(57)【要約】【課題】データ間の関連性や、データの分類傾向の把握が容易となり、傾向分析や情報探索の効率を向上させる視覚化装置を提供する。【解決手段】視覚化装置１において、制御部３は、入力データ・基準データ・出力マップを作成する。出力マップに基準データを組み込んで学習を行い、さらに入力データ毎に出力マップの学習を行った後、再び基準データを中心に出力マップの学習を行う。基準データを組み込んだ自己組織化マップである、出力マップを作成し、複数の入力データを視覚化表示する。更にデータ同士の類似度を算出して表示する。【選択図】  図８
2004355480.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データと基準データが登録される記憶装置と、制御部と、表示部と、を具備し、
前記制御部は、
前記記憶装置から前記入力データと前記基準データを読み取る読取手段と、
出力マップを作成する出力マップ作成手段と、
前記出力マップに前記基準データを組み込む第１のデータ組み込み手段と、
前記出力マップの学習を行う第１の学習手段と、
前記出力マップに前記各入力データを組み込む第２のデータ組み込み手段と、
前記出力マップの学習を行う第２の学習手段と、
前記各入力データを前記出力マップ上に配置して前記表示部に表示する表示手段と、
を、具備することを特徴とする視覚化装置。
【請求項２】
前記入力データ間、および／または、前記基準データと前記各入力データ間との類似度を算出し、前記表示部に表示する手段を、更に具備することを特徴とする請求項１記載の視覚化装置。
【請求項３】
前記第１のデータ組み込み手段は、
１つの前記基準データが、前記出力マップ上の任意の指定された位置に配置されることを特徴とする請求項１記載の視覚化装置。
【請求項４】
前記第１のデータ組み込み手段は、
複数の前記基準データが、前記出力マップ上のそれぞれ指定された位置に配置されることを特徴とする請求項１記載の視覚化装置。
【請求項５】
前記第１の学習手段は、
前記基準データを中心とした前記出力マップの学習を行うことを特徴とする請求項１記載の視覚化装置。
【請求項６】
前記第２の学習手段は、
前記各入力データを中心とした前記出力マップの学習が終了すると、更に前記基準データを中心として前記出力マップの学習を行うことを特徴とする請求項１記載の視覚化装置。
【請求項７】
入力データと基準データを記憶装置に登録する登録工程と、
前記記憶装置から前記入力データと前記基準データを読み取る読取工程と、
出力マップを作成する出力マップ作成工程と、
前記出力マップに前記基準データを組み込む第１のデータ組み込み工程と、
前記出力マップの学習を行う第１の学習工程と、
前記出力マップに前記各入力データを組み込む第２のデータ組み込み工程と、
前記出力マップの学習を行う第２の学習工程と、
前記各入力データを前記出力マップ上に配置して表示部に表示する表示工程と、
を、具備することを特徴とする視覚化方法。
【請求項８】
前記入力データ間、および／または、前記基準データと前記各入力データ間との類似度を算出し、前記表示部に表示する工程を、更に具備することを特徴とする請求項７記載の視覚化方法。
【請求項９】
前記第１のデータ組み込み工程は、
１つの前記基準データが、前記出力マップ上の任意の指定された位置に配置されることを特徴とする請求項７記載の視覚化方法。
【請求項１０】
前記第１のデータ組み込み工程は、
複数の前記基準データが、前記出力マップ上のそれぞれ指定された位置に配置されることを特徴とする請求項７記載の視覚化方法。
【請求項１１】
前記第１の学習工程は、
前記基準データを中心とした前記出力マップの学習を行うことを特徴とする請求項７記載の視覚化方法。
【請求項１２】
前記第２の学習工程は、
前記各入力データを中心とした前記出力マップの学習が終了すると、更に前記基準データを中心として前記出力マップの学習を行うことを特徴とする請求項７記載の視覚化方法。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１から請求項６記載のいずれかの視覚化装置として機能させるためのプログラム。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１から請求項６記載のいずれかの視覚化装置として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ニューロンの学習により情報の視覚化を行うシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
データの傾向分析や情報抽出を行う際に、データ（情報）を視覚化することは非常に有効である。視覚化により、大規模なデータの全体を見渡せることや、データの関連性を表現することが可能になる。即ち人間の五感の１つである、「目」で見て認識することにより、データの傾向分析や情報抽出を直感的に把握することが可能になる。
【０００３】
この視覚化を実現する効果的な方法として、多次元のデータを２次元にマッピングする自己組織化マップ（ＳＯＭ）がある。自己組織化マップは、多次元のデータを２次元にマッピングすることが可能なニューラルネットワークの一種である。
【０００４】
図２３はＡからＩの９つのデータを、２次元の出力マップ２９に視覚化して示したものである。図２３から、データＡとデータＢは意味が近い、又データＤ、Ｅ、Ｆは意味が近い等のデータの傾向を把握することができる。
【０００５】
データの視覚化の方法として、商品デザイン等の各種デザイン作成用の嗜好感性価値観を視覚的に表す方法に、軸分類図表化の方法がある（特許文献１参照）。これは２種類の基本嗜好軸にその交点を中心として、それぞれの感性的価値判断値を無段階に重み付けして配置し、商品デザイン等に利用する。
【０００６】
また、自己組織化マップ（ＳＯＭ）を利用して、パターン認識の為の学習を行う方法がある（特許文献２参照）。これは基本入力パターン（画像）の学習を行うことで、それらの中間パターンを作成し、未入力パターンの判別を可能にするシステムである。
【０００７】
【特許文献１】
特公平７−９５２５１号
【特許文献２】
特許第３２２６６４１号
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、図２３に示す出力マップ２９においては、データ同士の関連性はわかるが、データ自身が持っている特徴は判明しづらい。例えば図２３に示すデータＡの特徴を知るためにはデータＢやデータＣなどのまわりのデータとの関連性から判別しなくてはならない。また、図２３のどの部分を中心に傾向分析や情報抽出を行うのか、判断することが困難な場合もある。また、データ間の距離が近いほどデータ間の類似度が高いと視覚的に認識することができても、定量的に類似度を判断することはできない。
【０００９】
また、特許文献１は、嗜好感性を平面上に視覚化表現して商品デザインに利用するものであり、データの特徴を視覚化するものではない。
【００１０】
また、特許文献２は、基本入力パターンから、学習により他のパターンを作成するシステムであり、入力されたデータの特徴を視覚化するものではない。
【００１１】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、データ間の関連性や、データの分類傾向の把握が容易となり、傾向分析や情報探索の効率を向上させる視覚化装置を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
前述した目的を達成するために第１の発明は、入力データと基準データが登録される記憶装置と、制御部とを具備し、前記制御部は、前記記憶装置から前記入力データと前記基準データを読み取る読取手段と、出力マップを作成する出力マップ作成手段と、前記出力マップに前記基準データを組み込む第１のデータ組み込み手段と、前記出力マップの学習を行う第１の学習手段と、前記出力マップに前記各入力データを組み込む第２のデータ組み込み手段と、前記出力マップの学習を行う第２の学習手段と、前記各入力データを前記出力マップ上に配置して前記表示部に表示する表示手段とを、具備することを特徴とする視覚化装置である。
【００１３】
また、本発明の視覚化装置は、前記入力データ間、および／または、前記基準データと前記各入力データ間との類似度を算出し、前記表示部に表示する手段を、更に具備する。
【００１４】
前記第１のデータ組み込み手段は、１つの前記基準データが、前記出力マップ上の任意の指定された位置に配置される。或いは、前記第１のデータ組み込み手段は、複数の前記基準データが、前記出力マップ上のそれぞれ指定された位置に配置される。
【００１５】
前記第１の学習手段は、前記基準データを中心とした前記出力マップの学習を行うことである。
【００１６】
前記第２の学習手段は、前記各入力データを中心とした前記出力マップの学習が終了すると、更に前記基準データを中心とした前記出力マップの学習を行うことである。
【００１７】
制御部は、コンピュータのＣＰＵ（中央処理装置）である。制御部は、出力マップの作成、入力データの組み込み等を行う。また、表示部は、ディスプレイ等の表示装置であり、データ処理の結果を表示する。
【００１８】
入力データは、複数の属性を有する多次元ベクトルデータである。本願では、分析や抽出の基準となる基準データを設定することにより、入力データの傾向分析や情報抽出を容易にする。
【００１９】
学習とは、ニューラルネットワークの１つであるコホネンの自己組織化マップにおいて、多次元ベクトルである入力データを、２次元出力マップに自己組織化する過程である。即ち、出力マップ上のある範囲に存在するノードのベクトルデータが入力データに近づくようにそれぞれのノードが持つベクトルデータを更新することである。
【００２０】
類似度とは、データ同士の類似性を数値で表すものであり、各データ間の内積を用いて算出する。また、類似度算出方法は、内積に限らず、類似度・距離が求められる方法であればよい。
【００２１】
第１の発明の視覚化装置は、出力マップを作成し、出力マップに基準データを組み込んで学習し、更に出力マップに入力データを組み込んで学習する。またデータ同士の類似度を算出する。
【００２２】
第２の発明は、入力データと基準データを記憶装置に登録する登録工程と、前記記憶装置から前記入力データと前記基準データを読み取る読取工程と、出力マップを作成する出力マップ作成工程と、前記出力マップに前記基準データを組み込む第１のデータ組み込み工程と、前記出力マップの学習を行う第１の学習工程と、前記出力マップに前記各入力データを組み込む第２のデータ組み込み工程と、前記出力マップの学習を行う第２の学習工程と、前記各入力データを前記出力マップ上に配置して表示部に表示する表示工程とを、具備することを特徴とする視覚化方法である。
【００２３】
第２の発明の視覚化方法は、出力マップを作成し、出力マップに基準データを組み込んで学習し、更に出力マップに入力データを組み込んで学習する方法である。またデータ同士の類似度を算出する方法である。
【００２４】
第３の発明は、コンピュータを、請求項１から請求項６記載のいずれかの視覚化装置として機能させるためのプログラムである。
【００２５】
第３の発明のプログラムは、コンピュータを、請求項１から請求項６記載のいずれかの視覚化装置として機能させるものであり、このプログラムをネットワークを介して流通させることもできる。
【００２６】
第４の発明は、コンピュータを、請求項１から請求項６記載のいずれかの視覚化装置として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体である。
【００２７】
第４の発明の記録媒体は、コンピュータを、請求項１から請求項６記載のいずれかの視覚化装置として機能させるプログラムを記憶しており、この記録媒体を流通させることもでき、またこのプログラムをネットワークを介して流通させることもできる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２９】
（１．視覚化装置１の構成）
図１は、本発明の実施の形態に係る視覚化装置１の構成を示す図である。視覚化装置１は、ＣＰＵ等の制御部３、ハードディスク等の記憶装置５、ＣＤ−ＲＯＭドライバ等のメディア入出力部７、ネットワーク１１と通信を行う機能を有するモデム等の通信部９、キーボード等の入力部１５、プリンタ等の印刷部１７、ディスプレイ等の表示部１９等から構成され、データ通信用のバス１３でそれぞれが接続されている。
【００３０】
図２は、記憶装置５の詳細を示す。記憶装置５には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）２１と、本発明の実行プログラム２３と、入力データ２５、基準データ２７、出力マップ２９、類似度データ３１等が記憶される。
【００３１】
入力データ２５は、多次元ベクトルデータである。１つの入力データ２５は複数の属性を有し、それが多次元ベクトルとして表される。
【００３２】
入力データ２５は、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク等を介してメディア入出力部７から入力、或いはネットワーク１１経由で入力され、記憶装置５に登録される。
【００３３】
基準データ２７は、入力データ２５の中から情報抽出をする場合に、基準となるデータである。例えば基準データ２７を指定すると、入力データ２５の中から基準データ２７に類似するデータの抽出が容易になる。基準データ２７は、入力データ２５と同じ次元、同じ属性を備えるベクトルデータである。
【００３４】
基準データ２７は、ユーザによって入力され、記憶装置５に登録されている。ユーザは、例えば記憶装置５に登録されている入力データ２５の中から、基準データ２７を抽出してもよいし、直接、入力部１５等から基準データ２７を入力してもよい。
【００３５】
或いは、基準データ２７は、自動的に生成されるものであってもよい。例えば、ユーザの趣味や嗜好を分析して自動的に生成される趣味嗜好データが、基準データ２７として記憶装置５に登録される。
【００３６】
出力マップ２９は、２次元マップでありｘ×ｙのノードを有するマップである。各ノードは入力データと同じ次数の属性値を有し、それぞれ、ノードの初期値はランダムな値を持つ。本発明では、まず基準データ２７を出力マップ２９に組み込んで学習（自己組織化過程）を行い、さらに入力データ２５を出力マップ２９上で学習する。
【００３７】
類似度データ３１は、学習（自己組織化過程）終了後に、基準データ２７と入力データ２５間、または入力データ２５間の類似性を数値化したものである。
【００３８】
本発明では、自己組織化マップ（ＳＯＭ）の出力マップ２９に基準データ２７を組み込み、その基準データ２７を入力データ２５の学習（自己組織化過程）に反映させる。その結果、出力マップ２９に軸や方向性を表現できるので、入力データが有する特徴を判明し易くなる。
【００３９】
また、出力マップ２９上における基準データ２７と入力データ２５、および／または入力データ２５同士の類似度を数値で表す。その結果、基準データ２７と入力データ２５との距離、或いは入力データ２５間の距離について、出力マップ２９を見るだけでは分からない類似性を把握することが可能になる。
【００４０】
（２．出力マップ２９の表示）
図３から図７は、本発明実施後の自己組織化マップ（ＳＯＭ）の出力マップ２９であり、基準データ２７の組み込みの数や位置が異なるいくつかの例を示す。
【００４１】
図３は、基準データ２７を組み込み、入力データＡ、Ｂ、Ｃ・・・、Ｉを自己組織化マップの出力マップ２９に出力したものである。物理的な距離がデータ間の類似度を示すので、データ（Ｄ、Ｅ、Ｆ）は、基準データ２７に類似しているデータであり、データ（Ｇ、Ｈ、Ｉ）は基準データ２７とはあまり類似していないデータであることが分かる。
【００４２】
図４は、図３の出力マップ２９において、データの類似度３３を数値で表示したものである。基準データ２７を「Ｓ」で表す。「Ｓ−Ｅ：０．８８」とは、基準データ２７と入力データＥとの類似度３３が、数値「０．８８」であることを示す。
【００４３】
類似度３３は、データ同士の属性データの内積をとることで算出される。類似度３３を数値で表示することにより、データ間の類似度３３を客観的に把握することができる。尚、類似度３３が「１」とは、比較した２つのデータが全く同一であることを示す。即ち、類似度３３が「１」に近いほど、類似度が高い。
【００４４】
尚、図３、図４では基準データ２７を出力マップ２９の左下に組み込んだ例である。基準データ２７を組み込む位置は、出力マップ２９の中央であってもよいし、その他任意の位置を指定することができる。
【００４５】
図５は、基準データ２７（基準データＳ１、Ｓ２、Ｓ３）を複数組み込んだ場合を示す。図５は、「中央に近いほど基準データＳ１に類似しているデータであり、左上に行くほど基準データＳ２に類似しているデータであり、右下に行くほど基準データＳ３に類似しているデータである。」という特徴が出力マップ２９上に表現される。
【００４６】
即ち、データ（Ｄ、Ｅ、Ｆ）は基準データＳ１に類似し、データ（Ａ、Ｃ）は基準データＳ２に類似し、データ（Ｇ、Ｈ、Ｉ）は基準データＳ３に類似していることが分かる。また、基準データＳ１に類似しているデータ（Ｄ、Ｅ、Ｆ）の中でも、データＦは、基準データＳ２寄りであり、データＤ、Ｅは比較的基準データＳ３寄りであるということも分かる。
【００４７】
図６は、複数の基準データ２７（基準データＳ１、Ｓ２、Ｓ３）を、図５の出力マップ２９とは別の位置に組み込んだ例である。図６では、「左下に近いほど基準データＳ１に類似しているデータであり、左上に行くほど基準データＳ２に類似しているデータであり、右下に行くほど基準データＳ３に類似しているデータである。」という特徴が出力マップ２９上で表現される。このように判別するデータや表示する情報により、様々な出力マップ２９表示を行う。
【００４８】
（３．視覚化装置１の利用）
次に、本発明によるポータルサイトにおける情報の視覚化使用例について説明する。昨今、情報の多量化に伴い、膨大な情報を１つのブラウザ画面から利用・閲覧できるポータルへのニーズが高まっている。
【００４９】
企業内で散在する情報を統括する企業情報ポータル（ＥＩＰ：Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｐｏｒｔａｌ）やｙａｐｈｏｏなどインターネット上の大規模な情報を検索するポータルサイトなどが利用されている。このようなポータルサイトから膨大な情報を利用・閲覧する際に、並べられた情報をただ闇雲に探すのは非効率的である。そこで本発明を利用して、自分に興味・関係のある情報、また検索したい内容の情報がわかるように、表示する。また、情報の関連性を視覚化して表示する。
【００５０】
図７は、ポータルサイトにおける情報表示使用例を示す。図７は、ニュース記事などの情報Ａ、Ｂ、Ｃ・・、Ｉが出力マップ２９上に視覚化表示されている。その際、ユーザの興味嗜好情報を基準データ２７として、出力マップ２９の中央に組み込んでいる。尚、このユーザの興味嗜好情報とは、ユーザが過去に閲覧した企業情報やニュース記事を、ユーザの嗜好情報として収集したものである。
【００５１】
図７から、ユーザは以下のことが分かる。
１）ユーザの興味嗜好情報（基準データ２７）の周辺にある情報（Ｄ、Ｅ、Ｇ）がユーザの興味に近い情報である。
２）出力マップ２９の結果より、情報（Ａ、Ｂ）、情報（Ｄ、Ｅ）、情報（Ｆ、Ｇ、Ｈ）、情報（Ｃ、Ｉ）が、それぞれ類似性の高い情報同士である。
３）情報Ｇが、ユーザの興味のある情報であった場合、同じ分類に属する情報Ｆ、Ｈも情報Ｇと類似性が高く、興味のある情報である可能性が高い。
４）情報Ｄが、ユーザの興味のある情報であった場合、隣接する情報Ａ、Ｂは情報Ｄと類似性が高い可能性があるので、興味のある情報である可能性が高い。
５）類似度３３のデータで、基準データ２７と類似度の低い数値が出ている情報Ｃ（類似度０．１５）と情報Ｉ（類似度０．１０）は、ユーザの興味のある情報である可能性は低い。
【００５２】
上記のことから、ユーザは自分に必要な（興味のある）情報を、迅速に利用・閲覧することが可能になる。
【００５３】
（４．出力マップ２９の作成方法）
次に、上記に示した出力マップ２９の作成方法について説明する。図８、図９に出力マップ作成処理のフローチャートを示す。
【００５４】
（４−１．入力データ２５の作成）
まず、自己組織化マップ（ＳＯＭ）の出力マップ２９上にマッピングする入力データ２５を作成する。例えば視覚化装置１の制御部３は、メディア入出力部７からＣＤ−ＲＯＭなどを介して入手した文書情報を、ｎ次元のベクトルデータである入力データ２５として作成し、記憶装置５に記憶する（ステップ１００１）。
【００５５】
入力データ２５は、次に示すように、ｎ次元のベクトルデータとして表現される。
入力データＩ＝（Ｕ１、Ｕ２、Ｕ３、・・・、Ｕｎ）      ……（１）
属性データＵｉは、入力データ２５を特徴付ける様々な属性に関するデータである。
【００５６】
図１０は、入力データ２５として、ＩＡ５１、ＩＢ５３、ＩＣ５５、ＩＤ５７、ＩＥ５９を示す。これら入力データ２５が文書情報であった場合、属性データＵｉは、単語情報３５、日付情報３７、発信者情報３９等である。
【００５７】
（４−２．基準データ２７の作成）
次に、制御部３は、出力マップ２９に組み込むための基準データ２７を作成し記憶装置５に記憶する（ステップ１００２）。基準データ２７は、式（１）に示した入力データ２５と同じｎ次元で、同じ種類の属性値ＵＳｉを持つベクトルデータで表現される。
基準データＳ＝（ＵＳ１、ＵＳ２、ＵＳ３、・・・、ＵＳｎ）      ……（２）
【００５８】
（４−３．出力マップ２９の作成）
次に、制御部３は、例えば図１１に示す出力マップ２９を作成して記憶装置５に記憶する（ステップ１００３）。出力マップ２９は、図１１に示すような、ｘ×ｙのノードを有するマップである。１つ１つのノードは、それぞれ属性値を有する。ノードが有する属性値は、基準データ２７や入力データ２５と同じくｎ次元であり、同じ属性Ｕｘｙｉを持つデータで表現される。
【００５９】
例えば図１１において、ノード（ｘ＝１、ｙ＝１）４１を、ノード（１、１）と表すとすると、
ノード（１、１）＝（Ｕ１１１、Ｕ１１２、Ｕ１１３、・・、Ｕ１１ｎ）    ……（３）
となる。
即ち、任意のノード（ｊ、ｋ）の属性値は、
ノード（ｊ、ｋ）＝（Ｕｊｋ１、Ｕｊｋ２、Ｕｊｋ３、・・、Ｕｊｋｎ）    ……（４）
となる。
【００６０】
尚、ノードの属性値Ｕｘｙｉは、初期値としてランダムに適当な値を設定する。そして、今後の過程で行われる学習（自己組織化過程）によって、ノードの属性値Ｕｘｙｉを変更していき、出力マップ２９が形成されていく。本実施の形態では、５×５の出力マップ２９を設定するものとする。
【００６１】
（４−４．基準データ２７の組み込み）
次に、制御部３は、出力マップ２９の任意の位置に基準データ２７を組み込む（ステップ１００４）。組み込まれた基準データ２７の属性値は、今後の学習の過程によって、値が変化することはない。
【００６２】
例えば、図１２に示す出力マップ２９のノード（ｘ＝３、ｙ＝３）に、基準データ２７を組み込み、この位置を出力マップ２９の基準点とする。
基準データ２７の属性値は、
Ｓ＝（Ｕｓ１、Ｕｓ２、Ｕｓ３、・・・、Ｕｓｎ）      ……（５）
と、表される。
【００６３】
図１３は、基準データ２７を組み込んだ、出力マップ２９のノードのイメージを示す。基準データ２７以外のノードには、初期値としてランダムな属性値が設定されている。それぞれのノードの丸矢印が、各ノードの属性の性質を表し、矢印の方向が似ているほど、ノード間の類似度が高いといえる。
【００６４】
（４−５．基準データ２７による出力マップ２９の学習）
次に、制御部３は、基準データ２７による出力マップ２９の学習を行う（ステップ１００５）。即ち、基準データ２７を組み込んだ位置に近い配置のノードほど、基準データ２７の属性に近づくように、学習を行う。基準データ２７に近づくように学習を行うとは、各ノードの属性値Ｕｘｙｉを、基準データ２７の属性値Ｕｓｉに近づけることである。
【００６５】
学習は、基準データ２７を組み込んだノードを中心に、ある学習範囲内（近傍領域Ｎｃ）に属しているノードのみに学習が行われ、ノードの属性値が変更される。更に近傍領域Ｎｃを広げ、基準データ２７を組み込んだ位置に近い配置のノードほど、基準データ２７に近づくように学習を行う。学習を行う式を式（６）に示す。
ｍｘｙ（ｔ＋１）＝ｍｘｙ（ｔ）＋ｈｃｘｙ（ｔ）｜α（ｔ）−ｍｘｙ（ｔ）｜……（６）
【００６６】
式（６）で、ｍｘｙ（ｔ）は、時刻ｔ（学習前）のノードｘｙのベクトル値、ｍｘｙ（ｔ＋１）は、時刻ｔ＋１（学習後）のノードｘｙのベクトル値、α（ｔ）は時刻ｔの基準データ２７のベクトル値である。
【００６７】
尚、ｈｃｘｙ（ｔ）は時刻ｔの近傍関数である。ｈｃｘｙ（ｔ）の式を示す。
ｈｃｘｙ（ｔ）＝０              （ノードｘｙが学習範囲外）……（７）
ｈｃｘｙ（ｔ）＝ｌ０（１−ｔ／Ｔ）（ノードｘｙが学習範囲内）……（８）
ここで、ｌ０は学習係数で、０＜ｌ０＜１である。Ｔは行われる学習の全更新学習回数である。また、ｔは現在の学習回数となるため、ｔ＝０、１、２、・・・のように、離散時間座標となる。
【００６８】
図１４は、学習範囲４５を近傍領域Ｎｃ＝１に設定したときの学習前の出力マップ２９を示す。図１５は学習後の出力マップ２９を示す。学習後の学習範囲４５（近傍領域Ｎｃ＝１）内のノードのベクトル値は、式（６）に従って書き換えられている。
【００６９】
図１６は、学習範囲４７を近傍領域Ｎｃ＝２に設定したときの学習前の出力マップ２９を示す。図１７は学習後の出力マップ２９を示す。学習後の学習範囲４７（近傍領域Ｎｃ＝２）内のノードのベクトル値は、式（６）に従って書き換えられている。
【００７０】
この基準データ２７による出力マップ２９の学習（ステップ１００５）処理を行うことにより、出力マップ２９は、基準データ２７を中心に、基準データ２７に近いノードほど、基準データ２７の備える属性値に近い属性値を持つように形成される。
【００７１】
（４−６．入力データ２５による出力マップ２９の学習）
次に、制御部３は、ステップ１００１で作成した入力データ２５（ＩＡ、ＩＢ、ＩＣ、ＩＤ、ＩＥ）それぞれを中心に、基準データ２７を既に組み込んだ出力マップ２９の学習を行う（ステップ１００７）。
【００７２】
図１８は、入力データ２５による出力マップ２９学習前の初期状態を示す。図１８の出力マップ２９は、既にステップ１００５で基準データ２７を組み込み、基準データ２７を中心に学習が行われた出力マップ２９である。
【００７３】
まず、入力データ２５のうちの入力データＩＡにおいて、５×５の出力マップ２９の各ノードとの全ての距離ｄ（ＩＡ、ｘｙ）を、下記の式（９）を用いて求める。
【００７４】
【数１】
2004355480.tif 000003
【００７５】
式（９）で求めた距離ｄ（ＩＡ、ｘｙ）の最小のもの、即ち入力データＩＡ５１と、類似度が最も高いノードｘｙを探す。尚、式（９）中の値ｐは、入力データ２５の属性がｐ次元のベクトルデータで表されることを示す。
【００７６】
次に制御部３は、入力データＩＡ５１に類似度が最も高いノードｘｙ（図１９のノード４９）を中心に学習を行う。尚、学習範囲４５（近傍領域Ｎｃの値）は任意に設定できる。また、図１９の基準データ２７を組み込んだノードは、学習の影響は受けず、ノードのベクトル値は変化しない。
【００７７】
入力データＩＡ５１を中心とした学習の式を、下記の式（１０）に示す。
ｍｘｙ（ｔ＋１）＝ｍｘｙ（ｔ）＋ｈｃｘｙ（ｔ）｜Ａ（ｔ）−ｍｘｙ（ｔ）｜……（１０）
【００７８】
式（１０）で、ｍｘｙ（ｔ）は、時刻ｔ（学習前）のノードｘｙのベクトル値、ｍｘｙ（ｔ＋１）は、時刻ｔ＋１（学習後）のノードｘｙのベクトル値、Ａ（ｔ）は時刻ｔの入力データＩＡ５１のベクトル値である。
【００７９】
尚、ｈｃｘｙ（ｔ）は時刻ｔの近傍関数である。ｈｃｘｙ（ｔ）の式を次に示す。
ｈｃｘｙ（ｔ）＝０                （ノードｘｙが学習範囲外）……（１１）
ｈｃｘｙ（ｔ）＝ｌ０（１−ｔ／Ｔ）（ノードｘｙが学習範囲内）……（１２）
ここで、ｌ０は学習係数で、０＜ｌ０＜１である。Ｔは行われる学習の全更新学習回数である。また、ｔは現在の学習回数となるため、ｔ＝０、１、２、・・・のように、離散時間座標となる。
【００８０】
図２０には、入力データＩＡ５１を中心にした、学習後の出力マップ２９を示す。また、入力データＩＢ５３、ＩＣ５５、ＩＤ５７、ＩＥ５９についても、同様にそれぞれ最も類似度の高いノードを探して、そのノードを中心にそれぞれ学習処理を行う。
【００８１】
また、全更新学習回数Ｔの１／ｑの整数倍回の学習が終わる毎に（ステップ１００８のＹＥＳ）、再び基準データ２７を中心とした出力マップ２９の学習を行う（ステップ１００９）。ｑは、ユーザが設定可能な整数値であり、入力データ２５による学習をＴ／ｑ回行う内の１回、基準データ２７による学習を取り入れる。このとき、学習回数ｔが全更新学習回数Ｔに達しない場合（ステップ１０１０のＮＯ）、学習回数ｔに１を加算して（ステップ１０１１）、ステップ１００７に戻る。
【００８２】
また、ステップ１００８において、学習回数ｔが、全更新学習回数Ｔの１／ｑの整数倍回ではなく（ステップ１００８のＮＯ）、全更新学習回数Ｔに達しない場合（ステップ１０１０のＮＯ）、学習回数ｔに１を加算して（ステップ１０１１）、ステップ１００７に戻る。
【００８３】
学習回数ｔが、全更新学習回数Ｔに達すると（ステップ１０１０のＹＥＳ）、図９のフローチャートの▲１▼に進む。
【００８４】
（４−７．出力マップ２９の表示）
制御部３は、入力データ２５（ＩＡ５１、ＩＢ５３、ＩＣ５５、ＩＤ５７、ＩＥ５９）と、出力マップ２９をマッチングさせ、入力データ２５を出力マップ２９上に表示する（ステップ１０１２）。出力マップ２９の各ノードに対して、式（９）を用いて入力データ２５それぞれとの距離を求め、その結果、出力マップ２９の各ノードがどの入力データ２５の領域になるかを求める。
【００８５】
入力データ２５（ＩＡ５１、ＩＢ５３、ＩＣ５５、ＩＤ５７、ＩＥ５９）を出力マップ２９上にマッピングしたものを図２１に示す。
【００８６】
（４−８．類似度３３の算出）
次に、制御部３は、基準データ２７と入力データ２５間、および／または入力データ２５同士、それぞれの類似度３３を算出し、出力マップ２９と同時に表示する（ステップ１０１３）。図２２に、表示される出力マップ２９と類似度３３の計算結果を示す。
【００８７】
尚、類似度３３は、内積を用いて計算する。類似度３３の計算式を式（１３）に示す。類似度３３算出方法は、内積に限らず、類似度・距離が求められる方法であればよい。
【００８８】
【数２】
2004355480.tif 000004
【００８９】
式（１３）において、基準データＳは属性値ＵｓｉにベクトルＶｉを対応させ係数ａｉｑを乗じる。即ち、基準データＳは式（１４）で示される。
【００９０】
【数３】
2004355480.tif 000005
【００９１】
同様に、式（１３）において、入力データＩは、属性値ＵｊにベクトルＶｊを対応させ係数ａｊｒを乗じる。即ち、入力データＩは式（１５）で示される。
【００９２】
【数４】
2004355480.tif 000006
【００９３】
（５．効果）
このように、本実施の形態によれば、基準となるデータを組み込んで学習（自己組織化過程）に反映させ、出力マップを表示するので、検索・分析を効率的に行うことができる。
【００９４】
また、基準となるデータを組み込むことにより、出力マップの着目すべき部分が明確になるという効果がある。
【００９５】
また、基準となるデータを複数組みこみ、また複数の基準データの組み込む位置を任意に指定することにより、分析者の意図に沿ったデータの検索や傾向分析が可能になる。
【００９６】
また、基準データと入力データ間の類似度を算出し、数値で表示することにより、ユーザの目視によるデータ類似度の判断ではなく、客観的なデータ分析が可能になる。
【００９７】
また、基準データとデータとの距離、又データ同士の距離に関し、出力マップ表示だけではわからない類似性を把握することが可能になる。
【００９８】
尚、本発明の技術的範囲は、前述した実施の形態に限られるものではない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９９】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように本発明によれば、データ間の関連性や、データの分類傾向の把握が容易となり、傾向分析や情報探索の効率を向上させる視覚化装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る視覚化装置１の構成を示す図
【図２】視覚化装置１の記憶装置５を示す図
【図３】基準データ２７を組み入れた出力マップ２９を示す図
【図４】出力マップ２９と類似度３３の表示を示す図
【図５】複数の基準データ２７を組み入れた出力マップ２９を示す図
【図６】複数の基準データ２７を組み入れた出力マップ２９を示す図
【図７】ポータルサイトにおける情報表示使用例
【図８】出力マップ２９作成処理のフローチャート
【図９】出力マップ２９作成処理のフローチャート
【図１０】入力データ２５の属性データを示す図
【図１１】出力マップ２９を示す図
【図１２】基準データ２７を組み入れた出力マップ２９を示す図
【図１３】基準データ２７を組み入れた出力マップ２９を示す図
【図１４】学習範囲（近傍領域ＮＣ＝１）の学習前の出力マップ２９を示す図
【図１５】学習範囲（近傍領域ＮＣ＝１）の学習後の出力マップ２９を示す図
【図１６】学習範囲（近傍領域ＮＣ＝２）の学習前の出力マップ２９を示す図
【図１７】学習範囲（近傍領域ＮＣ＝２）の学習後の出力マップ２９を示す図
【図１８】入力データ２５による出力マップ２９の学習（初期状態）を示す図
【図１９】入力データ２５による出力マップ２９の学習（学習前）を示す図
【図２０】入力データ２５による出力マップ２９の学習（学習後）を示す図
【図２１】入力データ２５と出力マップ２９のマッピングを示す図
【図２２】類似度３３の表示を示す図
【図２３】従来の出力マップ２９を示す図
【符号の説明】
１・・・  視覚化装置
３・・・  制御部
５・・・  記憶装置
７・・・  メディア入出力部
９・・・  通信部
１１・・・  ネットワーク
１３・・・  バス
１５・・・  入力部
１７・・・  印刷部
１９・・・  表示部
２１・・・  ＯＳ
２３・・・  実行プログラム
２５、６１・・・  入力データ
２７・・・  基準データ
２９・・・  出力マップ
３１・・・  類似度データ
３３・・・  類似度
３５・・・  単語情報
３７・・・  日付情報
３９・・・  発信者情報
４１、４３・・・  ノード
４５、４７・・・  学習範囲
４９・・・  入力データＩＡ５１の最類似ノード
５１、５３、５５、５７、５９・・・入力データＩＡ、ＩＢ、ＩＣ、ＩＤ、ＩＥ
【図１】
2004355480.tif 000007
【図２】
2004355480.tif 000008
【図３】
2004355480.tif 000009
【図４】
2004355480.tif 000010
【図５】
2004355480.tif 000011
【図６】
2004355480.tif 000012
【図７】
2004355480.tif 000013
【図８】
2004355480.tif 000014
【図９】
2004355480.tif 000015
【図１０】
2004355480.tif 000016
【図１１】
2004355480.tif 000017
【図１２】
2004355480.tif 000018
【図１３】
2004355480.tif 000019
【図１４】
2004355480.tif 000020
【図１５】
2004355480.tif 000021
【図１６】
2004355480.tif 000022
【図１７】
2004355480.tif 000023
【図１８】
2004355480.tif 000024
【図１９】
2004355480.tif 000025
【図２０】
2004355480.tif 000026
【図２１】
2004355480.tif 000027
【図２２】
2004355480.tif 000028
【図２３】
2004355480.tif 000029