【手続補正書】
【提出日】平成29年3月21日(2017.3.21)
【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】
記憶デバイスにアクセス可能なプロセッサが実行するデータ分析装置であって、
前記プロセッサは、
複数の第１データ項目の値を有する学習用入力データの集合である学習用入力データ群を前記記憶デバイスから取得する第１取得処理と、
各々固有の第１ハッシュテーブルを生成することにより第１ハッシュ関数を複数個設定する第１設定処理と、
前記第１取得処理によって取得された学習用入力データ群の各学習用入力データについて、前記第１設定処理によって設定された前記複数の第１ハッシュ関数の各々に与えることにより、前記複数の第１データ項目の値に対応する複数の第１ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに算出する第１算出処理と、
前記各学習用入力データについて、前記第１算出処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに算出された前記複数の第１ハッシュ値の中から所定の統計的条件を満たす特定の第１ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに選択する第１選択処理と、
第２ハッシュテーブルを生成することにより第２ハッシュ関数を設定する第２設定処理と、
前記各学習用入力データについて、前記第１選択処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに選択された特定の第１ハッシュ値の各々を前記第２設定処理によって設定された第２ハッシュ関数に与えることにより、第２ハッシュ値を複数算出する第２算出処理と、
前記第２算出処理によって算出された結果、前記特定の第１ハッシュ値の各々に対応する前記第２ハッシュ値を集約することにより、前記学習用入力データ群の特徴を示す学習用特徴ベクトルを生成する第１生成処理と、
を実行することを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、
前記各学習用入力データについて、前記複数の第１データ項目の値に基づいて、当該第１データ項目の値に対応する前記第１ハッシュ値の各々を重み付けする第１重み付け処理を実行し、
前記第１選択処理では、前記プロセッサは、前記各学習用入力データについて、前記第１重み付け処理による複数の重み付き第１ハッシュ値の中から前記所定の統計的条件を満たす特定の重み付き第１ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに選択し、
前記第２算出処理では、前記プロセッサは、前記各学習用入力データについて、前記第１選択処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに選択された特定の重み付き第１ハッシュ値の各々を前記第２ハッシュ関数に与えることにより、前記第２ハッシュ値を複数算出し、
前記第１生成処理では、前記プロセッサは、前記第２算出処理によって算出された結果、前記特定の重み付き第１ハッシュ値の各々に対応する前記第２ハッシュ値を、ｏｄｄ−ｆｉｌｔｅｒｉｎｇを用いて集約することにより、前記学習用特徴ベクトルを生成することを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項３】
前記第１生成処理では、前記プロセッサは、前記第２算出処理によって算出された結果、前記特定の第１ハッシュ値の各々に対応する前記第２ハッシュ値を、フォールディング計算を用いて集約することにより、前記学習用特徴ベクトルを生成することを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項４】
前記第１取得処理では、前記プロセッサは、さらに、前記学習用入力データの各々に対応し、かつ、複数の第２データ項目の値を有する学習用出力データの集合である学習用出力データ群における、前記複数の第２データ項目の中のいずれかの第２データ項目の値の集合である教師データを取得し、
前記プロセッサは、
前記第１生成処理によって生成された学習用特徴ベクトルと、前記第１取得処理によって取得された教師データと、を用いて、前記学習用入力データ群から前記教師データを出力するための学習パラメータを算出する学習パラメータ算出処理を実行することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記学習パラメータ算出処理では、前記プロセッサは、前記教師データが２値である場合、前記学習用特徴ベクトルと、前記教師データと、を識別関数に与えることにより、前記学習パラメータを算出することを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
【請求項６】
前記学習パラメータ算出処理では、前記プロセッサは、前記教師データが多値または実数値である場合、前記学習用特徴ベクトルと、前記教師データと、を回帰関数に与えることにより、前記学習パラメータを算出することを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、
前記第２算出処理の実行後から前記第１生成処理を実行するまでの間に、前記学習用入力データ群と複数の第２データ項目の値を有する学習用出力データの集合である学習用出力データ群とを用いた交差検証処理を実行し、前記交差検証処理により得られる予測精度がしきい値を超えるまで、前記第１設定処理、前記第１算出処理、前記第１選択処理、前記第２設定処理、および、前記第２算出処理を再実行し、前記交差検証処理により前記予測精度が前記しきい値を超えた場合、前記第１生成処理を実行し、
前記交差検証処理では、前記プロセッサは、
前記学習用入力データ群の中の第１学習用入力データ群と、前記学習用出力データ群の中の前記第１学習用入力データ群に対応する第１学習用出力データ群における、いずれかの第２データ項目の値の集合である第１教師データと、用いて、前記第１学習用入力データ群から前記第１教師データを出力するための第１学習パラメータを算出し、
前記学習用入力データ群の中の第１学習用入力データ群以外の第２学習用入力データ群と、前記第１学習パラメータと、を用いて、前記いずれかの第２データ項目の予測データを算出し、
前記学習用出力データ群の中の前記第２学習用入力データ群に対応する第２学習用出力データ群における、前記いずれかの第２データ項目の値の集合である第２教師データと、前記予測データと、を比較することにより、前記予測データに関する前記予測精度を算出し、
前記予測精度が前記しきい値以下であるか否かを検証することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載のデータ分析装置。
【請求項８】
前記プロセッサは、
前記複数の第１データ項目の値を有する予測用入力データの集合である予測用入力データ群を前記記憶デバイスから取得する第２取得処理と、
前記第２取得処理によって取得された予測用入力データ群の各予測用入力データについて、前記複数の第１ハッシュ関数の各々に与えることにより、前記複数の第１データ項目の値に対応する複数の第３ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに算出する第３算出処理と、
前記各予測用入力データについて、前記第３算出処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに算出された前記複数の第３ハッシュ値の中から前記所定の統計的条件を満たす特定の第３ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに選択する第２選択処理と、
前記各予測用入力データについて、前記第２選択処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに選択された特定の第３ハッシュ値の各々を前記第２ハッシュ関数に与えることにより、第４ハッシュ値を複数算出する第４算出処理と、
前記第４算出処理によって算出された結果、前記特定の第３ハッシュ値の各々に対応する前記第４ハッシュ値を集約することにより、前記予測用入力データ群の特徴を示す予測用特徴ベクトルを生成する第２生成処理と、
を実行することを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、
前記各予測用入力データについて、前記複数の第１データ項目の値に基づいて、当該第１データ項目の値に対応する前記第１ハッシュ値の各々を重み付けする第２重み付け処理を実行し、
前記第２選択処理では、前記プロセッサは、前記各予測用入力データについて、前記第２重み付け処理による複数の重み付き第３ハッシュ値の中から前記所定の統計的条件を満たす特定の重み付き第３ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに選択し、
前記第４算出処理では、前記プロセッサは、前記各予測用入力データについて、前記第２選択処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに選択された特定の重み付き第３ハッシュ値の各々を前記第２ハッシュ関数に与えることにより、前記第４ハッシュ値を複数算出し、
前記第２生成処理では、前記プロセッサは、前記第４算出処理によって算出された結果、前記特定の重み付き第３ハッシュ値の各々に対応する前記第４ハッシュ値を、ｏｄｄ−ｆｉｌｔｅｒｉｎｇを用いて集約することにより、前記予測用特徴ベクトルを生成することを特徴とする請求項８に記載のデータ分析装置。
【請求項１０】
前記第２生成処理では、前記プロセッサは、前記第４算出処理によって算出された結果、前記特定の第３ハッシュ値の各々に対応する前記第４ハッシュ値を、フォールディング計算を用いて集約することにより、前記予測用特徴ベクトルを生成することを特徴とする請求項８に記載のデータ分析装置。
【請求項１１】
前記プロセッサは、
前記第２生成処理によって生成された予測用特徴ベクトルと、前記学習パラメータと、を用いて、前記いずれかの第２データ項目の予測値を算出する予測値算出処理を実行することを特徴とする請求項８に記載のデータ分析装置。
【請求項１２】
前記予測値算出処理では、前記プロセッサは、前記教師データが２値である場合、前記第２生成処理によって生成された予測用特徴ベクトルと、前記学習パラメータと、を識別関数に与えることにより、前記いずれかの第２データ項目の予測値を算出することを特徴とする請求項１１に記載のデータ分析装置。
【請求項１３】
前記予測値算出処理では、前記プロセッサは、前記教師データが多値または実数値である場合、前記第２生成処理によって生成された予測用特徴ベクトルと、前記学習パラメータと、を回帰関数に与えることにより、前記いずれかの第２データ項目の予測値を算出することを特徴とする請求項１１に記載のデータ分析装置。
【請求項１４】
記憶デバイスにアクセス可能なプロセッサが実行するデータ分析方法であって、
前記データ分析方法は、
前記プロセッサが、
複数の第１データ項目の値を有する学習用入力データの集合である学習用入力データ群を前記記憶デバイスから取得する第１取得処理と、
各々固有の第１ハッシュテーブルを生成することにより第１ハッシュ関数を複数個設定する第１設定処理と、
前記第１取得処理によって取得された学習用入力データ群の各学習用入力データについて、前記第１設定処理によって設定された前記複数の第１ハッシュ関数の各々に与えることにより、前記複数の第１データ項目の値に対応する複数の第１ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに算出する第１算出処理と、
前記各学習用入力データについて、前記第１算出処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに算出された前記複数の第１ハッシュ値の中から所定の統計的条件を満たす特定の第１ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに選択する第１選択処理と、
第２ハッシュテーブルを生成することにより第２ハッシュ関数を設定する第２設定処理と、
前記各学習用入力データについて、前記第１選択処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに選択された特定の第１ハッシュ値の各々を前記第２設定処理によって設定された第２ハッシュ関数に与えることにより、第２ハッシュ値を複数算出する第２算出処理と、
前記第２算出処理によって算出された結果、前記特定の第１ハッシュ値の各々に対応する前記第２ハッシュ値を集約することにより、前記学習用入力データ群の特徴を示す学習用特徴ベクトルを生成する第１生成処理と、
を実行することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１５】
記憶デバイスにアクセス可能なプロセッサに、
複数の第１データ項目の値を有する学習用入力データの集合である学習用入力データ群を前記記憶デバイスから取得する第１取得処理と、
各々固有の第１ハッシュテーブルを生成することにより第１ハッシュ関数を複数個設定する第１設定処理と、
前記第１取得処理によって取得された学習用入力データ群の各学習用入力データについて、前記第１設定処理によって設定された前記複数の第１ハッシュ関数の各々に与えることにより、前記複数の第１データ項目の値に対応する複数の第１ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに算出する第１算出処理と、
前記各学習用入力データについて、前記第１算出処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに算出された前記複数の第１ハッシュ値の中から所定の統計的条件を満たす特定の第１ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに選択する第１選択処理と、
第２ハッシュテーブルを生成することにより第２ハッシュ関数を設定する第２設定処理と、
前記各学習用入力データについて、前記第１選択処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに選択された特定の第１ハッシュ値の各々を前記第２設定処理によって設定された第２ハッシュ関数に与えることにより、第２ハッシュ値を複数算出する第２算出処理と、
前記第２算出処理によって算出された結果、前記特定の第１ハッシュ値の各々に対応する前記第２ハッシュ値を集約することにより、前記学習用入力データ群の特徴を示す学習用特徴ベクトルを生成する第１生成処理と、
を実行させることを特徴とするデータ分析プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本願において開示される発明の一側面となるデータ分析装置、データ分析方法、およびデータ分析プログラムは、複数の第１データ項目の値を有する学習用入力データの集合である学習用入力データ群を前記記憶デバイスから取得する第１取得処理と、各々固有の第１ハッシュテーブルを生成することにより第１ハッシュ関数を複数個設定する第１設定処理と、前記第１取得処理によって取得された学習用入力データ群の各学習用入力データについて、前記第１設定処理によって設定された前記複数の第１ハッシュ関数の各々に与えることにより、前記複数の第１データ項目の値に対応する複数の第１ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに算出する第１算出処理と、前記各学習用入力データについて、前記第１算出処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに算出された前記複数の第１ハッシュ値の中から所定の統計的条件を満たす特定の第１ハッシュ値を前記第１ハッシュ関数ごとに選択する第１選択処理と、第２ハッシュテーブルを生成することにより第２ハッシュ関数を設定する第２設定処理と、前記各学習用入力データについて、前記第１選択処理によって前記第１ハッシュ関数ごとに選択された特定の第１ハッシュ値の各々を前記第２設定処理によって設定された第２ハッシュ関数に与えることにより、第２ハッシュ値を複数算出する第２算出処理と、前記第２算出処理によって算出された結果、前記特定の第１ハッシュ値の各々に対応する前記第２ハッシュ値を集約することにより、前記学習用入力データ群の特徴を示す学習用特徴ベクトルを生成する第１生成処理と、を実行することを特徴とする。