基于Word2Vec的個(gè)性化餐飲推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們進(jìn)入信息過載的時(shí)代。為了使用戶在大量信息中迅速找到自己想要的信息，個(gè)性化推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。雖然推薦系統(tǒng)在一定程度上緩解了信息過載問題，但還存在數(shù)據(jù)稀疏性、通過用戶行為難以關(guān)聯(lián)相似物品、推薦物品較為單一、很難發(fā)現(xiàn)用戶新的興趣點(diǎn)等問題。這些問題嚴(yán)重制約著推薦系統(tǒng)的性能。
　　為了從準(zhǔn)確性、覆蓋率和多樣性等不同層面對(duì)現(xiàn)有推薦算法進(jìn)行優(yōu)化與改進(jìn)，本文通過對(duì)Word2Vec模型進(jìn)行大量研究與實(shí)驗(yàn)后，提

2、出一種基于Word2Vec的推薦模型。該推薦模型的核心思想是將每個(gè)用戶去過的餐廳看作語言模型要訓(xùn)練的上下文數(shù)據(jù)，通過Word2Vec模型的反復(fù)訓(xùn)練得到每個(gè)餐廳的向量。根據(jù)用戶對(duì)餐廳的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)以及餐廳向量得到用戶向量。利用餐廳向量和用戶向量分別計(jì)算餐廳相似度與用戶相似度，最后結(jié)合傳統(tǒng)推薦算法得到最終的推薦結(jié)果。
　　本文完成的主要工作如下：
　?、俳榻B了個(gè)性化餐飲推薦系統(tǒng)的研究背景、意義以及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
　　②對(duì)本文

3、所用到的個(gè)性化推薦理論與算法、Word2Vec語言模型、個(gè)性化推薦工程技術(shù)和推薦評(píng)價(jià)指標(biāo)等相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究與分析。
　?、厶岢鲆环N基于Word2Vec的推薦模型。為了驗(yàn)證該推薦模型的可行性，完成了六種算法從準(zhǔn)確率、覆蓋率、多樣性三個(gè)方面的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該推薦模型相對(duì)于傳統(tǒng)推薦，推薦性能有所提升。
　?、軐?duì)基于Word2Vec的個(gè)性化餐飲推薦系統(tǒng)進(jìn)行需求分析，并針對(duì)該推薦模型設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的客戶端和服務(wù)器端?？蛻舳擞糜谑?/p>