[4B2-J-3] Data mining: structures and clusters

[4B2-J-3-01] Learning distributed representation of recipe flow graphs via frequent subgraphs

〇Akari Ninomiya¹, Tomonobu Ozaki¹ (1. Nihon University)

Keywords:Distributed representation, Recipe, Graph

料理レシピ投稿型サイトであるクックパッドは，レシピの投稿が容易な点，自身のホームページを開設可能な点等の特徴から多数のユーザによって利用されている．類似レシピの検索や代替食材の提案など，ますます高度になる利用者の要求に精度良く応えるためには，蓄積された各レシピの特徴を抽出するとともに，大規模かつ多様なレシピデータ全体を分類・構造化することが必要となる．本稿では,レシピフローグラフに対する分散表現を獲得し，各レシピを実数ベクトル空間へと写像することが，より詳細な手順に着目したレシピデータの分類・構造化に繋がると考える．一般的なグラフデータの分散表現獲得に関しては種々の手法が提案されているが，料理においては手順の断片が重要であると仮定し，主要な手順の選択とそれらを通じたベクトル化を提案する．提案する枠組みを評価するために，クックパッドデータセットを対象に，レシピフローグラフおよび調理手順文書それぞれの分散表現を獲得し，比較実験を行った．その結果，提案手法はレシピ間の違いをうまくとらえることができ，分類問題に適していることを確認した．