全文总字数：2947字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着科技水平的不断提高，通信技术得到了飞速发展，同时，互联网得以普及。从而造就了如今移动端设备迅猛发展，使得手机应用呈爆炸式增长。人们可以通过手机搜寻到自己想要的网络信息，购买到自己所需的物品，给生活带来诸多便利。但同时也给自身带来了些麻烦，比如：信息过载。信息过载：在满足用户对信息需求的同时也使得用户被大量信息扰乱从而无法获得对自身有价值的信息。为了解决这个问题，人类利用搜索引擎和目录来缓解了信息过载带来的弊端，但仍然存有漏洞。而推荐算法是能够较好地缓解这一问题的方法，混合推荐算法是结合各类推荐算法使得用户能够更高效、迅速地得到对自身有价值的信息。针对传统推荐算法中存在的数据稀疏性问题、冷启动问题等问题，我想要利用基于内容的推荐与基于协同过滤的综合推荐算法对美食推荐进行一系列的研究。随着生活水平的不断提高，美食的种类也变得数不胜数。很多时候用户因为美食种类太多而不知道该作何选择时，推荐系统就能将符合用户喜好的美食推送给用户。这样不仅能够为用户带来自己喜爱的食物，还能为用户节约很多不必要的选择时间。

国内外研究现状

推荐系统是随着互联网的发展而随之兴起的，是根据用户的兴趣爱好来推荐符合用户兴趣的对象，也称为个性化推荐系统。

2. 研究的基本内容

本文主要探究混合推荐算法在美食推荐中的应用。大致内容如下：

(1) 介绍基于内容推荐算法、协同过滤算法以及混合推荐算法的原理、实现流程和相应的优缺点。算法自身缺点会导致推荐系统的质量下降，需要作出相应的改善。

(2) 针对推荐算法存在的问题作出相应的改善。首先，提出使用混合推荐算法，将基于内容和基于协调过滤混合，用来缓解数据稀疏对系统的影响。其次，针对混合后推荐算法的运算的速度瓶颈问题，选择关联规则中的k-means聚类分析方法进行改进。k-means聚类分析能够离线建立推荐模型，将喜好相同的用户聚类在一起，在线时就可缩短邻居用户的搜索空间，从而提高了运算效率。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

!--[if !supportlists]--1. !--[endif]--查阅与推荐系统相关的资料，学习和理解相关算法，原理和建模技术。

!--[if !supportlists]--2. !--[endif]--根据所研究应用的用户关注热点和现存的问题，选择并确定好合适的技术方案并对选定的技术方案进行实施。

4. 参考文献

[1]刘婷. 推荐算法在移动订餐中的应用研究[d].郑州：郑州大学，2018.

[2]于东. 融合位置上下文和信任关系的美食商家推荐算法的研究与实现[d].北京：北京邮电大学，2015

[3]佚名.个性化混合推荐算法的研究[d]. 浙江：浙江大学