一种基于深度神经网络的食谱推荐方法及设备技术

本发明专利技术公开了一种基于深度神经网络的食物推荐方法及设备，其中，该方法包括：构建中医营养学食物图谱；辨识用户输入的舌象图片表示的体质类型；根据体质类型，获取体质类型对应的目标归经以及与目标归经对应的药性类型和药味类型；获取体质分别对应目标归经、四种药性、五种药味时的推荐分数表；根据目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数；将推荐分数大于3的食物作为推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户。通过本发明专利技术，通过机器的感知智能识别用户体质，通过食物的气味归经属性，智能检索出用户适用的食物，推荐给用户，以达到更好的食用效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度神经网络的食谱推荐方法及设备
本专利技术涉及食谱推荐设备
，特别涉及一种基于深度神经网络的食谱推荐方法及设备。
技术介绍
推荐系统是机器学习最广泛的应用领域之一，通过推荐系统可以帮助用户更快、更方便地从海量信息中找到有价值的信息。推荐系统的最终目的是从百万甚至上亿内容或者商品中把有用的东西高效地显示给用户，这样就可以为用户节省很多自行查询的时间，也可以提示用户可能忽略的内容或商品，使用户更愿意花时间待在网站上，从而使商家可以从内容或者商品中赚取更多的利润。但是目前市场上的推荐算法，一般理解用户的方法，都是用户点击了某个视频、打开了某个网页等来预测用户的喜好，没有用户的健康数据，对于推荐健康相关的内容和商品往往就不能达到很好的效果，特别是对于食物的推荐，更是束手无策，无法为用户推荐合适的定制化的食物。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于深度神经网络的食谱推荐方法及设备，通过机器的感知智能识别用户体质，通过食物的气味归经属性，智能检索出用户适用的食物，推荐给用户，以达到更好的食用效果。根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于深度神经网络的食谱推荐方法，包括以下步骤：构建中医营养学食物图谱；中医营养学食物图谱中包含若干种食物以及若干种食物对应的归经气味；辨识用户输入的舌象图片表示的体质类型；根据体质类型，获取体质类型对应的目标归经以及与目标归经对应的药性类型和药味类型；获取体质分别对应目标归经、四种药性、五种药味时的推荐分数表；根据目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数；将推荐分数大于3的食物作为推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户。优选地，根据目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数，包括以下步骤：根据目标归经对应的药性类型，从体质对应四种药性的推荐分数表中提取药性类型的推荐分数；根据目标归经对应的药味类型，从体质对应五种药味的推荐分数表中提取药味类型的推荐分数；通过推荐分数的计算公式计算中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数；其中，推荐分数的计算公式为推荐分数＝(归经*0.5+药性*1.5+药味)/3，归经的分数为1。优选地，根据目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数之后，该方法还包括以下步骤：将推荐分数大于3的食物和推荐分数小于或等于3的食物进行区分；从中医营养学食物图谱中提取推荐分数大于3的食物的营养特性；将推荐分数大于3的食物作为推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户，具体为：将推荐分数大于3的食物作为推荐食物，并且与推荐食物对应的营养特性按照推荐分数由大到小的顺序一起显示出来推荐给用户。优选地，将推荐分数大于3的食物作为推荐食物，并且与推荐食物对应的营养特性按照推荐分数由大到小的顺序一起显示出来推荐给用户之后，该方法还包括以下步骤：根据中医营养学食物图谱包含的食物，构建中医营养学知识图谱；中医营养学知识图谱中包括症状与食物的关联关系；获取用户输入的症状信息；根据中医营养学知识图谱，获取症状信息对应的适合服用的食物清单；从推荐分数大于3的食物中选出属于食物清单的若干种适合服用的食物；将若干种适合服用的食物作为疾病调理推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户。优选地，将若干种适合服用的食物作为疾病调理推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户之后，该方法还包括以下步骤：根据中医营养学食物图谱包含的食物，建立中医营养学食谱数据库；根据用户输入的症状信息和疾病调理推荐食物，从中医营养学食谱数据库中提取目标食谱并显示出来推荐给用户。根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种基于深度神经网络的食物推荐设备，包括：食物图谱构建单元，用于构建中医营养学食物图谱；中医营养学食物图谱中包含若干种食物以及若干种食物对应的归经气味；体质辨识单元，用于辨识用户输入的舌象图片表示的体质类型；归经气味获取单元，用于根据体质类型，获取体质类型对应的目标归经以及与目标归经对应的药性类型和药味类型；分数表获取单元，用于获取体质分别对应目标归经、四种药性、五种药味时的推荐分数表；分数计算单元，用于根据目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数；第一食物推荐单元，用于将推荐分数大于3的食物作为推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户。优选地，分数计算单元包括：药性分数获取子单元，用于根据目标归经对应的药性类型，从体质对应四种药性的推荐分数表中提取药性类型的推荐分数；药味分数获取子单元，用于根据目标归经对应的药味类型，从体质对应五种药味的推荐分数表中提取药味类型的推荐分数；分数计算子单元，用于通过推荐分数的计算公式计算中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数；其中，推荐分数的计算公式为推荐分数＝(归经*0.5+药性*1.5+药味)/3，归经的分数为1。优选地，一种基于深度神经网络的食物推荐设备还包括：食物区分单元，用于在分数计算单元根据目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数之后，将推荐分数大于3的食物和推荐分数小于或等于3的食物进行区分；营养特性提取单元，用于从中医营养学食物图谱中提取推荐分数大于3的食物的营养特性；第一食物推荐单元，具体用于将推荐分数大于3的食物作为推荐食物，并且与推荐食物对应的营养特性按照推荐分数由大到小的顺序一起显示出来推荐给用户。优选地，一种基于深度神经网络的食物推荐设备还包括：知识图谱构建单元，用于在第一食物推荐单元将推荐分数大于3的食物作为推荐食物，并且与推荐食物对应的营养特性按照推荐分数由大到小的顺序一起显示出来推荐给用户之后，根据中医营养学食物图谱包含的食物，构建中医营养学知识图谱；中医营养学知识图谱中包括症状与食物的关联关系；症状获取单元，用于获取用户输入的症状信息；食物清单获取单元，用于根据中医营养学知识图谱，获取症状信息对应的适合服用的食物清单；食物挑选单元，用于从推荐分数大于3的食物中选出属于食物清单的若干种适合服用的食物；第二食物推荐单元，用于将若干种适合服用的食物作为疾病调理推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户。优选地，一种基于深度神经网络的食物推荐设备还包括：食谱库建立单元，用于在第二食物推荐单元将若干种适合服用的食物作为疾病调理推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户之后，根据中医营养学食物图谱包含的食物，建立中医营养学食谱数据库；食谱推荐单元，用于根据用户输入的症状信息和疾病调理推荐食物，从中医营养学食谱数据库中提取目标食谱并显示出来推荐给用户。与现有技术相比较，本专利技术的有益效果如下：通过本专利技术，首先需要建立中医营养学食物图谱，再检测用户的体质类型，根据用户的体质类型确定合适的归经和四气五味类型，通过查看推荐分数表格获取用户的体质类型对应的归经、四气和五味的推荐分数，通过推荐分数计算公式计算中医营养学食物图谱包含的多种食物的推荐分数，最后将推荐分数大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度神经网络的食物推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：构建中医营养学食物图谱；所述中医营养学食物图谱中包含若干种食物以及所述若干种食物对应的归经气味；辨识用户输入的舌象图片表示的体质类型；根据所述体质类型，获取所述体质类型对应的目标归经以及与所述目标归经对应的药性类型和药味类型；获取体质分别对应目标归经、四种药性、五种药味时的推荐分数表；根据所述目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算所述中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数；将推荐分数大于3的食物作为推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户。

【技术特征摘要】
1.一种基于深度神经网络的食物推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：构建中医营养学食物图谱；所述中医营养学食物图谱中包含若干种食物以及所述若干种食物对应的归经气味；辨识用户输入的舌象图片表示的体质类型；根据所述体质类型，获取所述体质类型对应的目标归经以及与所述目标归经对应的药性类型和药味类型；获取体质分别对应目标归经、四种药性、五种药味时的推荐分数表；根据所述目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算所述中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数；将推荐分数大于3的食物作为推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算所述中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数，包括以下步骤：根据所述目标归经对应的药性类型，从体质对应四种药性的推荐分数表中提取所述药性类型的推荐分数；根据所述目标归经对应的药味类型，从体质对应五种药味的推荐分数表中提取所述药味类型的推荐分数；通过推荐分数的计算公式计算所述中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数；其中，所述推荐分数的计算公式为推荐分数＝(归经*0.5+药性*1.5+药味)/3，归经的分数为1。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算所述中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数之后，还包括以下步骤：将推荐分数大于3的食物和推荐分数小于或等于3的食物进行区分；从所述中医营养学食物图谱中提取推荐分数大于3的食物的营养特性；将推荐分数大于3的食物作为推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户，具体为：将推荐分数大于3的食物作为推荐食物，并且与所述推荐食物对应的营养特性按照推荐分数由大到小的顺序一起显示出来推荐给用户。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将推荐分数大于3的食物作为推荐食物，并且与所述推荐食物对应的营养特性按照推荐分数由大到小的顺序一起显示出来推荐给用户之后，还包括以下步骤：根据所述中医营养学食物图谱包含的食物，构建中医营养学知识图谱；所述中医营养学知识图谱中包括症状与食物的关联关系；获取用户输入的症状信息；根据所述中医营养学知识图谱，获取所述症状信息对应的适合服用的食物清单；从所述推荐分数大于3的食物中选出属于所述食物清单的若干种适合服用的食物；将所述若干种适合服用的食物作为疾病调理推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述若干种适合服用的食物作为疾病调理推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户之后，还包括以下步骤：根据所述中医营养学食物图谱包含的食物，建立中医营养学食谱数据库；根据用户输入的所述症状信息和所述疾病调理推荐食物，从所述中医营养学食谱数据库中提取目标食谱并显示出来推荐给用户。6.一种基于深度神经网络的食物推荐设备，其特征在于，包括：食物图谱构建单元，用于构建中医营养学食物图谱；所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘少敏，伍梓境，
申请(专利权)人：小伍健康科技上海有限责任公司，
类型：发明
国别省市：上海,31