(57)【要約】【課題】外部情報を効率的にイベントの点過程モデルに組み込み、イベントの予測を高精度に行うこと。【解決手段】イベントを予測するイベント予測装置１０において、操作部３は、イベント履歴格納装置１からイベントの発生時刻及び発生場所を含んだイベントの履歴情報を引き出すと共に外部情報格納装置２からイベントの発生に影響を及ぼす外的要因を含んだ外部情報を引き出す。パラメータ推定部５は、前記引き出された履歴情報及び外部情報をイベントの点過程モデルと外的要因との関係の学習に供してイベントの予測に最適なパラメータを推定する。【選択図】図１
2020071750.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イベントを予測するイベント予測装置であって、
イベントの発生時刻及び発生場所を含んだイベントの履歴情報と、イベントの発生に影響を及ぼす外的要因を含んだ外部情報とを、イベントの点過程モデルと外的要因との関係の学習に供してイベントの予測に最適なパラメータを推定するパラメータ推定部
を備えたことを特徴とするイベント予測装置。
【請求項２】
前記点過程モデルは、カーネル関数と深層学習モデルとの積の総和で示される強度関数であり、
前記カーネル関数のパラメータとして前記外部情報に対応した代表点の位置情報が供され、
前記深層学習モデルのパラメータとして前記代表点の位置情報及び外部情報が供され、
前記強度関数の尤度関数のパラメータとして前記履歴情報が供されること
を特徴とする請求項１に記載のイベント予測装置。
【請求項３】
前記最適なパラメータは、前記尤度関数により算出される尤度が最大となる前記深層学習モデルのパラメータであることを特徴とする請求項２に記載のイベント予測装置。
【請求項４】
コンピュータがイベントを予測するイベント予測方法であって、
イベントの発生時刻及び発生場所を含んだイベントの履歴情報と、イベントの発生に影響を及ぼす外的要因を含んだ外部情報とを、イベントの点過程モデルと外的要因との関係の学習に供してイベントの予測に最適なパラメータを推定する過程
を有することを特徴とするイベント予測方法。
【請求項５】
前記点過程モデルは、カーネル関数と深層学習モデルとの積の総和で示される強度関数であり、
前記カーネル関数のパラメータとして前記外部情報に対応した代表点の位置情報が供され、
前記深層学習モデルのパラメータとして前記代表点の位置情報及び外部情報が供され、
前記強度関数の尤度関数のパラメータとして前記履歴情報が供されること
を特徴とする請求項４に記載のイベント予測方法。
【請求項６】
請求項１から３のいずれか１項に記載のイベント予測装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするイベント予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時空間におけるイベントの発生履歴とイベントの発生確率に影響を与える外部情報に基づき近未来のイベントを予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
イベントの予測は、タクシー，カーシェア，バイクシェア等のライドシェアシステムや警察によるパトロールの最適化において重要な役割を持つ。
【０００３】
例えば、カーシェアシステムにおいて未来の乗車イベントを予測できれば、乗車ニーズの高い時刻及び地点に事前に車を配置することができる。イベントデータはイベントの系列として表され、点過程と呼ばれるモデルで記述される。時空間上に広がるイベントのモデル化には時空間点過程が広く用いられている。例えば、地震のモデル化のために自己励起型の時空間点過程が提案されている（非特許文献１）。
【０００４】
しかしながら、上述の手法は外部情報を考慮することができない。イベントの発生確率は、外的な環境の影響で大きく変化する。例えば、タクシーの乗車イベントは、天気や周期、道路ネットワーク、周辺のイベント（コンサート，スポーツの試合）や道路状況等の様々な外的要因の影響を受ける。精度の良い予測を達成するためには、これらの外的要因を含んだ外部情報を点過程モデルに組み込む必要がある。
【０００５】
外部情報を用いる点過程モデルとしては、比例ハザードモデルやそれらの拡張手法が提案されている（非特許文献２）。これらの手法は外部情報を点過程モデルの共変量として扱い、共変量のイベント発生確率への影響を表す関数を手動で設計する。しかしながら、多くの場合、これらの外部要因の影響をどのようにモデル化すべきなのかは明らかでない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Reinhart, Alex. “ A review of self-exciting spatio-temporal point processes and their applications. ” Statistical Science 33.3 (2018): 299-318.
【非特許文献２】Cox, David R. “ Regression models and life-tables. ” Breakthroughs in statistics. Springer, New York, NY, 1992. 527-541.
【非特許文献３】OGATA, Yoshihiko. “ On Lewis ' simulation method for point processes. ” IEEE Transactions on Information Theory, 1981, 27.1: 23-31.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前記外部情報は蓄積された複数のデータソースから取得される。そして、外部情報の各々のデータは高次元の特徴ベクトルで表現される。例えば、道路ネットワークは地図画像として、イベント情報は自然言語の系列として取得される。このような異種の高次元データがイベントの発生確率にどのように影響を及ぼすかは明らかでない。現実に即さないモデルを選択した場合、予測精度が大幅に低下する。
【０００８】
本発明は、上記の事情に鑑み、外部情報を効率的にイベントの点過程モデルに組み込み、イベントの予測を高精度に行うことを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
そこで、本発明の一態様は、イベントを予測するイベント予測装置であって、イベントの発生時刻及び発生場所を含んだイベントの履歴情報と、イベントの発生に影響を及ぼす外的要因を含んだ外部情報とを、イベントの点過程モデルと外的要因との関係の学習に供してイベントの予測に最適なパラメータを推定するパラメータ推定部を備える。
【００１０】
本発明の一態様は、コンピュータがイベントを予測するイベント予測方法であって、イベントの発生時刻及び発生場所を含んだイベントの履歴情報と、イベントの発生に影響を及ぼす外的要因を含んだ外部情報とを、イベントの点過程モデルと外的要因との関係の学習に供してイベントの予測に最適なパラメータを推定する過程を有する。
【００１１】
本発明の一態様は、前記イベント予測装置及びイベント予測方法において、前記点過程モデルは、カーネル関数と深層学習モデルとの積の総和で示される強度関数であり、前記カーネル関数のパラメータとして前記外部情報に対応した代表点の位置情報が供され、前記深層学習モデルのパラメータとして前記代表点の位置情報及び外部情報が供され、前記強度関数の尤度関数のパラメータとして前記履歴情報が供される。
【００１２】
本発明の一態様は、前記イベント予測装置及びイベント予測方法において、前記最適なパラメータは、前記尤度関数により算出される尤度が最大となる前記深層学習モデルのパラメータである。
【００１３】
尚、本発明は、前記イベント予測装置としてコンピュータを機能または前記イベント予測方法をコンピュータに実行させるイベント予測プログラムの態様とすることもできる。
【発明の効果】
【００１４】
以上の発明によれば、外部情報を効率的にイベントの点過程モデルに組み込み、イベントの予測を高精度に行える。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一態様であるイベント予測装置のブロック図。
【図２】図１のイベント予測装置の学習及びイベント予測の過程を示したフローチャート。
【図３】イベント履歴格納装置に格納されているイベントの履歴情報の一例。
【図４】外部情報格納装置に格納されている外部情報の一例。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明するが本発明はこの実施形態に限定されるものではない。
【００１７】
［概要］
図１に例示されたイベント予測装置１０は、外的要因の影響を学習できるようにイベントの点過程モデルを拡張することにより、外的要因の影響を考慮しつつ、近未来のイベントを予測する。
【００１８】
イベントとしては、例えば、都市における犯罪の履歴、タクシーの降乗履歴、自動車事故の履歴が挙げられ、イベントの発生時刻、発生場所で表される。
【００１９】
［装置の態様例］
イベント予測装置１０は、操作部３，検索部４，パラメータ推定部５，パラメータ格納部６，予測部７及び出力部８を備える。これらの機能部はコンピュータのハードウェアリソースにより実現される。すなわち、イベント予測装置１０は、少なくとも演算装置（ＣＰＵ）、記憶装置（メモリ、ハードディスク装置等）、通信インタフェース等のコンピュータに係るハードウェアリソースを備える。そして、これらのハードウェアリソースがソフトウェアリソース（ＯＳ、アプリケーション等）と協働することにより各機能部が実装される。尚、個々のコンピュータに前記機能部を個々に実装させてもよい。
【００２０】
以下、イベント予測装置１０の各機能部の具体的な態様例について説明する。
【００２１】
操作部３は、イベント履歴格納装置１、外部情報格納装置２のデータに対する各種操作を受け付ける。各種操作は、前記データの登録、修正、削除等の操作を意味する。操作部３は、キーボード，マウス，タッチパネル等の入力デバイスとデバイスドライバ，メニュー画面等の制御ソフトウェアとの協働により実現される。
【００２２】
イベント履歴格納装置１は、イベント予測装置１０により解析され得るイベントの履歴情報を格納する。前記履歴情報は、イベント予測装置１０の操作部３からの要求により、イベント履歴格納装置１から引き出されてイベント予測装置１０のパラメータ推定部５に供される。イベント履歴格納装置１の態様例としては、Ｗｅｂページを保持するＷｅｂサーバや、データベースを具備するデータベースサーバ等が挙げられる。
【００２３】
図３に例示された履歴情報は、イベントの時刻情報（発生の日付，時刻）と位置情報（発生場所の緯度，経度）とを含む。履歴情報は、例えば、タクシーの乗車履歴や都市における犯罪等の履歴ｘiであり、発生時刻ｔiと発生場所（緯度，経度）ｓiの組み合わせで定義され、ｘi＝（ｔi，ｓi）Ni=1，（ｔi，ｓi）∈Ｔ×Ｓ∈Ｒ×Ｒ2で示される。
【００２４】
また、Ｎ個のイベントの履歴と共に、外部情報が与えられた場合、当該外部情報は、天気、コンサートや野球の試合等のイベント、道路工事、発生時刻ｔi、発生場所（緯度，経度）ｓiに関連づけられた変数で示される。
【００２５】
外部情報格納装置２は、イベント予測装置１０により解析され得る外部情報を格納する。前記外部情報は、イベント予測装置１０の操作部３からの要求により、外部情報格納装置２から引き出されてイベント予測装置１０のパラメータ推定部５に供される。外部情報格納装置２の態様例としては、イベント履歴格納装置１と同様に、Ｗｅｂページを保持するＷｅｂサーバや、データベースを具備するデータベースサーバ等が挙げられる。
【００２６】
図４に例示された外部情報は、イベントの発生に影響を及ぼす外的要因を含む。外部情報は、例えば、天気、コンサートや野球の試合等のイベント、道路工事等のイベントの発生確率に影響を与える外的要因に関するデータであり、Ｔ×Ｓで定義された変数の集合で表される。
【００２７】
外部情報の定義にあたり、時空間における代表点を定義する。ここで、Ｊ個の代表点｛ｕj｝Jj=1を導入する。個々の代表点は、時刻τj∈Ｔと場所ζj∈Ｓのペア（ｕj＝（τj，ζj）で表される。
【００２８】
個々の代表点ｕjには外部情報の特徴ベクトルｚjが対応付けられる。例えば、地理空間区域ごとの地図画像の特徴ベクトルを｛Ｉj｝Jj=1，Ｉj∈ＲNh×Nw×Ncと定義する。Ｎｈは画像の縦幅、Ｎｗは画像の横幅、ＮｃはＲＧＢ値等の画像特徴量である。コンサートや道路工事等のイベントに関する文章の特徴ベクトルを｛Ｗj｝Jj=1，Ｗj∈ＲNs×Nvと定義する。Ｎｓは文章の長さであり、Ｎｖはボキャブラリーの数である。このとき、特徴ベクトルｚjは、画像特徴量と文章特徴量のペア（Ｉj，Ｗj）で表される。
【００２９】
検索部４は、予測対象となる時刻及び位置の情報を受け付ける。検索部４は、例えば、イベントの予測を行うユーザにより操作されるキーボード、マウス、タッチパネル等の入力デバイスと、デバイスドライバ、メニュー画面等の制御ソフトウェアとの協働により実現される。
【００３０】
パラメータ推定部５は、イベント履歴格納装置１及び外部情報格納装置２に格納されているイベントの履歴情報及び外部情報をイベントの点過程モデルと外的要因との関係の学習に供してイベントの予測に最適なパラメータを推定する。
【００３１】
点過程モデルは、強度関数と呼ばれる関数で示される。強度関数は、いつどこでイベントが生じているかの確率を表す関数であって、カーネル関数と深層学習モデルとの積の総和で示される。
【００３２】
特に、本態様の強度関数は前記外部情報の影響を取り込む。また、前記強度関数の評価には前記履歴情報が考慮される。すなわち、前記強度関数のカーネル関数のパラメータとして、前記外部情報に対応した代表点の位置情報が供される。前記強度関数の深層学習モデルのパラメータとして、前記代表点の位置情報及び前記外部情報が供される。前記強度関数の尤度関数のパラメータとして、前記履歴情報が供される。そして、前記尤度関数により算出される尤度が最大となる前記深層学習モデルのパラメータ（特定の代表点の位置情報及び外部情報）が、イベントの予測に最適なパラメータとして、推定される。
【００３３】
パラメータ格納部６は、パラメータ推定部５で得られた最適なパラメータを格納する。パラメータ格納部６は、前記最適なパラメータが保存され、復元可能なものであれば、特に限定することなく、例えば、データベースや、予め備えられた汎用的な記憶装置（メモリやハードディスク装置）の特定領域に実装される。
【００３４】
予測部７は、検索部４から予測対象の時刻情報と位置情報とを受け付けて近未来のイベントを予測する。本予測においては、パラメータ格納部６からイベントの予測に最適なパラメータが導入された強度関数に対して前記予測対象の時刻情報と位置情報を供してイベントを予測する。
【００３５】
出力部８は、予測部７で得られたイベントを出力する。本態様の出力の概念は、ディスプレイやスピーカー等のコンピュータの出力デバイスに限定することなく、プリンタへの印字、ネットワークを介した外部装置への送信等も含む。出力部８は、コンピュータの出力デバイスと、この出力デバイスのドライバソフトとの協働により実現される。
【００３６】
［動作例の説明］
図１，２を参照して本実施形態のイベント予測装置１０の動作例について説明する。
【００３７】
（イベント予測の学習過程）
Ｓ１：パラメータ推定部５は、イベント履歴格納装置１，外部情報格納装置２から引き出したイベントの履歴情報，外部情報に基づき、イベントデータと外的要因の関係を学習してイベントの予測に最適なパラメータを推定する。
【００３８】
前記外部情報の系列Ｚ＝｛ｚj｝Jj=1と対応する代表点の位置情報Ｕ＝｛ｕj｝Jj=1をパラメータとすると、強度関数は以下の式（１）で定義されるカーネル関数の深層混合モデルとして表される。
【００３９】
【数１】
2020071750.tif 000003
【００４０】
式（１）において、ｋ（ｘ，ｕj）は代表点の位置ｕjを中心とするカーネル関数を示す。ｘは予測対象である時刻情報（日付，時刻）と位置情報（緯度，経度）の組を示す。
ｆ（ｕj，ｚj）は非負のスカラーを出力する深層学習モデルを示す。この定式化により、外的要因とイベントの発生確率の複雑な非線形関係を捉え、自動で学習することができる。また、この学習の過程では、逆誤差伝搬法が適宜に適用される。
【００４１】
カーネル関数ｋ（ｘ，ｕj）に対しては、様々な仮定を置くことができる。例えば、一般的に用いられるガウスカーネルは以下の式（２）で定義される。式（２）において、ａは任意定数である。
【００４２】
【数２】
2020071750.tif 000004
【００４３】
そして、式（１）の尤度関数は以下の式（３）で示される。
【００４４】
【数３】
2020071750.tif 000005
【００４５】
式（３）において、θは深層学習モデルのニューラルネットワークｆ（ｕj，ｚj；θ）のパラメータを示す。Ｓ２の過程で代表点が導入されたことにより、ニューラルネットワークｆ（ｕj，ｚj；θ）を積分の外側に出すことができる。これにより、各変数の微分が容易に計算可能になり、逆誤差伝搬法等の誤差を用いた最適化手法を適用できる。そして、学習時には、式（３）によって算出される尤度Ｌが最大となるニューラルネットワークｆ（ｕj，ｚj；θ）のパラメータΘを推定する。このパラメータΘがイベントの予測に最適なパラメータとなる。
【００４６】
Ｓ２：パラメータ格納部６は、Ｓ２（パラメータ推定部５）で得られたイベントの予測に最適なパラメータΘを格納する。
【００４７】
以上の学習過程（Ｓ１，Ｓ２）は、イベント履歴格納装置１の履歴情報、外部情報格納装置２の外部情報が更新される毎に適宜に実行される。
【００４８】
（イベントの予測過程）
Ｓ３：検索部４は、ユーザからイベントの予測対象として時刻情報（例えば、日付，時刻）と位置情報（例えば、緯度，経度）とを受け付ける。
【００４９】
Ｓ４：予測部７は、Ｓ３（検索部４）で受け付けた時刻情報と位置情報の組ｘに基づきイベントの予測を行う。具体的には、パラメータ格納部６から引き出された最適なパラメータΘを適用した強度関数（式（１））に対して時刻情報と位置情報との組ｘを供して近未来のイベントを予測する。本予測においては、周知の点過程のシミュレーション法を適用すればよい。例えば、非特許文献３に開示のthinning法が適宜に適用される。
【００５０】
Ｓ５：出力部８は、Ｓ４での予測により得られたイベントを出力する。前記イベントは、例えば、イベント予測装置１０のディスプレイに出力表示、または、ネットワークを介してユーザの端末に送信される。
【００５１】
［本実施形態の効果］
以上のイベント予測装置１０によれば、外部情報の複雑な影響がイベントの点過程モデルに取り込まれることにより、イベントの高精度な予測が可能となる。
【００５２】
特に、イベントの履歴情報と外部情報とに基づき、イベントの点過程モデルを示す強度関数と外的要因の関係が学習されることにより、イベントの予測に最適なパラメータが推定される。また、前記最適なパラメータとして強度関数の尤度が最大となる深層学習モデルのパラメータが適用されることにより、イベントの予測の精度がさらに高まる。
【００５３】
［本発明の他の態様］
本発明の他の態様としては、イベント予測装置１０の上述の各機能部の一部若しくは全てとしてコンピュータを機能させるプログラムが挙げられる。または、イベント予測装置１０が実行する上述のイベント予測方法の過程の一部若しくは全てをコンピュータに実行させるプログラムが挙げられる。これらのイベント予測プログラムは、コンピュータが読み取り可能な周知の記録媒体に格納された状態でまたはインターネット等のネットワークを介して提供される。
【００５４】
尚、以上の発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更、応用が可能である。
【符号の説明】
【００５５】
１…イベント履歴格納装置
２…外部情報格納装置
３…操作部
４…検索部
５…パラメータ推定部
６…パラメータ格納部
７…予測部
８…出力部
１０…イベント予測装置
【図１】
2020071750.tif 000006
【図２】
2020071750.tif 000007
【図３】
2020071750.tif 000008
【図４】
2020071750.tif 000009