CN107679951A - 一种辅助点菜的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种辅助点菜的方法和设备,所述方法包括:分别获取多个用户的个人餐饮数据;根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。所述方法和设备充分考虑了每个用户的独特喜好,有利于帮助用户高效的完成点菜。
Description
技术领域
本申请涉及餐饮领域,尤其涉及一种辅助点菜的方法和设备。
背景技术
随着生活水平的提高,人们有越来越多的机会到餐馆享受美味菜肴。
当人们在餐馆用餐时,点菜是一个重要环节。但是,用户一般都是对着菜谱进行点菜。现有的菜品一般都是纸质菜谱,部分餐馆可能会提供电子菜谱。但是,不论是纸质菜谱,还是电子菜谱,菜谱上的菜品都是标准的,任何一个用户到餐馆点菜,服务员都会递上相同的菜谱。
上述传统的点菜方式,菜谱单一,也没有考虑不同的用户的个性化口味需求,也不利于用户快速高效的点到符合自己喜欢的菜品。
发明内容
本申请的目的是:提供一种辅助点菜的方法和设备,以解决上述问题中的至少一个。
为解决上述技术问题,第一方面,本申请提供了一种辅助点菜的方法,所述方法包括:
分别获取多个用户的个人餐饮数据;
根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;
向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;
接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第二种可能的实施方式中,所述个人餐饮数据包括:喜欢的菜品、喜欢的口味、喜欢的食材、忌口的菜品、忌口的食材、忌口的味道和餐饮历史记录中至少一项。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第三种可能的实施方式中,所述根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单包括:
根据所述个人餐饮数据生成对应每个所述用户的个人推荐菜单;
根据多个所述个人推荐菜单生成所述桌推荐菜单。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第四种可能的实施方式中,所述根据所述个人餐饮数据生成对应每个所述用户的个人推荐菜单包括:
从一份标准菜单中去除所述用户忌口的菜品,得到第一菜单;
将所述第一菜单中的菜品和所述用户喜欢的菜品求交集,所述交集中的菜品构成第一子集合,所述交集外的菜品构成第二子集合;
根据所述用户的餐饮历史记录对所述第一子集合中的菜品进行排序;
生成所述用户的所述个人推荐菜单,所述个人推荐菜单中所述第一子集合排列在所述第二子集合的前面。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第五种可能的实施方式中,所述方法还包括:
至少根据所述用户喜欢的口味对所述第二子集合中的菜品进行排序。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第六种可能的实施方式中,所述至少根据所述用户喜欢的口味对所述第二子集合中的菜品进行排序包括:
将所述第二子集合中含有第一口味的菜品划分至第三子集合,所述第二子集合中剩余的菜品划分至第四子集合;
其中,所述个人推荐菜单中,所述第三子集合排列在所述第四子集合的前面。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第七种可能的实施方式中,所述方法还包括:
将所述第三子集合中含有第二口味的菜品划分至第五子集合,所述第三子集合中剩余的菜品划分至第六子集合;
将所述第四子集合中含有所述第二口味的菜品划分至第七子集合中,所述第四子集合中剩余的菜品划分至第八子集合;
其中,所述用户对所述第一口味的喜欢程度大于所述第二口味,并且,所述个人推荐菜单中,所述第五子集合排列在所述第六子集合的前面,所述第七子集合排列在所述第八子集合的前面。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第八种可能的实施方式中,所述方法还包括:
根据所述用户的餐饮历史记录分别对所述第五子集合、所述第六子集合、所述第七子集合和所述第八子集合中的菜品进行排序。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第九种可能的实施方式中,所述根据多个所述个人推荐菜单生成所述桌推荐菜单包括:
按照每个所述用户的所述个人推荐菜单中多个菜品的排列顺序,分别赋予每个菜品一个权值,排列靠前的菜品被赋予的权值大于排列靠后的菜品被赋予的权值;
确定多个所述个人推荐菜单中每个菜品的综合权值,一个菜品的综合权值等于所述菜品在多个所述个人推荐菜单中的权值之和;
根据每个菜品的所述综合权值生成所述桌推荐菜单。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十种可能的实施方式中,所述方法还包括:
在所述多个用户中确定一重要用户;
将所述重要用户对应的所述个人推荐菜单中的前预定值个菜品调整至所述桌推荐菜单的最前面。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十一种可能的实施方式中,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐口味,所述推荐口味根据所述个人餐饮数据确定。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十二种可能的实施方式中,所述桌推荐菜单包括第一菜品和第二菜品,所述多个用户包括第一用户和第二用户;
所述第一菜品的推荐口味与所述第一用户对所述第一菜品的喜欢口味相一致;
所述第二菜品的推荐口味与所述第二用户对所述第二菜品的喜欢口味相一致。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十三种可能的实施方式中,所述方法还包括:
根据所述至少一个用户已经点的菜品,动态调整所述桌推荐菜单中剩余菜品的顺序。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十四种可能的实施方式中,所述动态调整所述桌推荐菜单中剩余菜品的顺序包括:
将所述剩余菜品中与所述已经点的菜品满足相生条件的菜品的排序向前调整。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十五种可能的实施方式中,所述动态调整所述桌推荐菜单中剩余菜品的顺序包括:
将所述剩余菜品中与所述已经点的菜品满足相克条件的菜品的排序向后调整。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十六种可能的实施方式中,所述方法还包括:
响应于一用户存储一菜品的参数化菜谱,记录所述用户对所述菜品进行了积极的评价。
第二方面,本申请提供一种辅助点菜的设备,所述设备包括:
一获取模块,用于分别获取多个用户的个人餐饮数据;
一生成模块,用于根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;
一输出模块,用于向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;
一接收模块,用于接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第二种可能的实施方式中,所述个人餐饮数据包括:喜欢的菜品、喜欢的口味、喜欢的食材、忌口的菜品、忌口的食材、忌口的味道和餐饮历史记录中至少一项。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第三种可能的实施方式中,所述生成模块包括:
一第一生成子模块,用于根据所述个人餐饮数据生成对应每个所述用户的个人推荐菜单;
一第二生成子模块,用于根据多个所述个人推荐菜单生成所述桌推荐菜单。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第四种可能的实施方式中,所述第一生成子模块包括:
一去除单元,用于从一份标准菜单中去除所述用户忌口的菜品,得到第一菜单;
一交集单元,用于将所述第一菜单中的菜品和所述用户喜欢的菜品求交集,所述交集中的菜品构成第一子集合,所述交集外的菜品构成第二子集合;
一第一排序单元,用于根据所述用户的餐饮历史记录对所述第一子集合中的菜品进行排序;
一生成单元,用于生成所述用户的所述个人推荐菜单,所述个人推荐菜单中所述第一子集合排列在所述第二子集合的前面。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第五种可能的实施方式中,所述设备还包括:
一第二排序单元,用于至少根据所述用户喜欢的口味对所述第二子集合中的菜品进行排序。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第六种可能的实施方式中,所述第二排序单元包括:
一第一划分子单元,用于将所述第二子集合中含有第一口味的菜品划分至第三子集合,所述第二子集合中剩余的菜品划分至第四子集合;
其中,所述个人推荐菜单中,所述第三子集合排列在所述第四子集合的前面。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第七种可能的实施方式中,所述第二排序单元还包括:
一第二划分子单元,用于将所述第三子集合中含有第二口味的菜品划分至第五子集合,所述第三子集合中剩余的菜品划分至第六子集合;
一第三划分子单元,用于将所述第四子集合中含有所述第二口味的菜品划分至第七子集合中,所述第四子集合中剩余的菜品划分至第八子集合;
其中,所述用户对所述第一口味的喜欢程度大于所述第二口味,并且,所述个人推荐菜单中,所述第五子集合排列在所述第六子集合的前面,所述第七子集合排列在所述第八子集合的前面。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第八种可能的实施方式中,所述第二排序单元还包括:
一排序子单元,用于根据所述用户的餐饮历史记录分别对所述第五子集合、所述第六子集合、所述第七子集合和所述第八子集合中的菜品进行排序。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第九种可能的实施方式中,所述第二生成子模块包括:
一权值单元,用于按照每个所述用户的所述个人推荐菜单中多个菜品的排列顺序,分别赋予每个菜品一个权值,排列靠前的菜品被赋予的权值大于排列靠后的菜品被赋予的权值;
一综合权值单元,用于确定多个所述个人推荐菜单中每个菜品的综合权值,一个菜品的综合权值等于所述菜品在多个所述个人推荐菜单中的权值之和;
一生成单元,用于根据每个菜品的所述综合权值生成所述桌推荐菜单。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十种可能的实施方式中,所述第二生成子模块还包括:
一确定单元,用于在所述多个用户中确定一重要用户;
一调整单元,用于将所述重要用户对应的所述个人推荐菜单中的前预定值个菜品调整至所述桌推荐菜单的最前面。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十一种可能的实施方式中,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐口味,所述推荐口味根据所述个人餐饮数据确定。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十二种可能的实施方式中,所述桌推荐菜单包括第一菜品和第二菜品,所述多个用户包括第一用户和第二用户;
所述第一菜品的推荐口味与所述第一用户对所述第一菜品的喜欢口味相一致;
所述第二菜品的推荐口味与所述第二用户对所述第二菜品的喜欢口味相一致。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十三种可能的实施方式中,所述设备还包括:
一动态调整模块,用于根据所述至少一个用户已经点的菜品,动态调整所述桌推荐菜单中剩余菜品的顺序。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十四种可能的实施方式中,所述动态调整模块包括:
一相生调整子模块,用于将所述剩余菜品中与所述已经点的菜品满足相生条件的菜品的排序向前调整。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十五种可能的实施方式中,所述动态调整模块包括:
一相克调整子模块,用于将所述剩余菜品中与所述已经点的菜品满足相克条件的菜品的排序向后调整。
结合第一方面的任一种可能的实施方式,在第十六种可能的实施方式中,所述设备还包括:
一记录模块,用于响应于一用户存储一菜品的参数化菜谱,记录所述用户对所述菜品进行了积极的评价。
第三方面,本申请提供一种辅助点菜的设备,所述设备包括:
一存储器,用于存储指令;
一处理器,用于执行所述存储器存储的指令,所述指令使得所述处理器执行以下操作:
分别获取多个用户的个人餐饮数据;
根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;
向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;
接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,所述计算机程序使计算机执行下述方法:
分别获取多个用户的个人餐饮数据;
根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;
向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;
接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
本发明实施例所述辅助点菜的方法和设备,根据多个用户的个人餐饮数据生成所述桌推荐菜单,进而供用户从桌推荐菜单中选择喜欢的菜品,充分考虑了每个用户的独特喜好,有利于帮助用户高效的完成点菜。
附图说明
图1是本发明一个实施例所述辅助点菜的方法的流程图;
图2是本发明一个实施例所述辅助点菜的设备的模块图;
图3是本发明一个实施例所述生成模块的模块图;
图4是本发明另一个实施例所述第一生成子模块的模块图;
图5是本发明一个实施例所述第二排序单元的模块图;
图6是本发明一个实施例所述第二生成子模块的模块图;
图7是本发明另一个实施例所述辅助点菜的设备的模块图;
图8是本发明一个实施例所述动态调整模块的模块图;
图9是本发明另一个实施例所述辅助点菜的设备的模块图;
图10是本发明一个实施例所述辅助点菜的设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
本领域技术人员理解,在本发明的实施例中,下述各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
另外,本发明中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等,既不代表任何特定技术含义,也不表示它们之间的必然逻辑顺序。
图1是本申请所述辅助点菜的方法的流程图,如图1所示,所述方法可以包括:
S120:分别获取多个用户的个人餐饮数据;
S140:根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;
S160:向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;
S180:接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
所述方法可以比如在一辅助点菜的设备上实施,所述方法根据多个用户的个人餐饮数据生成所述桌推荐菜单,进而供用户从桌推荐菜单中选择喜欢的菜品,充分考虑了每个用户的独特喜好,有利于帮助用户高效的完成点菜。
以下,将结合附图和具体实施方式详细说明所述方法的各个步骤。
S120:分别获取多个用户的个人餐饮数据。
所述个人餐饮数据包括:喜欢的菜品、喜欢的口味、喜欢的食材、忌口的菜品、忌口的食材、忌口的味道和餐饮历史记录中至少一项。
所述个人餐饮数据可以以表格的形式存储,相应的数据可以由用户输入,或者根据用户的用餐历史信息自动生成。所述个人餐饮数据,可以通过比如一个手机APP(应用程序),作为用户的个人信息与用户的账号关联存储在该APP的网络服务器上。
表1是用户喜欢的菜品的数据表格示意图。可以看到,该表格中对应用户甲给出了其喜欢的各个菜品的相关信息,包括菜系、菜名、来源、参数信息等。其中,参数信息是相应菜品的参数化菜谱。表2给出了菜品“宫保鸡丁”的参数化菜谱的示例表格。
表1
表2
表3是用户甲忌口的菜品的示例表格。可以看到,在该表格中记录用户甲忌口的菜品及对应的菜系。
表3
类似的,用户喜欢的口味、喜欢的食材、忌口的口味、忌口的食材以及餐饮历史记录等,均可以以表格形式存储。其中,所述餐饮历史记录包括用户近期(比如一周)的用餐信息。
S140:根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定。
所述桌推荐菜单,是推荐给一张餐桌上多个用户的菜单,所述桌推荐菜单中多个菜品的排序综合考虑了在该餐桌用餐的多个用户的喜好,力求照顾到每个用户的口味喜好。
在一种实施方式中,所述步骤S140进一步包括:
S141:根据所述个人餐饮数据生成对应每个所述用户的个人推荐菜单。
S142:根据多个所述个人推荐菜单生成所述桌推荐菜单。
其中,所述步骤是141中,所述个人推荐菜单,是根据某一个用户的个人餐饮数据生成的,相应的,所述个人推荐菜单也反映了该一个用户喜欢的菜品。一般而言,所述个人推荐菜单应该包括用户可能喜欢的所有菜品,并且这些菜品会按照用户的喜欢程度由高到低进行排序。
在一种实施方式中,所述步骤S141可以包括:
S1411:从一份标准菜单中去除所述用户忌口的菜品,得到第一菜单;
S1412:将所述第一菜单中的菜品和所述用户喜欢的菜品求交集,所述交集中的菜品构成第一子集合,所述交集外的菜品构成第二子集合;
S1413:根据所述用户的餐饮历史记录对所述第一子集合中的菜品进行排序;
S1414:生成所述用户的所述个人推荐菜单,所述个人推荐菜单中所述第一子集合排列在所述第二子集合的前面。
其中,所述步骤S1411中,所述标准菜单一般是指餐馆能够提供的所有菜品的菜单。所述用户忌口的菜品可以根据所述用户的个人餐饮数据确定。
所述步骤S1412中,所述用户喜欢的菜品可以根据所述用户的个人餐饮数据确定。其中,将所述第一菜单中的菜品和所述用户喜欢的菜品求交集,也就是从所述第一菜单中找到与所述用户喜欢的菜品重合的菜品。
所述步骤S1413中,所述用户的餐饮历史记录可以根据所述用户的个人餐饮数据确定,其主要包括所述用户近一段时间(比如一周)的食用的菜品、食材等信息。该步骤中,根据所述用户的餐饮历史记录对所述第一子集合中的菜品进行排序,可以比如是将用户最近一周食用的菜品排在第一集合的最后,而将没有食用的菜品排在第一集合的前面,从而帮助用户保持营养平衡。
所述步骤S1414,可以理解,用户对所述第一子集合中的菜品的喜欢程度会高于对所述第二子集合中的菜品,因此,所述个人推荐菜单中所述第一子集合排列在所述第二子集合的前面。
该实施方式中,对于所述第二子集合中的菜品的排序,可以按照餐厅的默认规则排序,比如按照先凉菜后热菜,先素菜后荤菜的顺序,或者,也可以按照随机排序的顺序。
在一种实施方式中,所述方法还可以包括:
S1415:至少根据所述用户喜欢的口味对所述第二子集合中的菜品进行排序。
也就是说,在该实施方式中,结合用户喜欢的口味对所述第二子集合中的菜品进一步进行排序。其中,所述用户喜欢的口味也可以根据所述用户的个人餐饮数据确定。
具体的,假设用户喜欢的口味是第一口味(比如辣味),所述步骤S1415可以包括:
S1415a:将所述第二子集合中含有第一口味的菜品划分至第三子集合,所述第二子集合中剩余的菜品划分至第四子集合;
其中,所述个人推荐菜单中,所述第三子集合排列在所述第四子集合的前面。
举例来说,假设所述第二子集合中包括菜品水煮鱼和东北乱炖,则水煮鱼会被划分至第三子集合,而东北乱炖会被划分至第四子集合。
进一步的,如果用户喜欢的口味还包括第二口味(比如酸味),所述步骤S1415还可以包括:
S1415b:将所述第三子集合中含有第二口味的菜品划分至第五子集合,所述第三子集合中剩余的菜品划分至第六子集合;
S1415c:将所述第四子集合中含有所述第二口味的菜品划分至第七子集合中,所述第四子集合中剩余的菜品划分至第八子集合;
其中,所述用户对所述第一口味的喜欢程度大于所述第二口味,并且,所述个人推荐菜单中,所述第五子集合排列在所述第六子集合的前面,所述第七子集合排列在所述第八子集合的前面。
以此类推,如果所述用户喜欢的口味还包括第三口味,并且喜欢程度排在所述第一口味和第二口味之后,所述方法可以进一步包括:
S1415d:将所述第五子集合中含有第三口味的菜品划分至第九子集合,所述第五子集合中剩余的菜品划分至第十子集合;
S1415e:将所述第六子集合中含有第三口味的菜品划分至第十一子集合,所述第六子集合中剩余的菜品划分至第十二子集合;
S1415f:将所述第七子集合中含有第三口味的菜品划分至第十三子集合,所述第七子集合中剩余的菜品划分至第十四子集合;
S1415g:将所述第八子集合中含有第三口味的菜品划分至第十五子集合,所述第八子集合中剩余的菜品划分至第十六子集合.
并且,所述个人推荐菜单中,会按照第九子集合、第十子集合、第十一子集合、第十二子集合、第十三子集合、第十四子集合、第十五子集合、第十六字集合的顺序排列。
本领域技术人员理解,如果用户喜欢的口味还包括第四口味,所述方法可以对每个子集合进行进一步的划分。
对于上述每个子集合内部的多个菜品的排序,均可以按照餐厅的默认顺序或者随机顺序进行排序。
在一种实施方式中,也可以进一步考虑用户的餐饮历史记录对每个子集合内部的菜品进排序。比如,当用户喜欢的口味为所述第一口味和所述第二口味时,可以根据用户最近一周的餐饮历史记录中食用过的食材对所述第五子集合、所述第六子集合、所述第七子集合和所述第八子集合中的菜品进行排序。具体而言,比如,可以将所述第五集合中,包含用户最近一周食用过的食材的菜品向后排,而将其余的菜品向前排,从而使用户保持营养平衡。
所述步骤S142中,根据多个所述个人推荐菜单生成所述桌推荐菜单。也就是,综合多个用户的个人推荐菜单,最终生成尽量满足多个用户的口味的桌推荐菜单。
在一种实施方式中,所述步骤S142可以包括:
S1421:按照每个所述用户的所述个人推荐菜单中多个菜品的排列顺序,分别赋予每个菜品一个权值,排列靠前的菜品被赋予的权值大于排列靠后的菜品被赋予的权值;
S1422:确定多个所述个人推荐菜单中每个菜品的综合权值,一个菜品的综合权值等于所述菜品在多个所述个人推荐菜单中的权值之和;
S1423:根据每个菜品的所述综合权值生成所述桌推荐菜单。
举例来说,假设用户甲的个人推荐菜单及每个菜品的权值如表4所示,用户乙的个人推荐菜单及每个菜品的权值如表5所示。其中,对于个人推荐菜单中每个菜品的权值赋予,为了保证不同的用户的个人推荐菜单中的菜品的权值具有可比性,应该按照在相同的取值期间内选择将要赋予的权值,比如,所有的权值均介于1至10,或者均介于0至1。
具体的,对于每个菜品的权值,可以综合考虑菜品的数量进行赋予。比如表4中,共包含4个菜品,则按照从高至低10、7、4、1赋予权值,相邻两个菜品的权值均相差3。本领域技术人员理解,对于权值的赋予,并不严格限定如此,只要排列靠前的菜品被赋予的权值大于排列靠后的菜品被赋予的权值,且在相同的取值期间内选择将要赋予的权值,均可以实现本申请的方法。
表4
菜品 | 权值 |
宫保鸡丁 | 10 |
水煮肉片 | 7 |
东北乱炖 | 4 |
红烧茄子 | 1 |
表5
菜品 | 权值 |
小鸡炖蘑菇 | 10 |
鱼香肉丝 | 8 |
宫保鸡丁 | 6 |
水煮肉片 | 4 |
红烧茄子 | 2 |
小炒肉 | 1 |
仍以表4和表5为例,可以得到各个菜品的综合权值如表6所示,在该表6中,两份个人推荐菜单中的菜品按照综合权值由高至底排列。以宫保鸡丁为例,其综合权值等于表5和表4中两个权值之和,即10+6=16。
表6
菜品 | 综合权值 |
宫保鸡丁 | 16 |
水煮肉片 | 11 |
小鸡炖蘑菇 | 10 |
鱼香肉丝 | 8 |
东北乱炖 | 4 |
红烧茄子 | 3 |
小炒肉 | 1 |
在一种实施方式中,可以直接将表6所示菜品排列顺序的菜单作为桌推荐菜单。在另一实施方式中,还可以考虑根据表6中的部分菜品生成所述桌推荐菜单,比如将排列在前预定值(比如5个)个的菜品作为桌推荐菜单推荐给用户。
本领域技术人员理解,当用户数量多于两个时,也可以按照上述方法,得到每个菜品的综合权值,进而根据综合权值生成所述桌推荐菜单。
另外,在上述实施方式中,主要是考虑每个用户的重要程度是相同的,并没有任何需要被特殊照顾的用户,比如三五好友之间的聚会。但是,在一些情况下,多个一起用餐的用户可能身份不同,比如会有主客之分,这种情况下,需要考虑对一些重要用户进行点菜方面的照顾,以尽量满足重要用户的口味。因此,在一个实施方式中,所述方法还可以包括:
S1424:在所述多个用户中确定一重要用户;
S1425:将所述重要用户对应的所述个人推荐菜单中的前预定值个菜品调整至所述桌推荐菜单的最前面。
其中,所述步骤S1424中,对于重要用户的确定,可以根据用户输入确定。或者还可以根据用户的座次确定,比如,在餐桌的每个座位处设置二维码,用户就坐后,用手机扫描二维码,以便登陆餐馆服务器,餐馆服务器根据登陆账号信息获取对应的个人餐饮数据,与此同时,餐馆服务器可以根据被扫描的二维码的位置,确定当前用户是否是重要用户。
所述步骤S1425中,假设有一个重要用户,可以比如将该重要用户的个人推荐菜单中前3个菜品调整至所述桌推荐菜单的最前面。如果还有第二重要用户、第三重要用户等,可以进一步,依次将其个人推荐菜单中前预定值个菜品调整至第一重要用户对应的调整菜品的后面。所述预定值可以根据总用餐人数等确定。
在一种实施方式中,所述桌推荐菜单还同时对菜品的口味进行推荐,即所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐口味,所述推荐口味根据所述个人餐饮数据确定。
如前文所述,本申请所述菜品的菜谱可以采用参数化菜谱,每个菜品的口味可以参数化调整,因此,本申请所述方法可以结合参数化菜谱和所述个人餐饮数据进行口味推荐。
假设所述桌推荐菜单包括第一菜品和第二菜品,所述多个用户包括第一用户和第二用户,可以按照如下方式进行口味推荐,即所述第一菜品的推荐口味与所述第一用户对所述第一菜品的喜欢口味相一致,所述第二菜品的推荐口味与所述第二用户对所述第二菜品的喜欢口味相一致。也就是说,所述方法尽量照顾到每个用户的口味,如果某一个菜品的口味按照第一用户喜欢的口味进行了推荐,则后续的菜品优先按照其他用户喜欢的口味进行推荐。
另外,本申请所述口味除了包括苦辣酸甜等宽泛的口味,还可以包括具体的口味程度。参见上述宫保鸡丁的参数化菜谱,其辣度为0.5,该具体的口味程度和相应的配料的用量相关。
一些情况下,用户并不清楚自己偏好的口味的排序,比如最喜好辣还是酸,因此,本申请给出一种供参考的计算方式。
假设某用户,其个人餐饮数据中喜欢的菜品有N个,其中辣度大于0的有M个,辣度的取值范围介于0到1之间,则这M个辣度值分别标记为La(m),m=1…M。则该用户对辣这一口味的偏好程度计算如下:
类似的,可以计算得到用户对其他口味的偏好程度。
在确定用户口味喜好顺序时,可以按照如前计算的对每种口味的偏好程度来排序,最大的为第一口味,依次第二口味、第三口味等。
另外,还可以针对某用户的个人餐饮数据中喜欢的菜品,统计出每种口味的菜品的数量。比如,辣的菜品个数M,麻的菜品个数K,酸的菜品个数L等;通过对M,K,L等进行从大到小排序,从而确定用户喜欢的第一口味、第二口味等。
S160:向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单。
该步骤中,可以通过网络向用户的智能手机发送所述桌推荐菜单,或者,也可以向餐馆提供的智能点菜设备发送所述桌推荐菜单,进而由智能手机或智能点菜设备向所述至少一个用户输出所述桌推荐菜单。
S180:接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
该步骤中,同样可以通过用户智能手机或餐馆的智能点菜设备接收用户输入的点菜信息。比如,以智能点菜设备为例,所述方法将所述桌推荐菜单中的菜品通过智能点菜设备的触摸屏显示给一个用户,用户点按相应的菜品,可以使该菜品处于选中状态,进而智能点菜设备可以将用户输入的点菜信息发送给餐馆的服务器,以指示后厨进行烹制等。
任一用户在点菜过程中,其他用户均可以通过自己的智能手机看到已经被点的菜品,其他用户此时可以对已经点的菜品点赞,以表示也喜欢这道菜,所述方法可以根据用户的点赞信息,进行菜量的推荐,比如,一道菜如果有超过5个人点赞,***可以推荐将该菜品的菜量增加至普通菜量的一倍。
相生相克、荤素搭配、营养均衡是大家日常饮食中应该注意,却又不容易把握的问题。本申请所述方法综合考虑上述因素,可以在用户的点菜过程中对所述桌推荐菜单进行动态调整。在一个实施方式中,所述方法还包括:
S200:根据所述至少一个用户已经点的菜品,动态调整所述桌推荐菜单中剩余菜品的顺序。
在一种实施方式中,所述步骤S200包括:
S210:将所述剩余菜品中与所述已经点的菜品满足相生条件的菜品的排序向前调整。
举例来说,比如用户已经点了一道猪肉白菜炖粉条,这个时候,在所述桌推荐菜单中,可以将原本排序靠后的麻婆豆腐向前调整。因为,白菜和豆腐属于相生的食物,共同食用,会对人体有益。
在另一实施方式中,所述步骤S200还可以包括:
S220:将所述剩余菜品中与所述已经点的菜品满足相克条件的菜品的排序向后调整。
举例来说,比如用户已经点了一道凉拌海带,这个时候,在所述做推荐菜单中,可以将原本排序靠前的炒猪血向后调整。因为,海带和猪血属于相克的食物,共同食用,会对人体有害。
本申请中,对于和已经点的菜品相克的菜品,一般并不会从桌推荐菜单中删除,而只是当用户同时点了比如两道相克的菜品时进行提醒。这样做,一方面是考虑用户可能会对点菜信息进行反复的修改,另一方面,做好提醒工作,既可以避免同一用户误食相克的食物,也可以使不同用户都享用到自己喜欢的菜品。
另外,所述方法还可以在用户点菜过程中,当所点的菜品中出现重复的食材时,进行提醒。此非本申请重点,不再赘述。
本申请所述方法,在用户用餐完毕后,还可以提醒用户是否存储相应的菜谱,以便后续自己烹制或点外卖等。一般的,用户只会对令自己满意的菜品进行存储,用户的存储行为是一种很自然的行为,同时也是对菜品十分真实的好评。因此,用户是否存储菜谱对餐馆而言是十分宝贵的信息,在一种实施方式中,所述方法还可以包括:
S220:响应于一用户存储一菜品的参数化菜谱,记录所述用户对所述菜品进行了积极的评价。
所述积极的评价可以认为是五星好评或者满意等。餐厅可以根据上述积极的评价对大厨进行考核,以及根据积极评价的比例对菜品进行进一步的改进等。其中,所述存储不仅限于下载菜谱,还可以包括收藏菜谱的链接等。
图2是本申请一个实施例所述辅助点菜的设备的模块结构示意图。如图2所示,所述设备200可以包括:
一获取模块210,用于分别获取多个用户的个人餐饮数据;
一生成模块220,用于根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;
一输出模块230,用于向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;
一接收模块240,用于接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
本申请所述辅助点菜的设备可以是用于点菜的餐馆服务器,或者是运算能力较强的智能点菜终端,亦或是两种组合成的点菜***。简单起见,本申请主要以所述辅助点菜的设备为餐馆服务器为例进行说明。
以下将结合具体实施方式和附图详细说明各个模块的功能。
所述获取模块210,用于分别获取多个用户的个人餐饮数据。
其中,所述获取模块210可以是餐馆服务器的通信模块,其可以通过有线或无线方式,从比如一网络服务器获取用户的个人餐饮数据。所述用户的个人餐饮数据可以与其个人账号相关联,并存储在某一APP对应的网络服务器上,当用户到餐馆就餐时,通过用手机扫描餐桌上的二维码登陆餐馆的服务器,并授权餐馆的服务器根据用户的账号信息从网络服务器上获取用户的个人餐饮数据。
所述生成模块220,用于根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定。
所述生成模块220可以是所述餐馆服务器的处理器,其根据所述个人推荐菜单通过一系列运算处理生成所述桌推荐菜单。所述桌推荐菜单,是推荐给一张餐桌上多个用户的菜单,所述桌推荐菜单中多个菜品的排序综合考虑了在该餐桌用餐的多个用户的喜好,力求照顾到每个用户的口味喜好。
参见图3,在一种实施方式中,所述生成模块220包括:
一第一生成子模块221,用于根据所述个人餐饮数据生成对应每个所述用户的个人推荐菜单;
一第二生成子模块222,用于根据多个所述个人推荐菜单生成所述桌推荐菜单。
所述个人推荐菜单,是根据某一个用户的个人餐饮数据生成的,相应的,所述个人推荐菜单也反映了该一个用户喜欢的菜品。一般而言,所述个人推荐菜单应该包括用户可能喜欢的所有菜品,并且这些菜品会按照用户的喜欢程度由高到低进行排序。
在一个实施方式中,参见图4,所述第一生成子模块221包括:
一去除单元2211,用于从一份标准菜单中去除所述用户忌口的菜品,得到第一菜单;
一交集单元2212,用于将所述第一菜单中的菜品和所述用户喜欢的菜品求交集,所述交集中的菜品构成第一子集合,所述交集外的菜品构成第二子集合;
一第一排序单元2213,用于根据所述用户的餐饮历史记录对所述第一子集合中的菜品进行排序;
一生成单元2214,用于生成所述用户的所述个人推荐菜单,所述个人推荐菜单中所述第一子集合排列在所述第二子集合的前面。
所述标准菜单一般是指餐馆能够提供的所有菜品的菜单。所述用户忌口的菜品可以根据所述用户的个人餐饮数据确定。
所述用户喜欢的菜品也可以根据所述用户的个人餐饮数据确定。其中,将所述第一菜单中的菜品和所述用户喜欢的菜品求交集,也就是从所述第一菜单中找到与所述用户喜欢的菜品重合的菜品。
所述用户的餐饮历史记录可以根据所述用户的个人餐饮数据确定,其主要包括所述用户近一段时间(比如一周)的食用的菜品、食材等信息。该步骤中,根据所述用户的餐饮历史记录对所述第一子集合中的菜品进行排序,可以比如是将用户最近一周食用的菜品排在第一集合的最后,而将没有食用的菜品排在第一集合的前面。
可以理解,用户对所述第一子集合中的菜品的喜欢程度会高于对所述第二子集合中的菜品,因此,所述个人推荐菜单中所述第一子集合排列在所述第二子集合的前面。
该实施方式中,对于所述第二子集合中的菜品的排序,可以按照餐厅的默认规则排序,比如按照先凉菜后热菜,先素菜后荤菜的顺序,或者,也可以按照随机排序的顺序。
在一种实施方式中,参见图4,所述第一生成子模块221还包括:
一第二排序单元2215,用于至少根据所述用户喜欢的口味对所述第二子集合中的菜品进行排序。
也就是说,在该实施方式中,结合用户喜欢的口味对所述第二子集合中的菜品进行排序。其中,所述用户喜欢的口味也可以根据所述用户的个人餐饮数据确定。
具体的,假设用户喜欢的口味是第一口味,参见图5,所述第二排序单元2215包括:
一第一划分子单元2215a,用于将所述第二子集合中含有第一口味的菜品划分至第三子集合,所述第二子集合中剩余的菜品划分至第四子集合;
其中,所述个人推荐菜单中,所述第三子集合排列在所述第四子集合的前面。
进一步的,如果用户喜欢的口味还包括第二口味,参见图5,所述第二排序单元2215还包括:
一第二划分子单元2215b,用于将所述第三子集合中含有第二口味的菜品划分至第五子集合,所述第三子集合中剩余的菜品划分至第六子集合;
一第三划分子单元2215c,用于将所述第四子集合中含有所述第二口味的菜品划分至第七子集合中,所述第四子集合中剩余的菜品划分至第八子集合;
其中,所述用户对所述第一口味的喜欢程度大于所述第二口味,并且,所述个人推荐菜单中,所述第五子集合排列在所述第六子集合的前面,所述第七子集合排列在所述第八子集合的前面。
本领域技术人员理解,如果用户喜欢的口味还包括更多的口味,所述设备可以对每个子集合进行进一步的划分。
在一种实施方式中,也可以进一步考虑用户的餐饮历史记录对每个子集合内部的菜品进排序。比如,可以将所述第五集合中,包含用户最近一周食用过的食材的菜品向后排,而将其余的菜品向前排。相应的,参见图5,所述第二排序单元2215还包括:
一排序子单元2215d,用于根据所述用户的餐饮历史记录分别对所述第五子集合、所述第六子集合、所述第七子集合和所述第八子集合中的菜品进行排序。
所述第二生成子模块222,用于根据多个所述个人推荐菜单生成所述桌推荐菜单。
在一个实施方式中,参见图6,所述第二生成子模块222包括:
一权值单元2221,用于按照每个所述用户的所述个人推荐菜单中多个菜品的排列顺序,分别赋予每个菜品一个权值,排列靠前的菜品被赋予的权值大于排列靠后的菜品被赋予的权值;
一综合权值单元2222,用于确定多个所述个人推荐菜单中每个菜品的综合权值,一个菜品的综合权值等于所述菜品在多个所述个人推荐菜单中的权值之和;
一生成单元2223,用于根据每个菜品的所述综合权值生成所述桌推荐菜单。
举例来说,假设用户甲的个人推荐菜单及每个菜品的权值如表4所示,用户乙的个人推荐菜单及每个菜品的权值如表5所示。可以得到各个菜品的综合权值如表6所示,在该表6中,两份个人推荐菜单中的菜品按照综合权值由高至底排列。以宫保鸡丁为例,其综合权值等于表5和表4中两个权值之和,即10+6=16。
在一种实施方式中,可以直接将表6所示菜品排列顺序的菜单作为桌推荐菜单。在另一实施方式中,还可以考虑根据表6中的部分菜品生成所述桌推荐菜单,比如将排列在前预定值(比如5个)个的菜品作为桌推荐菜单推荐给用户。
本领域技术人员理解,当用户数量多于两个时,也可以按照上述方法,得到每个菜品的综合权值,进而根据综合权值生成所述桌推荐菜单。
另外,在上述实施方式中,主要是考虑每个用户的重要程度是相同的,并没有任何需要被特殊照顾的用户,比如三五好友之间的聚会。但是,在一些情况下,多个一起用餐的用户可能身份不同,比如会有主客之分,这种情况下,需要考虑对一些重要用户进行点菜方面的照顾,以尽量满足重要用户的口味。因此,在一个实施方式中,参见图6,所述第二生成子模块222还包括:
一确定单元2224,用于在所述多个用户中确定一重要用户;
一调整单元2225,用于将所述重要用户对应的所述个人推荐菜单中的前预定值个菜品调整至所述桌推荐菜单的最前面。
对于重要用户的确定,可以根据用户输入确定。或者还可以根据用户的座次确定,比如,在餐桌的每个座位处设置二维码,用户就坐后,用手机扫描二维码,以便登陆餐馆服务器,餐馆服务器根据登陆账号信息获取对应的个人餐饮数据,与此同时,餐馆服务器可以根据被扫描的二维码的位置,确定当前用户是否是重要用户。
假设有一个重要用户,可以比如将该重要用户的个人推荐菜单中前3个菜品调整至所述桌推荐菜单的最前面。如果还有第二重要用户、第三重要用户等,可以进而,依次将其个人推荐菜单中前预定值个菜品调整至第一重要用户对应的调整菜品的后面。所述预定值可以根据总用餐人数等确定。
在一种实施方式中,所述桌推荐菜单还同时对菜品的口味进行推荐,即所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐口味,所述推荐口味根据所述个人餐饮数据确定。
具体的,所述桌推荐菜单可以包括第一菜品和第二菜品,所述多个用户包括第一用户和第二用户;所述第一菜品的推荐口味与所述第一用户对所述第一菜品的喜欢口味相一致;所述第二菜品的推荐口味与所述第二用户对所述第二菜品的喜欢口味相一致。
所述输出模块230,用于向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单。
所述输出模块230可以比如餐馆服务器的通信模块,其可以通过网络向用户的智能手机发送所述桌推荐菜单,或者,也可以向餐馆提供的智能点菜设备发送所述桌推荐菜单,进而向所述至少一个用户输出所述桌推荐菜单。
所述接收模块240,用于接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
所述接收模块240同样可以是餐馆服务器的通信模块,其与用户智能手机或智能点菜设备保持通信。并借助用户智能手机或餐馆的智能点菜设备接收用户输入的点菜信息。比如,以智能点菜设备为例,首先将所述桌推荐菜单中的菜品通过智能点菜设备的触摸屏显示给一个用户,用户点按相应的菜品,可以使该菜品处于选中状态,进而智能点菜设备可以将用户输入的点菜信息发送给餐馆的服务器,以指示后厨进行烹制等。
相生相克、荤素搭配、营养均衡是大家日常饮食中应该注意,却又不容易把握的问题。本申请所述方法综合考虑上述因素,可以在用户的点菜过程中对所述桌推荐菜单进行动态调整。在一个实施方式中,参见图7,所述设备200还包括:
一动态调整模块250,用于根据所述至少一个用户已经点的菜品,动态调整所述桌推荐菜单中剩余菜品的顺序。
在一个实施方式中,参见图8,所述动态调整模块250包括:
一相生调整子模块251,用于将所述剩余菜品中与所述已经点的菜品满足相生条件的菜品的排序向前调整。
举例来说,比如用户已经点了一道猪肉白菜炖粉条,这个时候,在所述做推荐菜单中,可以将原本排序靠后的麻婆豆腐向前调整。因为,白菜和豆腐属于相生的食物,共同食用,会对人体有益。
另一个实施方式中,参见图8,所述动态调整模块250包括:
一相克调整子模块252,用于将所述剩余菜品中与所述已经点的菜品满足相克条件的菜品的排序向后调整。
举例来说,比如用户已经点了一道凉拌海带,这个时候,在所述做推荐菜单中,可以将原本排序靠前的小炒猪血向后调整。因为,海带和猪血属于相克的食物,共同食用,会对人体有害。
在用户用餐完毕后,还可以提醒用户是否存储相应的菜谱,以便后续自己烹制等。一般的,用户只会对令自己满意的菜品进行存储,用户的存储行为是一种很自然的行为,同时也是对菜品十分真实的好评。因此,在一种实施方式中,参见图9,所述设备200还包括
一记录模块260,用于响应于一用户存储一菜品的参数化菜谱,记录所述用户对所述菜品进行了积极的评价。
餐厅可以根据上述积极的评价对大厨进行考核,以及根据积极评价的比例对菜品进行进一步的改进等。其中,所述存储不仅限于下载菜谱,还可以包括收藏菜谱的链接等。
本发明实施例所述辅助点菜的设备的部分硬件结构可以如图10所示。本发明具体实施例并不对所述辅助点菜的设备的具体实现做限定,参见图10,所述辅助点菜的设备1000可以包括:
处理器(processor)1010、通信接口(Communications Interface)1020、存储器(memory)1030,以及通信总线1040。其中:
处理器1010、通信接口1020,以及存储器1030通过通信总线1040完成相互间的通信。
通信接口1020,用于与用户手机、网络服务器等其他网元通信。
处理器1010,用于执行程序1032,具体可以执行上述图1所示的方法实施例中的相关步骤。
具体地,程序1032可以包括程序代码,所述程序代码包括计算机操作指令。
处理器1010可能是一个中央处理器CPU,或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit),或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器1030,用于存放程序1032。存储器1030可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。程序1032具体可以执行以下步骤:
分别获取多个用户的个人餐饮数据;
根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;
向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;
接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
程序1032中各步骤的具体实现可以参见上述实施例中的相应步骤或模块,在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的设备和模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程描述,在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,控制器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上实施方式仅用于说明本发明,而并非对本发明的限制,有关技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,还可以做出各种变化和变型,因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴,本发明的专利保护范围应由权利要求限定。
Claims (10)
1.一种辅助点菜的方法,其特征在于,所述方法包括:
分别获取多个用户的个人餐饮数据;
根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;
向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;
接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单包括:
根据所述个人餐饮数据生成对应每个所述用户的个人推荐菜单;
根据多个所述个人推荐菜单生成所述桌推荐菜单。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述个人餐饮数据生成对应每个所述用户的个人推荐菜单包括:
从一份标准菜单中去除所述用户忌口的菜品,得到第一菜单;
将所述第一菜单中的菜品和所述用户喜欢的菜品求交集,所述交集中的菜品构成第一子集合,所述交集外的菜品构成第二子集合;
根据所述用户的餐饮历史记录对所述第一子集合中的菜品进行排序;
生成所述用户的所述个人推荐菜单,所述个人推荐菜单中所述第一子集合排列在所述第二子集合的前面。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
至少根据所述用户喜欢的口味对所述第二子集合中的菜品进行排序。
5.一种辅助点菜的设备,其特征在于,所述设备包括:
一获取模块,用于分别获取多个用户的个人餐饮数据;
一生成模块,用于根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;
一输出模块,用于向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;
一接收模块,用于接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
6.如权利要求5所述的设备,其特征在于,所述生成模块包括:
一第一生成子模块,用于根据所述个人餐饮数据生成对应每个所述用户的个人推荐菜单;
一第二生成子模块,用于根据多个所述个人推荐菜单生成所述桌推荐菜单。
7.如权利要求6所述的设备,其特征在于,所述第一生成子模块包括:
一去除单元,用于从一份标准菜单中去除所述用户忌口的菜品,得到第一菜单;
一交集单元,用于将所述第一菜单中的菜品和所述用户喜欢的菜品求交集,所述交集中的菜品构成第一子集合,所述交集外的菜品构成第二子集合;
一第一排序单元,用于根据所述用户的餐饮历史记录对所述第一子集合中的菜品进行排序;
一生成单元,用于生成所述用户的所述个人推荐菜单,所述个人推荐菜单中所述第一子集合排列在所述第二子集合的前面。
8.如权利要求7所述的设备,其特征在于,所述设备还包括:
一第二排序单元,用于至少根据所述用户喜欢的口味对所述第二子集合中的菜品进行排序。
9.一种辅助点菜的设备,其特征在于,所述设备包括:
一存储器,用于存储指令;
一处理器,用于执行所述存储器存储的指令,所述指令使得所述处理器执行以下操作:
分别获取多个用户的个人餐饮数据;
根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;
向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;
接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
10.一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序使计算机执行下述方法:
分别获取多个用户的个人餐饮数据;
根据所述个人餐饮数据生成一份桌推荐菜单,所述桌推荐菜单中的多个菜品按照第一顺序进行排序,并且,所述桌推荐菜单中至少一个菜品对应一推荐菜量,所述第一顺序和所述推荐菜量均根据所述个人餐饮数据确定;
向所述多个用户中的至少一个用户输出所述桌推荐菜单;
接收所述至少一个用户根据所述桌推荐菜单输入的点菜信息。
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