(57)【要約】【課題】  概念階層および時系列性を考慮した概念系列パターンを時系列データから抽出することを可能とする。【解決手段】  概念系列パターン抽出部４は、時系列データから、この時系列データに含まれる情報要素が属する概念の時系列パターンを、概念階層知識格納部３に格納された概念階層知識に基づいて取り出す。概念系列パターン抽出部４は、時系列データにおける時系列パターンの支持度を算出し、この支持度がしきい値以上である時系列パターンを概念系列パターンとして抽出する。なお概念階層知識は、情報要素とその上位に位置付けられる概念とを関連付けた情報である。【選択図】      図１
2005084919.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報要素とその上位に位置付けられる概念とを関連付けた概念階層知識を記憶した記憶装置にアクセス可能な概念系列パターン抽出装置において、
時系列データから、この時系列データに含まれる情報要素が属する概念の時系列パターンを前記概念階層知識に基づいて取り出す手段と、
前記時系列データにおける前記時系列パターンの支持度を算出する手段と、
前記支持度がしきい値以上である前記時系列パターンを概念系列パターンとして抽出する手段とを具備したことを特徴とする概念系列パターン抽出装置。
【請求項２】
前記概念系列パターンから、前記時系列データに将来加わる情報要素の概念を予測するための規則を抽出する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の概念系列パターン抽出装置。
【請求項３】
前記規則に基づいて、前記時系列データに将来加わる情報要素の概念を予測する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載の時系列パターン抽出装置。
【請求項４】
情報要素とその上位に位置付けられる概念とを関連付けた概念階層知識を記憶した記憶装置にアクセス可能なコンピュータを、
時系列データから、この時系列データに含まれる情報要素が属する概念の時系列パターンを前記概念階層知識に基づいて取り出す手段と、
前記時系列データにおける前記時系列パターンの支持度を算出する手段と、
前記支持度がしきい値以上である前記時系列パターンを概念系列パターンとして抽出する手段として機能させることを特徴とする概念系列パターン抽出プログラム。
【請求項５】
時系列データから、この時系列データに含まれる情報要素が属する概念の時系列パターンを、情報要素とその上位に位置付けられる概念とを関連付けた概念階層知識に基づいて取り出し、
前記時系列データにおける前記時系列パターンの支持度を算出し、
前記支持度がしきい値以上である前記時系列パターンを概念系列パターンとして抽出することを特徴とする概念系列パターン抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ上に時間を追って蓄積される時系列データ、例えば、小売り分野における日々の売上げデータおよび業務報告を記載した日報、健康管理分野における日々の血圧・脈拍等の生体データおよび個人の行動や気分を記録した日記、金融分野における日々の株価データおよび新聞等に記載されているニュース等から、データの上位に位置付けられる概念間に内在する時系列的な規則性を発見するために利用可能な概念系列パターン抽出装置、概念系列パターン抽出プログラムおよび概念系列パターン抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１に記載のGSPアルゴリズムでは、多数の要素から構成される時系列データを入力とし、その時系列データ集合の中において頻出する時系列パターンを抽出することができる。しかしながら、非特許文献１の手法においては、時系列データを構成する各要素は、その上位に位置する概念の情報を考慮していない。このため、要素間に存在する時系列関係をマクロ的に見ることができず、概念系列パターンを抽出することができなかった。
【０００３】
特許文献１に記載の方法では、ニュースの見出しと、数値で与えられる時系列データを利用することにより、時系列データの変動方向を予測することができる。しかしながら、対象とするデータは、ニュースや数値で与えられる時系列データに限定されており、概念階層を持った時系列データを扱うことはできなかった。
【特許文献１】特開平８−９５９４９号公報
【非特許文献１】“Mining Sequential Patterns: Generalization and Performance Improvements”, （R.Strikant and R.Agrawal, Proceedings of the 5th International Conference Extending Database Technology, 3-17, 1996.）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
以上のように従来は、時系列データから概念系列パターンを抽出することは行われていなかった。
【０００５】
本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、その目的とするところは、概念階層および時系列性を考慮した概念系列パターンを時系列データから抽出することを可能とすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、時系列データから、この時系列データに含まれる情報要素が属する概念の時系列パターンを、情報要素とその上位に位置付けられる概念とを関連付けた概念階層知識に基づいて取り出し、前記時系列データにおける前記時系列パターンの支持度を算出し、前記支持度がしきい値以上である前記時系列パターンを概念系列パターンとして抽出することとした。
【０００７】
このような手段を講じたことにより、各情報要素が属する概念の時系列パターンが概念階層知識に基づいて時系列データから取り出され、これら時系列パターンのうちで前記時系列データにおける支持度がしきい値以上であるものが概念系列パターンとして抽出される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、各情報要素が属する概念の時系列パターンから概念系列パターンを抽出するので、概念階層および時系列性を考慮した概念系列パターンを時系列データから抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態につき説明する。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る概念系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図である。この図１に示すように第１の実施形態の時系列パターン抽出装置は、データ格納部１、時系列データ生成部２、概念階層知識格納部３、概念系列パターン抽出部４および概念系列パターン格納部５を含む。
【００１１】
データ格納部１は、処理対象となる原データを格納する。  
図２は、このデータ格納部１に格納される原データの一例を示す図である。図２においては、縦方向が項目に対応しており担当者を表している。また、横方向が時間に対応しており日時を表している。なお、図２に示した例では日のみを用いており時刻は用いていない例であるが、本発明は時刻を用いていても良い。そして図２の例では、現データに含まれる各情報要素は、対象担当者の対象日時における定時勤務後の行動を表している。
【００１２】
時系列データ生成部２は、データ格納部１に格納されている情報要素の同期を取って（特定の項目を基準として）時系列データを生成する。
【００１３】
概念階層知識格納部３は、概念階層知識を格納する。  
図３は、この概念階層知識格納部３に格納される概念階層知識の一例を示す図である。この図３に示すように概念階層知識は、複数の語句が持つ概念の階層関係を表わした情報である。
【００１４】
概念系列パターン抽出部４は、概念階層知識を参照して、時系列データから概念系列パターンを抽出する。
【００１５】
概念系列パターン格納部５は、概念系列パターンを格納する。
【００１６】
なお、この概念系列パターン抽出装置は、例えば汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることができる。そして時系列データ生成部２および概念系列パターン抽出部４は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このときに概念系列パターン抽出装置は、上記のプログラムをコンピュータ装置に予めインストールされて実現されても良いし、CD-ROMなどのようなリムーバブルな記録媒体に記録して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布し、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールして実現されても良い。データ格納部１、概念階層知識格納部３および概念系列パターン格納部５は、上記のコンピュータ装置に内蔵されたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、上記のコンピュータ装置に外付けされたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、さらにはフレキシブルディスク（ＦＤ）などのようなリムーバブルな記録媒体などを適宜利用して実現することができる。
【００１７】
次に以上のように構成された第１の実施形態の概念系列パターン抽出装置の動作について説明する。  
図４は第１の実施形態の概念系列パターン抽出装置における概念系列パターン抽出処理のフローチャートである。  
ステップSa1にて時系列データ生成部２は、データ格納部１を読み込み対象とする。ステップSa2にて時系列データ生成部２は、データ格納部１に格納された情報要素のうちにまだ未読み込みの情報要素があるか否かを確認する。ステップSa2にて未読み込みの情報要素があることを確認したならば、時系列データ生成部２はステップSa3へ進む。ステップSa3にて時系列データ生成部２は、未読み込みの情報要素の１つをデータ格納部１から読み込み、読み込んだ情報要素の項目を識別し、この項目に対応する領域に時間順序が守られるように上記未読み込みの情報要素を追加する。この上で時系列データ生成部２は、ステップSa2に戻る。このため、データ格納部１に格納されているすべての情報要素を読み込み終わるまで、ステップSa3の処理が時系列データ生成部２により繰り返される。この結果、項目ごとの時系列データが生成される。図２に示す現データからは、各行からひとつの時系列データが生成されることになる。すなわち、「５」の長さを持った５個の時系列データが生成される。ステップSa2にて未読み込みの情報要素がないことを確認したならば、時系列データ生成部２はステップSa4へ進む。
【００１８】
ステップSa4にて概念系列パターン抽出部４は、概念系列パターン発見の対象とする概念階層（以下、対象概念階層と称する）を最下層の概念階層に設定する。図３に示す概念階層知識の場合には第３階層が最下層となるので、概念系列パターン抽出部４は、第３階層を対象概念階層として設定する。これにより概念系列パターン抽出部４は、最下層に含まれる概念を処理対象概念とする。
【００１９】
ステップSa5にて概念系列パターン抽出部４は、対象概念階層の中に未選択の概念があるか否かを確認する。未選択の概念があることを確認したならば概念系列パターン抽出部４は、ステップSa5からステップSa6へ進む。ステップSa6にて概念系列パターン抽出部４は、未選択の概念を対象概念として１つ選択して、この対象概念を時系列データに含む担当者の数（項目の数）として対象概念の頻度を求める。例えば図３に示す概念階層知識には、第３階層として「社内会議」および「社外会議」が記述されているので、このうちの一方、例えば「社内会議」が対象概念として選択される。そして、この「社内会議」の場合、担当者Ｃ，Ｅの２名に当該対象概念が含まれているので、「社内会議」の頻度は「２」と与えられる。なお、この対象概念は、１つの概念からなる時系列パターンである。
【００２０】
ステップSa7にて概念系列パターン抽出部４は、対象概念の頻度がしきい値Ｔ１以上であるか否かを確認する。対象概念の頻度がしきい値Ｔ１以上であることを確認した場合に概念系列パターン抽出部４は、ステップSa8へ進む。ステップSa8にて概念系列パターン抽出部４は、対象概念を長さ「１」の概念系列パターンとして概念系列パターン格納部５に登録する。この後に概念系列パターン抽出部４は、ステップSa5に戻る。なお、ステップSa7にて対象概念の頻度がしきい値Ｔ１以上ではないことを確認した場合に概念系列パターン抽出部４は、ステップSa7からステップSa8を実行することなくステップSa5へ戻る。「社内会議」の頻度は「２」と与えられているので、「社内会議」は、しきい値Ｔ１の値を「２」に設定した場合には長さ「１」の概念系列パターンとして登録されるが、しきい値Ｔ１の値を「３」に設定した場合には概念系列パターンとしては登録されない。
【００２１】
現在の処理対象概念に含まれる全ての概念を選択し終えたならば、概念系列パターン抽出部４はステップSa5からステップSa9へ進む。
【００２２】
ステップSa9にて概念系列パターン抽出部４は、対象概念階層を１つ上の概念階層に引き上げることで、処理対象概念を取り出す概念階層を１つ上げる。続いてステップSa10にて概念系列パターン抽出部４は、上記の概念階層の引き上げができたかどうかを確認する。そしてステップSa10にて概念階層の引き上げができていたならば、概念系列パターン抽出部４はステップSa5に戻り、概念階層を１つ上げた新しい処理対象概念に関してステップSa6乃至ステップSa8の処理を実行する。  
以上のようなステップSa5乃至ステップSa10の処理により、全ての概念階層に含まれる各概念を処理対象概念として、長さ「１」の概念系列パターンが抽出され、概念系列パターン格納部５へ登録される。
【００２３】
例えば、第２階層に属する「プログラミング」は、５名いる全ての担当者に含まれており、その頻度は「５」と与えられる。「会議」は、その下位の概念である「社内会議」および「社外会議」が担当者Ｂ、Ｄ、Ｅの３名に含まれるので、その頻度が「３」と与えられる。また、第１階層においても、「帰宅」は、その下位の概念のいずれかが担当者Ｂ、Ｃ、Ｄの３名に含まれるので、その頻度が「３」と与えられる。このため、しきい値Ｔ１を「３」と設定していれば、これらの概念が長さ「１」の概念系列パターンとして概念系列パターン格納部５に格納される。このようにして概念系列パターン格納部５には、例えば図５に示すように長さ「１」の概念系列パターンが登録される。なお図５に示すように、概念系列パターン抽出部４は、各概念の頻度も支持度として概念系列パターン格納部５に登録する。
【００２４】
全ての概念階層を処理対象概念とし終えたためにステップSa9にて処理対象概念とする概念階層を上げることができなかった場合には、概念系列パターン抽出部４はステップSa10からステップSa11へ移行する。ステップSa11にて概念系列パターン抽出部４は、長さ「２」以上の概念系列パターンの抽出処理を実行する。
【００２５】
図６は第１の実施形態の概念系列パターン抽出装置における長さ「２」以上の概念系列パターンの抽出処理のフローチャートである。  
ステップSb1にて概念系列パターン抽出部４は、変数ｎを「１」に初期化する。続いてステップSb2にて概念系列パターン抽出部４は、長さｎの概念系列パターンのうちの未選択のパターンを処理対象パターンとして設定する。長さｎが「１」の場合、概念系列パターン格納部５に図５に示す概念系列パターンが格納されているとすれば、ステップSb2では「病欠」から「残業」までが処理対象パターンとして順次に設定されることになる。
【００２６】
ステップSb3にて概念系列パターン抽出部４は、処理対象パターンがあったか否かを確認する。処理対象パターンがあったならば、概念系列パターン抽出部４はステップSb4へ進む。ステップSb4にて概念系列パターン抽出部４は、対象概念階層を最下層の概念階層に設定する。これにより概念系列パターン抽出部４は、最下層に含まれる概念を処理対象概念とする。
【００２７】
ステップSb5にて概念系列パターン抽出部４は、対象概念階層の中に未選択の概念があるか否かを確認する。未選択の概念があることを確認したならば概念系列パターン抽出部４は、ステップSb5からステップSb6へ進む。ステップSb6にて概念系列パターン抽出部４は、未選択の概念を対象概念として１つ選択して、この対象概念が処理対象パターンに引き続く概念系列パターンを識別し、この概念系列パターンを時系列データに含む担当者の数として処理対象パターンと対象概念とからなる概念系列パターンの頻度を求める。例えば、長さ「１」の概念系列パターンである「退社」を処理対象パターンとし、「プログラミング」を対象概念としているならば、担当者Ｂ、Ｃ、Ｄの３名において、「退社」に引き続いて「プログラミング」が出現しているので、頻度は「３」と与えられる。また、長さ「１」の概念系列パターンである「退社」を処理対象パターンとし、「病欠」を対象概念としているならば、担当者Ｂ、Ｃの２名において、「退社」に引き続いて「病欠」が出現しているので、頻度は「２」と与えられる。このように、２つの概念からなる時系列パターンの頻度が求められる。
【００２８】
ステップSb7にて概念系列パターン抽出部４は、ステップSb6にて求めた頻度がしきい値Ｔ１以上であるか否かを確認する。頻度がしきい値Ｔ１以上であることを確認した場合に概念系列パターン抽出部４は、ステップSb8へ進む。ステップSb8にて概念系列パターン抽出部４は、処理対象パターンと対象概念とからなる時系列パターンを、長さ「ｎ＋１」の概念系列パターンとして概念系列パターン格納部５に登録する。こののちに概念系列パターン抽出部４は、ステップSb5に戻る。なお、対象概念の頻度がしきい値Ｔ１以上ではないことを確認した場合に概念系列パターン抽出部４は、ステップSb7からステップSb8を実行することなくステップSb5へ戻る。例えば、しきい値Ｔ１の値を「３」に設定した場合には、「退社−プログラミング」なる概念の時系列パターンは頻度が「３」と与えられているので概念系列パターン格納部５に長さ「２」の概念系列パターンとして登録される。「退社−病欠」なる時系列パターンは頻度が「２」と与えられているので概念系列パターン格納部５には登録されない。
【００２９】
現在の処理対象概念に含まれる全ての概念を選択し終えたならば、概念系列パターン抽出部４はステップSb5からステップSb9へ進む。
【００３０】
ステップSb9にて概念系列パターン抽出部４は、対象概念階層を１つ上の概念階層に引き上げることで、処理対象概念を取り出す概念階層を１つ上げる。続いてステップSb10にて概念系列パターン抽出部４は、上記の概念階層の引き上げができたかどうかを確認する。そしてステップSb10にて概念階層の引き上げができていたならば、概念系列パターン抽出部４はステップSb5に戻る。かくしてこの場合には、対象概念階層を１つ上げたものに変えて、ステップSb5乃至ステップSb8の処理が繰り返される。これにより、長さ「ｎ」である１つの概念系列パターンに全ての概念をそれぞれ続けてなる時系列パターンのうちから、長さ「ｎ＋１」の概念系列パターンが抽出され、概念系列パターン格納部５へ登録される。
【００３１】
全ての概念階層を対象概念階層とし終え、ステップSb9にて概念階層を上げられなくなったならば、概念系列パターン抽出部４はステップSb10からステップSb3へ戻る。かくして、処理対象パターンを変更して、この変更後の概念系列パターンに全ての概念をそれぞれ続けてなる時系列パターンのうちから、長さ「ｎ＋１」の概念系列パターンが抽出され、概念系列パターン格納部５へ登録される。
【００３２】
長さ「ｎ」である全ての概念系列に全ての概念をそれぞれ続けてなる時系列パターンのうちから長さ「ｎ＋１」の概念系列パターンを抽出し終えたならば、概念系列パターン抽出部４はステップSb3からステップSb11に進む。ステップSb11にて概念系列パターン抽出部４は、長さ「ｎ＋１」の概念系列パターンがあるか否かを確認する。ステップSb11にて該当する概念系列パターンがあることを確認した場合に概念系列パターン抽出部４は、ステップSb12へ進む。ステップSb12にて概念系列パターン抽出部４は、変数ｎの値を１つ増加する。この後に概念系列パターン抽出部４は、ステップSb2に戻る。かくして、処理対象パターンとする概念系列パターンの長さを１つずつ長くしながら、前述と同様な処理が繰り返し行われる。この結果、長さ「２」「３」「４」の概念系列パターンが順次抽出され、概念系列パターン格納部５へ登録される。図７乃至図９は登録される概念系列パターンの一例を示す図であり、図７は長さ「２」、図８は長さ「３」、図９は長さ「４」の概念系列パターンである。
【００３３】
そして、長さ「ｎ＋１」の概念系列パターンが無いことをステップS11で確認したことに応じて概念系列パターン抽出部４は、図６に示す処理を終了して図４の処理に戻る。そうすると概念系列パターン抽出部４は概念系列パターン抽出処理を終了する。原データが図２に示すようなデータであるとき、時系列データの長さは「５」である。従って、変数ｎの値が「５」であるときには、長さ「ｎ＋１」の概念系列パターンは存在しないので、上述のような長さ「４」の概念系列パターンが登録されたならば、概念系列パターン抽出処理が終了される。
【００３４】
かくして第１の実施形態の概念系列パターン抽出装置によれば、図２および図７乃至図９に示すような概念系列パターンが抽出できる。この概念系列パターンは、図３に示した概念階層知識に示された概念階層および各情報要素の時系列性を考慮したものである。従って、この概念系列パターンは、情報要素の概念階層の時系列的な関連性を判断するための有効な情報となる。
【００３５】
（第２の実施形態）
図１０は本発明の第２の実施形態に係る概念系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図である。なお、図１０において図１と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００３６】
この図１０に示すように第２の実施形態の概念系列パターン抽出装置は、データ格納部１、時系列データ生成部２、概念階層知識格納部３、概念系列パターン抽出部４、概念系列パターン格納部５、判断規則抽出部６および判断規則格納部７を含む。すなわち第２の実施形態の概念系列パターン抽出装置は、図１に示した第１の実施形態の概念系列パターン抽出装置に、判断規則抽出部６および判断規則格納部７をさらに備えている。
【００３７】
なお、判断規則抽出部６は、コンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。判断規則格納部７は、コンピュータ装置に内蔵されたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、上記のコンピュータ装置に外付けされたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、さらにはフレキシブルディスクなどのようなリムーバブルな記録媒体などを適宜利用して実現することができる。
【００３８】
判断規則抽出部６は、概念系列パターン格納部５に格納された概念系列パターンに基づいて、時系列データとして将来に現れ得る概念系列パターンを予測するための判断規則を抽出する。判断規則格納部７は、判断規則抽出部６により抽出された判断規則を格納する。
【００３９】
次に以上のように構成された第２の実施形態の概念系列パターン抽出装置の動作につき説明する。  
概念系列パターン抽出処理は第１の実施形態と同様にして行われる。この第２の実施形態における動作が第１の実施形態における動作と異なるのは、判断規則抽出部６により行われる判断規則抽出処理であるので、以下ではこの判断規則抽出処理に関して説明する。
【００４０】
図１１は第２の実施形態の概念系列パターン抽出装置における判断規則抽出処理のフローチャートである。  
ステップSc1にて判断規則抽出部６は、概念系列パターン格納部５から概念系列パターンを読み込む。ステップSc2にて判断規則抽出部６は、ステップSc1にて読み込んだ概念系列パターンの中から、しきい値Ｔ２以上の長さを持つ概念系列パターンのうちの未選択の１つを判断規則の抽出対象とするパターン（以下、抽出対象パターンと称する）として取り出す。ステップSc3にて判断規則抽出部６は、抽出対象パターンを取り出せたか否かを確認する。抽出対象パターンが取り出せたのであれば、判断規則抽出部６はステップSc4へ進む。例えば、しきい値Ｔ２の値を「３」とすれば、長さ「３」以上の概念系列パターンの１つが抽出対象パターンとして取り出される。概念系列パターン格納部５に図５および図７乃至図９に示す概念系列パターンが格納されているのだとすると、例えば「残業-残業-プログラミング-病欠」なる概念系列パターンを抽出対象パターンとして取り出すことができる。
【００４１】
ステップSc4にて判断規則抽出部６は、抽出対象パターンに含まれる最後の概念を除いた部分パターンの中から、その長さがしきい値Ｔ３以上となる概念系列パターンを条件部の候補のパターン（以下、条件候補パターンと称する）として取り出す。ステップSc5にて判断規則抽出部６は、条件候補パターンを取り出せたか否かを確認する。条件候補パターンを取り出せたのであれば、判断規則抽出部６はステップSc6へ進む。抽出対象パターンが「残業-残業-プログラミング-病欠」の場合、最後の概念である「病欠」を除くと「残業-残業-プログラミング」なる部分パターンが得られる。しきい値Ｔ３の値が「２」であるとすれば、上記の部分パターンからは、「残業-残業-プログラミング」「残業-残業」「残業-プログラミング」なる条件候補パターンをそれぞれ取り出すことができる。
【００４２】
ステップSc6にて判断規則抽出部６は、条件候補パターンの支持度を、抽出対象パターンの支持度で割ることにより、条件候補パターンの信頼度を求める。そしてステップSc7にて判断規則抽出部６は、上記の信頼度の値が、しきい値Ｔ４以上であるか否かを確認する。信頼度の値がしきい値Ｔ４以上であるならば、判断規則抽出部６はステップSc8へ進む。ステップSc8にて判断規則抽出部６は、条件候補パターンを条件部、抽出対象パターンに含まれる最後の概念を結論部とする判断規則を、条件候補パターンの信頼度とともに判断規則格納部７に格納する。条件候補パターンである「残業-残業-プログラミング」の支持度が図８より「５」と与えられ、抽出対象パターンである「残業-残業-プログラミング-病欠」の支持度が図９より「３」と与えられるので、「残業-残業-プログラミング」なる条件候補パターンの信頼度は、３／５なる計算により「０．６」と与えられる。しきい値Ｔ４の値が「０．６」と与えられていれば、条件部を「残業-残業-プログラミング」とし、結論部を「病欠」とする判断規則が、信頼度「０．６」とともに、図１２に示すように判断規則格納部７に格納される。
【００４３】
ステップSc8にて２つの判断規則を登録し終えたら、判断規則抽出部６はステップSc4へ戻る。なお、条件候補パターンの信頼度がしきい値Ｔ４以上ではない場合には、判断規則抽出部６はステップSc7からステップSc8を実行することなくステップSc4へ戻る。以降、ステップSc4乃至ステップSc8の処理を繰り返すことにより、抽出対象パターンに含まれる各条件候補パターンのうちの信頼度がしきい値Ｔ４以上であるパターンを条件候補とした判断規則が判断規則格納部７に順次登録される。上記の例では、「残業-残業」および「残業-プログラミング」なる各条件候補パターンについても、その支持度が図７より「５」と与えられるので、その信頼度はいずれも「０．６」と与えられる。従って図１２に示すように、条件部を「残業-残業」とし、結論部を「病欠」とする判断規則が、信頼度「０．６」とともに、また条件部を「残業-プログラミング」とし、結論部を「病欠」とする判断規則が、信頼度「０．６」とともに、それぞれ判断規則格納部７へ格納される。
【００４４】
１つの抽出対象パターンに含まれる全ての条件候補パターンについての処理を終えたことによりステップSc4にて条件候補パターンを取り出せなくなったことが確認されたならば、判断規則抽出部６はステップSc5からステップSc2に戻る。そして判断規則抽出部６は、ステップSc2以降の処理を繰り返すことにより、他の抽出候補パターンから判断規則を抽出し、判断規則格納部７へ登録する。この結果、図５および図７乃至図９に示す概念系列パターンからは、図１３に示すような判断規則が抽出される。
【００４５】
しきい値Ｔ２以上の長さの概念系列パターンの全てを抽出対象パターンとした処理をし終え、ステップSc2にて新たな抽出対象パターンを取り出すことができなくなったならば、判断規則抽出部６はステップSc3からステップSc9へ進む。ステップSc9にて判断規則抽出部６は、判断規則格納部７に登録された判断規則どうしの条件部および結論部の包含関係を比較し、一方の判断規則の条件部および結論部を含む判断規則を冗長な判断規則として削除する。例えば、図１３に示される「残業-残業-プログラミング→病欠」なる判断規則と、「残業-残業→病欠」なる判断規則との場合、前者の判断規則の条件部を後者の判断規則の条件部が含む一方、結論部が一致する。そこで、後者の判断規則が削除される。この結果、判断規則格納部７は図１３に示す状態から図１４に示す状態へと整理される。判断規則抽出部６は、ステップSc9の処理を完了したことをもって、図１１に示す判断規則抽出処理を終了する。
【００４６】
以上のように第２の実施形態の概念系列パターン抽出装置によれば、第１の実施形態にて述べたようにして概念階層および各情報要素の時系列性を考慮して抽出された、概念系列パターンに基づいて、あるパターンに続いて生じる可能性の高い概念を示した判断規則が生成される。従って、この判断規則を用いることで、時系列データに将来生じる情報要素の概念を、時系列データに内在する規則性を考慮して予測することが可能となる。
【００４７】
（第３の実施形態）
図１５は本発明の第３の実施形態に係る概念系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図である。なお、図１５において図１および図１０と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００４８】
この図１５に示すように第３の実施形態の概念系列パターン抽出装置は、データ格納部１、時系列データ生成部２、概念階層知識格納部３、概念系列パターン抽出部４、概念系列パターン格納部５、判断規則抽出部６、判断規則格納部７および時系列予測部８を含む。すなわち第３の実施形態の概念系列パターン抽出装置は、図１０に示した第２の実施形態の概念系列パターン抽出装置に、時系列予測部８をさらに備えている。
【００４９】
時系列予測部８は、時系列データ生成部２により得られた時系列データと判断規則格納部７に格納された判断規則とを利用して、時系列データに将来生じるパターンを予測する。この時系列予測部８は、コンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。
【００５０】
次に以上のように構成された第３の実施形態の時系列パターン抽出装置の動作につき説明する。  
概念系列パターン抽出処理は第１の実施形態と同様にして行われる。また判断規則抽出処理は第２の実施形態と同様にして行われる。この第３の実施形態における動作が第１の実施形態および第２の実施形態における動作と異なるのは、時系列予測部８により行われる予測処理に関わる動作であるので、以下ではこの予測処理に関して説明する。
【００５１】
図１６は本発明の第３の実施形態に係る概念系列パターン抽出装置における予測処理のフローチャートである。  
ステップSd1にて時系列予測部８は、予測対象となる時系列データを時系列データ生成部２から取り込む。ステップSd2にて時系列予測部８、判断規則を判断規則格納部７から読み込む。続いてステップSd3にて時系列予測部８は、判断規則が読み込めたか否かを確認する。判断規則が読み込めたのならば、時系列予測部８はステップSd4へ進む。
【００５２】
ステップSd4にて時系列予測部８は、読み込んだ判断規則の条件部の概念系列パターンに含まれる時系列パターンを、予測対象となる時系列データの中から抽出する。続いてステップSd5にて時系列予測部８は、時系列パターンを抽出できたか否かを確認する。時系列パターンを抽出できたならば、時系列予測部８はステップSd6へ進む。例えば、判断規則の条件部および結論部がそれぞれ「残業-残業-プログラミング」および「病欠」であって、予測対象が図１７に示す時系列データである場合、時系列パターン「文書作成-社外会議-プログラミング」は、条件部の概念系列パターン「残業-残業-プログラミング」に含まれるので、この時系列パターンが抽出される。
【００５３】
ステップSd6にて時系列予測部８は、抽出した時系列パターンに引き続いて結論部の概念に含まれるイベントが発生しているかどうかを確認する。該当するイベントが発生していないならば、時系列予測部８はステップSd7へ進む。
【００５４】
ステップSd7にて時系列予測部８は、結論部を予測イベントとして抽出して、この図１６に示す予測処理を終了する。図１７に示す時系列データの場合、「文書作成-社外会議-プログラミング」なる時系列パターンに引き続いて、「病欠」なる概念に含まれるイベントは発生していないので、「病欠」が予測イベントとして抽出される。
【００５５】
なお、ステップSd4にて時系列パターンを抽出できなかった場合には、時系列予測部８はステップSd5からステップSd2に戻る。また、抽出した時系列パターンに引き続いて結論部の概念に含まれるイベントが発生しているならば、時系列予測部８はステップSd6からステップSd2に戻る。すなわち、このような場合には、ステップSd2にて読み込んだ判断規則が予測対象となる時系列パターンについての予測に適さないので、適用する判断規則を変更して前述の処理を繰り返す。そして、全ての判断規則を適用しても将来イベントを予測することができないまま、ステップSd2にて判断規則を読み込むことができなかった（既に全ての判断規則を読み込んでしまった）場合には、時系列予測部８は将来イベントの予測を断念してこの図１６に示す予測処理を終了する。
【００５６】
以上のように第３の実施形態によれば、第２の実施形態にて述べたようにして自動的に生成された判断規則に基づいて、時系列データに将来生じるイベントを自動的に予測することが可能となる。
【００５７】
なお、前記各実施形態は次のような変形実施が可能である。  
例えば、支持度および信頼度は、項目を無視した頻度に基づいて計算してもよいし、各項目の重要性の度合いを考慮した重みを与え、その重みに基づいた指標に基づいて計算してもよい。  
判断規則は、概念系列パターンの部分パターンを結論部として抽出してもよい。  
子概念が複数の親概念を持つ概念階層知識を利用してもよい。  
予測処理においては、時系列データと目標とする結論とを与えることにより、条件部に含まれるイベントを予測することもできる。  
しきい値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４は、ユーザにより任意に設定可能としておいてもよいし、予め固定値として与えておいてもよい。
【００５８】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る概念系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図。
【図２】図１中のデータ格納部１に格納される原データの一例を示す図。
【図３】図１中の概念階層知識格納部３に格納される概念階層知識の一例を示す図。
【図４】第１の実施形態の概念系列パターン抽出装置における概念系列パターン抽出処理のフローチャート。
【図５】図１中の概念系列パターン格納部５に登録される長さ「１」の概念系列パターンの一例を示す図。
【図６】第１の実施形態の概念系列パターン抽出装置における長さ「２」以上の概念系列パターンの抽出処理のフローチャート。
【図７】図１中の概念系列パターン格納部５に登録される長さ「２」の概念系列パターンの一例を示す図。
【図８】図１中の概念系列パターン格納部５に登録される長さ「３」の概念系列パターンの一例を示す図。
【図９】図１中の概念系列パターン格納部５に登録される長さ「４」の概念系列パターンの一例を示す図。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係る概念系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図。
【図１１】第２の実施形態の概念系列パターン抽出装置における判断規則抽出処理のフローチャート
【図１２】図１０中の判断規則格納部７に格納される判断規則の一例を示す図。
【図１３】図１０中の判断規則格納部７に格納される判断規則の一例を示す図。
【図１４】冗長な判断規則を整理したのちの図１０中の判断規則格納部７に格納される判断規則の一例を示す図。
【図１５】本発明の第３の実施形態に係る概念系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図。
【図１６】本発明の第３の実施形態に係る概念系列パターン抽出装置における予測処理のフローチャート。
【図１７】本発明の第３の実施形態に係る概念系列パターン抽出装置での予測対象となる時系列データの一例を示す図。
【符号の説明】
【００６０】
１…データ格納部、２…時系列データ生成部、３…概念階層知識格納部、４…概念系列パターン抽出部、５…概念系列パターン格納部、６…判断規則抽出部、７…判断規則格納部、８…時系列予測部。
【図１】
2005084919.tif 000003
【図２】
2005084919.tif 000004
【図３】
2005084919.tif 000005
【図４】
2005084919.tif 000006
【図５】
2005084919.tif 000007
【図６】
2005084919.tif 000008
【図７】
2005084919.tif 000009
【図８】
2005084919.tif 000010
【図９】
2005084919.tif 000011
【図１０】
2005084919.tif 000012
【図１１】
2005084919.tif 000013
【図１２】
2005084919.tif 000014
【図１３】
2005084919.tif 000015
【図１４】
2005084919.tif 000016
【図１５】
2005084919.tif 000017
【図１６】
2005084919.tif 000018
【図１７】
2005084919.tif 000019