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公开(公告)号：CN114287017A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201980099698.8
申请日：2019-08-29
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明提供模式提取程序、装置以及方法，获取样本集合数据，该样本集合数据与多个属性各自的属性值和表示针对动作的反应是否成功的标签信息分别建立关联，获取分别为1个以上的属性值的组合的多个组合模式，针对多个组合模式中的各个组合模式，基于样本集合数据所示的样本中的满足组合模式的样本的数量和满足组合模式的样本中的成功例的比例来决定评价值，提取与多个组合模式各自的评价值中成为极大值的评价值对应的组合模式，由此提取出能够得到从市场化的观点出发有用的段的信息的属性值的组合模式。
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公开(公告)号：CN112183571B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202010535196.X
申请日：2020-06-12
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F18/2431 , G06N20/00
Abstract: 提供了一种存储有预测程序的计算机可读记录介质、预测方法以及预测装置。根据实施方式的预测程序使得计算机能够执行接收处理、生成处理以及确定处理。接收处理接收要被预测的输入数据。基于多条规则信息、根据针对多个属性的预定顺序条件生成树结构数据，每条规则信息由所述多个属性的属性值的组合与标签的关联性指示，所述树结构数据通过对所述多条规则信息进行聚合而获得，所述树结构数据包括作为分支的属性值。确定处理在当基于输入数据将树结构数据中的多个属性中的预定属性的属性值确定为预定值时，基于获得作为关于预定属性的预定值的确定结果的、预定标签的值的可能性，确定使关于预定属性的预定值的确定结果到达预定标签的贡献度。
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公开(公告)号：CN117916750A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202180102152.0
申请日：2021-09-15
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N20/00 , G06F18/241
Abstract: 本发明的信息处理装置接受对象数据，通过分类器将对象数据分类至多个类别中的任一类别。信息处理装置参照肯定模式管理表，判定是否存在与对象数据对应的肯定模式。信息处理装置参照否定模式管理表，判定是否存在与对象数据对应的否定模式。若存在肯定模式，并且不存在否定模式，则信息处理装置肯定地评价对象数据的分类结果。信息处理装置输出表示对对象数据的分类结果进行肯定评价的消息，使得用户能够参照该消息。
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公开(公告)号：CN111626760A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010116720.X
申请日：2020-02-25
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06Q30/02 , G06N20/00 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了分配方法和设备、提取方法和设备以及计算机可读记录介质。分配设备通过使用包括目标变量和与该目标变量对应的一个或更多个说明变量的数据的一部分作为训练数据，执行根据数据的说明变量预测目标变量的模型的训练。分配设备根据关于数据的说明变量的至少一部分的分类条件，将通过从数据中排除训练数据而获得的测试数据分类到组中。分配设备针对组中的每一个，使用所训练的模型根据测试数据的说明变量预测目标变量。分配设备基于在预测时预测的针对组中的每一个的目标变量，计算要分配给组中的每一个的预定资源量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111626760B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202010116720.X
申请日：2020-02-25
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06Q30/0273 , G06N20/00 , G06F16/2458 , G06Q30/0241 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了分配方法和设备、提取方法和设备以及计算机可读记录介质。分配设备通过使用包括目标变量和与该目标变量对应的一个或更多个说明变量的数据的一部分作为训练数据，执行根据数据的说明变量预测目标变量的模型的训练。分配设备根据关于数据的说明变量的至少一部分的分类条件，将通过从数据中排除训练数据而获得的测试数据分类到组中。分配设备针对组中的每一个，使用所训练的模型根据测试数据的说明变量预测目标变量。分配设备基于在预测时预测的针对组中的每一个的目标变量，计算要分配给组中的每一个的预定资源量。
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公开(公告)号：CN116569160A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202080107932.X
申请日：2020-12-16
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F16/215
Abstract: 本发明提供实现用于目的达成的行动提示的合理化的信息处理程序、信息处理方法以及信息处理装置。使计算机执行以下的处理。对于分别是包含表示对象的特征的不变特征量以及可变特征量的多个特征量的组合的多个组合数据，根据各组合数据间的关系性，基于多个组合数据提取处理对象的组合数据。使用处理对象的组合数据，根据不变特征量执行针对可变特征量的因果搜索处理。基于因果搜索处理的结果，选择并提示与指定的不变特征量对应的特定的可变特征量。
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公开(公告)号：CN116341676A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211531005.8
申请日：2022-12-01
Applicant: 富士通株式会社 , 国立大学法人大阪大学
Abstract: 信息处理装置将各自包括一个或更多个变量的多个线性模型分类成多个组，使得将以下线性模型分组到同一组中：包括多个线性模型的每一个中所包括的相同变量，并且关于变量具有相同的系数编码；输出用于决定包括在用于通过使用机器学习对多个线性模型进行训练的训练数据中的每个说明变量的重要度的第一问题，并且当要从所述多个线性模型中选择反映重要度的线性模型时，基于根据第一问题的回答而选择的目标组数目减少的程度来决定要提出第二问题的说明变量，第二问题为在第一问题之后输出的问题。
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公开(公告)号：CN112183571A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010535196.X
申请日：2020-06-12
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 提供了一种存储有预测程序的计算机可读记录介质、预测方法以及预测装置。根据实施方式的预测程序使得计算机能够执行接收处理、生成处理以及确定处理。接收处理接收要被预测的输入数据。基于多条规则信息、根据针对多个属性的预定顺序条件生成树结构数据，每条规则信息由所述多个属性的属性值的组合与标签的关联性指示，所述树结构数据通过对所述多条规则信息进行聚合而获得，所述树结构数据包括作为分支的属性值。确定处理在当基于输入数据将树结构数据中的多个属性中的预定属性的属性值确定为预定值时，基于获得作为关于预定属性的预定值的确定结果的、预定标签的值的可能性，确定使关于预定属性的预定值的确定结果到达预定标签的贡献度。
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公开(公告)号：CN111626761B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202010120051.3
申请日：2020-02-26
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06Q30/0273 , G06N20/00 , G06F16/2458 , G06Q30/0241
Abstract: 提供了提取方法、提取设备和计算机可读记录介质。提取设备生成与数据中包括的多个项目值相关的条件的多个组合。提取设备通过使用从多个项目值估计响应变量的机器学习模型计算指示指定的响应变量和所述多个组合中的每个组合之间的共现程度的索引值，该机器学习模型通过使用所述数据来训练。提取设备基于条件和索引值中的任何一个从多个组合中提取特定组合。
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