【摘 要】
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为了改善基于个人喜好或营养成分等单一特征的传统协同过滤算法推荐效果不好、缺乏实时性及使用不方便等问题,将中医体质、地方口味、营养成分等多种特征相结合,利用基于Spar
【基金项目】
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国家级大学生创新训练计划项目(201713892035)
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为了改善基于个人喜好或营养成分等单一特征的传统协同过滤算法推荐效果不好、缺乏实时性及使用不方便等问题,将中医体质、地方口味、营养成分等多种特征相结合,利用基于Spark Streaming的协同过滤算法,设计一款基于Android平台的智能饮食推荐APP。实验结果表明,改进协同过滤算法能够大幅改善推荐效果,该APP不仅可为用户推荐符合身体健康需要,且合乎口味的饮食,而且能够较好地满足用户对实时性与便捷性的要求。
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