基于机器学习和线性规划的饮食方案推荐方法及系统

本发明提供了一种基于机器学习和线性规划的饮食方案推荐方法及系统，包括：获取多源用户数据，基于所述多源用户数据获得用户健康目标；提供一食物营养数据库，基于所述用户健康目标，利用机器学习算法生成初始个性化饮食建议，并进行推荐；针对所述初始个性化饮食建议跟踪用户反馈，对所述用户反馈的信息进行动态分析，并修正所述用户健康目标；当所述用户反馈的信息的目标偏差小于设定阈值，则继续推送原饮食建议；否则，获取用户偏差原因，利用线性规划算法对所述初始个性化饮食建议进行实时修正。本发明通过机器学习算法提升饮食建议的精准度，利用线性规划算法优化饮食方案，实现了动态自适应的个性化饮食建议推荐与跟踪。