CN115658765A - 一种基于大数据的食品研发系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的食品研发系统及方法，该系统包括数据采集模块，用于采集食品数据并进行分类、构建对应的食品分类目录；热点提取模块，用于从各种资料数据库中检索出与食品相关的文献资料；将文献资料作为分析对象，进行数据预处理和二次规范化；再将处理后的数据进行特征上的统计分析，以得到食品行业的研究热点；并对得到的研究热点构建基于食品分类的研发数据库；研发匹配模块，将得到的研发数据库与食品分类目录进行多维度匹配，以得到对应的研发信息；其有益效果是：利用大数据分析技术，进行多维度自动匹配，从而得到对应食品行业创新研发需求的研发信息，进而克服了现有技术中所存在的不够全面，具有一定局限性的缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及食品研发技术领域，具体涉及一种基于大数据的食品研发系统及方法。
背景技术
目前随着生活水平的提高，食品种类和食品数量也越来越多。由于越丰富也使得各食品饮料品牌逐渐陷入内耗、品类趋于同质化的市场，需要不断的进行产品研发创新来吸引越来越挑剔的消费者。
现有技术中，大多通过市场调研或是产品研发人员进行食品研发，这样易出现以下问题：
利用市场调研具有一定的滞后性，并且调研的范围有限，不够全面，存在一定的局限性；
利用产品研发人员则依赖于研发人员的个人水平和人员流动情况，又存在不稳定和可靠性较差的问题。
发明内容
针对现有技术中的技术缺陷，本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据的食品研发系统及方法，通过将食品研发与大数据相结合，以克服现有技术中所存在的不够全面，存在一定的局限性的缺陷。
为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种基于大数据的食品研发系统，所述系统包括：
数据采集模块，用于采集食品数据并进行分类，同时根据分类结果构建对应的食品分类目录；其中，所述食品数据从不同地区和不同行业中采集所得；
热点提取模块，用于：
从各种资料数据库中检索出与食品相关的文献资料；
将所述文献资料作为分析对象，借助文献信息标准MeSH词表进行数据预处理和二次规范化；
再将处理后的数据进行特征上的统计分析，利用数据统计分析技术进行内容特征上的因子分析与共词聚类分析，以得到食品行业的研究热点；
并对得到的研究热点构建基于食品分类的研发数据库；
研发匹配模块，用于将得到的所述研发数据库与食品分类目录进行多维度匹配，以得到对应的研发信息；其中，所述多维度匹配包括相似匹配、补缺性匹配、品质匹配、改善匹配和关联匹配。
优选地，所述数据采集模块还用于获取外部数据；其中，所述外部数据包括食品商务数据、食品供应链信息数据、市场情况、用户情况和科技演变情况。
优选地，所述的一种基于大数据的食品研发系统，还包括分析模块，所述分析模块用于：
对所述食品供应链信息数据进行分析，以得到所属食品分类的供应链预警信息；
并将所述供应链预警信息与研发数据库进行结合分析，以得到对应的食品研发方向信息。
优选地，所述的一种基于大数据的食品研发系统，还包括修正模块，所述修正模块用于：
基于所述食品商务数据和市场情况，分析出市场上成功的食品研发信息和失败的食品研发信息；
然后再将所述成功的食品研发信息和失败的食品研发信息作为修正因子，重新得到所述食品研发方向信息和研发信息。
优选地，所述的一种基于大数据的食品研发系统，还包括外部影响模块，所述外部影响模块用于根据所获取的外部影响数据，得到对应的研发方向信息；其中，所述外部影响数据包括相关食品的法律法规信息。
优选地，所述分析模块还用于：
基于所述用户情况和科技演变情况得到对应的附属研发方向，所述附属研发方向包括改变食品自身的立体结构和食品添加物的位置分布。
第二方面，本发明实施例还提供了一种基于大数据的食品研发系统进行研发的方法，应用于第一方面所述的一种基于大数据的食品研发系统，所述方法包括：
采集食品数据并进行分类，同时根据分类结果构建对应的食品分类目录；其中，所述食品数据从不同地区和不同行业中采集所得；
从各种资料数据库中检索出与食品相关的文献资料；
将所述文献资料作为分析对象，借助文献信息标准MeSH词表进行数据预处理和二次规范化；
再将处理后的数据进行特征上的统计分析，利用数据统计分析技术进行内容特征上的因子分析与共词聚类分析，以得到食品行业的研究热点；
并对得到的研究热点构建基于食品分类的研发数据库；
将得到的所述研发数据库与食品分类目录进行多维度匹配，以得到对应的研发信息；其中，所述多维度匹配包括相似匹配、补缺性匹配、品质匹配、改善匹配和关联匹配。
优选地，所述方法还包括：
获取外部数据；其中，所述外部数据包括食品商务数据、食品供应链信息数据、市场情况、用户情况和科技演变情况；
对所述食品供应链信息数据进行分析，以得到所属食品分类的供应链预警信息；
并将所述供应链预警信息与研发数据库进行结合分析，以得到对应的食品研发方向信息。
优选地，所述方法还包括：
基于所述食品商务数据和市场情况，分析出市场上成功的食品研发信息和失败的食品研发信息；
然后再将所述成功的食品研发信息和失败的食品研发信息作为修正因子，重新得到所述食品研发方向信息和研发信息。
优选地，所述方法还包括：
基于所述用户情况和科技演变情况得到对应的附属研发方向，所述附属研发方向包括改变食品自身的立体结构和食品添加物的位置分布。
实施本发明实施例所提供的一种基于大数据的食品研发系统及方法，通过对食品数据的收集与分类，以及从文献资料中得到行业热点，从而构造基于食品分类的研发数据库；再利用大数据分析技术，进行多维度自动匹配，从而得到对应食品行业创新研发需求的研发信息，进而克服了现有技术中所存在的调研的范围有限，不够全面，存在一定的局限性的缺陷，以及依赖于研发人员的个人水平所带来的不稳定和可靠性较差的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本发明实施例提供的一种基于大数据的食品研发系统的原理框图；
图2是本发明实施例提供的一种基于大数据的食品研发系统进行研发的方法的流程图。
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做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。
需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。
参考图1，本发明实施例提供的一种基于大数据的食品研发系统，所述系统包括：
所述系统包括：
数据采集模块，用于采集食品数据并进行分类，同时根据分类结果构建对应的食品分类目录；其中，所述食品数据从不同地区和不同行业中采集所得。
应用时，可从各国家或地区发布的食品分类目录中获取，得出相应的乳制品、油炸类食品、粮食加工品、膨化类型食品等；并进行相关名称统一，类别重新编号和明细补充等。
热点提取模块，用于：
从各种资料数据库中检索出与食品相关的文献资料；其中，所述资料数据库包括ScienceDirect、Pubmed、Google Scholar以及CNKI、万方、百度学术等数据库；
将所述文献资料作为分析对象，借助文献信息标准MeSH词表进行数据预处理和二次规范化；进而可得出相应的关键词信息；
再将处理后的数据进行特征上的统计分析，利用数据统计分析技术进行内容特征上的因子分析与共词聚类分析，以得到食品行业的研究热点；
并对得到的研究热点构建基于食品分类的研发数据库；
研发匹配模块，用于将得到的所述研发数据库与食品分类目录进行多维度匹配，以得到对应的研发信息；其中，所述多维度匹配包括相似匹配、补缺性匹配、品质匹配、改善匹配和关联匹配。
应用时，所述相似匹配是指两种物品性质相近、属于同一大类，进而进行相似匹配；例如，花生与核桃均属于坚果类，可将两者的研发热点进行匹配，进而得到新的产品；
所述补缺性匹配是指匹配出存在研究热点，却没有实际产品的具体信息，从而作为一个研发的方向；
所述品质匹配是指匹配出降低成本、提升品质的具体内容；
所述改善匹配是指口味、颜色的匹配；
所述关联匹配是指所选食品与之常见搭配另一食品的匹配，从而得出新的搭配组合。
进一步地，为更加全面的得出食品行业的创新研发需求，所述数据采集模块还用于获取外部数据；其中，所述外部数据包括食品商务数据、食品供应链信息数据、市场情况、用户情况和科技演变情况；
所述的一种基于大数据的食品研发系统，还包括分析模块，所述分析模块用于：
对所述食品供应链信息数据进行分析，以得到所属食品分类的供应链预警信息；
并将所述供应链预警信息与研发数据库进行结合分析，以得到对应的食品研发方向信息。
这样可从脱离食品本身的维度进行食品的创新研发；例如，供应链中的物流时间过长、需要冷冻等预警信息，从研发数据库中找出对应的内容特征，启发得出新的研发方向；其中，所述内容特征包括无所述预警信息的食品分类，从相反的方向中进行匹配，如无需冷冻的食品分类，从而从无需冷冻的食品分类中找到对应的研发热点。
上述方案，通过对食品数据的收集与分类，以及从文献资料中得到行业热点，从而构造基于食品分类的研发数据库；再利用大数据分析技术，进行多维度自动匹配，从而得到对应食品行业创新研发需求的研发信息，进而克服了现有技术中所存在的调研的范围有限，不够全面，存在一定的局限性的缺陷，以及依赖于研发人员的个人水平所带来的不稳定和可靠性较差的问题。
在另一实施例中，在上述技术方案的基础上，为提升其可靠性，所述系统还包括修正模块，所述修正模块用于：
基于所述食品商务数据和市场情况，分析出市场上成功的食品研发信息和失败的食品研发信息；
然后再将所述成功的食品研发信息和失败的食品研发信息作为修正因子，重新得到所述食品研发方向信息和研发信息。
具体地，所述成功的食品研发信息包括预设时间内，取得意想不到销售爆红效果的新产品；同理，所述失败的食品研发信息则为，预设时间内，哪些新产品取得了意想不到的失败结果；从而将匹配出的信息，与实际已受到市场验证的产品进行验证，从而提升匹配的可靠性，至少可避免失败的匹配。
进一步地，为实现研发的前瞻性、规避外部风险和减少滞后性，所述的一种基于大数据的食品研发系统，还包括外部影响模块，所述外部影响模块用于根据所获取的外部影响数据，得到对应的研发方向信息；其中，所述外部影响数据包括相关食品的法律法规信息。
例如，从食品的法律法规信息中获取对食品新的硬性要求、新标准，从而提前生产出符合新法律法规的产品，做到提前布局。
当然，所述外部影响数据还包括舆情信息或评论信息等，从而实现研发出符合舆情信息或评论期望的食品，以赢得消费者的选择。
进一步地，在上述技术方案的基础上，为实现对食品的科技创新，从而在一定程度上引导消费者的消费体验，所述分析模块还用于：
基于所述用户情况和科技演变情况得到对应的附属研发方向，所述附属研发方向包括改变食品自身的立体结构和食品添加物的位置分布。
具体地，为减少占用更少的包装空间，同时节省储存和运输空间，保证食品不受物流破坏，可将食品的结构做成立体、并具有美感的形状，从而为食品赋予新的属性；
同理，在其食物的立体结构上分布食品添加物，使得品尝时可更好地与口腔充分接触的同时，还能在口感不变的情况，减少食品添加物的使用量，吃的更健康，也利于增强消费者对愉悦和满足感的感知，从而加深对食物的认同感。
基于相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种基于大数据的食品研发系统进行研发的方法，应用于前文所述的一种基于大数据的食品研发系统，如图2所示，所述方法包括以下步骤：
S101，采集食品数据并进行分类，同时根据分类结果构建对应的食品分类目录；其中，所述食品数据从不同地区和不同行业中采集所得；
S102，从各种资料数据库中检索出与食品相关的文献资料；
S103，将所述文献资料作为分析对象，借助文献信息标准MeSH词表进行数据预处理和二次规范化；
S104，再将处理后的数据进行特征上的统计分析，利用数据统计分析技术进行内容特征上的因子分析与共词聚类分析，以得到食品行业的研究热点；
S105，并对得到的研究热点构建基于食品分类的研发数据库；
S106，将得到的所述研发数据库与食品分类目录进行多维度匹配，以得到对应的研发信息；其中，所述多维度匹配包括相似匹配、补缺性匹配、品质匹配、改善匹配和关联匹配。
应用时，所述相似匹配是指两种物品性质相近、属于同一大类，进而进行相似匹配；例如，花生与核桃均属于坚果类，可将两者的研发热点进行匹配，进而得到新的产品；
所述补缺性匹配是指匹配出存在研究热点，却没有实际产品的具体信息，从而作为一个研发的方向；
所述品质匹配是指匹配出降低成本、提升品质的具体内容；
所述改善匹配是指口味、颜色的匹配；
所述关联匹配是指所选食品与之常见搭配另一食品的匹配，从而得出新的搭配组合。
上述方法，通过对食品数据的收集与分类，以及从文献资料中得到行业热点，从而构造基于食品分类的研发数据库；再利用大数据分析技术，进行多维度自动匹配，从而得到对应食品行业创新研发需求的研发信息，进而克服了现有技术中所存在的调研的范围有限，不够全面，存在一定的局限性的缺陷，以及依赖于研发人员的个人水平所带来的不稳定和可靠性较差的问题。
进一步地，所述方法还包括：
获取外部数据；其中，所述外部数据包括食品商务数据、食品供应链信息数据、市场情况、用户情况和科技演变情况；
对所述食品供应链信息数据进行分析，以得到所属食品分类的供应链预警信息；
并将所述供应链预警信息与研发数据库进行结合分析，以得到对应的食品研发方向信息；这样可实现从脱离食品本身的维度进行食品的创新研发。
进一步地，所述方法还包括：所述方法还包括：
基于所述食品商务数据和市场情况，分析出市场上成功的食品研发信息和失败的食品研发信息；
然后再将所述成功的食品研发信息和失败的食品研发信息作为修正因子，重新得到所述食品研发方向信息和研发信息。
进一步地，所述方法还包括：所述方法还包括：
基于所述用户情况和科技演变情况得到对应的附属研发方向，所述附属研发方向包括改变食品自身的立体结构和食品添加物的位置分布。
进一步地，所述方法还包括：接收用户反馈的食品创新方案，并选取所述食品创新方案排名在预设范围的方案进行评估验证后进行生产，或是直接选择排名在预设范围的方案进行生产，从而实现对部分人群的产品定制。
需要说明的是，关于方法实施例更为具体的工作流程，请参考前述系统实施例部分，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于大数据的食品研发系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块，用于采集食品数据并进行分类，同时根据分类结果构建对应的食品分类目录；其中，所述食品数据从不同地区和不同行业中采集所得；
热点提取模块，用于：
从各种资料数据库中检索出与食品相关的文献资料；
将所述文献资料作为分析对象，借助文献信息标准MeSH词表进行数据预处理和二次规范化；
再将处理后的数据进行特征上的统计分析，利用数据统计分析技术进行内容特征上的因子分析与共词聚类分析，以得到食品行业的研究热点；
并对得到的研究热点构建基于食品分类的研发数据库；
研发匹配模块，用于将得到的所述研发数据库与食品分类目录进行多维度匹配，以得到对应的研发信息；其中，所述多维度匹配包括相似匹配、补缺性匹配、品质匹配、改善匹配和关联匹配。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的食品研发系统，其特征在于，所述数据采集模块还用于获取外部数据；其中，所述外部数据包括食品商务数据、食品供应链信息数据、市场情况、用户情况和科技演变情况。
3.如权利要求2所述的一种基于大数据的食品研发系统，其特征在于，还包括分析模块，所述分析模块用于：
对所述食品供应链信息数据进行分析，以得到所属食品分类的供应链预警信息；
并将所述供应链预警信息与研发数据库进行结合分析，以得到对应的食品研发方向信息。
4.如权利要求3所述的一种基于大数据的食品研发系统，其特征在于，还包括修正模块，所述修正模块用于：
基于所述食品商务数据和市场情况，分析出市场上成功的食品研发信息和失败的食品研发信息；
然后再将所述成功的食品研发信息和失败的食品研发信息作为修正因子，重新得到所述食品研发方向信息和研发信息。
5.如权利要求2所述的一种基于大数据的食品研发系统，其特征在于，还包括外部影响模块，所述外部影响模块用于根据所获取的外部影响数据，得到对应的研发方向信息；其中，所述外部影响数据包括相关食品的法律法规信息。
6.如权利要求3所述的一种基于大数据的食品研发系统，其特征在于，所述分析模块还用于：
基于所述用户情况和科技演变情况得到对应的附属研发方向，所述附属研发方向包括改变食品自身的立体结构和食品添加物的位置分布。
7.一种基于大数据的食品研发系统进行研发的方法，其特征在于，应用于权利要求1所述的一种基于大数据的食品研发系统，所述方法包括：
采集食品数据并进行分类，同时根据分类结果构建对应的食品分类目录；其中，所述食品数据从不同地区和不同行业中采集所得；
从各种资料数据库中检索出与食品相关的文献资料；
将所述文献资料作为分析对象，借助文献信息标准MeSH词表进行数据预处理和二次规范化；
再将处理后的数据进行特征上的统计分析，利用数据统计分析技术进行内容特征上的因子分析与共词聚类分析，以得到食品行业的研究热点；
并对得到的研究热点构建基于食品分类的研发数据库；
将得到的所述研发数据库与食品分类目录进行多维度匹配，以得到对应的研发信息；其中，所述多维度匹配包括相似匹配、补缺性匹配、品质匹配、改善匹配和关联匹配。
8.如权利要求7所述的一种基于大数据的食品研发系统进行研发的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取外部数据；其中，所述外部数据包括食品商务数据、食品供应链信息数据、市场情况、用户情况和科技演变情况；
对所述食品供应链信息数据进行分析，以得到所属食品分类的供应链预警信息；
并将所述供应链预警信息与研发数据库进行结合分析，以得到对应的食品研发方向信息。
9.如权利要求8所述的一种基于大数据的食品研发系统进行研发的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述食品商务数据和市场情况，分析出市场上成功的食品研发信息和失败的食品研发信息；
然后再将所述成功的食品研发信息和失败的食品研发信息作为修正因子，重新得到所述食品研发方向信息和研发信息。
10.如权利要求8所述的一种基于大数据的食品研发系统进行研发的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述用户情况和科技演变情况得到对应的附属研发方向，所述附属研发方向包括改变食品自身的立体结构和食品添加物的位置分布。
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| 贾婷婷;宋清;: "我国科技型企业研发费用研究现状――基于国内期刊文献的共词分析", no. 03 * |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
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