訪問調理システムのGo言語開発：メニューレコメンド機能を実装するには？

訪問調理システムのGo言語開発：メニューレコメンド機能を実装するには？

生活のペースが速く、仕事で忙しいプレッシャーにさらされているため、多くの人は自分で食事を作る時間とエネルギーがありません。そのため、自炊サービスの人気が高まっています。より良いユーザーエクスペリエンスを提供するために、訪問調理システムはユーザーの個別のニーズを満たすメニュー推奨機能を実装する必要があります。

Go 言語でのメニュー推奨機能の開発は、機械学習と推奨アルゴリズムの助けを借りて実現できます。以下に、メニューレコメンド機能を実装する手順と対応するコード例を詳しく紹介します。

ステップ 1: データの収集とクリーニング
メニュー推奨機能を実装するには、まず関連データを収集してクリーニングする必要があります。料理名、必要な材料、調理手順などの料理情報は、レシピ Web サイトやその他の信頼できるデータ ソースから取得できます。

Go 言語では、Go クローラー ライブラリを使用してレシピ Web サイトからデータをクロールできます。以下は簡単なサンプル コードです:

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))
}

ステップ 2: ユーザーのパーソナライゼーション モデルを構築する
レコメンデーション メニューをパーソナライズするには、ユーザーのパーソナライゼーション モデルを構築する必要があります。これは、ユーザーの好みや注文履歴を収集することで実現できます。

Go 言語では、GORM や Xorm などの ORM フレームワークを使用してデータベースを操作し、ユーザーの個人情報や注文記録を保存できます。以下はサンプル コードです:

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)
}

ステップ 3: 推奨アルゴリズムを実装する
ユーザーのパーソナライズされたモデルと料理データを使用して、次に推奨アルゴリズムを実装する必要があります。一般的に使用される推奨アルゴリズムには、協調フィルタリングとコンテンツベースの推奨アルゴリズムが含まれます。

Go 言語では、go-recsys や go-learn などの対応するライブラリを使用して推奨アルゴリズムを実装できます。以下は協調フィルタリングアルゴリズムを使用したサンプルコードです。

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)
}

以上の手順により、Go言語で開発したメニューレコメンド機能が完成しました。クローラー ライブラリを通じて料理データを取得し、ORM フレームワークを使用してユーザーのパーソナライズされたモデルと料理データを保存し、推奨アルゴリズムを使用してメニューの推奨を行うことができます。

この記事が、訪問調理システムの Go 言語開発を理解し、メニューのレコメンド機能を実装する一助になれば幸いです。ご質問がございましたら、お気軽にメッセージを残してご連絡ください。

以上が訪問調理システムのGo言語開発：メニューレコメンド機能を実装するには？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。