用餐计划的生成方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种用餐计划的生成方法和装置，涉及数据处理的技术领域，该方法包括：获取预设时间段用户的用户行为数据，其中，用户行为数据为用户在客户端中执行目标行为时的数据；采用预先建立的神经网络对用户行为数据进行分析处理，以确定用户的饮食习惯，其中，预先建立的神经网络为预先采用不同时间段用户的用户行为数据进行训练得到的神经网络，神经网络的输入为用户行为数据，神经网络的输出为饮食习惯；基于饮食习惯为用户制定至少一天的用餐计划，其中，每天的用餐计划包括以下至少之一：早餐用餐计划，午餐用餐计划和晚餐用餐计划，缓解了现有技术中没有能够代替用户自身而为其量身制定每天的用餐计划的工具技术问题。

【技术实现步骤摘要】
用餐计划的生成方法和装置
本专利技术涉及数据处理的
，尤其是涉及一种用餐计划的生成方法和装置。
技术介绍
随着社会的快速发展，很多人都进入了快节奏生活，在快节奏生活中，人们没有时间考虑自己每天该吃什么，而是选择快速的食物(例如，快餐)作为日常的饮食内容。快餐除了具有快速便捷的优点之外，具有热量高，以及油脂高的缺点。因此，长期食用快餐对人身体将产生很大的影响。但是，快节奏的生活导致很多人们没有时间去思考每天的用餐计划是什么，久而久之就形成了不规律的饮食习惯，同时对身体也带来了一定的危害。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种用餐计划的生成方法和装置，以缓解现有技术中没有能够代替用户自身而为其量身制定每天的用餐计划的工具技术问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种用餐计划的生成方法，包括：获取预设时间段用户的用户行为数据，其中，所述用户行为数据为所述用户在客户端中执行目标行为时的数据；采用预先建立的神经网络对所述用户行为数据进行分析处理，以确定所述用户的饮食习惯，其中，所述预先建立的神经网络为预先采用不同时间段所述用户的用户行为数据进行训练得到的神经网络，所述神经网络的输入为用户行为数据，所述神经网络的输出为饮食习惯；基于所述饮食习惯为所述用户制定至少一天的用餐计划，其中，每天的用餐计划包括以下至少之一：早餐用餐计划，午餐用餐计划和晚餐用餐计划。进一步地，基于所述饮食习惯为所述用户制定至少一天的用餐计划包括：获取在所述客户端中投放的美食数据；基于所述饮食习惯在所述美食数据中确定目标美食数据；根据所述目标美食数据为所述用户制定所述至少一天的用餐计划。进一步地，根据所述目标美食数据为所述用户制定所述至少一天的用餐计划包括：确定所述目标美食数据的时间属性标签，其中，所述时间属性标签用于确定所述目标美食数据的食用时间；确定所述食用时间所属的目标时段，其中，所述目标时段包括：早餐时段，午餐时段和晚餐时段；基于所述所属的目标时段对所述目标美食数据进行分类，得到早餐数据组，午餐数据组和晚餐数据组；将所述早餐数据组，所述午餐数据组和所述晚餐数据组中的目标美食数据进行排列组合，得到至少一个数据组合；基于所述至少一个数据组合制定所述至少一天的用餐计划。进一步地，基于所述至少一个数据组合制定所述至少一天的用餐计划包括：获取所述目标美食数据中任意两个目标美食数据之间的关联概率，其中，所述关联概率表示在一个用餐计划中，当一个目标美食数据出现时，另外一个目标美食数据出现的概率；基于所述关联概率确定所述至少一个数据组合中每个数据组合的总关联概率；在所述至少一个数据组合中确定目标数据组合，其中，所述目标数据组合的总关联概率大于预设总关联概率；将每个所述目标数据组合作为用户每天的用餐计划。进一步地，基于所述饮食习惯在所述美食数据中确定目标美食数据包括：获取所述用户的用户资料，其中，所述用户资料包括以下至少之一：籍贯，职业，性别和年龄；基于所述用户资料和所述饮食习惯在所述美食数据中确定所述目标美食数据。根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种用餐计划的生成装置，包括：获取单元，用于获取预设时间段用户的用户行为数据，其中，所述用户行为数据为所述用户在客户端中执行目标行为时的数据；分析处理单元，用于采用预先建立的神经网络对所述用户行为数据进行分析处理，以确定所述用户的饮食习惯，其中，所述预先建立的神经网络为预先采用不同时间段所述用户的用户行为数据进行训练得到的神经网络，所述神经网络的输入为用户行为数据，所述神经网络的输出为饮食习惯；制定单元，用于基于所述饮食习惯为所述用户制定至少一天的用餐计划，其中，每天的用餐计划包括以下至少之一：早餐用餐计划，午餐用餐计划和晚餐用餐计划。进一步地，所述制定单元包括：获取子单元，用于获取在所述客户端中投放的美食数据；确定子单元，用于基于所述饮食习惯在所述美食数据中确定目标美食数据；制定子单元，用于根据所述目标美食数据为所述用户制定所述至少一天的用餐计划。进一步地，所述制定子单元包括：第一确定模块，用于确定所述目标美食数据的时间属性标签，其中，所述时间属性标签用于确定所述目标美食数据的食用时间；第二确定模块，用于确定所述食用时间所属的目标时段，其中，所述目标时段包括：早餐时段，午餐时段和晚餐时段；分类模块，用于基于所述所属的目标时段对所述目标美食数据进行分类，得到早餐数据组，午餐数据组和晚餐数据组；组合模块，用于将所述早餐数据组，所述午餐数据组和所述晚餐数据组中的目标美食数据进行排列组合，得到至少一个数据组合；制定模块，用于基于所述至少一个数据组合制定所述至少一天的用餐计划。进一步地，所述制定模块用于：获取所述目标美食数据中任意两个目标美食数据之间的关联概率，其中，所述关联概率表示在一个用餐计划中，当一个目标美食数据出现时，另外一个目标美食数据出现的概率；基于所述关联概率确定所述至少一个数据组合中每个数据组合的总关联概率；在所述至少一个数据组合中确定目标数据组合，其中，所述目标数据组合的总关联概率大于预设总关联概率；将每个所述目标数据组合作为用户每天的用餐计划。进一步地，所述确定子单元用于：获取所述用户的用户资料，其中，所述用户资料包括以下至少之一：籍贯，职业，性别和年龄；基于所述用户资料和所述饮食习惯在所述美食数据中确定所述目标美食数据。在本专利技术实施例中，首先获取预设时间段内用户的用户行为数据，然后，采用预先建立的神经网络模型对用户行为数据进行分析处理，以确定用户的饮食习惯；接下来，基于饮食习惯为用户制定至少一天的用餐计划，在本专利技术实施例中，通过对用户的饮食习惯进行分析，从而为其制定用餐计划，能够更加准确的为用户制定用餐计划，进而缓解了现有技术中没有能够代替用户自身而为其量身制定每天的用餐计划的工具技术问题，从而实现了为用户自动制定用餐计划的技术效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本专利技术实施例的一种用餐计划的生成方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种用餐计划的生成装置的示意图；图3是根据本专利技术实施例的一种用餐计划的生成装置中制定单元的示意图；图4是根据本专利技术实施例的一种用餐计划的生成装置中制定模块的示意图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本专利技术的描述中，需本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用餐计划的生成方法，其特征在于，包括：获取预设时间段用户的用户行为数据，其中，所述用户行为数据为所述用户在客户端中执行目标行为时的数据；采用预先建立的神经网络对所述用户行为数据进行分析处理，以确定所述用户的饮食习惯，其中，所述预先建立的神经网络为预先采用不同时间段所述用户的用户行为数据进行训练得到的神经网络，所述神经网络的输入为用户行为数据，所述神经网络的输出为饮食习惯；基于所述饮食习惯为所述用户制定至少一天的用餐计划，其中，每天的用餐计划包括以下至少之一：早餐用餐计划，午餐用餐计划和晚餐用餐计划。

【技术特征摘要】
1.一种用餐计划的生成方法，其特征在于，包括：获取预设时间段用户的用户行为数据，其中，所述用户行为数据为所述用户在客户端中执行目标行为时的数据；采用预先建立的神经网络对所述用户行为数据进行分析处理，以确定所述用户的饮食习惯，其中，所述预先建立的神经网络为预先采用不同时间段所述用户的用户行为数据进行训练得到的神经网络，所述神经网络的输入为用户行为数据，所述神经网络的输出为饮食习惯；基于所述饮食习惯为所述用户制定至少一天的用餐计划，其中，每天的用餐计划包括以下至少之一：早餐用餐计划，午餐用餐计划和晚餐用餐计划。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述饮食习惯为所述用户制定至少一天的用餐计划包括：获取在所述客户端中投放的美食数据；基于所述饮食习惯在所述美食数据中确定目标美食数据；根据所述目标美食数据为所述用户制定所述至少一天的用餐计划。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标美食数据为所述用户制定所述至少一天的用餐计划包括：确定所述目标美食数据的时间属性标签，其中，所述时间属性标签用于确定所述目标美食数据的食用时间；确定所述食用时间所属的目标时段，其中，所述目标时段包括：早餐时段，午餐时段和晚餐时段；基于所述所属的目标时段对所述目标美食数据进行分类，得到早餐数据组，午餐数据组和晚餐数据组；将所述早餐数据组，所述午餐数据组和所述晚餐数据组中的目标美食数据进行排列组合，得到至少一个数据组合；基于所述至少一个数据组合制定所述至少一天的用餐计划。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述至少一个数据组合制定所述至少一天的用餐计划包括：获取所述目标美食数据中任意两个目标美食数据之间的关联概率，其中，所述关联概率表示在一个用餐计划中，当一个目标美食数据出现时，另外一个目标美食数据出现的概率；基于所述关联概率确定所述至少一个数据组合中每个数据组合的总关联概率；在所述至少一个数据组合中确定目标数据组合，其中，所述目标数据组合的总关联概率大于预设总关联概率；将每个所述目标数据组合作为用户每天的用餐计划。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述饮食习惯在所述美食数据中确定目标美食数据包括：获取所述用户的用户资料，其中，所述用户资料包括以下至少之一：籍贯，职业，性别和年龄；基于所述用户资料和所述饮食习惯在所述美食数据中确定所述目标美食数据。6.一种用餐...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱波，张宇峰，王先鹏，
申请(专利权)人：北京好豆网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11