崔咏言-智能餐饮推荐服务项目报告1

择了绘制条形图来展示热销度评分最高的前10个菜品。这有助于我们了解哪些菜品最受顾客欢迎，为后续的推荐策略提供依据。 四、数据预处理在数据分析过程中，数据预处理是至关重要的步骤。4.1统计各状态的订单占比并选取有效订单我们需要了解不同状态的订单占比，例如：已支付、已取消、配送中等，以确保选取的是有效的、可用于分析的订单。4.2选取主要特征在预处理阶段，我们将挑选出与推荐系统密切相关的特征，如菜品销量、用户行为、订单时间等，以便在构建模型时能更准确地反映用户的偏好和需求。 五、构建模型准备5.1划分测试集训练集为了评估模型的性能，通常会将数据集划分为训练集和测试集，比如采用80%的数据作为训练集，20%作为测试集。这样可以确保模型在未见过的数据上也能有良好的表现。5.2构建菜品二元矩阵的训练集数据在协同过滤算法中，通常会使用二元矩阵表示用户与菜品之间的交互，即用户是否购买过某个菜品。这种表示方式简化了问题，便于计算用户之间的相似度和菜品之间的关联性。 六、模型构建6.1计算菜品间相似度矩阵在协同过滤模型中，计算菜品间的相似度是关键步骤。可以通过余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法来衡量菜品之间的关联性。相似度矩阵可以反映出菜品之间的关系，帮助预测用户可能喜欢但未尝试过的菜品。6.2生成菜品推荐列表基于相似度矩阵，我们可以为每个用户生成一个推荐列表，包含他们未购买但与他们过去购买的菜品相似的菜品。这样可以实现个性化推荐，提高推荐的精准度。 七、模型评价6.1构建测试集客户IP-菜品字典为了评估推荐效果，我们需要创建一个测试集中的客户IP与购买菜品的对应字典，以便于计算推荐的准确性。6.2计算推荐准确率推荐准确率是衡量推荐系统效果的重要指标，计算公式为：准确率 = (推荐的菜品中用户实际购买的数量 / 推荐的总数量)。通过比较实际购买的菜品与推荐的菜品，我们可以评估模型在测试集上的表现。 总结来说，该智能餐饮推荐服务项目旨在利用大数据分析和协同过滤算法，理解顾客的口味，为客户提供个性化的餐饮推荐。项目涉及数据读取、预处理、模型构建以及评价等多个环节，以提高餐厅的客户满意度和业务效率。通过对菜品名称的处理、热销度评分的构建以及数据预处理，可以更有效地挖掘用户行为模式，从而生成高质量的推荐列表。最终，通过模型评价，不断优化推荐算法，以达到最佳的推荐效果。