【手続補正書】
【提出日】平成19年12月28日(2007.12.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データパースペクティブ生成を容易にするコンピュータにより実行されるシステムであって、
１又はそれ以上のコンピュータ読取可能媒体にストアされた、
データベースからの目標変数および関心のあるデータを含むユーザ指定の入力データを受け取るコンポーネントと、
少なくとも部分的に前記ユーザ指定の入力データおよび前記データベースから導出される、前記目標変数のデータパースペクティブの少なくとも１つの条件付け変数の自動生成を実現し、前記条件付け変数が、予測変数および対応するこれらの変数の値のセットに変換される完全な単一の決定木を構成するように採用されるヒューリスティック方法（発見的方法）によって決定され、単一の決定木の少なくとも１つの部分木を検索して、予測変数およびその細かさの少なくとも１つの最良のセットを見つけることを特徴とする生成コンポーネントと
を含むことを特徴とするコンピュータにより実行されるシステム。
【請求項２】
前記データパースペクティブは、ピボットテーブルおよび多次元分析（ＯＬＡＰ）キューブを有する群から選択される少なくともその１つを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
少なくとも１つの自動的に生成された条件付け変数を使用して、前記データパースペクティブを自動的に生成するデータパースペクティブコンポーネント
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記データパースペクティブコンポーネントは、少なくとも部分的に機械学習手法に基づいて、ユーザへの提示の質を高めるために前記データパースペクティブのユーザビューをさらに自動的に調整することを特徴とする請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記システムは、少なくとも１つのユーザ制御入力を使用することを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記生成コンポーネントは、前記条件付け変数の前記自動生成を容易にする少なくとも１つの機械学習手法を使用することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記機械学習手法は、前記目標変数の前記データパースペクティブのトップセットおよび左セットからなる群から選択される少なくとも１つについて少なくとも１つの条件付け変数を特定することを特徴とする請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記条件付け変数は、ユーザ制御入力を介して制御可能であることを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記機械学習手法は、前記目標変数を予測する能力対前記条件付け変数の複雑さに基づいて前記条件付け変数を特定することを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記機械学習手法は、さらに、前記条件付け変数を特定する際に変数のユーティリティを適用することを特徴とする請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記条件付け変数は、離散条件付け変数および連続条件付け変数からなる群から選択される少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
前記機械学習手法は、さらに、離散化を介して前記条件付け変数の細かさを自動的に決定することを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記細かさは、ユーザ制御入力を介して調整可能であることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記機械学習手法は、前記目標変数を予測する能力対前記条件付け変数の前記複雑さに基づいて前記条件付け変数の前記細かさを決定することを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記機械学習手法は、さらに、前記条件付け変数の前記細かさを特定する際に条件付け変数の細かさのユーティリティを適用することを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記機械学習手法は、前記連続条件付け変数の少なくとも１つの範囲を自動的に決定し、前記範囲を新しい条件付け変数として表すことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記範囲は、ユーザ制御入力を介して調整可能であることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記機械学習手法は、前記目標変数を予測する能力対前記条件付け変数の前記複雑さに基づいて前記連続条件付け変数の前記範囲を決定することを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記機械学習手法は、さらに、前記連続条件付け変数の前記範囲を特定する際に連続変数の範囲のユーティリティを適用することを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記機械学習手法は、前記条件付け変数の前記範囲の決定を容易にする少なくとも１つの完全な決定木を使用することを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
前記機械学習手法は、前記完全な決定木を構成する少なくとも１つのヒューリスティック方法を使用することを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
コンピュータによって少なくとも一部が実行されるデータパースペクティブ生成を容易にする方法であって、
データベースからの目標変数および関心のあるデータを含むユーザ指定の入力データを受け取るステップと、
少なくとも部分的に前記ユーザ指定の入力データおよび前記データベースから導出される、前記目標変数のデータパースペクティブの少なくとも１つの条件付け変数を自動的に生成するステップと、
完全な決定木を有する単一の決定木を学習することにより前記条件付け変数を生成するステップと、
前記単一の決定木を予測変数および対応するこれらの変数の値のセットに変換するステップと、
予測変数およびその細かさの少なくとも１つの最良のセットを見つけるように、単一の決定木の少なくとも１つの部分木を検索するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２３】
前記データパースペクティブを自動的に生成するステップは、
前記条件付け変数の自動的生成を容易にする少なくとも１つの機械学習処理を使用するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記機械学習処理は、
前記目標変数の前記データパースペクティブのトップセットおよび左セットからなる群から選択される少なくとも１つに関する少なくとも１つの条件付け変数を特定するステップであって、前記条件付け変数は、前記目標変数を予測する能力対前記条件付け変数の複雑さに基づいて特定されるステップと、
離散条件付け変数の細かさを自動的に決定するステップであって、前記条件付け変数の前記細かさは、前記目標変数を予測する能力対前記条件付け変数の前記複雑さに基づくステップと、
連続条件付け変数の少なくとも１つの範囲を決定し、前記範囲を新しい条件付け変数として表すステップであって、前記条件付け変数の前記範囲は、前記目標変数を予測する能力対前記条件付け変数の前記複雑さに基づくステップと
を含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記条件付け変数を特定するステップは、
前記目標変数を最もよく予測する少なくとも１つの最適条件付け変数およびその細かさを決定するために少なくとも１つの完全な決定木を使用するステップであって、前記完全な決定木は、少なくとも１つのヒューリスティック方法を使用して構成されるステップ
を含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
少なくとも１つの部分木から検索するステップは、
予測変数なしのルートノードを有する第１部分木を選択するステップと、
前記単一の決定木から単一の分割を追加することによって第２部分木を選択するステップであって、前記単一の分割は、最適スコアに関する分割の評価を介して選択されるステップと、
最適スコアを増やす追加の分割がないことの発生および前記単一の決定木と等しい前記第２部分木の発生からなる群から選択される少なくとも１つのとき停止するステップと
を含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】
少なくとも１つのユーザ制御入力に基づいて、条件付け変数、条件付け変数の細かさ、および連続条件付け変数の範囲からなる群から選択される少なくとも１つを調整するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２８】
条件付け変数、条件付け変数の細かさ、および連続条件付け変数の範囲からなる群から選択される少なくとも１つの特定および／または決定を容易にするためにユーティリティ値を適用するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２９】
少なくとも１つの自動的に生成された条件付け変数を使用して前記データパースペクティブを自動的に生成するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項３０】
少なくとも部分的に機械学習手法に基づいて、ユーザへの提示の質を高めるために前記データパースペクティブのビューを自動的に調整するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記方法は、少なくとも１つのユーザ制御入力を使用することを特徴とする請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記データパースペクティブは、ピボットテーブルおよび多次元分析（ＯＬＡＰ）キューブからなる群から選択される少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項３３】
データパースペクティブ生成を容易にするコンピュータにより実行されるシステムであって、
１又はそれ以上のコンピュータ読取可能媒体にストアされた、
データベースからの目標変数および関心のあるデータを含むユーザ指定の入力データを受け取る手段と、
少なくとも部分的に前記ユーザ指定の入力データおよび前記データベースから導出される、前記目標変数のデータパースペクティブの少なくとも１つの条件付け変数を自動的に生成する手段と、
前記条件付け変数が、予測変数および対応するこれらの変数の値のセットに変換される単一の完全な決定木を構成するように採用されるヒューリスティック方法（発見的方法）によって決定され、単一の決定木の少なくとも１つの部分木を検索して、予測変数およびその細かさの少なくとも１つの最良のセットを見つけるように構成された少なくとも１つの条件付け変数を自動的に生成する手段と
を含むことを特徴とするコンピュータにより実行されるシステム。
【請求項３４】
コンピュータ、サーバ、およびハンドヘルド電子デバイスからなる群から選択される少なくともその１つを含む、請求項２２に記載の方法を使用することを特徴とするデバイス。
【請求項３５】
コンピュータ、サーバ、およびハンドヘルド電子デバイスからなる群から選択される少なくともその１つを含む、請求項１に記載のシステムを使用することを特徴とするデバイス。