(57)【要約】  近接ノード情報取得部（８１）は、グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表す学習データから、一のノードが接続する他のノードとの接続関係を示すエッジ情報を取得する。特徴量算出部（８２）は、取得されたエッジ情報と前記他のノードの属性を示すノード属性情報とを用いて、予測に用いられる一のノードの特徴量を算出する。
2016002133.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表す学習データから、一のノードが接続する他のノードとの接続関係を示すエッジ情報を取得する近接ノード情報取得部と、  取得されたエッジ情報と前記他のノードの属性を示すノード属性情報とを用いて、予測に用いられる前記一のノードの特徴量を算出する特徴量算出部とを備えた  ことを特徴とする予測システム。
【請求項２】
一のノードが示す特性を目的変数とし、算出された一のノードの特徴量を説明変数として、ノードの特性を示すモデルを学習する学習器を備えた  請求項１記載の予測システム。
【請求項３】
ノードの特性を予測する予測器を備え、  近接ノード情報取得部は、予測対象のノードのエッジ情報を取得し、  特徴量算出部は、前記エッジ情報と他のノードのノード属性情報とを用いて前記予測対象のノードの特徴量を算出し、  前記予測器は、学習器によって学習されたモデルと前記予測対象のノードの特徴量を用いて、当該予測対象のノードの特性を予測する  請求項２記載の予測システム。
【請求項４】
近接ノード情報取得部は、エッジ情報から他のノードのノード属性情報を取得する  請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の予測システム。
【請求項５】
近接ノード情報取得部は、他のノードの時間変化を示す情報をノード属性情報として取得する  請求項４記載の予測システム。
【請求項６】
互いに関連する複数のユーザのうち着目するユーザの特性を予測するシステムであって、  前記ユーザに対応付けされた属性情報、および、前記ユーザ間の通信履歴を示す通信履歴情報の入力を受け付ける手段と、  前記通信履歴情報に基づいて、前記着目するユーザの通信相手であるユーザを特定する手段と、  前記特定されたユーザに対応付けされている属性情報を用いて前記着目するユーザの特性を予測するためのモデルを生成する手段と、  を備える予測システム。
【請求項７】
互いに関連する複数の通信機器のうち着目する通信機器の特性を予測するシステムであって、  前記通信機器に対応付けされた属性情報、および、前記通信機器間の通信履歴を示す通信履歴情報の入力を受け付ける手段と、  前記通信履歴情報に基づいて、前記着目する通信機器の通信相手である通信機器を特定する手段と、  前記特定された通信機器に対応付けされている属性情報を用いて前記着目する通信機器の特性を予測するためのモデルを生成する手段と、  を備える予測システム。
【請求項８】
近接ノード情報取得部が、グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表す学習データから、一のノードが接続する他のノードとの接続関係を示すエッジ情報を取得し、  特徴量算出部が、取得されたエッジ情報と前記他のノードの属性を示すノード属性情報とを用いて、予測に用いられる前記一のノードの特徴量を算出する  ことを特徴とする予測方法。
【請求項９】
学習器が、一のノードが示す特性を目的変数とし、算出された一のノードの特徴量を説明変数として、ノードの特性を示すモデルを学習する  請求項８記載の予測方法。
【請求項１０】
コンピュータに、  グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表す学習データから、一のノードが接続する他のノードとの接続関係を示すエッジ情報を取得する近接ノード情報取得処理、および、  取得されたエッジ情報と前記他のノードの属性を示すノード属性情報とを用いて、予測に用いられる前記一のノードの特徴量を算出する特徴量算出処理  を実行させるための予測プログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、一のノードが示す特性を目的変数とし、算出された一のノードの特徴量を説明変数として、ノードの特性を示すモデルを学習する学習処理を実行させる  請求項１０記載の予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、対象とするノードの特性を予測する予測システム、予測方法および予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】  データマイニングは、大量の情報の中から、これまで未知であった有用な知見を見つける技術である。データマイニングによる知見の結果を用いることで、顧客の隠れた欲求を発見したり、対象の行動や特性を予測して適切な対応を取ったりすることが可能になる。【０００３】  例えば、サービスを享受したい顧客に対して、その顧客の個人情報に基づいて行動特性を予測することで、顧客のニーズに合ったサービスを適切に提供することができる。また、このような予測をすることで、顧客が満足していない点を早期に把握できるため、ユーザへ適切な対応を取ることが可能になる。【０００４】  特許文献１には、インターネット等のネットワークを介して広告等のコンテンツを配信するコンテンツ配信装置が記載されている。特許文献１に記載されたコンテンツ配信装置は、ログデータからキャンペーンの対象となる行動を行ったユーザの情報を抽出し、そのユーザの特徴量を算出する。そして、この特徴量をもとに算出されるユーザ別スコアに基づいて、キャンペーンの対象となる行動を行う可能性の高いユーザが抽出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−２６８３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、対象物の特性を予測する場合、その対象物の属性や、その対象物に関する観測データが用いられる。例えば、ユーザの行動特性を予測する場合、ユーザの性別や年齢、過去の購買履歴や通話時間などが説明変数として用いられる。【０００７】  しかし、サービスの享受を望むユーザが個人情報の入力を忘れていたりする場合など、説明変数として用いられる対象物の属性等が不足している場合、その対象物の行動特性を予測する精度が低下してしまうという技術的課題がある。【０００８】  また、特許文献１に記載されたコンテンツ配信装置も、抽出されるユーザの情報が不足している場合、適切に特徴量を算出できない。そのため、そのような特徴量に基づいて算出されるユーザ別スコアの精度も悪くなってしまい、適切にキャンペーンの対象となるユーザを抽出することができなくなってしまうという技術的課題がある。【０００９】  そこで、本発明は、予測対象についての情報が不足している場合でも、対象の属性を推定する新たな特徴量を計算するための情報を精度良く生成できる予測システム、予測方法および予測プログラムを提供することを一つの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】  本発明による予測システムは、グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表す学習データから、一のノードが接続する他のノードとの接続関係を示すエッジ情報を取得する近接ノード情報取得部と、取得されたエッジ情報と他のノードの属性を示すノード属性情報とを用いて、予測に用いられる一のノードの特徴量を算出する特徴量算出部とを備えたことを特徴とする。【００１１】  本発明による予測方法は、近接ノード情報取得部が、グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表す学習データから、一のノードが接続する他のノードとの接続関係を示すエッジ情報を取得し、特徴量算出部が、取得されたエッジ情報と他のノードの属性を示すノード属性情報とを用いて、予測に用いられる一のノードの特徴量を算出することを特徴とする。【００１２】  本発明による予測プログラムは、コンピュータに、グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表す学習データから、一のノードが接続する他のノードとの接続関係を示すエッジ情報を取得する近接ノード情報取得処理、および、取得されたエッジ情報と他のノードの属性を示すノード属性情報とを用いて、予測に用いられる一のノードの特徴量を算出する特徴量算出処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】  本発明によれば、上述した技術的手段により、予測対象についての情報が不足している場合でも、対象の属性を推定する新たな特徴量を計算するための情報を精度良く生成できるという技術的効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明による予測システムの一実施形態を示すブロック図である。
【図２】学習データの例を示す説明図である。
【図３】予測モデルを生成するまでの動作例を示すフローチャートである。
【図４】予測モデルを用いて予測を行う動作例を示すフローチャートである。
【図５】本発明による予測システムの概要を示すブロック図である。
【図６】コンピュータの構成概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】  以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１６】  図１は、本発明による予測システムの一実施形態を示すブロック図である。本実施形態の予測システムは、近接ノード情報取得部１１と、特徴量算出部１２と、学習器１３と、予測器１４と、データ記憶部１５とを備えている。
【００１７】  データ記憶部１５は、学習器１３が学習に用いる学習データを記憶する。本実施形態のデータ記憶部１５は、学習データとして、学習対象群に関する情報と、その学習対象間の繋がりを表す情報群を含む。このような接続関係は、グラフ構造又はネットワーク構造で表すことができ、学習対象はノードに対応付けられ、学習対象間の繋がりはエッジに対応付けられる。
【００１８】  そのため、以下の説明では、学習対象または予測対象をノードと記し、学習対象間または予測対象間の繋がりをエッジと記す。すなわち、本実施形態で用いられる学習データは、各ノードの特性を表すノード属性情報と、グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表すエッジ情報とを含む。すなわち、各ノードには、属性情報が関連付けされていると言える。
【００１９】  図２は、学習データの例を示す説明図である。例えば、図２に例示するノード２１に着目すると、データ記憶部１５は、学習対象であるノード２１自身の情報と、ノード２１とノード２２とを接続するエッジ２３の情報とを学習データとして記憶する。
【００２０】  以下、ノードの特性を表すノード属性情報について、具体例を挙げて説明する。例えば、通信システムサービスを個人が利用している状況を想定する。この場合、各ノードは、そのサービスを利用する顧客に対応する。この場合、ノードの特性を表すノード属性情報には、例えば、性別や年齢など、サービスを契約している個人に関する情報が含まれる。また、ノード属性情報は、他にも、その個人がサービスをどのように利用しているかを示す情報（例えば、一日あたりのチャット回数や通話時間など）を含んでいてもよい。
【００２１】  さらに、ノード属性情報は、その個人自体の属性を表す情報に限定されず、その個人が使用する通信機器や、その通信機器にインストールされたＯＳ（オペレーティングシステム）、通信処理を行うアプリケーションソフトなどの使用状況を示す情報を含んでいてもよい。さらに、ノード属性情報は、広告情報やキャンペーン、クーポンに対する敏感性などを示す情報を含んでいてもよい。この場合、ノードは、通信機器または通信機器の使用者に対応するとも言える。
【００２２】  次に、ノード間の接続関係を表すエッジ情報について、具体例を挙げて説明する。例えば、学習／予測対象が、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（以下、ＳＮＳと記す。）やチャットを利用するユーザに関する量である場合、エッジ情報の例として、アクセス元の送信者ＩＤや受信者ＩＤ、日時やタイプ（例えば、ローミング／データ通信）を含む通信データ（トランザクションデータ）が挙げられる。この場合、サービスを利用するユーザがノードに対応し、ユーザ間の接続履歴（接続関係）を示す通信データがエッジ情報に対応する。あるノードと他のノードとを接続するエッジは、例えば、あるノードに対応するユーザと他のノードに対応するユーザとが、ある通信機器を介して過去に通信を行ったことを示す。エッジ情報は、他にも、通信頻度や通信回数や通信方向に関する情報を含んでいてもよい。
【００２３】  他にも、例えば、学習／予測対象が、電話を利用するユーザの場合、エッジ情報の例として、通話明細記録であるＣＤＲ（Call Detail Record）が挙げられる。ＣＤＲには、発信者、受信者、日時、通話タイプ（通話／ＳＭＳ（Short Message Service ）／ＭＭＳ（Multimedia Messaging Service））、通話時間を識別する情報などが含まれる。このように、ＣＤＲには、発信者および受信者を識別する情報が含まれるため、電話契約者がノードに対応し、ＣＤＲがエッジ情報に対応する。例えば、ＣＤＲを用いることで、通話、ＳＭＳまたはＭＭＳを介してやりとりした相手を友達として抽出できる。
【００２４】  なお、エッジ情報の内容は、上述する通信データやＣＤＲに限定されず、グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表すことが可能なデータであればよい。また、エッジ情報は属性情報の一部に含まれていても良いし、属性情報とは異なる情報として管理されていてもよい。エッジ情報が属性情報の一部として含まれる場合、例えば、図２に示したグラフ構造またはネットワーク構造に相当する情報が属性情報としてノード１１に関連付けられていてもよい。例えば、通信記録として過去に通信を行った相手であるノードの識別情報が属性情報としてノードに関連付けられていてもよい。また、通信を行った相手との通信頻度や通信回数に関する情報が属性情報としてノードに関連付けられていてもよい。
【００２５】  近接ノード情報取得部１１は、データ記憶部１５に記憶された学習データから、あるノードが接続する他のノードとの接続関係を示すエッジ情報を取得する。そして、近接ノード情報取得部１１は、取得したエッジ情報に基づいて、あるノードに近接するノードを特定し、特定されたノード属性情報を学習データから取得する。
【００２６】  ここで、近接ノードには、あるノードに隣接するノード（すなわち、直接の接続関係にあるノード）だけでなく、あるノードから所定の距離に位置するノードも含まれる。
【００２７】  特徴量算出部１２は、取得されたエッジ情報とノード属性情報とを用いて、予測に用いられるノードの特徴量を算出する。ここで算出される特徴量は、後述する学習器１３が予測に用いる説明変数として利用される。
【００２８】  特徴量算出部１２が算出する特徴量は、少なくとも近接ノードのノード属性情報とエッジ情報とを用いて生成されるものであれば、その内容は任意である。例えば、学習／予測対象が人の場合、特徴量算出部１２は、近接ノードが表す人の性別の割合や年齢の平均を、その学習／予測対象の特徴量として算出してもよいし、学習／予測対象が過去に通信を行った相手に関連付けられた属性情報に基づいて算出される統計量を学習／予測対象の特徴量として算出してもよい。
【００２９】  また、エッジ情報に、接続されるノード同士の通信頻度に関する情報が含まれる場合、特徴量算出部１２は、学習／予測対象ノードの近接ノードに関連付けされている属性情報と上記通信頻度に基づいて生成された情報を、学習／予測対象ノードの特徴量として算出してもよい。
【００３０】  また、特徴量算出部１２は、友達の特徴量の統計量を、自分の特徴量として算出してもよい。すなわち、あるノードが自分に対応し、近接ノードが友達に対応する。このとき、特徴量算出部１２は、例えば、友達の男性の割合や友達の通信料金の平均、友達の解約者の割合を特徴量として算出してもよい。
【００３１】  他にも、特徴量算出部１２は、近接ノード情報取得部１１が取得した近接ノードのノード属性情報の時間変化を示す情報を用いて、特徴量を算出してもよい。ノード属性情報の時間変化を示す情報として、例えば、サービスを相互に利用している相手ユーザが解約したという情報や、契約内容が変更されたという情報が挙げられる。このような情報を利用することで、予測対象ノードに関連するノード（近接ノード）の変化に応じた予測対象ノードの特性を予測できる。
【００３２】  また、特徴量算出部１２が算出する特徴量の種類は、１つに限定されず、２つ以上であってもよい。特徴量算出部１２は、例えば、Ｍ種類の特徴量を算出し、その特徴量をＭ次元多変量データ列（ｘｎ＝ｘ１ｎ，・・・，ｘＭｎ）で表現してもよい。
【００３３】  なお、近接ノードの中には、その近接ノード自体のノード属性情報が不足する場合も考えられる。しかし、本実施形態では、特徴量算出部１２が、あるノードに接続される複数の近接ノードのノード属性情報に基づいて特徴量を算出する。そのため、一部の近接ノードの情報が不足していても、他の近接ノードの情報で特徴量を算出するための情報を補うことができるため、算出されるノードの特徴量の精度を高くすることができる。
【００３４】  なお、本実施形態では、学習／予測対象ノードの特徴量が近接ノードのノード属性情報から算出される場合を説明しているが、その学習／予測対象ノード自身のノード属性情報から算出される特徴量を排除するものではない。特徴量算出部１２は、学習／予測対象ノード自身のノード属性情報から特徴量を算出してもよい。
【００３５】  学習器１３は、算出されたノードの特徴量を説明変数として、ノードの特性（行動特性）を示すモデルを学習する。具体的には、学習器１３は、あるノードが示す特性を目的変数とし、特徴量算出部１２が算出した特徴量を説明変数として、ノードの行動を示すモデルを学習する。すなわち、近接ノードのノード属性情報に基づいて生成された情報が、着目する学習／予測対象ノードが示す特性を予測する際の説明変数として用いられていると言える。
【００３６】  学習器１３は、特徴量算出部１２が算出した特徴量の一部を説明変数として用いてもよく、特徴量の全部を説明変数として用いてもよい。この場合、学習器１３は、任意の方法を用いて、複数の特徴量の中から説明変数を選択すればよい。すなわち、学習器１３は、学習対象ノードのノード属性情報に加えて、特徴量算出部１２が算出した特徴量を学習に用いることが可能である。
【００３７】  例えば、通信会社が顧客の行動特性を予測する場合、ノードが示す特性の例として、契約内容変更の有無や通信料／通話料予測、キャンペーンへの反応などが、目的変数として用いられる。例えば、通信料や通話料のモデルを学習する場合、学習器１３は、通信料や通話料を目的変数とし、特徴量算出部１２が算出した特徴量を説明変数として利用する。
【００３８】  他にも、例えば、電話解約のモデルを学習する場合、学習器１３は、電話契約者の解約を表す情報を目的変数とし、その電話契約者について特徴量算出部１２が算出した特徴量を説明変数として利用する。なお、解約のモデルは、電話に限定されず、例えば、ＳＮＳが提供するサービスを解約する場面や、予約をキャンセルする場面、電話機の機種変更を行う場面などにも適用できる。
【００３９】  学習器１３がモデルを学習する方法は任意であり、回帰分析や判別分析など、様々な方法が挙げられる。学習器１３は、目的変数に応じて適切な学習方法を選択すればよい。例えば、学習器１３が、予測したいノードの特性を目的変数とする重回帰分析を行う場合を想定する。この場合、学習器１３は、特徴量算出部１２が算出した特徴量を説明変数として含むようなモデル（回帰式）を、学習の結果として出力する可能性がある。
【００４０】  このように、本実施形態の学習器１３は、近接ノードのノード属性情報から算出される特徴量を説明変数として利用する。したがって、予測対象のノード自身のノード属性情報が取得できない場合にも、そのノードの行動特性の予測モデルを精度よく学習できる。
【００４１】  予測器１４は、ノードの特性を予測する。具体的には、まず、予測対象のノードが入力されると、近接ノード情報取得部１１が、予測対象のノードのエッジ情報と近接する近接ノードのノード属性情報を取得し、特徴量算出部１２が、取得したエッジ情報とノード属性と情報を用いて予測対象のノードの特徴量を算出する。予測器１４は、学習器１３によって学習されたモデルと予測対象のノードの特徴量を用いて、その予測対象のノードの特性を予測する。
【００４２】  すなわち、本実施形態の予測器１４は、近接ノードのノード属性情報から生成される特徴量を用いて予測対象ノードの特性を予測する。したがって、予測対象ノード自身のノード属性情報が少ない場合でも、その予測対象ノードの特性を適切に予測できる。
【００４３】  例えば、個人情報を利用したサービスを享受したい意思を明示しつつも、単に個人情報を入力し忘れている人がいる場合、一般的な方法では、その人に対して適切な予測を行うことが困難なため、適切な広告やキャンペーン情報などをタイムリーに通知できない場合があった。しかし、本実施形態では、近接ノードの情報から算出される特徴量を説明変数として用いるため、個人情報を入力し忘れている人に対しても、適切にサービスを提供することができる。
【００４４】  また、例えば、個人情報を利用したサービスを享受したい意思を明示しているものの、プリペイド式携帯電話を使っている人については、十分な個人情報を得ることが困難なため、一般的な方法では、その人に対して適切な予測を行うことが困難であった。
【００４５】  しかし、プリペイド式携帯電話の通話先は、ポストペイド式の電話を利用している場合も多く、ＣＤＲから通話先の情報を取得することが可能である。このように通知先の情報に基づいて、プリペイド式携帯電話を使っている人の特徴量を算出できるため、十分な個人情報を得ることが困難な場合であっても、対象者の特性を適切に予測できる。
【００４６】  近接ノード情報取得部１１と、特徴量算出部１２と、学習器１３と、予測器１４とは、プログラム（予測プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、予測システム内の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、近接ノード情報取得部１１、特徴量算出部１２、学習器１３および予測器１４として動作してもよい。
【００４７】  また、近接ノード情報取得部１１と、特徴量算出部１２と、学習器１３と、予測器１４とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、データ記憶部１５は、例えば、磁気ディスク装置等により実現される。
【００４８】  次に、本実施形態の予測システムの動作を説明する。図３は、第１の実施形態の予測システムが予測モデルを生成するまでの動作例を示すフローチャートである。なお、データ記憶部１５には、グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表すエッジ情報及びノード属性情報を含む学習データが記憶されているものとする。
【００４９】  近接ノード情報取得部１１は、学習対象のノードのエッジ情報と、近接ノードのノード属性情報（近接ノードの情報）を取得する（ステップＳ１１）。特徴量算出部１２は、取得されたエッジ情報及びノード属性情報を用いて、予測に用いられる学習対象ノードの特徴量を算出する（ステップＳ１２）。ここまでの処理を行うことで、予測の精度を向上させることができる特徴量を算出できる。
【００５０】  次に、学習器１３は、学習対象のノードが示す特性を目的変数とし、算出されたノードの特徴量を説明変数として、ノードの行動特性を示すモデルを学習する（ステップＳ１３）。ステップＳ１２で算出された特徴量に基づくモデルが学習されることで、予測の精度を向上させることができるモデルを生成できる。
【００５１】  次に、生成されたモデルを用いて、予測対象のノードの特性を予測する処理が行われる。図４は、第１の実施形態の予測システムが生成した予測モデルを用いて予測を行う動作例を示すフローチャートである。
【００５２】  まず、近接ノード情報取得部１１は、予測対象のノードのエッジ情報と、近接ノードのノード属性情報（近接ノードの情報）を取得する（ステップ２１）。次に、特徴量算出部１２は、エッジ情報及びノード属性情報を用いて予測対象のノードの特徴量を算出する（ステップＳ２２）。そして、予測器１４は、学習器１３によって学習されたモデルと予測対象のノードの特徴量を用いて、その予測対象のノードの特性を予測する（ステップＳ２３）。
【００５３】  例えば、通話契約者の特性を予測する場合、近接ノード情報取得部１１は、電話契約者をノードとするノード間の接続関係を示す通話ログ（ＣＤＲ）から通話先を特定し、特定された通話先に関する情報（例えば、通話先のノードの属性情報、使用端末、趣向など）を別途取得する。特徴量算出部１２は、近接ノードの情報（例えば、通話先の属性の割合、通話先の属性ごとの通話時間など）を用いて通話契約者の特徴量を算出する。
【００５４】  以上のように、本実施形態では、近接ノード情報取得部１１が、グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表す学習データから、一のノードが接続する他のノードとの接続関係を示すエッジ情報を取得し、特徴量算出部１２が、取得されたエッジ情報と他のノードの属性を示すノード属性情報とを用いて、予測に用いられる一のノードの特徴量を算出する。そのため、予測対象についての情報が不足している場合でも、その対象の特性を予測するため特徴量（説明変数）を生成できる。
【実施例１】
【００５５】  以下、具体的な実施例により本発明を説明するが、本発明の範囲は以下に説明する内容に限定されない。本実施例では、ある個人がチャットシステムサービスを契約している場合に、その個人が将来そのチャットシステムサービスを解約する確率を予測する。【００５６】  一般的な方法では、その個人のサービス利用状況を表す説明変数が予測に利用される。この場合、例えば、予測対象の個人の一日当たりチャット発信回数などが説明変数として採用され、その説明変数に基づいて学習および予測が行われていた。【００５７】  本実施例では、上記説明変数に変えて、または、上記変数に加えて、予測対象の個人と通信を行っている相手側の一日当たりチャット発信回数を説明変数の候補として利用する。すなわち、相手側の一日当たりチャット発信回数は、上記実施形態における近接ノードのノード属性情報に対応する。【００５８】  以下の２種類の説明変数（説明変数Ａ、説明変数Ｂ）に基づく予測式を用いて、チャットシステムサービスを解約する確率を予測する。  説明変数Ａ：個人の一日当たりチャット発信回数の変化量  説明変数Ｂ：通信相手（一人または複数人）の一日当たりチャット発信回数統計（合計値や平均値など）の変化量【００５９】  ここで、説明変数Ａが「予測対象の個人の一日当たりチャット発信回数の変化量は微増傾向」という内容を示し、説明変数Ｂが「予測対象の個人と通信を行っている相手（一人または複数人）の一日当たりチャット発信回数の統計量（合計値／平均値等）が顕著な減少傾向」という内容を示すとする。【００６０】  一般的な予測方法では、説明変数Ｂは考慮されないため、説明変数Ａだけを見るならば、一見すると、その個人はチャットシステムサービスの契約を解約しないとも考えられる。しかし、説明変数Ｂを考慮すると、その個人がチャットシステムサービスの契約を解約するリスクは、結構高いことが分かる。よくチャット通信する相手がそのチャットシステムサービスをあまり利用しなくなると、着目しているノードに対応する使用者も、いずれはそのチャットシステムサービスをあまり利用しなくなると考えられるからである。【００６１】  このように、あるノードについて、将来の動向を予測したい場合に、予測対象自身についての属性情報のみならず、予測対象と通信を行ったことがある他のノード（すなわち近接ノード）の属性情報についても参照することにより、予測対象ノードについてより正確に動向を把握できたり、予測できたりする場合がある。
【実施例２】
【００６２】  第１の実施例は、予測対象の動向を予測する方法の一例を示したが、第１の実施例による予測処理は、適切な情報を対象者に提供する場面にも応用できる。本実施例では、フリーのチャットシステムサービスを利用するユーザに対して、たまに広告を送信（プッシュ）するシステムを想定する。【００６３】  一般的な予測方法を利用するシステムは、フリーのサービスを利用するユーザに適切な広告を送信しようとしても、ターゲットとする個人がどのような広告を好むかを表す情報を保持していないことが多い。したがって、効果的に適切な広告をユーザに提供できるとは言い難い。【００６４】  しかし、チャットシステムでは、似た嗜好を有する個人同士で頻繁に通信を行うことが仮定できる。上記実施形態の予測システムは、ターゲットとなる個人と通信を行っている相手が、どのような広告を好むかを表す情報に基づいて、ターゲットとなる個人が好む広告を予測することが可能である。したがって、効果的に適切な広告をユーザに提供できる。【００６５】  次に、本発明の概要を説明する。図５は、本発明による予測システムの概要を示すブロック図である。本発明による予測システムは、グラフ構造又はネットワーク構造で表されるノード間の接続関係を表す学習データ（例えば、図２に例示する学習データ）から、一のノード（例えば、学習対象のノード）が接続する他のノードとの接続関係を示すエッジ情報を取得する近接ノード情報取得部８１（例えば、近接ノード情報取得部１１）と、取得されたエッジ情報と他のノードの属性を示すノード属性情報とを用いて、予測に用いられる一のノードの特徴量を算出する特徴量算出部８２（例えば、特徴量算出部１２）とを備えている。【００６６】  そのような構成により、予測対象についての情報が不足している場合でも、対象の属性を推定する新たな特徴量を計算するための情報を精度良く生成できる。【００６７】  また、予測システムは、一のノードが示す特性を目的変数とし、算出された一のノードの特徴量を説明変数として、ノードの特性を示すモデルを学習する学習器（例えば、学習器１３）を備えていてもよい。【００６８】  また、予測システムは、ノードの特性を予測する予測器（例えば、予測器１４）を備えていてもよい。そして、近接ノード情報取得部８１は、予測対象のノードのエッジ情報を取得し、特徴量算出部８２は、エッジ情報と他のノードのノード属性情報とを用いて予測対象のノードの特徴量を算出し、予測器は、学習器によって学習されたモデルと予測対象のノードの特徴量を用いて、その予測対象のノードの特性を予測してもよい。【００６９】  また、近接ノード情報取得部８１は、エッジ情報から他のノードのノード属性情報を取得してもよい。具体的には、近接ノード情報取得部８１は、他のノードの時間変化を示す情報をノード属性情報として取得してもよい。【００７０】  図６は、コンピュータの構成概要を示すブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４とを備える。【００７１】  上述の予測システムは、１つ以上のコンピュータ１０００に実装される。本発明に係る予測システムは、１つの���置で構成されていてもよく、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されることにより構成されていてもよい。【００７２】  上述した各処理部の動作は、プログラム（予測プログラム）の形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、上記プログラムに従って上記処理を実行する。【００７３】  なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory ）、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００が上記プログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記処理を実行しても良い。【００７４】  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、上記プログラムは、前述した機能を補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。【００７５】  上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。【００７６】（付記１）グラフ構造またはネットワーク構造を構成する複数のノードのうち、着目するノードが示す特性を予測する予測システムであって、前記着目するノードに隣接または近接するノードに関連付けされている属性情報に基づいて生成された情報を、前記着目するノードが示す特性を予測する際の説明変数として用いる、予測システム。【００７７】（付記２）前記グラフ構造または前記ネットワーク構造は、複数のノード、および、前記ノード同士を接続するエッジとから構成され、前記ノードは、通信機器または前記通信機器の使用者に対応し、前記属性情報は、前記ノードに関連付けられた情報であって、前記ノードに対応する前記通信機器若しくは前記使用者に関連する情報、または、前記ノードに対応する使用者の前記通信機器の使用状況を示す情報であり、前記エッジは、当該エッジにより接続されるノード同士が前記通信機器を介して過去に通信を行ったことを示す情報に対応する、付記１に記載の予測システム。【００７８】（付記３）前記着目するノードに対応する使用者が過去に通信を行った相手に関連付けられた属性情報に基づいて生成された統計量を、前記着目するノードが示す特性を予測する際の説明変数として用いる、付記２に記載の予測システム。【００７９】（付記４）前記エッジは、当該エッジにより接続されるノード同士の通信頻度に関する情報を含み、前記着目するノードに隣接または近接するノードに関連付けされている属性情報、および、当該通信頻度に基づいて生成された情報を、前記着目するノードが示す特性を予測する際の説明変数として用いる、付記２に記載の予測システム。【００８０】（付記５）互いに関連する複数のユーザのうち着目するユーザの特性を予測する��ステムであって、前記ユーザに対応付けされた属性情報、および、前記ユーザ間の通信履歴を示す通信履歴情報の入力を受け付ける手段と、前記通信履歴情報に基づいて、前記着目するユーザの通信相手であるユーザを特定する手段と、前記特定されたユーザに対応付けされている属性情報を用いて前記着目するユーザの特性を予測するためのモデルを生成する手段と、を備える予測システム。【００８１】（付記６）互いに関連する複数の通信機器のうち着目する通信機器の特性を予測するシステムであって、前記通信機器に対応付けされた属性情報、および、前記通信機器間の通信履歴を示す通信履歴情報の入力を受け付ける手段と、前記通信履歴情報に基づいて、前記着目する通信機器の通信相手である通信機器を特定する手段と、前記特定された通信機器に対応付けされている属性情報を用いて前記着目する通信機器の特性を予測するためのモデルを生成する手段と、を備える予測システム。【００８２】  以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。【００８３】  この出願は、２０１４年６月３０日に出願された米国仮出願第６２／０１８，８８０号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】
【００８４】  １１  近接ノード情報取得部  １２  特徴量算出部  １３  学習器  １４  予測器  １５  データ記憶部  ２１，２２  ノード２３  エッジ
【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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【手続補正書】
【提出日】平成29年1月11日(2017.1.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに関連する複数のユーザのうち着目するユーザの特性を予測するシステムであって、
前記ユーザに対応付けされた属性情報、および、前記ユーザ間の通信履歴を示す通信履歴情報の入力を受け付ける手段と、
前記通信履歴情報に基づいて、前記着目するユーザの通信相手であるユーザを特定する手段と、
前記特定されたユーザに対応付けされている属性情報を用いて前記着目するユーザの特性を予測するためのモデルを生成する手段と、
を備える予測システム。
【請求項２】
グラフ構造又はネットワーク構造で表されるユーザ間の接続関係を表す学習データから、一のユーザに関連する他のユーザとの接続関係を示すエッジ情報を取得する近接ノード情報取得部と、
取得されたエッジ情報と前記他のユーザの属性を示す属性情報とを用いて、予測に用いられる前記一のユーザの特徴量を算出する特徴量算出部とを備えた
請求項１記載の予測システム。
【請求項３】
一のユーザが示す特性を目的変数とし、算出された一のユーザの特徴量を説明変数として、ユーザの特性を示すモデルを学習する学習器を備えた
請求項２記載の予測システム。
【請求項４】
ユーザの特性を予測する予測器を備え、
近接ノード情報取得部は、予測対象のユーザのエッジ情報を取得し、
特徴量算出部は、前記エッジ情報と他のユーザの属性情報とを用いて前記予測対象のユーザの特徴量を算出し、
前記予測器は、学習器によって学習されたモデルと前記予測対象のユーザの特徴量を用いて、当該予測対象のユーザの特性を予測する
請求項３記載の予測システム。
【請求項５】
近接ノード情報取得部は、エッジ情報から他のユーザの属性情報を取得する
請求項２から請求項４のうちのいずれか１項に記載の予測システム。
【請求項６】
近接ノード情報取得部は、他のユーザの時間変化を示す情報を属性情報として取得する
請求項５記載の予測システム。
【請求項７】
互いに関連する複数の通信機器のうち着目する通信機器の特性を予測するシステムであって、
前記通信機器に対応付けされた属性情報、および、前記通信機器間の通信履歴を示す通信履歴情報の入力を受け付ける手段と、
前記通信履歴情報に基づいて、前記着目する通信機器の通信相手である通信機器を特定する手段と、
前記特定された通信機器に対応付けされている属性情報を用いて前記着目する通信機器の特性を予測するためのモデルを生成する手段と、
を備える予測システム。
【請求項８】
グラフ構造又はネットワーク構造で表される通信機器間の接続関係を表す学習データから、一の通信機器が接続する他の通信機器との接続関係を示すエッジ情報を取得する近接ノード情報取得部と、
取得されたエッジ情報と前記他の通信機器の属性を示す属性情報とを用いて、予測に用いられる前記一の通信機器の特徴量を算出する特徴量算出部とを備えた
請求項７記載の予測システム。
【請求項９】
一の通信機器が示す特性を目的変数とし、算出された一の通信機器の特徴量を説明変数として、通信機器の特性を示すモデルを学習する学習器を備えた
請求項８記載の予測システム。
【請求項１０】
通信機器の特性を予測する予測器を備え、
近接ノード情報取得部は、予測対象の通信機器のエッジ情報を取得し、
特徴量算出部は、前記エッジ情報と他の通信機器の属性情報とを用いて前記予測対象の通信機器の特徴量を算出し、
前記予測器は、学習器によって学習されたモデルと前記予測対象の通信機器の特徴量を用いて、当該予測対象の通信機器の特性を予測する
請求項９記載の予測システム。
【請求項１１】
近接ノード情報取得部は、エッジ情報から他の通信機器の属性情報を取得する
請求項８から請求項１０のうちのいずれか１項に記載の予測システム。
【請求項１２】
近接ノード情報取得部は、他の通信機器の時間変化を示す情報を属性情報として取得する
請求項１１記載の予測システム。
【請求項１３】
互いに関連する複数のユーザのうち着目するユーザの特性を予測する予測方法であって、
前記ユーザに対応付けされた属性情報、および、前記ユーザ間の通信履歴を示す通信履歴情報の入力を受け付け、
前記通信履歴情報に基づいて、前記着目するユーザの通信相手であるユーザを特定し、
前記特定されたユーザに対応付けされている属性情報を用いて前記着目するユーザの特性を予測するためのモデルを生成する
ことを特徴とする予測方法。
【請求項１４】
互いに関連する複数の通信機器のうち着目する通信機器の特性を予測する予測方法であって、
前記通信機器に対応付けされた属性情報、および、前記通信機器間の通信履歴を示す通信履歴情報の入力を受け付け、
前記通信履歴情報に基づいて、前記着目する通信機器の通信相手である通信機器を特定し、
前記特定された通信機器に対応付けされている属性情報を用いて前記着目する通信機器の特性を予測するためのモデルを生成する
ことを特徴とする予測方法。
【請求項１５】
互いに関連する複数のユーザのうち着目するユーザの特性を予測するコンピュータに適用される予測プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記ユーザに対応付けされた属性情報、および、前記ユーザ間の通信履歴を示す通信履歴情報の入力を受け付ける処理、
前記通信履歴情報に基づいて、前記着目するユーザの通信相手であるユーザを特定する処理、および、
前記特定されたユーザに対応付けされている属性情報を用いて前記着目するユーザの特性を予測するためのモデルを生成する処理、
を実行させるための予測プログラム。
【請求項１６】
互いに関連する複数の通信機器のうち着目する通信機器の特性を予測するコンピュータに適用される予測プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記通信機器に対応付けされた属性情報、および、前記通信機器間の通信履歴を示す通信履歴情報の入力を受け付ける処理、
前記通信履歴情報に基づいて、前記着目する通信機器の通信相手である通信機器を特定する処理、および、
前記特定された通信機器に対応付けされている属性情報を用いて前記着目する通信機器の特性を予測するためのモデルを生成する処理、
を実行させるための予測プログラム。
【国際調査報告】
2016002133.tif 000009
2016002133.tif 000010
2016002133.tif 000011
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