DEIM Forum 2016 E2-1

ユーザの好みと献立バランスを考慮したレシピ入替えを行う
グループ向け献立推薦
西脇 崇文†

清雄一†

田原 康之†

大須賀昭彦†† 電気通信大学情報システム学研究科 182–8585 東京都調布市 調布ケ丘１–5–１
E-mail: †nishiwaki.takafumi@ohsuga.is.uec.ac.jp, ††{sei,tahara,ohsuga}@is.uec.ac.jp
あらまし

本研究は，共に食事をするグループのために構成員全体の好みを考慮した献立を推薦することを目的とする．そのため，献立に含まれる好みでないレシピの入替えを行った後にグループ向けの献立推薦を行うことにより推薦結果の満足度を高める手法を提案する．レシピ入替えは，各レシピ間の共起度と類似度を基に最も献立と相性の良いレシピを見つけ出し代替レシピとすることにより実現する．複数のグループに対して推薦を行い，推薦された献立に対するグループの満足度，入替えをした献立の妥当性の 2 つの観点から評価実験を行い提案手法の有効性を確認した．本研究は，多くの人が好ましいと感じるバランスを考慮しながら複数のコンテンツを組合せてグループ向けの推薦を行う点で新規性がある．
キーワード

グループ向け推薦，献立，レシピ入替え，投稿型レシピサイト

1. は じ め に
近年，クックパッド [1] や楽天レシピ [2] など，投稿者が自由にレシピを作成し，多数の閲覧者に作成したレシピを公開することができる投稿型レシピサイトが登場している．

ため，グループのメンバー中に一人でも献立に含まれたレシピが嫌いなメンバーがいる場合，献立の全体の評価が下がってしまう．そのため，献立に含まれた嫌いなレシピ以外のレシピが活かされないという問題がある．
そこで，本研究ではグループのメンバーの材料と料理カテゴ

それらの投稿型レシピサイトには膨大な数のレシピが投稿さ

リの好みを基に，献立のレシピから嫌いなレシピを抽出し入れている．またクックパッドでは，レシピのみではなく複数の替えを行い，レシピ入替えを行った献立を推薦することで，グレシピを組み合わせた献立をユーザが作成して投稿すること

ループの推薦結果への満足度を向上させることを目標とする．

もできる．投稿型レシピサイトは食に関する多様なコンテンツ

そのための手法として，まず，献立のバランスを考慮した献を社会に広めることにより，私達の食生活をより豊かにしてく

立とレシピの入替えを行う．献立にユーザの嫌いな材料やカテれる．

ゴリのレシピが含まれていた場合，推薦対象者が嫌いな材料・投稿型レシピサイトに投稿された献立を利用するためには，

レシピカテゴリが含まれていないレシピの中から最も献立と相ユーザは投稿された献立の中から自分の目的にあった献立を検性の良いレシピを代替レシピとして入替える．このことにより，索する必要がある．しかし，投稿型レシピサイトには膨大なコ献立から嫌いなメニューを取り除きつつ，献立のバランスへのンテンツが存在するため，自分の目的にあった献立を見つけ出影響を最小限に抑えることができる．

すことが困難になりつつある．例えば，投稿型レシピサイトの次に，献立のグループ向け推薦を実現するために，精度の高献立検索でメジャーなレシピである「カレー」をキーワードにいグループ向け映画推薦の既存手法 [11] の献立推薦への応用

献立を検索すると 3244 件もの献立の検索結果が表示される．

を行う．既存手法では映画を対象としているが，映画に対して

上記の問題の解決のため膨大なコンテンツの中からユーザのユーザが多くの評価を実施済みであることを前提としている．

好みのコンテンツを見つけ出すための推薦システムの研究が進

しかし，献立の場合，グループの各メンバーが多くの評価をシめられている．推薦システムの多くは個人のユーザを対象としステム上で実施済みの状況を想定することは困難である．そのたものであるが，グループのユーザを対象とした研究も進めらため本研究では，各メンバーの食の好みを用いて献立を推薦すれている．投稿型レシピサイトに投稿されたコンテンツの中にるように手法の改善を行った．

は，献立など，個人のユーザではなく家族や友人などグループ

最後に本研究ではアンケート調査により入替えをした献立ので消費するコンテンツも存在しており，多様なユーザのニーズ

グループの満足度と，入替えをした献立の妥当性を評価した．

に対応するためグループを対象とした推薦システムの研究も必

具体的には，レシピの入替えを行った場合の献立の推薦結果要とされている．

と，行わなかった場合の献立の推薦結果の 2 つの結果を用意し，多くのグループ向け推薦システムはグループに所属する個人

ユーザにアンケート調査を行うことで推薦結果の満足度を評価の情報を基に，個人のコンテンツへの好みを束ねあわせることした．さらに，8 人の栄養士にアンケート調査を行い，入替えによってグループ向けの推薦を実現する．しかし，献立を推薦の前後の献立のバランスを比較することで，入替えの妥当性をする場合，献立は複数のレシピが組み合わさって成立している

評価した．

以下に，本論文の構成を示す．2. 章に本研究の背景を説明し，3. 章で提案手法の概要を，4. 章で提案手法に用いるデータの事
前処理の説明を行う．本研究の提案手法は大きく 2 つのシステ
ムに分かれ，5. 章で提案手法の前半部分を，6. 章で後半部分を説明する．7. 章で提案手法の評価を行い，8. 章で評価結果の考察を行う．9. 章で関連研究について説明する．10. 章で本研究のまとめを説明する．

2. 背

景

2. 1 想定シナリオ
本研究の提案手法は複数人のグループでともに食事をする状
況を想定する．各々のメンバーは食事の献立に対し独自の好み

図1

レシピサイトの構成を持っており，メンバー全体の好みが反映された献立が検索できればグループ全体の満足度が向上すると考えられる．

献立が推薦されても推薦対象者が嫌いな材料を含む献立が推薦

以下に例を挙げる．ここでは，ある 3 人家族を対象にして想されることを目的とする．そのため推薦対象の献立に含まれる

定シナリオの説明をする．3 人の名前を A，B，C とする．A

レシピから推薦対象者の嫌いな材料が含まれるレシピを，嫌いと B の好きな材料は「鶏肉」で，C の嫌いな食べ物は「玉葱」

な材料が入っていないレシピと入替える．この際，献立のバラであったとする．この家族に「ご飯」と「鶏の唐揚げ」と「玉ンスを崩さないレシピ入替えを行う必要がある．たとえば，あ葱サラダ」からなる「唐揚げ定食」が推薦候補に挙げられたとる献立にサラダが一品だけ含まれていて，このレシピを他のレする．家族内の A と B は材料に鶏肉が含まれる「鶏の唐揚げ」

シピと入替える場合，肉料理よりも野菜料理に入替えたい．献があるので献立の評価は高い．しかし，C は「玉葱」が含まれ立のバランスを崩さない献立のレシピを入替えるために，献立る「玉葱サラダ」があるので献立の評価は低い．そのため，ことレシピの相性度を定義し，嫌いな材料が含まれるレシピを相の家族の「唐揚げ定食」の評価は悪くなると想定されるため，性度が高いレシピと入替えることによって，献立のバランスを

通常，システムは「唐揚げ定食」を推薦しない．提案システム

崩さないレシピ入替え手法を提案した．

では，「ご飯」と「鶏の唐揚げ」と相性の良い「ツナサラダ」と次にグループ向けの献立推薦を行う．献立推薦は既存手法を入替えることにより，C の嫌いな材料がなくなり，家族が献立

献立に応用したもので，ユーザ，レシピ，献立の類似度と関係に満足するようになる．

性のグラフを構築し，ランダムウォークという手法を用いてグ

2. 2 投稿型レシピサイト

ループのメンバーの好みを組み合わせることによってグループ

図 1 にレシピサイトのサイト構成の例を示す．まず献立ペー向けの推薦を実現する．最終的には，推薦対象者の嫌いな材料

ジは献立名，献立の写真，献立の説明，献立に含まれるレシピが入っていない，グループ全体の好みを考慮した献立がランキの一覧で構成されている．レシピの一覧からは，各レシピペー

ング形式で推薦される．

ジにリンクが張られている．レシピページはレシピの写真，レシピの説明，調理手順，調理レポート，サイト利用者，レシピまた，本研究では材料の表記揺れを除去するために事前処理を行った．

のカテゴリで構成されている．
「調理レポート」とは，サイト利用者が，写真や感想などで，投稿されたレシピを実際に作ったことを記録する機能である．
サイト利用者が「調理レポート」したレシピは，概して，サイト利用者の好みに合ったレシピと考えられる．レシピのカテゴ
リは，「お肉のおかず」や「鍋物」など料理の分類を示すものである．
本研究では，投稿型レシピサイトから，献立に含まれるレシ
ピ，レシピが含む材料，「調理レポート」を投稿したサイト利用者の情報を用いる．

3. 提案手法の概要
図2

提案手法の流れ

提案手法の全体的な流れを図 2 に示す．提案手法は大きく分けて，献立のレシピ入替えと，献立のグループ向け推薦の 2 つのシステムに分類される．提案手法では，先に献立のレシピ入

4. 事 前 処 理

替えを行う．献立のレシピ入替えは，推薦候補の献立に含まれレシピサイトに投稿されるレシピの材料の名前は一般にユーるすべての嫌いなレシピを入替えることによって，どのようなザの自由記述となっている．その為，同じ食材でも様々の表記

の方法が存在する．例えば，「玉葱」という食材でもひらがなで

simij =

「たまねぎ」であったり，「○玉葱」や「＊玉葱」などレシピの調理手順を表すため，材料名に記号が入っていたりする．

|X ∩ Y ||X ∪ Y |(2)

5. 1. 3 レシピ間の相性度の算出

このように，材料の表記にゆれが存在するため，実際には同グラフを献立に含まれるレシピ毎に作成する．献立に含まれ一の材料であっても，表記の違いにより異なる材料となってしるレシピの集合を M として，各レシピ recipei ∈ M についてまう．また，同じ食材でも表記の仕方で役割が異なる材料も存

グラフ Gi を構築する．ノード間の共起度，類似度が大きいほど在するため，単純に表記ゆれを除去することができない．そのリンクの重みを小さくしたい．レシピをグラフ Gi のノードとため，本研究では，手作業で表記ゆれであるかどうかを判断し，し，recipej のノードを nj とする．任意のノード nj と nk の間

リストを作成することで材料の表記ゆれを除去した．

のリンクの重みを lj,k とすると，リンクの重みは式 3 で求める．
献立に含まれるあるレシピ ri との共起度が 0 より大きいレシピ

5. 献立のレシピ入替え

集合を S とし，ri と各レシピ rj ∈ S とをリンクでつなぎ，そ

献立のレシピ入替えは，推薦対象の献立の中からグループのの重みを 2 − occij とする．また，任意のレシピ rj , rk (i ≠ j, k)

嫌いな材料が含まれているレシピを，献立のバランスを考慮しについて，このレシピ間の類似度が 0 より大きい場合は，rj とた，グループの嫌いな材料が含まれていないレシピと入替える

rk をリンクでつなぎ，その重みを 2 − simij とする．lj,k が設ことにより，献立をグループの満足度の高いレシピに組み替え

定されていないノード間にはリンクは存在しない．
2 − occj,k (occjk =| 0, i = j, j =
| k)
ljk =
2 − sim(simjk =| 0, i =| j, k, j =
| k)
j,k

ることを目的とする．
そのため，入替え候補レシピと献立の相性度を求め，最も献立との相性度の高い入替え候補レシピを代替レシピとする．入
替え候補レシピと献立との相性度は，5. 2 節の手法により，入替え候補レシピと献立に含まれる各レシピとの相性度を 5. 2. 1
節で定義する「最小値法」か，5. 2. 1 節で定義する「平均値法」
によって組み合わせることによって求める．レシピ間の相性度構築したグラフ G 上の recipei と recipel のノード間の最短経路の逆数を求め相性度とする．本研究ではダイクストラ法を用いることによってグラフ Gi を上の最短経路距離を求めた．これによって、レシピ間の距離が小さいほど相性度が高くなる．
．

は，5. 1 節の手法により，レシピの共起度と類似度を組み合わせることによって求める．相性度が高いほど 2 つのレシピはバ
ランスが良いとする．

(3)

Score =

1
dijkstra(Gi , ri , rj )(4)

5. 1. 4 レシピ間の相性度の算出例

5. 1 レシピ間の相性度
献立と入替え対象レシピの相性度は，献立に含まれる各レシ
ピと入替え対象レシピの相性度の組み合わせである．レシピ間の相性度を求めるため，共起度と類似度の 2 つの指標を定義す
る．レシピ間の共起度は 2 つのレシピが同じ献立に含まれている割合であり，レシピ間の類似度は 2 つのレシピが共通の材料を含む割合である．共起度を求めるためには 2 つのレシピが同じ献立に含まれる必要があるため，多くのレシピ間では求めら

図 3 にレシピ間の相性度の求め方の例を示す．図 3 で重みが共起度であるリンクは破線で示した．献立に含まれるレシピである「牛蒡サラダ」と共通の献立に含まれるレシピのノード間のリンクの重みは，1 − occij とする．
「牛蒡サラダ」と共に献立に含まれないレシピ間のリンクのは 1 − simij を用いて重みを計算する．
「牛蒡サラダ」と各レシピ間の最短経路を計算し，「牛蒡サラダ」と各レシピの相性度とする．

れない．共起度と類似度の 2 つの指標を組み合わせることによって，同じ献立に含まれる各レシピと類似したレシピとの相性度を求める手法を提案する．そのため，レシピをノード，共起度と類似度をリンクの重みとしたグラフを構築し，相性度を測る 2 つのレシピ間の最短経路距離の逆数を求め相性度とする．

5. 1. 1 共 起 度
レシピ間の共起度は 2 つのレシピが同じ献立に含まれている割合である．レシピ i を含む献立の集合を X = {m1 , m2 , · · · ms }，レシピ j を含む献立の集合を Y = {m1 , m2 , · · · rt } とする．レシピ i とレシピ j の共起度は式によって求める．

occij =|X ∩ Y ||X ∪ Y |(1)
図 3 レシピ間の相性度の計算の例

5. 1. 2 類 似 度
レシピ間の類似度は 2 つのレシピが共通の材料を含む割合で5. 2 レシピ・献立間の相性度ある．レシピ i の材料の集合を X = {f1 , f2 , · · · fa }，レシピ j

レシピ・献立間の相性度を求める．本研究ではレシピ・献立の材料の Y = {f1 , f2 , · · · fb } とする．レシピ i とレシピ j の類

間の相性度を求める手法として最小値法と平均値法の 2 つの指

似度はによって求める.

標を定義した．

5. 2. 1 最 小 値 法

5. 3. 1 献立のレシピ入替えの例

献立に含まれるレシピと入替え対象レシピの最も低い相性度

献立 m に含まれるレシピを { ご飯, 味噌汁, 玉葱ハンバーグ,を，献立全体と入替えレシピの相性度とする．献立 m に含ま玉葱サラダ } とする．グループの嫌いな材料を「玉葱」とする．

れるレシピの総数を n とする．献立 m に含まれる各レシピと「玉葱」を含む「玉葱バンバーグ」を献立から取り除き，{ ご

入替え対象レシピの相性度の集合を P = (p1 , p2 , · · · , pn ) とす

飯, 味噌汁, 玉葱サラダ } と相性度の最も高いレシピ，「茄子ハる．献立 m と各レシピのスコアは式 5 によって求める．

ンバーグ」など，を代替レシピとして追加する．次に，「玉葱サ

minScore = min(p1 , p2 , · · · , pn )(5)ラダ」を献立から取り除き，{ ご飯, 味噌汁, 茄子ハンバーグ }と相性度が高いレシピ，「牛蒡サラダ」など，をレシピとして追5. 2. 2 平 均 値 法

加する．最終的に献立 m に含まれるレシピは，{ ご飯, 味噌汁,

献立とレシピの相性度を献立に含まれる各レシピとの相性度

茄子ハンバーグ, 牛蒡サラダ } となる．

の平均を，献立全体と入替え対象レシピとの相性度とする．そのため，献立とレシピの相性度を式 6 で定義する．

6. レシピ入替後の献立のグループ向け推薦
本研究では既存研究の中で精度の高い映画向けのグループ向aveScore = ave(p1 , p2 , · · · , pn )∑ni (pi )=
|P |け推薦手法 [11] をレシピ推薦に拡張した手法を提案する． [11](6)の手法はユーザの映画への評価を用いて，ユーザ間，映画間の類似度を求め，推薦対象者の好みを束ね合わせることによって

5. 2. 3 レシピ・献立間の相性度の例

映画のグループ向け推薦を実現している．本研究では入替えを「ご飯」「みそ汁」「唐揚げ」の 3 品からなる献立があったと行った献立にはユーザの評価の情報がないため，ユーザの評価

する．入替え対象のレシピとして「牛丼」，「スープ」，「ハンバーの情報の代わりに，ユーザの材料の好き嫌いから，好きな材料

グ」，「サラダ」の 4 品があったとする．各レシピ間の相性度のが入っているレシピを，そのユーザが好むレシピとした．また，

例を表 1 に示した．

推薦対象者と似たユーザの好みを推薦結果に反映するため，サ
イト利用者間の類似度も求め，推薦手法に反映させた．献立推

表 1 レシピ間の相性度の例
牛丼

スープ

ハンバーグ

サラダ

薦を行うため，ランダムウォークによって，グループの食事の

ご飯

0.2

0.33

3.33

0.45

好みを組み合わせ，グループ全体が満足するレシピ入替後の献

みそ汁

1.47

0.25

0.77

0.4

立の推薦を実現する．

唐揚げ

0.45

0.31

0.33

0.5

グループ向け献立推薦の全体の流れを図 4 に示す．まず，ユー
ザ・レシピ・献立の関連性を表すグラフを構築する．構築した表 2 に表 1 の献立の相性度を，最小値法と平均値法ごとに示グラフとランダムウォークという手法を用いて，グラフの中かした．最小値法でレシピ間の相性度を組み合わせた場合，どのら結びつきの強いノードを見つけ出し，グループ全体が満足す

レシピとも比較的相性度の良い「サラダ」が最も献立と相性度る献立として推薦する．

の高いレシピとなる．一方，平均値法を用いた場合，「ご飯」と「ハンバーグ」の相性度が高いため，「ハンバーグ」が献立と最も相性度の高いレシピとなる．
表 2 献立・レシピ間の相性度の例
牛丼

スープ

ハンバーグ

サラダ

最小値法 0.2

0.25

0.33

0.4

平均値法 0.71

0.30

1.48

0.45

5. 3 献立のレシピ入替え
献立に含まれるグループが嫌いな材料を含むレシピを，献立との相性度が最も高いレシピとの入替えることで献立との相性度を考慮したレシピ入替えを行う．献立に嫌いな材料を含むレシピが複数含まれていた場合，嫌いな材料を含む全レシピに対してレシ

図 4 グラフ全体の流れ

ピ入替えを行い，献立から嫌いな材料を含む全レシピを入替える．
献立 S に含まれるレシピの集合を S = {s1 , s2 , · · · , sn }，入替え対象レシピを R = {r1 , r2 , · · · , rl }，グループの嫌いなレシピ
を H = {s′1 , s′2 , · · · , s′m } とする．s′i ∈ S の場合，S ′ = S − {s′i }として，献立 S ′ と各レシピ rj ∈ R の相性度を求め，最も相性度が高いレシピを代替レシピとして S ′ に追加する．

6. 1 献立推薦のグラフの構築
図 5 にグラフの全体図を提示する．グラフは大きくユーザ層，レシピ層，献立層の 3 層に分かれている．各層はノード間の類
似度をリンクの重みとしている．本節では，類似度を求めることによって各層を構築し，各層を組み合わせることで全体のグラフを構築する手法を説明する．

6. 1. 1 ユーザ層の構築
まず，ユーザ層について説明する．ユーザ間の類似度はユー
ザのレシピリストの類似度とする．ユーザにはサイト利用者と推薦対象者の 2 種類が存在する．まず，サイト利用者のレシピによって表す．
1, (ユーザ i がレシピ j をレポート)
U Rij =
0, otherwise(9)

リストの求め方から説明する．レシピ投稿サイトには「調理レ

レシピ・献立間のリンクは献立にレシピが含まれている場合

ポート」という機能が存在し，投稿されたレシピに対して，レにつなぐ．このことによってユーザが好むレシピが含まれる献シピを作ったことを紹介するレポートを投稿することができる．

立が推薦される．レシピ・献立間の関係は n × l の行列 RM とサイト利用者は複数のレシピに対し「調理レポート」を投稿すして表す. レシピ i と献立 j の関係 RMij は, 式 10 に表す.

1, (献立 i がレシピ j を含む)
RMij =(10)
0, otherwise

ることができる．
「調理レポート」を投稿したサイト利用者は作ったレシピに対して肯定的な評価をしていると考えられる．
そして，同じような「調理レポート」の履歴を持つユーザは同じような好みを持つと考えられる．そのため，レシピリストはサイト利用者が「調理レポート」したレシピの集合である．
次に推薦対象者のレシピリストの求め方を説明する．推薦対
象者はシステムに好きな材料とカテゴリを入力する．本研究では推薦対象者の好きな材料を含むレシピ，もしくはカテゴリに関連するレシピを推薦対象者の好むレシピとする．そのため，
レシピリストは，入力した材料が含むレシピと好きなカテゴリに含まれるレシピを含む．

本研究ではグラフを隣接行列 G として表す．隣接行列 G は対称行列であり，一辺の長さがユーザ数，レシピ数，献立数の合計となっている．グラフ G は式 11 で表す．


U
UR
0


T
G=
R
RM 
 (U R)0(RM )TM(11)

また，本研究では，各ノードから出ているリンク数を制限す

最後に，レシピリストを用いてユーザ層の構築の方法を説明する．サイト利用者と推薦対象者の合計数を m とすると，ユー
ザ層は m のユーザ間の類似度の行列 U として表す．ユーザ i

るため，値が大きい上位 10 件のリンクのみを利用する．その後，各ノードから出ているリンクの重みの合計が 1 となるようにリンクの重みを正規化した．

のレシピリストを X とする．ユーザ j のレシピリストを Y とする．ユーザ i とユーザ j の類似度は式 7 で求める．式 7 はユーザのレシピリストの一致度を示す値である．

Uij =|X ∩ Y ||X ∪ Y |(7)

6. 1. 2 レシピ層の構築
次に，レシピ層について説明する．レシピ投稿サイトのレシ
ピは複数の献立に含まれている．レシピが含まれる献立を基にレシピ間の類似度の層を構築する．レシピの類似度は 5. 章で用いた式 1 で求める．レシピの類似度を求めることによりユーザが好むレシピと似たレシピが含まれる献立を推薦することができる．

6. 1. 3 献立層の構築

図 5 グラフの全体

最後に，献立層について説明する．献立は複数のレシピで構
築されている．献立数を l とすると，献立層は l の献立間の類

6. 2 献立推薦のアルゴリズム

似度の行列 M として表す．献立 i が含むレシピの集合を X と献立リストの作成手法について説明する．まず，構築したグ

する．献立 j が含むレシピの集合を Y とする．献立 i と献立 j

ラフ上をリンクの重みを確率変数としてランダムに移動するポの類似度は，式 8 で求める．式 8 は 2 つの献立に含まれるレシ

インタを用意する．これによって，結びつきの強いノードのポピがどれだけ一致しているかという値である．

インタの訪問回数が多くなる．図 6 にポインタの移動のイメー|X ∩ Y |Mij =|X ∪ Y |

(8)

ジを示す．
まず，推薦対象者のノードからランダムに一つノードを選ん

献立に含まれるレシピの類似度を計算することで，ユーザがでポインタの出発点とする．ポインタは類似度や関連性などリ好むレシピが含まれる献立と似た献立を推薦することができる．

ンクの重みを確率変数としてランダムに移動を繰り返す．移動

6. 1. 4 層間のリンクの設定を繰り返すごとに訪問したノードは，訪問数が 1 ずつ加算されユーザ・レシピ・献立の 3 層はそれぞれのリンクで結ばれる.

ていく．また，推薦対象者と結びつきの強いノードを発見する

ユーザ・レシピ間のリンクは，ユーザのレシピリストにレシピ

ため，移動を繰り返す際，一定の確率 a でポインタの現在位置が含まれる場合につなぐ. ユーザ・レシピ間の関係は m × n のにかかわらず，推薦対象者のノードにポインタは移動する．こ行列 U R として表す. ユーザ i とレシピ j の関係 U Rij は, 式 9の動作を何度も繰り返すことによって推薦対象者の近くのノードほど訪問する確率が高くなる．ポインタは予め決めておいた

嫌いな材料は被験者一人につき最大で 3 つまでとした．

x 回の移動を行う．x の値が大きいほど推薦結果の精度が向上

提案システムのランダムウォークのポインタが推薦対象者する．また，x の値が大きいほど献立推薦に必要な計算時間がのノードに戻る遷移確率 a は既存手法と同じで最も制度が高増加する．移動を終えた時点でランダムウォークは終了とし，

い 0.15 とした．推薦された献立のランキングの上位 10 件をグ

ノードの中から献立のノードのみを抽出する．献立のノードをループの満足度が高い献立とした．

抽出してポインタの訪問回数の多い順にソートしてグループ向けの献立ランキングとして推薦する．

推薦された献立の妥当性を評価するために，再度，被験者にアンケートを行ない，献立を各レシピ入替え手法ごとに上位 10
件の推薦結果を献立名は提示せずレシピのリストのみ提示し，献立をランダムな順序に並べ替えで被験者に提示した．被験者は提示された献立に対し満足度を 5 段階で評価した．
「この献立を食べたいか」という質問で評価を行った．

7. 2. 2 レシピ入替えの妥当性
レシピを入替えた献立が献立として成り立っているかをアン
ケートにより評価した．まず，「オリジナル」，「類似度法」，「平
均値法」，「最小値法」ごとに献立の推薦を行った．その後，各手法ごとに推薦された献立をランダムで 5 件ずつ，合計で 20件抽出した．被験者は 8 人の栄養士を対象とし， 献立は被験者
図 6 ポインタの移動のイメージが入替えを行ったかどうかがわからないように，献立名は伏せ，
レシピのリストのみを提示しランダムな順番で並び替えた．ア

7. 評

価

ンケートでは献立バランスを 5 段階の評価で依頼した．献立バ
ランスとは献立のレシピの食べ合わせや栄養の適性をはかるも

7. 1 評 価 方 法
本節では，提案手法に対して，•提案手法によって推薦された献立のグループ満足度•

入替えを行った献立の妥当性という 2 つの観点から評価実験を行った．実験には，投稿型レ
シピサイトであるクックパッドのデータベースを用いた．また，レシピの「調理レポート」として，クックパッドの「つくレポ」の情報を用いた．

7. 2 比 較 手 法
提案手法を比較評価するため，ベースラインとして「オリジナル」と「類似度法」の手法を用いた．
「オリジナル」は献立のレシピ入替えを行わずグループ向けに献立を推薦する手法である．献立のレシピの入替えを行わないため，献立のバランスの良さという観点では最も精度が高い手法と考えられる．
「類似度法」は，グループが嫌いな材料を含む入替え対象レシピとユー
ザの嫌いな材料を含まない全レシピとの類似度を式 2 によってのであり，「この献立のバランスは良いか」と質問することで評価を行った．アンケートの解答率は 75%だった．

7. 3 データセット
クックパッド株式会社が国立情報学研究所と協力して研究者に提供しているデータセットを本実験では利用した. このデー
タ内では,35928 件の献立データがあった. 献立 には献立を閲覧したユーザによって「参考になった!」の評価が付けられており,
本実験では質の高い献立のみを推薦の対象とするために,「参考になった!」の数が 30 件以上の献立のみを抽出して提案手法による献立推薦の対象とした. 抽出された献立数は 5329 件であり, 抽出された献立に含まれるレシピの件数は 14645 件であった. 本実験では献立に含まれるレシピを入替えに利用するレシピとした. 計算時間が多大と成ることを防ぐために, 入替えに利用するレシピに「つくレポ」を投稿したユーザの中から, つくレポ投稿数をもとに 3362 人を抽出して利用した. 表 3 に評価に使用したデータの数値をまとめる.

計算し, ユーザの嫌いな材料を含まないレシピの中から最も類
表 3 評価に用いたデータ数

似度の高いレシピを代替レシピとして入替える手法である.

7. 2. 1 献立推薦の満足度推薦された献立のグループの満足度の評価方法をアンケート

献立数

レシピ数

ユーザ数

5329 件14645 件3362 人により評価した．被験者の大学院生男女合計 10 人を対象としてアンケート調査で行った．被験者はそれぞれメンバの異なる

7. 4 評 価 結 果

2 つのチームに所属して，4 人のメンバーが所属するの 5 つの7. 4. 1 献立推薦のグループの満足度

チームにランダムに分けてアンケート調査を行った．まず，グ

本項では，献立推薦のグループの満足度の結果を示す．グ

ループ向け推薦を行うために必要な情報を得るため，各被験者

ループの満足度は，各手法ごとに推薦した献立に対する被験者の好きな材料，好きなカテゴリ，嫌いな材料，嫌いなカテゴリの評価の平均点を用いた．

をアンケートにより調査した．アンケートの結果を用いて提案

図 7 はレシピを入替える前後の献立を推薦した結果に対する手法により，データベースから各々のグループの満足度の高い被験者の推薦結果の上位 n 件までの評価の平均である．n = 10

献立を推薦した．入力する好きな材料数，好きなカテゴリ数，の場合，本研究のベースラインとして用いた「オリジナル」は

被験者の推薦された献立に対する評価の平均点は 3.14 だった．

度が高くなったためと考えられる．

「類似度法」は 3.22 だった．
「平均値法」に対する評価の平均点「最小値法」では，献立から取り除いたレシピである「トマは 2.92 だった．
「最小値法」に対する評価の平均点は 3.26 だっトときゅうりのパクパクサラダ」とレシピの雰囲気の似た「安た．
「平均値法」はベースラインと比較して評価が低かった．
「最いトマトが激ウマに!トマトの胡麻和え」に入替わった．

小値法」はベースラインである「オリジナル」と比較して評価

表 6 レシピ入替えの結果の例

が高く，「類似度法」と比較しても僅差であるが評価が高かった．

オリジナル

類似度法

平均値法

最小値法

以上のことから，本研究の提案手法のうち「最小値法」は「平

大根とひき

大根とひき

大根とひき

大根とひき

均値法」より献立のレシピ入替えに有効であり，ベースライン

肉で簡単と

肉で簡単と

肉で簡単と

肉で簡単と

と比較しても有効であることがわかった．

ろ〜り煮物

ろ〜り煮物

ろ〜り煮物

ろ〜り煮物

ピーマンの

ピーマンの

ピーマンの

ピーマンの

消費に超簡

消費に超簡

消費に超簡

消費に超簡

単焼きピー

単焼きピー

単焼きピー

単焼きピー

マン

マン

マン

マン

表 4 推薦結果の上位 n 件までの評価の平均
オリジナル

類似度法

平均値法

最小値法

n=1

2.94

3.00

2.88

3.29

n=3

2.76

3.16

2.84

3.35

献立

トマトとき

☆ピリ辛レ

簡単★ピー

安いトマト

n=5

2.86

3.12

2.87

3.21

に 含 ゅう り の パ

ンコン炒め

マンの肉詰

が激ウマに!

n = 10 3.14

3.22

2.92

3.26

まれ

クパクサラ

☆

め

トマトの胡

るレ

ダ

シピ

ピーマンの

ピーマンの

ピーマンの

ピーマンの

名

種を簡単に

種を簡単に

種を簡単に

種を簡単に

取り出す方

取り出す方

取り出す方

取り出す方

法

法

法

法

7. 4. 2 レシピ入替えの妥当性
栄養士によるレシピ入替えの前後での献立のバランスの変化を評価した．栄養士に献立のバランスの評価を依頼した．レシ

麻和え

ピ入替えの前後での評価の平均の結果を表 5 に表した．
表 5 レシピ入替えの妥当性
評価

オリジナル

類似度法

平均値法

最小値法

3.4

2.95

2.53

3.4

8. 考

察

8. 1 献立推薦のグループの満足度
本研究ではレシピ入替えの提案手法として「平均値法」と被験者の各手法に対する評価の平均は「オリジナル」は 3.4， 「最小値法」の 2 つの手法を提案した．
「平均値法」はベースラ「類似度法」は 2.95，「平均値法」は 2.53，「最小値法」は 3.4 とインと比較して有効性が確認できなかった．
「平均値法」は栄養なった．
「平均値法」は評価が 2.53 となり，「オリジナル」の評価

士による献立バランスの評価が低く，他の手法と比較してバラである 3.4 と比較してバランスの評価が下がった．また，ベーンスの悪い献立が推薦されたことが原因であると考えられる．

スラインである「類似度法」の評価である 2.95 と比較しても「最小値法」はベースラインと比較して有効な手法であること

評価が低かった．
「最小値法」は評価が 3.4 となり「類似度法」が確認された．
「最小値法」は栄養士による献立バランスの評価と比較して評価が高かった．また，「オリジナル」と比較してもが，入替えを行わない「オリジナル」の献立とほぼ同じであり，献立のバランスの評価が同じだった．レシピ入替えを行わない推薦対象となる献立からグループの嫌いな材料を取り除いたこ

献立は最もバランスが良いと考えられるため，「最小値法」によとによって，グループのメンバーの嫌いなレシピが推薦されなるレシピ入替えは，献立のバランスに影響を与えなかったと考かったからであると考えられる．

えられる．

7. 5 レシピ入替えの結果の例
表 6 に「葱」が嫌いなグループの実験データを用いた，レ

結果として，本研究の提案手法のうち最も有効な献立のレシ
ピ入替え手法は「最小値法」であると考えられる．

8. 2 献立入替えの妥当性

シピ入替えの一例を示す．表 6 の「オリジナル」の「トマトと献立のレシピ入れ会の妥当性を考察する．
「平均値法」は，献きゅうりのパクパクサラダ」に推薦対象者の嫌いな材料である立のレシピ入替えを行わない「オリジナル」と比較して献立の「葱」が含まれていたため，レシピ入替えの対象になった．

バランスが大きく下がった．また，「類似度法」と比較しても評「類似度法」では，レシピの雰囲気が違う「☆ピリ辛レンコ

価が低かった．
「平均値法」は献立に含まれる各レシピとの相性

ン炒め☆」に入替わった．これは，類似度を計算する際，材料度が平均的に高い入替え対象レシピを代替レシピとして選択しの中で「すりごま」「めんつゆ」「砂糖」などの調味料が多く一ている．そのため，献立に含まれるレシピの中に一つでも相性致し，レシピ間の類似度が高くなったためと考えられる．

度が高いレシピが存在した場合，他のレシピとの相性度が低く「平均値法」では，すでに献立に含まれている「ピーマンのても代替レシピとして選択される．そのため，相性度の低いレ消費に超簡単焼きピーマン」と雰囲気の似た「簡単★ピーマン

シピ同士が同じ献立に含まれバランスの評価が下がったと考えの肉詰め」に入替わった．これは，「ピーマンの種を簡単に取りられる．
「最小値法」はベースライン手法である「類似度法」よ

出す方法」など，ピーマンととても相性度の高いレシピが献立りも評価が高く，「オリジナル」と比較しても献立のバランスにに含まれていたため，献立に含まれるレシピとの平均的な相性

大きな変化が見られなかった．そのため，本研究で提案した献立のレシピ入替え手法の中で，バランスを考慮したレシピ入替

ムの提案を行った．献立と入替え対象レシピの相性度をを求めえ手法として有効な手法は「最小値法」であると考えられる．

ることによって，嫌いな材料を含まない献立とのバランスの良9. 関 連 研 究

いレシピと入替える手法を提案した．また，献立とレシピの相性度を求める手法として「平均値法」と「最小値法」の 2 つの9. 1 レシピ推薦手法を提案した．その後，クックパッドのデータベースに登録

高畑ら [3] はレシピの調理履歴と閲覧履歴から食材単位で嗜された献立に嫌いな材料を含まないように入替えを行った．入好を抽出する手法を提案した．また矢島ら [4] は調理履歴や閲替えを行った献立を，グループ向け推薦手法を献立向けに拡張

覧履歴を基に，レシピの調理難易度，個人の食材の嗜好，個人した手法で推薦することにより，グループの満足度を向上させが得意とするレシピの調理法を推測し，ユーザの現在の状況にる推薦システムを提案した．

適した かんたん なレシピを推薦する手法を提案した．これ

提案手法は，推薦された献立に対するグループの満足度と入らの研究 [3] [4] はレシピの推薦を目的としており，本研究は複替えをした献立の妥当性の 2 つの観点から評価をした．その数のレシピを組み合わせた献立の推薦を目的としている点で異結果，ベースラインと比較して「最小値法」でレシピ入替えをなる．志土地ら [5] の研究では，tf-idf の手法を応用して，同一行った献立の推薦結果に対するグループの満足度が良くなった．

のカテゴリ内のレシピ群の特徴的な調理手順の抽出を行ない，献立の入替えの妥当性の評価では栄養士に対し，献立のバラン

調理手順の類似度を計算することによって代替素材を発見する

スの評価を依頼した．その結果，「最小値法」によりレシピ入替手法を提案した．また，花井ら [6] の研究では，健康を意識しえを行った献立と入替え前の献立を比較し，バランスに大きなた代替食材を発見する手法を提案した．健康を意識したレシピ変化が見られないことが確認できた．

の材料の入替えを行うため，材料に含まれる栄養分などを抽出して，入替え対象の材料との類似度を求めることによって代替謝辞

素材を発見した．しかし，これらの研究 [5] [6] は，レシピの材

本研究は JSPS 科研費 24300005, 26330081, 26870201 の助料を入替えることを目的としているため，レシピ入替えを目的成を受けたものです．本研究では，クックパッド株式会社と国とする本研究には利用できない．

立情報学研究所が提供する「クックパッドデータ」を利用しま

9. 2 献 立 推 薦した．ここに感謝の意を表します．

大野ら [7] の研究では，食材の雰囲気を考慮した料理推薦シ
ステムの構築のため，レシピの特徴を基にレシピのクラスタリ
ングを行ない，クラスタ間の類似度を求めることによってクラスタ間の相性と雰囲気を分析した．西川ら [8] の研究では，年齢や性別などの情報を基に，必要な栄養を考慮し，主食や副菜で構成される一週間分の献立を推薦するシステムを構築した．
木原ら [9] は，余剰食材の使い切りを目的として，毎日の献立を推薦する手法を提案した．冷蔵庫内の食材と食材の賞味期限を考慮して献立を推薦することにより，廃棄食材が少ない献立の推薦システムを構築した．しかし，これらの研究 [7] [8] [9] は
個人向けの推薦を目的としている点で本研究と差異がある．

9. 3 グループ向け推薦
Berkovsky ら [10] の研究ではグループ向けにレシピを推薦する手法を提案している．まず，既存の献立推薦を用いて個人向
けにレシピを推薦して，複数のグループ構成員のレシピ推薦
結果を組み合わせることでグループ向け推薦を実現している．

Kim ら [11] はランダムウォークを用いたグループ向けの映画の推薦手法を提案した．この手法はグラフの層を増やすことにより，ユーザや推薦対象のコンテンツ以外にも様々な要素を推薦結果に反映することができるため，本研究のグループ向けレ
シピ推薦に取り入れた．しかし，これらの研究 [10] [11] は献立
以外のコンテンツの推薦が目的であり，本研究では献立を推薦の対象としている点で異なる．

10. お わ り に本研究ではグループの満足度の向上を目的として，投稿型レ
シピサイトの献立に含まれるレシピの入替えを行う推薦システ

文献[1] クックパッド : http://cookpad.com/，Nov.2015[2] 楽天レシピ : http://recipe.rakuten.co.jp/，Nov.2015[3] 高畑真里，上田真由美，中島伸介, 食材に対する好き嫌いを考慮した料理レシピ推薦手法の提案， 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，E3-5，Mar.2011[4] 矢嶋亜紗美，小林一郎， 個人の状況を考慮した かんたん なレ
シピの推薦, ファジィシステムシンポジウム講演論文集，25th，
ROMBUNNO.1C1-01，Dec.2009.
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ングによる代替可能食材の発見， 電子情報通信学会論文誌 A，
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ズム，2013 年度 人工知能学会全国大会 (第 27 回) ， 3E1-1，
June.2013[9] 木原ひかり，植田真由美，中島伸介， 余剰食材の使い切りを考慮したレシピ推薦手法の提案， 第 3 回データ工学と情報マネジ
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