[4L2-GS-4] Webインテリジェンス

[4L2-GS-4-05] 知識グラフ埋め込みを用いた料理レシピデータセットからの潜在的に妥当な献立発見手法の提案

〇太田 葵¹、柴田 祐樹¹、高間 康史¹ (1. 東京都立大学)

キーワード：知識グラフ埋め込み、情報推薦、レシピ推薦

本発表では，Knowledge Graph Embedding (知識グラフ埋め込み，KGE) を用いて，レシピデータセット内に明示的に記述されていない献立を発見する手法を提案する． KGEは，Knowledge Graph (知識グラフ，KG) の各エンティティやリレーションをベクトルで表現することにより，知識に関する演算を可能にする．KGEによって，KG上に記されていない関係の発見が可能であり，本発表ではレシピデータからの献立発見に利用することを試みる．料理の組み合わせである「献立」は無限に存在するが，レシピサイト上に投稿された献立は，投稿されたレシピの数に比較して少なく，KGとしては不完全であるといえる．本発表では，クックパッドデータセットから献立に関するKGを構築し，データセット中に明示的に記述されていないが潜在的に妥当な献立をKGEで発見する．提案手法では，データセット中に明示的に記述された主菜・副菜の関係を正しく予測できるようにTransEを用いて学習したKGEを用いて，指定した副菜に合う主菜を予測する．予測結果をアンケートで評価した結果に基づき，提案手法の特性と有効性を考察する．