DEIM Forum 2013 P3-4

食材の嗜好と使用分量を考慮したレシピ推薦システム
浅沼駿佑†

中川明莉沙†

宮脇佑介†

上田真由美††

中島伸介†† 京都産業大学 コンピュータ理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 流通科学大学 総合政策学部 〒 651-2188 兵庫県神戸市西区学園西町 3-1
E-mail: †{g1044002,g0946948,i1258140,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp, ††mayumi@acm.org
あらまし

近年，料理レシピの推薦手法に関する研究が数多く行われるようになった．我々は，ユーザの嗜好を考慮することが重要だと考え，食材に対する好き嫌いを考慮した料理レシピ推薦システムの提案を行ってきた．しかしながら，先行研究では，対象レシピ中に好き・嫌いな食材が含まれているか否かのみを考慮しており, 嗜好を十分に反映することができていなかった．そこで，嗜好を十分に反映させるためには，対象レシピ中に好き・嫌いな食材が含まれる分量についても考慮すべきだと考え，レシピ中の食材分量に基づいたレシピ推薦手法を提案している．本稿では，提案システムの構成とおよび食材の分量を考慮した際のレシピ順位付けの方法，プロトタイプシステムを用いた評価実験について述べる．
キーワード

レシピ推薦，食材分量，好き嫌い

Cooking Recipe Recommender System based on Considering User’s
Preference and Ingedient Quantity of Target Recipe
Syungo ASANUMA† , Arisa NAKAGAWA† , Yusuke MIYAWAKI† , Mayumi UEDA†† , andShinsuke NAKAJIMA†† Faculty of Computer Science and Engineering, Kyoto Sangyo University．
Motoyama, Kamigamo, Kita-Ku, Kyoto-City 603-8555, Japan†† Faculty of Policy Studies , University of Marketing and Distribution Sciences.
Gakuennishityo3-1, NIshi-Ku, Kobe-City 651-2188, Japan
E-mail: †{g1044002,g0946948,i1258140,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp, ††mayumi@acm.org
Abstract Nowadays, there are a lot of researches on the recommendation technique for cooking recipe. We havealready proposed the cooking recipe recommender system based on considering user’s preferences since we believethat it is important for developing such technique to consider user’s preference. However, our previous work canconsider only existence or non-existence of each ingredient in the cooking recipe. Therefore, we can’t consider truly
user’s preference. Thus to consider truly user’s preference, we propose the cooking recipe recommender system
based on considering user’s preferences since we believe that it is important for developing such technique to consider user’s preference . In this paper, we report that construct of ours proposal system, recipe ranking method byconsidering ingredient quantity of target recipe and evaluation experiment using the prototypic system.
Key words recipe recommendation, food quantity, like and dislike of ingredient

1. は じ め に

料理名を検索キーワードに用いて検索し，検索結果は登録日時やアクセス数，栄養バランス等によって順序づけて推薦を行っ

生活習慣病の増加により，食生活改善が注目を集めている．ている．しかし，一般的 に栄養素を摂取するためだけに食事をしかし，毎日献立を考えることは労力を要する作業であることするのではなく，味や見た目を楽しみつつ食事をすることが多から，献立決定を支援するために栄養バランスや手持ちの食材い．すなわち，栄養バランス等の条件を満たしていても，利用を考慮したレシピ検索サイトの構築や，レシピ推薦手法に関す者の好みに合わなければ調理されない．したがって，料理レシる研究が多く行われている．既存の取り組みの多くは，食材やピを推薦する際には，栄養バランスや調理時間など利用者個人

によって変化することのない要素だけでなく，利用者の好き嫌日々の生活で起こりうるイベントに対して，カロリー消費・摂いを考慮することも重要である．

取の評価値を与え，期間内にダイエットを達成しうるカロリー

食事に関する好みは，人によって異なり，また，日々変化すのレシピを候補として抽出する．そのレシピ候補に対して塩分ることが考えられるため，利用者自身があらかじめ嗜好を明確および野菜摂取量を制約条件とした線形計画を解くことにより，に記述しシステムに把握させることは，困難かつ煩雑であり現栄養バランスを考慮したレシピの推薦を実現している．また，実的ではない．そこで，我々は利用者のレシピ閲覧・摂食履歴

苅米らは栄養バランスがとれた献立の作成と食事記録の可視化から自動的に食事に対する嗜好を推定し，レシピ推薦に用いるを行っている [11]．この取り組みでは，「食品群別摂取量」に基料理レシピ推薦手法の実現を目指してきた [1] [2]．特色としてづき，候補となる献立を食べた際の栄養素充足率を計算し，充は，料理レシピを食材単位に分解し，レシピ閲覧・摂食履歴お足率に従って献立を順位付けている．さらに，栄養素の充足率

よび食材の特異度を用いて個々の食材に対する嗜好を推定しておよび各食品群の充足率を可視化し利用者に提供することで，いる．利用者の個々の食材に対する嗜好を得点化し，レシピに栄養バランスに関する問題発見を支援している [11]．Freyne ら対して得点付けを行う．さらに，一般的に利用者は似た料理ははコンテンツ型，協調型およびハイブリッド型の推薦手法を用連続して食べることは望まないと考え，食材，調理方法，料理いた料理レシピの推薦を行っている [12]．この取り組みでは，名等を含め，類似した料理を連続して推薦しないように得点付

我々の手法と同様に，レシピを食材単位に分解して得点付けをける．

行っている．しかし，レシピデータベースをあらかじめサーバ

しかしながら，上記のような手法では，好き・嫌いを推定し側に準備しておく必要があり，インターネット上のレシピデーた食材が含まれるか否かのみに着目してレシピの得点を算出しタの活用を考えている我々の手法とは異なる．さらに，彼らのており，含まれる食材の分量は考慮していなかった．したがっ取り組みでは，システムに嗜好や健康状態を伝達するため，各て，好きな食材が多くても少なくても，嫌いな食材が多くても利用者があらかじめ大量のレシピに対して得点を付けておく必少なくても，レシピに対する得点に影響を与えることはなく，要がある．塩澤は既存のシステムで多く用いられている単純な同一の食材のみで構成されるレシピは同じ得点となっていた．

食材名をキーワードとした検索では扱いきれない曖昧性に着目

同じ食材のみで構成される場合でも，好きな食材の分量が多いしたレシピ検索手法を提案している [13]．この取り組みでは，料理を好みやすく，嫌いな食材の分量が多い料理を避けやすい

Dynamic Queries 法をキーワード検索に応用し，単純な食材名と考えられる．そこで，我々は，レシピ中の食材の分量を考慮の入力だけでなく，食材の優先度を動的に調整することを可能することで，利用者の感覚により近いスコアリングが可能となにしている．この取り組みは，利用者の曖昧な要求をシステムるレシピ推薦手法の提案を行ってきた．本稿では，提案システに伝えることを目指しており，利用者の好みを自動的に抽出しムの構成とおよび食材の分量を考慮した際のレシピ順位付けのシステムに伝達することを目指している我々の取り組みとは異方法，プロトタイプシステムを用いた評価実験について述べる．

なる．

以下では，2 章で関連研究について述べ，本研究の位置づけを中村らは気分による献立検索システムのプロトタイプにおけ明らかにする．3 章でレシピに対する得点付けの手法についてる受容性評価を行っている．また，森下らは気分による献立検述べ，4 章で提案システムの構成について述べる．5 章でプロ索システムの検索軸の評価とレシピを活用した食品 販売機能

トタイプシステムを用いた評価実験について説明する．

2. 関 連 研 究
近年，料理レシピ検索を提供する様々なサービスが公開されている．その代表的なものとして，独自にコンテンツを作成しているレシピ大百科 [3] やマギーレシピサイト [4]，利用者によの市場ニーズの評価を行っている [15] [16]．彼らの取り組みは，我々の取り組みと異なるが，将来的には我々のシステムに取り入れることで，さらに精度良くユーザの嗜好に合致したレシピ推薦を行える可能性がある [15] [16]．

3. 提案手法のレシピスコア算出方式

る投稿レシピを用いるクックパッド [5] や Yahoo! レシピ [7]，献立決定を支援するため，手持ちの食材を考慮した推薦や栄楽天レシピ [6] など，さらに，既存のレシピ検索サイトをター

養バランスを考慮した推薦，イベントごとのカロリー消費量をゲットとしたメタ検索を行っている Google レシピ検索 [8] など考慮した推薦など，様々なレシピ推薦に関する研究が行われて様々なサイトがあげられる．

いる．ただし，一般的に栄養素を摂取するためだけに食事をす

例えば，クックパッドは 100 万レシピが登録されており，1，るのではなく，味や見た目を楽しみつつ食事をすることが多い．

230 万人を超える月間利用者数があるように [9]，レシピ検索シすなわち，栄養バランスなどの条件を満たしていても，ユーザステムの需要の高さが伺われる．しかし，これらのレシピ検索の好みに合わなければ調理されることはない．したがって，料システムは食材や料理名をキーワードに用いて検索を行い，登理レシピを推薦する際には，ユーザの好き嫌いといった嗜好を録日時やアクセス数の順に提供されており，個人の嗜好を考慮考慮することが重要であると考え，本研究では，献立決定要素した順序付けは行っていない．のひとつである好き嫌いについて検討する．

また，料理レシピの推薦を目的とした様々な研究が行われて

3. 1 食材に対する嗜好の推定いる．三野らはダイエット期間中のユーザのスケジュールに合食事に対する嗜好として，食材に対する好き嫌いや，揚げ物・わせたカロリーのレシピを推薦する手法を提案している [10]．

煮物といった調理法に対する好き嫌いなどは考えられるが，本図2

レシピ閲覧履歴と調理履歴を用いた嫌いな食材の推定

図 1 調理履歴を用いた好きな食材の推定

研究では食材に対する嗜好に着目する．食材に対する嗜好は，食材に対する「好き」と「嫌い」で構成されると考え，式 (1)で各食材の得点を算出し，嗜好として扱う．

Ik = α · Ik+ + (1 − α) · Ik−

(1)

「嫌い」を
ここでは，食材 k の得点を Ik で表し，「好き」を Ik+ ，Ik− とする．また，α は「好き」と「嫌い」の嗜好に対する重みを表す．

3. 1. 1 好きな食材の推定
好きな食材の推定は，我々が従来から行っている利用者の調理履歴に含まれる食材の利用頻度と特異度を用いる手法 [1] に基づいて行う (図 1)．本手法では，「頻繁に使用する食材は利用

図 3 提案手法の基本的アイデア

者が好きな食材，または使用を避ける必要のない食材」と仮定する．

調理しなかったレシピに含まれる食材 k は「嫌いな食材，また調理履歴に含まれるレシピを食材単位に分解し，各食材の得点を算出したものを食材スコア Ik+ とする．食材スコアは TF-IDFは使用を避ける食材である可能性がある」と仮定する．図 2 におけるエビがこれに該当する．の考えを応用し，食材利用頻度 (F Fk : Foodstuﬀ Frequency)

そこで，好きな食材の推定時と同様に，調理履歴およびレシと食材の特異度 (IRFk : Inverted Recipe Frequency) から算

ピ閲覧履歴に含まれるレシピを食材単位に分解し，食材スコア出する (式 (2))．

Ik+ = F Fk × IRFk

Ik− を式 (5) を用いて算出する．
(2)

このとき，食材 k に対する食材利用頻度 F Fk は，一定期間 Dに調理された食材 k の頻度 (Fk ) を用いて以下のように算出す

FkD

()

|Uk | <
0 < |A
0.5
k| =|Ak |()|Uk | <
1
0.5 < |Ak| =(5)

ここで，|Uk | は，図 2 中の集合 U に含まれる食材 k の個数，る (式 (3))．

F Fk =
 0()xIk− (x) = 2|Uk | − 1|Ak | はレシピデータベース中のすべてのレシピに含まれる食材(3)

さらに，食材 k が料理を作る上で，どの程度特異性があるかを食材特異度 IRFk として表し，式 (4) を用いて算出する．ここで，M はレシピデータベースに含まれる全レシピ数，Mk は対k の個数を表す．ただし，嫌いな食材であっても少量であったり，飾り付けのためなど，使ってしまうことも考えられる．そこで，どの程度の割合で避けた場合，その食材 k を嫌いであると判断するかを x で表す．

3. 2 提案手法の基本的アイデア

象食材 k を含むレシピ数である．

提案手法の基本的なアイデアを好き・嫌いと推定した食材がIRFk = log (M/Mk )(4)

3. 1. 2 嫌いな食材の推定
食事に対する嗜好を考慮する際，好きな食材だけでなく，嫌いな食材についても考慮する必要がある．そこで，閲覧したが含まれるか否かのみを考慮していた従来手法と，好き・嫌いと推定した食材の含まれる分量を考慮した提案手法を比較して説明する．例えとして，レシピ A は豚肉 300g，白菜 60g，椎茸100g を含み，レシピ B は豚肉 50g，白菜 400g，椎茸 20g を含図4

食材分量の分布と平均値の例

むとする．
従来手法では，3. 1 節で示したように，ある食材 k がレシピ中に含まれているか否か，に基づいてレシピスコアを算出する．

図 5 食材の重み付けのための偏差値の分布例

量の平均値は同じであるが，その分散の状況に応じて，30g という分量の意味が異なることが理解できる．したがって，各食材の分量の分散についても考慮する必要があるといえる．

そのため，食材の分量にかかわらず好きなものが少量であってそこで，本手法では，レシピデータベース内の全レシピにおもレシピスコアは高くなり，嫌いなものが少量であってもレシける，食材分量の分散を用いて各食材の位置付けを導出し，レピスコアが低くなってしまう．具体例を図 3 上図に示す．豚肉

シピスコアの算出に用いる．

が好きなあるユーザに対して，従来手法ではレシピ A も B も3. 3 食材分量を考慮した食材の重み付け

レシピスコアは同じになるため，同順位で提示する．椎茸が嫌

食材 k の分量の平均および標準偏差を用いて，あるレシピにいなユーザに対しても同様である．

おける食材 k の重みを算出する．ただし，食材 k の食材分量はこれに対し，提案手法では，食材を含むか否かだけでなく，すべて 1 人分の分量に統一して扱う．平均はレシピデータベー

好き・嫌いと推定した食材 k の分量を考慮し，レシピスコアをス内の全レシピ中，食材 k が含まれるレシピを抽出し，それら算出する．すなわち，好きと推定した食材を多く含むレシピはのレシピにおける食材 k の食材分量の平均を算出する．

レシピスコアを高く，嫌いと推定した食材を多く含むレシピのレシピスコアを低くする．具体例を図 3 下図に示す．すなわち，豚肉が好きなあるユーザに対して，提案手法では豚肉 (好きな食材) を多く含むレシピ A のレシピスコアを高くし，上位で提示する．また，椎茸が嫌いなあるユーザに対しては，レシピ A

さらに，標準偏差は上記で算出した平均を用いて，以下の式により算出する．

vu nu1 ∑()2σk = t
gk(i) − gkn(6)i=1のレシピスコアを低くし，下位で提示する．その結果，ユーザ

ただし，n は食材 k を含むレシピ数，gk(i) はレシピ i におけるの直感にあったレシピの順位付けが可能となる．

1 人分の食材 k の分量，gk は gk(i) の平均を示す．

しかしながら，食材の種類にかかわらず，単にレシピ中のあ式 (6) によって求められた偏差値を図 5 の食材分量偏差値分る食材の分量が何 g 以上なら重みを大きくし，何 g 以下なら重布を用いて考える．偏差値 50 の食材は全体の上位 50 ％を占めみを小さくするというような，単純なスコアリングを行うことていると考える．偏差値 60 は全体の上位 16 ％，偏差値 80 はは適切ではない．なぜなら，100g という食材分量が非常に多い全体の上位 0.15 ％を占めているということになる．そしてこの場合もあれば，非常に少ない場合もある．したがって，全レシ

食材分量偏差値分布全体を 0〜2 という値で考える．偏差値がピ中における，ある食材の分量の平均値や分散を考慮する必要高ければ高いほど好き，嫌いの重みがそれぞれ大きくなり，逆があると考えている．に偏差値が低ければ低いほど好き，嫌いの重みがそれぞれ小さ

図 4 に，全レシピ中における食材 k，食材 p，食材 q の分量くなる．例えば偏差値が 60 を例とする．偏差値 60 の食材は全の分布と平均値の例を示す．あるレシピにて利用される各食材体の上位 16 ％ある．仮にこの食材分量偏差値分布に偏差値がの分量が 30g であったとしても，それぞれの意味が大きく異な低いものから順に 200 位までの順位を設けると偏差値 60 ならることがわかる．
図 4 中の中段と下段に注目する．食材 p においては，30g という分量は非常に少ないことがわかるため，このレシピにおいば 168 位になる．これを 0〜2 の重みに割り当て直して Wk として付与し，レシピスコアへ反映する．
レシピスコアは以下の式 (7) のとおりである．ては食材 p の影響は小さいといえる．一方，食材 q においては，30g という分量は多いことが分かるため，このレシピにおいては，食材 q の影響は大きいといえる．したがって，各食材の分量の平均値を考慮する必要があることが分かる．
次に，図 4 中の上段と中段に注目する．食材 k も食材 p も分Score(R) =∑(Ik・Wk )k∈R

Wk :対象レシピにおける食材 k の重み(7)図 6 システム概要

偏差値が 50 であれば 1.0 の重みとなり，偏差値 60 ならば 1.68

表1

従来手法／提案手法でレシピ検索時に入力したキーワードとなる．
食材名

4. 提案システムの概要

食材名

食材名

1 日目

卵

6 日目

鶏肉

11 日目

いんげん豆

2 日目

白菜

7 日目

チーズ

12 日目

マカロニ

3 日目

玉ねぎ

8 日目

ツナ

13 日目

手羽先

ムで使用する DB は，味の素のレシピ大百科 [3] のレシピの格

4 日目

じゃがいも

9 日目

キャベツ

14 日目

レバー

納したレシピ DB，各レシピに含まれる食材の図 5 の食材分量

5 日目 ブロッコリー 10 日目 かぼちゃ 15 日目

まいたけ

提案手法システムの概要について図 6 で説明する．本システ

偏差値を格納する食材分量偏差値 DB，ユーザの調理履歴を格表2 実験結果納するユーザプロファイル DB，この DB から得た食材スコア，レシピスコアを格納した食材スコア DB，レシピスコア DB である．また，使用するモジュールは，ユーザがブラウザを介し選択したレシピ名

従来手法 提案手法

1 日目

たこだんごのチリソース◯て入力したレシピ名・食材名をもとにレシピ DB に問い合わせ，

2 日目

さけのチャンちゃん焼き◯

レシピリストを返すレシピ検索モジュール，ユーザプロファイ

3 日目

なすとソーセージのカレー

ル DB で獲得したユーザの調理履歴を読み込み，ユーザの食材

4 日目

ミートボールのトマト煮込みの好き・嫌いを推定した食材スコアを算出し，それに基づくレ

5 日目

ジャンボピザハンバーグ◯

シピスコアを算出する個人の嗜好抽出モジュールである．なお，

6 日目

鶏肉と野菜のチャウダー◯

レシピ名および食材名の表記ゆれは解消済みであり，ここで使

7 日目

フリフリポテト

8 日目

コーンとツナのピラフ用するレシピ DB には味の素レシピ大百科 [3] で提供されるレシピを格納している．
システムの処理手順を以下に示す（図 6 参照）

◯◯

◯
◯

9 日目

チーズとろ〜り餃子のクリームシチュー

◯

10 日目

夏野菜のチーズ焼き

◯

11 日目

ポークビーンズ バターライス添え（ 1 ） ユーザは検索したいレシピまたは食材名をブラウザを介

12 日目

トマトとチキンのマカロニサラダ◯◯

して入力し，推薦を要求．システムは，受け取ったレシ

13 日目

大根と手羽先の煮物◯

ピ名・食材名をレシピ検索モジュールに渡す

14 日目

きりたんぽ鍋◯（ 2 ） 入力された検索キーワードでレシピ DB へ問い合わせ

15 日目

まいたけご飯◯（ 3 ） ユーザに検索キーワードを含むレシピリストを表示（ 4 ） ユーザがレシピリストを閲覧すると同時にシステムは，ユーザの調理履歴をユーザプロファイル DB に入力（ 5 ） ユーザプロファイル DB をもとにシステムは Ik を算出（ 6 ） さらに食材分量偏差値 DB を問い合わせて Score(R) を算出（ 7 ） Ik を食材スコア DB に格納（ 8 ） Score(R) をレシピスコア DB に格納

リストを返す（ 10 ） 再度ユーザは検索したいレシピまたは食材名をブラウザを介して入力し，推薦を要求．システムは，受け取った
レシピ名・食材名をレシピ検索モジュールに渡す（ 11 ） (2),(9) を行う

5. 評 価 実 験（ 9 ） レシピ DB からレシピリストが返された場合レシピス提案手法の妥当性を検証するため，被験者実験を通じて以下コア DB のレシピスコアと照らし合わせて再度レシピの検証を行った．本評価実験は，従来手法および提案手法のそれぞれにおいて，同条件 (同一の検索キーワード) でレシピ検索

今後の課題として評価実験を通して 2 位以下のレシピでも比較した際のそれぞれのランキング 1 位のレシピを比較し，被験者を行い，ランキング精度の向上に取り組む予定である．また，の好みに合うレシピを選択させた. なお，この際，被験者に選調理法やレシピジャンル，気分等も考慮した好き嫌い判定に基択理由を尋ね，分析した．実験に使用したレシピは味の素のレづくレシピスコア算出の検討も行う予定である．

シピ大百科 [3] に登録されているレシピのうち，我々が主菜と判断したレシピ 8050 件である．
以下に，実験手順を示す．
（ 1 ） プロトタイプシステムの嗜好学習機能を利用し，被験者に 6 週間分の調理履歴を入力させる．
（ 2 ） 獲得した被験者の調理履歴に基づき，この被験者の各食材に対する嗜好を学習する．
（ 3 ） 被験者の好きな食材 (表 1 参照) で，レシピ検索を行い，従来手法および提案手法にて検索結果として返された全レシピ中のランキング 1 位のレシピを比較し，被験者が調理したいレシピを選択．
（ 4 ） 上記 (3) にてレシピを選択した際の理由を被験者に回答させる．
なお，上記実験は 15 日分行った．表 2 に実験結果を示す.
表 2 の結果より 15 日中 12 日間は提案手法が選択されるという結果になった．選択した理由を尋ねたアンケートから「両手法で共に嫌いな食材を含んでいたが，嫌いな食材の分量が少ないレシピを選んだ」という回答があり，嫌いな食材の分量がレシピ選択に影響しているということがわかった．また，「エシャロットやローリエなど普段あまり食べることの無い食材を含むレシピが推薦されている場合があり，どのような食材であるかわからないから避けた」という回答もあった．このように好きでも嫌いでもない食材もレシピに影響しているということがわ
かる．しかし，好きな食材に関してのアンケートの回答があまりなかった．これは，両手法のレシピに含まれる好きな食材の分量が偶然同じである場合が多かったため比較ができず，レシピ選択に影響をすることがなかったからであると考えられる．
今後追加実験を通じて好きな食材の分量も考慮されたレシピ推薦が行えるように検討していく予定である．したがって，これらを踏まえて，さらに追加実験をを行う必要があるが，評価実験から提案手法の有効性が示唆される結果となった．アンケー
トの回答から「好みのレシピジャンルのレシピを選んだ」や，「食材同士の組み合わせがよかったレシピを選んだ」といった回答もあり，レシピジャンルや食材同士の組み合わせもレシピ選択に影響するということがわかった．食材の分量だけではユーザの嗜好推定が十分とは言えないので，今後はレシピジャンルや食材同士の組み合わせなども考慮したレシピスコアの算出方
法について検討し，改良を行い，あわせて追加実験も行う予定
である．

6. お わ り に
本稿では，レシピ中の食材分量に基づいたレシピ推薦システ
ムの実装にむけた取り組みとして，実験サイトを構築し，評価実験を行った．評価実験の結果より実験日数が十分多いとは言えないものの，提案手法の有効性が示唆される結果となった．

謝辞

本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助金 基盤研究(C)(研究代表者：中島伸介，課題番号 23500140) による．ここに記して感謝します．
文献[1] 李福実，上田真由美，平野靖，梶田将司，間瀬健二．個人の嗜好を考慮した料理レシピ推薦システムにおける栄養情報の取り扱いに関する検討，DEIM Forum 2009, E5-3, 2009.
[2] 上田真由美, 高畑麻理, 中島伸介．レシピ閲覧・摂食履歴を用いた嗜好の抽出． Web とデータベースに関するフォーラム（WebDBForum 2011），情報処理学会シンポジウムシリーズ，3G-1-2，2011．
[3] レシピ大百科，味の素株式会社，
http://ajinomoto.co.jp/recipe/[4] マギーレシピサイト，ネスレ日本株式会社，
http://www.recipe.nestle.co.jp/[5] クックパッド，クックパッド株式会社,
http://cookpad.com/[6] 楽天レシピ，楽天株式会社，
http://recipe.rakuten.co.jp/[7] Yahoo!レシピ，Yahoo! JAPAN，
http://recipe.gourmet.yahoo.co.jp/[8] Google レシピ検索，Google Inc.，
http://www.google.co.jp/[9] ユーザーサポート，クックパッド株式会社，
http://info.cookpad.com/jobs/position /user-support[10] 三野陽子，小林一郎．ユーザのスケジュールを考慮したダイエッ
トのためのレシピ推薦，DEIM Forum 2009, A2-1, 2009.
[11] 苅米志帆乃，藤井敦．栄養素等摂取バランスの分析に基づく食生活支援システム，日本データベース学会論文誌，Vol.8, No.4,pp.1-6, 2010.
[12] Jill Freye and Shlomo Berkovsky. Intelligent Food Planning:
Personalized Recipe Recommendation. Proceedings of the
14th International Conference on Intelligent User Interfaces,2010.
[13] 塩澤秀和．食材の優先度を考慮したビジュアルな料理レシピ検
索インタフェース，電子情報通信学会論文誌，Volume J94-A
No.7，pp.458-466，2011.
[14] 中川明莉沙，上田真由美，高畑麻理，中島伸介．好き嫌いラベル付き食材分量を考慮したレシピスコア算出方式．DEIM Forum2012, A1-2,2012[15] 中村富予，森下幸俊．気分による献立検索システムのプロトタ
イプにおける受容性評価．電子情報通信学会データ工学研究会 ,Vol.112 No.75, 2012 年[16] 森下幸俊，中村富予，気分による献立検索システムの検索軸の評価とレシピを活用した食品 販売機能の市場ニーズの評価，電子情報通信学会データ工学研究会 , Vol.112 No.75, 2012 年