基于协同过滤混合算法的餐饮推荐系统设计与实现

为了改善单一协同过滤算法在餐饮推荐系统中存在的"数据稀疏"问题,采用基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法相融合的方式,两种算法之间取长补短,设计餐饮推荐系统推荐引擎架构,实现基于协同过滤混合算法的餐饮推荐系统。

基于Flink的智能餐饮推荐系统研究

随着信息时代的发展,许多餐厅将美食上传到互联网平台供消费者选择,面对大量美食,消费者往往陷入选择困难的场景之中。针对上述问题,基于用户协同过滤算法,利用大数据流计算引擎Flink实现了一款实时智能餐饮推荐系统。系统前后端设计分离,前端使用Thymeleaf和BootStrap等技术,后端使用Spring Boot框架,集成Kafka、Redis、MySQL等组件。Spring Boot负责处理用户的请求,评分数据录入MySQL,前端将采集到的数据清洗后交付Kafka消息队列,Kafka将信息传递给Flink进行流计算分析,实时计算结果放入Redis数据库,供Spring Boot和Thymeleaf使用。最终实现用户登录注册、热门美食推荐、个性化美食推荐功能。