(57)【要約】【課題】本発明は、多次元の相関要素を持つ集合とその相関要素を発見可能にすることを目的とする。【解決手段】本発明は、多数の要素の値から構成されるデータの母集団において、その部分集合が複数の要素に関して相関を有する場合に、全体の中でその部分集合を抽出し相関要素を発見する方法である。具体的には、個々のデータを構成するすべての要素の値を基にデータをベクトルモデル化し、母集団に含まれる全てのデータがプロットされた多次元空間において、プロットの密度の粗密から、多次元相関を持つ部分集合を抽出し、併せてその部分集合において相関を持つ特徴的要素を発見する方法である。【選択図】図１
2017010438.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数の要素の値から構成される多次元データに関して、多次元空間における当該多次元データ間の類似度を表す類似度指標を求める類似度指標化機能と、
前記類似度指標を用いて、相関をもつ多次元データからなる部分集合に含まれる多次元データを抽出する部分集合抽出機能と、
を備える多次元相関データ抽出装置。
【請求項２】
前記部分集合に含まれる多次元データに関して、次元毎に、多次元データ相互の値の差のばらつきの程度を表す相関指標を求め、当該相関指標の大小を比較することにより、相関の強い特徴的次元を抽出する次元抽出機能をさらに備える、
請求項１に記載の多次元相関データ抽出装置。
【請求項３】
前記相関指標は多次元データの分散値である、
請求項２に記載の多次元相関データ抽出装置。
【請求項４】
前記次元抽出機能の抽出した相関の強い特徴的次元毎に、当該相関の強さを表記する特徴的次元表記機能をさらに備える、
請求項２又は３に記載の多次元相関データ抽出装置。
【請求項５】
前記相関指標に基づいて、前記特徴的次元毎に、類似度指標に重み付けを行う類似度指標調整機能をさらに備える、
請求項２から４のいずれかに記載の多次元相関データ抽出装置。
【請求項６】
前記類似度指標に基づいて面上にプロットし、多次元データのマップを作成するマップ作成機能をさらに備える、
請求項１から５のいずれかに記載の多次元相関データ抽出装置。
【請求項７】
多数の要素の値から構成される元データを前記多次元データに変換するデータ変換機能をさらに備える、
請求項１から６のいずれかに記載の多次元相関データ抽出装置。
【請求項８】
多次元相関データ抽出装置が、
多数の要素の値から構成される多次元データに関して、多次元空間における当該多次元データ間の類似度を表す類似度指標を求める類似度指標化手順と、
前記類似度指標を用いて、相関をもつ多次元データの部分集合を抽出する部分集合抽出手順と、
を順に実行する多次元相関データ抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多次元相関データ抽出装置及び多次元相関データ抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
多次元データは、多様な要素の値から構成されるデータである。具体例としては、スーパーマーケットのＰＯＳ（登録商標）データなどの、顧客の一回の購買時に購入した品名と数量、来店時間などを要素とする「購買データ」である。これら元のデータを以下、「元データ」と呼ぶ。
【０００３】
データの相関を見出すのに、ふたつの要素間（２次元）の正の相関を発見することは比較的容易である。例えば、大量の文書のなかから内容の近い文書を検索するサービスが提供されている（例えば、特許文献１参照）。購買データで言えば、ステーキ用牛肉とじゃがいもには正の相関がありえる。
【０００４】
しかし、想定できない要素間の相関は発見できない場合が多い。これは、仮説と検証を繰り返して行う手法を使う限り、すべての可能性について仮説と検証を行うことが時間的制約などにより一般的には難しいためである。言い換えると、「意外」な仮説は設定しにくいため、「意外」な発見は困難であるとも言える。購買データで言えば、牛肉と洗剤の間に相関があっても、発見は難しいと思われる。さらに、３個の要素（３次元）以上の相関となると、その組み合わせも膨大になるため、困難性は急激に増大する。
【０００５】
スーパーマーケットでの購買パターンを例にとる。牛肉と洗剤と来店時間の特定の組み合わせの顧客が比較的多いとしても、そのことを発見することは従来ではほとんど不可能であった。特に最近話題のビッグデータの場合、様々な相関を持つ「傾向」がその中に複数隠れていることが一般的であるが、データ量も膨大になるため、２個の要素間の相関を持つ集合でさえ発見することがより一層困難になる。
【０００６】
一方で、多次元の相関要素を持つ集合とその相関要素が判明すれば、分析対象となるデータと分析の次元（＝要素）を大きく絞り込めるため、そこから多様かつ深い分析を行うことが容易となる。したがって、多次元の相関を持つ集合とその相関要素をいかに簡単に発見するかが、ビッグデータ分析の最大の課題だとも言える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】ＷＯ２００８／１４３１１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前記課題を解決するために、本発明は、多次元の相関要素を持つ集合とその相関要素を発見可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る多次元相関データ抽出装置は、
多数の要素の値から構成される多次元データに関して、多次元空間における当該多次元データ間の類似度を表す類似度指標を求める類似度指標化機能と、
前記類似度指標を用いて、相関をもつ多次元データからなる部分集合に含まれる多次元データを抽出する部分集合抽出機能と、
を備える。
【００１０】
本発明に係る多次元相関データ抽出装置では、前記部分集合に含まれる多次元データに関して、次元毎に、多次元データ相互の値の差のばらつきの程度を表す相関指標を求め、当該相関指標の大小を比較することにより、相関の強い特徴的次元を抽出する次元抽出機能をさらに備えてもよい。
【００１１】
ここで、前記相関指標は多次元データの分散値であってもよい。
また、前記次元抽出機能の抽出した相関の強い特徴的次元毎に、当該相関の強さを表記する特徴的次元表記機能をさらに備えてもよい。
また、前記相関指標に基づいて、前記特徴的次元毎に、類似度指標に重み付けを行う類似度指標調整機能をさらに備えてもよい。
【００１２】
本発明に係る多次元相関データ抽出装置では、前記類似度指標に基づいて面上にプロットし、多次元データのマップを作成するマップ作成機能をさらに備えてもよい。
【００１３】
本発明に係る多次元相関データ抽出装置では、多数の要素の値から構成される元データを多次元データに変換するデータ変換機能をさらに備えてもよい。
【００１４】
本発明に係る多次元相関データ抽出方法は、
多次元相関データ抽出装置が、
多数の要素の値から構成される多次元データに関して、多次元空間における当該多次元データ間の類似度を表す類似度指標を求める類似度指標化手順と、
前記類似度指標を用いて、相関をもつ多次元データの部分集合を抽出する部分集合抽出手順と、
を順に実行する。
【００１５】
なお、上記各発明は、可能な限り組み合わせることができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、元データの中から、多次元の相関要素を持つ部分集合とその相関要素を発見可能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る多次元相関データ抽出装置の一例を示す。
【図２】多次元データを多次元空間にプロットしたマップの一例を示す。
【図３】実施形態４におけるマップの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本発明は、以下に示す実施形態に限定されるものではない。これらの実施の例は例示に過ぎず、本発明は当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した形態で実施することができる。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
【００１９】
（実施形態１）
図１に、本実施形態に係る多次元相関データ抽出装置の一例を示す。本実施形態に係る多次元相関データ抽出装置９１は、例えばコンピュータであり、情報処理部１１と、記憶部１２と、表示部１３と、入力部１４を備える。
【００２０】
記憶部１２には、多数の要素の値から構成される元データの母集団が記憶されている。本実施形態では「多次元データ」を「データ」と称することもある。
【００２１】
情報処理部１１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。情報処理部１１は、データ変換機能と、類似度指標化機能と、部分集合抽出機能と、マップ作成機能と、を備える。
【００２２】
データ変換機能は、元データを多次元データに変換し、記憶部１２に記憶する。多次元データは、例えば、ベクトルデータである。この場合、元データの母集団に含まれるひとつのデータをＸｉ＝（ｘｉ１，ｘｉ２，……ｘｉＮ）とベクトル表記する。ここでｉはｉ番目のデータを意味する。ｘｉｋ（ｋ＝１，２，…，Ｎ）はｋ番目の要素の値である。ベクトル表記では要素をベクトルの次元と呼ぶこともできる。Ｎは次元の数である。
【００２３】
スーパーマーケットの購買データを例にとると、Ｘｉはｉ番目のレシートに対応し、ｋは洗剤などの商品に対応し、ｘｉｋはその購入量に対応させることができる。もちろん他にもいろいろなモデルが存在する。
【００２４】
次元値をそのまま使うと、その要素によって値の大小のばらつきが大きい場合がある。例えば洗剤の購入数は１とか２程度であるが、牛肉は１００ｇといった具合である。そうすると後段の類似性の計算に特定の次元が大きく影響する可能性があるため、なんらかの規格化（例えば各次元毎にその平均値で規格化する。）を行ったり、適当な重み付けを行ったりすることが好ましい。
【００２５】
例えば、データ変換機能は、元データに対して、必要に応じて各要素の値の規格化や重み付けなどを行なった上で、元データを多次元ベクトルデータに変換することが好ましい。具体的には、全ての要素を「次元」にとり、一つのデータを構成する各要素の値を次元の値として、必要に応じて規格化や重み付けなどを行った上で、データ毎にデータベクトルＸｉを生成する。また、変動成分が重要な場合には、各次元の値からその次元の平均値を差し引くオフセット補正を行うことで、変動成分を次元値とする場合もある。ここでＮは次元数である。
（数１）
Ｘｉ＝（ｘｉ１，ｘｉ２，…，ｘｉＮ）    （式１）
【００２６】
類似度指標化機能は、多次元空間における多次元データ間の類似度を表す類似度指標を求める。具体的には、データＸｉとデータＸｊの類似性は両データベクトル間の距離として数値化できる。距離は、式２で表される実際の距離Ｄｉｊのほか、内積や外積、あるいはそれらに準ずるものを使ってもよい。このように、類似度指標化機能は、多次元データ相互間の類似度を指標化する。
【００２７】
部分集合抽出機能は、類似度指標に基づいて、相関をもつ多次元データからなる部分集合及び相関を持つ次元を抽出する機能である。もし、各要素（次元）がランダムな値をとると、多次元空間において、データはランダムに配置され、何も「構造」は形成されない。一方、ある部分集合において、複数の要素間に正の相関があると、部分集合に含まれるデータは互いに近くに配置される。つまり、多次元空間には密度の高い領域Ａ１１が形成される。なぜなら多次元空間におけるＸｉとＸｊ間の距離Ｄｉｊは式（２）で表されることから、幾つかの次元で正の相関があると、その次元の（ｘｉｋ−ｘｊｋ）２の値とばらつきが小さくなるためである。
【数２】
2017010438.tif 000003
【００２８】
部分集合抽出機能における部分集合の抽出は、クラスタリング法を用いる方法が一般的である。クラスタの数を指定するか、あるいはデータとクラスタの合計数が当初のデータ数の一定パーセンテージまでクラスタリングを行うなどの方法が考えられる。なお、データの密度の高い領域を抽出できるのであれば、クラスタリング法に限定しない。
【００２９】
部分集合抽出は、マップ作成機能により、一層容易に実現することが可能となる。マップ作成機能は、データ間の類似度指標に基づいて多次元データを面上にプロットし当該多次元データのマップを作成する。例えば、多次元データを、相互に近いものはできるだけ近くなるように平面（あるいは球面などでも可）上に配置し、母集団全体のマップを作成する。表示部１３は、多次元データを面上にプロットしたマップを表示する。これにより、マップ上のプロットの粗密により、多次元空間におけるデータの粗密を２次元的に表示するとともに、正の多次元相関を持つ部分集合をマップ上の高密度領域という形で可視化することができる。
【００３０】
図２に、多次元データを面上にプロットしたマップの一例を示す。データは、データ間に相関が全くなければランダムに配置され、密度は一様になる。逆に、密度が一様ではなく、粗密が現れる場合、密度の高い領域には多次元相関が存在する。多次元相関を持つ部分集合を可視化できていると言える。マップが作成されると、そのプロット密度が高い部分を抽出することは容易となる。また抽出する範囲もプロット密度から設定することもできるようになる。このような自由度を実現することはクラスタリング法では難しい。
【００３１】
では、負の相関はどう発見するかについて説明する。負の相関を持つデータ同士の距離は拡大する。言い換えると、図２に示すマップでは、領域Ａ１３のように、密度の低い領域に相当する。密度が低いとそこにデータが少数しか存在しないので、正の相関の場合のような手法を使うことはそのままでは難しい。
【００３２】
そこで、元の距離の逆数を新たな距離に置き換えると、負の相関は正の相関に見えるようになり、正の相関の場合の分析と同様に分析できるようになる。すなわち、元の距離Ｄｉｊを新たな距離Ｄｉｊ’＝１／Ｄｉｊに置き換えると、距離Ｄｉｊの大きいデータ同士ほど新たな距離Ｄｉｊ’が小さくなるため、負の相関が高いほど類似度の高いデータとして扱える。その結果、クラスタリング等の方法を用いて、負の相関要素を持つ部分集合を抽出でき、併せて負の相関を持つ要素も抽出できる。
【００３３】
このように距離を逆転させる方法は他にいろいろ考えられる。例えばデータ間の距離の最大値から実際の距離を引いた値を新たな距離とする方法などが考えられる。
【００３４】
（実施形態２）
多次元空間におけるプロットの密度の高い領域又は低い領域のデータを抽出すると、それらのデータの複数の次元には相関が存在する。それら相関を持つ次元を特徴的次元、又は特徴的要素と定義する。
【００３５】
情報処理部１１は、特徴的次元を抽出する次元抽出機能をさらに備える。次元抽出機能は、多次元相関要素を持つ多次元データに関して、次元毎に、多次元データ相互の値の差のばらつきの程度を表す相関指標を求め、当該相関指標の大小を比較することにより、相関の強い特徴的次元を抽出する。
【００３６】
また情報処理部１１は、次元抽出機能の抽出した相関の強さを表記する特徴的次元表記機能をさらに備える。例えば、特徴的次元表記機能は、抽出した相関の強い次元の相関の強さを数値化して表記する。例えば、特徴的次元表記機能は、抽出した相関の強い次元の相関の強さをグラフ化して表記する。
【００３７】
次元抽出機能が特徴的次元を抽出する方法には、幾つかの具体的な方法が考えられる。まず、正の相関を持つ場合の次元抽出機能の一例を説明する。密度の高い領域に含まれるデータベクトルを抽出し、その部分集合における多次元の正の相関要素を求めるひとつの方法として以下の方法が例示できる。
【００３８】
多次元相関を持つ、すなわちマップ上の高密度領域のひとつを部分集合Ｐ、母集団におけるその補集合をＱとする。部分集合Ｐにおいて、次元ｋが部分集合Ｐ内で正の相関に大きく寄与する次元であるためには、以下の２つの条件が必要となる。
【００３９】
条件１：部分集合Ｐ内のデータ間の距離は、部分集合Ｐと補集合Ｑのデータ間の距離に比較し十分小さい。
・Ｐ内のデータ間の次元ｋの次元値間の差分は小さく、それに比較しＰとＱのデータ間の次元ｋの次元値の差分が十分に大きい。
・すなわち、部分集合Ｐ内の次元ｋの分散値σＰｋは、部分集合Ｐと補集合Ｑ間の分散値σＰ−Ｑｋに比較し、十分小さい。
【００４０】
条件２：部分集合Ｐと補集合Ｑのデータ間の距離は、母集団全体のデータ間の距離の平均と同等かあるいはより大きい。
・部分集合Ｐ内のデータ間の次元ｋの次元値の差分は、母集団全体のデータ間の全次元の次元値の差分に比較し、同程度かそれ以上である。
・すなわち、次元ｋにおける部分集合Ｐと補集合Ｑのデータ間の次元値の分散σＰ−Ｑｋは、母集団全体の全次元の次元値の分散σｔに比較し同等あるいはより大きい必要がある。
【００４１】
部分集合Ｐ内のデータ（ｉ，ｊ＝１〜Ｍｐ）に対して、次元ｋのｘｉｋ−ｘｊｋの値の取り得る分散σＰｋは次式で表される。
（数３）
σＰｋ＝Σｉ，ｊ（ｘｉｋ−ｘｊｋ）２／Ｍｐ２      （式３）
【００４２】
また部分集合Ｐと補集合Ｑのデータ間の次元ｋの分散σＰ−Ｑｋは次式で表される。
（数４）
σＰ−Ｑｋ＝Σｉ，ｊ（ｘｉｋ−ｘｊｋ）２／（Ｍｔ−Ｍｐ）２      （式４）
ここで、Ｍｔは母集団全体のデータの数として、ｉ＝１〜Ｍｐ、ｊ＝Ｍｐ＋１〜Ｍｔである。
【００４３】
母集団全体の全次元の平均の分散値σｔは、ｉ，ｊ＝１〜Ｍｔとして、
（数５）
σｔ＝Σｋ｛Σｉ，ｊ（ｘｉｋ−ｘｊｋ）２／Ｍｔ２｝／Ｎ      （式５）
と表される。ただし、Ｎは次元の数である。
【００４４】
上記の条件１及び条件２は、以下の２つの式で表される。
（数６）
σＰｋ／σＰ−Ｑｋ＜＜１        （式６−１）
σｔ／σＰ−Ｑｋ＜ｏｒ〜１      （式６−２）
【００４５】
そこで、両条件を満たすことを判定するための次元ｋの「相関指標」の１例として
（数７）
Ｃｋ＝σＰｋ＊σｔ／σＰ−Ｑｋ２      （式７）
を定義する。Ｃｋが１に比較し小さいほど次元ｋは多次元相関が強いと言える。したがって相関指標Ｃｋが小さい次元が特徴的次元と言える。
【００４６】
逆に、負の相関を持つ場合は、Ｃｋが１に比較し大きいほど、次元ｋは負の多次元相関が強いと言える。したがって相関指標Ｃｋが大きい次元が負の相関の場合の特徴的次元と言える。
【００４７】
次元抽出機能は、正の相関を扱う場合、Ｃｋが小さい次元を、Ｃｋの小さい順に抽出する。特徴的次元表記機能は、Ｃｋの小さい順に対応する元データの要素とＣｋを表示し、またそれをグラフ化して表記する。この際、Ｃｋはそのままの数値を表示しても良いし、逆数を表示してもよい。相関の強さを例えば５段階などのレベルにして表示しても良い。
【００４８】
相関指標Ｃｋを、各次元の重み付けに反映することもできる。例えば、情報処理部１１は、類似度指標調整機能をさらに備える。類似度指標調整機能は、相関指標に基づいて、特徴的次元毎に、類似度指標に重み付けを行う。
【００４９】
すでに定義している（式２）で表されるデータ間の距離Ｄｉｊを、正の相関の場合は（式８−１）のように重み付けし、負の相関の場合は（式８−２）のように重み付けする。
【数８】
2017010438.tif 000004
このような重みづけにより、多次元相関の強い次元の距離が強調され、マップ上の密度分布が強調されて、構造がより鮮明に表示される。この方法は自動的な重み付け方法としても有効である。
【００５０】
具体的には、作成されたマップ上で、構造をより鮮明に表示したい部分集合の範囲を表示画面上で決定する。その範囲のデータから自動的に相関指標Ｃｋを計算し、その相関指標を用いて式８−１ないし式８−２により新たな類似度指標を自動的に再計算し、その結果得られた新たな類似度指標を用いて再度マップを自動的に作成する。その結果、部分集合の輪郭がより鮮明になった新たなマップ上が自動的に生成されることになる。
【００５１】
（実施形態３）
本実施形態では、多次元データが支払いイベントごとの購買データであり、商品と支払いイベントとの相関を分析する例について説明する。本実施形態における次元（要素）とその次元値は、例えば玉ねぎの個数や牛肉の重さ（グラム表示など）、洗剤の購入個数などである。また、購買データとしては購入内容以外に、支払いの日時や顧客のＩＤ、レジの番号などがメタデータとして同時に記録される。この場合、多次元データは、商品の種分けによっては数千から数万次元のベクトルデータとなる場合がある。
【００５２】
情報処理部１１は、一回の支払いイベント（顧客が通常受け取るレシートの内容）に含まれる各商品の数量を次元の値としたデータベクトルを生成する。この際、数量を規格化したり、重み付けしたりすることもある。規格化の方法としては、平均値で規格化したり、最大値で規格化したりするなど、いろいろな方法が考えられる。また、分析の目的に応じて、特定の次元のベクトル値に重み付けを行う場合もある。
【００５３】
情報処理部１１は、データベクトル間の相互の類似度すなわちベクトル間の距離を計算し、距離に基づいて面上に全データをプロットする。図３に、本実施形態におけるマップの一例を示す。通常、密度が高い領域Ａ２１〜Ａ２７のような部分集合が複数現れる。その部分集合毎に、正の相関の強い商品（特徴的商品）を発見できる。また、そこから購買の傾向を読み取ることができる。さらに、上記部分集合Ｐの特徴的商品とメタデータを照らし合わせると、そこから、購買者の傾向を読み取ることもできる。
【００５４】
例えば、領域Ａ２１、Ａ２２及びＡ２４は、日常的にカレーや煮物材料を主に購入するという相関を有する。これにより、共働きの購買者による支払いイベントであることが推測でき、メタデータから確認することができる。領域Ａ２３は、やきとりがメインであり日中に来るという相関を有する。同様に高齢者の購買者による支払いイベントであることが分かる。領域Ａ２５は、弁当や惣菜などできあいのものを主に購入する顧客グループで、単身世帯と推測できる。領域Ａ２６は、特売日および休日に来店し、牛乳・たまご・豆腐を中心に広範な商品を購入し、かつレジ袋は買わないという相関を有する。これもまた同様に、主婦の購買者による支払いイベントであることが分かるが、同時に環境問題などに敏感であることも推測できる。領域Ａ２７は、最大多数の購買者による支払いイベントである。領域Ａ２７は、毎日買いに来店しており、牛乳・たまご・豆腐を中心に広範な商品を購入し、かつレジ袋も購入するという相関を有する。顧客数も多く、一般の主婦層であると容易に推測できる。
【００５５】
特徴的次元表記機能は、特徴的次元を表示部１３に表示してもよい。例えば、特徴的次元表記機能は、図３に示すように、領域Ａ２５の特徴的次元である弁当、惣菜及びサラダを、グラフ化して表示部１３に表示してもよい。
【００５６】
（実施形態４）
本実施形態では、多次元データは、商品ごとの販売データである。次元はひとりひとりの顧客であり、次元値は一定期間内のその顧客によるその商品の購入数量である。また、顧客の購買データとしては購入内容以外に、商品のＩＤ、支払いの日時やレジの番号などがメタデータとして同時に記録される。この場合、多次元データは、顧客の数に対応して数千から数万次元のベクトルデータとなるのが一般的である。
【００５７】
情報処理部１１は、商品毎に、一定期間の顧客毎の購入数量を次元の値としたデータベクトルを生成する。情報処理部１１は、実施形態３と同様に、面上に全データをプロットする。
【００５８】
密度の高い領域の部分集合について、そこに含まれる商品と特徴的顧客（それらをよく購入する顧客）を抽出することができる。つまり、複数の商品をセットで購入しそうな顧客リストを抽出できる。部分集合は通常複数現れるので、同時に複数の傾向を発見できる。
【００５９】
（実施形態５）
例えばガンのように、遺伝子に依存する病気があるが、一般には複数の遺伝子が関与していると考えられ、その組み合わせが解明されれば、予防も含めて病気の治療に大きく役立つと言われている。しかし、ヒトの遺伝子は２万数千個と言われている。ひとつの遺伝子にもその構造に複数の変位がある場合が多く、特定の病気に関係する組み合わせを解明することは、非常に困難な作業となる。
【００６０】
そこで、本実施形態では、各被験体の遺伝子データを多次元データに変換し、塩基配列と病気の相関を分析する。塩基配列を、その変位も含めて次元とする。次元数は、原理的には遺伝子の総数より変位の分大きな数となる。しかしながら、患者の遺伝子を全て読み取るのは現実的ではないので、可能性がありそうな数百の遺伝子のみに限定して分析するのが当面は現実的であろう。
【００６１】
健康な人と特定の病気の患者について、対象となる遺伝子を読み出し、該当する遺伝子の次元の値を１に、該当しない遺伝子の次元値を０とする。病気などの遺伝子以外の特徴がメタデータとなる
【００６２】
できれば、正常者５００人以上、遺伝の要素が大きいと見られる特定の病気の患者５００人以上の合計１０００人以上の遺伝子データを母集団として、本特許の手順にしたがいマップを作成する。マップ上には、周囲に比べプロット密度の高い領域がいくつか出現するものと期待できる。各高密度領域には、いくつかの正の相関を持つ次元、すなわちいくつかの類似した遺伝子を持つ患者が含まれている。
【００６３】
マップ上で、例えば患者５００人のプロットを赤で、正常者５００人のプロットを青で表示すると、赤色のプロットが多い、すなわち患者の比率の高い高密度のプロット領域が存在する。もしその領域がひとつであれば、一組の遺伝子の組み合わせがその病気に関与している可能性が高い。もし、複数の領域が存在する場合は、その病気に関与する遺伝子の組み合わせが複数存在する可能性が高く、病気自体の性質もそれらの遺伝子の組み合わせで異なる可能性も高い。
【００６４】
それぞれの高密度領域毎に、関与している遺伝子のセットとそれぞれの次元の分散値や標準偏差からセットに含まれる各遺伝子の相関指標を抽出することができる。正常者のうち、それらの領域にプロットされる人は、将来発病する可能性が高いとも考えられ、予防措置を講じることも可能であろう。
【００６５】
（実施形態６）
本実施形態では、多次元データが番組データであり、視聴率と番組参加者との相関を分析する例について説明する。本実施形態における次元（要素）は、番組参加者に関する情報を含む。番組参加者に関する情報は、ＴＶのドラマやバラエティなどの番組に参加するタレントやプロデューサ、監督、脚本家などである。番組のメタデータとしては、番組名、ジャンル、視聴率、放送日時などが考えられる。
【００６６】
情報処理部１１は、分析対象となる全ての番組に参加した全ての参加者を次元としたデータベクトルを生成する。特定の番組について、参加者は１、不参加者は０として、番組ベクトルを生成する。
【００６７】
情報処理部１１は、データベクトルで表された各番組に対し、相互の類似度すなわち番組ベクトル間の距離などの類似度指標に基づき、マップを作成する。マップ上には、番組参加者の類似度に応じて、各番組データのプロット位置に粗密が出現する。密度の高い領域は参加者が類似している領域である。このマップ上で、各番組のプロットの色を視聴率で色分けする。例えば視聴率の低い番組を青色で、視聴率が高くなるにしたがって青→緑→黄色→オレンジ→赤というふうに設定する。
【００６８】
マップ上には、視聴率の高い赤やオレンジのプロットが多い第１の領域と、視聴率の高い赤やオレンジのプロットが少ない第２の領域、視聴率の高いプロットと低いプロットの両方がほぼ同じ割合で存在する第３の領域、視聴率の低い青のプロットが多い第４の領域などが出現する。その領域ごとに、特徴的な参加者を抽出する。
【００６９】
もし、ある領域が第１の領域であり、かつ高視聴率の比率が特に高い場合、その領域の特徴的参加者が一緒に参加する番組は高視聴率となる確率が非常に高いことになる。もしある領域が視聴率の低い第４の領域である場合、その領域の特徴的参加者の組み合わせが参加する番組は失敗する確率が高いことを意味する。もし、ある領域では赤と青のプロットが半々である第３の領域である場合、例えば時間帯や曜日などの属性で、成功か失敗かが分かれる可能性がある。例えばメタデータを使って平日と週末、あるいはゴールデンタイムと深夜時間帯などによって、同じ顔合わせでも視聴率が大きく異なってくる可能性がある。
【００７０】
これらの分析から、成功確率の高い参加者グループや、メタデータの各要素による成功確率の差などが分析できる。この分析により、主役中心の分析ではなく、思わぬ参加者や属性要因で番組の成功、失敗が決まるケースがあることなどが分析できる。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
本発明は情報通信産業に適用することができる。
【符号の説明】
【００７２】
１１：情報処理部
１２：記憶部
１３：表示部
１４：入力部
９１：多次元相関データ抽出装置
【図１】
2017010438.tif 000005
【図２】
2017010438.tif 000006
【図３】
2017010438.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成28年1月19日(2016.1.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
また部分集合Ｐと補集合Ｑのデータ間の次元ｋの分散σＰ−Ｑｋは次式で表される。
（数４）
σＰ−Ｑｋ＝Σｉ，ｊ（ｘｉｋ−ｘｊｋ）２／Ｍｐ（Ｍｔ−Ｍｐ）      （式４）
ここで、Ｍｔは母集団全体のデータの数として、ｉ＝１〜Ｍｐ、ｊ＝（Ｍｐ＋１）〜Ｍｔである。