JPWO2021210172A5 - データ処理装置、システム、データ処理方法、およびプログラム - Google Patents
データ処理装置、システム、データ処理方法、およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2021210172A5 JPWO2021210172A5 JP2022515173A JP2022515173A JPWO2021210172A5 JP WO2021210172 A5 JPWO2021210172 A5 JP WO2021210172A5 JP 2022515173 A JP2022515173 A JP 2022515173A JP 2022515173 A JP2022515173 A JP 2022515173A JP WO2021210172 A5 JPWO2021210172 A5 JP WO2021210172A5
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information data
- biometric information
- user
- model
- data processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims 2
- PWPJGUXAGUPAHP-UHFFFAOYSA-N lufenuron Chemical compound C1=C(Cl)C(OC(F)(F)C(C(F)(F)F)F)=CC(Cl)=C1NC(=O)NC(=O)C1=C(F)C=CC=C1F PWPJGUXAGUPAHP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims 20
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims 3
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims 2
- 238000000034 method Methods 0.000 claims 2
Claims (10)
- 少なくとも一人のユーザの属性に基づいて、前記ユーザの生体に関するセンサ値と、前記センサ値の計測時刻および計測位置とを含む少なくとも一つの生体情報データを少なくとも一つのグループに分類する分類手段と、
前記グループごとに、前記生体情報データに含まれる前記センサ値と、前記計測時刻、および前記計測位置の相互関係を用いて、欠損が補間された前記生体情報データを推定するためのモデルを生成する学習手段と、を備えるデータ処理装置。 - 欠損のある前記生体情報データを前記モデルに入力し、欠損が補間された前記生体情報データを推定する推定手段を備える請求項1に記載のデータ処理装置。
- 前記分類手段によって分類された前記グループの各々に対応する前記生体情報データを集計し、前記グループごとの前記生体情報データによって構成される生体情報テーブルを生成する集計手段を備え、
前記学習手段は、
前記生体情報テーブルを構成する前記生体情報データに含まれる前記センサ値と、前記計測時刻、および前記計測位置の相互関係を用いて、前記グループごとに前記モデルを生成する請求項2に記載のデータ処理装置。 - 前記分類手段は、
複数のデバイスによって計測された前記センサ値を含む前記生体情報データを少なくとも一つの前記グループに分類し、
前記学習手段は、
前記グループごとに、前記生体情報データに含まれる前記センサ値と、前記計測時刻、および前記計測位置の相互関係を用いて、欠損が補間された前記生体情報データを推定するための前記モデルを生成する請求項2または3に記載のデータ処理装置。 - 前記学習手段は、
前記生体情報データに含まれる前記計測時刻および前記計測位置を説明変数とし、前記センサ値を目的変数とする機械学習によって前記モデルを生成する請求項2乃至4のいずれか一項に記載のデータ処理装置。 - 前記属性は、
前記ユーザの履物の種類を含み、
前記学習手段は、
前記履物の種類を説明変数に含めた機械学習によって前記モデルを生成する請求項5に記載のデータ処理装置。 - 前記学習手段は、
前記ユーザを識別するためのユーザ識別子を説明変数に追加し、前記ユーザの生体特性に関する指標である評価値を目的変数とする機械学習によって、前記ユーザの前記評価値を推測する前記モデルを生成し、
前記推定手段は、
前記ユーザ識別子を前記モデルに入力し、前記ユーザ識別子に対応する前記ユーザに関する前記評価値を推定する請求項5または6に記載のデータ処理装置。 - 請求項1乃至7のいずれか一項に記載のデータ処理装置と、
ユーザの生体に関するセンサ値を計測する少なくとも一つのデバイスと、
前記デバイスによって計測された前記センサ値に、前記センサ値の計測時刻および計測位置を付与することによって前記生体情報データを生成する端末装置と、を備え、
前記端末装置は、
前記データ処理装置によって欠損が保管された前記生体情報データを用いるアプリケーションによる処理結果を含むコンテンツを前記端末装置の画面に表示させるシステム。 - コンピュータが、
少なくとも一人のユーザの属性に基づいて、前記ユーザの生体に関するセンサ値と、前記センサ値の計測時刻および計測位置とを含む少なくとも一つの生体情報データを少なくとも一つのグループに分類し、
前記グループごとに、前記生体情報データに含まれる前記センサ値と、前記計測時刻、および前記計測位置の相互関係を用いて、前記生体情報データの欠損を補間する補間データを推定するためのモデルを生成するデータ処理方法。 - 少なくとも一人のユーザの属性に基づいて、前記ユーザの生体に関するセンサ値と、前記センサ値の計測時刻および計測位置とを含む少なくとも一つの生体情報データを少なくとも一つのグループに分類する処理と、
前記グループごとに、前記生体情報データに含まれる前記センサ値と、前記計測時刻、および前記計測位置の相互関係を用いて、前記生体情報データの欠損を補間する補間データを推定するためのモデルを生成する処理とをコンピュータに実行させるプログラム。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2020/016916 WO2021210172A1 (ja) | 2020-04-17 | 2020-04-17 | データ処理装置、システム、データ処理方法、および記録媒体 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2021210172A1 JPWO2021210172A1 (ja) | 2021-10-21 |
JPWO2021210172A5 true JPWO2021210172A5 (ja) | 2022-12-20 |
JP7409486B2 JP7409486B2 (ja) | 2024-01-09 |
Family
ID=78085287
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022515173A Active JP7409486B2 (ja) | 2020-04-17 | 2020-04-17 | データ処理装置、システム、データ処理方法、およびプログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (4) | US20230139218A1 (ja) |
JP (1) | JP7409486B2 (ja) |
WO (1) | WO2021210172A1 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11715043B2 (en) * | 2019-03-01 | 2023-08-01 | Apple Inc. | Semantics preservation for machine learning models deployed as dependent on other machine learning models |
WO2023119562A1 (ja) * | 2021-12-23 | 2023-06-29 | 日本電気株式会社 | 学習装置、ストレス推定装置、学習方法、ストレス推定方法及び記憶媒体 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006087746A (ja) | 2004-09-24 | 2006-04-06 | Keisuke Kuga | 降圧剤の評価方法及びその装置 |
JP5135197B2 (ja) | 2008-12-16 | 2013-01-30 | オムロンヘルスケア株式会社 | 生体指標管理装置 |
JP6002599B2 (ja) | 2013-02-22 | 2016-10-05 | 日本電信電話株式会社 | センサデータ統合装置、センサデータ統合方法及びプログラム |
JP6278517B2 (ja) | 2014-07-22 | 2018-02-14 | Kddi株式会社 | データ解析装置及びプログラム |
-
2020
- 2020-04-16 US US17/918,151 patent/US20230139218A1/en active Pending
- 2020-04-17 JP JP2022515173A patent/JP7409486B2/ja active Active
- 2020-04-17 WO PCT/JP2020/016916 patent/WO2021210172A1/ja active Application Filing
-
2023
- 2023-12-18 US US18/542,944 patent/US20240127963A1/en active Pending
- 2023-12-18 US US18/543,082 patent/US20240127965A1/en active Pending
- 2023-12-18 US US18/543,057 patent/US20240127964A1/en active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104504583B (zh) | 分类器的评价方法 | |
AU2019201760A1 (en) | Identification of points in a user web journey where the user is more likely to accept an offer for interactive assistance | |
JPWO2021210172A5 (ja) | データ処理装置、システム、データ処理方法、およびプログラム | |
US20220180027A1 (en) | Method and apparatus for generating a design for a technical system of product | |
JP6283112B2 (ja) | データに基づく関数モデルを定めるための方法及び装置 | |
CN110472067A (zh) | 知识图谱表示学习方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN108133339A (zh) | 存货管理系统与存货管理方法 | |
JP7236694B2 (ja) | 情報処理方法、及び情報処理システム | |
KR102039154B1 (ko) | 데이터를 시각화하는 장치 및 방법 | |
US10354192B2 (en) | Recommender system for exploratory data analysis | |
US20240144306A1 (en) | Systems and methods for assessing implicit associations | |
CN106598223A (zh) | 一种基于情绪识别的虚拟环境渲染方法和装置 | |
Iwasako et al. | Development of finger motion skill learning support system based on data gloves | |
Bhardwaj et al. | Data-driven haptic modeling of normal interactions on viscoelastic deformable objects using a random forest | |
CN106845391B (zh) | 一种家居环境下的氛围场识别方法及识别系统 | |
WO2021079966A1 (ja) | 分析装置、制御方法、及びプログラム | |
Zhang et al. | On the cost of interactions in interactive visual machine learning | |
CN113011748A (zh) | 推荐效果的评估方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
Babicsné Horváth et al. | Comparison of digital human model-based ergonomic software using eye-tracking methodology–presenting pilot usability tests | |
JPWO2020085374A1 (ja) | 熟練指数提供装置、熟練指数提供方法、及びプログラム | |
Pascual et al. | Proposal of an Intuitive Interface Structure for Ergonomics Evaluation Software | |
CN116911942A (zh) | 用户的行为预测方法、装置和机器学习模型的训练方法 | |
US20240077865A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and computer-readable recording medium | |
JP2021022006A (ja) | 情報処理装置 | |
JPWO2023275971A5 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |