DEIM Forum 2016 XX-Y

主食材と主調味料を考慮した類似レシピクラスタリング
花井

俊介†

難波

英嗣††

灘本

明代†††

† 甲南大学大学院 自然科学研究科 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8–9–1†† 広島市立大学大学院 情報科学研究科 〒 731–3194 広島市安佐南区大塚東 3–4–1††† 甲南大学 知能情報学部 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8–9–1
E-mail: †m1424007@center.konan-u.ac.jp, ††nanba@hiroshima-cu.ac.jp, †††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし

近年，ICT の発展に伴い，剽窃問題が顕著になってきており，大きな問題となりつつある．この剽窃問題

はユーザ投稿型レシピサイトでも多く見受けられる．このような剽窃されたレシピが多数存在することは，倫理の問
題のみならず，情報過多を招くことにより，ユーザの検索の妨げとなっている．そこで，我々は剽窃されたレシピの抽出のはじめの一歩として，類似レシピのクラスタリング手法を提案する．我々のこれまでの研究より，類似レシピを判断する上で料理の主となる食材と味の決め手となる調味料の一致が重要であることがわかっている．そこで，本論文ではレシピデータからその料理の主食材，主調味料の推定を行い，推定した主食材，主調味料，そして食材の希少度に基づき，類似レシピをクラスタリングする手法を提案する．
キーワード

類似レシピ，クラスタリング，ユーザ投稿型レシピ

1. は じ め にの妨げとなっている．
そこで，我々は剽窃されたレシピの抽出のはじめの一歩とし

近年，インターネットの発展に伴い，情報源の一つとしてて，類似レシピのクラスタリング手法を提案する．我々のこれWeb を用いることが一般化している．しかし，Web 上に存在までの研究より，類似レシピを判断する上でレシピ同士の料理する情報は容易に他者の文章をコピー&ペーストをすることがの主となる食材と味の決め手となる調味料の一致が重要であるできるため，剽窃が大きな問題となっている．剽窃問題はユーことがわかっている [1]．そこで，本研究ではレシピからその食

ザ投稿型レシピサイトでも数多く見受けられる．例えば，テレ材を欠かすとその料理として成り立たなくなる食材である料理

ビ番組で紹介されたレシピや書籍に掲載されているレシピを自の主となる食材を主食材，そのレシピ中で最も影響の強い調味分のオリジナルレシピとして投稿するケースや過去に投稿され料である味の決め手となる調味料を主調味料と呼び，その料理た他ユーザのレシピを少し改変して投稿するケースが見受けらの主食材，主調味料の推定を行い，推定した主食材，主調味料，れる．料理レシピにおける著作権については著作権法関係裁判

そして食材の希少度に基づき，類似レシピをクラスタリングす

（注 1）

例

によると，料理レシピなど物を作る際の手順を説明する

表現物については，その作り方自体は「アイデア」であり「表現したもの」ではないため，著作物性の検討はあくまでもその説明等の表現物自体にあるとしている．
「作品の著作権は，作品る手法を提案する．

2. 関 連 研 究
近年，剽窃の検出について数多くの研究が行われている．高の作り方には及ばない」というのは著作権法の大原則とされて橋ら [2] は，Web 検索機能と n-gram と出現頻度を用いた剽窃

いるため，料理レシピに著作権法を適応することは困難である

評価機能，文章中の文字列が一定以上一致した部分にマークすとしている．また，料理の作り方は「キャベツともやしを炒める剽窃箇所特定機能を用いて剽窃レポート発見支援システムをる」や「水を入れ煮込む」のように表現方法が限られている．

提案している．光原 [3] はコピー&ペーストを制限した理想的著作権法が適用されるようにするためには文章に詩的な表現のなレポート作成モデルを提案し，このモデルに基づいてレポーような独自の表現を用いることが求められる．しかし，料理レ

ト作成支援システムを提案している．上田ら [4] は，最小操作

シピにおいて詩的表現などを用いることは実用的ではないため，

回数による編集距離，および圧縮比率による情報距離の 2 つの限られた表現を用いることがほとんどである．このことはレシ手法を用いて類似性の判定し，剽窃レポートの検出を行っていピが類似する要因の一つとなっている．類似したレシピが増加

る．しかし，これらの研究はレポート等長文を対象としている．

することにより，偶然または剽窃であるかの判断が困難となっそれに対し，レシピは比較的短文で書かれており，表現方法もている．また，剽窃されたレシピが多数存在することは，倫理限られている．そのため，既存の手法で抽出することは困難での問題のみならず，情報過多を招くことにより，ユーザの検索ある．本研究では，剽窃レシピの抽出を行うため，まず，類似レシピの特徴の抽出を行い，ページ構造，単語の重要度に基づ（注 1）：平成 24 年著作権法関係裁判例紹介，http://www.jpaa.or.jp/

activity/publication/patent/patentlibrary/patentlib/201306/
jpaapatent201306 106135.pdf

きクラスタリングすることで抽出を行う．
また，レシピ共有サービスの発展に伴い，レシピに関する研究が盛んに行われている．レシピ検索サイトには Cookpad や

楽天レシピに代表されるユーザ投稿型レシピサイトやマーク

なる．

（注 2）

アップを用いた Google のレシピ検索システム，独自のレシピを掲載しているネスレバランスレシピ（注 3）やぐるなびレシ

3. 主食材，主調味料の抽出ピ（注 4），ブログ形式で書かれたレシピブログ（注 5）など，様々なレ

我々のこれまでの研究 [1] より，類似レシピを判断する上でレ

シピ検索サイトが存在する．しかしながら，いずれのレシピ検

シピ同士の主食材と主調味料の一致が重要であることがわかっ

索サイトにおいても新着順や人気順などのソート機能やカテゴた．そこで，本研究では，レシピごとに主食材と主調味料の推

リで絞り込むといった検索方法が存在するが，類似したレシピ定を行い，類似レシピを抽出する手法を提案する．

を分類する機能は存在していない．

3. 1 材料リスト記入順の影響実験

また，レシピ間の類似度に着目した研究も多数存在する．福

ユーザ投稿型レシピサイトにおいて，人々は通常，メインと本ら [5] は，食材の分量を食材の重要度，食品群ごとの平均分なる食材を各レシピの材料リストの最初に記入し，その食材が量によって重み付けし，それぞれのコサイン類似度を求め，コ

レシピの属するカテゴリに強く関連していることが分かっていサイン類似度を合算した値をレシピ間類似度としている．苅米

る [15]．しかし，この先行研究では材料リストに記入された材

ら [6] は，材料，手順，に着目し，コサイン距離，DP マッチン

料すべてを用いて実験しているため，出現頻度では塩や胡椒とグを用いることでレシピ間の類似を算出している．また，Wang

いった一般的な調味料が上位となっている．そこで，本研究でら [7] は食材や調理手順を用いてレシピのグラフ化を行い，レは主食材と主調味料を推定するために材料を食材と調味料に分

シピ間に類似したサブグラフが存在することを示している．Li

け，材料リスト記入順の影響の実験を行う．実験手法を以下にら [8] はユーザの好みにあったレシピを抽出するため，料理レ示す．

シピをグラフ化し，類似度を計算することでユーザごとの好み（ 1 ）「料理名」をクエリとし，レシピデータを取得する．

の食材，調理法を用いられている抽出する手法を示している．

（ 2 ） 取得したレシピデータから，各レシピの材料リストを

しかしながら，これらの研究では食材，手順の考慮はされてい抽出する．

るが，レシピの特徴を最も表していると考えられる，レシピタ（ 3 ） 抽出した材料リストに出現する食材名と調味料名，出イトルついては考慮されていない．また，料理ごとの特徴的な現順を我々の作成した食品データベースと照合することにより，材料についても考慮されていない．本研究では主食材や主調味抽出する．

料，ページ構造の各部ごとの役割や重要性，料理の種類ごとの（ 4 ） 食材名，調味料ごとに出現頻度，Tf-idf，材料リスト

食材の重要度を考慮し，レシピの分類を行う点が異なる．

の最初に記入された食材の出現頻度（FI：First position of

食材に着目した研究も数多く存在する．Teng ら [9] は食材

ingredient list）[15] を算出する．

ネットワークを用いた食材推薦システムを提案した．食材間のデータセット関係を取得するために 2 つのタイプのネットワーク（食材補実験に用いたクエリは一般的な料理名を用いた．実験で用いた

完，代替食材）の構築を行っている．Pinxteren ら [10] はレシ

クエリとレシピ数を以下に示す．

ピにおいて重要な特徴を明らかにし，抽出を行った．これらの•オムライス 4659 件

特徴ベクトルに基づいて重み付き類似度を決定し，健康的なレ•ハンバーグ 14274 件

シピに変更できるようにしている．志土地ら [11] はレシピテキ•

肉じゃが 5184 件

ストから食材名に対応する調理方法のマッチングを行うことに•白和え 2487 件

よって代替可能な食材を発見する手法を提案している．Forbes•

麻婆豆腐 3223 件

ら [12] はレシピ推薦に行列因子分解法を適用した．実験結果か

また，レシピデータにはクックパッドデータセット（注 6）を用いた．

ら推薦精度の向上だけでなく，食材の代替や新たなレシピを作

実験結果成することに有用であることを示している．しかし，これらの食材の実験結果を表 1，調味料の実験結果を表 2 に示す．出現

研究は食材の重要度に着目しているものの代替食材や代替レシ

頻度，Tf-idf，FI の上位 5 位を示している．表 1 より，食材のピの推薦であり，類似レシピの抽出する我々の研究とは異なる．

出現頻度ではその料理の一般的に用いられる食材が上位となっ調理手順の構造化に関する研究では，Kuo ら [13] はレシピている．例えば，ハンバーグでは挽肉，玉葱，卵などが上位とサイト上に存在するレシピ間の共起関係を取得するためにレシなっていることがわかる．しかし，挽肉はハンバーグの主食材

ピグラフを構築する手法を提案した．山肩ら [14] はレシピのであるが，玉葱や卵などは主食材として不適切である．また，フローグラフを作成することによって，複数のレシピから典型

ハンバーグのアレンジ料理である豆腐ハンバーグでは挽肉は用的な調理手順を抽出する方法を提案した．本研究はグラフモデ

いられず，代わりに豆腐が用いられるため，常に挽肉が主食材

ルを用いず，ページ構造と単語の重要度に着目している点で異であるとは限らない．Tf-idf では出現頻度と比べ，特徴的な食材が上位となっているが，ハンバーグの牛乳や片栗粉など主食（注 2）：レシピ検索- 検索サービス- Google http://www.google.co.jp /land-

材としては不適切な食材が多くなっている．一方，FI ではオム

ing/recipes/（注 3）：ネスレバランスレシピ http://nestle.jp/recipe/（注 4）：ぐるなびレシピ http://recipe.gnavi.co.jp/（注 6）：クックパッドデータセット http://www.nii.ac.jp/dsc/idr/cookpad/（注 5）：レシピブログ http://www.recipe-blog.jp/

cookpad.html

表1

食材の出現頻度，Tf-idf，FI

表 2 調味料の出現頻度，Tf-idf，FI

クエリ：オムライス

クエリ：オムライス

食材名

出現頻度

食材名

Tf-idf

食材名

FI

食材名

出現頻度

食材名

Tf-idf

食材名

FI

卵

4934

牛乳

1680

米飯

2216

ケチャップ

3604

バター

1651

ケチャップ

1485

米飯

4463

鶏肉

1680

卵

889

食塩

3481

油

1594

食塩

768

玉葱

2648

人参

1576

鳥肉

455

コショウ

3010

ブイヨン

1539

バター

548

鶏肉

1739

チーズ

1508

ネギ

227

油

2248

サラダ油

1375

油

300

牛乳

1738

玉葱

1444

玉葱

225

バター

2006

マヨネーズ

1345

ブイヨン

283

食材名

出現頻度

食材名

Tf-idf

食材名

FI

食材名

出現頻度

食材名

Tf-idf

食材名

FI

挽肉

10962

牛乳

5237

挽肉

7976

食塩

11388

醤油

5247

食塩

6356

玉葱

10495

豆腐

5125

豚肉

2187

コショウ

10367

ケチャップ

5218

醤油

810

卵

9253

片栗粉

4870

豆腐

1404

油

8104

ナツメグ

4910

ケチャップ

769

パン粉

7548

パン粉

4809

牛肉

1288

醤油

5052

酒

4870

ナツメグ

747

牛乳

4870

人参

4533

鳥肉

1215

ケチャップ

4672

ウスターソース

4726

油

583

食材名

出現頻度

食材名

Tf-idf

食材名

FI

食材名

出現頻度

食材名

Tf-idf

食材名

FI

じゃがいも

4554

豚肉

1907

ジャガイモ

2058

油

4780

だし

1850

だし

982

玉葱

4138

こんにゃく

1879

豚肉

1097

醤油

4120

みりん

1696

醤油

825

人参

3382

牛肉

1865

牛肉

947

砂糖

3618

酒

1646

砂糖

724

豚肉

1873

人参

1444

豚バラ

213

酒

2988

食塩

1631

油

577

こんにゃく

1590

ささげ

1223

挽肉

195

みりん

2872

サラダ油

1595

酒

476

クエリ：ハンバーグ

クエリ：ハンバーグ

クエリ：肉じゃが

クエリ：肉じゃが

クエリ：白和え

クエリ：白和え

食材名

出現頻度

食材名

Tf-idf

食材名

FI

食材名

出現頻度

食材名

Tf-idf

食材名

FI

豆腐

2412

人参

914

豆腐

1008

ごま

2190

味噌

911

ごま

827

人参

958

ほうれん草

895

ほうれん草

278

砂糖

1605

食塩

893

味噌

330

ほうれん草

733

こんにゃく

712

春菊

80

醤油

1401

だし

862

砂糖

239

こんにゃく

378

椎茸

503

飲料水

68

油

1347

油

826

醤油

202

椎茸

199

ひじき

501

ニンジン

64

食塩

1123

醤油

804

食塩

179

食材名

出現頻度

食材名

Tf-idf

食材名

FI

食材名

出現頻度

食材名

Tf-idf

食材名

FI

豆腐

3388

青ネギ

1185

米飯

2216

油

4754

鶏がらスープ

1182

味噌

1314

片栗粉

2799

白ネギ

1179

卵

889

味噌

4391

砂糖

1149

ごま

356

挽肉

2566

鶏肉

1157

鳥肉

455

醤油

2326

食塩

1122

油

276

にんにく

2316

生姜

880

ネギ

227

ごま

1851

コショウ

1087

醤油

196

生姜

2134

玉葱

831

玉葱

225

酒

1850

ごま油

1055

鶏がらスープ179

クエリ：麻婆豆腐

クエリ：麻婆豆腐

ライスの米飯や卵，ハンバーグの挽肉や豆腐など主食材が多くのレシピを取得し，材料リストの何番目に主食材，主調味料が取得されていることがわかる．FI の結果が最も良かった事よ

出現したかを人手にて調査した．また，食材，調味料は分けてり，主食材の推定において食材の記入順を考慮することは有用調査を行った．記入順ごとの主食材，主調味料の出現割合を表であると考えられる．次に，調味料を対象とした結果を示す．

3 に示す．表 3 より，主食材は材料リストの 1 番目に記入され表 2 より，出現頻度では一般的に調理に用いられる塩や胡椒とることが多いことがわかる．しかし，料理によっては主食材がいった調味料が上位となっており，これらは主調味料としては複数存在する場合も考えられるため，材料リストの 2 番目も出

不適切である．また，Tf-idf では出現頻度と比べ，特徴的な調現することが多くなっている．主調味料では主食材に比べ，1味料が上位となっているが，オムライスではバター，麻婆豆腐番目に記入された調味料が主調味料となる割合が少なくなってでは鶏がらスープのように主食材としては不適切な食材が多くいることがわかる．調味料は食材と異なり，調理手順に記載すなっている．FI ではオムライスのケチャップや肉じゃがのだし

る順に記入することが多く，油や出汁，塩といった調味料が 1

や醤油，白和えのごまや味噌のように主調味料が多く取得され番目に記入されることが多くなったためであると考えられる．

ている．このことから，主調味料の推定にいおいても調味料の記入順を考慮することは有用であると考えられる．

4. 類似レシピのクラスタリング手法

次に材料リストの 1 番目に出現する食材または調味料がそのレシピの検索クエリとして，カレーや肉じゃがのような料理

料理に対する主食材，主調味料であるかを調査するため，主食

名をクエリとした検索と鶏肉やキャベツなどの食材名をクエリ

材，主調味料が材料リストの何番目に出現するかを調査した．

とした検索の 2 種類の検索が考えられる．マルハニチロホール

調査にはクックパッドデータセットを用い，ランダムに 200 件

ディングスが行った「料理レシピに関する調査」[18] によると，

表 3 記入順ごとの主食材，主調味料の出現割合
主食材
記入順 出現割合 (%)

主調味料
記入順

出現割合 (%)に，料理の種類ごとに検索結果を分類する必要があると考え，
レシピタイトルに含まれる料理名，調理法名を用いてクラス
タリングを行う．具体的には我々が作成した食材リストデータ

1

85.0

1

44.5

2

29.5

2

21.5

3

9.5

3

10.0

する．抽出した料理名と調理法名の出現頻度を用いてクラスタ

4

5.0

4

2.5

リングを行う．この時クラスタリング手法には，我々の以前の

5

1.5

5

2.0

実験結果 [19] より，Repeated Bisection [20] を用いる．

どのような料理を作るか決定した状態でレシピ検索を行う人が全体の 26.4%であるのに対し，作る料理を決定していない状態

ベースを用いて，レシピタイトルから料理名と調理法名を抽出

4. 3 料理名，調理法名，食材名，調味料名の出現位置を考慮したクラスタリング

でレシピ検索を行う人が全体の 56.5%となっており，作る料理

最初のクラスタリングの結果，料理名，調理法名ごとのクラを決定するためにレシピ検索を行っていると考えられる．そのスタを取得した．しかしながら，同一種類の料理であっても類ため，レシピ検索を行う際のクエリは食材名が最も多く全体の似した料理であるとは限らない．例えば，「玉ねぎ ∩ じゃがい

75.1%となっている．そこで，本研究では食材名をクエリとしも」をクエリとして，クラスタリングを行うと「カレー」のクたレシピ検索を対象とし，類似レシピをクラスタリングする手

ラスタが生成される．しかし，このクラスタ内には「夏野菜カ法を提案する．

レー」「トマトカレー」「チキンカレー」「スパイシーチキンカ

4. 1 類似レシピのクラスタリング手法

レー」など様々なレシピが存在する．これらのレシピは玉ねぎ

我々のこれまでの研究 [1] [16] より，類似レシピの判断においとじゃがいもを用いた「カレー」という同一種類の料理であるて，以下の 4 つの特徴があることが分かっている．

が，それぞれレシピの特徴が異なっており，類似レシピとは言•類似レシピの判断において画像は重要ではない．

えない．そこで，最初のクラスタリングで得たクラスタに対し•

レシピタイトルに含まれる料理名，調理法名，食材名，て，料理ごとに主食材，主調味料の推定行い，推定した主食材，調味料名の一致が最も重要である．

•

材料リストに含まれる主食材や味の決め手となる調味料の一致が重要である．

•

シズルワード（ おいしさ を連想させる食に関する言葉）[17] の一致は重要ではない．

主調味料，食材の希少度，ページ構造の重みを付与し，クラスタリングを行う．
一方，我々の以前の実験より [16]，類似レシピの判断において，レシピタイトルに含まれる単語が最も重要であり，次にページ内の材料リストの領域内の単語が重要であり，調理手順

これらの類似レシピの 4 つの特徴に基づき，類似レシピをの領域はあまり意識されていないことがわかった．そこで，2クラスタリングする手法を提案する．提案手法の流れを以下に回目のクラスタリングには，レシピタイトル，材料リストの中示す．

に含まれる料理名，調理法名，食材名，調味料名を用いる．

（ 1 ）「食材名」をクエリとし，レシピデータを取得する．

材料リストの記入順の影響調査より，主食材は材料リストの（ 2 ） 取得したレシピデータから，各レシピのタイトル，材

1 番目に出現することが多いことが分かった．しかし，1 番目

料リストを抽出する．

のみを用いると複数の主食材が存在する場合，対応することが（ 3 ） 抽出したタイトル，材料リストに出現する，料理名，できない．また，主調味料では材料リストの 1 番目に出現する

調理法名，食材名，調味料名を我々の作成した食品データベー

割合が少なくなっているため，出現順のみで主調味料を推定す

スと照合することにより，抽出する．

ることは困難である．そこで，レシピタイトルに含まれる食材（ 4 ） 各レシピのタイトルから抽出した料理名，調理法名の名，調味料名と材料リストの記載順，食材の使用分量を用いて単語を用いてクラスタリングを行う．

主食材，主調味料の推定を行う．

（ 5 ）（4）のクラスタリングによって得た料理名，調理法名

また，料理ごとにその料理の特徴となる食材は異なると考えごとの各クラスタに対し，料理ごとに主食材，主調味料の推定られる．例えば，「カレー」で一般的に使用されると考えられ行い，食材名，調味料名の出現する位置に基づいた特徴量を算る玉ねぎやにんじんより，納豆やちくわのような一般的にはそ出，ページ構造の重みを付与し，クラスタリングを行う．

の料理に用いられないような食材の方が，その料理において特4. 2 料理名，調理法名を用いたクラスタリング

徴的であると考えられる．つまりは，ある料理に対してあまり類似レシピの特徴より，類似レシピの判断において，レシピ

使われない食材が使用されている場合はその料理の特徴を示す

タイトルの一致が最も重要であることが分かっている．また，ことがわかる．そこで本研究では，池尻らの提案する RF IIF

レシピサイトは料理ごとにある程度分類されているが，実際（Recipe Frequency Inverted Ingredient Frequency) [21] の考に「食材名」をクエリとして検索を行った場合，検索結果には，えに基づいて，ある料理における食材の出現頻度と出現位置か様々な種類の料理レシピが混在していることがわかる．例えばら食材の希少度を算出する S RF IIF を提案する．S RF IIF の

「玉ねぎ

∩

じゃがいも」で検索した場合，その検索結果には「カレー」や「シチュー」といった様々な種類の料理が混在している．そこで，我々は類似レシピのクラスタリングのため

式を以下に示す．

S RF IIFi,m = α log

|Rm |
|Rm |
+ β log|Ri,t,m ||Ri,o,m |(1)

m は料理名を示し，i はある料理 m に含まれる食材名または調味料名を示す．このとき，|Rm | はある料理 m のレシピ数，|Ri,t,m | はある料理 m のレシピ群中でレシピタイトルに食材 i[8]が出現するレシピ数，|Ri,o,m | はある料理 m のレシピ群中で材料リストに食材 i が出現するレシピ数である．また，α は食材 i[9]がレシピタイトルに出現した場合の重み，β は食材 i が材料リストに出現した場合の重みである．我々はパラメータ決定の実
験より α = 1.0，β = 0.5 とする．最初のクラスタリングの結果[10]のクラスタごとに主食材，主調味料，レシピタイトルにおける料理名，調理法名の出現頻度及び，食材名，調味料名の出現位置を考慮した希少度を用いて，再度クラスタリングを行う．ク[11]

ラスタリング手法には最初のクラスタリングと同様 RepeatedBisection を用いる．
[12]

5. まとめと今後の課題
本論文では，ユーザ投稿型レシピサイトにおける類似レシピ
抽出のために主食材，主調味料の推定を行い，推定した主食材，[13]

主調味料，そして食材の希少度に基づき，2 段階のクラスタリ
ングを行うことで類似レシピの抽出を行う手法を提案した．1
段階目のクラスタリングでは，レシピタイトルに含まれる料理[14]

名，調理法名に基づきユーザの検索結果のクラスタリングを行い，料理の分類を行う．次に主食材，主調味料，食材の希少度，単語の出現場所の重みを考慮し再びクラスタリングを行うこと[15]

により，類似レシピの抽出を行う．
今後の課題として，主食材，主調味料の推定実験，また，推定結果を考慮し，類似レシピのクラスタリング実験を行う．

謝

[16]

辞
[17]

本研究の一部は JSPS 科研費 26330347 及び，私学助成金（大学間連携研究補助金） の助成によるものである．また，本[18]研究を遂行するにあたり，クックパッド株式会社と国立情報学研究所が提供する「クックパッドデータ」を利用した．ここに記して謹んで感謝の意を表する．

[19]
[20]

文

献

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