CN106288634B - 菜谱推荐方法、装置及智能冰箱 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种菜谱推荐方法、装置及智能冰箱，其中，该方法包括：获取用户关注的历史菜谱的菜谱信息和冰箱中食材的食材信息；根据所述食材信息，确定与所述冰箱中食材相关联的第一菜谱集合；根据所述菜谱信息，确定与所述历史菜谱相关联的第二菜谱集合；确定所述第一菜谱集合和所述第二菜谱集合的交集，生成待推荐菜谱。本发明实施例提供的菜谱推荐方法、装置及智能冰箱，能够根据用户的个性化特点向用户提供符合用户个性化需求的菜谱。

Description

菜谱推荐方法、装置及智能冰箱

技术领域

本发明实施例涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种菜谱推荐方法、装置及智能冰箱。

背景技术

现今，各行各业的信息资源数量都在以指数形式增长，以信息资源为基础的个性化推荐服务也逐渐出现在生活的方方面面。为了顺应趋势、增强饮食方面的个性化推荐服务，以菜谱推荐为主要服务形式的饮食个性化推荐服务陆续出现。

在冰箱智能化的今天，基于智能冰箱的菜谱推荐服务已成为菜谱推荐服务中的一种重要形式。目前，基于智能冰箱的菜谱推荐服务主要是以冰箱中的食材为依据，从当下热门的菜谱中选取包含冰箱中食材的菜谱推荐给用户，但是这种菜谱推荐方法并没有考虑到用户饮食偏好等个性化需求。

发明内容

本发明实施例提供一种菜谱推荐方法、装置及智能冰箱，用以向用户提供符合用户个性化需求的菜谱推荐。

本发明实施例第一方面提供一种菜谱推荐方法，该方法包括：

获取用户关注的历史菜谱的菜谱信息和冰箱中食材的食材信息；

根据所述食材信息，确定与所述冰箱中食材相关联的第一菜谱集合；

根据所述菜谱信息，确定与所述历史菜谱相关联的第二菜谱集合；

确定所述第一菜谱集合和所述第二菜谱集合的交集，生成待推荐菜谱。

本发明实施例第二方面提供一种菜谱推荐装置，该装置包括：

第一获取模块，用于获取用户关注的历史菜谱的菜谱信息和冰箱中食材的食材信息；

第一确定模块，用于根据所述食材信息，确定与所述冰箱中食材相关联的第一菜谱集合；

第二确定模块，用于根据所述菜谱信息，确定与所述历史菜谱相关联的第二菜谱集合；

处理模块，用于确定所述第一菜谱集合和所述第二菜谱集合的交集，生成待推荐菜谱。

本发明实施例的第三方面，提供一种智能冰箱，所述智能冰箱包括上述的菜谱推荐装置。

本发明实施例的菜谱推荐方法，通过获取用户关注的历史菜谱的菜谱信息和冰箱中食材的食材信息；根据获取到的食材信息，确定与冰箱中食材相关联的第一菜谱集合；根据获取到的菜谱信息，确定与历史菜谱相关联的第二菜谱集合；将第一菜谱集合和第二菜谱集合之间的交集菜谱作为待推荐菜谱推荐给用户，使得推荐给用户的菜谱既不超出冰箱食材的供应能力，又能符合用户的个性化需要，而不像现有技术那样只能提供给用户当下热门的菜谱，而忽略了用户的个性化需求。本发明实施例通过将菜谱推荐、冰箱中的食材以及用户的个性化需求三者相结合，使得菜谱推荐更符合用户的个性化需要，能够有效提高用户的使用体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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发明的一些实施例，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为本发明一实施例提供的菜谱推荐方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的菜谱推荐方法的流程示意图；

图3为本发明另一实施例提供的菜谱推荐方法的流程示意图；

图4为本发明又一实施例提供的菜谱推荐方法的流程示意图；

图5为本发明又一实施例提供的菜谱推荐方法的流程示意图；

图6为本发明一实施例提供的菜谱推荐装置的结构示意图；

图7为本发明另一实施例提供的菜谱推荐装置的结构示意图；

图8为本发明又一实施例提供的菜谱推荐装置的结构示意图；

图9为本发明又一实施例提供的菜谱推荐装置的结构示意图；

图10为本发明又一实施例提供的菜谱推荐装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤的过程或结构的装置不必限于清楚地列出的那些结构或步骤而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程或装置固有的其它步骤或结构。

图1为本发明一实施例提供的菜谱推荐方法的流程示意图，该方法可以由一终端来执行，该终端可以是诸如手机、智能电视、智能冰箱等。如图1所示，本实施例提供的方法包括如下步骤：

步骤S101、获取用户关注的历史菜谱的菜谱信息和冰箱中食材的食材信息。

本实施例中所称的“历史菜谱”可以为用户在过去某一时间段内点击查看的所有菜谱(例如，用户在过去一周内点击查看的所有菜谱)。该时间段的设置可以根据具体需要具体设置，本实施例中不做限定。实际应用中，当用户通过终端查阅菜谱时，终端自动对用户点击查看的菜谱以及点击查看的时间点进行记录和存储。当获取用户关注的历史菜谱时，可以直接从数据库中调取用户在过去某一时间段内点击查看的所有菜谱，以及菜谱对应的菜谱信息。

本实施例中所称的“菜谱信息”包括菜谱的属性信息，其中，菜谱的属性信息包括菜谱所需的主料食材、菜肴口味、烹饪方法、适合人群、适合场景、菜系、菜式、功效以及所需的厨房工具等属性元素。实际应用中菜谱和菜谱的属性信息关联存储在菜谱数据库中，以便调阅和使用。

本实施例中所称的“食材信息”包括食材的名称、以及各食材存放的时间长度等。实际应用中冰箱中的食材信息可以通过冰箱获得，例如，终端可以通过有线或无线的方式向冰箱发送查询请求，冰箱在接收到终端发送的查询请求后，可通过扫描食材上的RFID标签的方式获取冰箱中存放的食材的食材信息，并通过有线或无线的方式将该食材信息反馈给终端。

步骤S102、根据所述食材信息，确定与所述冰箱中食材相关联的第一菜谱集合。

本实施例中所涉及的与冰箱中食材相关联的第一菜谱集合是指至少包含冰箱中一种食材的所有菜谱的集合。

实际应用中，可以在终端上内置一个食材到菜谱的对应关系字典，该字典中包含所有已知食材的名称，以及食材与包含该食材的所有菜谱之间的对应关系。当然，食材到菜谱的对应关系字典也可以存储在服务器中，本发明实施例对此不做限定。

当获得冰箱中所有食材的食材信息后，根据食材信息中食材的名称从上述字典中查找获得食材名称对应的菜谱。其中，每个食材名称对应的菜谱可以是一个也可以是若干个。

举例来说，假设，冰箱中的食材中包括洋葱和黄瓜，则可以通过上述字典查找获得洋葱和黄瓜各自对应的菜谱。进一步的，在获得洋葱和黄瓜各自对应的菜谱后，通过求得洋葱对应的菜谱和黄瓜对应的菜谱之间的并集来获得第一关联菜谱集合。

步骤S103、根据所述菜谱信息，确定与所述历史菜谱相关联的第二菜谱集合。

本实施例中所涉及的第二菜谱集合是指与用户点击查看过的历史菜谱的菜谱属性的相似度超过某一预定阈值的菜谱的集合。

实际应用中，在确定用户历史点击查看过的菜谱后，首先，需要根据数据库中存储的菜谱与菜谱属性之间的对应关系，确定各历史菜谱对应的菜谱属性。在确定各历史菜谱对应的菜谱属性后，再逐一确定数据库中其他菜谱与历史菜谱在菜谱属性上的相似度，从而在所有菜谱中确定与历史菜谱在菜谱属性上相似度超过某一阈值的所有菜谱，形成第二菜谱集合。其中，菜谱之间的相似度，可以根据预设的菜谱属性与相似度之间的映射关系计算获得，该映射关系可以根据需要具体设定，本实施例中不做限定。

举例来说，本实施例可以根据公式：

计算菜谱数据库中的菜谱的菜谱属性与历史菜谱的菜谱属性之间的相似度。其中，Sim(X,Y)为历史菜谱X和菜谱Y之间的相似度，所述X为历史菜谱，Y为菜谱数据库中的菜谱，表示菜谱属性中第i个属性的权重值，该权重值可以根据需要具体设定。比如，菜谱的属性信息包括菜谱所需的主料食材、菜肴口味、烹饪方法、适合人群、适合场景、菜系、菜式、功效以及所需的厨房工具等属性元素，则值的设置规则一般是食材的权重高于口味、烹饪方法的权重，并且口味和烹饪方法的权重高于其他六个属性的权重。菜谱相似性的计算与影视或者商品的相似性计算有一定区别。首先、菜谱由食材唯一决定，因此食材对菜谱来说占据主要地位，而影视中不会存在这种现象，例如，《老友记》，有些人认为是美剧、有些人认为是爱情片，另外有些人会认为是搞笑片，而菜谱西红柿炒鸡蛋，所有人都会觉得是西红柿和鸡蛋。再次，在商品推荐中，很多时候根据决定性属性来计算相关商品意义不大，因为很多商品不具有重复消费的属性。例如，昨天购买了商品鞋架，今天就不会再看同一属性的商品鞋架，因此在商品推荐中，推荐同一属性的商品的效果就不如推荐著名的啤酒和尿布的组合推荐效果好。这也就是为什么在菜谱相似性计算的时候，食材的权重高于其他属性。那么口味和烹饪方法的权重会高于其他六个描述性属性的权重，因为口味和烹饪方法都是从个人喜好辨识度高的角度来考虑的，如果一个人喜欢吃辣的，那么她经常吃辣，如果一个人喜欢炖汤喝，那么她基本每天都会喝汤，再者，有些人为了身体健康不吃油炸食品，那么他尝试吃油炸食品的概率就非常小。再看其他六个属性，(1)现在菜系的区分没有那么明显，很多菜系的菜传播到其他地区都会经过改良；(2)人群大致分为婴幼儿、小孩、成年人、老年人、孕妇、高考人群等，这些对菜谱的区分也不明显，例如婴儿吃的食谱营养丰富，同样就适用于孕妇、老人和高考人群；(3)场景分为早餐、午餐、晚餐和宵夜等等，对菜谱的区分也不明显；(4)菜式分为下饭菜、早餐、午餐和晚餐等，对菜谱的区分也不够明显；(5)功效分为补血、补钙、补铁、降血压、降血脂等，对菜谱的区分也不够明显，例如降血压的食材同样就可以用于降血脂，一种食材可以有很多种功效；(6)厨房工具对于菜谱的区分就更不明显了。菜谱属性的权重可以后期根据推荐效果进行微调。N为菜谱属性中的属性元素的个数，本示例中，菜谱属性包括9个元素(主料食材、菜肴口味、烹饪方法、适合人群、适合场景、菜系、菜式、功效以及所需的厨房工具)，因此，本示例中N的值为9。sim(X_i,Y_i)为历史菜谱X和菜谱Y在第i个属性上的局部相似度，i为正整数。

进一步的，历史菜谱X和菜谱Y在第i个属性上的局部相似度sim(X_i,Y_i)，可以通过公式：

sim(X_i,Y_i)＝a∩b/a∪b (2)

计算菜谱Y和历史菜谱X在第i个属性上的局部相似度；其中，a和b分别为历史菜谱X和菜谱Y在第i个属性上的元素集合。公式(2)的含义就是集合a和集合b的交集与集合a和集合b的并集的比值。例如，历史菜谱X和菜谱Y的第一个属性分别是[茄子，青椒，土豆，鸡蛋]和[茄子，青椒，黄瓜]，那么历史菜谱X和菜谱Y在第一个属性的交集是[茄子，青椒]，并集是[茄子，青椒，土豆，黄瓜，鸡蛋]，其局部相似性就是2/5＝0.4。根据公式(1)和公式(2)即可获得每个历史菜谱的相关菜谱。

优选地，单个菜谱的相关菜谱的存储格式可以为{‘_id’:‘1552’,‘menus’:[‘4523’,‘6365’,…,‘3654’],‘score’:[6.5,4.3,…,0.8]}，其含义是编号为1552的菜谱的相关菜谱按照相似度从高到低的排序是4523,6365,…,3654，并且他们的相似度分别是6.5,4.3,…,0.8。

需要说明的是在实际应用中步骤S102和步骤S103之间的执行顺序可以互换，也可以是步骤S102和步骤S103同时执行。

步骤S104、确定所述第一菜谱集合和所述第二菜谱集合的交集，生成待推荐菜谱。

举例来说，假设根据冰箱中的食材获得的第一菜谱集合包括水煮鱼和番茄炒鸡蛋，根据用户历史点击查看过的菜谱所获得的第二菜谱集合包括水煮鱼、红烧鱼以及番茄炒鸡蛋，那么根据第一菜谱集合和第二菜谱集合获得的推荐菜谱包括水煮鱼和番茄炒鸡蛋。当然此处仅为示例说明，而不是对本发明的唯一限定。

本实施例中，通过获取用户关注的历史菜谱的菜谱信息和冰箱中食材的食材信息；根据获取到的食材信息，确定与冰箱中食材相关联的第一菜谱集合；根据获取到的菜谱信息，确定与历史菜谱相关联的第二菜谱集合；将第一菜谱集合和第二菜谱集合之间的交集菜谱作为待推荐菜谱推荐给用户，使得推荐给用户的菜谱既不超出冰箱食材的供应能力，又能符合用户的个性化需要，而不像现有技术那样只能提供给用户当下热门的菜谱，而忽略了用户的个性化需求。本实施例通过将菜谱推荐、冰箱中的食材以及用户的个性化需求三者相结合，使得菜谱推荐更符合用户的个性化需要，能够有效提高用户的使用体验。

图2为本发明一实施例提供的菜谱推荐方法的流程示意图，如图2所示，该菜谱推荐方法在图1所示实施例的基础上，在步骤S103之后还可以包括如下步骤：

步骤S201、获取用户在预设的历史时间范围内食用过的食材的食材信息。

本实施例中所涉及的历史时间范围为本领域技术人员根据具体需要具体设定的。示例的，该历史时间范围可以设置为一个星期，即获取用户在过去一个星期内食用过的食材的食材信息，当然，该历史时间范围还可以设置为一个月，即获取用户在过去一个月内食用过的食材的食材信息，此处仅是举例说明，并不代表本发明的历史时间范围局限于此。

实际应用中，用户在预设历史时间范围内食用过的食材的食材信息可以直接从冰箱处获得，例如，冰箱可以通过设置在食材上的RFID标签对食材的储存时间和取出时间进行记录，这样在终端请求获得用户在预设历史时间范围内食用过的食材的食材信息时，即可根据其自身记录的数据中获得并返回取出时间在所述预设历史时间范围内的食材的食材信息。

步骤S202、根据所述食材信息，确定与所述用户食用过的食材相关联的菜谱。

举例来说，假设用户A的冰箱前天有青椒、茄子、鸡蛋、羊肉和鲤鱼，今天用户A的冰箱只有鸡蛋和鲤鱼，则说明用户A昨天吃了青椒、茄子和羊肉。则根据食材到菜谱的对应关系字典，即可分别获得与青椒相关联的菜谱、与茄子相关联的菜谱、与羊肉相关联的菜谱。当然上述仅为示例说明，并不是对本发明的唯一限定。

步骤S203、确定所述菜谱与所述推荐菜谱之间的交集菜谱，并降低所述交集菜谱的推荐优先级。

实际情况中，一般个人对食物都存在同一天或者近两天不喜欢吃同一种食物的特征。基于此，本实施例在确定用户在预设历史时间范围内食用过的食材，以及每个食材对应的相关菜谱后，通过将获得的菜谱与推荐菜谱之间求交集的方式，确定推荐菜谱中包含用户已食用过的食材的菜谱，并通过降低所述菜谱的推荐优先级的方式，避免将包含用户近几天吃过的食材的食谱推荐给用户，从而使得推荐给用户的菜谱更加符合用户的个性化需求。

图3为本发明另一实施例提供的菜谱推荐方法的流程示意图，如图3所示，该菜谱推荐方法在图1所示实施例的基础上，在步骤S103之后还可以包括如下步骤：

步骤S301、根据冰箱中食材的食材信息，确定冰箱中食材的存放时间。

本实施例中，终端从冰箱处获得的食材信息包括食材的存放时间信息。例如，冰箱中存放有鸡蛋、黄瓜、茄子、大蒜、土豆、猪肉，则冰箱反馈给终端的食材信息包括：{鸡蛋:5、黄瓜:2、茄子:2、大蒜:3、土豆:5、猪肉:3}，其中的数字代表食材已存放天数。

步骤S302、根据所述食材的存放时间，确定所述食材与所述第一菜谱集合中各菜谱的相关度。

实际应用中，冰箱中食材与第一菜谱集合中各菜谱的相关度可以根据冰箱中各食材的存放天数与相关度之间的映射关系获得。

本实施例中，优选可以根据公式：

确定冰箱中食材与第一菜谱集合中各菜谱的相关度；

其中，G为所述第一菜谱集合中的菜谱，F为所述冰箱中的食材，G∩F为菜谱G中的主料和所述冰箱中的食材F之间的交集，为所述交集中各食材的推荐系数之和，其中，所述交集中每个食材的推荐系数为通过计算每个食材的存放时间与所述交集中所有食材存放时间之和的比值获得的，|G|为G菜谱中的食材的个数。

举例来说，假设，冰箱中存放的食材以及各食材对应的存放时间为{鸡蛋:5、黄瓜:2、茄子:2、大蒜:3、土豆:5、猪肉:3}，菜谱G的主料为[猪肉、胡萝卜、青椒、大葱、黄瓜]，则菜谱G和冰箱中食材的交集为黄瓜和猪肉，根据各食材的存放天数，计算获得黄瓜的推荐系数为2/(5+2+2+3+5+3)＝0.1,猪肉的推荐系数为3/(5+2+2+3+5+3)＝0.15，黄瓜和猪肉的推荐系数之和为0.1+0.15＝0.25，则菜谱G的相关度为relaRatio＝(0.1+0.15)/5＝0.05。

步骤S303、根据所述相关度，调整所述推荐菜谱中各菜谱的推荐优先级。

实际应用中，首先可以把推荐菜谱中所有包含冰箱中食材的菜谱的优先级整体提到整个菜谱优先级的最前面，再根据冰箱中各食材对应的菜谱的相关度，按照相关度由高到底的顺序，将冰箱中各食材对应的菜谱的推荐优先级按照由高到底的顺序排列。

实际情况中，食材存放时间的长短对食材的新鲜程度和鲜美程度都有直接的影响。食材存放的时间越久食材的新鲜程度和鲜美程度越低。因此，为了保证食材在新鲜、鲜美的时候被食用，本实施例中，通过提高与冰箱中存放时间较长的食材相关联的菜谱的推荐优先级，能够促使用户尽快食用存放时间较长的食材，以免食材存放过久对食材的口感造成影响，同时也能防止因食材存放过久而造成的食材腐坏的问题。

图4为本发明又一实施例提供的菜谱推荐方法的流程示意图，如图4所示，该方法在图1所示实施例的基础上，在步骤S103之后还可以包括如下步骤：

步骤S401、确定所述推荐菜谱中包含时令食材的菜谱。

摄入季节性食材(即时令食材)有利于人体健康，特别是现在健康饮食得到了越来越多人的关注，因此在推荐菜谱的时候加入这个因素，通过爬虫等技术每天爬取多个美食平台来获取时令食材的信息。时令食材一般分为两种类型，(1)从人体方面考虑，为保证身体健康和舒适为目的，例如夏天吃绿豆可以消暑而冬天喝羊汤可以进补。(2)从食材方面考虑，在某类食材丰产的时候吃某类食材不仅味道好而且吃当季食材会比吃反季食材更有利于人体健康。同时，为了保证获取到的时令食材的信息更可靠，在多个美食平台发布的时令食材时，统计每个时令食材出现的次数，根据时令食材的出现次数进行排序，获取出现次数排序在前N个的时令食材作为终端的默认时令食材，其中N为正整数。

进一步的，在确定终端的默认时令食材后，根据食材到菜谱字的对应关系字典获得各时令食材相关的菜谱。

步骤S402、提高所述菜谱的推荐优先级。

实际应用中，在确定各各时令食材相关的菜谱后，还可以根据上述公式(3)计算各菜谱的相关度，再根据各菜谱的相关度调整推荐菜谱中各菜谱的推荐优先级，其调整方法与步骤S303类似，在这里不再赘述。

考虑到食用时令食材对身体有益，本示例在确定待推荐菜谱后，通过确定待推荐菜谱中包含时令食材的菜谱，并提高包含时令食材的菜谱的推荐优先级，能够促使用户积极食用时令食材，从而达到健康饮食的目的。

图5为本发明又一实施例提供的菜谱推荐方法的流程示意图，如图5所示，该方法在图1所示实施例的基础上，在步骤S103之后还可以包括如下步骤：

步骤S501、根据所述用户关注的历史菜谱，确定所述历史菜谱中各食材的出现次数。

当有相对比较大量的用户行为数据时，根据用户行为数据可以大致了解到用户的偏好信息，例如，用户喜欢吃什么(经常吃)，用户不喜欢吃什么(用户从来不吃)。当有这类的信息之后，就可以修正推荐菜谱，使得推荐菜谱更贴近用户需求，提高推荐的准确率。用户关注的历史菜谱中各食材的出现次数的获取过程如下：通过用户行为数据得到用户点击菜谱的数据，挨个扫描用户所点击的菜谱的主料(重复菜谱也需要统计)，统计菜谱涉及的每个食材出现的次数。

步骤S502、根据所述各食材出现的次数由高到低的顺序，对所述推荐菜谱中包含所述各食材的菜单的推荐优先级进行调整。

假设，用户历史点击查看的菜谱中包括主料黄瓜、西红柿、土豆，其中黄瓜出现的次数为5、西红柿出现的次数为3、土豆出现的次数为2。则将推荐菜谱中至少包含黄瓜、西红柿、土豆中任意一种主料的菜谱的推荐优先级提到整个推荐菜谱的最前方，再根据黄瓜、西红柿、土豆三者的出现次数由高到底的顺序对至少包含黄瓜、西红柿、土豆中任意一种主料的菜谱的推荐优先级进行排序。

通过统计历史菜谱中各食材出现的次数，根据各食材的出现次数确定用户对食材的偏好，从而通过提高与用户喜欢吃的食材相关联的菜谱的推荐优先级，能够使得推荐菜谱更加符合用户对食材的个人偏好，进而进一步的提高了菜谱推荐的个性化优势，提高了用户使用体验。

本实施例中，通过获取用户关注的历史菜谱的菜谱信息和冰箱中食材的食材信息；根据获取到的食材信息，确定与冰箱中食材相关联的第一菜谱集合；根据获取到的菜谱信息，确定与历史菜谱相关联的第二菜谱集合；将第一菜谱集合和第二菜谱集合之间的交集菜谱作为待推荐菜谱推荐给用户，使得推荐给用户的菜谱既不超出冰箱食材的供应能力，又能符合用户的个性化需要，而不像现有技术那样只能提供给用户当下热门的菜谱，而忽略了用户的个性化需求。本实施例通过将菜谱推荐、冰箱中的食材以及用户的个性化需求三者相结合，使得菜谱推荐更符合用户的个性化需要，能够有效提高用户的使用体验。

图6为本发明一实施例提供的菜谱推荐装置的结构示意图，如图6所示，本实施例提供的菜谱推荐装置包括：

第一获取模块11，用于获取用户关注的历史菜谱的菜谱信息和冰箱中食材的食材信息；

第一确定模块12，用于根据所述食材信息，确定与所述冰箱中食材相关联的第一菜谱集合；

第二确定模块13，用于根据所述菜谱信息，确定与所述历史菜谱相关联的第二菜谱集合；

处理模块14，用于确定所述第一菜谱集合和所述第二菜谱集合的交集，生成待推荐菜谱。

其中，所述第一确定模块12，具体用于：

根据所述食材信息，查询食材与菜谱的对应关系字典，确定与所述冰箱中食材相关联的菜谱；

根据与所述冰箱中食材相关联的菜谱，确定第一菜谱集合。

所述第二确定模块13，包括：

第一确定子模块131，用于根据所述历史菜谱信息，确定历史菜谱的菜谱属性；

第二确定子模块132，用于根据所述历史菜谱的菜谱属性，确定与所述历史菜谱相关联的菜谱；

第三确定子模块133，用于根据所述与历史菜谱相关联的菜谱，确定第二菜谱集合。

所述第二确定子模块132，还用于：

确定菜谱数据库中的菜谱的菜谱属性与历史菜谱的菜谱属性之间的相似度；

当菜谱数据库中的菜谱的菜谱属性与历史菜谱的菜谱属性之间的相似度超过预设阈值时，则确定所述菜谱为与所述历史菜谱相关联的菜谱。

所述第二确定子模块132，还用于：

根据公式：

确定菜谱数据库中的菜谱的菜谱属性与历史菜谱的菜谱属性之间的相似度；

其中，所述X为历史菜谱，Y为菜谱数据库中的菜谱，表示菜谱属性中第i个属性的权重值，sim(X_i,Y_i)为历史菜谱X和菜谱Y在第i个属性上的局部相似度，i为正整数，N为菜谱属性中的属性元素的个数，Sim(X,Y)为历史菜谱X和菜谱Y之间的相似度。

所述第二确定子模块132，具体用于，根据公式：：

sim(X_i,Y_i)＝a∩b/a∪b

计算菜谱Y和历史菜谱X在第i个属性上的局部相似度；

其中，a和b分别为历史菜谱X和菜谱Y在第i个属性上的元素集合。

本实施例提供的装置能够用于执行图1所示的方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

图7为本发明另一实施例提供的菜谱推荐装置的结构示意图，如图7所示，在图6所示结构的基础上，本实施例提供的装置还可以包括：

第一修正模块15，用于获取用户在预设的历史时间范围内食用过的食材的食材信息；根据所述食材信息，确定与所述用户食用过的食材相关联的菜谱；确定所述菜谱与所述推荐菜谱之间的交集菜谱，并降低所述交集菜谱的推荐优先级。

本实施例提供的装置能够用于执行图2所示的方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

图8为本发明又一实施例提供的菜谱推荐装置的结构示意图，如图8所示，在图6所示结构的基础上，本实施例提供的装置还可以包括：

第二修正模块16，用于根据冰箱中食材的食材信息，确定冰箱中各食材的存放时间；根据所述食材的存放时间，确定所述食材与所述第一菜谱集合中菜谱的相关度；根据所述相关度，调整所述推荐菜谱中各菜谱的推荐优先级。

其中，所述第二修正模块，还用于：

根据公式：

确定所述食材与所述第一菜谱集合中各菜谱的相关度；

其中，G为所述第一菜谱集合中的菜谱，F为所述冰箱中的食材，G∩F为菜谱G中的主料和所述冰箱中的食材F之间的交集，为所述交集中各食材的推荐系数之和，其中，所述交集中每个食材的推荐系数为通过计算每个食材的存放时间与所述交集中所有食材存放时间之和的比值获得的，|G|为G菜谱中的食材的个数。

本实施例提供的装置能够用于执行图3所示的方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

图9为本发明又一实施例提供的菜谱推荐装置的结构示意图，如图9所示，在图6所示结构的基础上，本实施例提供的装置还可以包括：

第三修正模块17，用于确定所述推荐菜谱中包含时令食材的菜谱；

提高所述菜谱的推荐优先级。

本实施例提供的装置能够用于执行图4所示的方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

图10为本发明又一实施例提供的菜谱推荐装置的结构示意图，如图10所示，在图6所示结构的基础上，本实施例提供的装置还可以包括：

第四修正模块18，用于根据所述用户关注的历史菜谱，确定所述历史菜谱中各食材的出现次数；

根据所述各食材出现的次数由高到低的顺序，对所述推荐菜谱中包含所述各食材的菜单的推荐优先级进行调整。

本实施例提供的装置能够用于执行图5所示的方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

进一步的，本发明实施例还提供一种智能冰箱，该智能冰箱包括上述的菜谱推荐装置，能够用于执行如图1-图5中任一实施例所示的菜谱推荐方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (16)

1.一种菜谱推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户关注的历史菜谱的菜谱信息和冰箱中食材的食材信息；

根据所述食材信息，确定与所述冰箱中食材相关联的第一菜谱集合；

根据所述菜谱信息，确定与所述历史菜谱相关联的第二菜谱集合；

确定所述第一菜谱集合和所述第二菜谱集合的交集，生成待推荐菜谱。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述食材信息，确定与所述冰箱中食材相关联的第一菜谱集合，包括：

根据所述食材信息，查询食材与菜谱的对应关系字典，确定与所述冰箱中食材相关联的菜谱；

根据与所述冰箱中食材相关联的菜谱，确定第一菜谱集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述菜谱信息，确定与所述历史菜谱相关联的第二菜谱集合，包括：

根据所述历史菜谱信息，确定所述历史菜谱的菜谱属性；

根据所述历史菜谱的菜谱属性，确定与所述历史菜谱相关联的菜谱；

根据所述与所述历史菜谱相关联的菜谱，确定第二菜谱集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史菜谱的菜谱属性，确定与所述历史菜谱相关联的菜谱，包括：

确定菜谱数据库中的菜谱的菜谱属性与所述历史菜谱的菜谱属性之间的相似度；

当菜谱数据库中的菜谱的菜谱属性与所述历史菜谱的菜谱属性之间的相似度超过预设阈值时，则确定所述菜谱为与所述历史菜谱相关联的菜谱。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定菜谱数据库中的菜谱的菜谱属性与所述历史菜谱的菜谱属性之间的相似度，包括：

根据公式：

确定菜谱数据库中的菜谱的菜谱属性与所述历史菜谱的菜谱属性之间的相似度；

其中，所述X为历史菜谱，Y为菜谱数据库中的菜谱，表示菜谱属性中第i个属性的权重值，sim(X_i,Y_i)为历史菜谱X和菜谱Y在第i个属性上的局部相似度，i为正整数，N为菜谱属性中的属性元素的个数，Sim(X,Y)为历史菜谱X和菜谱Y之间的相似度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据公式：

sim(X_i,Y_i)＝a∩b/a∪b

确定菜谱Y和历史菜谱X在第i个属性上的局部相似度；

其中，a和b分别为历史菜谱X和菜谱Y在第i个属性上的元素集合。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一菜谱集合和所述第二菜谱集合的交集，生成待推荐菜谱之后，还包括：

获取用户在预设的历史时间范围内食用过的食材的食材信息；

根据所述食材信息，确定与所述用户食用过的食材相关联的菜谱；

确定所述菜谱与所述待推荐菜谱之间的交集菜谱，并降低所述交集菜谱的推荐优先级。

8.根据权利要求1-6中任选一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一菜谱集合和所述第二菜谱集合的交集，生成待推荐菜谱之后，还包括：

根据冰箱中食材的食材信息，确定冰箱中食材的存放时间；

根据所述食材的存放时间，确定所述食材与所述第一菜谱集合中各菜谱的相关度；

根据所述相关度，调整所述待推荐菜谱中各菜谱的推荐优先级。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述食材的存放时间，确定所述食材与所述第一菜谱集合中各菜谱的相关度，包括：

根据公式：

确定所述食材与所述第一菜谱集合中各菜谱的相关度；

其中，G为所述第一菜谱集合中的菜谱，F为所述冰箱中的食材，G∩F为菜谱G中的主料和所述冰箱中的食材F之间的交集,为所述交集中各食材的推荐系数之和，其中，所述交集中每个食材的推荐系数为通过计算每个食材的存放时间与所述交集中所有食材存放时间之和的比值获得的，|G|为G菜谱中的食材的个数。

10.一种菜谱推荐装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取用户关注的历史菜谱的菜谱信息和冰箱中食材的食材信息；

第一确定模块，用于根据所述食材信息，确定与所述冰箱中食材相关联的第一菜谱集合；

第二确定模块，用于根据所述菜谱信息，确定与所述历史菜谱相关联的第二菜谱集合；

处理模块，用于确定所述第一菜谱集合和所述第二菜谱集合的交集，生成待推荐菜谱。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于：

根据所述食材信息，查询食材与菜谱的对应关系字典，确定与所述冰箱中食材相关联的菜谱；

根据与所述冰箱中食材相关联的菜谱，确定第一菜谱集合。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块，包括：

第一确定子模块，用于根据所述历史菜谱信息，确定所述历史菜谱的菜谱属性；

第二确定子模块，用于根据所述历史菜谱的菜谱属性，确定与所述历史菜谱相关联的菜谱；

第三确定子模块，用于根据所述与所述历史菜谱相关联的菜谱，确定第二菜谱集合。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第二确定子模块，还用于：

确定菜谱数据库中的菜谱的菜谱属性与所述历史菜谱的菜谱属性之间的相似度；

当菜谱数据库中的菜谱的菜谱属性与所述历史菜谱的菜谱属性之间的相似度超过预设阈值时，则确定所述菜谱为与所述历史菜谱相关联的菜谱。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二确定子模块，还用于：

根据公式：

确定菜谱数据库中的菜谱的菜谱属性与所述历史菜谱的菜谱属性之间的相似度；

其中，所述X为历史菜谱，Y为菜谱数据库中的菜谱，表示菜谱属性中第i个属性的权重值，sim(X_i,Y_i)为历史菜谱X和菜谱Y在第i个属性上的局部相似度，i为正整数，N为菜谱属性中的属性元素的个数，Sim(X,Y)为历史菜谱X和菜谱Y之间的相似度。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第二确定子模块，具体用于，根据公式：

sim(X_i,Y_i)＝a∩b/a∪b

确定菜谱Y和历史菜谱X在第i个属性上的局部相似度；

其中，a和b分别为历史菜谱X和菜谱Y在第i个属性上的元素集合。

16.一种智能冰箱，其特征在于，所述智能冰箱包括如权利要求10-15任一项所述的菜谱推荐装置。