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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：CN111626762A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010120417.7
申请日：2020-02-26
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 后藤启介
Abstract: 本发明提供了计算机可读记录介质、确定方法以及信息处理设备。服务器将目标的行为信息输入至训练的机器学习模型，该训练的机器学习模型学习通过将根据多个训练数据项中包括的多个行为生成的行为组合与指示行为组合处于特定状态下的确定性的可能性相关联而获得的多个关联关系，已经通过使用通过将与特定状态相对应的人的行为组合进行关联而获得的多个训练数据项对训练的机器学习进行了训练。服务器基于训练的机器学习模型的输出结果，指定多个关联关系中的每一个中的行为组合与目标的行为信息之间的差异，以及基于该可能性和该差异来确定用于使目标转变为特定状态的附加行为。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109522922A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811094204.0
申请日：2018-09-19
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62
Abstract: 公开了学习数据选择方法及设备以及计算机可读记录介质。为了选择对机器学习模型的输出因子进行估计的估计模型的学习数据，1)与输入到机器学习模型的输入数据组中包括的第一输入数据的指定相对应地提取与第一输入数据有关的第一输入数据组，2)分别获取被输入到机器学习模型并且与第一输入数据组对应的第一变换数据组以及机器学习模型的与第一变换数据组对应的第一输出数据组，以及3)从第一输入数据组中选择估计模型的学习目标数据，其中机器学习模型针对从输入数据变换的变换数据执行分类和确定。
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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：CN116635875A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202080108168.8
申请日：2020-12-25
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N20/00
Abstract: 信息处理装置(100)向用户输出变量x1的重要度w1的咨询。用户设定w1＝0.5。信息处理装置(100)使用重要度管理表格(500)存储w1＝0.5。信息处理装置(100)参照重要度管理表格(500)，计算表示对各个公式模型的评价的得分。信息处理装置(100)按照计算出的得分从高到低的顺序，排列公式模型M1、公式模型M2、公式模型M3以及公式模型M4。信息处理装置(100)基于排列的结果，确定公式模型M1、公式模型M2、公式模型M3以及公式模型M4的位次。信息处理装置(100)以用户能够把握的方式输出公式模型M1、公式模型M2、公式模型M3以及公式模型M4的得分和位次。
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公开(公告)号：CN115244550A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202080098092.5
申请日：2020-03-05
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N20/00
Abstract: 信息处理装置获取线性模型的生成所利用的训练数据集。信息处理装置分别对训练数据集所包含的各数据项目，在假定为对于用户来说容易理解的第一假定下，针对数据项目违反第一假定的各第一状态，使用训练数据集计算使具有数据项目的理解容易度作为损失的权重的目标函数最优化的各第一值，在假定为数据项目对于用户来说难以理解的第二假定下，针对数据项目违反上述第二假定的各第二状态，使用训练数据集计算使目标函数最优化的各第二值。信息处理装置基于分别针对各数据项目的各第一值以及各第二值，从各数据项目中选择特定的数据项目，并使用用户对特定的数据项目的评价，生成线性模型。
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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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