HarmonyOS 6.1 全场景实战｜《灵犀厨房》实战（番外篇）：【AI 推荐】场景优先的智能推荐引擎——从“偏好不可靠“到“食材即真理“

HarmonyOS 6.1 全场景实战｜《灵犀厨房》实战（番外篇）：【AI 推荐】场景优先的智能推荐引擎——从"偏好不可靠"到"食材即真理"

摘要：上一篇我们为《灵犀厨房》接入了 AI 食材识别，用户拍照即可识别冰箱里的蔬菜肉类。但推荐结果却让人哭笑不得：明明识别出"西兰花、白菜"，推荐列表却全是"青椒肉丝、脆皮五花肉、酱骨架"——用户偏好标签"高蛋白"完全绑架了推荐逻辑！本篇，我们将重构推荐引擎的核心算法，建立"场景优先，偏好辅助"的评分体系，通过食材分类表、类型一致性检查、偏好冲突检测三大机制，让推荐结果真正贴合用户的实际烹饪场景。

一、引言：当 AI 识别遇上用户偏好

经过前 19 篇的积累，《灵犀厨房》已经掌握了语音播报、声控操作、通知提醒、元服务直达、桌面卡片等核心能力。但在 AI 推荐这个"招牌功能"上，却存在一个致命缺陷：

问题根源：旧版推荐引擎的评分权重中，偏好标签权重（30分）高于食材匹配权重（20分），导致用户随意修改的偏好标签完全主导了推荐结果，而真正反映用户意图的食材识别结果反而成了"配角"。

二、核心原理：场景优先的评分体系

2.1 权重重构：食材为王

// —- 评分权重常量（新版）—-
const SCORE_INGREDIENT_BASE = 50; // 食材匹配基础权重（最高）
const SCORE_INGREDIENT_FULL = 30; // 全匹配奖励
const SCORE_PREF_TAG = 20; // 偏好标签基础权重（降级）
const SCORE_PREF_CONFLICT = –25; // 偏好冲突惩罚
const SCORE_SEASON = 15; // 季节权重
const SCORE_TYPE_MISMATCH = –30; // 类型不一致惩罚
const RECENT_PENALTY = –20; // 历史惩罚

权重对比：

2.2 食材分类表

建立 7 大类食材分类表，用于识别食材类型和检测类型一致性：

const FOOD_CATEGORIES = new Map<string, string[]>([
['vegetables', ['西兰花', '白菜', '菠菜', '生菜', '番茄', '黄瓜', '茄子', '土豆', '胡萝卜', '洋葱', '蒜', '姜', '青椒', '豆芽', '蘑菇', '香菇', '青菜', '芹菜', '韭菜', '豆角']],
['meat', ['猪肉', '牛肉', '鸡肉', '羊肉', '鸭肉', '排骨', '里脊', '五花肉', '肘子', '骨架', '肉末', '肉丝', '肉片', '鸡块', '鸡翅', '鸡腿']],
['seafood', ['鱼', '虾', '蟹', '龙虾', '鱿鱼', '扇贝', '带鱼', '鲈鱼', '鲫鱼', '鲤鱼']],
['eggs', ['鸡蛋', '鸭蛋', '鹌鹑蛋', '蛋']],
['dairy', ['牛奶', '奶酪', '黄油', '奶油']],
['staples', ['米饭', '面条', '面包', '饺子', '包子', '馒头', '饼', '粥', '粉']],
['fruits', ['苹果', '香蕉', '橙子', '柠檬', '草莓', '葡萄', '西瓜', '梨', '桃', '菠萝']]
]);

2.3 偏好冲突检测

定义偏好标签与食材类型的冲突关系：

const PREFERENCE_CONFLICTS = new Map<string, string[]>([
['高蛋白', ['vegetables', 'fruits']], // 高蛋白不适合纯蔬菜/水果场景
['低脂', ['meat']], // 低脂不适合纯肉类场景
['素食', ['meat', 'seafood']], // 素食不适合肉类/海鲜场景
['清淡', ['meat']], // 清淡不适合重口味肉类场景
]);

三、分层架构：推荐引擎在 HSP 中的位置

按照《灵犀厨房》四层架构，推荐引擎位于共享库（HSP）的 Business 层：

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📊 数据源

📦 共享库（Shared HSP）

📱 主应用（Entry HAP）

🏛️ Foundation 层

🧠 Business 层

import from 'shared'

import

读取

读取

查询

HomeViewModel.etsUI 状态管理

HomeTabContent.ets首页 UI

RecommendEngine.ets核心推荐算法场景优先评分

Recipe.ets菜谱模型

UserPreference.ets用户偏好模型

RelationalStore菜谱数据库

图一解读：推荐引擎位于共享库的 Business 层，主应用通过 import { recommendEngine } from 'shared' 导入。这种架构确保主应用和元服务使用同一套推荐逻辑，避免代码重复和不一致问题。

四、关键实现步骤

Step 1：食材类型识别

/**
* 识别食材类型集合
* @returns 返回食材类型集合（如 {'vegetables', 'meat'}）
*/
private identifyIngredientTypes(ingredients: string[]): Set<string> {
const types = new Set<string>();
for (const ing of ingredients) {
FOOD_CATEGORIES.forEach((list: string[], type: string) => {
if (list.some((item: string) => ing.includes(item) || item.includes(ing))) {
types.add(type);
}
});
}
return types;
}

Step 2：菜谱主要类型识别

/**
* 识别菜谱的主要食材类型
* @returns 返回主要类型（如 'meat'、'vegetables'）
*/
private getRecipeMainType(recipe: Recipe): string | null {
const typeScores = new Map<string, number>();

for (const ing of recipe.ingredients) {
FOOD_CATEGORIES.forEach((list: string[], type: string) => {
if (list.some((item: string) => ing.includes(item) || item.includes(ing))) {
const currentScore = typeScores.get(type) ?? 0;
typeScores.set(type, currentScore + 1);
}
});
}

// 返回得分最高的类型
let maxScore = 0;
let mainType: string | null = null;
typeScores.forEach((score: number, type: string) => {
if (score > maxScore) {
maxScore = score;
mainType = type;
}
});
return mainType;
}

Step 3：偏好冲突检测

/**
* 检查偏好标签与食材类型是否冲突
*/
private isPreferenceConflict(tag: string, ingredientTypes: Set<string>): boolean {
const conflicts = PREFERENCE_CONFLICTS.get(tag);
if (!conflicts) return false;

// 如果识别的食材类型全部在冲突列表中，则判定为冲突
for (const type of ingredientTypes) {
if (!conflicts.includes(type)) {
return false; // 有不冲突的类型
}
}
return ingredientTypes.size > 0; // 只有当有识别食材时才判定冲突
}

Step 4：核心评分逻辑

private calcScore(recipe: Recipe, pref: UserPreference, ingredients: string[]): number {
let score = 0;
const debugParts: string[] = [];

// 1. 食材匹配评分（场景核心，权重最高）
if (ingredients && ingredients.length > 0) {
const matchCount = ingredients.filter((ing: string) =>
recipe.ingredients.some((ri: string) => ri.includes(ing) || ing.includes(ri))
).length;

if (matchCount > 0) {
const ingredientScore = matchCount * SCORE_INGREDIENT_BASE;
score += ingredientScore;
debugParts.push(`食材匹配+${ingredientScore}(${matchCount}/${ingredients.length})`);

// 全匹配奖励
if (matchCount === ingredients.length) {
score += SCORE_INGREDIENT_FULL;
debugParts.push(`全匹配奖励+${SCORE_INGREDIENT_FULL}`);
}
}
}

// 2. 食材类型一致性检查
if (ingredients && ingredients.length > 0) {
const ingredientTypes = this.identifyIngredientTypes(ingredients);
const recipeMainType = this.getRecipeMainType(recipe);

// 如果识别的是蔬菜/水果，但菜谱主要是肉类/海鲜，惩罚
if ((ingredientTypes.has('vegetables') || ingredientTypes.has('fruits')) &&
(recipeMainType === 'meat' || recipeMainType === 'seafood')) {
score += SCORE_TYPE_MISMATCH;
debugParts.push(`类型不一致${SCORE_TYPE_MISMATCH}(蔬菜→肉类)`);
}

// 如果识别的是肉类，但菜谱主要是蔬菜，轻微惩罚
if (ingredientTypes.has('meat') && recipeMainType === 'vegetables') {
score += Math.floor(SCORE_TYPE_MISMATCH / 2);
debugParts.push(`类型不一致${Math.floor(SCORE_TYPE_MISMATCH / 2)}(肉类→蔬菜)`);
}
}

// 3. 偏好标签评分（动态权重）
const ingredientTypes = ingredients && ingredients.length > 0
? this.identifyIngredientTypes(ingredients)
: new Set<string>();

for (const tag of pref.favoriteTags) {
if (recipe.tags?.includes(tag)) {
// 检查偏好标签与食材类型是否冲突
if (this.isPreferenceConflict(tag, ingredientTypes)) {
score += SCORE_PREF_CONFLICT;
debugParts.push(`偏好冲突${SCORE_PREF_CONFLICT}(${tag})`);
} else {
score += SCORE_PREF_TAG;
debugParts.push(`偏好匹配+${SCORE_PREF_TAG}(${tag})`);
}
}
}

// 4. 季节匹配评分
const season = this.getSeason();
if (recipe.seasonTags?.includes(season)) {
score += SCORE_SEASON;
debugParts.push(`季节匹配+${SCORE_SEASON}(${season})`);
}

// 5. 历史惩罚
if (this.recentIds.has(recipe.id)) {
score += RECENT_PENALTY;
debugParts.push(`历史惩罚${RECENT_PENALTY}`);
}

return score;
}

五、评分示例：场景对比

场景 1：识别蔬菜（西兰花、白菜）

场景 2：识别肉类（猪肉、鸡肉）

六、代码交付清单

七、架构优化：统一推荐引擎

7.1 问题发现

原架构中存在推荐引擎重复实现：

entry/src/main/ets/business/RecommendEngine.ets ← 主应用版本
shared/src/main/ets/business/RecommendEngine.ets ← 共享库版本

主应用导入的是自己的版本，导致共享库中的优化无法生效。

7.2 修复方案

// 修复前：主应用导入自己的推荐引擎
import { recommendEngine } from '../business/RecommendEngine';

// 修复后：主应用导入共享库的推荐引擎
import { recommendEngine } from 'shared';

八、设计决策

九、总结与下篇预告

本篇我们重构了《灵犀厨房》的推荐引擎，建立了"场景优先，偏好辅助"的评分体系。通过食材分类表、类型一致性检查、偏好冲突检测三大机制，让推荐结果真正贴合用户的实际烹饪场景。

核心成就：

• 食材匹配权重提升至 50 分，成为推荐的核心依据
• 类型一致性检查，避免"识别蔬菜却推荐肉类"的尴尬
• 偏好冲突检测，当偏好与场景冲突时自动降权
• 统一到 Shared HSP，主应用和元服务共用一套逻辑

📚 本系列持续更新中：敬请关注。

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