本發(fā)明涉及養(yǎng)生健康，具體涉及一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、隨著人工智能技術(shù)在健康管理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，健康飲品推薦系統(tǒng)逐漸成為滿足用戶個(gè)性化需求的重要工具。然而，現(xiàn)有的健康飲品推薦技術(shù)在數(shù)據(jù)整合、個(gè)性化推薦算法以及用戶體驗(yàn)優(yōu)化方面仍存在一定的不足，影響了推薦的精準(zhǔn)性和實(shí)用性。
2、專利公開號(hào)為cn118315024b的一種基于人工智能的特醫(yī)食品推薦系統(tǒng)及方法，該專利通過采集患者的醫(yī)療記錄、健康狀況、食物偏好和治療目標(biāo)數(shù)據(jù)，利用語義分析和語義對齊分?jǐn)?shù)判斷特醫(yī)食品是否符合患者的潛在需求，從而提供個(gè)性化的食品推薦。
3、然而，該技術(shù)方案主要聚焦于特醫(yī)食品領(lǐng)域，對健康飲品的推薦場景覆蓋有限，未能全面考慮飲品的特殊屬性（如飲品的功能性成分、飲用頻率、飲用時(shí)間等）。同時(shí)，該方案對飲品推薦的多維度數(shù)據(jù)整合能力不足，可能影響推薦的精準(zhǔn)性和多樣性，因此，本發(fā)明提供一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，提升健康飲品推薦的精準(zhǔn)性、實(shí)用性和用戶體驗(yàn)，從而更好地滿足用戶對健康飲品的個(gè)性化需求。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。
2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：
3、一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，該基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)包括：中央控制模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、推薦生成模塊和用戶反饋模塊；
4、所述中央控制模塊作為系統(tǒng)的中心位置，通過數(shù)據(jù)總線與數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、推薦生成模塊和用戶反饋模塊連接進(jìn)行數(shù)據(jù)交互；
5、所述數(shù)據(jù)采集模塊與中央控制模塊連接，設(shè)置有生理數(shù)據(jù)采集單元、偏好數(shù)據(jù)采集單元和環(huán)境數(shù)據(jù)采集單元，用于獲取用戶的身體數(shù)據(jù)、飲品偏好數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；
6、所述數(shù)據(jù)處理模塊與數(shù)據(jù)采集模塊的輸出端連接，內(nèi)部設(shè)置有數(shù)據(jù)清洗單元、特征提取單元和權(quán)重分配單元，用于對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，從清洗后的數(shù)據(jù)中提取飲品的功能性成分、飲用時(shí)間分布和飲用頻率特征，根據(jù)用戶的歷史行為調(diào)整各特征的權(quán)重值；
7、所述推薦生成模塊與數(shù)據(jù)處理模塊的輸出端連接，設(shè)置有動(dòng)態(tài)匹配單元和優(yōu)先級排序單元，用于通過動(dòng)態(tài)匹配單元將飲品特征與用戶需求進(jìn)行匹配，并通過優(yōu)先級排序單元生成推薦列表；
8、所述用戶反饋模塊與推薦生成模塊連接，設(shè)置交互界面和反饋記錄單元，交互界面用于展示推薦結(jié)果，反饋記錄單元用于收集用戶的實(shí)際選擇行為。
9、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述中央控制模塊的內(nèi)部包括：中央處理器、存儲(chǔ)器、通信接口；
10、所述中央處理器負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、推薦生成模塊和用戶反饋模塊之間的數(shù)據(jù)流動(dòng)和邏輯運(yùn)算；
11、所述存儲(chǔ)器被劃分為高速緩存區(qū)和長期存儲(chǔ)區(qū)，其中高速緩存區(qū)用于暫存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，長期存儲(chǔ)區(qū)用于保存歷史記錄，并且利用人工智能根據(jù)云計(jì)算，存儲(chǔ)各種食材的藥性；
12、所述通信接口支持wi-fi、藍(lán)牙和zigbee協(xié)議，確保中央控制模塊與其他硬件設(shè)備的數(shù)據(jù)交換。
13、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊的內(nèi)部包括：
14、生理數(shù)據(jù)采集單元：用于通過可穿戴設(shè)備獲取用戶的生理指標(biāo)，如通過心率測量儀測量心率、血壓檢測儀測量血壓和血糖儀檢測血糖水平；
15、偏好數(shù)據(jù)采集單元：用于通過移動(dòng)應(yīng)用記錄用戶的飲品消費(fèi)習(xí)慣，包括引用時(shí)間、飲用頻率和飲品類型；
16、環(huán)境數(shù)據(jù)采集單元：用于通過傳感器獲取用戶的環(huán)境信息，如溫度、濕度和空氣質(zhì)量。
17、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述數(shù)據(jù)處理模塊的內(nèi)部包括：
18、數(shù)據(jù)清洗單元：所述數(shù)據(jù)清洗單元包括異常值檢測單元和數(shù)據(jù)補(bǔ)全單元；
19、特征提取單元：所述特征提取單元包括功能性成分分析單元、時(shí)間分布分析單元和頻率分析單元；
20、權(quán)重分配單元：所述權(quán)重分配單元包括歷史行為分析單元和動(dòng)態(tài)調(diào)整單元。
21、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述異常值檢測單元通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法識(shí)別并且剔除數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)，所述數(shù)據(jù)補(bǔ)全單元利用插值算法對缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)；
22、所述功能性成分分析單元通過化學(xué)成分?jǐn)?shù)據(jù)庫對飲品的功能性成分進(jìn)行標(biāo)注，所述時(shí)間分布分析單元通過時(shí)間序列算法分析用戶的飲用時(shí)間規(guī)律，所述頻率分析單元通過聚類算法確定用戶的飲用頻率模式；
23、所述歷史行為分析單元通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型對用戶的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，計(jì)算各特征的初始權(quán)重值，所述動(dòng)態(tài)調(diào)整單元用于根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)反饋數(shù)據(jù)對權(quán)重值進(jìn)行更新。
24、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述推薦生成模塊的內(nèi)部包括：
25、動(dòng)態(tài)匹配單元：通過余弦相似度算法計(jì)算飲品特征與用戶需求之間的相似度，并通過加權(quán)評分算法對相似度結(jié)果進(jìn)行綜合評估；
26、優(yōu)先級排序單元：通過根據(jù)匹配度評估結(jié)果將飲品分為高優(yōu)先級、中優(yōu)先級和低優(yōu)先級三類，并利用冒泡排序算法對高優(yōu)先級飲品進(jìn)行進(jìn)一步排序，生成最終推薦列表。
27、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述用戶反饋模塊的內(nèi)部包括：
28、交互界面：通過圖文結(jié)合的方式呈現(xiàn)飲品的功能性成分、飲用建議和營養(yǎng)價(jià)值，并且允許用戶手動(dòng)調(diào)整飲品推薦的優(yōu)先級和過濾條件，同時(shí)實(shí)時(shí)通過按鈕和滑動(dòng)條等形式收集用戶對推薦結(jié)果的滿意度評價(jià)；
29、反饋記錄單元：通過分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)存儲(chǔ)用戶反饋數(shù)據(jù)，并通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法分析用戶行為模式。
30、由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明相對現(xiàn)有技術(shù)來說，取得的技術(shù)進(jìn)步是：
31、1、本發(fā)明提供一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)采集模塊獲取用戶的身體數(shù)據(jù)、飲品偏好數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)處理模塊對提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，推薦生成模塊將飲品特征與用戶需求進(jìn)行匹配，并生成推薦列表，利用用戶反饋模塊中的交互界面展示推薦結(jié)果，方便用戶根據(jù)自身的身體健康情況選擇合適的飲料用品，解決了現(xiàn)有技術(shù)在飲品推薦場景中功能性成分分析不足、飲用時(shí)間與頻率未充分考慮的問題，增強(qiáng)了推薦結(jié)果的精準(zhǔn)性與適應(yīng)性。
32、2、本發(fā)明提供一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，數(shù)據(jù)清洗單元通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法識(shí)別并且剔除數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)，并利用插值算法對缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)提升了數(shù)據(jù)的質(zhì)量與可用性，權(quán)重分配單元通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型對用戶的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，計(jì)算各特征的初始權(quán)重值，并根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)反饋數(shù)據(jù)對權(quán)重值進(jìn)行更新提升了用戶體驗(yàn)與推薦的實(shí)用性。
1.一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，其特征在于：該基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)包括：中央控制模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、推薦生成模塊和用戶反饋模塊；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，其特征在于：所述中央控制模塊的內(nèi)部包括：中央處理器、存儲(chǔ)器、通信接口；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊的內(nèi)部包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)處理模塊的內(nèi)部包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，其特征在于：所述異常值檢測單元通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法識(shí)別并且剔除數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)，所述數(shù)據(jù)補(bǔ)全單元利用插值算法對缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)；
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，其特征在于：所述推薦生成模塊的內(nèi)部包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的健康飲品推薦系統(tǒng)，其特征在于：所述用戶反饋模塊的內(nèi)部包括：