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【香港中大】研發餐飲智能App 推薦美食個人化 收藏

  香港事務局派駐人員   2018-08-19    香港中文大學

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香港坊間有不少餐廳搜尋平台和食評網站,普遍按大眾的正評排列餐廳。香港中文大學工程學院團隊開發出一套人工智能推薦系統,可以從用戶的社交網絡中,找出與用戶互動率高、口味相似的朋友,並在餐廳搜尋結果中,加入朋友的意見,重新計算及排列餐廳推薦次序,令資訊更具代表性。有關系統已製成手機應用程式並上架予大眾免費下載。

數據分析「朋友」 增推薦可信度

坊間的餐廳搜尋平台一般是按大眾口味排名,有餐廳會聘請「打手」寫食評,降低內容可信度。而現實中,選擇餐廳時一般都會徵詢朋友意見,或參考朋友發放的美食照片而決定光顧。香港中文大學系統工程與工程管理學系教授黃錦輝率領團隊,花了兩年時間,研發出名為「INCOMIRS」的人工智能餐飲推薦系統,並製作手機應用程式「Eatchoice」。「INCOMIRS」人工智能餐飲推薦系統能綜合社交平台及香港本地大型飲食評論網站數據,按地點或菜式列出推薦排名,並提供多種語言翻譯。該項目於第三屆全國青年人工智能創新創業大會中獲得創新類別一等獎。

團隊研究員兼學系講師馮沛璋表示,用戶以facebook帳戶登入程式後,系統首先找出與用戶經常有互動的朋友,然後分析後者平日分享的餐廳,「這可通過朋友在社交平台『打卡』(附註餐廳地點)、標籤和內文得知。」最終結合用戶指定的喜好,即地區和菜式要求,為其羅列出符合其個人口味的選擇。馮沛璋表示,系統會隨時間收集更多數據做分析,結果會不斷改進。他指出,推薦系統的用法不限於餐廳,亦可應用於電影、書本、文章、新聞等。考慮到用戶的「facebook朋友」不見得全都是「真朋友」,系統可透過用戶與個別朋友於社交媒體上的雙向交流次數等特徵作出分析,從而識別該朋友的餐廳推介應取信多少。

重視小眾餐飲習慣及評價

港中大工程學院副院長黃錦輝指出,現時大型餐飲推薦程式一般按好評度推薦較大眾化的餐廳,但卻忽略一些小眾的餐廳和用戶的個性化口味,如一些新開張的餐廳。此外,他表示,現時大型餐飲推薦程式存在很多「打手」(聘用專人寫食評),令推薦結果不一定符合用戶口味,「上面的留言甚多,但朋友的推薦相對來說可信度更高。」有關系統能有效解決新開業餐廳的「冷啟動」問題,就算是知名度較低的餐廳,只要在朋友圈內獲得好評,系統便能作出推薦。同時,對於茹素、嗜辣之類有特別飲食喜好的用戶而言亦有幫助,「例如朋友圈內的人都很喜歡吃菇菌食物,系統分析這些數據後便可向用戶作出個人化推薦。」

多元資料蒐集 提供個人化服務

助理研究員李博表示,用戶即使不登錄提供社交平台的資訊,也可以「訪客」身分使用程式,只是會根據一般大眾推薦的餐廳作推薦,「但我們亦結合兩個餐飲平台的資料,以及提供七種語言,包括日文、法文和西班牙文等,對遊客而言非常有幫助。」團隊未來會參考社交平台發放的美食和觀光照片的數量和朋友圈的旅遊熱點資訊,為使用者推薦合適的行程。

對於近年大眾較關注的社交平台私隱問題,馮沛璋指出,用戶可選擇登錄與否,就算登錄了,也只可看到其權限範圍之內的資訊,「就算系統收集了雙方的社交平台資訊,若其中一方沒有權限看到對方的資訊,系統也不會顯示後者推薦的餐廳。」

系統現已推出Android版本的應用程式,名為「EatChoice(揀嘢食)」,已可於Google Play免費下載,並預料在兩至三星期內推出iOS系統版本。馮沛璋表示,未來會研究收集除facebook以外的社交平台資訊,如微博、Twitter,為用戶提供更個人化的推薦程式。


(本文反映專家作者意見,不代表本站立場)


★圖文由教育部電子報同意授權轉載(節錄),原文請見:中大研發餐飲App 提供個人化選擇



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