一、功能概述
在叮咚买菜系统中实现商品烹饪指导功能，旨在为用户提供从食材购买到烹饪完成的完整解决方案，提升用户体验和平台粘性。该功能可包含菜谱推荐、步骤指导、视频教学、食材搭配建议等模块。
二、系统架构设计
1. 前端展示层
- 菜谱展示页面：图文结合展示菜谱详情
- 视频播放组件：集成短视频播放功能
- 互动组件：收藏、点赞、评论功能
- 智能推荐区：根据用户购买历史推荐相关菜谱
2. 后端服务层
- 菜谱管理系统：菜谱CRUD、分类管理
- 用户行为分析：记录用户浏览、收藏、烹饪行为
- 推荐引擎：基于协同过滤的个性化推荐
- 食材匹配系统：根据用户购物车自动推荐菜谱
3. 数据存储层
- 关系型数据库：存储菜谱基础信息、用户数据
- NoSQL数据库：存储用户行为日志、推荐模型
- 对象存储：存储菜谱图片、视频等多媒体资源
三、核心功能实现
1. 智能菜谱推荐
```python
示例：基于用户购买历史的推荐算法
def recommend_recipes(user_id):
获取用户近期购买记录
purchases = get_user_purchases(user_id, days=7)
分析购买食材
ingredients = extract_ingredients(purchases)
匹配包含这些食材的菜谱
recipes = Recipe.query.filter(
Recipe.ingredients.overlap(ingredients)
).order_by(Recipe.popularity.desc()).limit(10)
结合用户收藏历史进行个性化排序
personalized_recipes = rank_by_user_preference(user_id, recipes)
return personalized_recipes
```
2. 交互式烹饪指导
- 步骤导航：分步骤展示烹饪流程，支持标记已完成步骤
- 计时器功能：关键步骤自动启动计时器
- 语音指导：可选语音播报当前步骤
- AR辅助（可选）：通过手机摄像头识别食材和烹饪进度
3. 食材智能替换
```javascript
// 前端实现食材替换建议
function suggestSubstitutes(missingIngredient) {
const substitutes = {
鸡胸肉: [鸡腿肉, 瘦猪肉, 豆腐],
生抽: [老抽+水, 酱油, 味极鲜],
// 更多替换关系...
};
return substitutes[missingIngredient] || [暂无建议];
}
```
四、技术实现要点
1. 图像识别技术：
- 用于识别用户上传的烹饪成果照片
- 自动评估菜品完成度并提供改进建议
2. NLP处理：
- 解析用户评论中的情感分析
- 智能回答烹饪相关问题
3. 推荐算法：
- 混合推荐（基于内容+协同过滤）
- 实时推荐（根据用户当前购物车内容）
4. 多端适配：
- 响应式设计适配手机、平板、智能屏
- 语音交互适配智能音箱设备
五、运营与数据监控
1. 关键指标：
- 菜谱浏览率
- 收藏转化率
- 烹饪完成率
- 用户生成内容（UGC）数量
2. A/B测试：
- 不同菜谱展示形式的对比
- 推荐算法的迭代测试
- 引导流程的优化测试
3. 用户反馈系统：
- 菜谱难度评分
- 步骤清晰度反馈
- 食材替换建议需求收集
六、实施路线图
1. 第一阶段（1-2月）：
- 基础菜谱数据库建设
- 简单推荐功能上线
- 核心页面UI设计
2. 第二阶段（3-4月）：
- 个性化推荐算法开发
- 视频教学功能集成
- 用户行为分析系统搭建
3. 第三阶段（5-6月）：
- AR/VR辅助功能试点
- 智能语音交互开发
- 完整数据监控体系上线
七、预期效果
1. 提升用户平均订单价值（通过食材补充购买）
2. 增加用户使用频次和停留时长
3. 降低新手用户烹饪门槛，扩大用户群体
4. 形成"购买-学习-复购"的良性循环
该功能开发需要产品、技术、运营多团队紧密协作，建议采用敏捷开发模式，快速迭代优化用户体验。
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