公开(公告)号：JP2009301334A

公开(公告)日：2009-12-24

申请号：JP2008155237

申请日：2008-06-13

Applicant: Internatl Business Mach Corp ,  インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Maschines Corporation

Inventor： RUDY RAYMOND HARRY PUTRA ,  YANAGISAWA HIROKI ,  YOSHIDA ISSEI ,  SUZUKI AKIKO

IPC: G06F17/30

Abstract: PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information processor for analyzing network activity, an analyzing system, the analyzing method of the network activity, and a program. SOLUTION: The information processor 122 includes: an application providing part 270 which accepts access to information from a user computer, and generates network activity; an activity history storage part 128 which stores the activity history of the network activity; an infobabble generation part 220 which generates an infobabble by extracting information including a feature parameter, and acquiring network activity for the extracted information, and registering at least one user in an infobabble by using the user relationship in a network to the extracted information from the user of a user link with the user computer as a node; and a network activity analyzing part 240 which analyzes the network activity of the user by reading the infobabble. COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Abstract translation: 要解决的问题：提供用于分析网络活动的信息处理器，分析系统，网络活动的分析方法和程序。 解决方案：信息处理器122包括：应用提供部分270，其接受来自用户计算机的信息的访问，并产生网络活动; 存储网络活动的活动历史的活动历史存储部128; 信息产生部分220，通过提取包括特征参数的信息并且获取所提取的信息的网络活动并且通过使用网络中的用户关系向用户提取的信息来从用户登记信息中的至少一个用户来生成信息 与用户计算机作为节点的用户链接; 以及网络活动分析部240，其通过读取信息来分析用户的网络活动。 版权所有（C）2010，JPO＆INPIT

公开(公告)号：JP2010009251A

公开(公告)日：2010-01-14

申请号：JP2008166539

申请日：2008-06-25

Applicant: Internatl Business Mach Corp ,  インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Maschines Corporation

Inventor： MATSUMOTO YOSHITAKA ,  ADACHI YOSHITAKA ,  KAWANAKA MAYA ,  RUDY RAYMOND HARRY PUTRA

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30867

Abstract: PROBLEM TO BE SOLVED: To allow a user to search by designating, through simple operation, a keyword suitable for searching in meeting the user' demand.
SOLUTION: In a search support server 30, a related word extraction unit 32 generates frequency information and co-occurrence information of keywords, a graph generation unit 35 generates coordinate information of a spring graph including the keywords as nodes, on the basis of the co-occurrence information, a cluster generation unit 37 groups the nodes into clusters and thereby generates cluster definition information, and a display information generation unit 39 generates display information of the spring graph. In addition, an operation determination unit 42 determines which operation is performed on the spring graph. Then, when a level change is instructed, the display information generation unit 39 generates display information of the spring graph after the level is changed. When a node change is instructed, a cluster re-generation unit 43 changes the cluster definition information and the frequency information. When a search query generation is instructed, a search query generation unit 44 generates a search query with a keyword of a selected cluster.
COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Abstract translation: 要解决的问题：为了允许用户通过简单的操作指定适合于满足用户需求的搜索的关键字进行搜索。 解决方案：在搜索支持服务器30中，相关词提取单元32生成关键字的频率信息和共现信息，图形生成单元35基于基础生成包括关键字作为节点的弹簧图形的坐标信息 同步信息的集合生成单元37将节点分组成簇，从而生成集群定义信息，并且显示信息生成单元39生成弹簧图的显示信息。 此外，操作确定单元42确定对弹簧图执行哪个操作。 然后，当指示电平变化时，显示信息生成单元39在电平改变之后生成弹簧图形的显示信息。 当指示节点改变时，群集重生单元43改变群集定义信息和频率信息。 当指示搜索查询生成时，搜索查询生成单元44生成具有所选择的群集的关键词的搜索查询。 版权所有（C）2010，JPO＆INPIT

公开(公告)号：JP2010250377A

公开(公告)日：2010-11-04

申请号：JP2009096248

申请日：2009-04-10

Applicant: Internatl Business Mach Corp ,  インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Maschines Corporation

Inventor： RUDY RAYMOND HARRY PUTRA ,  KAJIMA HISATSUGU

IPC: G06Q10/04

Abstract: PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a scalable link prediction technology that can cope with the number of dozens to millions nodes.
SOLUTION: At first, similarity matrices W
Z , W
Y , W
X , are low-rank approximated by a technology such as incomplete Cholesky decomposition. Then, the eigenvalue decomposition of low-rank approximate matrices of the similarity matrices W
Z , W
Y , W
X is performed. Schematically, low-rank approximation is the approximation of one matrix by a product of two rectangular matrices. Here, low-rank approximation facilitates the calculation of eigenvalue decomposition. In the next step, eigenvalues of obtained low-rank approximate matrices of W
Z , W
Y , W
X are used to constitute normalized Laplacian L. Since the normalized Laplacian L is obtained in this manner, V~
Z , V~
Y , V~
X as matrices with respective eigenvectors of low-rank approximate matrices of W
Z , W
Y , W
X arranged therein and L are used to favorably calculate the inverse matrix of the part of (σL+I). When the inverse matrix of (σL+I) is obtained, F can be calculated due to vec(F)=(σL+I)
-1 vec(F
* ).
COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Abstract translation: 要解决的问题：提供可以应对数十百万个节点数量的可伸缩链路预测技术。 解决方案：首先，相似度矩阵W Z ，Y ，W X 通过诸如 不完全Cholesky分解。 然后，执行相似矩阵W Z ，W Y ，W X 的低阶近似矩阵的特征值分解。 示意地，低阶近似是由两个矩形矩阵的乘积的一个矩阵的近似。 这里，低阶近似有助于特征值分解的计算。 在下一步骤中，使用获得的W Z ，W Y ，W X 的低等级近似矩阵的特征值来构成归一化拉普拉斯算子L 由于以这种方式获得归一化拉普拉斯算子L，所以V = Z ，V = Y ，V = X 布置在其中的W Z ，W Y ，W X 的低等级近似矩阵用于有利地计算部分的逆矩阵 （σL+ I）。 当获得（σL+ I）的逆矩阵时，可以由于vec（F）=（σL+ I） -1 vec（F * ）计算F 。 版权所有（C）2011，JPO＆INPIT

公开(公告)号：JP2009104003A

公开(公告)日：2009-05-14

申请号：JP2007276943

申请日：2007-10-24

Applicant: Internatl Business Mach Corp ,  インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Maschines Corporation

Inventor： RUDY RAYMOND HARRY PUTRA ,  YAMAZAKI KAZUTAKA

IPC: G09B5/12

CPC classification number: G09B7/00

Abstract: PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an educational material selection method, a computer program, and an educational material selection device for selecting an optimal educational material on the basis of the learning evaluation data of an examinee. SOLUTION: The educational material selection method includes: a step wherein a computer calculates the achievement level of examinee's academic ability range on the basis of the examinee's learning evaluation data and the difficulty level of the academic ability range; a step for calculating the level of importance of the academic ability range on the basis of an academic ability range related structure representing interdependence between the achievement and the academic ability range; a step for calculating the value of the educational material on the basis of the level of importance; and a step for performing calculation for selecting an educational material on the basis of the value of educational material. COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Abstract translation: 要解决的问题：提供一种教育材料选择方法，计算机程序和教育材料选择装置，用于根据受检者的学习评估数据选择最佳教育材料。 教学材料选择方法包括：计算机根据受试者的学习评估数据和学习能力范围的难度水平计算受试者的学习能力范围的成就水平; 在学术能力范围相关结构的基础上计算学术能力范围的重要程度，代表成就与学术能力范围的相互依存性; 根据重要程度计算教材的价值的一个步骤; 以及根据教育材料的价值进行选择教育材料的计算的步骤。 版权所有（C）2009，JPO＆INPIT

公开(公告)号：DE112012005307T5

公开(公告)日：2014-10-02

申请号：DE112012005307

申请日：2012-11-22

Applicant: IBM

Inventor： ENOKI MIKI ,  RUDY RAYMOND HARRY PUTRA ,  IKAWA YOHEI

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/10

Abstract: Problem: Genaueres Erkennen von Gemeinschaften in einem sozialen Medium. Mittel zur Lösung des Problems: Es wird ein Verfahren zum Bilden von Clustern einer Vielzahl von Benutzern eines sozialen Mediums unter Verwendung eines Computers vorgeschlagen, wobei jeder aus der Vielzahl von Benutzern Nachrichten sendet. Das Verfahren weist die Schritte auf: Entnehmen einer Vielzahl von Teilgemeinschaften aus einer Vielzahl von Benutzern auf der Grundlage der Beziehungen von gleichartigen Nachrichten; Berechnen eines ersten Ähnlichkeitsgrades zum Anzeigen der Ähnlichkeit der gleichartigen Teilgemeinschaften auf der Grundlage der Beziehung zwischen einem Benutzer, der zu einer Teilgemeinschaft aus der Vielzahl von Gemeinschaften gehört, und einem Benutzer, der zu der anderen Teilgemeinschaft aus der Vielzahl von Gemeinschaften gehört; Berechnen eines zweiten Ähnlichkeitsgrades zum Anzeigen der Ähnlichkeit gleichartiger Teilgemeinschaften auf der Grundlage von Wörtern innerhalb der Nachrichten, die durch Benutzer gesendet wurden, die zu beiden Teilgemeinschaften gehören, und unter der Bedingung, dass die erste Ähnlichkeit einen vorgegebenen ersten Schwellenwert überschreitet; und Erzeugen einer vereinten Gemeinschaft durch Zusammenfassen der gleichartigen Teilgemeinschaften unter der Bedingung, dass die zweite Ähnlichkeit einen vorgegebenen zweiten Schwellenwert überschreitet.

公开(公告)号：JP2013080280A

公开(公告)日：2013-05-02

申请号：JP2011218556

申请日：2011-09-30

Applicant: Internatl Business Mach Corp ,  インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation

Inventor： OSOGAMI TAKAYUKI ,  RUDY RAYMOND HARRY PUTRA

IPC: G06F17/18

CPC classification number: G06N7/005 ,  G06N99/005

Abstract: PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for more efficiently determining an optimum policy compared to an existing calculation method when a Markov decision process has cyclicity, and a device and a computer program therefor.SOLUTION: Provided is a method for determining an optimum policy by using a Markov decision process in which T (T is a natural number) pieces of subspaces, that have at least one states, have cyclic structure, respectively. The method includes steps of: identifying subspaces which are parts of a state space; receiving selection of t-th (t is a natural number and t≤T) subspace among the identified subspaces; calculating a probability and an expected value in costs of reaching from one or more states in the selected t-th subspace to one or more states in the t-th subspace of a following cycle; and recursively calculating a value and an expected value in costs on the basis of the calculated probability and expected value in costs, in a sequential manner starting from the (t-1)th subspace.

Abstract translation: 要解决的问题：提供一种用于在马尔可夫决定过程具有循环性时与现有计算方法相比更有效地确定最佳策略的方法，以及用于其的设备及其计算机程序。 解决方案：提供一种通过使用马尔可夫决策过程来确定最佳策略的方法，其中T（T是自然数）分段具有至少一个状态的子空间具有循环结构。 该方法包括以下步骤：识别作为状态空间的一部分的子空间; 在所识别的子空间中接收第t（t是自然数和t≤T）子空间的选择; 计算从所选择的第t个子空间中的一个或多个状态到下一周期的第t个子空间中的一个或多个状态的成本的概率和期望值; 并且以从第（t-1）个子空间开始的顺序方式，以计算的成本概率和预期值递归地计算成本中的价值和期望值。 版权所有（C）2013，JPO＆INPIT

公开(公告)号：JP2012159928A

公开(公告)日：2012-08-23

申请号：JP2011017876

申请日：2011-01-31

Applicant: Internatl Business Mach Corp ,  インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Maschines Corporation

Inventor： OSOGAMI TAKAYUKI ,  RUDY RAYMOND HARRY PUTRA

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/46

CPC classification number: G06F9/45558 ,  G06F9/5066 ,  G06F9/5077 ,  G06F2009/4557 ,  G06F2209/5019

Abstract: PROBLEM TO BE SOLVED: To derive an optimum arrangement configuration for allocating one or more virtual machines to one or more physical machines.SOLUTION: An arrangement configuration control device 120 includes a prediction unit 126 that determines a predicted peak usage amount of physical resources in each time section for each cluster containing a plurality of virtual machines having the same function; a setting unit 128 that sets a constraint condition for assuring that, when a physical machine 110 has failed in a time section, a predicted total peak usage amount of the physical resources for other physical machines 110 does not exceed a physical resource quantity prepared for the physical machines 110 for each combination of physical machines 110 and time sections; and an arrangement configuration deriving unit 132 for deriving the arrangement configuration by calculating a solution of an optimization problem that minimizes, as an object function, a total amount of physical resources of the whole of the plurality of physical machines to which the virtual machines are allocated according to the constraint condition.

Abstract translation: 要解决的问题：导出用于将一个或多个虚拟机分配给一个或多个物理机器的最佳布置配置。 解决方案：布置配置控制设备120包括：预测单元126，其对于包含具有相同功能的多个虚拟机的每个群集确定每个时间段中物理资源的预测峰值使用量; 设置单元128，其设定用于确保在物理机110在时间段中发生故障的约束条件时，其他物理机110的物理资源的预测总峰值使用量不超过为 物理机110用于物理机器110和时间段的每个组合; 以及排列配置导出单元132，用于通过计算将作为目标函数最小化虚拟机被分配给多个物理机的整体的物理资源的总量的优化问题的解，来导出配置配置 根据约束条件。 版权所有（C）2012，JPO＆INPIT

公开(公告)号：JP2009288883A

公开(公告)日：2009-12-10

申请号：JP2008138373

申请日：2008-05-27

Applicant: Internatl Business Mach Corp ,  インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Maschines Corporation

Inventor： RUDY RAYMOND HARRY PUTRA ,  SUZUKI AKIKO ,  YANAGISAWA HIROKI

IPC: G06F21/20 ,  H04L12/66

Abstract: PROBLEM TO BE SOLVED: To provide technology for classifying a network node. SOLUTION: The information processor 126 includes: an action history obtaining unit 210 for extracting an access log specified as a spammer-reporting action from the access log and generating a spammer-reporting action history set; a related node obtaining unit 220 for generating a node set and a link set related to the spammer-reporting actions; an undirected graph generation unit 230 for generating an undirected graph from the node set and the link set by registering a set of links connecting each pair of nodes as an edge in association with its link weight value; and a max-cut computation unit 240 classifying the nodes constituting the undirected graph into two exclusive sets that do not commonly include any element so as to maximize an indicator value defined by links bridging the two sets. COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Abstract translation: 要解决的问题：提供对网络节点进行分类的技术。 信息处理器126包括：动作历史获取单元210，用于从访问日志中提取指定为垃圾邮件发送者报告动作的访问日志，并生成垃圾邮件发送者报告动作历史集合; 用于生成与垃圾邮件发送者报告动作有关的节点集和链接集的相关节点获取单元220; 无向图生成单元230，用于通过将连接每对节点的链路集合与其链路权重值相关联作为边缘来从节点集合和链路集合生成无向图; 以及最大切割计算单元240，将构成无向图的节点分成两个不一般包括任何元素的独占集合，以使由桥接两组的链接定义的指标值最大化。 版权所有（C）2010，JPO＆INPIT

公开(公告)号：JP2009211211A

公开(公告)日：2009-09-17

申请号：JP2008051431

申请日：2008-02-29

Applicant: Internatl Business Mach Corp ,  インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Maschines Corporation

Inventor： SUZUKI AKIKO ,  YANAGISAWA HIROKI ,  YOSHIDA ISSEI ,  RUDY RAYMOND HARRY PUTRA

IPC: G06F13/00 ,  G06F19/00 ,  G06Q10/00 ,  G06Q50/00 ,  G06Q50/10

CPC classification number: H04L67/1095 ,  G06F17/30867 ,  H04L67/22 ,  H04L67/306

Abstract: PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an analysis system, an information processor, an activity analysis method and a program. SOLUTION: In this analysis system, the information processor for analyzing activities of an information generation source on a network includes: a keyword information storage part 214 extracting a keyword from information transmitted on the network, and registering it; an information propagation graph acquisition part 212 generating action log data in association with information having an attribute characterized by an attribute designation keyword from action log data registered in association with an action type on the network related to the information, a user ID for peculiarly identifying a user, and the information, registering the information as a node in association with editing or the generation on the network, and generating a directed graph of the node, sequentially linked by a directed link; and a characteristic user calculation part digitalizing the activities as a measure by which the node of the directed graph functions as the information generation source. COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Abstract translation: 要解决的问题：提供分析系统，信息处理器，活动分析方法和程序。 解决方案：在该分析系统中，用于分析网络上的信息生成源的活动的信息处理器包括：关键字信息存储部214，从网络上发送的信息中提取关键词，并对其进行注册; 信息传播图形获取部件212，生成动作日志数据，该信息与具有特征在于属性指定关键词的属性相关联的动作日志数据与来自与该信息有关的网络上的动作类型相关联地记录的动作日志数据相关联;用户ID， 用户和信息，将信息注册为与网络上的编辑或生成相关联的节点，并且通过有向链接顺序链接生成节点的有向图; 以及特征用户计算部分，将活动数字化为作为信息生成源的有向图的节点的度量。 版权所有（C）2009，JPO＆INPIT

公开(公告)号：JP2013222337A

公开(公告)日：2013-10-28

申请号：JP2012094026

申请日：2012-04-17

Applicant: Internatl Business Mach Corp ,  インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation

Inventor： RUDY RAYMOND HARRY PUTRA ,  KOYANAGI MITSUO ,  OSOGAMI TAKAYUKI

IPC: G06F17/30 ,  G06F12/00

CPC classification number: G06F12/08 ,  G06F17/18 ,  G06F17/30619 ,  H04L43/022 ,  H04L43/16

Abstract: PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method, device and computer program for efficiently identifying items having a high frequency of occurrence among items included in a large-volume text data stream.SOLUTION: Identification information for identifying an item and a count for the item are stored in a memory of a higher level, and only identification information is stored in a memory of a level lower than said higher level. When text data stream input is received: if identification information for an item included in a bucket resulted from division of the received text data stream input is stored in the higher-level memory, the count for the item is incremented; when stored in the lower-level memory, the identification information for the item is transferred with an initial count to the higher-level memory; and, when not stored in any level, the identification information for the item is newly stored with the initial count in the higher-level memory.

Abstract translation: 要解决的问题：提供一种方法，装置和计算机程序，用于有效地识别包含在大容量文本数据流中的项目之间具有高频率发生的项目。解决方案：用于识别项目的识别信息和项目的计数 被存储在更高级别的存储器中，并且只有识别信息被存储在低于所述较高级别的级别的存储器中。 当接收到文本数据流输入时：如果由接收到的文本数据流输入的分割而产生的包含在桶中的项目的识别信息被存储在上级存储器中，则该项目的计数被递增; 当存储在下级存储器中时，用于初始计数的项目的识别信息被传送到较高级别的存储器; 并且当不存储在任何级别时，在上层存储器中以初始计数新存储该项目的识别信息。