本発表では，レシピ選択に関するユーザの合理的行動を想定して，協調フィルタリングに用いる人工的な評価値行列を生成する手法を提案する．協調フィルタリングは，評価値行列さえあれば推薦を行うことができるが，長期間のサービス運用の必要性や，近年のプライバシー保護に対する意識の高まりなどの理由により，困難な場合も考えられる．この問題の解決策の一つとして，本発表では実際の評価値行列と類似した性質を持つ評価値行列を人工的に生成する手法を提案する．提案手法では，ユーザがレシピを調理したか否かの暗黙的フィードバックを対象とする．Cookpadデータセットから，レシピに含まれる食材の情報を抽出してアイテムプロファイルとユーザプロファイルを構築し，ユーザベクトルとのコサイン類似度が高いレシピをユーザが選ぶと想定して評価値行列を生成する．実データと人工データについて，推薦に用いた場合の推薦精度を比較することにより，提案手法の有効性を示す．
