近年來,人們飲食觀念由溫飽向營養(yǎng)飲食轉(zhuǎn)變。在轉(zhuǎn)變過程中,由于飲食不合理導(dǎo)致人體出現(xiàn)健康問題,慢性疾病的發(fā)病患者和死亡人數(shù)逐年上升,普通健康人群應(yīng)關(guān)注自身健康,健康飲食,將慢性疾病防患于未然。本文在線性用戶模型的基礎(chǔ)上,鑒于粒子群算法的優(yōu)勢,提出了基于粒子聚集離散程度的動態(tài)慣性權(quán)重,量化飲食推薦。提出KMSBCF組合推薦算法,為用戶推薦偏好食材。該組合算法融合了聚類、Slope One、基于用戶的協(xié)同過濾、偏好權(quán)重,其中偏好權(quán)重融合了用戶飲食相關(guān)的時間因子、概率、食用頻次。本文旨在針對普通健康人群的飲食,進行個性化的飲食推薦系統(tǒng)的研究,滿足用戶飲食偏好,以及飲食多樣性的需求。首先,本文根據(jù)用戶的性別、體重、身體活動水平等因素計算用戶每日所需熱量,根據(jù)營養(yǎng)素提供的熱量配比,計算用戶每日所需的各項營養(yǎng)成分。使用簡化的用戶營養(yǎng)模型,從偏差的角度對推薦的食材進行量化分析。將求解用戶營養(yǎng)模型問題轉(zhuǎn)化為偏差問題,再使用改進的粒子群算法尋找最優(yōu)值,間接解決問題,同時保證推薦結(jié)果的多樣性。對粒子群算法進行改進,使用基于粒子的聚集離散程度變化的動態(tài)慣性權(quán)重,通過仿真分析對比結(jié)果得出改進算法相較于普通粒子群... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

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第五章 飲食推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)55圖5.3 用戶基本信息3. 食材庫包含不同食材每 100g 所含的熱量、蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物，如圖 5.4 所示。圖5.4 食材庫4. 食材庫飲食記錄記錄用戶早餐、午餐、晚餐進食的熱量，蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物的攝入量，達標(biāo)水平在一天內(nèi)以累計的形式計算，如圖 5.5 所示。

食材庫

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于飲食行為的個性化飲食推薦服務(wù)研究[D]. 孟佩.陜西師范大學(xué) 2016
[2]個性化健康飲食推薦服務(wù)研究[D]. 李越.陜西師范大學(xué) 2016
[3]基于Slope One算法的協(xié)作過濾個性化推薦系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 李朝陽.華中科技大學(xué) 2010



本文編號：3446135