Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Разработка и внедрение системы рекомендаций по организации питания на основе гибридного алгоритма коллаборативной фильтрации.

Разработка и внедрение системы рекомендаций ресторанов на основе гибридного алгоритма коллаборативной фильтрации

Полная ссылка для скачивания: Разработка и внедрение системы рекомендаций по организации общественного питания на основе гибридного алгоритма совместной фильтрации.

Краткое содержание

Сфера общественного питания всегда была незаменимой и важной частью жизни людей. С ростом популярности Интернета и мобильных устройств системы рекомендаций по выбору ресторанов стали для пользователей важным инструментом поиска подходящих мест для обеда. Однако традиционные алгоритмы рекомендаций часто имеют определенные ограничения, когда сталкиваются со сложными потребностями пользователей и ситуациями с данными.

В этой статье предлагается разработка и реализация системы рекомендаций ресторанов, основанной на гибридном алгоритме совместной фильтрации. Во-первых, с помощью алгоритма совместной фильтрации анализируются данные пользователей об исторических оценках заведений общественного питания и устанавливаются матрица сходства пользователей и матрица сходства предметов для реализации связи между пользователями и предметами. Затем вводится гибридный алгоритм, объединяющий алгоритм фильтрации на основе контента и алгоритм фильтрации на основе соседства, чтобы преодолеть недостатки традиционного алгоритма совместной фильтрации, такие как проблема холодного запуска и разреженность данных, а также повысить точность и качество рекомендаций. рекомендательной системы.

На этапе проектирования и реализации в этой статье используется язык программирования Java для создания полного прототипа системы рекомендаций ресторанов на основе платформы Spring MVC и базы данных MySQL. Понимая поведенческие характеристики, предпочтения и данные исторических оценок пользователя, а также используя гибридный алгоритм совместной фильтрации для выдачи рекомендаций, система может предоставлять пользователям персонализированные рекомендации по питанию на основе потребностей пользователя и вкусовых предпочтений. В то же время система также предоставляет функцию оценки пользователей, которая может обеспечить своевременную обратную связь по оценкам пользователей предприятий общественного питания и предоставить рекомендации другим пользователям.

Результаты экспериментов показывают, что система рекомендаций ресторанов, основанная на гибридном алгоритме коллаборативной фильтрации, имеет значительные преимущества перед традиционными алгоритмами с точки зрения точности и качества рекомендаций. Система может лучше удовлетворять персонализированные потребности пользователей, а также улучшать качество обслуживания и удовлетворенность пользователей. В будущем это исследование может дополнительно оптимизировать производительность алгоритмов и функции системы, охватить больше областей сценариев применения и способствовать развитию систем рекомендаций в сфере общественного питания.

Глава 1 Введение

1.1 Предыстория исследования

1.2 Цель исследования

1.3 Методы исследования

Глава 2. Обзор родственных технологий

2.1 Алгоритм совместной фильтрации

2.2 Гибридный алгоритм

2.3 Система рекомендаций по кейтерингу

Глава 3 Проектирование системы

3.1 Архитектура системы

3.2 Сбор и обработка данных

3.3 Извлечение пользовательских функций

3.4 Разработка алгоритма рекомендаций

Глава 4. Реализация и оптимизация алгоритмов

4.1 Предварительная обработка данных

4.2 Реализация алгоритма совместной фильтрации

4.3 Реализация гибридного алгоритма

4.4 Оптимизация производительности системы

Глава 5. Эксперименты и анализ.

5.1 Экспериментальная установка

5.2. Результаты экспериментов

5.3 Анализ результатов

Глава 6. Резюме и перспективы

6.1 Краткое содержание основной работы

6.2 Недостатки и перспективы исследований