基于协同过滤算法的美食推荐系统研究与实现
"Research and Implementation of a Food Recommendation System based on Collaborative Filtering Algorithm"
文章目录
- 基于协同过滤算法的美食推荐系统研究与实现
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- 摘要
- [第一章 引言](#第一章 引言)
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- [1.1 研究背景](#1.1 研究背景)
- [1.2 研究意义](#1.2 研究意义)
- [1.3 研究目的](#1.3 研究目的)
- [1.4 研究内容](#1.4 研究内容)
- [1.5 研究方法](#1.5 研究方法)
- [第二章 协同过滤算法原理](#第二章 协同过滤算法原理)
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- [2.1 协同过滤算法概述](#2.1 协同过滤算法概述)
- [2.2 基于用户的协同过滤算法](#2.2 基于用户的协同过滤算法)
- [2.3 基于物品的协同过滤算法](#2.3 基于物品的协同过滤算法)
- [2.4 协同过滤算法的优缺点](#2.4 协同过滤算法的优缺点)
- [第三章 美食推荐系统设计](#第三章 美食推荐系统设计)
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- [3.1 系统需求分析](#3.1 系统需求分析)
- [3.2 系统架构设计](#3.2 系统架构设计)
- [3.3 数据预处理](#3.3 数据预处理)
- [第四章 美食推荐算法实现](#第四章 美食推荐算法实现)
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- [4.1 数据收集与处理](#4.1 数据收集与处理)
- [4.2 协同过滤算法实现](#4.2 协同过滤算法实现)
- [第五章 系统性能评估](#第五章 系统性能评估)
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- [5.1 实验设置](#5.1 实验设置)
- [5.2 实验结果分析](#5.2 实验结果分析)
- [第六章 结论与展望](#第六章 结论与展望)
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- [6.1 结论](#6.1 结论)
- [6.2 展望](#6.2 展望)
摘要
本文针对美食推荐系统，基于协同过滤算法进行研究与实现。通过收集用户的历史评分数据，利用协同过滤算法计算用户与其他用户之间的相似度，并根据相似度来推荐给用户喜欢的美食。首先，通过数据预处理步骤对原始评分数据进行清洗和转换，以保证数据的准确性和一致性。然后，采用基于物品和基于用户的协同过滤算法分别计算用户的相似度。接下来，根据相似度计算出每个用户对未评分的美食的评分预测值，并根据预测值进行排序推荐。最后，通过实验验证了该系统的准确性和实用性。实验结果表明，该系统能够有效地提高用户对美食的推荐准确性和满意度。本研究对于开发实用的美食推荐系统具有重要的参考价值。