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음식, 재료, 영양소 기반 지식 그래프를 이용한 음식 추천 시스템
황재성(JaeSung Hwang),이찬빈(ChanBeen Lee),박동현(Donghyeon Park) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
우리는 기호 또는 필요에 의해 매일 아침, 점심, 저녁에 무엇을 먹을지 선택한다. 하지만 재료의 조합과 그에 따른 영양소의 조합까지 고려하여 무엇을 선택하는 건 쉬운 일이 아니다. 이러한 식단선택을 도와줄 수 있도록 AI 가 음식을 추천해줄 수 있다면 매일 하는 고민이 줄어들 수도 있고 미처 생각지 못한 선택지를 제공받을 수도 있을 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 RDBMS[1] 형태의 데이터베이스의 한계를 뛰어넘는 음식과 재료, 재료와 영양소 간의 관계를 음식-재료-영양소 지식그래프 (Food-Ingredient-Nutrition Knowledge Graph[2], 이하 FIN KG)를 구축하였다. FIN KG 에 기반하여 그래프 연결 예측 알고리즘 중 하나인 Adamic-Adar Measure[3]을 이용하여 간단한 음식 및 식재료 추천 알고리즘을 구현하였다.