基于知识图谱的食谱推荐方法及其系统、装置、介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及食谱推荐领域，特别涉及一种基于知识图谱的食谱推荐方法及其系统、装置、介质。通过获取待测脉象数据；根据待测脉象数据提取目标特征参数；将目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据；构建基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型，脉象食谱特征关系模型预存有脉象数据与食谱的对应关系；根据目标脉象数据和脉象食谱特征关系模型得到食谱推荐结果。由于本发明专利技术实施例构建的基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型预存有脉象数据与食谱的对应关系，因此目标脉象数据在脉象食谱特征关系模型中能够得到对应的食谱推荐结果，能够提高食谱推荐的适配度和针对性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的食谱推荐方法及其系统、装置、介质


[0001]本专利技术涉及食谱推荐领域，特别涉及一种基于知识图谱的食谱推荐方法及其系统、装置、介质。

技术介绍

[0002]随着现代化技术的蓬勃发展，传统脉诊由于其具有简便、无创、无痛等优点被世界各国所关注，从而产生了许多不同类型的脉诊仪，但是目前市场上的主流脉诊产品只能测量心率、血压等要素，其无法全面获取脉搏信息，比如脉宽以及脉位等，进而导致无法准确获取用户的健康参数信息。此外，相关技术中的食谱推荐方法也只是简单地针对特定的健康参数信息提供相应的食谱推荐结果，缺少食谱与不同人群的适配性，即食谱推荐的适配度较低，从而导致无法很好地为用户提供针对性的食谱推荐方案。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种基于知识图谱的食谱推荐方法及其系统、装置、介质，能够提高食谱推荐的适配度和针对性。
[0004]本专利技术第一方面提供一种基于知图谱的食谱推荐方法，包括：
[0005]获取待测脉象数据；
[0006]根据所述待测脉象数据提取目标特征参数；
[0007]将所述目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据；
[0008]构建基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型，所述脉象食谱特征关系模型预存有脉象数据与食谱的对应关系；
[0009]根据所述目标脉象数据和所述脉象食谱特征关系模型得到食谱推荐结果。
[0010]根据本专利技术提供的基于知识图谱的食谱推荐方法，至少具有如下有益效果：获取待测脉象数据；根据待测脉象数据提取目标特征参数；将目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据；构建基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型，脉象食谱特征关系模型预存有脉象数据与食谱的对应关系；根据目标脉象数据和脉象食谱特征关系模型得到食谱推荐结果。根据本专利技术的技术方案，能够通过提取待测脉象数据的目标特征参数，将目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据；由于构建的基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型预存有脉象数据与食谱的对应关系，因此目标脉象数据在脉象食谱特征关系模型中能够得到对应的食谱推荐结果，能够提高食谱推荐的适配度和针对性。
[0011]根据本专利技术提供的一些实施例，所述根据所述待测脉象数据提取目标特征参数，包括：
[0012]对所述待测脉象数据进行去噪处理，得到目标特征参数。
[0013]根据本专利技术提供的一些实施例，所述目标特征参数包括时域参数，所述食谱推荐方法还包括：
[0014]对所述待测脉象数据的所述时域参数进行快速傅里叶变换处理，得到目标十二谐波振幅比。
[0015]根据本专利技术提供的一些实施例，所述将所述目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据，包括：
[0016]将预设十二谐波振幅比减去所述目标十二谐波振幅比，得到谐波振幅差值；
[0017]对所述谐波振幅差值进行特征值归一化处理，得到所述谐波振幅差值的误差值；
[0018]根据所述误差值匹配所述目标脉象模型；
[0019]根据所述目标脉象模型确定所述目标脉象数据。
[0020]根据本专利技术的一些实施例，所述构建基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型，包括：
[0021]获取基于知识图谱的概念实体列表；
[0022]对所述概念实体列表中的实体进行抽取，建立所述实体之间的关系图；
[0023]根据所述关系图建立所述脉象食谱特征关系模型。
[0024]根据本专利技术提供的一些实施例，所述根据所述目标脉象数据和所述脉象食谱特征关系模型得到食谱推荐结果，包括：
[0025]根据所述目标脉象数据和所述脉象食谱特征关系模型生成M个食谱推荐方案，其中M为大于0的自然数；
[0026]对M个所述食谱推荐方案进行评分并排序，得到食谱推荐列表；
[0027]将所述食谱推荐列表中的前N个食谱推荐方案作为食谱推荐结果，其中N为大于0小于M的自然数。
[0028]根据本专利技术提供的一些实施例，所述根据所述目标脉象数据和所述脉象食谱特征关系模型生成M个食谱推荐方案，包括：
[0029]根据所述目标脉象数据确定目标脉象类型；
[0030]根据所述目标脉象类型在所述脉象食谱特征关系模型中确定目标特征信息；
[0031]根据所述目标特征信息和预设的膳食画像特征生成M个食谱推荐方案。
[0032]本专利技术第二方面实施例提供一种基于知识图谱的食谱推荐系统，包括：
[0033]数据获取单元，用于获取待测脉象数据；
[0034]特征提取单元，用于根据所述待测脉象数据提取目标特征参数；
[0035]模型匹配单元，用于将所述目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据；
[0036]模型构建单元，用于构建基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型，所述脉象食谱特征关系模型预存有脉象数据与食谱的对应关系；
[0037]食谱推荐单元，用于根据所述目标脉象数据和所述脉象食谱特征关系模型得到食谱推荐结果。
[0038]根据本专利技术实施例提供的基于知识图谱的食谱推荐系统，至少具有如下有益效果：获取待测脉象数据；根据待测脉象数据提取目标特征参数；将目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据；构建基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型，脉象食谱特征关系模型预存有脉象数据与食谱的对应关系；根据目标脉象数据和脉象食谱特征关系模型得到食谱推荐结果。根据本专利技术的技术方案，能够通过提取待测脉象数据的目
标特征参数，将目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据；由于构建的基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型预存有脉象数据与食谱的对应关系，因此目标脉象数据在脉象食谱特征关系模型中能够得到对应的食谱推荐结果，能够提高食谱推荐的适配度和针对性。
[0039]本专利技术第三方面实施例提供一种运行装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面实施例所述的基于知识图谱的食谱推荐方法。
[0040]根据本专利技术实施例提供的运行装置，至少具有如下有益效果：获取待测脉象数据；根据待测脉象数据提取目标特征参数；将目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据；构建基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型，脉象食谱特征关系模型预存有脉象数据与食谱的对应关系；根据目标脉象数据和脉象食谱特征关系模型得到食谱推荐结果。根据本专利技术的技术方案，能够通过提取待测脉象数据的目标特征参数，将目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据；由于构建的基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型预存有脉象数据与食谱的对应关系，因此目标脉象数据在脉象食谱特征关系模型中能够得到对应的食谱推荐结果，能够提高食谱推荐的适配度和针对性。
[0041]本专利技术第四方面实施例提供一种计算机可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的食谱推荐方法，其特征在于，包括：获取待测脉象数据；根据所述待测脉象数据提取目标特征参数；将所述目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据；构建基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型，所述脉象食谱特征关系模型预存有脉象数据与食谱的对应关系；根据所述目标脉象数据和所述脉象食谱特征关系模型得到食谱推荐结果。2.根据权利要求1所述的食谱推荐方法，其特征在于，所述根据所述待测脉象数据提取目标特征参数，包括：对所述待测脉象数据进行去噪处理，得到目标特征参数。3.根据权利要求2所述的食谱推荐方法，其特征在于，所述目标特征参数包括时域参数，所述食谱推荐方法还包括：对所述待测脉象数据的所述时域参数进行快速傅里叶变换处理，得到目标十二谐波振幅比。4.根据权利要求3所述的食谱推荐方法，其特征在于，所述将所述目标特征参数与预存的目标脉象模型进行匹配，确定目标脉象数据，包括：将预设十二谐波振幅比减去所述目标十二谐波振幅比，得到谐波振幅差值；对所述谐波振幅差值进行特征值归一化处理，得到所述谐波振幅差值的误差值；根据所述误差值匹配所述目标脉象模型；根据所述目标脉象模型确定所述目标脉象数据。5.根据权利要求1所述的食谱推荐方法，其特征在于，所述构建基于知识图谱的脉象食谱特征关系模型，包括：获取基于知识图谱的概念实体列表；对所述概念实体列表中的实体进行抽取，建立所述实体之间的关系图；根据所述关系图建立所述脉象食谱特征关系模型。6.根据权利要求1所述的食谱推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标脉象数据和所述脉象食谱特征关系模型得到食谱推荐...

【专利技术属性】
技术研发人员：张京玲，赖扬东，吴建生，林汝生，劳睿腾，余锡杰，巫华邦，吴震宇，劳达裕，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：