本發(fā)明涉及藥膳知識圖譜的構建，尤其是涉及一種藥膳知識圖譜的構建方法、系統(tǒng)及介質。

背景技術：

1、隨著信息技術的迅猛發(fā)展，尤其是云計算、物聯(lián)網和社交媒體的普及，全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆炸性增長的趨勢。這些領域中，人們每分每秒都在產生和分享大量的信息，其中的信息也包括藥膳的知識數(shù)據(jù)信息，從而在藥膳知識圖譜的構建中，如何對藥膳知識進行優(yōu)化和檢測，得到精確的藥膳知識圖譜，成為我們亟待解決的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、鑒于以上問題，本發(fā)明提供了一種藥膳知識圖譜的構建方法、系統(tǒng)及介質，不僅根據(jù)中醫(yī)屬性概念實體-關系-膳食屬性，從而得到精確的藥膳知識圖譜，而且結合藥膳推薦模型，對藥膳知識圖譜進行拓撲和更新，進一步提高藥膳知識圖譜的全面性和精確性。

2、為了實現(xiàn)上述目的及其他相關目的，本發(fā)明提供的技術方案如下：

3、一種藥膳知識圖譜的構建方法，所述方法包括：

4、m1.藥膳知識圖譜本體架構：多層次中醫(yī)屬性-關系-膳食屬性架構，底層包括食材、藥膳，第二層包括食材和藥膳的初級屬性，第三層包括食材和藥膳的高級屬性；

5、m2.數(shù)據(jù)集：中醫(yī)、膳食要素的數(shù)據(jù)集合，包括食材、藥膳、標準數(shù)據(jù)集；

6、m3.關系函數(shù)：包括信息傳遞模型、信息融合模型，包括藥膳推薦模型、膳食營養(yǎng)模型、功效模型、健康模型；

7、m4.知識關聯(lián)：通過關系函數(shù)，將藥膳的中醫(yī)屬性、膳食屬性、關聯(lián)起來，形成關系網絡，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集中各種信息的流動、傳遞與融合。

8、m5.藥膳知識推理：根據(jù)個體基本信息、健康狀況、生活習慣和健康管理目標，計算推導新的藥膳知識，包括藥膳策略、健康機制。

9、進一步的，所述方法還包括：

10、m6.將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)按照從底層到高層的順序映射到所述本體架構中，得到帶數(shù)據(jù)的藥膳知識圖譜本體架構。

11、進一步的，在步驟m1中，所述建立藥膳知識圖譜本體架構包括：

12、m11.本體架構由若干個節(jié)點組成，每個節(jié)點代表藥膳知識概念。進一步的，在步驟m6中，所述建立藥膳知識圖譜本體架構包括：

13、m61.確定最頂層藥膳知識集的概念，并將其分為食材和藥膳二類；

14、m62.確定第二層的概念，然后依據(jù)中醫(yī)歸經學說、四性五味學說、升降浮沉學說、中醫(yī)體質、藥膳功效中醫(yī)理論和食品營養(yǎng)理論逐步細化下一層概念，建立藥膳知識圖譜本體架構。

15、進一步的，所述數(shù)據(jù)集的構建為通過網絡爬蟲技術與專業(yè)數(shù)據(jù)集對接方法收集藥膳、食材、標準相關信息，建立基于營養(yǎng)成分及功效成分核心信息的食材數(shù)據(jù)集，基于配伍、性味、體質、劑型核心信息的藥膳數(shù)據(jù)集、基于營養(yǎng)標準、膳食標準、功效標準核心信息的膳食標準集。

16、進一步的，在步驟m3中，在步驟m3中，根據(jù)藥膳中的功效成分和營養(yǎng)素構建所述藥膳推薦模型包括：

17、m31.基于填充完數(shù)據(jù)的藥膳知識圖譜本體架構，獲取藥膳與疾病交集靶點個數(shù)和功效成分的數(shù)據(jù)信息、食材的重量數(shù)據(jù)信息和食材中含有營養(yǎng)素的數(shù)據(jù)信息；

18、m32.基于藥膳與疾病交集靶點個數(shù)和功效成分的數(shù)據(jù)信息、食材的重量數(shù)據(jù)信息和食材中含有營養(yǎng)素的數(shù)據(jù)信息，建立藥膳推薦模型，包括功效目標函數(shù)g和營養(yǎng)約束條件兩部分，

19、g＝c1w1+c2w2+…+ciwi…+cnwn，

20、營養(yǎng)約束條件為，

21、

22、其中，g為功效成分的含量，根據(jù)個體需求，取最大值；

23、i為第i個食材，n為食材的總數(shù)量，ci為第i個食材中最主要的功效成分的含量，wi為藥膳中第i種食材的重量，j為第j種營養(yǎng)素，共有m中營養(yǎng)素，m為營養(yǎng)素種類的總數(shù)量，aji為第i個食材中第j種營養(yǎng)素的含量，b1j為第j種營養(yǎng)素的推薦攝入量下限，b2j為第j中營養(yǎng)素的推薦攝入量上限；

24、m33.基于藥膳推薦的目標函數(shù)g，確定功效成分含量最大且基本營養(yǎng)成分滿足每日推薦攝入量的藥膳配方wi，完成藥膳的推薦。

25、進一步的，所述食材中含有營養(yǎng)素的數(shù)據(jù)信息包括蛋白質的數(shù)據(jù)信息、碳水化合物的數(shù)據(jù)信息、脂肪的數(shù)據(jù)信息、熱量的數(shù)據(jù)信息和維生素的數(shù)據(jù)信息。

26、進一步的，所述關系函數(shù)為將所述數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)抽取為概念-關系-概念三元組追加到數(shù)據(jù)集，用于對實體間的關系進行描述和說明。

27、進一步的，所述方法還包括：

28、m7.基于所述藥膳知識圖譜本體架構，通過對原始數(shù)據(jù)的知識推理，抽取出藥膳信息，對數(shù)據(jù)進行知識組合得到膳食分析、模型應用、信息查詢功能。

29、為了實現(xiàn)上述目的及其他相關目的，本發(fā)明還提供了一種藥膳知識圖譜的構建系統(tǒng)，包括計算機設備，該計算機設備被編程或配置以執(zhí)行任意一項所述的藥膳知識圖譜的構建方法的步驟。

30、為了實現(xiàn)上述目的及其他相關目的，本發(fā)明還提供了一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質上存儲有被編程或配置以執(zhí)行任意一項所述的藥膳知識圖譜的構建方法的計算機程序和數(shù)據(jù)信息。

31、本發(fā)明具有以下積極效果：

32、1.本發(fā)明通過構建藥膳推薦模型，對藥膳與疾病交集靶點個數(shù)和基本營養(yǎng)成分的攝入量進行優(yōu)化，確定藥膳與疾病交集靶點個數(shù)最大，基本營養(yǎng)成分滿足每日推薦攝入量，不僅能夠對藥膳中的各組分數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，從而得到精確的藥膳知識圖譜，而且此過程中，可根據(jù)不同的藥膳進行適應性的優(yōu)化，魯棒性強。

33、2.本發(fā)明通過通過人工手動標注數(shù)據(jù)從所述數(shù)據(jù)集中抽取所需的實體，并經關系抽取實體，得到概念-關系-概念三元組關系，對藥膳的各組分關系進行表征，并構建圖譜，不僅能夠針對不同藥膳進行相應的精確的圖譜構建，而且結合數(shù)據(jù)集，對藥膳知識圖譜進行拓撲和更新，進一步提高藥膳知識圖譜的全面性和精確性。

技術特征：

1.一種藥膳知識圖譜的構建方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的藥膳知識圖譜的構建方法，其特征在于，所述方法還包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的藥膳知識圖譜的構建方法，其特征在于，在步驟m1中，所述建立藥膳知識圖譜本體架構包括：

4.根據(jù)權利要求2所述的藥膳知識圖譜的構建方法，其特征在于，在步驟m6中，所述建立藥膳知識圖譜本體架構包括：

5.根據(jù)權利要求1所述的藥膳知識圖譜的構建方法，其特征在于：所述數(shù)據(jù)集的構建為通過網絡爬蟲技術與專業(yè)數(shù)據(jù)集對接方法收集藥膳、食材、標準相關信息，建立基于營養(yǎng)成分及功效成分核心信息的食材數(shù)據(jù)集，基于配伍、性味、體質、劑型核心信息的藥膳數(shù)據(jù)集、基于營養(yǎng)標準、膳食標準、功效標準核心信息的膳食標準集。

6.根據(jù)權利要求1所述的藥膳知識圖譜的構建方法，其特征在于，在步驟m3中，根據(jù)藥膳中的功效成分和營養(yǎng)素構建所述藥膳推薦模型包括：

7.根據(jù)權利要求6所述的藥膳知識圖譜的構建方法，其特征在于：所述食材中含有營養(yǎng)素的數(shù)據(jù)信息包括蛋白質的數(shù)據(jù)信息、碳水化合物的數(shù)據(jù)信息、脂肪的數(shù)據(jù)信息、熱量的數(shù)據(jù)信息和維生素的數(shù)據(jù)信息。

8.根據(jù)權利要求1所述的藥膳知識圖譜的構建方法，其特征在于：所述關系函數(shù)為將所述數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)抽取為概念-關系-概念三元組追加到數(shù)據(jù)集，用于對實體間的關系進行描述和說明，所述方法還包括：

9.一種藥膳知識圖譜的構建系統(tǒng)，包括計算機設備，其特征在于，該計算機設備被編程或配置以執(zhí)行權利要求1～8中任意一項所述的藥膳知識圖譜的構建方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，該計算機可讀存儲介質上存儲有被編程或配置以執(zhí)行權利要求1～8中任意一項所述的藥膳知識圖譜的構建方法的計算機程序和數(shù)據(jù)信息。

技術總結
本發(fā)明涉及一種藥膳知識圖譜的構建方法、系統(tǒng)及介質，所述方法包括M1.藥膳知識圖譜本體架構：多層次中醫(yī)屬性?關系?膳食屬性架構，底層包括食材、藥膳，第二層包括食材和藥膳的初級屬性，第三層包括食材和藥膳的高級屬性；M2.數(shù)據(jù)集：中醫(yī)、膳食要素的數(shù)據(jù)集合，包括食材、藥膳、標準數(shù)據(jù)集；M3.關系函數(shù)：包括信息傳遞模型、信息融合模型，包括藥膳推薦模型、膳食營養(yǎng)模型、功效模型、健康模型；M4.知識關聯(lián)。本發(fā)明不僅根據(jù)中醫(yī)屬性概念實體?關系?膳食屬性，從而得到精確的藥膳知識圖譜，而且結合藥膳推薦模型，對藥膳知識圖譜進行拓撲和更新，進一步提高藥膳知識圖譜的全面性和精確性。

技術研發(fā)人員：熊青,趙思明
受保護的技術使用者：食研家（武漢）生物科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6