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#author("2025-12-04T07:40:30+01:00","","")
#author("2025-12-10T08:26:11+01:00","","")
[[尾﨑]]

*嗜好学習と多目的最適化を用いたパーソナライズ献立推薦システム [#w1274653]

python　3.12で実行確認済み



iie.lab.tpu.2526@gmail.comにアクセス．

辻のページを開き5年保存のフォルダの中にcodeというジップファイルがあるのでダウンロードし解凍する。~

**実行環境 [#tcd4a843]
必要なライブラリをすべてダウンロードする.
下の参照ライブラリをファイルに保存し, ターミナルで
pip install -r requirements.txtコマンドを実行して, 
動作確認済みのバージョンを一括でインストールすることを推奨します.
#ref(re.txt,,ライブラリ)


**システム構成 [#tcd4a843]
***初回実行時, またはレシピデータ更新時の手順 [#p2125ced]
python convert_to_parquet.py



***使用するファイルの役割 [#ta19c6d2]
|ファイル名|役割|説明|
|2.1献立作成(...).py|中核エンジン|GUI, UX学習, 最適化を実行するメインエンジン|
|2.1server(...).py|結果表示・評価サーバー|生成された献立をブラウザで表示し, 評価を保持するWebサーバー|
|convert_to_parquet.py|データ変換スクリプト|【重要】全レシピCSVを単一の高速なParquetファイルに変換する前処理スクリプト. 初回実行前に必須.|
|all_recipes.parquet|総合レシピデータベース|【重要】全レシピ情報が格納された高速なデータファイル. メインエンジンはこれは直接読み込む.|
|add_ux_tags.py|UXタグ付与スクリプト|全レシピに調理法等のUXタグを自動付与する前処理スクリプト|
|recipe_noX.csv|個別レシピデータ(元)|レシピの栄養素・コスト・UXタグ等の元情報|
|cdijnklmn_extracted_with_headers.csv|ユーザー評価履歴|ユーザーの評価履歴を記録し, UX学習に利用|
|all_details.json|最適化結果JSON|生成された献立候補郡の詳細情報|
|graph_viewer.html|可視化ページ|献立候補をインタラクティブなグラフで可視化|
|details_template.html|詳細・評価ページ|選択された献立の詳細を表示し, 多項目評価を受け付けるページ|

**実行 [#tcd4a843]
2.1server(...).pyの名前に入っているスペースと()を_に変更
codeフォルダでcmdを入力
コマンドプロンプト画面で　python 2.1server_..._.py と入力
すると下のようになる。