指示依赖性营养物质计算和保存平台的制作方法

1.本公开的某些方面大体上涉及一种营养物质计算器平台，其提供估计的服务量和关于营养需求的定制事实信息，并且还提供了一种用于保存结果以供将来使用的方法。营养物质计算器平台的输入包括但不限于收集的关于胶原蛋白摄入指示的信息，以及拟议用户的性别、体重和年龄。


背景技术：

2.大部分公众需要特定类型的营养物质和饮食补充剂以便以饮食友好的方式达到健康生活，实现期望的美容改善或补足食物和饮料选项。虽然消费者可能希望自己在特定的生理、医疗和/或美容方面有所改善，或者可能通常寻求健康，但消费者往往缺乏有关其营养摄入量的任何不足的信息。此外，消费者可能不知道可用的营养和饮食补充剂的类型以及如何将其补充到他们的日常生活中。例如，消费者可能缺乏关于饮食补充剂的可能用途和应用(例如，食谱)的知识。
3.本公开的各种实施方案解决上文呈现的缺点中的一个或多个缺点。


技术实现要素：

4.本公开提供了用于监测营养物质水平并经由可定制的指示依赖性平台推荐饮食摄入量的新型和创新的方法和系统。在一个实施方案中，提供一种方法，该方法包括计算装置(例如，应用服务器)生成(例如，经由应用编程接口)用于评估营养物质水平(例如，胶原蛋白水平)和/或营养需求(例如，所推荐的胶原蛋白摄入量)的应用。营养物质水平和/或营养需求可以是用户特定的(例如，其中严重程度可以取决于用户的生理)。此外，营养需求(例如缺乏或过度服用的严重程度)可以基于营养物质水平来确定。用户可在其用户装置上访问的应用可提示输入用户属性以评估营养物质水平。计算装置可以从与用户相关联的用户装置接收用户的一个或多个用户属性以评估用户的营养物质水平。基于用户装置和一个或多个用户属性，计算装置可以存储与用户相关联的用户配置文件。此外，计算装置可以生成对用户的营养物质水平的评估；并且可以生成(例如，基于用户配置文件)对用户的饮食摄入量的推荐。例如，该推荐可以包括其含量有助于推荐的饮食摄入量的产品，或者用于调制配制物的食谱包括所推荐的饮食摄入量。在一些方面，计算装置还可以经由应用基于所推荐的饮食摄入量来显示预测的营养物质水平。
5.在一些方面，计算装置可以经由应用向用户装置发送请求用户输入生理数据(例如，心率、血压等)的消息。用户装置可以提供生理数据(例如，经由与用户装置通信地相关联的可穿戴和/或附件装置)，并且该生理数据可由计算装置(例如，作为一个或多个用户属性)接收。同样或另选地，计算装置可以经由应用向用户装置发送请求用户输入健康目标(例如，期望的体重、期望的身体质量指数、期望的体脂百分比等)的消息。用户可以经由应用输入其健康目标中，并且用户的健康目标可以由计算装置接收。计算装置可以基于生理数据和健康目标的比较来确定对用户的饮食摄入量的推荐。
6.计算装置可以为用户确定一组用户特定产品(例如，基于用户的一个或多个用户属性)。所生成的对饮食摄入量的推荐可包括来自该组用户特定产品的一个或多个用户特定产品(例如，子集)。在一些方面，可以提示用户(例如，经由通过用户装置上的应用接收的消息)输入针对用户特定产品的一个或多个过滤器，该过滤器包括但不限于活动水平、食物过敏、优选饮食或合并症。计算装置可以基于由用户输入的一个或多个过滤器从该组用户特定产品过滤用户特定产品。
7.在一些实施方案中，计算装置可以从用户装置接收用户意图的指示。如本文所用，用户意图可以指用户使用本文讨论的系统和方法来治疗健康状况(例如，管理肥胖、从体重不足状况获得体重、降低血糖或胆固醇、克服营养缺乏等)或保持健康状况的意图。所述应用，也称为可定制的指示依赖性平台，可以基于所指示的用户意图来定制。
8.在一些实施方案中，该可定制的指示依赖性平台可能够例如基于其用户配置文件和/或存储的属性来记住和/或识别用户，并且可以相应地恢复该应用的某些配置。例如，计算装置可以从与用户相关联的第二用户装置接收用户的一个或多个用户属性以评估用户的营养物质水平。计算装置可以识别(例如，通过接收到一个或多个用户属性)用户的用户配置文件。因此，计算装置可以基于用户相应地配置应用(例如，通过基于任何指示的用户意图定制应用)。
9.在另一个实施方案中，公开了一种系统，其用于监测营养物质水平和/或营养需求并且经由可定制的指示依赖性平台推荐饮食摄入量。该系统可以包括一个或多个处理器存储器。该存储器存储指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时使系统执行本文所述的一种或多种方法。在另一个实施方案中，公开了一种用于在计算机系统上使用的非暂态计算机可读介质，所述计算机系统包含计算机可执行编程指令，用于监测营养物质水平和/或营养需求并且经由可定制的指示依赖性平台推荐饮食摄入量。该指令可以包括本文所述的一个或多个步骤、方法或过程。
10.本文该的特征和优点并非都包括在内，具体地讲，根据附图和描述，许多附加的特征和优点对于本领域的普通技术人员而言将是显而易见的。此外，应当指出的是，本说明书中使用的语言主要是为了可读性和指导性目的而选择的，并且不限制本发明主题的范围。
附图说明
11.图1示出了根据本公开的实施方案的用于监测营养物质水平并且经由可定制的指示依赖性平台推荐饮食摄入量的系统。
12.图2示出了根据本公开的示例性实施方案的示例性用户配置文件数据库。
13.图3示出了根据本公开的示例性实施方案的示例性饮食补充剂产品推荐引擎。
14.图4示出了根据本公开的示例性实施方案的监测营养物质水平并且经由可定制的指示依赖性平台推荐饮食摄入量的示例性方法的流程图。
15.图5和6示出了根据本公开的实施方案的用于监测营养物质水平并推荐饮食摄入量的可定制的指示依赖性平台的示例用户界面的屏幕截图。
具体实施方式
16.大部分公众需要特定类型的营养物质和饮食补充剂以便以饮食友好的方式达到
健康生活，实现期望的美容改善或补足食物和饮料选项。然而，个体可能不一定知道其可能具有的营养缺陷。例如，胶原蛋白是人体中普遍天然存在的蛋白质，其负责支持健康的毛发、皮肤、指(趾)甲、骨骼和关节。然而，在25岁左右，人体天然胶原蛋白的产量通常会开始下降。意识到可能需要营养物质如胶原蛋白，个体可能仍然不知道可用的营养和饮食补充剂的类型以及如何将其补充到他们的日常生活中(例如，经由食谱和其他应用)。
17.本公开大体上涉及一种用于监测营养物质水平并推荐饮食摄入量的可定制的指示依赖性平台。另外，本公开提供了种用于监测和确定各种营养需求(例如，所推荐的每天的个体特定胶原蛋白需求)的方法。该营养需求尤其可以取决于用户特定营养物质水平，待治疗或预防的拟议用户指示，拟议用户的性别、体重和年龄以及拟议用户的身体和/或行为信息。除了基于此类输入产生关于饮食摄入量(例如，胶原蛋白剂量)的推荐外，该平台还可以根据拟议用户的性别、体重和/或年龄、身体和/或行为数据，提供有关其营养需求的事实信息。此外，该平台可以推荐营养和/或饮食补充剂的各种用途(例如，食谱、产品等)以满足营养需求。在一些方面，平台可利用可穿戴生物传感器来准确地和精确地监测用户的健康状况以调整营养和/或饮食推荐。
18.图1示出了根据本公开的一个实施方案的系统100。系统100包括与用户相关联的用户装置102和用于执行本文所述的一个或多个步骤或方法的分析服务器120。用户装置102可以通信地联接到一个或多个生物传感器和/或可穿戴装置119。同样或另选地，生物传感器和/或可穿戴设备199可以是独立计算装置的一部分(例如，在医院和/或医疗设施处)。这些装置中的每个装置和其它外部装置(未示出)可能够经由通信网络150彼此通信，该通信网络可以是用于散布信息的任何有线或无线网络。该无线网络的示例可包括wi-fi、全球移动通信系统(gsm)网络和通用分组无线电服务(gprs)网络、增强型数据gsm环境(edge)网络、802.5通信网络、码分多址(cdma)网络、蓝牙网络或长期演进(lte)网络、lte-高级(lte-a)网络或第5代(5g)网络。此外，每个装置可包括相应的网络接口(例如，网络接口118、136、118a和146)以促进通过通信网络150的通信。例如，相应的网络接口可包括有线接口(例如，电气、rf(经由coax)、光学(经由光纤))、无线接口、调制解调器等。此外，这些装置中的每个装置可包括一个或多个相应的处理器(例如，处理器104和122)和存储器(例如，存储器110和128)。该处理器可包括被配置为对数据流执行操作的任何一种或多种类型的数字电路，包括在本公开中描述的功能。该存储器可包括任何类型的长期、短期、易失性、非易失性或其他存储器，并且不限于任何特定类型的存储器或存储器数目，或在其上存储存储器的介质的类型。存储器可存储在由处理器执行时可使相应装置执行本文讨论的一种或多种方法的指令。
19.可将用户装置102实施为计算装置，诸如计算机、智能电话、平板电脑、智能手表或其他可穿戴设备(相关联的用户可以借助该设备例如，通过使用应用114与分析服务器120通信)。用户装置102还可包括用户界面(ui)112，该用户界面可包括触敏显示器、触摸屏、具有显示装置的小键盘或其组合，并且可相对于显示器106工作。ui 112可允许第一用户经由应用114查看由分析服务器120提供的音频、视频和/或文本信息，访问和使用一个或多个应用114，以及例如通过触摸和移动显示器106上的图标来输入输入信号。显示器106可包括输出视觉信息(例如，图像、视频等)的任何介质。应用114可包括用以执行本文描述的方法的任何程序或软件。例如，应用16可包括由分析服务器120托管的用于监测营养物质水平和/
或营养需求并且推荐饮食摄入量的应用。该用户可具有与该应用相关联的用户配置文件116，并且用户配置文件116可包括可由分析服务器120利用的多个用户属性。该用户属性可包括关于用户的生物细节(例如，用户识别、性别、体重、身高等)、关于第一用户的健康状况的信息(例如，活动水平、合并症、健康目标等)以及饮食需求和偏好。在一些实施方案中，该用户属性还可包括第一用户的生理数据。该生理数据可经由一个或多个生物传感器和/或包括一个或多个生物传感器(例如，“生物传感器/可穿戴设备”119)的可穿戴装置获得。在一些方面，生物传感器/可穿戴设备119可以是用户装置102的一部分，或可通信地链接到该用户装置。该生物传感器/可穿戴设备可包括但不限于血糖监测仪、血压计、心率测量装置和/或测量活动水平的装置(例如，)。应用14还可包括由社交媒体服务器140托管的一个或多个社交媒体应用，并且该一个或多个社交媒体应用可允许第一用户与一个或多个追随者连网。
20.分析服务器120可以包括本地或远程计算系统，该计算系统用于请求和接收从用户装置102接收到的信息；处理与用户或追随者相关联的信息；学习有关营养物质水平和用户属性的各种用户特定数据，以训练用于预测营养物质水平、营养需求和饮食摄入量推荐的机器学习模型；生成所推荐产品的列表和所述产品的用途；以及发送推荐。
21.分析服务器120的一个或多个处理器122可包括图像处理器124和自然语言处理器126。图像处理器124可以对由用户装置102产生的图像数据进行数字处理，以避免噪声和其他伪影，并为文本和物理对象的识别准备此类图像数据。可使用自然语言处理器126来识别文本，并且根据从图像数据捕获的文本确定含义。该文本可包括用户属性和可识别产品的标识符(例如，产品名称、公司名称等)。图像处理器和/或自然语言处理器可以依赖于来自机器学习模块124的存储的机器学习模型，以从图像和文本数据识别各种用户属性的信息(例如，来自自然语言文本的年龄和体重信息、来自食物图像的每天消耗的卡路里、来自描述健康状况的自然语言文本的健康状况等。在一个方面，机器学习模块124可利用参考图像数据来执行监督学习以能够准确地识别相关用户属性。此外，机器学习训练模块124还可以用于训练模型以基于参考训练数据来计算和/或预测营养物质水平。在此示例中，参考训练数据可包括特征向量，该特征向量各自包括基于并对应于多个个体用户的一组用户属性的值。特征向量可以与那些多个个体用户的已知营养物质水平相关联，并且可以被训练为有监督的机器学习模型。
22.分析服务器120的存储器128还可包括用户数据库130、产品数据库132和应用程序接口134。用户数据库130可以存储与本文提供的系统和方法的用户(例如，包括与用户装置102相关联的用户)相关联的相应用户配置文件。图2进一步详细地示出了用户数据库130的示例性实施方案，如将在下文进一步描述。产品数据库132可存储关于多个可识别产品的信息。可识别的产品可以提供营养或饮食补充剂，并且可以是各种多媒体内容的主题。产品数据库132可列出每个产品的营养信息、产品在食谱内的使用，和考虑到它们的使用的特殊说明和警告。该产品可包括与营养和饮食补充剂相关联的食物和饮料产品。示例产品可以包括胶原蛋白注入的可食用产品，诸如胶原蛋白肽粉末、饮料用胶原蛋白基添加剂和胶原蛋白灌注水。存储器还可包括应用程序接口(api)134，该应用程序接口托管、管理或以其他方式促进用户装置102中的一个或多个应用(例如，应用114)。例如，api 134可以管理能够监测营养物质水平并推荐饮食摄入量的应用。饮食推荐引擎124可包括利用用户数据库130和
产品数据库132以为给定用户(例如，用户)生成与一组一个或多个产品相关联的适当推荐和折扣的一个或多个程序、应用或具体实施。
23.分析服务器120还可包括更新接口138。更新接口138可包括用于诸如经由创建、读取、更新或删除(crud)功能来管理一个或多个数据库(例如，用户数据库130、产品数据库132等)的数据库管理程序或应用。在一些方面，例如当新用户想要注册用于监测营养物质水平并推荐饮食摄入量的应用时，更新接口138可允许外部装置(例如，用户装置102)更新一个或多个数据库。
24.图2示出了根据本公开的示例性实施方案的示例性用户配置文件数据库200。如先前所讨论，用户配置文件数据库200可以是分析服务器120的部件。用户配置文件数据库200可允许分析服务器120针对各种产品为用户提供个性化的饮食和营养摄入量推荐，并且帮助用户实现健康目标，以及其他功能。用户数据库200可包括对应于该应用的多个用户的多个用户配置文件200a-200c。
25.例如，可代表多个用户配置文件的用户配置文件200a可包括多个用户属性122。例如，用户属性122可由关于以下一项或多项的信息来填充：年龄204、性别206、体重208、身高210、活动水平212、食物过敏220、优选饮食222、副发病变220、生理数据212(例如，血压214、血糖水平216等)和用户健康目标225。食物过敏212的一些示例包括乳糖过敏、蛋类过敏、坚果过敏、贝类过敏、大豆过敏、鱼类过敏和谷蛋白过敏。优选饮食214的一些非限制性示例包括素食饮食、纯素食饮食、地中海式饮食、犹太教饮食、清真饮食、原始饮食、低碳饮食和低脂饮食。生理数据212的其他非限制性示例可包括氧水平、心率、体温、身体脂肪百分比等。副发病变220的一些非限制性示例包括糖尿病、肥胖症、高血压、高胆固醇、乳糜泄和胃灼热。在一些方面，可经由应用114提示用户以例如通过可穿戴生物传感器装置119提供生理数据。在一些方面，可例如经由应用114上的消息来提示用户，以例如经由用户界面112输入他们的健康目标。用户健康目标的一些非限制性示例可包括目标体重、目标生理数据(例如，目标血压、目标血糖水平、目标体脂百分比等)。
26.用户配置文件200a还可包括与用户相关联的存储的用户id 230和认证密钥232。可使用用户id 230来识别用户、该用户的用户装置102(或追随者装置102a-102c)或与用户相关联的社交媒体配置文件。该认证密钥可包括由认证模块139生成的用于验证用户的公共和/或私人密钥，例如将新用户列入到用于监测营养物质水平并推荐饮食摄入量的应用中。
27.此外，用户配置文件200a可例如在涉及来自产品数据库132的产品时跟踪和记录用户的购买历史240。在一些方面，购买历史可以能够确定用户的各种用户属性，基于购买产品的消耗确定营养物质水平，或者基于购买行为生成用户特定产品的列表。
28.用户数据库200还可包括用户配置文件目录244，该用户配置文件目录在用户数据库200中映射各种用户配置文件200a-200c；和链接引擎246，该链接引擎将用户数据库200中的各种数据结构(例如，用户配置文件200a-200c)链接到其他数据库(例如，产品数据库132)中的其他数据结构。此外，查询优化器248可允许外部部件和装置更有效地并准确地从用户数据库200检索信息。
29.图3示出了根据本公开的示例性实施方案的示例性饮食补充剂产品推荐引擎(“饮食推荐引擎”)300。如先前所讨论，饮食推荐引擎300可包括分析服务器120中的利用来自用
户数据库130的用户属性和来自产品数据库132的产品信息来为给定用户生成与一组一个或多个产品相关联的适当推荐和折扣的一个或多个程序、应用或具体实施。
30.在示例性实施方案中，饮食推荐引擎300可包括用户健康计划单元302、饮食约束过滤器单元308、优化单元318和产品推荐单元326。用户健康计划模块302可包括用于基于从用户的用户配置文件(例如，来自用户配置文件数据库200)检索的用户健康目标304和用户当前健康状态306而为该用户计算健康计划的指令。用户当前健康状态306可包括存储指示用户的当前健康状况的各种用户属性的数据结构。例如，用户当前健康状态306可包括基于给定用户的身高210、体重208、性别206和年龄204而计算出的该给定用户的身体质量指数(bmi)。用户健康目标可以是用户想要实现的期望bmi。用户健康计划模块302计算实现那样所需的体重差。此外，基于所指示的活动水平218，用户健康计划模块302可计算例如给定用户的饮食需求以实现用户指示的用户健康目标304。
31.可约束由产品推荐单元326提供的结果的饮食过滤器约束单元144可包括针对食物过敏310、优选的饮食312、合并症316和生理约束316中的一者或多者的过滤器。优化单元318可包含基于热量摄入320、特定营养物质322和胶原蛋白水平324中的一者或多者的优化规则。
32.饮食推荐引擎300还可包括产品推荐单元326，该产品推荐单元可存储用于基于所提供的用户属性、由用户健康计划模块302、饮食过滤器约束308和优化单元318呈现的评估而生成与用户(例如，“用户特定产品”)相关的产品列表(例如，供应品328)的程序和指令。供应品326可包括用户特定产品，包括与特定营养物质(例如，蛋白质(例如，胶原蛋白)、维生素、矿物质、脂肪、水等相关联的食物和饮料产品)。该供应品可以是能够从产品数据库132识别的。产品推荐单元326可进一步基于该供应品生成推荐食谱330的列表。此外，产品推荐单元326可生成折扣码332以允许用户以打折价格或免费地购买和/或获得来自供应品328的产品。
33.图4示出了根据本公开的示例性实施方案的监测营养物质水平并推荐饮食摄入量的示例性方法400的流程图。方法400可由分析服务器120的一个或多个处理器执行。此外，虽然方法400可涉及应用114的用户允许分析服务器120监测用户的营养水平，确定营养需求并推荐饮食摄入量的能力，但是方法400可由其他用户(例如，并行地)经由其他用户的相应用户装置实施。
34.参考方法400，步骤402可以包括分析服务器生成用于评估营养物质水平的应用(例如，如在步骤402中)。例如，分析服务器120可以生成应用114，应用114可以由api 134托管，并且该应用可以由用户经由其相应的用户装置访问。应用可以是启用的web浏览器和/或可在移动平台上访问的移动应用。
35.应用可以呈现视觉和/或文本信息，这些信息可以邀请用户通过本文提供的交互式工具确定他们的营养物质水平，可以鼓励用户更多地了解营养物质，并且可以推荐饮食摄入解决方案。图5和6中示出了应用的用户界面的示例屏幕截图。
36.如步骤404中所示，该应用还可以提示用户输入用户属性以评估其营养物质水平。例如，应用上的仪表板可能会询问一组问题供用户回答，以确定特定营养物质(例如胶原蛋白)的水平。
37.在步骤406，分析服务器120可以从用户装置接收用户属性的响应。例如，用户在访
问应用的网页启用版本时，可能会决定找出他们的胶原蛋白水平是多少，并相应地在应用中输入对问题的回答。输入的响应可由分析服务器120处理并识别为用户属性。
38.如先前所讨论，该用户属性可包括关于用户的生物细节(例如，用户识别、性别、体重、身高等)、关于第一用户的健康状况的信息(例如，活动水平、合并症、健康目标等)，饮食需求和偏好，以及生理数据。在一些方面，提示用户输入用户属性可以涉及提示用户连接到生物传感器和/或可穿戴装置(例如，生物传感器/可穿戴设备119)以输入生理数据。同样或另选地，用户属性的输入可以经由图像、音频和/或视频上载。例如，可以对患者数据表进行扫描并上载到应用114上，并且自然语言处理器126可以解析和识别与合并症、潜在健康状况和生物细节有关的用户属性。
39.在步骤408处，分析服务器120可以例如基于输入的用户属性或基于在输入用户属性时与应用交互的用户装置来确定其是否识别用户配置文件。例如，分析服务器可以跟踪与应用交互的用户装置(例如，通过存储装置标识符)，并且可以识别同一装置何时返回应用。同样或另选地，当用户输入对用户属性的响应时，与另一用户的响应相同的响应的阈值数目可导致分析服务器120将即时用户和另一用户识别为同一用户。
40.如果分析服务器120无法识别用户，则分析服务器120可以基于所输入的对用户属性的响应来创建存储新的用户配置文件。在一些方面，分析服务器120可以例如经由通过应用114发送到用户装置102的消息来提示用户输入使用应用的意图(“用户意图”)。因此，用户可以经由应用输入用户意图的指示。用户意图可以指示例如治疗健康状况的意图。同样或另选地，用户意图可以指示预防健康状况的意图。同样或另选地，用户意图可以指示维持健康状况的意图。
41.在步骤412，取决于表达的意图，分析服务器120可以相应地定制应用。例如，如本文将进一步讨论的，分析服务器120可以基于用户意图提供并调整饮食摄入量推荐、新闻故事、文章、促销和/或营销材料。
42.如果在步骤408，分析服务器120确实基于所输入的对用户属性的响应来识别用户配置文件，则分析服务器120可以在步骤414基于用户配置文件恢复先前定制的应用。例如，与用户配置文件相关联的用户可以先前已经访问该应用并指示某一用户意图，这导致分析服务器120已经定制用户的应用。
43.在步骤416，分析服务器120可以确定对用户的营养物质水平的评估。分析服务器可以将用户对各种用户属性的响应转换成值。可以将一组用户属性的值与现有模型进行比较，以确定或外推用户的营养物质水平。在一些方面，该组用户属性的值可用于创建特征向量。可以识别机器学习模型，该模型已经使用具有已知营养物质水平的用于训练数据集的相同或相似的一组用户属性进行训练。可以将特征向量输入到所识别的机器学习模型中以确定对用户的营养物质水平的评估。在一些方面，分析服务器120可以基于所确定的营养物质水平来确定用户可能需要多少营养物质(例如，用户每天应该服用多少胶原蛋白)。在一些方面，该评估可包括对以下中的一者或多者的估计：用户的营养物质的近似量或百分比，或者营养物质高于或低于用户推荐量的近似量或百分比。
44.在步骤418，分析服务器120可以生成对用户的饮食摄入量的推荐。对饮食摄入量的推荐可以包括用户可能定期(例如，每天、每周、每月等)需要的营养物质的量，以达到推荐的营养物质水平，和/或满足用户可能经由应用选择和输入的健康目标。此外，对饮食摄
入量的推荐可以包括对一个或多个用户特定产品(例如，食物和/或饮料)的推荐，所述一个或多个用户特定产品已知具有将帮助用户达到推荐的营养物质水平的营养物质。
45.在一些实施方案中，分析服务器120可进一步辅助第一用户实现他们的健康目标。例如，用户可经由ui 112将各种用户属性输入和/或上载到应用114中(例如，在步骤406)。分析服务器120可使用这些用户属性来形成让用户实现他或她的期望的健康目标的计划，并且提供帮助用户满足期望的健康目标的用户特定产品。例如，分析服务器120可基于用户属性来确定一组用户特定产品。如先前关于图3所讨论，用户特定产品可基于对可帮助用户满足他们的期望的健康目标并且可被过滤(例如，基于饮食约束)并且相应地经过优化的产品的评估。
46.在一些方面，包括实时生理数据(例如，心率、血压、血糖水平等)的用户属性可实现针对用户的对营养需求的更准确的监测和更有效的产品提供。例如，分析服务器可通过经由移动装置102上的应用114发送请求用户输入生理数据的消息来提示该用户输入生理数据。例如，可提示期望随时间改善人的运动表现的用户提供心率。用户可使用与用户装置102相关联或通信地链接的生物传感器或可穿戴设备来提供此类生理输入。然后，分析服务器120可从移动装置接收该生理数据。
47.用户的健康目标是可用于确定第一用户的一组用户特定产品的又一用户属性。在一个方面，分析服务器120可经由用户装置102上的应用114发送请求用户输入他们的健康目标的消息。此后，分析服务器120可接收由用户指示的健康目标。基于该健康目标，分析服务器可确定一组用户特定产品。在其他方面，可将用户规定的健康目标与用户的当前生理数据进行比较以确定该组第一用户特定产品。
48.图5和6示出了根据本公开的实施方案的用于监测营养物质水平并推荐饮食摄入量的可定制的指示依赖性平台的示例用户界面的屏幕截图。该示例性屏幕截图可基于由应用114提供的图形用户界面，并且可由用户在用户装置102上查看。可定制的指示依赖性平台可以是可以由各种用户访问的应用114(例如，经由其相应的用户装置)，并且可由分析服务器120经由api 134管理。
49.现在参考图5，示例用户界面可以邀请用户确定是否存在特定的营养物质需求(例如，“您每天应该服用多少胶原蛋白”502)。为了吸引或鼓励用户参与评估他们的营养物质水平，示例用户界面还可以提供新闻警报、故事、文章和/或其他告知用户特定营养物质的益处的多媒体内容(例如，“重大新闻：阅读更多”504)。示例用户界面还可以为用户提供功能(例如，数据字段、选项卡选项)，以选择对各种用户属性的响应(例如，“您为什么服用胶原蛋白”506、“我是女性”508、体重508和年龄512。分析服务器120可以使用一些用户属性，诸如“您为什么服用胶原蛋白”，以确定用户意图并相应地定制应用的用户界面。然后，用户可以选择计算514以确定营养物质水平。在一些方面，用户可以通过应用的高级版本516利用对营养物质水平和/或饮食摄入量推荐的更准确或全面的评估。高级版本可能提示输入对显著更多的用户属性的响应。
50.图6示出了根据本公开的实施方案的用于监测营养物质水平并推荐饮食摄入量的可定制的指示依赖性平台的示例用户界面的另一屏幕截图。具体地，图6示出了在用户选择让应用确定其营养物质水平(例如，通过点击图5中的计算514)之后的示例用户界面。如图6所示，用户可以被引导到仪表板602，该仪表板通过用于监测营养物质水平并推荐饮食摄入
量的应用来赞扬用户愿意致力于更健康的未来。例如，仪表板502指示用户推荐的每日胶原蛋白摄入量为“一天25g胶原蛋白。此外，该应用提供了一种饮食摄入量推荐，即，将胶原蛋白添加到用户的饮食中至少2-4周，以获得最佳效果。作为满足此饮食摄入量推荐的选项，用户可能够访问胶原蛋白产品608的库存或购买该胶原蛋白产品；浏览基于胶原蛋白的食谱(例如，胶原蛋白食谱610)；和/或了解有关胶原蛋白的更多信息(例如，经由胶原蛋白faq 612)。
51.在本公开中描述的所有公开方法和程序可使用一个或多个计算机程序或部件来实施。这些部件可作为任何常规的计算机可读介质或机器可读介质上的一系列计算机指令而提供，常规的计算机可读介质或机器可读介质包括易失性存储器和非易失性存储器，诸如ram、rom、闪存存储器、磁盘或光盘、光学存储器或其他存储介质。该指令可作为软件或固件而提供，并且可全部或部分地在诸如asic、fpga、dsp或任何其他类似装置的硬件部件中实施。该指令可被配置为由一个或多个处理器执行，该一个或多个处理器在执行该一系列计算机指令时执行或促进执行所公开的方法和程序的全部或一部分。
52.应当理解，对本文该的实施方案作出的各种变化和修改对于本领域的技术人员将是显而易见的。可在不脱离本发明主题的实质和范围且不减弱其预期优点的前提下作出这些变化和修改。因此，此类变化和修改旨在由所附权利要求书涵盖。