本发明涉及一种基于疾病加权和食品类别约束的食品-疾病关联预测方法,包括以下步骤：利用国际疾病分类数据构建疾病加权关系；利用成分表构建食品相似度网络；利用食品分类系统构造食品组关系；构造已知的二元食品-疾病关联网络；随机初始化食品和疾病在潜在空间的表示；引入疾病加权关系和食品组关系,学习食品和疾病潜在空间的表示；利用食品和疾病潜在空间的表示,输出预测食品和疾病的关联结果。本发明设计合理,克服了食品疾病关联数据的稀疏问题,提升食品和疾病关联预测模型的准确性,同时,使模型计算时间复杂度与食品组中食品数目成线性关系,降低了计算复杂度,减少了计算资源的消耗。