本文介绍: 因此,设计一种基于协同过滤算法的美食推荐系统,可以准确地将用户需求与美食信息进行匹配,提供个性化的推荐服务,具有重要的实际意义。协同过滤算法可以从大量用户评价数据中挖掘出隐藏的用户兴趣和偏好,通过对用户行为和历史数据的分析,可以得出用户对美食的喜好,进而为用户提供个性化的推荐服务。同时,通过对用户喜好和偏好的分析,可以帮助美食从业者更好地了解用户需求,优化美食供应链,提高美食质量和口碑,推动美食产业的发展。通过构建用户和物品的关联模型,系统能够准确地推荐用户感兴趣的美食,提高用户的使用体验和满意度。
摘要
本文针对美食推荐系统,基于协同过滤算法进行研究与实现。通过收集用户的历史评分数据,利用协同过滤算法计算用户与其他用户之间的相似度,并根据相似度来推荐给用户喜欢的美食。首先,通过数据预处理步骤对原始评分数据进行清洗和转换,以保证数据的准确性和一致性。然后,采用基于物品和基于用户的协同过滤算法分别计算用户的相似度。接下来,根据相似度计算出每个用户对未评分的美食的评分预测值,并根据预测值进行排序推荐。最后,通过实验验证了该系统的准确性和实用性。实验结果表明,该系统能够有效地提高用户对美食的推荐准确性和满意度。本研究对于开发实用的美食推荐系统具有重要的参考价值。
关键词
第一章 引言
1.1 研究背景
本论文旨在研究和实现基于协同过滤算法的美食推荐系统。如今,随着互联网和移动互联网的迅猛发展,人们获取信息的方式发生了巨大的变化。在美食领域,用户通过在线点评、社交媒体和互联网搜索等渠道获得大量的餐厅和菜品信息,但是面对繁多的选择,用户难以从中找到自己感兴趣的美食。
1.2 研究意义
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