一种服务线上化饮食推荐方法、装置、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及互联网技术领域,尤其是涉及一种服务线上化饮食推荐方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
近年来,健康的饮食习惯成为现代人追求的生活方式。人们的饮食习惯是否健康取决于进食时间是否规律、营养是否均衡、热量摄入是否控制得当等等,由此可见,健康的饮食习惯并非简简单单地短期内就能形成的。
现代社会中大多数人并不具备专业的营养学知识,因此对于人体每天需要摄入多少热量,人们并不了解。人们按照惯常的饮食习惯,很可能摄入过量的热量导致身体得了肥胖症,这与新时代的健康饮食生活方式是背道而驰的。因此,现代人亟需一种解决方案以控制人体每天的摄入能量。
发明内容
针对上述技术问题,本发明提供了一种服务线上化饮食推荐方法、装置、系统及存储介质,可以根据用户的体重数据,计算出用户当天所需摄入的热量并向用户推送适合的饮食方案。所述技术方案如下:
第一方面,本发明实施例提供了一种服务线上化饮食推荐方法,步骤包括:
获取用户的体重数据;
根据所述体重数据匹配相关系数;
通过计算所述体重数据与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量;
将所述每日摄入能量逐一与预存的各个食谱的热量进行比对,并根据比对结果选出最优食谱推送给用户端。
在本发明第一方面的第一种可能的实现方式中,在获取用户的体重数据之前,还包括步骤:
响应用户端发送的测评请求,向所述用户端发送调查问卷;
接收到所述用户端反馈的包含体检指标数据的调查问卷后,根据所述体检指标数据生成评测报告并发送给所述用户端,同时创建用户账号以保存所述体检指标数据。
在本发明第一方面的第二种可能的实现方式中,所述根据所述体重数据匹配相关系数,包括:
从所述体检指标数据解析出身高值和体重值后,通过体重值除以身高值的平方,计算出体重指数;
根据所述体重指数判断个人体重状态;
根据所述个人体重状态调用对应的单位体重能量系数。
在本发明第一方面的第三种可能的实现方式中,所述选出最优食谱推送给用户端的具体实现方式还包括:
制定若干个自然日的最优食谱以生成长期饮食计划;
接收到用户端发送的食谱推荐请求时,若检测到所述用户端已经制定长期饮食计划且所述长期饮食计划仍在执行中,则将所述长期饮食计划中对应当天的最优食谱推送给所述用户端。
第二方面,本发明实施例提供了一种服务线上化饮食推荐装置,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的服务线上化饮食推荐方法。
第三方面,本发明实施例提供了一种服务线上化饮食推荐系统,包括用户端、服务器,所述用户端通过网络连接与所述服务器进行数据交互;
所述服务器包括:
输入模块,用于获取用户的体重数据;
系数设置模块,用于根据所述体重数据匹配相关系数;
运算模块,用于通过计算所述体重数据与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量;
遍历模块,用于将所述每日摄入能量逐一与预存的各个食谱的热量进行比对,并根据比对结果选出最优食谱推送给用户端。
在本发明第三方面的第一种可能的实现方式中,所述服务器还包括:
问卷发送模块,用于响应用户端发送的测评请求,向所述用户端发送调查问卷;
评测模块,用于接收到所述用户端反馈的包含体检指标数据的调查问卷后,根据所述体检指标数据生成评测报告并发送给所述用户端,同时创建用户账号以保存所述体检指标数据。
在本发明第三方面的第二种可能的实现方式中,所述系数设置模块还用于:
从所述体检指标数据解析出身高值和体重值后,通过体重值除以身高值的平方,计算出体重指数;
根据所述体重指数判断个人体重状态;
根据所述个人体重状态调用对应的单位体重能量系数。
在本发明第三方面的第三种可能的实现方式中,所述遍历模块还包括计划制定子模块,所述计划制定子模块用于:
制定若干个自然日的最优食谱以生成长期饮食计划;
接收到用户端发送的食谱推荐请求时,若检测到所述用户端已经制定长期饮食计划且所述长期饮食计划仍在执行中,则将所述长期饮食计划中对应当天的最优食谱推送给所述用户端。
第四方面,本发明实施例提供了一种服务线上化饮食推荐方法的存储介质,所述服务线上化饮食推荐方法的存储介质用于存储一个或多个计算机程序,所述一个或多个计算机程序包括程序代码,当所述计算机程序在计算机上运行时,所述程序代码用于执行上述的服务线上化饮食推荐方法。
相比于现有技术,本发明实施例具有如下有益效果:
本发明提供了一种服务线上化饮食推荐方法、装置、系统及存储介质,本方案通过获取用户的体重数据;根据所述体重数据匹配相关系数;通过计算所述体重数据与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量,从而实现了准确精算出该用户当日所需的摄入能量,适用于大多数、不了解自身每天摄入能量的用户,为用户提供便利。而且,本方案将所述每日摄入能量逐一与预存的各个食谱的热量进行比对,并根据比对结果选出最优食谱推送给用户端,用户可根据菜谱烹饪个性化的饭餐,从而将摄入能量的控制手段自动化、个性化地落实到用户每日的执行任务,对于用户养成健康饮食习惯更有实效。另外,由于所述最优食谱是根据用户的体重数据进行快速筛查与匹配适合的个性化食谱,因此,相较于其他方案,本方案提供的是一个更有针对性、更个性化、更符合用户实际身体情况的体重优化方案。
附图说明
图1是本发明实施例中的一种服务线上化饮食推荐方法的步骤流程图;
图2是本发明实施例中的一种服务线上化饮食推荐系统的模块架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参见图1,本方案提供一种示例性实施例,一种服务线上化饮食推荐方法,步骤包括:
S101、获取用户的体重数据;
S102、根据所述体重数据匹配相关系数;
S103、通过计算所述体重数据与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量;
S104、将所述每日摄入能量逐一与预存的各个食谱的热量进行比对,并根据比对结果选出最优食谱推送给用户端。
可以理解的是,所述相关系数包括能量系数、体重指数、体脂率、单位体重能量系数;本方案匹配其中的一种相关系数或一种以上的组合以计算每日摄入能量。
在本实施例中,所述获取用户的体重数据的方式包括接收体脂称上传的当天有效的体重数据,以及接收用户端发送的体重数据。具体使用时,用户每天可以使用APP体脂称进行称重,体脂称会上传用户体重;或者用户自己手动在APP上填写体重。
在本实施例中,所述通过计算所述体重数据与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量,具体为:
根据所述体重数据,在数据库中匹配符合所述用户的身体条件的理想体重;
通过计算所述理想体重与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量。
在本实施例中,所述通过计算所述体重数据与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量,另一种实现方式为:
从所述体重数据中解析出理想体重;
通过计算所述理想体重与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量。
本方案提供一种优选实施例,所述服务线上化饮食推荐方法的一种优选实施方式为,在获取用户的体重数据之前,还包括步骤:
响应用户端发送的测评请求,向所述用户端发送调查问卷;
接收到所述用户端反馈的包含体检指标数据的调查问卷后,根据所述体检指标数据生成评测报告并发送给所述用户端,同时创建用户账号以保存所述体检指标数据。
可以理解的是,所述评测报告根据体检指标数据初步判断用户的身体状况,例如:用户的体检指标数据显示该用户患糖尿病,则反馈给用户的评测报告不建议用户继续参与本方案的食谱推荐方法,建议用户尽快问诊。
在本实施例中,所述获取用户的体重数据,具体为:
获取用户端发送的包含用户标识信息的指令,并根据所述用户标识信息调用用户账号的体检指标数据;
从所述体检指标数据解析出身高值和体重值。
在本实施例中,所述根据所述体重数据匹配相关系数,包括:
通过体重值除以身高值的平方,计算出体重指数;
根据所述体重指数判断个人体重状态;
根据所述个人体重状态调用对应的单位体重能量系数。
在本实施例中,所述个人体重状态包括消瘦、正常、超重和肥胖。
当所述体重指数大于0小于18.5时,个人体重状态处于偏廋状态;
当所述体重指数大于18.5小于24.9时,个人体重状态处于正常状态;
当所述体重指数大于25.0小于29.9时,个人体重状态处于超重状态;
当所述体重指数大于30.0时,个人体重状态处于肥胖状态。
可以理解的是,不同的个人体重状态会使系统调用不同的体重能量系数,而不同的体重能量系数会导致计算结果差异。
根据所述个人体重状态调用对应的单位体重能量系数,其中一种具体方式:
当所述体重指数大于25.0小于29.9时,个人体重状态处于超重状态,单位体重能量系数取20,能够增强减重效果。
在本实施例中,在根据所述体重数据匹配相关系数之后,还包括计算理想体重的步骤:
获取所述身高值,并且将所述身高值减去一百零五,得到理想体重。
本方案还提供一种优选实施例,所述服务线上化饮食推荐方法的一种优选实施方式为,所述选出最优食谱推送给用户端的具体实现方式还包括:
制定若干个自然日的最优食谱以生成长期饮食计划。
接收到用户端发送的食谱推荐请求时,若检测到所述用户端已经制定长期饮食计划且所述长期饮食计划仍在执行中,则将所述长期饮食计划中对应当天的最优食谱推送给所述用户端。
可以理解的是,所述长期饮食计划一般持续一个月,也可根据用户设定的周期制点长期饮食计划,例如持续三个月、半年、一年;所述长期饮食计划设定的每天最优食谱可能不相同,也可能是某几天相同,这取决于该用户的每日摄入能量与各个食谱的热量的比对结果。
一种可选的实现方式是,所述长期饮食计划以表格形式发送至用户端以每天提醒用户。
本方案还提供一种优选实施例,所述服务线上化饮食推荐方法的一种优选实施方式为,在完成所述长期饮食计划后,将用户的体重变化情况反馈到用户端。
本方案还提供一种优选实施例,所述服务线上化饮食推荐方法的一种优选实施方式为,在获取用户的体重数据时,还包括步骤:
获取用户的运动数据。
可以理解的是,所述获取用户的体重数据的具体方式可以从运动设备获取,例如跑步机;调用运动设备上传到服务器的运动数据。
本方案还提供一种示例性实施例,一种服务线上化饮食推荐装置,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的服务线上化饮食推荐方法。
请参见图2,本方案还提供一种示例性实施例,一种服务线上化饮食推荐系统,包括用户端、服务器,所述用户端通过网络连接与所述服务器进行数据交互;
所述服务器包括:
输入模块,用于获取用户的体重数据;
系数设置模块,用于根据所述体重数据匹配相关系数;
运算模块,用于通过计算所述体重数据与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量;
遍历模块,用于将所述每日摄入能量逐一与预存的各个食谱的热量进行比对,并根据比对结果选出最优食谱推送给用户端。
可以理解的是,所述相关系数包括能量系数、体重指数、体脂率、单位体重能量系数;本方案匹配其中的一种相关系数或一种以上的组合以计算每日摄入能量。
在本实施例中,所述获取用户的体重数据的方式包括接收体脂称上传的当天有效的体重数据,以及接收用户端发送的体重数据。具体使用时,用户每天可以使用APP体脂称进行称重,体脂称会上传用户体重;或者用户自己手动在APP上填写体重。
在本实施例中,所述通过计算所述体重数据与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量,具体为:
根据所述体重数据,在数据库中匹配符合所述用户的身体条件的理想体重;
通过计算所述理想体重与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量。
在本实施例中,所述通过计算所述体重数据与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量,另一种实现方式为:
从所述体重数据中解析出理想体重;
通过计算所述理想体重与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量。
本方案提供一种优选实施例,所述的服务线上化饮食推荐系统,所述服务器还包括:
问卷发送模块,用于响应用户端发送的测评请求,向所述用户端发送调查问卷;
评测模块,用于接收到所述用户端反馈的包含体检指标数据的调查问卷后,根据所述体检指标数据生成评测报告并发送给所述用户端,同时创建用户账号以保存所述体检指标数据。
可以理解的是,所述评测报告根据体检指标数据初步判断用户的身体状况,例如:用户的体检指标数据显示该用户患糖尿病,则反馈给用户的评测报告不建议用户继续参与本方案的食谱推荐方法,建议用户尽快问诊。
在本实施例中,所述获取用户的体重数据,具体为:
获取用户端发送的包含用户标识信息的指令,并根据所述用户标识信息调用用户账号的体检指标数据;
从所述体检指标数据解析出身高值和体重值。
在本实施例中,所述的服务线上化饮食推荐系统,所述系数设置模块还用于:
从所述体检指标数据解析出身高值和体重值后,通过体重值除以身高值的平方,计算出体重指数;
根据所述体重指数判断个人体重状态;
根据所述个人体重状态调用对应的单位体重能量系数。
在本实施例中,所述个人体重状态包括消瘦、正常、超重和肥胖。
当所述体重指数大于0小于18.5时,个人体重状态处于偏廋状态;
当所述体重指数大于18.5小于24.9时,个人体重状态处于正常状态;
当所述体重指数大于25.0小于29.9时,个人体重状态处于超重状态;
当所述体重指数大于30.0时,个人体重状态处于肥胖状态。
可以理解的是,不同的个人体重状态会使系统调用不同的体重能量系数,而不同的体重能量系数会导致计算结果差异。
根据所述个人体重状态调用对应的单位体重能量系数,其中一种具体方式:
当所述体重指数大于25.0小于29.9时,个人体重状态处于超重状态,单位体重能量系数取20,能够增强减重效果。
在本实施例中,在根据所述体重数据匹配相关系数之后,还包括计算理想体重的步骤:
获取所述身高值,并且将所述身高值减去一百零五,得到理想体重。
本方案还提供一种优选实施例,所述的服务线上化饮食推荐系统,所述遍历模块还包括计划制定子模块,所述计划制定子模块用于:
制定若干个自然日的最优食谱以生成长期饮食计划;
接收到用户端发送的食谱推荐请求时,若检测到所述用户端已经制定长期饮食计划且所述长期饮食计划仍在执行中,则将所述长期饮食计划中对应当天的最优食谱推送给所述用户端。
可以理解的是,所述长期饮食计划一般持续一个月,也可根据用户设定的周期制点长期饮食计划,例如持续三个月、半年、一年;所述长期饮食计划设定的每天最优食谱可能不相同,也可能是某几天相同,这取决于该用户的每日摄入能量与各个食谱的热量的比对结果。
一种可选的实现方式是,所述长期饮食计划以表格形式发送至用户端以每天提醒用户。
本方案还提供一种优选实施例,所述服务线上化饮食推荐方法的一种优选实施方式为,在完成所述长期饮食计划后,将用户的体重变化情况反馈到用户端。
本方案还提供一种优选实施例,所述服务线上化饮食推荐方法的一种优选实施方式为,在获取用户的体重数据时,还包括步骤:
获取用户的运动数据。
可以理解的是,所述获取用户的体重数据的具体方式可以从运动设备获取,例如跑步机;调用运动设备上传到服务器的运动数据。
本发明提供一种示例性实施例,一种服务线上化饮食推荐方法的存储介质,所述服务线上化饮食推荐方法的存储介质用于存储一个或多个计算机程序,所述一个或多个计算机程序包括程序代码,当所述计算机程序在计算机上运行时,所述程序代码用于执行所述的服务线上化饮食推荐方法。
本申请实施例的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质的更具体的示例至少(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读存储介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。
本发明提供了一种服务线上化饮食推荐方法、装置、系统及存储介质,本方案通过获取用户的体重数据;根据所述体重数据匹配相关系数;通过计算所述体重数据与匹配到的系数的乘积,得出每日摄入能量,从而实现了准确精算出该用户当日所需的摄入能量,适用于大多数、不了解自身每天摄入能量的用户,为用户提供便利。而且,本方案将所述每日摄入能量逐一与预存的各个食谱的热量进行比对,并根据比对结果选出最优食谱推送给用户端,用户可根据菜谱烹饪个性化的饭餐,从而将摄入能量的控制手段自动化、个性化地落实到用户每日的执行任务,对于用户养成健康饮食习惯更有实效。另外,由于所述最优食谱是根据用户的体重数据进行快速筛查与匹配适合的个性化食谱,因此,相较于其他方案,本方案提供的是一个更有针对性、更个性化、更符合用户实际身体情况的体重优化方案。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。