領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
本實(shí)驗(yàn)提出一種融合營(yíng)養(yǎng)知識(shí)和偏好-健康多目標(biāo)優(yōu)化的膳食推薦方法。該方法通過食品營(yíng)養(yǎng)知識(shí)嵌入引導(dǎo)學(xué)習(xí)用戶的偏好，并利用多目標(biāo)優(yōu)化算法平衡用戶飲食偏好與營(yíng)養(yǎng)健康需求。首先，基于營(yíng)養(yǎng)引導(dǎo)的食品知識(shí)感知網(wǎng)絡(luò)（nutrition-guided food knowledge-aware network，NG-FKN）進(jìn)行個(gè)性化菜譜推薦，再進(jìn)行營(yíng)養(yǎng)套餐推薦（nutritional food combination recommendation，NFCR）。NG-FKN從食品營(yíng)養(yǎng)知識(shí)圖譜中提取營(yíng)養(yǎng)信息，引導(dǎo)捕捉用戶偏好，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化菜譜推薦。NFCR結(jié)合用戶飲食偏好與營(yíng)養(yǎng)需求，采用基于營(yíng)養(yǎng)支配的非劣排序遺傳算法優(yōu)化多個(gè)目標(biāo)，獲得營(yíng)養(yǎng)套餐推薦列表。此外，構(gòu)建食品營(yíng)養(yǎng)知識(shí)圖譜與食品-用戶的交互數(shù)據(jù)集，包含19 669 條菜譜數(shù)據(jù)，并在該數(shù)據(jù)集上對(duì)所提方法進(jìn)行評(píng)估。同時(shí)還引入中國(guó)健康膳食指數(shù)和食物多樣性評(píng)分兩個(gè)指標(biāo)用于評(píng)估推薦套餐的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值。在所提數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本研究方法優(yōu)于目前主流的方法，可以提升膳食營(yíng)養(yǎng)推薦的性能。
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