JP6835575B2 - 予測型モデルに基づく推薦 - Google Patents
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Description
−入力を受け取り、かつ、入力に応答して出力を提供することができるモデルを選択するステップと、
−同様の事象を表すデータのセットを使用してモデルをトレーニングするステップと、
−仮説的事象を表すオプションを生成するステップと、
−トレーニングされたモデルを生成されたオプションに対して提供することによって目標値を計算するステップと、
−生成されたオプション、およびトレーニングされたモデルと関連付けられた目標値にインデックス付けするためのインデックスを計算するステップと、
−オプションのセットの選択を獲得するために前記インデックスを問合せるステップであって、選択は特定の制約に従って実行されるステップと、
−問合せの結果として、生成されたオプションのセットのサブセットを返すステップであって、サブセットは、各オプションと関連付けられた目標値に従ってランク付けされるステップと
を含む。
−モデルをトレーニングするステップは、同様の事象を表すデータのセットを収集するステップと、同様の事象を表すデータの収集されたセットに基づいてモデルをトレーニングするステップをさらに含む。
−同様の事象を表すデータのセットは観察のセットを含み、各観察は変数を使用して定義され、観察のセットの目標変数であって、変数である目標変数を特定し、観察のセットの測定可能変数であって、過去の事象と類似している現在の事象の現在の観察において測定され得る変数である測定可能変数を特定し、観察のセットのアクション可能変数であって、ユーザの決定に基づいて作用され得る変数であるアクション可能変数を特定する。
−モデルをトレーニングするステップは、シミュレーションのセットから生成されるデータのセットを計算するステップと、データの生成されたセットに基づいてモデルをトレーニングするステップをさらに含む。
−仮説的事象を表すオプションを生成するステップは、連続するセグメント、または前記各変数の可能な値の離散セットの各観察の各変数を定義するステップと、定義のセグメントの値、またはそれぞれの変数に対する可能な値のセットを生成することによってオプションを生成するステップを含む。
−オプションを生成するステップは、生成されるオプション毎に、データのセットによって表される同様の事象の中から事象を選択するステップと、変数を、選択された事象の変数の値に基づいて生成されるオプションに設定するステップをさらに含む。
−値を生成するステップは、無作為確率変数発生器を使用して実行される。
−セットの観察の変数間の依存性を決定するステップと、生成された事象の中から、変数が決定された依存性を満足しない事象を除去するステップ。
−1つまたは複数の観察の1つまたは複数の変数は実時間で伝送される。
−伝送された1つまたは複数の変数から新しいオプションを生成するステップと、トレーニングされたモデルを生成された新しいオプションに対して提供することによって目標値を計算するステップと、生成された新しいオプションおよび計算された目標値にインデックスを付けることによって前記インデックスを更新するステップ。
−前記インデックスを問合せることによって実行される選択が従う制約は、実時間で伝送される変数に対して提供され、また、実時間で伝送される値を使用して設定される。
−オプションのセットのオプションは生成されたオプションである。
Claims (15)
- モデルを使用して評価されたオプションを制限することによって適切な決定を選択するための、コンピュータ実施方法であって、
−入力を受け取り、かつ、入力に応答して出力を提供することができるモデルを選択するステップ(S20)と、
−同様の事象を表すデータのセットを使用してモデルをトレーニングするステップ(S30)と、
−仮説的事象を表すオプションを生成するステップ(S42)と、
−前記トレーニングされたモデルを前記生成されたオプションに適用することによって目標値を計算するステップ(S40)と、
−前記生成されたオプション、および前記トレーニングされたモデルと関連付けられた目標値にインデックス付けするためのインデックスを計算するステップ(S50)と、
−オプションのセットの選択を獲得するために前記インデックスを問合せるステップ(S60)であって、前記選択は特定の制約に従って実行されるステップと、
−前記問合せの結果として、前記生成されたオプションの前記セットのサブセットを返すステップ(S70)であって、前記サブセットは、各オプションと関連付けられた前記目標値に従ってランク付けされるステップと
を含むことを特徴とするコンピュータ実施方法。 - 前記モデルをトレーニングするステップは、
−同様の事象を表すデータのセットを収集するステップ(S10)と、
−同様の事象を表すデータの前記収集されたセットに基づいて前記モデルをトレーニングするステップ(S30)と
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータ実施方法。 - 同様の事象を表すデータの前記セットは観察のセットを含み、各観察は変数を使用して定義され、
−観察の前記セットの目標変数であって、変数である目標変数を特定し、
−観察の前記セットの測定可能変数であって、過去の事象と類似している現在の事象の現在の観察において測定され得る変数である測定可能変数を特定し、
−観察の前記セットのアクション可能変数であって、ユーザの決定に基づいて作用され得る変数であるアクション可能変数を特定する
ことを特徴とする請求項1または2に記載のコンピュータ実施方法。 - 前記モデルをトレーニングするステップは、
−シミュレーションのセットから生成される(S12)データのセットを計算するステップと、
−データの前記生成されたセットに基づいて前記モデルをトレーニングするステップ(S30)と
をさらに含むことを特徴とする請求項2に記載のコンピュータ実施方法。 - 仮説的事象を表す前記オプションを生成するステップは、
−連続するセグメント、または前記各変数の可能な値の離散セットの各観察の各変数を定義するステップと、
−定義の前記セグメントの値、またはそれぞれの変数に対する可能な値のセットを生成することによって前記オプションを生成するステップと
を含むことを特徴とする請求項3または4に記載のコンピュータ実施方法。 - 前記オプションを生成するステップは、生成されるオプション毎に、
−データの前記セットによって表される前記同様の事象の中から事象を選択するステップと、
−変数を、前記選択された事象の変数の値に基づいて生成される前記オプションに設定するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項5に記載のコンピュータ実施方法。 - 値を生成するステップは、無作為確率変数発生器を使用して実行されることを特徴とする請求項5または6に記載のコンピュータ実施方法。
- −前記セットの観察の前記変数間の依存性を決定するステップと、
−前記生成された事象の中から、変数が前記決定された依存性を満足しない事象を除去するステップと
を含むことを特徴とする請求項3乃至7のいずれか一項に記載のコンピュータ実施方法。 - 1つまたは複数の観察の1つまたは複数の変数が実時間で伝送されることを特徴とする請求項8に記載のコンピュータ実施方法。
- −前記伝送された1つまたは複数の変数から新しいオプションを生成するステップと、
−前記トレーニングされたモデルを前記生成された新しいオプションに対して提供することによって新しい目標値を計算するステップと、
−前記生成された新しいオプションおよび前記計算された新しい目標値にインデックス付けすることによって前記インデックスを更新するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載のコンピュータ実施方法。 - 前記インデックスを問合せることによって実行される選択が従う制約は、実時間で伝送される前記変数に対して提供され、また、実時間で伝送される値を使用して設定されることを特徴とする請求項9または10に記載のコンピュータ実施方法。
- 請求項1乃至11のいずれか一項に記載の方法を実行するための命令を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
- 請求項12に記載のコンピュータプログラムがその上に記録されたことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
- 請求項12に記載のコンピュータプログラムがその上に記録されたメモリに結合された処理回路を備えることを特徴とするサーバ。
- クライアントコンピュータに接続され、前記クライアントコンピュータから前記インデックスの問合せが生成されることを特徴とする請求項14に記載のサーバ。
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