JP2003050988A5

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Publication number: JP2003050988A5
Application number: JP2002111615A
Authority: JP
Filing date: 2002-04-15
Publication date: 2005-08-11

Claims

サブモデルを選択するための方法であって、
（a）ユーザから、出現問題(62)について第１の情報を取得するステップと、
（b）スーパーモデル内で前記第１の情報を用いて、根底問題(63, 64, 65)および関連するサブモデル(60, 61)を識別し、該根底問題への解決策を提供するステップであって、(b.1)ベイジアンネットワーク構造を用いて該根底問題および該関連するサブモデルを識別するサブステップを含む、ステップと、
（c）前記サブモデルが、前記ユーザから、前記根底問題についての追加情報を取得するステップと、
（d）前記サブモデルが、前記追加情報を用いて、前記根底問題への解決策を識別するステップと、
を含む、方法。
前記ステップ（a）において、前記第１の情報は、製品診断、決定サポート、選択、分類、予測、仲介、および企業の株の仲介のうち１つに関連する、請求項１に記載の方法。
前記ステップ（d）は、さらに、
サブの根底問題についての解決策を提供すべく、前記サブモデルが、前記追加情報を用いて、該サブの根底問題および関連するサブモデルを識別するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
前記ステップ（a）において、それぞれの前記サブモデルは、
現在のエビデンスが与えられた場合の、該サブモデルにより提供された前記根底問題に対する解決策が、前記出現問題を解決する確率と、
前記現在のエビデンスが与えられた場合の、前記出現問題を解決するための前記サブモデルのコストと、
前記現在のエビデンスが与えられた場合の、前記出現問題を処理するための正しいモデルとなる前記サブモデルの確信度と、
をスーパーモデルに提供する、
請求項１に記載の方法。
前記ステップ（d）は、
（d.1）使用可能な情報が、前記根底問題の解決策を識別できる程度に充分か否かを判定するステップと、
（d.2）前記ステップ（d.1）において、前記使用可能な情報が、前記根底問題を解決できる程度に充分であるならば、該解決策を前記ユーザと通信するステップと、
（d.3）前記ステップ（d.1）において、前記使用可能な情報が、前記根底問題を解決できる程度に充分でなければ、前記サブモデルから前記スーパーモデルに処理を戻すか、または、前記サブモデルにより前記ユーザからさらに情報を取得するかを決定するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
前記ステップ（d.3）において、前記サブモデルの効率が、使用可能なサブモデルにおいて最大でないと前記スーパーモデルが判定するとき、該サブモデルから該スーパーモデルに制御が戻る、
請求項５に記載の方法。
前記ステップ（d.3）において、衝突測定が所定のしきい値をこえると前記サブモデルが判定するとき、該サブモデルから該スーパーモデルに制御が戻る、
請求項５に記載の方法。
前記ステップ（d）は、
（d.1）１つまたは複数の問題の確率を生成するステップと、
（d.2）次の質問および次のテストのうちの１つを生成するステップと、
（d.3）前記サブモデルに知られた情報に基づいて、前記次の質問および次のテストのうちの１つに対する可能な回答のそれぞれの確率を生成するステップと、
を含み、ステップ(d.1)から(d.3)は前記サブモデルにより実行される、
請求項１に記載の方法。
前記サブステップ（b.1）において、前記ベイジアンネットワーク構造は、前記出現問題の原因となる前記根底問題のノードと、該出現問題のそれぞれについてのサブモデルとを含み、該サブモデルは、該根底問題に対する解決策の提供を試みるのに用いられる、
請求項１に記載の方法。
前記サブステップ（b.1）において、前記根底問題のそれぞれについて、１つのみのサブモデルが前記ベイジアンネットワークのリストに載る、
請求項９に記載の方法。
前記サブステップ（b.1）において、前記根底問題のそれぞれについて、１つ以上のサブモデルを前記ベイジアンネットワークのリストに載せることができる、
請求項９に記載の方法。
さらに、
(e)前記スーパーモデルが前記サブモデルを選択する前に、最小限必要とされる確率と、
該サブモデルを選択する前に、該スーパーモデルによって、使用可能なすべての質問がなされるようするという条件と、
サービスの代表を呼び出すコストと、
該サブモデル内外にダイナミックにジャンプすることが可能か否かについてと、
該サブモデルが却下される前に、「他の問題」について最小限必要とされる確率と、
モデルを切り替える追加コストと、
のうち少なくとも１つをユーザが特定できるようにするステップを含む、
請求項１に記載の方法。
サブモデルの選択を実行するためのシステムであって、該システムは、
ユーザから、出現問題についての第１の情報を取得するスーパーモデルであって、ベイジアンネットワーク構造を用いて具現化されるスーパーモデルと、
起動された時に根底問題についての追加情報を前記ユーザからそれぞれが取得する複数のサブモデルであって、該追加情報は、該根底問題への解決策を識別するために該サブモデルによって用いられる、複数のサブモデルと、を備え、
前記スーパーモデルは、前記根底問題に対して解決策を与えるべく、前記第１の情報を用いて、前記根底問題と、前記複数のサブモデルのうちの１つと、を識別する、
システム。
前記第１の情報は、製品診断、決定サポート、選択、分類、予測、仲介、および企業の株の仲介のうち１つに関連する、
請求項１３に記載のシステム。
さらに、第２の複数のサブモデルを備え、サブモデルの階層を形成するよう、該第２の複数のサブモデルは、前記複数のサブモデルにより識別されたサブの根底問題への解決策を与えるため、該複数のサブモデルによって用いられる、
請求項１３に記載のシステム。
それぞれの前記サブモデルは、
現在のエビデンスが与えられた場合の、該サブモデルにより提供された前記根底問題についての解決策が、前記出現問題を解決する確率と、
前記現在のエビデンスが与えられた場合の、前記出現問題を解決するための該サブモデルのコストと、
前記現在のエビデンスが与えられた場合の、前記出現問題を処理する正しいモデルとなる該サブモデルの確信度と、
をスーパーモデルに提供する、
請求項１３に記載のシステム。
それぞれの前記サブモデルは、起動された時、使用可能な情報が前記根底問題の解決策を識別できる程度に充分か否かを判定し、充分と判定された場合、該根底問題の解決策を識別する、
請求項１３に記載のシステム。
それぞれの前記サブモデルについて、該サブモデルの効率が、使用可能なサブモデルにおいて最大でないと前記スーパーモデルが判定するとき、該サブモデルは、前記スーパーモデルに制御を戻す、
請求項１３に記載のシステム。
それぞれの前記サブモデルは、衝突測定が所定のしきい値をこえると判定するとき、前記スーパーモデルに制御を戻す、
請求項１３に記載のシステム。
それぞれの前記サブモデルは、１つまたは複数の問題の確率を生成し、次の質問および次のテストのうちの１つを生成し、知った情報に基づいて、該次の質問および次のテストのうちの１つに対する可能な回答のそれぞれの確率を生成する、
請求項１３に記載のシステム。
前記ベイジアンネットワーク構造は、前記出現問題の原因となる前記根底問題のノードと、それぞれの前記出現問題についての前記サブモデルと、を含み、該サブモデルは、該根底問題に対する解決策の提供を試みるのに使用される、
請求項１３に記載のシステム。
それぞれの前記根底問題について、１つのみの前記サブモデルが前記ベイジアンネットワークのリストに載る、
請求項１３に記載のシステム。
それぞれの前記根底問題について、１つ以上の前記サブモデルを前記ベイジアンネットワークのリストに載せることができる、
請求項１３に記載のシステム。
前記スーパーモデルは、
前記スーパーモデルが前記サブモデルを選択する前に、最小限必要とされる確率と、
前記サブモデルを選択する前に、前記スーパーモデルによって、使用可能なすべての質問がなされるようにするという条件と、
サービスの代表を呼び出すコストと、
前記サブモデルの内外にダイナミックにジャンプ可能か否かについてと、
前記サブモデルを却下する前に、「他の問題」について最小限必要とされる確率と、
モデルを切り替える追加コストと、
のうち少なくとも１つをユーザが特定できるようにする、
請求項１３に記載のシステム。