(57)【要約】【課題】関連するデータ群の時間的な変遷を追跡する。【解決手段】複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、データ要素間の関係重みづけ情報とデータ要素間にリンクが形成された時期情報を記憶し、指定された期間内にリンクが形成されたシード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択し、選択された演算対象の一つを注目データとして、当該注目データと、他のシード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、注目データのデータ値を更新する。以下、所定の条件が満足されるまで、データ値の更新を繰り返し、演算結果に基づいてグラフ表示を行う。【選択図】図１
2007206926.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータ要素について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として検索する手段と、
前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段と、
前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データのデータ値を更新するデータ値更新手段と、
を含み、
所定の条件が満足されるまで、前記データ値の更新を繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値が、所定の処理に供されることを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ分析装置であって、
前記データ値更新手段によって更新されたデータ値に基づいて、演算対象となるデータ要素を、追加的に選択する手段をさらに含むことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のデータ分析装置であって、
前記選択された注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、
をさらに含み、
前記データ値更新手段は、データ値を変化させると決定した場合に、当該データ値を更新し、
所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値が、所定の処理に供されることを特徴とするデータ分析装置。
【請求項４】
請求項３に記載のデータ分析装置であって、
前記データ値更新手段は、
入力刺激値が０からＸ１minまではＹminであり、Ｘ１minからＸ１maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ１max以上においてはＹmaxとなる第１単調増加関数ｆ１と、入力刺激値がＸ２minからＸ２maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ２max以上においてはＹmaxとなる第２単調増加関数ｆ２とを用い、
注目データに対する入力刺激値がＸ１minからＸ２maxまでの間では、
更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ２（Ｉ２）となるＩ２を参照して、入力刺激値Ｉが当該Ｉ２を超える場合に、データ値をｆ２（Ｉ）に更新し、
更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ１（Ｉ１）となるＩ１を参照して、入力刺激値ＩがこのＩ１未満となる場合に、データ値をｆ１（Ｉ）に更新する
ことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項５】
複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、ＹminからＹmax（Ｙmin＜Ｙmax）までの間の連続値又は多段階のヒステリシス特性を有する値であるデータ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として抽出する手段と、
前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段と、
前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、
前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新するデータ値更新手段と、
を含み、
前記データ値更新手段は、データ値を更新した場合に、各データ要素についてのデータ値の総和が予め定めた値となるよう、データ値のスケーリングを行い、
所定の条件が満足されるまで、前記データ値の更新を繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値が、所定の処理に供されることを特徴とするデータ分析装置。
【請求項６】
複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段を備えるコンピュータの制御方法であって、
前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として検索するステップと、
前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択するステップと、
前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データのデータ値を更新するステップと、
を含み、
所定の条件が満足されるまで、前記データ値の更新を繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値が、所定の処理に供されることを特徴とするコンピュータの制御方法。
【請求項７】
複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段を備えるコンピュータを、
前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として検索する手段、
前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段、及び、
前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データのデータ値を更新する手段、
として機能させるためのプログラムであって、
所定の条件が満足されるまで、前記データ値の更新を繰り返して実行するコンピュータとして機能させるためのプログラム。
【請求項８】
複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として検索する手段と、
前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段と、
前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、
前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該データ値を更新するデータ値更新手段と、
を含み、
所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値を、指定された他の期間に係る前記入力刺激値の演算の入力とすることを特徴とするデータ分析装置。
【請求項９】
複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として検索する手段と、
前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段と、
前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、
前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該データ値を更新するデータ値更新手段と、
を含み、
所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値に基づいて、各データ要素間の相対距離を定め、各データ要素に対応する図形要素を、当該定めた相対距離だけ離れるよう配置して表示することを特徴とするデータ分析装置。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ニューラルネットワークを用いたデータ分析装置、コンピュータの制御方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ニューラルネットワークを用いたデータ分析手法は、例えば、非特許文献１に記載のホップフィールドの提案した手法などいくつかの方法が知られている。そして、ニューラルネットワークを用いたデータ分析手法により、ネットワーク関係構造を持つデータ群の中から、ユーザからの入力情報に関連するデータ群を抽出し、抽出したデータ群をグラフ化して提示するというデータ表示方法が近年では提案され始めてきている。
【非特許文献１】Hopfield, J. J. (1982) Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 79, 2554
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の技術では、データ間にそれぞれ存在するリンク関係が形成された時期を考慮していなかった。そのため、期間を指定してデータ群を抽出することができず、その結果、データ群により構成されるネットワーク構造の時間的な変遷を追うことができなかった。
【０００４】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的の１つは、関連するデータ群の時間的な変遷を追跡することができるデータ分析装置、コンピュータの制御方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明に係るデータ分析装置は、複数のデータ要素について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段と、前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として検索する手段と、前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段と、前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データのデータ値を更新するデータ値更新手段と、を含み、所定の条件が満足されるまで、前記データ値の更新を繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値が、所定の処理に供されることを特徴とする。
【０００６】
また、本発明に係る本発明に係るコンピュータ（例えばパーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、携帯情報端末等である。以下、同様。）の制御方法は、複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段を備えるコンピュータの制御方法であって、前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として検索するステップと、前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択するステップと、前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データのデータ値を更新するステップと、を含み、所定の条件が満足されるまで、前記データ値の更新を繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値が、所定の処理に供されることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係るコンピュータを機能させるためのプログラムは、複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段を備えるコンピュータを、前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として検索する手段、前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段、及び、前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データのデータ値を更新する手段、として機能させるためのプログラムであって、所定の条件が満足されるまで、前記データ値の更新を繰り返して実行するコンピュータとして機能させるためのプログラムである。
【０００８】
ここで、前記データ分析装置は、前記データ値更新手段によって更新されたデータ値に基づいて、演算対象となるデータ要素を、追加的に選択する手段をさらに含むこととしてもよい。
【０００９】
また、前記データ分析装置において、前記選択された注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、をさらに含み、前記データ値更新手段は、データ値を変化させると決定した場合に、当該データ値を更新し、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値が、所定の処理に供されることとしてもよい。
【００１０】
また、前記データ分析装置において、前記データ値更新手段は、入力刺激値が０からＸ１minまではＹminであり、Ｘ１minからＸ１maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ１max以上においてはＹmaxとなる第１単調増加関数ｆ１と、入力刺激値がＸ２minからＸ２maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ２max以上においてはＹmaxとなる第２単調増加関数ｆ２とを用い、注目データに対する入力刺激値がＸ１minからＸ２maxまでの間では、更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ２（Ｉ２）となるＩ２を参照して、入力刺激値Ｉが当該Ｉ２を超える場合に、データ値をｆ２（Ｉ）に更新し、更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ１（Ｉ１）となるＩ１を参照して、入力刺激値ＩがこのＩ１未満となる場合に、データ値をｆ１（Ｉ）に更新することとしてもよい。
【００１１】
また、本発明の一態様に係るデータ分析装置は、複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、ＹminからＹmax（Ｙmin＜Ｙmax）までの間の連続値又は多段階のヒステリシス特性を有する値であるデータ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段と、前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として抽出する手段と、前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段と、前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新するデータ値更新手段と、を含み、前記データ値更新手段は、データ値を更新した場合に、各データ要素についてのデータ値の総和が予め定めた値となるよう、データ値のスケーリングを行い、所定の条件が満足されるまで、前記データ値の更新を繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値が、所定の処理に供されることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の一態様に係るデータ分析装置は、複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段と、前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として検索する手段と、前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段と、前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該データ値を更新するデータ値更新手段と、を含み、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値を、指定された他の期間に係る前記入力刺激値の演算の入力とすることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の別の態様に係るデータ分析装置は、複数のデータ要素の少なくとも一部について、それぞれ、データ値を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報と前記データ要素間にリンクが形成された時期を示す時期情報を記憶する記憶手段と、前記記憶された時期情報に基づいて、前記データ要素のうち、指定された期間内にリンクが形成されたものをシード対象データ要素として検索する手段と、前記シード対象データ要素の少なくとも一つをシードとして、当該シードと、当該シードとは異なる他のシード対象データ要素の少なくとも一つを演算対象として選択する手段と、前記選択された演算対象の一つを所定の規則に基づいて注目データとして選択し、当該注目データと、前記演算対象として選択された各シード対象データ要素との関係重みづけ情報、並びに、演算対象として選択されたシード対象データ要素の各データ値に基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのデータ値を更新する手段であって、当該データ値を更新するデータ値更新手段と、を含み、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、データ値の更新とを繰り返して実行した後の、前記シード対象データ要素の少なくとも一つについての前記データ値に基づいて、各データ要素間の相対距離を定め、各データ要素に対応する図形要素を、当該定めた相対距離だけ離れるよう配置して表示することを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の好適な実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。
【００１５】
本発明の実施の形態に係るデータ分析装置は、図１に示すように、制御部１１と記憶部１２とデータ入力部１３と結果出力部１４とを含んで構成されている。
【００１６】
制御部１１は、ＣＰＵ等で実現でき、記憶部１２に格納されているプログラムに従って、データ分析処理を実行する。制御部１１によるこの処理の具体的な内容については、後に詳しく述べる。記憶部１２は、メモリ素子やディスクデバイスを用いて実現できる。この記憶部１２は制御部１１によって実行されるプログラムを格納している。また記憶部１２は、制御部１１のデータ分析処理において利用される種々のデータを保持するワークメモリとしても動作する。
【００１７】
データ入力部１３及び結果出力部１４は、例えば分析の対象となるデータを格納するデータストレージからデータを取得し、また、当該データストレージやディスプレイ等に分析結果を出力する入出力インタフェースである。
【００１８】
次に、本実施の形態の制御部１１によるデータ分析処理について説明する。本実施の形態では、相互結合ネットワーク型データ構造を規定し、そのノードの各々に多段階ヒステリシス入出力特性を有するデータ値記憶ユニットを対応させる。本実施の形態では、分析の対象となるデータは、複数のデータ要素を含む。具体例として、分析対象のデータを発明者全体で構成される共同発明のネットワークであるとすると、データ要素は、個々の発明者として定義できる。
【００１９】
各ノードの多段階ヒステリシス入出力特性は、次のようなものである。まず、単純なヒステリシス特性（単独ヒステリシス特性）は、図２（ａ）に示すように、データ値ＹがＹ＝０又はＹmaxのいずれか一方の値となる。そして、下側しきい値Ｑminと、上側しきい値Ｑmaxとが定められている。当初、データ値Ｙが「０」に初期化されているとすると、入力Ｉが上側しきい値Ｑmaxを超えるまでは「０」の状態を維持する。そして入力Ｉが上側しきい値Ｑmaxを超えると、データ値ＹはＹmaxとなる。この後、入力Ｉが下側しきい値Ｑminを超えている間はＹmaxの値を維持する。入力Ｉが下側しきい値Ｑmin以下となると、データ値Ｙは「０」となる。
【００２０】
多段階ヒステリシスとは、この単独ヒステリシス特性を多段階に積上げたものである。具体的にこの多段階ヒステリシス特性においては、各ノードは、Ｙ＝０からＹ＝ＹmaxまでのＮ段階の値のいずれかをとる。具体的には、図２（ｂ）に示すように、各段階ごとに下側しきい値Ｑｉminと、上側しきい値Ｑｉmaxとが規定されている。
【００２１】
そしてデータ値が「０」にリセットされている状態で、入力が、上側しきい値Ｑ１maxを超え、第２段階における上側しきい値Ｑ２maxを超えない場合（Ｑ１max＜Ｉ＜Ｑ２maxの場合）に、出力が第１段階の出力Ｙ＝Ｙmax／Ｎとなる。またここから第１段階の下側しきい値Ｑ１minを下回るまで入力Ｉが変化すると、データ値Ｙは「０」となる。
【００２２】
また、データ値がＹ＝Ｙmax／Ｎである状態で、入力Ｉの値が、第２段階における上側しきい値Ｑ２maxを超え、第３段階における上側しきい値Ｑ３maxを超えない場合（Ｑ２max＜Ｉ＜Ｑ３maxの場合）、データ値Ｙは第２段階の値、Ｙ＝２×Ｙmax／Ｎとなる。
【００２３】
制御部１１は、図３に示すように、各データ要素についてデータ要素を特定する情報（例えば発明者の名前等）と、データ値とを関連付けた要素データベースを生成して記憶部１２に格納する。
【００２４】
また、記憶部１２には、データ要素間のネットワークを規定する情報およびデータ要素間のリンク関係が形成された時期を示す時期情報が格納される。この情報は、図４に示すように、データ要素を特定する情報（例えば特許出願書面のタイトル等）と、それに対して接続関係のある、他のデータ要素を特定する情報（例えば発明者の名前等）およびそれらのリンク関係が形成された時期（例えば特許出願日等）を関連付けたものである。
【００２５】
さらに制御部１１は、図５に示すように、データ要素のペア（対）ごとに関係重みの値を設定した関係重みづけデータベースを生成して、記憶部１２に格納する。また、図５の例では、下三角部分は上三角部分を対角線で折返した値に設定される（つまりＴij＝Tji）であるので、下三角部分を省略している。
【００２６】
さらに本実施の形態では、記憶部１２に、多段階ヒステリシス特性を規定するための、各段階の下側しきい値及び上側しきい値の値が格納されている。
【００２７】
制御部１１は、これら記憶部１２に格納されている情報に基づきデータ分析処理を行う。本実施の形態では、相互結合ネットワークにおける各ノードにこのようなヒステリシスユニットを対応させ、以下のステップで定められる「力学系」により活性伝播を行う。本実施の形態のデータ値記憶ユニットからなるネットワークでは、その活性伝播によって得られるアトラクタ（不動点状態）が、初期状態に連続的に依存することになる。
【００２８】
以下、本実施の形態のデータ分析装置の動作について図６を用いて説明する。ここでは特許出願文書とその発明者とを対応付けて記憶した特許データベースからユーザが入力した検索文字列と、指定期間とに基づいて特許出願文書を種文書として検索し、検索により見出された種文書に基づいて活性伝播処理を行った結果を利用者に提示する処理を例として用いる。
【００２９】
制御部１１は入力された検索文字列と指定期間とに基づいて（Ｓ１）、特許データベースから、種文書として特許出願文書を少なくとも一つ検索する（Ｓ２）。この検索文字列による検索は、広く知られているキーワード検索や、単語の出現頻度などを利用する方法で行う。そして、指定期間による検索は、特許出願文書と発明者とのリンクが形成された時期が指定期間内にあるものを検索することで行う。また、検索文字列と指定期間の両方の条件から検索して見出された特許出願文書を表示し、利用者にそのうち少なくとも一つを選択させて種文書を決定することとしてもよい。
【００３０】
制御部１１は、ここでＳ２の検索によって見いだされた特許出願文書、又はそのうち利用者から選択された特許出願文書を初期シードデータとして、活性伝播処理（Ｓ３）を実行する。活性伝播処理においては、初期シードデータとの間で接続関係のある発明者群を初期的な演算対象とする。その際に、データ間に接続関係が形成された時期が、指定された期間内にあるもののみが演算対象として読み込まれる。以上の初期設定の後に、初期シードデータに与えたデータ値を活性伝播させる。そして活性伝播後に、演算対象に含まれる各データ要素のデータ値を参照し、データ値が所定の重みしきい値を超えるデータ要素について、演算対象に加えていき、演算対象を拡大する。そして、さらに活性伝播の処理を続ける。なお、活性伝播処理の詳細な処理については後述する。
【００３１】
制御部１１は、活性伝播の処理が収束すると、利用者に処理結果を提示する（Ｓ４）。処理結果の提示方法としては、活性伝播が収束した後で、データ要素のデータ値が大きい順に提示してもよいし、図７に示されるように、各データ値に基づいて各データ要素間の相対距離を定め、各データ要素を表す図形要素（例えば矩形、円形など）を、上記定めた相対距離に対応する距離だけ離れるよう配置して表示することとしてもよい。図７においては、データ要素として「発明者」と「特許出願文書」のように、異質のものが含まれる場合、各種のデータ要素について互いに異なる図形要素を用いて表示を行っている。なお、リンクが設定されているデータ要素間は、線分で結んで表示してもよい。この表示によれば、例えば、データ値が大きい特許出願文書間あるいは発明者間は近接して配置される。これから例えばある技術とある技術がどのような人的関係でつながっているか、といった情報を分析することが可能となる。また、データ値に応じて、各図形要素の色の濃さなどを変化させて表示してもよい。
【００３２】
以下、制御部１１における活性伝播の処理について図８を参照しながら説明する。まず、制御部１１は、演算対象を選択する等の初期化処理を行う（Ｓ１０）。制御部１１は、利用者に対して、初期的に注目データとなるデータ要素を一つ選択させる。そして利用者が選択した注目データ（以下、この最初に選択された注目データを、初期シードデータと呼ぶ）について、接続先にあるデータ要素のリストを読み出す。ここで読み出されたデータ要素のリストに列挙されたデータ要素と、初期シードデータが（つまり、データ要素間で規定されたネットワーク上で、初期シードデータと隣接関係にあるデータ要素群）、演算対象として扱われる。
【００３３】
制御部１１は、また各データ要素についてのデータ値を初期化して、要素データベースを初期化する。この初期化の具体的な方法例としては、初期シードデータについて予め定めた初期値を設定し、初期シードデータ以外のデータ要素については「０」とすればよい。
【００３４】
次に制御部１１は、演算対象となっている複数（Ｍ個）のデータ要素のうち、一つのデータ要素を所定の規則に基づいて注目データとして選択する（Ｓ１１）。この規則（選択規則）は、例えばランダムに行う。ここでは、ｉ番目のデータ要素が注目データとして選択されたものとする。
【００３５】
制御部１１は、演算対象となったデータ要素との関係重みづけ情報に基づいて、注目データの入力刺激値を次の（１）式で演算する（Ｓ１２）。
【数１】
2007206926.tif 000003
【００３６】
ここで、Ｔijは、ｉ番目のデータ要素とｊ番目のデータ要素との間の関係重みづけの値であり、関係重みづけデータベースから読出されて利用される。また、Ｙjは、ｊ番目のデータ要素に関連づけられて要素データベースに格納されているデータ値である。
【００３７】
次に、注目データであるｉ番目のデータ要素に関連付けられたデータ値を決定して（Ｓ１３）、要素データベースを更新する。具体的に本実施の形態のデータ値の決定は次のようにして行われる。
【００３８】
すなわち、注目データに関連づけられているデータ値が多段階の値のうち、どの段階の値ｎであるかを調べる。ここでは１段階ごとにＹmax／Ｎ＝ΔＹずつ変化することとしているので、データ値をΔＹで除した値として段階の値ｎを求めることができる（すなわちＹ＝ｎ×ΔＹなので、これをΔＹで除することでｎを求める）。次に、当該求めた段階に対応する下側しきい値θminと上側しきい値θmaxとを取得する。
【００３９】
そして、処理Ｓ１２にて演算された入力刺激値Ｉと、上側しきい値θmaxとを比較し、Ｉ＞θmaxの場合は、データ値Ｙを（ｎ＋１）×ΔＹに更新し、さらに処理Ｓ１２を再帰的に実行する。なお、最も上の段階Ｙ＝Ｙmaxにおいては、上側しきい値を入力刺激値の最大値より大きくしておくことで、データ値が最大値を超えないようにしておく。また、下側しきい値θminと入力刺激値Ｉとを比較し、Ｉ≦θminの場合は、データ値Ｙを（ｎ−１）×ΔＹに更新し、処理Ｓ１２を再帰的に実行する。この場合も、最も下の段階Ｙ＝Ｙminにおいては、下側しきい値を入力刺激値の最小値より小さくしておくことで、データ値が最小値を下回らないようにしておく。また、θmin＜Ｉ≦θmaxとなっている場合は、処理Ｓ１４に移行する。
【００４０】
制御部１１は、演算の対象となっている各データ要素についてのデータ値の総和が予め定めた値Ｃとなるよう、データ値をスケーリングする（Ｓ１４）。すなわち、ｉ番目のデータ値をＹiとして、
【数２】
2007206926.tif 000004
を演算し、データ値Ｙiに代えて、このデータ値Ｙ′iを記憶部１２に上書きして格納する。このスケーリングによって、ネットワークの収束性が向上される。
【００４１】
こうして注目データに関連づけられているデータ値を更新してスケーリングした後、各データ要素に関するデータ値のセットで規定されるベクトル
【数３】
2007206926.tif 000005
を生成する（Ｓ１５）。そして記憶部１２に前回生成したベクトルが格納されているときには、当該前回生成したベクトルと当該ベクトルとの差を算出し、当該算出された差のベクトルがゼロベクトル（その要素がすべて「０」となっているベクトル）か否か、つまり、
【数４】
2007206926.tif 000006
となっているか否かを調べる（Ｓ１６）。なお、前回生成したベクトルと今回生成したベクトルとの次元が異なる場合は、処理Ｓ１７へ移行する。また、次元が同じ場合であっても、この処理Ｓ１６での差ベクトルが、ゼロベクトルでない場合（Ｎｏの場合）は、処理Ｓ１７に移行して、演算対象の拡大処理を行う（Ｓ１７）。
【００４２】
この処理Ｓ１７では、制御部１１は、更新されたデータ値に基づいて、演算対象となるデータ要素を、追加的に選択する。以下、具体的な処理例を述べる。制御部１１は、演算対象となっているデータ要素のうち、初期シードデータ以外のデータ要素についてのデータ値を参照し、所定の重みしきい値（例えば「０」）を超えているデータ要素について、当該データ要素と隣接関係にある（接続関係ありとして列挙されている）データ要素のリストを読み出して、現在の演算対象のデータ要素のリストに連結し、演算対象のデータ要素の数を増大させる。ここで連結は、重複を除いて結合することをいい、いわば集合の和を演算する処理に相当する。
【００４３】
なお、制御部１１は、連結を行うにあたり、連結後に、演算対象となっているデータ要素の数が、予め定めた最大値を超えるときには、連結を行わないよう制御してもよい。これにより、演算対象のデータ要素の数が際限なく増大することを防止できる。
【００４４】
制御部１１は、演算対象の拡大処理を行ったあと、処理Ｓ１１に戻って処理を繰返す。ここではデータ値の更新後において、各データ要素に関係するデータ値が変化しなくなったか否かを調べ、変化している間は処理Ｓ１１に戻るようにしているのである。
【００４５】
また、処理Ｓ１６において、算出した差のベクトルがゼロベクトルとなっている場合（Ｙｅｓの場合）は、処理を終了する。この時点で要素データベースに格納されているデータ要素を特定する情報とデータ値とのセットが、分析結果として後の所定処理に供されることになる。なお、この要素データベースに格納されている状態は個々のデータ要素における入出力が均衡した状態（いわば力学系のアトラクタ）を表す。この状態は「不動点」と呼ばれる状態に相当する。
【００４６】
また、ここで説明した処理Ｓ１３における演算では、演算処理を再帰的に実行する必要がある。すなわちデータ値が複数の段階分だけ変化することがあり得るためである。このように複数段階に亘って変化する場合、制御部１１はしきい値と入力刺激値との比較演算を繰返して行うこととなり、段階数Ｎを大きくすると、演算速度の低下が生じる。そこで本実施の形態では、データ値を離散的にＮ段階とする代りに、Ｎを無限大とした場合の極限を想定して、データ値を連続値として扱う。ここでの連続値は、コンピュータの内部表現としては離散的な表現によって表されるものであるが、理論的には段階的な値をとるものでないとの意味で連続値と呼ぶこととしたものである。
【００４７】
連続値とする場合は、図９に示すように、入力刺激値が０からＸ１minまではＹminであり、Ｘ１minからＸ１maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ１max以上においてはＹmaxとなる第１単調増加関数ｆ１と、入力刺激値がＸ２minからＸ２maxまでの間に連続的に単調増加し、Ｘ２max以上においてはＹmaxとなる第２単調増加関数ｆ２とを用いてデータ値の更新処理を行う。すなわち、
（１）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ２maxを超える場合、つまりＸ２max＜Ｉの場合：
データ値Ｙ＝Ｙmaxとする。
（２）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ１min以下の場合、つまりＸ１min＜Ｉの場合：
データ値Ｙ＝Ｙminとする。
（３）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ１minからＸ２maxまでの間の場合、つまりＸ１min＜Ｉ≦Ｘ２maxの場合：
更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ２（Ｉ２）となるＩ２を参照して、入力刺激値Ｉが当該Ｉ２を超える場合に、データ値をｆ２（Ｉ）に更新し、
更新前の注目データのデータ値Ｙについて、Ｙ＝ｆ１（Ｉ１）となるＩ１を参照して、入力刺激値ＩがこのＩ１未満となる場合に、データ値をｆ１（Ｉ）に更新する。
【００４８】
ここで第１，第２の単調増加関数ｆ１，ｆ２は
【数５】
2007206926.tif 000007
として定義できる。この場合、Ｙ＝ｆ２（Ｉ２）、及びＹ＝ｆ２（Ｉ１）を、それぞれ、Ｉ２，Ｉ１について解いた解が
【数６】
2007206926.tif 000008
となる。従って、上記データ値の更新処理は、次のようになる。すなわち、
（１）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ２maxを超える場合、つまりＸ２max＜Ｉの場合：
データ値Ｙ＝Ｙmaxとする。
（２）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ１min以下の場合、つまりＸ１min＜Ｉの場合：
データ値Ｙ＝Ｙminとする。
（３）注目データに対する入力刺激値ＩがＸ１minからＸ２maxまでの間の場合、つまりＸ１min＜Ｉ≦Ｘ２maxの場合：
更新前の注目データのデータ値Ｙについて、入力刺激値ＩがＹ／α＋Ｘ２minを超える場合に、データ値をｆ２（Ｉ）＝α（Ｉ−Ｘ２min）に更新する。また更新前の注目データのデータ値Ｙについて、入力刺激値ＩがＹ／α＋Ｘ１min未満となる場合に、データ値をｆ１（Ｉ）＝α（Ｉ−Ｘ１min）に更新する。この方法によると、判断処理の回数を制限でき、計算量を低減できる。
【００４９】
以上説明した本発明の実施形態に係るデータ分析装置によれば、指定した期間内にリンク関係が生じたデータ群を抽出し、抽出したデータ群により活性伝播処理を行った結果を提示することで、指定の期間内に形成されたリンクのみから構成されるデータ群のネットワーク構造を把握することができる。
【００５０】
また、上記実施形態において、ある指定期間での演算結果を次の指定期間におけるデータ値の初期値として入力することとしてもよい。例えば、第１の指定期間と、第２の指定期間がある場合に、第１の指定期間内に形成されたリンクを持つデータ群に係る活性伝播処理を行った結果得られたデータ値を、第２の指定期間内に形成されたリンクを持つデータ群に係る活性伝播処理におけるデータ値の初期値として用いることとする。上記の演算処理の結果を提示することで、利用者は、ある指定期間（第１の指定期間）から次の指定期間（第２の指定期間）にかけてのデータ群の変遷を辿ることができる。なお、時間要素としてＴｉ（ｉは自然数、ｉが大きくなるにつれ時間が進むこととする）を定義すると、第１の指定期間がＴ１〜Ｔ３、第２の指定期間がＴ２〜Ｔ４である場合には、上記の処理結果により過去から現在（または未来）に向かうデータ群の変遷を辿ることができる。また、第１の指定期間をＴ２〜Ｔ４、第２の指定期間をＴ１〜Ｔ３とした場合には、上記の処理結果により現在から過去に向かうデータ群の変遷を辿ることができる。なお、上述した例において、第１の指定期間を１回前に指定された期間、第２の指定期間をその次に指定された期間と設定してもよいし、それぞれを同時に入力して指定できることとしてもよい。また、期間の始期と終期とを指定して、その間を例えばＮ（Ｎは自然数）で分割してそれぞれの期間に順に番号を振り、番号１の期間についての活性伝播処理の演算結果を番号２の期間に係る活性伝播処理の入力として、番号がＮに達するまで再帰的に上記処理を繰り返すこととしてもよい。
【００５１】
また、ネットワーク関連構造を持つデータ群の中から、ユーザが入力した検索キーに関連するデータ群を抽出する方法は、本実施形態に記載の方法に限られるものではない。例えば、論文「Anderson, J., R., Pirolli, P., L., "Spread of Activation", Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, Vol. 10, No. 4, 791-798(1984).」に記載の「活性拡散」を用いた方法や、特開２００５−２１６１８７号公報に記載のデータ値のヒステリシスが１段階である場合の「双安定ユニット」を用いた方法を用いることとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の実施の形態に係るデータ分析装置の構成ブロック図である。
【図２】データ要素ごとのデータ値の更新方法例を表す説明図である。
【図３】要素データベースの内容例を表す説明図である。
【図４】データ要素間のネットワークを規定する情報の例を表す説明図である。
【図５】関係重みデータベースの内容例を表す説明図である。
【図６】データ分析装置の処理例を表すフローチャート図である。
【図７】データ値の表示方法の例を表す説明図である。
【図８】活性伝播の処理例を表すフローチャート図である。
【図９】データ値の更新方法例を表す説明図である。
【符号の説明】
【００５３】
１１  制御部、１２  記憶部、１３  データ入力部、１４  結果出力部。
【図１】
2007206926.tif 000009
【図２】
2007206926.tif 000010
【図３】
2007206926.tif 000011
【図４】
2007206926.tif 000012
【図５】
2007206926.tif 000013
【図６】
2007206926.tif 000014
【図７】
2007206926.tif 000015
【図８】
2007206926.tif 000016
【図９】
2007206926.tif 000017