(57)【要約】      （修正有）【課題】異なるドメインに対応する時系列データのアイテムに関連性を持たせて特徴ベクトルを生成する。【解決手段】特徴ベクトル生成装置１は、イベントに対応するアイテムを示すアイテム情報と、イベントが発生した時刻と、イベントを発生させたユーザを識別するユーザ識別情報とを含む時系列データであって、第１ドメインの時系列データである第１時系列データと、第２ドメインの時系列データである第２時系列データとを取得する時系列データ取得部１２１と、第１時系列データ及び第２時系列データに含まれる時刻とユーザ識別情報の対応関係とに基づいて、第１時系列データの一部と第２時系列データの一部とを統合した部分時系列データを複数生成する統合部１２３と、統合された複数の部分時系列データのそれぞれに含まれる複数のアイテム情報のそれぞれが示すアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部１２４と、を備える。【選択図】図２
2020052518.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イベントに対応するアイテムを示すアイテム情報と、前記イベントが発生した時刻と、前記イベントを発生させたユーザを識別するユーザ識別情報とを含む時系列データであって、第１ドメインの時系列データである第１時系列データと、第２ドメインの時系列データである第２時系列データとを取得する時系列データ取得部と、
複数の前記ユーザ識別情報の対応関係を特定する対応関係特定部と、
前記第１時系列データ及び前記第２時系列データに含まれる時刻と、前記対応関係特定部が特定した前記ユーザ識別情報の対応関係とに基づいて、前記第１時系列データの一部と前記第２時系列データの一部とを統合することにより部分時系列データを複数生成する統合部と、
前記統合部により統合された複数の前記部分時系列データに基づいて、複数の前記部分時系列データのそれぞれに含まれる複数の前記アイテム情報のそれぞれが示すアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部と、
を備える特徴ベクトル生成装置。
【請求項２】
第１時系列データには、所定のイベントに対応するアイテム情報と、前記所定のイベントとは異なるイベントに対応するアイテム情報との少なくともいずれかが含まれており、
前記統合部は、前記第１時系列データから、当該第１時系列データに含まれる前記所定のイベントの発生時刻を含み、当該発生時刻以前の期間に対応する時系列データである第１部分時系列データを抽出し、前記第２時系列データから、当該発生時刻以前の期間に対応する時系列データである第２部分時系列データを抽出し、当該第１部分時系列データと、当該第２時系列データとを統合することにより前記部分時系列データを生成する、
請求項１に記載の特徴ベクトル生成装置。
【請求項３】
前記統合部は、前記第１時系列データに前記所定のイベントに対応するアイテム情報が含まれていない場合には、前記第１時系列データから、任意の期間に対応する時系列データを前記第１部分時系列データとして抽出するとともに、前記第２時系列データから、前記任意の期間に対応する時系列データを前記第２部分時系列データとして抽出し、当該第１部分時系列データと当該第２部分時系列データとを統合することにより部分時系列データを生成する、
請求項２に記載の特徴ベクトル生成装置。
【請求項４】
前記統合部は、前記部分時系列データに含まれる前記アイテム情報の数が予め定められた数となるように前記部分時系列データを生成する、
請求項２又は３に記載の特徴ベクトル生成装置。
【請求項５】
前記統合部は、前記第１部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第１の数になるように前記第１部分時系列データを抽出し、前記第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数になるように前記第２部分時系列データを抽出する、
請求項４に記載の特徴ベクトル生成装置。
【請求項６】
前記統合部は、前記第１時系列データにおいて前記第１部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第１の数となる期間を特定し、当該期間に対応する前記第２時系列データを第２部分時系列データとして抽出し、当該第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が前記第２の数よりも多い場合には、当該第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数となるように前記アイテム情報を削減する、
請求項５に記載の特徴ベクトル生成装置。
【請求項７】
前記統合部は、前記第１時系列データにおいて前記第１部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第１の数となる期間を特定し、当該期間に対応する前記第２時系列データに含まれるアイテム情報の数が前記第２の数よりも少ない場合には、当該期間を長くして、前記第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数となるように前記第２部分時系列データを抽出する、
請求項５に記載の特徴ベクトル生成装置。
【請求項８】
前記統合部は、前記部分時系列データに含まれる前記アイテム情報に対応するイベントが発生した期間が予め定められた所定期間となるように前記部分時系列データを生成する、
請求項２又は３に記載の特徴ベクトル生成装置。
【請求項９】
前記統合部は、前記部分時系列データに含まれる前記所定のイベントに対応するアイテム情報の数が予め定められた数となるように前記部分時系列データを生成する、
請求項２から８のいずれか１項に記載の特徴ベクトル生成装置。
【請求項１０】
前記生成部は、複数の前記部分時系列データに含まれる前記複数のアイテム情報が示すアイテムの関係を解析することにより、複数のアイテムのそれぞれの特徴ベクトルを生成する、
請求項２から９のいずれか１項に記載の特徴ベクトル生成装置。
【請求項１１】
前記統合部は、前記対応関係特定部が特定した前記ユーザ識別情報の対応関係に基づいて、前記第１時系列データに対応するユーザと同一のユーザに対応する前記第２時系列データを特定し、当該第１時系列データの一部と当該第２時系列データの一部とを統合することにより前記部分時系列データを生成する、
請求項１から１０のいずれか１項に記載の特徴ベクトル生成装置。
【請求項１２】
第１時系列データには、所定のイベントと、前記所定のイベントとは異なるイベントとの少なくともいずれかが含まれており、
前記生成部は、前記第１時系列データに含まれる複数のアイテム情報が示す複数のアイテムのそれぞれの前記特徴ベクトルに基づいて、前記第１時系列データに対応する前記ユーザの特徴ベクトルを第１特徴ベクトルとして生成するとともに、前記第２時系列データに含まれる複数のアイテム情報が示す複数のアイテムのそれぞれの前記特徴ベクトルに基づいて、前記第２時系列データに対応する前記ユーザの特徴ベクトルを第２特徴ベクトルとして生成し、
複数の前記第１特徴ベクトルと、当該第１特徴ベクトルに対応するユーザが所定のイベントを発生させたか否かの結果とに基づいて、ユーザの特徴ベクトルの入力に対して、当該ユーザを、前記所定のイベントを発生させたユーザと、前記所定のイベントを発生させなかったユーザとに分類する分類器を生成し、生成した前記分類器に前記第２特徴ベクトルを入力することにより、前記第２特徴ベクトルに対応するユーザを、前記所定のイベントを発生させると予測されるユーザと、前記所定のイベントを発生させないと予測されるユーザとに分類する予測部をさらに備える、
請求項１から１１のいずれか１項に記載の特徴ベクトル生成装置。
【請求項１３】
コンピュータが実行する、
イベントに対応するアイテムを示すアイテム情報と、前記イベントが発生した時刻と、前記イベントを発生させたユーザを識別するユーザ識別情報とを含む時系列データであって、第１ドメインの時系列データである第１時系列データと、第２ドメインの時系列データである第２時系列データとを取得するステップと、
複数の前記ユーザ識別情報の対応関係を特定するステップと、
前記第１時系列データ及び前記第２時系列データに含まれる時刻と、特定された前記ユーザ識別情報の対応関係とに基づいて、前記第１時系列データの一部と前記第２時系列データの一部とを統合することにより部分時系列データを複数生成するステップと、
統合された複数の前記部分時系列データに基づいて、複数の前記部分時系列データのそれぞれに含まれる複数の前記アイテム情報のそれぞれが示すアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成するステップと、
を備える特徴ベクトル生成方法。
【請求項１４】
コンピュータを、
イベントに対応するアイテムを示すアイテム情報と、前記イベントが発生した時刻と、前記イベントを発生させたユーザを識別するユーザ識別情報とを含む時系列データであって、第１ドメインの時系列データである第１時系列データと、第２ドメインの時系列データである第２時系列データとを取得する時系列データ取得部、
複数の前記ユーザ識別情報の対応関係を特定する対応関係特定部、
前記第１時系列データ及び前記第２時系列データに含まれる時刻と、前記対応関係特定部が特定した前記ユーザ識別情報の対応関係とに基づいて、前記第１時系列データの一部と前記第２時系列データの一部とを統合することにより部分時系列データを複数生成する統合部、及び、
前記統合部により統合された複数の前記部分時系列データに基づいて、複数の前記部分時系列データのそれぞれに含まれる複数の前記アイテム情報のそれぞれが示すアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部、
として機能させる特徴ベクトル生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特徴ベクトル生成装置、特徴ベクトル生成方法及び特徴ベクトル生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
幅広い業種で時系列データ分析が使われている。時系列データ分析では、過去のデータに基づいて将来のデータを推定する場面が多い。従来、線形の時系列解析手法（例えば、自己回帰和分移動平均モデル）がよく使われてきたが、機械学習手法も提案されている。機械学習技術は非線形な時系列データや複雑な周期の時系列データにも効果的に対応できる。
【０００３】
近年、時系列データの各アイテムに特徴ベクトルを割り当てることにより、アイテムのクラスタリングや時系列パターンの分類等を行う機械学習技術が提案されている。例えば、非特許文献１には、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ（Ｄｏｃ２Ｖｅｃ）を利用して、全ユーザの時系列データセットの各アイテムに特徴ベクトルを割り当て、当該特徴ベクトルに基づいて、ユーザにアイテムの推薦を行うことが開示されている。また、非特許文献２には、時系列データのアイテム間の間隔を考慮して、各アイテムに特徴ベクトルの割り当てを行うことが開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ozsoy, Makbule Gulcin. "From word embeddings to item recommendation." arXiv preprint arXiv:1601.01356, ２０１６年
【非特許文献２】Hong, Shenda, et al. "Event2vec: Learning Representations of Events on Temporal Sequences." Asia-Pacific Web (APWeb) and Web-Age Information Management (WAIM) Joint Conference on Web and Big Data. Springer, Cham,２０１７年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の技術では、１つのドメインに対応する時系列データセットについて、各アイテムに特徴ベクトルを割り当てているものであり、異なるドメインの各アイテムに特徴ベクトルを割り当てることについては考慮されていない。したがって、異なるドメインのそれぞれに対応する時系列データセット間の転移学習を行う場合、これらのデータセットの関連性を考慮できず、転移学習を精度良く行うことができないという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、異なるドメインに対応する時系列データのアイテムに関連性を持たせて特徴ベクトルを生成することができる特徴ベクトル生成装置、特徴ベクトル生成方法及び特徴ベクトル生成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様に係る特徴ベクトル生成装置は、イベントに対応するアイテムを示すアイテム情報と、前記イベントが発生した時刻と、前記イベントを発生させたユーザを識別するユーザ識別情報とを含む時系列データであって、第１ドメインの時系列データである第１時系列データと、第２ドメインの時系列データである第２時系列データとを取得する時系列データ取得部と、複数の前記ユーザ識別情報の対応関係を特定する対応関係特定部と、前記第１時系列データ及び前記第２時系列データに含まれる時刻と、前記対応関係特定部が特定した前記ユーザ識別情報の対応関係とに基づいて、前記第１時系列データの一部と前記第２時系列データの一部とを統合することにより部分時系列データを複数生成する統合部と、前記統合部により統合された複数の前記部分時系列データに基づいて、複数の前記部分時系列データのそれぞれに含まれる複数の前記アイテム情報のそれぞれが示すアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部と、を備える。
【０００８】
第１時系列データには、所定のイベントに対応するアイテム情報と、前記所定のイベントとは異なるイベントに対応するアイテム情報との少なくともいずれかが含まれており、前記統合部は、前記第１時系列データから、当該第１時系列データに含まれる前記所定のイベントの発生時刻を含み、当該発生時刻以前の期間に対応する時系列データである第１部分時系列データを抽出し、前記第２時系列データから、当該発生時刻以前の期間に対応する時系列データである第２部分時系列データを抽出し、当該第１部分時系列データと、当該第２時系列データとを統合することにより前記部分時系列データを生成してもよい。
【０００９】
前記統合部は、前記第１時系列データに前記所定のイベントに対応するアイテム情報が含まれていない場合には、前記第１時系列データから、任意の期間に対応する時系列データを前記第１部分時系列データとして抽出するとともに、前記第２時系列データから、前記任意の期間に対応する時系列データを前記第２部分時系列データとして抽出し、当該第１部分時系列データと当該第２部分時系列データとを統合することにより部分時系列データを生成してもよい。
【００１０】
前記統合部は、前記部分時系列データに含まれる前記アイテム情報の数が予め定められた数となるように前記部分時系列データを生成してもよい。
前記統合部は、前記第１部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第１の数になるように前記第１部分時系列データを抽出し、前記第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数になるように前記第２部分時系列データを抽出してもよい。
【００１１】
前記統合部は、前記第１時系列データにおいて前記第１部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第１の数となる期間を特定し、当該期間に対応する前記第２時系列データを第２部分時系列データとして抽出し、当該第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が前記第２の数よりも多い場合には、当該第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数となるように前記アイテム情報を削減してもよい。
【００１２】
前記統合部は、前記第１時系列データにおいて前記第１部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第１の数となる期間を特定し、当該期間に対応する前記第２時系列データに含まれるアイテム情報の数が前記第２の数よりも少ない場合には、当該期間を長くして、前記第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数となるように前記第２部分時系列データを抽出してもよい。
【００１３】
前記統合部は、前記部分時系列データに含まれる前記アイテム情報に対応するイベントが発生した期間が予め定められた所定期間となるように前記部分時系列データを生成してもよい。
前記統合部は、前記部分時系列データに含まれる前記所定のイベントに対応するアイテム情報の数が予め定められた数となるように前記部分時系列データを生成してもよい。
【００１４】
前記生成部は、複数の前記部分時系列データに含まれる前記複数のアイテム情報が示すアイテムの関係を解析することにより、複数のアイテムのそれぞれの特徴ベクトルを生成してもよい。
【００１５】
前記統合部は、前記対応関係特定部が特定した前記ユーザ識別情報の対応関係に基づいて、前記第１時系列データに対応するユーザと同一のユーザに対応する前記第２時系列データを特定し、当該第１時系列データの一部と当該第２時系列データの一部とを統合することにより前記部分時系列データを生成してもよい。
【００１６】
第１時系列データには、所定のイベントと、前記所定のイベントとは異なるイベントとの少なくともいずれかが含まれており、前記生成部は、前記第１時系列データに含まれる複数のアイテム情報が示す複数のアイテムのそれぞれの前記特徴ベクトルに基づいて、前記第１時系列データに対応する前記ユーザの特徴ベクトルを第１特徴ベクトルとして生成するとともに、前記第２時系列データに含まれる複数のアイテム情報が示す複数のアイテムのそれぞれの前記特徴ベクトルに基づいて、前記第２時系列データに対応する前記ユーザの特徴ベクトルを第２特徴ベクトルとして生成し、前記特徴ベクトル生成装置は、複数の前記第１特徴ベクトルと、当該第１特徴ベクトルに対応するユーザが所定のイベントを発生させたか否かの結果とに基づいて、ユーザの特徴ベクトルの入力に対して、当該ユーザを、前記所定のイベントを発生させたユーザと、前記所定のイベントを発生させなかったユーザとに分類する分類器を生成し、生成した前記分類器に前記第２特徴ベクトルを入力することにより、前記第２特徴ベクトルに対応するユーザを、前記所定のイベントを発生させると予測されるユーザと、前記所定のイベントを発生させないと予測されるユーザとに分類する予測部をさらに備えてもよい。
【００１７】
本発明の第２の態様に係る特徴ベクトル生成方法は、コンピュータが実行する、イベントに対応するアイテムを示すアイテム情報と、前記イベントが発生した時刻と、前記イベントを発生させたユーザを識別するユーザ識別情報とを含む時系列データであって、第１ドメインの時系列データである第１時系列データと、第２ドメインの時系列データである第２時系列データとを取得するステップと、複数の前記ユーザ識別情報の対応関係を特定するステップと、前記第１時系列データ及び前記第２時系列データに含まれる時刻と、特定された前記ユーザ識別情報の対応関係とに基づいて、前記第１時系列データの一部と前記第２時系列データの一部とを統合することにより部分時系列データを複数生成するステップと、統合された複数の前記部分時系列データに基づいて、複数の前記部分時系列データのそれぞれに含まれる複数の前記アイテム情報のそれぞれが示すアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成するステップと、を備える。
【００１８】
本発明の第３の態様に係る特徴ベクトル生成プログラムは、コンピュータを、イベントに対応するアイテムを示すアイテム情報と、前記イベントが発生した時刻と、前記イベントを発生させたユーザを識別するユーザ識別情報とを含む時系列データであって、第１ドメインの時系列データである第１時系列データと、第２ドメインの時系列データである第２時系列データとを取得する時系列データ取得部、複数の前記ユーザ識別情報の対応関係を特定する対応関係特定部、前記第１時系列データ及び前記第２時系列データに含まれる時刻と、前記対応関係特定部が特定した前記ユーザ識別情報の対応関係とに基づいて、前記第１時系列データの一部と前記第２時系列データの一部とを統合することにより部分時系列データを複数生成する統合部、及び、前記統合部により統合された複数の前記部分時系列データに基づいて、複数の前記部分時系列データのそれぞれに含まれる複数の前記アイテム情報のそれぞれが示すアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部、として機能させる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、異なるドメインに対応する時系列データのアイテムに関連性を持たせて特徴ベクトルを生成することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本実施形態に係る特徴ベクトル生成装置の概要を説明する図である。
【図２】本実施形態に係る特徴ベクトル生成装置の構成を示す図である。
【図３】本実施形態に係る第１時系列データ及び第２時系列データの例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る部分時系列データの生成例を示す図である。
【図５】図３に示す時系列データに基づいて生成した特徴ベクトルを特徴空間に配置した例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る第１特徴ベクトルに基づいて分類器を学習させた例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る第２部分時系列データを含む部分時系列データに基づいて生成された第１特徴ベクトルを含めて分類器を学習させた例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る分類器により第２特徴ベクトルが分類された例を示す図である。
【図９】本実施形態に係る特徴ベクトル生成装置がアイテムの特徴ベクトルを生成するときの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態に係る特徴ベクトル生成装置が所定のイベントを発生させるユーザを予測するときの処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
［特徴ベクトル生成装置の概要］
図１は、本実施形態に係る特徴ベクトル生成装置の概要を説明する図である。特徴ベクトル生成装置は、異なるドメインの時系列データを統合し、当該時系列データに含まれるアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成するコンピュータである。
【００２２】
特徴ベクトル生成装置は、第１ドメインの時系列データを取得するとともに、第２ドメインの時系列データを取得する（図１の（１））。本実施形態においてドメインは、時系列データの種別に基づいて時系列データを分類するための領域である。本実施形態では、第１ドメインは、例えば、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトにおけるアイテムの購入に関するユーザの行動を示す時系列データを含む領域であり、第２ドメインは、例えば、任意のウェブサイトにおけるユーザの閲覧行動を示す時系列データを含む領域である。
【００２３】
また、時系列データには、イベントに対応するアイテムを示すアイテム情報と、イベントが発生した時刻と、イベントを発生させたユーザを識別するユーザ識別情報とが含まれている。
【００２４】
特徴ベクトル生成装置は、第１ドメインの時系列データ及び第２ドメインの時系列データのうち、共通のユーザの時系列データを特定する。そして、特徴ベクトル生成装置は、共通のユーザの時系列データに含まれる時刻情報に基づいて、共通のユーザの第１ドメインの時系列データの一部と、第２ドメインの時系列データの一部とを統合することにより、部分時系列データを複数生成する（図１の（２））。
【００２５】
特徴ベクトル生成装置は、生成した複数の部分時系列データのそれぞれに含まれる複数のアイテム情報のそれぞれが示すアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成する（図１の（３））。このようにすることで、特徴ベクトル生成装置は、異なるドメインに対応する時系列データのアイテムに関連性を持たせて特徴ベクトルを生成することができる。これにより、特徴ベクトル生成装置は、異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を精度良く行うことができる。
以下、特徴ベクトル生成装置の構成について説明する。
【００２６】
［特徴ベクトル生成装置１の構成例］
図２は、本実施形態に係る特徴ベクトル生成装置１の構成を示す図である。特徴ベクトル生成装置１は、記憶部１１と、制御部１２とを備える。
【００２７】
記憶部１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等である。記憶部１１は、特徴ベクトル生成装置１を機能させるための各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部１１は、特徴ベクトル生成装置１の制御部１２を、時系列データ取得部１２１、対応関係特定部１２２、統合部１２３、特徴ベクトル生成部１２４及び予測部１２５として機能させる特徴ベクトル生成プログラムを記憶する。
【００２８】
制御部１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部１２は、記憶部１１に記憶されている各種プログラムを実行することにより、特徴ベクトル生成装置１に係る機能を制御する。制御部１２は、記憶部１１に記憶されているプログラムを実行することにより、時系列データ取得部１２１、対応関係特定部１２２、統合部１２３、特徴ベクトル生成部１２４及び予測部１２５として機能する。
【００２９】
［アイテムの特徴ベクトルの生成］
本実施形態において、時系列データ取得部１２１、対応関係特定部１２２、統合部１２３、特徴ベクトル生成部１２４は、協働することにより、時系列データに含まれるアイテムの特徴ベクトルを生成する。以下、アイテムの特徴ベクトルの生成に係る時系列データ取得部１２１、対応関係特定部１２２、統合部１２３及び特徴ベクトル生成部１２４の機能について説明する。
【００３０】
時系列データ取得部１２１は、第１ドメインの時系列データである第１時系列データと、第２ドメインの時系列データである第２時系列データとを取得する。例えば、時系列データ取得部１２１は、ユーザのＥＣサイトにおけるアイテムの閲覧及び購買履歴を示す情報を第１時系列データとして取得するとともに、複数のユーザのそれぞれのウェブサイトの閲覧履歴を示す情報を第２時系列データとして取得する。時系列データ取得部１２１は、例えば、第１時系列データと第２時系列データとを収集する情報収集サーバ（不図示）から、複数の第１時系列データと、複数の第２時系列データとを所定時間おきに取得する。
【００３１】
図３は、本実施形態に係る第１時系列データ及び第２時系列データの例を示す図である。図３（ａ）には、３つの第１時系列データＤ１Ａ〜Ｄ１Ｃが示されている。図３（ｂ）には、３つの第２時系列データＤ２Ａ〜Ｄ２Ｃが示されている。
【００３２】
第１時系列データには、イベントに対応するアイテムを示すアイテム情報と、イベントが発生した時刻と、イベントを発生させたユーザを識別するユーザ識別情報とを関連付けたイベントデータが複数含まれている。図３に示す例では、ｖ１〜ｖ７、ｐ１、ｐ２、ｗ１〜ｗ６は、イベントデータを示し、イベントデータの表示形態は、イベントの種別を示している。
【００３３】
ここで、アイテムは、例えば、商品やサービスである。本実施形態において、イベントデータに付した符号を、アイテムを識別する識別情報とする。なお、異なる符号のアイテムは、同じアイテムであってもよいし、異なるアイテムであってもよい。例えば、イベントデータｐ１に対応するアイテムと、イベントデータｖ１に対応するアイテムは、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
【００３４】
第１時系列データには、所定のイベントに対応するアイテム情報と、所定のイベントとは異なるイベントに対応するアイテム情報との少なくともいずれかが含まれている。また、第２時系列データにも、所定のイベントとは異なるイベントに対応するアイテム情報が含まれている。
【００３５】
例えば、第１時系列データにおいて、所定のイベントは、ユーザがＥＣサイト上でアイテムを購入するイベントである。また、第１時系列データにおいて、所定のイベントとは異なるイベントは、ユーザがＥＣサイトを閲覧するイベントである。図３（ａ）に示す例では、イベントデータｖ１〜ｖ７に対応するイベントは、ＥＣサイトを閲覧するイベントであり、イベントデータｐ１、ｐ２に対応するイベントは、ＥＣサイト上でアイテムを購入するイベントである。また、第２ドメインにおいて、所定のイベントとは異なるイベントは、ウェブサイトを閲覧するイベントである。図３（ｂ）に示す例では、イベントデータｗ１〜ｗ６に対応するイベントは、ウェブサイトを閲覧するイベントである。
【００３６】
また、図３に示される矢印は、イベントの発生時刻に対応している。例えば、第１時系列データＤ１Ａでは、ＥＣサイト上で、イベントデータｖ１、ｖ２、ｖ３に対応するアイテムが順番に閲覧され、その後、イベントデータｐ１に対応するアイテムが購入されたことを示している。
【００３７】
ユーザ識別情報は、ユーザを一意に特定可能な情報であり、例えば、ユーザが使用する端末に割り当てられたＩＰアドレスである。なお、ユーザ識別情報として、ＥＣサイトにおいてユーザを識別するために用いられるユーザＩＤが用いられてもよいし、各ウェブサイトにおいてユーザを識別するために用いられるユーザＩＤが用いられてもよい。
【００３８】
１つの時系列データに含まれる複数のイベントデータには、共通のユーザ識別情報が含まれている。このため、図３に示す例では、説明の便宜上、ユーザ識別情報に対応するユーザを別途表示するものとする。図３に示す例では、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザａ、ユーザｂ、ユーザｃを、それぞれの時系列データに対応するユーザ識別情報とする。
【００３９】
第１時系列データは、例えば、ＥＣサイトにおけるアクセス履歴であり、ＥＣサイトにアクセスした端末のＩＰアドレスと、ＥＣサイトにおけるＵＲＬと、当該ＵＲＬへのアクセス時刻とを関連付けたイベントデータが複数含まれている。ＥＣサイトにおけるＵＲＬには、アイテムが購入された場合に端末に表示される購入完了ページのＵＲＬ及びアイテムを説明するページのＵＲＬが含まれている。アイテムが購入された場合に端末に表示される購入完了ページのＵＲＬは、アイテムの購入イベントに対応するアイテム情報に対応しており、アイテムを説明するページのＵＲＬは、アイテムの閲覧イベントを示すアイテム情報に対応している。また、ＵＲＬへのアクセス時刻が、イベントが発生した時刻に対応している。
【００４０】
第２時系列データは、例えば、ウェブサイトにおけるアクセス履歴であり、ウェブサイトにアクセスした端末のＩＰアドレスと、ウェブサイトにおけるＵＲＬと、当該ＵＲＬへのアクセス時刻とを関連付けたイベントデータが複数含まれている。ウェブサイトにおけるＵＲＬには、アイテムを説明するページのＵＲＬが含まれている。アイテムを説明するページのＵＲＬは、ウェブサイトにおけるアイテムの閲覧イベントに対応するアイテム情報に対応しており、ＵＲＬへのアクセス時刻が、イベントが発生した時刻に対応している。
【００４１】
対応関係特定部１２２は、複数のユーザ識別情報の対応関係を特定する。例えば、対応関係特定部１２２は、第１時系列データに含まれるユーザ識別情報と、第２時系列データに含まれるユーザ識別情報の一致・不一致を特定することにより、複数のユーザ識別情報の対応関係を特定する。本実施形態では、対応関係特定部１２２は、第１時系列データのユーザ識別情報と、第２時系列データのユーザ識別情報とが一致する場合、これらの時系列データに対応するユーザが同一のユーザであると判定する。
【００４２】
なお、ユーザ識別情報が、ＥＣサイトにおいてユーザを識別するために用いられるユーザＩＤ、及び各ウェブサイトにおいてユーザを識別するために用いられるユーザＩＤである場合、記憶部１１には、これらのユーザＩＤの対応関係を示す対応関係情報が記憶されている。そして、対応関係特定部１２２は、記憶部１１に記憶されている対応関係情報を参照することにより、複数のユーザ識別情報の対応関係を特定する。
【００４３】
統合部１２３は、第１時系列データ及び第２時系列データに含まれる時刻と、対応関係特定部１２２が特定したユーザ識別情報の対応関係とに基づいて、第１時系列データの一部と、第２時系列データの一部とを統合することにより、部分時系列データを複数生成する。
【００４４】
具体的には、統合部１２３は、第１時系列データから、当該第１時系列データに含まれる所定のイベントの発生時刻を含み、当該発生時刻以前の期間に対応する時系列データである第１部分時系列データを抽出する。例えば、統合部１２３は、第１時系列データから、所定のイベントの発生時刻から３０分前までの期間をデータ抽出期間に特定し、データ抽出期間に対応する時系列データを第１部分時系列データとして抽出する。
【００４５】
図３に示す例では、統合部１２３は、第１時系列データＤ１Ａから、所定のイベントとしてのアイテムの購入イベントに対応するイベントデータｐ１と、当該アイテムの購入イベントが発生する前に発生したアイテムの閲覧イベントに対応するイベントデータｖ１〜ｖ３とを、第１部分時系列データとして抽出する。
【００４６】
続いて、統合部１２３は、対応関係特定部１２２が特定したユーザ識別情報の対応関係に基づいて、第１時系列データに対応するユーザと同一のユーザに対応する第２時系列データを特定する。そして、統合部１２３は、第１時系列データに対応するユーザと同一のユーザに対応する第２時系列データから、当該所定のイベントの発生時刻以前の期間に対応する時系列データである第２部分時系列データを抽出する。例えば、統合部１２３は、当該第２時系列データから、第１部分時系列データに対して特定されたデータ抽出期間と同じ期間に対応する時系列データを第２部分時系列データとして抽出する。
【００４７】
図３に示す例において、第１時系列データＤ１Ａに対応するユーザ識別情報であるユーザＡと、第２時系列データＤ２Ａに対応するユーザ識別情報であるユーザａとが対応しており、これらの時系列データに対応するユーザが同一であるものとする。この場合、統合部１２３は、第２時系列データＤ２Ａから、アイテムの閲覧イベントに対応するイベントデータｗ１と、イベントデータｗ２とを第２部分時系列データとして抽出する。ここで、イベントデータｗ２に対応するイベントの発生時刻は、イベントデータｐ１に対応するイベントの発生時刻よりも後であるため、統合部１２３は、イベントデータｗ２を第２部分時系列データに含めない。
【００４８】
そして、統合部１２３は、当該第１部分時系列データと、当該第２部分時系列データとを統合することにより部分時系列データを生成する。図４は、本実施形態に係る部分時系列データの生成例を示す図である。図４では、図３に示す第１時系列データＤ１Ａから抽出された第１部分時系列データＤ１Ａ−１と、第２時系列データＤ２Ａから抽出された第２部分時系列データＤ２Ａ−１が統合され、部分時系列データｄ１が生成されていることが確認できる。
【００４９】
ここで、統合部１２３は、部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が予め定められた数となるように部分時系列データを生成してもよい。例えば、統合部１２３は、第１部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第１の数になるように第１部分時系列データを抽出するとともに、第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数になるよう第２部分時系列データを抽出してもよい。
【００５０】
例えば、統合部１２３は、第１時系列データにおいて、第１部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第１の数となるデータ抽出期間を特定する。そして、統合部１２３は、特定したデータ抽出期間に対応する第２時系列データを第２部分時系列データとして抽出する。統合部１２３は、抽出した第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数よりも多い場合には、当該第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数となるようにイベントデータを削減する。
【００５１】
例えば、統合部１２３は、同一のイベント及びアイテムを示すイベントデータが複数含まれている場合には、これらのイベントデータの一部を削除することによりアイテム情報の数を削減する。このようにすることで、特徴ベクトル生成装置１は、データ抽出期間において第２時系列データに含まれるアイテム情報の数が多い場合であっても、当該アイテム情報の数が第２の数となるように調整することができる。なお、統合部１２３は、同一のイベント及びアイテムを示すイベントデータが複数含まれている場合に、これらのイベントデータを消去せず、他のイベントデータとイベント及びアイテムが重複していないイベントデータを削除することによりアイテム情報の数を削減するようにしてもよい。
【００５２】
また、統合部１２３は、特定したデータ抽出期間に対応する第２時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数よりも少ない場合には、当該データ抽出期間を長くしてもよい。例えば、統合部１２３は、当該データ抽出期間の終了時刻はそのままとし、開始時刻を、当該開始時刻よりも過去の時刻とし、第２時系列データにおいて、データ抽出期間に含まれるアイテム情報の数が第２の数となるようにデータ抽出期間を長くする。そして、統合部１２３は、第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数となるように第２部分時系列データを抽出する。
【００５３】
このようにすることで、特徴ベクトル生成装置１は、データ抽出期間において第２時系列データに含まれるアイテム情報の数が少ない場合であっても、当該アイテム情報の数が第２の数となるように調整することができる。
【００５４】
また、統合部１２３は、特定したデータ抽出期間に対応する第２時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数よりも少ない場合には、データ抽出期間に対応する第２時系列データに含まれるアイテム情報を第２部分時系列データに含ませるとともに、当該アイテム情報を複製して第２部分時系列データに含ませることにより、第２部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第２の数になるようにしてもよい。
【００５５】
なお、統合部１２３は、第１時系列データにおいて、第１部分時系列データに含まれるアイテム情報の数が第１の数となるようにデータ抽出期間を特定し、当該データ抽出期間に基づいて部分時系列データを生成したが、これに限らない。統合部１２３は、部分時系列データに含まれるイベントデータに対応するイベントが発生した期間が予め定められた所定期間となるように部分時系列データを生成してもよい。このようにすることで、特徴ベクトル生成装置１は、第１の数及び第２の数に基づいてデータ抽出期間を設定することにより、当該期間が大幅に長くなり、所定のイベントとは関係がないイベントに対応するアイテム情報が部分時系列データに含まれてしまうことを抑制することができる。
【００５６】
また、統合部１２３は、部分時系列データに含まれる所定のイベントとしてのアイテムの購入イベントに対応するイベントデータが予め定められた数となるように部分時系列データを生成するようにしてもよい。例えば、統合部１２３は、購入イベントに対応するイベントデータが部分時系列データに１つのみ含まれるように部分時系列データを生成してもよい。例えば、アイテムの購入が短期間に連続した場合、第１のアイテムの購入前のアイテムの閲覧イベントと、第２のアイテムの購入前のアイテムの閲覧イベントとは関係がない可能性が高い。これに対し、特徴ベクトル生成装置１は、アイテムの購入イベントが短期間に連続した場合に、アイテムの購入イベントに関係する可能性が高いアイテムの閲覧イベントに対応するイベントデータのみを部分時系列データに含めることができる。
【００５７】
また、統合部１２３は、所定のイベントに対応するイベントデータが含まれるように部分時系列データを生成したが、これに限らない。統合部１２３は、第１時系列データに所定のイベントに対応するイベントデータが含まれていない場合には、第１時系列データから、任意の期間に対応する時系列データを第１部分時系列データとして抽出してもよい。この場合、統合部１２３は、第１時系列データに対応するユーザと同一のユーザに対応する第２時系列データから、当該任意の期間に対応する時系列データを第２部分時系列データとして抽出し、当該第１部分時系列データと当該第２部分時系列データとを統合することにより部分時系列データを生成してもよい。このようにすることで、特徴ベクトル生成装置１は、アイテムの購入が行われなかった場合におけるアイテム閲覧状況に基づく特徴ベクトルを生成することができる。
【００５８】
また、統合部１２３は、対応関係が特定されていないユーザに対応する第１時系列データと第２時系列データとのそれぞれに基づいて、部分時系列データを生成してもよい。例えば、統合部１２３は、第２時系列データのユーザとの対応関係が特定されていないユーザの第１時系列データから生成した第１部分時系列データをそのまま部分時系列データとして利用してもよい。また、統合部１２３は、第１時系列データのユーザとの対応関係が特定されていないユーザの第２時系列データから、任意の期間に対応する第２部分時系列データを抽出し、抽出した第２部分時系列データを部分時系列データとして利用してもよい。
【００５９】
特徴ベクトル生成部１２４は、統合部１２３により統合された複数の部分時系列データに基づいて、複数の部分時系列データのそれぞれに含まれる複数のアイテム情報のそれぞれが示すアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成する。
【００６０】
具体的には、特徴ベクトル生成部１２４は、複数の部分時系列データに含まれるイベントデータに含まれているアイテム情報を抽出する。特徴ベクトル生成部１２４は、抽出した複数のアイテム情報が示すアイテムの関係を解析することにより、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す特徴ベクトルを生成する。
【００６１】
例えば、特徴ベクトル生成部１２４は、複数のアイテムのそれぞれを１つの単語とみなし、複数の部分時系列データのそれぞれにおいて、当該単語を連結した文章を生成する。特徴ベクトル生成部１２４は、生成した複数の文章について、例えば、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃを用いることにより、複数のアイテムのそれぞれの特徴ベクトルを生成する。特徴ベクトルの要素数は、例えば、アイテムの数に対応するものとする。
【００６２】
図５は、図３に示す時系列データに基づいて生成した特徴ベクトルを特徴空間に配置した例を示す図である。なお、図５では、説明の便宜上、特徴空間を二次元に圧縮して特徴空間に配置した例を示している。図５には、マークＭ１とマークＭ２とがそれぞれ複数配置されている。これらのマークは、特徴空間上のアイテムの位置を示している。マークＭ１は、第１時系列データに対応する閲覧イベントに対応するアイテムを示しており、マークＭ２は、第２時系列データに対応する閲覧イベントに対応するアイテムを示している。
【００６３】
また、マークＭ１と、マークＭ２には、符号として、ｖ１〜ｖ７、ｗ１〜ｗ６が示されている。この符号は、アイテムを示しており、図３に示すイベントデータの符号と一致している。例えば、図５における、ｖ１が添えられたマークＭ１は、図３に示す第１時系列データＤ１Ａのイベントデータｖ１に含まれるアイテム情報が示すアイテムに対応しており、ｗ１が添えられたマークＭ２は、図３に示す第２時系列データＤ２Ａのイベントデータｗ１に含まれるアイテム情報が示すアイテムに対応している。
【００６４】
図３に示す例において、ＥＣサイトにおいてアイテムを閲覧するイベントを示すイベントデータｖ１、ｖ３と、ウェブサイトにおいてアイテムを閲覧するイベントを示すイベントデータｗ１、ｗ２は、ＥＣサイトにおいてアイテムを購買するイベントｐ１の前に出ている頻度が高い。これに対応し、図５では、ｖ１、ｖ２、ｗ１、ｗ２がそれぞれ特徴空間において他のアイテムに比べて近い位置に配置されており、共起していることが確認できる。
【００６５】
［転移学習及び所定のイベントの発生予測］
本実施形態において、特徴ベクトル生成部１２４及び予測部１２５は、協働することにより、異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を行うとともに、第２時系列データに対応するユーザが、所定のイベントを発生させるか否かを予測する。これにより、特徴ベクトル生成装置１は、異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を行う学習装置、及び第２時系列データに対応するユーザが所定のイベントを発生させるか否かを予測する予測装置として機能する。以下、転移学習及び所定のイベントの発生予測に係る特徴ベクトル生成部１２４及び予測部１２５の機能について説明する。
【００６６】
特徴ベクトル生成部１２４は、第１時系列データに含まれる複数のアイテム情報が示す複数のアイテムのそれぞれの特徴ベクトルに基づいて、第１時系列データに対応するユーザの特徴ベクトルを第１特徴ベクトルとして生成する。
【００６７】
例えば、特徴ベクトル生成部１２４は、統合部１２３と同様に、第１時系列データから、当該第１時系列データに含まれる所定のイベントであるアイテムの購入イベントの発生時刻を含み、当該発生時刻以前の期間に対応する時系列データである第１部分時系列データを抽出する。ここで、特徴ベクトル生成部１２４は、第１部分時系列データに含まれるイベントデータの数が第１の数となるように第１部分時系列データを抽出する。
【００６８】
また、特徴ベクトル生成部１２４は、第１時系列データから、所定のイベントであるアイテムの購入イベントに対応するイベントデータが含まれていない期間に対応し、第１の数のイベントデータを含む第１部分時系列データを抽出する。
【００６９】
そして、特徴ベクトル生成部１２４は、第１部分時系列データに含まれる複数のアイテム情報のそれぞれに対して生成された特徴ベクトルの平均値（例えば、算出平均値や加重平均値）を算出することにより、第１特徴ベクトルを生成する。
【００７０】
予測部１２５は、複数の第１特徴ベクトルと、当該第１特徴ベクトルに対応するユーザが所定のイベントを発生させたか否かの結果とに基づいて、ユーザの特徴ベクトルの入力に対して、当該ユーザを、所定のイベントを発生させたユーザと、当該所定のイベントを発生させなかったユーザとに分類する分類器を生成する。
【００７１】
例えば、予測部１２５は、第１特徴ベクトルの生成元となった第１部分時系列データのうち、アイテムの購入イベントを含む部分時系列データを正例データとし、アイテムの購入イベントを含まない部分時系列データを負例データとする。そして、予測部１２５は、これらの正例データ及び負例データに基づいて機械学習を行うことにより、ユーザの特徴ベクトルの入力に対して、当該ユーザを、アイテムの購入イベントを発生させたユーザと、アイテムの購入イベントを発生させなかったユーザとに分類する分類器を生成する。
【００７２】
図６は、本実施形態に係る第１特徴ベクトルに基づいて分類器を学習させた例を示す図である。なお、図６では、説明の便宜上、第１特徴ベクトルを二次元に圧縮して特徴空間に配置した例を示している。図６に示すマークＭ３は、正例データに対応する第１特徴ベクトルを示し、マークＭ４は、負例データに対応する第１特徴ベクトルを示している。また、境界線Ｌは、分類器により第１特徴ベクトルを正例データと負例データとを分類したときの境界線を示している。なお、境界線は、説明の便宜上示すものであり、実際には境界線は生成されるものではない。
【００７３】
なお、予測部１２５は、分類器を生成するにあたり、統合部１２３が生成した、第２部分時系列データを含む部分時系列データに基づいて第１特徴ベクトルを生成し、当該第１特徴ベクトルを含めて分類器を生成してもよい。図７は、本実施形態に係る第２部分時系列データを含む部分時系列データに基づいて生成された第１特徴ベクトルを含めて分類器を学習させた例を示す図である。図７には、図６と同様に正例データに対応する第１特徴ベクトルを示すマークＭ３と、負例データに対応する第１特徴ベクトルを示すマークＭ４とともに、これらのマークと異なるマークＭ５と、マークＭ６とが表示されている。
【００７４】
図７に示すマークＭ５は、正例データに対応する第１特徴ベクトルであって、第２部分時系列データを含む部分時系列データに基づいて生成された第１特徴ベクトルを示している。また、マークＭ６は、負例データに対応する第１特徴ベクトルであって、第２部分時系列データを含む部分時系列データに基づいて生成された第１特徴ベクトルを示している。また、境界線Ｌ２は、分類器により第１特徴ベクトルを正例データと負例データとを分類したときの境界線を示している。図７に示す例は、図６に示す例に比べて正例データと負例データとが増加したことにより、境界線Ｌ２の位置が境界線Ｌに比べて若干異なっていることが確認できる。
【００７５】
特徴ベクトル生成部１２４は、時系列データ取得部１２１が取得した第２時系列データに含まれる複数のアイテム情報が示す複数のアイテムのそれぞれの特徴ベクトルに基づいて、第２時系列データに対応するユーザの特徴ベクトルを第２特徴ベクトルとして生成する。例えば、特徴ベクトル生成部１２４は、第２時系列データのうち、最新の時刻から所定期間に含まれるイベントデータに基づいて第２部分時系列データを生成する。そして、特徴ベクトル生成部１２４は、第２部分時系列データに含まれる複数のアイテム情報のそれぞれに対して生成された特徴ベクトルの平均値を算出することにより、第２特徴ベクトルを生成する。なお、特徴ベクトル生成部１２４が、第２特徴ベクトルを生成するタイミングで時系列データ取得部１２１が第２時系列データを取得してもよい。
【００７６】
予測部１２５は、生成した分類器に第２特徴ベクトルを入力することにより、第２特徴ベクトルに対応するユーザを、所定のイベントを発生させると予測されるユーザと、所定のイベントを発生させないと予測されるユーザとに分類し、分類結果を示す情報を出力する。
【００７７】
図８は、本実施形態に係る分類器により第２特徴ベクトルが分類された例を示す図である。図８に示す例は、図６に対応する分類器により第２特徴ベクトルを分類した例を示しており、図６と同じ境界線Ｌが表示されている。図８に示すマークＭ７は、所定のイベントを発生させると予測されたユーザに対応する第２特徴ベクトルを示している。また、マークＭ８は、所定のイベントを発生させないと予測されたユーザに対応する第２特徴ベクトルを示している。このようにすることで、特徴ベクトル生成装置１は、異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を精度良く行うことができる。
【００７８】
［特徴ベクトル生成装置１における処理の流れ］
続いて、特徴ベクトル生成装置１における処理の流れの一例について説明する。まず、特徴ベクトル生成装置１がアイテムの特徴ベクトルを生成するときの処理の流れについて説明する。図９は、本実施形態に係る特徴ベクトル生成装置１がアイテムの特徴ベクトルを生成するときの処理の流れを示すフローチャートである。
【００７９】
まず、時系列データ取得部１２１は、複数の第１時系列データと複数の第２時系列データを取得する（Ｓ１）。
続いて、対応関係特定部１２２は、複数の第１時系列データに含まれるユーザ識別情報と、複数の第２時系列データに含まれるユーザ識別情報との対応関係を特定する（Ｓ２）。
【００８０】
続いて、統合部１２３は、第１時系列データ及び第２時系列データに含まれるイベントデータの発生時刻と、Ｓ２において特定された対応関係とに基づいて、第１時系列データの一部と第２時系列データの一部とを統合することにより部分時系列データを生成する（Ｓ３）。統合部１２３は、複数の第１時系列データと複数の第２時系列データとに基づいて、部分時系列データを複数生成する。
【００８１】
続いて、特徴ベクトル生成部１２４は、複数の部分時系列データに基づいて、複数の部分時系列データのそれぞれに含まれる複数のアイテム情報のそれぞれが示すアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成する（Ｓ４）。
【００８２】
続いて、特徴ベクトル生成装置１が所定のイベントを発生させるユーザを予測するときの処理の流れについて説明する。図１０は、本実施形態に係る特徴ベクトル生成装置１が所定のイベントを発生させるユーザを予測するときの処理の流れを示すフローチャートである。なお、本フローチャートの開始時に、時系列データ取得部１２１が複数の第１時系列データと複数の第２時系列データを取得しており、特徴ベクトル生成部１２４が複数のアイテムの特徴ベクトルを生成しているものとする。
【００８３】
まず、特徴ベクトル生成部１２４は、時系列データ取得部１２１が取得した第１時系列データに基づいて第１部分時系列データを複数生成する（Ｓ１１）。
続いて、特徴ベクトル生成部１２４は、Ｓ１１において生成された複数の第１部分時系列データのそれぞれについて、当該第１部分時系列データに含まれるアイテム情報が示すアイテムの特徴ベクトルに基づいて第１特徴ベクトルを複数生成する（Ｓ１２）。
【００８４】
続いて、予測部１２５は、Ｓ１２において生成された複数の第１特徴ベクトルと、当該第１特徴ベクトルに対応するユーザが所定のイベント（アイテムの購入イベント）を発生させたか否かの結果とに基づいて、ユーザの特徴ベクトルの入力に対して、当該ユーザを、所定のイベントを発生させたユーザと、当該所定のイベントを発生させなかったユーザとに分類する分類器を生成する（Ｓ１３）。
【００８５】
続いて、特徴ベクトル生成部１２４は、時系列データ取得部１２１が取得した第２時系列データに基づいて第２部分時系列データを生成する（Ｓ１４）。
続いて、特徴ベクトル生成部１２４は、Ｓ１４において生成された複数の第２部分時系列データのそれぞれについて、当該第２部分時系列データに含まれるアイテム情報が示すアイテムの特徴ベクトルに基づいて第２特徴ベクトルを複数生成する（Ｓ１５）。
【００８６】
続いて、予測部１２５は、Ｓ１３において生成された分類器に、Ｓ１５において生成された第２特徴ベクトルを入力することにより、当該第２特徴ベクトルに対応するユーザを、所定のイベントを発生させると予測されるユーザと、所定のイベントを発生させないと予測されるユーザとに分類する（Ｓ１６）。
続いて、予測部１２５は、Ｓ１６における分類結果を出力する（Ｓ１７）。例えば、予測部１２５は、分類結果を示す情報を含むファイルを生成し、当該ファイルを記憶部１１に記憶させる。
【００８７】
［本実施形態における効果］
以上の通り、本実施形態に係る特徴ベクトル生成装置１は、複数の第１時系列データ及び第２時系列データに含まれる時刻と、第１時系列データ及び第２時系列データに含まれるユーザ識別情報の対応関係とに基づいて、第１時系列データの一部と第２時系列データの一部とを統合することにより部分時系列データを複数生成する。そして、特徴ベクトル生成装置１は、統合された複数の部分時系列データに基づいて、複数の部分時系列データのそれぞれに含まれる複数のアイテム情報のそれぞれが示すアイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成する。このようにすることで、特徴ベクトル生成装置１は、異なるドメインに対応する時系列データのアイテムに関連性を持たせて特徴ベクトルを生成することができる。これにより、特徴ベクトル生成装置１は、異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を精度良く行うことができる。
【００８８】
以上、本発明を上記の実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。
【００８９】
例えば、上述の実施形態では、イベントデータをユーザが発生させたものとしたが、これに限らず、デバイスが発生させたものであってもよい。この場合、イベントデータに含まれるユーザ識別情報は、デバイスを識別するデバイス識別情報であってもよい。
【００９０】
また、上述の実施形態では、特徴ベクトル生成装置１は、同一のユーザの第１時系列データの一部と第２時系列データの一部とを統合することにより部分時系列データを生成したが、これに限らない。例えば、記憶部１１に、ユーザの対応情報とともに、ユーザの属性を示す属性情報を記憶させておいてもよい。そして、特徴ベクトル生成装置１は、第１時系列データの一部と、当該第１時系列データのユーザと異なるユーザであって、属性が類似するユーザに対応する第２時系列データの一部とを統合することにより部分時系列データを生成してもよい。
【００９１】
また、上述の実施形態では、特徴ベクトル生成装置１は、第１ドメインの第１時系列データの一部と、第２ドメインの第２時系列データの一部とを統合することにより部分時系列データを生成し、当該部分時系列データに基づいて、アイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成したが、これに限らない。特徴ベクトル生成装置１は、３つ以上のドメインのそれぞれに対応する時系列データの一部を統合することにより部分時系列データを生成し、当該部分時系列データに基づいて、アイテムの特徴を示す特徴ベクトルを生成してもよい。
【００９２】
また、特に、装置の分散・統合の具体的な実施形態は以上に図示するものに限られず、その全部又は一部について、種々の付加等に応じて、又は、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【符号の説明】
【００９３】
１・・・特徴ベクトル生成装置、１１・・・記憶部、１２・・・制御部、１２１・・・時系列データ取得部、１２２・・・対応関係特定部、１２３・・・統合部、１２４・・・特徴ベクトル生成部、１２５・・・予測部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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