近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展的大環(huán)境下,電子商務(wù)迎來了蒸蒸日上的發(fā)展期。鑒于電子商務(wù)蘊含巨大的商機,各行各業(yè)都在投入到電子商務(wù)的大軍當中去。然而正是由于電子商務(wù)模式中數(shù)據(jù)量的迅速增長,引發(fā)了嚴重的數(shù)據(jù)過載、數(shù)據(jù)冗余問題,使用戶無法在繁雜的數(shù)據(jù)中找到自己所需要的商品,這為商家和用戶帶來了極大的困擾。為解決這個問題,個性化推薦技術(shù)應(yīng)運而生,并在解決這些問題上起到了積極的作用。餐飲行業(yè)作為電子商務(wù)的一大模塊,同樣也存在這樣的問題。如何在繁雜的信息中為目標用做出合適的推薦是目前餐飲行業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)。本文為解決餐飲行業(yè)的這個需求,首先,對目前流行的推薦算法進行了深入研究,總結(jié)了各推薦算法的特點;然后,根據(jù)餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征和推薦需求,設(shè)計和實現(xiàn)了合適推薦算法;最后,根據(jù)餐飲行業(yè)實際的業(yè)務(wù)需求構(gòu)建了個性化推薦系統(tǒng)。本文主要創(chuàng)新點如下:1.為保證推薦系統(tǒng)的推薦性能,為避免因用戶對食品評分數(shù)據(jù)太過稀少,從而導(dǎo)致評分矩陣稀疏的問題,采用預(yù)評分模型利用Item-Based CF算法對用戶瀏覽、加入購物車食品信息做出預(yù)評分。2.推薦部分采用改進Item-Based CF算法和隱語義模型算法相混合的形式進行的。其中,改進Item-Based CF算法是初步推薦階段,根據(jù)補全的評分矩陣和物品相似度做出初步推薦。其是整個推薦算法的關(guān)鍵部分,以Item-Based CF算法為基礎(chǔ),并加入時間和地點上下文衰減函數(shù)對用戶偏好的影響。隱語義模型算法通過統(tǒng)計的數(shù)據(jù)對初步推薦集做出過濾。
【學位單位】：山東科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：F719.3;TP391.3;F724.6
【部分圖文】：

品就根據(jù)歷史行為得到了，而且不管用戶是否產(chǎn)生新的用戶行為，在推薦周期［４６］??內(nèi)就不做新的推薦了。線上實時推薦則是用戶在未使用系統(tǒng)前不做任何推薦，??當用戶登陸后才做推薦，當用戶產(chǎn)生新的行為，推薦系統(tǒng)會根據(jù)用戶這些新行??為做出新的推薦。線下推薦策略主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)量大、用戶興趣偏好變化小、??用戶行為不太活躍的網(wǎng)站，線上推薦實時推薦則主要用于對信息實時性高、用??戶興趣偏好不易劃分且易變的網(wǎng)站。??本系統(tǒng)希望能夠?qū)崟r的監(jiān)測用戶新瀏覽的食品信息，再用這些信息和歷史??行為信息進行綜合推薦。但基于數(shù)據(jù)量比較大的前提下，采取線下預(yù)推薦和線??上實時推薦相結(jié)合的推薦策略。在線下整理好線上推薦所需要的數(shù)據(jù)，線上通??過推薦算法進行評分推薦。??３．?２推薦算法框架??推薦算法的框架主要包括線下計算和線上推薦兩部分組成，本系統(tǒng)推薦算??法的結(jié)構(gòu)圖如圖３．?１：??

?式（３?９）??其中ａ為衰減因子，因為兩地的距離是按米算的，所以根據(jù)實際新情況可??選擇衰減因子，在這里選擇的０．００１。其圖形大致曲線如圖３．３：??２４??

Ｔ??時間（天）??圖３．?２時間上下文衰減函數(shù)??Ｆｉｇ．?３．２?Ｔｉｍｅ?ｃｏｎｔｅｘｔ?ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ??同樣也對地點上下文進行分析，兩個地點距離越近表示相似度越高，距離??偏差公式定義如式３．?９：??：］，，??＼?＋?ｃｃ｛ｄ－ｄｕｊ）?式（３?９）??其中ａ為衰減因子，因為兩地的距離是按米算的，所以根據(jù)實際新情況可??選擇衰減因子，在這里選擇的０．００１。其圖形大致曲線如圖３．３：??２４??
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本文編號：2847010