是前端處理數(shù)據(jù)還是后端處理數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理哪個(gè)在前面？所以現(xiàn)在的推薦 系統(tǒng)多是個(gè)性化的推薦 系統(tǒng)。數(shù)據(jù)處理在前面，數(shù)據(jù)分析在后面，如何利用大數(shù)據(jù)做內(nèi)容推薦-2/？這是我的美食推薦-2/數(shù)據(jù)流圖、推薦寫在前面的算法介紹:本文內(nèi)容主要來源于“推薦-2/練習(xí)”這本書以。
寫在前面:本文內(nèi)容主要來源于書籍推薦-2/實(shí)踐和推薦-2/和深度學(xué)習(xí)。推薦 系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)世界中最常見的智能產(chǎn)品形態(tài)。從電商、音樂、視頻網(wǎng)站，到網(wǎng)絡(luò)廣告、小說網(wǎng)文應(yīng)用推薦，到處都有推薦 系統(tǒng)。推薦算法是推薦 系統(tǒng)的核心。它的本質(zhì)是以某種方式連接用戶和物品，而不同的推薦 系統(tǒng)使用的方式不同。
所以現(xiàn)在的推薦 系統(tǒng)多是個(gè)性化的推薦 系統(tǒng)。個(gè)性化推薦的成功應(yīng)用需要兩個(gè)條件:在推薦 系統(tǒng)的眾多算法中，基于協(xié)作的推薦和基于內(nèi)容的推薦在實(shí)踐中是最好的。本文也將從這兩種算法入手，結(jié)合時(shí)間、地點(diǎn)、社會環(huán)境對常見的推薦算法做一個(gè)簡單的介紹。基于內(nèi)容的算法的本質(zhì)是分析一個(gè)物品的內(nèi)容，從中提取特征，然后推薦根據(jù)用戶對什么特征感興趣，搜索包含用戶感興趣的特征的物品。
Gourmet 推薦數(shù)據(jù)流程圖一般是一個(gè)多步驟的流程圖，從數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取、推薦算法、推薦結(jié)果排序到反饋等。，用于解釋如何通過一系列步驟為用戶個(gè)性化定制美食。在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)不斷被收集、處理和優(yōu)化，以提供更準(zhǔn)確和用戶友好的食物。這個(gè)過程是一個(gè)迭代的過程。通過不斷的反饋和優(yōu)化，為用戶提供更好的服務(wù)，提高用戶滿意度。
P1表是一個(gè)個(gè)人信息表，用來存儲用戶的個(gè)人信息，包括注冊信息。表D1是一個(gè)用戶信息表，用于管理用戶信息，包括添加、刪除、修改和查詢用戶信息。P2表是一個(gè)食品信息表，用來存儲與食品相關(guān)的信息，這些信息可能包括名稱、描述、圖片等。D2表是一個(gè)食品信息表，用于管理食品信息，包括添加、刪除、修改和搜索食品信息。P3表是一個(gè)評分信息表，用來存儲用戶對食物的評分信息，可能包括用戶ID、食物ID、評分等。
