献立を考えることは,料理をする人の約半数が面倒だと感じている.料理レシピを提供するWebサイトなどが多数存在するが,その多くでは利用者個人の嗜好を反映した献立決定の支援は行われていない.そこで，TF-IDF（Tbrm Frequency-Inverted Document Ftequency）における単語の特徴を尺度化する考えを食材の特徴の尺度化に用い,食材利用頻度と食材の特異度から各個人における食材の特徴を尺度化するFF-IRF(Foodstuff Frequency-Inverted Recipe Frequency)を提案する.これにより,食材に対する個人の嗜好を反映することを可能にする.提案手法の有効性を検証するため，評価実験用システムを実装し,個人の調理履歴と料理レシピ提供サイトのクックパッドのデータを用い評価実験を行った.実験結果より本手法の有効性について述べる.%It is said that thinking about the menu is troublesome. There are many web sites recommending cooking recipe. But the menu decision to reflect the user's preference is not supported on the many site. In this paper, we propose a novel scoring method foodstuff frequency - inverted recipe frequency (FF-IRF). This scoring method uses scores of foodstuff based on personal usage and priority of the foodstuff. We introduce FF-IRF using personal usage history of foodstuff and priority of the foodstuff. Furthermore, The effectiveness of the proposal technique to do the evaluation experiment is verified.
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