データ分析方法、情報探索方法および情報推薦方法

発明者： , ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：岩橋文雄 (外2名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2000-150963
公開番号（公開出願番号）：特開2001-331516
出願日： 2000年05月23日
公開日（公表日）： 2001年11月30日
要約：

【要約】【課題】従来の数量化3類による分析では、すべてのサンプルとカテゴリを1つの低次元空間に配置するので、サンプルやカテゴリが多くなると、データの潜在的な特徴をよく表す配置が得られないことがあるという課題があった。【解決手段】カテゴリに対する興味の傾向が似ているサンプルをいくつかの低次元特徴空間にグループ分けすると同時に,各特徴空間内において,関連の高いサンプルとカテゴリをユークリッド距離の意味で近くに配置する。

請求項（抜粋）：

サンプルのカテゴリに対する反応(以下、サンプル・カテゴリ反応パターンと称す)を記憶するサンプル・カテゴリ反応パターン記憶手段と,前記サンプルと前記カテゴリ間の距離(以下、サンプル・カテゴリ間距離と称す)を記憶するサンプル・カテゴリ間距離記憶手段と,前記サンプルどうしの間の距離(以下、サンプル間距離と称す)を記憶するサンプル間距離記憶手段と,前記カテゴリどうしの間の距離(以下、カテゴリ間距離と称す)を記憶するカテゴリ間距離記憶手段と,前記サンプルと前記カテゴリの相関関係を表す特徴空間への前記サンプルまたは前記カテゴリの帰属度を記憶する特徴空間帰属度記憶手段と,前記サンプルおよび前記カテゴリの前記特徴空間内での座標を記憶する特徴空間内座標記憶手段と,前記サンプル・カテゴリ反応パターンと前記サンプルカテゴリ間距離と前記サンプル間距離と前記カテゴリ間距離に基づき前記サンプルまたはカテゴリの前記特徴空間への帰属度を学習する特徴空間帰属度学習手段と,前記サンプル・カテゴリ反応パターンと前記サンプルカテゴリ間距離と前記サンプル間距離と前記カテゴリ間距離に基づき前記サンプルおよびカテゴリの前記特徴空間内での座標を学習する特徴空間内座標学習手段と,前記特徴空間帰属度学習手段および前記特徴空間内座標学習手段の動作開始・終了を制御する学習制御手段を備えたことを特徴とするデータ分析方法。

IPC (3件)：

G06F 17/30 220 , G06F 17/30 210 , G06F 17/30 350

FI (3件)：

G06F 17/30 220 Z , G06F 17/30 210 D , G06F 17/30 350 C

Fターム (8件)：

5B075NK46 , 5B075NR12 , 5B075PP02 , 5B075PP03 , 5B075PQ02 , 5B075PQ13 , 5B075PR06 , 5B075QM05

前のページに戻る