一、系统概述
　　
　　川味冻品系统是一个针对川味冷冻食材的电商平台，其核心功能之一是为用户提供基于冻品的烹饪方式推荐，帮助用户解决"买什么冻品"和"怎么烹饪"的双重问题。
　　
　　 二、烹饪方式推荐功能设计
　　
　　 1. 推荐逻辑架构
　　
　　```
　　用户输入/行为 → 食材识别 → 烹饪方式匹配 → 口味偏好调整 → 推荐结果展示
　　```
　　
　　 2. 核心功能模块
　　
　　 (1) 用户画像构建
　　- 注册时收集基本信息（地域、年龄、烹饪经验）
　　- 历史购买记录分析
　　- 烹饪方式偏好收集（炒、炖、蒸等）
　　- 口味偏好（麻辣程度、油盐偏好）
　　
　　 (2) 冻品食材数据库
　　- 建立详细的冻品食材库，包含：
　　 - 基础属性（名称、类别、解冻方式）
　　 - 川味特性（麻辣指数、常用搭配）
　　 - 烹饪属性（最佳烹饪方式、预处理要求）
　　 - 营养信息
　　
　　 (3) 烹饪方式推荐算法
　　
　　基础推荐模型：
　　```python
　　def recommend_cooking_methods(frozen_item):
　　 　　 获取食材属性
　　 attributes = get_item_attributes(frozen_item)
　　
　　 　　 基础烹饪方式匹配
　　 base_methods = {
　　 肉类: [红烧, 爆炒, 炖煮],
　　 海鲜: [清蒸, 辣炒, 火锅],
　　 素食: [凉拌, 清炒, 煮汤]
　　 }
　　
　　 　　 根据川味特性调整
　　 spicy_level = attributes.get(spicy_level, medium)
　　 if spicy_level == high:
　　 base_methods[肉类].append(麻辣香锅)
　　 base_methods[海鲜].append(香辣蟹做法)
　　
　　 　　 考虑解冻难度
　　 thaw_difficulty = attributes.get(thaw_difficulty, easy)
　　 if thaw_difficulty == hard:
　　 base_methods[肉类].remove(爆炒) 　　 爆炒需要完全解冻
　　
　　 return base_methods
　　```
　　
　　高级推荐模型（考虑用户画像）：
　　```python
　　def advanced_recommend(user_id, frozen_item):
　　 user_profile = get_user_profile(user_id)
　　 base_methods = recommend_cooking_methods(frozen_item)
　　
　　 　　 根据用户烹饪经验调整
　　 if user_profile[cooking_skill] == beginner:
　　 base_methods = [m for m in base_methods if m in [清蒸, 煮汤, 简单炒制]]
　　
　　 　　 根据口味偏好调整
　　 if user_profile[spicy_preference] == mild:
　　 base_methods = [m for m in base_methods if 麻辣 not in m]
　　
　　 　　 考虑用户历史行为
　　 recent_methods = get_recent_cooking_methods(user_id)
　　 if recent_methods:
　　 　　 推荐与用户最近使用方法相似但不同的方式
　　 similar_methods = find_similar_methods(base_methods, recent_methods)
　　 return similar_methods[:3] 　　 返回前3个
　　
　　 return base_methods[:3]
　　```
　　
　　 (4) 推荐结果展示
　　- 图文结合的烹饪步骤卡片
　　- 视频教程链接
　　- 所需调料清单（可一键加入购物车）
　　- 烹饪难度评级
　　- 预计耗时
　　
　　 三、技术实现方案
　　
　　 1. 后端架构
　　- 语言/框架：Python + Django/Flask 或 Java + Spring Boot
　　- 数据库：
　　 - 食材主数据：MySQL/PostgreSQL
　　 - 用户行为数据：MongoDB（文档型，适合存储非结构化数据）
　　- 推荐引擎：
　　 - 基于规则的推荐（初期）
　　 - 协同过滤（中期）
　　 - 深度学习模型（后期，如Wide & Deep模型）
　　
　　 2. 前端实现
　　- 技术栈：React/Vue + 微信小程序（如需）
　　- 关键组件：
　　 - 食材选择器（多选/拍照识别）
　　 - 烹饪方式轮播展示
　　 - 交互式步骤指引
　　 - 收藏/分享功能
　　
　　 3. 特色功能实现
　　
　　 (1) 拍照识别食材
　　```javascript
　　// 伪代码示例
　　async function recognizeFood(image) {
　　 const response = await fetch(/api/recognize, {
　　 method: POST,
　　 body: image,
　　 headers: { Content-Type: image/jpeg }
　　 });
　　 const result = await response.json();
　　 return result.recognized_items; // 返回识别出的食材列表
　　}
　　```
　　
　　 (2) 智能解冻指导
　　- 根据冻品类型和重量计算解冻时间
　　- 提供多种解冻方法（冷藏解冻、冷水解冻、微波解冻）
　　- 解冻状态实时追踪（需配合智能硬件）
　　
　　 (3) 川味调味方案
　　- 建立川味调料组合库
　　- 根据主食材推荐经典川味搭配
　　- 提供"微辣/中辣/特辣"选项
　　
　　 四、数据准备与训练
　　
　　1. 食材数据收集：
　　 - 500+种川味冻品基础数据
　　 - 每种食材的10+种常见烹饪方式
　　 - 烹饪方式与食材属性的关联规则
　　
　　2. 用户行为数据：
　　 - 模拟10,000+用户行为数据
　　 - 包含购买、浏览、收藏、烹饪记录等
　　
　　3. 模型训练：
　　 - 初始阶段使用基于规则的推荐
　　 - 收集3个月真实数据后转向协同过滤
　　 - 6个月后引入深度学习模型
　　
　　 五、测试与优化
　　
　　1. A/B测试：
　　 - 不同推荐策略的点击率比较
　　 - 用户烹饪完成率跟踪
　　 - 用户满意度调查
　　
　　2. 冷启动方案：
　　 - 新用户：基于地域的默认推荐（如川渝用户推荐更辣菜式）
　　 - 新食材：基于相似食材的推荐
　　
　　3. 持续优化：
　　 - 每周分析推荐效果
　　 - 每月更新食材数据库
　　 - 每季度调整推荐算法
　　
　　 六、商业价值
　　
　　1. 提升用户体验：解决"冻品买回家不会做"的痛点
　　2. 增加用户粘性：烹饪指导延长用户使用时间
　　3. 促进交叉销售：推荐调料和配菜增加客单价
　　4. 建立品牌壁垒：专业的川味烹饪指导形成差异化优势
　　
　　 七、实施路线图
　　
　　1. 第1-2月：基础系统开发，实现基本推荐功能
　　2. 第3-4月：数据收集与初步算法优化
　　3. 第5-6月：增加高级功能（拍照识别、智能解冻）
　　4. 第7-8月：用户测试与大规模推广准备
　　
　　通过该系统的开发，不仅能提升川味冻品的销售，还能建立用户对品牌的烹饪技能依赖，形成长期竞争优势。