基于饮食行为的个性化饮食推荐服务研究

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基于饮食行为的个性化饮食推荐服务研究

【摘要】： 随着社会经济的发展和人类生活水平的提高,国民日益关注饮食与健康问题,营养及饮食类的健康养生讲座愈来愈受到人们的青睐,由饮食不合理导致的糖尿病、高血压、肥胖症等一系列疾病一直作为警钟时刻提醒着人们要营养饮食。作为普通大众,他们很难判断自己的一日三餐是否科学合理且营养均衡,为了解决此问题,利用计算机技术实现的食谱推荐系统应运而生。当前已经出现了许多的营养配餐软件,其中大部分都是由系统根据用户的基本输入信息(年龄、身高、体重、劳动强度等)分析用户的营养成分,给出营养建议,继而从海量的食物库中自动匹配满足营养需求的食物组合,供人们按喜好进行自主选择。此外,相关的食谱网站也相继诞生,根据季节、食物类别、餐次等限定条件可为用户自动生成若干套食谱,这些组合模式虽然在一定程度上能够解决个人的饮食“难选择”问题,但是均不能平衡个人口味偏好需求和营养需求两者之间的关系,所以很难保证配餐结果的质量。为此,本文提出了基于饮食行为的个性化饮食推荐服务研究,旨在设计出能够满足用户口味和营养双需求的食物搭配方案,主要工作有以下几点：1.饮食健康分析：考虑现在人们存在的诸多不健康饮食问题,本文主要以校园一卡通数据和学生饮食记录数据为例,分别从饮食多样性、饮食时间合理性和饮食营养均衡性三个方面分析学生的饮食科学性和合理性,并提供了可参考性建议；2.基于多目标优化的个性化营养食谱推荐研究：考虑人体必需营养素的实际需求量问题,本文提出一种计算用户每日各类营养素实际需求量的动态调优营养模型,进一步采用多目标粒子群优化,使得为用户所推荐的一日三餐食谱尽可能满足用户各类营养素的实际需求量,从而实现基于多目标的个性化营养食谱推荐；3.个性化饮食推荐研究：考虑现有的饮食推荐系统不能同时满足用户口味和用户营养两大需求,本文引入了营养食谱偏好度概念及其计算方法,使用用户对食物的平均食用次数(简称频次)来反映用户对食物的喜好程度。首先采用基于多目标优化的协同过滤算法获取用户喜好的食物及食物的预测频次,该算法既能利用多目标优化算法对用户进行分组,使得目标用户所在组的每个用户尽可能改善目标用户各类营养素的不合理摄入状况,又能在用户分组的基础上,使用协同过滤算法生成目标用户所喜好的食物推荐列表。然后通过计算营养食谱中用户所有喜好食物的总频次,得到食谱偏好度,进而将偏好度高的食谱推荐给目标用户。

【学位授予单位】：陕西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016

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