一种基于烹饪时长的智能菜谱推荐方法与流程

本发明涉及厨电设备领域，尤其涉及一种基于烹饪时长的智能菜谱推荐方法。
背景技术：
：随着智能化技术的发展，越来越多的设备，尤其是厨电设备，具有了智能推荐菜谱的功能。这类设备既可以提供一些常见的菜谱供用户选择，也可以通过针对各种数据的智能化自动处理，推荐符合用户口味或身体健康的个性化菜谱，从而实现了菜谱的智能化推荐过程。现有的菜谱推荐方法虽然在一定程度上满足了对用户所需菜谱的个性化推荐，但是，目前的菜谱推荐方法却没有考虑到所推荐的菜谱是否符合用户对烹饪时间的要求。这是因为，多数用户因为工作或者生活等方面的要求，尤其是平常处于工作状态的上班族，他们在工作日的时候真正能够耐心等待烹饪的时间是极为有限的。如果所推荐菜谱的烹饪时间过长，用户根本没有时间来操作或者享受利用该菜谱烹饪出的美味佳肴。例如，在工作日(周一到周五)的时候，现有菜谱推荐方法推荐给用户的菜谱所需的烹饪时长需要1个小时，但是用户实际只有30分钟的烹饪时间，即没有足够时间去等待或者操作烹饪。又比如，在周末、节假日等有充分闲暇时间的时候，用户有2个小时的空闲时间去等待或者操作烹饪，现有菜谱推荐方法却仍然推荐具有1小时烹饪时间的菜谱给该用户。显然，现有菜谱推荐方法即便推荐了菜谱给用户，这些被推荐的菜谱也未能满足用户在烹饪时间上的实际需求，没有达到推荐菜谱的真正智能化效果。技术实现要素：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烹饪时长的智能菜谱推荐方法。本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于烹饪时长的智能菜谱推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，在预设时间段内，获取用户在一个整周内所操控的各烹饪设备的设备特征识别信息、每天启动该烹饪设备的开始时间以及每天关闭该烹饪设备的结束时间，形成针对各烹饪设备的设备使用记录信息集；其中，所述设备使用记录信息集内包括有经用户操控过的各烹饪设备的设备使用记录信息；所述任一烹饪设备所对应的设备使用记录信息均包括烹饪设备的设备特征识别信息、每天启动该烹饪设备的开始时间以及每天关闭该烹饪设备的结束时间；所述预设时间段包括有m个整周，m≥1；所述整周包括周一至周日；步骤2，在所述预设时间段内构建针对所述用户用餐时间的二维用餐时间数据列表；其中，所述二维用餐时间数据列表包括第一维度列表和第二维度列表；所述第一维度列表包括有一个整周内的周一到周日；所述第二维度列表包括用户在一个整周内的每天做各次进餐时所对应的进餐耗费时间；其中：所述第一维度列表标记为α，α＝{αi,m}，αi,m表示所述预设时间段内第m个整周内的第i天，1≤i≤7，1≤m≤m；所述第二维度列表标记为β，表示用户在第m个整周内第i天αi,m的第j次进餐，1≤j≤j，j表示用户在所述预设时间段内每一天的恒定进餐总次数；用户在做第j次进餐时所对应的进餐耗费时间标记为步骤3，根据所得设备使用记录信息集以及构建的所述二维用餐时间数据列表，统计得到各烹饪设备在该预设时间段内所对应的一个整周时间段内的使用频繁程度信息；其中：所述任一烹饪设备的使用频繁程度信息包括该烹饪设备在预设时间段内所对应同一天的总使用次数以及该烹饪设备在对应的该同一天上的总使用时长；所述用户在预设时间段内使用过的任一烹饪设备标记为machineu，1≤u≤u，u表示所述用户在预设时间段内所使用过的烹饪设备的总数量；所述烹饪设备machineu在该预设时间段内所对应同一天αi的总使用次数标记为所述烹饪设备machineu在该同一天αi上的总使用时长标记为αi表示一个整周内的第i天；步骤4，根据所得各烹饪设备在一个整周内的使用频繁程度信息，得到各烹饪设备在一个整周内的每一天内所对应各餐次耗费的平均使用时长；其中，所述烹饪设备machineu在一个整周内的第i天αi所对应第j次进餐耗费的平均使用时长标记为步骤5，将所得各烹饪设备在一个整周内在每一天内所对应各餐次耗费的平均使用时长分别以二阶矩阵的形式进行表征；其中，设定任一烹饪设备对应的二阶矩阵标记为x，该二阶矩阵x的第一维度列表为α，该二阶矩阵x的第二维度列表为β；该二阶矩阵x内的任一元素标记为xij，元素xij表示用户在一个整周内的第i天所对应的第j次进餐耗费的平均使用时长；步骤6，预先设置针对将要推荐菜谱所对应烹饪时长的第一阈值和第二阈值，并根据设置的所述两个阈值，得到二阶矩阵内任一元素所对应任一维度上的该将要推荐菜谱的烹饪时长所对应的推荐时间区间；其中，所述二阶矩阵x内任一元素xij所对应任一维度上的将要推荐菜谱的烹饪时长标记为t，针对该将要推荐菜谱的烹饪时长t所对应的推荐时间区间标记为[tmin,tmax]，t∈[tmin,tmax]，tmin＝k·a·xij，tmax＝k·b·xij，k表示针对所述推荐时间区间设置的调整系数，a表示设置的所述第一阈值，b表示设置的所述第二阈值；步骤7，将所述推荐时间区间对应的时间段与预设菜谱数据库内各菜谱所对应的烹饪时长做比对判断，且将与该推荐时间区间对应的时间段最接近的烹饪时长所对应的菜谱作为优选菜谱推荐给用户。改进地，在所述基于烹饪时长的智能菜谱推荐方法中，步骤7之后还包括步骤8～步骤10：步骤8，分别记录得到所述优选菜谱时所对应的第一阈值和第二阈值，并利用记录的该第一阈值和第二阈值具体得到步骤5中的所述推荐时间区间，且以所得该推荐时间区间对应的时间段作为用户实际烹饪时长；其中，得到所述优选菜谱时所对应的第一阈值标记为aopt，得到所述优选菜谱时所对应的第二阈值标记为bopt，具体得到步骤5中的所述推荐时间区间为[t′min,t′max]，t′min＝k·aopt·xij，t′max＝k·bopt·xij；所述用户实际烹饪时长标记为tuser，tuser＝|t′max-t′min|；步骤9，根据所得用户实际烹饪时长与步骤8所得推荐时间区间的界限值做判断处理，以对应调整第一阈值和第二阈值，得到更新处理后的第一阈值以及更新处理后的第二阈值：当所述用户实际烹饪时长小于所述推荐时间区间的下限值时，即tuser<t′min时，降低第一阈值的数值；当所述用户实际烹饪时长大于所述推荐时间区间的上限值时，即tuser>t′max时，增大第二阈值的数值；当所述用户实际烹饪时长位于所述推荐时间区间内，且该用户实际烹饪时长接近所述推荐时间区间的下限值以及远离所述推荐时间区间的上限值时，降低第二阈值的数值；否则，增大第一阈值的数值；步骤10，将更新处理后的第一阈值以及更新处理后的第二阈值分别对应地替换掉步骤6中的所述第一阈值和所述第二阈值，以供再次执行智能菜谱推荐工作。再改进地，在所述基于烹饪时长的智能菜谱推荐方法中，所述调整系数k∈[1,1.5]。进一步地，所述调整系数k＝1。与现有技术相比，本发明的优点在于：首先，本发明中的智能菜谱推荐方法通过在预设时间段内获取用户使用每个烹饪设备在一周内各天的使用情况，得到用户在一周内每天各次进餐耗时的二维用餐时间数据列表，并且通过对二维用餐时间数据列表做二阶矩阵化处理，得到含有一周内每天各餐次耗时的二阶矩阵，以表明用户的日常用餐习惯；然后，通过计算将要推荐菜谱的烹饪时长所对应推荐时间区间以及比对判断该推荐时间区间与预设菜谱内各菜谱的烹饪时长，以将与该推荐时间区间对应的时间段最接近的烹饪时长所对应的菜谱作为优选菜谱推荐给用户。由于优选菜谱的推荐过程是基于用户日常(周一至周日)用餐习惯而得出的，即符合用户在周一至周五的工作日烹饪需要以及周六至周日的周末烹饪需要，这样更加符合用户每天针对菜谱烹饪时长的要求，从而让用户不仅能获取到自己喜欢的菜谱，同时也可以尽可能确保所推荐的优选菜谱是用户能够真正有时间去烹饪的；其次，本发明还设置了针对用户对已推荐菜谱情况的反馈机制，满足可以根据用户的反馈情况去动态调整该智能菜谱推荐方法中的两个阈值，以不断提高针对菜谱的推荐准确程度。附图说明图1为本发明实施例中基于烹饪时长的智能菜谱推荐方法流程示意图。具体实施方式以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。参见图1所示，本实施例提供一种基于烹饪时长的智能菜谱推荐方法，包括如下步骤：步骤1，在预设时间段内，获取用户在一个整周内所操控的各烹饪设备的设备特征识别信息、每天启动该烹饪设备的开始时间以及每天关闭该烹饪设备的结束时间，形成针对各烹饪设备的设备使用记录信息集；其中，设备使用记录信息集内包括有经用户操控过的各烹饪设备的设备使用记录信息；任一烹饪设备所对应的设备使用记录信息均包括烹饪设备的设备特征识别信息、每天启动该烹饪设备的开始时间以及每天关闭该烹饪设备的结束时间；该预设时间段包括有m个整周，m≥1；一个整周包括周一至周日；也就是说，本实施例所说的该预设时间段至少为七天(一个整周，包括周一至周日)的整数倍，例如，该预设时间段可以是七天、十四天或者二十一天等；步骤2，在该预设时间段内构建针对用户用餐时间的二维用餐时间数据列表；其中，该二维用餐时间数据列表包括第一维度列表和第二维度列表；第一维度列表包括有一个整周内的周一到周日；第二维度列表包括用户在一个整周内的每天做各次进餐时所对应的进餐耗费时间；其中：第一维度列表标记为α，α＝{αi,m}，αi,m表示该预设时间段内第m个整周内的第i天，1≤i≤7，1≤m≤m；具体地，针对第m个整周所对应第一维度列表α的形式如下表1所示：αi,m周一周二周三周四周五周六周日数值i1234567表1第二维度列表标记为β，表示用户在第m个整周内第i天αi,m的第j次进餐，1≤j≤j，j表示用户在该预设时间段内每一天的恒定进餐总次数；用户在做第j次进餐时所对应的进餐耗费时间标记为具体地，针对第m个整周所对应第二维度列表β的形式如下表2所示(此处的j＝5)：表2步骤3，根据所得设备使用记录信息集以及构建的所述二维用餐时间数据列表，统计得到各烹饪设备在该预设时间段内所对应的一个整周时间段内的使用频繁程度信息；其中：任一烹饪设备的使用频繁程度信息包括该烹饪设备在预设时间段内所对应同一天的总使用次数以及该烹饪设备在对应的该同一天上的总使用时长；用户在预设时间段内使用过的任一烹饪设备标记为machineu，1≤u≤u，u表示用户在预设时间段内所使用过的烹饪设备的总数量；烹饪设备machineu在该预设时间段内所对应同一天αi的总使用次数标记为烹饪设备machineu在该同一天αi上的总使用时长标记为αi表示一个整周内的第i天；假设经统计，用户在该预设时间段内所包含的m个周一这天使用烹饪设备machine1的总使用次数为用户在该预设时间段内所包含的m个周一这天使用烹饪设备machine1的总使用时长为总使用时长就是用户在该预设时间段内每一个周一使用烹饪设备machine1的时长之和；步骤4，根据所得各烹饪设备在一个整周内的使用频繁程度信息，得到各烹饪设备在一个整周内的每一天内所对应各餐次耗费的平均使用时长；其中，烹饪设备machineu在一个整周内的第i天αi所对应第j次进餐耗费的平均使用时长标记为例如，假设该预设时间段包括有三个整周，即m＝3，用户先后使用烹饪设备machine1在该预设时间段内的第一周一、第二个周一以及第三个周一分别做第二次进餐(即进午餐)的耗费时间对应为40min、30min和20min，则该烹饪设备machine1在一个整周内的周一做第二次进餐耗费的平均使用时长就是(40min+30min+20min)/3＝30min；其他情况以此类推；需要说明的是，此处通过计算得到烹饪设备在一个整周内每一天所对应各餐次耗费的平均使用时长，本质上就是在获取用户使用烹饪设备的习惯，以建立规律性的可供参考的数据；步骤5，将所得各烹饪设备在一个整周内在每一天内所对应各餐次耗费的平均使用时长分别以二阶矩阵的形式进行表征；其中，设定任一烹饪设备对应的二阶矩阵标记为x，该二阶矩阵x的第一维度列表为α，该二阶矩阵x的第二维度列表为β；该二阶矩阵x内的任一元素标记为xij，元素xij表示用户在一个整周内的第i天所对应的第j次进餐耗费的平均使用时长；假设，经处理，该步骤5中的二阶矩阵x如下：例如，在该二阶矩阵x中，x31＝16，x72＝70；二阶矩阵x中的其他元素以此类推可知；步骤6，预先设置针对将要推荐菜谱所对应烹饪时长的第一阈值和第二阈值，并根据设置的所述两个阈值，得到二阶矩阵内任一元素所对应任一维度上的该将要推荐菜谱的烹饪时长所对应的推荐时间区间；其中，二阶矩阵x内任一元素xij所对应任一维度上的将要推荐菜谱的烹饪时长标记为t，针对该将要推荐菜谱的烹饪时长t所对应的推荐时间区间标记为[tmin,tmax]，t∈[tmin,tmax]，tmin＝k·a·xij，tmax＝k·b·xij，k表示针对该推荐时间区间[tmin,tmax]设置的调整系数，a表示设置的第一阈值，b表示设置的第二阈值；根据需要，本实施例中的该调整系数k∈[1,1.5]；当然，在执行该智能菜谱推荐方法的初始情况下，设置该调整系数k＝1；具体到步骤5中所举例的二阶矩阵中，假设第一阈值a＝0.8，第二阈值b＝1.2，调整系数k＝1.5；如果要给用户推荐一个周三晚餐的菜谱，则针对该将要推荐菜谱(即周三晚餐，也就是周三的第三次进餐)的烹饪时长t(单位min)所对应的推荐时间区间标记为[tmin,tmax]，tmin＝k·a·x33＝1.5×0.8×10＝12min，tmax＝k·b·x33＝1.5×1.2×10＝18min；即该将要推荐菜谱(即周三晚餐)的烹饪时长t建议位于推荐时间区间[12min,18min]；步骤7，将推荐时间区间对应的时间段与预设菜谱数据库内各菜谱所对应的烹饪时长做比对判断，且将与该推荐时间区间对应的时间段最接近的烹饪时长所对应的菜谱作为优选菜谱推荐给用户。仍以步骤6中所说的例子来进一步阐述该步骤7，由于在步骤6中已经得到了针对周三晚上所推荐菜谱的烹饪时长所对应的推荐时间区间[12min,18min]，所以，就将该推荐时间区间[12min,18min]所对应的时间段与预设菜谱数据库内各菜谱所对应的烹饪时长做比对判断，假设该预设菜谱数据库内含有五个菜谱，分别是菜谱a、菜谱b、菜谱c、菜谱d和菜谱e；这五个菜谱所对应的烹饪时长分别是ta＝5min、tb＝8min、tc＝19min、td＝28min以及te＝11.5min可知，菜谱e所对应的烹饪时长最接近该推荐时间区间[12min,18min]对应的时间段，所以就将菜谱e作为优选菜谱推荐给用户。当然，为了根据用户对已经推荐过菜谱的反馈情况，以不断提高针对菜谱的推荐准确程度，在本实施例所提供智能菜谱推荐方法的步骤7之后还包括步骤8～步骤10：步骤8，分别记录得到优选菜谱时所对应的第一阈值和第二阈值，并利用记录的该第一阈值和第二阈值具体得到步骤5中的所述推荐时间区间，且以所得该推荐时间区间对应的时间段作为用户实际烹饪时长；其中，得到优选菜谱时所对应的第一阈值标记为aopt，得到优选菜谱时所对应的第二阈值标记为bopt，具体得到步骤5中的所述推荐时间区间为[t′min,t′max]，t′min＝k·aopt·xij，t′max＝k·bopt·xij；用户实际烹饪时长标记为tuser，tuser＝|t′max-t′min|；步骤9，根据所得用户实际烹饪时长与步骤8所得推荐时间区间的界限值做判断处理，以对应调整第一阈值和第二阈值，得到更新处理后的第一阈值以及更新处理后的第二阈值：当用户实际烹饪时长小于推荐时间区间的下限值时，即tuser<t′min时，降低第一阈值的数值；当用户实际烹饪时长大于推荐时间区间的上限值时，即tuser>t′max时，增大第二阈值的数值；当用户实际烹饪时长位于推荐时间区间内，且该用户实际烹饪时长接近该推荐时间区间[t′min,t′max]的下限值以及远离该推荐时间区间[t′min,t′max]的上限值时，降低第二阈值的数值；否则，增大第一阈值的数值；步骤10，将更新处理后的第一阈值以及更新处理后的第二阈值分别对应地替换掉步骤6中的第一阈值和所述第二阈值，即利用更新处理后的第一阈值aopt替换掉步骤6中的第一阈值a，利用更新处理后的第二阈值bopt替换掉步骤6中的第二阈值b，以供再次执行智能菜谱推荐工作。本实施例中的智能菜谱推荐方法通过在预设时间段内获取用户使用每个烹饪设备在一周内各天的使用情况，得到用户在一周内每天各次进餐耗时的二维用餐时间数据列表，并且通过对二维用餐时间数据列表做二阶矩阵化处理，得到含有一周内每天各餐次耗时的二阶矩阵，以表明用户的日常用餐习惯；然后，通过计算将要推荐菜谱的烹饪时长所对应推荐时间区间以及比对判断该推荐时间区间与预设菜谱内各菜谱的烹饪时长，以将与该推荐时间区间对应的时间段最接近的烹饪时长所对应的菜谱作为优选菜谱推荐给用户。由于优选菜谱的推荐过程是基于用户日常(周一至周日)用餐习惯而得出的，即符合用户在周一至周五的工作日烹饪需要以及周六至周日的周末烹饪需要，这样更加符合用户每天针对菜谱烹饪时长的要求，从而让用户不仅能获取到自己喜欢的菜谱，同时也可以尽可能确保所推荐的优选菜谱是用户能够真正有时间去烹饪的。当前第1页12