基于中央厨房系统的口味偏好模块应用设计

陈 碧君; 舒 　童; 刘 烨彤; 许 鸿文

陈碧君湖南工商大学财政金融学院
舒　童湖南工商大学财政金融学院
刘烨彤湖南工商大学财政金融学院
许鸿文湖南工商大学财政金融学院

关键词: 中央餐厨；口味量化；智能推荐；生产协同；柔性生产

摘要

本研究针对中央厨房标准化生产与个性化需求间的结构性矛盾，提出以量化口味偏好为核心的模块应用设计。通过构建多维度用户口味偏好标签体系，将“酸甜苦辣咸”等抽象口味转化为可量化参数，并融合用户画像建立动态口味数据库；设计基于协同过滤与MLSTR 模型的混合推荐算法，结合实时行为数据实现精准菜品匹配，并同步开发需求预测模型与柔性生产系统，通过动态调整中央厨房产能配置，实现供需高效联动。该系统通过科学量化用户口味偏好值，平衡规模化生产的经济性与个性化服务的灵活性，在降低资源浪费、提升服务效率的同时，为传统餐饮智能化转型提供技术创新的实践路径。

参考

[1] 许涛 , 周可钦 , 多兰地 , 等 . 中国饮食酸甜咸辣口味偏好的地理分布研究 [J]. 美食研究 ,2023,40(04):19-27.DOI:10.19913/j.cnki.2095-8730msyj.2023.04.03.

[2] 黄钟吕 . 基于用户特征和项目标签的时间加权推荐算法研究 [D]. 湖南科技大学 ,2020.DOI:10.27738/d.cnki.ghnkd.2020.000137.

[3] 宋俊杰 . 基于排序学习的多阶段菜品推荐算法研究及系统实现 [D]. 浙江大学 ,2024.DOI:10.27461/d.cnki.gzjdx.2024.000533.