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第三章 研究方法

3.3 推薦方法

3.3.8 個人味覺比例推薦

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對餐點 F 與使用者 P 所使用的計算個人餐點推薦指數公式如下:

PF(recommend)= Pd(sweet)%*F(sweet)% +Pd(sour)%* F(sour)% +Pd(bitter)%* F(bitter)%

+Pd(umami)%* F(umami)%+Pd(salty)%* F(salty)% + Pd(spicy)%* F(spicy)%

計算出的 PF(recommend)指數越高,則代表餐點的味覺口味較契合使用者,所以推薦順 序會較前;反之則代表餐點的味覺口味比較不契合使用者,所以推薦順序會較後。

由 3.3.5 的個人味覺偏好與 3.3.6 南洋咖哩雞飯的餐點味覺比例來計算南洋咖哩雞 飯餐點推薦指數:

個人味覺偏好為:甜-3% 酸 0% 苦 5% 鮮-14% 鹹-5% 辣 17%

南洋咖哩雞飯味覺比例為:甜 23% 酸 0% 苦 0% 鮮 25% 鹹 52% 辣 0%

餐點推薦指數為:

(-3)*23+0*0+5*0+(-14)*25+(-5)*52+(17)*0=(-69)+0+0+(-350)+(-260)+0=(-679) 由於推薦指數計算出來的結果為負值,所以代表南洋咖哩雞飯較不契合使用者建構出的 味覺,於推薦順序會排在較後面。計算上我們直接取百分比的整數部份下去計算,餐點 推薦指數的最大值為 10000,最小值為-10000。

3.3.8 個人味覺比例推薦

3.3.7 的個人味覺偏好推薦是由個人與群眾的味覺差異先計算出個人味覺偏好,再分別 推薦符合偏好味覺的餐點。本節提出了另一個不同的推薦方法,一樣是透過使用者的味 覺標記來進行推薦,但是直接推薦與個人味覺比例(3.3.3)相近餐點味覺比例的餐點,

架構如圖 8。

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圖 8:個人味覺比例推薦方法架構

首先使用者透過標記餐點來建立個人味覺比例,而被標記過的餐點也會有該餐點的 味覺比例,系統由資料庫直接取得各餐點的味覺比例與使用者個人味覺比例進行計算,

並以計算出來的味覺差異度由小到大做為排序依據來推薦餐點。

由以下表格作為餐點味覺比例的範例來做計算:

表格 5:餐點味覺之範例

dataid restname foodname sweet sour bitter umami salty spicy 20 餐廳 A 南洋咖哩

雞飯

30 0 0 23 47 0

25 餐廳 B 苦瓜肉燥 飯

0 0 28 14 58 0

29 餐廳 C 打拋肉飯 0 0 0 17 33 50

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對餐點 F 與使用者 P 所使用的計算個人推薦公式如下:

PF(recommend)=|P(sweet)%-F(sweet)%|+|P(sour)%-F(sour)%|+|P(bitter)%-F(bitter)%|+|

P(umami)%-F(umami)%|+|P(salty)%-F(salty)%|+|P(spicy)%-F(spicy)%|

上述的公式用來計算出個人與餐點間每種味覺差異度的絕對值,並且全部加總起來 即為推薦指數。計算出的 PF(recommend)指數越高,則代表該餐點的味覺比例與使用者 的差距越大,所以推薦順序會較後面;反之則代表餐點的味覺比例與使用者的味覺比例 較接近,所以推薦順序會較前。

3.3.3 之個人味覺比例: 甜 10% 酸 0% 苦 9% 鮮 18% 鹹 46% 辣 17%

南洋咖哩雞飯的味覺比例: 甜 30% 酸 0% 苦 0% 鮮 23% 鹹 47% 辣 0%

苦瓜肉燥飯的味覺比例: 甜 0% 酸 0% 苦 28% 鮮 14% 鹹 58% 辣 0%

打拋肉飯的味覺比例: 甜 0% 酸 0% 苦 9% 鮮 17% 鹹 33% 辣 20%

南洋咖哩雞飯的推薦指數為

|(10-30)|+|(0-0)|+|(9-0)|+|(18-23)|+|(46-47)|+|(17-0)|=20+0+9+5+1+17=52 苦瓜肉燥飯的推薦指數為

|(10-0)|+|(0-0)|+|(9-28)|+|(18-14)|+|(46-58)|+|(17-0)|=10+0+17+4+12+17=51 打拋肉飯的推薦指數為

|(10-0)|+|(0-0)|+|(9-9)|+|(18-17)|+|(46-33)|+|(17-20)|=10+0+0+1+13+3=27 由以上範例計算後可得知,打拋肉飯的餐點味覺比例與使用者的個人味覺比例較接 近,所以在上述 3 樣餐點之中優先推薦打拋肉飯(27),其次為苦瓜肉燥飯(51),最後為 南洋咖哩雞飯(52)。

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