近年来,人们已经开始重视如何在日常生活中调养自己的身体,食疗这个话题也时常被提起。科学的进行食疗养生对于身体和人精神的益处是显而易见的,最重要的是它不会对身体造成一些负担。相较于药物治疗,食疗更多的在于提高人体的身体素质,起到更好的预防的作用。食疗的素材例如食物水果等在生活中更容易获得而且相较于药物来说更加物美价廉。再者食疗养生能在潜移默化中改善自身的身体而不会让患者有什么不舒服以及疼痛的感觉。但是现阶段的有关食疗健康的数据还是比较离散,用户无法在有效的时间内找到针对自身调养的食疗方案。本文将围绕食疗知识图谱的构建和智能问答系统的设计来展开:（1）研究如何构建有关于食疗健康方面的知识图谱,本论文将分为三个方面进行详细的介绍。知识抽取主要包括基于本体的抽取（包括知识挖掘）以及基于模型的抽取。本文的数据主要来源于中华养生网以及医疗信息科普中心的结构化和半结构化的数据,知识抽取的操作流程是对数据进行本体构建、特征抽取以及监督学习。知识融合主要是实体向量相似度计算来进行实体消歧等。知识存储本文使用的是Neo4j和MySQL混合的方式实现。（2）对于智能问答的设计,在建立食疗知识图谱后,使用jieba进行分词以及词性标注的预处理,其次使用Word2vec模型计算词向量的相似度,进而生成特征向量,然后通过朴素贝叶斯预排序以及CNN排序学习反馈到用户更准确的答案。最后,本文通过上述内容的研究构建了食疗健康的知识图谱,并通过朴素贝叶斯以及CNN的算法提升了食疗健康问答的精确度,最终构建了一个满足用户需求的食疗健康问答系统。