JP2006127452A - 情報提示装置および情報提示方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 情報提示装置10は、ユーザに適した提示対象を求めるためのベイジアンネットのモデルを記憶するモデル記憶部28と、複数の提示対象の候補から、各候補の属性をモデルの複数のノードにあてはめて確率推論を行うことにより、ユーザに適した提示対象を求める提示対象推論処理部18と、提示対象推論処理部18により提示対象が求められたときの属性をモデルに適用して、各ノードが提示対象の選択に与えた影響を測定する影響度測定処理部20と、影響度測定処理部20により測定された影響度に基づいて提示対象の選択の理由として生成する理由生成処理部22と、提示対象推論処理部18により求められた提示対象と理由生成処理部22により生成された理由とを出力する提示部12とを備える。
【選択図】 図1
Description
本村陽一「ベイジアンネットソフトウェア」、人工知能学会論文誌、第17巻 5号a(2002年)
0の提示対象推論処理部18は、提示対象のレストラン情報を求めるためのモデルをモデル記憶部28から読み出す(S10)。続いて、情報提示装置10の提示対象推論処理部18は、レストラン情報の提示を受けるユーザの年齢および性別をモデルのノードN1、N2に設定する(S12)。本実施の形態では、あらかじめユーザの年齢および性別の情報を情報提示装置10に記憶しておき、提示対象推論処理部18は、記憶された情報を読み出してノードN1、N2に設定する。なお、ユーザの年齢および性別の情報は、提示対象のレストラン情報を求めるたびに操作部14から受け付けてもよい。次に、情報提示装置10の提示対象推論処理部18は、モデルのノードN3に現在時刻を設定する(S14)。
理について説明するための図である。図8(a)は、ここで説明する影響度測定処理部20による影響度推論の前提として、提示対象推論部18により提示対象のレストラン情報が選択されたときのノードN1〜N6の値を示す図である。このとき、影響度測定処理部20は、ノードN1〜N5の影響度を次のように求める。
12 提示部
14 操作部
16 制御部
18 提示対象推論処理部
20 影響度測定処理部
22 理由生成処理部
24 提示対象出力処理部
26 レストラン情報記憶部
28 モデル記憶部
Claims (10)
- 被提示者に適した提示対象を求めるための影響要因になる複数のノード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、
複数の提示対象の候補から、各候補の属性を前記モデルの複数のノードにあてはめて確率推論を行うことにより、被提示者に適した提示対象を求める確率推論手段と、
前記確率推論手段により提示対象が求められたときの前記複数のノードのそれぞれが提示対象の選択に与えた影響度を測定する影響度測定手段と、
前記影響度測定手段により測定された影響度を比較することにより、提示対象の選択の主要な要因になった主要影響ノードを求め、主要影響ノードに対応する属性を表す情報を提示対象の選択の理由として生成する理由生成手段と、
前記確率推論手段により求められた提示対象と前記理由生成手段により生成された理由とを出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする情報提示装置。 - 前記モデル記憶手段は、前記提示対象に対する被提示者のレスポンスに関するレスポンスノードを含むモデルを記憶し、
前記影響度測定手段は、前記確率推論手段により提示対象が求められたときの各ノードの属性をあてはめたモデルにおいて前記レスポンスノードの値を固定し、前記影響要因になる前記複数のノードのうち測定対象のノードを未観測のノードに置き換えて確率推論を行う処理を前記各ノードに対して順次行なうことにより、前記レスポンスノードの値を固定したときの前記各ノードの確率分布を求め、求められた前記各ノードの確率分布に基づいて前記影響度を求めることを特徴とする請求項1に記載の情報提示装置。 - 前記影響度測定手段は、前記レスポンスノードの値を前記提示対象の受入れを示す肯定レスポンスに固定したときと前記提示対象の拒絶を示す否定レスポンスに固定したときのそれぞれについて前記各ノードの確率分布を求め、前記肯定レスポンスに固定したときと前記否定レスポンスに固定したときの前記各ノードの確率分布の情報量の差を前記各ノードの影響度として求めることを特徴とする請求項2に記載の情報提示装置。
- 前記影響度測定手段は、前記レスポンスノードの値を前記提示対象の受入れを示す肯定レスポンスに固定したときの前記各ノードの確率分布を求め、前記各ノードの確率分布の情報量を前記各ノードの影響度として求めることを特徴とする請求項2に記載の情報提示装置。
- 前記影響度測定手段は、前記レスポンスノードの値を前記提示対象の受入れを示す肯定レスポンスに固定したときと前記提示対象の拒絶を示す否定レスポンスに固定したときのそれぞれについて前記各ノードの確率分布を求め、求められた確率分布に基づいて前記各ノードが前記確率推論手段により提示対象が求められたときの属性をとる確率値を、前記レスポンスノードの値を肯定レスポンスに固定したときと否定レスポンスに固定したときのそれぞれについて求め、求められた両確率値の差を前記影響度とすることを特徴とする請求項2に記載の情報提示装置。
- 前記モデル記憶手段は、前記影響要因になる各ノードが前記提示対象の選択に与える影響度を測定するために、前記各ノードに付随して設定された影響度測定ノードを含むモデルを記憶し、
前記影響度測定手段は、前記確率推論手段にて用いたモデルの前記影響度測定ノードの確率分布に基づいて前記影響度を求めることを特徴とする請求項1に記載の情報提示装置。 - 自動車に備えられることを特徴とする請求項1に記載の情報提示装置。
- 被提示者に適した提示対象を求めるための推論アルゴリズムに適用され、影響要因になる複数の要素を含む計算用リソースを記憶する計算用リソース記憶手段と、
複数の提示対象の候補から、各候補の属性を前記計算用リソースの複数の要素にあてはめて推論を行うことにより、被提示者に適した提示対象を求める推論手段と、
前記推論手段により提示対象が求められたときの前記複数の要素が提示対象の選択に与えた影響度を測定する影響度測定手段と、
前記影響度測定手段により測定された影響度を比較することにより、提示対象の選択の主要な要因になった主要影響要素を求め、主要影響要素に対応する属性を表す情報を提示対象の選択の理由として生成する理由生成手段と、
前記推論手段により求められた提示対象と前記理由生成手段により生成された理由とを出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする情報提示装置。 - 被提示者に適した提示対象を求めるための影響要因になる複数のノードを含むベイジアンネットのモデルを用いて被提示者に適した提示対象を求め、求めた提示対象を提示する情報提示方法であって、
複数の提示対象の候補から、各候補の属性を前記モデルの複数のノードにあてはめて確率推論を行うことにより、被提示者に適した提示対象を求める確率推論ステップと、
前記確率推論ステップにおいて提示対象が求められたときの前記複数のノードのそれぞれが提示対象の選択に与えた影響度を測定する影響度測定ステップと、
前記影響度測定ステップにおいて測定された影響度を比較することにより、提示対象の選択の主要な要因になった主要影響ノードを求め、主要影響ノードに対応する属性を表す情報を提示対象の選択の理由として生成する理由生成ステップと、
前記確率推論ステップにおいて求められた提示対象と前記理由生成ステップにおいて生成された理由とを出力する出力ステップと、
を備えることを特徴とする情報提示方法。 - 被提示者に適した提示対象を求めるための影響要因になる複数のノードを含むベイジアンネットのモデルを用いて被提示者に適した提示対象を求め、求めた提示対象を提示するためのプログラムであって、コンピュータに、
複数の提示対象の候補から、各候補の属性を前記モデルの複数のノードにあてはめて確率推論を行うことにより、被提示者に適した提示対象を求める確率推論ステップと、
前記確率推論ステップにおいて提示対象が求められたときの前記複数のノードのそれぞれが提示対象の選択に与えた影響度を測定する影響度測定ステップと、
前記影響度測定ステップにおいて測定された影響度を比較することにより、提示対象の選択の主要な要因になった主要影響ノードを求め、主要影響ノードに対応する属性を表す情報を提示対象の選択の理由として生成する理由生成ステップと、
前記確率推論ステップにおいて求められた提示対象と前記理由生成ステップにおいて生成された理由とを出力する出力ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
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