摘要
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。
In order to improve the data sparsity of the single collaborative filtering algorithm in catering recommender system, the user-based collaborative filtering algorithm is combined with the commodity-based collaborative filtering algorithm, to design the recommendation engine architecture of the catering recommender system, and thereby implement the catering recommender system based on hybrid collaborative filtering algorithm.
作者
金强山
冯光
Jin Qiangshan;Feng Guang(Department of Information Engineering,Xinjiang Institute of Technology,Aksu,Xijiang 843100,China)
出处
《计算机时代》
2020年第2期74-76,共3页
Computer Era
基金
新疆理工学院2017大学生创新训练重点项目(2017年度校内项目)
关键词
混合算法
协同过滤算法
餐饮推荐系统
个性化推荐
hybrid algorithm
collaborative filtering algorithm
catering recommender system
personalized recommendation
