JP2019153279A - 物理的システムに影響を与えるイベントの予測 - Google Patents
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Abstract
Description
−関連性の前記スコアが計算される前記第2の集合の前記属性は、前記第1および第2の集合の両方に存在する。
−属性の関連性の前記スコアは、前記第2の集合におけるその値の分布確率を前記第1の集合におけるその値の分布確率と比較することによって計算される。
−前記第1の集合のそれぞれの過去のイベントに対しておよび前記新しいイベントに対してシグネチャを供給することは、前記第1の集合のそれぞれの過去のイベントに対しておよび前記新しいイベントに対して数値ベクトルを供給することを含む。
−シグネチャを供給することは、−過去のイベントの第3の集合で機械学習モデルをトレーニングすることと、−前記第1の集合のそれぞれの過去のイベントおよび前記新しいイベントに前記機械学習モデルを適用すること、とを含む。
−前記トレーニングされたモデルは、コンテキスト依存オートエンコーダ(context sensitive auto−encoder)である。
−前記新しいイベントに最も近い前記過去のイベントを決定するために使用される類似度は、−コサイン類似度、−ユークリッド距離、−逆ユークリッド距離、の中の1つである。
−属性は、少なくとも1つの構造化属性を含む。
−属性は、少なくとも1つの非構造化属性をさらに含む。
−関連性の前記スコアは、構造化属性の値だけで計算される。
−過去のイベントの第2の集合を形成した後に、前記第2の集合の過去のイベントの少なくとも1つの部分集合を計算し、ここで、関連性の前記スコアを計算することは、前記第2の集合の過去のイベントの前記少なくとも1つの部分集合のそれぞれの属性に対して関連性の前記スコアを計算すること、を含む。
−前記第1の集合の前記過去のイベントおよび前記新しいイベントは、前記同じ属性によって記述される。
−前記新しいイベントおよび前記新しいイベントのシグネチャが、前記過去のイベントおよび前記過去のイベントの前記シグネチャと共に記憶され、それによって過去のイベントとなる。
本方法を行うための命令を含むコンピュータプログラムがさらに提供される。
前記コンピュータプログラムが記録されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体がさらに提供される。
前記コンピュータプログラムが記録されているメモリにつながれたプロセッサを含むシステムがさらに提供される。
多数の観察結果が、同じイベントに関係してもよい。イベント分析の場合には、本発明は、イベントの考えられる原因および結果を見つけることに役立つ。考えられる原因は、イベントに先行する特徴属性で見つかり、考えられる結果は、イベントに続く特徴属性で見つかる。日付がないイベントに対して、特徴変数も、そのままのイベントの考えられる原因または結果となるであろう。
Claims (15)
- 物理的システムのイベントの新しい発生を予測するためのコンピュータ実行方法であって、
前記物理的システムの過去のイベントであってそれぞれがいくつかの属性を含む過去のイベントの第1の集合を供給するステップ(S10)、
前記第1の集合のそれぞれの過去のイベントに対してシグネチャを供給するステップ(S20)、
いくつかの属性を含む新しいイベントを供給するステップ(S30)、
前記新しいイベントのシグネチャを計算するステップ(S40)、
前記新しいイベントの前記シグネチャと前記第1の集合のそれぞれの過去のイベントのそれぞれのシグネチャとの間の類似性尺度を計算するステップ(S50)、
前記類似性尺度に従って、前記新しいイベントに最も近い前記過去のイベントを決定するステップであって、それによって過去のイベントの第2の集合を形成する、決定するステップ(S60)、
前記第2の集合のそれぞれの属性に対して、関連性のスコアを計算するステップ(S70)、
関連性の、より大きい前記スコアを有する前記属性を選択することによって、属性の集合を供給するステップ(S80)
を含むコンピュータ実行方法。 - 関連性の前記スコアが計算される前記第2の集合の前記属性は、前記第1および第2の集合の両方に存在する
請求項1に記載のコンピュータ実行方法。 - 属性の関連性の前記スコアは、前記第2の集合におけるその値の分布確率を前記第1の集合におけるその値の分布確率と比較することによって計算される
請求項2に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記第1の集合のそれぞれの過去のイベントに対しておよび前記新しいイベントに対してシグネチャを供給するステップは、前記第1の集合のそれぞれの過去のイベントに対しておよび前記新しいイベントに対して数値ベクトルを供給するステップを含む
請求項1〜3のいずれか1項に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記シグネチャを供給するステップは、
過去のイベントの第3の集合で機械学習モデルをトレーニングするステップと、
前記第1の集合のそれぞれの過去のイベントおよび前記新しいイベントに前記機械学習モデルを適用するステップと
を含む請求項4に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記トレーニングされたモデルは、コンテキスト依存オートエンコーダである
請求項5に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記新しいイベントに最も近い前記過去のイベントを決定するために使用される類似度は、
コサイン類似度、
ユークリッド距離、
逆ユークリッド距離
の中の1つである
請求項1〜6のいずれか1項に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記属性は、少なくとも1つの構造化属性を含む
請求項1〜7のいずれか1項に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記属性は、少なくとも1つの非構造化属性をさらに含む
請求項8に記載のコンピュータ実行方法。 - 関連性の前記スコアは、構造化属性の値だけで計算される
請求項8または9に記載のコンピュータ実行方法。 - 過去のイベントの第2の集合を形成した後に、
前記第2の集合の過去のイベントの少なくとも1つの部分集合を計算するステップ、をさらに含み、
関連性の前記スコアを計算するステップは、
前記第2の集合の過去のイベントの前記少なくとも1つの部分集合のそれぞれの属性に対して関連性の前記スコアを計算するステップを含む
請求項1〜10のいずれか1項に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記第1の集合の前記過去のイベントおよび前記新しいイベントは、前記同じ属性によって記述される
請求項1〜11のいずれか1項に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記新しいイベントおよび前記新しいイベントのシグネチャが、前記過去のイベントおよび前記過去のイベントの前記シグネチャと共に記憶され、それによって過去のイベントとなる
請求項1〜12のいずれか1項に記載のコンピュータ実行方法。 - 請求項1〜13のいずれか1項に記載の前記方法を行うための命令を含むコンピュータプログラム。
- 請求項14に記載の前記コンピュータプログラムが記録されているメモリにつながれたプロセッサを含むシステム。
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