مع تزايد شعبية المنصات عبر الإنترنت لاكتشاف المطاعم واختيارها، أصبح تصميم نظام توصية فعال أمراً ضرورياً لتعزيز تجارب المستخدم. يقدم هذا المشروع تصميم وتنفيذ نظام توصية لمطعم Casper & Gambini’s، بالاستفادة من تقنيات التنقيب في المعطيات.

يهدف نظام التوصية المقترح إلى مساعدة المستخدمين في اتخاذ قرارات مستنيرة لتناول الطعام من خلال تحليل تفضيلاتهم ومعطيات المناقلات التاريخية. يتم استخدام خوارزميات التنقيب في المعطيات لتحديد مجموعات العناصر المتكررة وإنشاء قواعد الارتباط بناءً على أوامر العملاء السابقة. ثم يتم استخدام قواعد الارتباط هذه لإنشاء توصيات مخصصة للمستخدمين، مع مراعاة تفضيلاتهم وأوجه التشابه مع العملاء الآخرين.

يتضمن هذا مشروع عدة مراحل، تبدأ بجمع المعطيات والمعالجة المسبقة لها، يليها تطبيق خوارزمية Apriori لاكتشاف قواعد الارتباط ذات الصلة. يتم تقييم فعالية النظام باستخدام مقاييس مختلفة، بما في ذلك الدقة واستدعاء المعطيات لتقييم قدرته على تقديم توصيات دقيقة وذات صلة.

من خلال دراسة الحالة العملية هذه حول مطعم Casper & Gambini’s، يوضح المشروع الجدوى والفوائد المحتملة لاستخدام خوارزمية Apriori لتطوير نظام توصية في صناعة المطاعم. تساهم النتائج والأفكار المكتسبة من هذا البحث في مجال التنقيب عن المعطيات وتوفر آثاراً قيّمة للمطاعم التي تسعى إلى تعزيز رضا العملاء وتحسين عروض قوائمهم.