Food Pairing Unveiled: Exploring Recipe Creation Dynamics through Recommender Systems

在21世纪初，著名厨师Heston Blumenthal提出了他的“食物搭配”假设，认为如果食物共享许多风味化合物，则在一起食用时它们往往味道好。2011年，Ahn等人使用食谱、成分和风味化合物的数据集进行了一项研究，发现在西方烹饪中，食谱中的成分通常比随机预期共享更多的风味化合物，表明存在一种自然的食物搭配倾向。在Ahn的研究基础上，我们的工作应用最先进的协同过滤技术到数据集中，提供了一个工具，可以推荐新的食物添加到食谱中，找回缺失的成分并建议避免某些组合。我们通过考虑成分在食谱中的出现或食物之间共享的风味化合物来创建我们的推荐系统。虽然我们的分析证实了食物搭配的存在，但基于食谱的推荐系统比基于风味化合物的推荐系统表现显著更好，这导致得出结论，食物搭配只是在创建食谱时需要考虑的原则之一。此外，更有趣的是，我们发现数据中的食物搭配主要是由非常相似的成分的琐碎耦合造成的，这导致重新考虑它在食谱中的作用，从已经存在的特征变成开启烹饪创新的关键。因此，我们的基于风味化合物的推荐系统可以利用这个新概念，提供一个新的工具来引领烹饪创新。

论文试图验证食物配对假设，即食物如果共享许多风味化合物，则在一起食用时往往味道好。同时，论文还试图利用协同过滤技术构建一个食谱推荐系统。

论文利用协同过滤技术，基于食谱或共享风味化合物两种方式构建了一个食谱推荐系统，该系统可以推荐新的食材，检索缺失的配料，并建议避免某些组合。研究发现，在西方烹饪中，食谱中的配料通常比随机情况下共享更多的风味化合物，证明了食物配对的存在，但是基于食谱的推荐系统表现显著优于基于风味化合物的推荐系统，说明食物配对只是在创建食谱时需要考虑的原则之一。

论文发现，数据中的食物配对主要是由非常相似的配料的琐碎耦合导致的，这表明食物配对不仅是一个已经存在的特征，而且是开启烹饪创新的关键。此外，论文还开发了一个基于风味化合物的推荐系统，该系统可以为烹饪创新提供新工具。

最近的相关研究包括Ahn等人的研究，该研究使用食谱、配料和风味化合物的数据集，发现在西方烹饪中，食谱中的配料通常比随机情况下共享更多的风味化合物，证明了食物配对的存在。