基于知識圖譜的健康指導食譜推薦,Journal of Web Semantics
雖然大規(guī)模在線食譜集合的可用性為健康消費者提供了訪問各種食譜的機會,但他們發(fā)現(xiàn)相關食譜可能具有挑戰(zhàn)性。盡管大多數(shù)推薦系統(tǒng)旨在提供與用戶過去行為一致的選擇,但提供可以有意幫助用戶從一種行為類型過渡到另一種行為類型的選擇仍然是一個懸而未決的問題。在本文中,我們介紹了健康指導的食譜推薦,作為一種在尊重他們過去選擇中反映的偏好的同時,逐步將用戶轉向更健康的食譜選擇的方法。將知識圖譜 (KG) 作為輔助信息引入推薦系統(tǒng)引起了極大的興趣,但尚未研究其在食譜推薦中的應用。為了填補這個空白,我們考慮在知識圖譜上推薦食譜的任務。特別是,我們通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡在從大規(guī)模 Food KG 中提取的兩個圖上共同學習食譜表示,它們分別捕獲不同的語義關系,即用戶偏好和食譜健康。為了將營養(yǎng)方面整合到食譜表示和推薦任務中,而不是簡單的融合,我們利用知識轉移方案來實現(xiàn)跨偏好和健康方面的有用語義信息的轉移。兩個大型現(xiàn)實世界食譜數(shù)據(jù)集的實驗結果展示了我們的模型向用戶推薦美味和健康食譜的能力。我們通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡在從大規(guī)模 Food KG 中提取的兩個圖上共同學習食譜表示,它們分別捕獲不同的語義關系,即用戶偏好和食譜健康。為了將營養(yǎng)方面整合到食譜表示和推薦任務中,而不是簡單的融合,我們利用知識轉移方案來實現(xiàn)跨偏好和健康方面的有用語義信息的轉移。兩個大型現(xiàn)實世界食譜數(shù)據(jù)集的實驗結果展示了我們的模型向用戶推薦美味和健康食譜的能力。我們通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡在從大規(guī)模 Food KG 中提取的兩個圖上共同學習食譜表示,它們分別捕獲不同的語義關系,即用戶偏好和食譜健康。為了將營養(yǎng)方面整合到食譜表示和推薦任務中,而不是簡單的融合,我們利用知識轉移方案來實現(xiàn)跨偏好和健康方面的有用語義信息的轉移。兩個大型現(xiàn)實世界食譜數(shù)據(jù)集的實驗結果展示了我們的模型向用戶推薦美味和健康食譜的能力。為了將營養(yǎng)方面整合到食譜表示和推薦任務中,而不是簡單的融合,我們利用知識轉移方案來實現(xiàn)跨偏好和健康方面的有用語義信息的轉移。兩個大型現(xiàn)實世界食譜數(shù)據(jù)集的實驗結果展示了我們的模型向用戶推薦美味和健康食譜的能力。為了將營養(yǎng)方面整合到食譜表示和推薦任務中,而不是簡單的融合,我們利用知識轉移方案來實現(xiàn)跨偏好和健康方面的有用語義信息的轉移。兩個大型現(xiàn)實世界食譜數(shù)據(jù)集的實驗結果展示了我們的模型向用戶推薦美味和健康食譜的能力。
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