【手続補正書】
【提出日】令和2年2月4日(2020.2.4)
【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】
機械学習モデルのモデリング方法であって、
複数の機械学習サブモデルのそれぞれの確率値を得るように、前記複数の機械学習サブモデルをトレーニングすることと、
前記複数の機械学習サブモデルをトレーニングすることから取得された確率値に基づいて、目標確率値を取得することと、
前記目標確率値及び特徴変数に従って、目標挙動を特定する目標機械学習モデルを確立することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記複数の機械学習サブモデルのそれぞれは、中間目標変数に対応し、
前記複数の機械学習サブモデルをトレーニングすることの前に、初期目標変数間の互換状態又は相互に排他的な状態に従って、互換性のある初期目標変数を統合して、前記中間目標変数を取得することであって、前記中間目標変数は、相互に排他的な状態にあり、前記初期目標変数のうちの少なくとも１つは、前記目標挙動の実施形態を示すのに使用される、前記中間目標変数を取得すること
を更に含む、請求項１に記載のモデリング方法。
【請求項３】
前記互換性のある初期目標変数を統合することは、
相互に排他的な状態の２つの初期目標変数ごとに初期目標変数対を構築することと、
前記初期目標変数を含む分割集合を構築することと、
初期目標変数対毎に、前記初期目標変数対に従って分割集合を２つの次のレベルの分割集合に分割することであって、前記次のレベルの分割集合のそれぞれは、前記初期目標変数対中の１つの初期目標変数、及び前記分割集合内の１つ以上の要素を含み、前記次のレベルの分割集合は、次の初期目標変数対に従って分割を行うために使用される、分割することと、
相互包含関係を有する分割集合を統合して、目標部分集合を取得することと、
前記目標部分集合内の初期目標変数を統合して、前記中間目標変数のうちの少なくとも１つを取得することと
を含む、請求項２に記載のモデリング方法。
【請求項４】
前記互換性のある初期目標変数を統合することの前に、式
【数１】
2019511037.tif 000001
に従って前記初期目標変数間の互換状態又は相互に排他的な状態を特定すること
を更に含み、式中、Ｎｕｍｉｊは、初期目標変数ｙｉ及び初期目標変数ｙｊの両方により、過去取引データ内で肯定標本として定義される取引レコードの数であり、Ｎｕｍｊは、初期目標変数ｙｉにより、前記過去取引データ内で肯定標本として定義される取引レコードの数であり、Ｎｕｍｊは、初期目標変数ｙｊにより、前記過去取引データ内で肯定標本として定義される取引レコードの数であり、１≦ｉ≦Ｎ、１≦ｊ≦Ｎであり、Ｎは初期特徴変数の総数であり、前記２つの初期目標変数は、Ｈ＝１である場合、排他的であり、前記２つの初期目標変数は、Ｈ＝０である場合、互換であり、Ｔ１及びＴ２は予め設定される閾値であり、０＜Ｔ１＜１であり、かつ０＜Ｔ２＜１である、請求項２に記載のモデリング方法。
【請求項５】
前記複数の機械学習サブモデルのうちの少なくとも１つは線形モデルであり、
前記複数の機械学習サブモデルをトレーニングすることの前に、前記複数の機械学習サブモデルのうちの前記少なくとも１つの特徴変数Ｘｑと各初期目標変数ｙｓとの共分散を特定することであって、前記初期目標変数ｙｓは、前記中間目標変数を取得するのに使用される、特定することと、
前記特徴変数Ｘｑと各初期目標変数ｙｓとの前記共分散の符号が同一ではない場合、前記特徴変数Ｘｑを排除し、前記特徴変数Ｘｑと各初期目標変数ｙｓとの前記共分散の符号が同一である場合、前記特徴変数Ｘｑを保持することと
を更に含む、請求項２に記載のモデリング方法。
【請求項６】
前記複数の機械学習サブモデルをトレーニングすることの前に、各初期目標変数ｙｓの重みＷｓにより決まる取引レコードのコピー数に従って、各機械学習サブモデルのために前記過去取引データ内の取引レコードをコピーすることであって、前記初期目標変数ｙｓは、前記中間目標変数を取得するのに使用される、コピーすることと、
前記機械学習サブモデルのトレーニング標本として、前記コピーされた過去取引データを使用することと
を更に含む、請求項２に記載のモデリング方法。
【請求項７】
前記取引レコードをコピーすることの前に、式
【数２】
2019511037.tif 000002
に基づいて、前記取引レコードのコピー数を取得することであって、式中、ＣＮはコピー数であり、Ｓは初期目標変数ｙｓの数であり、前記取引レコードが初期目標変数ｙｓの肯定標本である場合、ｙｓ＝１であり、前記取引レコードが初期目標変数ｙｓの肯定標本ではない場合、ｙｓ＝０である、取得すること
を更に含む、請求項６に記載のモデリング方法。
【請求項８】
前記目標確率値を取得することは、
式
【数３】
2019511037.tif 000003
に基づいて、前記機械学習モデルの確率Ｐを特定することであって、式中、Ｐｖは対応する機械学習サブモデルの前記確率値であり、Ｎ’は前記機械学習サブモデルの数である、特定すること
を含む、請求項１に記載のモデリング方法。
【請求項９】
前記目標挙動は不正取引を含み、前記複数の機械学習サブモデルのそれぞれは、取引挙動を記述する前記特徴変数のうちの少なくとも１つに従って、対応する中間目標変数により示される目標挙動タイプを特定する、請求項１に記載のモデリング方法。
【請求項１０】
機械学習モデルのモデリングデバイスであって、
複数の機械学習サブモデルのそれぞれの確率値を得るように、前記複数の機械学習サブモデルをトレーニングするように構成されたトレーニングモジュールと、
前記トレーニングモジュールによって取得された前記複数の機械学習サブモデルの前記確率値に基づいて、目標確率値を取得するように構成された合算モジュールと、
前記目標確率値及び特徴変数に従って、目標挙動を特定する目標機械学習モデルを確立するように構成されたモデリングモジュールと
を含む、モデリングデバイス。
【請求項１１】
前記複数の機械学習サブモデルのそれぞれは、中間目標変数に対応し、
初期目標変数間の互換状態又は相互に排他的な状態に従って、互換性のある初期目標変数を統合して、前記中間目標変数を取得するように構成された取得モジュールであって、前記中間目標変数は、相互に排他的な状態にあり、前記初期目標変数のうちの少なくとも１つは、前記目標挙動の実施形態を示すのに使用される、取得モジュール
を更に含む、請求項１０に記載のモデリングデバイス。
【請求項１２】
前記取得モジュールは、
相互に排他的な状態の２つの初期目標変数ごとに初期目標変数対を構築するように構成された結合ユニットと、
前記初期目標変数を含む分割集合を構築するように構成された構築ユニットと、
初期目標変数対毎に、前記初期目標変数対に従って分割集合を２つの次のレベルの分割集合に分割するように構成された分割ユニットであって、前記次のレベルの分割集合のそれぞれは、前記初期目標変数対中の１つの初期目標変数、及び前記分割集合内の１つ以上の要素を含み、前記次のレベルの分割集合は、次の初期目標変数対に従って分割を行うために使用される、分割ユニットと、
相互包含関係を有する分割集合を統合して、目標部分集合を取得するように構成された統合ユニットと、
前記目標部分集合内の初期目標変数を統合して、前記中間目標変数のうちの少なくとも１つを取得するように構成された特定ユニットと
を含む、請求項１１に記載のモデリングデバイス。
【請求項１３】
前記取得モジュールは、
式
【数４】
2019511037.tif 000004
に従って前記初期目標変数間の互換状態又は相互に排他的な状態を特定するように構成された取得ユニット
を更に含み、式中、Ｎｕｍｉｊは、初期目標変数ｙｉ及び初期目標変数ｙｊの両方により、過去取引データ内で肯定標本として定義される取引レコードの数であり、Ｎｕｍｉは、初期目標変数ｙｉにより、前記過去取引データ内で肯定標本として定義される取引レコードの数であり、Ｎｕｍｊは、初期目標変数ｙｊにより、前記過去取引データ内で肯定標本として定義される取引レコードの数であり、１≦ｉ≦Ｎ、１≦ｊ≦Ｎであり、Ｎは初期特徴変数の総数であり、前記２つの初期目標変数は、Ｈ＝１である場合、排他的であり、前記２つの初期目標変数は、Ｈ＝０である場合、互換であり、Ｔ１及びＴ２は予め設定される閾値であり、０＜Ｔ１＜１であり、０＜Ｔ２＜１である、請求項１１に記載のモデリングデバイス。
【請求項１４】
前記複数の機械学習サブモデルのうちの少なくとも１つは線形モデルであり、前記デバイスは、
前記複数の機械学習サブモデルのうちの前記少なくとも１つの特徴変数Ｘｑと各初期目標変数ｙｓとの共分散を特定するように構成された共分散計算モジュールであって、前記初期目標変数ｙｓは、前記中間目標変数を取得するのに使用される、共分散計算モジュールと、
前記特徴変数Ｘｑと各初期目標変数ｙｓとの前記共分散の符号が同一ではない場合、前記特徴変数Ｘｑを排除し、前記特徴変数Ｘｑと各初期目標変数ｙｓとの前記共分散の符号が同一である場合、前記特徴変数Ｘｑを保持するように構成されたスクリーニングモジュールと
を更に含む、請求項１１に記載のモデリングデバイス。
【請求項１５】
各初期目標変数ｙｓの重みＷｓにより決まる取引レコードのコピー数に従って、各機械学習サブモデルのために前記過去取引データ内の取引レコードをコピーするように構成されたコピーモジュールであって、前記初期目標変数ｙｓは、前記中間目標変数を取得するのに使用される、コピーモジュールと、
前記機械学習サブモデルのトレーニング標本として、前記コピーされた過去取引データを使用するように構成された標本モジュールと
を更に含む、請求項１１に記載のモデリングデバイス。
【請求項１６】
式
【数５】
2019511037.tif 000005
に基づいて、前記取引レコードのコピー数を取得するように構成された特定モジュールであって、式中、ＣＮはコピー数であり、Ｓは初期目標変数ｙｓの数であり、前記取引レコードが前記初期目標変数ｙｓの肯定標本である場合、ｙｓ＝１であり、前記取引レコードが前記初期目標変数ｙｓの肯定標本ではない場合、ｙｓ＝０である、特定モジュール
を更に含む、請求項１５に記載のモデリングデバイス。
【請求項１７】
前記合算モジュールは、式
【数６】
2019511037.tif 000006
に基づいて、前記機械学習モデルの確率Ｐを特定するように構成され、式中、Ｐｖは対応する機械学習サブモデルの前記確率値であり、Ｎ’は前記機械学習サブモデルの数である、請求項１０に記載のモデリングデバイス。
【請求項１８】
前記目標挙動は不正取引を含み、前記複数の機械学習サブモデルのそれぞれは、取引挙動を記述する前記特徴変数のうちの少なくとも１つに従って、対応する中間目標変数により示される目標挙動タイプを特定する、請求項１０に記載のモデリングデバイス。
【請求項１９】
電子デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令の集合を記憶して前記電子デバイスに機械学習モデルのモデリング方法を実行させる非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記方法は、
複数の機械学習サブモデルのそれぞれの確率値を得るように、前記複数の機械学習サブモデルをトレーニングすることと、
前記複数の機械学習サブモデルをトレーニングすることから取得された確率値に基づいて、目標確率値を取得することと、
前記目標確率値及び特徴変数に従って、目標挙動を特定する目標機械学習モデルを確立することと
を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記複数の機械学習サブモデルのそれぞれは、中間目標変数に対応し、前記電子デバイスの前記１つ以上のプロセッサによって実行可能な前記命令の集合は、前記電子デバイスに、
前記複数の機械学習サブモデルをトレーニングすることの前に、初期目標変数間の互換状態又は相互に排他的な状態に従って、互換性のある初期目標変数を統合して、前記中間目標変数を取得することであって、前記中間目標変数は、相互に排他的な状態にあり、前記初期目標変数のうちの少なくとも１つは、前記目標挙動の実施形態を示すのに使用される、前記中間目標変数を取得すること
を更に実行させる、請求項１９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２１】
前記電子デバイスの前記１つ以上のプロセッサによって実行可能な前記命令の集合は、前記互換性のある初期目標変数を統合するために、前記電子デバイスに、
相互に排他的な状態の２つの初期目標変数ごとに初期目標変数対を構築することと、
前記初期目標変数を含む分割集合を構築することと、
初期目標変数対毎に、前記初期目標変数対に従って分割集合を２つの次のレベルの分割集合に分割することであって、前記次のレベルの分割集合のそれぞれは、前記初期目標変数対中の１つの初期目標変数、及び前記分割集合内の１つ以上の要素を含み、前記次のレベルの分割集合は、次の初期目標変数対に従って分割を行うために使用される、分割することと、
相互包含関係を有する分割集合を統合して、目標部分集合を取得することと、
前記目標部分集合内の初期目標変数を統合して、前記中間目標変数のうちの少なくとも１つを取得することと
を実行させる、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２２】
前記電子デバイスの前記１つ以上のプロセッサによって実行可能な前記命令の集合は、前記電子デバイスに、
前記互換性のある初期目標変数を統合することの前に、式
【数１】
2019511037.tif 000007
に従って前記初期目標変数間の互換状態又は相互に排他的な状態を特定すること
を更に実行させ、式中、Ｎｕｍｉｊは、初期目標変数ｙｉ及び初期目標変数ｙｊの両方により、過去取引データ内で肯定標本として定義される取引レコードの数であり、Ｎｕｍｊは、初期目標変数ｙｉにより、前記過去取引データ内で肯定標本として定義される取引レコードの数であり、Ｎｕｍｊは、初期目標変数ｙｊにより、前記過去取引データ内で肯定標本として定義される取引レコードの数であり、１≦ｉ≦Ｎ、１≦ｊ≦Ｎであり、Ｎは初期特徴変数の総数であり、前記２つの初期目標変数は、Ｈ＝１である場合、排他的であり、前記２つの初期目標変数は、Ｈ＝０である場合、互換であり、Ｔ１及びＴ２は予め設定される閾値であり、０＜Ｔ１＜１であり、かつ０＜Ｔ２＜１である、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２３】
前記複数の機械学習サブモデルのうちの少なくとも１つは線形モデルであり、前記電子デバイスの前記１つ以上のプロセッサによって実行可能な前記命令の集合は、前記電子デバイスに、
前記複数の機械学習サブモデルをトレーニングすることの前に、前記複数の機械学習サブモデルのうちの前記少なくとも１つの特徴変数Ｘｑと各初期目標変数ｙｓとの共分散を特定することであって、前記初期目標変数ｙｓは、前記中間目標変数を取得するのに使用される、特定することと、
前記特徴変数Ｘｑと各初期目標変数ｙｓとの前記共分散の符号が同一ではない場合、前記特徴変数Ｘｑを排除し、前記特徴変数Ｘｑと各初期目標変数ｙｓとの前記共分散の符号が同一である場合、前記特徴変数Ｘｑを保持することと
を更に実行させる、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２４】
前記電子デバイスの前記１つ以上のプロセッサによって実行可能な前記命令の集合は、前記電子デバイスに、
前記複数の機械学習サブモデルをトレーニングすることの前に、各初期目標変数ｙｓの重みＷｓにより決まる取引レコードのコピー数に従って、各機械学習サブモデルのために前記過去取引データ内の取引レコードをコピーすることであって、前記初期目標変数ｙｓは、前記中間目標変数を取得するのに使用される、コピーすることと、
前記機械学習サブモデルのトレーニング標本として、前記コピーされた過去取引データを使用することと
を更に実行させる、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２５】
前記電子デバイスの前記１つ以上のプロセッサによって実行可能な前記命令の集合は、前記電子デバイスに、
前記取引レコードをコピーすることの前に、式
【数２】
2019511037.tif 000008
に基づいて、前記取引レコードのコピー数を取得することであって、式中、ＣＮはコピー数であり、Ｓは初期目標変数ｙｓの数であり、前記取引レコードが初期目標変数ｙｓの肯定標本である場合、ｙｓ＝１であり、前記取引レコードが初期目標変数ｙｓの肯定標本ではない場合、ｙｓ＝０である、取得すること
を更に実行させる、請求項２４に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２６】
前記電子デバイスの前記１つ以上のプロセッサによって実行可能な前記命令の集合は、前記目標確率値を取得するために、前記電子デバイスに、
式
【数３】
2019511037.tif 000009
に基づいて、前記機械学習モデルの確率Ｐを特定することであって、式中、Ｐｖは対応する機械学習サブモデルの前記確率値であり、Ｎ’は前記機械学習サブモデルの数である、特定すること
を実行させる、請求項１９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２７】
前記目標挙動は不正取引を含み、前記複数の機械学習サブモデルのそれぞれは、取引挙動を記述する前記特徴変数のうちの少なくとも１つに従って、対応する中間目標変数により示される目標挙動タイプを特定する、請求項１９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。