[發明專利]菜譜的推送方法、系統及計算機設備

在審

• 申請號: 201810342491.6
• 申請日: 2018-04-17
• 公開（公告）號: CN108596718A
• 公開（公告）日: 2018-09-28
• 發明（設計）人: 洪銘;王徽軍;陶海金;饒龍飛;王永輝;殷超;陳振亞;戴江
• 申請（專利權）人: 合肥美的智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06F17/30
• 代理公司: 北京友聯知識產權代理事務所(普通合伙) 11343
• 代理人: 尚志峰;汪海屏

本發明提供了一種菜譜的推送方法及系統，菜譜的推送方法包括：獲取并分析菜譜，以得出食材列表；根據食材列表中的各食材與數據庫中存儲的商品信息進行逐一關聯，并生成商品列表；接收對商品列表的處理數據，生成購買鏈接。本發明在推送菜譜的同時，可以將與該菜譜相關聯的商品列表進行推送，以便用戶在瀏覽到該菜譜的同時就可以獲取到烹飪該菜譜所需的商品，并且在接收到對該商品列表的處理數據后，生成購買鏈接，自動將商品列表中食材進行加入購物車，使得用戶可以一鍵購買商品列表中的各個商品，優化了用戶的操作流程，有效的提高了用戶對產品的好感度。

技術領域

本發明涉及信息處理領域，具體而言，涉及一種菜譜的推送方法、一種菜譜的推送系統、一種計算機設備及一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

在當前的應用程序中，推送菜譜的頁面中的食材清單只是簡單的人工羅列食材，當用戶后續需要按照菜譜購買食材時，還需再按照菜譜中的食材逐個進行手動搜索，增加了用戶的操作步驟。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術或相關技術中存在的技術問題之一。

為此，本發明的一個方面在于，提出一種菜譜的推送方法。

本發明的另一個方面在于，提出一種菜譜的推送系統。

本發明的再一個方面在于，提出一種計算機設備。

本發明的又一個方面在于，提出一種計算機可讀存儲介質。

有鑒于此，根據本發明的一個方面，提供了一種菜譜的推送方法，菜譜的推送方法包括：獲取并分析菜譜，以得出食材列表；根據食材列表中的各食材與數據庫中存儲的商品信息進行逐一關聯，并生成商品列表；接收對商品列表的處理數據，生成購買鏈接。

本發明提供的菜譜的推送方法，首先獲取并分析菜譜，得出菜譜中的食材列表，食材列表中包含該菜譜在被分析后而得出的各食材，并且將食材列表中包括的各食材與預設的數據庫中存儲的商品信息進行逐一關聯，使得每種食材列表中的食材僅會對應關聯一種商品，使得在用戶需要時可以將該商品列表進行顯示，這樣在推送菜譜的同時，可以將與該菜譜相關聯的商品列表進行推送，以便用戶在瀏覽到該菜譜的同時就可以獲取到烹飪該菜譜所需的商品，并且在接收到對該商品列表的處理數據后，生成購買鏈接，自動將商品列表中食材進行加入購物車，使得用戶可以一鍵購買商品列表中的各個商品，優化了用戶的操作流程，有效的提高了用戶對產品的好感度。

可以想到地，處理數據可以為用戶的確認信息，或者是用戶將商品列表進行調整后的確認信息，用戶在輸入確認信息后，即表明用戶同意按照商品列表中提供的商品進行下單購買，因此直接省去了用戶人為挑選商品的過程，節省了用戶花費在烹飪上的總時間。

此外，通過該菜譜的推送方法可以直接分析得出食材列表，無需人工在菜譜中添加食材清單，也節省了前期錄入菜譜時的工作量。

另外，根據本發明上述實施例提供的一種菜譜的推送方法還具有如下附加技術特征：

在上述任一技術方案中，優選地，獲取并分析菜譜，以得出食材列表的步驟，具體包括：利用深度學習模型對菜譜進行訓練；獲得菜譜中的食材列表，食材列表包括各食材的種類及各食材的數量。

在該技術方案中，提供了一種獲取食材列表時的具體操作；首先將獲取到的菜譜利用深度學習模型進行訓練，該深度學習模式為基于深度學習算法在大量數據基礎上而獲得，在將菜譜輸入該深度學習模型后，可以相應獲取到菜譜中的食材列表，同時，在食材列表中包括有各食材的種類及各食材的數量，各食材的種類即可包括食材的具體名稱，各食材的數量則為在菜譜中該食材所需的用量，這樣對照食材列表獲取到的商品列表則會至少包括完成該菜譜所需的用量。