JP5070893B2

JP5070893B2 - データ要素処理装置、及びプログラム

Info

Publication number: JP5070893B2
Application number: JP2007066299A
Authority: JP
Inventors: 洋岡本
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2007-03-15
Filing date: 2007-03-15
Publication date: 2012-11-14
Anticipated expiration: 2027-03-15
Also published as: JP2008226079A

Description

本発明は、データ要素を処理する装置、及びプログラムに関する。

データ値を関連づけた要素が複数含まれ、少なくとも一部の要素間にリンクが形成されたネットワークを所定の規則に基づいて処理することで、有用な情報を得ることが行われている。例えば、特許文献や論文等の科学技術文書には引用関係があり、これらの文書の１つ１つを要素、引用関係をリンクとして、関連する文書群を抽出することを行っているものがある。例えば、下記の特許文献１には、技術文書をノード、技術文書の引用関係をリンクとするネットワークにおいて活性伝播を実行し、その実行結果に基づいて関連する文書群を抽出する装置及び方法が開示されている。
特開２００４−３１８８８４号公報

上記の従来技術において用いられる手法では、活性伝播を安定的に行うために、ノードの入出力関数のパラメータ値やノード間のリンクの重みをユーザが適切な値に設定しておく必要があった。ただし、それらの値を適切に設定するには、ある程度の経験や試行錯誤を必要とする上に、ネットワーク構造が変更される度に値を再設定する必要があった。

本発明の目的は、ノードに定められた入出力関係式のパラメータやノード間のリンクの重みに適切な値を設定できるようにしたデータ要素処理装置、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するために、請求項１に記載のデータ要素処理装置は、複数の要素のそれぞれのデータ値と、各要素間のリンクの重みづけ情報と、少なくとも１つのパラメータを含み前記要素の１つについて入力値と出力値との関係を定めた入出力関係情報と、を記憶する記憶手段と、前記複数の要素の少なくとも一部の要素群におけるｋ（ｋは１以上の整数）個のリンクを有する要素のそれぞれの割合と、前記重みづけ情報と、前記入出力関係情報とに基づいて、前記要素群における入力値と出力値との関係についての評価式を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された評価式が所定の条件を満たすように、前記重みづけ情報と、前記入出力関係情報に含まれるパラメータとを設定する設定手段と、を含むことを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記入出力関係情報は、ヒステリシス特性を定める関係式を含み、前記関係式と、前記要素の現在のデータ値と、前記要素への入力値とに基づいて出力値を決定する情報であり、前記設定手段は、前記入力値をｘ、前記出力値をｙとした場合に、ｘ軸とｙ軸とにより構成される座標平面上において、前記評価式に基づき前記入力値及び前記出力値のとりうる値の領域が、直線ｙ＝ｘの少なくとも一部を含むように、前記リンクの重みづけ情報と前記入出力関係式のパラメータとを設定する、ことを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、前記要素群における平均のリンク数をＭ、前記要素群においてｋ個のリンクを有する要素の割合をＰ（ｋ）＝２Ｍ^２／ｋ^３、リンクの重みをＧ、前記関係式をｆ１（ｘ，ｐ）≧ｙ≧ｆ２（ｘ，ｑ）、ただしｆ１（ｘ，ｐ）及びｆ２（ｘ，ｑ）はそれぞれ単調増加関数であり、ｐ，ｑはそれぞれ少なくとも１つのパラメータである、とした場合に、前記生成手段は、前記評価式を、

として生成し、前記設定手段は、Ｆ１＞ｘ＞Ｆ２となるｘが少なくとも存在するように、Ｇ，ｐ，ｑを設定する、ことを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明において、前記複数の要素に含まれる第１の要素にリンクする第２の要素のデータ値と、前記第１の要素と前記第２の要素のリンクの重みづけ情報とに基づいて、前記第１の要素に入力される入力値を演算する演算手段と、前記演算手段により演算された入力値と、前記第１の要素のデータ値と、前記入出力関係情報とに基づいて、前記第１の要素のデータ値を更新する更新手段と、をさらに含み、所定の終了条件が満たされるまで、前記演算手段による演算と、前記更新手段による更新とを繰り返して実行した後の、前記要素の少なくとも１つのデータ値を所定の処理に供する、ことを特徴とする。

請求項５に記載のプログラムの発明は、複数の要素のそれぞれのデータ値と、各要素間のリンクの重みづけ情報と、少なくとも１つのパラメータを含み前記要素の１つについて入力値と出力値との関係を定めた入出力関係情報と、を記憶する記憶手段、前記複数の要素の少なくとも一部の要素群におけるｋ（ｋは１以上の整数）個のリンクを有する要素のそれぞれの割合と、前記重みづけ情報と、前記入出力関係情報とに基づいて、前記要素群における入力値と出力値との関係についての評価式を生成する生成手段、及び、前記生成手段により生成された評価式が所定の条件を満たすように、前記重みづけ情報と、前記入出力関係情報に含まれるパラメータとを設定する設定手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。

請求項１の発明によれば、ノードに定められた入出力関係情報のパラメータやノード間のリンクの重みに適切な値を設定することができる。

請求項２の発明によれば、ノードの入出力関係にヒステリシス特性がある場合にも、ノードに定められた入出力関係式のパラメータやノード間のリンクの重みに適切な値を設定することができる。

請求項３の発明によれば、簡易に生成可能な評価式に基づいて、ノードに定められた入出力関係のパラメータやノード間のリンクの重みに適切な値を設定することができる。

請求項４の発明によれば、適切な値に設定されたノードの入出力関係情報及びノード間のリンクの重みに基づいて、安定的に活性伝播処理を実行することができる。

請求項５の発明によれば、ノードに定められた入出力関係式のパラメータやノード間のリンクの重みに適切な値を設定できるようにコンピュータを機能させることができる。

以下、本発明を実施するための最良の実施の形態（以下、実施形態という）を、図面に従って説明する。

図１には、本実施形態に係るデータ要素処理装置１０の機能ブロック図を示す。図１に示されるように、データ要素処理装置１０は、機能的な構成として、制御部１１、記憶部１２、入力部１３、及び出力部１４を含む。以下、各部の詳細を説明する。

制御部１１は、中央処理装置（ＣＰＵ）を含み、データ要素処理装置１０を構成する各部のハードウェアや、各部において行われる処理のタイミングを制御する。制御部１１は、例えば、記憶部１２に格納されたプログラムを読み込み、読み込んだプログラムの命令を順次実行する。

記憶部１２は、メモリ素子や磁気ディスク等の記憶デバイスを含み構成される。記憶部１２には、プログラムやデータが格納される。本実施形態では、記憶部１２に格納されるプログラムには、オペレーティングシステム等の制御プログラムとともに、ノード間のリンク関係（例えば、文献間の引用関係である）に基づいて活性伝播処理を実行するための所定のプログラムが含まれる。なお、活性伝播処理の詳細については、後述する。

入力部１３では、データ要素処理装置１０への情報入力が受けつけられる。入力部１３は、データ要素処理装置１０に接続されたキーボード、マウス等の入力装置から情報の入力を受けつけるものとしてよい。そして、入力部１３により受けつけた情報に応じて、活性伝播処理の初期状態等を設定するようにしてよい。

出力部１４は、制御部１１による処理結果のデータを出力する。出力部１４は、例えば活性伝播処理の結果に基づいてノード群を選択し、選択されたノード群により構成されるネットワーク構造を可視化して出力するようにしてよい。

図２には、引用関係が設定された文献により構成されるネットワーク構造の一例を示す。図２に示されるネットワーク構造におけるノード１００−１０５はそれぞれ文献の１つ１つに対応し、ノード間に設定された有向リンクは文献間の引用関係を示している。図２において示される矢印は、ノード（文献）間に引用関係が存在することを示しており、矢印の方向は引用の関係性を示している。本実施形態では、矢印の起点となるノード（文献）が、矢印の終点にあるノード（文献）に引用されていることを表す。例えば、図２においては、ノード１００（文献ａ）とノード１０１（文献ｂ）とは、ノード１００（文献ａ）からノード１０１（文献ｂ）へ向かう矢印により接続されているが、これはノード１００（文献ａ）がノード１０１（文献ｂ）に引用されていること、すなわち、ノード１００（文献ａ）が被引用文献、ノード１０１（文献ｂ）が引用文献であることを示している。

そして、上記のネットワークは、複数のノードのそれぞれのデータ値と、複数のノード間に設定されたリンクの重みと、ノードの１つについて定められた入出力関係情報とを格納したネットワークデータにより規定される。このネットワークデータは記憶部１２に格納され、制御部１１により活性伝播処理が実行される際に適宜読み出される。

また、本実施形態では、ノードについて設定されたリンクの重みを、ノード間に接続関係（例えば、引用関係など）がある場合にはＧ（Ｇ＞０）、ノード間に接続関係にない場合には重みを「０」と設定することとするが、これに限らなくともよい。また、各ノードの入力値は、他のノードのデータ値と、それぞれのノード間に設定された重みとに基づいて決定される。例えば、ノードｉがノードｊと接続されている（すなわち重みがＧ）とき、ノードｉの出力がＹｉとすると、ノードｉからノードｊへの入力はＧＹｉとなる。

そして、データ要素処理装置１０では、上記のネットワークデータに基づいて、活性伝播処理が行われる。活性伝播処理とは、ノードに格納されるデータ値を、そのノードにリンクするノードから入力される入力刺激値（入力値）に応じて更新する処理を、ノード群のデータ値が所定の安定状態に達するまで繰り返し実行する処理のことである。この所定の安定状態は、活性伝播により定められる力学系のアトラクターである不動点として定められるものである。なお、１つ１つのノードは、ヒステリシス入出力特性を有し、ノードに格納されるデータ値は、その現在のデータ値と、他のノードから入力された入力刺激値とに基づいて、所定の入出力関係式に従って決定される。以下、ノードのヒステリシス入出力特性の詳細について図３を参照しつつ説明する。

図３には、１つのノードについて規定された入出力関係の一例を示す。図３に示されるように、ヒステリシス特性の入力値をｘ、出力値をｙとした場合に、ｘがΘ１よりも小さい場合には、ｙ＝０、ｘがΘ２よりも大きい場合には、ｙ＝Ｙｍａｘ、そして、ｘがΘ１からΘ２までの間の場合には、入力値とノードの現在値とに応じて出力値が決定される。なお、ｘがΘ１からΘ２までの間の場合の出力値は、以下のようにして決定される。すなわち、入力値の現在値がＸ、その時の出力値ｙがＹであるときに、新たな入力値ｘが、
（１）ｘ＜Ｈ１である場合には、ｙ＝ｆ１（ｘ）
（２）Ｈ１＜ｘ＜Ｈ２である場合には、ｙ＝Ｙ
（３）Ｈ２＜ｘである場合には、ｙ＝ｆ２（ｘ）
とされる。なお、Ｙ＝ｆ１（Ｈ１）、Ｙ＝ｆ２（Ｈ２）である。

そして、活性伝播処理では、各ノードについての入力刺激値（入力値）がリンクを伝播して、それぞれのノードのデータ値が更新される。データ値の更新処理は、ノードの状態が特定の安定点に達するまで繰り返し実行されるが、処理の途中で、活性状態にあるノードがなくなったり（ノードの死滅）、すべてのノードが活性状態となってしまったりして（ノードの燃え上がり）、活性伝播処理が安定的に行われないことがある。これを解決する方法の１つとしては、活性伝播処理を通じて連続的にアトラクターが得られるようにすることが考えられる。連続的にアトラクターを得るには、ノードのデータ値が、例えば図３に示されるｙ＝ｆ１とｙ＝ｆ２とで囲まれる領域内で更新されるようにすればよい。

そして、本発明では、計算対象とするネットワークの少なくとも一部において、活性伝播処理において連続的にアトラクターを得るために、ノードの入出力特性のパラメータやノード間のリンクの重みを適切な値に設定するようにした。以下、ノードの入出力特性のパラメータやノード間のリンクの重みを適切な値に設定するための処理を説明する。

まず１つのノードについて考えると、連続的にアトラクターを得るには、入力値ｘと出力値ｙとの入出力関係を定める領域（図３のｙ＝ｆ１（ｘ）とｙ＝ｆ２（ｘ）とで囲まれる領域）に、直線ｙ＝ｘがなるべく広い範囲で含まれればよい。そして、この考えを、対象とするネットワークの全体または一部のノード群における入出力関係に拡張する。すなわち、本発明では、ネットワークの特徴に基づいて、１つのノードの入出力関係式を所定の規則により変換することで、ネットワークを構成する少なくとも一部の要素群の入出力関係を示した評価式を生成し、この評価式に基づいて安定的な活性伝播処理が行えるか否かを判断する。そして、安定的に活性伝播処理が行えるように、パラメータ等を調整することとする。以下には、本実施形態において生成される評価式の詳細を説明する。

本実施形態では、評価式は、ネットワークに含まれるリンク数の確率分布（リンク数毎の割合）と、各ノードのヒステリシス特性を定める２つの単調増加関数とに基づいて生成される。

まず、本実施形態で対象とする引用関係のネットワークはスケールフリー構造を有し、また、スケールフリー構造のネットワークのリンク数はべき乗則に従うことから、ネットワークに含まれるリンク数の確率分布を以下のように定める。すなわち、ネットワークに含まれるノードのリンク数をｋとした場合に、その割合Ｐ（ｋ）を次式で与える。

なお、Ｍは、平均リンク数であり、Ｎを総ノード数、ｋ_ｉをｉ番目のノードとした場合に、次式で与えられる。

各ノードのヒステリシス特性を定める２つの関数ｙ＝ｆ１（ｘ；ｐ_１，・・・，ｐ_ｓ），及びｙ＝ｆ２（ｘ；ｑ_１，・・・，ｑ_ｔ）は、ｘ＞０で単調増加する関数であり、任意のｘについてｆ１≧ｆ２である。また、ｐ_１，・・・，ｐ_ｓと、ｑ_１，・・・，ｑ_ｔとはパラメータであり、パラメータの値を変更することで、ｘｙ平面におけるヒステリシス特性を表す領域の形状が変化する。

そして、評価式は、Ｐ（ｋ）、リンクの重みづけＧ、入出力関係式ｆ_１（ｘ；ｐ_１，・・・，ｐ_ｓ），ｆ_２（ｘ；ｑ_１，・・・，ｑ_ｔ）を用いて、次式で与えられる。

図４には、評価関数ｙ＝Ｆ１，ｙ＝Ｆ２の一例を示す。そして、データ要素処理装置１０は、図４に示されるように、上記の評価関数ｙ＝Ｆ１，ｙ＝Ｆ２の間に含まれるｘｙ平面における領域に、ｙ＝ｘの少なくとも一部が含まれる、すなわち、Ｆ２＜ｘ＜Ｆ１を満たすｘ（＞０）が存在するように、（ｐ_１，・・・，ｐ_ｓ）と（ｑ_１，・・・，ｑ_ｔ）のパラメータ値や、ノード間のリンクの重みＧの値を設定する。

以下、本実施形態に係るデータ要素処理装置１０のパラメータ設定処理、及び活性伝播処理のフローを、図５を参照しつつ説明する。

まず、制御部１１は、計算対象とするネットワークデータを読み込む（Ｓ１０１）。このネットワークデータにおいて、各ノードの入出力特性は、図６に示されるものとする。

図６に示されるヒステリシス入出力特性は、入力値ｘがθ１よりも小さい場合には、出力値ｙ＝０であり、入力値ｘがΘ１よりも大きい場合には、出力値ｙ＝Ｙｍａｘであり、入力値ｘがθ１からΘ１までの間にある場合には、以下のように決定される。すなわち、入力値の現在値がＸ、その時の出力値ｙがＹであるときに、新たな入力値ｘが、
（１）ｘ＜Ｈ１である場合には、ｙ＝ｆ１（ｘ；α；θ１）＝α（ｘ−θ１）
（２）Ｈ１＜ｘ＜Ｈ２である場合には、ｙ＝Ｙ
（３）Ｈ２＜ｘである場合には、ｙ＝ｆ２（ｘ；α；θ２）＝α（ｘ−θ２）
となる。なお、Ｈ１＝Ｙ／α＋θ１、Ｈ２＝Ｙ／α＋θ２である。

そして、制御部１１は、読み込んだネットワークデータに基づいて、ネットワークの特徴量（平均リンク数）を算出する（Ｓ１０２）。そして、算出されたネットワークの特徴量に基づいて、数３に示されるリンクｋの確率密度関数Ｐ（ｋ）を取得する。なお、Ｐ（ｋ）において用いられるＭ（平均リンク数）は、必ずしもネットワーク全体から算出しなくともよく、所与のノード群（例えば所定の検索式により検索されたノードからリンクが張られたノード群等としてよい）に基づいて算出することとしてもよい。

次に、制御部１１は、図６に示された入出力特性、および取得したリンクの確率密度関数Ｐ（ｋ）に基づいて、入出力特性の評価式（評価関数）を生成する（Ｓ１０３）。評価式は、数５に基づいて次式で与えられる。

図７には、評価関数ｙ＝Ｆ１，ｙ＝Ｆ２のグラフを示す。そして、数６で示される評価式が、次式で定める関係を満たすように、制御部１１はパラメータ、リンクの重みを算出する（Ｓ１０４）。

上記のパラメータ、リンクの重みの算出方法の一例を、以下に説明する。この方法では、まずパラメータ値に暫定的に値を付与し、ｙ＝ｘが、直線ｙ＝Ｆ１とｙ＝Ｆ２との中心位置となるように、リンクの重みを算出する。こうすることで、リンクの重みＧは次式により算出される。

制御部１１は、ここで算出された値をリンクの重みとパラメータに設定する。以上の処理が、活性伝播処理の前処理としてのパラメータ設定処理である。

次に、以上のパラメータ設定処理により設定されたリンク重みとパラメータ値とを用いて、活性伝播処理を実行する（Ｓ１０５）。活性伝播処理は、以下のように実行される。

まず、制御部１１は、複数のノードから、少なくとも１つのノードを選択する。ノードの選択は、ユーザから入力されたキーワードに基づいて、公知の手法により該当するノード（文献）を選び出すことにより行うこととしてもよい。そして、選択されたノードと、そのノードとのリンクが接続されているノードからなるノード群を初期ノード群とする。

そして、制御部１１は、初期ノード群に初期値を付与して、各ノードへの入力刺激値を演算する。ここで、演算された入力刺激値に基づいて入出力関係式により求められる値と、ノードに関連づけられるデータ値とを比較して、データ値の更新を行う。これらの処理をノードの状態が所定の平衡状態となるまで繰り返し実行する。そして、ノードが平衡状態に達した場合には、各ノードに関連づけられるデータ値を所定の処理に供する（Ｓ１０６）。たとえば、ノードのデータ値の上位から所定のランクまでのノードを抽出して、これらのノードからなるネットワークをディスプレイに表示することとしてもよい。こうすることで、関連するノード群について、その要素間の関係とともに表示することができる。

以上説明したデータ要素処理装置１０によれば、ノードに定められた入出力関係情報のパラメータやノード間のリンクの重みに適切な値を設定し、活性伝播処理を安定的に行うことができる。

また、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではない。

例えば、ネットワークに含まれるノードの平均リンク数については、活性伝播の初期ノード群から所定のリンク数までのノードを含む一部のネットワーク構造について算出することとしてもよい。こうすることで、初期ノード群に関連する範囲にあるネットワークの局所的な特徴を反映させることができ、活性伝播処理の安定性をより確保することができる。

また、上記の実施形態では、本発明を、引用関係を有する文献により構成されるネットワークについて適用した例を示したが、これに限られるものではなく、他のスケールフリー構造を持つネットワークについても適用してよいのはもちろんのことである。

本実施形態に係るデータ要素処理装置の機能ブロック図である。引用関係が設定された文献により構成されるネットワーク構造の一例を示す図である。ノードについて規定された入出力関係の一例を示す図である。評価関数ｙ＝Ｆ１，ｙ＝Ｆ２の一例を示す図である。データ要素処理装置による処理のフロー図である。ノードについて規定された入出力関係の一例を示す図である。評価関数ｙ＝Ｆ１，ｙ＝Ｆ２のグラフを示す図である。

符号の説明

１０データ要素処理装置、１１制御部、１２記憶部、１３入力部、１４出力部、１００，１０１，１０２，１０３，１０４，１０５ノード。

Claims

複数の要素のそれぞれのデータ値と、各要素間のリンクの重みづけ情報と、少なくとも１つのパラメータを含み前記要素の１つについて入力値と出力値との関係を定めた入出力関係情報と、を記憶する記憶手段と、
前記複数の要素の少なくとも一部の要素群におけるｋ（ｋは１以上の整数）個のリンクを有する要素のそれぞれの割合と、前記重みづけ情報と、前記入出力関係情報とに基づいて、前記要素群における入力値と出力値との関係についての評価式を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された評価式が所定の条件を満たすように、前記重みづけ情報と、前記入出力関係情報に含まれるパラメータとを設定する設定手段と、
を含むことを特徴とするデータ要素処理装置。
前記入出力関係情報は、ヒステリシス特性を定める関係式を含み、前記関係式と、前記要素の現在のデータ値と、前記要素への入力値とに基づいて出力値を決定する情報であり、
前記設定手段は、前記入力値をｘ、前記出力値をｙとした場合に、ｘ軸とｙ軸とにより構成される座標平面上において、前記評価式に基づき前記入力値及び前記出力値のとりうる値の領域が、直線ｙ＝ｘの少なくとも一部を含むように、前記リンクの重みづけ情報と前記入出力関係式のパラメータとを設定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ要素処理装置。
前記要素群における平均のリンク数をＭ、前記要素群においてｋ個のリンクを有する要素の割合をＰ（ｋ）＝２Ｍ^２／ｋ^３、リンクの重みをＧ、前記関係式をｆ１（ｘ，ｐ）≧ｙ≧ｆ２（ｘ，ｑ）、ただしｆ１（ｘ，ｐ）及びｆ２（ｘ，ｑ）はそれぞれ単調増加関数であり、ｐ，ｑはそれぞれ少なくとも１つのパラメータである、とした場合に、
前記生成手段は、前記評価式を、

として生成し、
前記設定手段は、Ｆ１＞ｘ＞Ｆ２となるｘが少なくとも存在するように、Ｇ，ｐ，ｑを設定する、
ことを特徴とする請求項２に記載のデータ要素処理装置。
前記複数の要素に含まれる第１の要素にリンクする第２の要素のデータ値と、前記第１の要素と前記第２の要素のリンクの重みづけ情報とに基づいて、前記第１の要素に入力される入力値を演算する演算手段と、
前記演算手段により演算された入力値と、前記第１の要素のデータ値と、前記入出力関係情報とに基づいて、前記第１の要素のデータ値を更新する更新手段と、をさらに含み、
所定の終了条件が満たされるまで、前記演算手段による演算と、前記更新手段による更新とを繰り返して実行した後の、前記要素の少なくとも１つのデータ値を所定の処理に供する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のデータ要素処理装置。
複数の要素のそれぞれのデータ値と、各要素間のリンクの重みづけ情報と、少なくとも１つのパラメータを含み前記要素の１つについて入力値と出力値との関係を定めた入出力関係情報と、を記憶する記憶手段、
前記複数の要素の少なくとも一部の要素群におけるｋ（ｋは１以上の整数）個のリンクを有する要素のそれぞれの割合と、前記重みづけ情報と、前記入出力関係情報とに基づいて、前記要素群における入力値と出力値との関係についての評価式を生成する生成手段、及び、
前記生成手段により生成された評価式が所定の条件を満たすように、前記重みづけ情報と、前記入出力関係情報に含まれるパラメータとを設定する設定手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。