机器学习的蓬勃发展带动了人们对自身以及各方面领域的探索,使得计算机拥有智能的根本途径,它的应用涉及到人工智能的各个领域,也可以作为实际工具应用于人类生产生活的多个领域。本研究将机器学习运用到行业中。从菜品推荐问题出发,分析了相关技术及理论,对现阶段构建物品相似度模型的优势、难点、可行性进行了论述。分析推荐算法实现所需要的模型特征,并基于物品相似度,设计出一种针对菜品的可以量化的数值模型抽象建模过程,同时对模型的简化方法进行了举例说明。最后通过Python语言进行矩阵奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)推荐算法的实现,并通过三种相似度计算方法对推荐结果进行验证。主要研究内容包括:1.设计出基于物品相似度的建模理论。根据菜品推荐实际需求,设计出一套基于物品相似度的建模理论,并对部分菜品进行建模。2.对菜品模型进行降维简化,满足现阶段基于用户相似度推荐算法运算的数据需要。3.基于SVD算法研究并设计优化的协同过滤推荐引擎,用SVD推荐算法将菜品推荐问题转化成数学模型问题。4.用Python语言实现菜品推荐,并用欧氏距离计算相似度、皮尔逊相关系数计算相似度和余弦相似度的方法对推荐结果进行分析,确定推荐算法实现成功。推荐引擎面临的一个问题就是冷启动(cold-start)问题,冷启动问题的解决方案,就是将推荐看成搜索问题,同时我们也可以将属性作为相似度计算所需要的数据,这被称作基于内容(content-based)的推荐。