(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
因果分析で使用する特徴抽出装置は、
結果イベントに対する因果分析で使用する特徴時点を決定するように構成された時点決定モジュールと、
前記決定された特徴時点に従って、所定数の期間を獲得するように構成された期間獲得モジュールと、
を含み、
前記所定数の期間は前記決定された特徴時点より前にあり、前記期間から前記決定された特徴時点までの間隔長は、前記期間そのものの長さである期間長に対して正相関であって、
前記特徴抽出装置は、更に、
前記各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出するように構成された特徴抽出モジュールを含む
装置。
【請求項２】
前記期間獲得モジュールは、
因果分析で使用するタイムスパンに従って、因果分析で使用する前記タイムスパンに対応する期間関数を獲得するように構成された関数獲得ユニットと、
前記期間関数に従って、前記各期間の期間長を決定するように構成された期間長決定ユニットと、
前記所定数の期間のうち第１の期間の開始点として前記決定された特徴時点を使用し、前記期間長と、前記第１の期間の前記開始点とに従って、前記第１の期間の終了点を決定するように構成された第１の決定ユニットと、
前記第１の期間の前記決定された終了点と、前記所定数の期間のうち他の期間の期間長とに従って、前記他の期間の開始点と終了点とを決定するように構成された第２の決定ユニットとを含む
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記特徴抽出モジュールは、
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記イベント情報に従って、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの統計情報を獲得するように構成された統計情報獲得ユニットと、
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報に従って、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出するように構成された特徴抽出ユニットとを含む
請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記統計情報獲得ユニットは、
１つの期間に関して、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの発生頻度を計算し、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記発生頻度を使用するように構成された
請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記統計情報獲得ユニットは、
１つの期間に関して、第１の期間として当該期間を使用し、第２の期間として前記第１の期間の隣の期間を使用するように構成された期間区別サブユニットと、
重み関数に従って、前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みを決定するように構成された第１の重み決定サブユニットと、
前記重み関数に従って、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みを決定するように構成された第２の重み決定サブユニットと、
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記イベント情報と、前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みとに従って、前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報を獲得するために、重み計算を実行するように構成された第1の調整サブユニットと、
前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みとに従って、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における第２の調整イベント情報を獲得するために、重み計算を実行するように構成された第２の調整サブユニットと、
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の調整イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における前記第２の調整イベント情報とに従って、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を獲得するように構成された統計情報獲得サブユニットとを含む
請求項３に記載の装置。
【請求項６】
前記統計情報獲得サブユニットは、
前記第１の調整イベント情報と前記第２の調整イベント情報とに従って、前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの再検討頻度を計算し、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記再検討頻度を使用するように構成された
請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記各期間の前記期間長に従って、２つの隣り合う期間毎の間で、より短い期間長を有する期間の中点に対する重みと、前記２つの隣り合う期間毎の境界点に対する重みとを設定するように構成された重み設定モジュールと、
前記中点と、前記境界点と、前記中点の前記重みと、前記境界点の前記重みとに従って、前記各期間に対応する重み関数を獲得するように構成された関数獲得モジュールと、
全ての前記期間に対応する前記重み関数を組み合わせ、前記組み合わせを前記重み関数に決定するように構成された関数決定モジュールとを更に含む
請求項５に記載の装置。
【請求項８】
前記特徴抽出ユニットは、前記結果イベントに対する因果分析で使用する前記特徴として、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を抽出するように構成され、または、
前記特徴抽出ユニットは、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を組み合わせ、前記結果イベントに対する因果分析で使用する前記特徴として、前記組み合わされた情報を抽出するように構成された
請求項３に記載の装置。
【請求項９】
抽出する特徴の数とシステムの演算速度とに従って、前記所定数を決定するように構成された所定数決定モジュールを更に含む
請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
コンピュータに、
結果イベントに対する因果分析で使用する特徴時点を決定する機能と、
前記決定された特徴時点に従って、所定数の期間を獲得する機能と、
を実現させ、
前記所定数の期間は前記決定された特徴時点より前にあり、前記期間から前記決定された特徴時点までの間隔長は、前記期間そのものの長さである期間長に対して正相関であって、
コンピュータに、更に、
前記各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出する機能を実現させるための
因果分析で使用する特徴抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、データ分析の分野に、とりわけ因果分析で使用する特徴抽出方法と装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
データ分析技術の発達に伴い、ビッグデータは、ますます注目を集めている。ビッグデータ分析の重要な目的の１つは、関心のあるイベントの発生状態を効果的に予測または制御することである。因果分析は、予測または制御の目的で、イベントに対して要求される。
【０００３】
因果とは、１つのイベントの発生が他のイベントの発生に直接的または間接的な影響を与えることを意味する。そして、そのような因果関係では、前者は原因イベントで、後者は結果イベントである。一般的に、原因イベントと結果イベントは、時系列の順序に従う。イベントの因果分析においては、結果イベントの発生より前の潜在原因イベントが識別される必要があり、そして、その中から、結果イベントと実際的に因果関係を有する原因イベントが決定される。しかし、データ量が多いので、直接分析では計算作業負担が非常に膨大になる。したがって、抽出された特徴が因果分析を維持するのに適合するように、潜在原因イベントの特徴が抽出されることが望ましい。
【０００４】
Ｐｏｒｃｏｒｏ  ＣとＺａｐｐａｓｏｄｉ  ＦとＲｏｓｓｉｎｉ  ＰＭとＴｅｃｃｉｏ  Ｆとによって書かれたＣｌｉｎｉｃａｌ  Ｎｅｕｒｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ（臨床神経生理学）の１２０巻２号に２００８年１２月２３日にリリースされた「リアルネットワークの機能的な連結性予想に影響を及ぼしている多変量自己回帰モデル命令の選択」という論文では、一定の期間に基づく特徴抽出方法が提案されている。当該方法は、特に、因果分析を容易にするために、一定の期間で潜在原因イベントを獲得することと、前記期間での結果イベントの原因特徴として潜在原因イベントの発生状態を使用することとを含む。
【０００５】
本開示の実施形態において、発明者は、先行技術には少なくとも以下の問題があると気づいている。
【０００６】
上記の特徴抽出方法では、抽出の正確さを保証するために、用いた一定の期間は非常に短く、ビッグデータの場合には、結果イベントに対し何万もの潜在原因イベントが存在する可能性がある。このケースでは、特徴抽出に短い一定の期間を用いる場合、多数の原因特徴が抽出される可能性があり、それは原因特徴の高次元化の要因となる。高次元の原因特徴は、計算作業負担をより大きくする可能性がある。結果的に、因果分析の計算に、あまりにも長時間かかり、結果イベントに対する因果がない原因特徴がランダムノイズの干渉下で結果イベントと関係あるように間違われるような過剰適合が起きる可能性がある。それにより因果分析のエラー比率が上昇する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
先行技術の技術的問題に対処するために、本開示の実施形態は、因果分析で使用する特徴抽出方法と装置を提供する。技術的な解決方法は以下の通りである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第１の観点では、因果分析で使用する特徴抽出方法が提供される。前記方法は、
結果イベントに対する因果分析で使用する特徴時点を決定することと、
前記決定された特徴時点に従って、所定数の期間を獲得することと、当該所定数の期間は前記決定された特徴時点より前にあり、前記期間から前記決定された特徴時点までの間隔長は、前記期間のスパンに対して正相関であって、
前記各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出することと、
を含む方法。
【０００９】
第２の観点では、因果分析で使用する特徴抽出装置が提供される。前記装置は、
結果イベントに対する因果分析で使用する特徴時点を決定するように構成された時点決定モジュールと、
前記決定された特徴時点に従って、所定数の期間を獲得するように構成された期間獲得モジュールと、前記所定数の期間は前記決定された特徴時点より前にあり、前記期間から前記決定された特徴時点までの前記間隔長は、前記期間の前記スパンに対して正相関であって、
前記各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出するように構成された特徴抽出モジュールと、
を含む。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の実施形態で提供された技術的解決方法は、以下の有益な効果を成し遂げる。
【００１１】
本開示の実施形態で提供された方法と装置によれば、短周期の潜在原因イベントと長周期の潜在原因イベントとを包括的に考えて、抽出された特徴の数が制御され、それによって計算作業負担を減らして、過剰適合の問題を防ぎ、因果分析における正確さを向上する。
【００１２】
本開示の実施形態の技術的解決方法をより理解するために、実施形態を示す添付図面を、以下で簡単に説明する。明らかに、以下の説明の添付図面は本開示の実施形態のみを示し、当業者は、創造的努力なしで、これら添付図面に基づく他の添付図面を導き出す可能性がある。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の実施形態に従った、因果分析で使用する特徴抽出方法のフローチャートである。
【図２】本開示の実施形態に従った、因果分析で使用する特徴抽出方法のフローチャートである。
【図３】本開示の実施形態に従った、期間の概略図である。
【図４】本開示の実施形態に従った、因果分析で使用する特徴抽出方法のフローチャートである。
【図５】本開示の実施形態に従った、因果分析で使用する特徴抽出装置の構造の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本開示の実施形態で示される技術的解決方法は、実施形態と添付図面に関して以下で記述される。明らかに、実施形態は典型例のみである。創造的な努力なしに、本開示の実施形態に基づいて当業者に得られる全ての他の実施形態は、本開示の保護範囲内である。
【００１５】
図１は、本開示の実施形態に従った、因果分析で使用する特徴抽出方法のフローチャートである。図１に関して、方法は以下のステップを含む。
１０１：結果イベントに対する因果分析で使用するための特徴時点を決定すること。
【００１６】
この実施形態では、ステップ１０１は特に、ビッグデータのシナリオにおいて、マスデータに対応する時点から１つの時点を選ぶことと、選ばれた時点を結果イベントに対する因果分析で使用する特徴時点として使用することとを含む。
【００１７】
因果分析においては、結果イベントと、結果イベントに対応する潜在原因イベントのイベント情報とが必要とされる点に留意する必要がある。結果イベントは、因果分析において、ユーザが興味を持つイベントである。結果イベントに対応して、結果イベントの発生に直接的または間接的に影響を与えているイベントは、潜在原因イベントと呼ばれる。特徴抽出の手順は、特徴時点前に発生した潜在原因イベントに関しての特徴抽出に関係する。このように、抽出された特徴に関して、特徴時点に対応する結果イベントのイベント情報（たとえば、発生または不発生、上昇振幅または下降振幅）に対する因果分析を行って、結果イベントに対して実際に因果を引き起こす原因イベントは、潜在原因イベントから決定される。実際には、複数の特徴時点に対応する結果イベントのイベント情報が獲得されるように、複数の特徴時点が決定されるものとしても良い。このように、より精密な関係モデルを獲得するために、異なる特徴時点で抽出された特徴と、異なる特徴時点に対応する結果イベントのイベント情報とに従って、因果分析が行われる。
【００１８】
因果分析において分析されるデータに関しては、イベントが発生する時点に係るデータが記録され、時系列データ形式で記録されるという点に留意する必要がある。時点は、時系列データの基本的な単位である。つまり、特徴時点が決定されるとき、特徴時点に対応する結果イベントのイベント情報はデータベースから獲得される。
【００１９】
しかし、タイプに従い、結果イベントは、発生状態に従って決定される結果イベントであっても良いし、または数値情報に従って決定される結果イベントであっても良く、各々、第１結果イベントと第２結果イベントと呼ばれる。第１結果イベントの発生状態は、「発生」または「不発生」で、つまり、結果イベントが発生したか、発生しなかったかである。第２結果イベントは、結果イベントの数値情報であるものとしても良く、つまり、当該結果イベントは数値情報の形式で表現されるものとしても良い。あるいは、第２結果イベントは、数値情報が所定の規則を満たすときに、発生状態が「発生」と決定されるイベントであるものとしても良く、数値情報が所定の規則を満たさないときに、発生状態が「不発生」と決定されるイベントであっても良い。つまり、数値情報が所定の規則を満たすか否かに従って、結果イベントの発生状態が決定されるものとしても良く、結果イベントの発生状態は結果的に「発生」または「不発生」で示される。具体的には、第２結果イベントの数値情報が所定の閾値を超える場合、第２結果イベントが発生したと決定され、または、第２結果イベントの数値情報の増加比率が所定のパーセンテージを超える場合、第２結果イベントが発生したと決定される。
【００２０】
以下の因果分析における正確さを向上させるために、結果イベントのすべての記録されたイベント情報が分析される必要がある点に留意する必要がある。具体的には、結果イベントは「発生」または「不発生」と示されるものとしても良く、特徴抽出は特徴時点に係る結果イベントのために実行されるものとしても良く、それから、結果イベントは数値情報を使って示され、時点は各数値情報のために決定され、それから、正確な関係モデルが機械学習方法を用いて確立されるように、特徴抽出は特徴時点に従い実行される。
【００２１】
たとえば、ひどい気象条件と、経済政策の変更と、汚染度と、ウェブ・フォーラムのコメントとに関するイベントが、都市の犯罪率の上昇を引き起こす可能性があるということを考慮して、気象条件と、経済政策の変化と、汚染度と、ウェブ・フォーラムのコメントの数とが、潜在原因イベントとして使用され、都市の犯罪率の上昇というイベントが結果イベントとして使用され、特徴抽出のための特徴時点が選択され、特徴抽出が特徴時点に従って実行される。それから、都市の犯罪率が結果イベントとして使用され、特徴時点に対応する都市の犯罪率と、特徴時点前に記録された各時点に対応する都市の犯罪率とに従い、特徴抽出は実行される。
【００２２】
１０２：決定された特徴時点に従って所定数の期間を獲得すること。所定数の期間は決定された特徴時点より前にあり、期間から決定された特徴時点までの間隔長は期間のスパンに対して正相関である。
【００２３】
所定数は、必要条件分析において、データ・アナリストによって定義されるものとしても良く、発生したイベントの分布に従って決定されるものとしても良く、この実施形態に限定されない。これに加え、各期間のスパンは、関数または発生したイベントの分布に従って決定されるものとしても良く、この実施形態に限定されない。
【００２４】
たとえば、経済危機の間、様々な種類の原因イベントがしばしば発生する場合には、所定数がより大きく、そして期間のスパンがより短く定義されるものとしても良い。一方、好景気の間、様々な種類の原因イベントがあまり発生しない場合には、所定数が小さく、そして期間のスパンがより長く定義されるものとしても良い。
【００２５】
因果分析においては、原因イベントは、結果イベントの前に確かに発生する。したがって、特徴抽出において、結果イベントの特徴時点は終了時点として用いられる。そして、特徴時点の前の少なくとも一つの期間と、当該少なくとも一つの各期間で発生した潜在原因イベントとが、獲得される。原因イベントによりもたらされた結果イベントに対する影響は、特定の潜伏期間の後、現れる。いくつかの原因イベントは長い潜伏期間を有し、いくつかの原因イベントは短い潜伏期間を有する。したがって、短い潜伏期間を有する原因イベントは、通常、高密度で特徴時点近くの履歴期間内に分布され、長い潜伏期間を有する原因イベントは、通常、低密度で特徴時点から遠く離れた履歴期間内に分布される。結果イベントは、様々なタイプの原因イベントに従う可能性があり、ゆえに、様々なタイプの原因イベントの特徴が抽出される必要がある。したがって、特徴抽出における正確さと計算作業負担を総合的に考慮して、期間の分割においては異なる期間が使用される必要がある。
【００２６】
好ましくは、期間から特徴時点までの間隔長は、スパンに対して正相関である。つまり、期間が特徴時点に近ければ近いほど、間隔長は短くなり、スパンは短くなる。期間が特徴時点から離れれば離れるほど、期間のスパンは益々長くなる。間隔長に対する正相関に従って、期間のスパンを決定することにより、特徴の数を有効に制御することが可能になる。つまり、短い潜伏期間を有する原因イベントに関しては、そのような原因イベントは、通常、高密度で特徴時点に近い履歴期間内に分布されるので、特徴時点により近い期間には、より短いスパンが使用されるべきであり、それによって、より多くの特徴を抽出し、結果、特徴抽出における正確性を向上する。長い潜伏期間を有する原因イベントに関しては、そのような原因イベントは、通常、低密度で特徴時点から遠く離れた履歴期間内に分布されるので、特徴時点からより離れた期間には、より長いスパンが使用されるべきであり、それによって、長い潜伏期間を有する原因イベントの特徴の数を制御し、結果、計算作業負担を減らす。
【００２７】
例として、結果イベントの１種類の潜在原因イベントのための特徴抽出を使用することで、以下のステップの説明が与えられるという点に留意する必要がある。実際には、様々な種類の潜在原因イベントの特徴が、獲得した期間に従って、結果イベントに対する因果分析で使用するために別個に抽出されるものとしても良い。それによって、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴が抽出される。
【００２８】
１０３：各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出すること。
【００２９】
この実施形態では、ステップ１０３は、特に１０３１と１０３２を含む。
【００３０】
１０３１：各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を獲得すること。
【００３１】
具体的には、ビッグデータのシナリオにおいて、各期間が決定されると、各期間と潜在原因イベントの所定の種類とに従って、各期間で発生した潜在原因イベントが決定される。潜在原因イベントが決定された後、各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報が獲得され、各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に、統計の収集が実行され、そして、各期間の統計情報が獲得される。
【００３２】
潜在原因イベントの種類は、データ・アナリストによって予め定義されているものとしても良い。たとえば、ステップ１０１の例に基づいて、ユーザは、経済政策転換の種類に関連するイベントを潜在原因イベントと定義するものとしても良い。経済政策のいずれかが転換されるとき、経済政策転換に関するイベントは潜在原因イベントであると決定される。
【００３３】
イベント情報は、潜在原因イベントの発生状態、すなわち「発生」または「不発生」であっても良い。発生状態は、２進法で示されるものとしても良い。潜在原因イベントが発生した場合、潜在原因イベントのイベント情報は「１」である。潜在原因イベントが発生しなかった場合、潜在原因イベントのイベント情報は「０」である。これに加えて、イベント情報は、潜在原因イベントの数値情報であるものとしても良い。たとえば、気象条件を例に挙げると、気象条件のイベント情報は、３８℃または４０℃のような数値情報であるものとしても良い。
【００３４】
この実施の形態では、イベント情報が潜在原因イベントの発生状態である場合、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報は、各期間で発生した潜在原因イベントの発生頻度であっても良く、または、イベント情報が潜在原因イベントの数値情報である場合、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報は、各期間で発生した潜在原因イベントの発生頻度、各期間で発生した潜在原因イベントの数値情報の平均値、各期間で発生した潜在原因イベントの数値情報の標準偏差などであっても良い。統計情報の特定の形式はデータ・アナリストによって予め定義されているものとしても良く、この実施形態に限定されない。
【００３５】
１０３２：各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報に従って、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出すること。
【００３６】
本開示の実施形態において、ステップ１０３２は特にステップ（１）またはステップ（２）を含む。
【００３７】
（１）結果イベントに対する因果分析で使用する特徴として、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を抽出すること。
【００３８】
（２）各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を組み合わせることと、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴として組み合わせた情報を抽出すること。
【００３９】
統計情報は、（２−１）または（２−２）で記された手法で組み合わされるものとしても良い。
【００４０】
（２−１）各種潜在原因イベントを行列の行に使用し、各期間を行列の列に使用して、統計情報を組み合わせて、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴行列として、獲得した統計情報行列を抽出すること。
【００４１】
この実施形態では、結果イベントの各種潜在原因イベントに関して、各期間に対応する統計情報が獲得されるものとしても良い。すなわち、潜在原因イベントの次元と期間の次元とを含む多次元の特徴を獲得する。この場合では、各種潜在原因イベントが行列の行として使用され、各期間が行列の列として使用され、各期間で発生した各種潜在原因イベントの統計情報が組み合わされる。そして、獲得した統計情報行列は、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴行列として抽出される。
【００４２】
（２−２）潜在原因イベントの種類の順序で各期間の各種潜在原因イベントの統計情報を組み合わせ、結果イベントの因果分析で使用する特徴ベクトルとして、獲得したベクトルを抽出すること。
【００４３】
この実施の形態では、各種潜在原因イベントが配列されるものとしても良く、各期間の各種潜在原因イベントの統計情報は、潜在原因イベントの種類の順序で順番に配列されるものとしても良く、そして、統計情報ベクトルは、このように組み合わせることによって獲得される。そして、獲得した統計情報ベクトルは、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴ベクトルとして抽出される。潜在原因イベントの列は、唯一ではなく、分析条件によって異なるものとしても良い。
【００４４】
実際には、統計情報は他の手法で組み合わされるものとしても良く、この実施形態に限定されない。
【００４５】
この実施形態では、ステップ１０３の後、抽出された特徴と、結果イベントのイベント情報とが、サンプルとして使用され、各種潜在原因イベントと結果イベントとの間の関係モデルは、機械学習(たとえば、ノルム正規化のロジスティック回帰)の手段によって確立される。関係モデルの係数が正である潜在原因イベントに関して、当業者の関連知識に基づいて、結果イベントと実際に原因-結果の関係にある原因イベントは、潜在原因イベントから更に決定される。
【００４６】
この実施形態で提供された方法によれば、短周期の潜在原因イベントと長周期の潜在原因イベントとを包括的に考慮して、抽出された特徴の数が制御されるように、異なるスパンを有する期間が獲得され、各期間の統計情報が獲得され、各期間の統計情報が因果分析で使用する特徴として抽出される。それにより、計算作業負担を削減し、過剰適合の問題を防ぎ、因果分析の正確さを向上する。
【００４７】
任意では、図１のステップ１０２で示された実施形態で開示された技術的解決方法に基づいて、「決定された特徴時点に従って所定数の期間を獲得すること」は、ステップ１０２１と、１０２２と、１０２３と、１０２４とを含む。
【００４８】
１０２１：因果分析で使用されるタイムスパンに従って、因果分析で使用されるタイムスパンに対応する期間関数を獲得すること。
【００４９】
因果分析で使用されるタイムスパンは、分析条件に従って決定される、因果分析で使用する総タイムスパンに関係する。たとえば、結果イベントの前２年以内に発生し、結果イベントに影響を直接的または間接的に与えた原因イベントが発見される必要がある場合、因果分析で使用されるタイムスパンは２年と決定される。
【００５０】
期間関数は、因果分析で使用されるタイムスパンに応じて変化する。任意では、因果分析で使用されるタイムスパンが短い場合に低増加関数が期間関数として獲得され、因果で使用されるタイムスパンが長い場合に高増加関数が期間関数として獲得される。たとえば、潜在原因イベントのイベント情報が日の単位で記録されるならば、因果分析で使用されるタイムスパンが１ヵ月である場合、期間関数は比例関数であるものとしても良く、因果分析に用いられるタイムスパンが１年である場合、期間関数は指数関数であるものとしても良い。因果分析で使用されるタイムスパンと期間関数との間の対応関係は、短周期潜在原因イベントの潜伏期間の期待値と、長周期潜在原因イベントの潜伏期間の期待値とに従って定義されるものとしても良く、この実施形態に限定されない。
【００５１】
好ましくは、期間関数の引数値と関数値は整数であり、期間関数に従って決定される期間のスパンが、期間から特徴時点までの間隔長が長ければ長いほど、期間のスパンは、大きくなる、という条件を満たすように、期間関数は増加関数である。たとえば、指数関数が期間関数として獲得され、または、フィボナッチ数列関数が期間関数として獲得される。
【００５２】
たとえば、潜在原因イベントのイベント情報が月の単位で記録され、因果分析で使用されるタイムスパンが３年であるならば、期間関数は指数関数ｆ（ｉ）＝３ｉ−１であるものとしても良い。ここで、ｉは期間のシーケンス番号を示し、ｆ（ｉ）は期間のスパンを示す。
【００５３】
１０２２：期間関数に従って、各期間のスパンを決定すること。
【００５４】
この実施形態では、期間関数は、各期間のスパンを決定するのに使用される。具体的には、期間関数の引数は期間関数のシーケンス番号であるものとしても良く、その時その関数値は期間のスパンである。あるいは、期間関数の引数は、期間の開始点であるものとしても良く、その時その関数値は期間のスパンである。この実施形態は、期間関数の引数を何ら限定するものではない。
【００５５】
同様に、期間関数の引数が期間のシーケンス番号である場合、期間関数と期間のシーケンス番号とに関して、シーケンス番号の小さいものから大きいものへの順序で、各期間のスパンが決定される。あるいは、期間関数の引数が期間の開始点である場合、前の期間が決定されたあと、前の期間の終了点が、決定すべき期間の開始点として決定される。決定すべき期間のスパンは、決定すべき期間の開始点と、期間関数とに従って決定され、決定すべき期間の終了点は、前記開始点と、決定すべき期間のスパンとに従って決定される。このようにして、やがては決定すべき期間が決定される。
【００５６】
１０２３：所定数の期間のうち第１の期間の開始点として、決定された特徴時点を使用することと、スパンと第１の期間の開始点とに従って、第１の期間の終了点を決定すること。
【００５７】
１０２４：第１の期間の決定された終了点と、所定数の期間のうちの他の期間のスパンとに従って、所定数の期間のうちの該他の期間の開始点と終了点とを決定すること。
【００５８】
詳しくは、第１の期間から始まって、決定された期間の終了点が決定すべき期間の開始点として決定され、決定すべき期間の終了点は、該開始点と決定すべき期間のスパンとに従って決定され、当該決定すべき期間が決定された期間として決定される。期間の数が所定数に達するまで、次の期間が同様に決定される。
【００５９】
ステップ１０２１の例に基づくと、所定数は４であり、期間関数はｆ（ｉ）＝３ｉ−１である。この場合では、４つの期間のスパンは、１ヵ月と、３ヵ月と、９ヵ月と、２７ヵ月と決定される。ゼロ点としての特徴時点から始まって、時の進行の逆方向に沿って、１ヵ月と、３ヵ月と、９ヵ月と、２７ヵ月のスパンを有する期間が順番に獲得される。詳しく言うと、第１の期間の開始点が０で、その終了点が１(月)であり、第２の期間の開始点が１(月)で、その終了点が４(月)であり、第３の期間の開始点が４(月)で、その終了点が１９(月)であり、第４の期間の開始点は１３(月)で、終了点は４０(月)であると決定される。この場合では、期間の数が所定数４に達し、それゆえ期間の獲得が終了される。
【００６０】
期間関数と所定数に従って決定される期間の総スパンが、因果分析で使用されるタイムスパンと異なる可能性があるので、分割された期間が因果分析で使用されるタイムスパンに従って調節される、たとえば、最後の期間のスパンが調節されるものとしても良いという点に留意する必要がある。たとえば、因果分析で使用されるタイムスパンが４５ヵ月で、期間関数と所定数とに従って決定された４つの期間のスパンが、１ヵ月と、３ヵ月と、９ヵ月と、２７ヵ月とであるならば、総スパンは４０ヵ月で、因果分析で使用されるタイムスパンより短い。この場合では、２７ヵ月のスパンを有する期間が、３２ヵ月のスパンまで延ばされるものとしても良い。この実施形態は、そのようなスパンの調節の方法を何ら限定するものではない。
【００６１】
任意では、図１のステップ１０３１で示された実施形態で開示された技術的解決方法に基づいて、「各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を獲得すること」は、１つの期間に関して、当該期間での潜在原因イベントの発生頻度を計算することと、当該期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として、当該発生頻度を使用することとを含む。
【００６２】
この実施形態では、潜在原因イベントのイベント情報が潜在原因イベントの発生状態である場合、統計情報がイベントの発生頻度であるものとしても良い。具体的に言うと、潜在原因イベントが発生した場合、そのイベント情報は１であり、潜在原因イベントが発生していない場合、そのイベント情報は０である。期間に関して、当該期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報の合計は、当該期間で発生した潜在原因イベントの発生数である。当該発生数と期間のスパンとに従って、当該期間での潜在原因イベントの発生頻度が計算され、計算された発生頻度が、当該期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として使用される。
【００６３】
たとえば、３日のスパンを有する期間に関して、もし潜在原因イベントのイベント情報に従って、経済政策転換イベントが、当該期間で２回発生したと決定されると、当該期間での経済政策転換イベントの発生頻度は２／３である。
【００６４】
更に、各期間に関して、各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報の合計と、各期間のスパンとに従って、各期間の潜在原因イベントの発生頻度が計算され、計算された各期間の発生頻度が、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として使用される。
【００６５】
任意では、図１のステップ１０３１で示された実施形態で開示された技術的解決方法に基づいて、「各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を獲得すること」は、１つの期間に関して、当該期間での潜在原因イベントのイベント情報の平均値を計算することと、当該期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として、計算した平均値を使用することとを含む。
【００６６】
この実施形態では、潜在原因イベントのイベント情報が潜在原因イベントの数値情報である場合、統計情報がイベント情報の平均値であるものとしても良い。具体的に言うと、期間に関して、当該期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報の合計が計算され、当該計算された合計が、当該期間内の潜在原因イベントのイベント情報の平均を獲得するために当該期間のスパンで割られ、平均値が当該期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として使用される。
【００６７】
たとえば、潜在原因イベントの数値情報、すなわち気象条件が気温であり、３日のスパンを有する期間に関して、もし期間内で収集された気温が各々３５℃と３７℃と３６℃であるならば、当該期間での気温の平均値は３６℃であると計算され、当該期間での気温の統計情報は３６℃である。
【００６８】
更に、各期間に関して、各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報の合計と、各期間のスパンとに従って、各期間での潜在原因イベントのイベント情報の平均値が計算され、計算された各期間の平均値が、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として使用される。
【００６９】
任意では、図１のステップ１０３１で示された実施形態で開示された技術的解決方法に基づいて、「各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を獲得すること」は、１つの期間に関して、当該期間での潜在原因イベントのイベント情報の標準偏差を計算することと、当該期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として、計算した標準偏差を使用することとを含む。
【００７０】
この実施形態では、潜在原因イベントのイベント情報が潜在原因イベントの数値情報である場合、統計情報がイベント情報の標準偏差であるものとしても良い。具体的に言うと、１つの期間に関して、当該期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報の平均値が計算され、当該期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報と、イベント情報の平均値とに従って、標準偏差の公式を用いて、当該期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報の標準偏差が計算され、当該計算された標準偏差が、当該期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として使用される。
【００７１】
例として期間での気温をまた取り上げると、もし期間での気温が各々３５℃と３７℃と３６℃であるならば、平均値は３６℃であり、当該期間での気温の標準偏差は１．４１であると計算され、当該期間での気温の統計情報は１．４１である。
【００７２】
更に、各期間に関して、各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報の合計に従って、各期間での潜在原因イベントのイベント情報の平均値が計算され、それから各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報の標準偏差が計算され、計算された各期間での標準偏差が、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として使用される。
【００７３】
統計情報は、上記した発生頻度と、平均値と、標準偏差とに限定されないという点に留意する必要がある。代わりに、統計情報は、分散のような情報であるものとしても良く、この実施形態に限定されない。
【００７４】
任意では、図１のステップ１０３１で示された実施形態で開示された技術的解決方法に基づいて、「各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を獲得すること」は、ステップ１０３１−１と、ステップ１０３１−２と、ステップ１０３１−３と、ステップ１０３１−４と、ステップ１０３１−５と、ステップ１０３１−６とを含む。
【００７５】
１０３１−１：１つの期間に関して、当該期間を第１の期間として使用し、隣の期間を第２の期間として使用すること。
【００７６】
この実施形態では、第１の期間の隣の２つの期間のうちいずれかが第２の期間として使用されるものとしても良く、本実施形態に限定されない。
【００７７】
１０３１−２：重み関数に従って、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みを決定すること。
【００７８】
重み関数は、潜在原因イベントに対し重みを割り当てるために使用される。重み関数の引数は時点であっても良く、その関数値は、このように当該時点で発生した潜在原因イベントの重みであるものとしても良い。
【００７９】
この実施形態では、周辺効果が、２つの隣り合う期間の間で引き起こされる可能性がある。周辺効果は、もし、あるイベントが２つの隣り合う期間の境界点付近で発生したならば、当該イベントが隣り合う期間に影響を与える可能性があるということを意味する。この場合では、抽出された特徴がランダムノイズの影響を受けないように、統計情報の計算においては、イベントにより２つの隣り合う期間に与えられた影響に従って、計算が実行されるものとしても良い。
【００８０】
周辺効果を防ぐために、期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報の計算においては、隣り合う期間の境界点付近で発生した潜在原因イベントが、その重みに従って、２つの隣り合う期間に別々に寄与するように、２つの隣り合う期間で発生した各潜在原因イベントに重みが割り当てられるものとしても良い。
【００８１】
１０３１−３：第２の期間に関して、重み関数に従って、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みを決定すること。
【００８２】
具体的に言うと、第２の時間関数で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みが重み関数に従って決定されるものとしても良い。
【００８３】
任意では、重み関数に従って、第２の期間と、第１の期間と第２の期間との境界点付近とで発生した潜在原因イベントの第２の期間における重み（０以上１未満）が決定され、１と当該重みとの差が、第２の期間で発生した潜在原因イベントの第１の期間における重みとして使用される。
【００８４】
たとえば、２つの隣り合う期間１と期間２に関して、海外貿易政策の転換というイベントが２つの隣り合う期間１と期間２の境界点付近と期間１とで発生し、国家財政政策の転換というイベントが２つの隣り合う期間１と期間２の境界点付近と期間２とで発生し、これらの２つのイベントの両方とも、経済政策転換イベントに関係する。この場合では、もし、重み関数に従って、期間１の海外貿易政策の転換イベントの重みが０．６であると決定されるならば、期間２の海外貿易政策の転換イベントの重みは０．４であると決定されうる。そして、もし、重み関数に従って、期間２の国家財政政策の転換イベントの重みが０．７であると決定されるならば、期間１の国家財政政策の転換イベントは０．３であると決定されうる。
【００８５】
１０３１−４：第１の期間で発生した各潜在原因イベントのイベント情報と、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みとに従って、期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報を獲得するために重み計算を実行すること。
【００８６】
具体的に言うと、第１の期間で発生した各潜在原因イベントのイベント情報に、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みを掛けて積が計算され、計算された積が、期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報として獲得される。
【００８７】
１０３１−５：第２の期間で発生した各潜在原因イベントのイベント情報と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みとに従って、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報を獲得するために、重み計算を実行すること。
【００８８】
具体的に言うと、第２の期間で発生した各潜在原因イベントのイベント情報に、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みを掛けて積が計算され、計算された積が、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報として獲得される。
【００８９】
１０３１−６：第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報とに従って、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を獲得すること。
【００９０】
この実施形態では、ステップ１０３１−６は特に以下を含む。
（３）第１の調整イベント情報と第２の調整イベント情報とに従って、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの再検討頻度を計算することと、当該再検討頻度を、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として使用すること。
【００９１】
この実施形態では、潜在原因イベントのイベント情報が潜在原因イベントの発生状態である場合、統計情報はイベントの再検討頻度であるものとしても良い。当該再検討頻度は、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間に対する寄与と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間に対する寄与との重みづけされた後の合計の第１の期間のスパンに対する割合を示すのに使用される。具体的に言うと、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの再検討頻度を取得するために、第１の調整イベント情報と第２の調整イベント情報とが加算され、加算結果が第１の期間のスパンで割られる。そして、再検討頻度は第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として使用される。
【００９２】
たとえば、３日のスパンを有する第１の期間に関して、もし経済政策転換イベントが第１の期間で２回発生したならば、最初に発生した経済政策転換イベントの重みが０．６で、次に発生した経済政策転換イベントの重みが１であると、第１の調整イベント情報は各々０．６と１となる。もし経済政策転換イベントが第２の期間で２回発生したならば、第１の期間で最初に発生した経済政策転換イベントの重みが０．３で、第１の期間で次に発生した経済政策転換イベントの重みが０であると、第２の調整イベント情報は各々０．３と０となる。この場合、第１の期間の経済政策転換イベントの発生頻度は、（０．６＋１＋０．３＋０）／３＝０．６３３である。
【００９３】
更に、第１の各期間に関して、第１の各期間で発生した潜在原因イベントの再検討頻度が、第１の各期間で発生した潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、第２の期間で発生した潜在原因イベントの、第１の各期間における第２の調整情報と、第１の各期間のスパンとに従って計算され、第１の各期間の再検討頻度が、第１の各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として使用される。
【００９４】
（４）第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報との平均値を計算することと、計算した平均値を、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として使用すること。
【００９５】
この実施形態では、潜在原因イベントのイベント情報が潜在原因イベントの数値情報である場合、統計情報は、調整イベント情報の平均値であっても良い。具体的に言うと、第１の期間で発生した潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、第２の期間で発生した潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報との合計が計算され、第１の期間の潜在原因イベントの調整イベント情報の平均値を獲得するために、当該合計が第１の期間のスパンで割られる。そして、当該平均値は、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として使用される。
【００９６】
たとえば、潜在原因イベント、すなわち気象条件の数値情報が気温であり、３日のスパンを有する第１の期間に関して、もし第１の期間で収集された気温が各々３５℃と３７℃と３６℃で、第１の期間で収集された気温の重みが各々０．８と１と１であるならば、第１の調整イベント情報は各々２８℃と３７℃と３６℃となる。そして、もし第２の期間で収集された気温が各々３５℃と３６℃で、第２の期間で収集された気温の第１の期間における重みが各々０．４と０であるならば、第２の調整イベント情報は各々１４℃と０℃となる。この場合、第１の期間における気温の統計情報は（２８＋３７＋３６＋１４＋０）／３＝３８．３３℃である。
【００９７】
（５）第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報との標準偏差を計算することと、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として計算した標準偏差を使用すること。
【００９８】
この実施形態では、潜在原因イベントのイベント情報が潜在原因イベントの数値情報である場合、統計情報はイベント情報の標準偏差であるものとしても良い。具体的に言うと、第１の期間で発生した潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、第２の期間で発生した潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報との平均値が計算され、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報との標準偏差が、標準偏差の公式を使って計算される。そして、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として、計算した標準偏差が使用される。
【００９９】
統計情報は、上述の発生頻度と、平均値と、標準偏差とに限定されない、という点に留意が必要である。その代わりに、統計情報は分散のような情報であるものとしても良く、この実施例に限定されない。
【０１００】
第１の期間は２つの隣の期間、すなわち１つ目の隣の期間と２つ目の隣の期間を有するものとしても良く、この場合、本開示の他の実施形態では、第１の期間の１つ目の隣の期間に関して、重み関数に従って、１つ目の隣の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みを決定することと、第１の期間の２つ目の隣の期間に関して、重み関数に従って、２つ目の隣の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みを決定することとを、ステップ１０３１−３が含むという点に留意する必要がある。同様に、第１の期間で発生した各潜在原因イベントのイベント情報と、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みとに従って、期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報を獲得するために重み計算を実行することをステップ１０３１−３が含み、１つ目の隣の期間で発生した各潜在原因イベントのイベント情報と、１つ目の隣の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みとに従って、１つ目の隣の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報を獲得するために重み計算を実行することと、２つ目の隣の期間で発生した各潜在原因イベントのイベント情報と、２つ目の隣の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みとに従って、２つ目の隣の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第３の調整イベント情報を獲得するために重み計算を実行することをステップ１０３１−５が含み、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、１つ目の隣の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報と、２つ目の隣の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第３の調整イベント情報とに従って、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を獲得することをステップ１０３１−６が含む。
【０１０１】
任意では、図１で示された実施形態で開示された技術的解決方法に基づいて、方法は更にステップ（６）とステップ（７）とステップ（８）とを含む。
【０１０２】
（６）各期間のスパンに従って、２つの隣り合う期間毎の間で、より短い時間スパンを有する期間の中点に対する重みと、２つの隣り合う期間毎の境界点に対する重みとを設定すること。
【０１０３】
具体的に言うと、２つの隣り合う期間に関して、２つの隣り合う期間のスパンに従って、より短いスパンを有する期間の中点の重みが設定され、２つの隣り合う期間の境界点の重みが設定される。
【０１０４】
好ましくは、中点の重みは１に設定する。更に好ましくは、境界点の重みは０．５に設定する。更に、第１の期間と第２の期間の両方で発生した潜在原因イベントの時点が境界点に近ければ近いほど、潜在原因イベントの重みがより小さくなる。
【０１０５】
更に具体的に言うと、特徴時点はゼロ点として使用され、Ｘ座標として時の進行と逆方向を使って決定される時点が重み関数の引数として使用される。この場合では、第１の期間と、対応する第２の期間とに関して、第１の期間と第２の期間の境界点ｔ１と、第１の期間のスパンｆ（ｉ）と、第２の期間のスパンｆ（ｉ＋１）とが獲得される。当該スパンでは、ｉが期間のシーケンス番号を示し、第２の期間は第１の期間の前で、ｆ（ｉ）はｆ（ｉ＋１）より小さい。この場合では、好ましくは、時点ｔ１−ｆ（ｉ）／２の重みは１に設定され、時点ｔ１の重みは０．５に設定される。
【０１０６】
（７）中点と、境界点と、中点の重みと、境界点の重みとに従って、各期間に対応する重み関数を獲得すること。
【０１０７】
具体的に言うと、２つの隣り合う期間毎により短いスパンを有する期間の中点の重みが設定される場合、最大のスパンを有する１つを除いて各期間の中点の重みが決定され、２つの隣り合う期間の境界の重みが設定される場合、境界点の各々の重みが決定される。この場合には、各期間の中点の重みと、境界点の各々の重みとに従って、各期間の中点と境界点との間の期間で、線形補間が実行され、それによって各期間に対応する重み関数を獲得する。
【０１０８】
たとえば、時点ｔ１−ｆ（ｉ）／２と、時点ｔ１と、時点ｔ１−ｆ（ｉ）／２の重みと、時点ｔ１の重みとに従って、期間（ｔ１−ｆ（ｉ）／２，ｔ１）に対応する重み関数を獲得するために、期間（ｔ１−ｆ（ｉ）／２，ｔ１）で線形補間が実行される。
【０１０９】
２つの隣り合う期間の境界点に関して対称の時点で発生した潜在原因イベントの重みが等しいことを保証するために、より長いスパンを有する期間の中点の対称点に対する重みが、中点の重みに等しくなるように設定するものとしても良く、対称点と、境界点と、対称点の重みと、境界点の重みとに従って、対称点と境界点との間の期間に対応する重み関数を獲得するために、対称点と境界点との間の期間で線形補間が実行されるという点に留意する必要がある。
【０１１０】
上記例を更に使って、更なる説明を行う。時点ｔ１−ｆ（ｉ）／２の時点ｔ１に対する対称点はｔ１＋ｆ（ｉ）／２である。時点ｔ１＋ｆ（１）／２の重みもまた１に設定される。時点ｔ１＋ｆ（１）／２と、時点ｔ１と、時点ｔ１＋ｆ（１）／２の重みと、時点ｔ１の重みとに従って、期間（ｔ１，ｔ１＋ｆ（ｉ）／２）に対応する重み関数を獲得するために、期間（ｔ１，ｔ１＋ｆ（ｉ）／２）で線形補間が実行される。
【０１１１】
同様に、ステップ（４）は、各期間の中点の重みと、各期間の対称点の重みと、各期間の境界点の重みとに従って、各期間の中点と、各期間の対称点と、各期間の境界点との間の期間で線形補間を実行することを含み、それによって、各期間に対応する重み関数を獲得する。
【０１１２】
（８）期間に対応する重み関数を組み合わせることと、当該組み合わせを重み関数に決定すること。
【０１１３】
具体的に言うと、各期間に対応する重み関数が決定された場合、期間に対応する重み関数の全てが１つの重み関数、すなわち上述された重み関数に組み合わされるように、期間に対応する重み関数が時系列で組み合わせられる。
【０１１４】
任意では、図１で示された実施形態で開示された技術的解決方法に基づいて、ステップ１０２の「決定された特徴時点に従って、所定数の期間を獲得すること」の前に、方法は更に、特徴表現能力とシステムの演算速度とに従って所定数を決定することを含む。
【０１１５】
ビッグデータの分析において、抽出された特徴が多ければ多いほど、特徴表現能力が高くなる。しかし、大量の特徴によって演算時間が長くなる可能性がある。それゆえ、この実施形態では、特徴表現能力と、因果分析のためのシステムの演算速度とを包括的に考慮して、所定数を決定するものとしても良い。好ましくは、所定数は３から５までである。
【０１１６】
この実施形態で提供された方法によれば、短周期の潜在原因イベントと長周期の潜在原因イベントとを包括的に考慮して、抽出された特徴の数が制御されるように、異なるスパンを有する期間が獲得され、各期間の統計情報が獲得され、各期間の統計情報が、因果分析で使用される特徴として抽出される。それにより、計算作業負担を減らし、過剰適合の問題を防ぎ、因果分析における正確性を向上する。
【０１１７】
上述した任意の技術的解決方法は、ここではそれ以上述べられていないような組み合わせを通じて、本開示の任意の実施形態を構成するものとしても良い。
【０１１８】
図２は、本開示の実施形態に従った、因果分析で使用する特徴抽出方法のフローチャートである。図２に関して、方法は以下のステップを含む。
２０１：特徴表現能力と、システムの演算速度とに従って、所定数を決定すること。
【０１１９】
この実施形態では、例として所定数が４であることを用いて説明する。
【０１２０】
２０２：結果イベントに対する因果分析で使用する特徴時点を決定すること。
【０１２１】
この実施形態では、例として都市の犯罪率上昇イベントに対する因果分析を用いて説明する。そして、都市の犯罪率上昇イベントに対する因果分析のために特徴時点ｔ０が選択されているものと仮定する。
【０１２２】
２０３：因果分析で使用するタイムスパンに従って、因果分析で使用するタイムスパンに対応する期間関数を獲得すること。
【０１２３】
この実施形態では、潜在原因イベントのイベント情報が月単位で記録され、因果分析で使用されるタイムスパンは約３年である。この場合では、例として期間関数が指数関数ｆ（ｉ）＝３ｉ−１であるということを用いて説明する。
【０１２４】
２０４：期間関数に従って、各期間のスパンを決定すること。
【０１２５】
２０５：所定数の期間のうち第１の期間の開始点として、決定された特徴時点を使用することと、スパンと、第１の期間の開始点とに従って、第１の期間の終了点を決定すること。
【０１２６】
２０６：決定された第１の期間の終了点と、所定数の期間のうち他の期間のスパンとに従って、所定数の期間のうち他の期間の開始点と終了点とを決定すること。
【０１２７】
図３に関して、潜在原因イベントの種類は、各々ｅ１ｔ，ｅ２ｔ，・・・ｅｊｔであり、所定数は４であり、期間関数はｆ（ｉ）＝３ｉ−１である。この場合では、４つの期間のスパンが各々１ヶ月と３ヶ月と９ヶ月と２７ヵ月である。特徴時点ｔ０から開始すると、各期間は各期間のスパンに従って獲得され、４つの期間（ｔ０−１，ｔ０）と（ｔ０−４，ｔ０−１）と（ｔ０−１３，ｔ０−４）と（ｔ０−４，ｔ０−１３）とが各々獲得される。
【０１２８】
２０７：各期間に関して、期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、期間内の潜在原因イベントの発生頻度を計算することと、期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として、計算した発生頻度を使用すること。
【０１２９】
ステップ２０７は各期間に対する個々の計算の手順である。複数種類の潜在原因イベントが発生した期間に関しては、各種潜在原因イベントが対応する統計情報を有する。
【０１３０】
ステップ２０４の例に基づくと、３ヶ月のスパンを有する期間に関して、当該期間での種類ｅ１ｔの潜在原因イベントは０の発生頻度を有し、種類ｅ２ｔの潜在原因イベントは１／３の発生頻度を有し、・・・種類ｅｊｔの潜在原因イベントは１／３の発生頻度を有す。
【０１３１】
２０８：各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を組み合わせることと、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴として、組み合わされた情報を抽出すること。
【０１３２】
結果イベントに対する因果分析で使用する特徴ベクトルとして、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を抽出することの例を挙げると、もし、４つの期間で潜在原因イベントｅ１ｔの統計情報が各々Ｓ１１とＳ１２とＳ１３とＳ１４であり、４つの期間で潜在原因イベントｅ２ｔの統計情報が各々Ｓ２１とＳ２２とＳ２３とＳ２４であり、・・・４つの期間で潜在原因イベントｅｊｔの統計情報が各々Ｓｊ１とＳｊ２とＳｊ３とＳｊ４であるならば、抽出された特徴ベクトルは［Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ１３，Ｓ１４，Ｓ２１，Ｓ２２，Ｓ２３，Ｓ２４，・・・Ｓｊ１，Ｓｊ２，Ｓｊ３，Ｓｊ４］となる。
【０１３３】
図４は、本開示の実施形態に従った、因果分析で使用する特徴抽出方法のフローチャートである。図４に関して、方法は以下のステップを含む。
４０１：特徴表現能力と、システムの演算速度とに従って、所定数を決定すること。
【０１３４】
この実施形態では、例として、所定数が４であることを用いて説明する。
【０１３５】
４０２：結果イベントに対する因果分析で使用する特徴時点を決定すること。
【０１３６】
この実施形態では、例として、都市の犯罪率上昇イベントに対する因果分析を用いて説明する。そして、都市の犯罪率上昇イベントに対する因果分析のために特徴時点ｔ０が選択されているものと仮定する。
【０１３７】
４０３：因果分析で使用するタイムスパンに従って、因果分析で使用するタイムスパンに対応する期間関数を獲得すること。
【０１３８】
この実施形態では、潜在原因イベントのイベント情報が月単位で記録され、因果分析で使用するタイムスパンは約３年である。この場合では、例として、期間関数が指数関数ｆ（ｉ）＝３ｉ−１であるということを用いて説明する。
【０１３９】
４０４：期間関数に従って、各期間のスパンを決定すること。
【０１４０】
４０５：所定数の期間のうち第１の期間の開始点として、決定された特徴時点を使用することと、スパンと、第１の期間の開始点とに従って、第１の期間の終了点を決定すること。
【０１４１】
４０６：第１の期間の終了点と、所定数の期間のうち他の期間のスパンとに従って、所定数の期間のうち他の期間の開始点と終了点とを決定すること。
【０１４２】
４０７：各期間のスパンに従って、２つの隣り合う期間毎の間で、より短いタイムスパンを有する期間の中点に対する重みと、２つの隣り合う期間毎の境界点に対する重みとを設定すること。
【０１４３】
この実施形態では、特徴時点から開始して第３の期間（ｔ０−１３，ｔ０−４）に関して、それに隣り合う第２の期間と比較すると、第２の期間（ｔ０−４，ｔ０−１）が小さいスパンを有するので、時点ｔ０−２．５の重みが１に設定され、時点ｔ０−４の重みが０．５に設定され、時点ｔ０−５．５の重みが１に設定されることになる。そのような設定に基づくと、図３で示されるように各期間に対応する重み関数ｇ（ｔ’）が獲得されるように、第３の期間と第２の期間との重み関数を獲得するために、時点ｔ０−５．５からｔ０−２．５までの時点の重みに線形補間が実行される。この実施形態の重み関数ｇ（ｔ’）はゼロ点として時点ｔ０を使用し、Ｘ軸として時の進行と逆方向を使用するという点に留意する必要がある。
【０１４４】
４０８：中点と、境界点と、中点の重みと、境界点の重みとに従って、各期間に対応する重み関数を獲得すること。
【０１４５】
４０９：期間に対応する重み関数を組み合わせることと、当該組み合わせを重み関数に決定すること。
【０１４６】
４１０：１つの期間に関して、第１の期間として当該期間を使用し、第２の期間として隣の期間を使用すること。
【０１４７】
４１１：重み関数に従って、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みを決定すること。
【０１４８】
第３の期間に関して、第３の期間で発生した潜在原因イベントｅｊｔの第１の重みが、重み関数ｇ（ｔ’）すなわちｇ（６．５）＝１，ｇ（８．５）＝１，ｇ（１０．５）＝０．７８，ｇ（１２．５）＝０．５６に従って、決定されるものとしても良い。
【０１４９】
４１２：第２の期間に関して、重み関数に従って、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みを決定すること。
【０１５０】
図３に関し、第３の期間の隣の期間は、第２の期間と第４の期間である。図３で最も低い部分のカーブは、重み関数カーブを示す。第２の期間に関して、第２の期間で発生した潜在原因イベントｅｊｔの第２の期間における重みが、重み関数ｇ（ｔ’）すなわちｇ（３．５）＝０．６７に従って、決定されるものとしても良く、第２の期間で発生した潜在原因イベントｅｊｔの第３の期間における重みは、１−ｇ（３．５）＝０．３３である。第４の期間に関して、第４の期間で発生した潜在原因イベントｅｊｔの第４の期間における重みが、重み関数ｇ（ｔ’）すなわちｇ（１４．５）＝０．６７，ｇ（６．５）＝０．８９に従って、決定されるものとしても良く、第４の期間で発生した潜在原因イベントｅｊｔの第３の期間における重みは、１−ｇ（１４．５）＝０．３３，１−ｇ（１６．５）＝０．１１である。
【０１５１】
４１３：第１の期間で発生した各潜在原因イベントのイベント情報と、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みとに従って、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報を獲得するために重み計算を実行すること。
【０１５２】
４１４：第２の期間で発生した各潜在原因イベントのイベント情報と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みとに従って、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報を獲得するために重み計算を実行すること。
【０１５３】
４１５：第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報とに従って、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を獲得すること。
【０１５４】
期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報がすべて１であり、その統計情報が、潜在原因イベントｅｊｔの再検討頻度であるという例を挙げると、第３の期間のイベント情報の重みの、獲得された合計は、
（１−ｇ（３．５））＋ｇ（６．５）＋ｇ（８．５）＋ｇ（１０．５）＋ｇ（１２．５）＋（１−ｇ（１４．５））＋（１−ｇ（１６．５））＝４．１１
である。それゆえ、第３の期間の潜在原因イベントの再検討頻度は、４．１１／ｆ（３）＝０．４６である。
【０１５５】
４１６：各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を組み合わせることと、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴として、組み合わせた情報を抽出すること。
【０１５６】
結果イベントに対する因果分析で使用する特徴ベクトルとして、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を抽出することの例を挙げると、もし、４つの期間で潜在原因イベントｅ１ｔの統計情報が各々Ｓ１１とＳ１２とＳ１３とＳ１４であり、４つの期間で潜在原因イベントｅ２ｔの統計情報が各々Ｓ２１とＳ２２とＳ２３とＳ２４であり、・・・４つの期間で潜在原因イベントｅｊｔの統計情報が各々Ｓｊ１とＳｊ２とＳｊ３とＳｊ４であるならば、抽出された特徴ベクトルは［Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ１３，Ｓ１４，Ｓ２１，Ｓ２２，Ｓ２３，Ｓ２４，・・・Ｓｊ１，Ｓｊ２，Ｓｊ３，Ｓｊ４］となる。
【０１５７】
この実施形態で提供された方法によれば、短周期の潜在原因イベントと長周期の潜在原因イベントとを包括的に考慮して、抽出された特徴の数が制御されるように、異なるスパンを有する期間が獲得され、各期間の統計情報が獲得され、各期間の統計情報が、因果分析で使用する特徴として抽出される。それにより、計算作業負担を減らし、過剰適合の問題を防ぎ、因果分析における正確性を向上する。更に、重み配分の手法により、特徴の周辺効果が弱められ、因果分析における正確性が向上される。
【０１５８】
図５は、本開示の実施形態に従った、因果分析で使用する特徴抽出装置の構造の模式図である。図５に関し、装置は、時点決定モジュール５０１と、期間獲得モジュール５０２と、特徴抽出モジュール５０３とを含む。
【０１５９】
時点決定モジュール５０１は、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴時点を決定するために構成されている。期間獲得モジュール５０２は、時点決定モジュール５０１に接続されており、決定された特徴時点に従って、所定数の期間を獲得するために構成されている。ここで、所定数の期間は決定された特徴時点より前であり、期間から、決定された特徴時点までの間隔長が、期間のスパンに対して正相関である。特徴抽出モジュール５０３は、期間獲得モジュール５０２に接続されており、各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出するために構成されている。
【０１６０】
任意では、期間獲得モジュール５０２は、
因果分析で使用するタイムスパンに従って、因果分析で使用するタイムスパンに対応する期間関数を獲得するために構成された関数獲得ユニットと、
期間関数に従って、各期間のスパンを決定するために構成されたスパン決定ユニットと、
所定数の期間のうちの第１の期間の開始点として、決定された特徴時点を使用し、スパンと第１の期間の開始点とに従って、第１の期間の終了点を決定するために構成された第１の決定ユニットと、
決定された第１の期間の終了点と、所定数の期間のうち他の期間のスパンとに従って、他の期間の開始点と終了点とを決定するために構成された第２の決定ユニットと
を含む。
【０１６１】
任意では、特徴抽出モジュール５０３は、
各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を獲得するために構成された統計情報獲得ユニットと、
各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報に従って、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出するために構成された特徴抽出ユニットと
を含む。
【０１６２】
任意では、統計情報獲得ユニットは、１つの期間に関して、前記期間での潜在原因イベントの発生頻度を計算し、前記期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として、前記発生頻度を使用するために構成されている。
【０１６３】
任意では、統計情報獲得ユニットは、１つの期間に関して、前記期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報の平均値を計算し、前記期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として、前記平均値を使用するために構成されている。
【０１６４】
任意では、統計情報獲得ユニットは、１つの期間に関して、前記期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報の標準偏差を計算し、前記期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として、前記標準偏差を使用するために構成されている。
【０１６５】
任意では、統計情報獲得ユニットは、
１つの期間に関して、第１の期間として前記期間を使用し、第２の期間として隣の期間を使用するために構成された期間識別サブユニットと、
重み関数に従って、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みを決定するために構成された第１の重み決定サブユニットと、
前記重み関数に従って、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みを決定するために構成された第２の重み決定サブユニットと、
第１の期間で発生した各潜在原因イベントのイベント情報と、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みとに従って、第１の期間の各潜在原因イベントの、第１の調整イベント情報を獲得するための重み計算を実行するために構成された第１の調整サブユニットと、
第２の期間で発生した各潜在原因イベントのイベント情報と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における重みとに従って、第２の期間の各潜在原因イベントの、第１の期間における第２の調整イベント情報を獲得するための重み計算を実行するために構成された第２の調整サブユニットと、
第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報とに従って、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を獲得するために構成された統計情報獲得サブユニットと、
を含む。
【０１６６】
任意では、統計情報獲得サブユニットは、第１の調整イベント情報と第２の調整イベント情報とに従って、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの再検討頻度を計算し、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として前記再検討頻度を使用するために構成されている。
【０１６７】
任意では、統計情報獲得サブユニットは、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報との平均値を計算し、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として前記計算した平均値を使用するために構成されている。
【０１６８】
任意では、統計情報獲得サブユニットは、第１の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報と、第２の期間で発生した各潜在原因イベントの第１の期間における第２の調整イベント情報との標準偏差を計算し、第１の期間で発生した潜在原因イベントの統計情報として前記計算した標準偏差を使用するために構成されている。
【０１６９】
任意では、前記装置は更に、
各期間のスパンに従って、２つの隣り合う期間毎の間で、より短いタイムスパンを有する期間の中点に対する重みと、２つの隣り合う期間毎の境界点に対する重みとを設定するために構成された重み設定モジュールと、
中点と、境界点と、中点の重みと、境界点の重みとに従って、各期間に対応する重み関数を獲得するために構成された関数獲得モジュールと、
期間に対応する重み関数を組み合わせ、当該組み合わせを重み関数として決定するために構成された関数決定モジュールと、
を含む。
【０１７０】
任意では、特徴抽出ユニットは、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報に従って、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出するために構成されるか、または、
特徴抽出ユニットは、各期間で発生した潜在原因イベントの統計情報を組み合わせ、結果イベントに対する因果分析で使用する特徴として、組み合わせた情報を抽出するために構成されている。
【０１７１】
任意では、前記装置は更に、
特徴表現能力と、システムの演算速度とに従って、所定数を決定するために構成された所定数決定モジュールを含む。
【０１７２】
この実施形態で提供される装置によれば、短周期の潜在原因イベントと長周期の潜在原因イベントとを包括的に考慮して、抽出された特徴の数が制御されるように、異なるスパンを有する期間が獲得され、各期間の統計情報が獲得され、因果分析で使用する特徴として各期間の統計情報が抽出され、それにより、計算作業負担を減らし、過剰適合の問題を防ぎ、因果分析での正確性を向上する。更に、重み配分の手法により、特徴の周辺効果が弱められ、因果分析における正確性が向上する。
【０１７３】
因果分析で使用する特徴の抽出において、上記実施形態に係る特徴抽出装置では、上記機能モジュールの分割は、例としてのみ使用して記述されているという点に留意する必要がある。実際には、機能は、必要に応じて、実行のために異なる機能モジュールに割り当てられるものとしても良い。つまり、装置の内部構造は、上記機能の全部または一部を実行するために、異なる機能モジュールに分割される。更に、上記実施形態で提供された因果分析で使用する特徴抽出装置は、因果分析で使用する特徴抽出方法と同じ発明概念に基づく。これ以上はここでは詳述されないので、その具体的な実施のためには、方法の実施形態を参照してほしい。
【０１７４】
当業者は、上記方法のステップの全部または一部が、ハードウェアまたは適切なハードウェアに命令するプログラムによって実行されるものとしても良いと理解すべきである。プログラムは、コンピュータで読取り可能な記憶媒体に格納されるものとしても良い。記憶媒体は、読出し専用メモリ、または磁気ディスク、または光ディスクであるものとしても良い。
【０１７５】
上記は単に本開示の好ましい実施形態であって、本開示を限定することを目的としない。本開示の意図と本質から逸脱しない範囲でなされる、あらゆる修正または同等の置換または改良は、本開示の保護範囲内に入るべきである。
【０１７６】
（付記１）
因果分析で使用する特徴抽出方法は、
結果イベントに対する因果分析で使用する特徴時点を決定することと、
前記決定された特徴時点に従って、所定数の期間を獲得することと、当該所定数の期間は前記決定された特徴時点より前にあり、前記期間から前記決定された特徴時点までの間隔長は、前記期間のスパンに対して正相関であって、
前記各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出することと
を含む方法。
【０１７７】
（付記２）
前記決定された特徴時点に従って、所定数の期間を獲得することは、
因果分析で使用するタイムスパンに従って、因果分析で使用する前記タイムスパンに対応する期間関数を獲得することと、
前記期間関数に従って、前記各期間のスパンを決定することと、
前記所定数の期間のうち第１の期間の開始点として前記決定された特徴時点を使用することと、前記スパンと、前記第１の期間の前記開始点とに従って、前記第１の期間の終了点を決定することと、
前記第１の期間の前記決定された終了点と、前記所定数の期間のうち他の期間のスパンとに従って、前記所定数の期間のうち他の期間の開始点と終了点とを決定することとを含む
付記１に記載の方法。
【０１７８】
（付記３）
前記各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出することは、
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記イベント情報に従って、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの統計情報を獲得することと、
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報に従って、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出することとを含む
付記１に記載の方法。
【０１７９】
（付記４）
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記イベント情報に従って、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの統計情報を獲得することは、
１つの期間に関して、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの発生頻度を計算することと、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記発生頻度を使用することとを含む
付記３に記載の方法。
【０１８０】
（付記５）
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記イベント情報に従って、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの統計情報を獲得することは、
１つの期間に関して、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの前記イベント情報の平均値を計算することと、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記平均値を使用することとを含む
付記３に記載の方法。
【０１８１】
（付記６）
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記イベント情報に従って、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの統計情報を獲得することは、
１つの期間に関して、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの前記イベント情報の標準偏差を計算することと、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記標準偏差を使用することとを含む
付記３に記載の方法。
【０１８２】
（付記７）
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記イベント情報に従って、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの統計情報を獲得することは、
１つの期間に関して、第１の期間として当該期間を使用することと、第２の期間として前記第１の期間の隣の期間を使用することと、
重み関数に従って、前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みを決定することと、
前記第２の期間に関して、前記重み関数に従って、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みを決定することと、
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記イベント情報と、前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みとに従って、前記期間で発生した前記各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報を獲得するために重み計算を実行することと、
前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みとに従って、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における第２の調整イベント情報を獲得するために重み計算を実行することと、
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の調整イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における前記第２の調整イベント情報とに従って、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を獲得することとを含む
付記３に記載の方法。
【０１８３】
（付記８）
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の調整イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における前記第２の調整イベント情報とに従って、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を獲得することは、
前記第１の調整イベント情報と前記第２の調整イベント情報とに従って、前記第１の期間で発生した各潜在原因イベントの再検討頻度を計算することと、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記再検討頻度を使用することとを含む
付記７に記載の方法。
【０１８４】
（付記９）
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の調整イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における前記第２の調整イベント情報とに従って、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を獲得することは、
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の調整イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における前記第２の調整イベント情報との平均値を計算することと、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記計算した平均値を使用することとを含む
付記７に記載の方法。
【０１８５】
（付記１０）
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の調整イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における前記第２の調整イベント情報とに従って、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を獲得することは、
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の調整イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における前記第２の調整イベント情報との標準偏差を計算することと、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記計算した標準偏差を使用することとを含む
付記７に記載の方法。
【０１８６】
（付記１１）
前記各期間の前記スパンに従って、２つの隣り合う期間毎の間で、より短いタイムスパンを有する期間の中点に対する重みと、前記２つの隣り合う期間毎の境界点に対する重みとを設定することと、
前記中点と、前記境界点と、前記中点の前記重みと、前記境界点の前記重みとに従って、前記各期間に対応する重み関数を獲得することと、
全ての前記期間に対応する前記重み関数を組み合わせることと、前記組み合わせを前記重み関数に決定することとを更に含む
付記７に記載の方法。
【０１８７】
（付記１２）
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報に従って、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出することは、
前記結果イベントに対する前記因果分析で使用する特徴として、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を抽出すること、または
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を組み合わせることと、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴として、前記組み合わされた情報を抽出することを含む
付記３に記載の方法。
【０１８８】
（付記１３）
前記決定された特徴時点に従って、所定数の期間を前記獲得することの前に、前記方法は更に、
特徴表現能力とシステムの演算速度とに従って、前記所定数を決定することを含む
付記１に記載の方法。
【０１８９】
（付記１４）
因果分析で使用する特徴抽出装置は、
結果イベントに対する因果分析で使用する特徴時点を決定するように構成された時点決定モジュールと、
前記決定された特徴時点に従って、所定数の期間を獲得するように構成された期間獲得モジュールと、前記所定数の期間は前記決定された特徴時点より前にあり、前記期間から前記決定された特徴時点までの前記間隔長は、前記期間のスパンに対して正相関であって、
前記各期間で発生した潜在原因イベントのイベント情報に従って、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出するように構成された特徴抽出モジュールと
を含む装置。
【０１９０】
（付記１５）
前記期間獲得モジュールは、
因果分析で使用するタイムスパンに従って、因果分析で使用する前記タイムスパンに対応する期間関数を獲得するように構成された関数獲得ユニットと、
前記期間関数に従って、前記各期間のスパンを決定するように構成されたスパン決定ユニットと、
前記所定数の期間のうち第１の期間の開始点として前記決定された特徴時点を使用し、前記スパンと、前記第１の期間の前記開始点とに従って、前記第１の期間の終了点を決定するように構成された第１の決定ユニットと、
前記第１の期間の前記決定された終了点と、前記所定数の期間のうち他の期間のスパンとに従って、前記他の期間の開始点と終了点とを決定するように構成された第２の決定ユニットとを含む
付記１４に記載の装置。
【０１９１】
（付記１６）
前記特徴抽出モジュールは、
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記イベント情報に従って、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの統計情報を獲得するように構成された統計情報獲得ユニットと、
前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報に従って、前記結果イベントに対する因果分析で使用する特徴を抽出するように構成された特徴抽出ユニットとを含む
付記１４に記載の装置。
【０１９２】
（付記１７）
前記統計情報獲得ユニットは、
１つの期間に関して、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの発生頻度を計算し、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記発生頻度を使用するように構成された
付記１６に記載の装置。
【０１９３】
（付記１８）
前記統計情報獲得ユニットは、
１つの期間に関して、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの前記イベント情報の平均値を計算し、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記平均値を使用するように構成された
付記１６に記載の装置。
【０１９４】
（付記１９）
前記統計情報獲得ユニットは、
１つの期間に関して、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの前記イベント情報の標準偏差を計算し、当該期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記標準偏差を使用するように構成された
付記１６に記載の装置。
【０１９５】
（付記２０）
前記統計情報獲得ユニットは、
１つの期間に関して、第１の期間として当該期間を使用し、第２の期間として前記第１の期間の隣の期間を使用するように構成された期間区別サブユニットと、
重み関数に従って、前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みを決定するように構成された第1の重み決定サブユニットと、
前記重み関数に従って、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みを決定するように構成された第２の重み決定サブユニットと、
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記イベント情報と、前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みとに従って、前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの第１の調整イベント情報を獲得するために、重み計算を実行するように構成された第1の調整サブユニットと、
前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における重みとに従って、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における第２の調整イベント情報を獲得するために、重み計算を実行するように構成された第２の調整サブユニットと、
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の調整イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における前記第２の調整イベント情報とに従って、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を獲得するように構成された統計情報獲得サブユニットとを含む
付記１６に記載の装置。
【０１９６】
（付記２１）
前記統計情報獲得サブユニットは、
前記第１の調整イベント情報と前記第２の調整イベント情報とに従って、前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの再検討頻度を計算し、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記再検討頻度を使用するように構成された
付記２０に記載の装置。
【０１９７】
（付記２２）
前記統計情報獲得サブユニットは、
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の調整イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における前記第２の調整イベント情報との平均値を計算し、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記計算した平均値を使用するように構成された
付記２０に記載の装置。
【０１９８】
（付記２３）
前記統計情報獲得サブユニットは、
前記第１の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の調整イベント情報と、前記第２の期間で発生した前記各潜在原因イベントの前記第１の期間における前記第２の調整イベント情報との標準偏差を計算し、前記第１の期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報として、前記計算した標準偏差を使用するように構成された
付記２０に記載の装置。
【０１９９】
（付記２４）
前記各期間の前記スパンに従って、２つの隣り合う期間毎の間で、より短いタイムスパンを有する期間の中点に対する重みと、前記２つの隣り合う期間毎の境界点に対する重みとを設定するように構成された重み設定モジュールと、
前記中点と、前記境界点と、前記中点の前記重みと、前記境界点の前記重みとに従って、前記各期間に対応する重み関数を獲得するように構成された関数獲得モジュールと、
全ての前記期間に対応する前記重み関数を組み合わせ、前記組み合わせを前記重み関数に決定するように構成された関数決定モジュールとを更に含む
付記２０に記載の装置。
【０２００】
（付記２５）
前記特徴抽出ユニットは、前記結果イベントに対する因果分析で使用する前記特徴として、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を抽出するように構成され、または、
前記特徴抽出ユニットは、前記各期間で発生した前記潜在原因イベントの前記統計情報を組み合わせ、前記結果イベントに対する因果分析で使用する前記特徴として、前記組み合わされた情報を抽出するように構成された
付記１６に記載の装置。
【０２０１】
（付記２６）
特徴表現能力とシステムの演算速度とに従って、前記所定数を決定するように構成された所定数決定モジュールを更に含む
付記１４に記載の装置。
【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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