JP2020501232A - リスク制御イベント自動処理の方法および装置 - Google Patents
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Abstract
Description
FCn c(f)=Pn(y=C(x)|F,f)-Pn(y=C(x)|F) (式1)
であると仮定する。
α'=α+z、およびβ'=β+m-z
α=m0・p0、およびβ=m0・(1-p0) (式5)
FCF(f)=P(y=C(x)|f(x)∈TF(f))-P(y=C(x)) (式6)
として使用され得る。
FCF(f)=P(y=C(x)|f=c(x))
FOC(f)=max[P(y=C(x)|f≧f(x)∩f∈N(f)),P(y=C(x)|f<f(x)∩f∈N(f))] (式7)
FC(f)=FCk(f)・[λ・FOF(f)・FCF(f)+(1-λ)・FOC(f)・FCC(f)] (式9)
602 決定モジュール
603 第2の獲得モジュール
604 生成モジュール
Claims (26)
- リスク制御イベント自動処理方法であって、
現在のリスク制御イベントの各個のリスク特徴情報を取得するステップと、
前記リスク特徴情報に基づいて前記現在のリスク制御イベントのカテゴリを決定するステップと、
決定結果に対応する証拠情報を取得するステップと、
前記決定結果および前記証拠情報に基づいて前記現在のリスク制御イベントのケース終了情報を生成するステップとを含む、方法。 - 前記リスク特徴情報に基づいて前記現在のリスク制御イベントのカテゴリを決定する前記ステップが、
サンプルリスク制御イベントのリスク特徴情報に基づいてトレーニングを実行することによって取得される分類器を取得するステップと、
前記分類器および前記リスク特徴情報に基づいて前記現在のリスク制御イベントを分類することによって前記現在のリスク制御イベントの前記カテゴリを決定するステップとを含む、請求項1に記載の方法。 - 決定結果に対応する証拠情報を取得する前記ステップが、
前記リスク特徴情報の貢献度代表値を決定するステップと、
前記貢献度代表値および前記貢献度代表値に対応する前記リスク特徴情報に基づいて前記決定結果に対応する前記証拠情報を取得するステップとを含む、請求項2に記載の方法。 - 前記リスク特徴情報の貢献度代表値を決定する前記ステップが、
前記リスク特徴情報の以下の特定の代表値、すなわち、証拠の重要性代表値、カテゴリ決定貢献度代表値、特徴ディメンジョン貢献度代表値、または特徴異常代表値のうちの少なくとも1つを決定するステップと、
決定された特定の代表値に基づいて前記リスク特徴情報の前記貢献度代表値を決定するステップとを含む、請求項3に記載の方法。 - 前記分類器が、決定木を使用することによって分類を実行し、前記決定木上の少なくともいくつかのノードが、前記リスク特徴情報に対応するリスク特徴を含む、請求項4に記載の方法。
- 前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記カテゴリ決定貢献度代表値が、以下の方法、すなわち、
前記決定木上の前記決定結果に対応する決定経路を決定するステップと、
前記決定経路上に含まれる特定のノードの前および後にある指定されたカテゴリのサンプルリスク制御イベントの密度変化情報に基づいて、前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記カテゴリ決定貢献度代表値を決定するステップとにおいて決定され、前記特定のノードが、前記リスク特徴情報に対応する前記リスク特徴を含む、請求項5に記載の方法。 - 前記決定経路上に含まれる特定のノードの前および後にある指定されたカテゴリのサンプルリスク制御イベントの密度変化情報に基づいて、前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記カテゴリ決定貢献度代表値を決定する前記ステップが、
仮想サンプルリスク制御イベントを設定するステップと、
前記決定経路上に含まれる前記特定のノードの前および後にある前記指定されたカテゴリのサンプルリスク制御イベントおよび仮想サンプルリスク制御イベントの密度変化情報に基づいて、前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記カテゴリ決定貢献度代表値を決定するステップとを含む、請求項6に記載の方法。 - 仮想サンプルリスク制御イベントを設定する前記ステップが、
前記指定されたカテゴリの前記サンプルリスク制御イベントに対して仮定された、前の確率分布に基づいて前記仮想サンプルリスク制御イベントを設定するステップを含む、請求項7に記載の方法。 - 前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記特徴ディメンジョン貢献度代表値が、以下の方法、すなわち、
前記リスク特徴情報に対応するリスク特徴に対応する複数のセットを決定するステップと、
前記リスク特徴情報を含む前記複数のセットの中の1つのセットを決定するステップと、
前記リスク特徴情報を含む前記セットに対応する指定されたカテゴリのサンプルリスク制御イベントの密度に基づいて、前記リスク特徴情報の前記特徴ディメンジョン貢献度代表値を決定するステップとにおいて決定され、
前記リスク特徴に対応する任意のリスク特徴情報が、前記複数のセットのうちの少なくとも1つに属する、請求項4に記載の方法。 - 前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記特徴異常代表値が、以下の方法、すなわち、
前記決定経路上に含まれる特定のノード上の指定されたカテゴリのサンプルリスク制御イベントを決定することのステータスに基づいて、前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記特徴異常代表値を決定するステップにおいて決定され、前記特定のノードが、前記リスク特徴情報に対応する前記リスク特徴を含む、請求項5に記載の方法。 - 決定結果に対応する証拠情報を取得する前記ステップが、
前記リスク特徴情報の前記決定された貢献度代表値に基づいて前記リスク特徴情報を順位付けするステップと、
順位付け結果に基づいて、上位N個の貢献度代表値を有するリスク特徴情報に対応する証拠情報を取得して、前記証拠情報を前記決定結果に対応する前記証拠情報として使用するステップとを含む、請求項3に記載の方法。 - 前記現在のリスク制御イベントのケース終了情報を生成する前記ステップの前に、前記方法が、
前記決定結果の信頼レベルを計算するステップと、
前記決定結果の前記信頼レベルが指定されたしきい値以上であると決定するステップとをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記現在のリスク制御イベントの前記カテゴリが、ケースであるかまたはノンケースである、請求項1から12のいずれか一項に記載の方法。
- リスク制御イベント自動処理装置であって、
現在のリスク制御イベントの各個のリスク特徴情報を取得するように構成された第1の獲得モジュールと、
前記リスク特徴情報に基づいて前記現在のリスク制御イベントのカテゴリを決定するように構成された決定モジュールと、
決定結果に対応する証拠情報を取得するように構成された第2の獲得モジュールと、
前記決定結果および前記証拠情報に基づいて前記現在のリスク制御イベントのケース終了情報を生成するように構成された生成モジュールとを備える、装置。 - 前記決定モジュールが、前記リスク特徴情報に基づいて前記現在のリスク制御イベントの前記カテゴリを決定し、
前記決定モジュールによって、サンプルリスク制御イベントのリスク特徴情報に基づいてトレーニングを実行することによって取得される分類器を取得することと、
前記分類器および前記リスク特徴情報に基づいて前記現在のリスク制御イベントを分類することによって前記現在のリスク制御イベントの前記カテゴリを決定することとを含む、請求項14に記載の装置。 - 前記第2の獲得モジュールが、前記決定結果に対応する前記証拠情報を取得し、
前記第2の獲得モジュールによって、前記リスク特徴情報の貢献度代表値を決定することと、前記貢献度代表値および前記貢献度代表値に対応する前記リスク特徴情報に基づいて前記決定結果に対応する前記証拠情報を取得することとを含む、請求項15に記載の装置。 - 前記第2の獲得モジュールによって、前記リスク特徴情報の貢献度代表値を前記決定することが、
前記第2の獲得モジュールによって、前記リスク特徴情報の以下の特定の代表値、すなわち、証拠の重要性代表値、カテゴリ決定貢献度代表値、特徴ディメンジョン貢献度代表値、または特徴異常代表値のうちの少なくとも1つを決定することと、
決定された特定の代表値に基づいて前記リスク特徴情報の前記貢献度代表値を決定することとを含む、請求項16に記載の装置。 - 前記分類器が、決定木を使用することによって分類を実行し、前記決定木上の少なくともいくつかのノードが、前記リスク特徴情報に対応するリスク特徴を含む、請求項17に記載の装置。
- 前記第2の獲得モジュールが、以下の方法、すなわち、
前記第2の獲得モジュールによって、前記決定木上の前記決定結果に対応する決定経路を決定することと、前記決定経路上に含まれる特定のノードの前および後にある指定されたカテゴリのサンプルリスク制御イベントの密度変化情報に基づいて、前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記カテゴリ決定貢献度代表値を決定することとにおいて、前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記カテゴリ決定貢献度代表値を決定し、前記特定のノードが、前記リスク特徴情報に対応する前記リスク特徴を含む、請求項18に記載の装置。 - 前記第2の獲得モジュールによって、前記決定経路上に含まれる特定のノードの前および後にある指定されたカテゴリのサンプルリスク制御イベントの密度変化情報に基づいて、前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記カテゴリ決定貢献度代表値を前記決定することが、
前記第2の獲得モジュールによって、仮想サンプルリスク制御イベントを設定することと、前記決定経路上に含まれる前記特定のノードの前および後にある前記指定されたカテゴリのサンプルリスク制御イベントおよび仮想サンプルリスク制御イベントの密度変化情報に基づいて、前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記カテゴリ決定貢献度代表値を決定することとを含む、請求項19に記載の装置。 - 前記第2の獲得モジュールによって、仮想サンプルリスク制御イベントを前記設定することが、
前記第2の獲得モジュールによって、前記指定されたカテゴリの前記サンプルリスク制御イベントに対して仮定された、前の確率分布に基づいて前記仮想サンプルリスク制御イベントを設定することを含む、請求項20に記載の装置。 - 前記第2の獲得モジュールが、以下の方法、すなわち、
前記第2の獲得モジュールによって、前記リスク特徴情報に対応するリスク特徴に対応する複数のセットを決定することと、
前記リスク特徴情報を含む前記複数のセットの中の1つのセットを決定することと、
前記リスク特徴情報を含む前記セットに対応する指定されたカテゴリのサンプルリスク制御イベントの密度に基づいて、前記リスク特徴情報の前記特徴ディメンジョン貢献度代表値を決定することとにおいて、前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記特徴ディメンジョン貢献度代表値を決定し、前記リスク特徴に対応する任意のリスク特徴情報が、前記複数のセットのうちの少なくとも1つに属する、請求項17に記載の装置。 - 前記第2の獲得モジュールが、以下の方法、すなわち、
前記第2の獲得モジュールによって、前記決定経路上に含まれる特定のノード上の指定されたカテゴリのサンプルリスク制御イベントを決定することのステータスに基づいて、前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記特徴異常代表値を決定するステップにおいて、前記現在のリスク制御イベントの前記リスク特徴情報の前記特徴異常代表値を決定し、前記特定のノードが、前記リスク特徴情報に対応する前記リスク特徴を含む、請求項18に記載の装置。 - 前記第2の獲得モジュールが、前記決定結果に対応する前記証拠情報を取得し、
前記第2の獲得モジュールによって、前記リスク特徴情報の前記決定された貢献度代表値に基づいて前記リスク特徴情報を順位付けすることと、
順位付け結果に基づいて、上位N個の貢献度代表値を有するリスク特徴情報に対応する証拠情報を取得して、前記証拠情報を前記決定結果に対応する前記証拠情報として使用することとを含む、請求項16に記載の装置。 - 前記現在のリスク制御イベントの前記ケース終了情報を生成する前に、前記生成モジュールが、前記決定結果の信頼レベルを計算し、前記決定結果の前記信頼レベルが指定されたしきい値以上であると決定する、請求項14に記載の装置。
- 前記現在のリスク制御イベントの前記カテゴリが、ケースであるかまたはノンケースである、請求項14から25のいずれか一項に記載の装置。
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