美食推荐系统

关于美食的在线订餐系统数据库设计，包括需求分析、业务流程图、数据流图、EER图和范式判断。我国目前的订餐方式多为电话订餐，效率低且影响餐厅运营。在线订餐作为新型订餐方式，节约时间，为餐厅管理提供便利。通过网络开设“网上餐饮超市”，配送由专业公司负责，已广泛应用。

《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。

JavaScript作为一种广泛应用于Web开发的脚本语言，在这个项目中发挥了重要作用，它负责处理网页的动态交互功能，使用户能够与网页实时互动。这个项目创建一个用户友好、功能丰富的美食平台，用户可以浏览、搜索和了解各种美食信息。项目强调易用性和快速上手的体验，可能包括美食推荐、食谱搜索、烹饪教程等功能。通过这个项目，开发者可以深入学习JavaScript在实际应用中的技术。

在线推荐系统帮助用户找到电影、工作、餐馆，甚至是浪漫伴侣！结合统计数据、人口统计学和查询术语的艺术，可以实现让用户满意的结果。学习如何正确构建推荐系统：这可能是您应用程序的成败之关！

《基于Spark和Scala的POI推荐系统详解》 POI（Point of Interest）推荐系统是应用广泛的一种服务，常用于导航、旅游和餐饮等领域，根据用户的兴趣点进行个性化推荐。本项目“POIRecommendSystem”参考了尚硅谷电影推荐系统的设计，采用了Spark和Scala技术，详细探讨了如何构建一个高效的POI推荐系统，帮助用户发现符合其兴趣的地点。系统包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练、推荐生成和系统评估等关键组件。协同过滤算法如SVD和ALS被广泛应用于该系统，通过分析用户行为数据，实现了精准的个性化推荐。

使用内容标签 CBCF、协同过滤 UBCF 和协同过滤 IBCF 实现，已通过助教测试。

本书专精于推荐系统中的信任网络算法，这类算法在推荐系统领域中属于较为冷门的方向。

构建商品推荐系统，利用协同过滤算法，根据用户画像及购买历史，推荐相关商品，为用户提供个性化购物体验。

项目信息: 课程：CS532 数据挖掘 项目名称：基于评分的推荐系统 作者：Madhan Thangavel 学号：B00814916 开发环境：VS Code，remote.cs.binghamton 构建说明: 本项目使用 Apache Ant 进行构建，配置文件 build.xml 位于 RecommendationerSystem/src 目录下。 清除构建文件: cd Rating--Recommender-System ant -buildfile RecommendationerSystem/src/build.xml clean 说明: 该命令会删除所有由编译生成的 .

该资源提供了一套基于 Spark 框架构建的电商推荐系统源码，可用于学习和实践个性化推荐算法。