MOPI-HFRS : Une nouvelle façon de manger sainement
Présentation d'un système de recommandations alimentaires personnalisé axé sur la santé et le goût.
Zheyuan Zhang, Zehong Wang, Tianyi Ma, Varun Sameer Taneja, Sofia Nelson, Nhi Ha Lan Le, Keerthiram Murugesan, Mingxuan Ju, Nitesh V Chawla, Chuxu Zhang, Yanfang Ye
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Table des matières
- L'Importance de l'Alimentation
- Les Défis à Venir
- Combler le Fossé
- Comment fonctionne MOPI-HFRS ?
- Le Rôle des Données de Santé
- Le Graphe de Recommandation de Santé et de Nutrition
- Faire des Recommandations
- Prendre en Compte les Conditions Utilisateurs
- Assurer la Diversité
- Le Pouvoir du Raisonnement et de l'Interprétabilité
- Évaluation de la Performance
- L'Avenir des Recommandations Alimentaires
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Aux États-Unis, manger mal devient un vrai problème. Beaucoup d'applications et services de recommandations alimentaires, comme Yelp, se concentrent plus sur ce que les utilisateurs veulent que sur la santé de leurs choix. Même si des tentatives ont été faites pour créer des systèmes de recommandation alimentaire qui prennent en compte la santé, ils ne tiennent souvent pas compte des besoins de santé individuels. De plus, les utilisateurs ont souvent du mal à faire confiance à ces recommandations parce que les systèmes n'expliquent pas clairement pourquoi certains aliments sont suggérés. Ce manque de clarté rend difficile pour les gens de se sentir confiants dans leurs choix alimentaires.
Cet article présente un nouveau système appelé MOPI-HFRS, qui signifie Système de Recommandation Alimentaire Personnalisé Conscient de la Santé Multidimensionnel. Il vise à fournir des suggestions alimentaires qui correspondent non seulement aux goûts des utilisateurs, mais qui prennent aussi en compte leurs besoins de santé et fournissent des explications claires.
L'Importance de l'Alimentation
Ce qu'on mange a un rôle énorme sur notre santé. Une alimentation équilibrée est cruciale pour se sentir bien et rester en forme. Quand les gens négligent leur alimentation, ils peuvent faire face à des problèmes de santé sérieux. En fait, un nombre significatif d'adultes aux États-Unis est considéré comme obèse, et les mauvaises habitudes alimentaires sont liées à des millions de décès et de problèmes de santé.
Bien qu'on connaisse les bienfaits d'une alimentation saine, beaucoup ont encore du mal à faire les bons choix alimentaires. Le domaine des systèmes de recommandation alimentaire conscients de la santé n'est pas aussi populaire que d'autres systèmes de recommandation, comme ceux pour les films ou la musique. Créer un système qui aide les gens à trouver des aliments sains tout en tenant compte de leurs goûts et préférences individuels est un défi difficile.
Les Défis à Venir
Pour créer un bon système de recommandation alimentaire, plusieurs défis doivent être relevés. D'abord, ce qui est considéré comme "sain" peut varier énormément d'une personne à l'autre en fonction de leur état de santé, de leurs régimes alimentaires et de leurs préférences personnelles. Par exemple, quelqu'un qui essaie de perdre du poids peut avoir besoin de manger différemment que quelqu'un qui gère son diabète.
Ensuite, les systèmes actuels n'incorporent généralement pas d'informations sur la santé lors du processus de recommandation alimentaire, ce qui limite leur efficacité. Ils pourraient traiter la santé comme un vieux pull qui ne va pas tout à fait, plutôt que comme une partie essentielle de la recommandation. En général, ces systèmes se concentrent plus sur les préférences des utilisateurs sans tenir compte de besoins de santé spécifiques.
Troisièmement, beaucoup de systèmes existants se concentrent trop sur les objectifs de santé et ignorent souvent les goûts individuels. Cela peut frustrer les utilisateurs s'ils ont l'impression d'être forcés de manger des choses qu'ils n'aiment pas. Enfin, il n'y a pas assez de systèmes qui se concentrent sur la clarté et la compréhensibilité de leurs recommandations, ce qui est essentiel pour encourager les utilisateurs à adopter des habitudes alimentaires plus saines.
Combler le Fossé
Pour combler les lacunes dans les recommandations existantes, le système MOPI-HFRS commence avec deux grandes références pour des recommandations alimentaires personnalisées et conscientes de la santé. Cela marque une première étape vers l'utilisation d'informations médicales individuelles pour faire des suggestions alimentaires. Le système s'appuie sur des données de santé étendues pour mieux comprendre les besoins et préférences des utilisateurs.
MOPI-HFRS utilise un cadre spécial qui combine trois éléments clés : les préférences des utilisateurs, la santé personnalisée et la diversité nutritionnelle. Le système est conçu pour fournir des recommandations alimentaires qui sont non seulement saines, mais aussi variées et savoureuses.
Comment fonctionne MOPI-HFRS ?
Le processus commence par créer un "graphe bipartite", en termes simples, une façon de visualiser les relations entre les utilisateurs et les aliments. Ce graphe relie les utilisateurs aux aliments qu'ils mangent, avec des informations sur leur santé et le contenu nutritionnel de ces aliments. L'objectif est de créer une image plus précise de quels aliments sont sains pour chaque utilisateur.
Le système apprend d'abord à partir des informations des utilisateurs et des caractéristiques des aliments, en utilisant des étiquettes liées à la santé pour déterminer quels aliments conviennent. Ensuite, MOPI-HFRS utilise des techniques d'optimisation avancées pour équilibrer les préférences des utilisateurs avec leurs besoins de santé individuels et des options alimentaires diversifiées.
Le système ne se contente pas de balancer des suggestions aléatoires. Il fournit également des explications claires sur pourquoi certains aliments sont recommandés pour chaque utilisateur. Cela se fait à l'aide d'un modèle de langage qui peut expliquer les recommandations de manière facile à comprendre, garantissant que les utilisateurs se sentent informés et confiants dans leurs choix alimentaires.
Le Rôle des Données de Santé
Le système utilise des données provenant d'enquêtes qui collectent des informations sur la santé et la nutrition. Ces données sont utiles pour créer des recommandations personnalisées. Par exemple, si quelqu'un est diabétique, le système peut recommander des aliments qui aident à gérer les niveaux de sucre dans le sang.
En utilisant de vraies données de santé provenant de diverses sources, MOPI-HFRS vise à faire des recommandations alimentaires qui ne sont pas seulement personnalisées, mais aussi adaptées aux besoins de santé individuels. Pensez à ça comme avoir un pote qui connaît votre histoire médicale et vos besoins alimentaires mieux que quiconque.
Le Graphe de Recommandation de Santé et de Nutrition
Le cœur de MOPI-HFRS est le Graphe de Recommandation de Santé et de Nutrition, une façon d'organiser les données qui montre les connexions entre les utilisateurs et les aliments. En analysant ce graphe, le système peut mieux comprendre comment différents aliments impactent différents utilisateurs en fonction de leur état de santé, de leurs préférences et de leurs objectifs alimentaires.
Ce graphe a deux types de nœuds : utilisateurs et aliments. Les arêtes entre eux représentent les interactions, comme si un utilisateur a mangé un certain aliment. Le système utilise ce graphe pour découvrir quels aliments sont sains pour chaque utilisateur selon ses besoins de santé spécifiques.
Faire des Recommandations
MOPI-HFRS ne s'arrête pas simplement à recommander des aliments. Il vise aussi à fournir des raisons informées et cohérentes pour ces recommandations. C'est crucial pour aider les utilisateurs à comprendre pourquoi certaines options alimentaires sont meilleures pour eux, ce qui peut mener à de meilleurs choix diététiques.
Le système utilise une méthode appelée "injection de connaissances", où il utilise des informations existantes sur les aliments pour créer des incitations pour ses recommandations. Ces incitations aident le système à générer des explications conviviales, améliorant l'expérience globale. C'est un peu comme avoir un coach en nutrition personnel qui vous guide dans le magasin, expliquant pourquoi chaque aliment est important pour votre santé.
Prendre en Compte les Conditions Utilisateurs
Une des caractéristiques remarquables de MOPI-HFRS est sa capacité à se concentrer sur les conditions de santé spécifiques de l'utilisateur. Cela garantit que les recommandations ne sont pas juste aléatoires, mais vraiment utiles. Par exemple, si un utilisateur doit réduire son apport en sodium, le système peut prioriser les aliments qui aident à atteindre cet objectif.
Pour cela, le système utilise des stratégies qui affinent la liste des options alimentaires, garantissant qu'elles sont pertinentes et bénéfiques pour l'utilisateur. C'est une question de faire en sorte que chaque recommandation alimentaire compte.
Assurer la Diversité
Bien que MOPI-HFRS vise à faire des recommandations saines, il reconnaît aussi que la variété est importante dans n'importe quel régime. Manger les mêmes aliments jour après jour peut mener à l'ennui et à une diminution de la motivation pour rester sur des choix sains. Donc, le système s'efforce d'inclure une gamme d'aliments dans ses recommandations.
En encourageant la diversité des aliments, les utilisateurs sont plus susceptibles de trouver des articles qu'ils aiment, ce qui les aide à maintenir un régime équilibré sur le long terme. Après tout, qui veut manger du brocoli tous les jours ?
Le Pouvoir du Raisonnement et de l'Interprétabilité
MOPI-HFRS accorde une grande importance à fournir des interprétations claires de ses recommandations. Cette transparence est vitale pour aider les utilisateurs à comprendre ce qu'ils mangent et pourquoi c'est important pour leur santé.
Le système génère des explications d'une manière qui décompose des concepts de santé complexes en morceaux faciles à comprendre. Il utilise des incitations engageantes qui rendent le processus d'apprentissage agréable plutôt qu'accablant. Le résultat est un système de recommandation de santé qui non seulement offre des choix, mais enseigne aussi aux utilisateurs sur leur alimentation.
Évaluation de la Performance
La performance de MOPI-HFRS a été soigneusement testée par rapport à d'autres systèmes pour s'assurer de son efficacité. Dans plusieurs domaines, il a montré de meilleurs résultats dans la recommandation d'aliments sains tout en expliquant clairement ces choix.
En évaluant sa performance par rapport à d'autres systèmes de recommandation bien connus, MOPI-HFRS démontre qu'il représente un progrès dans le domaine des recommandations alimentaires conscientes de la santé. Les utilisateurs peuvent avoir confiance qu'ils reçoivent des suggestions qui les aideront à améliorer leur alimentation et leur santé globale.
L'Avenir des Recommandations Alimentaires
Le système MOPI-HFRS ouvre la voie à de nouvelles possibilités dans les recommandations alimentaires conscientes de la santé. À mesure qu'il continue d'évoluer, on espère qu'il inspirera plus de développements dans le domaine, menant à des systèmes encore meilleurs et plus intuitifs qui privilégient la santé sans sacrifier le plaisir.
Avec une attention croissante portée à la santé et à la nutrition dans la société, des systèmes comme MOPI-HFRS peuvent ouvrir la voie à des choix alimentaires plus intelligents et personnalisés qui peuvent changer des vies. L'approche innovante de ce système pourrait établir un précédent sur la manière dont les gens envisagent leur alimentation et comment la technologie peut aider à faire des choix plus sains.
Conclusion
En conclusion, MOPI-HFRS représente une avancée significative dans le domaine des systèmes de recommandation alimentaire. En combinant des informations de santé personnalisées avec des explications claires et une gamme variée d'options alimentaires, il cherche à donner aux utilisateurs le pouvoir de faire des choix alimentaires éclairés.
Bien manger ne doit pas être une corvée. Avec des systèmes comme MOPI-HFRS, les utilisateurs peuvent trouver des aliments sains qui correspondent à leurs préférences, recevoir des explications compréhensibles sur leurs choix, et profiter d'une variété de repas sans le stress de faire de mauvais choix diététiques. L'avenir de l'alimentation n'est pas seulement plus sain, mais aussi plus intelligent—et peut-être même un peu plus excitant. Alors, à table !
Source originale
Titre: MOPI-HFRS: A Multi-objective Personalized Health-aware Food Recommendation System with LLM-enhanced Interpretation
Résumé: The prevalence of unhealthy eating habits has become an increasingly concerning issue in the United States. However, major food recommendation platforms (e.g., Yelp) continue to prioritize users' dietary preferences over the healthiness of their choices. Although efforts have been made to develop health-aware food recommendation systems, the personalization of such systems based on users' specific health conditions remains under-explored. In addition, few research focus on the interpretability of these systems, which hinders users from assessing the reliability of recommendations and impedes the practical deployment of these systems. In response to this gap, we first establish two large-scale personalized health-aware food recommendation benchmarks at the first attempt. We then develop a novel framework, Multi-Objective Personalized Interpretable Health-aware Food Recommendation System (MOPI-HFRS), which provides food recommendations by jointly optimizing the three objectives: user preference, personalized healthiness and nutritional diversity, along with an large language model (LLM)-enhanced reasoning module to promote healthy dietary knowledge through the interpretation of recommended results. Specifically, this holistic graph learning framework first utilizes two structure learning and a structure pooling modules to leverage both descriptive features and health data. Then it employs Pareto optimization to achieve designed multi-facet objectives. Finally, to further promote the healthy dietary knowledge and awareness, we exploit an LLM by utilizing knowledge-infusion, prompting the LLMs with knowledge obtained from the recommendation model for interpretation.
Auteurs: Zheyuan Zhang, Zehong Wang, Tianyi Ma, Varun Sameer Taneja, Sofia Nelson, Nhi Ha Lan Le, Keerthiram Murugesan, Mingxuan Ju, Nitesh V Chawla, Chuxu Zhang, Yanfang Ye
Dernière mise à jour: 2024-12-11 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.08847
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.08847
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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