【手続補正書】
【提出日】平成23年12月1日(2011.12.1)
【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】
取引データ内で加盟店のグループメンバーシップを決定するために金融取引カードの取引データにおけるパターンを見つけるためのコンピュータベースの方法であって、前記データは、支払いに金融取引カードを受け入れている加盟店に関連し、前記方法は、
少なくとも１つのデータベースから取引データを受信するステップと、
少なくとも１つの予測アルゴリズムおよび前記回収される取引データを使用してグループ内の加盟店のメンバーシップを予測するステップであって、前記アルゴリズムは前記予測を記述するメタデータを生成するステップと、
前記少なくとも１つの予測されるグループメンバーシップおよび前記メタデータをデータマイニングアプリケーションへ入力するステップと、
前記データマイニングアプリケーションにより、前記予測されるグループメンバーシップおよび前記メタデータを利用して、予測される各グループメンバーシップへ信頼値を割り当てるステップと、を含むコンピュータベースの方法。
【請求項２】
グループ内の加盟店のメンバーシップを予測するステップは、前記少なくとも１つのデータベースからグループメンバーシップを導出するコンテキストにおいて有意義であるデータベースフィールド集合を識別することを含む、コンピュータベースの方法であって、前記方法は、
所定のロケーションから所定の距離内に存在する幾つかの加盟店ロケーションについて、前記少なくとも１つのデータベース内の加盟店ロケーションデータを探索するステップであって、ロケーションおよび距離は、前記データベース内のフィールド値およびトークン化されたフィールド値についてクロス属性加重ターム出現頻度／文書出現頻度逆数（ＴＦ／ＩＤＦ）により測定される類似性に基づくステップと、
前記加盟店ロケーションデータを、所定のロケーションから所定の距離内に存在する加盟店ロケーションの類似性について探索し、新しい加盟店ロケーションおよび変更された加盟店ロケーションの少なくとも一方を決定するステップと、
前記所定のロケーションから前記所定の距離内に発生する前記加盟店ロケーションの分類を介してモード値を計算するステップと、
最も高頻度で発生するモード値をグループメンバーシップ予測として返すステップとをさらに含む、請求項１記載のコンピュータベースの方法。
【請求項３】
グループ内の加盟店のメンバーシップを予測するステップは、
前記データベース内の少なくとも１つのフィールドをトークン化するステップと、
前記データベース内のトークン化された全てのフィールド値について文書出現頻度の逆数を計算するステップと、
各データベースフィールド値およびトークン化された各データベースフィールド値について重みメトリックの疎行列を計算するステップと、
前記疎行列を使用して、フィールドタイプおよびフィールド値のうちの一方またはそれ以上に基づいて所定のデータベースフィールドロケーションを他の全てのデータベースフィールドロケーションへ結合することにより予測を生成するステップと、を含む、コンピュータベースの方法であって、
前記疎行列は、加盟店カテゴリコードと、インターバンクカード協会（ＩＣＡ）コードと、事業領域と、加盟店名と、加盟店電話番号と、アクワイアリング加盟店ＩＤと、ティア加盟店ＩＤと、加盟店の正式名称と、連邦税ＩＤとを含む、請求項１記載のコンピュータベースの方法。
【請求項４】
グループ内の加盟店のメンバーシップを予測するステップは、加盟店ロケーション集合に対する単一の加盟店ロケーションの関連性を計算するステップを含み、ロケーションは計算された類似性に基づき、前記類似性は前記データベース内のフィールド値およびトークン化されたフィールド値に基づく、コンピュータベースの方法であって、
加盟店ロケーション集合に対する単一の加盟店ロケーションの関連性を計算するステップは、
集合にグループ化された複数の加盟店ロケーションから関連特徴を抽出して各集合について文書を生成するステップと、
前記生成される文書を１つの辞書内に集めるステップと、
前記辞書を利用して疎行列を形成するステップであって、これにより、ターム出現頻度および文書出現頻度の逆数の少なくとも一方に基づいて抽出される関連特徴を利用して、前記生成される文書内の各フィールド値とトークン化されたフィールド値との関連性が計算されるステップと、
前記疎行列内のフィールドタイプおよびフィールド値に基づいて、加盟店ロケーションレベルの重みの行列を加盟店グループの重みの行列へ結合するステップと、を含む、請求項１記載のコンピュータベースの方法。
【請求項５】
グループ内の加盟店のメンバーシップを予測するステップは、数値サインアルゴリズムおよび同じグループに属する加盟店はある分布から比較的一様に拡散するという観察済みの傾向を使用して、各加盟店ロケーションに比べて類似する数値分布を有するロケーショングループを予測するステップを含み、ロケーションは計算される類似性に基づき、前記類似性は前記データベース内のフィールド値およびトークン化されたフィールド値に基づく、請求項１記載のコンピュータベースの方法。
【請求項６】
グループ内の加盟店のメンバーシップを予測するステップは、
前記少なくとも１つのデータベース内の加盟店データのグルーピングから加盟店データをランダムにサンプリングするステップと、
取引額の第１の位置において発生する数字１、２、３、４、５、６、７、８および９の分布を計算するステップと、
取引量を加盟店グルーピング毎に纏めるステップと、を含む、コンピュータベースの方法であって、
前記計算される数値分布とベンフォードの法則により識別される数値分布との間の角距離を計算するステップと、
前記計算される角距離に最も近い角距離を有する加盟店グルーピングを前記サンプリングされる加盟店に関する加盟店グルーピング予測として出力するステップとをさらに含む、請求項１記載のコンピュータベースの方法。
【請求項７】
少なくとも１つの予測アルゴリズムおよび前記回収される取引データを使用してグループ内の加盟店のメンバーシップを予測するステップは、複数の予測アルゴリズムを利用して１つの加盟店に対して複数のメンバーシップ予測を提供するステップを含む、コンピュータベースの方法であって、
予測される各グループメンバーシップへ信頼スコアを割り当てるステップは、
１つの加盟店に対する前記複数のメンバーシップ予測の各々へ信頼スコアを割り当てるステップと、
最も高い信頼スコアを有するメンバーシップ予測を前記加盟店の最終的なメンバーシップ予測として提供するステップとを含む、請求項１記載のコンピュータベースの方法。
【請求項８】
取引データを使用して、個々の加盟店のグループメンバーシップを決定するために金融取引カードの取引データにおけるパターンを見つけるためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータは、
前記取引データを使用して、各々が前記取引データに基づいて加盟店のグループメンバーシップを予測する複数の予測アルゴリズムを実行し、
予測される各グループメンバーシップへ信頼スコアを割り当て、かつ、
最も高い信頼スコアを有するグループメンバーシップ予測を前記加盟店の最終的なメンバーシップ予測として出力するようにプログラムされるコンピュータシステム。
【請求項９】
前記アルゴリズムのうちの少なくとも１つは、前記取引データ内で、グループメンバーシップの導出に有意義であるデータベースフィールド集合を識別するように動作可能である、請求項８記載のコンピュータシステム。
【請求項１０】
前記アルゴリズムのうちの少なくとも１つは、
所定のロケーションから所定の距離内に存在する幾つかの加盟店ロケーションについて、前記取引データ内の加盟店ロケーションデータを探索し、
前記所定のロケーションから前記所定の距離内で発生する加盟店ロケーションの分類を介してモード値を計算し、かつ、
最も高頻度で発生するモード値をグループメンバーシップ予測として返すように動作可能であり、ロケーションおよび距離は計算される類似性に基づき、前記類似性は前記データベース内のフィールド値およびトークン化されたフィールド値に基づく、請求項９記載のコンピュータシステム。
【請求項１１】
前記取引データを使用して複数の予測アルゴリズムを実行するために、前記アルゴリズムのうちの少なくとも１つは、
前記データベース内の少なくとも１つのフィールドをトークン化し、
前記データベース内のトークン化された全てのデータベースフィールド値について文書出現頻度の逆数を計算し、
各データベースフィールド値およびトークン化された各データベースフィールド値について重みメトリックの疎行列を生成し、かつ、
前記疎行列におけるフィールドタイプおよびフィールド値のうちの１つまたはそれ以上に基づいて所定のデータベースフィールドロケーションを他の全てのデータベースフィールドロケーションへ結合することにより予測を計算するように動作可能である、請求項８記載のコンピュータシステム。
【請求項１２】
前記取引データを使用して複数の予測アルゴリズムを実行するために、前記コンピュータシステムは、前記取引データ内の加盟店ロケーション集合に対する単一の加盟店ロケーションの関連性を計算するようにプログラムされ、ロケーションは計算される類似性に基づき、前記類似性は前記データベース内のフィールド値およびトークン化されたフィールド値に基づく、請求項８記載のコンピュータシステム。
【請求項１３】
前記取引データ内の加盟店ロケーション集合に対する単一の加盟店ロケーションの関連性を計算するために、前記コンピュータシステムは、
集合にグループ化された複数の加盟店ロケーションから関連特徴を抽出して各集合について文書を生成し、
前記生成される文書を１つの辞書内に集め、かつ、
前記辞書を利用して疎行列を形成するように動作可能であって、これにより、ターム出現頻度および文書出現頻度の逆数の少なくとも一方に基づいて抽出される関連特徴を利用して、前記生成される文書内の各フィールド値とトークン化されたフィールド値との関連性が計算され、かつ前記コンピュータシステムは、
前記疎行列内のフィールドタイプおよびフィールド値に基づいて、加盟店ロケーションレベルの重みの行列を加盟店グループの重みの行列へ結合するように動作可能である、コンピュータシステムであって、
加盟店ロケーションデータの各集合について値を決定するために、前記コンピュータシステムは、関連性エンジン内の重みの合計を利用して加盟店グループに対する各ロケーションの関連性を決定するようにプログラムされる、請求項１２記載のコンピュータシステム。
【請求項１４】
前記コンピュータシステムは、
関連性エンジン内の前記加盟店ロケーションレベルの重みと前記加盟店グループの重みとの合計を利用して加盟店ロケーションの各集合に対する各加盟店ロケーションの関連性を決定し、かつ、
最も高い関連性を有する加盟店ロケーション集合を予測として出力するようにプログラムされる、請求項１３記載のコンピュータシステム。
【請求項１５】
前記取引データを使用して複数の予測アルゴリズムを実行するために、前記コンピュータシステムは、加盟店ロケーションによって金融取引カード取引のデータベースに照合されたことのある第三者提供データを利用するようにプログラムされ、ロケーションは計算される類似性に基づき、前記類似性は前記データベース内のフィールド値およびトークン化されたフィールド値に基づく、請求項８記載のコンピュータシステム。
【請求項１６】
ロケーションは計算される類似性に基づき、前記類似性は前記データベース内のフィールド値およびトークン化されたフィールド値に基づき、前記取引データを使用して複数の予測アルゴリズムを実行するために、前記コンピュータシステムは、
金融取引カードブランド加盟店ロケーションデータのデータベースに照合されたことのある第三者ロケーションデータであって、割り当てられたチェーンＩＤを含む第三者ロケーションデータを使用し、かつ、
前記チェーンＩＤを前記金融取引カードブランドに関連づけられる加盟店ロケーションデータへリンクするようにプログラムされる、請求項８記載のコンピュータシステム。
【請求項１７】
ロケーションは計算される類似性に基づき、前記類似性は前記データベース内のフィールド値およびトークン化されたフィールド値に基づき、前記取引データを使用して複数の予測アルゴリズムを実行するために、前記コンピュータシステムは、
近似加盟店ロケーション照合エンジンを使用して、第三者加盟店レコード集合を加盟店ロケーションレコード集合へ結合し、かつ
所定のロケーションの予測グループを、前記所定のロケーションの結合された集合に対応する加盟店グループとして計算するようにプログラムされる、請求項８記載のコンピュータシステム。
【請求項１８】
前記近似加盟店ロケーション照合エンジンによって割り当てられる照合信頼スコアを割り当てるようにさらにプログラムされる、請求項１７記載のコンピュータシステム。
【請求項１９】
前記取引データを使用して複数の予測アルゴリズムを実行するために、前記コンピュータシステムは、
加盟店データのグルーピングから加盟店データをランダムにサンプリングし、
前記取引データ内の取引額の第１の位置において発生する数字１、２、３、４、５、６、７、８および９の分布を計算し、かつ、
取引量を加盟店グルーピング毎に纏めるようにプログラムされる、請求項８記載のコンピュータシステム。
【請求項２０】
前記計算される数値分布とベンフォードの法則により識別される数値分布との間の角距離を計算し、かつ、
前記計算される角距離に最も近い角距離を有する加盟店グルーピングを前記サンプリングされる加盟店に関する加盟店グルーピング予測として出力するようにさらにプログラムされる、請求項１９記載のコンピュータシステム。