菜品推荐方法及其装置制造方法及图纸

本申请公开了菜品推荐方法及其装置，涉及信息处理技术领域，可以满足用户的个性化需求。其中方法包括：获取已选菜品的菜品信息；利用预设的识别模型，对所述菜品信息进行多级分类识别，得到所述菜品信息的多级分类信息；根据所述菜品信息的多级分类信息，得到与所述已选菜品相匹配的推荐菜品。通过本申请的技术方案，能够有效提升菜品多级分类的识别准确度，以及为用户提供以菜品多级分类识别为基础的一系列推荐服务，满足用户对菜品推荐的人性化需求，为用户提供更为准确的推荐服务，进一步满足用户的多元化需求，提高用户点选菜品的效率，提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】
菜品推荐方法及其装置
本申请涉及信息处理
，尤其是涉及到菜品推荐方法及其装置。
技术介绍
随着互联网技术的不断发展，人们针对本地生活服务的需求也越来越高，例如，在现有的菜品知识库建设中，通常需要利用语义聚合算法，对获取到的千万级菜品信息进行分类识别，当菜品信息为不常见菜品(例如，受众较少的低频菜品)的菜品信息时，由于不常见菜品的菜品信息获取困难，仅根据菜品名称信息无法将不常见菜品进行分类，因此不常见菜品将被识别为一个有别于其他菜品类别的新的菜品类别，从而导致识别得到的菜品种类仍有百万级。现有针对菜品类别的识别方法存在的不足有：对菜品类别的识别准确度较低，对于后续基于菜品类别的数据分析的影响较大，例如，无法准确、且全面地将与待识别菜品信息的菜品类别相匹配的菜品信息推荐给用户，从而进一步影响用户体验。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供了菜品推荐方法及其装置，主要目的在于解决目前现有技术中菜品类别的识别准确度较低，无法进一步为用户提供基于菜品类别开展的一系列推荐服务，用户体验较差的技术问题。根据本申请的一个方面，提供了菜品推荐方法，该方法包括：获取已选菜品的菜品信息；利用预设的识别模型，对所述菜品信息进行多级分类识别，得到所述菜品信息的多级分类信息；根据所述菜品信息的多级分类信息，得到与所述已选菜品相匹配的推荐菜品；其中，所述预设的识别模型包括第一预测模型和第二预测模型，所述第一预测模型用于利用预设的菜品标签顺序，预测已选菜品属于任一预设菜品标签的概率，所述第二预测模型用于根据所述第一预测模型的输出结果预测所述已选菜品的多级标签结果。根据本申请的又一方面，提供了一种菜品推荐装置，该装置包括：获取模块，用于获取已选菜品的菜品信息；识别模块，用于利用预设的识别模型，对所述菜品信息进行多级分类识别，得到所述菜品信息的多级分类信息；推荐模块，用于根据所述菜品信息的多级分类信息，得到与所述已选菜品相匹配的推荐菜品；其中，所述预设的识别模型包括第一预测模型和第二预测模型，所述第一预测模型用于利用预设的菜品标签顺序，预测已选菜品属于任一预设菜品标签的概率，所述第二预测模型用于根据所述第一预测模型的输出结果预测所述已选菜品的多级标签结果。依据本申请再一个方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述菜品推荐方法。依据本申请再一个方面，提供了一种设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述菜品推荐方法。借由上述技术方案，本申请提供的菜品推荐方法及其装置，与目前现有技术相比，本申请通过用户的点餐操作获取用户已选菜品的菜品信息，将获取到的菜品信息输入预设的识别模型，预设的识别模型对菜品信息进行多级分类识别处理，得到该菜品信息的多级分类信息，以便根据该菜品信息的多级分类信息，为已选菜品匹配满足一定匹配规则的推荐菜品，从而有效提升菜品多级分类的识别准确度，以及为用户提供以菜品多级分类识别为基础的一系列推荐服务，满足用户对菜品推荐的人性化需求，为用户提供更为准确的推荐服务，进一步满足用户的多元化需求，提高用户点选菜品的效率，提升用户体验。上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1示出了本申请实施例提供的一种菜品推荐方法的流程示意图；图2示出了本申请实施例提供的另一种菜品推荐方法的流程示意图；图3示出了本申请实施例提供的一种菜品推荐装置的结构示意图；图4示出了本申请实施例提供的另一种菜品推荐装置的结构示意图。具体实施方式下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。针对目前现有技术中存在的问题，本实施例提供了一种菜品推荐方法，可应用于客户端侧，可使得用户能够根据已选菜品获得与已选菜品相匹配的菜品推荐服务，进而满足用户的体验需求，如图1所示，该方法包括：步骤101、获取已选菜品的菜品信息。在具体的应用场景中，对来自用户的点餐操作进行实时监测，例如，该点餐操作为外卖场景下，将菜品添加到购物车的添加行为，即当监测到用户的添加行为时，此时添加到购物车中的菜品即已选菜品，获取该已选菜品的菜品信息。需要说明的是，此处的已选菜品可以为单个菜品，也可以为多个菜品，根据实际应用场景的需要，此处不对已选菜品数量进行具体限定。例如，当已选菜品为多个菜品时，则分别对多个菜品的菜品信息进行多级分类识别，得到多个菜品对应的多级分类信息，从而进一步根据多个菜品对应的多级分类信息，得到与该多个菜品相匹配的推荐菜品。步骤102、利用预设的识别模型，对所述菜品信息进行多级分类识别，得到所述菜品信息的多级分类信息；其中，所述预设的识别模型包括第一预测模型和第二预测模型，所述第一预测模型用于利用预设的菜品标签顺序，预测已选菜品属于任一预设菜品标签的概率，所述第二预测模型用于根据所述第一预测模型的输出结果预测所述已选菜品的多级标签结果。在本实施例中，根据已选菜品的菜品信息，利用第一预测模型中预设的菜品标签顺序，预测已选菜品的菜品信息属于任一预设菜品标签的概率，根据预设的概率值获取大于预设的概率值的一个菜品标签或者多个菜品标签作为第一预测模型的输出结果，将第一预测模型的输出结果作为第二预测模型的输入，利用第二预测模型中预设的基于菜品信息的多个层级分类器预测已选菜品的菜品信息的多级标签结果。进一步地，第二预测模型中预设的基于菜品信息的多个层级分类器包括基于菜品信息的一级分类器和二级分类器，根据一级分类器的输出结果，确定对应该一级分类器的输出结果的二级分类器，其中，一个一级分类器对应多个二级分类器，以便根据预设的概率值获取已选菜品的菜品信息的多级标签结果。具体为，根据菜品的结构性关系对基于菜品信息的多级分类进行设定，多级分类包括一级分类和二级分类，中餐、西餐为一级分类，对应中餐的一级分类，可以包括荤菜、素菜、主食等二级分类，对应地，利用第一预测模型中预设的菜品标签顺序，预测已选菜品的菜品信息属于任一预设菜品标签的概率，根据预设的概率值获取大于预设的概率值的一个菜品标签或者多个菜品标签作为第一预测模型的输出结果，例如，获取大于预设的概率值的菜品标签为一级分类“中餐”作为第一预测模型的输出结果，将第一预测模型输出的一级分类“中餐”作为第二预测模型的输入，利用第二预测模型中预设的基于菜品信息的一个一级分类器“中餐”以及多个二级分类器“荤菜”、“素菜”、“主食”预测已选菜品的菜品信息的多本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种菜品推荐方法，其特征在于，包括：/n获取已选菜品的菜品信息；/n利用预设的识别模型，对所述菜品信息进行多级分类识别，得到所述菜品信息的多级分类信息；/n根据所述菜品信息的多级分类信息，得到与所述已选菜品相匹配的推荐菜品；/n其中，所述预设的识别模型包括第一预测模型和第二预测模型，所述第一预测模型用于利用预设的菜品标签顺序，预测已选菜品属于任一预设菜品标签的概率，所述第二预测模型用于根据所述第一预测模型的输出结果预测所述已选菜品的多级标签结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种菜品推荐方法，其特征在于，包括：
获取已选菜品的菜品信息；
利用预设的识别模型，对所述菜品信息进行多级分类识别，得到所述菜品信息的多级分类信息；
根据所述菜品信息的多级分类信息，得到与所述已选菜品相匹配的推荐菜品；
其中，所述预设的识别模型包括第一预测模型和第二预测模型，所述第一预测模型用于利用预设的菜品标签顺序，预测已选菜品属于任一预设菜品标签的概率，所述第二预测模型用于根据所述第一预测模型的输出结果预测所述已选菜品的多级标签结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设的菜品标签顺序，预测已选菜品属于任一预设菜品标签的概率，具体包括：
利用预设的菜品标签顺序对所述已选菜品的菜品信息进行串行识别，得到所述已选菜品属于任一预设菜品标签的概率；
其中，所述预设的菜品标签顺序的确定方法，具体包括：
依次选取菜品训练样本集合中的预设菜品标签，计算出所述菜品训练样本集合中剩余预设菜品标签的菜品训练样本的信息熵；
对计算出的多个信息熵进行排序，确定与所述多个信息熵对应的菜品标签顺序。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二预测模型是根据菜品冒烟集合训练得到的，所述菜品冒烟集合是根据所述第一预测模型的输出结果构建的。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预测模型的输出结果预测所述已选菜品的多级标签结果之后，所述方法还包括：
根据所述已选菜品，确定所述已选菜品所在店铺的店铺信息；
根据所述已选菜品的多级标签结果和所述店铺信息，确定所述已选菜品的多级分类信息。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述已选菜品的多级标签结果和所述店铺信息，确定所述已选菜品的多级分类信息，具体包括：
根据所述已选菜品的多级标签结果确定所述已选菜品的一级标签结果；...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘英群，李瑞方，张慧斌，林建国，张凯瑞，方之家，邓哲宇，
申请(专利权)人：口口相传北京网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11