【摘 要】
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随着电子商务的发展,餐饮行业现有的大多数管理系统落后于消费者和管理人员的需要,一种行之有效的方法是将推荐系统应用于餐饮管理,根据消费者的行为数据为用户点餐提供菜品
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系,同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,同济大学大数据与网络安全研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61273304,61673301);高等学校博士学科点专项科研基金优先发展领域项目(20130072130004)资助
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随着电子商务的发展,餐饮行业现有的大多数管理系统落后于消费者和管理人员的需要,一种行之有效的方法是将推荐系统应用于餐饮管理,根据消费者的行为数据为用户点餐提供菜品的推荐。针对推荐系统中的冷启动问题,提出基于消费者行为的点餐推荐算法,设计出频度统计、关联规则和Markov链3个推荐引擎的加权组合推荐系统。在实际餐厅订单数据样本上,所提算法能够取得令人满意的推荐效果,且得到具有普适性的3个推荐引擎的组合权值(0.2167,0.5167,0.2666),同时得到最佳的推荐长度为3。
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