餐厅推荐系统取决于你的心态

介绍

这是另一个关于数据挖掘或数据分析技术的项目想法。它一定会有助于提高你在数据挖掘领域的知识。它分析数据，并使用它来找到类似的预测和推荐模式。所以在本文中，我们将根据心态来介绍餐厅推荐系统。数据挖掘系统从数据实例中学习如何对数据进行划分或分类。它有助于发现隐藏的模式和见解。如果你感兴趣的话2022世界杯亚洲区赛程表时间也为您提供数据挖掘课程。查看我们的网站了解更多信息。

项目描述

所以这篇文章都是关于餐厅推荐系统所依赖的心态。我们将看到项目实施的基本准则。本文对二年级学生的辅修学术课题有一定的帮助。该项目侧重于不同类型的情绪餐厅推荐。例如，如果一个人很快乐，那么他/她会更喜欢披萨、汉堡等垃圾食品。如果心情是愤怒或悲伤，那么这个人会更喜欢甜。本文给出了该项目的后端实现指南。

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1.使用R进行数据分析

技术的使用

数据挖掘

数据分析

实施细则

1. 在这个项目中，我们使用两个数据集。第一个是孟买市的Swiggy餐厅。第二个是人们的食物选择这是实时数据集。它包含了人们根据自己的心情选择的食物。
2. 我们必须导入一些常用的基本python库，如numpy, pandas, seaborn, matplotlib等。此外，我们还需要导入一些包，如NLTK和collection。然后我们必须导入Swiggy餐厅数据集进行分析。
3. 数据挖掘有不同的阶段，首先是数据清理。我们必须删除数据集中的所有Null条目。
4. 之后，我们会做数据汇总，找出这个城市最有名的食物。使用matplotlib，您可以为其绘制图形，以便更好地理解。
5. 这就是第一个数据集。
6. 现在来看第二个数据集它是基于对人们食物选择的调查。
7. 有不同的属性，但我们关注的是comfort_food_type，它包含不同食物的名称，这取决于由不同情绪组成的comfort_food_reasons。也许这些属性有不同的名称，所以看一下。所以有不同的情绪，比如愤怒，快乐，悲伤，它们由不同的食物原因组成，另一栏由特定情绪下的食物类型组成。
8. 这些数据也不干净，所以我们使用自然语言处理，我们将使用NLTK的wordnet词法化器对数据进行词法化。
9. 现在创建一个函数，您必须在其中对数据进行逻辑化。它将根据输入的实体(情绪)显示食物的类型。
10. 输出将与第一个数据集(Swiggy restaurants)进行比较。简单地说，第二个数据集的输出与第一个数据集的输出进行比较，并建议以这种美食闻名的餐馆。

所以这是餐厅推荐系统的一个基本思路，取决于项目的心态。你可以创建一个web应用程序来获得更好的体验。为此，你需要学习Django框架。2022世界杯亚洲区赛程表时间Skyfi实验室为学生提供了一个完整的Django课程。所以你可以报名并不断提高自己。

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