(57)【要約】【課題】行（row）カテゴリと列(colum)カテゴリが、それぞれ複数のrowアイテムと複数の複数のcolumアイテムの組合せから成り、それらの関連度を数値として持つクロス表が、複数の行（row）カテゴリと複数のカテゴリから成る複数のクロス表を形成するとき、統合した複数のクロス表を分析して、各アイテムの意味のある相性やマッチングを探索する。【解決手段】統合した複数のクロス表を、特定の次元圧縮法で、1の少数次元の直交空間に各アイテムを布置することが可能なクロス表データの特定の配列の構成を行うことと、特定の機能を持ったクロス表を使ってこうした配列を構成する方法と、アイテムのクラスタリングを行う方法の開発。【選択図】図２
2020009209.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、rowカテゴリが２以上のrowアイテムの識別子と、columカテゴリが２以上のcolumアイテムの識別子と、前記rowアイテムと前記columアイテムとの関連度が行列で表現可能なデータとからなるDCBmatrixとをもつクロス表に表現可能なデータをDCBblockとし、前記N（>１）個の全てのrowカテゴリとM(>２)個の全てのcolumカテゴリを組み合わせたNとMの積の数のDCBblock群のデータを分析する方法であって、
前記DCBblock群を統合して構成するデータをCombDCBblockとしたとき、前記CombDCBblockは、前記各DCBblockの識別子と、前記各DCBblockの配置データと、前記CombDCBblockを構成する全てのDCBmatrixを結合し1の行列として表現できるデータとしてのCombDCBmatrixをもって構成され、
前記CombDCBblockを構成するあるDCBblockが、rowアイテムとcolumアイテム数が３以上の正方で、各rowアイテムについて全てのcolumアイテムの組合せの中で最大となる前記類似度が対角要素に限られ、かつ各columアイテムについて全てのrowアイテムとの組合せの中で最大となる前記類似度が対角要素に限られるDCBblockをもち、
前記コンピュータは、データやプログラムを記憶する記憶部と、演算する演算部と、データを出力する出力部と、前記各部を制御する制御部から構成され、
前記制御部が、前記記憶部にCombDCBblockと前記CombDCBblock を構成するDCBblock群を登録する手段と、前記演算部を使って前記rowアイテムおよびまたは前記columアイテムの座標を直交多次元空間に所定の次元圧縮法を使う情報圧縮法で計算する手段と、前記演算部を使って前記得られたアイテムの座標で前記アイテムを所定の方法でクラスタリングを行う手段と、前記出力部を使って得られた結果を出力する手段と、
を備えることを特徴とするデータ分析法。
【請求項２】
請求項1に記載の前記rowアイテムおよびまたは前記columアイテムの座標を直交多次元空間に所定の次元圧縮法を使う情報圧縮法として、シンギュラー・バリュー・デコンポジション（SVD）またはゼネラライズド・シンギュラー・バリュー・デコンポジション（GSVD）または交互代入最小２乗法（ALS: Alternative Least Squares）で計算する方法の手段を備え、請求項1に記載の前記得られたアイテムの座標で前記アイテムを所定の方法でクラスタリングを行う方法が、前記アイテムの座標のコサイン距離使って行う方法としての手段を備える、
請求項1に記載の方法。
【請求項３】
請求項1の前記CombDCBblockは特定の機能をもつExtDCBblockを含んで構成（compose）され、
前記特定の機能をもつExtDCBblockは、2以上DCBblockが前記ExtDCBblockのrowカテゴリとrowカテゴリアイテムの識別子の記号セットを共有し、
かつ前記2以上DCBblockが、前記ExtDCBblockのcolumカテゴリと同一の概念のcolumカテゴリと同数で互いに類似するcolumアイテムの識別子のセットとをもち、前記対応するcolumアイテムの各識別子の記号セットがそれぞれ2文字以上を共有するDCBblockを含む、前記CombDCBblockを分析する手段を備える、
前記請求項1または請求項2に記載の方法
【請求項４】
請求項1の前記CombDCBblockは特定の機能をもつExtDCBblockを含んで構成（compose）され、
前記特定の機能をもつExtDCBblockは、2以上のDCBblockが、前記ExtDCBblockのrowカテゴリアイテムの識別子の記号セットを共有し、
かつ前記ExtDCBblockのcolumカテゴリと同一の概念のcolumカテゴリと同数で互いに類似するcolumアイテムの識別子のセットとをもち、前記対応するcolumアイテムの各識別子の記号セットがそれぞれの2文字以上を共有するDCBblockを含み、
前記ExtDCBblockは、1以上のDCBblockが、前記ExtDCBblockの前記columカテゴリのcolumアイテムの識別子の記号セットを共有し、
かつ前記ExtDCBblockのrowカテゴリと同一の概念のrowカテゴリと同数で互いに類似するrowアイテムの識別子のセットをもち、前記対応するrowアイテムの識別子の各記号セットがそれぞれの2文字以上を共有するDCBblockを含む、前記CombDCBblockを分析する手段を備える、
前記請求項1または請求項2に記載の方法
【請求項５】
前記CombDCBblockは特定の機能をもつExtDCBblockを含んで構成（compose）され、
前記特定の機能をもつExtDCBnatrixが全ての要素が0.02以下の数値であるか、前記ExtDCBnatrixの全ての要素が前記CombDCBmatrixの各要素からその平均値に３倍の標準偏差を加えた値を分布の上限とする乱数である、前記ExtDCBmatrixを１以上含む、前記CombDCBblockを分析する手段を備える
前記請求項1または請求項（2）または請求項3に記載の方法
【請求項６】
前記CombDCBblockは特定の機能を有するExtDCBblockを含んで構成され、
前記ExtDCBmatrixが、前記ExtDCBmatrixの転置行列と前記ExtDCBmatrixとの積が対角要素が一定の値となる対角行列である前記ExtDCBmatrixを１以上含む、前記CombDCBblockを分析する手段を備える、
前記請求項1または請求項2または請求項3に記載の方法
【請求項７】
前記CombDCBblockは特定の機能をもつExtDCBblockを含んで構成され、
前記特定の機能をもつExtDCBmatrixが、rowアイテムとして２語以上から成るテキストデータであり、columアイテムをキーワードとし、類似度を前記各rowアイテムが前記columアイテムのキーワードを含む場合を1、含まなければ0とするDCBmatrixか、類似度を前記各rowアイテムが前記columアイテムのキーワードを含む含む数とするDCBmatrix をもつつ前記ExtDCBmatrixを１以上含む、前記CombDCBblockを分析する手段を備える、
前記請求項1または請求項2または請求項3に記載の方法
【請求項８】
前記CombDCBblockは特定の機能をもつExtDCBblockを含んで構成され、集約すべき対象のDCBblockと、前記集約する変換機能をもった変換行列と、前記変換されて集約構造をもったExtDCBblockのデータの配列を登録する手段と、
前記変換行列は、前記対象DCBblockのrowアイテム数と列数が同じで前記対象DCBblockのcolumアイテム数より少ない行数からなり、前記変換行列と前記変換行列を転置した行列との積が対角行列となる前記変換行列であって、前記対象DCBblockを行列の形式にしたDCBmatrixと前記変換行列との積でExtDCBmatrixを形成する手段と、前記ExtDCBmatrix を含む、前記CombDCBblockを分析する手段を備える、
前記請求項1または請求項2または請求項3に記載の方法
【請求項９】
前記CombDCBblockは特定の機能を有するExtDCBblockを含んで構成され、
前記ExtDCBmatrixの隣接したアイテム同士のDCBmatrixの値は、0.02以下の数値であるかCombDCBblockを構成するDCBmatrixの各要素からその平均値に３倍の標準偏差を加えた値を上限とする小さな類似度をもつDCBmatrixであって、前記ExtDCBmatrixを１以上含む、前記CombDCBblockを分析する手段を備える、
前記請求項1または請求項2または請求項3に記載の方法
【請求項１０】
前記CombDCBblockは特定の機能を有するExtDCBblockを含んで構成され、
前記特定の機能を有するExtDCBmatrix が、前記CombDCBblockのあるDCBblockをクラスタ分析した結果を含むExtDCBmatrix であって、rowカテゴリとして前記ExtDCBmatrixを１以上含む、前記CombDCBblockを分析する手段を備える
前記請求項1または請求項2に記載の方法
【請求項１１】
コンピュータが、rowカテゴリが２以上のrowアイテムの識別子と、columカテゴリが２以上のcolumアイテムの識別子と、前記rowアイテムと前記columアイテムとの類似度が行列で表現可能なデータとからなるDCBmatrixとをもつつクロス表に表現可能なデータをDCBblockとし、前記N（>１）個の全てのrowカテゴリとM(>２)個の全てのcolumカテゴリを組み合わせたNとMの積の数のDCBblock群のデータを分析するシステムであって、
前記DCBblock群を構成するデータをCombDCBblockとしたとき、前記CombDCBblockは、前記各DCBblockの識別子と、前記各DCBblockの配置データと、前記CombDCBblockの全てのDCBmatrixを結合し1の行列として表現できるデータとしてのCombDCBmatrixをもって構成され、
前記CombDCBblockを構成するあるDCBblockが、rowアイテムとcolumアイテム数が３以上の正方で、各rowアイテムについて全てのcolumアイテムの組合せの中で最大となる前記類似度が対角要素に限られ、かつ各columアイテムについて全てのrowアイテムとの組合せの中で最大となる前記類似度が対角要素に限られるDCBmatrixをもち、
前記CombDCBblockは特定の機能をもつExtDCBblockを含んで構成され、前記ExtDCBblockは、2以上DCBblockが、前記ExtDCBblockのrowカテゴリとrowカテゴリアイテムの識別子の記号セットを共有し、かつ前記ExtDCBblockのcolumカテゴリと同一の概念のcolumカテゴリと同数で互いに類似するcolumアイテムの識別子のセットとをもち、前記対応するcolumアイテムの各識別子の記号セットがそれぞれ2文字以上を共有するDCBblockを含み、
前記コンピュータは、データやプログラムを記憶する記憶部と、演算する演算部と、データを出力する出力部と、前記各部を制御する制御部から構成され、
前記制御部が、前記記憶部にCombDCBblockと前記DCBblock群を登録する登録部と、
前記記憶部から前記CombDCBblockと前記DCBblockとを呼び出し前記演算部を使って前記rowアイテムおよびまたは前記columアイテムの座標を直交多次元空間に次元圧縮法を使う情報圧縮法としてシンギュラー・バリュー・デコンポジション（SVD）またはゼネラライズド・シンギュラー・バリュー・デコンポジション（GSVD）または交互代入最小２乗法（ALS: Alternative Least Squares）で計算する演算部と、
前記得られたアイテムの座標で前記アイテムを前記アイテムの座標のコサイン距離使ってクラスタリングを行う演算部と、
前記出力部を使って得られた結果を出力する出力部と、
を備えることを特徴とするデータ分析法システム。
【請求項１２】
コンピュータが、rowカテゴリが２以上のrowアイテムの識別子と、columカテゴリが２以上のcolumアイテムの識別子と、前記rowアイテムと前記columアイテムとの類似度が行列で表現可能なデータとからなるDCBmatrixとをもつクロス表に表現可能なデータをDCBblockとし、前記N（>１）個の全てのrowカテゴリとM(>２)個の全てのcolumカテゴリを組み合わせたNとMの積の数のDCBblock群のデータを分析するプログラムであって、
前記DCBblock群を構成するデータをCombDCBblockとしたとき、前記CombDCBblockは、前記各DCBblockの識別子と、前記各DCBblockの配置データと、前記CombDCBblockの全てのDCBmatrixを結合し1の行列として表現できるデータとしてのCombDCBmatrixをもって構成され、
前記CombDCBblockを構成するあるDCBblockが、rowアイテムとcolumアイテム数が３以上の正方で、各rowアイテムについて全てのcolumアイテムの組合せの中で最大となる前記類似度が対角要素に限られ、かつ各columアイテムについて全てのrowアイテムとの組合せの中で最大となる前記類似度が対角要素に限られるDCBmatrixをもち、
前記CombDCBblockは特定の機能をもつExtDCBblockを含んで構成され、
前記ExtDCBblockは、2以上DCBblockが、前記ExtDCBblockのrowカテゴリとrowアイテムの識別子の記号セットを共有し、かつ前記ExtDCBblockのcolumカテゴリと同一の概念のcolumカテゴリと同数で互いに類似するcolumアイテムの識別子のセットとをもち、前記対応するcolumアイテムの各識別子の記号セットがそれぞれ2文字以上を共有するDCBblockを含み、
前記コンピュータは、データやプログラムを記憶する記憶部と、演算する演算部と、データを出力する出力部と、前記各部を制御する制御部から構成され、前記制御部が、前記記憶部にCombDCBblockと前記DCBblock群を登録するステップと、
前記記憶部から前記CombDCBblockと前記DCBblockとを呼び出し前記演算部を使って前記rowアイテムおよびまたは前記columアイテムの座標を直交多次元空間に次元圧縮法を使う情報圧縮法としてシンギュラー・バリュー・デコンポジション（SVD）またはゼネラライズド・シンギュラー・バリュー・デコンポジション（GSVD）または交互代入最小２乗法（ALS: Alternative Least Squares）で計算するステップと、
前記得られたアイテムの座標で前記アイテムを前記アイテムの座標のコサイン距離使ってクラスタリングを行うステップと、
前記出力部を使って得られた結果を出力するステップと、
を備えることを特徴とするデータ分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
サービスに対する要求者の要求内容は多種多様であり、提供するサービスやプロダクツの機能も多種多様となり複雑になっている。シャープレイの２群マッチング問題は男女や学生と大学のマッチング等の1価の尺度のマッチング問題として研究されているが、サービスを提供するシステムのデザイン問題では、多次元問題となる。システムへの多次元の要求仕様に対し、システムの多次元の機能仕様とのマッチングデザイン問題でもある。また、ビジネスやイノベーションでは、単に顧客とサービスの２群のマッチングだけでなく、店やメディア等仲介者が存在する３群マッチング問題が多い。
【０００２】
データ分析の分野では、変量タイプ別や最適化基準の有無で、多次元データ解析の分野が専門化と細分化が進んでおり、多様なサービス分野のイノベーションに必要な、多様な変量タイプを同時に扱うことができる分析法や、いわゆる正解や最適性が求められない悪構造問題を扱う、いわばレイテント・リソースとレイテント・ペイントとレイテント・ソリューションを結ぶ、探索型データ分析法の分野は、十分に発達しているとは言えない。
【０００３】
IoTやオープンデータで、ビッグデータが豊富に得られるようになってきたが、サービスのデザインに関する多面的で包括的なデータをカバーできているケースは極めて少ない。ある限られた側面だけが大量に集められていても意味の薄いビッグデータが得られているケースも多い。こうしたデータから意味を持った情報を得るためには、周辺データを組み合わせて事象の全貌を俯瞰するデータフュージョンの方法が、必要となっている。
【０００４】
本発明は、多次元の要求ベクトルと、供給側の多次元ベクトルと、仲介する多次元メカニズムベクトルを３群のマッチング問題にフォーカスしている。また、シャープレイのマッチング問題のような１対1、もしくは１対多のマッチングだけではなく、クラスタ化したグループ間の３群マッチングへの適用を企図している。この種の処理をコンピュータが実行するために必要な、入力データ形式と、これらをより望ましい形でマッチング状態を形成させ、結果を表現する方法を特徴とするデータの分析方法、分析システム、およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００５】
複雑な要求仕様を設計機能展開する方法は、赤尾洋二が開発したQFD(Quality Function Deployment )として世界的に知られている。これは、要求事象アイテムを行側(row)にとり、機能属性アイテムを列側(colum)に取り、そのクロスポイントに両者の関係する度合いを評価点としてクロス表を構成する。このクロス表に整理された両者の．アイテムの関係の数値に基づいてデザインし、評価し、また改善する方法である。このとき要求事象アイテム間や機能属性アイテム間に相関があり、また要求事項の重要度も異なるので、これらの要求事象アイテムと能属性アイテムの相互の影響度を評価し入力する作業は複雑になる。QFDは、要求と供給側の多次元ベクトルのマッチング問題であり、まさにサービスを含むソリューションのデザイン法でもある。
【０００６】
トニーブザンが開発した「マインド・マップ」は、表現したい中心概念のキーワードを中央に置き、そこから放射状でツリー図状にキーワードやイメージを、連想(association)や類推(analogy) を用いて、思考を広げたり繋げたり、展開し整理する。日本では古くから、石川馨によって開発された特性要因図（Fishbone Chart）があるが、特性事象を原因や構成要素などを要因属性アイテムに展開することで、事象と属性の関係性を俯瞰しようとしている点では、両者はほぼ同じ目的である。
後者は特性（Subject）とその要因（Attribute）という区別が明確であるが、背骨が一本に限られる。こうしたアプローチには、オントロジーなどにも引き継がれている。これに対し、前者は、何本もの太い枝が細かい枝を分岐させても良い利点があり、特性の幹を定義して多くのアイテムに分解することで、特性要因図の応用範囲を拡大できている．
しかし、マインド・マップや特性要因図やオントロジー等には、Attribute Itemを全て排反に分類し、繋がるか否かを1や0 で表現するノミナル変数でなければならないという共通の制限がある。いづれも、Item間の距離の近さや類似度が大きいほど大きな値をもつノミナル変数でもオーディナル変数でも、計数でも計量変数でもつかうことが可能な連環度等は、扱うことができない。また、ネットワーク構造や方向性のあるネットワーク構造のデータも扱うことはできない。
【０００７】
従来、応用統計の分野では、目的変数や最適化したいKPIや正解がある回帰分析や判別法のような規範的分析法が多く発展されてきた。探索的な多次元データ解析の分野では、次元圧縮法で情報圧縮する方法では、計量型変数の場合、主成分分析法やその結果をクラスタリングする方法が使われてきた。
多次元のサービス特性と多次元の顧客特性をマッチングさせる方法に繋がるデータ分析法では、マーケティングの分野を中心に、質的な変数としてノミナル変数を扱う数量化３類、Dual Scaling, Correspondence Analysis、Multiple Correspondence Analysis, Gifi System, Homoguenitey Analysis等が研究され活用が広がってきた。
最近では、非規範的で、質的なノミナル変数やテキスト変数を扱う研究も急速に進んでいるが、これらの各種の変数や各種の問題を統合的に扱う方法の開発は、まだ発展途上である。
【０００８】
いわゆるビッグデータと言われるものは、測定できる特性や要因のごく限られた消費電力やWebページの接触や、GPSや時間等の側面のみのセンサーや行動ログデータも、局所的ないわゆる薄いデータが多い。販売されている調査データも地域別や性と年齢別の集計済データであったり、各企業や業界や業種別の連結できないデータである。オープンガバメントデータも省庁ごとにある側面からのみので、それらの個別のプロファイルデータのミクロデータも、ビジネスユースには厳しい制限があり、利用できない。さらにWeb調査で手軽にアンケート調査が可能になって来たとはいえ、回答率を確保しようとすれば、１回の調査で得られるデータの種類は、ごく狭い範囲に限られる。
データフュージョン技術の必要性が高くなっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開2007−334865
【特許文献２】特開2007-334871
【特許文献３】特開2016-177485
【特許文献４】特開2017-4493（P2017-4493A）
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】「Elements of Dual Scaling」、Shizuhiko Nishisato, IEA, 1994, P.113
【非特許文献２】「Nonlinear Multivariate Analysis」、  Albert Gifi, JOHN WIKY & SONS, 1990, p.523
【非特許文献３】Daniel Torres-Salinas et al. "On the use of Biplot analysis for multivariate bibliometric and scientific indicators", Accepted for publication in Journal of the American Society for information Science and Technology
【非特許文献４】Amos Tanay et al. " Biclustering Algorithms: A Survey ", May 20004
【非特許文献５】Panagiotis Symeonidis, et al., "Nearest-Biclusters Collaborative Filtering with Constant Values",
【非特許文献６】唐澤英安, 嵯峨根勝郎, 唐澤英長, 小林稔、“コンセプト・コンパス・チャートによるクラスタリング法”，日本経営工学会2017年秋季大会予稿集, pp. 204-206 (2017)
【非特許文献７】唐澤英安、唐澤英長、小林  稔、イノベーションはデータ分析で加速できる連環データ分析による“コンセプト・コンパス・チャート”＆“マッチング・マインド・マップ”の活用、経営システム、vol.2８, No.1、２０１８年７月１３日（予定）、P.6-P.12.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
サービス産業では、人びとが望む状況変更ニーズという多次元の要求特性（多数の特性アイテム）に対し、それを満たすための手段であるプロダクツの多次元のサービス属性（多数の特性アイテム）とのマッチング問題が重要となる．しかし、特性要因図やマインド・マップでは、特性アイテムや属性アイテムが、それらの関係性の強さも、描画した紐づけられた線の太さなどで表現を試みているが、閾値の設定等も恣意的で、位置関係や自然な距離関係も確定しないので、意味の読み取りも、あいまいさが伴ってしまう。しかし、要求と手段とのマッチングデザイン問題や相性診断などでは、恣意性や曖昧性を排除したい
【００１２】
QFDでは、要求特性アイテムに響く機能属性アイテムを見極めるのに、各要求特性アイテムに対し各機能属性アイテムがもたらす効果の度合いを順次評価するのか、各機能属性がもたらす各要求特性アイテムへの影響の度合いを順次評価するのかで答えが違ってくる。同時に両方を考えて評価する場合が多いが、両方を同時に考えるのは難しさがある。また、要求特性の重要性の評価を反映させた集約表ができても、構成されたクロス表の中から影響度の大きな数値を目で辿って追い詰めて行くことが行われている。しかし、この作業もアイテム数が増えて表が複雑になると極めて困難となる．さらにサービスシステムのデザイン問題では、感性的要因がからみ、よりシステマチックなアプローチが必要となる。
【００１３】
ゲームの理論によるGaleとＳｈａｒｐｌｅｙによるマッチング応問題では、最適解と言うより安定解を求める。簡単には、男女の好みの度合いを2枚のクロス表として整理する。従来のＱＦＤ問題では特性アイテムと属性アイテムとの関係を1価の値として表現しているが、特性アイテムからみた属性アイテムの重要性と、逆に属性アイテムから見た特性アイテムの重要性の評価値が異なる場合に相当する。つまり、有向性のネットワーク構造を2枚のマトリックスで事象アイテムと属性アイテムの関係を記述する場合となる。設計問題は、要求と手段と目的の３相マッチング問題となることが多く、手作業でこうした構造を整理し理解することが難しい。特に、要求品質は、言葉のような質的な変数の扱いも重要となる。
【００１４】
統計学では、こうした多数のノミナル変数とそれらを結ぶ計量的なデータを分析する方法は、多変量解析の主成分分析等で、また、データ分析法では、多次元データ解析の分野で、いづれも情報圧縮を次元圧縮法で行う方法が主流である。
しかし、こうした方法で固有値分解や特異値分解でrowアイテムとcolumアイテムを同一空間に布置し単純に解釈したり同時にクラスタリングすることは、これらを開発した権威筋のテキストでは、厳しく注意または禁止されてきた。
【００１５】
1のクロス表は、1のrowカテゴリと1のcolumカテゴリがそれぞれ複数のアイテムをもって構成されている。しかし、サービスのように複雑なステークホルダが多いマッチングデザイン問題では、複数のrowカテゴリ―や複数cokumカテゴリからなる複数のクロス表を処理する必要がある。
【００１６】
また従来、複数のクロス表を分析できる多重対応分析法は、rowカテゴリが1に限られており、複数のcolumカテゴリを扱う方法は、連環データ分析しかない。また、多重対応分析法では、総クロス表として１枚のクロス表に集約して処理し、複数のプロファイルデータを扱っていない。連環データ分析では、複数のrowカテゴリとcolumカテゴリのアイテムを同一空間に布置するアルゴリズムは公開されていなかった。
【００１７】
rowアイテムとcolumアイテムの１対１ではなくグループ対グループのマッチング問題を扱う方法は、多くの組合せをスキャンする方法も研究されているが、アルゴリズムも面倒なで、アイテム数が増大するとＮＰ問題（計算不能問題）に陥る困難性は、ますます大きくなり難しかった。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明のデータ分析を行うコンピュータの構成を図1に示す。
データ分析システムとしてのコンピュータST150が、外部から指示やデータを取得する操作部ST111と、外部とのデータや指示をやり取りする通信部ST112と、データやプログラムを記憶する記憶部ST113と、データを演算する演算部ST114と、データを出力したり表示する出力部ST115と、操作部と通信部と記憶部と出力部と演算部を制御する制御部ST110と、各機能をもつ部を繋ぐ内部バス部ST116から構成されている。
【００１９】
本発明のコンピュータでデータ分析法が扱うデータの構成を、図5、図6A、B, 図7、図8、図９に示す。
【００２０】
本発明のデータ分析法が処理するデータのCombDCBblockとDCBblockの集まりの関係を図5にイメージとして示している。
本発明のコンピュータでデータ分析法が扱うデータであるCombDCBblock は、rowアイテムとcolumアイテムをそれぞれ表側と表頭にとりそれらのアイテムがクロスするポイントにアイテム間の近さや類似度や関係性が高くなるほど大きな値となる連環度を持ったクロス表で構成可能なデータであるDCBblockとその集まりをCombDCBblockとして、構成している。
図５では、3のrowカテゴリと３のcolmカテゴリの全ての組合せから成る、９個のDCBblock[i,j]、i=1,2,3, j=1,2,3と、その配列を示している。
【００２１】
図7に、９個のDCBblockとDCBblockを構成するデータの要素の例を示している。
本発明のデータ分析法が扱うデータのDCBblockは、各rowカテゴリが２以上の表側を構成するrowアイテムの識別子と、各columカテゴリが２以上の表頭を構成するcolumアイテムの識別子と前記各アイテムのクロスポイントに対応する値が前記アイテム間の結びつきが強いほど大きな値となる連環度データであるDCBmatrix から構成されている。
例えば、DCBblock[1,2]は、rowアイテムが3で、columアイテムは４で、それぞれの表示子と、連環度マトリックスDCBmtrix[1,2]から成っている。
【００２２】
図６A、図6Bに、CombDCBblockを構成するデータ要素の例を示している。
本発明のデータ分析法のCombDCBblock は、DCBblock の集まりが、1以上のN 個のrowカテゴリを共有する全てのDCBblockが2以上のM個のcolumカテゴリのどれかを共有するNとMの積の数のDCBblockから成っており、CombDCBblockを構成する全てのDCBmatrixを連結（concatenate）し1の行列として表現できるデータとしてのCombDCBmatrixから構成されている。
例えば、図６Aは、CombDCBblockを構成する９個のDCBblock[i,j]、i=1,2,3, j=1,2,3と、その配列の例を示している。また図6Bは、CombDCBblockの統合された連環度マトリックスの例を示している。
【００２３】
コンピュータの各部を使ってコンピュータの制御部が処理するデータを処理のデータ分析法の構成を図2に示す。制御部ST110は、以下4の処理を行う手段を備えている。
制御部ST110が、CombineDCBblockの持つ各DCBblockのrowカテゴリとcolumカテゴリの識別子と各DCBblockの識別子と識別子を使った配置データと各DCBblockのデータを、記憶部もしくは操作部から取得し記憶部に登録する手段ST211を有する。
制御部が、記憶部からデータであるCombineDCBblockと、これを構成するデータであるDCBblockを取得し、演算部でrowアイテムとcolumアイテムを多次元直交空間座標に定める処理をして記憶部に登録する手段ST212を有する。
制御部が、記憶部から前記rowカテゴリのアイテムとcolumカテゴリのアイテムの多次元座標と前記CombineDCBblockと前記DCBblockを読み出し演算部でrowアイテムとcolumアイテムの多次元座標を使ってアイテムをクラスタリングして記憶部に登録する手段ST213を有する。
制御部が、CombineDCBblockとDCBblockのrowカテゴリとcolumカテゴリの識別子と各DCBblockアイテムの多次元座標とクラスタの種類のデータを記憶部から読出しで出力部に出力する手段ST214とを備えている。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、コンピュータによって複雑な多次元事象でもクロス表に整理すれば、少数次元に集約し、クロス表のrowアイテムとcolumアイテムの類似度や連環度などの、必要なアイテムを1の少数次元の直交空間に布置しマップ化しすることで、全体的な関係の理解を容易にすることができる．
CombDCBblockを構成するDCBblockとして、アイテム数が３以上の正方DCBblockで、全てのrowアイテムとcolumアイテムの組合せの中で最大となる前記類似度データが対角要素に限られる１以上のDCBmatrixを持たせることで、例えばシンギュラー・バリュー・デコンポジション等の情報圧縮法で、分析すべき全てのアイテムを、1の少数次元の直交空間に布置しマップ化しすることが容易になり、関係するアイテムをマッチングさせることが容易に可能となる。
【００２５】
あるキーとなるrowカテゴリとキーとなるcolumカテゴリをもつ特別なExtDCBblockを含んだCombDCBblockを構成することで、キーとなるrowカテゴリを共有するデータとしてのDCBblock群と、キーとなるcolumカテゴリを共有するデータとしてのDCBblock群を連環させることができ、マッチング関係を理解しデザインすることが容易になる。
【００２６】
CombDCBblockを構成するために必要なDCBblockに、各種の特定な機能をもつExtDCBblockを補充してCombDCBblockを構成することで、全てのアイテムを1の少数次元の直交空間に布置しマップ化しすることで、全体的な関係の理解を容易にすることができる．
ExtDCBblockとして、乱数から成るDCBblockや、テキストデータとキーワードの関係を示すDCBblockや、階層構造になっているcolum変数を組合せたり分解するcolum変数で構成するDCBblockや、隣接したり順序を持ったcolum変数の間をつなぐ小さな値を入れたDCBmatrixを持つDCBblockや、CombDCBblockのあるDCBblockをクラスタ分析した結果を含むExtDCBmatrix等をもってCombDCBblockを構成することで、各種のマッチングを含む、全体的な関係の分析を容易にすることができる．
【００２７】
３元表を２元表に展開することで、集約されまとめられた2元アイテム変数と、組み立てられた３元変数の関係を、外部の変換行列を使ってExtDCBblockとすることで、直交する多次元空間上で、コンセプトのコサイン距離の解釈や検討を可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明のコンピュータを使ったデータ分析システムＳ１５０の構成例である．
【図２】制御部が処理するデータ分析方法の手段の構成例である．
【図３】制御部が処理するデータ分析システムを構成する各機能部の構成例である。
【図４】本発明のプログラムの処理手順を示す処理のフローチャートである．
【図５】本発明が扱うデータの全体構成のイメージ例である
【図６】Aは、本発明が扱うデータのCombDCBblockの例である。Bは、本発明が扱うデータのCombDCBblockを構成する行列に表現できる連環度データのCombDCBmatrixの例である。
【図７】本発明のCombDCBblock を構成するデータのDCBblockの例である．
【図８】は、特定な機能を持ったExtDCBblockの例である。DCBblock[1,1]は、rowカテゴリとcolumカテゴリを共有している。DCBblock[1,4]も、対角が1の単位行列でrowカテゴリとcolumカテゴリが同一の実体を指していることを示したExtDCBblockの例である。
【図９】は、特定な機能を持ったExtDCBblockを扱ったCombDCBblockの例である。このExtDCBblockは、異なるが複数の類似のrowカテゴリがありそれらが類似のアイテムを持つとき、アイテムの表示子の記号を２以上を共有する例を示している。またコラムカテゴリについても同様である。
【図１０】本発明が出力するアイテムのマッチングを示すマッチング・マインド・マップの1例である。
【符号の説明】
【００２９】
ST150: データ分析システム
ST111:操作部、ST112:通信装置、ST113: 記憶部、ST114: 演算部、ST11５: 出力部、ST:110：制御部、ST114:各部を接続するバス部である。
【００３０】
ST211:登録手段、ST:211:演算手段、ST212: DCBblockデータ、座標データ読出手段、ST213:表示手段である。
【００３１】
ST311：CombDCBmatrixとこれを構成するDCBblockの取得登録処理部ST312：CombDCBmatrixとこれを構成するDCBblockのrowアイテムとcolumアイテムを、多次元直交空間座標に定める演算処理部、ST313構造化行列FuctDCBmatrixと対象DCBblockとの演算処理部、ST３1３： rowアイテムとcolumアイテムの多次元座標とCombDCBmatrixとこれを構成するDCBblockを読み出す処理部、ST414：アイテムの多次元座標と表現するアイテムの識別子を用いて２次元もしくは３次元の直交空間に表示する処理部である。
【００３２】
ST411：構造化行列FuncDCBmatrixの取得登録ステップ、ST41２：対象DCBblock とDCBmatrixの取得登録ステップ、ST41３：構造化行列FuncDCBmatrixと対象DCBblockとの演算ステップ、ST414：CombDCBmatrixを構成し登録するステップである。
【００３３】
図5は、本発明が扱うデータ全体のイメージで、以下各図では各記号を使っている。
SC1, SC2, SC３、各rowカテゴリの識別子
AC1, AC2、AC3、各columカテゴリの識別子
DCBblock[i,j]、rowカテゴリiで、columカテゴリjのDCBblockの識別子
DCBblock[i,j]の連環度データであるDCBmatrix
sm1, sm2, sm3は、rowカテゴリSC1のrowアイテムの識別子
am1, am2, am3は、columカテゴリAC1のcolumアイテムの識別子等である
【発明を実施するための形態】
【００３４】
本発明は、コンピュータが、表側のrowカテゴリや表頭のcolumカテゴリを共有し、各カテゴリの組合せから成る複数のクロス表を分析する方法である。その目的は、多面的な複数のカテゴリ間の、複数のアイテムの間の相性やマッチングの可能性の理解を容易にしようとする方法である。
【００３５】
本発明は、クロス表で表現できるデータをDCBblockとしたとき、本発明が扱うクロス表であるDCBblockは、表側のrowカテゴリの複数のrowアイテムと表頭のcolumカテゴリの複数のcolumアイテムと、rowカテゴリアイテムとcolumカテゴリアイテムの関連性が高いほど大きな数値となる連環度から構成されるデータを扱う。
【００３６】
本発明が扱う複数の表側カテゴリや複数の表頭カテゴリを共有するDCBblockの集まりを、結合されたデータであるCombDCBblockとし、CombDCBblockは、NとMの積の数のDCBblockからなり、これらのDCBblockは、必ずNのどれかのrowカテゴリを持ち、また必ずMのどれかのcolumカテゴリを持つものとする。ここで、Nは１以上で、Mは2以上である。
【００３７】
請求項1の結合されたCombDCBblockのデータのイメージを、図5に例示している。
SC1,SC2,SC3はrowカテゴリの識別子で、AS1,AC2AC3はcolumカテゴリの識別子で、CombDCBblockを構成する各DCBblock[1,1]からDCBblock[3,3]までの9は、DCBblockの識別子である。
図5では、rowカテゴリの識別子とcolumカテゴリの識別子の対応する所にDCBblockの識別子を配置したデータの例である。DCBblockの識別子は、ファイル名やホルダー名であっても良い。
各カテゴリを構成するカテゴリアイテムもsm1,からsm3等,またam1からam4等と例示しているが、これらは、各アイテムの識別子であり、また変数名でも良い。
【００３８】
本発明は、アイテム間の関連の多様な意味の強さを連環度として扱う。
例えば、rowアイテムがA1,A2とし、columアイテムをB1,B2としたとき、A1とB1の関連度の強さとA1とB2の関連度の強さが比較できるとする。例えば、Aカテゴリが性別で、Bカテゴリが飲み物であったとき、A1のアルコールは、男性と女性のどちらからの好みが強いか、または消費量の大キサ等でも良い。B2をコーヒとしたとき、好みの順序だと女性が男性より高いかも知れないが、消費量なら男性が多いかも知れない。また、AカテゴリもBカテゴリも街の名前とし、ただ、Aは出発する街の名前で、Bは向かう街の名前とする。同じ２の街の関連度でも、関連度を係る時間が小さいほど関連度が大きいとすると、坂の具合によって、AからのBの関連度とBからのAへの関連度も異なる。これらは、条件付き確率や方向性のあるもしくは無いネットワークデータでもある。
【００３９】
本発明は、アイテム間の関連の度合いを示す多様な変数のタイプを連環度として扱う。
売上や利益などの正負に関わらない計量変数、距離の近さや掛かる時間や多次元の各種の距離の近さの逆計量変数、類似度や言葉の共起等の計数変数、ランキングの高さ等のオーディナル変数、時系列等の逐次的データや、季節や時刻や方位等の循環変数、相関性の大キサやある条件アイテムの下で出現するアイテムの条件付き確率や尤度や確信度などの確率変数等、関連の度合いが大きいほど大きな値をとる尺度を、本発明では連環度（degree of combine）と呼ぶことにする。
【００４０】
本発明のデータ分析法は、CombDCBblockは、CombDCBblockを構成するDCBblockとして、アイテム数が３以上の正方DCBblockで、全てのrowアイテムとcolumアイテムの組合せの中で最大となる連環度データが対角要素に限られる１以上のDCBmatrixを特定の機能を持つExtDCBblockをもって構成（compriging）している。
例えば、図８では、DCBblock[1,4]が単位行列で、rowアイテムのDel01, Del01, Del01が、columアイテムのDel01, Del01, Del01と実体が同じであることをデータとして示している例である。
【００４１】
こうしたrowアイテムのDel01, Del01, Del01が、columアイテムのDel01, Del01, Del01と実体が同じであることをデータとして示すDCBblock を挿入することで、CombDCBblockが行列として表現できるCombDCBmatrixを完成でき、rowアイテムの多次元直交座標を、例えばSVD分解することで、容易に同一空間に得ることが可能になる。
図８では、ExtDCBblockが単位行列であったが、表３の実施例では、対角には、どのrowから見ても、どのcolumから見ても、対角要素が一番大きな値を持った正方行列がDCBblock[1,1]を構成している。
【００４２】
図9は、特定な機能を持ったExtDCBblockを扱ったCombDCBblockの例である。このExtDCBblockは、異なるが複数の類似のrowカテゴリがありそれらが類似のアイテムを持つとき、アイテムの表示子の記号を２以上を共有する例を示している。またコラムカテゴリについても同様である。
【００４３】
本発明は、請求項2によれば、データ処理の方法として、シンギュラー・バリュー・デコンポジション（SVD）またはゼネラライズド・シンギュラー・バリュー・デコンポジション（GSVD）または交互代入最小２乗法（ALS: Alternative Least Squares）で、前記サブジェクトアイテムおよびまたは全てのアイテムの座標が1の直交多次元空間に座標を計算することが可能である。
【００４４】
前記ＳＶＤは、例えば連環データを行列（Ａ）としたとき数1による展開である．
［数1］  
2020009209.tif 000003
ここで、Uは左特異値ベクトル群（the left singular vectors）、Vは右ベクトル群（right singular vectors）と呼ばれ正規直交ベクトル(Orthonormal vectors )であり、Dは特異値からなる対角行列である．
【００４５】
前記交互代入最小２乗法（ALS: Alternative Least Squares）は、例えば次のようなステップを踏む：
（step1）rowアイテム座標行列を更新する［数2］ 
2020009209.tif 000004
（step2）正規化する［数3］ 
2020009209.tif 000005
（step3）columアイテム座標行列を更新する［数4］
2020009209.tif 000006
（step4）収束を確かめる
ただし、Aは行列構造に展開したCombDCBmtrix。Dは例えば（ATA）1/2の対角要素からなる対角行列である．n,mは、それぞれ行列Aの列数と行数である
【００４６】
前記．(step3)で修正グラムシュミット法をアプライしても良い．
【００４７】
交互代入最小２乗法（ALS: Alternative Least Squares）を使う場合は、全てのDCBblockのrowアイテムが３以上で、columアイテムが３以上であれば、全てのアイテムの座標が1の直交多次元空間に座標を計算することが可能である。
【００４８】
本発明の結果の出力の例は、図10に例示している。ここでは、２次元の直交空間に、表１の自動車の設計仕様と評価コメントの連環度分析の結果として、各アイテムが布置され、クラスタリングされている。
【００４９】
本発明のDCBmatrixまたはcombDCBmatrixについて、各アイテムの座標を演算処理をする前に、望ましくは、列中心化または行中心化または２重中心化、または列標準化または行標準化または列標準化後に行標準化を行うか行標準化後に列標準化を行う処理が成される。
【００５０】
本発明の各アイテムの座標を演算処理を得た後に、望ましくは、アイテムカテゴリ内のアイテムグループの各座標軸について、一定の数を掛けるか一定数を加える処理が成される。
得られた複数のrowアイテムとcolumアイテムの座標データ間の直交変換をしても良い。また例えば、３次元の座標空間としたとき、対応する軸の入れ替え、軸の方向の変換、鏡像変換などを施しても良い
【００５１】
アイテムの表示子は、アイテムを区別するための記号や文字やアイコンでも良い．
【００５２】
サブジェクトと前記アトリビュートは、それらの関係を理解する上で、絶対的関係ではない相対的関係である
【００５３】
[第１のデータの分析法に関する実施形態]
【００５４】
本発明は、前記CombineDCBblockがCombineDCBblockを補強する特別なExtDCBblockを含んで構成とすることで、CombineDCBblockのCombineDCBmatrixが行列の形態に構成でき、例えば特異値分解をしたときに、全てのアイテムをアトリビュートアイテムとすることが可能になり、全てのアイテムを同一の直交多次元空間の座標に布置することが可能となる。
[第１の実施形態の第１のケ―ス]
【００５５】
[表１]は、学生の寮に対する要求品質項目とその評価尺度が親と子供が異なるとき、そのデータをクロス表形式で記述した３のrowカテゴリで、３のcolumカテゴリのCombDCBblockのデータのケースである．
【００５６】
[表１]は、CombDCBblockのイメージ例で、DCBblock[1,1], DCBblock[1,2]、DCBblock[1,3]および DCBblock[2,1], DCBblock[2,2]、DCBblock[2,3]およびDCBblock[3,1], DCBblock[3,2]、DCBblock[3,3]の９のDCBblockで構成され、９の各DCBblockは、それぞれ対応するアイテムの識別子と対応するデータDCBmatrixを持っているとする。
【００５７】
[表１]のCombineDCBblockは、データとして、各DCBblockの識別子とDCBblockの配置データと、CombineDCBblockに対応するCombineDCBmatrixを持っている。
【００５８】
SC1は子供の評価尺度のrowカテゴリでFC1〜FC5までの5のrowアイテムをもち、SC2は親の評価尺度のrowカテゴリでFF1〜FF5までの5のrowアイテムをもち、SC3は寮に対する要求品質項目のrowカテゴリで、Q01〜Q16までの１６のrowアイテムをもっていることを示している。
【００５９】
AC1は子供の評価尺度のcolumカテゴリでFC1〜FC5までの5のcolumアイテムをもち、AC2は親の評価尺度のcolumカテゴリでFF1〜FF5までの5のcolumアイテムをもち、AC3は寮に対する要求品質項目のcolumカテゴリで、Q01〜Q16までの１６のcolumアイテムをもっているとする。
[表１]
2020009209.tif 000007
【００６０】
[表１]は、DCBmatrix[1,1], DCBmatrix[2,2]、DCBmatrix[3,3]が、rowとcolumの実体が同一であることを主張する対角要素が正の対角行列のExtDCBmatrixである。これらにより全てのアイテムが、columに並び、多次元直交空間に布置しやすくなり、俯瞰できるようになる。
【００６１】
DCBmatrix[1,3]は、５０名の学生に、寮に対する要求品質項目と評価尺度の関係の有無を訊ねてYesをカウントしてその数の合計であり、DCBmatrix[3,1]はDCBmatrix[1,3]の転置行列である。
【００６２】
DCBmatrix[2,3]は、５０名の親に、寮に対する要求品質項目と評価尺度の関係の有無を訊ねてYesをカウントしてその数の合計であり、DCBmatrix[3,2]はDCBmatrix[2,3]の転置行列である。
【００６３】
表１のDCBmatrix[１,３]とDCBmatrix[２,３]は、見かけは共に同じ要求品質項目と同じ評価尺度であるが、評価者の立場が異なるため、類似度データが異なった例である。
【００６４】
こうした例は、方向性があるネットワークデータでもある。例えばK個の家からL個の家に行く道に掛かる時間とL個の家からK個の家に行く時間は、坂の向き等の状態に依存するだろう。
【００６５】
表１のDCBblock[3,3]は、仲介型ExtDCBblock で、DCBblock[3,3]のcolumカテゴリを共有するDCBblock[１,３]とDCBblock[２,３]は、異なったrowカテゴリの間で、アイテムの識別子の記号列のセットの２文字以上の部分集合を共有し合い、各rowカテゴリの中では各カテゴリ固有の１文字以上、ここでは子供は”C”を親は”P”の記号をもった特定の機能を持つExtDCBblockを含む前記CombDCBblockを構成している。
場合によっては、子供には”C”を付けて、親にはつけないで区別する形の、記号列を共有か前記固有の記号配列を共有しない場合のカテゴリは1に限られる前記分析する手段を備える場合もあり得る、
ある請求項3 、４の例である。
【００６６】
特定の機能を持つExtDCBblock のcolumカテゴリアイテムを共有するExtDCBblockを含む2以上のDCBblockを有し、
前記各columカテゴリアイテムを共有するDCBblockは、異なったrowカテゴリの間ではアイテムの識別子の記号列のセットの２文字以上の部分集合を共有し合い、各rowカテゴリの中では各カテゴリ固有の１文字以上の記号または記号列を共有するか前記固有の記号配列を共有しない場合のカテゴリは1に限られ、
前記特定の機能を持つExtDCBblock のrowカテゴリアイテムを共有するExtDCBblock を含む２以上のDCBblockを有し、
前記各rowカテゴリアイテムを共有するDCBblockは、異なったcolumカテゴリの間ではアイテムの識別子の記号セットの２文字以上の部分集合を共有し合い、各columカテゴリの固有の１文字以上の記号または記号列を共有する記号配列を共有するか前記固有の記号配列を共有しない場合のカテゴリは1に限られる、あるDCBblockが仲介役のExtDCBblockである場合の請求項3、4の例である。
【００６７】
このケースでは、rowカテゴリ―のSC3とcolumカテゴリのAC3が、他のサブジェクトカテゴリや他のアトリビュートカテゴリ―との仲介役を果たしている。こうした例は、評価者が多数いる場合にも適用できる。
【００６８】
このDCBmatrix[1,2]とDCBmatrix[2,2]はExtDCBmatrixが[請求項５]のCombineDCBblockを構成する例である．
【００６９】
DCBmatrix[1,2]とDCBmatrix[2,2]は、構造化機能を持つ、0.02以下または、上限を他のDCBmatrix要素の分布の平均から３倍の標準偏差を引いた値を上限とする分布の乱数とする小さな値の乱数から成るExtDCBblockである。このDCBmatrixは、本来計測不能であり、ExtDCBblockによって欠測値が無くなり、必要なアイテムを1の直交多次元空間に座標を求めることを容易にしている。
【００７０】
ExtDCBmatrixは、乱数でなく、小さな定数でも構わない。
【００７１】
この小さな値のExtDCBblockの機能は、直接測定できないサブジェクトアイテムとアトリビュートアイテムが、全く関係が無い”0”ではないと言うことを示す機能を持っている。
【００７２】
こうした３群マッチング問題は、多くの適用可能な分野がある。商品と顧客をつなぐ仲介者としての店を考えたとき、店と商品の相性と店と顧客の相性問題がある。
【００７３】
３群マッチング問題は、薬と患者をつなぐ仲介者としての医者を考えたとき、医者と薬の相性と医者と患者の相性問題がある。
【００７４】
３群マッチング問題は、商品と顧客をつなぐ仲介者としてのメディアを考えたとき、メディアと商品の相性とメディアと顧客の相性問題がある。
【００７５】
３群マッチング問題は、ペインとリソースをつなぐ仲介者としてのソリューションを考えたとき、ソリューションとペインの相性とソリューションとリソースの相性問題がある。
【００７６】
こうした相性は、AからBの相性と、BからCの相性の連環度に方向性があると、実体が同じでも、DCBmatrixが異なることになる。このバリエーションで、直接観察できないDCBmatrixを、小さな値のExtDCBmatrixで埋めて、近似的に最適に近いマッチングの組を見つけることも可能な場合が多い。
[第１の実施形態の第２のケ―ス]
【００７７】
表２は、自動車の各種の設計仕様を変えたプロトタイプを乗り心地やデザイン性等を評価したテキストをクロス表形式で記述した多階で多連のCombineDCBblockのデータのイメージである．
【００７８】
[表２]A
2020009209.tif 000008
【００７９】
[表２]B
2020009209.tif 000009
【００８０】
表２は、CombineDCBblockのイメージ例で、rowカテゴリが２で、columカテゴリが２のDCBblock[1,1], DCBblock[1,2],および DCBblock[2,1], DCBblock[2,2]の４のDCBblockで構成されており、各DCBblockは、対応するアイテムの識別子と対応するデータDCBmatrixを持っている。
【００８１】
CombDCBblockは、各DCBblockの識別子とDCBblockの配置データと、CombDCBblockに対応するCombDCBmatrixを持っている。
【００８２】
SC1はプロトタイプのrowカテゴリでtest1〜test4までの4のrowアイテムをもち、SC2は評価キーワードのrowカテゴリでKW1〜KW8までの8のrowアイテムをもっている。
【００８３】
AC1は自動車の設計仕様のcolumカテゴリでF11、F12、F21, F22、F31、F32の６のcolumアイテムを持ち、AC2はプロトタイプの自動車の評価コメントのcolumカテゴリでC1〜C8までの８の評価テキストデータのcolumアイテを持っているとする。
【００８４】
DCBblock[1,1], DCBblock[1,2]は、rowアイテムとcolumアイテムの該当か否かを[1,0]で示している。
【００８５】
DCBblock[2,2] は、rowアイテムのテキストにcolumアイテムのキーワードが含まれているか否かを[1,0]で示している請求項７の例である。
【００８６】
DCBblock[2,2] は、含まれている語数をその値としても良い。
【００８７】
このケースでは、DCBblock[2,2]が請求項８のテキストとキーワードの関係を示す例である。
【００８８】
DCBblock[2,1],は、特定の機能を有する、0.02以下または、上限を他のDCBmatrix要素の分布の平均から３倍の標準偏差を引いた値を上限とする分布の乱数とする小さな値の乱数から成るExtDCBblockである。
【００８９】
ExtDCBmatrixは、乱数でなく、小さな定数でも構わない。
【００９０】
この小さな値のExtDCBblockの機能は、直接測定できないサブジェクトアイテムとアトリビュートアイテムが、全く関係が無い”0”ではないと言うことを示す機能を持っている。
【００９１】
このDCBblock[2,1]は、請求項５のCombineDCBblockを構成するのExtDCBmatrixの例である。
【００９２】
DCBmatrix[1,1]は横展開した行列の転置した行列と自分自身との積が直交する構造となっている、ExtDCBblockである。
ExtDCBblockであるDCBmatrix[1,1]が直交構造である利点は、設計仕様の要因の組合せ爆発を抑えて設計仕様の要因効果を効率よく、かつシンプソンのパラドックスのような要因の交互作用やサンプルの偏りを避け、頑健性の高いモデルを得ることができることにある。
【００９３】
このケースのDCBmatrix[1,1]は、請求項６のExtDCBmatrixが、前記ExtDCBmatrixの転置行列と前記ExtDCBmatrixとの積が対角要素が一定の値となる対角行列であるDCBblockである。
【００９４】
表２のケースの分析結果の出力の例を、[図１０]に示す。請求項1の例である。
ここでは、columカテゴリの全てのアイテムの、横軸を第1特異値に対応する右特異値ベクトル群で、縦軸を第２特異値に対応する右特異値ベクトル群とする、２次元座標に布置しているケースを示している。
【００９５】
図１０は、請求項1の出力部が出力する結果の例である。
次元圧縮された多次元直交空間上に、検討すべき関係する各アイテムの全てを少数次元である2次元の直交空間に座標を定め、布置している。
2次元の直交空間に「自動車の設計仕様カテゴリ」のアイテムと、その直交表による2水準の組合せによるプロトタイプの「評価のコメントカテゴリ」のアイテムの2のカテゴリだけを選択して表示している。
幾つかのカテゴリを選択し、表示することも、有効である。
【００９６】
図10では、2次元のコサイン距離を用いて、3個にクラスタリングをしている。使ったコサイン距離によるクラスタリングである。
クラスタリングは、まず評価コメントアイテムについて2次元のコサイン距離で行い、次に設計仕様アイテムを振り分けている。結果をこれらの外包の内部を色分けしている。
このように、カテゴリを選んでクラスタリングを行い、順次カテゴリを選びつつクラスタリングをする方法も有効である。
【００９７】
結果は、”スマートでおしゃれ”というコメントは、"タイヤ[Large]で、"エンジン[Large]"で、車高[Low]のベクトルの合成方向にある。左上の大きいクラスタで、動きもスムーズであると読み取れる。
その反対が”力不足で物足りない”、また”日常的”な設計であると理解できる。
【００９８】
設計のような数値の世界と、評価のような感性データをマッチングさせることで、より優れた設計をガイドすることを可能にする。
また、回帰分析のように、カテゴリーアイテム間に主従関係が無いので、量を質で説明し、質を量で説明するモデルが得られる。
【００９９】
こうした言葉のような多量の変数をcolumに含むケースや、多量の個別のrowアイテムを扱うプロファイルデータでは、クラスタリングしてそれをExtDCBblockとすることで、望ましい設計仕様をデザインすることが容易になる。
本ケースのクラスタリングの結果をつかって、新しいcolumカテゴリとして追加し、これをExtDCBblockとして、CombineDCBblockを形成することで、クラスタの輪郭は、より明確にすることが可能となる。請求項７の例である。
【０１００】
いわゆるdeep learningは、構造がブラックボックスで、内部の構造が明確でない。従って、操作やシミュレーションができるモデルを得ることができない。こうしたアプローチは、deep learningの欠点をカバーすることができる。
【０１０１】
[第1の実施形態の第３のケース]
本発明における、簡単なマッチング問題として”相性の問題”を採り上げる．
表３は、ある新製品とその販売実績データである．rowカテゴリはSC１の１であり、columカテゴリはAC1, AC2, AC3, AC4の４で、合計４のDCBblockから成るCombDCBblockである。rowアイテムは３種の製品のProA, ProB, ProCで、は、columカテゴリは、製品カテゴリのProA, ProB, ProCと、販売店のサイズカテゴリのLarge、Med, Smallアイテムと、販売店の地域カテゴリのSouth, East, Northアイテムと、販売店のサイズアイテムと地域アイテムを組み合わせたアイテムであり、表の連環度データは販売された量を集計したデータである．
[表３]
2020009209.tif 000010
【０１０２】
rowカテゴリのSC１のアイテムを共有する4のDCBblock は、DCBblock[1,1], DCBblock[1,2], DCBblock[1,3], DCBblock[1,4 ]とすると、それぞれに対応した連環度行列を、それぞれDCBnatrix[1,1], DCBnatrix [1,2], DCBnatrix [1,3], DCBnatrix [1,4 ]と識別し表示できる。
【０１０３】
DCBblock[1,1]は、対角要素があるrowアイテムについて対応する全てのcolumアイテムの中で最大の前記連環度となり、かつ前記ExtDCBmatrixのあるcolumアイテムについて対応する全てのrowアイテムの中で最大の前記連環度となるExtDCBmatrixである。
【０１０４】
このExtDCBmatrixにより、例えばSVD等で多次元直交空間にサブジェクトを含む全てのアイテムを同一空間に座標を求めることが容易になる．
【０１０５】
[表３]のDCBblock[1,1]は、[DCBmatrix[1,1].T]とDCBmatrix[1,1]の積は、明らかに正の値を持つ対象、対角行列である．[DCBmatrix[1,1].T]は、転置したDCBmatrix[1,1]であり、どの製品が最も売れているかを示している[請求項１]おおよび [請求項３]に記載の例であり、同一空間に集約された製品別に集約された座標を、全てのアイテムと同時に求め俯瞰できることで、他のアイテムとの関係を理解ExtDCBmatrixである。
【０１０６】
[表３]のDCBnatrix [1,2],およびDCBnatrix [1,3]は、ともにDCBnatrix [1,4 ]のアイテムを集約したアイテムに対応するExtDCBmatrixである。通常、クロス表形式に整理したデータは単純集計され、製品別の売上はDCBnatrix[1,1]で見ることができ、製品と販売店のクロス集計表は2元表と言われる店のカテゴリと製品カテゴリの2種を組み合わせたDCBnatrix [1,2],およびDCBnatrix [1,3]で、見ることができ、DCBnatrix [1,4 ]を細かく見るより簡単に理解できる集約効果がある。
【０１０７】
ただ、製品の種別によって、どのような販売店が売れているかを見たい場合に、これらの3種のカテゴリに交互作用やサンプリングに偏りがあると、DCBnatrix [1,2],およびDCBnatrix [1,3]から導かれた仮説が誤った結論を導くことがあり、”シンプソンのパラドックス”と呼ばれている。通常マーケティング調査では、調査項目が多岐にわたり、アトリビュートカテゴリ―が増加すると、勢い総クロス表と言われる、全ての2元のクロス集計表を分析することが多いが、危険である。そうした意味では、3元表であるDCBnatrix [1,4 ]を可視化することが、意味のある知識獲得に繋がる可能性があり、DCBnatrix [1,4 ]がExtDCBmatrixである場合がある。
【０１０８】
表３からは、まだ、1）procCは、Southに強く、全国的にはまだ強いが、2）proAはWestに強く、3）proBはEastでは普及し始めているのが理解できる．3）さらにproAはWestのSmallやWestのMediumに浸透しており、4）proBは、East mediumを先頭に浸透し始めていることが判る．
【０１０９】
DCBnatrix [1,4 ]は、３元表を２元表に展開した例で、請求項８の例である。
【０１１０】
[第１の実施形態の第４のケース]
請求項８のcolumの構造を理解するために有効なExtDCBmatrixを含む1例を示す。
表４Zは、アルコール飲料や食事やおつまみの好みをアンケートで調べた結果である。rowカテゴリはSC１の１で、columカテゴリはAC1, AC2, AC3, AC4の４で、合計４のDCBblockから成るCombDCBblockである。CombDCBblockは、DCBblock[1,1]、DCBblock[1,2]、DCBblock[1,3]、DCBblock[1,4]から成っている。4の各DCBblock は、それぞれDCBnatrix[1,1], DCBnatrix [1,2], DCBnatrix [1,3], DCBnatrix [1,4 ]を持っており、識別でき表示できる。
[表４]Z
2020009209.tif 000011
[表４]A FuncDCBmatrix[A]                [表４]B DCBmatrix[A.TA]
2020009209.tif 000012
【０１１１】
rowカテゴリのアイテムはアンケートに応えたP01〜P20まで２０名のパネルメンバーである。columカテゴリと対応するアイテムは、アルコール飲料や食事やおつまみの好みの食事に関するAC1のカテゴリのアイテムと、AC２のパネルメンバーカテゴリの20名のアイテムと、AC３の食事の文化圏カテゴリの和食、中華、欧米のアイテムと、AC４カテゴリのパネルメンバーの所属するクラスタカテゴリのCluster1、Cluster2、Cluster3の３アイテムである。表中の連環度は、サブジェクトアイテムが、該当するか否かを[1,0]で示している。
【０１１２】
DCBblock[１,２]は、請求項1のExtDCBmatrixを構成する対角要素があるrowカテゴリのアイテムについて対応する全てのcolumアイテムの中で最大の前記連環度となりかつ前記ExtDCBmatrixのcolumアイテムについて対応する全てのrowアイテムの中で最大の類似度データとなるDCBmatrixである．
【０１１３】
表４ZのDCBnatrix [１,３]はDCBnatrix [１,１]のアイテムを集約したアイテムに対応するExtDCBmatrixである。アトリビュート構造化の機能をもつ請求項８の実施例である。
【０１１４】
表4Aは、アトリビュートアイテムが、何かメタ構造が伺える場合に、どれ等の外部の情報を使って、構造を探したい場合があるが、そうした機能を果たす行列である。
ExtDCBmatrixとしてのDCBnatrix [１,３]を形成するため[表4]Aに示す。DCBnatrix[1,1]に構造化行列であるDCBmatrix[A]をを転置して、掛けて、DCBnatrix [１,３]を生成している。DCBmatrix[A]と転置したDCBmatrix[A]との積は、表4Bに見るように、非負の対角要素となっている。
請求項8の例である。
【０１１５】
構造化行列のDCBmatrix[A]は、この例では、ノミナルな[1,0]からなる行列としたが、例えば何人かが投票して、その票数の集計値を使っても良い。
【０１１６】
[第１の実施形態の第５のース]
【０１１７】
表4のDCBnatrix [１,３]はDCBnatrix [１,１]のrowアイテムを分類したExtDCBmatrixで、請求項１０の実施例である。
【０１１８】
事前にDCBnatrix [１,１]のサブジェクトアイテムに関しクラスタ分析を行いその結果をアトリビュートアイテムとしている例で、サブジェクトアイテムを構造化をした結果をExtDCBblockとすることで、よりパタン化を促進することができる。
【０１１９】
いわば、ディープラーニングのホワイトボックス化である。
【０１２０】
[第１の実施形態の第６の―ス]
【０１２１】
例として、時系列データを採り上げる。rowカテゴリやcolumカテゴリが、順序やランクや時間やリンクした距離等の構造を理解するために有効なExtDCBmatrixを含む、請求項９の例を示す。
【０１２２】
表５は、あるWEBサイトやテレビ放送の視聴者数やコンビニ等の売上等の実績データである．こうした各種のサービスが時間属性との相性を持つケースは多く見られる．ここでは１年間のKPI量を集計したデータのイメージである．
[表５]
2020009209.tif 000013
【０１２３】
rowカテゴリは月に関するSC1で1であり、アイテムは１月のt01からt12までの12で、4の DCBblock[1,1]、DCBblock[1,2]、DCBblock[1,3]がこれを共有している。
DCBblock[1,1]は、rowカテゴリの月のアイテム同士の実体が同一であることを示す、月のcolumカテゴリで、特定の機能をもつExt DCBblockである。
【０１２４】
DCBmatrix[1,1]では、１月と隣接した２月を近いアイテムとすることで、erという小さな値が入れた例である。erは、0.02以下の数値であるかExtDCBmatrixのアイテムに隣接したDCBmatrixの値がCombDCBmatrixの各要素からその平均値に３倍の標準偏差を加えた値を上限とする小さな連環度を持つDCBmatrixである。
【０１２５】
表５のDCBblock[1,1]は、[DCBmatrix[1,1].T]とDCBmatrix[1,1]の積は、明らかに正の値を持つ対象、対角行列である．[DCBmatrix[1,1].T]は、転置したDCBmatrix[1,1]であり、同一空間に集約された製品別に集約された座標を、全てのアイテムと同時に求め俯瞰できることで、他のアイテムとの関係を理解するためのExtDCBmatrixである。
【０１２６】
表５のDCBblock[1,2]は、columカテゴリAC2を季節とするDCBblock[1,1]を季節で集約した例である。隣接した季節を近いアイテムとすることで、erという小さな値が入れている。erは、0.02以下の数値であるか前記ExtDCBmatrixのcolumアイテムに隣接したDCBmatrixの値がCombineDCBmatrixの各要素からその平均値に３倍の標準偏差を加えた値を上限とする小さな連環度を持つDCBmatrixである。
【０１２７】
表５のDCBnatrix [１,３]は、アイテムカテゴリAC3は、ある製品別アイテムのp1からp4まで４アイテムで、表中のデータは売上等のKPIである。
【０１２８】
通常、売上やKPIには、季節性や時刻帯の特性があり、そのパターンを分析したいことがある。こうしたオーディナルなアトリビュート変数による計量値特性の変化は、隣接するアトリビュートと似た値を取ることが多いが、こうした隣接アトリビュートを繋ぐ小さな値で繋ぐExtDCBblockで、安定したパターンを得ることが可能となる。
【０１２９】
DCBnatrix [１,１] DCBnatrix [１,２]共に、オーディナリ変数と計量変数等の逐次的変化を可視化する特定の機能を持ったExtDCBblockである。
【０１３０】
[第２のデータの分析システムに関する実施形態]
本発明は、コンピュータの制御部が、コンピュータを構成する各部位を使って処理するデータ分析システムの構成を図３に示す。
処理する、表側のrowカテゴリや表頭のcolumカテゴリを共有する複数のクロス表を分析する方法である。その目的は、多面的な複数のカテゴリ間の、複数のアイテムの相性やマッチングの可能性の理解を容易にしようとするデータ分析システムを説明する。
【０１３１】
処理部
コンピュータの各部を使ってコンピュータの制御部が処理するデータを処理のデータ分析システムの構成を図3に示す。制御部ST110は、以下4の処理を行う処理部を備えている。
制御部ST110が、CombineDCBblockの持つ各DCBblockのrowカテゴリとcolumカテゴリの識別子と各DCBblockの識別子と識別子を使った配置データと各DCBblockのデータとを、記憶部もしくは操作部から取得し記憶部に登録処理する処理部ST311を有する。
制御部が、記憶部からデータであるCombineDCBblockと、これを構成するデータであるDCBblockを取得し、演算部でrowアイテムとcolumアイテムを多次元直交空間座標に定める処理をして記憶部に登録する処理部ST312を有する。
制御部が、記憶部から前記rowカテゴリのアイテムとcolumカテゴリのアイテムの多次元座標と前記CombineDCBblockと前記DCBblockを読み出し演算部でrowアイテムとcolumアイテムの多次元座標を使ってアイテムをクラスタリングして記憶部に登録する処理部ST313を有する。
制御部が、CombineDCBblockとDCBblockのrowカテゴリとcolumカテゴリの識別子と各DCBblockアイテムの多次元座標とクラスタの種類のデータを記憶部から読出しで出力部に出力する処理部ST314とを備えている。
【０１３２】
[第３のデータの分析プログラムに関する実施形態]
本発明は、コンピュータが処理する、表側のrowカテゴリや表頭のcolumカテゴリを共有する複数のクロス表を分析する方法である。その目的は、多面的な複数のカテゴリ間の、複数のアイテムの相性やマッチングの可能性の理解を容易にしようとするデータ分析プログラムを説明する。
【０１３３】
処理手プログラム
コンピュータの各部を使ってコンピュータの制御部が処理するデータを処理のデータ分析のプログラムのステップの構成を図４に示す。
制御部ST110は、以下4の処理を行うステップを備えている。
制御部ST110が、CombineDCBblockの持つ各DCBblockのrowカテゴリとcolumカテゴリの識別子と各DCBblockの識別子と識別子を使った配置データと各DCBblockのデータとを、記憶部もしくは操作部から取得し記憶部に登録する処理ステップST411を有する。
制御部が、記憶部からデータであるCombineDCBblockと、これを構成するデータであるDCBblockを取得し、演算部でrowアイテムとcokumアイテムを多次元直交空間座標に定める処理をして記憶部に登録する処理ステップST412を有する。
制御部が、記憶部から前記rowカテゴリのアイテムとcolumカテゴリのアイテムの多次元座標と前記CombineDCBblockと前記DCBblockを読み出し演算部でrowアイテムとcolumアイテムの多次元座標を使ってアイテムをクラスタリングして記憶部に登録する処理ステップST413を有する。
制御部が、CombineDCBblockとDCBblockのrowカテゴリとcolumカテゴリの識別子と各DCBblockアイテムの多次元座標とクラスタの種類のデータを記憶部から読出しで出力部に出力する処理ステップST414とを備えている。
【０１３４】
このステップのうち、ST32とST31は、順番を入れ替えても良い。
【図１】
2020009209.tif 000014
【図２】
2020009209.tif 000015
【図３】
2020009209.tif 000016
【図４】
2020009209.tif 000017
【図５】
2020009209.tif 000018
【図６】
2020009209.tif 000019
【図７】
2020009209.tif 000020
【図８】
2020009209.tif 000021
【図９】
2020009209.tif 000022
【図１０】
2020009209.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】令和1年7月24日(2019.7.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、ｒｏｗカテゴリが２以上のｒｏｗアイテムの識別子と、ｃｏｌｕｍカテゴリが２以上のｃｏｌｕｍアイテムの識別子と、前記ｒｏｗアイテムと前記ｃｏｌｕｍアイテムとの関連度が行列で表現可能なデータとからなるＤＣＢｍａｔｒｉｘとをもつクロス表に表現可能なデータをＤＣＢｂｌｏｃｋとし、前記Ｎ（〉１）個の全てのｒｏｗカテゴリとＭ（〉２）個の全てのｃｏｌｕｍカテゴリを組み合わせたＮとＭの積の数のＤＣＢｂｌｏｃｋ群のデータを分析する方法であって、
前記ＤＣＢｂｌｏｃｋ群を統合して構成するデータをＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋとしたとき、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは、前記各ＤＣＢｂｌｏｃｋの識別子と、前記各ＤＣＢｂｌｏｃｋの配置データと、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを構成する全てのＤＣＢｍａｔｒｉｘを結合し１の行列として表現できるデータとしてのＣｏｍｂＤＣＢｍａｔｒｉｘをもって構成され、
前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを構成するあるＤＣＢｂｌｏｃｋが、ｒｏｗアイテムとｃｏｌｕｍアイテム数が３以上の正方で、各ｒｏｗアイテムについて全てのｃｏｌｕｍアイテムの組合せの中で最大となる前記関連度が対角要素に限られ、かつ各ｃｏｌｕｍアイテムについて全てのｒｏｗアイテムとの組合せの中で最大となる前記関連度が対角要素に限られるＤＣＢｂｌｏｃｋをもち、
前記コンピュータは、データやプログラムを記憶する記憶部と、演算する演算部と、データを出力する出力部と、前記各部を制御する制御部から構成され、
前記制御部が、前記記憶部にＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋと前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを構成するＤＣＢｂｌｏｃｋ群を登録するステップと、
前記制御部が、前記演算部を使って前記ＣｏｍｂＤＣＢｍａｔｒｉｘの前記ｒｏｗアイテムおよびまたは前記ｃｏｌｕｍアイテムの座標を直交多次元空間に所定の次元圧縮法を使う情報圧縮法で計算するステップと、
前記制御部が、前記演算部を使って前記得られたアイテムの座標で前記アイテムを所定の方法でクラスタリングを行うステップと、
前記制御部が、前記出力部を使って得られた結果を出力するステップと、
を含むことを特徴とするデータ分析法。
【請求項２】
請求項１に記載の前記ｒｏｗアイテムおよびまたは前記ｃｏｌｕｍアイテムの座標を直交多次元空間に所定の次元圧縮法を使う情報圧縮法で計算するステップにおいて、シンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＳＶＤ）またはゼネラライズド・シンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＧＳＶＤ）または交互代入最小２乗法（ＡＬＳ：Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）で計算し、
請求項１に記載の前記得られたアイテムの座標で前記アイテムを所定の方法でクラスタリングを行うステップにおいて、前記アイテムの座標のコサイン距離を使って行うことを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
請求項１の前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは特定の機能をもつＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋを含んで構成（ｃｏｍｐｏｓｅ）され、
前記特定の機能をもつＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋは、２以上ＤＣＢｂｌｏｃｋが前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋのｒｏｗカテゴリとｒｏｗカテゴリアイテムの識別子の記号セットを共有し、
かつ前記２以上ＤＣＢｂｌｏｃｋが、前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋのｃｏｌｕｍカテゴリと同一の概念のｃｏｌｕｍカテゴリと同数で互いに類似するｃｏｌｕｍアイテムの識別子のセットとをもち、前記対応するｃｏｌｕｍアイテムの各識別子の記号セットがそれぞれ２文字以上を共有するＤＣＢｂｌｏｃｋを含む、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを分析するステップを含む、
前記請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
請求項１の前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは特定の機能をもつＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋを含んで構成（ｃｏｍｐｏｓｅ）され、
前記特定の機能をもつＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋは、２以上のＤＣＢｂｌｏｃｋが、前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋのｒｏｗカテゴリアイテムの識別子の記号セットを共有し、
かつ前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋのｃｏｌｕｍカテゴリと同一の概念のｃｏｌｕｍカテゴリと同数で互いに類似するｃｏｌｕｍアイテムの識別子のセットとをもち、前記対応するｃｏｌｕｍアイテムの各識別子の記号セットがそれぞれの２文字以上を共有するＤＣＢｂｌｏｃｋを含み、
前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋは、１以上のＤＣＢｂｌｏｃｋが、前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋの前記ｃｏｌｕｍカテゴリのｃｏｌｕｍアイテムの識別子の記号セットを共有し、
かつ前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋのｒｏｗカテゴリと同一の概念のｒｏｗカテゴリと同数で互いに類似するｒｏｗアイテムの識別子のセットをもち、前記対応するｒｏｗアイテムの識別子の各記号セットがそれぞれの２文字以上を共有するＤＣＢｂｌｏｃｋを含む、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを分析するステップを含む、
前記請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは特定の機能をもつＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋを含んで構成（ｃｏｍｐｏｓｅ）され、
前記特定の機能をもつＥｘｔＤＣＢｎａｔｒｉｘが全ての要素が０．０２以下の数値であるか、前記ＥｘｔＤＣＢｎａｔｒｉｘの全ての要素が前記ＣｏｍｂＤＣＢｍａｔｒｉｘの各要素からその平均値に３倍の標準偏差を加えた値を分布の上限とする乱数である、前記ＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘを１以上含む、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを分析するステップを含む、
前記請求項１または請求項２または請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは特定の機能を有するＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋを含んで構成され、
前記ＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘが、前記ＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘの転置行列と前記ＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘとの積が対角要素が一定の値となる対角行列である前記ＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘを１以上含む、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを分析するステップを含む、
前記請求項１または請求項２または請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは特定の機能をもつＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋを含んで構成され、
前記特定の機能をもつＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘが、ｒｏｗアイテムとして２語以上から成るテキストデータであり、ｃｏｌｕｍアイテムをキーワードとし、関連度を前記各ｒｏｗアイテムが前記ｃｏｌｕｍアイテムのキーワードを含む場合を１、含まなければ０とするＤＣＢｍａｔｒｉｘか、関連度を前記各ｒｏｗアイテムが前記ｃｏｌｕｍアイテムのキーワードを含む数とするＤＣＢｍａｔｒｉｘをもつ前記ＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘを１以上含む、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを分析するステップを含む、
前記請求項１または請求項２または請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは特定の機能をもつＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋを含んで構成され、集約すべき対象のＤＣＢｂｌｏｃｋと、前記集約する変換機能をもった変換行列と、前記変換されて集約構造をもったＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋのデータの配列を登録するステップと、
前記変換行列は、前記対象ＤＣＢｂｌｏｃｋのｒｏｗアイテム数と列数が同じで前記対象ＤＣＢｂｌｏｃｋのｃｏｌｕｍアイテム数より少ない行数からなり、前記変換行列と前記変換行列を転置した行列との積が対角行列となる前記変換行列であって、前記対象ＤＣＢｂｌｏｃｋを行列の形式にしたＤＣＢｍａｔｒｉｘと前記変換行列との積でＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘを形成するステップと、
前記ＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘを含む、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを分析するステップを含む、
前記請求項１または請求項２または請求項３に記載の方法。
【請求項９】
前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは特定の機能を有するＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋを含んで構成され、
前記ＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘの隣接したアイテム同士のＤＣＢｍａｔｒｉｘの値は、０．０２以下の数値であるかＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを構成するＤＣＢｍａｔｒｉｘの各要素からその平均値に３倍の標準偏差を加えた値を上限とする小さな関連度をもつＤＣＢｍａｔｒｉｘであって、前記ＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘを１以上含む、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを分析するステップを含む、
前記請求項１または請求項２または請求項３に記載の方法。
【請求項１０】
前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは特定の機能を有するＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋを含んで構成され、
前記特定の機能を有するＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘが、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋのあるＤＣＢｂｌｏｃｋをクラスタ分析した結果を含むＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘであって、ｒｏｗカテゴリとして前記ＥｘｔＤＣＢｍａｔｒｉｘを１以上含む、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを分析するステップを含む、
前記請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
コンピュータが、ｒｏｗカテゴリが２以上のｒｏｗアイテムの識別子と、ｃｏｌｕｍカテゴリが２以上のｃｏｌｕｍアイテムの識別子と、前記ｒｏｗアイテムと前記ｃｏｌｕｍアイテムとの関連度が行列で表現可能なデータとからなるＤＣＢｍａｔｒｉｘとをもつつクロス表に表現可能なデータをＤＣＢｂｌｏｃｋとし、前記Ｎ（〉１）個の全てのｒｏｗカテゴリとＭ（〉２）個の全てのｃｏｌｕｍカテゴリを組み合わせたＮとＭの積の数のＤＣＢｂｌｏｃｋ群のデータを分析するシステムであって、
前記ＤＣＢｂｌｏｃｋ群を構成するデータをＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋとしたとき、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは、前記各ＤＣＢｂｌｏｃｋの識別子と、前記各ＤＣＢｂｌｏｃｋの配置データと、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋの全てのＤＣＢｍａｔｒｉｘを結合し１の行列として表現できるデータとしてのＣｏｍｂＤＣＢｍａｔｒｉｘをもって構成され、
前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを構成するあるＤＣＢｂｌｏｃｋが、ｒｏｗアイテムとｃｏｌｕｍアイテム数が３以上の正方で、各ｒｏｗアイテムについて全てのｃｏｌｕｍアイテムの組合せの中で最大となる前記関連度が対角要素に限られ、かつ各ｃｏｌｕｍアイテムについて全てのｒｏｗアイテムとの組合せの中で最大となる前記関連度が対角要素に限られるＤＣＢｍａｔｒｉｘをもち、
前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは特定の機能をもつＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋを含んで構成され、前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋは、２以上ＤＣＢｂｌｏｃｋが、前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋのｒｏｗカテゴリとｒｏｗカテゴリアイテムの識別子の記号セットを共有し、かつ前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋのｃｏｌｕｍカテゴリと同一の概念のｃｏｌｕｍカテゴリと同数で互いに類似するｃｏｌｕｍアイテムの識別子のセットとをもち、前記対応するｃｏｌｕｍアイテムの各識別子の記号セットがそれぞれ２文字以上を共有するＤＣＢｂｌｏｃｋを含み、
前記コンピュータは、データやプログラムを記憶する記憶部と、演算する演算部と、データを出力する出力部と、前記各部を制御する制御部から構成され、
前記制御部が、前記記憶部にＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋと前記ＤＣＢｂｌｏｃｋ群を登録する登録部と、
前記記憶部から前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋと前記ＤＣＢｂｌｏｃｋとを呼び出し前記演算部を使って前記ｒｏｗアイテムおよびまたは前記ｃｏｌｕｍアイテムの座標を直交多次元空間に次元圧縮法を使う情報圧縮法としてシンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＳＶＤ）またはゼネラライズド・シンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＧＳＶＤ）または交互代入最小２乗法（ＡＬＳ：Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）で計算する演算部と、
前記得られたアイテムの座標で前記アイテムを前記アイテムの座標のコサイン距離使ってクラスタリングを行う演算部と、
前記出力部を使って得られた結果を出力する出力部と、
を備えることを特徴とするデータ分析法システム。
【請求項１２】
コンピュータが、ｒｏｗカテゴリが２以上のｒｏｗアイテムの識別子と、ｃｏｌｕｍカテゴリが２以上のｃｏｌｕｍアイテムの識別子と、前記ｒｏｗアイテムと前記ｃｏｌｕｍアイテムとの関連度が行列で表現可能なデータとからなるＤＣＢｍａｔｒｉｘとをもつクロス表に表現可能なデータをＤＣＢｂｌｏｃｋとし、前記Ｎ（〉１）個の全てのｒｏｗカテゴリとＭ（〉２）個の全てのｃｏｌｕｍカテゴリを組み合わせたＮとＭの積の数のＤＣＢｂｌｏｃｋ群のデータを分析するためのプログラムであって、
前記ＤＣＢｂｌｏｃｋ群を構成するデータをＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋとしたとき、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは、前記各ＤＣＢｂｌｏｃｋの識別子と、前記各ＤＣＢｂｌｏｃｋの配置データと、前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋの全てのＤＣＢｍａｔｒｉｘを結合し１の行列として表現できるデータとしてのＣｏｍｂＤＣＢｍａｔｒｉｘをもって構成され、
前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋを構成するあるＤＣＢｂｌｏｃｋが、ｒｏｗアイテムとｃｏｌｕｍアイテム数が３以上の正方で、各ｒｏｗアイテムについて全てのｃｏｌｕｍアイテムの組合せの中で最大となる前記関連度が対角要素に限られ、かつ各ｃｏｌｕｍアイテムについて全てのｒｏｗアイテムとの組合せの中で最大となる前記関連度が対角要素に限られるＤＣＢｍａｔｒｉｘをもち、
前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋは特定の機能をもつＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋを含んで構成され、
前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋは、２以上ＤＣＢｂｌｏｃｋが、前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋのｒｏｗカテゴリとｒｏｗアイテムの識別子の記号セットを共有し、かつ前記ＥｘｔＤＣＢｂｌｏｃｋのｃｏｌｕｍカテゴリと同一の概念のｃｏｌｕｍカテゴリと同数で互いに類似するｃｏｌｕｍアイテムの識別子のセットとをもち、前記対応するｃｏｌｕｍアイテムの各識別子の記号セットがそれぞれ２文字以上を共有するＤＣＢｂｌｏｃｋを含み、
前記コンピュータは、データやプログラムを記憶する記憶部と、演算する演算部と、データを出力する出力部と、前記各部を制御する制御部から構成され、
前記制御部によって、
前記記憶部にＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋと前記ＤＣＢｂｌｏｃｋ群を登録するステップと、
前記記憶部から前記ＣｏｍｂＤＣＢｂｌｏｃｋと前記ＤＣＢｂｌｏｃｋとを呼び出し前記演算部を使って前記ｒｏｗアイテムおよびまたは前記ｃｏｌｕｍアイテムの座標を直交多次元空間に次元圧縮法を使う情報圧縮法としてシンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＳＶＤ）またはゼネラライズド・シンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＧＳＶＤ）または交互代入最小２乗法（ＡＬＳ：Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）で計算するステップと、
前記得られたアイテムの座標で前記アイテムを前記アイテムの座標のコサイン距離を使ってクラスタリングを行うステップと、
前記出力部を使って得られた結果を出力するステップと、
を実行させることを特徴とするデータ分析プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】  サービス産業では、人びとが望む状況変更ニーズという多次元の要求特性（多数の特性アイテム）に対し、それを満たすための手段であるプロダクツの多次元のサービス属性（多数の属性アイテム）とのマッチング問題が重要となる．しかし、特性要因図やマインド・マップでは、特性アイテムや属性アイテムが、それらの関係性の強さも、描画した紐づけられた線の太さなどで表現を試みているが、閾値の設定等も恣意的で、位置関係や自然な距離関係も確定しないので、意味の読み取りも、あいまいさが伴ってしまう。しかし、要求と手段とのマッチングデザイン問題や相性診断などでは、恣意性や曖昧性を排除したい
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】  本発明は、アイテム間の関連の度合いを示す多様な変数のタイプを関連度として扱う。売上や利益などの正負に関わらない計量変数、距離の近さや掛かる時間や多次元の各種の距離の近さの逆計量変数、類似度や言葉の共起等の計数変数、ランキングの高さ等のオーディナル変数、時系列等の逐次的データや、季節や時刻や方位等の循環変数、相関性の大キサやある条件アイテムの下で出現するアイテムの条件付き確率や尤度や確信度などの確率変数等、関連の度合いが大きいほど大きな値をとる尺度を、本発明では連環度（ｄｅｇｒｅｅ  ｏｆ  ｃｏｍｂｉｎｅ）と呼ぶことにする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３４】  このステップのうち、ＳＴ４１３とＳＴ４１４は、順番を入れ替えても良い。