| 研究概要 |
ユーザの好みと健康に配慮したレシピ推奨を行うシステム構築のために,献立を作成するシステム(A)と,ユーザの好みを調査するシステム(B)の2つのシステムについて基本モデルの設計を行い,数値シミュレーションによる性能検証を行った.
まず(A)ではタブーサーチを用いてレシピデータベース内を検索し,長期的な栄養バランスを考慮した献立を作成する手法について検討した.栄養の種類により異なる評価関数を設計し,エネルギー,ビタミンA,脂質などの14種類栄養素の摂取量を5つのタイプ別評価関数で評価することで,栄養バランスを最適化したレシピ検索システムを開発した.また,50,000件のダミーのレシピデータを用いて性能評価シミュレーションを行い,検索速度や検索数において実用となる性能が得られていることを確認した.
次に(B)では,複数の感性検索エージェントを用いた献立提案システムの基本モデルについて検討した.本モデルでは,献立の好みを特徴量として持つ検索エージェントを設計し,特徴量の違いによってエージェントの食の好みを表現した.そして,異なる好みを持つ複数のエージェントがユーザに献立を提示し,ユーザの献立採用履歴に基づいてエージェントを進化させる対話型進化計算モデルを開発した.疑似ユーザを用いた数値シミュレーションでは,ユーザとのインタラクションの過程で検索エージェントがユーザの好みをうまく反映した献立を検索するように進化していることが確認できた.
さらに,両システムのベースとなる最適化手法について基礎的な検討を行った.ユーザとの対話の中で検索モデルを最適化する手法として,提案システムでは対話型遺伝的アルゴリズムを採用しているが,対話型タブーサーチや対話型PSO(粒子群最適化)などの最適化手法についての検討も行った.
|
