JP2015114988A5 - - Google Patents

Claims (14)

1. 与えられた選択肢に対する対象の選択行動をモデル化した選択モデルを生成する処理装置であって、
   対象に与えられた選択肢を入力選択肢とし、入力選択肢の中から選択された選択肢を出力選択肢とする学習用の選択行動を少なくとも１つ含む学習データを取得する取得部と、
   複数種類の選択肢のそれぞれが入力選択肢に含まれるか否かを示す入力ベクトルを生成する入力ベクトル生成部と、
   前記学習用の入力選択肢に応じた前記入力ベクトルおよび出力選択肢を用いて、前記選択モデルを学習する学習処理部と、
   を備える処理装置。
2. 前記学習処理部は、対象の認知バイアスに応じた選択行動を含む前記選択モデルを学習する請求項１に記載の処理装置。
3. 前記学習処理部は、入力選択肢に含まれる選択肢同士の選択確率の比が入力選択肢に含まれる他の選択肢の組合せに応じて異なりうる前記選択モデルを学習する請求項２に記載の処理装置。
4. 前記複数種類の選択肢のそれぞれが学習用の出力選択肢に含まれたか否かを示す出力ベクトルを生成する出力ベクトル生成部を更に備え、
   前記学習処理部は、学習用の前記入力ベクトルおよび前記出力ベクトルを用いて、前記選択モデルを学習する請求項１から３のいずれか一項に記載の処理装置。
5. 前記学習処理部は、制約付ボルツマンマシン（Ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ Ｂｏｌｚｍａｎｎ Ｍａｃｈｉｎｅ）に基づく前記選択モデルを学習する請求項４に記載の処理装置。
6. 前記選択モデルは、前記複数種類の選択肢のそれぞれを入力ノードとする入力層と、前記複数種類の選択肢のそれぞれを出力ノードとする出力層と、複数の中間ノードを含む中間層とを有し、各入力ノードおよび各中間ノードの間に各第１ウェイト値が設定され、各中間ノードおよび各出力ノードの間に各第２ウェイト値が設定されるモデルであり、
   前記学習処理部は、各入力ノードおよび各中間ノードの間の各第１ウェイト値と、各中間ノードおよび各出力ノードの間の各第２ウェイト値とを学習する請求項５に記載の処理装置。
7. 前記選択モデルは、前記入力層、前記中間層、および前記出力層に含まれる各ノードに対して入力バイアス、中間バイアス、および出力バイアスが更に設定されるモデルであり、
   前記学習処理部は、前記入力層の各入力バイアス、前記中間層の各中間バイアス、および前記出力層の各出力バイアスを更に学習する請求項６に記載の処理装置。
8. 入力選択肢に応じてそれぞれの選択肢が選択される確率を、各第１ウェイト値、各第２ウェイト値、各入力バイアス、各中間バイアス、および各出力バイアスを含むパラメータに基づき算出する確率算出部を更に備える請求項７に記載の処理装置。
9. 前記学習処理部は、学習用の選択行動のそれぞれについて、入力選択肢に応じて出力選択肢が選択される確率を高めるように、前記パラメータを更新する請求項８に記載の処理装置。
10. 前記対象はユーザであり、前記選択肢は前記ユーザに与えられる商品またはサービスの選択肢である請求項１から９のいずれか一項に記載の処理装置。
11. 複数種類の商品またはサービスのうち、販売を促進する商品またはサービスの指定を入力する指定入力部と、
    前記複数種類の商品またはサービスに対応する前記複数種類の選択肢の中から、販売を促進する商品またはサービスを選択肢として含む複数の入力選択肢を選択する選択部と、
    前記複数の入力選択肢のうち、販売を促進する商品またはサービスに応じた選択肢が選択される確率がより高くなる入力選択肢を特定する特定部と、
    を備える請求項１０に記載の処理装置。
12. 前記対象はユーザであり、前記選択肢はウェブサイト上で前記ユーザに提示される請求項１から１１のいずれか一項に記載の処理装置。
13. 与えられた選択肢に対する対象の選択行動をモデル化した選択モデルを生成する処理方法であって、
    対象に与えられた選択肢を入力選択肢とし、入力選択肢の中から選択された選択肢を出力選択肢とする学習用の選択行動を少なくとも１つ含む学習データを取得する取得段階と、
    複数種類の選択肢のそれぞれが入力選択肢に含まれるか否かを示す入力ベクトルを生成する入力ベクトル生成段階と、
    前記学習用の入力選択肢に応じた前記入力ベクトルおよび出力選択肢を用いて、前記選択モデルを学習する学習処理段階と、
    を備える処理方法。
14. コンピュータに実行されると、与えられた選択肢に対する対象の選択行動をモデル化した選択モデルを生成する処理装置として機能させるプログラムであって、
    対象に与えられた選択肢を入力選択肢とし、入力選択肢の中から選択された選択肢を出力選択肢とする学習用の選択行動を少なくとも１つ含む学習データを取得する取得段階と、
    複数種類の選択肢のそれぞれが入力選択肢に含まれるか否かを示す入力ベクトルを生成する生成段階と、
    前記学習用の入力選択肢に応じた前記入力ベクトルおよび出力選択肢を用いて、前記選択モデルを学習する学習段階と、
    を備えるプログラム。