58、食谱推荐与皮肤癌分类的智能解决方案

食谱推荐与皮肤癌分类的智能解决方案

食谱推荐系统

在食谱推荐领域，采用了一种语义集成方法来构建推荐系统。该模型主要处理来自 allrecipes.com 的用户查询，具体步骤如下：
1. 预处理 ：对用户查询进行预处理，为后续分类做准备。
2. 相关性分类 ：使用 XGBoost 和 RNN 在不同站点对预处理后的查询进行相关性分类。
3. 语义相似度计算 ：在文化算法下，将归一化压缩距离（NCD）和 KL 散度相结合，进行语义相似度计算，以确保为用户提供高度相关且多样化的结果。

为了验证该技术的有效性，在 164 天内对 7458 个查询进行了实验。结果显示，该技术实现了 97.07%的 F 度量，同时误发现率（FDR）低至 0.04。

以下是食谱推荐系统的流程：

graph LR
    A[用户查询] --> B[预处理]
    B --> C[相关性分类（XGBoost和RNN）]
    C --> D[语义相似度计算（NCD + KL散度）]
    D --> E[推荐结果]

皮肤癌分类系统

皮肤癌，尤其是黑色素瘤，是一种极具威胁性的疾病。传统的手动检测方法不仅耗时，还需要高水平的专业能力。因此，开发一种智能分类系统对于准确、及时地诊断皮肤癌至关重要。

背景

过去，许多研究都聚焦于黑色素瘤的检测和分类。不同的研究