情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

情報推薦において，推薦システムがいかに意外かつ有用なアイテムを
ユーザに提示できるかを測る尺度であるセレンディピティが
重要視されている．
特に料理レシピはユーザがほぼ毎日利用するものであるため，
嗜好に忠実なレシピが推薦されるだけではマンネリ化する危険性が
あるため，ユーザにとってセレンディピティなレシピが推薦されることの
需要も高いと考えられる．
我々は，既にフュージョンベースアプローチを導入した推薦システムを
提案し，書籍推薦において，そのアプローチがセレンディピティ向上に
有効であることを示した．
本研究では，このフュージョンベースアプローチを料理レシピ推薦の問題に
適用することを試みる．