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基于大数据挖掘的饮食推荐小程序

iNutrition - 基于大数据挖掘的饮食推荐小程序

• 基于 Machine Learning 的一款饮食推荐 Mini Program
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视频演示

• Bilibili

功能介绍

• 身体记录：记录身体数据，作为饮食推荐的依据，并给出健康评分。支持智能设备云同步
• 创建菜谱：自主搭配食材建立菜谱，动态对菜谱评分。使得用户在烹饪时拥有更大的自由度
• 食谱评分：过大数据挖掘和人工智能算法为个人饮食评分，数据库采用**健康与营养调查横跨30年近2000万条数据。算法核心采用LightGBM，通过机器学习挖掘个人身体数据与饮食记录之间的关系。
• 食谱推荐：基于协同过滤推荐算法，综合地域、个人偏好、健康评分为个人推荐饮食。产品核心功能聚焦食谱评分与推荐，同时拥有丰富的用户交互体验。
• 饮食记录：一键添加菜谱到日记本，为每日食谱打卡。记录每一天的膳食，并根据膳食记录为用户评分。同时，用户的饮食数据也作为模型更新优化的依据。
• 线上商城：提供营养餐厅/轻食外卖/菜市场等接口，让用户节约用餐时间。线上健康商城售卖饮食健康相关的商品。小程序主要盈利点。

算法模型

声明

• 该项目为**研究生智慧城市技术与创意设计大赛全国总决赛参赛作品。
• 本人负责前端开发、服务器开发、服务器部署和演示视频创作工作。
• 该项目已于微信正式上线，但目前后端服务器处于关闭状态。