料理レシピ共有サイトにおける食材のアクティブ共起パターンの抽出

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2018-07-26
• タイトル: 料理レシピ共有サイトにおける食材のアクティブ共起パターンの抽出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Extracting Active Co-occurrence Patterns of Cooking Ingredient Usage in Recipe Sharing Sites
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [オリジナル論文] レシピ分析，変化パターン検出，動的ネットワーク分析，可視化，ソーシャルメディアマイニング
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 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合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時季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，食材の主要アクティブ共起パターンを抽出する．さらに，抽出した食材の主要アクティブ共起パターン群に対して，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主要アクティブ共起パターンの妥当性を示す．さらに提案法を用いて，日本の料理レシピで使われる食材の組合せに関する季節変化の特徴を明らかにする．
• 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. 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. Moreover, we uncover the characteristics of the seasonal changes in ingredients jointly used in Japanese recipes by applying the proposed method.
• 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: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 11, 号 2, p. 30-40, 発行日 2018-07-26
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会