基于情感分析的智慧健康饮食推荐系统开题报告

发布时间：2025-04-30 14:23

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1.本课题的国内外研究现状

1.情感分析的主要应用包括

1.1客户反馈分析

1.2.品牌和产品比较

1.3.社交媒体监控

1.4.新闻分析

1.5.电子商务

2.本课题研究目的及意义

2.1.目的

2.2.意义

3.本课题的研究或设计内容

3.1设计内容：

3.1.1数据收集与预处理

3.1.2模型构建与优化

3.1.3用户交互界面提供用户注册/登录、健康数据录入、食谱查询与推荐、营养分析报告等功能。

4.本课题研究或设计的实施方案

4.1.系统设计与架构

4.1 .1数据采集模块

4.1.2情感分析模块

4.1.3饮食推荐模块

4.1.4用户反馈模块

4.2 实现步骤

4.2.1 数据收集与准备情感数据

4.2.2 情感分析模型的构建文本情感分析

4.2.3 饮食推荐算法的设计推荐系统选择

5.本课题研究或设计的进度安排

6.参考文献

1.本课题的国内外研究现状

当今世间健康问题日益受到重视，饮食作为影响健康的重要因素，越发引起人们的关注。随着健康食品行业在人口老龄化、人均收入提高、政策推动、消费者意识提高、平台发展等多种因素影响下，健康食品市场规模迅速扩大，从2017年的3796亿元上升到2024的6780亿元，预计，营养健康食品规模在2027年超过8000亿元，线上呈现爆发式增长。

研究表明，饮食习惯会影响人们的社会心理和身体健康，生命活动的维持需要从各式各样的食物中获取，人们需要确保日常营养的获取和人体的消耗保持平衡。许多慢性疾病的产生正是由于不健康的饮食习惯造成，营养元素摄入不足通常会导致代谢紊乱、免疫功能低下等不良状况，而摄入过量往往会导致高血压、糖尿病、肥胖症等不良疾病，因此饮食对人们的健康质量有着举足轻重的作用。然而，找到大众所认可的，且满足“既好吃，又营养，还符合情境特征”的饮食规划仍然是当前面临的挑战。

“互联网+”的时代背景下，网络信息正呈现爆炸式增长的趋势，网络中的信息量急剧膨胀，信息过载的问题越来越明显。大多数用户并不具备专业的营养学知识，通过营养学家对每个人的膳食都进行私人化定制是不现实不合理的。因此迫切需要一个可以满足用户个人口味且健康的饮食推荐系统实现。

推荐系统的概念和定义由 P. Resnick 和 H. R. Varian 于 1997 年所提出。相较于国内，国外的研究成果更为前沿，不仅应用范围广泛，而且各种场景下的应用也更为成熟，许多国外的学者与企业已经成功将神经网络、协同过滤]等技术与推荐系统相结合。当前流行的推荐算法主要有以下几种：

基于内容的推荐：该类推荐是基于用户已经选择的项目，选择与该项目特征相似的其他项目作为推荐；协同过滤推荐，基于面向对象的不同又可分为多种不同的协同过滤推荐策略，但它们主要都是通过用户和项目之间的使用联系来计算用户之间或项目之间的相似度以达到推荐目的；基于网络结构的推荐，该类推荐将用户和项目抽象为节点，通过用户的选择历史推测项目与用户之间存在的关系，根据隐藏在选择关系中的信息进行推荐。由于各类推荐的优缺点不一，实际中许多推荐系统都是采用了混合推荐的推荐策略，根据具体问题选取多种不同的推荐策略进行组合，以达到更符合用户需求的目的，同时提高推荐精度

随着互联网技术的兴起，许多企业利用庞大的数据量和不断完善改进的推荐算法获取商业利益。推荐系统在我们日常生活中的应用已经涉及到方方面面，例如使用率极高，活跃用户极多的淘宝、百度、抖音等网络平台，它们都是通过用户的历史记录和个人信息建立用户模型，生成用户画像，挖掘出用户具有潜在兴趣的商品或信息并在处理后对用户进行推荐。推荐系统的实现不仅帮助互联网厂商留住用户以提高收益，也一定程度减轻了用户在条目记忆模糊与物品选择上带来的困扰，使用户得到更好的使用体验。

目前对饮食推荐系统已有的研究大多数旨在确保用户饮食的偏好、多样化或营养保证。在 2010 年，J. Freyne 和 S. Berkovsky描述了一种基于成分的方法，在该方法中，他们将用户对新食谱的偏爱推断为用户对该食谱中每种成分的偏爱的累积总和，这形成了基于用户的 K 最近邻算法的基础，该方法在当时较为新颖且具有一定影响力，并被 M. Harvey 等人加以应用。在 2012 年，F. Kuo 等人将配料分组为子集，每个子集都视为内容，提出了一种基于加权图的餐饮计划方法；同年，C. Teng 等人使用以项目为中心的基于内容的推荐，并应用成分网络来识别相似的食谱。这些方法奠定了饮食推荐系统的基础，但它们仅仅专注于食物中的成分，推荐效率并不高。C. Trattner 等人于2018 年提出了一种较为新颖的在冷启动场景下预测用户对菜品偏好的方法。目前，国外的健康饮食推荐系统在技术、应用和用户参与方面都有显著发展。个性化、智能化已成为未来发展的趋势。

国内对于饮食推荐系统方面的研究相对国外研究成果比较少，主要是因为起步相对较晚，同时中国的膳食结构也要复杂许多。市场上的饮食软件主要以商业价值为设计导向，如饿了么等众多的外卖软件主要基于地理信息和商家合作进行饮食推荐，美食社区网站主要是基于访问量和收藏量等进行饮食推荐，它们皆未考虑到当下的即时情境以及用户的饮食偏好和营养结构。

国内关于饮食推荐的研究，大多是基于内容、关联规则和协同过滤的推荐。2011 年，张一平将基于 Agent 的建模与仿真方法和电子商务个性化推荐相结合进行个性化餐饮推荐研究；2012 年，孔令恺在传统的协同过滤基础上设计出了一套基于相似用户的下单数据的餐饮推荐系统；2015 年，赵恒设计出了一套基于混合推送策略的个性化在线美食推荐系统；2016 年，盛实旺]设计的饮食推荐系统对每个菜品都设置了相关的健康属性，并引入改进后的 Apriori 算法，提高了算法和推荐的效率；2018 年，王伟伟提出了面向大学校园内的基于情境感知的餐饮推荐方法；2019 年，黎丹雨将 K 均值聚类算法和 Apriori 关联规则算法联合针对用户偏好进行菜品的推荐。与此同时，仲亮靓提出了结合知识图谱的个性化推荐模型，使用联合学习将知识表示学习和贝叶斯排序结合起来，进而生成推荐菜品列表。但是以上方法都忽略了用户兴趣随时间的变化，导致推荐的菜品可能不符合用户当下的兴趣。综上所述，目前饮食推荐的相关研究成果中考虑的因素都较为单一，应用范围有限，且在实际工程应用中也缺乏一定的合理性和准确度。

传统情感分类方法传统情感分类方法主要分为两种：基于情感词典方法和机器学习方法。传统情感分类方法大多利用词袋，那么就有一个忽视了情感词上下文信息的一个缺点。因此有人提出了基于句法分析的情感分类方法但也有一些缺点，

1.需要大量的训练数据集、

2.大多针对商品评论数据集，对话题广泛、用词灵活、句法结构复杂的文本具有一定的局限性。

机器学习方法：该方法需要经过数据预处理、文本表示（特征选择、特征简约、特征权重设置）与分类器训练，最终输出对情感极性的预测。在有监督学习的方法中，可以用标注好的语料来训练情感分类器，可以看成文本分类任务的过程，如果标注文本稀缺或以已标注文本和待标注文本领域不同时，可采用半监督学习或迁移学习等策略

1.特征选择：选取适当的语义单元作为特征，对不同的文档具有较强的区分力。

2.特征简约：去除特征集中不能有效反应类别信息的特征，提高分类效率和准确率。

3.特征权重设置：一般按照特征值是否出现取0/1值，或者按词频信息取TF、TF*IDF值等。

短文本情感分类方法与传统的长文本相比，短文本受词数限制，呈现内容简短、特征稀疏、富含新词和噪音词等特点，这使得传统情感分析方法在短文本上难以保证分析效果。

存在问题当前研究现状所存在的问题和挑战比较多，

（1）文化差异在不同的文化条件下，词汇的情感标注已经被证明是有区别的，不同的语言中词汇的情感标注也是不同的。例如现有的中文情感词典和语料资源翻译成英文后，并不能作为其他英文的情感词典和或语料资源使用，并且一些中文的情感分析方法并不一定适用于英文。

(2).情感词典无法覆盖全部情感词汇对于中文来说，每年都有新的网络词汇

产生，也可以理解为中文的词汇是无穷的，所以情感词典无法覆盖全部情感词汇，总会有新的情感词汇产生。

(3). 语义相似不等于情感相似现有的文本、句子层次的情感分析基本上使用词嵌入作为模型特征，但是词嵌入包含的是语义信息，有时候相似的语义信息可能情感差距很大，比如开心和悲伤，基本上是两个情感相反的词，但是它们的词向量的余弦相似度却不低。

1.情感分析的主要应用包括

1.1客户反馈分析

分析客户在社交媒体、评论和评价中的情感倾向，以便了解客户对产品或服务的满意度。

1.2.品牌和产品比较

通过分析不同品牌或产品的情感评论，了解市场上不同品牌或产品的受欢迎程度。

1.3.社交媒体监控

监控社交媒体上的情感趋势，以便了解公众对特定话题的看法。

1.4.新闻分析

分析新闻文章和评论，以了解人们对新闻事件的反应。

1.5.电子商务

通过分析客户评论和反馈，了解客户对产品的喜好和不喜欢。

2.本课题研究目的及意义

2.1.目的

提升饮食推荐的个性化和精准性使用户更容易实现健康的生活方式，通过情感分析识别用户的情绪状态、健康需求以及偏好，结合用户的饮食习惯，为用户推荐最适合的饮食方案。这不仅能够提高推荐的相关性，还能使用户感到更符合自己的需求。增强用户的饮食体验：通过情感分析，了解用户在不同情境下的饮食情感，如快乐、压力、焦虑等，进而为用户提供情感匹配的健康饮食建议。避免传统推荐系统中固定模式的局限性。动态的推荐机制能够更好地适应用户的健康和心理状态，优化饮食的效果。

2.2.意义

负面情绪往往会影响人们的饮食选择，导致暴饮暴食或不健康饮食，而正面情绪则有助于人们做出健康的饮食决策。通过情感分析，研究情感对饮食行为的具体影响，并将其融入推荐系统，是当前健康饮食领域的重要探索。满足个体化需求：每个人的情绪状态、身体状况和饮食习惯都是独特的。

在现代社会中，心理健康与饮食健康日益受到关注。通过情感分析系统的帮助，不仅能够引导用户做出健康的饮食决策，还能在一定程度上改善用户的心理状态。这种双向的影响将有助于整体健康水平的提升。

3.本课题的研究或设计内容

3.1设计内容：

设计开发一个情感分析的智慧饮食推荐系统。该系统能够基于用户的饮食喜好和具体身体状况等，向用户推荐一份健康的饮食表，以提高用户的身体健康状况。

功能方面需实现：

3.1.1数据收集与预处理

整合并清洗来自多个来源的健康数据（如用户体检报告、饮食记录等）和食谱数据（包括食材成分、热量、营养成分等）

3.1.2模型构建与优化

对收集进行大规模数据处理和机器学习模型训练，建立用户健康画像与食谱匹配模型，实现精准推荐。

3.1.3用户交互界面提供用户注册/登录、健康数据录入、食谱查询与推荐、营养分析报告等功能。

系统设计符合国家法律法规和人伦道德，对社会和人民生活有益，系统开发符合软件工程开发规范，系统可用性良好，具有优秀的可拓展性与可维护性。

4.本课题研究或设计的实施方案

4.1.系统设计与架构

本系统的设计将基于情感分析技术与健康饮食推荐算法相结合，形成一个动态调整、智能推荐的综合平台。系统架构主要包括数据采集模块、情感分析模块、饮食推荐模块、用户反馈模块等几个核心组件。

4.1 .1数据采集模块

该模块负责收集用户的情感数据、饮食习惯、健康状况等信息。情感数据采集：通过用户输入的文本与在本平台记录进行情感分析。也可以利用传感器设备来获取生理数据，以推测用户的情绪变化。饮食习惯采集：用户可以通过系统记录每日的饮食，或者通过第三方应用（如健康管理软件）同步饮食记录。健康状态采集：收集用户的基础健康信息，如年龄、体重、疾病史、过敏情况等。可通过用户手动输入或与电子健康档案系统对接实现。

4.1.2情感分析模块

情感分析模块是该系统的核心之一，负责通过分析用户的情感状态来进行饮食推荐的动态调整。通过自然语言处理技术（NLP）对用户输入的文本进行情感分类。情感分析模型可以使用深度学习模型进行训练，检测用户的情感状态。生理数据情感推测：结合生理数据通过算法推测用户当前的情感状态。

4.1.3饮食推荐模块

基于情感分析模块获得的用户情感状态与健康数据，推荐模块将生成个性化的饮食建议。利用推荐算法结合用户的饮食偏好和情感状态生成个性化推荐。算法可以根据用户的情感状态调整饮食推荐，比如在焦虑或压力状态下推荐舒缓压力的食物。饮食方案优化：根据用户的健康状况、体重目标、饮食习惯等信息，生成健康的饮食方案，确保推荐的饮食不仅符合情感需求，也有助于身体健康。情感-饮食匹配：结合情感分析，推测用户情绪与饮食偏好的关系，例如，通过大数据分析了解高焦虑用户偏好甜食或者高脂肪食物的情况，为此提供健康但满足情绪需求的食物。

4.1.4用户反馈模块

系统应支持用户反馈机制，通过用户对推荐饮食的评价，进一步优化推荐算法。系统通过问卷、星级评分或选择等方式收集用户对推荐饮食的反馈，评价是否符合其情感和健康需求。据用户的反馈信息调整推荐模型，提升系统的推荐质量。例如，用户反馈饮食方案有效缓解压力时，系统可以在未来为情绪相似的用户推荐相同或类似的饮食方案。

4.2 实现步骤

4.2.1 数据收集与准备情感数据

通过文本采集和生理数据采集获取情感数据，为情感分析模型的训练提供基础。确保数据的多样性和代表性，覆盖各种情绪状态和饮食习惯。饮食与健康数据：从用户手动输入或与健康管理软件/设备连接收集饮食数据及用户的健康状况。数据应确保具备足够的个性化信息，以便为用户提供准确的推荐。

4.2.2 情感分析模型的构建文本情感分析

训练深度学习模型进行情感分类，准确识别用户输入的情感信息。通过标注数据集提高模型的准确性和鲁棒性。生理数据情感推测模型：结合生理数据（如心率、血压等）开发情感推测算法，推测用户的心理状态。

4.2.3 饮食推荐算法的设计推荐系统选择

根据用户的情感分析结果和健康信息，使用适当的推荐算法（如协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等）生成饮食方案。情感-饮食关联模型：研究情感与饮食之间的关系，构建情感-饮食匹配模型。根据情感状态调整推荐的饮食类型和食物种类，例如焦虑情绪推荐舒缓食品、悲伤情绪推荐轻松愉悦的食物等。

5.本课题研究或设计的进度安排

设计进度：

前期阶段（第7学期第15周至第17周）

明确毕业设计（论文）的任务及要求，查阅文献。明确课题研究方向、技术路线，制定研究计划。

短学期实践期间（第7学期第20周至第21周）

根据《毕业设计（论文）任务书》的要求资料收集、方案拟定等课题研究前期工作。完成外文翻译任务。

中期第一阶段（第8学期第1周至第4周）

查阅相关的文献资料，确定解决方案，完成开题报告。完成总体需求、方案比较、分析、设计等。

中期第二阶段（第8学期第5周至第9周）

详细设计及实施（或编码）。完成论文提纲，撰写论文初稿。

总结阶段（第8学期第10周至第14周）

系统测试、改进及完善。完成论文终稿。毕业答辩。

6.参考文献

[1]蒲中敏,张晨曦,徐泽水.基于在线评论的消费者偏好挖掘研究综述[J/OL].中国管理科学,1-13[2025-01-21].https://doi.org/10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2024.0483.

[2]周郁兰.基于情感分析的用户推荐服务算法应用研究[D].华东师范大学,2024.

[3]杨杨.面向文本、图像、语音的多模态情感分析研究[D].青海师范大学,2024.DOI:10.27778/d.cnki.gqhzy.2024.000406.

[4]王淑娴,杨海,冯程,等.融合反事实推理的多模态情感分析算法研究[J/OL].计算机工程与应用,1-12[2025-01-21].https://kns-cnki-net.webvpn.nepu.edu.cn/kcms/detail/11.2127.TP.20240710.2146.011.html.

[5]蓝浩诚.基于BERT的文本情感分析技术研究与在心理测评上的实现[D].电子科技大学,2024.DOI:10.27005/d.cnki.gdzku.2024.005489.

[6]刘齐平,杨平.基于用户评论情感分析的O2O平台推荐策略研究[J].湖北第二师范学院学报,2023,40(11):35-43.

[7]Ajmeera N, Kamakshi P. Hamiltonian deep neural network fostered sentiment analysis approach on product reviews[J]. Signal, Image and Video Processing, 2024, 18(4): 3483-3494.

[8]Darraz N, Karabila I, El-Ansari A, et al. Integrated sentiment analysis with BERT for enhanced hybrid recommendation systems[J]. Expert Systems With Applications, 2025, 261: 125533..

[9]李慧,胡耀华,徐存真.考虑评论情感表达力及其重要性的个性化推荐算法[J].数据分析与知识发现,2024,8(01):69-79.

[10]赵海霞.饮食疗法：健康饮食在大学生心理健康教育中的应用[J].食品与机械,2024,40(09):248.

[11][1]丛眸,彭涛,朱蓓蓓.基于语义特征提取的隐式情感分析方法[J].吉林大学学报(理学版),2025,63(01):107-113.DOI:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2023553.

[12]钟婷,冯广,林健忠,等.面向多源信息聚类与私有特征学习的情感分析[J/OL].计算机工程与应用,1-12[2025-01-21].https://kns-cnki-net.webvpn.nepu.edu.cn/kcms/detail/11.2127.TP.20241227.1848.005.html.

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