抄録
近年、食の多様化が進んでおり、国民の食生活にも変化が現れている。そのような中、若年層、特に大学生の食生活の乱れが問題になっている。本研究では、欠食や偏食の問題が指摘されている大学生の食生活を支援する方法を提案するものである。大学食堂を運営する生協組合から提供頂いた、ミールプリペイドカードを利用している学生の購買履歴を使用し、学生の食品購買パターンを分析した。対象顧客数2458人の内訳は男性1591人、女性867人である。まず食品数461項目の組み合わせに着目したクラスタリングにはk-meansを用い、22の食品クラスタを生成した。次に顧客のクラスタリングにはPLSAを用い、８の顧客クラスタを生成した。これら2種類のクラスタに対し、ベイジアンネットワークによる因子関係の可視化と、クラスタリングにより抽出された特徴により、食生活に課題を抱える顧客クラスタを検出し、具体的な食生活支援の提案を行った。
