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公开(公告)号：CN118946895A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202280094297.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N5/025
Abstract: 信息处理装置(1)接受解释对象的假设，使用第一存储部获取与上述解释对象的假设对应的依据信息以及规则标识符，第一存储部针对表示多个资源和资源间的关系的每个知识，包含成为知识的依据的依据信息以及与用于解释假设的规则相关联的规则标识符，使用第二存储部获取是与获取到的规则标识符对应的现有知识的概率，第二存储部针对每个规则标识符，包含上述规则以及假设是现有知识的概率。由此，为了筛选假设，能够使用现有知识来解释假设。
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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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公开(公告)号：CN118647985A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202280090630.5
申请日：2022-02-10
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 信息处理装置(1)根据按照每个样本积蓄了各样本具有的多个特征量的值的特征量数据(21)，生成按照每个样本基于预先设定的项目将各样本具有的多个特征量的值二值化后的二进制特征量数据(22)，使用二进制特征量数据(22)，列举样本集全部表示真值的项目集，按照每个项目集，计算与各项目集建立了对应关系的样本集中的特征量数据(21)中的多个特征量间的相关性，并将判定为有相关性的项目集选择为应该进行因果搜索的条件。由此，能够精度良好地选择显现相关性的条件。
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公开(公告)号：CN118071556A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311214288.8
申请日：2023-09-19
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06Q50/26 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F16/9035
Abstract: 本发明提供计算机可读记录介质、信息处理方法和信息处理设备。所述介质存储用于使计算机执行处理的程序，所述处理包括：获取多条组合数据，每条组合数据包括指示人的属性的属性信息以及指示从选项中选择哪个选项的信息；针对每个选项，生成转换数据，该转换数据是通过将信息转换成指示选项是否被选择的信息而获得的；针对每个选项，基于转换数据从属性中识别与选项的选择的相关性大于标准的属性以及条件；基于条件，在不同选项的条件之中识别共有的条件；以及通过使用与共有的条件匹配的转换数据，基于属性与选项之间的分析结果，针对与不同选项中的一个选项匹配并且与共有的条件匹配的目标，确定用于改进选项的选择结果的计划。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119731670A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202280099215.6
申请日：2022-10-07
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 浅井达哉
IPC: G06N5/022
Abstract: 本发明的信息处理装置具有扩展知识DB(800)。信息处理装置从扩展知识DB(800)读出包含假设“X：A→B”、假设“Y：A→B”、假设“Z：A→B”的多个假设。信息处理装置计算结合条件X、条件Y以及条件Z而成的并集相对于包含条件X、条件Y以及条件Z的全集Ω的比例，来作为条件比例。信息处理装置在计算出的条件比例为阈值以上的情况下，将无条件表示因果关系“A→B”的假设“Ω：A→B”追加到扩展知识DB(800)。
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公开(公告)号：CN118661180A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202280091307.X
申请日：2022-02-10
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N20/00
Abstract: 参照存储有多个由多个特征量的组合构成的数据的存储部，针对多个条件中的每一个条件，提取组合满足各条件的数据组，针对多个条件中的每一个条件，确定与各条件对应的数据组所包含的多个特征量之间的关系性，将多个条件中的每一个条件的关系性分类为多个第一簇，将多个条件中的每一个条件的数据组分类为多个第二簇，将多个条件中的每一个条件的数据组分类为多个第三簇，以使得对与各数据组对应的关系性进行分类而得到的第一簇相同、并且对各数据组进行分类而得到的第二簇相同的多个数据组被分类为同一簇，针对多个第三簇中的每一个第三簇，确定能够对被分类为各簇的数据组和被分类为其他簇的数据组进行分类的第一条件。
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公开(公告)号：CN116710934A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202080107995.5
申请日：2020-12-23
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 浅井达哉
Abstract: 本发明的规则更新装置受理第一适当与否判定，其中，该第一适当与否判定是对通过使用了训练数据的机器学习导出的多个判定规则中的至少一部分的判定规则执行的判定。规则更新装置基于第一适当与否判定的结果以及一部分的判定规则与一部分以外的判定规则的相似性，对一部分以外的判定规则执行第二适当与否判定。规则更新装置基于第一适当与否判定的结果和第二适当与否判定的结果，更新多个判定规则。
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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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公开(公告)号：CN115398452A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202080099858.1
申请日：2020-04-20
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 浅井达哉
Abstract: 本发明提供调整程序、调整方法以及信息处理装置，信息处理装置对第一模式信息和第二模式信息进行比较，其中，该第一模式信息对作为一个属性值或多个属性值的组合的条件部和与条件部对应的标签建立有对应关系，该第二模式信息与第一模式信息不同。而且，在条件部或者标签中的任意一个存在矛盾的情况下，信息处理装置基于第一模式信息和第二模式信息之间的一致的程度或者矛盾的程度，调整对第一模式信息的重要度。
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