論文の概要: Learning Personal Food Preferences via Food Logs Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15498v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 02:36:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 13:38:36.987005
• Title: Learning Personal Food Preferences via Food Logs Embedding
• Title（参考訳）: 食品ログ埋め込みによる個人食嗜好の学習
• Authors: Ahmed A. Metwally, Ariel K. Leong, Aman Desai, Anvith Nagarjuna, Dalia Perelman, Michael Snyder
• Abstract要約: 食品ログから食品の嗜好を学習する手法を提案する。 提案手法は,ユーザの最も頻繁に食べられる食品の82%を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1534313664323634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diet management is key to managing chronic diseases such as diabetes. Automated food recommender systems may be able to assist by providing meal recommendations that conform to a user's nutrition goals and food preferences. Current recommendation systems suffer from a lack of accuracy that is in part due to a lack of knowledge of food preferences, namely foods users like to and are able to eat frequently. In this work, we propose a method for learning food preferences from food logs, a comprehensive but noisy source of information about users' dietary habits. We also introduce accompanying metrics. The method generates and compares word embeddings to identify the parent food category of each food entry and then calculates the most popular. Our proposed approach identifies 82% of a user's ten most frequently eaten foods. Our method is publicly available on (https://github.com/aametwally/LearningFoodPreferences)
• Abstract（参考訳）: 糖尿病などの慢性疾患の管理には食事管理が重要である。 自動食品推薦システムは、ユーザの栄養目標と食物嗜好に合致した食事推薦を提供することで支援することができる。 現在のレコメンデーションシステムは、食べ物の嗜好に関する知識の欠如、すなわちユーザーが好きな食べ物を頻繁に食べられることによる正確性の欠如に悩まされている。 本研究では,ユーザの食習慣に関する包括的かつ騒々しい情報源である食品ログから食品の嗜好を学習する手法を提案する。 関連するメトリクスも紹介します。 この方法は、単語埋め込みを生成して比較し、各食品エントリの親食品カテゴリを特定し、最も人気のあるものを算出する。 提案手法は,ユーザの最も頻繁に食べられる食品の82%を同定する。 私たちのメソッドは、https://github.com/aametwally/LearningFoodPreferences)で公開されています。

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