1.はじめに
1.1本研究の目的と意義
近年，料理をする際にレシピサイトを利用する人は多い. 「料理レシビに関する調査」[1]によると，料理レシビの入手先はレシビサイトが最も多くなっている。また，クックバッド(#1)による「料理に関するアンケート」[2]でも，料理をする際に最も参考にする情報源はレシピサイトとなっている．このように，レシピサイトは，料理をする人にとって大切な情報源である．多くのレシピサイトの中でも，クックバッドや楽天レシピ(#2)など，一般ユーザがレシピをWeb上に掲載できる，投稿型レシビサイトが急速に発展している．2015年12月3日時点で，クックバッドに掲載されているレシビ数は223万品，楽天レシビに掲載されているレシビ数は105万品である．クックバッドは代表的なレシビサイトであり，1998年からサービスを開始している．また，楽天レシビは，2010年からサービスを開始しているが，急速に掲載レシビ数を伸ばしている.クックバッドのアンケート[2]によると，レシピサイトを利用する理由としては,「レシピが豊富」が最多であった.これはユーザによって求めるレシピが異なるため，より多くのレシピの中から自分の求めるレシビを見つけたいためと考えられる.また，杉山らの研究[3]では，レシビ検索において，以下の傾向があることを明らかにした. ( 1 )  レシビ検索では一般的なWeb検索に比べて，上位の検索結果が選ばれない( 2 )ユーザは，複数のレシピのタイトル，写真，キャッチコピーではなく，主に本文を見比べて選択するつまり，ユーザによって求めるレシビが異なるため，ランキング上位の少数のレシピを見るだけでは不十分であり，ユーザはする.そしてユーザが，自分の要望に沿ったレシピを選択するために，より多くのレシピの中からレシピを検索をしようとした時，複数のレシピサイトを利用することが考えられる．しかし，レシビの中には調理手順が全く同一であったり，または調理内容の一部は変更されているが，同一のレシピとみなせるものがある．このような，レシピとそれを模倣しているレシピ(群)のグループを，本研究では重複レシピと呼ぶ.亜複レシピは，レシビ検楽をしているユーザにとっては有用ではない．重複レシピのうち一つを残して他のレシピを取り除くことによって，ユーザのレシビ選択を支援できる．模倣しているレシビ(群)を取り除くためには，亜複レシビを判別する必要がある。また，亜複レシビは，レシピサイトを機断すると，多くなる傾向が見られる．そこで本研究では，レシビサイトを機断した車複レシピを判別する手法を実験を通して検証する. 1.2　重複レシピ本節では，亜複レシピとはどのようなレシピかを述べる.前節で述べたように，ユーザによって求めるレシピは異なるため，ユーザはレシピの本文を見比べながら自分の求めるレシビを選択する．しかし，レシピの中には重複レシピが存在しており，ユーザーのレシビ検索の妨げとなる．本研究では，重複レシビの判断基準として，以下の2つを設ける. （１）料理の目的が同じもので，調理内容の一部が変更されているもの（２）料理の目的が異なるにも関わらず，目的に応じた調理内容に変化していないもの料理の目的を比較する際には，レシピのタイトルやレシピの概略を使用する．例えば，クックバッドには「簡単！本格麻婆豆腐　子供の黒（辛くない）」（♯³）と「簡単！本格麻婆豆腐　大人の赤（ビリ辛）」（B4）というタイトルのレシピが掲載されているが，この料理の目的は，前者は子供用の料理を作ることであり，後者は大人用の料理を作ることである．したがって，この2つのレシビの料理目的は異なっているといえる．なお，例外として，一つだけの手順から構成されるレシビに関しては，調理手順が完全に一致している場合のみ重複レシピとする．これは調理手順が短すぎるため，模倣しようがないためである．
2.  関連研究
本研究の目的は，投稿型レシピサイトを横断した重複レシピの判別である．重複レシビはユーザの検索の妨げとなるため，判別することによってユーザがレシビを選択しやすくなる．杉山らの研究[3]によると，ユーザにとってレシピを選択する上で，調理内容は重要である．よって，ユーザは，比較しているレシピのタイトルが異なっていても，調理内容が同一のレシピは亜複レシビとみなす.同一のレシビを眺めるのは,ユーザにとって手間のかかる作業である．また，レシビの中には，写真が掲載されていないレシビや，異なるレシビに同じ写真が使用されているものもある.以上の知見から,本研究では,重複レシビかどうかを判定する際に，調理内容に着目する.また，亜複レシビの判別のためには，レシビ同士の模倣性を評価する必要がある．この評価には，小高らの研究[4]を参考にし，文字n-gramを利用する．さらに本研究では，重複レシビの調理内容の差異を考慮することで，重複レシピを発見しやすくなるか検証を行う.ユーザにとって有用でないレシピを抽出する研究には，花井らの研究[5]がある．花井らは，酷似レシピを抽出する手法を提案しているが，酷似レシビと本研究で扱う重複レシビは異なる．2014年の花井ら[6]の研究では，酷似レシピを，「ユーザが検索を行い，提示された各レシビのタイトルとスニペットを見た状態で，違いを感じないようなレシビ」と定義している．本研究では，ユーザがレシピを選択する際に重視する調理内容に着目して，重複レシピの判別を行う．
3.重複レシピの分析
本節では，重複レシビがどのような特徴を持つのか明らかにするための分析を行う．まず，重複レシビを抽出した後，重複レシビの調理内容の差異について分析する. 3.1レシピのデータ亜複レシビを分析するためのレシビデータには，クックバッドのデータセット(#5)と楽天レシピのデータセット(#6)を用いる．2つのデータセットを用いる理由は，レシビサイトを横断した亜複レシビについて検証するためである．本節の分析では， Sekiら[7]の研究を参考にして，10種類の料理（肉じゃが，親子丼，カルボナーラ，クリームシチュー，エビチリ，フレンチトースト，かぼちゃの煮物，麻婆豆腐，ポテトサラダ，スイートポテト）のデータを重複レシピの分析に使用する。レシピデータの抽出にあたっては，レシピのタイトルに該当料理名が含まれているものを，該当料理のレシビとする．実際に分析に使用した料理のレシビ数を，表１に示す.

3.2 重複レシピの抽出
最初に，10種類の料理に関して，重複レシビを取り出す．その際に，レシピサイトを横断した重複レシピのペア数(* ¹)と同ーレシピサイト内の亜複レシピのペア数(#8)を比較するために，１つの料理に関して３通りのレシビサイトの組み合わせについて，以下の手順で重複レシビを判定する． （1）比較するレシピサイトの該当料理の，各レシピの調理手順を結合して，それぞれ1つの文字列にする．文字列に含まれる改行コード，空白，NULLに関しては削除する． （2）すべての文字列のペアについてpython-ngram (#9)を用いて，文字n-gramでJaccard係数を用いて類似度を計算す& (#10) （３）類似度が高い順にランキングし，上位200件のペアが重複レシピかどうかを，人手で判定する．重複レシピのペアは，レシピのペアを比較した際に， (1)料理の目的が同じもので，レシビの調理内容の一部が変更されているもの，または(2)料理の目的が異なるにも関わらず，目的に応じた調理内容に変化していないものとする．ただし，一つだけの調理手順で構成されているレシビ同士のベアに関しては,調理内容が完全一致しているレシピのみを重複レシピとする.
3.3抽出した重複レシピの分析
抽出した亜複レシピのベア数を，表2に示す．亜複レシピのペア数を比較すると，10種類全てにおいて，レシピサイトを横断した亜複レシピのペア数が，同一レシピサイト内の亜複レシビのペア数を上回っている．この結果から，重複レシビは，レシビサイトを横断して投稿されやすい傾向があることが明らかとなった。車複レシピを見つけるために，レシピのペアを類似度が高い順にランキングし，上位200件まで人手で判定した．その際の，重複レシビと判断したレシビのペアの，最下位の順位を表３に示す．最下位の順位を見ると，レシビサイトを横断した重複レシビペアと楽天レシビ同士の重複レシビペアに関しては, 100位以下には重複レシビは見られなかった．また，比較するレシピサイトに関わらず，130位以下には重複レシピは見られなかった．以降の実験では，この分析結果に基づき，200位以下には重複レシピのペアは無いものとみなす.

3.4 重複レシピにおける調理内容の差異の分析
表2から，亜複レシビは，レシビサイトを横断して投稿されやすい傾向があることが明らかになった．本節では，レシピサイトを横断した亜複レシピペアの調理内容を人手で分析し，亜複レシピの判別に利用するために，調理内容の差異を明らかにする.
開発データの作成
亜複レシビの差異を分析するための開発データは，3.3節で抽出した，亜複レシピペアを利用して作成する．すなわち，亜複レシピ内で出現した回数が一回(*¹¹)同士のレシピペアのうち，ランキング最上位から奇数順位のレシビペアを開発データとする．参考までに，表2に示した，重複レシビのペアに含まれるレシピが，重複レシビとして出現した回数を，表4に示す.

分析結果
分析の結果，調理内容の書かれ方には，大きく分けて以下の３つの差異が見られた.調理内容の一部の代替. .調理内容の一部の追加文の分割.書かれ方の差異の例を，表5 (第12)に示す．2つ並んだ調理内容のうち，上はクックバッドに掲載されていたレシビであり，下は楽天レシピに掲載されていたレシピである．また2つの調理内容の差分を太字にしている．以下，表５を利用して，上記の項目について説明する．例えば，＜1＞というのは，表5の<1>の番号を示す
調理内容の一部の代替
調理内容の一部の代替とは，レシビを比較した際に，調理内容の一部が言い換えられていることである．調理内容の一部の代替には， (1)記号， (2)文末， (3)数字， (4)切り方， (5)材料の5種類がある．以下，この5種類について説明する． （1）記号とは，使用されている記号が異なることである．例えば，<1>では,「●」と「★」といった，異なる記号が使用さ
(2)文末とは，文の末尾の書かれ方が異なることである．例えば，<2>の文末は,「のせる。」と「のせておく。」と，異なる書き方をしている. (3)数字とは，調理時間や手順の番号などの，説明に使用する数字が異なることである．例えば，<3>，<4>，<5>で，数字の代替が行われている．<3>では，調理時間を指す数字の「１５分」と「１０分」とが異なり，<4>では，調理手順を指す数字の「７」と「６」とが異なり，<5>では，「①」と「【1】」のように，数字の表記が異なる書き方をしている. (4)切り方とは，野菜や肉の切り方が異なることである．例えば，<6>では,「小口切り」と「薄切り」と，異なる切り方を示している. (5)　材料とは，材料が変更されたり，異なる書き方をしているものである．例えば，<7>では，「じゃが芋」と「新じゃが」と，異なる。
調理内容の一部の追加
調理内容の一部の追加とは，レシビを比較した際に，片方のレシピに調理内容の一部が追加されていることである．追加される調理内容の一部には， (1)旬読点や♪などの記号， (2)料理とは関係のない文， (3)料理と関係のある文の3種類がある．以下，この３種類について説明する． (1)　記号とは，句説点や♪などの記号が，片方のレシピに追加されていることである．例えば，＜8＞や＜9＞が記号の追加にあたる．<8>には，上の文に「♪」の記号が追加されており， <9>は，上のレシビに「。」が追加されている． (2)料理とは関係のない文とは，ユーザへのコメントや他のレシビの紹介など，直接的に料理とは関係のない文が追加されていることである．例えば，ユーザへのコメントとは＜10＞を，他のレシビへのリンクとは<11>のようなものを指す. (3)料理と関係のある文とは，材料の分量や料理をする際のコツが追加されていることである．例えば，<12>では，下のレシビに，油をひかずに豚ひき肉を炒めるために,「テフロンのフライバン」を使用すると詳しく書いている.
文の分割
文の分割とは，一文が二文に分割して書かれていたり，逆に二文が一文に繋がって書かれていることである．例えば，<13>のように,「豚ひき肉を色が変わるまで炒めて〇の材料を加えて炒め合わせて☆を加える。 1に青菜と豆腐を加えて一煮立ちする。」という文が一文に纏められ,「豚ひき肉を色が変わるまで炒めて〇の材料を加えて炒め合わせ、☆を加えて青菜と豆腐を加えて一系立ちする。」と書かれているものを指す.本研究では，重複レシピにおける調理内容の差異のうち，調理内容の一部の代替について検証する．これはユーザがレシピを模倣する際に，調理内容の言葉の代替を他の2つと比べて頻繁に行うと考えたためである．よって，調理内容の一部の代替を考慮することにより，重複レシビの判別の精度が向上するか検証する.

4.重複レシピ判別手法の概要
本節では，３節で述べた，重複レシビの調理内容の一部の代替を考慮した，重複レシビの判別手法を提案する．4.1節で提茶手法の概要を述べた後で，4.2節で調理内容の一部の代替を考慮するために使用する，調理内容の要素の置換辞書について4.1提案手法の概要３節で述べたように，重複レシビはレシビサイトを横断して投稿されやすい傾向がある．本研究では，重複レシビはユーザのレシビ検索において有用ではないため，レシビサイトを横断した亜複レシビの判別手法を提案する．図１に提案手法を示す．本研究での重複レシビ判別手法は，２つある． 1つ目は，図1の左に示した，レシビペアの類似皮に基づき軍複レシビの判別に使用する手法である. 2つ目は，図1の右に示した，レシピペアの類似度を計算する前に，調理内容の一部の代替を考慮する手法である．重複レシビには，3.4節で述べたように， (1)記号， (2)文末， (3)数字， (4)切り方， (5)材料といった，調理内容の一部の代替が現れる。この観察に基づき，代替された要素を置き換える辞書を人手で作成する．代替される要素を置き換えることによって，調理内容の一部の代替を考慮できると考える．使用する置換辞書については，4.2節で述べる． 5節では，この2つの手法を比較し，調理内容の一部の代替を考慮することにより重複レシビの判別精度が向上するか検証する.
4.2 調理内容の要素の置換辞書の概要
3.4節において亜複レシビにおける調理内容の分析を行った結果，重複レシピの調理内容には，大きく分けて3つの差異が現れることがわかった．本研究では，そのうちの一つである調理内容の一部の代替を，重複レシビの判別に利用する.調理内容の一部の代替には, (1)記号, (2)文末, (3)数字, (4)切り方，(5)材料の5種類の代替がある．そこで，3.4節で述べた開発データを参考にして，５種類の調理内容の一部の代替を考慮する(1)記号置換辞書，(2)文末置換辞書，(3)数字置換辞書， (4)切り方置換辞書， (5)材料置換辞書を，人手で作成する.また，それぞれの置換辞書を利用して，代替される要素を同じ要素に置換する.例えば，表5の<7>のように，レシピにおいて「新じゃが」と「じゃが芋」は代替されうる材料と考える．そこで，材料置換辞書に,「新じゃが，#f」と「じゃが芋，#f」というデータを追加する．これは，レシビの調理内容に含まれる「新じゃが」と「じゃが芋」という材料を,「#f」に置換することを表している．宮換辞書を使用することによって，レシピにおいて同一視されうる異なる要素を同じ要素とみなすことが出来る.今回作成した記号置換辞書は，336種類の記号を置換する．これは，UTF-8の文字コード表(#13)を参考に，重複レシビを分析した際に，実際に使用されていた記号の所属する区分の全ての記号を，すべて同じ要素に置換している．文末置換辞書は，34種類の文末を置換する．これは，重複レシピを分析した際に，実際に置換されていた文末同士をグループでまとめ，そのグループ内で同じ要素に置換している．数字置換辞書は，75種類の数字を置換する．これは，<1>や(1)などの表記ゆれや，時間や温度などの値を，すべて同じ要素に置換している。この際に，連続する要素は，1つの要素に置換している.切り方置換辞書は，８種類の切り方を置換する．これは，食材の切り方(#14)を参考に，同じ材料で使用する切り方をグループにし，そのグループ内で同じ要素に置換している.材料置換辞書は，100種類の材料を置換する．重複レシピを分析した際に，材料が置換されても，料理の目的が変わらない材料やひらがなやカタカナなどの異なる表記をグループでまとめ，そのグループ内で同じ要素に置換する．
5.重複レシピの判別手法の評価
5.1目的4節までに述べたように，調理内容の一部の代替を考慮することによって，亜複レシビの判別精度が向上するか検証する. 5.2方法実験には，３.１節で述べた，クックバッドと楽天レシビから抽出した，10種類の料理のレシビデータを用いる．また，重複レシピを判別する際に，レシピペアを類似度でランキングするが，3.4節で使用した開発データのレシピペアは取り除く.調理内容の一部の代替を考慮するためには，4.2節で述べた5種類の置換辞書（記号置換辞書，文末置換辞書，数字置換辞書，切り方置換辞書，材料置換辞書）を利用する．実験では，各10種類の料理に対して，以下の6つの重複レシビ判別手法をした結果の，上位100件に含まれる亜複レシピ数を比較する． （１） 調理内容の一部の代替を考慮せずに，３.２節で述べた重複レシビの判別をした場合（２）記号置換辞書を利用した場合（３）文末置換辞書を利用した場合（４）数字置換辞書を利用した場合（５）材料置換辞書を利用した場合（6）切り方置換辞書を利用した場合本実験においては， (1)の結果をベースラインとする.
5.3結
果
亜複レシピペア数の結果を，表６に示す．ベースラインとは，調理内容の一部の代替を考慮せずに重複レシピの判別を行ったものである．記号，文末，数字，材料，切り方とは，５種類ある置換辞書のうち，それぞれ一種類のみを利用して重複レシピの判別を行ったものである．ベースラインと比較して，重複レシビペア数に変化があったものは太字にしている.置換辞書を利用することで重複レシビペア数に変化があった料理は，肉じゃが，フレンチトースト，親子丼，かぼちゃの煮物，エビチリの5種類であった．最も重複レシビベア数が増えたのは，材料置換辞書を利用した肉じゃがとフレンチトーストのレシピであった.

5.4考
旅
文末の代替，数字の代替，材料の代替を考慮することによって，亜複レシピペア数にはわずかに増加が見られた．一方，記号の代替，切り方の代替を考慮しても，10種類の全ての料理に対して変化は見られなかった．文末，数字，材料の代替でレシビ数の増加が見られたのは，表現がレシピユーザに依存せず，文字列を置き換えることによって，レシピペアの類似度が向上したと考える．ベースラインと比較して，最もレシピ数が増えたのは，肉じゃがとフレンチトーストの料理に材料の代替を考慮した判別手法で，亜複レシピペアは３ペア増加した．亜複レシピペアと判別できたレシビは,「人参」と「ニンジン」など,異なる表記を同じ要素に置換することで，レシビペアの類似度が向上しているものが多かった.しかし，亜複レシビではないレシビペアのうち，調理手順が3手順以内の短いレシピの類似度も，ベースラインと比較して上がっている．つまり，材料置換辞書で置換できる材料を増やすだけでなく，調理手順の長さも考慮にいれることができれば,さらに重複レシビの判別精度が向上すると考える.また，新しく見つかった重複レシビペアには，３.４節で述べたような，料理とは関係ない文，例えばユーザへのコメントが片方に多く追加されていることによって，レシビペアの類似度が低くなっているレシピペアがあった．よって，料理とは関係のない文を削除することで，亜複レシピの判別精度が向上する一方，記号の代替，切り方の代替を考慮しても，10種類の全ての料理に対して変化は見られなかった．これは，切り方が， [3～4cm程度に切る」や「三等分に切る」など，ユーザによって異なるかたちで行われるためと考える．また，記号の代替は，一文字の置き換えだったため，記号の代替を考慮しても，類似度が向上しなかったと考える.ポテトサラダ,カルボナーラ,麻婆豆腐,スイートポテト,クリームシチューに関しては，調理内容の一部の代替を考慮しても，ベースラインと比較して重複レシピペア数は増えなかった．ベースラインのランキングの上位100件に含まれる重複レシピではないレシピペアを見直した結果，調理内容の類似度は高いものの，重複レシビではないレシビペアが，多数含まれていた．よって，亜複レシピペアではないレシピペアが亜複レシピの判別の妨げとなっていると考える．以上の観点から，これらの料理については，重複レシピではないが，調理内容の類似度が高いレシピペアをランキングから削除することで，重複レシピの判別精度が向上すると考えられる.
6.おわりに
本研究では，レシビとそれを模倣しているレシビ(群)のグループを，亜複レシビと呼ぶ．亜複レシビは，レシビ検索をするユーザにとっては有用ではない．本研究での分析の結果，重複レシピはレシピサイトを横断して投稿されやすい傾向があることが明らかになった．この見解に基づき，投稿型レシピサイトを横断した亜複レシビの判別手法を提案し，実装を行った.結果として，文末，数字，材料の置換が有効な場合があることを確認した.今後は，亜複レシビの判別に考慮すべきこととして，類似度が高い，亜複レシピではないレシピペアをランキングから削除することや，調理内容から，料理とは関係のない文を削除することを検討している.
訪
辞
本研究では，クックバッド株式会社と国立情報学研究所が提供する「クックバッドデータ」ならびに，楽天株式会社と高度言語情報融合フォーラム(ALAGIN)が提供する「楽天データ」を利用した．ここに深く感謝する．本研究の一部は，筑波大学研究基盤支援プログラム（Ｂタイプ），科学研究費補助金基盤研究B（課題番号25280110），萌芽研究（課題番号25540159）の助成を受けて遂行された.
文
献
[1]マルハニチロホールディングス. 料理レシビに関する調査. https://www.maruha-nichiro.co.jp/news_center/ research/pdf/20130227_recipe_cyousa.pdf (accessed 2015- 12-8). [2]クックバッド.料理に関するアンケート. https://cf.cpcdn. com/info/assets/wp-content/uploads/20140306000000/ pr130723-survey.pdf (accessed 2012-12-8). [3]  杉山祐一,山戸洋子,田中克己.手順情報としてのレシピデータに対する類似レシピの要約と微小で重要な差異の発見.第５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 2013), D3-5, 2013. [4]  小高知宏,村田哲也,高建斌,頭訪いずみ,白井治彦,高橋勇,無岩丈介,小倉久和. n-gramを用いた学生レポート辞価手法の提案.電子情報通信学会論文誌. D, Vol. 86, No. 9, pp. 702–705, 2003.花井俊介,叢本明代,難波英嗣. スバムレシビ抽出のための酷[5]似レシピクラスタリング手法.情報処理学会研究報告, Vol. 2014-OS-131, No. 26, 2014.花井俊介,蘿本明代.酷似レシピ抽出のためのクラスタリング手[6]法の授案.第6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 2014), F8-6, 2014. [7] Seki Yohei and Kouta Ono. Discriminating  Practical Recipes Based on Content Characteristics in Popular So- cial Recipes. In Proceedings of the 2014 Association for Computing Machinery International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct Publication (UbiComp 2014), pp. 487-496, Seattle, WA, USA, 2014.