(57)【要約】【課題】評価がされていない未知のレシピに対して評価基準ごとの評価値を好適に設定することが可能なレシピ評価装置を提供する。【解決手段】レシピ管理サーバ１００は、既知レシピのテキストデータから抽出した単語と、未知レシピのテキストデータから抽出した単語とに基づき、レシピ単語種類Ｃｒごとの既知レシピと未知レシピとの類似度である単語種類別類似度Ｓ１を算出する。そして、レシピ管理サーバ１００は、単語種類別類似度Ｓ１に対し、レシピ評価基準Ｅｒごとに異なる重み付けを行うことで、レシピ評価基準Ｅｒごとの既知レシピと未知レシピとの類似度である評価別類似度Ｓ２を算出する。そして、レシピ管理サーバ１００は、評価別類似度Ｓ２に基づき、レシピ評価基準Ｅｒごとに未知レシピと類似する既知レシピを認識し、当該既知レシピのレシピ評価基準Ｅｒのスコアに基づき、未知レシピのスコアをレシピ評価基準Ｅｒごとに決定する。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の評価基準に対する料理レシピの評価値を決定するレシピ評価装置であって、
前記評価値が既知である既知レシピに対する前記評価基準ごとの評価値を記憶する記憶手段と、
前記既知レシピのテキストデータから抽出した単語と、前記評価基準ごとの評価値が未知である未知レシピのテキストデータから抽出した単語とに基づき、料理レシピを表現する単語の種類ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第１類似度を算出する第１類似度算出手段と、
前記単語の種類ごとに算出された第１類似度に対し、前記評価基準よって異なる重み付けを行うことで、前記評価基準ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第２類似度を算出する第２類似度算出手段と、
前記第２類似度に基づき、前記評価基準ごとに前記未知レシピと類似する既知レシピを認識し、当該既知レシピの前記評価値に基づき、前記未知レシピの前記評価値を前記評価基準ごとに決定する評価値決定手段と、
を有することを特徴とするレシピ評価装置。
【請求項２】
前記第２類似度算出手段は、前記評価基準ごとの第２類似度を算出する際、当該評価基準と関係性が高い前記単語の種類に対する第１類似度ほど、重み付けを大きくすることを特徴とする請求項１に記載のレシピ評価装置。
【請求項３】
前記第２類似度算出手段は、前記評価基準ごとの第２類似度を算出する際、当該評価基準と関係性がないと推定される前記単語の種類に対する第１類似度への重み付けを０に設定することを特徴とする請求項２に記載のレシピ評価装置。
【請求項４】
前記第１類似度算出手段は、前記既知レシピのテキストデータから抽出した単語に基づき算出した前記単語の種類ごとの特徴ベクトルと、前記未知レシピのテキストデータから抽出した単語に基づき算出した前記単語の種類ごとの特徴ベクトルとのコサイン類似度を、前記第１類似度として算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のレシピ評価装置。
【請求項５】
前記第２類似度算出手段は、味、料理に必要な時間、健康性、費用、及び独創性のうち少なくとも２つを、前記評価基準として用いることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のレシピ評価装置。
【請求項６】
前記第１類似度算出手段は、料理レシピの名称を表す単語、食材を表す単語、調味料を表す単語、調理動作を表す単語、調理器具を表す単語、及び料理を表現した単語のうち少なくとも２つを、前記単語の種類として分類することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載のレシピ評価装置。
【請求項７】
評価基準ごとの評価値が既知である既知レシピに対する評価基準ごとの評価値を記憶する記憶手段を有するコンピュータが実行するプログラムであって、
前記既知レシピのテキストデータから抽出した単語と、前記評価基準ごとの評価値が未知である未知レシピのテキストデータから抽出した単語とに基づき、料理レシピを表現する単語の種類ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第１類似度を算出する第１類似度算出手段と、
前記単語の種類ごとに算出された第１類似度に対し、前記評価基準よって異なる重み付けを行うことで、前記評価基準ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第２類似度を算出する第２類似度算出手段と、
前記第２類似度に基づき、前記評価基準ごとに前記未知レシピと類似する既知レシピを認識し、当該既知レシピの前記評価値に基づき、前記未知レシピの前記評価値を前記評価基準ごとに決定する評価値決定手段
として前記コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
評価基準ごとの評価値が既知である既知レシピに対する評価基準ごとの評価値を記憶する記憶手段を有するレシピ評価装置が実行する制御方法であって、
前記既知レシピのテキストデータから抽出した単語と、前記評価基準ごとの評価値が未知である未知レシピのテキストデータから抽出した単語とに基づき、料理レシピを表現する単語の種類ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第１類似度を算出する第１類似度算出工程と、
前記単語の種類ごとに算出された第１類似度に対し、前記評価基準よって異なる重み付けを行うことで、前記評価基準ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第２類似度を算出する第２類似度算出工程と、
前記第２類似度に基づき、前記評価基準ごとに前記未知レシピと類似する既知レシピを認識し、当該既知レシピの前記評価値に基づき、前記未知レシピの前記評価値を前記評価基準ごとに決定する評価値決定工程と、
を有することを特徴とする制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、料理レシピを自動評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、献立（料理レシピ）のデータについて解析することで、料理レシピ間の類似度や料理レシピの特徴を抽出する技術が知られている。例えば、特許文献１には、献立群のデータについて多変量解析を行い、献立の特徴を視覚化する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−７１７０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
インターネット上で料理レシピを各評価基準のスコア（評価値）と共に公開するレシピ管理システムにおいて、新たな料理レシピが登録されたときに、当該レシピの評価基準ごとのスコアを自動で付与できると便宜である。そこで、本発明は、評価がされていない未知のレシピに対して評価基準ごとの評価値を好適に設定することが可能なレシピ評価装置を提供することを主な課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の１つの観点では、複数の評価基準に対する料理レシピの評価値を決定するレシピ評価装置であって、前記評価値が既知である既知レシピに対する前記評価基準ごとの評価値を記憶する記憶手段と、前記既知レシピのテキストデータから抽出した単語と、前記評価基準ごとの評価値が未知である未知レシピのテキストデータから抽出した単語とに基づき、料理レシピを表現する単語の種類ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第１類似度を算出する第１類似度算出手段と、前記単語の種類ごとに算出された第１類似度に対し、前記評価基準よって異なる重み付けを行うことで、前記評価基準ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第２類似度を算出する第２類似度算出手段と、前記第２類似度に基づき、前記評価基準ごとに前記未知レシピと類似する既知レシピを認識し、当該既知レシピの前記評価値に基づき、前記未知レシピの前記評価値を前記評価基準ごとに決定する評価値決定手段と、を有する。
【０００６】
上記レシピ評価装置は、記憶手段と、第１類似度算出手段と、第２類似度算出手段と、評価値決定手段とを有し、複数の評価基準に対する料理レシピの評価値を決定する。記憶手段は、評価値が既知である既知レシピに対する評価基準ごとの評価値を記憶する。第１類似度算出手段は、既知レシピのテキストデータから抽出した単語と、評価基準ごとの評価値が未知である未知レシピのテキストデータから抽出した単語とに基づき、料理レシピを表現する単語の種類ごとの既知レシピと未知レシピとの類似度である第１類似度を算出する。第２類似度算出手段は、第１類似度に対し、評価基準ごとに定められた重み付けを行うことで、評価基準ごとの既知レシピと未知レシピとの類似度である第２類似度を算出する。評価値決定手段は、第２類似度に基づき、評価基準ごとに未知レシピと類似する既知レシピを認識し、当該既知レシピの評価値に基づき、未知レシピの評価値を評価基準ごとに決定する。このようにすることで、レシピ評価装置は、未知レシピ及び既知レシピのテキストデータから抽出した単語に基づき、評価基準ごとに未知レシピに類似する既知レシピを特定し、未知レシピの評価基準ごとの評価値を的確に決定することができる。
【０００７】
上記レシピ評価装置の一態様では、前記第２類似度算出手段は、前記評価基準ごとの第２類似度を算出する際、当該評価基準と関係性が高い前記単語の種類に対する第１類似度ほど、重み付けを大きくする。このようにすることで、レシピ評価装置は、各評価基準と料理レシピを表現する単語の種類との関係性を考慮し、既知レシピと未知レシピの評価基準ごとの第２類似度を、第１類似度に基づき的確に決定することができる。
【０００８】
上記レシピ評価装置の他の一態様では、前記第２類似度算出手段は、前記評価基準ごとの第２類似度を算出する際、当該評価基準と関係性がないと推定される前記単語の種類に対する第１類似度への重み付けを０に設定する。このようにすることで、レシピ評価装置は、既知レシピと未知レシピとの評価基準ごとの類似度である第２類似度を、当該評価基準に関連する単語の種類に対応する第１類似度のみに基づき決定することができる。
【０００９】
上記レシピ評価装置の他の一態様では、前記第１類似度算出手段は、前記既知レシピのテキストデータから抽出した単語に基づき算出した前記単語の種類ごとの特徴ベクトルと、前記未知レシピのテキストデータから抽出した単語に基づき算出した前記単語の種類ごとの特徴ベクトルとのコサイン類似度を、前記第１類似度として算出する。このようにすることで、レシピ評価装置は、料理レシピを表現する単語の種類ごとに第１類似度を好適に算出することができる。
【００１０】
上記レシピ評価装置の好適な例では、前記第２類似度算出手段は、味、料理に必要な時間、健康性、費用、及び独創性のうち少なくとも２つを、前記評価基準として用いる。また、上記レシピ評価装置の他の好適な例では、前記第１類似度算出手段は、料理レシピの名称を表す単語、食材を表す単語、調味料を表す単語、調理動作を表す単語、調理器具を表す単語、及び料理を表現した単語のうち少なくとも２つを、前記単語の種類として分類する。
【００１１】
本発明のさらに別の観点では、評価基準ごとの評価値が既知である既知レシピに対する評価基準ごとの評価値を記憶する記憶手段を有するコンピュータが実行するプログラムであって、前記既知レシピのテキストデータから抽出した単語と、前記評価基準ごとの評価値が未知である未知レシピのテキストデータから抽出した単語とに基づき、料理レシピを表現する単語の種類ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第１類似度を算出する第１類似度算出手段と、前記単語の種類ごとに算出された第１類似度に対し、前記評価基準よって異なる重み付けを行うことで、前記評価基準ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第２類似度を算出する第２類似度算出手段と、前記第２類似度に基づき、前記評価基準ごとに前記未知レシピと類似する既知レシピを認識し、当該既知レシピの前記評価値に基づき、前記未知レシピの前記評価値を前記評価基準ごとに決定する評価値決定手段として前記コンピュータを機能させる。このプログラムをコンピュータにインストールして機能させることで、本発明に係るレシピ評価装置を構成させることができる。
【００１２】
本発明のさらに別の観点では、評価基準ごとの評価値が既知である既知レシピに対する評価基準ごとの評価値を記憶する記憶手段を有するレシピ評価装置が実行する制御方法であって、前記既知レシピのテキストデータから抽出した単語と、前記評価基準ごとの評価値が未知である未知レシピのテキストデータから抽出した単語とに基づき、料理レシピを表現する単語の種類ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第１類似度を算出する第１類似度算出工程と、前記単語の種類ごとに算出された第１類似度に対し、前記評価基準よって異なる重み付けを行うことで、前記評価基準ごとの前記既知レシピと前記未知レシピとの類似度である第２類似度を算出する第２類似度算出工程と、前記第２類似度に基づき、前記評価基準ごとに前記未知レシピと類似する既知レシピを認識し、当該既知レシピの前記評価値に基づき、前記未知レシピの前記評価値を前記評価基準ごとに決定する評価値決定工程と、を有する。レシピ評価装置は、この制御方法を実行することで、料理レシピのテキストデータから抽出した単語に基づき、評価基準ごとに未知レシピに類似する既知レシピを特定し、未知レシピの評価基準ごとの評価値を的確に決定することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係るレシピ評価装置、プログラム及び制御方法によれば、料理レシピのテキストデータから抽出した単語に基づき、評価基準ごとに未知レシピに類似する既知レシピを特定し、未知レシピの評価基準ごとの評価値を的確に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施形態に係るレシピ管理システムの構成を示す。
【図２】レシピ管理サーバのブロック図を示す。
【図３】各レシピ単語種類に属する単語の例を示す。
【図４】レシピ画面の一例である。
【図５】レシピ単語種類ごとの特徴ベクトルの例を示す。
【図６】重み付けテーブルの例を示す。
【図７】レシピ評価情報の例を示す。
【図８】本実施形態に係るフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら、本発明を実施するのに好適な実施形態について説明する。以後では、料理レシピを単に「レシピ」と表記する。
【００１６】
［取引システムの構成］
図１は、本実施形態に係るレシピ管理システムの構成を示す。レシピ管理システムは、レシピ管理サーバ１００と、レシピ提供端末３００と、レシピ閲覧端末４００とを有する。レシピ管理サーバ１００とレシピ提供端末３００とレシピ閲覧端末４００は、それぞれ、ネットワーク２００により電気的に接続している。
【００１７】
レシピ管理サーバ１００は、ブラウザで表示するためのレシピの表示情報をレシピ閲覧端末４００に送信するＷＥＢサーバとして機能する。また、レシピ管理サーバ１００は、表示する各レシピに対し、味や調理時間などのレシピを評価する各基準（「レシピ評価基準Ｅｒ」とも呼ぶ。）に対する評価値であるスコアを記憶する。また、レシピ管理サーバ１００は、レシピ提供端末３００から各レシピ評価基準Ｅｒのスコアが付されていないレシピ（「未知レシピ」とも呼ぶ。）のデータを受信し、当該未知レシピに対して各レシピ評価基準Ｅｒのスコアを決定する。この場合、レシピ管理サーバ１００は、各レシピ評価基準Ｅｒのスコアが付されたレシピ（「既知レシピ」とも呼ぶ。）のレシピ評価基準Ｅｒのスコアに基づき、未知レシピの各レシピ評価基準Ｅｒのスコアを算出する。
【００１８】
レシピ提供端末３００は、料理手順等を表すテキストデータや完成した料理のイメージ画像等を含む未知レシピのデータをレシピ管理サーバ１００に送信する。レシピ提供端末３００からレシピ管理サーバ１００に送信された未知レシピのデータは、レシピ管理サーバ１００によりＷＥＢブラウザで表示するのに好適な表示情報に適宜変換される。
【００１９】
レシピ閲覧端末４００は、レシピ管理サーバ１００から受信した表示情報に基づき、ユーザが指定したレシピの画面（「レシピ画面」とも呼ぶ。）を表示する。例えば、レシピ閲覧端末４００は、レシピ管理サーバ１００の所定のＵＲＬにアクセスすることで、レシピの検索画面を表示し、当該検索画面において、各レシピ評価基準Ｅｒのスコアを指定する入力を受け付け、入力データをレシピ管理サーバ１００へ送信する。この場合、レシピ管理サーバ１００は、上述の検索画面で指定された各レシピ評価基準Ｅｒのスコアに近い各レシピ評価基準Ｅｒのスコアを有するレシピを検索する。そして、レシピ管理サーバ１００は、検索したレシピを最もスコアが近い順に並べて提示した検索結果画面を表示するための表示情報を、レシピ閲覧端末４００へ送信する。さらに、レシピ管理サーバ１００は、検索結果画面で任意のレシピが指定された場合、指定されたレシピに対応するレシピ画面を表示するための表示情報を、レシピ閲覧端末４００へ送信する。
【００２０】
［レシピ管理サーバの構成］
図２は、レシピ管理サーバ１００のブロック図である。レシピ管理サーバ１００は、ディスプレイなどの表示部１１と、入力部１２と、記憶部１３と、データ通信を行う通信部１４と、制御部１５とを備える。これらの各要素は、バスライン１０を介して相互に接続されている。
【００２１】
制御部１５は、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などを備え、レシピ管理サーバ１００内の各構成要素に対して種々の制御を行う。
【００２２】
例えば、制御部１５は、レシピ提供端末３００から未知レシピのデータを受信した場合、未知レシピと任意の既知レシピとがレシピ評価基準Ｅｒごとに類似しているかの判定を行う。具体的には、制御部１５は、レシピを表現する単語の種類（「レシピ単語種類Ｃｒ」とも呼ぶ。）ごとに、既知レシピ及び未知レシピのテキストデータから該当する単語を抽出し、レシピ単語種類Ｃｒごとの既知レシピと未知レシピとの類似度（「単語種類別類似度Ｓ１」とも呼ぶ。）を算出する。さらに、レシピ管理サーバ１００は、単語種類類似度Ｓ１に基づき、未知レシピと任意の既知レシピとがレシピ評価基準Ｅｒごとに類似しているか判定するための類似度（「評価別類似度Ｓ２」とも呼ぶ。）を算出する。そして、制御部１５は、対象の未知レシピに対する各既知レシピの評価別類似度Ｓ２に基づき、レシピ評価基準Ｅｒごとに未知レシピに類似する既知レシピを認識する。そして、制御部１５は、未知レシピと類似すると認識した既知レシピのスコアに基づき、当該レシピ評価基準Ｅｒに対する未知レシピのスコアを決定する。
【００２３】
記憶部１３は、ハードディスク又はフラッシュメモリといったメモリによって構成され、制御部１５が実行するプログラム及び制御部１５の処理に必要な情報を記憶する。例えば、記憶部１３は、各レシピ評価基準Ｅｒのスコアの情報（「レシピ評価情報Ｉｒ」とも呼ぶ。）を既知レシピごとに記憶する。また、記憶部１３は、単語種類別類似度Ｓ１及び評価別類似度Ｓ２を算出するのに必要な情報を記憶する。例えば、記憶部１３は、既知レシピ及び未知レシピのそれぞれに対して算出されたレシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルの情報を記憶する。特徴ベクトルについては後述説明する。また、記憶部１３は、単語種類別類似度Ｓ１を重み付けして評価別類似度Ｓ２を算出する際に用いる重み付けの情報（「重み付けテーブルＴｃ」とも呼ぶ。）を記憶する。また、記憶部１３は、単語種類別類似度Ｓ１や評価別類似度Ｓ２の算出の際に考慮しない単語であるストップワードの情報を記憶する。
【００２４】
なお、単語種類類似度Ｓ１は、本発明における「第１類似度」の一例であり、評価別類似度Ｓ２は、本発明における「第２類似度」の一例である。また、制御部１５は、本発明における「第１類似度算出手段」、「第２類似度算出手段」、「評価値決定手段」、及びプログラムを実行する「コンピュータ」の一例である。
【００２５】
［各用語の詳細説明］
次に、レシピ単語種類Ｃｒ、特徴ベクトル、レシピ評価情報Ｉｒ、重み付けテーブルＴｃについて、具体例を用いて詳細説明する。
【００２６】
（１）レシピ単語種類
図３は、各レシピ単語種類Ｃｒに属する単語の例を示した表である。図３に示すように、レシピのテキストデータ中の単語は、ストップワードを除き、レシピ名、食材、調味料、調理動作、調理器具、表現ワード、その他ワードの７つのレシピ単語種類Ｃｒに分類される。ここで、「表現ワード」は、質等を表現する形容詞又は副詞を示し、例えば、「あっさり」、「こってり」、「簡単」などの単語が該当する。「その他ワード」は、レシピ名、食材、調味料、調理動作、調理器具、表現ワードに該当しない単語のうち、レシピ又は当該レシピに基づく料理に関連する単語を示し、例えば調味料の使用量（例えば塩分１ｇ）、調理時間、カロリーなどを表す単語が該当する。
【００２７】
図４は、レシピ画面の表示例である。図４に示すレシピ画面は、「豚汁」と表示されたタイトル５０と、レシピに基づき完成した料理を示す画像５１と、レシピの内容を示す説明文５２とを有する。なお、図４では、レシピ画面中の単語のうち、図３で規定されたレシピ単語種類Ｃｒに該当する単語を、レシピ単語種類Ｃｒごとに異なる枠により囲んでいる。
【００２８】
図４の例では、レシピ管理サーバ１００は、レシピ単語種類Ｃｒがレシピ名の場合、タイトル５０に対して形態素解析を行うことで「豚汁」を抽出している。また、レシピ管理サーバ１００は、レシピ名以外のレシピ単語種類Ｃｒの場合には、説明文５２を対象に形態素解析を行うことで、各レシピ単語種類Ｃｒに該当する単語を抽出している。この場合、レシピ管理サーバ１００は、形態素解析を行った後、予め記憶したストップワードを対象の文章から取り除く。このように、レシピ管理サーバ１００は、既知レシピ又は未知レシピのいずれを対象とする場合も、各レシピ単語種類Ｃｒに該当する単語を抽出する。
【００２９】
（２）特徴ベクトル
図５（Ａ）〜（Ｇ）は、図４に示す豚汁のレシピに対して生成されるレシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルの例を示す。
【００３０】
まず、レシピ管理サーバ１００は、全ての既知レシピのテキストデータに対して各レシピ単語種類Ｃｒの単語を抽出し、抽出した単語のうち所定回数以上検出した単語を特徴ベクトルの次元として定義する。図５（Ａ）の例では、レシピ管理サーバ１００は、既知レシピのテキストデータからレシピ名に相当する豚汁、カレー、ハンバーグ等の各単語を所定回数以上抽出したことから、これらの各単語を、レシピ名の特徴ベクトル（「レシピ名特徴ベクトル」とも呼ぶ。）の次元として定義する。同様に、図５（Ｂ）の例では、レシピ管理サーバ１００は、既知レシピのテキストデータから食材に相当する大根、チーズ等の各単語を所定回数以上抽出したことから、これらの各単語を、食材の特徴ベクトル（「食材特徴ベクトル」とも呼ぶ。）の次元として定義する。同様に、レシピ管理サーバ１００は、調味料の特徴ベクトル（「調味料特徴ベクトル」とも呼ぶ。）、調理動作の特徴ベクトル（「調理動作特徴ベクトル」とも呼ぶ。）、調理器具の特徴ベクトル（「調理器具特徴ベクトル」とも呼ぶ。）、表現ワードの特徴ベクトル（「表現ワード特徴ベクトル」とも呼ぶ。）、その他ワードの特徴ベクトル（「その他ワード特徴ベクトル」とも呼ぶ。）の次元を、既知レシピの説明文から所定回数以上抽出した単語に基づき決定する。
【００３１】
そして、レシピ管理サーバ１００は、各既知レシピに対し、レシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルを決定し、記憶部１３に記憶する。具体的には、レシピ管理サーバ１００は、レシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルの次元として設定された単語が対象の既知レシピの文章中に出現したか否か判定し、当該既知レシピの文章中に出現した単語に相当する特徴ベクトルの値を「１」に設定し、当該既知レシピの文章中に出現しない単語に相当する特徴ベクトルの値を「０」に設定する。
【００３２】
図４及び図５の例では、レシピ管理サーバ１００は、「豚汁」を、レシピ画面のタイトル５０から抽出したことから、図５（Ａ）に示すように、「豚汁」に対応するレシピ名特徴ベクトルの第１次元の値を「１」とし、他の次元の値を「０」に設定する。また、レシピ管理サーバ１００は、説明文５２から食材に相当する単語である「大根」、「人参」、「こんにゃく」を抽出し、対応する食材特徴ベクトルの第１次元、第３次元、第４次元の値を「１」に設定している。同様に、レシピ管理サーバ１００は、説明文５２から抽出した単語に相当する調味料特徴ベクトルの第４次元、調理動作特徴ベクトルの第２及び第４次元、調理器具特徴ベクトルの第４次元、表現ワード特徴ベクトルの第４次元、その他ワード特徴ベクトルの第５次元の値をそれぞれ「１」に設定している。
【００３３】
同様に、レシピ管理サーバ１００は、未知レシピの情報を受信した場合、受信した未知レシピの文章から各レシピ単語種類Ｃｒに該当する単語を抽出し、レシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルの各次元に相当する単語の有無に基づき、当該特徴ベクトルの各次元の値を決定する。
【００３４】
なお、後述するように、未知レシピのレシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルは、各既知レシピのレシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルとのコサイン類似度である単語種類別類似度Ｓ１を算出するのに利用される。
【００３５】
（３）重み付けテーブル
図６は、レシピ評価基準Ｅｒごとの評価別類似度Ｓ２を算出する際の各レシピ単語種類Ｃｒに対する重み付けを示す重み付けテーブルＴｃの例である。
【００３６】
図６の例は、重み付けを大きくするレシピ単語種類Ｃｒとその重み付けの大きさを示し、図示以外のレシピ単語種類Ｃｒについては等倍の重み付けを行うことを示している。例えば、図６の例によれば、レシピ単語種類Ｃｒが「味」の場合、レシピ管理サーバ１００は、食材の単語種類別類似度Ｓ１に対して２倍の重み付けを行い、調味料の単語種類別類似度Ｓ１に対して４倍の重み付けを行い、他の単語種類別類似度Ｓ１に対して１倍の重み付けを行う。また、レシピ単語種類Ｃｒが「時間」の場合、レシピ管理サーバ１００は、調理動作の単語種類別類似度Ｓ１に対して３倍の重み付けを行い、調理器具の単語種類別類似度Ｓ１に対して２倍の重み付けを行い、他の単語種類別類似度Ｓ１に対して１倍の重み付けを行う。さらに、レシピ管理サーバ１００は、レシピ単語種類Ｃｒが「身体」の場合、食材の単語種類別類似度Ｓ１に対して４倍の重み付けを行い、調理動作の単語種類別類似度Ｓ１に対して３倍の重み付けを行い、他の単語種類別類似度Ｓ１に対して１倍の重み付けを行う。また、レシピ単語種類Ｃｒが「お金」の場合、レシピ管理サーバ１００は、食材に対して５倍の重み付けを行い、レシピ単語種類Ｃｒが「アレンジ」の場合、表現ワードに対して５倍の重み付けを行う。
【００３７】
このように、重み付けテーブルＴｃは、各レシピ評価基準Ｅｒと関係性が高いレシピ単語種類Ｃｒの単語種類別類似度Ｓ１に対する重み付けが高くなるように設定されている。そして、レシピ管理サーバ１００は、図６に示すような重み付けテーブルＴｃを参照し、各レシピ評価基準Ｅｒの評価別類似度Ｓ２を算出する際に関連性の高いレシピ単語種類Ｃｒの単語種類別類似度Ｓ１に対し、他のレシピ単語種類Ｃｒの単語種類別類似度Ｓ１よりも大きい重み付けを設定する。これにより、レシピ管理サーバ１００は、各レシピ評価基準Ｅｒと関係性が高いレシピ単語種類Ｃｒの単語種類別類似度Ｓ１ほど、評価別類似度Ｓ２への影響が大きくなるように設定し、レシピ評価基準Ｅｒごとの評価別類似度Ｓ２を的確に算出することができる。
【００３８】
（４）レシピ評価情報
図７は、あるレシピのレシピ評価情報Ｉｒの一例を示す。図７に示すように、レシピ評価情報Ｉｒとして、レシピ評価基準Ｅｒごとにスコアが記録されている。本実施形態では、各レシピ評価基準Ｅｒのスコアは、「０」を平均として「−５」から「＋５」までの値をとる。レシピ評価基準Ｅｒは、味、時間、身体、お金、アレンジの５つの基準に分類される。ここで、「味」のスコアは、値が低いほどあっさりとした味（即ち味が薄い）ことを示し、値が高いほどこってりとした味（即ち味が濃い）ことを示す。また、「時間」のスコアは、調理時間が短いほど高くなり、「身体」のスコアは、健康性が高いほど高くなり、「お金」のスコアは、費用が安いレシピほど高くなり、「アレンジ」のスコアは、独創性が高いレシピほど高くなる。
【００３９】
記憶部１３は、図７に示すようなレシピ評価情報Ｉｒを、既知レシピごとに予め記憶する。レシピ管理サーバ１００は、既知レシピのレシピ評価情報Ｉｒの各スコアを、例えば入力部１２への入力等に基づき決定する。また、レシピ管理サーバ１００は、未知レシピとレシピ評価基準Ｅｒごとに類似する既知レシピのレシピ評価情報Ｉｒに基づき、未知レシピのレシピ評価基準Ｅｒごとのスコアを決定することで、未知レシピのレシピ評価情報Ｉｒを生成し、記憶部１３に記憶する。
【００４０】
［類似度の算出］
次に、単語種類別類似度Ｓ１及び評価別類似度Ｓ２の算出方法について説明する。
【００４１】
レシピ管理サーバ１００は、まず、評価別類似度Ｓ２を算出する対象となる未知レシピ及び既知レシピのレシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルのコサイン類似度を、当該レシピ単語種類Ｃｒに対する単語種類別類似度Ｓ１として算出する。
【００４２】
ここで、コサイン類似度の算出方法について説明する。例えば、未知レシピのレシピ名特徴ベクトルを「ｐＡ」、既知レシピのレシピ名特徴ベクトルを「ｑＡ」とすると、レシピ管理サーバ１００は、式（１）に示すように、正規化したベクトルｐＡ、ｑＡの内積を、レシピ名の単語種類別類似度「Ｓ１Ａ」として算出する。
【００４３】
【数１】
2016045606.tif 000003
同様に、レシピ管理サーバ１００は、各レシピ単語種類Ｃｒの単語種類別類似度Ｓ１を、レシピ単語種類Ｃｒごとの未知レシピ及び既知レシピの特徴ベクトルに基づき算出する。以後では、食材の単語種類別類似度Ｓ１を「Ｓ１Ｂ」、調味料の単語種類別類似度Ｓ１を「Ｓ１Ｃ」、調理動作の単語種類別類似度Ｓ１を「Ｓ１Ｄ」、調理器具の単語種類別類似度Ｓ１を「Ｓ１Ｅ」、表現ワードの単語種類別類似度Ｓ１を「Ｓ１Ｆ」、その他ワードの単語種類別類似度Ｓ１を「Ｓ１Ｇ」とする。
【００４４】
次に、未知レシピと既知レシピとの評価別類似度Ｓ２の算出方法について説明する。レシピ管理サーバ１００は、各レシピ単語種類Ｃｒの単語種類別類似度Ｓ１に対し、重み付けテーブルＴｃを参照し、レシピ評価基準Ｅｒごとに異なる重み付けを行う。そして、レシピ管理サーバ１００は、重み付けされた各レシピ単語種類Ｃｒの単語種類別類似度Ｓ１の和を、レシピ評価基準Ｅｒごとの評価別類似度Ｓ２として算出する。例えば、レシピ管理サーバ１００は、「味」に対する評価別類似度「Ｓ２ＴＡＳＴＥ」を、以下の式（２）により算出する。
【００４５】
【数２】
2016045606.tif 000004
ここで、「α１」〜「η１」は、レシピ評価基準Ｅｒが「味」である場合の各レシピ単語種類Ｃｒの単語種類別類似度Ｓ１に対する重み付け係数であり、図６の重み付けテーブルＴｃの例では、β１が「２」、γ１が「４」、その他の係数が「１」となる。同様に、レシピ管理サーバ１００は、「時間」に対する評価別類似度「Ｓ２ＴＩＭＥ」を、以下の式（３）により算出する。
【００４６】
【数３】
2016045606.tif 000005
ここで、「α２」〜「η２」は、レシピ評価基準Ｅｒが「時間」である場合の各レシピ単語種類Ｃｒの単語種類別類似度Ｓ１に対する重み付け係数であり、図６の重み付けテーブルＴｃの例では、δ２が「３」、ε２が「２」、その他の係数が「１」となる。レシピ管理サーバ１００は、他のレシピ評価基準Ｅｒの評価別類似度Ｓ２についても同様に、各コサイン類似度に対して重み付けテーブルＴｃに基づく重み付けを行うことで算出する。
【００４７】
そして、レシピ管理サーバ１００は、全ての既知レシピに対して、未知レシピとのレシピ評価基準Ｅｒごとの評価別類似度Ｓ２を算出する。その後、レシピ管理サーバ１００は、レシピ評価基準Ｅｒごとに、評価別類似度Ｓ２が上位の既知レシピのレシピ評価基準Ｅｒのスコアに基づき、未知レシピの当該レシピ評価基準Ｅｒのスコアを決定する。第１の例では、レシピ管理サーバ１００は、レシピ評価基準Ｅｒごとに最も評価別類似度Ｓ２が高い既知レシピのレシピ評価基準Ｅｒのスコアを、未知レシピの当該レシピ評価基準Ｅｒのスコアに設定する。第２の例では、レシピ管理サーバ１００は、レシピ評価基準Ｅｒごとに評価別類似度Ｓ２が高い上位所定個数（例えば５個）の既知レシピのレシピ評価基準Ｅｒの平均スコアを、未知レシピの当該レシピ評価基準Ｅｒのスコアに設定する。第３の例では、レシピ管理サーバ１００は、レシピ評価基準Ｅｒごとに評価別類似度Ｓ２が高い上位所定個数（例えば５個）の既知レシピのレシピ評価基準Ｅｒのスコアを類似度の順位に応じて重み付けした加重平均を、未知レシピの当該レシピ評価基準Ｅｒのスコアに設定する。そして、レシピ管理サーバ１００は、決定した各レシピ評価基準Ｅｒのスコアを、未知レシピのレシピ評価情報Ｉｒとして記憶する。
【００４８】
なお、レシピ管理サーバ１００は、好適には、本実施形態でレシピ評価基準Ｅｒのスコアを自動算出した未知レシピについては、既知レシピとして扱わず、他の未知レシピの類似度算出の比較対象とはしない。即ち、レシピ管理サーバ１００は、レシピ評価基準Ｅｒのスコアを自動算出した未知レシピに基づき、他の未知レシピのレシピ評価基準Ｅｒのスコアを決定しない。
【００４９】
［処理フロー］
図８は、本実施形態における未知レシピの各レシピ評価基準Ｅｒのスコアの決定方法を示す処理フローである。レシピ管理サーバ１００は、図８のフローチャートを繰り返し実行する。なお、レシピ管理サーバ１００は、図８のフローチャートを２度目以降に実行する場合には、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理を省略してもよい。
【００５０】
まず、レシピ管理サーバ１００は、入力部１２へのユーザ入力等に基づき、各既知レシピのレシピ評価基準Ｅｒの各々のスコアを決定する（ステップＳ１０１）。この場合、レシピ管理サーバ１００は、決定した各既知レシピのレシピ評価基準Ｅｒの各々のスコアを、レシピ評価情報Ｉｒとして記憶する。
【００５１】
次に、レシピ管理サーバ１００は、レシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルを定義し、各既知レシピのレシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルを生成し、記憶する（ステップＳ１０２）。この場合、レシピ管理サーバ１００は、各既知レシピのテキストデータから形態素解析を行うことでレシピ単語種類Ｃｒごとの単語を抽出し、所定回数以上抽出した単語を各次元に対応させた特徴ベクトルを、レシピ単語種類Ｃｒごとに定義する。そして、レシピ管理サーバ１００は、既知レシピのレシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルの各次元の値を、当該次元に対応する単語が当該既知レシピのテキストデータに出現したか否かに基づき決定する。
【００５２】
そして、レシピ管理サーバ１００は、レシピ提供端末３００から未知レシピのデータを受信したか否か判定する（ステップＳ１０３）。そして、レシピ管理サーバ１００は、レシピ提供端末３００から未知レシピのデータを受信した場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０４へ処理を進める。一方、レシピ管理サーバ１００は、レシピ提供端末３００から未知レシピのデータを受信していない場合（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、引き続き、レシピ提供端末３００から未知レシピのデータを受信するか否かの判定を行う。
【００５３】
次に、レシピ管理サーバ１００は、レシピ提供端末３００から受信した未知レシピのデータに基づき、未知レシピの特徴ベクトルを、レシピ単語種類Ｃｒごとに決定する（ステップＳ１０４）。具体的には、レシピ管理サーバ１００は、未知レシピのレシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルの各次元の値を、当該次元に対応する単語が未知レシピのテキストデータに出現したか否かに基づき決定する。
【００５４】
そして、レシピ管理サーバ１００は、レシピ単語種類Ｃｒごとの特徴ベクトルに基づき、既知レシピと未知レシピとの単語種類別類似度Ｓ１を算出する（ステップＳ１０５）。例えば、レシピ管理サーバ１００は、既知レシピ及び未知レシピのレシピ名特徴ベクトルのコサイン類似度を、レシピ名の単語種類別類似度Ｓ１Ａとして算出する。また、レシピ管理サーバ１００は、他のレシピ単語種類Ｃｒの単語種類別類似度Ｓ１Ｂ〜Ｓ１Ｇについても同様に、既知レシピ及び未知レシピの特徴ベクトルのコサイン類似度を算出することで決定する。
【００５５】
次に、レシピ管理サーバ１００は、単語種類別類似度Ｓ１を重み付けすることで、レシピ評価基準Ｅｒごとの評価別類似度Ｓ２を算出する（ステップＳ１０６）。例えば、レシピ管理サーバ１００は、「味」に対する評価別類似度Ｓ２ＴＡＳＴＥを、上述した式（２）及び重み付けテーブルＴｃを参照することで算出する。レシピ管理サーバ１００は、他のレシピ評価基準Ｅｒに対する評価別類似度Ｓ２も同様に、重み付けテーブルＴｃに従い単語種類別類似度Ｓ１に重み付けすることで算出する。
【００５６】
そして、レシピ管理サーバ１００は、全ての既知レシピに対し、レシピ評価基準Ｅｒごとの評価別類似度Ｓ２を算出したか否か判定する（ステップＳ１０７）。そして、レシピ管理サーバ１００は、全ての既知レシピに対し、レシピ評価基準Ｅｒごとの類似度を算出した場合（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０８へ処理を進める。一方、レシピ管理サーバ１００は、全ての既知レシピに対し、レシピ評価基準Ｅｒごとの類似度を算出していない場合（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、レシピ評価基準Ｅｒごとの類似度を算出していない既知レシピを対象にステップＳ１０５及びステップＳ１０６の処理を行う。
【００５７】
次に、レシピ管理サーバ１００は、レシピ評価基準Ｅｒごとに、類似度が上位となる既知レシピのレシピ評価基準Ｅｒのスコアから、未知レシピのレシピ評価基準Ｅｒのスコアを決定する（ステップＳ１０８）。例えば、レシピ管理サーバ１００は、レシピ評価基準Ｅｒごとに類似度が高い上位所定個数の既知レシピのレシピ評価基準Ｅｒの平均スコアを、未知レシピの当該レシピ評価基準Ｅｒのスコアに設定する。そして、レシピ管理サーバ１００は、決定した未知レシピのレシピ評価基準Ｅｒのスコアを、未知レシピのレシピ評価情報Ｉｒとして記憶する。
【００５８】
［本実施形態のレシピ管理システムの作用効果］
本実施形態のレシピ管理システムによれば、レシピ管理サーバ１００は、レシピ提供端末３００から未知レシピのデータを受信した場合、レシピ評価基準Ｅｒごとに未知レシピと類似する既知レシピを特定することで、未知レシピの各レシピ評価基準Ｅｒのスコアを決定する。これにより、レシピ管理サーバ１００は、未知レシピのレシピ評価情報Ｉｒを好適に自動生成することができる。
【００５９】
［変形例］
次に、上述の実施形態の変形例について説明する。以下の変形例は、任意に組み合わせて上述の実施形態に適用してもよい。
【００６０】
（変形例１）
図１のレシピ管理システムの構成は一例であり、本発明が適用可能な構成は、これに限定されない。例えば、レシピ管理サーバ１００は、複数のサーバから構成されていてもよい。この場合、例えば、レシピ管理サーバ１００は、レシピ提供端末３００から未知レシピのデータを受信して未知レシピのレシピ評価情報Ｉｒを算出するサーバと、レシピ閲覧端末４００にレシピ画面を表示するための表示情報を送信するＷＥＢサーバとから構成されていてもよい。この場合、レシピ評価情報Ｉｒを算出するサーバは、算出した未知レシピのレシピ評価情報Ｉｒを、上述のＷＥＢサーバへ送信する。
【００６１】
（変形例２）
図６の重み付けテーブルＴｃによれば、レシピ管理サーバ１００は、相対的に大きい重み付けをするレシピ単語種類Ｃｒに対しては重み付け係数を「２」以上に設定し、他の重み付け係数を「１」に設定した。しかし、本発明が適用可能な重み付け係数の設定方法は、これに限定されない。
【００６２】
これに代えて、レシピ管理サーバ１００は、相対的に大きい重み付けをするレシピ単語種類Ｃｒに対する重み付け係数を「１」に設定し、他の重み付け係数を「０」に設定してもよい。即ち、レシピ管理サーバ１００は、対象のレシピ評価基準Ｅｒと関連性が高いレシピ単語種類Ｃｒのコサイン類似度のみに基づき、当該レシピ評価基準Ｅｒの評価別類似度Ｓ２を算出してもよい。例えば、式（２）に基づき「味」に対する評価別類似度Ｓ２ＴＡＳＴＥを算出する場合、レシピ管理サーバ１００は、重み付け係数β１、γ１を「１」、その他の重み付け係数を「０」に設定する。この場合、例えば、重み付けテーブルＴｃには、重み付け係数を「１」に設定するレシピ単語種類Ｃｒがレシピ評価基準Ｅｒごとに記憶される。
【００６３】
この態様によっても、レシピ管理サーバ１００は、レシピ評価基準Ｅｒごとに関連性の高いレシピ単語種類Ｃｒの単語種類別類似度Ｓ１に基づき、対象のレシピ評価基準Ｅｒに対する評価別類似度Ｓ２を好適に算出することができる。なお、上述の例において、重み付け係数β１、γ１の少なくとも一方を、１以上の値（例えばβ１を「１」、γ１を「２」）に設定してもよい。即ち、０以外に設定する重み付け係数は１に限らず、対象のレシピ評価基準Ｅｒに対する関連性の高さに応じて１以上の任意の値に設定されてもよい。
【００６４】
（変形例３）
レシピ管理サーバ１００は、レシピの画面で表示する画像（「レシピ画像」とも呼ぶ。）から画像処理により算出した所定の特徴量を、レシピ単語種類Ｃｒの１つとして用いてもよい。例えば、この場合、レシピ管理サーバ１００は、各既知レシピのレシピ画像に対して特徴量を算出することで、当該特徴量が取り得る値域を認識し、当該値域を区切った各範囲を、レシピ画像の特徴ベクトルの次元として定義する。
【符号の説明】
【００６５】
１００…レシピ管理サーバ
２００…ネットワーク
３００…レシピ提供端末
４００…レシピ閲覧端末
【図１】
2016045606.tif 000006
【図２】
2016045606.tif 000007
【図３】
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【図４】
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【図５】
2016045606.tif 000010
【図６】
2016045606.tif 000011
【図７】
2016045606.tif 000012
【図８】
2016045606.tif 000013