DE102019213104A1

DE102019213104A1 - Determine a recommendation for a meal

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Publication number: DE102019213104A1
Application number: DE102019213104.2A
Authority: DE
Inventors: Matthias Röckl; Markus Moser; Michel Skalmstad; Matthias Heckes; Tanja Yusuf
Original assignee: BSH Hausgeraete GmbH
Current assignee: BSH Hausgeraete GmbH
Priority date: 2019-08-30
Filing date: 2019-08-30
Publication date: 2021-03-04
Also published as: WO2021037562A1

Abstract

Vorgeschlagen wird ein Verfahren zum Bestimmen einer Empfehlung einer Speise für einen Benutzer. Dabei erfolgt die Empfehlung auf der Basis einer Sammlung vorbestimmter Speisen, denen jeweils eine Präferenz zugeordnet ist. Das Verfahren weist Schritte des Bestimmens einer Speise der Sammlung auf der Basis der den Speisen zugeordneten Präferenzen; des Bereitstellens einer Empfehlung für die bestimmte Speise an den Benutzer; des Erfassens einer Bewertung der empfohlenen Speise durch den Benutzer; und des Anpassens der Präferenz der empfohlenen Speise auf der Basis der Bewertung.A method is proposed for determining a recommendation of a meal for a user. The recommendation is made on the basis of a collection of predetermined dishes, each of which is assigned a preference. The method comprises the steps of determining a dish of the collection based on the preferences associated with the dishes; providing the user with a recommendation for the particular food; capturing a rating of the recommended food by the user; and adjusting the preference of the recommended food based on the rating.

Description

Die Erfindung betrifft die Bestimmung einer Empfehlung für eine Speise. Insbesondere betrifft die Erfindung die Bestimmung der Empfehlung für einen Benutzer in Abhängigkeit einer Präferenz des Benutzers.The invention relates to determining a recommendation for a meal. In particular, the invention relates to the determination of the recommendation for a user as a function of a preference of the user.

Unter einer großen Vielzahl bekannter Speisen wählt ein Benutzer üblicherweise aus nur einer relativ kleinen Auswahl aus. Insbesondere Speisen, die lediglich zur täglichen Ernährung konsumiert werden, stammen häufig aus einem vorbestimmten Repertoire. Dabei können sich die Repertoires unterschiedlicher Benutzer signifikant voneinander unterscheiden. Manche Speisen sind relativ universell populär, während andere nur von einem kleinen Benutzerkreis genossen werden.A user usually selects from only a relatively small selection from a large number of known dishes. In particular, meals that are only consumed for daily nutrition often come from a predetermined repertoire. The repertoires of different users can differ significantly from one another. Some foods are relatively universally popular, while others are only enjoyed by a small group of users.

Wählt ein Benutzer aus einer beliebig großen Menge von Speisen eine aus, so soll diese mehrere Bedingungen erfüllen. Idealerweise mag der Benutzer die Speise allgemein, sie ist möglichst gesund oder physiologisch ausgewogen und passt zur Jahreszeit. Außerdem hat der Benutzer die Speise nicht kürzlich bereits gegessen. Möglicherweise spielen noch weitere Faktoren in die Auswahl, beispielsweise eine geplante Betätigung des Benutzers vor oder nach dem Essen, eine für das Essen zur Verfügung stehende Zeit, oder ein Aufwand für die Zubereitung oder die Beschaffung von Zutaten.If a user selects one from an arbitrarily large amount of food, it should meet several conditions. Ideally, the user likes the food in general, it is as healthy or physiologically balanced as possible and suits the season. In addition, the user has not recently eaten the food. Other factors may also play a role in the selection, for example a planned activity by the user before or after eating, the time available for eating, or the expenditure for the preparation or procurement of ingredients.

US 2019 0 073 601 A1 schlägt vor, eine Speise für eine Gruppe von Benutzern auf der Basis bekannter Vorlieben für bestimmte Speisen zu bestimmen. US 2019 0 073 601 A1 proposes to designate a dish for a group of users on the basis of known preferences for certain dishes.

Bestehende Ansätze zur Bereitstellung einer Empfehlung für eine Speise berücksichtigen nicht ausreichend die Vielzahl möglicher Einflüsse auf die Wahl des Benutzers, sodass eine bereitgestellte Empfehlung als nicht passend empfunden werden kann.Existing approaches to providing a recommendation for a meal do not sufficiently take into account the multitude of possible influences on the user's choice, so that a recommendation provided cannot be perceived as being appropriate.

Eine der vorliegenden Erfindung zu Grunde liegende Aufgabe besteht in der Bereitstellung einer verbesserten Technik zur Bereitstellung einer Empfehlung für eine Speise an einen Benutzer. Die Erfindung löst diese Aufgabe mittels der Gegenstände der unabhängigen Ansprüche. Unteransprüche geben bevorzugte Ausführungsformen wieder.It is an object of the present invention to provide an improved technique for providing a recommendation for a meal to a user. The invention solves this problem by means of the subjects of the independent claims. Subclaims reproduce preferred embodiments.

Gemäß einem Aspekt umfasst die Erfindung ein Verfahren zum Bestimmen einer Empfehlung einer Speise für einen Benutzer, wobei die Empfehlung auf der Basis einer Sammlung vorbestimmter Speisen erfolgt, denen jeweils eine Präferenz zugeordnet ist. Das Verfahren umfasst Schritte des Bestimmens einer Speise der Sammlung auf der Basis der den Speisen zugeordneten Präferenzen; des Bereitstellens einer Empfehlung für die bestimmte Speise an den Benutzer; des Erfassens einer Bewertung der empfohlenen Speise durch den Benutzer; und des Anpassens der Präferenz der empfohlenen Speise auf der Basis der Bewertung.According to one aspect, the invention comprises a method for determining a recommendation of a dish for a user, the recommendation being made on the basis of a collection of predetermined dishes, each of which is assigned a preference. The method comprises the steps of determining a menu item of the collection based on the preferences associated with the menu items; providing the user with a recommendation for the particular food; capturing a rating of the recommended food by the user; and adjusting the preference of the recommended food based on the rating.

So können über eine Vielzahl durch den Benutzer abgegebener Bewertungen immer bessere Vorschläge für eine Speise für den Benutzer bestimmt werden.In this way, better and better suggestions for a meal can be determined for the user via a large number of ratings given by the user.

Vorzugsweise ist das Verfahren computer-implementiert. Es bietet sich beispielsweise an, die Empfehlung für die bestimmte Speise auf einem berührungssensitiven Bildschirm eines mobilen Endgeräts, wie einem Smart-Phone oder einem Tablet-PC, auszugeben. Die Bewertung kann dann im Rahmen einer Berührung des Bildschirms erfolgen.The method is preferably implemented by a computer. It is advisable, for example, to output the recommendation for the specific dish on a touch-sensitive screen of a mobile device, such as a smart phone or a tablet PC. The evaluation can then take place by touching the screen.

In einer bevorzugten Ausführungsform wird ein Umstand, unter dem der Benutzer die Bewertung abgegeben hat, der Bewertung zugeordnet. Die Empfehlung kann dann bezüglich einer Übereinstimmung eines aktuellen Umstands mit dem zugeordneten Umstand bestimmt werden. So kann eine Vielzahl Einflussfaktoren berücksichtigt werden, die den Benutzer bei der Abgabe seiner Bewertung begleitet hat. Beispielsweise können eine Tageszeit, eine Jahreszeit, ein Wetter, ein Preis der Speise oder eine Gesellschaft des Benutzers beim Essen der Speise berücksichtigt werden. Weitere Umstände können eine fürs Essen oder die Zubereitung zur Verfügung stehende Zeit oder ein Zweck eines gemeinsamen Essens umfassen. Auch eine Provenienz oder ein Wohnort des Benutzers kann berücksichtigt werden, um beispielsweise vermehrt ortsübliche Speisen für den Benutzer zu bestimmen. In allen Fällen kann eine explizite Angabe des Benutzers, beispielsweise im Wege einer Bewertung, heuristische Informationen überstimmen.In a preferred embodiment, a circumstance under which the user submitted the rating is assigned to the rating. The recommendation can then be determined with regard to a correspondence between a current circumstance and the associated circumstance. In this way, a large number of influencing factors can be taken into account that accompanied the user in submitting his assessment. For example, a time of day, a season, a weather, a price of the food or a company of the user when eating the food can be taken into account. Additional circumstances may include time available for eating or preparation, or a purpose of having a meal together. A provenance or place of residence of the user can also be taken into account in order, for example, to increasingly determine local dishes for the user. In all cases, an explicit specification by the user, for example by way of an evaluation, can overrule heuristic information.

Der Speise können eine erste Präferenz des Benutzers und eine zweite Präferenz wenigstens eines anderen Benutzers zugeordnet sein. Beim Bestimmen der Auswahl können die erste und die zweite Präferenz auf eine vorbestimmte Weise gewichtet werden, um eine geltende Präferenz der Speise zu bilden. Die Präferenz des Benutzers kann höher bzw. stärker als die des anderen Benutzers gewichtet werden, sodass die Meinung des Benutzers ausschlaggebender als die des anderen Benutzers ist. Insbesondere eine Speise, die der Benutzer noch nicht bewertet hat, kann so verbessert für die Bestimmung einer Empfehlung berücksichtigt werden.A first preference of the user and a second preference of at least one other user can be assigned to the food. When determining the selection, the first and second preferences can be weighted in a predetermined manner in order to form an established preference of the food. The preference of the user can be weighted higher or stronger than that of the other user, so that the user's opinion is more decisive than that of the other user. In particular, a meal that the user has not yet rated can thus be better taken into account for the determination of a recommendation.

Die zweite Präferenz kann eine vorbestimmte Gruppe von Benutzern betreffen. Die Gruppe kann beispielsweise Personen umfassen, die üblicherweise gemeinsam essen, beispielsweise eine Familie oder Kollegen, die gemeinsam Mittagspause machen. Eine Gruppe kann aber auch dynamisch bestimmt werden, beispielsweise zu einem vorbestimmten Anlass wie einer Essenseinladung. Verschiedene Gruppen können zu verschiedenen Zwecken gebildet werden. Eine Gruppe kann automatisch bestimmt werden, etwa auf der Basis eines vorbestimmten Benutzerkriteriums, oder durch eine Person, beispielsweise den Benutzer oder einen Administrator, oder auch durch freiwillige Teilnahme von Benutzern.The second preference can apply to a predetermined group of users. The group can include, for example, people who usually eat together, for example a family or colleagues who have lunch together do. However, a group can also be determined dynamically, for example for a predetermined occasion such as an invitation to a meal. Different groups can be formed for different purposes. A group can be determined automatically, for example on the basis of a predetermined user criterion, or by a person, for example the user or an administrator, or also through the voluntary participation of users.

In einer weiteren Ausführungsform kann eine Gruppe auf der Basis von Bewertungen des Benutzers und eines weiteren Benutzers gebildet werden. So kann beispielsweise eine Gruppe bestimmt werden, deren Mitglieder Bewertungen abgegeben haben, die zu einem vorbestimmten Anteil mit Bewertungen des Benutzers übereinstimmen. Dem Benutzer kann dann ein Vorschlag für eine Speise auf der Basis weiterer Bewertungen der anderen Benutzer gegeben werden. So kann beispielsweise eine Speise vorgeschlagen werden, die andere Benutzer mit einem ähnlichen Bewertungsverhalten für gut befunden haben.In a further embodiment, a group can be formed on the basis of ratings by the user and another user. For example, a group can be determined whose members have given ratings that agree to a predetermined proportion with ratings of the user. The user can then be given a suggestion for a meal on the basis of further ratings by the other users. For example, a meal can be suggested that other users with a similar rating behavior have found to be good.

Bei der Gruppe kann es sich um eine Gruppe innerhalb eines computer-unterstützten sozialen Netzwerks (wie z.B. Facebook oder WhatsApp) handeln.The group can be a group within a computer-supported social network (such as Facebook or WhatsApp).

Die Speise kann derart bestimmt werden, dass sie einer anderen Speise ähnlich ist, die eine hohe Präferenz aufweist. Eine Ähnlichkeit zweier Speisen kann beispielsweise bezüglich einer Zutat (z. B. Pasta, Fisch), eines Aussehens (z. B. Tartes, Pizza), eines Aromas (z. B. süß, scharf), eines Namens (z. B. Müllerin Art), einer Zubereitungsart (z. B. Grillen, Braten oder Frittieren) oder einer Landesküche (z. B. Indisch, Italienisch) bestimmt werden. In einer weiteren Ausführungsform können Ähnlichkeiten zwischen zwei Speisen auch auf der Basis von Bewertungen anderer Benutzer bestimmt werden: werden die Speisen von anderen Benutzern überwiegend beide ähnlich bewertet, so kann eine Ähnlichkeit vorliegen.The food can be determined to be similar to another food that has a high preference. A similarity between two dishes can be, for example, with regard to an ingredient (e.g. pasta, fish), an appearance (e.g. tarts, pizza), a flavor (e.g. sweet, spicy), a name (e.g. Müllerin Art), a type of preparation (e.g. grilling, roasting or deep-frying) or a national cuisine (e.g. Indian, Italian). In a further embodiment, similarities between two dishes can also be determined on the basis of ratings by other users: if the dishes are predominantly both rated similarly by other users, then there may be a similarity.

Die Speise kann derart bestimmt werden, dass sie einer anderen Speise unähnlich ist, die der Benutzer kürzlich zu sich genommen hat. Einer solchen Speise kann ein Malus zugeordnet werden, der über die Zeit abnimmt und bei der Bestimmung der geltenden Präferenz negativ berücksichtigt wird. Ein solcher Malus kann auch auf eine Speise angewandt werden, die einer Speise, die der Benutzer kürzlich zu sich genommen hat, ähnlich ist. Allgemeiner kann eine positive oder negative Bewertung oder Präferenz einer Speise stets auf eine andere Speise übertragen werden, die dieser Speise ähnlich ist.The food can be determined to be dissimilar to another food that the user recently consumed. Such a meal can be assigned a penalty, which decreases over time and is negatively taken into account when determining the applicable preference. Such a penalty can also be applied to a meal that is similar to a meal recently consumed by the user. More generally, a positive or negative evaluation or preference of a food can always be transferred to another food that is similar to that food.

In noch einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird eine Auswahl mehrerer Speisen bestimmt und dem Benutzer bereitgestellt. Wird eine negative Bewertung des Benutzers, für eine der Speisen der Auswahl bestimmt, so kann die negativ bewertete Speise durch eine andere bestimmte Speise der Sammlung ersetzt werden. Die Auswahl kann durch den Benutzer leicht entwickelt werden, um eine Anzahl Speisen für einen vorbestimmten Zeitraum zusammenzustellen. So kann beispielsweise ein Wochenplan für Speisen erzeugt werden. Die Auswahl kann eine ausreichende Variation bei gleichzeitig hoher Akzeptanz sicherstellen.In yet another preferred embodiment, a selection of several dishes is determined and made available to the user. If a negative rating by the user is determined for one of the dishes in the selection, the negatively rated dish can be replaced by another particular dish in the collection. The selection can easily be developed by the user to compose a number of dishes for a predetermined period of time. For example, a weekly plan for meals can be created. The selection can ensure sufficient variation with high acceptance at the same time.

Eine Präferenz für eine nicht bewertete Speise kann auch in Abhängigkeit von Bewertungen des Benutzers bestimmt werden, die für andere Speisen der Auswahl erfasst wurden. Anders ausgedrückt kann die Auswahl mehrere Speisen umfassen, und eine der Speisen kann als positiv bewertet bestimmt werden, wenn der Benutzer eine vorbestimmte Anzahl negativer Bewertungen an andere Speisen der Auswahl verteilt hat. So kann die Speise allein durch das „stehen lassen“ in der Auswahl positiv bewertet werden.A preference for a food that has not been rated can also be determined as a function of the ratings of the user that were recorded for other dishes of the selection. In other words, the selection can include a plurality of dishes, and one of the dishes can be determined to have been rated positively if the user has distributed a predetermined number of negative ratings to other dishes of the selection. The food can be rated positively simply by “leaving it” in the selection.

Die Auswahl kann bezüglich bestimmter Präferenzen sortiert sein, wobei eine Änderung der Sortierung durch den Benutzer bestimmt und eine Präferenz einer der Speisen auf der Basis der Änderung angepasst werden kann. So kann der Benutzer leichter seine persönliche Hitliste von Speisen definieren oder pflegen. Von dieser Liste aus können verbessert Vorschläge für ähnliche Speisen bestimmt werden.The selection can be sorted with respect to specific preferences, a change in the sorting being determined by the user and a preference of one of the dishes being able to be adapted on the basis of the change. This makes it easier for the user to define or maintain his personal hit list of dishes. From this list, improved suggestions for similar dishes can be determined.

Eine erfindungsgemäße Vorrichtung zur Bestimmung einer Empfehlung einer Speise für einen Benutzer umfasst einen Datenspeicher zur Aufnahme einer Sammlung vorbestimmter Speisen, wobei einer Speise eine Präferenz zugeordnet ist; eine Verarbeitungseinrichtung zur Bestimmung einer Empfehlung einer der Speisen der Sammlung auf der Basis der den Speisen zugeordneten Präferenzen; eine Ausgabevorrichtung zur Bereitstellung einer Empfehlung für bestimmte Speise an den Benutzer; und eine Eingabevorrichtung zur Erfassung einer Bewertung der empfohlenen Speise durch den Benutzer. Dabei ist die Verarbeitungseinrichtung dazu eingerichtet, die Präferenz der empfohlenen Speise auf der Basis der erfassten Bewertung anzupassen.A device according to the invention for determining a recommendation of a meal for a user comprises a data memory for receiving a collection of predetermined meals, a preference being assigned to a meal; processing means for determining a recommendation of one of the dishes in the collection on the basis of the preferences associated with the dishes; a dispenser for providing a recommendation for specific food to the user; and an input device for detecting an evaluation of the recommended food by the user. The processing device is set up to adapt the preference of the recommended food on the basis of the recorded evaluation.

Die Verarbeitungseinrichtung kann dazu eingerichtet sein, ein hierin beschriebenes Verfahren ganz oder teilweise auszuführen. Dazu kann die Verarbeitungseinrichtung einen programmierbaren Mikrocomputer oder Mikrocontroller umfassen und das Verfahren kann in Form eines Computerprogrammprodukts mit Programmcodemitteln vorliegen. Das Computerprogrammprodukt kann auch auf einem computerlesbaren Datenträger abgespeichert sein. Merkmale oder Vorteile des Verfahrens können auf die Vorrichtung übertragen werden oder umgekehrt.The processing device can be set up to carry out a method described herein in whole or in part. For this purpose, the processing device can comprise a programmable microcomputer or microcontroller and the method can be in the form of a computer program product with program code means. The computer program product can also be stored on a computer-readable data carrier. Features or advantages of the method can be transferred to the device or vice versa.

Die Verarbeitungseinrichtung kann ein (insbesondere künstliches) neuronales Netzwerk umfassen. Das neuronale Netzwerk kann insbesondere zur Berücksichtigung von Umständen einer Bewertung geeignet sein. Neuronale Netze sind aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz bekannt.The processing device can comprise a (in particular artificial) neural network. The neural network can in particular be suitable for taking into account the circumstances of an assessment. Neural networks are known from the field of artificial intelligence.

Die Erfindung wird nun unter Bezug auf die beiliegenden Figuren genauer beschrieben, in denen:

1 ein System;
2 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens;
3 eine Illustration eines Auswahlverfahrens; und
4 eine Variante der Vorrichtung von 1

darstellt.The invention will now be described in more detail with reference to the accompanying figures, in which:

1 a system;
2 a flow chart of a method;
3rd an illustration of a selection process; and
4th a variant of the device of 1

represents.

1 zeigt ein System 100, das eine Vorrichtung 105 umfasst. Die Vorrichtung 105 umfasst bevorzugt eine Verarbeitungseinrichtung 110, einen Datenspeicher 115, eine Ausgabeeinrichtung 120 und eine Eingabeeinrichtung 125. Vorliegend sind beispielhaft die Ausgabeeinrichtung 120 und die Eingabeeinrichtung 125 miteinander integriert ausgeführt. Die Integration kann insbesondere in einem Smartphone, einem Tablet Computer, einen Laptop Computer oder einem ähnlichen Gerät erfolgen. Das Gerät kann mittels einer Datenschnittstelle, die insbesondere drahtlos ausgeführt sein kann, mit anderen Komponenten der Vorrichtung 105 verbunden sein. 1 shows a system 100 that is a device 105 includes. The device 105 preferably comprises a processing device 110 , a data store 115 , an output device 120 and an input device 125 . The output device is an example here 120 and the input device 125 executed integrated with each other. The integration can take place in particular in a smartphone, a tablet computer, a laptop computer or a similar device. The device can be connected to other components of the device by means of a data interface, which can in particular be wireless 105 be connected.

Der Datenspeicher 115 ist zur Aufnahme einer Sammlung 130 von Speisen 135 eingerichtet. Eine Speise 135 betrifft allgemein ein Objekt, das zum menschlichen Verzehr vorgesehen ist. Die Speise 135 kann in Form einer Charakterisierung und/oder eines Rezepts mit Zutaten und Verarbeitungsschritten zur Zubereitung der Speise 135 angegeben sein. Einer Speise 135 können weitere Informationen 140 zugeordnet sein, die ein Attribut 145 der Speise 135 umfassen können. Ein Attribut 145 kann beispielsweise eine Zutat, eine Farbe, einen Geschmack, ein Aroma oder eine Landesküche umfassen. Weitere beispielhafte Attribute 145 umfassen eine Zubereitungszeit, einen Preis oder Nährwerte von der Speise 135 umfasster Bestandteile.The data store 115 is to include a collection 130 of food 135 furnished. A dish 135 relates generally to an object intended for human consumption. The food 135 can be in the form of a characterization and / or a recipe with ingredients and processing steps for preparing the food 135 be specified. One dish 135 can get more information 140 be assigned to an attribute 145 the food 135 can include. An attribute 145 can for example include an ingredient, a color, a taste, an aroma or a country cuisine. Further exemplary attributes 145 include a preparation time, price or nutritional values of the food 135 components included.

Außerdem können einer Speise 135 eine erste Präferenz 150 eines Benutzers 155 und/oder eine zweite Präferenz 160 eines oder mehrerer weiterer Benutzer 165 zugeordnet sein. Eine Präferenz 150, 160 kann jeweils auf der Basis einer oder mehrerer Bewertungen bestimmt werden, die ein Benutzer 155, 165 gegenüber der Vorrichtung 105 abgeben kann. Es ist bevorzugt, dass eine Bewertung gemeinsam mit Umständen 170 ihrer Abgabe abgespeichert wird. Beispielhafte Umstände umfassen etwa ein Wetter, eine Umgebungstemperatur oder eine Jahreszeit. Auch ein Zeitpunkt, zu dem ein Benutzer 155, 165 die Speise 135 zuletzt zu sich genommen hat, kann abgelegt werden. So kann beispielsweise eine Häufigkeit, mit der ein Benutzer 155 eine bestimmte Speise 135 gerne isst, verbessert bestimmt werden und eine Empfehlung kann auf diese Bestimmung abgestellt werden. Außer der Häufigkeit kann auch ein wiederkehrender Zeitpunkt der Auswahl einer bestimmten Speise 135 durch einen Benutzer 155 bestimmt werden. So kann beispielsweise bestimmt werden, dass der Benutzer 155 immer an Heiligabend eine Gans auswählt. Dieses Verhalten kann auch an anderen Benutzern 155 beobachtete werden und ähnlich handelnde Benutzer können in einer Gruppe zusammengefasst werden.You can also use a dish 135 a first preference 150 of a user 155 and / or a second preference 160 one or more other users 165 be assigned. A preference 150 , 160 each can be determined based on one or more ratings given by a user 155 , 165 compared to the device 105 can deliver. It is preferred that an assessment be made along with circumstances 170 their delivery is saved. Exemplary circumstances include, for example, a weather, an ambient temperature, or a time of year. Also a point in time when a user 155 , 165 the food 135 last consumed can be discarded. For example, a frequency with which a user 155 a certain dish 135 likes to eat, be determined better and a recommendation can be based on this determination. In addition to the frequency, there can also be a recurring point in time when a certain dish is selected 135 by a user 155 to be determined. For example, it can be determined that the user 155 always chooses a goose on Christmas Eve. This behavior can also affect other users 155 Observed and similarly acting users can be combined in a group.

Es wird vorgeschlagen, eine Empfehlung für eine Speise 135 für den Benutzer 155 auf der Basis von Präferenzen 145, 150 zu bestimmen. Der Benutzer 165 kann die Empfehlung positiv oder negativ bewerten, wobei eine Entscheidung zum Verzehr der vorgeschlagenen Speise 135 als positiv und ein Unterlassen als negativ bewertet werden kann. Die Bewertung einer Speise 135 kann dann auf der Basis einer gegebenen Bewertung verbessert erfolgen, wobei insbesondere Umstände der Bewertung berücksichtigt werden können. Je besser Umstände, unter denen eine Bewertung abgegeben wurde, auf aktuelle Umstände passen, desto relevanter kann die Bewertung für die Bestimmung einer geltenden Präferenz sein. Außerdem wird vorgeschlagen, Ähnlichkeiten zwischen Speisen 135 zu bestimmen und Präferenzen zwischen ähnlichen Speisen zu übertragen oder zu berücksichtigen.It is suggested a recommendation for a meal 135 for the user 155 based on preferences 145 , 150 to determine. The user 165 can evaluate the recommendation positively or negatively, making a decision to consume the proposed meal 135 can be assessed as positive and omission as negative. The evaluation of a dish 135 can then take place in an improved manner on the basis of a given evaluation, in particular circumstances of the evaluation can be taken into account. The better the circumstances under which a rating was submitted fit current circumstances, the more relevant the rating can be for determining a valid preference. It also suggests similarities between dishes 135 to determine and to transfer or take into account preferences between similar dishes.

Die Vorrichtung 105 ist bevorzugt dazu eingerichtet, lernfähig zu sein, um die Bestimmung einer Empfehlung einer Speise 135 für einen Benutzer 155 möglichst an Informationen anzupassen, die den Benutzer 155 oder den weiteren Benutzer 165 betreffen. Außerdem kann die Bestimmung in Abhängigkeit einer benutzergesteuerten Vorgabe erfolgen, beispielsweise hinsichtlich des Gehalts der Speise 135 an Fleisch, Gluten oder Alkohol.The device 105 is preferably set up to be able to learn to determine a recommendation of a dish 135 for one user 155 as possible to adapt to information that the user 155 or the other user 165 affect. In addition, the determination can be made as a function of a user-controlled specification, for example with regard to the content of the food 135 on meat, gluten or alcohol.

2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens 200. In einem ersten Schritt 205 kann ein Benutzer 155 bestimmt werden. Dies kann beispielsweise durch Identifikation des Benutzers 155 mittels der Eingabeeinrichtung 125 erfolgen. In einem Schritt 210 können einer oder mehrere weitere Benutzer 165 bestimmt werden, die für die Bestimmung einer Empfehlung eines Gerichts 135 berücksichtigt werden sollen. In einem Schritt 215 können aktuell geltende Umstände bestimmt werden. 2 shows a flow chart of a method 200 . In a first step 205 can a user 155 to be determined. This can be done, for example, by identifying the user 155 by means of the input device 125 respectively. In one step 210 can have one or more additional users 165 to be determined necessary for determining a recommendation of a court 135 should be taken into account. In one step 215 current circumstances can be determined.

In einem Schritt 220 können eine oder mehrere Speisen 135 der Sammlung 130 bestimmt werden. Dazu kann eine Bewertung einer Speise 135 auf der Basis einer Bewertung durch den Benutzer 155 oder den weiteren Benutzer 165 bestimmt werden. Eine Relevanz der Bewertung kann in Abhängigkeit einer Übereinstimmung der bestimmten Umstände mit Umständen, unter denen die Bewertung abgegeben wurde, bestimmt werden. Je ähnlicher aktuelle Umstände mit Umständen einer Bewertung sind, desto relevanter kann die Bewertung sein. Bewertungen können in Abhängigkeit ihrer Relevanzen gewichtet werden. Auf der Basis einer oder mehrerer Bewertungen kann eine Präferenz eines Benutzers 155, 165 für eine Speise 135 bestimmt werden. Eine Speise 135 kann in Abhängigkeit der bestimmten Präferenz für eine Empfehlung bestimmt werden. Insbesondere kann nur eine Speise für eine Empfehlung bestimmt werden, wenn eine ihr zugeordnete Präferenz einen vorbestimmten Schwellenwert übersteigt oder wenn die Präferenz unter den höchsten bekannten Präferenzen liegt.In one step 220 can have one or more dishes 135 Of the collection 130 to be determined. This can be done by evaluating a dish 135 on the Based on an evaluation by the user 155 or the other user 165 to be determined. A relevance of the rating can be determined depending on a correspondence of the specific circumstances with circumstances under which the rating was given. The more similar current circumstances are to circumstances of a review, the more relevant the review can be. Ratings can be weighted depending on their relevance. A user's preference can be based on one or more ratings 155 , 165 for a dish 135 to be determined. A dish 135 can be determined for a recommendation depending on the particular preference. In particular, a dish can only be determined for a recommendation if a preference assigned to it exceeds a predetermined threshold value or if the preference is below the highest known preferences.

In einem Schritt 225 kann eine Speise 135 bestimmt werden, die einer anderen Speise 135 ähnlich ist. Insbesondere kann für eine erste Speise 135 eine Präferenz bestimmt werden und diese Präferenz zumindest als Hinweis für die Bestimmung einer Präferenz einer zweiten Speise 135 verwendet werden, für die wenige oder gar keine Bewertungen vorliegen.In one step 225 can be a dish 135 that of another dish 135 is similar. In particular, for a first meal 135 a preference can be determined and this preference at least as an indication for the determination of a preference of a second dish 135 for which little or no ratings are available.

In einem Schritt 230 können unter den in den Schritten 230, 235 bestimmten Speisen 135 eine oder mehrere ausgewählt und als Empfehlung an den Benutzer 155 bereitgestellt werden. Der Benutzer 155 kann die Empfehlung positiv oder negativ bewerten. Umstände, unter denen eine Bewertung erfolgt, können bestimmt und zusammen mit der Bewertung abgespeichert werden. Eine Präferenz einer Speise 135 kann auf der Basis einer erfassten Bewertung angepasst werden. Das Anpassen kann unmittelbar oder bei einer folgenden Bestimmung der Präferenz erfolgen (vgl. Schritt 215, 220). In einer Ausführungsform erfolgt die Anpassung der Präferenz explizit, durch Bestimmen einer Metrik auf bekannten Informationen über Bewertungen. In einer anderen Ausführungsform wird eine Entscheidung über eine empfohlene Speise 135 mittels eines künstlichen neuronalen Netzwerks durchgeführt. Dabei kann das Netzwerk, beispielsweise mittels Backpropagation, auf Bewertungen eines Benutzers 155 trainiert werden, um im Folgenden verbessert ähnlich wie der Benutzer 155 zu entscheiden. Das Netzwerk kann auch auf der zusätzlichen Basis von Bewertungen anderer Benutzer 155 trainiert werden. So kann das neuronale Netzwerk Präferenzen für Speisen unter gegebenen Umständen aus den Daten mehrerer Benutzer 115 inferieren. So kann beispielsweise wenn der Benutzer 155 aus Süddeutschland stammt und an einem Samstagvormittag einen Vorschlag für eine Speise 135 anfordert, bestimmt werden, dass mehrere andere Benutzer 155 aus Süddeutschland am Samstagvormittag gerne Weißwürste essen und es kann ein entsprechender Vorschlag bestimmt werden. Sollte der Benutzer 155 Weißwürste an anderer Stelle negativ bewertet haben oder ein anderer Umstand gegen die Empfehlung sprechen, kann eine andere Speise 135 empfohlen werden.In one step 230 can take the in the steps 230 , 235 certain dishes 135 one or more selected and recommended to the user 155 to be provided. The user 155 can rate the recommendation positively or negatively. Circumstances under which an evaluation takes place can be determined and saved together with the evaluation. A preference of a dish 135 can be adjusted based on a recorded rating. The adjustment can take place immediately or during a subsequent determination of the preference (see step 215 , 220 ). In one embodiment, the preference is adjusted explicitly by determining a metric based on known information about ratings. In another embodiment, a decision is made about a recommended dish 135 carried out by means of an artificial neural network. In this case, the network can, for example by means of backpropagation, on evaluations of a user 155 trained to be improved similarly to the user below 155 to decide. The network can also be based on the additional reviews of other users 155 be trained. In this way, the neural network can determine preferences for food under given circumstances from the data of several users 115 infer. For example, if the user 155 comes from southern Germany and on a Saturday morning a suggestion for a meal 135 requests, be determined that several other users 155 from southern Germany like to eat white sausages on Saturday mornings and a corresponding suggestion can be made. Should the user 155 If you have rated veal sausages negatively elsewhere or another circumstance speaks against the recommendation, a different dish may be 135 recommended.

3 zeigt eine Illustration eines beispielhaften Auswahlverfahrens im Sinne der hierin vorgestellten Erfindung. Für einen vorbestimmten Benutzer 155 wurde beispielhaft eine Auswahl 305 von Speisen 135 als Empfehlungen bestimmt. Auf der Ausgabeeinrichtung 125 können üblicherweise nicht alle Speisen 135 dargestellt werden, sodass vorliegend zwei der Speisen 135 nicht dargestellt werden. Der Benutzer 155 entscheidet sich vorliegend beispielhaft für eine negative Bewertung einer ersten Speise 310 und eine positive Bewertung einer zweiten Speise 315. Bewertungen für die Speisen 310, 315 können, insbesondere jeweils zusammen mit Umständen der Bewertung, abgespeichert werden. Anschaulich sind hierfür in 3 eine Negativliste 320, in der die erste Speise 310 gespeichert wird, und eine Positivliste 325, in der die zweite Speise 310 gespeichert wird, dargestellt. 3rd shows an illustration of an exemplary selection method within the meaning of the invention presented herein. For a predetermined user 155 became an example of a selection 305 of food 135 intended as recommendations. On the output device 125 usually not all dishes 135 are represented, so that two of the dishes are present 135 cannot be displayed. The user 155 decides in the present example for a negative evaluation of a first dish 310 and a positive evaluation of a second dish 315 . Reviews for the dishes 310 , 315 can be stored, in particular together with the circumstances of the evaluation. This is illustrated in 3rd a negative list 320 in which the first dish 310 saved, and a positive list 325 in which the second dish 310 is saved.

Der Inhalt der Ausgabeeinrichtung 125 kann geändert werden, wie im unteren Bereich von 3 dargestellt ist. Die negativ bewertete erste Speise 135 kann aus der Auswahl 305 entfernt werden. Bevorzugt wird eine entfernte erste Speise 135 auf der Ausgabeeinrichtung 125 durch eine weitere Speise 135 der Auswahl 305 ersetzt, vorliegend beispielhaft durch eine dritte Speise 330. Die positiv bewertete zweite Speise 135 kann ebenfalls von der Ausgabeeinrichtung 125 entfernt und optional durch eine weitere Speise 135 der Auswahl 305 ersetzt werden. Alternativ kann die zweite Speise 125 aber auch stehen bleiben wie dargestellt.The content of the output device 125 can be changed as in the lower part of 3rd is shown. The first dish rated negatively 135 can choose from 305 removed. A distant first dish is preferred 135 on the output device 125 through another dish 135 the selection 305 replaced, here by way of example by a third dish 330 . The positively rated second dish 135 can also from the output device 125 removed and optionally with another dish 135 the selection 305 be replaced. Alternatively, the second dish 125 but also stop as shown.

Durch Wiederholen dieser Schritte kann ein Benutzer 155 sukzessive ihm angenehme Speisen 135 sammeln oder zusammenstellen. So kann er beispielsweise einen Wochenplan für sich und/oder seine Familie zusammenstellen.By repeating these steps, a user can 155 successively pleasant dishes for him 135 collect or compile. For example, he can put together a weekly schedule for himself and / or his family.

In einer weiteren Ausführungsform kann jeweils nur eine Speise 135 auf einem Bildschirm dargestellt werden. Die dargestellte Speise 135 kann durch den Benutzer 155 beispielsweise durch Wischen bewertet werden. Wischt er die dargestellte Speise 135 beispielsweise nach links, so kann dies einer negativen Bewertung entsprechen, während eine positive Bewertung durch Wischen nach rechts ausgedrückt werden kann.In a further embodiment, only one food can be used at a time 135 can be displayed on a screen. The food shown 135 can by the user 155 can be evaluated by swiping, for example. He wipes the displayed food 135 for example to the left, this can correspond to a negative evaluation, while a positive evaluation can be expressed by swiping to the right.

4 zeigt eine Variante der Vorrichtung 110 von 1. Hier ist die Verarbeitungseinrichtung 110 durch ein künstliches neuronales Netzwerk 400 gebildet, das dazu eingerichtet ist, Entscheidungen eines Benutzers 155 bezüglich Speisen 135 der Sammlung 130 zu lernen und ähnliche Entscheidungen zu treffen, um dem Benutzer 155 eine Empfehlung für eine Speise 135 zu geben. 4th shows a variant of the device 110 from 1 . Here is the processing facility 110 through an artificial neural network 400 formed, which is set up to take decisions of a user 155 regarding food 135 Of the collection 130 to learn and make similar decisions to the user 155 a recommendation for a dish 135 to give.

Das Netzwerk 400 umfasst eine Anzahl Knoten 405, die in üblicher Weise eine Eingangsschicht 410, eine oder mehrere versteckte Schichten 415 und eine Ausgangsschicht 420 bilden. Jedem Knoten 405 der Eingangsschicht 410 kann ein Umstand zugeordnet sein und jedem Knoten 405 der Ausgangsschicht 420 kann eine Speise 135 zugeordnet sein. In Abhängigkeit vorliegender Umstände 170 können eine oder mehrere Speisen 135 bestimmt werden, die unter entsprechenden Umständen 170 bereits durch den Benutzer 155 gewählt oder positiv bewertet wurden. Dabei können insbesondere Speisen 135 berücksichtigt werden, die vom Benutzer 155 noch nicht bewertet wurden. Bestimmte Speisen 135 können eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, durch den Benutzer 155 ebenfalls positiv bewertet zu werden. Die bestimmte Speise 135 kann dem Benutzer 135 als Empfehlung bereitgestellt werden. Eine Qualität der Vorhersage, beziehungsweise der Empfehlung, kann noch durch eine Bewertung des Vorschlags durch den Benutzer 155 bestimmt werden. Das Netzwerk 400 kann dann in Abhängigkeit der Bewertung neu trainiert werden.The network 400 comprises a number of nodes 405 , which is an input layer in the usual way 410 , one or more hidden layers 415 and an output layer 420 form. Every knot 405 the entrance layer 410 a circumstance can be associated with each node 405 the output layer 420 can be a dish 135 be assigned. Depending on the circumstances 170 can have one or more dishes 135 to be determined in appropriate circumstances 170 already by the user 155 elected or rated positively. In particular, meals 135 be taken into account by the user 155 have not yet been rated. Certain foods 135 can have a high probability by the user 155 to be rated positively as well. The definite food 135 can give the user 135 provided as a recommendation. A quality of the prediction, or of the recommendation, can still be achieved through an evaluation of the proposal by the user 155 to be determined. The network 400 can then be retrained depending on the assessment.

BezugszeichenlisteList of reference symbols

100100: Systemsystem
105105: Vorrichtungcontraption
110110: VerarbeitungseinrichtungProcessing facility
115115: DatenspeicherData storage
120120: AusgabeeinrichtungOutput device
125125: EingabeeinrichtungInput device
130130: Sammlungcollection
135135: Speisefood
140140: Informationeninformation
145145: Attributattribute
150150: erste Präferenzfirst preference
155155: Benutzeruser
160160: zweite Präferenzsecond preference
165165: weiterer/weitere Benutzerfurther / further users
170170: Umstand fact
200200: VerfahrenProcedure
205205: Bestimmen BenutzerDetermine users
210210: Bestimmen BenutzergruppeDetermine user group
215215: Bestimmen aktuelle UmständeDetermine current circumstances
220220: Bestimmen SpeiseDetermine food
225225: Bestimmen ähnliche SpeiseDetermine similar food
230230: Bereitstellen EmpfehlungProvide recommendation
235235: Bestimmen Bewertung, UmständeDetermine evaluation, circumstances
240240: Anpassen Präferenz Customize preference
300300: AuswahlverfahrenSelection process
305305: Auswahlselection
310310: erste Speisefirst dish
315315: zweite Speisesecond dish
320320: NegativlisteNegative list
325325: PositivlistePositive list
330330: dritte Speisethird dish
400400: künstliches neuronales Netzwerkartificial neural network
405405: Knotennode
410410: EingangsschichtEntry layer
415415: ZwischenschichtIntermediate layer
420420: AusgangsschichtOutput layer

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDED IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturPatent literature cited

US 20190073601 A1 [0004]

Claims

Computer-implemented method (200) for determining a recommendation of a dish (135) for a user (155), the recommendation being made on the basis of a collection (130) of predetermined dishes (135), each of which has a preference (150, 160) assigned; wherein the method (200) comprises the following steps: - Determining a dish (135) of the collection (130) on the basis of the preferences (150, 160) assigned to the dishes (135); - Providing a recommendation for the particular food (135) to the user (155); - Detecting a rating of the recommended food (135) by the user (155); and - adjusting the preference (150, 160) of the recommended meal (135) on the basis of the rating.

Method (200) according to Claim 1 wherein a circumstance (170) under which the user (155) submitted the evaluation is assigned to the evaluation, and the recommendation is determined with regard to a correspondence of a current circumstance (170) with the assigned circumstance (170).

Method (200) according to Claim 1 or 2 wherein a first preference (150) of the user (155) and a second preference (160) of at least one other user (165) is assigned to a food (135), and wherein the first and the second preference (150, 160) when determined of the selection are weighted in a predetermined manner.

Method (200) according to Claim 2 wherein the second preference (160) is for a predetermined group of users (165).

The method (200) according to any one of the preceding claims, wherein the food (135) is determined to be similar to another food (135) having a high preference (150, 160).

A method (200) according to any one of the preceding claims, wherein the food (135) is determined to be dissimilar to another food (135) recently consumed by the user (155).

Method (200) according to one of the preceding claims, wherein a selection of several dishes (135) is determined and provided to the user (155); a negative rating by the user (155) is determined for one of the dishes (135) of the selection; and the negatively rated food (135) is replaced by another particular food (135) of the collection (130).

Method (200) according to Claim 7 wherein a preference (150, 160) for a non-rated food (135) is determined as a function of ratings of the user (155) that were recorded for other dishes (135) of the selection.

Method (200) according to Claim 7 or 8th wherein the selection is sorted according to certain preferences (150, 160); a change in the sorting is determined by the user (155) and a preference (150, 160) of one of the dishes (135) is adjusted on the basis of the change.

Apparatus (105) for determining a recommendation of a meal (135) for a user (155), the apparatus (105) comprising: - A data memory (115) for receiving a collection (130) of predetermined meals (135), a preference (150, 160) being assigned to a meal (135); - A processing device (110) for determining a recommendation of one of the dishes (135) of the collection (130) on the basis of the preferences (150, 160) assigned to the dishes (135); - A dispensing device (120) for providing a recommendation for specific food (135) to the user (155); and - An input device (125) for recording an evaluation of the recommended food (135) by the user (155); - wherein the processing device (110) is set up to adjust the preference (150, 160) of the recommended food (135) on the basis of the evaluation.

Device (105) after Claim 10 wherein the processing device (110) comprises a neural network (400).