CN110472153B - 菜谱的推荐方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
菜谱的推荐方法、系统、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110472153B CN110472153B CN201910773553.3A CN201910773553A CN110472153B CN 110472153 B CN110472153 B CN 110472153B CN 201910773553 A CN201910773553 A CN 201910773553A CN 110472153 B CN110472153 B CN 110472153B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- menu
- mastered
- existing
- user
- menu information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000010411 cooking Methods 0.000 claims abstract description 45
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims abstract description 30
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 30
- 235000019640 taste Nutrition 0.000 claims abstract description 28
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 9
- 235000002595 Solanum tuberosum Nutrition 0.000 description 9
- 244000061456 Solanum tuberosum Species 0.000 description 9
- 235000021186 dishes Nutrition 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000009835 boiling Methods 0.000 description 4
- 235000012015 potatoes Nutrition 0.000 description 3
- 235000009508 confectionery Nutrition 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 235000013372 meat Nutrition 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 2
- 235000014102 seafood Nutrition 0.000 description 2
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000007596 consolidation process Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 235000021110 pickles Nutrition 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明公开了一种菜谱的推荐方法、系统、设备及存储介质，所述推荐方法包括：预设一菜谱知识图谱，菜谱知识图谱存储有多个菜谱及每个菜谱对应的菜谱信息，菜谱信息包括菜谱口味、菜谱食材和菜谱技能；获取用户的历史烹饪数据；根据历史烹饪数据提取用户的已掌握菜谱信息，已掌握菜谱信息包括已掌握口味、已掌握食材和已掌握技能；获取当前存储的现有菜谱；根据菜谱知识图谱和已掌握菜谱信息计算每个现有菜谱与用户的匹配度；选取匹配度排序靠前的若干菜谱作为用户的推荐菜谱。根据用户已掌握的烹饪数据智能推荐匹配度最高的菜谱进行推荐，在接受升级请求后更新匹配的菜谱，使得用户学习到更多新的最适合的菜谱，从而提高烹饪水平。
Description
技术领域
本发明属于菜谱个性化推荐技术领域，特别涉及一种菜谱的推荐方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
随着物联网越来越普及，现在的菜谱推荐越来越多样化，大多数是根据单一信息如设备类型、用户口味、用户食材等或者将上述各信息互相结合进行固定的传统菜谱推荐，进一步通过图文的方式指导用户烹饪。但是基于上述方式推荐的菜谱，用户最终到底会不会烹饪以及实际的烹饪效果都无法保证，且每一个用户的烹饪技巧也不一样，固定的传统菜谱并不适用所有的用户，用户没有办法独立创新自己的菜谱，那么用户的烹饪技巧也就无法得到很好地进阶。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中多基于固定的传统菜谱进行推荐导致用户的烹饪技巧无法得到有效提升的缺陷，提供一种菜谱的推荐方法、系统、设备及存储介质。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
一种菜谱的推荐方法，所述推荐方法包括：
预设一菜谱知识图谱，所述菜谱知识图谱存储有多个菜谱及每个菜谱对应的菜谱信息，所述菜谱信息包括菜谱口味、菜谱食材和菜谱技能；
获取用户的历史烹饪数据；
根据所述历史烹饪数据提取所述用户的已掌握菜谱信息，所述已掌握菜谱信息包括已掌握口味、已掌握食材和已掌握技能；
获取当前存储的现有菜谱；
根据所述菜谱知识图谱和所述已掌握菜谱信息计算每个现有菜谱与所述用户的匹配度；
选取所述匹配度排序靠前的若干菜谱作为所述用户的推荐菜谱。
较佳地，所述根据所述菜谱知识图谱和所述已掌握菜谱信息计算每个现有菜谱与所述用户的匹配度的步骤具体包括：
基于所述菜谱知识图谱提取每个现有菜谱的现有菜谱信息，所述现有菜谱信息包括现有菜谱口味、现有菜谱食材和现有菜谱技能；
对每个现有菜谱信息赋予一基础权重值，并将所述现有菜谱信息的基础权重值累加得到所述每个现有菜谱的基础数值；
将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值累加得到一优先数值；
根据所述优先数值和所述基础数值计算得到所述匹配度。
较佳地，所述菜谱知识图谱还存储有每个菜谱技能对应的技能等级，所述根据所述优先数值和所述基础数值计算得到所述匹配度的步骤之前，所述推荐方法还包括：
接收所述用户的一升级请求，所述升级请求包括用户对任意目标已掌握菜谱技能的技能等级的升级请求和/或对任意未掌握菜谱信息的烹饪请求；
对升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息赋予一升级权重值；
所述将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值累加得到一优先数值的步骤具体包括：
将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值和所有升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的升级权重值累加得到所述优先数值。
较佳地，所述推荐方法通过以下公式求解所述匹配度，具体包括：
其中，Pn为用户与第n个菜谱的匹配度；
Yin为第n个菜谱中包含的第i个已掌握菜谱信息的基础权重值，Skn为第n个菜谱中包含的第k个升级后的任一目标已掌握菜谱技能或任一未掌握菜谱信息的升级权重值，I为第n个菜谱中包含的已掌握菜谱信息的个数，K为第n个菜谱中包含的升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的个数；
Xjn为第n个菜谱中的第j个现有菜谱信息的基础权重值，J为第n个菜谱中包含的现有菜谱信息的个数。
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的菜谱的推荐方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的菜谱的推荐方法的步骤。
一种菜谱的推荐系统，所述推荐系统包括图谱预设模块、历史数据获取模块、菜谱信息提取模块、现有菜谱获取模块、匹配度计算模块和推荐菜谱选取模块；
所述图谱预设模块用于预设一菜谱知识图谱，所述菜谱知识图谱存储有多个菜谱及每个菜谱对应的菜谱信息，所述菜谱信息包括菜谱口味、菜谱食材和菜谱技能；
所述历史数据获取模块用于获取用户的历史烹饪数据；
所述菜谱信息提取模块用于根据所述历史烹饪数据提取所述用户的已掌握菜谱信息，所述已掌握菜谱信息包括已掌握口味、已掌握食材和已掌握技能；
所述现有菜谱获取模块用于获取当前存储的现有菜谱；
所述匹配度计算模块用于根据所述菜谱知识图谱和所述已掌握菜谱信息计算每个现有菜谱与所述用户的匹配度；
所述推荐菜谱选取模块用于选取所述匹配度排序靠前的若干菜谱作为所述用户的推荐菜谱。
较佳地，所述匹配度计算模块包括权重值赋予单元、基础数值计算单元和优先数值计算单元；
所述菜谱信息提取模块还用于基于所述菜谱知识图谱提取每个现有菜谱的现有菜谱信息，所述现有菜谱信息包括现有菜谱口味、现有菜谱食材和现有菜谱技能；
所述权重值赋予单元用于对每个现有菜谱信息赋予一基础权重值；
所述基础数值计算单元用于将所述现有菜谱信息的基础权重值累加得到所述每个现有菜谱的基础数值；
所述优先数值计算单元用于将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值累加得到一优先数值；
所述匹配度计算模块用于根据所述优先数值和所述基础数值计算得到所述匹配度。
较佳地，所述菜谱知识图谱还存储有每个菜谱技能对应的技能等级，所述推荐系统还包括请求接收模块；
所述请求接收模块用于接收所述用户的一升级请求，所述升级请求包括用户对任意目标已掌握菜谱技能的技能等级的升级请求和/或对任意未掌握菜谱信息的烹饪请求；
所述权重值赋予单元还用于对升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息赋予一升级权重值；
所述优先数值计算单元用于将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值和所有升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的升级权重值累加得到所述优先数值。
较佳地，所述推荐系统通过以下公式求解所述匹配度，具体包括：
其中，Pn为用户与第n个菜谱的匹配度；
Yin为第n个菜谱中包含的第i个已掌握菜谱信息的基础权重值，Skn为第n个菜谱中包含的第k个升级后的任一目标已掌握菜谱技能或任一未掌握菜谱信息的升级权重值，I为第n个菜谱中包含的已掌握菜谱信息的个数，K为第n个菜谱中包含的升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的个数；
Xjn为第n个菜谱中的第j个现有菜谱信息的基础权重值，J为第n个菜谱中包含的现有菜谱信息的个数
本发明的积极进步效果在于：根据用户已掌握的烹饪数据智能推荐匹配度最高的菜谱进行推荐，进一步的，可以根据用户已掌握的烹饪水平，智能进阶地接受用户的升级请求，进而用户可以学习到更多新的最适合的菜谱，从而提高用户的烹饪水平。
附图说明
图1为本发明实施例1的菜谱的推荐方法的流程图。
图2为本发明实施例1的菜谱的推荐方法中步骤50的流程图.
图3本发明实施例2的菜谱的推荐方法的流程图。
图4为本发明实施例2的菜谱的推荐方法中步骤50的流程图.
图5为本发明实施例3的电子设备的结构示意图。
图6为本发明实施例5的菜谱的推荐系统的模块示意图。
图7为本发明实施例5的菜谱的推荐系统中匹配度计算模块的模块示意图。
图8为本发明实施例6的菜谱的推荐系统的模块示意图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
一种菜谱的推荐方法，如图1所示，所述推荐方法包括：
步骤10、预设一菜谱知识图谱；菜谱知识图谱存储有多个菜谱及每个菜谱对应的菜谱信息，菜谱信息包括菜谱口味、菜谱食材和菜谱技能；
需要说明的是，菜谱知识图谱中菜谱口味可以是菜谱的菜系，如湘菜、川菜、东北菜等，抑或可以是菜的口味，如甜食、辣食、酸食等；菜谱食材是指该菜谱中涉及使用的原材料，如蔬菜、肉类、海鲜等；菜谱技能是指对食材的处理方式，如切、煮、炸等。
步骤20、获取用户的历史烹饪数据；
步骤30、根据历史烹饪数据提取用户的已掌握菜谱信息；已掌握菜谱信息包括已掌握口味、已掌握食材和已掌握技能；
步骤40、获取当前存储的现有菜谱；
步骤50、根据菜谱知识图谱和已掌握菜谱信息计算每个现有菜谱与用户的匹配度；
步骤60、选取匹配度排序靠前的若干菜谱作为用户的推荐菜谱。
其中，如图2所示，步骤50具体包括：
步骤501、基于菜谱知识图谱提取每个现有菜谱的现有菜谱信息；现有菜谱信息包括现有菜谱口味、现有菜谱食材和现有菜谱技能；
步骤502、对每个现有菜谱信息赋予一基础权重值；
步骤503、将现有菜谱信息的基础权重值累加得到每个现有菜谱的基础数值；
步骤504、将每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值累加得到一优先数值；
步骤505、根据优先数值和基础数值计算得到匹配度。
本实施例中，根据用户已掌握的烹饪数据智能推荐匹配度最高的菜谱进行推荐，进一步的，可以根据用户已掌握的烹饪水平，智能进阶地接受用户的升级请求，进而用户可以学习到更多新的最适合的菜谱，从而提高用户的烹饪范围和烹饪水平。
实施例2
本实施例的菜谱的推荐方法是在实施例1的基础上进一步改进，所述菜谱知识图谱还存储有每个菜谱技能对应的技能等级，比如基于上述提到的食材处理方式如切，煮，油炸，烹调等，技能等级分为初级，中级，高级，比如初级有切块，中级有切片，高级有切丝等，如图3所示，步骤50之前，所述推荐方法还包括：
步骤41、接收用户的一升级请求；升级请求包括用户对任意目标已掌握菜谱技能的技能等级的升级请求和/或对任意未掌握菜谱信息的烹饪请求；
需要说明的是，此处对于已掌握菜谱技能的技能等级的升级请求一般是逐级上升，比如一已掌握菜谱技能为“切块”，当前掌握到的技能等级为初级，升一级后的即为“切片”，若是升两级则为“切土豆丝”，对于任意未掌握菜谱信息指的是完全没有烹饪过的口味、食材或技能，另外，对于升级请求的对象，可以是用户指定一对象，也可以是系统随机选择一项。
步骤42、对升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息赋予一升级权重值；需要说明的是，该升级权重值的设定需大于基础权重值。
进一步的，如图4所示，步骤504具体包括：
步骤5041、将每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值和所有升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的升级权重值累加得到优先数值。
本实施例中，所述推荐方法通过以下公式求解所述匹配度，具体包括：
其中，Pn为用户与第n个菜谱的匹配度；
Yin为第n个菜谱中包含的第i个已掌握菜谱信息的基础权重值，Skn为第n个菜谱中包含的第k个升级后的任一目标已掌握菜谱技能或任一未掌握菜谱信息的升级权重值，I为第n个菜谱中包含的已掌握菜谱信息的个数，K为第n个菜谱中包含的升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的个数；
Xjn为第n个菜谱中的第j个现有菜谱信息的基础权重值，J为第n个菜谱中包含的现有菜谱信息的个数。
举个具体示例进一步说明本发明：
比如对于一菜谱：酸辣土豆丝，其包含有技能1“切丝”+技能2“炒”+技能3“调味”+口味1“川菜”+食材1“土豆”。
设定基础权重值为1，则“酸辣土豆丝”的基础数值为1+1+1+1+1＝5；
比对用户已掌握菜谱信息，其中“炒”、“调味”、“川菜”为已掌握菜谱信息；
一、巩固，即用户选择基于当前已掌握的菜谱信息进行菜谱推荐：
对应“酸辣土豆丝”的优先数值为1+1+1＝3，进一步计算得到匹配度为3/5＝0.6。
对于存储的所有菜谱基于上述巩固步骤得到用户与每个菜谱的匹配度，再根据从大到小排列，选取排序靠前的若干(如前5)的菜谱作为推荐菜谱。
二、升级挑战，即用户选择对任意目标已掌握菜谱技能的技能等级进行升级和/或对任意未掌握菜谱信息的烹饪请求：
若选择对已掌握技能“切片”进行升级，即升级后为“切丝”；
设升级权重值为1.5，对应“酸辣土豆丝”的优先数值,1.5+1+1+1＝4.5，进一步计算得到匹配度为4.5/5＝0.9。
对于存储的所有菜谱基于上述升级挑战步骤得到用户与每个菜谱的匹配度，再根据从大到小排列，选取排序靠前的若干(如前5)的菜谱作为推荐菜谱。
本实施例中，根据用户已掌握的烹饪水平，智能进阶地接受用户对任意已掌握菜谱技能的升级请求或未掌握菜谱信息的烹饪请求，在此基础上更新每个菜谱与用户的匹配度，再进行推荐，再次基础上，用户可以学习到更多新的最适合的菜谱，进一步能够实现用户烹饪水平的提升。
实施例3
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1或2中任意一个实施例所述的菜谱的推荐方法。
图5为本实施例提供的一种电子设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备90的框图。图5显示的电子设备90仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备90可以以通用计算设备的形式表现，例如其可以为服务器设备。电子设备90的组件可以包括但不限于：至少一个处理器91、至少一个存储器92、连接不同系统组件(包括存储器92和处理器91)的总线93。
总线93包括数据总线、地址总线和控制总线。
存储器92可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(RAM)921和/或高速缓存存储器922，还可以进一步包括只读存储器(ROM)923。
存储器92还可以包括具有一组(至少一个)程序模块924的程序工具925，这样的程序模块924包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
处理器91通过运行存储在存储器92中的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。
电子设备90也可以与一个或多个外部设备94(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口95进行。并且，电子设备90还可以通过网络适配器96与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器96通过总线93与电子设备90的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备90使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID(磁盘阵列)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了电子设备的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。
实施例4
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现实施例1或2中任意一个实施例所述的菜谱的推荐方法的步骤。
其中，可读存储介质可以采用的更具体可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。
在可能的实施方式中，本发明还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行实现实施例1或2中任意一个实施例所述的菜谱的推荐方法的步骤。
其中，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明的程序代码，所述程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。
实施例5
一种菜谱的推荐系统，如图6所示，所述推荐系统包括图谱预设模块1、历史数据获取模块2、菜谱信息提取模块3、现有菜谱获取模块4、匹配度计算模块5和推荐菜谱选取模块6；
所述图谱预设模块1用于预设一菜谱知识图谱，所述菜谱知识图谱存储有多个菜谱及每个菜谱对应的菜谱信息，所述菜谱信息包括菜谱口味、菜谱食材和菜谱技能；
需要说明的是，菜谱知识图谱中菜谱口味可以是菜谱的菜系，如湘菜、川菜、东北菜等，抑或可以是菜的口味，如甜食、辣食、酸食等；菜谱食材是指该菜谱中涉及使用的原材料，如蔬菜、肉类、海鲜等；菜谱技能是指对食材的处理方式，如切、煮、炸等。
所述历史数据获取模块2用于获取用户的历史烹饪数据；
所述菜谱信息提取模块3用于根据所述历史烹饪数据提取所述用户的已掌握菜谱信息，所述已掌握菜谱信息包括已掌握口味、已掌握食材和已掌握技能；
所述现有菜谱获取模块4用于获取当前存储的现有菜谱；
所述匹配度计算模块5用于根据所述菜谱知识图谱和所述已掌握菜谱信息计算每个现有菜谱与所述用户的匹配度；
所述推荐菜谱选取模块6用于选取所述匹配度排序靠前的若干菜谱作为所述用户的推荐菜谱。
其中，如图7所示，所述匹配度计算模块5包括权重值赋予单元51、基础数值计算单元52和优先数值计算单元53；
所述菜谱信息提取模块3还用于基于所述菜谱知识图谱提取每个现有菜谱的现有菜谱信息，所述现有菜谱信息包括现有菜谱口味、现有菜谱食材和现有菜谱技能；
所述权重值赋予单元51用于对每个现有菜谱信息赋予一基础权重值；
所述基础数值计算单元52用于将所述现有菜谱信息的基础权重值累加得到所述每个现有菜谱的基础数值；
所述优先数值计算单元53用于将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值累加得到一优先数值；
所述匹配度计算模块5用于根据所述优先数值和所述基础数值计算得到所述匹配度。
本实施例中，根据用户已掌握的烹饪数据智能推荐匹配度最高的菜谱进行推荐，进一步的，可以根据用户已掌握的烹饪水平，智能进阶地接受用户的升级请求，进而用户可以学习到更多新的最适合的菜谱，从而提高用户的烹饪范围和烹饪水平。
实施例6
本实施例的菜谱的推荐系统是在实施例5的基础上进一步改进，所述菜谱知识图谱还存储有每个菜谱技能对应的技能等级，比如基于上述提到的食材处理方式如切，煮，油炸，烹调等，技能等级分为初级，中级，高级，比如初级有切块，中级有切片，高级有切丝等，如图8所示，所述推荐系统还包括请求接收模块7；
所述请求接收模块7用于接收所述用户的一升级请求，所述升级请求包括用户对任意目标已掌握菜谱技能的技能等级的升级请求和/或对任意未掌握菜谱信息的烹饪请求；
需要说明的是，此处对于已掌握菜谱技能的技能等级的升级请求一般是逐级上升，比如一已掌握菜谱技能为“切块”，当前掌握到的技能等级为初级，升一级后的即为“切片”，若是升两级则为“切土豆丝”，对于任意未掌握菜谱信息指的是完全没有烹饪过的口味、食材或技能，另外，对于升级请求的对象，可以是用户指定一对象，也可以是系统随机选择一项。
所述权重值赋予单元51还用于对升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息赋予一升级权重值；需要说明的是，该升级权重值的设定需大于基础权重值。
进一步的，所述优先数值计算单元53用于将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值和所有升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的升级权重值累加得到所述优先数值。
本实施例中，所述推荐系统通过以下公式求解所述匹配度，具体包括：
其中，Pn为用户与第n个菜谱的匹配度；
Yin为第n个菜谱中包含的第i个已掌握菜谱信息的基础权重值，Skn为第n个菜谱中包含的第k个升级后的任一目标已掌握菜谱技能或任一未掌握菜谱信息的升级权重值，I为第n个菜谱中包含的已掌握菜谱信息的个数，K为第n个菜谱中包含的升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的个数；
Xjn为第n个菜谱中的第j个现有菜谱信息的基础权重值，J为第n个菜谱中包含的现有菜谱信息的个数。
本实施例中，根据用户已掌握的烹饪水平，智能进阶地接受用户对任意已掌握菜谱技能的升级请求或未掌握菜谱信息的烹饪请求，在此基础上更新每个菜谱与用户的匹配度，再进行推荐，再次基础上，用户可以学习到更多新的最适合的菜谱，进一步能够实现用户烹饪水平的提升。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种菜谱的推荐方法，其特征在于，所述推荐方法包括：
预设一菜谱知识图谱，所述菜谱知识图谱存储有多个菜谱及每个菜谱对应的菜谱信息，所述菜谱信息包括菜谱口味、菜谱食材和菜谱技能；
获取用户的历史烹饪数据；
根据所述历史烹饪数据提取所述用户的已掌握菜谱信息，所述已掌握菜谱信息包括已掌握口味、已掌握食材和已掌握技能；
获取当前存储的现有菜谱；
根据所述菜谱知识图谱和所述已掌握菜谱信息计算每个现有菜谱与所述用户的匹配度；
选取所述匹配度排序靠前的若干菜谱作为所述用户的推荐菜谱；
所述根据所述菜谱知识图谱和所述已掌握菜谱信息计算每个现有菜谱与所述用户的匹配度的步骤具体包括：
基于所述菜谱知识图谱提取每个现有菜谱的现有菜谱信息，所述现有菜谱信息包括现有菜谱口味、现有菜谱食材和现有菜谱技能；
对每个现有菜谱信息赋予一基础权重值，并将所述现有菜谱信息的基础权重值累加得到所述每个现有菜谱的基础数值；
将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值累加得到一优先数值；
根据所述优先数值和所述基础数值计算得到所述匹配度；
所述菜谱知识图谱还存储有每个菜谱技能对应的技能等级，所述根据所述优先数值和所述基础数值计算得到所述匹配度的步骤之前，所述推荐方法还包括：
接收所述用户的一升级请求，所述升级请求包括用户对任意目标已掌握菜谱技能的技能等级的升级请求和/或对任意未掌握菜谱信息的烹饪请求；
对升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息赋予一升级权重值；
所述将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值累加得到一优先数值的步骤具体包括：
将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值和所有升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的升级权重值累加得到所述优先数值；
所述推荐方法通过以下公式求解所述匹配度，具体包括：
其中，Pn为用户与第n个菜谱的匹配度；
Yin为第n个菜谱中包含的第i个已掌握菜谱信息的基础权重值，Skn为第n个菜谱中包含的第k个升级后的任一目标已掌握菜谱技能或任一未掌握菜谱信息的升级权重值，I为第n个菜谱中包含的已掌握菜谱信息的个数，K为第n个菜谱中包含的升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的个数；
Xjn为第n个菜谱中的第j个现有菜谱信息的基础权重值，J为第n个菜谱中包含的现有菜谱信息的个数。
2.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1所述的菜谱的推荐方法。
3.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1所述的菜谱的推荐方法的步骤。
4.一种菜谱的推荐系统，其特征在于，所述推荐系统包括图谱预设模块、历史数据获取模块、菜谱信息提取模块、现有菜谱获取模块、匹配度计算模块和推荐菜谱选取模块；
所述图谱预设模块用于预设一菜谱知识图谱，所述菜谱知识图谱存储有多个菜谱及每个菜谱对应的菜谱信息，所述菜谱信息包括菜谱口味、菜谱食材和菜谱技能；
所述历史数据获取模块用于获取用户的历史烹饪数据；
所述菜谱信息提取模块用于根据所述历史烹饪数据提取所述用户的已掌握菜谱信息，所述已掌握菜谱信息包括已掌握口味、已掌握食材和已掌握技能；
所述现有菜谱获取模块用于获取当前存储的现有菜谱；
所述匹配度计算模块用于根据所述菜谱知识图谱和所述已掌握菜谱信息计算每个现有菜谱与所述用户的匹配度；
所述推荐菜谱选取模块用于选取所述匹配度排序靠前的若干菜谱作为所述用户的推荐菜谱；
所述匹配度计算模块包括权重值赋予单元、基础数值计算单元和优先数值计算单元；
所述菜谱信息提取模块还用于基于所述菜谱知识图谱提取每个现有菜谱的现有菜谱信息，所述现有菜谱信息包括现有菜谱口味、现有菜谱食材和现有菜谱技能；
所述权重值赋予单元用于对每个现有菜谱信息赋予一基础权重值；
所述基础数值计算单元用于将所述现有菜谱信息的基础权重值累加得到所述每个现有菜谱的基础数值；
所述优先数值计算单元用于将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值累加得到一优先数值；
所述匹配度计算模块用于根据所述优先数值和所述基础数值计算得到所述匹配度；
所述菜谱知识图谱还存储有每个菜谱技能对应的技能等级，所述推荐系统还包括请求接收模块；
所述请求接收模块用于接收所述用户的一升级请求，所述升级请求包括用户对任意目标已掌握菜谱技能的技能等级的升级请求和/或对任意未掌握菜谱信息的烹饪请求；
所述权重值赋予单元还用于对升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息赋予一升级权重值；
所述优先数值计算单元用于将所述每个现有菜谱中包含的所有已掌握菜谱信息的基础权重值和所有升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的升级权重值累加得到所述优先数值；
所述推荐系统通过以下公式求解所述匹配度，具体包括：
其中，Pn为用户与第n个菜谱的匹配度；
Yin为第n个菜谱中包含的第i个已掌握菜谱信息的基础权重值，Skn为第n个菜谱中包含的第k个升级后的任一目标已掌握菜谱技能或任一未掌握菜谱信息的升级权重值，I为第n个菜谱中包含的已掌握菜谱信息的个数，K为第n个菜谱中包含的升级后的任意目标已掌握菜谱技能和/或任意未掌握菜谱信息的个数；
Xjn为第n个菜谱中的第j个现有菜谱信息的基础权重值，J为第n个菜谱中包含的现有菜谱信息的个数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910773553.3A CN110472153B (zh) | 2019-08-21 | 2019-08-21 | 菜谱的推荐方法、系统、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910773553.3A CN110472153B (zh) | 2019-08-21 | 2019-08-21 | 菜谱的推荐方法、系统、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110472153A CN110472153A (zh) | 2019-11-19 |
| CN110472153B true CN110472153B (zh) | 2024-01-19 |
Family
ID=68512014
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910773553.3A Active CN110472153B (zh) | 2019-08-21 | 2019-08-21 | 菜谱的推荐方法、系统、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110472153B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111090812A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-05-01 | 珠海格力电器股份有限公司 | 菜谱推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112417272A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-02-26 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种菜谱推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009169605A (ja) * | 2008-01-15 | 2009-07-30 | Toyota Motor Corp | 献立作成システム |
| KR20120016723A (ko) * | 2010-08-17 | 2012-02-27 | 숭실대학교산학협력단 | 메뉴 선호 정보를 이용한 콘텐츠 추천 방법 |
| CN106288634A (zh) * | 2016-08-04 | 2017-01-04 | 海信集团有限公司 | 菜谱推荐方法、装置及智能冰箱 |
| CN107247803A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-10-13 | 广东美的厨房电器制造有限公司 | 基于烹饪设备的菜谱推送方法和系统 |
| CN107247736A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-10-13 | 广州索答信息科技有限公司 | 一种基于知识图谱的厨房领域问答方法及系统 |
| CN110114764A (zh) * | 2017-09-18 | 2019-08-09 | 微软技术许可有限责任公司 | 在会话中提供饮食帮助 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20180158010A1 (en) * | 2016-12-01 | 2018-06-07 | International Business Machines Corporation | User Operation Selection and/or Modification Based on Determined User Skills/Skill Limitations |
-
2019
- 2019-08-21 CN CN201910773553.3A patent/CN110472153B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009169605A (ja) * | 2008-01-15 | 2009-07-30 | Toyota Motor Corp | 献立作成システム |
| KR20120016723A (ko) * | 2010-08-17 | 2012-02-27 | 숭실대학교산학협력단 | 메뉴 선호 정보를 이용한 콘텐츠 추천 방법 |
| CN106288634A (zh) * | 2016-08-04 | 2017-01-04 | 海信集团有限公司 | 菜谱推荐方法、装置及智能冰箱 |
| CN107247736A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-10-13 | 广州索答信息科技有限公司 | 一种基于知识图谱的厨房领域问答方法及系统 |
| CN107247803A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-10-13 | 广东美的厨房电器制造有限公司 | 基于烹饪设备的菜谱推送方法和系统 |
| CN110114764A (zh) * | 2017-09-18 | 2019-08-09 | 微软技术许可有限责任公司 | 在会话中提供饮食帮助 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 熊晶.甲骨学知识图谱构建方法研究.《甲骨学知识图谱构建方法研究》.2019, * |
| 田萍芳.面向云出版的语义关键技术.武汉大学出版社,2015,第27-30页. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110472153A (zh) | 2019-11-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20190034556A1 (en) | Method, apparatus and refrigerator for recipe recommendation | |
| US8992225B2 (en) | Monitoring recipe preparation using instructive device and generating an alert to provide feedback | |
| US20160103834A1 (en) | Food recipe scoring and ranking system | |
| US9495360B2 (en) | Recipe creation using text analytics | |
| US8419434B2 (en) | Interactive recipe preparation using interactive cooking device to communicate with kitchen appliances | |
| US8323026B2 (en) | Interactive recipe preparation using instructive device with integrated actuators to provide tactile feedback | |
| US9797873B1 (en) | Prediction of recipe preparation time | |
| US20090259687A1 (en) | Interactive Recipe Preparation Using Instructive Device with Integrated Actuators to Provide Tactile Feedback | |
| US20140089321A1 (en) | Method and system to recommend recipes | |
| CN109360057B (zh) | 信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN110472153B (zh) | 菜谱的推荐方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN108021708B (zh) | 内容推荐方法、装置与计算机可读存储介质 | |
| CN109635198B (zh) | 在商品展示平台上呈现用户搜索结果的方法、装置、介质及电子设备 | |
| US10412985B2 (en) | Identifying components based on observed olfactory characteristics | |
| US10095979B2 (en) | Modeling for flavor profiles | |
| WO2014093199A1 (en) | Custom dictionaries for e-books | |
| CN111105269B (zh) | 广告投放处理方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN107230131A (zh) | 一种菜品推荐方法、装置及系统 | |
| CN114741588A (zh) | 目标电子菜谱的推荐方法、装置、烹饪设备及终端设备 | |
| US10055496B2 (en) | Cuisine search device, cuisine search method, program, and computer-readable storage medium | |
| WO2021056829A1 (zh) | 菜谱比较方法、装置及计算机存储介质 | |
| US20200302012A1 (en) | Smart meal preparation using a sensor-enabled kitchen environment | |
| CN111061891A (zh) | 图像识别菜谱开发方法、终端及可读存储介质 | |
| EP3639713A1 (en) | Automatic main ingredient extraction from food recipe | |
| US11457281B2 (en) | Techniques for generating contextually-relevant recommendations |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |