為了改善單一協(xié)同過濾算法在餐飲推薦系統(tǒng)中存在的"數(shù)據(jù)稀疏"問題,采用基于用戶的協(xié)同過濾算法和基于物品的協(xié)同過濾算法相融合的方式,兩種算法之間取長補短,設計餐飲推薦系統(tǒng)推薦引擎架構(gòu),實現(xiàn)基于協(xié)同過濾混合算法的餐飲推薦系統(tǒng)。

【文章來源】： 計算機時代. 2020(02)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 協(xié)同過濾混合算法的設計
    1.1 協(xié)同過濾算法的分類
    1.2 對比User CF與Item CF的優(yōu)缺點，為融合兩種算法提供依據(jù)
2 基于協(xié)同過濾混合算法的餐飲推薦系統(tǒng)設計
    2.1 餐飲推薦系統(tǒng)的架構(gòu)設計
    2.2 推薦引擎設計
3 關鍵技術的實現(xiàn)
    3.1 計算用戶的偏好數(shù)據(jù)
    3.2 計算相似的用戶
    3.3 計算用戶與物品之間的相似度
    3.4 利用Mahout構(gòu)建推薦系統(tǒng)引擎
4 餐飲推薦系統(tǒng)核心模塊的實現(xiàn)
    4.1 用戶請求推薦模塊
    4.2 特色菜肴推薦模塊
    4.3 最新菜肴推薦模塊
5 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于人臉識別的商品推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn) [J]. 陳果,周志鋒,楊小波,王成,歐陽純萍.  計算機時代. 2018(11)
[2]個性化推薦系統(tǒng)綜述 [J]. 劉輝,郭夢夢,潘偉強.  常州大學學報(自然科學版). 2017(03)
[3]兩種協(xié)同過濾推薦算法的比較研究 [J]. 周海平,黃湊英.  貴陽學院學報(自然科學版). 2015(01)
[4]互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)比較研究 [J]. 許海玲,吳瀟,李曉東,閻保平.  軟件學報. 2009(02)

博士論文
[1]基于協(xié)同過濾的推薦算法研究[D]. 劉青文.中國科學技術大學. 2013



本文編號：3541924