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基于深度学习的健康饮食推荐系统
此外，用户间的饮食经验分享缺乏有效互动与专业指导，进一步加剧了健康饮食的实践难度。在此背景下，数字健康饮食推荐系统应运而生。 2、研究意义在理论方面，该研究为健康饮食推荐领域带来新的理论突破。传统推荐系统在处理健康饮食相关数据时，往往难以充分挖掘数据背后的复杂关联和潜在规律。 在公共卫生领域，大规模的健康饮食推荐系统有助于引导公众形成科学的饮食观念，降低因不健康饮食导致的疾病负担，节约医疗资源。 3、研究现状当前，基于深度学习的健康饮食推荐系统研究已成为健康管理与个性化营养领域的热点。随着人工智能技术的突破，深度学习在健康饮食推荐中的应用日益广泛，展现出显著的技术优势。 在应用层面，国内外已涌现出多种基于深度学习的健康饮食推荐系统。
44910编辑于 2025-11-20 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【饮食推荐】基于大数据分析的应季食材推荐
自古以来，吃在当季都是备受推荐的健康饮食方式。 简单来说，吃应季食材有如下宜处： 1）味道好，口感佳，营养高； 2）不违天时，顺应四季时令变化和植物生长规律； 3）符合传统中医养生方式； 4）相比反季节种植方式，成本低很多，种植户用各种激素和化学药品的意愿相对要弱 四、现状和进展 分析结果已作为产品上线，名字是『今日饮食』，可通过搜索微信公众号“今日饮食”体验，Android应用也可在各大手机应用中心下载，搜索关键词为“今日饮食”，产品定位为基于大数据分析的应季食材推荐 五、其它 今日饮食是基于大数据的应季食材推荐具有实用，新颖，和首创性，目前在市场上没有类似产品。分析结果数据也可提供API方式调用，传入地理位置信息，返回特定地理区域当前的应季食材列表。 ）生鲜超市卖场电商，餐饮企业，饮食菜谱类应用，作为推荐食材和点菜的参考； 4）养生健康医疗机构，把吃应季作为一种健康饮食方式。
1.8K40发布于 2018-04-20 - 来自专栏VoiceVista语音智能
饮食行业的Voice-First变革
原文链接如下 - https://www.qsrmagazine.com/outside-insights/voice-first-revolution-takes-shape-restaurants 饮食行业的巨头如 用户人口统计学信息如性别，年龄等可以在客户说话下单的时候迅速获取，从而可以优化订单流程推荐。 其他一些信息，比如男性化（Masculine） vs 女性化（Feminine）,和千禧一代(Millennial) Vs 婴儿潮一代(Baby-boomer)等信息，可以帮助优化推荐与特定消费者达成共鸣
74110发布于 2019-09-16 - 来自专栏专知
【论文推荐】最新7篇聊天机器人（Chatbot）相关论文—触动你的心、DeepProbe、饮食推荐、知识学习、交互、挑战、管理
期刊：arXiv, 2018年3月2日 网址： http://www.zhuanzhi.ai/document/92aa72b24c3a8b2ce47ba6fe3a64c101 3. : Addressing Challenges of Chatbot Application for Meal Recommendation（聊天机器人能决定我的饮食吗? :解决聊天机器人在饮食推荐中的挑战） ---- ---- 作者：Ahmed Fadhil 机构：University of Trento 摘要：Poor nutrition can lead to reduced 期刊：arXiv, 2018年2月26日 网址： http://www.zhuanzhi.ai/document/ff13c5a7d744f7a952fa2afa59cc8ca5 4.Towards a 期刊：arXiv, 2018年2月9日 网址： http://www.zhuanzhi.ai/document/4e63e23b393fd521f2889024f1efe2c7
2K50发布于 2018-04-16 - 来自专栏成套网站
基于springboot的健康饮食营养管理系统
同时，系统还可以实时记录用户的饮食情况，进行营养分析和评估，帮助用户及时调整饮食结构，养成良好的饮食习惯。因此，研究并开发健康饮食营养管理系统具有重要的现实意义。 2、研究意义在当下，不健康的饮食习惯引发的慢性疾病高发，严重威胁个人健康。 例如，对于患有糖尿病的人群，系统可精确计算碳水化合物的摄入量，推荐低糖、高纤维的食物，辅助控制血糖水平；对于健身爱好者，能根据其增肌或减脂目标，合理搭配蛋白质、碳水化合物和脂肪的比例，助力达成理想身材。 还有“Keep”，除健身指导外，其饮食板块结合用户运动数据，运用智能算法推荐适合运动阶段的饮食搭配，帮助用户实现健身与饮食的科学结合。 国外如“MyFitnessPal”，在全球拥有大量用户，它支持多种语言，能与国际主流健康设备同步数据，通过先进的算法为用户提供精准的卡路里追踪和营养建议，还可根据用户反馈不断优化推荐方案。
47310编辑于 2025-09-20 - 来自专栏情情说
推荐2个工具
话题一转，说说今天的主角：2个工具，一个是抓包工具Charles，一个是API调试工具Postman。
3K80发布于 2018-05-11 - 来自专栏阮一峰的网络日志
标准体重和饮食控制计算器
为了监控体重变化，我这两天写了一个简易的"标准体重和饮食控制计算器"。只需要输入体重和身高，就可以得到你的标准体重和健康饮食的数据。 饮食控制的计算公式 已知 1克蛋白质=16.8千焦耳（4千卡）的热量 1克脂肪=37.8千焦耳（9千卡）的热量 1克糖类=16.8千焦耳（4千卡）的热量 根据营养学的研究，标准体重的人每日每公斤需要摄入蛋白质
2.7K60发布于 2018-04-19 - 来自专栏有关SQL
推荐 2 个阅读神器
说下我推荐的 2个阅读神器。 为什么说是阅读，而不是看书呢。在我朋友圈的读者们，可能已经知道了。比起看书，我平常阅读更多的是，期刊论文或者博硕毕设。偶尔，要学点新技术，看书才会成为我的选择。 所以，我要推荐的，1个神器，是微信读书，用来看书；第2个神器，是知网和谷歌学术。 微信读书，是我的年度最佳 app ，绝对可以排前三。 下图层1，是谷歌学术搜索；图层2/3，是知网的。但，他俩代表的是两个世界 如果你有好的看书，阅读神器，也欢迎留意，与大家一起分享！ 不出意外，这是农历2022年前，最后一篇文章了。
98620编辑于 2022-03-31 - 来自专栏生信宝典
DNA metabarcoding: 条形码的追踪饮食摄入之路
“在微生物领域，越来越多工作阐明特定食品可能会改变或塑造肠道中特定细菌的水平，但是我们在宏基因组研究中往往没有考虑饮食数据。” 研究人员对11位饮食受控和自由饮食的个体的粪便样品中叶绿体DNA中的条形码区域进行了测序，成功地在大约50％样本中扩增到了植物DNA，在食用富含植物的饮食受控的个体中，这一比例增加到了70％。 David博士说：“总体而言，研究参与者记录的食物摄入与我们从粪便中分离DNA测序的得到的饮食谱一致。” “如果饮食记录中记录植物，在80%的时候同时被metabarcoding方法检测到。” ? 咖啡是唯一一种在饮食日志中有记录但从通过DNA检测发现不了的样本序列了。 David博士展望了DNA metabarcoding在未来研究的应用，以及对早期研究进行饮食分析的可能性。 David博士说：“与这项研究类似，可以想象这一技术应用到DNA检测，查看是否存在可以影响肠道微生物模式的潜在的饮食差异”。
2.8K20发布于 2019-10-21 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
16推荐系统1-2基于内容的推荐系统
我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或 iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。 如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。 推荐系统是个有趣的问题，在学术机器学习中因此，我们可以去参加一个学术机器学习会议，推荐系统问题实际上受到很少的关注，或者，至少在学术界它占了很小的份额。 (红色框中问号) 选定两个为电影的属性 n=2，一个是电影的爱情片程度 x1，一个是电影的动作片程度 x2，则可以用一个特征向量表示每一部电影(加上截距向量 x0=1),则第一部电影可表示为 ? 在一般的线性回归模型中，误差项和正则项应该都是乘以 1/2m，在这里我们将 m 去掉。并且我们不对方差项 (即截距项) 进行正则化处理。
92050发布于 2020-08-14 - 来自专栏数商云网络
餐饮食材行业数字化供应链转型趋势
国家统计局数据显示，2020年中国餐饮市场规模将近5万亿元，假如按照餐饮平均30%-40%的原材料成本测算的话，餐饮食材供应链市场规模至少有1.5万亿。 2.链条冗长，运输成本高 在餐饮供应链上，包括种植/养殖、食品加工、物流、仓储等诸多环节。 2.全链路数字化建设，降低物流成本 供应链管理契合企业供应链的数字化转型需求，构建打通上中下游的供应链管理平台，为企业提供可选择的能力模块，全链路覆盖，实现企业供应链管理效能的成倍提升。 2、库存成本 一般来说，餐企都有一定数量的库存及自身或大或小的库房，就算没有专职的库管人员，也会派兼职人员管理库房。 2、打通“四流”，提高供应链协同水平 提升核心企业产业链一体化运作效率，实现商流、物流、信息流、资金流“四流合一”。
1.1K10发布于 2021-11-02 - 来自专栏机器之心
推荐系统之路 (2)：产品聚类
上一篇文章中，我们介绍了「推荐系统之路」，有些小可爱在留言里表示期待下一篇。最近，这位作者大大更新了。 虽然还是关于推荐系统，但这次讲的是产品聚类以及相关方法，具体见下文↓↓ 在上一篇文章中，我大致介绍了推荐系统，但卡在了矩阵系统的性能这一块。 为此，我们使用 2 个不同的向量器：CountVectorizer 和* *tf-idf Vectorizer。前者用 {0,1} 创建二元向量，后者根据单词在所有向量中的频率为每个单词分配一个权重。 为了找出 2 个向量之间的相似性，我们用欧几里得距离来进行衡量。如果 2 个产品被归为 1 类，且距离要高于我们的阈值，我们就称生成的组为 category。 ? 想象一下，我们的数据就像一大桶产品。 https://medium.com/moosend-engineering-data-science/product-clustering-a-text-clustering-approach-c392c2ef4310
99440发布于 2019-05-15 - 来自专栏PaddlePaddle
GITCHAT系列2：个性化推荐
从用户的角度讲，人们往往喜欢花2个小时看一部电影，却不愿意花20分钟去挑选一部电影；从企业的角度看，Data Science Central编辑总监Bill Vorhies曾撰文[1]表示，“据估计，对亚马逊和 在互联网领域，长尾效应尤为显著[2]。 如下图所示，图中横轴表示数据类型，纵轴表示频率，大部分数据的频率都很低，但都是大于零的（图中右侧黄色部分），这就是长尾。 similarity = cos_sim(a=movie_feature, b=user_feature, scale=2) # 训练时，采用regression_cost作为损失函数计算回归误差代价 由于Bot是面向API的，我们可以开发某个Workflow（比如IFTTT）完成一系列的任务，有人为其创造了一个新名词，叫“r2r - robots 2 robots”。 2. 接入PaddlePaddle预测文件 变量MODEL_PATH是模型评估.
1.5K90发布于 2018-03-15 - 来自专栏大数据文摘
Cell文章：肠道微生物及个人饮食定制算法
另一位朋友，正相反，依旧坚持着高糖饮食，但看上去依旧健康苗条。而你则尝试了这两种不同的饮食策略，但并没有感觉自己的身体发生真正的改变。 而这一点，指出了健康饮食的潜在未来，尽管世界各地的一些科学家还在争论。 要对抗糖尿病和肥胖症造成的日益严重的威胁，关键可能是个性化饮食 ，每个人都有自己不同的饮食指导，而不是像现在这样一揽子的解决方案。 答案可能就在你的肠胃中 ，更确切地说，是指居住生活在那儿的万亿细菌。 例如，有关双胞胎的研究表明，即使人有相同的DNA，有时对不同的饮食也会做出不同的反应。 基于这些结果，研究人员认为，“通用的饮食，或通用的饮食准则，不可能对每个人适用，因为人是不一样的，”Segal说。 “一般准则会有局限性，它们实际上可能对一些人有害。”
936170发布于 2018-05-22 - 来自专栏小道
机器学习学习笔记(2) -- 推荐算法
1、推荐系统涉及的知识 电子商务业务知识、网站架构运营、机器学习算法、数学建模、大数据平台… 2、推荐系统涉及的常见算法 聚类、关联模式挖掘、大规模矩阵运算、文本挖掘、复杂网络和图论计算等… 3 、推荐系统分类 Ⅰ、基于应用领域分类 电子商务推荐系统、社交好友推荐系统、搜索引擎推荐系统、信息内容推荐系统...... Ⅱ、基于设计思想分类 基于协同过滤的推荐系统、基于内容的推荐系统、基于知识的推荐系统 、混合推荐系统...... Ⅲ、基于使用何种数据分类 基于用户行为的推荐系统、基于用户标签的推荐系统、基于社交网络数据的推荐系统、基于上下文信息的推荐系统...... 4、实现协同过滤的步骤 ①收集用户偏好数据 ，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。 实现基于邻域的算法思路举例： 推荐数据准备：用户id、物品id、偏好值 --- 把数据看成空间中的向量 (1)建立物品的同现矩阵 (2)建立用户对物品的评分矩阵 (3)矩阵计算推荐结果 ---
93130发布于 2021-04-13 - 来自专栏DeepHub IMBA
2022 年 2 月 arXiv 论文推荐
最近在强化学习和语言模型的交叉点上可能有趣的另一篇论文是Language Models as Zero-Shot Planners: Extracting Actionable Knowledge for Embodied Agents. 2、
77540编辑于 2022-03-12 - 来自专栏哲学驱动设计
《Framework Design Guidelines 2nd Edition》推荐
前言 最近看了《FDG 2nd Edition》，也适当做了些笔记，在这里写这篇文章的目的主要有两个，一是对自己学习的一个记录、积累；另外，还可以用这篇总结向一些有需要的朋友推荐这本书。 2. 工厂模式牺牲了可发现性、可用性及一致性来实现了灵活性，所以在使用时需要注意不被滥用。 后话 我之前一直没有看这本书，全靠自己不断地编写代码，不断地靠主观来分辨某个设计是不是好的。 这里，我推荐以下任何一种类型的读者阅读这本书： 专注于.NET平台的任何开发人员。 理解了一般设计思想，但是想在.NET平台上深化设计的软件设计师。 JAVA及.NET平台的框架设计人员。 为了提高自己的表达能力和口才，看了一本老婆推荐的书：《思维导图：提高语言智能的十种方法》。最终发现其实这本书对于社交和口才并没有什么关系。
1.1K101发布于 2018-01-29 - 来自专栏Python 自动化
推荐 2 款必备的 Django 开发神器
使用 Django 进行 Web 开发的时候，为了提高开发效率，少不了安装一些第三方应用 App 本篇文章将推荐 2 款非常好用的应用 App django_extensionsdebug_toolbar 'django_extensions'， ... ） 接下来就可以使用它进行项目调试了 常见的功能如下： 2-1 增强版 Shell 我们都知道，原始项目都是使用「 . /manage.py shell_plus 」命令就可以进入到增强版的 Shell，自动导入项目下所有模型，非常方便我们调试 2-2 检查模板错误 使用「 . /manage.py validate_templates 0 errors found 2-3 查看路由列表 使用「 . 最后 文中推荐了两款非常实用的 Django 开发辅助应用，它可以帮助我们对项目进行调试，快速定位问题 如果你觉得文章还不错，请大家 点赞、分享、留言 下，因为这将是我持续输出更多优质文章的最强动力！
85521发布于 2021-03-25 - 来自专栏Java毕业设计项目实战
基于SpringBoot+Vue的饮食营养管理信息系统设计与实现
2. 发现缺陷，系统测试通过模拟各种使用场景和操作，发现系统中的潜在缺陷和错误。这些缺陷可能包括功能性问题、性能问题、兼容性问题、或者安全漏洞。 | 创建时间 || update_time | DATETIME | 否 | 否 | 更新时间 |2. {}",this.getClass().getName(),shangjia.toString());// if(shangjia.getShangjiaYesnoTypes() == 2) ShangjiaEntity(); shangjiaEntity.setId(id); shangjiaEntity.setShangjiaDelete(2) 联系我们大家点赞、收藏、关注、评论 啦查看文章下方名片联系我即可~精彩专栏推荐订阅
53910编辑于 2025-01-22 - 来自专栏Python深度学习
使用Python实现深度学习模型：智能饮食建议与营养分析
随着人们对健康生活方式的关注日益增加，智能饮食建议与营养分析成为了一个热门话题。通过深度学习技术，我们可以分析个人的饮食习惯，提供个性化的饮食建议，从而帮助人们更好地管理健康。 在饮食建议与营养分析中，深度学习可以用于以下几个方面：饮食记录分析：通过分析用户的饮食记录，评估其营养摄入情况。个性化饮食建议：根据用户的健康状况和饮食偏好，提供个性化的饮食建议。 营养缺乏预警：通过分析用户的饮食数据，预测可能的营养缺乏情况，并提供预警。 使用Python实现深度学习模型我们将使用Python的深度学习库Keras和TensorFlow来实现一个简单的深度学习模型，用于饮食记录分析和个性化饮食建议。 结论深度学习在智能饮食建议与营养分析中具有广泛的应用前景。通过使用Python和深度学习库，我们可以构建高效的模型，分析个人的饮食习惯，提供个性化的饮食建议，从而帮助人们更好地管理健康。
50210编辑于 2024-09-14
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