综述：语义互操作性工具和可解释人工智能在智能食品系统发展中的作用与应用：系统文献综述的发现

这篇综述系统回顾了语义互操作性工具（如本体、知识图谱）与可解释人工智能（XAI）在智能食品系统中的协同应用，强调通过FAIR原则实现数据标准化，并提出新型语义可解释食品推荐本体（SEFRO）模型，以解决现有推荐系统在透明度与个性化方面的不足。

　　

智能食品系统的语义与AI革命

智能食品系统正通过语义互操作性工具和可解释人工智能（XAI）技术实现从农场到餐桌的数据整合与决策透明化。随着食品供应链产生的异构数据激增，如何实现跨系统的语义对齐成为关键挑战。本体（Ontology）和知识图谱（Knowledge Graph, KG）通过结构化实体关系网络，为食品营养、溯源、农业等子领域建立统一语义框架，例如FoodOn本体覆盖全球食品分类，FoodKG整合食谱与营养成分数据。

语义互操作性：打破数据孤岛的核心

语义互操作性工具通过RDF、OWL等语义网标准，将分散的食品数据转化为机器可理解的语义网络。例如，肉类供应链追溯本体MESCO通过"包装批次""生产活动"等实体关联，实现从养殖到零售的全链条追踪。FAIR原则（可查找、可访问、可互操作、可重用）的引入进一步推动数据标准化，但当前多数本体缺乏公开访问（仅24%可在线获取）和规范建模（仅38%提供概念模型），限制其实际应用。

XAI技术：从黑箱到透明推荐

在食品推荐领域，XAI方法正解决传统模型的"黑箱"问题：

• 知识图谱嵌入（如FKGM模型）通过向量化用户偏好与食谱关系，生成"低钠食谱推荐"等健康建议；
• 规则推理（如DIETOS系统）直接关联糖尿病患者的血糖指标与食材禁忌；
• 视觉分析（EFRDIC框架）结合卷积神经网络与社区行为数据，解释"高蛋白沙拉"的推荐逻辑。
  值得注意的是，LIME、SHAP等通用XAI方法尚未在食品领域广泛应用，而本体增强的XAI（如OnML）在医疗领域已显示优势——通过药物滥用本体将特征重要性转化为"大麻吸食行为"等语义解释，其解释可信度比传统XAI提升40%。

SEFRO本体：构建可解释推荐新范式

基于系统综述的空白分析，研究者提出语义可解释食品推荐本体（SEFRO）概念模型（图5）。该模型创新性地融合：

1. 用户画像维度：体重目标（WeightGoal）、肌肉量（MuscleMass）等数据属性；
2. 解释类型：科学解释（如"膳食纤维促进肠道健康"）、情景解释（"适合早餐的高能量食谱"）；
3. 可持续性关联：未来扩展将纳入碳足迹、水资源消耗等绿色饮食指标。实验性应用显示，SEFRO支持的推荐系统可使用户信任度提升2.3倍，但计算复杂度增加15%——这指向云端部署与边缘计算的平衡需求。

挑战与未来方向

当前瓶颈包括：行业数字化水平参差（仅31%农场采用IoT）、XAI计算资源消耗大（SHAP解释耗时5秒/次），以及缺乏跨领域本体融合（如营养与运动知识图谱割裂）。未来应聚焦：

• 多模态知识图谱：整合卫星遥感、供应链物流数据；
• 动态解释生成：根据用户认知水平调整解释粒度；
• RegTech合规性：将GDPR等法规要求编码为本体约束规则。

智能食品系统的下一次进化，将取决于语义技术与XAI在透明度、可持续性和用户体验上的深度融合——正如Netflix知识图谱驱动80%内容推荐的启示，食品领域需要更智能的"舌尖上的解释"。