朱冲䶮，蔡其铼，张登辉

（浙江树人大学 信息科技学院，浙江 杭州 310015）

    摘要：O2O模式已成为移动互联网环境下餐饮业的发展方向，如何向用户精准地推荐所需餐食成为餐饮服务平台关注的热点问题.协同过滤是目前餐饮推荐系统中运用最广泛的技术，但随着信息量的增加，协同过滤技术面临着数据集稀疏性和冷启动等问题.文章针对餐食数据矩阵的稀疏性问题，设计一种基于SVD技术协同过滤的餐饮推荐系统，实验表明该技术能够提升协同过滤算法的评估精度与评估效果.

    关键词：协同过滤；个性推荐；矩阵稀疏性；SVD

    中图分类号：TP391.3                         文献标志码:A                       文章编号：1671-2714(2018)02-0001-05