Go développement linguistique du système de cuisson porte-à-porte : comment mettre en œuvre la fonction de recommandation de menu ?

Go langage développement du système de cuisine porte-à-porte : Comment implémenter la fonction de recommandation de menu ?

Avec le rythme de vie rapide et la pression du travail, de nombreuses personnes n'ont ni le temps ni l'énergie nécessaires pour préparer leurs propres repas. C’est pourquoi les services de cuisine à domicile deviennent de plus en plus populaires. Afin d'offrir une meilleure expérience utilisateur, notre système de cuisson porte-à-porte doit mettre en œuvre une fonction de recommandation de menu pour répondre aux besoins personnalisés des utilisateurs.

Le développement d'une fonction de recommandation de menu en langage Go peut être réalisé à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et de recommandation. Ci-dessous, nous présenterons en détail les étapes de mise en œuvre de la fonction de recommandation de menu et fournirons des exemples de code correspondants.

Première étape : collecte et nettoyage des données
Pour mettre en œuvre la fonction de recommandation de menu, nous devons d'abord collecter et nettoyer les données pertinentes. Les informations sur les plats, telles que le nom du plat, les ingrédients requis, les étapes de cuisson, etc., peuvent être obtenues à partir de sites Web de recettes ou d'autres sources de données fiables.

En langage Go, vous pouvez utiliser la bibliothèque d'exploration Go pour explorer les données des sites Web de recettes. Voici un exemple de code simple :

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))
}

Étape 2 : Créer un modèle de personnalisation de l'utilisateur
Afin de personnaliser le menu de recommandation, nous devons créer le modèle de personnalisation de l'utilisateur. Ceci peut être réalisé en collectant les préférences des utilisateurs et l’historique des commandes.

En langage Go, nous pouvons utiliser des frameworks ORM tels que GORM ou Xorm pour exploiter la base de données et stocker les informations personnelles et les enregistrements de commandes des utilisateurs. Voici un exemple de code :

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)
}

Étape 3 : Implémenter l'algorithme de recommandation
Avec le modèle personnalisé et les données de parabole de l'utilisateur, nous devons ensuite implémenter l'algorithme de recommandation. Les algorithmes de recommandation couramment utilisés incluent le filtrage collaboratif et les recommandations basées sur le contenu.

En langage Go, vous pouvez utiliser les bibliothèques correspondantes pour implémenter des algorithmes de recommandation, tels que go-recsys ou go-learn. Voici un exemple de code utilisant l'algorithme de filtrage collaboratif :

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)
}

Grâce aux étapes ci-dessus, nous avons complété la fonction de recommandation de menu développée en langage Go. Vous pouvez obtenir des données de plats via la bibliothèque d'exploration, utiliser le framework ORM pour stocker des modèles personnalisés et des données de plats par l'utilisateur, et utiliser des algorithmes de recommandation pour faire des recommandations de menu.

J'espère que cet article vous aidera à comprendre le développement du langage Go du système de cuisine en porte-à-porte et à mettre en œuvre la fonction de recommandation de menu. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à laisser un message pour communiquer.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!