平成23年 度修士論文
生活 リズム に着 目 したデ ータマイニング によるユ ーザ モデルの構築
ConstructionofUserModelusingDataMiningbasedonLifeRhythm
学修番号:10890531氏 名:村 上 和 雅
指導教員:山 口 亨
嘱i首 都大学東京大学院
システムデザイン専攻
システムデザイン研究科
情報通信システム工学学域
概要
本 研 究 で は,ユ ー ザ モ デ ル 構 築 の た め の 生 活 リズ ム に 着 目 した デ ー タ マ イ ニ ン グ に よ る手 法 の 提 案 を行 った.ま た,提 案 手 法 に 関 して2つ の 事 例 に お い て 適 応 を行 っ て有 用 性 を示 した.
近 年,多 くの ロボ ッ トシ ス テ ム が普 及 して きた.そ れ に 伴 い,ユ ー ザ に よ り 良 い シ ス テ ム か らユ ー ザ へ の ア プ ロー チ が必 要 とな っ て きて い る.こ の課 題 解 決 の た め に,ユ ー ザ モ デ ル が 重 要 視 され て い る.シ ステ ム 側 がユ ー ザ に 関 す る ユ ー ザ モ デ ル を持 ちユ ー ザ の 属 性 を正 し く推 定 す る こ とで,ユ ー ザ は負 荷 を軽 減 して シ ステ ム を利 用 す る こ とが で き る.
本 研 究 で は,こ の ユ ー ザモ デ ル を生 活 リズ ム に着 目 して構 築 した.本 研 究 で は,ま ず 機 械 学 習 に よ る ア クテ ィ ブマ イ ニ ン グの 提 案 を行 っ た.そ して,ア ン ケー トデ ー タ と加 速 度 セ ンサ に よ るデ ー タ を基 に ユ ー ザ モ デ ル の構 築 を行 い 有 用性 を示 す.
Abstract
This research proposes a method which construct user model using Data Mining based on Life Rhythm. Proposed method were adapted for two examples in the proposed method, and showed utility.
In recent years, various robot systems have been developed and spread to even public places and homes. These systems should be easy to use by even people who are not familiar with kind of electronic equipments. To implement the systems, it is necessary that not only people understand the systems but also the systems understand people. For that purpose, user model is important. The system has models about users and presumes a users' attribute correctly. As a result, the user can reduce load and can use the system.
This research focused on user model which is based on Life Rhythm. I constructed user model by clustering users' log data using multilayer perceptron and EM algorithm. And the experiment results shows utility of proposed method.
一
目次一
第2章 ユ ー ザ モ デ ル 3
2.1.ユ ー ザ モ デ ル と は 2.2.関 連 研 究
第3章 デ ー タマ イ ニ ン グ とWeka 9
3.1.デ ー タ マ イ ニ ン グ 3.2.ア ク テ ィ ブ マ イ ニ ン グ 3.3.Weka
第4章 機械 学 によるア クテ ィブマイニ ングの提案 14
4.1.機 械 学 習 に よ る ア ク テ ィ ブ マ イ ニ ン グ 4.2.重 み 付 け
4.2.1.運 動 量METs
4.2.2.行 動 ロ グ に 対 す る 点 数 化 4.3.ク ラ ス タ リ ン グ
5章 提 案マイ ニ ング手法 を用いた
ア ンケ ー トデ ー タ に よ るユ ー ザ モ デ ル の 構 30
5.1.ア ン ケ ー ト デ ー タ 5.2.重 み 付 け
5.3.結 果
6章 提案マイ ニ ング手法 を用 いた
加 速 度 セ ン サ に よ るユ ー ザモ デ ル の構 42
6.1.加 速 度 セ ン サ に よ る ロ グ デ ー タ 6.2.重 み 付 け
第7章 実験結果考察 53
第8章 お わ りに 55
謝 辞
参 考 文 献 ・発 表 文 献 付 録 一wekamanual
56 567 62
第1章 は じ め に
近 年 ロ ボ ッ ト研 究 が急 速 に進 展 し,工 業 用 か ら一 般 社 会 向 け へ と市 場 を 拡 大 しよ うと して い る.HONDAのASIMO(図1.1)[1]に 見 られ る2足 歩 行 技 術 や ア ン ドロイ ドと呼 ばれ る見 た 目が 人 に似 た ロボ ッ トが 開発 され るな ど,ハ ー ド
ウェ ア面 に お け る進 歩 は 目覚 ま しい も ので あ る.ま たSonyのAIBO(図1.2)
[2]が エ ン ター テ イ メ ン トロボ ッ トと して 一般 家庭 向 けに 販 売 され,一 般 の 人 の ロボ ッ トへ の 関 心 の 高 さを示 した.さ らに三 菱重 工 業 のwakamaru(図1.3)[3]
の よ うに人 型 で 多 自 由度 の ロボ ッ トが 一般 家庭 向 けに販 売 され て もい る.
一 方,社 会 構 造 は 日々複 雑 化 の 一 途 を た ど り,現 在 グ ロー バ ル 化 とい うコ ミ ュ ニ テ ィ同 士 の コ ラ ボ レー シ ョン に そ の進 化 の 方 向性 を 見 出 して い る.科 学 技 術 分 野 にお い て も同様 に,成 熟 した 技 術 分 野 のRT,Ar,ITを 中心 と した コ ラボ レー シ ョン に よ る シス テ ム の 開 発 が進 ん で い る[4].そ の 中で はユ ビキ タ ス ネ ッ
トワー ク とい う言 葉 の急 激 な 浸 透 と と もにネ ッ トワー ク化 とい う新 た な 方 向性 が 見 られ る.ま た,電 話 網 を超 え るイ ン タ ーネ ッ トの 発 達 ・高 度 化,通 信 と放 送 の融 合 の 進 展,デ バ イ ス 技 術 の 進 歩 を背 景 と した 計 算 の 高 速 化,メ モ リや デ ィ ス ク の飛 躍 的 な拡 大 と とも に,イ ン フ ラに よ る支 援 も一 層 高 度 化 して い る.
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図1.1ASIMO
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図1.2AIBO
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図1.3Wiakamaru
これ らの シ ス テ ム を活 用 す る た め に は,ユ ー ザ の シ ス テ ムへ の 深 い理 解 が 必 要 とな っ て い る.し か し,す べ て の 人 が シス テ ム に 対 して深 い 理 解 をす る こ と は 困 難 な状 況 で あ る.特 にIT製 品や シ ス テ ム の 高 機 能 化 と共 に,高 齢 者 な ど機 器 の 操 作 を 苦 手 とす る人 々 が そ の 恩 恵 を十 分 に受 け る こ とが で き な い デ ジ タル デ バ イ ドと呼 ばれ る問 題 が挙 げ られ て い る.こ の 問題 を解 決 す る た め に機 器 の 操 作 が苦 手 な 人 に とっ て も恩 恵 を受 け られ る シ ス テ ム が望 ま れ て い る.そ の た め に は人 間 が シ ス テ ム を理 解 し使 い 方 を学 ぶ とい うア プ ロー チ で は な く,シ ス
テ ム側 が 人 を理 解 す る とい うア プ ロー チ が 重 要 とな る[5].し か しな が ら,シ ス テ ム 側 か らユ ー ザ ヘ ア プ ロー チ す る上 で,誰 に対 して も一 定 条 件 の 基 に 同様 に 行 うの で は 問題 の解 決 とは言 い 難 い(図1.4).そ の た め,ユ ー ザ に とっ て適 し
た ア プ ロー チ へ と繋 げ る た め に もユ ー ザ モ デ ル が重 要視 され て い る(図1.5).
本 研 究 で は,こ の ユ0ザ モ デ ル に 関 して 生 活 リズ ム に 着 目を行 い デ ー タマ イ ニ ン グ に よ る構 築 手 法 の 提 案 を行 う.ま た 提 案 手 法 を2っ の事 例 に お い て 適 用
を行 い シ ス テ ム の 有 用 性 を示 す.
◎ ◎ ◎
◎
システム
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サービス 苛 遵 脊
図1.4一 定 条 件 の 基 に よ る 同 一 の シ ス テ ム 側 か ら ユ ー ザ へ の ア プ ロ ー チ
サ ー ビズ
システム 自
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サ ー ビス
も8kノ
図1.5ユ ー ザ モ デ ル を 基 に し た シ ス テ ム 側 か ら の ユ ー ザ へ の ア プ ロ ー チ
第2章 ユ ー ザ モ デ ル
本 章 で は,本 研 究 にお い て シ ス テ ム構 築 を 目的 とす るユ ー ザ モ デ ル に つ い て 述 べ る.
2.1ユ ー ザ モ デ ル
ユ ー ザ モ デ ル とは,ユ0ザ に 関す る予 測 を行 うた め に 内部 的 に シ ミュ レー ト を行 うモ デ ル で あ る.
従 来 の情 報 シ ス テ ム の 多 くは ユ ー ザ 自身 が コマ ン ドと シス テ ム の挙 動(シ ス テ ムモ デ ル)を 習 得 し,状 況 に応 じて正 し く操 作 す る こ とが要 求 され る.一 方, シ ステ ム側 が ユ ー ザ に 関す るモ デ ル(ユ ー ザ モデ ル)を 持 ちユ ー ザ の 属 性 が 正
し く推 定 で きれ ば,ユ ー ザ の 方 は ご く 自然 に振 舞 うだ け で簡 単 に シ ス テ ム を利 用 す る こ とが で き る[6].図2.1に ユ ー ザ モデ ル 構 築 の イ メー ジ を示 す.
ユ ー ザ モ デ ル を構 築 す る こ とに よ って,ユ ー ザ の負 荷 を削 減 す る こ とが で き, また 誰 に対 して も同様 な 単 一 の 支 援 で は な くユ ー ザ に合 っ た 支 援 へ 繋 げ る こ と が可 能 とな る.
ユ ーザ 情 報
轍
図2.1ユ ー ザ モ デ ル の 構 築
2.2関 連 研 究
本 節 で は ユ ー ザ モ デ ル に 関 す る研 究 ・事 例 と して① ベ イ ジ ア ンネ ッ トワー ク の適 用例,② ペ ル ソナ,③VERITASに つ い て述 べ る.ま た,生 活 リズ ム の分 析 に お け る 関連 研 究 につ い て述 べ る.
① ベ イ ジ ア ンネ ッ トワー クの適 用 例
ユ ー ザ モ デ ル の 構 築 に お け る研 究 と して,ユ ー ザ の 嗜 好 性 や 意 図 な どの要 素 に着 眼 して行 わ れ て い る もの が あ る.文 献[6]は,確 率 ネ ッ トワー ク(ベ イ ジァ ンネ ッ トワー ク)を 活 用 した構 築 手 法 とな る.ベ イ ジ ア ンネ ッ トワー ク は,確 率 変 数 を ノー ドとす る グ ラ フ構 造 と,各 ノー ドに割 り当 て られ た 条 件 付 確 率 分 布 群 に よ っ て モ デ ル が 定 義 され る.問 題 対 象 の背 景 に あ る複 雑 な依 存 関係 を表 す た め に グ ラ フ構 造 を利 用 し,依 存 関係 の あ る変 数 の 間 の 向 き を 持 っ た リン ク で結 び,リ ン ク を た どっ た パ ス が循 環 しな い よ うな非 循 環 有 効 グ ラ フ で表 され る(図2.2).
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r
、
π(X5)
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凝 … 一 一 一 ノ ノ
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図2.2ベ イ ジ ア ン ネ ッ トワ ー ク の 例
こ のベ イ ジ ア ンネ ッ トワー ク を活 用 した 例 と して,マ イ ク ロ ソ フ トで は,ユ ー ザ にヘ ル プ 情 報 与 え るた め にベ イ ジ ア ンネ ッ トに基 づ くユ ー ザ モ デ ル を使 用
し,マ ウス の移 動 や 直 前 の 操 作 か らユ ー ザ が 操 作 方 法 に つ い て 迷 っ て い るか ど うか を 予 測 して い る[7].ま た,同 様 の ア プ リケ ー シ ョ ン と して マ イ ク ロ ソ フ ト リサ ー チ の 社 内 で試 用 され たLookOutが あ る.LookOutは,Windowsの メー ル ソ フ トOutLookを 使 うユ ー ザ の操 作 をモ ニ ター し,ユ ー ザ が新 しい メー ル を 開 く とメー ル の 内容 を読 み 取 りイ ンデ ッ クス 化 を行 っ た 上 で ス ケ ジ ュー ル 管 理 の
た め に カ レン ダー を開 くか ど うか,ま た い つ,ど の よ うに ユ.̲̲̲ザ支 援 動 作 を 行 うの が 良 い か な どの判 断 を行 う[8].そ の他 に も この 手 法 を用 い てwwwペ ー ジ にお け る嗜 好(対 象 を どの く らい 好 き か?)の モ デ ル や 小 売 サ ー ビス にお け る POSデ ー タ(購 買履 歴 デ ー タ)か らの顧 客 モ デ ル の構 築 へ の研 究 が な され て い る.
しか しな が ら,こ れ らは,ユ ー ザ は 均 質 の性 質 を持 つ もの と して 扱 わ れ てお り,そ れ ぞ れ の ユ ー ザ の 個 性 や 特徴 が 十 分 に反 映 され て い る と は言 え な い.ま た,一 つ の ア プ リケー シ ョン上 の 取得 可 能 デ ー タ と個 人 デ ー タ(年 齢,性 別 な ど)の み の デ ー タ を基 にユ ー ザ モ デル の 構 築 を行 っ て お り,一 つ の ア プ リケー シ ョン外 の情 報 で あ る 日常 生 活 に お け るユ ー ザ の行 動 に は注 視 して は い な い も の とな る.
② ペ ル ソナ
ペ ル ソナ とは,設 計 者 の 意 思 決 定 上 の判 断材 料 を得 る 目的 で設 定 され る仮 想 的 な ター ゲ ッ トの こ とで あ り,ソ フ トウ ェア のイ ン タ フ ェー ス設 計 にお い て 広 く用 い られ て い る概 念 で あ る[9].ペ ル ソナ は表2.1に あ る よ うに,主 に2っ の 要 素(統 計 学 的 デ ー タ ・心 理 的デ ー タ)か ら決 定 され る.
表2.1ペ ル ソ ナ の 要 素
DemographicData Sex,Age,Education,Carrier,F㎜ilyetc
PsychologicalData Name,Personality,Lif6styleetc
ペ ル ソナ は実 在 す る人 物 を指 す の で は な く,あ くま で も仮 想 の 存 在 で あ る が, 名 前 を持 ち,顔 を持 ち,限 りな く現 実 の人 間 に近 い形 で 設 定 され,設 計 過 程 に お い て も実 在 の 人 物 の よ うに認 識 され る.ペ ル ソナ だ っ た ら ど う感 じるか,ど
う思 うか,ど う行 動 す る か イ メ ー ジす る こ とが で き る.こ れ が 個 性 を表 現 す る 要 素 と して 心 理 的 デ ー タ を 用意 す る理 由 で あ る.図2.3に ペ ル ソナ モ デ ル の 一 例 を示 す[10].
ペ ル ソナ の デ.̲̲.̲タは 設 計 者 が 設 定 す るが,全 て を設 計 者 が 恣 意 的 に 決 定 す る の で は な く,人 口統 計 や 他 の 多 くの マ ー ケ テ ィ ン グ手 法 な どに よっ て 与 え られ る定 量 ・定 性 的 な デ ー タ か ら導 出 され る タ ー ゲ ッ ト集 団 を グル ー プ 化 し,そ の グ ル ー プ の 代 表 と な る 人 物 と して 作 られ る た め,一 定 の 客 観 性 が 担 保 され る.
しか し,こ のペ ル ソナ は,正 確 さよ りも厳 密 さ と具 体 性 で あ る.厳 密 か っ 具 体 的 なペ ル ソナ を 決 定 す る こ とに よっ て,そ の 後 の 設 計 過 程 に お い て もタ ー ゲ ッ ト像 が ぶ れ る こ とな く,一 貫 した サ ー ビス ・製 品 の設 計 ・開発 を 目的 と して
い る.そ の た め,本 研 究 にお い て 目的 とな るユ ー ザ モ デ ル とは異 な る.
名前 年齢 家族構成 性格
生 活シ ー ン
Yuichi.Check.Muraki(d'}
10歳
社 長 の 父 と雀 士 の 母,義 理 の 姉 の4人 家 族 明 る く温 厚 で ク ラス の 人 気 者 を 夢 見 る 。 学 校 の 宿 題 は き ち ん と こな して成 績 は 中 の 中0
好 奇 心 旺 盛 で 、気 に な っ た こ と は 調 べ な い と 気 が す ま な い6
f
よ く遊ぶ の は 、近所 に住 ん でい る 同学 年の キ ヒロち ゃんa他 にも、 小 さな 頃 か ら友達だ った1つ 上の 学年の ワ タル とも遊ぶ 。
近所 の 友達 マル と昨 年 よ り学習 塾 に通 う。
一応 受 験 は考 えて いる
。課題 は大変だ が遊 び に行 く感覚 で 通 う。
3歳 の ころか らス トラデ ィバ リウスを習 って い る6
レツス ンで練 習す るの はク ラシ ツクだ け ど、 自分で も楽 譜 を買 って 、 テ レビで流 れ てい るエ ビス ビール のBGMを 練習 するこ ともあ る。年 に 1回 発表会 が ある 。来年 か ら自分 で曲を 選 べる ので楽 しみa
休 み の 日は、 近所の 友達 マナ ミの家 に遊 びに行 くaた まに 父親の 運 転 で 、家 族そ ろ って シ ョッ ピング モ ール にお買 い物 へ 行 くこ と もあ る。
図2.3ペ ル ソ ナ モ デ ル の 一 例
③VERITAS
仮 想 ユ ー ザ モ デ ル を 活 用 し た 現 在 研 究 開 発 中 の 例 と し てVERITAS(Virtualand AugmentedEnvironmentsandRealisticUserInteractionsToachieveEmbedded
AccessibilityDesigns)が あ る[11].VERITASプ ロ ジ ェ ク トは,5つ の 産 業 領 域 (自 動 車,知 的 生 活 空 問,仕 事 場,情 報 娯 楽,ヘ ル ス ケ ア)を 考 慮 し,新 製 品 の 生 産 の 全 て の フ ェ ー ズ に お け る ア ク セ シ ビ リ テ ィ 試 験 の 革 新 を 目 的 と し て い る.ま た,未 来 の 製 品 ・サ ー ビ ス が 誰 に 対 し て も 普 遍 的 な も の に す る た め に 全 て の 設 計 家 庭 に お い て シ ュ ミ レ ー シ ョ ン,仮 想 現 実 空 間 に て テ ス トを 行 え る よ
う に す る こ と で あ る(図2.4).VERITASは,目 標 ユ ー ザ の モ デ ル を 物 理 的 ・精 神 的 パ ラ メ ー タ(年 齢,身 長,姿 勢,反 応 時 間,作 業 領 域,関 心 ら)の も と 作 成 す る.こ の 仮 想 ユ ー ザ モ デ ル に は,既 存 の ガ イ ド ラ イ ン に 基 づ い て い る だ け で は な く,実 在 す る ユ ー ザ の 感 覚 を 加 え て い る[12].図2.5にVERITASの モ デ ル 構 築 に お け る フ ロ ー を 示 す.
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図2.4VERITASの 構 想 イ メ ー ジ
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川■■■ゆ 岬 灘1:
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図2.5VER[TASモ デ ル 構i築 フ ロ ー
ま た,文 献[13]は 生 活 リズ ム に着 目 した ユ ー ザ の 特 性 の研 究 と して,高 齢 者 を対 象 に 冷 蔵 庫,ド ア,ト イ レ,寝 具 な どに セ ンサ を と りつ け ユ ー ザ の 安 否 を 確 認 す る も の が あ る.こ れ は,近 隣 の 協 力 者 を通 じて ユ ー ザ ご との 生 活 にお け る個 性 的 特 徴 を 見 つ け,ユ ー ザ 毎 に ポ イ ン ト(冷 蔵 庫 の 開 閉 の み な ど)を 絞 っ
て 行 うも の で あ る.生 活 リズ ム の変 化 や 外 出 らに対 応 不 可 の 点 とい っ た 問題 が あ げ られ る 生 活 リズ ム に 着 目 した 一 つ の 例 で あ る.ま た,認 知 的 体 力,睡 眠, 休 養,運 動 ・ス ポ ー ツ,健 康,ス トレス 度,生 活 リズ ム,食 生 活,嗜 好 品,生 活 環 境 へ の 意 識 な ど163変 数 に よ る精 神 的 健 康 パ ター ン を 分 析 す る も の が あ
る[14].こ の 分析 は,ス トレス とQOL(生 活 の満 足 感 ・充 実感 の尺 度)を 組 み 合 わ せ て,メ ン タル ヘ ル ス を捉 え た生 活 の あ り様 で あ る.ス トレス とQOLの2 軸 か ら 「はつ らつ 型 」,「ゆ うゆ う型 」,「ふ うふ う型 」,「へ とへ と型 」 の4つ の 精 神 的健 康 パ ター ンに 分類 され て い る(図2.6).こ の 分 析 は,ア ンケ ー トに よ る 主観 も含 めて 非 常 に多 くの 項 目を要 して お り,動 的 に シス テ ム が ユ ー ザ の 情 報 を得 て い くに は現 実 的 で は ない も の とな る.
低←QOL →高
醸→×7r鳶1▼即
図2.6精 神 的健 康 パ ター ン の分 析
第3章 デ ー タ マ イ ニ ン グ
本 章 で は,デ ー タ マ イ ニ ン グ と 提 案 シ ス テ ム に お い て 活 用 し た マ イ ニ ン グ ツ ー ルWekaに つ い て 述 べ る.
3.1デ ー タ マ イ ニ ン グ
デ ー タ マ イ ニ ン グ と は,UsamaFayyad,GregoryPiatetsky‑Shapiro,padhraicSmyth
氏 ら に よ る と デ ー タ の 中 に 潜 ん で い る 価 値 あ る 情 報 や 知 識 を 掘 り 出 す こ と を 目 的 と し た デ ー タ 処 理 技 術 と 定 義 さ れ る 。 し か し,近 年 デ ー タ マ イ ニ ン グ と は, デ.̲̲̲タ の 中 に 潜 ん で い る 価 値 あ る 情 報 や 知 識 を 掘 り 出 す た め の 一 連 の 流 れ と 認 識 さ れ る よ う に な っ た.こ れ は,"デ ー タ 処 理 技 術"の 前 段 階 に あ た る デ ー タ 準 備 と デ ー タ ク レ ン ジ ン グ,後 処 理 に あ た る 可 視 化,意 思 決 定 ま で の 一 連 の 流 れ を ま と め て デ ー タ マ イ ニ ン グ だ と 認 識 さ れ る よ う に な っ た と い う こ と で あ る[15].図3.1に デ ー タ マ イ ニ ン グ の プ ロ セ ス の 一 例 を 示 す[16].
結 果の 活用
事観 理(ゴ
パ タ ー ン(知識) の発 見
対象領域の理解
デー タの 準備
生 デ ー タ
‑A‑ 一ロコロ■
;コ舞寸
1 み済タ理一処デ前 圏[欄
AI﹂
可 視 化 ・解 釈
グ ル ープ・加1 璽 匿
̲̲̲̲」̲̲̲̲
対象のデータ
図3.1デ ー タ マ イ ニ ン グ の プ ロ セ ス の 一 例
IIl‑1‑ll
デ ー タマ イ ニ ン グ の プ ロセ ス は,最 終 的 な 出力 に た ど り着 くま で に反 復 的 に 行 われ る こ とが 多 く,プ ロセ ス 中 の各 ス テ ップ は1つ 以 上 が何 回 も繰 り返 さ ら
れ る.
ま た,デ ー タマ イ ニ ン グ は,大 量 で 複 雑 なデ ー タ を人 間 が理 解 可 能 なパ タ ー ンや 規 則 の 知 識 表 現 に 変 換 す る過 程 だ と もい え る.知 識 表 現 とは,人 間が 理 解 可 能 とな る た め に,あ る 目的 に基 づ いて 特 定 のデ ー タや 手 続 き に変 換 す る表 現 の枠 組 み の こ とで あ る.デ ー タマ イ ニ ング はz膨 大 なデ ー タ を あ る知 識 表 現 に 変 換 し,そ こ か ら人 間 が意 味 を付 与 す るプ ロセ ス で あ り人 間 との 関係 性 は 強 い もの で あ る.そ の た め,デ ー タマ イ ニ ン グは,コ ン ピュ ー タ と人 の 融 合 型 で あ る と考 え られ て い る。 人 の判 断能 力 ・認 識 能 力 とい うの は コ ン ピ ュー タ で は 到 底 及 ば な い 実 力 が あ り,最 終 的 な判 断 は コ ン ピュー タ に 頼 る よ り人 が判 断 した ほ うが優 れ て い る.そ して,コ ン ピ ュー タの 得 意 分 野 で あ る多 面 的 で 高速 か つ 正確 な解 析 技 術 を融 合 させ れ ば今 ま で 人 が 経 験 と勘 と知 識 だ け で 到 底 及 ば な か っ た新 た な知 識 の 発 見 にっ な が る と考 え られ る(図3.2).
ズ
媒薪3≒噸 一
図3.2人 と コ ン ピ ュ ー タ に よ る 知 識 発 見
3.2ア ク テ ィ ブ マ イ ニ ン グ
文 献[17][18]に よ る と7ア クテ イブ マ イ ニ ン グ とはデ ー タ の プ ロセ ス全 体 を 大 き く,① 情 報 収 集,② マ イ ニ ン グ,③ ユ ー ザ リア ク シ ョン の3つ の要 素 に く
くる.3つ の要 素 は,
① 情 報 収 集;不 特 定 ・非 定 常 ・分 散 知 識 源 の 中か ら,ユ ー ザ の 目的 や 興 味 に 合 致 す るデ ー タや そ れ らの 関連 を効 率 良 く探 索 し前 処 理 す るた め の情 報 収集 技 術.
② マ イ ニ ン グ:多 様 な形 式 や 多種 の 情 報源 に対 応 で き,汎 用 性 と状 況 の変 化 に も対応 で き る柔 軟 性 を持 つ マ イ ニ ン グ手 法
③ ユ ー ザ リア ク シ ョン:具 体 的 な 問題 領 域 を対 象 にマ イ ニ ン グ シ ス テ ム を 構 造 し,発 掘 した 知 識 を,ユ ー ザ に とっ て有 用 な もの とす るた め の仕 組 の 具 体 化.
を 目的 と して く く られ る.そ して,こ れ ら3つ の どの 要 素 に お い て も積 極 的 な ユ ー ザ(専 門 家)の 関 与 が必 須 で あ る との前 提 に基 づ き,知 識 発 見 の 螺 旋 モ デ ル を実 践 支援 す るマ イ ニ ン グ手 法 の全 体 の枠 組 み を指 す と あ る(図3.3).
これ は 近 年 で はデ ー タ処 理 技 術 だ けに 重 点 を置 くの で は な く,前 処 理 に あ た るデ ー タ準 備,デ ー タ ク レ ン ジ ン グ,後 処 理 に あ た る可 視 化,意 思 決 定 ま で の 一連 の流 れ す べ て を 重 要 視 し,よ り良い 知 識 発 見 に つ な げ る とい うこ とを表 し て い る.ア クテ ィブ マ イ ニ ン グで は,各 フ ェー ズ,レ ベ ル に お い て ユ ー ザ(専 門 家)の 積 極 的 な 関 与 が 必 要 とな り,ア クテ ィブ にユ ー ザ(専 門家)が 関 与 で き る環 境 が重 要 とな る.そ の た め,本 研 究 で は,イ ン タ フ ェー ス機 能 も提 供 し て い るオ ー プ ン ソー ス ソ フ トウェアWekaを 活 用 して行 う.
ユ ー ザ リ ア ク シ ョ ン ㎜ 〜一嘱唾
;
情報収集
君為
ヨ●」胴一 懸
♂.
マ イニ ング
図3.3ア ク テ ィ ブ マ イ ニ ン グ
p勉○(瞬
︑い譲
雄
3.3Weka
本 研 究 に お け る デ ー タ 処 理 技 術,可 視 化 は,オ ー プ ン ソ ー ス ソ フ ト ウ ェ ア で あ るWeka(WaikatoEnvironmentofKnowledgeAnalysis)のAPIを 活 用 す る(図3.4).
Wekaは,WaikatoUniversity(ニ ュ0ジ0ラ ン ド)のMachineLearningLaboratoryが
中 心 と な っ て 開 発 さ れ て お り,GNUGeneralPublicLicenseで 公 開 さ れ て い る デ ー タ マ イ ニ ン グ ツ ー ル で あ る[19].
Wekaは,デ ー タ の 前 処 理,分 類 と 予 測,ク ラ ス タ リ ン グ,相 関 ル ー ル,視 覚 化 に 関 す る ア ル ゴ リ ズ ム の 集 合 体 で あ る.こ れ ら の ア ル ゴ リ ズ ム を 実 行 す る た
め に 以 下 の3種 類 の イ ン タ フ ェ ー ス をWekaは 提 供 し て い る.
・API(ApplicationProgramlnterface):ア プ リ ケ ー シ ョ ン か ら の 利 用
・CLI(CommandLineInterface):コ マ ン ドラ イ ン や ス ク リ プ ト言 語 か ら の 利 用
・GUI(GraphicalUserinterface):ユ ー ザ と の 対 話 的 な 利 用
こ れ ら の イ ン タ フ ェ ー ス を 介 し て 処 理 を し た 出 力 は,処 理 内 容 に 応 じ て デ ー タ セ ッ ト ・シ リ ア ラ イ ズ さ れ た オ ブ ジ ェ ク ト ・実 行 結 果 の テ キ ス ト と し て 得 る こ と が で き る.ま た,入 力 し た デ ー タ セ ッ トの 内 容 や 各 手 法 の 実 行 結 果 を 可 視 化 し て 確 認 す る こ と が 可 能 で あ る.ま た,WekaはJavaの 実 行 環 境(JavaRuntime Environment)以 外 の 外 部 ラ イ ブ ラ リ を 必 要 と は し て お ら ず,異 な るOS上 で も 同 様 の 動 作 を 可 能 と す る.図3.5にWekaの 構 成 を 示 す.
拶
雛 ε野 ・一 一 い 一kdccTla..
r囁iiゆ '‑■髄臼陶」色
.欄 幽
図3.4Wekaの 起 動 画 面
,4RFF CSV C4、5
RDB
〉導 轟
一r…
ノ
＼ARFF
CSI C4.5
コマ ン ドラ イ ン か ら も利 用 で き る機 能
図3.5Wekaの 構 成
ま た,Wekaは 文 献[20][21][22]に 示 され て い る よ うに,慢 性 ウイ ル ス性 肝 炎 デ ー タセ ッ トか らの 知 識 発 見 や 米 国 下 院 の投 票 パ ター ン分 析 にお け る研 究Web 検 索支 援 の た め の キー ワー ド推 薦 シ ス テ ム の 検討 な ど広 くの場 面 にお い て 活 用
され て い る.
本 研 究 で は,こ のWekaの アル ゴ リズ ム を活 用 して シス テ ム構 築 を行 った.本 研 究 にお け るWekaの 使 用 方 法 の詳 細 に 関 して は 付録 にて 記 載 す る.
第4章 機 械 学 習 に よ る
ア ク テ イ ブ マ イ ニ ン グ の提 案
本 章 で は,機 械 学 習 に よ るア クテ ィブ マ イ ニ ン グの提 案 手 法 につ い て シ ステ ム概 要 を述 べ る.
4.1機 械 学 習 に よ る ア ク テ ィ ブ マ イ ニ ン グ
本 研 究 にお い て ユ ー ザ モ デ ル 構 築 の た め に提 案 す る手 法 は,ア クテ ィ ブ マ イ ニ ン グ の 考 え に 基 づ き,シ ステ ム構 築 を行 った.提 案 手 法 は,① デ ー タ 取得,
② 重 み 付 け,③ ク ラ ス タ リン グ の3フ ェ0ズ か ら構 成 され てい る.図4.1に 提 案 手 法 の シ ス テ ム概 要 図 を示 す.提 案 手法 にお い て前 章 で挙 げ たWekaは ② の 一 部 ま た③ に お い て使 用 した.使 用 したWekaの 関数 は表4.1に 示 す.シ ス テ ム概 要 の 中 心 とな る② ③ につ い て次 節 で詳 細 を述 べ る.
Weka
(Waikat,.,[『 『]
デ ー タ 取 得
ログ デ ー タ
重み付け
fromWaikato大 学{ニ ユージ ーラ ン ド) ク ラ ス タ リ ン グ
逼旦重力量METs(Y車 由)
ロ グ デ ータ の 点数 化(x軸)
・㌔融 覧
重みの修正
ユ ーザモデル構 築
薗三曲﹁
巌x
'、 ・i,,、1ド カ
鶴 欝禰
図4.1シ ス テ ム 構 成 図
表4.1使 用 し たwekaの 関 数
関 数 名 説 明
weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptronニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を 用 い て 重 み の 相 関 関 係 を 構 築
EMア ル ゴ リ ズ ム に よ る ク ラ ス タ リ ン グ
提 案 す る 手 法 は,ユ ー ザ の行 動 ロ グ を用 い て 行 う.ユ ー ザ の 行 動 ロ グ に対 し て2っ の基 準 軸 を設 け,基 準 軸 に該 当す るデ ー タ を選 択 し基 準 軸 毎 に 重 み 付 け
を行 う.そ して,重 み 付 け され た デ ー タ に対 して ク ラス タ リン グ を行 うこ とに よっ て ユ ー ザ モ デ ル を構 築 す る.シ ステ ム全 体 の フ ロー チ ャー トを図4.2に 示 す.
ま た,提 案 す る手 法 に お い て,デ ー タの 前 処 理 を行 っ た上 で ユ ー ザ モ デ ル の 構 築 を行 う.デ ー タ の 前 処 理 とは,デ ー タマ イ ニ ン グア ル ゴ リズ ム が 処 理 で き
る形 にデ ー タ を整 形 す る こ とで あ り,型 の一 致 や 欠 損 値 の補 完,属 性 選 択,属 性 構 築 な どで あ る.欠 損 値 とは,人 自身 が デ ー タ入 力 を行 っ た た め の 人 的 ミス や プ ロ グ ラ ム の バ グ,ハ ー ドデ ィス クの エ ラー に よ る抜 け て しま っ た デ ー タ, 異 常 な(あ り得 な い)デ ー タ の こ とで あ る.一 般 的 に欠 損 値 の 補 完 方 法 と して は 以 下 の3つ が あ げ られ る.
① 他 の デ ー タ か ら,も っ とも ら しい デー タ を埋 め る
② 該 当す るデ ー タ の 削 除
③ 欠 損 値 の多 い属 性 の 削 除
提 案 シ ス テ ム にお い て は,① ② を 中心 に欠 損 値 の 補 完 を行 う.③ にお い て は, 生 デ ー タ か ら対 象 とな るデ ー タが 存 在 して い る こ とを前 提 の も と選 択 して抽 出
を行 うた め対 象 と しな か った.
(
1
sta吐) レ 基準軸 に対する データクレンジング
1r
重み付
1r
教師ありデータと 教師なしデータの分離
データはNo
YES
1
師ありデータか
R
ニ ュ ー ラル ネ ットワ ー ク に よる重 み の 相 関 関 係 を構 築
(weka活 用)
r
重み付修正
1 F
EMア ル ゴ リズ ム による クラスタリン グ
(weka活 用)
1
c
r
end
図4.2シ ス テ ム 全 体 の フ ロ ー チ ャ ー ト
4.2重 み 付 け
提 案 手法 は,行 動 ログデ ー タ に対 して2つ の基 準 軸 を設 け重 み付 け を行 う.
2つ の基 準軸 と して は,運 動 量METsと 行 動 ログ に対 す る点数 化 を用 い る.
4.2.1運 動 量METs
運 動 量METs(MetabolicRates)と は,身 体 活 動 の 強 度 が 安 静 時 の何 倍 に相 当 す る か を示 した 単位 で あ る.基 準 とな る安 静 時 の 状 態 は,座 っ て 安 静 に して い る状 態(体 重1kgあ た りの 酸 素 摂 取 量 が3.5ml/kg/分 の 時 の値 を1METs) で あ る.身 体 活 動 に お け る強 度 は3METs未 満 の活 動 を低 強度,3METs以 上 の 活 動 を 中強 度 と され て お り,健 康 の た めに は身 体活 動 量 が3METs以 上 の 運 動 強 度 を週23METs× 時 以 上 と され て い る[23].図4.3に 身 体 活 動 にお け る運 動 量 METsの 表 の一 部 を示 す.
また,運 動 量METsは,体 重 に応 じた運 動 強 度 を推 定 で き る た め以 下 の 式 か らエ ネ ル ギー 消 費 量 か ら算 出可 能 な もの で あ る.
エ ネ ル ギ ー 消 費 量(kcal)ニ1.05× エ ク サ サ イ ズ(METs× 時 間)× 体 重(kg)
こ の式 か ら算 出 され た 体 重別 の1エ クサ サ イ ズ に相 当す るエ ネ ル ギー 消 費 量 は 表4.1の よ うに な る.
表4.11エ クサ サ イ ズ の身 体 活 動 量 に相 当す るエ ネ ル ギ ー 消 費 量
体重 40kg 50kg 60kg 70kg 80kg 90kg エネルギー消費量 42k⊂al 53keaI 63kcal 74kcal 84k⊂al 95kcal
一 般 的 に エ ネル ギー 消 費 量 と して用 い られ る単位 「カ ロ リー(kca1)」 を活 用 し た場 合 に は,個 人 の 体 重 に よっ て差 が生 じて しま う.例 え ば,40kgの 人 と8
0kgの 人 とで は,同 じ内容 の 身 体活 動 を行 っ た場 合 で も消費 す るエ ネ ル ギ ー に 2倍 の 差 が 生 じ て しま う(表4.1).こ の た め,身 体 活 動 の 単 位 と して 「カ ロ リ ー(kcal)」 だ は な く,人 に とっ て 共通 の指 針 とな る運 動 量METsを 用 い る.
提 案 手 法 で は,基 準 軸 の1つ と して この運 動 量METsを 活 用 して 行 う.
MET3
0、9
◎U5登り
審■■41﹁‑ 尊U5
ウ﹂0乙
身 体活 動
家 庭 学 梗 会 社
睡 眠
音 楽 鑑 賞 〆映 画 鑑 賞 乗り物での 通勤 ・通 学 TV視 聴
会 話 ノ電 話/書 き 物〆読 書 メデ ィテーシ碧ン{B冥想) 乗 り物 に乗 る 一 般的 な6ex
̲...的 なオフィスワ ーウ
入 浴(座 位)
食 事 入 力 作 業
学 校 の 授 業 料 理(立 位/座 位)手 工芸(座 位) 洗 濯
ペ ットメイク シ ャ「コー
洗 顔〆歯 磨き/ひ げ剃 り〆 化 粧
服の 着 替 会 話を伴った 食 事 家の 中で の 歩 行
一 般的 な オフィスワ ーク
ア イロンが け(立 位)
洗 濯 もの の 片 付 け 整 王里整 屯頁ノリネ=.〆交 「換 皿 洗 い{ゴ ミ捨C 料 理 ・食 材の 準 備{歩 行 あ り)
ベットの 世 話 植 牛釦の オくや り
子 供 と遊ぷ 〈座 位禅呈度) 子 供の 世 話(座 位) ペ ビーカーを押す ヘ アス タイリング
オー トパ イ
洗 車ノ窓ふ き(きつい) 子 供の 世 話(立 位) 階 段の 昇 降(軽 度 〉 散 歩ノベ.}トの 散 歩 家 財 道 具の 片 付け(や や きつ い)
外 出の 準 備 〆ドァ① 施 錠!
窓 の 鍵 絞 め
自動 車 の 修 理/大 工 仕 事 (一 般)
」児を抱 きかか え ての 穆 動
立 位での 作 業(ややきつ 掃 除 機で の 掃 除
い) 幼 児を背 負 っての 移 動 モップが け
浴 室/風 呂 磨き
余暇
旅 行(r走歩&乗 り物を 使 用)
看 護 フ1.1スビ ー
11.3以 下 を 持 って 社 内 ゴ ル フ(打 ち っ放 し) 穆 動
階 段 の 昇 隈 サ ー フィン
映 画 俳 優/舞 台 裏 の 仕 事 ボ ー リン グ
エ ク サ サ イズ(ス ボ ー 昏1ク ラブ,
ジ ャグ ジ ー に 入 る(座 位)
ス トレツチ/ハ タヨだ
夢 ンス(マ ンtチ ヤチ ヤ) タ ンス(ワ ル ツ〆ス ロ ー) ウ エイトリフ〒 イン ヴ(軽 度) 自 転 車 エ ル ゴ メ ー ター:50 ワ ット(非常 に 軽 度)
トラン ポ リン 柔 軟 体 操(自 宅) ウ オ ー キ ン ヴ:93m/分 (軽 度)
︹=﹃i 4
4.5
4.8
子 供 と 遊 ぷ(歩 ・走 行.'∫ぎ5 つ1、、)
松 葉 杖 で 歩 く
芝 メ11り(電 動 芝 メllり機 にJ
.5 て)
竃 庭 学 校 ・会 社
庭 掃 除ノ屋根 の 雪 下 ろし 徒 歩 通 勤 ・通 学 子 供 と遊 ぷ(墾 ・走 行/や 立 位で の 作 業(きつ い) や きつい)
高 齢 者 ・身 体 障害 者の 介 インス トラク虫一(指導の
護 み)
車 椅 子 を押しての 移 動 同 時 に 射 種 類の 家 事 蛍 働(きつい)
11.ヨ㎏ 以下 の モノを運ぶ (や や 早 足)
6家 財 道 具 の 穣 動 スコ・ンゴでの 雪 かき
56 7
8荷 物 の 運 撮(重 い)
8.5
9荷 物 を2階 に 運 搬 1r
11
15
余 暇 乗 馬
自 転 車 に 乗 る:
16.Okm/時 以 下
エ クサ サ イズ(ス ポ ー,ウ ラブ)
ア ウア ビ ウス/水 中 ウ オ ー ヰ ン グ(軽 鷹)
太 極 拳 カ ー1」ンヴ
卓i球ノバ レ ー ボ ー ル
ゴル珊 ミントン 萎鋤 奏 銃 ∫ベリー
タ邑ノス(バ レエ 〆ジ ャズ タ ン ス ノタ・ンゴ タン ス) 階 段 を 下 る(1旨 纏2.2kg子 供 の 遊 び(ドΨジ ボ ー エ ア ロビ
ツウ壁 ン ス(軽 度) の モ ノを持
って)ル 〆遊 具 を 使 用)
ソフ トボ ー ル 〆野 球fリ ケ ットノソフ トポ ー ル 自 転 車 エ ル ゴメー ター=
10thワ ・ント(軽 度) ア イス ス ウ'一ト:14.5km〆 時 以 下
室 内 運 動(一 般) ジ ョギ ン グ&歩 行(10分 以 ス イミン グ(海 ノ湖)
下 の ジ ョギ ン ヴ) 自 転 車 に 乗 る1俺1一 ウ ェイ トリフテ ィン グ(き つ 192krn/時 以 下(軽 度)い)
ジ ャザ サ イズ(ジ ャズ タ ン ス をべ 一 ス に)
ス ボ ー ウ 教 室 の イン ス トラ エ ア ロ ビ
ツウタ ン ス タ虫一
デニ ス/サ ツカ ー!ス ジ
ョギ ン ヴ(一 般)ノ競 歩 キ ー/ア イス ス ケ ー ト
山 登 耐4.1kg」窺4下(D荷 ス イ ミン・ヴ(背 ジ永) 物 を背 負 って)
1'ti'/クバ ッ クを 背 負 って 自 転 車 エ ル ゴメー ター:
歩 く150ワ ット(や や き つ い)
岩/山 登 り ラン ニ ン グ:巳Okm〆 時
自 転 車 に 乗 る=19.n一 ス イ ミン ヴ(軽 度 の クロ ー 22,4krn〆時 以 下 ル ノ横 泳 ぎ)
水 中 ジョギ ン グ 腕 立 て 伏 せ ノ懸 垂 ノ腹 筋 運 動
マ ウ ンデ ン 戸1イク
ラ=.ノニ ン グ:日.4kmノ!E寺 柔 道 ノ空 手 ノヰ ・ンウボ クシ ン グ
ラン ニ ン ヴ:9.7km〆 時 ス イミン ヴ(平 泳 ざ) ス イミン{ゴ(バ タフ ライ〆速 い ウロ ー ル)
ラン ニ ン グ:1Q.8kmO日 寺 ラン ニ ン グ ニ14.5km/時
図4.3運 動 量METs表 の 一 部
4.2.2行 動 ロ グ に 対 す る 点 数 化
ユ ー ザ の 行 動 ロ グ に対 す る点 数 化 は,構 築 す るユ ー ザ モ デ ル の 目的 に 対 して 関連 性 の高 い項 目に焦 点 を あ て て行 う.点 数 化 を行 っ た ロ グデ ー タ に対 して は, Wekaを 活 用 して 多 層 パ ー セ プ トロ ン を学習 方 式 とす る ニ ュ ー ラル ネ ッ トワー ク
に よ っ て,項 目毎 の相 関 関係 を算 出 し出力 値 の決 定 を行 う.
具 体 例 と して,図4.4の よ うに点 数 化 の 項 目を 作成 した 場 合 で 考 え る.ユ ー ザ の行 動 ロ グ に対 してItem1〜Item5の 項 目に お い て 点数 化 を行 う.点 数 化 を行 っ た デ ー タ は 図4.5の よ うに な った とす る.
図4.4点 数 一 覧 の 例
Item1 Iterrti2 Item3iltem4 Item5
i 3 41 5 6i56
{ 3 41 41
一一l l
1 2 31 51 引5514i44
2 21 41 15L
1 3i 5 31463?
i 2 61 V451
} 5 1 「 3}24}
1 ̲̲⊥ 2 61 ‑一 「}「4134i
」 篁L̲571
1
‑一←一一
.l
i
3 3 2
ニヨ3i
41
5L
一 ㎜ 皿 一4 一 一
3
2iJJ「
一
『 一}
5i531
1,iQlRl湘1A侃[
図4.5図4.4の 点 数 一 覧 を 基 に 点 数 化 を 行 っ た デ ー タ
こ の 時,Item1〜Item5の 項 目 に お い てItem1の2点 とItem2の2点 は 同 じ 点 数 の 価 値 が あ る と は 言 い 難 い た め(他 の 項 目 間 に お い て も 同 様 に),項 目毎 に お
け る 相 関 関 係 が 必 要 と な る.そ こ で,多 層 パ ー セ プ ト ロ ン に よ る ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を 活 用 す る.
文 献[24][25]よ りニ ュー ラル ネ ッ トワー ク と は,人 間 の脳 神 経 回 路 の 仕 組 み を模 した モ デ ル で あ る.人 間 の脳 に は,約140億 個 の 膨 大 な ニ ュー ロ ン(神 経 細 胞)が 集 ま り構成 され て い る(図4.6).ニ ュー ロン 同士 は相 互 に連 結 され, 巨大 な ネ ッ トワー ク を つ くる こ とに よっ て,様 々 な知 的 活 動 を 実 現 して い る.
ニ ュー ロ ン は他 ニ ュー ロ ンか らの情 報 ・刺 激 を受 け て,細 胞 体 の 電 位 を 上 げて い き一 定値(閾 値)を 超 え た時 にイ ンパ ル ス信 号 を 出力 す る.
踊
樹 状'堪1「,・' 神 続 遡§胞 伴
拶
一1∵ 乳
ノw
・ ∫ニジニチ
.抽 一̲豊 一 ∴ 一}
二 ごL鷲 怯噸㍉ ♂II、
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{イ、突L胃 リ アi
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1ii」 ∵ii1
汁 h1}
'転ドメ︒ぞ
︑漏㌧噛
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バ
図4.6ニ ュ ー ロ ン の 構 造
こ の ニ ュ ー ロ ン を モ デ ル 化 し た も の が 図4.7に な る.そ れ ぞ れ の 入 力 に 対 し 結 合 荷 重 を 設 定 し て 出 力 値 を 決 定 す る.ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト に お い て こ の モ デ ル が 基 本 単 位 と な る.
i番 目 の ニ ュ ー ロ ン か ら の 入 力 信 号Xi(i‑1,2,̲,n),そ れ ぞ れ の 荷 重 を Wi(i=1,2,̲,n)と す る と き 出 力Yは
n
Y=f(FXiwi…8}
1=ユ
と な る.
入力 荷重
1
×2
3
、
w2
3
ノ〉
閾値 出力
/!『 ＼
◎‑Y
図4.7ニ ュ0ロ ン の モ デ ル
本 研 究 で は,多 層 パ ー セ プ ト ロ ン に よ る ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を 活 用 す る.
多 層 パ ー セ プ トロ ン と は,1957年 にFrankRosenblattに よ っ て ニ ュ ー ロ ン の モ デ ル の 考 え を 基 に 考 案 さ れ た.多 層 パ ー セ プ ト ロ ン は,パ ー セ プ ト ロ ン を 層 状 に 繋 ぎ 合 わ せ た ネ ッ ト ワ ー ク で あ る(図4.8).多 層 パ ー セ プ ト ロ ン は,Sensory 層(感 覚 層,入 力 層),Association層(連 合 層,中 間 層),Response層(反 応 層, 出 力 層)の3層 か ら構 成 さ れ て い る.各 層 の ユ ニ ッ ト は 独 立 し て お り,フ ィ ー
ドフ ォ ワ0ド 型 の 構 造 と な っ て い る.パ ー セ プ ト ロ ン は 教 師 あ り学 習 で あ り, 実 際 の 出 力 値 と 教 師 信 号 の 差 が 無 く な る よ う に 結 合 荷 重(V,W)と 閾 値(θ)が 調 整 さ れ る.
入力
入力層 中間層 出力層
図4.8多 層 パ ー セ プ ト ロ ン
ニ ュー ロ ンの モ デル の 出力 と同様 に多層 パ ー セ プ トロ ンの 出力Yj ,Okは 以 下 の式 とな る.
必=!(net」),netj=
」妻μ
K
。ズ=!(netk)
,netk=訂 励
最 終 的 な 出力 値 は,Okの 中で最 も高 い値 の適 用 を行 っ て い る.
ま た,f(net)は 通 常 次 の よ うな2つ の 関数 で 表 され る こ とが 多 い.
1net?A f(net)̲
Onet<9 1
ノ(net)=τ 丁評
そ れ ぞ れ の 関 数 グ ラ フ を 図4.9に 示 す.
ノ(net)ノ 〔net)
一一一 一 一一一一一一一 一 一一一一一一一一≒レ ー レ
netnet
図4.9出 力 関 数
ま た,重 み の 更 新 は 以 下 の 式 に よ っ て 行 わ れ て い く.
%.、)=%D+η × δ × ◎(net)
%チ,)=j+1回 目の 船
%:j回 目 の結合 の重 み
η:定 数
δ 『南旱獲 縷 ま講
数
◎(net)ユ ーロン咄 力結果
パ ー セ プ トロ ン は 出力 値 と教 師 信 号 の差 が な くな る よ うに結 合 荷 重(重 み) と閾 値 を調 整 す るた め,学 習 後 の結 合 荷 重 と閾値 を活 用 して 図4.5の デ ー タ に お け る項 目毎 の 相 関 関係 を決 定す る.教 師 信 号 は,一 部 の デ ー タ に 対 して構 築 す るユ ー ザ モ デ ル の 目的 に あ っ た もの を取 得 し活 用 す る.図4.10は 図4.5に 教 師 デ ー タ を足 した もの で あ る.
jltem1
十 一 劃一 一1一
Item211tem3」 旦旦凪 二̲」ltem5̲二P塾 一⊥
2i
2L .̲2L
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}1i 一
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1313
ト ÷ …{トー
五1i
̲昼L̲一.̲旦L̲」561Classl‑一 一一一一r‐̲
41gi 55!Classl
一可5r 丁二 蛍=三 珂 嘘 二ll
415i46iOlass2 513i37101ass331 コ ニ 6,創45!Olass2
1i31一 百12 01ass4
互[61413Class3
「 ∋‑i6157【Olass1 41244!旦lasso 訓55引Olass1
3154 661Classl
図4.10図4.5の デ ー タ に 教 師 信 号 を 加 え た デ ー タ
図4.10の デ ー タ に 対 し てWekaを 活 用 し て ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク に よ る 分 類 を 行 う.Wekaに お け る 多 層 パ ー セ プ ト ロ ン の ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク は,出 力 の 値 を 以 下 の 式 に よ っ て 算 出 し て い る[26].
コ netj=
j畢 内̀+θ
壽
=OeO!
