JP2005107747A - モデル作成装置、情報分析装置、モデル作成方法、情報分析方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 モデル作成装置10は、確率的推論に適用されるベイジアンネットのモデルを作成する装置であって、複数の変数を有する統計データから変数間の依存関係を表すモデルを作成するモデル作成部14と、作成されたモデルを表示する表示部18と、モデル内の一の変数と一の変数が依存する親変数の候補の変数とを含む部分モデルについて、依存関係の異なる部分モデルへの変更を受け付ける受付部20とを備える。モデル作成部14は、部分モデルを作成する部分モデル作成部16を有し、作成された部分モデルを接続して全体のモデルを作成すると共に、変数が同じで依存関係の異なる部分モデルのデータをモデルデータ記憶部22に記憶する。
【選択図】図2
Description
本村陽一「ベイジアンネットによる確率的推論技術」、計測と制御、Vol.42 No.8 2003 社団法人計測自動制御学会、p649-654 本村陽一「ベイジアンネットソフトウェアBayoNet」、計測と制御、Vol.42 No.8 2003 社団法人計測自動制御学会、P693-694
12 統計データ記憶部
14 モデル作成部
16 部分モデル作成部
18 受付部
20 表示部
22 モデルデータ記憶部
30 コンテンツ提供装置
32 モデルデータ記憶部
34 コンテンツデータ記憶部
36 ユーザ属性データ記憶部
38 状況検知部
40 コンテンツ選択部
42 推論部
44 コンテンツ提供部
Claims (41)
- 確率的推論に適用されるベイジアンネットのモデルを作成する装置であって、
複数の変数間の条件付確率に基づく依存関係を表すモデルを出力するモデル出力手段と、
前記モデル内の一の変数と前記一の変数が依存する親変数の候補の変数とを含む部分モデルについて、依存関係の異なる部分モデルへの変更を受け付ける変更受付手段と、
を備えることを特徴とするモデル作成装置。 - 前記変更受付手段は、前記部分モデルの尤度に関するスコアに基づいて、採用する部分モデルの指定を受け付けることを特徴とする請求項1に記載のモデル作成装置。
- 前記変更受付手段により受け付けた部分モデルの尤度に関するスコアを出力するスコア出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載のモデル作成装置。
- 前記スコアを算出するための複数の算出基準のうちから一の算出基準の選択を受け付ける算出基準受付手段と、
前記算出基準受付手段により受け付けた算出基準を用いて前記スコアを算出するスコア算出手段と、
を備えることを特徴とする請求項2または3に記載のモデル作成装置。 - 前記モデル出力手段により出力されるモデルを、複数の変数を有する統計データから作成するモデル作成手段を備え、
前記モデル作成手段は、
前記複数の変数のうちの一の変数を子変数としたときにその子変数が依存する親変数の候補の変数を選択する変数選択手段と、
前記子変数および前記親変数の候補の変数を含む部分モデルを作成する部分モデル作成手段と、
作成された複数の前記部分モデルを接続してベイジアンネットのモデルを作成する部分モデル接続手段と、
を有することを特徴とする請求項1に記載のモデル作成装置。 - 前記部分モデル作成手段は、
尤度に関するスコアに基づいて前記子変数と前記親変数の候補の変数との依存関係を決定し、部分モデルを作成することを特徴とする請求項5に記載のモデル作成装置。 - 前記部分モデル作成手段により作成された部分モデルと前記子変数および前記親変数の候補の変数が同じでその依存関係が異なる複数の部分モデルを記憶する部分モデル記憶手段を備えることを特徴とする請求項5に記載のモデル作成装置。
- 前記部分モデル作成手段により作成された部分モデルに含まれる親変数と子変数との依存関係に関する情報を求める依存関係情報算出手段を備え、
前記モデル出力手段は、前記モデル内の変数間を接続するリンクに、前記依存関係情報算出手段により求めた前記変数間の依存関係に関する情報を含めて出力することを特徴とする請求項5に記載のモデル作成装置。 - 前記部分モデル作成手段により作成された部分モデルの前記親変数の候補の変数がとるすべての状態のそれぞれに対し、その子変数がとるすべての状態のそれぞれが発生する確率値を求める確率値算出手段と、
前記確率値を記憶する確率値記憶手段と、
を備えることを特徴とする請求項5に記載のモデル作成装置。 - 確率的推論に適用されるベイジアンネットのモデルを作成する装置であって、
複数の変数間の条件付確率に基づく依存関係を表すベイジアンネットのモデルを出力するモデル出力手段と、
前記変数間の依存関係の変更を受け付ける変更受付手段と、
を備え、
前記モデル出力手段は、変更されたベイジアンネットのモデルを出力することを特徴とするモデル作成装置。 - ベイジアンネットのモデルに基づいて確率的推論を行う情報分析装置であって、
一の変数と前記一の変数が依存する親変数の候補の変数とを含む部分モデルについて、依存関係の異なる部分モデルへの変更を受け付けることによって作成されたベイジアンネットのモデルを記憶するモデル記憶手段と、
記憶された前記モデルに基づいて、観測された変数の状態から未観測の変数の状態を推論する推論手段と、
を備えることを特徴とする情報分析装置。 - ユーザにコンテンツを提供する装置であって、
一の変数と前記一の変数が依存する親変数の候補の変数とを含む部分モデルについて、依存関係の異なる部分モデルへの変更を受け付けることによって作成され、ユーザに提供するコンテンツに関する変数およびユーザの評価に関する変数を含むベイジアンネットのモデルを記憶するモデル記憶手段と、
記憶された前記モデルに基づいて、コンテンツに関する変数からユーザの評価に関する変数を推論する推論手段と、
前記推論手段による推論結果に基づいてユーザの評価が最大となるコンテンツを選択するコンテンツ選択手段と、
選択されたコンテンツを前記ユーザに提供するコンテンツ提供手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ提供装置。 - 前記モデルは、前記ユーザの属性に関する変数および前記ユーザの現在の状況に関する変数の少なくとも一方をさらに含み、
前記推論手段は、前記モデルに基づいて、前記ユーザの属性に関する変数および前記ユーザの現在の状況に関する変数の少なくとも一方と前記コンテンツに関する変数とから、前記ユーザの評価に関する変数を推論する、
ことを特徴とする請求項12に記載のコンテンツ提供装置。 - 確率的推論に適用されるベイジアンネットのモデルを作成する方法であって、
複数の変数間の条件付確率に基づく依存関係を表すモデルを記憶したモデル記憶手段から読み出したモデルを出力するモデル出力ステップと、
前記モデル内の一の変数と前記一の変数が依存する親変数の候補の変数とを含む部分モデルについて、依存関係の異なる部分モデルへの変更を受け付け、受け付けた変更を前記モデル記憶手段に書き込む変更受付ステップと、
を備えることを特徴とするモデル作成方法。 - 前記変更受付ステップは、前記部分モデルの尤度に関するスコアに基づいて、採用する部分モデルの指定を受け付けることを特徴とする請求項14に記載のモデル作成方法。
- 前記変更受付ステップにおいて受け付けた部分モデルの尤度に関するスコアを出力するスコア出力ステップをさらに備えることを特徴とする請求項14に記載のモデル作成方法。
- 前記スコアを算出するための複数の算出基準のうちから一の算出基準の選択を受け付ける算出基準受付ステップと、
前記算出基準受付ステップにおいて受け付けた算出基準を用いて前記スコアを算出するスコア算出ステップと、
を備えることを特徴とする請求項15または16に記載のモデル作成方法。 - 前記モデル出力ステップにおいて出力するモデルを、統計データ記憶手段から取得した複数の変数を有する統計データから作成するモデル作成ステップを備え、
前記モデル作成ステップは、
前記複数の変数のうちの一の変数を子変数としたときにその子変数が依存する親変数の候補の変数を選択する変数選択ステップと、
前記統計データから取得した前記子変数および前記親変数に関するデータに基づいて、前記子変数および前記親変数の候補の変数を含む部分モデルを作成する部分モデル作成ステップと、
作成された複数の前記部分モデルを接続してベイジアンネットのモデルを作成し、作成したモデルを前記モデル記憶手段に記憶する部分モデル接続ステップと、
を有することを特徴とする請求項14に記載のモデル作成方法。 - 前記部分モデル作成ステップは、
尤度に関するスコアに基づいて前記子変数と前記親変数の候補の変数との依存関係を決定し、部分モデルを作成することを特徴とする請求項18に記載のモデル作成方法。 - 前記部分モデル作成ステップにおいて作成された部分モデルと前記子変数および前記親変数の候補の変数が同じでその依存関係が異なる複数の部分モデルを前記部分モデル記憶手段に記憶する部分モデル記憶ステップを備えることを特徴とする請求項18に記載のモデル作成方法。
- 前記部分モデル作成ステップにおいて作成された部分モデルに含まれる親変数と子変数との依存関係に関する情報を求める依存関係情報算出ステップを備え、
前記モデル出力ステップでは、前記モデル内の変数間を接続するリンクに、前記依存関係情報算出ステップにおいて求めた前記変数間の依存関係に関する情報を含めて出力することを特徴とする請求項18に記載のモデル作成方法。 - 前記部分モデル作成ステップにおいて作成された部分モデルの前記親変数の候補の変数がとるすべての状態のそれぞれに対し、その子変数がとるすべての状態のそれぞれが発生する確率値を求める確率値算出ステップと、
前記確率値を前記部分モデルと共に前記部分モデル記憶手段に記憶する確率値記憶ステップと、
を備えることを特徴とする請求項18に記載のモデル作成方法。 - 確率的推論に適用されるベイジアンネットのモデルを作成する方法であって、
複数の変数間の条件付確率に基づく依存関係を表すモデルを記憶したモデル記憶手段から読み出したモデルを出力するモデル出力ステップと、
前記変数間の依存関係の変更を受け付け、受け付けた変更を前記モデル記憶手段に書き込む変更受付ステップと、
を備え、
前記モデル出力ステップは、変更されたベイジアンネットのモデルを出力することを特徴とするモデル作成方法。 - ベイジアンネットのモデルに基づいて確率的推論を行う情報分析方法であって、
一の変数と前記一の変数が依存する親変数の候補の変数とを含む部分モデルについて、依存関係の異なる部分モデルへの変更を受け付けることによって作成されたベイジアンネットのモデルをモデル記憶手段に記憶するステップと、
前記モデル記憶手段に記憶されたモデルに基づいて、観測された変数の状態から未観測の変数の状態を推論する推論ステップを備えることを特徴とする情報分析方法。 - ユーザにコンテンツを提供する方法であって、
一の変数と前記一の変数が依存する親変数の候補の変数とを含む部分モデルについて、依存関係の異なる部分モデルへの変更を受け付けることによって作成され、ユーザに提供するコンテンツに関する変数およびユーザの評価に関する変数を含むベイジアンネットのモデルをモデル記憶手段に記憶するステップと、
前記モデル記憶手段に記憶されたモデルに基づいて、コンテンツに関する変数からユーザの評価に関する変数を推論する推論ステップと、
前記推論ステップにおける推論結果に基づいてユーザの評価が最大となるコンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、
選択されたコンテンツを前記ユーザに提供する提供ステップと、
を備えることを特徴とするコンテンツ提供方法。 - 前記ベイジアンネットのモデルは、前記ユーザの属性に関する変数および前記ユーザの現在の状況に関する変数の少なくとも一方をさらに含み、
前記推論ステップは、前記モデルに基づいて、前記ユーザの属性に関する変数および前記ユーザの現在の状況に関する変数の少なくとも一方と前記コンテンツに関する変数とから、前記ユーザの評価に関する変数を推論する、
ことを特徴とする請求項25に記載のコンテンツ提供方法。 - コンピュータにより、確率的推論に適用されるベイジアンネットのモデルを作成させるためのプログラムであって、
複数の変数間の条件付確率に基づく依存関係を表すモデルを出力するモデル出力ステップと、
前記モデル内の一の変数と前記一の変数が依存する親変数の候補の変数とを含む部分モデルについて、依存関係の異なる部分モデルへの変更を受け付ける変更受付ステップと、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 前記変更受付ステップは、前記部分モデルの尤度に関するスコアに基づいて、採用する部分モデルの指定を受け付けることを特徴とする請求項27に記載のプログラム。
- 前記変更受付ステップにおいて受け付けた部分モデルの尤度に関するスコアを出力するスコア出力ステップをさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項27に記載のプログラム。
- コンピュータに、
前記スコアを算出するための複数の算出基準のうちから一の算出基準の選択を受け付ける算出基準受付ステップと、
前記算出基準受付ステップにおいて受け付けた算出基準を用いて前記スコアを算出するスコア算出ステップと、
を実行させることを特徴とする請求項28または29に記載のプログラム。 - 前記モデル出力ステップにおいて出力するモデルを、複数の変数を有する統計データから作成するモデル作成ステップをコンピュータに実行させ、
前記モデル作成ステップは、
前記複数の変数のうちの一の変数を子変数としたときにその子変数が依存する親変数の候補の変数を選択する変数選択ステップと、
前記子変数および前記親変数の候補の変数を含む部分モデルを作成する部分モデル作成ステップと、
作成された複数の前記部分モデルを接続してベイジアンネットのモデルを作成する部分モデル接続ステップと、
を有することを特徴とする請求項27に記載のプログラム。 - 前記部分モデル作成ステップは、
尤度に関するスコアに基づいて前記子変数と前記親変数の候補の変数との依存関係を決定し、部分モデルを作成することを特徴とする請求項31に記載のプログラム。 - 前記部分モデル作成ステップにおいて作成された部分モデルと前記子変数および前記親変数の候補の変数が同じでその依存関係が異なる複数の部分モデルを記憶する部分モデル記憶ステップを前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項31に記載のプログラム。
- 前記部分モデル作成ステップにおいて作成された部分モデルに含まれる親変数と子変数との依存関係に関する情報を求める依存関係情報算出ステップをコンピュータに実行させ、
前記モデル出力ステップでは、前記モデル内の変数間を接続するリンクに、前記依存関係情報算出ステップにおいて求めた前記変数間の依存関係に関する情報を含めて出力することを特徴とする請求項31に記載のプログラム。 - 前記部分モデル作成ステップにおいて作成された部分モデルの前記親変数の候補の変数がとるすべての状態のそれぞれに対し、その子変数がとるすべての状態のそれぞれが発生する確率値を求める確率値算出ステップと、
前記確率値を記憶する確率値記憶ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項31に記載のプログラム。 - コンピュータにより、確率的推論に適用されるベイジアンネットのモデルを作成させるためのプログラムであって、
複数の変数間の条件付確率に基づく依存関係を表すベイジアンネットのモデルを出力するモデル出力ステップと、
前記変数間の依存関係の変更を受け付ける変更受付ステップと、
を前記コンピュータにより実行させ、
前記モデル出力ステップでは、変更されたベイジアンネットのモデルを出力することを特徴とするプログラム。 - コンピュータにより、ベイジアンネットのモデルに基づいて確率的推論を行わせるプログラムであって、
一の変数と前記一の変数が依存する親変数の候補の変数とを含む部分モデルについて、依存関係の異なる部分モデルへの変更を受け付けることによって作成されたベイジアンネットのモデルを記憶するモデル記憶ステップと、
前記ベイジアンネットのモデルに基づいて、観測された変数の状態から未観測の変数の状態を推論する推論ステップと、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - コンピュータにより、ユーザにコンテンツを提供させるプログラムであって、
一の変数と前記一の変数が依存する親変数の候補の変数とを含む部分モデルについて、依存関係の異なる部分モデルへの変更を受け付けることによって作成されたベイジアンネットのモデルを記憶するモデル記憶ステップと、
ユーザに提供するコンテンツに関する変数およびユーザの評価に関する変数を含む前記ベイジアンネットのモデルに基づいて、コンテンツに関する変数からユーザの評価に関する変数を推論する推論ステップと、
前記推論ステップにおける推論結果に基づいてユーザの評価が最大となるコンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、
選択されたコンテンツを前記ユーザに提供するコンテンツ提供ステップと、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 前記推論ステップは、前記ユーザの属性に関する変数および前記ユーザの現在の状況に関する変数の少なくとも一方をさらに含む前記モデルに基づいて、前記ユーザの属性に関する変数および前記ユーザの現在の状況に関する変数の少なくとも一方と前記コンテンツに関する変数とから、前記ユーザの評価に関する変数を推論する、
ことを特徴とする請求項38に記載のプログラム。 - 請求項27〜39のいずれかに記載のプログラムを記録した記録媒体。
- 確率的推論に適用されるベイジアンネットのモデルを記録した記録媒体であって、
複数の変数間の条件付確率に基づく依存関係を表すモデルであって、前記モデル内の一の変数と前記一の変数が依存する親変数の候補の変数とを含む部分モデルについて、依存関係の異なる部分モデルへの変更を受け付けることによって作成されたモデルを記録したことを特徴とする記録媒体。
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