Pergi pembangunan bahasa sistem memasak dari pintu ke pintu: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi cadangan menu?

Go pembangunan bahasa sistem memasak dari pintu ke pintu: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi cadangan menu?

Dengan kadar kehidupan yang pantas dan tekanan kerja yang sibuk, ramai orang tidak mempunyai masa dan tenaga untuk memasak makanan mereka sendiri. Oleh itu, perkhidmatan memasak di rumah semakin popular. Untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik, sistem memasak dari pintu ke pintu kami perlu melaksanakan fungsi cadangan menu untuk memenuhi keperluan pengguna yang diperibadikan.

Membangunkan fungsi pengesyoran menu dalam bahasa Go boleh dicapai dengan bantuan pembelajaran mesin dan algoritma pengesyoran. Di bawah ini kami akan memperkenalkan secara terperinci langkah-langkah untuk melaksanakan fungsi cadangan menu dan menyediakan contoh kod yang sepadan.

Langkah Pertama: Pengumpulan dan Pembersihan Data
Untuk melaksanakan fungsi cadangan menu, kami perlu mengumpul dan membersihkan data yang berkaitan terlebih dahulu. Maklumat hidangan, seperti nama hidangan, ramuan yang diperlukan, langkah memasak, dsb., boleh diperolehi daripada tapak web resipi atau sumber data lain yang boleh dipercayai.

Dalam bahasa Go, anda boleh menggunakan pustaka perangkak Go untuk merangkak data daripada tapak web resipi. Berikut ialah kod sampel mudah:

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))
}

Langkah 2: Bina model pemperibadian pengguna
Untuk memperibadikan menu pengesyoran, kami perlu membina model pemperibadian pengguna. Ini boleh dicapai dengan mengumpul pilihan pengguna dan sejarah pesanan.

Dalam bahasa Go, kami boleh menggunakan rangka kerja ORM seperti GORM atau Xorm untuk mengendalikan pangkalan data dan menyimpan maklumat peribadi pengguna serta rekod pesanan. Berikut ialah kod sampel:

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)
}

Langkah 3: Laksanakan algoritma pengesyoran
Dengan model diperibadikan dan data hidangan pengguna, seterusnya kita perlu melaksanakan algoritma pengesyoran. Algoritma pengesyoran yang biasa digunakan termasuk penapisan kolaboratif dan pengesyoran berasaskan kandungan.

Dalam bahasa Go, anda boleh menggunakan perpustakaan yang sepadan untuk melaksanakan algoritma pengesyoran, seperti go-recsys atau go-learn. Berikut ialah kod sampel menggunakan algoritma penapisan kolaboratif:

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)
}

Melalui langkah di atas, kami telah melengkapkan fungsi pengesyoran menu yang dibangunkan dalam bahasa Go. Anda boleh mendapatkan data hidangan melalui pustaka perangkak, gunakan rangka kerja ORM untuk menyimpan model dan data hidangan yang diperibadikan pengguna serta menggunakan algoritma pengesyoran untuk membuat pengesyoran menu.

Saya harap artikel ini akan membantu anda memahami perkembangan bahasa Go sistem memasak dari pintu ke pintu dan melaksanakan fungsi cadangan menu. Jika anda mempunyai sebarang pertanyaan, sila tinggalkan mesej untuk berkomunikasi.

Atas ialah kandungan terperinci Pergi pembangunan bahasa sistem memasak dari pintu ke pintu: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi cadangan menu?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!