(57)【要約】【課題】マルチソース異種データに基づいて予測するための方法及び装置を提供する。【解決手段】本発明の方法は、設定されたタイプのイベントに関して、イベント結果を反映し得る、少なくとも２つのタイプの履歴データを取得するステップと、設定されたタイプのイベントの属性データと、少なくとも２つのタイプの履歴データとの結合尤度モデルを確立し、最大事後原則に従って、属性データの最適な推定を特定するステップと、設定されたタイプである、予測されるイベントに関して、結合尤度モデルにおける属性データに関連付けられた確率分布に基づいて、確率分布におけるパラメータを、予測されるイベントの予測結果として特定するステップとを含む。【選択図】      図１
2016048535.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチソース異種データに基づいて予測するための方法であって、
設定されたタイプのイベントに関して、イベント結果を反映し得る、少なくとも２つのタイプの履歴データを取得するステップと、
前記設定されたタイプの前記イベントの属性データと、前記少なくとも２つのタイプの履歴データとの結合尤度モデルを確立し、最大事後原則に従って、前記属性データの最適な推定を特定するステップと、
前記設定されたタイプである、予測されるイベントに関して、前記結合尤度モデルにおける前記属性データに関連付けられた確率分布に基づいて、前記確率分布におけるパラメータを、前記予測されるイベントの予測結果として特定するステップと
を含むことを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記設定されたタイプの前記イベントの属性データと、前記少なくとも２つのタイプの履歴データとの結合尤度モデルを確立する前記ステップは、
前記少なくとも２つのタイプの履歴データと前記属性データとの間の関係、及び前記関係を補正して正規分布を満たすための補正関数に従って、前記結合尤度モデルを確立するステップ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】
前記履歴データと前記属性データとの間の前記関係は、ポアソン分布関数及び／又はガンマ分布関数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】
前記方法は特に、
試合に関して、試合結果を反映し得る履歴スコア及び履歴オッズを、前記２つのタイプの履歴データとして取得するステップと、
試合ｍに関して、前記試合ｍのホームオッズｐｍ，１、平均オッズｐｍ，２、及びビジタオッズｐｍ，３を使用して、以下の関係式に基づいて、前記試合ｍのポアソン分布のホームチームゴールパラメータλｍ，１及びビジタチームゴールパラメータλｍ，２を特定するステップであって、
【数１】
2016048535.tif 000046
ここで、Ｐ（）は、分布確率であり、ｍは、前記試合の連続番号であり、ｍの値の範囲は、１からＭであるステップと、
オッズに基づいて特定される、各試合の前記ホームチームゴールパラメータλｍ，１及び前記ビジタチームゴールパラメータλｍ，２とともに、各試合のホームチームスコアｓｍ，１及びビジタチームスコアｓｍ，２を、以下の式に代入して、試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータθに関する、以下の結合尤度モデルを構築し、最大事後方式によって、各試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータθを特定するステップであって、
【数２】
2016048535.tif 000047
ここで、
【数３】
2016048535.tif 000048
ｎは、試合チームの連続番号であり、αｉは、試合チームｉの攻撃的能力パラメータであり、ｄｊは、試合チームｊの防御的能力パラメータであり、ｂｋ及びｂｋ’は、試合の状態に従って、ホームチーム及びビジタチームとして試合するときの試合チームの攻撃的能力パラメータ及び防御的能力パラメータを補正するためにそれぞれ使用される、前記試合の状態調節パラメータであり、
Ｐ（θ）の意味は、θの分布確率であり、
【数４】
2016048535.tif 000049
ｓの値がｓｍ，１であるとき、
【数５】
2016048535.tif 000050
であり、
ｓの値がｓｍ，２であるとき、
【数６】
2016048535.tif 000051
であり、
【数７】
2016048535.tif 000052
λの値がλｍ，１であるとき、
【数８】
2016048535.tif 000053
であり、
λの値がλｍ，２であるとき、
【数９】
2016048535.tif 000054
であり、
ｇは、予め設定された重み値であり、βは、予め設定された第１の調節パラメータ値であり、σ１は、予め設定された第２の調節パラメータ値であり、σ２は、予め設定された第３の調節パラメータ値であり、
Γ（）は、ガンマ関数であり、
ｌｏｇＮ（）関数は、対数正規分布関数であり、
【数１０】
2016048535.tif 000055
は、設定された閾値より少ない履歴データを有する試合チームを補正するのに使用され、
【数１１】
2016048535.tif 000056
は、試合チームの攻撃的／防御的能力のバランスを補正するのに使用される、ステップと
を含むことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記設定されたタイプである、予測されるイベントに関して、前記結合尤度モデルにおける前記属性データに関連付けられた確率分布に基づいて、前記確率分布におけるパラメータを、前記予測されるイベントの予測結果として特定する前記ステップは、
予測される試合ｃに関して、前記試合に参加しているホームチームｉ及びビジタチームｊの攻撃的／防御的能力パラメータθに従って、以下の関係式に基づいて、前記試合ｃのホームチーム分布パラメータλｃ，１及びビジタチーム分布パラメータλｃ，２を特定するステップであって、
【数１２】
2016048535.tif 000057
【数１３】
2016048535.tif 000058
は、前記予測される試合ｃに従って特定されたホームチーム補正係数であり、
【数１４】
2016048535.tif 000059
は、前記ホームチームｉの攻撃的能力パラメータであり、
【数１５】
2016048535.tif 000060
は、前記ビジタチームｊの防御的能力パラメータであり、
【数１６】
2016048535.tif 000061
は、前記予測される試合ｃに従って特定されたビジタチーム補正係数であり、
【数１７】
2016048535.tif 000062
は、前記ビジタチームｊの攻撃的能力パラメータであり、
【数１８】
2016048535.tif 000063
は、前記ホームチームｉの防御的能力パラメータである、ステップと、
前記予測される試合ｃに関して、前記ホームチーム分布パラメータλｃ，１及び前記ビジタチーム分布パラメータλｃ，２に従って、以下の関係式に基づいて、オッズｐｃ，１、ｐｃ，２、及びｐｃ，３を特定するステップと、
【数１９】
2016048535.tif 000064
前記予測される試合ｃに関して、前記ホームチーム分布パラメータλｃ，１及び前記ビジタチーム分布パラメータλｃ，２に従って、以下の関係式に基づいて、スコアｓｃ，１及びｓｃ，２を特定するステップと
【数２０】
2016048535.tif 000065
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】
試合に関して、試合結果を反映し得る履歴スコア及び履歴オッズを、２つのタイプの履歴データとして取得した後、前記方法は、
前記履歴オッズに関する正規化処理を実行するステップを更に含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
マルチソース異種データに基づいて予測するための装置であって、
設定されたタイプのイベントに関して、イベント結果を反映し得る、少なくとも２つのタイプの履歴データを取得する、データ取得モジュールと、
前記設定されたタイプの前記イベントの属性データと、前記少なくとも２つのタイプの履歴データとの結合尤度モデルを確立し、最大事後原則に従って、前記属性データの最適な推定を特定する、モデル推定モジュールと、
前記設定されたタイプである、予測されるイベントに関して、前記結合尤度モデルにおける前記属性データに関連付けられた確率分布に基づいて、前記確率分布におけるパラメータを、前記予測されるイベントの予測結果として特定する、結果予測モジュールと
を備えることを特徴とする、装置。
【請求項８】
前記モデル推定モジュールは特に、
前記少なくとも２つのタイプの履歴データと前記属性データとの間の関係、及び前記関係を補正して正規分布を満たすための補正関数に従って、前記結合尤度モデルを確立するのに使用されることを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記履歴データと前記属性データとの間の前記関係は、ポアソン分布関数及び／又はガンマ分布関数を含むことを特徴とする、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記データ取得モジュールは特に、試合に関して、試合結果を反映し得る履歴スコア及び履歴オッズを、２つのタイプの履歴データとして取得することに使用され、
前記モデル推定モジュールは特に、
試合ｍに関して、前記試合ｍのホームオッズｐｍ，１、平均オッズｐｍ，２、及びビジタオッズｐｍ，３を使用して、以下の関係式に基づいて、前記試合ｍのポアソン分布のホームチームゴールパラメータλｍ，１及びビジタチームゴールパラメータλｍ，２を特定し、
【数２１】
2016048535.tif 000066
ここで、Ｐ（）は、分布確率であり、ｍは、前記試合の連続番号であり、ｍの値の範囲は、１からＭであり、並びに、
オッズに基づいて特定される、各試合の前記ホームチームゴールパラメータλｍ，１及び前記ビジタチームゴールパラメータλｍ，２とともに、各試合のホームチームスコアｓｍ，１及びビジタチームスコアｓｍ，２を、以下の式に代入して、試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータθに関する、以下の結合尤度モデルを構築し、最大事後方式によって、各試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータθを特定するように使用され、
【数２２】
2016048535.tif 000067
ここで、
【数２３】
2016048535.tif 000068
ｎは、試合チームの連続番号であり、αｉは、試合チームｉの攻撃的能力パラメータであり、ｄｊは、試合チームｊの防御的能力パラメータであり、ｂｋ及びｂｋ’は、試合の状態に従って、ホームチーム及びビジタチームとして試合するときの試合チームの攻撃的能力パラメータ及び防御的能力パラメータを補正するためにそれぞれ使用される、前記試合の状態調節パラメータであり、
Ｐ（θ）の意味は、θの分布確率であり、
【数２４】
2016048535.tif 000069
ｓの値がｓｍ，１であるとき、
【数２５】
2016048535.tif 000070
であり、
ｓの値がｓｍ，２であるとき、
【数２６】
2016048535.tif 000071
であり、
【数２７】
2016048535.tif 000072
λの値がλｍ，１であるとき、
【数２８】
2016048535.tif 000073
であり、
λの値がλｍ，２であるとき、
【数２９】
2016048535.tif 000074
であり、
ｇは、予め設定された重み値であり、βは、予め設定された第１の調節パラメータ値であり、σ１は、予め設定された第２の調節パラメータ値であり、σ２は、予め設定された第３の調節パラメータ値であり、
Γ（）は、ガンマ関数であり、
ｌｏｇＮ（）関数は、対数正規分布関数であり、
【数３０】
2016048535.tif 000075
は、設定された閾値より少ない履歴データを有する試合チームを補正するのに使用され、
【数３１】
2016048535.tif 000076
は、試合チームの前記攻撃的／防御的能力のバランスを補正するのに使用される
ことを特徴とする、請求項７〜９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１１】
前記結果予測モジュールは特に、
予測される試合ｃに関して、前記試合に参加しているホームチームｉ及びビジタチームｊの攻撃的／防御的能力パラメータθに従って、以下の関係式に基づいて、前記予測される試合ｃのホームチーム分布パラメータλｃ，１及びビジタチーム分布パラメータλｃ，２を特定し、
【数３２】
2016048535.tif 000077
【数３３】
2016048535.tif 000078
は、前記予測される試合ｃに従って特定されたホームチーム補正係数であり、
【数３４】
2016048535.tif 000079
は、前記ホームチームｉの攻撃的能力であり、
【数３５】
2016048535.tif 000080
は、前記ビジタチームｊの防御的能力であり、
【数３６】
2016048535.tif 000081
は、前記予測される試合ｃに従って特定されたビジタチーム補正係数であり、
【数３７】
2016048535.tif 000082
は、前記ビジタチームｊの攻撃的能力であり、
【数３８】
2016048535.tif 000083
は、前記ホームチームｉの防御的能力であり、
前記予測される試合ｃに関して、前記ホームチーム分布パラメータλｃ，１及び前記ビジタチーム分布パラメータλｃ，２に従って、以下の関係式に基づいて、オッズｐｃ，１、ｐｃ，２、及びｐｃ，３を特定し、
【数３９】
2016048535.tif 000084
前記予測される試合ｃに関して、前記ホームチーム分布パラメータλｃ，１及び前記ビジタチーム分布パラメータλｃ，２に従って、以下の関係式に基づいて、スコアｓｃ，１及びｓｃ，２を特定する
【数４０】
2016048535.tif 000085
のに使用されることを特徴とする、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記モデル推定モジュールはまた特に、試合に関して、試合結果を反映し得る履歴スコア及び履歴オッズを、２つのタイプの履歴データとして取得した後に、前記履歴オッズに関する正規化処理を実行するのに使用されることを特徴とする、請求項１０に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、データ処理技術に関し、特に、マルチソース異種データに基づいて予測するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術では、一般的な予測する方法は、履歴データ及びモデルに基づいて、イベント結果を予測することである。典型的な応用シナリオは、種々の試合の結果を予測することである。
【０００３】
履歴試合データに基づいた予測モデルは、主として、履歴試合データにおける種々のチームのパフォーマンスを分析することによって、試合チームの攻撃的／防御的能力を推定し、このことに基づいて、後続の試合の試合結果を予測する。
【０００４】
この技術的解決策の欠点は主として、以下のように、種々の試合チームの試合が、時間とともにまばらに分布され、試合チームの選手が変化し、且つ選手自身の状態とともに試合の好機の特質が変動することに起因して、このことに基づいて取得された予測モデルが、正確性が乏しく、十分な安定性を有しない予測の結果を伴い、全ての試合チームの即時的な相対的強さの良好な推定をなすことが非常に困難であることである。加えて、試合のスケジュールにおいて発生した状態を即座に反映することができない。更に、１つのデータソースのみが存在し、情報量が比較的少なく、したがって、後の試合の試合結果を効果的に予測することができない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の実施形態は、マルチソース異種データに基づいて予測して、予測の精度を改善するための方法及び装置を提供する。
【０００６】
本発明の実施形態は、マルチソース異種データに基づいて予測するための方法であって、
設定されたタイプのイベントに関して、イベント結果を反映し得る、少なくとも２つのタイプの履歴データを取得するステップと、
設定されたタイプのイベントの属性データと、少なくとも２つのタイプの履歴データとの結合尤度モデルを確立し、最大事後原則に従って、属性データの最適な推定を特定するステップと、
設定されたタイプのイベントに属する、予測されるイベントに関して、結合尤度モデルにおける属性データに関連付けられた確率分布に基づいて、確率分布におけるパラメータを、予測されるイベントの予測結果として特定するステップと
を含む方法を提供する。
【０００７】
本発明の実施形態はまた、マルチソース異種データに基づいて予測するための装置であって、
設定されたタイプのイベントに関して、イベント結果を反映し得る、少なくとも２つのタイプの履歴データを取得する、データ取得モジュールと、
設定されたタイプのイベントの属性データと、少なくとも２つのタイプの履歴データとの結合尤度モデルを確立し、最大事後原則に従って、属性データの最適な推定を特定する、モデル推定モジュールと、
設定されたタイプである、予測されるイベントに関して、結合尤度モデルにおける属性データに関連付けられた確率分布に基づいて、確率分布におけるパラメータを、予測されるイベントの予測結果として特定する、結果予測モジュールと
を備える装置を提供する。
【０００８】
本発明の実施形態は、階層モデルを使用して、異なるソースのデータを異なるデータレイヤに導入し、結合尤度モデルにおいて異種データを統合して分析を実行し、且つ効果的な統合（ｆｕｓｉｏｎ）を通じて、より精確で、即時的、且つ安定した予測結果を取得する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態Ｉによって提供される、マルチソース異種データに基づいて予測するための方法のフローチャート
【図２】本発明の実施形態ＩＩによって提供される、マルチソース異種データに基づいて予測するための方法のフローチャート
【図３】本発明の実施形態ＩＩに適用可能な、モデルとパラメータとの間の関係を例示する概略図
【図４】本発明の実施形態ＩＩＩによって提供される、マルチソース異種データに基づいて予測するための装置の概略構造図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明は、添付図面及び実施形態とともに、以下、より詳細に説明されるであろう。本明細書において説明される特定の実施形態が、本発明を限定するのではなく、本発明を説明するために使用されるにすぎないことを理解することができる。加えて、説明を簡略化するために、添付図面は単に、全ての構造ではなく、本発明に関連する部分を示していることを留意する必要がある。
【００１１】
実施形態Ｉ
図１は、本発明の実施形態Ｉによって提案される、マルチソース異種データに基づいて予測するための方法のフローチャートである。本発明の実施形態は、イベントの結果の予測に適用可能であり、特に、以下を含む：
Ｓ１１０、設定されたタイプのイベントに関して、イベント結果を反映し得る、少なくとも２つのタイプの履歴データが取得される。
【００１２】
設定されたタイプのイベントは、本発明の実施形態の方法によって予測することができるイベントを指し、且つ一般的に、そのイベント結果が、典型的には、フットボールの試合及びバスケットボールの試合などの、ある確率分布を満たすイベントである。履歴データは、そのようなイベントの履歴結果データを指す。イベント結果は通常、複数の視点から表わしてもよく、各視点の結果データは、１つのタイプであるとみなしてもよい。例えば、フットボールの試合に関して、スコアデータは、試合結果を反映し得る１つのタイプのデータとみなしてもよく、且つホームチーム及びビジタチームの異なる視点から考えてもよく、スコアは、ホームチームスコア及びビジタチームスコアとして示されてもよい。オッズデータは、試合結果を反映し得る別のタイプのデータとして考えてもよく、オッズデータは、一般的に、スポーツくじなどの組織から取得され、且つ賭け手及び組織の試合結果に対する予想値を具体化することが多く、オッズデータは、ホームオッズ、平均オッズ、及びビジタオッズを備えてもよい。複数のタイプの履歴データは実際には、ある単一のデータソースタイプに限定される従来技術とは異なり、マルチソース異種データの形式を構成する。
【００１３】
Ｓ１２０、設定されたタイプのイベントの属性データと、少なくとも２つのタイプの履歴データとの結合尤度モデルが確立され、最大事後原則に従って、属性データの最適な推定が特定される。
【００１４】
属性データは、イベントの本質的な属性を指す。それは、幾つかの予想外の要因を含んでもよいが、属性データは一般的には、静的且つ安定している。例えば、試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータは、属性データとして考えてもよく、試合チームのパフォーマンスレベルは、天候、病気、及び怪我によって影響されることがあるが、それは、概して安定しており、且つ試合結果を予測するための重要な基準でもある。本動作は、イベントの属性データと、少なくとも２つのタイプの履歴データとの結合尤度モデルを確立し、すなわち、マルチソース異種履歴データが包括的に考慮されて、複数のレベルからイベントの属性データを特定する。
【００１５】
この動作は特に、少なくとも２つのタイプの履歴データと属性データとの間の関係、及び関係を補正して正規分布を満たすための補正関数に従って、結合尤度モデルを確立することであってもよい。
【００１６】
結合尤度モデルは、包括的に、種々のタイプの履歴データと属性データとの間の関係を考慮し、各タイプの履歴データと属性データとの間の関係は、ある分布確率関数によって表されてもよい。履歴データと属性データとの間の関係は、好ましくは、ポアソン分布関数及び／又はガンマ分布関数を含む。例えば、オッズと攻撃的／防御的能力パラメータとの間の関係は、ポアソン分布関数に基づいて表されてもよく、スコアと攻撃的／防御的能力パラメータとの間の関係は、ガンマ分布関数に基づいて表されてもよい。もちろん、分布確率関数は、それらに限定されず、イベント関係を満たす、他の分布確率関数を使用して表されてもよい。
【００１７】
これに基づいて、結合尤度モデルは、関係を補正して正規分布を満たすための補正関数を更に含むことが好ましく、すなわち、属性データにおける関係、及び属性データと試合結果との間の関係は一般的に、正規分布を満たし、且つある予想外の要因又は不十分な履歴データから生じる異常な関係に関して、極端なケースが発生することは起こりにくいので、特定された属性データの過度に大きな偏差は回避される。
【００１８】
Ｓ１３０、設定されたタイプである、予測されるイベントに関して、結合尤度モデルにおける属性データに関連付けられた確率分布に基づいて、確率分布におけるパラメータが、予測されるイベントの予測結果として特定される。
【００１９】
同一のタイプのイベントに関して、設定されたタイプのイベントの属性データが特定された後、この属性データが使用されてもよく、結合尤度モデルにおける属性データに関連付けられた確率分布に基づいて、確率分布におけるパラメータが特定される。このことは実際には、履歴データに基づいて属性データを特定することの逆の処理である。
【００２０】
本発明の実施形態は、階層モデルを使用して、異なるソースのデータを異なるデータレイヤに導入し、結合尤度モデルにおいて異種データを統合して分析を実行し、効果的な統合を通じて、より精確で、即時的、且つ安定した予測結果を取得する。
【００２１】
実施形態ＩＩ
図２は、本発明の実施形態ＩＩによって提供される、マルチソース異種データに基づいて予測するための方法のフローチャートであり、図３は、本発明の実施形態ＩＩに適用可能な、モデルとパラメータとの間の関係を例示する概略図である。この実施形態は、実行のための特定の解決策を提供し、説明は、具体的な例として試合予測とともに提供される。方法は特に、
Ｓ２１０、試合に関して、試合結果を反映し得る履歴スコア及び履歴オッズが、２つのタイプの履歴データとして取得される。
【００２２】
本動作は、複数の試合の履歴結果を取り、複数の試合の各々が、試合ｍとして示され、ｍは試合の連続番号であり、ｍの値の範囲は１からＭである。各試合ｍのスコアは、ホームチームスコアｓｍ，１及びビジタチームスコアｓｍ，２として示され、各試合ｍのオッズは、ホームオッズｐｍ，１、平均オッズｐｍ，２、及びビジタオッズｐｍ，３として示される。
【００２３】
Ｓ２２０、履歴オッズに関して、正規化処理が実行される。
【００２４】
本動作は、オッズを、分布確率関数のパラメータ形式に適合させるための、任意選択ステップである。オッズに関して、正規化処理は以下の式に基づいて実行されることが好ましい。
【数１】
2016048535.tif 000003
【数２】
2016048535.tif 000004
及び
【数３】
2016048535.tif 000005
は、正規化処理後のオッズであり、以下、統一した説明のために、正規化処理後のオッズは引き続き、ｐｍ，１、ｐｍ，２、及びｐｍ，３として示される。
【００２５】
Ｓ２３０、試合ｍに関して、試合ｍのポアソン分布のホームチームゴールパラメータλｍ，１及びビジタチームゴールパラメータλｍ，２は、試合ｍのホームオッズｐｍ，１、平均オッズｐｍ，２、及びビジタオッズｐｍ，３を使用して、以下の関係式に基づいて特定される。
【数４】
2016048535.tif 000006
Ｐ（）は、分布確率、すなわち、括弧に示す関係を満たす確率である。
【００２６】
Ｐｏｉｓｓｏｎ（λ）は、λをパラメータとして有するポアソン分布を示し、ランダム変数Ｘが、非負の整数値０，１，２，．．．，のみをとる場合、その確率分布は、Ｐｏｉｓｓｏｎ（λ）に従うことを意味する。そして、
ｐｍ，１＝Ｐ（Ｐｏｉｓｓｏｎ（λｍ，１）＞Ｐｏｉｓｓｏｎ（λｍ，２））
の意味は、ホームチームゴールパラメータλｍ，１及びビジタチームゴールパラメータλｍ，２の値が、Ｐｏｉｓｓｏｎ（λｍ，１）＞Ｐｏｉｓｓｏｎ（λｍ，２）の確率がホームオッズｐｍ，１と等しくなるようなものであるということである。他の２つの式の意味も同様であり、ホームチームゴールパラメータλｍ，１及びビジタチームゴールパラメータλｍ，２は、上述した３つの関係式を満たすはずである。
【００２７】
種々の試合のホームチームゴールパラメータλｍ，１及びビジタチームゴールパラメータλｍ，２は全て、上記関係式に従って特定される。試合は本質的には異なり、例えば、天候、日付、試合の重要性、スコア、及びオッズは異なり、したがって、試合に参加している試合チームが同一であったとしても、特定されるホームチームゴールパラメータλｍ，１及びビジタチームゴールパラメータλｍ，２は、正確には同一ではない。試合に参加することによって特定された、各試合チームのホームチームゴールパラメータλｍ，１及びビジタチームゴールパラメータλｍ，２は、互いに独立している。
【００２８】
Ｓ２４０、オッズに基づいて特定される、各試合のホームチームゴールパラメータλｍ，１及びビジタチームゴールパラメータλｍ，２とともに、各試合のホームチームスコアｓｍ，１及びビジタチームスコアｓｍ，２は、以下の式に代入されて、試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータθに関する、以下の結合尤度モデルを構築し、各試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータθは、最大事後方式において特定される。
【数５】
2016048535.tif 000007
ここで
【数６】
2016048535.tif 000008
θは、各試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータの組である。ｎは、試合チームの連続番号であり、αｉは、試合チームｉの攻撃的能力パラメータであり、ｄｊは、試合チームｊの防御的能力パラメータであり、ｂｋ及びｂｋ’は、試合の状態に従って、ホームチーム及びビジタチームとして試合するときの、試合チームの攻撃的能力パラメータ及び防御的能力パラメータを補正するためにそれぞれ使用される、試合の状態調節パラメータである。いわゆる状態調節パラメータは、試合の状態に従って、試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータを調節するための補正係数である。なぜならば、試合に参加している試合チームが同一の場合でさえ、攻撃的／防御的能力はまた、試合の本来の状態に起因して変化することがあるからである。例えば、試合の間の天候状態は、試合のタイプが親善試合若しくはワールドカップ、リーグ戦などであるかに関わらず、したがって、ｂｋは、ホームチームの攻撃的／防御的能力に対する補正係数として設定されてもよく、ｂｋ’は、ビジタチームの攻撃的／防御的能力に対する補正係数として設定されてもよく、それらの両方を、モデルからの推定を通じて取得することができる。
【００２９】
Ｐ（θ）は、θの分布確率の意味を有し、すなわち、連続した分布ランダム変数としての確率密度を示す。
【００３０】
関係式（５）における第１の項目は、以下のとおりである。
【数７】
2016048535.tif 000009
【００３１】
ｓの値がｓｍ，１であるとき、
【数８】
2016048535.tif 000010
であり、
ｓの値がｓｍ，２であるとき、
【数９】
2016048535.tif 000011
であり、
Ｐ（ｓ｜θ）は、攻撃的／防御的能力パラメータθと、スコアｓとの間の関係を示すのに使用される。
【００３２】
関係式（５）における第２の項目は、以下のとおりである。
【数１０】
2016048535.tif 000012
【００３３】
λの値がλｍ，１であるとき、
【数１１】
2016048535.tif 000013
であり、
λの値がλｍ，２であるとき、
【数１２】
2016048535.tif 000014
であり、
Ｐ（λ｜θ）は、攻撃的／防御的能力パラメータθと、ゴールパラメータλとの間の関係を示すのに使用される。
【００３４】
ｇは、予め設定された重み値であり、攻撃的／防御的能力パラメータに対するスコア及びオッズの影響は、重み値を調節することによって調節されてもよく、βは、予め設定された第１の調節パラメータ値であり、σ１は、予め設定された第２の調節パラメータ値であり、σ２は、予め設定された第３の調節パラメータ値であり、上述したパラメータ値は全て、経験または実験に従って予め設定されてもよく、また、予測条件に従って調節されてもよい。
【００３５】
Γ（）は、ガンマ関数であり、ｌｏｇＮ（）関数は、対数正規分布関数である。
【００３６】
関係式（５）における第３の項目は、以下のとおりである。
【数１３】
2016048535.tif 000015
は、設定された閾値よりも少ない履歴データを有する試合チーム、すなわち、試合チームの履歴データが比較的少ないとき、を補正するのに使用され、サンプルデータがほとんどないことに起因して、特定される試合チームの攻撃的／防御的能力が、大きな偏差を有するケースを回避するために、試合チームの攻撃的／防御的能力が一般的に、正規分布を満たし、種々の試合において過度に大きな変動を示さないことから、この調節項目が設定される。
【００３７】
関係式（５）における第４の項目は、以下のとおりである。
【数１４】
2016048535.tif 000016
は、試合チームの攻撃的／防御的能力のバランスを補正するのに使用される。すなわち、各試合チームに関して、一般的に関連付けられるそのチームの攻撃的能力と防御的能力との間に大きな差異が存在せず、したがって、この調節項目が補正のために使用される。
【００３８】
調節項目に基づいて、すなわち、モデルハイパーパラメータ（ｍｏｄｅｌ  ｈｙｐｅｒ−ｐａｒａｍｅｔｅｒ）を調節することを通じて、履歴データを使用することと、オッズデータを使用することとの間のモデルのバランスも制御されてもよく、即時的なデータへの乖離したデータ（ｄｉｓｔａｎｔ  ｄａｔａ）の重要度の比率が制御されてもよい。
【００３９】
Ｓ２５０、予測される試合ｃに関して、予測される試合ｃのホームチーム分布パラメータλｃ，１及びビジタチーム分布パラメータλｃ，２は、試合に参加しているホームチームｉ及びビジタチームｊの攻撃的／防御的能力パラメータθに従って、以下の関係式に基づいて特定される。
【数１５】
2016048535.tif 000017
ここで、
【数１６】
2016048535.tif 000018
は、予測される試合ｃに従って特定されたホームチーム補正係数であり、
【数１７】
2016048535.tif 000019
は、ホームチームｉの攻撃的能力パラメータであり、
【数１８】
2016048535.tif 000020
は、ビジタチームｊの防御的能力パラメータであり、
【数１９】
2016048535.tif 000021
は、予測される試合ｃに従って特定されたビジタチーム補正係数であり、
【数２０】
2016048535.tif 000022
は、ビジタチームｊの攻撃的能力パラメータであり、
【数２１】
2016048535.tif 000023
は、ホームチームｉの防御的能力パラメータである。
【００４０】
Ｓ２６０、予測される試合ｃに関して、オッズｐｃ，１、ｐｃ，２、及びｐｃ，３が、ホームチーム分布パラメータλｃ，１及びビジタチーム分布パラメータλｃ，２に従って、以下の関係式に基づいて特定される。
【数２２】
2016048535.tif 000024
【００４１】
Ｓ２７０、予測される試合ｃに関して、スコアｓｃ，１及びｓｃ，２が、ホームチーム分布パラメータλｃ，１及びビジタチーム分布パラメータλｃ，２に従って、以下の関係式に基づいて特定される。
【数２３】
2016048535.tif 000025
【００４２】
本発明の実施形態の技術的解決策は、試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータに関するモデル分析を実行し、且つこれに基づいて、後の試合の考えられる試合結果のシミュレートされた計算を実行する。各試合の試合結果に関して、２つのポアソン分布がモデリングを実行するのに使用され、スコアからポアソン分布パラメータへのモデル関係、及びオッズからポアソン分布パラメータへのモデル関係が連続して確立され、更に、攻撃的／防御的能力パラメータが、ポアソン分布パラメータの分布に関するモデリングを実行するのに使用され、２つのタイプのデータが、（深い）階層構造を有するモデルを使用して統合され、最後に、後の試合の考えられる結果の確率推定、及び他の出力が、モデル結果に従って提供される。スコアの分布が、２つのポアソン分布を使用して示される一方で、スコアの分布のポアソンモデルのパラメータ値が、オッズデータから逆に（ｂａｃｋｗａｒｄ）算出され、ガンマ分布が、ポアソンモデルパラメータ値の分布を示すのに使用され、ガンマ分布パラメータが、ホーム及びビジタ試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータ、並びに他の特徴に関連付けられ、２つの側面から取得されたポアソン分布パラメータが合成されて、試合結果及びオッズデータを有するチームの攻撃的／防御的能力の結合尤度モデルを確立する。
【００４３】
本発明の実施形態の技術的解決策は、異なるソースからの異なる構造のデータを効果的に利用してもよく、従来技術に関して、既存のフットボールの予測モデルの大部分は単に、いかなるマルチソースデータ統合コンテンツもなしに、履歴スコアデータを使用することを考慮する。しかしながら、本発明の実施形態では、マルチソース異種データを統合することを通じて、解決策は、より高い精度、より速い時間効率、且つ優れた安定性を取得することができる。
【００４４】
実施形態ＩＩＩ
図４は、本発明の実施形態ＩＩＩによって提供される、マルチソース異種データに基づいて予測するための装置の概略構造図である。装置は、データ取得モジュール４１０、モデル推定モジュール４２０、及び結果予測モジュール４３０を備える。データ取得モジュール４１０は、設定されたタイプのイベントに関して、イベント結果を反映し得る、少なくとも２つのタイプの履歴データを取得するのに使用され、モデル推定モジュール４２０は、設定されたタイプのイベントの属性データと、少なくとも２つのタイプの履歴データとの結合尤度モデルを確立し、最大事後原則に従って、属性データの最適な推定を特定するのに使用され、結果予測モジュール４３０は、設定されたタイプである、予測されるイベントに関して、結合尤度モデルにおける属性データに関連付けられた確率分布に基づいて、確率分布におけるパラメータを、予測されるイベントの予測結果として特定するのに使用される。
【００４５】
上述した技術的解決策では、モデル推定モジュール４２０は特に、少なくとも２つのタイプの履歴データと属性データとの間の関係、及び関係を補正して正規分布を満たすための補正関数に従って、結合尤度モデルを確立するのに使用される。
【００４６】
履歴データと属性データとの間の関係は、好ましくは、ポアソン分布関数、及び／又はガンマ分布関数を含む。
【００４７】
上述した技術的解決策に基づいて提供される好ましい例は、以下のとおりである：
データ取得モジュール４１０は特に、試合に関して、試合結果を反映し得る履歴スコア及び履歴オッズを、２つのタイプの履歴データとして取得するのに使用され、
モデル推定モジュール４２０は特に、
試合ｍに関して、試合ｍのホームオッズｐｍ，１、平均オッズｐｍ，２、及びビジタオッズｐｍ，３を使用して、以下の関係式に基づいて、試合ｍのポアソン分布のホームチームゴールパラメータλｍ，１及びビジタチームゴールパラメータλｍ，２を特定し、
【数２４】
2016048535.tif 000026
ここで、Ｐ（）は、分布確率であり、ｍは、試合の連続番号であり、ｍの値の範囲は、１からＭであり、
オッズに基づいて特定される、各試合のホームチームゴールパラメータλｍ，１及びビジタチームゴールパラメータλｍ，２とともに、各試合のホームチームスコアｓｍ，１及びビジタチームスコアｓｍ，２を、以下の式に代入して、試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータθに関する以下の結合尤度モデルを構築し、最大事後方式で各試合チームの攻撃的／防御的能力パラメータθを特定するのに使用され、
【数２５】
2016048535.tif 000027
ここで、
【数２６】
2016048535.tif 000028
ｎは、試合チームの連続番号であり、αｉは、試合チームｉの攻撃的能力パラメータであり、ｄｊは、試合チームｊの防御的能力パラメータであり、ｂｋ及びｂｋ’は、試合の状態に従って、ホームチーム及びビジタチームとして試合するときの、試合チームの攻撃的能力パラメータ及び防御的能力パラメータを補正するためにそれぞれ使用される、試合の状態調節パラメータであり、
Ｐ（θ）の意味は、θの分布確率であり、
【数２７】
2016048535.tif 000029
ｓの値がｓｍ，１であるとき、
【数２８】
2016048535.tif 000030
であり、
ｓの値がｓｍ，２であるとき、
【数２９】
2016048535.tif 000031
であり、
【数３０】
2016048535.tif 000032
λの値がλｍ，１であるとき、
【数３１】
2016048535.tif 000033
であり、
λの値がλｍ，２であるとき、
【数３２】
2016048535.tif 000034
であり、
ｇは、予め設定された重み値であり、βは、予め設定された第１の調節パラメータ値であり、σ１は、予め設定された第２の調節パラメータ値であり、σ２は、予め設定された第３の調節パラメータ値であり、
Γ（）は、ガンマ関数であり、
ｌｏｇＮ（）関数は、対数正規分布関数であり、
【数３３】
2016048535.tif 000035
は、設定された閾値よりも少ない履歴データを有する試合チームを補正するのに使用され、
【数３４】
2016048535.tif 000036
は、試合チームの攻撃的／防御的能力のバランスを補正するのに使用される。
【００４８】
結果予測モジュール４３０は特に、
予測される試合ｃに関して、試合に参加しているホームチームｉ及びビジタチームｊの攻撃的／防御的能力パラメータθに従って、以下の関係式に基づいて、予測される試合ｃのホームチーム分布パラメータλｃ，１及びビジタチーム分布パラメータλｃ，２を特定し、
【数３５】
2016048535.tif 000037
ここで、
【数３６】
2016048535.tif 000038
は、予測される試合ｃに従って特定されたホームチーム補正係数であり、
【数３７】
2016048535.tif 000039
は、ホームチームｉの攻撃的能力であり、
【数３８】
2016048535.tif 000040
は、ビジタチームｊの防御的能力であり、
【数３９】
2016048535.tif 000041
は、予測される試合ｃに従って特定されたビジタチーム補正係数であり、
【数４０】
2016048535.tif 000042
は、ビジタチームｊの攻撃的能力であり、
【数４１】
2016048535.tif 000043
は、ホームチームｉの防御的能力であり、
予測される試合ｃに関して、ホームチーム分布パラメータλｃ，１及びビジタチーム分布パラメータλｃ，２に従って、以下の関係式に基づいて、オッズｐｃ，１、ｐｃ，２、及びｐｃ，３を特定し、
【数４２】
2016048535.tif 000044
予測される試合ｃに関して、ホームチーム分布パラメータλｃ，１及びビジタチーム分布パラメータλｃ，２に従って、以下の関係式に基づいて、スコアｓｃ，１及びｓｃ，２を特定するのに使用される。
【数４３】
2016048535.tif 000045
【００４９】
モデル推定モジュール４２０はまた特に、試合に関して、試合結果を反映し得る履歴スコア及び履歴オッズを、２つのタイプの履歴データとして取得した後、履歴オッズに関する正規化処理を実行するのに使用される。
【００５０】
本発明の実施形態によって提供される、マルチソース異種データに基づいて予測するための装置は、本発明の実施形態によって提供される、マルチソース異種データに基づいて予測するための方法を実行するのに使用され、且つ、対応する操作を実行することができ、対応する機能及び有意な効果を有する。
【００５１】
上述したことは、好ましい実施形態にすぎず、本発明の応用技術原理である点に留意するべきである。当業者は、本発明が、本明細書において説明された詳細な実施形態に限定されず、当業者にとって、本発明の保護の範囲から逸脱することなしに、種々の自明な変形、再調節及び置換えを実行することができることを理解されよう。したがって、本発明は上記実施形態を通じて詳細に説明されたが、本発明は単に上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の概念から逸脱することなしに、他の均等な実施形態も含まれ、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって特定される。
【符号の説明】
【００５２】
４１０  データ取得モジュール
４２０  モデル推定モジュール
４３０  結果予測モジュール
【図１】
2016048535.tif 000086
【図２】
2016048535.tif 000087
【図３】
2016048535.tif 000088
【図４】
2016048535.tif 000089
【外国語明細書】
2016048535000001.pdf