[发明专利]一种健康饮食分析推荐系统设计方法

说明书

本发明公开了一种健康饮食分析推荐系统设计方法。主要包括：A.从在线餐饮电子商务网站平台的数据库中获取用户饮食数据，建立健康饮食分析推荐系统；B.通过数据清洗、用户唯一性识别、会话识别对数据进行预处理，得到准确的数据；C.通过用户访问页面的路径分析挖掘其数据间的关联规则，提取用户的饮食习惯；D.分析用户饮食习惯的营养结构，系统根据每个用户的健康状况和个人口味提供个性化服务，实现健康饮食的分析推荐。该方法具有较强的自适应性和容错性，可以提高管理规则的发现效率，确保数据挖掘获得的信息的准确度，大大缩短了数据挖掘的时间，提高挖掘效率。

技术领域

本发明涉及一种健康饮食分析推荐系统设计方法，属于数据挖掘、人工智能、数据库领域。

背景技术

随着现在生活节奏加快，人们很少关注自身健康饮食问题，外卖的出现方便了很多人的生活，但外卖食品的质量却给健康状况带来负面影响。为了解决外卖带来的食品安全风险，建造一个健康饮食分析推荐系统。系统通过收集用户的饮食数据，建立数据库，利用数据挖掘获取数据中的隐藏信息，提取用户的饮食习惯并对其进行分析，根据分析结果对用户推荐符合其口味的健康食品。现有的数据挖掘方法复杂度较高，数据的多样性和多层次使得数据挖掘获得的信息准确性难以保证，而且算法的时间效率和空间伸缩性都有待提高。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种具有较强的自适应性和容错性的健康饮食分析推荐系统设计方法，可以提高管理规则的发现效率，确保数据挖掘获得的信息的准确度，大大缩短了数据挖掘的时间，提高挖掘效率。

本发明解决其问题所采用的技术方案，包括以下步骤：

A.从在线餐饮电子商务网站平台的数据库中获取用户饮食数据，建立健康饮食分析推荐系统；

B.通过数据清洗、用户唯一性识别、会话识别对数据进行预处理，得到准确的数据；

C.通过用户访问页面的路径分析挖掘其数据间的关联规则，提取用户的饮食习惯；

D.分析用户饮食习惯的营养结构，系统根据每个用户的健康状况和个人口味提供个性化服务，实现健康饮食的分析推荐。

本发明的有益效果是：

在数据挖掘难度越来越大的情况下，本发明具有较强的自适应性和容错性，可以提高管理规则的发现效率，确保数据挖掘获得的信息的准确度，大大缩短了数据挖掘的时间，提高挖掘效率。

附图说明

图1 一种健康饮食分析推荐系统设计方法的整体流程图；

图2 健康饮食分析推荐系统结构图；

图3 数据挖掘关联规则流程图。

具体实施方式

参照图1-图3，本发明所述的方法包括以下步骤：

A.从在线餐饮电子商务网站平台的数据库中获取用户饮食数据，建立健康饮食分析推荐系统；

从在线餐饮电子商务网站平台的数据库中获取用户饮食数据，为了提高用户数据的价值密度，也可以从移动网络、社交网络等渠道获取用户数据，将所有数据进行融合，建立健康饮食分析推荐系统。如图2所示，系统主要模块包括：关系层、数据层和处理层。

关系层主要负责数据清理、预处理等的维护工作，以及用户会话与网站服务之间关系的维护；数据层用于存放用户的饮食数据，包括预处理的日志、会话信息等；处理层负责从数据层中挖掘数据并进行分析，提取用户饮食数据的关联规则等。

B.通过数据清洗、用户唯一性识别、会话识别对数据进行预处理，得到准确的数据；

为了得到准确的数据提高数据挖掘的质量，需要先对数据进行预处理：