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龙图腾网获悉展讯半导体(南京)有限公司申请的专利菜谱推荐方法、系统、电子设备、存储介质及芯片获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115964544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211634403.2，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权菜谱推荐方法、系统、电子设备、存储介质及芯片是由赵向涛设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本菜谱推荐方法、系统、电子设备、存储介质及芯片在说明书摘要公布了：本公开提供了一种菜谱推荐方法、系统、电子设备、存储介质及芯片。该方法包括：响应于用户从推荐菜谱中选择的目标菜谱，基于目标菜谱获取目标菜谱特征向量；基于目标菜谱特征向量确定神经网络的学习率；根据学习率优化神经网络；响应于食材库信息的更新，基于优化后的神经网络根据更新后的食材库信息确定新的推荐菜谱。本公开通过使用神经网络，基于获取到的食材库信息为用户生成一个或多个推荐菜谱，解析用户从一个或多个推荐菜谱中确定的目标菜谱，得到目标菜谱特征向量，基于目标菜谱特征向量调整神经网络的学习率，以使得神经网络学习用户的喜好，从而进行更加精准的推荐菜谱。

本发明授权菜谱推荐方法、系统、电子设备、存储介质及芯片在权利要求书中公布了：1.一种菜谱推荐方法，其特征在于，所述菜谱推荐方法包括： 响应于用户从推荐菜谱中选择的目标菜谱，基于所述目标菜谱获取目标菜谱特征向量；其中，所述推荐菜谱根据推荐菜谱特征向量确定，所述推荐菜谱特征向量为神经网络根据食材库信息的输出； 基于所述目标菜谱特征向量确定所述神经网络的学习率； 根据所述学习率优化所述神经网络； 响应于所述食材库信息的更新，基于优化后的所述神经网络根据更新后的所述食材库信息确定新的推荐菜谱； 所述神经网络包括执行网络、模型网络及评价网络； 所述执行网络用于根据所述食材库信息输出食材刺激特征向量；其中，所述食材刺激特征向量用于模拟所述食材库信息中不同食材对所述用户的不同刺激； 所述模型网络用于模拟所述用户，根据所述食材刺激特征向量及所述食材库信息输出所述推荐菜谱特征向量； 所述评价网络用于根据所述目标菜谱特征向量输出评价特征向量； 所述基于所述目标菜谱特征向量确定所述神经网络的学习率的步骤包括： 计算本次第一反馈特征值；其中，所述本次第一反馈特征值根据所述目标菜谱特征向量、本次食材刺激特征向量、本次评价特征向量及所述执行网络的当前权重确定； 获取所述执行网络的前次第一反馈特征值和前次刺激预测参考特征值； 根据所述前次第一反馈特征值、所述前次刺激预测参考特征值确定本次刺激预测参考特征值；其中，所述前次第一反馈特征值用于表征前次选择的目标菜谱对所述本次食材刺激特征向量的影响； 根据所述本次第一反馈特征值和所述本次刺激预测参考特征值确定第一学习调整量； 计算所述第一学习调整量与所述执行网络的当前学习率的和得到所述执行网络的第一学习率。

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