一、系统核心功能设计
　　1. 用户画像与需求分析
　　 - 口味偏好收集：通过注册问卷、历史购买记录、评价反馈等数据，构建用户口味模型（如麻辣、微辣、酸甜等）。
　　 - 场景化推荐：根据用户烹饪场景（家庭聚餐、快手菜、宴客菜）推荐适配的冻品与调料组合。
　　 - 健康需求匹配：支持低油、低盐、无添加等健康标签筛选，推荐符合饮食需求的搭配。
　　
　　2. 调料数据库构建
　　 - 川味调料分类：建立基础调料（豆瓣酱、花椒、辣椒等）、复合调料（火锅底料、水煮鱼调料）及特色调料（醪糟、保宁醋）的标准化数据库。
　　 - 风味标签体系：为每款调料标注风味属性（麻度、辣度、鲜度、香型），支持多维度筛选。
　　 - 品牌与品质关联：整合知名品牌调料信息，标注认证标识（如非遗、地理标志），提升用户信任感。
　　
　　3. 智能搭配算法
　　 - 协同过滤推荐：基于用户历史行为，推荐相似用户偏好的调料组合。
　　 - 风味平衡模型：通过机器学习分析经典川菜配方，生成麻、辣、鲜、香比例最优的调料配比方案。
　　 - 动态调整功能：允许用户手动调整辣度、麻度等参数，系统实时生成新配方。
　　
　　4. 场景化应用模块
　　 - 一键烹饪方案：针对冻品（如麻辣牛肉、酸菜鱼片）生成完整调料包+步骤指南，支持扫码查看视频教程。
　　 - 节日主题推荐：春节推出“年夜饭套餐”，端午推荐“粽香调味方案”，结合时令热点促销。
　　 - 区域化适配：根据用户地理位置推荐本地化川味变种（如广东微辣版、北方加麻版）。
　　
　　 二、调料搭配推荐策略
　　1. 经典川菜标准化搭配
　　 - 水煮鱼：推荐“水煮鱼调料包+干辣椒+青花椒”组合，标注“3分钟出锅”标签。
　　 - 回锅肉：配套“郫县豆瓣酱+豆豉+甜面酱”黄金三角，强调“川味之魂”卖点。
　　 - 麻婆豆腐：提供“麻辣鲜露+花椒粉+蒜末”套餐，附赠豆腐焯水技巧。
　　
　　2. 创新融合方案
　　 - 川味+西式：推荐“火锅底料+奶油”制作麻辣意面，吸引年轻用户尝试。
　　 - 轻食化改造：用“藤椒油+柠檬汁”替代传统红油，开发低卡川味沙拉调料包。
　　 - 预制菜升级：为冻品小龙虾配套“十三香+啤酒”秘制蘸料，提升产品附加值。
　　
　　3. 健康化解决方案
　　 - 减盐不减味：推荐“低钠豆瓣酱+香菇粉”组合，标注“钠含量降低30%”。
　　 - 控糖调味包：为糖尿病用户开发“代糖醪糟+木糖醇”甜味调料方案。
　　 - 植物基适配：针对素食者推出“素高汤+菌菇粉”替代传统骨汤的调料组合。
　　
　　 三、技术实现与运营支持
　　1. 数据驱动优化
　　 - 建立A/B测试机制，对比不同推荐策略的转化率（如“经典款”vs“创新款”）。
　　 - 通过NLP分析用户评价，动态调整推荐词库（如将“太辣”转化为“微辣版推荐”）。
　　
　　2. 供应链协同
　　 - 与调料厂商共建库存预警系统，确保推荐组合的现货供应。
　　 - 开发“调料补货提醒”功能，基于用户使用频率推送复购链接。
　　
　　3. 营销整合
　　 - 推出“调料盲盒”活动，随机搭配小众川味调料，刺激用户尝鲜。
　　 - 与美食KOL合作开发“调料测评内容”，嵌入系统推荐页增加信任背书。
　　
　　 四、案例参考
　　- 海底捞“自煮火锅”调料包：通过标准化调料配比，实现家庭场景复刻门店风味。
　　- 饭爷辣酱智能推荐：基于用户口味测试，推荐“广式微辣”或“川渝爆辣”版本。
　　- 叮咚买菜“川味专区”：结合冻品销售数据，动态调整调料组合的展示优先级。
　　
　　 五、开发建议
　　1. 优先落地MVP：选择3-5款高频冻品（如水煮鱼、毛血旺）开发核心推荐功能，快速验证市场反馈。
　　2. 强化用户教育：通过短视频教程展示调料使用效果，降低用户尝试门槛。
　　3. 建立反馈闭环：设置“调料评分”功能，持续优化推荐模型准确性。
　　
　　通过上述策略，系统可实现从“冻品销售”到“烹饪解决方案提供者”的转型，提升用户粘性与客单价。