推荐。4.2菜品推荐策略基于用户画像，本节提出以下菜品推荐策略：4.2.1协同过滤推荐协同过滤推荐算法通过挖掘用户之间的相似性或菜品之间的相似性，为用户推荐其可能喜欢的菜品。主要包括用户协同过滤和物品协同过滤两种方法。4.2.2基于内容的推荐基于内容的推荐算法根据用户的口味偏好、菜品属性等因素，为用户推荐相似或相关的菜品。该方法可以提高推荐的准确性，减少冷启动问题。4.2.3混合推荐混合推荐算法结合协同过滤和基于内容的推荐，兼顾用户之间的相似性和用户与菜品之间的相关性。该方法可以有效提高推荐效果，适用于复杂多变的餐饮场景。4.3算法优化与评估为了提高推荐算法的功能，本节从以下几个方面进行优化与评估：4.3.1冷启动问题优化针对新用户或新菜品，采用基于用户画像的启发式推荐策略，结合用户基本属性、消费行为等数据，降低冷启动问题的影响。4.3.2算法实时性优化通过分布式计算和缓存技术，提高推荐算法的实时性，为用户快速提供个性化推荐。4.3.3算法评估采用准确率、召回率、F1值等指标对推荐算法进行评估，以验证优化策略的有效性，并持续优化算法。4.3.4用户满意度调查通过用户满意度调查，了解推荐算法在实际应用中的表现，收集用户反馈，为进一步优化算法提供依据。第5章外卖配送系统设计5.1配送模式与策略外卖配送系统作为餐饮业智能点餐的重要组成部分，其模式与策略的合理性直接关系到配送效率及客户满意度。本章首先阐述以下几种配送模式及其策略：5.1.1定时配送模式定时配送模式允许用户在预定时间内下单，系统根据订单密集度和配送区域，合理规划配送时间，保证食品新鲜度和准时送达。5.1.2实时配送模式实时配送模式针对即时下单的用户，系统通过算法优化，快速匹配附近的配送人员，缩短配送时间，提高配送效率。5.1.3混合配送模式混合配送模式结合定时配送与实时配送的优势，根据订单需求和配送资源，动态调整配送策略，实现高效配送。5.1.4配送策略本系统采用以下策略提高配送效率：（1）订单聚合策略：将同一时间段、同一区域的订单进行聚合，减少配送次数，提高配送效率；（2）动态定价策略：根据配送距离、天气等因素，合理调整配送费用，激励配送人员积极配送；（3）高峰期调度策略：在高峰期，通过增加配送人员、调整配送区域等方式，缓解配送压力。5.2配送路径优化配送路径优化是外卖配送系统设计的关键环节，合理的路径规划可以显著提高配送效率，降低运营成本。5.2.1路径规划算法本系统采用以下算法进行路径规划：（1）遗传算法：根据配送区域、订单分布等因素，通过遗传算法优化配送路径；（2）蚁群算法：利用蚁群算法的并行搜索能力，求解最短配送路径；（3）粒子群优化算法：通过粒子群优化算法，动态调整配送路径，实现实时优化。5.2.2考虑实际因素的路径规划在实际配送过程中，还需考虑以下因素：（1）交通状况：实时获取交通数据，避免拥堵区域，选择最优配送路径；（2）天气状况：根据天气情况，调整配送速度和路线，保证配送安全；（3）配送人员状态：结合配送人员的实时状态，如疲劳度、位置等，合理分配配送任务。5.3配送人员管理配送人员管理是外卖配送系统的重要组成部分，合理管理配送人员，有助于提高配送服务质量，降低运营成本。5.3.1配送人员招聘与培训（1）制定招聘标准：根据业务需求，设定配送人员的招聘标准，如年龄、健康状况等；（2）培训制度：建立完善的培训制度，提高配送人员的业务素质和服务意识。5.3.2配送人员考核与激励（1）考核指标：设立合理的考核指标，如配送准时率、用户满意度等；（2）激励机制：根据配送人员的业绩，设立相应的奖励措施，提高工作积极性。5.3.3配送人员排班与调度（1）排班策略：根据订单需求和配送人员状态，制定合理的排班策略；（2）调度策略：结合实时订单情况，动态调整配送人员，实现高效调度。第6章订单处理与调度6.1订单实时处理6.1.1订单接收与验证在餐饮业智能点餐与外卖配送系统中，订单实时处理的首要环节是订单的接收与验证。系统需保证准确获取用户点餐信息，并对订单数据进行合法性、完整性和一致性的检查。6.1.2订单预处理在订单验证通过后，系统将进行订单预处理，包括计算订单总价、优惠折扣、菜品库存检查等。还需对特殊要求（如忌口、打包等）进行处理。6.1.3订单分配订单分配是将已预处理的订单指派给相应的餐厅或外卖配送员。根据用户位置、餐厅繁忙程度、配送员状态等因素，采用合理的分配策略，以提高订单处理效率和用户满意度。6.2调度算法研究6.2.1调度算法概述调度算法是订单处理与配送过程中的关键环节。本节将研究多种调度算法，以实现订单的高效处理和配送。6.2.2基于距离的调度算法基于距离的调度算法根据用户与餐厅之间的距离，为用户分配最近的餐厅或配送员。该算法适用于城市区域内配送距离较短的场景。6.2.3基于时间的调度算法基于时间的调度算法考虑餐厅繁忙程度和预计配送时间，为用户分配能够最快完成订单的餐厅或配送员。该算法适用于城市区域内配送距离较远的场景。6.2.4基于负载均衡的调度算法基于负载均衡的调度算法旨在平衡各个餐厅和配送员的订单负载，避免出现部分餐厅或配送员过忙，而其他餐厅或配送员空闲的情况。6.2.5多目标优化调度算法多目标优化调度算法结合距离、时间、负载等多个因素，为用户分配最优的餐厅或配送员。该算法可提高整体配送效率，降低运营成本。6.3订单状态跟踪6.3.1订单状态更新系统需实时更新订单状态，包括已接单、制作中、配送中、已完成等。通过订单状态跟踪，用户可以了解订单处理进度，提高用户体验。6.3.2异常订单处理在订单处理过程中，可能遇到各种异常情况，如用户取消订单、餐厅订单等。本节将研究异常订单的处理方法，以保证系统稳定运行。6.3.3订单数据统计分析通过对订单数据的统计分析，可以了解用户消费习惯、餐厅经营状况等，为优化调度算法和提升服务质量提供数据支持。第7章顾客服务与满意度评价7.1在线客服系统7.1.1系统构建与功能模块本章节主要阐述餐饮业智能点餐与外卖配送系统中在线客服系统的构建及其功能模块。在线客服系统包括即时通讯、常见问题解答、订单查询、售后服务等功能，旨在为顾客提供便捷、高效的服务。7.1.2技术支持与实现在线客服系统采用成熟的技术支持，如人工智能、自然语言处理等，以实现以下目标：（1）智能识别顾客需求，提供针对性服务；（2）实现多渠道接入，满足不同顾客需求；（3）提升客服工作效率，降低人力成本。7.2顾客满意度调查与分析7.2.1调查方法与实施本节介绍餐饮业智能点餐与外卖配送系统中顾客满意度调查的方法与实施过程。调查方法包括在线问卷、电话访谈、面对面访谈等，旨在全面了解顾客对餐饮服务的满意度及改进建议。7.2.2调查结果分析对收集到的调查数据进行整理、分析，从以下几个方面评估顾客满意度：（1）点餐体验：包括界面设计、操作便捷性、菜品选择等；（2）配送服务：包括配送速度、配送人员态度、食品安全等；（3）售后服务：包括客服响应速度、问题解决效率、顾客满意度等。7.3服务质量改进措施7.3.1优化点餐与配送流程根据顾客满意度调查结果，对点餐与配送流程进行优化，包括：（1）提升点餐系统功能，保证高峰期稳定运行；（2）提高配送人员素质，加强培训与管理；（3）完善售后服务，提高客服人员业务水平。7.3.2加强技术研发与创新加大研发投入，引入先进技术，实现以下目标：（1）优化在线客服系统，提升智能化水平；（2）开发更多便捷功能，提高顾客体验；（3）摸索新技术在餐饮业的应用，提升行业竞争力。7.3.3建立健全顾客反馈机制设立多种反馈渠道，鼓励顾客提出宝贵意见和建议，及时了解并解决顾客问题，持续提升服务质量。通过以上措施，餐饮业智能点餐与外卖配送系统将不断提高顾客满意度，为顾客提供更加优质、便捷的服务。第8章数据挖掘与分析8.1数据采集与预处理本节主要介绍餐饮业智能点餐与外卖配送系统中数据的采集与预处理过程。数据采集涉及多个来源，包括用户点餐行为数据、外卖配送数据、菜品销售数据等。通过对这些数据进行整合与清洗，为后续的数据分析提供高质量的数据基础。8.1.1数据来源（1）用户点餐行为数据：包括用户的基本信息、点餐时间、点餐菜品、消费金额等。（2）外卖配送数据：包括配送员的基本信息、配送时间、配送距离、用户评价等。（3）菜品销售数据：包括菜品分类、销量、口味、营养成分等。8.1.2数据预处理（1）数据清洗：去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，构建统一的数据集。（3）数据规范化：对数据进行归一化或标准化处理，消除数据量纲和尺度差异的影响。8.2餐饮消费行为分析本节通过对采集到的数据进行挖掘与分析，揭示用户的餐饮消费行为特征，为商家提供有针对性的营销策略。8.2.1用户画像分析（1）用户消费习惯：分析用户的点餐时间、菜品偏好、消费频率等。（2）用户满意度：分析用户对菜品的满意度、配送服务的满意度等。8.2.2菜品销售分析（1）热销菜品：找出销量最高的菜品，分析其特点及原因。（2）口味与营养成分分析：研究不同口味和营养成分对菜品销售的影响。8.2.3用户留存与流失分析（1）用户留存：分析影响用户留存的关键因素，提高用户忠诚度。（2）用户流失：找出可能导致用户流失的因素，提前采取措施予以防范。8.3数据可视化与决策支持本节将分析结果通过数据可视化技术呈现给决策者，使其更直观地了解餐饮业务运营状况，为决策提供有力支持。8.3.1数据可视化（1）用户消费行为可视化：通过柱状图、折线图等形式展示用户消费行为特征。（2）菜品销售可视化：利用饼图、热力图等展示菜品的销售情况及口味、营养成分分布。8.3.2决策支持（1）营销策略：根据用户消费行为和菜品销售情况，制定有针对性的营销策略。（2）业务优化：通过分析用户满意度、留存与流失情况，对业务流程进行优化，提高服务质量。（3）风险预警：及时发觉可能导致用户流失的因素，提前采取措施防范风险。第9章系统安全与隐私保护9.1系统安全策略在本章中，我们将重点讨论餐饮业智能点餐与外卖配送系统的安全性与隐私保护问题。系统安全策略的制定与实施是保障整个系统正常运行的基础。以下是本系统采取的主要安全策略：9.1.1认证与授权系统采用基于角色的访问控制（RBAC）策略，对用户进行认证与授权。通过身份验证码、密码、短信验证等多种方式保证用户身份的真实性，并为不同角色的用户分配相应权限，以防止未授权访问。9.1.2防火墙与入侵检测在系统网络架构中部署防火墙和入侵检测系统，实时监控网络流量，防止恶意攻击和数据泄露。9.1.3安全审计系统具备安全审计功能，对用户操作、系统运行状态等进行记录，便于追踪问题和排查潜在风险。9.2数据加密与备份数据加密与备份是保障系统数据安全的关键环节，以下是本系统采取的相关措施：9.2.1数据加密系统采用国