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。

一、课程简介       某竞赛型的网站，不仅发布了很多竞赛的相关信息，除此之外还有很多其他类型的网页信息，其中就包括公司主营的业务培训的相关信息。

一、课程简介       人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

一、课程简介       餐饮外卖平台的现状与面临的问题。广大上班族已经习惯于在餐饮外卖平台上订餐。运营方发现老用户的下单率呈现下降态势。       本案例的主要分析目标如下。