[发明专利]一种基于成对关联规则的推荐系统和方法

权利要求书

1.一种基于成对关联规则的推荐系统，其特征在于，包括：

交互界面：用于供用户输入一组食物IF，并用于显示推荐模型返回的一组推荐食物；所述一组食物可以是用户前一天的摄入的食物；

推荐模型：所述推荐模型为基于成对关联规则PAR的推荐模型，用于接收用户输入的一组食物IF，并根据IF返回一组推荐食物RF；

所述推荐模型的训练过程为：采用从不同年龄层收集的一组膳食样本作为训练数据，每个膳食样本中至少包含两种食物；训练时对每种食物f计算包含该食物的膳食样本的数量OD[f]；对所有膳食样本中出现的所有食物进行组对，对于每个食物对{f，f1}，f≠f1，计算同时含有食物对的膳食样本的数量CD[f，f1]，由此得到成对关联规则的推荐模型；

所述推荐模型的推荐过程为：对于IF中的每种食物inf，推荐模型检索食物inf对应的OD[inf]以及所有含有食物inf的食物对所对应的CD[inf,f]，f≠inf且然后对检索到的每对食物对{inf，f}，推荐模型计算f在餐中的条件概率P，P＝CD[inf,f]/OD[inf]；对IF中的每种食物inf都进行检索和条件概率计算之后，同一种食物f的条件概率进行加总得到该种食物f的推荐得分P[f]；将推荐得分进行降序排列并按照设定的数量选取推荐得分最高的若干的食物组成RF输出至交互界面中进行显示。

2.根据权利要求1所述的基于成对关联规则的推荐系统，其特征在于，所述一组膳食样本中包含20000个膳食样本。

3.一种利用上述任一权利要求所述的系统的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、用户在交互界面中输入一组食物IF；

S2、推荐模型根据用户输入的一组食物IF，对于IF中的每种食物inf，推荐模型检索食物inf对应的OD[inf]以及所有含有食物inf的食物对所对应的CD[inf,f]，f≠inf且然后对检索到的每对食物对{inf，f}，推荐模型计算f在餐中的条件概率P，P＝CD[inf,f]/OD[inf]；对IF中的每种食物inf都进行检索和条件概率计算之后，同一种食物f的条件概率进行加总得到该种食物f的推荐得分P[f]；

将推荐得分进行降序排列并按照设定的数量选取推荐得分最高的若干的食物组成RF输出至交互界面中进行显示，或将所有的食物f及其推荐得分P[f]直接推送至交互界面中显示，或在交互界面上显示各种食物f与输入的食物inf的关联性。