[发明专利]一种菜品推荐的方法

说明书

本发明涉及一种菜品推荐方法，属于网络技术领域。其中所述方法包括：获取菜品集中的菜品；获取用户的家乡及长久居住地区；根据用户居住地区的常见菜品与菜品集中的菜品之间的菜品相似度，得到推荐菜品目录，所属菜品相似度是根据菜品自身属性计算得到的菜品属性差异度量；将得到的相似点菜菜单中的菜品作为推荐菜品。本发明能能够再用户没有历史点菜记录时也能为用户推荐出比较符合用户口味的菜品。本发明与现有技术相比，主要解决了如果客户无订餐记录就无法为其推荐符合其口味菜品的问题，让网络点餐对于新用户更友好。

技术领域

本发明涉及一种菜品推荐方法，属于网络技术领域。

背景技术

目前网上点餐行业中，向用户推荐菜品，已经是一种经常发生的行为。但是很多情况下，网站的推荐菜品往往是一段时间的热销菜，网上订餐有时或许会有一些菜品推荐是根据顾客的历史点餐记录而生成的，对于第一次点餐的用户却没有什么好的推荐方法。而热销菜或是评分高的菜又往往不符合用户本人口味。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种菜品推荐方法，以提高菜品推荐的合理性。本发明通过根据菜品之间的相似度，找到和用户家乡菜品属性相似的菜品，并生成推荐菜单，进行菜品推荐。本发明与现有技术相比，主要解决了如果客户无订餐记录就无法为其推荐符合其口味菜品的问题，让网络点餐对于新用户更友好。

本发明采用的技术方案是：一种菜品推荐方法，包括如下步骤：

Step1、根据用户家乡所在地区，计算出地区的标准菜品的特征向量X_n，其中每个特征值分别为X₁，X₂，X₃，X₄，X₅，X₆；

菜品特征向量，具体为：该菜品特征值所组成的向量；

X_n＝{X₁，X₂，X₃，X₄，X₅，X₆}

每个菜品的特征值，具体为：每道菜的每个具体属性的标准量化；

所述地区的标准菜品的特征值，具体为：该地区用户历史点餐记录中，所有菜品的特征值的算数平均值；

Step2、根据用户家乡所在地区的标准菜品特征向量，计算标准菜品与菜品集中菜品中的相似度，所述的标准菜品与菜品集中菜品中的相似度是根据菜品自身属性计算得到的菜品属性差异度量；

Step3、将相似点菜菜单中的菜品，作为推荐菜品。

具体地，所述的step1具体步骤如下：

Step1.1、根据用户家乡所在地，得到用户家乡的地区其他用户的点菜记录；

Step1.2、根据其他用户的点菜记录，提取出记录中每道菜的特征值，其中每道菜的特征向量为X_mn，每道菜的每个特征值分别为X_m1，X_m2，X_m3，X_m4，X_m5，X_m6，其中m＝1,2,3,.........M，M为所在地区点菜记录所有菜品的数量；

X_mn＝{X_m1，X_m2，X_m3，X_m4，X_m5，X_m6}