一、系统概述
川味冻品系统是一个专注于四川特色冷冻食材的电商平台,烹饪方式推荐功能旨在根据用户购买的冻品食材,智能推荐适合的川菜烹饪方法和菜谱,提升用户体验和菜品制作成功率。
二、核心功能设计
1. 食材-烹饪方式匹配引擎
- 知识图谱构建:建立川菜食材与烹饪方式的关联图谱
- 火锅类食材 → 涮煮
- 腌制肉类 → 爆炒/干煸
- 速冻半成品 → 油炸/煎烤
- 调味底料 → 红烧/炖煮
- 智能匹配算法:
```python
def recommend_cooking_method(ingredients):
加载预训练的匹配模型
model = load_matching_model(sichuan_cuisine_model)
获取推荐结果
recommendations = model.predict(ingredients)
按匹配度排序
sorted_recs = sorted(recommendations, key=lambda x: x[score], reverse=True)
return sorted_recs[:3] 返回前3个推荐
```
2. 菜谱推荐系统
- 基于内容的推荐:
- 分析用户历史购买记录中的食材组合
- 匹配包含这些食材的高评分川菜菜谱
- 协同过滤推荐:
- 识别购买相似冻品组合的用户群体
- 推荐这些用户常做的热门川菜
3. 烹饪难度分级
- 根据用户技能水平(新手/进阶/高手)推荐不同复杂度的菜谱
- 提供分步视频教程或图文指南
三、技术实现方案
1. 数据层
- 食材数据库:
- 冻品分类(肉类/海鲜/素食/底料等)
- 属性标签(辣度/麻度/烹饪时间等)
- 菜谱知识库:
- 2000+道经典川菜数据
- 每道菜关联所需冻品食材
- 烹饪步骤分解数据
2. 算法层
- NLP处理:
- 解析用户搜索查询中的烹饪意图
- 识别"快速做法"、"家庭版"等关键词
- 推荐模型:
- 使用LightFM混合推荐算法
- 结合用户行为数据和内容特征
3. 接口设计
```
GET /api/recommendations?ingredients=火锅底料,毛肚,鸭肠
Response:
{
"recommendations": [
{
"dish_name": "经典川味火锅",
"cooking_method": "涮煮",
"difficulty": "新手",
"steps": ["1. 锅中加水放入火锅底料...", ...],
"match_score": 0.95
},
...
]
}
```
四、特色功能实现
1. 智能调味建议
- 根据冻品食材自动推荐搭配的川味调料包
- 示例:购买速冻牛蛙 → 推荐青花椒鱼调料
2. 烹饪时间优化
- 考虑冻品解冻时间推荐菜谱
- 提供"30分钟快食"等场景化推荐
3. 川味程度调节
- 根据用户辣度偏好(微辣/中辣/特辣)调整推荐
- 动态调整菜谱中的辣椒/花椒用量
五、系统架构
```
用户层 → APP/小程序/Web
↓
应用层 → 推荐服务/搜索服务/用户画像
↓
算法层 → 匹配引擎/推荐模型/NLP处理
↓
数据层 → 食材库/菜谱库/用户行为库
```
六、开发路线图
1. MVP阶段(1个月):
- 基础食材-烹饪方式匹配
- 100道经典川菜数据录入
- 简单推荐接口开发
2. 迭代阶段(2-3个月):
- 增加用户行为分析
- 完善推荐算法
- 开发移动端适配
3. 优化阶段(持续):
- 增加AR烹饪指导
- 社区菜谱共享功能
- 智能购物清单生成
七、预期效果
1. 提升用户菜品制作成功率至85%以上
2. 增加用户平均订单价值15-20%
3. 降低冻品退货率(因不会烹饪)
4. 增强用户对川菜文化的认知和兴趣
八、挑战与解决方案
1. 数据稀缺:
- 解决方案:与川菜厨师合作建立专业菜谱库
2. 口味差异:
- 解决方案:引入口味偏好调查问卷
3. 设备限制:
- 解决方案:提供无专业厨具的替代方案
通过该系统的开发,不仅能提升川味冻品的销售转化率,还能传播正宗川菜文化,打造差异化的电商体验。