May, 2019

食品推荐：框架、现有解决方案和挑战

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TL;DR提出了一个用于食物推荐的统一框架，并指出影响食物推荐的主要问题，包括构建个人模型、分析独特的食品特征、整合各种上下文和领域知识。本文回顾了现有解决方案，阐述了这个领域的研究挑战和未来方向。
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发现论文，激发创造
  • 食品推荐系统：重要贡献，挑战和未来研究方向

    本文总结了食品推荐系统的现状，探讨了数字资源、健康饮食、群组推荐和未来方向等方面的重要性和挑战，以期为研究者和实践者提供有用的资源。

    Nov, 2017

  • 使用本体论和启发式方法进行食品推荐

    本文采用自适应超媒体框架，结合 TF-IDF 术语提取方法和余弦相似度测量方法，利用健康启发式和标准食品数据库建立知识库，提出了基于语义推荐系统的食品个性化框架，评估得出，与传统的推荐系统相比，基于语义推荐系统在准确性、精确性和召回率方面表现更好，而所提出的推荐系统的 F-measure 指标优于现有的基于语义的推荐系统。

    Dec, 2013

  • 基于机器学习模型的学术环境中食品推荐系统

    使用混合推荐系统结合协同过滤、基于内容和基于知识的模型，以及决策树、k - 近邻、AdaBoost 和 Bagging 等机器学习模型根据能量指标和学生的食品选择历史，将大学餐厅的食物推荐给学生，其中 AdaBoost 模型的准确率最高，为 73.70%。

    Jun, 2023

  • BEACON：长期群体推荐和多模态食谱的便利性和营养平衡

    本研究通过数据驱动的方法解决了在饮食选择中营养和便利之间的权衡问题，并提出了一种基于上下文强化学习的方法来推荐合适的餐食。

    Jun, 2024

  • 基于大规模食品知识图谱的个性化食品推荐

    提出了一种基于大规模食品知识图谱和健康指南的个性化饮食推荐框架，将用户查询、饮食偏好和健康指南作为自然语言问答系统的约束条件，用于促进用户养成健康的饮食习惯。

    Jan, 2021

  • 基于人类行为的个性化膳食推荐和菜单规划社交系统

    传统的膳食推荐系统通常只考虑营养或健康，忽视了人们对食物的感受。本研究提出了一种基于社交情感计算的饭菜推荐和菜单规划框架，可以识别不同食物对人的情感影响，并结合营养需求生成饭菜推荐与个性化菜单规划。实验证实了该框架在各项评估参数上的良好表现。

    Aug, 2023

  • 更健康的饮食：探索健康餐谱的营养信息

    提出了一种名为 NutRec 的新型框架，该框架使用神经网络模型中的三个主要组件来基于食材预测和推荐健康的食谱，经过实验证明该框架可以成功检索到较为健康的菜谱。

    Mar, 2020

  • 关于食品计算的调查

    该研究综述了食品计算的各种新兴概念、方法和任务，总结了面临的主要挑战和未来发展方向，并为从事不同食品相关领域的研究人员和实践者提供了一些研究研究和技术的收藏。

    Aug, 2018

  • DeepFood: 基于深度学习的食品图像识别用于计算机辅助膳食评估

    本研究旨在通过分析移动设备（如智能手机）捕获的食物图像来改进膳食评估的准确性，提出了一种新的基于卷积神经网络的食品图像识别算法，并将该方法应用于两个真实数据集（UEC-256 和 Food-101）中，取得了令人瞩目的结果。

    Jun, 2016

  • AI4Food-NutritionFW: 面向自动合成和分析饮食行为的新型框架

    利用图像处理和人工智能的最新进展，本文提出了 AI4Food-NutritionFW 框架，用于根据可配置的饮食习惯创建食物图像数据集，并通过多维度指标评估个体的饮食行为健康指数，取得了令人期待的结果。

    Sep, 2023