(57)【要約】データマイニングシステム及び方法が提供される。本システムは、少なくとも１個のクライエント、及び該クライエントからのコンサルテーション要求を受取るためのインターフェースを包含すべく形態とされているサービスブローカを包含している。サービスブローカは、該コンサルテーション要求をニュージェント（Ｎｅｕｇｅｎｔ）へ転送して該ニュージェントのコンサルテーションを喚起し、且つ該ニュージェントにより返される結果オブジェクトをクライエントへ転送する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
データマイニングシステムにおいて、
クライエント、
前記クライエントからコンサルテーション要求を受取るためのインターフェースを包含する形態とされているサービスブローカ、
を有しており、前記サービスブローカがニュージェントへ前記コンサルテーション要求を転送して前記ニュージェントのコンサルテーションを喚起させ且つ前記ニュージェントにより返される結果オブジェクトを前記クライエントへ転送するシステム。
【請求項２】
請求項１において、前記コンサルテーション要求が前記ニュージェントをコンサルティングするためのデータを包含しているシステム。
【請求項３】
請求項２において、前記ニュージェントが前記コンサルテーション要求内に包含されているデータの予測分析を実施するシステム。
【請求項４】
請求項１において、前記コンサルテーション要求が前記ニュージェントをコンサルティングするためのデータの供給源の識別を包含しているシステム。
【請求項５】
請求項４において、前記ニュージェントが前記コンサルテーション要求において識別される供給源から得られた入力データの予測分析を実施するシステム。
【請求項６】
請求項１において、前記サービスブローカが前記インターフェースを介して前記クライエントからトレーニング要求であってトレーニングデータを包含しているトレーニング要求を受取り、且つ前記トレーニングデータを包含するトレーニング要求を前記ニュージェントへ転送して前記ニュージェントの前記トレーニングデータでのトレーニングを喚起するシステム。
【請求項７】
請求項６において、前記トレーニング要求が前記トレーニングデータを前記ニュージェントのトレーニングと前記ニュージェントのテストとの間で分割するための比を特定するパラメータを包含しているシステム。
【請求項８】
請求項６において、前記サービスブローカが前記ニュージェントのトレーニングの後に前記ニュージェントにより返されたトレーニング結果オブジェクトを前記クライエントへ転送するシステム。
【請求項９】
請求項１において、前記ニュージェントがトレーニングデータパターンを各々が同様のデータパターンからなる１つのグループに対応する複数のクラスタへグループ化し、且つ入力パターンの選択したグループへのメンバーシップの確率を予測するシステム。
【請求項１０】
請求項１において、前記ニュージェントが非数字パターンを各々が類似した非数字パターンからなる１つのグループに対応する複数のクラスタへグループ化し、且つ入力非数字パターンの選択したグループへのメンバーシップの確率を予測するシステム。
【請求項１１】
請求項１において、前記ニュージェントがトレーニングデータパターンを各々が類似したデータパターンからなる１つのグループに対応する複数のクラスタへグループ化し、且つ各クラスタに対して前記クラスタから他のクラスタの各々への遷移の確率を決定することによりクラスタモデルを形成し、且つ入力パターンを前記クラスタモデルに適用することにより発生するイベントの確率を予測するシステム。
【請求項１２】
請求項１において、前記ニュージェントが１組のトレーニングデータパターンと関連する入力−出力モデルを形成し、且つ前記モデルを入力パターンへ適用することにより出力値を予測するシステム。
【請求項１３】
請求項１において、前記ニュージェントが１組のトレーニングデータパターンにおける対応する関係と関連する規則を形成し、且つ前記規則を入力パターンへ適用することにより出力を予測するシステム。
【請求項１４】
請求項１において、前記ニュージェントが関数リンクネットを包含しているシステム。
【請求項１５】
請求項１において、前記サービスブローカが遠隔サーバであるシステム。
【請求項１６】
請求項１５において、前記コンサルテーション要求が拡張マークアップ言語文書を包含しているシステム。
【請求項１７】
請求項１５において、前記ニュージェントがサーバサイドであるシステム。
【請求項１８】
遠隔クライエントマシンに対してニュージェントへコンサルティングするサービスを提供する方法において、
前記遠隔クライエントマシンからコンサルテーション要求を受取り、
前記コンサルテーション要求を前記ニュージェントへ転送して前記ニュージェントのコンサルテーションを喚起させ、
前記ニュージェントにより返される結果オブジェクトを前記遠隔クライエントマシンへ転送する、
ことを包含している方法。
【請求項１９】
コンピュータシステムにおいて、
プロセッサ、
請求項１８の方法を実施するために前記プロセッサにより実行可能な命令からなるプログラムをタンジブルに実現しており前記コンピュータシステムにより読取り可能なプログラム格納装置、
を有しているコンピュータシステム。
【請求項２０】
マシンにより読取り可能なプログラム格納装置において、請求項１８の方法を実施するために前記マシンにより実行可能な命令からなるプログラムをタンジブルに実現しているプログラム格納装置。
【請求項２１】
伝送媒体において実現されるコンピュータデータ信号において、請求項１８の方法を実施するためにコンピュータにより実行可能な命令を実現するコンピュータデータ信号。
【請求項２２】
遠隔クライエントマシンに対してニュージェントを訓練するためのサービスを提供する方法において、
前記遠隔クライエントマシンから訓練要求を受取り、
前記訓練要求を前記ニュージェントへ転送して前記ニュージェントの訓練を喚起し、
前記ニュージェントにより返される訓練結果オブジェクトを前記遠隔クライエントマシンへ転送する、
ことを包含している方法。
【請求項２３】
コンピュータシステムにおいて、
プロセッサ、
請求項２２の方法を実施するために前記プロセッサにより実行可能な命令からなるプログラムをタンジブルに実現しており前記コンピュータシステムにより読取り可能なプログラム格納装置、
を有しているコンピュータシステム。
【請求項２４】
マシンにより読取り可能なプログラム格納装置において、請求項２２の方法を実施するために前記マシンにより実行可能な命令からなるプログラムをタンジブルに実現しているプログラム格納装置。
【請求項２５】
伝送媒体において実現されるコンピュータデータ信号において、請求項２２の方法を実施するためにコンピュータにより実行可能な命令を実現するコンピュータデータ信号。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、データマイニングに関するものである。特に、本願はデータマイニングのためのニューラルネット及びその他の人工知能技術の使用に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ及びその他の情報及び通信装置の使用が現在の情報時代において増殖するに従い、数字及び非数字（例えば、テキスト）のデータが、しばしば、インターネット等の多数の供給源から収集される。更に、多くのデータベースにおいて大量のデータが存在している。データの多くはアーカイビングの目的のために収集され、従って、多くの場合においては、組織化することなしに格納される。特定の目的のために有用な情報を抽出するためにデータの泥沼を介して振分けることは著しく難解なものである場合がある。
【０００３】
例えば、ビジネス関連は、彼ら及び／又はその他が収集したデータを効果的に分析し且つそれから有用な情報を抽出し且つその抽出した情報を使用してビジネス運営を改善することがビジネス市場において競争力を維持するために益々必要なものであることを見出している。然しながら、このことは、しばしば、気の遠くなるような作業である場合がある。
【０００４】
データマイニングは例えば新たなデータについて予測を行う（予測分析とも呼ばれる）等のデータから有用な情報を抽出するために大量のデータの分析である。多数のデータマイニング製品が入手可能である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
然しながら、ウエブ上の豊富な情報のデータマイニングを可能とする現在の商用製品は、サービスブローカが生のデータを収集又は格納し且つそれを要求に応じてクライエントへ転送することが可能なものであるが、クライエントアプリケーションが予測モデルを維持することを必要とする。クライエントは予測モデルを維持せねばならないので、クライエントマシンのリソースはアプリケーションが実行される場合に圧倒されてしまう場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願はデータマイニングシステムを提供するものである。一実施例においては、本データマイニングシステムは、クライエント、及び該クライエントからのコンサルテーション要求を受取るためのインターフェースを包含する形態とされているサービスブローカを包含している。該サービスブローカは、コンサルテーション要求をニュージェント（Ｎｅｕｇｅｎｔ）へ転送してニュージェントのコンサルテーションを喚起させる。ニュージェントがコンサルテーションを行った後に、サービスブローカはニュージェントにより返される結果オブジェクトをクライエントへ転送する。
【０００７】
サービスブローカは、又、トレーニングインターフェースを包含することが可能であり、且つ該トレーニングインターフェースを介してクライエントからのトレーニング要求を受取り、そのトレーニング要求はトレーニングデータを包含している。サービスブローカはトレーニングデータを包含するトレーニング要求をニュージェントへ転送してそのトレーニングデータでのニュージェントのトレーニング即ち訓練を喚起させる。トレーニング要求は、トレーニングデータをニュージェントのトレーニングとニュージェントのテスト即ち妥当性検査との間で分割する比を特定するパラメータを包含することが可能である。サービスブローカは、ニュージェントのトレーニングの後にニュージェントにより返されるトレーニング結果オブジェクトをクライエントへ転送することが可能である。
【０００８】
本願は、又、ニュージェントとコンサルティングを行うサービスを遠隔クライエントマシンへ提供するための方法を提供している。一実施例においては、本方法は、遠隔クライエントマシンからコンサルテーション要求を受取り、該コンサルテーション要求をニュージェントへ転送してニュージェントのコンサルテーションを喚起させ、且つニュージェントにより返される結果オブジェクトを遠隔クライエントマシンへ転送する、ことを包含している。
【０００９】
本願は、又、ニュージェントを訓練するためのサービスを遠隔クライエントマシンへ提供するための方法を提供している。一実施例によれば、本方法は、遠隔クライエントマシンから訓練要求を受取り、該訓練要求をニュージェントへ転送してニュージェントの訓練を喚起し、ニュージェントにより返される訓練結果オブジェクトを遠隔クライエントマシンへ転送する、ことを包含している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本願は、データマイニング用のツール（システム及び方法の形態において）を提供している。例えば、該ツールは、従来のプログラム格納装置又はコンピュータにより読取り可能な媒体上に格納され、及び／又はコンピュータネットワーク又はその他の伝送媒体を介して伝送される１個又はそれ以上のコンピュータプログラム又はソフトウエアモジュールを包含することが可能である。
【００１１】
クライエント−サーバパラダイムに基づくデータマイニングシステムについて図１を参照して以下に説明する。然しながら、理解すべきことであるが、本願のツールはクライエント−サーバプログラミングモデルに制限されるものではなく、ピアツーピアシステム、メッセージパッシングシステム、その他のプログラミングモデルにおいて使用すべく適応させることが可能である。
【００１２】
データマイニングシステム１０はクライエント１１と、１個又はそれ以上のニュージェント（Ｎｅｕｇｅｎｔ）１３と、サービスブローカ１５とを包含している。サービスブローカ１５はサーバとして構成することが可能であり、且つクライエントからのコンサルテーション要求を受取るためのインターフェースを包含している。サービスブローカは、又、クライエントから訓練要求を受取ることが可能であり、且つ、典型的に（そうである必要性はないが）遠隔サーバである。ニュージェント１３については後に更に説明する。
【００１３】
一実施例に基づいてニュージェントとコンサルティングするためのサービスを遠隔クライエントマシンへ供給するための方法について図１Ａ及び２Ａを参照して説明する。サービスブローカ１５が遠隔クライエントマシンからコンサルテーション要求を受取った後に（ステップＳ２１）、サービスブローカはそのコンサルテーション要求をニュージェント１３へ転送しニュージェントのコンサルテーションを喚起させる（ステップＳ２２）。ニュージェント１３がコンサルテーションを行った後に、サービスブローカ１５はクライエントへニュージェントにより返される結果オブジェクトを転送する（ステップＳ２３）。
【００１４】
一実施例によれば、このコンサルテーション要求はニュージェント１３をコンサルティングするためのデータを包含している。ニュージェント１３はコンサルテーション要求内に包含されているデータの予測分析を実施する。
【００１５】
別の実施例によれば、コンサルテーション要求はニュージェント１３をコンサルティングするためのデータの供給源のアイデンティフィケーション即ち識別を包含している。ニュージェント１３はコンサルテーション要求において識別される供給源から得られた入力データの予測分析を実施する。
【００１６】
別の実施例によれば、サービスブローカ１５は遠隔サーバである。クライエント１１から該遠隔サーバへのコンサルテーション要求は拡張マークアップ言語文書を包含することが可能である。ニュージェントはサーバサイド（ｓｅｒｖｅｒ−ｓｉｄｅ）とすることが可能である。
【００１７】
一実施例に基づくニュージェントを訓練するためのサービスを遠隔クライエントマシンへ供給するための方法について図１Ａ及び２Ｂを参照して説明する。サービスブローカ１５が遠隔クライエントマシンから訓練要求を受取った後に（ステップＳ２６）、サービスブローカはその訓練要求をニュージェント１５へ転送しニュージェントのトレーニング即ち訓練を喚起させる（ステップＳ２７）。ニュージェントが訓練された後に、サービスブローカはニュージェントにより返されるトレーニング結果オブジェクトをクライエントへ転送する（ステップＳ２８）。
【００１８】
Ｎｅｕｇｅｎｔ即ちニュージェントは、トレーニングデータパターンを各々が類似したデータパターンからなる１つのグループに対応している複数のクラスタへグループ化し、且つ入力パターンの１つの選択したグループに対してのメンバーシップ即ち帰属の確率を予測することが可能である。
【００１９】
ニュージェントはトレーニング非数字（例えば、テキスト）パターンを各々が類似した非数字パターンからなる１つのグループに対応している複数のクラスタへグループ化し、且つ入力非数字パターンの１つの選択したグループへのメンバーシップ即ち帰属の確率を予測することが可能である。
【００２０】
ニュージェントはトレーニングデータパターンを各々が類似したデータパターンからなる１つのグループに対応している複数個のクラスタへグループ化し且つ各クラスタに対してそのクラスタから他のクラスタの各々への遷移の確率を決定することによりクラスタモデルを形成することが可能である。ニュージェントは入力パターンを該クラスタモデルに対して適用することにより発生するイベントの確率を予測する。
【００２１】
ニュージェントは、１組のトレーニングデータパターンと関連する入力−出力モデルを形成し且つ該モデルを入力パターンに適用することにより出力値を予測することが可能である。ニュージェントは関数リンクネットを包含することが可能である。
【００２２】
ニュージェントは１組のトレーニングデータパターンにおける対応する関係と関連している規則を形成し且つ該規則を入力パターンに適用することにより結果を予測することが可能である。
【００２３】
ニュージェント技術は、データにおけるパターンを認識し且つ新たなデータに関して予測を行うためにこれらのパターンを使用する種々の方法を包含している。新たなデータを分析してそれが該当するパターンを決定し、それにより過去においてそのパターンを特性付けている挙動に基づいて将来の挙動の予測を提供する。
【００２４】
基礎となる方法の１つのグループは、しばしば、ニューラルネット技術と呼称される。ニューラルネットは相互接続した入力／出力ノードの重み付きネットワークである。ニュージェント技術は、ニューラルネットモデルに加えて、より広い範囲のパターン認識方法をカバーする。
【００２５】
例えば、ニュージェントはＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＮｅｕｇｅｎｔ、ＤｅｃｉｓｉｏｎＮｅｕｇｅｎｔ、ＥｖｅｎｔＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔ、ＴｅｘｔＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＮｅｕｇｅｎｔ、ＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔモデル方法を包含することが可能である。
【００２６】
ＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＮｅｕｇｅｎｔは、似ているパターンをグループ化し且つ特定のグループへのメンバーシップ即ち帰属性の確率を予測するクラスタモデル方法を使用する。
【００２７】
ＤｅｃｉｓｉｏｎＮｅｕｇｅｎｔは、データ内の規則及び関係を露見させ、これらの関係を記述する規則を形成し、且つ発見した規則に基づいて結果を予測するデシジョンツリー即ち決定木モデル方法を使用する。
【００２８】
ＥｖｅｎｔＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔは、イベント発生の確率を予測する遷移計算を有するクラスタモデル方法を使用する。
【００２９】
ＴｅｘｔＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＮｅｕｇｅｎｔは、似ているテキスト（即ち非数字）マテリアルを有するトレーニングデータパターンをグループ化し、且つそのモデルがコンサルティングされている特定のテキスト（即ち非数字）データが特定のグループのメンバー（即ちそれに属すること）である確率を予測するクラスタモデル方法を使用する。
【００３０】
ＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔは、変数（又は１組の変数に対する値）の値を予測するための関数リンクニューラルネットモデル方法を使用する。
【００３１】
関数リンクネットは、入力と出力との間の関数関係をモデル化するために使用することが可能なニューラルネットの１つのタイプである。関数リンクネットは、任意のスカラー関数を入力ｘと出力ｙのベクトルで近似するために使用することが可能であり、従って、不変的なアプロキシメータ（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｏｒ）即ち近似体である。関数リンク層内に完全に包含される非線形性を有する関数リンクネットの構造を図３に示してある。関数リンク層におけるノードは関連する非線形基底関数を有している。非線形性はこの関数リンク層内に完全に閉込められており、且つネットの残部は線形となることが可能であるので、この関数リンクネット構造で例えば回帰に基づくトレーニング等の線形トレーニング技術を使用することが可能である。線形トレーニングは、線形代数技術を介してネット内のパラメータを解決する技術のことを意味している。関数リンクネット方法の例は、本願出願人が所有する米国特許第４，９７９，１２６号、第５，７３４，７９６号、第６，１３４，５３７号、第６，２１２，５０９号に記載されており、それら全体を引用により本明細書に取込む。
【００３２】
ＥｖｅｎｔＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔと関連する幾つかの方法は本願出願人が所有する米国特許第６，３２７，５５０号に記載されており、それを引用により本明細書に取込む。
【００３３】
付加的なクラスタリング、ニューラルネット、デシジョンツリー及びその他の予測モデリング方法は以下の本願出願人が所有する米国特許出願に記載されており、それらも引用により本明細書に取込む。
【００３４】
出願番号第６０／３７４，０６４号、２００２年４月１９日出願、発明の名称「混合型数字及び／又は非数字データの処理（ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ  ＭＩＸＥＤ  ＮＵＭＥＲＩＣ  ＡＮＤ／ＯＲ  ＮＯＮ−ＮＵＭＥＲＩＣ  ＤＡＴＡ）」、
出願番号第６０／３７４，０２０号、２００２年４月１９日出願、発明の名称「自動的ニューラルネットモデル発生及びメインテナンス（ＡＵＴＯＭＡＴＩＣ  ＮＥＵＲＡＬ−ＮＥＴ  ＭＯＤＥＬ  ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ  ＡＮＤ  ＭＡＩＮＴＥＮＡＮＣＥ）」、
出願番号第６０／３７４，０２４号、２００２年４月１９日出願、発明の名称「階層的視覚化を介しての多次元データのビューイング（ＶＩＥＷＩＮＧ  ＭＵＬＴＩ−ＤＩＭＥＮＳＩＯＮＡＬ  ＤＡＴＡ  ＴＨＲＯＵＧＨ  ＨＩＥＲＡＲＣＨＩＣＡＬ  ＶＩＳＵＡＬＩＺＡＴＩＯＮ）」、
出願番号第６０／３７４，０４１号、２００２年４月１９日出願、発明の名称「システム内の発展的変化を発見するための方法及び装置（ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＤＩＳＣＯＶＥＲＩＮＧ  ＥＶＯＬＵＴＩＯＮＡＲＹ  ＣＨＡＮＧＥＳ  ＷＩＴＨＩＮ  Ａ  ＳＹＳＴＥＭ）」、
出願番号第６０／３７３，９７７号、２００２年４月１９日出願、発明の名称「ローカルネットを介しての自動的モデルメインテナンス（ＡＵＴＯＭＡＴＩＣ  ＭＯＤＥＬ  ＭＡＩＮＴＥＮＡＮＣＥ  ＴＨＲＯＵＧＨ  ＬＯＣＡＬ  ＮＥＴＳ）」、
出願番号第６０／３７３，７８０号、２００２年４月１９日出願、発明の名称「データマイニングのためのニューラルネットワークの使用（ＵＳＩＮＧ  ＮＥＵＲＡＬ  ＮＥＴＷＯＲＫＳ  ＦＯＲ  ＤＡＴＡ  ＭＩＮＩＮＧ）」。
【００３５】
各ニュージェントは以下の方法を提供し、それらは、通常、集団的に「アプリケーションプログラマインターフェース」又は「ＡＰＩ」と呼称され、且つウエブサービスと関連して単純に「サービス」と呼称される。
【００３６】
訓練は、ニュージェントへデータ（より特定的にはトレーニングデータパターンとも呼称される）を供給するプロセスであって、従ってニュージェントはトレーニングデータパターンの統計的又はその他のデータ分析を実施し、そのことは将来の予測に対する基礎を与える。ニュージェントのトレーニング即ち訓練の出力はモデル又はその他のデータ分類メカニズムであって、それは、それによりニュージェントがパターンを認識する手段となる。
【００３７】
コンサルティングはニュージェントへ新たなデータを供給するプロセス（又、ニュージェントをコンサルティングするためのデータと呼称される）であり、従って、ニュージェントはトレーニング期間中に開発されるそのモデルを使用して新たなデータからの予測を提供する。
【００３８】
例示的実施例に基づいてニュージェントの訓練及びコンサルテーション方法のインプリメンテーションを可能とさせるウエブサービスについて図１Ｂ及び５Ａ乃至１０Ｆを参照して以下に説明する。訓練及びコンサルテーション方法はウエブサービス技術を介してクライエントプログラムに対して使用可能とされる。典型的に、クライエントとニュージェントとの間にデータのみをパスすることが可能である。従って、本開示において記載する方法は、予測モデルを維持するために何らクライエントに負担を掛けるものではない。クライエント／サーバインターフェースの複雑性は、プロトコルを簡単化することにより且つプラットフォーム技術の不一致の問題を隠すことにより（例えば、それらをユーザに対してトランスペアレント即ち透明なものとさせる）減少させることが可能である。
【００３９】
例えば、ウエブサービス技術は、図１Ｂに示したように、ＨＴＴＰプロトコルを介してテキスト文書である拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）文書を送信すること等により遠隔サーバ（本明細書においては「ウエブサービスブローカ」又は「ＷＳＢ」と呼称される）内の手順を喚起することに基づくものとすることが可能である。ウエブサービスブローカ４５がニュージェント４３の訓練及びコンサルテーション方法を喚起させるためには、ニュージェントの対応する方法をコール即ち呼出すＸＭＬ文書の構造が精密に特定されている。ニュージェントのトレーニング及びコンサルテーションＡＰＩは、好適には、それらがＷＳＢにより喚起されることが可能であるように厳密に定義されている。更に、各夫々のニュージェント内においてインターフェースが実現されている。
【００４０】
上述したニュージェントの各々は、トレーニング及びコンサルティングサービスのためにそれ自身の仕様を定義している（例えば、図４Ａ−１０Ｆ参照）。各ニュージェントインターフェースの共通の要素は入力データ、訓練結果、コンサルテーション結果を包含している。
【００４１】
訓練及びコンサルテーションサービスの両方に対して、一群のデータがニュージェントへパスされる。訓練サービス及びコンサルテーションサービスに対してパスされるデータは、夫々、トレーニングデータ（本明細書においては「ｔｒａｉｎＤａｔａ」とも呼称する）又はコンサルテーションデータ（本明細書においては「ｃｏｎｓｕｌｔＤａｔａ」とも呼称する）として呼ばれる場合がある。幾つかの場合において（例えば、ＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔ）、例えば、モデルのトレーニングとモデルの妥当性検査即ちテストとの間で分割されるトレーニングデータの百分率を決定するために、ニュージェントをトレーニングする場合に付加的なパラメータをパスする場合がある。ニュージェントは、典型的に、入力として数字データを使用する。然しながら、ＴｅｘｔＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＮｅｕｇｅｎｔはテキスト（又はその他の非数字）データも受付け且つＤｅｃｉｓｉｏｎＮｅｕｇｅｎｔはアルファニューメリックデータを受付ける。
【００４２】
ＥｖｅｎｔＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔを除いて、各ニュージェントはトレーニングセッションの結果としてオブジェクトを返す。このオブジェクトはトレーニングセッションの結果に関する情報を提供する。ＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔの場合には、ニュージェントを表わすオブジェクトが訓練結果の構造の一部として返される場合がある。
【００４３】
各ニュージェントのタイプに対して、ニュージェントはコンサルテーションの結果としてオブジェクトを返す。然しながら、ニュージェントは、コンサルテーションにより返すオブジェクトの構造に関して異なる場合がある。例えば、図５Ａ−５Ｋを参照すると、その場合には、ＴｅｘｔＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＮｅｕｇｅｎｔ及びＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＮｅｕｇｅｎｔのみが同じような構造のオブジェクトを返すに過ぎない。ＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔは返されるコンサルテーションオブジェクトの一部としてＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔオブジェクト自身を返す場合がある。
【００４４】
ニュージェントの訓練及びコンサルテーションサービスの仕様は、ニュージェントクラス（以下に説明する）のアーキテクチャに対してマッピングすることが可能である。
【００４５】
ＷＳＢ  ＡＰＩインターフェースについてＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔのみに対して例示的に以下に説明する。
【００４６】
ＷＳＢ  ＡＰＩは多数のクラスを包含することが可能であり、ＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔクラスは訓練及びコンサルテーション方法を包含している。
【００４７】
例えば、ＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔクラスは以下のｔｒａｉｎ方法及びｃｏｎｓｕｌｔ方法を包含することが可能であり、即ちＶａｌｕｅＮｅｕｇｅｎｔＴｒａｉｎＲｅｓｕｌｔ  ｔｒａｉｎ（パターンｔｒａｉｎＤａｔａの集まり、ダブル  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎＰｅｒｃｅｎｔａｇｅ、ブール型でｒｅｔｕｒｎＲｅｓｕｌｔＦｌａｇ）、及びＶａｌｕｅＮｅｕｇｅｎｔＣｏｎｓｕｌｔＲｅｓｕｌｔ  ｃｏｎｓｕｌｔ（パターンｃｏｎｓｕｌｔＤａｔａの集まり）である。
【００４８】
ユーザはパターンクラスの下にデータの集まりをセットアップする。パターンクラスはｔｒａｉｎ又はｃｏｎｓｕｌｔ方法へパスされた一行のデータに対するコンテナである。そのデータの集まりをｔｒａｉｎ又はｃｏｎｓｕｌｔ方法へパスした後に、ＶａｌｕｅＮｅｕｇｅｎｔＴｒａｉｎＲｅｓｕｌｔオブジェクト又はＶａｌｕｅＮｅｕｇｅｎｔＣｏｎｓｕｌｔＲｅｓｕｌｔオブジェクトが返される。
【００４９】
ＶａｌｕｅＮｅｕｇｅｎｔＴｒａｉｎＲｅｓｕｌｔクラスはＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔ  ｔｒａｉｎ方法からの結果を包含しており、且つ以下のフィールド（図４Ａ）を包含することが可能である。即ち、
ｔｒａｉｎＳｔａｔｕｓは、それがリターンする場合にプロセスステータスを表示し、且つｔｒａｉｎ方法が成功したことを返すか否かを決定するためにチェックし；
ｍｏｄｅｌＴｒａｉｎＥｒｒｏｒはモデルの全体的なトレーニングエラーを表示し（全てのモデル出力に対し）；
ｍｏｄｅｌＶａｌｉｄａｔｉｏｎＥｒｒｏｒはそのモデルの全体的な妥当性検査エラーを表示し（全てのモデル出力に対し）；
ｎｕｍｂｅｒＯｆＤａｔａはトレーニングのために使用されるパターンの数を表示し；
ｔｒａｉｎＥｒｒｏｒはニュージェントインスタンスのＯＦｌｄＮＬｉｓｔプロパティにおける各出力に対して対応するトレーニングエラーを表示し；
ｖａｌｉｄａｔｉｏｎＥｒｒｏｒはＯＦｌｄＮＬｉｓｔにおける各個々のターゲットに対する妥当性検査エラーであり且つ１つの出力のみが存在する場合のｍｏｄｅｌＶａｌｉｄａｔｉｏｎＥｒｒｏｒと同じであり；
ｔｒａｉｎＱｕａｌｉｔｙＳｃｏｒｅはニュージェントインスタンスのＯＦｌｄＮＬｉｓｔプロパティにおける各出力に対して対応するトレーニング品質スコアを表示し；
ｖａｌｉｄａｔｉｏｎＱｕａｌｉｔｙＳｃｏｒｅはニュージェントインスタンスのＯＦｌｄＮＬｉｓｔプロパティにおける各出力に対して妥当性検査品質スコアを表示し；
ｔｒａｉｎＲｅｓｕｌｔは各パターンに対する各ターゲットのパターンラベル及びモデル予測値からなる集まりであり；
ｖａｌｉｄａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔは各パターンに対する各ターゲットのパターンラベル及びモデル予測値からなる内側の集まりであり；
ｒａｗＴｒａｉｎＲｅｓｕｌｔは各パターンに対する各ターゲットのパターンラベル及び生の値（クリップ前）からなる集まりであり且つ個別的なニュージェントにおけるバイナリ出力に対して使用され；
ｒａｗＶａｌｉｄａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔは妥当性検査のために使用される各パターンに対しての各ターゲットのパターンラベル及び生の値（クリップ前）からなる集まりであり且つ個別的なニュージェントにおけるバイナリ出力に対して使用され；
ｏｒｉｇｉｎａｌＴｒａｉｎＯｕｔｐｕｔはトレーニングのために使用した各パターンに対する各ターゲットのパターンラベル及びオリジナルの値からなる集まりであり；
ｏｒｉｇｉｎａｌＶａｌｉｄａｔｉｏｎＯｕｔｐｕｔは妥当性評価のために使用する各パターンに対する各ターゲットのパターンラベル及びオリジナルの値からなる集まりであり；
ｎｅｕｇｅｎｔＭｏｄｅｌはＶａｌｕｅＮｅｕｇｅｎｔＴｒａｉｎＲｅｓｕｌｔオブジェクトを使用するモデルへのショートカットである。
【００５０】
ＶａｌｕｅＮｅｕｇｅｎｔＣｏｎｓｕｌｔＲｅｓｕｌｔクラスはＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔ  ｃｏｎｓｕｌｔ方法からの結果を包含しており、且つ以下のフィールド（図４Ｂ）を包含することが可能である。即ち、
ｃｏｎｓｕｌｔＥｒｒｏｒはニュージェントオブジェクトのＯＦｌｄＮＬｉｓｔに関する各出力に対して対応するエラーを表示し、且つそのターゲット値がｃｏｎｓｕｌｔデータ供給源上に包含されていない場合には空であり；
ｃｏｎｓｕｌｔＱｕａｌｉｔｙＳｃｏｒｅは、ニュージェントオブジェクトのＯＦｌｄＮＬｉｓｔに関する各出力に対して対応する品質スコアを表示し、且つそのターゲット値がｃｏｎｓｕｌｔデータ供給源上に包含されていない場合には空であり；
ｃｏｎｓｕｌｔＲｅｓｕｌｔは各パターンに対する各出力のパターンラベル及び予測値からなる集まりであり；
ｏｒｉｇｉｎａｌＣｏｎｓｕｌｔＯｕｔｐｕｔは、各パターンに対するパターンラベル及びオリジナルの出力値からなる集まりであり；
ｒａｗＣｏｎｓｕｌｔＲｅｓｕｌｔは、各パターンに対するパターンラベル及びバイナリ出力値からなる集まりであり且つ個別的なニュージェントにおけるバイナリ出力に対して使用され；
ｎｅｕｇｅｎｔＯｂｊｅｃｔはＶａｌｕｅＮｅｕｇｅｎｔＴｒａｉｎＲｅｓｕｌｔオブジェクトを使用するモデルへのショートカットである。
【００５１】
付加的な例示的な実施例に対するクラスの概略図を図５Ａ−５Ｋ、６Ａ−６Ｋ、７Ａ−７Ｇ、８Ａ−８Ｋ、９Ａ−９Ｃ、１０Ａ−１０Ｆに示してある。同様に名前が付けられているフィールドは上述したのと同様の機能性を有している。説明の便宜上、これら付加的な例示的実施例におけるフィールドの説明は割愛する。
【００５２】
上の特定的な実施例は例示的なものであり且つ本開示の精神から又は特許請求の範囲から逸脱することなしにこれらの実施例に関して多数の変形例を導入することが可能である。異なる例示的実施例の要素及び／又は特徴は本開示の範囲及び特許請求の範囲内において、互いに結合させることが可能であり及び／又は互いに置換させることが可能である。
【００５３】
例えば、本明細書に記載した幾つかの実施例はＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＮｅｕｇｅｎｔ、ＤｅｃｉｓｉｏｎＮｅｕｇｅｎｔ、ＥｖｅｎｔＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔ、ＴｅｘｔＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＮｅｕｇｅｎｔ、ＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔＮｅｕｇｅｎｔ方法の組合わせを使用しているが、特許請求の範囲に記載した事項はクラスタリング、ニューラルネット、デシジョンツリー及び／又はその他の予測モデリング方法を使用するその他のニュージェント技術と共に又はなしで、これらニュージェントの選択したサブセットで実施することが可能である。
【００５４】
付加的な変形例は、以下の米国仮特許出願、出願番号第６０／３７４，０６４号、第６０／３７４，０２０号、第ｆ６０／３７４，０２４号、第６０／３７４，０４１号、第６０／３７３，９７７号、第６０／３７３，７８０号を読むことにより当業者にとって自明なものであり、これらは２００２年４月１９日付で出願されている。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１Ａ】本開示の一実施例に基づくデータマイニングシステムを示したブロック図。
【図１Ｂ】別の実施例に基づくデータマイニングシステムを示した概略図。
【図２Ａ】一実施例に基づくニュージェントをコンサルティングするサービスを遠隔クライエントマシンへ提供する方法を示したフローチャート。
【図２Ｂ】一実施例に基づいてニュージェントを訓練するためのサービスを遠隔クライエントマシンへ提供する方法を示したフローチャート。
【図３】関数リンクネット構造を示した概略図。
【図４Ａ】一実施例に基づく値予測ニュージェントのウエブサービスインターフェース方法に対するクラス概略図。
【図４Ｂ】一実施例に基づく値予測ニュージェントのウエブサービスインターフェース方法に対するクラス概略図。
【図５Ａ】一実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図５Ｂ】ニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースを示したクラス概略図。
【図５Ｃ】一実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図５Ｄ】ニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースを示したクラス概略図。
【図５Ｅ】一実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図５Ｆ】ニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースを示したクラス概略図。
【図５Ｇ】一実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図５Ｈ】ニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースを示したクラス概略図。
【図５Ｉ】一実施例に基づく値予測ニュージェントのウエブサービスインターフェース方法に対するクラス概略図。
【図５Ｊ】ニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースを示したクラス概略図。
【図５Ｋ】ニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースを示したクラス概略図。
【図６Ａ】第三実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図６Ｂ】第三実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図６Ｃ】第三実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図６Ｄ】第三実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図６Ｅ】第三実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図６Ｆ】第三実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図６Ｇ】第三実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図６Ｈ】第三実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図６Ｉ】第三実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図６Ｊ】第三実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図６Ｋ】第三実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図７Ａ】第四実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図７Ｂ】第四実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図７Ｃ】第四実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図７Ｄ】第四実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図７Ｅ】第四実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図７Ｆ】第四実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図７Ｇ】第四実施例に基づく値予測ニュージェントに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図８Ａ】第五実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図８Ｂ】第五実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図８Ｃ】第五実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図８Ｄ】第五実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図８Ｅ】第五実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図８Ｆ】第五実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図８Ｇ】第五実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図８Ｈ】第五実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図８Ｉ】第五実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図８Ｊ】第五実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図８Ｋ】第五実施例に基づくニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図９Ａ】第六実施例に基づく値予測ニュージェントに対するオブジェクト概略図。
【図９Ｂ】第六実施例に基づく値予測ニュージェントのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図９Ｃ】第六実施例に基づく値予測ニュージェントのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図１０Ａ】第七実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図１０Ｂ】第七実施例に基づく値予測ニュージェントに対するオブジェクトスキーマを示した概略図。
【図１０Ｃ】第七実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図１０Ｄ】第七実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図１０Ｅ】第七実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図１０Ｆ】第七実施例に基づく種々雑多なニュージェントクラスのウエブサービスインターフェースに対するクラス概略図。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図５Ｅ】
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【図５Ｆ】
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【図５Ｇ】
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【図５Ｈ】
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【図５Ｉ】
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【図５Ｊ】
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【図５Ｋ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図６Ｆ】
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【図６Ｇ】
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【図６Ｈ】
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【図６Ｉ】
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【図６Ｊ】
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【図６Ｋ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図７Ｆ】
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【図７Ｇ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図８Ｅ】
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【図８Ｆ】
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【図８Ｇ】
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【図８Ｈ】
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【図８Ｉ】
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【図８Ｊ】
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【図８Ｋ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１０Ｄ】
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【図１０Ｅ】
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【図１０Ｆ】
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