(57)【要約】【課題】キーワードを用いずに時系列データの成分分解を精度高く行なう。【解決手段】時系列データに含まれる各観測値を予め定められた時間区間ごとに集計し(S106)、時間情報付文書集合に対して外的な基準を用いずに各文書の内容に基づいてクラスタリングを行って複数個のクラスタを発見し、各文書について各クラスタに所属する度合いを算出し(S102)、時間区間ごとに時間情報付文書集合の各文書が各クラスタに所属する度合いを集計し(S104)、時間区間ごとに、文書集計結果を説明変数とし時系列データ集計結果を目的変数として、説明変数と目的変数との間の関係を表す回帰式を回帰分析により推計し(S108)、回帰分析による時間区間ごとの推計結果及び文書集計結果に基づいて、時間区間ごとの各クラスタの成分比率を算出し(S110)、成分比率算出部の算出結果に基づいて、時系列データに含まれる各観測値を各クラスタの成分に分解する(S112)。【選択図】図１
2014160358.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある現象の時間的な変化を観測して得られた一連の観測値の系列である時系列データに含まれる各観測値を、予め定められた時間区間ごとに集計する時系列データ集計部と、
作成時間情報が付与された文書の集合である時間情報付文書集合に対して、外的な基準を用いずに各文書の内容に基づいてクラスタリングを行って複数個のクラスタを発見し、各文書について、該複数個のクラスタの各々に所属する度合いを算出する文書クラスタリング部と、
前記文書クラスタリング部により算出された前記各クラスタに所属する度合い、及び前記各文書に付与された作成時間情報に基づいて、前記時間区間ごとに、前記時間情報付文書集合の各文書が前記各クラスタに所属する度合いを集計する文書集計部と、
前記時間区間ごとに、前記文書集計部の集計結果を説明変数とし、前記時系列データ集計部の集計結果を目的変数として、該説明変数と該目的変数との間の関係を表す回帰式を回帰分析により推計する回帰分析部と、
前記回帰分析部により前記時間区間ごとに推計された回帰式の定数項及び回帰係数と、前記文書集計部による前記時間区間ごとの集計結果とを用いて、前記時間区間ごとの前記各クラスタの成分の比率を算出する成分比率算出部と、
前記時系列データに含まれる各観測値を、前記観測値の観測時間に対応する前記時間区間の前記成分比率算出部により算出された前記クラスタの成分の比率を用いて、前記各クラスタの成分に分解する成分分解部と、
を含む時系列データ成分分解装置。
【請求項２】
前記時間情報付文書集合の各文書について、どのような感情に基づいて文書が記載されたかを示す値として、各文書に含まれる各感情の度合いを推定する感情推定部を更に含み、
前記文書集計部は、前記文書クラスタリング部により算出された前記各クラスタに所属する度合い、前記各文書に付与された作成時間情報、及び前記感情推定部の推定結果に基づいて、前記時間区間ごとに、前記時間情報付文書集合の各文書が前記クラスタ及び前記感情の各組に所属する度合いを集計し、
前記成分比率算出部は、前記回帰分析部により前記時間区間ごとに推計された回帰式の定数項及び回帰係数と、前記文書集計部による前記時間区間ごとの集計結果とを用いて、前記時間区間ごとの前記クラスタ及び前記感情の組の成分の比率を算出し、
前記時系列データに含まれる各観測値を、前記観測値の観測時間に対応する前記時間区間の前記成分比率算出部により算出された前記クラスタの成分の比率を用いて、前記クラスタ及び前記感情の各組の成分に分解する、
請求項１記載の時系列データ成分分解装置。
【請求項３】
前記時間情報付文書集合は、
前記時間情報付文書集合に含まれる各文書内に特定のキーワードが含まれる文書の集合である、
請求項１又は請求項２に記載の時系列データ成分分解装置。
【請求項４】
前記時間情報付文書集合は、
予め指定された位置範囲内に存在する端末で作成され投稿された文書の集合である、
請求項１〜請求項３の何れか１項記載の時系列データ成分分解装置。
【請求項５】
前記時間情報付文書集合は、
利用者が利用者自身のリアルタイムな状況又は雑感を表わす所定文字数以内の文章を作成して投稿するマイクロブログの文書の集合である、
請求項１〜請求項４の何れか１項記載の時系列データ成分分解装置。
【請求項６】
時系列データ集計部、文書クラスタリング部、文書集計部、回帰分析部、成分比率算出部、成分比率算出部、及び成分分解部を含む時系列データ成分分解装置における時系列データ成分分解方法であって、
前記時系列データ集計部によって、ある現象の時間的な変化を観測して得られた一連の観測値の系列である時系列データに含まれる各観測値を、予め定められた時間区間ごとに集計し、
前記文書クラスタリング部によって、作成時間情報が付与された文書の集合である時間情報付文書集合に対して、外的な基準を用いずに各文書の内容に基づいてクラスタリングを行って複数個のクラスタを発見し、各文書について、該複数個のクラスタの各々に所属する度合いを算出し、
前記文書集計部によって、前記文書クラスタリング部により算出された前記各クラスタに所属する度合い、及び前記各文書に付与された作成時間情報に基づいて、前記時間区間ごとに、前記時間情報付文書集合の各文書が前記各クラスタに所属する度合いを集計し、
前記回帰分析部によって、前記時間区間ごとに、前記文書集計部の集計結果を説明変数とし、前記時系列データ集計部の集計結果を目的変数として、該説明変数と該目的変数との間の関係を表す回帰式を回帰分析により推計し、
前記成分比率算出部によって、前記回帰分析部により前記時間区間ごとに推計された回帰式の定数項及び回帰係数と、前記文書集計部による前記時間区間ごとの集計結果とを用いて、前記時間区間ごとの前記各クラスタの成分の比率を算出し、
前記成分分解部によって、前記時系列データに含まれる各観測値を、前記観測値の観測時間に対応する前記時間区間の前記成分比率算出部により算出された前記クラスタの成分の比率を用いて、前記各クラスタの成分に分解する
時系列データ成分分解方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項５の何れか１項記載の時系列データ成分分解装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜請求項５の何れか１項記載の時系列データ成分分解装置の各手段として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列データの成分分解を行なう時系列データ成分分解装置、方法、プログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
Twitter（登録商標）などに代表される、利用者が主に自身の状況や雑感などを短い文章で投稿するマイクロブログは、更新の容易さと、そのリアルタイム性の高さから大きく普及し、新たな情報基盤として発展を続けている。このような状況の中で、マイクロブログを、実世界で発生した事象を捉える「センサ」として利用する技術が近年では発展している。
【０００３】
例えば、下記非特許文献１には、インフルエンザ関連のキーワードが含まれるツイート量から、インフルエンザの流行度合について予測する技術が開示されている。このような技術により、実世界で観測された時系列データが、どのような背景によって生成されているかに関しての手掛りを知ることができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Aron Culotta: Towards detecting influenza epidemics by analyzing Twitter messages. SOMA Workshop 2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
なお、前述の非特許文献１に記載の従来手法が利用するキーワード指定によるツイート数の計測では、時系列データの生成に関わるキーワードを網羅的に用意する必要がある。しかしながら、網羅的にキーワードを用意するのは困難であり、キーワードの用意が不十分である場合、結果として、時系列データの生成過程に関する正しい理解も不十分になってしまう、という問題がある。
【０００６】
例えば、ある空港における利用者数について、利用者数の成分分解、すなわち、どのような理由でその空港を利用したか、という利用理由の内訳を明らかにすることを考えたとき、人々は「出張する」、「新婚旅行に出発する」、「遊ぶ」、「食事をする」、「買い物をする」など、様々な理由で空港を訪れているため、これらを網羅的にカバー可能なキーワード集合を用意するのは非常に難しく、時系列データの成分分解の精度が落ちてしまう。
【０００７】
また、キーワードマッチ型の従来手法では、キーワードは含まないが時系列データには関連する文書の情報が欠落してしまう、という問題もある。
【０００８】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、キーワードを用いずに時系列データの成分分解を精度高く行なうことができる時系列データ成分分解装置、方法、プログラム、及び記録媒体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】
【０００９】
上記の目的を達成するために、本発明に係る時系列データ成分分解装置は、ある現象の時間的な変化を観測して得られた一連の観測値の系列である時系列データに含まれる各観測値を、予め定められた時間区間ごとに集計する時系列データ集計部と、作成時間情報が付与された文書の集合である時間情報付文書集合に対して、外的な基準を用いずに各文書の内容に基づいてクラスタリングを行って複数個のクラスタを発見し、各文書について、該複数個のクラスタの各々に所属する度合いを算出する文書クラスタリング部と、前記文書クラスタリング部により算出された前記各クラスタに所属する度合い、及び前記各文書に付与された作成時間情報に基づいて、前記時間区間ごとに、前記時間情報付文書集合の各文書が前記各クラスタに所属する度合いを集計する文書集計部と、前記時間区間ごとに、前記文書集計部の集計結果を説明変数とし、前記時系列データ集計部の集計結果を目的変数として、該説明変数と該目的変数との間の関係を表す回帰式を回帰分析により推計する回帰分析部と、前記回帰分析部により前記時間区間ごとに推計された回帰式の定数項及び回帰係数と、前記文書集計部による前記時間区間ごとの集計結果とを用いて、前記時間区間ごとの前記各クラスタの成分の比率を算出する成分比率算出部と、前記時系列データに含まれる各観測値を、前記観測値の観測時間に対応する前記時間区間の前記成分比率算出部により算出された前記クラスタの成分の比率を用いて、前記各クラスタの成分に分解する成分分解部と、を含んでいる。
【００１０】
このように、本発明に係る時系列データ成分分解装置によれば、キーワード単位ではなく、文書の内容に基づいたクラスタの成分比率に従って時系列データを成分分解するようにしたため、時系列データの成分分解を精度高く行なうことができる。
【００１１】
なお、前記時間情報付文書集合の各文書について、どのような感情に基づいて文書が記載されたかを示す値として、各文書に含まれる各感情の度合いを推定する感情推定部を更に含み、前記文書集計部は、前記文書クラスタリング部により算出された前記各クラスタに所属する度合い、前記各文書に付与された作成時間情報、及び前記感情推定部の推定結果に基づいて、前記時間区間ごとに、前記時間情報付文書集合の各文書が前記クラスタ及び前記感情の各組に所属する度合いを集計し、前記成分比率算出部は、前記回帰分析部により前記時間区間ごとに推計された回帰式の定数項及び回帰係数と、前記文書集計部による前記時間区間ごとの集計結果とを用いて、前記時間区間ごとの前記クラスタ及び前記感情の組の成分の比率を算出し、前記時系列データに含まれる各観測値を、前記観測値の観測時間に対応する前記時間区間の前記成分比率算出部により算出された前記クラスタの成分の比率を用いて、前記クラスタ及び前記感情の各組の成分に分解するようにしてもよい。
【００１２】
このように、文書の内容に基づいたクラスタ及び感情の組の成分比率に従って時系列データを成分分解するようにしたため、より精度高く時系列データの成分分解を行なうことができる。
【００１３】
本発明に係る時系列データ成分分解方法は、時系列データ集計部、文書クラスタリング部、文書集計部、回帰分析部、成分比率算出部、成分比率算出部、及び成分分解部を含む時系列データ成分分解装置における時系列データ成分分解方法であって、前記時系列データ集計部によって、ある現象の時間的な変化を観測して得られた一連の観測値の系列である時系列データに含まれる各観測値を、予め定められた時間区間ごとに集計し、前記文書クラスタリング部によって、作成時間情報が付与された文書の集合である時間情報付文書集合に対して、外的な基準を用いずに各文書の内容に基づいてクラスタリングを行って複数個のクラスタを発見し、各文書について、該複数個のクラスタの各々に所属する度合いを算出し、前記文書集計部によって、前記文書クラスタリング部により算出された前記各クラスタに所属する度合い、及び前記各文書に付与された作成時間情報に基づいて、前記時間区間ごとに、前記時間情報付文書集合の各文書が前記各クラスタに所属する度合いを集計し、前記回帰分析部によって、前記時間区間ごとに、前記文書集計部の集計結果を説明変数とし、前記時系列データ集計部の集計結果を目的変数として、該説明変数と該目的変数との間の関係を表す回帰式を回帰分析により推計し、前記成分比率算出部によって、前記回帰分析部により前記時間区間ごとに推計された回帰式の定数項及び回帰係数と、前記文書集計部による前記時間区間ごとの集計結果とを用いて、前記時間区間ごとの前記各クラスタの成分の比率を算出し、前記成分分解部によって、前記時系列データに含まれる各観測値を、前記観測値の観測時間に対応する前記時間区間の前記成分比率算出部により算出された前記クラスタの成分の比率を用いて、前記各クラスタの成分に分解するものである。
【００１４】
なお、前記時間情報付文書集合は、前記時間情報付文書集合に含まれる各文書内に特定のキーワードが含まれる文書の集合であってもよい。
【００１５】
また、前記時間情報付文書集合は、予め指定された位置範囲内に存在する端末で作成され投稿された文書の集合であってもよい。
【００１６】
また、前記時間情報付文書集合は、利用者が利用者自身のリアルタイムな状況又は雑感を表わす所定文字数以内の文章を作成して投稿するマイクロブログの文書の集合であってもよい。
【００１７】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記時系列データ成分分解装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
【００１８】
本発明に係る記録媒体は、コンピュータを、上記時系列データ成分分解装置の各手段として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明によれば、キーワードを用いずに時系列データの成分分解を精度高く行なうことができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１の実施の形態に係る時系列データ成分分解装置の機能的な構成を示す図である。
【図２】時系列データ成分分解装置として機能するコンピュータの概略ブロック図である。
【図３】第１の実施の形態に係る時系列データ成分分解装置が実行する処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施の形態に係る時系列データ成分分解装置の処理内容を模式的に示した図である。
【図５】第２の実施の形態に係る時系列データ成分分解装置の機能的な構成を示す図である。
【図６】第２の実施の形態に係る時系列データ成分分解装置が実行する処理ルーチンの内容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】
＜第１の実施の形態＞
【００２２】
図１は、本発明の一実施の形態における時系列データ成分分解装置１０の機能的な構成を示す図である。
【００２３】
図１に示す時系列データ成分分解装置１０は、入力された時系列データ及び時間情報付文書集合から、当該時系列データを複数個の成分に分解して出力する装置であって、入力部２０、演算部２２、及び出力部２４を備えている。
【００２４】
入力部２０は、時系列データ入力部３０及び時間情報付文書集合入力部３２を備えている。
【００２５】
時系列データ入力部３０は、時系列データの入力を受け付ける。
【００２６】
ここで、時系列データは、ある現象の時間的な変化を観測して得られた一連の値（観測値）の系列である。時系列データの具体例としては、例えば、株価データや売り上げデータ等が挙げられる。時系列データに含まれる各観測値には、各観測値が観測された観測日時を示す観測日時情報が対応付けられている。時系列データは、例えば、インターネット等から自動的に収集しておくことができる。
【００２７】
時間情報付文書集合入力部３２は、時間情報付文書集合の各文書の入力を受け付ける。
【００２８】
時間情報付文書集合は、文書データ（以下、単に文書という）の集合であって、各文書には、各文書がいつ作成されたかを示す作成時間情報（以下、単に時間情報という）が例えばメタデータとして付与されている。時間情報付文書集合は、各文書内に特定のキーワードが含まれる文書の集合であってもよい。また、時間情報付文書集合は、予め指定された位置範囲内に存在する端末で作成され投稿された文書の集合であってもよい。更にまた、時間情報付文書集合は、利用者が利用者自身のリアルタイムな状況又は雑感を表わす所定文字数以内の文章を作成して投稿するマイクロブログの文書の集合であってもよい。
【００２９】
なお、各文書に付与される時間情報は、例えば、日時を示す情報であってもよいし、曜日を示す情報であってもよいし、曜日と時間の組み合わせを示す情報であってもよいし、日付を示す情報であってもよい。時間情報付文書集合は、例えば、事前にインターネット等から収集して構築しておくことができる。
【００３０】
演算部２２は、単語分割部４０、文書クラスタリング部４２、文書集計部４４、時系列データ集計部４６、回帰分析部４８、成分比率算出部５０、及び成分分解部５２を備えている。
【００３１】
単語分割部４０は、時間情報付文書集合に含まれる各文書を単語単位に分割して単語集合を生成する。
【００３２】
文書クラスタリング部４２は、まず、単語分割部４０により各文書の単語集合が生成された時間情報付文書集合から、外的な基準を用いずに、時間情報付文書集合に含まれる文書の内容に基づいて、複数個の意味的なまとまりを持つクラスタ集合を発見する。そして、文書クラスタリング部４２は、時間情報付文書集合に含まれる各文書について、各クラスタに所属する度合いを算出して出力する。なお、外的な基準を用いずに行なわれるクラスタリングは、教師無しのデータ分類手法として一般的に知られている手法を用いることができる。
【００３３】
文書集計部４４は、時間情報付文書集合の各文書の各クラスタに所属する度合いを時間区間ごとに集計する。ここで、時間区間とは、対象期間を複数の期間に分割したときの各分割区間をいう。具体的な例を挙げると、例えば、１日を２４個の期間に均等に分割したときの各時間帯（0時台（00:00:00〜00:59:59）、1時台、……23時台）として時間区間を定義することができる。また、日付（365区間）や、曜日（7区間）、曜日と時間帯の組み合わせ（月曜7時台、火曜10時台、7×24＝168区間）などとしてもよい。なお、文書集計部４４の集計結果を文書集計結果と呼称する。
【００３４】
時系列データ集計部４６は、時系列データを、時間区間ごとに集計する。時系列データ集計部４６で時系列データを集計するときの時間区間の定義は、文書集計部４４における集計で使用された時間区間の定義と同じである。時系列データ集計部４６の集計結果を時系列データ集計結果と呼称する。
【００３５】
回帰分析部４８は、時間区間ごとに、文書集計部４４による文書集計結果を説明変数とし、時系列データ集計部４６による時系列データ集計結果を目的変数として回帰分析を行なう。
【００３６】
成分比率算出部５０は、回帰分析部４８の回帰分析結果を用いて、時間区間ごとの各クラスタの成分比率を算出する。
【００３７】
成分分解部５２は、時系列データを、成分比率算出部５０で算出された時間区間ごとの成分比率を用いて複数個の成分に分解する。
【００３８】
出力部２４は、成分分解部５２の分解結果（成分分解値）を出力する。
【００３９】
時系列データ成分分解装置１０は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１と、ＣＰＵが後述する各処理ルーチンを実行するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）２０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３と、を備えたコンピュータ２００で構成することができる。また、このコンピュータ２００は、通信インタフェース（ＩＦ）２０４、入出力ＩＦ２０５、及びハードディスクドライブ２０６も備えている。通信ＩＦ２０４はネットワーク２１０に接続するためのインタフェースである。入出力ＩＦ２０５は、ディスプレイ２０８及びキーボード２０９に接続される。
【００４０】
ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２やハードディスク等の記録媒体に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、上記ハードウェアとプログラムとを協働させて上述した機能が実現される。
【００４１】
次に、本実施の形態における時系列データ成分分解装置１０の動作について詳細に説明する。時系列データ成分分解装置１０は、時系列データ入力部３０及び時間情報付文書集合入力部３２により時系列データ及び時間情報付文書集合の入力を受け付けると、図３に示す処理ルーチンを実行する。
【００４２】
ステップ１００において、単語分割部４０は、時間情報付文書集合入力部３２で入力が受け付けられた時間情報付文書集合に含まれる各文書diを単語単位に分割し単語集合を生成する。このとき、形態素解析器を用いて名詞のみを抽出して単語集合としてもよいし、あるいは、名詞・動詞・形容詞の単語のみを抽出し単語集合としてもよい。また、他品詞の単語を上記単語集合に加えてもよい。なお、ここでは、形態素解析器による形態素解析を実施する例について説明したが、形態素解析を実施する代わりに、時間情報付文書集合の各文書diに含まれる全ての文字nグラム（連続するn文字）を上記単語集合としてもよい。
【００４３】
ステップ１０２において、文書クラスタリング部４２は、各文書の単語集合が生成された時間情報付文書集合から、外的な基準を用いずに、文書の内容に基づいて複数個の意味的まとまりを持つクラスタ集合を発見し、時間情報付文書集合に含まれる各文書diについて、各クラスタに所属する度合いP(c|di)を出力する。なお、cは、各クラスタを示すパラメータであって、１からクラスタの個数Cまでの値をとる。
【００４４】
ここで、以下の式（１）に示す関係が成立する。
【００４５】
【数１】
2014160358.tif 000003
【００４６】
ここでは、ソフトクラスタリング（例えば、参考文献１「新納浩幸、Rで学ぶクラスタ解析、オーム社、2007」参照。）と呼ばれる、データが各クラスタに属する度合いを出力可能なアルゴリズム（Fuzzy c-means、混合分布モデル、pLSI、LDA、NMFなど）のうち、任意のものが使用可能である。クラスタの個数Cは事前に与えるパラメータで、C=20などと設定する。
【００４７】
ステップ１０４において、文書集計部４４は、上記時間情報付文書集合の各文書diのクラスタに所属する度合いを示す値（以下、この度合いを示す値を便宜的に文書数と呼称する）を時間区間h別に集計する。具体的には、文書diが投稿された時刻をtiとしたとき、時間区間hにおける、クラスタcに所属する文書数n(c,h)を以下の式（２）に示すように定義し、全ての<c,h>の組み合わせについて計算する。
【００４８】
【数２】
2014160358.tif 000004
【００４９】
ここで、Dは、時間情報付文書集合に含まれる文書の個数であり、δ(ti,h)は、時刻tiが時間区間hに含まれるときには1を、そうでないときには0を返す関数である。
【００５０】
文書集計部４４は、上記計算した文書数n(c,h)を文書集計結果として出力する。
【００５１】
なお、前述したように、時間区間hを、１時間単位の時間帯としてもよいし、日付（365区間）や、曜日（7区間）、曜日と時間帯の組み合わせ（月曜7時台、火曜10時台、7×24＝168区間）などとしてもよい。
【００５２】
ステップ１０６において、時系列データ集計部４６は、時系列データのｊ個目の観測値xjについて、時間区間h別に平均値を集計する。
【００５３】
具体的には、観測値xjが観測された時刻（観測時刻）をtjとしたとき、時間区間hにおける、観測値xjの平均値m(h)を以下の式（３）に示すように定義し、全ての時間区間hについて式（３）を計算する。 
【００５４】
【数３】
2014160358.tif 000005
【００５５】
ここで、Jは、時系列データに含まれる観測値の個数であり、Nhは、δ(tj,h)=1となる観測値xjの個数である。また、集計の方法は、平均値以外にも、最大値、最小値、合計などとしてもよい。
【００５６】
なお、ここでは、時間区間hの定義に基づき、観測値xjの観測時刻tjに応じて時系列データを集計したが、上記時間区間hの定義によっては、観測値xjの観測日や観測曜日等に応じて集計することもできる。
【００５７】
時系列データ集計部４６は、上記計算したm(h)を時系列データ集計結果として出力する。
【００５８】
ステップ１０８において、回帰分析部４８は、文書集計部４４の文書集計結果n(c,h)を説明変数とし、時系列データ集計部４６の時系列データ集計結果m(h)を目的変数として、回帰分析を行う。m(h)とn(c,h)との関係を表す線形回帰モデルは、以下の式（４）の通り定義される。
【００５９】
【数４】
2014160358.tif 000006
【００６０】
定数項及び回帰係数（β0,β1,…βC)は、例えば、参考文献２（川野秀一、廣瀬慧、立石正平、小西貞則「回帰モデリングとL1型正則化方の最近の展開」日本統計学会誌、39、2、pp.211-242、2010）に記載の線形重回帰や、lasso回帰、ridge回帰などにより導出できる。
【００６１】
ステップ１１０において、成分比率算出部５０は、回帰分析部４８による回帰係数の推定結果と、文書集計結果とを用いて、時間区間h別のクラスタ成分比率r(c,h)を以下の式（５）に従って算出し、出力する。
【００６２】
【数５】
2014160358.tif 000007
【００６３】
ここで、以下の式（６）を満たす。
【００６４】
【数６】
2014160358.tif 000008
【００６５】
ステップ１１２において、成分分解部５２は、時刻tjに観測された値xjを、成分比率算出部５０により算出された、時刻tjに対応する時間区間hのクラスタ成分比率r(c,h)を用いて、以下の式（７）に示すように、C個の成分に分解する。
【００６６】
【数７】
2014160358.tif 000009
【００６７】
出力部２４は、成分分解部５２の成分分解結果を出力する。
【００６８】
図４に、上記説明した時系列データ成分分解装置１０の処理内容を模式的に示す。図４に示すように、本実施の形態の時系列データ成分分解装置１０は、ある現象の時間的な変化を観測して得られた一連の値の系列である時系列データを複数個の意味的成分に分解可能な手法であり、データマイニング、マーケティングなどに利用可能である。
【００６９】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る時系列データ成分分解装置によれば、時系列データに含まれる各観測値を予め定められた時間区間ごとに集計し、時間情報付文書集合から、外的な基準を用いずに各文書の内容に基づいて複数個のクラスタを発見し、各文書について、該複数個のクラスタの各々に所属する度合いを算出し、該各クラスタに所属する度合い及び各文書に付与された作成時間情報に基づいて、上記時間区間ごとに時間情報付文書集合の各文書が各クラスタに所属する度合いを集計し、上記時間区間ごとに、時間情報付文書集合の集計結果を説明変数とし時系列データの集計結果を目的変数として、該説明変数と該目的変数との間の関係を表す回帰式を回帰分析により推計し、該回帰分析による推計結果及び時間情報付文書集合の集計結果に基づいて、時間区間ごとのクラスタの成分比率を算出し、該算出結果に基づいて、時系列データに含まれる各観測値をクラスタの成分に分解するようにしたため、キーワードを用いずに時系列データの成分分解を精度高く行なうことができる。
【００７０】
なお、第１の実施の形態では、ステップ１００〜１０４を、ステップ１０６の前に行なう例について記載したが（図３参照）、ステップ１００〜１０４を、ステップ１０６とステップ１０８の間に行なうようにしてもよいし、ステップ１００〜１０４の各々と、ステップ１０６とを並列に行なうようにしてもよい。
【００７１】
＜第２の実施の形態＞
【００７２】
第２の実施の形態では、時間情報付文書集合の各文書について感情を推定する感情推定部が設けられた時系列データ成分分解装置により、時系列データの成分分解を行なう例について説明する。
【００７３】
図５は、第２の実施の形態に係る時系列データ成分分解装置６０の機能的な構成を示す図である。なお、図５において、図１と同一もしくは同等の部分には同じ記号を付し、その説明を省略する。
【００７４】
時系列データ成分分解装置６０は、入力部２０、演算部２６、及び出力部２４を備えている。第２の実施の形態に係る演算部２６は、単語分割部４０、感情推定部４１、文書クラスタリング部４２、文書集計部６２、時系列データ集計部４６、回帰分析部６４、成分比率算出部６６、及び成分分解部６８を備えている。
【００７５】
感情推定部４１は、感情推定器を用いて、時間情報付文書集合に含まれる、単語集合生成済みの各文書について、どのような感情に基づいて文書が記載されたかを示す値として、各文書に含まれる各感情成分の度合いを推定して出力する。ここでは、感情推定部４１は、ポジティブ（肯定的）、ネガティブ（否定的）、ニュートラル（中立）の各感情の度合いを推定する。
【００７６】
文書集計部６２は、時間情報付文書集合の各文書が各クラスタ及び感情の組に所属する度合いを時間区間ごとに集計する。本実施の形態において、文書集計部６２の集計結果を文書集計結果と呼称する。
【００７７】
回帰分析部６４は、文書集計部６２の文書集計結果を説明変数とし、時系列データ集計部４６の時系列データ集計結果を目的変数として回帰分析を行なう。
【００７８】
成分比率算出部６６は、回帰分析部６４の回帰分析結果を用いて、時間区間ごとの各成分（クラスタ及び感情の組）の比率を算出する。
【００７９】
成分分解部６８は、時系列データを、成分比率算出部６６で算出された成分比率を用いて複数個の成分に分解する。
【００８０】
なお、第２実施形態の時系列データ成分分解装置６０も、図２に例示したコンピュータにより構成され、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２やハードディスク等の記録媒体に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、ハードウェアとプログラムとを協働させて上述した機能が実現される。
【００８１】
次に、本実施の形態における時系列データ成分分解装置６０の動作について詳細に説明する。時系列データ成分分解装置６０は、時系列データ入力部３０及び時間情報付文書集合入力部３２により時系列データ及び時間情報付文書集合の入力を受け付けると、図６に示す処理ルーチンを実行する。
【００８２】
ステップ３００において、単語分割部４０は、時間情報付文書集合入力部３２で入力が受け付けられた時間情報付文書集合に含まれる各文書diの単語集合を生成する。単語集合の生成方法は、第１の実施の形態で説明した通り（図３のステップ１００参照）であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
【００８３】
ステップ３０２において、感情推定器を用いて、各文書について単語集合生成済みの時間情報付文書集合の各文書について、ポジティブ（肯定的）、ネガティブ（否定的）、ニュートラル（中立）の各感情の度合いP(s=1|di), P(s=2|di)、P(s=3|di)を推定する。感情推定器は、例えば、参考文献３（Alexander Pak and Patrick Paroubek, “Twitter as a Corpus for Sentiment Analysis and Opinion Mining”, LREC 2010.）に記載の方法により、時系列データ成分分解装置６０に入力される入力データとは別のコーパスを用意して構築することができる。具体的には、予め正解データが与えられた感情データを用いて学習することで当該コーパスを構築することができる。
【００８４】
ここで、以下の式（８）に示す関係が成立する。
【００８５】
【数８】
2014160358.tif 000010
【００８６】
なお、感情推定器は、ポジティブ（肯定的）、ネガティブ（否定的）、ニュートラル（中立）の各感情の度合いを推定できるものであれば、上記参考文献３以外の方法を使用してもよい。
【００８７】
ステップ３０４において、文書クラスタリング部４２は、第１の実施の形態で説明したように（図３のステップ１０２も参照）、各文書の単語集合が生成された時間情報付文書集合から、外的な基準無しで、文書の内容に基づいて複数個の意味的まとまりを持つクラスタ集合を発見し、時間情報付文書集合に含まれる各文書diについて、各クラスタに所属する度合いP(c|di)を出力する。
【００８８】
ステップ３０６において、文書集計部６２は、上記時間情報付文書集合の各文書diのクラスタ及び感情の組に所属する度合いを示す値（以下、この度合いを示す値を文書数と呼称する）を時間区間h別に集計する。具体的には、文書diが投稿された時刻をtiとしたとき、時間区間hにおける、クラスタ及び感情の組<s,c>に所属する文書数n(s,c,h)を以下の式（９）に示すように定義し、全ての<s,c,h>の組み合わせについて計算する。
【００８９】
【数９】
2014160358.tif 000011
【００９０】
ここで、Dは、第１の実施の形態の式（２）と同様に、時間情報付文書集合に含まれる文書の個数であり、δ(ti,h)は、時刻tiが時間区間hに含まれるときには1を、そうでないときには0を返す関数である。
【００９１】
文書集計部６４は、上記計算した文書数n(s,c,h)を文書集計結果として出力する。
【００９２】
ステップ３０８において、時系列データ集計部４６は、第１の実施の形態で説明したように時系列データのｊ個目の観測値xj（観測時刻tj）について、時間区間h別に平均値m(h)を集計する。時系列データ集計部４６は、計算したm(h)を時系列データ集計結果として出力する。ここでは、m(h)を、平均値としたが、最小値や、最大値、或いは合計値であってもよい。なお、時系列データの集計方法は、第１の実施の形態において、図３のステップ１０６を参照して説明した通りであるため、ここでは詳細な説明を省略する。
【００９３】
ステップ３１０において、回帰分析部６４は、文書集計部６２の文書集計結果n(s,c,h)を説明変数とし、時系列データ集計部４６の時系列データ集計結果m(h)を目的変数として、回帰分析を行う。m(h)とn(s,c,h)との関係を表す線形回帰モデルは、以下の式（１０）の通り定義される。
【００９４】
【数１０】
2014160358.tif 000012
【００９５】
定数項及び回帰係数（β0,β1,1,…β3,C)は、第１の実施の形態で説明したように、参考文献２（川野秀一、廣瀬慧、立石正平、小西貞則「回帰モデリングとL1型正則化方の最近の展開」日本統計学会誌、39、2、pp.211-242、2010）に記載の線形重回帰や、lasso回帰、ridge回帰などにより導出できる。
【００９６】
ステップ３１２において、成分比率算出部６６は、回帰分析部６４による回帰係数の推定結果を用いて、時間区間h別の各成分（クラスタ・感情の組）の比率r(s,c,h)を以下の式（１１）に従って算出し、出力する。
【００９７】
【数１１】
2014160358.tif 000013
【００９８】
ここで、以下の式（１２）を満たす。
【００９９】
【数１２】
2014160358.tif 000014
【０１００】
ステップ３１４において、成分分解部６８は、時刻tjに観測された値xjを、成分比率算出部６６により算出された、時刻tjに対応する時間区間hのクラスタ成分の比率r(s,c,h)を用いて、以下の式（１３）に示すように、3×C個の成分に分解する。
【０１０１】
【数１３】
2014160358.tif 000015
【０１０２】
出力部２４は、成分分解部６８の成分分解結果を出力する。
【０１０３】
本実施の形態で説明した時系列データ成分分解装置６０も、第１の実施の形態で説明した時系列データ成分分解装置１０と同様に、ある現象の時間的な変化を観測して得られた一連の値の系列である時系列データを複数個の意味的成分に分解可能な手法であり、データマイニング、マーケティングなどに利用可能である。
【０１０４】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る時系列データ成分分解装置によれば、時系列データに含まれる各観測値を、予め定められた時間区間ごとに集計し、時間情報付文書集合の各文書に含まれる各感情の度合いを推定し、時間情報付文書集合から、外的な基準を用いずに各文書の内容に基づいて複数個のクラスタを発見し、各文書について、該複数個のクラスタの各々に所属する度合いを算出し、該各クラスタに所属する度合い及び各文書に付与された作成時間情報に基づいて、前記時間区間ごとに時間情報付文書集合の各文書がクラスタ及び感情の各組に所属する度合いを集計し、上記時間区間ごとに、時間情報付文書集合の集計結果を説明変数とし時系列データの集計結果を目的変数として、該説明変数と該目的変数との間の関係を表す式を回帰分析により推計し、該回帰分析による推計結果及び時間情報付文書集合の集計結果に基づいて、時間区間ごとのクラスタ及び感情の各組の成分比率を算出し、該算出結果に基づいて、時系列データに含まれる各観測値をクラスタ及び感情の各組の成分に分解するようにしたため、キーワードを用いずに時系列データの成分分解を精度高く行なうことができる。
【０１０５】
なお、本実施の形態では、ステップ３００〜３０６を、ステップ３０８の前に行なう例について記載したが（図６参照）、ステップ３００〜３０６を、ステップ３０８とステップ３１０の間に行なうようにしてもよいし、ステップ３００〜３０６の各々と、ステップ３０８とを並列に行なうようにしてもよい。また、ステップ３０２の処理とステップ３０４の順番も、上記図６に示した例に限定されず、何れが先でもよいし、並列に行なうようにしてもよい。
【０１０６】
なお、上記第１の実施の形態及び第２の実施の形態で説明した時系列データ成分分解装置は、どのような時間情報付文書集合に対しても適用可能であるが、特に、Twitter（登録商標）などのリアルタイム性の高いマイクロブログの文書集合に対して特に有効である。また、時間情報付文書集合を、地名、商品名など特定のキーワードを含むものや、文書を作成して投稿した端末の位置が指定範囲内に含まれるものに限定してもよい。
【０１０７】
また、上記第１の実施の形態及び第２の実施の形態で説明したように、図１或いは図５に示す構成要素の動作をプログラムとして構築し、時系列データ成分分解装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【０１０８】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。例えば、当該プログラムを、上述したＲＯＭやハードディスクのみならず、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。また、ネットワーク上の他の記憶装置に当該プログラムを記憶しておき、ネットワークを介して当該プログラムをダウンロードして実行するようにしてもよい。
【０１０９】
また、上述の時系列データ成分分解装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１１０】
また、上記第１の実施の形態及び第２の実施の形態で説明した時系列データ成分分解装置を、ASIC等のハードウェアにより構成してもよい。
【符号の説明】
【０１１１】
１０   時系列データ成分分解装置
２０   入力部
２２   演算部
２４   マイクロブログユーザ属性推定器構築部
２４   出力部
２６   演算部
３０   時系列データ入力部
３２   時間情報付文書集合入力部
４０   単語分割部
４１   感情推定部
４２   文書クラスタリング部
４４   文書集計部
４６   時系列データ集計部
４８   回帰分析部
５０   成分比率算出部
５２   成分分解部
６０   時系列データ成分分解装置
６２   文書集計部
６４   回帰分析部
６４   文書集計部
６６   成分比率算出部
６８   成分分解部
２００ コンピュータ
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＯＭ
２０３ ＲＡＭ
２０４ 通信ＩＦ
２０５ 入出力ＩＦ
２０６ ハードディスクドライブ
【図１】
2014160358.tif 000016
【図２】
2014160358.tif 000017
【図３】
2014160358.tif 000018
【図４】
2014160358.tif 000019
【図５】
2014160358.tif 000020
【図６】
2014160358.tif 000021