기술나눔

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협업 필터링 하이브리드 알고리즘 기반 케이터링 추천 시스템 설계 및 구현

하이브리드 협업 필터링 알고리즘을 기반으로 한 레스토랑 추천 시스템의 설계 및 구현

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요약

케이터링 산업은 항상 사람들의 삶에 없어서는 안될 중요한 부분이었습니다. 인터넷과 모바일 기기의 대중화로 인해 식사 추천 시스템은 사용자가 적합한 식사 장소를 찾는 중요한 도구가 되었습니다. 그러나 기존 추천 알고리즘은 복잡한 사용자 요구와 데이터 상황에 직면할 때 특정 제한이 있는 경우가 많습니다.

본 논문에서는 협업 필터링 하이브리드 알고리즘을 기반으로 한 레스토랑 추천 시스템의 설계 및 구현을 제안한다. 먼저, 협업 필터링 알고리즘을 통해 사용자의 요식업체 이력 평가 데이터를 분석하고, 사용자 유사성 매트릭스와 품목 유사성 매트릭스를 구축하여 사용자와 품목 간의 연관성을 구현한다. 그런 다음 콘텐츠 기반 필터링 알고리즘과 이웃 기반 필터링 알고리즘을 결합한 하이브리드 알고리즘을 도입하여 콜드 스타트 ​​문제, 데이터 희소성 등 기존 협업 필터링 알고리즘의 단점을 극복하고 정확도와 추천 품질을 향상시킵니다. 추천 시스템의.

설계 및 구현 단계에서 이 기사에서는 Java 프로그래밍 언어를 사용하여 Spring MVC 프레임워크 및 MySQL 데이터베이스를 기반으로 하는 레스토랑 추천 시스템의 완전한 프로토타입을 구축합니다. 사용자의 행동 특성, 선호도 및 과거 평가 데이터를 이해하고 협업 필터링 하이브리드 알고리즘을 사용하여 추천을 제공함으로써 시스템은 사용자의 요구와 취향 선호도에 따라 맞춤형 식사 추천을 제공할 수 있습니다. 동시에 시스템은 사용자 평가 기능도 제공하여 케이터링 시설에 대한 사용자 평가에 대한 시기적절한 피드백을 제공하고 다른 사용자에게 참고 자료를 제공할 수 있습니다.

실험 결과, 협업 필터링 하이브리드 알고리즘을 기반으로 한 레스토랑 추천 시스템은 정확성과 추천 품질 측면에서 기존 알고리즘에 비해 상당한 이점을 갖는 것으로 나타났습니다. 시스템은 사용자의 개인화된 요구를 더 잘 충족하고 사용자 경험과 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 앞으로 이 연구는 알고리즘 성능과 시스템 기능을 더욱 최적화하고 더 많은 응용 시나리오 분야를 다루며 케이터링 추천 시스템의 개발을 촉진할 수 있습니다.

1 장 소개

1.1 연구배경

1.2 연구 목적

1.3 연구방법

제2장 관련 기술의 개요

2.1 협업 필터링 알고리즘

2.2 하이브리드 알고리즘

2.3 케이터링 추천 시스템

3장 시스템 설계

3.1 시스템 아키텍처

3.2 데이터 수집 및 처리

3.3 사용자 특징 추출

3.4 추천 알고리즘 설계

4장 알고리즘 구현 및 최적화

4.1 데이터 전처리

4.2 협업 필터링 알고리즘 구현

4.3 하이브리드 알고리즘 구현

4.4 시스템 성능 최적화

5장 실험 및 분석

5.1 실험 설정

5.2 실험 결과

5.3 결과 분석

제6장 요약 및 전망

6.1 주요작업 요약

6.2 연구의 부족함과 전망