料理レシピ共有サイトにおける食材の旬の利用パターンの抽出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-12-04
• タイトル: 料理レシピ共有サイトにおける食材の旬の利用パターンの抽出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Extracting Seasonally Active Patterns of Cooking Ingredient Usage in Recipe Sharing Sites
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 龍谷大学大学院理工学研究科電子情報学専攻
• 著者所属: 龍谷大学理工学部電子情報学科
• 著者所属: 龍谷大学理工学部電子情報学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Division of Electronics and Informatics, Ryukoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electronics and Informatics, Ryukoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electronics and Informatics, Ryukoku University
• 著者名: 菊地, 悠樹; 熊野, 雅仁; 木村, 昌弘
• 著者名(英): Yuuki, Kikuchi; Masahito, Kumano; Masahiro, Kimura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 料理レシピ共有サイトが人気を集めていることや複雑ネットワーク科学の成功もあり，近年，レシピで使われる食材の組み合わせの特徴を分析するためのネットワークベース手法の研究が注目されている．静的な性質を分析する従来アプローチと異なり，レシピ内でいっしょに使われる食材ペアの季節による動的変化を分析することを目指して，食材ペアの共起アクティビティ変化パターンを検出する有効な手法を提案する．そして，検出したアクティビティ変化パターンに基づき，各時間ステップにおいて食材集合のアクティブネットワークを構築し，食材の旬の利用パターンを抽出する．さらに，抽出した食材の旬の利用パターン群に対して，動的変化を可視化分析するフレームワークおよびレシピの観点から解釈する手法を与える．日本の料理レシピ共有サイトの実データを用いて，食材ペアのアクティビティ変化パターン検出における提案法の有効性を実証するとともに，提案法が抽出した食材の旬の利用パターンの妥当性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Due to the increasing popularity of cooking-recipe sharing sites and the success of complex network science, attention has recently been devoted to developing an effective network-based method of analyzing the characteristics of ingredient combinations used in recipes. Unlike previous approaches dealing with static properties, we aim at analyzing the dynamical changes in ingredient pairs jointly used in recipes, and propose an efficient method of detecting the change patterns for co-occurrence activities of ingredients. Based on the activity change patterns detected, we construct an active network among ingredients at every time-step, and extract active co-occurrence patterns. Moreover, we provide a method of interpreting active co-occurrence patterns in terms of recipes, and present a framework for visually analyzing their dynamical changes. Using real data from a Japanese recipe sharing site, we demonstrate the effectiveness of the proposed method for extracting the activity change patterns for ingredient pairs, and confirm the validity of active co-occurrence patterns extracted.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2017-MPS-116, 号 4, p. 1-6, 発行日 2017-12-04
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会