智能饭菜ai推荐代码

智能饭菜推荐系统通常基于人工智能技术，特别是机器学习和推荐算法，它会分析用户的历史偏好、饮食习惯、健康需求等因素来个性化推荐菜品。下面是一个简单的Python示例，使用协同过滤算法（Collaborative Filtering）来模拟这种推荐：

import numpy as np

# 假设我们有一个二维数组，表示用户对菜品的喜爱程度
ratings = np.array([[5, 3, 4], [4, 5, 3], [3, 4, 5]])  # 用户ID和菜品ID对应位置的评分

# 定义一个函数来进行相似度计算，如余弦相似度
def similarity(user1, user2):
    return np.dot(user1, user2) / (np.linalg.norm(user1) * np.linalg.norm(user2))

# 创建用户-菜品矩阵
items = ratings.shape[1]
users = ratings.shape[0]

# 计算所有用户的相似度矩阵
similarity_matrix = np.zeros((users, users))
for i in range(users):
    for j in range(i, users):
        similarity_matrix[i][j] = similarity(ratings[:, i], ratings[:, j])
        similarity_matrix[j][i] = similarity_matrix[i][j]

# 推荐菜品给用户
def recommend(user_id, n=3):
    similar_users = np.argsort(-similarity_matrix[user_id])[:n]  # 找到最相似的n个用户
    recommended_items = []
    for user in similar_users:
        if user != user_id:
            common_items = set(ratings[user]).intersection(set(range(items)))  # 共同喜欢的菜品
            for item in common_items:
                if item not in recommended_items and ratings[user_id, item] < ratings[user, item]:  # 排除已评级高的菜品
                    recommended_items.append(item)
    return recommended_items

# 使用推荐功能，例如推荐给用户0
recommend(0)

这只是一个简化版本，实际应用中可能还需要数据预处理、实时更新用户喜好等更复杂的步骤。