CN110289077A

CN110289077A - 一种食谱推送处理方法及装置

Info

Publication number: CN110289077A
Application number: CN201910556390.3A
Authority: CN
Inventors: 张铮; 陆杰; 吴明辉
Original assignee: Miaozhen Systems Information Technology Co Ltd
Current assignee: Miaozhen Information Technology Co Ltd; Miaozhen Systems Information Technology Co Ltd
Priority date: 2019-06-25
Filing date: 2019-06-25
Publication date: 2019-09-27

Abstract

本发明提供了一种食谱推送处理方法及装置，其中，该方法包括：获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据；根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱；获取所述穿戴式设备当前所在位置的位置信息；根据所述目标食谱匹配距离所述位置信息预定距离范围内的餐厅；生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表，因此，可以解决相关技术中在线推送食谱无法匹配用户的身体体质和不同需求的问题，根据用户的人体特征数据推荐食谱，并匹配对应的餐厅，个性化定制为每个目标用户提供健康餐饮及个性化的服务，提高了用户体验效果。

Description

一种食谱推送处理方法及装置

技术领域

本发明涉及监控领域，具体而言，涉及一种食谱推送处理方法及装置。

背景技术

越来越多的人注重健康饮食，每个人的需求都不一样，有需要健身食谱，有需要减肥，有需要健康。

不同类人体特性的用户群体，都有健康饮食意识，也希望吃到适合自己当前的饮食标准，饮食的标准和身体体质也有很大的关联程度。

在线推荐方法能够在进行推荐的同时从与用户的交互数据中获取到用户的兴趣偏好，并且实时地调整推荐策略以适应用户的兴趣偏好。在每个推荐回合，推荐方法先观察到用户和所有候选项目的特征，然后根据推荐策略决定推荐项目，最后根据用户实际所选项目更新推荐策略。随着可观测数据量的急速增长和硬件计算能力的大幅度提高，在线推荐方法己经被大量地应用在经济、教育、游戏和多媒体等领域。

传统的在线推荐方法主要致力于在降低运算开销的同时达到静态离线推荐方法的性能。虽然有很多在线推荐方法己经在理论上被证明当推荐回合足够多的时候，平均意义上其性能与最好的离线推荐方法相当，但是对于一个动态变化的环境来说，静态离线推荐方法往往表现很差，这些在线推荐方法的理论保证也就没有了实际意义。最近也有一些可以应用于动态环境、具有理论保证的在线推荐方法被提出，但是这些方法都要求环境的变化速度和幅度可以事先确定，这些要求限制了他们的适用范围。在很多现实场景中，推荐方法面对的环境的变化情况难以提前控制和估计。

如在用户改变位置以及物理环境改变过程中，用户的兴趣往往会发生较大的改变。当前个性化推荐技术无法匹配用户的不同喜爱和不同需求，更多是根据距离进行推荐。

针对相关技术中在线推送食谱无法匹配用户的身体体质和不同需求的问题，尚未提出解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种食谱推送处理方法及装置，以至少解决相关技术中在线推送食谱无法匹配用户的身体体质和不同需求的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种食谱推送处理方法，包括：

获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据；

根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱；

获取所述穿戴式设备当前所在位置的位置信息；

根据所述目标食谱匹配距离所述位置信息预定距离范围内的餐厅；

生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表。

可选地，根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱包括：

将所述目标人体特征数据输入预先训练好的第一目标神经网络模型，得到所述第一目标神经网络模型输出的所述目标人体特征数据对应每种目标食谱的概率，其中，所述概率大于第一预定阈值的目标食谱组成所述待推荐的目标食谱。

可选地，在获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据之前，所述方法还包括：

获取第一预定数量的人体特征数据、以及所述人体特征数据实际对应的食谱；

使用所述第一预定数量的人体特征数据、以及所述人体特征数据实际对应的食谱对第一原始神经网络模型进行训练，得到所述第一目标神经网络模型，其中，所述第一预定数量的人体特征数据为所述第一原始神经网络模型的输入，训练好的所述第一目标神经网络模型输出的所述目标人体特征数据对应的目标食谱与所述目标人体特征数据实际对应的食谱满足第一目标函数。

可选地，生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表包括：

根据预先设置的生成规则生成并推荐第一顺序的所述目标食谱与餐厅的对应列表，所述生成规则至少包括以下之一：餐厅位置优先、餐厅性价比优先、餐厅环境优先。

可选地，在生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表之后，所述方法还包括：

接收调整所述生成规则的调整指令，根据所述调整指令生成并推送第二顺序的所述目标食谱与餐厅的对应列表。

可选地，在根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱之前，所述方法还包括：

接收设置食物偏好的设置指令，其中，所述食物偏好包括不同喜好等级的第一类食物名称集合和第二类食物名称集合；

根据所述设置指令保存食物偏好信息，其中，所述食物偏好信息包括第一类食物名称信息和第二类食物名称信息。

根据所述食物偏好信息从所述待推荐的食谱列表中去除包含所述第一类食物名称信息的食谱；和/或

根据所述食物偏好信息从所述待推荐的食谱列表中选取出包含所述第二食物名称信息的食谱。

可选地，所述人体特征数据至少包括：每日热量摄入量、每日热量消耗量、体脂、心率。

根据本发明的另一个实施例，还提供了一种食谱推送处理装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据；

确定模块，用于根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱；

第二获取模块，用于获取所述穿戴式设备当前所在位置的位置信息；

匹配模块，用于根据所述目标食谱匹配距离所述位置信息预定距离范围内的餐厅；

生成模块，用于生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表。

可选地，所述确定模块，还用于

可选地，所述装置还包括：

第三获取模块，用于获取第一预定数量的人体特征数据、以及所述人体特征数据实际对应的食谱；

训练模块，用于使用所述第一预定数量的人体特征数据、以及所述人体特征数据实际对应的食谱对第一原始神经网络模型进行训练，得到所述第一目标神经网络模型，其中，所述第一预定数量的人体特征数据为所述第一原始神经网络模型的输入，训练好的所述第一目标神经网络模型输出的所述目标人体特征数据对应的目标食谱与所述目标人体特征数据实际对应的食谱满足第一目标函数。

可选地，所述生成模块，还用于

可选地，所述装置还包括：

第一接收模块，用于接收调整所述生成规则的调整指令，根据所述调整指令生成并推送第二顺序的所述目标食谱与餐厅的对应列表。

可选地，所述装置还包括：

第二接收模块，用于接收设置食物偏好的设置指令，其中，所述食物偏好包括不同喜好等级的第一类食物名称集合和第二类食物名称集合；

保存模块，用于根据所述设置指令保存食物偏好信息，其中，所述食物偏好信息包括第一类食物名称信息和第二类食物名称信息。

可选地，所述确定模块包括：

去除单元，用于根据所述食物偏好信息从所述待推荐的食谱列表中去除包含所述第一类食物名称信息的食谱；和/或

选取单元，用于根据所述食物偏好信息从所述待推荐的食谱列表中选取出包含所述第二食物名称信息的食谱。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

通过本发明，获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据；根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱；获取所述穿戴式设备当前所在位置的位置信息；根据所述目标食谱匹配距离所述位置信息预定距离范围内的餐厅；生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表，因此，可以解决相关技术中在线推送食谱无法匹配用户的身体体质和不同需求的问题，根据用户的人体特征数据推荐食谱，并匹配对应的餐厅，个性化定制为每个目标用户提供健康餐饮及个性化的服务，提高了用户体验效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例的一种食谱推送处理方法的移动终端的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的食谱推送处理方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的食谱推送处理装置的框图；

图4是根据本发明优选实施例的食谱推送处理装置的框图一；

图5是根据本发明优选实施例的食谱推送处理装置的框图二；

图6是根据本发明优选实施例的食谱推送处理装置的框图三。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

实施例1

本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种食谱推送处理方法的移动终端的硬件结构框图，如图1所示，移动终端10可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的报文接收方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

基于上述的移动终端，本实施例提供了一种食谱推送处理方法，图2是根据本发明实施例的食谱推送处理方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S202，获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据；

上述的穿戴式设备可以是手环，手表等。

步骤S204，根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱；

步骤S206，获取所述穿戴式设备当前所在位置的位置信息；

步骤S208，根据所述目标食谱匹配距离所述位置信息预定距离范围内的餐厅；

上述步骤S208中在穿戴式设备预定范围内匹配出的餐厅看你为一个或多个。

步骤S210，生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表。

通过上述步骤S202至S210，获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据；根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱；获取所述穿戴式设备当前所在位置的位置信息；根据所述目标食谱匹配距离所述位置信息预定距离范围内的餐厅；生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表，因此，可以解决相关技术中在线推送食谱无法匹配用户的身体体质和不同需求的问题，根据用户的人体特征数据推荐食谱，并匹配对应的餐厅，个性化定制为每个目标用户提供健康餐饮及个性化的服务，提高了用户体验效果。

上述的人体特征数据至少包括：每日热量摄入量、每日热量消耗量、体脂、心率。

在一个可选的实施例中，可以根据训练好的神经网络模型确定目标人体特征数据对应的目标食谱，具体的，上述步骤S204可以包括：将所述目标人体特征数据输入预先训练好的第一目标神经网络模型，得到所述第一目标神经网络模型输出的所述目标人体特征数据对应每种目标食谱的概率，其中，所述概率大于第一预定阈值的目标食谱组成所述待推荐的目标食谱。

本发明实施例中，还需要根据预定数据的数据训练神经网络模型，具体地址，在获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据之前，获取第一预定数量的人体特征数据、以及所述人体特征数据实际对应的食谱；使用所述第一预定数量的人体特征数据、以及所述人体特征数据实际对应的食谱对第一原始神经网络模型进行训练，得到所述第一目标神经网络模型，其中，所述第一预定数量的人体特征数据为所述第一原始神经网络模型的输入，训练好的所述第一目标神经网络模型输出的所述目标人体特征数据对应的目标食谱与所述目标人体特征数据实际对应的食谱满足第一目标函数。

可选地，上述步骤S210可以包括：根据预先设置的生成规则生成并推荐第一顺序的所述目标食谱与餐厅的对应列表，所述生成规则至少包括以下之一：餐厅位置优先、餐厅性价比优先、餐厅环境优先。具体的，若为餐厅位置优先，则将距离用户位置最近的餐厅与对应的食谱排在前面；若为餐厅性价比优先，性价比可以根据之前用户的评价结合菜谱对应的费用来综合判断，考虑性价比优先时，则将用户评价较高且费用相对较低的餐厅排在靠前的位置；餐厅环境可以根据之前用户上传的图片或商家上传的图片进行分析，对各个餐厅的餐厅环境分配等级，将等级高的确定为环境佳，优先将环境佳的餐厅以及对应的菜谱分配在靠前的位置推送。

本发明实施例还可以调整生成规则，用户可以通过手动触发调节，在生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表之后，接收调整所述生成规则的调整指令，根据所述调整指令生成并推送第二顺序的所述目标食谱与餐厅的对应列表。

本发明实施例还可以认为设置对食物的喜好程度，在根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱之前，接收设置食物偏好的设置指令，其中，所述食物偏好包括不同喜好等级的第一类食物名称集合和第二类食物名称集合；根据所述设置指令保存食物偏好信息，其中，所述食物偏好信息包括第一类食物名称信息和第二类食物名称信息，第一类食物名称集合为用户讨厌的食物名称集合，第二类食物名称集合为用户喜欢的食物名称集合，还可以进一步设置对食物的喜好等级，如，分为0-4，0表示不喜欢、1不讨厌、2表示可以接受、3表示喜欢，4表示特别喜欢。

在另一个可选的实施例中，上述步骤S204具体可以包括：根据所述食物偏好信息从所述待推荐的食谱列表中去除包含所述第一类食物名称信息的食谱；和/或根据所述食物偏好信息从所述待推荐的食谱列表中选取出包含所述第二食物名称信息的食谱。

下面举例对本发明实施例进行说明。

用户A：白领MM

用户场景：某4A广告公司工作

用户需求：工作性质导致经常加班熬夜，没有时间安排自己的饮食，经常定外卖吃高热量高能量食品，不仅在短短的3个月就胖了5斤还影响自己的身体体质，经常生病。

用户A白领MM晚上使用智能手环iwath去健身房做运动，智能食谱app通过终端收到手环的数据：年龄28，身高177cm，体重49kg，心率90，当日消耗卡路里180大卡；智能食谱app通过系统人工智能AI算法精准分析，然后推荐用户A第二天食谱：

早餐：一个煮鸡蛋，一份全麦面包+半杯豆浆

中餐：一份健健营养套餐(水果沙拉+蔬菜拼盘)

晚餐：水煮鸡胸肉+玉米粒，

还有二方案：早餐，中餐，晚餐，一共提供3种方案，(如果用户A白领MM不选择方案，可以通过自己自由吃餐，然后将内容通过语音传输系统，系统做记录然后反推你明天适合的食物配餐)；用户A通过智能食谱APP选择第一种推荐方案，订餐智能餐厅会收到用户A的预定食谱方案，根据方案设定配置营养配餐，然后通过地理位置配送，整个服务都是在线化，协同工作。

本发明实施例通过手环监测+智能食谱+智能餐厅来辅助引导用户健康合理的饮食。

1)手环监测：监测你的身高，体重，健康体脂，每天运动的卡路里和食物的摄取，本发明实施例中的手环，只要可以实现数据的采集即可，如基础数据的身高，体重，年龄，心率，每天的运动卡路里和食物的摄取，及你未来想通过饮食达成什么体质。

手环定时提醒定点该就餐，今天适合吃什么食谱及是订餐还是就近方位餐厅吃饭，监测运动，监测心率。

2)智能食谱APP：通过监测用户的卡路里和当天的健康体脂，推荐你应该吃什么食谱和搜索目前就近方位的餐厅；智能食谱APP定位，一站式打造健康饮食的专属。

线上：

输入手环监测的参数，合理推荐健康饮食食谱，订餐或者搜索就近附近的智能餐厅，推送食谱；

食谱的制作方法可以结合个人的DIY手工烹饪；

拉上好友或者企业团队一起参与健康饮食行列。

线下：

智能食谱的就近餐厅与每家线下餐厅都有合作签约合同，都是通过经过严格筛选。

智能食谱推荐的食谱是根据AI智能算法推荐而来。

3)智能餐厅：餐厅的配餐都是根据每个人的当天的健康监测数据定制而来的。

智能餐厅的通用性，每家餐厅都可以签订，但是需要达标考核，筛选范围倾向于目标用户群体单点工作、社交范围内的5公里内(通过手环监测)。

智能餐厅的线下终端通过线上智能食谱app推送而来的，每天的接单数，每天的订单量取决于线上系统推送量。

本发明实施例通过智能手环硬件数据采集+智能食谱appAI智能算法精准分析+智能餐厅个性化定制为每个目标用户提供健康餐饮的标准及个性化的服务基准，未来小方桌的规划方向是开放的，无论是数据的开放，AI智能算法接口的开放，线下餐厅定制的对外开放，让大家都能受益，开放拥抱未来。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例2

本发明实施例，还提供了一种食谱推送处理装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图3是根据本发明实施例的食谱推送处理装置的框图，如图3所示，包括：

第一获取模块32，用于获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据；

确定模块34，用于根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱；

第二获取模块36，用于获取所述穿戴式设备当前所在位置的位置信息；

匹配模块38，用于根据所述目标食谱匹配距离所述位置信息预定距离范围内的餐厅；

生成模块310，用于生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表。

可选地，所述确定模块34，还用于

图4是根据本发明优选实施例的食谱推送处理装置的框图一，如图4所示，所述装置还包括：

第三获取模块42，用于获取第一预定数量的人体特征数据、以及所述人体特征数据实际对应的食谱；

训练模块44，用于使用所述第一预定数量的人体特征数据、以及所述人体特征数据实际对应的食谱对第一原始神经网络模型进行训练，得到所述第一目标神经网络模型，其中，所述第一预定数量的人体特征数据为所述第一原始神经网络模型的输入，训练好的所述第一目标神经网络模型输出的所述目标人体特征数据对应的目标食谱与所述目标人体特征数据实际对应的食谱满足第一目标函数。

可选地，所述生成模块310，还用于

图5是根据本发明优选实施例的食谱推送处理装置的框图二，如图5所示，所述装置还包括：

第一接收模块52，用于接收调整所述生成规则的调整指令，根据所述调整指令生成并推送第二顺序的所述目标食谱与餐厅的对应列表。

图6是根据本发明优选实施例的食谱推送处理装置的框图三，如图6所示，所述装置还包括：

第二接收模块62，用于接收设置食物偏好的设置指令，其中，所述食物偏好包括不同喜好等级的第一类食物名称集合和第二类食物名称集合；

保存模块64，用于根据所述设置指令保存食物偏好信息，其中，所述食物偏好信息包括第一类食物名称信息和第二类食物名称信息。

可选地，所述确定模块34包括：

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

实施例3

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

S11，获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据；

S12，根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱；

S13，获取所述穿戴式设备当前所在位置的位置信息；

S14，根据所述目标食谱匹配距离所述位置信息预定距离范围内的餐厅；

S15，生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

实施例4

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S11，获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据；

S12，根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱；

S13，获取所述穿戴式设备当前所在位置的位置信息；

S15，生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种食谱推送处理方法，其特征在于，包括：

获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据；

根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱；

获取所述穿戴式设备当前所在位置的位置信息；

生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取穿戴式设备采集的目标人体特征数据之前，所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在生成并推送所述目标食谱与餐厅的对应列表之后，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱之前，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述目标人体特征数据确定待推荐的目标食谱包括：

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述人体特征数据至少包括：每日热量摄入量、每日热量消耗量、体脂、心率。

9.一种食谱推送处理装置，其特征在于，包括：

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至8中任一项所述的方法。

11.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至8中任一项所述的方法。