個性化菜品推薦系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，每時每刻都有大量的信息數(shù)據(jù)產(chǎn)生，人們在面對海量信息的時候往往會淹沒在數(shù)據(jù)的海洋中而不知所措，無法快速準(zhǔn)確的做出抉擇，在這樣的問題背景下個性化推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生，其能夠很好的解決信息過載的問題。餐飲業(yè)的發(fā)展以及各地飲食文化的互相滲透滿足了人們對飲食的多樣性要求，但隨著菜品數(shù)量的大幅增長以及新品的出現(xiàn)，用餐者在面對大量菜品尤其陌生菜品這類信息時也同樣會遇到選擇困難問題。
　　個性化推薦系統(tǒng)也同樣適用于菜品推薦中，系

2、統(tǒng)通過研究學(xué)習(xí)用戶的興趣愛好，進行個性化計算，由系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)用戶的興趣點，從而給予用戶一些符合其興趣的推薦。本文對酒店菜品的數(shù)據(jù)進行了分析，將個性化推薦系統(tǒng)應(yīng)用于菜品推薦之中，完成了以下工作：
　　1)研究菜品的屬性特征，在完成需求分析后選擇基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦機制來研究學(xué)習(xí)用餐者與菜品之間存在的關(guān)聯(lián)信息。系統(tǒng)選用 FP-Growth算法從大量的歷史訂單中挖掘出菜品之間潛在的關(guān)聯(lián)信息，得到關(guān)聯(lián)菜品的頻繁模式集合作為關(guān)聯(lián)規(guī)則集。然后根據(jù)用

3、餐者已經(jīng)點的菜品，結(jié)合挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則來推薦符合用餐者口味的菜品。
　　2)利用用餐者對推薦的接受與否這個反饋信息對算法做出相應(yīng)的改進，以提高算法推薦的準(zhǔn)確度。
　　3)分析算法中重要的參數(shù)對用戶體驗的影響，選擇合適的參數(shù)值使得綜合用戶體驗最佳。
　　4)完成菜品推薦系統(tǒng)的構(gòu)建工作：針對該系統(tǒng)設(shè)計合適的數(shù)據(jù)模型及通信協(xié)議、完成服務(wù)器端和客戶端程序的編碼工作、對運行于客戶端平板之上的操作系統(tǒng)源碼做相應(yīng)的定制工作，使其滿足