DEIM Forum 2016 E2-7

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．その為，剽窃されたレシピの自動抽出
は大きな課題であるといえる．そこで，我々は剽窃されたレシピ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と主調
味料を抽出し，これらと食材の希少度を用いた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

動抽出は大きな課題であるといえる．
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，類似レシピをまとめる事が重要であると考え，類似レシピ

Web を用いることが一般化している．しかし，Web 上に存在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，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類似レシピを判断する上でレシピ同士の料理の主となる食材とできるため，剽窃が大きな問題となっている．剽窃問題はユー

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

る [1]．本論文ではレシピからその食材を欠かすとその料理とし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て成り立たなくなる食材である料理の主となる食材を主食材，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そのレシピ中で最も影響の強い調味料である味の決め手となる

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

調味料を主調味料と呼ぶ．そこで我々はその料理の主食材と主れる．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

調味料を抽出し，抽出した主食材，主調味料及び食材の希少度

（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，作品を用いて，類似レシピをクラスタリングする手法を提案する．

2. 関 連 研 究
近年，剽窃の検出について多くの研究が行われている．高橋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ら [2] は，Web 検索機能と n-gram と出現頻度を用いた剽窃評いるため，料理レシピに著作権法を適応することは困難である

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るとしている．また，料理の作り方は「キャベツともやしを炒め

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提る」や「水を入れ，煮込む」のように表現方法が限られている．

案している．光原 [3] はコピー&ペーストを制限した理想的な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ト

ような独自の表現を用いることが求められる．しかしながら，作成支援システムを提案している．上田ら [4] は，最小操作回

料理レシピにおいて詩的表現などを用いることは現実的ではな

数による編集距離，および圧縮比率による情報距離の 2 つの手

いため，限られた表現を用いることがほとんどである．このこ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る．

とはレシピが類似する要因の一つとなっている．類似したレシ

これらの研究はレポート等長文を対象としている．それに対し，ピが増加することにより，偶然または剽窃であるかの判断が困

レシピは比較的短文で書かれており，表現方法も限られている．

難となっている．また，剽窃されたレシピが多数存在すること

そのため，既存の手法で抽出することは困難である．本論文では，倫理の問題のみならず，情報過多を招くことにより，ユーは，剽窃レシピの抽出するため，まず，類似レシピの特徴の抽

ザの検索の妨げとなっている．その為，剽窃されたレシピの自出を行い，ページ構造，単語の重要度に基づきクラスタリング
することで抽出を行う．

（注 1）：http://www.jpaa.or.jp/activity/publication/patent/

patentlibrary/patentlib/201306/jpaapatent201306 106135.pdf

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クックパッド

（注 2）

や楽天レシピ（注 3）に代表されるユーザ投稿型レシピサイトやモデルを用いず，ページ構造と単語の重要度に着目している点

やぐるなび

で異なる．

マークアップを用いた Google のレシピ検索システム

，独自

（注 5）

のレシピを掲載しているネスレバランスレシピ
（注 6）

レシピ

的な調理手順を抽出する方法を提案している．本研究はグラフ

（注 4）

（注 7）

，ブログ形式で書かれたレシピブログなど，様々な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

3. 主食材，主調味料の抽出

ピ検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

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テゴ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

シピを分類する機能は存在していない．

た．そこで，本論文では，レシピごとに主食材と主調味料の抽

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

出を行い，類似レシピを抽出する手法を提案する．

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

3. 1 材料リスト記載順の影響の調査実験

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

本論文では，主食材と主調味料の抽出にあたり，2 つの材料

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

リスト記載順の影響の調査実験を行った．

ら [6] は，材料，手順，に着目し，コサイン距離，DP マッチン

3. 1. 1 材料リストの 1 番目に記載される材料の調査実験

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

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，レなる材料をレシピの材料リストの最初に記載することが分かっ

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ている [15]．しかし，この先行研究では材料リストに記載されら [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

た材料すべてを用いて実験行っているが，調味料は材料リスト

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の下位に記載されることが多いため，調味料が抽出されることの食材，調理法を用いられている抽出する手法を示している．

が少なく，食材にしか対応することができない．そこで，本論

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文では材料を食材と調味料に分けてこれらの記載順を考慮する

るが，レシピの特徴を最も表しているレシピタイトルついてはことで，主食材と主調味料を抽出することができるか調査する考慮されていない．また，料理ごとの特徴的な材料についてもために実験を行った．実験手法を以下に示す．

考慮されていない．本論文では主食材や主調味料，ページ構造（ 1 ）「料理名」をクエリとし，レシピデータを取得する．

の各部ごとの役割や重要性，料理の種類ごとの食材の重要度を（ 2 ） 取得したレシピデータから，各レシピの材料リストを考慮し，レシピの分類を行う点が異なる．

抽出する．

食材に着目した研究も数多く存在する．Teng ら [9] は食材（ 3 ） 抽出した材料リストに出現する食材名と調味料名，出ネットワークを用いた食材推薦システムを提案している．食材

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，間の関係を取得するために 2 つのタイプのネットワーク（食材抽出する．

補完，代替食材）の構築を行っている．Pinxteren ら [10] はレ（ 4 ） 食材名，調味料名ごとに材料リストの最初に記載されシピにおいて重要な特徴を明らかにし，抽出を行っている．こた材料の出現頻度（FI：First position of ingredient list）[15]

れらの特徴ベクトルに基づいて重み付き類似度を決定し，健康を算出する．

的なレシピに変更できるようにしている．志土地ら [11] はレシ

実験条件

ピテキ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

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

ことによって代替可能な食材を発見する手法を提案している．

クエリとレシピ数を以下に示す．

Forbes ら [12] はレシピ推薦に行列因子分解法を適用した．実•

オムライス 4,659 件

験結果から推薦精度の向上だけでなく，食材の代替や新たなレ•ハンバーグ 14,274 件

シピを作成することに有用であることを示している．しかし，•肉じゃが 5,184 件

これらの研究は食材の重要度に着目しているものの代替食材や•

白和え 2,487 件

代替レシピの推薦であり，類似レシピの抽出する我々の研究と•麻婆豆腐 3,223 件

は異なる．
調理手順の構造化に関する研究では，Kuo ら [13] はレシピサ

また，レシピデータにはクックパッドデータセット（注 8）を用いた．
実験結果

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ピ

食材の実験結果を表 1 に示す．FI の上位 5 件を示している．表

グラフを構築する手法を提案している．山肩ら [14] はレシピの1 より，食材の FI ではオムライスの米飯や卵，ハンバーグの挽

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

肉や豆腐など主食材が多く取得されていることがわかる．このことから，主食材の抽出において食材の記載順を考慮すること（注 2）：http://cookpad.com/

は有用であると考えられる．次に，調味料を対象とした結果を（注 3）：http://recipe.rakuten.co.jp/

表 2 に示す．表 2 より，調味料の FI ではオムライスのケチャッ（注 4）：http://www.google.co.jp/landing/recipes/

プや白和えのごまや味噌のように主調味料が取得されている．

（注 5）：http://nestle.jp/recipe/（注 6）：http://recipe.gnavi.co.jp/（注 7）：http://www.recipe-blog.jp/（注 8）：http://www.nii.ac.jp/dsc/idr/cookpad/cookpad.html

表 3 記載順ごとの主食材，主調味料の出現確率

表 1 食材の FI の上位 5 件
クエリ：オムライス

クエリ：ハンバーグ

クエリ：肉じゃが

主食材
出現確率 (%)

主調味料

食材名

FI

食材名

FI

食材名

FI

記載順

記載順

米飯

2216

挽肉

7976

ジャガイモ

2058

1

85.0

1

出現確率 (%)

44.5

卵

889

豚肉

2187

豚肉

1097

2

29.5

2

21.5

鳥肉

455

豆腐

1404

牛肉

947

3

9.5

3

10.0

ネギ

227

牛肉

1288

豚バラ

213

4

5.0

4

2.5

玉葱

225

鳥肉

1215

挽肉

195

5

1.5

5

2.0

クエリ：白和え

クエリ：麻婆豆腐

食材名

FI

食材名

FI

油や出汁，塩といった調味料が 1 番目に記載されることが多く

豆腐

1008

豆腐

1937

なったためであると考えられる．

ほうれん草

278

挽肉

741

春菊

80

豚肉

586

飲料水

68

麻婆豆腐の素

70

ニンジン

64

牛肉

52

3. 2 主食材の抽出手法
3. 1. 2 節の実験より，主食材は材料リストの 1 番目に記載される確率が高いことが分かった．しかしながら，主食材は複数存在することがあるため，FI ではすべての主食材を抽出するこ

表2
クエリ：オムライスとはできない．また，主食材はその料理において欠かすことの調味料の FI の上位 5 件
クエリ：ハンバーグ

クエリ：肉じゃができない食材であるため，使用される分量が多いと考えられる．

食材名

FI

食材名

FI

食材名

FI

ケチャップ

1485

食塩

6356

だし

982

食塩

768

醤油

810

醤油

825

バター

548

ケチャップ

769

砂糖

724

油

300

ナツメグ

747

油

577

食材であると考えられる．そのため，本論文ではタイトルに出

ブイヨン

283

油

583

酒

476

現する食材は主食材とする．あるレシピにおける i 番目に記載

クエリ：白和え

クエリ：麻婆豆腐

そこで本論文では，材料リストの記載順による主食材の出現確
率と食材の使用割合を用いて主食材の抽出を行う．ここで，タイトルに含まれる食材はそのレシピにおいて特徴となる重要なされた食材の主食材度 M Ii を以下に示す．

食材名

FI

食材名

FI

ごま

827

味噌

1314

味噌

330

ごま

356

砂糖

239

油

276

P Ai は食材 i の記載順による主食材の出現確率を示す．qi は食

醤油

202

醤油

196

材 i の使用分量（g）を示す．上記の計算式により得られる主食

食塩

179

鶏がらスープ179

材度が閾値以上の食材をそのレシピの主食材とする．

qi
M I i = P Ai ∗ Pn
( i=1 qi )(1)

3. 2. 1 分 量 換 算
しかしながら，ハンバーグの食塩，肉じゃがのだしや醤油のよユーザ投稿型レシピサイトでは，材料の分量に関しても自由

うに一般的な調味料が上位になることが多いことが分かる．こに記載することができるため表記が統一されていない．そのた

れらのことから，主調味料は材料リストの最初に記載される確

め，材料をグラム（g）表記に変換する必要がある．本論文で率が低い可能性が考えられる．

は，以下のパターンに従い，分量の g 表記への換算を行った．

3. 1. 2 主食材，主調味料の記載位置の調査実験
次にその料理に対する主食材，主調味料の材料リスト内での•体積表現（例：cc，ml）「栄養摂取状況調査のための標準的図版ツール（試作第２版）」

記載順を調査するための実験を行った．

（注 9）

実験条件

を行う．

実験にはクックパッドデータセットを用い，ランダムに 200 件

を用い，水との体積比を算出し，体積表現ごとに重量換算•数値の必要とする分量表現（例：個，本）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

刈米ら [16] は「人参 ∩ 1 本 ∩ g」といった複数のクエリを用い出現したかを人手にて調査した．また，材料リスト内の記載順

検索を行うことで食材の分量を抽出する手法を提案した．本論

は食材，調味料を分けて調査を行った．

文では，この手法を用い，クックパッドの材料リスト内で「材実験結果

料名 ∩ 分量表現名 ∩ g」をクエリとし検索を行い，共起頻度の記載順（上位 5 件）の主食材，主調味料の出現確率を表 3 に示最大のものをその材料の g 数とする．

す．表 3 より，主食材は材料リストの 1 番目に記載されること•数値の必要としない分量表現（例：少々，適量）が多いことがわかる．しかし，料理レシピ内に主食材が複数存

数値の必要としない分量表現と g 表記はユーザ投稿型レシピサ

在する場合は材料リストの 2 番目にも出現することが多い．一

イト上で同時に記載されることが少ない．そこで本論文では，

方，主調味料では主食材に比べ，1 番目に記載された調味料がBing Search API（注 10）を用い，「分量表現名 ∩ グラム」をクエリ

主調味料となる確率が低くなっていることがわかる．調味料は食材と異なり，調理手順に記載する順に記載することが多く，（注 9）：http://www0.nih.go.jp/eiken/chosa/pdf/kenkoeiyo/20-0-2.pdf（注 10）：http://datamarket.azure.com/dataset/bing/search表 4 使用した分量表現と出現確率
単位表現

出現確率 (%)

大さじ

表 8 主調味料の抽出例
レシピタイトル

主調味料

33.63

シンプル♪さつまいものサラダ

マヨネーズ

個

27.59

もちもち豆乳のパウンドケーキ

砂糖
酢

g

21.54

加茂那須と豚バラ肉の甘酢炒め

適量

19.86

定番だけど美味しい！ツナのオムライス ケチャップ

小さじ

16.89

小松菜チャーハン

表 5 分量換算結果
材料名

換算前 換算後醤油

大さじ 1 杯18g-

シピにおいて特徴となる重要な調味料であると考えられる．そのため，本論文ではタイトルに出現する調味料を主調味料とす

卵

1個

50g

る．また，3. 1. 2 節の実験より，主調味料は材料リストの 1 番

豆腐

1丁

300g

目に記載されることが少ないことが分かった．また，主調味料

納豆

1 パック

50g

はその料理の味を決定づけるために使用される分量が多いと考

塩

少々

0.5g

えられる．そこで，本論文ではレシピタイトルに含まれる調味表6

料，調味料の使用割合を用い，主調味料の抽出を行う．本論文

主食材の抽出例

レシピタイトル

主食材

では，レシピタイトルに含まれる調味料及び調味料の使用割合

ほうれん草の白和え

ほうれん草，豆腐が閾値以上の調味料をそのレシピの主調味料とする．

豆腐ハンバーグ

豆腐，鶏挽肉ヘルシーひじき入り豆腐ハンバーグ ひじき，豆腐，鶏挽肉
簡単 オムライス

ご飯，卵，鶏肉

シンプル☆チンジャオロース

ピーマン，豚肉

表7

主食材，主調味料の適合率，再現率，F 値

3. 3. 1 主調味料の抽出実験
主調味料の抽出手法の有用性を示すため，提案手法を用いて主調味料の抽出実験を行った．
実験条件
主調味料の抽出にはクックパッドデータセットを用い，ランダ
ムに 200 件のレシピを取得し，主調味料の抽出を行った．また，

適合率

再現率 F 値

0.884

0.817

0.849

本論文では主調味料抽出のための閾値は 0.65 とする．

主調味料 0.768

0.427

0.548

実験結果

主食材

主調味料の抽出例の一部を表 8，主調味料抽出の適合率，再現とし，200 件のスニペットを取得する．200 件のスニペット内率，F 値の平均を表 7 に示す．表 8 から，各レシピごとに主調で共起頻度が最大のものをその分量表現の g 数とする．

味料が抽出されている．しかしながら，抽出された主調味料は分量換算に用いた分量表現名はクックパッドの材料リストか

1 種類もしくは 1 つも抽出されない場合が多く存在した．これ

ら分量表現名の抽出を行い，出現確率が 0.05% 以上であったは，調味料によって料理の味に与える影響度が異なるため，使56 個を用いた．使用した分量表現の一部を表 4 に示す．また，用される量に差がなかったためであると考えられる．また，同取得した分量換算の結果の一部を表 5 に示す．

様の理由により，適切な主調味料が抽出されず，再現率が低く

3. 2. 2 主食材の抽出実験
主食材の抽出手法の有用性を示すため，提案手法を用いて主なったと考えられる (表 7 参照)．

4. 類似レシピのクラスタリング手法

食材の抽出実験を行った．
実験条件

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

主食材の抽出にはクックパッドデータセットを用い，ランダム

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に 200 件のレシピを取得し，主食材の抽出を行った．また，主とした検索の 2 種類の検索が考えられる．マルハニチロホール

食材抽出のための閾値は 0.1 とする．

ディングスが行った「料理レシピに関する調査」（注 11）によると，

実験結果

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主食材の抽出例の一部を表 6，主食材抽出の適合率，再現率，F

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

値の平均を表 7 に示す．表 6 から，各レシピごとに適切な主食でレシピ検索を行う人が全体の 56.5%となっている．これは作材が抽出されている．また，表 7 より，適合率，再現率，F 値

る料理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．

共に高い値となっている．これは材料リストの記載順による主

そのため，レシピ検索を行う際のクエリは食材名が最も多く全食材の出現確率を用いたことにより，精度よく主食材を抽出で体の 75.1%となっている．そこで，本論文では食材名をクエリきたためと考えられる．また，レシピタイトルに含まれる食材とし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

名，食材の使用割合を用いたことにより，複数の主食材を抽出る手法を提案する．

できたと考えられる．

3. 3 主調味料の抽出
主食材の抽出手法と同様，タイトルに含まれる食材はそのレ（注 11）：http://www.maruha-nichiro.co.jp/news center/research/pdf/

20130227 recipe cyousa.pdf

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] [17] 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，主調味料の抽出行い，抽出した主食材，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）[18] の一致は重要ではない．

主調味料，材料の希少度，ページ構造の重みを付与し，クラスタリングを行う．
我々の以前の実験より [17]，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ることがわかっている．

これらの類似レシピの 4 つの特徴に基づき，類似レシピを一方，調理手順の領域はあまり意識されていないことがわかっ

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ている．そこで，2 回目のクラスタリングには，レシピタイト

示す．

ル，材料リストの中に含まれる食材名，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．

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（ 2 ） 取得したレシピデータから，各レシピのタイトル，材られる．例えば，「カレー」で一般的に使用されると考えられる料リストを抽出する．

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の（ 3 ） 抽出したタイトル，材料リストに出現する，料理名，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徴

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使わスと照合することにより抽出する．

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こと（ 4 ） 各レシピのタイトルから抽出した料理名，調理法名のがわかる．そこで本論文では，池尻ら [21] の提案する材料の希単語を用いてクラスタリングを行う．

少度を示す RF IIF （Recipe Frequency Inverted Ingredient（ 5 ）（4）のクラスタリングによって得た料理名，調理法名

Frequency) の考えに基づいて，ある料理における材料の出現ごとの各クラスタに対し，料理ごとに主食材，主調味料の抽出頻度と出現位置，主食材，主調味料を用いて，材料の特徴量を行い，食材名，調味料名の出現する位置に基づいた特徴量を算算出する S RF IIF を提案する．主食材，主調味料の抽出に出，ページ構造の重みを付与し，クラスタリングを行う．

は 3. 2 節及び 3. 3 節に示した手法を用いる．ある料理のクラス

4. 2 料理名，調理法名を用いたクラスタリング

タ m の i 番目に記載された材料の特徴量 S RF IIFi,m の式を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

以下に示す．

タイトルの一致が最も重要であることが分かっている [1]．また，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S RF IIFi,m = α log

際に「食材名」をクエリとして検索を行った場合，検索結果に

8
<0.5
γ=
:0

は，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「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品データベースを用いて，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，我々の以前の実験結
果 [19] より，Repeated Bisection [20] を用いる．

|Rm ||Ri,t,m |+ β log|Rm |+γ|Ri,o,m |if i is main ingredient or seasoning

(2)

(3)

otherwise.

|Rm | はクラスタ m に含まれるレシピ数，|Rit,m | はクラスタ
m に含まれるレシピ群中で材料 i がレシピタイトルに出現した
レシピ数，|Rio,m | はクラスタ m に含まれるレシピ群中で材料

i が材料リストに出現したレシピ数である．また，α は材料 i
がレシピタイトルに出現した場合の重み，β は材料 i が材料リストに出現した場合の重みである．また，γ は材料 i が主食材，主調味料であっ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で得られたクラスタごとに材料の特徴量 S RF IIF を求め，再度クラスタリングを行う．クラスタリング手法には最初のクラス

4. 3 食材名，調味料名，材料の希少度を考慮したクラスタリング
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スタを取得する．しかしながら，同一種類の料理であっても類似した料理であるとは限らない．例えば，「玉ねぎ ∩ じゃがい

タリングと同様 Repeated Bisection を用いる．また RepeatedBisection はハードクラスタリングであるため，類似していないレシピが同クラスタ内に存在することがある．そこで本論文
では，クラスタの中心ベクトル Vc と各レシピの特徴ベクトル

Vr から，類似度 sim(Vc , Vr ) を以下の式により求める．

も」をクエリとして，クラスタリングを行うと「カレー」のクラスタが生成される．しかし，このクラスタ内には「夏野菜カレー」「トマトカレー」「チキンカレー」「スパイシーチキンカ

Vc =

1

X

|Rm | i∈R

m

S RF IIFi(4)

表 12 適表 9 データセット
クエリ

レシピ数

クラスタ数

鶏肉 ∩ なす2,216

豚肉 ∩ 玉ねぎ

合 率

クエリ

適合率

68

豚肉 玉ねぎ

0.474

10,635193

豆腐 玉ねぎ0.474

豆腐 ∩ 玉ねぎ

10,359

185

人参 大根

0.594

人参 ∩ 大根

10,403

202

鶏肉 なす

0.697

トマト ∩ チーズ

13,584164

トマト チーズ

0.524

平均

0.553

Vr = (S RF IIF1 , ..., S RF IIFn )sim(Vc , Vr ) =Vc · VrkVc k · kVr k(5)
また，表 10 の正解データは，被験者 20 代 7 名により抽出し(6)

類似度が閾値以上のレシピを類似レシピとする．本論文では，
類似レシピ決定のための閾値を 0.5 とした．

て類似レシピのクラスタを提示し，適合率を求めた．この時，提示した類似レシピのクラスタには表 10 の各クエリのクラス
タ 1 に対するクラスタリング結果のレシピ数の上位 5 クラスタを用いた．各クエリの適合率の平均を表 12 に示す．表 12 より，本提案手法の平均適合率は 55.3%となった．適合率があまり良

5. 実

験

本提案手法の有用性を示すために類似レシピのクラスタリン
グ実験を行った．

5. 1 レシピタイトルに含まれる料理名，調理法名を用いた
クラスタリング結果と考察

1 段階目のクラスタリングでは，料理名，調味料名ごとにレシピを分類する．実験にはクックパッドデータセットを用いた．
実験に用いたクエリごとのレシピ数とクラスタ数を表 9 に示す．
クラスタ数は Bayon（注 12）を用い，クラスタ分割ポイントを 1.0とし，クラスタ数を決定した．各クエリに対するクラスタリン
グ結果の一部を表 10 に示す．表 10 より，料理名，調理法ごとにクラスタが得られていることがわかる．しかし，同一種類の料理であっても類似したレシピであるとは限らない．例えば，
クエリ「鶏肉 ∩ なす」のクラスタ 1 を見るとココナッツカレー
やグリーンカレー，野菜カレーなど様々な特徴を持つレシピが同じクラスタ内に存在していることがわかる．これらのレシピ
は全てカレーの料理であるが異なる特徴を持つため，類似したレシピとは言えない．そこで，類似レシピを抽出するために食
材名，調味料名を用いて再びクラスタリングを行う必要がある
ことがわかった．

5. 2 食材名，調味料名，材料の希少度を考慮したクラスタ
リング結果と考察
次に 5. 1 節の 1 段階目のクラスタリング結果に対して，食材
名，調味料名，主食材，主調味料，材料の希少度，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った．表 10 の各
クエリのクラスタ 1 に対してクラスタリングを行った．結果の一部を表 11 にその適合率を表 12 に示す．表 11 より，同一種類の料理が特徴ごとに分類されていることがわかる．例えば，
クエリ「鶏肉 ∩ なす」のクラスタでは，1 段階目のクラスタリ
ングで同じクラスタに存在したココナッツカレーやグリーンカ
レー等が異なるクラスタへ分類されている．これにより，食材，
調味料，材料の希少度，単語の出現場所の重みを考慮したこと
により，類似レシピの分類が可能となることがわかった．

くなかった原因として，クラスタ内に類似したレシピ群が複数存在したことが考えられる．例えば，「トマト ∩ チーズ」のサラダの料理におけるクラスタでは，異なる種類のチーズを用いたレシピが存在した．クリームチーズが用いられているレシピ同士は類似していると判断していたが，同クラスタ内には，モッツァレラチーズが用いられているレシピも存在しており，モッツァレラチーズを用いたレシピ同士も類似していると判断していた．しかしながら，用いられるチーズの種類が異なるため，
クリームチーズを用いたレシピ群とモッツァレラチーズを用いたレシピ群は類似していないと判断されたため適合率が下がったと考えられる．また，同じ食材を用いた同種類の料理においても，味付けの異なるレシピは類似していないと判断することが多いことがわかった．そのため，今後，主調味料の抽出の精度向上が重要であると考えられる．

6. 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，主調味料の抽出を行い，抽出した主食材，主調味料，そして材料の希少度に基づき，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
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，料理の分類を行った．次に主食材，主調味料，材料の希少度，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
ことにより，類似レシピの抽出を行った．
今後の課題として，主調味料の抽出精度の向上が挙げられ
る．類似レシピの判断には主調味料の考慮が重要であることがわかっている．しかし現在，主調味料が複数存在する時に抽出が上手く行えていない．そのため，主調味料の抽出精度の向上が必要である．また，主食材，主調味料以外の材料の分量の違いを考慮しておらず，全て等価として扱っている．例えば，甘さを引き立たせるために甘い味付けの料理に塩を入れることがある．しかし，「砂糖：塩＝ 2：1」の割合で使用した場合と「砂糖：塩＝ 1：2」の割合で使用した場合では，味が大きく異なる．
また，水を 100cc 使用するレシピと 500cc 使用するレシピでは（注 12）：https://code.google.com/archive/p/bayon/wikis/Tutorial ja.wiki

表 10
クエリ

料理名，調理法名を用いたクラスタリング結果

クラスタ 1（カレー）クラスタ 2（煮）クラスタ 3（炒め）

夏野菜のタイ風ココナッツカレー

切って入れて煮込むだけ！トマト煮込み♪

鶏肉となすの黒酢炒め

鶏肉

真夏にぴったり！グリーンカレー

鶏肉のトマト煮込み

鶏肉と野菜の味噌炒め♪

∩

南国気分〜ココナッツカレー

鶏肉と野菜のバルサミコ煮

ナスとトマトのぴり辛★炒め

なす

トマトをたくさん使ったカレー

鶏ムネ肉の野菜煮込み★

トロぅま☆ナスと鶏肉の中華風炒め

大和地鶏と自家製野菜カレー

ナスと鳥胸肉のさっぱりお酢煮

鶏肉のチリソース炒め

クラスタ 1（炒め）クラスタ 2（煮）クラスタ 3（角煮）

簡単♪茄子豚肉味噌炒め

大根と豚バラのあっさり煮物

短時間でも！とろける豚の角煮

豚肉

豚バラとにんにくの茎炒め

う豚肉と大根のとろとろ煮込み

簡単☆ねぎと豚の角煮∩

白ネギと魚介類のトロトロ炒め

柔らか煮チャーシュー

大根と豚の角煮

茄子と豚肉の甘辛味噌炒め

自家製チャーシュー☆手羽煮

コーラでとろとろ角煮♪

豚肉ときのこのバターポン酢炒め

白菜のとろとろ煮。

中華風

クラスタ 1（揚げ）クラスタ 2（ハンバーグ）

クラスタ 3（鍋）

簡単揚げ出し豆腐

和風ひじきハンバーグ

塩麹鶏だんご鍋豆腐

簡単すぎ〜揚げ出し豆腐

ヘルシー豆腐ハンバーグ

塩こうじ レモントマト鍋∩

厚揚げのとろりんおろしがけ

シソの香りの豆腐ハンバーグ☆

うまうま！ピリ辛♪豆乳担々鍋＊夕飯＊おつまみ＊ねぎ味噌入り厚揚げ

豆腐と鶏挽き肉のハンバーグ

ふわふわ鶏団子塩鍋

厚揚げの肉味噌がけ☆

ふわふわ豆腐おからハンバーグ

あったまる〜☆ゴマ香る豚味噌鍋

クラスタ 1（煮）クラスタ 2（スープ）クラスタ 3（サラダ）

クエリ

玉ねぎ

クエリ

玉ねぎ

クエリ

豚の角煮

切干大根の煮物

大根の葉入りコンソメスープ☆

大根のマヨマヨサラダ

人参

ほっこり大根と豚肉のうま煮

根菜たくさんの豆乳スープ

ひじきと切干大根の栄養たっぷりサラダ∩

鶏肉＆根菜類でヘルシー☆煮物

カボチャのコンソメ☆ミルクスープ

切干大根とハムの和風サラダ

大根

母の味♪切干大根の煮物☆

圧力鍋で。中華風根菜スープ

生ハム野菜ロールサラダ（シーザー）

トロトロ♪我が家の牛すじ煮込み

優しい味！ウインナーと野菜のスープ

トマト山盛り!水菜と大根のパリ麺サラダ

クラスタ 1（サラダ）クラスタ 2（パスタ）

クラスタ 3（焼き）

クエリ
トマト

∩
チーズ

アボカドトマトとクリームチーズのサラダ *ナスとツナとトマトのパスタ*

茄子とトマトのアルミカップ焼き

パンにもおつまみに☆アボカドサラダ

ナスとトマトとモッツァレラチーズパスタ

トマトとナスとジャガイモのチーズ焼き

モッツァレラのバジル風サラダ

フレッシュトマトとバジルのパスタ

トマトバジル卵焼き♪

イタリアン？豆腐サラダ

夏の定番☆小海老とアボカドの冷製パスタ

トマトの自家製パン粉焼き☆

*簡単おもてなし♪トマトカップのサラダ

我家の定番オーブンで作るベイクドパスタ

簡単！
！チキンのトマトチーズ焼き

完成した料理には大きな差が生じると考えられる．今後，分量を考慮した類似レシピのクラスタリング手法についても検討す[5]

る必要がある．

謝辞[6]

本論文の一部は 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，本研究[7]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[8]て謹んで感謝の意を表する．

文

献[1] 花井俊介，灘本明代，難波英嗣， スパムレシピ抽出のための酷似レシピクラスタリング手法, 情報処理学会研究報告，2014DBS-160(26)，pp. 1-7，2014．
[2] 高橋勇，宮川勝年，小高知宏，白井治彦，黒岩丈介，小倉久和，
Web サイトからの剽窃レポート発見支援システム, 電子情報通信学会論文誌 D，90(11)，2989-2999，2007．
[3] 光原弘幸， Web を情報源とするレポート作成のためのコピー・
アンド・ペースト制限とリフレクション支援 , 電子情報通信学
会技術研究報告. ET，教育工学 111.332: 1-6，2011．
[4] 上田和志，富永浩之， 類似性に基づくレポート剽窃の検出ツー

[9]

[10]

[11]

ルの改良とソースコードへの適用, 電子情報通信学会技術研究
報告. ET, 教育工学 110.453: 119-124，2011．
福本亜紀, 井上悦子, 中川優， 食材の重要度と食品群を考慮したレシピ間類似度の算出手法, 第 4 回データ工学と情報マネジ
メントに関するフォーラム D9-2, 2012.
苅米志帆乃, 藤井敦， 料理どうしの類似と組合せに基づく関連
レシピ検索システム, 言語処理学会，第 14 回年次大会発表論
文集，pp.959-962，2008.
Wang, L., Li, Q., Li, N., Li, G. and Yang, Y. “Substructure similarity measurement in chinese recipes,” Proc. 17th
International Conference on World Wide Web, pp. 979-988,
2008.
Li, Q., Chen, W. and Yu, L. “Community-based recipe
recommendation and adaptation in peer-to-peer networks,”
Proc. 4th International Conference on Uniquitous Information Management and Communication, pp. 18:1-18:6, 2010.
Teng, C., Lin, Y. and Adamic, L. A. “Recipe recommendation using ingredient networks,” Proc. 4th International
Conference on Web Science, 2011.
Pinxteren, Y. V., Geleijnse, G. and Kamsteeg, P. “Deriving a recipe similarity measure for recommending healthfulmeals,” Proc. 16th International Conference on Intelligent
user interfaces, pp. 105-114, 2011.
Shidochi, Y., Takahashi, T., Ide, I. and Murase, H. “Finding replaceable materials in cooking recipe texts considering characteristic cooking actions,” Proc. ACM multimedia

表 11 食材名，調味料名，材料の希少度を用いたクラスタリング結果
クエリ

クラスタ 1

クラスタ 2

クラスタ 3

夏野菜のタイ風ココナッツカレー

真夏にぴったり！グリーンカレー

トマト缶で簡単手作りカレー

鶏肉

南国気分〜ココナッツカレー

基本のグリーンカレー♪

トマトをたくさん使ったカレー∩

ココナッツカレー☆簡単本格グリーンカレー☆

トマトたっぷりチキンカレー。

なす

超簡単☆ノンオイル☆ココナッツカレー

お店の味を再現！手軽本格グリーンカレー

トマト嫌いさんにも☆トマトチキンカレー

超簡単！なんちゃって本格グリーンカレー

トマトの酸味でさっぱりチキンカレー

クラスタ 1

クラスタ 2

クラスタ 3簡単♪茄子豚肉味噌炒め

お弁当に！塩豚の鶏ガラ炒め

キムチだけ？
！簡単豚キム炒め♪

豚肉

茄子と豚肉の甘辛味噌炒め

豚ネギ塩炒め豚キムチ炒め∩米茄子と豚肉のマイルドな味噌炒め。

かんたん！ねぎ豚塩いため

豚肉とキムチのピリ辛炒め（カレー） 夏野菜のココナッツカレー
クエリ

玉ねぎ

茄子の胡麻味噌炒め

ж豚肉のねぎ塩炒めж

こくうま豚キムチ炒め（炒め）

茄子と豚の辛味噌炒め

豚のネギ塩炒め

我が家の豚キムチ炒め

クエリ

クラスタ 1

クラスタ 2

クラスタ 3

簡単揚げ出し豆腐

ねぎ厚揚げ

厚揚げ

豆腐

みぞれ揚げ出し豆腐

簡単！厚揚げネギポン

厚揚げ味噌葱

∩ネギ味噌のっけ♪

みぞれ汁に揚げ豆腐

揚げ出し豆腐厚揚げのごま味噌がけ

玉ねぎ

簡単すぎ〜揚げ出し豆腐＊ご飯のお供に☆厚揚げのネギソース＊

厚揚げの肉味噌がけ☆

（揚げ）

ごちそうレシピ！揚げ出し豆腐

厚揚げねぎソースかけ

厚揚げのネギ味噌のせ

クエリ

クラスタ 1

クラスタ 2

クラスタ 3

大根葉と切干大根の煮物

大根と鶏肉の煮物

圧力なべでとろとろ牛すじ煮込み

人参

切干大根の煮物

根菜と鶏肉の煮物

こばさんの牛すじ煮込み∩

我が家の定番〜切干大根風煮

鶏肉と根菜の煮物

大根と牛すじ肉のあっさり煮込み

大根

基本

大根と鶏肉の煮物

牛すじの煮込み(煮)☆☆甘めな切干大根の煮物☆☆

簡単★鶏肉と大根の煮物

牛筋煮込み

クエリ

クラスタ 1

クラスタ 2

クラスタ 3

トマト∩
チーズ

切干大根の煮物

トマトとアボカドとクリームチーズサラダ 簡単!パルメザンソースでパスタサラダ

トマトバジルの簡単サラダ

アボカドとトマトのサラダ

トマトとモッツァレラのサラダパスタ

トマトとバジルのサラダ

アボカドトマトとモッツァレラのサラダ

簡単ヘルシー♪サラダパスタ！
！

トマトとチーズのバジルサラダ

女子会に!トマトとアボカドとクリチサラダ アボカドとショートパスタのサラダ（サラダ） アボカドとトマトとチーズのサラダ

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]
[17]

[18]

激うま！サラダパスタ

2009 workshop on Multimedia for cooking and eating activities, pp. 9-14, 2009.
Forbes, P. and Zhu, M. “Content-boosted matrix factorization for recommender systems: experiments with recipe
recommendation,” Proc. 5th ACM conference on Recommender systems, pp. 261-264, 2011.
Kuo, F., Li, C., Shan, M. and Lee, S. “Intelligent menu planning: recommending set of recipes by ingredients,” Proc.
ACM multimedia 2012 workshop on Multimedia for cooking and eating activities, pp. 1-6, 2012.
Yamakata, Y., Imahori, S., Sugiyama, Y., Mori, S. andTanaka, K. “Feature extraction and summarization ofrecipes using ﬂow graph,” Proc. 5th International Conference on Social Informatics, pp. 241-254, 2013.
Chung, Y. “Finding food entity relationships using usergenerated data in recipe service,” Proc. 21st ACM International Conference on Information and knowledge management, pp. 2611-2614, 2012.
苅米志帆乃, 藤井敦，
゛料理レシピの推薦と栄養バランスの可視化による食生活支援システム, WebDB Forum 2009, 2009.
花井俊介，灘本明代， 食材名をクエリとしたレシピ検索における酷似レシピクラスタリング, 信学技報，vol. 114，no. 204，
DE2014-31, pp. 47-52, 2014．
大橋正房, 武藤彩加, 山本眞人, 爲国正子, 汲田亜紀子, 渋澤文明,
小川裕子 ， 「おいしい」感覚と言葉食感の世代, BMFT 出版
部, 2010.

トマト、バジル、モッツレラのサラダ
バジルたっぷり！簡単トマトサラダ[19] 花井俊介，灘本明代， 酷似レシピ抽出のためのクラスタリング
手法の提案, DEIM Forum 2014 F8-6，2014.
[20] Zhao, Y. and Karypis, G. “Comparison of agglomerative and partitional document clustering algorithms,” Proc.
SIAM Workshop on Clustering High-dimensional Data andits Applications, 2002.
[21] 池尻恭介, 清 雄一, 中川博之, 田原康之, 大須賀昭彦， 希少性と一般性に基づいた意外性のある食材の抽出, 日本ソフトウェア
科学会「コンピュータソフトウェア」, vol.31, no.3, pp.70-78,
2013．