一種菜品搭配推薦方法及其系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明菜品搭配推薦領(lǐng)域，特別涉及一種菜品搭配推薦方法及其系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 傳統(tǒng)的菜品推薦方式總是在菜單中給用戶提供固定搭配的菜品搭配組合，這種不 靈活的，強(qiáng)制性的菜品搭配推薦方法，讓它備受用戶的抗拒，這也使得該種強(qiáng)制性的菜品搭 配推薦方法的發(fā)展遭遇瓶頸。比起強(qiáng)制性的菜品搭配推薦方式，采用更加人性化、智能化的 菜品推薦方法，更加容易被客戶接受，能達(dá)到潤物無聲的良好效果，大大降低了用戶抵抗性 的同時，也提升了用戶滿意度。但是由于人性化、智能化的菜品推薦方式本身的復(fù)雜性，所 以菜品數(shù)據(jù)的采集和挖掘工作尤為復(fù)雜和困難。
[0003] 目前現(xiàn)有技術(shù)中的菜品搭配推薦技術(shù)的主要存在以下幾方面問題：
[0004] 1.首先現(xiàn)有技術(shù)無法智能預(yù)測當(dāng)用戶在點餐時所需要點菜的數(shù)量；
[0005] 2.其次，現(xiàn)有技術(shù)無法完成用戶對于菜品的口味搭配的分析；
[0006] 3.生成菜品推薦搭配方案困難:分離出菜品數(shù)據(jù)后，現(xiàn)有技術(shù)缺乏技術(shù)手段生成 智能化的可供客戶選擇的菜品搭配方案。
[0007] 基于現(xiàn)有技術(shù)中存在的種種問題，亟待發(fā)現(xiàn)一種全新的菜品搭配推薦方法及其系 統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于提供一種菜品搭配推薦方法及其系統(tǒng)，以克服現(xiàn) 有技術(shù)中存在的無法確定菜品數(shù)量，無法完成菜品口味搭配方案，缺乏智能化的可供客戶 選擇的菜品搭配推薦方法等問題。
[0009] 為達(dá)上述目的，本發(fā)明提供了一種菜品搭配推薦方法，包括：
[0010] 所需菜品數(shù)量確定步驟：用于根據(jù)用戶的餐飲消費數(shù)據(jù)及預(yù)定的權(quán)重設(shè)定規(guī)則， 獲取用戶點餐所需的菜品數(shù)量；
[0011] 菜品種類選取步驟：用于根據(jù)所述所需菜品數(shù)量及所述餐飲消費數(shù)據(jù)，選取菜品 種類；
[0012] 菜品搭配方案推薦步驟：用于根據(jù)所述菜品種類、所述餐飲消費數(shù)據(jù)及預(yù)定的菜 品口味制定標(biāo)準(zhǔn)，獲取多個采品搭配方案；
[0013] 菜品排序步驟:用于根據(jù)所述餐飲消費數(shù)據(jù)對所述菜品搭配方案根據(jù)優(yōu)先級進(jìn)行 所述菜品搭配方案的排序。
[0014] 上述菜品搭配推薦方法，所述所需菜品數(shù)量確定步驟，包括：
[0015] 數(shù)據(jù)獲取步驟：用于獲取系統(tǒng)中用戶消費的訂單的相關(guān)數(shù)據(jù)，所述訂單相關(guān)數(shù)據(jù) 包括點菜數(shù)量、就餐人數(shù)及訂單消費金額；
[0016] 人均點菜數(shù)量計算步驟:用于根據(jù)所述訂單的相關(guān)數(shù)據(jù)計算所述訂單中人均點菜 數(shù)量；
[0017] 所需菜品數(shù)量計算步驟：用于根據(jù)所述訂單中人均點菜數(shù)量、所述訂單消費金額 及所述訂單的消費總金額，計算用戶所需菜品數(shù)量。
[0018] 上述菜品搭配推薦方法，所述菜品種類選取步驟，包括：
[0019] 菜品種類列表獲取步驟:用于獲取所述用戶在當(dāng)前店鋪中菜品種類列表；
[0020] 交集計算步驟：用于根據(jù)所述用戶在所有店鋪中菜品種類列表，計算各個種類的 數(shù)量，對所有店鋪中菜品種類列表排序后，獲取菜品綜合種類列表，計算所述當(dāng)前店鋪中菜 品種類列表與所述菜品綜合種類列表的交集；
[0021] 菜種類候選集合選取步驟:計算所述交集與所述用戶點餐所需的菜品數(shù)量之間的 差值，如果差值大于等于0,則選擇所述交集中的所述用戶點餐所需的菜品數(shù)量作為所需菜 品種類的候選集合，否則，選取所述交集作為所述所需菜品種類的候選集合。
[0022] 上述菜品搭配推薦方法，所述菜品搭配方案推薦步驟，包括：
[0023]菜品標(biāo)識獲取步驟:根據(jù)所述菜品種類，獲取所述菜品種類中所有菜品的標(biāo)識；
[0024] 用戶列表獲取步驟:獲取當(dāng)前店鋪中除了當(dāng)前用戶以外的所有用戶，組成用戶列 表；
[0025] 用戶評分步驟:對所述用戶列表中的每一個用戶，獲取其在所述店鋪下所點菜品 的所述標(biāo)識以及相對應(yīng)的點菜數(shù)量，并根據(jù)這些對該用戶給定評分；
[0026] 相似度計算步驟:計算所述用戶列表中的每一個用戶之間的相似度，將所計算得 到的所述相似度結(jié)果保存在相似度矩陣中；
[0027] 訓(xùn)練測試步驟:根據(jù)所述相似度矩陣，對所述用戶列表中的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并 對訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行測試；
[0028] 調(diào)整精確度步驟:調(diào)整所述訓(xùn)練模型的集合的比例，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的精確度；
[0029] 菜品組合獲取步驟:將所述用戶中的用戶數(shù)據(jù)輸入到所述訓(xùn)練模型中，獲取所推 薦的菜品組合。
[0030] 上述菜品搭配推薦方法，所述菜品排序步驟，還包括：
[0031] 菜品選擇步驟:保存推薦的所述菜品組合，所述用戶進(jìn)行菜品組合搭配方案選擇。
[0032] 本發(fā)明還提供一種菜品搭配推薦系統(tǒng)，包括：
[0033] 所需菜品數(shù)量確定模塊:根據(jù)用戶的餐飲消費數(shù)據(jù)及預(yù)定的權(quán)重設(shè)定規(guī)則，獲取 用戶點餐所需的菜品數(shù)量；
[0034]菜品種類選取模塊:根據(jù)所述所需菜品數(shù)量及所述餐飲消費數(shù)據(jù)，選取菜品種類； [0035]菜品搭配方案推薦模塊：用于根據(jù)所述菜品種類、所述餐飲消費數(shù)據(jù)及預(yù)定的菜 品口味制定標(biāo)準(zhǔn)，獲取多個采品搭配方案；
[0036]菜品排序模塊:用于根據(jù)所述餐飲消費數(shù)據(jù)對所述菜品搭配方案根據(jù)優(yōu)先級進(jìn)行 所述菜品搭配方案的排序。
[0037]上述菜品搭配推薦系統(tǒng)，所述所需菜品數(shù)量確定模塊，包括：
[0038]數(shù)據(jù)獲取模塊：用于獲取系統(tǒng)中用戶消費的訂單的相關(guān)數(shù)據(jù)，所述訂單相關(guān)數(shù)據(jù) 包括點菜數(shù)量、就餐人數(shù)及訂單消費金額；
[0039]人均點菜數(shù)量計算模塊:用于根據(jù)所述訂單的相關(guān)數(shù)據(jù)計算所述訂單中人均點菜 數(shù)量；
[0040]所需菜品數(shù)量計算模塊：用于根據(jù)所述訂單中人均點菜數(shù)量、所述訂單消費金額 及所述訂單的消費總金額，計算用戶所需菜品數(shù)量。
[0041]上述菜品搭配推薦系統(tǒng)，所述菜品種類選取模塊，包括：
[0042]菜品種類列表獲取模塊:用于獲取所述用戶在當(dāng)前店鋪中菜品種類列表；
[0043]交集計算模塊：用于獲取所述用戶的所有店鋪中菜品種類列表，計算各個種類的 數(shù)量，對所有店鋪中菜品種類列表排序后，獲取菜品綜合種類列表，計算所述當(dāng)前店鋪中 菜品種類列表與所述菜品綜合種類列表的交集；
[0044]菜種類候選集合選取模塊:計算所述交集與所述用戶點餐所需的菜品數(shù)量之間的 差值，如果差值大于等于0,則選擇所述交集中的前所述用戶點餐所需的菜品數(shù)量作為所需 菜品種類的候選集合，否則，選取所述交集作為所述所需菜品種類的候選集合。
[0045]上述菜品搭配推薦系統(tǒng)，所述菜品搭配方案推薦模塊，包括：
[0046]菜品標(biāo)識獲取模塊:根據(jù)所述菜品種類，獲取所述菜品種類中所有菜品的標(biāo)識；
[0047]用戶列表獲取模塊:獲取當(dāng)前店鋪中除了當(dāng)前用戶以外的所有用戶，組成用戶列 表；
[0048]用戶評分模塊:對所述用戶列表中的每一個用戶，獲取其在所述店鋪下所點菜品 的所述標(biāo)識以及相對應(yīng)的點菜數(shù)量，并根據(jù)這些對該用戶給定評分；
[0049]相似度計算模塊:計算所述用戶列表中的每一個用戶之間的相似度，將所計算得 到的所述相似度結(jié)果保存在相似度矩陣中；
[0050] 訓(xùn)練測試模塊:根據(jù)所述相似度矩陣，對所述用戶列表中的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并 對訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行測試；
[0051] 調(diào)整精確度模塊:調(diào)整所述訓(xùn)練模型的集合的比例，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的精確度；
[0052] 菜品組合獲取模塊:將所述用戶中的用戶數(shù)據(jù)輸入到所述訓(xùn)練模型中，獲取所推 薦的菜品組合。
[0053] 上述菜品搭配推薦系統(tǒng)，所述菜品排序模塊，還包括：
[0054]菜品選擇模塊:保存推薦的所述菜品組合，所述用戶進(jìn)行菜品組合搭配方案選擇。
[0055] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：
[0056] 1)在本發(fā)明方法中，可以準(zhǔn)確預(yù)測用戶所需菜品數(shù)量；
[0057] 2)其次，本發(fā)明方法在確定推薦給用戶菜品數(shù)量之后，還可以確定菜的口味的搭 配，增加推薦的效果；
[0058] 3)本發(fā)明方法中采用了基于內(nèi)容和協(xié)同過濾組合的推薦方式，達(dá)到了良好的技術(shù) 效果；
[0059] 3)本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中生成菜品推薦搭配方案困難的問題，可以在分離出 菜品數(shù)據(jù)后，生成智能化的可供客戶選擇的菜品搭配方案。
【附圖說明】
[0060] 圖1為本發(fā)明菜品搭配推薦方法流程示意圖；
[0061 ]圖2~圖5為本發(fā)明菜品搭配推薦方法詳細(xì)示意圖；
[0062] 圖6為本發(fā)明菜品搭配推薦系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0063] 圖7~圖10為本發(fā)明菜品搭配推薦系統(tǒng)詳細(xì)結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0064] 下面給出本發(fā)明的【具體實施方式】，結(jié)合圖示對本發(fā)明做出了詳細(xì)描述。