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WO2019202785A1 - 訪問先推定装置および訪問先推定方法 - Google Patents

訪問先推定装置および訪問先推定方法 Download PDF

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WO2019202785A1
WO2019202785A1 PCT/JP2019/000241 JP2019000241W WO2019202785A1 WO 2019202785 A1 WO2019202785 A1 WO 2019202785A1 JP 2019000241 W JP2019000241 W JP 2019000241W WO 2019202785 A1 WO2019202785 A1 WO 2019202785A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
poi
user
shape
visit
parent
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2019/000241
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English (en)
French (fr)
Inventor
将人 山田
佑介 深澤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Docomo Inc
Original Assignee
NTT Docomo Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by NTT Docomo Inc filed Critical NTT Docomo Inc
Priority to JP2020513965A priority Critical patent/JP7254070B2/ja
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Ceased legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor

Definitions

  • the present invention relates to a visited site estimating apparatus and a visited site estimating method for estimating a visited site of a user.
  • POI Point of Interest
  • location information for example, a GPS (global positioning system) location log
  • a technique for estimating a visit POI which is a visit destination of the user, based on a relationship (for example, a distance between both) of the staying position of the user indicated by the position information and the position of the POI is known.
  • Patent Document 1 the section information including the POI is generated, so that the section where the POI is located can be easily and accurately specified, and the position of the POI can be accurately grasped and used.
  • Technology has been proposed.
  • the technique of Patent Document 1 is a technique for specifying a section where the POI exists in the inside and effectively using the section information, and the POI is handled as a point, and the above-described inconvenience is avoided. It was difficult to do.
  • an object of the present invention is to avoid inconveniences when handling POIs with dots when performing visit POI estimation, and to perform visit POI estimation more accurately.
  • a visited location estimation apparatus includes a user location information acquisition unit that acquires user location information indicating a user location, and a user location information acquired by the user location information acquisition unit. Based on a relationship between a stay position deriving unit for deriving a stay position, a user's stay position derived by the stay position deriving unit, and a predetermined POI position related to a facility (POI) that can be a user's visit destination.
  • a visit POI estimation unit that estimates a visit POI that is a visit destination of the user, and the visit POI estimation unit regards the position of the POI as a shape that represents a POI building or site.
  • the user position information acquisition unit acquires user position information indicating the user's position, and the stay position deriving unit derives the user's stay position based on the acquired user position information, Then, the visit POI estimation unit estimates the visit POI that is the visit destination of the user based on the relationship between the derived stay position of the user and the predetermined POI position. In this estimation, the visiting POI estimation unit captures the position of the POI as a shape representing the POI building or site. A specific method for capturing the POI position as a shape will be described later.
  • the POI is treated as a point as in the past by estimating the visit POI of the user based on the relationship between the staying position of the user and the POI position after capturing the POI position as a shape.
  • the inconvenience of the case can be avoided, and the visit POI estimation can be performed with higher accuracy.
  • FIG. 1 It is a functional block block diagram of the visitor estimation apparatus which concerns on embodiment of invention. It is a figure for demonstrating the outline
  • the visited site estimation apparatus 10 includes a positioning point table 11, a user position information acquisition unit 12, a stay position derivation unit 13, a stay position table 14, a POI master table 15, and a visit POI estimation.
  • Unit 16 visit POI table 17, initial setting unit 18, shape master table 19, and POI category master table 20.
  • shape may be expressed as “Shape”, but both have the same meaning.
  • the positioning point table 11 is a table that stores user position information indicating the position of the user. For example, as shown in FIG. 2A, the latitude and longitude indicating the position of the user obtained by positioning are related to the positioning. Information such as positioning time, positioning error, and user ID for identifying the user is stored.
  • the user position information acquisition unit 12 is a component that acquires user position information from the positioning point table 11 and passes it to the stay position deriving unit 13.
  • the stay position deriving unit 13 is a component that derives the user's stay position based on the user position information acquired by the user position information acquiring unit 12.
  • the stay position table 14 is a table that stores information related to the stay position of the user. For example, as shown in FIG. 2B, a stay position ID for identifying the stay position, and a center representing the center position of the stay position. Latitude, center longitude, stay start time related to the time when the user stayed at the stay position, stay end time, configuration position information list related to stay position, information indicating stay position (stay area) as a region (for example, the northwest end of the stay region) Information such as latitude / longitude, latitude / longitude at the southeast end of the staying area), user ID, and the like is stored.
  • the POI master table 15 is a table that stores POI related information (for example, information on POI position, POI name, etc.) relating to individual POIs registered in advance.
  • POI related information for example, information on POI position, POI name, etc.
  • POI_ID POI name
  • POI category ID indicating the POI category
  • latitude and longitude indicating the POI position
  • POI popularity indicating the POI popularity
  • a parent POI corresponding to the POI is registered.
  • a parent POI_ID for indicating whether or not the POI itself is a parent POI, and information such as Shape geometry which is geometry data representing a shape associated with the POI in the initial setting process described later. .
  • the visit POI estimation unit 16 is a component that estimates the visit POI of the user based on the relationship between the user's stay position derived by the stay position deriving unit 13 and a predetermined POI position. By the initial setting process described later, the visiting POI estimation unit 16 can recognize the position of the POI as a shape expressing the POI building or site.
  • the visit POI table 17 is a table that stores information related to the visit POI obtained by the estimation by the visit POI estimation unit 16. For example, as shown in FIG. 2C, the corresponding stay point ID and visit POI are identified. Information such as POI_ID for visit, POI score for visit, POI_ID for visit POI (child) for identifying child POI corresponding to itself (parent POI), and score for visit POI (child).
  • the “score” means an index indicating the probability of estimating that a candidate POI is a visit POI in a visit POI estimation described later.
  • the initial setting unit 18 obtains POI data and shape data, limits the shape type to be linked for each POI category, and performs an initial setting process for linking the POI to the shape containing the POI It is. Details of the initial setting process will be described later.
  • the shape master table 19 is a table that stores information about various shapes. For example, as shown in FIG. 3A, Shape_ID for identifying a shape, Shape geometry that is geometry data representing the shape, and shape. This stores information such as the Shape type indicating the type. As the “Shape type”, as shown in FIG. 3A, type information indicating whether a shape represents a building or a shape representing a facility area, and indicates the type of the building when the shape represents a building. Information (for example, accommodation building, commercial building, school, etc.), information (for example, airport airfield, golf course, leisure facility, etc.) indicating the type of the facility area when the shape represents the facility area is exemplified.
  • the POI category master table 20 is a table that stores information related to the POI category. For example, as shown in FIG. 3B, a POI category ID for identifying a POI category, and a link indicating a shape type that can be linked. Information such as a Shape condition, a parenting flag indicating whether or not a parent POI can be used, and a parenting priority indicating a priority when a plurality of parent POI candidates exist is stored.
  • the visited site estimation apparatus 10 includes the positioning point table 11, the staying position table 14, the POI master table 15, the visited POI table 17, the shape master table 19, and the POI category master table 20.
  • One or more tables among the tables may be provided outside the visited site estimating apparatus 10 and may transmit / receive information to / from the visited site estimating apparatus 10.
  • the initial setting process in FIG. 4 is a process for periodically maintaining information related to the association between POI and shape stored in the POI master table 15 in order to perform the visitor estimation process with high accuracy. It is executed at a predetermined timing (for example, a predetermined date every month, a predetermined date every week, etc.).
  • the initial setting unit 18 obtains POI data from the POI master table 15 and the POI category master table 20 and obtains shape data from the shape master table 19, and after limiting the shape types to be linked for each POI category, Based on the positional relationship between the POI whose position information is represented by a point and the shape having the geometry information, the POI is linked to the shape including the POI (step S1 in FIG. 4). For example, a POI that is a “hotel” is limited to the shape type corresponding to the “accommodation building” that is the POI category, and the POI is associated with a shape that includes the POI. In this way, by limiting the shape types of the shapes to which the POI is linked, it is possible to prevent inconvenience that the POI is linked to a shape of a type unrelated to the POI category, and to improve the processing efficiency. .
  • the initial setting unit 18 performs hierarchization based on the shape inclusion relationship as follows, for example, for the POI-shape linking relationship obtained in step S1 (step S2).
  • a POI belonging to a POI category that can be parented based on POI attribute information for example, POI category, POI popularity, etc.
  • POI attribute information for example, POI category, POI popularity, etc.
  • a POI group having only a parent POI having no child POI is allowed. Whether or not the POI category can be parented is determined by the parenting flag of FIG. 3B acquired from the POI category master table 20.
  • one of the three POIs associated with the same shape indicated by the bold frame is the parent POI-a, and the other two are the parent POI-a.
  • the two POIs associated with the same shape indicated by the frame of the normal line one is the parent POI-b and the other is the child POI of the parent POI-b.
  • the initial setting unit 18 performs hierarchization by address / name matching as follows, for example, only for POIs that are not hierarchized (step S3).
  • the POIs that are not hierarchized two POIs indicated by broken line frames
  • the character string “POI name of the parent of the POI group configured in step S2” + “store” is replaced with the POI name.
  • the initial setting unit 18 performs the hierarchization by address / name matching as follows, for example, only for the hierarchized POI (step S4).
  • address / name match means partial match instead of complete match.
  • the above-mentioned characters “POI name of the parent of the POI group configured in step S2” + “store” This means a “partial match” determination similar to the process of determining whether there is a POI having a column at the end of the POI name.
  • the initial setting unit 18 extracts the POIs that have been hierarchized up to step S3 and determines whether or not the POI and the address / name match for only the parent POI, the initial setting unit 18 Is included as a child of its own POI, including the POI that is its child.
  • the parent POI-b has the same address as the parent POI-a.
  • the child POI of the parent POI-a and the child POI of the parent POI-b are also children of the parent POI-a, and the state C in FIG. Accordingly, the shape associated with POI-b is re-associated with the parent POI-a as indicated by the bold frame.
  • the initial setting unit 18 performs the following POI-shape linking, for example, for the child POI (step S5).
  • the child POIs that are not associated with the shape are targeted, and shape association is performed again using the same rules as in step S1.
  • shape linking is performed along the category of the parent POI, not along the category of the child POI itself.
  • the shape associated with the child POI by the association is associated with the parent POI.
  • the child POI not associated with the shape (the child POI in the broken line frame in the state C in FIG. 5) is shaped and associated with the child POI along the category of the parent POI-a.
  • the shape is linked to the parent POI-a as indicated by a thick frame in the state D of FIG.
  • the initial setting unit 18 performs hierarchization based on, for example, the following shape inclusion relation for the child POI (step S6).
  • the POI located within the shape is similarly incorporated as the child POI of the parent POI in step S5.
  • the POIs that are not hierarchized in the state D in FIG. 5 are located inside the shape linked to the parent POI-a in step S5. It is incorporated as a POI and is in state E in FIG.
  • one of the seven POIs shown in each state of FIG. 5 is a parent POI-a, and the other six are child POIs of the parent POI-a. Further, all three shapes shown in each state of FIG. 5 are shapes associated with the parent POI-a. 4 is stored in the POI master table 15. For example, information on “parent POI_ID”, “parent POI flag”, and “shape geometry” in the POI master table 15 in FIG. Updated.
  • the initial setting unit 18 sets, for example, the parental priority (POI category for each parent POI candidate) Referring to FIG. 3B), the parent POI candidate of the POI category having the highest parental priority is adopted as the parent POI. If the parent POI candidate cannot be narrowed down to one, the initial setting unit 18 refers to the POI popularity of each parent POI candidate (FIG. 3C), and sets the parent POI candidate having the highest POI popularity as the parent. Adopt as POI. In addition to the above step S2, the parent POI is reselected based on the above criteria not only in steps S3, S4, and S6 in which the hierarchization process is performed.
  • POI attribute information eg, POI category, POI popularity, etc.
  • POI attribute information eg, POI address / name, etc.
  • POIs can be associated with each other appropriately according to the POI attribute information.
  • shape including the parent POI and the shape including the child POI can be linked to the parent POI, and in the visit destination estimation process described later, the visit POI estimation unit determines the POI location, the POI building or site. It can be understood as a shape to express.
  • the visit destination estimation process shown in FIGS. 6 and 7 will be described.
  • the POI master table 15 to which information has been added / updated by the initial setting process is referred to.
  • the user position information acquisition unit 12 acquires user position information from the positioning point table 11 (step S11), and the stay position derivation unit 13 acquires the user position information acquired by the user position information acquisition unit 12. Based on the above, the user's staying position is derived (step S12). These steps S11 to S12 may be executed based on the same method as before.
  • the visit POI estimation unit 16 estimates the visit POI of the user based on the relationship between the stay position of the user derived by the stay position deriving unit 13 and a predetermined POI position (step S13). Details of the estimation process in step S13 will be described below with reference to FIG.
  • the visiting POI estimation unit 16 first acquires a POI that overlaps the staying area on the condition that the POI position overlaps the staying position of the user (step S21 in FIG. 7).
  • step S22 It is determined whether or not the number of non-child POIs (that is, parent POIs or POIs that are neither parent POIs nor child POIs) out of the acquired POIs is equal to or less than a predetermined threshold Th1 for determining whether or not narrowing is possible. Judgment is made (step S22), and if the number of non-child POIs is equal to or less than the threshold value Th1, it is predicted that narrowing down is possible, and the process proceeds to step S24. On the other hand, if the number of non-child POIs is larger than the threshold value Th1, it is assumed that narrowing down is impossible, and thus the visiting location is unknown (step S23). In step S23, for example, the visit POI estimation unit 16 notifies the operator that the visit POI cannot be estimated.
  • step S24 scoring based on estimation by machine learning is performed for non-child POIs.
  • scoring by a conventional method may be employed.
  • the visiting POI estimation unit 16 determines whether or not the score of the POI with the highest score in the scoring result is equal to or higher than a predetermined threshold Th2 for determining the visiting POI, and the score of the POI with the highest score is If it is equal to or greater than the threshold value Th2, the POI with the highest score is determined as the visiting POI (step S25). If the score of the POI with the highest score is less than the threshold Th2, since it cannot be determined that the POI with the highest score is a visit POI, the visit destination is unknown as in step S23. The unit 16 notifies the operator that the visit POI cannot be estimated.
  • the visit POI estimation unit 16 determines whether or not the score of the POI with the highest score is equal to or less than a predetermined threshold Th3 for determining whether or not the estimation accuracy is lower than normal. If the POI score is equal to or less than the threshold Th3, for example, the visit POI estimation unit 16 notifies the operator that the estimated accuracy of the visit POI is low (step S26).
  • the visit POI estimation unit 16 performs scoring based on the estimation by machine learning for the existing child POI (step S27).
  • scoring by a conventional method may be employed.
  • the visit POI estimation unit 16 determines whether or not the score of the child POI with the highest score in the scoring result is greater than or equal to a predetermined threshold Th4 for visit POI determination, and the score of the child POI with the highest score If the threshold Th4 is equal to or greater than the threshold Th4, the child POI with the highest score is determined as a visit POI (child) (step S28). If the score of the child POI with the highest score is less than the threshold Th4, the visit destination is unknown as in step S23. For example, the visit POI estimation unit 16 cannot estimate the visit POI (child) to the operator. Notify that there is.
  • a parent POI (representative POI name of a visit destination (for example, a large commercial facility) X)
  • its child POIs (internal POI names that are the actual destinations belonging to the representative POI (for example, tenant Y of commercial facility X (60%), tenant Z of commercial facility X (30%)) )).
  • the POI and the shape are appropriately linked by the initial setting process and the visit destination estimation process, and the position of the POI is regarded as the shape, and then based on the relationship between the user's stay position and the POI position.
  • the position of the POI is regarded as the shape, and then based on the relationship between the user's stay position and the POI position.
  • each functional block may be realized by one device physically and / or logically coupled, and two or more devices physically and / or logically separated may be directly and / or indirectly. (For example, wired and / or wireless) and may be realized by these plural devices.
  • the visited site estimation apparatus 10 in the above embodiment may function as a computer that performs the process of the visited site estimation apparatus 10 described above.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the visited site estimation apparatus 10.
  • the visited site estimation apparatus 10 described above may be physically configured as a computer apparatus including a processor 1001, a memory 1002, a storage 1003, a communication apparatus 1004, an input apparatus 1005, an output apparatus 1006, a bus 1007, and the like.
  • the term “apparatus” can be read as a circuit, a device, a unit, or the like.
  • the hardware configuration of the visited site estimation apparatus 10 may be configured to include one or a plurality of the devices illustrated in the figure, or may be configured not to include some devices.
  • Each function in the visited site estimation apparatus 10 reads predetermined software (program) on hardware such as the processor 1001 and the memory 1002, so that the processor 1001 performs calculation, and communication by the communication apparatus 1004, memory 1002 and storage This is realized by controlling reading and / or writing of data in 1003.
  • the processor 1001 controls the entire computer by operating an operating system, for example.
  • the processor 1001 may be configured by a central processing unit (CPU) including an interface with peripheral devices, a control device, an arithmetic device, a register, and the like.
  • CPU central processing unit
  • each functional unit of the visited site estimation apparatus 10 may be realized including the processor 1001.
  • the processor 1001 reads programs (program codes), software modules, data, and the like from the storage 1003 and / or the communication device 1004 to the memory 1002, and executes various processes according to these.
  • programs program codes
  • software modules software modules
  • data data
  • the like data
  • the program a program that causes a computer to execute at least a part of the operations described in the above embodiments is used.
  • each functional unit of the visited site estimation apparatus 10 may be realized by a control program stored in the memory 1002 and operated by the processor 1001, and may be realized similarly for other functional blocks.
  • the above-described various processes have been described as being executed by one processor 1001, they may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 1001.
  • the processor 1001 may be implemented by one or more chips.
  • the program may be transmitted from a network via a telecommunication line.
  • the memory 1002 is a computer-readable recording medium and includes, for example, at least one of ROM (Read Only Memory), EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), RAM (Random Access Memory), and the like. May be.
  • the memory 1002 may be called a register, a cache, a main memory (main storage device), or the like.
  • the memory 1002 can store a program (program code), a software module, and the like that can be executed to perform the method according to the embodiment of the present invention.
  • the storage 1003 is a computer-readable recording medium such as an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, a magneto-optical disk (for example, a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray). (Registered trademark) disk, smart card, flash memory (for example, card, stick, key drive), floppy (registered trademark) disk, magnetic strip, and the like.
  • the storage 1003 may be called an auxiliary storage device.
  • the storage medium described above may be, for example, a database, server, or other suitable medium including the memory 1002 and / or the storage 1003.
  • the communication device 1004 is hardware (transmission / reception device) for performing communication between computers via a wired and / or wireless network, and is also referred to as a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like.
  • a network device for performing communication between computers via a wired and / or wireless network
  • a network controller for controlling network access
  • a network card for performing communication between computers via a wired and / or wireless network
  • a communication module or the like.
  • each functional unit of the visited site estimation apparatus 10 described above may be realized including the communication apparatus 1004.
  • the input device 1005 is an input device (for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a switch, a button, a sensor, etc.) that accepts an input from the outside.
  • the output device 1006 is an output device (for example, a display, a speaker, an LED lamp, etc.) that performs output to the outside.
  • the input device 1005 and the output device 1006 may have an integrated configuration (for example, a touch panel).
  • each device such as the processor 1001 and the memory 1002 is connected by a bus 1007 for communicating information.
  • the bus 1007 may be configured with a single bus or may be configured with different buses between apparatuses.
  • the visited site estimation device 10 includes hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP), an application specific integrated circuit (ASIC), a programmable logic device (PLD), and a field programmable gate array (FPGA). A part or all of each functional block may be realized by the hardware.
  • the processor 1001 may be implemented by at least one of these hardware.
  • the input / output information or the like may be stored in a specific place (for example, a memory) or may be managed by a management table. Input / output information and the like can be overwritten, updated, or additionally written. The output information or the like may be deleted. The input information or the like may be transmitted to another device.
  • the determination may be performed by a value represented by 1 bit (0 or 1), may be performed by a true / false value (Boolean: true or false), or may be performed by comparing numerical values (for example, a predetermined value) Comparison with the value).
  • notification of predetermined information is not limited to explicitly performed, but is performed implicitly (for example, notification of the predetermined information is not performed). Also good.
  • software, instructions, etc. may be transmitted / received via a transmission medium.
  • software may use websites, servers, or other devices using wired technology such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair and digital subscriber line (DSL) and / or wireless technology such as infrared, wireless and microwave.
  • wired technology such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair and digital subscriber line (DSL) and / or wireless technology such as infrared, wireless and microwave.
  • DSL digital subscriber line
  • wireless technology such as infrared, wireless and microwave.
  • information, parameters, and the like described in this specification may be represented by absolute values, may be represented by relative values from a predetermined value, or may be represented by other corresponding information. .
  • a mobile communication terminal is defined by those skilled in the art as a subscriber station, mobile unit, subscriber unit, wireless unit, remote unit, mobile device, wireless device, wireless communication device, remote device, mobile subscriber station, access terminal, mobile terminal, It may also be referred to as a wireless terminal, remote terminal, handset, user agent, mobile client, client, or some other appropriate terminology.
  • determining may encompass a wide variety of actions. “Judgment” and “decision” are, for example, judgment, calculation, calculation, processing, derivation, investigating, looking up (eg, table) , Searching in a database or another data structure), considering ascertaining as “determining”, “deciding”, and the like.
  • determination and “determination” include receiving (for example, receiving information), transmitting (for example, transmitting information), input (input), output (output), and access. (accessing) (for example, accessing data in a memory) may be considered as “determined” or “determined”.
  • determination and “decision” means that “resolving”, “selecting”, “choosing”, “establishing”, and “comparing” are regarded as “determining” and “deciding”. May be included. In other words, “determination” and “determination” may include considering some operation as “determination” and “determination”.
  • the phrase “based on” does not mean “based only on”, unless expressly specified otherwise. In other words, the phrase “based on” means both “based only on” and “based at least on.”
  • SYMBOLS 10 ... Visit destination estimation apparatus, 11 ... Positioning point table, 12 ... User position information acquisition part, 13 ... Stay position deriving part, 14 ... Stay position table, 15 ... POI master table, 16 ... Visit POI estimation part, 17 ... Visit POI table, 18 ... initial setting unit, 19 ... shape master table, 20 ... POI category master table, 1001 ... processor, 1002 ... memory, 1003 ... storage, 1004 ... communication device, 1005 ... input device, 1006 ... output device, 1007 ...bus.

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Abstract

訪問先推定装置(10)は、ユーザの位置を示すユーザ位置情報を取得するユーザ位置情報取得部(12)と、取得されたユーザ位置情報に基づいてユーザの滞留位置を導出する滞留位置導出部(13)と、導出されたユーザの滞留位置と、ユーザの訪問先となり得る施設（ＰＯＩ）に関する予め定められたＰＯＩ位置と、の関係に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定する訪問ＰＯＩ推定部(16)と、を備え、訪問ＰＯＩ推定部は、ＰＯＩの位置を、ＰＯＩの建物あるいは敷地を表現するシェープとして捉える。

Description

訪問先推定装置および訪問先推定方法
　本発明は、ユーザの訪問先を推定する訪問先推定装置および訪問先推定方法に関する。
　ユーザの訪問先となり得る施設（Point　of　Interest（以下「ＰＯＩ」という）の位置を予め記憶しておき、ユーザの位置を示す位置情報（例えばＧＰＳ（global　positioning　system）位置ログ）を取得し、該位置情報によって示されるユーザの滞留位置とＰＯＩの位置との関係（例えば両者の距離）に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定する技術が知られている。
特開２００５－３３８０３２号公報
　従来は、ＰＯＩを点で扱っていたため、ユーザの滞留位置とＰＯＩの位置との距離に基づき訪問ＰＯＩ候補を抽出すると、例えば面積の大きい施設については抽出対象から外れてしまい、訪問ＰＯＩ推定においてとりこぼしてしまうといった不都合があった。
　上記に関連し、上記の特許文献１には、ＰＯＩを内包する区画情報を生成することで、内部にＰＯＩが位置する区画を容易かつ正確に特定し、ＰＯＩの位置を正確に把握し利用する技術が提案されている。しかし、特許文献１の技術はあくまでも、内部にＰＯＩが存在する区画を特定して該区画情報を有効利用する技術であり、ＰＯＩを点で扱うことに変わりはなく、上記のような不都合を回避することは困難であった。
　そこで、本発明は、訪問ＰＯＩ推定を行う際にＰＯＩを点で扱う場合の不都合を回避し、訪問ＰＯＩ推定をより精度良く行うことを目的とする。
　本発明の一実施形態に係る訪問先推定装置は、ユーザの位置を示すユーザ位置情報を取得するユーザ位置情報取得部と、前記ユーザ位置情報取得部によって取得されたユーザ位置情報に基づいてユーザの滞留位置を導出する滞留位置導出部と、前記滞留位置導出部によって導出されたユーザの滞留位置と、ユーザの訪問先となり得る施設（ＰＯＩ）に関する予め定められたＰＯＩ位置と、の関係に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定する訪問ＰＯＩ推定部と、を備え、前記訪問ＰＯＩ推定部は、ＰＯＩの位置を、ＰＯＩの建物あるいは敷地を表現するシェープとして捉える。
　上記の訪問先推定装置では、ユーザ位置情報取得部が、ユーザの位置を示すユーザ位置情報を取得し、滞留位置導出部が、取得されたユーザ位置情報に基づいてユーザの滞留位置を導出し、そして、訪問ＰＯＩ推定部が、導出されたユーザの滞留位置と予め定められたＰＯＩ位置との関係に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定する。この推定において、訪問ＰＯＩ推定部は、ＰＯＩの位置を、ＰＯＩの建物あるいは敷地を表現するシェープとして捉える。ＰＯＩの位置をシェープとして捉えるための具体的な手法は後述する。このように、ＰＯＩの位置をシェープとして捉えた上で、ユーザの滞留位置とＰＯＩ位置との関係に基づいて当該ユーザの訪問ＰＯＩを推定することで、従来のようにＰＯＩを点で扱っていた場合の不都合を回避し、訪問ＰＯＩ推定をより精度良く行うことができる。
　本発明によれば、訪問ＰＯＩ推定を行う際にＰＯＩを点で扱う場合の不都合を回避し、訪問ＰＯＩ推定をより精度良く行うことができる。
発明の実施形態に係る訪問先推定装置の機能ブロック構成図である。 各種テーブルの概要を説明するための図であり、（ａ）は測位点テーブルの概要を示す図であり、（ｂ）は滞留位置テーブルの概要を示す図であり、（ｃ）は訪問ＰＯＩテーブルの概要を示す図である。 各種テーブルの概要を説明するための図であり、（ａ）はシェープマスタテーブルの概要を示す図であり、（ｂ）はＰＯＩカテゴリマスタテーブルの概要を示す図であり、（ｃ）はＰＯＩマスタテーブルの概要を示す図である。 ＰＯＩ－シェープ紐付およびＰＯＩ階層化に係る処理を示すフロー図である。 図４の処理を説明するための図である。 ユーザの訪問ＰＯＩ推定に係る処理を示すフロー図である。 訪問ＰＯＩ推定処理のサブルーチンを示すフロー図である。 訪問先推定装置のハードウェア構成例を示す図である。
　以下、図面を参照しながら、本発明に係る一実施形態を説明する。
　［訪問先推定装置の構成について］
　図１に示すように、本実施形態に係る訪問先推定装置１０は、測位点テーブル１１、ユーザ位置情報取得部１２、滞留位置導出部１３、滞留位置テーブル１４、ＰＯＩマスタテーブル１５、訪問ＰＯＩ推定部１６、訪問ＰＯＩテーブル１７、初期設定部１８、シェープマスタテーブル１９、および、ＰＯＩカテゴリマスタテーブル２０を備える。なお、本実施形態および図面では「シェープ」を「Ｓｈａｐｅ」と表記することもあるが、両者は同じ意味である。
　測位点テーブル１１は、ユーザの位置を示すユーザ位置情報を記憶したテーブルであり、例えば、図２（ａ）に示すように、測位により得られたユーザの位置を表す緯度、経度、当該測位に関する測位時刻、測位誤差、当該ユーザを識別するためのユーザＩＤなどの情報を記憶している。
　ユーザ位置情報取得部１２は、ユーザ位置情報を測位点テーブル１１から取得して滞留位置導出部１３へ渡す構成要素である。
　滞留位置導出部１３は、ユーザ位置情報取得部１２により取得されたユーザ位置情報に基づいてユーザの滞留位置を導出する構成要素である。
　滞留位置テーブル１４は、ユーザの滞留位置に関する情報を記憶したテーブルであり、例えば、図２（ｂ）に示すように、滞留位置を識別するための滞留位置ＩＤ、滞留位置の中心位置を表す中心緯度、中心経度、ユーザが滞留位置に滞留した時間に関する滞留開始時刻、滞留終了時刻、滞留位置に関する構成位置情報リスト、領域としての滞留位置（滞留領域）を示す情報（例えば滞留領域の北西端の緯度・経度、滞留領域の南東端の緯度・経度）、ユーザＩＤなどの情報を記憶している。
　ＰＯＩマスタテーブル１５は、予め登録された個々のＰＯＩに関するＰＯＩ関連情報（例えばＰＯＩ位置に関する情報、ＰＯＩ名称等）を記憶したテーブルであり、例えば図３（ｃ）に示すように、ＰＯＩを識別するためのＰＯＩ＿ＩＤ、ＰＯＩ名称、ＰＯＩのカテゴリを示すＰＯＩカテゴリＩＤ、ＰＯＩ位置を表す緯度、経度、ＰＯＩの人気度を示すＰＯＩ人気度、当該ＰＯＩに対する親ＰＯＩが存在する場合に当該親ＰＯＩを登録するための親ＰＯＩ＿ＩＤ、当該ＰＯＩ自身が親ＰＯＩか否かを示す親ＰＯＩフラグ、後述する初期設定処理で当該ＰＯＩに紐付けられるシェープを表現するジオメトリデータであるＳｈａｐｅジオメトリなどの情報を記憶している。
　訪問ＰＯＩ推定部１６は、滞留位置導出部１３によって導出されたユーザの滞留位置と予め定められたＰＯＩ位置との関係に基づいて、ユーザの訪問ＰＯＩを推定する構成要素である。後述する初期設定処理により、訪問ＰＯＩ推定部１６は、上記ＰＯＩの位置を、ＰＯＩの建物あるいは敷地を表現するシェープとして捉えることが可能となる。
　訪問ＰＯＩテーブル１７は、訪問ＰＯＩ推定部１６による推定で得られた訪問ＰＯＩに関する情報を記憶したテーブルであり、例えば、図２（ｃ）に示すように、対応する滞留点ＩＤ、訪問ＰＯＩを識別するためのＰＯＩ＿ＩＤ、訪問ＰＯＩのスコア、自身（親ＰＯＩ）に対応する子ＰＯＩを識別するための訪問ＰＯＩ（子）のＰＯＩ＿ＩＤ、訪問ＰＯＩ（子）のスコアなどの情報を記憶している。なお、上記「スコア」とは、後述の訪問ＰＯＩ推定において、候補とされるＰＯＩが訪問ＰＯＩであると推定する確からしさを示す指標を意味する。
　初期設定部１８は、ＰＯＩデータおよびシェープデータを取得し、ＰＯＩカテゴリごとに紐付けるシェープ種別を限定した上で、ＰＯＩを内包するシェープに対し当該ＰＯＩを紐付けるための初期設定処理を行う構成要素である。初期設定処理の詳細は後述する。
　シェープマスタテーブル１９は、さまざまなシェープに関する情報を記憶したテーブルであり、例えば、図３（ａ）に示すように、シェープを識別するためのＳｈａｐｅ＿ＩＤ、シェープを表現するジオメトリデータであるＳｈａｐｅジオメトリ、シェープの種別を示すＳｈａｐｅ種別などの情報を記憶している。上記「Ｓｈａｐｅ種別」としては、図３（ａ）に示すように、建物を表現するシェープか施設領域を表現するシェープかの種別情報、建物を表現するシェープである場合に当該建物の種類を示す情報（例えば宿泊建物、商業建物、学校など）、施設領域を表現するシェープである場合に当該施設領域の種類を示す情報（例えば空港飛行場、ゴルフ場、レジャー施設など）等が例示される。
　ＰＯＩカテゴリマスタテーブル２０は、ＰＯＩカテゴリに関する情報を記憶したテーブルであり、例えば、図３（ｂ）に示すように、ＰＯＩカテゴリを識別するためのＰＯＩカテゴリＩＤ、紐付けてよいシェープ種別を示す紐付Ｓｈａｐｅ条件、親ＰＯＩになれるかどうかを示す親化フラグ、複数の親ＰＯＩ候補が存在する際の優先順位を示す親化優先順位などの情報を記憶している。
　なお、訪問先推定装置１０が、測位点テーブル１１、滞留位置テーブル１４、ＰＯＩマスタテーブル１５、訪問ＰＯＩテーブル１７、シェープマスタテーブル１９、および、ＰＯＩカテゴリマスタテーブル２０を備えることは必須ではなく、これらテーブルのうち１つ以上のテーブルは、訪問先推定装置１０の外部に設けられ、訪問先推定装置１０との間で情報の送受信を行ってもよい。
　［訪問先推定方法に係る処理について］
　以下、図４～図７を用いて、本実施形態の訪問先推定方法に係る処理について説明する。ここでは、初期設定部１８により実行される初期設定処理（図４、図５）と、訪問ＰＯＩ推定部１６等により実行される訪問先推定処理（図６、図７）とを順に説明する。
　図４の初期設定処理は、訪問先推定処理を精度良く行うために、ＰＯＩマスタテーブル１５に記憶されるＰＯＩ－シェープ間の紐付けに係る情報を定期的にメンテナンスするための処理であり、予め定められたタイミング（例えば、毎月の所定日時、毎週の所定日時など）に実行される。
　まず、初期設定部１８は、ＰＯＩマスタテーブル１５およびＰＯＩカテゴリマスタテーブル２０からＰＯＩデータを取得するとともにシェープマスタテーブル１９からシェープデータを取得し、ＰＯＩカテゴリごとに紐付けるシェープ種別を限定した上で、位置情報が点で表されるＰＯＩと、ジオメトリ情報を持つシェープとの位置関係から、ＰＯＩを内包するシェープに対し当該ＰＯＩを紐付ける（図４のステップＳ１）。例えば「ホテル」であるＰＯＩについては、そのＰＯＩカテゴリである「宿泊建物」に対応するシェープ種別に限定した上で、当該ＰＯＩを内包するシェープに対し当該ＰＯＩを紐付ける。このように、ＰＯＩを紐付けるシェープのシェープ種別を限定することで、ＰＯＩカテゴリとは無関係の種別のシェープに当該ＰＯＩが紐付けられるといった不都合を未然に防止し、処理を効率化することができる。
　次に、初期設定部１８は、ステップＳ１で得られたＰＯＩ－シェープ紐付け関係に対し、例えば以下のようにしてシェープ内包関係に基づく階層化を行う（ステップＳ２）。同一シェープに紐づくＰＯＩグループ（複数のＰＯＩ）のうち、ＰＯＩの属性情報（例えば、ＰＯＩカテゴリ、ＰＯＩ人気度等）に基づき親化可能なＰＯＩカテゴリに属するＰＯＩを親ＰＯＩとし、その他のＰＯＩを当該親ＰＯＩの子ＰＯＩとする。その際、子ＰＯＩがいない親ＰＯＩのみのＰＯＩグループも許容する。なお、ＰＯＩカテゴリが親化可能であるか否かは、ＰＯＩカテゴリマスタテーブル２０から取得される図３（ｂ）の親化フラグによって判断される。
　以上のステップＳ１、Ｓ２により、例えば図５の状態Ａのように、太線枠で示す同一シェープに紐づく３つのＰＯＩのうち、１つが親ＰＯＩ－ａとなり、他の２つが親ＰＯＩ－ａの子ＰＯＩとなる。また、普通線の枠で示す同一シェープに紐づく２つのＰＯＩのうち、１つが親ＰＯＩ－ｂとなり、もう１つが親ＰＯＩ－ｂの子ＰＯＩとなる。その他、破線の枠で示す親でも子でもない２つのＰＯＩが存在する。
　次に、初期設定部１８は、階層化されていないＰＯＩのみを対象として、例えば以下のように住所／名称一致による階層化を行う（ステップＳ３）。階層化されていないＰＯＩ（破線の枠で示された２つのＰＯＩ）において、ステップＳ２で構成されたＰＯＩグループのうち１つ以上のＰＯＩと住所が一致するＰＯＩが存在するか否かを判断し、存在する場合は、当該ＰＯＩを同ＰＯＩグループの子ＰＯＩとして組み込む。また、階層化されていないＰＯＩ（破線の枠で示された２つのＰＯＩ）において、「ステップＳ２で構成されたＰＯＩグループの親のＰＯＩ名」＋「”店”」という文字列を、ＰＯＩ名称の末尾に持つＰＯＩが存在するか否かを判断し、存在する場合は、当該ＰＯＩを同ＰＯＩグループの子ＰＯＩとして組み込む。これにより、図５の状態Ｂのように、破線の枠で示された２つのＰＯＩ（階層化されていないＰＯＩ）のうち一方は、住所一致により親ＰＯＩ－ａの子ＰＯＩとなり、他方は、住所不一致により親ＰＯＩ－ａの子ＰＯＩにも親ＰＯＩ－ｂの子ＰＯＩにもならない。
　次に、初期設定部１８は、階層化されているＰＯＩのみを対象として、例えば以下のように住所／名称一致による階層化を行う（ステップＳ４）。ここでの「住所／名称一致」は、完全一致ではなく部分一致を意味しており、例えば、前述した「ステップＳ２で構成されたＰＯＩグループの親のＰＯＩ名」＋「”店”」という文字列を、ＰＯＩ名称の末尾に持つＰＯＩが存在するか否かを判断する処理、と同様の「部分一致」の判断を意味する。初期設定部１８は、ステップＳ３までで階層化されているＰＯＩを抽出し、親になっているＰＯＩのみを対象として、自ＰＯＩと住所/名称が一致するか否かを判断し、一致する場合は、その子にあたるＰＯＩも含めて、自ＰＯＩの子として組み込む。これにより、図５の状態Ｂで普通線の枠で示されていた２つのＰＯＩ（親ＰＯＩ－ｂとその子ＰＯＩ）のうち、親ＰＯＩ－ｂは、親ＰＯＩ－ａと住所が一致するため、親ＰＯＩ－ａの子となり、親ＰＯＩ－ｂの子ＰＯＩも同様に親ＰＯＩ－ａの子となり、図５の状態Ｃとなる。これに伴い、ＰＯＩ－ｂに紐付けられていたシェープも、太線枠で示されるように、親ＰＯＩ－ａに再紐付けされる。
　次に、初期設定部１８は、子ＰＯＩを対象として、例えば以下のようなＰＯＩ－シェープ紐付けを行う（ステップＳ５）。上記ステップＳ２～Ｓ４で子ＰＯＩになったＰＯＩのうち、シェープに紐づいていない子ＰＯＩを対象として、再度、ステップＳ１と同じルールでシェープ紐付けを行う。ただし、その際、子ＰＯＩ自身のカテゴリに沿うのではなく、その親ＰＯＩのカテゴリに沿ってシェープ紐付けを行う。さらに、上記紐付けで子ＰＯＩに紐付けられたシェープは親ＰＯＩに紐づけられる。これにより、シェープに紐づいていない子ＰＯＩ（図５の状態Ｃにおける破線枠内の子ＰＯＩ）は親ＰＯＩ－ａのカテゴリに沿ってシェープ紐付けがされて、当該子ＰＯＩに紐付けられたシェープは、図５の状態Ｄにて太線の枠で示すように、親ＰＯＩ－ａに紐付けられる。
　さらに、初期設定部１８は、子ＰＯＩを対象として、例えば以下のようなシェープ内包関係に基づく階層化を行う（ステップＳ６）。ステップＳ５で子ＰＯＩに紐付けられたシェープについて、同シェープの内部に位置するＰＯＩ（階層化されていないものに限る）を、同様に、ステップＳ５での親ＰＯＩの子ＰＯＩとして組み込む。これにより、図５の状態Ｄにて階層化されていないＰＯＩ（三角形で示すＰＯＩ）は、ステップＳ５で親ＰＯＩ－ａに紐付けられたシェープの内部に位置するため、親ＰＯＩ－ａの子ＰＯＩとして組み込まれ、図５の状態Ｅとなる。
　以上のようにして、図５の各状態で示された７つのＰＯＩのうち、１つは親ＰＯＩ－ａとなり、他の６つは親ＰＯＩ－ａの子ＰＯＩとなる。また、図５の各状態で示された３つのシェープはすべて、親ＰＯＩ－ａに紐づくシェープとなる。以上の図４の処理結果は、ＰＯＩマスタテーブル１５に記憶され、例えば、図３（ｃ）のＰＯＩマスタテーブル１５における「親ＰＯＩ＿ＩＤ」、「親ＰＯＩフラグ」、「ｓｈａｐｅジオメトリ」の情報が追加・更新される。
　なお、上記のステップＳ２における階層化処理では、親ＰＯＩとなりうるＰＯＩ（親ＰＯＩ候補）が複数存在する場合、初期設定部１８は、例えば、親ＰＯＩ候補それぞれのＰＯＩカテゴリについての親化優先順位（図３（ｂ））を参照し、親化優先順位が最も高いＰＯＩカテゴリの親ＰＯＩ候補を親ＰＯＩとして採用する。これでも親ＰＯＩ候補が１つに絞られない場合、初期設定部１８は、親ＰＯＩ候補それぞれのＰＯＩ人気度（図３（ｃ））を参照し、ＰＯＩ人気度が最も高い親ＰＯＩ候補を親ＰＯＩとして採用する。また、上記のステップＳ２のみでなく、階層化処理を行うステップＳ３、Ｓ４、Ｓ６のそれぞれにおいても、上記基準による親ＰＯＩの再選定が実施される。
　以上のような初期設定処理により、ＰＯＩの属性情報（例えばＰＯＩカテゴリ、ＰＯＩ人気度等）および複数のＰＯＩ同士のＰＯＩ属性情報（例えばＰＯＩの住所・名称等）の一致／不一致に基づいて、親化可能なＰＯＩカテゴリのＰＯＩを親ＰＯＩにし、他を子ＰＯＩにするといった階層化を行うことで、ＰＯＩの属性情報に応じて適切にＰＯＩ同士の関連付けを行うことができる。また、親ＰＯＩを内包するシェープおよび子ＰＯＩを内包するシェープを、親ＰＯＩに紐付けることができ、後述する訪問先推定処理において訪問ＰＯＩ推定部は、ＰＯＩの位置を、ＰＯＩの建物あるいは敷地を表現するシェープとして捉えることができる。
　次に、図６、図７に示す訪問先推定処理を説明する。この訪問先推定処理では、上記初期設定処理によって情報が追加・更新されたＰＯＩマスタテーブル１５が参照される。
　具体的には、まず、ユーザ位置情報取得部１２がユーザ位置情報を測位点テーブル１１から取得し（ステップＳ１１）、滞留位置導出部１３が、ユーザ位置情報取得部１２により取得されたユーザ位置情報に基づいてユーザの滞留位置を導出する（ステップＳ１２）。これらステップＳ１１～Ｓ１２では従前と同様の手法に基づき実行してもよい。
　次に、訪問ＰＯＩ推定部１６は、滞留位置導出部１３によって導出されたユーザの滞留位置と予め定められたＰＯＩ位置との関係に基づいて、ユーザの訪問ＰＯＩを推定する（ステップＳ１３）。以下、ステップＳ１３の推定処理の詳細を、図７に沿って説明する。
　訪問ＰＯＩ推定部１６は、まず、ＰＯＩ位置がユーザの滞留位置と位置的に重なることを条件として、滞留領域と重なるＰＯＩを取得する（図７のステップＳ２１）。
　ここで取得されたＰＯＩのうち、非子ＰＯＩ（即ち、親ＰＯＩ、又は、親ＰＯＩでも子ＰＯＩでもないＰＯＩ）の数が、絞り込み可否判断のための所定の閾値Ｔｈ１以下であるか否かを判断し（ステップＳ２２）、非子ＰＯＩの数が閾値Ｔｈ１以下であれば、絞り込み可能と見込まれるため、ステップＳ２４へ進む。一方、非子ＰＯＩの数が閾値Ｔｈ１より多ければ、絞り込み不可能と見込まれるため、訪問先不明とする（ステップＳ２３）。ステップＳ２３では、例えば訪問ＰＯＩ推定部１６がオペレータに対し、訪問ＰＯＩの推定が不可である旨を通知する。
　ステップＳ２４では、非子ＰＯＩを対象として、機械学習による推定に基づくスコアリングを行う。ここでは従来手法によるスコアリングを採用してもよい。
　次に、訪問ＰＯＩ推定部１６は、スコアリング結果において、スコア１位のＰＯＩのスコアが、訪問ＰＯＩ判定のための所定の閾値Ｔｈ２以上か否かを判断し、スコア１位のＰＯＩのスコアが閾値Ｔｈ２以上であれば、当該スコア１位のＰＯＩを訪問ＰＯＩと判定する（ステップＳ２５）。もし、スコア１位のＰＯＩのスコアが閾値Ｔｈ２未満であれば、スコア１位のＰＯＩであっても訪問ＰＯＩであると判定できないため、上記ステップＳ２３と同様に訪問先不明とし、例えば訪問ＰＯＩ推定部１６がオペレータに対し、訪問ＰＯＩの推定が不可である旨を通知する。
　次に、訪問ＰＯＩ推定部１６は、スコア１位のＰＯＩのスコアが、推定確度が通常よりも低いか否かを判断するための所定の閾値Ｔｈ３以下か否かを判断し、スコア１位のＰＯＩのスコアが閾値Ｔｈ３以下であれば、例えば訪問ＰＯＩ推定部１６がオペレータに対し、訪問ＰＯＩの推定確度が低い旨を通知する（ステップＳ２６）。
　さらに、訪問ＰＯＩに子ＰＯＩが存在する場合には、以下のステップＳ２７～Ｓ２８が実行される。即ち、訪問ＰＯＩ推定部１６は、当該存在する子ＰＯＩを対象として、機械学習による推定に基づくスコアリングを行う（ステップＳ２７）。ここでは従来手法によるスコアリングを採用してもよい。
　そして、訪問ＰＯＩ推定部１６は、スコアリング結果において、スコア１位の子ＰＯＩのスコアが、訪問ＰＯＩ判定のための所定の閾値Ｔｈ４以上か否かを判断し、スコア１位の子ＰＯＩのスコアが閾値Ｔｈ４以上であれば、当該スコア１位の子ＰＯＩを訪問ＰＯＩ（子）と判定する（ステップＳ２８）。もし、スコア１位の子ＰＯＩのスコアが閾値Ｔｈ４未満であれば、上記ステップＳ２３と同様に訪問先不明とし、例えば訪問ＰＯＩ推定部１６がオペレータに対し、訪問ＰＯＩ（子）の推定が不可である旨を通知する。
　このような訪問先推定処理（図６、図７）により、例えば同一シェープに複数のＰＯＩが紐づく場合、訪問ＰＯＩ推定結果として、親ＰＯＩ（訪問先の代表ＰＯＩ名（例えば、ある大型商業施設Ｘの名称））と、その子ＰＯＩ（当該代表ＰＯＩに属する実際の訪問先である内部ＰＯＩ名（例えば、上記商業施設ＸのテナントＹ(60%)、同商業施設ＸのテナントＺ(30%)））とを得ることができる。
　上記実施形態によれば、初期設定処理および訪問先推定処理によって、ＰＯＩとシェープとを適切に紐付けてＰＯＩの位置をシェープとして捉えた上で、ユーザの滞留位置とＰＯＩ位置との関係に基づいて当該ユーザの訪問ＰＯＩを推定することで、従来のようにＰＯＩを点で扱っていた場合の不都合を回避し、訪問ＰＯＩ推定をより精度良く行うことができる。
　上記の実施形態の説明で用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に(例えば、有線及び／又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
　例えば、上記の実施形態における訪問先推定装置１０は、上述した訪問先推定装置１０の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図８は、訪問先推定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の訪問先推定装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
　なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。訪問先推定装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
　訪問先推定装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
　プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central　Processing　Unit）で構成されてもよい。例えば、訪問先推定装置１０の各機能部は、プロセッサ１００１を含んで実現されてもよい。
　また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データ等を、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、訪問先推定装置１０の各機能部は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
　メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable　Programmable　ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically　Erasable　Programmable　ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
　ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disc　ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
　通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述の訪問先推定装置１０の各機能部は、通信装置１００４を含んで実現されてもよい。
　入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
　また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
　また、訪問先推定装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital　Signal　Processor）、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、ＰＬＤ（Programmable　Logic　Device）、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
　以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
　本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
　入出力された情報などは特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報などは、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報などは削除されてもよい。入力された情報などは他の装置へ送信されてもよい。
　判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
　本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
　ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
　また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
　本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
　また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。
　移動通信端末は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
　本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking　up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。
　本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
　「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
　本明細書において、文脈または技術的に明らかに１つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。
　１０…訪問先推定装置、１１…測位点テーブル、１２…ユーザ位置情報取得部、１３…滞留位置導出部、１４…滞留位置テーブル、１５…ＰＯＩマスタテーブル、１６…訪問ＰＯＩ推定部、１７…訪問ＰＯＩテーブル、１８…初期設定部、１９…シェープマスタテーブル、２０…ＰＯＩカテゴリマスタテーブル、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス。

Claims (8)

  1. 　ユーザの位置を示すユーザ位置情報を取得するユーザ位置情報取得部と、
    　前記ユーザ位置情報取得部によって取得されたユーザ位置情報に基づいてユーザの滞留位置を導出する滞留位置導出部と、
    　前記滞留位置導出部によって導出されたユーザの滞留位置と、ユーザの訪問先となり得る施設（ＰＯＩ）に関する予め定められたＰＯＩ位置と、の関係に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定する訪問ＰＯＩ推定部と、
    　を備え、
    　前記訪問ＰＯＩ推定部は、ＰＯＩの位置を、ＰＯＩの建物あるいは敷地を表現するシェープとして捉える、
    　ことを特徴とする訪問先推定装置。
  2. 　前記訪問ＰＯＩ推定部は、同一シェープに複数のＰＯＩが紐づく場合、訪問ＰＯＩ推定結果として、訪問先の代表ＰＯＩ名と、当該代表ＰＯＩに属する実際の訪問先である内部ＰＯＩ名とを、それぞれ推定する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の訪問先推定装置。
  3. 　ＰＯＩデータおよびシェープデータを取得し、ＰＯＩカテゴリごとに紐付けるシェープ種別を限定してＰＯＩを内包するシェープに対し当該ＰＯＩを紐付ける初期設定部、
    　をさらに備え、
    　前記訪問ＰＯＩ推定部は、前記初期設定部によって紐付けられたＰＯＩとシェープとの紐付け情報に基づいて、前記ＰＯＩの位置をシェープとして捉える、
    　ことを特徴とする請求項１又は２に記載の訪問先推定装置。
  4. 　前記初期設定部は、同一シェープに紐付く複数のＰＯＩのうち、ＰＯＩの属性情報に基づき親化可能なＰＯＩカテゴリのＰＯＩを親ＰＯＩにし、他を子ＰＯＩにすることで、前記複数のＰＯＩを階層化する、
    　ことを特徴とする請求項３に記載の訪問先推定装置。
  5. 　前記初期設定部は、さらに、複数のＰＯＩ同士のＰＯＩ属性情報の一致／不一致に基づく階層化を行い、階層化により子ＰＯＩとされたＰＯＩのシェープを親ＰＯＩに紐付ける、
    　ことを特徴とする請求項４に記載の訪問先推定装置。
  6. 　前記初期設定部は、さらに、シェープに紐づいていない子ＰＯＩを対象とし、その親ＰＯＩのカテゴリに沿って、位置関係から子ＰＯＩを内包するシェープを親ＰＯＩに紐付ける、
    　ことを特徴とする請求項５に記載の訪問先推定装置。
  7. 　前記初期設定部は、さらに、前記親ＰＯＩに紐付けたシェープに内包されるＰＯＩを、当該親ＰＯＩの子ＰＯＩとする、
    　ことを特徴とする請求項６に記載の訪問先推定装置。
  8. 　訪問先推定装置によって実行される訪問先推定方法であって、
    　ユーザの位置を示すユーザ位置情報を取得するステップと、
    　取得されたユーザ位置情報に基づいてユーザの滞留位置を導出するステップと、
    　導出されたユーザの滞留位置と、ユーザの訪問先となり得る施設（ＰＯＩ）に関する予め定められたＰＯＩ位置と、の関係に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定するステップと、
    　を備え、
    　前記推定するステップにおいて、前記訪問先推定装置は、ＰＯＩの位置を、ＰＯＩの建物あるいは敷地を表現するシェープとして捉える、
    　ことを特徴とする訪問先推定方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112000893A (zh) * 2020-09-29 2020-11-27 北京百度网讯科技有限公司 常驻区域预测方法、装置、设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007133825A (ja) * 2005-11-14 2007-05-31 Fujifilm Corp 撮影位置施設検索システム及び方法、並びに地図データ
JP2010008260A (ja) * 2008-06-27 2010-01-14 Alpine Electronics Inc ナビゲーション装置及び地図表示方法
JP2011198163A (ja) * 2010-03-23 2011-10-06 Yahoo Japan Corp 地図データ処理装置及び方法
JP2012164227A (ja) * 2011-02-08 2012-08-30 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 行動及び属性推定装置及び方法及びプログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007133825A (ja) * 2005-11-14 2007-05-31 Fujifilm Corp 撮影位置施設検索システム及び方法、並びに地図データ
JP2010008260A (ja) * 2008-06-27 2010-01-14 Alpine Electronics Inc ナビゲーション装置及び地図表示方法
JP2011198163A (ja) * 2010-03-23 2011-10-06 Yahoo Japan Corp 地図データ処理装置及び方法
JP2012164227A (ja) * 2011-02-08 2012-08-30 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 行動及び属性推定装置及び方法及びプログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112000893A (zh) * 2020-09-29 2020-11-27 北京百度网讯科技有限公司 常驻区域预测方法、装置、设备及存储介质
CN112000893B (zh) * 2020-09-29 2024-04-12 北京百度网讯科技有限公司 常驻区域预测方法、装置、设备及存储介质

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