Abstract-För att utnyttja de stora receptdatabaser på In ternet i intelligent näringshjälp eller rekommendationssystem, är det viktigt att ha korrekt näringsdata för recept. Tyvärr, de flesta online recept har inga sådana uppgifter tillgängliga eller har data av misstänkt kvalitet. I denna pa per presenterar vi ett system som automatiskt beräknar näringsvärdet av recept som kommer från Internet. Detta är ett utmanande problem av flera skäl, bland annat brist på formelisk struktur i ingrediensbeskrivningar, ingredi ent synonym, varumärken och ospecifika kvantiteter som tilldelas. Vi presenterar ett system som utnyttjar språkliga egenskaper hos ingrediensbeskrivningar och näringsvärde kant modelleras som regler för att uppskatta näringsinnehållet i recept. Vi utvärderar systemet på en stor Internetbaserad receptdatabas (23,5 k recept) och undersöker prestanda när det gäller förmågan att känna igen ingredienser och fel i näringsvärden mot värden som fastställts av mänskliga experter. Våra resultat visar att vårt system kan matcha alla ingredienser för 91 % av recepten i samlingen och generera näringsvärden inom ett 10 % fel bundet från mänskliga bedömare för kalori-, protein- och kolhydratvärden. Vi visar att felet är mindre än det mellan flera Hu Man bedömare och också mindre än det fel som rapporterats för olika standardmått för att uppskatta näringsintag.
I (M. REF) presenterade författarna ett system som automatiskt beräknar näringsinnehållet i recept som kommer från Internet.
Ingredient matching to determine the nutritional properties of Internet-sourced recipes
{'venue': '2012 6th International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare (PervasiveHealth) and Workshops', 'journal': '2012 6th International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare (PervasiveHealth) and Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}