中科院计算所蒋树强研究员团队在Patterns (Cell Press)期刊发表食品知识图谱相关综述性论文- 大数跨境

中科院计算所蒋树强研究员团队在Patterns (Cell Press)期刊发表食品知识图谱相关综述性论文

食品工业科技编辑部

2022-05-20

导读

2022年5月，中国科学院计算技术研究所闵巍庆，刘春霖，徐乐怡，蒋树强*（通讯）在Cell Press旗下的学术期刊Patterns发表题为“Applications of knowledge graphs for the food science and industry”的综述性论文。

各种网络（如物联网和移动网络）、数据库（如营养表和食品成分数据库）和社交媒体（如Instagram和Twitter）的快速发展产生了海量食品数据，这为研究人员通过数据驱动的计算方法研究食品科学和工业中的问题提供了前所未有的机遇。然而，这些多源异构的食品数据呈现信息孤岛特点，导致这些食品数据难以被充分利用。知识图谱以结构化的形式提供了统一和标准化的概念体系，可以有效组织这些食品数据以便开展各种应用。

本文首先介绍了包括食品本体和食品知识图谱在内的食品知识组织方法。然后总结了食品知识图谱的代表性应用，如新配方开发、饮食疾病相关性发现和个性化饮食推荐等，最后讨论了该领域的未来方向，如构建多模态食品知识图谱和人类健康食品知识图谱。食品知识图谱由于其在表示和推理方面的能力将推动食品互联网(Internet of Food)和食品智能的发展，其蕴含的巨大潜力将吸引越来越多的学者将知识图谱应用于食品科学和工业领域。

综述亮点

1. 该综述第一次针对现有食物本体和知识图谱进行详尽调研。

2. 简要回顾了知识图谱的发展历史和所用技术。

3. 总结了食品知识图谱的各种应用场景。

4. 讨论了食品知识图谱的潜在发展方向。

综述结论

1. 食品知识图谱是一种高效的食品数据组织方式，能够协助解决食品科学和工业中的各种问题。

2. 食品知识图谱在多种食品导向的应用中均有使用，起到了食品概念标准化，食品数据的表示、组织和推理等多重作用。

3. 食品知识图谱在表示和推理方面的能力将推动食品互联网(Internet of Food)和食品智能的发展，其蕴含的巨大潜力将吸引越来越多的学者将知识图谱应用于食品科学和工业领域。

图文鉴赏

图1 知识图谱演变

图2 知识图谱的构建，表示，推理与应用

图3 食品知识图谱的应用

作者简介

闵巍庆

副研究员

闵巍庆，中国科学院计算技术研究所副研究员，硕士生导师。主要研究方向为多媒体内容分析和食品计算。在Patterns (Cell Press)、Trends in Food Science & Technology、ACM Computing Surveys、ACM/IEEE汇刊、中国计算机学会认定的CCF-A类会议上发表论文30余篇。连续两年分获国际多媒体领域主流期刊ACM TOMM和IEEE MM的年度唯一最佳论文奖。获北京市科技进步二等奖及ACM中国 SIGMM 新星奖。作为项目负责人主持国家基金委联合基金重点项目子课题、国家基金委面上项目、博士后特别资助项目和CAAI-华为MindSpore学术奖励基金等；作为项目骨干，参与新一代人工智能2030国家重点研发计划、国家基金委重点项目及北京市科技计划等。是 IEEE/CIFST/CCF高级会员，中国计算机学会多媒体专委会副秘书长，ACM MM 2021/ICME 2022 领域主席，国际期刊IEEE Multimedia和Neurocomputing的客座编委。

刘春霖

硕士研究生

刘春霖，硕士研究生，目前研究兴趣为计算机视觉与食品计算。本科毕业于上海交通大学，现为中国科学院计算技术研究所硕士研究生。以第一作者发表SCI论文1篇。

徐乐怡

本科生

徐乐怡，本科生，目前就读于苏州大学，毕业后将进入中国科学院大学攻读硕士学位，研究方向为计算机视觉与食品计算。

蒋树强

研究员

蒋树强，中国科学院计算技术研究所，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，中科院智能信息处理重点实验室副主任，国际期刊ACMToMM编委，任中国人工智能学会智能服务专委会副主任、中国计算机学会多媒体专委会秘书长、CCF专委工委委员，研究方向为图像/视频等多媒体内容分析、多模态智能、食品计算，主持承担科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金等项目20余项，共在IEEE/ACM汇刊和中国计算机学会认定的CCF-A类会议上发表论文60余篇，获授权专利15项，先后获中国计算机学会科学技术奖、中国图象图形学会自然科学二等奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖和北京市科技进步二等奖。