基于知识图谱的健康指导食谱推荐,Journal of Web Semantics

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虽然大规模在线食谱集合的可用性为健康消费者提供了访问各种食谱的机会，但他们发现相关食谱可能具有挑战性。尽管大多数推荐系统旨在提供与用户过去行为一致的选择，但提供可以有意帮助用户从一种行为类型过渡到另一种行为类型的选择仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们介绍了健康指导的食谱推荐，作为一种在尊重他们过去选择中反映的偏好的同时，逐步将用户转向更健康的食谱选择的方法。将知识图谱 (KG) 作为辅助信息引入推荐系统引起了极大的兴趣，但尚未研究其在食谱推荐中的应用。为了填补这个空白，我们考虑在知识图谱上推荐食谱的任务。特别是，我们通过图神经网络在从大规模 Food KG 中提取的两个图上共同学习食谱表示，它们分别捕获不同的语义关系，即用户偏好和食谱健康。为了将营养方面整合到食谱表示和推荐任务中，而不是简单的融合，我们利用知识转移方案来实现跨偏好和健康方面的有用语义信息的转移。两个大型现实世界食谱数据集的实验结果展示了我们的模型向用户推荐美味和健康食谱的能力。我们通过图神经网络在从大规模 Food KG 中提取的两个图上共同学习食谱表示，它们分别捕获不同的语义关系，即用户偏好和食谱健康。为了将营养方面整合到食谱表示和推荐任务中，而不是简单的融合，我们利用知识转移方案来实现跨偏好和健康方面的有用语义信息的转移。两个大型现实世界食谱数据集的实验结果展示了我们的模型向用户推荐美味和健康食谱的能力。我们通过图神经网络在从大规模 Food KG 中提取的两个图上共同学习食谱表示，它们分别捕获不同的语义关系，即用户偏好和食谱健康。为了将营养方面整合到食谱表示和推荐任务中，而不是简单的融合，我们利用知识转移方案来实现跨偏好和健康方面的有用语义信息的转移。两个大型现实世界食谱数据集的实验结果展示了我们的模型向用户推荐美味和健康食谱的能力。为了将营养方面整合到食谱表示和推荐任务中，而不是简单的融合，我们利用知识转移方案来实现跨偏好和健康方面的有用语义信息的转移。两个大型现实世界食谱数据集的实验结果展示了我们的模型向用户推荐美味和健康食谱的能力。为了将营养方面整合到食谱表示和推荐任务中，而不是简单的融合，我们利用知识转移方案来实现跨偏好和健康方面的有用语义信息的转移。两个大型现实世界食谱数据集的实验结果展示了我们的模型向用户推荐美味和健康食谱的能力。

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