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目录
1.项目背景
2.数据集介绍
3.技术工具
4.实验过程
4.1导入数据
4.2数据预处理
4.3数据可视化
4.4特征工程
4.5关联规则
4.6推荐菜肴
5.总结
源代码

1.项目背景
        在数字化时代，随着人们对个性化服务的需求不断增长，推荐系统已成为各类应用中的关键组成部分。特别是在美食领域，用户常常面临从众多选择中挑选合适菜肴的难题。印度美食以其丰富的口味和独特的烹饪方式而著称，但用户往往难以从海量的印度美食中挑选出符合自己口味的菜品。因此，开发一个能够准确推荐印度美食的个性化推荐系统具有重要的现实意义和应用价值。
        传统的推荐方法往往基于用户的历史行为数据或评分数据进行相似度计算，但这些方法可能受到数据稀疏性和冷启动问题的限制。余弦相似度作为一种衡量向量间相似性的有效方法，具有不受向量长度影响、对方向敏感等......