[发明专利]基于大数据的菜品推荐方法及服务器

权利要求书

1.一种菜品推荐方法，应用于服务器中，其特征在于，所述方法包括步骤：

侦测用户是否进入点餐页面；

当侦测到所述用户进入所述点餐页面时，判断所述用户是否为新用户；

当所述用户不是新用户时，获取所述用户的第一点餐历史信息；

根据所述第一点餐历史信息分析所述用户的点餐喜好，并根据所述点餐喜好确定点餐喜好标签；

将所述点餐喜好标签与预先训练的多个点餐喜好模型的标签进行一一匹配，并计算相应的匹配值；及

将匹配值最高的点餐喜好模型中的菜品显示于所述点餐页面。

2.如权利要求1所述的菜品推荐方法，其特征在于，所述侦测用户是否进入点餐页面步骤之前，还包括步骤：

获取其他用户的第二点餐历史信息；

根据所述第二点餐历史信息分析所述其他用户的点餐喜好，并确定对应的点餐喜好标签；及

将所述其他用户的点餐喜好标签按照相似度的高低进行分类，以训练成所述多个点餐喜好模型，并将所述第二点餐历史信息中的菜品保存至对应的喜好模型中。

3.如权利要求1所述的菜品推荐方法，其特征在于，所述判断所述用户是否为新用户的步骤之后还包括：

若所述用户为新用户，则将点餐喜好模型的标识显示于所述点餐页面以向用户推荐所述喜好模型中的菜品；及

当所述用户点餐完成后，记录所述用户的点餐信息。

4.如权利要求1所述的菜品推荐方法，其特征在于，所述点餐喜好至少包括：辣、不辣以及甜。

5.如权利要求1所述的菜品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

从数据库获取各地方饮食特色信息及与所述各地方饮食特色信息对应的第一标签信息；及

根据所述第一标签信息训练对应的点餐喜好模型。

6.如权利要求1所述的菜品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

从数据库获取各地的就餐环境信息以及与所述就餐环境信息对应的第二标签信息，其中所述就餐环境信息包括：快餐店、小炒店及高档餐厅；及

根据所述第二标签信息训练对应的点餐喜好模型。

7.如权利要求1或4所述的菜品推荐方法，其特征在于，所述将所述其他用户的点餐喜好按照相似度的高低进行分类，以训练成所述多个喜好模型的步骤还包括：

若所述其他用户中至少一个用户的点餐喜好为辣，则训练出的点餐喜好模型为辣模型；

若所述其他用户中至少一个用户的点餐喜好为不辣，则训练出的点餐喜好模型为不辣模型；及

若所述其他用户中至少一个用户的点餐喜好为甜，则训练出的点餐喜好模型为甜模型。

8.一种服务器，其特征在于，包括：

侦测模块，适于侦测用户是否进入点餐页面；

判断模块，适于当侦测到所述用户进入所述点餐页面时，判断所述用户是否为新用户；

获取模块，适于当所述用户不是新用户时，获取所述用户的第一点餐历史信息；

分析模块，适于根据所述第一点餐历史信息分析所述用户的点餐喜好；

计算模块，适于将所述点餐喜好与训练的多个点餐喜好模型进行一一匹配，并计算相应的匹配值；及

显示模块，适于将匹配值最高的点餐喜好模型中的菜品显示于所述点餐页面。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的菜品推荐方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的菜品推荐方法的步骤。