健身运动人群菜品AI推荐数据

健身运动人群菜品AI推荐数据的应用场景主要体现在为健身爱好者、健身教练以及餐饮服务商提供智能化、精准化的菜品推荐服务。通过分析健身运动人群的基本信息和饮食习惯，AI模型能够为每位健身者推荐符合其高蛋白、低脂肪等特定营养需求的菜品，有助于丰富健身者的就餐选择。对于健身教练而言，通过本数据可以更好地了解健身者的饮食习惯和营养摄入情况，从而提供更科学的饮食建议。餐饮服务商也能通过这些数据来调整菜单，确保菜品的多样性和营养均衡，满足不同健身运动人群的需求。1.数据收集和预处理：（1）从公司订单系统抽取用户ID、抽取时间、人群类别、年龄、性别、健康状况、饮食习惯。（2）通过数据清洗去除无效或错误记录，确保数据质量。
2.特征生成：根据人群类别、年龄、性别、健康状况、饮食习惯，使用Feature-engine工具进行特征转换，生成特征标签。
3.实时预测：运用经公司自行训练和部署的基于深度交叉网络（DCN）深度学习架构的健身运动人群菜品智能推荐模型，根据生成的特征标签，对菜品进行实时预测和推荐。
4.结果解释：利用SHAP方法对推荐菜品进行解释，确保结构对用户的可理解性和可解释性。
5.评价优化：收集用户对推荐菜品的反馈，利用反馈数据对模型进行进一步的迭代和优化。

搜集汇总

数据集介绍

特点

该数据集为健身运动人群菜品AI推荐数据，包含601条记录，每日更新。数据来源于企业自行产生，格式为xlsx，主要字段包括用户ID、抽取时间、人群类别、年龄、性别、健康状况、饮食习惯等。应用场景包括为健身爱好者、健身教练及餐饮服务商提供精准的菜品推荐服务，算法基于深度交叉网络（DCN）模型，支持实时预测和推荐。