一种菜品推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术适用于智能餐饮技术领域，提供了一种菜品推荐方法及系统，包括：获取与用户相关的菜品标签；将标签与菜品数据模型进行匹配，得到匹配菜品；通过菜品数据模型，对所述匹配菜品进行多维度评分，得到每道所述匹配菜品的推荐总分；对匹配菜品分别依据推荐总分从高到低依次输出所述匹配菜品的相关信息，得到推荐菜品；采集用户对所述消费的菜品的质量评分及商家服务质量评分的反馈信息，输入至所述菜品数据模型进行数据模型更新。在本发明专利技术中，通过使用数据模型处理方法和协同过滤推荐算法，使得推荐的菜品不仅仅只是品类上满足用户的需求，更能从用户个性化信息中匹配更加适合用户个人的具体菜品，使得匹配菜品时更人性化更精确化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能餐饮
，尤其涉及一种菜品推荐方法及系统。
技术介绍
随着生活水平的提高，越来越多的人选择在餐厅、酒店就餐，或者使用外卖服务进行点餐就餐，随着网络的发展，使用网络来参考和了解餐厅或酒店，再进行点餐。但是对琳琅满目的菜品和有限的菜品库信息，很多用户都对点菜犯难，不知道自己怎么选择合适。现有的菜品推荐方法主要是根据餐馆、用户的位置、购买记录、浏览记录等信息将对应的菜品推荐给用户，但推荐的菜品往往只是品类上能满足用户的需求，其匹配度精度不高也不够人性化。
技术实现思路
本专利技术实施例旨在提供一种菜品推荐方法及系统，以解决现有技术中菜品推荐方法推荐的菜品往往只是品类上能满足用户的需求，匹配度精度不高也不够人性化的问题。为了解决上述技术问题，第一方面，本专利技术实施例提供了一种菜品推荐方法，包括：获取与当前用户相关的菜品标签，所述菜品标签包括所述当前用户定义输入的第一菜品标签和与所述当前用户具备相似特征的用户输入的第二菜品标签；将所述第一菜品标签和第二菜品标签分别与预设的菜品数据模型进行匹配，得到第一匹配菜品和第二匹配菜品；通过所述预设的菜品数据模型，对所述匹配菜品进行多维度评分，以得到每道所述匹配菜品的推荐总分；对所述第一匹配菜品和第二匹配菜品分别依据所述推荐总分从高到低依次输出所述匹配菜品的相关信息，得到第一类推荐菜品和第二类推荐菜品，以使所述当前用户根据输出的推荐菜品确定消费的菜品；采集所述当前用户对所述消费的菜品的质量评分及商家服务质量评分的反馈信息，输入至所述预设的菜品数据模型，以对所述预设的菜品数据模型进行更新。进一步地，在获取与当前用户相关的菜品标签之前，所述的方法还包括：检测用户是否为已注册用户：若是已注册用户，接收用户定义输入的第一菜品标签与用户地理位置信息，并添加用户地理位置至数据模型；若是未注册用户，提示用户进行注册，并输入用户库信息至数据模型。进一步地，所述第二菜品标签包括：所述第二菜品标签为剔除第一菜品标签后的具备相似特征的用户输入的所有菜品标签。所述的反馈库信息包括：所有用户对已消费的菜品的菜品质量评分信息以及对商家服务质量评分信息。进一步地，所述数据模型的构成包括：用户库信息、菜品库信息、商家库信息和反馈库信息。进一步地，所述通过所述预设的菜品数据模型，对所述匹配菜品进行多维度评分，以得到每道所述匹配菜品的推荐总分包括：当为所述第一匹配菜品时：对所述第一匹配菜品中每个菜品对应的标签匹配分值、菜品质量评分分值、商家服务质量评分分值、消费能力评分分值、健康状况匹配度评分分值以及地理位置计算分值进行计算并求和，得出推荐菜品中每个菜品的推荐总分；当为第二匹配菜品时：对第二匹配菜品中每个菜品对应的标签匹配分值、菜品质量评分分值、商家服务质量评分分值、消费能力评分分值、健康状况匹配度评分分值以及地理位置计算分值进行计算；将每个菜品对应的标签匹配分值、菜品质量评分分值、商家服务质量评分分值、消费能力评分分值、健康状况匹配度评分分值以及地理位置计算分值分别代入到协同过滤推荐算法中计算相应分值，再加各项分值求和，得出菜品推荐总分。第二方面，本专利技术实施例提供了一种菜品推荐系统，包括：获取单元，用于获取与当前用户相关的菜品标签，所述菜品标签包括所述当前用户定义输入的第一菜品标签和与所述当前用户具备相似特征的用户输入的第二菜品标签；匹配单元，用于将所述第一菜品标签和第二菜品标签分别与预设的菜品数据模型进行匹配，得到第一匹配菜品和第二匹配菜品；评分单元，用于通过所述预设的菜品数据模型，对所述匹配菜品进行多维度评分，以得到每道所述匹配菜品的推荐总分；推荐单元，用于对所述第一匹配菜品和第二匹配菜品分别依据所述推荐总分从高到低依次输出所述匹配菜品的相关信息，得到第一类推荐菜品和第二类推荐菜品，以使所述当前用户根据输出的推荐菜品确定消费的菜品。反馈单元，用于采集所述当前用户对所述消费的菜品的质量评分及商家服务质量评分的反馈信息，输入至所述预设的菜品数据模型，以对所述预设的菜品数据模型进行更新。进一步地，在所述获取单元之前，所述的方法还包括：用户检测单元，用于检测用户是否为已注册用户：第一采集单元，用于若是已注册用户，接收用户定义输入的第一菜品标签与用户地理位置信息，并添加用户地理位置至数据模型；第二采集单元，若是未注册用户，提示用户进行注册，并输入用户库信息至数据模型。进一步地，所述第二菜品标签包括：所述第二菜品标签为剔除第一菜品标签后的具备相似特征的用户输入的所有菜品标签。进一步地，所述数据模型的构成包括：用户库信息、菜品库信息、商家库信息和反馈库信息。进一步地，所述评分单元具体用于：当为所述第一匹配菜品时：对所述第一匹配菜品中每个菜品对应的标签匹配分值、菜品质量评分分值、商家服务质量评分分值、消费能力评分分值、健康状况匹配度评分分值以及地理位置计算分值进行计算并求和，得出推荐菜品中每个菜品的推荐总分；当为第二匹配菜品时：对第二匹配菜品中每个菜品对应的标签匹配分值、菜品质量评分分值、商家服务质量评分分值、消费能力评分分值、健康状况匹配度评分分值以及地理位置计算分值进行计算；将每个菜品对应的标签匹配分值、菜品质量评分分值、商家服务质量评分分值、消费能力评分分值、健康状况匹配度评分分值以及地理位置计算分值分别代入到协同过滤推荐算法中计算相应分值，再加各项分值求和，得出菜品推荐总分。在本专利技术实施例中，通过同时对当前用户定义输入的第一菜品标签和与所述当前用户具备相似特征的用户输入的第二菜品标签的推荐菜品处理，并同时考虑了标签匹配、菜品质量、商家服务质量、消费能力、健康状况以及地理位置等因素的影响，而且在用户消费结束后还收集用户本次消费的反馈信息，根据收集到的反馈信息输入数据模型，使得推荐的菜品不仅仅只是品类上满足用户的需求，更能从用户个性化信息中匹配更加适合用户个人的具体菜品，使得匹配菜品时更人性化更精确化。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1本专利技术实施例提供的一种菜品推荐方法的实现流程图；图2是本专利技术实施例提供的菜系-家乡标签匹配模型示意图；图3是本专利技术实施例提供的消费能力划分示意图；图4是本专利技术实施例提供的菜品品种的详尽区分示意图；图5是本专利技术实施例提供的用户定义的标签与商家定义的标签匹配度的计算规则示意图；图6是本专利技术实施例提供的用户定义的标签与系统定义的标签的匹配度计算规则示意图；图7是本专利技术实施例提供的菜品质量评分信息与评分分值对应规则示意图；图8是本专利技术实施例提供的商家服务质量评分信息与评分分值对应规则示意图；图9是本专利技术实施例提供的用户消费能力等级与菜品价格对应规则的部分规则示意图；图10是本专利技术实施例提供的用户的健康状况与菜品种类对应规则的部分规则示意图；图11是本专利技术实施例提供的用户地理位置与商家实体店地理位置对应规则示意图；图12是本专利技术本专利技术的一个用户点餐的优选实施例示意图；图13是本专利技术实施例提供的一种菜品推荐系统的结构框图。具体实施方式为了使本专利技术的目本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种菜品推荐方法，其特征在于，包括：获取与当前用户相关的菜品标签，所述菜品标签包括所述当前用户定义输入的第一菜品标签和与所述当前用户具备相似特征的用户输入的第二菜品标签；将所述第一菜品标签和第二菜品标签分别与预设的菜品数据模型进行匹配，得到第一匹配菜品和第二匹配菜品；通过所述预设的菜品数据模型，对所述匹配菜品进行多维度评分，以得到每道所述匹配菜品的推荐总分；对所述第一匹配菜品和第二匹配菜品分别依据所述推荐总分从高到低依次输出所述匹配菜品的相关信息，得到第一类推荐菜品和第二类推荐菜品，以使所述当前用户根据输出的推荐菜品确定消费的菜品；采集所述当前用户对所述消费的菜品的质量评分及商家服务质量评分的反馈信息，输入至所述预设的菜品数据模型，以对所述预设的菜品数据模型进行更新。

【技术特征摘要】
1.一种菜品推荐方法，其特征在于，包括：获取与当前用户相关的菜品标签，所述菜品标签包括所述当前用户定义输入的第一菜品标签和与所述当前用户具备相似特征的用户输入的第二菜品标签；将所述第一菜品标签和第二菜品标签分别与预设的菜品数据模型进行匹配，得到第一匹配菜品和第二匹配菜品；通过所述预设的菜品数据模型，对所述匹配菜品进行多维度评分，以得到每道所述匹配菜品的推荐总分；对所述第一匹配菜品和第二匹配菜品分别依据所述推荐总分从高到低依次输出所述匹配菜品的相关信息，得到第一类推荐菜品和第二类推荐菜品，以使所述当前用户根据输出的推荐菜品确定消费的菜品；采集所述当前用户对所述消费的菜品的质量评分及商家服务质量评分的反馈信息，输入至所述预设的菜品数据模型，以对所述预设的菜品数据模型进行更新。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取与当前用户相关的菜品标签之前，所述的方法还包括：检测用户是否为已注册用户：若是已注册用户，接收用户定义输入的第一菜品标签与用户地理位置信息，并添加用户地理位置至数据模型；若是未注册用户，提示用户进行注册，并输入用户库信息至数据模型。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二菜品标签为剔除第一菜品标签后的具备相似特征的用户输入的所有菜品标签。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据模型的构成包括：用户库信息、菜品库信息、商家库信息和反馈库信息。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述预设的菜品数据模型，对所述匹配菜品进行多维度评分，以得到每道所述匹配菜品的推荐总分包括：当为所述第一匹配菜品时：对所述第一匹配菜品中每个菜品对应的标签匹配分值、菜品质量评分分值、商家服务质量评分分值、消费能力评分分值、健康状况匹配度评分分值以及地理位置计算分值进行计算并求和，得出推荐菜品中每个菜品的推荐总分；当为第二匹配菜品时：对第二匹配菜品中每个菜品对应的标签匹配分值、菜品质量评分分值、商家服务质量评分分值、消费能力评分分值、健康状况匹配度评分分值以及地理位置计算分值进行计算；将每个菜品对应的标签匹配分值、菜品质量评分分值、商家服务质量评分分值、消费能力评分分值、健康状况匹配度评分分值以及地理位置计算分值分别代入到协同过滤推荐算法中计算相应分值，再加各项分值求和，得出菜品推荐总分。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：林填彬，林绿德，刘以续，薛俊钊，张慧，吴昌培，
申请(专利权)人：广东华邦云计算股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44