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申请/专利权人：深圳市好伙计科技有限公司

摘要：本发明涉及大数据分析技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的用户餐饮习惯分析方法，包括实时采集用户的餐饮消费数据，对采集到的原始数据进行清洗、去重、格式化处理，形成多维度的用户画像，分析用户的社交网络数据，提取用户的行为特征，对用户的行为特征进行建模和分析，预测用户的未来餐饮习惯，生成个性化的餐饮建议。本发明，通过多维数据融合，整合用户的餐饮数据、社交媒体数据、健身数据和健康数据，形成全面的用户画像。这种方法弥补了现有技术中单一数据源分析的局限性，能够更准确地捕捉用户的多维度行为特征和偏好，从而提升个性化推荐的准确性。

主权项：1.一种基于大数据分析的用户餐饮习惯分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，数据采集：通过用户终端设备和餐饮商家的POS系统，实时采集用户的餐饮消费数据，包括消费时间、消费地点、消费金额以及点餐内容；S2，数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、去重、格式化处理，生成标准化的用户餐饮数据集；S3，多维数据融合：将用户的餐饮数据与用户的社交媒体数据、健身数据以及健康数据进行融合，形成多维度的用户画像，加入情境感知信息，对用户画像进行优化，具体包括：S31，高维特征提取：使用卷积神经网络对每个数据源进行高维特征提取，将高维特征作为输入数据，构建张量表示；S32，构建张量表示：将处理后的数据构建为一个三阶张量；S33，张量分解与正则化：使用CANDECOMPPARAFACCP分解方法对张量进行分解，同时加入正则化项；S34，多任务学习：结合多任务学习方法，在张量分解过程中同时优化多个相关任务，包括餐饮习惯预测和健康建议；S35，在线学习与动态更新：引入在线学习机制，随着新数据的不断加入，动态更新张量模型，实时反映用户的最新行为和习惯；S36，情境感知融合：在张量融合过程中，加入情境感知信息，包括天气、时间和地点；所述S36包括：S361，数据采集：通过用户终端设备和环境传感器，实时采集情境感知信息，包括当前天气、时间和地点；S362，数据预处理：对采集到的情境数据进行清洗和格式化处理；S363，多源数据整合：将处理后的情境数据与用户的餐饮数据、社交媒体数据、健身数据以及健康数据进行整合，形成多维度的情境感知数据集；S364，情境特征提取：从整合后的情境感知数据集中提取情境特征，分析情境数据对用户餐饮习惯的影响；S365，张量融合：在张量融合过程中，结合提取的情境特征，将情境数据与用户其他维度的数据一起输入张量模型；S366，情境感知优化：根据情境感知数据的变化，动态调整用户画像和推荐模型；S4，社交网络分析：在多维数据融合的基础上，进一步分析用户的社交网络数据，评估用户的朋友、家人对其餐饮习惯的影响，具体包括：S41，社交网络数据采集：从用户的社交媒体平台中获取用户的社交关系数据和互动行为数据，包括点赞、评论、分享以及标签信息；S42，社交关系构建：利用社交网络分析技术构建用户的社交关系图，识别用户的朋友、家人及其互动频率和强度，形成社交关系网络图；S43，影响力评估：分析用户的社交网络数据，评估朋友和家人对用户餐饮习惯的影响程度，包括评估互动频率与互动内容的情感倾向；S44，影响因素提取：从社交网络数据中提取与餐饮相关的影响因素，包括朋友推荐的餐厅、家人常去的餐饮地点、朋友和家人的饮食偏好；S5，行为特征提取：从融合后的多维数据中提取用户的行为特征，包括消费频率、消费时间段偏好以及菜品偏好，利用社交网络分析的结果细化和优化这些特征；S6，模型训练：构建并训练用户餐饮习惯分析模型，对用户的行为特征进行建模和分析，综合考虑社交网络分析结果；S7，习惯预测：基于训练好的模型，预测用户的未来餐饮习惯，生成个性化的餐饮建议。

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