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基于Spark MLlib协同过滤算法的美食推荐系统研究 被引量:4
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作者 徐林 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2019年第2期181-185,共5页
针对交替最小二乘法中矩阵稀疏度较大时推荐结果的准确性下降问题,提出了一种改进的协同过滤算法。该算法根据用户对各种潮州美食的评分,结合其他用户的兴趣相似度,并利用潮州美食属性特征的相似度作为权重因子进行矩阵补全。实验结果表... 针对交替最小二乘法中矩阵稀疏度较大时推荐结果的准确性下降问题,提出了一种改进的协同过滤算法。该算法根据用户对各种潮州美食的评分,结合其他用户的兴趣相似度,并利用潮州美食属性特征的相似度作为权重因子进行矩阵补全。实验结果表明,改进算法的平均MAE(Mean Absolute Error)值为0.583,有效地提高了推荐精度。 展开更多
关键词 SPARK MLlib算法库 美食推荐系统 协同过滤算法 交替最小二乘法 矩阵补全
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基于LBS应用的淮安美食推荐类系统的研究 被引量:1
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作者 周蕾 李强 《食品安全导刊》 2021年第21期172-173,共2页
人们对美食的需求日益增长,而现有美食推荐系统日益同质化,且忽视了规模较小的具有当地特色的美食店铺的推广,忽视了美食的文化传承作用。本文阐述了基于LBS应用,从用户和商户角度解决问题,设计了淮安美食推荐系统。
关键词 LBS 美食推荐系统 信息架构 交互设计
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