FoodRecNet：使用深度神经网络的全面个性化食物推荐系统,Knowledge and Information Systems

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在食品种类繁多的今天，人们之间存在着不同的饮食偏好，使得人们很难根据人们的饮食偏好选择合适的食物来进行不同的膳食。同时，在用户的饮食偏好和健康需求之间取得令人愉快的平衡，考虑用户的身体状况、疾病/过敏，并具有合适的饮食多样性，已成为营养领域的需求。因此，越来越需要一个智能系统来根据这些标准推荐和选择合适的食物。在本文中，提出了一种基于深度学习的食物推荐系统，称为“FoodRecNet”，它使用了一组全面的用户和食物的特征和特征，包括用户的长期和短期偏好、用户的健康状况、人口统计信息、文化、宗教、食品成分、烹饪方式、食品类别、食品标签、饮食、过敏、文字描述，甚至食品图片。根据本研究中进行的详细调查，已经确定了拟议系统中使用的适当功能组合。为了达到我们的目的所需的深度人工神经网络架构，考虑到预期应用的具体特征，设计和评估了五种不同的架构此外，为了评估 FoodRecNet，这项工作构建了一个大规模注释数据集, 包含 3,335,492 条食物信息、用户及其评分记录，以及 54,554 张食物图片。在此数据集和“FOOD. COM”基准数据集证实了 FoodRecNet 中使用的特征组合的有效性。FoodRecNet 在这两个数据集上获得的 RMSE 率分别为 0.7167 和 0.4930，远优于竞争对手。本研究的所有实施源代码和数据集均在 https://github.com/saeedhamdollahi/FoodRecNet 上公开提供。

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