(57)【要約】【課題】複数のデータセットに適合するようリアルタイムでトレーニングする。【解決手段】  ニューラルネットワークによるレーティングシステムは、レコードとレコードに関連づけられたフィールドとデータレーティングアプリケーションとを備えるデータセットを備え、第１のレコードについてのレーティングのユーザ入力のための手段と、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）と、データセット内のフィールドに応じてＡＮＮを自動的にディメンショニングする手段と、トレーニングされたＡＮＮが第２のレコードのレーティングを生成すべく動作するようにＡＮＮのトレーニングを開始するための手段と、トレーニングされたＡＮＮにより第２のレコードのレーティングを開始するための手段と、ユーザレーティングおよびＡＮＮ生成のレーティングに基づくデータセットをソートするための手段とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットワークによるレーティングシステムであって、
少なくとも２つのレコードと、前記レコードと関連づけられた少なくとも一つのフィールドをさらに備えたデータセットと、
データレーティングアプリケーションと、を備え、
前記データセットの少なくとも第１の前記レコードについてのレーティングのユーザ入力のための手段と、
前記データセット内の前記フィールドに応じて、自身のディメンションを調節する、少なくとも一つの自己ディメンショニングおよび自己トレーニング人工ニューラルネットワークと、
前記人工ニューラルネットワークのトレーニングを開始するための手段であって、前記トレーニングされた人工ニューラルネットワークは、前記データセットの少なくとも第２の前記レコードのレーティングを生成するように動作する手段と、
前記トレーニングされた人工ニューラルネットワークにより、前記データセットの少なくとも前記第２のレコードのレーティングを開始するための手段と、
前記ユーザレーティングおよび前記人工ニューラルネットワーク生成のレーティングに基づく前記データセットをソートするための手段と、をさらに備える、ニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項２】
前記データセットは、前記データレーティングアプリケーションと一体化されている、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項３】
前記データセットと前記データレーティングアプリケーションとの間の通信リンクをさらに備える請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステムであって、前記データと前記データレーティングアプリケーションは、第１および第２のリモートコンピュータにそれぞれ存在する、レーティングシステム。
【請求項４】
前記通信リンクは、インターネット、広域ネットワーク、及びローカルエリアネットワークからなるグループから選択される、請求項３に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項５】
前記システムは、グラフィカルユーザインターフェースをさらに備える、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項６】
前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記レコードと前記フィールドを表すグリッドを備えるスプレッドシート形式の表示画面を備える、請求項５に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項７】
前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記データセットの前記レコードと関連付けられたオブジェクトの描画を備える、請求項５に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項８】
前記人工ニューラルネットワークは、少なくとも一つの異種想起型ネットワークを備える、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項９】
前記人工ニューラルネットワークは、少なくとも一つの自己想起型ネットワークを備える、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項１０】
前記人工ニューラルネットワークのトレーニングを開始するための手段は、レーティングが前記ユーザインターフェースにより入力されるように動作する、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項１１】
前記人工ニューラルネットワークのトレーニングを開始するための手段は、前記少なくとも第１のレコードについてのレーティングのユーザ入力に基づいて自動的に動作する、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項１２】
前記トレーニングされた人工ニューラルネットワークにより前記データセットの前記第２の部分のレーティングを開始するための手段は、前記人工ニューラルネットワークがトレーニングされると、レーティングを自動的に開始する、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項１３】
前記人工ニューラルネットワークにより生成された前記レーティングによって前記データセットをソートするための手段は、前記人工ニューラルネットワークがトレーニングされて前記データセットの前記第２の部分のレーティングを終えると、自動的にソートを開始する、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項１４】
前記ユーザ入力手段は、マウス、キーボード、及びタブレットデバイスからなるグループから選択される、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項１５】
前記ユーザ入力手段はセンサを含む、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項１６】
前記センサはバイオメトリックセンサである、請求項１５に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項１７】
前記ユーザ入力手段は、音声認識システムを備える、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項１８】
前記ユーザ入力手段は、ビデオカメラを備える、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項１９】
前記ユーザ入力手段は、表情認識システムをさらに備える、請求項１８に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項２０】
前記人工ニューラルネットワークは、グループメンバーシップフィルタを備える、請求項１に記載のニューラルネットワークによるレーティングシステム。
【請求項２１】
ニューラルネットワークによるレーティング方法であって、
少なくとも２つのレコードと、前記レコードと関連づけられた少なくとも一つのフィールドを備えたデータセットを提供する工程と、
前記レコードの少なくとも一つについてのレーティングを入力する工程と、
前記レーティング法と関連付けられた単一の実行可能なファイルに一体化されている少なくとも一つの人工ニューラルネットワークを提供する工程であって、前記人工ニューラルネットワークは、前記データセットと関連付けられた前記フィールドに応じて自身のディメンショニングが可能な工程と、
前記少なくとも一つのレーティング入力に基づき、前記ディメンショニングされた人工ニューラルネットワークをトレーニングする工程と、
前記データセット内の少なくとも一つのレーティングされていないレコードをレーティングする工程と、
前記入力レーティングおよび、前記人工ニューラルネットワークにより生成されたレーティングに基づき、前記データセットの前記レコードをソートする工程と、を含む、ニューラルネットワークによるレーティング方法。
【請求項２２】
前記レーティングを入力する工程は、データエントリー装置を操作することにより、レーティングを表示するユーザをさらに備える、請求項２１に記載のニューラルネットワークによるレーティング方法。
【請求項２３】
前記レーティングを入力する工程は、センサを介してユーザの満足度を検知する工程をさらに備えたことを特徴とする、請求項２１に記載のニューラルネットワークによるレーティング方法。
【請求項２４】
少なくとも一つの人工ニューラルネットワークを提供する前記工程は、自己連想人工ニューラルネットワークを提供する工程をさらに備える、請求項２１に記載のニューラルネットワークによるレーティング方法。
【請求項２５】
少なくとも一つの人工ニューラルネットワークを提供する前記工程は、異種想起型人工ニューラルネットワークを提供する工程をさらに含む、請求項２１に記載のニューラルネットワークによるレーティング方法。
【請求項２６】
前記データセットをユーザに表示する工程をさらに備える請求項２１に記載のニューラルネットワークによるレーティング法であって、前記レコードをソートする前記工程は、前記ソートされたレコードを前記ユーザに表示する工程をさらに含む、ニューラルネットワークによるレーティング方法。
【請求項２７】
前記データセットをユーザに表示する工程は、前記レコードと前記フィールドを表すグリッドを備えるスプレッドシート形式の表示画面を生成する工程をさらに備える、請求項２６に記載のニューラルネットワークによるレーティング方法。
【請求項２８】
前記データセットをユーザに表示する工程は、前記データセットの前記レコードと関連付けられたオブジェクトを描画する工程をさらに備える、請求項２６に記載のニューラルネットワークによるレーティング方法。
【請求項２９】
前記データセットをユーザに表示する工程は、前記データセットの前記レコードと関連付けられた感覚を生成する工程をさらに備える、請求項２６に記載のニューラルネットワークによるレーティング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２００５年７月２２日に出願された米国仮特許出願第６０／７０１，６７１号明細書に基づく優先権を主張している。
【０００２】
技術分野
本発明は一般的にはデータ分析の分野に関するものであり、より具体的には、データベース内のレコードをレーティングするためのニューラルネットワークによるシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
自動レーティング又はパターン特定プログラムは入手可能である一方、一般にその適用分野はかなり制限されている。先行技術のシステムは通常、特定の適用分野のために特に構築され、プログラミングされなければならない。特にこれらのシステムは一般的には、レーティングされるべきデータセット内のレコードに適用可能であってよい、所定数の分野を扱うように設計されている。これらのシステムは改変され、他のデータセットに適用可能であってよいが、かかる改変は一般的には、システムの大幅な再プログラミングを伴う。従来の人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：Artificial Neural Networks）を利用するレーティングシステムの実例が存在する一方で、典型的には動作するのにかなり強力なプロセッサを必要とするこれらのＡＮＮによるシステムは、ダイナミックに自身のサイズを定めるにはその能力にいまなお制限があり、人間のプログラマによる支援が必要である。また、これらのＡＮＮによるシステムは、トレーニングするのに多くの事前レーティングされた典型的なレコードを必要とし、そしてトレーニングにかなりの時間を費やす。
【０００４】
従って、複数のデータセットに適合するようダイナミックに自身のサイズを定め、かつ最小限の典型的なレーティングされたレコードを与えられたリアルタイムでトレーニングすることができる、レーティング／パターン特定システムを開発することが有利であろう。また、かかるシステムが標準的な消費者のコンピュータシステムで動作することができれば、有益であろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上述の１つ以上の課題を解決することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の１つの態様は、主に、あらゆる基準によるデータベース内のレコードをユーザがレーティングすることが可能なニューラルネットワークによるシステムに関するものである一方、本システムはユーザの好みの背後にあるパターンを判定する。従って、次にシステムは、データベースに残っているレコードをレーティングし、かつソートすることが可能である。
【０００７】
本発明の他の態様は、レーティングされるべき多数のデータのセットに、ダイナミックに自身のサイズを定めることのできるニューラルネットワークによるシステムに関するものである。
【０００８】
さらに本発明の他の態様は、リアルタイムにトレーニングし、かつトレーニングすることのできる、最小限の典型的なレコードのみを必要とする、ニューラルネットワークによるシステムに関する。
【０００９】
本発明の他の態様は、標準的な消費者のコンピュータシステム上で動作することのできる、ニューラルネットワークによるシステムに関するものである。
【００１０】
本発明の上記態様に従って、少なくとも２つのレコードと、前記レコードと関連づけられた少なくとも１つのフィールドと、データレーティングアプリケーションをさらに備えるデータセットを備えるニューラルネットワークによるレーティングシステムであって、前記データセットの少なくとも第１の前記レコードについてのレーティングのユーザ入力のための手段と、少なくとも１つの人工ニューラルネットワークと、前記人工ニューラルネットワークを前記データセット内の前記フィールドに応じて、自動的にディメンショニングするための手段と、前記人工ニューラルネットワークのトレーニングを開始するための手段であって、前記トレーニングされた人工ニューラルネットワークは、前記データセットの少なくとも第２の前記レコードのレーティングを生成するように動作する手段と、前記データセットの少なくとも前記第２のレコードのレーティングを、前記トレーニングされた人工ニューラルネットワークにより開始するための手段と、前記ユーザレーティングおよび前記人工ニューラルネットワーク生成のレーに基づく前記データセットをソートするための手段と、を備えるシステムが提供される。
【００１１】
これらの態様は、本発明と関連する無限の態様のあくまでも例示であり、いかなる方法においても限定するものとみなされるべきものではない。本発明の上記および他の態様、特徴、利点は、参照された図面と共に、以下の詳細な記載より明らかとなろう。
【００１２】
ここでは特に図面が参照されており、これは本発明を実施するための現時点で既知の最良の態様であり、同様の参照符号が複数の図面を通して同一の部分を示している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下の詳細な説明においては、多数の特定の詳細な記述が、本発明を完全に理解可能にするように記載されている。しかし、本発明はこれらの特定の詳細なしに実施できることを当業者は理解するであろう。たとえば本発明は、図面に表された産業上の利用分野の特定のタイプについて、その範囲を制限されることはない。他の場合においては、本発明の理解を妨げないように、周知の方法、手順、および構成要素は詳細には記載されなかった。
【００１４】
本発明は、あらゆる基準によるデータベース内の隔離レコードを、ユーザがレーティングすることが可能となる人工ニューラルネットワークによるツールを備え、一方、システムは「監視し」、かつ単純なマウスクリックにより登録された、ユーザの好みの背景にあるパターンを自動的に収集する。次に、システムはレーティングし、そしてデータベース内の全てのレコードを、最も好ましいものから好ましくないものにソートする。このアプリケーションは、ターゲットを絞ったメーリング、従業員の評価、操作方法からコンピュータ見合いまで、無数の役割を果たす。
【００１５】
製品の特徴。
・個々のデータベースレコードのマウス操作によるランキング
・コンピュータメモリによってのみ制限されるレコードおよびフィールド
・基礎となるニューラルネットワークエンジンの極めて高速のトレーニング
・好みよりソートするのみならず、他の全ての属性によりソートする性能
【００１６】
本システムの一つの実施形態では、図４〜５のスクリーンショットに示されるように、ユーザはデータベースを含むテキストファイルを開く。グリッド制御内に表れる各レコード（第２欄に列記）は、何らかの識別子を含んでいる。図４では、識別子はコラム１０に含まれる飲料の名前である。図５では、識別子は、コラム２６内の求職者のＩＤコードである。多数の属性（すなわち年齢、性別、教育、郵便番号など）に関する一連のフィールドは、各識別子と関連づけられている。図４の実施形態では、これらの属性はコラム１６〜２４に挙げられたような識別された飲料の成分比率を含んでいる。図５では、これらの属性は、性別（３０）、年齢（３２）、身長および体重（３４）などの身体的特徴、現在の収入レベル（３６）、学歴（３８）などの側面を含んでいる。
【００１７】
ユーザはあらゆるレコードにつき、左クリックを何回も行うだけで、それに対する自己の満足度を表示するか、あるいは、あらゆるデータベースエントリーに対する不満足度に応じて右クリックを行うだけで、レーティング法を開始する。一旦、複数の典型的なレコード（すなわち、前年の当該顧客に対する販売製品のユニット数）がランク付けされると、ユーザは「学習」を「選択肢」のメニューから選択する。システムはここで、データベースの属性フィールドが、どのようにユーザの選択の基準と関連しているかのモデルを生成する。次に、ユーザは「レーティング」を選択肢のメニューから選択する。その後ユーザは、「レーティング」を「選択肢」のメニューから選択し、データベース内の全ての残ったエントリーに対して考案されたランキングを提供する。図４および図５においては、ユーザはこれに代えて、「レーティング」（１２）あるいは「好ましさ」（２８）欄のヘッダをクリックするだけで、考案されたレーティングを生成することができる。好ましさ欄のヘッダをクリックするだけで、全データベースが最も好ましいものから最も好ましくないものにランク付けされる。この欄のヘッダをくり返しトグルすることにより、レコードの順序が降順から昇順、あるいは好みの順に切り替えられる。数値（１４、４０）は、「学習」の段階より前にユーザにより以前はランク付けされなかったデータベース内の各レコードに割り当てられる。
【００１８】
好ましい実施形態では、自己トレーニング人工ニューラルネットワークオブジェクト（ＳＴＡＮＮＯ）が、システムの中心に存在している。ＳＴＡＮＮＯは、米国特許第６，０１４，６５３号明細書の対象であり、かつそこに詳細に記載されており、その全体的な開示は、本明細書中に明確に参照により組み込まれている。他の実施形態では、米国特許第５，６５９，６６６号明細書に記載された、出願人の創造性機械（Ｃｒｅａｔｉｖｉｔｙ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ）のバージョン、およびその派生した特許である、米国特許第５，８４５，２７１号明細書、同第５，８５２，８１５号明細書、同第５，８５２，８１６号明細書、同第６，０１８，７２７号明細書、同第６，１１５，７０１号明細書、同第６，３５６，８８４号明細書を利用することができ、それらの全開示については、明確に本明細書中に全て、参照により組み込まれている。
【００１９】
これらのＳＴＡＮＮＯの一つの重要な効果は、ダイナミックにそのサイズを定めて、データベース内のレコードに関連付けられた関連するフィールドに対応させ、かつわずかの典型的なレーティングのユーザによる入力により提供される、トレーニングレーティングのパターンに基づき、自動的に内部接続の重み付けをする能力である。この特徴により、単一のシステムは、特定のデータベースにおける専用の用途に限定するよりは、あらゆるディメンションおよびレイアウトの多数のデータベースを受け入れ、かつこれに適合可能である。
【００２０】
システムで使用されるＳＴＡＮＮＯは、自己連想型、および異種想起型、多層パーセプトロンであって、相互に通信可能である２つのタイプのうち一つであってよい。自己連想型ネットワークは、図２を参照すると、同一数の入力および出力ユニットを備えている。自己連想型ネットワークのトレーニングは、ネットワークを介して入力パターンを伝播する少なくとも１つの周期を伴う一方で、誤差逆伝播法についての目標出力パターンとして、同一のパターンを使用している。充分なフィードフォーワードおよび誤差逆伝播法による周期により、ネットワークは学習を行い、その出力層において、他の同様に強化されたパターンとともにこれを複製する。その後、任意入力パターンが、かかるメモリの一つであるか否かの判断は、入力パターンと出力パターンとの間のユークリッド距離により通常は決まる、ネットワークを介した再構築エラーに依存する。同様に、入力層において確率的に生成されたシードパターンの一部の適用を介し、次に出力層と入力層との間の多数の反復により、メモリは再構築され、入力パターンおよび出力パターンが互いに対して収束する。この反復を通して安定性を維持する、結果として生じるあらゆるパターンは、自己連想型ネットワークのメモリを構成すると言われる。
【００２１】
異種想起型ネットワークは、図１を参照すると、一つのベクトル空間から他のベクトル空間への１つのマッピングであり、通常は、様々な数の入力および出力ユニットを有するニューラルネットワークを生じさせる。異種想起型ネットワークをトレーニングする際、目的はメモリをネットワークに吸収することではなく、ネットワークにわたり典型的に重要な入出力関係を強調することである。
【００２２】
本明細書に記載されたように、システムの一般的なオペレーションアルゴリズムは、図３のフローチャートにより示されている。最初の工程（３０）は、データベース中の少なくとも１つのレコードについて、レーティングを入力するユーザについてのものである。もちろん、ユーザによる多数の典型的なレーティング入力により、システムのより正確なトレーニングデータが生じるが、これは一般的にはより高速のトレーニングとなる。ユーザが典型的なレーティング（３２）の入力を完了すると、基礎をなす人工ニューラルネットワークは、データベースのレコードと関連付けられたフィールドに基づき、そのディメンショニングを行う。次にネットワークは、ユーザが入力したレーティングについてのレコードに関し、トレーニングを行う（３４）。ネットワークがトレーニングを終えると、次にデータベースの残りのレコードのレーティングを行い（３６）、最後に、ユーザにより入力されたものであろうと、あるいは、ネットワークにより生成されたものであろうと、関連付けられたレーティングにより全てのデータベースのレコードをソートする（３８）。ネットワークは、順次、上記各工程を経るか、あるいは典型的なレーティングをユーザが入力している間、ディメンショニングおよびトレーニングを開始することができる。さらに、先行の工程が完了するか、あるいは（画面上の「学習」、「レーティング」、「ソート」ボタンをクリックするなど）次の工程に進むというユーザの表示により、トレーニング、レーティング、およびソーティング工程が自動的に開始されても良い。
【００２３】
自己連想型ネットワークを利用する一つの実施形態では、「グループメンバーシップフィルタ」の概念が取り込まれていてもよい。グループメンバーシップフィルタは、本明細書では、所定のデータセットについての認識されたレーティングパターン等の、いくつかのジャンルを表す一群のパターンに関してトレーニングされた、自己連想型、多層パーセプトロンとして画定される。
【００２４】
図４〜７に示された実施形態では、システムは、一連の縦列と横列とを用いたスプレッドシート形式でユーザに表示される。例示された実施形態では、第１の縦列は、データセットの各レコードについてのレーティングを含んでおり、これは第２の縦列に含まれている。最初に、全てのレコードについてレーティングが０に設定される。第３、第４、および後続の縦列（必要に応じて）においては、各レコードと関連付けられた、特定の数字で伝えられる特性を表すフィールドが表示されている。システムは、実際、いかなるフィールドの数にも対応できる。
【００２５】
他の情報表示の選択肢が、他の実施形態で用いられる。ある実施形態では、データベースのレコードと関連付けられたオブジェクトのグラフィック表示が使用される。たとえば、レコードが住居について部屋のタイプおよび寸法に関連付けられているデータベースについて、表示は家の間取り図の形式を採用しても良い。他の実施形態では、システムは公知でかつ広く使用されている機械類の組み込みにより、特定のレコードと関連付けられた触覚（熱さ、冷たさ、振動、におい）などの感覚反応を生成する。
【００２６】
システムは、ユーザがデータベース内のレコードの満足度又は不満足度、すなわちレーティングを登録することのできる種々のデータ入力装置と互換性もある。より簡易なかかる装置の一つは、図４〜７に示されるような態様で配置された、データベース内の各レコードに関する、標準的なマウスボタンをクリックすることにより、当該レコードの数字によるレーティングを上げたり、又は下げたりすることができる。コンピュータキーボード、タブレットなどの他のデータ入力装置も同様の手法で用いることができる。より高度なレーティング入力装置は、特定のレコードに曝露されているユーザの主なバイオメトリックデータを記録することを目的とする、バイオメトリックセンサを備えている。たとえば、ユーザとして採択され得るユーザの血圧又は脈拍数は、このような曝露を受けるとユーザの不安又はくつろぎを表す血圧又は脈拍数と共に、一連のレコードとして示される。
【００２７】
公知の表情認識技術を使用するビデオカメラは、各レコードを見ることで、ユーザの感情を確定するために用いられる。本技術は、平行に動作するグループメンバーシップフィルタとして動作する多数のネットワークを使用し、各々は顔面の動作を介して表現された感情を分類するようにトレーニングされる。換言すれば、不適格なネットワークは、感情のジャンルの非認識に基づき機能しない。最小限の変則性を登録するネットワーク／グループメンバーシップフィルタは、表情を「要求する」ものである。グループメンバーシップフィルタとして動作する、この種のネットワークオペレーティングの並行処理は、米国特許第５，８５２，８１６号明細書、及び同第５，８５２，８１５号明細書に詳細に記載されており、その開示は本明細書に参照により明確に組み込まれている。
【００２８】
システムの他の実施形態は、ニューラルネットワークおよびシステムの制御すなわち、ネットワークのトレーニングのためのトリガ、データベース内の残りのレコードのレーティングを開始するためのトリガ、レーティングされたレコードをソートするためのトリガがシステム内に一体化されている。システム処理のこれらの様々な工程のためのトリガは、当業者に知られた標準的形式をいくつでも採択することもできる。例は、図４および５の実施形態例に示されるようなグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）内のボタン、およびレーティングのユーザの第１の入力に自動的に続き、かつ直前の工程の完了に続き上記工程をトリガする、システム内のプログラミングを備えている。データセットがシステム内に一体化される必要はない。システムは、インターネット、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）などの公知の通信リンクを介して、リモートサーバー、その他のシステムに配置されたデータセットにアクセスできる。
【００２９】
好ましい実施形態では、本発明はＷｉｎｄｏｗｓ  ２０００、又はＸＰ（登録商標）オペレーティングシステムで動作するように設計されたＷｉｎｄｏｗｓアプリケーションに組み込まれている。しかし当業者は、本発明がいかなる公知のオペレーティングシステムプラットフォームで使用するために容易に採択できることを認識している。
【００３０】
ユーザがセキュリティドングルを有すること、又はパスワードの入力を要求することという要件などのセキュリティ手段が、本発明の実施形態に組み込まれても良い。
【００３１】
本発明は、以下の特定の適用に限定されるものではないが、これらは本発明の異なる実施形態の使用例である。
・人口統計学データに基づき、製品又はサービスを購入する可能性が高いものから低いものへのクライアントデータベースのレーティング。
・様々な性能メリットに基づき、昇給および昇進に値する可能性が高いものから低いものへの従業者のランク付け。
・個人的属性に基づき、犯罪を実行する可能性が高いものから低いものへの犯罪データベースのランク付け。
・コンピュータ見合い志願者に、他の複数のメンバーに対する強い好みをあなたのデータベースに登録させて、次に全体のデータベースをメンバーに対する好みの高いものから低いものにランク付けする。
・他の出席者をランク付けする際のあなたの隠された意図を他人が推測するように、パーティーゲームで用いる。
・事前にトレーニングされたニューラルネットワークモジュールを用い、データベースをランク付けする。
【００３２】
本発明の好ましい実施形態は先に記載され、本発明の原則およびその実際の用途を説明し、それにより当業者が本発明を発明者に既知のれた最良の形態で利用することが可能となる。しかし、本発明の範囲を逸脱することなく、本明細書に記載されかつ記述された構成および方法において種々の改変が可能であるため、先の記載に包含され、又は添付図面に示された全ての事項は限定するというよりもむしろ実例として解釈されることが意図される。このように本発明の幅および範囲は、上記例示的実施形態により制限されるものではなく、本明細書に添付された上述の特許請求の範囲、およびその等価物によってのみ画定されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の実施形態による、ニューラルネットワークによるレーティングシステムと関連づけられた、トレーニング技術の線図である。
【図２】他の実施形態による、ニューラルネットワークによるレーティングシステムと関連づけられた、他のトレーニング技術の線図である。
【図３】他の実施形態による、ニューラルネットワークによるレーティングシステムの一般的な動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態による、ニューラルネットワークシステムを用いた、レーティングされたデータベースのスクリーンショットである。
【図５】他の実施形態による、ニューラルネットワークシステムを用いたレーティングされたデータベースのスクリーンショットである。
【図６】本発明の他の実施形態で使用するのに適した、表情認識システムの線図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
2009503657.tif 000009
2009503657.tif 000010
2009503657.tif 000011