2024-07-12
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Entwurf und Implementierung eines Restaurant-Empfehlungssystems auf Basis eines hybriden kollaborativen Filteralgorithmus
Die Gastronomie ist seit jeher ein unverzichtbarer und wichtiger Bestandteil im Leben der Menschen. Mit der Popularität des Internets und mobiler Geräte sind Restaurantempfehlungssysteme zu einem wichtigen Instrument für Benutzer geworden, um geeignete Restaurants zu finden. Allerdings weisen herkömmliche Empfehlungsalgorithmen bei komplexen Benutzeranforderungen und Datensituationen häufig gewisse Einschränkungen auf.
In diesem Artikel wird der Entwurf und die Implementierung eines Restaurantempfehlungssystems vorgeschlagen, das auf einem kollaborativen Filter-Hybridalgorithmus basiert. Zunächst werden durch den kollaborativen Filteralgorithmus die historischen Bewertungsdaten der Benutzer von Gastronomiebetrieben analysiert und eine Benutzerähnlichkeitsmatrix und eine Artikelähnlichkeitsmatrix erstellt, um die Zuordnung zwischen Benutzern und Artikeln zu erkennen. Anschließend wird ein Hybridalgorithmus eingeführt, der den inhaltsbasierten Filteralgorithmus und den nachbarschaftsbasierten Filteralgorithmus kombiniert, um die Mängel des herkömmlichen kollaborativen Filteralgorithmus, wie z. B. das Kaltstartproblem und die Datensparsamkeit, zu überwinden und die Genauigkeit und Empfehlungsqualität zu verbessern des Empfehlungssystems.
In der Entwurfs- und Implementierungsphase verwendet dieser Artikel die Programmiersprache Java, um einen vollständigen Prototyp eines Restaurantempfehlungssystems basierend auf dem Spring MVC-Framework und der MySQL-Datenbank zu erstellen. Durch das Verständnis der Verhaltensmerkmale, Vorlieben und historischen Bewertungsdaten des Benutzers und die Verwendung eines kollaborativen Filter-Hybridalgorithmus zur Abgabe von Empfehlungen kann das System Benutzern personalisierte Speiseempfehlungen geben, die auf den Bedürfnissen und Geschmackspräferenzen des Benutzers basieren. Gleichzeitig bietet das System auch eine Benutzerbewertungsfunktion, die zeitnahes Feedback zu den Bewertungen von Gastronomiebetrieben durch Benutzer geben und anderen Benutzern als Referenz dienen kann.
Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass das auf dem kollaborativen Filter-Hybridalgorithmus basierende Restaurantempfehlungssystem hinsichtlich Genauigkeit und Empfehlungsqualität erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Algorithmen aufweist. Das System kann die personalisierten Bedürfnisse der Benutzer besser erfüllen und die Benutzererfahrung und -zufriedenheit verbessern. Zukünftig kann diese Forschung die Algorithmenleistung und Systemfunktionen weiter optimieren, weitere Anwendungsfelder abdecken und die Entwicklung von Catering-Empfehlungssystemen vorantreiben.
Er widmet sich seit mehr als 30 Jahren der Technologieforschung und beherrscht verschiedene Sprachen wie Java, Linux, Javascript, PHP, CSS usw. Er hat viele Beiträge im Open-Source-Bereich geleistet, Entwicklerdokumentationsstation, um einige Themen in der Technologieentwicklung als zukünftige Referenz zu teilen
