CN111506735A - 菜品推荐方法、存储介质、电子设备以及冰箱 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种菜品推荐方法、存储介质、电子设备以及冰箱，涉及智能家居技术领域，该方法包括：根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品，从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐；其中，所述菜品知识图谱中记录有食材的种类与菜品之间的对应关系。本发明的有益效果是：能够快速且准确地确定用户能够由该现有食材烹饪而成的菜品，从而快速向用户推荐该菜品。

Description

菜品推荐方法、存储介质、电子设备以及冰箱

技术领域

本发明属于菜谱推荐技术领域，尤其涉及一种菜品推荐方法、存储介质、电子设备以及冰箱。

背景技术

随着信息技术的发展，现在的菜谱推荐技术越来越多样化。其中，菜谱推荐技术的核心是对用户的饮食喜好进行确定，进而根据用户的饮食喜好进行菜谱推荐。现有的菜谱推荐技术一般通过爬取用户浏览过的菜谱或者烹饪视频来对用户的饮食爱好进行确定。但是，通过这样的技术手段无法确定用户是否烹饪过该菜品，也无法结合用户拥有的食材实际情况进行推荐。

发明内容

本发明正是基于现有的菜品推荐技术无法结合用户的实际情况进行推荐的技术问题，提出了一种菜品推荐方法、存储介质、电子设备以及冰箱。

第一方面，本发明实施例提供了一种菜品推荐方法，包括：

根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品，从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐；其中，所述菜品知识图谱中记录有食材的种类与菜品之间的对应关系。

可选地，根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品，包括以下步骤：

根据现有食材的种类信息，从所述菜品知识图谱中确定与所述食材的种类信息对应的食材节点；

根据所述食材节点，从所述菜品知识图谱中搜索出与所述食材节点相关联的菜品节点，从所述菜品节点代表的菜品中确定备选菜品。

可选地，从所述菜品节点代表的菜品中确定备选菜品，包括：

在根据所述食材节点从所述菜品知识图谱中搜索出与所述食材节点相关联的菜品节点后，针对每个被搜索到的菜品节点，统计其被搜索到的次数；

当存在至少一个被搜索到的菜品节点，其被搜索到的次数不同于其他被搜索到的菜品节点的被搜索到的次数时，将被搜索到的次数最多的菜品节点所代表的菜品确定为备选菜品。

可选地，从所述菜品节点代表的菜品中确定备选菜品，还包括：

当所有被搜索到的菜品节点的被搜索到的次数相同时，将所有被搜索到的菜品节点所代表的菜品确定为备选菜品。

可选地，从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐，包括：

当存在多个备选菜品时，获取每个备选菜品各自对应的历史烹饪概率；其中，所述历史烹饪概率表征一个菜品被烹饪过的次数与所有被烹饪过的菜品的被烹饪次数的总和之间的比值；

从所述备选菜品中选出历史烹饪概率符合要求的菜品进行推荐。

可选地，通过增量学习法确定一个菜品的历史烹饪概率，其具体包括以下步骤：

确定一次烹饪所使用的食材的种类信息以及所烹饪的菜品，并判断所述菜品知识图谱中是否存在对应的食材节点和/或菜品节点；

在所述菜品知识图谱中不存在对应的食材节点和/或菜品节点的情况下，在该菜品知识图谱中建立相应的食材节点和/或菜品节点；

为该菜品节点更新其所代表的菜品被烹饪的次数，并更新所有被烹饪过的菜品的被烹饪次数的总和；

根据该菜品被烹饪的次数以及更新后的所有被烹饪过的菜品的被烹饪次数的总和，计算该菜品的历史烹饪概率。

可选地，确定一次烹饪所使用的食材的种类信息，包括：

对一次烹饪前后不同时间所获取的食材图像信息进行对比分析，确定此次烹饪所使用的食材的种类信息。

可选地，所述菜品知识图谱中还记录有每个菜品对应的口味信息和/或适用群体；

从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐，包括：

确定推荐对象的饮食口味和/或所属群体；

从所述备选菜品中选出符合推荐对象的饮食口味和/或所属群体的菜品进行推荐。

可选地，从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐，包括：

获取推荐对象的健康状态信息；

根据所述健康状态信息，确定推荐对象适于进食的食材的种类信息；

从所述备选菜品中选出能够由适于进食的食材烹饪而成的菜品进行推荐。

第二方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上述实施例中任一项所述的菜品推荐方法。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上述实施例中任一项所述的菜品推荐方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种冰箱，所述冰箱包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上述实施例中任一项所述的菜品推荐方法。

可选地，所述冰箱还设置有摄像头，所述摄像头用于获取食材的图像信息。

在本发明实施例提供的一种菜品推荐方法，通过根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品，从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐；其中，所述菜品知识图谱中记录有食材的种类与菜品之间的对应关系。可见，本发明实施例提供的菜品推荐方法，通过根据将现有食材的种类信息与预设的菜品知识图谱进行搜索，能够快速且准确地确定用户能够由该现有食材烹饪而成的菜品，从而快速向用户推荐该菜品。

附图说明

通过结合附图阅读下文示例性实施例的详细描述可更好地理解本公开的范围。其中所包括的附图是：

图1示出了本发明提出的一种菜品知识图谱的示意图；

图2示出了本发明实施例一提出的一种菜品推荐方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方法，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

在本发明中，预先构建有一个菜品知识图谱，该菜品知识图谱的构建过程包括：

将表示菜品名称的菜品节点保存至待构建的知识图谱中；

将该菜品的所需食材的种类信息作为菜品节点在待构建的知识图谱中的各个食材节点，并将所述食材节点与所述菜品节点建立关联关系，以构建所述菜品知识图谱。

这里，首先是收集日常的菜品的菜品名称以及该菜品的所需食材，可以是通过在网络上爬取菜谱数据得到。构建所述菜品知识图谱的过程首先是将表示菜品名称的菜品节点设置在待构建的知识图谱中，然后将菜品的所需食材的种类信息作为菜品节点的食材节点，并建立关联关系，从而构建所述菜品知识图谱。

另外，该菜品知识图谱上还记录有每个菜品对应的口味信息和/或食用群体，即该菜品知识图谱中的每个菜品节点上关联有表示该道菜的口味信息和/或适于使用的食用群体。

下面，结合附图1对菜品知识图谱进行说明。

图1示出了本发明提出的一种菜品知识图谱的示意图，如图1所示，该菜品知识图谱中包括“番茄炒鸡蛋”这个菜品，根据“番茄炒鸡蛋”这一菜品对应的菜谱得知其所需的食材包括“鸡蛋”和“番茄”。则在菜品知识图谱中，“鸡蛋”和“番茄”的食材节点作为“番茄炒鸡蛋”的菜品节点的食材节点。

另外，在图1所示的菜品知识图谱中的“番茄炒鸡蛋”的菜品节点被标记为“咸”，表示该“番茄炒鸡蛋”的菜品是咸味的，符合北方人的口味。在图1所示的菜品知识图谱中的“蒜泥空心菜”所属的用户群体被标记为“老年人”，则表示该道菜适于“老年人”食用。

值得说明的是，该菜品知识图谱仅用于对本发明提出的预设的菜品知识图谱进行说明，在实际应用中可以根据实际情况进行相应的修改。例如，该口味信息可以是指菜品的五味信息，如酸甜苦辣咸。也可以指该道菜所属的菜系，如粤菜、川菜或豫菜等。

实施例一

根据本发明的实施例，提供了一种菜品推荐方法，图2示出了本发明实施例一提出的一种菜品推荐方法的流程示意图，如图2所示，该菜品推荐方法可以包括：步骤110。

在步骤110中，根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品，从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐；其中，所述菜品知识图谱中记录有食材的种类与菜品之间的对应关系。

这里，现有食材是指用户当前拥有的食材。例如，用户冰箱中存储有“番茄”以及“鸡蛋”，则现有食材包括“番茄”以及“鸡蛋”。其中，现有食材的种类信息可以通过获取现有食材的图像信息，进而通过图像识别确定现有食材的种类信息。

其中，由于该菜品知识图谱中包括有表示菜品名称的菜品节点以及该菜品节点下的食材节点。因此，通过现有食材的种类信息，能够从该菜品知识图谱中确定能够由该现有食材烹饪而成的菜品，从而确定备选菜品。

在本实施例中，通过根据将现有食材的种类信息与预设的菜品知识图谱进行搜索，能够快速且准确地确定用户能够由该现有食材烹饪而成的菜品，从而快速向用户推荐该菜品。

在一个可选的实施方式中，步骤110中，根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品，包括步骤111至步骤112。

在步骤111中，根据现有食材的种类信息，从所述菜品知识图谱中确定与所述食材的种类信息对应的食材节点。

在步骤112中，根据所述食材节点，从所述菜品知识图谱中搜索出与所述食材节点相关联的菜品节点，从所述菜品节点代表的菜品中确定备选菜品。

这里，通过将与现有食材的种类信息对应的食材节点在该菜品知识图谱中进行搜索，能够获取到一个或多个的菜品。请参照图1，当现有食材的种类信息包括“番茄”、“鸡蛋”以及“空心菜”时，根据“番茄”、“鸡蛋”以及“空心菜”可以确定到的菜品名称包括“番茄炒鸡蛋”、“番茄烧牛腩”、“番茄炒西兰花”以及“蒜泥空心菜”。此时，“番茄炒鸡蛋”、“番茄烧牛腩”、“番茄炒西兰花”以及“蒜泥空心菜”被确定为备选菜品。

由此，根据现有食材的种类信息，在所述菜品知识图谱中进行搜索，能够获得由该现有食材烹饪而成的备选菜品。

在一个可选的实施方式中，步骤112中，从所述菜品节点代表的菜品中确定备选菜品，包括：

在根据所述食材节点从所述菜品知识图谱中搜索出与所述食材节点相关联的菜品节点后，针对每个被搜索到的菜品节点，统计其被搜索到的次数；

当存在至少一个被搜索到的菜品节点，其被搜索到的次数不同于其他被搜索到的菜品节点的被搜索到的次数时，将被搜索到的次数最多的菜品节点所代表的菜品确定为备选菜品。

这里，所述备选菜品中的各个菜品对应的菜品节点下的食材节点被搜索到的次数是指根据该现有食材的种类信息在该菜品知识图谱中进行搜索，各个菜品节点下的食材节点被搜索到的次数。

例如，现有食材的种类信息包括“番茄”以及“牛腩”，则在以“番茄”和“牛腩”这一种类信息进行搜索时，会查找出“番茄炒鸡蛋”、“番茄烧牛腩”以及“番茄炒西兰花”这三个菜品。在本实施方式中，将被搜索到的次数最多的菜品节点对应的菜品确定为备选菜品。

例如，以“番茄”和“牛腩”这一种类信息在图1的菜品知识图谱进行搜索时，“番茄炒鸡蛋”对应的菜品节点下的食材节点“番茄”被搜索到1次；“番茄烧牛腩”对应的菜品节点下的食材节点“番茄”以及“牛腩”各被搜索到1次；“番茄炒西兰花”对应的菜品节点下的食材节点“番茄”被搜索到1次，则备选菜品为“番茄烧牛腩”。

值得说明的是，将被搜索到的次数最多的菜品节点对应的菜品确定为备选菜品，其中，备选菜品不一定只有一个，也可以包括多个。

由此，根据用户的现有食材以及该菜品知识图谱，能够确定由用户的现有食材烹饪而成的菜品，以精准的菜品推荐。

在一个可选的实施方式中，从所述菜品节点代表的菜品中确定备选菜品，还包括：

当所有被搜索到的菜品节点的被搜索到的次数相同时，将所有被搜索到的菜品节点所代表的菜品确定为备选菜品。

这里，当所述备选菜品中的各个菜品对应的菜品节点下的食材节点被搜索到的次数相同时，说明根据该现有食材的种类信息，能够搜索到多个菜品。例如，以“番茄”这一种类信息在图1的菜品知识图谱进行搜索时，能够搜索到“番茄炒鸡蛋”、“番茄烧牛腩”以及“番茄炒西兰花”这三个菜品。其中，“番茄炒鸡蛋”对应的菜品节点下的食材节点“番茄”被搜索到1次；“番茄烧牛腩”对应的菜品节点下的食材节点“番茄”被搜索到1次；“番茄炒西兰花”对应的菜品节点下的食材节点“番茄”被搜索到1次。

其中，用户根据该“番茄”的食材可以烹饪“番茄炒鸡蛋”、“番茄烧牛腩”以及“番茄炒西兰花”中的一种或多种。因此，将所有被搜索到的菜品节点所代表的菜品确定为备选菜品，即“番茄炒鸡蛋”、“番茄烧牛腩”以及“番茄炒西兰花”均作为备选菜品。

实施例二

在上述实施例的基础上，本发明的实施例二还可以提供一种菜品推荐方法。该菜品推荐方法可以包括：步骤210至步骤230。

在步骤210中，根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品；其中，所述菜品知识图谱中记录有食材的种类与菜品之间的对应关系。

这里，现有食材是指用户当前拥有的食材。例如，用户冰箱中存储有“番茄”以及“鸡蛋”，则现有食材包括“番茄”以及“鸡蛋”。其中，现有食材的种类信息可以通过获取现有食材的图像信息，进而通过图像识别确定现有食材的种类信息。

其中，由于该菜品知识图谱中包括有表示菜品名称的菜品节点以及该菜品节点下的食材节点。因此，通过现有食材的种类信息，能够从该菜品知识图谱中确定能够由该现有食材烹饪而成的菜品，从而确定备选菜品。

在步骤220中，当存在多个备选菜品时，获取每个备选菜品各自对应的历史烹饪概率；其中，所述历史烹饪概率表征一个菜品被烹饪过的次数与所有被烹饪过的菜品的被烹饪次数的总和之间的比值。

这里，当存在多个备选菜品时，引入每个备选菜品各自对应的历史烹饪概率，从而根据历史烹饪概率进行菜谱推荐。

在步骤230中，从所述备选菜品中选出历史烹饪概率符合要求的菜品进行推荐。

这里，历史烹饪概率符合要求的菜品可以是历史烹饪概率最高的菜品，也可以是历史烹饪概率排前列的多个菜品作为备选菜品。

例如，记录到的用户烹饪过的菜品对应的次数为番茄炒鸡蛋5次、番茄牛腩1次、红烧肉2次以及番茄炒西兰花3次，则每个菜品名称对应的历史烹饪概率如表1所示：

表1：

菜品名称	烹饪概率
		番茄炒鸡蛋	5/11
番茄牛腩	1/11
		红烧肉	2/11
番茄炒西兰花	3/11

这里，根据所述历史烹饪概率，确定精确的待推荐菜品。可以是根据所述历史烹饪概率，将所述待推荐菜品中历史烹饪概率最大的菜品作为精确的待推荐菜品。如，“番茄炒鸡蛋”对应的历史烹饪概率为5/11，“番茄烧牛腩”对应的历史烹饪概率为1/11，“番茄炒西兰花”对应的烹饪概率为3/11，则将“番茄炒鸡蛋”作为像用户推荐的菜品。

在一个可选的实施方式中，通过增量学习法确定一个菜品的历史烹饪概率，其具体包括以下步骤：

确定一次烹饪所使用的食材的种类信息以及所烹饪的菜品，并判断所述菜品知识图谱中是否存在对应的食材节点和/或菜品节点；

在所述菜品知识图谱中不存在对应的食材节点和/或菜品节点的情况下，在该菜品知识图谱中建立相应的食材节点和/或菜品节点；

为该菜品节点更新其所代表的菜品被烹饪的次数，并更新所有被烹饪过的菜品的被烹饪次数的总和；

根据该菜品被烹饪的次数以及更新后的所有被烹饪过的菜品的被烹饪次数的总和，计算该菜品的历史烹饪概率。

这里，该历史烹饪概率是通过收集到的大量的数据得到的，能够反映用户对某一菜品的喜好程度。

其中，通过历史烹饪过程中所使用的食材的种类信息与预设的菜品知识图谱进行匹配，能够快速且准确地确定用户烹饪过的菜品，从而根据多次记录到的烹饪过的菜品的数据信息，获得每个烹饪过的菜品对应的历史烹饪概率。

其中，所述菜品知识图谱中不存在对应的食材节点和/或菜品节点，说明用户烹饪了一个从未烹饪过的食材和/或菜品。因此，在所述菜品知识图谱中不存在对应的食材节点和/或菜品节点的情况下，在该菜品知识图谱中建立相应的食材节点和/或菜品节点，从而对菜品知识图谱不断进行补充。

另外，增量学习的过程中，为该菜品节点更新其所代表的菜品被烹饪的次数，并更新所有被烹饪过的菜品的被烹饪次数的总和。例如，用户已经烹饪过10次，其中2次为番茄炒鸡蛋。在当前用户还是烹饪番茄炒鸡蛋，则总烹饪次数为11次，番茄炒鸡蛋的烹饪次数为3次。

从而根据该菜品被烹饪的次数以及更新后的所有被烹饪过的菜品的被烹饪次数的总和，计算该菜品的历史烹饪概率。

这里，计算每个菜品对应的烹饪概率的计算式为：

其中，Z为历史烹饪概率，X为同一菜品的烹饪次数，Y为所有菜品的烹饪次数。

在一个可选的实施方式中，确定一次烹饪所使用的食材的种类信息，包括：

对一次烹饪前后不同时间所获取的食材图像信息进行对比分析，确定此次烹饪所使用的食材的种类信息。

这里，前后不同时间所获取的食材图像信息，可以确定减少的食材的种类信息，从而确定用户用于该次烹饪过程的食材。

例如，用户从冰箱中取出食材关闭冰箱门后，摄像头进行拍摄，获取当前食材图像信息。将该当前食材图像信息与上一次获取的食材图像信息进行对比，可以得知冰箱中减少的食材的种类信息，从而确定此次烹饪所使用的食材的种类信息。

该具体过程可以是：对当前食材图像信息以及上一次获取的食材图像信息进行图像识别，分别确定当前食材图像信息中的食材的种类信息以及相应的食材储量和上一次获取的食材图像信息中的食材的种类信息以及相应的食材储量；

根据当前食材图像信息中的食材的种类信息以及相应的食材储量和所述第二食材图像中的食材的种类信息以及相应的食材储量，确定冰箱中减少的食材的种类信息。

这里，通过对当前食材图像信息以及上一次获取的食材图像信息进行图像识别，可以确定当前食材图像信息以及上一次获取的食材图像信息中包含的食材的种类信息以及各种类信息对应的食材储量。

其中，当前食材图像信息信息中包含的食材的种类信息以及各种类信息对应的食材储量是用户取出食材后的剩余量。而上一次获取的食材图像信息包含的食材的种类信息以及各种类信息对应的食材储量至用户未取出食材前的食材剩余量。因此，根据当前食材图像信息以及上一次获取的食材图像信息中相同种类信息的食材的食材储量的变化，可以准确得知用户从冰箱取出的食材的种类信息。

实施例三

在上述实施例的基础上，本发明的实施例三还可以提供一种菜品推荐方法。该菜品推荐方法可以包括：步骤310至步骤330。

在步骤310中，根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品；其中，所述菜品知识图谱中记录有食材的种类与菜品之间的对应关系。

这里，现有食材是指用户当前拥有的食材。例如，用户冰箱中存储有“番茄”以及“鸡蛋”，则现有食材包括“番茄”以及“鸡蛋”。其中，现有食材的种类信息可以通过获取现有食材的图像信息，进而通过图像识别确定现有食材的种类信息。

其中，由于该菜品知识图谱中包括有表示菜品名称的菜品节点以及该菜品节点下的食材节点。因此，通过现有食材的种类信息，能够从该菜品知识图谱中确定能够由该现有食材烹饪而成的菜品，从而确定备选菜品。

在步骤320中，确定推荐对象的饮食口味和/或所属群体。

这里，推荐对象可以是用户家庭中的成员，也可以是访客。该饮食口味可以是指被推荐人员对菜品的口味喜好。例如，对菜品的五味信息，如酸甜苦辣咸，也可以指该道菜所属的菜系，如粤菜、川菜或豫菜等。所属群体则可以是指用户的年龄群体，例如，老年人喜好的菜品或适于老年人进食的菜品。

在步骤330中，从所述备选菜品中选出符合推荐对象的饮食口味和/或所属群体的菜品进行推荐。

这里，根据所述饮食口味和/或所属群体，从备选菜品中选出符合推荐对象的饮食口味和/或所属群体的菜品进行推荐。

由此，能够根据被推荐人员的饮食口味和/或所属群体，来进行精准的菜品推荐，从而符合用户的口味。

实施例四

在上述实施例的基础上，本发明的实施例四还可以提供一种菜品推荐方法。该菜品推荐方法可以包括：步骤410至步骤440。

在步骤410中，根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品；其中，所述菜品知识图谱中记录有食材的种类与菜品之间的对应关系。

这里，现有食材是指用户当前拥有的食材。例如，用户冰箱中存储有“番茄”以及“鸡蛋”，则现有食材包括“番茄”以及“鸡蛋”。其中，现有食材的种类信息可以通过获取现有食材的图像信息，进而通过图像识别确定现有食材的种类信息。

其中，由于该菜品知识图谱中包括有表示菜品名称的菜品节点以及该菜品节点下的食材节点。因此，通过现有食材的种类信息，能够从该菜品知识图谱中确定能够由该现有食材烹饪而成的菜品，从而确定备选菜品。

在步骤420中，获取推荐对象的健康状态信息。

这里，推荐对象的健康状态信息包括推荐对象的就医记录、历史病症或当前的血压、血脂等身体健康信息。

在步骤430中，根据所述健康状态信息，确定推荐对象适于进食的食材的种类信息。

这里，由推荐对象的健康状态信息，能够确定其适于进食的食材的种类信息。例如，便秘的人适合进食高纤维的食材，或容易上火的人适合进食降火的食材。

在步骤440中，从所述备选菜品中选出能够由适于进食的食材烹饪而成的菜品进行推荐。

例如，该备选菜品中包括“清炒苦瓜”以及“麻婆豆腐”，当用户的当前身体健康状态是处于“上火”状态时，将“清炒苦瓜”作为推荐菜品。

由此，在菜品推荐的过程中，能够充分考虑用户的身体健康状态，从而推荐有利于推荐对象的身体的菜品。

实施例五

根据本发明的实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上述实施例任一项所述的菜品推荐方法。

实施例六

根据本发明的实施例，还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上述实施例任一项所述的菜品推荐方法。

实施例七

根据本发明的实施例，还提供了一种冰箱，所述冰箱包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上述实施例任一项所述的菜品推荐方法。

可选地，所述冰箱还设置有摄像头，所述摄像头用于获取食材的图像信息。

其中，该摄像头可以设置于冰箱内部，用于获取食材图像信息。

以上结合附图详细说明了本发明的技术方案，考虑到相关技术中，菜品推荐技术无法结合用户的实际情况进行推荐的技术问题技术问题。本发明提供一种菜品推荐方法、存储介质、电子设备以及冰箱，通过根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品，从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐；其中，所述菜品知识图谱中记录有食材的种类与菜品之间的对应关系。由此，能够快速且准确地确定用户能够由该现有食材烹饪而成的菜品，从而快速向用户推荐该菜品

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例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。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (13)

1.一种菜品推荐方法，其特征在于，包括：

根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品，从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐；其中，所述菜品知识图谱中记录有食材的种类与菜品之间的对应关系。

2.根据权利要求1所述的菜品推荐方法，其特征在于，根据现有食材的种类信息，从预设的菜品知识图谱中确定能够由所述食材烹饪而成的备选菜品，包括以下步骤：

根据现有食材的种类信息，从所述菜品知识图谱中确定与所述食材的种类信息对应的食材节点；

根据所述食材节点，从所述菜品知识图谱中搜索出与所述食材节点相关联的菜品节点，从所述菜品节点代表的菜品中确定备选菜品。

3.根据权利要求2所述的菜品推荐方法，其特征在于，从所述菜品节点代表的菜品中确定备选菜品，包括：

在根据所述食材节点从所述菜品知识图谱中搜索出与所述食材节点相关联的菜品节点后，针对每个被搜索到的菜品节点，统计其被搜索到的次数；

当存在至少一个被搜索到的菜品节点，其被搜索到的次数不同于其他被搜索到的菜品节点的被搜索到的次数时，将被搜索到的次数最多的菜品节点所代表的菜品确定为备选菜品。

4.根据权利要求3所述的菜品推荐方法，其特征在于，从所述菜品节点代表的菜品中确定备选菜品，还包括：

当所有被搜索到的菜品节点的被搜索到的次数相同时，将所有被搜索到的菜品节点所代表的菜品确定为备选菜品。

5.根据权利要求1所述的菜品推荐方法，其特征在于，从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐，包括：

当存在多个备选菜品时，获取每个备选菜品各自对应的历史烹饪概率；其中，所述历史烹饪概率表征一个菜品被烹饪过的次数与所有被烹饪过的菜品的被烹饪次数的总和之间的比值；

从所述备选菜品中选出历史烹饪概率符合要求的菜品进行推荐。

6.根据权利要求5所述的菜品推荐方法，其特征在于，通过增量学习法确定一个菜品的历史烹饪概率，其具体包括以下步骤：

确定一次烹饪所使用的食材的种类信息以及所烹饪的菜品，并判断所述菜品知识图谱中是否存在对应的食材节点和/或菜品节点；

在所述菜品知识图谱中不存在对应的食材节点和/或菜品节点的情况下，在该菜品知识图谱中建立相应的食材节点和/或菜品节点；

为该菜品节点更新其所代表的菜品被烹饪的次数，并更新所有被烹饪过的菜品的被烹饪次数的总和；

根据该菜品被烹饪的次数以及更新后的所有被烹饪过的菜品的被烹饪次数的总和，计算该菜品的历史烹饪概率。

7.根据权利要求6所述的菜品推荐方法，其特征在于，确定一次烹饪所使用的食材的种类信息，包括：

对一次烹饪前后不同时间所获取的食材图像信息进行对比分析，确定此次烹饪所使用的食材的种类信息。

8.根据权利要求1所述的菜品推荐方法，其特征在于，所述菜品知识图谱中还记录有每个菜品对应的口味信息和/或适用群体；

从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐，包括：

确定推荐对象的饮食口味和/或所属群体；

从所述备选菜品中选出符合推荐对象的饮食口味和/或所属群体的菜品进行推荐。

9.根据权利要求1所述的菜品推荐方法，其特征在于，从所述备选菜品中选出符合要求的菜品进行推荐，包括：

获取推荐对象的健康状态信息；

根据所述健康状态信息，确定推荐对象适于进食的食材的种类信息；

从所述备选菜品中选出能够由适于进食的食材烹饪而成的菜品进行推荐。

10.一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，其特征在于，所述程序代码被处理器执行时，实现如权利要求1至9中任一项所述的菜品推荐方法。

11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如权利要求1至9中任一项所述的菜品推荐方法。

12.一种冰箱，其特征在于，所述冰箱包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如权利要求1至9中任一项所述的菜品推荐方法。

13.根据权利要求12所述的冰箱，其特征在于，所述冰箱还设置有摄像头，所述摄像头用于获取食材的图像信息。

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