1. 本选题研究的目的及意义
随着人们生活水平的提高和健康意识的增强，越来越多的人开始关注饮食健康，对个性化、科学化的膳食指导需求日益增长。
传统食谱推荐应用往往只关注菜品的口味、种类等方面，缺乏对卡路里摄入的科学控制，难以满足用户对健康饮食的个性化需求。
本课题旨在研究开发一款基于食物卡路里分析的食谱推荐app，通过分析用户的身体状况、饮食目标和食物营养成分，为用户提供个性化、低卡健康的食谱推荐服务，帮助用户更好地控制卡路里摄入，实现健康饮食的目标。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着移动互联网和健康产业的快速发展，国内外涌现出numerous与饮食健康相关的应用和研究。
1. 国内研究现状
国内在食谱推荐领域的研究起步较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将围绕以下几个方面展开：1.用户需求分析：对目标用户群体进行深入分析，了解用户的身体状况、饮食目标、使用习惯等，为系统设计提供依据。
2.食物卡路里分析模块：建立comprehensive的食物营养成分数据库，研究accurate的卡路里计算方法，为用户提供食物卡路里查询和分析服务。
3.食谱推荐模块：研究个性化食谱推荐算法，根据用户的身体状况、饮食目标、口味偏好等因素，推荐符合用户需求的健康食谱。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献研究法：查阅国内外相关文献，了解食谱推荐、卡路里分析、移动应用开发等方面的研究现状、理论基础和技术方法，为本研究提供理论依据和技术支持。
2.问卷调查法：设计问卷，对目标用户群体进行问卷调查，了解用户的身体状况、饮食目标、使用习惯、功能需求等，为系统设计提供数据支持。
3.数据分析法：收集和整理食物营养成分数据，建立comprehensive的食物营养成分数据库，并对用户数据进行分析，为卡路里计算和食谱推荐提供数据支持。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.个性化推荐：不同于传统的食谱推荐应用，本研究将基于用户的身体状况、饮食目标和口味偏好，提供更加个性化的食谱推荐服务。
2.卡路里精准计算：本研究将采用科学的卡路里计算方法，并结合食物营养成分数据库，为用户提供更加accurate的卡路里计算和分析服务。
3.智能化推荐算法：本研究将探索更加智能化的食谱推荐算法，例如基于机器学习的算法，以提高食谱推荐的准确性和效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘芳, 赵丽娜. 基于Android的个性化菜谱推荐系统设计与实现[J]. 食品与机械, 2020, 36(08): 223-227.
[2] 王晓燕. 基于移动终端的个性化健康食谱推荐系统设计与实现[D]. 北京: 北京邮电大学, 2019.
[3] 张玉梅, 张敏, 刘晓东. 基于Android平台的个性化食谱推荐系统的设计与实现[J]. 软件工程, 2019, 22(06): 33-36 40.
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