內(nèi)容提要：合理膳食、營養(yǎng)均衡的重要性已不必多說，但具體如何落實(shí)，卻不簡單。為了得到搭配更合理、更健康、更符合人們口味的食譜，AI 也加入了營養(yǎng)師的隊(duì)伍。

關(guān)鍵詞：飲食推薦 營養(yǎng)均衡 推薦系統(tǒng)

在健康飲食方面，現(xiàn)代人對養(yǎng)生、專家推薦、最全食譜這些關(guān)鍵詞，有著超乎想象的熱忱。

健身人群追求增肌，執(zhí)著于低碳水、高生酮的飲食；愛美人群追求速效減肥，輕斷食、哥本哈根減肥法最得人心；術(shù)后病人、孕產(chǎn)婦被口口相傳的小米粥、豬蹄湯洗腦；向往綠色生活的年輕人、學(xué)佛人群崇尚素食，在有限的選擇中，盡量保持身心健康。

（滑動查看）網(wǎng)上豐富又專業(yè)的食譜，

真的適合每一個人么？

面對豐富的選擇，到底怎樣搭配才是科學(xué)合理的？一些研究者正在借助算法和大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，為每個人推薦更健康、更營養(yǎng)的食譜。

 AI 學(xué)會「看人下菜碟」

上文提到的通用型食譜最大的問題就是，每個人的體質(zhì)不同、口味不同、地域資源不同，另外消費(fèi)水平不同。

一些博主的高質(zhì)量食譜里動輒就是三文魚、牛油果這些價格昂貴、部分地區(qū)難以購買的食材，也讓很多人望而卻步。

為了實(shí)現(xiàn)千人千面的飲食推薦，很多研究者也引入了人工智能技術(shù)。

美國倫斯勒理工大學(xué)聯(lián)合 IBM Research 的研究人員，最近開發(fā)了一個個性化飲食推薦系統(tǒng) pFoodReQ，可以根據(jù)個人用戶的喜好和飲食需求，推薦量身定制的食譜。

基于大規(guī)模食物知識圖譜上受限問題回答的個性化食物推薦

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2101.01775.pdf

作者在論文中指出，現(xiàn)有的飲食推薦方法，普遍存在三個主要缺點(diǎn)：

不理解用戶的準(zhǔn)確要求；

不考慮過敏和營養(yǎng)需求的關(guān)鍵因素；

沒有基于豐富的食物選擇定制食譜。

在本項(xiàng)研究中，研究團(tuán)隊(duì)則提出個性化食物推薦，并將其視為對食物知識圖譜（Knowledge Graph，簡稱 KG）的受限問題的回答，從而設(shè)法用統(tǒng)一的方式解決上述問題。

團(tuán)隊(duì)提出了一種基于知識庫問答 KBQA（Knowledge Base Question Answering）的個性化食品推薦框架，即通過問答的方式進(jìn)行個性化食品推薦。

對于不同用戶，系統(tǒng)會進(jìn)行不同的需求分析

具體來說，pFoodReQ 系統(tǒng)會按照用戶的問題，比如「一頓包含面包的好早餐是什么？」，然后從 KG 中檢索滿足這一查詢條件的所有食譜。再對這些食譜中的成分進(jìn)行適用度評分，最后推薦評分排名最高的幾份食譜。

基于問答機(jī)制的個性化食品推薦體系結(jié)構(gòu)示意

最后驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，他們提出的方法明顯優(yōu)于非個性化的方法，能夠推薦更相關(guān)、更健康的食譜。

 食譜千千萬，AI 只推薦適合你的菜

總的來說，團(tuán)隊(duì)建立該系統(tǒng)，共經(jīng)歷了創(chuàng)建數(shù)據(jù)集、生成基準(zhǔn)問題、編譯健康指南、系統(tǒng)訓(xùn)練四個步驟。

 第一步：食譜數(shù)據(jù)集創(chuàng)建 

團(tuán)隊(duì)基于廣泛的食物知識圖譜 FoodKG（FoodKG 集成了食譜、食品和營養(yǎng)數(shù)據(jù)），創(chuàng)建了一個基準(zhǔn)的 QA 數(shù)據(jù)集（暫未公開），其中包含超過 100 萬份食譜，770萬份營養(yǎng)記錄，和 730 萬種食物，同時還包含相應(yīng)的配料和營養(yǎng)成分，并參考了 ADA 美國糖尿病學(xué)會推薦的生活方式指南。

（推薦）Open food facts 食品營養(yǎng)成分?jǐn)?shù)據(jù)集

收集全球各類食品的成分、過敏信息、添加劑等數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)集下載：https://hyper.ai/datasets/5615

據(jù)作者介紹，這是第一個與配料、營養(yǎng)和食譜相關(guān)的、支持問答系統(tǒng)的個性化食物推薦數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)集中的每個示例都包含一個用戶查詢、飲食偏好、與用戶相關(guān)的健康指南和基本答案(即食譜推薦)。

 第二步：生成基準(zhǔn)問題 

為了得到反映人們真實(shí)飲食情況的問題，作者在社交媒體 Reddit 上收集了 200 多個食譜、糖尿病相關(guān)的問題，一共發(fā)現(xiàn)了 156 篇網(wǎng)友求食譜的帖子，大家主要集中在四類問題上：

哪些配料可以食用;

哪些成分不能食用;

「低碳水化合物」或「高蛋白」，有哪些推薦；

「意大利風(fēng)味」或「地中海風(fēng)味」，有哪些推薦。

團(tuán)隊(duì)對 Reddit 上的問題進(jìn)行信息分析

界定其中提到的食譜、食物、成分等

根據(jù)這些帖子的提問方式，團(tuán)隊(duì)總結(jié)了 56 個不同的模板，并基于此生成了一些基準(zhǔn)問題。

 第三步：編譯健康指南 

前期準(zhǔn)備工作完成后，就可以進(jìn)行健康飲食推薦了。

團(tuán)隊(duì)從 ADA 生活方式指南中，選擇了一些與食物相關(guān)的指南，這些指南涉及到營養(yǎng)和微量元素，并將其作為額外的食物推薦要求。因此其系統(tǒng)的推薦，都是符合健康指南的健康食譜。

由于這些準(zhǔn)則是自然語言的，所以將它們轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化表示(例如，存儲鍵值對的哈希表)。

將自然語言的飲食建議，轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行表示

 第四步：訓(xùn)練個性化系統(tǒng) 

為了實(shí)現(xiàn)個性化，團(tuán)隊(duì)還分別解決了查詢擴(kuò)展、過敏查詢的問題。作者認(rèn)為，一個有效的食物推薦系統(tǒng)，應(yīng)該尊重飲食偏好和健康指南中的個性化需求。因此，對于用戶查詢，會進(jìn)行進(jìn)一步的擴(kuò)展。

比如用戶向系統(tǒng)提問「請推薦一份包含面包的早餐」，系統(tǒng)則會根據(jù)用戶此前的查詢、膳食偏好、飲食歷史日志，了解其飲食偏好，自動將單一的查詢進(jìn)行擴(kuò)展，轉(zhuǎn)換成附加個性化需求的查詢。

經(jīng)過擴(kuò)展后的查詢就變成了：「推薦一份包含面包、不含花生、含 5g 至 30g 碳水化合物的優(yōu)質(zhì)早餐」。

正因如此，面對不同用戶提出的相同問題，系統(tǒng)能夠給出不同的食譜建議。

 實(shí)驗(yàn)結(jié)果：優(yōu)于其它模型 

團(tuán)隊(duì)對食物推薦進(jìn)行了人類評估，方法是向 8 個評估者，提供隨機(jī)測試的 50 個問題，以及用戶角色，包括配料偏好(喜歡和不喜歡)和適用的營養(yǎng)指南。

對于每個問題，以隨機(jī)順序輸入給 BAMnet、P-BOW、P-MatchNN 和 pFoodReQ 四種模型，并得出答案。每個答案都包含前三個菜譜(如果檢索到的菜譜超過三個的話)、成分列表和營養(yǎng)價值。

評分范圍為 1-10 分(得分越高，結(jié)果越好）

pFoodReQ 取得最高分

不過，目前這一個性化的飲食推薦系統(tǒng)，還只是團(tuán)隊(duì)研究的第一步。作者表示，「未來還存在很多挑戰(zhàn)，我們需要更復(fù)雜的回答基準(zhǔn)，處理隱含的用戶意圖和各種特殊情況?！?/p>

 AI 營養(yǎng)師，國人更需要

合理膳食的重要性已不用多說，但目前我國飲食習(xí)慣仍然非常不健康，據(jù)《柳葉刀》發(fā)布的研究報告，在全球 195 個國家中，中國排名 140。

要從根本上改變不健康的飲食習(xí)慣，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于推薦食譜那么簡單。而 AI 的介入，能否為我們帶來更多可能？以下是我們總結(jié)的 AI 營養(yǎng)師所具有的一些優(yōu)勢：

 面對機(jī)器推薦，卸下心理防備 

面對人類營養(yǎng)師、健身教練，很多人也許礙于面子或隱私問題，并不會透露自己最真實(shí)的飲食習(xí)慣和消費(fèi)水平。

但換成 AI 營養(yǎng)師就不一樣了，你大可以放下心理包袱，把自己更真實(shí)的需求告訴 AI，然后讓它從萬千食譜中搜出你感興趣、并兼具營養(yǎng)的那一款。

 包容 cheat day，動態(tài)調(diào)整菜譜 

如今各種營養(yǎng)搭配、均衡飲食科普文充斥于網(wǎng)絡(luò)，但對于讀者來說，執(zhí)行難度太高，依從性低。

我們總會遇到不能完全執(zhí)行菜譜、或者外出應(yīng)酬的情況。AI 能夠針對這些變化，對后續(xù)的菜譜做出及時調(diào)整，適配各種變化。

 補(bǔ)充營養(yǎng)師缺口，提升健康認(rèn)知 

雖然人們的健康意識正在崛起，但我國營養(yǎng)師這一職業(yè)卻面臨極大的缺口。

據(jù)調(diào)查，在日本，每 300 人就配備一個營養(yǎng)師；在美國，每 4000 人配備一個營養(yǎng)師；而在中國，每 40 多萬人才有一個營養(yǎng)師。

如果 AI 具備了完善了營養(yǎng)健康學(xué)知識，那么人人都可以擁有 24 小時伴隨的私人營養(yǎng)師，可以隨時隨地進(jìn)行膳食搭配指導(dǎo)。

屆時，「今天怎么吃」這個難題，就只管交給 AI 吧！

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