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摘要：本发明公开了一种基于深度残差神经网络的食谱生成方法、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待识别食材的目标图像；将目标图像导入训练完成的深度残差神经网络以识别食材的种类，深度残差神经网络引入了注意力机制；根据待识别食材的种类从预设数据库检索与食材的相关联的所有菜品的食谱组成一级食谱；获取用户的口味偏好及饮食预算；从一级食谱中筛选出符合用户口味偏好及饮食预算的菜品组成二级食谱；基于二级食谱生成待识别食材的目标食谱。本方法具有提升用户购物体验的优点。
主权项：1.一种基于深度残差神经网络的食谱生成方法，其特征在于，包括：获取待识别食材的目标图像；将所述目标图像导入训练完成的深度残差神经网络以识别食材的种类，所述深度残差神经网络引入了注意力机制；根据所述待识别食材的种类从预设数据库检索与所述食材的相关联的所有菜品的食谱组成一级食谱；获取用户的口味偏好及饮食预算；从所述一级食谱中筛选出符合用户口味偏好及饮食预算的菜品组成二级食谱；基于所述二级食谱生成所述待识别食材的目标食谱；获取用户的口味偏好及饮食预算，包括：获取用户的历史购物数据及历史饮食数据；根据所述历史购物数据和所述历史饮食数据确认用户的口味偏好及饮食预算；所述历史购物数据包括食品数据及食品购买时间，所述历史饮食数据包括自主烹饪菜品数据及自主烹饪菜品的烹饪时间；根据所述历史购物数据和所述历史饮食数据确认用户的口味偏好，包括：设置多个预设味道类别，并为每个预设味道类别设置初始偏好值；获取食品购物数据中各个食品及自主烹饪菜品数据中各个自主烹饪菜品的预设偏好值，其中，食品购物数据中各个食品的预设偏好值基于预设的食品类别确定，所述预设的食品类别包括小食类别及正餐类别；根据各个食品及自主烹饪菜品的味道标签在对应的预设味道类别累加相匹配的预设偏好值；根据食品购买时间及自主烹饪菜品的烹饪时间计算每个预设味道类别在各个用餐时间段的最终偏好值；根据每个预设味道类别在各个用餐时间段的最终偏好值，确认用户在各个用餐时间段的口味偏好。
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