基于協(xié)同過濾的O2O餐飲系統(tǒng)的個(gè)性化推薦研究.pdf

1、如今國內(nèi)O2O餐飲發(fā)展的迅速，各種點(diǎn)餐網(wǎng)站和軟件受到消費(fèi)者的青睞。顧客可以使用網(wǎng)絡(luò)以及移動(dòng)設(shè)備在某點(diǎn)餐平臺(tái)上來完成點(diǎn)餐，這時(shí)該平臺(tái)需要具備一套精確、及時(shí)、多樣的推薦系統(tǒng)，能夠自動(dòng)幫助顧客進(jìn)行相關(guān)菜品的推薦且符合滿足顧客的喜好。因此，在O2O餐飲行業(yè)中應(yīng)用個(gè)性化推薦系統(tǒng)，既可以增加用戶體驗(yàn)，也可以增加訂單數(shù)量和流水，達(dá)到雙贏的目的。
　　鑒于目前O2O餐飲發(fā)展迅速，菜品總數(shù)以及用戶數(shù)量均在不斷增加，如果把菜品或者用戶作為聚類對象，對

2、其進(jìn)行聚合，那么將會(huì)有效解決該問題。但是傳統(tǒng)的聚類算法對于用戶-項(xiàng)目評分矩陣的依賴性太強(qiáng)。針對上述等問題，為了使O2O餐飲系統(tǒng)更加貼近用戶習(xí)慣，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，本文結(jié)合前人的研究，基于項(xiàng)目屬性和用戶特征，給出了一種在O2O餐飲模式下基于相似性計(jì)算的聚類算法；又基于項(xiàng)目和用戶的雙重聚類算法，提出了一種在O2O餐飲模式下改進(jìn)的協(xié)同過濾算法，并通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了算法驗(yàn)證。
　　在基于項(xiàng)目屬性和用戶特征相似性計(jì)算的聚類算法中，首先利用項(xiàng)目的

3、屬性矩陣和用戶的特征矩陣來計(jì)算相似性；然后再將其運(yùn)用到聚類算法中，進(jìn)行算法優(yōu)化。這樣的方法不僅減少了對用戶-項(xiàng)目矩陣的依賴性，還能解決新用戶和新項(xiàng)目的問題，而且可以減少鄰居用戶的尋找時(shí)間，降低計(jì)算維度，提高推薦系統(tǒng)的效率和響應(yīng)速度。通過對以往基于聚類的協(xié)同過濾算法的研究，本文為了在 O2O模式點(diǎn)餐系統(tǒng)中能夠結(jié)合兩種單聚類算法的優(yōu)點(diǎn)，給出了在 O2O餐飲模式下基于雙聚類的協(xié)同過濾算法。先對未評分項(xiàng)目做初始預(yù)測評分，填充用戶-項(xiàng)目矩陣，得到