KitcheNette：使用孪生神经网络预测与推荐食物食材搭配
机器学习
2019-08-20 v1 人工智能
机器学习
摘要
由于烹饪世界中存在大量食材，食材搭配不计其数，但只有少量搭配被厨师采用并受到食品研究者的研究。在本工作中，我们提出 KitcheNette，这是一个预测食物食材搭配分数并推荐最优食材搭配的模型。KitcheNette 采用孪生神经网络，并在我们包含由食谱中众多食材生成的 30 万条搭配分数的标注数据集上训练。如结果所示，我们的模型不仅优于其他基线模型，还能推荐互补的食物搭配并发现新颖的食材搭配。
关键词
引用
@article{arxiv.1905.07261,
title = {KitcheNette: Predicting and Recommending Food Ingredient Pairings using Siamese Neural Networks},
author = {Donghyeon Park and Keonwoo Kim and Yonggyu Park and Jungwoon Shin and Jaewoo Kang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.07261},
year = {2019}
}
备注
Accepted and to be appeared in IJCAI-2019