4M-05
機械学習を用いたカクテルの味推定
○武藤真弘,櫻井彰人(慶大)
近年、様々な手段により料理のレシピを手に入れることができる。しかし膨大なレシピ数の中からユーザーの好みの料理を選ぶのは難しく、結果口にあわないことが起きてしまう。同様に複数の酒や飲料から作るカクテルも組み合わせが膨大であるため、満足しない結果が起こってしまう。そこでユーザーにとって有益な情報を提供するためにレシピ情報から味を推定する。本研究では、一般の料理よりもレシピが単純であるカクテルに注目し、カクテルに関する事前知識を必要とせずに、機械学習を用いて約2200種類のカクテルレシピからカクテルの味を推定する。

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