基于内容的菜谱推荐系统

灰太狼 2024-04-03 09:20 40阅读 0赞

目录  
摘要 … I  
目录 … III  
1 绪论 … 1  
1.1 课题研究的背景和意义 … 1  
1.2 国内外研究现状 … 2  
1.3 课题的主要工作以及论文结构 … 3  
2 基于内容的推荐系统的概述 … 5  
2.1 引言 … 5  
2.2 数据的收集和存储 … 5  
2.3 基于内容的推荐算法 … 6  
2.4 对推荐结果的评价 … 7  
2.5 本章小结 … 8  
3 基于内容的菜谱推荐方法 … 9  
3.1 引言 … 9  
3.2 对文本进行分词 … 9  
3.3 文本相似度计算 … 10  
3.4 基于同义词词林扩展的相似度计算 … 12  
3.5 推荐算法实验 … 15  
3.6 本章小结 … 19  
4 推荐系统的搭建与评价 … 20  
4.1 引言 … 20  
4.2 推荐系统架构 … 20  
4.3 推荐系统的功能 … 21  
4.4 对推荐结果的评价 … 24  
4.5 本章小结 … 26  
5 推荐系统性能测试与展望 … 27  
5.1 引言 … 27  
5.2 系统性能测试和优化 … 27  
5.3 对推荐系统的展望 … 30  
5.4 本章小结 … 31  
6 总结 … 32  
参考文献 … 33  
翻译部分 … 36

本文的主要研究内容是四个方面，一是如何将菜谱进行结构化的处理并且存入数据库；二是对推荐系统的核心，推荐算法进行设计，如何表示用户和菜谱的特征向量，如何进行相似度计算；三是对推荐系统的结果如何进行评价，要设计哪些指标完成评价；四是对于系统的效率进行评价，研究影响效率的瓶颈并提出解决方案。以下是对于这些工作的介绍：面对一份菜谱，我们可以很明显的看出它具有一些属性，并且通过将这些属性罗列出来就能表示这么一份菜谱。因此选择使用设计属性的方式，将菜谱按照属性进行描述，存入数据库完成结构化处理。对于结构化的菜谱，每条属性得到的都是一条文本，对文本要进行的相似度计算最细粒度是单词。所以使用了开源的分词工具对文本进行分词，得到的结果作为特征向量计算相似度。对不同的属性要使用不同的处理方式来计算相似度。对推荐结果的评价，主要涉及到用户评价结果的正确性，新颖性和覆盖性等。对于每种评价指标设计一套公式，通过模拟用户数据和找真实用户对这些指标进行评测。涉及到的推荐效率的问题，主要解决方案有在编码时注意使用的数据结构，  
1 绪论  
遍历数组时的效率优化，使用数据库连接池和多线程来减少时间消耗等等。  
1.3.2 论文的组织结构  
在第一章中，主要介绍了本论文的来源，研究的目的以及意义。并讲述了推荐系统常用的推荐算法的思想，与在国内外的应用的实际情况。最后介绍了本文主要所做的工作有哪些，引出第二章。第二章是对什么是一个推荐系统做出了概述，包括一个推荐系统的组成部分，每个部分的设计方案以及对于一个推荐系统的评价指标的设计。其中介绍了简单的基于容的推荐算法，给出了对推荐系统进行评价的四个指标以及公式。第三章提出了如何通过基于内容的推荐算法对菜谱给出推荐，着重讲解了所设计的推荐算法的工作流程。并且对提出的算法进行了实验，设计了实验方案并给出了实验结果。从给出的实验参数中，挑选出最优的参数，作为推荐算法的参数。这样完成了推荐系统的搭建，为第四章提供了基础。第四章详细讲解了所做的推荐系统的架构和功能，介绍了开发中所用到的一些工具和设计的思想。最后根据第二章给出的评价指标进行评价，将评价结果给出并进行分析。本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=9480第五章是针对模拟搭建的推荐系统的性能提出了优化方案，并且给出了优化前后的性能测试比较。然后是对目前流行的大数据的一些处理组件进行了介绍，作为以后和推荐系统结合的展望放在最后。

细分到菜谱推荐方面，推荐系统大多使用协同过滤的推荐算法，存在用户行  
为过少难以推荐，冷启动困难以及众多新物品难以被发现等问题。本文改变思路，  
使用基于内容的推荐算法，侧重找到食谱与食谱之间内在的相似性，而不是依靠  
用户的历史行为进行推荐，能够有效解决以上问题。同时还对系统的其他部分进  
行研究，定义了如何对菜谱进行结构化的设计与存储，如何对推荐的结果进行回  
测和评价分析，通过搭建网站作为前台显示页面的技术等。  
研究过程中主要使用 Java 代码来实现推荐算法，食谱的结构化存储使用  
MySQL 数据库，系统设计开发完成后通过网页的形式来进行展示。使用 jsp 技术  
编写网页，Tomcat 进行托管，设计模式使用 MVC 架构，用到 DAO 模式来完成与  
数据库的连接，主要开发工具为 Intellij IDEA。  
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