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—— 中国食品杂志社
本实验提出一种融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐方法。该方法通过食品营养知识嵌入引导学习用户的偏好，并利用多目标优化算法平衡用户饮食偏好与营养健康需求。首先，基于营养引导的食品知识感知网络（nutrition-guided food knowledge-aware network，NG-FKN）进行个性化菜谱推荐，再进行营养套餐推荐（nutritional food combination recommendation，NFCR）。NG-FKN从食品营养知识图谱中提取营养信息，引导捕捉用户偏好，实现个性化菜谱推荐。NFCR结合用户饮食偏好与营养需求，采用基于营养支配的非劣排序遗传算法优化多个目标，获得营养套餐推荐列表。此外，构建食品营养知识图谱与食品-用户的交互数据集，包含19 669 条菜谱数据，并在该数据集上对所提方法进行评估。同时还引入中国健康膳食指数和食物多样性评分两个指标用于评估推荐套餐的营养价值。在所提数据集上的实验结果表明，本研究方法优于目前主流的方法，可以提升膳食营养推荐的性能。
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