一种智能产生标记的预包装食品推荐系统的制作方法

本发明涉及智能推荐系统领域，尤其涉及一种智能产生标记的预包装食品推荐系统。

背景技术：

随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代，消费者面临众多的选择、未知的领域、过载的信息时，往往无所适从；与此同时，商家也在苦苦寻觅合适的消费者，寻找最便捷的渠道。在这个时代，无论是作为消费者，还是作为生产者都遇到了很大的挑战。作为消费者，如何从大量的商品中找到自己感兴趣的最适合自己的商品是一件非常困难的事情。而作为生产者，如何让自己生产的商品脱颖而出，受到广大消费者的欢迎，也是一件非常困难的事情，解决这类矛盾的最好工具就是推荐系统。

推荐系统缘起于搜索系统，在底层系统上两者有大量相通的技术，但是在相应用户需求和产生应用的场景上，推荐系统离用户更进一步：一方面，当用户的需求具体而明确时，进行搜索；当用户需求不明确或难以表达时，进行需求推荐。另一方面，当用户需要找某个领域下公认的、热门的内容时，进行搜索；当用户需要找个性化的内容时，进行推荐。很多场景下，用户的个性化需求是很难转化为简短明确的查询词的，例如“今天中午想找个附近的、符合我口味的、消费不贵的餐馆”这样的需求，非常常见但很难用查询词来表达清楚。推荐系统恰好可以填补这个空白，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程，也可以根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的商品和信息。推荐系统联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，而另一方面让信息能够展现在对它有兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。

现有的推荐系统无论是内容推荐算法还是协同过滤算法均存在推荐效果差的问题，探索能够让消费者快速便捷地选购到自己想要的商品的推荐方式成为推荐系统最大的课题之一。

技术实现要素：

根据现有技术中存在的上述问题，现提供一种智能产生标记的预包装食品推荐系统，旨在通过网络爬虫技术渠道获取预包装食品相关内容和用户对预包装食品的个性化需求，智能地生成预包装食品的标记，与智能推荐系统相结合，帮助用户更加轻松快捷地选购产品。

上述技术方案具体包括：

一种智能产生标记的预包装食品推荐系统，所述预包装食品中包含多个原始成分；

所述推荐系统包括：

存储模块，所述存储模块中预先保存有一品质要素标准、一关键词库、一标记生成策略以及一标记筛选标准；

信息采集模块，连接所述存储模块，用于获取所述预包装食品的标签信息并保存至所述存储模块中；

品质识别模块，分别连接所述信息采集模块和所述存储模块，用于对所示预包装食品的所述标签信息进行识别，根据所述品质要素标准，将所述标签信息中相匹配的所述原始成分识别为品质要素并保存至所述存储模块中；

第一标记生成模块，连接所述存储模块，用于采用所述标记生成策略，

对每一个所述预包装食品，根据对应的所述品质要素生成至少一个标记并存储至所述存储模块中；

爬虫获取模块，连接所述存储模块，用于从互联网抓取所述预包装食品的相关内容并保存至所述存储模块中；

解读识别模块，连接所述存储模块，用于根据一预设的解读模型，对所述相关内容进行解读分析，识别出所述相关内容中的关键词并保存至所述存储模块中；

第二标记生成模块，连接所述解读识别模块，用于根据所述解读识别模块输出的所述关键词生成对应的所述预包装食品的所述标记，所述标记与所述关键词关联保存至所述存储模块中；

于所述存储模块中，每个所述预包装食品具有至少一个所述标记。

优选的，所述信息采集模块提供给用户手动输入所述预包装食品的所述标签信息；和/或

所述信息采集模块通过扫描所述预包装食品上的条形码以获取所述标签信息。

优选的，还包括：

检索模块，连接所述存储模块，用于根据所述解读识别模块识别得到的所述关键词，在所述存储模块中进行查找包含所述关键词关联的所述标记的所述预包装食品并输出；

推荐处理模块，连接所述存储模块，用于根据所述预包装食品对应的所述关键词对所述检索模块输出的所有所述预包装食品进行排序，并根据经过排序的所述预包装食品形成一推荐结果并输出；

推荐反馈模块，连接所述推荐处理模块，用于向用户反馈所述推荐结果。

优选的，还包括：

标记筛选模块，连接所述存储模块，所述标记筛选模块针对每个所述预包装食品，采用所述标记筛选标准，从所有所述标记中筛选得到符合标准的作为所述预包装食品的主要标记，并保存至所述存储模块中；

所述推荐反馈模块向用户反馈的所述推荐结果中包括各个所述预包装食品的所述主要标记。

优选的，还包括：

用户交互模块，连接所述存储模块，用于收集用户对所述预包装食品的评价信息并保存至所述存储模块中，所述评价信息与所述预包装食品关联保存；

所述推荐反馈模块向用户反馈的所述推荐结果中包括每个所述预包装食品的所述评价信息。

优选的，所述品质要素标准包括预先设置的能够影响用户挑选所述预包装食品的决策的所有所述原始成分。

优选的，还包括：

判断模块，连接所述第二标记生成模块和所述用户交互模块，用于判断所述解读模型识别出的所述关键词是否包含于所述关键词库中；

若是，则将所述关键词输出至所述第二标记生成模块，生成所述标记并关联保存至所述存储模块；

若否，则所述第二标记生成模块停止生成所述标记，并将所述关键词输出至用户交互模块。

优选的，在所述推荐结果中，所述预包装食品根据所述关键词在所述相关内容中的出现频率以降序的方式进行排序。

优选的，还包括：

文章获取模块，连接所述存储模块，用于收集关于所述预包装食品和/或所述预包装食品中的所述品质要素的科普文章，并保存至所述存储模块中；

所述推荐处理模块输出的所述推荐结果中包括关联于所述预包装食品和/或所述预包装食品中的所述品质要素的所述科普文章。

上述技术方案的有益效果是：通过网络爬虫技术渠道获取预包装食品相关内容和用户对预包装食品的个性化需求，智能地生成预包装食品的标记，与智能推荐系统相结合，帮助用户更加轻松快捷地选购产品

附图说明

参考所附附图，以更加充分地描述本发明的实施例。然而，所附附图仅用于说明和阐述，并不构成对本发明范围的限制。

图1是本发明的一种较优的实施例中，一种智能产生标记的预包装食品推荐系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

基于现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种智能产生标记的预包装食品推荐系统，预包装食品中包含多个原始成分；

推荐系统包括：

存储模块1，存储模块1中预先保存有一品质要素标准、一关键词库、一标记生成策略以及一标记筛选标准；

信息采集模块2，连接存储模块1，用于获取预包装食品的标签信息并保存至存储模块1中；

品质识别模块3，分别连接信息采集模块2和存储模块1，用于对所示预包装食品的标签信息进行识别，根据品质要素标准，将标签信息中相匹配的原始成分识别为品质要素并保存至存储模块1中；

第一标记生成模块4，连接存储模块1，用于采用标记生成策略，

对每一个预包装食品，根据对应的品质要素生成至少一个标记并存储至存储模块1中；

爬虫获取模块5，连接存储模块1，用于从互联网抓取预包装食品的相关内容并保存至存储模块1中；

解读识别模块6，连接存储模块1，用于根据一预设的解读模型，对相关内容进行解读分析，识别出相关内容中的关键词并保存至存储模块1中；

第二标记生成模块7，连接解读识别模块6，用于根据解读识别模块6输出的关键词生成对应的预包装食品的标记，标记与关键词关联保存至存储模块1中；

于存储模块1中，每个预包装食品具有至少一个标记。

具体地，系统管理员向存储模块1中导入预先收集并整理的预包装食品的标签信息，标签信息中包括预包装食品的原始成分信息。系统管理员定期地更新补充存储模块1中的预包装食品标签信息。每个标签信息与对应的预包装食品建立关联关系，并保存至存储模块1中。

系统管理员向存储模块1中导入预先制定完成的品质要素标准、关键词库、标记生成策略以及标记筛选标准。

导入了预包装食品的标签信息后，品质识别模块3根据预设的品质要素标准，对当前的预包装食品的标签信息中的相匹配的原始成分进行识别，生成预包装食品的全部的品质要素并保存至存储模块1中。

预包装食品经过品质识别模块3的处理后并生成品质要素后，第一标记生成模块4根据预设的标记生成策略，对于每一个预包装食品，根据与其对应的品质要素生成至少一个标记并储存至存储模块1中。

爬虫获取模块5从互联网抓取预包装食品的相关内容；解读识别模块6根据一预设的解读模型，对相关内容进行解读分析，识别出相关内容中的关键词，并根据预包装食品的名称信息或者主要成分生成预包装食品的分类信息。

第二标记生成模块7根据相关内容中的关键词生成对应的预包装食品的标记，标记与关键词关联保存。

本发明的具体实施例中，爬虫获取模块5自动从互联网上爬取一款名为“经典意式风味浓咖啡饮料”的预包装食品的相关内容，相关内容包括新闻、微博、微信以及产品测评文章等内容。解读识别模块6对爬取的相关内容进行关键词识别，具体包括判断产品名称为“*咖啡饮料”，且配料表中有“*水”，但符合“固体饮料”条件的除外等等。从而将其判定为“咖啡饮料”。再按照“咖啡饮料”这一食品类别的标记生成规则，如标签上有无“阿拉比卡”或“罗布斯塔”或“利比利卡”等品种名；有无“牙买加”或“越南”或“印尼”或“埃塞俄比亚”或“云南”等产地名等等，最终判定生成相应标记，如“意式风味”、“品牌产地”、“知名品种咖啡豆”等关键词，标记与关键词关联保存。

爬虫获取模块5无法自动进行爬取的信息，系统管理员导入预包装食品的相关内容至服务端，解读识别模块6根据解读模型进行解读分析并识别关键词，再根据关键词生成对应的预包装食品的标记。

需要说明的是，上述的所有标准和策略全都是以政策、标准、文献为客观依据，其中，政策包括中华人民共和国国家卫生健康委员会、市场监督管理总局、海关总署、农业部等政府部门发布的公告、行政法规、部门规章等；标准包括中华人民共和国强制性标准、推荐性标准、行业标准，以及欧盟、美国、日本等具有较大影响力的国际标准；文献包括医学领域和食品领域的权威期刊所发表的论文，如柳叶刀、sci等。在数以万计的资料中，通过爬虫、搜索等技术手段，再根据专业团队的检索研究后制定的。

需要进一步说明的是，品质要素标准和标记筛选标准包括多个不同的二级标准，每个二级标准都对应于一款预包装食品；标记生成策略包括多个不同的子策略，每个子策略对应于一款预包装食品。

本发明的较佳的实施例中，信息采集模块2提供给用户手动输入预包装食品的标签信息；和/或

信息采集模块2通过扫描预包装食品上的条形码以获取标签信息。

具体地，本发明的具体实施例中，若用户在系统中未搜索到自己想要的预包装食品，可以通过文字输入、拍照以及截图的方式，自行上传预包装食品的标签信息；用户还可以直接扫描预包装食品的条形码，读取并上传预包装食品的标签信息。

本发明的较佳的实施例中，还包括：

检索模块8，连接存储模块1，用于根据解读识别模块6识别得到的关键词，在存储模块1中进行查找包含关键词关联的标记的预包装食品并输出；

推荐处理模块9，连接存储模块1，用于根据预包装食品对应的关键词对检索模块8输出的所有预包装食品进行排序，并根据经过排序的预包装食品形成一推荐结果并输出；

推荐反馈模块10，连接推荐处理模块9，用于向用户反馈推荐结果。

具体地，检索模块8根据解读识别模块6识别得到的关键词，在存储模块1中进行查找包含关键词关联的标记的预包装食品；推荐处理模块9根据预包装食品对应的关键词对检索模块8输出的所有预包装食品进行排序，并根据经过排序的预包装食品形成一推荐结果并输出；推荐反馈模块10向用户反馈推荐结果。

本发明的具体实施例中，解读识别模块6识别得到关键词“有机奶”，关键词“有机奶”对应的标记为“有机”和“牛奶”，检索模块8在存储模块1中查找包含有“有机”和/或“牛奶”标记的类别信息相同的所有预包装食品，再经由推荐处理模块9对预包装食品排序并形成推荐结果，推荐反馈模块10将推荐结果反馈给用户。

本发明的较佳的实施例中，还包括：

标记筛选模块11，连接存储模块1，标记筛选模块11针对每个预包装食品，采用标记筛选标准，从所有标记中筛选得到符合标准的作为预包装食品的主要标记，并保存至存储模块1中；

推荐反馈模块10向用户反馈的推荐结果中包括各个预包装食品的主要标记。

具体地，上述实施例中，预包装食品“有机鲜牛奶”生成的所有标记包括“牛奶”、“有机”、“高蛋白”、“补钙”、“有助于长高”、“低钠盐”以及“无添加剂”，根据标记筛选标准下的针对“有机鲜牛奶”的二级标准中，定义主要标记为用户关注度最高的标记，选择“有机”、“高蛋白”、“补钙”、“有助于长高”、以及“无添加剂”五个标记作为预包装食品“有机鲜牛奶”的主要标记，五个主要标记与预包装食品关联保存至存储模块1中，并包括在推荐结果中向用户反馈。

用户关注度根据标记对应的关键词被从推荐请求中识别出的次数决定，次数越多，关注度越高。

本发明的较佳的实施例中，还包括：

用户交互模块12，连接存储模块1，用于收集用户对预包装食品的评价信息并保存至存储模块1中，评价信息与预包装食品关联保存；

推荐反馈模块10向用户反馈的推荐结果中包括每个预包装食品的评价信息。

具体地，用户在通过推荐系统购买了预包装食品后，用户交互模块12收集用户对该款预包装食品的评价信息，评价信息会被关联至预包装食品的标记，在下一位用户浏览该预包装食品时，系统自动将评价信息推送给用户。

通过标记向用户推荐预包装食品的过程中，存储模块1中预先设置有与负面评价相关的关键词库，关键词库中的多个关键词与预包装食品的一个标记关联，对评价信息进行关键词识别，如若识别出负面评价相关的关键词，则判定该条评论信息为负面评价。系统预设一阈值，若负面评价占全部评价的比例超过该阈值，则系统自动删除该关键词所关联的标记。

本发明的具体实施例中，用户交互模块12对一款预包装食品“老酸奶”的标记“脂肪含量低”进行评价信息关键词识别，如若识别出“脂肪含量高”或“标记不符合”的关键词，则判定该条评论信息为负面评价。系统预设的阈值设置为50％，负面评价占全部评价的比例超过50％，则系统自动删除关键词“脂肪含量高”或“标记不符合”所关联的标记“脂肪含量低”。

上述实施例中，解读识别模块6对预包装食品的评价信息进行解读，识别出评价信息中用户对选购该预包装食品的关注点，提起出评价信息中有关用户需求的关键词；第二生成标记模块跟上述关键词生成标记，关联于预包装食品并保存至存储模块1中。

本发明的较佳的实施例中，品质要素标准包括预先设置的能够影响用户挑选预包装食品的决策的所有原始成分。

具体地，如果解读模型识别出的关键词存在于关键词库中，则第二标记生成模块7生成对应的预包装食品的标记；如果解读模型识别出的关键词关键词库中不存在，则第二标记生成模块7停止生成标记，将无法识别生成标识的关键词通过用户交互模块12提示系统管理员对关键词库进行补充修订。

本发明的较佳的实施例中，还包括：

判断模块13，连接第二标记生成模块7和用户交互模块12，用于判断解读模型识别出的关键词是否包含于关键词库中；

若是，则将关键词输出至第二标记生成模块7，生成标记并关联保存至存储模块1；

若否，则第二标记生成模块7停止生成标记，并将关键词输出至用户交互模块12。

具体地，如果解读模型识别出的关键词存在于关键词库中，则第二标记生成模块7生成对应的预包装食品的标记；如果解读模型识别出的关键词关键词库中不存在，则第二标记生成模块7停止生成标记，将无法识别生成标识的关键词通过用户交互模块12提示系统管理员对关键词库进行补充修订。

本发明的较佳的实施例中，与推荐结果中，预包装食品根据关键词在相关内容中的出现频率以降序的方式进行排序。

具体地，推荐处理模块9提取与关键词相关联的预包装食品的分类信息，输出在包含上述分类信息的所有预包装食品。

上述实施例中，推荐处理模块9对符合推荐请求的预包装食品的默认排序方式为降序排列，预包装食品根据标记对应的关键词与推荐请求的相关程度以降序的方式进行排序，即按照相关程度从高到低的顺序排列。

本发明的具体实施例中，一款预包装食品“纯牛奶”的相关内容中识别出的关键词占所有预包装食品的相关内容识别出的关键词的比例为0.15％，另一款预包装食品“浓咖啡”的相关内容中识别出的关键词占所有预包装食品的相关内容识别出的关键词的比例为0.1％，则推荐处理模块9对预包装食品的排列顺序为“纯牛奶”、“浓咖啡”。

本发明的较佳的实施例中，还包括：

文章获取模块14，连接存储模块1，用于收集关于预包装食品和/或预包装食品中的品质要素的科普文章，并保存至存储模块1中；

推荐处理模块9输出的推荐结果中包括关联于预包装食品和/或预包装食品中的品质要素的科普文章。

具体地，在请求获取模块获取用户对预包装食品的推荐请求后，文章获取模块14自动获取关于预包装食品和/或预包装食品中的品质要素的科普文章并保存至存储模块1中，推荐处理模块9生成的推荐结果中包括科普文章，科普文章设置于符合推荐请求的预包装食品下方，提供给用户阅览。

科普文章按照内容的类型分为新闻评论、产品评测和生活常识。本发明的具体实施例中，文章获取模块14以“碳酸饮料”为关键词，获取如“12盎司的碳酸饮料大概有10茶勺的糖你确定你不介意”、“减肥不能假装努力不时还来一大瓶高热量的碳酸饮料”等文章，并整理标题和链接后，展示在推荐结果的下方。

以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。