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JP2011127960A - Apparatus, method and program for navigation - Google Patents

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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
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JP
Japan
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information
point
travel route
unit
comment
Prior art date
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Pending
Application number
JP2009285296A
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Japanese (ja)
Inventor
Naoyuki Akimoto
尚行 秋本
Masahiro Okamura
正寛 岡村
Shinichi Gazan
真一 莪山
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Pioneer Corp
Original Assignee
Pioneer Electronic Corp
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Publication date
Application filed by Pioneer Electronic Corp filed Critical Pioneer Electronic Corp
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To set a traveling route appropriately on the basis of point information prepared by using a comment which a user gives to a point. <P>SOLUTION: A navigation apparatus includes a comment information acquisition unit for acquiring comment information including the comment which the user gives to the point, a peculiar expression extractor for extracting a peculiar expression from the comment information, a point information memory for storing the point information prepared by making the information of the peculiar expression correspond to the point, a feature degree calculator for calculating a feature degree of the point by using the point information, a user condition acquisition unit for acquiring conditions regarding a search for the traveling route, and a traveling route candidate ranking unit for ranking traveling route candidates on the basis of the feature degree according to the conditions specified by the user. According to this constitution, the traveling route candidate can be ranked appropriately, based on the point information prepared in conformity to the comment which the user gives to the point. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

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, Patent Document 1 proposes a technique for searching for information that matches a user's desire (preference) using a point information database and setting a route that passes through the point. Specifically, in this technique, the facility of the advertisement provider related to the user information is extracted between the first point and the second point specified by the user, and the route is passed through some of the plurality of extracted facilities. Among the plurality of traveling routes, a traveling route that meets the conditions set by the user is set.

特許第4080649号公報Japanese Patent No. 4080649

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 Patent Document 1 described above, information on a characteristic point is appropriately generated using a comment given to the point by the user, and a travel route is set based on the information. It was difficult. That is, it is difficult to guide a travel route including a point to which an expression peculiar to the region is given by the user.

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 claim 1, the navigation device includes comment information acquisition means for acquiring comment information including a comment given by the user to the point, and a unique expression indicating a specific expression at the point from the comment information Using the specific expression extracting means for extracting the point information, the point information storing means 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 storing means A feature degree calculating means for calculating a feature degree representing a degree indicating that the spot is a characteristic place, and storing the feature degree in the spot information storage means as one piece of the spot information; and a user And a user condition acquisition means for acquiring conditions relating to the search for the travel route, and a search for a travel route candidate to the destination based on the map information. Comprising a traveling route searching unit, wherein in response to the condition that 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.

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 claim 7, the navigation method includes a comment information acquisition step of acquiring comment information including a comment given by the user to the point, and a unique expression indicating a specific expression at the point from the comment information A unique expression extraction step of extracting the point information, a point information storage step of storing 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 step , Calculating a feature degree indicating a degree indicating that the point is a characteristic place, and storing the feature degree as one piece of information of the point information; A user condition acquisition step of acquiring conditions, a travel route search step of searching for a route candidate to the destination based on the map information, Serial in response to the condition that has been acquired at the user condition acquisition step, and a travel route candidate ranking step of ranking the candidate of the travel route based on the feature level.

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 claim 8, a navigation program executed by an apparatus including a computer includes comment information acquisition means for acquiring comment information including a comment given to a point by a user 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.

実施例に係るナビゲーション装置の概略構成を示す。1 shows a schematic configuration of a navigation device according to an embodiment. 本実施例に係るナビゲーション装置の機能構成を示す。1 shows a functional configuration of a navigation device according to the present embodiment. コメント情報数値化部の機能構成を示す。The functional configuration of the comment information digitizing unit is shown. 地点情報の一部の情報を示した具体例を示す。The specific example which showed the one part information of point information is shown. 付帯情報記憶処理部の処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of an incidental information storage process part. 固有表現の抽出結果の具体例を示す。A specific example of the extraction result of the specific expression is shown. 固有表現及び出現回数を地点情報記憶部に記憶させるための処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process for memorize | storing a specific expression and the frequency | count of appearance in a point information storage part. 分布密度の算出方法を具体的に説明するための図を示す。The figure for demonstrating the calculation method of distribution density concretely is shown. 分布密度や特徴度などを有する地点情報の具体例を示す。A specific example of point information having a distribution density, a characteristic degree, and the like will be shown. 特徴度の算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the calculation process of a feature degree. コメント情報数値化部の全体処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the whole process of the comment information digitization part. ルート順位付け部の機能構成を示す。The function structure of a route ranking part is shown. 範囲判定部が用いる選出範囲の具体例を示す。The specific example of the selection range which a range determination part uses is shown. 地点情報の選出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the selection process of point information. 優先度設定の具体例を説明するための図を示す。The figure for demonstrating the specific example of a priority setting is shown. 優先度の設定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the setting process of a priority. 走行ルート候補の順位付けの具体例を示す。A specific example of ranking the travel route candidates is shown. 走行ルート候補の順位付け処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the ranking process of a driving | running | working route candidate. ルート順位付け部の全体処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the whole process of a route ranking part.

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 navigation device 1. As shown in FIG. 1, the navigation device 1 includes a self-supporting positioning device 10, a GPS receiver 18, a system controller 20, a disk drive 31, a data storage unit 36, a communication interface 37, a communication device 38, a display unit 40, an audio output. A unit 50 and an input device 60 are provided.

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 positioning device 10 includes an acceleration sensor 11, an angular velocity sensor 12, and a distance sensor 13, and functions as a self-supporting positioning sensor. The acceleration sensor 11 is made of, for example, a piezoelectric element, detects vehicle acceleration, and outputs acceleration data. The angular velocity sensor 12 is composed of, for example, a vibrating gyroscope, detects the angular velocity of the vehicle when the direction of the vehicle is changed, and outputs angular velocity data and relative azimuth data. The distance sensor 13 measures a vehicle speed pulse composed of a pulse signal generated with the rotation of the vehicle wheel.

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 system controller 20 includes an interface 21, a CPU (Central Processing Unit) 22, a ROM (Read Only Memory) 23, and a RAM (Random Access Memory) 24, and controls the entire navigation apparatus 1.

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 acceleration sensor 11, the angular velocity sensor 12, the distance sensor 13, and the GPS receiver 18. From these, vehicle speed pulses, acceleration data, relative azimuth data, angular velocity data, GPS positioning data, absolute azimuth data, and the like are input to the system controller 20. The CPU 22 controls the entire system controller 20. The ROM 23 includes a nonvolatile memory (not shown) in which a control program for controlling the system controller 20 is stored. The RAM 24 stores various data such as route data preset by the user via the input device 60 so as to be readable, and provides a working area to the CPU 22.

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 system controller 20, a disk drive 31 such as a CD-ROM drive or a DVD-ROM drive, a data storage unit 36, a communication interface 37, a display unit 40, an audio output unit 50, and an input device 60 are mutually connected via a bus line 30. It is connected to the.

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 disk drive 31 reads and outputs content data such as music data and video data from a disk 33 such as a CD or DVD under the control of the system controller 20. The disk drive 31 may be either a CD-ROM drive or a DVD-ROM drive, or may be a CD and DVD compatible drive.

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 data storage unit 36 is configured by, for example, an HDD and stores various data used for navigation processing such as map data and facility data. The data storage unit 36 has a map database in which map information is stored.

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 communication device 38 includes, for example, an FM tuner, a beacon receiver, a mobile phone, a dedicated communication card, and the like, and acquires information distributed from a VICS (Vehicle Information Communication System) center or the like via the communication interface 37. .

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 display unit 40 displays various display data on a display device such as a display under the control of the system controller 20. Specifically, the system controller 20 reads map data from the data storage unit 36. The display unit 40 displays the map data read from the data storage unit 36 by the system controller 20 on the display screen. The display unit 40 includes a graphic controller 41 that controls the entire display unit 40 based on control data sent from the CPU 22 via the bus line 30 and a memory such as a VRAM (Video RAM), and can display image information that can be displayed immediately. A buffer memory 42 that temporarily stores, a display control unit 43 that controls display of a display 44 such as a liquid crystal display or a CRT (Cathode Ray Tube) based on image data output from the graphic controller 41, and a display 44 are provided. . The display 44 functions as an image display unit, and includes, for example, a liquid crystal display device having a diagonal size of about 5 to 10 inches and is mounted near the front panel in the vehicle.

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 audio output unit 50 is a D / A (Digital) of audio digital data sent from the CD-ROM drive 31, DVD-ROM 32, BD-ROM, RAM 24 or the like via the bus line 30 under the control of the system controller 20. to Analog) D / A converter 51, amplifier (AMP) 52 that amplifies the audio analog signal output from D / A converter 51, and the amplified audio analog signal is converted into audio and output to the vehicle And a speaker 53.

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 input device 60 includes keys, switches, buttons, a remote controller, a voice input device, and the like for inputting various commands and data. The input device 60 is disposed around the front panel and the display 44 of the main body of the in-vehicle electronic system mounted in the vehicle. When the display 44 is a touch panel system, the touch panel provided on the display screen of the display 44 also functions as the input device 60.

[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 navigation device 1 in the present embodiment will be described.

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 navigation apparatus 1 includes a comment information acquisition unit 101, a user condition acquisition unit 102, a position / time information acquisition unit 103, a comment information digitization unit 105, a point information storage unit 106, A travel route search unit 107 and a route ranking unit 108 are provided. Here, each component will be briefly described.

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 information acquisition unit 101 acquires comment information including a comment given to the spot by the user. Here, the comment information includes incidental information including a target point name and position information (latitude and longitude) at a point to which a user gives a comment, a comment (for example, text format) and time information (year / month / day) given by the user. And comment contents having. The target spot name is information included in the map information stored in the map database, and the position information and time information are information received by the GPS receiver 18. The comment is information input by the user using, for example, a key, switch, button, remote controller, touch panel, or voice. The comment information acquisition unit 101 supplies the acquired comment information to the comment information digitization unit 105. The comment information acquisition unit 101 includes the input device 60 described above. The comment information acquisition unit 101 functions as a comment information acquisition unit.

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 condition acquisition unit 102 acquires a condition related to a search for a travel route specified by the user (hereinafter referred to as “user specified condition”). For example, the user condition acquisition unit 102 acquires user-specified conditions input by the user using keys, switches, buttons, a remote controller, a touch panel, and voice. Here, the user-specified conditions include conditions such as waypoints and destinations specified by the user. The user condition acquisition unit 102 supplies information regarding the acquired user-specified conditions to the travel route search unit 107 and the route ranking unit 108. The user condition acquisition unit 102 corresponds to the input device 60 described above. Note that the user condition acquisition unit 102 functions as a user condition acquisition unit.

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 information acquisition unit 103 corresponds to the GPS receiver 18 described above, and acquires current position information and time information. The position / time information acquisition unit 103 supplies the acquired current position information and time information to the travel route search unit 107.

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 information digitizing unit 105 obtains comment information from the comment information obtaining unit 101, performs a process of digitizing the comment information, and the point information storage unit 106 obtains information obtained by digitizing in this way. The point information including is stored. In this case, the comment information digitizing unit 105 refers to the spot information stored in the spot information storage unit 106 and performs statistical processing regarding the comment information. The details of the operation and point information of the comment information digitizing unit 105 will be described later. The comment information digitizing unit 105 corresponds to the system controller 20 described above, and the point information storage unit 106 corresponds to the data storage unit 36 described above. The comment information digitizing unit 105 functions as a specific expression extracting unit and a feature degree calculating unit, and the point information storage unit 106 functions as a point information storage unit.

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 route search unit 107 acquires current position information and time information from the position / time information acquisition unit 103, and acquires route point and target value information from the user condition acquisition unit 102. Based on the map information stored in the map database, the travel route search unit 107 uses a known method to select a travel route candidate from the departure point (current location) to the destination via the waypoint (hereinafter, referred to as “route route candidate”). It is also called “travel route candidate”). In this case, the travel route search unit 107 generates information including the number of travel route candidates and the rank of the travel route candidates (hereinafter referred to as “route information”) in addition to the travel route candidates. For example, the travel route search unit 107 sets the shortest route from the departure point to the destination via the waypoint as a travel route candidate. The travel route search unit 107 supplies the generated route information to the route ranking unit 108. The travel route search unit 107 corresponds to the system controller 20 described above. The travel route search unit 107 functions as travel route search means.

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 route ranking unit 108 acquires user-specified conditions from the user condition acquisition unit 102 and acquires route information from the travel route search unit 107. The route ranking unit 108 ranks the travel route candidates searched by the travel route search unit 107. Specifically, the route ranking unit 108 selects spot information stored in the spot information storage unit 106 in accordance with user-specified conditions, and ranks the travel route candidates based on the selected spot information. Details of the operation of the route ranking unit 108 will be described later. The route ranking unit 108 corresponds to the system controller 20 described above. The route ranking unit 108 functions as a travel route candidate ranking unit.

[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 information digitizing unit 105 will be specifically described.

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 information digitizing unit 105. As shown in FIG. 3, the comment information digitizing unit 105 includes a comment information separating unit 105a, an accompanying information storage processing unit 105b, a specific expression extracting unit 105c, a feature degree calculating unit 105d, a text dictionary unit 105e, Have Here, each component will be briefly described.

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 information separation unit 105a acquires comment information from the comment information acquisition unit 101, and performs processing for separating the comment information into incidental information and comment content. Specifically, the comment information separation unit 105a includes the acquired comment information, the incidental information including the target point name and position information (latitude and longitude), the comment (text format), and the time information (year / month / day). It is separated from the comment content it has. The comment information separation unit 105a supplies the separated comment content to the specific expression extraction unit 105c (see arrow d1) and supplies the separated supplementary information to the supplementary information storage processing unit 105b (see arrow d2). In this case, the positional information of the accompanying information is also supplied to the specific expression specifying unit 105c3 and the feature degree calculating unit 105d of the specific expression extracting unit 105c (see arrows d2a and d2b). The time information included in the comment content is also supplied to the incidental information storage processing unit 105b.

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 information separation unit 105 a and performs a process for storing the incidental information in the point information storage unit 106. Specifically, the supplementary information storage processing unit 105 b performs processing for storing the supplementary information in the spot information storage unit 106 while referring to the spot information stored in the spot information storage unit 106.

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 information storage unit 106. As shown in FIG. 4, the spot information includes incidental information having a target spot name and position information, and comment content having time information. Note that only a part of the point information is shown here.

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 information separating unit 105a, and performs a process of extracting a specific expression indicating a specific expression at the point from the comment included in the comment content.

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 information storage unit 106. In this case, the specific expression specifying unit 105c3 refers to the point information stored in the point information storage unit 106 based on the position information acquired from the comment information separation unit 105a (see the arrow d2a), and the specific expression and Processing for storing the number of appearances in the point information storage unit 106 is performed.

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 information storage unit 106 based on the position information acquired from the comment information separation unit 105a (see arrow d2b). The distribution density of the same unique expression within a predetermined range including the determined point is calculated, and the feature degree is calculated based on the distribution density. The distribution density is a value indicating the number of times that the same specific expression as the specific expression extracted from the comment appears within a predetermined range including the point where the comment is given. Then, the feature degree calculation unit 105 d supplies the calculated distribution density and feature degree to the point information storage unit 106.

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 information storage unit 106 and acquires incidental information from the comment information separation unit 105a. Then, the process proceeds to step S102.

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 information storage unit 106. To do.

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 information storage unit 106. In this case, the incidental information storage processing unit 105b holds the time information as time information used when storing the unique expression. Then, the process ends.

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 information storage unit 106 to store the target spot name and position information acquired from the comment information separation unit 105a as new spot information. That is, the incidental information storage processing unit 105b creates a new spot information by assigning a number, and stores the target spot name and the position information as a part of the spot information. In this case, the incidental information storage processing unit 105b holds the time information as time information used when storing the unique expression. Then, the process ends.

(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 information separation unit 105a, and extracts the specific expression from the comment included in the comment content. Specifically, the morphological analysis unit 105c1 extracts words from the comments by referring to words, sentences, and patterns recorded in the text dictionary unit 105e. The dependency analysis unit 105c2 refers to the words, sentences, and patterns recorded in the text dictionary unit 105e with respect to the words extracted by the morpheme analysis unit 105c1, thereby analyzing sentence structures and related (modification). Analyze. 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.

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 information storage unit 106. Specifically, the unique expression specifying unit 105c3, when the above-described incidental information storage processing unit 105b creates new spot information using the incidental information, the unique expression and the number of appearances for the new spot information. Remember. On the other hand, when the incidental information storage processing unit 105b is new and does not create the spot information, the specific expression specifying unit 105c3 performs the process for the spot information already stored in the spot information storage unit 106, that is, A process for storing the unique expression and the number of appearances is performed on the existing point information.

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 information storage unit 106 is This is the number of times the same unique expression has appeared at the same 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 information storage unit 106 performed by the unique expression specifying unit 105c3.

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 information storage unit 106, and acquires the extracted specific expression and the number of appearances of the specific expression. Then, the process proceeds to step S202.

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 information storage unit 106 stores point information having the same specific expression as the extracted specific expression. In this case, the specific expression specifying unit 105c3 performs this process on the point information having the same additional information as the additional information corresponding to the extracted specific expression in the point information stored in the point information storage unit 106. Make a good judgment.

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 information storage unit 106, and is held by the incidental information storage processing unit 105b. Memorize the time information. Then, the process ends.

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 information storage unit 106. And the time information held by the incidental information storage processing unit 105b is stored. Then, the process ends.

(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 information storage unit 106, thereby calculating the distribution density of the same unique expression within a predetermined range including the spot where the comment is given. Then, the feature degree is calculated based on the distribution density. That is, the feature calculation unit 105d calculates the distribution density of points (positional coordinates) having the same unique expression within a range defined on the map.

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 information storage unit 106 stores information related to the range defined on the map (hereinafter referred to as “range information”), and the feature degree calculation unit 105d is the position of the point where the comment is given. By comparing information (information acquired from the comment information separation unit 105a) with range information, a range to which the point belongs is searched. Then, the feature degree calculation unit 105d searches the point information storage unit 106 for point information having the same specific expression in the searched range, thereby calculating the distribution density of the specific expression in the range.

ここで、ある地点の位置座標を「Pi(x、y)」と表記し、範囲情報を「Pn(xn−1〜x、yn−1〜y)」と表記すると、PiがPnに属する条件は「xn−1<x<x」かつ「yn−1<y<y」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).

Figure 2011127960
Figure 2011127960

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 information storage unit 106, thereby storing the information as point information.

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(x、y)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 information separation unit 105a, and acquires the specific expression and the number of appearances Oc from the specific expression extraction unit 105c. Then, the process proceeds to step S302.

ステップS302では、特徴度算出部105dは、位置情報Pi(x、y)を地点情報記憶部106に記憶された範囲情報「Pn(xn−1〜x、yn−1〜y)」と照合することで、位置情報Pi(x、y)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 <b > 302, the feature degree calculation unit 105 d uses the range information “Pn (x n−1 to x n , y n−1 to y) stored in the point information storage unit 106 as the position information Pi (x i , y i ). n ) ”is searched for a range to which the point corresponding to the position information Pi (x i , y i ) belongs. Then, the process proceeds to step S303.

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 information storage unit 106 in accordance with the range searched in step S302, so that the characteristic expression extraction unit 105c The point information storage unit 106 is searched for point information having the same specific expression as the obtained specific expression. Then, the feature degree calculation unit 105d calculates the distribution density D of points having the same unique expression within the range. Specifically, the feature degree calculation unit 105d calculates the distribution density D using the above equation (1). Thereafter, the process proceeds to step S304.

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 information digitizing unit 105 will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a flowchart showing the overall processing of the comment information digitizing unit 105.

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 information separation unit 105 a in the comment information digitization unit 105 acquires comment information from the comment information acquisition unit 101. Then, the process proceeds to step S402.

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 information separating unit 105a in the comment information digitizing unit 105 performs processing for separating the acquired comment information into incidental information and comment content. Then, the comment information separation unit 105a supplies the separated supplementary information to the supplementary information storage processing unit 105b and supplies the separated comment content to the specific expression extraction unit 105c. In this case, the comment information separation unit 105a also supplies the positional information of the incidental information to the specific expression extraction unit 105c and the feature degree calculation unit 105d. Then, the process proceeds to step S403 and step S404.

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 information digitizing unit 105 performs processing for causing the point information storage unit 106 to store the incidental information acquired from the comment information separation unit 105a. Specifically, the supplementary information storage processing unit 105 b refers to the spot information stored in the spot information storage unit 106 and performs processing for storing the supplementary information in the spot information storage unit 106. Then, the process ends.

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 information digitization unit 105 performs a process of extracting a specific expression from the comments included in the comment content acquired from the comment information separation unit 105a. At the same time, the specific expression extraction unit 105c calculates the number of appearances Oc of the specific expression. The specific expression extraction unit 105c supplies the specific expression and the appearance count Oc obtained in this way to the feature degree calculation unit 105d. Further, the unique expression extraction unit 105 c refers to the spot information stored in the spot information storage unit 106 and performs processing for storing the unique expression and the number of appearances Oc in the spot information storage unit 106. Then, the process proceeds to step S405.

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 information digitization unit 105 calculates the distribution density D for the unique expression acquired from the specific expression extraction unit 105c. Specifically, the feature calculation unit 105d uses the position information Pi acquired from the comment information separation unit 105a to refer to the spot information and the range information Pn stored in the spot information storage unit 106, thereby The distribution density D of the same unique expression within a predetermined range including the point to which is given is calculated. Then, the process proceeds to step S406.

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 information digitizing unit 105 refers to the spot information (the spot information at the same spot) stored in the spot information storage unit 106, and the distribution density calculated in step S405. A feature degree X is calculated based on D. Specifically, the feature degree calculation unit 105d obtains the appearance density OD by accumulating the number of appearances Oc of the specific expression and the distribution density D for the point to which the comment is given by the user, and the appearance density OD at the point. Is added to the total number Cnt_OD and the number of types of unique expressions Cnt_Var, thereby calculating the feature degree X at the point. Then, the process proceeds to step S407.

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 information digitization unit 105 stores the distribution density D, the number of types Cnt_Var, the feature degree X, and the like obtained as described above in the point information storage unit 106. Process. Then, the process ends.

(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 information quantification unit 105 described above, the feature degree is calculated based on the distribution density of the points having the same unique expression. It becomes. That is, since the feature value increases 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.

[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 route ranking unit 108 will be specifically 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 route ranking unit 108. As illustrated in FIG. 12, the route ranking unit 108 includes a range determination unit 108a and a rank determination unit 108b. Here, each component will be briefly described.

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 range determination unit 108 a acquires user-specified conditions from the user condition acquisition unit 102 and acquires route information from the travel route search unit 107. The range determination unit 108a selects point information from the point information storage unit 106 to be used for the travel route candidate searched by the travel route search unit 107 according to the user-specified condition. That is, the range determination unit 108 a determines the selection range of the spot information based on the travel route candidate and the user-specified condition, and selects the corresponding spot information from the spot information storage unit 106. The range determination unit 108a supplies the selected point information to the rank determination unit 108b.

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 rank determination unit 108b acquires the spot information selected by the range determination unit 108a, and ranks the travel route candidates searched by the travel route search unit 107 based on the spot information. Specifically, the rank determination unit 108b calculates a priority for each of the travel route candidates based on the feature level of the selected spot information. Then, the rank determination unit 108b ranks the travel route candidates based on the calculated priority and the ranks (information included in the route information) set for each of the travel route candidates by the travel route search unit 107. Attach.

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 range determination unit 108a and the rank determination unit 108b will be specifically described.

(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 range determination unit 108a acquires, for example, conditions related to distance, period, and history as user-specified conditions, and determines the selection range of point information based on these conditions. In this case, the condition regarding the distance is a condition regarding the range of the distance (shortest distance) from the position on the route (line) in the travel route candidate to the point corresponding to the point information. Moreover, the condition regarding the period is a condition regarding the range of the point information period, and indicates, for example, the season, year, month, and date / time range of the selected point information (time information). The history-related condition is a condition regarding the range of the number of times point information has been selected in the past (hereinafter referred to as “number of selections”) when setting the travel route. Such number of selections is stored in the point information storage unit 106. The range determination unit 108a selects point information that satisfies all these three conditions from the point information storage unit 106.

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 range determination unit 108a. In FIG. 13, the condition regarding “distance L” means that point information (position) within a range of radius L, which is defined by the center route coordinates of the travel route candidate, is selected. Further, the condition relating to “period T” means that point information (time) in the range of the period T from the current date and time is selected. Further, the condition regarding “history H” means that point information (number of times of selection) in the range of the number H of times of selecting point information in the past is selected. In this case, the selection range is expressed as “(distance) AND (period) AND (history)”. In the example illustrated in FIG. 13, the user designates a selection range of point information by selecting a condition from a plurality of candidates presented for each of the distance L, the period T, and the history H.

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 range determination unit 108a.

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 range determination unit 108a requests the user to specify user-specified conditions. Specifically, the user is requested to specify conditions regarding the distance L, the period T, and the history H. Then, the process proceeds to step S502.

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 range determination unit 108a determines whether or not the distance L is designated by the user. If the distance L is specified (step S502; Yes), the process proceeds to step S503. If the distance L is not specified (step S502; No), the process returns to step S501.

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 range determination unit 108a selects point information from the point information storage unit 106 based on the position coordinates of a range with the distance L as the radius centered on the route coordinates of the travel route candidate. Then, the process proceeds to step S504.

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 range determination unit 108a determines whether or not the period T is designated by the user. If the period T is specified (step S504; Yes), the process proceeds to step S505. If the period T is not specified (step S504; No), the process returns to step S501.

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 range determination unit 108a selects spot information from the spot information storage unit 106 based on the period information that covers the period T. In this case, the range determination unit 108a selects point information from the point information selected in step S503. Then, the process proceeds to step S506.

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 range determination unit 108a determines whether or not the history H is designated by the user. If the history H is specified (step S506; Yes), the process proceeds to step S507. If the history H is not specified (step S506; No), the process returns to step S501.

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 range determination unit 108 a selects spot information from the spot information storage unit 106 based on the number of selections including the selection count of the history H as a range. In this case, the range determination unit 108a selects point information from the point information selected in steps S503 and S505. As a result, point information that satisfies all three conditions of distance L, period T, and history H is selected. Then, the process proceeds to step S508.

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 range determination unit 108a adds the number of times of selection of the spot information to the spot information storage unit 106 with respect to the spot information selected in step S507. Then, the process ends.

(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 rank determination unit 108b will be specifically described. The rank determination unit 108b sets a priority for each of the travel route candidates based on the spot information selected by the range determination unit 108a as described above. Specifically, the rank determination unit 108b calculates the sum of the features included in the selected spot information, and sets the priority based on the sum. For example, the rank determination unit 108b sets a priority having a larger value as the sum of the feature levels increases. As an example, the rank determination unit 108b sets priorities stepwise according to the total sum of the feature degrees.

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 rank determination unit 108b.

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 rank determination unit 108b calculates the sum ΣX of the feature values from the feature values included in the spot information selected by the range determination unit 108a. Then, the process proceeds to step S602.

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 order determination unit 108b sets the increment operator n used when setting the priority to “1”. Then, the process proceeds to step S603.

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 rank determination unit 108b uses the increment operator n set in step S602 to establish a relationship “Kn−1 ≦ ΣX <Kn” between the feature sum ΣX and the constant number Kn. It is determined whether or not to do. Specifically, the rank determination unit 108b determines whether or not the relationship “K0 ≦ ΣX <K1” is established. The certain number Kn is set in advance by the user or the like, and for example, “K0” is set to “0”.

「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 rank determination unit 108b increments the increment operator n. Then, the process returns to step S603, and the rank determination unit 108b determines whether or not the relationship “Kn−1 ≦ ΣX <Kn” is established. In other words, the rank determination unit 108b increments the increment operator n and repeats such determination until the relationship “Kn−1 ≦ ΣX <Kn” is established.

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 order determination unit 108b sets the priority to the priority Yn corresponding to the currently set increment operator n. The priority Yn is set in advance to a value associated with “n”. Then, the process ends.

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 rank determination unit 108b ranks the travel route candidates based on the set priority Yn and the ranks (information included in the route information) set for each of the travel route candidates by the travel route search unit 107. To do. Specifically, the rank determination unit 108b scores the rank included in the route information for each of the travel route candidates, and calculates a total score based on the score and the priority Yn. Then, the rank determination unit 108b assigns ranks of travel route candidates in descending order of the total score.

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 route search unit 107 sets ranks for the travel route candidates according to the arrival time of each route, the total distance from the departure point (current location) to the destination via the waypoint, and the like.

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 rank determining unit 108b. In FIG. 17, “m” indicates the number of travel route candidate routes, “p” indicates the rank of the travel route candidates, and “R” indicates the score for the rank p. The route number m and the rank p are information included in the route information. In this example, the score R is calculated from “R = m−p + 1”. In FIG. 17, “S” indicates the total score calculated based on the score R and the priority Yn. In this example, the total score S is calculated from “S = R + Yn”.

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 rank determination unit 108b ranks the travel route candidates in descending order of the total score S, so that the rank is changed from the rank p initially set by the travel route search unit 107. Recognize.

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 rank determining unit 108b.

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 rank determination unit 108b acquires the route information (the number of routes m and the rank p) set by the travel route search unit 107 and the set priority Yn. Then, the process proceeds to step S702.

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 rank determination unit 108b gives a score R to the travel route candidate set by the travel route search unit 107. Specifically, the rank determination unit 108b calculates the score R based on the rank p of the travel route candidate. For example, the rank determination unit 108b calculates the score R from “R = m−p + 1”. Then, the process proceeds to step S703.

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 rank determination unit 108b calculates the total score S based on the score R and the priority Yn of the travel route candidate. For example, the rank determination unit 108b calculates the total score S from “S = R + Yn”. Then, the process proceeds to step S704.

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 rank determination unit 108b compares the total score S calculated for all the travel route candidates, and ranks the travel route candidates in descending order of the total score S. Then, the process ends.

(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 route ranking unit 108 will be described with reference to FIG. FIG. 19 is a flowchart showing the overall processing of the route ranking unit 108.

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 range determination unit 108 a in the route ranking unit 108 acquires user-specified conditions from the user condition acquisition unit 102. Specifically, the range determination unit 108a acquires the distance L, the period T, and the history H that define the selection range of the spot information as the user designation condition, and uses a certain number Kn used when setting the priority Yn. get. Then, the process proceeds to step S803.

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 range determination unit 108a in the route ranking unit 108 acquires route information from the travel route search unit 107. Then, the process proceeds to steps S803 and S807.

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 range determination unit 108a in the route ranking unit 108 refers to the spot information stored in the spot information storage unit 106 using the conditions regarding the distance L, the period T, and the history H acquired in step S801. By doing so, the selection range of point information is determined. That is, the range determination unit 108a selects, from the point information storage unit 106, point information that satisfies all these three conditions for each of the travel route candidates set by the travel route search unit 107. In this case, the range determination unit 108a selects point information using the position information related to the travel route candidate set by the travel route search unit 107. Then, the process proceeds to steps S804 and S805. In step S805, the range determination unit 108a adds the number of times of selection of the spot information to the spot information selected in step S803 and stores it in the spot information storage unit 106.

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 rank determination unit 108b in the route ranking unit 108 calculates the total sum ΣX of the features included in the point information selected in step S803 for each of the travel route candidates. Then, the process proceeds to step S806. In step S806, the rank determination unit 108b sets a priority Yn for each of the travel route candidates based on the total sum of features ΣX calculated in step S804. In this case, the rank determination unit 108b sets the priority Yn according to the range including the total sum of features ΣX using the range defined by the fixed number Kn acquired in step S801. Then, the process proceeds to step S808.

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 rank determination unit 108b in the route ranking unit 108 gives a score R to each of the travel route candidates. Specifically, the rank determination unit 108b calculates the score R based on the rank p of the travel route candidate and the number m of routes. Then, the process proceeds to step S808.

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 rank determination unit 108b in the route ranking unit 108 calculates the total score for each of the travel route candidates based on the priority Yn set in step S806 and the score R calculated in step S807. S is calculated. For example, the rank determination unit 108b calculates the total score S from “S = R + Yn”. Then, the process proceeds to step S809.

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 rank determination unit 108b in the route ranking unit 108 compares the total score S calculated for all the travel route candidates, and ranks the travel route candidates in descending order of the total score S. Then, the process ends.

(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 route ranking unit 108 described above, priorities are set for the travel route candidates based on the feature degree of the point information, and both the priority and the order set by the travel route search unit 107 are considered. Rank the route candidates. This makes it possible to appropriately rank the travel route candidates in consideration of the content of the point information along with the estimated time of the travel route.

[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 SYMBOLS 1 Navigation apparatus 20 System controller 36 Data storage unit 60 Input device 101 Comment information acquisition part 102 User condition acquisition part 105 Comment information digitization part 105a Comment information separation part 105c Specific expression extraction part 105d Feature degree calculation part 106 Point information storage part 107 Travel route search unit 108 Route ranking unit 108a Range determination unit 108b Rank determination unit

Claims (8)

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ことを特徴とする請求項1に記載のナビゲーション装置。   The feature degree calculation means calculates the distribution density of the same unique expression within a predetermined range including the point, using the point information stored in the point information storage means, and based on the distribution density The navigation device according to claim 1, wherein the feature degree is calculated. 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を特徴とする請求項2に記載のナビゲーション装置。   The feature degree calculating means is based on a value obtained by integrating the number of times that the same specific expression appears at the point and the distribution density, and the number of types of the specific expressions that appear at the point. The navigation apparatus according to claim 2, wherein the feature degree is calculated. 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.
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.
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であって、
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.
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