[发明专利]推荐食物的方法、装置和烹饪器具

说明书

本发明公开了一种推荐食物的方法、装置和烹饪器具。其中，该方法包括：采集与目标对象关联的用户数据，其中，用户数据包括如下至少之一：不同食物的口味数据和身体状况数据；使用神经网络模型分析用户数据，确定适合目标对象的食物种类。上述方案通过神经网络模型对用户数据进行分析，最终得到更适合用户、更健康的食物，推荐给用户，进而解决了现有技术中推荐食物的方案单一，导致推荐结果不准确的技术问题。

技术领域

本发明涉及智能小家电领域，具体而言，涉及一种推荐食物的方法、装置和烹饪器具。

背景技术

随着人工智能技术的发展，越来越多的家用产品都相继加入了智能化应用的队伍，使得人们的日常生活更加便利。电饭煲是生活中必不可少的煮饭工具，其控制方式由简单的机械控制发展到现在的微电脑控制、模糊控制等，功能也从单一的煮饭功能发展到多用途且具有不同的煮饭模式，充分满足用户需求，煮好不同种类的大米。

然而，不同种类的大米有不同的口味和营养成分。因此，如何挑选大米种类，不同的大米对不同的用户有什么影响，即如何科学健康的选择大米，是当下健康饮食越来越关注的问题。目前，用户获得适合自己口味并对身体有益的大米的途径，只能通过网络搜索或生活经验来不断尝试。

针对现有技术中推荐食物的方案单一，导致推荐结果不准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种推荐食物的方法、装置和烹饪器具，以至少解决现有技术中推荐食物的方案单一，导致推荐结果不准确的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种推荐食物的方法，包括：采集与目标对象关联的用户数据，其中，用户数据包括如下至少之一：不同食物的口味数据和身体状况数据；使用神经网络模型分析用户数据，确定适合目标对象的食物种类。

可选地，在用户数据包括不同食物的口味数据的情况下，采集与目标对象关联的用户数据，包括：通过烹饪器具获取目标对象在预定时间段内食用的不同食物的种类，并根据食物的种类确定食物特征，其中，食物特征包括：烹饪特征和营养特征；烹饪器具记录预定时间段内不同食物的烹饪模式，和/或接收目标对象对食用的不同食物的反馈信息，并基于烹饪模式和/或反馈信息，确定目标对象的口味数据。

可选地，在用户数据包括身体状况数据的情况下，采集与目标对象关联的用户数据，包括：获取外部医疗设备传输的目标对象的身体状况数据，其中，不同的身体状况数据对应不同的推荐食物，外部医疗设备包括如下至少之一：医院存储病例的计算机、医疗器械和可穿戴的身体检测设备。

可选地，使用神经网络模型分析用户数据，确定适合目标对象的食物种类，包括：使用神经网络模型分析用户数据，确定与目标对象的身体状况数据匹配的至少一种食物，并输出匹配的食物的食物种类；其中，在确定存在多种食物与目标对象的身体状况数据匹配的情况下，输出不同食物的匹配程度，将每种食物的匹配程度作为不同种类食物的推荐概率。

可选地，在使用神经网络模型分析用户数据之前，方法还包括：获取样本数据，其中，样本数据包括：不同食物的食物特征和不同目标对象的身体状况数据；将样本数据输入到神经网络中进行训练，训练得到神经网络模型。

可选地，根据神经网络模型的输出层输出的不同种类食物的推荐概率，按照推荐概率由高到低的顺序依次选择预定数量的食物进行推荐。

可选地，在使用神经网络模型分析用户数据，确定适合目标对象的食物种类之后，方法还包括：输出推荐信息，其中，推荐信息为推荐给目标对象的食物种类；在识别出待烹饪的食物的种类的情况下，判断待烹饪的食物种类与推荐给目标对象的食物种类是否匹配；如果待烹饪的食物种类与推荐给目标对象的食物种类相匹配，则接收目标对象的反馈信息。

可选地，如果待烹饪的食物种类与推荐给目标对象的食物种类不匹配，采集当前烹饪的食物种类和/或反馈信息，并将采集到的结果作为训练数据训练神经网络模型。