استخراج المعرفة الرمزية للموصيين الغذائيين القابلين للتفسير
| العنوان | استخراج المعرفة الرمزية للموصيين الغذائيين القابلين للتفسير |
|---|---|
| المؤلف | ماجنيني، إم، سياتو، جي، كانتورك، فوركان، أيدوغان، ريحان، أوميسيني، أ. |
| تاريخ النشر: | 2023-06 |
| مكان النشر | - إلسفير |
| الموضوع | الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، الشبكات العصبية، التغذية، أنظمة التوصيات، استخلاص المعرفة الرمزية |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 0169-2607 |
| رقم السجل | e4a45132-08db-422c-9986-6c2f67486d7d |
| موقع المكتبة | علوم الكمبيوتر |
| التاريخ | 2023-06 |
| ملاحظات | مشروع CHIST-ERA IV؛ وزارة التعليم والجامعات والبحوث (MIUR) ؛ توبيتاك |
| نص عينة | الخلفية والهدف: تركز هذه الورقة على أنظمة التوصيات الغذائية (RS)، أي الأنظمة التلقائية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي توفر للمستخدمين اقتراحات حول ما يجب تناوله لتحقيق أهداف الوزن/شكل الجسم. ويجب أن تؤخذ في الاعتبار المفاضلة بين المتطلبات المتعارضة (المحتملة) عند تصميم هذه الأنواع من الأنظمة، بما في ذلك: (1) الالتزام بوصفات الخبراء، (2) الالتزام بأذواق المستخدمين وتفضيلاتهم، (3) إمكانية شرح عملية التوصية بأكملها. وبناء على ذلك، نقترح في هذه الورقة نهجا جديدا لهندسة RS الغذائية، والجمع بين التعلم الآلي واستخراج المعرفة الرمزية للمستخدمين الشخصيين - وبالتالي تنسيق المتطلبات المذكورة أعلاه. الأساليب تركز مساهمتنا على سير عمل معالجة البيانات. انطلاقًا من الشبكات العصبية (NN) المدربة على التنبؤ بتفضيلات المستخدم، نستخدم CART Breiman et al. (1984) لاستخراج القواعد الرمزية في شكل Prolog Körner et al. (2022)، ونجمعها مع وصفات الخبراء المقدمة في شكل مماثل. يمكننا بعد ذلك الاستعلام عن قاعدة المعرفة الرمزية الناتجة عبر الحلول المنطقية، لاستخلاص توصيات قابلة للتفسير. النتائج: يتم إجراء التجارب التي تتضمن مجموعة بيانات متاحة للجمهور مكونة من 45,723 وصفة، بالإضافة إلى 12 مجموعة بيانات تركيبية حول نفس العدد من المستخدمين الوهميين، و6 وصفات طبية للخبراء. يتم تدريب NN المكون من 4 طبقات والمتصل بالكامل على مجموعات البيانات هذه، حيث تصل دقة مجموعة الاختبار إلى ∼ 86% في المتوسط. القواعد المستخرجة بدورها تتمتع بإخلاص بنسبة ∼ 80٪. تلك NN. يتمتع نظام التوصية الناتج بدقة اختبار تبلغ ∼ 74٪. يتيح النهج الرمزي إمكانية ابتكار كيفية قيام النظام باستخلاص التوصيات. الاستنتاجات بفضل نهجنا، قد يتعلم الوكلاء الأذكياء تفضيلات المستخدمين من البيانات، ويحولونها إلى شكل رمزي، ويوسعونها من خلال وصفات الخبراء الموجهة نحو الأهداف. ومن ثم تصبح التوصيات الناتجة مقبولة في نفس الوقت بالنسبة للمستخدم النهائي وكافية من منظور تغذوي، في حين يتم شرح عملية إصدار التوصيات برمتها. |
| DOI | 10.1016/j.cmpb.2023.107536 |
| Cilt | 235 |
