国外菜品推荐系统算法改进

国外菜品推荐系统算法可以通过以下几个方面进行改进：

1. 引入用户兴趣标签：通过用户的历史搜索记录、购买记录、评价记录等信息，可以对用户的兴趣进行分析，并为用户打上相应的标签。再根据标签与菜品的相似度进行推荐，可以提高推荐的精度。

2. 引入社交网络信息：将用户的社交网络信息（如好友列表、关注列表等）与菜品的社交网络信息（如被点赞量、分享量等）进行结合，可以更加精准地推荐符合用户口味的菜品。

3. 引入时段因素：不同的时间段用户的需求和口味也会不同。因此，在推荐菜品时，可以考虑用户所处的时间段，为用户推荐适合该时间段的菜品。

4. 引入地理位置因素：用户所处的地理位置也会对推荐系统产生影响。可以根据用户所处的位置，为用户推荐附近的美食或是该地区的特色菜品。

5. 引入多模态信息：除了文字描述外，菜品还可以有图片、视频等多种呈现方式。通过对这些多模态信息的分析，可以更加全面地了解菜品，从而提高推荐的精度。

综上所述，通过引入用户兴趣标签、社交网络信息、时段因素、地理位置因素和多模态信息等因素，可以对国外菜品推荐系统进行改进，提高推荐的精度和用户体验。