基于AIGC的智慧食堂个性化营养餐推荐系统及方法

本申请的基于AIGC的智慧食堂个性化营养餐推荐系统及方法，涉及人工智能技术领域，通过获取用户特征向量、食物的营养成分向量和属性向量，收集用户最近k天食用的菜品及其相应的时间戳，形成菜品交互序列；根据营养成分向量和属性向量构建食物的营养关系图，基于营养成分向量计算营养关系图中连接食物之间的边的营养互补性权重、营养互斥性权重和营养相似性权重；定义强化学习模型的状态、动作、状态转移函数，基于菜品交互序列、营养互补性权重和营养互斥性权重定义奖励函数，构建强化学习模型并训练，基于蒙特卡洛树搜索，利用训练好的强化学习模型输出给用户的推荐食谱；将推荐食谱中的食物与当天食堂菜单中的菜品进行匹配，生成营养餐。