基于协同过滤混合算法的餐饮推荐系统设计与实现
Design and Implementation of Restaurant Recommendation System Based on Hybrid Collaborative Filtering Algorithm
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摘要
餐饮行业一直是人们生活中不可或缺的重要组成部分。随着互联网和移动设备的普及，餐饮推荐系统成为了用户寻找适宜餐饮场所的重要工具。然而，传统的推荐算法在面对复杂的用户需求和数据情况时，往往存在一定的局限性。
本论文提出了一种基于协同过滤混合算法的餐饮推荐系统设计与实现。首先，通过协同过滤算法，分析用户对餐饮场所的历史评价数据，建立用户相似度矩阵和物品相似度矩阵，实现用户之间和物品之间的关联。然后，引入混合算法，结合基于内容的过滤算法和基于邻域的过滤算法，克服传统协同过滤算法的冷启动问题和数据稀疏性等缺点，提高推荐系统的准确性和推荐质量。
设计与实现阶段，本文采用Java编程语言，基于Spring MVC框架和MySQL数据库构建了一个完整的餐饮推荐系统原型。通过了解用户的行为特点、偏好和历史评价数据，并利用协同过滤混合算法进行推荐，该系统能够根据用户的需求和口味偏好，为用户提供个性化的餐饮推荐。同时，系统还提供了用户评价功能，可以及时反馈用户对餐饮场所的评价，为其他用户提供参考。
实验结果表明，基于协同过滤混合算法的餐饮推荐系统在准确性和推荐质量方面相较于传统算法具有显著的优势。该系统能够更好地满足用户的个性化需求，提高用户的使用体验和满意度。未来，本研究可进一步优化算法性能和系统功能，应用场景涵盖更多领域，推动餐饮推荐系统的发展。