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[A-14-08]Analysis of Recipe Components Using Co-occurrence Networks and Frequency Analysis
◎Jun Takahashi1, Tatsuya Yamazaki2 (1. Graduate School, Niigata University, 2. Niigata University)
Keywords:
Recipe,Data Analysis,Database,Co-occurrence Network
近年はクックパッドなどのレシピ共有サービスの普及により，大規模なレシピデータが蓄積されているが，既存サービスでは個々のレシピ閲覧が中心であり，料理に共通する構成要素を体系的に分析，可視化する機能は十分ではない．更に，投稿されたレシピには，材料名の表記揺れが存在し，大規模な統計分析を困難にしている．そこで本研究は，表記揺れを統一したレシピデータを用いて，各料理に共通する構成要素を抽出し，レシピ考案やアレンジを支援するプラットフォームの実現を目指す．特に，料理を構成する材料を「必須要素」「可変要素」「アレンジ要素」に分類する手法について検討した．まず，クックパッドデータセットを対象に，各料理カテゴリに含まれる材料の出現頻度を集計し，共起ネットワークを構築した．次に，各材料の次数中心性を算出し，料理構成における重要度を評価した．更に，日本食品標準成分表に基づく材料分類を用いて，材料同士の期待共起回数を算出し，実際の共起回数と比較することで，共起比を求めた．共起比が低い材料同士は，実際の共起回数が期待される共起回数を下回り，互いに代替関係にあると判断した．結果として，餃子のレシピではニラが高い次数中心性を示し，主要食材として位置付けられた一方，餃子の具材として利用されるキャベツと白菜の共起比は1を下回り，両者が代替的に利用される傾向が確認された．また，ハンバーグのレシピでは牛肉，豚肉，鶏肉の組み合わせにおいて共起比が大きく1を下回り，肉類同士が代替関係にあることが示された．これらの結果から，次数中心性による主要食材の評価と，共起比による代替関係の評価を組み合わせることで，料理を特徴付ける主要食材及び可変要素を抽出できることが確認された．