(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の特徴量のうちの一部の特徴量を用いて、他の特徴量を補完する。【解決手段】情報処理装置の記憶部において、特徴因子行列格納部は、Ｎ人のユーザそれぞれに関連付けられたＭ種類の特徴量を並べて構成される行列を、ユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積で近似する特徴因子行列Ｆを格納する。情報推定部において、試験行列取得部は、Ｐ人のユーザそれぞれに関連付けられたＱ種類の特徴量を並べて構成される試験行列Ｔを取得する。特徴因子抽出部は、特徴因子行列Ｆのうち、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔと、それ以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌとを生成する。ユーザ因子抽出部は、Ｔ＝Ｕｔ×Ｆｔとなる試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出する。欠損情報推定部は、ＵｔとＦｌとの積から、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルを取得する。【選択図】図２
2018106453.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ人（Ｎは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類（Ｍは２以上の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列を、ユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積で近似した場合における特徴因子行列Ｆを格納する特徴因子行列格納部と、
Ｐ人（Ｐは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、前記Ｍ種類の特徴量のうちのＱ種類（Ｑは１以上Ｍ未満の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される試験行列Ｔを取得する試験行列取得部と、
前記特徴因子行列Ｆのうち、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔと、それ以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌとを生成する特徴因子抽出部と、
前記試験行列Ｔを、試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記試験特徴因子行列Ｆｔとの積で近似する試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出するユーザ因子抽出部と、
前記試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記欠損特徴因子行列Ｆｌとの積から、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルの推定値を取得する欠損情報推定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記特徴因子抽出部は、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない特徴量である欠損特徴量を特定するための情報をさらに取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
Ｎ人のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列を取得する教師行列取得部と、
前記教師行列取得部が取得した行列を、交互最小二乗法（Alternative Least Squares）を用いてユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積に分解する行列分解部と、をさらに備え、
前記特徴因子行列格納部は、前記行列分解部が分解した前記特徴因子行列Ｆを格納する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記ユーザ因子抽出部は、最小二乗法を用いて、前記試験行列Ｔと前記試験特徴因子行列Ｆｔとから前記試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特徴量は、前記ユーザの個人情報に関する特徴量である、
請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記Ｍ種類の特徴ベクトルに対応する特徴量に基づいてあらかじめ機械学習によって得られた識別器を格納する識別器格納部と、
前記試験行列Ｔと前記欠損特徴ベクトルとを用いて、前記Ｐ人のユーザそれぞれに関するＭ種類の特徴ベクトルから構成される推定行列Ｍｅを生成する推定行列生成部と、
前記推定行列Ｍｅを構成する特徴ベクトルと前記識別器とに基づいて、前記Ｐ人のユーザそれぞれに関する識別処理を実行する識別部と、
前記識別処理の結果を、前記試験行列Ｔを送信した通信端末に送信する送信部と、
をさらに備える請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
プロセッサが、
Ｎ人（Ｎは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類（Ｍは２以上の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列を、ユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積で近似した場合における特徴因子行列Ｆを取得するステップと、
Ｐ人（Ｐは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、前記Ｍ種類の特徴量のうちのＱ種類（Ｑは１以上Ｍ未満の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される試験行列Ｔを取得するステップと、
前記特徴因子行列Ｆのうち、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔと、それ以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌとを生成するステップと、
前記試験行列Ｔを、試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記試験特徴因子行列Ｆｔとの積で近似する試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出するステップと、
前記試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記欠損特徴因子行列Ｆｌとの積から、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルの推定値を取得するステップと、
を実行する情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
Ｎ人（Ｎは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類（Ｍは２以上の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列を、ユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積で近似した場合における特徴因子行列Ｆを取得する機能と、
Ｐ人（Ｐは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、前記Ｍ種類の特徴量のうちのＱ種類（Ｑは１以上Ｍ未満の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される試験行列Ｔを取得する機能と、
前記特徴因子行列Ｆのうち、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔと、それ以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌとを生成する機能と、
前記試験行列Ｔを、試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記試験特徴因子行列Ｆｔとの積で近似する試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出する機能と、
前記試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記欠損特徴因子行列Ｆｌとの積から、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルの推定値を取得する機能と、
を実現させるプログラム。
【請求項９】
通信端末と、
ネットワークを介して前記通信端末と通信する情報処理装置と、
を備える情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
Ｎ人（Ｎは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類（Ｍは２以上の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列を、ユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積で近似した場合における特徴因子行列Ｆを格納する特徴因子行列格納部と、
Ｐ人（Ｐは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、前記Ｍ種類の特徴量のうちのＱ種類（Ｑは１以上Ｍ未満の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される試験行列Ｔを、前記ネットワークを介して前記通信端末から取得する試験行列取得部と、
前記特徴因子行列Ｆのうち、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔと、それ以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌとを生成する特徴因子抽出部と、
前記試験行列Ｔを、試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記試験特徴因子行列Ｆｔとの積で近似する試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出するユーザ因子抽出部と、
前記試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記欠損特徴因子行列Ｆｌとの積から、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルの推定値を取得する欠損情報推定部と、を備え、
前記通信端末は、
Ｐ人のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、前記Ｍ種類の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列から、所定の特徴量に対応する特徴ベクトルを除いたＱ種類の特徴ベクトルから構成される試験行列Ｔを生成する試験行列生成部と、
前記ネットワークを介して前記試験行列Ｔを前記情報処理装置に送信する試験行列送信部と、を備える、
情報処理システム。
【請求項１０】
通信端末と、ネットワークを介して前記通信端末と通信する情報処理装置と、を備える情報処理システムにおける前記通信端末であって、
Ｐ人（Ｐは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列から、所定の特徴量に対応する特徴ベクトルを除いたＱ種類の特徴ベクトルから構成される試験行列Ｔを生成する試験行列生成部と、
前記ネットワークを介して前記試験行列Ｔを前記情報処理装置に送信する試験行列送信部と、
前記情報処理装置において、前記試験行列生成部が除いた欠損特徴ベクトルを推定するためにあらかじめ定められた特徴因子行列Ｆに基づいて推定された欠損特徴ベクトルと、前記試験行列Ｔとから、前記Ｐ人のユーザそれぞれに関する識別処理を実行された結果を受信する識別結果受信部と、
を備える通信端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム、情報処理システム、及び通信端末に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機械学習による認識・推定技術が急激に発展してきている。例えば特許文献１には、大規模データセットを利用して画像内に含まれる複数の物体（又は対象）について、各物体が何であるかを自動的に認識する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５８２３２７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のような技術では、認識対象を認識するための何らかの特徴量に基づいて認識・推定処理が実行される。したがって、認識・推定処理を実行する装置がネットワーク上にあるような場合には、通信ネットワークを介してその装置に特徴量を送信しなければならない。
【０００５】
しかしながら、通信ネットワークを介して送信される情報が、例えば企業が保有する個人情報等を用いた特徴量となれば、その特徴量をそのまま外部に送信することは個人情報流出のリスクを高めるため許容しがたい。したがって、そのような特徴量を除いた他の特徴量から、認識・推定処理を実行することができることが求められている。
【０００６】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、複数の特徴量のうちの一部の特徴量を用いて、他の特徴量を補完する技術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】
【０００７】
本発明の第１の態様は、情報処理装置である。この装置は、Ｎ人（Ｎは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類（Ｍは２以上の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列を、ユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積で近似した場合における特徴因子行列Ｆを格納する特徴因子行列格納部と、Ｐ人（Ｐは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、前記Ｍ種類の特徴量のうちのＱ種類（Ｑは１以上Ｍ未満の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される試験行列Ｔを取得する試験行列取得部と、前記特徴因子行列Ｆのうち、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔと、それ以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌとを生成する特徴因子抽出部と、前記試験行列Ｔを、試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記試験特徴因子行列Ｆｔとの積で近似する試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出するユーザ因子抽出部と、前記試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記欠損特徴因子行列Ｆｌとの積から、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルの推定値を取得する欠損情報推定部と、を備える。
【０００８】
前記特徴因子抽出部は、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない特徴量である欠損特徴量を特定するための情報をさらに取得してもよい。
【０００９】
前記情報処理装置は、Ｎ人のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列を取得する教師行列取得部と、前記教師行列取得部が取得した行列を、交互最小二乗法（Alternative Least Squares）を用いてユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積に分解する行列分解部と、をさらに備えてもよく、前記特徴因子行列格納部は、前記行列分解部が分解した前記特徴因子行列Ｆを格納してもよい。
【００１０】
前記ユーザ因子抽出部は、最小二乗法を用いて、前記試験行列Ｔと前記試験特徴因子行列Ｆｔとから前記試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出してもよい。
【００１１】
前記特徴量は、前記ユーザの個人情報に関する特徴量であってもよい。
【００１２】
前記情報処理装置は、前記Ｍ種類の特徴ベクトルに対応する特徴量に基づいてあらかじめ機械学習によって得られた識別器を格納する識別器格納部と、前記試験行列Ｔと前記欠損特徴ベクトルとを用いて、前記Ｐ人のユーザそれぞれに関するＭ種類の特徴ベクトルから構成される推定行列Ｍｅを生成する推定行列生成部と、前記推定行列Ｍｅを構成する特徴ベクトルと前記識別器とに基づいて、前記Ｐ人のユーザそれぞれに関する識別処理を実行する識別部と、前記識別処理の結果を、前記試験行列Ｔを送信した通信端末に送信する送信部と、をさらに備えてもよい。
【００１３】
本発明の第２の態様は、情報処理方法である。この方法において、プロセッサが、Ｎ人（Ｎは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類（Ｍは２以上の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列を、ユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積で近似した場合における特徴因子行列Ｆを取得するステップと、Ｐ人（Ｐは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、前記Ｍ種類の特徴量のうちのＱ種類（Ｑは１以上Ｍ未満の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される試験行列Ｔを取得するステップと、前記特徴因子行列Ｆのうち、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔと、それ以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌとを生成するステップと、前記試験行列Ｔを、試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記試験特徴因子行列Ｆｔとの積で近似する試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出するステップと、前記試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記欠損特徴因子行列Ｆｌとの積から、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルの推定値を取得するステップと、を実行する。
【００１４】
本発明の第３の態様は、プログラムである。このプログラムは、コンピュータに、Ｎ人（Ｎは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類（Ｍは２以上の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列を、ユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積で近似した場合における特徴因子行列Ｆを取得する機能と、Ｐ人（Ｐは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、前記Ｍ種類の特徴量のうちのＱ種類（Ｑは１以上Ｍ未満の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される試験行列Ｔを取得する機能と、前記特徴因子行列Ｆのうち、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔと、それ以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌとを生成する機能と、前記試験行列Ｔを、試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記試験特徴因子行列Ｆｔとの積で近似する試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出する機能と、前記試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記欠損特徴因子行列Ｆｌとの積から、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルの推定値を取得する機能と、を実現させる。
【００１５】
本発明の第４の態様は、通信端末と、ネットワークを介して前記通信端末と通信する情報処理装置と、を備える情報処理システムである。このシステムにおいて、前記情報処理装置は、Ｎ人（Ｎは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類（Ｍは２以上の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列を、ユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積で近似した場合における特徴因子行列Ｆを格納する特徴因子行列格納部と、Ｐ人（Ｐは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、前記Ｍ種類の特徴量のうちのＱ種類（Ｑは１以上Ｍ未満の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される試験行列Ｔを、前記ネットワークを介して前記通信端末から取得する試験行列取得部と、前記特徴因子行列Ｆのうち、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔと、それ以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌとを生成する特徴因子抽出部と、前記試験行列Ｔを、試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記試験特徴因子行列Ｆｔとの積で近似する試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出するユーザ因子抽出部と、前記試験ユーザ因子行列Ｕｔと前記欠損特徴因子行列Ｆｌとの積から、前記試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルの推定値を取得する欠損情報推定部と、を備える。前記通信端末は、Ｐ人のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、前記Ｍ種類の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列から、所定の特徴量に対応する特徴ベクトルを除いたＱ種類の特徴ベクトルから構成される試験行列Ｔを生成する試験行列生成部と、前記ネットワークを介して前記試験行列Ｔを前記情報処理装置に送信する試験行列送信部と、を備える。
【００１６】
本発明の第５の態様は、通信端末と、ネットワークを介して前記通信端末と通信する情報処理装置と、を備える情報処理システムにおける前記通信端末である。この通信端末は、Ｐ人（Ｐは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列から、所定の特徴量に対応する特徴ベクトルを除いたＱ種類の特徴ベクトルから構成される試験行列Ｔを生成する試験行列生成部と、前記ネットワークを介して前記試験行列Ｔを前記情報処理装置に送信する試験行列送信部と、前記情報処理装置において、前記試験行列生成部が除いた欠損特徴ベクトルを推定するためにあらかじめ定められた特徴因子行列Ｆに基づいて推定された欠損特徴ベクトルと、前記試験行列Ｔとから、前記Ｐ人のユーザそれぞれに関する識別処理を実行された結果を受信する識別結果受信部と、を備える。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、複数の特徴量のうちの一部の特徴量を用いて、他の特徴量を補完することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施の形態に係る情報処理システムの構成を模式的に示す図である。
【図２】実施の形態に係る情報処理装置の機能構成を模式的に示す図である。
【図３】特徴行列のデータ構造を模式的に示す図である。
【図４】実施の形態に係る特徴行列生成部の機能構成を模式的に示す図である。
【図５】特徴行列と特徴因子行列との関係を説明するための図である。
【図６】実施の形態に係る情報推定部の機能構成を模式的に示す図である。
【図７】実施の形態に係る情報推定部が実行する推定処理を説明するための模式図である。
【図８】実施の形態に係る識別実行部の機能構成を模式的に示す図である。
【図９】通信端末の機能構成を模式的に示す図である。
【図１０】実施の形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＜実施の形態の概要＞
図１を参照して、実施の形態の概要を述べる。
図１は、実施の形態に係る情報処理システムＳの構成を模式的に示す図である。実施の形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、ネットワークＮを介して情報処理装置１と通信する通信端末２とを備える。情報処理装置１は、例えばブレードサーバやクラウドサーバ等の既知の計算機、及び大容量記憶装置から構成される。情報処理装置１は、複数の特徴量に基づいてあらかじめ機械学習によって得られた識別器を保持しており、ネットワークＮを介して通信端末２から取得した特徴量に基づいて、識別処理を実行することができる。
【００２０】
通信端末２は、利用者が管理しているＰＣ（Personal Computer）やワークステーション等の計算機である。通信端末２の利用者は、情報処理装置１に識別処理を実行させるために、ネットワークＮを介して識別処理に必要な特徴量を情報処理装置１に送信する。
【００２１】
図１においては一つの通信端末２のみを図示しているが、情報処理装置１は複数の異なる利用者がそれぞれ管理する複数の異なる通信端末２とも通信可能である。情報処理装置１を維持管理する管理者は、例えば特定の個人情報等、個々の利用者では取得することが難しい情報を取得することができる。このため情報処理装置１は、個々の利用者では取得することが難しい情報から抽出された特徴量を用いる識別器を保持することができる。これにより、利用者は、自身では保持することができない識別器を用いた識別処理を、情報処理装置１に実行させることが可能となる。
【００２２】
ここで、一般にある装置が識別器を用いた識別処理を実行する際には、学習時に用いた特徴量と同じ種類の特徴量が必要となる。これはすなわち、情報処理装置１が保持する識別器が、個人情報に関する特徴量等のように一般に秘匿することが望まれている特徴量を用いる場合、通信端末２の利用者が情報処理装置１に識別処理を実行させるためにはそのような特徴量を情報処理装置１に提供する必要があることを意味する。通信端末２の利用者はそのような特徴量を郵送等のオフラインで情報処理装置１に提供することも考えられるが、利便性や速度、紛失の懸念等を考慮すると、必ずしも最適な解決策とは言えない。
【００２３】
そこで実施の形態に係る情報処理装置１は、識別器を実行するために必要な特徴量のうち、秘匿することが望まれている特徴量を除いた特徴量を通信端末２から取得する。情報処理装置１は、通信端末２から取得した特徴量に基づいて、除かれている特徴量を推定して補完する。情報処理装置１は、通信端末２から取得した特徴量と補完した特徴量とに基づいて、識別器を用いた識別処理を実行して結果を通信端末２に送信する。これにより、利用者は、秘匿することが望まれている特徴量を情報処理装置１に送信することなく、そのような特徴量を用いた識別器による識別処理の結果を得ることができる。
以下、実施の形態に係る情報処理装置１についてより詳細に説明する。
【００２４】
＜情報処理装置１の機能構成＞
図２は、実施の形態に係る情報処理装置１の機能構成を模式的に示す図である。実施の形態に係る情報処理装置１は、通信部１０、記憶部２０、及び制御部３０を備える。
【００２５】
通信部１０は、情報処理装置１が通信端末２との間で情報を送受信するための通信インタフェースである。記憶部２０は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションプログラム等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）や情報処理装置１の作業領域となるＲＡＭ（Random Access Memory）、その他、識別器等の各種情報を格納するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量記憶装置である。記憶部２０の大容量記憶装置には、特徴因子行列格納部２１及び識別器格納部２２が格納されている。
【００２６】
制御部３０は、情報処理装置１のＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサであり、記憶部２０に記憶されたプログラムを実行することによって特徴行列生成部３１、情報推定部３２、及び識別実行部３３として機能する。
【００２７】
特徴因子行列格納部２１は、Ｎ人（Ｎは２以上の整数）のユーザそれぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルであって、各特徴ベクトルはＭ種類（Ｍは２以上の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られたＮ個の特徴ベクトルを並べて構成される行列を、ユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積で近似した場合における特徴因子行列Ｆを格納する。
【００２８】
［特徴行列Ｍｓ］
以下、特徴因子行列格納部２１が格納する特徴因子行列Ｆについて説明するが、その前提となる特徴行列Ｍｓについてまず説明する。特徴行列Ｍｓは、特徴行列生成部３１によって生成される。
【００２９】
図３は、特徴行列Ｍｓのデータ構造を模式的に示す図である。また図４は、実施の形態に係る特徴行列生成部３１の機能構成を模式的に示す図である。特徴行列生成部３１は、教師行列取得部３１１と行列分解部３１２とを含む。
【００３０】
上述したように、特徴行列Ｍｓは、Ｎ人の個人それぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類の特徴量それぞれについて生成して得られた複数個の特徴ベクトルを並べて構成される行列であり、図３では太線の矩形で示されている。図３に示す例において、ユーザＩＤはＮ人の個人それぞれを一意に特定するための識別子を表し、特徴量ＩＤはＭ種類の特徴量それぞれを一意に特定するための識別子を表す。
【００３１】
図３において、特徴量ＩＤがＦ００００１で特定される特徴量は、各個人の年齢を示す数値である。また、特徴量ＩＤがＦ００００２で特定される特徴量は、各個人の性別を０（男性）又は１（女性）で数値化したものである。例えば図３に示す例は、ユーザＩＤがＵ００００１で特定される個人の年齢は２３歳、Ｕ００００２で特定される個人の年齢は３４歳、Ｕ０ＸＸＸＸで特定される個人の年齢は１８歳であることを示している。
【００３２】
このように、特徴行列Ｍｓの各列は、特定の特徴量に対応する数値を要素とする縦ベクトルとなっている。特徴行列Ｍｓは、各特徴量に対応するＭ個の縦ベクトルを並べて構成されるＮ行Ｍ列の行列である。特徴行列Ｍｓは各人の個人情報が含まれるデータであり、実施の形態に係る情報処理システムＳにおいては情報処理装置１を維持管理する管理者でなければ入手が困難な情報を含んでいる。
【００３３】
教師行列取得部３１１は、Ｎ人の個人それぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べることにより、特徴行列Ｍｓを生成する。一例として、Ｎの値は数万であり、Ｍの値は数千である。
【００３４】
［特徴行列Ｍｓと特徴因子行列Ｆとの関係］
行列分解部３１２は、教師行列取得部３１１が取得した特徴行列Ｍｓを、例えば交互最小二乗法（Alternative Least Squares）等の既知の行列分解手法を用いてユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積に分解する。行列分解部３１２は、特徴行列Ｍｓを分解することで得られた特徴因子行列Ｆを特徴因子行列格納部２１に格納する。
【００３５】
図５は、特徴行列Ｍｓ、ユーザ因子行列Ｕ、及び特徴因子行列Ｆの関係を説明するための図である。図５に示すように、行列分解部３１２は、特徴行列Ｍｓをユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積で近似する。ここでユーザ因子行列ＵはＮ行Ｋ列の行列であり、特徴因子行列ＦはＫ行Ｍ列の行列である。
【００３６】
ここでＫは、行列分解部３１２が特徴行列Ｍｓを分解するときに設定する因子パラメータであり、任意の正の整数を設定することができる。Ｋの具体的な値は特徴行列Ｍｓのランク等を考慮して実験により定めればよい。一例としては、誤差行列Ｅの二乗誤差ｅｓｑｒを最小化するＫを以下のように設定してもよい。
【００３７】
誤差行列Ｅを以下の式（１）で定義する。
Ｅ＝Ｍｓ−Ｕ×Ｆ    （１）
【００３８】
誤差行列Ｅのｉ行ｊ列の成分をｅｉｊとしたとき、Ｋの値は以下の式（２）で与えられる。
【数１】
2018106453.tif 000003
ここでａｒｇｍｉｎ（ｘ）は、ｘが最小となるパラメータを意味する。
【００３９】
図５に示すように、ユーザ因子行列Ｕは行の長さがＮであり、個人の数と一致する。一方特徴因子行列Ｆは列の長さがＭであり、特徴量の数と一致する。特徴行列Ｍｓ≒ユーザ因子行列Ｕ×特徴因子行列Ｆの定義から、ユーザ因子行列Ｕの各行はそれぞれ各個人を表現する情報を保持し、特徴因子行列Ｆの各列はそれぞれ各特徴量を表現するとみることもできる。例えばユーザＩＤがＵ００００１で特定される個人の、特徴量ＩＤがＦ００００１で特定される特徴量の値は、ユーザ因子行列Ｕの第１行と特徴因子行列Ｆの第１列との内積をとることで得られる。教師行列取得部３１１及び行列分解部３１２は、情報処理装置１を維持管理する管理者が特徴行列Ｍｓを更新する度に特徴因子行列Ｆを生成し、特徴因子行列格納部２１に格納させる特徴因子行列Ｆを更新する。
【００４０】
［特徴因子行列Ｆを用いた欠損データの推定］
特徴因子行列格納部２１が特徴因子行列Ｆを格納していることを前提として、特徴因子行列Ｆを用いることによる欠損データの推定処理について説明する。
【００４１】
図６は、実施の形態に係る情報推定部３２の機能構成を模式的に示す図である。実施の形態に係る情報推定部３２は、試験行列取得部３２１、特徴因子抽出部３２２、ユーザ因子抽出部３２３、及び欠損情報推定部３２４を含む。
試験行列取得部３２１は、ネットワークＮを介して通信端末２から試験行列Ｔを取得する。試験行列Ｔは、Ｐ人（Ｐは２以上の整数）の個人それぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類の特徴量のうちのＱ種類（Ｑは１以上Ｍ未満の整数）の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列である。
【００４２】
ここで通信端末２の利用者は、Ｐ人の個人それぞれに関連付けられたＭ種類の特徴量のうち、情報処理装置１に提供することを望まない（Ｍ−Ｑ）種類の特徴量を除くことにより、通信端末２に試験行列Ｔを生成させる。なお、Ｐ人の個人は特徴行列Ｍｓを構成する特徴ベクトルに対応付けられた個人でなくてもよいが、Ｑ種類の特徴量は特徴行列Ｍｓの特徴量に含まれる特徴量と同種の特徴量である。
【００４３】
特徴因子抽出部３２２は、特徴因子行列Ｆを特徴因子行列格納部２１から読み出す。特徴因子抽出部３２２は、読み出した特徴因子行列Ｆのうち、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔと、それ以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌと、を生成する。このため、特徴因子抽出部３２２は、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない特徴量である欠損特徴量を特定するための情報も、通信端末２から取得する。
【００４４】
特徴因子抽出部３２２が取得する欠損特徴量を特定するための情報は、例えば試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない特徴量ＩＤであってもよいし、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれる特徴量ＩＤであってもよい。後者の場合、特徴因子抽出部３２２は、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれる特徴量ＩＤ以外の特徴量ＩＤで特定される特徴量を、欠損特徴量として特定すればよい。
【００４５】
ユーザ因子抽出部３２３は、試験行列Ｔを、試験ユーザ因子行列Ｕｔと試験特徴因子行列Ｆｔとの積で近似するための試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出する。より具体的には、ユーザ因子抽出部３２３は、最小二乗法を用いて、試験行列Ｔと試験特徴因子行列Ｆｔとから試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出する。欠損情報推定部３２４は、試験ユーザ因子行列Ｕｔと欠損特徴因子行列Ｆｌとの積から、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルの推定値から構成される欠損行列Ｍｌを取得する。欠損行列Ｍｌの各列が、欠損特徴ベクトルの推定値である。これにより、欠損情報推定部３２４は、通信端末２から取得した試験行列Ｔには含まれない（Ｍ−Ｑ）種類の特徴量の推定値を取得することができる。
【００４６】
図７は、実施の形態に係る情報推定部３２が実行する推定処理を説明するための模式図である。なお、以下に記載する（１）から（６）までの流れは、図７中の（１）から（６）に対応する。なお、図７において破線の矩形は、図５に示す特徴行列Ｍｓ、ユーザ因子行列Ｕ、及び特徴因子行列Ｆの関係を説明するための図と同一である。また図７において斜線で示す行列は、各推定処理によって得られる行列である。
【００４７】
（１）教師行列取得部３１１は、Ｎ人の個人それぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べることにより、特徴行列Ｍｓを生成する。（２）行列分解部３１２は、教師行列取得部３１１が取得した特徴行列Ｍｓを、交互最小二乗法を用いてユーザ因子行列Ｕと特徴因子行列Ｆとの２つの行列の積に分解する。特徴因子行列格納部２１は、行列分解部３１２が特徴行列Ｍｓを分解して生成した特徴因子行列Ｆを格納する。以上が、情報処理装置１があらかじめ実行するいわば前処理である。
【００４８】
（３）試験行列取得部３２１は、ネットワークＮを介して通信端末２から試験行列Ｔを取得する。（４）特徴因子抽出部３２２は、特徴因子行列格納部２１から読み出した特徴因子行列Ｆのうち、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔと、それ以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌと、を生成する。（５）ユーザ因子抽出部３２３は、試験ユーザ因子行列Ｕｔと試験特徴因子行列Ｆｔとの積で試験行列Ｔを近似するための試験ユーザ因子行列Ｕｔを、最小二乗法を用いて算出する。
【００４９】
（６）欠損情報推定部３２４は、試験ユーザ因子行列Ｕｔと欠損特徴因子行列Ｆｌとの積から、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルの推定値から構成される欠損行列Ｍｌを取得する。欠損行列Ｍｌの各列は、通信端末２から取得した試験行列Ｔには含まれない（Ｍ−Ｑ）種類の特徴量の推定値を要素とするベクトルとなっている。
【００５０】
［推定した特徴量を用いた識別処理］
上述したように、実施の形態に係る情報処理装置１は、個々の利用者では取得することが難しい情報から抽出された特徴量を用いる識別器を保持している。具体的には、情報処理装置１における識別器格納部２２は、Ｍ種類の特徴ベクトルに対応する特徴量に基づいてあらかじめ機械学習によって得られた識別器を格納している。情報処理装置１は、試験行列取得部３２１がネットワークＮを介して通信端末２から取得した試験行列Ｔと、欠損情報推定部３２４が推定した欠損行列Ｍｌとから、Ｍ種類の特徴量をすべて含むＰ行Ｍ列の行列を取得することができる。情報処理装置１における識別実行部３３は、この行列と識別器とに基づいて識別処理を実行する。
【００５１】
図８は、実施の形態に係る識別実行部３３の機能構成を模式的に示す図である。実施の形態に係る識別実行部３３は、推定行列生成部３３１、識別部３３２、及び送信部３３３を含む。推定行列生成部３３１は、試験行列Ｔと欠損行列Ｍｌとを用いて、Ｐ人の個人それぞれに関するＭ種類の特徴ベクトルから構成される推定行列Ｍｅを生成する。
【００５２】
識別部３３２は、推定行列Ｍｅを構成する特徴ベクトルと識別器とに基づいて、Ｐ人の個人それぞれに関する識別処理を実行する。送信部３３３は、識別処理の結果を、試験行列Ｔを送信した通信端末２に送信する。
【００５３】
［通信端末２の機能構成］
図９は、通信端末２の機能構成を模式的に示す図である。通信端末２は、試験行列生成部２０１、試験行列送信部２０２、及び識別結果受信部２０３を含む。
試験行列生成部２０１は、Ｐ人の個人それぞれに関連付けられた特徴量を示す数値を要素とする特徴ベクトルを、Ｍ種類の特徴量それぞれについて生成して得られた複数の特徴ベクトルを並べて構成される行列から、所定の特徴量に対応する特徴ベクトルを除いたＱ種類の特徴ベクトルから構成される試験行列Ｔを生成する。ここで「所定の特徴量」とは、通信端末２から情報処理装置１に対して秘匿する特徴量であり、上述したＭ−Ｑ種類の特徴量である。
【００５４】
試験行列送信部２０２は、ネットワークＮを介して試験行列Ｔを情報処理装置１に送信する。識別結果受信部２０３は、情報処理装置１において、特徴因子行列Ｆに基づいて推定された欠損特徴ベクトルと、試験行列Ｔとから、Ｐ人のユーザそれぞれに関する識別処理を実行された結果を受信する。これにより、通信端末２の利用者は、情報処理装置１に提供することを望まない（Ｍ−Ｑ）種類の特徴量を除いた情報のみを情報処理装置１に送信するだけで、それらの情報の利用を前提とする識別器による識別処理の結果を得ることができる。
【００５５】
＜情報処理装置１が実行する情報処理方法の処理フロー＞
図１０は、実施の形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の流れを説明するためのフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、例えば情報処理装置１の電源が投入されたときに開始する。
【００５６】
試験行列取得部３２１は、ネットワークＮを介して通信端末２から試験行列Ｔを取得する（Ｓ２）。特徴因子抽出部３２２は、特徴因子行列Ｆを特徴因子行列格納部２１から読み出す（Ｓ４）。特徴因子抽出部３２２は、読み出した特徴因子行列Ｆのうち、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分を抽出して得られる試験特徴因子行列Ｆｔを取得する（Ｓ６）。
【００５７】
特徴因子抽出部３２２はまた、読み出した特徴因子行列Ｆのうち、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに対応する成分以外の成分で構成される欠損特徴因子行列Ｆｌを抽出する（Ｓ８）。ユーザ因子抽出部３２３は、試験ユーザ因子行列Ｕｔと試験特徴因子行列Ｆｔとの積で試験行列Ｔを近似するための試験ユーザ因子行列Ｕｔを算出する（Ｓ１０）。欠損情報推定部３２４は、試験ユーザ因子行列Ｕｔと欠損特徴因子行列Ｆｌとの積から、試験行列Ｔを構成する特徴ベクトルに含まれない欠損特徴ベクトルの推定値を取得する（Ｓ１２）。欠損情報推定部３２４が欠損特徴ベクトルの推定値を取得すると、本フローチャートにおける処理は終了する。
【００５８】
＜情報処理装置１が奏する効果＞
以上説明したように、実施の形態に係る情報処理装置１によれば、識別器が利用する複数の特徴量のうちの一部の特徴量を用いて、他の特徴量を補完することができる。これにより、識別器を利用しようとする者は、例えばその識別器が個人情報等の秘匿されるべき情報を用いるものであっても、そのような情報を提供することなく識別結果を得ることができる。
【００５９】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。特に、装置の分散・統合の具体的な実施形態は以上に図示するものに限られず、その全部又は一部について、種々の付加等に応じて、又は、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【００６０】
上記では、特徴行列Ｍｓの各列が個人毎のある特徴量を並べて構成されるベクトルである場合について説明した。ここで特徴行列生成部３１は、特徴行列Ｍｓの各列が所定の規格化条件を満たすように特徴行列Ｍｓを生成してもよい。ここで「所定の規格化条件」とは、特徴行列Ｍｓの各列又は行に共通に備えさせる条件である。具体的には、特徴行列生成部３１は、特徴行列Ｍｓの各列又は行の総和が一定となるように特徴行列Ｍｓを生成する。あるいは特徴行列生成部３１は、特徴行列Ｍｓの各列又は行の分散が一定となるように特徴行列Ｍｓを生成してもよい。これにより、行列分解部３１２が交互最小二乗法を用いる際やユーザ因子抽出部３２３が最小二乗法を用いる際に、処理対象の行列の各列又は行に係る重みを平準化することができる。
【符号の説明】
【００６１】
１・・・情報処理装置
２・・・通信端末
１０・・・通信部
２０・・・記憶部
２１・・・特徴因子行列格納部
２２・・・識別器格納部
３０・・・制御部
３１・・・特徴行列生成部
３２・・・情報推定部
３３・・・識別実行部
２０１・・・試験行列生成部
２０２・・・試験行列送信部
２０３・・・識別結果受信部
３１１・・・教師行列取得部
３１２・・・行列分解部
３２１・・・試験行列取得部
３２２・・・特徴因子抽出部
３２３・・・ユーザ因子抽出部
３２４・・・欠損情報推定部
３３１・・・推定行列生成部
３３２・・・識別部
３３３・・・送信部
Ｎ・・・ネットワーク
Ｓ・・・情報処理システム
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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