混合推荐技术在餐饮行业的研究与应用

发布时间：2020-10-19 09:05

　　 近年来,随着互联网技术的快速发展的大环境下,电子商务迎来了蒸蒸日上的发展期。鉴于电子商务蕴含巨大的商机,各行各业都在投入到电子商务的大军当中去。然而正是由于电子商务模式中数据量的迅速增长,引发了严重的数据过载、数据冗余问题,使用户无法在繁杂的数据中找到自己所需要的商品,这为商家和用户带来了极大的困扰。为解决这个问题,个性化推荐技术应运而生,并在解决这些问题上起到了积极的作用。餐饮行业作为电子商务的一大模块,同样也存在这样的问题。如何在繁杂的信息中为目标用做出合适的推荐是目前餐饮行业面临的一大挑战。本文为解决餐饮行业的这个需求,首先,对目前流行的推荐算法进行了深入研究,总结了各推荐算法的特点;然后,根据餐饮行业数据结构特征和推荐需求,设计和实现了合适推荐算法;最后,根据餐饮行业实际的业务需求构建了个性化推荐系统。本文主要创新点如下:1.为保证推荐系统的推荐性能,为避免因用户对食品评分数据太过稀少,从而导致评分矩阵稀疏的问题,采用预评分模型利用Item-Based CF算法对用户浏览、加入购物车食品信息做出预评分。2.推荐部分采用改进Item-Based CF算法和隐语义模型算法相混合的形式进行的。其中,改进Item-Based CF算法是初步推荐阶段,根据补全的评分矩阵和物品相似度做出初步推荐。其是整个推荐算法的关键部分,以Item-Based CF算法为基础,并加入时间和地点上下文衰减函数对用户偏好的影响。隐语义模型算法通过统计的数据对初步推荐集做出过滤。
【学位单位】：山东科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F719.3;TP391.3;F724.6
【部分图文】：

品就根据历史行为得到了，而且不管用户是否产生新的用户行为，在推荐周期［４６］??内就不做新的推荐了。线上实时推荐则是用户在未使用系统前不做任何推荐，??当用户登陆后才做推荐，当用户产生新的行为，推荐系统会根据用户这些新行??为做出新的推荐。线下推荐策略主要应用于数据量大、用户兴趣偏好变化小、??用户行为不太活跃的网站，线上推荐实时推荐则主要用于对信息实时性高、用??户兴趣偏好不易划分且易变的网站。??本系统希望能够实时的监测用户新浏览的食品信息，再用这些信息和历史??行为信息进行综合推荐。但基于数据量比较大的前提下，采取线下预推荐和线??上实时推荐相结合的推荐策略。在线下整理好线上推荐所需要的数据，线上通??过推荐算法进行评分推荐。??３．?２推荐算法框架??推荐算法的框架主要包括线下计算和线上推荐两部分组成，本系统推荐算??法的结构图如图３．?１：??

?式（３?９）??其中ａ为衰减因子，因为两地的距离是按米算的，所以根据实际新情况可??选择衰减因子，在这里选择的０．００１。其图形大致曲线如图３．３：??２４??

Ｔ??时间（天）??图３．?２时间上下文衰减函数??Ｆｉｇ．?３．２?Ｔｉｍｅ?ｃｏｎｔｅｘｔ?ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ??同样也对地点上下文进行分析，两个地点距离越近表示相似度越高，距离??偏差公式定义如式３．?９：??：］，，??＼?＋?ｃｃ｛ｄ－ｄｕｊ）?式（３?９）??其中ａ为衰减因子，因为两地的距离是按米算的，所以根据实际新情况可??选择衰减因子，在这里选择的０．００１。其图形大致曲线如图３．３：??２４??
【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 孙国瑛;陈云涛;赵亚南;;浅谈餐饮行业经营创新[J];商讯;2018年19期

2 李虎;;餐饮行业顾客感知服务质量与顾客满意度、顾客忠诚度关系实证研究[J];普洱学院学报;2017年01期

3 吴友仁;;点击鼠标即可享用南北风味佳肴[J];智慧中国;2016年04期

4 赵勇;;齐齐哈尔市物价局为餐饮行业价格“立规矩”[J];中国价格监管与反垄断;2017年09期

5 胡倩云;郭胜伟;;关于餐饮行业存在的问题分析与建议[J];科技视界;2015年35期

6 马国荣;;餐饮行业食品安全监管探求[J];食品安全导刊;2016年23期

7 谢长青;;邵阳市首份餐饮行业工资集体协议出炉 覆盖全市餐饮行业90多家会员单位,万名职工获益[J];工会信息;2016年27期

8 刘晓燕;;餐饮行业财务管理中应当注意的问题和应对方法[J];商场现代化;2015年20期

9 朱霞婷;任慧琴;;中医健康管理理念在餐饮行业的应用[J];现代养生;2019年18期

10 冯旭;;餐饮行业中的服务体验设计[J];北方文学;2016年19期

相关硕士学位论文 前10条

1 张文涛;混合推荐技术在餐饮行业的研究与应用[D];山东科技大学;2018年

2 郭丹;S市餐饮行业食品安全管理现状与模式构建研究[D];吉林农业大学;2019年

3 曾文斌;轻量级开发语言在餐饮行业O2O的应用[D];上海交通大学;2015年

4 陈浩东;公共治理视角下东莞市虎门镇餐饮行业食品安全监管研究[D];华南理工大学;2019年

5 朱小浩;餐饮行业O2O营销平台商业模式设计[D];厦门大学;2018年

6 闵捷;功夫集团转型发展战略研究[D];吉林大学;2019年

7 吴磊;中国餐饮行业A股上市公司价值评估研究：全聚德案例[D];海南大学;2015年

8 孙成;大连餐饮行业人才培养状况研究[D];辽宁师范大学;2018年

9 李晓涛;盐城市盐都区餐饮行业食品安全监管问题研究[D];西北农林科技大学;2017年

10 汤育军;抚州市餐饮行业食品安全监管研究[D];江西财经大学;2016年

本文编号：2847010