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2024-07-12
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Diseño e Implementación de un Sistema de Recomendación de Restaurantes Basado en Algoritmo Híbrido de Filtrado Colaborativo
La restauración siempre ha sido una parte indispensable e importante en la vida de las personas. Con la popularidad de Internet y los dispositivos móviles, los sistemas de recomendación de restaurantes se han convertido en una herramienta importante para que los usuarios encuentren lugares adecuados para cenar. Sin embargo, los algoritmos de recomendación tradicionales suelen tener ciertas limitaciones cuando se enfrentan a situaciones complejas de datos y necesidades de los usuarios.
Este artículo propone el diseño e implementación de un sistema de recomendación de restaurantes basado en un algoritmo híbrido de filtrado colaborativo. Primero, a través del algoritmo de filtrado colaborativo, se analizan los datos de evaluación histórica de los usuarios de los establecimientos de comida y se establecen una matriz de similitud de usuarios y una matriz de similitud de elementos para realizar la asociación entre usuarios y elementos. Luego, se introduce un algoritmo híbrido para combinar el algoritmo de filtrado basado en contenido y el algoritmo de filtrado basado en vecindarios para superar las deficiencias del algoritmo de filtrado colaborativo tradicional, como el problema de inicio en frío y la escasez de datos, y mejorar la precisión y la calidad de las recomendaciones. El sistema de recomendación.
En la etapa de diseño e implementación, este artículo utiliza el lenguaje de programación Java para construir un prototipo completo de un sistema de recomendación de restaurantes basado en el marco Spring MVC y la base de datos MySQL. Al comprender las características de comportamiento, las preferencias y los datos de evaluación histórica del usuario, y al utilizar un algoritmo híbrido de filtrado colaborativo para hacer recomendaciones, el sistema puede proporcionar a los usuarios recomendaciones de comidas personalizadas basadas en las necesidades y preferencias de gusto del usuario. Al mismo tiempo, el sistema también proporciona una función de evaluación de usuarios, que puede proporcionar comentarios oportunos sobre las evaluaciones de los usuarios de los establecimientos de catering y proporcionar referencias para otros usuarios.
Los resultados experimentales muestran que el sistema de recomendación de restaurantes basado en el algoritmo híbrido de filtrado colaborativo tiene ventajas significativas sobre los algoritmos tradicionales en términos de precisión y calidad de recomendación. El sistema puede satisfacer mejor las necesidades personalizadas de los usuarios y mejorar la experiencia y satisfacción del usuario. En el futuro, esta investigación puede optimizar aún más el rendimiento del algoritmo y las funciones del sistema, cubrir más campos de escenarios de aplicación y promover el desarrollo de sistemas de recomendación de catering.
Se ha dedicado a la investigación de tecnología durante más de 30 años y domina varios lenguajes como java, linux, javascript, php, css, etc. Ha realizado muchas contribuciones en el campo del código abierto. Estación de documentación para desarrolladores para compartir algunos problemas en el desarrollo de tecnología para referencia futura.
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