Персонализированные рекомендации рецептов с помощью Food2Vec: подход на основе ИИ

Растущая тенденция к приготовлению пищи дома, ускоренная такими событиями, как пандемия COVID-19, привела к резкому росту спроса на доступные и персонализированные рекомендации рецептов. Хотя многочисленные платформы предлагают обмен рецептами и видеоконтентом, существует пробел в услугах, которые адаптируют рекомендации к индивидуальным предпочтениям пользователей. В этой статье исследуется новый подход с использованием Food2Vec для устранения этого пробела, предлагающий персонализированную службу рекомендаций рецептов.

Существующие исследования в области ИИ, связанные с приготовлением пищи, в основном сосредоточены на классификации изображений продуктов питания, прогнозировании ингредиентов и анализе питательной ценности. Хотя некоторые исследования изучают сходство рецептов на основе ингредиентов или текстовых данных, немногие решают проблему персонализации рекомендаций рецептов путем количественного анализа предпочтений пользователей. Эта статья основана на технологии Food2Vec для включения информации о пользователе и предоставления более индивидуального опыта.

Наша предлагаемая служба использует технику Food2Vec для анализа взаимосвязей между продуктами питания и рецептами. Встраивая и то, и другое в общее векторное пространство, мы можем количественно оценить их сходство. Кроме того, мы интегрируем данные, специфичные для пользователя, такие как диетические ограничения, предпочтительные кухни и уровень навыков, для персонализации рекомендаций. Этот двойной подход гарантирует, что предлагаемые рецепты будут актуальными и привлекательными для конкретного пользователя.

Разработанная служба может рекомендовать рецепты из базы данных, насчитывающей около 1300 рецептов. Рекомендации основаны на комбинации оценок сходства Food2Vec и соответствия предпочтениям пользователя. Система представляет пользователям ранжированный список рецептов, а также объяснения, почему каждый рецепт был рекомендован, способствуя доверию и прозрачности.

В этой статье представлена персонализированная служба рекомендаций рецептов на основе Food2Vec. Учитывая как взаимосвязи продуктов питания, так и предпочтения пользователей, служба предлагает значительное улучшение по сравнению с общими платформами рецептов. Мы ожидаем, что эта технология будет играть решающую роль в будущем бесконтактных рекомендаций рецептов, улучшая кулинарный опыт для домашних поваров.

Food2Vec, вдохновленный Doc2Vec, — это техника, которая представляет продукты питания в виде векторов в пространстве встраивания. Это позволяет количественно оценить сходство между различными продуктами на основе их ингредиентов, методов приготовления и других соответствующих характеристик. Применяя принципы Doc2Vec к данным о продуктах питания, Food2Vec позволяет выявлять тонкие взаимосвязи, которые могут быть неочевидны при использовании традиционных методов.

Сила Food2Vec заключается в его способности улавливать сложные взаимосвязи между продуктами питания. Комбинируя это с данными о предпочтениях пользователя, рекомендательный движок может определять рецепты, которые соответствуют вкусовому профилю пользователя. Например, если пользователь любит острую пищу и предпочитает азиатскую кухню, система может использовать Food2Vec для поиска рецептов, которые включают эти элементы.

Персонализированная служба рекомендаций рецептов на основе Food2Vec имеет потенциал для многочисленных будущих применений. Ее можно интегрировать в умную кухонную технику, использовать для создания индивидуальных планов питания и даже помогать при покупке продуктов. Мы ожидаем, что эта технология будет продолжать развиваться, становясь незаменимым инструментом для домашних поваров, ищущих вдохновение и руководство.