JP6516406B2 - 処理装置、処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
[非特許文献1] Roe, Robert M.; Busemeyer, Jermone R.; Townsend, James T.; "Multialternative decision field theory: A dynamic connectionst model of decision making.", Psychological Review, Vol. 108(2), Apr 2001, 370-392.
[非特許文献2] Hruschka, Harald.; "Analyzing market baskets by restricted Boltzmann machines.", OR Spectrum, Aug 2012, 1-20.
[非特許文献3] Teppan, Erich Christian; Alexander Felfernig; "Minimization of product utility estimation errors in recommender result set evaluations, "Proceedings of the 2009 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology-Volume 01. IEEE Computer Society, 2009.
(数1)
xi∈{0,1}, i∈{1,...,J}
(数2)
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(数4)
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(数5)
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(数6)
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Claims (16)
- 与えられた選択肢に対する対象の選択行動をモデル化した選択モデルを生成する処理装置であって、
対象に与えられた2以上の選択肢を入力選択肢とし、入力選択肢の中から選択された1の選択肢を出力選択肢とする学習用の選択行動を少なくとも1つ含む学習データを取得する取得部と、
複数種類の選択肢のそれぞれが入力選択肢に含まれるか否かを示す入力ベクトルを生成する入力ベクトル生成部と、
前記学習用の入力選択肢に応じた前記入力ベクトルおよび出力選択肢を用いて、前記選択モデルを学習する学習処理部と、
を備える処理装置。 - 前記学習処理部は、対象の認知バイアスに応じた選択行動を含む前記選択モデルを学習する請求項1に記載の処理装置。
- 前記学習処理部は、入力選択肢に含まれる選択肢同士の選択確率の比が入力選択肢に含まれる他の選択肢の組合せに応じて異なりうる前記選択モデルを学習する請求項2に記載の処理装置。
- 前記複数種類の選択肢のそれぞれが学習用の出力選択肢に含まれたか否かを示す出力ベクトルを生成する出力ベクトル生成部を更に備え、
前記学習処理部は、学習用の前記入力ベクトルおよび前記出力ベクトルを用いて、前記選択モデルを学習する請求項1から3のいずれか一項に記載の処理装置。 - 前記学習処理部は、制約付ボルツマンマシン(Restricted Bolzmann Machine)に基づく前記選択モデルを学習する請求項4に記載の処理装置。
- 前記選択モデルは、前記複数種類の選択肢のそれぞれを入力ノードとする入力層と、前記複数種類の選択肢のそれぞれを出力ノードとする出力層と、複数の中間ノードを含む中間層とを有し、各入力ノードおよび各中間ノードの間に各第1ウェイト値が設定され、各中間ノードおよび各出力ノードの間に各第2ウェイト値が設定されるモデルであり、
前記学習処理部は、各入力ノードおよび各中間ノードの間の各第1ウェイト値と、各中間ノードおよび各出力ノードの間の各第2ウェイト値とを学習する請求項5に記載の処理装置。 - 前記選択モデルは、前記入力層、前記中間層、および前記出力層に含まれる各ノードに対して入力バイアス、中間バイアス、および出力バイアスが更に設定されるモデルであり、
前記学習処理部は、前記入力層の各入力バイアス、前記中間層の各中間バイアス、および前記出力層の各出力バイアスを更に学習する請求項6に記載の処理装置。 - 入力選択肢に応じてそれぞれの選択肢が選択される確率を、各第1ウェイト値、各第2ウェイト値、各入力バイアス、各中間バイアス、および各出力バイアスを含むパラメータに基づき算出する確率算出部を更に備える請求項7に記載の処理装置。
- 前記学習処理部は、学習用の選択行動のそれぞれについて、入力選択肢に応じて出力選択肢が選択される確率を高めるように、前記パラメータを要素とするパラメータベクトルに対する当該確率の勾配方向に、前記パラメータを更新する請求項8に記載の処理装置。
- 前記各第1ウェイト値および前記各第2ウェイト値は、データの流れによらず一定のウェイトを当該流れに付加する対称ウェイトである請求項6から9のいずれか一項に記載の処理装置。
- 前記各第1ウェイト値は、データの流れによらず一定のウェイトを当該流れに付加する対称ウェイトであり、
前記各第2ウェイト値は、各入力ノード、各中間ノード、および各出力ノードの間に設定され、設定された入力ノード、中間ノードおよび出力ノードの各値に応じてウェイト値が定まる三方向ウェイトである請求項6から9のいずれか一項に記載の処理装置。 - 前記対象はユーザであり、前記選択肢は前記ユーザに与えられる商品またはサービスの選択肢である請求項1から11のいずれか一項に記載の処理装置。
- 複数種類の商品またはサービスのうち、販売を促進する商品またはサービスの指定を入力する指定入力部と、
前記複数種類の商品またはサービスに対応する前記複数種類の選択肢の中から、販売を促進する商品またはサービスを選択肢として含む複数の入力選択肢を選択する選択部と、
前記複数の入力選択肢のうち、販売を促進する商品またはサービスに応じた選択肢が選択される確率がより高くなる入力選択肢を特定する特定部と、
を備える請求項12に記載の処理装置。 - 前記対象はユーザであり、前記選択肢はウェブサイト上で前記ユーザに提示される請求項1から13のいずれか一項に記載の処理装置。
- コンピュータが、与えられた選択肢に対する対象の選択行動をモデル化した選択モデルを生成する処理方法であって、
コンピュータが、対象に与えられた2以上の選択肢を入力選択肢とし、入力選択肢の中から選択された1の選択肢を出力選択肢とする学習用の選択行動を少なくとも1つ含む学習データを取得する取得段階と、
コンピュータが、複数種類の選択肢のそれぞれが入力選択肢に含まれるか否かを示す入力ベクトルを生成する入力ベクトル生成段階と、
コンピュータが、前記学習用の入力選択肢に応じた前記入力ベクトルおよび出力選択肢を用いて、前記選択モデルを学習する学習処理段階と、
を備える処理方法。 - コンピュータに実行されると、与えられた選択肢に対する対象の選択行動をモデル化した選択モデルを生成する処理装置として機能させるプログラムであって、
対象に与えられた2以上の選択肢を入力選択肢とし、入力選択肢の中から選択された1の選択肢を出力選択肢とする学習用の選択行動を少なくとも1つ含む学習データを取得する取得段階と、
複数種類の選択肢のそれぞれが入力選択肢に含まれるか否かを示す入力ベクトルを生成する生成段階と、
前記学習用の入力選択肢に応じた前記入力ベクトルおよび出力選択肢を用いて、前記選択モデルを学習する学習段階と、
を備えるプログラム。
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