{"id":{"repo_id":"passau-thes","oai_identifier":"oai:kobv.de-opus4-uni-passau:2098"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/passau-thes/oai:kobv.de-opus4-uni-passau:2098","repository":{"repo_id":"passau-thes","name":"Universität Passau","base_url":"https://opus4.kobv.de/opus4-uni-passau/oai"},"display":{"title":"Health-aware, Explainable, and Behaviour-Changing Food Recommendation","abstract":"Overweight and obesity affect billions of adults. Limiting the scope to nutrition, help must offer diet guidance that fits easily into daily life. Health-aware meal plan recommendations must integrate user preferences, nutrition goals, and everyday context, like time and date. However, existing recipe data sets and recommender systems lack general health guidelines, they miss capturing user-recipe interactions, or do not provide explanations or other persuasion methods to improve on the recommendations effectiveness. This thesis closes these gaps and evaluatesproposed systems for health-aware meal planning. We give an extensive background on nutrition and persuasion, an overview of LLMs, and introduce related work in terms of data sets and recommendation approaches. Then, our contribution can be split into three parts. Our first contribution is HUMMUS, a large, linked food graph with approximately 500 000 recipes, 300 000 users, 1.9 million interactions, nutrition scores, and semantic links to FoodOn (a food product hierarchy) and FoodData (nutritional ingredient and food product data). It enables reasoning over ingredient classes and nutrient checks. Its size, presence of interactions, and diverse nutrition information improve usability when compared to related data sets. We discuss sparsity, preprocessing, and filtering options that support different experiments. Our second contribution is a study of food-centric behaviour. We collected questionnaire data and meal logs with an online app to explore correlations between food skills (FS), cooking skills (CS), and intake context. The sample includes 78 participants. Results show that FS and CS correlate. These findings and the app help to explore the domain of food behaviour and to improve further studies and recommender systems. Our third contribution is a framework for a daily meal plan recommendation, including explanations. We design and implement two approaches that accept natural language input.Our first approach, a KBQA system, recommends daily meal plans, supports multiple nutrient constraints, and produces path-grounded explanations. It expands its baseline PFoodReq by those features, but also inherits scalability issues and enforces soft constraints. We then propose the FoodRAG architecture, an LLM-based, agentic, modular pipeline that performs recipe retrieval, validation, ingredient substitution, and step-wise explanation. Despite a higher computational cost than the baselines, its extensive adaptability produces more targeted meal-plan recommendations. Both systems are evaluated and compared to baseline recommendation approaches (collaborative and content-based). Persuasion is addressed by integrating fitting gamification methods, providing explanation generation as well as generic UI aids. As collaborative methods underperform on sparse data like HUMMUS, we evaluate simple content-based baselines, the KBQA system, and three FoodRAG variants. The Text-to-andas retriever (an LLM with natural language input questions to generate Pandas queries used on the FoodRAG data set) gives the strongest recipe retrieval results. Keywords: Health-aware recommendation, Meal planning, Knowledge graphs, Recipe data set, Explainability, Persuasion, KBQA, RAG.","abstract_html":"Overweight and obesity affect billions of adults. 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Our first contribution is HUMMUS, a large, linked food graph with approximately 500 000 recipes, 300 000 users, 1.9 million interactions, nutrition scores, and semantic links to FoodOn (a food product hierarchy) and FoodData (nutritional ingredient and food product data). It enables reasoning over ingredient classes and nutrient checks. Its size, presence of interactions, and diverse nutrition information improve usability when compared to related data sets. We discuss sparsity, preprocessing, and filtering options that support different experiments. Our second contribution is a study of food-centric behaviour. We collected questionnaire data and meal logs with an online app to explore correlations between food skills (FS), cooking skills (CS), and intake context. The sample includes 78 participants. Results show that FS and CS correlate. These findings and the app help to explore the domain of food behaviour and to improve further studies and recommender systems. Our third contribution is a framework for a daily meal plan recommendation, including explanations. We design and implement two approaches that accept natural language input.Our first approach, a KBQA system, recommends daily meal plans, supports multiple nutrient constraints, and produces path-grounded explanations. It expands its baseline PFoodReq by those features, but also inherits scalability issues and enforces soft constraints. We then propose the FoodRAG architecture, an LLM-based, agentic, modular pipeline that performs recipe retrieval, validation, ingredient substitution, and step-wise explanation. Despite a higher computational cost than the baselines, its extensive adaptability produces more targeted meal-plan recommendations. Both systems are evaluated and compared to baseline recommendation approaches (collaborative and content-based). Persuasion is addressed by integrating fitting gamification methods, providing explanation generation as well as generic UI aids. As collaborative methods underperform on sparse data like HUMMUS, we evaluate simple content-based baselines, the KBQA system, and three FoodRAG variants. The Text-to-andas retriever (an LLM with natural language input questions to generate Pandas queries used on the FoodRAG data set) gives the strongest recipe retrieval results. 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Our third contribution is a framework for a daily meal plan recommendation, including explanations. We design and implement two approaches that accept natural language input.Our first approach, a KBQA system, recommends daily meal plans, supports multiple nutrient constraints, and produces path-grounded explanations. It expands its baseline PFoodReq by those features, but also inherits scalability issues and enforces soft constraints. We then propose the FoodRAG architecture, an LLM-based, agentic, modular pipeline that performs recipe retrieval, validation, ingredient substitution, and step-wise explanation. Despite a higher computational cost than the baselines, its extensive adaptability produces more targeted meal-plan recommendations. Both systems are evaluated and compared to baseline recommendation approaches (collaborative and content-based). Persuasion is addressed by integrating fitting gamification methods, providing explanation generation as well as generic UI aids. As collaborative methods underperform on sparse data like HUMMUS, we evaluate simple content-based baselines, the KBQA system, and three FoodRAG variants. The Text-to-andas retriever (an LLM with natural language input questions to generate Pandas queries used on the FoodRAG data set) gives the strongest recipe retrieval results. Keywords: Health-aware recommendation, Meal planning, Knowledge graphs, Recipe data set, Explainability, Persuasion, KBQA, RAG.","Le problème de surpoids et obésité touche des milliards d’adultes. En limitant le champ d’actions à la nutrition, l’aide doit offrir des conseils diététiques faciles à intégrer au quotidien. Les recommandations de repas pour toute la journée qui tiennent compte de conditions de santé d’usagers doivent intégrer les préférences des utilisateurs, les objectifs nutritionnels et le contexte quotidien (p. ex., l’heure et la date). Cependant, les jeux de données de recettes et les systèmes de recommandation existants manquent souvent de lignes directrices générales de santé, capturent mal les interactions utilisateur-produit, ou ne fournissent pas d’explications ni d’autres méthodes de persuasion pour améliorer l’efficacité des recommandations. Cette thèse comble ces lacunes et évalue des systèmes proposés pour la planification de repas en tenant compte de l’état de santé. Nous présentons un état-de l’art approfondi sur la nutrition et sur la persuasion, un aperçu des LLM, et les travaux connexes en matière de jeux de données et d’approches de recommandation. Ensuite, nos contributions se déclinent en trois parties. Notre première contribution est HUMMUS, un grand graphe alimentaire lié, incluant environ 500 000 recettes, 300 000 utilisateurs, 1, 9 million d’interactions, des scores nutritionnels et des liens sémantiques vers FoodOn (hiérarchie de produits alimentaires) et FoodData (ingrédients nutritionnels et données de produits). Elle permet de raisonner sur des classes d’ingrédients et de vérifier des nutriments. Sa taille, la présence d’interactions et la diversité des informations nutritionnelles améliorent l’utilisabilité par rapport aux jeux de données connexes. Nous discutons de la parcimonie des données (sparsity), du prétraitement et des options de filtrage qui soutiennent différents protocoles expérimentaux. Notre deuxième contribution est une étude des comportements centrés sur l’alimentation. Nous avons collecté des questionnaires et des journaux alimentaires via une application en ligne afin d’explorer les corrélations entre compétences alimentaires (FS), compétences culinaires (CS) et contexte de consommation. L’échantillon comprend 78 participants. Les résultats montrent que FS et CS sont corrélés. Ces constats et l’application utilisée aident à explorer le domaine des comportements alimentaires et à améliorer les études et systèmes de recommandation futurs. Notre troisième contribution est un cadre pour la recommandation quotidienne de menus pour la journée, y compris des explications. Nous concevons et mettons en œuvre deux approches acceptant des entrées en langage naturel. La première, un système KBQA, recommande des menus journaliers, gère plusieurs contraintes nutritionnelles et produit des explications étayées par des chemins. Elle étend la base PFoodReq par ces fonctions, mais en hérite aussi des problèmes d’évolutivité et applique des contraintes souples. Nous proposons ensuite l’architecture FoodRAG, un pipeline modulaire, agentique et basé sur des LLM, qui réalise la recherche de recettes, la validation, la substitution d’ingrédients et l’explication pas à pas. Malgré un coût de calcul supérieur aux lignes de base, sa grande adaptabilité produit des recommandations de menus de repas plus ciblées. Les deux systèmes sont évalués et comparés à des approches de référence (collaboratives et basées sur le contenu). La persuasion est abordée via l’intégration de mécanismes de gamification adaptés, la génération d’explications et des aides génériques d’interface. Comme les méthodes collaboratives performent mal sur des données éparses telles que HUMMUS, nous évaluons des bases de référence simples basées sur le contenu, le système KBQA et trois variantes de FoodRAG. Le système de recherche Text-to-Pandas (un LLM qui transforme des questions en langage naturel en requêtes Pandas exécutées sur le jeu de données de FoodRAG) donne les meilleurs résultats de recherche de recettes. Mots-clés : Recommandation sensible à la santé, Planification des repas, Graphes de connaissances, Ensemble de données de recettes, Explicabilité, Persuasion, KBQA, RAG.","Übergewicht und Adipositas betreffen Milliarden von Erwachsenen. Mit Fokus allein auf die Ernährung muss Unterstützung diätetische Hilfen bieten, die sich leicht in den Alltag integrieren lassen. Gesundheitsbewusste Essensplanempfehlungen müssen Nutzerpräferenzen, Ernährungsziele und den Alltagskontext (z.B. Zeit und Datum) integrieren. Bestehende Rezeptdatensätze und Empfehlungssysteme mangelt es oft an allgemeinen Gesundheitsrichtlinien, sie erfassen Nutzer-Rezept-Interaktionen unzureichend oder liefern keine Erklärungen bzw. andere Überzeugungsmethoden zur Steigerung der Wirksamkeit. Diese Arbeit schließt diese Lücken und evaluiert vorgeschlagene Systeme für gesundheitsbewusste Essensplanung. Zunächst geben wir einen umfassenden Hintergrund zu Ernährung und Überzeugung, einen Überblick über LLMs sowie verwandte Arbeiten zu Datensätzen und Empfehlungsansätzen. Anschließend gliedern sich unsere Beiträge in drei Teile. Unser erster Beitrag ist HUMMUS, ein großer, verknüpfter Ernährungsgraph mit etwa 500.000 Rezepte, 300.000 Nutzer, 1, 9 Millionen Interaktionen, Nährwert- cores und semantischen Verknüpfungen zu FoodOn (eine Lebensmittel- rodukthierarchie) und FoodData (Nährstoff- und Produktdaten). Sie erlaubt Schlussfolgerungen über Zutatenklassen und Nährstoffprüfungen. Ihre Größe, die vorhandenen Interaktionen und die vielfältigen Nährwertinformationen verbessern die Nutzbarkeit gegenüber verwandten Datensätzen. Wir diskutieren die geringe Datendichte,Vorverarbeitung und Filteroptionen, die unterschiedliche Experimente unterstützen. Unser zweiter Beitrag ist eine Studie zu ernährungsbezogenem Verhalten. Wir haben Fragebogendaten und Ernährungsprotokolle mit einer Online-App erhoben, um Zusammenhänge zwischen Essensfähigkeiten (FS), Kochfähigkeiten (CS) und Esskontext zu untersuchen. Die Stichprobe umfasst 78 Teilnehmende. Die Ergebnisse zeigen, dass FS und CS zusammenhängen. Diese Befunde und die App helfen, das Feld der Essverhaltensforschung zu erkunden und weitere Studien sowie Empfehlungssysteme zu verbessern. Unser dritter Beitrag ist ein Framework für tägliche Essensplanempfehlungen mit Erklärungen. Wir entwerfen und implementieren zwei Ansätze, die Eingaben in natürlicher Sprache akzeptieren. Unser erster Ansatz, ein KBQA-System, empfiehlt tägliche Essenspläne, unterstützt mehrere Nährstoffrestriktionen und erzeugt graphbasierte Erklärungen. Er erweitert PFoodReq um diese Funktionen, erbt aber Skalierbarkeitsprobleme und setzt nur weiche Beschränkungen durch. Anschließend schlagen wir die FoodRAG-Architektur vor, ein LLM-basiertes, agentisches, modulares System für Rezeptbeschaffung, Validierung, Ersatz von Zutaten und schrittweiserErklärung. Trotz höherer Rechenkosten führt seine hohe Anpassbarkeit zu deutlich zielgenaueren Essensplanempfehlungen. Beide Systeme werden evaluiert und mit Basisansätzen (kollaborativ und inhaltsbasiert) verglichen. Die Handlungsbereitschaft der Nutzer adressieren wir durch passende Gamification-Elemente, Erklärungsgenerierung sowie Empfehlungen für Nutzeroberflächen. Da kollaborative Methoden auf dünn vernetzten Daten wie HUMMUS unterdurchschnittlich abschneiden, evaluieren wir einfache inhaltsbasierte Baselines, das KBQA-System und drei FoodRAG-Varianten. Der Text-to-Pandas-Retriever (ein LLM, das Fragen in natürlicher Sprache in Pandas-Abfragen übersetzt und auf dem Datensatz des FoodRAG ausführt) erzielt die stärksten Rezeptbeschaffungsergebnisse. Schlagwörter: Gesundheitsbewusste Empfehlung, Essensplanung, Wissensgraphen, Rezeptdatenbank, Erklärbarkeit, Überzeugungsmethoden, KBQA, RAG."]},{"key":"dc:format.medium","label":"Dc Format Medium","values":["application/pdf"]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Health-aware, Explainable, and Behaviour-Changing Food Recommendation"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor":["Kosch, Harald","Guetl, Christian","Bellot, Patrice"],"dc:creator":["Bölz, Felix"],"dc:description.abstract":["Overweight and obesity affect billions of adults. Limiting the scope to nutrition, help must offer diet guidance that fits easily into daily life. Health-aware meal plan recommendations must integrate user preferences, nutrition goals, and everyday context, like time and date. 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Its size, presence of interactions, and diverse nutrition information improve usability when compared to related data sets. We discuss sparsity, preprocessing, and filtering options that support different experiments. Our second contribution is a study of food-centric behaviour. We collected questionnaire data and meal logs with an online app to explore correlations between food skills (FS), cooking skills (CS), and intake context. The sample includes 78 participants. Results show that FS and CS correlate. These findings and the app help to explore the domain of food behaviour and to improve further studies and recommender systems. Our third contribution is a framework for a daily meal plan recommendation, including explanations. We design and implement two approaches that accept natural language input.Our first approach, a KBQA system, recommends daily meal plans, supports multiple nutrient constraints, and produces path-grounded explanations. 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Cependant, les jeux de données de recettes et les systèmes de recommandation existants manquent souvent de lignes directrices générales de santé, capturent mal les interactions utilisateur-produit, ou ne fournissent pas d’explications ni d’autres méthodes de persuasion pour améliorer l’efficacité des recommandations. Cette thèse comble ces lacunes et évalue des systèmes proposés pour la planification de repas en tenant compte de l’état de santé. Nous présentons un état-de l’art approfondi sur la nutrition et sur la persuasion, un aperçu des LLM, et les travaux connexes en matière de jeux de données et d’approches de recommandation. Ensuite, nos contributions se déclinent en trois parties. Notre première contribution est HUMMUS, un grand graphe alimentaire lié, incluant environ 500 000 recettes, 300 000 utilisateurs, 1, 9 million d’interactions, des scores nutritionnels et des liens sémantiques vers FoodOn (hiérarchie de produits alimentaires) et FoodData (ingrédients nutritionnels et données de produits). Elle permet de raisonner sur des classes d’ingrédients et de vérifier des nutriments. Sa taille, la présence d’interactions et la diversité des informations nutritionnelles améliorent l’utilisabilité par rapport aux jeux de données connexes. Nous discutons de la parcimonie des données (sparsity), du prétraitement et des options de filtrage qui soutiennent différents protocoles expérimentaux. Notre deuxième contribution est une étude des comportements centrés sur l’alimentation. Nous avons collecté des questionnaires et des journaux alimentaires via une application en ligne afin d’explorer les corrélations entre compétences alimentaires (FS), compétences culinaires (CS) et contexte de consommation. L’échantillon comprend 78 participants. Les résultats montrent que FS et CS sont corrélés. Ces constats et l’application utilisée aident à explorer le domaine des comportements alimentaires et à améliorer les études et systèmes de recommandation futurs. Notre troisième contribution est un cadre pour la recommandation quotidienne de menus pour la journée, y compris des explications. Nous concevons et mettons en œuvre deux approches acceptant des entrées en langage naturel. La première, un système KBQA, recommande des menus journaliers, gère plusieurs contraintes nutritionnelles et produit des explications étayées par des chemins. Elle étend la base PFoodReq par ces fonctions, mais en hérite aussi des problèmes d’évolutivité et applique des contraintes souples. Nous proposons ensuite l’architecture FoodRAG, un pipeline modulaire, agentique et basé sur des LLM, qui réalise la recherche de recettes, la validation, la substitution d’ingrédients et l’explication pas à pas. Malgré un coût de calcul supérieur aux lignes de base, sa grande adaptabilité produit des recommandations de menus de repas plus ciblées. Les deux systèmes sont évalués et comparés à des approches de référence (collaboratives et basées sur le contenu). La persuasion est abordée via l’intégration de mécanismes de gamification adaptés, la génération d’explications et des aides génériques d’interface. Comme les méthodes collaboratives performent mal sur des données éparses telles que HUMMUS, nous évaluons des bases de référence simples basées sur le contenu, le système KBQA et trois variantes de FoodRAG. Le système de recherche Text-to-Pandas (un LLM qui transforme des questions en langage naturel en requêtes Pandas exécutées sur le jeu de données de FoodRAG) donne les meilleurs résultats de recherche de recettes. Mots-clés : Recommandation sensible à la santé, Planification des repas, Graphes de connaissances, Ensemble de données de recettes, Explicabilité, Persuasion, KBQA, RAG.","Übergewicht und Adipositas betreffen Milliarden von Erwachsenen. Mit Fokus allein auf die Ernährung muss Unterstützung diätetische Hilfen bieten, die sich leicht in den Alltag integrieren lassen. Gesundheitsbewusste Essensplanempfehlungen müssen Nutzerpräferenzen, Ernährungsziele und den Alltagskontext (z.B. Zeit und Datum) integrieren. Bestehende Rezeptdatensätze und Empfehlungssysteme mangelt es oft an allgemeinen Gesundheitsrichtlinien, sie erfassen Nutzer-Rezept-Interaktionen unzureichend oder liefern keine Erklärungen bzw. andere Überzeugungsmethoden zur Steigerung der Wirksamkeit. Diese Arbeit schließt diese Lücken und evaluiert vorgeschlagene Systeme für gesundheitsbewusste Essensplanung. Zunächst geben wir einen umfassenden Hintergrund zu Ernährung und Überzeugung, einen Überblick über LLMs sowie verwandte Arbeiten zu Datensätzen und Empfehlungsansätzen. Anschließend gliedern sich unsere Beiträge in drei Teile. Unser erster Beitrag ist HUMMUS, ein großer, verknüpfter Ernährungsgraph mit etwa 500.000 Rezepte, 300.000 Nutzer, 1, 9 Millionen Interaktionen, Nährwert- cores und semantischen Verknüpfungen zu FoodOn (eine Lebensmittel- rodukthierarchie) und FoodData (Nährstoff- und Produktdaten). Sie erlaubt Schlussfolgerungen über Zutatenklassen und Nährstoffprüfungen. Ihre Größe, die vorhandenen Interaktionen und die vielfältigen Nährwertinformationen verbessern die Nutzbarkeit gegenüber verwandten Datensätzen. Wir diskutieren die geringe Datendichte,Vorverarbeitung und Filteroptionen, die unterschiedliche Experimente unterstützen. Unser zweiter Beitrag ist eine Studie zu ernährungsbezogenem Verhalten. Wir haben Fragebogendaten und Ernährungsprotokolle mit einer Online-App erhoben, um Zusammenhänge zwischen Essensfähigkeiten (FS), Kochfähigkeiten (CS) und Esskontext zu untersuchen. Die Stichprobe umfasst 78 Teilnehmende. Die Ergebnisse zeigen, dass FS und CS zusammenhängen. Diese Befunde und die App helfen, das Feld der Essverhaltensforschung zu erkunden und weitere Studien sowie Empfehlungssysteme zu verbessern. Unser dritter Beitrag ist ein Framework für tägliche Essensplanempfehlungen mit Erklärungen. Wir entwerfen und implementieren zwei Ansätze, die Eingaben in natürlicher Sprache akzeptieren. Unser erster Ansatz, ein KBQA-System, empfiehlt tägliche Essenspläne, unterstützt mehrere Nährstoffrestriktionen und erzeugt graphbasierte Erklärungen. Er erweitert PFoodReq um diese Funktionen, erbt aber Skalierbarkeitsprobleme und setzt nur weiche Beschränkungen durch. 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