JP4494841B2 - 情報提示装置、情報提示方法およびプログラム - Google Patents
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Description
本村陽一「ベイジアンネットソフトウェア」、人工知能学会論文誌、第17巻 5号a(2002年)
12 提示部
14 操作部
16 制御部
18 絞込み基準推論処理部
20 候補絞込み処理部
22 提示対象推論処理部
24 提示対象出力処理部
26 モデル学習処理部
30 コンテンツ情報記憶部
32 基準決定用モデル記憶部
34 提示対象推論モデル記憶部
Claims (12)
- ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を被提示者に提示する情報提示装置であって、
前記提示対象の提示を受ける状況を示すノードと前記提示対象の複数の属性のノードを含むベイジアンネットのモデルであって前記属性のノードの確率分布を提示対象の候補を絞り込む絞込み基準として求めるための基準決定用モデルを記憶した基準決定用モデル記憶手段と、
前記基準決定用モデル記憶手段から読み出した基準決定用モデルにおいて、前記提示対象の提示を受ける状況を示すノードに状況を設定し、状況の設定されたノードからの確率伝搬による確率推論を行って、前記絞込み基準として前記提示対象の複数の属性のノードの確率分布を求める絞込み基準推論手段と、
前記絞込み基準推論手段にて求められた前記提示対象の複数の属性のノードの確率分布と、前記提示対象の属性とに基づいて、前記提示対象を、それぞれの前記属性について最も確率の高い属性値を有する提示対象候補に絞り込む候補絞込み手段と、
前記提示対象候補のコンテンツの属性を示すノードと前記提示対象が受け入れられる確率を示すレスポンスのノードを含み、コンテンツが受け入れられる確率を推論するためのベイジアンネットのモデルを記憶した提示対象推論モデルを記憶した提示対象推論モデル記憶手段と、
前記提示対象推論モデル記憶手段から読み出した提示対象推論モデルにおいて、前記属性を示すノードに前記提示対象候補のうちの1つの提示対象候補の属性を設定し、前記属性の設定されたノードからの確率伝搬による第2の確率推論を行って前記レスポンスのノードの確率分布を求める処理を、複数の前記提示対象候補について順次行い、前記提示対象候補のそれぞれについて前記レスポンスのノードの確率分布を求め、受け入れられる確率の高い方から所定数の提示対象候補を提示対象として選択する提示対象選択手段と、
前記提示対象選択手段によって選択された提示対象を提示する提示手段と、
を備えることを特徴とする情報提示装置。 - ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を被提示者に提示する情報提示装置であって、
被提示者の属性を示すノードと前記提示対象の複数の属性のノードを含むベイジアンネットのモデルであって前記属性のノードの確率分布を提示対象の候補を絞り込む絞込み基準として求めるための基準決定用モデルを記憶した基準決定用モデル記憶手段と、
前記基準決定用モデル記憶手段から読み出した基準決定用モデルにおいて、前記被提示者の属性を示すノードに被提示者の属性を設定し、属性の設定されたノードからの確率伝搬による確率推論を行って、前記絞込み基準として前記提示対象の複数の属性のノードの確率分布を求める絞込み基準推論手段と、
前記絞込み基準推論手段にて求められた前記提示対象の複数の属性のノードの確率分布と、前記提示対象の属性とに基づいて、前記提示対象を、それぞれの前記属性について最も確率の高い属性値を有する提示対象候補に絞り込む候補絞込み手段と、
前記提示対象候補のコンテンツの属性を示すノードと前記提示対象が受け入れられる確率を示すレスポンスのノードを含み、コンテンツが受け入れられる確率を推論するためのベイジアンネットのモデルを記憶した提示対象推論モデルを記憶した提示対象推論モデル記憶手段と、
前記提示対象推論モデル記憶手段から読み出した提示対象推論モデルにおいて、前記属性を示すノードに前記提示対象候補のうちの1つの提示対象候補の属性を設定し、前記属性の設定されたノードからの確率伝搬による第2の確率推論を行って前記レスポンスのノードの確率分布を求める処理を、複数の前記提示対象候補について順次行い、前記提示対象候補のそれぞれについて前記レスポンスのノードの確率分布を求め、受け入れられる確率の高い方から所定数の提示対象候補を提示対象として選択する提示対象選択手段と、
前記提示対象選択手段によって選択された提示対象を提示する提示手段と、
を備えることを特徴とする情報提示装置。 - 前記基準決定用モデル記憶手段は、前記提示対象の複数の属性の優先度を示すノードをさらに含むベイジアンネットのモデルを記憶し、
前記絞込み基準推論手段は、前記提示対象の複数の属性のノードの確率分布と前記優先度を示すノードの確率分布を求め、前記提示対象の属性のそれぞれのノードがとる値の組み合わせに対するスコアを、前記提示対象の複数の属性のノードが前記組み合わせに係る値をとる確率値に前記各ノードの優先度を乗じて総和をとることにより求め、求めたスコアに基づいて前記絞込み基準を求める請求項1または2に記載の情報提示装置。 - 前記基準決定用モデル記憶手段は、それぞれの前記属性の優先度を示すノードがそれぞれの前記属性のノードに付随して設定されたベイジアンネットのモデルを記憶し、
前記絞込み基準推論手段は、前記属性のノードの確率分布と前記優先度を示すノードの確率分布を求め、前記提示対象の属性のそれぞれのノードがとる値の組み合わせに対するスコアを、前記提示対象の複数の属性のノードが前記組み合わせに係る値をとる確率値に前記各ノードの優先度を乗じて総和をとることにより求め、求めたスコアに基づいて前記絞込み基準を求める請求項1または2に記載の情報提示装置。 - 前記絞込み基準推論手段は、前記提示対象の属性のそれぞれのノードがスコアの計算対象となる組合せに係る値をとるときの確率値に加えて、前記組合せに係る値以外の値をとるときの確率値を用いて前記スコアを求めることを特徴とする請求項3または4に記載の情報提示装置。
- 前記候補絞込み手段は、前記絞込み基準推論手段にて求められた絞込み基準をスコアの高い順に適用して絞込み候補を求めることを特徴とする請求項3〜5のいずれかに記載の情報提示装置。
- 前記候補絞込み手段は、前記絞込み基準推論手段にて求められた絞込み基準をスコアの低い順に適用して提示対象の候補から除外することにより絞込み候補を求めることを特徴とする請求項3〜5のいずれかに記載の情報提示装置。
- 前記候補絞込み手段は、前記絞込み基準推論手段にて求められたスコアに応じて絞込み候補を求めることを特徴とする請求項3〜5のいずれかに記載の情報提示装置。
- 前記提示手段によって提示された提示対象に対する被提示者のレスポンスを用いて前記基準決定用モデル記憶手段に記憶されたモデルの学習を行うモデル学習手段を備えることを特徴とする請求項1に記載の情報提示装置。
- 自動車に備えられることを特徴とする請求項1に記載の情報提示装置。
- ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を情報提示装置によって被提示者に提示する情報提示方法であって、
前記情報提示装置が、被提示者の属性を示すノードと前記提示対象の複数の属性のノードを含むベイジアンネットのモデルであって前記属性のノードの確率分布を提示対象の候補を絞り込む絞込み基準として求めるための基準決定用モデルを基準決定用モデル記憶手段から読み出す基準決定用モデル読出しステップと、
前記情報提示装置が、前記基準決定用モデル読出しステップにて読み出した基準決定用モデルにおいて、前記被提示者の属性を示すノードに被提示者の属性を設定し、属性の設定されたノードからの確率伝搬による確率推論を行って、前記絞込み基準として前記提示対象の複数の属性のノードの確率分布を求める絞込み基準推論ステップと、
前記情報提示装置が、前記絞込み基準推論ステップにて求められた前記提示対象の複数の属性のノードの確率分布と、前記提示対象の属性とに基づいて、前記提示対象を、それぞれの前記属性について最も確率の高い属性値を有する提示対象候補に絞り込む候補絞込みステップと、
前記情報提示装置が、前記提示対象候補のコンテンツの属性を示すノードと前記提示対象が受け入れられる確率を示すレスポンスのノードを含み、コンテンツが受け入れられる確率を推論するためのベイジアンネットのモデルを記憶した提示対象推論モデルを提示対象推論モデル記憶手段から読み出すステップと、
前記情報提示装置が、前記提示対象推論モデルにおいて、前記属性を示すノードに前記提示対象候補のうちの1つの提示対象候補の属性を設定し、前記属性の設定されたノードからの確率伝搬による第2の確率推論を行って前記レスポンスのノードの確率分布を求める処理を、複数の前記提示対象候補について順次行い、前記提示対象候補のそれぞれについて前記レスポンスのノードの確率分布を求め、受け入れられる確率の高い方から所定数の提示対象候補を提示対象として選択する提示対象選択ステップと、
前記情報提示装置が、前記提示対象選択ステップにて選択された提示対象を提示する提示ステップと、
を備えることを特徴とする情報提示方法。 - ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を被提示者に提示するためのプログラムであって、
被提示者の属性を示すノードと前記提示対象の複数の属性のノードを含むベイジアンネットのモデルであって前記属性のノードの確率分布を提示対象の候補を絞り込む絞込み基準として求めるための基準決定用モデルを基準決定用モデル記憶手段から読み出す基準決定用モデル読出しステップと、
前記基準決定用モデル読出しステップにて読み出した基準決定用モデルにおいて、前記被提示者の属性を示すノードに被提示者の属性を設定し、属性の設定されたノードからの確率伝搬による確率推論を行って、前記絞込み基準として前記提示対象の複数の属性のノードの確率分布を求める絞込み基準推論ステップと、
前記絞込み基準推論ステップにて求められた前記提示対象の複数の属性のノードの確率分布と、前記提示対象の属性とに基づいて、前記提示対象を、それぞれの前記属性について最も確率の高い属性値を有する提示対象候補に絞り込む候補絞込みステップと、
前記提示対象候補のコンテンツの属性を示すノードと前記提示対象が受け入れられる確率を示すレスポンスのノードを含み、コンテンツが受け入れられる確率を推論するためのベイジアンネットのモデルを記憶した提示対象推論モデルを提示対象推論モデル記憶手段から読み出すステップと、
前記提示対象推論モデルにおいて、前記属性を示すノードに前記提示対象候補のうちの1つの提示対象候補の属性を設定し、前記属性の設定されたノードからの確率伝搬による第2の確率推論を行って前記レスポンスのノードの確率分布を求める処理を、複数の前記提示対象候補について順次行い、前記提示対象候補のそれぞれについて前記レスポンスのノードの確率分布を求め、受け入れられる確率の高い方から所定数の提示対象候補を提示対象として選択する提示対象選択ステップと、
前記提示対象選択ステップにて選択された提示対象を提示する提示ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
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