CN110335118A - 菜谱推荐方法、菜谱推荐装置以及机器可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施方式提供一种菜谱推荐方法、菜谱推荐装置以及机器可读存储介质，属于智能家居领域。所述菜谱推荐方法包括：获取菜谱和用户信息；根据菜谱确定该菜谱在预设维度中的菜谱标签集合；根据用户信息确定该用户信息在预定维度中的用户标签集合；根据菜谱标签集合和用户标签集合确定菜谱与用户信息之间的契合度；以及在契合度大于预设阈值的情况下，将菜谱推荐给用户。如此，通过为菜谱和用户信息设置标签，并根据菜谱的标签和用户信息的标签确定菜谱与用户信息之间的契合度，从而根据契合度为用户推荐菜谱，可以使得推荐给用户的菜谱更加符合用户的饮食习惯，并节约用户查找菜谱的时间，提高用户体验。

Description

菜谱推荐方法、菜谱推荐装置以及机器可读存储介质

技术领域

本发明涉及智能家居领域，具体地涉及菜谱推荐方法、菜谱推荐装置以及机器可读存储介质。

背景技术

随着科技的进步，智能家居产品正逐步普及。智能家居产品的出现为人们提供了诸多便利，改变了人们的生活方式。在饮食方面，现有的智能家居产品一般只能为用户提供用户所搜索的菜谱，智能化程度低且费时费力，从而导致用户体验差。

发明内容

为至少部分地解决现有技术中存在的上述问题，本发明实施方式的目的是提供一种菜谱推荐方法、菜谱推荐装置以及机器可读存储介质。

为了实现上述目的，在本发明实施方式的第一方面，提供一种菜谱推荐方法，所述菜谱推荐方法包括：获取菜谱和用户信息；根据所述菜谱确定该菜谱在预设维度中的菜谱标签集合；根据所述用户信息确定该用户信息在所述预定维度中的用户标签集合；根据所述菜谱标签集合和所述用户标签集合确定所述菜谱与所述用户信息之间的契合度；以及在所述契合度大于预设阈值的情况下，将所述菜谱推荐给用户。

可选地，所述菜谱包括多个菜谱，所述菜谱推荐方法还包括：确定多个所述菜谱中契合度大于预设阈值的菜谱的菜谱数量；以及在所述菜谱数量超出预设数量范围的情况下，调整所述预设阈值，以使得所述菜谱数量在预设数量范围内。

可选地，，所述根据所述菜谱标签集合和所述用户标签集合确定所述菜谱与所述用户信息之间的契合度包括：确定在所述菜谱标签集合中与所述用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量；以及根据所述关联标签的数量确定所述契合度。

可选地，所述预定维度为食材种类维度、菜谱种类维度、用户需求维度或环境维度。

可选地，在所述预设维度为所述食材种类维度的情况下，所述用户信息包括用户关注的食材种类，所述用户标签集合为所述用户关注的食材种类的集合，所述菜谱标签集合为所述菜谱包括的食材种类的集合，所述确定在所述菜谱标签集合中与所述用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量包括：确定所述菜谱包括的食材种类的集合与所述用户关注的食材种类的集合中相同的食材种类的数量。

可选地，在所述预设维度为所述菜谱种类维度的情况下，所述用户信息包括用户关注的菜谱，所述用户标签集合为所述用户关注的全部菜谱的属性特征的集合，所述菜谱标签集合为所述菜谱自身的属性特征的集合，所述确定在所述菜谱标签集合中与所述用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量包括：确定所述菜谱自身的属性特征的集合与所述用户关注的全部菜谱的属性特征的集合中相同的属性特征的数量。

可选地，根据以下至少一者确定所述用户关注的菜谱：用户搜索菜谱的次数、用户查看菜谱的次数和用户收藏的菜谱。

可选地，在所述预设维度为所述用户需求维度的情况下，所述用户信息包括用户的需求信息，所述用户标签集合为根据所述需求信息确定的用户需求特征的集合，所述菜谱标签集合为根据所述菜谱确定的菜谱功能特征的集合，所述确定在所述菜谱标签集合中与所述用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量包括：确定所述菜谱功能特征的集合中与所述用户需求特征相关联的菜谱功能特征的数量。

可选地，所述需求信息包括身体需求信息和/或口味需求信息。

可选地，在所述预设维度为所述环境维度的情况下，所述用户信息包括用户当前所处的环境信息，所述用户标签集合为根据所述环境信息确定的环境特征的集合，所述菜谱标签集合为根据所述菜谱确定的环境特征的集合，所述确定在所述菜谱标签集合中与所述用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量包括：确定根据所述环境信息确定的环境特征的集合与根据所述菜谱确定的环境特征的集合中相同的环境特征的数量。

可选地，所述环境信息包括以下至少一者：地域信息、时间信息和天气信息。

可选地，所述预设维度包括多个预设维度，且每个所述预设维度具有各自的维度系数，所述菜谱推荐方法还包括：根据每个所述预设维度分别确定需要推荐给用户的推荐菜谱集合；确定每个所述菜谱与每个所述推荐菜谱集合之间的包含关系；根据每个所述预设维度的维度系数和所述包含关系确定每个菜谱的第一菜谱系数；根据所述第一菜谱系数对所述菜谱进行排序；以及根据所述排序将预定数量的菜谱推荐给所述用户。

可选地，所述菜谱推荐方法还包括：根据所述用户信息确定每种食材的食材系数；根据所述食材系数和所述菜谱所包括的食材种类确定每个菜谱的第二菜谱系数；其中根据所述第一菜谱系数对所述菜谱进行排序包括：根据所述第一菜谱系数和所述第二菜谱系数确定所述菜谱的最终菜谱系数；根据所述最终菜谱系数对所述菜谱进行排序。

可选地，所述用户信息包括每种食材的已储存时间，所述根据所述用户信息确定每种食材的食材系数包括：根据所述食材的已储存时间和预先确定的所述食材的可储存时间确定存放时间比；以及根据所述存放时间比确定所述食材的食材系数。

可选地，所述用户信息还包括用户关注的食材种类、用户关注的菜谱、用户的需求信息以及用户所处的环境信息中至少一者，所述根据所述用户信息确定每种食材的食材系数包括：根据用户关注的食材种类、用户关注的菜谱、用户的需求信息以及用户所处的环境信息中至少一者和所述存放时间比确定所述食材的食材系数。

在本发明实施方式的第二方面，提供一种菜谱推荐装置，所述菜谱推荐装置包括：控制模块，被配置为执行上述的菜谱推荐方法；人机交互模块，被配置为将需要推荐给用户的所述菜谱传达给所述用户。

可选地，所述菜谱推荐装置为制冷设备或移动设备。

在本发明实施方式的第三方面，提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于在被处理器执行时使得所述处理器能够执行上述的菜谱推荐方法。

在上述技术方案中，通过为菜谱和用户信息设置标签，并根据菜谱的标签和用户信息的标签确定菜谱与用户信息之间的契合度，从而根据契合度为用户推荐菜谱，可以使得推荐给用户的菜谱更加符合用户的饮食习惯，并节约用户查找菜谱的时间，提高用户体验。

本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：

图1示例性示出了本发明一种实施方式提供的菜谱推荐方法的流程图；

图2示例性示出了本发明一种可选实施方式提供的确定用户关注的食材种类的方法的流程图；

图3示例性示出了本发明一种可选实施方式提供的根据食材种类维度的菜谱推荐方法的流程图；

图4示例性示出了本发明一种可选实施方式提供的基于多维度的菜谱推荐方法的流程图；

图5示例性示出了本发明一种可选实施方式提供的用于确定推荐菜谱的因素的框图；以及

图6示例性示出了本发明一种实施方式提供的菜谱推荐装置的框图。

附图标记说明

10 控制模块 20 人机交互模块

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

需要说明，若本发明实施方式中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，若本发明实施方式中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施方式之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

图1示例性示出了本发明一种实施方式提供的菜谱推荐方法的流程图。如图1所示，本发明实施方式提供一种菜谱推荐方法，该菜谱推荐方法可以包括：

步骤S11，获取菜谱和用户信息。

步骤S12，根据获取的菜谱确定该菜谱在预设维度中的菜谱标签集合。

步骤S13，根据获取的用户信息确定该用户信息在预定维度中的用户标签集合。

步骤S14，根据菜谱标签集合和用户标签集合确定该菜谱与用户信息之间的契合度。

步骤S15，在契合度大于预设阈值的情况下，将该菜谱推荐给用户。

如此，通过为菜谱和用户信息设置标签，并根据菜谱的标签和用户信息的标签确定菜谱与用户信息之间的契合度，从而根据契合度为用户推荐菜谱，可以使得推荐给用户的菜谱更加符合用户的饮食习惯，并节约用户查找菜谱的时间，提高用户体验。

具体地，该菜谱推荐方法可以基于移动设备或制冷设备等菜谱推荐装置实现，该移动设备可以包括手机、平板电脑或笔记本电脑等，制冷设备可以包括冰箱或冰柜等。该菜谱推荐装置能够获取用户信息和多个菜谱。其中，该用户信息可以是用户自己录入的，也可以是通过其他设备检测到的。相应地，菜谱可以是预先存储在菜谱推荐装置中的，也可以是从互联网或云端服务器获取的。在需要为用户推荐菜谱时，可以首先确定一个预定维度，该预定维度可以包括食材种类维度、菜谱种类维度、用户需求维度或环境维度等。也就是说，可以从不同的维度出发来为用户推荐合适的菜谱。在每个预定维度中，可以包括多个标签。在获取用户信息后，可以确定在该预设维度中与该用户信息相符合的标签，并形成用户标签集合。另外，还可以预先确定在该预设维度中与每个菜谱相符合的标签，并形成每个菜谱的菜谱标签集合。在确定用户标签集合与菜谱标签集合后，可以根据菜谱标签集合和用户标签集合确定该菜谱与用户信息之间的契合度，并将契合度大于预设阈值的菜谱推荐给用户。需要说明的是，上述步骤S12和步骤S13之间的顺序可以互换。

需要说明的是，预设阈值可以为大于或等于1的整数，并可以根据用户实际需要和能够获取的菜谱总数等条件进行预先确定。另外，该预设阈值可以是固定的，也可以是可变的。例如，该预设阈值可以根据推荐菜谱数量进行动态调整。具体地，可以首先确定多个菜谱中契合度大于预设阈值的菜谱的菜谱数量，如果该菜谱数量超出预设数量范围，则可以调整预设阈值，以使得该菜谱数量在预设数量范围内。举例来说，在需要给用户推荐5～8个菜谱的情况下，如果基于当前的预设阈值可以得到3个契合度大于预设阈值的菜谱，则可以降低预设阈值，以使得契合度大于预设阈值的菜谱处于5～8个之间；如果基于当前的预设阈值可以得到10个契合度大于预设阈值的菜谱，则可以增加预设阈值，以使得契合度大于预设阈值的菜谱处于5～8个之间。

此外，在根据契合度确定需要给用户推荐的菜谱后，可以根据每个被推荐菜谱的契合度大小对菜谱进行排序，并优先推荐契合度大的菜谱给用户。

进一步地，上述步骤S14可以包括：

步骤S141，确定在菜谱标签集合中与用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量。

步骤S142，根据关联标签的数量确定契合度。

具体地，在确定每个菜谱的菜谱标签集合和用户信息的用户标签集合后，可以将每个菜谱的菜谱标签集合分别与用户标签集合进行比对，以确定菜谱标签集合中哪些标签与用户标签集合中相应的标签相关联，并计算与用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量。随后，根据菜谱的关联标签的数量，确定该菜谱与用户信息之间的契合度。其中，可以直接采用关联标签的数量来表示契合度，也可以采用关联标签的数量与用户标签集合的标签总数之间的比值表示契合度。

在本发明一种可选实施方式中，在预设维度为食材种类维度的情况下，用户信息可以包括用户关注的食材种类。用户标签集合可以为用户关注的食材种类的集合，菜谱标签集合可以为菜谱包括的食材种类的集合。如图2所示，用户关注的食材种类可以通过获取用户冰箱中存储的食材种类、用户购买的每种食材的频次以及用户设置的常用食材缺少提醒等信息确定。举例来说，可以获取用户购买的每种食材的频次和用户设置常用食材缺少提醒的食材种类，并检测冰箱中存储的食材种类。随后，可以将用户冰箱中存储的食材种类作为用户关注的食材种类，并且也可以将用户购买频次排序靠前的食材种类和用户设置食材缺少提醒的食材种类作为用户关注的食材种类。例如，用户冰箱中现有食材没有西红柿和猪肉，但是用户经常购买的清单排序中西红柿和猪肉位列第一和第二，则可以将西红柿和猪肉也作为用户关注的食材种类。再例如，用户冰箱中没有鸡蛋，但是用户通过手动设置鸡蛋缺少提醒功能，即只要冰箱内鸡蛋的数量低于一定的阈值就会提醒用户购买鸡蛋，可见用户对于鸡蛋的关注度和需求较高，因此可以将鸡蛋作为用户关注的食材种类。其中冰箱中存储的食材种类可以通过在冰箱上安装摄像头并通过摄像头识别冰箱内的食材种类来进行检测，或者可以在冰箱上安装扫描器并通过扫描器扫描食材上的识别码来进行检测。

在确定用户关注的食材种类后，可以将菜谱包括的食材种类的集合与用户关注的食材种类的集合进行比较。两个集合中相同的食材种类的数量即为上述菜谱标签集合的关联标签的数量。也就是说，菜谱包括的食材种类的集合与用户关注的食材种类的集合的交集的基数即为菜谱标签集合的关联标签的数量。

举例来说，如图3所示，用户关注的食材种类的集合为T1，由于每个菜谱中所包括的食材主料和辅料是已知的，因此可以获取每个菜谱所包含的食材种类的集合T21、T22、……T2n。随后，可以分别将集合T21、T22、……T2n与T1取交集，得到T31、T32、……T3n。之后，确定集合T31、T32、……T3n的基数，并将基数大于预设阈值的集合所对应的菜谱推荐给用户。例如，若预设阈值m＝3，集合T31＝(a、b、c、d)，集合T32＝(a、b)，则集合T31的基数为4＞3，因此可以将集合T31对应的(也即集合T21对应的)菜谱推荐给用户，集合T32的基数为2≤3，因此集合T32对应的(也即集合T22对应的)菜谱不会推荐给用户。在确定推荐给用户的菜谱后，还可以根据每个推荐给用户的菜谱的契合度对这些菜谱进行排序。即根据每个推荐给用户的菜谱所对应的交集的基数大小确定推荐顺序。由于交集的基数大的菜谱更符合用户需求，因此菜谱可以根据交集的基数由大到小进行排序，并将基数大的菜谱优先推荐给用户。

在根据食材种类维度为用户推荐菜谱时，可以充分考虑用户当前存储的食材种类和经常购买的食材种类，从而使得推荐给用户的菜谱更符合用户的生活和消费习惯。

在本发明另一种可选实施方式中，在预设维度为菜谱种类维度的情况下，用户信息可以包括用户关注的菜谱，用户标签集合可以为用户关注的全部菜谱的属性特征的集合，菜谱标签集合可以为菜谱自身的属性特征的集合。其中，可以根据以下至少一者确定用户关注的菜谱：用户搜索菜谱的次数、用户查看菜谱的次数和用户收藏的菜谱。也就是说，可以获取用户通过冰箱或手机APP等终端以搜索框输入或者语音搜索等途径进行菜谱搜索的搜索习惯、用户通过冰箱或手机APP等终端以通过各种入口进行的菜谱查看的查看习惯以及用户收藏的菜谱，并根据获取的用户的搜索习惯、查看习惯和收藏的菜谱确定用户关注的菜谱。例如，可以将用户收藏的菜谱作为用户关注的菜谱，并将用户搜索次数和/或查看次数大于预设值的菜谱也作为用户关注的菜谱。

在获取用户关注的菜谱后，可以确定用户关注的菜谱的属性特征，该属性特征可以例如包括菜谱菜系(湘菜、川菜、粤菜等)、菜谱对应的时令(春季、夏季、秋季、冬季)、菜谱主要食材、菜谱种类(荤、素)等。随后，可以将用户关注的全部菜谱的属性特征的集合作为用户标签集合，将每个菜谱自身的属性特征的集合作为每个菜谱的菜谱标签集合，并将菜谱自身的属性特征的集合与用户关注的全部菜谱的属性特征的集合中相同的属性特征的数量作为菜谱标签集合的关联标签的数量。也就是说，可以将菜谱自身的属性特征的集合与用户关注的全部菜谱的属性特征的集合的交集的基数作为菜谱标签集合的关联标签的数量。

举例来说，如果用户关注的菜谱为湘菜、川菜，且主要食材为鱼、鸭等，则用户标签集合可以包括以下标签：湘菜、川菜、鱼、鸭。如果一菜谱为湘菜且主要食材为鸡，则该菜谱的菜谱标签集合可以包括以下标签：湘菜、鸡，进而该菜谱标签集合的关联标签数量为1个，即湘菜。

在根据菜谱种类维度为用户推荐菜谱时，可以充分考虑用户查看、搜索和收藏的菜谱种类，从而使得推荐给用户的菜谱与用户期望的菜谱更加一致，因此更符合用户的需求。

在本发明一种可选实施方式中，在预设维度为用户需求维度的情况下，用户信息可以包括用户的需求信息，用户标签集合可以为根据该需求信息确定的用户需求特征的集合，菜谱标签集合可以为根据菜谱确定的菜谱功能特征的集合。其中，该需求信息可以包括身体需求信息和/或口味需求信息。也就是说，可以根据用户的身体情况和口味喜好确定该需求信息。需要说明的是，用户可以指一个用户，也可以指一个家庭的全部成员。

具体地，可以通过冰箱、手机APP以及家庭相关联的联网小家电等终端直接或间接获取的用户的身体需求信息和口味需求信息。例如，可以让用户直接通过冰箱或手机等菜谱推荐装置录入身体需求信息和口味需求信息，也可以由与菜谱推荐装置通过wifi或蓝牙进行关联的智能秤获取用户的体重信息或体脂信息，进而根据用户的体重信息或体脂信息确定用户的身体需求信息(例如，当体重过重时，确定身体需求信息为“少油脂”、“少糖”)。此外，还可以通过与菜谱推荐装置通过wifi或蓝牙进行关联的手环获取用户的运动信息，或者通过血压仪获取用户的血压信息等。另外，还可以通过对用户定位来获取用户所在的地域信息，并根据地域信息获取用户喜爱的菜系，进而根据用户喜爱的菜系确定用户的口味需求信息，并且还可以通过用户查看、搜索或收藏的菜谱确定用户的口味需求信息。

在获取用户的需求信息后，可以根据该需求信息确定用户需求特征的集合。例如，如果该需求信息表明用户不喜欢吃辣且偏爱素菜，则用户需求特征的集合可以包括以下两个标签：无辣、素菜。在确定用户需求特征的集合后，可以获取各个菜谱的菜谱功能特征的集合，并将菜谱功能特征的集合中与用户需求特征相关联的菜谱功能特征的数量作为菜谱标签集合的关联标签的数量。例如，当用户需求特征的集合包括：无辣、素菜，而一菜谱为粤菜且为荤菜，则该菜谱的功能特征的集合可以包括以下标签：粤菜、荤菜。由于粤菜不含辣椒，因此粤菜与“无辣”相关联，从而该菜谱标签集合的关联标签数量为1个，即粤菜。

在本发明一种可选实施方式中，在预设维度为环境维度的情况下，用户信息可以包括用户当前所处的环境信息，用户标签集合可以为根据环境信息确定的环境特征的集合，菜谱标签集合可以为根据菜谱确定的环境特征的集合。具体地，环境信息可以包括地域信息、时间信息和天气信息中至少一者。也就是说，可以将用户所在的地域、当日天气、时令节气、季节、节假日等信息作为环境信息；在获取环境信息后，可以根据地域信息、时间信息和天气信息等确定环境特征的集合，以作为用户标签集合。其中，地域信息可以通过对用户进行定位来获取，天气、时令节气、季节、节假日等信息可以通过联网获取。举例来说，当根据环境信息确定用户所处的环境为东北地区的冬季时，则根据该环境信息确定的环境特征的集合可以包括以下标签：东北、冬季。

进一步地，在确定与用户的环境信息对应的环境特征后，可以将根据环境信息确定的环境特征的集合与根据菜谱确定的环境特征的集合中相同的环境特征的数量作为菜谱标签集合的关联标签的数量。也就是说，可以将根据环境信息确定的环境特征的集合与根据菜谱确定的环境特征的集合的交集的基数作为菜谱标签集合的关联标签的数量。例如，如果一菜谱为东北菜且其食材为东北地区冬季可获取的食材，则该菜谱的环境特征的集合可以包括以下标签：东北、冬季。因此，相对于上述根据环境信息确定的环境特征的集合，该菜谱标签集合的关联标签的数量为2个，即东北和冬季。

此外，可以为不同类型的环境特征(即标签)设置不同的优选级。例如，节日类环境特征的优先级可以设置为最高，当根据菜谱确定的节日类环境特征与根据用户的环境信息确定的节日类环境特征相关联时，优先推荐该菜谱。例如，当根据用户的环境信息确定当日为元宵节时，则优先推荐具有元宵节这一环境特征的菜谱；当根据用户的环境信息确定当日为端午节时，则优先推荐具有端午节这一环境特征的菜谱。如此，可以使菜谱推荐更加灵活、智能。

在根据环境维度为用户推荐菜谱时，可以充分考虑用户所处的环境信息，从而使得推荐给用户的菜谱与用户所处的环境更加一致。例如，可以在冬季为用户推荐养胃热汤，在夏季为用户推荐凉菜、清凉解暑汤。

以上描述了基于各个单一维度为用户推荐菜谱的方法。除此之外，本发明实施方式还提供一种基于多维度为用户推荐菜谱的方法。也就是说，预设维度可以包括多个预设维度，且每个预设维度可以具有各自的维度系数，该菜谱推荐方法可以包括：

步骤S21，根据每个预设维度分别确定需要推荐给用户的推荐菜谱集合。

步骤S22，确定每个菜谱与每个推荐菜谱集合之间的包含关系。

步骤S23，根据每个预设维度的维度系数和确定的包含关系确定每个菜谱的第一菜谱系数。

步骤S24，根据所述第一菜谱系数对所述菜谱进行排序。

步骤S25，根据所述排序将预定数量的菜谱推荐给所述用户。

具体地，该预定维度可以包括食材种类维度、菜谱种类维度、用户需求维度或环境维度等。其中，食材种类维度、菜谱种类维度、用户需求维度或环境维度的维度系数可以分别用Q₁～Q₄进行表示。维度系数可以与菜谱系数成正比，菜谱系数大的菜谱可以优先推荐给用户。其中，每个维度的维度系统可以根据不同情况下的重要程度进行定义和自调整。例如，信息获取较全面和/或使用频次较高的维度，其维度系数可以较大，信息获取不全和/或使用频次较低的维度，其维度系数较小。如果各个维度的信息完整程度差距不大和/或使用频次接近的情况下，可以根据实际情况为各个维度设定固定的维度系数。一般情况下，食材种类维度和菜谱种类维度的维度系数相对更大，用户需求维度和环境维度的维度系数相对更小。

举例来说，在上述四个维度中，若用户未进行任何家电关联，也未录入完整的用户需求信息，但是经常搜索和查看菜谱，则可以将用户需求维度的维度系数设置为相对较低，菜谱种类维度的维度系数设置为相对较高。在另一个例子中，用户录入了完整的用户需求信息，且关联了运动手环、体重秤等小家电，但很少主动搜索和查看菜谱，一般只看推荐的菜谱，则说明用户比较关注个人健康，因可以将用户需求维度的维度系数设置为相对较高，菜谱种类维度的维度系数设置为相对较低。

在一具体实施方式中，可以基于每个维度分别确定需要推荐给用户的推荐菜谱集合，随后对于任意菜谱而言，可以确定该菜谱与各个推荐菜谱集合的包含关系，之后可以根据每个维度的维度系数和确定的包含关系确定每个菜谱的第一菜谱系数。举例来说，如果菜谱A既包含于根据食材维度确定的推荐菜谱集合中，又包含于根据菜谱维度确定的推荐菜谱集合中，则该菜谱A的第一菜谱系数可以为(Q₁×Q₄)或(Q₁+Q₄)。在确定第一菜谱系数后，可以根据每个菜谱的第一菜谱系数对全部菜谱按第一菜谱系数的大小进行排序(例如按第一菜谱系数由大到小进行排序)，并根据该排序将预定数量的菜谱推荐给用户，例如可以将排序最靠前的5个菜谱推荐给用户，或将排序最靠前的3个菜谱和2个排位靠中间的菜谱推荐给用户。

在本发明一种可选实施方式中，还可以根据不同维度的维度系数和菜谱所包括的食材种类确定需要推荐给用户的菜谱。具体地，可以根据获取的用户信息确定每种食材的食材系数，并根据每种食材的食材系数和菜谱所包括的食材种类确定每个菜谱的第二菜谱系数，随后根据第一菜谱系数和第二菜谱系数确定菜谱的最终菜谱系数，并根据该最终菜谱系数对菜谱进行排序，以将排序靠前的菜谱推荐给用户。其中，每种食材的食材系数可以用P_i表示，其中i表示食材种类。该食材系数P_i可以基于以下至少一个因素确定：食材已存放时间K1、食材可存放时间K2、存放时间比K(K＝K1/K2)、用户搜索习惯和查看习惯、用户的身体需求信息和口味需求信息、季节天气地域等环境信息等。

具体地，该食材系数可以主要根据存放时间比K确定。通过该存放时间比K可以确定每种食材的相对存放时间。即食材的存放时间比K越大，则说明该食材的相对存放时间越长，可存放时间越短，因此可以将该食材的食材系数设置的越大，以优先推荐包括该食材的菜谱。更具体地，菜谱的菜谱系数可以与其所包括的食材的食材系数成正比，在食材系数越大时，包括该食材的菜谱的菜谱系数也相对越大，进而可以优先将存放时间较长的食材推荐给用户。例如，白菜可以在冰箱内存放的时间为120天，即白菜的K2为120，用户家的白菜在冰箱已经存放了40天，即白菜的K1为40，则白菜的时间存放比K＝K1/K2＝40/120＝1/3，相应地，该白菜的食材系数也可以设置为1/3。

在根据存放时间比K确定食材系数后，还可以根据用户关注的食材种类、用户关注的菜谱、用户的需求信息以及用户所处的环境信息中至少一者对食材系数进行修正。也就是说，可以根据用户信息中包括的用户搜索习惯和查看习惯、用户的身体需要信息和口味需求信息、季节天气地域信息等信息作为根据存放时间比K确定的食材系数的修正因子。举例来说，可以分别基于用户关注的食材种类、用户关注的菜谱、用户的需求信息以及用户所处的环境信息确定根据食材种类维度、菜谱种类维度、用户需求维度和环境维度的推荐菜谱集合。随后，可以确定四个推荐菜谱集合所包括的菜谱中包含哪些种类的食材，并根据每种食材所在的推荐菜谱集合修正该种类食材的食材系数。例如，如果某种食材处于一个推荐菜谱集合中，则可以根据该推荐菜谱集合的维度系数将该食材的食材系数相应增加预设值。

如图4所示，在确定每种食材的食材系数后，可以根据菜谱所包括的各个食材的食材系数和该菜谱所在的推荐菜谱集合对应的维度系数确定该菜谱的最终菜谱系数。具体来说，可以先获取每个维度的维度系数和每种食材的食材系数，随后根据该菜谱所在的推荐菜谱集合对应的维度和该菜谱所包括的食材种类确定该菜谱的最终菜谱系数。例如，如果一菜谱包含于根据食材种类维度和菜谱种类维度确定的推荐菜谱集合中，并且该菜谱包括白菜和猪肉两种食材时，则该菜谱的第一菜谱系数可以为Q₁×Q₄，该菜谱的第二菜谱系数可以为P_白菜×P_猪肉，该菜谱的最终菜谱系数可以为(Q₁×Q₄)×(P_白菜×P_猪肉)。基于上述方法，可以确定每个菜谱的最终菜谱系数，从而可以根据每个菜谱的最终菜谱系数的数值对菜谱进行排序，例如可以根据最终菜谱系数的数值由大到小对菜谱进行排序，并将排序在前的预定数量(例如5个)的菜谱推荐给用户。

如图5所示，本发明上述方案，可以综合食材因素和维度因素来为用户推荐菜谱。在为用户推荐菜谱时，可以基于每个维度的维度系数、每个菜谱所包括食材的食材系数以及菜谱与各个维度之间的相关性来确定推荐给用户的菜谱。具体来说，可以根据食材存放时间比、食材存放习惯、用户搜索习惯和查看习惯、用户的身体需求信息和口味需求信息、季节天气地域等环境信息等多种用户信息确定食材系数和维度系数，并根据食材系数和维度系数确定最终菜谱系数，进而根据该最终菜谱系数向用户推荐菜谱。如此可以更加精准地推荐符合用户的生活习惯的菜谱，从而提高用户体验。

相应地，如图6所示，本发明实施方式还提供一种菜谱推荐装置，该菜谱推荐装置可以包括控制模块10和人机交互模块20。其中，控制模块10被配置为执行上述的菜谱推荐方法。人机交互模块20被配置为将需要推荐给用户的菜谱传达给所述用户。其中，该菜谱推荐装置可以为制冷设备或移动设备，该制冷设备可以为冰箱或冰柜等，该移动设备可以为手机、平板电脑或笔记本电脑等。控制模块10可以包括通用处理器、专用处理器、常规处理器、数字信号处理器(DSP)、多个微处理器、与DSP核心关联的一个或多个微处理器、控制器、微控制器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)电路、其他任何类型的集成电路(IC)以及状态机等等。人机交互模块20可以包括显示屏或扬声器等，也就是说，可以通过画面显示或语音播报等方式来向用户传达推荐的菜谱。

此外，本发明实施方式还提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于在被处理器执行时使得处理器能够执行上述的菜谱推荐方法。

以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。

本领域技术人员可以理解实现上述实施方式方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施方式的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (18)

1.一种菜谱推荐方法，其特征在于，所述菜谱推荐方法包括：

获取菜谱和用户信息；

根据所述菜谱确定该菜谱在预设维度中的菜谱标签集合；

根据所述用户信息确定该用户信息在所述预定维度中的用户标签集合；

根据所述菜谱标签集合和所述用户标签集合确定所述菜谱与所述用户信息之间的契合度；以及

在所述契合度大于预设阈值的情况下，将所述菜谱推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的菜谱推荐方法，其特征在于，所述菜谱包括多个菜谱，所述菜谱推荐方法还包括：

确定多个所述菜谱中契合度大于预设阈值的菜谱的菜谱数量；以及

在所述菜谱数量超出预设数量范围的情况下，调整所述预设阈值，以使得所述菜谱数量在预设数量范围内。

3.根据权利要求1所述的菜谱推荐方法，其特征在于，所述根据所述菜谱标签集合和所述用户标签集合确定所述菜谱与所述用户信息之间的契合度包括：

确定在所述菜谱标签集合中与所述用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量；以及

根据所述关联标签的数量确定所述契合度。

4.根据权利要求3所述的菜谱推荐方法，其特征在于，所述预定维度为食材种类维度、菜谱种类维度、用户需求维度或环境维度。

5.根据权利要求4所述的菜谱推荐方法，其特征在于，在所述预设维度为所述食材种类维度的情况下，所述用户信息包括用户关注的食材种类，所述用户标签集合为所述用户关注的食材种类的集合，所述菜谱标签集合为所述菜谱包括的食材种类的集合，所述确定在所述菜谱标签集合中与所述用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量包括：确定所述菜谱包括的食材种类的集合与所述用户关注的食材种类的集合中相同的食材种类的数量。

6.根据权利要求4所述的菜谱推荐方法，其特征在于，在所述预设维度为所述菜谱种类维度的情况下，所述用户信息包括用户关注的菜谱，所述用户标签集合为所述用户关注的全部菜谱的属性特征的集合，所述菜谱标签集合为所述菜谱自身的属性特征的集合，所述确定在所述菜谱标签集合中与所述用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量包括：确定所述菜谱自身的属性特征的集合与所述用户关注的全部菜谱的属性特征的集合中相同的属性特征的数量。

7.根据权利要求6所述的菜谱推荐方法，其特征在于，根据以下至少一者确定所述用户关注的菜谱：用户搜索菜谱的次数、用户查看菜谱的次数和用户收藏的菜谱。

8.根据权利要求4所述的菜谱推荐方法，其特征在于，在所述预设维度为所述用户需求维度的情况下，所述用户信息包括用户的需求信息，所述用户标签集合为根据所述需求信息确定的用户需求特征的集合，所述菜谱标签集合为根据所述菜谱确定的菜谱功能特征的集合，所述确定在所述菜谱标签集合中与所述用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量包括：确定所述菜谱功能特征的集合中与所述用户需求特征相关联的菜谱功能特征的数量。

9.根据权利要求8所述的菜谱推荐方法，其特征在于，所述需求信息包括身体需求信息和/或口味需求信息。

10.根据权利要求4所述的菜谱推荐方法，其特征在于，在所述预设维度为所述环境维度的情况下，所述用户信息包括用户当前所处的环境信息，所述用户标签集合为根据所述环境信息确定的环境特征的集合，所述菜谱标签集合为根据所述菜谱确定的环境特征的集合，所述确定在所述菜谱标签集合中与所述用户标签集合中的标签相关联的关联标签的数量包括：确定根据所述环境信息确定的环境特征的集合与根据所述菜谱确定的环境特征的集合中相同的环境特征的数量。

11.根据权利要求10所述的菜谱推荐方法，其特征在于，所述环境信息包括以下至少一者：地域信息、时间信息和天气信息。

12.根据权利要求1至11中任意一项权利要求所述的菜谱推荐方法，其特征在于，所述预设维度包括多个预设维度，且每个所述预设维度具有各自的维度系数，所述菜谱推荐方法还包括：

根据每个所述预设维度分别确定需要推荐给用户的推荐菜谱集合；

确定每个所述菜谱与每个所述推荐菜谱集合之间的包含关系；

根据每个所述预设维度的维度系数和所述包含关系确定每个菜谱的第一菜谱系数；

根据所述第一菜谱系数对所述菜谱进行排序；以及

根据所述排序将预定数量的菜谱推荐给所述用户。

13.根据权利要求12所述的菜谱推荐方法，其特征在于，所述菜谱推荐方法还包括：

根据所述用户信息确定每种食材的食材系数；

根据所述食材系数和所述菜谱所包括的食材种类确定每个菜谱的第二菜谱系数；

其中，根据所述第一菜谱系数对所述菜谱进行排序包括：

根据所述第一菜谱系数和所述第二菜谱系数确定所述菜谱的最终菜谱系数；

根据所述最终菜谱系数对所述菜谱进行排序。

14.根据权利要求13所述的菜谱推荐方法，其特征在于，所述用户信息包括每种食材的已储存时间，所述根据所述用户信息确定每种食材的食材系数包括：

根据所述食材的已储存时间和预先确定的所述食材的可储存时间确定存放时间比；以及

根据所述存放时间比确定所述食材的食材系数。

15.根据权利要求14所述的菜谱推荐方法，其特征在于，所述用户信息还包括用户关注的食材种类、用户关注的菜谱、用户的需求信息以及用户所处的环境信息中至少一者，所述根据所述用户信息确定每种食材的食材系数包括：

根据用户关注的食材种类、用户关注的菜谱、用户的需求信息以及用户所处的环境信息中至少一者和所述存放时间比确定所述食材的食材系数。

16.一种菜谱推荐装置，其特征在于，所述菜谱推荐装置包括：

控制模块，被配置为执行根据权利要求1至15中任意一项权利要求所述的菜谱推荐方法；

人机交互模块，被配置为将需要推荐给用户的所述菜谱传达给所述用户。

17.根据权利要求16所述的菜谱推荐方法，其特征在于，所述菜谱推荐装置为制冷设备或移动设备。

18.一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于在被处理器执行时使得所述处理器能够执行根据权利要求1至15中任意一项权利要求所述的菜谱推荐方法。