与此同时，随着大数据和机器学习相关技术的应用，越来越多的智能推荐服务出现在人们的生活中，如观看短视频时，系统会根据用户观看的内容进行其他视频的推荐，购买商品时也会根据用户已购买或浏览的商品进行相关的推荐

一、项目背景       随着信息时代互联网技术的高速发展，越来越多的消费者已经习惯于在餐饮外卖平台上订餐。现有某个餐饮外卖平台，向广大用户提供网上订餐服务。当平台订餐完成后，平台会引导用户对于品尝过的菜品进行评价打分。运营方发现老用户的下单率呈现下降态势，为了提升老用户的活跃度和忠诚度，市场部门则提出加强与老用户的互动建议，希望针对老用户进行个性化的菜品推荐，包括用户的偏爱菜品及新菜品。       要实现菜品推荐，首先考虑的就是建立推荐系统。与搜索引擎不同，推荐系统并不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为，主动为用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。依据后台网站的海量数据，研究用户的兴趣偏好，分析用户的需求和行为，发现用户的兴趣点。尤其是将长尾产品（指餐饮外卖平台中热销菜品以外的菜品，它们总体数量大，但单位销量少）准确地推荐给所需要的用户。       因此，根据近期用户对菜品的评分历史数据，建立菜品推荐模型，向用户们提供菜品推荐，从而满足用户们的个性化或差异性的口味，提高餐饮外卖平台的利润。 二、项目目标       通过对用户对菜品的评分历史数据进行存储与分析挖掘，建立推荐模型，实现向用户们提供菜品推荐。项目技术目标如下。       （1） 读取用户评分历史数据。       （2） 分析用户评分历史数据的记录数、分布情况和数据重复情况。       （3） 处理用户评分历史数据中的重复评分数据。       （4） 对处理后的用户数据与菜品数据进行数据编码。       （5） 将数据编码之后的数据划分为训练集、验证集和测试集。       （6） 分别构建基于物品、基于用户、基于Spark ALS的推荐模型实现用户与菜品之间的推荐。       说明：以上技术目标仅供参考，具体分析方向可自定，需结合实际需求。 三、项目实现步骤       步骤一：了解项目背景与目标       步骤二：数据读取       （1） 启动Hadoop集群与Spark集群。       （2） 启动MySQL以及数据仓库Hive。       （3） 在Spark Shell中读取用户评分历史数据。       步骤三：数据探索与预处理       （1） 分析用户评分历史数据的记录数、分布情况和数据重复情况。       （2） 处理用户评分历史数据中的重复评分数据。       （3） 对处理后的用户数据与菜品数据进行数据编码。       （4） 将数据编码之后的数据划分为训练集、验证集和测试集。       步骤四：模型构建与推荐       分别构建基于物品、基于用户、基于Spark ALS的推荐模型实现用户与菜品之间的推荐。