[发明专利]基于食物健康特征知识库的食物、菜谱推荐方法

说明书

本发明公开了基于食物健康特征知识库的食物、菜谱推荐方法，通过构建食物健康特征知识体系和食物功效知识关联特征，从而推荐菜谱，本发明构造了三种关系union1，union2，union3，及健康指数计算方式，通过食材的健康特征知识库对食物的健康元素进行组合，来进行食谱推荐，确保用户在确定自己得了相关症状之后，能够通过系统获取到适合自己的食谱。

技术领域

本发明涉及计算机与健康知识技术领域，特别是一种基于食物健康特征知识库的食物、菜谱推荐方法。

背景技术

食谱、食物推荐主要采用用户的储备食材数据，过往用餐数据进行推荐，但是这样会导致用户兴趣越来越狭窄，通过采集设备采集到用户所拥有的食材，然而用户产生疾病就与自身食材的使用习惯，烹饪习惯就本就有关系，是需要健康因素去纠正和引导的。并且，这样的系统对病症的适应范围是有限的，从而无法满足广泛的用户的健康食物建议需求，针对这些问题，并没有提出确实有效的解决方法。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种基于食物健康特征知识库的食物、菜谱推荐方法，通过食材的健康特征知识库对食物的健康元素进行组合，来进行食谱推荐，确保用户在确定自己得了相关症状之后，能够通过系统获取到适合自己的食谱。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于食物健康特征知识库的食物、菜谱推荐方法，通过构建食物健康特征知识体系和食物功效知识关联特征，从而推荐菜谱，具体包括以下步骤：

步骤1、从网络爬取各种食材和菜谱数据，其关系为菜谱由哪些食材组成，建立知识关系模块union1；

步骤2、构建食材的知识特征标签数据，建立知识关系模块union2；

步骤3、依据菜谱的组成对菜谱构建健康指数算法模块M；

步骤4、根据食材的知识特征标签数据建立反向知识关系模块union3；

步骤5、依据从知识关系模块union2中得到的食材健康特征与用户输入的健康特征，使用广度和深度神经网络模型，生成对用户的候选集H，并对每个食材进行权重预测，结果整理为如下形式：

H：{食材1：weight1，食材2：weight2，…}；

步骤6、根据候选集H从知识关系模块union1中获取所有候选集H中的食材可以获取到的菜谱，得到菜谱候选集HC，其中，所述菜谱候选集HC的权重由健康指数与weight相乘所得到的结果集作为新的权重weigh_health；

步骤7、建立菜谱推荐程序，所述菜谱推荐程序传入的参数包括用户需要补充的营养元素或者用户需要获得的食补功效，用户需要控制的能量范围，用户属于何种患症人群；

步骤8、菜谱推荐程序依据用户传入的参数从知识关系模块union3中获取到对应的食材。

步骤9、菜谱推荐程序依据步骤8获取到的食材按照步骤5和步骤6计算出健康菜谱候选集列表。

作为本发明的进一步改进，在步骤2中，食材的知识特征标签数据，即知识关系模块union2具体包括{{“营养元素”：{a1，a2，a3，a4，…，ai}，“营养功效”：{b1，b2，b3，b4，…，bi},“适应症状”：{c1，c2，c3，c4，…，ci}，“适应人群”:{d1，d2，d3，d4，…，di},“每百克能量”：XXX，“建议烹饪方式”：{e1，e2，e3，e4，…ei}}，并对ai、bi、ci、di、ei按照含量、功效效力、症状效果进行算法排序。