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J-GLOBAL ID：201502204954116578   整理番号：15A0779194

意外性のあるレシピを推薦するエージェントの提案

著者 (5件)： 池尻恭介 (電通大 大学院情報システム学研究科) ,  清雄一 (電通大 大学院情報システム学研究科) ,  中川博之 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  田原康之 (電通大 大学院情報システム学研究科) ,  大須賀昭彦 (電通大 大学院情報システム学研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J98-D  号： 6  ページ： 971-981 (WEB ONLY)  発行年： 2015年06月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 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。(著者抄録)

シソーラス用語： *データマイニング ,  *情報検索システム ,  キーワード ,  情報メディア ,  *調理 ,  *エージェント ,  Web【情報システム】 ,  カテゴリー ,  評価試験 ,  頻度 ,  指標 ,  食品 ,  レシピ ,  Webサイト ,  食材
準シソーラス用語： 意外性 ,  tf・idf

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  食品一般  (FJ01010Y)

引用文献 (14件)：

• 池尻恭介,清雄一,中川博之,田原康之,大須賀昭彦, "希少性と一般性に基づいた意外性のある食材の抽出," 日本ソフトウェア科学会「コンピュータソフトウェア」, vol.31,no.3,pp.70-78,2013.
• 上田真由美,石原和幸,平野靖,梶田将司,間瀬健二, "食材利用履歴に基づき個人の嗜好を反映するレシピ推薦手法,"日本データベース学会Letters,vol.6,no.4, pp.29-32,2008.
• M. Ueda, M. Takahata, and S. Nakajima, "User's food preference extraction for personalized cooking recipe recommendation," Workshop of ISWC, pp.98-105, 2011.
• T. Maruyama, Y. Kawano, and K. Yanai, "Realtime mobile recipe recommendation system using food ingredient recognition," Proc. IMMPD, pp.27-34, 2012.
• A. Yajima and I. Kobayashi, ""Easy" cooking recipe recommendation considering user's conditions," Web Intelligence/IAT Workshops, pp.13-16, IEEE, 2009.

タイトルに関連する用語 (5件)： 意外性 ,  レシピ ,  推薦 ,  エージェント ,  提案