基于多维度特征的饮食干预方法研究

发布时间：2021-05-11 11:01

　　健康是人类生存和发展的最基本的条件。而维护健康的四大基石包括“平衡饮食”、“适量运动”、“戒烟戒酒”、“心理健康”,其中可以看出平衡饮食占据着主导的地位。同时平衡饮食既能够保持身体健康,又能预防慢性疾病的发生,这在当下已经成为了一个热门的讨论话题。随着社会的发展,人们生活质量不断的提升,它们的饮食结构产生了翻天覆地的变化,吃的全是精米精面,而很多慢性疾病其实都是一口一口吃出来的。人们吃的好不等于营养,更不等于均衡的营养,只有均衡的营养才能带来健康。那么如何为人们提供合理均衡的饮食方案便成为世界各地营养学家的职责,但是由于营养学家人数有限且行医水平参差不齐,人们想要便携了解自己的饮食状态并不方便。随着移动互联网的发展,人们在海量的饮食信息中开始迷失,无法找到适合的内容。而饮食推荐能够对丰富的信息进行筛选,找出符合用户要求的内容。因此,本文提出一种合理有效的多维度特征的饮食推荐方法,旨在辅助人们完成饮食结构上的营养均衡以及饮食干预。本文主要研究的内容如下:第一,基于用户画像的推荐。在该推荐方式中,本文主要以不同人群、疾病和职业环境为基础,制定了各个属性需要的营养元素摄入膳食建议,通过比较推... 

【文章来源】：湘潭大学湖南省

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 饮食干预研究现状
        1.2.2 推荐系统研究现状
    1.3 论文主要工作内容
    1.4 论文组织结构
第2章 相关理论与技术
    2.1 饮食干预介绍
        2.1.1 膳食结构标准
        2.1.2 居民膳食指南
    2.2 体质检测介绍
    2.3 相关算法原理介绍
        2.3.1 K-means算法
        2.3.2 DBSCAN算法
        2.3.3 ML-kNN算法
        2.3.4 朴素贝叶斯算法
    2.4 系统相关技术介绍
        2.4.1 Django框架
        2.4.2 Rest-Framework框架
    2.5 本章小结
第3章 饮食推荐算法的研究
    3.1 菜品数据预处理
    3.2 基于用户画像的推荐
        3.2.1 推荐原理分析
        3.2.3 算法结果分析
    3.3 基于中医体质的推荐
        3.3.1 推荐原理分析
        3.3.2 算法结果分析
    3.4 基于饮食行为的推荐
        3.4.1 推荐原理分析
        3.4.2 算法结果分析
    3.5 本章小结
第4章 饮食推荐系统的设计与实现
    4.1 系统的总体架构
    4.2 系统模块设计
        4.2.1 数据库设计
        4.2.2 客户端设计
        4.2.3 服务端设计
    4.3 饮食推荐系统的实现
        4.3.1 客户端实现
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 本文工作展望
致谢
在学期间发表的学术论文与研究成果
参考文献


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Django框架的管理系统的设计与开发[J]. 张翠丽,孟小艳,杨抒.  计算机技术与发展. 2019(10)
[2]基于Django和MySQL的网络化测试数据查询系统研究[J]. 罗广恒.  智能物联技术. 2019(02)
[3]基于改进协同过滤算法的个性化美食推荐APP开发[J]. 周显春,邓雨,吴世雄,杨宇鑫,王晗.  软件导刊. 2019(02)
[4]浅谈python-Django[J]. 鲁去非.  数码世界. 2018(04)
[5]一种用户画像系统的设计与实现[J]. 王洋,丁志刚,郑树泉,齐文秀.  计算机应用与软件. 2018(03)
[6]个性化推荐系统综述[J]. 刘辉,郭梦梦,潘伟强.  常州大学学报(自然科学版). 2017(03)
[7]基于协同过滤的个性化食材推荐算法研究[J]. 林泽聪,王玉山,甘嘉颖,柯懿倍.  中国管理信息化. 2017(07)
[8]学龄前儿童膳食指南（2016）[J]. 杨月欣,苏宜香,汪之顼,赖建强,曾果,崔玉涛,盛晓阳,徐秀,毛丽梅,孙要武,杨年红.  临床儿科杂志. 2017(02)
[9]哺乳期妇女膳食指南[J].   中华围产医学杂志. 2016 (10)
[10]《中国居民膳食指南（2016）》解读[J]. 本刊综合新华网、中新网等报道.  就业与保障. 2016(08)

硕士论文
[1]个性化健康饮食推荐服务研究[D]. 李越.陕西师范大学 2016
[2]个性化的智能饮食推荐系统开发[D]. 盛实旺.浙江理工大学 2016
[3]基于LBS的本地美食推荐系统的研究与实现[D]. 赵恒.电子科技大学 2015



本文编号：3181290