[发明专利]菜品推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种菜品推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质，菜品推荐方法包括根据各个菜品之间的相似度和用户的历史点单菜品，计算得到用户对目标菜品的兴趣度，并根据用户的历史用餐人数和历史菜品金额，计算得到用户对目标菜品的金额承受值，进而根据用户对目标菜品的兴趣度和金额承受值，计算得到目标菜品的推荐度，并根据目标菜品的推荐度进行目标菜品的推荐。从而能够针对不同的用户，进行符合该用户需求的菜品推荐。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种菜品推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

目前，用户在餐馆进行菜品的选择时，大多会通过终端设备查看该餐馆的推荐菜单进行菜品的选择。而然，推荐菜单仅能代表一部分人的观点(例如大部分用户消费过后并不会在终端设备上对菜品进行评价)，现有的推荐菜单相对单一，并不能满足用户的多样性。

有鉴于此，如何提供一种能够满足不同用户需求的推荐菜单，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种菜品推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

本申请的实施例可以这样实现：

第一方面，本申请实施例提供一种菜品推荐方法，应用于计算机设备，所述计算机设备中存储有用户的历史点单菜品、历史用餐人数、历史菜品金额和各个菜品之间的相似度，所述方法包括：

根据各个菜品之间的相似度和用户的历史点单菜品，计算得到所述用户对目标菜品的兴趣度；

根据所述用户的历史用餐人数和历史菜品金额，计算得到所述用户对所述目标菜品的金额承受值；

根据所述用户对所述目标菜品的兴趣度和金额承受值，计算得到所述目标菜品的推荐度，并根据所述目标菜品的推荐度进行所述目标菜品的推荐。

在可选的实施方式中，所述用户对所述目标菜品的兴趣度通过以下公式计算得到：

其中，P_ub为用户u对目标菜品b的兴趣度，N(u)为用户u的历史点单菜品的集合，S(b,K)为和目标菜品b相似度最高的K个菜品的集合，W_ab为菜品a和目标菜品b的相似度，R_ua为用户u对菜品a的兴趣度。

在可选的实施方式中，所述根据所述用户的历史用餐人数和历史菜品金额，计算得到所述用户对所述目标菜品的金额承受值，包括：

获取所述目标菜品所属的菜品类别；

根据所述历史用餐人数、历史菜品金额和目标菜品所属的菜品类别，计算得到所述用户消费所述目标菜品所属的菜品类别的平均消费金额；

根据所述平均消费金额和预设膨胀系数，计算得到所述用户对所述目标菜品的金额承受值。

在可选的实施方式中，所述用户对所述目标菜品的金额承受值通过以下公式计算得到：

其中，max为用户对目标菜品的金额承受值，m为消费次数，money_i为第i次消费目标菜品所属类别菜品的金额，people_i为第i次消费用餐人数，num_i为第i次消费目标菜品所属类别菜品的个数，θ为预设膨胀系数，为平均消费金额。

在可选的实施方式中，所述根据所述用户对所述目标菜品的兴趣度和金额承受值，计算得到所述目标菜品的推荐度，包括：

根据所述目标菜品的价格和所述平均消费金额，计算得到第一适配值；

根据所述目标菜品的价格和所述用户消费所述目标菜品的金额承受值，计算得到第二适配值；