基于用户签到数据的餐饮推荐系统研究与应用

发布时间：2024-02-22 01:01

　　移动互联网的飞速发展促进了很多行业的经营模式改革和发展,很多传统行业也逐渐加入到互联网中,其中餐饮行业就是其中之一。但促进发展的同时也带来了问题——信息超载,用户面对着这些过载的信息,很难快速找到自己想要的信息,进而对信息的有效使用会降低。如何让用户在这些海量的信息中快速找到自己感兴趣的餐厅,这正是餐饮推荐需要解决的问题。由于进行餐饮活动大部分是以群组的形式进行的,而目前大部分餐饮推荐系统,比如我们熟知的美团点评等都是对单个用户进行推荐的,针对这个问题,本文对群组用户的餐饮推荐展开了相关研究,在群组推荐算法的基础上进行了改进,提出了一个基于用户签到数据的群组餐饮推荐算法(GCRA-BC),并对群组餐饮推荐系统进行了设计与实现,详细内容如下所示:(1)基于用户签到数据的群组餐饮推荐算法(GCRA-BC)通过用户的签到数据分析用户的偏好信息,在群组偏好融合时采用了加权混合融合策略进行群组推荐,以将群组推荐效果达到最优化,根据用户活跃度不同给用户分配不同的权重,活跃度用签到次数反映,签到次数越多代表用户越活跃,然后计算群组成员间的分歧程度,通过分歧度的不同而选取不同的偏好融合策略进行群组推荐...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 主要研究内容
    1.4 论文组织结构
2 相关知识
    2.1 推荐系统概述
    2.2 传统推荐算法
    2.3 群组推荐
    2.4 本章小节
3 基于用户签到数据的群组餐饮推荐算法
    3.1 算法提出背景
    3.2 基于用户签到数据的群组餐饮推荐
    3.3 实验与分析
    3.4 本章小结
4 餐饮推荐系统的总体设计
    4.1 可行性分析
    4.2 需求分析
    4.3 总体架构设计
    4.4 功能模块
    4.5 数据库设计
    4.6 本章小结
5 餐饮推荐系统的详细设计与实现
    5.1 系统详细设计
    5.2 系统实现
    5.3 系统测试
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 研究展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集



本文编号：3906157