(57)【要約】【課題】  分析の対象となるデータ要素群を用いて構成したネットワークについて、その初期パタンの状態に対して連続性を有する解を与え、幅広い用途に利用できるデータ分析装置を提供する。【解決手段】  複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、データ要素間の関係重みづけ情報を記憶しており、データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のデータ要素の少なくとも一つを演算対象として選択し、選択された演算対象の一つを注目データとして、当該注目データと、他のデータ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象の各データ要素の各データ値に基づいて、注目データの入力刺激値を演算し、この入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する。以下、所定の条件が満足されるまで、入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行する。【選択図】        図１
2006243804.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、ＹminからＹmax（Ｙmin＜Ｙmax）までの間の連続値であるデータ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段と、
前記データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のデータ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段と、
前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたデータ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、
前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新するデータ値更新手段と、
を含み、
所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行した後の、前記データ要素の少なくとも一つについての前記データ値が、所定の処理に供されることを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ分析装置であって、
前記データ値更新手段によって更新されたデータ値に基づいて、演算対象となるデータ要素を、追加的に選択する手段をさらに含むことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のデータ分析装置であって、
前記データ値を更新する手段は、
入力刺激値が０からＸ1minまではＹminであり、Ｘ1minからＸ1maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ1max以上においてはＹmaxとなる第１単調増加関数ｆ１と、入力刺激値がＸ2minからＸ2maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ2max以上においてはＹmaxとなる第２単調増加関数ｆ２とを用い、
注目データに対する入力刺激値がＸ1minからＸ2maxまでの間では、
更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ２（Ｉ２）となるＩ２を参照して、入力刺激値Ｉが当該Ｉ２を超える場合に、データ値をｆ２（Ｉ）に更新し、
更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ１（Ｉ１）となるＩ１を参照して、入力刺激値ＩがこのＩ１未満となる場合に、データ値をｆ１（Ｉ）に更新する
ことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ分析装置であって、
前記データ値を更新する手段は、データ値を更新した場合に、各データ要素についてのデータ値の総和が予め定めた値となるよう、データ値のスケーリングを行うことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項５】
複数のデータ要素のそれぞれについて、ＹminからＹmax（Ｙmin＜Ｙmax）までの間の連続値であるデータ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段を備えるコンピュータを用い、
前記データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードは異なる他のデータ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する工程と、
前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたデータ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する工程と、
前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新する工程と、
を、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行させ、当該実行後のデータ値を出力することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項６】
複数のデータ要素のそれぞれについて、ＹminからＹmax（Ｙmin＜Ｙmax）までの間の連続値であるデータ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段を備えるコンピュータに、
前記データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のデータ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手順と、
前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたデータ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手順と、
前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新する手順と、
を、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項７】
複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段と、
前記データ要素の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたデータ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、
前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新するデータ値更新手段と、
を含み、
所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行した後の、前記データ要素の少なくとも一つについての前記データ値に基づいて、各データ要素間の相対距離を定め、各データ要素に対応する図形要素を、当該定めた相対距離だけ離れるよう配置して表示することを特徴とするデータ分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ニューラルネットワークを用いたデータ分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ニューラルネットワークを用いたデータ分析手法は、従来からいくつかの方法が知られている。このうち、ホップフィールド（J.J.Hopfield）が提案したものは、複数のノードについて、その相互間の結合強度が定義され、このノードを含んで構成されるパタンが、予め定められているパタン群のうちどれに最も近いかを判定するものである。
【０００３】
ここでノード間の結合強度は、ノードｉからノードｊへの結合強度と、ノードｊからノードｉへの結合強度が等しい、いわゆる対称結合となるよう設定されている。こうしたノードからなるネットワーク（対称結合ネットワーク）における活性伝播の結果は、特定の安定状態（活性伝播によって定められる力学系のアトラクタである不動点）に落ち着くことが知られている。すなわちホップフィールドの提案した方法は、ネットワークが最終的に、どの安定状態（不動点）に落ち着くかに応じてネットワークの初期パタンがどの不動点パタン（予め定められているパタン）に最も近いかを演算するものである（非特許文献１）。
【非特許文献１】Hopfield, J. J. (1982) Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 79, 2554
【非特許文献２】Koulakov, A. A., Raghavachari, S., Kepecs, A. & Lisman, J. E.(2002), Nat. Neurosci. 8, 775
【非特許文献３】Goldman M.S., Levine J.H., Major G., Tank D.W., Seung H.S.,"Robust persistent neural activity in a model integrator with multiplehesteretic dendrites per nuron", Cereb. Cortex 13, 1185-1195(2003)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来のホップフィールドの方法では、ネットワークの分析結果は、事前に定められた不動点パタンのいずれかである。これら不動点パタンは、解空間内に離散的に存在し、初期パタンの変化に対して連続的に変化する解が得られないという問題点がある。
【０００５】
そこで、ヒステリシスユニット（値の変化にヒステリシス特性を有するユニット）によってネットワークを構成し、連続的アトラクタを持つ力学系を実現する試みがなされている（非特許文献２）。しかし、このクーラロフの方法では、結局パタンの連続性は実現されず、ネットワーク全体から定義されるスカラ量（活動度と呼ばれる）に関する連続性が実現されたに留まる。
【０００６】
すなわち、分析の対象となるデータ要素群を用いて構成したネットワークについて、その初期パタンの状態に対して連続性を有する解を与える方法は見いだされていなかった。このため、上記従来の方法は、いずれも限られた用途でのデータ分析を行うことができるに留まっていた。
【０００７】
本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、分析の対象となるデータ要素群を用いて構成したネットワークについて、その初期パタンの状態に対して連続性を有する解を与え、幅広い用途に利用できるデータ分析装置を提供することを、その目的の一つとする。
【０００８】
また、本発明の別の目的の一つは、演算処理の負荷を軽減したデータ分析装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記従来例の問題点を解決するための本発明は、データ分析装置であって、複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、ＹminからＹmax（Ｙmin＜Ｙmax）までの間の連続値であるデータ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段と、前記データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のデータ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段と、前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたデータ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新するデータ値更新手段と、を含み、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行した後の、前記データ要素の少なくとも一つについての前記データ値が、所定の処理に供されることを特徴としている。
【００１０】
ここで前記データ値更新手段によって更新されたデータ値に基づいて、演算対象となるデータ要素を、追加的に選択する手段をさらに含むこととしてもよい。
【００１１】
また、前記データ値を更新する手段は、入力刺激値が０からＸ1minまではＹminであり、Ｘ1minからＸ1maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ1max以上においてはＹmaxとなる第１単調増加関数ｆ１と、入力刺激値がＸ2minからＸ2maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ2max以上においてはＹmaxとなる第２単調増加関数ｆ２とを用い、注目データに対する入力刺激値がＸ1minからＸ2maxまでの間では、更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ２（Ｉ２）となるＩ２を参照して、入力刺激値Ｉが当該Ｉ２を超える場合に、データ値をｆ２（Ｉ）に更新し、更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ１（Ｉ１）となるＩ１を参照して、入力刺激値ＩがこのＩ１未満となる場合に、データ値をｆ１（Ｉ）に更新することとしてもよい。
【００１２】
さらに、前記データ値を更新する手段は、データ値を更新した場合に、各データ要素についてのデータ値の総和が予め定めた値となるよう、データ値のスケーリングを行うこととしてもよい。
【００１３】
また、本発明の一態様に係るデータ処理方法は、複数のデータ要素のそれぞれについて、ＹminからＹmax（Ｙmin＜Ｙmax）までの間の連続値であるデータ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段を備えるコンピュータを用い、前記データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードは異なる他のデータ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する工程と、前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたデータ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する工程と、前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新する工程と、を、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行させ、当該実行後のデータ値を出力することを特徴としている。
【００１４】
また、本発明の別の態様に係るプログラムは、複数のデータ要素のそれぞれについて、ＹminからＹmax（Ｙmin＜Ｙmax）までの間の連続値であるデータ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段を備えるコンピュータに、前記データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のデータ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手順と、前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたデータ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手順と、前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新する手順と、を、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行させることを特徴としている。
【００１５】
さらに、本発明のある態様に係るデータ分析装置は、複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段と、前記データ要素の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたデータ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新するデータ値更新手段と、を含み、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行した後の、前記データ要素の少なくとも一つについての前記データ値に基づいて、各データ要素間の相対距離を定め、各データ要素に対応する図形要素を、当該定めた相対距離だけ離れるよう配置して表示することを特徴としている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態に係るデータ分析装置は、図１に示すように、制御部１１と記憶部１２とデータ入力部１３と結果出力部１４とを含んで構成されている。
【００１７】
制御部１１は、ＣＰＵ等で実現でき、記憶部１２に格納されているプログラムに従って、データ分析処理を実行する。制御部１１によるこの処理の具体的な内容については、後に詳しく述べる。記憶部１２は、メモリ素子やディスクデバイスを用いて実現できる。この記憶部１２は制御部１１によって実行されるプログラムを格納している。また記憶部１２は、制御部１１のデータ分析処理において利用される種々のデータを保持するワークメモリとしても動作する。
【００１８】
データ入力部１３及び結果出力部１４は、例えば分析の対象となるデータを格納するデータストレージからデータを取得し、また、当該データストレージやディスプレイ等に分析結果を出力する入出力インタフェースである。
【００１９】
次に、本実施の形態の制御部１１によるデータ分析処理について説明する。本実施の形態では、相互結合ネットワーク型データ構造を規定し、そのノードの各々に多段階ヒステリシス入出力特性を有するデータ値記憶ユニットを対応させる。本実施の形態では、分析の対象となるデータは、複数のデータ要素を含む。具体例として、分析対象のデータを論文集であるとすると、データ要素は、個々の論文として定義できる。
【００２０】
各ノードの多段階ヒステリシス入出力特性は、次のようなものである。まず、単純なヒステリシス特性（単独ヒステリシス特性）は、図２（ａ）に示すように、データ値ＹがＹ＝０又はＹmaxのいずれか一方の値となる。そして、下側しきい値Ｑminと、上側しきい値Ｑmaxとが定められている。当初、データ値Ｙが「０」に初期化されているとすると、入力Ｉが上側しきい値Ｑmaxを超えるまでは「０」の状態を維持する。そして入力Ｉが上側しきい値Ｑmaxを超えると、データ値ＹはＹmaxとなる。この後、入力Ｉが下側しきい値Ｑminを超えている間はＹmaxの値を維持する。入力Ｉが下側しきい値Ｑmin以下となると、データ値Ｙは「０」となる。
【００２１】
多段階ヒステリシスとは、この単独ヒステリシス特性を多段階に積上げたものである。具体的にこの多段階ヒステリシス特性においては、各ノードは、Ｙ＝０からＹ＝ＹmaxまでのＮ段階の値のいずれかをとる。具体的には、図２（ｂ）に示すように、各段階ごとに下側しきい値Ｑｉminと、上側しきい値Ｑｉmaxとが規定されている。
【００２２】
そしてデータ値が「０」にリセットされている状態で、入力が、上側しきい値Ｑ１maxを超え、第２段階における上側しきい値Ｑ２maxを超えない場合（Ｑ１max＜Ｉ＜Ｑ２maxの場合）に、出力が第１段階の出力Ｙ＝Ｙmax／Ｎとなる。またここから第１段階の下側しきい値Ｑ１minを下回るまで入力Ｉが変化すると、データ値Ｙは「０」となる。
【００２３】
また、データ値がＹ＝Ｙmax／Ｎである状態で、入力Ｉの値が、第２段階における上側しきい値Ｑ２maxを超え、第３段階における上側しきい値Ｑ３maxを超えない場合（Ｑ２max＜Ｉ＜Ｑ３maxの場合）、データ値Ｙは第２段階の値、Ｙ＝２×Ｙmax／Ｎとなる。
【００２４】
制御部１１は、図３に示すように、各データ要素についてデータ要素を特定する情報（例えば論文のタイトル等）と、データ値とを関連付けた要素データベースを生成して記憶部１２に格納する。
【００２５】
また、記憶部１２には、データ要素間のネットワークを規定する情報が格納される。この情報は、図４に示すように、データ要素を特定する情報（例えば論文のタイトル等）と、それに対して接続関係のある、他のデータ要素を特定する情報とを関連付けたものである。ここで、接続関係は、指向性のあるものでよい。例えばデータ要素が論文である場合、引用関係によって、他のデータ要素を「引用している」論文と、他のデータ要素に「引用されている」論文とがある。そこで、接続関係として「引用」と「被引用」とに分けて、自らが引用している論文のリストと、自らが引用をされた論文のリストとを、論文タイトルなどに関連付けて記憶する。
【００２６】
さらに制御部１１は、図５に示すように、データ要素のペア（対）ごとに関係重みの値を設定した関係重みづけデータベースを生成して、記憶部１２に格納する。また、図５の例では、下三角部分は上三角部分を対角線で折返した値に設定される（つまりＴij＝Tji）であるので、下三角部分を省略している。本実施の形態では、引用関係がある場合にＴijがＧ（Ｇ＞０なる値）、引用関係がない場合に「０」となる値としておけばよいが、これに限られるものではない。
【００２７】
さらに本実施の形態では、記憶部１２に、多段階ヒステリシス特性を規定するための、各段階の下側しきい値及び上側しきい値の値が格納されている。
【００２８】
制御部１１は、これら記憶部１２に格納されている情報に基づきデータ分析処理を行う。本実施の形態では、相互結合ネットワークにおける各ノードにこのようなヒステリシスユニットを対応させ、以下のステップで定められる「力学系」により活性伝播を行う。本実施の形態のデータ値記憶ユニットからなるネットワークでは、その活性伝播によって得られるアトラクタ（不動点状態）が、初期状態に連続的に依存することになる。
【００２９】
以下、制御部１１における活性伝播の処理について図６を参照しながら説明する。まず、制御部１１は、演算対象を選択する等の初期化処理を行う（Ｓ１）。制御部１１は、利用者に対して、初期的に注目データとなるデータ要素を一つ選択させる。そして利用者が選択した注目データ（以下、この最初に選択された注目データを、初期シードデータと呼ぶ）について、引用関係（引用・被引用の関係）にあるデータ要素のリストを読み出す。ここで読み出されたデータ要素のリストに列挙されたデータ要素と、初期シードデータが（つまり、データ要素間で規定されたネットワーク上で、初期シードデータと隣接関係にあるデータ要素群）、演算対象として扱われる。
【００３０】
制御部１１は、また各データ要素についてのデータ値を初期化して、要素データベースを初期化する。この初期化の具体的な方法例としては、初期シードデータについて予め定めた初期値を設定し、初期シードデータ以外のデータ要素については「０」とすればよい。
【００３１】
次に制御部１１は、演算対象となっている複数（Ｍ個）のデータ要素のうち、一つのデータ要素を所定の規則に基づいて注目データとして選択する（Ｓ２）。この規則（選択規則）は、例えばランダムに行う。ここでは、ｉ番目のデータ要素が注目データとして選択されたものとする。
【００３２】
制御部１１は、演算対象となったデータ要素との関係重みづけ情報に基づいて、注目データの入力刺激値を次の（１）式で演算する（Ｓ３）。
【００３３】
【数１】
2006243804.tif 000003
【００３４】
ここで、Ｔijは、ｉ番目のデータ要素とｊ番目のデータ要素との間の関係重みづけの値であり、関係重みづけデータベースから読出されて利用される。また、Yjは、ｊ番目のデータ要素に関連づけられて要素データベースに格納されているデータ値である。
【００３５】
次に、注目データであるｉ番目のデータ要素に関連付けられたデータ値を決定して（Ｓ４）、要素データベースを更新する。具体的に本実施の形態のデータ値の決定は次のようにして行われる。
【００３６】
すなわち、注目データに関連づけられているデータ値が多段階の値のうち、どの段階の値ｎであるかを調べる。ここでは１段階ごとにＹmax／Ｎ＝ΔＹずつ変化することとしているので、データ値をΔＹで除した値として段階の値ｎを求めることができる（すなわちＹ＝ｎ×ΔＹなので、これをΔＹで除することでｎを求める）。次に、当該求めた段階に対応する下側しきい値θminと上側しきい値θmaxとを取得する。
【００３７】
そして、処理Ｓ３にて演算された入力刺激値Ｉと、上側しきい値θmaxとを比較し、Ｉ＞θmaxの場合は、データ値Ｙを（ｎ＋１）×ΔＹに更新し、さらに処理Ｓ３を再帰的に実行する。なお、最も上の段階Ｙ＝Ｙmaxにおいては、上側しきい値を入力刺激値の最大値より大きくしておくことで、データ値が最大値を超えないようにしておく。また、下側しきい値θminと入力刺激値Ｉとを比較し、Ｉ≦θminの場合は、データ値Ｙを（ｎ−１）×ΔＹに更新し、処理Ｓ３を再帰的に実行する。この場合も、最も下の段階Ｙ＝Ｙminにおいては、下側しきい値を入力刺激値の最小値より小さくしておくことで、データ値が最小値を下回らないようにしておく。また、θmin＜Ｉ≦θmaxとなっている場合は、処理Ｓ５に移行する。
【００３８】
制御部１１は、演算の対象となっている各データ要素についてのデータ値の総和が予め定めた値Ｃとなるよう、データ値をスケーリングする（Ｓ５）。すなわち、ｉ番目のデータ値をＹiとして、
【数２】
2006243804.tif 000004
を演算し、データ値Ｙiに代えて、このデータ値Ｙ′iを記憶部１２に上書きして格納する。このスケーリングによって、ネットワークの収束性が向上される。
【００３９】
こうして注目データに関連づけられているデータ値を更新してスケーリングした後、各データ要素に関するデータ値のセットで規定されるベクトル
【数３】
2006243804.tif 000005
を生成する（Ｓ６）。そして記憶部１２に前回生成したベクトルが格納されているときには、当該前回生成したベクトルと当該ベクトルとの差を算出し、当該算出された差のベクトルがゼロベクトル（その要素がすべて「０」となっているベクトル）か否か、つまり、
【数４】
2006243804.tif 000006
となっているか否かを調べる（Ｓ７）。なお、前回生成したベクトルと今回生成したベクトルとの次元が異なる場合は、処理Ｓ８へ移行する。また、次元が同じ場合であっても、この処理Ｓ７での差ベクトルが、ゼロベクトルでない場合（Ｎｏの場合）は、処理Ｓ８に移行して、演算対象の拡大処理を行う（Ｓ８）。
【００４０】
この処理Ｓ８では、制御部１１は、更新されたデータ値に基づいて、演算対象となるデータ要素を、追加的に選択する。以下、具体的な処理例を述べる。制御部１１は、演算対象となっているデータ要素のうち、初期シードデータ以外のデータ要素についてのデータ値を参照し、所定の重みしきい値（例えば「０」）を超えているデータ要素について、当該データ要素と隣接関係にある（接続関係ありとして列挙されている）データ要素のリストを読み出して、現在の演算対象のデータ要素のリストに連結し、演算対象のデータ要素の数を増大させる。ここで連結は、重複を除いて結合することをいい、いわば集合の和を演算する処理に相当する。
【００４１】
なお、制御部１１は、連結を行うにあたり、連結後に、演算対象となっているデータ要素の数が、予め定めた最大値を超えるときには、連結を行わないよう制御してもよい。これにより、演算対象のデータ要素の数が際限なく増大することを防止できる。
【００４２】
制御部１１は、演算対象の拡大処理を行ったあと、処理Ｓ２に戻って処理を繰返す。ここではデータ値の更新後において、各データ要素に関係するデータ値が変化しなくなったか否かを調べ、変化している間は処理Ｓ２に戻るようにしているのである。
【００４３】
また、処理Ｓ７において、算出した差のベクトルがゼロベクトルとなっている場合（Ｙｅｓの場合）は、処理を終了する。この時点で要素データベースに格納されているデータ要素を特定する情報とデータ値とのセットが、分析結果として後の所定処理に供されることになる。なお、この要素データベースに格納されている状態は個々のデータ要素における入出力が均衡した状態（いわば力学系のアトラクタ）を表す。この状態は「不動点」と呼ばれる状態に相当する。
【００４４】
また、ここで説明した処理Ｓ４における演算では、演算処理を再帰的に実行する必要がある。すなわちデータ値が複数の段階分だけ変化することがあり得るためである。このように複数段階に亘って変化する場合、制御部１１はしきい値と入力刺激値との比較演算を繰返して行うこととなり、段階数Ｎを大きくすると、演算速度の低下が生じる。そこで本実施の形態では、データ値を離散的にＮ段階とする代りに、Ｎを無限大とした場合の極限を想定して、データ値を連続値として扱う。ここでの連続値は、コンピュータの内部表現としては離散的な表現によって表されるものであるが、理論的には段階的な値をとるものでないとの意味で連続値と呼ぶこととしたものである。
【００４５】
連続値とする場合は、図７に示すように、入力刺激値が０からＸ1minまではＹminであり、Ｘ1minからＸ1maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ1max以上においてはＹmaxとなる第１単調増加関数ｆ１と、入力刺激値がＸ2minからＸ2maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ2max以上においてはＹmaxとなる第２単調増加関数ｆ２とを用いてデータ値の更新処理を行う。すなわち、
（１）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ２maxを超える場合、つまりＸ２max＜Ｉの場合：
データ値Ｙ＝Ｙmaxとする。
（２）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ１min以下の場合、つまりＸ１min＜Ｉの場合：
データ値Ｙ＝Ｙminとする。
（３）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ1minからＸ2maxまでの間の場合、つまりＸ１min＜Ｉ≦Ｘ２maxの場合：
更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ２（Ｉ２）となるＩ２を参照して、入力刺激値Ｉが当該Ｉ２を超える場合に、データ値をｆ２（Ｉ）に更新し、
更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ１（Ｉ１）となるＩ１を参照して、入力刺激値ＩがこのＩ１未満となる場合に、データ値をｆ１（Ｉ）に更新する。
【００４６】
ここで第１，第２の単調増加関数ｆ１，ｆ２は
【数５】
2006243804.tif 000007
として定義できる。この場合、Ｙ＝ｆ２（Ｉ２）、及びＹ＝ｆ２（Ｉ１）を、それぞれ、Ｉ２，Ｉ１について解いた解が
【数６】
2006243804.tif 000008
となる。従って、上記データ値の更新処理は、次のようになる。すなわち、
（１）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ２maxを超える場合、つまりＸ２max＜Ｉの場合：
データ値Ｙ＝Ｙmaxとする。
（２）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ１min以下の場合、つまりＸ１min＜Ｉの場合：
データ値Ｙ＝Ｙminとする。
（３）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ1minからＸ2maxまでの間の場合、つまりＸ１min＜Ｉ≦Ｘ２maxの場合：
更新前の注目データのデータ値Ｙについて、入力刺激値ＩがＹ／α＋Ｘ２minを超える場合に、データ値をｆ２（Ｉ）＝α（Ｉ−Ｘ２min）に更新する。また更新前の注目データのデータ値Ｙについて、入力刺激値ＩがＹ／α＋Ｘ１min未満となる場合に、データ値をｆ１（Ｉ）＝α（Ｉ−Ｘ１min）に更新する。この方法によると、判断処理の回数を制限でき、計算量を低減できる。
【００４７】
なお、ここまでの説明では、データ要素が例えば論文の場合、他の論文を数多く引用しているが、他から引用されることのない論文が比較的高い活性を有する結果となってしまう。そこで、これを避けるために、（１）式の代りに、
【数７】
2006243804.tif 000009
として、入力刺激値に引用・被引用数に係る係数を乗じてもよい。（２）式において、ki(in)は、ｉ番目のデータ要素である論文が引用している、他のデータ要素の総数、ki(out)は、ｉ番目のデータ要素である論文を、引用している他のデータ要素である論文の総数を意味している。つまり、ここでは引用関係の総数のうち、自己が引用している分がどれだけであるかを係数としていることになる。この係数は、ネットワークを規定する情報を参照して定めることができる。
【００４８】
次に、本実施の形態のデータ分析装置の動作について説明する。ここでは種文書となる論文があり、この論文に近い内容の、別の論文を、論文集から検索する処理を例として述べる。
【００４９】
制御部１１は種文書となった論文から抽出した単語のうち、所定の条件を満足する単語を抽出する。ここで所定の条件とは、例えば当該論文で固有に出現頻度の高いもの（いわゆるＴＦＩＤＦ法）などがある。そして制御部１１は、種文書から抽出した単語を用いて、論文集から、種文書に近い論文を少なくとも一つ検索する。この検索は、広く知られているキーワード検索や、単語の出現頻度などを利用する方法で行う。また検索によって見いだされた論文を表示し、利用者にそのうち少なくとも一つを選択させることとしてもよい。
【００５０】
制御部１１は、ここで検索によって見いだされた論文、又はそのうち利用者から選択された論文を初期シードデータとして、図６に示した処理を実行する。
【００５１】
すなわち、初期シードデータとの間で引用関係のある論文群を初期的な演算対象として、初期シードデータに与えたデータ値を活性伝播させる。そして活性伝播後に、演算対象に含まれる各データ要素のデータ値を参照し、データ値が所定の重みしきい値を超えるデータ要素について、さらに、それに対して引用関係のある論文群を特定して、演算対象に加えていき、演算対象を拡大する。そして、さらに活性伝播の処理を続ける。
【００５２】
制御部１１は、活性伝播の処理が収束すると、データ値の大きい順に、各データ要素である論文を列挙して、利用者に提示する。
【００５３】
本実施の形態では、このような活性伝播を利用するため、分析の対象となるデータ要素群を用いて構成したネットワークについて、その初期パタンの状態に対して連続性を有する解を与える。このため不連続に予め定め得る解に収束するネットワークに比べ、幅広い用途に利用できる。
【００５４】
さらに、本実施の形態においては、活性伝播の処理において、データ値のスケーリング（総和を一定値Ｃとするべく、各データ値を、その総和値で除してＣ倍する規格化）を行うことで、ネットワークの構造を損なうことなく、収束性を向上させている。なお、この場合に、データ値の初期値によってスケーリングを行わない方が収束性が高いとされる場合は、スケーリングを実行するか否かを利用者が適宜選択可能としておいてもよい。利用者がスケーリングを実行しないことを選択した場合は、制御部１１は、図６の処理において、処理Ｓ５を実行することなく、処理Ｓ４の後に処理Ｓ６に移行する。
【００５５】
さらに本実施の形態では、演算対象を予め定めたネットワーク構造によって制限し、活性伝播によって演算対象を拡大する方法を採用したので、演算の規模を制限でき、処理負荷を軽減できる。
【００５６】
さらにここでは演算対象を拡大する方向のみを示したが、例えば、活性伝播の過程で、データ値が所定の下限しきい値を下回るデータ要素については、当該データ要素を演算対象から除去してもよい。この場合、当該データ要素を除去した後で残存するネットワークとの間で、リンクが失われるデータ要素（つまり、除去したデータ要素を介してのみ、ネットワークに接続されていた他のデータ要素）については、併せて演算の対象から除去してもよい。
【００５７】
なお、本実施の形態では、データ要素が論文である場合、ネットワークの構造を引用関係によって規定したが、著者の同一性（同一の著者が含まれるか否か）や、単語の出現頻度、論文集へのアクセスログ（同時期にアクセスされる可能性の有無）などからネットワークの構造を規定してもよい。また、関係重みづけの値についても、これら著者の同一性や単語の出現頻度、アクセスログなどの情報に基づいて定めてもよい。
【００５８】
さらに、次のようにネットワークを構成してもよい。
【００５９】
（１）Ｗｅｂページ間のネットワーク
ウエブページなど、相互にリンクが設定されている文書の場合、当該リンクの関係をそのままネットワークの構造としてもよい。
【００６０】
（２）著者の関係
また、著者が共通する著作物間でリンクを設定してネットワークを規定してもよい。例えば著者Ｘが文書Ａ、Ｂの著者であり、著者Ｙが文書Ａ，Ｃの著者である場合（この場合、著者Ｘ，Ｙは、文書Ａについて共著の関係にある）、文書Ａ，Ｂ間、文書Ａ，Ｃ間にリンクを有するネットワークが形成される。
【００６１】
（３）共著関係
さらに、上述のような場合に、著者をデータ要素として、共同著作のある著者間にリンクを設定してネットワークを規定してもよい。上記の場合、著者Ｘ，Ｙには文書Ａの共同著作があるので、著者Ｘ，Ｙ間にリンクを有するネットワークを形成する。
【００６２】
（４）著者と文書との関係
また、ネットワークに含まれるデータ要素は、必ずしも同種のものに限られない。例えば、著者のデータ要素と、文書のデータ要素とを、著作の関係でリンクしてもよい。例えば、上記の例のように、著者Ｘが文書Ａ、Ｂの著者であり、著者Ｙが文書Ａ，Ｃの著者である場合、著者Ｘのデータ要素と、文書Ａのデータ要素間（以下、著者Ｘと文書Ａとの間、のように略記する）、著者Ｘと文書Ｂとの間、著者Ｙと文書Ａとの間、著者Ｙと文書Ｃとの間、にそれぞれリンクが設定される。この場合、文書Ａ，Ｂ間には直接のリンクはないが、著者Ｘを介して接続される関係となる。
【００６３】
（５）アクセス履歴
利用者ごとに、利用者が利用した文書間にリンクを設定してネットワークを規定してもよい。例えば、利用者Ｘが文書Ａと文書Ｂとにアクセスした履歴がある場合、文書Ａのデータ要素と、文書Ｂのデータ要素との間にリンクを設定する。
【００６４】
（６）共通の文書へのアクセス
共通の文書へアクセスした利用者間にリンクを設定してネットワークを規定してもよい。例えば、利用者Ｘが文書Ａ，Ｂにアクセスしており、利用者Ｙが文書Ａ，Ｃにアクセスしている場合、同じ文書Ａにアクセスした記録があるので、利用者Ｘ，Ｙ間にリンクを設定してネットワークを形成する。
【００６５】
（７）また利用者ごとに、利用者と、当該利用者がアクセスした文書と間にリンクを設定してネットワークを規定してもよい。例えば、利用者Ｘが文書Ａと文書Ｂとにアクセスした履歴がある場合、利用者Ｘのデータ要素と文書Ａのデータ要素間、並びに、利用者Ｘのデータ要素と文書Ｂのデータ要素間、にそれぞれリンクを設定する。
【００６６】
（８）出願文書ネットワーク
さらに、発明者Ｘが特許出願Ａ，Ｂの発明者であるとき、特許出願文書Ａ，Ｂ間にリンクを設定して、特許出願文書のネットワークを形成してもよい。
【００６７】
（９）共同発明者ネットワーク
同様に、共同発明者間にリンクを設定して、発明者のネットワークを形成してもよい。すなわち、発明者Ｘと発明者Ｙとが、共同して発明Ａをしている場合、これら発明者Ｘ，Ｙのそれぞれを表すデータ要素間にリンクを設定する。
【００６８】
（１０）発明者−出願ネットワーク
さらに、発明者とその特許出願との間にリンクを設定してもよい。例えば発明者Ｘが特許出願Ａ，Ｂの発明者である場合、発明者Ｘのデータ要素と、特許出願文書Ａ，Ｂとの間にそれぞれリンクを設定する。この場合、例えば特許出願文書Ａに係る発明について、共同発明者Ｙがいる場合、発明者Ｘと発明者Ｙとの間には直接にはリンクが設定されないが、特許出願文書Ａのデータ要素を介してリンクが設定されることとなる。
【００６９】
これらのネットワークの提示方法は、既に説明したように、データ値の大きい順に提示する方法のほか、活性伝播が収束した後で、各データ値に基づいて各データ要素間の相対距離を定め、各データ要素を表す図形要素（例えば矩形、円形など）を、上記定めた相対距離に対応する距離だけ離れるよう配置して表示してもよい。また、リンクが設定されているデータ要素間は、線分で結んで表示してもよい。さらに例えば、データ要素として「発明者」と「特許出願文書」のように、異質のものが含まれる場合、各種のデータ要素について互いに異なる図形要素を用いて表示を行ってもよい。この表示は具体的には、図８に示すようなものとなる。この表示によれば、例えば、データ値が大きい特許出願文書間あるいは発明者間は近接して配置される。これから例えばある技術とある技術がどのような人的関係でつながっているか、といった情報を分析することが可能となる。また、データ値に応じて、各図形要素の色の濃さなどを変化させて表示してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の実施の形態に係るデータ分析装置の構成ブロック図である。
【図２】データ要素ごとのデータ値の更新方法例を表す説明図である。
【図３】要素データベースの内容例を表す説明図である。
【図４】データ要素間のネットワークを規定する情報の例を表す説明図である。
【図５】関係重みデータベースの内容例を表す説明図である。
【図６】活性伝播の処理例を表すフローチャート図である。
【図７】データ値の更新方法例を表す説明図である。
【図８】データ値の表示方法の例を表す説明図である。
【符号の説明】
【００７１】
１１  制御部、１２  記憶部、１３  データ入力部、１４  結果出力部。
【図１】
2006243804.tif 000010
【図２】
2006243804.tif 000011
【図３】
2006243804.tif 000012
【図４】
2006243804.tif 000013
【図５】
2006243804.tif 000014
【図６】
2006243804.tif 000015
【図７】
2006243804.tif 000016
【図８】
2006243804.tif 000017