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2020年5月15日

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基于 Spark 的菜品推荐算法研究

赵 娟

摘要


基于排行榜模式的热门菜品推荐方式难以满足目前的用户需要。为了满足大量餐饮用户的需求,本论文依据餐饮外卖平台的海量历史订单数据,研究出每个用户的兴趣爱好,口味特点,发现其兴趣点,从而准确发现各个用户的需求,尤其是将长尾产品(指餐饮外卖平台中热销菜品以外的菜品,它们总体数量大,但单位销量却少)准确地推荐给用户,使得在最短时间内为用户推荐最适合的菜品,提供定制化服务。

关键词


菜品推荐 需求

全文:

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参考


本文详细阐述了基于 Spark 的餐饮服务行业中大数据推荐系

统实现过程,从案例背景、实现目标、系统整体架构及流程设计

等方面展开,分步骤实现了系统建模。同时,针对系统实现的各

个过程,包括前期方案设计、数据探索、数据预处理,到后期数

据建模、模型寻优、模型评价及推荐等,都提供了分析思路与参

考代码。




DOI: http://dx.doi.org/10.18686/gdjy.v2i6.19693

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