JP2011127960A - Apparatus, method and program for navigation - Google Patents
Apparatus, method and program for navigation Download PDFInfo
- Publication number
- JP2011127960A JP2011127960A JP2009285296A JP2009285296A JP2011127960A JP 2011127960 A JP2011127960 A JP 2011127960A JP 2009285296 A JP2009285296 A JP 2009285296A JP 2009285296 A JP2009285296 A JP 2009285296A JP 2011127960 A JP2011127960 A JP 2011127960A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- point
- travel route
- unit
- comment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 87
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 210
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 42
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 description 74
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 48
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 27
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 20
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 18
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 241001385733 Aesculus indica Species 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 241000167854 Bourreria succulenta Species 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 235000019693 cherries Nutrition 0.000 description 1
- 238000004587 chromatography analysis Methods 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Instructional Devices (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
Description
本発明は、ユーザに目的地までの走行ルートを案内するナビゲーション装置に関する。 The present invention relates to a navigation device that guides a travel route to a destination to a user.
従来から、目的地までのルート探索を行い、表示画面に表示された地図上に目的地までの走行ルートを示すナビゲーション装置が知られている。例えば、特許文献1には、地点情報のデータベースを用いてユーザの希望(嗜好)に一致した情報を検索して、その地点を経由するルートを設定する技術が提案されている。具体的には、当該技術では、ユーザより指定された第1地点と第2地点との間でユーザ情報に関連する広告提供者の施設を抽出し、抽出された複数の施設のいくつかを経由する複数の走行ルートのうち、ユーザの設定した条件に適合する走行ルートを設定している。
2. Description of the Related Art Conventionally, a navigation device that searches for a route to a destination and shows a travel route to the destination on a map displayed on a display screen is known. For example,
しかしながら、上記した特許文献1に記載された技術では、ユーザが地点に対して付与したコメントを利用して、特徴のある地点に関する情報を適切に生成し、当該情報に基づいて走行ルートを設定することが困難であった。つまり、ユーザより地域特有の表現が付与された地点を含めた走行ルートを案内することが困難であった。
However, in the technique described in
本発明が解決しようとする課題は、上記のようなものが例として挙げられる。本発明は、ユーザが地点に対して付与したコメントを利用して作成された地点情報に基づいて、走行ルートを適切に設定することが可能なナビゲーション装置、ナビゲーション方法、及びナビゲーションプログラムを提供することを課題とする。 Examples of the problem to be solved by the present invention include the above. The present invention provides a navigation device, a navigation method, and a navigation program capable of appropriately setting a travel route based on point information created using a comment given to a point by a user. Is an issue.
請求項1に記載の発明では、ナビゲーション装置は、ユーザが地点に対して付与したコメントを含むコメント情報を取得するコメント情報取得手段と、前記コメント情報から、前記地点における特有の表現を示す固有表現を抽出する固有表現抽出手段と、前記地点に対して少なくとも前記固有表現の情報を対応付けた地点情報を記憶する地点情報記憶手段と、前記地点情報記憶手段が記憶している前記地点情報を用いて、前記地点が特徴ある場所であることを示す度合いを表した特徴度を算出し、前記特徴度を前記地点情報の1つの情報として前記地点情報記憶手段に記憶させる特徴度算出手段と、ユーザから、走行ルートの探索に関する条件を取得するユーザ条件取得手段と、地図情報に基づいて、目的地までの走行ルートの候補を探索する走行ルート探索手段と、前記ユーザ条件取得手段が取得した前記条件に応じて、前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補を順位付けする走行ルート候補順位付け手段と、を備える。
In the invention according to
請求項7に記載の発明では、ナビゲーション方法は、ユーザが地点に対して付与したコメントを含むコメント情報を取得するコメント情報取得工程と、前記コメント情報から、前記地点における特有の表現を示す固有表現を抽出する固有表現抽出工程と、前記地点に対して少なくとも前記固有表現の情報を対応付けた地点情報を記憶する地点情報記憶工程と、前記地点情報記憶工程で記憶された前記地点情報を用いて、前記地点が特徴ある場所であることを示す度合いを表した特徴度を算出し、前記特徴度を前記地点情報の1つの情報として記憶させる特徴度算出工程と、ユーザから、走行ルートの探索に関する条件を取得するユーザ条件取得工程と、地図情報に基づいて、目的地までの走行ルートの候補を探索する走行ルート探索工程と、前記ユーザ条件取得工程で取得された前記条件に応じて、前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補を順位付けする走行ルート候補順位付け工程と、を備える。
In the invention according to
請求項8に記載の発明では、コンピュータを備える装置によって実行されるナビゲーションプログラムは、前記コンピュータを、ユーザが地点に対して付与したコメントを含むコメント情報を取得するコメント情報取得手段、前記コメント情報から、前記地点における特有の表現を示す固有表現を抽出する固有表現抽出手段、前記地点に対して少なくとも前記固有表現の情報を対応付けた地点情報を記憶する地点情報記憶手段、前記地点情報記憶手段が記憶している前記地点情報を用いて、前記地点が特徴ある場所であることを示す度合いを表した特徴度を算出し、前記特徴度を前記地点情報の1つの情報として前記地点情報記憶手段に記憶させる特徴度算出手段、ユーザから、走行ルートの探索に関する条件を取得するユーザ条件取得手段、地図情報に基づいて、目的地までの走行ルートの候補を探索する走行ルート探索手段、前記ユーザ条件取得手段が取得した前記条件に応じて、前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補を順位付けする走行ルート候補順位付け手段、として機能させる。
In the invention according to
本発明の1つの観点では、ナビゲーション装置は、ユーザが地点に対して付与したコメントを含むコメント情報を取得するコメント情報取得手段と、前記コメント情報から、前記地点における特有の表現を示す固有表現を抽出する固有表現抽出手段と、前記地点に対して少なくとも前記固有表現の情報を対応付けた地点情報を記憶する地点情報記憶手段と、前記地点情報記憶手段が記憶している前記地点情報を用いて、前記地点が特徴ある場所であることを示す度合いを表した特徴度を算出し、前記特徴度を前記地点情報の1つの情報として前記地点情報記憶手段に記憶させる特徴度算出手段と、ユーザから、走行ルートの探索に関する条件を取得するユーザ条件取得手段と、地図情報に基づいて、目的地までの走行ルートの候補を探索する走行ルート探索手段と、前記ユーザ条件取得手段が取得した前記条件に応じて、前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補を順位付けする走行ルート候補順位付け手段と、を備える。 In one aspect of the present invention, the navigation device includes comment information acquisition means for acquiring comment information including a comment given by a user to a point, and a unique expression indicating a specific expression at the point from the comment information. Using the specific expression extracting means to extract, the point information storage means for storing the point information in which at least the information of the specific expression is associated with the point, and the point information stored in the point information storage means A feature degree calculating means for calculating a feature degree indicating a degree indicating that the point is a characteristic place, and storing the feature degree in the point information storage means as one piece of the point information; , Search for a candidate for a driving route to the destination based on map information and user condition acquisition means for acquiring conditions relating to the search for the driving route Comprising a line route search means, in response to the condition in which the user condition acquisition unit has acquired, and a travel route candidate ranking means for ranking the candidate of the travel route based on the feature level.
上記のナビゲーション装置は、移動体に好適に搭載される。コメント情報取得手段は、ユーザが地点に対して付与したコメントを含むコメント情報を取得する。例えば、コメント情報取得手段は、ユーザが、キー、スイッチ、ボタン、リモコンや、タッチパネルや、音声などを用いて入力したコメントを含むコメント情報を取得する。固有表現抽出手段は、コメント情報を解析することで、地点における特有の表現を示す固有表現を抽出し、地点情報記憶手段は、このような固有表現を当該地点に対して対応付けた地点情報を記憶する。特徴度算出手段は、地点情報記憶手段が記憶している地点情報を用いて、つまり他の地点に関する地点情報の内容も考慮して、地点が特徴ある場所であることを示す度合いを表した特徴度を算出する。そして、特徴度算出手段は、当該特徴度を地点情報として地点情報記憶手段に記憶させる。ユーザ条件取得手段は、ユーザが指定した、走行ルートの探索に関する条件を取得する。走行ルート探索手段は、地図情報に基づいて、目的地までの走行ルートの候補を探索する。例えば、走行ルート探索手段は、出発地から経由地を経て目的地までの最短ルートを、走行ルート候補として探索する。走行ルート候補順位付け手段は、ユーザが指定した条件に応じて、地点情報記憶手段に記憶された特徴度に基づいて走行ルートの候補を順位付けする。上記のナビゲーション装置によれば、ユーザが地点に対して付与したコメントにより作成された地点情報に基づいて、走行ルート候補を適切に順位付けすることができる。 Said navigation apparatus is mounted suitably for a mobile body. The comment information acquisition unit acquires comment information including a comment given to the spot by the user. For example, the comment information acquisition unit acquires comment information including comments input by the user using keys, switches, buttons, a remote controller, a touch panel, and voice. The specific expression extraction unit analyzes the comment information to extract a specific expression indicating a specific expression at the point, and the point information storage unit stores the point information in which such a specific expression is associated with the point. Remember. The feature degree calculating means uses the point information stored in the point information storing means, that is, taking into account the contents of the point information related to other points, and represents the degree indicating that the point is a characteristic place Calculate the degree. Then, the characteristic degree calculation means stores the characteristic degree as point information in the point information storage means. The user condition acquisition unit acquires a condition related to the search for the travel route specified by the user. The travel route search means searches for a travel route candidate to the destination based on the map information. For example, the travel route search means searches for the shortest route from the departure point to the destination via the waypoint as a travel route candidate. The travel route candidate ranking means ranks the travel route candidates based on the features stored in the point information storage means according to the conditions specified by the user. According to said navigation apparatus, a driving | running route candidate can be appropriately ranked based on the spot information created by the comment which the user provided with respect to the spot.
上記のナビゲーション装置の一態様では、前記特徴度算出手段は、前記地点情報記憶手段が記憶している前記地点情報を用いて、前記地点を含む所定範囲内における同一の前記固有表現の分布密度を算出し、前記分布密度に基づいて前記特徴度を算出する。 In one aspect of the navigation device, the feature calculation means uses the spot information stored in the spot information storage means to calculate the distribution density of the same unique expression within a predetermined range including the spot. And calculating the feature based on the distribution density.
この態様によれば、同一の固有表現を有する地点の分布密度に基づいて特徴度を算出するため、抽出した固有表現がその地域特有の表現であることが明瞭となる。例えば固有表現の分布密度の高い範囲に位置する地点において特徴値が大きくなるため、その固有表現が地域固有の表現であるという判断が容易となる。これにより、ユーザより地域特有の表現が付与された地点を含めた走行ルートを、適切に案内することが可能となる。 According to this aspect, since the degree of feature is calculated based on the distribution density of points having the same unique expression, it becomes clear that the extracted unique expression is an expression specific to the region. For example, since the feature value becomes large at a point located in a range where the distribution density of the unique expression is high, it is easy to determine that the unique expression is an expression unique to the region. Thereby, it becomes possible to appropriately guide the travel route including the point to which the region-specific expression is given by the user.
上記のナビゲーション装置において好適には、前記特徴度算出手段は、前記地点において同一の前記固有表現が出現した回数と前記分布密度とを積算することで得られた値、及び前記地点で出現した前記固有表現の種類数に基づいて前記特徴度を算出することができる。 Preferably, in the above navigation device, the feature degree calculation means includes a value obtained by integrating the number of times that the same specific expression appears at the point and the distribution density, and the point that appears at the point. The feature degree can be calculated based on the number of types of specific expressions.
上記のナビゲーション装置の他の一態様では、前記ユーザ条件取得手段は、ユーザから、前記走行ルートを設定する場合に用いる前記地点情報を選出するための選出条件を取得し、前記走行ルート候補順位付け手段は、前記選出条件に応じて前記地点情報記憶手段から前記地点情報を選出し、当該地点情報が有する前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補を順位付けする。これにより、ユーザから指定された条件を満たす地点情報を適切に選出して、当該地点情報に基づいて、走行ルートの候補を順位付けすることができる。 In another aspect of the above navigation device, the user condition acquisition means acquires selection conditions for selecting the spot information used when setting the travel route from a user, and ranks the travel route candidates. The means selects the spot information from the spot information storage means according to the selection conditions, and ranks the travel route candidates based on the feature degree of the spot information. Thus, it is possible to appropriately select the spot information that satisfies the conditions specified by the user and rank the travel route candidates based on the spot information.
好適な例では、前記選出条件は、前記走行ルートの候補におけるルート上の位置から前記地点情報に対応する地点までの距離の範囲に関する条件と、前記地点情報の期間の範囲に関する条件と、走行ルートの設定時において過去に前記地点情報が選出された回数の範囲に関する条件と、を有する。 In a preferred example, the selection condition includes a condition regarding a range of a distance from a position on the route to a point corresponding to the point information, a condition regarding a range of a period of the point information, and a driving route. And a condition relating to a range of the number of times the point information has been selected in the past.
上記のナビゲーション装置の他の一態様では、前記走行ルート探索手段は、前記走行ルートの候補を探索した際に、当該走行ルートの候補に対して順位を設定し、前記走行ルート候補順位付け手段は、選出した前記地点情報が有する前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補の各々について優先度を算出し、前記優先度及び前記走行ルート探索手段が設定した前記順位に基づいて、前記走行ルートの候補を順位付けする。 In another aspect of the navigation device, when the travel route search means searches for the travel route candidates, the travel route candidate ranking means sets a rank for the travel route candidates. The priority is calculated for each of the travel route candidates based on the feature degree of the selected spot information, and the travel route is determined based on the priority and the order set by the travel route search means. Rank the candidates.
この態様では、地点情報の特徴度に基づいて走行ルート候補に対して優先度を設定し、当該優先度及び走行ルート探索手段が設定した順位の両方を考慮して、走行ルート候補を順位付けする。これにより、例えば走行ルートの想定時間などに対して、地点情報の内容も加味して、走行ルート候補を適切に順位付けすることができる。 In this aspect, priority is set for the travel route candidates based on the feature degree of the point information, and the travel route candidates are ranked in consideration of both the priority and the order set by the travel route search means. . As a result, for example, it is possible to appropriately rank the travel route candidates in consideration of the content of the point information with respect to the estimated time of the travel route.
本発明の他の観点では、ナビゲーション方法は、ユーザが地点に対して付与したコメントを含むコメント情報を取得するコメント情報取得工程と、前記コメント情報から、前記地点における特有の表現を示す固有表現を抽出する固有表現抽出工程と、前記地点に対して少なくとも前記固有表現の情報を対応付けた地点情報を記憶する地点情報記憶工程と、前記地点情報記憶工程で記憶された前記地点情報を用いて、前記地点が特徴ある場所であることを示す度合いを表した特徴度を算出し、前記特徴度を前記地点情報の1つの情報として記憶させる特徴度算出工程と、ユーザから、走行ルートの探索に関する条件を取得するユーザ条件取得工程と、地図情報に基づいて、目的地までの走行ルートの候補を探索する走行ルート探索工程と、前記ユーザ条件取得工程で取得された前記条件に応じて、前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補を順位付けする走行ルート候補順位付け工程と、を備える。 In another aspect of the present invention, the navigation method includes a comment information acquisition step of acquiring comment information including a comment given to a point by a user, and a unique expression indicating a specific expression at the point from the comment information. Using the specific information extraction step to extract, the point information storage step for storing the point information in which at least the specific expression information is associated with the point, and the point information stored in the point information storage step, A feature degree calculating step for calculating a degree of degree indicating that the point is a characteristic place, and storing the feature degree as one piece of information of the point information, and a condition relating to a travel route search from the user A user condition acquisition step of acquiring a travel route search step of searching for a candidate of a travel route to a destination based on map information, Depending on the conditions obtained in the chromatography. The condition acquiring step, and a travel route candidate ranking step of ranking the candidate of the travel route based on the feature level.
本発明の更に他の観点では、コンピュータを備える装置によって実行されるナビゲーションプログラムは、前記コンピュータを、ユーザが地点に対して付与したコメントを含むコメント情報を取得するコメント情報取得手段、前記コメント情報から、前記地点における特有の表現を示す固有表現を抽出する固有表現抽出手段、前記地点に対して少なくとも前記固有表現の情報を対応付けた地点情報を記憶する地点情報記憶手段、前記地点情報記憶手段が記憶している前記地点情報を用いて、前記地点が特徴ある場所であることを示す度合いを表した特徴度を算出し、前記特徴度を前記地点情報の1つの情報として前記地点情報記憶手段に記憶させる特徴度算出手段、ユーザから、走行ルートの探索に関する条件を取得するユーザ条件取得手段、地図情報に基づいて、目的地までの走行ルートの候補を探索する走行ルート探索手段、前記ユーザ条件取得手段が取得した前記条件に応じて、前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補を順位付けする走行ルート候補順位付け手段、として機能させる。 In still another aspect of the present invention, a navigation program executed by an apparatus including a computer includes: comment information acquisition means for acquiring comment information including a comment given by a user to a point from the comment information; Specific expression extraction means for extracting a specific expression indicating a specific expression at the point, point information storage means for storing point information in which at least the information of the specific expression is associated with the point, and the point information storage means. Using the stored point information, a feature degree representing a degree indicating that the point is a characteristic place is calculated, and the feature degree is stored in the point information storage unit as one piece of the point information. Feature level calculation means for storing, user condition acquisition means for acquiring conditions relating to travel route search from the user Based on the map information, a travel route search means for searching for a travel route candidate to the destination, and ranking the travel route candidates based on the feature degree according to the condition acquired by the user condition acquisition means It functions as a travel route candidate ranking means.
上記のナビゲーション方法及びナビゲーションプログラムによっても、ユーザが地点に対して付与したコメントにより作成された地点情報に基づいて、走行ルート候補を適切に順位付けすることができる。 Also according to the navigation method and the navigation program described above, it is possible to appropriately rank the travel route candidates based on the spot information created by the comment given to the spot by the user.
以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。なお、以下の説明は、本発明を車両用のナビゲーション装置に適用した例を示す。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The following description shows an example in which the present invention is applied to a vehicle navigation apparatus.
[ナビゲーション装置]
図1に、ナビゲーション装置1の構成を示す。図1に示すように、ナビゲーション装置1は、自立測位装置10、GPS受信機18、システムコントローラ20、ディスクドライブ31、データ記憶ユニット36、通信用インタフェース37、通信装置38、表示ユニット40、音声出力ユニット50、及び入力装置60を備える。
[Navigation device]
FIG. 1 shows the configuration of the
自立測位装置10は、加速度センサ11、角速度センサ12及び距離センサ13を備え、自立測位センサとして機能する。加速度センサ11は、例えば圧電素子からなり、車両の加速度を検出し、加速度データを出力する。角速度センサ12は、例えば振動ジャイロからなり、車両の方向変換時における車両の角速度を検出し、角速度データ及び相対方位データを出力する。距離センサ13は、車両の車輪の回転に伴って発生されているパルス信号からなる車速パルスを計測する。
The self-supporting
GPS受信機18は、複数のGPS衛星から、測位用データを含む下り回線データを搬送する電波19を受信する。測位用データは、緯度及び経度情報等から車両の絶対的な位置を検出するために用いられる。 The GPS receiver 18 receives radio waves 19 carrying downlink data including positioning data from a plurality of GPS satellites. The positioning data is used to detect the absolute position of the vehicle from latitude and longitude information.
システムコントローラ20は、インタフェース21、CPU(Central Processing Unit)22、ROM(Read Only Memory)23及びRAM(Random Access Memory)24を含んでおり、ナビゲーション装置1全体の制御を行う。
The
インタフェース21は、加速度センサ11、角速度センサ12及び距離センサ13並びにGPS受信機18とのインタフェース動作を行う。そして、これらから、車速パルス、加速度データ、相対方位データ、角速度データ、GPS測位データ、絶対方位データ等をシステムコントローラ20に入力する。CPU22は、システムコントローラ20全体を制御する。ROM23は、システムコントローラ20を制御する制御プログラム等が格納された図示しない不揮発性メモリ等を有する。RAM24は、入力装置60を介して使用者により予め設定された経路データ等の各種データを読み出し可能に格納したり、CPU22に対してワーキングエリアを提供したりする。
The interface 21 performs an interface operation with the
システムコントローラ20、CD−ROMドライブ又はDVD−ROMドライブなどのディスクドライブ31、データ記憶ユニット36、通信用インタフェース37、表示ユニット40、音声出力ユニット50及び入力装置60は、バスライン30を介して相互に接続されている。
A
ディスクドライブ31は、システムコントローラ20の制御の下、CD又はDVDといったディスク33から、音楽データ、映像データなどのコンテンツデータを読み出し、出力する。なお、ディスクドライブ31は、CD−ROMドライブ又はDVD−ROMドライブのうち、いずれか一方としてもよいし、CD及びDVDコンパチブルのドライブとしてもよい。
The
データ記憶ユニット36は、例えば、HDDなどにより構成され、地図データや施設データなどのナビゲーション処理に用いられる各種データを記憶するユニットである。データ記憶ユニット36は、地図情報が記憶された地図データベースを有する。
The
通信装置38は、例えば、FMチューナやビーコンレシーバ、携帯電話や専用の通信カードなどにより構成され、通信用インタフェース37を介して、VICS(Vehicle Information Communication System)センタなどから配信される情報を取得する。
The
表示ユニット40は、システムコントローラ20の制御の下、各種表示データをディスプレイなどの表示装置に表示する。具体的には、システムコントローラ20は、データ記憶ユニット36から地図データを読み出す。表示ユニット40は、システムコントローラ20によってデータ記憶ユニット36から読み出された地図データなどを表示画面上に表示する。表示ユニット40は、バスライン30を介してCPU22から送られる制御データに基づいて表示ユニット40全体の制御を行うグラフィックコントローラ41と、VRAM(Video RAM)等のメモリからなり即時表示可能な画像情報を一時的に記憶するバッファメモリ42と、グラフィックコントローラ41から出力される画像データに基づいて、液晶、CRT(Cathode Ray Tube)等のディスプレイ44を表示制御する表示制御部43と、ディスプレイ44とを備える。ディスプレイ44は、画像表示部として機能し、例えば対角5〜10インチ程度の液晶表示装置等からなり、車内のフロントパネル付近に装着される。
The
音声出力ユニット50は、システムコントローラ20の制御の下、CD−ROMドライブ31又はDVD−ROM32、又はBD−ROM、若しくはRAM24等からバスライン30を介して送られる音声デジタルデータのD/A(Digital to Analog)変換を行うD/Aコンバータ51と、D/Aコンバータ51から出力される音声アナログ信号を増幅する増幅器(AMP)52と、増幅された音声アナログ信号を音声に変換して車内に出力するスピーカ53とを備えて構成されている。
The
入力装置60は、各種コマンドやデータを入力するための、キー、スイッチ、ボタン、リモコン、音声入力装置等から構成されている。入力装置60は、車内に搭載された当該車載用電子システムの本体のフロントパネルやディスプレイ44の周囲に配置される。また、ディスプレイ44がタッチパネル方式である場合には、ディスプレイ44の表示画面上に設けられたタッチパネルも入力装置60として機能する。
The
[機能構成]
次に、図2を参照して、本実施例におけるナビゲーション装置1の機能構成について説明する。
[Function configuration]
Next, with reference to FIG. 2, the functional configuration of the
図2に示すように、ナビゲーション装置1は、コメント情報取得部101と、ユーザ条件取得部102と、位置・時間情報取得部103と、コメント情報数値化部105と、地点情報記憶部106と、走行ルート探索部107と、ルート順位付け部108と、を有する。ここでは、各構成要素の説明を簡単に行う。
As shown in FIG. 2, the
コメント情報取得部101は、ユーザが地点に対して付与したコメントを含むコメント情報を取得する。ここで、コメント情報は、ユーザがコメントを付与した地点における対象地点名及び位置情報(緯度及び経度)を有する付帯情報と、ユーザが付与したコメント(例えばテキスト形式)及び時間情報(年月日時)を有するコメント内容と、を具備する。対象地点名は、地図データベースに記憶された地図情報が有する情報であり、位置情報及び時間情報は、GPS受信機18が受信した情報である。また、コメントは、ユーザが、例えば、キー、スイッチ、ボタン、リモコンや、タッチパネルや、音声などを用いて入力した情報である。コメント情報取得部101は、取得したコメント情報をコメント情報数値化部105に供給する。コメント情報取得部101は、前述した入力装置60を具備して構成される。なお、コメント情報取得部101は、コメント情報取得手段として機能する。
The comment
ユーザ条件取得部102は、ユーザが指定した走行ルートの探索に関する条件(以下、「ユーザ指定条件」と呼ぶ。)を取得する。例えば、ユーザ条件取得部102は、ユーザが、キー、スイッチ、ボタン、リモコンや、タッチパネルや、音声などを用いて入力したユーザ指定条件を取得する。ここで、ユーザ指定条件には、ユーザが指定した経由地及び目的地などの条件が含まれる。ユーザ条件取得部102は、取得したユーザ指定条件に関する情報を走行ルート探索部107及びルート順位付け部108に供給する。ユーザ条件取得部102は、前述した入力装置60に相当する。なお、ユーザ条件取得部102は、ユーザ条件取得手段として機能する。
The user
位置・時間情報取得部103は、前述したGPS受信機18に相当し、現在位置の情報及び時間情報を取得する。位置・時間情報取得部103は、取得した現在位置の情報及び時間情報を走行ルート探索部107に供給する。
The position / time
コメント情報数値化部105は、コメント情報取得部101からコメント情報を取得し、当該コメント情報を数値化する処理を行い、地点情報記憶部106は、このように数値化することで得られた情報を含む地点情報を記憶する。この場合、コメント情報数値化部105は、地点情報記憶部106に記憶された地点情報を参照して、コメント情報に関する統計的な処理を行う。コメント情報数値化部105の動作及び地点情報については、詳細は後述する。コメント情報数値化部105は前述したシステムコントローラ20に相当し、地点情報記憶部106は前述したデータ記憶ユニット36に相当する。なお、コメント情報数値化部105は固有表現抽出手段及び特徴度算出手段として機能し、地点情報記憶部106は地点情報記憶手段として機能する。
The comment
走行ルート探索部107は、位置・時間情報取得部103から現在位置の情報及び時間情報を取得すると共に、ユーザ条件取得部102から経由地及び目的値の情報を取得する。そして、走行ルート探索部107は、地図データベースに記憶された地図情報に基づいて、公知の手法を用いて、出発地(現在地)から経由地を経由した目的地までの走行ルートの候補(以下、「走行ルート候補」とも呼ぶ。)を探索する。この場合、走行ルート探索部107は、走行ルート候補の他に、走行ルート候補の数、及び走行ルート候補の順位を含む情報(以下、「ルート情報」と呼ぶ。)を生成する。例えば、走行ルート探索部107は、出発地から経由地を経て目的地までの最短ルートを、走行ルート候補に設定する。走行ルート探索部107は、生成したルート情報をルート順位付け部108に供給する。走行ルート探索部107は、前述したシステムコントローラ20に相当する。なお、走行ルート探索部107は、走行ルート探索手段として機能する。
The travel
ルート順位付け部108は、ユーザ条件取得部102からユーザ指定条件を取得すると共に、走行ルート探索部107からルート情報を取得する。ルート順位付け部108は、走行ルート探索部107が探索した走行ルート候補を順位付けする。具体的には、ルート順位付け部108は、ユーザ指定条件に応じて、地点情報記憶部106に記憶された地点情報を選出し、選出された地点情報に基づいて走行ルート候補を順位付けする。ルート順位付け部108の動作については、詳細は後述する。ルート順位付け部108は、前述したシステムコントローラ20に相当する。なお、ルート順位付け部108は、走行ルート候補順位付け手段として機能する。
The
[コメント情報数値化部の動作]
次に、上記したコメント情報数値化部105の動作について具体的に説明する。
[Operation of comment information digitizing section]
Next, the operation of the comment
図3は、コメント情報数値化部105の機能構成を示す。図3に示すように、コメント情報数値化部105は、コメント情報分離部105aと、付帯情報記憶処理部105bと、固有表現抽出部105cと、特徴度算出部105dと、テキスト辞書部105eと、を有する。ここでは、各構成要素の説明を簡単に行う。
FIG. 3 shows a functional configuration of the comment
コメント情報分離部105aは、コメント情報取得部101からコメント情報を取得し、当該コメント情報を付帯情報とコメント内容とに分離する処理を行う。具体的には、コメント情報分離部105aは、取得されたコメント情報を、対象地点名及び位置情報(緯度及び経度)を有する付帯情報と、コメント(テキスト形式)及び時間情報(年月日時)を有するコメント内容とに分離する。コメント情報分離部105aは、分離したコメント内容を固有表現抽出部105cに供給すると共に(矢印d1参照)、分離した付帯情報を付帯情報記憶処理部105bに供給する(矢印d2参照)。この場合、付帯情報のうち位置情報は、固有表現抽出部105cの固有表現特定部105c3及び特徴度算出部105dにも供給される(矢印d2a、d2b参照)。また、コメント内容が有する時間情報は、付帯情報記憶処理部105bにも供給される。
The comment
付帯情報記憶処理部105bは、コメント情報分離部105aから付帯情報を取得し、付帯情報を地点情報記憶部106に記憶させるための処理を行う。具体的には、付帯情報記憶処理部105bは、地点情報記憶部106に記憶された地点情報を参照しながら、付帯情報を地点情報記憶部106に記憶させるための処理を行う。
The incidental information storage processing unit 105 b acquires incidental information from the comment
図4は、地点情報記憶部106が記憶する地点情報の具体例を示している。図4に示すように、地点情報は、対象地点名及び位置情報を有する付帯情報と、時間情報を有するコメント内容とを具備する。なお、ここでは、地点情報の一部の情報のみを図示している。
FIG. 4 shows a specific example of the spot information stored in the spot
図3に戻って説明する。固有表現抽出部105cは、形態素解析部105c1と、係り受け解析部105c2と、固有表現特定部105c3と、を有する。固有表現抽出部105cは、主に、コメント情報分離部105aからコメント内容を取得し、当該コメント内容に含まれるコメントから、地点における特有の表現を示す固有表現を抽出する処理を行う。
Returning to FIG. The specific expression extraction unit 105c includes a morpheme analysis unit 105c1, a dependency analysis unit 105c2, and a specific expression specifying unit 105c3. The specific expression extracting unit 105c mainly acquires a comment content from the comment
具体的には、形態素解析部105c1は、コメントから単語を抽出し、係り受け解析部105c2は、文構造解析や関連(修飾)解析を行う。この場合、形態素解析部105c1及び係り受け解析部105c2は、テキスト辞書部105eに収録された単語や文やパターンを参照することで、このような解析を行う。そして、固有表現特定部105c3は、形態素解析部105c1及び係り受け解析部105c2での解析結果に基づいて、固有表現の抽出を行う。また、固有表現特定部105c3は、1つのコメント内に同一の固有表現が出現した回数(出現回数)を求める。固有表現特定部105c3は、得られた固有表現及び出現回数を、特徴度算出部105d及び地点情報記憶部106に供給する。この場合、固有表現特定部105c3は、コメント情報分離部105aから取得された位置情報に基づいて(矢印d2a参照)、地点情報記憶部106に記憶された地点情報を参照することで、固有表現及び出現回数を地点情報記憶部106に記憶させるための処理を行う。
Specifically, the morphological analysis unit 105c1 extracts words from the comments, and the dependency analysis unit 105c2 performs sentence structure analysis and association (modification) analysis. In this case, the morpheme analysis unit 105c1 and the dependency analysis unit 105c2 perform such analysis by referring to words, sentences, and patterns recorded in the text dictionary unit 105e. The specific expression specifying unit 105c3 extracts specific expressions based on the analysis results of the morphological analysis unit 105c1 and the dependency analysis unit 105c2. Also, the specific expression specifying unit 105c3 obtains the number of times (the number of appearances) that the same specific expression has appeared in one comment. The specific expression specifying unit 105c3 supplies the obtained specific expression and the number of appearances to the feature degree calculation unit 105d and the spot
特徴度算出部105dは、固有表現特定部105c3から固有表現及び出現回数を取得し、これらの情報に基づいて、ユーザよりコメントが付与された地点が特徴ある場所であることを示す度合いを表した特徴度を算出する。この場合、特徴度算出部105dは、コメント情報分離部105aから取得された位置情報に基づいて(矢印d2b参照)、地点情報記憶部106に記憶された地点情報を参照することで、コメントが付与された地点を含む所定範囲内における同一の固有表現の分布密度を算出し、当該分布密度に基づいて特徴度を算出する。分布密度は、コメントが付与された地点を含む所定範囲内において、当該コメントから抽出された固有表現と同一の固有表現が出現した回数を示す値である。そして、特徴度算出部105dは、算出した分布密度や特徴度を地点情報記憶部106に供給する。
The feature degree calculation unit 105d acquires the specific expression and the number of appearances from the specific expression specifying unit 105c3, and represents a degree indicating that the point where the comment is given by the user is a characteristic place based on the information. The feature degree is calculated. In this case, the feature calculation unit 105d adds a comment by referring to the spot information stored in the spot
以下で、付帯情報記憶処理部105b、固有表現抽出部105c、及び特徴度算出部105dの動作を具体的に説明する。 Hereinafter, operations of the incidental information storage processing unit 105b, the specific expression extraction unit 105c, and the feature degree calculation unit 105d will be specifically described.
(付帯情報記憶処理部の動作)
図5を参照して、付帯情報記憶処理部105bの動作について具体的に説明する。図5は、付帯情報記憶処理部105bの処理を示すフローチャートである。
(Operation of incidental information storage processing unit)
With reference to FIG. 5, the operation of the incidental information storage processing unit 105b will be specifically described. FIG. 5 is a flowchart showing the processing of the incidental information storage processing unit 105b.
まず、ステップS101では、付帯情報記憶処理部105bは、地点情報記憶部106から地点情報を取得すると共に、コメント情報分離部105aから付帯情報を取得する。そして、処理はステップS102に進む。
First, in step S101, the incidental information storage processing unit 105b acquires spot information from the spot
ステップS102では、付帯情報記憶処理部105bは、付帯情報が有する対象地点名及び位置情報と同一の地点名及び位置情報を有する地点情報が、地点情報記憶部106に記憶されているか否かを判定する。
In step S102, the incidental information storage processing unit 105b determines whether or not spot information having the same spot name and position information as the target spot name and position information included in the incidental information is stored in the spot
同一の地点名及び位置情報を有する地点情報が地点情報記憶部106に記憶されている場合(ステップS102;Yes)、処理はステップS103に進む。ステップS103では、付帯情報記憶処理部105bは、地点情報記憶部106に記憶されている地点情報が有する対象地点名及び位置情報を維持する。なお、この場合、付帯情報記憶処理部105bは、時間情報については、固有表現を記憶させる際に用いる時間情報として保持する。そして、処理は終了する。
When spot information having the same spot name and position information is stored in the spot information storage unit 106 (step S102; Yes), the process proceeds to step S103. In step S <b> 103, the incidental information storage processing unit 105 b maintains the target spot name and position information included in the spot information stored in the spot
これに対して、同一の地点名及び位置情報を有する地点情報が地点情報記憶部106に記憶されていない場合(ステップS102;No)、処理はステップS104に進む。ステップS104では、付帯情報記憶処理部105bは、コメント情報分離部105aから取得された対象地点名及び位置情報を、新規の地点情報として地点情報記憶部106に記憶させる。つまり、付帯情報記憶処理部105bは、番号を付与して地点情報を新たに作成して、対象地点名及び位置情報を当該地点情報の一部の情報として記憶させる。なお、この場合、付帯情報記憶処理部105bは、時間情報については、固有表現を記憶させる際に用いる時間情報として保持する。そして、処理は終了する。
On the other hand, when the spot information having the same spot name and position information is not stored in the spot information storage unit 106 (step S102; No), the process proceeds to step S104. In step S104, the incidental information storage processing unit 105b causes the point
(固有表現抽出部の動作)
次に、図6及び図7を参照して、固有表現抽出部105cの動作を具体的に説明する。
(Operation of specific expression extraction unit)
Next, the operation of the specific expression extraction unit 105c will be described in detail with reference to FIGS.
前述したように、固有表現抽出部105cは、コメント情報分離部105aからコメント内容を取得し、コメント内容に含まれるコメントから固有表現を抽出する。具体的には、形態素解析部105c1は、テキスト辞書部105eに収録された単語や文やパターンを参照することで、コメントから単語を抽出する。係り受け解析部105c2は、形態素解析部105c1で抽出された単語に対して、テキスト辞書部105eに収録された単語や文やパターンを参照することで、文の構造の解析や関連(修飾)の解析を行う。そして、固有表現特定部105c3は、形態素解析部105c1及び係り受け解析部105c2での解析結果に基づいて、固有表現の抽出を行う。
As described above, the specific expression extraction unit 105c acquires the comment content from the comment
なお、固有表現特定部105c3は、このような固有表現の抽出と同時に固有表現の出現回数の算出を行うが、固有表現と関連している表現はその固有表現と同義で扱い、出現回数もその固有表現に加える。 The specific expression specifying unit 105c3 calculates the number of appearances of the specific expression at the same time as the extraction of the specific expression. The expression related to the specific expression is treated as the same as the specific expression, and the number of appearances is also the same. Add to proper expressions.
図6は、固有表現抽出部105cによる固有表現の抽出結果の具体例を示している。ここでは、ユーザが「ここは春になると桜吹雪が綺麗だね」といったコメントを地点に対して付与した場合を一例として挙げる。この例では、テキスト辞書部105eに収録された「ここ」、「春」、「なる」、「桜」、「吹雪」、「綺麗」といった単語などが用いられることで、ユーザが付与したコメントは、「ここは/春/に/なる/と/桜/吹雪/が/綺麗/だ/ね」といった具合に解析が行われる。そして、このような解析結果より、「春」、「桜吹雪」、「綺麗」といった固有表現が抽出される。この場合、解析により得られた「桜」と「吹雪」とを結合する処理が固有表現特定部105c3によって行われることで、「桜吹雪」が固有表現として抽出される。更に、固有表現特定部105c3によって、抽出された各々の固有表現の出現回数が算出される。この例では、抽出された各々の固有表現は当該コメント内において1回しか出現していないため、全ての固有表現の出現回数は1回となる。 FIG. 6 shows a specific example of the extraction result of the specific expression by the specific expression extraction unit 105c. Here, as an example, a case where the user gives a comment such as “This is beautiful in the spring when cherry blossoms are beautiful” to the point is given. In this example, a comment given by the user is obtained by using words such as “here”, “spring”, “naru”, “sakura”, “blow snow”, and “beautiful” recorded in the text dictionary unit 105e. , “This is / Spring / Ni / Naru / To / Sakura / Fukiyuki / Ga / Beautiful / Da / Ne” and so on. Then, from such an analysis result, specific expressions such as “Spring”, “Sakura Fubuki”, and “Beautiful” are extracted. In this case, the process of combining “sakura” and “snowstorm” obtained by the analysis is performed by the unique expression specifying unit 105c3, so that “sakura snowstorm” is extracted as the proper expression. Further, the number of appearances of each extracted unique expression is calculated by the specific expression specifying unit 105c3. In this example, since each extracted unique expression appears only once in the comment, the number of appearances of all the unique expressions is one.
なお、コメントから抽出された単語を全て固有表現として用いる必要はない。固有表現特定部105c3が、コメントから抽出された単語に対して、地点における特有の表現を示す単語であるか否かの判断を行い、地点における特有の表現を示す単語と決定されたもののみを固有表現として用いることができる。例えば、その地域に由来する単語や、ユーザの感情を表す単語などを、地点における特有の表現を示す単語として決定することができる。 Note that it is not necessary to use all words extracted from the comments as specific expressions. The specific expression identifying unit 105c3 determines whether or not the word extracted from the comment is a word indicating a specific expression at the point, and only the words determined as the word indicating the specific expression at the point are determined. It can be used as a proper expression. For example, a word derived from the area, a word representing the user's emotion, and the like can be determined as a word indicating a specific expression at the point.
ここで、固有表現特定部105c3は、このようにして求められた固有表現及び出現回数を地点情報記憶部106に記憶させる。具体的には、固有表現特定部105c3は、前述した付帯情報記憶処理部105bが付帯情報を用いて新規の地点情報を作成した場合には、新規の地点情報に対して、固有表現及び出現回数を記憶させる。これに対して、固有表現特定部105c3は、付帯情報記憶処理部105bが新規で地点情報を作成していない場合には、地点情報記憶部106が既に記憶している地点情報に対して、つまり既存の地点情報に対して、固有表現及び出現回数を記憶させる処理を行う。
Here, the specific expression specifying unit 105c3 stores the specific expression and the number of appearances thus obtained in the point
より具体的には、固有表現特定部105c3は、抽出した固有表現と同一の固有表現を既存の地点情報が有していない場合には、抽出した固有表現及び当該固有表現の出現回数を既存の地点情報に対して新たに記憶させる。これに対して、固有表現特定部105c3は、抽出した固有表現と同一の固有表現を既存の地点情報が有している場合には、固有表現を記憶させる処理を行わずに、既存の地点情報が有する固有表現の出現回数に対して、抽出した固有表現の出現回数を加算する処理のみを行う。 More specifically, if the existing point information does not have the same specific expression as the extracted specific expression, the specific expression specifying unit 105c3 sets the extracted specific expression and the number of appearances of the specific expression to the existing specific expression. It memorize | stores newly with respect to point information. On the other hand, if the existing point information has the same specific expression as the extracted specific expression, the specific expression specifying unit 105c3 does not perform the process of storing the specific expression, and the existing point information Only the process of adding the number of appearances of the extracted specific expression to the number of appearances of the specific expression included in is performed.
なお、固有表現特定部105c3によって求められる出現回数は、ユーザが付与した1つのコメント内において同一の固有表現が出現した回数であるが、地点情報記憶部106が記憶する地点情報が有する出現回数は、同一の地点において同一の固有表現が出現した回数である。
The number of appearances determined by the specific expression specifying unit 105c3 is the number of times the same specific expression appears in one comment given by the user, but the number of appearances of the point information stored in the point
図7は、固有表現特定部105c3が行う、固有表現及び出現回数を地点情報記憶部106に記憶させるための処理を示すフローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart showing a process for storing the unique expression and the number of appearances in the point
まず、ステップS201では、固有表現特定部105c3は、地点情報記憶部106から地点情報を取得すると共に、抽出された固有表現及び当該固有表現の出現回数を取得する。そして、処理はステップS202に進む。
First, in step S201, the specific expression specifying unit 105c3 acquires point information from the point
ステップS202では、固有表現特定部105c3は、付帯情報記憶処理部105bにおいて付帯情報により新規の地点情報が作成されたか否かを判定する。新規の地点情報が作成された場合(ステップS202;Yes)、処理はステップS206に進む。ステップS206では、固有表現特定部105c3は、付帯情報記憶処理部105bが作成した新規の地点情報に対して、固有表現及び出現回数を記憶させると共に、付帯情報記憶処理部105bによって保持されていた時間情報を記憶させる。そして、処理は終了する。 In step S202, the specific expression specifying unit 105c3 determines whether or not new spot information has been created by the incidental information in the incidental information storage processing unit 105b. When new point information is created (step S202; Yes), the process proceeds to step S206. In step S206, the specific expression specifying unit 105c3 stores the specific expression and the number of appearances for the new point information created by the auxiliary information storage processing unit 105b, and the time held by the auxiliary information storage processing unit 105b. Remember information. Then, the process ends.
これに対して、新規の地点情報が作成されていない場合(ステップS202;No)、処理はステップS203に進む。ステップS203では、固有表現特定部105c3は、抽出した固有表現と同一の固有表現を有する地点情報を、地点情報記憶部106が記憶していないか否かを判定する。この場合、固有表現特定部105c3は、地点情報記憶部106が記憶している地点情報の中で、抽出した固有表現に対応する付帯情報と同一の付帯情報を有する地点情報に対して、このような判定を行う。
On the other hand, when new point information is not created (Step S202; No), processing progresses to Step S203. In step S203, the specific expression specifying unit 105c3 determines whether or not the point
抽出した固有表現と同一の固有表現が記憶されていない場合(ステップS203;Yes)、処理はステップS204に進む。ステップS204では、固有表現特定部105c3は、地点情報記憶部106が既に記憶している地点情報に対して、固有表現及び出現回数を新たに記憶させると共に、付帯情報記憶処理部105bによって保持されていた時間情報を記憶させる。そして、処理は終了する。
If the same specific expression as the extracted specific expression is not stored (step S203; Yes), the process proceeds to step S204. In step S204, the specific expression specifying unit 105c3 newly stores the specific expression and the number of appearances for the point information already stored in the point
これに対して、抽出した固有表現と同一の固有表現が記憶されている場合(ステップS203;No)、処理はステップS205に進む。ステップS205では、固有表現特定部105c3は、地点情報記憶部106が既に記憶している地点情報に対して、当該地点情報が有する固有表現の出現回数を、抽出した固有表現の出現回数だけ加算して記憶させると共に、付帯情報記憶処理部105bによって保持されていた時間情報を記憶させる。そして、処理は終了する。
On the other hand, when the same specific expression as the extracted specific expression is stored (step S203; No), the process proceeds to step S205. In step S205, the specific expression specifying unit 105c3 adds the number of appearances of the unique expression that the point information has to the number of appearances of the extracted specific expression to the point information already stored in the point
(特徴度算出部の動作)
次に、図8乃至図9を参照して、特徴度算出部105dの動作を具体的に説明する。
(Operation of the feature calculation unit)
Next, the operation of the feature degree calculation unit 105d will be described in detail with reference to FIGS.
前述したように、特徴度算出部105dは、固有表現抽出部105cから固有表現及び出現回数を取得し、これらに基づいて、ユーザよりコメントが付与された地点についての特徴度を算出する。具体的には、特徴度算出部105dは、地点情報記憶部106に記憶された地点情報を参照することで、コメントが付与された地点を含む所定範囲内における同一の固有表現の分布密度を算出し、当該分布密度に基づいて特徴度を算出する。つまり、特徴度算出部105dは、地図上で規定された範囲において、同一の固有表現を有する地点(位置座標)の分布密度を算出する。
As described above, the feature degree calculation unit 105d acquires the specific expression and the number of appearances from the specific expression extraction unit 105c, and calculates the feature degree for the point where the comment is given by the user based on these. Specifically, the feature degree calculation unit 105d refers to the spot information stored in the spot
詳しくは、地点情報記憶部106は、地図上で規定した範囲に関する情報(以下、「範囲情報」と呼ぶ。)を記憶しており、特徴度算出部105dは、コメントが付与された地点の位置情報(コメント情報分離部105aから取得される情報)を範囲情報と照合することで、当該地点が属する範囲を検索する。そして、特徴度算出部105dは、検索された範囲において同一の固有表現を有する地点情報を地点情報記憶部106から検索することで、当該範囲における当該固有表現の分布密度を算出する。
Specifically, the point
ここで、ある地点の位置座標を「Pi(xi、yi)」と表記し、範囲情報を「Pn(xn−1〜xn、yn−1〜yn)」と表記すると、PiがPnに属する条件は「xn−1<xi<xn」かつ「yn−1<yi<yn」となる。また、PiがPnに属する場合において、Pnの範囲において同一の固有表現の分布密度Dは、以下の式(1)より算出される。 Here, if the position coordinates of a certain point are expressed as “Pi (x i , y i )” and the range information is expressed as “Pn (x n−1 to x n , y n−1 to y n )”, The condition that Pi belongs to Pn is “x n−1 <x i <x n ” and “y n−1 <y i <y n ”. Further, when Pi belongs to Pn, the distribution density D of the same unique expression in the range of Pn is calculated by the following equation (1).
図8は、分布密度の算出方法の具体例を説明するための図を示す。図8は、横軸にx(緯度)を示しており、縦軸にy(経度)を示している。ここでは、地点P1における分布密度の算出方法を例に挙げる。地点P1は、太線で表された範囲R1に属する。この例では、範囲R1内に、地点P1で付与されたコメントから抽出された固有表現と同一の固有表現を有する地点が、地点P1を含めて3つ存在する。つまり、範囲R1内には、地点P1で得られた固有表現と同一の固有表現を有する地点情報が3つ存在することとなる。そのため、地点P1においては、範囲R1内における同一の固有表現の分布密度Dは「3」となる。 FIG. 8 is a diagram for explaining a specific example of a distribution density calculation method. FIG. 8 shows x (latitude) on the horizontal axis and y (longitude) on the vertical axis. Here, a method for calculating the distribution density at the point P1 is taken as an example. The point P1 belongs to a range R1 represented by a bold line. In this example, there are three points including the point P1 in the range R1 and having the same specific expression as the specific expression extracted from the comment given at the point P1. That is, in the range R1, there are three pieces of point information having the same specific expression as the specific expression obtained at the point P1. Therefore, at the point P1, the distribution density D of the same unique expression in the range R1 is “3”.
次に、このように求められた分布密度から特徴度を算出する方法について説明する。特徴度算出部105dは、特徴度を算出する対象となっている地点に関して、当該地点の分布密度で出現回数に重み付けを行うことで得られた値、及び当該地点で出現した固有表現の種類数に基づいて、当該地点における特徴度を算出する。具体的には、特徴度算出部105dは、同一地点における固有表現の出現回数と分布密度とを積算することで得られた値(以下、「出現密度」と呼ぶ。)を求め、当該地点における出現密度の総和と固有表現の種類数とを加算することで、当該地点における特徴度を算出する。この後、特徴度算出部105dは、算出された分布密度や特徴度などの情報を地点情報記憶部106に供給することで、当該情報を地点情報として記憶させる。
Next, a method for calculating the feature degree from the distribution density thus obtained will be described. The feature degree calculation unit 105d determines the value obtained by weighting the number of appearances with the distribution density of the point, and the number of types of unique expressions that appear at the point with respect to the point for which the feature degree is to be calculated. Based on the above, the feature degree at the point is calculated. Specifically, the feature calculation unit 105d obtains a value (hereinafter, referred to as “appearance density”) obtained by integrating the number of appearances of the unique expression and the distribution density at the same point, and obtains the value at the point. The feature degree at the point is calculated by adding the sum of the appearance densities and the number of types of specific expressions. Thereafter, the feature degree calculation unit 105d supplies information such as the calculated distribution density and feature degree to the point
詳しくは、出現回数を「Oc」と表記し、分布密度を「D」と表記し、出現密度を「OD」と表記すると、出現密度ODは式(2)より算出される。そして、出現密度ODの総和を「Cnt_OD」と表記し、固有表現の種類数を「Cnt_Var」と表記し、特徴度を「X」と表記すると、特徴度Xは式(3)より算出される。なお、出現密度ODの総和Cnt_ODは、1つの地点情報が有する全ての固有表現について算出された出現密度ODの総和に相当する。
OD=Oc×D 式(2)
X=Cnt_OD+Cnt_Var 式(3)
図9は、算出された分布密度や特徴度などを有する地点情報の具体例を示している。図示のように、地点情報には、1つの地点に関して、固有表現の種類Varと、固有表現の出現回数Ocと、同一の固有表現の分布密度Dと、出現回数Ocと分布密度Dとを積算することで得られた出現密度ODと、固有表現が得られた時間情報と、が固有表現に対応付けて記憶されている。また、地点情報には、出現密度ODの総和Cnt_ODと、固有表現の種類数Cnt_Varと、特徴度Xとが記憶されている。
Specifically, when the number of appearances is expressed as “Oc”, the distribution density is expressed as “D”, and the appearance density is expressed as “OD”, the appearance density OD is calculated from the equation (2). Then, if the sum of the appearance densities OD is expressed as “Cnt_OD”, the number of types of unique expressions is expressed as “Cnt_Var”, and the characteristic degree is expressed as “X”, the characteristic degree X is calculated from Equation (3). . Note that the sum Cnt_OD of the appearance densities OD corresponds to the sum of the appearance densities OD calculated for all the unique expressions included in one point information.
OD = Oc × D Formula (2)
X = Cnt_OD + Cnt_Var Expression (3)
FIG. 9 shows a specific example of the spot information having the calculated distribution density, feature degree, and the like. As shown in the figure, for the point information, the kind of unique expression Var, the number of occurrences of the unique expression Oc, the distribution density D of the same unique expression, the number of appearances Oc, and the distribution density D are integrated with respect to one point. The appearance density OD obtained by doing this and the time information from which the unique expression is obtained are stored in association with the unique expression. Further, the point information stores the sum Cnt_OD of the appearance density OD, the number of types of unique expressions Cnt_Var, and the characteristic degree X.
図10は、特徴度算出部105dが行う、特徴度Xの算出処理を示すフローチャートである。 FIG. 10 is a flowchart showing the feature X calculation process performed by the feature calculator 105d.
まず、ステップS301では、特徴度算出部105dは、コメント情報分離部105aから位置情報Pi(xi、yi)を取得すると共に、固有表現抽出部105cから固有表現及び出現回数Ocを取得する。そして、処理はステップS302に進む。
First, in step S301, the feature calculation unit 105d acquires the position information Pi (x i , y i ) from the comment
ステップS302では、特徴度算出部105dは、位置情報Pi(xi、yi)を地点情報記憶部106に記憶された範囲情報「Pn(xn−1〜xn、yn−1〜yn)」と照合することで、位置情報Pi(xi、yi)に対応する地点が属する範囲を検索する。そして、処理はステップS303に進む。
In step S <
ステップS303では、特徴度算出部105dは、ステップS302で検索された範囲に従って、地点情報記憶部106に記憶された地点情報が有する位置情報及び固有表現を参照することで、固有表現抽出部105cから得られた固有表現と同一の固有表現を有する地点情報を地点情報記憶部106から検索する。そして、特徴度算出部105dは、当該範囲内において同一の固有表現を有する地点の分布密度Dを算出する。具体的には、特徴度算出部105dは、上記の式(1)を用いて分布密度Dを算出する。この後、処理はステップS304に進む。
In step S303, the feature degree calculation unit 105d refers to the position information and the specific expression included in the point information stored in the point
ステップS304では、特徴度算出部105dは、固有表現抽出部105cから取得された出現回数Oc、ステップS303で算出された分布密度D、地点情報記憶部106に記憶された地点情報(同一地点における地点情報)が有する固有表現の種類数Cnt_Varに基づいて、特徴度Xを算出する。具体的には、特徴度算出部105dは、出現回数Ocと分布密度Dとを積算することで出現密度ODを求め、当該地点における出現密度ODの総和Cnt_ODと固有表現の種類数Cnt_Varとを加算することで、当該地点における特徴度Xを算出する。そして、処理は終了する。 In step S304, the feature calculation unit 105d displays the number of appearances Oc acquired from the specific expression extraction unit 105c, the distribution density D calculated in step S303, and the point information stored in the point information storage unit 106 (points at the same point). The characteristic degree X is calculated based on the number of types of unique expressions Cnt_Var included in the information. Specifically, the feature calculation unit 105d calculates the appearance density OD by integrating the number of appearances Oc and the distribution density D, and adds the total Cnt_OD of the appearance density OD at the point and the number of types of unique expressions Cnt_Var. By doing so, the feature degree X at the point is calculated. Then, the process ends.
(全体処理)
次に、図11を参照して、コメント情報数値化部105の全体処理について説明する。図11は、コメント情報数値化部105の全体処理を示すフローチャートである。
(Overall processing)
Next, the overall processing of the comment
まず、ステップS401では、コメント情報数値化部105内のコメント情報分離部105aが、コメント情報取得部101からコメント情報を取得する。そして、処理はステップS402に進む。
First, in step S <b> 401, the comment
ステップS402では、コメント情報数値化部105内のコメント情報分離部105aが、取得したコメント情報を付帯情報とコメント内容とに分離する処理を行う。そして、コメント情報分離部105aは、分離した付帯情報を付帯情報記憶処理部105bに供給すると共に、分離したコメント内容を固有表現抽出部105cに供給する。この場合、コメント情報分離部105aは、付帯情報のうち位置情報については固有表現抽出部105c及び特徴度算出部105dにも供給する。そして、処理はステップS403及びステップS404に進む。
In step S402, the comment
ステップS403では、コメント情報数値化部105内の付帯情報記憶処理部105bが、コメント情報分離部105aから取得された付帯情報を地点情報記憶部106に記憶させるための処理を行う。具体的には、付帯情報記憶処理部105bは、地点情報記憶部106に記憶された地点情報を参照して、付帯情報を地点情報記憶部106に記憶させるための処理を行う。そして、処理は終了する。
In step S403, the incidental information storage processing unit 105b in the comment
一方、ステップS404では、コメント情報数値化部105内の固有表現抽出部105cが、コメント情報分離部105aから取得されたコメント内容に含まれるコメントから、固有表現を抽出する処理を行う。これと同時に、固有表現抽出部105cは、当該固有表現の出現回数Ocを算出する。固有表現抽出部105cは、こうして得られた固有表現及び出現回数Ocを特徴度算出部105dに供給する。また、固有表現抽出部105cは、地点情報記憶部106に記憶された地点情報を参照して、固有表現及び出現回数Ocを地点情報記憶部106に記憶させるための処理を行う。そして、処理はステップS405に進む。
On the other hand, in step S404, the specific expression extraction unit 105c in the comment
ステップS405では、コメント情報数値化部105内の特徴度算出部105dが、固有表現抽出部105cから取得された固有表現に関して分布密度Dを算出する。具体的には、特徴度算出部105dは、コメント情報分離部105aから取得された位置情報Piを用いて、地点情報記憶部106に記憶された地点情報及び範囲情報Pnを参照することで、コメントが付与された地点を含む所定範囲内における同一の固有表現の分布密度Dを算出する。そして、処理はステップS406に進む。
In step S405, the feature degree calculation unit 105d in the comment
ステップS406では、コメント情報数値化部105内の特徴度算出部105dが、地点情報記憶部106に記憶された地点情報(同一地点における地点情報)を参照して、ステップS405で算出された分布密度Dに基づいて特徴度Xを算出する。具体的には、特徴度算出部105dは、ユーザよりコメントが付与された地点に関して、固有表現の出現回数Ocと分布密度Dとを積算することで出現密度ODを求め、当該地点における出現密度ODの総和Cnt_ODと固有表現の種類数Cnt_Varとを加算することで、当該地点における特徴度Xを算出する。そして、処理はステップS407に進む。
In step S406, the feature degree calculation unit 105d in the comment
ステップS407では、コメント情報数値化部105内の特徴度算出部105dが、上記のようにして求められた分布密度D、種類数Cnt_Var、及び特徴度Xなどを、地点情報記憶部106に記憶させるための処理を行う。そして、処理は終了する。
In step S407, the feature degree calculation unit 105d in the comment
(効果)
以上説明したコメント情報数値化部105によれば、同一の固有表現を有する地点の分布密度に基づいて特徴度を算出しているため、抽出した固有表現がその地域特有の表現であることが明瞭となる。つまり、固有表現の分布密度の高い範囲に位置する地点において特徴値が大きくなるため、その固有表現が地域固有の表現であるという判断が容易となる。これにより、ユーザより地域特有の表現が付与された地点を含めた走行ルートを、適切に案内することが可能となる。
(effect)
According to the comment
[ルート順位付け部の動作]
次に、上記したルート順位付け部108の動作について具体的に説明する。
[Operation of route ranking unit]
Next, the operation of the above-described
図12は、ルート順位付け部108の機能構成を示す。図12に示すように、ルート順位付け部108は、範囲判定部108a及び順位判定部108bを有する。ここでは、各構成要素の説明を簡単に行う。
FIG. 12 shows a functional configuration of the
範囲判定部108aは、ユーザ条件取得部102からユーザ指定条件を取得すると共に、走行ルート探索部107からルート情報を取得する。範囲判定部108aは、ユーザ指定条件に応じて、走行ルート探索部107が探索した走行ルート候補に対して用いるべき地点情報を地点情報記憶部106から選出する。つまり、範囲判定部108aは、走行ルート候補及びユーザ指定条件に基づいて地点情報の選出範囲を判定し、地点情報記憶部106から該当する地点情報を選出する。範囲判定部108aは、選出した地点情報を順位判定部108bに供給する。
The
順位判定部108bは、範囲判定部108aによって選出された地点情報を取得し、当該地点情報に基づいて、走行ルート探索部107が探索した走行ルート候補を順位付けする。具体的には、順位判定部108bは、選出された地点情報が有する特徴度に基づいて走行ルート候補の各々に対して優先度を算出する。そして、順位判定部108bは、算出された優先度と、走行ルート探索部107が走行ルート候補の各々に対して設定した順位(ルート情報に含まれる情報)とに基づいて、走行ルート候補を順位付けする。
The
以下で、範囲判定部108a及び順位判定部108bの動作を具体的に説明する。
Hereinafter, the operations of the
(範囲判定部の動作)
範囲判定部108aは、ユーザ指定条件として、例えば距離、期間、履歴に関する条件を取得して、これらの条件に基づいて地点情報の選出範囲を判定する。この場合、距離に関する条件は、走行ルート候補におけるルート(線)上の位置から地点情報に対応する地点までの距離(最短距離)の範囲に関する条件である。また、期間に関する条件は、地点情報の期間の範囲に関する条件であり、例えば選出する地点情報(時間情報)の季節や年月や日時の範囲を示す。また、履歴に関する条件は、走行ルートの設定時において過去に地点情報が選出された回数(以下、「選出回数」と呼ぶ。)の範囲に関する条件である。このような選出回数は、地点情報記憶部106に記憶されている。範囲判定部108aは、これらの3つの条件を全て具備するような地点情報を、地点情報記憶部106から選出する。
(Operation of range judgment unit)
The
図13は、範囲判定部108aが用いる選出範囲の具体例を示す。図13において、「距離L」に関する条件は、走行ルート候補の中心ルート座標で規定される、半径Lの範囲の地点情報(位置)を選出することを意味している。また、「期間T」に関する条件は、現在日時から期間Tの範囲の地点情報(時間)を選出することを意味している。また、「履歴H」に関する条件は、過去に地点情報を選出した回数Hの範囲の地点情報(選出回数)を選出することを意味している。この場合、選出範囲は、「(距離)AND(期間)AND(履歴)」といった具合に表現される。図13に示す例では、ユーザは、距離L、期間T、及び履歴Hのそれぞれについて提示された複数の候補の中から条件の選択を行うことで、地点情報の選出範囲を指定する。
FIG. 13 shows a specific example of the selection range used by the
図14は、範囲判定部108aによる地点情報の選出処理の具体例を示すフローチャートである。
FIG. 14 is a flowchart illustrating a specific example of point information selection processing by the
まず、ステップS501では、範囲判定部108aは、ユーザ指定条件の指定をユーザに依頼する。具体的には、距離L、期間T、及び履歴Hに関する条件の指定をユーザに依頼する。そして、処理はステップS502に進む。
First, in step S501, the
ステップS502では、範囲判定部108aは、ユーザより距離Lが指定されているか否かを判定する。距離Lが指定されている場合(ステップS502;Yes)、処理はステップS503に進み、距離Lが指定されていない場合(ステップS502;No)、処理はステップS501に戻る。
In step S502, the
ステップS503では、範囲判定部108aは、走行ルート候補のルート座標を中心にして、距離Lを半径とする範囲の位置座標に基づいて、地点情報記憶部106から地点情報を選出する。そして、処理はステップS504に進む。
In step S503, the
ステップS504では、範囲判定部108aは、ユーザより期間Tが指定されているか否かを判定する。期間Tが指定されている場合(ステップS504;Yes)、処理はステップS505に進み、期間Tが指定されていない場合(ステップS504;No)、処理はステップS501に戻る。
In step S504, the
ステップS505では、範囲判定部108aは、期間Tを範囲とする期間情報に基づいて、地点情報記憶部106から地点情報を選出する。この場合、範囲判定部108aは、ステップS503で選出された地点情報の中から、地点情報の選出を行う。そして、処理はステップS506に進む。
In step S505, the
ステップS506では、範囲判定部108aは、ユーザより履歴Hが指定されているか否かを判定する。履歴Hが指定されている場合(ステップS506;Yes)、処理はステップS507に進み、履歴Hが指定されていない場合(ステップS506;No)、処理はステップS501に戻る。
In step S506, the
ステップS507では、範囲判定部108aは、履歴Hの選出回数を範囲とする選出回数に基づいて、地点情報記憶部106から地点情報を選出する。この場合、範囲判定部108aは、ステップS503及びステップS505で選出された地点情報の中から、地点情報の選出を行う。これにより、距離L、期間T、及び履歴Hの3つの条件を全て具備するような地点情報が選出されることとなる。そして、処理はステップS508に進む。
In step S <b> 507, the
ステップS508では、範囲判定部108aは、ステップS507で選出された地点情報に関して、当該地点情報の選出回数を1つ加算して地点情報記憶部106に記憶させる。そして、処理は終了する。
In step S508, the
(順位判定部の動作)
次に、順位判定部108bの動作について具体的に説明する。順位判定部108bは、上記のように範囲判定部108aで選出された地点情報に基づいて、走行ルート候補の各々に対して優先度を設定する。具体的には、順位判定部108bは、選出された地点情報が有する特徴度の総和を算出し、当該総和に基づいて優先度を設定する。例えば、順位判定部108bは、特徴度の総和が大きくなるほど、大きな値を有する優先度を設定する。一例としては、順位判定部108bは、特徴度の総和の大きさに応じて優先度を段階的に設定する。
(Operation of rank judgment unit)
Next, the operation of the
図15は、優先度設定の具体例を説明するための図を示す。図15において、「ΣX」は特徴度の総和を示し、「K」は一定数を示し、「Y」は優先度を示している。一定数Kは「K1<K2<K3<・・・<Kn」といった具合に規定されており、優先度Yは「Y1<Y2<Y3<・・・<Yn」といった具合に規定されている。この場合、優先度Ynは、特徴度の総和ΣX及び一定数Knより、「Kn−1≦ΣX<Kn」といった関係に基づいて設定される。つまり、一定数Knによって規定された範囲において、特徴度の総和ΣXが含まれる範囲に応じて、優先度Ynが設定される。 FIG. 15 is a diagram for explaining a specific example of priority setting. In FIG. 15, “ΣX” represents the total sum of the features, “K” represents a certain number, and “Y” represents the priority. The constant K is defined as “K1 <K2 <K3 <... <Kn”, and the priority Y is defined as “Y1 <Y2 <Y3 <. In this case, the priority level Yn is set based on the relationship “Kn−1 ≦ ΣX <Kn” from the total sum ΣX of feature levels and a certain number Kn. In other words, the priority Yn is set in the range defined by the constant number Kn according to the range including the total sum of features ΣX.
なお、このような範囲を規定する一定数Knは、例えばユーザにより予め設定される。この場合、一定数Knをユーザ指定条件の1つとして用いて、ユーザに指定させることとしても良い。また、優先度Ynも予め設定されている。 Note that the fixed number Kn defining such a range is set in advance by the user, for example. In this case, the fixed number Kn may be used as one of the user specifying conditions to be specified by the user. The priority Yn is also set in advance.
図16は、順位判定部108bによる優先度の設定処理の具体例を示すフローチャートである。
FIG. 16 is a flowchart illustrating a specific example of priority setting processing by the
まず、ステップS601では、順位判定部108bは、範囲判定部108aで選出された地点情報が有する特徴度より、当該特徴度の総和ΣXを算出する。そして、処理はステップS602に進む。
First, in step S601, the
ステップS602では、順位判定部108bは、優先度を設定する際に用いるインクリメント演算子nを「1」に設定する。そして、処理はステップS603に進む。
In step S602, the
ステップS603では、順位判定部108bは、ステップS602で設定されたインクリメント演算子nを用いて、特徴度の総和ΣXと一定数Knとの間に「Kn−1≦ΣX<Kn」といった関係が成立するか否かを判定する。具体的には、順位判定部108bは、「K0≦ΣX<K1」といった関係が成立するか否かを判定する。なお、一定数Knは予めユーザなどにより設定されており、また、例えば「K0」は「0」に設定される。
In step S603, the
「Kn−1≦ΣX<Kn」といった関係が成立する場合には(ステップS603;Yes)、処理はステップS604に進む。これに対して、「Kn−1≦ΣX<Kn」といった関係が成立しない場合には(ステップS603;No)、処理はステップS605に進む。ステップS605では、順位判定部108bは、インクリメント演算子nをインクリメントする。そして、処理はステップS603に戻り、順位判定部108bは、「Kn−1≦ΣX<Kn」といった関係が成立するか否かの判定を行う。つまり、順位判定部108bは、「Kn−1≦ΣX<Kn」といった関係が成立するまで、インクリメント演算子nをインクリメントして、このような判定を繰り返し行う。
If the relationship “Kn−1 ≦ ΣX <Kn” is established (step S603; Yes), the process proceeds to step S604. On the other hand, when the relationship “Kn−1 ≦ ΣX <Kn” is not satisfied (step S603; No), the process proceeds to step S605. In step S605, the
ステップS604では、順位判定部108bは、優先度を、現在設定されているインクリメント演算子nに対応する優先度Ynに設定する。なお、優先度Ynは、「n」に対応付けられた値が予め設定されている。そして、処理は終了する。
In step S604, the
次に、上記のように設定された優先度Ynに基づいて、走行ルート候補を順位付けする方法について説明する。順位判定部108bは、設定された優先度Ynと、走行ルート探索部107が走行ルート候補の各々に対して設定した順位(ルート情報に含まれる情報)とに基づいて、走行ルート候補を順位付けする。具体的には、順位判定部108bは、走行ルート候補の各々について、ルート情報に含まれる順位を得点化して、この得点と優先度Ynとに基づいて総得点を算出する。そして、順位判定部108bは、総得点が高い順に走行ルート候補の順位を割り振る。
Next, a method for ranking the travel route candidates based on the priority Yn set as described above will be described. The
なお、走行ルート探索部107は、走行ルート候補に対して、それぞれの到着時間や、出発地(現在地)から経由地を経由した目的地までの総距離などに応じて、順位を設定する。
The travel
図17は、順位判定部108bによる走行ルート候補の順位付けの具体例を示している。図17において、「m」は走行ルート候補のルート数を示しており、「p」は走行ルート候補の順位を示しており、「R」は順位pに対する得点を示している。ルート数m及び順位pは、ルート情報に含まれる情報である。この例では、得点Rは「R=m−p+1」より算出している。また、図17において、「S」は得点Rと優先度Ynとに基づいて算出される総得点を示している。この例では、総得点Sは「S=R+Yn」より算出している。
FIG. 17 shows a specific example of ranking of travel route candidates by the
図17に示す例では、順位判定部108bによって総得点Sが高い順に走行ルート候補が順位付けられることで、当該順位が、走行ルート探索部107が当初に設定した順位pから変わっていることがわかる。
In the example illustrated in FIG. 17, the
図18は、順位判定部108bによる走行ルート候補の順位付け処理の具体例を示すフローチャートである。
FIG. 18 is a flowchart illustrating a specific example of ranking processing of travel route candidates by the
まず、ステップS701では、順位判定部108bは、走行ルート探索部107が設定したルート情報(ルート数m及び順位p)を取得すると共に、設定した優先度Ynを取得する。そして、処理はステップS702に進む。
First, in step S701, the
ステップS702では、順位判定部108bは、走行ルート探索部107が設定した走行ルート候補に対して得点Rを付与する。具体的には、順位判定部108bは、走行ルート候補の順位pに基づいて得点Rを算出する。例えば、順位判定部108bは、得点Rを「R=m−p+1」より算出する。そして、処理はステップS703に進む。
In step S702, the
ステップS703では、順位判定部108bは、走行ルート候補の得点R及び優先度Ynに基づいて、総得点Sを算出する。例えば、順位判定部108bは、総得点Sを「S=R+Yn」より算出する。そして、処理はステップS704に進む。
In step S703, the
ステップS704では、順位判定部108bは、全ての走行ルート候補について算出された総得点Sを比較して、総得点Sが高い順に走行ルート候補を順位付けする。そして、処理は終了する。
In step S704, the
(全体処理)
次に、図19を参照して、ルート順位付け部108の全体処理について説明する。図19は、ルート順位付け部108の全体処理を示すフローチャートである。
(Overall processing)
Next, the overall processing of the
まず、ステップS801では、ルート順位付け部108内の範囲判定部108aが、ユーザ条件取得部102からユーザ指定条件を取得する。具体的には、範囲判定部108aは、ユーザ指定条件として、地点情報の選出範囲を規定する距離L、期間T、履歴Hを取得すると共に、優先度Ynを設定する際に用いる一定数Knを取得する。そして、処理はステップS803に進む。
First, in step S <b> 801, the
このようなステップS801の処理と同時に、ステップS802では、ルート順位付け部108内の範囲判定部108aが、走行ルート探索部107からルート情報を取得する。そして、処理はステップS803及びS807に進む。
Simultaneously with the processing in step S801, in step S802, the
ステップS803では、ルート順位付け部108内の範囲判定部108aが、ステップS801で取得された距離L、期間T、履歴Hに関する条件を用いて、地点情報記憶部106に記憶された地点情報を参照することで、地点情報の選出範囲を判定する。つまり、範囲判定部108aは、走行ルート探索部107が設定した走行ルート候補の各々に対して、これらの3つの条件を全て具備するような地点情報を地点情報記憶部106から選出する。この場合、範囲判定部108aは、走行ルート探索部107が設定した走行ルート候補に関する位置情報も用いて、地点情報の選出を行う。そして、処理はステップS804及びS805に進む。ステップS805では、範囲判定部108aは、ステップS803で選出された地点情報に関して、当該地点情報の選出回数を1つ加算して地点情報記憶部106に記憶させる。
In step S803, the
ステップS804では、ルート順位付け部108内の順位判定部108bが、走行ルート候補の各々について、ステップS803で選出された地点情報が有する特徴度の総和ΣXを算出する。そして、処理はステップS806に進む。ステップS806では、順位判定部108bは、ステップS804で算出された特徴度の総和ΣXに基づいて、走行ルート候補の各々に対して優先度Ynを設定する。この場合、順位判定部108bは、ステップS801で取得された一定数Knによって規定された範囲を用いて、特徴度の総和ΣXが含まれる範囲に応じて優先度Ynを設定する。そして、処理はステップS808に進む。
In step S804, the
一方、ステップS807では、ルート順位付け部108内の順位判定部108bが、走行ルート候補の各々に対して得点Rを付与する。具体的には、順位判定部108bは、走行ルート候補の順位p及びルート数mに基づいて得点Rを算出する。そして、処理はステップS808に進む。
On the other hand, in step S807, the
ステップS808では、ルート順位付け部108内の順位判定部108bが、ステップS806で設定された優先度Ynと、ステップS807で算出された得点Rに基づいて、走行ルート候補の各々に対して総得点Sを算出する。例えば、順位判定部108bは、総得点Sを「S=R+Yn」より算出する。そして、処理はステップS809に進む。
In step S808, the
ステップS809では、ルート順位付け部108内の順位判定部108bが、全ての走行ルート候補について算出された総得点Sを比較して、総得点Sが高い順に走行ルート候補を順位付けする。そして、処理は終了する。
In step S809, the
(効果)
以上説明したルート順位付け部108によれば、地点情報の特徴度に基づいて走行ルート候補に対して優先度を設定し、当該優先度及び走行ルート探索部107が設定した順位の両方を考慮して、走行ルート候補を順位付けする。これにより、走行ルートの想定時間等と共に、地点情報の内容も考慮に入れて、走行ルート候補を適切に順位付けすることができる。
(effect)
According to the
[変形例]
なお、地点情報の選出において、走行ルート候補のルート上(ユーザが指定した距離範囲を含む)には位置しないが、特徴度が一定数(例えばユーザが指定)を超えるような地点情報があれば、その情報をユーザに提示することとしても良い。また、そのような地点情報に対応する地点を、経由地として追加指定させても良い。当該指定があった場合には走行ルートの再設定を行って、そこから得られたルート情報によって順位付けを再度行っても良い。なお、この場合には、経由地を追加する前とは走行ルートが異なるため、経由地を追加する前に通過することになっていた地点(ユーザが指定した経由地を除く)を通らないといった可能性や、到着時間が変わるといった可能性があるため、そのような旨を経由地の追加時にユーザに提示することが望ましい。
[Modification]
In the selection of point information, if there is point information that is not located on the route of the candidate route (including the distance range specified by the user), but has a certain degree of feature (for example, specified by the user) The information may be presented to the user. Further, a point corresponding to such point information may be additionally designated as a transit point. When the designation is made, the travel route may be reset and the ranking may be performed again based on the route information obtained therefrom. In this case, since the travel route is different from before adding the transit point, it does not pass the point (excluding the transit point specified by the user) that was supposed to pass before adding the transit point. Since there is a possibility that the arrival time may change, it is desirable to present such a message to the user when adding a waypoint.
1 ナビゲーション装置
20 システムコントローラ
36 データ記憶ユニット
60 入力装置
101 コメント情報取得部
102 ユーザ条件取得部
105 コメント情報数値化部
105a コメント情報分離部
105c 固有表現抽出部
105d 特徴度算出部
106 地点情報記憶部
107 走行ルート探索部
108 ルート順位付け部
108a 範囲判定部
108b 順位判定部
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記コメント情報から、前記地点における特有の表現を示す固有表現を抽出する固有表現抽出手段と、
前記地点に対して少なくとも前記固有表現の情報を対応付けた地点情報を記憶する地点情報記憶手段と、
前記地点情報記憶手段が記憶している前記地点情報を用いて、前記地点が特徴ある場所であることを示す度合いを表した特徴度を算出し、前記特徴度を前記地点情報の1つの情報として前記地点情報記憶手段に記憶させる特徴度算出手段と、
ユーザから、走行ルートの探索に関する条件を取得するユーザ条件取得手段と、
地図情報に基づいて、目的地までの走行ルートの候補を探索する走行ルート探索手段と、
前記ユーザ条件取得手段が取得した前記条件に応じて、前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補を順位付けする走行ルート候補順位付け手段と、を備えることを特徴とするナビゲーション装置。 Comment information acquisition means for acquiring comment information including a comment given to the point by the user;
A specific expression extracting means for extracting a specific expression indicating a specific expression at the point from the comment information;
Point information storage means for storing point information in which at least the specific expression information is associated with the point;
Using the spot information stored in the spot information storage means, a feature degree representing a degree indicating that the spot is a characteristic place is calculated, and the feature degree is used as one piece of information of the spot information. A feature degree calculation means to be stored in the point information storage means;
User condition acquisition means for acquiring conditions related to the search for the travel route from the user;
A travel route search means for searching for a candidate travel route to the destination based on the map information;
A navigation apparatus comprising: a travel route candidate ranking unit that ranks the travel route candidates based on the feature degree according to the condition acquired by the user condition acquisition unit.
前記走行ルート候補順位付け手段は、前記選出条件に応じて前記地点情報記憶手段から前記地点情報を選出し、当該地点情報が有する前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補を順位付けすることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。 The user condition acquisition means acquires a selection condition for selecting the point information used when setting the travel route from a user,
The travel route candidate ranking unit selects the spot information from the spot information storage unit according to the selection condition, and ranks the travel route candidates based on the feature degree of the spot information. The navigation apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the navigation apparatus is characterized.
前記走行ルートの候補におけるルート上の位置から前記地点情報に対応する地点までの距離の範囲に関する条件と、
前記地点情報の期間の範囲に関する条件と、
走行ルートの設定時において過去に前記地点情報が選出された回数の範囲に関する条件と、を有することを特徴とする請求項4に記載のナビゲーション装置。 The selection conditions are:
A condition regarding a range of a distance from a position on the route in the candidate for the travel route to a point corresponding to the point information;
Conditions regarding the period range of the point information;
The navigation apparatus according to claim 4, further comprising: a condition regarding a range of the number of times the point information has been selected in the past when setting a travel route.
前記走行ルート候補順位付け手段は、選出した前記地点情報が有する前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補の各々について優先度を算出し、前記優先度及び前記走行ルート探索手段が設定した前記順位に基づいて、前記走行ルートの候補を順位付けすることを特徴とする請求項4又は5に記載のナビゲーション装置。 When the travel route search means searches for the travel route candidates, the travel route search means sets a rank for the travel route candidates,
The travel route candidate ranking unit calculates a priority for each of the travel route candidates based on the feature level of the selected spot information, and the priority and the rank set by the travel route search unit The navigation device according to claim 4 or 5, wherein the candidates for the travel route are ranked based on the ranking.
前記コメント情報から、前記地点における特有の表現を示す固有表現を抽出する固有表現抽出工程と、
前記地点に対して少なくとも前記固有表現の情報を対応付けた地点情報を記憶する地点情報記憶工程と、
前記地点情報記憶工程で記憶された前記地点情報を用いて、前記地点が特徴ある場所であることを示す度合いを表した特徴度を算出し、前記特徴度を前記地点情報の1つの情報として記憶させる特徴度算出工程と、
ユーザから、走行ルートの探索に関する条件を取得するユーザ条件取得工程と、
地図情報に基づいて、目的地までの走行ルートの候補を探索する走行ルート探索工程と、
前記ユーザ条件取得工程で取得された前記条件に応じて、前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補を順位付けする走行ルート候補順位付け工程と、を備えることを特徴とするナビゲーション方法。 A comment information acquisition step of acquiring comment information including a comment given to the point by the user;
A specific expression extracting step of extracting a specific expression indicating a specific expression at the point from the comment information;
A point information storing step for storing point information in which at least the specific expression information is associated with the point;
Using the spot information stored in the spot information storage step, a feature degree representing a degree indicating that the spot is a characteristic place is calculated, and the feature degree is stored as one piece of information of the spot information. A feature calculation step to be performed;
From the user, a user condition acquisition step of acquiring conditions related to the search for the travel route;
Based on the map information, a travel route search step for searching for a travel route candidate to the destination,
A navigation method comprising: a travel route candidate ranking step that ranks the travel route candidates based on the feature degree according to the condition acquired in the user condition acquisition step.
前記コンピュータを、
ユーザが地点に対して付与したコメントを含むコメント情報を取得するコメント情報取得手段、
前記コメント情報から、前記地点における特有の表現を示す固有表現を抽出する固有表現抽出手段、
前記地点に対して少なくとも前記固有表現の情報を対応付けた地点情報を記憶する地点情報記憶手段、
前記地点情報記憶手段が記憶している前記地点情報を用いて、前記地点が特徴ある場所であることを示す度合いを表した特徴度を算出し、前記特徴度を前記地点情報の1つの情報として前記地点情報記憶手段に記憶させる特徴度算出手段、
ユーザから、走行ルートの探索に関する条件を取得するユーザ条件取得手段、
地図情報に基づいて、目的地までの走行ルートの候補を探索する走行ルート探索手段、
前記ユーザ条件取得手段が取得した前記条件に応じて、前記特徴度に基づいて前記走行ルートの候補を順位付けする走行ルート候補順位付け手段、として機能させることを特徴とするナビゲーションプログラム。 A navigation program executed by an apparatus comprising a computer,
The computer,
Comment information acquisition means for acquiring comment information including a comment given to the point by the user;
A specific expression extracting means for extracting a specific expression indicating a specific expression at the point from the comment information;
Point information storage means for storing point information in which at least the specific expression information is associated with the point;
Using the spot information stored in the spot information storage means, a feature degree representing a degree indicating that the spot is a characteristic place is calculated, and the feature degree is used as one piece of information of the spot information. Feature degree calculating means to be stored in the point information storing means;
User condition acquisition means for acquiring conditions related to the search for the travel route from the user,
A travel route searching means for searching for a route candidate to the destination based on the map information;
A navigation program that functions as a travel route candidate ranking unit that ranks the travel route candidates based on the characteristics according to the condition acquired by the user condition acquisition unit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2009285296A JP2011127960A (en) | 2009-12-16 | 2009-12-16 | Apparatus, method and program for navigation |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2009285296A JP2011127960A (en) | 2009-12-16 | 2009-12-16 | Apparatus, method and program for navigation |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2011127960A true JP2011127960A (en) | 2011-06-30 |
Family
ID=44290715
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2009285296A Pending JP2011127960A (en) | 2009-12-16 | 2009-12-16 | Apparatus, method and program for navigation |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2011127960A (en) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007255897A (en) * | 2006-03-20 | 2007-10-04 | Clarion Co Ltd | Navigation system and apparatus and its control method and program |
| JP2008139174A (en) * | 2006-12-01 | 2008-06-19 | Denso Corp | Route search device |
| WO2009066393A1 (en) * | 2007-11-22 | 2009-05-28 | Pioneer Corporation | Map-searching device, map-searching method, map-searching program, and recording medium |
-
2009
- 2009-12-16 JP JP2009285296A patent/JP2011127960A/en active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007255897A (en) * | 2006-03-20 | 2007-10-04 | Clarion Co Ltd | Navigation system and apparatus and its control method and program |
| JP2008139174A (en) * | 2006-12-01 | 2008-06-19 | Denso Corp | Route search device |
| WO2009066393A1 (en) * | 2007-11-22 | 2009-05-28 | Pioneer Corporation | Map-searching device, map-searching method, map-searching program, and recording medium |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4551961B2 (en) | VOICE INPUT SUPPORT DEVICE, ITS METHOD, ITS PROGRAM, RECORDING MEDIUM RECORDING THE PROGRAM, AND NAVIGATION DEVICE | |
| JP4375455B2 (en) | Navigation device and navigation program | |
| JP2011018256A (en) | Location search device, location search method, and program | |
| US20150177014A1 (en) | Route calculation system, route calculation device, route calculation method, and computer program | |
| JP4789827B2 (en) | Navigation device and freeway search method | |
| JP2003148977A (en) | Navigation apparatus | |
| JP2008309599A (en) | Information output unit and information output method | |
| JP2011112496A (en) | Map information search device, control method, program and storage medium | |
| JP4945334B2 (en) | Route search device, route search method, route search program, and computer-readable recording medium | |
| US20100312790A1 (en) | Point search devices, methods, and programs | |
| JP2012163382A (en) | Information service system and server | |
| JP2012137497A (en) | Route display device, route display method, route display program, and computer-readable recording medium | |
| WO2006070583A1 (en) | Route searching device, route searching method, route searching program, and recording medium | |
| JP2015021863A (en) | Navigation apparatus, control method, program, and storage medium | |
| JP4274913B2 (en) | Destination search device | |
| JP2007241122A (en) | Speech recognition device, method, and program, and recording medium | |
| JP2011127960A (en) | Apparatus, method and program for navigation | |
| JPWO2008041283A1 (en) | Route guidance device, route guidance method, route guidance program, and recording medium | |
| JP4253961B2 (en) | Information center, navigation device, and navigation system | |
| JP4608009B2 (en) | Route search device, route search method, route search program, and recording medium | |
| JP6914025B2 (en) | Pathfinding device, control method, program and storage medium | |
| JP2009115718A (en) | Navigation system, navigation method, navigation program, and record medium | |
| JPWO2008105063A1 (en) | Information display device, information display method, information display program, and recording medium | |
| KR20160111645A (en) | Automatic destination setting method and navigation apparatus performing the same | |
| JP2005234991A (en) | Information retrieval apparatus, information retrieval method, and information retrieval program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20121116 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20131031 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20140311 |