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公开(公告)号：CN104933275A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201410101689.7
申请日：2014-03-18
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 本发明公开了一种混合模型的确定方法及装置，属于统计技术领域。方法包括：获取根据样本数据、隐变量及组件参数确定的对数似然、正则项及隐变量的变分分布的对数，根据对数似然、正则项及隐变量的变分分布的对数确定目标函数；根据从样本数据中抽取的子样本数据确定使目标函数收敛的隐变量的变分分布及组件参数，根据使目标函数收敛的隐变量的变分分布及组件参数确定混合模型。本发明通过根据样本数据、隐变量及组件参数确定的对数似然、正则项及隐变量的变分分布的对数确定目标函数，根据使目标函数收敛的隐变量的变分分布及组件参数确定混合模型，由于引入了正则项，因而可使得混合模型的复杂度得到自动控制，可适用于处理超大规模数据。
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公开(公告)号：CN104714977A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201310692697.9
申请日：2013-12-17
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种实体与知识库项的关联方法及装置，属于计算机领域。所述方法包括：获取至少一个侯选匹配对，所述侯选匹配对包括待匹配实体和知识库项；根据所述待匹配实体的实体类型特征向量，获取关联模型集合，所述获取的关联模型集合对应的实体类型与所述待匹配实体的实体类型之间满足预设近似条件；通过所述获取的关联模型集合，从所述至少一个侯选匹配对中选择一个侯选匹配对作为实体与知识库项的关联结果。所述装置包括：第一获取模块、第二获取模块和选择模块。本发明能够提高实体与知识库项关联结果的准确度。
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公开(公告)号：CN110390396B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN201810338823.3
申请日：2018-04-16
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N5/04
Abstract: 公开了用于估计观测变量之间的因果关系的方法、装置和系统。根据本公开的方法，响应于接收到混合观测变量的观测数据，确定适用于连续观测变量和离散观测变量的混合因果关系目标式，其包括用于连续观测变量的因果关系目标式和用于离散观测变量的因果关系目标式，且拟合不一致度基于观测变量的加权因子进行调整。然后利用混合观测数据，通过适用于连续观测变量和离散观测变量两者的混合稀疏因果推理，在有向无环图约束下，对所述混合因果关系目标式进行最优化求解，以估计多个观测变量之间的因果关系。本公开的实施方式适用于混合观测变量的因果关系估计，并且因果网络结构对因观测变量估计误差而引起的敏感度较低，因此可以得到较为精确的因果关系。
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公开(公告)号：CN113469362A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010246050.3
申请日：2020-03-31
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 本公开的实施例提供了信息处理方法、电子设备和计算机可读存储介质。在此提出的方法包括获得与多个产品的输出量相关的因果关系，因果关系至少指示多个产品中的每个产品的输出量对多个产品各自的目标属性的依赖性，输出量指示相应产品在一段时间内向外部输出的数目。该方法还包括从多个产品中，确定影响多个产品的总输出度量的至少一个目标产品。该方法进一步包括基于因果关系，确定针对至少一个目标产品的目标属性的调整信息。利用本公开的实施例，可以通过核心产品或关键产品的确定，来更有针对性地调整产品，从而提升整体效率或收益。
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公开(公告)号：CN113469361A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010245515.3
申请日：2020-03-31
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 本公开的实施例提供了信息处理方法、电子设备和计算机可读存储介质。在此提出的方法包括获得与多个产品有关的产品信息，产品信息至少包括多个产品中的每个产品在一段时间内的输出量和目标属性，输出量指示相应产品在一段时间内向外部输出的数目。该方法还包括通过将产品信息应用于数据处理模型，确定与输出量相关的因果关系，因果关系至少指示多个产品中的每个产品的输出量对多个产品各自的目标属性的依赖性。该方法进一步包括基于因果关系，从多个产品中确定影响多个产品的总输出度量的至少一个目标产品。利用本公开的实施例，可以通过核心产品或关键产品的确定，来促进更有针对性地进行产品调整来提升整体效率或收益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112133420A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910492817.8
申请日：2019-06-06
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 本公开的实施例涉及一种数据处理方法、装置和计算机可读存储介质。该方法可以包括获取用于表征用户集合的多个因素的特征数据，该多个因素包括目标因素。该方法还可以包括基于所述特征数据从所述多个因素中获取条件因素，获取的所述条件因素是所述目标因素的原因。该方法可以进一步包括确定用户集合中具有条件因素的用户。本公开的技术方案能够基于高维因果结构的发现实现准确的用户定位和策略制定。此外，本公开的技术方案还能够对用户的满意度等信息进行仿真，而无需繁琐且低效的问卷调查。
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公开(公告)号：CN110322019A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201810271426.9
申请日：2018-03-29
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N7/00
Abstract: 本公开的实现方式涉及用于处理数据集的方法、系统和存储介质。根据本公开的一个示例性实现方式，提供了一种用于处理数据集的方法。该方法包括：采集与多个变量相关联的多个样本的数据集，多个样本中的每个样本包括对应于多个变量的数据；构建描述多个变量之间的潜在因果关系的因果序列空间，因果序列空间中的节点表示多个变量中具有潜在因果关系的变量；在因果序列空间中分别执行前向搜索和后向搜索，以获得前向因果序列和后向因果序列；以及基于前向因果序列和后向因果序列，确定多个变量之间的因果关系。进一步，提供了相应系统和计算机程序产品。
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公开(公告)号：CN110319845A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201810276329.9
申请日：2018-03-30
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G01C21/34
Abstract: 本公开涉及用于确定两点之间的可达路径的方法、装置和系统。根据本公开的方法，首先建立包括多个点和连接所述多个点的边的图的邻接矩阵；然后基于所述邻接矩阵，从起点出发针对能够到达终点的可达路径进行搜索。特别地，在所述搜索过程中，基于已经搜索的路径设置针对搜索的终止条件，并且其中响应于在所述搜索过程中满足所述终止条件，终止相应的搜索。利用本公开，可以大大减少重复遍历，明显缩减搜索两点之间的可达路径所需的时间，显著提高可达路径搜索的效率。
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公开(公告)号：CN110019833A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201710920046.9
申请日：2017-09-30
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F16/36
Abstract: 本公开内容的实现方式涉及用于确定因果关系的方法、系统和计算机程序产品。具体地，提供了一种用于确定多个变量之间的因果关系的方法，包括：响应于采集到与多个变量相关联的多个样本的数据集，获取描述多个变量之间的因果关系的矩阵，多个样本中的每个样本包括对应于多个变量的数据；基于数据集以及矩阵，确定与因果关系相关联的拟合度以及与因果关系相关联的稀疏度，其中稀疏度包括针对矩阵中的多个向量中的每个向量的约束，约束对应于多个变量中的变量；根据确定的拟合度和稀疏度构建描述因果关系的第一问题公式；以及针对构建的第一问题公式进行求解以获得矩阵的候选结果。在本公开的其他实现中，提供了相应系统和计算机程序产品。
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公开(公告)号：CN109993307A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201711487621.7
申请日：2017-12-29
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种估计目标变量对结果变量的因果效应的方法、装置和系统。根据本公开的方法，利用观测数据，针对给定的目标变量确定目标变量的相关变量集合，所述相关变量集合包括与目标变量相关的变量。然而，利用涉及目标变量以及与目标变量相关的变量的观测数据，对包括目标变量以及与目标变量相关的变量的局部因果网络进行学习，从而得到目标变量的经过学习的局部因果网络。接着，根据在目标变量的经过学习的局部因果网络中指示的目标变量与结果变量之间的关系，来确定目标变量对结果变量的直接因果效应和总因果效应其中至少一个。利用本公开，可以大大缩减因果效应评价所需的时间，显著提高因果效应评价的效率，并针对因果效应给出定量评价。
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