【摘 要】
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在智能家居中,智能烹调技术不可或缺,而如何自动、高效获取菜谱信息已成为智能烹调的研究热点之一。因此本文提出通过网络爬虫自动获取菜谱,并从菜谱的能耗以及通过菜谱图片的评价角度出发来推荐菜谱,并进行系统集成研究。本文主要做了以下研究工作:（1）基于网络爬虫的菜谱搜索及节能菜谱推荐提出利用网络爬虫自动获取互联网上的菜谱信息,采取广度优先策略抓取常用菜谱网站的菜谱。利用jieba分词切分菜谱文本,从而获取
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在智能家居中,智能烹调技术不可或缺,而如何自动、高效获取菜谱信息已成为智能烹调的研究热点之一。因此本文提出通过网络爬虫自动获取菜谱,并从菜谱的能耗以及通过菜谱图片的评价角度出发来推荐菜谱,并进行系统集成研究。本文主要做了以下研究工作:（1）基于网络爬虫的菜谱搜索及节能菜谱推荐提出利用网络爬虫自动获取互联网上的菜谱信息,采取广度优先策略抓取常用菜谱网站的菜谱。利用jieba分词切分菜谱文本,从而获取火力-时序相关的关键词,通过火力-时序和电能细粒度能耗模型估计菜谱能耗,从而向用户推荐节能菜谱。文中以4种大众菜谱为例验证了上述方法。（2）基于深度学习模型的菜谱图片评价及推荐利用网络爬虫抓取互联网上的菜谱图片制作数据集样本,按照颜色标准对菜谱图片分成较差、中等和很好三类。在Py Torch平台下搭建Alex Net、Google Net、Res Net、Dense Net、Mobile Net等5种经典的CNN模型并进行训练测试。实验表明:Mobile Net模型具有相对较高的识别率和较小的开销,测试准确率能达到78.4%。对面向实际菜谱的图片,以识别出类别评价为很好的图片对应的菜谱作为推荐的对象,并且将其对应的网页链接信息推荐给用户。（3）系统集成与设计设计基于网络爬虫的菜谱搜索和推荐系统整体架构,使用Python+Django框架开发系统主要功能。利用讯飞语音云平台语音识别与语音合成为系统提供语音引擎,整合第二章实现的网络爬虫作为子系统从互联网上抓取菜谱信息,分析菜谱文本计算菜谱能耗进而推荐节能菜谱,部署第三章中训练完成并导出的CNN模型,提供菜谱图片评价机制并推荐高评价菜谱。文中实现了大部分系统功能。本文研究工作可以应用于智能烹调及建筑节能,值得长期深入研究。图[47]表[15]参[73]
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