特許7582016IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

開示の技術は、当落予測プログラム、当落予測装置、及び当落予測方法

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

過去の選挙における候補者の特徴と、その候補者の当落の結果との関係について、機械学習を実行することによりモデルを生成し、このモデル、及び今後の選挙の候補者の特徴を用いて、その候補者の当落を予測することを考える。選挙の当落は、選挙時の情勢によっても左右されるため、過去の情報から生成されたモデルを用いて当落を予測する場合には、予測精度が低下する場合もある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

一つの態様として、開示の技術は、政党に対する支持度合いに関するパラメータを政党毎に決定し、それぞれが１以上の特徴の組み合わせで示される複数の判定ルールそれぞれについて、前記パラメータの影響度合いを決定する。そして、開示の技術は、少なくとも候補者の属する政党の情報を含む候補者情報と、前記パラメータと、前記複数の判定ルールと、前記複数の判定ルールそれぞれについての前記影響度合いと、に基づいて、前・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

一つの側面として、選挙の当落の予測精度を向上させることができる、という効果を有する。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 当落予測に政党への風の影響を反映する単純な手法を説明するための図である。
【図2】 当落予測装置の機能ブロック図である。
【図3】 学習データＤＢの一例を示す図である。
【図4】 ルールＤＢの一例を示す図である。
【図5】 学習時支持度ＤＢの一例を示す図である。
【図6】 特徴影響度ＤＢの一例を示す図である。
【図7】 予測対象データＤＢの一例を示す図である。
【図8】 当落予想装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図9】 学習時処理の一例を示すフローチャートである。
【図10】 予測時処理の一例を示すフローチャートである。
【図11】 本実施形態の効果を説明するための図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１０ 当落予測装置 １１ 学習データ生成部 １２ 判定ルール生成部 １３ 学習時支持度決定部 １４ 影響度決定部 １５ 機械学習部 １６ 学習データＤＢ １７ 学習時支持度ＤＢ １８ 特徴影響度ＤＢ ２０ ルールＤＢ ３１ 予測対象データ生成部 ３３ 予測時支持度決定部 ３５ 予測部 ３６ 予測対象データＤＢ ３７ 予測時支持度ＤＢ ４０ コンピュータ ４１ ＣＰＵ ４２ メモリ ４３ 記憶部 ４９ 記憶媒体 ５０ 当落予測プログラム

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