混合推荐算法在美食推荐中的应用研究文献综述

随着互联网和移动互联网的快速发展，人们可以获取的信息量呈爆炸式增长，如何从海量信息中找到用户感兴趣的内容成为亟待解决的问题。

美食推荐作为推荐系统的重要应用领域之一，能够帮助用户快速找到符合其口味的美食，提升用户体验，同时也能够帮助商家精准触达目标用户，提高营销效率。

传统的推荐算法，如协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法，在实际应用中存在着各自的局限性。

混合推荐算法通过结合多种推荐算法的优点，能够有效克服单一算法的不足，提高推荐效果。

本文首先介绍了美食推荐的研究背景和意义，以及混合推荐算法的概念和分类；其次，对近年来国内外混合推荐算法在美食推荐中的应用研究现状进行了综述，并对不同混合推荐算法的优缺点进行了比较分析；最后，总结了当前研究中存在的问题，并对未来的发展趋势进行了展望。

关键词：混合推荐算法；美食推荐；协同过滤；基于内容推荐；推荐系统

近年来，随着互联网、移动互联网以及电子商务的迅猛发展，人们的生活方式发生了翻天覆地的变化。

餐饮行业也搭上了互联网的快车，各种美食外卖平台、点评网站、美食社交平台如雨后春笋般涌现。

消费者可以便捷地在线上获取海量美食信息、分享美食体验、进行美食消费。

然而，面对种类繁多、信息爆炸的美食选择，用户常常感到无所适从。