基于人工智能知识库的营养膳食推荐系统研究

作者：张悦琳; 王创剑

来源：重庆工商大学学报(自然科学版), 2023, 1-13.

• 人工智能
• 营养膳食
• 营养计划
• 推荐系统

【目的】针对饮食不均衡和搭配失当而造成的饮食问题给人们身心健康带来不良影响，尤其是饮食对慢性病研究得发展等问题，为了设计和开发一个能够根据用户个人状况、喜好、口味等因素，提出了向用户推荐符合其身体需求的营养膳食的智能系统。通过将专家的营养学知识和食材搭配经验等信息融入系统中，用户可以得到符合自己健康需求的饮食建议，提高养生效果，降低饮食过程中的不适。【方法】搭建了一个基于人工智能知识库的营养膳食推荐系统，利用专家验证的膳食的明确数据集，结合基于推理决策支持系统（RDSS）和营养计划（NP）运用NAct本体论提供高度准确的饮食计划，跨越10个用户组，包括健康的受试者和有健康状况的参与者。【结果】该系统的有效性通过广泛的实验进行评估，评估涉及合成数据，包括生成3000个虚拟用户档案和他们的每周膳食计划。结果显示，在大多数用户类别中，推荐适当成分的精确度和召回率都很高，而膳食计划生成器对所有营养素的推荐达到了94%的总推荐精确度。【结论】基于人工智能知识库的营养膳食推荐系统可以根据用户的身体状况、喜好、饮食禁忌等方面进行个性化推荐。这样的个性化推荐能够更好地满足用户的需求，从而提高推荐的准确度。专家知识库包含了广泛的营养学和健康知识，这些知识可以帮助系统识别出最适合用户的膳食方案。这些方案不仅可以提供充足的营养，还可以避免与用户的健康状况不兼容的食物或成分。