双Transformer与人格主题融合：优化餐厅推荐系统性能

餐厅推荐系统作为一种广泛应用的信息技术，近年来已逐渐认识到在个性化服务中的潜力，尤其是在复杂领域如餐饮业。传统推荐系统，如基于用户历史行为的协同过滤，虽然在音乐等领域表现优异，但在涉及众多因素（如地理位置、口味偏好、场合需求等）的餐厅推荐上却面临挑战。为了克服这种局限性，本文主要探讨了如何将用户和场所的个性与主题建模相结合，以提升推荐的精确性和用户体验。 首先，文章强调了个性在消费者决策中的关键作用，特别是在餐饮选择中。为了实现这一点，研究者采用了双向Transformer模型与前馈分类层的组合，这是一种先进的深度学习方法，它在处理长文本数据时表现出色，如不同个性类型的用户评论。通过对迈尔斯-布里格斯和大五人格理论的运用，构建了个性预测模型，以便更准确地理解消费者的饮食喜好和行为模式。 其次，研究者引入了场所个性的概念，即根据访问并喜欢某个场所的用户群体，推断出该场所的潜在特点。这一步骤有助于捕捉场所的氛围、风格和特色，从而为个性化推荐提供额外的维度。通过分析大量用户对场所的评价，研究人员训练了人格分类器，进一步增强了个性化推荐的精准度。 最后，论文将用户和场所的个性信息与主题建模结合起来，利用极端梯度提升（XGBoost）模型进行用户对餐厅评级的预测。这种整合使得推荐系统能够综合考虑用户的个人偏好、场所的特质以及可能引发兴趣的主题，从而生成更为贴近用户需求的个性化推荐。 与传统的协同过滤方法相比较，这种结合了个性预测和主题建模的餐厅推荐系统在预测准确度、多样性以及用户满意度等方面显示出显著的优势。通过比较多种预测指标，如精确度、召回率和F1分数，研究结果证明了这种方法的有效性和实用性。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种创新的餐厅推荐系统架构，它不仅关注用户的个性化需求，还考虑了场所的特性，通过深度学习技术和主题分析，优化了信息的处理和决策支持，有望在实际应用中大幅提升用户在餐饮领域的体验。