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Mit dem Aufkommen des Internets entstanden Empfehlungssysteme (SRs) aufgrund ihrer Fähigkeit, riesige Informationsmengen zu verarbeiten. SRs spielen eine sehr wichtige Rolle, um die Entscheidungen der Benutzer zu leiten und ihnen zu erleichtern. Darüber hinaus gewinnt die Ernährung und deren Einfluss auf Wohlbefinden, Stoffwechsel und Erfolg in Schule, Sport oder Beruf immer mehr an Bedeutung. In diesem Kurzbericht bieten wir einen systematischen Überblick über die SRs, die am engsten mit der Gesundheitsversorgung verbunden sind. Darüber hinaus bieten wir "HealthyFood" an, eine neue Lebensmittel-SR basierend auf Nutzerwissen, die Techniken des maschinellen Lernens (ML) einbezieht, die Menschen helfen können, relevante Lebensmittel zu finden. Insbesondere setzen wir HealthyFood um, dessen Grundgedanke wir in dieser Arbeit darstellen. Vorläufige Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Integration von Techniken des maschinellen Lernens in SRs effektive und genaue Empfehlungen liefernwird.