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特開2024-13058データ管理装置、データ管理方法、及びデータ管理プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024013058
(43)【公開日】2024-01-31
(54)【発明の名称】データ管理装置、データ管理方法、及びデータ管理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 16/335 20190101AFI20240124BHJP
【ＦＩ】
G06F16/335
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022114975
(22)【出願日】2022-07-19
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り ・ウェブサイトのアドレス ｈｔｔｐｓ：／／ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ－ｏｆ－ｄｅｉｍ．ｇｉｔｈｕｂ．ｉｏ／ＤＥＩＭ２０２２／ｐａｐｅｒｓ／Ｇ２１－１．ｐｄｆ 掲載日 令和４年２月１８日 ・研究集会名 第１４回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム 開催場所 ウェブ開催 開催日 令和４年２月２８日
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２８年度、国立研究開発法人科学技術振興機構、戦略的創造研究推進事業「ＣｙｂｏｒｇＣｒｏｗｄにおける人と計算機の高度連携方式およびミドルウェア」委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願
(71)【出願人】
【識別番号】504171134
【氏名又は名称】国立大学法人 筑波大学
(71)【出願人】
【識別番号】000001317
【氏名又は名称】株式会社熊谷組
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 寛祥
(72)【発明者】
【氏名】渡邉 真悟
(72)【発明者】
【氏名】森嶋 厚行
(72)【発明者】
【氏名】松原 正樹
(72)【発明者】
【氏名】大本 晋士郎
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 達也
(72)【発明者】
【氏名】山田 一郎
(72)【発明者】
【氏名】白井 公人
【テーマコード（参考）】
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B175DA01
5B175HA01
5B175JA02
(57)【要約】
【課題】データ間の関係に応じた位置にデータが埋め込まれる潜在空間であって、ユーザの意向を反映した潜在空間を構築する。
【解決手段】データ管理装置（１）のプロセッサ（１０）は、データセット（ＤＳ０に含まれる各データを、データ間の関係に基づいて潜在空間（ＬＳ）に埋め込む埋込処理と（Ｓ１１１）と、データセットＤＳに含まれる各データが埋め込まれた潜在空間（ＬＳ）を、ディスプレイに表示する表示処理（Ｓ１１２）と、データセット（ＬＳ）に含まれる少なくとも１つのデータの潜在空間ＬＳにおける位置を、ユーザ操作に応じて移動する移動処理（Ｓ１１３）と、データ間の関係を、移動処理（Ｓ１１３）において移動されたデータの潜在空間（ＬＳ）における位置に基づいて更新する更新処理（Ｓ１１４）と、を含む学習処理（Ｓ１１）を実行する。
【選択図】図２
【解決手段】データ管理装置（１）のプロセッサ（１０）は、データセット（ＤＳ０に含まれる各データを、データ間の関係に基づいて潜在空間（ＬＳ）に埋め込む埋込処理と（Ｓ１１１）と、データセットＤＳに含まれる各データが埋め込まれた潜在空間（ＬＳ）を、ディスプレイに表示する表示処理（Ｓ１１２）と、データセット（ＬＳ）に含まれる少なくとも１つのデータの潜在空間ＬＳにおける位置を、ユーザ操作に応じて移動する移動処理（Ｓ１１３）と、データ間の関係を、移動処理（Ｓ１１３）において移動されたデータの潜在空間（ＬＳ）における位置に基づいて更新する更新処理（Ｓ１１４）と、を含む学習処理（Ｓ１１）を実行する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
少なくとも１つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
データセットに含まれる各データを、データ間の関係に基づいて潜在空間に埋め込む埋込処理と、
前記データセットに含まれる各データが埋め込まれた前記潜在空間を、ディスプレイに表示する表示処理と、
前記データセットに含まれる少なくとも１つのデータの前記潜在空間における位置を、ユーザ操作に応じて移動する移動処理と、
前記データ間の関係を、前記移動処理において移動されたデータの前記潜在空間における位置に基づいて更新する更新処理と、を含む学習処理を実行する、
ことを特徴とするデータ管理装置。
前記プロセッサは、
データセットに含まれる各データを、データ間の関係に基づいて潜在空間に埋め込む埋込処理と、
前記データセットに含まれる各データが埋め込まれた前記潜在空間を、ディスプレイに表示する表示処理と、
前記データセットに含まれる少なくとも１つのデータの前記潜在空間における位置を、ユーザ操作に応じて移動する移動処理と、
前記データ間の関係を、前記移動処理において移動されたデータの前記潜在空間における位置に基づいて更新する更新処理と、を含む学習処理を実行する、
ことを特徴とするデータ管理装置。
【請求項2】
前記データは、異種混合ネットワークのノードであり、
前記埋込処理において、前記プロセッサは、データセットに含まれる各データを、各メタパスに対応する隣接行列、及び、各メタパスに対応する重みに基づいて潜在空間に埋め込み、
前記更新処理において、前記プロセッサは、各メタパスに対応する隣接行列を、前記移動処理において移動されたデータの前記潜在空間における位置に基づいて更新する、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ管理装置。
前記埋込処理において、前記プロセッサは、データセットに含まれる各データを、各メタパスに対応する隣接行列、及び、各メタパスに対応する重みに基づいて潜在空間に埋め込み、
前記更新処理において、前記プロセッサは、各メタパスに対応する隣接行列を、前記移動処理において移動されたデータの前記潜在空間における位置に基づいて更新する、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ管理装置。
【請求項3】
前記更新処理において、前記プロセッサは、各メタパスに対応する隣接行列を、（１）前記潜在空間において移動前のデータの位置に近い方から順に予め定められた個数のデータを選択し、（２）移動したデータと選択したデータとの間に前記メタパスが張られていた場合、これらのデータに対応する前記隣接行列の要素を０に設定し、（３）潜在空間において移動後のデータの位置に近い方から順に予め定められた個数のデータを選択し、（４）移動したデータと選択したデータとの間に前記メタパスが張られていた場合、これらのデータに対応する前記隣接行列の要素を１に設定する、
ことを特徴とする請求項２に記載のデータ管理装置。
ことを特徴とする請求項２に記載のデータ管理装置。
【請求項4】
前記プロセッサは、
新たなデータが追加されたデータセットに含まれる各データを、前記更新処理により更新されたデータ間の関係に基づいて前記潜在空間に埋め込む埋込処理と、
前記新たなデータの前記潜在空間における位置に基づいて前記データセットに含まれる少なくとも１つのデータを選択する選択処理と、
前記選択処理により選択されたデータをユーザに提示する提示処理と、を含む推薦処理を実行する、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ管理装置。
新たなデータが追加されたデータセットに含まれる各データを、前記更新処理により更新されたデータ間の関係に基づいて前記潜在空間に埋め込む埋込処理と、
前記新たなデータの前記潜在空間における位置に基づいて前記データセットに含まれる少なくとも１つのデータを選択する選択処理と、
前記選択処理により選択されたデータをユーザに提示する提示処理と、を含む推薦処理を実行する、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ管理装置。
【請求項5】
前記選択処理において、前記プロセッサは、前記潜在空間において前記新たなデータに近い方から順に予め定められた個数のデータを選択する、
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ管理装置。
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ管理装置。
【請求項6】
少なくとも１つのプロセッサが、
データセットに含まれる各データを、データ間の関係に基づいて潜在空間に埋め込む埋込処理と、
前記データセットに含まれる各データが埋め込まれた前記潜在空間を、ディスプレイに表示する表示処理と、
前記データセットに含まれる少なくとも１つのデータの前記潜在空間における位置を、ユーザ操作に応じて移動する移動処理と、
前記データ間の関係を、前記移動処理において移動されたデータの前記潜在空間における位置に基づいて更新する更新処理と、を含む学習処理を実行する、
ことを特徴とするデータ管理方法。
データセットに含まれる各データを、データ間の関係に基づいて潜在空間に埋め込む埋込処理と、
前記データセットに含まれる各データが埋め込まれた前記潜在空間を、ディスプレイに表示する表示処理と、
前記データセットに含まれる少なくとも１つのデータの前記潜在空間における位置を、ユーザ操作に応じて移動する移動処理と、
前記データ間の関係を、前記移動処理において移動されたデータの前記潜在空間における位置に基づいて更新する更新処理と、を含む学習処理を実行する、
ことを特徴とするデータ管理方法。
【請求項7】
コンピュータを請求項１～５の何れか一項に記載のデータ管理装置として動作させるためのデータ管理プログラムであって、前記コンピュータに前記各処理を実行させる、
ことを特徴とするデータ管理プログラム。
ことを特徴とするデータ管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、データを管理するデータ管理装置、データ管理方法、及びデータ管理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
研究者が管理する必要のある学術論文は、年々増加し、膨大な数になっている。これらの学術論文の管理は、EndNote（登録商標）やBibTexなどの文献管理ソフトを用いて管理することが多い（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0003】
【非特許文献1】ELSEVIER. Mendeley. https://www.mendeley.com/. (Accessed on 12/30/2021).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、従来の文献管理ソフトでは、論文を書誌情報に従って管理する。このため、特定の著者の論文を検索したり、特定の用語が登場する論文を検索したりすることは容易であるが、特定の論文と関連性の高い論文を抽出することは困難であった。特に、どのような関係を有する論文を関連性の高い論文と考えるかは、ユーザ次第である。したがって、関連性の高い論文の抽出においては、ユーザの意向を反映させるべきところ、従来の文献管理ソフトにおいては、ユーザの意向を反映させることが不可能であった。なお、このような問題は、学術論文や特許文献などの文書データの管理に限らず、任意のデータの管理において生じ得る問題である。
【0005】
本発明の一態様は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、データ間の関係に応じた位置にデータが埋め込まれる潜在空間であって、ユーザの意向を反映した潜在空間を構築することができるデータ管理技術を実現することにある。また、そのような潜在空間を用いて、特定のデータと関連性の高いデータをユーザに推薦することが可能なデータ管理技術を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の態様１に係るデータ管理装置は、少なくとも１つのプロセッサを備え、前記プロセッサは、データセットに含まれる各データを、データ間の関係に基づいて潜在空間に埋め込む埋込処理と、前記データセットに含まれる各データが埋め込まれた前記潜在空間を、ディスプレイに表示する表示処理と、前記データセットに含まれる少なくとも１つのデータの前記潜在空間における位置を、ユーザ操作に応じて移動する移動処理と、前記データ間の関係を、前記移動処理において移動されたデータの前記潜在空間における位置に基づいて更新する更新処理と、を含む学習処理を実行する。
【0007】
上記の構成によれば、データ間の関係に応じた位置にデータが埋め込まれる潜在空間であって、ユーザの意向を反映した潜在空間を構築することができる。
【0008】
本発明の態様２に係るデータ管理装置においては、態様１の構成に加えて、前記データは、異種混合ネットワークのノードであり、前記埋込処理において、前記プロセッサは、データセットに含まれる各データを、各メタパスに対応する隣接行列、及び、各メタパスに対応する重みに基づいて潜在空間に埋め込み、前記更新処理において、前記プロセッサは、各メタパスに対応する隣接行列を、前記移動処理において移動されたデータの前記潜在空間における位置に基づいて更新する、という構成が採用されている。
【0009】
上記の構成によれば、各メタパスに対応する隣接行列、及び、各メタパスに対する重みに応じた位置にデータが埋め込まれる潜在空間であって、ユーザの意向を反映した潜在空間を構築することができる。
【0010】
本発明の態様３に係るデータ管理装置においては、態様２の構成に加えて、前記更新処理において、前記プロセッサは、各メタパスに対応する隣接行列を、（１）前記潜在空間において移動前のデータの位置に近い方から順に予め定められた個数のデータを選択し、（２）移動したデータと選択したデータとの間に前記メタパスが張られていた場合、これらのデータに対応する前記隣接行列の要素を０に設定し、（３）潜在空間において移動後のデータの位置に近い方から順に予め定められた個数のデータを選択し、（４）移動したデータと選択したデータとの間に前記メタパスが張られていた場合、これらのデータに対応する前記隣接行列の要素を１に設定する、という構成が採用されている。
【0011】
上記の構成によれば、各メタパスに対応する隣接行列、及び、各メタパスに対する重みに応じた位置にデータが埋め込まれる潜在空間であって、ユーザの意向を反映した潜在空間を構築することができる。
【0012】
本発明の態様４に係るデータ管理装置においては、態様１～３の何れかの構成に加えて、前記プロセッサは、新たなデータが追加されたデータセットに含まれる各データを、前記更新処理により更新されたデータ間の関係に基づいて前記潜在空間に埋め込む埋込処理と、前記新たなデータの前記潜在空間における位置に基づいて前記データセットに含まれる少なくとも１つのデータを選択する選択処理と、前記選択処理により選択されたデータをユーザに提示する提示処理と、を含む推薦処理を実行する、という構成が採用されている。
【0013】
上記の構成によれば、新たなデータがデータセットに追加されたときに、データ間の関係に応じた位置にデータが埋め込まれる潜在空間であって、ユーザの意向を反映した潜在空間における位置に基づいて選択したデータをユーザに提示する（例えば、推薦する）ことができる。
【0014】
本発明の態様５に係るデータ管理装置においては、態様４の構成に加えて、前記選択処理において、前記プロセッサは、前記潜在空間において前記新たなデータに近い方から順に予め定められた個数のデータを選択する、という構成が採用されている。
【0015】
上記の構成によれば、新たなデータがデータセットに追加されたときに、データ間の関係に応じた位置にデータが埋め込まれる潜在空間であって、ユーザの意向を反映した潜在空間において、新たなデータに近いデータをユーザに提示する（例えば、推薦する）ことができる。
【0016】
本発明の態様６に係るデータ管理方法は、少なくとも１つのプロセッサが、データセットに含まれる各データを、データ間の関係に基づいて潜在空間に埋め込む埋込処理と、前記データセットに含まれる各データが埋め込まれた前記潜在空間を、ディスプレイに表示する表示処理と、前記データセットに含まれる少なくとも１つのデータの前記潜在空間における位置を、ユーザ操作に応じて移動する移動処理と、前記データ間の関係を、前記移動処理において移動されたデータの前記潜在空間における位置に基づいて更新する更新処理と、を含む学習処理を実行する。
【0017】
上記の構成によれば、データ間の関係に応じた位置にデータが埋め込まれる潜在空間であって、ユーザの意向を反映した潜在空間を構築することができる。
【0018】
本発明の態様７に係るデータ管理プログラムは、コンピュータを態様１～５の何れかに記載のデータ管理装置として動作させるためのプログラムであって、前記コンピュータに前記各処理を実行させる、ことを特徴としている。
【0019】
上記の構成によれば、コンピュータを用いて、データ間の関係に応じた位置にデータが埋め込まれる潜在空間であって、ユーザの意向を反映した潜在空間を構築することができる。
【発明の効果】
【0020】
本発明の一態様によれば、データ間の関係に応じた位置にデータが埋め込まれる潜在空間であって、ユーザの意向を反映した潜在空間を構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【0021】
【図1】本発明の一実施形態に係るデータ管理装置の構成を示すブロック図である。
【図2】本発明に一態様に係るデータ管理方法に含まれる学習方法の流れを示すフロー図である。
【図3】本発明に一態様に係るデータ管理方法に含まれる推薦方法の流れを示すフロー図である。
【図4】本発明の一実施例に関し、潜在空間におけるデータの移動をユーザに行わせるためにディスプレイに表示される画面を示す図である。
【図5】本発明の一実施例に関し、学習処理の効果を示す評価指標のフィードバック回数依存性を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【0022】
【0023】
データ管理装置１は、汎用的なコンピュータを用いて実現されており、図１に示すように、プロセッサ１１と、一次メモリ１２と、二次メモリ１３と、入出力インタフェース１４と、バス１５と、を備えている。プロセッサ１１、一次メモリ１２、二次メモリ１３、及び入出力インタフェース１４は、バス１５を介して相互に接続されている。
【0024】
二次メモリ１３には、データ管理プログラムＰ１と、データセットＤＳと、が格納されている。データ管理プログラムＰ１は、後述するデータ管理方法Ｓ１をコンピュータに実行させるためのプログラムである。データセットＤＳは、管理の対象となるデータの集合である。
【0025】
プロセッサ１１は、二次メモリ１３に格納されているデータ管理プログラムＰ１を一次メモリ１２上に展開する。そして、プロセッサ１１は、一次メモリ１２上に展開されたデータ管理プログラムＰ１に含まれる命令に従って、後述するデータ管理方法Ｓ１に含まれる各ステップを実行する。この際、プロセッサ１１は、二次メモリ１３に格納されたデータセットＤＳを参照する。
【0026】
プロセッサ１１として利用可能なデバイスとしては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を挙げることができる。また、一次メモリ１２として利用可能なデバイスとしては、例えば、半導体ＲＡＭ（Random Access Memory）を挙げることができる。また、二次メモリ１３として利用可能なデバイスとしては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）を挙げることができる。
【0027】
入出力インタフェース１４には、入力デバイス及び／又は出力デバイスが接続される。入出力インタフェース１４に接続される出力デバイスとしては、例えば、ディスプレイが挙げられる。このディスプレイは、例えば、後述する潜在空間ＬＳを表示するために利用される。また、入出力インタフェース１４に接続される入力デバイスとしては、例えば、マウスが挙げられる。このマウスは、例えば、後述する潜在空間ＬＳに埋め込まれたデータの位置を移動するために利用される。
【0028】
入出力インタフェース１４として利用可能なインタフェースとしては、例えば、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）インタフェースやＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェースなどを挙げることができる。
【0029】
なお、データ管理プログラムＰ１は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、一時的でない有形の記録媒体に記録され得る。このような記録媒体としては、上述した二次メモリ１３の他に、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブル論理回路などが挙げられる。
【0030】
（異種混合ネットワーク）
データセットＤＳを構成するデータは、異種混合ネットワークのノードとして与えられているものとする。ここで、異種混合ネットワークとは、ノードの種類の数とエッジの種類の数の合計が２よりも大きいグラフにより表現されるネットワークのことを指す。
データセットＤＳを構成するデータは、異種混合ネットワークのノードとして与えられているものとする。ここで、異種混合ネットワークとは、ノードの種類の数とエッジの種類の数の合計が２よりも大きいグラフにより表現されるネットワークのことを指す。
【0031】
例えば、データセットＤＳを構成するデータが学術論文を表す文書データである場合、文書データの他に、著者、用語、発表年などをノードとする異種混合ネットワークを考えることができる。例えば、文書データｕ，ｖの著者がいずれもＡである場合、異種混合ネットワークにおいては、文書データｕと文書データｖとの間に著者Ａを介してパスが張られる。また、文書データｕ，ｖの両方に用語Ｔが含まれる場合、異種混合ネットワークにおいては、文書データｕと文書データｖとの間に用語Ｔを介してパスが張られる。また、文書データｕ，ｖの発表年が何れもＹである場合、異種混合ネットワークにおいては、文書データｕと文書データｖとの間に発表年Ｙを介したパスが張られる。さらに、発表会議などをノードとして加えてもよい。
【0032】
或いは、データセットＤＳを構成するデータが特許文献を表す文書データである場合、文書データの他に、出願人（企業）、用語、出願年などをノードとする異種混合ネットワークを考えることができる。例えば、文書データｕ，ｖの出願人がいずれもＡである場合、異種混合ネットワークにおいては、文書データｕと文書データｖとの間に出願人Ａを介してパスが張られる。また、文書データｕ，ｖの両方に用語Ｔが含まれる場合、異種混合ネットワークにおいては、文書データｕと文書データｖとの間に用語Ｔを介してパスが張られる。また、文書データｕ，ｖの出願年が何れもＹである場合、異種混合ネットワークにおいては、文書データｕと文書データｖとの間に出願年Ｙを介したパスが張られる。さらに、特許分類（例えばＩＰＣやＦタームなど）や発明者などをノードとして加えてもよい。
【0033】
また、データセットＤＳを、書籍を表すデータにより構成することもできる。この場合、書籍を表すノードの他に、例えば、著者を表すノード、出版社を表すノード、図書分類コード（例えばＣコード）を表すノード、用語を表すノードを含む異種混合ネットワークを考えることができる。この場合、２つの書籍の著者が同じであれば、それらの書籍を表すノードの間に、その著者を表すノードを介したパスが張られる。また、２つの書籍の出版社が同じであれば、それらの書籍を表すノードの間に、その出版社を表すノードを介したパスが張られる。また、２つの書籍の図書分類コードが同じであれば、それらの書籍を表すノードの間に、その図書分類コードを表すノードを介したパスが張られる。また、２つの著書（の全文、要約、又はタイトル）に同じ用語が用いられていれば、それらの書籍を表すノードの間に、その用語を介したパスが張られる。
【0034】
また、データセットＤＳを、ＳＮＳ（Social Networking Service）におけるユーザを表すデータにより構成することもできる。この場合、ユーザを表すノードの他に、例えば、投稿記事を表すノード、用語を表すノード、タグを表すノード、ＵＲＬ（例えばリンク先のＵＲＬ）を表すノードを含む異種混合ネットワークを考えることができる。この場合、２つのユーザが同じ記事を投稿していれば、それらのユーザを表すノードの間に、その記事を表すノードを介したパスが張られる。また、２つのユーザが同じ用語を含む記事を投稿していれば、それらのユーザを表すノードの間に、その用語を表すノードを介したパスが張られる。また、２つのユーザが同じタグを含む記事を投稿していれば、それらのユーザの間に、そのタグを表すノードを介したパスが張られる。また、２つのユーザが同じＵＲＬを含む記事を投稿していれば、それらのユーザの間に、そのＵＲＬを表すノードを介したパスが張られる。
【0035】
また、データセットＤＳを、広告を表すデータにより構成することもできる。この場合、広告を表すノードの他に、例えば、出稿者（例えば企業）を表すノード、閲覧者を表すノード、コンテンツを表すノードを含む異種混合ネットワークを考えることができる。この場合、２つの広告の出稿者が同じであれば、それらの広告を表すノードの間に、その出稿者を表すノード介したパスが張られる。また、２つの広告が同じ閲覧者により閲覧されていれば、それらの広告を表すノードの間に、その閲覧者を表すノード介したパスが張られる。また、２つの広告が同じコンテンツを含んでいれば、それらの広告を表すノードの間に、そのコンテンツを表すノードを介したパスが張られる。
【0036】
また、データセットＤＳを、動画配信サイトにおける動画を表すデータにより構成することもできる。この場合、動画を表すノードの他に、例えば、作成者を表すノード、視聴者を表すノード、タイトルを表すノード、タグを表すノードを含む異種混合ネットワークを考えることができる。この場合、２つの動画の作成者が同じであれば、それらの動画を表すノードの間に、その作成者を表すノード介したパスが張られる。また、２つの動画が同じ視聴者により視聴されていれば、それらの動画を表すノードの間に、その視聴者を表すノード介したパスが張られる。また、２つの動画に同じタイトルが付与されていれば、それらの動画を表すノードの間に、そのタイトルを表すノードを介したパスが張られる。また、２つの動画に同じタグが付与されていれば、それらの動画を表すノードの間に、そのタグを表すノードを介したパスが張られる。
【0037】
また、データセットＤＳを、ＥＣ（E-Commerce）サイトにおける商品を表すデータにより構成することもできる。この場合、商品を表すノードの他に、例えば、商品分類コードを表すノード、用語を表すノード、購入者を表すノードを含む異種混合ネットワークを考えることができる。この場合、２つの商品の商品分類コードが同じであれば、それらの商品を表すノードの間に、その商品分類コードを表すノードを介したパスが張られる。また、２つの商品の商品説明に同じ用語が含まれていれば、それらの商品を表すノードの間に、その用語を表すノードを介したパスが張られる。また、２つの商品が同じ購入者により購入されていれば、それらの商品を表すノードの間に、その購入者を表すノードを介したパスが張られる。
【0038】
また、データセットＤＳを、ニュースにおける記事を表すデータにより構成することもできる。この場合、記事を表すノードの他に、例えば、作成者（記者、寄稿者、投稿者など）を表すノード、用語を表すノードを含む異種混合ネットワークを考えることができる。この場合、２つの記事の作成者が同じであれば、それらの記事を表すノードの間に、その作成者を表すノードを介したパスが張られる。また、２つの記事に同じ用語が含まれていれば、それらの記事を表すノードの間に、その用語を表すノードを介したバスが張られる。
【0039】
また、データセットＤＳを、ＷＷＷ（World Wide Web）におけるウェブサイトを表すデータにより構成することもできる。この場合、ウェブサイトを表すノードの他に、例えば、用語を表すノード、ドメイン名を表すノードを含む異種混合ネットワークを考えることができる。この場合、２つのウェブサイトのコンテンツに同じ用語が含まれていれば、それらのウェブサイトを表すノードの間に、その用語を表すノードを介したパスが張られる。また、２つのウェブサイトのＵＲＬに同じドメイン名が含まれていれば、それらのウェブサイトを表すノードの間に、そのドメイン名を表すノードを介したパスが張られる。
【0040】
また、データセットＤＳを、アプリを表すデータにより構成することもできる。この場合、アプリを表すノードの他に、例えば、プラットフォームを表すノード、ジャンルを表すノード、課金方法を表すノードを含む異種混合ネットワークを考えることができる。この場合、２つのアプリのプラットフォームが同じであれば、それらのアプリを表すノードの間に、そのプラットフォームを表すノードを介したパスが張られる。また、２つのアプリのジャンルが同じであれば、それらのアプリを表すノードの間に、そのジャンルを表すノードが張られる。また、２つのアプリの課金方法が同じであれば、それらのアプリを表すノードの間に、そのプラットフォームを表すノードを介したパスが張られる。
【0041】
スキーマレベルでみた異種混合ネットワークにおけるパスの種類のことを、メタパスという。上述した学術論文の異種混合ネットワークでは、文書データ間のメタパスとして、例えば、文書データ－著者－文書データというメタパスや、文書データ－用語－文書データというメタパスなどが考えられる。文書データ－用語－文書データ－用語－文章データのように、２個以上のノードが介在するメタパスを考えることもできる。同様に、上述した特許文献の異種混合ネットワークでは、文書データ間のメタパスとして、文書データ－出願人－文書データというメタパスや、文書データ－出願年－文書データというメタパスなどが考えられる。文書データ－出願人－文書データ－用語－文書データのように、２個以上のノードが介在するメタパスを考えることもできる。
【0042】
データセットＤＳを構成するデータが異種混合ネットワークのノードとして与えられている場合、データ間の関係は、例えば、データ間の各メタパスｐ∈Ｐに対応する隣接行列Ａｐ、及び、データ間の各メタパスｐ∈Ｐに対応する重みｗｐにより表現される。
【0043】
なお、データ管理装置１による管理の対象となるデータセットＤＳは、学術論文や特許文献などの文書（を表すデータ）の集合に限定されない。異種混合ネットワークのノードとなり得るデータの集合であれば、どのようなデータの集合であっても、データ管理装置１による管理の対象とすることができる。上述した書籍を表すデータの集合、ＳＮＳにおけるユーザを表すデータの集合、動画配信サイトにおける動画を表すデータの集合、ＥＣサイトにおける商品を表すデータの集合、ニュースにおける記事を表すデータの集合、ＷＷＷにおけるウェブサイトを表すデータの集合、アプリを表すデータの集合なども、データ管理装置１における管理の対象とすることができる。
【0044】
（データ管理方法の流れ）
本発明の一実施形態に係るデータ管理方法Ｓ１について、図２及び図３を参照して説明する。図２は、データ管理方法Ｓ１に含まれる学習処理Ｓ１１の流れを示すフロー図である。図３は、データ管理方法Ｓ１に含まれる推薦処理Ｓ１２の流れを示すフロー図である。
本発明の一実施形態に係るデータ管理方法Ｓ１について、図２及び図３を参照して説明する。図２は、データ管理方法Ｓ１に含まれる学習処理Ｓ１１の流れを示すフロー図である。図３は、データ管理方法Ｓ１に含まれる推薦処理Ｓ１２の流れを示すフロー図である。
【0045】
データ管理方法Ｓ１に含まれる学習処理Ｓ１１は、図２に示すように、埋込処理Ｓ１１１と、表示処理Ｓ１１２と、移動処理Ｓ１１３と、更新処理Ｓ１１４と、を含んでいる。学習処理Ｓ１１において、データ管理装置１のプロセッサ１０は、まず埋込処理Ｓ１１１を実行し、次に表示処理Ｓ１１２と移動処理Ｓ１１３とを並列的に実行し、次に更新処理Ｓ１１４を実行する。
【0046】
埋込処理Ｓ１１１は、データセットＤＳに含まれる各データを、データ間の関係に基づいて潜在空間ＬＳに埋め込む処理である。本実施形態においては、潜在空間ＬＳとして、Ｌ次元のユークリッド空間ＲＬを用いる。また、データ間の関係として、各メタパスｐ∈Ｐに対応する隣接行列Ａｐ、及び、各メタパスｐ∈Ｐに対応する重みｗｐを考える。すなわち、本実施形態では、埋込処理Ｓ１１１において、データセットＤＳに含まれる各データを、各メタパスｐ∈Ｐに対応する隣接行列Ａｐ、及び、各メタパスｐ∈Ｐに対応する重みｗｐに基づいて潜在空間に埋め込む。埋込処理Ｓ１１１において用いる埋込方法の具体例については、後述する。
【0047】
表示処理Ｓ１１２は、データセットＤＳに含まれる各データが埋め込まれた潜在空間ＬＳを、ディスプレイに表示する処理である。なお、潜在空間ＬＳの次元Ｌが２以上である場合、例えば、潜在空間ＬＳの２次元空間への投影像又は射影像をディスプレイに表示する。
【0048】
移動処理Ｓ１１３は、データセットＤＳに含まれる少なくとも１つのデータの潜在空間ＬＳにおける位置を、ユーザ操作に応じて移動する処理である。本実施形態においては、ユーザ操作として、ディスプレイに表示された潜在空間ＬＳにおけるデータのドラック・アンド・ドロップ操作を利用する。なお、移動処理Ｓ１１３において、ユーザは、関連性の高いデータが互いに近づき、関連性の低いデータが互いに遠ざかるように、潜在空間ＬＳにおけるデータの移動を行うものとする。
【0049】
更新処理Ｓ１１４は、埋込処理Ｓ１１１において参照するデータ間の関係を、移動処理Ｓ１１３によって移動されたデータの潜在空間ＬＳにおける位置に基づいて更新する処理である。本実施形態では、各メタパスｐ∈Ｐに対応する隣接行列Ａｐを、移動処理Ｓ１１３によって移動されたデータの潜在空間ＬＳにおける位置に基づいて更新する。
【0050】
更新処理Ｓ１１４において用いる更新方法の具体例を挙げれば、以下のとおりである。すなわち、（１）潜在空間ＬＳにおいて移動前のデータの位置に近い方から順にｋ個（ｋは任意の自然数）のデータを選択する。（２）移動したデータｚと選択したデータｚとの間にメタパスｐが張られていた場合、すなわち、Ａｐ
ｚｘ＝１である場合、Ａｐ
ｚｘの値を１から０に変更する。（３）潜在空間ＬＳにおいて移動後のデータの位置に近い方から順にｋ個のデータを選択する。（４）移動したデータｚと選択したデータｙとの間にメタパスｐが張られていた場合、すなわち、Ａｐ
ｚｙ＝０である場合、Ａｐ
ｚｙの値を０から１に変更する。以上の処理を、ユーザにより移動された各データについて実行することによって、メタパスｐに対応する隣接行列Ａｐの更新が完了する。
【0051】
この場合、更新後の隣接行列Ａｐは、下記の式（１）により与えられる。ここで、Ｚは、ユーザにより移動されたデータの集合である。また、Ｎｅ（Ｚ）は、潜在空間ＬＳにおいて移動前のデータの位置に近い方から順に選択したｋ個のデータの集合である。また、ＮＥ（Ｚ＾）は、潜在空間ＬＳにおいて移動後のデータの位置に近い方から順に選択したｋ個のデータの集合である。
【数1】
【0052】
以上の学習処理Ｓ１１によれば、データを潜在空間ＬＳに埋め込む際に参照されるデータ間の関係が、潜在空間ＬＳにおいてデータを移動するというユーザ操作により更新される。したがって、ユーザが、関連性の高いデータが互いに近づき、関連性の低いデータが互いに遠ざかるように、潜在空間ＬＳにおけるデータの移動を行えば、データを潜在空間ＬＳに埋め込む際に参照されるデータ間の関係に、ユーザが想定する関連性を反映させることができる。
【0053】
データ管理方法Ｓ１に含まれる推薦処理Ｓ１２は、図３に示すように、埋込処理Ｓ１２１と、選択処理Ｓ１２２と、提示処理Ｓ１２３と、を含んでおり、データセットＤＳに新たなデータが追加されたときに実行される。推薦処理Ｓ１２において、データ管理装置１のプロセッサ１０は、まず埋込処理Ｓ１２１を実行し、次に選択処理Ｓ１２２を実行し、次に提示処理Ｓ１２３を実行する。以下、新たなデータｘが追加されたデータセットＤＳ∪｛ｘ｝をデータセットＤＳ’と記載する。
【0054】
埋込処理Ｓ１２１は、新たなデータが追加されたデータセットＤＳ’に含まれる各データを、更新処理Ｓ１１４により更新されたデータ間の関係に基づいて潜在空間ＬＳに埋め込む処理である。埋込処理Ｓ１２１において用いる埋込方法は、埋込処理Ｓ１１１において用いる埋込方法と同様である。
【0055】
選択処理Ｓ１２２は、新たなデータの潜在空間ＬＳにおける位置に基づいて、データセットＤＳに含まれる少なくとも１つのデータを選択する処理である。本実施形態では、選択処理Ｓ１２２において、潜在空間ＬＳにおいて新たなデータの位置に近い方から順にｍ個（ｍは任意の自然数）のデータを選択する。
【0056】
提示処理Ｓ１２３は、選択処理Ｓ１２２により選択されたデータをユーザに提示する処理である。本実施形態では、提示処理Ｓ１２３において、選択処理Ｓ１２２により選択されたｍ個のデータをユーザに提示する。提示処理Ｓ１２３において用いる提示方法は特に限定されない。例えば、選択処理Ｓ１２２により選択されたｍ個のデータのタイトルリストを、ディスプレイに表示する方法などが考えられる。
【0057】
以上の推薦処理Ｓ１２によれば、データセットＤＳに新たなデータが追加された際に、潜在空間ＬＳにおいて新たなデータの近傍に存在するデータを、ユーザに提示することができる。上述したように、データを潜在空間ＬＳに埋め込む際に参照されるデータ間の関係には、ユーザが想定する関連性が反映されている。この点を考え合わせると、以上の推薦処理Ｓ１２によれば、データセットＤＳに新たなデータが追加された際に、新たなデータと関連性が高いとユーザが判断するであろうデータを、ユーザに提示することができる。
【0058】
本実施形態に係るデータ管理方法Ｓ１を、学術論文からなるデータセットＤＳに適用した場合、データセットＤＳに追加した新たな学術論文と関連性の高い学術論文を推薦することができる。この際、異種混合ネットワークを構成する要素に「用語」が含まれていれば、内容的に関連性が高い学術論文を推薦することができるし、異種混合ネットワークを構成する要素に「発表年」が含まれていれば、時間的に関連性が高い学術論文を推薦することができる。特に、本実施形態に係るデータ管理方法Ｓ１においては、異種混合ネットワークとして表現された様々な関連性のなかでユーザが重視する関連性に高いウェイトを与えるよう、学習処理Ｓ１１によって潜在空間が最適化されている。これにより、ユーザのニーズに適合した学術論文の推薦を行うことが可能になる。
【0059】
また、本実施形態に係るデータ管理方法Ｓ１を、特許文献からなるデータセットＤＳに適用した場合、データセットＤＳに追加した新たな特許文献と関連性の高い特許文献を推薦することができる。この際、異種混合ネットワークを構成する要素に「用語」が含まれていれば、内容的に関連性が高い特許文献を推薦することができるし、異種混合ネットワークを構成する要素に「出願人」が含まれていれば、同一出願人の特許文献や共願人の特許文献などを推薦することができる。特に、本実施形態に係るデータ管理方法Ｓ１においては、異種混合ネットワークとして表現された様々な関連性のなかでユーザが重視する関連性に高いウェイトを与えるよう、学習処理Ｓ１１によって潜在空間が最適化されている。これにより、ユーザのニーズに適合した特許文献の推薦を行うことが可能になる。
【0060】
（埋込処理における埋込方法の具体例）
埋込処理Ｓ１１１において、プロセッサ１１は、データセットＤＳに含まれる各データを、各メタパスｐ∈Ｐに対応する隣接行列Ａｐ、及び、各メタパスｐ∈Ｐに対応する重みｗｐに基づいて潜在空間ＬＳに埋め込む。潜在空間ＬＳは、上述したように、Ｌ次元のユークリッド空間ＲＬである。以下、２層のＧＣＮを用いた埋込処理Ｓ１１１の一具体例について説明する。
埋込処理Ｓ１１１において、プロセッサ１１は、データセットＤＳに含まれる各データを、各メタパスｐ∈Ｐに対応する隣接行列Ａｐ、及び、各メタパスｐ∈Ｐに対応する重みｗｐに基づいて潜在空間ＬＳに埋め込む。潜在空間ＬＳは、上述したように、Ｌ次元のユークリッド空間ＲＬである。以下、２層のＧＣＮを用いた埋込処理Ｓ１１１の一具体例について説明する。
【0061】
データセットＤＳをＤ（数式においては花文字のＤ）と記載し、データセットＤに含まれるデータをｄ１，ｄ２，…，ｄｎと記載する。また、データｄ１，ｄ２，…，ｄｎの埋込ベクトル（埋め込み先となる潜在空間ＬＳ上の点の位置ベクトル）をｚｄ１，ｚｄ２，…，ｚｄｎ（数式においてはｚｄｉの上に矢印）と記載し、埋込ベクトルｚｄ１，ｚｄ２，…，ｚｄｎを並べた行列をＺと記載する。また、各ノードの特徴量をＸＤと記載する。本具体例においては、各ノードの特徴量ＸＤとして、データ番号のみを与える。なお、各データｄｉにタイトル（テキストデータ）が付与されている場合、そのタイトルをBag-of-Words化したものを、各ノードの特徴量ＸＤとして与えてもよい。
【0062】
埋込ベクトルｚｄ１，ｚｄ２，…，ｚｄｎを並べた行列Ｚは、下記の式（２）に示すように、ＧＣＮの出力ＧＣＮφ（Ｘ，Ａ～）として与えられる。ＧＣＮの出力ＧＣＮφ（Ｘ，Ａ～）は、下記の式（３）により与えられる。
【0063】
【数2】
【数3】
【0064】
ここで、φ＝｛Ｗ０，Ｗ１｝は、パラメータ集合である。Ｗ０は、ＧＣＮの一層目の重みを表し、Ｗ１は、ＧＮＣの二層目の重みを表す。また、ＲｅＬＵは、ＲｅＬＵ（Reflected Linear Unit）関数を表す。また、Ａ～（数式においてはＡの上に～）は、下記の式（４）により定義される行列（重み付けられた隣接行列）であり、Ａ・（数式においてはＡの上に・）は、下記の式（５）により定義される行列である。
【0065】
【数4】
【数5】
【0066】
なお、上記の式（４）における重みｗｐは、例えば、下記の式（６）により定義される寄与率γｐを用いて、下記の式（７）により定義される。また、上記の式（５）におけるＤは、次数行列を表す。また、下記の式（６）におけるｐθは、下記の式（８）により定義されるデコーダを表す。下記の（８）式において、σ（・）は、シグモイド関数であり、θ＝｛ａ，ｂ｝は、パラメータセットである。
【0067】
【数6】
【数7】
【数8】
【0068】
（実施例）
ある研究者が保持していた５０本の論文データを用いて、学習処理Ｓ１１の効果を検証した。検証に際しては、メタパスとしては、論文－著者－論文、論文－用語－用語、論文－発表年－論文、論文－発表学会－論文を考え、これらのメタパスに加え、これらのメタパスでは抽出できなかった関係を取り入れた隣接行列を用いた。
ある研究者が保持していた５０本の論文データを用いて、学習処理Ｓ１１の効果を検証した。検証に際しては、メタパスとしては、論文－著者－論文、論文－用語－用語、論文－発表年－論文、論文－発表学会－論文を考え、これらのメタパスに加え、これらのメタパスでは抽出できなかった関係を取り入れた隣接行列を用いた。
【0069】
まず、これら５０本の論文データに対して埋込処理Ｓ１１１を実施し、潜在空間ＬＳ０を構成した。次に、これら５０本の論文データのうち１０本の論文データ（テスト用データ）について、表示処理Ｓ１１２及び移動処理Ｓ１１３を実施し、潜在空間ＬＳ０における移動後の位置を記録した。このとき、ディスプレイに表示した画面を図４に示す。この画面では、論文データに対応する点上にマウスカーソルを移動させると、その論文データの書誌事項が表示されるようになっている。ユーザは、この書誌事項を確認しながら、関係が強い論文データ同士が互いに近づくように、且つ、関係が弱い論文データ同士が互いに遠ざかるように、潜在空間ＬＳ０における論文データの位置を移動した。
【0070】
次に、残り４０本の論文データ（学習用データ）のそれぞれについて、順に、表示処理Ｓ１１２、移動処理Ｓ１１３、及び更新処理１１４を実施した。この際、１本目～１０本目の論文データを移動することにより得られる潜在空間ＬＳ１０、更に１１本目～２０本目の論文データを移動することにより得られる潜在空間ＬＳ２０、更に２１本目～３０本目の論文データを移動することにより得られる潜在空間ＬＳ３０、及び、更に３１本目～４０本目の論文データを移動することにより得られる潜在空間ＬＳ４０の各々について、学習処理Ｓ１１の効果を評価した。具体的には、潜在空間ＬＳ１０，ＬＳ２０，ＬＳ３０，ＬＳ４０の各々におけるテスト用データの位置と、最初の潜在空間ＬＳ０における移動後のテスト用データの位置とに基づき評価指標（ｒｅｃａｌｌ＠ｋ）を算出した。この評価指標は、これら２つの位置が近いほど値が高くなり、これら２つの位置が遠いほど値が低くなる。
【0071】
図５は、このようにして得られたスコアのグラフである。移動する論文データの数が増えるほど、すなわち、ユーザによるフィードバック回数が増えるほど評価指標の値が高くなることが、このグラフから見て取れる。これにより、学習処理Ｓ１１によって、ユーザの想定する論文間の関係を反映した潜在空間を作れることが確かめられた。
【0072】
（付記事項）
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、上述した実施形態に開示された各技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、上述した実施形態に開示された各技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0073】
１ データ管理装置
１１ プロセッサ
１２ 一次メモリ
１３ 二次メモリ
１４ 入出力インタフェース
１５ バス
Ｓ１ データ管理方法
Ｓ１１ 学習処理
Ｓ１１１ 埋込処理
Ｓ１１２ 表示処理
Ｓ１１３ 移動処理
Ｓ１１４ 更新処理
Ｓ１２ 推薦処理
Ｓ１２１ 埋込処理
Ｓ１２２ 選択処理
Ｓ１２３ 提示処理
１１ プロセッサ
１２ 一次メモリ
１３ 二次メモリ
１４ 入出力インタフェース
１５ バス
Ｓ１ データ管理方法
Ｓ１１ 学習処理
Ｓ１１１ 埋込処理
Ｓ１１２ 表示処理
Ｓ１１３ 移動処理
Ｓ１１４ 更新処理
Ｓ１２ 推薦処理
Ｓ１２１ 埋込処理
Ｓ１２２ 選択処理
Ｓ１２３ 提示処理
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】