A Novel Approach to Balance Convenience and Nutrition in Meals With Long-Term Group Recommendations and Reasoning on Multimodal Recipes and its Implementation in BEACON
作者: Vansh Nagpal, Siva Likitha Valluru, Kausik Lakkaraju, Nitin Gupta, Zach Abdulrahman, Andrew Davison, Biplav Srivastava
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-12-23 (更新: 2025-09-12)
💡 一句话要点
提出BEACON系统，通过多模态食谱和长期群体推荐，平衡膳食的便利性与营养。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 膳食推荐 多模态食谱 上下文Bandit 长期推荐 营养均衡 个性化推荐 健康管理
📋 核心要点
- 人们在选择膳食时，常常需要在营养和便利性之间做出权衡，现有方法难以兼顾两者。
- 论文提出了一种基于多模态食谱和长期群体推荐的膳食推荐方案，旨在平衡营养与便利性。
- 通过上下文Bandit算法进行学习，并在BEACON系统中进行了初步验证，结果显示出良好的潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种数据驱动的膳食推荐解决方案，旨在平衡用户的偏好、食物成分和烹饪过程，同时考虑营养价值（如盐和糖含量、营养成分）和便利性（如成本、可及性、菜肴类型、食物来源）。该方案支持定制化的膳食配置和时间跨度。主要贡献包括引入了膳食优劣度量、一种将文本食谱转换为多模态富食谱表示（R3）格式的转换方法、使用上下文Bandit算法的学习方法（初步结果显示出潜力），以及原型系统BEACON。
🔬 方法详解
问题定义：现有膳食推荐系统难以同时兼顾营养价值和便利性，用户需要在两者之间进行权衡。此外，现有方法通常缺乏对长期膳食习惯和群体偏好的考虑，难以提供个性化和可持续的膳食建议。
核心思路：论文的核心思路是通过数据驱动的方法，学习用户在营养和便利性之间的偏好，并结合多模态食谱信息和长期群体推荐，为用户提供个性化的膳食推荐。该方法旨在平衡营养价值和便利性，并考虑用户的长期膳食习惯。
技术框架：BEACON系统包含以下主要模块：1) 食谱表示模块：将文本食谱转换为多模态富食谱表示（R3）格式，包含文本描述、图像和营养信息。2) 膳食优劣度量模块：定义膳食的营养价值和便利性指标，用于评估膳食的质量。3) 推荐模块：使用上下文Bandit算法学习用户偏好，并根据用户偏好和膳食优劣度量，推荐个性化的膳食。4) 长期群体推荐模块：考虑用户的长期膳食习惯和群体偏好，提供可持续的膳食建议。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了膳食优劣度量，用于评估膳食的营养价值和便利性。2) 提出了一种将文本食谱转换为多模态富食谱表示（R3）格式的转换方法。3) 使用上下文Bandit算法学习用户偏好，并结合长期群体推荐，提供个性化的膳食推荐。与现有方法相比，该方法能够更好地平衡营养价值和便利性，并考虑用户的长期膳食习惯。
关键设计：论文中，膳食优劣度量可能包含盐、糖含量、蛋白质、脂肪等营养成分的加权平均，以及成本、烹饪时间等便利性指标。上下文Bandit算法可能使用用户画像、食谱特征等作为上下文信息，并使用Thompson Sampling或UCB等策略进行探索和利用。R3格式的具体细节（例如，图像特征的提取方法、文本信息的编码方式）未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文初步实验结果显示，使用上下文Bandit算法进行学习的推荐方法具有良好的潜力，但具体的性能数据和对比基线未知。BEACON原型系统的用户反馈也表明，该系统具有一定的实用价值，但具体的用户满意度指标未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于个性化膳食推荐系统、健康管理App等领域，帮助用户在营养和便利性之间做出更明智的选择，改善饮食习惯，促进健康。未来，该技术有望应用于更广泛的健康管理场景，例如为特定人群（如糖尿病患者、孕妇）提供定制化的膳食建议。
📄 摘要（原文）
A common decision made by people, whether healthy or with health conditions, is choosing meals like breakfast, lunch, and dinner, comprising combinations of foods for appetizer, main course, side dishes, desserts, and beverages. Often, this decision involves tradeoffs between nutritious choices (e.g., salt and sugar levels, nutrition content) and convenience (e.g., cost and accessibility, cuisine type, food source type). We present a data-driven solution for meal recommendations that considers customizable meal configurations and time horizons. This solution balances user preferences while accounting for food constituents and cooking processes. Our contributions include introducing goodness measures, a recipe conversion method from text to the recently introduced multimodal rich recipe representation (R3) format, learning methods using contextual bandits that show promising preliminary results, and the prototype, usage-inspired, BEACON system.