【摘 要】
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随着计算机、智能终端和互联网技术的发展,餐饮行业出现了重大变革,由传统的线下模式发展到“互联网+”模式,人们在网络上获取餐饮信息的手段变得多种多样。但是,餐饮行业的“互联网+”模式造成了餐饮行业的数据规模出现了指数增长的趋势,餐饮行业的信息过载不仅给用户带来筛选有效信息的难题,也成为了餐饮行业发展的绊脚石。同时,传统推荐算法也存在没有考虑信息价值随时间衰减和事物关联性随距离增加而衰减的问题。本文就
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随着计算机、智能终端和互联网技术的发展,餐饮行业出现了重大变革,由传统的线下模式发展到“互联网+”模式,人们在网络上获取餐饮信息的手段变得多种多样。但是,餐饮行业的“互联网+”模式造成了餐饮行业的数据规模出现了指数增长的趋势,餐饮行业的信息过载不仅给用户带来筛选有效信息的难题,也成为了餐饮行业发展的绊脚石。同时,传统推荐算法也存在没有考虑信息价值随时间衰减和事物关联性随距离增加而衰减的问题。本文就餐饮行业出现的信息过载问题和传统推荐算法存在的不足之处进行改进,提出了基于时间和距离效应的餐饮推荐系统的设计理念,并对该系统进行了实现。本文的研究内容主要包括以下三个方面:（1）针对传统推荐算法中未考虑信息时间衰减效应的问题,本文在马尔科夫模型的基础上加入时间衰减函数,得到了改进的Time Markov算法。利用时间窗选择代表用户最近偏好信息的历史交易记录并以此构造时间衰减函数,时间衰减函数表征了用户偏好的衰减程度和历史交易信息有效性的衰减程度。时间衰减函数对马尔科夫转移概率矩阵进行修正,得到了改进的Time Markov算法。（2）针对传统推荐算法中未考虑关联距离衰减效应的问题,本文在概率矩阵分解算法的基础上加入距离相似度矩阵,得到了Advanced PMF算法。利用用户对不同距离偏好的概率分布得到用户最爱偏好距离,进一步构造距离相似度矩阵,通过距离相似度矩阵修正PMF算法的预测评分。（3）通过对餐饮推荐系统进行分析,提出了整套推荐系统的总体框架,利用Django服务器框架对系统的各模块进行了实现。
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