基于主题模型的餐馆推荐算法
32页1、学院(部)计算机科学与技术学院题 目基于主题模型的餐馆推荐算法目 录前 言1第1章 绪 论21.1研究背景及意义21.2相关研究及现状31.3论文的工作与组织结构4第2章相关理论介绍52.1主题模型概述52.1.1 主题模型简史52.1.2 LDA简要介绍62.1.3 LDA模型推断72.2推荐算法概述72.2.1 基于邻域的推荐82.2.2 基于内容的推荐82.3推荐系统评估8第3章基于主题模型的餐馆推荐算法103.1主要任务103.2餐馆推荐模型113.2.1 问题的形式化表述113.2.2 餐馆推荐LDA模型123.2.3 基于主题模型的推荐143.3实验与分析143.3.1 数据预处理143.3.2 实验及结果分析15第4章搭建推荐展示系统194.1系统的需求分析194.2系统的设计实现194.2.1 相关技术介绍194.2.2 系统的实现204.2.3 系统的运行演示21第5章总结与展望235.1工作总结235.2工作展望23参考文献25致 谢27摘 要现如今推荐系统可见之于人们的生活中的方方面面。无论是阅读、购物、电影还是音乐,都能看到个性化推荐的影子。而随着互联网+的提出
2、和发展,互联网+餐饮服务也渐渐成为一个热门的服务领域。将推荐系统应用于餐馆推荐也因此成为推荐系统的一个热门的应用方向。餐馆推荐,简单来说就是要根据用户的历史到访记录,分析和预测用户可能喜欢的餐馆,并向用户做推荐,以此来帮助用户在各色各样的餐馆中找到自己喜欢的餐馆。经典的推荐算法,比如说协同过滤算法,完全可以用于进行餐馆推荐,而且也应该能取得不错的效果。但是本文并没有采用经典的推荐算法,而是提出了一种基于主题模型的专门用于餐馆推荐的算法。该算法综合考虑了用户的评论和位置信息,能够根据用户的历史评论记录和到访记录对用户进行餐馆推荐。由于主题模型能够将餐馆数据映射到低维的主题空间,因而能够挖掘餐馆之间的隐含联系,同时在一定程度上也能够缓解数据稀疏的问题。此外,主题的词分布还能为推荐提供良好的解释。最后,经过设计实验将模型应用于Yelp数据集做推荐,证实了本文中所设计的推荐算法的有效性。除此之外,为了方便展示,本文还设计实现了一个推荐展示系统。该系统实现了一个完整的前后台数据交互的过程,能够在前端页面上为相应的用户展示其推荐结果信息。该系统使用Servlet作为后台程序,采用经典的Ajax技术
3、实现前端页面与服务器的数据交互,并调用了百度地图API用于将餐馆的位置数据在地图上可视化。关键词:推荐系统;主题模型;LDA;餐馆推荐IIIAbstract Recommender system can be seen everywhere in peoples all aspects of lives. Whether it is reading, shopping, movies or music, you can find the applications of personalized recommendations. And, with the development of the Internet+, Internet + catering service has gradually become popular. At the same time, applying the recommender system to the restaurant recommendation is also a popular direction of the application o
4、f recommender system. The restaurant recommendation is to analyze and predict the restaurants that the user may like based on the history of the users reviews and visit, and make recommendations to the user, so as to help the user find his favorite restaurant in a variety of restaurant lists.Classical recommendation algorithms, such as collaborative filtering algorithms, can be used for restaurant recommendations as well, and maybe has a good performance. In this article, we do not use the class
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