1.一種菜品推薦方法，其特征在于，包括：
獲取與當前用戶相關(guān)的菜品標簽，所述菜品標簽包括所述當前用戶定義輸入的第一菜品標簽和與所述當前用戶具備相似特征的用戶輸入的第二菜品標簽；
將所述第一菜品標簽和第二菜品標簽分別與預設(shè)的菜品數(shù)據(jù)模型進行匹配，得到第一匹配菜品和第二匹配菜品；
通過所述預設(shè)的菜品數(shù)據(jù)模型，對所述匹配菜品進行多維度評分，以得到每道所述匹配菜品的推薦總分；
對所述第一匹配菜品和第二匹配菜品分別依據(jù)所述推薦總分從高到低依次輸出所述匹配菜品的相關(guān)信息，得到第一類推薦菜品和第二類推薦菜品，以使所述當前用戶根據(jù)輸出的推薦菜品確定消費的菜品；
采集所述當前用戶對所述消費的菜品的質(zhì)量評分及商家服務質(zhì)量評分的反饋信息，輸入至所述預設(shè)的菜品數(shù)據(jù)模型，以對所述預設(shè)的菜品數(shù)據(jù)模型進行更新。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取與當前用戶相關(guān)的菜品標簽之前，所述的方法還包括：
檢測用戶是否為已注冊用戶：
若是已注冊用戶，接收用戶定義輸入的第一菜品標簽與用戶地理位置信息，并添加用戶地理位置至數(shù)據(jù)模型；
若是未注冊用戶，提示用戶進行注冊，并輸入用戶庫信息至數(shù)據(jù)模型。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二菜品標簽為剔除第一菜品標簽后的具備相似特征的用戶輸入的所有菜品標簽。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)模型的構(gòu)成包括：用戶庫信息、菜品庫信息、商家?guī)煨畔⒑头答亷煨畔ⅰ?/p>
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述預設(shè)的菜品數(shù)據(jù)模型，對所述匹配菜品進行多維度評分，以得到每道所述匹配菜品的推薦總分包括：
當為所述第一匹配菜品時：
對所述第一匹配菜品中每個菜品對應的標簽匹配分值、菜品質(zhì)量評分分值、商家服務質(zhì)量評分分值、消費能力評分分值、健康狀況匹配度評分分值以及地理位置計算分值進行計算并求和，得出推薦菜品中每個菜品的推薦總分；
當為第二匹配菜品時：
對第二匹配菜品中每個菜品對應的標簽匹配分值、菜品質(zhì)量評分分值、商家服務質(zhì)量評分分值、消費能力評分分值、健康狀況匹配度評分分值以及地理位置計算分值進行計算；
將每個菜品對應的標簽匹配分值、菜品質(zhì)量評分分值、商家服務質(zhì)量評分分值、消費能力評分分值、健康狀況匹配度評分分值以及地理位置計算分值分別代入到協(xié)同過濾推薦算法中計算相應分值，再加各項分值求和，得出菜品推薦總分。
6.一種菜品推薦系統(tǒng)，其特征在于，包括：
獲取單元，用于獲取與當前用戶相關(guān)的菜品標簽，所述菜品標簽包括所述當前用戶定義輸入的第一菜品標簽和與所述當前用戶具備相似特征的用戶輸入的第二菜品標簽；
匹配單元，用于將所述第一菜品標簽和第二菜品標簽分別與預設(shè)的菜品數(shù)據(jù)模型進行匹配，得到第一匹配菜品和第二匹配菜品；
評分單元，用于通過所述預設(shè)的菜品數(shù)據(jù)模型，對所述匹配菜品進行多維度評分，以得到每道所述匹配菜品的推薦總分；
推薦單元，用于對所述第一匹配菜品和第二匹配菜品分別依據(jù)所述推薦總分從高到低依次輸出所述匹配菜品的相關(guān)信息，得到第一類推薦菜品和第二類推薦菜品，以使所述當前用戶根據(jù)輸出的推薦菜品確定消費的菜品。
反饋單元，用于采集所述當前用戶對所述消費的菜品的質(zhì)量評分及商家服務質(zhì)量評分的反饋信息，輸入至所述預設(shè)的菜品數(shù)據(jù)模型，以對所述預設(shè)的菜品數(shù)據(jù)模型進行更新。
7.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述的系統(tǒng)還包括：
用戶檢測單元，用于檢測用戶是否為已注冊用戶：
第一采集單元，用于若是已注冊用戶，接收用戶定義輸入的第一菜品標簽與用戶地理位置信息，并添加用戶地理位置至數(shù)據(jù)模型；
第二采集單元，若是未注冊用戶，提示用戶進行注冊，并輸入用戶庫信息至數(shù)據(jù)模型。
8.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述第二菜品標簽為剔除第一菜品標簽后的具備相似特征的用戶輸入的所有菜品標簽。
9.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)模型的構(gòu)成包括：用戶庫信息、菜品庫信息、商家?guī)煨畔⒑头答亷煨畔ⅰ?/p>
10.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述評分單元具體用于：
當為所述第一匹配菜品時：
對所述第一匹配菜品中每個菜品對應的標簽匹配分值、菜品質(zhì)量評分分值、商家服務質(zhì)量評分分值、消費能力評分分值、健康狀況匹配度評分分值以及地理位置計算分值進行計算并求和，得出推薦菜品中每個菜品的推薦總分；
當為第二匹配菜品時：
對第二匹配菜品中每個菜品對應的標簽匹配分值、菜品質(zhì)量評分分值、商家服務質(zhì)量評分分值、消費能力評分分值、健康狀況匹配度評分分值以及地理位置計算分值進行計算；
將每個菜品對應的標簽匹配分值、菜品質(zhì)量評分分值、商家服務質(zhì)量評分分值、消費能力評分分值、健康狀況匹配度評分分值以及地理位置計算分值分別代入到協(xié)同過濾推薦算法中計算相應分值，再加各項分值求和，得出菜品推薦總分。