Интеллектуальная система автоматического подбора соусов для различных блюд на основе онтологии и логического вывода
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-746X-2024-51-1-169-177Ключевые слова:
интеллектуальная система, рекомендация, соус, онтология, логический вывод, кулинарное искусство, алгоритм, семантический веб, интеграция, ruby, javaАннотация
Статья описывает разработку интеллектуальной системы автоматического подбора соусов для разных блюд, используя онтологию и логический вывод. Система помогает определить наиболее подходящий соус, исходя из типа блюда и кулинарной культуры. Особое внимание уделено использованию технологий семантического веба и логического программирования для точности рекомендаций. Приводятся примеры блюд и соусов, а также правила для их подбора. Техническая реализация системы включает использование формата RDF для структурированного представления данных, а также интеграцию системы в повседневную жизнь, используя Ruby и Java для клиентской и серверной частей соответственно. Подчеркивается возможность адаптации системы для различных кулинарных нужд и перспективы её развития. Статья также акцентирует внимание на важности интеграции такой системы в мобильные и веб-приложения, делая её доступной для широкой аудитории. Обсуждается потенциал использования системы в ресторанном бизнесе для улучшения качества обслуживания и повышения удовлетворенности клиентов. Предложения по дальнейшему усовершенствованию включают интеграцию с системами искусственного интеллекта для более глубокого анализа предпочтений пользователей и адаптации рекомендаций. Таким образом, статья охватывает не только технические аспекты разработки, но и практическое применение системы в реальных условиях.
Скачивания
Библиографические ссылки
Иванов А.Б., Петров В.С. 2019. Развитие интеллектуальных систем в ресторанном бизнесе. Инженерный вестник Дона, 22(3), 156–162.
Смирнова Е.В. 2020. Применение онтологий для улучшения качества обслуживания в ресторанах. Инженерный вестник Дона, 23(1), 88–95.
Fernandez M., Lopez V. 2022. Enhancing Food Experience with AI-Driven Sauce Pairing. Journal of Culinary Science & Technology. DOI: 10.1080/15428052.2022.1654307.https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/15428052.2022.1654307
Gupta S., Khan M. 2019. Application of Logic Programming in Food Recipe Recommendation. Journal of Applied Logic, 35, 73–81.
Liu H., Lee C. 2020. Developing a Smart Sauce Recommendation System Using Machine Learning. International Journal of Gastronomy and Food Science, 17, 82–89.
Lopez V., Gómez-Pérez A. 2018. Advances in Ontology-Based Logical Data Processing. Journal of Web Semantics, 13(3), 45–60.
Patel R.K., Kumar S. 2019. Semantic Web Technologies in Intelligent Food Recommendation Systems. International Journal of Computer Science, 24(4), 234–241.
Smith J., Brown A. 2020. Ontology-Based Data Integration in Culinary Arts. Journal of Food Technology and Science, 15(2), 112–119.
Thompson R., Davis H. 2021. Use of Ontologies in Creating Interactive Culinary Systems. Journal of Computer and System Sciences, 62(1), 97–103. DOI: 10.1016/j.jcss.2020.05.007. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002200002030067X
Zhang Y., Wang X. 2021. Artificial Intelligence in the Food Industry: A Review. Journal of Food Science and Technology, 58(1), 39–49.
Просмотров аннотации: 63
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2024 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
