基于兴趣感知和时间因子的个性化菜品推荐

目前推荐系统已广泛应用在各种电子商务网站上,但针对菜品的个性化推荐很少。针对菜品推荐中存在别名多、用户菜品矩阵稀疏以及新用户冷启动等难题,对基于用户的协同过滤算法进行改进,设计一种融合专家选择和在线推荐的菜品推荐系统。专家选择通过对菜品进行种类层次划分为用户兴趣建模做准备,在线推荐通过兴趣感知选择算法选择餐厅中的专家用户和候选菜品,从而实现对用户菜品的推荐。最后通过在候选菜品选择时引入时间敏感因子和协同过滤中引入时间遗忘因子,改进兴趣感知算法和菜品偏好预测效果。实验结果表明,所设计算法较传统算法在准确性和推荐效率上有明显改进,并得出了针对菜品推荐时引入时间因子有利提高推荐准确性的结论。

基于LBS的个性化手机菜品推荐系统设计与实现

为满足用户"随身、随时、随地"的个性化服务需求,设计一款基于位置服务(LBS)的个性化菜品推荐系统。在系统中,首先通过对用户的位置感知,记录每个用户的用餐信息;然后通过现有的选择过程或相似关系来获知用户的潜在兴趣;再对当地餐馆和菜肴的信息进行过滤,将用户可能感兴趣的餐厅和菜品推荐给他们。