(57)【要約】  本発明は、異常値を検知するシステムであって、複数の物理的エンティティ記録を含むデータベースに対するアクセスを有する通信モジュールであって、各物理的エンティティ記録は、少なくとも1つの数値属性の物理データ値と、1つ以上の名義属性の値に関するパーティション指定値とを含む、通信モジュールと、プロセッサ、有形不揮発性メモリ、上記プロセッサに命令する、上記メモリ上に存在するプログラムコードを備えるコンピューティングデバイスとを備え、通信モジュールは、上記データベースに対するアクセスを上記コンピューティングデバイスに提供するように構成され、上記コンピューティングデバイスは、上記複数の物理的エンティティ記録について異常スコアを計算する方法を実行するように構成される、システムに関する。【選択図】図1c
2020532010.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異常値を検知するシステムであって、
複数の物理的エンティティ記録を含むデータベースに対するアクセスを有する通信モジュールであって、各物理的エンティティ記録は、少なくとも1つの数値属性（13、14）の物理データ値と、1つ以上の名義属性の値に関するパーティション指定値（11、12）とを含む、通信モジュールと、
プロセッサ、有形不揮発性メモリ、前記プロセッサに命令する、前記メモリ上に存在するプログラムコードを備えるコンピューティングデバイスと、
を備え、
前記通信モジュールは、前記データベースに対するアクセスを前記コンピューティングデバイスに提供するように構成され、
前記コンピューティングデバイスは、前記複数の物理的エンティティ記録の各々について異常スコアを計算する方法を実行するように構成され、前記方法は以下のステップ、すなわち、
（a）前記通信モジュールを介して前記複数の物理的エンティティ記録を索出し、任意選択で前記複数の物理的エンティティ記録をパーティション化のために準備するステップと、
（b）前記複数の物理的エンティティ記録内に存在するパーティション指定値（11、12）の各個別の組み合わせにパーティションを関連付けることによって、前記複数の物理的エンティティ記録をパーティション化し、前記パーティションに従って前記複数の物理的エンティティ記録をグループ分けするステップと、
（c）ステップ（b）で取得された前記パーティションごとに、該パーティションに属する前記物理的エンティティ記録の前記物理データ値に対して教師なし異常検知アルゴリズムをトレーニングして、前記パーティションごとにトレーニングされた異常検知モデルを取得するステップと、
（d）前記複数の物理的エンティティ記録に属する物理的エンティティ記録ごとに、前記物理的エンティティ記録が属する前記パーティションに関連付けられた前記トレーニングされた異常検知モデルを用いて前記異常スコア（17）を計算するステップと、
（e）好ましくは、ステップ（d）において計算されたその関連する異常スコア（17）を追加することによって、前記通信モジュールを介して、前記データベース内の各物理的エンティティ記録を更新し、及び／又は、好ましくは、前記通信モジュールを介して、前記データベース内の前記パーティションごとの前記トレーニングされた異常検知モデルの各々を記憶するステップと、
を含む、システム。
【請求項２】
前記教師なし異常検知アルゴリズムは、iForest若しくはSCiForest若しくはiNNE等の隔離ベース異常検知アルゴリズムか、又は、ORCA若しくは局所外れ値因子法等の非隔離ベース異常検知アルゴリズムのいずれかに関し、好ましくはiForestに関し、前記パーティション指定値（11、12）は、好ましくは2つの名義属性の値に関する、請求項1に記載のシステム。
【請求項３】
前記物理データ値は画像に関し、前記パーティション指定値（11、12）は、好ましくは、EXIF情報、ファイル日付、又はファイル名等の前記画像に対するメタデータとして記憶された名義属性の値に関する、請求項1又は2に記載のシステム。
【請求項４】
前記複数の物理的エンティティ記録は、ステップ（a）におけるパーティション化に向けて準備され、該準備することは、前記複数の物理的エンティティ記録を更新することを含み、該更新することは、いずれの名義属性をパーティション指定値（11、12）としてステップ（b）以降に用いるかを、好ましくは自動的に、指定することを含む、請求項1〜3のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記通信モジュールはユーザーから入力を受信するように構成され、ステップ（a）における前記準備することの一部としての前記更新することは、前記通信モジュールを介して前記ユーザーから前記入力を受信することを含み、前記ユーザーからの前記入力は、いずれの名義属性をパーティション指定値（11、12）としてステップ（b）以降に用いるかの前記指定を含む、請求項4に記載のシステム。
【請求項６】
前記複数の物理的エンティティ記録の前記更新は、少なくとも1つの数値属性を新規作成される名義属性に、好ましくは自動的に、変換することを含み、該変換することは、少なくとも1つの名義ラベルを少なくとも1つの数値区間に関連付けることに関連し、いずれの名義属性をパーティション指定値（11、12）としてステップ（b）以降に用いるかの前記指定は前記新規作成された名義属性を含む。請求項4又は5に記載のシステム。
【請求項７】
前記データベースは、前記複数の物理的エンティティ記録に含まれる複数のトレーニング関連の物理的エンティティ記録に関連するトレーニングデータを含み、該トレーニングデータは、前記トレーニング関連の物理的エンティティ記録が、詐欺に関連している等の規定の異常関連基準を遵守しているか否かを示す複数のラベルを含み、前記コンピューティングデバイスは、ステップ（e）の後に以下の追加ステップ（f）〜（j）、すなわち、
（f）ステップ（d）において計算されたその関連する異常スコア（17）を追加することによって、各物理的エンティティ記録を更新するステップと、
（g）前記通信モジュールを介して前記トレーニングデータを索出するステップと、
（h）ステップ（g）において受信された前記トレーニングデータに基づいて、ステップ(f)において取得された前記更新された物理的エンティティ記録に対して教師あり分類アルゴリズムをトレーニングし、トレーニングされた教師あり分類モデルを取得するステップと、
（i）前記複数の物理的エンティティ記録に属する物理的エンティティ記録ごとに、予測スコアを計算するステップであって、該予測スコアは、前記トレーニングされた教師あり分類モデルを用いて、前記物理的エンティティ記録が前記規定の異常関連基準をどの程度遵守しているかを示す、ステップと、
（j）好ましくは、ステップ（i）において計算されたその関連する予測スコアを追加することによって、前記通信モジュールを介して、前記データベース内の各物理的エンティティ記録を更新し、及び／又は、好ましくは、前記通信モジュールを介して、前記データベース内の前記トレーニングされた教師あり分類モデルを記憶するステップと、
を実行するように構成される、請求項1〜6のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
物理的エンティティ記録ごとに、ステップ（f）における更新することは、前記パーティション指定値（11、12）を、前記物理的エンティティ記録と関連付けられた前記異常スコア（17）に交換することに関する、請求項7に記載のシステム。
【請求項９】
ステップ(h)においてトレーニングされ、ステップ（i）において適用された前記教師あり分類アルゴリズムは、ロジスティック回帰、又はCART決定木、又はランダムフォレスト、又は線形カーネルを用いたSVM、又は放射基底関数を用いたSVMに関する、請求項7又は8に記載のシステム。
【請求項１０】
ステップ（h）における前記教師あり分類アルゴリズムの前記トレーニングは、以下のストラテジー、すなわち、ホールドアウト、k分割交差検証のいずれかに従って、前記トレーニング関連の物理的エンティティ記録及び関連したトレーニングデータを分割することを含む、請求項7〜9のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記通信モジュールは、ユーザーから入力を受信するように更に構成され、該システムは、以下の更なるステップ、すなわち、
（01）前記ユーザーから前記通信モジュールを介してユーザー提供の物理的エンティティ記録を受信するステップであって、該ユーザー提供の物理的エンティティ記録は、少なくとも1つの数値属性（13、14）の物理データ値と、1つ以上の名義属性の値に関するパーティション指定値（11、12）とを含む、ステップと、
（02）スコアリングのために前記ユーザー提供の物理的エンティティ記録を準備するステップであって、該準備することは、パーティション指定値（11、12）に対応する1つ以上の名義属性を選択することを含む、ステップと、
（03）ステップ（02）で選択された前記名義属性に対応する前記トレーニングされた異常検知モデルを、前記通信モジュールを介して前記データベースから索出するステップと、
（04）ステップ（03）で索出された、前記トレーニングされた異常検知モデルを用いて、前記ユーザー提供の物理的エンティティ記録の前記異常スコア（17）を計算するステップと、
を実行するように構成される、請求項1〜10のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
前記データベースは、少なくとも1つの教師あり分類モデルを更に含み、該システムは、ステップ（04）の後に以下の追加ステップ（05）〜（07）、すなわち、
（05）前記ユーザー提供の物理的エンティティ記録を、ステップ（04）で計算されたその関連する異常スコア（17）を追加することによって更新するステップと、
（06）ステップ（02）で選択された前記名義属性に対応する前記トレーニングされた教師あり分類モデルを、前記通信モジュールを介して前記データベースから索出するステップと、
（07）ステップ（06）で索出された、前記トレーニングされた教師あり分類モデルを用いて、前記ユーザー提供の物理的エンティティ記録の前記予測スコアを計算するステップと、
を実行するように構成される、請求項11に記載のシステム。
【請求項１３】
前記通信モジュールは、オペレーターに対してアラート、好ましくは視覚的又は音響アラートを生成するように更に構成され、該システムは、ステップ（04）で計算された前記異常スコア（17）、又はステップ（07）で計算された前記予測スコアを規定のアラート値と比較するように更に構成され、前記オペレーターに対する前記アラートは、前記比較することによって、前記規定のアラート値が一致したか、又は該アラート値を超えた場合に生成される、請求項11又は12に記載のシステム。
【請求項１４】
複数の物理的エンティティ記録に関して異常値を検知するコンピューター実施方法であって、各物理的エンティティ記録は、少なくとも1つの数値属性（13、14）の物理データ値と、1つ以上の名義属性の値に関するパーティション指定値（11、12）とを含み、該方法は、
データベースから前記複数の物理的エンティティ記録を取得し、任意選択で前記複数の物理的エンティティ記録をパーティション化のために準備するステップと、
前記複数の物理的エンティティ記録内に存在するパーティション指定値（11、12）の各個別の組み合わせにパーティションを関連付けることによって、前記複数の物理的エンティティ記録をパーティション化し、前記パーティションに従って前記複数の物理的エンティティ記録をグループ分けするステップと、
前記パーティション化ステップで取得された前記パーティションごとに、該パーティションに属する前記物理的エンティティ記録の前記物理データ値に対して教師なし異常検知アルゴリズムをトレーニングし、前記パーティションごとにトレーニングされた異常検知モデルを取得するステップと、
前記複数の物理的エンティティ記録に属する物理的エンティティ記録ごとに、前記物理的エンティティ記録が属する前記パーティションに関連付けられた前記トレーニングされた異常検知モデルを用いて異常スコア（17）を計算するステップと、
好ましくは、前記計算ステップにおいて計算されたその関連する異常スコア（17）を追加することによって、各物理的エンティティ記録を更新し、及び／又は、好ましくは、前記データベース内の前記パーティションごとの前記トレーニングされた異常検知モデルの各々を記憶するステップと、
を含む、方法。
【請求項１５】
保険金請求に関する物理的エンティティ記録に関連した詐欺を検知するための、保険会社による、請求項1〜13のいずれか一項に記載のシステムの使用。
【請求項１６】
保険金請求に関するユーザー提供の物理的エンティティ記録が詐欺であるか否かを判定するための、請求項1〜13のいずれか一項に記載のシステムの使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特徴エンジニアリングを通じて自動的に異常値を検知する分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
当該技術分野において、大規模なデータセット内で自動的に異常値を検知するための改善されたシステムが依然として必要とされている。
【０００３】
関連した従来技術が、特許文献1及び特許文献2によって提供されている。
【０００４】
特許文献1は、保険金請求データ内で詐欺が発生する可能性を検知するコンピューター実施方法及びシステムを開示している。過去の支払い要求データが、或る保険会社について或る期間にわたって取得される。この保険会社の詐欺頻度率及びパーセンテージ損失率が計算される。この保険会社の詐欺頻度率及びパーセンテージ損失率は、詐欺頻度率及びパーセンテージ損失率の保険業界ベンチマークと比較される。業界ベンチマークとの比較に基づいて、このコンピューターシステムは、保険会社がベンチマークの第1の範囲内である場合に予測モデリング解析を実行するか、保険会社がベンチマークの第1の範囲未満である場合に支払い要求データに対して統計解析を実行するか、又は保険会社がベンチマークの第1の範囲超である場合に法医学分析を実行するかを判定する。特許文献1の問題は、過度に複雑で、使用が保険金請求データにおける詐欺に限定されることである。
【０００５】
特許文献2は、機械学習を用いてトレーニングされるイベント分類を開示している。このために、画像データセット内のイベントを検知する異常検知が実行される。この異常検知の実行に基づいて、イベント分類のモデル仮定が求められる。しかしながら、特許文献2は、イベント分類のトレーニングに関し、異常検知を改善する手段を欠いている。
【０００６】
非特許文献1では、Otey及び共著者は、外れ値検知の関連した方法及びシステムを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許出願公開第2016/0379309号
【特許文献２】国際公開第2017/032775号
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】M. E. Otey他「FastDistributed Outlier Detection in Mixed-Attribute Data Sets」Data Mining and Knowledge Discovery 12 (2-3):203-228, KluwerAcademic Publishers, 2006
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上記で言及された問題のうちの少なくともいくつかを解決しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
第1の態様では、本発明は、異常値を検知するシステムであって、
複数の物理的エンティティ記録を含むデータベースに対するアクセスを有する通信モジュールであって、各物理的エンティティ記録は、少なくとも1つの数値属性の物理データ値と、1つ以上の名義属性の値に関するパーティション指定値とを含む、通信モジュールと、
プロセッサ、有形不揮発性メモリ、上記プロセッサに命令する、上記メモリ上に存在するプログラムコードを備えるコンピューティングデバイスと、
を備え、
通信モジュールは、上記データベースに対するアクセスを上記コンピューティングデバイスに提供するように構成され、
上記コンピューティングデバイスは、上記複数の物理的エンティティ記録の各々について異常スコアを計算する方法を実行するように構成され、上記方法は以下のステップ、すなわち、
（a）上記通信モジュールを介して上記複数の物理的エンティティ記録を索出し、任意選択で上記複数の物理的エンティティ記録をパーティション化のために準備するステップと、
（b）上記複数の物理的エンティティ記録内に存在するパーティション指定値の各個別の組み合わせにパーティションを関連付けることによって、上記複数の物理的エンティティ記録をパーティション化し、上記パーティションに従って上記複数の物理的エンティティ記録をグループ分けするステップと、
（c）ステップ（b）で取得された上記パーティションごとに、上記パーティションに属する物理的エンティティ記録の物理データ値に対して教師なし異常検知アルゴリズムをトレーニングして、上記パーティションごとにトレーニングされた異常検知モデルを取得するステップと、
（d）上記複数の物理的エンティティ記録に属する物理的エンティティ記録ごとに、物理的エンティティ記録が属するパーティションに関連付けられたトレーニングされた異常検知モデルを用いて異常スコアを計算するステップと、
（e）好ましくは、ステップ（d）において計算されたその関連する異常スコアを追加することによって、通信モジュールを介して、データベース内の各物理的エンティティ記録を更新し、及び／又は、好ましくは、通信モジュールを介して、上記データベース内の上記パーティションごとの上記トレーニングされた異常検知モデルの各々を記憶するステップと、
を含む、システムを提供する。
【００１１】
このようなシステムの第1の利点は、システムを運用するオペレーターにとって有意義な参照群（すなわち、パーティション）に対して条件付きで異常検知を実行することを可能にする点にある。パーティションは、選択された名義属性の値の個別の組み合わせによって定義されるのに対し、既存の教師なし異常検知技法は名義属性を無視している。多くの応用において、記録は概して名義属性及び数値属性の双方からなるという観測に基づいて、本発明は、1つ以上の名義属性の値を含む、全ての利用可能な情報を利用することによって、そのような場合に改善された正解率をもたらす。それゆえ、結果としてもたらされる異常スコアは、適切に名義属性を考慮せずに異常検知が実行される場合よりも（than）精度が上がる。これは、教師なしで、したがって高度に自動化されたアルゴリズムを、外れ値を検知するように用いることができるように行われる。
【００１２】
上記システムの第2の利点は、本明細書において更に論考されるように、教師あり分類アルゴリズムの適用とのシームレスな統合を可能にすることである。
【００１３】
更なる態様によれば、本発明は、請求項13による方法、請求項14による使用、及び請求項15による使用を提供する。
【００１４】
上記方法及び使用の利点は、本発明による（accordingto）システムの利点と同様である。
【００１５】
更なる好ましい実施形態及びそれらの利点は、詳細な説明及び特許請求の範囲で論じられる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１−１】本発明の1つの実施形態の動作原理を示す図である。
【図１−２】同上
【図２−１】隔離ツリーの適用の一例を示す図である。
【図２−２】同上
【図３−１】特定の例の場合の、従来技術の方法による異常検知と本発明による異常検知との比較を示す図である。
【図３−２】同上
【図４】2つの名義属性の値の恣意的なマッピングを用いた特定の例を示す図である。
【図５】本発明の一例示の実施形態におけるワークフローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明は、異常を検知するシステム及び該システムの使用に関する。
【００１８】
本明細書の文脈において、用語「物理的エンティティ記録」及び「記録」は互換可能に用いられ、物理的エンティティを表すデータを指す。記録は少なくとも1つの数値属性の物理データ値を含む。さらに、記録は1つ以上の名義属性の値に関するパーティション指定値を含む。1つの例は、例えば、保険金請求記録に見ることができるような、例えば、物理的な人のロケーション、或る特定の状態において過ごされた時間及び関連したデータの測定値を含む記録である。これにより、過ごされた時間は、例えば、物理データ値に含むことができる一方で、請求者、すなわち支払い要求に該当する人物に関連するカテゴリは、パーティション指定値の一部とすることができる。さらに、複数の物理的エンティティ記録は、何らかの相互関係の形態によって結び付けることができる。1つの実施形態では、物理的エンティティ記録は、複数の人物に関連した同一の測定値とすることができる。
【００１９】
別の実施形態では、記録は画像、例えばピクセルのアレイを含むビットマップに関する。この場合、複数の記録は、画像の時間シーケンスから構成された画像データセットに関し、したがって、外れ値検知が実施されるビデオシーケンスを形成する場合がある。複数は、代替的に又は加えて、種々のスペクトル又は種々のコントラスト方法からの複数のチャネルから導出することができる。更に別の実施形態では、記録は、音声ファイル又はビデオファイル等の別のフォーマットに関する場合がある。別の実施形態では、記録は、保険金請求の一部と定義される場合があり、例えば、保険金請求の状況における証拠を提供する画像に関する場合がある。このような場合、画像は、物理データ値に関することも、この物理データ値に含めることもでき、一方、パーティション指定値は、画像のメタデータ、すなわち画像が属する支払い要求に関連付けられた請求者に関する情報に関する場合がある。
【００２０】
本明細書において、用語「詐欺」は、金銭的利益を目的とした、保険会社若しくはエージェントに対して、又は保険会社若しくはエージェントによって犯された意図的な欺罔行為（deception）を指す。詐欺は「悪質詐欺（hard fraud）」及び「便乗詐欺（soft fraud）」にカテゴライズすることができる。悪質詐欺は、保険金請求が偽造されたとき、又は複数の当事者が、エージェント、医者、弁護士、請求者及び証人等の複数の当事者を伴う複雑な計略を共謀したときに発生する。便乗詐欺は、請求者が正当な請求額を誇張するか、又は支払う契約保険料を低く抑えることを企てて情報を偽って伝えた（misrepresents）ときに発生する。
【００２１】
本明細書において、用語「異常検知」は、異常なデータ点を正常なデータ点と十分に区別することができるように、所与のデータセットの特性を学習する方法を指す。一般に、異常値又は外れ値は、大半の正常又は期待される挙動に一致しないデータ内の例外又は異常点とみなされる。データを可視化すると、異常値は、相対的に少数、かつ、主要な大部分のデータから離れていることによって識別される。異常検知は、外れ値検知及び新規性検知等の研究分野に関連し、それゆえ、いくつかの検知方法の応用がこれらの分野にわたって見受けられることが多いことに留意されたい。以下、本論は主に隔離フォレストアルゴリズムを中心に据える。外れ値及び異常検知方法に関する更なる情報は、Hodge, V. J., & Austin, J. (2004)「ASurvey of Outlier Detection Methodologies」ArtificialIntelligence Review, 22 (2), 85&#8211;126、及び、Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009)「AnomalyDetection: A Survey」ACM Computing Surveys (CSUR), 41(3), 15:1&#8211;15:58（以下「Chandola他（2009）」と呼ぶ）において提供されている。
【００２２】
本明細書において、用語「隔離ベース異常検知アルゴリズム」は、正常な挙動を表す推測領域からの逸脱として異常値を識別する他の大半の方法（Chandola他（2009）も参照されたい）とは異なり、iForest、SCiForest又はiNNE等の技法（下記参照）、すなわち、隔離を用いて異常値を直接モデリングすることができるアルゴリズムの総称として用いられる。
【００２３】
隔離フォレスト（iForest）は、Liu, F.T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008)「IsolationForest」In Proceedings of the Eighth IEEE InternationalConference on Data Mining (ICDM’08) (pp. 413&#8211;422)（以下「Liu他（2008）」と呼ぶ）において、Liu他によって提案されたものである。隔離フォレストは、データ分布に関する仮定を行わないため、ノンパラメトリックな異常検知方法である。非常に単純な設計にもかかわらず、iForestアルゴリズムは、検知性能及び時間効率の双方において非常に高い競争力を有する。iForestの創案者たちは、様々な現実世界のデータセットに対して、自身のアルゴリズムが他のいくつかの現行技術水準の異常検知器を凌駕することを示した。iForestの拡張性に関して、Liu,F.T., Ting, K.M., & Zhou, Z.-H. (2012)「Isolation-BasedAnomaly Detection」ACM Transactions on KnowledgeDiscovery from Data (TKDD), 6 (1), 3:1&#8211;3:39（以下、Liu他（2012）と呼ぶ）で提示された複雑度解析によって、iForestは、トレーニングについてはO（tψ2）の時間複雑度、及び評価についてはO（ntψ）の時間複雑度を有し、合計O（tψ（n＋ψ））の時間複雑度に達することが明らかとなった。ここで、nはデータセットにおけるインスタンスの個数を表す。iForestのトレーニング複雑度は、その不変量及び既知の入力パラメーターのみに依存するので、トレーニング複雑度はデータ依存変数を伴わないことに留意することが重要である。隔離フォレストの空間複雑度はO（tψ）に等しい。要約すると、iForestは、非常に拡張可能なアルゴリズムであり、大きいデータセットを扱う際でも、低メモリ要件を有する低線形時間複雑度（すなわち、tψ2≪n）を備える。Liu他（2012）を参照されたい。
【００２４】
さらに、ツリー又はiTreeは、隔離の新規概念を異常検知に適用する教師なしツリーベースアンサンブル方法であるiForestにおいて重要な役割を果たす。隔離は、各インスタンスを残りのインスタンスから分離することを指す。異常が「少数かつ別様」であるという基本性質を利用することによって、隔離ベース方法の概念は、異常なインスタンスは正常なインスタンスよりも容易に分離可能である（すなわち、データパーティションがより少数で済む）ということである。専ら、学習されたアンサンブルのツリー構造は異常スコアを生成するのに必要とされ、それゆえ、この方法は、計算負荷の高い距離尺度又は密度尺度の計算を回避する。総合的に、隔離は、距離及び密度よりも良好な異常検知のインジケーターである。すなわち、密な異常クラスターに近接した正常なデータ点は、異常な点よりも大きな距離又は低い密度を示し、これは望ましい結果とは逆のものであり、一方、隔離ベース方法は、異常な点及び正常な点に対して妥当な値を一貫して割り当てた。iForestの基本学習アルゴリズムは隔離ツリー（iTree）と呼ばれ、下記の例2及び例3も参照されたい。
【００２５】
アルゴリズムのトレーニングの文脈では、以下の用語が用いられる。「トレーニングセット」は、モデルをトレーニングする、すなわちモデルを学習するのに用いられるデータ観測値（「例」又は「インスタンス」とも呼ばれる）のセットである。解析モデルは、良好な予測を行うために推定される必要があるパラメーターを有する。このことを換言すれば、解析モデルの最適パラメーター値を見つけることになる。このため、最適パラメーター値を見つける又は推定するのにトレーニングセットが用いられる。トレーニングされたモデルがあれば、予測を行うのに用いることができる。教師あり分類タスクでは、クラスラベル（例えば、「詐欺」、「詐欺でない」）も、最適パラメーター値を推定するのに各観測値に付与される。これにより、詐欺案件を識別するのに役立つパターンに対してアルゴリズムをトレーニングすることが可能になる。「検証セット」は、データからは直接推定することができないパラメーターを有するモデルに関連する。しかし、それらのパラメーター（ハイパーパラメーターと呼ばれる）の最適値も見つけるため、いわゆる検証セットが用いられる。通常、ハイパーパラメーターの候補値のセットを識別することができる。1つの候補値が選ばれ、トレーニングセットに対してモデルがトレーニングされ、検証セットに対して予測性能が評価される。その後、次の候補値が選ばれ、全ての候補値が試験されるまで同様の方法で進行する。最終的に、候補値ごとに、予測性能の対応する推定値が取得される。検証セットに対して推定された性能に基づいて、最適性能に対応する1つの候補値を選ぶことができる。トレーニングセット及び検証セットは、信頼できる性能推定値を取得するためにプロセス全体において厳密に分離されていることに留意することが重要である。すなわち、検証セット内の観測値は、トレーニングセット（又は、更に言えば試験セット）内にあってはならない。「ホールドアウトサンプル」でもある「試験セット」は、トレーニングされたモデルが良好な予測を行うか否かを試験するのに用いられるデータ観測値のセットである。すなわち、モデル評価段階において、試験観測値の真値がわかり、これらの真値と予測値を比較することによって予測値のうちのいくつが正しいかを確認することができる。ここではクラスラベルのみが、分類モデルの予測性能（例えば、正解率）を評価するのに用いられることに留意することが重要である。トレーニングセット、検証セット、及び試験セットは、信頼できる性能推定値を取得するために厳密に分離されていることにも留意することが重要である。すなわち、試験セット内の観測値は、トレーニングセット内にも、検証セット内にもあってはならない。厳密に分離することが不可欠であるのは、モデルに、トレーニングプロセスでは用いられなかった観測値の予測を行わせるのが望ましかったからである。このことが保証され、かつ、モデルが良好な性能を示したときにようやく、そのモデルが新規の、以前には見られなかったデータに対しても良好に機能すると確信することができる。「ホールドアウトストラテジー」又は「単一トレーニング試験分割ストラテジー」は、データがトレーニング用と試験用との2つのサブセットに分割されるので、最も単純な分割を指す。前者を用いてモデルをトレーニングし、その後、後者を用いてそのモデルを試験することができる。トレーニング試験プロセスが行われるのは一回のみであることに留意されたい。このデータ分割は無作為に行われる。すなわち、観測値はトレーニングセット又は試験セットに属するように無作為に割り当てられる。性能は、通常、候補モデルのセットについて、試験セットに対して評価され、最良モデルが選ばれる。いくつかのモデルは、データからは直接推定することができないパラメーターを有する。それらのパラメーターはハイパーパラメーターと呼ばれる。最良モデルを見つけるのには検証セットに依拠することができる。ここで、データを、トレーニング用、検証用、及び試験用の3つのサブセットに分けることができる。分割は、同様に無作為に行われる。検証セットの助けを借りて、最適ハイパーパラメーター値を有するモデルを見つけること（すなわち、モデル選択）ができ、最良モデルは最終的に試験セットに対して評価される。様々な候補モデルのセットの中で最良の予測モデルの選択について選ぶことは、試験セットに対して測定された性能に基づいて行われることに留意されたい。例えば、ロジスティック回帰モデル、決定木、又はランダムフォレストが最高性能のモデルであるか否かを判断する必要があり得る。この判断を行うには、試験セットに対する性能がきわめて重要である。最終予測モデルが見つかった場合、新規の、以前には見られなかったデータの予測を行うように運用システムにおいて実践することができる。用語「k分割交差検証ストラテジー」は、単純トレーニング試験分割に代わる代替策を指す。このストラテジーは、反復トレーニング試験分割に対応し、これにより、試験セットは規則的にシフトされていく。その後、試験セットに対して取得された性能が、平均化される。このストラテジーの利点は、各観測値が一度は試験セット内に入ることである。しかし、より重要なことには、推定される予測性能がますます信頼できるようになり、これにより、モデルの汎化性能のより良い説明（better picture）が提供される。
【００２６】
本発明の1つの実施形態では、本システム又は本運用システムは保険金請求に関する記録を取り扱う。この文脈において、保険金請求及び保険金請求の支払いに関するデータの処理及び解析のために、保険会社が上記システム又は上記運用システムを必要とする場合があるものと想定されている。本システム及び運用システムは多層にすることができ、データは、保険会社の職員による内部処理だけでなく、請求者、ヘルスケア事業者、医療技術者、被診断者から受信される。保険金請求の記録に存在するデータは、通常、保険会社の確立されたビジネスルールを用いて処理及び解析を受ける。この文脈において、保険金請求を提供する「ユーザー」は、1つの実施形態では請求者であり得るが、その支払い要求の処理に関与する任意の人物でもあり得る。一方で、「オペレーター」は、通常、保険会社の者であるが、保険金請求に対する詐欺検知の実行を受け持つ第三者に関する場合もある。
【００２７】
第1の態様では、本発明は、異常値を検知するシステムであって、
複数の物理的エンティティ記録を含むデータベースに対するアクセスを有する通信モジュールであって、各物理的エンティティ記録は、少なくとも1つの数値属性の物理データ値と、1つ以上の名義属性の値に関するパーティション指定値とを含む、通信モジュールと、
プロセッサ、有形不揮発性メモリ、上記プロセッサに命令する、上記メモリ上に存在するプログラムコードを備えるコンピューティングデバイスと、
を備え、
通信モジュールは、上記データベースに対するアクセスを上記コンピューティングデバイスに提供するように構成され、
上記コンピューティングデバイスは、上記複数の物理的エンティティ記録の各々について異常スコアを計算する方法を実行するように構成され、上記方法は以下のステップ、すなわち、
（a）上記通信モジュールを介して上記複数の物理的エンティティ記録を索出し、任意選択で上記複数の物理的エンティティ記録をパーティション化のために準備するステップと、
（b）上記複数の物理的エンティティ記録内に存在するパーティション指定値の各個別の組み合わせにパーティションを関連付けることによって、上記複数の物理的エンティティ記録をパーティション化し、上記パーティションに従って上記複数の物理的エンティティ記録をグループ分けするステップと、
（c）ステップ（b）で取得された上記パーティションごとに、該パーティションに属する物理的エンティティ記録の物理データ値に対して教師なし異常検知アルゴリズムをトレーニングして、上記パーティションごとにトレーニングされた異常検知モデルを取得するステップと、
（d）上記複数の物理的エンティティ記録に属する物理的エンティティ記録ごとに、物理的エンティティ記録が属するパーティションに関連付けられたトレーニングされた異常検知モデルを用いて異常スコアを計算するステップと、
（e）好ましくは、ステップ（d）において計算されたその関連する異常スコアを追加することによって、通信モジュールを介して、データベース内の各物理的エンティティ記録を更新し、及び／又は、好ましくは、通信モジュールを介して、上記データベース内の上記パーティションごとの上記トレーニングされた異常検知モデルの各々を記憶するステップと、
を含む、システムを提供する。
【００２８】
このようなシステムの利点は、上記に簡潔に示されたように、名義属性を十分に考慮することにある。述べたように、多くの応用において、記録は一般に名義属性及び数値属性の双方からなる。実際、保険金詐欺検知データセットを含む多くのデータセットが通常は名義属性及び数値属性の双方からなる（Chandola, V.,Banerjee, A., & Kumar, V.（2009）「Anomaly Detection: A Survey」ACM ComputingSurveys (CSUR), 41 (3), 15:1&#8211;15:58）。このように、本発明は、異常検知において利用可能な情報は全て使用するので、名義属性が利用可能である保険金詐欺検知等の応用に特に有用である。
【００２９】
好ましい実施形態では、上記教師なし異常検知アルゴリズムは、iForest若しくはSCiForest若しくはiNNE等の隔離ベース異常検知アルゴリズムか、又は、ORCA若しくは局所外れ値因子法等の非隔離ベース異常検知アルゴリズムのいずれかに関し、好ましくはiForestに関し、上記パーティション指定値は、好ましくは2つの名義属性の値に関する。
【００３０】
教師なし異常検知アルゴリズムとしてiForestを用いる一実施形態が特に有利である。なぜなら、iForestの検知性能は、特にインスタンスの数が1000個を超えると、一般の現行技術水準の異常検知アルゴリズムよりも優秀であると経験的に実証されているからである（Liu他2008、2012）。さらに、本発明は、それ自体は名義属性の組み込みが可能ではないiForestと有利に組み合わさる。本発明によるシステムでは、名義属性の情報は、同じパーティションに属するデータ記録に対してiForestを適用することによって、合致した名義特性と有意義に合体する。これによって、より均質なベースライン（すなわち、参照群）が確立され、このベースラインによって、「歪みの減った異常スコア」がもたらされる（例も参照されたい）。
【００３１】
iForestは、多くの関連アルゴリズムのように、入力において全ての属性が数値である必要があるため、現行技術水準による設定は、名義属性を数値属性に変換し、これらの変換された属性を異常検知アルゴリズムに供給するというものである。このような設定は、例えば、Sun, L., Versteeg, S., Boztas, S., &Rao, A. (2016)「Detecting Anomalous User Behavior Usingan Extended Isolation Forest Algorithm: An Enterprise Case Study」CoRR,abs/1609.06676（以下「Sun他（2016）」と呼ぶ）に見受けられる。本発明の利点は、名義属性を数値属性に変換するのを避けることによって、データセットに存在する情報を歪めずに考慮し、優れた異常検知性能がもたらされることである。
【００３２】
ORCA（距離ベース方法、Bay, S.D., & Schwabacher, M. (2003)「MiningDistance-based Outliers in Near Linear Time with Randomization and a SimplePruning Rule」In Proceedings of the Ninth ACM SIGKDDInternational Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 29&#8211;38)を参照されたい）、LOF（局所外れ値因子法）（密度ベース方法、Breunig, M.M., Kriegel, H.-P., Ng, R.T., &Sander, J. (2000)「LOF: Identifying Density-based LocalOutliers」In ACM Sigmod Record(Vol. 29, pp. 93&#8211;104)を参照されたい）、1クラスSVM（サポートベクターマシン）（モデルベース方法、Schoelkopf, B., Platt, J.C., Shawe-Taylor, J. C., Smola, A. J.,& Williamson, R. C. (2001)「Estimating the Supportof a High-Dimensional Distribution」Neural Computation, 13(7), 1443&#8211;1471を参照されたい）、及び近接行列（proximity matrix）を用いたランダムフォレスト（モデルベース方法、Shi,T., & Horvath, S. (2006)「Unsupervised Learning WithRandom Forest Predictors」Journal of Computational andGraphical Statistics, 15 (1), 118&#8211;138を参照されたい）等の異常検知アルゴリズムも同様に本発明に適用することはできるが、iForestは、インスタンス数が多い場合の検知性能となると、これらの方法を凌駕する。また、iForestアルゴリズムは、異常なインスタンスがトレーニングサンプル内に提示されていない場合でも、高次元空間において効果的に異常を検知することができる。このアルゴリズムは、高価な距離尺度又は密度尺度の計算に依拠しないため、非常に計算効率が高い。しかしながら、局所的な及び／又はクラスター化された異常が存在する場合、そのような状況ではiForestの異常検知能力は有効性が下がる。実際、局所データ分布に対して感度が高くない導出された異常スコアは大域的に計算されるため、iForestが主に対象とするのは分散されている異常である。代替的な実施形態では、SCiForest（分割選択基準を有する隔離フォレスト（Isolation Forest with Split-selection Criterion））（Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2010)「On Detecting Clustered Anomalies Using SCiForest」In Proceedings of the European Conference on Machine Learning andPrinciples and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD’10) (pp. 274&#8211;290)を参照されたい）、又はiNNE（最近傍アンサンブルを用いた隔離（Isolation using Nearest Neighbour Ensemble））（Bandaragoda, T.R., Ting, K. M., Albrecht, D., Liu, F. T., & Wells, J. R. (2014)「Efficient Anomaly Detection by Isolation Using Nearest Neighbour Ensemble」In Proceedingsof the 2014 IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW) (pp.698&#8211;705)を参照されたい）を異常検知ステップ（c）及び（d）において適用することができ、これによって、本発明による適切かつ非常に別様な手法を補足することができ、この手法では分離パーティション化ステップが上記教師なし異常検知アルゴリズムの適用に先行する。
【００３３】
別の好ましい実施形態では、上記物理データ値は画像に関し、上記パーティション指定値は、好ましくは、EXIF情報、ファイル日付、又はファイル名等の上記画像に対するメタデータとして記憶された名義属性の値に関する。エクスチェンジャブルイメージファイルフォーマット（EXIF）等のメタデータを用いる利点は、画像のデータセットが、通常、いくつかの利用可能なメタデータを有することである。このメタデータは、データの性質、及びその日の或る特定の時刻、或る特定のイベント又は或る特定の場所に関連付けられた画像のグループ分けの情報を有することが多々ある。代替的な実施形態では、パーティション指定値は、ピクセル情報そのものから抽出することができ、例えば、輝度、ルミナンス、コントラスト、色深度、色スペクトル等に関連した値が抽出される。
【００３４】
別の実施形態によれば、上記複数の物理的エンティティ記録は、ステップ（a）におけるパーティション化に向けて準備され、該準備することは、上記複数の物理的エンティティ記録を更新することを含み、該更新することは、いずれの名義属性をパーティション指定値としてステップ（b）以降に用いるかを、好ましくは自動的に、指定することを含む。これは、異常検知全体の性能が上昇するように名義属性を自動的に選択することを可能にするので有利である。このような好ましい実施形態において、パーティション化を指定するのに有用な名義属性は、パーティション指定値の仮定の選択のために上記方法の全ステップを完了し、したがって、このような選択に関連付けられた「プレビュー」を生成することによって識別することができる。このプレビューの品質は、オペレーターによって手動で、又は目的関数を用いて自動で評価することができる。この方式は、オペレーターが結果に満足するか、又は、目的関数の出力と比較される規定の閾値を達成する等、目的関数に関連する何らかの基準が満たされるまで、繰り返し反復することができる。同様の利点を有する関連する実施形態では、上記通信モジュールはユーザーから入力を受信するように構成され、ステップ（a）における上記準備することの一部としての上記更新することは、上記通信モジュールを介して上記ユーザーから上記入力を受信することを含み、上記ユーザーからの上記入力は、いずれの名義属性をパーティション指定値としてステップ（b）以降に用いるかの上記指定を含む。
【００３５】
好ましい実施形態では、上記複数の物理的エンティティ記録の上記更新は、少なくとも1つの数値属性を新規作成される名義属性に、好ましくは自動的に、変換することを含み、該変換することは、少なくとも1つの名義ラベルを少なくとも1つの数値区間に関連付けることに関連し、いずれの名義属性をパーティション指定値としてステップ（b）以降に用いるかの上記指定は上記新規作成された名義属性を含む。
【００３６】
別の好ましい実施形態によれば、上記データベースは、上記複数の物理的エンティティ記録に含まれる複数のトレーニング関連の物理的エンティティ記録に関連するトレーニングデータを含み、該トレーニングデータは、上記トレーニング関連の物理的エンティティ記録が、詐欺に関連している等の規定の異常関連基準を遵守しているか否かを示す複数のラベルを含み、上記コンピューティングデバイスは、ステップ（e）の後に以下の追加ステップ（f）〜（j）、すなわち、
（f）ステップ（d）において計算されたその関連する異常スコアを追加することによって、各物理的エンティティ記録を更新するステップと、
（g）上記通信モジュールを介して上記トレーニングデータを索出するステップと、
（h）ステップ（g）において受信された上記トレーニングデータに基づいて、ステップ(f)において取得された更新された物理的エンティティ記録に対して教師あり分類アルゴリズムをトレーニングし、トレーニングされた教師あり分類モデルを取得するステップと、
（i）上記複数の物理的エンティティ記録に属する物理的エンティティ記録ごとに、予測スコアを計算するステップであって、該予測スコアは、トレーニングされた教師あり分類モデルを用いて、上記物理的エンティティ記録が上記規定の異常関連基準をどの程度遵守しているかを示す、ステップと、
（j）好ましくは、ステップ（i）において計算されたその関連する予測スコアを追加することによって、通信モジュールを介して、データベース内の各物理的エンティティ記録を更新し、及び／又は、好ましくは、通信モジュールを介して、上記データベース内の上記トレーニングされた教師あり分類モデルを記憶するステップと、
を実行するように構成される。
【００３７】
別の好ましい実施形態では、物理的エンティティ記録ごとに、ステップ（f）における上記更新することは、上記パーティション指定値を、上記物理的エンティティ記録と関連付けられた上記異常スコアに交換することに関する。
【００３８】
このような実施形態は、異常検知がここでは、教師あり分類アルゴリズムの労力を異常の方に向けるのに役立つという点で有利である。したがって、対応するシステムは、一方ではラベルから獲得された知識と、他方では自動生成された異常スコアとの合成を提供することができる。通常、例えば下記の例5において論考するように、ラベルは、領域専門家によって割り当てられる、手動で適用されたラベルに関する場合がある。
【００３９】
更に別の実施形態では、ステップ(h)においてトレーニングされ、ステップ（i）において適用された上記教師あり分類アルゴリズムは、ロジスティック回帰、又はCART決定木、又はランダムフォレスト、又は線形カーネルを用いたSVM、又は放射基底関数を用いたSVMに関する。
【００４０】
更に別の実施形態によれば、ステップ（h）における上記教師あり分類アルゴリズムの上記トレーニングは、以下のストラテジー、すなわち、ホールドアウト、k分割交差検証のいずれかに従って、上記トレーニング関連の物理的エンティティ記録及び関連したトレーニングデータを分割することを含む。
【００４１】
これは、優れた予測を可能にするので有利である。
【００４２】
第2の態様では、本発明は、ユーザー提供の物理的エンティティ記録をスコアリングする運用システムであって、
請求項1〜10のいずれか一項に記載のシステムによって生成される少なくとも1つのトレーニングされた異常検知モデルを含むデータベースに対するアクセスを有する運用通信モジュールと、
プロセッサ、有形不揮発性メモリ、上記プロセッサに命令する、上記メモリ上に存在するプログラムコードを備える運用コンピューティングデバイスと、
を備え、
運用通信モジュールは、上記コンピューティングデバイスに、上記データベースに対するアクセスを提供するように構成されるとともに、ユーザーから入力を受信するように更に構成され、
上記運用コンピューティングデバイスは、
（01）上記ユーザーから上記運用通信モジュールを介してユーザー提供の物理的エンティティ記録を受信するステップであって、上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録は、少なくとも1つの数値属性の物理データ値と、1つ以上の名義属性の値に関するパーティション指定値とを含む、ステップと、
（02）スコアリングのために上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録を準備するステップであって、該準備することは、パーティション指定値に対応する1つ以上の名義属性を選択することを含む、ステップと、
（03）ステップ（02）で選択された名義属性に対応するトレーニングされた異常検知モデルを、上記運用通信モジュールを介して上記データベースから索出するステップと、
（04）ステップ（03）で索出された、トレーニングされた異常検知モデルを用いて、上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録の異常スコアを計算するステップと、
を実行するように構成される、運用システムを提供する。
&#8195;
【００４３】
1つの実施形態では、上記運用システム及び上記システムは、このシステム及び運用システムによって提供される全ての機能を網羅した上位システム内に含むことができる。このような上位システムにおいて、通信モジュール及び運用通信モジュールは全く同一のものとすることができ、同様に、コンピューティングデバイス及び運用コンピューティングデバイスは全く同一のものとすることができる。
【００４４】
本発明による運用システムの好ましい実施形態において、上記データベースは、本発明によるシステムによって生成された少なくとも1つのトレーニングされた教師あり分類モデルを更に含み、上記運用コンピューティングデバイスは、ステップ（04）の後に、以下の追加ステップ（05）〜（07）、すなわち、
（05）上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録を、ステップ（04）で計算されたその関連する異常スコアを追加することによって更新するステップと、
（06）ステップ（02）で選択された名義属性に対応するトレーニングされた教師あり分類モデルを、上記通信モジュールを介して上記データベースから索出するステップと、
（07）ステップ（06）で索出された、トレーニングされた教師あり分類モデルを用いて、上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録の予測スコアを計算するステップと、
を実行するように構成される。
【００４５】
別の好ましい実施形態によれば、上記運用通信モジュールは、オペレーターに対してアラート、好ましくは視覚的又は音響アラートを生成するように構成され、上記運用コンピューティングデバイスは、ステップ（04）で計算された異常スコア、又はステップ（07）で計算された予測スコアを比較するように構成され、上記オペレーターに対するアラートは、上記比較することによって、規定のアラート値が一致したか、又はこのアラート値を超えた場合に生成される。
【００４６】
第3の態様では、本発明は、保険金請求に関する物理的エンティティ記録に関連した詐欺を検出するための、保険会社による、本発明によるシステム又は運用システムの使用に関する。
【００４７】
第4の態様では、本発明は、保険金請求に関するユーザー提供の物理的エンティティ記録が詐欺であるか否かを判定するための、本発明によるシステムによって生成された、トレーニングされた異常検知モデル又はトレーニングされた教師あり分類モデルの使用を提供する。
【００４８】
本発明の様々な実施形態において、教師あり分類モデルをトレーニングすることによって、記録のより高精度な分類が可能になる。教師あり学習ステップは、以前のステップで実行された異常検知を活用し、これにより、特定の急勾配な学習曲線に到達する。このような学習曲線は、高い正解率を達成しながら、手動注釈付けのための労力が相対的に少ないことに対応する。
【００４９】
更なる一態様では、本発明は、ユーザー提供の物理的エンティティ記録をスコアリングする運用システムであって、
請求項1〜10のいずれか一項に記載のシステムによって生成される少なくとも1つのトレーニングされた異常検知モデルを含むデータベースに対するアクセスを有する運用通信モジュールと、
プロセッサ、有形不揮発性メモリ、上記プロセッサに命令する、上記メモリ上に存在するプログラムコードを備える運用コンピューティングデバイスと、
を備え、
運用通信モジュールは、上記コンピューティングデバイスに、上記データベースに対するアクセスを提供するように構成されるとともに、ユーザーから入力を受信するように更に構成され、
上記運用コンピューティングデバイスは、
（01）上記ユーザーから上記運用通信モジュールを介してユーザー提供の物理的エンティティ記録を受信するステップであって、上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録は、少なくとも1つの数値属性の物理データ値と、1つ以上の名義属性の値に関するパーティション指定値とを含む、ステップと、
（02）スコアリングのために上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録を準備するステップであって、該準備することは、パーティション指定値に対応する1つ以上の名義属性を選択することを含む、ステップと、
（03）ステップ（02）で選択された名義属性に対応するトレーニングされた異常検知モデルを、上記運用通信モジュールを介して上記データベースから索出するステップと、
（04）ステップ（03）で索出された、トレーニングされた異常検知モデルを用いて、上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録の異常スコアを計算するステップと、
を実行するように構成される、運用システムを提供する。
【００５０】
更なる一態様では、本発明は、保険金請求に関する物理的エンティティ記録に関連した詐欺を検出するための、保険会社による、本発明によるシステム又は運用システムの使用に関する。
【００５１】
更なる一態様では、本発明は、保険金請求に関するユーザー提供の物理的エンティティ記録が詐欺であるか否かを判定するための、本発明によるシステムによって生成された、トレーニングされた異常検知モデル又はトレーニングされた教師あり分類モデルの使用を提供する。
【００５２】
更なる一態様によれば、この態様は本発明の範囲をいかようにも限定するようには意図されていないが、本発明は、以下のポイント1〜15に関連する。
【００５３】
1.異常を検知するシステムであって、
複数の物理的エンティティ記録を含むデータベースに対するアクセスを有する通信モジュールであって、各物理的エンティティ記録は、少なくとも1つの数値属性の物理データ値と、1つ以上の名義属性の値に関するパーティション指定値とを含む、通信モジュールと、
プロセッサ、有形不揮発性メモリ、上記プロセッサに命令する、上記メモリ上に存在するプログラムコードを備えるコンピューティングデバイスと、
を備え、
通信モジュールは、上記データベースに対するアクセスを上記コンピューティングデバイスに提供するように構成され、
上記コンピューティングデバイスは、上記複数の物理的エンティティ記録の各々について異常スコアを計算する方法を実行するように構成され、上記方法は以下のステップ、すなわち、
（a）上記通信モジュールを介して上記複数の物理的エンティティ記録を索出し、任意選択で上記複数の物理的エンティティ記録をパーティション化のために準備するステップと、
（b）上記複数の物理的エンティティ記録内に存在するパーティション指定値の各個別の組み合わせにパーティションを関連付けることによって、上記複数の物理的エンティティ記録をパーティション化し、上記パーティションに従って上記複数の物理的エンティティ記録をグループ分けするステップと、
（c）ステップ（b）で取得された上記パーティションごとに、該パーティションに属する物理的エンティティ記録の物理データ値に対して教師なし異常検知アルゴリズムをトレーニングして、上記パーティションごとにトレーニングされた異常検知モデルを取得するステップと、
（d）上記複数の物理的エンティティ記録に属する物理的エンティティ記録ごとに、物理的エンティティ記録が属するパーティションに関連付けられたトレーニングされた異常検知モデルを用いて異常スコアを計算するステップと、
（e）好ましくは、ステップ（d）において計算されたその関連する異常スコアを追加することによって、通信モジュールを介して、データベース内の各物理的エンティティ記録を更新し、及び／又は、好ましくは、通信モジュールを介して、上記データベース内の上記パーティションごとの上記トレーニングされた異常検知モデルの各々を記憶するステップと、
を含む、システム。
【００５４】
2.上記教師なし異常検知アルゴリズムは、iForest若しくはSCiForest若しくはiNNE等の隔離ベース異常検知アルゴリズムか、又は、ORCA若しくは局所外れ値因子法等の非隔離ベース異常検知アルゴリズムのいずれかに関し、好ましくはiForestに関し、上記パーティション指定値は、好ましくは2つの名義属性の値に関する、ポイント1に記載のシステム。
【００５５】
3.上記物理データ値は画像に関し、上記パーティション指定値は、好ましくは、EXIF情報、ファイル日付、又はファイル名等の上記画像に対するメタデータとして記憶された名義属性の値に関する、ポイント1又は2に記載のシステム。
【００５６】
4.上記複数の物理的エンティティ記録は、ステップ（a）におけるパーティション化に向けて準備され、該準備することは、上記複数の物理的エンティティ記録を更新することを含み、該更新することは、いずれの名義属性をパーティション指定値としてステップ（b）以降に用いるかを、好ましくは自動的に、指定することを含む、ポイント1〜3のいずれか1つに記載のシステム。
【００５７】
5.上記通信モジュールはユーザーから入力を受信するように構成され、ステップ（a）における上記準備することの一部としての上記更新することは、上記通信モジュールを介して上記ユーザーから上記入力を受信することを含み、上記ユーザーからの上記入力は、いずれの名義属性をパーティション指定値としてステップ（b）以降に用いるかの上記指定を含む、ポイント4に記載のシステム。
【００５８】
6.上記複数の物理的エンティティ記録の上記更新は、少なくとも1つの数値属性を新規作成される名義属性に、好ましくは自動的に、変換することを含み、該変換することは、少なくとも1つの名義ラベルを少なくとも1つの数値区間に関連付けることに関連し、いずれの名義属性をパーティション指定値としてステップ（b）以降に用いるかの上記指定は上記新規作成された名義属性を含む。ポイント4又は5に記載のシステム。
【００５９】
7.上記データベースは、上記複数の物理的エンティティ記録に含まれる複数のトレーニング関連の物理的エンティティ記録に関連するトレーニングデータを含み、該トレーニングデータは、上記トレーニング関連の物理的エンティティ記録が、詐欺に関連している等の規定の異常関連基準を遵守しているか否かを示す複数のラベルを含み、上記コンピューティングデバイスは、ステップ（e）の後に以下の追加ステップ（f）〜（j）、すなわち、
（f）ステップ（d）において計算されたその関連する異常スコアを追加することによって、各物理的エンティティ記録を更新するステップと、
（g）上記通信モジュールを介して上記トレーニングデータを更新するステップと、
（h）ステップ（g）において受信された上記トレーニングデータに基づいて、ステップ(f)において取得された更新された物理的エンティティ記録に対して教師あり分類アルゴリズムをトレーニングし、トレーニングされた教師あり分類モデルを取得するステップと、
（i）上記複数の物理的エンティティ記録に属する物理的エンティティ記録ごとに、予測スコアを計算するステップであって、該予測スコアは、トレーニングされた教師あり分類モデルを用いて、上記物理的エンティティ記録が上記規定の異常関連基準をどの程度遵守しているかを示す、ステップと、
（j）好ましくは、ステップ（i）において計算されたその関連する予測スコアを追加することによって、通信モジュールを介して、データベース内の各物理的エンティティ記録を更新し、及び／又は、好ましくは、通信モジュールを介して、上記データベース内の上記トレーニングされた教師あり分類モデルを記憶するステップと、
を実行するように構成される、ポイント1〜6のいずれか1つに記載のシステム。
【００６０】
8.物理的エンティティ記録ごとに、ステップ（f）における上記更新することは、上記パーティション指定値を、上記物理的エンティティ記録と関連付けられた上記異常スコアに交換することに関する、ポイント7に記載のシステム。
【００６１】
9.ステップ(h)においてトレーニングされ、ステップ（i）において適用された上記教師あり分類アルゴリズムは、ロジスティック回帰、又はCART決定木、又はランダムフォレスト、又は線形カーネルを用いたSVM、又は放射基底関数を用いたSVMに関する、ポイント7又は8に記載のシステム。
【００６２】
10.ステップ（h）における上記教師あり分類アルゴリズムの上記トレーニングは、以下のストラテジー、すなわち、ホールドアウト、k分割交差検証のいずれかに従って、上記トレーニング関連の物理的エンティティ記録及び関連したトレーニングデータを分割することを含む、ポイント7〜9のいずれか1つに記載のシステム。
【００６３】
11.ユーザー提供の物理的エンティティ記録をスコアリングする運用システムであって、
ポイント1〜10のいずれか1つに記載のシステムによって生成される少なくとも1つのトレーニングされた異常検知モデルを含むデータベースに対するアクセスを有する運用通信モジュールと、
プロセッサ、有形不揮発性メモリ、上記プロセッサに命令する、上記メモリ上に存在するプログラムコードを備える運用コンピューティングデバイスと、
を備え、
運用通信モジュールは、上記コンピューティングデバイスに、上記データベースに対するアクセスを提供するように構成されるとともに、ユーザーから入力を受信するように更に構成され、
上記運用コンピューティングデバイスは、
（01）上記ユーザーから上記運用通信モジュールを介してユーザー提供の物理的エンティティ記録を受信するステップであって、上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録は、少なくとも1つの数値属性の物理データ値と、1つ以上の名義属性の値に関するパーティション指定値とを含む、ステップと、
（02）スコアリングのために上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録を準備するステップであって、該準備することは、パーティション指定値に対応する1つ以上の名義属性を選択することを含む、ステップと、
（03）ステップ（02）で選択された名義属性に対応するトレーニングされた異常検知モデルを、上記運用通信モジュールを介して上記データベースから索出するステップと、
（04）ステップ（03）で索出された、トレーニングされた異常検知モデルを用いて、上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録の異常スコアを計算するステップと、
を実行するように構成される、運用システム。
【００６４】
12.上記データベースは、ポイント7〜10のいずれか1つに記載のシステムによって生成された少なくとも1つのトレーニングされた教師あり分類モデルを更に含み、上記運用コンピューティングデバイスは、ステップ（04）の後に、以下の追加ステップ（05）〜（07）、すなわち、
（05）上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録を、ステップ（04）で計算されたその関連する異常スコアを追加することによって更新するステップと、
（06）ステップ（02）で選択された名義属性に対応するトレーニングされた教師あり分類モデルを、上記通信モジュールを介して上記データベースから索出するステップと、
（07）ステップ（06）で索出された、トレーニングされた教師あり分類モデルを用いて、上記ユーザー提供の物理的エンティティ記録の予測スコアを計算するステップと、
を実行するように構成される、ポイント11に記載の運用システム。
【００６５】
13.上記運用通信モジュールは、オペレーターに対してアラート、好ましくは視覚的又は音響アラートを生成するように構成され、上記運用コンピューティングデバイスは、ステップ（04）で計算された異常スコア、又はステップ（07）で計算された予測スコアを比較するように構成され、上記オペレーターに対するアラートは、上記比較することによって、規定のアラート値が一致したか、又はこのアラート値を超えた場合に生成される、ポイント11又は12に記載の運用システム。
【００６６】
14.保険金請求に関する物理的エンティティ記録に関連した詐欺を検出するための、保険会社による、ポイント1〜13のいずれか一つに記載のシステム又は運用システムの使用。
【００６７】
15.保険金請求に関するユーザー提供の物理的エンティティ記録が詐欺であるか否かを判定するための、ポイント1〜10のいずれか一つに記載のシステムによって生成された、トレーニングされた異常検知モデル又はトレーニングされた教師あり分類モデルの使用。
【００６８】
本発明は、本発明を更に示すとともに、本発明の範囲を限定することを意図されることも、本発明の範囲を限定するものと解釈されることもない以下の非限定的な例によって更に説明される。
【００６９】
実施例
例1：本発明の例示の動作原理
図1は、本発明の1つの実施形態の動作原理を示している。異常値を検知するシステムは、複数の物理的エンティティ記録を含むデータベースに対してアクセスを有する。これらの記録の各々は、図1aによる構造を有する。各記録は、複数の混合型属性11、12、13、14、15を含み、属性の個数は、d≧3であるdに等しい。ここで、jは属性にわたるインデックスである。記録（トレーニングデータ、下記参照）のうちの少なくともいくつかと、詐欺に関連している等の規定の異常関連基準を示すラベル16が関連付けられる。
【００７０】
図1aは選択ステップに対応している。全ての混合型属性11、12、13、14、15の中から、少なくとも1つの名義属性及び少なくとも1つの数値属性が選択される。この例では、属性のセットの中から、第1の属性11、12（インデックスj＝1）が、異常検知のための名義属性として選択される。これによって、名義属性11、12は2つのあり得るパーティション指定値、すなわち、第1のパーティション指定値11又は第2のパーティション指定値12のいずれかのみを取ることができる。第2の属性13（インデックスj＝2）及び第3の属性14（インデックスj＝3）は、属性の全セットからそれぞれ第1の数値属性13及び第2の数値属性14として選択される。各記録の、2つのパーティション指定値を有する名義属性11、12と2つの数値属性13、14とは共に、システムへの入力として取られる。
【００７１】
パーティション化ステップが図1bに示されている。パーティション指定値11、12を起点として、複数の物理的エンティティ記録は2つのパーティションにパーティション化され、このパーティションのうち、第1のパーティションは第1のパーティション指定値11に関連付けられ、第2のパーティションは第2のパーティション指定値12に関連付けられる。例示の目的で、図1bでは、両パーティションの各々について、 第1の数値属性13及び第2の数値属性14の特定の組み合わせに対応するデータ点が、それぞれ第1の二次元グラフ18及び第2の二次元グラフ19に並べられている。
【００７２】
図1cは、異常検知ステップを示しており、このステップでは、異常検知は名義属性11、12に対して条件付けられる。第1のパーティション指定値11の場合、教師なし異常検知アルゴリズムは、第1のパーティションに属する記録のうちの各々の記録の第1の数値属性13及び第2の数値属性14の物理データ値に対してトレーニングされる。トレーニングされた第1の異常検知モデルが取得され、その後、第1のパーティションに属する記録のうちの各々の記録の異常スコアを計算するのに用いられる。同様に、第2のパーティション指定値12の場合、教師なし異常検知アルゴリズムは、第2のパーティションに属する記録のうちの各々の記録の第1の数値属性13及び第2の数値属性14の物理データ値に対してトレーニングされる。トレーニングされた第2の異常検知モデルが取得され、その後、第2のパーティションに属する記録のうちの各々の記録の異常スコア17を計算するのに用いられる。その結果、全記録がスコアリングされ、各記録は、その関連する異常スコア17を追加することによってデータベース内で更新される。両パーティションの各々について、異常スコア17は、それぞれ第1の二次元グラフ20及び第2の二次元グラフ21を用いて示されるように、第1の数値属性13及び第2の数値属性14の組み合わせごとに計算することができる。これにより、輪郭線は、異常スコアが等しい点を結ぶ（例3及び例4も参照されたい）。教師なし異常検知アルゴリズムはiForestに関することが好ましい。この例では、異常スコアは［-0.5, 0.5］の範囲でスケーリングされ（scaled）ており、これにより、上限に近接したスコアが異常とみなされる。
【００７３】
図1dは、分類アルゴリズムをトレーニングする更なるステップを含む、本発明の好ましい実施形態を示している。このステップでは、複数のトレーニング関連の物理的エンティティ記録を含むトレーニングセットが識別され、複数の物理的エンティティ記録の中に完全に含まれる。トレーニングデータは、上記トレーニング関連の物理的エンティティ記録が、詐欺に関連している等の規定の異常関連基準を遵守しているか否かを示す複数のラベル16を含む。トレーニングセットに属する記録は、それらのラベル及び関連する異常スコアと共に、ロジスティック回帰等の教師あり分類アルゴリズムに供給される。図1dに示された好ましい実施形態では、第1のステップで選択された名義属性11、12並びに第1の数値属性13及び第2の数値属性14は、このステップでは伴われず、異常スコア17に完全に取り替えられている。未選択属性15、すなわち第1のステップで選択されなかった属性（J’のインデックスのセット）が考慮される。これによって、トレーニングされた教師あり分類モデルがもたらされ、このモデルを用いて、データセット内の記録の各々について予測スコアが計算される。この予測スコアは、上記物理的エンティティ記録が上記規定の異常関連基準をどの程度遵守しているかを示す。
【００７４】
例2：例示の隔離ツリー適用
図2は、隔離ツリー適用の一例を示している。これは、教師なし異常検知アルゴリズムがiForestを含み、好ましくはiForestに関する本発明の実施形態に関連する。iForestの基本学習アルゴリズムは隔離ツリー（iTree）と呼ばれており、これは、全二分木（proper binary tree）を、サイズψのサブサンプルに基づいて完全に無作為に構築する。ただし、ψは、トレーニングデータから非復元抽出された自然数である（提案されるデフォルト値：ψ＝256）。分割統治式に、iTreeは、インスタンスを隔離する狙いで、空間を、漸進的に小さくなる軸平行な長方形に再帰的に分割する。理想としては、各葉ノードには1つのインスタンスしか残らない。異常値の性質を考慮すると、異常値は、そのために隔離されやすく、したがって、正常なインスタンス以上にiTreeの根に近接する傾向にある。このことが図2に示されている。図2aは、6個のサンプルを有する二次元グラフを示しており、各サンプルは、連続的な数値属性X1及びX2の異なる値に関連付けられている。iTreeノードは、或る属性を、選択される属性の最小値及び最大値の間にある無作為に引かれた分割値とともに、無作為に選択することによって作成される。この例では、第1の無作為に選択された属性はX1であり、第1の無作為に引かれた分割値はαである。この結果として、図2aにおける鉛直線がもたらされ、この線は、図2b上に表示されるように、iTreeノード＃0における分割に（to）対応する。属性を選択し、分割値を求めるこの手順は、各葉ノードにおけるサンプルの個数が1に等しくなるといった、何らかの停止条件に達するまで繰り返される。全体として、異常（図2aでは三角形で示されている）は、根の真下の葉ノードに分類され、したがって、正常なデータ点（図2aでは円形で示されている）よりも速く分離（隔離）される。iTreeの適用が有意義なのは数値属性に対してのみであることに留意されたい。試験インスタンスがiTreeを通過するとき、各非葉ノードにおいて、それぞれの属性値が索出され、左右どちらの子ノードに渡るべきかを判定するために隔離値に対して試験される。
【００７５】
例3：iForestを用いた例示の異常スコア定義
例2のように、この例も、教師なし異常検知アルゴリズムがiForestを含み、好ましくはiForestに関し、好ましくは例2によるiTreeを使用した本発明の実施形態に関連する。d個のスカラー実数値（すなわち、属性測定値の数を表すd個の異なる属性）を有する所与のベクトルインスタンスxの異常スコアを求めるために、iForestは、自然数であるT個のiTreeの学習されたツリー構造のみを活用する。異常値の方が隔離されやすいため、異常なインスタンスは、根から葉までiTreeを渡る場合、正常なインスタンスよりも短い経路を有することが期待される。隔離ツリーhtを所与として、インスタンスxの経路長ht（x）は、xが分類される根から葉ノードまでのエッジの数eを数えることによって導出される。ただし、ht（x）は正の実数である。葉ノードにおいてインスタンスのセットの隔離が十分に成功しなかった可能性を説明するために、以下の調整が、葉ノードサイズnの関数としてeに追加される（Liu他（2012）を参照）。
【数１】
2020532010.tif 000003
1〜の場合
2それ以外の場合
ここで、H（・）は、H（a）≒ln（a）＋0.5772156649 (オイラーの定数)によって近似することができる調和数である。iTreeが構造的にバイナリ探索ツリー（BST）に等価であるため、上記調整は、BSTにおける不成功探索から導出され、葉ノードサイズを所与として構築できた無作為なサブツリーの平均経路長を説明することを目的とする（Liu他、2008,
2012）。インスタンスxの平均経路長は、以下のように、T個の構築されたiTreeの集合を利用することによって計算することができる。
【数２】
2020532010.tif 000004
ここで、ht（x）＝e＋c（n）は、t番目の隔離ツリーから導出されたxの経路長である。Liu他（2008、2012）は、既に適当なアンサンブルサイズにおいて（提案されるデフォルト値：T＝100）、平均経路長は迅速に安定化し、異常なインスタンスの場合にはるかに短くなる傾向があることを経験的に実証した。
【００７６】
最終的に、インスタンスxの異常スコアsを、以下のように計算することができる（Liu他2008、2012）。ただし、sは実数である。
【数３】
2020532010.tif 000005
ここで、E（h（x））は（2）におけるように定義され、c（ψ）は、異なるサブサンプルサイズを有するモデルを適切に比較する正規化係数としての役割を果たす。後者は、サンプルのサイズに基づいて構築されたランダムツリーを渡る平均経路長であるとみなされる。Zhou, Z.-H. (2012)「Ensemble Methods:Foundations and Algorithms」(1st ed.); CRC pressを参照されたい。（3）における最終マッピングステップによって、異常スコアが区間（0, 1］内にあることが確実になる。一方、好ましい実施形態では、異常スコアは以下のように計算される。
【数４】
2020532010.tif 000006
【００７７】
結果として、異常スコアは区間［-0.5, 0.5］で0に中心が置かれる。したがって、上限に近接したスコアを有するインスタンスは異常とみなされる。
【００７８】
例4：例示の背丈／体重測定値
この例では、異常値を検知するシステムが、背丈／体重測定値を有する特定の例に適用される。これらは、生命保険データセット内に典型的に見受けられる直観的な属性である。生命保険機関が保険料率クラスを確定するのに重要な因子は、人物の身長、体重及び性別である。幸いなことに、研究文献がデータ分布のパラメーター推定値を提供しており、これら3つの属性の人工値を作成するのが容易になっている。より具体的には、米国内の男女の身長及び体重についての正確な二変数分布からの代表サンプルが生成され、ここで、分布パラメーターは大規模な人口調査から推測されたものである。明らかに、この例では、生命保険事業応用の状況において、3つのこれらの属性はユーザーにとって有意義であると想定される。
【００７９】
データをプロットすると、男女のデータ分布が大いに重なっているのが明らかとなる。このことが図3a内の二次元グラフ310において表示されており、このグラフでは、第1の数値属性301（属性インデックス2）は体重（kg単位）を表し、第2の数値属性302（属性インデックス3）は身長（cm単位）を表している。名義属性（属性インデックス1）は性別に関する。女性に対応するデータ点が上向き三角形で表され、そのうち5つがラベル付けされている（33、104、119、143、156）。同様に、男性に対応するデータ点が下向き三角形で表され、そのうち5つがラベル付けされている（3、23、128、148、181）。輪郭線311及び輪郭線312は、それぞれ男性及び女性のデータ点のクラスタリングを示している。個体のデータ点は、グラフ310の目視検査から異常として理解することができる。例えば、観測値156（128）は一番背が高い女性（一番背が低い男性）であり、ユーザーにとって興味深い異常点としてみなされ得るが、データを全体で眺めた場合、この観測値は、もう片方の性別のデータによって紛れているので、異常点としての印象を受けない。このことは、異常検知行使の際に、名義属性を排除し、かつ、特定のデータパーティション化を実行しないという従来の方法でトレーニングされたiForestを用いる現行技術水準によるシステムによって生成される異常スコアにおいても明白である。このことが図3bに示されており、輪郭線321〜324は、異常スコア値の降順で、異常スコアが等しい点を結んでいる。
【００８０】
しかしながら、例えば保険金詐欺等の環境においては、検知性能を更に改善すること、及びユーザーにとってより興味深い可能性がある異常値をユーザーに提示することを目的とした有意義な方法で、名義属性の情報も含むことが望まれる。特に、本発明は、ユーザーが名義性別属性の情報を利用して隠れた異常値を検知することを可能にする。このようなインスタンスの検知を可能にするために、例1で論考した手法の選択ステップ、パーティション化ステップ及び異常検知ステップが、Snom＝｛1｝及びSnum＝｛2, 3｝を伴って実行され、ここで、Snomは選択された名義属性を指す属性インデックスのセットを表し、Snumは選択された数値属性を指す属性インデックスのセットを表す。したがって、V1＝{女性，男性}と表記されるパーティション指定値の関連セットは1つだけ存在する。Kと表記される名義属性の全組み合わせからもたらされたデカルト積は、2つの1タプルからなる集合である。すなわち、K＝｛（女性），（男性）｝であり、この結果として、女性及び男性に従って分割された2つのデータパーティションがもたらされ、|D（女性）|＝104及び|D（男性）|＝96である。これにより、D（女性）（D（男性））は、女性（男性）に関して条件付けられたデータセットのパーティションを指し、|D（・）|は所与のパーティション内の記録数を表す。次に、iForestを各データパーティションに対してトレーニングし、異常スコアを検討することによって条件付き異常検知が実行される。明らかに、出現パターンは以前の解析から逸脱しており、これによって、この時点でインスタンス156（128）が外れ観測値として明確に識別される。このことが、一方では、男性について別個のグラフ330を用いて図3cによって示されており、このグラフにおいて、輪郭線331〜334は、異常スコアが等しい点を、異常スコア値の降順で結んでいる。他方、上記のことが、女性について別個のグラフ340を用いて図3dによって示されており、このグラフにおいて、輪郭線341〜344は、異常スコアが等しい点を、異常スコア値の降順で結んでいる。
【００８１】
異常スコア同士、及び結果としてもたらされるランク同士を比較することによって、本発明によるシステムにおけるように、名義属性を含めるのは、名義属性を含めなければ未検知のままだった異常値を検知するのにきわめて有益であることが更に実証された。このことが以下の表によって示されている。
【００８２】
【表１】
2020532010.tif 000007
【００８３】
例えば、観測値156（128）は、異常スコアが-0.0709（-0.0067）であり、従来の手法では120（41）のランクを受け取っている。したがって、この観測値は、異常ではなく正常であるとみなされる可能性が高い。一方、提案される手法（iForestCADのラベルが付された、5列目及び6列目にある異常スコア）は、この観測値が異常であると強く示しており、ランクを120（41）から5（3）に格上げさせている。スコア及びランクにおけるこの相違は、従来技法を用いた場合、このような隠れた異常は未検知のままであった可能性が高いことを明白に実証している。しかし、グローバル異常値（global anomalies：大域的な観点での異常値）の異常スコア及びランクは概ね変更されていないことに留意することも重要である。例えば、観測値3（一番背が高い男性）及び143（一番背が低い女性）を参照されたい。条件付き異常検知を実行するにもかかわらず、本発明による例示のシステムは、一貫してグローバル異常値を反映し続け、したがって、上記システムは通常のiForestの検知性能を拡張すると主張することができる。
【００８４】
名義属性を異常検知に組み込む代替的な手法は、Sun他（2016）によって提案されたように、恣意的な順序付けを確立し、名義値を数値にマッピングするというものであり、iForestextと呼ばれる。それゆえ、この手法に従うと、本発明の例における値「女性」及び「男性」は、それぞれ数値0及び1にマッピングすることができる。この選択されたインスタンスについての解析結果が、上掲の表のiForestext列において示されている。この方法が、この単純な例の場合、選択されたインスタンスの大半に対して、iForestCAD手法と大体類似のランクを割り当ててはいるが、ただし、2つの隠れた異常値i＝23及びi＝148については、本発明によるシステムによって与えられたランクの方が約2倍大きいことに留意されたい。したがって、単純な例でさえも、異常検知性能において大差を示すことが可能である。これは、名義属性を組み込むSun他（2016）によるiForestext方法は、概念レベルで不適切であることに起因している。iTree構築の際、属性が各ノードにおいて無作為に選択されることを想起されたい。それゆえ、現在の例を検討する場合、異なる分布からデータが生成されたという情報は、数値属性が選択されるときに、男性データ及び女性データの双方から求められた分割をiTreeが行うため、適切に処理されない。したがって、拡張隔離フォレスト（Sun他2016）は、名義値間の厳密な区別を有する本発明による手法の直接性を欠く。本発明によるシステムにおける、重ならないデータパーティションに対する個別の異常検知に起因して、異常は自身の参照群に対して厳密に検知されるのに対し、iForestextは名義属性のマッピングされた値を確率論的に飛び越え、したがって参照群に対する関係性が曖昧になる。間違いなく、これは異常スコアだけでなくiTreeの構築にも影響を及ぼす。このような単純な名義対数値マッピングの望ましくない結果としては、最低マッピング値又は最高マッピング値を割り当てられたインスタンスが、空間内の値配置だけを理由に、受け取る異常スコアが高くなってしまうことである。このことが、図4によって、汎用的な第1の名義属性410及び汎用的な第2の名義属性420を伴う二次元グラフ400によって示されている。これにより、輪郭線401〜405は、異常スコア値の降順で、異常スコアが等しい点を結んでいる。これはもちろん、名義値から数値へのマッピングが恣意的であるため、概念レベルで不適切である。それゆえ、これは、本発明によるシステムの出力と比較したとき、結果として得られる異常検知性能が低くなる。
【００８５】
例5：例示の画像
この例では、例4を、異なる応用を用いて異なる観点から述べていく。これにより、記録は、例えば固定防犯カメラによって撮影された未加工未圧縮画像に関する。第1の数値属性（属性インデックス2）は0〜255のスケールでの、画像全体の輝度に関する。ここで、0は黒一色の画像に対応し、255は白一色の画像に対応する。第2の数値属性（属性インデックス3）は0〜255のスケールでの、画像のコントラストに関する。ここで、0は、（カラー画像に関する場合）単一の色値又は（白黒画像に関する場合）単一の強度値における画像に対応し、255に近接した値は、非常に暗い（ほぼ黒色の）ピクセル及び非常に明るい（ほぼ白色の）ピクセルの双方が大多数を占めていることに対応する。1つの例示の実施形態では、名義属性（属性インデックス1）は、画像を撮影するのに用いるカメラに関し、これは、EXIF情報において利用可能であり得るか、又はファイル名フォーマット化から推測することができ、データセットはカメラA及びカメラBと呼ばれる2つの異なるカメラによって撮影された画像の群を含む。
【００８６】
さらに、全ての画像は同じ日に、同じ時刻、例えば2 pm〜3 pmに撮影されたと仮定する。このような場合、単一のカメラの画像は、通常、イベントが発生しない限りは非常に類似している。それゆえ、異常は、イベントの発生を示すことができる。一方、或るカメラの画像は、別のカメラで撮影された画像とは、描写されるシーンが異なることに起因して通常は非常に異なっている。代替的に、双方のカメラは、ほとんど同じシーンに向けられるが、技術的構成要素（例えば、レンズ）、内部処理、又は製造年の観点において異なる場合がある。
【００８７】
例4と同じ表記を採用して、例1で論考した手法の選択ステップ、パーティション化ステップ及び異常検知ステップが、Snom＝｛1｝及びSnum＝｛2, 3｝を伴って実行される。V1＝｛カメラA，カメラB｝と表記される関連値セットが1つだけ存在する。そのデカルト積は、2つの1タプルからなる集合である。すなわち、K＝｛（カメラA）,（カメラB）｝であり、この結果として、カメラA及びカメラBに従って分割された2つのデータパーティションがもたらされ、|D（カメラA）|＝104及び|D（カメラB）|＝96である。次に、iForestを各データパーティションに対してトレーニングし、図3に表示されたような異常スコアを検討することによって条件付き異常検知が実行される。ここで、結果及び論考は、例4で論考された結果及び論考と同一である。これにより、図3において、第1の数値属性301は全体の輝度（0〜255のスケール）を表し、第2の数値属性302はコントラスト（0〜255のスケール）を表している。カメラAに対応するデータ点が上向き三角形で表され、カメラBに対応するデータ点が下向き三角形で表されている。検知された異常は例4に示されたとおりである。
【００８８】
例6：例示の労働者災害補償
この例では、以降「iForestCAD手法」と呼ばれる本発明のシステムが、大手の欧州保険機関から受け取った現実世界のWC（労働者災害補償）支払い要求に対して適用される。その目的は、個々のそのような保険金請求について、それらの支払い要求が詐欺であるか否かを検知することである。特に、詐欺であるWC支払い要求の検知を向上するために特別調査ユニット（SIU）にとって有意義な、iForestCADによる名義属性の組み込みを記載していく。本文脈の全体的な動機の後に、特定の例が強調される。
【００８９】
労働者災害補償（WC）保険は、従業員がその職務を実行した結果として発生する労働関連の傷病を被った場合に損害填補を提供するものである。例えば、米国では、賃金代替（wage replacement）、医療ケア及びリハビリテーション等の費用、従業員が労働関連の事故（テロ攻撃を含む）で死亡した場合の扶養家族に対する死亡給付等のために填補が必要となる場合がある。WCは最も詐欺に付け込まれやすい保険種目のうちの1つとされている。保険金詐欺は、（少なくとも）以下の要素、すなわち、
1．虚偽、捏造、又は隠蔽という形で状況又は重要な事実を偽って伝えること、
2．意図的に騙す計画、及び、
3．不当な手当を受給する目的、
を呈する場合に発生するとされている（Viaene, S., & Dedene, G. (2004)「Insurance Fraud:Issues and Challenges」The Geneva Papers on Risk andInsurance, 29 (2), 313&#8211;333）（以下、Viaene及びDedene（2004）と呼ぶ）を参照されたい）。
【００９０】
Viaene及びDedene（2004）は、保険金詐欺を更に以下の3つの広いカテゴリに分類している。すなわち、
（1）内部対外部、（2）契約査定対支払い要求、及び（3）便乗対悪質である。
第1のカテゴリ（内部対外部）は様々なタイプの加害者を区別することを目的としている。すなわち、内部詐欺は、保険機関内から、例えば、保険業者、エージェント、保険業者の従業員等による犯行であるのに対し、外部詐欺は、機関の外部の個人、例えば、契約申込人、保険契約者、保険金請求者等によって犯される。この区別は、内部当事者と外部当事者との間の通謀を伴う状況においては、線引きがぼやける（blurry）こともある。第2のカテゴリ（契約査定対支払い要求）は、様々なタイプの詐欺に対処することを目的としており、契約査定時における詐欺の犯行と支払い要求時における詐欺の犯行との間を区別することが特に重要である。前者は、例えば、保険契約更新時における詐欺行為、又は、填補若しくはより低い保険料（保険料詐欺）のいずれかを獲得する目的で申し込みの最中に情報を偽って伝えること（申し込み詐欺）を指す。一方、後者のタイプの保険金詐欺の方が、通常、より目立っており、支払い要求が意図的に吊り上げられるか、捏造であるか、又は架空である支払い要求詐欺を指す。最後のカテゴリ（便乗対悪質）は、犯された詐欺の悪質度に対してラベルを割り当てることによって、意思の程度のインジケーションを提供することを目的とする。日和見詐欺（opportunistic fraud）とも呼ばれることが多い便乗詐欺は、例えば、請求者が便乗して、通常であれば正当である請求の損害額を誇張する場合（水増し請求（claim padding））を表現している。対照的に、悪質詐欺は、典型的に、保険金を巻き上げる目的を有した用意周到な詐欺（carefully planned and well-executed scams）に関連付けられる。明らかに、悪質詐欺は、加害の意図を持った狡猾な個人又は高度な詐欺組織（fraud rings）によって実行される計画的犯行（例えば、意図的に偽の支払い要求を提出すること）を指す。
【００９１】
Viaene及びDedene（2004）が強調するように、情報の非対称性が詐欺の天然の肥料（the natural fertilizer for fraud：詐欺の温床）となっている。情報優位を有する当事者が商業上の関係で優位に立ち、詐欺師はこの関係を利用して、自身の有利になるようにより利益のある商取引を受ける。WCの場合、保険業者としては、支払い要求において提出された、提供された情報を信頼する以外に選択肢がない場合が多いため、請求者は、支払い要求を保険業者に提出する際、当然有利な立ち位置にいる。ここで、詐欺とは、例えば、不正なWC手当を取得するように、軽微な傷害を誇張すること（すなわち日和見詐欺）から、故意に事故を装う等のより悪質なシナリオ（すなわち、悪質詐欺）にまで及び得る。
【００９２】
上記保険の文献で確立された用語である「モラルハザード」と命名されたリスクは、情報の非対称性から生じたWC保険と関連付けられることが多い。上記文献では2つタイプのモラルハザード、すなわち、事前モラルハザード（ex ante moral hazard）及び事後モラルハザード（ex postmoral hazard）が特徴付けられている。前者は、例えば、保険によって傷害に関連した費用が補償されることを労働者は心得ているので、WC手当のレベルが、安全に対する労働者の態度に与える影響を表現している。一方、事後モラルハザードは、既定の詐欺の定義と同義である。したがって、この用語は、便乗詐欺（例えば、傷害を誇張すること）及び悪質詐欺（例えば、傷害を偽ること、事故を装うこと、又は非労働関連の傷害若しくは過去の傷害のために支払い要求を申し立てること）を包含する。他の社会保険と違って、WC手当は、本質的に個人の不労に対して補償するということを銘記しておくべきである。調査研究によれば、提出される支払い要求の件数は、一般に手当が増額するにつれて増加することが示されている。加えて、或る特定の仮定の下では、WC手当のレベルは、診断が容易な傷害（例えば、打撲、骨折、及び擦過傷）を報告する確率よりも、診断が困難な傷害（例えば、背中関連の傷害、捻挫、筋違え、及びストレス関連の問題）を報告する確率に大きな影響を持つ。さらに、経済的インセンティブが求償持続時間に甚だしく影響する。長期就業不能の因子には、高齢、女性、及び手根管症候群（CTS）又はぎっくり腰（back sprain）／首の筋違えの診断を挙げることができる。また、規模を少なく見積もっても、離婚状態、従業員50人未満の会社規模、国の高失業率、並びに建設及び農業等の分野で労働する人々が、長期就業不能のリスクに甚だしく影響することが報告されている。
【００９３】
詐欺師は、保険金詐欺を低リスク高報酬のゲームとみなしている。なぜなら、保険金詐欺は、薬物の密輸又は武装強盗等の、他の金儲けの重大犯罪よりもはるかに安全だからである。加えて、米国では、保険金詐欺師の起訴は、（米国の6つの州において）保険金詐欺に対する特定の法律が欠けていること、及び、実刑判決は通常、より凶悪な犯罪で有罪を宣告された人々に対して裁定されていること等の理由で歓迎されにくい。WC保険は、他の保険種目に劣らず詐欺に遭いやすい。特に、診断困難な傷害を用いられると、保険業者はその傷害の本質を検証するのが困難であり、よって詐欺師にとっては比較的容易になる。さらに、WC保険では、有罪判決を下すには「合理的な疑いを超える」詐欺の挙動を提供する動かぬ証拠が求められるが、これは、決定的証拠の入手に多くの労力及び時間を投入しなければならないため損失が出る。詐欺師は、不当なWC手当を受給するために、上記システムを出し抜く方法を絶えず模索していくであろう。詐欺師は、一度手当を受給する立場になると、WCによって補償される期間を不正に延長しようとする可能性が高い。これにより、解析技術の進歩は、詐欺に対する闘争において今後も重要な役割を果たしていくことであろう。
【００９４】
データセットは、23個の予測子属性、及び支払い要求が詐欺であるか否かを示すバイナリ応答変数とともに、2011年〜2015年の9572件の現実世界のWC保険金請求からなる。守秘義務の理由により、保険の性質を考慮してデータセット内に見つかると期待される3つの属性、すなわち、請求者が労働事故から被った傷害のタイプ（X1）、保険契約者の産業分野（X2）、及びWCシステム内に登録された就業不能持続期間（X3）のみを論考する。前者2つは名義属性であり、X1は骨折、脳震とう等の値を有し、X2は建設、製造等の値を表す。後者の属性X3は、請求者が労働を再開するのが不能であると宣告された期間（すなわち、WCシステム内に登録された傷害からの回復に必要とされる推定期間）の数値尺度である。これが、請求者がWC手当を受給する期間である。
【００９５】
SIUとの議論により、WC支払い要求が詐欺であると証明する困難さが明らかとなった。長期にわたる法定手続きにおいて、詐欺師を訴追するために決定的証拠が必要となる。それゆえ、支払い要求が詐欺であるとSIUが絶対的確信を抱けるのは少数の案件のみである。当然、保険会社としては、可能な限り早期に詐欺を検知及び防止することにきわめて関心がある。この理由で、詐欺の疑いが高い支払い要求は、SIUによって詐欺ラベルを割り当てられてきた。しかし、目的変数Yは依然として振り幅が大きいままである。これに加えて、所与の期間において提出される支払い要求は非常に多く、SIUが各支払い要求を確認するのは非常に困難となっている。詐欺ラベルの割当はほとんど欠陥がないとほぼ確信することができるが、これは非詐欺ラベルの割当については必ずしも当てはまらない。換言すると、詐欺師が未検知のまま切り抜けた支払い要求が複数存在し、したがってそれらの支払い要求に誤ったラベルが割り当てられている可能性がある。この状況を詐欺ラベル内のノイズと呼び、このノイズは他の保険種目においても同様に観測することができる。
【００９６】
以下、専門知識に従って行われた選択を動機付けするために、提案されるiForestCAD手法の選択ステップ、パーティション化ステップ及び異常検知ステップ。私設調査員（PI）の蓄積された知識は、回復期間（すなわち、X3）が、他の情報と組み合わされると疑わしい挙動に関する良好な指標であることを強く示唆している。特に、詐欺師がWC手当を受給する回復期間を不当に延長することだけでなく、或る分野において労働する人々の方が他の分野よりも詐欺を犯す傾向にあると考えられている。それゆえ、本発明によるシステムに与えられたタスクは、以下、すなわち、傷害タイプ、及び請求者が自身の職務を実行する分野を所与として、異常な回復期間を表すWC支払い要求を識別することである。このタスクは、いくつかのサブタスクに分類することができる。すなわち、
人間による判断の必要なしに所与の回復期間が異常であると判定すること。
傷害によっては他の傷害よりも長期の回復期間が必要となるため、傷害のタイプを考慮に入れること。
様々な分野にわたって傷害タイプの有病率について調整すること。
【００９７】
本発明は、このタスクの遂行を成功させることを可能にする。より具体的には、iForestCAD手法の以下のステップが、Snom＝｛1, 2｝及びSnum＝｛3｝を伴って条件付き異常検知を実行するように実行される。このように、支払い要求が、その参照群（例えば、骨折を報告し、かつ建設に従事する全ての請求者）を所与として、異常な就業不能期間を有するか否かがデータ駆動式に判定される。専門知識に従って、各個別の組み合わせにおけるインスタンスの個数が、サブサンプルサイズに略等しく、すなわち、K内の全てのkについて|Dk|≒ψになるように名義属性X1及びX2の値が再グループ分けされることに留意されたい。ただし、ψ＝256である。
【００９８】
異常スコアを詐欺検知に組み込むことができる容易な方法が2つ存在する。第1の方法は、選択された属性の除去と異常スコアの付加とを伴う。第2の方法は、属性を一切除去することなく異常スコアを用いてデータセットを補強するものである。双方の選択肢が検討されたが、ROC曲線下の面積（AUC：areaunder the ROC curve）に関して測定された検知性能において大きな差は見受けられなかった。それゆえ、第1の選択肢の方がPI間での理解度が高く、より容易な通信を可能にすると思われるため、iForestCAD手法に組み込むのに第1の選択肢が選ばれる。これは主に次元削減の利益に起因し、これにより、PIに対して説明する属性の個数がより少数で済む。加えて、実際的な見地から重要なのは、次元削減が全分類モデルのトレーニング時間を加速することである。
【００９９】
この例では、以下の一般的なバイナリ分類方法、すなわち、ロジスティック回帰、決定木（CART）、ランダムフォレスト、線形カーネルを用いたSVM、及び放射基底関数（RBF）カーネルを用いたSVMが更に検討される。データ準備は特定の分類器に適応される。すなわち、属性は、標準化された入力（すなわち、平均0及び分散1である属性）を必要とする、SVM等の機械学習方法に合わせて適切に処理される。クラス不均衡問題に取り組むのに、クラス不均衡問題は分類器ごとに発生する可能性があるので、入力データにおけるクラス度数に対して反比例する重みが割り当てられる。検知性能は、層化10分割交差検証（CV）手順の結果としてもたらされたAUCを用いて測定される。確実に全ての分類モデルについて全く同じリサンプルに対して性能が評価されるようにした。ハイパーパラメーター調節を必要とするSVMのような分類器の場合、グリッドサーチと組み合わせた層化10分割CV手順が、AUC基準による最適なハイパーパラメーター値を見つけるために適用される。
【０１００】
20個のうち16個のAUC値が80％以上の水準にある（下掲の表を参照）。
【０１０１】
【表２】
2020532010.tif 000008
【０１０２】
以下の2セットの属性が分類器をトレーニングするのに用いられた。すなわち、（1）（丸で囲われた）は、提案されるiForestCAD手法に従った属性変換が実行されなかったセットに対応し、一方、（2）（丸で囲われた）は、提案されるiForestCAD手法に従った属性変換が実行されたセットに対応する。重みがクラス不均衡問題に対処するのに用いられ、ここで、重みは、入力データにおけるクラス度数に対して反比例する。ボールド体（斜体）の数字は、条件内の最高（次善）性能を示している。
&#8195;
【０１０３】
ブラックボックスモデル（すなわち、ランダムフォレスト、線形SVM、及びRBF SVM）の方が高い予測力を有するが、ホワイトボックスなロジスティックモデルとの差は、各条件において僅差である傾向がある。所与の詐欺データセットについて、重み付けを適用すればクラス不均衡に対処するのに役立つということを明確に示すものは存在しない。重み付けを適用した際の最大AUC性能改善はRBF SVMの場合に観測されたが、平均における差は十分1標準偏差内に収まっている。明確なパターンが出現するのは、分類器が異なる属性セット（上掲の表で（1）及び（2）とマーキングされている）を用いてトレーニングされたときであり、属性セット（1）と（2）との差異は、後者が、提案されるiForestCAD手法に従って産出された条件付き異常スコア属性を含むことである。セット（1）を用いてトレーニングされた場合の方が、属性セット（2）を用いてトレーニングされた場合と比較して、AUC性能が分類器内で高い。後者の場合、iForestCAD異常スコアを保持するメトリック属性は、本来的に変数重要度のインジケーションを提供する全ての分類器によって最高の弁別力を有するように識別される。
【０１０４】
上掲の表に提示されたAUC値は、ほとんどの分類器に対して比較的高く、詐欺であるWC支払い要求の良好な検知性能を示している。しかしながら、AUC性能のみを、上記詐欺検知手法を評価する唯一の評価基準にするべきではない。他の評価基準は、例えば、利害関係者による、上記モデリング手法の解釈のしやすさ及び受け入れやすさである。これらの基準は、数値で定量化するのが比較的容易ではない。
【０１０５】
保険業者のSIUとの緊密な協力により、提案されるiForestCAD手法の方が、PI間での理解度が高いことがわかった。それは、PIにとって有意義かつ興味深い参照群内で異常な挙動を検知するという中心的な考え方が主な理由である。iForestCAD手法は、選択された分類器を用いて詐欺であるWC支払い要求を予測することによって、実際的な環境において最終的に検証された。予測結果がPIによって次々に評価されて、詐欺誘導の特質（quality of the fraudleads）が査定された。厳密な性能について詳細な情報を明かすことはできないが、以前は未検知で疑いのあった支払い要求の大部分が識別された。加えて、この研究結果は、（労働災害補償保険支払い要求データに関するサブセクションにおいて言及したように）詐欺ラベルが確かにノイズであることを確証した。すなわち、いくつかのWC支払い要求は未検知のまま切り抜け、したがって非詐欺という誤ったラベルを割り当てられていた。
【０１０６】
上掲の表における結果に話を戻すと、提案されるiForestCAD手法のAUC性能が比較的低いことの説明は、異なるランク付けに起因する可能性が高い。
【０１０７】
AUCの統計的解釈は、以下のとおりであることに留意されたい。すなわち、「或る分類器のAUCは、その分類器が、無作為に選ばれた負のインスタンスよりも、無作為に選ばれた正のインスタンスの方に高いランク付けを行う確率と等価である」。この例では、正のインスタンスは詐欺ラベル付きのWC支払い要求である。iForestCAD手法の基礎は、分類器の内部構築機構に結果的に影響を与える、インスタンスに、より粒度の高い異常スコアを割り当てる新たな属性の作成である。例4において実証されたように、隠れた異常値とマーキングされた観測値は、非常に異なる異常スコアを有する。iForestCAD異常スコアを入力として取り、かつ、詐欺ラベル内のノイズを念頭に置いたとき、非詐欺ラベル付きだが本来的に疑わしいか又は異常な支払い要求が、上記分類器によってより上位にランク付けされる件数が増える可能性が高い。結果として、分類性能は、それらの支払い要求については不正確なラベルが目下割り当てられているため、比較的低いAUC値を受け取る。しかしながら、SIUによって確証されたように、iForestCADを実地で適用すると、以前は未検知のままであった疑わしい支払い要求の検知性能が高くなり、これは本発明の長所に寄与する。iForestが教師なし異常検知アルゴリズムであり、それはモデル構築のためにラベル情報を必要としないことを意味することを想起されたい。したがって、この例における提案されるiForestCAD手法は、強力な教師あり分類技法と組み合わされた組み込み式の教師なしコンポーネント（build-in unsupervised component）を有する。教師あり学習の概念と教師なし学習の概念との双方を組み合わせることによって、提案される手法が実践されたときに、高い詐欺検知率の説明が提供される。
【０１０８】
例7：本発明による運用システムの例
この例は図5において図示されており、本発明による運用システムの一例示の実施形態におけるワークフローを図示し、これにより、記録は保険金請求に関し、異常関連基準は或る支払い要求が詐欺であるか否かに関する。上記運用システムは、モデルを構築するのに用いられる特徴量を構築するのに必要とされる支払い要求の属性を選択する。その後、必要なデータ前処理ステップが実行される。例えば、データ変数が、「日／月／年（dd/mm/yyyy）」及び「年-月-日（yyyy-mm-dd）」等の2つの異なるフォーマットを含む場合、必ずフォーマットが全ての観測値について一貫するようにする。次に、データが変換されて、予測を行うのに必要な特徴量が構築される。具体的には、これは、以下、すなわち、
本発明によるシステムの選択ステップと同じ属性を選択すること、
パーティションを特定すること、
条件付き異常スコアを計算するために、対応するトレーニングされた教師なし異常検知モデルを索出すること、
本発明によるシステムのトレーニング段階におけるように、選択された属性を除去し、条件付き異常スコアを属性としてデータセットに追加することによって、記録を更新すること、
を包含する。
【０１０９】
次に、トレーニングされた教師あり分類モデルが索出される。最後に、各到来ラベル、例えば、保険金請求がこの分類モデルの助けを借りてスコア付けされる。
【０１１０】
本文脈では詐欺スコアでもある予測スコアは、0〜1の値である。このスコアにより、保険金請求を、それらの性向に従って（上記モデルによって推定されたように）詐欺であるとランク付けすることが可能になる。例えば、高い詐欺スコア（例えば、1に近いスコア）を有する保険金請求は、低い詐欺スコア（例えば、0に近いスコア）を有する支払い要求よりも詐欺である可能性が高い。このように、興味深い支払い要求を、通常何万もの保険金請求から「フィルタリング抽出（filtered out）」することができ、これは、調査労力を詐欺案件に向けるのに役立ち、したがって、詐欺検知が一層効果的になる。
【符号の説明】
【０１１１】
図面訳
図1a
1. Selection  1.選択
11  Nominal attribute  名義属性
13、14  Numeric attributes  数値属性
15  Mixed type attributes  混合型属性
16  Labels  ラベル
Nominal values  名義値
Selectedattribute indices  選択された属性インデックス
図1b
2. Partitioning  2.パーティション化
図1c
3. ConditionalAnomaly Detection  3.条件付き異常検知
17  Anomaly scores  異常スコア
Anomalydetection on data partitions  データパーティションに対する異常検知
図1d
4. ClassifierTraining  4.分類器トレーニング
15  Non-selected attributes  未選択属性
16  Labels  ラベル
17  Anomaly scores  異常スコア
Trainclassifier  分類器をトレーニングする
図2a
Normal Points  正常点
Anomaly  異常値
図2b
node  ノード
samples  サンプル
True  真
False  偽
図3a
301  First numeric attribute  第1の数値属性
302  Second numeric attribute  第2の数値属性
図3b
301  First numeric attribute  第1の数値属性
302  Second numeric attribute  第2の数値属性
図3c
301  First numeric attribute  第1の数値属性
302  Second numeric attribute  第2の数値属性
図3d
301  First numeric attribute  第1の数値属性
302  Second numeric attribute  第2の数値属性
図4
410  First nominal attribute  第1の名義属性
420  Second nominal attribute  第2の名義属性
図5
Incomingunlabeled records  入ってくる未ラベル記録
Preparation  準備
Select data  データを選択する
Preprocess data  データを前処理する
Transform data  データを変換する
Final featurecreation step  最終特徴量作成ステップ
Retrieve relevantfeatures  関連の特徴量を索出する
Computeconditional anomaly scores  条件付き異常スコアを計算する
Add scores tofeature set  スコアを特徴量セットに追加する
Prediction  予測
Retrievetrained supervised model  トレーニングされた教師ありモデルを索出する
Computeprediction score  予測スコアを計算する
Outgoingrecords with assigned prediction score  割り当てられた予測スコア付きの出ていく記録
【図１−１】
2020532010.tif 000009
【図１−２】
2020532010.tif 000010
【図２−１】
2020532010.tif 000011
【図２−２】
2020532010.tif 000012
【図３−１】
2020532010.tif 000013
【図３−２】
2020532010.tif 000014
【図４】
2020532010.tif 000015
【図５】
2020532010.tif 000016
【国際調査報告】
2020532010.tif 000017
2020532010.tif 000018