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2024-07-12
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Progettazione e implementazione di un sistema di raccomandazione di ristoranti basato su un algoritmo di filtraggio collaborativo ibrido
Il settore della ristorazione è da sempre una parte indispensabile e importante della vita delle persone. Con la popolarità di Internet e dei dispositivi mobili, i sistemi di consigli sui ristoranti sono diventati uno strumento importante per consentire agli utenti di trovare luoghi di ristorazione adatti. Tuttavia, gli algoritmi di raccomandazione tradizionali spesso presentano alcune limitazioni di fronte alle esigenze complesse degli utenti e alle situazioni di dati.
Questo articolo propone la progettazione e l'implementazione di un sistema di raccomandazione di ristoranti basato su un algoritmo ibrido di filtraggio collaborativo. Innanzitutto, attraverso l'algoritmo di filtraggio collaborativo, vengono analizzati i dati storici di valutazione degli utenti dei locali di ristorazione e vengono stabilite una matrice di somiglianza degli utenti e una matrice di somiglianza degli articoli per realizzare l'associazione tra utenti e articoli. Quindi, viene introdotto un algoritmo ibrido per combinare l'algoritmo di filtraggio basato sul contenuto e l'algoritmo di filtraggio basato sui quartieri per superare le carenze del tradizionale algoritmo di filtraggio collaborativo come il problema dell'avvio a freddo e la scarsità dei dati, e migliorare l'accuratezza e la qualità delle raccomandazioni di il sistema di raccomandazione.
Nella fase di progettazione e implementazione, questo articolo utilizza il linguaggio di programmazione Java per creare un prototipo completo di un sistema di raccomandazione di ristoranti basato sul framework Spring MVC e sul database MySQL. Comprendendo le caratteristiche comportamentali, le preferenze e i dati storici di valutazione dell'utente e utilizzando un algoritmo ibrido di filtraggio collaborativo per formulare raccomandazioni, il sistema può fornire agli utenti consigli gastronomici personalizzati in base alle esigenze e alle preferenze di gusto dell'utente. Allo stesso tempo, il sistema fornisce anche una funzione di valutazione degli utenti, che può fornire un feedback tempestivo sulle valutazioni degli utenti degli esercizi di ristorazione e fornire un riferimento per altri utenti.
I risultati sperimentali mostrano che il sistema di raccomandazione dei ristoranti basato sull’algoritmo ibrido di filtraggio collaborativo presenta vantaggi significativi rispetto agli algoritmi tradizionali in termini di accuratezza e qualità delle raccomandazioni. Il sistema può soddisfare meglio le esigenze personalizzate degli utenti e migliorare l'esperienza e la soddisfazione dell'utente. In futuro, questa ricerca potrà ottimizzare ulteriormente le prestazioni degli algoritmi e le funzioni del sistema, coprire più campi di scenari applicativi e promuovere lo sviluppo di sistemi di raccomandazione per la ristorazione.
Si dedica alla ricerca tecnologica da più di 30 anni ed è esperto in vari linguaggi come Java, Linux, Javascript, php, css, ecc. Ha dato numerosi contributi nel campo dell'open source stazione di documentazione per gli sviluppatori per condividere alcuni problemi nello sviluppo della tecnologia per riferimento futuro
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