Go 言語を使用して訪問調理システムのスコアリング システムを開発する際の革新的な点は何ですか?

Go 言語を使用して訪問調理システムを開発したスコアリング システムの革新的な点は何ですか?

人々の生活水準の向上に伴い、レストランに行かずに自宅でおいしい料理を楽しむ人が増えています。時代の要請に応じて登場した訪問調理システムは、便利でスピーディな家庭グルメサービスをユーザーに提供します。このシステムでは評価システムが重要な役割を果たしており、ユーザーが質の高いシェフを選択するのに役立ち、シェフがサービスの品質を向上させるのに役立ちます。この記事では、Go 言語を使用して開発された訪問調理システムのスコアリング システムの革新性を探り、対応するコード例を提供します。

1. コンテンツベースの推奨アルゴリズム

従来の評価システムは多くの場合、単にユーザーの評価に基づいて推奨を行いますが、この方法はバイアスや制限が発生しやすいです。 Go 言語の強力な同時実行機能を自然言語処理 (NLP) テクノロジーや機械学習アルゴリズムと組み合わせて使用​​することで、よりパーソナライズされた推奨事項をユーザーに提供できます。

コード例:

func getRecommendations(userID string) []string {
   // 获取用户评分过的菜品
   ratedDishes := getRatedDishes(userID)
   
   // 根据用户评分的菜品计算相似度
   similarityScores := calculateSimilarity(ratedDishes)
   
   // 基于相似度进行排序，推荐相似度高的菜品
   recommendations := sortRecommendations(similarityScores)
   
   return recommendations
}

2. 評価のリアルタイム更新

従来の評価システムは多くの場合静的です。つまり、ユーザーは評価が完了した後でのみ評価できます。食事が完了し、料理が評価されます。 Go言語で開発された評価システムは、リアルタイムに評価を更新する機能を備えており、ユーザーはシェフのサービスをリアルタイムに評価することができ、シェフも即座にフィードバックを受けてタイムリーにサービス品質を向上させることができます。

コード例:

type Rating struct {
   UserID   string
   DishID   string
   Score    float64
   Comments string
}

func rateDish(userID, dishID string, score float64, comments string) {
   rating := Rating{
      UserID:   userID,
      DishID:   dishID,
      Score:    score,
      Comments: comments,
   }
   
   // 将评分信息存储到数据库中
   saveRatingToDB(rating)
   
   // 更新厨师的评分信息
   updateChefRating(userID, dishID, score)
}

3. 多次元スコアリング インジケーター

従来の数値スコアリングに加えて、多次元スコアリング インジケーターを導入することもできます。より包括的なものにする シェフのサービスの質を評価します。たとえば、味、サービス、スピードなどの要素をスコアに導入し、対応する重みを与えることで総合的なスコアを取得できます。

コード例:

type Rating struct {
   UserID    string
   DishID    string
   Taste     float64
   Service   float64
   Speed     float64
   Overall   float64
   Comments  string
}

func rateDish(userID, dishID string, ratings Rating) {
   // 将各维度评分信息存储到数据库中
   saveRatingsToDB(ratings)
   
   // 计算综合评分
   overallRating := calculateOverallRating(ratings)
   
   // 更新厨师的综合评分
   updateChefOverallRating(userID, dishID, overallRating)
}

概要:

Go 言語を使用して訪問調理システムのスコアリング システムを開発すると、コンテンツベースのレコメンデーションを使用できます。アルゴリズム、スコアのリアルタイム更新、および次元スコアリング指標などの複数のイノベーションにより、よりパーソナライズされたリアルタイムで包括的なスコアリング サービスが提供されます。これらのイノベーションは、ユーザー エクスペリエンスを向上させるだけでなく、シェフがサービスの品質を向上させ、訪問調理システムをより高いレベルの開発に推し進めるのにも役立ちます。上記のコード例を通じて、これらの革新がどのように実装されるかをよりよく理解できます。

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