融合时间上下文的个性化营养饮食推荐研究*

王子岚

(黄山职业技术学院 安徽黄山 245000)

随着生活水平的不断提高，人们餐桌上的食材日益丰盛．而由于缺乏专业的营养知识，因饮食结构不合理或不健康饮食导致的各类健康问题凸显．国家卫计委在2015年发布的《中国居民营养与慢性病状况报告》指出，中国国民饮食结构变化明显，超重和肥胖问题突出，高血压、糖尿病等各类慢性疾病人数逐年上升．面对海量的食材信息，如何选择既符合个人偏好又营养均衡的健康饮食成为人们共同追求的目标．随着推荐系统在电子商务等领域的成功应用，学者们开始关注饮食推荐。高岩等人[1]设计了一款糖尿病患者饮食营养管理平台，实现特定人群的饮食推荐．林泽聪等人[2]基于用户协同过滤提出了一种个性化食材推荐算法，实现基于用户偏好的食材推荐．方琦[3]提出了一种结合多目标优化算法和改进协同过滤算法的营养饮食推荐，旨在给用户提供同时符合营养需求和个人偏好的饮食推荐．喻兵等[4]提出一种集用户画像、饮食记录和情境的多维度特征的饮食健康推荐方法，旨在帮助人们合理饮食结构．

现有的饮食推荐在营养均衡方面主要是针对特殊人群的饮食推荐，没有考虑用户偏好．在电子商务领域主要是协同过滤、关联规则等传统推荐算法的应用，没有关注用户饮食偏好随上下文的动态变化．实际上用户偏好经常会受发生行为的上下文影响[5]．例如，用户周末和朋……