DEIM Forum 2013 B9-1

地域度を考慮したメニューの推薦法に関する研究
佐野

駿†,††

佐藤

哲司††

† 筑波大学情報学群知識情報・図書館学類 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1-2†† 筑波大学大学院図書館情報メディア研究科 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1-2
E-mail: †{shuntaso,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp
あらまし近年，グルメサイトの認知度の向上は目覚ましく，多くの利用者が旅行や非日常的な出来事で外出する際に利用している．店舗の利用者が記入したレビュー記事数やメニューの推薦者数は，そのメニューの話題性を表し，メニューの評価値は，利用者の満足度を表していると考えられ，これらの指標を用いて，利用者は店舗やメニューを選択している．本論文では，メニューの話題性や満足度に加えて，その土地独自で限定的なメニューであることを表す地域性を考慮したメニューの推薦法を提案する．提案法では，メニューに対するレビュー記事数や推薦者数は，そのメニューの話題性を表す指標，メニューの評価値は，利用者の満足度を表わす指標と考え，これらの指標と地域性とから，地域度を算出する．実際に運用されている商用レビューサイトから収集した情報に基づいて，いくつかのメ
ニューに対して地域度を算出した結果，その土地独自のメニューを推薦できることを確認した．
キーワード

地域度，メニュー推薦，ビッグデータ

A recommendation method on restaurant menu by considering locality
Shun SANO†,†† and Tetsuji SATOH††† College of Knowledge and Library Science, School of Informatics, University of Tsukuba
1–2 Kasuga, Tsukuba, Ibaraki, 305–8550 Japan†† Graduate School of Library, Information and Media Studies, University of Tsukuba
1–2 Kasuga, Tsukuba, Ibaraki, 305–8550 Japan
E-mail: †{shuntaso,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp
Abstract Recently, Gourmet-Sites have increased and they are used when users go to events. The number of review articles and the number of recommending menu written by store users express the level of Topic. And menu’s
evaluation points express the level of user’s Satisfaction. Users eat the restaurant menu by using these factors. And
I define local and particular restaurant menu as Local Restriction. In this paper, I propose the way of recommendation method on restaurant menu considering Local Restriction in addition to the Topic and Satisfaction. I define
the three words, Local Restriction, Topic, Satisfaction as Locality, and I make a study of the way to recommend
menu considering Locality.
Key words Chiikido, Recommend Menu, BigDataの情報が掲載されている．

1. は じ め に店舗の利用者が記入したレビュー記事数やメニューの推薦者

近年，グルメサイトが増加してきており，このようなサイト

数は，そのメニューの話題性を表し，メニューに与えられた評は旅行や非日常的な出来事で外出する際に利用されている．特価値は，利用者の満足度を表していると考えられる．多くの利にサイトに記載されているレビュー記事は，店舗やメニューの用者はこれらの情報に基づいて，食事の際に店舗やメニューを（注 1）

選択の参考になっている．ぐるなび

は，店舗の名前や所在選択していると考えられる．一方で旅先や外出先で食事をする

地，メニューの一覧，メニューに対するレビュー記事，そのメ

際には，利用者はメニューの話題性や満足度に加えて，その土ニューを推薦する人数，そのメニューを評価する星数など多く地ならではのメニューを選択すると考えられる．本論文ではこのような地域特有のメニューであることを地域性と呼ぶ．

（注 1）：ぐるなび http://www.gnavi.co.jp/

本論文における地域性とは，その土地独自で，その土地でのみ飲食できる限定的なメニューであることを測る指標である．

らテキスト分類を行っている．テキストという自然言語間の類

例えば，山陰地方を旅行する利用者は，話題性や満足度でメ似度を測ることで，語と語の意味的関連性を見出している．

ニューを選択する．しかし，選択したメニューの中には，全国

本論文ではメニュー単位で地域度を算出している．メニュー，

展開されているものも少なからず含まれている．本論文では，

店舗，地域の 3 つの視点から地域性，及び話題性や満足度を考

話題性や満足度だけでなく，このようなどこでも食べられるメ

慮した地域度を算出している．加えて，コンテクスト以外のメ

ニューではなく，その土地でなければ食べられない地域性の高

ニュー・店舗・地域を考慮した地域性も推薦の一因としていておいメニューの推薦を目指す．

り，奥らの研究 [1] [2] とは異なると考えられる．また手塚らと本論文では，旅行や非日常的な出来事で外出をする際に，地共通である地域性をテーマにした研究であるが，ぐるなびのよ

域性・話題性・満足度の 3 つの視点からメニューを推薦するこうな Web 上のビッグデータを扱ったテキスト処理・分析を行っとを目的とする．上記の 3 項目から算出される指標を地域度とており，手塚ら [3] と異なると考えられる．特徴量抽出に関す呼ぶ．

る [4] [5] との比較においても，本論文では地域度を算出し，メ地域度とは地域性・話題性・満足度の評価値を組み合わせた指ニューを推薦するという目的があるという相違点がある．本論

標で，地域度が高ければ高いほど推薦する価値が高いメニュー

文では，メニュー単位で評価して推薦することによって，ユーであることを意味する．メニュー選択には，メニューを様々なザに対してより詳細にメニュー推薦をすることができると考え面から推薦する必要がある．旅行や非日常的な出来事で外出すられる．飲食店舗情報だけでなく，店舗ごとに記載されているる際にメニューを選択すると限ったとき，地域性は特定のエリ

メニュー情報も用いて考える．本論文はメニュー・店舗・地域

アやメニュー等その土地独自である希少性を測るもので，空間から算出される地域性と，話題性や満足度を考慮した地域度と的局所性を示している．一方で話題性や満足度は，利用者がメいう指標を算出し，メニューの話題性や満足度，地域性を考慮

ニューの満足度や評価が高まりに感心しており，時間的局所性

したメニュー推薦を行う点に新規性がある．

を示している．この空間・時間の両視点から，地域度を算出し，メニューの推薦を行う．

3. 地域度の算出法の提案

第 2 章では従来の研究を紹介し，本研究の位置付けを明確に地域度は，1. 節で述べたように，地域性・話題性・満足度をする．第 3 章ではメニュー情報取得の方法，及びメニューの地

掛け合わせた指標で，評価値が高ければ高いほど推薦する価値

域度を算出する方法を提案する．第 4 章では提案手法の評価をが高くなるものと考える．地域度算出の流れは，図 1 のように行い，第 5 章ではまとめを述べる．

なっている．まずぐるなびからメニューデータを取得する．取2. 先 行 研 究

得する全データをメニュー DB と呼び，
「メニュー」，「店舗」，「地域」，及び「レビュー」の各テーブルを作成する．このう

グルメサイト関連の推薦に関する先行研究としては，飲食店

ち「メニュー」，「店舗」，及び「地域」は地域性を算出し，「レ等の「地域スポット推薦」，レビューからある情報を抽出する

ビュー」は話題性と満足度を算出する．地域性と話題性，及び「特徴量抽出」をテーマにした研究がある．

満足度を算出した後，地域度を算出する．以下 3.1 節で，地域

地域スポット推薦をテーマにした研究には，奥ら [1] の研究

度を算出する為のメニュー DB の取得方法を述べる．次に 3.2がある．その地域でしか利用できない店舗等のスポットを，推節で，メニューの体系化について述べ，3.3 節で，地域度の評

薦する指標である地域限定性の算出を行っている．地域限定性

価手法について述べる．

算出のため，Web 上から位置情報，テキスト情報を収集する．
スポットの周囲で範囲を限定して，スポットの様々な観点から要素を抽出し，地域限定性を算出し，その有用性を示している．
更に奥ら [2] は，地域限定性を考慮して，情報推薦を行っている．[1] の研究で抽出された語句の中には，ノイズとなる語句も多く含まれており，IDF 値を限定性スコアに追加するなどしてノイズを除去し，地域限定性推薦の精度を高めている．手塚ら [3] は，ウェブコンテンツへのアプローチから地域性推定を行っている．検索手法としてクエリを投げてウェブ検索結果を解析し，フィルタリングなどを行うことで，クエリが関連する地域の取得を行っている．
また特徴量抽出をテーマにした研究は，小林ら [4] によって行なわれている．レビュー内容を自動的に分析し，製品の特徴
をわかりやすく分析している．ユーザの意見が生まれた「理由」
を製品の重要な特徴として扱い，形態素解析や係り受け解析によって、レビューの「理由」が書かれている部分の抽出を行っている．Gabrilovich ら [5] は，Wikipedia に記載される概念か

図1

提案手法の流れ3. 1 メニュー DB の取得方法（ 1 ） ぐるなびの都道府県ごとのページにアクセスし，都道3. 1. 1 評価データ

府県名を取得する．

ぐるなびは月間約 9 億ページビュー，月間のぐるなびユニー

レビューテーブルの取得方法

クユーザ数 2,800 万人，会員数は 941 万人を抱える大きなグ（ 1 ） レビューのホームページを見るとレビュー URL は

ルメレビューサイトである．ぐるなびはぐるなび Web サービ「http://mr.gnavi.co.jp/search/gid/店舗 ID&p=数字」の形にス（注 2）(以降からぐるなび API と呼ぶ) という，店舗の地域や都なっているので，店舗 ID を利用して，レビュー URL を作成

道府県，カテゴリなどの情報が公開されているサービスや，メする．

ニューページの充実など，メニュー DB を網羅的に収集できる（ 2 ） 数字には 1 ずつ入れていき，妥当性から 3 までとしてと考えられる．ぐるなび API から都道府県ごとにレストラン情レビューのホームページを取得する．

報を取得する．図 2 のように，店舗ごとに店舗 ID，店舗名，店（ 3 ） 取得したレビューのホームページを開きながら，レ舗住所など多くの情報が掲載されている．こういった情報からビューテーブルカラムに必要な要素を正規表現で抽出する．正

店舗ごとに付与されている店舗 ID を都道府県ごとにまとめる．

規表現は表 1 のようにパターンマッチさせる．
表 1 メニュー DB 取得のための正規表現一覧
テーブル名 カラム名

正規表現

メニュー

メニュー

/(<dt class=\"itemTitle\">)(.*?)

メニュー

店舗 ID

(<\/dt>)/s/(<meta name=\"shopid\" content=\")(.*?)(\" \/>)/s
店舗

店舗 ID

店舗

店舗

/<title>ぐるなび - (.*?)<\/title>/s

店舗

店舗住所

/<td class=\"adr\">(.*?)<\/td>/s

店舗

都道府県 ID/<meta name=\"pref\" content=\"/<meta name=\"shopid\" content=\"(.*?)\" \/>/s(.*?)\"\/>/s
レビュー
図2

メニュー

<\/p>)/

ぐるなび API のレストラン情報のデータ構造

3. 1. 2 メニュー DB の取得手順
店舗 ID を都道府県ごとにまとめた上で，以下で各テーブル

レビュー

店舗 ID

レビュー

評価点

点)/s
レビュー

推薦者数

/(<p><span class=\"px12\">おすすめ人数<\/span><strong>)(.*?)(<\/strong><span class=\"px12\">人)/s

店舗 ID/」を，都道府県ごとに csv ファイルに入れる．取得し取得する．

/(alt=\"\" \/><\/span><strong>)(.*?)(<\/strong><span class=\"px12\">（ 1 ） 店舗 ID から得られる店舗 URL「http://r.gnavi.co.jp/
た csv ファイル毎に店舗 URL を開き，店舗のホームページを/(<a href=\"http:\/\/r.gnavi.co.jp\/)(.*?)(\/\" class=\"col_brown01\")/sの取得方法を述べる．
店舗テーブルの取得方法/(class=\"col_dred01\">(.*?)<\/a>

レビュー

投稿件数

/(<p class=\"kurikomi_list_data\">
投稿件数：<span>)(.*?)(<\/span>)/s（ 2 ） 取得した店舗のホームページを開きながら，店舗テー
ブルカラムに必要な要素を正規表現で抽出する．正規表現は表

3. 1. 3 収集したメニューの分析

1 のようにパターンマッチさせる．

3. 1. 2 で取得したメニュー DB の各テーブルの取得件数は，

メニューテーブルの取得方法

メニューテーブルが約 297 万件，店舗テーブルが約 6 万件，地（ 1 ） 店舗 URL に「menu 数字.html」を加えて，メニュー

域テーブルが 47 件，レビューテーブルが約 50 万件であった．

URL「http://r.gnavi.co.jp/店舗 ID/menu 数字.html」を作成

メニューテーブルの件数とレビューテーブルの件数は，大きくする．

違っていて，レビューを書かれていないメニューが多く含まれて（ 2 ） 数字には 1 ずつ入れていき，妥当性から 3 までとしていることがわかった．地域度の算出に必要である話題性や満足メニューのホームページを取得する．

度の算出には，レビューテーブルの中のカラムであるメニュー（ 3 ） 取得したメニューのホームページを開きながら，メの推薦者数や，メニューの評価点を使用する必要がある．そのニューテーブルカラムに必要な要素を正規表現で抽出する．正ため，地域度算出の対象となるメニューは，レビューテーブル

規表現は表 1 のようにパターンマッチさせる．

が存在するメニューであることと考える．尚，地域度算出の際

地域テーブルの取得方法に，全体のメニュー数を扱う項目が存在するが，そのとき，ぐるなびから取得した全メニュー数をの全体のメニュー数とみな（注 2）：http://api.gnavi.co.jp/api/service.htm.

すため，全体のメニュー数は約 297 万件として算出する．

メニューテーブルは約 297 万件あり，その中には複雑な体系

表 3 出現回数の多いメニュー上位 50 件をなしているメニューもある．表 2 に複雑なメニューの体系を上げる．ぐるなびは店舗視点で記載されている為，ホームペー
ジが店舗の意向が表れており，メニューを目立たせようとする

順位

メニュー

件数

順位

メニュー

件数

1

ソフトドリンク

4496

26

ジンジャーエール

1676

2

枝豆

4243

27

おにぎり

1675

ために「◆」や「■」などの記号や，「！」などのマークなど強

3

ウーロン茶

3270

28

角ハイボール1674

調表現が多く見られる．その為，メニューの体系を分析する必

4

キムチ

3185

29

サラダ

1608

要があり，予備実験としてメニューの完全一致で出現回数を分

5

チャンジャ

3014

30 ガーリックトースト 1607

析する．

6

生ビール

2928

31

お茶漬け

1603

7

カクテル

2727

32

グリーンサラダ

1576

8

シーザーサラダ

2624

33

アイスコーヒー

1535

9 オレンジジュース 2416

34

マルゲリータ1524

表2
メニュー id

メニューの体系一例

メニュー

197535■鰻ひつまぶし

10

冷奴

2360

35

ビール

1462

1979644◆とりひつまぶし11

ポテトフライ

2325

36

たこわさび

1420

2049980■秋鮭とイクラの親子ひつまぶし風

12

日本酒

2300

37

ペペロンチーノ

1404

13

ライス

2237

38

焼酎

1386

そこで，メニューを出現回数が多い順に上位 50 件を表にした

14

ワイン

2175

39

しいたけ

1386

ものを表 3 に示し，出現回数の多い上位 50 位までのメニュー

15

フライドポテト

2158

40

ビーフカレー

1370

分布を，図 3 に示す．ソフトドリンクやカクテルなど飲料系の

16

梅酒

2131

41

豚キムチ

1353

17

ハイボール

2075

42

手羽先

1352

18

サワー

2038

43

レバー

1347

総称や，ウーロン茶やコーラなど飲料系のありふれたメニューが見られた．また，枝豆やシーザーサラダなど複数の店舗で被19

カルボナーラ2021

44

ポテトサラダ1341

りがありそうな定番メニューが多く見られた．これは飲料系メ

20

コーラ

2006

45

ごはん

1330

ニューや定番メニューはありふれたメニューであるだけでなく，

21

冷やしトマト1735

46

シーフードカレー

1318

頻繁にチェーン店舗などに存在しているメニューであることが22

バニラアイス

1715

47

ハラミ

1315

要因だと考えられる．

23

デザート

1710

48

生ハムサラダ

1304

24

ウィスキー

1695

49

ししとう

1288

25

ウーロンハイ

1689

50

白菜キムチ

1287

メニューの出現回数の全体の分布を，図 4 に示す．全体では
約 297 万件のメニューを取得したが，出現回数で数えるとメニューの種類は約 100 万件であることがわかる．全体で見ると，メニューの出現回数は 1 位のソフトドリンクから上位約 20 万件までが出現回数 2 回以上であることがわかる．出現回数 20
万位以降のメニューは，出現回数 1 回のメニューが続き，全体の約 8 割のメニューが出現回数 1 回であることがわかる．このことからメニューの完全一致から出現回数を見た場合，差がつかないことがわかる．
逆にひつまぶし，ラーメンなどのよく見かけるありふれたメ
ニューにおいて，メニューの出現回数を考えると，出現回数が多過ぎてしまい，ありふれたメニューでも，出現回数の差がつかないことが考えらえる．よって，メニューを体系化する必要があるといえる．

3. 2 メニューの体系化
地域度の評価式を算出するには，メニューの文字情報を体系化する必要がある．メニューの体系化によって，メニューの中でも頻出の特徴語を抽出する必要がある．手順として，図 5 のような形でメニューの体系化を行う．ありふれた一般的な名称

図 3 出現回数の多い上位 50 位までのメニュー分布
表 4 メニュー DB に入力する SQL 文であるひつまぶしのようなメニューを元に，メニュー DB に直用途

接 SQL 文を投げることによって，メニューの中で頻出の特徴

メニューの単語抽出

語を抽出する．SQL 文の検索文を表 4 に示す．メニューや，出現回数を問い合わせることで，手動でメニューの頻出の特徴語を探る．
メニューの体系化の手順を図メニューの体系化を行うにあたって，メニューにはメニューの特徴を表す単語があると考え，それらの単語をメニュー枝と呼ぶ．例えば，鰻ひつまぶしであSQL 文
select * from テーブル名
where カラム名 like ’%メニュー%’;メニューの出現回数抽出

select カラム名,count(*)
from テーブル名 group by カラム名
order by count(*) DESC;

件，という見方になっている．
「なし」はその左のメニューと共起する語がないメニューであり，例えばメニュー幹であるひつまぶしの右のメニューは，共起する語がなく，ひつまぶしというメニュー幹であることを表している．

図4

メニューの出現回数の全体分布

図 6 ひつまぶしのメニュー体系

ひつまぶしは鰻の蒲焼を用いた日本の料理で，名古屋市周辺
で多く食べられているメニューである．鰻の蒲焼を細かく刻ん
でご飯に混ぜて食べる料理であり，製法名としても知られる．
図 5 メニューの体系化の流れ

ひつまぶしのメニュー枝を分析していくと，上記の 5 つの形で分類することができると考えられる．名古屋や浜松，浦和，浅れば，鰻，ひつまぶしはそれぞれメニュー枝である．メニュー

草などは，ひつまぶしと共起している料理の地名の名称である枝には以下のような特徴があると考えられ，地名，店舗名，材ので，本論文では地名とする．備長等の店舗名は，店舗名とす

料名，製法名，その他名のようなものが挙げられる．

る．鰻や鶏，穴子，鯛などは，ひつまぶしと共起している料理•

メニューの地名であること．

の材料名であるので，材料名とする．石焼，茶漬け，炙り，蒲名古屋，浜松，浦和，浅草など

焼などは，ひつまぶしと共起している料理の製法名であるの•で，製法名とする．特製などはそのメニューを強調しているメ

メニューの店舗名であること．

大戸屋，安楽亭など

ニュー枝であるので，その他名とする．上記のメニューの体系•化の流れから，地域度の評価式を定義し，算出する．

メニューの材料名となるものであること．

鰻，鶏，穴子，鯛，海鮮など

3. 3 地域度の評価手法•

メニューの製法名であること．

上記までのメニューの体系化を踏まえ，メニュー幹と共起す

石焼，茶漬け，炙り，蒲焼，照り焼きなどるメニュー枝とのセットをメニューとし，以下の地域度の評価•

式を定義する．評価式は以下に示す地域性・話題性・満足度のメニューのその他名であること．

うまい，特製，特盛など
次にそのメニューの核となるようなメニュー枝をメニュー幹3 要素から構成されるものと考える．
3. 3. 1 地 域 性と呼ぶ．メニュー枝が一つのみ存在する場合，そのメニュー枝

地域性は，以下の 3 項目から構成される．地域性はその土地がメニュー幹となる．メニュー枝が複数存在する場合，数ある

独自である指標であり，メニュー・店舗・地域の 3 項目から出

メニュー枝の中で，そのメニューの特徴になる語をメニュー幹現頻度を見て評価する．

と考える．表 4 のやり方でメニューを抽出し，ひつまぶしがメ
ニュー幹であるメニューを体系化したものを，図 6 に示すと，メニュー幹であるひつまぶしは 264 件ある．鰻と共起している

メニュー mi の出現頻度 Mi
全国におけるメニュー mi の出現頻度を式 (1) に示す．m は総メニュー数， mf (mi ) はメニュー mi の出現総数を示す．

ひつまぶしが 34 件，鰻と石焼と共起しているひつまぶしが 2

Mi = log

m+1
mf (mi )(1)メニュー mi のある店舗の出現頻度 Si
メニュー mi を提供する店舗の全国における出現頻度を式 (2)に示す．s は総店舗数，sf (mi ) はメニュー mi の出現する店舗

本章では，3 章で説明した地域度の評価式 (7) を元に，パラメータの値ごとに地域度を算出する．4.1 節で地域度を示し，総数を示す．

Si = log

4. 地域度の算出と考察

s+1
sf (mi )(2)

4.2 節で結果について考察を述べる．
4. 1 各メニューの地域度の算出

メニュー mi を提供する店舗が存在する地域の出現頻度 Li

3. 3 節で提案した評価手法にて，メニュー幹やメニュー枝か

メニュー mi を提供する店舗が存在する地域の全国におけるらなるメニュー mi に対して，地域度を算出する．ひつまぶし，出現頻度を式 (3) に示す．l は全地域数，lf (mi ) はメニュー mi

ラーメンサラダ，チキンカレーというメニューに対し，地域度の出現する地域総数を示す．

を算出する．

Li = log

l+1
lf (mi )4. 1. 1 ひつまぶし(3)以上の式 (1)〜式 (3) の総和を求めることで，地域性を定義

3. 2 記載の通り，ひつまぶしは全部で 264 件あり，その中でメニューの出現回数を表すと図 6 になる．ひつまぶしと共起しし，以下のように評価式 (4) を示す．

ているメニュー枝は鰻が一番多くなっている．ひつまぶし自体

メニュー mi の地域性 M locali

が製法名になり替わることも多いため，多様なメニュー枝と共起していると考えられる．それぞれの組み合わせて地域度を算出した結果を，表 5 に示す．

M locali = Mi + Si + Li

(4)

算出結果を見ると，地名である名古屋，浦和，浅草が上位に来ていることや，材料名が上位に多く来ていることがわかる．

3. 3. 2 話 題 性
話題性は，メニュー mi の推薦者数の店舗内の全メニューの推薦者数との比率を見る．
メニュー mi の推薦者数の店舗における全メニューの推薦者の割合 M suiseni
メニュー mi がその店舗においてどれだけ関心を集めているのかを式 (5) に示す．cf (mi ) はメニュー mi の推薦者数，csf (mi )はメニュー mi のある店舗のメニューの総推薦者数を示す．

特に名古屋に関しては地域度が他よりも高くなっている．これは，名古屋という土地に局地的に存在していることに加えて，他と比べてメニューの話題性を評価する M suiseni や満足度を評価する M scorei の値が高いことが影響している．浦和や浅草のひつまぶしは，名古屋のひつまぶしの地域度との間に大きな差がある．ひつまぶしが名古屋市周辺のメニューであることが影響していることが理由だと思われる．浦和と浅草は，その土地にメニューが局所的に存在しているものの，地名ではないので話題性や満足度を測るための利用者の評価数が少なくなっcf (mi )M suiseni =csf (mi )(5)ている．地域性の値は高くなっても，話題性と満足度の値が低くなってしまうために，浦和と浅草のひつまぶしの地域度は名3. 3. 3 満 足 度

古屋のひつまぶしには及ばない結果となったものと考えられる．

満足度は，メニュー mi の評価点の比率を見る．

また材料名である天ぷら，コーチン，鯛，鶏，鰻，海鮮が上メニュー mi の満足度 M scorei

位 10 件に多い．これはひつまぶし自体が調理のしやすさや，他

メニュー mi が 5 点満点中の飲食の満足度を式 (6) に示す．

の料理と合わせやすいメニューであることも大きいと考えられ

M scorei は，メニュー mi の評価点，5 はメニューの評価点のる．実際に多くの薬味やメニューと合わせて食べられているの最高点を示す．

で，その概算が大きい．これらは存在している地域数も少ない
ため，地域度が高くなっていると考えられる．しかし，名古屋

M scorei =mscore(mi )5(6)

3. 3. 4 地 域 度
以上の式 (1)〜式 (6) から地域度の評価式 L(mi ) を定義し，のひつまぶしとは違い，話題性と満足度の値が良くなかったた
めに，名古屋のひつまぶしよりも低い地域度を算出していると考えれる．

4. 1. 2 ラーメンサラダ

以下のように評価式 (7) を示す．

ラーメンサラダは主に北海道で食されるラーメンとサラダがメニュー mi の地域度 L(mi )組み合わさった食べ物である．冷やし中華より具材の野菜の量

L(mi ) = pM locali × (1 − p)(M suiseni + M scorei ) (7)が多いので，ラーメンというよりもサラダとして食されているが，ラーメンサラダをメニュー幹として，ラーメンサラダの地

地域度 L(mi ) は，話題性 M suiseni と満足度 M scorei の和域度を算出する．ラーメンサラダは，メニュー DB の中に表 4と地域性 M locali を掛け合わせることで，評価する．パラメーのように SQL 文を投げると，256 件ある．ラーメンサラダは，

タ p を設定し，利用者がそれぞれどの性質に重視するかで，そそのままの名前であるラーメンサラダが最も多いが，メニュー

れぞれの評価値の重みを変化できるようにする．本論文では，

枝の種類としては材料名である温玉や豚しゃぶ，味噌，地名で地域度の評価のために，p=0.50 の場合の地域度を算出する．

ある北海道や札幌，博多，台湾などが存在する．ラーメンサラ表 5 ひつまぶしの地域度上位 10 件
順位

メニュー

地域度 メニュー枝

し，メニュー幹の他にメニュー枝が複数あるメニューは，上位8 件である．メニュー枝が増えることによって，メニュー，店

1

名古屋ひつまぶし

9.80

地名

2

天ぷらひつまぶし

7.75

材料名

3

浦和ひつまぶし

7.46

地名

7.05

材料名

鯛ひつまぶし6.88

材料名

それぞれの地域度は 3.63，4.15，4.28，5.97 にとどまっている．

6

浅草ひつまぶし6.71

地名

しかしながら，チキンカレーにエッグという材料名のメニュー

7

ひつまぶし茶漬け

6.46

製法名

枝が追加されると地域度は 8.39 であり，またキーマカレーに

8

鶏ひつまぶし6.20

材料名

チキンという材料名のメニュー枝が追加されると地域度は 7.59

9

鰻ひつまぶし5.84

材料名にまで高くなる．同じようにチキングリーンカレーも地域度

10

海鮮ひつまぶし5.29

材料名

4 コーチンひつまぶし
5

舗，地域の局所性が高まり，地域性が上がったことが影響しているものと考えられる．ランク外のメニューである，チキンカ
レーやグリーンカレー，キーマカレー，牛カレーが存在するが，が 7.18，飛騨牛カレーや石垣牛カレー，神戸牛カレーも 10.07，

9.53，8.62 であり高くなっている．このことからメニュー枝をダの地域度の算出結果のうち，上位 10 件を表 7 に示す．
算出結果メニュー枝別に見ると，地名は博多，台湾，札幌，

付ければ付けるほど，メニューの地域性は高まり，その影響で地域度も高まるということが分かる．

北海道，材料名は鶏，味噌，温玉，海鮮，大根，製法名は和風

上位 3 件は地名 + 牛カレーであるメニューが来ている．こであるラーメンサラダの地域度が，上位 10 件である．メニュー

れは地域性も高いこともさることながら，飛騨牛や神戸牛は高枝が地名であるメニューを 2 つに分けると，博多や台湾のラー級牛肉であり，話題性や満足度も高い値であったことが理由で

メンサラダが高く，札幌や北海道の地域度は低くなっている．

あると考えられる．このことからひつまぶしやラーメンサラダ

ラーメンサラダは主に北海道で食される食べ物であり，ラーメの地域度に関してもメニュー枝に地名を含むメニューが上位にンサラダに北海道や札幌など，北海道を表す名称を，北海道以来ていたが，カレーでも同様であることが分かる．

外の地域でも使用している．そのため，局所性が少なくなり，
表 7 カレーの地域度上位 10 件

地域性が低くなったと考えられる．それに対して博多や台湾のラーメンサラダは，その土地にメニューの局所性があり，更に話題性や満足度の値も高いため，北海道や札幌のラーメンサラ
ダよりも地域度が高くなっていると考えられる．
表 6 ラーメンサラダの地域度上位 10 件
順位

メニュー

地域度

メニュー枝

1

鶏ラーメンサラダ

8.08

材料名

2

台湾ラーメンサラダ

7.93

地名

3

博多ラーメンサラダ

7.92

地名

4

味噌ラーメンサラダ

7.56

材料名

5

温玉ラーメンサラダ

6.89

地名

6

札幌ラーメンサラダ

6.58

地名

7

大根ラーメンサラダ

6.57

材料名

8

海鮮ラーメンサラダ

6.49

材料名

9

和風ラーメンサラダ

6.32

製法名

10 北海道ラーメンサラダ

5.33

地名

順位

メニュー

地域度

メニュー枝

1

飛騨牛カレー10.07

地名 + 材料名2

石垣牛カレー

9.53

地名 + 材料名3

神戸牛カレー

8.62

地名 + 材料名

4

エッグチキンカレー

8.39

材料名 + 材料名

5

サーグマトンカレー

7.97

材料名 + 材料名

6

昆布だし牛すじカレー

7.83

材料名 + 材料名

7

チキンキーマカレー

7.59

材料名 + 製法名

8

カシミールカレー

7.21

地名

9

チキングリーンカレー

7.18

材料名 + 材料名

10 チキンティカマサラカレー

4. 2 考6.97 材料名 + その他名 + 材料名

察

4. 1 では，メニューごとに地域度の算出結果を算出したが，ひつまぶしとラーメンサラダ，カレーの地域度を一緒にしてまとめたグラフを図 7 に示す．この中でメニュー枝が製法名であ4. 1. 3 カ レ ー

るものは，ひつまぶし茶漬け，和風ラーメンサラダのみであり，

カレーは，インドとその周辺国で作られていた料理をもとに主にメニューに地名と，材料名がメニュー枝であるメニューの発展し、複数の香辛料を使って野菜や肉などのさまざまな食材

地域度が高くなっていることがわかる．

を味付けした料理である．カレーは，メニュー DB の中に表 4

上位の飛騨牛カレーや名古屋ひつまぶし，石垣牛カレー，神のように SQL 文を投げると，7702 件ある．カレーのメニュー

戸牛カレーは地域度と話題性や満足度が高い値を取っている．

枝の種類としては材料名であるチキン，地名であるインド，カ

飛騨牛カレーや石垣牛カレー，神戸牛カレーはすべてが高いこ

シミール，製法であるキーマなどが存在する．カレーの地域度とに加え，メニュー枝からなる名前である飛騨牛や神戸牛が高の算出結果のうち，上位 10 件を表 7 に示す．

級食材であるなど，メニューが上質であることから話題性や満算出結果を見ると，4. 1. 1 や 4. 1. 2 とは違って，チキンキー

足度の向上にもつながっていると考えられる．名古屋ひつまぶ

マカレーのような，チキンという材料名とキーマという製法名

しはひつまぶしが名古屋生まれのメニューであり，名古屋周辺などメニュー枝が複数存在し，多岐にわたっているメニューがに局所的にメニューがあることや，評判の店舗が数多く存在す

上位に来ていることが分かる．メニュー幹の他にメニュー枝がることが挙げられる．上位 10 件までにメニュー枝が複数のメ

1 つであるメニューは，上位 10 件には 2 件のみであるのに対ニューが 6 件と過半数あり，メニュー枝が多くなるほど地域性

が高くなり，地域度が高くなっている．メニュー枝の中でも地地域度の評価式によって，ひつまぶし，ラーメンサラダ，カ

名を表すメニュー枝を含むメニューが上位 10 件までに 6 件あレーの地域度を算出すると，複数のメニュー枝を持つメニュー

ることもわかり，メニュー枝が地名であることで，地域性が高の地域度が高くなり，中でも飛騨牛カレーや石垣牛カレー，神戸

くなる傾向があることも分かった．その中でも，複数メニュー

牛カレーのようなメニュー枝が地名であるものを含むメニュー

枝を持つメニューのメニュー枝の中に地名が含まれていると，の地域度が高くなる傾向があることが分かった．またこれら

地域度がさらに高くなることが分かった．

のメニューは飛騨牛や神戸牛など高級食材が使われており，メ

このように地域度を構成する中でも，メニュー枝の性質や，メニュー枝の組み合わせ方によって，地域度は大きく変化する
ことがわかった．

ニューが上質であることも影響して，話題性や満足度が高くな
りやすいと考えられる．
これらの結果から，ひつまぶしやラーメンサラダ，カレーに対して，地域度の評価を行い，薦めるべきメニューが明らかにできたと考える．メニューの存在する地域や，メニューに対する推薦者数，評価点によって，地域度は大きく変化していた．
今後は他の多くのメニューにも適用し，地域度がより確かなものであるかを検討していくべきと考える．

6. 謝

辞

本研究の一部は筑波大学図書館情報メディア系プロジェクト
研究による助成を受けたものである．

図 7 ひつまぶしとラーメンサラダとカレーの地域度

5. お わ り に本論文の意義は，旅行や非日常的な出来事で外出をする際に，地域性・話題性・満足度の 3 つの視点からメニューを推薦することである．地域性は特定のエリアやメニュー等その土地独自である希少性を測るもので，空間的局所性を示していて，また話題性や満足度は，利用者がメニューの満足度や評価が高まりに感心しており，時間的局所性を示していると考えた．
実際にメニューの推薦を行うために，ぐるなび API を利用
し，正規表現を用いて，メニュー DB を作成した．メニュー DB
はメニュー，店舗，地域，レビューの 4 つのテーブルから成っている．取得したメニューは手動を体系化を行った．メニュー
はメニュー幹であるひつまぶし，メニュー枝である鰻，名古屋，石焼などから構成されると考える．メニュー枝の特徴で分けると，地名，店舗名，材料名，製法名，その他名の大きく 5 つに分類できると考えた．よってメニューの体系化の結果，メニュー
は個々のメニュー枝から成り立っており，中でもそのメニューの核となるものをメニュー幹と呼ぶと考えられた．地域度の評
価式は，地域性を表すメニュー，店舗，地域の出現頻度や，話題性を表すメニューの推薦者数，満足度を表すメニューの評価
点の 5 項目から構成される．地域性はメニュー，店舗，地域の出現頻度の総和で得られ，そのようにして得られた地域性と，話題性と満足度の和を掛け合わせることで，地域度の値は算出
される．

文

献

[1] 奥健太, 服部文夫, 地域限定性を考慮した情報推薦方式に関する基礎検討, Web とデータベースに関するフォーラム (WebDBForum 2009), 1A-1
[2] 西崎剛司, 奥健太, 服部文夫, 地域限定性を考慮した情報推薦における語句抽出の傾向分析とノイズの除去, 第 3 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM Forum 2011）,
B1-6[3] 手塚太郎, 近藤浩之, 田中克己, 混合ガウス分布を用いたウェブ
コンテンツの地域性推定とオブジェクトレベルローカルサーチ,
情報処理学会論文誌：データベース, Vol.1, No.1, pp. 13-25[4] 小林大祐, 井上潮, Web 上のレビュー情報からユーザが重要視する製品の特徴を抽出する手法の提案, 第 3 回データ工学と情報マ
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[5] Evgeniy Gabrilovich and Shaul Markovitch, Computing Semantic Relatedness using Wikipedia-based Explicit Semantic Analysis, International Joint Conference on Ar-ticial Intelligence, pp. 1606-1611, 2007