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Food Recommendation: Framework, Existing Solutions, and Challenges

机译：食品推荐：框架，现有解决方案和挑战

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A growing proportion of the global population is becoming overweight or obese, leading to various diseases (e.g., diabetes, ischemic heart disease and even cancer) due to unhealthy eating patterns, such as increased intake of food with high energy and high fat. Food recommendation is of paramount importance to alleviate this problem. Unfortunately, modern multimedia research has enhanced the performance and experience of multimedia recommendation in many fields such asmovies and POI, yet largely lags in the food domain. This article proposes a unified framework for food recommendation, and identifies main issues affecting food recommendation including incorporating various context and domain knowledge, building the personal model, and analyzing unique food characteristics. We then review existing solutions for these issues, and finally elaborate research challenges and future directions in this field. To our knowledge, this is the first survey that targets the study of food recommendation in the multimedia field and offers a collection of research studies and technologies to benefit researchers in this field.
机译：由于不健康的饮食模式，越来越多的全球人口的比例变得超重或肥胖，导致各种疾病（例如，糖尿病，患有糖尿病，缺血性心脏病甚至癌症），例如用高能量和高脂肪摄入食物。食品推荐对缓解这一问题至关重要。不幸的是，现代多媒体研究提高了多媒体推荐在许多领域的绩效和经验，在此类域和POI之内，在很大程度上落后于食品领域。本文提出了统一的食品建议框架，并确定影响食品推荐的主要问题，包括纳入各种背景和领域知识，构建个人模式，并分析独特的食物特征。然后，我们审查了这些问题的现有解决方案，最后在这一领域的研究挑战和未来方向阐述。为了我们的知识，这是第一次针对多媒体领域的食品推荐研究的调查，并提供了一系列研究和技术，以利用该领域的研究人员。

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