Building Food Recommendation System - Lesson 7 - Matching || نظام توصيات الطعام

Building Food Recommendation System - Lesson 7 - Matching

A Food Recommendation System based on Ingredients helps users decide what to cook based on the ingredients they already have at home. The system allows users to input a list of available ingredients, either manually or through a connected system, such as a smart fridge or inventory app. It then searches a large recipe database to find dishes that can be made with those ingredients, often suggesting options where only a few additional items are required. This can help users reduce food waste by making the most of what they have, saving time, and offering new meal ideas.

The system can consider various factors such as cooking time, difficulty, and dietary preferences like vegan or gluten-free. It might also provide nutritional information to help users maintain a balanced diet. Users can further refine the recommendations by filtering for things like low-carb options, quick meals, or specific cuisines. Some systems might even generate a shopping list for any missing ingredients or suggest meal plans based on what the user regularly has in their kitchen.

To make the suggestions more accurate, the system can learn from user preferences over time, offering personalized recipe ideas. For example, it might notice that a user frequently makes Italian dishes and prioritize similar recipes in the future. Integration with smart devices like refrigerators or pantries can also allow for real-time inventory tracking, ensuring that the suggestions always reflect what is currently available.

Ultimately, such a system helps home cooks plan meals efficiently, reduce food waste, and discover new recipes. It can be especially useful for those with specific dietary needs, people looking for emergency meal ideas, or anyone simply wanting to explore new cuisines based on what they already have in their kitchen.

By leveraging these Python-based libraries and tools, you can build a robust, scalable Food Recommendation System that is capable of understanding user input, processing ingredients, and suggesting recipes efficiently. These technologies also allow for integrating advanced features like machine learning-driven recommendations and real-time ingredient tracking.

Files:
https://drive.google.com/drive/folder...

نظام توصيات الطعام - الدرس السابع - المقابلات

يساعد نظام توصيات الطعام القائم على المكونات المستخدمين على اختيار ما يُطهى بناءً على المكونات المتوفرة لديهم في المنزل. يتيح النظام للمستخدمين إدخال قائمة بالمكونات المتاحة، إما يدويًا أو عبر نظام متصل، مثل الثلاجة الذكية أو تطبيق الجرد. ثم يبحث النظام في قاعدة بيانات وصفات واسعة للعثور على أطباق يمكن إعدادها بهذه المكونات، وغالبًا ما يقترح خيارات تتطلب بعض المكونات الإضافية فقط. يساعد هذا النظام المستخدمين على تقليل هدر الطعام من خلال الاستفادة القصوى من المكونات المتوفرة لديهم، وتوفير الوقت، وتقديم أفكار جديدة لوجباتهم.

يراعي النظام عوامل مختلفة مثل وقت الطهي، وصعوبة الطهي، والتفضيلات الغذائية، مثل النظام النباتي أو الخالي من الغلوتين. كما قد يوفر معلومات غذائية لمساعدة المستخدمين على اتباع نظام غذائي متوازن. ويمكن للمستخدمين تحسين التوصيات بشكل أكبر من خلال تصفية خيارات مثل الخيارات منخفضة الكربوهيدرات، والوجبات السريعة، أو أطباق محددة. وقد تُنشئ بعض الأنظمة قائمة مشتريات لأي مكونات مفقودة، أو تقترح خطط وجبات بناءً على ما يتوفر لدى المستخدم بانتظام في مطبخه.

لجعل الاقتراحات أكثر دقة، يستطيع النظام التعلّم من تفضيلات المستخدم مع مرور الوقت، مقدّمًا أفكارًا مُخصّصة للوصفات. على سبيل المثال، قد يلاحظ النظام أن المستخدم يُحضّر أطباقًا إيطالية بشكل متكرر، فيُعطي الأولوية لوصفات مُماثلة في المُستقبل. كما يُتيح التكامل مع الأجهزة الذكية، مثل الثلاجات أو مخازن الطعام، تتبّع المخزون في الوقت الفعلي، مما يضمن أن تُعكس الاقتراحات دائمًا ما هو مُتاح حاليًا.

في نهاية المطاف، يُساعد هذا النظام طهاة المنازل على تخطيط وجباتهم بكفاءة، وتقليل هدر الطعام، واكتشاف وصفات جديدة. يُمكن أن يكون هذا النظام مفيدًا بشكل خاص لمن لديهم احتياجات غذائية مُحدّدة، أو من يبحثون عن أفكار لوجبات الطوارئ، أو أي شخص يرغب ببساطة في استكشاف مطابخ جديدة بناءً على ما لديه مُسبقًا في مطبخه.

باستخدام هذه المكتبات والأدوات المُستندة إلى بايثون، يُمكنك بناء نظام توصيات طعام قوي وقابل للتطوير، قادر على فهم مُدخلات المستخدم، ومعالجة المُكونات، واقتراح الوصفات بكفاءة. كما تُتيح هذه التقنيات دمج ميزات مُتقدّمة مثل التوصيات المُعتمدة على التعلّم الآلي وتتبّع المُكونات في الوقت الفعلي.

الملفات:
https://drive.google.com/drive/folder...