标题：基于Spark的菜品推荐系统的设计与实现
作者：邓介一 刘浩然 胡涛
作者单位：湖北民族大学智能科学与工程学院，湖北 恩施 445000
关键字：协同过滤；Hadoop；Spark；ALS
摘要：随着互联网的快速发展，各行各业都在不断引入新的信息技术，在大数据环境下如何通过信息化技术推测顾客对菜品、口味的偏好，并向顾客智能推荐菜品结果成为了新的需求。为便于顾客在众多的菜系中选择符合自身口味的菜品，设计开发了一款个性化菜品推荐系统，系统采用协同过滤推荐算法，根据顾客对菜品的历史评分数据，使用Hadoop平台对其进行存储，然后通过Spark框架MLlib库中的ALS算法进行计算，得到菜品推荐列表，最终通过页面向用户进行展示，在一定程度上满足了顾客的个性化需求。