[发明专利]一种基于大数据的推荐食谱方法

权利要求书

1.一种基于大数据的推荐食谱方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，采集样本用餐者每餐的信息，构成大数据，根据样本用餐者每餐的信息建立原料信息库、菜肴基本信息库和用餐者信息库，原料信息库至少包括3种基本信息，分别为原料名称、原料价格和原料营养成分；菜肴基本信息库至少包括4种信息，分别为采用原料信息库中的原料烹制出的菜肴所对应的菜肴名称、该菜肴所包括的每种原料的用量、菜肴类别和菜肴口味；用餐者信息库至少包括4种信息，分别为就餐人数、费用、每人劳动强度、季节；

S2，建立食谱模板库，将原料信息库、菜肴基本信息库和用餐者信息库的信息填入到食谱模板库相对应的位置，填入信息之后的食谱模板库为食谱库，食谱库包括原料信息库、菜肴基本信息库和用餐者信息库；

S3，对食谱库中的每种信息设置各自的标识，设置标识之后的食谱库为食谱精选库，食谱精选库包括设置标识的原料信息库、设置标识的菜肴基本信息库和设置标识的用餐者信息库，即食谱精选库包括原料名称标识、原料价格标识、原料营养成分标识、菜肴名称标识、该菜肴所包括的每种原料的用量标识、菜肴类别标识、菜肴口味标识、就餐人数标识、费用标识、每人劳动强度标识、季节标识；对需要用餐人员的信息设置标识，该标识与食谱精选库中的用餐者信息库中的信息标识相对应，将设置标识的需要用餐人员的信息输入到食谱精选库；

S4，根据设置标识的需要用餐人员的信息中的每人的劳动强度标识和就餐人数标识，计算出总劳动强度标识，根据总劳动强度标识计算出热量；原料营养成分标识至少包括蛋白质标识p、脂肪标识f、碳水化合物标识c，根据热量计算出蛋白质标识p的质量m_p、脂肪标识f的质量m_f、碳水化合物标识c的质量m_c；建立食谱的目标函数，根据单位质量每种原料名称标识所含有p的质量、f的质量、c的质量建立约束条件，在约束条件下计算能使目标函数最小的原料名称标识，进而生成推荐食谱。

2.如权利要求1所述的推荐食谱方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤如下：

总劳动强度标识＝就餐人数标识*每人的劳动强度标识

J＝总劳动强度标识/a,a为常数，J为热量

m_p＝J/d₁,m_f＝J/d₂,m_c＝J/d₃,d₁、d₂、d₃均为常数

约束条件为：

N为原料名称标识的总数，为第i个原料名称标识name_i的质量，为第i个原料单位质量含有p的质量，为第i个原料单位质量含有f的质量,为第i个原料单位质量含有c的质量，每个第i个原料单位质量的和均为常数；

目标函数q_i为第i个原料名称标识的价格，求购买所有原料名称标识所对应的原料需要费用min取得最小值时的值；为零，则食谱中不包含原料名称标识为name_i的原料，否则，食谱中包含原料名称标识为name_i的原料；

根据目标函数取得最小值，获得推荐的菜肴名称标识。

3.如权利要求1或2所述的推荐食谱方法，其特征在于，在生成食谱精选库之前，调整食谱库，至少包括3种调整方式，分别为向食谱库增加菜肴、删除食谱库中的菜肴和替换菜肴。

4.如权利要求1所述的推荐食谱方法，其特征在于，菜肴口味至少包括偏甜型、偏酸型、偏辣型、偏苦型。

5.如权利要求1所述的推荐食谱方法，其特征在于，原料信息库还包括计量单位。