JP2016095684A - 予測モデル構築装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
V(X, n〜n+N-1)=( M(X, n〜n+N-1), D(X, n〜n+N-1)) …(1)
M(X, n〜n+N-1)=(特徴ベクトルV(X, k)から算出される諸要素, 平均年齢) …(3)
D(X, n〜n+N-1)=(θ(X, n), θ(X, n+1), …, θ(X, n+N-2), θ(X, n+N-1)) …(4)
D(X, n〜n+N-1)=(T(X, n), T(X, n+1), …, T(X, n+N-2), T(X, n+N-1)) …(5)
(a)の10年=1年+2年+2年+3年+2年
(b)の5年=2年+3年
(c)の9年=3年+1年+3年+2年
(d)の6年=3年+3年
(URL)http://www.yobology.info/text/viterbi/viterbi.htm
Claims (7)
- 対象者ごとに定まる1つ以上の年代において、複数の対象者のそれぞれの健康状態を評価して得られる、単語頻度の形式の医療データを、年代別に分類する年代別分類部と、
前記年代別に分類された医療データをクラスタリングして年代別の各クラスタを得るクラスタリング部と、
前記年代別の各クラスタにおいて、年代が隣接する各クラスタ間に、年代が経過する方向への遷移確率を、クラスタ間の類似性に基づいて算出し、前記年代別の各クラスタと、当該算出されたクラスタ間の遷移確率と、を紐付けることで、対象者の健康状態が年代別に遷移する予測モデルを構築するモデル構築部と、を備え、
前記クラスタリング部は、前記クラスタリングするに際して、継続する複数年代を一括したうえで、当該一括された複数年代別の各クラスタを得ることを特徴とする予測モデル構築装置。 - 前記クラスタリング部は、前記継続する複数年代を、前記医療データを参照して健康状態が均質とされる複数年代として定めることを特徴とする請求項1に記載の予測モデル構築装置。
- 前記クラスタリング部は、前記定めるに際して、前記医療データを対象としたクロス集計表の赤池情報量基準による独立性検定を用いることを特徴とする請求項2に記載の予測モデル構築装置。
- 前記クラスタリング部は、前記クラスタリングすることで前記一括された複数年代別の各クラスタを得るに際して、対象者をクラスタリングするための特徴ベクトルを、当該複数年代における代表要素と、当該複数年代における変化要素と、を含めて構築することを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の予測モデル構築装置。
- 前記クラスタリング部は潜在トピック分析によりクラスタリングを行い、前記複数年代における変化要素を、当該複数年代を構成する各年代の対象者に対する潜在トピック分析により得られる対象者のトピック比率を用いて定めることを特徴とする請求項4に記載の予測モデル構築装置。
- 前記クラスタリング部は潜在トピック分析によりクラスタリングを行い、前記複数年代における変化要素を、当該複数年代を構成する各年代の対象者に対する潜在トピック分析により得られる対象者のトピック比率に対して、当該年代における潜在トピック分析により得られるトピックと単語との関係行列より定まるトピック毎の単語頻度の平均からの乖離による重みづけ和を算出することにより定めることを特徴とする請求項4に記載の予測モデル構築装置。
- コンピュータを請求項1ないし6のいずれかに記載の予測モデル構築装置として機能させることを特徴とするプログラム。
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