一种针对营养健康的智能食谱推荐系统的制作方法
本发明主要涉及图像识别技术，机器学习，智能数据分析技术，通信网络技术，特别是机器学习和智能数据分析技术。
背景技术：
在数据发挥极大作用的数字化社会中，通过机器学习和智能数据分析技术，可以快速精准的分析和处理海量般的数据，并从中获得想要的目标内容。随着信息技术以及机器学习的飞速发展和进步，推荐服务也越来越受到民众的欢迎。通过营养健康的智能食谱推荐系统对不同用户推荐适合自身的个性化食谱，在实际应用中有巨大的市场潜力。
技术实现要素：
为了节省消费者宝贵的时间，让他们快速便利的获取适合自己的营养健康饮食推荐，本发明基于机器学习技术和智能数据分析技术，提出一种基于饮食记录的智能食谱推荐系统，该系统通过机器学习和智能数据分析技术，对用户通过手机客户端输入的饮食信息进行记录和分析，并结合用户的体质状态和不同需求，对用户进行适合自身身体状态的个性化饮食食谱推荐。此外，该系统也建立了用户和医生之间的连接，以医生系统的理论知识和丰富经验为基础，为用户提供更专业的服务。
为了解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
一种基于个人饮食记录的个性化智能食谱推荐系统，融合了图像识别技术，机器学习技术、智能数据分析以及通信网络技术，基于个人用户的饮食记录，联合专业营养科医生对个人进行营养健康的食谱推荐。在该系统中，用户输入自己身体的各项指标和特殊需求，这些信息经过基于云端的数据处理中心进行综合分析和处理之后，可以向用户推荐适合自身的饮食规划，也就是智能食谱。
进一步优选，机器学习技术和智能数据分析技术可以对专业营养科医生提供的饮食建议、海量的个人饮食记录等数据进行智能学习，获得可以提供营养健康食谱的人工智能模型，采用人工智能模型为个人用户提供快速、精准的食谱推荐。
一种基于个人饮食记录的个性化智能食谱推荐系统，所述系统包括服务于用户的用户客户端、服务于医生的医生客户端、进行信息管理和系统维护的系统后台管理、进行数据分析和处理的基于云端的数据处理中心等几大部分。
进一步优选，采用深度学习理论对大量数据进行分析和学习，并建立高精确度的人工智能模型。
进一步优选，所述系统的用户客户端是手机上的应用程序，医生客户端是电脑上的应用软件，用户注册后即可通过智能终端构建与专业营养医生的交流，并在云端存储用户饮食记录和相关的饮食建议，云端智能推荐系统可以通过数据学习，不断提高人工智能模型的推荐精准度，为用户提供良好的营养健康食谱的推荐。
本发明相对于现有技术具有以下优点：
为了节省消费者宝贵的时间，让他们快速便利的获取适合自己的营养健康饮食推荐，本发明基于机器学习技术和智能数据分析技术，提出一种基于饮食记录的智能食谱推荐系统，该系统通过机器学习和智能数据分析技术，对用户通过手机客户端输入的饮食信息进行记录和分析，并结合用户的体质状态和不同需求，对用户进行适合自身身体状态的个性化饮食食谱推荐。此外，该系统也建立了用户和医生之间的连接，以医生系统的理论知识和丰富经验为基础，为用户提供更专业的服务。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明智能食谱系统架构图；
图2为本发明之智能食谱推荐处理流程系统架构图；
图3为本发明之基于机器学习的智能食谱推荐系统架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护范围。
如图1所示的基于饮食记录的智能食谱推荐系统由以下几个部分构成：
1）、用户客户端：用户进行操作，为用户提供服务；
2）、医生客户端：医生进行操作，为医生提供服务；
3）、系统后台管理：管理员进行信息管理和系统维护；
4）、基于云端的数据处理中心：对来自于系统的信息要求对数据进行加工、整理、计算和分析；
5）、智能信息处理模块：系统的核心模块，使用机器学习框架tensorflow实现食谱的智能推荐功能。
1、用户客户端
用户客户端是本系统对为户设计的手机软件。该用户端的功能有用户注册、用户登录、信息管理、饮食推荐、获取提问、线上交流、资产管理、提醒打卡、日常记录、信息查看、社交活动等，其中获取提问和线上交流两种功能是用来与医生客户端的医生进行信息交流。用户注册后即可以通过软件使用系统所提供的智能食谱推荐功能，还可以与专业的医生在线上进行交流询问或者向医生购买专业食谱。用户在用户客户端上的业务数据传递到基于云端的数据处理中心进行分析和处理。
2、营养专业医生客户端
医生客户端是系统为医生设计的软件。该用户端的功能有用户注册、用户登录、信息管理、获取提问、线上交流、资产管理等。其中获取提问和线上交流两种功能是用来与用户客户端的用户进行信息交流。医生注册后既可以通过软件使用系统的各项功能，为用户提供专业的饮食分析和建议，也可向用户出售专业食谱。医生在客户端上的业务数据传递到基于云端的数据处理中心进行分析和处理。
3、系统后台管理
系统后台管理被设计用来进行系统日常的管理和维护。其功能包括信息审核、信息管理、文章运营等。管理员通过系统后台管理，对后台数据和用户的信息进行管理和增减删改，维护系统的各项功能正常运行；同时系统后台管理也为管理人员提供反映系统运营情况的各类信息。
4、基于云端的数据处理中心
基于云端的数据处理中心对来自系统的大量数据进行加工、整理、计算和分析，具有对数据进行实时、快速和精准的处理的功能。当用户和医生在使用系统时，会产生大量的业务数据，这些数据传递到云端的数据处理中心进行分析和处理，可以快速的对用户和医生的需求进行应答。
5、智能信息处理模块
智能信息处理模块是该系统的核心模块。这个模块使用机器学习框架tensorflow对大量的数据进行分析和学习，通过不断的调整权值和阈值得到高精确度的模型，实现针对不同用户进行适合自身体质的智能食谱的推荐功能。
如图2所示的用户操作处理流程设计描述如下：
申请创建：
1.用户客户端的申请创建
(1)用户通过用户客户端登录基于饮食记录的智能食谱推荐系统；
(2)用户选择智能食谱推荐功能；
(3)用户输入自己的饮食信息和特殊需求；
(4)系统对用户的饮食信息和特殊需求进行综合分析，然后向用户推荐智能食谱；
(5)用户购买医生的专业食谱；
(6)用户提交购买食谱的申请，系统后台验证用户权限后将申请保存到系统后台数据库中。
2.基于通信网络平台的任务
(1)用户提交购买医生专业食谱的申请；
(2)系统后台验证申请后，将申请保存到系统后台数据库中。
申请处理：
(1)医生通过医生用户端登录基于饮食记录的智能食谱推荐系统；
(2)医生客户端通过系统网络接口从系统后台数据库中获取用户购买医生专业食谱的申请；
(3)医生通过医生客户端完成用户购买专业食谱申请的处理；
(4)医生客户端向系统后台数据库提交申请状态变更信息，已经完成处理的申请状态发生变更；
(5)用户客户端的用户获得医生专业食谱；
(6)申请处理的整个生命周期内，由系统后台数据库完成具体的计费、扣费、通知及相关数据的流转及保存业务。
如图3所示智能模型的处理流程如下：
(1)对用户饮食数据，营养专业医生建议等异构数据进行规范化；
(2)将规范化后的数据送入卷基层，其中卷积核采用13x13,4x4等尺寸；
(3)卷积数据送入批规范化，修正线性单元等处理，最终完成营养食谱的推荐。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
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