基于粗糙集理论的膳食推荐应用研究

本文把粗糙集理论引入到膳食个性化推荐中来,利用粗糙集的属性约简方法,计算出关键属性,从而避免了冗余属性的干扰。本文建立了膳食本体和用户模型,用户模型又包括用户兴趣模型,通过计算用户基本信息相似度和用户兴趣相似性,综合得出用户相似度,把相似度最高的5位用户最近采纳的膳食作为推荐结果。本文设计的系统较好解决了个人及家庭餐饮时的选择困难问题,通过个性化推荐做到满足个性化需求,通过膳食分析实现营养均衡,两者结合,相得益彰,具有良好的实用价值。