Recomendações Personalizadas de Receitas com Food2Vec: Uma Abordagem de IA

A crescente tendência de cozinhar em casa, acelerada por eventos como a pandemia de COVID-19, levou a um aumento na demanda por recomendações de receitas acessíveis e personalizadas. Embora inúmeras plataformas ofereçam compartilhamento de receitas e conteúdo em vídeo, existe uma lacuna em serviços que adaptam as recomendações às preferências individuais do usuário. Este artigo explora uma abordagem inovadora usando Food2Vec para preencher essa lacuna, oferecendo um serviço de recomendação de receitas personalizado.

A pesquisa atual em IA relacionada à culinária foca principalmente na classificação de imagens de alimentos, previsão de ingredientes e análise nutricional. Embora alguns estudos explorem a similaridade de receitas com base em ingredientes ou dados de texto, poucos abordam o desafio de personalizar recomendações de receitas analisando quantitativamente as preferências do usuário. Este artigo se baseia na tecnologia Food2Vec para incorporar informações do usuário e fornecer uma experiência mais personalizada.

Nosso serviço proposto utiliza a técnica Food2Vec para analisar as relações entre itens alimentares e receitas. Ao incorporar ambos em um espaço vetorial compartilhado, podemos quantificar sua similaridade. Além disso, integramos dados específicos do usuário, como restrições alimentares, culinárias preferidas e nível de habilidade, para personalizar as recomendações. Essa abordagem dupla garante que as receitas sugeridas sejam relevantes e atraentes para o usuário individual.

O serviço desenvolvido pode recomendar a partir de um banco de dados de aproximadamente 1300 receitas. As recomendações são baseadas em uma combinação de pontuações de similaridade Food2Vec e correspondência de preferências do usuário. O sistema apresenta aos usuários uma lista classificada de receitas, juntamente com explicações sobre por que cada receita foi recomendada, promovendo confiança e transparência.

Este artigo apresenta um serviço de recomendação personalizada de receitas impulsionado pelo Food2Vec. Ao considerar tanto as relações alimentares quanto as preferências do usuário, o serviço oferece uma melhoria significativa em relação às plataformas de receitas genéricas. Prevemos que essa tecnologia desempenhará um papel crucial no futuro das recomendações de receitas sem contato, aprimorando a experiência de cozimento para chefs domésticos.

Food2Vec, inspirado no Doc2Vec, é uma técnica que representa itens alimentares como vetores em um espaço de incorporação. Isso permite a quantificação da similaridade entre diferentes alimentos com base em seus ingredientes, métodos de preparo e outras características relevantes. Ao aplicar os princípios do Doc2Vec a dados de alimentos, o Food2Vec permite a identificação de relações sutis que podem não ser aparentes por meio de métodos tradicionais.

O poder do Food2Vec reside em sua capacidade de capturar as complexas relações entre itens alimentares. Ao combinar isso com dados de preferências do usuário, o mecanismo de recomendação pode identificar receitas que se alinham ao perfil de gosto do usuário. Por exemplo, se um usuário gosta de comidas picantes e tem preferência por culinária asiática, o sistema pode usar o Food2Vec para encontrar receitas que incorporem esses elementos.

O serviço de recomendação personalizada de receitas baseado em Food2Vec tem potencial para inúmeras aplicações futuras. Ele pode ser integrado a eletrodomésticos de cozinha inteligentes, usado para gerar planos de refeição personalizados e até mesmo auxiliar nas compras de supermercado. Esperamos que essa tecnologia continue a evoluir, tornando-se uma ferramenta indispensável para cozinheiros domésticos em busca de inspiração e orientação.