[发明专利]基于数字化菜品的搜索方法、系统及介质

说明书

本发明提供的基于数字化菜品的搜索方法，预设菜品特征识别模板；按照所述菜品特征识别模板采集菜品的基本信息，将采集到的菜品存储至数据库；当接收到用户发起的搜索指令时，接收用户按照所述菜品特征识别模板录入的搜索信息；采用深度学习方法将该搜索信息与存储的菜品进行比对，得到每道菜品与搜索信息的菜品相似度；将数据库中的菜品按照菜品相似度从高到低的顺序进行排列显示。该方法采用深度学习方法，获得数据库中存储的菜品与用户搜索菜品的菜品相似度，并且按照菜品相似度从高到低的顺序排列显示，使得用户能最快地找到与搜索菜品最接近的菜品，提高了用户体验感和搜索精准度。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体涉及基于数字化菜品的搜索方法、系统及介质。

背景技术

在传统餐饮企业里，厨师和菜品一直是餐饮企业的核心竞争力，决定着餐饮企业的服务能力和服务体验，于是大多数餐饮企业都会把提升厨师厨艺水平和菜品研发制作能力作为重中之重。

随着数字媒体的出现，新菜品的传播不再需要像往常一样靠专业厨师言传身教，首先需要一个菜品视频辅以文字化的制作工艺说明，然后通过互联网将菜品迅速传播到千家万户。但是现有菜品搜索软件还是停留在传统的搜索方法中，根据菜品或材料等关键字的方法进行搜索，且将搜索结果不分先后顺序呈现给用户查看。用户需要从呈现的多个菜品中依次查找最适合的菜品，用户体验感差，搜索精准度差。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供的一种基于数字化菜品的搜索方法、系统及介质，提高了用户体验感和搜索精准度。

第一方面，基于数字化菜品的搜索方法，包括以下步骤：

预设菜品特征识别模板；

按照所述菜品特征识别模板采集菜品的基本信息，将采集到的菜品存储至数据库；

当接收到用户发起的搜索指令时，接收用户按照所述菜品特征识别模板录入的搜索信息；

采用深度学习方法将该搜索信息与存储的菜品进行比对，得到每道菜品与搜索信息的菜品相似度；

将数据库中的菜品按照菜品相似度从高到低的顺序进行排列显示。

优选地，所述菜品特征识别模板包括：

原料配方表：包括食材原料、产地和用量；

成品图片；

制作工艺信息：包含工艺流程元数据、工艺制作视频和工艺制作说明；其中工艺流程元数据用来描述一道菜品的完整制作步骤；工艺制作视频包含该菜品的完整制作流程，并且辅助于语音和字幕内容；工艺制作说明包含文本和图片，用于以图文形式描述菜品的完整制作工艺流程。

优选地，所述采用深度学习方法将该搜索信息与存储的菜品进行比对，得到每道菜品与搜索信息的菜品相似度具体包括：

构建分析模型，将样本数据导入分析模型中，用深度学习方法对该分析模型进行训练；

将该搜索信息与存储的菜品导入训练后的分析模型，得到该菜品与搜索信息的配方相似度、制作工艺相似度和成品相似度；

按照下式计算该菜品的菜品相似度：

菜品相似度＝配方相似度×配方权重+制作工艺相似度×工艺权重

+成品相似度×成品权重；

其中配方权重+工艺权重+成品权重＝1。

优选地，所述将数据库中的菜品按照菜品相似度从高到低的顺序进行排列显示具体包括：

按照菜品相似度从高到低的顺序排列显示数据库中一道或多道菜品。