(57)【要約】【課題】予測対象の時期のデータを精度よく予測することができる。【解決手段】操作部１０が、各時期のデータを表す高次元配列データと、各時期の外部情報を表すテンソル又は行列である外部情報データとを受け付ける。パラメータ推定部１６が、高次元配列データを、ランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解すること、及び外部情報データを、ランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解することを、ランク毎の重み付けパラメータのスパース制約の下で行う。予測部２２が、高次元配列データについて得られた、ランク毎の重み付けパラメータとランク毎の複数の因子行列とに基づいて、予測対象の時間の前記データを予測する。【選択図】図１
2019185163.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各時期のデータを表す高次元配列データと、前記高次元配列データと相関がある、各時期の外部情報を表すテンソル又は行列である外部情報データとを受け付ける操作部と、
前記高次元配列データを、テンソル分解のランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解すること、及び
前記外部情報データを、ランク毎の重み付けパラメータと、前記高次元配列データと共通の因子行列を含む複数の因子行列とを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解することを、前記ランク毎の重み付けパラメータのスパース制約の下で行うパラメータ推定部と、
前記パラメータ推定部によって前記高次元配列データについて得られた、前記ランク毎の重み付けパラメータと前記ランク毎の複数の因子行列とに基づいて、予測対象の時間の前記データを予測する予測部と、
を含むデータ予測装置。
【請求項２】
前記パラメータ推定部は、
前記高次元配列データと、前記ランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和との距離、
前記外部情報データと、前記ランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和との距離、及び
前記ランク毎の重み付けパラメータの正則化項を用いて表される尤度関数を最適化するように、前記高次元配列データについての前記ランク毎の重み付けパラメータと前記ランク毎の複数の因子行列、及び前記外部情報データについての前記ランク毎の重み付けパラメータと前記ランク毎の複数の因子行列を推定する請求項１記載のデータ予測装置。
【請求項３】
前記高次元配列データは、地理空間上の任意のメッシュエリアの各時期の人口を表し、
前記外部情報データは、前記任意のメッシュエリアの周辺のメッシュエリアの各時期の人口を表す請求項１又は２記載のデータ予測装置。
【請求項４】
操作部が、各時期のデータを表す高次元配列データと、前記高次元配列データと相関がある、各時期の外部情報を表すテンソル又は行列である外部情報データとを受け付け、
パラメータ推定部が、前記高次元配列データを、テンソル分解のランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解すること、及び
前記外部情報データを、ランク毎の重み付けパラメータと、前記高次元配列データと共通の因子行列を含む複数の因子行列とを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解することを、前記ランク毎の重み付けパラメータのスパース制約の下で行い、
予測部が、前記パラメータ推定部によって前記高次元配列データについて得られた、前記ランク毎の重み付けパラメータと前記ランク毎の複数の因子行列とに基づいて、予測対象の時間の前記データを予測する
データ予測方法。
【請求項５】
前記パラメータ推定部が推定することでは、
前記高次元配列データと、前記ランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和との距離、
前記外部情報データと、前記ランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和との距離、及び
前記ランク毎の重み付けパラメータの正則化項を用いて表される尤度関数を最適化するように、前記高次元配列データについての前記ランク毎の重み付けパラメータと前記ランク毎の複数の因子行列、及び前記外部情報データについての前記ランク毎の重み付けパラメータと前記ランク毎の複数の因子行列を推定する請求項４記載のデータ予測方法。
【請求項６】
前記高次元配列データは、地理空間上の任意のメッシュエリアの各時期の人口を表し、
前記外部情報データは、前記任意のメッシュエリアの周辺のメッシュエリアの各時期の人口を表す請求項４又は５記載のデータ予測方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項３の何れか１項記載のデータ予測装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測対象の時期のデータを予測するためのデータ予測装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
高次元配列データはテンソルを用いて表すことができる。ここで高次元配列データは複数のインデックスに対して値を持つデータを指す。今、n個のR次元配列データ
2019185163.tif 000003
が与えられたとする。このようなデータはR階のテンソル
2019185163.tif 000004
で表現できる。
【０００３】
【数１】
2019185163.tif 000005
(1)
【０００４】
テンソルで表されるデータの解析には、CP分解やTucker分解等のテンソル分解が用いられる（非特許文献1）。
【０００５】
テンソル分解はデータテンソルを複数の行列の積の形に分解するもので、データの低次元表現を与える。これらの行列は「因子行列」と呼ばれ、テンソルの各次元に対応する潜在的なパターンを表す。テンソルに欠損値が含まれる場合はまず欠損していないデータのみを用いて因子行列を推定する。予測時にはデータから学習した行列を掛け合わせて元に戻すことで欠損値の補完を行う。ただし、これらの手法は予測対象のデータに影響を与える外部情報を考慮できないという問題がある。そこで提案されたのがテンソルの同時分解手法（非特許文献2）である。これは複数種類のデータに対応する複数個のテンソルを同時に分解する手法である。
【０００６】
これにより、外的要因の影響を加味しながら予測を行うことができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Fvotte, Cdric, Nancy Bertin, and Jean-Louis Durrieu. ”Nonnegative matrix factorization with the Itakura-Saito divergence: With application to music analysis.” Neural computation 21.3(2009): 793-830.
【非特許文献２】ERMI, Beyza; ACAR, Evrim; CEMGIL, A. Taylan. Link prediction via generalized coupled tensor factorisation. arXiv preprint arXiv:1208.6231, 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献２に記載の手法は外部情報を全て等しく考慮するもので、情報の取捨選択ができない。従って、予測対象のデータと関係のない補助情報を用いた場合に予測精度が下がってしまうという問題が存在する。
【０００９】
このように、従来手法では、外部情報のうち対象のデータに影響を与えるものとそうでないものを分離することができない。そのため、予測対象のデータと共通する性質を持たない外部情報が含まれる場合に予測精度が下がるという問題が存在した。
【００１０】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであり、予測対象の時期のデータを精度よく予測することができるデータ予測装置、方法、及びプログラム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】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明に係るデータ予測装置は、各時期のデータを表す高次元配列データと、前記高次元配列データと相関がある、各時期の外部情報を表すテンソル又は行列である外部情報データとを受け付ける操作部と、前記高次元配列データを、テンソル分解のランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解すること、及び前記外部情報データを、ランク毎の重み付けパラメータと、前記高次元配列データと共通の因子行列を含む複数の因子行列とを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解することを、前記ランク毎の重み付けパラメータのスパース制約の下で行うパラメータ推定部と、前記パラメータ推定部によって前記高次元配列データについて得られた、前記ランク毎の重み付けパラメータと前記ランク毎の複数の因子行列とに基づいて、予測対象の時間の前記データを予測する予測部と、を含んで構成されている。
【００１２】
また、本発明に係るデータ予測方法は、操作部が、各時期のデータを表す高次元配列データと、前記高次元配列データと相関がある、各時期の外部情報を表すテンソル又は行列である外部情報データとを受け付け、パラメータ推定部が、前記高次元配列データを、テンソル分解のランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解すること、及び前記外部情報データを、ランク毎の重み付けパラメータと、前記高次元配列データと共通の因子行列を含む複数の因子行列とを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解することを、前記ランク毎の重み付けパラメータのスパース制約の下で行い、予測部が、前記パラメータ推定部によって前記高次元配列データについて得られた、前記ランク毎の重み付けパラメータと前記ランク毎の複数の因子行列とに基づいて、予測対象の時間の前記データを予測する。
【００１３】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記のデータ予測装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
以上説明したように、本発明のデータ予測装置、方法、及びプログラムによれば、前記高次元配列データを、テンソル分解のランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解すること、及び前記外部情報データを、ランク毎の重み付けパラメータと、前記高次元配列データと共通の因子行列を含む複数の因子行列とを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解することを、前記ランク毎の重み付けパラメータのスパース制約の下で行うことにより、予測対象の時期のデータを精度よく予測することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態におけるデータ予測装置のブロック図である。
【図２】高次元配列データ格納装置に格納されている高次元配列データの一例を示す図である。
【図３】外部情報格納装置に格納されている外部情報の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態におけるデータ予測装置の学習処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態におけるデータ予測装置のデータ予測処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１７】
＜概要＞
本発明の実施の形態では、テンソルの同時分解時にスパース制約を導入することで外部情報の取捨選択を行う。テンソル同時分解手法は、データを表すテンソル(データテンソル)と外部情報を表すテンソル(あるいは行列)を、因子行列を共有させつつ同時に分解するもので、データと外部情報の間接的な関係を捉えることができる。その際、データテンソルは複数の因子行列の積で近似される。本発明の実施の形態では、各々の因子行列に対応する重み付けパラメータを導入し、データテンソルを因子行列と各因子行列の重み付けパラメータの積で近似する。この重み付けパラメータに対してL1ノルム等のスパース制約をかけることで必要のないパラメータを0に潰し、予測時には一部の因子行列のみを参考にデータテンソルを再構築することができる。
【００１８】
＜本発明の実施の形態に係るデータ予測装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係るデータ予測装置の構成について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係るデータ予測装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する各処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。データ予測装置１００は、地理空間上の任意のメッシュエリアの各時期の人口を表す高次元配列データと、当該任意のメッシュエリアの周辺のメッシュエリアの各時期の人口を表すテンソル又は行列である外部情報データとに基づいて、予測対象の時期における当該任意のメッシュエリアの人口を予測する。このデータ予測装置１００は、機能的には図１に示すように、操作部１０と、パラメータ推定部１６と、パラメータ格納部１８と、検索部２０と、予測部２２と、出力部２４とを備えている。
【００１９】
操作部１０は、後述する高次元配列データ格納装置１２及び外部情報格納装置１４に格納されているデータに対するユーザからの各種操作を受け付ける。各種操作とは、高次元配列データ格納装置１２及び外部情報格納装置１４に格納された情報を登録、修正、削除する操作等である。
【００２０】
操作部１０の入力手段は、キーボードやマウス、メニュー画面、タッチパネルによるもの等、何でもよい。操作部１０は、マウス等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアで実現され得る。
【００２１】
検索部２０は、予測対象となる時間（週、曜日、時刻）と場所（メッシュエリア）の情報を受け付ける。検索部２０の入力手段は、キーボードやマウスやメニュー画面やタッチパネルによるもの等、何でも良い。検索部２０は、マウス等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアで実現され得る。
【００２２】
高次元配列データ格納装置１２は、装置により解析され得る高次元配列データの履歴情報を格納しており、装置からの要求に従って、高次元配列データの履歴情報を読み出し、当該情報をデータ予測装置１００に送信する。高次元配列データは、例えば、地理空間上の任意のメッシュエリアにおける人口推移であり、時間tiと人数yiの組
2019185163.tif 000006
からなる。ここでNはデータ数である。時間tiに対応する週、曜日、時間帯をそれぞれi1, i2, i3 とおくと人口推移は4つの成分からなるタプルの系列
2019185163.tif 000007
で書き換えることができる（図２参照）。このようなデータは、週i1, 曜日i2, 時間帯i3の3つの軸からなる3階のテンソル
2019185163.tif 000008
で表される。
【００２３】
2019185163.tif 000009
の各成分は
2019185163.tif 000010
に対応している。j番目のメッシュエリアにおけるテンソルを
2019185163.tif 000011
とおく。高次元配列データ格納装置１２は、Webページを保持するWebサーバや、データベースを具備するデータベースサーバ等である。
【００２４】
外部情報格納装置１４は、装置により解析され得る外部情報を格納しており、装置からの要求に従って、外部情報を読み出し、当該情報をデータ予測装置１００に送信する。外部情報は高次元配列データに影響を与える外的要因に関するデータであり、例えば近くのメッシュエリアにおける人口データの集合
2019185163.tif 000012
である（図３参照）。ここで
2019185163.tif 000013
はj 番目のエリアに近接するメッシュエリアの集合である。このようなデータは、週i1, 曜日i2, 時間帯i3 にメッシュエリアのインデックスj′を加えた4つの軸からなる4階のテンソル
2019185163.tif 000014
で表される。
【００２５】
外部情報格納装置１４は、Webページを保持するWebサーバや、データベースを具備するデータベースサーバ等である。
【００２６】
パラメータ推定部１６は、高次元配列データ格納装置１２と外部情報格納装置１４に格納されている情報に基づき、これらの情報の低次元表現を抽出し、時間発展を推定する。前述の例を使って手順を説明する。高次元配列データの履歴情報を表すテンソルにテンソル分解をかけることを考える。テンソル分解は、因子行列の積で近似する手法である。本実施の形態のゴールは、元のテンソルをよく再現する因子行列の組を見つけることである。高次元配列データのデータテンソル
2019185163.tif 000015
は以下のように分解される。
【００２７】
【数２】
2019185163.tif 000016
(2)
【００２８】
ここで
2019185163.tif 000017
は因子行列、
2019185163.tif 000018
は因子ごとの重み付けパラメータ、K はテンソル分解のランク数であり、事前の知見に基づいて手動で与えるかクロスバリデーション等で決める。
【００２９】
2019185163.tif 000019
はベクトルの外積を表す。同様に、外部情報を表すテンソル
2019185163.tif 000020
を以下のように分解する。
【００３０】
【数３】
2019185163.tif 000021
(3)
【００３１】
ここで、
2019185163.tif 000022
は因子ごとの重み付けパラメータ、
2019185163.tif 000023
は因子行列である。ここで、高次元配列データのテンソル
2019185163.tif 000024
の因子行列と外部情報のテンソル
2019185163.tif 000025
の因子行列を共有させている。これにより、外部情報を考慮したテンソル分解が可能になる。
【００３２】
因子行列の取捨選択を行うため、重み付けパラメータ
2019185163.tif 000026
に対してスパース制約をかける。一般的なスパースモデリングの手続きに従い、尤度関数Lに
2019185163.tif 000027
に関する正則化項
2019185163.tif 000028
を導入する。
【００３３】
【数４】
2019185163.tif 000029
(4)
2019185163.tif 000030
(5)
2019185163.tif 000031
(6)
【００３４】
λは正則化項の効果を制御するハイパーパラメータである。
【００３５】
2019185163.tif 000032
の形はなんでもよいが、本実施の形態では回帰問題の特徴選択時に一般的に用いられるLASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) を導入する。
【００３６】
【数５】
2019185163.tif 000033
(7)
【００３７】
これはベクトル
2019185163.tif 000034
の一部の要素を0 にする方向に働く制約であり、外部情報と共有している潜在行列のうち対象のデータをよく説明するもののみを抽出する効果が期待できる。本モデルの尤度関数は以下のように書き下せる。
【００３８】
【数６】
2019185163.tif 000035
(8)
2019185163.tif 000036
(9)
2019185163.tif 000037
(10)
【００３９】
2019185163.tif 000038
はx, y 間の距離を表す任意の距離測度であり、要素ごとのダイバージェンスの和で定義される。
【００４０】
【数７】
2019185163.tif 000039
(11)
【００４１】
ここで
2019185163.tif 000040
はx, y 間のダイバージェンスであり、
2019185163.tif 000041
に対して次式で定義される。
【００４２】
【数８】
2019185163.tif 000042
(12)
【００４３】
βダイバージェンスは、テンソル分解で一般的に用いられるユークリッド距離(β = 2) やKL ダイバージェンス(β= 1)を特別なケースとして含む。この後の議論は、どのようなβの値に対しても成り立つ。本実施の形態のゴールは、尤度関数Lの値を最小化するような因子行列の組
2019185163.tif 000043
と重み付けパラメータ
2019185163.tif 000044
を推定することである。パラメータの最適化には、例えばADMM (Alternating Direction Multiplier Method)（非特許文献3）を用いることができる。
【００４４】
[非特許文献３] Huang, Kejun, Nicholas D. Sidiropoulos, and Athanasios P. Liavas. ”A flexible and efficient algorithmic framework for constrained matrix and tensor factorization.” IEEE Transactions on Signal Processing 64.19 (2016): 5052-5065.
【００４５】
ADMMの手続きに従い、提案モデルのパラメータ最適化問題を次式のように書き換える。
【００４６】
【数９】
2019185163.tif 000045
(13)
2019185163.tif 000046
(14)
【００４７】
尤度関数は以下の通り書き換えることができる。
【００４８】
【数１０】
2019185163.tif 000047
(15)
【００４９】
ここで
2019185163.tif 000048
はLagrangian multiplier、ρはステップサイズをコントロールするハイパーパラメータである。あとはパラメータセット
2019185163.tif 000049
各々について以下の式に従って上式を交互に最適化すればよい。
【００５０】
【数１１】
2019185163.tif 000050
(17)
2019185163.tif 000051
(18)
2019185163.tif 000052
(19)
2019185163.tif 000053
(20)
2019185163.tif 000054
(21)
【００５１】
コスト関数としてKLダイバージェンスを用いた場合(β = 1)、
2019185163.tif 000055
の更新式は次式で書き下せる。
【００５２】
【数１２】
2019185163.tif 000056
(22)
2019185163.tif 000057
(23)
【００５３】
なお、
2019185163.tif 000058
の更新式の記載は省略する。
【００５４】
以上説明したように、パラメータ推定部１６は、高次元配列データを、テンソル分解のランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解すること、及び外部情報データを、ランク毎の重み付けパラメータと、高次元配列データと共通の因子行列を含む複数の因子行列とを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解することを、ランク毎の重み付けパラメータのスパース制約の下で行う。すわなち、パラメータ推定部１６は、高次元配列データと、ランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和との距離、外部情報データと、ランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和との距離、及びランク毎の重み付けパラメータの正則化項を用いて表される上記（４）式の尤度関数Ｌの値を最適化するように、上記（１７）式〜（２３）式に従って、高次元配列データについてのランク毎の重み付けパラメータとランク毎の複数の因子行列、及び外部情報データについてのランク毎の重み付けパラメータとランク毎の複数の因子行列を更新することを繰り返す。
【００５５】
パラメータ格納部１８は、パラメータ推定部１６で得られた最適パラメータの組を格納する。パラメータ格納部１８は、推定したパラメータの組が保存され、復元可能なものであれば、なんでも良い。例えば、データベースや、予め備えられた汎用的な記憶装置(メモリやハードディスク装置)の特定領域に記憶される。
【００５６】
予測部２２は、操作部１０によって受け付けた予測対象の時間及び場所に関する情報と、パラメータ格納部１８に格納された、高次元配列データについてのランク毎の重み付けパラメータとランク毎の複数の因子行列とに基づいて、予測対象の時間及び場所に関するデータを予測する。
【００５７】
例えば前述の例の場合、予測対象の時間に対応する時期（i1番目の週の曜日i2,時間帯i3）の人口は次式で推定できる.
【００５８】
【数１３】
2019185163.tif 000059
(24)
【００５９】
出力部２４は、予測部２２によって予測された結果を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部装置への送信等を含む概念である。出力部２４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部２４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００６０】
＜本発明の実施の形態に係るデータ予測装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係るデータ予測装置１００の作用について説明する。
【００６１】
＜学習処理ルーチン＞
まず、データ予測装置１００は、操作部１０より高次元配列データの履歴情報が入力されると、高次元配列データの履歴情報を高次元配列データ格納装置１２に格納し、操作部１０により外部情報が入力されると、外部情報を外部情報格納装置１４に格納する。そして、データ予測装置１００は、図４に示す学習処理ルーチンを実行する。
【００６２】
まず、ステップＳ１００では、パラメータセット
2019185163.tif 000060
各々を初期化する。
【００６３】
ステップＳ１０２では、パラメータセット
2019185163.tif 000061
に基づいて、上記（１７）式〜（２０）式に従って重み付けパラメータ
2019185163.tif 000062
を更新する。
【００６４】
ステップＳ１０４では、パラメータセット
2019185163.tif 000063
に基づいて、上記（２１）式に従って、因子行列
2019185163.tif 000064
を更新する。
【００６５】
ステップＳ１０６では、パラメータセット
2019185163.tif 000065
に基づいて、上記（２２）式、（２３）式に従って、テンソル
2019185163.tif 000066
を更新する。
【００６６】
また、
2019185163.tif 000067
を更新する。
【００６７】
ステップＳ１０８では、予め定められた収束判定条件を満たしたか否かを判定し、収束判定条件を満たしていない場合には、上記ステップＳ１０２へ戻り、一方、収束判定条件を満たした場合には、ステップＳ１１０へ進む。
【００６８】
なお、収束判定条件としては、推定された各パラメータの変化量が閾値以下となることや、予め定めた繰り返し回数に到達したことを用いればよい。
【００６９】
ステップＳ１１０では、上記ステップＳ１０２〜ステップＳ１０６で最終的に更新されたパラメータセット
2019185163.tif 000068
をパラメータ格納部１８に格納して、学習処理ルーチンを終了する。
【００７０】
＜データ予測処理ルーチン＞
次に、図５に示すデータ予測処理ルーチンについて説明する。
【００７１】
上記学習処理ルーチンが実行され、パラメータ格納部１８にパラメータセット
2019185163.tif 000069
が格納され、予測対象の時間及び場所に関する情報が入力されると、データ予測装置１００は、図５に示すデータ予測処理ルーチンを実行する。
【００７２】
ステップＳ１２０において、操作部１０は、予測対象の時間及び場所に関する情報を受け付ける。
【００７３】
ステップＳ１２２において、パラメータ格納部１８に格納された、高次元配列データについてのパラメータセット
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を読み出す。
【００７４】
ステップＳ１２４において、上記ステップＳ１２２で読み込まれたパラメータセットに基づいて、上記（２４）式に従って、予測対象の時間に対応する週、曜日、時間帯、及び場所に関する人口を予測する。
【００７５】
ステップＳ１２６において、出力部２４は、上記ステップＳ１２４で予測された予測対象の時間に対応する週、曜日、時間帯、及び場所に関する人口を結果として出力して、データ予測処理ルーチンを終了する。
【００７６】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係るデータ予測装置によれば、高次元配列データを、テンソル分解のランク毎の重み付けパラメータを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解すること、及び外部情報データを、ランク毎の重み付けパラメータと、高次元配列データと共通の因子行列を含む複数の因子行列とを用いたランク毎の複数の因子行列の積の重み付き和に分解することを、ランク毎の重み付けパラメータのスパース制約の下で行うことにより、複数種類の外部情報からデータをよく説明する情報のみを選択することができ、予測対象の時期のデータを精度よく予測することができる。
【００７７】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００７８】
例えば、上記の実施の形態では、外部情報を表すテンソルを用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、外部情報を表す行列を用いてもよい。
【００７９】
また、上述のデータ予測装置１００は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００８０】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能であるし、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００８１】
１０   操作部
１２   高次元配列データ格納装置
１４   外部情報格納装置
１６   パラメータ推定部
１８   パラメータ格納部
２０   検索部
２２   予測部
２４   出力部
１００ データ予測装置
【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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