CN112352286A - 一种个体化口味管理的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种个体化口味管理的方法及系统，个体化口味管理的方法包括建立标准口味/口感数据库；获取用户偏好的口味/口感信息；将用户偏好的口味/口感信息与口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系进行比对，推荐适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法。个体化口味管理的系统包括：数据库单元、信息获取单元和智能分析单元。通过本发明的一种个体化口味管理的方法及系统，针对用户饮食的选择过程中，可能存在的对用户的饮食偏好不够了解，或对原材料、调味品、烹饪/加工方法、餐厅/厨师等信息掌握不足，或对饮食摄入的原则与用户自身的健康状况等了解不够，可能造成饮食摄入不合理与不适宜的现象，提供一种个体化口味管理的方法及系统，智能分析用户的饮食偏好和基础信息，帮助用户选择更加符合自身实际情况的饮食，从而提升用户的生活质量和健康状况。

Description

一种个体化口味管理的方法及系统

技术领域

本发明涉及智能化医疗信息处理的技术领域，特别是涉及一种个体化口味管理的方法及系统。

背景技术

民以食为天，随着人们生活水平的不断提高，人们越来越重视饮食口味的个性化。用户根据自身的口味偏好选择适合的原材料、调味品、烹饪/加工方法、餐厅/厨师等等，满足自身口味的需求。另外还应该考虑到用户的经济能力、饮食获得的便利性、以及用户自身的口味偏好与身体健康的要求。只有综合考虑上述与饮食紧密相关的因素，才能达到最佳的目标，充分保障用户的利益。

而实际选择的过程中，由于对用户的饮食偏好不够了解，或对原材料、调味品、烹饪/加工方法、餐厅/厨师等信息掌握不足，或对饮食摄入的原则与用户自身的健康状况等了解不够，可能造成饮食选择不合理与不适宜的现象。因而迫切需要一种个体化口味管理的方法及系统，以食谱、食品说明书、餐厅/厨师评价等资料为基础对用户饮食选择的适宜性、经济性和安全性等方面进行综合分析与推荐，是保障用户饮食选择合理性的重要方法。

发明内容

本发明的主要目的是：针对用户饮食的选择过程中，可能存在的对用户的饮食偏好不够了解，或对原材料、调味品、烹饪/加工方法、餐厅/厨师等信息掌握不足，或对饮食摄入的原则与用户自身的健康状况等了解不够，可能造成饮食摄入不合理与不适宜的现象，提供一种个体化口味管理的方法及系统，智能分析用户的饮食偏好和基础信息，帮助用户选择更加符合自身实际情况的饮食，从而提升用户的生活质量和健康状况。

为实现上述目的，本发明提供了一种个体化口味管理的方法，所述方法包括：

建立标准口味/口感数据库，所述标准口味/口感数据库包括口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系；

获取用户偏好的口味/口感信息；

将用户偏好的口味/口感信息与口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系进行比对，推荐适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法。

如上所述的一种个体化口味管理的方法，所述用户的口味信息包括用户对酸/甜/苦/辛/咸的敏感度、接受度和喜爱程度，所述用户的口感信息包括用户对饮食的冷热和软硬的敏感度、接受度和喜爱程度。

如上所述的一种个体化口味管理的方法，所述方法还包括通过测试装置获取用户对酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬的不同程度的样本尝试之后给出的反馈信息来获取用户偏好的口味/口感信息，所述测试装置可提供不同的样本接触舌头对应味蕾的区域或牙齿供用户尝试。

如上所述的一种个体化口味管理的方法，所述方法还包括通过用户对酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬的不同程度的食物/饮品尝试之后给出的反馈信息来获取用户偏好的口味/口感信息。

如上所述的一种个体化口味管理的方法，所述口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系包括：各种原材料、调味品在酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬方面对应的不同级别，原材料加入不同量的调味品后通过烹饪/加工方法得到的饮食在酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬方面对应的不同级别。

如上所述的一种个体化口味管理的方法，所述方法还包括获取获取用户的基础信息；通过将用户的基础信息、适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法，与口味/口感与健康饮食的相关规则进行分析，得到适合用户口味/口感且符合健康饮食的调味品、原材料、烹饪/加工方法。

如上所述的一种个体化口味管理的方法，所述口味/口感与健康饮食的相关规则包括：功效需求的相关规则、个性化偏好的相关规则、禁忌的相关规则、需要谨慎/注意的相关规则、相互作用的相关规则、过敏的相关规则、保质期的相关规则、时间的相关规则、加工/烹饪方法的相关规则、摄入量的相关规则、不良反应的相关规则、食用前/中/后期的监测/评估措施的相关规则、经济性的相关规则、获得性的相关规定、行政管理的相关规则中的至少一项。

如上所述的一种个体化口味管理的方法，所述用户的基础信息包括：用户的年龄、性别、身高、体重、口味喜好、宗教信仰、遗传相关信息、病史、过敏史、区域流行病史、用药史、手术史、学习情况、工作情况、运动情况、家庭情况、生活环境、兴趣爱好、依从性情况、耐受情况、医疗保险情况，以及生理/心理/学习/工作/体能/睡眠/运动/情绪/代谢/视力/听力/智力/注意力/口味/免疫/生长发育/记忆力/生育能力状况和作息时间中的至少一项信息。

如上所述的一种个体化口味管理的方法，根据口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系和/或口味/口感与健康饮食的相关规则进行分析比对所得到的不同口味/口感的饮食在各分析项目的分析结果，分别设定对应的级别/分值，并可以根据用户的实际情况设定包括调味品、原材料、烹饪/加工方法在内的口味/口感综合分析模型，从而在进行推荐时，能够根据不同口味/口感的饮食在各分析项目所对应的级别/分值以及口味/口感综合分析模型，计算出不同口味/口感的饮食的综合级别/分值，以便于对不同口味/口感的饮食给出综合推荐结果或综合优先级排序，包括不同口味/口感的饮食之间的比较。

如上所述的一种个体化口味管理的方法，所述方法还包括用户信息数据库，所述用户信息数据库中包括用户偏好的口味/口感信息和/或用户的基础信息，用于分析推荐推荐适合用户的调味品、原材料、烹饪/加工方法时提供或补充用户偏好的口味/口感信息和/或用户的基础信息。

本发明还提供一种个体化口味管理的系统，其特征在于，所述系统包括：

数据库单元，用于存储标准口味/口感数据库，所述标准口味/口感数据库包括口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系；

信息获取单元，用于获取用户偏好的口味/口感信息；

智能分析单元，用于将用户偏好的口味/口感信息与口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系进行比对，推荐适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法。

本发明的一种个体化口味管理的方法及系统，个体化口味管理的方法包括建立标准口味/口感数据库；获取用户偏好的口味/口感信息；将用户偏好的口味/口感信息与口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系进行比对，推荐适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法。个体化口味管理的系统包括：数据库单元、信息获取单元和智能分析单元。通过本发明的一种个体化口味管理的方法及系统，针对用户饮食的选择过程中，可能存在的对用户的饮食偏好不够了解，或对原材料、调味品、烹饪/加工方法、餐厅/厨师等信息掌握不足，或对饮食摄入的原则与用户自身的健康状况等了解不够，可能造成饮食摄入不合理与不适宜的现象，提供一种个体化口味管理的方法及系统，智能分析用户的饮食偏好和基础信息，帮助用户选择更加符合自身实际情况的饮食，从而提升用户的生活质量和健康状况。

附图说明

图1为本发明第一实施例一种个体化口味管理的方法的流程图。

图2为本发明第二实施例一种个体化口味管理的系统的示意图。

具体实施方式

为进一步阐述本发明达成预定目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及实施例，对本发明的具体实施方式，详细说明如下。

本发明第一实施例参阅图1。图1为本发明第一实施例一种个体化口味管理的方法的流程图。如图所示，本发明一种个体化口味管理的方法包括：

步骤1：建立标准口味/口感数据库。

标准口味/口感数据库包括口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系。口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系可以包括：各种原材料、调味品在酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬方面对应的不同级别，例如：可以将酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬分为1-10级，每个级别代表不同的程度，如甜1级代表很淡的甜味，甜10级代表非常浓重的甜味；绵白糖的甜度是8级，白砂糖的甜度是7级；某种蛋糕的甜度是5级；某饭馆做的炒面的咸度是6级。还可以包括原材料加入调味品后通过烹饪/加工方法得到的饮食在酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬方面对应的不同级别。如：灌肠的软硬度是3级，经过油炸后软硬度变为6级。

在本发明中，标准口味/口感数据库的来源是基于各种食品说明书、食疗食谱、原材料和调味品的成分构成、加工工艺、储存方式和储存时间、价格、医药论述(如本草纲目)、原材料产地和等级规范、加工/烹饪方法指南和书籍、营养学指南和书籍、行业规范、教材、专家共识、相关会议纪要、论文、专著、发明、科学推论、实验报告、试验报告、分析报告、测试报告、美食评论、餐厅特色和评价评级、厨师特色和评价评级、报告/报道、用户评分、检测报告、审批文件、相关法规、相关宗教信仰及口味规范、相关地方口味习俗、相关指导意见、相关政策、相关制度、相关目录、相关文献资料、相关物价政策、相关保险支付协议、其他文献资料、其他具有专业性/权威性的研究结果，还可以基于循证医学/营养学的方法，或基于现有数据的概率推测，还可以包括需要人工设定的各种权重/各种等级/各种排序等来源建立的数据库，也可以包括基于信息重整/信息分析/大数据分析建立的数据库，也可以包括通过人工智能深度学习建立的数据库，也可以包括通过数据挖据分析后得出的数据库，也可以包括通过数据统计分析/人工智能深度学习后得经过人工设定出的规则和指标，也可以是在通过专家、营养师在工作过程中不断积累和细化的相关信息和规则，也可以是通过上述方法组合建立的数据库。数据库可以是按版本更新，也可以是根据实际数据实时更新，可以是关系型数据库，也可以是非关系型数据库；可以是表数据库，也可以是图数据库,还可以是知识图谱数据库；相关数据可以是结构化数据，也可以是非结构化数据。

标准口味/口感数据库还可以包括口味/口感与健康饮食的相关规则。口味/口感与健康饮食的相关规则可以包括：功效需求的相关规则、个性化偏好的相关规则、禁忌的相关规则、需要谨慎/注意的相关规则、相互作用的相关规则、过敏的相关规则、保质期的相关规则、时间的相关规则、加工/烹饪方法的相关规则、摄入量的相关规则、不良反应的相关规则、食用前/中/后期的监测/评估措施的相关规则、经济性的相关规则、获得性的相关规定、行政管理的相关规则中的至少一项。

功效需求的相关规则及其要素可以包括：不同口味/口感的饮食所包含的成分，各成分的需求量，需求量＝基础量+补充量x吸收效率-消耗量。还可以包括：需求的程度、排序、有效性、用户/营养师/专家的评价，影响需求的各因素及其与需求的关系等。

个性化偏好的相关规则及其要素还可以包括：调味品及原材料的产地、养殖/种植/收获的时间/季节/年份、品牌、加工/烹调方法、个人喜好、习惯、经济性、民族/宗教信仰/工作/学习/运动/休闲/睡眠/休息/节日/季节/气候/环境偏好等等，还可以包括：个性化偏好的程度、排序、有效性、用户/营养师/专家的评价，影响个性化偏好的各因素及其与个性化偏好的关系等。

禁忌的相关规则及其要素可以包括：疾病/运动/怀孕/发育/季节/气候/环境/时间/作息/职业/驾驶等相关禁忌、健康相关禁忌、宗教信仰相关禁忌、个人爱好相关禁忌、风俗相关禁忌、口味/口感相关禁忌、法规相关禁忌，还可以包括口味/口感存在禁忌的原因，可能影响禁忌的各因素与禁忌的关系，相关用户/营养师/专家的指导和提示/警示信息，上述情况存在禁忌的后果，相应禁忌的级别、程度、排序、发生率，用户/营养师/专家的禁忌相关评价，以及上述情况存在禁忌的发现及补救措施等内容。

需要谨慎/注意的相关规则及其要素可以包括：疾病/运动/怀孕/发育/季节/气候/环境/时间/作息/职业/驾驶等在口味/口感方面存在需要谨慎或注意的原因，可能影响谨慎或注意的各因素与谨慎或注意的关系，相关用户/营养师/专家的指导/警示信息，谨慎/注意的级别、程度、排序、出现几率、危险程度、上述情况可能出现的后果，用户/营养师/专家的对谨慎或注意的评价，上述情况出现相关后果的发现及补救措施等相关内容。

相互作用的相关规则是指不同口味/口感的饮食与药物、手术、医疗检查及检验、保健品、化妆品等存在相互作用/相互影响的相关规则，即不同口味/口感的饮食如果存在相互作用/相互影响，则应该避免或谨慎食用并在过程中应该特别注意监护和做好救护准备。

相互作用的相关规则及其要素可以包括：不同口味/口感的饮食与药物/医疗器械/检查/手术/化疗/放疗/光疗/热疗/磁疗/电疗/电磁疗/声疗/免疫治疗/基因治疗/操作/理疗/康复/保健/运动/心理干预/保健品/保健食品/化妆品等因素或项目同时存在/进行时可能出现相互作用/相互影响的情况，以及不同口味/口感的饮食与药物/医疗器械/检查/手术/化疗/放疗/光疗/热疗/磁疗/电疗/电磁疗/声疗/免疫治疗/基因治疗/操作/理疗/康复/保健/运动/心理干预/保健品/保健食品/化妆品的使用途径/方法/相互间隔时间/摄入量/时间等因素对上述相互作用/相互影响的影响，以及可能对上述相互作用/相互影响产生影响的其他因素对相互作用可能造成的影响。

可能对上述相互作用/相互影响产生影响的其他因素包括：用户遗传相关因素、生活作息相关因素、营养相关因素、疾病/治疗史相关因素、家族病史、过敏因素、工作/学习/运动/活动相关因素、环境相关因素、生理/心理/学习/睡眠/运动/情绪/代谢/视力/听力/智力/注意力/食欲/免疫/生长发育/记忆力/生育能力等状态/状况/水平因素、年龄相关因素、生理机能相关因素、生育状况相关因素、性生活状况相关因素，以及其他可能增强/减少/改变上述相互作用/相互影响的其他因素和项目，以及这些因素和项目对相关相互作用/相互影响所产生的具体影响方式、影响结果和影响程度等等。

相互作用的相关规则还可以包括：不同口味/口感的饮食存在相互作用/相互影响的原因，相关用户/营养师/专家的指导/警示信息，上述情况可能出现相互作用/相互影响的后果，相互作用/相互影响的级别、程度、排序、出现概率、危险/有益程度、用户/营养师/专家对相关相互作用/相互影响的评价、以及上述情况相互作用/相互影响的发现及补救措施等内容。

过敏的相关规则及其要素可以包括可能引起过敏反应的不同口味/口感的饮食的成分构成以及作用原理/机制，具体要素包括：成分、构成、加工/烹饪方法、原材料、刺激性、摄入量、重金属含量、毒性、气味、形状、规格、包装、材质、添加剂、防腐剂等及其相关浓度、含量等相关信息。

过敏的相关规则还可以包括：用户的体质、年龄、性别、身高、体重、发育相关信息、生育相关信息、性生活相关信息、遗传相关信息，所处环境的气候/空气质量/湿度/季节/温度，用户疾病/症状/指标/感受/情绪，用户工作状况/学习状况/休息状况/运动状况/营养状况/口味状况/作息时间/免疫力状况，用户的药物/手术/化疗/放疗/光疗/热疗/磁疗/电疗/电磁疗/声疗/免疫治疗/基因治疗等方法的治疗史或治疗中或计划治疗，用户的家族病史/疾病史/过敏史/遗传病史/区域流行病史/吸烟史等可能与过敏有关的信息。

过敏的相关规则还可以包括：不同条件下出现过敏反应可能的表现和后果，出现过敏的原因和机制，可能影响过敏的各因素与过敏的关系，相关用户/营养师/专家的指导/警示信息，过敏反应的级别、严重程度、排序、出现几率，用户/营养师/专家对相关过敏反应的评价，上述情况出现相关过敏反应的发现及补救措施等内容。还可以设定需要做过敏试验的条件，如果用户的情况符合相关条件，则需要先经过过敏试验且结果为阴性才能通过。

保质期的相关规则及其要素可以包括：调味品及原材料的生产日期、加工时间、保质期、储存方法、储藏要求、超出保质期的外观变化及判断方法等，相关用户/营养师/专家的指导/警示信息，食用超出保质期的调味品及原材料可能导致的情况、严重程度、出现几率及补救措施等内容。

时间的相关规则及其要素可以包括：调味品及原材料的最佳使用时间、持续时间、间歇时间、间断时间、食用周期、食用频率、疗程时间、疗程周期、疗程间隔、疗程数、起效时间、失效时间、结束时间等。时间的相关规则可以以不同的时间属性类型定义及存储，时间相关要素属性类型包括与自然节律相关时间要素属性如：年、月、日、日间/夜间、早晨/上午/中午/下午/晚间/夜间、季节、节气、阴历年/月/日等；与时辰相关时间要素属性如：小时、分钟、时辰等；与个人作息生活规律相关时间要素属性如：起床、餐前/餐中/餐后、睡前；与特定病情/症状/指标/心理状态/生理状态/感受相关时间要素属性如：体温超过某值时、疼痛时、疲倦时、眩晕时、心慌时、恶心时、肌酐清除率超过某值时、血压低于某值时、心率超过某值时、情绪低落时、感觉恐惧、亢奋时等；与医疗相关的时间要素属性如：某节日前一天、某比赛后3小时、换某药时、某理疗项目后等；与用户年龄/发育阶段相关的时间要素属性如：出生后2周、乳牙萌出后、青春期发育后、停经后半年、更年期等；与用户生理周期相关的时间要素属性如：月经第一天等；与用户生育/性生活相关的时间要素属性如：夫妻同房后24小时、准备怀孕前3月、怀孕24周、生产后3天等；与用户工作/活动/运动/学习相关时间要素属性如：开车前、坐船前、高空操作前、长时间阅读后等。

时间的相关规则还可以包括：可能影响时间的各因素及其与调味品的关系，还可以包括未按照相关规则中合理的时间食用时可能出现的后果以及相关补救措施，还可以包括的时间与用户的相关要素实际信息之间需要做不同时间属性类型相互转换时的相互转化关系以及与国际标准时间以及各时区时间之间的计算和相互转换关系。

加工/烹饪方法的相关规则及其要素可以包括：调味品及原材料的成分、数量、加工/烹饪的时间/温度/环境/条件/方法/设备、以及相关的注意事项等。还可以包括：加工/烹调方法对相关调味品及原材料的影响，包括成分的改变、加工过程产生的成分、添加的配料和添加剂等等。还可以包括：加工/烹饪方法可能受到食用目的、适用人群、对应健康状态评价项目、对应环境、功效、摄入量、用户国籍/年龄/民族/宗教信仰/口味习惯、用户工作/学习/运动相关信息、用户性生活/作息时间/遗传信息等因素的影响及其影响结果。还可以包括未按照正确的方法加工/烹饪时可能出现的后果以及相关补救措施。

摄入量的相关规则及其要素可以包括：不同口味/口感的饮食的规格、成分构成、包装、剂量、数量、大小、食用频率、浓度、方法、范围、摄入量等，包括需要进行单位/数据转化的项目信息，还可以包括：摄入量可能受到食用目的、适用人群、对应适应症/适应征、对应健康状态评价项目、对应环境、功效、用法、用户药物/医疗器械/保健品/口味偏好/化妆品/医疗检查及检验、用户工作/学习/运动相关信息、用户性生活/作息时间/遗传信息等因素的影响及其影响结果。还可以包括：单次摄入量/极量、单日食用次数/频率、单日摄入量/极量、总量、极量等信息。还可以包括未按照正确的摄入量食用时可能出现的后果以及相关补救措施。

不良反应的相关规则及其要素可以包括：不同口味/口感的饮食的成分/摄入量/时间/频率/间隔/加工/烹饪方法/防护措施等与可能出现的不良反应的关系，以及可能影响不良反应的各因素与不良反应的关系，还可以包括：不良反应的症状/指标信号/表现/感受/严重程度/危害、不良反应的处理、不良反应的预防方法、不良反应出现后的补救措施等。

食用前/中/后期的监测/评估措施的相关规则及其要素可以包括：用户食用不同口味/口感的饮食的前/中/后期以及其中的各个阶段的症状、指标、感受、情绪、生理机能、运动能力、学习能力、工作技能等可能需要监测/评估的项目，以及各项目监测/评估结果的不同值/区间对应的口味/口感的有效性、安全性、经济性、适宜性/便利性/依从性方面的意义，还可以包括对不同阶段需要开展的监测/评估项目的提醒级别设定，各项目监测/评估结果需要达到的目标范围的设定,目标可以设定提醒分级，以及各项目监测/评估的结果未达到目标范围时需要进行的调整方法/食用量/时间等。还可以包括各项目监测/评估结果未达到目标范围时可能出现的后果以及相关补救措施。

经济性的规则及其要素可以包括：不同口味/口感的饮食的消费/成本、单次费用、单日费用、总费用、次均、人均、日均、月均上的费用限制，在不同用户的费用限制等，还可以包括根据用户实际经济能力和预算预先设定的经济性相关指标。

获得性的规则及其要素可以包括：不同口味/口感的饮食的产量、运输的距离、运输的及时性要求、加工/制作的难度、稀缺性/季节性/地域性、供应商数量、预定的资格/费用要求、预定的等待时间、以及可能与获得性相关的其他因素等。

行政管理的相关规则及其要素可以包括：不同口味/口感的饮食的原材料相关规定/要求、地域相关规定/要求、营养师相关规定/要求、用户相关规定/要求、卫生条件相关规定/要求、重点监控的相关规定/要求、超常预警的相关规定/要求、物价政策相关规定/要求、天数相关规定/要求、金额相关规定/要求等。

步骤2：获取用户偏好的口味/口感信息。

所述用户的口味信息包括用户对酸/甜/苦/辛/咸的敏感度、接受度和喜爱程度，所述用户的口感信息包括用户对饮食的冷热和软硬的敏感度、接受度和喜爱程度。

本发明的个体化口味管理的方法还包括通过测试装置获取用户对酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬的不同程度的样本尝试之后给出的反馈信息来获取用户偏好的口味/口感信息，所述测试装置可提供不同的样本接触舌头对应味蕾的区域或牙齿供用户尝试。

例如：将酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬分为1-10级，每个级别代表不同的程度，如甜1级代表很淡的甜味，甜10级代表非常浓重的甜味。然后制作不同的样本如口味试纸，用户通过舌头含有对应味道味蕾的部位接触口味试纸，可以尝试出该口味试纸也代表的味道的程度，用户结合自身对该味道程度的敏感度、接受度和喜爱程度，给出相应的评价作为反馈信息，反馈信息可以是“太甜了”、“合适”、“稍微酸了点”、“太淡了”等。

测试装置可提供不同的样本接触舌头对应味蕾的区域或牙齿供用户尝试，获得用户给出的反馈信息。例如：测试装置使用时可以直接放置在用户的舌头上，也可以是放置在合适位置，通过伸缩杆等接触部件将不同味道的口味试纸接触舌头对应味蕾的区域，例如：将甜味的口味试纸接触用户的舌尖部位；将酸味的口味试纸接触用户的舌头两侧后半部分区域；将苦味的口味试纸接触用户的舌头根部；将咸味的口味试纸接触用户的舌头两侧前半部分区域。

本发明的个体化口味管理的方法，还可以通过用户对酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬的不同程度的食物/饮品尝试之后给出的反馈信息来获取用户偏好的口味/口感信息。可以是将各种商店/超市/自动售卖机/网商的食品/饮品根据自身的酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬的不同程度设定为不同口味/口感的级别，用户尝试之后结合自身对该口味/口感的敏感度、接受度和喜爱程度，给出相应的评价作为反馈信息。也可以是将饭店/餐厅/食堂的饭菜/汤羹根据自身的酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬的不同程度设定为不同口味/口感的级别，用户尝试之后结合自身对该口味/口感的敏感度、接受度和喜爱程度，给出相应的评价作为反馈信息。

反馈信息的获取可以是用户当场填写反馈表，或者是由人工或人工智能程序提问用户给出答案并由人工或人工智能程序记录，或者是用户尝试食品/饭菜后通过手机/电脑等工具在网上填写等等，本发明不做限制。

本发明的一种个体化口味管理的方法，还可以包括用户信息数据库，所述用户信息数据库中包括用户偏好的口味/口感信息和/或用户的基础信息，用于分析推荐推荐适合用户的调味品、原材料、烹饪/加工方法时提供或补充用户偏好的口味/口感信息和/或用户的基础信息。

用户信息数据库的数据获取方法包括从其他信息系统、设备或者数据库中获取或接入后分析得到，或由手工录入，或者是在数据库相关信息使用过程中不断的获取和分析出的新的数据，也可以是上述方法的组合。

获取用户偏好的口味/口感信息可以是从用户信息数据库中获取，也可以是用户信息数据库中没有，临时通过用户对酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬的不同程度的样本或食物/饮品尝试之后给出的反馈信息来建立的，具体建立的方法如前所述，还可以是通过其他途径获取。

步骤3：将用户偏好的口味/口感信息与口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系进行比对，推荐适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法。

将用户偏好的口味/口感信息与口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系进行比对，推荐适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法。可以包括适合用户的酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬/鲜/膻/麻/油/其他特殊口味等调味品的摄入量、气味、颜色、形状、软/硬/脆/粘/颗粒/细腻/糯/韧性等口感的程度、调味品、原材料、食品的产地、品牌、厨师、烹饪/加工工艺等等。

口味可以包括：酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬/鲜/膻/麻/油或其他特殊口味。气味可以包括：香/臭/酸/清新等。口感可以包括：软/硬/脆/粘/颗粒/细腻/糯/韧性等。外形可以包括不同的颜色和形状。还可以包括调味品、原材料、制作/烹饪方法与产地、品牌、厨师、工艺的关系，也可以包括调味品、原材料、制作/烹饪方法与口味/口感/气味/外形的关系。

本发明的一种个体化口味管理的方法还可以包括获取用户的基础信息；通过将用户的基础信息、适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法，与口味/口感与健康饮食的相关规则进行分析，得到适合用户口味/口感且符合健康饮食的调味品、原材料、烹饪/加工方法。

所述用户的基础信息可以包括：用户的年龄、性别、身高、体重、口味喜好、宗教信仰、遗传相关信息、病史、过敏史、区域流行病史、用药史、手术史、学习情况、工作情况、运动情况、家庭情况、生活环境、兴趣爱好、依从性情况、耐受情况、医疗保险情况，以及生理/心理/学习/工作/体能/睡眠/运动/情绪/代谢/视力/听力/智力/注意力/口味/免疫/生长发育/记忆力/生育能力状况和作息时间等信息，还可以包括其他与个体化口味管理有关的信息。

获取用户的基础信息可以是从用户信息数据库中获取，也可以是通过其他途径获取。

通过将用户的基础信息、适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法，与口味/口感与健康饮食的相关规则进行分析,可以使推荐的调味品、原材料、烹饪/加工方法即适合用户的口味/口感偏好，又符合健康饮食。例如：用户每天盐的摄入量要小于4克，但用户的口味又偏重，故通过计算比对向用户推荐咸味剂，和食盐搭配使用，以保证用户盐的摄入量符合相关规则/标准，且食物的口味符合用户自身的口味偏好。

推荐适合用户的调味品、原材料、烹饪/加工方法也可以是根据不同的用户偏好的口味/口感信息和/或用户的基础信息设定多种用户口味/口感标准模型及适合各模型的调味品、原材料、烹饪/加工方法，然后根据用户自身偏好的口味/口感信息和/或基础信息匹配到最相似的用户口味/口感标准模型，再考虑用户的实际情况与现有模型之间的差异，对该模型所对应的调味品、原材料、烹饪/加工方法进行适当调整，使其更适合用户自身的实际情况。模型的设定可以是由专家人工设定的，或者通过数据统计/数据分析而得到的，或者通过信息重整/大数据分析得到的，或者通过人工智能深度学习/优化后得到的，并且可以在使用过程中不断积累及优化。模型的调整可以是由专业人员人工完成，也可以是系统依靠预先设定的规则自动完成，或者是由人工智能通过自学习自动完成。

本发明的一种个体化口味管理的方法还可以包括：根据口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系和/或口味/口感与健康饮食的相关规则进行分析比对所得到的不同口味/口感的饮食在各分析项目的分析结果，分别设定对应的级别/分值，并可以根据用户的实际情况设定包括调味品、原材料、烹饪/加工方法在内的口味/口感综合分析模型，从而在进行推荐时，能够根据不同口味/口感的饮食在各分析项目所对应的级别/分值以及口味/口感综合分析模型，计算出不同口味/口感的饮食的综合级别/分值，以便于对不同口味/口感的饮食给出综合推荐结果或综合优先级排序，包括不同口味/口感的饮食之间的比较。综合分析模型是用于分析评估不同口味/口感的饮食与用户实际情况适合程度的模型，可以是由专家人工设定的，或者通过数据统计/分析而得到的，或者通过信息重整/大数据分析得到的，或者通过人工智能深度学习/优化后得到的，并且可以在使用过程中不断积累及优化。

具体的综合级别/分值的计算方法如下：

F为综合级别/分值，f_i为第i项分析项目的评估结果所对应的级别/分值，S(f_i)是与第i项分析项目的评估结果相关的分析模型算式。具体计算公式如下，

智能推荐调味品、原材料、烹饪/加工方法的条件是该调味品、原材料、烹饪/加工方法所制作的饮食的综合级别/分值高于设定的级别/分值。级别/分值的设定可以在使用过程中不断进行优化和调整。本发明的个体化口味管理的方法的推荐结果可以是一种最适合用户的调味品、原材料、烹饪/加工方法，也可以是一个适合用户的推荐列表，按照事先设定的推荐数量优先推荐综合级别/分值排名靠前的几种调味品、原材料、烹饪/加工方法。

针对用户的不同情况，各分析项目的级别/分值或多个分析项目的级别/分值组合还可以设定为必须项，如果必须项不通过，则该调味品、原材料、烹饪/加工方法不能推荐。例如：可以将调味品、原材料、烹饪/加工方法的禁忌规则设定为必须项，如果调味品、原材料、烹饪/加工方法存在禁忌，则不推荐。

本发明的一种个体化口味管理的方法可以智能分析用户的饮食偏好和基础信息，帮助用户选择更加符合自身实际情况的饮食，从而提升用户的生活质量和健康状况，避免因不合理调味品、原材料、烹饪/加工方法而对用户的健康造成损害。

在本发明中，个体化口味管理的方法中的用户身份识别、确认、登录、电子签章，以及个人信息、医嘱信息和各项分析结果的储存、传输和应用，可以通过各种方法进行加密，防止相关身份/权限被盗用或者信息泄露。其中加密算法包括对称加密算法和/或非对称加密算法，例如：大整数分解问题类加密算法、离散对数问题类加密算法、椭圆曲线类加密算法，具体如区块链技术等，加密硬件可以采用密钥、加密狗、加密硬盘等，还可以结合用户设备硬件、网络地址等进行加密，还可以是上述方法相互结合进行加密。

在本发明中，个体化口味管理的方法中的数据传输方式可以是数据线方式、有线网络、无线传输方式、射频识别方式、磁卡读写方式、移动硬盘方式、NFC方式、条形码方式、二维码方式等。无线传输方式包括：红外、蓝牙、wifi、微波、可见光波、电信无线网络、超声波/声波、无线电等方式。

在本发明中，个体化口味管理的方法可以以单机使用，也可以是以移动硬盘、盒子、卡等接入式外部硬件供用户使用，也可以安装在本地服务器支持本地用户使用，也可以安装在私有云服务器支持私有云用户使用，也可以安装在互联网面向互联网用户提供服务。

图2为本发明第二实施例一种个体化口味管理的系统的示意图。如图2所示，本发明的个体化口味管理的系统包括：

数据库单元11，用于存储标准口味/口感数据库，所述标准口味/口感数据库包括口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系；

信息获取单元12，用于获取用户偏好的口味/口感信息；

智能分析单元13，用于将用户偏好的口味/口感信息与口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系进行比对，推荐适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法。

本发明的一种个体化口味管理的系统是采用本发明的一种个体化口味管理的方法构成的，结构特征一一对应，可以参照前述个体化口味管理的方法的说明，在此不再赘述。

综上所述，本发明的一种个体化口味管理的方法及系统，个体化口味管理的方法包括建立标准口味/口感数据库；获取用户偏好的口味/口感信息；将用户偏好的口味/口感信息与口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系进行比对，推荐适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法。个体化口味管理的系统包括：数据库单元、信息获取单元和智能分析单元。通过本发明的一种个体化口味管理的方法及系统，针对用户饮食的选择过程中，可能存在的对用户的饮食偏好不够了解，或对原材料、调味品、烹饪/加工方法、餐厅/厨师等信息掌握不足，或对饮食摄入的原则与用户自身的健康状况等了解不够，可能造成饮食摄入不合理与不适宜的现象，提供一种个体化口味管理的方法及系统，智能分析用户的饮食偏好和基础信息，帮助用户选择更加符合自身实际情况的饮食，从而提升用户的生活质量和健康状况。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种个体化口味管理的方法，其特征在于，所述方法包括：

建立标准口味/口感数据库，所述标准口味/口感数据库包括口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系；

获取用户偏好的口味/口感信息；

将用户偏好的口味/口感信息与口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系进行比对，推荐适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法。

2.根据权利要求1所述的一种个体化口味管理的方法，其特征在于：所述用户的口味信息包括用户对酸/甜/苦/辛/咸的敏感度、接受度和喜爱程度，所述用户的口感信息包括用户对饮食的冷热和软硬的敏感度、接受度和喜爱程度。

3.根据权利要求2所述的一种个体化口味管理的方法，其特征在于：所述方法还包括通过测试装置获取用户对酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬的不同程度的样本尝试之后给出的反馈信息来获取用户偏好的口味/口感信息，所述测试装置可提供不同的样本接触舌头对应味蕾的区域或牙齿供用户尝试。

4.根据权利要求2所述的一种个体化口味管理的方法，其特征在于：所述方法还包括通过用户对酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬的不同程度的食物/饮品尝试之后给出的反馈信息来获取用户偏好的口味/口感信息。

5.根据权利要求1所述的一种个体化口味管理的方法，其特征在于：所述口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系包括：各种原材料、调味品在酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬方面对应的不同级别，原材料加入不同量的调味品后通过烹饪/加工方法得到的饮食在酸/甜/苦/辛/咸/冷热/软硬方面对应的不同级别。

6.根据权利要求1所述的一种个体化口味管理的方法，其特征在于：所述方法还包括获取用户的基础信息；通过将用户的基础信息、适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法，与口味/口感与健康饮食的相关规则进行分析，得到适合用户口味/口感且符合健康饮食的调味品、原材料、烹饪/加工方法。

7.根据权利要求6所述的一种个体化口味管理的方法，其特征在于：所述口味/口感与健康饮食的相关规则包括：功效需求的相关规则、个性化偏好的相关规则、禁忌的相关规则、需要谨慎/注意的相关规则、相互作用的相关规则、过敏的相关规则、保质期的相关规则、时间的相关规则、加工/烹饪方法的相关规则、摄入量的相关规则、不良反应的相关规则、食用前/中/后期的监测/评估措施的相关规则、经济性的相关规则、获得性的相关规定、行政管理的相关规则中的至少一项。

8.根据权利要求6所述的一种个体化口味管理的方法，其特征在于：所述用户的基础信息包括：用户的年龄、性别、身高、体重、口味喜好、宗教信仰、遗传相关信息、病史、过敏史、区域流行病史、用药史、手术史、学习情况、工作情况、运动情况、家庭情况、生活环境、兴趣爱好、依从性情况、耐受情况、医疗保险情况，以及生理/心理/学习/工作/体能/睡眠/运动/情绪/代谢/视力/听力/智力/注意力/口味/免疫/生长发育/记忆力/生育能力状况和作息时间中的至少一项信息。

9.根据权利要求1-8中任一权利要求所述的一种个体化口味管理的方法，其特征在于：根据口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系和/或口味/口感与健康饮食的相关规则进行分析比对所得到的不同口味/口感的饮食在各分析项目的分析结果，分别设定对应的级别/分值，并可以根据用户的实际情况设定包括调味品、原材料、烹饪/加工方法在内的口味/口感综合分析模型，从而在进行推荐时，能够根据不同口味/口感的饮食在各分析项目所对应的级别/分值以及口味/口感综合分析模型，计算出不同口味/口感的饮食的综合级别/分值，以便于对不同口味/口感的饮食给出综合推荐结果或综合优先级排序，包括不同口味/口感的饮食之间的比较。

10.根据权利要求1-8中任一权利要求所述的一种个体化口味管理的方法，其特征在于：所述方法还包括用户信息数据库，所述用户信息数据库中包括用户偏好的口味/口感信息和/或用户的基础信息，用于分析推荐推荐适合用户的调味品、原材料、烹饪/加工方法时提供或补充用户偏好的口味/口感信息和/或用户的基础信息。

11.一种个体化口味管理的系统，其特征在于，所述系统包括：

数据库单元，用于存储标准口味/口感数据库，所述标准口味/口感数据库包括口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系；

信息获取单元，用于获取用户偏好的口味/口感信息；

智能分析单元，用于将用户偏好的口味/口感信息与口味/口感与调味品、原材料、烹饪/加工方法的对应关系进行比对，推荐适合用户口味/口感的调味品、原材料、烹饪/加工方法。

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