اعلام جامعة بابل | نظام توصية المطاعم على اساس التغذية الراجعة لصور الطعام

نظام توصية المطاعم على اساس التغذية الراجعة لصور الطعام

نشر بواسطة : ضحى فاضل عباس

تاريخ الخبر : 28/10/2022 26:01:12 PM

عدد المشاهدات : 325

ناقش طالب الماجستير (مصطفى سليم منجي) وعلى قاعة المؤتمرات في كلية تكنولوجيا المعلومات وفي يوم الاربعاء المصادف 12/10/2022 وكان موضوعه حول القرارات الغذائية هي المؤشرات الرئيسية للسمنة وانسداد الشرايين وأمراض القلب. لا يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية البشرية ، أن يكونوا دائمًا بجانب كل مستخدم ، لتوجيههم يدويًا نحو الخيارات المثلى. الإرشادات التكيفية المؤتمتة جنبًا إلى جنب مع معرفة الخبراء بإمكانية توسيع نطاق المشورة الصحية تقنيًا دون تدخل بشري.
تركز هذه الرسالة على توصية المستخدمين بأفضل المطاعم ؛ اعتمادا على معلومات المستخدمين. يحلل النظام المقترح صور الطعام للمطعم لاستخراج معلومات غذائية جديدة ويحسن دقة تنبؤ المطاعم اعتمادًا على حقائق التغذية.
تقدم الرسالة تقنيات الشبكة العصبية (CNN) Convolutional Neural Network لتحليل صور الطعام لاستخراج قائمة مكونات أطباق الوجبات. تُستخدم المكونات المستخرجة من الصور لحساب المعلومات الغذائية لكل وجبة. يتم دمج الميزات الكامنة المستخرجة من الصور مع معلومات المستخدمين الآخرى لبناء مصفوفة تقييم جديدة مقترحه للتحقق من تشابه المطاعم مع جيرانهم. ثم يختار النظام مجموعة أقرب المطاعم للتوصية بتفضيلات مماثلة للمستخدم الحالي. وبالتالي ، تم اعتماد نظام ترشيح تعاوني للتوصية في هذا العمل.
يتم تقييم النظام من خلال Recall و (NDCG) Normalized Discounted Cumulative Gain للمطاعم الموصى بها لجميع المستخدمين خلال فترة مجموعة التدريب ومقارنتها بالفترة الأخيرة لتفضيلات المستخدم كمجموعة اختبار. تتراوح قيم ال Recall بين [1? -97?] ، والمتوسط 47? ، بينما تتراوح قيم NDCG بين [23? -50?] و 33? للنظام بأكمله .يتم عمل جميع التجارب على مجموعة بيانات Yelp التي تم استخدامها كقاعدة بيانات أساسية في نظامنا المقترح.