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饮食在管理慢性条件和整体福祉中起着至关重要的作用。随着人们对食物的选择越来越挑剔，找到满足饮食需求的食谱很重要。替代替代是适应饮食限制，过敏和可用性限制的食谱的关键。但是，确定合适的替换是具有挑战性的，因为它需要分析成分的风味，功能和健康适用性。随着AI的发展，研究人员探索了解决成分替代的计算方法。本调查论文对该领域的研究进行了全面概述，重点介绍了五个关键方面：（i）用于支持成分替代研究的数据集和数据源； （ii）用于解决替代问题的技术和方法（iii）所考虑的成分的上下文信息，例如营养含量，风味和配对潜力； （iv）开发了替代模型的应用，包括饮食限制，限制和缺失的成分； （v）替代模型的安全性和透明度，重点关注用户信任和健康问题。调查还强调了未来研究的有希望的方向，例如整合了深度学习的神经符号技术，并利用知识图来改善推理，旨在指导食物计算和成分替代方面的进步。
一项关于食品成分取代的调查-Scholar Commons
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