健康是人类生存和发展的最基本的条件。而维护健康的四大基石包括“平衡饮食”、“适量运动”、“戒烟戒酒”、“心理健康”,其中可以看出平衡饮食占据着主导的地位。同时平衡饮食既能够保持身体健康,又能预防慢性疾病的发生,这在当下已经成为了一个热门的讨论话题。随着社会的发展,人们生活质量不断的提升,它们的饮食结构产生了翻天覆地的变化,吃的全是精米精面,而很多慢性疾病其实都是一口一口吃出来的。人们吃的好不等于营养,更不等于均衡的营养,只有均衡的营养才能带来健康。那么如何为人们提供合理均衡的饮食方案便成为世界各地营养学家的职责,但是由于营养学家人数有限且行医水平参差不齐,人们想要便携了解自己的饮食状态并不方便。随着移动互联网的发展,人们在海量的饮食信息中开始迷失,无法找到适合的内容。而饮食推荐能够对丰富的信息进行筛选,找出符合用户要求的内容。因此,本文提出一种合理有效的多维度特征的饮食推荐方法,旨在辅助人们完成饮食结构上的营养均衡以及饮食干预。本文主要研究的内容如下:第一,基于用户画像的推荐。在该推荐方式中,本文主要以不同人群、疾病和职业环境为基础,制定了各个属性需要的营养元素摄入膳食建议,通过比较推荐菜品营养元素含量在全集菜品中的分布情况证明了该推荐方式的有效性,并且能够解决当前用户状态是否符合膳食标准。第二,基于中医体质的推荐。在该推荐方式中,根据不同的用户在体质存在差异性,而导致身体脏腑影响程度不一样。本文采用LP算法模型,解决了菜品对应的归经作用,从而推荐调理身体脏腑的菜品;而算法模型的性能指标汉明损失值为0.0654,而Micro-F1和Macro-F1达到了0.91677和0.90637。第三,基于饮食行为的推荐。在该推荐方式下,以用户最近饮食记录为依据,采用聚类算法和改进的距离计算方法,挖掘分析用户的营养结构和口味偏好,并提供既符合用户营养均衡又满足用户口味的菜品。第四,实验平台搭建。本文搭建了实现饮食推荐算法的实验平台,将提出的推荐算法在实验平台上进行部署以便用于对本文研究成果的展示。实验平台通过用户提交的问卷信息,自动评判体质状态,生成体质报告;同时实时的采集用户日常的饮食行为作为系统的数据支持,对推荐算法进行优化,合理推荐饮食。