Go-Sprachentwicklung des Tür-zu-Tür-Kochsystems: Wie implementiert man die Menüempfehlungsfunktion?

Go-Sprachentwicklung des Tür-zu-Tür-Kochsystems: Wie implementiert man die Menüempfehlungsfunktion?

Angesichts des schnellen Lebenstempos und des hohen Arbeitsdrucks haben viele Menschen nicht die Zeit und Energie, ihre eigenen Mahlzeiten zuzubereiten. Daher erfreuen sich Hausmannskost-Dienste immer größerer Beliebtheit. Um ein besseres Benutzererlebnis zu bieten, muss unser Tür-zu-Tür-Kochsystem eine Menüempfehlungsfunktion implementieren, um den individuellen Bedürfnissen der Benutzer gerecht zu werden.

Die Entwicklung einer Menüempfehlungsfunktion in der Go-Sprache kann mithilfe von maschinellem Lernen und Empfehlungsalgorithmen erreicht werden. Im Folgenden stellen wir die Schritte zur Implementierung der Menüempfehlungsfunktion im Detail vor und stellen entsprechende Codebeispiele bereit.

Schritt eins: Datenerfassung und -bereinigung
Um die Menüempfehlungsfunktion zu implementieren, müssen wir zunächst relevante Daten sammeln und bereinigen. Informationen zu Gerichten, wie zum Beispiel der Name des Gerichts, erforderliche Zutaten, Kochschritte usw., können von Rezept-Websites oder anderen zuverlässigen Datenquellen abgerufen werden.

In der Go-Sprache können Sie die Go-Crawler-Bibliothek verwenden, um Daten von Rezept-Websites zu crawlen. Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode:

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
    "io/ioutil"
)

func main() {
    url := "https://www.example.com/recipes"
    
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        fmt.Println("Error: ", err)
        return
    }
    defer resp.Body.Close()
    
    body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        fmt.Println("Error: ", err)
        return
    }
    
    fmt.Println(string(body))
}

Schritt 2: Benutzerpersonalisierungsmodell erstellen
Um das Empfehlungsmenü zu personalisieren, müssen wir das Benutzerpersonalisierungsmodell erstellen. Dies kann durch die Erfassung von Benutzerpräferenzen und Bestellhistorien erreicht werden.

In der Go-Sprache können wir ORM-Frameworks wie GORM oder Xorm verwenden, um die Datenbank zu betreiben und die persönlichen Informationen und Bestelldatensätze der Benutzer zu speichern. Das Folgende ist ein Beispielcode:

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/jinzhu/gorm"
    _ "github.com/jinzhu/gorm/dialects/mysql"
)

type User struct {
    gorm.Model
    Name    string
    Age     int
    Orders  []Order
}

type Order struct {
    gorm.Model
    UserID    uint
    MenuName  string
}

func main() {
    db, err := gorm.Open("mysql", "user:password@/dbname?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local")
    if err != nil {
        fmt.Println("Error: ", err)
        return
    }
    defer db.Close()

    // 创建表
    db.AutoMigrate(&User{})
    db.AutoMigrate(&Order{})

    // 存储用户信息和订餐记录
    user := User{Name: "Tom", Age: 25}
    order1 := Order{UserID: user.ID, MenuName: "宫保鸡丁"}
    order2 := Order{UserID: user.ID, MenuName: "鱼香肉丝"}

    db.Create(&user)
    db.Create(&order1)
    db.Create(&order2)
    
    // 查询用户的订餐记录
    var orders []Order
    db.Model(&user).Related(&orders)

    fmt.Println(user)
    fmt.Println(orders)
}

Schritt 3: Implementieren Sie den Empfehlungsalgorithmus
Mit dem personalisierten Modell und den Gerichtsdaten des Benutzers müssen wir als Nächstes den Empfehlungsalgorithmus implementieren. Zu den häufig verwendeten Empfehlungsalgorithmen gehören kollaboratives Filtern und inhaltsbasierte Empfehlungen.

In der Go-Sprache können Sie entsprechende Bibliotheken verwenden, um Empfehlungsalgorithmen wie go-recsys oder go-learn zu implementieren. Das Folgende ist ein Beispielcode, der den kollaborativen Filteralgorithmus verwendet:

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/base"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/evaluation"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/filters"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/trees"
)

func main() {
    // 构建数据集
    rawData, err := base.ParseCSVToInstances("menu.csv", false)
    if err != nil {
        fmt.Println("Error: ", err)
        return
    }
    
    // 使用推荐算法对数据集进行训练和评估
    trainData, testData := base.InstancesTrainTestSplit(rawData, 0.7)
    
    tree := trees.NewID3DecisionTree(0.6)

    // 使用协同过滤算法进行训练
    filter := filters.NewChiMergeFilter(trainData, 0.999)
    trainDataFiltered := base.NewLazilyFilteredInstances(trainData, filter)
    
    tree.Fit(trainDataFiltered)
    
    // 对测试数据进行预测
    predictions, err := tree.Predict(testData)
    if err != nil {
        fmt.Println("Error: ", err)
        return
    }
    
    // 计算准确率
    confusionMat, err := evaluation.GetConfusionMatrix(testData, predictions)
    if err != nil {
        fmt.Println("Error: ", err)
        return
    }
    
    accuracy := evaluation.GetAccuracy(confusionMat)
    fmt.Println("Accuracy: ", accuracy)
}

Durch die obigen Schritte haben wir die in der Go-Sprache entwickelte Menüempfehlungsfunktion fertiggestellt. Sie können Gerichtsdaten über die Crawler-Bibliothek abrufen, das ORM-Framework zum Speichern benutzerbezogener Modelle und Gerichtsdaten verwenden und Empfehlungsalgorithmen verwenden, um Menüempfehlungen abzugeben.

Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen, die Go-Sprachentwicklung des Tür-zu-Tür-Kochsystems zu verstehen und die Menüempfehlungsfunktion zu implementieren. Wenn Sie Fragen haben, können Sie uns gerne eine Nachricht hinterlassen, um mit uns zu kommunizieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGo-Sprachentwicklung des Tür-zu-Tür-Kochsystems: Wie implementiert man die Menüempfehlungsfunktion?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!