Registration Number
0825U003463, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
10-09-2025
popup.evolution
.
Title
Intelligent system for planning a balanced human diet.
Author
Viktor I. Ladyzhets,
popup.head Svitlana A. Terenchuk
popup.opponent Yuliia Khlevna
popup.opponent Viktoriia V. Hnatushenko
popup.review Tetyana A. Honcharenko
popup.review Oleksandr A. Poplavskyi
popup.rada
Kyiv National University of Construction and Architecture
Description
Дисертаційна робота присвячена задоволенню потреби багатьох людей в надійних системах, що забезпечують персоналізоване збалансоване планування харчування з урахуванням таких індивідуальних особливостей користувачів, як дієтичні обмеження, алергії, цілей щодо калорійності та балансу поживних речовин.
Запропоновано концептуальну модель інтелектуальної системи планування харчування людини і метод рекомендації рецептів страв. Запропоновано і протестовано системи рекомендації, що призначені для вирішення задачі формування меню блюд різних категорій прийому їжі в системі планування персоналізованого меню. Для систем рекомендацій обґрунтовано вибір таких моделей машинного навчання, як модель сингулярного розкладання матриці і модель широкого та глибокого навчання. Результати навчання кожної з цих систем рекомендацій страв кожного прийому їжі показали, що використання окремих моделей для різних категорій прийомів їжі підвищує точність рекомендацій.
За результатами дослідження розроблено:
- метод рекомендації рецептів, що дозволяє враховувати персональні вподобання користувача та його обмеження щодо інгредієнтів та технік приготування страв;
- інтелектуальну систему планування збалансованого харчування людини.
У першому розділі «Аналіз сучасних систем рекомендацій і планування харчування людини» висвітлено основні нюанси поняття «рекомендаційна система»; проведено аналіз сучасних систем рекомендацій і планування харчування людини; проаналізовано сучасні підходи до побудови систем, які здатні полегшити вибір меню і планування харчування людини; показано, що сучасні системи планування харчування переважно орієнтовані на універсальні рішення і часто не враховують індивідуальні особливості користувачів, що призводить до недостатньої ефективності таких систем; з’ясовано, що ефективне планування збалансованого харчування людини стає дедалі актуальнішою проблемою багатьох людей в умовах сучасного способу життя; обґрунтовано використання Precision@K для оцінки ефективності систем рекомендацій; за результатами аналізу проблем і недоліків існуючих систем рекомендацій і планування харчування визначено напрями їх покращення; визначено план розробки інтелектуальної системи планування збалансованого харчування людини на основі сучасних методів машинного навчання.
У другому розділі «Моделі та методи побудови інтелектуальної системи планування харчування» показано узагальнену модель інтелектуальної системи персоналізованого планування збалансованого раціону харчування, при розробці якої основна увага приділялась послідовному формуванню і адаптації індивідуального плану харчування користувача; детально описано і проаналізовано процес планування збалансованого харчування; формалізовано модель збалансованого харчування людини, яка враховує індивідуальні дієтичні та харчові обмеження користувачів; модель побудована як правило‑базована логіка і описує допустиму множину рецептів, що формують меню на день; запропоновано критерії визначення відповідності рецепту дієтичним обмеженям користувача; запропоновано і детально описано кожен етап методу рекомендації рецептів, що базується на гібридному підході, інтегрує персональні вподобання і дієтичні обмеження користувачів та враховує особливості приготування страв різних категорій пройму їжі; досліджено існуючі моделі штучного інтелекту та методи машинного навчання, що можуть бути використані в системі для рекомендації рецептів.
У третьому розділі «Розробка концептуальної моделі та архітектури системи планування збалансованого харчування людини» запропоновано концептуальну модель загальнодоступної інтелектуальної системи планування збалансованого харчування людини, що використовує окремо навчені моделі машинного навчання, спеціалізовані для сніданків, обідів, перекусів і вечерь; описано архітектуру системи; розглянуто життєвий цикл моделей систем рекомендацій; обгрунтовано вибір інструментів для розробки системи і проведено аналіз необхідних для реалізації запропонованої системи компонент; описано схему бази даних системи, модуль формування плану харчування, що перетворює вихід методу рекомендацій рецептів на цілісний меню план для заданого періоду часу, механізми зворотного зв’язку від користувача і вирішення проблеми холодного старту.
У четвертому розділі «Експериментальне дослідження і впровадження моделей машиного навчання в систему планування харчування» описано данІ для експериментального дослідження, методологію і середовище експериментів; проаналізовано результати експериментального дослідження перевірки гіпотези щодо доцільності використання окремо навчених моделей машинного навчання для рекомендації різних категорій прийомів їжі; обґрунтовано доцільність використання моделі сингулярного розкладання матриці для генерації меню сніданків і моделі широкого та глибокого навчання для генерації меню перекусів, обідів І ВЕЧЕРЬ; представлені опис роботи розробленої системи планування харчування та надані інструкції щодо взаємодії користувача з системою.
Registration Date
2025-08-15
popup.nrat_date
2025-08-15 / 2026-07-01
