CN113764071A - 基于营养大数据的食材推荐智能系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明是关于一种基于营养大数据的食材推荐智能系统及方法，系统包括：获取模块，当接收到食材推荐指令时，获取食材推荐的任务数据；选取模块，对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并依次判断备选菜品是否符合任务数据中的每类任务数据的要求；处理模块，当不符合任一类任务数据的要求时，将备选菜品从第一缓存空间中移除，并存储至回溯算法对应的第二缓存空间中，当符合时，将备选菜品从第一缓存空间中移除，将备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；输出模块，当满足所有任务数据要求的推荐菜品均选取完成时，按照时间和餐点顺序输出第三缓存空间中的所有推荐菜品。

Description

基于营养大数据的食材推荐智能系统及方法

技术领域

本发明涉及食材推荐技术领域，尤其涉及一种基于营养大数据的食材推荐智能系统及方法。

背景技术

随着对身体健康的重视，越来越多的人对饮食的要求不再局限于温饱，也不再一味的追求吃的食物多么的昂贵、稀有，如何吃的营养健康成为越来越多的人在饮食方面关心的重点之一。

基于食谱丰富多样、获取效率高等优势，大多数人会选择使用手机、电脑等智能化终端搜索相应的食谱进行食材的烹饪。然而，当前的食谱推荐方式比较单一，无法实现食谱的个性化及精准化推荐。可见，如何丰富食谱的智能化推荐方式以实现食谱的个性化及精准化推荐显得尤为重要。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明提供一种基于营养大数据的食材推荐智能系统及方法。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种基于营养大数据的食材推荐智能系统，系统包括：

获取模块，用于当接收到食材推荐指令时，获取食材推荐的任务数据，其中，所述任务数据包括推荐门店、适用城市、食谱名称、餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复、是否推荐营养标准、推荐最大超时时长和推荐日期；

选取模块，用于对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并依次判断所述备选菜品是否符合所述任务数据中的每类任务数据的要求；

处理模块，用于当所述备选菜品不符合任一类任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并存储至回溯算法对应的第二缓存空间中，当所述备选菜品符合所有任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

输出模块，用于当满足所有任务数据的要求的推荐菜品均选取完成时，按照时间和餐点顺序输出所述第三缓存空间中的所有推荐菜品。

在一个实施例中，优选地，所述选取模块包括：

选取单元，用于对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并确定所述备选菜品是否符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求；

比较单元，用于当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求时，若选择菜品不重复或食材不重复时，根据所述菜品不重复或食材不重复对应的时间，将所述备选菜品与所述第三缓存空间中的已推荐菜品进行比较；

所述处理单元用于：

当所述备选菜品与所述已推荐菜品相同时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品存储至第二缓存空间中。

在一个实施例中，优选地，所述处理单元还用于：

当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复的任务数据要求时，若选择推荐营养标准，则计算每日所有菜品包含的营养含量，若所述营养含量满足每日营养标准，则将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

若所述营养含量不满足每日营养标准，则从当日最后一个菜品开始，依次向前进行回溯算法计算，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，以确定新的备选菜品是否符合每日营养标准；

当所述第二缓存空间中未选取出符合每日营养标准的推荐菜品时，继续向前回溯到上一个已推荐菜品，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，直到确定出符合每日营养标准的推荐菜品。

在一个实施例中，优选地，所述推荐门店的任务数据包括门店编码、门店名称、所在城市、所属区域和口味标签；

所述餐点内容的任务数据包括餐点内容编码、餐点类型、餐点名称和餐点信息，其中，所述餐点信息包括一级类别，二级类别，周一，周二，周三，周四，周五，周六和周日；

推荐营养标准包括校园营养标准和国家营养标准。

在一个实施例中，优选地，所述系统还包括：

第一提示模块，用于当所述第一缓存空间的餐点食材数据源列表中的所有菜品均不满足任一类数据的要求时，输出对应的异常提示；

第二提示模块，用于当接收到所述食材推荐指令后，若推荐时长大于所述推荐最大超时时长，则输出超时提示。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种基于营养大数据的食材推荐方法，所述方法包括：

当接收到食材推荐指令时，获取食材推荐的任务数据，其中，所述任务数据包括推荐门店、适用城市、食谱名称、餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复、是否推荐营养标准、推荐最大超时时长和推荐日期；

对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并依次判断所述备选菜品是否符合所述任务数据中的每类任务数据的要求；

当所述备选菜品不符合任一类任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并存储至回溯算法对应的第二缓存空间中，当所述备选菜品符合所有任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

当满足所有任务数据的要求的推荐菜品均选取完成时，按照时间和餐点顺序输出所述第三缓存空间中的所有推荐菜品。

在一个实施例中，优选地，对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并依次判断所述备选菜品是否符合所述任务数据中的每类任务数据的要求，包括：

对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并确定所述备选菜品是否符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求；

当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求时，若选择菜品不重复或食材不重复时，根据所述菜品不重复或食材不重复对应的时间，将所述备选菜品与所述第三缓存空间中的已推荐菜品进行比较；

当所述备选菜品与所述已推荐菜品相同时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品存储至第二缓存空间中。

在一个实施例中，优选地，所述方法还包括：

当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复的任务数据要求时，若选择推荐营养标准，则计算每日所有菜品包含的营养含量，若所述营养含量满足每日营养标准，则将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

若所述营养含量不满足每日营养标准，则从当日最后一个菜品开始，依次向前进行回溯算法计算，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，以确定新的备选菜品是否符合每日营养标准；

当所述第二缓存空间中未选取出符合每日营养标准的推荐菜品时，继续向前回溯到上一个已推荐菜品，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，直到确定出符合每日营养标准的推荐菜品。

在一个实施例中，优选地，所述推荐门店的任务数据包括门店编码、门店名称、所在城市、所属区域和口味标签；

所述餐点内容的任务数据包括餐点内容编码、餐点类型、餐点名称和餐点信息，其中，所述餐点信息包括一级类别，二级类别，周一，周二，周三，周四，周五，周六和周日；

推荐营养标准包括校园营养标准和国家营养标准。

在一个实施例中，优选地，所述方法还包括：

当所述第一缓存空间的餐点食材数据源列表中的所有菜品均不满足任一类数据的要求时，输出对应的异常提示；

当接收到所述食材推荐指令后，若推荐时长大于所述推荐最大超时时长，则输出超时提示。

根据本发明实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现第一方面中任一项方法的步骤。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明采用回溯算法进行食谱的推荐，并在食谱推荐时，将价格和成本，营养，菜品重复性和多样性等均考虑在内，从而可以实现食谱的个性化和精准化推荐，满足不同用户的不同推荐需求。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种基于营养大数据的食材推荐智能系统的框图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种基于营养大数据的食材推荐智能系统中选取模块的框图。

图3是根据一示例性实施例示出的另一种基于营养大数据的食材推荐智能系统的框图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种基于营养大数据的食材推荐智能方法的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种基于营养大数据的食材推荐智能方法中步骤S402的流程图。

图6是根据一示例性实施例示出的另一种基于营养大数据的食材推荐智能方法的流程图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种基于营养大数据的食材推荐智能系统的框图，如图1所示，该系统包括：

获取模块11，用于当接收到食材推荐指令时，获取食材推荐的任务数据，其中，所述任务数据包括推荐门店、适用城市、食谱名称、餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复、是否推荐营养标准、推荐最大超时时长和推荐日期；

在一个实施例中，优选地，所述推荐门店的任务数据包括门店编码、门店名称、所在城市、所属区域和口味标签；

所述餐点内容的任务数据包括餐点内容编码、餐点类型、餐点名称(早餐，早点，午餐，午点，晚餐)和餐点信息，其中，所述餐点信息包括一级类别，二级类别，周一，周二，周三，周四，周五，周六和周日；

推荐营养标准包括校园营养标准和国家营养标准，其中，营养标准包括能量，蛋白质，铁，锌，钙，维生素B1，维生素B2，维生素C等含量。

选取模块12，用于对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并依次判断所述备选菜品是否符合所述任务数据中的每类任务数据的要求；

处理模块13，用于当所述备选菜品不符合任一类任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并存储至回溯算法对应的第二缓存空间中，当所述备选菜品符合所有任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

输出模块14，用于当满足所有任务数据的要求的推荐菜品均选取完成时，按照时间和餐点顺序输出所述第三缓存空间中的所有推荐菜品。

图2是根据一示例性实施例示出的一种基于营养大数据的食材推荐智能系统中选取模块的框图。

如图2所示，在一个实施例中，优选地，所述选取模块12包括：

选取单元21，用于对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并确定所述备选菜品是否符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求；

其中，成本限制包括每日成本上限，每日成本下限和周平均成本，这样，可以更好的进行成本控制。

具体地，根据每日成本上限，每日成本下限和周平均成本和餐点占比，餐点振幅,给价格分配随机取值区间如：上限14元，下限8元,平均11元。

那么上限取值范围分三等：最小上限11到11.5元，中等上限12-12.5元，最高上限13-13.5元；

最低随机取值范围分三等：最小下限10.5到10元，中等下限9.5-9元，最高下限8.5-8元；

根据上下限金额如：[8，14]随机前三天的菜品价格范围。

如果随机都在【最大上限13.5和14】范围中，那么后三天就只在8和8.5范围中随机。

如果随机前三天在最大三分范围中，那么后三天就在最小三等范围中随机取值。

如果随机前三天在最小三等范围中，那么后三天就在最大三等范围中随机取值。

例如：前三天【13，9，10】那么后三天【8，12，11】最后一天11*7＝77元77-(13+9+10+8+12+11)＝14元。

七天菜品价格[13，9，10，8，12，11，14]周平均11元。

下面以一个具体实施例详细说明上述方案。

推荐第一周第一天，在【门店，使用城市，年月】筛选出的菜品中获取餐点内容中的第一个餐点。如：早点：

早点的金额占比15％那么早点在第一天的金额在1.95-2.45范围内，

早点金额范围选定后开始过滤菜品。

如果餐点内容菜品存在一级分类和二级分类，那么菜品只选取满足一级分类并且满足二级分类的菜品；

如果餐点内容菜品只存在一级分类，那么选取一级分类下所有菜品

根据一，二级分类获取到菜品源数据列表，开始循环随机从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中获取一个菜品。获取随机菜品后判断有没有报价-有没有食材，如果没有报价和食材，那么从餐点食材数据源列表中移除此菜品，重新在餐点食材数据源列表中随机一个菜品，这样就不会随机到相同菜品，一直循环一直不满足，那么餐点食材数据源列表中数据就会越来越少，直到数据源为空时，此时不返回上一级，而是直接报出提示，未获取到报价信息；如果有价格和食材，那么判断该菜品的价格在不在1.95到2.45之间，如果不在范围之间，那么从餐点食材数据源列表中移除此菜品，重新在餐点食材数据源列表中随机一个菜品，这样就不会随机到相同菜品；一直循环一直不满足，那么餐点食材数据源列表中数据就会越来越少，直到数据源为空，此时不返回上一级，而是直接报出提示-第几周第几天第几餐1.95到2.45价格范围不满足。如果价格满足则存储至第三存储空间中。如果餐点中存在第二个菜品，同样根据一二级分类获取菜品数据源，从数据源中随机获取判断，注意：判断价格范围时，首先判断自身价格不能大于此餐的价格范围2.45，其次判断第一次菜品加第二个菜品总加不能大于2.45并且不能小于1.95，一直循环一直不满足，那么数据源列表的数据就会越来越少，直到数据源为空，此时不返回上一级，而是直接报出提示-第几周第几天第几餐1.95到2.45价格范围不满足，同时判断此菜品中菜品有没有重复，食材有没有重复。

比较单元22，用于当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求时，若选择菜品不重复或食材不重复时，根据所述菜品不重复或食材不重复对应的时间，将所述备选菜品与所述第三缓存空间中的已推荐菜品进行比较；

所述处理单元用于：

当所述备选菜品与所述已推荐菜品相同时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品存储至第二缓存空间中。

在一个实施例中，优选地，所述处理单元还用于：

当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复的任务数据要求时，若选择推荐营养标准，则计算每日所有菜品包含的营养含量，若所述营养含量满足每日营养标准，则将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

若所述营养含量不满足每日营养标准，则从当日最后一个菜品开始，依次向前进行回溯算法计算，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，以确定新的备选菜品是否符合每日营养标准；

当所述第二缓存空间中未选取出符合每日营养标准的推荐菜品时，继续向前回溯到上一个已推荐菜品，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，直到确定出符合每日营养标准的推荐菜品。

在该实施例中，判断一天中的最后菜品，除了以上判断外，还需要判断一天的营养，最后一个菜品营养加上前面所有餐点菜品营养能不能满足每日营养标准。一直循环一直不满足，那么第一缓存空间餐点食材数据源列表中的数据就会越来越少，直到数据源为空此时返回上一级，从第三存储空间中移除已保存最后一餐，最后一个餐品(此天餐点内容中的倒数第二个，倒数第一个还在算)随机取倒数菜品，满足后在取最后一个菜品，如果倒数第一菜品加倒数第二个菜品一直营养不满足就回溯到倒数第三个菜品，以此类推回溯到第一个菜品，因为每次回溯后随机的菜品又需要判断食材，菜品重复，金额范围，就会存在计算量大导致超时。

图3是根据一示例性实施例示出的另一种基于营养大数据的食材推荐智能系统的框图。

如图3所示，在一个实施例中，优选地，所述系统还包括：

第一提示模块31，用于当所述第一缓存空间的餐点食材数据源列表中的所有菜品均不满足任一类数据的要求时，输出对应的异常提示；

第二提示模块32，用于当接收到所述食材推荐指令后，若推荐时长大于所述推荐最大超时时长，则输出超时提示。

图4是根据一示例性实施例示出的一种基于营养大数据的食材推荐智能方法的流程图。

如图4所示，根据本发明实施例的第二方面，提供一种基于营养大数据的食材推荐方法，所述方法包括：

步骤S401，当接收到食材推荐指令时，获取食材推荐的任务数据，其中，所述任务数据包括推荐门店、适用城市、食谱名称、餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复、是否推荐营养标准、推荐最大超时时长和推荐日期；

步骤S402，对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并依次判断所述备选菜品是否符合所述任务数据中的每类任务数据的要求；

步骤S403，当所述备选菜品不符合任一类任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并存储至回溯算法对应的第二缓存空间中，当所述备选菜品符合所有任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

步骤S404，当满足所有任务数据的要求的推荐菜品均选取完成时，按照时间和餐点顺序输出所述第三缓存空间中的所有推荐菜品。

图5是根据一示例性实施例示出的一种基于营养大数据的食材推荐智能方法中步骤S402的流程图。

如图5所示，在一个实施例中，优选地，上述步骤S402包括：

步骤S501，对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并确定所述备选菜品是否符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求；

步骤S502，当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求时，若选择菜品不重复或食材不重复时，根据所述菜品不重复或食材不重复对应的时间，将所述备选菜品与所述第三缓存空间中的已推荐菜品进行比较；

步骤S503，当所述备选菜品与所述已推荐菜品相同时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品存储至第二缓存空间中。

图6是根据一示例性实施例示出的另一种基于营养大数据的食材推荐智能方法的流程图。

如图6所示，在一个实施例中，优选地，所述方法还包括：

步骤S601，当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复的任务数据要求时，若选择推荐营养标准，则计算每日所有菜品包含的营养含量，若所述营养含量满足每日营养标准，则将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

步骤S602，若所述营养含量不满足每日营养标准，则从当日最后一个菜品开始，依次向前进行回溯算法计算，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，以确定新的备选菜品是否符合每日营养标准；

步骤S603，当所述第二缓存空间中未选取出符合每日营养标准的推荐菜品时，继续向前回溯到上一个已推荐菜品，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，直到确定出符合每日营养标准的推荐菜品。

在一个实施例中，优选地，所述推荐门店的任务数据包括门店编码、门店名称、所在城市、所属区域和口味标签；

所述餐点内容的任务数据包括餐点内容编码、餐点类型、餐点名称和餐点信息，其中，所述餐点信息包括一级类别，二级类别，周一，周二，周三，周四，周五，周六和周日；

推荐营养标准包括校园营养标准和国家营养标准。

在一个实施例中，优选地，所述方法还包括：

当所述第一缓存空间的餐点食材数据源列表中的所有菜品均不满足任一类数据的要求时，输出对应的异常提示；

当接收到所述食材推荐指令后，若推荐时长大于所述推荐最大超时时长，则输出超时提示。

根据本发明实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现第一方面中任一项方法的步骤。

进一步可以理解的是，本发明中“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。单数形式的“一种”、“”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

进一步可以理解的是，术语“第一”、“第二”等用于描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开，并不表示特定的顺序或者重要程度。实际上，“第一”、“第二”等表述完全可以互换使用。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。

进一步可以理解的是，本发明实施例中尽管在附图中以特定的顺序描述操作，但是不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或是串行顺序来执行这些操作，或是要求执行全部所示的操作以得到期望的结果。在特定环境中，多任务和并行处理可能是有利的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于营养大数据的食材推荐智能系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于当接收到食材推荐指令时，获取食材推荐的任务数据，其中，所述任务数据包括推荐门店、适用城市、食谱名称、餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复、是否推荐营养标准、推荐最大超时时长和推荐日期；

选取模块，用于对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并依次判断所述备选菜品是否符合所述任务数据中的每类任务数据的要求；

处理模块，用于当所述备选菜品不符合任一类任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并存储至回溯算法对应的第二缓存空间中，当所述备选菜品符合所有任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

输出模块，用于当满足所有任务数据的要求的推荐菜品均选取完成时，按照时间和餐点顺序输出所述第三缓存空间中的所有推荐菜品。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述选取模块包括：

选取单元，用于对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并确定所述备选菜品是否符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求；

比较单元，用于当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求时，若选择菜品不重复或食材不重复时，根据所述菜品不重复或食材不重复对应的时间，将所述备选菜品与所述第三缓存空间中的已推荐菜品进行比较；

所述处理单元用于：

当所述备选菜品与所述已推荐菜品相同时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品存储至第二缓存空间中。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述处理单元还用于：

当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复的任务数据要求时，若选择推荐营养标准，则计算每日所有菜品包含的营养含量，若所述营养含量满足每日营养标准，则将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

若所述营养含量不满足每日营养标准，则从当日最后一个菜品开始，依次向前进行回溯算法计算，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，以确定新的备选菜品是否符合每日营养标准；

当所述第二缓存空间中未选取出符合每日营养标准的推荐菜品时，继续向前回溯到上一个已推荐菜品，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，直到确定出符合每日营养标准的推荐菜品。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述推荐门店的任务数据包括门店编码、门店名称、所在城市、所属区域和口味标签；

所述餐点内容的任务数据包括餐点内容编码、餐点类型、餐点名称和餐点信息，其中，所述餐点信息包括一级类别，二级类别，周一，周二，周三，周四，周五，周六和周日；

推荐营养标准包括校园营养标准和国家营养标准。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

第一提示模块，用于当所述第一缓存空间的餐点食材数据源列表中的所有菜品均不满足任一类数据的要求时，输出对应的异常提示；

第二提示模块，用于当接收到所述食材推荐指令后，若推荐时长大于所述推荐最大超时时长，则输出超时提示。

6.一种基于营养大数据的食材推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

当接收到食材推荐指令时，获取食材推荐的任务数据，其中，所述任务数据包括推荐门店、适用城市、食谱名称、餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复、是否推荐营养标准、推荐最大超时时长和推荐日期；

对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并依次判断所述备选菜品是否符合所述任务数据中的每类任务数据的要求；

当所述备选菜品不符合任一类任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并存储至回溯算法对应的第二缓存空间中，当所述备选菜品符合所有任务数据的要求时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

当满足所有任务数据的要求的推荐菜品均选取完成时，按照时间和餐点顺序输出所述第三缓存空间中的所有推荐菜品。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并依次判断所述备选菜品是否符合所述任务数据中的每类任务数据的要求，包括：

对于每日的每类餐点，依次从第一缓存空间对应的餐点食材数据源列表中随机选取出一个备选菜品，并确定所述备选菜品是否符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求；

当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅和成本限制的任务数据要求时，若选择菜品不重复或食材不重复时，根据所述菜品不重复或食材不重复对应的时间，将所述备选菜品与所述第三缓存空间中的已推荐菜品进行比较；

当所述备选菜品与所述已推荐菜品相同时，将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品存储至第二缓存空间中。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述备选菜品符合所述餐点内容、餐点价格占比、餐点价格振幅、成本限制、菜品是否重复、食材是否重复的任务数据要求时，若选择推荐营养标准，则计算每日所有菜品包含的营养含量，若所述营养含量满足每日营养标准，则将所述备选菜品从所述第一缓存空间中移除，并将所述备选菜品作为推荐菜品存储至食材推荐对应的第三缓存空间中；

若所述营养含量不满足每日营养标准，则从当日最后一个菜品开始，依次向前进行回溯算法计算，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，以确定新的备选菜品是否符合每日营养标准；

当所述第二缓存空间中未选取出符合每日营养标准的推荐菜品时，继续向前回溯到上一个已推荐菜品，从所述第二缓存空间中重新随机选取备选菜品，直到确定出符合每日营养标准的推荐菜品。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述推荐门店的任务数据包括门店编码、门店名称、所在城市、所属区域和口味标签；

所述餐点内容的任务数据包括餐点内容编码、餐点类型、餐点名称和餐点信息，其中，所述餐点信息包括一级类别，二级类别，周一，周二，周三，周四，周五，周六和周日；

推荐营养标准包括校园营养标准和国家营养标准。

10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述第一缓存空间的餐点食材数据源列表中的所有菜品均不满足任一类数据的要求时，输出对应的异常提示；

当接收到所述食材推荐指令后，若推荐时长大于所述推荐最大超时时长，则输出超时提示。

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