基于多目标的个性化餐饮推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术是一种基于多目标的个性化餐饮推荐方法及系统。主要解决的技术问题有：采集用户的基本信息和行为信息(包括饮食记录和在网页上浏览行为)记录到数据库中；根据数据库中用户信息建立用户模型，推荐个性化营养食谱；多目标优化配餐模型生成营养均衡膳食食谱，通过协同过滤推荐模型和等价互换模型，计算基于营养元素的食谱之间的相似度，从食谱库中生成各类互换食谱表，丰富饮食结构；检测食谱的营养均衡性，通过比较已生成食谱中各营养素的实际含量和推荐摄入量，提出改进措施，使所设计的食谱更趋合理性。

【技术实现步骤摘要】
【专利说明】基于多目标的个性化餐饮推荐方法及系统 所属
本专利技术主要采用基于营养元素的个性化推荐算法为各类人群精准推荐专属自己 的营养美味食谱，属于数据挖掘方面的

技术介绍
较以前，人们现在的营养饮食意识有所增强，但面对诸多各式的食物，好多人都难 于选择合适的食谱来满足自己身体的真正需要，所以就出现了许多在饮食方面可以给用户 一些建议的网站，帮助用户能够拥有一个健康的体魄。 三餐美食网：主要有美食菜谱、餐饮美食、美食专题、食材百科等几个功能模块，美 食菜谱详细介绍了各地大量美食如河北菜、青海菜等的具体做法；美食专题则涉及各种菜 谱专题，如早餐、午餐、晚餐食谱专题等，展示了各类食谱的具体介绍，包含每一类食谱的大 量食物展示以及它们的做法步骤。 中华美食网：是一个为用户提供美食菜谱、美食资讯、健康知识和厨房宝典的美食 门户网站，其中食谱大全中涵盖了湘菜、川菜等八大菜系的各种美食做法；健康知识主要提 供的是一些饮食小常识、饮食禁忌、瘦身美容等方面的信息；厨房宝典则包括厨房装修、厨 房保养等几方面的介绍。 美食杰：是集菜谱、健康饮食知识、烹饪技巧、各地特色小吃、电子商务以及轻社交 元素为一体的美食网络信息服务平台。它主要分为菜谱大全、饮食健康、美食菜单、家居馆、 美食达人、讨论组等几个模块。 以上列举的饮食相关网站都给用户提供了大量的美食讯息和饮食健康方面的知 识普及，增强了用户营养饮食的意识，但是对于不同年龄段、不同劳动强度、不同身体状况 的用户，他们所采用的饮食方案肯定有所不同，而现有网站只是系统的、大众化的给用户推 荐一些营养食物，不能根据用户的喜好和健康需要做出针对性的推荐。此外，协同过滤是在 信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术，是电子商务推荐系统的一种主要 算法，主要推荐网上商品（书籍、服装等），亚马逊，Netflix等企业在协同技术的应用上做 出了突出的成绩。在食谱方面的推荐却很少被使用到。 基于多目标的个性化营养餐饮推荐方法及系统主要通过不同用户的营养素的需 求量，采用协同过滤算法，为用户推荐真正属于自己的、营养均衡的健康美味食谱。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是通过分析不同类型用户（如健康者，病患，肥胖者， 中国孕期妇女和哺乳期妇女以及更年期妇女等）的营养素需求量精准推荐满足个人身体 需要的最佳营养美味食谱，另外，开发手机app应用，便于用户随时随地关注记录与使用。 技术方案 1)采集用户的行为信息（包括在食谱网站上浏览的行为以及社会化网络中的行 为）并记录到数据库中； 2)建立用户口味模型：根据数据库中用户的饮食记录获取用户的偏好信息； 3) -日三餐中每餐互换食谱表的生成：采用一定的个性化推荐算法，计算基于营 养元素的食谱之间的相似度，从食谱库中生成各类互换食谱表，如早餐中的谷类互换食谱 表，蔬菜类互换类食谱表，水果类互换食谱表等等； 4)推荐食谱的产生：依据某一特定营养元素的含量从每一类互换食谱表中对食 谱进行排序，再结合用户的偏好信息生成推荐列表； 5)检测食谱的营养均衡性：通过比较已生成食谱中各营养素的实际摄入量和推 荐摄入量，提出改进措施，使所设计的食谱更趋合理性。 6)手机app应用的开发：通过移动服务器来实现对相关数据的链接，响应智能客 户端程序，主要依靠 CDM lx、EV-DO等作为数据传输方式，通过安全链接将客户应用服务 器上的数据请求推送到客户手机端，使得用户可以随时随地选择放心满意的健康食谱。 有益效果 能满足不同人群的营养素及热能供给需要，各营养素之间比例适宜，食物多样化， 又能兼顾用户的饮食习惯，注意饭菜的口味，使用户最终达到膳食平衡的最佳效果。【附图说明】 图1是基于多目标的个性化餐饮推荐方法及系统的架构图展示 图2是数据库管理图【具体实施方式】 结合附图，对基于多目标的个性化餐饮推荐方法及系统进行详细说明。 图1是本专利技术的框架图，主要由用户信息、用户模型、食谱推荐模型三部分组成。 一、用户信息 该模型包括用户基本信息、用户饮食记录以及用户相关食谱网页浏览行为。用户 基本信息含有用户的姓名、性别、体重、劳动强度等信息，以此能够确定用户的营养元素的 理论摄入量。用户饮食记录模块主要记录用户一日三餐的饮食情况，如记录甲用户早餐吃 了豆楽，烧饼，中午吃了饺子等。用户相关食谱网页浏览行为主要指用户对某食谱网页的点 击率以及与食谱相关的关键字查询。 二、用户模型 该模型包括摄入量模型和用户口味偏好模型两个模块。摄入量模型则是根据用户 信息来获得用户余餐营养素推荐量，主要是通过确定用户每日用餐标准能量供给量、计算 用户每餐三大主要产热元素（包括蛋白质、脂肪、碳水化合物）所需含量、根据用户的饮食 记录计算用户已摄入的营养元素含量、通过所需标准含量与已摄入含量做差最终求得用户 余餐营养素含量这四步完成。用户口味偏好模型主要采用分类技术（如朴素贝叶斯分类算 法）根据个人喜好、文化偏好、健康约束和宗教信仰进行构建，所分析的数据源于用户的饮 食记录以及网页浏览行为，通过这些数据可以获得用户的口味偏好。例如某用户经常吃辣 椒多的食物，而且频繁浏览川菜的相关食谱网页，则可得知该用户的口味是偏辣的。 其中在摄入量模型中用户每餐标准三大营养素摄入量具体的计算步骤如下： 1.能量 (1)婴儿 婴儿的总能量消耗量（TEE)包括基础代谢率（BMR)、食物特殊动力作业、组织生长 合成过程和活动的能量消耗。 1)母乳喂养方式=0 ;人工喂养方式=1 TEE (kcal/d) = 73. 8+38. 6 X 年龄 +40. 4 X 喂养方式-35. 4 X 体重 TEE(kcaV(kg · d)) = 60. 1+2. 6X 年龄 +6. 5X 喂养方式 根据以上方程计算出TEE(kcal/kg · d)) 2)婴儿能量需要量=TEE+体重增长的能量储存量， 婴儿能力储存量如表1【主权项】1. 一种基于多目标的个性化餐饮推荐方法及系统，其中包括：根据用户自身营养元素 需求量向用户进行定量的营养食谱推荐；应用分类算法构建用户模型实现个性化推荐；应 用多目标优化算法提供科学合理的营养配餐推荐方案；应用协同过滤算法和聚类算法进行 推荐实现饮食结构多样性。2. 根据权利要求1所描述的基于多目标的个性化餐饮推荐方法及系统，其特征是：根 据用户的年龄、性别、劳动力度、人群分类（健康者，病患者，中国孕期妇女和哺乳期妇女以 及更年期妇女等不同类型的群体）等用户基本信息获取其人体一天当中每餐必需营养素 的理论摄入量，结合用户饮食记录计算已摄入营养素含量，进一步获得用户余餐营养素含 量，构建用户摄入量模型，向用户推荐定量的营养食谱。3. 根据权利要求1所描述的基于多目标的个性化餐饮推荐方法及系统，其特征是：通 过情景历史的上下文感知计算和用户浏览行为以及上述用户基本信息对用户进行分类构 建用户口味偏好模型，结合上述用户摄入量模型构建用户模型。4. 根据权利要求1所描述的基于多目标的个性化餐饮推荐方法及系统，其特征是：多 目标优化算法在满足上述用户摄入量模型中各营养元素摄入量标准的约束条件下寻找最 优配餐组合。5. 根据权利要求1所描述的基于多目标的个性化餐饮推荐方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多目标的个性化餐饮推荐方法及系统，其中包括：根据用户自身营养元素需求量向用户进行定量的营养食谱推荐；应用分类算法构建用户模型实现个性化推荐；应用多目标优化算法提供科学合理的营养配餐推荐方案；应用协同过滤算法和聚类算法进行推荐实现饮食结构多样性。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：曹菡，李越，孟佩，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61