[发明专利]一种基于厨电设备学习的自适应菜谱烹饪方法

说明书

本发明涉及基于厨电设备学习的自适应菜谱烹饪方法，用于包括厨电设备和远端服务器的烹饪系统，远端服务器内预设有烹饪属性数据库和菜谱属性标签数据库；其特征在于，厨电设备获取用户预设时间段内的烹饪菜谱数据，形成预设时间段内的用户烹饪菜谱数据库；远端服务器分析用户烹饪菜谱数据库，得到用户的习惯烹饪属性列表和偏爱菜谱属性列表；远端服务器经过判断处理分析后，将预设烹饪属性、预设菜谱属性分别赋予对应的烹饪属性和菜谱属性；远端服务器更新用户的习惯烹饪属性列表中的各烹饪属性及偏爱菜谱属性列表中的各菜谱属性，得到针对用户烹饪习惯的定制化烹饪参数数据和推荐菜谱，并发送给厨电设备进行更新，从而满足用户的个性化烹饪需要。

技术领域

本发明涉及厨电设备领域，尤其涉及一种基于厨电设备学习的自适应菜谱烹饪方法。

背景技术

在当前厨电市场上，各厨电厂商通过各自模拟揣测用户在烹饪时的烹饪习惯，相继推出各种具有固定烹饪模式的厨电设备供用户选择使用。另外，为了帮助用户能够按照菜谱进行烹饪，现有的各厨电厂商还会将设备菜谱预植入到厨电设备中，菜谱升级的更新依据企业定时更新，或者根据用户点赞率等推测用户对菜谱的喜欢程度。

然而，这些厨电设备的烹饪模式是固定的，而且烹饪设备的烹饪参数数据是固定的，烹饪模式和烹饪参数无法根据用户的需要进行调整。但是，由于烹饪模式因人而异，每个人都用自己的烹饪习惯，从而致使现有的这些具有固定烹饪模式和烹饪参数的厨电设备仍然无法满足用户的个性化烹饪需要。另外，在用户使用预植有菜谱的厨电设备过程中，部分用户不喜欢对菜谱点赞或不点赞，这样就没有针对菜谱喜欢程度的推送依据给厨电设备厂商参考，从而也就难以准确地获知用户对菜谱的喜欢程度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种基于厨电设备学习的自适应菜谱烹饪方法。该基于厨电设备学习的自适应菜谱烹饪方法不仅可以获取到用户利用厨电设备的烹饪习惯、生成符合用户烹饪习惯的定制化烹饪参数数据，而且还可以生成符合用户喜好习惯的推荐菜谱，以满足针对用户的个性化烹饪需要。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于厨电设备学习的自适应菜谱烹饪方法，用于包括厨电设备和远端服务器的烹饪系统，厨电设备与远端服务器通信连接，远端服务器设有预设烹饪属性标签数据库和预设菜谱属性标签数据库，所述预设烹饪属性标签数据库包括预设烹饪时长属性、预设烹饪温度属性以及预设烹饪模式属性中的任一种或者预设烹饪时长属性、预设烹饪温度属性以及预设烹饪模式属性的任意组合；所述预设菜谱属性标签数据库包括预设营养属性或/和预设功能主题属性，所述预设功能主题属性至少包括术后主题属性、月子主题属性、养生主题属性、减肥主题属性以及美容主题属性的一种；其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，厨电设备获取用户在预设时间段内的烹饪数据和烹饪菜谱数据，形成预设时间段内的用户烹饪数据库和用户烹饪菜谱数据库，并将所述用户烹饪数据库和用户烹饪菜谱数据库发送给远端服务器；其中，所述烹饪数据包括烹饪时长、烹饪温度和烹饪模式；

步骤2，远端服务器对厨电设备所获取的用户烹饪数据库和用户烹饪菜谱数据库分别进行分析，以得到用户在所述预设时间段内烹饪菜谱时的习惯烹饪属性列表以及偏爱菜谱属性列表；其中，所述习惯烹饪属性列表包括烹饪时长属性、烹饪温度属性以及烹饪模式属性中的任一种或者烹饪时长属性、烹饪温度属性以及烹饪模式属性的任意组合；所述偏爱菜谱属性列表包括营养成分属性和功能主题属性；所述功能主题属性至少包括术后主题属性、月子主题属性、养生主题属性、减肥主题属性以及美容主题属性的一种；

步骤3，远端服务器根据预设烹饪属性标签数据库、所得用户的习惯烹饪属性列表、预设菜谱属性标签数据库以及所得用户的偏爱菜谱属性列表分别进行判断分析：

如果用户的习惯烹饪属性列表中的烹饪属性与预设烹饪属性标签数据库中对应的预设烹饪属性匹配时，远端服务器将所述预设烹饪属性赋予习惯烹饪属性列表中对应的该烹饪属性；否则，远端服务器针对所述偏爱菜谱属性列表中对应的该烹饪属性不予变动；