是前端处理数据还是后端处理数据？数据分析和数据处理哪个在前面？所以现在的推荐 系统多是个性化的推荐 系统。数据处理在前面，数据分析在后面，如何利用大数据做内容推荐-2/？这是我的美食推荐-2/数据流图、推荐写在前面的算法介绍:本文内容主要来源于“推荐-2/练习”这本书以。
写在前面:本文内容主要来源于书籍推荐-2/实践和推荐-2/和深度学习。推荐 系统是互联网世界中最常见的智能产品形态。从电商、音乐、视频网站，到网络广告、小说网文应用推荐，到处都有推荐 系统。推荐算法是推荐 系统的核心。它的本质是以某种方式连接用户和物品，而不同的推荐 系统使用的方式不同。
所以现在的推荐 系统多是个性化的推荐 系统。个性化推荐的成功应用需要两个条件:在推荐 系统的众多算法中，基于协作的推荐和基于内容的推荐在实践中是最好的。本文也将从这两种算法入手，结合时间、地点、社会环境对常见的推荐算法做一个简单的介绍。基于内容的算法的本质是分析一个物品的内容，从中提取特征，然后推荐根据用户对什么特征感兴趣，搜索包含用户感兴趣的特征的物品。
Gourmet 推荐数据流程图一般是一个多步骤的流程图，从数据采集、预处理、特征提取、推荐算法、推荐结果排序到反馈等。，用于解释如何通过一系列步骤为用户个性化定制美食。在这个过程中，数据不断被收集、处理和优化，以提供更准确和用户友好的食物。这个过程是一个迭代的过程。通过不断的反馈和优化，为用户提供更好的服务，提高用户满意度。
P1表是一个个人信息表，用来存储用户的个人信息，包括注册信息。表D1是一个用户信息表，用于管理用户信息，包括添加、删除、修改和查询用户信息。P2表是一个食品信息表，用来存储与食品相关的信息，这些信息可能包括名称、描述、图片等。D2表是一个食品信息表，用于管理食品信息，包括添加、删除、修改和搜索食品信息。P3表是一个评分信息表，用来存储用户对食物的评分信息，可能包括用户ID、食物ID、评分等。
