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基于Hadoop和Mahout的菜品推荐系统的研究和实现的开题报告
开题报告
一、选题背景
随着互联网的普及和信息化的加速发展，消费者对于各种产品服务的需求日益多样化，然而消费者的信息获取渠道也日益广泛，篇康在互联网上搜索商品或服务的时候陷入了信息焦虑的困境，找不到适合自己的产品或服务，而导致购买不愉快的情况时有发生。针对以上问题，各行业纷纷推出了数据挖掘和推荐系统以解决消费者的购买问题。其中，基于Hadoop和Mahout的菜品推荐系统便可以针对餐饮企业，通过互联网搜索的方式为消费者提供符合自己口味和需求的美食选择，提高消费者丝这买餐饮产品后的购买满意度和效益。
二、研究内容及意义
本文研究使用Hadoop和Mahout两项强大的技术，实现菜品推荐系统。在互联网大数据时代，这样一个可实现让消费者快速找到自己喜欢的菜肴的工具，将会在餐饮行业的营销和企业服务中具有广泛的应用，同时大大促进餐饮营销与企业服务的发展。
三、研究计划
1.研究理论
本文将分析Hadoop和Mahout两项技术的优点和特性，并通过对比数据挖掘和推荐系统的不同实现方式，结合餐饮行业需求，选择Hadoop和Mahout做菜品推荐系统的技术基础。
2.样本数据的分析
本文将调取实际数据作为分析，通过样本数据的实际分析，输出具有实际应用意义的模型，以实现针对餐饮扩展较高、数据量较大的菜品推荐系统。
3.设计框架
本文将通过Hadoop和Mahout两项技术的搭配使用，根据样本数据的分析结果，构建菜品推荐系统的框架，并通过实际的菜品推荐系统测试，优化框架的推荐功能。
四、研究结论
在本文所设计的基于Hadoop和Mahout技术的菜品推荐系统中，可有效提高餐饮企业对消费者的服务水平，同时改善消费者的购物体验。此方案将推动餐饮行业服务质量和消费者体验的不断提升，从而促进餐饮行业的可持续发展。