[发明专利]一种基于深度神经网络的食谱推荐方法及设备

说明书

本发明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，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。

技术领域

本发明涉及食谱推荐设备技术领域，特别涉及一种基于深度神经网络的食谱推荐方法及设备。

背景技术

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。

发明内容

本发明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。

根据本发明的一个方面，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。