Genom att integrera hälsa i livsmedelsrekommendationen/rankningsprocessen har vi potential att förbättra matvanorna hos ett växande antal människor som använder Internet som en källa till matinspiration. I detta dokument, med hjälp av insikter från olika datakällor, undersöker vi möjligheten att ersätta måltider som normalt skulle rekommenderas till användare med liknande, hälsosammare rätter. För det första, genom att analysera en receptsamling från Allrecipes.com, kvantifierar vi potentialen för nding ersättning recept, som är jämförbara men har olika näringsmässiga egenskaper och ändå högt betyg av användarna. Utifrån detta presenterar vi två kontrollerade användarstudier (n=107, n=11) som undersöker hur människor uppfattar och väljer recept. Vi visar att deltagarna inte på ett tillförlitligt sätt kan identifiera vilket recept som innehåller mest fett på grund av att deras svar är partiska på grund av brist på information, vilseledande signaler och begränsad näringskunskap från deras sida. Genom att tillämpa maskininlärning tekniker för att förutsäga de rekommenderade recepten, kan bra prestanda uppnås med hjälp av låg nivå av bildfunktioner och receptmetadata som prediktorer. Trots att inte kunna medvetet avgöra vilken av två recept innehåller mest fett, i genomsnitt, deltagarna väljer receptet med mest fett som de föredrar. Betydelsen av bildfunktioner avslöjar att receptval ofta är visuellt drivna. En nal användarstudie (n=138) undersöker i vilken utsträckning prediktiva modeller kan användas för att välja receptersättningar så att användare kan "knuffas" mot att välja hälsosammare recept. Våra Ndings har viktiga konsekvenser för online-matsystem.
Elsweiler m.fl. REF undersökte möjligheten att ersätta måltider som normalt skulle rekommenderas för användare med liknande, hälsosammare rätter.
Exploiting Food Choice Biases for Healthier Recipe Recommendation
{'venue': "SIGIR '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}