JP2020038557A - Determination device, determination method, and determination program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、判定装置、判定方法、および判定プログラムに関する。 The present invention relates to a determination device, a determination method, and a determination program.
従来、グラフ情報の類似性に基づいて種々のサービスを提供する技術が知られている。このような技術の一例として、係り受け関係の解析結果に基づいて、単語又は文節をノードとし、文節間の修飾関係や被修飾関係の候補をエッジで表すグラフ構造等を用いて、異なる文書から生成されたグラフの各ノードペアについて、ノード間の文字列の類似性・同義性と、近傍ノード又は論理関係を持つ遠方のノードの類似性とに基づいて判定を行う技術が知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for providing various services based on the similarity of graph information is known. As an example of such a technique, based on the analysis result of the dependency relationship, a word or a phrase is used as a node, and a candidate for a modification relationship between the phrases or a modified relationship is represented by an edge, and a graph structure or the like is used. 2. Description of the Related Art There is known a technique for making a determination on each node pair of a generated graph based on similarity / synonymousness of a character string between nodes and similarity of a nearby node or a distant node having a logical relationship.
しかしながら、従来の手法では、多次元のグラフの構造に基づく変化や相違を抽出することができない場合がある。例えば、従来の手法は、ノードやリンクの対応や、ノード間の距離に基づくものであり、多次元空間におけるグラフ間を比較する場合、グラフ構造のみが類似しているのかを提供することができない場合がある。 However, the conventional method may not be able to extract changes and differences based on the structure of the multidimensional graph. For example, conventional methods are based on correspondence between nodes and links and distances between nodes, and when comparing graphs in a multidimensional space, cannot provide whether only graph structures are similar or not. There are cases.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、多次元のグラフ情報間の類似関係を判定することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and has an object to determine a similarity between multidimensional graph information.
本願に係る判定装置は、多次元空間におけるグラフ情報から、各グラフ情報の位相構造を示すリーマン面を生成する生成部と、比較対象となる複数のグラフ情報から生成された複数のリーマン面を等角同値による同値類に基づいて分類した結果に基づき、前記比較対象となるグラフ情報が、類似する構造を有しているか否かを判定する判定部とを有することを特徴とする。 The determination device according to the present application includes a generation unit that generates a Riemann surface indicating a phase structure of each graph information from graph information in a multidimensional space, a plurality of Riemann surfaces generated from a plurality of graph information to be compared, and the like. A determination unit that determines whether the graph information to be compared has a similar structure based on a result of classification based on equivalence classes based on angle equivalence.
実施形態の一態様によれば、多次元のグラフ情報間の類似関係を判定することができる。 According to an aspect of the embodiment, it is possible to determine a similarity relationship between multidimensional graph information.
以下に、本願に係る判定装置、判定方法、および判定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る判定装置、判定方法、および判定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, a determination device, a determination method, and a mode for executing a determination program according to the present application (hereinafter, referred to as “embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. Note that the determination device, the determination method, and the determination program according to the present application are not limited by this embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description will be omitted.
［実施形態］
〔１−１．情報提供装置の一例〕
まず、図１を用いて、判定装置の一例である情報提供装置が実行する処理の一例について説明する。なお、以下の説明では、情報提供装置が実行する処理の一例として、所定の技術分野に属する技術要素を、各技術要素の関係性に基づいて連結したグラフ情報を生成し、生成したグラフ情報の変化に基づいて、所定の技術分野において技術革新等の変化が生じたか否かを判定する処理の一例について記載する。しかしながら、後述するように、実施形態の情報提供装置が実行する処理は、任意の目的に対して適用可能であり、以下の説明により利用目的が限定されるものではない。
[Embodiment]
[1-1. Example of information providing device]
First, an example of a process performed by an information providing device, which is an example of a determination device, will be described with reference to FIG. In the following description, as an example of processing performed by the information providing apparatus, graph information in which technical elements belonging to a predetermined technical field are connected based on the relationship between the technical elements is generated, and the generated graph information is generated. An example of a process for determining whether or not a change such as technical innovation has occurred in a predetermined technical field based on the change will be described. However, as described later, the processing executed by the information providing apparatus of the embodiment can be applied to any purpose, and the purpose of use is not limited by the following description.
図１は、実施形態に係る情報提供装置が実行する処理の一例を示す図である。図１では、情報提供装置１０は、以下に説明する判定処理を実行する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。より具体的には、情報提供装置１０は、インターネット等の所定のネットワークＮ（例えば、図２参照）を介して、管理装置１００といった任意の装置と通信が可能である。
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a process performed by the information providing apparatus according to the embodiment. In FIG. 1, the
管理装置１００は、各種のコンテンツを管理する情報提供装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、管理装置１００は、各種の技術分野に属する論文や特許出願に係る公開公報等のコンテンツを管理する。なお、管理装置１００は、例えば、利用者により投稿されたレシピやＳＮＳ（Social Networking Service）に対する投稿等、テキストを含む任意の情報をコンテンツとして管理してよい。
The
〔１−２．グラフ情報の生成について〕
ここで、情報提供装置１０は、ある技術分野に属する技術要素をノードとし、技術要素間の関係性をノード間のリンクに落とし込んだグラフ情報（以下、「技術グラフ」と記載する。）を生成する。例えば、情報提供装置１０は、所定の技術分野に属する単語組で表される技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を生成する。このようなグラフ情報は、ある分野に属する技術要素が、どのような技術要素から生じたものであるかを示す情報である。例えば、第１技術要素が、第２技術要素と第３技術要素との組合せである場合や、第２技術要素と第３技術要素とから発展した技術である場合、第１技術要素と対応するノードは、リンクを介して、第２技術要素と対応するノードおよび第３技術要素と対応するノードと接続される。
[1-2. Generation of graph information]
Here, the
ここで、情報提供装置１０は、ある分野に属する技術を示す情報であれば、任意の情報を技術要素としてよい。例えば、情報提供装置１０は、ある分野に属する特許発明や特許出願を技術要素とし、各技術要素同士の関係性を技術グラフに落とし込んでもよい。また、情報提供装置１０は、１つの論文を１つの技術要素と見做し、引用関係がある論文同士をリンクにより接続することで、技術グラフを生成してもよい。また、情報提供装置１０は、共通性を有する複数の論文を１つの技術要素と見做してもよい。
Here, the
このような技術グラフにおいて、ノードの数の増加傾向は、その分野に属する技術要素の増加傾向、すなわち、新たな技術要素の増加傾向を示す。このような新たな技術要素の増加傾向は、その分野におけるイノベーションの生じやすさの指標と見做すことができる。また、このような技術グラフにおいて、リンクの数の増加傾向は、その分野においてある技術から他の技術がどれくらい生じやすいかを示すと考えられる。すなわち、リンクの数の増加傾向は、その分野において新たな技術が生じた際に、その技術に基づいて新たな技術がどれくらい生じやすいか、潜在的な技術発展の可能性の指標となりえる情報である。 In such a technical graph, an increasing tendency of the number of nodes indicates an increasing tendency of technical elements belonging to the field, that is, an increasing tendency of new technical elements. Such an increasing trend of new technology elements can be regarded as an indicator of the likelihood of innovation in the field. Also, in such a technology graph, an increasing trend of the number of links is considered to indicate how likely another technology is from one technology in the field. In other words, an increasing trend in the number of links is information that can be used as an indicator of the potential for new technology to emerge based on the new technology in the field. is there.
〔１−３．判定処理について〕
ここで、技術グラフを利用したイノベーションの推定について説明する。例えば、イノベーションが発生しやすい分野、すなわち、発展性が豊かな分野においては、既存技術から新たな技術が生じやすい分野における新たな技術の生じやすさは、その分野に属する既存技術から新たな技術がどのように生じるかを特定することで判断できると考えられる。
[1-3. Judgment processing)
Here, the estimation of innovation using a technology graph will be described. For example, in a field in which innovation is likely to occur, that is, a field with a high degree of development, the likelihood of a new technology in a field in which a new technology is likely to be generated from an existing technology is determined by using a new technology from the existing technology in the field. It is thought that it can be determined by specifying how the occurrence occurs.
そこで、技術グラフがどのように拡大していくかに基づいて、技術分野におけるイノベーションを推定する手法が考えられる。例えば、ある日時を境に技術グラフに含まれるノードの数やリンクの数が増大した場合は、その日時において何らかのイノベーションが生じたとも考えられる。しかしながら、このような手法では、ある技術分野の研究が流行し、技術要素の数が増大した場合に、イノベーションが生じているのか、単純に流行しているだけなのかを判別できない。 Therefore, a method of estimating innovation in the technical field based on how the technology graph expands can be considered. For example, when the number of nodes and the number of links included in the technology graph increase at a certain date and time, it is considered that some innovation has occurred at that date and time. However, with such a method, when research in a certain technical field becomes popular and the number of technical elements increases, it is impossible to determine whether innovation has occurred or whether it is simply popular.
ここで、ある技術分野においてイノベーションが生じた場合には、技術グラフが拡大する態様が、それまでとは異なる態様に変化すると推定される。すなわち、イノベーションが生じた場合、技術グラフの特性が変化すると推定される。このため、技術グラフの位相構造が技術グラフの特性を示すと見做した場合、技術グラフが、位相構造を保持したまま拡大しているか、位相構造を変化させながら拡大しているかを判定することで、イノベーションの発生を推定することができると考えられる。 Here, when an innovation occurs in a certain technical field, it is estimated that the manner in which the technology graph is enlarged changes to a different manner from before. That is, when innovation occurs, it is estimated that the characteristics of the technology graph change. Therefore, when it is considered that the topological structure of the technical graph indicates the characteristics of the technical graph, it is determined whether the technical graph is expanded while maintaining the topological structure or is expanded while changing the topological structure. Thus, it is considered that the occurrence of innovation can be estimated.
そこで、情報提供装置１０は、技術グラフの大局的な形状若しくは局所的な形状に変化が生じたか否かを判定し、変化が生じた場合には、イノベーションが生じたと判定する。より具体的には、情報提供装置１０は、多次元空間におけるグラフ情報から、各グラフ情報の位相構造を示すリーマン面を生成する。そして、情報提供装置１０は、比較対象となる複数のグラフ情報から生成された複数のリーマン面を等角同値による同値類に基づいて分類した結果に基づき、比較対象となるグラフ情報が、類似する構造を有しているか否かを判定する。
Therefore, the
例えば、情報提供装置１０は、所定の日時において所定の技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第１グラフ情報から生成された第１リーマン面を生成する。また、情報提供装置１０は、所定の日時よりも後の日時において所定の技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第２グラフ情報から生成された第２リーマン面を生成する。そして、情報提供装置１０は、第１リーマン面と第２リーマン面とを等角同値による同値類に基づいて分類し、分類結果に基づいて、所定の技術分野においてイノベーションが生じたか否かを判定する。
For example, the
例えば、第１リーマン面と第２リーマン面とを等角同値による同値類で分類した場合に第１リーマン面と第２リーマン面とが同じ同値類に分類される場合、第１グラフ情報と第２グラフ情報とは、その位相構造にあまり変化が無かったと考えられる。そこで、情報提供装置１０は、第１リーマン面と第２リーマン面とが同じ同値類に分類される場合は、所定の技術分野においてイノベーションが発生していないと判定する。一方、第１リーマン面と第２リーマン面とが異なる同値類に分類される場合、第１グラフ情報と第２グラフ情報とは、その位相構造に変化が生じていると考えられる。そこで、情報提供装置１０は、第１リーマン面と第２リーマン面とが異なる同値類に分類される場合は、所定の技術分野においてイノベーションが発生したと判定する。
For example, when the first Riemann surface and the second Riemann surface are classified into the same equivalence class when the first Riemann surface and the second Riemann surface are classified into the same equivalence class, the first graph information and the The two-graph information is considered that the phase structure did not change much. Therefore, when the first Riemann surface and the second Riemann surface are classified into the same equivalence class, the
〔１−４．判定処理の一例について〕
以下、図１を用いて、情報提供装置１０が実行する判定処理の一例について説明する。まず、情報提供装置１０は、管理装置１００から各技術分野に属するコンテンツを収集する（ステップＳ１）。そして、情報提供装置１０は、技術分野ごとに技術グラフを生成する（ステップＳ２）。例えば、情報提供装置１０は、第１の技術分野に属する技術要素と技術要素間の関連性とに基づいて、技術グラフＧ１−１を生成し、第２の技術分野に属する技術要素と技術要素間の関連性とに基づいて、技術グラフＧ２−１を生成する。
[1-4. Example of determination processing)
Hereinafter, an example of the determination process performed by the
ここで、情報提供装置１０は、所定の時間間隔で、ステップＳ１およびステップＳ２を繰り返し実行することで、異なる日時における技術グラフを各技術分野ごとに生成する。例えば、情報提供装置１０は、第１の技術分野について、第１の日時における技術要素と技術要素間の関連性とを示す技術グラフＧ１−１を生成するとともに、第１の技術分野について、第２の日時における技術要素と技術要素間の関連性とを示す技術グラフＧ１−２を生成する。
Here, the
続いて、情報提供装置１０は、所定の技術分野において異なる日時における技術グラフを取得する（ステップＳ３）。例えば、情報提供装置１０は、第１の技術分野において第１の日時から第２の日時までの間にイノベーションが生じたか否かを判定する場合は、技術グラフＧ１−１および技術グラフＧ１−２を取得する。
Subsequently, the
そして、情報提供装置１０は、技術グラフをリーマン面に変換する（ステップＳ４）。例えば、情報提供装置１０は、技術グラフを多様体空間上のつながり（基本群）とみなすことで、技術グラフの位相構造を示すリーマン面を生成する。より具体的な例を挙げると、情報提供装置１０は、第１ノードからリンクを辿って第２ノードへと至るリンクの経路を同値と見做すことで、リーマン面の位相構造を推定する。
Then, the
例えば、情報提供装置１０は、ある技術グラフにおいて、第１ノードから第２ノードへと至るリンクの経路が２つ存在する場合、その技術グラフの位相構造を有するリーマン面は、少なくとも１つの孔を有するトーラスの形状を有すると推定する。なお、情報提供装置１０は、グラフ構造の位相構造を推定する任意の推定技術に基づいて、技術グラフの位相構造を推定し、推定した位相構造と同じ位相構造を有するリーマン面の設定を行ってもよい。このような処理の結果、例えば、情報提供装置１０は、技術グラフＧ１−１からリーマン面ＬＧ１−１を生成し、技術グラフＧ１−２から、リーマン面ＬＧ１−２を生成する。なお、図１においては、リーマン面をトーラスで示したが、実際には、情報提供装置１０は、技術グラフ毎に異なる位相構造を有するリーマン面を生成する。
For example, when a certain technology graph has two link paths from the first node to the second node in the technology graph, the Riemann surface having the topology of the technology graph has at least one hole. It is presumed to have the shape of the torus having. The
続いて、情報提供装置１０は、各リーマン面を等角同値による同値類に基づいて分類する。例えば、情報提供装置１０は、各リーマン面ＬＧ１−１とリーマン面ＬＧ１−２が同一のモジュラー群であるか否かを判定する（ステップＳ５）。また、情報提供装置１０は、各リーマン面ＬＧ１−１とリーマン面ＬＧ１−２がタイヒミュラー同値であるか否かを判定する（ステップＳ６）。
Subsequently, the
例えば、非特許文献１に記載されているように、あるリーマン面Ｓとリーマン面Ｓ’とが同相で、かつ、その同相写像として等角（正則）なものが取れる場合は、リーマン面Ｓとリーマン面Ｓ’とは、等角同値となる。ここで、リーマン面Ｓと同相なリーマン面全体を等角同値による同値類で分けた集合は、モジュライ（空間）と呼ばれ、Ｍ（Ｓ）で表される。このような等角同値となる複数のリーマン面、すなわち、同じ同値類に分類されたリーマン面は、モジュライ空間上で同一の点と見做すことができる。そこで、情報提供装置１０は、比較対象となる技術グラフのリーマン面が同じ同値類に分類される場合、各技術グラフの位相構造が大局的に類似すると判定する。
For example, as described in
ここで、種類ｇのコンパクトリーマン面Ｓを固定し、擬等角変形全体を以下の式（１）で定義する。ここで、式（１）のＳはリーマン面Ｓ、Ｒはリーマン面Ｒを示し、ｆは、リーマン面Ｓをリーマン面Ｒへと変化させる同相写像であって、擬等角写像を表す。また、ｑｃ（quasi-conformal map）は、擬等角写像を示す。ここで、ｑｃは、向きを保持する同相車上であり、ヘルダー連続である。また、ｑｃは、ほとんどいたるところで全微分可能であり、ｑｃの合成および逆写像もｑｃとなる。また、ｑｃでは、複素平面Ｃと単位円板Ｄとを区別する。 Here, a compact Riemann surface S of type g is fixed, and the entire pseudo conformal deformation is defined by the following equation (1). Here, S in the equation (1) indicates a Riemann surface S, R indicates a Riemann surface R, and f is a homeomorphic mapping that changes the Riemann surface S into a Riemann surface R, and represents a pseudo conformal mapping. Further, qc (quasi-conformal map) indicates a quasi conformal mapping. Here, qc is on the same-phase vehicle that maintains the direction, and is a continuous herder. Further, qc is fully differentiable almost everywhere, and the synthesis and inverse mapping of qc are also qc. In qc, the complex plane C and the unit disk D are distinguished.
ここで、リーマン面Ｒ１をリーマン面Ｒ２へと変形する擬等角写像とホモトピックな等角同相写像ｈが存在する場合、Ｄｅｆ（Ｓ）に元として含まれる（Ｒ１、ｆ１）、（Ｒ２、ｆ２）がタイヒミュラー同値となる。このため、リーマン面Ｓのタヒミュラー空間Ｔ（Ｓ）は、以下の式（２）で表すことができる。 Here, when there exists a pseudo-conformal mapping that transforms the Riemann surface R1 into a Riemann surface R2 and a homotopic conformal homeomorphic map h, they are included in Def (S) as elements (R 1 , f 1 ) and (R 1 , f 1 ). R 2 , f 2 ) are Teichmuller equivalents. For this reason, the Tahitmuller space T (S) of the Riemann surface S can be expressed by the following equation (2).
ここで、比較対象となるリーマン面がタイヒミュラー同値となる場合、比較対象となるリーマン面により構成される位相構造の形状は、大きさを自由に変更可能な服（カバー）を同じように着せることができると言える。すなわち、タイヒミュラー同値となるリーマン面の位相構造は、局所的に類似すると言える。そこで、情報提供装置１０は、リーマン面Ｓとリーマン面Ｒが、以下の式（３）を満たす場合は、リーマン面Ｓとリーマン面Ｒとがタイヒミュラー同値であると判定する。
Here, when the Riemann surface to be compared has a Teichmüller equivalent, the shape of the phase structure formed by the Riemann surface to be compared similarly wears clothes (covers) whose size can be freely changed. You can say that you can. In other words, it can be said that the phase structure of the Riemann surface having the Teichmuller equivalent is locally similar. Therefore, when the Riemann surface S and the Riemann surface R satisfy the following expression (3), the
そして、情報提供装置１０は、判定結果に基づいて、所定の技術分野においてイノベーションが発生したか否かを判定する（ステップＳ７）。例えば、情報提供装置１０は、技術分野全体に対する大局的なイノベーションが発生したか否かを判定する。また、情報提供装置１０は、技術分野の一部に対する局所的なイノベーションが発生したか否かを判定する。
Then, the
例えば、情報提供装置１０は、リーマン面ＬＧ１−１とリーマン面ＬＧ１−２とが同一のモジュラー群に属さない場合には、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが、大局的に異なる構造を有していると判定する。このように、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが大局的に異なる構造を有する場合、第１の日時から第２の日時の間に、技術分野全体に影響する何かしらのイノベーションが発生したと考えられる。そこで、情報提供装置１０は、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが、大局的に異なる構造を有していると判定した場合は、技術グラフＧ１−１と対応する日時から、技術グラフＧ１−２と対応する日時迄の間に、技術分野全体に影響するイノベーションが発生したと判定する。
For example, when the Riemann surface LG1-1 and the Riemann surface LG1-2 do not belong to the same modular group, the
一方、情報提供装置１０は、リーマン面ＬＧ１−１とリーマン面ＬＧ１−２とが同一のモジュラー群に属する場合には、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが、大局的に類似する構造を有していると判定する。このように、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが大局的に類似する構造を有する場合、第１の日時から第２の日時の間に、技術分野全体に影響する何かしらのイノベーションが発生していないと考えられる。そこで、情報提供装置１０は、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが、大局的に類似する構造を有していると判定した場合は、技術グラフＧ１−１と対応する日時から、技術グラフＧ１−２と対応する日時迄の間に、技術分野全体に影響するイノベーションが発生しなかったと判定する。なお、情報提供装置１０は、非特許文献１に開示されているように、一意化定理（モデル化定理）を用いて、リーマン面の分類を行ってもよい。
On the other hand, when the Riemann surface LG1-1 and the Riemann surface LG1-2 belong to the same modular group, the
また、例えば、情報提供装置１０は、リーマン面ＬＧ１−１とリーマン面ＬＧ１−２とがタイヒミュラー同値ではない場合には、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが、局所的に異なる構造を有していると判定する。このように、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが局所的に異なる構造を有する場合、第１の日時から第２の日時の間に、技術分野の一部に影響する何かしらのイノベーションが発生したと考えられる。そこで、情報提供装置１０は、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが、局所的に異なる構造を有していると判定した場合は、技術グラフＧ１−１と対応する日時から、技術グラフＧ１−２と対応する日時迄の間に、技術分野の一部（すなわち、その技術分野に属する下位分野）に影響するイノベーションが発生したと判定する。
Further, for example, when the Riemann surface LG1-1 and the Riemann surface LG1-2 are not equivalent to Teichmüller, the
一方、例えば、情報提供装置１０は、リーマン面ＬＧ１−１とリーマン面ＬＧ１−２とがタイヒミュラー同値である場合には、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが、局所的に類似する構造を有していると判定する。このように、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが局所的に類似する構造を有する場合、何らかのイノベーションが生じていたとしても、類似する構造の範囲には、イノベーションの影響が及んでいないと推定される。そこで、情報提供装置１０は、技術グラフＧ１−１と技術グラフＧ１−２とが、局所的に類似する構造を有していると判定した場合は、イノベーションが生じていない、もしくは、イノベーションの影響が及んでいない範囲があると判定する。
On the other hand, for example, when the Riemann surface LG1-1 and the Riemann surface LG1-2 have the Teichmüller equivalent, the
そして、情報提供装置１０は、判定結果を利用者に対して提供する（ステップＳ８）。このような処理の結果、情報提供装置１０は、利用者に対して、所定の技術分野において、第１の日時から第２の日時までの間に、技術分野全体に対して大局的に影響を及ぼすイノベーションが生じたか否か、技術分野の一部に対して局所的に影響を及ぼすイノベーションが生じたか否かを通知することができる。
Then, the
〔１−５．判定処理の適用対象について〕
上述した説明では、情報提供装置１０は、ある技術分野において、第１の日時における技術要素や技術要素間の関係性を示す技術グラフＧ１−１、および、第２の日時における技術要素や技術要素間の関係性を示す技術グラフＧ１−２について、リーマン面を等角同値による同値類に基づいて分類した結果に基づいて、類似する構造を有するか否かを判定し、判定結果に基づいて、第１の日時から第２の日時までの間にイノベーションが生じたか否かを判定した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。
[1-5. Regarding the target of judgment processing)
In the above description, the
例えば、情報提供装置１０は、異なる技術分野の技術グラフについて、類似する構造を有するか否かを判定することで、各技術分野が類似するか否かを判定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、第１技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第１グラフ情報から生成された第１リーマン面と、第１技術分野とは異なる第２技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第２グラフ情報から生成された第２リーマン面とを生成する。そして、情報提供装置１０は、生成した第１リーマン面と第２リーマン面とを等角同値による同値類に基づいて分類し、分類結果に基づき、第１グラフ情報と第２グラフ情報とが類似する構造を有しているか否かを判定してもよい。また、情報提供装置１０は、判定結果に基づいて、第１技術分野と第２技術分野とが類似するか否かを判定してもよい。
For example, the
例えば、情報提供装置１０は、薬学の技術グラフと、レシピの技術グラフとについて、リーマン面を生成し、生成したリーマン面が同一のモジュラー群に分類されるか否かに基づいて、薬学とレシピとが大局的に類似する分野であるか否かを判定してもよい。また、情報提供装置１０は、生成したリーマン面がタイヒミュラー同値であるか否かに基づいて、薬学とレシピとに局所的に類似する部分があるか否かを判定してもよい。
For example, the
また、情報提供装置１０は、上述した判定処理を実行することで、複雑な技術と簡単な技術との技術構造が類似するか否かを判定することができる。すなわち、情報提供装置１０は、技術グラフそのものではなく、技術グラフの位相構造を示すリーマン面を比較することで、比較対象となる技術グラフの規模（例えば、ノードの数やリンクの数）が異なる場合であっても、各技術分野が類似するか否かを判定することができる。
Further, the
例えば、情報提供装置１０は、第１技術分野の技術グラフから第１リーマン面を生成する。また、情報提供装置１０は、第１技術分野よりも属する技術要素の数が少ない、若しくは、第１技術分野よりも技術要素間の関係性が低い第２技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第２グラフ情報から、第２リーマン面を生成する。そして、情報提供装置１０は、第１リーマン面と第２リーマン面との分類結果に基づき、第１グラフ情報と第２グラフ情報とが類似する構造を有しているか否かを判定し、判定結果に応じて、第１技術分野と第２技術分野とが類似するか否かを判定してもよい。
For example, the
すなわち、情報提供装置１０は、各技術分野の技術グラフ同士を比較するのではなく、技術グラフの位相構造を示すリーマン面を生成し、生成したリーマン面を等角同値による同値類に分類できるか否かに基づいて、各技術グラフの類似性、ひいては、各技術分野の類似性を判断するのであれば、任意の目的について上述した判定処理を採用してよい。
That is, the
また、情報提供装置１０は、比較対象となる分野に応じて異なる時間間隔で、技術グラフの比較を行ってよい。例えば、情報提供装置１０は、ウェブ関連技術等、イノベーションが発生しやすい分野については、所定の時間間隔よりも短い時間間隔で技術グラフを生成し、生成した各技術グラフのリーマン面の分類結果に基づいて、イノベーションの発生を判定してもよい。また、例えば、情報提供装置１０は、イノベーションが発生しづらい分野については、所定の時間間隔よりも長い時間間隔で技術グラフを生成し、生成した各技術グラフのリーマン面の分類結果に基づいて、イノベーションの発生を判定してもよい。
Further, the
〔１−６．複数の技術グラフについて〕
上述した説明では、情報提供装置１０は、２つのリーマン面について、等角同値による同値類に分類した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、３つ以上のリーマン面について、等角同値による同値類への分類を行ってよい。
[1-6. About multiple technical graphs)
In the above description, the
例えば、情報提供装置１０は、所定の技術分野において、第１日時における第１技術グラフから第１リーマン面を生成し、第１日時よりも後の第２日時における第２技術グラフから第２リーマン面を生成し、さらに第２日時よりも後の第３日時における第３技術グラフから第３リーマン面を生成する。そして、情報提供装置１０は、第１リーマン面と第２リーマン面と第３リーマン面とが、それぞれ異なる同値類に分類される場合、所定の技術分野において継続的にイノベーションが生じていると判定してもよい。また、情報提供装置１０は、第１リーマン面と第２リーマン面とが同じ同値類に分類され、第３リーマン面が異なる同値類に分類される場合、第２日時と第３日時との間でイノベーションが生じたと判定してもよい。
For example, the
また、情報提供装置１０は、複数の技術分野について、各技術分野の技術グラフからリーマン面を生成し、生成したリーマン面の分類結果に基づいて、各技術分野の分類を行ってもよい。すなわち、情報提供装置１０は、任意の単位で上述した判定処理を実行して良い。
In addition, the
〔１−７．分類結果の解釈について〕
上述した説明では、情報提供装置１０は、リーマン面が同一のモジュラー群であるか否かを判定するとともに、タイヒミュラー同値であるか否かを判定し、判定結果に基づいて、技術分野が大局的或いは局所的に類似するか否かを判定した。ここで、情報提供装置１０は、判定結果に基づいて、任意の解釈を行ってよい。例えば、情報提供装置１０は、リーマン面が同一のモジュラー群であるが、タイヒミュラー同値ではない場合は、イノベーションが発生したばかり、若しくは、局所的なイノベーションのみが生じたと判定してもよい。
[1-7. Interpretation of classification results]
In the above description, the
〔１−８．技術グラフの予測について〕
ここで、情報提供装置１０は、予測された技術グラフを用いて、将来のイノベーションの発生を推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、所定の技術分野について、所定の日時における技術グラフから第１リーマン面を生成するとともに、その技術グラフから将来の技術グラフを推定し、推定した技術グラフから第２リーマン面を生成する。そして、情報提供装置１０は、第１リーマン面と第２リーマン面とが、大局的あるいは局所的に異なる位相構造を有する場合、将来においてイノベーションが発生すると推定してもよい。
[1-8. Technical graph prediction)
Here, the
例えば、情報提供装置１０は、過去の技術要素の数の変化や、技術要素間の関係性の変化に基づいて、その分野における技術グラフの発展を示すパラメータを推定し、推定したパラメータに基づいて技術グラフに含まれるノードやリンクの数を変化させることで、対象分野における将来の技術グラフを生成する。そして、情報提供装置１０は、生成した技術グラフのリーマン面と、現在の技術グラフのリーマン面との分類結果に基づいて、将来のイノベーションを推定してもよい。
For example, the
また、非特許文献２に記載されているように、技術分野の発展をポリアの壺アルゴリズムにより数学的に表す手法が考えられる。そこで、情報提供装置１０は、ポリアの壺アルゴリズムを用いて、技術グラフを発展させ、将来の技術グラフを予測してもよい。より具体的には、情報提供装置１０は、ある技術分野に属する文章により示される技術要素をノードとし、各技術要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ構造において、ポリアの壺に基づく確率で既存のノードから、そのノードとリンクにより接続される新たなノードが発生するものとして、将来の技術グラフを予測してもよい。
Also, as described in
以下、ポリアの壺アルゴリズムの一例について説明する。例えば、ポリアの壺アルゴリズムにおいては、それぞれ異なる色の玉が入れられた壺からランダムに１つの玉が取り出され、取り出された玉が、初めて取り出された玉の色であるか否かが判定される。そして、取り出された玉が、過去に取り出された玉と同じ色である場合は、取り出された玉が壺に戻されるとともに、その玉と同じ色の玉が所定の数だけ壺に追加される。一方、取り出された玉が初めて取り出された色である場合は、取り出された玉が壺に戻され、その玉と同じ色の玉が所定の数だけ壺に追加されるとともに、それぞれ色が異なる所定の数の玉であって、それぞれが新たな色を有する玉が壺に入れられる。 Hereinafter, an example of the Poria pot algorithm will be described. For example, in the Poria vase algorithm, one ball is randomly taken out from a vase containing balls of different colors, and it is determined whether or not the taken out ball is the color of the ball taken out for the first time. You. And when the taken out ball is the same color as the ball taken out in the past, the taken out ball is returned to the pot, and a predetermined number of balls of the same color as the ball are added to the pot. . On the other hand, if the ball that has been taken out is of the color that has been taken out for the first time, the ball that has been taken out is returned to the vase, and a predetermined number of balls of the same color as the ball are added to the vase, each with a different color A predetermined number of balls, each having a new color, are placed in the vase.
このようなポリアの壺アルゴリズムは、ある分野における技術要素の発展の確率モデルと見做せる。例えば、壺の中に入れられた玉を技術要素とした場合、壺の中から取り出された玉の色が初めて取り出された玉の色である確率は、新たな技術要素が発生する確率と対応付けることができる。また、取り出された玉が初めて取り出された色である場合に、新たに壺の中に入れられる新たな色の玉の数は、新たな技術要素が発生した際にその技術から将来発生する新たな技術要素の数を示すパラメータと対応付けることができる。また、取り出された玉とともに壺に入れられる玉であって、壺の中から取り出された玉と同じ色の玉の数は、技術要素間の関係性、すなわち、リンクが生じるパラメータと対応付けることができる。 Such a Poria vase algorithm can be regarded as a stochastic model of the development of technical elements in a certain field. For example, when a ball placed in a vase is used as a technical element, the probability that the color of the ball extracted from the vase is the color of the ball extracted for the first time is associated with the probability that a new technical element will occur. be able to. In addition, if the ball that has been taken out is the first color taken out, the number of balls of a new color that will be newly placed in the vase will increase when a new technical element is generated. Can be associated with a parameter indicating the number of technical elements. In addition, the number of balls that are put into a vase together with the taken out balls and are the same color as the balls taken out of the vase may be associated with the relationship between the technical elements, that is, the parameters that generate the link. it can.
そこで、情報提供装置１０は、ポリアの壺アルゴリズムを用いて、技術グラフを発展させ、対象分野における将来の発展傾向を推定する。例えば、情報提供装置１０は、複数種別の要素の集合からいずれかの要素が選択された際に、選択された要素とともに選択された要素とは異なる種別の要素を集合に加えた後において各種別の要素が選択される確率に基づいて、既存のノードから、そのノードとリンクにより接続される新たなノードが発生するものとして、将来の技術グラフを予測してもよい。
Therefore, the
〔２．情報提供装置の構成〕
以下、上記した提供処理を実現する情報提供装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。図２に示すように、情報提供装置１０は、通信部２０、記憶部３０、および制御部４０を有する。
[2. Configuration of information providing device]
Hereinafter, an example of a functional configuration of the
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、管理装置１００、利用者端末３００、および事業者装置２００との間で情報の送受信を行う。
The communication unit 20 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 20 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部３０は、技術グラフデータベース３１を記憶する。
The
技術グラフデータベース３１には、技術グラフが登録されている。例えば、図３は、実施形態に係る技術グラフデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図３に示す例では、技術グラフデータベース３１には、「カテゴリ」、「パラメータ」、「リンクＩＤ（Identifier）」、「第１ノードＩＤ」、および「第２ノードＩＤ」等といった項目を有する情報が、技術グラフごとに登録される。
A technology graph is registered in the
ここで、「カテゴリ」とは、技術グラフと対応する対応カテゴリを示す情報である。また、「パラメータ」とは、対応する技術グラフにおいてノードやリンクの数がどのように増加していくかを示すパラメータである。また、「リンクＩＤ」とは、技術グラフに含まれるリンクを識別するための情報である。また、「第１ノードＩＤ」および「第２ノードＩＤ」とは、対応付けられた「リンクＩＤ」が示すリンクによって接続されたノード、すなわち、関連性を有する２つの技術要素を示すノードを識別する情報である。 Here, the “category” is information indicating a corresponding category corresponding to the technical graph. The “parameter” is a parameter indicating how the number of nodes and links increases in the corresponding technology graph. The “link ID” is information for identifying a link included in the technical graph. The “first node ID” and “second node ID” identify a node connected by a link indicated by the associated “link ID”, that is, a node indicating two related technical elements. Information.
例えば、図３に示す例では、「技術グラフ＃１」が示す技術グラフの情報として、カテゴリ「カテゴリ＃１」、パラメータ「パラメータ＃１」、リンクＩＤ「リンク＃１」、第１ノードＩＤ「ノード＃１」、および第２ノードＩＤ「ノード＃２」が対応付けて登録されている。このような情報は、「技術グラフ＃１」が示す技術グラフが、「カテゴリ＃１」と対応する技術グラフであり、上述したρやｖの値として、パラメータ「パラメータ＃１」が設定され、リンクＩＤ「リンク＃１」が示すリンクにより、第１ノードＩＤ「ノード＃１」が示すノードと、第２ノードＩＤ「ノード＃２」が示すノードとが接続されている旨を示す。
For example, in the example illustrated in FIG. 3, the information of the technical graph indicated by the “
なお、図３に示す例では、「カテゴリ＃１」、「リンク＃１」、「ノード＃１」等といった概念的な値について記載したが、実際には、カテゴリを示す文字列や数値、リンクやノードを示す文字列や数値等が登録されることとなる。また、図３に示す情報は、あくまで一例であり、技術グラフデータベース３１には、グラフ構造を有するデータであれば、任意の形式のデータが登録されていてよい。また、技術グラフデータベース３１には、各技術分野の技術グラフであって、所定の時間ごとに生成された技術グラフが登録されているものとする。
In the example shown in FIG. 3, conceptual values such as “
図２に戻り、説明を続ける。制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、情報提供装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。
Returning to FIG. 2, the description will be continued. The
図２に示すように、制御部４０は、収集部４１、変換部４２、生成部４３、判定部４４、および提供部４５を有する。
As illustrated in FIG. 2, the
収集部４１は、単語組の抽出元となるコンテンツとして、各技術分野に属する文献を収集する。例えば、収集部４１は、管理装置１００が管理する文献を収集する。
The
変換部４２は、収集部４１が収集した文献を技術分野ごとの技術グラフに変換する。例えば、変換部４２は、同一の技術分野（カテゴリ）に属する論文や特許発明等を技術要素とするとともに、技術要素間の関係性を特定する。例えば、変換部４２は、形態素解析や文章解析の各種公知技術を用いて、論文や特許発明の明細書に含まれる単語群を抽出し、抽出した単語群が示す技術要素と、技術要素同義の関係性とを特定する。このような特定は、例えば、各種意図解析の技術を用いて、イノベーションの単位となる技術を特定することにより実現されてもよい。
The
また、推定した技術同士の関係性を単語群の共起姓に基づいて、技術要素間の関係性を特定してもよい。すなわち、変換部４２は、各種の意図解析技術を用いて、技術要素を特定し、単語群の類似性や共起性に基づいて単語群が示す意味同士の関係性を推定する推定技術を用いて、技術要素間の関係性を特定するのであれば、任意の意図解析技術や推定技術を採用してよい。
Further, the relationship between the technology elements may be specified based on the estimated relationship between the technologies based on the co-occurrence surname of the word group. That is, the
そして、変換部４２は、特定した技術要素をノードとし、技術要素間の関係性をリンクとした技術グラフを生成し、生成した技術グラフを技術グラフデータベース３１に登録する。なお、変換部４２は、バラバシ・アルバートモデルを用いて、技術グラフの初期状態を生成し、生成した技術グラフを技術グラフデータベース３１に登録してもよい。
Then, the
また、変換部４２は、技術グラフごとに、グラフの成長を示す各種パラメータの値を設定する。例えば、変換部４２は、実際の論文数や特許発明数等といった技術要素の数の変化に基づいて、単位時間あたりのノードの増加量を特定してもよい。また、変換部４２は、実際の技術要素間の関係性の変化に基づいて、単位時間あたりのリンクの増加量を特定してもよい。そして、変換部４２は、これらノードの増加量やリンクの増加量に基づいて、グラフの成長を示す各種パラメータを、技術グラフデータベース３１に登録する。
Further, the
生成部４３は、多次元空間におけるグラフ情報から、各グラフ情報の位相構造を示すリーマン面を生成する。例えば、生成部４３は、判定目的を受付ける。より具体的には、生成部４３は、ある技術分野においてイノベーションが発生したか否かの判定、複数の技術分野が類似するか否かの判定、もしくは、将来のイノベーションの発生推定のいずれかの指定を受付ける。このような場合、生成部４３は、判定目的に応じた技術グラフから、リーマン面の生成を行う。
The generating
例えば、生成部４３は、ある技術分野においてイノベーションが発生したか否かの判定を行う場合、その技術分野における技術グラフであって、異なる日時に対応する技術グラフを技術グラフデータベース３１から抽出する。そして、生成部４３は、抽出した各技術グラフからリーマン面を生成する。例えば、生成部４３は、技術グラフを多様体空間上の基本群とみなすことで、技術グラフの位相構造を示すリーマン面を生成する。
For example, when determining whether or not innovation has occurred in a certain technical field, the
また、例えば、生成部４３は、複数の技術分野が類似するか否かの判定を行う場合、各技術分野における技術グラフをそれぞれ技術グラフデータベース３１から抽出する。そして、生成部４３は、抽出した技術グラフのリーマン面をそれぞれ生成する。
Further, for example, when determining whether or not a plurality of technical fields are similar, the generating
また、例えば、生成部４３は、将来のイノベーションの発生推定を行う場合、推定対象となる技術分野における技術グラフのうち、最新の技術グラフを抽出する。続いて、生成部４３は、ポリアの壺アルゴリズムに基づき、最新の技術グラフを時間発展させたグラフ、すなわち、将来における技術グラフの推定を行う。そして、生成部４３は、抽出した技術グラフと、将来における技術グラフとのリーマン面をそれぞれ生成する。なお、生成部４３は、最新の技術グラフから時間発展させたグラフを複数生成し、生成した各グラフごとにリーマン面の生成を行ってもよい。
Further, for example, when estimating the occurrence of future innovation, the
判定部４４は、比較対象となる複数の技術グラフから生成された複数のリーマン面を等角同値による同値類に基づいて分類した結果に基づき、比較対象となる技術グラフが、類似する構造を有しているか否かを判定する。例えば、判定部４４は、生成部４３によって生成されたリーマン面を、等角同値による同値類に分類する。そして、判定部４４は、分類結果に基づいて、各リーマン面と対応する技術グラフが類似する構造を有しているか否かを判定する。
The determining
例えば、判定部４４は、比較対象となる複数の技術グラフから生成された複数のリーマン面が同一のモジュラー群に属するか否かに基づいて、比較対象となる技術グラフが、類似する構造を有しているか否かを判定する。より具体的には、判定部４４は、生成部４３により生成された各リーマン面のペアごとに、等角同値であるか否かを判定し、判定結果に基づいて等角同値となるリーマン面をグルーピングすることで、各リーマン面をモジュラー群に分類する。そして、判定部４４は、複数のリーマン面が同一のモジュラー群に属する場合は、比較対象となる技術グラフが大局的に類似する構造を有していると判定する。一方、判定部４４は、複数のリーマン面が同一のモジュラー群に属する場合は、比較対象となる技術グラフが大局的に類似する構造を有していないと判定する。
For example, the
また、例えば、判定部４４は、比較対象となる複数の技術グラフから生成された複数のリーマン面がタイヒミュラー同値であるか否かに基づいて、比較対象となる技術グラフが、類似する構造を有しているか否かを判定する。より具体的には、判定部４４は、各リーマン面のペアごとに、タイヒミュラー同値であるか否かを判定し、判定結果に基づいて、タイヒミュラー同値であるリーマン面をグルーピングする。そして、判定部４４は、同一のグループにグルーピングされたリーマン面については、比較対象となる技術グラフが局所的に類似する構造を有していると判定する。一方、判定部４４は、異なるのグループにグルーピングされたリーマン面については、比較対象となる技術グラフが局所的に類似する構造を有していないと判定する。
Further, for example, the determining
また、判定部４４は、判定結果に基づいて、ある技術分野においてイノベーションが発生したか否かの判定、複数の技術分野が類似するか否かの判定、もしくは、将来のイノベーションの発生推定を行う。
Further, the
例えば、判定部４４は、所定の日時において所定の技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第１技術グラフから生成された第１リーマン面と、所定の日時よりも後の日時において所定の技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第２技術グラフから生成された第２リーマン面とを分類する。そして、判定部４４は、分類結果に基づき、第１技術グラフと第２技術グラフとが類似する構造を有しているか否かを判定し、判定結果に基づいて、所定の技術分野における変化が生じたか否かを判定する。より具体的には、判定部４４は、第１リーマン面と第２リーマン面との構造が類似すると判定した場合は、第１日時から第２日時までの間でイノベーションが生じたと判定する。なお、判定部４４は、生成部４３が最新の技術グラフから時間発展させたグラフのリーマン面を第２リーマン面として、上述した処理を実行することで、将来のイノベーションの発生を推定してもよい。
For example, the
また、例えば、判定部４４は、第１技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第１技術グラフから生成された第１リーマン面と、第１技術分野とは異なる第２技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第２技術グラフから生成された第２リーマン面との分類を行う。そして、判定部４４は、分類結果に基づき、第１技術グラフと第２技術グラフとが類似する構造を有しているか否かを判定し、判定結果に基づいて、第１技術分野と第２技術分野とが類似するか否かを判定する。例えば、判定部４４は、第１リーマン面と第２リーマン面との構造が類似すると判定した場合は、第１技術分野と第２技術分野とが類似すると判定する。
Further, for example, the
ここで、判定部４４は、第１技術分野よりも属する技術要素の数が少ない、若しくは、第１技術分野よりも技術要素間の関係性が低い第２技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第２技術グラフから生成された第２リーマン面と、第１リーマン面との分類を行い、分類結果に基づいて、第１技術グラフと第２技術グラフとが類似する構造を有しているか否かを判定してもよい。このような処理を実行することで、判定部４４は、規模が異なる分野同士の比較を実現する。
Here, the
提供部４５は、判定部４４による判定結果を利用者に提供する。例えば、提供部４５は、イノベーションが発生したか否か、将来イノベーションが発生するか否か、若しくは、複数の技術分野が類似するか否かを示す情報を利用者に対して提供してもよい。なお、このような情報は、例えば、テキストや画像等により提供されることとなる。
The providing
〔３．情報提供装置が実行する処理の流れの一例〕
次に、図４を用いて、情報提供装置１０が実行する処理の流れの一例について説明する。図４は、実施形態に係る情報提供装置が実行する処理の流れの一例を説明するフローチャートである。なお、図４に示す例では、処理の一例として、将来のイノベーションの発生を推定する処理の流れの一例を記載した。
[3. Example of Process Flow Executed by Information Providing Apparatus]
Next, an example of the flow of a process executed by the
まず、情報提供装置１０は、技術グラフを生成し（ステップＳ１０１）、ポリアの壺アルゴリズムによる各パラメータに基づいて、各技術グラフのノードとリンクとの数の増加傾向を推定する（ステップＳ１０２）。そして、情報提供装置１０は、推定結果に基づいて、将来の技術グラフを生成する（ステップＳ１０３）。
First, the
続いて、情報提供装置１０は、現在の技術グラフおよび生成した技術グラフをそれぞれリーマン面に変換し（ステップＳ１０４）、リーマン面がモジュラー群であるか否かに基づいて、技術グラフが大局的に類似するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。また、情報提供装置１０は、リーマン面がタイヒミュラー同値であるか否かに基づいて、技術グラフが局所的に類似するか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
Subsequently, the
そして、情報提供装置１０は、判定結果に基づいて、技術グラフと対応する技術分野のイノベーションの発生を推定し（ステップＳ１０７）、推定結果を利用者に提供して（ステップＳ１０８）、処理を終了する。
Then, the
〔４．変形例〕
上記では、情報提供装置１０による処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、情報提供装置１０が実行する処理のバリエーションについて説明する。
[4. Modification)
In the above, an example of the processing by the
〔４−１．装置構成〕
上述した例では、情報提供装置１０は、情報提供装置１０内で判定処理を実行した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、複数の装置が協調して動作することで、上述した判定処理を実行してもよい。また、情報提供装置１０は、例えば、外部の記憶サーバが保持する技術グラフデータベース３１を参照してもよい。また、情報提供装置１０は、他の情報処理装置が生成した技術グラフを取得し、取得した技術グラフを用いた処理を実行してもよい。このような場合、情報提供装置１０は、生成部４３および判定部４４のみを有することとなる。
[4-1. Device configuration〕
In the example described above, the
〔４−２．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文章中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[4-2. Others)
Further, of the processes described in the above embodiment, all or a part of the processes described as being performed automatically can be manually performed, or the processes described as being performed manually can be performed. All or part can be performed automatically by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the above text and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the information shown.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Each component of each device illustrated is a functional concept, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed / arranged in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上記してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 In addition, the embodiments described above can be appropriately combined within a range that does not contradict processing contents.
〔４−３．プログラム〕
また、上述してきた実施形態に係る情報提供装置１０は、例えば図５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図５は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
[4-3. program〕
Further, the
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。
The
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
The output IF 1060 is an interface for transmitting information to be output to an output device 1010 that outputs various types of information such as a monitor and a printer. For example, a USB (Universal Serial Bus), a DVI (Digital Visual Interface), It is realized by a connector of a standard such as HDMI (registered trademark) (High Definition Multimedia Interface). The input IF 1070 is an interface for receiving information from
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
The
ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
The network IF 1080 receives data from another device via the network N and sends the data to the
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
The
例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムまたはデータを実行することにより、制御部４０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムまたはデータを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔５．効果〕
上述したように、情報提供装置１０は、多次元空間における技術グラフから、各技術グラフの位相構造を示すリーマン面を生成する。そして、情報提供装置１０は、比較対象となる複数の技術グラフから生成された複数のリーマン面を等角同値による同値類に基づいて分類した結果に基づき、比較対象となる技術グラフが、類似する構造を有しているか否かを判定する。このような処理の結果、情報提供装置１０は、多次元のグラフ情報間の類似関係を適切に判定することができる。
[5. effect〕
As described above, the
また、例えば、情報提供装置１０は、比較対象となる複数の技術グラフから生成された複数のリーマン面が同一のモジュラー群に属するか否かに基づいて、比較対象となる技術グラフが、類似する構造を有しているか否かを判定する。例えば、情報提供装置１０は、複数のリーマン面が同一のモジュラー群に属する場合は、比較対象となる技術グラフが類似する構造を有していると判定する。このため、情報提供装置１０は、多次元のグラフ情報が大局的に類似しているか否かを適切に判定できる。
Further, for example, the
また、例えば、情報提供装置１０は、比較対象となる複数の技術グラフから生成された複数のリーマン面がタイヒミュラー同値であるか否かに基づいて、比較対象となる技術グラフが、類似する構造を有しているか否かを判定する。例えば、情報提供装置１０は、複数のリーマン面がタイヒミュラー同値である場合は、比較対象となる技術グラフが類似する構造を有していると判定する。このため、情報提供装置１０は、多次元のグラフ情報が局所的に類似しているか否かを適切に判定できる。
Further, for example, the
また、例えば、情報提供装置１０は、所定の日時において所定の技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第１技術グラフから生成された第１リーマン面と、所定の日時よりも後の日時において所定の技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第２技術グラフから生成された第２リーマン面とを分類する。そして、情報提供装置１０は、分類結果に基づき、第１技術グラフと第２技術グラフとが類似する構造を有しているか否かを判定し、判定結果に基づいて、所定の技術分野における変化が生じたか否かを判定する。このため、情報提供装置１０は、所定の技術分野においてイノベーションが発生したか否かを判定することができる。
Further, for example, the
また、例えば、情報提供装置１０は、第１技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第１技術グラフから生成された第１リーマン面と、第１技術分野とは異なる第２技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第２技術グラフから生成された第２リーマン面とを分類する。そして、情報提供装置１０は、分類結果に基づき、第１技術グラフと第２技術グラフとが類似する構造を有しているか否かを判定し、判定結果に基づいて、第１技術分野と第２技術分野とが類似するか否かを判定する。このため、情報提供装置１０は、異なる技術分野が類似するか否かを判定することができる。
Further, for example, the
また、例えば、情報提供装置１０は、第１技術分野よりも属する技術要素の数が少ない、若しくは、第１技術分野よりも技術要素間の関係性が低い第２技術分野に属する技術要素と各技術要素間の関係性とを示す第２技術グラフから生成された第２リーマン面と、第１リーマン面とを分類する。そして、情報提供装置１０は、分類結果に基づき、第１技術グラフと第２技術グラフとが類似する構造を有しているか否かを判定する。このため、情報提供装置１０は、規模が異なる技術分野が類似するか否かを適切に判定することができる。
In addition, for example, the
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various modifications, It is possible to implement the invention in other forms with improvements.
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、生成部は、生成手段や生成回路に読み替えることができる。 Further, the “section (section, module, unit)” described above can be read as “means”, “circuit”, or the like. For example, the generation unit can be replaced with a generation unit or a generation circuit.
１０ 情報提供装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 技術グラフデータベース
４０ 制御部
４１ 収集部
４２ 変換部
４３ 生成部
４４ 判定部
４５ 提供部
１００ 管理装置
DESCRIPTION OF
Claims (10)
比較対象となる複数のグラフ情報から生成された複数のリーマン面を等角同値による同値類に基づいて分類した結果に基づき、前記比較対象となるグラフ情報が、類似する構造を有しているか否かを判定する判定部と
を有することを特徴とする判定装置。 From a graph information in a multidimensional space, a generation unit that generates a Riemann surface indicating a topological structure of each graph information,
Based on a result of classifying a plurality of Riemann surfaces generated from a plurality of graph information to be compared based on equivalence classes based on equiangular equivalence, whether or not the graph information to be compared has a similar structure And a determination unit for determining whether or not the determination is made.
を有することを特徴とする請求項１に記載の判定装置。 The determination unit is based on whether a plurality of Riemann surfaces generated from a plurality of graph information to be compared belong to the same modular group, based on whether the graph information to be compared has a similar structure. The determination device according to claim 1, further comprising: determining whether the operation is performed.
ことを特徴とする請求項２に記載の判定装置。 The said determination part determines that the said graph information used as a comparison object has a similar structure, when the several Riemann surfaces belong to the same modular group. The said Claim 2 characterized by the above-mentioned. Judgment device.
を有することを特徴とする請求項２に記載の判定装置。 The determination unit is based on whether a plurality of Riemann surfaces generated from a plurality of pieces of graph information to be compared are Teichmuller equivalents, and the compared graph information has a similar structure. The determination device according to claim 2, further comprising: determining whether or not there is.
を有することを特徴とする請求項４に記載の判定装置。 The determination unit determines that the graph information to be compared has a similar structure when the plurality of Riemann surfaces have Teichmüller equivalents. The method according to claim 4, wherein: Determination device.
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の判定装置。 The determination unit includes, at a predetermined date and time, a first Riemann surface generated from first graph information indicating a technical element belonging to a predetermined technical field and a relationship between the technical elements, The first graph information and the second graph are based on a classification result of a second Riemann surface generated from second graph information indicating technical elements belonging to a predetermined technical field at a date and time and relationships between the technical elements. It is determined whether or not the information has a similar structure, and based on the determination result, it is determined whether or not a change in the predetermined technical field has occurred. The determination device according to any one of the above.
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の判定装置。 The determination unit includes: a first Riemann surface generated from first graph information indicating a technical element belonging to a first technical field and a relationship between the technical elements; and a second technical field different from the first technical field. A structure in which the first graph information and the second graph information are similar based on the classification result of the second Riemann surface generated from the second graph information indicating the technical elements belonging to And determining whether or not the first technical field is similar to the second technical field based on the determination result. The determination device according to any one of the above.
ことを特徴とする請求項７に記載の判定装置。 The determination unit may include a number of technical elements belonging to the first technical field or a number of technical elements belonging to a second technical field having a lower relationship between the technical elements than the first technical field. Has a structure in which the first graph information and the second graph information are similar based on the classification result of the second Riemann surface generated from the second graph information indicating the relationship with the first Riemann surface. The determination device according to claim 7, which determines whether or not the determination is made.
多次元空間におけるグラフ情報から、各グラフ情報の位相構造を示すリーマン面を生成する生成工程と、
比較対象となる複数のグラフ情報から生成された複数のリーマン面を等角同値による同値類に基づいて分類した結果に基づき、前記比較対象となるグラフ情報が、類似する構造を有しているか否かを判定する判定工程と
を含むことを特徴とする判定方法。 A determination method performed by the determination device,
A generation step of generating a Riemann surface indicating a topological structure of each piece of graph information from the graph information in a multidimensional space,
Based on a result of classifying a plurality of Riemann surfaces generated from a plurality of graph information to be compared based on equivalence classes based on equiangular equivalence, whether or not the graph information to be compared has a similar structure A determining step of determining whether or not the determination is made.
比較対象となる複数のグラフ情報から生成された複数のリーマン面を等角同値による同値類に基づいて分類した結果に基づき、前記比較対象となるグラフ情報が、類似する構造を有しているか否かを判定する判定手順と
をコンピュータに実行させるための判定プログラム。 From a graph information in a multidimensional space, a generation procedure for generating a Riemann surface indicating a topological structure of each graph information,
Based on a result of classifying a plurality of Riemann surfaces generated from a plurality of graph information to be compared based on equivalence classes based on equiangular equivalence, whether or not the graph information to be compared has a similar structure A determination program for causing a computer to execute the determination procedure of
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