一种基于视频应用的餐饮资源推荐方法及系统与流程

本发明涉及信息推送领域，具体涉及一种基于视频应用的餐饮资源推荐方法及系统。

背景技术：

现在社会中，人们经常使用视频应用来打发时间，商家会利用视频应用向使用者推送广告，其中就包含很多的餐饮信息广告等。但是一般情况下这种形式的广告推送都是随机的，没有目标性，不够个性化，仅仅是一个推送的过程，而起不到推荐的作用。在不合适的时间推荐餐饮信息给用户也会让用户觉得被打扰，这些不合适的推送会影响用户操作视频应用的体验，让用户觉得操作性不好，用户对视频应用的评价就不好，对需要打广告的商家和视频应用的发行者来说都非常不利。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于视频应用的餐饮资源推荐方法及系统，目的在于精确个性化的向用户推荐餐饮资源信息，提高用户使用视频应用的体验，增强视频应用的可操作性。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种基于视频应用的餐饮资源推荐方法，所述方法包括以下步骤：

s1，在用户操作视频应用时获取用户的特征信息，根据所述特征信息获得用户的多个特征标签；

s2，将所述用户的多个特征标签与预设的餐饮资源库中的餐饮资源的多个特点标签进行逐一匹配，得到用户与餐饮资源库中的餐饮资源的匹配度；

s3，根据用户与餐饮资源库中的餐饮资源的匹配度筛选出适合用户的餐饮资源并推送给用户。

本发明的有益效果是：能精确个性化的向用户推荐餐饮资源信息，提高用户使用视频应用的体验，增强视频应用的可操作性。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步，所述s1中所述用户的特征信息包括：用户资料、用户所在地区、用户所属就餐时间段和用户操作记录，所述用户的多个特征标签包括：用户基础偏好标签、用户地区标签、用户就餐时间标签、用户视频标签和用户操作记录标签；所述用户的多个特征标签和餐饮资源的多个特点标签通过应用自动分类生成或通过人工编辑生成。

采用上述进一步方案的有益效果是：根据用户操作视频应用时获取多种用户特征标签，对用户特征描述精确且个性化，标签的设置也比较灵活，使用范围广。

进一步，所述s2中所述逐一匹配得到匹配度的过程为：

将所述用户的多个特征标签与餐饮资源的多个特点标签进行逐一对比匹配，每次对比匹配时根据特征标签与特点标签的匹配程度和预设的匹配程度计分方式进行计分，将每次对比匹配的计分进行累积统计得到表示匹配度的计分总和。

采用上述进一步方案的有益效果是：根据用户的特征标签与餐饮资源的特点标签进行对比匹配后进行计分，可以得到精细的匹配度，使推送的餐饮资源信息更加符合用户的需求。

进一步，所述预设的匹配程度计分方式为：

将所述用户的多个特征标签与餐饮资源库中的餐饮资源的多个特点标签逐一进行一致性匹配，匹配一致则计分，否则不计分。

采用上述进一步方案的有益效果是：采用精简的计分规则，方法使用简单便利的情况下也能达到较精细的匹配度。

进一步，所述将每次对比匹配的计分进行累积统计得到表示匹配度的计分总和的过程为：根据预设的所述用户的特征标签或餐饮资源的特点标签的影响因子对所述每次对比匹配的计分设置与计分相对应的权重，根据每次对比匹配的计分和与计分相对应的权重累积统计得到表示匹配度的计分总和。

采用上述进一步方案的有益效果是：通过设置权重的方式来使匹配过程的计分更加精细化，可以根据实际情况需要设置不同的权重，从而得到更加精确的餐饮资源推荐结果。

一种基于视频应用的餐饮资源推荐系统，所述系统包括：

特征标签获取模块，用于在用户操作视频应用时获取用户的特征信息，根据所述特征信息获得用户的多个特征标签；

特征标签匹配模块，用于将所述用户的多个特征标签与预设的餐饮资源库中的餐饮资源的多个特点标签进行逐一匹配，得到用户与餐饮资源库中的餐饮资源的匹配度；

餐饮资源推荐模块，根据用户与餐饮资源库中的餐饮资源的匹配度筛选出适合用户的餐饮资源并推送给用户。

本发明的有益效果是：能精确个性化的向用户推荐餐饮资源信息，提高用户使用视频应用的体验，增强视频应用的可操作性。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步，所述特征标签获取模块中所述用户的特征信息包括：用户资料、用户所在地区、用户所属就餐时间段和用户操作记录，所述用户的多个特征标签包括：用户基础偏好标签、用户地区标签、用户就餐时间标签、用户视频标签和用户操作记录标签；所述用户的多个特征标签和餐饮资源的多个特点标签通过应用自动分类生成或通过人工编辑生成。

采用上述进一步方案的有益效果是：根据用户操作视频应用时获取多种用户特征标签，对用户特征描述精确且个性化，标签的设置也比较灵活，使用范围广。

进一步，所述所述特征标签匹配模块还用于将所述用户的多个特征标签与餐饮资源的多个特点标签进行逐一对比匹配，每次对比匹配时根据特征标签与特点标签的匹配程度和预设的匹配程度计分方式进行计分，将每次对比匹配的计分进行累积统计得到表示匹配度的计分总和。

采用上述进一步方案的有益效果是：根据用户的特征标签与餐饮资源的特点标签进行对比匹配后进行计分，可以得到精细的匹配度，使推送的餐饮资源信息更加符合用户的需求。

进一步，所述特征标签匹配模块还用于将所述用户的多个特征标签与餐饮资源库中的餐饮资源的多个特点标签逐一进行一致性匹配，匹配一致则计分，否则不计分。

采用上述进一步方案的有益效果是：采用精简的计分规则，系统构造简单便利的情况下也能达到较精细的匹配度。

进一步，所述特征标签匹配模块还用于根据预设的所述用户的特征标签或餐饮资源的特点标签的影响因子对所述每次对比匹配的计分设置与计分相对应的权重，根据每次对比匹配的计分和与计分相对应的权重累积统计得到表示匹配度的计分总和。

采用上述进一步方案的有益效果是：通过设置权重的方式来使匹配过程的计分更加精细化，可以根据实际情况需要设置不同的权重，从而得到更加精确的餐饮资源推荐结果。

附图说明

图1为本发明实施例1中一种基于视频应用的餐饮资源推荐方法的流程图；

图2为本发明实施例2中一种基于视频应用的餐饮资源推荐系统的结构框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

实施例1

如图1所示，一种基于视频应用的餐饮资源推荐方法，包括以下步骤：

s1，在用户操作视频应用时获取用户的特征信息，根据所述特征信息获得用户的多个特征标签；

s2，将所述用户的多个特征标签与预设的餐饮资源库中的餐饮资源的多个特点标签进行逐一匹配，得到用户与餐饮资源库中的餐饮资源的匹配度；

s3，根据用户与餐饮资源库中的餐饮资源的匹配度筛选出适合用户的餐饮资源并推送给用户。

具体的，由于用户利用视频应用播放的时间段和用餐时间段有大量重叠，根据视频应用的操作能够获取大量有关用户的特征信息，可以通过视频应用获取的用户的特征信息筛选出合适的餐饮资源进行更加个性化的推荐。

本发明能精确个性化的向用户推荐餐饮资源信息，提高用户使用视频应用的体验，增强视频应用的可操作性。

进一步，所述s1中所述用户的特征信息包括：用户资料、用户所在地区、用户所属就餐时间段和用户操作记录，所述用户的多个特征标签包括：用户基础偏好标签、用户地区标签、用户就餐时间标签、用户视频标签和用户操作记录标签；所述用户的多个特征标签和餐饮资源的多个特点标签通过应用自动分类生成或通过人工编辑生成。

具体的，通过用户操作视频应用，可以查到用户在视频应用留下的资料，根据用户资料或者采用视频应用调用设备的gps定位模块获取用户所在地区；根据用户对应用的操作获取用户所属就餐时间并可获得用户操作记录，根据用户操作记录可以分析出用户的操作习惯和用户对视频类型的偏好。

根据用户资料可以得到用户的基础偏好标签，如可以根据用户的性别得到有关性别的基础偏好标签，根据用户所在地区和用户所属就餐时间段得到用户的地区标签和用户就餐时间标签，根据用户的操作记录中的视频观看记录可以得到用户视频标签，根据用户操作记录中的操作习惯特点可以得到用户操作记录标签。

用户的特征标签可以通过应用自动分类生成或人工编辑生成，例如关于用户基础偏好标签中用户的性别和用户的年龄段，都可以通过应用自动分类生成，也可以人工编辑录入。餐饮资源的特点标签也可以由应用自动生成或人工编辑生成，例如餐饮资源适合的年龄段，餐饮的口味分类等，可以由应用自动分类生成，也可以人工编辑生成。

该改进中，根据用户操作视频应用时获取多种用户特征标签，对用户特征描述精确且个性化，标签的设置也比较灵活，使用范围广。

进一步，所述s2中所述逐一匹配得到匹配度的过程为：

将所述用户的多个特征标签与餐饮资源的多个特点标签进行逐一对比匹配，每次对比匹配时根据特征标签与特点标签的匹配程度和预设的匹配程度计分方式进行计分，将每次对比匹配的计分进行累积统计得到表示匹配度的计分总和。

具体的，用户的特征标签与餐饮资源的特点标签逐一对比，可以根据匹配程度来对每次匹配进行计分，例如：用户基础偏好标签中的年龄段若为18-25岁，当餐饮资源的特点标签包括适合18-25岁的标签时计5分，当餐饮资源的特点标签包括的是适合20-30岁时计3分，当餐饮资源的特点标签包括的是适合31-40岁时计0分。可以根据实际情况进行多种方式的计分规则设置，以满足实际要求。

该改进中，根据用户的特征标签与餐饮资源的特点标签进行对比匹配后进行计分，可以得到精细的匹配度，使推送的餐饮资源信息更加符合用户的需求。

进一步，所述预设的匹配程度计分方式为：

将所述用户的多个特征标签与餐饮资源库中的餐饮资源的多个特点标签逐一进行一致性匹配，匹配一致则计分，否则不计分。

具体的，可以采用严格的一致性匹配模式来对比用户的多个特征标签与餐饮资源的多个特点标签，匹配一致才计分，这样的规则应用简单，匹配度的精细程度也能满足大部分情况下的要求。

该改进中，采用精简的计分规则，方法使用简单便利的情况下也能达到较精细的匹配度。

进一步，所述将每次对比匹配的计分进行累积统计得到表示匹配度的计分总和的过程为：根据预设的所述用户的特征标签或餐饮资源的特点标签的影响因子对所述每次对比匹配的计分设置与计分相对应的权重，根据每次对比匹配的计分和与计分相对应的权重累积统计得到表示匹配度的计分总和。

具体的，对于一些重要的用户的特征标签或餐饮资源的特点标签，可以设置高于其它标签的权重，例如用户基础偏好标签中的用户性别和用户的年龄段对用户选择餐饮资源的影响较大，可以设置较高的权重，以使匹配度更加精确。

该改进中，通过设置权重的方式来使匹配过程的计分更加精细化，可以根据实际情况需要设置不同的权重，从而得到更加精确的餐饮资源推荐结果。

实施例2

如图2所示，一种基于视频应用的餐饮资源推荐系统，该系统包括：

特征标签获取模块，用于在用户操作视频应用时获取用户的特征信息，根据所述特征信息获得用户的多个特征标签；

特征标签匹配模块，用于将所述用户的多个特征标签与预设的餐饮资源库中的餐饮资源的多个特点标签进行逐一匹配，得到用户与餐饮资源库中的餐饮资源的匹配度；

餐饮资源推荐模块，根据用户与餐饮资源库中的餐饮资源的匹配度筛选出适合用户的餐饮资源并推送给用户。

具体的，由于用户利用视频应用播放的时间段和用餐时间段有大量重叠，根据视频应用的操作能够获取大量有关用户的特征信息，可以通过视频应用获取的用户的特征信息筛选出合适的餐饮资源进行更加个性化的推荐。

本发明能精确个性化的向用户推荐餐饮资源信息，提高用户使用视频应用的体验，增强视频应用的可操作性。

进一步，所述特征标签获取模块中所述用户的特征信息包括：用户资料、用户所在地区、用户所属就餐时间段和用户操作记录，所述用户的多个特征标签包括：用户基础偏好标签、用户地区标签、用户就餐时间标签、用户视频标签和用户操作记录标签；所述用户的多个特征标签和餐饮资源的多个特点标签通过应用自动分类生成或通过人工编辑生成。

具体的，通过用户操作视频应用，可以查到用户在视频应用留下的资料，根据用户资料或者采用视频应用调用设备的gps定位模块获取用户所在地区；根据用户对应用的操作获取用户所属就餐时间并可获得用户操作记录，根据用户操作记录可以分析出用户的操作习惯和用户对视频类型的偏好。

根据用户资料可以得到用户的基础偏好标签，如可以根据用户的性别得到有关性别的基础偏好标签，根据用户所在地区和用户所属就餐时间段得到用户的地区标签和用户就餐时间标签，根据用户的操作记录中的视频观看记录可以得到用户视频标签，根据用户操作记录中的操作习惯特点可以得到用户操作记录标签。

用户的特征标签可以通过应用自动分类生成或人工编辑生成，例如关于用户基础偏好标签中用户的性别和用户的年龄段，都可以通过应用自动分类生成，也可以人工编辑录入。餐饮资源的特点标签也可以由应用自动生成或人工编辑生成，例如餐饮资源适合的年龄段，餐饮的口味分类等，可以由应用自动分类生成，也可以人工编辑生成。

该改进中，根据用户操作视频应用时获取多种用户特征标签，对用户特征描述精确且个性化，标签的设置也比较灵活，使用范围广。

进一步，所述特征标签匹配模块还用于将所述用户的多个特征标签与餐饮资源的多个特点标签进行逐一对比匹配，每次对比匹配时根据特征标签与特点标签的匹配程度和预设的匹配程度计分方式进行计分，将每次对比匹配的计分进行累积统计得到表示匹配度的计分总和。

具体的，用户的特征标签与餐饮资源的特点标签逐一对比，可以根据匹配程度来对每次匹配进行计分，例如：用户基础偏好标签中的年龄段若为18-25岁，当餐饮资源的特点标签包括适合18-25岁的标签时计5分，当餐饮资源的特点标签包括的是适合20-30岁时计3分，当餐饮资源的特点标签包括的是适合31-40岁时计0分。可以根据实际情况进行多种方式的计分规则设置，以满足实际要求。

该改进中，根据用户的特征标签与餐饮资源的特点标签进行对比匹配后进行计分，可以得到精细的匹配度，使推送的餐饮资源信息更加符合用户的需求。

进一步，所述特征标签匹配模块还用于将所述用户的多个特征标签与餐饮资源库中的餐饮资源的多个特点标签逐一进行一致性匹配，匹配一致则计分，否则不计分。

具体的，可以采用严格的一致性匹配模式来对比用户的多个特征标签与餐饮资源的多个特点标签，匹配一致才计分，这样的规则应用简单，匹配度的精细程度也能满足大部分情况下的要求。

该改进中，采用精简的计分规则，系统构造简单便利的情况下也能达到较精细的匹配度。

进一步，所述特征标签匹配模块还用于根据预设的所述用户的特征标签或餐饮资源的特点标签的影响因子对所述每次对比匹配的计分设置与计分相对应的权重，根据每次对比匹配的计分和与计分相对应的权重累积统计得到表示匹配度的计分总和。

具体的，对于一些重要的用户的特征标签或餐饮资源的特点标签，可以设置高于其它标签的权重，例如用户基础偏好标签中的用户性别和用户的年龄段对用户选择餐饮资源的影响较大，可以设置较高的权重，以使匹配度更加精确。

该改进中，通过设置权重的方式来使匹配过程的计分更加精细化，可以根据实际情况需要设置不同的权重，从而得到更加精确的餐饮资源推荐结果。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。