用于可视化事件序列中的风险评估值的方法、设备以及计算机程序的制作方法
【专利摘要】提供一种方法、设备以及计算机程序，其能够基于指示事件序列的半序集来估计全序集，以便可视化对于每个事件序列而计算的风险评估值。本发明计算并显示作为按时间顺序指示事件组的一部分的半序集的、包括M种(M为自然数)类型的事件的事件序列的风险评估值，这里，M是有限的。基于事件序列，产生M维稀疏有序矩阵，以便通过对所产生的稀疏有序矩阵进行差值来计算密集有序矩阵。基于所计算的密集有序矩阵，计算其在二维空间或三维空间中通过使用嵌入技术来映射事件序列之间的相似关系的映射矩阵，使得通过使用所计算的映射矩阵对于每个事件序列在二维空间或三维空间上的对应点被计算，以便在二维或三维空间中显示并输出所计算的对应点。
【专利说明】用于可视化事件序列中的风险评估值的方法、设备以及计算机程序
【技术领域】
[0001]本发明涉及用于可视化计算的风险评估值的方法、设备以及计算机程序，其中，对于部分按时序(time series)发生的每个事件序列计算对于预定事件的发生的风险评估值。
【背景技术】
[0002]通常,在关键事件(critical event)发生之前,被认为是预兆的若干事件按时序发生。因此，期望的是，从按时序发生的一组事件(以下称为事件序列)估计关键事件发生的可能性，以便提供事前警告。
[0003]然而，在许多情况下，通常从给定的事件序列并不清楚哪个事件与关键事件有联系。并且，因为可能的事件序列的数量通常是巨大的，所以难以在给定的情况下预先假定事件之间的联系。因此，已开发了通过估计从例如神经元模型和基于事例(case)的推理引擎建模的风险评估值来预测事件的发生的各种系统。
[0004]例如，在专利文献I中公开了具有基于事例的推理引擎的信息管理设备。在专利文献I中，为了考虑事例中的时序，时序数据被输入并存储。这些事例的重要性被计算，并且具有高度重要性的事例作为相似事例被提取。
[0005]引文列表
[0006]专利文献
[0007]专利文献I特开2002-207755号公报
【发明内容】
[0008]技术问题
[0009]然而，即使当时序数据被用作输入时，专利文献I也仅计算考虑季节、时间段等的重要性程度。例如，即使当相同类型的事件已在同一时间段中发生时，如果时序不同，则可能发生的事件也不同。因此，难以正确地提取相似的事件。
[0010]并且，不可能实际地假定医疗事件中的所有可能的事例。即使可以假定它们，非常少的事例是完全相同的。因此，预先将所有的事例作为相似的事例存储以供提取是不现实的。换句话讲，用于将具有不同长度和元素的事件序列进行比较的合适手段不存在，并且难以基于事件序列可视地(Visually)验证风险评估值并对其给出反馈。
[0011]鉴于这种情况，本发明的目的在于提供一种用于可视化事件序列的风险评估值的方法、设备以及计算机程序，其中，可以基于指示事件序列的半序集(partially orderedset)来估计全序集(totally ordered set),并且可以可视化对于每个事件序列而计算的风险评估值。
[0012]问题的解决方案
[0013]为了实现这个目的，本发明的第一方面是一种设备可执行的用于计算并显示对于事件序列的风险评估值的方法，其中，所述事件序列包括M种有限数量类型的事件(其中，M为自然数)，并且事件组的一部分为按时序的半序集。这里，所述方法包括:基于所述事件序列来产生M维稀疏有序矩阵、在所产生的稀疏有序矩阵的元素之间进行插值、并且计算密集有序矩阵的步骤；基于所计算的密集有序矩阵通过使用嵌入方法来计算映射矩阵的步骤，所述映射矩阵用于在二维空间或三维空间中映射事件序列之间的相似关系；以及通过使用所计算的映射矩阵来计算每个事件序列在二维空间或三维空间中的对应点、并且在二维或三维空间中输出并显示所计算的对应点的步骤。
[0014]本发明的第二方面是本发明的第一方面中的方法，其中，所述映射矩阵被计算为最小化目标函数的矩阵，所述目标函数即使在事件序列之间的相似关系已被映射在二维或三维空间中的情况下也能够同样在事件序列之间维持相似关系。
[0015]本发明的第三方面是本发明的第一或第二方面中的方法，其中，所述方法还包括以下步骤:对所述事件序列运行似然交叉验证(likelihood cross-validation),并且估计已运行似然交叉验证的事件序列的核密度(kernel density)。
[0016]本发明的第四方面是本发明的第三方面中的方法，其中，所述方法还包括以下步骤:对于所有的事件序列计算二维空间或三维空间中的对应点，在每个所计算的对应点处确定核密度是否大于预定值，并且叠加(superimpose)超过所述预定值的对应点的外接区域(circumscribed area)且输出所述外接区域以供显示。
[0017]为了实现前述目的，本发明的第五方面是一种用于计算并显示对于事件序列的风险评估值的设备，其中，所述事件序列包括M种有限数量类型的事件(其中，M为自然数)，并且事件组的一部分为按时序的半序集。这里，所述设备包括:次序矩阵计算部件，用于基于所述事件序列来产生M维稀疏有序矩阵，在所产生的稀疏有序矩阵的元素之间进行插值，并且计算密集有序矩阵；映射矩阵计算部件，用于基于所计算的密集有序矩阵通过使用嵌入方法来计算映射矩阵，所述映射矩阵用于在二维空间或三维空间中映射事件序列之间的相似关系；以及显示输出部件，用于通过使用所计算的映射矩阵来计算每个事件序列在二维空间或三维空间中的对应点，并且在二维或三维空间中输出并显示所计算的对应点。
[0018]本发明的第六方面是本发明的第五方面中的设备，其中，所述映射矩阵计算部件将所述映射矩阵计算为最小化目标函数的矩阵，所述目标函数即使在事件序列之间的相似关系已被映射在二维或三维空间中的情况下也能够同样在事件序列之间维持相似关系。
[0019]本发明的第七方面是本发明的第五或第六方面中的设备，其中，所述设备还包括核密度估计部件，所述核密度估计部件用于对所述事件序列运行似然交叉验证，并且用于估计已运行似然交叉验证的事件序列的核密度。
[0020]本发明的第八方面是本发明的第七方面中的设备，其中，所述设备还包括区域显示输出部件，所述区域显示输出部件用于对于所有的事件序列计算二维空间或三维空间中的对应点，并且用于叠加关于在每个所计算的对应点处风险是否已发生而被标注的对应点的外接区域且输出所述外接区域以供在二维空间或三维空间中显示。
[0021]为了实现前述目的，本发明的第九方面是一种可被设备执行的用于计算并显示对于事件序列的风险评估值的计算机程序，其中，所述事件序列包括M种有限数量类型的事件(其中，M为自然数)，并且事件组的一部分为按时序的半序集。这里，所述计算机程序使设备适于用作:次序矩阵计算部件，用于基于所述事件序列来产生M维稀疏有序矩阵，在所产生的稀疏有序矩阵的元素之间进行插值，并且计算密集有序矩阵；映射矩阵计算部件，用于基于所计算的密集有序矩阵通过使用嵌入方法来计算映射矩阵，所述映射矩阵用于在二维空间或三维空间中映射事件序列之间的相似关系；以及显示输出部件，用于通过使用所计算的映射矩阵来计算每个事件序列在二维空间或三维空间中的对应点，并且在二维或三维空间中输出并显示所计算的对应点。
[0022]本发明的第十方面是本发明的第九方面中的计算机程序，其中，所述映射矩阵计算部件用作用于将所述映射矩阵计算为最小化目标函数的矩阵的部件，所述目标函数即使在事件序列之间的相似关系已被映射在二维或三维空间中的情况下也能够同样在事件序列之间维持相似关系。
[0023]本发明的第十一方面是本发明的第九或第十方面中的计算机程序，其中，所述计算机程序还使设备适于用作核密度估计部件，所述核密度估计部件用于对所述事件序列运行似然交叉验证，并且用于估计已运行似然交叉验证的事件序列的核密度。
[0024]本发明的第十二方面是本发明的第十一方面中的计算机程序，其中，所述计算机程序还使设备适于用作区域显示输出部件，所述区域显示输出部件用于对于所有的事件序列计算二维空间或三维空间中的对应点，并且用于叠加关于在每个所计算的对应点处风险是否已发生而被标注的对应点的外接区域且输出所述外接区域以供在二维空间或三维空间中显示。
[0025]本发明的效果
[0026]在本发明中，可以通过将指示具有不同长度和元素的事件序列的半序集(矩阵)转换为全序集(矩阵)来对于每个事件序列计算风险评估值，并且可以通过在二维空间或三维空间中显示并输出所计算的风险评估值来容易地比较过去的事例。并且，可以通过以下方式来在每个事件序列中可视地评价关键事件发生的可能性(风险):在二维或三维空间中绘制并显示所计算的风险评估值，或者执行密度转换并然后在二维或三维空间中显示所计算的风险评估值。
【专利附图】
【附图说明】
[0027]图1是示意性地示出本发明的实施例中的风险评估值显示设备的配置的框图。
[0028]图2是本发明的实施例中的风险评估值显示设备的功能框图。
[0029]图3是示出本发明的实施例中的风险评估值显示设备所获取的事件序列的示图。
[0030]图4是示出表示事件之间的相似程度的相似矩阵的示图。
[0031]图5是示出本发明的实施例中的风险评估值显示设备所产生的半序矩阵的示图。
[0032]图6是示出在二维空间中输出并显示所获取的坐标值的示例的示图。
[0033]图7是示出在二维空间中叠加、输出并显示外接区域的示例的示图。
[0034]图8是示出本发明的实施例中的风险评估值显示设备的CPU所执行的处理步骤的流程图。
【具体实施方式】
[0035]以下是参照附图对本发明的实施例中的风险评估值显示设备的详细描述。该设备计算与其中事件组的一部分指示时序的每个事件序列中的预定事件的发生相关的风险评估值，并然后可视化所计算的风险评估值。不用说，这个实施例不以任何方式限制权利要求的范围中所描述的本发明，并且在实施例中所解释的特征的所有组合对于本发明的技术方案不一定是必不可少的。
[0036]并且，本发明可以以许多不同的方式实现，并且不应被解释为限于实施例的描述。在整个实施例中，相同的兀件用相同的参考符号表不。
[0037]在以下实施例中，解释一种其中计算机程序已被引入到计算机系统的设备。然而，如对于本领域的任何技术人员应当清楚的，本发明可以被实现为可以通过使用计算机来执行其一部分的计算机程序。因此，本发明可以被实现为硬件、软件或软件和硬件的组合，所述硬件诸如风险评估值显示设备，其对于部分按时序发生的每个事件序列计算对于预定事件的发生的风险评估值，并且可视化所计算的风险评估值。计算机程序可以被记录在任何计算机可读记录介质上，诸如硬盘、DVD、CD、光学存储设备或磁存储设备。
[0038]在本发明的实施例中，可以通过将指示具有不同长度和元素的事件序列的半序集(矩阵)转换为全序集(矩阵)来对于每个事件序列计算风险评估值，并且可以通过在二维空间或三维空间中显示并输出所计算的风险评估值来容易地比较过去的事例。并且，可以通过以下方式来在每个事件序列中可视地评价关键事件发生的可能性(风险):在二维或三维空间中绘制并显示所计算的风险评估值，或者执行密度转换并然后在二维或三维空间中显示所计算的风险评估值。
[0039]图1是示意性地示出本发明的实施例中的风险评估值显示设备的配置的框图。本发明的实施例中的风险评估值显示设备I至少包括中央处理单元(CPU) 11、存储器12、存储设备13、I/O接口 14、视频接口 15、便携式盘驱动器16、通信接口 17、以及连接到上述硬件的内部总线18。
[0040]CPUll经由内部总线18连接到上述风险评估值显示设备I中的每个硬件单元，控制由上述每个硬件单元执行的操作，并且根据存储在存储设备13中的计算机程序100来执行各种软件功能。存储器12是在计算机程序100的执行期间扩展加载模块并且临时存储在计算机程序100的执行期间产生的数据的易失性存储器(诸如SRAM或SDRAM)。
[0041]存储设备13可以是内置的固定存储设备(硬盘)和ROM。存储在存储设备13中的计算机程序100通过使用便携式盘驱动器16从其上已记录了程序和信息(诸如数据)的便携式记录介质90 (诸如DVD或CD-ROM)下载。在执行期间，程序被从存储驱动器13扩展到存储器12并执行。当然，计算机程序还可以从经由通信接口 17连接的外部计算机下载。
[0042]通信接口 17连接到内部总线18并进而连接到外部网络(诸如互联网、LAN或WAN)，以便能够与外部计算机交换数据。
[0043]I/O接口 14连接到输入设备(诸如键盘21和鼠标22)以接收数据输入。视频接口 15连接到显示设备23 (诸如CRT显示器或液晶显示器)以在显示设备23上显示对于采样的事件序列所计算的风险评估值、以及对于过去采样的事件序列所计算的风险评估值。
[0044]图2是本发明的实施例中的风险评估值显示设备I的功能框图。在图2中，风险评估值显示设备I的事件序列获取单元201获取对于多个事件的时序数据的形式的事件序列作为采样数据。更具体地，获取N个有限数量的事件序列(其中，N为自然数)、每个事件序列的风险值、以及每个事件序列中所包括的元素之间的相似程度。[0045]图3是示出本发明的实施例中的风险评估值显示设备I所获取的事件序列的示图。在图3所示的示例中，具有M种有限数量类型的事件(其中，M为自然数)的事件序列被表示为事件序列1，2，...，?，」，...，Ν。在事件序列I中，事件A、B、C、E和F表示已发生的事件。并且，右栏中的“1.0”和“0.0”是指示风险是否已发生的标签(label)值。在每个事件序列中，标签值“1.0”指示风险已发生，标签值“0.0”指示风险还未发生。
[0046]图4是示出表示事件之间的相似程度的相似矩阵S的示图。例如，事件i与事件j之间的相似程度可以用相似矩阵S的第i行第j列中的Sij表示。相同事件的相似程度用“ I”表示。这在下面被表示为相似矩阵，其中，随着相似程度增加，值接近“ I”。
[0047]事件序列可以从经由通信接口 17连接的外部计算机获取，或者可以通过使用便携式盘驱动器16从便携式记录介质90 (诸如DVD或⑶-ROM)获取。它们还可以通过经由输入设备(诸如键盘21和鼠标22)接收直接输入来获取。
[0048]返回到图2，次序矩阵计算单元202基于所获取的事件序列来产生表示事件的次序的M维半序矩阵(半序集)，并将所产生的半序矩阵转换为全序矩阵(全序集)的近似。换句话讲，因为基于所获取的 事件序列产生的半序矩阵是其中大多数元素为“O”的稀疏有序矩阵(所谓的稀疏矩阵)，所以通过对稀疏矩阵的其值为“O”的元素进行插值来将它们转换为全序矩阵。
[0049]图5是示出本发明的实施例中的风险评估值显示设备I所产生的半序矩阵的示图。在图5中，Χω是图3中的事件序列I的半序矩阵，并且事件序列Χω在这里是基于存在七种类型的事件序列A-G的假定来表示的。
[0050]如图5所示，行从顶部起与事件Α、Β、…、G对应，列从左边起与Α、Β、…、G对应。β是小于I的缺省值，并且变成为与每个事件之间的间隔对应的值。
[0051]例如，因为事件如图3所示那样按照事件序列I中的事件A、B、C、E、F发生，所以如从事件A观察的那样确定元素(第一行)，使得事件B因为间隔为“I”而为β，事件C因为间隔为“2”而为“ β 2”，事件D因为不存在间隔而为“O”。
[0052]换句话讲，事件序列i的半序矩阵X(i)中的元素X⑴(el，e2)可以通过(式I)确定。在(式I)中，当事件el在事件e2之前时，函数I(el，e2)返回“I”。否则，它返回“O”。并且，s指示事件el与事件e2之间的跳数(与这两者之间的间隔成比例的值)。例如，从事件A到事件B的跳数为“ I ”，从事件A到事件C的跳数为“2”。因此，可以产生半序矩阵，其中，随着事件之间的距离增大元素具有较小的值。
[0053]式I
[0054]X(i)el,e2=I (el, e2) β s...(式 I)
[0055]基于(式I)对于每个事件序列产生半序矩阵X，但是所产生的半序矩阵X是其中大多数元素为“O”的稀疏有序矩阵。因此，通过使用所谓的标签传播方法来对所产生的半序矩阵进行插值。换句话讲，通过根据(式2)适当地对半序矩阵X的其中元素为“O”的区域进行插值来计算密集有序矩阵U，使得元素之间的差(difference)小于原始的半序矩阵X，并且使得根据事件序列中的相似程度对每个元素进行加权。
[0056]式2
【权利要求】
1.一种设备可执行的用于计算并显示对于事件序列的风险评估值的方法，所述事件序列包括M种有限数量类型的事件(其中，M为自然数)，并且事件组的一部分为按时序的半序集，所述方法包括: 基于所述事件序列来产生M维稀疏有序矩阵、在所产生的稀疏有序矩阵的元素之间进行插值、并且计算密集有序矩阵的步骤； 基于所计算的密集有序矩阵通过使用嵌入方法来计算映射矩阵的步骤，所述映射矩阵用于在二维空间或三维空间中映射事件序列之间的相似关系；以及 通过使用所计算的映射矩阵来计算每个事件序列在二维空间或三维空间中的对应点、并且在二维或三维空间中输出并显示所计算的对应点的步骤。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述映射矩阵被计算为最小化目标函数的矩阵，所述目标函数即使在事件序列之间的相似关系已被映射在二维或三维空间中的情况下也能够同样在事件序列之间维持相似关系。
3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括以下步骤:对所述事件序列运行似然交叉验证，并且估计已运行似然交叉验证的事件序列的核密度。
4.根据权利要求3所述的方法，还包括以下步骤:对于所有的事件序列计算二维空间或三维空间中的对应点，在每个所计算的对应点处确定核密度是否大于预定值，并且叠加超过所述预定值的对应点的外接区域且输出所述外接区域以供显示。
5.一种用于计算并显示对于事件序列的风险评估值的设备，所述事件序列包括M种有限数量类型的事件(其中，M为自然数)，并且事件组的一部分为按时序的半序集，所述设备包括: 次序矩阵计算部件，用于基于所述事件序列来产生M维稀疏有序矩阵，在所产生的稀疏有序矩阵的元素之间进行插值，并且计算密集有序矩阵； 映射矩阵计算部件，用于基于所计算的密集有序矩阵通过使用嵌入方法来计算映射矩阵，所述映射矩阵用于在二维空间或三维空间中映射事件序列之间的相似关系；以及 显示输出部件，用于通过使用所计算的映射矩阵来计算每个事件序列在二维空间或三维空间中的对应点，并且在二维或三维空间中输出并显示所计算的对应点。
6.根据权利要求5所述的设备，其中，所述映射矩阵计算部件将所述映射矩阵计算为最小化目标函数的矩阵，所述目标函数即使在事件序列之间的相似关系已被映射在二维或三维空间中的情况下也能够同样在事件序列之间维持相似关系。
7.根据权利要求5或6所述的设备，还包括核密度估计部件，所述核密度估计部件用于对所述事件序列运行似然交叉验证，并且用于估计已运行似然交叉验证的事件序列的核密度。
8.根据权利要求7所述的设备，还包括区域显示输出部件，所述区域显示输出部件用于对于所有的事件序列计算二维空间或三维空间中的对应点，并且用于叠加关于在每个所计算的对应点处风险是否已发生而被标注的对应点的外接区域且输出所述外接区域以供在二维空间或三维空间中显示。
9.一种设备可执行的用于计算并显示对于事件序列的风险评估值的计算机程序，所述事件序列包括M种有限数量类型的事件(其中，M为自然数)，并且事件组的一部分为按时序的半序集，所述计算机程序使所述设备适于用作:次序矩阵计算部件，用于基于所述事件序列来产生M维稀疏有序矩阵，在所产生的稀疏有序矩阵的元素之间进行插值，并且计算密集有序矩阵； 映射矩阵计算部件，用于基于所计算的密集有序矩阵通过使用嵌入方法来计算映射矩阵，所述映射矩阵用于在二维空间或三维空间中映射事件序列之间的相似关系；以及 显示输出部件，用于通过使用所计算的映射矩阵来计算每个事件序列在二维空间或三维空间中的对应点，并且在二维或三维空间中输出并显示所计算的对应点。
10.根据权利要求9所述的计算机程序，其中，所述映射矩阵计算部件用作用于将所述映射矩阵计算为最 小化目标函数的矩阵的部件，所述目标函数即使在事件序列之间的相似关系已被映射在二维或三维空间中的情况下也能够同样在事件序列之间维持相似关系。
11.根据权利要求9或10所述的计算机程序，还使所述设备适于用作核密度估计部件，所述核密度估计部件用于对所述事件序列运行似然交叉验证，并且用于估计已运行似然交叉验证的事件序列的核密度。
12.根据权利要求11所述的计算机程序，还使所述设备适于用作区域显示输出部件，所述区域显示输出部件用于对于所有的事件序列计算二维空间或三维空间中的对应点，并且用于叠加关于在每个所计算的对应点处风险是否已发生而被标注的对应点的外接区域且输出所述外接区域以供在二维空间或三维空间中显示。
【文档编号】G06F19/00GK103975327SQ201280060060
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2012年11月29日 优先权日:2011年12月6日
【发明者】井手刚, R·H·P·卢迪 申请人:国际商业机器公司