CN110349647A - 饮食管理方法、系统、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例属于大数据领域，涉及一种饮食管理方法、系统、电子设备及存储介质，其中方法，其中方法包括下述步骤：获取用户生理信息，根据用户生理信息确定用户合理饮食摄入数据；从用户关联的外卖App中读取用户外卖订单数据并进行分析，提取用户实际饮食摄入数据；将用户实际饮食摄入数据与合理饮食摄入数据做比对，判断用户是否存在饮食偏差；当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给用户。本申请通过统计分析用户的外卖订单数据，通过大数据匹配的方式，在存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取合理饮食方案进行推送，以达到消除饮食偏差，使用户实际饮食摄入数据符合或接近合理饮食摄入数据。

Description

饮食管理方法、系统、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及饮食管理方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

用户通常会对日常饮食存在困惑：每天该吃什么、该吃多少，才能满足自身营养需求，又不因摄取过多导致肥胖。目前所有的书籍类饮食建议都是基于普通大众的平均值，但每个个体在生活习惯、饮食爱好都不同，因而差异很大。

对于人们饮食管理的各种系统层出不穷，现有的饮食管理系统主要分根据用户的运动数据，计算消耗的热量，然后向用户推荐合理的饮食或食材。目前，很多运动类手环的配套应用软件(app)都采用了这种方式。目前城市中点外卖的人数很多，大家都是各个app上下单，没有条理的统计每周、每月的饮食种类、消费金额，无法记录管理自己的饮食，没有健康饮食的推荐。

现有技术中，个性化营养问题一般通过医院营养科医生通过面诊给出营养问题和建议。个体的营养摄入和分析，与多种因素相关，仅凭主观观察很难获得准确数据信息。现有的计算机技术，只能通过身高、体重、年龄等人体的基本特征去分析，营养数据报告是针对大众平均值，精准度很差，未实现个性化营养指导。由此可见，现有技术尚不能解决个性化的准确营养分析和饮食指导。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种饮食管理方法、系统、电子设备及存储介质，可统计用户的外卖订单数据，；生成合理饮食推送，以达到消除饮食偏差，使用户实际饮食摄入数据符合或接近合理饮食摄入数据。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种饮食管理方法，采用了如下所述的技术方案：

一种饮食管理方法，包括下述步骤：

获取用户生理信息，根据用户生理信息确定用户合理饮食摄入数据；

从用户关联的外卖App中读取用户外卖订单数据并进行分析，提取用户实际饮食摄入数据；

将用户实际饮食摄入数据与合理饮食摄入数据做比对，判断用户是否存在饮食偏差；

当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给用户。

进一步的，所述获取用户生理信息，根据用户生理信息确定用户合理饮食摄入数据的步骤具体包括：

从用户的个人档案提取用户的性别、年龄、体型和体重信息；

通过智能穿戴设备和/或健康监测设备获取用户的健康数据；

通过体检机构app获取用户的医疗记录；

根据用户的性别、年龄、体型、体重、健康数据及医疗记录，确定用户合理摄入的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

进一步的，所述从用户关联的外卖App中读取用户外卖订单数据并进行分析，提取用户实际饮食摄入数据的步骤具体包括：

从用户关联的外卖App获取用户外卖订单数据，其中，用户外卖订单数据包括饮食名称；

将用户外卖订单数据中的饮食名称与饮食数据库中的标准食物名称匹配，匹配出与饮食名称对应的标准食物名称；

从饮食数据库中抓取出相应标准食物名称大致的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

进一步的，所述分析用户外卖订单数据，提取用户实际饮食摄入数据的步骤之后，所述将用户实际饮食摄入数据与合理饮食摄入数据做比对，确定饮食偏差的步骤之前，还包括：

获取外卖食物的照片信息，结合照片分析实际饮食摄入数据。

进一步的，所述获取外卖食物的照片信息，结合照片分析实际饮食摄入数据的步骤具体包括：

接收用户对外卖食物所拍摄或读取外卖App中外卖食物的照片信息；

分析照片中食物的组成信息，其中，所述组成信息包括食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量；

根据所述照片信息及订单的食物名称，从饮食数据库中查询所述食物的组成信息，其中，所述组成信息包括食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

进一步的，所述当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给客户的步骤之前，还包括：

建立针对饮食爱好、饮食种类及症状特征的问卷调查；

获取用户对问卷调查的作答信息，得到用于改善该用户身体状态的矫正信息；

所述当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给用户的步骤具体包括：

根据矫正信息调整合理饮食方案，推送给用户。

进一步的，所述获取用户对问卷调查的做大信息，得到用于改善该用户身体状态的矫正信息的步骤之后，还包括：

根据用户的历史订单数据，分析最喜欢的一些食物种类，生成所述食物所对应的各种类的营养成分及营养成分含量；

接收用户的订单数据，当订单数据中包含用户最喜欢的食物种类时，分析当前订单对饮食偏差的影响为减小还是加大；

当当前订单对饮食偏差的影响为减小时，则推送相关用户最喜爱的食物种类；

当当前订单对饮食偏差的影响为加大时，则发出提醒。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种饮食管理系统，采用了如下所述的技术方案：

一种饮食管理系统，包括获取模块、提取模块、比对模块及推送模块；

其中，所述获取模块用于获取用户生理信息，根据用户生理信息确定用户合理饮食摄入数据；

所述提取模块用于从用户关联的外卖App中读取用户外卖订单数据并进行分析，提取用户实际饮食摄入数据；

所述比对模块用于将用户实际饮食摄入数据与合理饮食摄入数据做比对，判断用户是否存在饮食偏差；

所述推送模块用于当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给用户。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种电子设备，采用了如下所述的技术方案：

一种电子设备，包括服务器以及与所述服务器通信连接的至少一个终端，所述终端包括至少一个存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的饮食管理方法的步骤。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的饮食管理方法的步骤。

与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：

通过对用户的外卖订单数据进行统计分析，判断用户是否存在饮食偏差，并在存在饮食偏差时，并在存在饮食偏差时，通过大数据匹配的方式在饮食数据库中选取合理饮食，并生成合理饮食推送，以达到消除饮食偏差，使用户实际饮食摄入数据符合或接近合理饮食摄入数据；在某一个周期中，通过持续监控用户的饮食记录，根据某次订单行为对饮食偏差的影响，分别做出推送相关用户最喜爱的食物种类或发出提醒反馈，以进一步调整用户的合理饮食。

附图说明

为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本申请的饮食管理方法的一个实施例的流程图；

图2是根据本申请的饮食管理系统的一个实施例的结构示意图；

图3是根据本申请的电子设备的一个实施例的结构示意图。

附图标记：201、获取模块；202、提取模块；203、比对模块；204、推送模块；3、电子设备；301、存储器；302、处理器。

具体实施方式

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细描述，但本发明并不仅仅限于这些实施例。本发明涵盖任何在本发明的精神和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

参考图1，示出了根据本申请的饮食管理方法的一个实施例的流程图。所述的饮食管理方法，包括以下步骤：

S1,获取用户生理信息，根据用户生理信息确定用户合理饮食摄入数据。

其中，用户生理信息包括但不限于：性别、年龄、体型、体重、健康数据、医疗记录等，合理饮食摄入数据包括食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

所述S1步骤获取用户生理信息，根据用户生理信息确定用户合理饮食摄入数据的步骤具体包括：

从用户的个人档案提取用户的性别、年龄、体型和体重信息；

通过智能穿戴设备和/或健康监测设备获取用户的健康数据；

通过体检机构app获取用户的医疗记录；

根据用户的性别、年龄、体型、体重、健康数据及医疗记录，确定用户合理摄入的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

可选的，用户根据自身状况在饮食管理系统中填写或通过数据导入，饮食管理系统纳入用户的生理信息，并根据用户性别、年龄、体型、体重、健康数据、医疗记录等生理信息，生成合理饮食摄入数据。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在计算合理饮食摄入数据时，根据用户性别、年龄、体型、体重确定个人基本饮食摄入数据，饮食摄入数据中主要依据标准为营养成分含量，在一个实施例中，营养成分含量对人体健康影响较大的几个含量包括糖分、蛋白质、油脂、盐分等。

本发明实施例中，只针对糖分、蛋白质、油脂这几个含量确定基本饮食摄入数据，即用户每日、每周、每半月、每月摄入的糖分、蛋白质、油脂含量，确定个人基本饮食摄入数据，在其他实施例中，也可根据更多的营养成分含量确定个人基本饮食摄入数据。

在健康数据为一种的情况下，直接根据一种健康数据确定个人基本饮食摄入数据即可，在所述健康数据为多种的情况下，确定个人基本饮食摄入数据的过程可以包括：确定多种健康数据中每种健康数据对应的基本饮食摄入数据，其中，健康数据主要包括如血糖、血脂、血压等，血糖、血脂、血压的数值高低作为依据，然后结合用户的健康数据及医疗记录，医疗记录包括用户出现的一些疾病等，最终确定合理饮食摄入数据，即用户每日、每周、每半月、每月摄入的糖分、蛋白质、油脂含量。

S2,从用户关联的外卖App中读取用户外卖订单数据并进行分析，提取用户实际饮食摄入数据。

其中，饮食管理系统关联用户常用外卖APP，读取常用外卖APP订单数据，根据订单数据提取用户实际饮食摄入数据，实际饮食摄入数据包括大致的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

实际饮食摄入数据根据常用外卖APP订单数据大致分析而得，因此实际饮食摄入数据也为大致的数据。

在本实施例的一些可选的实现方式中，统计每日、每周、每半月、每月的实际饮食摄入数据，并分别生成每日、每周、每半月、每月的实际饮食摄入记录表。

所述S2步骤从用户关联的外卖App中读取用户外卖订单数据并进行分析，提取用户实际饮食摄入数据的步骤具体包括：

S21,从用户关联的外卖App获取用户外卖订单数据，其中，用户外卖订单数据包括饮食名称、饮食种类、消费金额、订单生成时间及外卖送达时间；

将用户外卖订单数据中的饮食名称与饮食数据库中的标准食物名称匹配，匹配出与饮食名称对应的标准食物名称；

从饮食数据库中抓取出相应标准食物名称大致的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

在本实施例的一些可选的实现方式中，根据饮食名称，抓取出大致的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量，即大致确定实际饮食摄入数据，其中，饮食数据库存储了大量标准食物名称，将用户外卖订单数据中的饮食名称与饮食数据库中的标准食物名称匹配，匹配出与饮食名称相同的标准食物名称，当不存在与饮食名称相同的标准食物名称时，匹配与饮食名称最接近的标准食物名称。再从饮食数据库中抓取出相应标准食物名称大致的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量，以利用用户大致的实际饮食摄入数据作为参考，与合理饮食摄入数据做比对，使用户能够大致掌握自己的实际饮食摄入数据是否符合或接近合理饮食摄入数据。根据消费金额分析用户的消费习惯，并生成每日、每周、每半月、每月的消费记录表。

根据订单生成时间、外卖送达时间分析用户的饮食规律，并生成每日、每周、每半月、每月的饮食规律记录表。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在饮食管理系统中可预先设置每日、每周、每半月、每月的消费阈值，一方面，用户可自行查看消费记录表，另一方面，饮食管理系统将每日、每周、每半月、每月的消费金额与相应的消费阈值做比对，当每日、每周、每半月、每月的消费金额超过了相应的消费阈值时，饮食管理系统生成提醒信息，并推送至用户处。

在本实施例的一些可选的实现方式中，饮食管理系统根据饮食规律大数据确定健康饮食的时间范围，或者根据用户自身情况自定义设置健康饮食的时间范围，外卖送达时间加上预设的送达到饮食的缓冲时间，则为实际饮食时间，生成实际饮食时间记录表，饮食管理系统将每日、每周、每半月、每月的实际饮食时间与相应健康饮食的时间范围做比对，当实际饮食时间不在健康饮食的时间范围内时，饮食管理系统生成提醒信息，并推送至用户处。

所述S2步骤分析用户外卖订单数据，提取用户实际饮食摄入数据的步骤之后，所述S3步骤将用户实际饮食摄入数据与合理饮食摄入数据做比对，确定饮食偏差的步骤之前，还包括：

S22，获取外卖食物的照片信息，结合照片分析实际饮食摄入数据。

所述S22步骤获取外卖食物的照片信息，结合照片分析实际饮食摄入数据的步骤具体包括：

S221，接收用户对外卖食物所拍摄或读取外卖App中外卖食物的照片信息；

根据所述照片信息及订单的食物名称，从饮食数据库中查询所述食物的组成信息，其中，所述组成信息包括食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

其中，饮食管理系统接收用户对外卖食物所拍摄或读取外卖App中外卖食物的照片信息，分析照片中食物的组成信息，所述组成信息包括：食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

根据所述照片信息及订单的食物名称，从饮食数据库中查询所述食物对应的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

在本实施例的一些可选的实现方式中，饮食数据库中存储大量的标准食物名称及食物图片，饮食管理系统接收用户对外卖食物所拍摄或读取外卖App中外卖食物的照片后，将该照片与饮食数据库中的食物图片进行匹配，或者与所拍摄的照片最接近的食物图片及相应的准备食物名称。再从饮食数据库中抓取出相应标准食物名称的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量，以利用用户的实际饮食摄入数据作为参考，与合理饮食摄入数据做比对，使用户能够掌握自己的实际饮食摄入数据是否符合或接近合理饮食摄入数据。可以基于用户所上传的照片信息分析出为饮食数据库中的哪一款食物，即找到对应的标准食物名称，饮食管理系统根据标准食物名称生成该食物的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量，从而提供较准确的实际饮食摄入数据。

本发明实施例中，通过用户的健康数据和当前食物的组成信息，可以分析出成该食物的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量，确定每次饮食的实际饮食摄入数据，保证了用户的合理膳食，解决了现有技术的饮食管理方法，主要针对热量的摄入及消耗来进行计算，推算过程单一，计算准确度差的问题。

S3,将用户实际饮食摄入数据与合理饮食摄入数据做比对，判断用户是否存在饮食偏差。

饮食管理系统获取包括食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量的实际饮食摄入数据，将实际饮食摄入数据与合理饮食摄入数据做比对，确定饮食偏差。

在本实施例的一些可选的实现方式中，饮食摄入数据为营养成分含量。

具体的，从健康知识库中获取相应食物的营养成分及营养成分含量下，确定食用量的合适范围，然后，再结合用户的健康数据、医疗记录，可以确定用户每种营养成分含量的摄入量，即为实际饮食摄入数据。

在本实施例的一些可选的实现方式中，以每1-7天为周期，设定用户每种营养成分含量的摄入量，即为合理饮食摄入数据。

在一个周期中，将实际营养成分含量的摄入量与设定的合理营养成分含量做比对，确定饮食偏差数据。在某种情况下，当用户某种营养成分含量摄入超过或低于设定值一定的范围，则发出提醒或建议。

S4,当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给用户。

在某一个周期中，以每1-7天为周期，当用户实际饮食摄入数据超过或低于合理饮食摄入数据一定的范围，通过大数据匹配的方式在饮食数据库中选取合理饮食，并生成合理饮食推送，以达到消除饮食偏差，使用户实际饮食摄入数据符合或接近合理饮食摄入数据。

在将合理饮食推送给用户之后，还可以接收来自用户的预计饮食摄入数据，并判断预计饮食摄入数据是否超过合理饮食摄入数据；在预计饮食摄入数据超过合理饮食摄入数据的情况下，说明当前用户食用量超标，可以向用户发送警告，以告知用户摄入量过多，或者，还可以在发送告警后，再发一些运动建议信息，这样，用户在摄入过多食物后，可以通过运动来减少摄入过多食物带来的负面影响。

所述S4步骤当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给客户的步骤之前，还包括：

S5,建立针对饮食爱好、饮食种类及症状特征的问卷调查；

获取用户对问卷调查的作答信息，得到用于改善该用户身体状态的矫正信息；

所述当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给用户的步骤具体包括：

根据矫正信息调整合理饮食方案，推送给用户。

在本实施例的一些可选的实现方式中，问卷调查含饮食爱好、饮食种类及症状特征。

获取用户对问卷调查的作答信息，根据所述作答信息，得到用于改善该用户身体状态的矫正信息；

根据用于改善该用户身体状态的矫正信息，对该用户每一个周期中所需的营养成分含量做调整，以获取最佳摄入量。

在本实施例的一些可选的实现方式中，问卷调查含饮食爱好、饮食种类、症状特征等，根据用户实际情况选择是或否，饮食管理系统接收作答信息。

其中，矫正算法的实现：例如，问卷调查的每一道题，与一种或几种营养成分，对每一道题的相关元素赋予一定的增量或者百分比，根据用户选择相关题的多少、各症状特征之间是否有相互关联作用、医疗记录中的临床疾病与营养数据概率等，进行算法矫正。

用户采用合理饮食推送持续一段时间，再次采集用户对问卷调查的作答信息，更新得到该用户定期或不定期的合理饮食摄入数据，根据更新后的合理饮食摄入数据，对合理饮食推送进行调整，实现了合理饮食推送的反馈调节和修正。

在本实施例的一些可选的实现方式中，问卷调查结合外卖订单数据来对改善用户身体状况进行矫正，其中，问卷调查与外卖订单数据具有不同的权重比，外卖订单数据占据较大权重。

所述S5步骤之后，还包括：

S6,根据用户的历史订单数据，分析最喜欢的一些食物种类，生成所述食物所对应的各种类的营养成分及营养成分含量；

接收用户的订单数据，当订单数据中包含用户最喜欢的食物种类时，析当前订单对饮食偏差的影响为减小还是加大；

当当前订单对饮食偏差的影响为减小时，则推送相关用户最喜爱的食物种类；

当当前订单对饮食偏差的影响为加大时，则发出提醒。

本申请中，当当前订单对饮食偏差的影响为加大时，则发出提醒的步骤具体包括：

当当前订单对饮食偏差的影响加大到第一阈值时，则发出改变饮食习惯的建议提醒；

当当前订单对饮食偏差的影响加大到第二阈值时，则发出警示提醒，提醒用户当前订单行为可能造成的不健康风险。其中，第二阈值的数值大于第一阈值的数值。

其中，饮食管理系统读取用户的订单数据，分析用户最喜爱的一些食物种类，及对应的各种类的营养成分及营养成分含量，生成饮食记录，对用户最喜爱的一些食物种类进行标记。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在某一个周期中，以每1-7天为周期，持续监控用户的饮食记录，饮食管理系统接收用户某次订单数据时，且此订单的食物为用户最喜爱的食物种类，当此次订单行为能消除饮食偏差时，则推送相关用户最喜爱的食物种类；当此次订单行为加大了饮食偏差时，则发出提醒；当此次订单行为后饮食偏差继续加大时，则发出改变饮食习惯的建议；当此次订单行为后饮食偏差加大到一定程度后，则发出警示，提醒用户当前订单行为可能造成的不健康风险。

本申请提供的饮食管理方法，通过对用户的外卖订单数据进行统计分析，判断用户是否存在饮食偏差，并在存在饮食偏差时，通过大数据匹配的方式在饮食数据库中选取合理饮食，并生成合理饮食推送，以达到消除饮食偏差，使用户实际饮食摄入数据符合或接近合理饮食摄入数据；在某一个周期中，通过持续监控用户的饮食记录，根据某次订单行为对饮食偏差的影响，分别做出推送相关用户最喜爱的食物种类或发出提醒的不同反馈，以进一步调整用户的合理饮食。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

进一步参考图2，作为对上述图1所示方法的实现，本申请提供了一种饮食管理系统的一个实施例，该系统实施例与图1所示的方法实施例相对应，该系统具体可以应用于各种电子设备中。

如图2所示，本实施例所述的饮食管理系统包括：

包括获取模块201、提取模块202、比对模块203及推送模块204；

其中，所述获取模块201用于获取用户生理信息，根据用户生理信息确定用户合理饮食摄入数据；

所述提取模块202用于从用户关联的外卖App中读取用户外卖订单数据并进行分析，提取用户实际饮食摄入数据；

所述比对模块203用于将用户实际饮食摄入数据与合理饮食摄入数据做比对，判断用户是否存在饮食偏差；

所述推送模块204用于当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给用户。

本申请提供的饮食管理系统，通过对用户的外卖订单数据进行统计分析，判断用户是否存在饮食偏差，并在存在饮食偏差时，通过大数据匹配的方式在饮食数据库中选取合理饮食，并生成合理饮食推送，以达到消除饮食偏差，使用户实际饮食摄入数据符合或接近合理饮食摄入数据；在某一个周期中，通过持续监控用户的饮食记录，根据某次订单行为对饮食偏差的影响，分别做出推送相关用户最喜爱的食物种类或发出提醒的不同反馈，以进一步调整用户的合理饮食。

在本实施例的一些可选的实现方式中，所述获取模块201进一步用于：从用户的个人档案提取用户的性别、年龄、体型和体重信息；通过智能穿戴设备和/或健康监测设备获取用户的健康数据；通过体检机构app获取用户的医疗记录；根据用户的性别、年龄、体型、体重、健康数据及医疗记录，确定用户合理摄入的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

在本实施例的一些可选的实现方式中，所述提取模块202进一步用于：

从用户关联的外卖App获取用户外卖订单数据，其中，用户外卖订单数据包括饮食名称、饮食种类、消费金额、订单生成时间及外卖送达时间；

将用户外卖订单数据中的饮食名称与饮食数据库中的标准食物名称匹配，匹配出与饮食名称对应的标准食物名称；

从饮食数据库中抓取出相应标准食物名称大致的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

在本实施例的一些可选的实现方式中，所述提取模块202进一步用于：获取外卖食物的照片信息，结合照片分析实际饮食摄入数据。

为解决上述技术问题，本申请实施例还提供电子设备。具体请参阅图3，图3为本实施例电子设备基本结构框图。

所述电子设备3包括至少一个存储器301和至少一个处理器302，所述存储器301中存储有计算机程序，所述处理器302执行所述计算机程序时实现如上所述的饮食管理方法的步骤。需要指出的是，图中仅示出了具有组件301-302的电子设备3，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的电子设备3是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Appl icationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。

所述电子设备3可以是手机、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述电子设备3可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。

所述存储器301至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器301可以是所述电子设备3的内部存储单元，例如该电子设备3的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器301也可以是所述电子设备3的外部存储设备，例如该电子设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，所述存储器301还可以既包括所述电子设备3的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器301通常用于存储安装于所述电子设备3的操作系统和各类应用软件，例如饮食管理方法的程序代码等。此外，所述存储器301还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

所述处理器302在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器302通常用于控制所述电子设备3的总体操作。本实施例中，所述处理器302用于运行所述存储器301中存储的程序代码或者处理数据，例如运行所述饮食管理方法的程序代码。

本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有饮食管理程序，所述饮食管理程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的饮食管理方法的步骤。

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上述实施例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，本申请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，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种饮食管理方法，其特征在于，包括下述步骤：

获取用户生理信息，根据用户生理信息确定用户合理饮食摄入数据；

从用户关联的外卖App中读取用户外卖订单数据并进行分析，提取用户实际饮食摄入数据；

将用户实际饮食摄入数据与合理饮食摄入数据做比对，判断用户是否存在饮食偏差；

当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给用户。

2.根据权利要求1所述的饮食管理方法，其特征在于，所述获取用户生理信息，根据用户生理信息确定用户合理饮食摄入数据的步骤具体包括：

从用户的个人档案提取用户的性别、年龄、体型和体重信息；

通过智能穿戴设备和/或健康监测设备获取用户的健康数据；

通过体检机构app获取用户的医疗记录；

根据用户的性别、年龄、体型、体重、健康数据及医疗记录，确定用户合理摄入的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

3.根据权利要求1所述的饮食管理方法，其特征在于，所述从用户关联的外卖App中读取用户外卖订单数据并进行分析，提取用户实际饮食摄入数据的步骤具体包括：

从用户关联的外卖App获取用户外卖订单数据，其中，用户外卖订单数据包括饮食名称；

将用户外卖订单数据中的饮食名称与饮食数据库中的标准食物名称匹配，匹配出与饮食名称对应的标准食物名称；

从饮食数据库中抓取出相应标准食物名称大致的食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

4.根据权利要求3所述的饮食管理方法，其特征在于，所述分析用户外卖订单数据，提取用户实际饮食摄入数据的步骤之后，所述将用户实际饮食摄入数据与合理饮食摄入数据做比对，确定饮食偏差的步骤之前，还包括：

获取外卖食物的照片信息，结合照片分析实际饮食摄入数据。

5.根据权利要求4所述的饮食管理方法，其特征在于，所述获取外卖食物的照片信息，结合照片分析实际饮食摄入数据的步骤具体包括：

接收用户对外卖食物所拍摄或读取外卖App中外卖食物的照片信息；

根据所述照片信息及订单的食物名称，从饮食数据库中查询所述食物的组成信息，其中，所述组成信息包括食物种类组成、各种类的营养成分及营养成分含量。

6.根据权利要求4所述的饮食管理方法，其特征在于，所述当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给客户的步骤之前，还包括：

建立针对饮食爱好、饮食种类及症状特征的问卷调查；

获取用户对问卷调查的作答信息，得到用于改善该用户身体状态的矫正信息；

所述当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给用户的步骤具体包括：

根据矫正信息调整合理饮食方案，推送给用户。

7.根据权利要求1所述的饮食管理方法，其特征在于，所述获取用户对问卷调查的做大信息，得到用于改善该用户身体状态的矫正信息的步骤之后，还包括：

根据用户的历史订单数据，分析最喜欢的一些食物种类，生成所述食物所对应的各种类的营养成分及营养成分含量；

接收用户的订单数据，当订单数据中包含用户最喜欢的食物种类时，分析当前订单对饮食偏差的影响为减小还是加大；

当当前订单对饮食偏差的影响为减小时，则推送相关用户最喜爱的食物种类；

当当前订单对饮食偏差的影响为加大时，则发出提醒。

8.一种饮食管理系统，其特征在于，

包括获取模块、提取模块、比对模块及推送模块；

其中，所述获取模块用于获取用户生理信息，根据用户生理信息确定用户合理饮食摄入数据；

所述提取模块用于从用户关联的外卖App中读取用户外卖订单数据并进行分析，提取用户实际饮食摄入数据；

所述比对模块用于将用户实际饮食摄入数据与合理饮食摄入数据做比对，判断用户是否存在饮食偏差；

所述推送模块用于当存在饮食偏差时，在饮食数据库中选取与所述饮食偏差匹配的合理饮食方案，推送给用户。

9.一种电子设备，其特征在于，包括服务器以及与所述服务器通信连接的至少一个终端，所述终端包括至少一个存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的饮食管理方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的饮食管理方法的步骤。