Communication Dans Un Congrès Année : 2025

NutriKG -Un Graphe de Connaissances pour Modéliser les Préférences et les Besoins Nutritionnels

Résumé

Dans un contexte où la nutrition est essentielle à la prévention des maladies chroniques, il est crucial d’adapterles recommandations alimentaires aux besoins individuels.Pour répondre à cette complexité, nous avons développéNutriKG, un graphe de connaissances intégrant les données des études INCA2 et INCA3 avec une ontologie détaillée. Cette approche permet d’inférer de nouvelles informations et de combler les lacunes des données existantes.L’intégration de règles SWRL et de schémas SHACL assure la cohérence des recommandations et leur explicabilité. Ainsi, l’utilisation de NutriKG permettrait de faciliterla génération de recommandations alimentaires précises,personnalisées et scientifiquement fondées.

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hal-05410354 , version 1 (10-12-2025)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-05410354 , version 1

Citer

Alexandre Combeau, Fatiha Saïs, Nageeta Kumari, Stéphane Dervaux, Cristina Manfredotti, et al.. NutriKG -Un Graphe de Connaissances pour Modéliser les Préférences et les Besoins Nutritionnels. IC 2025 - 36es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances, Jul 2025, Dijon, France. pp.8-17. ⟨hal-05410354⟩
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