本文選題：數(shù)據(jù)挖掘　切入點：推薦系統(tǒng)　出處：《計算機科學》2017年S2期

【摘要】：隨著電子商務(wù)的發(fā)展,餐飲行業(yè)現(xiàn)有的大多數(shù)管理系統(tǒng)落后于消費者和管理人員的需要,一種行之有效的方法是將推薦系統(tǒng)應(yīng)用于餐飲管理,根據(jù)消費者的行為數(shù)據(jù)為用戶點餐提供菜品的推薦。針對推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題,提出基于消費者行為的點餐推薦算法,設(shè)計出頻度統(tǒng)計、關(guān)聯(lián)規(guī)則和Markov鏈3個推薦引擎的加權(quán)組合推薦系統(tǒng)。在實際餐廳訂單數(shù)據(jù)樣本上,所提算法能夠取得令人滿意的推薦效果,且得到具有普適性的3個推薦引擎的組合權(quán)值(0.2167,0.5167,0.2666),同時得到最佳的推薦長度為3。
[Abstract]:With the development of e-commerce, most of the existing management systems in the catering industry lag behind the needs of consumers and managers. One effective method is to apply the recommendation system to the catering management.According to the consumer behavior data to order food for the user to provide food recommendations.In order to solve the cold start problem in recommendation system, a ordering recommendation algorithm based on consumer behavior is proposed. A weighted combined recommendation system with three recommendation engines, frequency statistics, association rules and Markov chain, is designed.On the sample of actual restaurant order data, the proposed algorithm can obtain satisfactory recommendation effect, and obtain the combined weight value of 0.2167 / 0.5167 / 0.2666 for the three recommendation engines with universality, and the best recommended length is 3.
【作者單位】： 同濟大學計算機科學與技術(shù)系;同濟大學嵌入式系統(tǒng)與服務(wù)計算教育部重點實驗室;同濟大學大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)安全研究中心;
【基金】：國家自然科學基金項目(61273304,61673301) 高等學校博士學科點專項科研基金優(yōu)先發(fā)展領(lǐng)域項目(20130072130004)資助
【分類號】：TP391.3

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4 梁莘q，

本文編號：1729606