一种菜品推荐方法及系统

摘要

本发明适用于智能餐饮技术领域，提供了一种菜品推荐方法及系统，包括：获取与用户相关的菜品标签；将标签与菜品数据模型进行匹配，得到匹配菜品；通过菜品数据模型，对所述匹配菜品进行多维度评分，得到每道所述匹配菜品的推荐总分；对匹配菜品分别依据推荐总分从高到低依次输出所述匹配菜品的相关信息，得到推荐菜品；采集用户对所述消费的菜品的质量评分及商家服务质量评分的反馈信息，输入至所述菜品数据模型进行数据模型更新。在本发明中，通过使用数据模型处理方法和协同过滤推荐算法，使得推荐的菜品不仅仅只是品类上满足用户的需求，更能从用户个性化信息中匹配更加适合用户个人的具体菜品，使得匹配菜品时更人性化更精确化。

主权项

一种菜品推荐方法，其特征在于，包括：获取与当前用户相关的菜品标签，所述菜品标签包括所述当前用户定义输入的第一菜品标签和与所述当前用户具备相似特征的用户输入的第二菜品标签；将所述第一菜品标签和第二菜品标签分别与预设的菜品数据模型进行匹配，得到第一匹配菜品和第二匹配菜品；通过所述预设的菜品数据模型，对所述匹配菜品进行多维度评分，以得到每道所述匹配菜品的推荐总分；对所述第一匹配菜品和第二匹配菜品分别依据所述推荐总分从高到低依次输出所述匹配菜品的相关信息，得到第一类推荐菜品和第二类推荐菜品，以使所述当前用户根据输出的推荐菜品确定消费的菜品；采集所述当前用户对所述消费的菜品的质量评分及商家服务质量评分的反馈信息，输入至所述预设的菜品数据模型，以对所述预设的菜品数据模型进行更新。