[發明專利]一種自動化食譜推薦方法、裝置、終端及存儲介質

在審

• 申請號: 202110337824.8
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN113158036A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 王志深;文鈞儀;王燰綝;王檚綝
• 申請（專利權）人: 貴陽鬲哥大數據科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/02;G06Q50/12
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種自動化食譜推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

基于全卷積目標檢測算法構建并訓練食物偏好網絡模型；

獲取預設時間段內的用戶的線上行為數據并輸入到訓練完成的所述食物偏好網絡模型中，獲得所述用戶的食物偏好；

根據所述食物偏好通過預設的菜譜庫匹配得到符合條件的食譜。

2.如權利要求1所述的自動化食譜推薦方法，其特征在于，所述基于全卷積目標檢測算法構建并訓練食物偏好網絡模型步驟中包括以下步驟：

獲取多個用戶在界定網絡空間中的線上行為數據，并標記每個用戶的食物偏好，建立訓練集；

基于全卷積目標檢測算法構建食物偏好網絡模型；

對所述食物偏好網絡模型的網絡參數進行初始化，生成初始權重與初始偏置；

將所述訓練集的所有線上行為數據輸入到初始化后的食物偏好網絡模型，并根據預設的損失函數計算損失值；

降低所述損失值并進行反向傳播，通過反復循環前向傳播和反向傳播對所述食物偏好網絡模型的權重與偏置進行更新，直至達到預設的迭代停止條件，生成訓練完成的食物偏好網絡模型。

3.如權利要求1所述的自動化食譜推薦方法，其特征在于，在所述獲取預設時間段內的用戶的線上行為數據并輸入到訓練完成的所述食物偏好網絡模型中，獲得所述用戶的食物偏好步驟之后還包括步驟：

獲取多個不同用戶的食物偏好信息；

對所述食物偏好信息進行分類，且對每類食物偏好的數量與占比進行統計與排序，獲得數量排名靠前的預設類別數量的食物偏好種類信息。

4.一種自動化食譜推薦裝置，其特征在于，包括：

網絡模型訓練模塊，用于基于全卷積目標檢測算法構建并訓練食物偏好網絡模型；

食物偏好生成模塊，用于獲取預設時間段內的用戶的線上行為數據并輸入到訓練完成的所述食物偏好網絡模型中，獲得所述用戶的食物偏好；

食譜匹配生成模塊，用于根據所述食物偏好通過預設的菜譜庫匹配得到符合條件的食譜。

5.如權利要求4所述的自動化食譜推薦裝置，其特征在于，所述網絡模型訓練模塊包括：

訓練集建立單元，用于獲取多個用戶在界定網絡空間中的線上行為數據，并標記每個用戶的食物偏好，建立訓練集；

模型構建單元，用于基于全卷積目標檢測算法構建食物偏好網絡模型；

初始化單元，用于對所述食物偏好網絡模型的網絡參數進行初始化，生成初始權重與初始偏置；

數據輸入單元，用于將所述訓練集的所有線上行為數據輸入到初始化后的食物偏好網絡模型，并根據預設的損失函數計算損失值；

模型訓練單元，用于降低所述損失值并進行反向傳播，通過反復循環前向傳播和反向傳播對所述食物偏好網絡模型的權重與偏置進行更新，直至達到預設的迭代停止條件，生成訓練完成的食物偏好網絡模型。

6.如權利要求4所述的自動化食譜推薦裝置，其特征在于，還包括：

信息獲取模塊，用于獲取多個不同用戶的食物偏好信息；

偏好分類模塊，用于對所述食物偏好信息進行分類，且對每類食物偏好的數量與占比進行統計與排序，獲得數量排名靠前的預設類別數量的食物偏好種類信息。

7.一種終端，其特征在于，所述終端包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器并可在所述處理器上運行的自動化食譜推薦程序，所述自動化食譜推薦程序被所述處理器執行時實現如權利要求1-3任一項所述的自動化食譜推薦方法的各個步驟。

8.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有自動化食譜推薦程序，所述自動化食譜推薦程序被處理器執行時實現如權利要求1-3任一項所述的自動化食譜推薦方法的各個步驟。