Інтелектуальна система генерування харчових рецептів на основі наявних продуктів

Abstract

Сучасне суспільство постійно стикається з проблемою раціонального використання наявних продуктів харчування. Часто виникають ситуації, коли набір інгредієнтів складно ефективно використати – люди не знають, що приготувати, аби забезпечити смачне і корисне харчування без зайвих відходів. Це підкреслює потребу в технологічних рішеннях, здатних автоматично пропонувати рецепти на основі доступних інгредієнтів. Актуальність теми зумовлена зростаючою потребою в рішеннях для оптимізації використання харчових ресурсів та зменшення харчових відходів. Зростання популярності домашнього приготування, економічні та екологічні виклики вимагають впровадження інтелектуальних систем, що спрощують щоденне приготування їжі. Існуючі підходи – традиційні кулінарні книги або агрегатори рецептів – обмежені, оскільки не адаптуються до конкретних умов користувача (наявних продуктів та індивідуальних вподобань). Враховуючи це, розробка мобільного додатку з інтелектуальною системою генерування рецептів є актуальною. Створений застосунок дозволяє ефективно використовувати наявні продукти, зменшуючи потребу в додаткових закупівлях та запобігаючи псуванню запасів, що особливо актуально для України в умовах економічної нестабільності. Мета роботи – розробити мобільний застосунок, який автоматично генерує рецепти на основі введених користувачем інгредієнтів, забезпечуючи персоналізовані рекомендації та оптимізуючи процес домашнього приготування їжі. Для досягнення цієї мети спроєктовано гібридну клієнт-серверну архітектуру, що інтегрує алгоритми штучного інтелекту з технологіями мобільної розробки. Ключовою інновацією є алгоритм генерації рецептів, який

5 використовує комбінований підхід TF-IDF та k-найближчих сусідів (k-NN), оптимізований для пошуку найрелевантніших страв за наявними інгредієнтами. Розроблена система складається з трьох компонентів: крос-платформного мобільного додатку (Flutter); серверної частини (FastAPI) для авторизації та генерації рецептів; реляційної бази даних PostgreSQL. Мобільний додаток пропонує просту взаємодію: користувач реєструється, обирає або вводить наявні інгредієнти та запускає генерацію рецепту. Система аналізує введені дані й пропонує рецепти, що найбільше відповідають доступним продуктам. Результати тестування підтвердили високу працездатність системи та релевантність згенерованих рецептів введеним інгредієнтам, засвідчивши практичну цінність інтеграції AI-технологій в побут: застосунок спрощує планування харчування, сприяє раціональному використанню продуктів і зменшенню харчових відходів.інтелект, TF-IDF, k-NN, Клієнт-серверна архітектура.

Modern society continually faces the challenge of rationally using available food products. People often find themselves with a set of ingredients but do not know what to cook to ensure tasty and nutritious meals without unnecessary waste. This highlights the need for technological solutions capable of automatically suggesting recipes based on the ingredients at hand. The relevance of this topic is driven by a growing need for solutions to optimize food usage and reduce food waste. The rising popularity of home cooking, along with economic and environmental challenges, necessitates the implementation of intelligent systems that simplify daily meal preparation. Existing approaches – traditional cookbooks or recipe aggregators – are limited, as they do not adapt to specific user conditions (available ingredients and individual preferences). Accordingly, the development of a mobile application with an intelligent recipe generation system is highly relevant. The application enables users to efficiently utilize their available ingredients, reducing the need for additional purchases and preventing spoilage of food supplies, which is especially important for Ukraine amid economic instability. The aim of this

work is to develop a mobile application for automatic recipe generation based on user- entered ingredients, providing personalized recommendations and optimizing the home

cooking process. To achieve this goal, a hybrid client-server architecture was designed, integrating artificial intelligence algorithms with modern mobile development technologies. A key

innovation is a recipe generation algorithm that employs a combined TF-IDF and k- nearest neighbors (k-NN) approach, optimized to retrieve the most relevant recipes

based on the available ingredients. The system consists of three components: a cross-platform mobile application (Flutter); a server component (FastAPI) for user authentication and recipe generation;

7 and a relational PostgreSQL database. The mobile application provides a simple user interaction: the user registers, enters or selects available ingredients, and initiates recipe generation. The system analyzes the input data and suggests recipes that best match the available products. Testing confirmed the stable operation of the system and the relevance of the generated recipes to the input ingredients, demonstrating the practical value of integrating AI technologies into daily life. The application streamlines meal planning, promotes rational use of ingredients and reduces food waste.