典型文献
基于协同过滤的美食店铺推荐算法
文献摘要：
最近,随叫随到的外卖服务在中国非常流行,美团、大众点评每天的外卖订单超过3000万份,美食平均在30分钟内送到食客手中.如何推荐出更符合用户喜好的餐厅,成为当下商家和用户较为关心的话题.针对如何对用户推荐符合心意的餐厅的问题,文章提出了基于协同过滤的美食店铺推荐算法,同时分析了基于用户的推荐算法、基于餐厅的推荐算法、基于SVD的协调过滤算法以及流行度推荐算法这四种推荐算法,解决了推荐餐厅与用户喜好适配度问题.实验表明,文章提出的基于协同过滤的美食店铺推荐算法,在准确率(Precision)和召回率(Recall)以及F1这三种指标上优于其他对比算法.
文献关键词：
协同过滤;推荐系统;混合算法;美食店铺;美食推荐
中图分类号：
作者姓名：
林帅伽;俞婷;程芳颖
作者机构：
嘉兴南湖学院信息工程学院,浙江嘉兴314001
文献出处：
引用格式：
[1]林帅伽;俞婷;程芳颖-.基于协同过滤的美食店铺推荐算法)[J].电脑知识与技术,2022(30):51-53
A类：
美食店铺
B类：
协同过滤,推荐算法,随叫随到,外卖服务,常流,美团,大众点评,订单,万份,送到,食客,手中,喜好,餐厅,商家,用户推荐,合心,心意,SVD,调过,过滤算法,流行度,适配度,Precision,召回率,Recall,对比算法,推荐系统,混合算法,美食推荐
AB值：
0.3743
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