一、系统核心功能设计
　　1. 冻品食材数据库
　　 - 分类管理：按肉类（牛肉、猪肉、鸡肉）、海鲜（鱼、虾、贝类）、素食（豆制品、菌类）等分类，标注解冻时间、烹饪方式（炒、炖、蒸）及适配川味菜系（麻辣、香辣、酸辣）。
　　 - 属性标签：为每款冻品添加风味标签（如“鲜香”“嫩滑”“肥美”），便于系统匹配调料。
　　
　　2. 调料知识图谱
　　 - 基础调料库：收录川菜常用调料（郫县豆瓣、花椒、干辣椒、泡椒、豆豉、醪糟等），标注风味属性（麻、辣、鲜、香、酸）。
　　 - 复合调料库：整合火锅底料、水煮鱼调料、宫保鸡丁酱等预制调料，标注适用场景（如“快速烹饪”“懒人套餐”）。
　　
　　3. 智能推荐引擎
　　 - 规则引擎：基于川菜经典配方（如“水煮鱼=豆瓣酱+花椒+干辣椒+姜蒜”），设定调料组合规则。
　　 - 机器学习模型：分析用户历史选择、口味偏好（如“微辣”“重麻”），动态调整推荐权重。
　　 - 场景化推荐：根据烹饪方式（如“快炒”“炖煮”）或用餐场景（如“家庭聚餐”“单人简餐”）推荐调料包。
　　
　　 二、调料搭配推荐逻辑
　　 1. 基础搭配规则
　　- 肉类冻品：
　　 - 牛肉/猪肉：推荐郫县豆瓣（增香）、花椒（提麻）、干辣椒（增辣），搭配姜蒜去腥。
　　 - 鸡肉：推荐泡椒（酸辣）、豆豉（酱香），减少花椒用量以突出鲜味。
　　 - 海鲜：推荐泡姜泡椒（去腥）、醪糟（提鲜），避免过重调料掩盖原味。
　　
　　- 素食冻品：
　　 - 豆制品：推荐麻辣香锅底料（复合味）、孜然粉（增香），适合重口味烹饪。
　　 - 菌类：推荐清油火锅底料（鲜香）、蒜末（提味），保持菌类本味。
　　
　　 2. 场景化推荐方案
　　- 快速烹饪：推荐“一包搞定”调料包（如“麻婆豆腐调料”+冻品豆腐）。
　　- 健康低脂：推荐少油版调料（如“清蒸鱼调料”+冻品鱼片），标注热量与钠含量。
　　- 节日套餐：组合火锅底料+冻品毛肚/黄喉，搭配蘸料推荐（香油+蒜泥+蚝油）。
　　
　　 3. 用户个性化定制
　　- 口味偏好设置：用户可选择“微辣/中辣/特辣”“少麻/多麻”“加糖/免糖”等选项。
　　- 过敏原提醒：系统自动过滤含花生、海鲜等过敏成分的调料。
　　- 库存联动：根据用户家中已有调料（如“已有豆瓣酱”），推荐补充调料（如“需搭配花椒”）。
　　
　　 三、技术实现要点
　　1. 数据采集与清洗
　　 - 爬取川菜菜谱网站（如下厨房、美食杰）的调料用量数据，构建标准化配方库。
　　 - 与冻品供应商合作，获取食材解冻后的风味变化参数（如水分流失对吸味能力的影响）。
　　
　　2. 推荐算法优化
　　 - 协同过滤：分析用户行为数据（如“常购冻品+调料组合”），推荐相似用户的搭配方案。
　　 - 深度学习模型：训练NLP模型解析用户评论（如“这个调料包太咸了”），动态调整推荐权重。
　　
　　3. 交互设计
　　 - 可视化搭配：以3D模型展示冻品与调料的搭配效果，支持拖拽调整用量。
　　 - 语音助手：用户可通过语音输入需求（如“给我推荐一个不辣的鸡肉做法”），系统语音播报推荐结果。
　　
　　 四、商业价值延伸
　　1. 供应链整合：与调料厂商合作推出联名款“冻品+调料”套餐，提高客单价。
　　2. 内容营销：在系统中嵌入川菜大师教学视频，展示调料使用技巧（如“如何炒出红亮的油色”）。
　　3. 数据变现：向冻品品牌提供用户口味偏好分析报告，辅助产品研发。
　　
　　 五、示例推荐流程
　　1. 用户选择冻品：如“冻品黑鱼片”。
　　2. 系统匹配菜系：推荐“酸菜鱼”“水煮鱼”“番茄鱼”三种做法。
　　3. 用户选择“水煮鱼”：系统推荐调料包（水煮鱼底料+干辣椒+花椒）+ 配菜建议（豆芽、莴笋）。
　　4. 用户调整口味：选择“微辣”，系统减少干辣椒用量并推荐搭配蘸料（芝麻酱+蒜末）。
　　
　　通过上述方案，系统可实现从“冻品选择”到“调料搭配”再到“烹饪指导”的全流程智能化服务，提升用户烹饪效率与菜品成功率。