(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
数字または符号からなる要素を１または複数含む属性を表す第１属性を、１または複数受け付け、１つの前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する単項演算関数を１または複数種類、受け付けた前記第１属性に適用することにより、前記第１属性に対して前記単項演算関数を適用した結果を表す第２属性を１または複数生成する第１属性生成手段と、
前記１または複数の第２属性及び前記１または複数の第１属性と、前記第１属性に含まれる１または複数の前記要素に関連付けされた数字または符号からなる要素を１または複数含む目的変数との相関を算出し、前記１または複数の第２属性と、前記１または複数の第１属性との中から、相関性が高い前記属性を表す第３属性を１または複数選択する第１属性選択手段と、
前記１または複数の第３属性を受け付け、複数の前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する多項演算関数を、受け付けた前記第３属性に１または複数種類適用することにより、前記第３属性に対して前記多項演算関数を適用した結果を表す第４属性を１または複数生成する第２属性生成手段と、
前記１または複数の前記第４属性及び前記１または複数の第３属性と、前記目的変数との相関を算出し、前記１または複数の前記第４属性と、前記１または複数の第３属性との中から、相関性が高い前記属性を表す第５属性を少なくとも１つ選択する第２属性選択手段と
を備える属性変換装置。
【請求項２】
前記第２属性生成手段は、前記多項演算関数のうち、２つの前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する多項演算関数を、前記第３属性に対して適用する
請求項１に記載の属性変換装置。
【請求項３】
前記第２属性生成手段は、複数の前記属性に対して１つの前記属性を算出し、さらに、前記属性を構成する前記要素ごとに演算処理が適用可能である第２演算処理を、前記第３属性に適用する
請求項２に記載の属性変換装置。
【請求項４】
少なくとも１つ以上の前記属性に基づいて１つ以上の前記属性を算出する第３演算処理を、前記第１属性、前記第３属性または前記第５属性に適用することにより、１または複数の第６属性を算出する第３属性生成手段と、
前記１または複数の第６属性、前記１または複数の前記第４属性、及び、前記１または複数の第２属性と、前記目的変数との相関を算出し、前記１または複数の第６属性と、前記１または複数の前記第４属性と、前記１または複数の第２属性との中から、相関性が高い前記属性を表す第７属性を少なくとも１つ選択する第３属性選択手段と
を備える
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の属性変換装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の属性変換装置と、
１または複数の前記属性と、前記目的変数とが関連付けされた学習情報を入力とし、前記属性変換装置が算出する前記属性に基づき、学習演算または予測演算を実行する学習手段と
を備え、
前記第１属性生成手段は、前記学習情報に含まれる前記属性を、前記第１属性として受け付ける
学習装置。
【請求項６】
情報処理装置が、
数字または符号からなる要素を１または複数含む属性を表す第１属性を、１または複数受け付け、１つの前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する単項演算関数を１または複数種類、受け付けた前記第１属性に適用することにより、前記第１属性に対して前記単項演算関数を適用した結果を表す第２属性を１または複数生成し、
前記１または複数の第２属性及び前記１または複数の第１属性と、前記第１属性に含まれる１または複数の前記要素に関連付けされた数字または符号を１または複数含む目的変数との相関を算出し、前記１または複数の第２属性と、前記１または複数の第１属性との中から、相関性が高い前記属性を表す第３属性を、１または複数選択し、
前記１または複数の第３属性を受け付け、複数の前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する多項演算関数を、受け付けた前記第３属性に１または複数種類適用することにより、前記第３属性に対して前記多項演算関数を適用した結果を表す第４属性を１または複数生成し、
前記１または複数の前記第４属性及び前記１または複数の第３属性と、前記目的変数との相関を算出し、前記１または複数の前記第４属性と、前記１または複数の第３属性との中から、相関性が高い前記属性を表す第５属性を少なくとも１つ選択する属性変換方法。
【請求項７】
数字または符号からなる要素を１または複数含む属性を表す第１属性を、１または複数受け付け、１つの前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する単項演算関数を１または複数種類、受け付け前記第１属性に適用することにより、前記第１属性に対して前記単項演算関数を適用した結果を表す第２属性を１または複数生成する第１属性生成機能と、
前記１または複数の第２属性及び前記１または複数の第１属性と、前記第１属性に含まれる１または複数の前記要素に関連付けされた数字または符号を１または複数含む目的変数との相関を算出し、前記１または複数の第２属性と、前記１または複数の第１属性との中から、相関性が高い前記属性を表す第３属性を、１または複数選択する第１属性選択機能と、
前記１または複数の第３属性を受け付け、複数の前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する多項演算関数を、受け付けた前記第３属性に１または複数種類適用することにより、前記第３属性に対して前記多項演算関数を適用した結果を表す第４属性を１または複数生成する第２属性生成機能と、
前記１または複数の前記第４属性及び前記１または複数の第３属性と、前記目的変数との相関を算出し、前記１または複数の前記第４属性と、前記１または複数の第３属性との中から、相関性が高い前記属性を表す第５属性を少なくとも１つ選択する第２属性選択機能と
をコンピュータに実現させる属性変換プログラム。
【請求項８】
前記第２属性生成機能にて、前記多項演算関数のうち、２つの前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する多項演算関数を、前記第３属性に対して適用する
請求項７に記載の属性変換プログラム。
【請求項９】
前記第２属性生成機能にて、１または複数の前記属性に対して１つの前記属性を算出し、さらに、前記属性を構成する前記要素ごとに演算処理が適用可能である第２演算処理を、前記第３属性に適用する
請求項７または請求項８に記載の属性変換プログラム。
【請求項１０】
１または複数の前記属性と、前記目的変数とが関連付けされた学習情報を入力とし、請求項７乃至請求項９のいずれかに記載の属性変換プログラムに従い算出される前記属性に基づき、学習演算または予測演算を実行する学習機能
をコンピュータに実現させる学習プログラムであって、
前記第１属性生成機能において、前記学習情報に含まれる前記属性を、前記第１属性として受け付ける
前記学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、属性を変換する属性変換装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】  学習アルゴリズムは、たとえば、特許文献１が開示する行動判定装置に見られるように、様々な装置において基本となる方法である。【０００３】  特許文献１が開示する行動判定装置は、移動体に関する軌跡に対して誤差の少ない状態を割り当てることにより、該移動体を所有するユーザに関する行動を推定する。該行動判定装置は、軌跡に関する軌跡情報と、行動に関する行動情報とが関連付けされた情報に基づき、該軌跡情報と、該行動情報との間における関係を推定する。この場合に、該行動判定装置は、該軌跡情報を構成する属性のうち特定の属性を選択し、該特定の属性と、該行動情報との間における関係を推定（予測）する。【０００４】  すなわち、学習アルゴリズムは、説明変数（たとえば、上述した軌跡情報）と、目的変数（たとえば、上述した行動情報）とが関連付けされた学習情報に基づき、該説明変数と、目的変数との間における関係を算出する。学習アルゴリズムは、算出した関係を予測情報に適用することにより、該予測情報に関する目的変数の値を推定する。学習アルゴリズムが予測情報に関する値を推定する場合、予測情報を表す説明変数は、学習情報における説明変数と同一である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１５７７７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】  一般に、予測分析においては、分析者が用意する説明変数だけでは、分類精度が高い予測モデル（説明変数と目的変数の間の関係）を生成することができない。【０００７】  分類精度が高い予測モデルを抽出するためには、用意された説明変数をそのまま用いるのでなく、与えられた説明変数を加工する属性生成処理を行いつつ、属性選択を行うことが有効である。【０００８】  しかし、一般的に、これらの処理は、非常に計算量が多い処理になる。たとえば、与えられた属性を対数化する処理や、複数の属性を組み合わせる演算処理を行うと、膨大な数の属性を生成されるので、それらの属性を全て評価する必要がある。【０００９】  たとえば、入力属性数をＮとし、各属性に対して、２乗化、対数化という処理を加えると、（２×Ｎ）個の属性が生成される。さらに、これらと元の入力属性を合わせた属性集合から、任意の３つ組を取り出し、積算することにより新たな属性を生成すると、（３×Ｎ）の３乗個オーダーの属性生成が必要である。【００１０】  そこで、本発明の主たる目的は、高速に良質な属性を提供可能な属性変換装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】  本発明の１つの見地として、属性変換装置は、  数字または符号からなる要素を１または複数含む属性を表す第１属性を、１または複数受け付け、少なくとも１つの前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する単項演算関数を１または複数種類、受け付けた前記第１属性に適用することにより、前記第１属性に対して前記単項演算関数を適用した結果を表す第２属性を１または複数生成する第１属性生成手段と、  前記１または複数の第２属性及び前記１または複数の第１属性と、前記第１属性に含まれる１または複数の前記要素に関連付けされた数字または符号からなる要素を１または複数含む目的変数との相関を算出し、前記１または複数の第２属性と、前記１または複数の第１属性との中から、相関性が高い前記属性を表す第３属性を、１または複数選択する第１属性選択手段と、  前記１または複数の第３属性を受け付け、１または複数の前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する多項演算関数を、受け付けた前記第３属性に１または複数種類適用することにより、前記第３属性に対して前記多項演算関数を適用した結果を表す第４属性を１または複数生成する第２属性生成手段と、  前記１または複数の前記第４属性及び前記１または複数の第３属性と、前記目的変数との相関を算出し、前記１または複数の前記第４属性と、前記１または複数の第３属性との中から、相関性が高い前記属性を表す第５属性を少なくとも１つ選択する第２属性選択手段と  を備える。【００１２】  また、本発明の他の見地として、属性変換方法は、  情報処理装置が、    数字または符号からなる要素を１または複数含む属性を表す第１属性を、１または複数受け付け、少なくとも１つの前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する単項演算関数を１または複数種類、受け付けた前記第１属性に適用することにより、前記第１属性に対して前記単項演算関数を適用した結果を表す第２属性を１または複数生成し、    前記１または複数の第２属性及び前記１または複数の第１属性と、前記第１属性に含まれる１または複数の前記要素に関連付けされた数字または符号を１または複数含む目的変数との相関を算出し、前記１または複数の第２属性と、前記１または複数の第１属性との中から、相関性が高い前記属性を表す第３属性を、１または複数選択し、    前記１または複数の第３属性を受け付け、１または複数の前記属性に基づき少なくとも１つの前記属性を算出する多項演算関数を、受け付けた前記第３属性に１または複数種類適用することにより、前記第３属性に対して前記多項演算関数を適用した結果を表す第４属性を１または複数生成し、    前記１または複数の前記第４属性及び前記１または複数の第３属性と、前記目的変数との相関を算出し、前記１または複数の前記第４属性と、前記１または複数の第３属性との中から、相関性が高い前記属性を表す第５属性を少なくとも１つ選択する。【００１３】  さらに、同目的は、係る属性変換プログラム、及び、そのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体によっても実現される。
【発明の効果】
【００１４】  本発明に係る属性変換装置等によれば、高速に良質な属性を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る属性変換装置が有する構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る属性変換装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】学習情報の一例を概念的に表す図である。
【図４】第２属性の一例を概念的に表す図である。
【図５】目的変数の値の一例を概念的に表す図である。
【図６】目的変数と、第１属性及び第２属性との相関係数の一例を表す図である。
【図７】第４属性の一例を概念的に表す図である。
【図８】目的変数と、第４属性との相関係数の一例を表す図である。
【図９】第１の実施形態に係る属性変換装置が有する構成の一例を表すブロック図である。
【図１０】第１の実施形態に係る学習装置が有する構成を表すブロック図である。
【図１１】一般的な属性変換装置が処理する過程において算出する値の一例を表す図である。
【図１２】一般的な属性変換装置が処理する過程において算出する値の一例を表す図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る属性変換装置が有する構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の第３の実施形態に係る属性変換装置が有する構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の各実施形態に係る属性変換装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成を、概略的に示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】  ここで、本発明を実施する実施形態を説明するに前に、本発明に関する理解を助ける用語等について説明する。
【００１７】  学習アルゴリズムにおいて、学習情報に含まれる説明変数が多いほど、算出される関係は、該学習情報に適合する一方で、予測する対象に関する情報を表す予測情報に適合しなくなる。学習アルゴリズムにおける上述した問題は、過学習問題として知られている。この結果、たとえば、特許文献１に開示される行動判定装置において、過学習問題が生じる場合に、予測精度は低下する。
【００１８】  情報量規準に従えば、説明変数を適量にすることにより、学習アルゴリズムにおける過学習問題を軽減することができる。学習アルゴリズムにおいて、過学習問題を軽減することにより、予測情報に関する予測精度は向上する。
【００１９】  説明の便宜上、属性は、数字または符号等からなる要素を、複数個含むとする。
【００２０】  属性の中から、適量の属性を選択する手段として、属性選択手段がある。属性選択手段は、たとえば、各属性に対するスコア関数に基づき、適量の属性を選び出す。このスコア関数としては、目的変数に対する相関、情報利得、カイ二乗値、ヒルベルトシュミット独立判定基準等、様々な方法が知られている。
【００２１】  また、高い予測精度を達成する手法として、与えられた属性を、適切な属性に変換する属性生成（属性変換）手段がある。
【００２２】  属性生成手段の例としては、対数化（ｌｏｇ（Ｘ））、２次化（Ｘ×Ｘ）、２値化（Ｘの値に基づいて０、１の値に変換する）、積（Ｘｉ×Ｘｊ）、商（Ｘｉ÷Ｘｊ）等の関数がある。尚、Ｘは、１つの属性を表す。また、Ｘｉ及びＸｊは、属性の集合を表す属性セットに含まれる１つの属性を表す。ただし、属性セットに含まれる属性の個数をＮとする場合に、１≦ｉ≦Ｎ、１≦ｊ≦Ｎである。尚、本願において、「ｌｏｇ」は、対数関数を表す。尚、対数関数の底は、たとえば、ネイピア数である。しかし、対数関数の底は、ネイピア数に限定されない。
【００２３】  次に、本発明が解決する課題をより詳細に説明する。まず、理解を容易にするため、本発明の関連技術の概要を説明する。
【００２４】  本出願人は、本願の出願に先立って、米国特許出願（仮出願）６１８８３６６０号（２０１３年９月２７日出願）と、この米国特許出願を優先権主張の基礎とする国際出願ＰＣＴ／ＪＰ２０１４／００４５２０とを出願している。この特許出願に記載された発明について簡単に説明する。
【００２５】  この特許出願に開示された情報処理装置は、複数の関数を合成することにより新たな関数を作成し、作成した新たな関数を属性に適用することにより、新たな属性を作成する。次に、該情報処理装置は、作成した新たな属性が所定の条件を満たすか否かを判定する。たとえば、該情報処理装置は、Ｎ（ただし、Ｎ≧１）種類の関数を２回合成することにより、（Ｎ×Ｎ）種類の関数を生成する。したがって、該情報処理装置は、Ｍ（ただし、Ｍ≧１）個の属性が入力される場合に、（Ｍ×Ｎ×Ｎ）個の属性を生成する。すなわち、該情報処理装置は、多くの属性を生成することができるので、該属性に基づいて学習処理が実行される際に、場合によっては上述した過学習問題を生じる虞がある。
【００２６】  更に、本出願人は、本願の出願に先立って、米国特許出願（仮出願）６１８８３６７２号（２０１３年９月２７日出願）と、この米国特許出願を優先権主張の基礎とする国際出願ＰＣＴ／ＪＰ２０１４／００４７０６とを出願している。この特許出願に記載された発明について簡単に説明する。
【００２７】  この特許出願に開示された情報処理装置は、複数の値を被演算子とする関数に関して、複数の属性の中から被演算子となる属性の組み合わせを選択し、選択した属性の組み合わせに対して該関数を適用することにより、新たな属性を作成する。次に、該情報処理装置は、作成した新たな属性が所定の条件を満たすか否かを判定する。たとえば、該情報処理装置は、２種類の値を被演算子とする関数をＭ（ただし、Ｍ≧１）種類の属性に適用することにより、（Ｍ×Ｍ）個の属性を生成する。したがって、２種類の値を被演算子とする関数がＮ（ただし、Ｎ≧１）種類ある場合に、該情報処理装置は、（Ｎ×Ｍ×Ｍ）個の属性を生成する。すなわち、該情報処理装置においても、上記本願出願人による出願と同様に、多くの属性を生成することができるので、該属性に基づいて学習処理が実行される際に、場合によっては上述した過学習問題を生じる虞がある。
【００２８】  従って、これらの過学習問題を解決するためには、属性選択を実行する必要がある。しかし、属性が増えるにつれて、属性選択を実行する計算負荷が大きいという課題がある。
【００２９】  以降、このような課題を解決可能な、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３０】  ＜第１の実施形態＞  本発明の第１の実施形態に係る属性変換装置１０５が有する構成と、属性変換装置１０５が行う処理とについて、図１と図２とを参照しながら詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る属性変換装置１０５が有する構成を示すブロック図である。図２は、第１の実施形態に係る属性変換装置１０５における処理の流れを示すフローチャートである。
【００３１】  第１の実施形態に係る属性変換装置１０５は、第１属性生成部１０１と、第１属性選択部１０２と、第２属性生成部１０３と、第２属性選択部１０４とを有する。
【００３２】  まず、第１属性生成部１０１は、第１属性５０１を受け取るのに応じて、少なくとも１つ以上の属性に基づいて１つ以上の属性を算出する演算処理を、第１属性５０１に適用することにより、第２属性５０２を算出する（ステップＳ１０１）。たとえば、演算処理は、１つの属性に基づいて１つの属性を算出する単項演算関数（単項関数）であってもよい。単項関数の具体例は、後述の第２の実施形態に示す。
【００３３】  尚、説明の便宜上、第１属性生成部１０１において、適用される演算処理を第１演算処理と表す。
【００３４】  たとえば、第１属性５０１は、図３に例示する学習情報に含まれる属性（Ｘｎ、ただし、ｎは、１から４までの整数である）である。図３は、学習情報の一例を概念的に表す図である。属性変換装置１０５が受信する情報は、上述した予測情報であってもよい。すなわち、第１属性５０１は、たとえば、属性Ｘ１乃至属性Ｘ４である。
【００３５】  図３に例示される学習情報には、属性（Ｘｎ）（ただし、ｎは、正の整数を表す）と情報（Ｄｎ）とが関連付けされている。図３を参照すると、学習情報は、情報Ｄ１乃至情報Ｄ８を含む。たとえば、情報Ｄ１は、１．１、３、２．７、及び、３０．２という４つの数値（要素）を用いて表される。また、情報Ｄ２は、１．２、２．１、４．５、及び、３．１という４つの数値を用いて表される。また、属性Ｘ１を用いることにより、情報Ｄ１は１．１と表され、情報Ｄ３は２．９と表される。同様に、属性Ｘ３を用いることにより、情報Ｄ２は４．５と表され、情報Ｄ５は、２．０と表される。
【００３６】  図３に示す例において、属性Ｘ１は、たとえば、情報Ｄ１乃至情報Ｄ８に関して、１．１、１．２、２．９、３．２、４．８、１．５、１、０．８という数値列を表す。また、属性Ｘ２は、３、２．１、２．２、１、１、２．２、２、１という数値列を表す。すなわち、この例において、属性Ｘ１は、情報Ｄ１乃至情報Ｄ８に関して、１．１、１．２、２．９、３．２、４．８、１．５、１、０．８という８つの要素からなる。また、この例において、属性Ｘ２は、情報Ｄ１乃至情報Ｄ８に関して、３、２．１、２．２、１、１、２．２、２、１という８つの要素からなる。
【００３７】  また、図３を参照しながら、気温に基づいて、特定の日の売り上げを予測する例を用いて説明する。この場合、情報Ｄ１乃至情報Ｄ８は、それぞれ、特定の日を表す情報（たとえば、日付）である。この場合、情報Ｄ１は、たとえば、ある１日の特徴を表す情報である。また、属性Ｘ１は、たとえば、該特定の日の１か月前の気温であり、属性Ｘ２は、該特定の日の１週間前の気温を表す。この場合、該特定の日の１か月前の気温を参照することにより、属性Ｘ１に関して、各特定の日を表す値を決めることができる。同様に、各特定の日に関して、該特定の日の１週間前の気温を参照することにより、属性Ｘ２に関して、各特定の日を表す値を決めることができる。たとえば、属性Ｘ３及び属性Ｘ４も、それぞれ、特定の日の３日前の気温、特定の日の１日前の気温等を表す。
【００３８】  上述した例において、たとえば、情報Ｄ１乃至情報Ｄ８が、それぞれ、特定の日における売り上げと関連付けされる場合に、該特定の日以前の気温に基づいて、特定の日の売り上げを予測することができる。
【００３９】  尚、学習情報は、情報Ｄ１乃至情報Ｄ８を含むとしたが、さらに、多くの情報を含んでもよい。また、情報Ｄ１乃至情報Ｄ８は、それぞれ、属性Ｘ１乃至属性Ｘ４を用いて表されるとしたが、さらに多くの属性を用いて表してもよい。また、図３に示された例において、情報Ｄ１乃至情報Ｄ８は、属性Ｘ１乃至属性Ｘ４に従い数値を用いて表されたが、符号、記号、文字列等であってもよい。
【００４０】  たとえば、第１属性生成部１０１は、上述した属性Ｘ１乃至属性Ｘ４に対して、ｓｉｎ（属性Ｘ１）、属性２×ｌｏｇ（属性Ｘ３）等、所定の関数を適用することにより、新たな属性に変換する（ステップＳ１０１）。尚、ｓｉｎは、三角関数の正弦を表す。たとえば、所定の関数は、主成分分析において寄与率が高い成分を選択する手法のように、Ｎ（ただし、Ｎは正の整数である）個の属性を、Ｍ（ただし、Ｍは、１≦Ｍ≦Ｎを満たす整数である）個の異なる属性に変換する関数であってもよい。所定の関数は、上述した例に限定されない。
【００４１】  図４を参照しながら、第１属性生成部１０１が算出する第２属性５０２について説明する。図４は、第２属性５０２の一例を概念的に表す図である。図４に示す例において、第１属性生成部１０１は、属性Ｘ１乃至属性Ｘ４に、ｌｏｇ関数（ただし、ｌｏｇは、対数関数を表す）を適用することにより、第２属性５０２を算出する。すなわち、第１属性生成部１０１は、属性Ｘ１に関して、属性ｌｏｇ（Ｘ１）を第２属性５０２として算出する。同様に、第１属性生成部１０１は、属性Ｘ２に関して、属性ｌｏｇ（Ｘ２）を第２属性５０２として算出する。以降、同様である。
【００４２】  次に、第１属性選択部１０２は、属性選択手順に従い、第１属性５０１、及び、第１属性生成部１０１が算出する第２属性５０２から、第３属性５０３を選択する（ステップＳ１０２）。尚、説明の便宜上、第１属性選択部１０２における属性選択手順を第１属性選択手順と表す。
【００４３】  たとえば、属性選択手順が、属性と目的変数との相関性（関連性）が高い属性を選択する手段である場合に、第１属性選択部１０２は、属性と目的変数との相関性を算出することにより、第３属性５０３を選択する。
【００４４】  相関性は、たとえば、ピアソン相関係数、コサイン類似度、ヒルベルトシュミット独立性判定基準（Ｈｉｌｂｅｒｔ＿Ｓｃｈｍｉｄｔ＿Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ＿Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ、ＨＳＩＣ）等に基づき算出することができる。また、相関性は、Ｍａｘｉｍａｌ＿Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＿Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（ＭＩＣ）等に基づき算出してもよい。
【００４５】  属性選択手順は、上述した例に限定されず、たとえば、複数個（複数）の属性間における相関性と、属性と目的変数との相関性とに基づいて、特定の属性を選択する手法であってもよい。または、属性選択手順は、複数の属性間における相関性に基づいて、特定の属性を選択する手法であってもよい。この場合に、属性選択手順は、たとえば、複数の属性間における相関性が低い属性を選ぶ。属性選択手順は、既に様々な方法が知られているので、ここでは、説明を省略する。
【００４６】  相関性を算出する方法は、上述した例以外にも、様々な方法が既に知られている。このため、本実施形態においては、相関性を算出する方法に関する詳細な説明を省略する。
【００４７】  目的変数が、図５に示す値である場合の例を参照しながら、第１属性選択部１０２における処理について説明する。図５は、目的変数の値の一例を概念的に表す図である。
【００４８】  図５を参照すると、目的変数Ｙは、上述した情報Ｄ１乃至情報Ｄ８に、それぞれ、関連付けされている。これは、情報Ｄ１に関する目的変数Ｙの値が３であり、情報Ｄ２に関する目的変数Ｙの値が４であること等を表す。
【００４９】  たとえば、目的変数Ｙの値は、特定の日における売り上げを表す。すなわち、この例において、情報Ｄ１は、ある特定の日における売り上げと、特定の日以前の気温とが関連付けされた情報である。また、情報Ｄ２は、該特定の日とは異なる第２特定日と、第２特定日以前の気温とが関連付された情報である。学習情報は、たとえば、情報Ｄ１乃至情報Ｄ８が表す特定の日に関して、図３に示す例、及び、図５に示す例が関連付けされた情報である。すなわち、目的変数は、属性に含まれる個々の要素に関連付けされた数字または符号等からなる要素を複数含む。
【００５０】  たとえば、第１属性選択部１０２は、目的変数Ｙと、属性Ｘ１乃至属性Ｘ４、及び、属性ｌｏｇ（Ｘ１）乃至属性ｌｏｇ（Ｘ４）との相関係数（図６）を算出することにより、属性と目的変数との相関性を算出する。図６は、目的変数と、第１属性５０１及び第２属性５０２との相関係数の一例を表す図である。たとえば、属性Ｘ１と目的変数との相関係数は、−０．０８３９３である。また、属性ｌｏｇ（Ｘ２）と目的変数との相関係数は、０．５２８１４２である。相関係数の絶対値が大きな値であるほど、相関性は高い。逆に、相関係数の絶対値が０に近いほど、相関性は低い。
【００５１】  次に、第１属性選択部１０２は、目的変数Ｙに相関性が高い属性を選択する。図６を参照すると、属性Ｘ２、属性Ｘ３、属性ｌｏｇ（Ｘ２）、属性ｌｏｇ（Ｘ３）は、第１属性５０１及び第２属性５０２のうち、目的変数Ｙに高い相関性を有する属性である。この場合、相関性の高低は、相関性を相互に比較することにより判定しても、または、ある特定の値と相関性とを比較することにより判定してもよい。この場合、第１属性選択部１０２は、たとえば、第３属性５０３として、属性Ｘ２、属性Ｘ３、属性ｌｏｇ（Ｘ２）、属性ｌｏｇ（Ｘ３）を選択する。
【００５２】  尚、第３属性５０３の個数は、第１属性５０１及び第２属性５０２の合計よりも小さな値であればよい。このため、第３属性５０３の個数は、上述した例に限定されない。
【００５３】  また、上述した例において、属性選択手順は、属性と目的変数との相関性が高い属性を選択する手段であるとしたが、複数の属性間における相関性を表す指標を、さらに、組み込んだ手段であってもよい。この場合、属性選択手順は、目的変数との相関性が高い属性であり、かつ、属性間の相関性が低い属性を第３属性５０３として選択する手順である。また、相関性を表す指標としては、相関係数や、情報利得等の指標が既に知られている。このため、本実施形態においては、該指標及び属性選択手順に関する詳細な説明を省略する。
【００５４】  次に、第２属性生成部１０３は、第１属性選択部１０２が選択する第３属性５０３に少なくとも１つ以上の属性に基づいて１つ以上の属性を算出する演算処理を適用することにより、第４属性５０４を算出する（ステップＳ１０３）。たとえば、第２属性生成部１０３は、複数の属性に基づき少なくとも１つの属性を算出する多項演算関数（多項関数）を、第３属性５０３に適用することにより、第４属性５０４を算出する。尚、多項関数の例は、第２の実施形態に示される。
【００５５】  説明の便宜上、第２属性生成部１０３において、適用される演算処理を第２演算処理と表す。
【００５６】  尚、第２属性生成部１０３は、第１属性５０１及び第３属性５０３に基づき、第４属性５０４を算出してもよい。この場合、第１属性５０１が受信する属性であるので、第２属性生成部１０３は、ユーザが入力する属性に基づき、第４属性５０４を算出する。ユーザが入力する属性が、あらかじめ、良質な属性であることがわかっている場合に、第２属性生成部１０３は、該属性に基づき、より良質な属性を算出する可能性が高くなる。
【００５７】  図７に示す例を参照しながら、第２属性生成部１０３に関する処理について説明する。図７は、第４属性５０４の一例を概念的に表す図である。
【００５８】  図７に示す例において、第２属性生成部１０３は、２つの第３属性５０３に関して、要素ごとの積を算出することにより、第４属性５０４を算出する。この場合、第４属性５０４は、属性Ｚ１乃至属性Ｚ６である。たとえば、第２属性生成部１０３は、要素ごとに、属性Ｘ２と属性Ｘ３との積を算出することにより、属性Ｚ１を算出する。同様に、第２属性生成部１０３は、要素ごとに、属性Ｘ３と属性ｌｏｇ（Ｘ２）との積を算出することにより、属性Ｚ４を算出する。
【００５９】  尚、図７に示す例においては、要素ごとに、２つの第３属性５０３の積を算出することにより、第４属性５０４を算出したが、必ずしも、第４属性５０４を算出する基となる属性数は、２つである必要はない。第２属性生成部１０３は、積を用いて第４属性５０４を算出したが、積である必要はなく、和、差、商等の演算であってもよいし、主成分分析等の演算であってもよい。第４属性５０４を算出する基となる属性数は３以上である場合に、該属性間における演算は、１種類の演算である必要はなく、複数種類の演算であってもよい。
【００６０】  次に、第２属性選択部１０４は、属性選択手順に従い、第１属性５０１乃至第４属性５０４から、第５属性５０５を選択する（ステップＳ１０４）。尚、説明の便宜上、第２属性選択部１０４における属性選択手順を第２属性選択手順と表す。
【００６１】  尚、第２属性選択部１０４における属性選択手順は、第１属性選択部１０２における属性選択手順と同じ手順であってもよいし、異なる手順であってもよい。
【００６２】  たとえば、属性選択手順が、属性と目的変数との相関性が大きな属性を選択する手段である場合に、第２属性選択部１０４は、属性と目的変数との相関性を算出することにより、第５属性５０５を選択する。
【００６３】  たとえば、第２属性選択部１０４は、目的変数Ｙと、属性Ｚ１乃至属性Ｚ６との相関係数（図８）を算出することにより、相関性を算出する。図８は、目的変数と、第４属性５０４（この例では、属性Ｚ１乃至属性Ｚ６）との相関係数の一例を表す図である。
【００６４】  たとえば、図８を参照すると、属性Ｚ１と目的変数との相関係数は、０．６５２９１６である。また、属性Ｚ３と目的変数との相関係数は、０．９５８１５７である。相関係数の絶対値が大きな値であるほど、相関性は高い。逆に、相関係数の絶対値が０に近いほど、相関性は低い。
【００６５】  次に、第２属性選択部１０４は、目的変数Ｙに相関性が高い属性を選択する。図８を参照すると、属性Ｚ３及び属性Ｚ４は、第１属性５０１乃至第４属性５０４のうち、目的変数Ｙに高い相関性を有する属性である。この場合、第２属性選択部１０４は、第５属性５０５として、属性Ｚ３及び属性Ｚ４を選択する。
【００６６】  尚、第５属性５０５の個数は、第１属性５０１乃至第４属性５０４の合計よりも小さな値であればよい。このため、第５属性５０５の個数は、上述した例に限定されない。
【００６７】  また、上述した例において、属性選択手順は、属性と目的変数との相関性が高い属性を選択する手段であるとしたが、複数の属性間における相関性を表す指標を、さらに、組み込んだ手段であってもよい。この場合、属性選択手順は、目的変数との相関性が高い属性であり、かつ、属性間の相関性が低い属性を第５属性５０５として選択する手順である。また、相関性を表す指標としては、相関係数や、情報利得等の指標が既に知られている。このため、本実施形態においては、該指標及び属性選択手順に関する詳細な説明を省略する。
【００６８】  また、図９に示すように、属性変換装置１１３は、さらに、第３属性生成部１１１と、第３属性選択部１１２とを有してもよい。図９は、第１の実施形態に係る属性変換装置１１３が有する構成を表すブロック図である。この場合、第１属性生成部１０１と第２属性生成部１０３と同様に、第３属性生成部１１１は、第５属性５０５に基づき、第６属性を算出する。次に、第３属性選択部１１２は、属性選択手順に従い、第１属性５０１乃至第６属性から第７属性を選択する。
【００６９】  さらに、属性変換装置１０５は、属性生成部が属性を生成し、生成した属性等の属性から属性選択部が選択する態様を有してもよい。この場合、属性変換装置１０５は、属性を生成する処理と、属性を選択する処理とを繰り返し実施する。
【００７０】  たとえば、図１０に示す学習装置１２２が、本発明の各実施形態に係る属性変換装置（たとえば、属性変換装置１０５）を有してもよい。図１０は、第１の実施形態に係る学習装置１２２が有する構成を表すブロック図である。
【００７１】  学習装置１２２は、属性変換装置１０５と、学習部１２１とを有する。
【００７２】  属性変換装置１０５は、上述した処理に従い、第１属性５０１に基づき第５属性５０５を作成する。次に、学習部１２１は、第５属性５０５を含む属性を説明変数とする学習情報に基づき、説明変数と目的変数との間における関係を算出する。または、学習部１２１は、第５属性５０５を含む属性を説明変数とする予測情報に該関係を適用することにより、予測情報に関する値を推定する。
【００７３】  次に、本実施形態に係る属性変換装置１０５に関する効果について説明する。
【００７４】  本実施形態に係る属性変換装置１０５によれば、高速に良質な属性を提供することができる。この理由は、属性変換装置１０５が、一般的な属性変換装置に比べ、属性の質を保ちつつ演算する回数を減らすからである。
【００７５】  この理由について、図１１及び図１２を参照しながら詳細に説明する。図１１及び図１２は、一般的な属性変換装置が処理する過程において算出する値の一例を表す図である。本実施形態に係る属性変換装置１０５との比較を容易にするために、図１１及び図１２は、一般的な属性変換装置が、図３に例示する属性を受信する場合において算出する値を例示する。
【００７６】  一般的な属性変換装置は、特許文献１に例示されるように、１つの属性生成部と、１つの属性選択部とを有する。属性生成部は、受信した属性に基づき、新たな属性を算出する。属性選択部は、新たな属性から、一部の属性を選択する。
【００７７】  たとえば、一般的な属性変換装置は、受信した属性にある関数を適用することにより、新たな属性を算出する。図１１及び図１２に示す例において、属性変換装置は、受信した属性を構成する個々の値にｌｏｇを適用することにより、該ｌｏｇが適用された属性を算出する。次に、該属性変換装置は、受信した属性と、該ｌｏｇが適用された属性との積を算出することにより、新たな属性（すなわち、図１１及び図１２における属性１及び属性２に関して、要素ごとに積を算出した結果）を算出する。
【００７８】  次に、一般的な属性変換装置における属性選択部は、目的変数（図５）と、新たな属性との相関性を算出する。たとえば、相関性が相関係数である場合、属性選択部は、図１１及び図１２において、関数を示す列の各欄に記載された値を算出する。
【００７９】  すなわち、この例において、一般的な属性変換装置において、属性選択部は、３６（＝４（受信した属性）＋４（ｌｏｇが適用された属性）＋８×７÷２（２つの属性の積である属性））個の属性を入力とする。
【００８０】  一方、本実施形態に係る属性変換装置１０５は、属性を生成する処理と、生成した属性等から属性を選択する処理とを、複数回、実施する。第１属性選択部１０２は、８（＝４（受信した属性）＋４（ｌｏｇが適用された属性））個の属性を入力とする。第２属性選択部１０４は、１６（＝４（受信した属性）＋４（ｌｏｇが適用された属性）＋６（第２属性生成部１０３が算出する属性））個の属性を入力とする。
【００８１】  上述したように、一般的な属性選択手段は、入力される属性数に応じて急激に計算量が増大する。この場合において、一般的な属性選択手段における計算量を少なく見積もり、当該属性選択手段が、入力される属性数に対して線形オーダーで計算可能なアルゴリズムであると仮定する。この場合であっても、一般的な属性変換装置においては、３６個の属性を処理する必要があるのに対し、本実施形態に係る属性変換装置１０５は、２４個（＝８個＋１６個）の属性を処理する。したがって、処理する属性数が大きく減少するので、本実施形態に係る属性変換装置１０５によれば、係る一般的な属性変換装置と比較して、高速に属性を提供することができる。
【００８２】  次に、本実施形態に係る属性変換装置１０５が属性の質を保つことについて説明する。
【００８３】  図８を参照すると、最も相関していることを表す相関係数は、０．９５８１５７であり、本実施形態に係る属性変換装置１０５が算出する属性Ｚ３と、目的変数との間における相関係数である。また、次に相関していることを表す相関係数は、０．６９４４０６であり、本実施形態に係る属性変換装置１０５が算出する属性Ｚ４と、目的変数との間における相関係数である。一方、図１１及び図１２を参照すると、最も相関していることを表す相関係数は、０．９５８１５７であり、次に相関していることを表す相関係数は、０．６９４４０６である。したがって、たとえば、相関係数を尺度として属性の質を評価する場合に、一般的な属性変換装置が算出する属性の質と、本実施形態に係る属性変換装置１０５が算出する属性の質とは同程度であることがわかる。また、属性の質を評価する尺度として、上述したような相関性（ＨＳＩＣ等）を用いたとしても同様である。
【００８４】  属性変換装置１０５は、一般的な属性変換装置に比べて、少ない個数の属性のみを処理する。それにも関わらず、属性変換装置１０５が算出する属性と、一般的な属性変換装置が算出する属性とに関して比較すると、属性と目的変数との相関係数が等しいことがわかる。
【００８５】  また、目的変数との相関性が高い属性は、該属性を構成する一部の属性であっても、目的変数との相関性が高い場合が多い。逆に、該一部の属性と目的変数との相関性が低い場合には、該一部の属性を組み合わせることにより属性を作成したとしても、該属性と目的変数との相関性は低い場合が多い。本実施形態に係る属性変換装置１０５は、目的変数との相関性が高い属性を段階的に作成するので、目的変数との相関性が低い属性を作成する可能性は低い。
【００８６】  さらに、属性選択手段が相関性に基づく手段である場合には、目的変数に高い相関性を有する属性ほど、良質な属性である。したがって、本実施形態に係る属性変換装置１０５によれば、属性の質を保つことができる。
【００８７】  また、属性変換装置１０５が、属性を生成する処理と、属性を選択する処理とを繰り返すことにより、さらに、属性選択部が処理する属性数は低減する。このため、属性変換装置１０５が３つ以上の属性生成部と、３つ以上の属性選択部とを有する態様であっても、本実施形態に係る属性変換装置１０５によれば、さらに、高速に良質な属性を提供することができる。
【００８８】  本実施形態に係る属性変換装置１０５を有する学習装置は、属性変換装置１０５が提供する良質な属性に基づき推定する。したがって、本実施形態に係る学習装置１２２によれば、高い予測精度を達成することできる。
【００８９】  ＜第２の実施形態＞  次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第２の実施形態について説明する。
【００９０】  以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する詳細な説明を省略する。
【００９１】  図１３を参照しながら、第２の実施形態に係る属性変換装置２０２が有する構成と、属性変換装置２０２が行う処理とについて説明する。図１３は、本発明の第２の実施形態に係る属性変換装置２０２が有する構成を示すブロック図である。
【００９２】  第２の実施形態に係る属性変換装置２０２は、第１属性生成部２０１と、第１属性選択部１０２と、第２属性生成部１０３と、第２属性選択部１０４とを有する。
【００９３】  まず、第１属性生成部２０１は、第１属性５０１における要素に、１つの値に基づき１つの値を算出する単項関数を適用することにより、第２属性５０２を算出する。
【００９４】  たとえば、単項関数には、ｓｉｎ関数（正弦関数）、ｃｏｓ関数（余弦関数）、指数関数、対数関数、多項式関数、ヒストグラムに分類する場合に頻度を与える関数、偏差等、様々な関数が存在する。また、実数において小数以下を四捨五入する関数等であってもよい。また、単項関数は、地域名に対して、該地域における天気を与える関数等であってもよい。また、当該１つの値は、たとえば、複数の値の集合を表す属性であってもよい。当該単項関数は、入力値が属性である場合に、該属性に基づき演算を実行し、結果として得られる属性を出力する。たとえば、入力値が属性であり、単項関数が対数関数である場合に、単項関数は、属性の各要素に対数関数を適用し、算出された値を出力する関数を表す。
【００９５】  係る単項関数は、属性を構成する１つ以上の要素のうち、ある１つの要素の値が特定の閾値以上である場合に１を算出し、該１つの要素の値が特定の閾値未満である場合に０を算出する関数であってもよい。
【００９６】  また、単項関数は、属性に含まれる各要素に対して、移動平均を算出する関数であってもよい。この場合、たとえば、単項関数は、属性における第ｉ要素に対して、１つ以上の、第ｉ要素に隣接する要素の平均を算出する。隣接する要素は、たとえば、属性に含まれる要素数の割合（１％から１０％程度）に基づき定義されてもよい。
【００９７】  また、単項関数は、属性における第ｉ要素に対して、第（ｉ＋ｋ）要素（または、第（ｉ−ｋ）要素）の値を算出する関数であってもよい。ｋは、たとえば、属性に含まれる要素数の割合（１％から１０％程度）に基づき定義されてもよい。
【００９８】  単項関数は、上述した例に限定されない。
【００９９】  第１属性生成部２０１は、第１演算処理として、１つの第１属性５０１に基づいて１つの属性を算出する単項関数を第１属性５０１に適用することにより、第２属性５０２を算出する。
【０１００】  次に、第１属性選択部１０２は、属性選択手順に従い、第２属性５０２から第３属性５０３を選択する。
【０１０１】  また、第２属性選択部１０４は、第３属性５０３に、２つ以上の値に基づき１つの値を算出する多項関数を適用することにより、第４属性５０４を算出してもよい。
【０１０２】  本実施形態に係る属性変換装置２０２に関する効果について説明する。
【０１０３】  本実施形態に係る属性変換装置２０２によれば、第１の実施形態に係る属性変換装置１０５に加え、さらに、高速に良質な属性を提供することができる。
【０１０４】  この理由は、理由１及び理由２なる２つの理由である。すなわち、  （理由１）第２の実施形態に係る属性変換装置２０２が有する構成が、第１の実施形態に係る属性変換装置１０５が有する構成を含むからである、  （理由２）第１属性生成部２０１が生成する属性を絞り込むことにより、第１属性選択部１０２における処理が、第１の実施形態における第１属性選択部１０２よりも少なくなるからである。
【０１０５】  図１１及び図１２に示す例を再び参照しながら、理由２について詳細に説明する。図１１及び図１２は、上述したように、一般的な属性変換装置が処理する属性の一例である。該一例は、単項関数が恒等関数及びｌｏｇ関数であり、第２属性生成部１０３において、属性における要素に、２つの値に基づき１つの値を算出する積を算出する多項関数を適用する例として考えることができる。すなわち、該例は、上述した単項関数、及び、多項関数に基づき算出可能な組み合わせをすべて列挙する例と捉えることができる。
【０１０６】  尚、多項関数の入力は、たとえば、複数の要素の集合を表す属性であってもよい。この場合、多項関数は、入力された属性に基づき演算を実行し、結果として得られる属性を出力する。たとえば、入力値が２つの属性であり、多項関数が掛け算である場合に、多項関数は、２つの属性における対応する要素同士を掛け算し、算出された値を出力する関数を表す。たとえば、多項関数の例として、論理和演算、論理積演算、排他的論理和演算、掛け算（積）、割り算（商）等を挙げることができる。
【０１０７】  図１１及び図１２を参照すると、一般的な属性変換装置が出力する属性のうち、目的変数との相関係数が高い属性は、属性Ｘ２×ｌｏｇ（Ｘ３）、属性Ｘ３×ｌｏｇ（Ｘ２）、属性ｌｏｇ（Ｘ２）×ｌｏｇ（Ｘ３）であることを読み取ることができる。これらの属性は、属性Ｘ２、属性Ｘ３、属性ｌｏｇ（Ｘ２）、属性ｌｏｇ（Ｘ３）を組み合わせることにより算出される属性である。
【０１０８】  さらに、属性Ｘ２、属性Ｘ３、属性ｌｏｇ（Ｘ２）、属性ｌｏｇ（Ｘ３）は、属性Ｘ１、属性Ｘ４、属性ｌｏｇ（Ｘ１）、属性ｌｏｇ（Ｘ４）と比較して、それぞれ、目的変数との相関係数が高いことがわかる。
【０１０９】  一方、属性変換装置２０２は、第１属性５０１に単項関数を適用し、その結果に基づいて属性選択することにより、第１属性から、上述した相関係数の高い属性（すなわち、第３属性）を選択することができる。属性変換装置２０２は、第３属性に基づき、第４属性を生成するので、相関係数が高く、かつ、少ない属性に関して属性を生成する処理を実行する。
【０１１０】  したがって、本実施形態に係る属性変換装置２０２は、まず、単項関数を適用するので、複数の属性を組み合わせる処理を少なくすることができる。第１の実施形態に係る属性変換装置１０５よりも、さらに、高速に良質な属性を提供することができる。
【０１１１】  また、第２属性生成部１０３が多項関数を適用する処理を行うことにより、第１属性生成部２０１と、第２属性生成部１０３とが重複した処理を実施することを防ぐことができる。この結果、本実施形態に係る属性変換装置２０２によれば、一層、高速に良質な属性を提供することができる。
【０１１２】  ＜第３の実施形態＞  次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第３の実施形態について説明する。
【０１１３】  以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【０１１４】  図１４を参照しながら、第３の実施形態に係る属性変換装置３０３が有する構成と、属性変換装置３０３が行う処理とについて説明する。図１４は、本発明の第３の実施形態に係る属性変換装置３０３が有する構成を示すブロック図である。
【０１１５】  第３の実施形態に係る属性変換装置３０３は、第１属性生成部１０１と、第１属性選択部１０２と、第２属性生成部３０１と、第２属性選択部３０２とを有する。
【０１１６】  第２属性生成部３０１は、第３属性５０３に線形な関数を適用することにより、第４属性５０４を生成する。
【０１１７】  次に、第２属性選択部３０２は、該線形な関数に基づく指標に応じて属性を選択する属性選択手順に従い、第１属性５０１乃至第４属性５０４から第５属性５０５を選択する。
【０１１８】  たとえば、線形な関数は、積、和等の演算である。
【０１１９】  次に、本実施形態に係る属性変換装置３０３に関する効果について説明する。
【０１２０】  本実施形態に係る属性変換装置３０３によれば、高速に良質な属性を提供することができることに加え、さらに、ユーザが理解しやすい属性を提供することができる。
【０１２１】  この理由は、理由１及び理由２なる２つの理由である。すなわち、  （理由１）第３の実施形態に係る属性変換装置３０３が有する構成は、第１の実施形態に係る属性変換装置が有する構成を含むからである、  （理由２）非線形な関数に基づき算出される属性に、さらに、非線形な関数を適用することを防ぐことができるからである。
【０１２２】  理由２について、さらに、説明する。
【０１２３】  第１属性生成部１０１及び第１属性選択部１０２が、非線形な関数に基づき処理する場合、第３属性５０３は、第１属性５０１に非線形な関数を適用することにより算出される属性となる。したがって、第２属性生成部３０１及び第２属性選択部３０２が、非線形な関数に基づき処理する場合に、第５属性５０５は、第１属性５０１に、非線形な関数を２回適用することにより算出される属性となる。一般に、非線形な関数を２回適用することにより算出される値に関して、ユーザは、理解することが難しい。
【０１２４】  したがって、第２属性生成部３０１及び第２属性選択部３０２が、線形な関数に基づき処理することにより、非線形な関数を２回適用することを防ぐことができる。この結果、本実施形態に係る属性変換装置３０３によれば、ユーザが理解しやすい属性を提供することができる。
【０１２５】  尚、属性選択手段は、非線形な関数に基づき処理する場合に比べ、線形な関数に基づき処理する場合の方が、計算時間が短い。すなわち、第２属性生成部３０１及び第２属性選択部３０２が線形な関数に基づき処理することにより、第２属性生成部３０１及び第２属性選択部３０２における処理時間は短くなる。したがって、本実施形態に係る属性変換装置３０３によれば、一層、高速に良質な属性を提供することができる。
【０１２６】  （ハードウェア構成例）  上述した本発明の各実施形態における属性変換装置を、１つの計算処理装置（情報処理装置、コンピュータ）を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。但し、係る属性変換装置は、物理的または機能的に少なくとも２つの計算処理装置を用いて実現してもよい。また、係る属性変換装置は、専用の装置として実現してもよい。
【０１２７】  図１５は、第１の実施形態乃至第３の実施形態に係る属性変換装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成を概略的に示す図である。計算処理装置２０は、中央処理演算装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、以降「ＣＰＵ」と表す）２１、メモリ２２、ディスク２３、不揮発性記録媒体２４、入力装置２５、出力装置２６、及び、通信インターフェース（以降、「通信ＩＦ」と表す）２７を有する。計算処理装置２０は、通信ＩＦ２７を介して、他の計算処理装置、及び、通信装置と情報を送受信することができる。
【０１２８】  不揮発性記録媒体２４は、コンピュータが読み取り可能な、たとえば、コンパクトディスク（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、デジタルバーサタイルディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ＿Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ＿Ｄｉｓｃ）である。また、不揮発性記録媒体２４は、ユニバーサルシリアルバスメモリ（ＵＳＢメモリ）、ソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等であってもよく、電源を供給しなくても係るプログラムを保持し、持ち運びを可能にする。不揮発性記録媒体２４は、上述した媒体に限定されない。また、不揮発性記録媒体２４の代わりに、通信ＩＦ２７を介して、通信ネットワークを介して係るプログラムを持ち運びしてもよい。
【０１２９】  すなわち、ＣＰＵ２１は、ディスク２３が記憶するソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム：以下、単に「プログラム」と称する）を、実行する際にメモリ２２にコピーし、演算処理を実行する。ＣＰＵ２１は、プログラム実行に必要なデータをメモリ２２から読み取る。表示が必要な場合には、ＣＰＵ２１は、出力装置２６に出力結果を表示する。外部からプログラムを入力する場合、ＣＰＵ２１は、入力装置２５からプログラムを読み取る。ＣＰＵ２１は、上述した図１、図９、図１０、図１３、あるいは、図１４に示した各部が表す機能（処理）に対応するところのメモリ２２にある属性変換プログラム（図２）を解釈し実行する。ＣＰＵ２１は、上述した本発明の各実施形態において説明した処理を順次行う。
【０１３０】  すなわち、このような場合、本発明は、係る属性変換プログラムによっても成し得ると捉えることができる。更に、係る属性変換プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な不揮発性の記録媒体によっても、本発明は成し得ると捉えることができる。
【０１３１】  以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかし、本発明は、上述した実施形態には限定されない。すなわち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
【０１３２】  この出願は、２０１４年３月２８日に出願された米国出願６１９７１５８５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１３３】  １０１    第１属性生成部  １０２    第１属性選択部  １０３    第２属性生成部  １０４    第２属性選択部  １０５    属性変換装置  ５０１    第１属性  ５０２    第２属性  ５０３    第３属性  ５０４    第４属性  ５０５    第５属性  １１１    第３属性生成部  １１２    第３属性選択部  １１３    属性変換装置  １２１    学習部  １２２    学習装置  ２０１    第１属性生成部  ２０２    属性変換装置  ３０１    第２属性生成部  ３０２    第２属性選択部  ３０３    属性変換装置  ２０    計算処理装置  ２１    ＣＰＵ  ２２    メモリ  ２３    ディスク  ２４    不揮発性記録媒体  ２５    入力装置  ２６    出力装置  ２７    通信ＩＦ
【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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