矩阵填充算法在顾客点评中的应用

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 矩阵填充主要是研究如何通过部分矩阵来恢复完整的矩阵。

其中著名的Netflix问题是矩阵填充的一个典型例子，Netflix公司是一个提供影碟租赁的公司，该公司让用户在观看影碟后对电影打分，然后Netflix公司根据用户的打分推测用户的喜好，给用户推荐影碟。如果将用户看成一个矩阵的行，电影看成矩阵的列，用户对电影的打分是矩阵的元素，由于一个用户看过的电影是有限的，因此矩阵中仅有少量元素是已知的，要预测用户的喜好，就是要通过这些已知的矩阵元素，推测空白的矩阵元素，这是一个非常典型的、并且有实际意义的矩阵填充问题。

矩阵填充算法在顾客点评中的应用这个课题主要研究的是通过对一定数量的顾客对某一范围内的饭店的打分（打分高低分为两部分，一是根据顾客对饭店的环境、菜的质量、服务的态度的要求及自身喜欢的菜系等；二是根据饭店本身的环境、菜的质量、服务态度和菜系的种类。由二者加权得到最终的分数）。

将饭店看成矩阵的行，顾客看成矩阵的列，由于顾客不可能每一家饭店都去过，所以我们可以通过矩阵填充算法得出的结果向顾客推荐他会喜欢的饭店。

 主要内容：

 研究顾客对饭店的打分，通过顾客对不同饭店的分数向顾客推荐其喜欢的饭店。

关键问题：

  如何获得足够多的数据来保证最后得到结果的准确性。

方案：

  通过电脑生成随机数来模拟不同饭店的不同硬件条件和不同顾客对饭店的不一样的要求。在人工生成数据中，我们考虑到饭店环境、服务态度、菜的质量、菜系种类、消费群体、消费者性别等等不同因素，最后进行加权得出最终打分，使其尽可能贴近真实的情况。

  然后再实际调查周边饭店情况及顾客对其打分，二者相比较。

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