为了更有效地向用户推荐其感兴趣的菜品，提升餐营业的精准服务水平，本文基于Alternating Least Squares交替最小二乘法和ApacheSpark计算引擎，开发了一款根据用户周期性消费行为的菜品智能推荐系统。系统将采集历史消费数据存于HBase并训练推荐模型，通过Thymleaf展示推荐信息。系统采用冷热两种启动模式来满足用户需求。
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