(57)【要約】【課題】ユーザに対応する事象間の因果関係や条件付確率を算出し、容易にベイジアンネットワークを構築する。【解決手段】情報処理装置は、ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノード毎に、ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率と、ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率がノードと他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられた事前情報とを受信して記憶し、事前情報に基づいて、複数のノード間の親子関係を示すグラフデータと、親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表とを生成して記憶する。【選択図】図１
2011028339.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、前記複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークを生成する情報処理装置であって、
前記ノード毎に、当該ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率が対応付けられて記憶される事前確率記憶部と、
前記ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率が、前記ノードと前記他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられて記憶される条件付確率記憶部と、
前記複数のノード間の親子関係を示すグラフデータが記憶されるグラフ記憶部と、
前記親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表が記憶される条件付確率表記憶部と、
前記事前確率と前記条件付確率とが含まれる事前情報を受信し、受信した前記事前情報に含まれる前記事前確率を前記事前確率記憶部に記憶させ、受信した前記事前情報に含まれる前記条件付確率を前記条件付確率記憶部に記憶させる事前情報取得部と、
前記事前確率記憶部に記憶された前記事前確率と、前記条件付確率記憶部に記憶された前記条件付確率とに基づいて、前記条件付確率表を生成して前記条件付確率表記憶部に記憶させる条件付確率表生成部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記事前確率記憶部に記憶された前記事前確率と、前記条件付確率記憶部に記憶された前記条件付確率とに基づいて、前記グラフデータを生成して前記グラフ記憶部に記憶させるグラフ生成部
を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記グラフ生成部は、
前記事前確率と前記条件付確率とに基づいて、前記複数のノード毎に他のノードとのノード対の相関を示す相互情報量を算出し、算出した前記相互情報量が相対的に高いノード対から降順に、当該ノード対を対応付けるリンクを巡回経路が発生しない限りにおいて対応付けるリンク選択部と、
前記リンク選択部によって複数の前記リンクが対応付けられたノードを中心ノードとして、当該中心ノードに隣接する複数のノードのうち、前記相互情報量が予め定められた閾値を下回るノードと前記中心ノードとを対応付けるリンクの向きを、前記中心ノード向きとする方向決定部と、を備え、
前記ノード間のリンクと当該リンクの向きとに基づいて前記グラフデータを生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記事前確率記憶部または前記条件付確率記憶部に記憶された前記複数のノードのうち、前記事前情報取得部によって事前情報が受信されなかった前記ノードに対応する事前情報を、前記事前情報取得部によって受信された前記事前情報に基づいて生成し、生成した当該事前情報を前記事前確率記憶部または前記条件付確率記憶部に記憶させる事前情報補完部
を備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記条件付確率表生成部は、単純ベイズ法を用いて前記条件付確率表を生成する
ことを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記事象が生起しているか否かを示す観測値が記憶される観測値記憶部と、
前記観測値を受信し、受信した当該観測値を前記観測値記憶部に記憶させる観測値受信部と、
前記観測値記憶部に記憶された前記観測値と、前記条件付確率表記憶部に記憶された前記条件付確率表と、前記グラフ記憶部に記憶された前記グラフデータとに基づいて、前記観測値受信部が受信した前記観測値が示す事象に対応する他の事象を抽出する推定部と、
を備えることを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、前記複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークに基づいて前記ユーザの状態に対応する情報サービスを提供する情報処理システムであって、
前記ノード毎に、当該ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率が対応付けられて記憶される事前確率記憶部と、
前記ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率が、前記ノードと前記他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられて記憶される条件付確率記憶部と、
前記複数のノード間の親子関係を示すグラフデータが記憶されるグラフ記憶部と、
前記親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表が記憶される条件付確率表記憶部と、
前記事前確率と前記条件付確率とが含まれる事前情報を受信し、受信した前記事前情報に含まれる前記事前確率を前記事前確率記憶部に記憶させ、受信した前記事前情報に含まれる前記条件付確率を前記条件付確率記憶部に記憶させる事前情報取得部と、
前記事前確率記憶部に記憶された前記事前確率と、前記条件付確率記憶部に記憶された前記条件付確率とに基づいて、前記条件付確率表を生成して前記条件付確率表記憶部に記憶させる条件付確率表生成部と、
前記観測値を受信し、受信した当該観測値を前記観測値記憶部に記憶させる観測値受信部と、
前記観測値記憶部に記憶された前記観測値と、前記条件付確率表記憶部に記憶された前記条件付確率表と、前記グラフ記憶部に記憶された前記グラフデータとに基づいて、前記観測値受信部が受信した前記観測値が示す事象に対応する他の事象を抽出する推定部と、
を備える情報処理装置と、
前記ユーザから入力される前記事前情報を、前記情報処理装置に送信するユーザ端末と、
前記事象に対応する観測値を生成し、前記情報処理装置に送信するセンサ端末と、
前記情報処理装置によって抽出された前記他の事象に対応する情報サービスを前記ユーザ端末に送信するアプリサーバと、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項８】
ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、前記複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークに基づいて前記ユーザの状態に対応する情報サービスを提供する情報処理システムであって、
前記ノード毎に、当該ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率が対応付けられて記憶される事前確率記憶部と、
前記ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率が、前記ノードと前記他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられて記憶される条件付確率記憶部と、
前記複数のノード間の親子関係を示すグラフデータが記憶されるグラフ記憶部と、
前記親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表が記憶される条件付確率表記憶部と、
前記ユーザから入力される前記事前確率と前記条件付確率とが含まれる事前情報を受け付け、入力された前記事前情報に含まれる前記事前確率を前記事前確率記憶部に記憶させ、受信した前記事前情報に含まれる前記条件付確率を前記条件付確率記憶部に記憶させる事前情報取得部と、
前記事前確率記憶部に記憶された前記事前確率と、前記条件付確率記憶部に記憶された前記条件付確率とに基づいて、前記条件付確率表を生成して前記条件付確率表記憶部に記憶させる条件付確率表生成部と、
前記観測値を受信し、受信した当該観測値を前記観測値記憶部に記憶させる観測値受信部と、
前記観測値記憶部に記憶された前記観測値と、前記条件付確率表記憶部に記憶された前記条件付確率表と、前記グラフ記憶部に記憶された前記グラフデータとに基づいて、前記観測値受信部が受信した前記観測値が示す事象に対応する他の事象を抽出し、抽出した事象に対応する情報サービスを提供するアプリサーバから前記情報サービスを受信する推定部と、
を備えるユーザ端末と、
前記事象に対応する観測値を生成し、前記ユーザ端末に送信するセンサ端末と、
前記ユーザ端末によって抽出された前記他の事象に対応する情報サービスを前記ユーザ端末に送信するアプリサーバと、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項９】
ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、前記複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークに基づいて前記ユーザの状態に対応する情報サービスを提供する情報処理システムであって、
前記ノード毎に、当該ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率が対応付けられて記憶される事前確率記憶部と、
前記ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率が、前記ノードと前記他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられて記憶される条件付確率記憶部と、
前記複数のノード間の親子関係を示すグラフデータが記憶されるグラフ記憶部と、
前記親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表が記憶される条件付確率表記憶部と、
前記事前確率と前記条件付確率とが含まれる事前情報を受信し、受信した前記事前情報に含まれる前記事前確率を前記事前確率記憶部に記憶させ、受信した前記事前情報に含まれる前記条件付確率を前記条件付確率記憶部に記憶させる事前情報取得部と、
前記事前確率記憶部に記憶された前記事前確率と、前記条件付確率記憶部に記憶された前記条件付確率とに基づいて、前記条件付確率表を生成して前記条件付確率表記憶部に記憶させる条件付確率表生成部と、
前記観測値を受信し、受信した当該観測値を前記観測値記憶部に記憶させる観測値受信部と、
前記観測値記憶部に記憶された前記観測値と、前記条件付確率表記憶部に記憶された前記条件付確率表と、前記グラフ記憶部に記憶された前記グラフデータとに基づいて、前記観測値受信部が受信した前記観測値が示す事象に対応する他の事象を抽出し、抽出した当該事象に対応する情報サービスを前記ユーザ端末に送信する推定部と、
を備えるアプリサーバと、
前記ユーザから入力される前記事前情報を、前記アプリサーバに送信するユーザ端末と、
前記事象に対応する観測値を生成し、前記アプリサーバに送信するセンサ端末と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項１０】
ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、前記複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークを生成し、前記ノード毎に、当該ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率が対応付けられて記憶される事前確率記憶部と、前記ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率が、前記ノードと前記他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられて記憶される条件付確率記憶部と、前記複数のノード間の親子関係を示すグラフデータが記憶されるグラフ記憶部と、前記親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表が記憶される条件付確率表記憶部と、を備える情報処理装置の情報処理方法であって、
前記事前確率と前記条件付確率とが含まれる事前情報を受信し、受信した前記事前情報に含まれる前記事前確率を前記事前確率記憶部に記憶させ、受信した前記事前情報に含まれる前記条件付確率を前記条件付確率記憶部に記憶させるステップと、
前記事前確率記憶部に記憶された前記事前確率と、前記条件付確率記憶部に記憶された前記条件付確率とに基づいて、前記条件付確率表を生成して前記条件付確率表記憶部に記憶させるステップと、
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークを構築する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多様なセンサなどによって取得されたデータに基づいてユーザの状況や気分などの状態を推定し、推定した状態に応じた情報サービスをユーザに提供する情報システムが研究されている。このような情報システムは、例えば、バイタルセンサによって取得されたユーザの体温や血圧等のデータ、ユーザが保持する携帯電話端末に備えられたＧＰＳ（Global Positioning System）機能により取得されたユーザの位置データ、ユーザのスケジュールのデータなどに基づいて、ユーザの状態に応じた情報サービスをユーザ端末に提供し、ユーザの行動支援を行なう。
【０００３】
このような情報システムにおいてユーザの状態に応じた情報サービスや関連するユーザ状態のうちセンサでは取得できない高度な状態を判定するに当たっては、ベイジアンネットワークを用いることが考えられる。ベイジアンネットワークは、事象同士の関係性を抽象化して有向グラフ構造により表した確率推論のモデルである。ベイジアンネットワークでは、ある事象と他の事象との因果関係を数値化し、条件付確率によって表す。これにより複雑で不確実な事象の起こりやすさやその可能性を予測し、ユーザに提供する情報サービスや高度な状態を判定する。特許文献１または特許文献２には、ベイジアンネットワークを用いた推定を行なう情報システムが提案されている。このようなベイジアンネットワークにおける事象と事象との関係性や条件付確率は、予め取得されたデータに基づいて算出されるか、あるいはベイジアンネットワークの専門知識を持つシステム管理者によって、ユーザの特性に基づいて算出された値が用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２７９８８７号公報
【特許文献２】特開２００８−２６９２１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ベイジアンネットワークにおける事象間の因果関係を示す条件付確率のパラメータ数は、事象の数に対して組み合わせ爆発的に増加するため、実用に耐えうる程の多量の事象を含むベイジアンネットワークを構築するためには、膨大な数のデータが必要となる。多数のユーザのそれぞれに対応するこのようなデータの全てを予め取得することは困難である。一方、専門知識を持つシステム管理者によってベイジアンネットワークを構築する場合には、システム管理者が多数のユーザの全てに対応する事象やパラメータの設定を行なわなければならず、相当の手間や時間が必要となる。そこで、情報システムによる行動支援サービスを受けるユーザが、自身に対応するベイジアンネットワークを設計し構築することが考えられるが、事象と事象とに直接的な因果関係を持つ組み合わせを抽出するためには、ベイジアンネットワークに含まれる事象全体についての俯瞰的な知識が必要となる。例えば、ある事象に直接的な因果関係を持つ複数の事象の組み合わせを網羅的に把握していなければ、複数の事象間での条件付確率を設定することはできない。
【０００６】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、ユーザに対応する事象間の因果関係や条件付確率を算出し、容易にベイジアンネットワークを構築する情報処理装置、情報処理システムおよび情報処理方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決するために、本発明は、ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークを生成する情報処理装置であって、ノード毎に、ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率が対応付けられて記憶される事前確率記憶部と、ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率が、ノードと他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられて記憶される条件付確率記憶部と、複数のノード間の親子関係を示すグラフデータが記憶されるグラフ記憶部と、親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表が記憶される条件付確率表記憶部と、事前確率と条件付確率とが含まれる事前情報を受信し、受信した事前情報に含まれる事前確率を事前確率記憶部に記憶させ、受信した事前情報に含まれる条件付確率を条件付確率記憶部に記憶させる事前情報取得部と、事前確率記憶部に記憶された事前確率と、条件付確率記憶部に記憶された条件付確率とに基づいて、条件付確率表を生成して条件付確率表記憶部に記憶させる条件付確率表生成部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、上述の情報処理装置が、事前確率記憶部に記憶された事前確率と、条件付確率記憶部に記憶された条件付確率とに基づいて、グラフデータを生成してグラフ記憶部に記憶させるグラフ生成部を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上述のグラフ生成部は、事前確率と条件付確率とに基づいて、複数のノード毎に他のノードとのノード対の相関を示す相互情報量を算出し、算出した相互情報量が相対的に高いノード対から降順に、ノード対を対応付けるリンクを巡回経路が発生しない限りにおいて対応付けるリンク選択部と、リンク選択部によって複数のリンクが対応付けられたノードを中心ノードとして、中心ノードに隣接する複数のノードのうち、相互情報量が予め定められた閾値を下回るノードと中心ノードとを対応付けるリンクの向きを、中心ノード向きとする方向決定部と、を備え、ノード間のリンクとリンクの向きとに基づいてグラフデータを生成することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上述の情報処理装置が、上述の事前確率記憶部または条件付確率記憶部に記憶された複数のノードのうち、事前情報取得部によって事前情報が受信されなかったノードに対応する事前情報を、事前情報取得部によって受信された事前情報に基づいて生成し、生成した事前情報を事前確率記憶部または条件付確率記憶部に記憶させる事前情報補完部を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、上述の条件付確率表生成部は、単純ベイズ法を用いて条件付確率表を生成することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上述の情報処理装置が、事象が生起しているか否かを示す観測値が記憶される観測値記憶部と、観測値を受信し、受信した観測値を観測値記憶部に記憶させる観測値受信部と、観測値記憶部に記憶された観測値と、条件付確率表記憶部に記憶された条件付確率表と、グラフ記憶部に記憶されたグラフデータとに基づいて、観測値受信部が受信した観測値が示す事象に対応する他の事象を抽出する推定部と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークに基づいてユーザの状態に対応する情報サービスを提供する情報処理システムであって、ノード毎に、ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率が対応付けられて記憶される事前確率記憶部と、ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率が、ノードと他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられて記憶される条件付確率記憶部と、複数のノード間の親子関係を示すグラフデータが記憶されるグラフ記憶部と、親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表が記憶される条件付確率表記憶部と、事前確率と条件付確率とが含まれる事前情報を受信し、受信した事前情報に含まれる事前確率を事前確率記憶部に記憶させ、受信した事前情報に含まれる条件付確率を条件付確率記憶部に記憶させる事前情報取得部と、事前確率記憶部に記憶された事前確率と、条件付確率記憶部に記憶された条件付確率とに基づいて、条件付確率表を生成して条件付確率表記憶部に記憶させる条件付確率表生成部と、観測値を受信し、受信した観測値を観測値記憶部に記憶させる観測値受信部と、観測値記憶部に記憶された観測値と、条件付確率表記憶部に記憶された条件付確率表と、グラフ記憶部に記憶されたグラフデータとに基づいて、観測値受信部が受信した観測値が示す事象に対応する他の事象を抽出する推定部と、を備える情報処理装置と、ユーザから入力される事前情報を、情報処理装置に送信するユーザ端末と、事象に対応する観測値を生成し、情報処理装置に送信するセンサ端末と、情報処理装置によって抽出された他の事象に対応する情報サービスをユーザ端末に送信するアプリサーバと、を備えることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークに基づいてユーザの状態に対応する情報サービスを提供する情報処理システムであって、ノード毎に、ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率が対応付けられて記憶される事前確率記憶部と、ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率が、ノードと他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられて記憶される条件付確率記憶部と、複数のノード間の親子関係を示すグラフデータが記憶されるグラフ記憶部と、親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表が記憶される条件付確率表記憶部と、ユーザから入力される事前確率と条件付確率とが含まれる事前情報を受け付け、入力された事前情報に含まれる事前確率を事前確率記憶部に記憶させ、受信した事前情報に含まれる条件付確率を条件付確率記憶部に記憶させる事前情報取得部と、事前確率記憶部に記憶された事前確率と、条件付確率記憶部に記憶された条件付確率とに基づいて、条件付確率表を生成して条件付確率表記憶部に記憶させる条件付確率表生成部と、観測値を受信し、受信した観測値を観測値記憶部に記憶させる観測値受信部と、観測値記憶部に記憶された観測値と、条件付確率表記憶部に記憶された条件付確率表と、グラフ記憶部に記憶されたグラフデータとに基づいて、観測値受信部が受信した観測値が示す事象に対応する他の事象を抽出し、抽出した事象に対応する情報サービスを提供するアプリサーバから情報サービスを受信する推定部と、を備えるユーザ端末と、事象に対応する観測値を生成し、ユーザ端末に送信するセンサ端末と、ユーザ端末によって抽出された他の事象に対応する情報サービスをユーザ端末に送信するアプリサーバと、を備えることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークに基づいてユーザの状態に対応する情報サービスを提供する情報処理システムであって、ノード毎に、ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率が対応付けられて記憶される事前確率記憶部と、ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率が、ノードと他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられて記憶される条件付確率記憶部と、複数のノード間の親子関係を示すグラフデータが記憶されるグラフ記憶部と、親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表が記憶される条件付確率表記憶部と、事前確率と条件付確率とが含まれる事前情報を受信し、受信した事前情報に含まれる事前確率を事前確率記憶部に記憶させ、受信した事前情報に含まれる条件付確率を条件付確率記憶部に記憶させる事前情報取得部と、事前確率記憶部に記憶された事前確率と、条件付確率記憶部に記憶された条件付確率とに基づいて、条件付確率表を生成して条件付確率表記憶部に記憶させる条件付確率表生成部と、観測値を受信し、受信した観測値を観測値記憶部に記憶させる観測値受信部と、観測値記憶部に記憶された観測値と、条件付確率表記憶部に記憶された条件付確率表と、グラフ記憶部に記憶されたグラフデータとに基づいて、観測値受信部が受信した観測値が示す事象に対応する他の事象を抽出し、抽出した事象に対応する情報サービスをユーザ端末に送信する推定部と、を備えるアプリサーバと、ユーザから入力される事前情報を、アプリサーバに送信するユーザ端末と、事象に対応する観測値を生成し、アプリサーバに送信するセンサ端末と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークを生成し、ノード毎に、ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率が対応付けられて記憶される事前確率記憶部と、ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率が、ノードと他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられて記憶される条件付確率記憶部と、複数のノード間の親子関係を示すグラフデータが記憶されるグラフ記憶部と、親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表が記憶される条件付確率表記憶部と、を備える情報処理装置の情報処理方法であって、事前確率と条件付確率とが含まれる事前情報を受信し、受信した事前情報に含まれる事前確率を事前確率記憶部に記憶させ、受信した事前情報に含まれる条件付確率を条件付確率記憶部に記憶させるステップと、事前確率記憶部に記憶された事前確率と、条件付確率記憶部に記憶された条件付確率とに基づいて、条件付確率表を生成して条件付確率表記憶部に記憶させるステップと、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように、本発明によれば、情報処理装置は、ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノード毎に、ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率と、ノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率がノードと他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられた事前情報とを受信して記憶し、事前情報に基づいて、複数のノード間の親子関係を示すグラフデータと、親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表とを生成して記憶するようにしたので、ユーザから入力される事前情報に基づいて事象間の因果関係や条件付確率を算出し、容易にベイジアンネットワークを構築することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態による情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態により定義されるノードの例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態による事前確率テーブルのデータ例を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態による条件付確率テーブルのデータ例を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態により補完された事前確率テーブルのデータ例を示すブロック図である。
【図６】本発明の一実施形態により補完された条件付確率テーブルのデータ例を示すブロック図である。
【図７】本発明の一実施形態により定義されたノード間のリンク例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態により定義されたノード間のリンク方向の例を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態により生成されたグラフのデータ例を示すブロック図である。
【図１０】本発明の一実施形態により生成された条件付確率の例を示すブロック図である。
【図１１】本発明の一実施形態により生成されたＣＰＴの例を示すブロック図である。
【図１２】本発明の一実施形態による観測値のデータ例を示すブロック図である。
【図１３】本発明の一実施形態による情報処理システムの動作例を示すシーケンス図である。
【図１４】本発明の一実施形態によるリンク選択処理の動作例を示すフローチャート図である。
【図１５】本発明の一実施形態によるリンク方向判定処理の動作例を示すフローチャート図である。
【図１６】本発明の一実施形態による情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図１７】本発明の一実施形態による情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。図１は、本実施形態による情報処理システム１の構成を示すブロック図である。情報処理システム１は、複数のユーザ端末４００（ユーザ端末４００−１、ユーザ端末４００−２、ユーザ端末４００−３、・・・）と、情報処理装置１０と、複数のアプリサーバ５００（アプリサーバ５００−１、アプリサーバ５００−２、アプリサーバ５００−３、・・・）と、複数のセンサ端末６００（センサ端末６００−１、センサ端末６００−２、センサ端末６００−３、・・・）とを備えている。
【００２０】
ユーザ端末４００は、入力部や送信部を備えるコンピュータ端末であり、ユーザから入力される事前情報を情報処理装置１０に送信する。事前情報は、事象と、その事象が生起する確率とが対応付けられた情報である。確率には、条件がない場合に対応する事象が生起している確率を示す事前確率と、ある事象が生起している場合に他の事象が生起する確率を示す条件付確率とが含まれる。例えば、事前情報には、事象「自宅」に対応する事前確率（例えば、０．１５）や、事象「自宅」が生起している場合に事象「動画をみたい」が生起する条件付確率（例えば、０．６）などの情報が含まれる。
【００２１】
情報処理装置１０は、ユーザ端末４００から送信される事前情報に基づいて、ユーザの状態を表す複数の事象に対応する複数のノードと、複数の事象間の因果関係との情報が含まれるベイジアンネットワークを生成して記憶する。情報処理装置１０は、複数のセンサ端末６００によって取得されたユーザの位置やスケジュールなどのデータを受信し、受信したデータとユーザに対応するベイジアンネットワークとに基づいて、ユーザの状態の事象に対応する事象を判定する。また、情報処理装置１０は、判定した事象に対応する情報サービスを提供するアプリサーバ５００による情報サービスをユーザ端末４００に推薦する情報を送信する。情報処理装置１０は、確率ネットワーク作成部１００と、ベイジアンネットワーク記憶部２００と、推定部３００とを備えている。確率ネットワーク作成部１００は、事前情報取得部１１０と、事前情報保持部１２０と、グラフ生成部１３０と、ＣＰＴ生成部１４０を備えている。
【００２２】
事前情報取得部１１０は、ユーザ端末４００から、事前確率と条件付確率とが含まれる事前情報を受信し、受信した事前情報に含まれる事前確率を事前確率記憶部１２１に記憶させ、受信した事前情報に含まれる条件付確率を条件付確率記憶部１２２に記憶させる。
事前情報保持部１２０は、事前確率記憶部１２１と、条件付確率記憶部１２２と、事前情報補完部１２３とを備えている。
【００２３】
事前確率記憶部１２１には、ベイジアンネットワークのノード毎に、ノードに対応する事象が生起する確率を示す事前確率が対応付けられて記憶される。ここで、事前確率記憶部１２１には、ユーザ端末４００から送信された事前情報に含まれる複数の事前確率が含まれる事前確率テーブルが記憶される。ここでは、システム管理者による事前設定として、ベイジアンネットワークのノードが全ユーザに共通的に定義される。図２は、ベイジアンネットワークに定義されるノードの例を示す図である。例えば、「音楽をききたい」、「ゲームをしたい」、「自宅」などの事象を示すノードが定義される。各事象は、例えば、生起（例えば、「１」）または非生起（例えば、「０」）の２値のいずれかの値に対応付けられる。また、これらのノードにはノードを識別する識別情報（ノードＩＤ）が付与される。ノードＩＤは、数値などの情報であって良いが、本実施形態では、「音楽をききたい」、「自宅」などの文字列がそのままノードＩＤであるとして説明する。
【００２４】
図３は、このように定義されたノードに対応付けられた事前確率のデータ例を示す図である。図に示されるように、例えば、事前確率テーブルには、事象「自宅」をノードとする事前確率「０．１５」と、事象「ゲームをしたい」をノードとする事前確率「０．２」とがそれぞれ対応付けられて記憶される。事前確率テーブルには、この例以外にも複数のノードに対応する事前確率がそれぞれ記憶されるようにして良い。ここで、本実施形態において説明する各記憶部には、複数のユーザのそれぞれを識別する識別情報に対応付けて、ユーザ毎の事前確率の情報が記憶されることとして良いが、ここでは、説明の簡略化のため１ユーザに対応する情報について説明する。
【００２５】
条件付確率記憶部１２２には、ベイジアンネットワークのノードに対応する事象が生起したことを条件として他のノードに対応する事象が生起する確率を示す条件付確率が、ノードと他のノードとの組み合わせ毎に対応付けられて記憶される。ここで、条件付確率記憶部１２２には、ユーザ端末４００から送信された事前情報に含まれる複数の条件付確率が条件付確率テーブルとして記憶される。図４は、条件付確率記憶部１２２に記憶される条件付確率テーブルのデータ例を示す図である。条件付確率テーブルには、親ノードに対応する事象が生起しているか否かを示す親ノード値に応じて、子ノードに対応する事象が生起する確率である条件付確率が対応付けられて記憶されている。例えば、図に示されるように、親ノード「自宅」の親ノード値が「１」であり生起している場合に、子ノード「動画をみたい」が生起する条件付確率が「０．６」であることが対応付けられて記憶されている。
【００２６】
事前情報補完部１２３は、事前確率記憶部１２１に記憶されたノードのうち、ユーザ端末４００から送信された事前情報に値が含まれておらず事前確率が記憶されていないノードに対応する事前確率を推定して算出し、事前確率記憶部１２１に記憶させる補完処理を行う。ここで、事前情報補完部１２３は、ベイズの定理に基づいた補完処理を行う。例えば、ベイズの定理では、事象Ｘ、Ｙが存在する場合、事象Ｙの事前確率Ｐ（Ｙ）と、事象Ｙが生起したときに事象Ｘが生起する条件付確率Ｐ（Ｘ｜Ｙ）とを乗じた値を、事象Ｘが生起したときに事象Ｙが生起する条件付確率Ｐ（Ｙ｜Ｘ）によって割った商によって事象Ｘの事前確率Ｐ（Ｘ）を表すことができる（Ｐ（Ｘ）＝Ｐ（Ｙ）・Ｐ（Ｘ｜Ｙ）／Ｐ（Ｙ｜Ｘ））。
【００２７】
ここで、図３に示したように、事前確率記憶部１２１にノード「動画をみたい」の事前確率が未知である場合を考える。ここで、ノード「動画をみたい」に対応する事前確率は、ベイズの定理により、事前確率テーブルに記憶されたノード「自宅」に対応する事前確率と、条件付確率テーブルに記憶されたノード「自宅」とノード「動画をみたい」とに基づいて算出する。すなわち、ノード「動画をみたい」の事前確率（Ｐ（動画をみたい））は、ベイズの定理によって以下式により算出することができる。
Ｐ（動画をみたい）＝Ｐ（自宅）・Ｐ（動画をみたい｜自宅）／Ｐ（自宅｜動画をみたい）
【００２８】
ここでは、Ｐ（自宅）の事前確率が「０．１５」であり、Ｐ（動画をみたい｜自宅）の条件付確率が「０．６」であり、Ｐ（自宅｜動画をみたい）の条件付確率が「０．９」であるから、事前情報補完部１２３は、ベイズの定理により、Ｐ（動画をみたい）の値を示す（０．１５・０．６／０．９＝）「０．１」を算出する。このように、事前情報補完部１２３は、ベイズの定理を用いて、既知である条件付確率に基づいて、未知の事前確率を算出する。事前情報補完部１２３は、算出した事前確率を事前確率記憶部１２１に記憶させる。図５は、このように事前情報補完部１２３によって算出された事前確率が補完されて記憶された事前確率テーブルのデータ例を示す図である。同様に、事前情報補完部１２３は、ベイズの定理を用いて、既知である事前確率に基づいて、未知の条件付確率を算出する。図６は、事前情報補完部１２３によってベイズの定理を用いて算出された条件付確率が補完された条件付確率テーブルのデータ例を示す図である。
【００２９】
グラフ生成部１３０は、各ノード対の相関を用いてベイジアンネットワークを生成する。グラフ生成部１３０は、リンク選択部１３１と、方向決定部１３２とを備えている。
リンク選択部１３１は、事前確率記憶部１２１に記憶された事前確率テーブルと、条件付確率記憶部１２２に記憶された条件付確率とに基づいて、ＭＷＳＴ（Maximum Weight Spanning Tree）法により、複数のノード毎に他のノードとのノード対の相関を示す相互情報量を算出し、算出した相互情報量が相対的に高いノード対から降順に、ノード対を対応付けるリンクを巡回経路が発生しない限りにおいて対応付けるリンクの選択処理を行う。ここでは、以下式（１）によりノードＸとノードＹとの相関を示す相互情報量（Ｉ（Ｘ、Ｙ））を算出する。
【００３０】
【数１】
2011028339.tif 000003
【００３１】
例えば、図３〜図６に示したデータに基づいて上記式（１）によりノード「自宅」とノード「勤務日」との相互情報量を算出すると「０」となる。この場合、「自宅」と「勤務日」には相関がなく、すなわち因果関係がないことを示す。リンク選択部１３１は、後述するように、このような各ノード対の相互情報量を用いてリンクの選択処理を行う。
【００３２】
このようなリンク選択処理により、ノード「自宅」とノード「動画をみたい」、ノード「勤務日」とノード「動画をみたい」などのそれぞれの相互情報量が算出され、相関が高いノード間を示すリンクが選択される。図７は、図２に対して選択されたノード間のリンクの例を示す図である。ここでは、例えば、相関値が０より大きいノード間の全てにリンクを生成しても良いし、相関値が予め定められた閾値以上であるノード間にリンクを生成するようにしても良い。
【００３３】
方向決定部１３２は、リンク選択部１３１によって選択されたリンクの向きを示すリンク方向の判定処理を行う。ここで、方向決定部１３２は、リンク選択部１３１によって複数のリンクが対応付けられたノードを中心ノードとして、中心ノードに隣接する複数のノードのうち、相互情報量が予め定められた閾値を下回るノードと中心ノードとを対応付けるリンクの向きを、中心ノード向きとする。例えば、方向決定部１３２は、リンクが生成されたノード間の相互情報量に基づいて、相互情報量が「０」となるノードグループを生成する。例えば、ノード「動画をみたい」はノード「自宅」とノード「勤務日」との双方に接続されており、かつノード「自宅」とノード「勤務日」との相関は０であるため、それらの間のリンクは、「自宅」と「勤務日」とから「動画をみたい」へ向いたリンクとなる。図８は、方向決定部１３２によってリンク方向が判定されたノードの関係を示す図である。方向決定部１３２は、このようにノード間に選択されたリンクとリンクの方向に基づいて、対応する親ノードと子ノードとを対応付けたグラフデータを生成し、グラフ記憶部２１０に記憶させる。図９は、リンク選択部１３１と方向決定部１３２とによって生成されるグラフデータの例を示す図である。
【００３４】
ＣＰＴ生成部１４０は、事前確率記憶部１２１に記憶された事前確率と、条件付確率記憶部１２２に記憶された条件付確率とに基づいて、条件付確率表（ＣＰＴ（Conditional Probability Table））を生成してＣＰＴ記憶部２２０に記憶させる。ここで、ＣＰＴ生成部１４０は、グラフ生成部１３０によって算出された各ノード対の相関を用いて、単純ベイズ法（Naive Bayes法）によりグラフデータに対応するＣＰＴを生成するＮＢ実行部１４１を備える。
【００３５】
例えば、ノード「動画をみたい」を子ノードとし、ノード「自宅」およびノード「勤務日」を親ノードとする条件付確率の算出方法をする場合、ノード「自宅」とノード「勤務日」とが、ノード「動画をみたい」に対して条件付独立であると仮定する。ここで、ＮＢ実行部１４１は、ｐ（動画をみたい＝１、自宅、勤務日）＝ｐ（動画をみたい＝１）×ｐ（自宅｜動画をみたい＝１）×ｐ（勤務日｜動画をみたい＝１）＝０．０５４、ｐ（動画をみたい＝０、自宅、勤務日）ｐ（動画をみたい＝０）×ｐ（自宅｜動画をみたい＝０)×ｐ(勤務日｜動画をみたい＝０)＝０．０２を求める（ここでは、ｐ(自宅｜動画をみたい＝０)やｐ(勤務日｜動画をみたい＝０)も補完によって得られている）。
【００３６】
一方、ベイズの定理により、ｐ（動画をみたい＝０、自宅、勤務日）とｐ（自宅＝０、動画をみたい、勤務日）との比が、ｐ（動画をみたい＝１｜自宅、勤務日）とｐ（動画をみたい＝０｜自宅、勤務日）との比に等しいため、正規化によってｐ（動画をみたい＝１｜動画をみたい、勤務日）≒０．７３とｐ（自宅＝０｜動画をみたい、勤務日）≒０．２７とを求める。このようにしてｐ（動画をみたい＝１｜自宅＝０、勤務日＝０）などについても同様に条件付確率を求めると、ＮＢ実行部１４１は、図１０に示すように、ノード「自宅」とノード「勤務日」に対応するノード「動画をみたい」の条件付確率を求めることとができる。ＮＢ実行部１４１は、ノード毎にこのように算出した条件付確率が含まれるＣＰＴを生成し、ＣＰＴ記憶部２２０に記憶させる。
【００３７】
ベイジアンネットワーク記憶部２００には、確率ネットワーク生成部１００によって生成されたグラフデータとＣＰＴとが記憶される。このようなグラフデータとＣＰＴとによってベイジアンネットワークが表される。ベイジアンネットワーク記憶部２００は、グラフ記憶部２１０と、ＣＰＴ記憶部２２０とを備えている。
【００３８】
グラフ記憶部２１０には、ベイジアンネットワークにおける複数のノード間の親子関係を示すグラフデータが記憶される。グラフ記憶部２１０に記憶されるグラフデータは、グラフ生成部１３０によって生成される。図９は、グラフ生成部１３０によって生成されグラフ記憶部２１０に記憶されるグラフデータの例を示す図である。
【００３９】
ＣＰＴ記憶部２２０には、ベイジアンネットワークにおけるノード間の親子関係毎に、親ノードの事象に対応して子ノードの事象が生起する条件付確率を示す条件付確率表（ＣＰＴ）が記憶される。ＣＰＴ記憶部２２０に記憶されるＣＰＴは、ＣＰＴ生成部１４０によって生成される。図１１は、ＣＰＴ記憶部２２０に記憶されるＣＰＴのデータ例を示す図である。ここで、シーケンス番号は、各子ノードについて親ノードに０から順番に割り当てたものであり、パターン番号は親ノードの組合せパターンを２進数で表すとして、親ノードの値をシーケンス番号目の桁に割り当てたものである。ここで、ＣＰＴ記憶部２２０に記憶されたＣＰＴとグラフ記憶部２１０に記憶されたグラフデータとを同じデータベースに収容し、効率的に正規化したテーブルとするようにしても良い。
【００４０】
推定部３００は、アプリ判定部３１０と、観測値記憶部３２０と、観測値受信部３３０とを備えている。
アプリ判定部３１０は、観測値記憶部３２０に記憶された観測値と、ＣＰＴ記憶部２２０に記憶されたＣＰＴと、グラフ記憶部２１０に記憶されたグラフデータとに基づいて、観測値受信部３３０が受信した観測値が示す事象に対応する他の事象を抽出する。また、アプリ判定部３１０は、抽出した事象に対応する情報サービスを提供するアプリサーバ５００を判定し、判定したアプリサーバ５００に対して、情報サービス推薦要求を送信する。例えば、アプリ判定部３１０の記憶領域には、ベイジアンネットワークに記憶されたノード毎に、事象に対応する情報サービスを提供するアプリサーバ５００を識別する識別情報が対応付けられて記憶されている。
【００４１】
観測値記憶部３２０には、ベイジアンネットワークに対応する事象が生起しているか否かを示す観測値が記憶される。観測値記憶部３２０には、観測値受信部３３０がセンサ端末６００から受信した観測値が記憶される。図１２は、観測値記憶部３２０に記憶される観測値のデータ例を示す図である。ここでは、ノード「自宅」に対応する観測値「１」と、ノード「勤務日」に対応する観測値「０」とが記憶されている。
観測値受信部３３０は、センサ端末６００から送信される観測値を受信し、観測値記憶部３２０に記憶させる。
【００４２】
アプリサーバ５００は、定められた情報サービスを提供するコンピュータ装置である。例えば、情報処理装置１０のアプリ判定部３１０によって、ユーザの現在の事象において「動画をみたい」が生起している確率が高いと判定されると、複数のアプリサーバ５００のうち、動画情報を配信するアプリサーバ５００に情報サービス推薦要求が送信される。アプリサーバ５００は、情報処理装置１０のアプリ判定部３１０から情報サービス推薦要求が送信されると、例えば、対応するユーザ端末４００に対して、動画情報を配信する提供メニュー画面を送信する。ユーザ端末４００には、アプリサーバ５００から送信された動画配信のメニュー画面が表示される。これにより、ユーザ端末４００のユーザは、現在の自身の状態に応じた情報サービスの推薦を受けることができる。
【００４３】
センサ端末６００は、ユーザの状況や気分などの状態を示すデータを取得して、観測値受信部３３０に送信するコンピュータ端末である。センサ端末６００には、例えば、ユーザの体温や血圧等のデータを取得するバイタルセンサ、ユーザの位置データを取得するＧＰＳ機能を有する携帯電話端末、ユーザの移動速度を示すデータを取得する加速度センサ、照度センサ、ユーザのスケジュールのデータが入力される入力端末などが適用できる。
【００４４】
次に、情報処理システム１の動作例を説明する。図１３は、情報処理システム１の動作例を示すシーケンス図である。
ここでは、図２に示したようなノードが予め定義され、事前確率記憶部１２１に記憶されているとする。情報処理装置１０は、事前情報取得部１１０と、観測値受信部３３０との機能を公開して、事前情報取得部１１０はユーザ端末４００からのデータの受付を開始し、観測値受信部３３０はセンサ端末６００からのデータの受付を開始する。確率ネットワーク作成部１００は、ユーザ端末４００から送信される事前情報を受信する（ステップＳ１００）。
【００４５】
事前情報取得部１１０は、ユーザ端末４００から受信した事前情報に含まれる事前確率を事前確率記憶部１２１に記憶させ、条件付確率を条件付確率記憶部１２２に記憶させる（ステップＳ１１０）。事前情報取得部１１０が、ユーザ端末４００から事前情報を受信したことを事前情報補完部１２３に通知すると（ステップＳ１２０）、事前確率記憶部１２１は、事前確率記憶部１２１または条件付確率記憶部１２２に記憶された事前確率テーブルまたは条件付確率テーブルに記憶された情報のうち、欠落した情報の補完処理を行う（ステップＳ１３０）。
【００４６】
事前情報補完部１２３による補完処理が完了したことを事前情報取得部１１０に通知すると（ステップＳ１４０）、事前情報取得部１１０は、グラフ生成部１３０にリンク作成要求を行う（ステップＳ１５０）。グラフ生成部１３０は、事前確率記憶部１２１および条件付確率記憶部１２２を参照して、事前確率と条件付確率とを読み出す（ステップＳ１６０）。グラフ生成部１３０は、ＭＷＳＴ法によるリンク選択処理と、リンク方向の決定処理を行う（ステップＳ２００）。
【００４７】
図１４は、ＭＷＳＴ法によるリンク選択処理の動作例を詳細に示すフローチャートである。グラフ生成部１３０のリンク選択部１３１は、全リンクが未選択であり、全リンクを選択候補としてリンク選択処理を開始する（ステップＳ２０１）。リンク選択部１３１は、各ノード対の相互情報量を算出し（ステップＳ２０２）、算出した相互情報量を降順にソーティングする（ステップＳ２０３）。リンク選択部１３１は、候補リストに含まれるリンクのうち、相互情報量が０でなく、かつ最大である候補を仮に選択し、候補リストから削除する（ステップＳ２０４）。
【００４８】
そして、リンク選択部１３１は、候補リストに候補が存在するか否かを判定し、存在しないと判定すると、処理を終了する（ステップＳ２０５：Ｎｏ）。一方、存在すると判定すると（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、仮選択リンクと選択リンクとのグラフに無向ループが存在するか否かを判定する（ステップＳ２０６）。ここで、リンク選択部１３１が、無向ループが存在すると判定すると（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、仮選択リンクを選択解除し（ステップＳ２０７）、ステップＳ２０４に戻る。
【００４９】
一方、ステップＳ２０６において、リンク選択部１３１が、無向ループが存在しないと判定すると（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、選択リンク数に１を加える（ステップＳ２０８）。そして、リンク選択部１３１は、選択リンク数が、ノード数−１の値と一致するか否かを判定する（ステップＳ２０９）。リンク選択部１３１は、選択リンク数がノード数−１の値と一致すると判定すると（ステップＳ２０９：Ｙｅｓ）、処理を終了する。選択リンク数がノード数−１の値と一致しないと判定すると（ステップＳ２０９：Ｎｏ）、仮選択リンクを選択リンクとして（ステップＳ２１０）、ステップＳ２０４に戻る。
【００５０】
図１５は、グラフ生成部１３０の方向決定部１３２によるリンク方向判定処理の動作例を示すフローチャートである。
まず、方向決定部１３２は、リンク選択部１３１から、リンク選択部１３１が選択した無効リンクのリストと、ノード間の相互情報量リストとを取得する（ステップＳ２２０）。方向決定部１３２は、複数ノードと隣接するノードのリストを生成する（ステップＳ２２１）。また、全リンクの方向を未定とする（ステップＳ２２２）。そして、複数ノードと隣接するノード毎に、ステップＳ２２４からステップＳ２２５までの処理を繰り返す。ステップＳ２２４では、方向決定部１３２は、隣接ノード間で相関が０となる隣接ノードを抽出する（ステップＳ２２４）。そして、方向決定部１３２は、リンク方向を、抽出ノードから繰り返しの中心ノード向きとして決定する（ステップＳ２２５）。
【００５１】
複数ノードと隣接するノード毎にステップＳ２２３からステップＳ２２５までの処理を繰り返した後、方向決定部１３２は、全リンクの方向が決定したか否かを判定する（ステップＳ２２６）。ここで、方向決定部１３２は、全リンクの方向が決定したと判定すると（ステップＳ２２６：Ｙｅｓ）、処理を終了する。一方、全リンクの方向が決定していないと判定すると（ステップＳ２２６：Ｎｏ）、方向未決定のリンクを抽出し（ステップＳ２２７）、抽出リンクと接続されるノードの中で、自ら向きリンク数が最大のノードを抽出する（ステップＳ２２８）。そして、方向決定部１３２は、抽出ノードと接続されるリンクについて、抽出ノードをリンク先として決定し（ステップＳ２２９）、ステップＳ２２６に戻る。
【００５２】
図１３に戻り、リンク選択処理とリンク方向の判定処理を行うと、作成したリンク構造に基づいたグラフをグラフ記憶部２１０に記憶させる。そして、ＣＰＴ生成部１４０は、グラフ生成部１３０が生成したグラフ構造と、事前確率記憶部１２１に記憶された事前確率と、条件付確率記憶部１２２に記憶された条件付確率とに基づいて、ＣＰＴを生成し（ステップＳ３１０）、ＣＰＴ記憶部２２０に記憶させる（ステップＳ３２０）。このようにして、ベイジアンネットワークが作成される。
【００５３】
一方、ユーザ端末４００のユーザは、情報処理システム１のシステム管理者とセンササービスの契約を行なう（ステップＳ４００）。また、ユーザ端末４００のユーザは、情報処理システム１のシステム管理者とアプリサーバの契約を行なう（ステップＳ４１０）と、アプリサーバ５００は、推定部３００から配信されるユーザ状況の購読予約を開始する（ステップＳ４２０）。センサ端末６００が、生成した観測値を推定部３００に送信すると（ステップＳ４３０）、推定部３００は、グラフ記憶部２１０およびＣＰＴ記憶部２２０からベイジアンネットワークを読み出し、読み出したベイジアンネットワーク上に観測値を集約して、ユーザ状況の事象に対応する事象を推定して判定する（ステップＳ４５０）。推定部３００は、判定したユーザの事象をアプリサーバ５００に通知する。アプリサーバ５００は、ユーザの事象に応じた情報サービスをユーザ端末４００に送信する（ステップＳ４７０）。
【００５４】
このようにすると、例えば、ＧＰＳ機能およびスケジューラを搭載した携帯電話端末であるセンサ端末６００が、ＧＰＳ機能を用いてユーザの現在の状態が「自宅」であり、スケジューラによりユーザが「勤務日」でない（値が０である）ことを示す観測値を観測値受信部３３０に送信すると、送信した観測値が、観測値記憶部３２０に記憶される。アプリ判定部３１０は、観測値記憶部３２０に記憶された観測値と、ベイジアンネットワーク記憶部２００に記憶されたベイジアンネットワークとに基づいて、Belief Propagation法等によって「動画をみたい」確率を推定すると、図１０のＣＰＴからわかるように確率が０．４７と推定され、動画の推薦は行われない。さらに時間が経過し、携帯電話から「勤務日」であることが通知された場合には、「動画をみたい」確率が０．７３となり、これがアプリサーバ５００に通知され、動画情報サービスの提供が推薦される。なお、センサ端末６００から受信した観測値は０か１かの２値であるとして説明したが、実際には０．３など生起確率を受信してもよい。
【００５５】
なお、本字実施形態では、情報処理装置１０が、確率ネットワーク生成部１００と、ベイジアンネットワーク記憶部２００と、推定部３００とを備える例を説明したが、各部は、ユーザ端末４００またはアプリサーバ５００が備えるようにしても良い。図１６は、ユーザ端末１４００が、確率ネットワーク生成部１４１０と、グラフ記憶部１４２０と、推定部１４３０とを備える例を示す図である。ユーザ端末１４００が備える各部は、情報処理装置１０が備える同名の各部と同様の機能である。図１７は、アプリサーバ１５００が、確率ネットワーク生成部１５１０と、グラフ記憶部１５２０と、推定部１５３０とを備える例を示す図である。アプリサーバ１５００が備える各部は、情報処理装置１０が備える同名の各部と同様の機能である。
なお、本実施形態はあくまでも本発明の実施の一形態を示すものであり、特許請求の範囲を限定するものではない。
【００５６】
上記発明の利用によって、ベイジアンネットワーク生成者がグラフの構造によらず各ノード対の相関のみを入力すればよくなり、指数関数的に設定パラメータ数が増加することを防止できる。さらに入力すべきが各ノード対の相関のみになることで、複数の条件の組合せを考慮した専門知識を要する入力が不要となり、入力が容易になるだけでなく、専門知識を持たない一般のユーザ等もベイジアンネットワークを生成することができる。
【００５７】
また、ユーザの嗜好・状況などには、センサからの観測値などが同じであっても、ユーザ毎に推定すべきが異なるものが存在する。例えば加速度センサから「停止中」という観測値が得られた場合でも、ユーザによっては「暇」や「多忙」など状況が異なり、さらに「動画をみたい」「情報収集をしたい」など利用したいサービスも異なる。よってこれらを推定するベイジアンネットワークは、ユーザ毎に生成する必要が生じる。このような場合にも、本実施形態によればユーザ毎のベイジアンネットワークを用意に生成できるため、ユーザ毎の事象に応じた情報サービスを推薦することが可能である。
【００５８】
以上説明したように、本発明によれば、ベイジアンネットワークの構築に際し、直接的な相関関係にあるノード群を、ＭＷＳＴ法等を用いて近似的に抽出する手法によりリンク選択を行い、ノード対の相関に加え一部ノードの平均的な発生確率（事前確率）を用いて、単純ベイズ等により条件付確率を統計的に求め、ベイジアンネットワークの構築を容易化する。これにより、ベイジアンネットワークを手動で構築する生成者（ユーザ）は、与えられたノード群に対し、直接的な因果関係を示すリンクの選択と、因果関係の強度を示すパラメータ（リンク選択によってノード間に生じる構造に依存して項目や数は変動）の設定を行う必要がない。すなわち、ベイジアンネットワークにおけるリンク選択は、直接的な因果関係をもつノード対を抽出する必要があり、ノード群を俯瞰できなければ実行が困難である。そのためノード群について専門知識をもたない生成者はリンク選択を実現できない。そこで、本実施形態による情報処理システム１は、直接的なものか間接的なものかを区別せずに各ノード対の因果関係を生成者から取得し、それら関係から直接的な相関関係にあるノード対を、ＭＷＳＴ法を用いて近似的に抽出するとともに、複数のノードと直接的な相関を持つノードについては、周囲のノード間の相関の有無からそれらノードとのリンクの向き（リンクの元が原因、先が結果）を決定する（G. Rebane, J. Pearl, "The Recovery of Causal Poly Trees From Statistical Data,"参照）。これによってベイジアンネットワークの生成者は関係が直接／間接か、および関係をもつノード対のどちらが原因／結果かを知らずともリンク選択ができるようになる。
【００５９】
また、パラメータ設定においては、各ノードについてその原因ノード（以降、親群）群のとりうる値の組合せ全てに対し、それが観測された際の条件付確率を設定する必要がある。例えば「暇」「業務時間」「外出中」が原因に「情報収集したい」が結果になるようにリンク選択されている場合には、「暇  かつ  業務時間  かつ  外出中」の際の「情報収集したい」確率や「暇でない  かつ  業務時間  かつ  外出中でない」の際の「情報収集したい」確率など原因の組合せの全てを条件とした結果が起こる確率の集合によりＣＰＴが構成される。よって親群の数が増加する状況では設定数が飛躍的に増加してしまうことに加え、ＣＰＴ生成において、親群の値の組合せを想定する必要があることは専門的な技術を必要としてしまう。そこでパラメータ設定においてもシステムが支援し、リンク選択と同様の各ノード対の相関に加え一部ノードの平均的な発生確率（事前確率）を用いて、単純ベイズ法等を用いてＣＰＴを統計的に求める。ここでいうノード対の相関とは、例えば「暇」と「情報収集したい」について相互に原因・結果となった場合の条件付確率を指し、単一の原因が条件付確率の条件になるところが従来とは異なる。
これにより、本実施形態では、ノード対の相関と一部ノードの事前確率のみからリンク選択、ＣＰＴ生成をシステム側で自動的に生成することで、専門知識を持たないユーザ等でもベイジアンネットワークを生成できるようにし、これによってユーザ毎のベイジアンネットワークの生成を容易に行なうことを可能とする。
【００６０】
なお、本発明における処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりベイジアンネットワークの構築を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００６１】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００６２】
１  情報処理システム
１０  情報処理装置
１００  確率ネットワーク作成部
１１０  事前情報取得部
１２０  事前情報保持部
１２１  事前確率記憶部
１２２  条件付確率記憶部
１２３  事前情報補完部
１３０  グラフ生成部
１３１  リンク選択部
１３２  方向決定部
１４０  ＣＰＴ生成部
１４１  ＮＢ実行部
２００  ベイジアンネットワーク記憶部
２１０  グラフ記憶部
２２０  ＣＰＴ記憶部
３００  推定部
３１０  アプリ判定部
３２０  観測値記憶部
３３０  観測値受信部
４００  ユーザ端末
５００  アプリサーバ
６００  センサ端末
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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