意外性のあるレシピを推薦するエージェントの提案

毎日の食事のレシピを考えることは非常に大変なことである．近年では独自のレシピを自由に書き込むことができる投稿型レシピサイトが多数存在しており，サイト内のレシピ数，ユーザ数は年々増加している．投稿型レシピサイトには，普通とは多少異なる食材を用いた意外性のあるレシピが存在するが，通常の検索機能を使って発見するのは困難である．そこで，本研究では投稿型レシピサイトから意外性のあるレシピを抽出するための推薦エージェントを提案する．このレシピ推薦エージェントはTF-IDFの考えを応用したRF-IIF（Recipe Frequency-Inverse Ingredient Frequency）を利用し，ユーザから指定された料理カテゴリーにおける食材の希少度と一般度から意外度を算出する．次にレシピに出現する食材の意外度からレシピの意外度を算出するが，各レシピの料理カテゴリーを誤判定すると，普通のレシピが意外レシピと誤判断されてしまうため，別カテゴリーのレシピをいかに除外するかが重要である．最後に，レシピ間の類似度を計り類似したレシピを除去することで多様性に富んだ意外性のあるレシピを抽出する．アンケートによる評価を実施し，提案するレシピ推薦エージェントの有用性を示した．Many surprising recipes that have different ingredients from normal recipes exist in user-generated recipe sites. However, we cannot find surprising recipes by using the search function. In this paper, we propose a method of extracting surprising recipes from the user-generated recipe sites. We calculate the surprising value of ingredients and recipes by using RF-IIF. Then, we remove the redundancy of recipes that have high surprising values. Finally, we extract surprising recipes of the dish category specified by the user. In the evaluation experiment, we conducted a questionnaire about each surprising recipe. As a result, we showed the usefulness of our proposed method

希少性と一般性に基づいた意外性のある食材の抽出

投稿型レシピサイトには，普通とは多少異なる食材を用いた意外性のあるレシピが存在する．しかし，それらは「意外」というキーワードを含むレシピばかりではないため，検索機能を利用して発見するのは困難である．そこで，本研究では投稿型レシピサイトから普通とは多少異なる意外性のある食材を抽出する．具体的には，TF-IDFの考えを応用したRF-IIF (Recipe Frequency-Inverse Ingredient Frequency)を利用し，食材の希少度と一般度から意外度を算出する．評価実験では，意外度の高い食材20件を意外性のある食材として抽出し，被験者複数名に抽出した食材に関するアンケートを実施した結果から，提案手法の有用性を示した．Many surprising recipes exist in the user- generated recipe site. The simplest way to find surprising recipe is to use a search function. However, the title of its recipe does not always contain the keyword “surprise”. Thus we cannot find surprising recipes in an easy way. In this paper, we propose a system to extract surprising ingredients as the first step of extracting surprising recipes from the recipe site. We propose RF-IIF (Recipe Frequency-Inverse Ingredient Frequency) based on TF-IDF in our system. RF-IIF calculates a surprising value of the ingredient about the meal based on the generality and the rarity of the ingredient. We extract ingredients whose RF-IIF ranks are in top 20 as surprising ingredients about the meal. Through questionnaires to evaluate the extracted ingredients, we verified the effectiveness of the proposed method which extracts surprising ingredients