WO2024246705 - METHOD, APPARATUS AND MEDIUM FOR PROVIDING RECOMMENDATION OF PERSONALIZED NUTRITIONAL PRODUCTS
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2024/246705
Publication Date
05.12.2024
International Application No.
PCT/IB2024/055088
International Filing Date
24.05.2024
Title **
[English]
METHOD, APPARATUS AND MEDIUM FOR PROVIDING RECOMMENDATION OF PERSONALIZED NUTRITIONAL PRODUCTS
[French]
PROCÉDÉ, APPAREIL ET SUPPORT POUR FOURNIR UNE RECOMMANDATION DE PRODUITS NUTRITIONNELS PERSONNALISÉS
Applicants **
HALEON US HOLDINGS LLC
Inventors
ZHANG, Wei
CHEN, Wei Jun
LIU, Ben
ZHANG, Jianfeng
LI, Rui
CAO, Tao
WANG, Jiaxi
Priority Data
23175844.2
26.05.2023
EP
202311492509.8
09.11.2023
CN
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
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| Number of Office Actions | * |
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International Searching Authority |
EPO
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| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
Change of Applicant's Name and Address
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
* |
| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
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| Translation |
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 2274 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 9273 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2202 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 2145 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 4740 |
Total:
20,634
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
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Abstract[English]
The present application discloses computer-implemented method, apparatus and medium for providing a recommendation of personalized nutritional products. The method includes: acquiring physiological data information in a plurality of dimensions of a user; generating a plurality of static labels that indicate a health state of the user according to the physiological data information in the plurality of dimensions; acquiring a plurality of behavior data of the user; generating a plurality of dynamic labels that indicate user preferences according to the plurality of behavior data; generating a user portrait based on the static labels and the dynamic labels; generating a plurality of recall lists that indicate correspondence between the user and different nutritional products through a trained recall model based on the plurality of dynamic labels and based on a knowledge graph of nutritional products, and constructing a merged recall list that integrates the plurality of recall lists; constructing a feature vector used for a sorting model by using the merged recall list and the user portrait, and inputting a calculated feature vector into the sorting model; and sorting the merged recall list according to a score calculated by the sorting model for an inputted feature vector, so as to determine the recommendation of personalized nutritional products suitable for the user.[French]
La présente demande divulgue un procédé, un appareil et un support mis en œuvre par ordinateur pour fournir une recommandation de produits nutritionnels personnalisés. Le procédé consiste à : acquérir des informations de données physiologiques dans une pluralité de dimensions d'un utilisateur ; générer une pluralité d'étiquettes statiques qui indiquent un état de santé de l'utilisateur en fonction des informations de données physiologiques dans la pluralité de dimensions ; acquérir une pluralité de données comportementales de l'utilisateur ; générer une pluralité d'étiquettes dynamiques qui indiquent des préférences d'utilisateur en fonction de la pluralité de données comportementales ; générer un portrait d'utilisateur sur la base des étiquettes statiques et des étiquettes dynamiques ; générer une pluralité de listes de rappel qui indiquent une correspondance entre l'utilisateur et différents produits nutritionnels par l'intermédiaire d'un modèle de rappel entraîné sur la base de la pluralité d'étiquettes dynamiques et sur la base d'un graphe de connaissances de produits nutritionnels, et construire une liste de rappel fusionnée qui intègre la pluralité de listes de rappel ; construire un vecteur de caractéristiques utilisé pour un modèle de tri à l'aide de la liste de rappel fusionnée et du portrait d'utilisateur, et entrer un vecteur de caractéristiques calculé dans le modèle de tri ; et trier la liste de rappel fusionnée selon un score calculé par le modèle de tri pour un vecteur de caractéristiques entré, de façon à déterminer la recommandation de produits nutritionnels personnalisés appropriés pour l'utilisateur.