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協調フィルタリングハイブリッドアルゴリズムに基づくケータリング推奨システムの設計と実装

ハイブリッド協調フィルタリングアルゴリズムに基づくレストラン推薦システムの設計と実装

完全なダウンロード リンク: 協調フィルタリング ハイブリッド アルゴリズムに基づくケータリング推奨システムの設計と実装

まとめ

ケータリング業界は常に人々の生活に欠かせない重要な部分を占めてきました。インターネットとモバイルデバイスの普及により、レストラン推薦システムは、ユーザーが適切なレストランを見つけるための重要なツールとなっています。ただし、従来の推奨アルゴリズムには、複雑なユーザーのニーズやデータの状況に直面した場合、特定の制限があることがよくあります。

この論文では、協調フィルタリングハイブリッドアルゴリズムに基づくレストラン推薦システムの設計と実装を提案します。まず、協調フィルタリングアルゴリズムを通じて、飲食店に対するユーザーの過去の評価データを分析し、ユーザーとアイテムの関連性を実現するためにユーザー類似性マトリックスとアイテム類似性マトリックスを確立します。次に、コンテンツベースのフィルタリング アルゴリズムと近隣ベースのフィルタリング アルゴリズムを組み合わせるハイブリッド アルゴリズムが導入され、コールド スタート問題やデータの疎性などの従来の協調フィルタリング アルゴリズムの欠点が克服され、精度と推奨品質が向上します。推薦制度のこと。

この記事では、設計と実装の段階で Java プログラミング言語を使用して、Spring MVC フレームワークと MySQL データベースに基づくレストラン推奨システムの完全なプロトタイプを構築します。ユーザーの行動特性、好み、過去の評価データを理解し、協調フィルタリングハイブリッドアルゴリズムを使用して推奨を行うことで、システムはユーザーのニーズや味の好みに基づいてパーソナライズされた食事の推奨をユーザーに提供できます。同時に、ユーザー評価機能も提供しており、ケータリング施設に対するユーザーの評価をタイムリーにフィードバックし、他のユーザーの参考にすることができます。

実験結果は、協調フィルタリングハイブリッドアルゴリズムに基づくレストラン推奨システムが、精度と推奨品質の点で従来のアルゴリズムに比べて大きな利点があることを示しています。このシステムは、ユーザーの個別のニーズをより適切に満たし、ユーザー エクスペリエンスと満足度を向上させることができます。将来的には、この研究によりアルゴリズムのパフォーマンスとシステム機能がさらに最適化され、より多くの応用シナリオの分野をカバーし、ケータリング推奨システムの開発が促進される可能性があります。

第1章;序章

1.1 研究の背景

1.2 研究目的

1.3 調査方法

第2章 関連技術の概要

2.1 協調フィルタリングアルゴリズム

2.2 ハイブリッドアルゴリズム

2.3 ケータリング推奨システム

第3章 システム設計

3.1 システムアーキテクチャ

3.2 データの収集と処理

3.3 ユーザ特徴抽出

3.4 推奨アルゴリズムの設計

第 4 章 アルゴリズムの実装と最適化

4.1 データの前処理

4.2 協調フィルタリングアルゴリズムの実装

4.3 ハイブリッドアルゴリズムの実装

4.4 システムパフォーマンスの最適化

第5章 実験と解析

5.1 実験のセットアップ

5.2 実験結果

5.3 結果の分析

第6章 総括と展望

6.1 主な作業の概要

6.2 研究の欠陥と展望