特許 7606808出願番号 特願 2022-39752
系列予測モデルを用いてユーザの行動系列を予測する予測装置、プログラム及び方法
出願人 ＫＤＤＩ株式会社（識別番号 208891）
2026年 特許公開件数ランキング 70位 257件（※）
2026年 特許取得件数ランキング 63位 245件（※）
公報発行日 2024年12月26
公報URL https://ipforce.jp/patent-jp-P_B1-7606808 ログイン済みの方はこのURLへ
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※ 共同出願を含む
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技術分野
系列予測モデルの技術に関する。特に、ユーザの行動系列を予測する用途
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
ユーザの行動系列を予測するために、前述したＧＰＴ２を適用することもできる。その場合、ユーザの概念的行動は、ＧＰＴ２のテキストに相当し、ユーザの具体的行動（アクション）は、ＧＰＴ２のトークンに相当する。センサによって観測されたデータであっても、単語列と同等と考えて適用することができる。
課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
本発明によれば、データセットは複数の系列データからなり、各系列データは複数のトークンからなり、所定長のトークン列を入力し、次のトークンを予測する予測装置において、
複数の系列データの中で最大のトークン数を、系列データの最大長として設定し、
系列データ毎に、最大長に満たない後方にパディングを埋めるパディング手段と、
パディングが埋められた系列データ毎に、第1～nの所定長のトークン列・・・ 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
本発明における予測装置、プログラム及び方法によれば、ユーザの行動における概念的行動毎に、系列予測モデルを用いて次のトークンとなる具体的行動を予測することができる。
この特許の権利範囲[特許請求の範囲]
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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】
従来技術におけるＧＰＴ２モデルの訓練時のデータ構造を表す説明図である。
【図2】
従来技術におけるＧＰＴ２モデルの訓練時の処理を表す説明図である。
【図3】
本発明における予測装置の機能構成図である。
【図4】
本発明におけるパディング部の説明図である。
【図5】
本発明における予測装置の訓練時の処理を表す第１の説明図である。
【図6】
本発明における予測装置の訓練時の処理を表す第２の説明図である。
【図7】
本発明における予測装置の訓練時の処理を表す第３の説明図である。
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