[发明专利]一种基于数据挖掘和云计算服务的菜品推荐系统

权利要求书

1.一种基于数据挖掘和云计算服务的菜品推荐方法，所述方法基于推荐引擎所收集的菜品模型、餐厅模型和用户模型，该方法包括如下步骤：

a）接收用户输入的推荐请求；

b）判断用户是否选择了餐厅，若未选择，则为用户推荐至少一个餐厅；

c）根据所选择或所推荐的餐厅读取该餐厅模版，生成基于菜品模型的至少一套菜品搭配方案；

d）对所生成的至少一套菜品方案进行打分，所述打分标准选自其中至少一种：特色菜匹配判断；用户历史行为以及评价判断；食材重复性判断和用户协同推荐加权；

e）选择最高得分的方案推荐给用户；

f）判断用户是否对所推荐的方案满意，若不满意，则重新推荐，直到用户满意为止；

g）基于用户满意或不满意的方案，更新所述菜品模型、餐厅模型和用户模型。

2.如权利要求1所述的菜品推荐方法，其中所述步骤a）中的推荐请求包括用户选择的餐厅和/或就餐人数。

3.如权利要求1所述的菜品推荐方法，其中所述步骤b）中通过定位用户当前的地理位置信息，为用户推荐餐厅。

4.如权利要求1所述的菜品推荐方法，其中所述步骤d）中的用户协同推荐加权是用特征向量的方式来表征用户的口味特征，再计算特征向量之间的余弦相似度来表示两两用户间的口味喜好相似度。

5.如权利要求4所述的菜品推荐方法，其中所述余弦相似度大于0.618时，认定两个用户之间口味相似。

6.如权利要求1所述的菜品推荐方法，其中所述步骤f）中根据用户反馈重新对方案进行推荐。

7.如权利要求1所述的菜品推荐方法，其中所述步骤g）中根据用户反馈重新对方案进行推荐。

8.如权利要求1所述的菜品推荐方法，其中所述菜品模型和餐厅模型是由菜品和餐厅的多个特征以及评价信息构成的特征向量。

9.一种基于数据挖掘和云计算服务的菜品推荐系统，所述系统包括：

采集菜品信息、餐厅信息和用户信息的信息采集模块；

分别存储所收集的菜品信息、餐厅信息和用户信息的数据库；

基于所收集的信息建立的包括菜品模型、餐厅模型和用户模型的模型数据库；

所述推荐引擎用于根据所接收的用户输入的推荐请求，判断用户是否选择了餐厅，若未选择，则为用户推荐至少一个餐厅；根据所选择或所推荐的餐厅读取该餐厅模版，生成基于菜品模型的至少一套菜品搭配方案；对所生成的至少一套菜品方案进行打分，所述打分标准选自其中至少一种：特色菜匹配判断；用户历史行为以及评价判断；食材重复性判断和用户协同推荐加权；选择最高得分的方案推荐给用户；判断用户是否对所推荐的方案满意，若不满意，则重新推荐，直到用户满意为止；基于用户满意或不满意的方案，更新所述菜品模型、餐厅模型和用户模型数据库。

10.如权利要求9所述的菜品推荐系统，其中所述用户协同推荐加权是用特征向量的方式来表征用户的口味特征，再计算特征向量之间的余弦相似度来表示两两用户间的口味喜好相似度。