發(fā)布時(shí)間：2024-07-02 19:15

　　隨著人們生活水平的提高,大眾的飲食需求已經(jīng)從“吃得飽”轉(zhuǎn)變?yōu)椤俺缘煤谩�。面�?duì)種類繁多、風(fēng)格多樣的菜肴,人們往往難以選擇。課題目標(biāo)是研發(fā)一款面向家庭用戶的菜肴推薦系統(tǒng)一一“吃點(diǎn)啥”APP。本文圍繞“吃點(diǎn)啥”APP的研發(fā),主要做了三方面的工作:協(xié)同過(guò)濾算法的研究與改進(jìn),菜肴推薦引擎的研究與設(shè)計(jì),菜肴推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。具體內(nèi)容如下:(1)對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行研究,提出了一種改進(jìn)相似度的協(xié)同過(guò)濾算法(CF-DIF)。該算法引入用戶偏好模型和物品相似度權(quán)重的概念,改進(jìn)了物品相似度的計(jì)算公式。實(shí)驗(yàn)證明,改進(jìn)算法在稀疏數(shù)據(jù)集下推薦的準(zhǔn)確率得到了提升。(2)考慮到系統(tǒng)的擴(kuò)展性、維護(hù)性和通用性,設(shè)計(jì)了菜肴推薦引擎。菜肴推薦引擎作為一個(gè)獨(dú)立的組件,根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算出推薦結(jié)果。引擎自身具有良好的模塊化結(jié)構(gòu),內(nèi)部耦合度較低。引擎內(nèi)置了多種推薦算法,并支持新推薦算法的擴(kuò)展。(3)基于菜肴推薦引擎,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款菜肴推薦系統(tǒng)。客戶端面向家庭用戶,提供菜肴推薦、飲食記錄、菜肴查詢等功能。后臺(tái)管理端面向系統(tǒng)管理員,提供菜肴、食材等數(shù)據(jù)的維護(hù)功能。本文設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的菜肴推薦系統(tǒng)可以為家庭用戶提供菜肴推薦服務(wù),有...

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 個(gè)性化推薦應(yīng)用現(xiàn)狀
        1.2.2 飲食推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)技術(shù)及原理
    2.1 推薦系統(tǒng)
        2.1.1 推薦系統(tǒng)的產(chǎn)生
        2.1.2 推薦系統(tǒng)的構(gòu)成
        2.1.3 推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)
        2.1.4 LibRec推薦框架
    2.2 常用推薦算法
        2.2.1 基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的推薦
        2.2.2 協(xié)同過(guò)濾算法
        2.2.3 基于內(nèi)容的推薦
    2.3 軟件架構(gòu)模式
    2.4 本章小結(jié)
第三章 協(xié)同過(guò)濾算法研究與改進(jìn)
    3.1 研究基礎(chǔ)
    3.2 傳統(tǒng)相似度計(jì)算方法
    3.3 傳統(tǒng)相似度計(jì)算方法的缺陷
    3.4 改進(jìn)的相似度計(jì)算方法
        3.4.1 用戶偏好模型
        3.4.2 物品相似度的權(quán)重
        3.4.3 改進(jìn)的相似度計(jì)算方法
    3.5 算法描述
    3.6 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析
        3.6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        3.6.2 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
        3.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 菜肴推薦引擎研究與設(shè)計(jì)
    4.1 設(shè)計(jì)背景
        4.1.1 普通軟件架構(gòu)
        4.1.2 菜肴推薦系統(tǒng)架構(gòu)
    4.2 菜肴推薦引擎的設(shè)計(jì)
        4.2.1 設(shè)計(jì)目標(biāo)
        4.2.2 菜肴推薦流程
        4.2.3 總體設(shè)計(jì)
    4.3 菜肴推薦引擎的分層實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 委托代理層
        4.3.2 推薦層
        4.3.3 結(jié)果處理層
    4.4 推薦算法的擴(kuò)展
        4.4.1 擴(kuò)展的實(shí)現(xiàn)
        4.4.2 個(gè)性化菜肴推薦
        4.4.3 時(shí)令推薦算法的實(shí)現(xiàn)
    4.5 性能優(yōu)化
        4.5.1 多線程和多進(jìn)程
        4.5.2 分布式處理
    4.6 本章小結(jié)
第五章 菜肴推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 總體設(shè)計(jì)
        5.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)
        5.1.2 功能設(shè)計(jì)
        5.1.3 冷啟動(dòng)問(wèn)題
    5.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        5.2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)基本原則
        5.2.2 主要表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        5.2.3 數(shù)據(jù)初始化
    5.3 用戶隱式評(píng)分的實(shí)現(xiàn)
    5.4 APP客戶端的實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 菜肴模塊
        5.4.2 計(jì)劃模塊
        5.4.3 用戶模塊
    5.5 后臺(tái)管理端的實(shí)現(xiàn)
        5.5.1 菜肴管理模塊
        5.5.2 食材管理模塊
        5.5.3 用戶管理模塊
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果
致謝



本文編號(hào)：3999886