CN111598737A - 一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，包括下述方法：预存储菜品信息，生成菜品信息库；采集顾客的面部信息、外貌特征和就餐座次，生成顾客基本信息库和识别就餐人员中的主宾和重要就餐人员；根据顾客的面部信息判断该顾客是否是新顾客；如果是新顾客，生成新的顾客ID号，根据顾客就餐人数、群体分类以及热销菜品进行菜品推荐；如果是老顾客，根据顾客ID号关联的该顾客历史就餐信息结合当前顾客就餐人数、群体分类以及热销菜品进行菜品推荐；记录顾客的点餐信息，通过就餐桌号和顾客ID号将顾客点餐信息和顾客基本信息关联，生成顾客就餐信息。采用本发明的菜品推荐方法能够提高顾客对推荐菜品的接受度。
Description
技术领域
本发明涉及餐饮行业管理方法技术领域，特别是涉及一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法及系统。
背景技术
目前，餐厅中一般是通过菜谱向顾客展示菜品的名称或者图片，顾客根据自己的喜好和图片进行挑选菜品。但是由于饭店的菜品种类繁多，顾客一般选菜较为盲目，往往只是根据自己的饮食习惯或者店家的推荐进行点菜，造成点菜方案没有依据，浪费时间又难以品尝到适合自己的菜肴。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，能够根据顾客历史就餐习惯、当前就餐人数以及就餐群体分类结合当前时节热销菜品自动为顾客推荐菜品，帮助顾客合理点菜。
为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：
一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，包括下述方法：
预存储菜品信息；
采集顾客的面部信息，判断顾客是否是新顾客；
如果是老顾客，根据该顾客历史就餐信息结合当前顾客就餐人数、群体分类以及热销菜品进行菜品推荐；
如果是新顾客，根据顾客就餐人数以及群体分类，结合热销菜品进行菜品推荐。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，，具体包括下述方法：
预存储菜品信息，生成菜品信息库，用于顾客就餐点菜时挑选；
通过图像采集系统采集顾客的面部信息、外貌特征和就餐座次，根据顾客的面部信息和外貌特征，生成顾客基本信息库；根据顾客的就餐座次，自动识别就餐人员中的主宾和重要就餐人员；
根据主宾和重要就餐人员的面部信息判断该顾客是否是新顾客，采用下述方法：将采集的主宾和重要就餐人员面部信息在顾客基本信息库一一进行匹配，若能匹配，则表示是老顾客，否则就是新顾客；
如果是新顾客，生成新的顾客ID号，结合图像采集系统采集到的顾客的相关信息一并存储到顾客基本信息库中；根据顾客就餐人数以及群体分类，结合热销菜品进行菜品推荐；
如果是老顾客，根据顾客ID号关联的该顾客历史就餐信息结合当前顾客就餐人数、群体分类以及热销菜品进行菜品推荐；
顾客根据推荐的菜品确认或手动修改后下单；
记录顾客的点餐信息，通过就餐桌号和顾客ID号将顾客点餐信息和顾客基本信息关联，生成顾客就餐信息并存储到顾客就餐信息库中。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，所述判断顾客是否是新顾客，还包括下述方法：通过点菜系统关联的顾客的手机号码判断该顾客是否是新顾客，如果系统中已存在该手机号码的历史就餐信息，则表示是老顾客，否则就是新顾客。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，所述顾客基本信息包括顾客ID号、手机号码、性别、顾客面部信息、外貌特征；同一顾客多次就餐，顾客ID号不变，新增顾客面部信息和外貌特征。所述外貌特征指的是顾客的外表信息，如：顾客发型、衣着、体态等。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，所述顾客就餐座次，自动识别就餐人员中的主宾和重要就餐人员，如设置以“面门为上”、“右为尊”、“年长者为尊”、“女士优先”等规则。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，所述顾客点餐信息包括手机号码、就餐桌号、就餐时间、菜品名称、菜品种类、菜品口味；顾客点餐信息和顾客就餐信息通过当前就餐桌号进行关联。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，所述顾客就餐信息包括顾客ID号、手机号码、就餐桌号、就餐时间、菜品名称、菜品种类、菜品口味；顾客就餐信息和顾客基本信息通过顾客ID号进行关联。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，所述菜品信息包括菜名、图片、价格、原材料、口味、营养价值、相克食物、适合群体、不宜群体。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，所述菜品种类分为热菜类、凉菜类、汤类、小吃类、饮料类，也可根据实际情况更改。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，所述菜品口味包括微酸、酸、特酸、微甜、甜、特甜、微苦、微辣、辣、特辣、清淡、微咸、咸；菜品的营养价值包括低胆固醇、低脂肪、低热量、低盐、高膳食纤维素、高蛋白类、富含维生素。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，所述群体指某种不宜或宜食用某种菜品的群体分类，例如痛风患者不宜多吃海鲜。这类群体分类包括年年龄、性别、身体疾病等状况、长者、儿童、孕妇、脱发患者、熬夜者、三高患者、痛风患者、糖尿病患者、风湿患者、肠胃患者、肥胖患者等。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，还包括下述方法：统计预设时间段内的菜品热销程度并按照所属菜品种类进行降序排列，通过电子屏幕展示给正在点餐的顾客，以供顾客点餐参考；展示的菜品信息包括：菜名、图片、价格、口味、营养价值、适合群体、不宜群体。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，顾客点餐时，如果所点菜品中含相克食物，系统自动提醒不可同时食用。例如，所点菜品中含鸡肉和红薯，系统就自动提醒红薯和鸡肉不宜同时食用，同食会腹痛。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，顾客点餐时，通过点餐客户端，如： pad、手机等，手动输入就餐人员中的群体分类，系统将适合群体分类食用的菜品置顶；或通过图像采集系统识别就餐人员中的群体分类，例如有儿童、孕妇等，系统将适合群体分类食用的菜品置顶。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法中，顾客点餐时，通过点餐客户端如：pad、手机等，手动输入就餐人数，系统根据就餐人数推荐菜品的数量；或通过图像采集系统识别就餐人数，系统根据就餐人数推荐菜品数量。
前述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，根据就餐人数推荐菜品，具体方法如下：根据历史服务就餐人数所点的菜品数量按菜品种类分别计算人均菜品数量，再就当前就餐人数进行菜品数量推荐。
通过餐厅门口安装的图像采集系统，采集进入餐厅的顾客面部信息、外貌特征和就餐座次，根据顾客的面部信息和外貌特征，生成顾客基本信息库；根据顾客的就餐座次，自动识别就餐人员中的主宾和重要就餐人员。
将识别的主宾和重要就餐人员的面部信息与系统存储的顾客基本信息一一进行对比，若系统已存储该顾客的基本信息，表明该顾客不是第一次光顾，通过顾客ID号提取顾客历史就餐信息包括就餐桌号、就餐时间、菜品名称、所点菜品、口味等，结合当前就餐人数、群体分类以及热销菜品进行菜品推荐；如果系统无该顾客信息，表明该顾客是新顾客，生成新的顾客ID号并存储到顾客基本信息库中，再根据当前顾客就餐人数、群体分类以及热销菜品进行菜品推荐，顾客确认或手动修改后下单。
记录顾客的点餐信息，通过就餐桌号和顾客ID号将顾客点餐信息和顾客基本信息关联，生成顾客就餐信息并存储到顾客就餐信息库中。
一种针对顾客群体进行菜品推荐的系统，包括点菜系统，所述点菜系统包括：
存储模块，存储模块具有存储功能，用于存储菜品信息、顾客基本信息和所述顾客就餐信息；
图像采集系统，用于采集顾客的面部信息、外貌特征和就餐座次；
分析模块，用于根据顾客的就餐座次，自动识别就餐人员中的主宾和重要就餐人员；将识别的主宾和重要就餐人员面部信息在顾客基本信息库一一进行匹配，判断顾客是否是新顾客；统计菜品交易频次；根据顾客就餐人数和群体分类以及顾客历史就餐信息推送菜品信息；记录顾客的点餐信息，通过就就餐桌号将顾客ID号和对应的点餐信息进行关联，生成该顾客的就餐信息并存储到顾客就餐信息库；
显示模块，用于将所述对应的菜品信息展示给点餐顾客。
前述的一种针对顾客群体进行菜品推荐的系统中，还包括用餐区展示模块，用于将对应季节、对应时间的热销菜品通过显示屏以销售频次降序排列展示给顾客。
与现有技术相比，采用本发明的菜品推荐方法能够自动地为顾客提示出历史所点菜品，帮助顾客回想出之前在该饭店食用的菜品，帮助顾客合理点菜。
附图说明
图1是本发明的第一种实施例的工作流程图；
图2是本发明的另一种实施例的工作流程图；
图3是一种实施例的顾客分类方式示意图；
图4是一种实施例的营养价值分类方式示意图；
图5是一种实施例的顾客分类方式示意图。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明。
具体实施方式
本发明的实施例1：一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，包括下述方法：
预存储菜品信息，生成菜品信息库，用于顾客就餐点菜时挑选；所述菜品信息包括菜名、图片、价格、原材料、菜品口味、营养价值、相克食物、适合群体、不宜群体；菜品口味包括微酸、酸、特酸、微甜、甜、特甜、微苦、微辣、辣、特辣、清淡、微咸、咸；菜品的营养价值包括低胆固醇、低脂肪、低热量、低盐、高膳食纤维素、高蛋白类、富含维生素。所述适合群体指的是菜品的属性适于的客户群体，例如：富含蛋白质的菜品适合群体包含孕妇、产妇等，因为孕妇、产妇均需要摄取大量的蛋白质。不宜群体指的是菜品的属性不适于的客户群体，例如痛风患者不宜多吃海鲜，则在海鲜菜品信息中标注该菜品的不宜群体中有痛风患者。可以根据菜品的属性将老年、儿童、孕妇、脱发患者、熬夜者、三高患者、痛风患者、糖尿病患者、风湿患者、肠胃患者、肥胖患者等客户群体标注在菜品的适合群体或者不宜群体。所述菜品信息中还包括相克食物，例如：鸡肉和红薯相克，如果同时食用鸡肉和红薯则会导致腹痛。
菜品信息的展示形式可以参照下表：
| 序号 | 菜名 | 图片 | 价格 | 口味 | 营养价值 | 适合群体 | 不宜群体 |
| 1 | * | 微辣 | 低胆固醇 | ||||
| 2 | ** | 微甜 | 低脂肪 | ||||
| 3 | *** | 低热量 | |||||
| 4 | **** | ||||||
| 5 | ***** | ||||||
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
通过图像采集系统采集顾客的面部信息、外貌特征和就餐座次，根据顾客的面部信息和外貌特征，生成顾客基本信息库；根据顾客的就餐座次，自动识别就餐人员中的主宾和重要就餐人员。
根据主宾和重要就餐人员的面部信息判断该顾客是否是新顾客，采用下述方法：将采集的主宾和重要就餐人员面部信息在顾客基本信息库一一进行匹配，若能匹配，则表示是老顾客，否则就是新顾客。
如果顾客还未到就餐地点，也可通过点餐客户端进入点菜系统手动输入就餐人数和群体分类。通过点菜系统关联的顾客的手机号码判断该顾客是否是新顾客，如果系统中已存在该手机号码的历史就餐信息，则表示是老顾客，否则就是新顾客。
如果是新顾客，生成新的顾客ID号，结合图像采集系统采集到的顾客的相关信息一并存储到顾客基本信息库中；根据顾客就餐人数以及群体分类，结合热销菜品进行菜品推荐。
所述顾客基本信息包括顾客ID号、手机号码、性别、顾客面部信息、外貌特征；同一顾客多次就餐，顾客ID号不变，新增顾客面部信息和外貌特征。
所述顾客点餐信息包括手机号码、就餐桌号、就餐时间、菜品名称、菜品种类、菜品口味，顾客点餐信息和顾客就餐信息通过当前就餐桌号进行关联。
所述顾客就餐信息包括顾客ID号、手机号码、就餐桌号、就餐时间、菜品名称、菜品种类、菜品口味，顾客就餐信息和顾客基本信息通过顾客ID号进行关联。
所述菜品信息包括菜名、图片、价格、原材料、口味、营养价值、相克食物、适合群体、不宜群体；所述菜品种类分为热菜类、凉菜类、汤类、小吃类、饮料类，也可根据实际情况更改。顾客点餐时，如果所点菜品中含相克食物，系统自动提醒不可同时食用。例如，所点菜品中含鸡肉和红薯，系统就自动提醒红薯和鸡肉不宜同时食用，同食会腹痛。
统计预设时间段内的菜品热销程度并按照所属菜品种类进行降序排列，通过电子屏幕展示给正在点餐的顾客，以供顾客点餐参考；展示的菜品信息包括：菜名、图片、价格、口味、营养价值、适合群体、不宜群体。
顾客点餐时，通过点餐客户端如：pad、手机等，手动输入或通过图像采集系统识别就餐人员中的群体分类，系统将适合群体分类食用的菜品置顶；通过点餐客户端如：pad、手机等，手动输入或通过图像采集系统识别就餐人数，系统根据就餐人数推荐菜品的数量，顾客确认或手动修改后下单。根据历史服务就餐人数所点的菜品数量按菜品种类分别计算人均菜品数量，再就当前就餐人数进行菜品数量推荐。具体举例如下：历史服务就餐人数所点的菜品数量按菜品种类计算人均菜品数量得出，人均热菜0.75份、凉菜0.5份、汤0.2份、饮料1份。本次就餐人数是5人，则本次推荐热菜(0.75*5)份、凉菜(0.5*5)份、汤(0.2*5)份、饮料(1*5)份，非整数的，取整数部分再加1。
记录顾客的点餐信息，通过就餐桌号和顾客ID号将顾客点餐信息和顾客基本信息关联，生成顾客就餐信息并存储到顾客就餐信息库中。
实施例2：一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，包括下述方法：
与实施例1的不同之处在于：如果是老顾客，根据顾客ID号关联的该顾客历史就餐信息结合当前顾客就餐人数、群体分类以及热销菜品进行菜品推荐。
一种针对顾客群体进行菜品推荐的系统，包括点菜系统，所述点菜系统包括：
存储模块，存储模块具有存储功能，用于存储菜品信息、顾客基本信息和所述顾客就餐信息；
图像采集系统，用于采集顾客的面部信息、外貌特征和就餐座次；
分析模块，用于根据顾客的就餐座次，自动识别就餐人员中的主宾和重要就餐人员；将采集的顾客的面部信息在顾客基本信息库一一进行匹配，判断顾客是否是新顾客；统计菜品交易频次；根据顾客就餐人数和群体分类以及顾客历史就餐信息推送菜品信息；记录顾客的点餐信息，通过就就餐桌号将顾客ID号和对应的点餐信息进行关联，生成该顾客的就餐信息并存储到顾客就餐信息库；
显示模块，用于将所述对应的菜品信息以及热销菜品展示给点餐顾客。还包括用餐区展示模块，用于将对应季节、对应时间的热销菜品通过显示屏以销售频次降序排列展示给顾客。
通过餐厅门口安装的图像采集系统，采集进入餐厅的顾客面部信息和外貌特征，将采集的顾客面部信息与系统存储的顾客基本信息一一进行对比，若系统已存储该顾客的基本信息，表明该顾客不是第一次光顾，通过顾客ID号提取顾客历史就餐信息包括就餐桌号、就餐时间、菜品名称、所点菜品、口味等，结合当前就餐人数、群体分类以及热销菜品进行菜品推荐；如果系统无该顾客信息，表明该顾客是新顾客，生成新的顾客ID号并存储到顾客基本信息库中，再根据当前顾客就餐人数、群体分类以及热销菜品进行菜品推荐，顾客确认或手动修改后下单。根据历史服务就餐人数所点的菜品数量按菜品种类分别计算人均菜品数量，再就当前就餐人数进行菜品数量推荐。具体举例如下：历史服务就餐人数所点的菜品数量按菜品种类计算人均菜品数量得出，人均热菜0.75份、凉菜0.5份、汤0.2份、饮料1份。本次就餐人数是5人，则本次推荐热菜(0.75*5)份、凉菜(0.5*5)份、汤(0.2*5)份、饮料(1*5) 份，非整数的，取整数部分再加1。
记录顾客的点餐信息，通过就餐桌号和顾客ID号将顾客点餐信息和顾客基本信息关联，生成顾客就餐信息并存储到顾客就餐信息库中。
Claims (10)
1.一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，其特征在于，包括下述方法：
预存储菜品信息；
采集顾客的面部信息，判断顾客是否是新顾客；
如果是老顾客，根据该顾客历史就餐信息结合当前顾客就餐人数、群体分类以及热销菜品进行菜品推荐；
如果是新顾客，根据顾客就餐人数以及群体分类，结合热销菜品进行菜品推荐。
2.根据权利要求1所述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，其特征在于，具体包括如下方法：
预存储菜品信息，生成菜品信息库，用于顾客就餐点菜时挑选；
通过图像采集系统采集顾客的面部信息、外貌特征和就餐座次，根据顾客的面部信息和外貌特征，生成顾客基本信息库；
根据顾客的就餐座次，自动识别就餐人员中的主宾和重要就餐人员；
根据主宾和重要就餐人员的面部信息判断该顾客是否是新顾客，采用下述方法：将采集的主宾和重要就餐人员面部信息在顾客基本信息库一一进行匹配，若能匹配，则表示是老顾客，否则就是新顾客；
如果是老顾客，根据顾客ID号关联的该顾客历史就餐信息结合当前顾客就餐人数、群体分类以及热销菜品进行菜品推荐；
如果是新顾客，生成新的顾客ID号，结合图像采集系统采集到的顾客的相关信息一并存储到顾客基本信息库中；根据顾客就餐人数以及群体分类，结合热销菜品进行菜品推荐；
顾客根据推荐的菜品确认或手动修改后下单；
记录顾客的点餐信息，通过就餐桌号和顾客ID号将顾客点餐信息和顾客基本信息关联，生成顾客就餐信息并存储到顾客就餐信息库中。
3.根据权利要求2所述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，其特征在于，所述判断顾客是否是新顾客，还包括下述方法：通过点菜系统关联的顾客的手机号码判断该顾客是否是新顾客，如果系统中已存在该手机号码的历史就餐信息，则表示是老顾客，否则就是新顾客。
4.根据权利要求2所述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，其特征在于，所述顾客基本信息包括顾客ID号、手机号码、性别、顾客面部信息、外貌特征；同一顾客多次就餐，顾客ID号不变，新增顾客面部信息和外貌特征；所述顾客点餐信息包括手机号码、就餐桌号、就餐时间、菜品名称、菜品种类、菜品口味；所述顾客就餐信息包括顾客ID号、手机号码、就餐桌号、就餐时间、菜品名称、菜品种类、菜品口味；顾客点餐信息和顾客就餐信息通过当前就餐桌号进行关联，顾客就餐信息和顾客基本信息通过顾客ID号进行关联。
5.根据权利要求2所述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，其特征在于，所述菜品信息包括菜名、图片、价格、原材料、口味、营养价值、相克食物、适合群体、不宜群体。
6.根据权利要求4所述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，其特征在于，还包括下述方法：统计预设时间段内的菜品热销程度并按照所属菜品种类进行降序排列，通过电子屏幕展示给正在点餐的顾客，以供顾客点餐参考；展示的菜品信息包括：菜名、图片、价格、口味、营养价值、适合群体、不宜群体。
7.根据权利要求2所述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，其特征在于，顾客点餐时，如果所点菜品中含相克食物，系统自动提醒不可同时食用；
顾客点餐时，通过点餐客户端手动输入或通过图像采集系统识别就餐人员中的群体分类，系统将适合群体分类食用的菜品置顶。
8.根据权利要求2所述的一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法，其特征在于，顾客点餐时，通过点餐客户端手动输入或图像采集系统识别就餐人数，系统根据历史服务就餐人数所点的菜品数量按菜品种类分别计算人均菜品数量，再就当前就餐人数进行菜品数量推荐。
9.一种针对顾客群体进行菜品推荐的系统，包括点菜系统，其特征在于，所述点菜系统包括：
存储模块，存储模块具有存储功能，用于存储菜品信息、顾客基本信息和所述顾客就餐信息；
图像采集系统，用于采集顾客的面部信息、外貌特征和就餐座次；
分析模块，用于顾客的就餐座次，自动识别就餐人员中的主宾和重要就餐人员；将采集的顾客的面部信息在顾客基本信息库一一进行匹配，判断顾客是否是新顾客；统计菜品交易频次；根据顾客就餐人数和群体分类以及顾客历史就餐信息推送菜品信息；记录顾客的点餐信息，通过就就餐桌号将顾客ID号和对应的点餐信息进行关联，生成该顾客的就餐信息并存储到顾客就餐信息库；
显示模块，用于将所述对应的菜品信息展示给点餐顾客。
10.根据权利要求9所述的一种针对顾客群体进行菜品推荐的系统，其特征在于，还包括用餐区展示模块，用于将对应季节、对应时间的热销菜品通过显示屏以销售频次降序排列展示给顾客。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202010376521.2A CN111598737A (zh) | 2020-05-07 | 2020-05-07 | 一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法及系统 |
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|---|---|---|---|
| CN202010376521.2A CN111598737A (zh) | 2020-05-07 | 2020-05-07 | 一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法及系统 |
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| CN111598737A true CN111598737A (zh) | 2020-08-28 |
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| CN202010376521.2A Pending CN111598737A (zh) | 2020-05-07 | 2020-05-07 | 一种针对顾客进行菜品自动推荐的方法及系统 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113378042A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-09-10 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 基于空调的点餐方法、装置和智能空调 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108288219A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-07-17 | 口口相传(北京)网络技术有限公司 | 餐品信息的推送方法及系统 |
| CN109064296A (zh) * | 2018-11-14 | 2018-12-21 | 口碑(上海)信息技术有限公司 | 一种辅助加餐的方法、装置和系统 |
| CN109214956A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-01-15 | 口口相传(北京)网络技术有限公司 | 餐品推送方法及装置 |
| CN110135957A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-16 | 梁志鹏 | 一种智能餐厅健康饮食的菜品推荐方法、装置及存储介质 |
-
2020
- 2020-05-07 CN CN202010376521.2A patent/CN111598737A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108288219A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-07-17 | 口口相传(北京)网络技术有限公司 | 餐品信息的推送方法及系统 |
| CN109214956A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-01-15 | 口口相传(北京)网络技术有限公司 | 餐品推送方法及装置 |
| CN109064296A (zh) * | 2018-11-14 | 2018-12-21 | 口碑(上海)信息技术有限公司 | 一种辅助加餐的方法、装置和系统 |
| CN110135957A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-16 | 梁志鹏 | 一种智能餐厅健康饮食的菜品推荐方法、装置及存储介质 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113378042A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-09-10 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 基于空调的点餐方法、装置和智能空调 |
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