| 講演名 | 2020-03-06 高次元のコンテンツベース情報推薦の実現のための特徴量獲得法 村上 遼(日大), 見越 大樹(日大), 大山 勝徳(日大), 西園 敏弘(日大), |
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| 抄録(和) | コンテンツベースフィルタリングに基づく献立推薦システムにおける高次元特徴量の獲得法を提案する．食材の様々な形状や単位における重量が記載されたウェブサイトの情報から重量単位変換表を作成する．不足情報は類似食材のもので代用する．また日本食品標準成分表とレシピの食材名を整合させ含有栄養素表を作成する．これらを用いて料理ごとの使用食材における重量単位を統一し，含有栄養素を求める．以上により20,349件のコンテンツ特徴量を作成することができた． |
| 抄録(英) | This paper proposes a method for acquiring high-dimensional features used in a menu recommendation system based on content-based filtering. A weight unit conversion table is formed from information on the website that describes the weight of various shapes and units of ingredients. Insufficient information is replaced with similar ingredients. In addition, a nutrients content table is formed by matching Standard Tables of Food Composition in Japan with the ingredients in the recipe. Using these tables, the unit of weight is unified for the ingredients used for each dish, and the nutrient content is determined. As a result, 20,349 content features are acquired. |
| キーワード(和) | 情報推薦 / コンテンツベースフィルタリング / 高次元特徴量 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | NS2019-255 |
| 発行日 | 2020-02-27 (NS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS / IN |
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| 開催期間 | 2020/3/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | Royal Hotel 沖縄残波岬 |
| 開催地（英） | Royal Hotel Okinawa Zanpa-Misaki |
| テーマ（和） | 一般 新型コロナウイルス感染症の状況を踏まえ、研究会および併催のワークショップを中止します。 |
| テーマ（英） | General |
| 委員長氏名（和） | 岡崎 義勝(NTT) / 岸田 卓治(NTT-AT) |
| 委員長氏名（英） | Yoshikatsu Okazaki(NTT) / Takuji Kishida(NTT-AT) |
| 副委員長氏名（和） | 中尾 彰宏(東大) / 石田 賢治(広島市大) |
| 副委員長氏名（英） | Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) / Kenji Ishida(Hiroshima City Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 谷川 陽祐(阪府大) / 水野 志郎(NTT) / 加島 伸悟(NTTコミュニケーションズ) / 持田 誠一郎(NTT) / 小畑 博靖(広島市大) / 樫原 俊太郎(KDDI総合研究所) |
| 幹事氏名（英） | Yosuke tanigawa(Osaka Pref Univ.) / Shiro Mizuno(NTT) / Shingo Kashima(NTT Communications) / Seiichiro Mochida(NTT) / Hiroyasu Obata(Hiroshima City Univ.) / Shuntaro Kashihara(KDDI Research) |
| 幹事補佐氏名（和） | 河野 伸也(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinya Kawano(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Information Networks |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 高次元のコンテンツベース情報推薦の実現のための特徴量獲得法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Feature Acquisition Method for Implementing High Dimension Content Based Information Recommendation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報推薦 |
| キーワード(2)（和/英） | コンテンツベースフィルタリング |
| キーワード(3)（和/英） | 高次元特徴量 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 村上 遼 / Ryo Murakami |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 見越 大樹 / Taiju Mikoshi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大山 勝徳 / Katsunori Oyama |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 西園 敏弘 / Toshihiro Nishizono |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-03-06 |
| 資料番号 | NS2019-255 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NS-460 |
| ページ範囲 | pp.443-448(NS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-27 (NS) |