菜品推荐系统国内外研究现状

菜品推荐系统是基于用户的历史消费记录和偏好，结合菜品信息进行推荐的一种智能化系统。下面是菜品推荐系统的国内外研究现状：

1. 国内研究现状：

（1）基于规则的推荐系统：该方法通过人工设计规则来进行推荐，但是规则的数量和复杂度会随着数据集的增加而增加，难以满足大规模数据的需求。

（2）基于协同过滤的推荐系统：该方法通过分析用户历史行为和偏好来进行推荐，但是存在“冷启动”问题，即新用户和新菜品的推荐难度较大。

（3）基于深度学习的推荐系统：该方法通过神经网络对用户和菜品进行表示学习，可以有效解决“冷启动”问题，但是需要大量的数据训练模型，且模型的解释性较差。

2. 国外研究现状：

（1）基于内容的推荐系统：该方法通过对菜品的描述、标签等内容信息进行分析，来进行推荐。但是该方法需要菜品的详细信息，且难以处理新菜品的推荐。

（2）基于协同过滤的推荐系统：该方法同样存在“冷启动”问题，但是可以通过引入社交网络等信息来提高推荐效果。

（3）基于深度学习的推荐系统：该方法同样可以解决“冷启动”问题，且可以通过引入用户的社交网络等信息来提高推荐效果。但是该方法需要大量的数据训练模型，且模型的解释性较差。

综上所述，菜品推荐系统的研究主要集中在基于协同过滤和深度学习的方法上，且存在“冷启动”问题和模型解释性差的问题。未来的研究方向可以考虑引入更多的用户和菜品信息，以及提高模型的解释性和可解释性。