换一批摘要为了优化膳食建议并提高个性化推荐的准确性,本研究探讨了人工智能在膳食建议模型中的应用.通过基于规则、数据驱动及机器学习的模型分析,研究发现AI能够根据个体的健康数据、口味偏好等因素提供实时调整的个性化建议.数据采集与处理、强化学习、自我优化及跨学科合作是提升模型效果的关键因素.结果表明,AI优化膳食建议模型能显著提高推荐精度和个体适应性,未来应加强数据全面性与跨学科合作,进一步提升系统实用性.
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关键词
人工智能膳食建议个性化推荐机器学习数据驱动artificial intelligencedietary recommendationspersonalized recommendationmachine learningdata-driven
分类号
TS201.4
栏目名称
DOI
10.16736/j.cnki.cn41-1434/ts.2026.2.066
发布时间
2026-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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