(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
規則テンプレートデータを取得し、前記規則テンプレートデータにおける各変数オブジェクト及び各テンプレートサンプルを抽出すること、
前記変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得ること、
前記規則テンプレートデータによって、前記クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたクラスタ結果を第１特徴とすること、
各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、前記各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とすること、
前記第１特徴及び前記第２特徴によって、意思決定モデルを構築すること、
を含むことを特徴とする意思決定モデルを構築する方法。
【請求項２】
前記の各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、前記各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とした後、
前記方法は、
プリセットのアルゴリズムによって、各変数オブジェクトをあらかじめ定義されたタグにマッピングすること、
前記規則テンプレートデータによって、前記タグと各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたタグを第３特徴とすること、
を含み、
前記第１特徴及び前記第２特徴によって意思決定モデルを構築することは、前記第１特徴、前記第２特徴及び前記第３特徴によって、意思決定モデルを構築すること、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１特徴、前記第２特徴及び前記第３特徴によって意思決定モデルを構築することは、
最初のノードを構築すること、
前記規則テンプレートデータによって、各テンプレートサンプルの結果種類を取得すること、
前記第１特徴、前記第２特徴及び前記第３特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、読み取り記録を生成すること、
前記各テンプレートサンプルの結果種類によって、各読み取り記録の分割純度を算出し、前記分割純度によって、分割点を決定すること、
前記分割点に対応する特徴を取得し、新たなノードを構築すること、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記変数オブジェクトをクラスタ分析してクラスタ結果を得ることは、
前記変数オブジェクトから複数の変数オブジェクトをランダムに選択して、それぞれクラスタの第１クラスタ中心とし、各第１クラスタ中心が一つのクラスタに対応すること、
各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出すること、
算出結果によって、各変数オブジェクトを分割し、変数オブジェクトを、距離が最短である第１クラスタ中心に対応するクラスタに分けること、
分割された各クラスタの第２クラスタ中心をそれぞれ算出すること、
各クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離が、プリセット閾値よりも小さいかどうかを判断し、「はい」の場合、各クラスタをクラスタ結果として出力し、「いいえ」の場合、対応のクラスタの第１クラスタ中心を第２クラスタ中心に代えて、前記の各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出することを引き続いて実行すること、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記の各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出することは、
前記規則テンプレートデータによって、各変数オブジェクトの多次元データを取得すること、
前記各変数オブジェクトの多次元データによって、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出すること、
を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
コンピュータ実行可能な命令が記憶されたメモリと、プロセッサとを含み、
前記コンピュータ実行可能な命令が前記プロセッサにより実行される際に、前記プロセッサに、
規則テンプレートデータを取得し、前記規則テンプレートデータにおける各変数オブジェクト及び各テンプレートサンプルを抽出するステップ、
前記変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得るステップ、
前記規則テンプレートデータによって、前記クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたクラスタ結果を第１特徴とするステップ、
各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、前記各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とするステップ、
前記第１特徴及び前記第２特徴によって、意思決定モデルを構築するステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータデバイス。
【請求項７】
前記コンピュータ実行可能な命令が前記プロセッサにより実行される際に、前記プロセッサに、
前記の各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、前記各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とするステップを前記プロセッサに実行させた後、
プリセットのアルゴリズムによって、各変数オブジェクトをあらかじめ定義されたタグにマッピングするステップ、
前記規則テンプレートデータによって、前記タグと各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたタグを第３特徴とするステップ、
を更に実行させ、
前記第１特徴及び前記第２特徴によって意思決定モデルを構築するステップは、前記第１特徴、前記第２特徴及び前記第３特徴によって、意思決定モデルを構築するステップ、を含む、
ことを特徴とする請求項６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項８】
前記第１特徴、前記第２特徴及び前記第３特徴によって意思決定モデルを構築するステップは、
最初のノードを構築するステップ、
前記規則テンプレートデータによって、各テンプレートサンプルの結果種類を取得するステップ、
前記第１特徴、前記第２特徴及び前記第３特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、読み取り記録を生成するステップ、
前記各テンプレートサンプルの結果種類によって、各読み取り記録の分割純度を算出し、前記分割純度によって、分割点を決定するステップ、
前記分割点に対応する特徴を取得し、新たなノードを構築するステップ、
を含むことを特徴とする請求項７に記載のコンピュータデバイス。
【請求項９】
前記変数オブジェクトをクラスタ分析してクラスタ結果を得るステップは、
前記変数オブジェクトから複数の変数オブジェクトをランダムに選択して、それぞれクラスタの第１クラスタ中心とし、各第１クラスタ中心が一つのクラスタに対応するステップ、
各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するステップ、
算出結果によって、各変数オブジェクトを分割し、変数オブジェクトを、距離が最短である第１クラスタ中心に対応するクラスタに分けるステップ、
分割された各クラスタの第２クラスタ中心をそれぞれ算出するステップ、
各クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離が、プリセット閾値よりも小さいかどうかを判断し、「はい」の場合、各クラスタをクラスタ結果として出力し、「いいえ」の場合、対応のクラスタの第１クラスタ中心を第２クラスタ中心に代えて、前記の各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するステップを引き続き実行するステップ、
を含むことを特徴とする請求項６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１０】
前記各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するステップは、
前記規則テンプレートデータによって、各変数オブジェクトの多次元データを取得するステップ、
前記各変数オブジェクトの多次元データによって、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するステップ、
を含むことを特徴とする請求項９に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１１】
コンピュータ実行可能な命令が記憶された一つまたは複数の記憶デバイスであって、
前記コンピュータ実行可能な命令が一つ又は複数のプロセッサにより実行される際に、前記一つ又は複数のプロセッサに、
規則テンプレートデータを取得し、前記規則テンプレートデータにおける各変数オブジェクト及び各テンプレートサンプルを抽出するステップ、
前記変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得るステップ、
前記規則テンプレートデータによって、前記クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたクラスタ結果を第１特徴とするステップ、
各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、前記各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とするステップ、
前記第１特徴及び前記第２特徴によって、意思決定モデルを構築するステップ、
を実行させることを特徴とする一つまたは複数の記憶デバイス。
【請求項１２】
前記コンピュータ実行可能な命令が前記一つ又は複数のプロセッサにより実行される際に、前記一つ又は複数のプロセッサに、
前記の各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、前記各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とするステップを前記一つ又は複数のプロセッサに実行させた後、
プリセットのアルゴリズムによって、各変数オブジェクトをあらかじめ定義されたタグにマッピングするステップ、
前記規則テンプレートデータによって、前記タグと各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたタグを第３特徴とするステップ、
を更に実行させ、
前記第１特徴及び前記第２特徴によって意思決定モデルを構築するステップは、前記第１特徴、前記第２特徴及び前記第３特徴によって、意思決定モデルを構築するステップ、を含む、
ことを特徴とする請求項１１に記載の記憶デバイス。
【請求項１３】
前記第１特徴、前記第２特徴及び前記第３特徴によって意思決定モデルを構築するステップは、
最初のノードを構築するステップ、
前記規則テンプレートデータによって、各テンプレートサンプルの結果種類を取得するステップ、
前記第１特徴、前記第２特徴及び前記第３特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、読み取り記録を生成するステップ、
前記各テンプレートサンプルの結果種類によって、各読み取り記録の分割純度を算出し、前記分割純度によって、分割点を決定するステップ、
前記分割点に対応する特徴を取得し、新たなノードを構築するステップ、
を含むことを特徴とする請求項１２に記載の記憶デバイス。
【請求項１４】
前記変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得るステップは、
前記変数オブジェクトから複数の変数オブジェクトをランダムに選択して、それぞれクラスタの第１クラスタ中心とし、各第１クラスタ中心が一つのクラスタに対応するステップ、
各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するステップ、
算出結果によって、各変数オブジェクトを分割し、変数オブジェクトを、距離が最短である第１クラスタ中心に対応するクラスタに分けるステップ、
分割された各クラスタの第２クラスタ中心をそれぞれ算出するステップ、
各クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離が、プリセット閾値よりも小さいかどうかを判断し、「はい」の場合、各クラスタをクラスタ結果として出力し、「いいえ」の場合、対応のクラスタの第１クラスタ中心を第２クラスタ中心に代えて、前記の各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するステップを引き続き実行するステップ、
を含むことを特徴とする請求項１１に記載の記憶デバイス。
【請求項１５】
前記の各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するステップは、
前記規則テンプレートデータによって、各変数オブジェクトの多次元データを取得するステップ、
前記各変数オブジェクトの多次元データによって、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するステップ、
を含むことを特徴とする請求項１４に記載の記憶デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１６年６月１４日に中国国家知識産権局へ提出された、発明の名称を「意思決定モデルを構築する方法及び装置」とする中国特許出願番号第２０１６１０４２３４３６０号に基づく優先権を主張し、当該出願に記載された全ての内容をここに援用するものである。
【０００２】
本発明は、コンピュータの技術分野に関し、特に、意思決定モデルを構築する方法、装置、コンピュータデバイス及び記憶デバイスに関するものである。
【背景技術】
【０００３】
保険、医療などの業界において、多数の証票又は項目を審査する場合が多い。例えば、保険会社による契約査定の予備審査、銀行による貸付金の資格の審査、医療保険の詐欺事例の審査などが挙げられる。それらの証票又は項目の審査は、通常、ほとんど手作業によって、又は、複雑な規則に従って行われる。手作業による審査は、大量の労働力及び時間が掛かる。一方、複雑な規則は、一般的に、多次元である、分類階層が比較的複雑な要因の判断を要するので、モデリングが困難であり、アップデートが遅く、フレキシビリティが悪くなり、且つデータに含まれる次元と階層が多すぎると、モデルの表現に影響を及ぼし、業務の意思決定に不利である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の各実施形態に基づき、構築する意思決定モデルの方法、装置、コンピュータデバイス及び記憶デバイス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】
【０００５】
本発明に係る意思決定モデルを構築する方法は、
規則テンプレートデータを取得し、前記規則テンプレートデータにおける各変数オブジェクト及び各テンプレートサンプルを抽出すること、
前記変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得ること、
前記規則テンプレートデータによって、前記クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたクラスタ結果を第１特徴とすること、
各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、前記各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とすること、
前記第１特徴及び前記第２特徴によって、意思決定モデルを構築すること、
を含むことを特徴とする。
【０００６】
本発明に係る意思決定モデルを構築する装置は、
規則テンプレートデータを取得し、前記規則テンプレートデータにおける各変数オブジェクト及び各テンプレートサンプルを抽出するように構成された抽出モジュール、
前記変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得るように構成されたクラスタモジュール、
前記規則テンプレートデータによって、前記クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたクラスタ結果を第１特徴とするように構成された第１特徴モジュール、
各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、前記各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とするように構成された第２特徴モジュール、
前記第１特徴及び前記第２特徴によって、意思決定モデルを構築するように構成された構築モジュール、
を含むことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係るコンピュータデバイスは、コンピュータ実行可能な命令が記憶されたメモリと、プロセッサとを含み、
前記コンピュータ実行可能な命令が前記プロセッサにより実行される際に、前記プロセッサに、
規則テンプレートデータを取得し、前記規則テンプレートデータにおける各変数オブジェクト及び各テンプレートサンプルを抽出するステップ、
前記変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得るステップ、
前記規則テンプレートデータによって、前記クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたクラスタ結果を第１特徴とするステップ、
各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、前記各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とするステップ、
前記第１特徴及び前記第２特徴によって、意思決定モデルを構築するステップと、
を実行させることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る一つまたは複数の記憶デバイスは、コンピュータ実行可能な命令が記憶された一つまたは複数の記憶デバイスであって、
前記コンピュータ実行可能な命令が一つ又は複数のプロセッサにより実行される際に、前記一つ又は複数のプロセッサに、
規則テンプレートデータを取得し、前記規則テンプレートデータにおける各変数オブジェクト及び各テンプレートサンプルを抽出するステップ、
前記変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得るステップ、
前記規則テンプレートデータによって、前記クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたクラスタ結果を第１特徴とするステップ、
各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、前記各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とするステップ、
前記第１特徴及び前記第２特徴によって、意思決定モデルを構築するステップ、
を実行させることを特徴とする。
【０００９】
本発明の１つ又は複数の実施形態の詳細を、下記の図面及び記載において説明する。本発明の他の特徴、目的及び効果は、明細書、図面及び特許請求の範囲から明らかになる。
【００１０】
本発明の実施形態又は従来技術における技術的解決手段をより明確に説明するため、以下、実施形態又は従来技術に用いられる図面を簡単に紹介する。なお、下記図面は、単に本発明のいくつかの実施形態を示しているに過ぎず、当業者は、創造的な努力を払うことなく、下記図面に基づいて他の図面を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態におけるコンピュータデバイスのブロック図である。
【図２】一実施形態における意思決定モデルを構築する方法のフローチャートである。
【図３】他の実施形態における意思決定モデルを構築する方法のフローチャートである。
【図４】一実施形態におけるどのように意思決定モデルを構築するかのフローチャートである。
【図５】一実施形態における変数オブジェクトをクラスタ分析するフローチャートである。
【図６】一実施形態における意思決定モデルを構築する装置のブロック図である。
【図７】他の実施形態における意思決定モデルを構築する装置のブロック図である。
【図８】一実施形態における構築モジュールのブロック図である。
【図９】一実施形態におけるクラスタモジュールのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の目的、技術的解決手段及び効果をより明らかにするために、以下、図面及び実施形態を参照して、本発明を更に詳細に説明する。なお、以下に説明する具体的な実施形態は、本発明の例示にすぎず、本発明を限定するものではないと理解されたい。
【００１３】
図１は、一実施形態におけるコンピュータデバイスのブロック図である。図１に示すように、当該コンピュータデバイスは、システムバスにより接続されたプロセッサ、メモリ及びネットワークインタフェースを含む。プロセッサは、計算及び制御能力を有し、コンピュータデバイス全体の動作をサポートするように構成されている。メモリは、データ、命令コードなどを記憶するように構成されている。一実施形態において、メモリは、不揮発性記憶媒体及び内蔵メモリを含んでも良い。不揮発性記憶媒体には、オペレーティングシステムとコンピュータ実行可能な命令が記憶される。該コンピュータ実行可能な命令は、本願の実施形態で提供するコンピュータデバイスに適用された意思決定モデルを構築する方法を実現するためのものである。内蔵メモリは、不揮発性記憶媒体に記憶されたオペレーティングシステムとコンピュータ実行可能な命令の動作環境を提供する。ネットワークインタフェースは、他のコンピュータデバイスとネットワーク通信を行い、例えば、規則テンプレートデータを得るように構成されている。当該コンピュータデバイスは、携帯電話、タブレット型コンピュータ、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などの端末であっても良いし、サーバなどであっても良い。当業者は、図１に示す構造が単に本願に関する一部の構造のブロック図であり、本願が適用されるコンピュータデバイスを限定するものではなく、具体的なコンピュータデバイスは、図面に示す部品数より多い又は少ない部品を含むこと、或いは、いくつかの部品を組み合わせること、或いは、異なる部品配置を有することができる、と理解しても良い。
【００１４】
図２に示すように、一実施形態において、図１に示すコンピュータデバイスに適用できる意思決定モデルを構築する方法を提供する。当該方法は、以下のステップを含む。
【００１５】
ステップＳ２１０では、規則テンプレートデータを取得し、前記規則テンプレートデータにおける各変数オブジェクト及び各テンプレートサンプルを抽出する。
【００１６】
規則テンプレートとは、審査結果を決定するための一連の基準を指す。一つの証票又は項目の審査は、一つまたは複数の規則テンプレートに対応する場合がある。例えば、貸手の信用力を審査することは、「貸手はどの支店に融資を申し込んだか」、「貸手はどの関連機構に不良記録があるか」などの規則テンプレートを含んでもよい。異なる規則テンプレート毎に、それに対応する規則テンプレートデータがある。規則テンプレートデータには、各変数オブジェクト、各テンプレートサンプル、及び変数オブジェクトとテンプレートサンプルとの間の整合関係を含んでも良い。変数オブジェクトは定性タイプの変数であり、各変数オブジェクトは、規則テンプレートにおける異なる類に対応する。例えば、規則テンプレートが「貸手はどの支店に融資を申し込んだか」である場合、対応の規則テンプレートデータは、ユーザ１がＡ支店に融資を申し込んだこと、ユーザ２がＢ支店に融資を申し込んだこと、ユーザ３がＣ支店に融資を申し込んだこと、などを含んでも良い。Ａ支店、Ｂ支店、Ｃ支店などの各支店が変数オブジェクトであり、ユーザ１、ユーザ２、ユーザ３などがテンプレートサンプルである。
【００１７】
ステップＳ２２０では、変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得る。
【００１８】
コンピュータデバイスは、各変数オブジェクトの多次元データを抽出し、多次元データによって、変数オブジェクトをクラスタ分析しても良い。多次元データとは、変数オブジェクトの各次元に係るデータを指す。例えば、変数オブジェクトが各支店である場合、多次元データは、各支店の貸手の総数、融資の総額、平均融資期間、支店の規模、位置情報などを含んでも良い。クラスタ分析とは、物理的または抽象的な対象の集合が類似の対象からなる複数の類にグループ分けされる分析プロセスを指す。変数オブジェクトをクラスタ分析することによって、類似または近い変数オブジェクトをクラスタにすることができ、変数オブジェクトの階層を下げることができる。例えば、変数オブジェクトがＡ支店、Ｂ支店、Ｃ支店、Ｄ支店などを含む場合、変数オブジェクトをクラスタ分析して、Ａ支店とＢ支店とが比較的類似であると分析してＡグループに分類し、Ｃ支店とＤ支店とが比較的類似であると分析してＢグループに分類するなど、変数オブジェクトを、元の各支店の階層から各グループの階層まで下げる。変数オブジェクトをクラスタ分析した後、各クラスタからなるクラスタ結果を得ることができる。
【００１９】
ステップＳ２３０では、規則テンプレートデータによって、クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたクラスタ結果を第１特徴とする。
【００２０】
コンピュータデバイスは、変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得た後、規則テンプレートデータにおける変数オブジェクトとテンプレートサンプルとの整合関係によって、クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合しても良い。例えば、規則テンプレートが「貸手はどの関連機構に不良記録があるか」であり、規則テンプレートデータが、ユーザ１がＦＫ機構に不良記録があること、ユーザ２がＣＥ機構に不良記録があること、ユーザ３がＫＤ機構に不良記録があることからなる場合、変数オブジェクトであるＦＫ機構、ＣＥ機構、ＫＤ機構などをクラスタ分析して、それぞれグループＡ、グループＢ、グループＣなどと名前をつけた各クラスタを得て、クラスタ結果とテンプレートサンプルであるユーザ１、ユーザ２、ユーザ３などとを整合する。以下の表に示すように、規則テンプレートデータにおける変数オブジェクトとテンプレートサンプルとの整合関係を表１に示し、クラスタ結果と各テンプレートサンプルとの整合関係を表２に示す。変数オブジェクトとテンプレートサンプルまたはクラスタ結果の整合関係を「１」と示しても良いが、それに限らない。
【００２１】
【表１】
0006402265.tif 000002
【００２２】
【表２】
0006402265.tif 000003
【００２３】
変数オブジェクトをクラスタ分析することによって、明らかに変数オブジェクトの階層を下げることができ、モデリングに有利である。
【００２４】
ステップＳ２４０では、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とする。
【００２５】
一実施形態において、意思決定モデルは、普通の出力結果がブラックサンプルまたはホワイトサンプルである。ブラックサンプルとは、審査に合格しないサンプルを指し、一方、ホワイトサンプルとは、審査に合格するサンプルを指す。例えば、意思決定モデルが銀行による融資の資格の審査に使用される場合、ブラックサンプルとは、融資の資格の審査に合格しないユーザを指し、一方、ホワイトサンプルとは、融資の資格の審査に合格するユーザを指す。コンピュータデバイスが各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出する。つまり、各変数オブジェクトについて、規則テンプレートデータにおいて、テンプレートサンプルの結果種類がブラックサンプルである確率の割合を算出する。例えば、規則テンプレートが「貸手はどの関連機構に不良記録があるか」である場合、「ＫＤ機構に不良記録があるユーザが最終的にブラックサンプルである確率」などを算出しても良い。変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を算出する式は、「ブラックサンプル確率＝変数オブジェクトのブラックサンプル数／変数オブジェクトのテンプレートサンプルの総数」であっても良い。コンピュータデバイスは、算出して得た各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を連続変数の形式で第２特徴としても良い。他の実施形態において、各変数オブジェクトのＷＯＥ（ｗｅｉｇｈｔ−ｏｆ−ｅｖｉｄｅｎｃｅ、証拠の重み）値をそれぞれ算出しても良い。それを算出する式は、「ＷＯＥ＝ｌｎ（変数オブジェクトのブラックサンプル数が合計のブラックサンプル数に占める割合／変数オブジェクトのホワイトサンプル数が合計のホワイトサンプル数に占める割合）」であっても良い。ＷＯＥ値が高いほど、当該変数オブジェクトのテンプレートサンプルがブラックサンプルである確率は低い。
【００２６】
ステップＳ２５０では、第１特徴及び第２特徴によって、意思決定モデルを構築する。
【００２７】
現在、意思決定モデルを構築する方式は、全ての規則テンプレートデータを入力してモデリングを行うものである。規則テンプレートデータが多く、その階層が複雑であるため、モデリングに不利であり、且つモデルの表現に影響を及ぼす。整合されたクラスタ結果を第１特徴とすることによって、コンピュータデバイスは、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とし、元の規則テンプレートデータに代えて入力して意思決定モデルを構築することができる。それにより、データに係る階層を下げるだけではなく、各変数オブジェクトが意思決定の結果に対する影響も保留し、意思決定の結果がより正確になる。意思決定モデルは、決定木、ＧＢＤＴ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）モデル、ＬＤＡ（Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ、線形判別分析）モデルなどの機械学習モデルを含む。ある証票又は項目の審査の意思決定モデルを構築する場合、一つ又は複数の規則テンプレートに対応する可能性があるので、各規則テンプレートが対応する第１特徴、第２特徴を、それぞれ取得する必要があり、元の規則テンプレートデータに代えて入力して、意思決定モデルを構築する。ある規則テンプレートにおける変数オブジェクトが少ないときには、規則テンプレートデータを直接入力して、モデルを構築しても良い。
【００２８】
上記の意思決定モデルを構築する方法によれば、規則テンプレートデータにおける各変数オブジェクト及び各テンプレートサンプルを抽出することによって、変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得、規則テンプレートデータによって、クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたクラスタ結果を第１特徴とし、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とし、また、第１特徴及び第２特徴によって、意思決定モデルを構築する。変数オブジェクトをクラスタ分析することによって、データに係る次元及び階層を下げることができ、意思決定モデルの構築に有利であり、且つモデルの表現への影響を減らすことができる。また、第１特徴及び第２特徴によって意思決定モデルを構築するので、モデルの表現をより正確にすることができ、複雑な規則審査を行う必要がある事務を高速に処理することを効果的に支援でき、意思決定の効率を向上させることができる。
【００２９】
図３に示すように、一実施形態において、上記の意思決定モデルを構築する方法は、以下のステップを、更に含む。
【００３０】
ステップＳ３１０では、プリセットのアルゴリズムによって、各変数オブジェクトをあらかじめ定義されたタグにマッピングする。
【００３１】
タグは、各変数オブジェクトがマッピングされて対応する要素を指示するためのものである。各タグをあらかじめ定義し、あらかじめ定義されたタグに変数オブジェクトをマッピングしても良い。プリセットのアルゴリズムは、例えば、ＭＤ５（Ｍｅｓｓａｇｅ−Ｄｉｇｅｓｔ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ５、メッセージダイジェストアルゴリズム５）、ＳＨＡ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｈａｓｈ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ、セキュアハッシュアルゴリズム）などのハッシュ方程式を含んでも良いが、それらに限らない。一実施形態において、コンピュータデバイスは、プリセットのアルゴリズムによって、各変数オブジェクトをあらかじめ定義されたタグにマッピングしても良い。例えば、変数オブジェクトがＡ支店、Ｂ支店、Ｃ支店などである場合、ＳＨＡアルゴリズムを利用して、Ａ支店及びＣ支店をタグＡにマッピングし、Ｂ支店をタグＫにマッピングする。タグの数は、実際の状況によって設定することができ、一つのタグに多くの変数オブジェクトを対応させない。それにより、データの次元及び階層を下げることができるほか、元情報の一部を保留することができる。
【００３２】
ステップＳ３２０では、規則テンプレートデータによって、タグと各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたタグを第３特徴とする。
コンピュータデバイスは、規則テンプレートデータにおける変数オブジェクトとテンプレートサンプルとの整合関係によって、タグと各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたタグを第３特徴としてモデリングを行っても良い。
【００３３】
ステップＳ３３０では、第１特徴、第２特徴及び第３特徴によって、意思決定モデルを構築する。
【００３４】
コンピュータデバイスは、整合されたクラスタ結果を第１特徴とし、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とし、整合されたタグを第３特徴とし、第１特徴、第２特徴及び第３特徴が、全ての規則テンプレートデータに代えて入力されて意思決定モデルを構築する。それにより、データの階層を下げるだけでなく、各変数オブジェクトが意思決定の結果に対する影響も保留し、意思決定の結果がより正確になる。
【００３５】
本実施形態において、第１特徴、第２特徴及び第３特徴によって、意思決定モデルを構築し、変数オブジェクトをクラスタ分析すること及び変数オブジェクトをあらかじめ定義されたタグにマッピングすることによって、データに係る次元及び階層を下げることができ、意思決定モデルの構築に有利であり、且つモデルの表現への影響を減らすことができ、モデルの表現をより正確にすることができ、複雑な規則審査を行う必要がある事務を高速に処理することを効果的に支援でき、意思決定の効率を向上させることができる。
【００３６】
図４に示すように、一実施形態において、第１特徴、第２特徴及び第３特徴によって、意思決定モデルを構築するステップＳ３３０は、以下のステップを含む。
【００３７】
ステップＳ４０２では、最初のノードを構築する。
【００３８】
一実施形態において、意思決定モデルが決定木モデルであっても良いし、決定木の最初のノードを先に構築しても良い。
【００３９】
ステップＳ４０４では、規則テンプレートデータによって、各テンプレートサンプルの結果種類を取得する。
【００４０】
テンプレートサンプルの結果種類とは、テンプレートサンプルの最終結果、例えば、ブラックサンプル、ホワイトサンプルなどを指す。規則テンプレートデータから、各テンプレートサンプルの結果種類を取得することができる。
【００４１】
ステップＳ４０６では、第１特徴、第２特徴及び第３特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、読み取り記録を生成する。
【００４２】
コンピュータデバイスは、第１特徴、第２特徴及び第３特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、読み取り記録を生成しても良い。つまり、コンピュータデバイスは、可能性のある決定木の各分枝について、それぞれ走査読み取りを行う。例えば、第１特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、ユーザ１がグループＡに対して不良融資記録があること、ユーザ２がグループＡに対して不良融資記録があること、などの読み取り記録を生成し、第２特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、ＦＫ機構のブラックサンプルの確率が２０％であること、ＣＥ機構のブラックサンプルの確率が１５％であることなどの読み取り記録を生成する。各読み取り記録は、決定木の一つの分枝であってもよい。
【００４３】
ステップＳ４０８では、各テンプレートサンプルの結果種類によって、各読み取り記録の分割純度を算出し、分割純度によって分割点を決定する。
【００４４】
コンピュータデバイスは、ジニ不純度、エントロピ、情報ゲインなどを算出することによって、各読み取り記録の分割純度を決定しても良い。ジニ不純度とは、集合からのある結果を集合におけるあるデータ項目にランダムに応用する予測誤差率であり、エントロピは、システムの乱雑さの程度を計るためのものであり、情報ゲインは、一つの読み取り記録がテンプレートサンプルを分類する能力を評価するためのものである。各読み取り記録の分割純度を算出することは、当該読み取り記録に応じてテンプレートサンプルが分割されると、予測した結果種類と実際の結果種類とに違いがあることとして理解できる。違いが小さいほど、分割純度が大きく、読み取り記録は純粋である。例えば、ジニ不純度を算出する式は、下式であっても良い。
【００４５】
【数１】
0006402265.tif 000004
【００４６】
この場合、分割純度＝１−ジニ不純度であり、ここで、ｉ∈{１，２，……，ｍ}とは、意思決定モデルのｍ種の最終結果を指し、Ｐ（ｉ）は、当該読み取り記録を判断条件とする時、テンプレートサンプルの結果種類が該種の最終結果である割合である。
【００４７】
コンピュータデバイスは、各読み取り記録の分割純度の大きさによって、最適な分割点を決定しても良い。分割純度が大きな読み取り条件が優先的に分枝とされて、最初のノードが分割される。
【００４８】
ステップＳ４１０では、分割点に対応する特徴を取得し、新たなノードを構築する。
【００４９】
コンピュータデバイスは、分割点に対応する特徴を取得し、新たなノードを構築しても良い。例えば、各読み取り記録について、分割純度を算出し、最大の分割純度を持つ読み取り記録が「ユーザ１はグループＡに対して不良融資記録があること」であることを得ると、最初のノードは二つの分枝に分割され、一つはグループＡに対して不良融資記録があることを示し、もう一つはグループＡに対して不良融資記録がないことを示し、対応のノードを生成する。また、全ての読み取り記録が決定木に追加されるまで、新たなノードについて、次の分割点を探して分割を行う。
【００５０】
ステップＳ４１２では、プリセット条件が満たされると、新たなノードの構築が停止されて、決定木の構築を完了する。
【００５１】
プリセット条件は、全ての読み取り記録がノードとして決定木に追加されたことであっても良いし、決定木のノードデータをあらかじめ設定して、決定木のノードデータが設定されたノードデータ量に到達すると、新たなノードの構築が停止されることであっても良いが、それに限らない。コンピュータデバイスは、決定木モデルの構築が完成した後、決定木を剪定しても良く、決定木の各分枝に高い分割純度があるように、分割純度がプリセットの純度値よりも小さい読み取り記録に対応するノードを取り除く。
【００５２】
本実施形態において、第１特徴、第２特徴及び第３特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、読み取り記録を生成し、各テンプレートサンプルの結果種類によって、各読み取り記録の分割純度を算出し、分割純度によって、分割点を決定し、意思決定モデルを構築するので、モデルの表現をより正確にすることができ、複雑な規則審査を行う必要がある事務を高速に処理することを効果的に支援でき、意思決定の効率を向上させることができる。
【００５３】
図５に示すように、一実施形態において、変数オブジェクトをクラスタ分析してクラスタ結果を得るステップＳ２２０では、以下のステップを含む。
【００５４】
ステップＳ５０２では、変数オブジェクトから複数の変数オブジェクトをランダムに選択して、それぞれクラスタの第１クラスタ中心とする。
【００５５】
コンピュータデバイスは、全ての変数オブジェクトから複数の変数オブジェクトをランダムに選択し、選択された各変数オブジェクトをそれぞれ各クラスタの第１クラスタ中心とし、各クラスタにそれぞれ名前をつける。各第１クラスタ中心は、一つのクラスタに対応する。つまり、クラスタの数は、選択された変数オブジェクトの数と同じである。
【００５６】
ステップＳ５０４では、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出する。
【００５７】
一実施形態において、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するステップＳ５０４は、以下の（ａ）及び（ｂ）を含む。
（ａ）規則テンプレートデータによって、各変数オブジェクトの多次元データを取得する。
コンピュータデバイスは、規則テンプレートデータから各変数オブジェクトの多次元データを取得しても良い。多次元データとは、変数オブジェクトの各次元に係るデータを指す。例えば、変数オブジェクトが各支店である場合、多次元データは、各支店の貸手の総数、融資の総額、平均融資期間、支店の規模、位置情報などを含んでも良い。
【００５８】
（ｂ）各変数オブジェクトの多次元データによって、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出する。
コンピュータデバイスは、取得した各変数オブジェクトの多次元データによって、ユークリッド距離、コサイン類似度などの公式を利用して、二つの変数オブジェクトの間の距離を算出し、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出しても良い。例えば、四つのクラスタがあれば、四つの第１クラスタ中心に対応するので、各変数オブジェクトから、一番目の第１クラスタ中心までの距離、二番目の第１クラスタ中心までの距離、などをそれぞれ算出する。
【００５９】
ステップＳ５０６では、算出結果によって、各変数オブジェクトを分割し、変数オブジェクトを、距離が最短である第１クラスタ中心に対応するクラスタに分ける。
【００６０】
コンピュータデバイスは、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出した後、変数オブジェクトを距離が最短である第１クラスタ中心に対応するクラスタに分けても良い。他の実施形態において、算出した距離とプリセットの距離閾値とを比較し、変数オブジェクトからある第１クラスタ中心までの距離が当該距離閾値よりも小さいときには、変数オブジェクトを当該第１クラスタ中心に対応するクラスタに分ける。
【００６１】
ステップＳ５０８では、分割された各クラスタの第２クラスタ中心をそれぞれ算出する。
【００６２】
分割が完了した後、各クラスタは、一つ又は複数の変数オブジェクトを含んでいる。コンピュータデバイスは、平均値公式を利用して、各クラスタの第２クラスタ中心を改めて算出し、各クラスタ中心を改めて選定しても良い。
【００６３】
ステップＳ５１０では、各クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離が、プリセット閾値よりも小さいかどうかを判断する。「はい」の場合、ステップＳ５１４が実行され、「いいえ」の場合、ステップＳ５１２が実行される。
【００６４】
コンピュータデバイスは、各クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離を算出し、距離がプリセット閾値よりも小さいかどうかを判断する。各クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離がプリセット閾値より小さいときには、各クラスタが安定し、傾いて変化が発生しないことを示すので、各クラスタをクラスタ結果として出力する。クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離がプリセット閾値より小さくないときには、各クラスタの変数オブジェクトを改めて分ける必要がある。
【００６５】
ステップＳ５１２では、対応のクラスタの第１クラスタ中心を第２クラスタ中心に代えて、引き続きステップＳ５０４を実行する。
【００６６】
クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離がプリセット閾値より小さくないときには、第１クラスタ中心を当該クラスタの第２クラスタ中心に代えて、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するステップが改めて実行され、各クラスタが安定し、傾いて変化が発生しなくなるまで、ステップＳ４０４〜Ｓ４１２が繰り返して実行される。
【００６７】
ステップＳ５１４では、各クラスタをクラスタ結果として出力する。
【００６８】
本実施形態において、変数オブジェクトをクラスタ分析して、類似の変数オブジェクトが一つのクラスタに統合されるので、データに係る階層を下げることができ、意思決定モデルの構築に有利である。
【００６９】
図６に示すように、一実施形態において、抽出モジュール６１０、クラスタモジュール６２０、第１特徴モジュール６３０、第２特徴モジュール６４０、構築モジュール６５０を含む、意思決定モデルを構築する装置を提供する。
【００７０】
抽出モジュール６１０は，規則テンプレートデータを取得し、規則テンプレートデータにおける各変数オブジェクト及び各テンプレートサンプルを抽出するように構成されている。
【００７１】
規則テンプレートとは、審査結果を決定するための一連の基準を指す。一つの証票又は項目の審査は、一つまたは複数の規則テンプレートに対応する場合がある。例えば、貸手の信用力を審査することは、「貸手はどの支店に融資を申し込んだか」、「貸手はどの関連機構に不良記録があるか」などの規則テンプレートを含んでもよい。異なる規則テンプレート毎に、それに対応する規則テンプレートデータがある。規則テンプレートデータには、各変数オブジェクト、各テンプレートサンプル、及び変数オブジェクトとテンプレートサンプルとの間の整合関係を含んでも良い。変数オブジェクトは定性タイプの変数であり、各変数オブジェクトは、規則テンプレートにおける異なる類に対応する。例えば、規則テンプレートが「貸手はどの支店に融資を申し込んだか」である場合、対応の規則テンプレートデータは、ユーザ１がＡ支店に融資を申し込んだこと、ユーザ２がＢ支店に融資を申し込んだこと、ユーザ３がＣ支店に融資を申し込んだことなどを含んでも良い。Ａ支店、Ｂ支店、Ｃ支店などの各支店が変数オブジェクトであり、ユーザ１、ユーザ２、ユーザ３などがテンプレートサンプルである。
【００７２】
クラスタモジュール６２０は、変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得るように構成されている。
【００７３】
コンピュータデバイスは、各変数オブジェクトの多次元データを抽出し、多次元データによって、変数オブジェクトをクラスタ分析しても良い。多次元データとは、変数オブジェクトの各次元に係るデータを指す。例えば、変数オブジェクトが各支店である場合、多次元データは、各支店の貸手の総数、融資の総額、平均融資期間、支店の規模、位置情報などを含んでも良い。クラスタ分析とは、物理的または抽象的な対象の集合が類似の対象からなる複数の類にグループ分けされる分析プロセスを指す。変数オブジェクトをクラスタ分析することによって、類似または近い変数オブジェクトをクラスタにすることができ、変数オブジェクトの階層を下げることができる。例えば、変数オブジェクトがＡ支店、Ｂ支店、Ｃ支店、Ｄ支店などを含む場合、変数オブジェクトをクラスタ分析して、Ａ支店とＢ支店とが比較的類似であると分析してＡグループに分類し、Ｃ支店とＤ支店とが比較的類似であると分析してＢグループに分類するなど、変数オブジェクトを、元の各支店の階層から各グループの階層まで下げる。変数オブジェクトをクラスタ分析した後、各クラスタからなるクラスタ結果を得ることができる。
【００７４】
第１特徴モジュール６３０は、規則テンプレートデータによって、クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたクラスタ結果を第１特徴とするように構成されている。
【００７５】
コンピュータデバイスは、変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得た後、規則テンプレートデータにおける変数オブジェクトとテンプレートサンプルとの整合関係によって、クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合しても良い。例えば、規則テンプレートが「貸手はどの関連機構に不良記録があるか」であり、規則テンプレートデータが、ユーザ１がＦＫ機構に不良記録があること、ユーザ２がＣＥ機構に不良記録があること、ユーザ３がＫＤ機構に不良記録があることからなる場合、変数オブジェクトであるＦＫ機構、ＣＥ機構、ＫＤ機構などをクラスタ分析して、それぞれグループＡ、グループＢ、グループＣなどと名前を付けた各クラスタを得て、クラスタ結果とテンプレートサンプルであるユーザ１、ユーザ２、ユーザ３などとを整合する。表１及び表２に示すように、規則テンプレートデータにおける変数オブジェクトとテンプレートサンプルとの整合関係を表１に示し、クラスタ結果と各テンプレートサンプルとの整合関係を表２に示す。変数オブジェクトとテンプレートサンプルまたはクラスタ結果の整合関係を「１」と示しても良いが、それに限らない。変数オブジェクトをクラスタ分析することによって、明らかに変数オブジェクトの階層を下げることができ、モデリングに有利である。
【００７６】
第２特徴モジュール６４０は、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とするように構成されている。
【００７７】
意思決定モデルは、普通の出力結果がブラックサンプルまたはホワイトサンプルである。ブラックサンプルとは、審査に合格しないサンプルを指し、一方、ホワイトサンプルとは、審査に合格するサンプルを指す。例えば、意思決定モデルが銀行による融資の資格の審査に使用される場合、ブラックサンプルとは、融資の資格の審査に合格しないユーザを指し、一方、ホワイトサンプルとは、融資の資格の審査に合格するユーザを指す。コンピュータデバイスが各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出する。つまり、各変数オブジェクトについて、規則テンプレートデータにおいて、テンプレートサンプルの結果種類がブラックサンプルである確率がいくらであるかを算出する。例えば、規則テンプレートが「貸手はどの関連機構に不良記録があるか」である場合、「ＫＤ機構に不良記録があるユーザが最終的にブラックサンプルである確率」などを算出しても良い。変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を算出する式は、「ブラックサンプル確率＝変数オブジェクトのブラックサンプル数／変数オブジェクトのテンプレートサンプルの総数」であっても良い。コンピュータデバイスは、算出して得た各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を連続変数の形式で第２特徴としても良い。他の実施形態において、各変数オブジェクトのＷＯＥ値をそれぞれ算出しても良い。それを算出する式は、「ＷＯＥ＝ｌｎ（変数オブジェクトのブラックサンプル数が合計のブラックサンプル数に占める割合/当該変数オブジェクトのホワイトサンプル数が合計のホワイトサンプル数に占める割合）」であっても良い。ＷＯＥ値が高いほど、当該変数オブジェクトのテンプレートサンプルがブラックサンプルである確率は低い。
【００７８】
構築モジュール６５０は、第１特徴及び第２特徴によって、意思決定モデルを構築するように構成されている。
【００７９】
現在、意思決定モデルを構築する方式は、全ての規則テンプレートデータを入力してモデリングを行うものである。規則テンプレートデータが多く、その階層が複雑であるため、モデリングに不利であり、且つモデルの表現に影響を及ぼす。整合されたクラスタ結果を第１特徴とし、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とし、元の規則テンプレートデータに代えて入力して意思決定モデルを構築することによって、データに係る階層を下げるだけではなく、各変数オブジェクトが意思決定の結果に対する影響も保留し、意思決定の結果がより正確になる。意思決定モデルは、決定木、ＧＢＤＴモデル、ＬＤＡモデルなどの機械学習モデルを含む。ある証票又は項目の審査の意思決定モデルを構築する場合、一つ又は複数の規則テンプレートに対応する可能性があるので、各規則テンプレートが対応する第１特徴、第２特徴を、それぞれ取得する必要があり、元の規則テンプレートデータに代えて入力して、意思決定モデルを構築する。ある規則テンプレートにおける変数オブジェクトが少ない時には、規則テンプレートデータを直接入力して、モデルを構築しても良い。
【００８０】
上記の意思決定モデルを構築する装置によれば、規則テンプレートデータにおける各変数オブジェクト及び各テンプレートサンプルを抽出することによって、変数オブジェクトをクラスタ分析して、クラスタ結果を得、規則テンプレートデータによって、クラスタ結果と各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたクラスタ結果を第１特徴とし、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率をそれぞれ算出し、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とし、また、第１特徴及び第２特徴によって、意思決定モデルを構築する。変数オブジェクトをクラスタ分析することによって、データに係る次元及び階層を下げることができ、意思決定モデルの構築に有利であり、且つモデルの表現への影響を減らすことができる。また、第１特徴及び第２特徴によって意思決定モデルを構築するので、モデルの表現をより正確にすることができ、複雑な規則審査を行う必要がある事務を高速に処理することを効果的に支援でき、意思決定の効率を向上させることができる。
【００８１】
図７に示すように、一実施形態において、上記の意思決定モデルを構築する装置は、抽出モジュール６１０、クラスタモジュール６２０、第１特徴モジュール６３０、第２特徴モジュール６４０、構築モジュール６５０のほか、マッピングモジュール６６０と第３特徴モジュール６７０とを更に含む。
【００８２】
マッピングモジュール６６０は、プリセットのアルゴリズムによって、各変数オブジェクトをあらかじめ定義されたタグにマッピングするように構成されている。
【００８３】
タグは、各変数オブジェクトがマッピングされて対応する要素を指示するためのものである。各タグをあらかじめ定義し、あらかじめ定義されたタグに変数オブジェクトをマッピングしても良い。プリセットのアルゴリズムは、例えば、ＭＤ５、ＳＨＡなどのハッシュ方程式を含んでも良いが、それらに限らない。一実施形態において、コンピュータデバイスは、プリセットのアルゴリズムによって、各変数オブジェクトをあらかじめ定義されたタグにマッピングしても良い。例えば、変数オブジェクトがＡ支店、Ｂ支店、Ｃ支店などである場合、ＳＨＡアルゴリズムを利用して、Ａ支店及びＣ支店をタグＡにマッピングし、Ｂ支店をタグＫにマッピングする。タグの数は、実際の状況によって設定することができ、一つのタグに多くの変数オブジェクトを対応させない。それにより、データの次元及び階層を下げることができるほか、元情報の一部を保留することができる。
【００８４】
第３特徴モジュール５７０は、規則テンプレートデータによって、タグと各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたタグを第３特徴とするように構成されている。
【００８５】
コンピュータデバイスは、規則テンプレートデータにおける変数オブジェクトとテンプレートサンプルとの整合関係によって、タグと各テンプレートサンプルとを整合し、整合されたタグを第３特徴としてモデリングを行っても良い。
【００８６】
構築モジュール６５０は、更に、第１特徴、第２特徴及び第３特徴によって、意思決定モデルを構築するように構成されている。
【００８７】
コンピュータデバイスは、整合されたクラスタ結果を第１特徴とし、各変数オブジェクトのブラックサンプルの確率を第２特徴とし、整合されたタグを第３特徴とし、第１特徴、第２特徴及び第３特徴が、全ての規則テンプレートデータに代えて入力されて意思決定モデルを構築する。それにより、データの階層を下げるだけでなく、各変数オブジェクトが意思決定の結果に対する影響も保留し、意思決定の結果がより正確になる。
【００８８】
本実施形態において、第１特徴、第２特徴及び第３特徴によって、意思決定モデルを構築し、変数オブジェクトをクラスタ分析すること及び変数オブジェクトをあらかじめ定義されたタグにマッピングすることによって、データに係る次元及び階層を下げることができ、意思決定モデルの構築に有利であり、且つモデルの表現への影響を減らすことができ、モデルの表現をより正確にすることができ、複雑な規則審査を行う必要がある事務を高速に処理することを効果的に支援でき、意思決定の効率を向上させることができる。
【００８９】
図８に示すように、一実施形態において、構築モジュール６５０は、構築ユニット６５２、取得ユニット６５４、走査ユニット６５６、純度算出ユニット６５８を含む。
【００９０】
構築ユニット６５２は、最初のノードを構築するように構成されている。
【００９１】
一実施形態において、意思決定モデルが決定木モデルであっても良いし、決定木の最初のノードを先に構築しても良い。
【００９２】
取得ユニット６５４は、規則テンプレートデータによって、各テンプレートサンプルの結果種類を取得するように構成されている。
【００９３】
テンプレートサンプルの結果種類とは、テンプレートサンプルの最終結果、例えば、ブラックサンプル、ホワイトサンプルなどを指す。規則テンプレートデータから、各テンプレートサンプルの結果種類を取得することができる。
【００９４】
走査ユニット６５６は、第１特徴、第２特徴及び第３特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、読み取り記録を生成するように構成されている。
【００９５】
コンピュータデバイスは、第１特徴、第２特徴及び第３特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、読み取り記録を生成しても良い。つまり、コンピュータデバイスは、可能性のある決定木の各分枝について、それぞれ走査読み取りを行う。例えば、第１特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、ユーザ１がグループＡに対して不良融資記録があること、ユーザ２がグループＡに対して不良融資記録があること、などの読み取り記録を生成し、第２特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、ＦＫ機構のブラックサンプルの確率が２０％であること、ＣＥ機構のブラックサンプルの確率が１５％であることなどの読み取り記録を生成する。各読み取り記録は、決定木の一つの分枝であってもよい。
【００９６】
純度算出ユニット６５８は、各テンプレートサンプルの結果種類によって、各読み取り記録の分割純度を算出し、分割純度によって、分割点を決定するように構成されている。
【００９７】
コンピュータデバイスは、ジニ不純度、エントロピ、情報ゲインなどを算出することによって、各読み取り記録の分割純度を決定しても良い。ジニ不純度とは、集合からのある結果を集合におけるあるデータ項目にランダムに応用する予測誤差率であり、エントロピは、システムの乱雑さの程度を計るためのものであり、情報ゲインは、一つの読み取り記録がテンプレートサンプルを分類する能力を評価するためのものである。各読み取り記録の分割純度を算出することは、当該読み取り記録に応じてテンプレートサンプルが分割されると、予測した結果種類と実際の結果種類とに違いがあることとして理解できる。違いが小さいほど、分割純度が大きく、読み取り記録は純粋である。例えば、ジニ不純度を算出する式は、下式であっても良い。
【００９８】
【数２】
0006402265.tif 000005
【００９９】
この場合、分割純度＝１−ジニ不純度であり、ここで、ｉ∈{１，２，……，ｍ}とは、意思決定モデルのｍ種の最終結果を指し、Ｐ（ｉ）は、当該読み取り記録を判断条件とする時、テンプレートサンプルの結果種類が該種の最終結果である割合である。
【０１００】
コンピュータデバイスは、各読み取り記録の分割純度の大きさによって、最適な分割点を決定しても良い。分割純度が大きな読み取り条件が優先的に分枝とされて、最初のノードが分割される。
【０１０１】
構築ユニット６５２は、更に、分割点に対応する特徴を取得し、新たなノードを構築するように構成されている。
【０１０２】
コンピュータデバイスは、分割点に対応する特徴を取得し、新たなノードを構築しても良い。例えば、各読み取り記録について、分割純度を算出し、最大の分割純度を持つ読み取り記録が「ユーザ１はグループＡに対して不良融資記録があること」であることを得ると、最初のノードは二つの分枝に分割され、一つはグループＡに対して不良融資記録があることを示し、もう一つはグループＡに対して不良融資記録がないことを示し、対応のノードを生成する。また、全ての読み取り記録が決定木に追加されるまで、新たなノードについて、次の分割点を探して分割を行う。
【０１０３】
前記構築ユニット６５２は、プリセット条件が満たされると、新たなノードの構築が停止されて、決定木の構築を完了するように構成されている。
【０１０４】
プリセット条件は、全ての読み取り記録がノードとして決定木に追加されたことであっても良いし、決定木のノードデータをあらかじめ設定して、決定木のノードデータが設定されたノードデータ量に到達すると、新たなノードの構築が停止されることであっても良いが、それに限らない。コンピュータデバイスは、決定木モデルの構築が完成した後、決定木を剪定しても良く、決定木の各分枝に高い分割純度があるように、分割純度がプリセットの純度値よりも小さい読み取り記録に対応するノードを取り除く。
【０１０５】
本実施形態において、第１特徴、第２特徴及び第３特徴についてそれぞれ走査読み取りを行って、読み取り記録を生成し、各テンプレートサンプルの結果種類によって、各読み取り記録の分割純度を算出し、分割純度によって、分割点を決定し、意思決定モデルを構築するので、モデルの表現をより正確にすることができ、複雑な規則審査を行う必要がある事務を高速に処理することを効果的に支援でき、意思決定の効率を向上させることができる。
【０１０６】
図９に示すように、一実施形態において、クラスタモジュール６２０は、選択ユニット６２１、距離算出ユニット６２３、分割ユニット６２５、中心算出ユニット６２７及び判断ユニット６２９を含む。
【０１０７】
選択ユニット６２１は、変数オブジェクトから複数の変数オブジェクトをランダムに選択して、それぞれクラスタの第１クラスタ中心とするように構成されている。各第１クラスタ中心は、一つのクラスタに対応する。
【０１０８】
コンピュータデバイスは、全ての変数オブジェクトから複数の変数オブジェクトをランダムに選択し、選択された各変数オブジェクトをそれぞれ各クラスタの第１クラスタ中心とし、各クラスタにそれぞれ名前をつける。各第１クラスタ中心は、一つのクラスタに対応する。つまり、クラスタの数は、選択された変数オブジェクトの数と同じである。
【０１０９】
距離算出ユニット６２３は、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するように構成されている。
【０１１０】
距離算出ユニット６２３は、取得サブユニット９１０及び算出サブユニット９２０を含む。
【０１１１】
取得サブユニット９１０は、規則テンプレートデータによって、各変数オブジェクトの多次元データを取得するように構成されている。
【０１１２】
コンピュータデバイスは、規則テンプレートデータから各変数オブジェクトの多次元データを取得しても良い。多次元データとは、変数オブジェクトの各次元に係るデータを指す。例えば、変数オブジェクトが各支店である場合、多次元データは、各支店の貸手の総数、融資の総額、平均融資期間、支店の規模、位置情報などを含んでも良い。
【０１１３】
算出サブユニット９２０は、各変数オブジェクトの多次元データによって、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するように構成されている。
【０１１４】
コンピュータデバイスは、取得した各変数オブジェクトの多次元データによって、ユークリッド距離、コサイン類似度などの公式を利用して、二つの変数オブジェクトの間の距離を算出し、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出しても良い。例えば、四つのクラスタがあれば、四つの第１クラスタ中心に対応するので、各変数オブジェクトから、一番目の第１クラスタ中心までの距離、二番目の第１クラスタ中心までの距離、などをそれぞれ算出する。
【０１１５】
分割ユニット６２５は、算出結果によって、各変数オブジェクトを分割し、変数オブジェクトを、距離が最短である第１クラスタ中心に対応するクラスタに分けるためのものである。
【０１１６】
コンピュータデバイスは、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出した後、変数オブジェクトを距離が最短である第１クラスタ中心に対応するクラスタに分けても良い。他の実施形態において、算出した距離とプリセットの距離閾値とを比較し、変数オブジェクトからある第１クラスタ中心までの距離が当該距離閾値よりも小さいと、変数オブジェクトを当該第１クラスタ中心に対応するクラスタに分ける。
【０１１７】
中心算出ユニット６２７は、分割された各クラスタの第２クラスタ中心をそれぞれ算出するように構成されている。
【０１１８】
分割が完了した後、各クラスタは、一つ又は複数の変数オブジェクトを含んでいる。コンピュータデバイスは、平均値公式を利用して、各クラスタの第２クラスタ中心を改めて算出し、各クラスタ中心を改めて選定しても良い。
【０１１９】
判断ユニット６２９は、各クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離が、プリセット閾値よりも小さいかどうかを判断するように構成されている。「はい」の場合、各クラスタをクラスタ結果として出力し、「いいえ」の場合、第２クラスタ中心を当該クラスタの第１クラスタ中心に代えて、距離算出ユニット６２３により、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出することを引き続いて実行する。
【０１２０】
コンピュータデバイスは、各クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離を算出し、距離がプリセット閾値よりも小さいかどうかを判断する。各クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離がプリセット閾値より小さいときには、各クラスタが安定し、傾いて変化が発生しないことを示すので、各クラスタをクラスタ結果として出力する。クラスタにおける第１クラスタ中心と第２クラスタ中心との距離がプリセット閾値より小さくないときには、第１クラスタ中心を当該クラスタの第２クラスタ中心に代えて、各変数オブジェクトから各第１クラスタ中心までの距離をそれぞれ算出するステップが改めて実行され、各クラスタが安定し、傾いて変化が発生しなくなるまで、ステップＳ４０４〜Ｓ４１２が繰り返して実行される。
【０１２１】
本実施形態において、変数オブジェクトをクラスタ分析して、類似の変数オブジェクトが一つのクラスタに統合されるので、データに係る階層を下げることができ、意思決定モデルの構築に有利である。
【０１２２】
上記意思決定モデルを構築する装置の各モジュールは、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせによって、全体的または部分的に実現することができる。例えば、ハードウェアの実現に関して、上記クラスタモジュール６２０は、コンピュータデバイスのプロセッサによって変数オブジェクトをクラスタ分析してクラスタ結果を得ることができる。プロセッサは、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサなどであってもよい。抽出モジュール６１０は、コンピュータデバイスのネットワークインタフェースによって、規則テンプレートデータを得ることができる。ネットワークインタフェースは、イーサネットカード、ワイヤレスカードなどであってもよい。プロセッサが上記各モジュールに対応する操作を実行させるように、上記各モジュールは、ハードウェアの形態で、クラウドコンピューティングサーバのプロセッサから独立して設けられてもよいし、又は該プロセッサに埋め込まれてもよく、ソフトウェアの形態でクラウドコンピューティングサーバのメモリに記憶されてもよい。
【０１２３】
コンピュータプログラムによって関連するハードウェアを制御することにより、上記の実施形態の方法におけるプロセスの全部又は一部を実現することを、当業者は理解すべきものである。前記のプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよく、該プログラムが実行される際に、上記の各方法の実施形態のプロセスを含んでもよい。前記の記憶媒体は、ディスク、光ディスク、読み取り専用メモリ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ，ＲＯＭ）などの不揮発性記憶媒体であっても良いし、またはランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ，ＲＡＭ）などであってもよい。
【０１２４】
上記した実施形態の各技術特徴は任意に組み合わせてもよく、記載を簡潔にするため、上記の実施形態における各技術特徴の全ての可能な組み合わせを記載してはいないが、これらの技術特徴の組み合わせに矛盾しない限り、本発明の範囲内にあると見なされるべきである。
【０１２５】
上記した実施形態は、本発明のいくつかの実施形態を単に説明するものであり、その記載は具体的且つ詳細なものであるが、それに限定されるものではない。なお、当業者にとって、本発明の趣旨から逸脱しない範囲で種々の変形や改善が可能であり、これらは本発明の保護範囲に属するものであると理解されたい。したがって、本発明の技術的な範囲は、添付の特許請求の範囲に準ずるべきである。
【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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