JP6638265B2 - Information providing device, program - Google Patents

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Description

本発明は、情報提供技術に関し、特にユーザグループに係る情報を提供する情報提供装置、プログラムに関する。 The present invention relates to an information providing technique, and more particularly, to an information providing apparatus and a program for providing information on a user group.

ユーザが保持する端末装置の位置情報を検出し、その位置情報に応じて適切な情報を端末装置に提供するシステムが存在する。例えば、移動端末の現在位置がユーザの生活地域であるか否かが判定され、それに応じて地域のおすすめ情報が提供される(例えば、特許文献1参照)。また、複数の携帯端末装置の位置情報が検出され、位置情報が所定の時間間隔にわたり共通する携帯端末同士がグループ化され、当該グループに最適な情報が提供される(例えば、特許文献2参照)。   There is a system that detects position information of a terminal device held by a user and provides appropriate information to the terminal device according to the position information. For example, it is determined whether or not the current location of the mobile terminal is the user's living area, and local recommendation information is provided accordingly (for example, see Patent Literature 1). Further, position information of a plurality of portable terminal devices is detected, portable terminals having common position information over a predetermined time interval are grouped, and optimal information is provided to the group (for example, see Patent Document 2). .

特開2009−210400号公報JP 2009-210400 A 特開2004−320217号公報JP 2004-320217 A

特許文献2に記載された技術は、端末装置の位置情報に基づき端末装置(ユーザ)をグループ化してから、グループ内の端末装置(ユーザ)に共通する嗜好情報を抽出するとともに、それに合致する情報を各端末装置に提供する。つまり、グループ内のユーザの嗜好・興味の共通部分に合致する情報が提供される。しかしながら、実際のグループにおける意思決定は、各ユーザの嗜好・興味の共通部分に基づいて行われるとは限らない。グループのリーダー格ともいえる特定のユーザの嗜好・興味に基づき、グループの意思決定がなされる場合も少なくない。例えば、5人のユーザで入店する飲食店を決める場合、料理に関する5人の嗜好の共通部分に基づき店を決めるのではなく、特定のユーザの嗜好で決めることも多い。   The technology described in Patent Literature 2 groups terminal devices (users) based on the position information of the terminal devices, extracts preference information common to the terminal devices (users) in the group, and matches information that matches the preference information. Is provided to each terminal device. That is, information matching the common part of the tastes and interests of the users in the group is provided. However, the decision making in the actual group is not always performed based on the common part of the taste and interest of each user. In many cases, group decisions are made based on the preferences and interests of a particular user, which can be said to be the leader of the group. For example, when a restaurant to be entered by five users is determined, a restaurant is often determined based on a specific user's preference instead of a restaurant based on a common part of the five people's preferences regarding cooking.

どのユーザの影響力が大きいかは、ケースバイケースであるが、例えば、グループ内で最も年齢の高い人、最も料理に関する知識が多い人、最も経済的に恵まれている人などがリーダー格になる場合がある。また、グループ内で強い影響力を持つのは1人とは限らず、複数の人が強い影響力を持つ場合もある。このように、現実のグループにおいては、意思決定に関する各ユーザの影響力は均等ではなく、特定のユーザに偏っていることが多い。しかしながら、これまで、このようなグループ内のユーザ間の力関係(影響力)を十分考慮していないため、グループに対して有用な情報を高い精度で提供することが困難であった。   Which users have the greatest influence is on a case-by-case basis; for example, the oldest person in the group, the most knowledgeable about cooking, and the most financially beneficial are the leaders There are cases. In addition, a group having a strong influence is not limited to one person, and a plurality of people may have a strong influence. As described above, in a real group, the influence of each user on decision making is not equal, and is often biased toward a specific user. However, the power relationship (influence) between the users in the group has not been sufficiently considered, and it has been difficult to provide useful information to the group with high accuracy.

本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、グループ内のユーザの影響力を考慮した情報を提供する技術を提供することである。   The present invention has been made in view of such a situation, and an object of the present invention is to provide a technique for providing information in consideration of the influence of users in a group.

上記課題を解決するために、本発明のある態様の情報提供装置は、ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、位置情報の時系列データに基づいて、グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、を備える。ポイント算出部における所定の行動パターンは、グループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンである。 In order to solve the above-described problems, an information providing apparatus according to an aspect of the present invention obtains position information of a subject that is a user or a terminal device, and based on time-series data of position information related to a plurality of subjects, The influence of the subjects in the group on each of the subjects included in the group formed by the group forming unit based on the time series data of the location information based on the group forming unit forming the group including the subject. Is calculated as a feature action amount indicating a degree of matching with a predetermined action pattern that is determined to be high, and a point calculation unit that calculates points for each subject based on the feature action amount, and a point calculated by the point calculation unit is high. An item selection unit that selects an item to be presented to the group so that the subject is prioritized. Predetermined behavioral patterns in point calculating unit, when the group is joined after divided into a plurality, a pattern mainly from the time division in the direction of movement after the confluence is moving.

本発明の別の態様もまた情報提供装置である。この装置は、ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、位置情報の時系列データに基づいて、グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、を備える。ポイント算出部における所定の行動パターンは、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンである。 Another embodiment of the present invention also relates to an information providing device . This apparatus obtains position information of a subject which is a user or a terminal device, and, based on time-series data of position information relating to a plurality of subjects, forms a group including a plurality of subjects based on a time series data; Based on the time series data, the degree of matching of a predetermined behavior pattern in which the influence of the subject in the group is considered to be high for each of the plurality of subjects included in the group formed by the group forming unit is indicated. A point calculation unit that calculates a characteristic action amount and calculates a point for each subject based on the characteristic action amount, and an item to be presented to the group so that the subject with a higher point calculated by the point calculation unit is prioritized. And an item selection unit that selects The predetermined action pattern in the point calculation unit is a pattern in which, when the subject stops, the other subjects also stop following the stop.

本発明のさらに別の態様もまた情報提供装置である。この装置は、ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、位置情報の時系列データに基づいて、グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、を備える。ポイント算出部は、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたポイントに基づいて、ポイントを算出する。
本発明のさらに別の態様もまた、情報提供装置である。この装置は、ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、グループ形成部でグループが形成された時点での各主体のポイントの初期値をゼロとし、時点以降の所定期間において、位置情報の時系列データに基づいて、グループに含まれる一の主体の位置情報と、グループに含まれる他の主体の位置情報とが、2つ以上の主体の位置情報に関する複数種類のパターンのいずれかに合致するか否かを判定し、合致すると判定した場合に、合致するパターンの種類に応じた特徴行動量を一の主体のポイントに加算することにより、グループに含まれる各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、ポイント算出部において算出した各主体のポイントによって重み付けしながら、各主体のアイテムに対する嗜好度またはアイテム属性に対する嗜好度を加算した値をもとに、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、を備える。
Yet another embodiment of the present invention also relates to an information providing device . This apparatus obtains position information of a subject which is a user or a terminal device, and, based on time-series data of position information relating to a plurality of subjects, forms a group including a plurality of subjects based on a time series data; Based on the time series data, the degree of matching of a predetermined behavior pattern in which the influence of the subject in the group is considered to be high for each of the plurality of subjects included in the group formed by the group forming unit is indicated. A point calculation unit that calculates a characteristic action amount and calculates a point for each subject based on the characteristic action amount, and an item to be presented to the group so that the subject with a higher point calculated by the point calculation unit is prioritized. And an item selection unit that selects The point calculation unit calculates a point for one subject included in the group based on previously calculated points corresponding to other subjects included in the group.
Yet another embodiment of the present invention also relates to an information providing device. The apparatus includes a group forming unit configured to acquire position information of a subject that is a user or a terminal device, and form a group including a plurality of subjects based on time-series data of the position information related to the plurality of subjects. The initial value of the point of each subject at the time when the group was formed in the part is set to zero, and for a predetermined period after the time, based on the time-series data of the position information, the position information of one subject included in the group, It is determined whether or not the position information of another subject included in the group matches any of a plurality of types of patterns relating to the position information of two or more subjects. A point calculation unit that calculates a point for each subject included in the group by adding a feature action amount according to the type to a point of one subject, and a point calculation unit An item selection unit that selects an item to be presented to the group based on a value obtained by adding the preference level for the item of each subject or the preference level for the item attribute while weighting the points of each subject calculated in the above. , Is provided.

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。   Note that any combination of the above-described components and any conversion of the expression of the present invention between a method, an apparatus, a system, a recording medium, a computer program, and the like are also effective as embodiments of the present invention.

本発明によれば、グループ内のユーザの影響力を考慮した情報を提供できる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the information which considered the influence of the user in a group can be provided.

本発明の実施例1に係る情報提供システムの構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an information providing system according to a first embodiment of the present invention. 図1の情報提供装置の構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the information providing apparatus of FIG. 1. 図2の情報提供装置による情報提供手順を示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating an information providing procedure performed by the information providing apparatus of FIG. 2. 図2の位置情報管理部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a data structure of a database stored in a position information management unit in FIG. 2. 図2のグループ形成部に記憶されたデータ構造を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a data structure stored in a group forming unit in FIG. 2. 図2のグループ情報処理部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a data structure of a database stored in a group information processing unit in FIG. 2. 図2の情報提供装置によるリーダーポイントの更新手順を示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating a procedure for updating a leader point by the information providing apparatus of FIG. 2. 図2のポイント算出部における処理の概要を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an outline of a process in a point calculation unit in FIG. 2. 図9(a)−(b)は、図2のポイント算出部における別の処理の概要を示す図である。FIGS. 9A and 9B are diagrams illustrating an outline of another process in the point calculation unit in FIG. 図2のユーザ情報格納部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a data structure of a database stored in a user information storage unit in FIG. 2. 図2の提供情報格納部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a data structure of a database stored in a provision information storage unit in FIG. 2. 図2の送信部から送信される情報のデータ構造を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a data structure of information transmitted from a transmission unit in FIG. 2. 図1の端末装置の構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a terminal device of FIG. 1. 図13の表示部52に表示される画面を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a screen displayed on a display unit 52 in FIG. 13. 本発明の実施例2に係る情報提供装置の構成を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration of an information providing apparatus according to a second embodiment of the present invention. 図15のユーザ情報格納部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。FIG. 16 is a diagram illustrating a data structure of a database stored in a user information storage unit in FIG. 15. 図15のユーザ情報格納部に記憶された別のデータベースのデータ構造を示す図である。FIG. 16 is a diagram illustrating a data structure of another database stored in the user information storage unit in FIG. 15. 本発明の実施例3に係るユーザ情報格納部に記憶された別のデータベースのデータ構造を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a data structure of another database stored in the user information storage unit according to the third embodiment of the present invention. 本発明の実施例5に係る情報提供装置の構成を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration of an information providing apparatus according to a fifth embodiment of the present invention. 本発明の実施例5に係る表示部に表示される画面を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a screen displayed on a display unit according to a fifth embodiment of the present invention. 本発明の実施例5に係る表示部に表示される別の画面を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating another screen displayed on the display unit according to the fifth embodiment of the present invention. 本発明の実施例5に係る表示部に表示される別の画面を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating another screen displayed on the display unit according to the fifth embodiment of the present invention. 本発明の実施例5に係るポイント格納部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a data structure of a database stored in a point storage unit according to Embodiment 5 of the present invention. 本発明の実施例5に係る表示部に表示される別の画面を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating another screen displayed on the display unit according to the fifth embodiment of the present invention. 本発明の実施例5に係る表示部に表示される別の画面を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating another screen displayed on the display unit according to the fifth embodiment of the present invention. 本発明の実施例5に係る表示部に表示される別の画面を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating another screen displayed on the display unit according to the fifth embodiment of the present invention. 本発明の実施例5に係るグループ情報処理部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a data structure of a database stored in a group information processing unit according to a fifth embodiment of the present invention. 本発明の実施例6に係るグループ情報処理部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a data structure of a database stored in a group information processing unit according to a sixth embodiment of the present invention. 本発明の実施例6に係る情報提供装置によるリーダーポイントの補正手順を示すフローチャートである。15 is a flowchart illustrating a procedure for correcting a leader point by the information providing apparatus according to the sixth embodiment of the present invention.

(実施例1)
本発明を具体的に説明する前に、まず概要を述べる。本発明の実施例1は、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。複数の端末装置のそれぞれを所持したユーザがともに行動することによってグループが形成される。グループにおいて意志決定を行う際、例えば、食事のために入店する飲食店を決定する際、グループにおける影響力が大きいユーザの嗜好が反映される場合がある。そのため、本実施例に係る情報提供装置は、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定する。さらに、情報提供装置は、推定した影響力に基づき、グループに最適な情報を提供する。このようにして、グループに対して、位置情報に基づく情報が十分な精度で提供される。
(Example 1)
Before describing the present invention in detail, an overview will first be given. Embodiment 1 Embodiment 1 of the present invention relates to an information providing system including a plurality of terminal devices and an information providing device connectable thereto. A group is formed by the users having each of the plurality of terminal devices acting together. When making a decision in a group, for example, when deciding a restaurant to enter for a meal, the preference of a user having a large influence in the group may be reflected. Therefore, the information providing apparatus according to the present embodiment forms a group using the position information of a plurality of terminal devices, and estimates the influence of each user in the group. Further, the information providing device provides optimal information to the group based on the estimated influence. In this way, information based on the position information is provided to the group with sufficient accuracy.

次に、本実施例で提供される情報について説明する。情報提供装置は、グループに対してアイテムに関する情報を提供する。「アイテム」とは、ユーザによって利用される対象物全般を指す用語であり、例えば、店舗、商品、サービス、Webページ、デジタルコンテンツなどである。本実施例において、アイテムは、飲食店等の店舗である。すなわち、本実施例において、情報提供装置は、グループに対して飲食店等の店舗に関する情報を提供する。情報提供装置は、グループからの情報提供リクエストに応じて、アイテムに関する情報を提供してもよいし、情報提供リクエストの有無に関わらず、適当なタイミングでグループに対して情報を提供してもよい。以上が概要の説明である。   Next, information provided in the present embodiment will be described. The information providing device provides information on the item to the group. The “item” is a term indicating the general object used by the user, and is, for example, a store, a product, a service, a Web page, digital content, or the like. In the present embodiment, the item is a store such as a restaurant. That is, in the present embodiment, the information providing device provides the group with information on stores such as restaurants. The information providing device may provide the information on the item in response to the information providing request from the group, or may provide the information to the group at an appropriate timing regardless of the presence or absence of the information providing request. . The above is the summary description.

図1は、本発明の実施例1に係る情報提供システム100の構成を示す。情報提供システム100は、情報提供装置10、ネットワーク12、基地局装置14、端末装置16と総称される第1端末装置16a、第2端末装置16b、第3端末装置16c、第N端末装置16nを含む。   FIG. 1 shows a configuration of an information providing system 100 according to the first embodiment of the present invention. The information providing system 100 includes an information providing device 10, a network 12, a base station device 14, and a first terminal device 16a, a second terminal device 16b, a third terminal device 16c, and an N-th terminal device 16n collectively referred to as a terminal device 16. Including.

端末装置16は、無線通信システムに対応し、後述の基地局装置14に接続する。無線通信システムの一例は、携帯電話システム、無線LAN(Local Area Network)システム、業務用無線システム等であるが、これらに限定されない。端末装置16は、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、ノートPC(Personal Computer)、無線機等であり、ユーザが容易に持ち運び可能に構成される。端末装置16は、GPS(Global Positioning System)、無線LAN等による位置情報(緯度、経度など)の取得機能を有する。   The terminal device 16 corresponds to a wireless communication system and connects to a base station device 14 described later. Examples of the wireless communication system include a mobile phone system, a wireless LAN (Local Area Network) system, a business wireless system, and the like, but are not limited thereto. The terminal device 16 is a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a wireless device, or the like, and is configured to be easily carried by a user. The terminal device 16 has a function of acquiring position information (latitude, longitude, and the like) by a GPS (Global Positioning System), a wireless LAN, or the like.

基地局装置14は、一端側において、端末装置16と同一の無線通信システムに対応し、端末装置16を接続可能である。また、基地局装置14は、他端側において、ネットワーク12を接続する。ネットワーク12は、基地局装置14に接続される。ネットワーク12は、任意のものでよく、例えば、有線ネットワークでもよく、無線ネットワークでもよく、それらの組合せであってもよい。   At one end, the base station apparatus 14 corresponds to the same wireless communication system as the terminal apparatus 16 and can connect to the terminal apparatus 16. The base station device 14 connects the network 12 at the other end. The network 12 is connected to a base station device 14. The network 12 may be anything, for example, a wired network, a wireless network, or a combination thereof.

情報提供装置10は、ネットワーク12に接続される。このような構成によって、端末装置16は、基地局装置14、ネットワーク12を介して情報提供装置10と通信可能である。そのため、端末装置16は、基地局装置14、ネットワーク12を介して情報提供装置10に、取得した位置情報を送信する。情報提供装置10は、受信した位置情報をもとに、端末装置16(ユーザ)のグループを形成し、当該グループに適した情報を選択する。情報提供装置10は、ネットワーク12、基地局装置14を介して端末装置16に情報を送信する。情報提供装置10における処理は後述するが、以下では、ユーザまたは/および端末装置16を意味する「主体」という用語と、ユーザIDまたは/および端末IDを意味する「主体識別子」という用語を用いる場合がある。   The information providing device 10 is connected to a network 12. With such a configuration, the terminal device 16 can communicate with the information providing device 10 via the base station device 14 and the network 12. Therefore, the terminal device 16 transmits the acquired position information to the information providing device 10 via the base station device 14 and the network 12. The information providing device 10 forms a group of the terminal devices 16 (users) based on the received position information, and selects information suitable for the group. The information providing device 10 transmits information to the terminal device 16 via the network 12 and the base station device 14. Although the processing in the information providing apparatus 10 will be described later, in the following, the case where the term "subject" meaning the user or / and the terminal device 16 and the term "subject identifier" meaning the user ID or / and the terminal ID is used There is.

図2は、情報提供装置10の構成を示す。情報提供装置10は、受信部20、位置情報管理部22、グループ情報処理部24、アイテム選択部26、ユーザ情報格納部28、提供情報格納部30、送信部32、制御部34を含む。グループ情報処理部24は、グループ形成部40、ポイント算出部42を含む。   FIG. 2 shows a configuration of the information providing apparatus 10. The information providing device 10 includes a receiving unit 20, a position information managing unit 22, a group information processing unit 24, an item selecting unit 26, a user information storing unit 28, a provided information storing unit 30, a transmitting unit 32, and a control unit 34. The group information processing unit 24 includes a group formation unit 40 and a point calculation unit 42.

この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのCPU、メモリ、その他のLSIで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。例えば、情報提供装置10を構成する各部の機能を複数のコンピュータに分担させた分散処理システムを構築してもよい。その場合、グループ情報処理部24を第1のコンピュータに担当させ、アイテム選択部26を第2のコンピュータに担当させる等、機能毎に異なるコンピュータを対応させた分散処理を行ってもよいし、各々のコンピュータが情報提供装置10の全ての処理部を持つように構成してもよい。   This configuration can be realized in terms of hardware by the CPU, memory, or other LSI of any computer, and can be realized in terms of software by a program loaded in the memory. The functional blocks are drawn. Therefore, it will be understood by those skilled in the art that these functional blocks can be realized in various forms by hardware only, software only, or a combination thereof. For example, a distributed processing system in which the functions of each unit constituting the information providing apparatus 10 are shared by a plurality of computers may be constructed. In this case, distributed processing may be performed in which different computers are assigned to respective functions, such as assigning the group information processor 24 to the first computer and assigning the item selector 26 to the second computer. May be configured to have all the processing units of the information providing apparatus 10.

以上の構成による情報提供システム100の動作を説明する。図3は、情報提供装置10による情報提供手順を示すフローチャートである。処理の概要を簡単に述べると、まず、グループ形成部40が、グループを形成する(S100)。次に、ポイント算出部42が、リーダーポイントを算出し(S110)、リーダーポイントを正規化する(S120)。次に、アイテム選択部26が、グループのアイテム属性対する嗜好度を算出し(S130)、アイテム(店舗)の推薦度(推薦スコア)を算出する(S140)。そして、アイテム選択部26が、推薦度の高い順にアイテム(店舗)を選ぶ(S150)。各々のステップの詳細については、図2に示す各部の説明と合わせて、以下で述べる。   The operation of the information providing system 100 having the above configuration will be described. FIG. 3 is a flowchart illustrating an information providing procedure by the information providing apparatus 10. To briefly describe the outline of the process, first, the group forming unit 40 forms a group (S100). Next, the point calculation unit 42 calculates a leader point (S110), and normalizes the leader point (S120). Next, the item selection unit 26 calculates a preference level for the item attribute of the group (S130), and calculates a recommendation level (recommendation score) of the item (store) (S140). Then, the item selecting unit 26 selects the items (stores) in descending order of the recommendation level (S150). The details of each step will be described below together with the description of each unit shown in FIG.

受信部20は、基地局装置14、ネットワーク12を介して各端末装置16からの位置情報、端末ID、日時情報を定期的に受信する。受信部20は、位置情報、端末ID、日時情報を位置情報管理部22に出力する。位置情報管理部22は、受信部20からの位置情報、端末ID、日時情報を入力する。位置情報管理部22は、各端末装置16に対する位置情報、端末ID、日時情報を関連付けて格納する。なお、受信部20が端末装置16からの日時情報を受信せず、位置情報管理部22が、位置情報、端末IDを取得した日時に基づいて日時情報を生成するように構成してもよい。図4は、位置情報管理部22に記憶されたデータベースのデータ構造を示す。複数の端末IDのそれぞれに対して、さまざまな日時情報に対応した位置情報が格納される。これは、複数の主体に係る位置情報の時系列データが格納されていることに相当する。前述のごとく、主体は、ユーザまたは端末装置16を示す。なお、位置情報は、少なくとも緯度、経度の情報を含むが、それ以外に高度、移動方向、加速度などの情報を含んでもよい。   The receiving unit 20 periodically receives the position information, the terminal ID, and the date and time information from each terminal device 16 via the base station device 14 and the network 12. The receiving unit 20 outputs the position information, the terminal ID, and the date and time information to the position information management unit 22. The position information management unit 22 inputs the position information, the terminal ID, and the date and time information from the reception unit 20. The position information management unit 22 stores the position information, the terminal ID, and the date and time information for each terminal device 16 in association with each other. Note that the reception unit 20 may not be configured to receive the date and time information from the terminal device 16 and the location information management unit 22 may be configured to generate the date and time information based on the location information and the date and time when the terminal ID was acquired. FIG. 4 shows the data structure of the database stored in the position information management unit 22. Position information corresponding to various date and time information is stored for each of the plurality of terminal IDs. This corresponds to storing time-series data of position information relating to a plurality of subjects. As described above, the subject indicates the user or the terminal device 16. The position information includes at least information on latitude and longitude, but may also include information on altitude, moving direction, acceleration, and the like.

次に、図3のフローチャートを用いて、各部の処理について説明する。ステップS100において、グループ形成部40は、位置情報管理部22に格納された複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成する。グループは、一緒に行動(移動)していると推定される主体をまとめることに相当する。つまり、グループ形成部40は、どの端末装置16がグループに属するかを判定し、グループを形成する。具体的に説明すると、グループ形成部40は、位置情報管理部22に格納されたデータを使用して、所定時間以上、所定の距離以内に複数の端末装置16が存在するか否かを判定し、存在する場合に、それらの端末装置16を1つのグループと判定する。所定時間は、例えば、1〜10分間に設定される。また、所定の距離は、例えば、1〜50mに設定される。   Next, the processing of each unit will be described with reference to the flowchart of FIG. In step S100, the group forming unit 40 forms a group including a plurality of subjects based on the time-series data of the location information on the plurality of subjects stored in the location information management unit 22. A group is equivalent to grouping entities that are presumed to be acting (moving) together. That is, the group forming unit 40 determines which terminal device 16 belongs to the group, and forms a group. More specifically, the group forming unit 40 uses the data stored in the position information management unit 22 to determine whether a plurality of terminal devices 16 exist within a predetermined distance for a predetermined time or more. , The terminal devices 16 are determined to be one group. The predetermined time is set, for example, to 1 to 10 minutes. The predetermined distance is set, for example, to 1 to 50 m.

ここで、位置情報管理部22に記録された日時が、端末ID毎に多少異なる場合は、端末ID同士の日時の差に応じて、緯度、経度を補正することが望ましい。例えば、端末IDが「A」である第1端末装置16aの日時が「2015/03/20 10:11:25」であり、端末IDが「B」である第2端末装置16bに対応する同じ日時の位置情報が存在しない場合、第2端末装置16bの位置情報の中から、「2015/03/20 10:11:25」に隣接する日時の2つの位置情報が抽出される。その2つの位置情報が、例えば、「2015/03/20 10:11:00」と「2015/03/20 10:11:26」である場合、2つの位置情報を補間して、第2端末装置16bの「2015/03/20 10:11:25」の緯度、経度が算出される。この例では、「2015/03/20 10:11:00」における位置と、「2015/03/20 10:11:26」における位置を25:1に内分する位置が算出される。なお、位置情報の補間は、このような線形補間に限らず、3個以上の位置情報を用いた非線形の補間処理を行ってもよい。   Here, when the date and time recorded in the location information management unit 22 is slightly different for each terminal ID, it is desirable to correct the latitude and longitude according to the difference between the date and time between the terminal IDs. For example, the date and time of the first terminal device 16a whose terminal ID is “A” is “2015/03/20 10:11:25” and the same corresponding to the second terminal device 16b whose terminal ID is “B” When there is no position information of the date and time, two pieces of position information of the date and time adjacent to “2015/03/2010 10:11:25” are extracted from the position information of the second terminal device 16b. If the two pieces of position information are, for example, “2015/03/20 10:11:00” and “2015/03/20 10:11:26”, the two pieces of position information are interpolated and the second terminal The latitude and longitude of “2015/03/20 10:11:25” of the device 16b are calculated. In this example, a position that internally divides the position at “2015/03/20 10: 111: 00” and the position at “2015/03/20 10:11:26” into 25: 1 is calculated. In addition, the interpolation of the position information is not limited to such linear interpolation, and a non-linear interpolation process using three or more pieces of position information may be performed.

ここでは、グループ形成部40におけるグループ判定を行う一手法について、図5を使用して説明する。図5は、グループ形成部40に記憶されたデータ構造を示す。これは、ある時間帯(例えば、2015/1/1 10:00〜10:03)において、所定範囲のエリア内に存在する第1端末装置16aから第8端末装置16hと、それぞれの端末間の平均距離(m)を示す。なお、第1端末装置16aの端末IDが「A」と示され、第2端末装置16bの端末IDが「B」と示され、第3端末装置16cの端末IDが「C」と示され、第4端末装置16dの端末IDが「D」と示される。同様に、第8端末装置16hの端末IDが「H」と示される。平均距離は、所定の長さの期間(例えば3分間)において、所定の時間間隔(例えば、1秒毎)に、あるエリア内に存在する任意の2台の端末装置16の距離を算出し、それらの平均を算出した値である。   Here, one method of performing group determination in the group forming unit 40 will be described with reference to FIG. FIG. 5 shows a data structure stored in the group forming unit 40. This is because, during a certain time period (for example, 2015/1/1 10:00 to 10:03), the first terminal device 16a to the eighth terminal device 16h existing in an area of a predetermined range and the respective terminal devices Shows the average distance (m). In addition, the terminal ID of the first terminal device 16a is indicated as “A”, the terminal ID of the second terminal device 16b is indicated as “B”, the terminal ID of the third terminal device 16c is indicated as “C”, The terminal ID of the fourth terminal device 16d is indicated as "D". Similarly, the terminal ID of the eighth terminal device 16h is indicated as “H”. The average distance is calculated by calculating the distance between any two terminal devices 16 present in a certain area at predetermined time intervals (for example, every second) during a predetermined length of time (for example, 3 minutes), It is a value obtained by calculating their average.

グループ形成部40は、このデータに対して、端末間の平均距離が10m(第1のしきい値)以下である場合にグループと判定するルールを適用する。その結果、第1端末装置16aから第5端末装置16eが第1グループになり、第6端末装置16fと第7端末装置16gが第2グループになり、第8端末装置16hが第3グループになる。なお、グループ形成部40は、1つのグループを形成する端末台数の最小値を設定し、その台数に満たない場合に、グループを形成しなくてもよい。例えば、最低3台以上の端末装置16という条件を適用すると、図5に示すデータ例では、第1グループのみが形成される。また、グループ形成部40は、1つのグループを形成する端末台数の最大値を設定してもよい。また、グループ形成部40は、所定期間における端末間の距離の平均値の代わりに、距離の最大値を算出し、これを用いてグループを形成してもよい。また、グループ形成部40は、端末間の距離の変動の大きさを示す分散や標準偏差を算出し、これを用いてグループを形成してもよい。   The group forming unit 40 applies a rule to the data when the average distance between the terminals is equal to or less than 10 m (first threshold). As a result, the first terminal device 16a to the fifth terminal device 16e belong to the first group, the sixth terminal device 16f and the seventh terminal device 16g belong to the second group, and the eighth terminal device 16h belongs to the third group. . Note that the group forming unit 40 sets the minimum value of the number of terminals forming one group, and does not have to form a group when the number is less than the number. For example, when the condition of at least three terminal devices 16 is applied, only the first group is formed in the data example shown in FIG. Further, the group forming unit 40 may set the maximum value of the number of terminals forming one group. Further, the group forming unit 40 may calculate the maximum value of the distance instead of the average value of the distance between the terminals in the predetermined period, and form a group using the maximum value. Further, the group forming unit 40 may calculate a variance or a standard deviation indicating the magnitude of the fluctuation of the distance between the terminals, and form a group using the variance or the standard deviation.

例えば、グループ形成部40は、所定期間における端末間の距離の平均値が第1のしきい値以下であり、かつ端末間の距離の標準偏差が第3のしきい値以下である場合に、グループと判定してもよい。標準偏差を用いることにより、グループ行動していない端末装置16をグループとして誤認識する確率が低減される。また、グループ形成部40は、1つのグループを形成する候補の端末台数がある程度多い場合、グループ候補の端末間の距離が第1のしきい値を超えていても、第1のしきい値を超える距離の個数が所定数以下であり、かつ距離の最大値が第2のしきい値以下であれば、1つのグループとする等の処理を実行してもよい。   For example, when the average value of the distance between the terminals during the predetermined period is equal to or less than the first threshold value and the standard deviation of the distance between the terminals is equal to or less than the third threshold value, The group may be determined. By using the standard deviation, the probability of erroneously recognizing the terminal device 16 that is not performing a group action as a group is reduced. Further, when the number of candidate terminals forming one group is large to some extent, the group forming unit 40 sets the first threshold value even if the distance between the group candidate terminals exceeds the first threshold value. If the number of distances that exceed the distance is equal to or less than a predetermined number and the maximum value of the distance is equal to or less than the second threshold, processing such as grouping may be performed.

例えば、グループ判定処理において、あるグループの候補となる端末装置16が所定数(例えば7台)以上の場合に次のような処理を行う。ここでは、あるグループの候補となる端末装置16が10台あり、その中のある1台の端末装置16(以下、「判定対象端末」という)と、その他の9台の端末装置16との距離の最大値が18m、2番目に大きい距離が10mであり、その他の9台の端末装置16同士の距離の最大値は9mであるとする。この場合、グループ判定の第1のしきい値(例えば10m)を超えた距離の個数は1つであり、この個数が所定数(例えば2個)以下であり、かつ距離の最大値(18m)が第2のしきい値(例えば20m)以下であるので、グループ形成部40は、判定対象端末もグループに属すると判定する。なお、グループ判定処理は、上述の方法に限定される訳ではなく、例えば、グループ形成部40は、端末間の距離に公知のクラスター分析の各種手法を適用し、形成されたクラスターをグループに対応させる等の処理を用いて行ってもよい。   For example, in the group determination process, when the number of terminal devices 16 that are candidates for a certain group is equal to or more than a predetermined number (for example, seven), the following process is performed. Here, there are ten terminal devices 16 that are candidates for a certain group, and the distance between one terminal device 16 (hereinafter, referred to as “determination target terminal”) and the other nine terminal devices 16 is set. Is the maximum value of 18 m, the second largest distance is 10 m, and the maximum value of the distance between the other nine terminal devices 16 is 9 m. In this case, the number of distances exceeding the first threshold value (for example, 10 m) for group determination is one, this number is equal to or less than a predetermined number (for example, two), and the maximum value of the distance (18 m) Is less than or equal to the second threshold value (for example, 20 m), the group forming unit 40 determines that the determination target terminal also belongs to the group. Note that the group determination process is not limited to the above-described method. For example, the group forming unit 40 applies various known cluster analysis methods to the distance between terminals, and associates the formed clusters with the groups. It may be performed using a process such as causing

グループ形成部40は、1つのグループを形成する毎に新たなグループIDを生成し、図6に示すデータベースとして、グループ情報処理部24内の記憶部に記憶する。図6は、グループ情報処理部24に記憶されたデータベースのデータ構造を示す。データベースは、グループIDと、端末ID(ユーザID)と、リーダーポイント(Rp)とを関連付けており、グループ情報テーブルとも呼ばれる。リーダーポイントとは、グループ内のユーザの行動に基づいて、グループ内のユーザの影響力を推定した数値である。この数値が大きいほど、そのユーザ(端末装置16)の影響力が大きいことを示す。なお、図6には示していないが、さらにグループが形成された日時(グループ開始日時)をデータベースに記録してもよい。またさらに、グループが解消された日時(グループ終了日時)をデータベースに記録してもよい。例えば、グループIDと、端末ID(ユーザID)と、リーダーポイント(Rp)と、グループ開始日時と、グループ終了日時とを関連付けて、グループ情報テーブルとして格納してもよい。   The group forming unit 40 generates a new group ID each time one group is formed, and stores the new group ID in the storage unit in the group information processing unit 24 as a database shown in FIG. FIG. 6 shows the data structure of the database stored in the group information processing unit 24. The database associates a group ID, a terminal ID (user ID), and a leader point (Rp), and is also called a group information table. The leader point is a numerical value obtained by estimating the influence of the user in the group based on the behavior of the user in the group. The greater the value, the greater the influence of the user (terminal device 16). Although not shown in FIG. 6, the date and time when the group was formed (group start date and time) may be recorded in the database. Furthermore, the date and time when the group was canceled (group end date and time) may be recorded in the database. For example, the group ID, the terminal ID (user ID), the leader point (Rp), the group start date and time, and the group end date and time may be stored as a group information table in association with each other.

図6は、グループID「G1」のグループと、グループID「G2」のグループが形成された状態を示す。本図に示す例は、「G1」が形成されて解消された後、「G2」が形成されている状態を示す。グループID「G1」のグループは、第1端末装置16a、第2端末装置16b、第3端末装置16cで構成されている。各々のリーダーポイントは、「20」、「50」、「30」となっている。リーダーポイント算出方法については後述する。グループID「G2」のグループは、第1端末装置16a、第3端末装置16c、第6端末装置16f、第7端末装置16gで構成されており、グループが形成された初期状態である。このように、グループが形成された初期状態では、各ユーザのリーダーポイントは「0」となっている。なお、グループ情報テーブルに格納されたリーダーポイントは、1回のグループ行動が終了するまでの間、随時更新される。さらに、1回のグループ行動が終了した後は、更新されずに同じ値の状態で保存される。更新継続状態のリーダーポイントを表すために「テンポラリポイント」という用語を用いることもある。   FIG. 6 shows a state in which a group having a group ID “G1” and a group having a group ID “G2” are formed. The example shown in this figure shows a state in which “G2” is formed after “G1” is formed and resolved. The group with the group ID “G1” includes a first terminal device 16a, a second terminal device 16b, and a third terminal device 16c. The respective leader points are “20”, “50”, and “30”. The leader point calculation method will be described later. The group with the group ID “G2” includes the first terminal device 16a, the third terminal device 16c, the sixth terminal device 16f, and the seventh terminal device 16g, and is an initial state in which the group is formed. As described above, in the initial state in which the group is formed, the leader point of each user is “0”. Note that the leader point stored in the group information table is updated as needed until one group action ends. Furthermore, after one group action is completed, it is stored in the same value state without being updated. The term "temporary point" may be used to represent a leader point that is in an updated state.

ポイント算出部42は、位置情報管理部22に記憶した位置情報の時系列データを使用して、グループ内のユーザの意思決定における影響力を推定する。具体的には、ステップS110において、ポイント算出部42は、各ユーザの影響力を表す指標として、影響力値(リーダーポイント)を算出する。つまり、ポイント算出部42は、各端末IDの位置情報の時系列データを解析し、グループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出する。さらに、ポイント算出部42は、特徴行動量に基づいて、各主体に対するリーダーポイント(テンポラリポイント)を算出または更新する。以下では、図7のフローチャートを用いて、この処理を詳細に説明する。   The point calculation unit 42 estimates the influence of the users in the group on the decision making using the time-series data of the position information stored in the position information management unit 22. Specifically, in step S110, the point calculation unit 42 calculates an influence value (leader point) as an index indicating the influence of each user. In other words, the point calculation unit 42 analyzes the time-series data of the position information of each terminal ID, and determines that each of the plurality of subjects included in the group has a high influence on the subjects in the group. A characteristic action amount indicating the degree of matching with the action pattern is calculated. Further, the point calculation unit 42 calculates or updates a leader point (temporary point) for each subject based on the characteristic action amount. Hereinafter, this processing will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.

ポイント算出部42は、主体の位置によって定まる順位が高いほど、値が高くなるようなリーダーポイントを算出する。具体的には、ステップS200において、ポイント算出部42は、グループの移動方向を基準にして、グループの先頭から所定の順位(順番)に主体が位置することを第1の所定行動パターンとして規定し、主体が所定の順位に位置する回数を特徴行動量として算出する。典型的には、ポイント算出部42は、ユーザの先行頻度をカウントする。先行頻度とは、グループの移動方向を基準にして、ユーザがグループの最も先頭に位置した回数である。   The point calculation unit 42 calculates a leader point such that the higher the ranking determined by the position of the subject, the higher the value. Specifically, in step S200, the point calculation unit 42 defines that the subject is located in a predetermined order (order) from the head of the group based on the moving direction of the group as a first predetermined action pattern. Then, the number of times the subject is positioned in a predetermined order is calculated as the characteristic action amount. Typically, the point calculation unit 42 counts the user's preceding frequency. The precedence frequency is the number of times that the user is located at the head of the group with reference to the moving direction of the group.

ステップS200における処理の概要を図8を用いて説明する。本図に示す例では、第1端末装置16a、第2端末装置16b、第3端末装置16cが矢印の方向に移動している。ポイント算出部42は、位置情報管理部22に格納された端末IDと緯度経度の情報から、例えば、最新から過去所定数分(例えば、100回分)の緯度経度情報を比較することによって、グループ内で進行方向に対して先頭に位置するユーザを特定する。また、ポイント算出部42は、先行位置にいる回数(先行頻度)を端末ID毎にカウントする。さらに、ポイント算出部42は、先行頻度を用いて、ユーザの影響力を示す影響力値(リーダーポイント)を算出する。例えば、100回測定された位置情報のうち、第3端末装置16c、第1端末装置16a、第2端末装置16bのそれぞれが先頭にいた回数が60回、30回、10回であるとする。その場合、第3端末装置16c、第1端末装置16a、第2端末装置16bのそれぞれのリーダーポイントが「60」、「30」、「10」とされる。あるいは、各端末装置16の位置情報が所定時間毎(例えば5秒毎)に更新される場合、その更新タイミング毎に、グループの先頭に位置する端末装置16を特定し、そのリーダーポイントを所定値(例えば「1」)ずつ増やす等の処理を行ってもよい。   The outline of the process in step S200 will be described with reference to FIG. In the example shown in this figure, the first terminal device 16a, the second terminal device 16b, and the third terminal device 16c are moving in the direction of the arrow. The point calculation unit 42 compares the terminal ID and the latitude / longitude information stored in the position information management unit 22 with, for example, the latest and predetermined number (for example, 100 times) of latitude / longitude information from the latest, so that the group Specifies the user located at the head of the traveling direction. In addition, the point calculation unit 42 counts the number of times (preceding frequency) at the preceding position for each terminal ID. Further, the point calculation unit 42 calculates an influence value (leader point) indicating the influence of the user using the preceding frequency. For example, out of the position information measured 100 times, it is assumed that the number of times the third terminal device 16c, the first terminal device 16a, and the second terminal device 16b are at the top is 60 times, 30 times, and 10 times, respectively. In this case, the leader points of the third terminal device 16c, the first terminal device 16a, and the second terminal device 16b are “60”, “30”, and “10”. Alternatively, when the position information of each terminal device 16 is updated every predetermined time (for example, every 5 seconds), the terminal device 16 located at the head of the group is specified at each update timing, and its leader point is set to a predetermined value. Processing such as increasing the number (for example, “1”) may be performed.

このように、特徴行動量をそのままリーダーポイントとしてもよいし、特徴行動量に所定の係数を乗算した値などをリーダーポイントとしてもよい。このような処理は、人間がグループで移動する際に、グループの先頭を歩くユーザの影響力が最も大きい傾向にあるという知見に基づいている。特に、グループがある目的に合う適当な店舗を探しながら移動しているような場合は、そのような傾向がより顕著に表れると考えられる。リーダーポイントは、店舗や商品などのアイテムを探索・選択する際のグループユーザの影響力を示す指標といえる。ポイント算出部42は、算出したリーダーポイント(先行頻度に係るリーダーポイント)をグループ情報テーブルのリーダーポイントに加算し、グループ情報テーブルを更新する。   As described above, the characteristic action amount may be used as it is as a leader point, or a value obtained by multiplying the characteristic action amount by a predetermined coefficient may be used as the leader point. Such processing is based on the finding that when a person moves in a group, the user who walks at the head of the group tends to have the greatest influence. In particular, when the group is moving while searching for an appropriate store for a certain purpose, such a tendency is likely to appear more remarkably. The leader point can be said to be an index indicating the influence of the group user when searching and selecting an item such as a store or a product. The point calculation unit 42 adds the calculated leader point (leader point related to the leading frequency) to the leader point of the group information table, and updates the group information table.

なお、ポイント算出部42は、ユーザが最も先頭に位置した場合に限定せずに、先頭から2番目、先頭から3番目等、所定の順位に位置した回数をカウントしてもよい。また、ポイント算出部42は、先頭からの位置の順位が高いほど、大きな値となるように特徴行動量を算出してもよい。すなわち、ポイント算出部42は、先頭からの位置の順位が高いほど、リーダーポイントを大きな値としてもよい。これは、先頭からの順位(順番)に応じて、値を変えたリーダーポイントを加算することに相当する。例えば、先頭から2番目に位置した場合は、最も先頭に位置した場合の50%、先頭から3番目に位置した場合は、最も先頭に位置した場合の20%などのリーダーポイントが加算される。   Note that the point calculation unit 42 may count the number of times the user is positioned in a predetermined order, such as the second from the top or the third from the top, without being limited to the case where the user is positioned at the top. Further, the point calculation unit 42 may calculate the characteristic action amount such that the higher the rank of the position from the top, the larger the value. That is, the point calculation unit 42 may set the leader point to a larger value as the position ranking from the head is higher. This corresponds to adding a leader point whose value has been changed according to the order (order) from the top. For example, if it is located at the second position from the head, a leader point such as 50% of the position at the top is added, and if it is located at the third position from the beginning, a leader point such as 20% is added.

また、ポイント算出部42は、グループに含まれた主体の数に応じて、リーダーポイント算出に用いる、先頭からの位置順位を決定してもよい。例えば、グループの人数が少ない場合(第1の所定数未満の場合)には、先頭から一番目の位置のみを考慮し、グループの人数が中程度である場合(第1の所定数以上、かつ第2の所定数未満の場合)には、先頭から二番目までの位置を考慮する。また、グループの人数が多い場合(第2の所定数以上の場合)には、先頭から三番目までの位置が考慮される。   Further, the point calculation unit 42 may determine the position order from the head used for the leader point calculation according to the number of subjects included in the group. For example, when the number of members of the group is small (when the number is less than the first predetermined number), only the first position from the top is considered, and when the number of members of the group is medium (the number is equal to or more than the first predetermined number, and If the number is less than the second predetermined number), the first to second positions are considered. When the number of members in the group is large (when the number is equal to or more than the second predetermined number), the third position from the top is considered.

ポイント算出部42は、先行頻度ではなく、グループの先頭に位置して移動した距離を特徴行動量とし、その特徴行動量を用いてリーダーポイントを算出してもよい。例えば、所定時間内に、第1端末装置16aが先頭に位置した状態で500m移動し、第2端末装置16bが先頭に位置した状態で300m移動し、第3端末装置16cが先頭に位置した状態で100m移動したとする。その状況下において、メートル単位の移動距離を特徴行動量とすると、各々の特徴行動量は「500」、「300」、「100」となる。ポイント算出部42は、特徴行動量に「0.1」を乗じた値をリーダーポイントとし、各々のリーダーポイントを「50」、「30」、「10」と算出してもよい。すなわち、ポイント算出部42は、先頭に位置して移動した距離が長いほど、大きな値となるようにリーダーポイントを算出してもよい。   The point calculation unit 42 may calculate the leader point using the distance moved at the head of the group instead of the preceding frequency as the characteristic action amount and using the characteristic action amount. For example, within a predetermined time, the first terminal device 16a moves 500 m with the first position, the second terminal device 16b moves 300 m with the first position, and the third terminal device 16c is the first position. It is assumed that the user has moved 100 m in In this situation, assuming that the movement distance in meters is the characteristic action amount, the characteristic action amounts are “500”, “300”, and “100”. The point calculation unit 42 may set a value obtained by multiplying the characteristic action amount by “0.1” as a leader point, and calculate each of the leader points as “50”, “30”, or “10”. That is, the point calculation unit 42 may calculate the leader point such that the longer the distance moved to the head, the larger the value.

ポイント算出部42は、各端末装置16がグループの先頭に位置する時間の長さを特徴行動量とし、その特徴行動量を用いて、リーダーポイントを算出してもよい。例えば、10分間(所定時間)に、第1端末装置16aが先頭に位置していた時間が2分間であり、第2端末装置16bが先頭に位置していた時間が7分間であり、第3端末装置16cが先頭に位置していた時間が1分間であるとする。その状況下において、分単位の時間を特徴量とすると、各々の特徴行動量は「2」、「7」、「1」となる。ポイント算出部42は、特徴行動量に「10」を乗じた値をリーダーポイントとし、各々のリーダーポイントを「20」、「70」、「10」と算出してもよい。すなわち、ポイント算出部42は、先頭に位置していた時間が長いほど、大きな値となるようにリーダーポイントを算出してもよい。さらに、ポイント算出部42は、グループの先頭に位置する回数、時間、距離に関する特徴行動量を任意に組み合せてリーダーポイントを算出してもよい。   The point calculation unit 42 may calculate the leader point using the length of time during which each terminal device 16 is located at the head of the group as the characteristic action amount, and using the characteristic action amount. For example, in 10 minutes (predetermined time), the time when the first terminal device 16a was at the head is 2 minutes, the time when the second terminal device 16b was at the head is 7 minutes, It is assumed that the time at which the terminal device 16c is located at the top is one minute. In this situation, when the time in minutes is a feature amount, the feature action amounts are “2”, “7”, and “1”. The point calculation unit 42 may set a value obtained by multiplying the characteristic action amount by “10” as a leader point, and calculate each leader point as “20”, “70”, or “10”. That is, the point calculation unit 42 may calculate the leader point such that the longer the time at the head is, the larger the value is. Further, the point calculation unit 42 may calculate the leader point by arbitrarily combining the characteristic action amounts regarding the number of times, time, and distance at the head of the group.

次にステップS210において、ポイント算出部42は、1つのグループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンを第2の所定行動パターンとして規定し、分割後の合流回数を特徴行動量として算出する。その際、ポイント算出部42は、小グループ(ユーザ1人も含む)が、合流したか、合流されたかは、合流後のグループの移動方向を基準に判定する。つまり、ポイント算出部42は、分割時から合流後と同じ方向に移動していた小グループを合流された側と判定し、合流された小グループのユーザのリーダーポイントを加算する。   Next, in step S210, when one group is divided into a plurality of groups and then merges, the point calculation unit 42 determines a pattern in which the subject has moved from the time of division in the direction of movement after the merge into a second predetermined behavior pattern. And the number of times of merging after division is calculated as the characteristic action amount. At that time, the point calculation unit 42 determines whether the small groups (including one user) have joined or joined, based on the moving direction of the group after the joining. That is, the point calculation unit 42 determines that the small group that has moved in the same direction after the merge from the time of division is the merged side, and adds the leader points of the users of the merged small group.

ここでは、グループ化された複数の端末装置16が別行動をとった後、再度グループが合流した場合に、合流されたグループで先行していた端末IDは、グループへの影響力を持っていると考えられるので、ポイント算出部42は、これにリーダーポイントを加算する。図9(a)−(b)は、ポイント算出部42における別の処理の概要を示す。図9(a)では、第1端末装置16aおよび第2端末装置16bと、第3端末装置16cが別々の方向に移動する。図9(b)では、図9(a)に続いて、第1端末装置16aおよび第2端末装置16bが、第3端末装置16cに合流して、3つの端末装置16が同じ方向に移動する。ポイント算出部42は、このような行動パターンを検出した場合、合流1回につき、合流された端末装置16(この例では第3端末装置16c)のリーダーポイントに所定値(例えば、「30」)を加算する。   Here, when a plurality of grouped terminal devices 16 take different actions and then merge again, the terminal ID that precedes the merged group has an influence on the group. Therefore, the point calculation unit 42 adds the leader point to this. FIGS. 9A and 9B show an outline of another processing in the point calculation unit 42. In FIG. 9A, the first terminal device 16a, the second terminal device 16b, and the third terminal device 16c move in different directions. In FIG. 9B, following FIG. 9A, the first terminal device 16a and the second terminal device 16b join the third terminal device 16c, and the three terminal devices 16 move in the same direction. . When detecting such an action pattern, the point calculation unit 42 sets a leader point of the merged terminal device 16 (the third terminal device 16c in this example) to a predetermined value (for example, “30”) for each merge. Is added.

つまり、ポイント算出部42は、合流行動に係るリーダーポイントをグループ情報テーブルのリーダーポイントに加算することによって、グループ情報テーブルを更新する。なお、合流された側の小グループが複数のユーザで構成されていた場合、ポイント算出部42は、その全員を対象にしてリーダーポイントを加算してもよいし、先頭から所定の順位(例えば、1番目と2番目)に位置したユーザに限定して加算してもよい。また、ポイント算出部42は、合流された側の小グループにおける先頭からの順位に応じて、加算するリーダーポイントを変えてもよい。例えば、ポイント算出部42は、先頭のユーザに「30」、先頭から2番目のユーザに「20」、先頭から3番目のユーザに「10」などのリーダーポイントを加算する。   That is, the point calculation unit 42 updates the group information table by adding the leader point related to the merging action to the leader point of the group information table. If the small group on the merged side is composed of a plurality of users, the point calculation unit 42 may add the leader points to all of them, or may add the leader point to a predetermined rank (for example, The addition may be limited to the users located at the first and second positions. In addition, the point calculation unit 42 may change the leader points to be added according to the order from the head of the small group on the merged side. For example, the point calculation unit 42 adds leader points such as “30” to the first user, “20” to the second user from the top, and “10” to the third user from the top.

ポイント算出部42は、グループが複数に分割したときの小グループに含まれる主体の数に基づいて、リーダーポイントを算出してもよい。つまり、ポイント算出部42は、別行動をとったユーザの人数(合流したユーザの人数)に応じて、合流行動に係るリーダーポイントの値を算出してもよい。具体的には、ポイント算出部42は、別行動をとった人数が多いほど(合流した小グループの人数が多いほど)、大きな値となるように、合流行動に係るリーダーポイントの値を算出する。例えば、ポイント算出部42は、2人が別行動をとった後に合流した場合は「20」、3人が別行動をとった後に合流した場合は「30」、4人が別行動をとった後に合流した場合は「40」などのリーダーポイントを加算する。   The point calculation unit 42 may calculate the leader point based on the number of subjects included in the small group when the group is divided into a plurality. That is, the point calculation unit 42 may calculate the value of the leader point related to the merging action according to the number of users who have taken another action (the number of users who have joined). Specifically, the point calculation unit 42 calculates the value of the leader point related to the merging action such that the larger the number of persons who have taken another action (the larger the number of small groups that have joined), the larger the value. . For example, the point calculation unit 42 has “20” when two people join after taking another action, and “30” when three people join after taking another action, and four people took another action. If they join later, a leader point such as "40" is added.

ポイント算出部42は、合流された側の人数に応じて、合流行動に係るリーダーポイントの値を算出してもよい。具体的には、ポイント算出部42は、合流された側の人数が多いほど、小さな値となるリーダーポイントを算出し、合流された側のユーザそれぞれに加算する。例えば、ポイント算出部42は、合流された側の人数が1人である場合は「50」、2人である場合は、その2人にそれぞれ「30」、3人である場合は、その3人それぞれ「10」などのリーダーポイントを加算する。また、合流された側のユーザが複数いる場合は、ポイント算出部42は、その中の先頭に位置するユーザに合流行動に係るリーダーポイントを加算してもよい。つまり、ポイント算出部42は、合流された側の人数が多いほど、小さな値となるリーダーポイントを算出し、先頭に位置するユーザに合流行動に係るリーダーポイントを加算してもよい。例えば、ポイント算出部42は、合流された側の人数が1人である場合は「50」、2人である場合は、そのうちの先頭に位置する人に「40」、3人である場合は、そのうちの先頭に位置する人に「30」などのリーダーポイントを加算してもよい。   The point calculation unit 42 may calculate the value of the leader point related to the merging action according to the number of persons on the merging side. Specifically, the point calculation unit 42 calculates a leader point having a smaller value as the number of persons on the merged side increases, and adds the leader point to each of the users on the merged side. For example, the point calculation unit 42 calculates “50” when the number of persons joined is one, “30” when the number of persons is two, and “3” when three persons are three. Each person adds a leader point such as "10". In addition, when there are a plurality of users on the merging side, the point calculation unit 42 may add the leader point related to the merging action to the user located at the top of the users. In other words, the point calculation unit 42 may calculate a leader point having a smaller value as the number of persons on the merging side increases, and may add the leader point related to the merging action to the user located at the head. For example, the point calculation unit 42 determines “50” when the number of persons on the merging side is one, “40” when two persons are joined, and “40” when the number of persons joined is three. Alternatively, a leader point such as "30" may be added to the person located at the top of the list.

次にステップS220において、ポイント算出部42は、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンを第3の所定行動パターンとして規定し、移動停止の回数を特徴行動量として算出する。停止に追従した停止とは、ある端末装置16(例えば、第1端末装置16a)が移動を停止した直後に、他の端末装置16(グループ内の第1端末装置16a以外の端末装置16)が移動を停止した状況である。この状況は、先に移動停止したユーザが、気になる店舗等を発見し、そこで足を止め、入店を検討している状況である可能性が高い。このため、ポイント算出部42は、最初に移動を停止した端末装置16のリーダーポイントに、他の端末装置16の移動停止1回につき、所定値(「例えば、「20」を加算する。   Next, in step S220, when the subject stops, the point calculation unit 42 defines a pattern in which another subject also stops following the stop as a third predetermined action pattern, and determines the number of times of movement stop as a characteristic action. Calculate as quantity. The stop following the stop means that immediately after a certain terminal device 16 (for example, the first terminal device 16a) stops moving, another terminal device 16 (a terminal device 16 other than the first terminal device 16a in the group) stops moving. This is the situation where the movement has been stopped. This situation is likely to be a situation in which the user who has stopped moving first finds a store or the like that he is interested in, stops there, and is considering entering the store. For this reason, the point calculation unit 42 adds a predetermined value (“for example,“ 20 ”) to the leader point of the terminal device 16 that has stopped moving first for each stop of movement of another terminal device 16.

ポイント算出部42は、当該停止に追従して停止した他の主体の数に基づいて、リーダーポイントを算出してもよい。具体的には、ポイント算出部42は、後から停止した人数が多いほど、大きな値となるリーダーポイントを算出する。例えば、ポイント算出部42は、2人が停止した場合に「20」、3人が停止した場合に「30」、4人が停止した場合には「40」などのリーダーポイントを加算する。また、ポイント算出部42は、後から停止したユーザと、停止せずに移動を継続したユーザが混在している場合は、後から停止したユーザの割合に応じて、停止行動に係るリーダーポイントを算出してもよい。例えば、ポイント算出部42は、停止したユーザがNs人、移動継続したユーザがNc人である場合、Ns÷(Ns+Nc)として、停止した人数の割合を算出する。さらに、ポイント算出部42は、この割合が80%以上である場合に「40」、60%以上〜80%未満の場合に「30」、40%以上〜60%未満の場合に「20」、40%未満の場合に「0」などのリーダーポイントを加算する。このようにポイント算出部42は、停止した人数の割合が多いほど、大きな値となるリーダーポイントを算出してもよい。   The point calculation unit 42 may calculate the leader point based on the number of other subjects that have stopped following the stop. Specifically, the point calculation unit 42 calculates a leader point having a larger value as the number of persons who stop later increases. For example, the point calculation unit 42 adds a leader point such as “20” when two people stop, “30” when three people stop, and “40” when four people stop. In addition, if there are a mixture of users who have stopped afterwards and users who have continued to move without stopping, the point calculation unit 42 calculates the leader point related to the stopping action according to the proportion of users who have stopped afterwards. It may be calculated. For example, when the number of stopped users is Ns and the number of users who continue moving is Nc, the point calculation unit 42 calculates the ratio of the number of stopped users as Ns ÷ (Ns + Nc). Further, the point calculation unit 42 sets “40” when the ratio is 80% or more, “30” when the ratio is 60% or more and less than 80%, “20” when the ratio is 40% or more and less than 60%, If it is less than 40%, a leader point such as "0" is added. As described above, the point calculation unit 42 may calculate the leader point having a larger value as the ratio of the number of stopped persons increases.

ポイント算出部42は、各端末装置16の位置情報の時系列データが、第1の所定の行動パターンから第3の所定の行動パターンの少なくともいずれか1つに合致するか否かを判定する際に、確定的に判定する他に、確率的に判定してもよい。その場合、ポイント算出部42は、位置情報の時系列データを入力とし、各々の端末装置16の所定の行動パターンに対応する確率値を出力する確率モデルを使用する。   The point calculation unit 42 determines whether or not the time-series data of the position information of each terminal device 16 matches at least one of the first to third predetermined behavior patterns. Alternatively, in addition to the deterministic determination, the determination may be made stochastically. In that case, the point calculation unit 42 uses a probability model that receives time-series data of position information as input and outputs a probability value corresponding to a predetermined behavior pattern of each terminal device 16.

例えば、ステップS200の第1の所定の行動パターンに対する処理において、ポイント算出部42は、グループの先頭から2台の端末装置16が、ほぼ横並びである場合、所定の期間(例えば、1分間)に第1端末装置16aが1位である確率を「0.75」などと算出する。その際、ポイント算出部42は、第2端末装置16bが1位である確率を「0.25」などと算出する。ほぼ横並びである場合とは、例えば、どちらが1位か明確でない場合、短時間の間にグループの1位と2位とが頻繁に入れ替わり状態が安定しない場合等である。   For example, in the process for the first predetermined action pattern in step S200, the point calculation unit 42 determines that the two terminal devices 16 from the head of the group are substantially side by side during a predetermined period (for example, one minute). The probability that the first terminal device 16a is the first place is calculated as “0.75” or the like. At that time, the point calculation unit 42 calculates the probability that the second terminal device 16b is the first place, such as “0.25”. The case where they are substantially horizontally arranged is, for example, a case where it is not clear which is the first place, a case where the first place and the second place of the group are frequently switched within a short time, and the state is not stable.

また、例えば、ステップS220の第3の所定の行動パターンに対する処理において、ポイント算出部42は、第1端末装置16aが移動を停止し、他の端末装置16が移動速度を大幅に落としたものの停止せずにゆっくり前進した場合、第3の所定の行動パターンに合致する確率を「0.2」などと算出する。ポイント算出部42は、そのように算出した確率値をそのまま特徴行動量としてもよいし、確率値に所定の係数(例えば、100倍)を乗算した値を特徴行動量としてもよい。   In addition, for example, in the processing for the third predetermined action pattern in step S220, the point calculation unit 42 determines that the first terminal device 16a stops moving and the other terminal devices 16 stop moving although the moving speed is significantly reduced. When the vehicle moves forward slowly without performing, the probability of matching with the third predetermined action pattern is calculated as “0.2” or the like. The point calculation unit 42 may use the calculated probability value as it is as the characteristic action amount, or may use a value obtained by multiplying the probability value by a predetermined coefficient (for example, 100 times) as the characteristic action amount.

これまで説明したように、特徴行動量は、ある主体の位置情報の時系列データが、グループ内での主体の影響力が高いと判定される所定の行動パターンに合致する度合い(回数、時間、距離、確率)を示す指標といえる。さらに、リーダーポイントは、主体毎の特徴行動量の所定期間(例えば、グループ形成時点からグループ解消時点まで)における総和であるため、特徴行動量が多い(大きい)ほど、リーダーポイントは高く(大きく)なる性質をもっている。   As described above, the characteristic action amount is a degree (time, time, time, etc.) in which the time-series data of the position information of a certain subject matches a predetermined behavior pattern in which the influence of the subject in the group is determined to be high Distance, probability). Furthermore, the leader point is the sum total of the characteristic action amount of each subject during a predetermined period (for example, from the time when the group is formed to the time when the group is dissolved). It has the nature which becomes.

図3のフローチャートの説明に戻る。ステップS120において、ポイント算出部42は、各端末IDのリーダーポイント(影響力値)を正規化する。例えば、グループ内ユーザが3人の場合、この3人のリーダーポイントの合計値が「1.0」あるいは「100」になるように、各ユーザのリーダーポイントが正規化される。あるいは、グループ内メンバーのリーダーポイント最大値が所定値(例えば「100」)になるように、正規化してもよい。正規化処理は、所定の時間間隔(例えば、1分間に1回)で、あるいはグループが所定距離(例えば、100m)移動する毎に、あるいはグループが所定時間(例えば、30秒)以上移動を停止する毎に、実行される。また、情報提供装置10が、グループの端末装置16から、情報提供リクエストを受けたタイミングで、実行されてもよい。ポイント算出部42は、処理対象のグループに属するユーザ(端末装置16)の数をNとして、端末ID=i(i=1〜N)のリーダーポイントをグループ情報テーブルから読み出し、それらの合計値を算出する。ポイント算出部42は、リーダーポイントをその合計値で割った値を、正規化リーダーポイントとすればよい。ポイント算出部42は、グループIDと、端末IDと、算出した正規化リーダーポイントとを関連付けて、ポイント算出部42内の記憶部に記憶する。図6に示すリーダーポイントを格納するデータベースとは別の領域に、正規化リーダーポイントを格納することにより、グループ行動が継続中であり、各端末装置16のリーダーポイントの更新が継続されていても、任意のタイミングで正規化リーダーを算出し、情報提供処理を行うことができる。ただし、この正規化処理を省略し、以下の処理において正規化されていないリーダーポイントを用いることも可能である。以下では、処理対象のグループに属するユーザのリーダーポイントをP[i](i=1〜N)とする。以下の説明においては、P[i]は正規化されているものとする。   Returning to the description of the flowchart of FIG. In step S120, the point calculation unit 42 normalizes the leader point (influence value) of each terminal ID. For example, when there are three users in the group, the leader points of each user are normalized such that the total value of the three leader points is “1.0” or “100”. Alternatively, normalization may be performed such that the leader point maximum value of the members in the group becomes a predetermined value (for example, “100”). The normalization process is performed at a predetermined time interval (for example, once a minute), every time the group moves a predetermined distance (for example, 100 m), or stops the group from moving for a predetermined time (for example, 30 seconds). It is executed every time. The information providing apparatus 10 may be executed at a timing when an information providing request is received from the terminal device 16 of the group. The point calculation unit 42 reads the leader point of terminal ID = i (i = 1 to N) from the group information table, where N is the number of users (terminal devices 16) belonging to the processing target group, and calculates the total value of the leader points. calculate. The point calculation unit 42 may set a value obtained by dividing the leader point by the total value as the normalized leader point. The point calculation unit 42 stores the group ID, the terminal ID, and the calculated normalized leader point in a storage unit in the point calculation unit 42 in association with each other. By storing the normalized leader point in an area different from the database storing the leader point shown in FIG. 6, even if the group action is continuing and the updating of the leader point of each terminal device 16 is continued. The information providing process can be performed by calculating the normalized reader at an arbitrary timing. However, it is also possible to omit this normalization processing and use a leader point that has not been normalized in the following processing. Hereinafter, the leader point of the user belonging to the processing target group is set to P [i] (i = 1 to N). In the following description, it is assumed that P [i] is normalized.

アイテム選択部26は、ポイント算出部42において算出したリーダーポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択する。そのために、ステップS130において、アイテム選択部26は、ポイント算出部42において算出された各主体のリーダーポイントによって重み付けしながら、各主体に対応したユーザにおけるアイテム属性に対する嗜好度を加算することによって、グループのアイテム属性に対する嗜好度を導出する。ここで、アイテム属性とは、アイテムの性質を示す属性情報である。例えば、ある飲食店の性質を表す場合に、その店で提供する料理ジャンル、店舗規模(大型、中型、小型など)、立地のタイプ(繁華街、郊外など)、店舗雰囲気のタイプ(高級、庶民的、にぎやか、静かなど)などのアイテム属性を用いることができる。本実施例においては、アイテム属性として、料理ジャンルを用いるが、他のアイテム属性を用いた処理も可能である。また、1つのアイテム属性(例えば、和食)は、複数のアイテム(例えば、飲食店−1、飲食店−2、飲食店−3)に対応していることが一般的である。ステップS130の処理を具体的に説明すると、まずアイテム選択部26は、ユーザ情報格納部28から、グループ内の端末ID毎の料理ジャンルに対する好みを示す嗜好情報を取得する。   The item selection unit 26 selects an item to be presented to the group so that the subject having the higher leader point calculated by the point calculation unit 42 has priority. To this end, in step S130, the item selection unit 26 adds the degree of preference for the item attribute of the user corresponding to each subject to the group while weighting the leader point of each subject calculated by the point calculation unit 42. Derives the degree of preference for the item attribute of. Here, the item attribute is attribute information indicating the property of the item. For example, when expressing the characteristics of a restaurant, the food genre, the size of the store (large, medium, small, etc.), the type of location (downtown, suburbs, etc.), and the type of store atmosphere (luxury, common people, etc.) Target, lively, quiet, etc.). In the present embodiment, a dish genre is used as an item attribute, but processing using another item attribute is also possible. In addition, one item attribute (for example, Japanese food) generally corresponds to a plurality of items (for example, restaurant-1, restaurant-2, restaurant-3). The process of step S130 will be specifically described. First, the item selection unit 26 acquires, from the user information storage unit 28, preference information indicating a preference for a cooking genre for each terminal ID in the group.

ユーザ情報格納部28は、端末装置を識別する端末ID、またはユーザを識別するユーザID毎に、そのユーザの嗜好情報を格納する。図10は、ユーザ情報格納部28に記憶されたデータベース(ユーザ嗜好データベース)のデータ構造を示す。本実施例では、携帯電話/スマートフォンのように、1人のユーザが1台の端末装置16を占有して使用する形態を想定しており、端末IDとユーザIDは実質的に等しい。本実施例では、端末ID毎に、その端末装置16を使用するユーザの嗜好情報を管理するが、端末IDとユーザIDを併用して、1台の端末装置16を複数のユーザで使用する形態に対応することも、もちろん可能である。図示のごとく、ユーザの料理ジャンルに対する嗜好情報(嗜好度)が示されており、数値(点数)は、各ジャンルの店舗を訪れた回数や、各ジャンルに対する好みの度合いが数値化されている。本図に示す例では、各々の端末IDの嗜好度の合計が一定値になるように正規化されているが、これに限定される訳ではなく、正規化されていない嗜好度を用いてもよい。   The user information storage unit 28 stores, for each terminal ID for identifying a terminal device or each user ID for identifying a user, preference information of the user. FIG. 10 shows a data structure of a database (user preference database) stored in the user information storage unit 28. In this embodiment, it is assumed that one user occupies and uses one terminal device 16 like a mobile phone / smartphone, and the terminal ID and the user ID are substantially equal. In the present embodiment, the preference information of the user who uses the terminal device 16 is managed for each terminal ID, but one terminal device 16 is used by a plurality of users by using both the terminal ID and the user ID. It is of course possible to deal with As shown in the drawing, the user's preference information (preference degree) for the cooking genre is shown, and the numerical value (point) is the number of visits to stores of each genre and the degree of preference for each genre. In the example shown in this figure, normalization is performed so that the sum of the preference degrees of the respective terminal IDs becomes a constant value. However, the present invention is not limited to this. Good.

アイテム選択部26は、料理ジャンルの総数をMとし、端末装置i(端末ID=i)の料理ジャンルj(j=1〜M)に対する嗜好度をF[i][j]とすると、グループの料理ジャンルjに対する嗜好度A[j]は、次のように算出される。すなわち、リーダーポイントの大きいユーザの嗜好度がより強くグループの嗜好度に反映される。

Figure 0006638265
If the total number of cooking genres is M and the degree of preference for the cooking genre j (j = 1 to M) of the terminal device i (terminal ID = i) is F [i] [j], the item selection unit 26 The preference level A [j] for the cooking genre j is calculated as follows. In other words, the preference of the user having the larger leader point is more strongly reflected in the preference of the group.
Figure 0006638265

アイテム選択部26は、ステップS130で導出したグループにおけるアイテム属性に対する嗜好度(料理ジャンルに対する嗜好度)をもとに、アイテムを選択する。このために、ステップS140において、アイテム選択部26は、グループに対して、各アイテム(店舗)の推薦度(推薦スコア)を算出する。その際、アイテム選択部26は、提供情報格納部30に記憶されたデータベースを参照する。提供情報格納部30は、店舗を識別する店舗IDと、店舗名と、店舗の提供する料理のジャンルと、店舗の位置情報(緯度、経度)と、住所と、連絡先(電話番号、メールアドレス等)と、店舗を紹介する説明文と、評価点とが関連付けられた情報を格納する。図11は、提供情報格納部30に記憶された店舗データベースのデータ構造を示す。評価点は、その店の評判の良さを数値化したものである。インターネット上の口コミサイトのように、多数のユーザの投票/投稿により作成されてもよいし、料理の専門家や評論家により点数付けされてもよい。図11の例では、100点満点の点数を用いている。また、1つの店が複数の料理ジャンルに対応していてもよい。例えば、ある店が「フレンチ」と「イタリアン」の両方に対応していてもよい。   The item selection unit 26 selects an item based on the preference for the item attribute (the preference for the cooking genre) in the group derived in step S130. For this purpose, in step S140, the item selection unit 26 calculates a recommendation degree (recommendation score) of each item (store) for the group. At that time, the item selection unit 26 refers to the database stored in the provision information storage unit 30. The provided information storage unit 30 stores a store ID for identifying a store, a store name, a genre of food provided by the store, position information (latitude and longitude) of the store, an address, and contact information (telephone number, mail address). , Etc.), a description introducing the store, and information associated with the evaluation points are stored. FIG. 11 shows a data structure of the store database stored in the provision information storage unit 30. The evaluation score is a numerical value of the reputation of the store. Like a word-of-mouth site on the Internet, it may be created by voting / posting by a large number of users, or may be scored by a culinary expert or critic. In the example of FIG. 11, a score out of 100 is used. Further, one store may correspond to a plurality of cooking genres. For example, a store may support both "French" and "Italian."

具体的に説明すると、店舗データベースに登録された店(推薦候補となる店)の総数をKとし、店k(k=1〜K)の評価点をR[k]として、アイテム選択部26は、グループに対する店kの推薦度S[k](k=1〜K)を次のように算出する。ここで、δ(k,j)は、店kが料理ジャンルjに対応している場合に「1」、対応していない場合に「0」を返す関数である。すなわち、式(1)および式(2)による処理は、グループを構成するメンバーそれぞれのアイテム属性に対する嗜好度を、リーダーポイントで重み付けしながら加算することにより、グループにおけるアイテム毎の推薦度を算出する処理であるといえる。なお、グループの現在位置に応じて、推薦度を算出する店を絞り込んだり、店の推薦度に、グループの現在位置と店との距離を反映させたりしてもよい。

Figure 0006638265
To be more specific, the total number of stores (recommended candidates) registered in the store database is K, and the evaluation score of store k (k = 1 to K) is R [k]. , The degree of recommendation S [k] (k = 1 to K) of the store k with respect to the group is calculated as follows. Here, δ (k, j) is a function that returns “1” when the shop k corresponds to the cooking genre j, and returns “0” when the shop k does not. That is, in the processing according to the formulas (1) and (2), the degree of recommendation for each item in the group is calculated by adding the degree of preference to the item attribute of each of the members constituting the group while weighting it with the leader point. It can be said that it is processing. Note that the stores for which the degree of recommendation is calculated may be narrowed down according to the current position of the group, or the distance between the current position of the group and the store may be reflected in the degree of recommendation of the store.
Figure 0006638265

そしてステップS150において、アイテム選択部26は、店舗データベースに登録された店の中から、推薦度S[k](k=1〜K)の大きい順に所定数の店を選択する。あるいは、推薦度が所定値以上の店を選択してもよい。アイテム選択部26において選択されたアイテムを「推薦アイテム」とも称する。このように、アイテム選択部26は、ポイント算出部42において算出したリーダーポイントに基づいて、アイテムを選択する。例えば、嗜好情報が図10のように示され、100回測定された位置情報のうち、第3端末装置16cが先頭にいた回数が60回、第1端末装置16aが30回、第2端末装置16bが10回である場合を想定する。各端末IDの影響力値は、第1端末装置16a=0.3、第2端末装置16b=0.1、第3端末装置16c=0.6となる。その結果、グループの和食に対する嗜好度は、「5×0.3+2×0.1+2×0.6=2.9」となる。他の料理ジャンルについても同様に計算すると、フレンチ=1.9、イタリアン=4.9、エスニック=2.4、ファストフード=3.9となり、このグループでは、イタリアンの嗜好度が最も高くなる。   Then, in step S150, the item selection unit 26 selects a predetermined number of stores from the stores registered in the store database in the descending order of the recommendation degree S [k] (k = 1 to K). Alternatively, a store whose recommendation degree is equal to or more than a predetermined value may be selected. The item selected by the item selection unit 26 is also referred to as a “recommended item”. As described above, the item selection unit 26 selects an item based on the leader point calculated by the point calculation unit 42. For example, the preference information is shown in FIG. 10, and among the position information measured 100 times, the number of times the third terminal device 16c was at the head is 60 times, the first terminal device 16a is 30 times, and the second terminal device is 30 times. Assume that 16b is 10 times. The influence value of each terminal ID is as follows: the first terminal device 16a = 0.3, the second terminal device 16b = 0.1, and the third terminal device 16c = 0.6. As a result, the group's preference for Japanese food is “5 × 0.3 + 2 × 0.1 + 2 × 0.6 = 2.9”. When other food genres are similarly calculated, French = 1.9, Italian = 4.9, ethnic = 2.4, and fast food = 3.9. In this group, the preference of Italian is the highest.

ここでは、グループ内の全てのユーザのリーダーポイントを用いて、店の推薦度を算出したが、他の方法を用いてもよい。例えば、アイテム選択部26は、グループ内で最もリーダーポイントの高いユーザを1人選び、そのユーザの嗜好度そのものをグループの嗜好度としてもよい。すなわち、アイテム選択部26は、最も影響力の強いユーザ1人の嗜好情報を用いて、推薦情報(おすすめ店の情報)を決定してもよい。また、アイテム選択部26は、グループ内でリーダーポイントの高い順に所定数のユーザを選択し、選択されたユーザのリーダーポイントに基づいて、推薦情報を決定してもよい。   Here, the recommendation level of the store is calculated using the leader points of all the users in the group, but another method may be used. For example, the item selection unit 26 may select one user having the highest leader point in the group, and use the preference of the user as the preference of the group. That is, the item selection unit 26 may determine recommendation information (information of recommended shops) using preference information of one of the most influential users. In addition, the item selection unit 26 may select a predetermined number of users in descending order of the leader points in the group, and determine recommendation information based on the leader points of the selected users.

上述の説明では、アイテム属性(料理ジャンル)に対するグループの嗜好を算出した後に、アイテム(店舗)を選択したが、アイテム属性に対するグループの嗜好を算出せずに、アイテム(店舗)に対するグループの嗜好を直接算出してもよい。例えば、図10に示すユーザ嗜好データベースの代わりに、端末ID(i)と店舗ID(k)と嗜好度Fs[i][k]とを対応させた店舗別嗜好データ(図示せず、ユーザのアイテム嗜好データともいえる)をユーザ情報格納部28に格納する。そして、式(1)および式(2)の代わりに、式(3)用いて、店舗kの推薦度S[k](k=1〜K)を算出することができる。

Figure 0006638265
In the above description, the item (store) is selected after calculating the group preference for the item attribute (culinary genre), but the group preference for the item (store) is calculated without calculating the group preference for the item attribute. It may be calculated directly. For example, instead of the user preference database shown in FIG. 10, store-specific preference data (not shown, which is associated with the user ID (i), the shop ID (k), and the degree of preference Fs [i] [k]) is stored. Item preference data) is stored in the user information storage unit 28. Then, instead of Expressions (1) and (2), Expression (3) can be used to calculate the recommendation degree S [k] (k = 1 to K) of the store k.
Figure 0006638265

すなわち、グループを構成するメンバーそれぞれのアイテムに対する嗜好度を、リーダーポイントで重み付けしながら加算することにより、グループにおけるアイテム毎の推薦度を算出する。ここで、端末iの店舗kに対する嗜好度が登録されていない場合は、Fs[i][k]=0とする。また、R[k]は、店舗データベースに登録された店舗kの評価点であるが、これを用いずに、推薦度S[k]を算出してもよい。すなわち、式(3)においてR[k]=1として推薦度を算出してもよい。   That is, the degree of recommendation for each item in the group is calculated by adding the degree of preference for each item of the members constituting the group while weighting it with the leader point. Here, when the preference degree of the terminal i for the store k is not registered, Fs [i] [k] = 0. R [k] is an evaluation point of store k registered in the store database, but the recommendation degree S [k] may be calculated without using this. That is, the recommendation degree may be calculated with R [k] = 1 in equation (3).

この数式(3)を用いる方法は、多くの店舗について、グループの端末装置16の嗜好度が登録されている場合には、高い精度で推薦度を算出することができるが、登録されている店舗別嗜好データが少ない場合には、推薦度の精度が低下する。また、グループの中の少なくとも1人の嗜好度が登録された店舗でないと推薦対象にならない制約があり、場合によっては、推薦アイテムの数が十分に得られない問題がある。上述のアイテム属性に対するグループの嗜好度を算出する方法は、それに比べて、より多くの店舗を推薦候補とすることができるので、十分な数の推薦アイテムが得られ易い。   The method using this formula (3) can calculate the recommendation degree with high accuracy when the degree of preference of the terminal device 16 of the group is registered for many stores. If the different preference data is small, the accuracy of the recommendation degree decreases. In addition, there is a restriction that the store is not a recommendation target unless the store has a registered preference of at least one person in the group. In some cases, there is a problem that the number of recommended items cannot be sufficiently obtained. In the above-described method of calculating the group preference level for the item attribute, a larger number of stores can be set as recommendation candidates, and a sufficient number of recommended items can be easily obtained.

また、アイテム選択部26は、グループが推薦情報に記載された店舗等を訪問したか否かを判定し、その情報を次回の推薦情報に反映させてもよい。グループが推薦情報に記載された店舗等を訪問したか否かは、所定時間(例えば5分)以上、グループの各端末装置16の位置情報が、その店舗の位置情報とほぼ一致するか否かで判定できる。アイテム選択部26は、グループが推薦情報にしたがって行動した場合、そのような推薦は今後もグループに受容される可能性が高いため、次回以降の推薦情報に、今回と同じ情報あるいは類似の情報が入り易くなるように処理する。   Further, the item selection unit 26 may determine whether the group has visited a store or the like described in the recommendation information, and reflect that information in the next recommendation information. Whether the group has visited a store or the like described in the recommendation information is determined by determining whether the position information of each terminal device 16 of the group substantially matches the position information of the store for a predetermined time (for example, 5 minutes) or more. Can be determined by If the group acts in accordance with the recommendation information, such a recommendation is likely to be accepted by the group in the future, so that the next or subsequent recommendation information includes the same information or similar information as this time. Process to make it easier to enter.

具体的には、図10に示すようなユーザ嗜好情報Fを更新する際に、アイテム選択部26は、推薦情報に基づいて店舗を訪問した場合に、それ以外の訪問に比べて、より多くの数値を加算する。例えば、図10に示す例において、通常1回の店舗訪問につき数値を「1」増やすところを、推薦情報にしたがって店舗を訪問した場合は、数値を「2」増やす等の処理を行えばよい。また、該当する料理ジャンルの点数を通常より大きくする他に、端末IDと店舗IDと嗜好度とを対応させた店舗別嗜好データ(図示せず)をユーザ情報格納部28に格納し、アイテム選択部26は、推薦情報にしたがってユーザ(端末ID)が訪問した店舗(店舗ID)の嗜好度を通常処理より大きくする等の処理を行ってもよい。さらに、アイテム選択部26は、次回の推薦情報の作成時に、その店舗別嗜好データを反映させる処理を行ってもよい。また、アイテム選択部26は、グループが推薦情報に記載された店舗等を訪問しなかった場合に、店舗別嗜好データの嗜好度を小さくする処理を行い、それを用いて、前回推薦して訪問されなかった店を次回の推薦情報に入り難くなる処理を行ってもよい。   Specifically, when updating the user preference information F as shown in FIG. 10, the item selecting unit 26, when visiting the store based on the recommendation information, increases the number of visits compared to other visits. Add a number. For example, in the example shown in FIG. 10, a process of increasing the numerical value by “1” for one store visit or a process of increasing the numerical value by “2” when visiting a store in accordance with the recommendation information may be performed. In addition to making the score of the corresponding cooking genre larger than usual, store-specific preference data (not shown) in which the terminal ID, the store ID, and the degree of preference are associated is stored in the user information storage unit 28, and the item selection is performed. The unit 26 may perform processing such as increasing the preference level of the store (store ID) visited by the user (terminal ID) according to the recommendation information, as compared to the normal process. Further, the item selection unit 26 may perform a process of reflecting the store-specific preference data when creating the next recommendation information. In addition, when the group does not visit a store or the like described in the recommendation information, the item selecting unit 26 performs a process of reducing the degree of preference of the store-specific preference data, and uses the process to recommend and visit the last time. A process that makes it difficult for the store that has not been included in the next recommendation information may be performed.

制御部34は、情報提供装置10全体を制御する。また制御部34は、アイテム選択部26により選択されたアイテム(推薦アイテム)に関する情報(推薦情報)を送信部32に送信させる。具体的には、図11に示す店舗データベースから、推薦アイテムに関する必要なデータを読み出して、推薦情報を作成し、送信部32に送信させる。送信部32は、ネットワーク12、基地局装置14を介して、推薦情報をグループの端末装置16に送信する。この送信(推薦情報の提供)は、情報提供装置10が定期的に行ってもよいし、グループ内の少なくとも1つの端末装置16から情報提供リクエストを受け付けて、それに対する応答として送信してもよい。情報提供装置10が定期的に送信する場合は、例えば、グループが形成されている期間に、所定の時間間隔(例えば、1分間に1回)で送信してもよいし、グループが所定の距離(例えば、100m)移動する毎に送信してもよい。また、グループが解消されたことを検出して、情報提供を止めてもよい。また、グループが店舗データベースに登録された店舗の緯度、経度に一致する位置で長時間停止した場合は、ある店舗に入店したと判定できるため、情報提供を止めてもよい。なお、情報提供装置10は、グループの端末台数(人数)を正確に把握することができるので、店舗の空き状況を示すデータを合わせることにより、推薦情報を提供する際に、グループ全員が入れるか否かを提示してもよい。また、アイテム選択部26が、グループ全員が入れる店に限定して、推薦する店を選択し、それに基づく推薦情報を提供してもよい。図12は、送信部32から送信される情報のデータ構造を示す。図示のごとく、おすすめ店舗の情報(推薦情報)がランキング形式で構成されており、推薦順位、店舗ID、推薦度(推薦スコア)、店舗名、店舗説明、現在の空き状況、店舗の位置情報(緯度、経度)、住所、連絡先(電話番号、メールアドレス等)、端末装置16の現在位置からの距離などの情報で構成されている。   The control unit 34 controls the entire information providing device 10. The control unit 34 also causes the transmitting unit 32 to transmit information (recommended information) on the item (recommended item) selected by the item selecting unit 26. Specifically, necessary data on recommended items is read from the store database shown in FIG. 11 to create recommended information, and the transmitting unit 32 transmits the recommended information. The transmitting unit 32 transmits the recommendation information to the group terminal devices 16 via the network 12 and the base station device 14. This transmission (recommended information provision) may be performed periodically by the information provision device 10, or may be transmitted as a response to an information provision request received from at least one terminal device 16 in the group. . When the information providing apparatus 10 transmits periodically, for example, the information may be transmitted at a predetermined time interval (for example, once a minute) during a period in which a group is formed, or the group may be transmitted at a predetermined distance. (For example, 100 m). Alternatively, the provision of information may be stopped by detecting that the group has been canceled. Further, when the group stops for a long time at a position corresponding to the latitude and longitude of the store registered in the store database, it can be determined that the store has entered a certain store, and thus the information provision may be stopped. In addition, since the information providing apparatus 10 can accurately grasp the number of terminals (the number of terminals) of the group, the information providing apparatus 10 combines the data indicating the availability of the store to provide recommendation information. Whether or not may be presented. Alternatively, the item selection unit 26 may select a store to be recommended, and provide recommendation information based on the store, limited to stores that all the groups can enter. FIG. 12 shows a data structure of information transmitted from the transmission unit 32. As shown in the figure, information of recommended stores (recommended information) is configured in a ranking format, and recommendation order, store ID, recommendation level (recommended score), store name, store description, current vacancy status, store position information ( It is composed of information such as latitude, longitude, address, contact information (telephone number, mail address, etc.), and distance from the current position of the terminal device 16.

図13は、端末装置16の構成を示す。端末装置16は、取得部50、表示部52、制御部54、送信部56、受信部58を含む。取得部50は、GPSや無線LAN等による測位機能を有し、端末装置16の位置を測位することによって、ユーザまたは端末装置16である主体の位置情報を定期的に取得する。位置情報は、緯度と経度によって示される。取得部50は、位置情報を制御部54に順次出力する。   FIG. 13 shows a configuration of the terminal device 16. The terminal device 16 includes an acquisition unit 50, a display unit 52, a control unit 54, a transmission unit 56, and a reception unit 58. The acquisition unit 50 has a positioning function using a GPS, a wireless LAN, or the like, and periodically acquires the position information of the user or the terminal device 16 by measuring the position of the terminal device 16. The position information is indicated by latitude and longitude. The acquisition unit 50 sequentially outputs the position information to the control unit 54.

制御部54は、取得部50からの位置情報を順次入力する。制御部54は、送信部56および受信部58における通信のタイミングを制御する。制御部54は、送信のタイミングが到来する場合に、位置情報を送信部56に順次出力する。送信部56は、制御部54から順次入力した位置情報を基地局装置14、ネットワーク12を介して情報提供装置10に送信する。このような位置情報は順次送信されるので、位置情報の時系列データを送信することに相当する。また、前述のごとく、位置情報とともに、端末ID、日時情報も送信される。なお、上述したように、端末装置16が日時情報を送信しなくてもよい。   The control unit 54 sequentially inputs the position information from the acquisition unit 50. The control unit 54 controls the timing of communication in the transmission unit 56 and the reception unit 58. The control unit 54 sequentially outputs the position information to the transmission unit 56 when the transmission timing comes. The transmitting unit 56 transmits the position information sequentially input from the control unit 54 to the information providing device 10 via the base station device 14 and the network 12. Since such position information is sequentially transmitted, this corresponds to transmitting time-series data of the position information. Further, as described above, the terminal ID and the date and time information are transmitted together with the position information. Note that, as described above, the terminal device 16 need not transmit the date and time information.

受信部58は、送信部56において位置情報の時系列データを送信した情報提供装置10において選択されたアイテムに関する情報(推薦情報)を、基地局装置14、ネットワーク12経由で情報提供装置10から受信する。情報提供装置10は、定期的に端末装置16に対して、推薦情報を送信してもよい。また、推薦情報を要求するデータ(推薦情報リクエスト)を送信部56から情報提供装置10に送信し、そのレスポンスとして、情報提供装置10が推薦情報を送信し、受信部58がそれを受信してもよい。受信部58は、受信した情報を制御部54に出力する。制御部54は、受信部58において受信したアイテムに関する情報(推薦情報)を表示部52に表示させる。表示部52は、図14のような画面を表示する。本図に示すように、推薦店舗毎に、推薦順位、推薦ランク、店舗名、店舗説明、現在の空き状況、住所、現在位置からの距離、などの情報が表示される。ここで推薦ランクは、推薦度の大きさを大まかに示す情報であり、制御部54が、推薦度に基づいて作成した情報である。例えば、推薦度が0〜10の範囲の数値である場合に、推薦度が8以上の店舗は「★★★」、推薦度が6以上かつ8未満の店舗「★★」、推薦度が6未満の店舗は「★」にする等の所定のルールを用いて推薦ランクを決定すればよい。なお、情報提供装置10が、推薦ランクを送信するようにしてもよい。また、推薦ランクではなく、推薦度をそのまま表示してもよい。なお、推薦情報に含まれる店舗IDは、ユーザにとって特に意味のある情報ではないため、表示してもよいし、表示しなくてもよい。ユーザが特定の店舗の詳細情報を要求した場合などに、ユーザが指定した店舗の店舗IDを端末装置16から情報提供装置10に送信することにより、効率よく処理を行うことができる。また、本図に示す例では、推薦店舗毎に、「地図表示」ボタンと「連絡する」ボタンが表示されている。ユーザが「地図表示」ボタンを押すと、店舗の位置情報(緯度、経度)または住所が、端末装置16に内蔵された地図アプリや外部の地図提供サービスに送信され、地図上に店舗を表示される。また、ユーザが「連絡する」ボタンを押すと、端末装置16に内蔵された通話アプリ、メールアプリ、外部のコミュニケーションサービス等を介して、店舗と連絡が取れるようになっている。また、本図に示すように、「○○地区にいる5名様のグループにお薦めする飲食店リスト」などと、グループの位置するエリアの名称やグループの人数を表示してもよい。また、ユーザが端末装置16に、推薦ランク、希望する店舗のジャンル、現在位置からの距離などに関する条件を入力し、その条件に合致する店舗の情報のみを表示してもよい。   The receiving unit 58 receives information (recommended information) on the item selected in the information providing device 10 that has transmitted the time-series data of the positional information in the transmitting unit 56 from the information providing device 10 via the base station device 14 and the network 12. I do. The information providing apparatus 10 may periodically transmit the recommendation information to the terminal device 16. Also, data requesting the recommendation information (recommendation information request) is transmitted from the transmission unit 56 to the information providing apparatus 10, and as a response, the information providing apparatus 10 transmits the recommendation information, and the reception unit 58 receives the recommendation information. Is also good. The receiving unit 58 outputs the received information to the control unit 54. The control unit 54 causes the display unit 52 to display information (recommended information) on the item received by the receiving unit 58. The display unit 52 displays a screen as shown in FIG. As shown in the figure, information such as a recommended rank, a recommended rank, a store name, a store description, a current vacancy status, an address, and a distance from the current position are displayed for each recommended store. Here, the recommendation rank is information that roughly indicates the size of the recommendation level, and is information that the control unit 54 has created based on the recommendation level. For example, when the recommendation degree is a numerical value in the range of 0 to 10, a store with a recommendation degree of 8 or more is “★★★”, a store with a recommendation degree of 6 or more and less than 8 “★★”, and a recommendation degree of 6 The recommended rank may be determined using a predetermined rule such as “★” for stores less than. Note that the information providing apparatus 10 may transmit the recommended rank. Instead of the recommendation rank, the recommendation degree may be displayed as it is. It should be noted that the store ID included in the recommendation information is not particularly meaningful information for the user, and may or may not be displayed. For example, when the user requests detailed information of a specific store, by transmitting the store ID of the store specified by the user from the terminal device 16 to the information providing device 10, processing can be performed efficiently. In the example shown in the figure, a "map display" button and a "contact" button are displayed for each recommended shop. When the user presses the "map display" button, the location information (latitude, longitude) or address of the store is transmitted to a map application built into the terminal device 16 or an external map providing service, and the store is displayed on a map. You. When the user presses the “contact” button, the user can contact the store via a call application, a mail application, an external communication service, or the like built in the terminal device 16. Further, as shown in this figure, the name of the area where the group is located or the number of people in the group may be displayed, such as "restaurant list recommended for a group of 5 people in the XX district". Alternatively, the user may input conditions regarding the recommended rank, the genre of the desired store, the distance from the current position, and the like to the terminal device 16 and display only information on stores that match the conditions.

これまでの説明では、情報提供装置10が特徴行動量およびリーダーポイントの算出を実行しているが、他の方式を用いることもできる。例えば、端末装置16が、近傍の端末装置16と互いの位置情報を随時交換し、自分の位置情報と他の端末装置16の位置情報とを用いて、グループを形成する。また、グループに含まれる端末装置16について、特徴行動量およびリーダーポイントを算出してもよい。つまり、位置情報管理部22、グループ情報処理部24が端末装置16に含まれてもよい。グループ内の各端末装置16がそれぞれ自分のリーダーポイントのみを算出してもよいし、ある特定の端末装置16が、複数の端末装置16のリーダーポイントをまとめて算出してもよい。また、リーダーポイントを算出した端末装置16は、それを情報提供装置10に送信する。情報提供装置10のアイテム選択部26、送信部32は、受信したリーダーポイントをもとにこれまでと同様の処理を実行し、グループに対して適切なアイテムを選択する。   In the above description, the information providing apparatus 10 executes the calculation of the characteristic action amount and the leader point, but other methods may be used. For example, the terminal device 16 exchanges positional information with the nearby terminal devices 16 as needed, and forms a group using its own positional information and the positional information of other terminal devices 16. Further, the characteristic action amount and the leader point may be calculated for the terminal devices 16 included in the group. That is, the position information management unit 22 and the group information processing unit 24 may be included in the terminal device 16. Each terminal device 16 in the group may calculate only its own leader point, or a specific terminal device 16 may calculate the leader points of a plurality of terminal devices 16 collectively. The terminal device 16 that has calculated the leader point transmits the leader point to the information providing device 10. The item selection unit 26 and the transmission unit 32 of the information providing device 10 execute the same processing as before based on the received leader point, and select an appropriate item for the group.

また前述のごとく、ポイント算出部42は、位置情報管理部22に格納された端末装置16の緯度、経度情報を用いて、リーダーポイントを算出しているが、別の方法を使用してもよい。例えば、ショッピングモールや商店街に設置された監視カメラの画像・映像を解析し、画像認識の手法を用いて、グループ形成部40がグループ形成の処理を実行するとともに、ポイント算出部42がリーダーポイントの更新の処理を実行してもよい。この場合、推薦情報を受け取るために、グループ内の少なくとも1人のユーザが端末装置16を持っていればよく、グループの全員が端末装置16を持ち歩く必要がない。また、緯度、経度情報は必ずしも必要なく、グループ内ユーザの相対的な位置関係や、相対的な移動情報を取得できればよい。また、ショッピングモールや商店街の通路に設置された監視カメラと、店舗入り口に設置された監視カメラとを連携させて、顔認識技術を用いることにより、入店時のどの人のリーダーポイントが高いか、どの人のリーダーポイントが低いかを店員が知ることができる。そのような情報を知ることにより、リーダーポイントの高い人にメニューやワインリストを優先的に渡す等、顧客サービスの向上と効率化を図ることができる。   Also, as described above, the point calculation unit 42 calculates the leader point using the latitude and longitude information of the terminal device 16 stored in the position information management unit 22, but another method may be used. . For example, the image / video of a surveillance camera installed in a shopping mall or a shopping street is analyzed, and the group forming unit 40 executes a group forming process by using an image recognition technique, and the point calculation unit 42 performs a leader point calculation. May be executed. In this case, at least one user in the group only needs to have the terminal device 16 in order to receive the recommendation information, and it is not necessary for all members of the group to carry the terminal device 16. Further, latitude and longitude information is not necessarily required, and it is sufficient that relative positional relationships and relative movement information of users in a group can be acquired. In addition, by using surveillance cameras installed in the aisles of shopping malls and shopping streets and surveillance cameras installed at the entrance of the store and using face recognition technology, the leader point of any person entering the store is high. The clerk can know which person has a lower leader point. By knowing such information, it is possible to improve customer service and improve efficiency, for example, by giving a menu or wine list preferentially to a person with a high leader point.

また、ポイント算出部42は、店内におけるグループ行動履歴を取得し、商品選択に係る影響力を推定してもよい。例えば、ポイント算出部42は、あるユーザが購入した商品の棚に最初に到着したユーザを特定し、そのユーザのポイントを加算する等の処理を行って、商品選択に係るリーダーポイント(影響力値)を算出してもよい。すなわち、選択対象物が店舗の場合に限らず、商品など含む、アイテムの選択(選定)に係るリーダーポイント(影響力値)が算出される。   Further, the point calculation unit 42 may acquire the group action history in the store and estimate the influence on the product selection. For example, the point calculation unit 42 specifies a user who first arrives at a shelf of a product purchased by a certain user, performs processing such as adding points of the user, and performs processing such as adding a leader point (influence value ) May be calculated. That is, a leader point (influence value) related to selection (selection) of an item including not only a store but also a product or the like is calculated.

本実施例によれば、位置情報の時系列データに基づいて、グループを形成するので、行動をともにする複数の主体をグループ化できる。また、グループ化が自動的になされるので、ユーザに対する利便性を向上できる。また、位置情報の時系列データに基づいて、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出してからリーダーポイントを算出するので、グループ内のユーザの影響力を考慮したリーダーポイントを導出できる。また、リーダーポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するので、グループ内のユーザの影響力を考慮したアイテムを選択できる。   According to the present embodiment, since a group is formed based on the time-series data of the position information, it is possible to group a plurality of subjects who act together. Further, since the grouping is automatically performed, the convenience for the user can be improved. In addition, based on the time-series data of the position information, a characteristic action amount indicating a degree of matching with a predetermined action pattern in which the influence of the subject in the group is high is calculated, and then the leader point is calculated. Leader points can be derived in consideration of the influence of the users within the group. In addition, since the item to be presented to the group is selected so that the subject having the higher leader point is prioritized, the item can be selected in consideration of the influence of the users in the group.

また、位置情報の時系列データにおける主体の移動パターンが、所定の行動パターンに合致する回数、合致する時間、合致する移動距離、合致する確率、のうちの少なくとも1つを特徴行動量として算出するので、行動パターンの合致度にあった特徴行動量を導出できる。また、特徴行動量が多いほど、高い値となるようにリーダーポイントを算出するので、行動パターンの合致度に応じたリーダーポイントを導出できる。また、所定の行動パターンは、グループの移動方向を基準にして、グループの先頭から所定順位の位置に主体が位置するパターンであるので、グループ中のユーザが存在する位置に応じたユーザの影響力を高い精度で推定できる。また、所定順位が高いほど、高くなるようなリーダーポイントを算出するので、グループの先頭部分に存在するユーザの影響力が大きいと推定できる。   In addition, at least one of the number of times the subject's movement pattern in the time-series data of the position information matches the predetermined action pattern, the matching time, the matching movement distance, and the matching probability is calculated as the characteristic action amount. Therefore, it is possible to derive a characteristic action amount that matches the degree of matching of the action pattern. In addition, since the leader point is calculated so as to have a higher value as the characteristic action amount increases, a leader point corresponding to the degree of matching of the action pattern can be derived. Further, since the predetermined action pattern is a pattern in which the subject is located at a position of a predetermined order from the head of the group with reference to the moving direction of the group, the influence of the user according to the position where the user in the group is present Can be estimated with high accuracy. In addition, since the leader point is calculated such that the higher the predetermined rank is, the higher the influence of the user existing at the head of the group can be estimated.

また、所定の行動パターンは、グループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンであるので、ユーザの影響力を高い精度で推定できる。また、グループが複数に分割したときの小グループに含まれる主体の数に基づいて、リーダーポイントを算出するので、影響力の大きさを高い精度で推定できる。また、所定の行動パターンは、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンであるので、主体が停止する際の影響力を推定できる。また、停止に追従して停止した他の主体の数に基づいて、リーダーポイントを算出するので、影響力の大きさを高い精度で推定できる。また、グループに含まれた主体の数に応じて、リーダーポイントを算出するので、影響力の大きさを高い精度で推定できる。   In addition, the predetermined action pattern is a pattern in which, when a group is divided into a plurality of groups and then merges, the main body moves from the time of division in a direction in which the group moves after merging, so that the influence of the user is estimated with high accuracy. it can. In addition, since the leader point is calculated based on the number of subjects included in the small group when the group is divided into a plurality, the magnitude of the influence can be estimated with high accuracy. Further, the predetermined action pattern is a pattern in which, when the subject stops, the other subjects also stop following the stop, so that the influence when the subject stops can be estimated. In addition, since the leader point is calculated based on the number of other subjects that have stopped following the stop, the magnitude of the influence can be estimated with high accuracy. Also, since the leader point is calculated according to the number of subjects included in the group, the magnitude of the influence can be estimated with high accuracy.

また、リーダーポイントによって重み付けしながら、各主体に対応したユーザにおけるアイテムに対する嗜好度を加算することによって、グループにおけるアイテムに対する推薦度を導出し、推薦度に従ってアイテムを選択するので、グループに対してユーザの影響力を考慮したアイテムを選択できる。また、リーダーポイントによって重み付けしながら、各主体に対応したユーザにおけるアイテム属性に対する嗜好度を加算することによって、グループにおけるアイテム属性に対する嗜好度を導出するので、グループに対するユーザの影響力を考慮した嗜好度を導出できる。また、グループにおけるアイテム属性に対する嗜好度をもとに、アイテムを選択するので、グループに対してユーザの影響力を考慮したアイテムを、より多くの推薦候補の中から選択できる。また、算出したリーダーポイントが高い順に所定数の主体を特定し、その特定した主体のリーダーポイントに基づいて、アイテムを選択するので、特に影響力の大きい所定数の主体を考慮してアイテムを選択できる。また、グループ内のユーザの影響力を考慮することで、グループ内のユーザの影響力を均等とみなす方法より高い精度で、実際の行動につながるような情報を提供することができる。また、あらかじめグループ内のユーザの影響力に関する情報を登録しておかなくても、端末装置の位置情報のみから影響力を推定できる。   Also, by adding the preference level of the user corresponding to each subject to the item while adding weight to the leader point, the recommendation level for the item in the group is derived, and the item is selected according to the recommendation level. You can select items that take into account the influence of In addition, by adding the degree of preference for the item attribute of the user corresponding to each subject while weighting with the leader point, the degree of preference for the item attribute in the group is derived. Therefore, the degree of preference in consideration of the user's influence on the group. Can be derived. In addition, since an item is selected based on the degree of preference for an item attribute in a group, an item in consideration of the user's influence on the group can be selected from more recommendation candidates. In addition, a predetermined number of subjects are specified in descending order of the calculated leader points, and items are selected based on the leader points of the specified subjects. it can. In addition, by considering the influence of the users in the group, it is possible to provide information that leads to an actual action with higher accuracy than a method in which the influence of the users in the group is regarded as being equal. Further, the influence can be estimated only from the position information of the terminal device without registering the information on the influence of the users in the group in advance.

(実施例2)
次に、実施例2を説明する。実施例2は、実施例1と同様に、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。実施例2に係る情報提供装置も、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定するが、各ユーザの影響力を推定する際に、ユーザの属性情報も使用する。実施例2に係る情報提供システム100、端末装置16は、図1、図13と同様のタイプである。ここでは、差異を中心に説明する。
(Example 2)
Next, a second embodiment will be described. As in the first embodiment, the second embodiment relates to an information providing system including a plurality of terminal devices and an information providing device connectable thereto. The information providing apparatus according to the second embodiment also forms a group using the position information of the plurality of terminal devices, and estimates the influence of each user in the group. When estimating the influence of each user, , User attribute information is also used. The information providing system 100 and the terminal device 16 according to the second embodiment are the same types as those in FIGS. Here, the difference will be mainly described.

図15は、本発明の実施例2に係る情報提供装置10の構成を示す。情報提供装置10は、図2と同様に構成されるが、グループ情報処理部24は、ユーザ情報格納部28に記憶されたデータベースを参照可能に構成される。ポイント算出部42は、位置情報だけでなく、主体に対応したユーザの属性情報(年齢、性別など)を使用してグループ内の影響力を推定することによって、リーダーポイントを算出する。ユーザ情報格納部28は、ユーザ属性情報を格納する。図16は、ユーザ情報格納部28に記憶されたデータベースのデータ構造を示す。端末ID(またはユーザID)と、生年月日、性別、勤務先、役職、年収、今月の小遣い、などのユーザ属性項目が関連付けられながら格納されている。これは、一例であり、これ以外のユーザ属性項目のデータが格納されてもよいし、一部の属性項目のみが格納されてもよい。図15に戻る。   FIG. 15 illustrates a configuration of the information providing apparatus 10 according to the second embodiment of the present invention. The information providing device 10 is configured in the same manner as in FIG. 2, but the group information processing unit 24 is configured to be able to refer to the database stored in the user information storage unit 28. The point calculation unit 42 calculates the leader point by estimating the influence within the group using not only the position information but also the attribute information (age, sex, etc.) of the user corresponding to the subject. The user information storage unit 28 stores user attribute information. FIG. 16 shows the data structure of the database stored in the user information storage unit 28. Terminal IDs (or user IDs) are stored in association with user attribute items such as date of birth, gender, office, post, annual income, and extra money this month. This is an example, and data of other user attribute items may be stored, or only some of the attribute items may be stored. Referring back to FIG.

実施例1におけるポイント算出部42は、位置情報に基づくリーダーポイントを算出したが、実施例2におけるポイント算出部42は、それに加えて、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントを算出する。さらに、ポイント算出部42は、2つのリーダーポイントを用いて、総合的なリーダーポイントを算出する。以下では、端末装置iの位置情報に基づくリーダーポイントをPg[i]、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントをPh[i]、総合的なリーダーポイントをP[i]とする。ポイント算出部42は、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントPh[i]を以下に示す方法で算出する。   Although the point calculation unit 42 according to the first embodiment calculates the leader point based on the position information, the point calculation unit 42 according to the second embodiment also calculates the leader point based on the user attribute information. Further, the point calculation unit 42 calculates an overall leader point using the two leader points. Hereinafter, the leader point based on the position information of the terminal device i is Pg [i], the leader point based on the user attribute information is Ph [i], and the comprehensive leader point is P [i]. The point calculation unit 42 calculates the leader point Ph [i] based on the user attribute information by the following method.

第1の方法は、ユーザ属性項目毎に設定されたルールに基づき算出する方法である。例えば、一般的には、年齢が高いユーザの影響力が高いので、生年月日に基づいて、Ph[i]を算出することができる。具体的には、ポイント算出部42は、グループ内ユーザの生年月日に基づき、年齢が高いほど大きな値のリーダーポイントを付与する。例えば、ポイント算出部42は、年齢が1番高いユーザに「10」、年齢が2番目に高いユーザに「7」、年齢が3番目に高いユーザに「5」のリーダーポイントを付与する。また、ポイント算出部42は、付与するリーダーポイントの最大値を1として、0より大きく、1以下の値のリーダーポイントを年齢に応じて付与するようにしてもよい。また、ポイント算出部42は、年齢の順位が1つ異なる人と、年齢差が所定値以下である場合は、年齢差を無視して同じリーダーポイントを付与する等のルールを入れてもよい。   The first method is a method of calculating based on rules set for each user attribute item. For example, generally, since the influence of a user with a high age is high, Ph [i] can be calculated based on the date of birth. Specifically, the point calculation unit 42 gives a leader point of a larger value as the age is higher, based on the birth dates of the users in the group. For example, the point calculation unit 42 gives a leader point of “10” to a user with the highest age, “7” to a user with the second highest age, and “5” to a user with the third highest age. Further, the point calculation unit 42 may set the maximum value of the leader points to be given as 1, and give the leader points having a value larger than 0 and equal to or smaller than 1 according to the age. In addition, the point calculation unit 42 may include a rule such as ignoring the age difference and giving the same leader point to a person whose age rank is different by one from the other when the age difference is equal to or less than a predetermined value.

また、ポイント算出部42は、役職が高いほど、大きなリーダーポイントを付与する等のルールを用いてもよい。例えば、社長に「10」、部長に「5」、課長に「2」等のリーダーポイントを付与する。また、ポイント算出部42は、年収や今月の小遣いの金額に応じてリーダーポイントを算出してもよい。例えば、年収が高い人ほど影響力が高い傾向があるため、年収に所定係数(0.1%等)を乗じた値をPh[i]とすることができる。また、ポイント算出部42は、年収が1番多い人に「10」、2番目の人に「8」等のリーダーポイントを付与してもよく、年収の順序に応じて、所定のリーダーポイントを付与してもよい。今月の小遣いについても同様であるが、今月の小遣いの方が、飲食店等で各人が使える金額を正確に表す場合もあるため、年収を使うよりも正確に影響力を推定できる場合がある。また、ポイント算出部42は、性別に基づいてリーダーポイントを算出してもよい。   In addition, the point calculation unit 42 may use a rule such as giving a larger leader point as the position becomes higher. For example, leader points such as "10" are given to the president, "5" to the manager, and "2" to the section manager. In addition, the point calculation unit 42 may calculate the leader point according to the annual income and the amount of the pocket money of this month. For example, since a person with a higher annual income tends to have a higher influence, a value obtained by multiplying the annual income by a predetermined coefficient (eg, 0.1%) can be set to Ph [i]. Also, the point calculation unit 42 may give a leader point such as “10” to the person with the highest annual income and “8” to the second person, and a predetermined leader point may be assigned according to the order of the annual income. You may give. The same applies to this month's pocket money, but this month's pocket money may accurately represent the amount of money each person can use at restaurants, etc., so the influence may be more accurately estimated than using the annual income . Further, the point calculation unit 42 may calculate a leader point based on gender.

第2の方法は、複数のユーザ属性項目を用いて、ユーザ属性項目毎に算出されるリーダーポイントを加算する方法である。つまり、ポイント算出部42は、ユーザの属性情報に含まれた複数の項目に基づいてリーダーポイントを算出する。まず、ポイント算出部42は、生年月日に関して、第1の方法で述べた「年齢が高いほどリーダーポイントが高くなる」ルールを用いて、生年月日に関するリーダーポイントPh[1][i]を算出する。次に、ポイント算出部42は、役職に関して、第1の方法で述べた「役職が高いほどリーダーポイントが高くなる」ルールを用いて、役職に関するリーダーポイントPh[2][i]を算出する。このようにして、ポイント算出部42は、L個のユーザ属性項目に対して、Ph[l][i](l=1〜L、i=1〜N)を算出し、次のように、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントPh[i]を算出する。ここで、w[l](l=1〜L)は、ユーザ属性項目毎に定まる所定の重み係数であり、w[l]>0である。

Figure 0006638265
The second method is to add leader points calculated for each user attribute item by using a plurality of user attribute items. That is, the point calculation unit 42 calculates the leader point based on a plurality of items included in the attribute information of the user. First, the point calculation unit 42 calculates the leader point Ph [1] [i] related to the date of birth using the rule described above in the first method, “the leader point increases as the age increases”. calculate. Next, the point calculation unit 42 calculates the leader point Ph [2] [i] related to the position using the rule “the higher the position, the higher the leader point” described in the first method. In this way, the point calculation unit 42 calculates Ph [l] [i] (l = 1 to L, i = 1 to N) for the L user attribute items, and The leader point Ph [i] based on the user attribute information is calculated. Here, w [l] (l = 1 to L) is a predetermined weight coefficient determined for each user attribute item, and w [l]> 0.
Figure 0006638265

第3の方法は、複数のユーザ項目の組合せを用いて設定されたルールに基づき算出する方法である。例えば、ポイント算出部42は、生年月日が所定の範囲にあり、かつ所定の性別のユーザのリーダーポイントを相対的に高く算出する。例えば、特定の年齢層の女性は、飲食店への要求レベルが高い傾向にあるため、生年月日が所定の範囲であり、性別が女性のユーザに対して、所定のリーダーポイントを付与して、そのようなユーザの嗜好がグループの意思決定に反映され易くする。この第3の方法を単独で用いてもよいし、他の方法と組み合せてもよい。例えば、ポイント算出部42は、まず式(4)にしたがって、リーダーポイントを算出し、次に生年月日が所定の範囲にあり、かつ所定の性別のユーザに対して、「10」のリーダーポイントを加算する等の処理を行ってもよい。   The third method is a method of calculating based on a rule set using a combination of a plurality of user items. For example, the point calculation unit 42 calculates a relatively high leader point of a user having a birth date within a predetermined range and a predetermined gender. For example, women of a specific age group tend to have a high demand level for restaurants, so that the birth date is in a predetermined range and the gender of a female user is given a predetermined leader point. This makes it easier for such user preferences to be reflected in group decision-making. This third method may be used alone or in combination with another method. For example, the point calculation unit 42 first calculates a leader point according to the equation (4), and then gives a leader point of “10” to a user whose birth date is within a predetermined range and of a predetermined gender. May be performed.

第4の方法は、ユーザの所属する組織を考慮したルールを用いる方法である。その際、ポイント算出部42は、ユーザ情報格納部28に記憶された情報を参照する。図17は、ユーザ情報格納部28に記憶された別のデータベースのデータ構造を示す。これは、会社間の取引関係を示す。ここは、X社がY社に仕事を発注し、さらにY社がZ社に仕事を発注している状況を示している。一般的には、発注先の会社の人が、発注元の会社の人の嗜好に合わせて、レストラン等の店を選ぶことが多いため、そのような傾向をリーダーポイントに反映させる。図16、図17に示す例では、勤務先=Xのユーザのリーダーポイントが最も高く、次に勤務先=Yのユーザのリーダーポイントが高く、勤務先=Zのユーザのリーダーポイントが最も低くなる。また、勤務先が同じユーザが複数存在する場合、それらのリーダーポイントを同じ値にしてもよいし、生年月日、性別、役職などの属性項目を用いて、差をつけてもよい。   The fourth method is to use a rule that takes into account the organization to which the user belongs. At that time, the point calculation unit 42 refers to the information stored in the user information storage unit 28. FIG. 17 shows a data structure of another database stored in the user information storage unit 28. This indicates a business relationship between the companies. This shows a situation in which Company X orders a job from Company Y, and Company Y orders a job from Company Z. Generally, the ordering company person often selects a restaurant or the like in accordance with the taste of the ordering company person, and such a tendency is reflected in the leader point. In the examples shown in FIGS. 16 and 17, the leader point of the user with the workplace = X is the highest, the leader point of the user with the workplace = Y is the highest, and the leader point of the user with the workplace = Z is the lowest. . When there are a plurality of users who work at the same place, the leader point may be set to the same value, or a difference may be made using attribute items such as date of birth, gender, and post.

第5の方法は、生年月日と処理を行う月日(現在日時)との関係を用いる方法である。例えば、リーダーポイントを算出する年月日が2015年5月3日であり、生年月日が1979年5月3日のユーザがグループに存在する場合、その人のお誕生会等が行われる可能性があるため、ポイント算出部42は、その人のリーダーポイントを通常よりも高く算出する。すなわち、ポイント算出部42は、処理を行う日が誕生日または誕生日の近傍に該当するユーザのリーダーポイントを相対的に高く算出する。このようにポイント算出部42は、処理を実行する日付とユーザの属性情報との関係に応じてリーダーポイントを算出する。   The fifth method is a method that uses the relationship between the date of birth and the date (current date and time) at which processing is performed. For example, if the date on which the leader point is calculated is May 3, 2015, and the user whose birth date is May 3, 1979 exists in the group, a birthday party or the like of the person may be performed. Therefore, the point calculation unit 42 calculates the leader point of the person higher than usual. That is, the point calculation unit 42 calculates a relatively high leader point of a user whose processing date is on or near the birthday. As described above, the point calculation unit 42 calculates the leader point according to the relationship between the date on which the process is executed and the attribute information of the user.

第6の方法は、性別と処理を行う月日(現在日時)との関係を用いる方法である。例えば、リーダーポイントを算出する現在日時が2015年3月14日のホワイトデーである場合、男性が女性の嗜好に合わせて飲食店を選ぶ可能性が高いので、ポイント算出部42は、女性のリーダーポイントを通常よりも高く算出する。なお、ポイント算出部42は、上述した第1〜第6の方法は、いずれか1つを単独で用いてもよいし、複数の方法を組み合せて使ってもよい。   The sixth method is a method that uses the relationship between gender and the date (current date and time) at which processing is performed. For example, if the current date and time for calculating the leader point is White Day on March 14, 2015, it is highly likely that a man will select a restaurant in accordance with the preference of a woman, so the point calculation section 42 calculates the leader point of the woman. Is calculated higher than usual. Note that the point calculation unit 42 may use any one of the first to sixth methods described above alone, or may use a combination of a plurality of methods.

次に、ポイント算出部42は、総合的なリーダーポイントP[i]を次のように算出する。

Figure 0006638265
ここで、実施例1で説明した端末iの位置情報に基づくリーダーポイントをPg[i](実施例1においてはP[i]と表記)、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントをPh[i]と示す。また、α1、α2は、α1>0、α2>0を満たす所定の係数である。つまり、ポイント算出部42は、位置情報に基づくリーダーポイントとユーザ属性情報に基づくリーダーポイントとの重み付き加算を実行する。なお、α1=1、α2=1として、位置情報に基づくリーダーポイントとユーザ属性情報に基づくリーダーポイントとの和(加算値)を総合的なリーダーポイントとしてもよい。 Next, the point calculation unit 42 calculates the overall leader point P [i] as follows.
Figure 0006638265
Here, the leader point based on the position information of the terminal i described in the first embodiment is Pg [i] (in the first embodiment, described as P [i]), and the leader point based on the user attribute information is Ph [i]. Show. Α1 and α2 are predetermined coefficients that satisfy α1> 0 and α2> 0. That is, the point calculation unit 42 performs weighted addition of the leader point based on the position information and the leader point based on the user attribute information. Note that assuming α1 = 1 and α2 = 1, the sum (addition value) of the leader point based on the position information and the leader point based on the user attribute information may be used as the overall leader point.

また、ポイント算出部42は、総合的なリーダーポイントP[i]を次のように算出してもよい。

Figure 0006638265
ここで、γ1、γ2は、γ1>0、γ2>0を満たす所定数である。すなわち、Pg[i]を基数とし、γ1を指数とする累乗値と、Ph[i]を基数とし、γ2を指数とする累乗値との積(乗算値)をP[i]とする。Pg[i]をPh[i]に強く反映させたい場合は、γ1を大きな値にし、Ph[i]をPh[i]に強く反映させたい場合は、γ2を大きな値にするとよい。なお、γ1=1、γ2=1として、位置情報に基づくリーダーポイントとユーザ属性情報に基づくリーダーポイントとの積(乗算値)を総合的なリーダーポイントとしてもよい。ポイント算出部42が、式(5)または式(6)に基づいて、総合的なリーダーポイントをP[i]を算出した後、実施例1と同様な処理が実行されればよい。つまり、式(5)または式(6)に基づいて算出したP[i]が式(1)に代入される。 The point calculation unit 42 may calculate the total leader point P [i] as follows.
Figure 0006638265
Here, γ1 and γ2 are predetermined numbers that satisfy γ1> 0 and γ2> 0. That is, a product (multiplied value) of a power value having Pg [i] as a radix and γ1 as an exponent and a power value having Ph [i] as a radix and γ2 as an exponent is P [i]. When it is desired to strongly reflect Pg [i] on Ph [i], γ1 is set to a large value. When it is desired to strongly reflect Ph [i] on Ph [i], γ2 is set to a large value. Note that, with γ1 = 1 and γ2 = 1, the product (multiplied value) of the leader point based on the position information and the leader point based on the user attribute information may be used as the overall leader point. After the point calculation unit 42 calculates the total leader point P [i] based on the equation (5) or the equation (6), the same processing as in the first embodiment may be executed. That is, P [i] calculated based on Expression (5) or Expression (6) is substituted into Expression (1).

本実施例によれば、主体に対応したユーザの属性情報に応じてもリーダーポイントを算出するので、グループ内のユーザの影響力の推定精度を向上できる。また、ユーザの属性情報に含まれた複数の項目に基づいてリーダーポイントを算出するので、推定精度を向上できる。また、処理を実行する日付とユーザの属性情報との関係に応じてリーダーポイントを算出するので、処理を実行する日付を考慮しながら影響力を推定できる。   According to the present embodiment, since the leader point is calculated according to the attribute information of the user corresponding to the subject, the estimation accuracy of the influence of the users in the group can be improved. Further, since the leader point is calculated based on a plurality of items included in the user attribute information, the estimation accuracy can be improved. In addition, since the leader point is calculated according to the relationship between the date at which the process is executed and the attribute information of the user, the influence can be estimated while considering the date at which the process is executed.

(実施例3)
次に、実施例3を説明する。実施例3は、これまでと同様に、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。実施例3に係る情報提供装置も、実施例2と同様に、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定する。実施例3は、グループが家族である場合を想定する。実施例3に係る情報提供システム100、端末装置16、情報提供装置10は、図1、図13、図15と同様のタイプである。ここでは、差異を中心に説明する。
(Example 3)
Next, a third embodiment will be described. Example 3 relates to an information providing system including a plurality of terminal devices and an information providing device connectable to the plurality of terminal devices, as in the past. Similarly to the second embodiment, the information providing apparatus according to the third embodiment also forms a group using the position information of a plurality of terminal devices, and estimates the influence of each user in the group. In the third embodiment, it is assumed that the group is a family. The information providing system 100, the terminal device 16, and the information providing device 10 according to the third embodiment are of the same type as those in FIGS. Here, the difference will be mainly described.

図15のグループ形成部40は、主体に対応したユーザの属性情報に応じて、グループを形成するための条件を変更する。ユーザの属性情報は、ユーザ情報格納部28に記憶されている。図18は、本発明の実施例3に係るユーザ情報格納部28に記憶された別のデータベースのデータ構造を示す。図示のごとく、家族単位で端末IDが登録されている。図15に戻る。グループ形成部40は、家族単位で端末IDが登録されている場合、これらの端末装置16を1つのグループと判定する条件を、通常に比べて緩和する。例えば、所定時間以上、所定の距離以内に存在する端末装置16を1つのグループとして判定する場合、グループ形成部40は、端末間の距離のしきい値を通常よりも長くしたり、所定時間を短くしたりする。家族は共通の目的地に向かって、一緒に行動する可能性が高いという仮定に基づく処理である。例えば、目的地に向かう過程において、一時的に子供が先に離れて行ってしまっても、グループ行動である判定を維持して、適切な情報提供をすることができる。   The group forming unit 40 in FIG. 15 changes the condition for forming a group according to the attribute information of the user corresponding to the subject. The user attribute information is stored in the user information storage unit 28. FIG. 18 shows a data structure of another database stored in the user information storage unit 28 according to the third embodiment of the present invention. As shown, the terminal ID is registered for each family. Referring back to FIG. When terminal IDs are registered in family units, the group forming unit 40 relaxes the conditions for determining these terminal devices 16 as one group as compared to normal. For example, when the terminal device 16 existing within a predetermined distance for a predetermined time or longer is determined as one group, the group forming unit 40 sets the threshold value of the distance between terminals longer than usual, or sets the predetermined time to Or shorten it. The process is based on the assumption that families are likely to act together toward a common destination. For example, even if the child temporarily goes away first in the process of heading to the destination, it is possible to provide appropriate information while maintaining the determination of the group behavior.

ポイント算出部42は、図18に示したデータベースに登録された生年月日と続柄を用いて、所定年齢以下(例えば、小学生以下)の子供の位置情報に基づくリーダーポイントを親よりも低くする処理を行う。例えば、ポイント算出部42は、グループの先頭に子供が位置する回数が多くても、位置情報に基づくリーダーポイントにあまり反映しない処理を行う。具体的には、ポイント算出部42は、所定年齢以下の子供の端末装置16に対して、先頭位置が観測された回数に0.1を乗じたり、リーダーポイント算出に使う先頭位置の回数に上限を設けたりする等の制御処理を行う。小さい子供は衝動的、突発的に行動することが多いが、このような制御処理を行うことにより、位置情報に基づくリーダーポイントを精度よく算出される。   The point calculation unit 42 uses the date of birth and the relationship registered in the database shown in FIG. 18 to lower the leader point based on the positional information of the child of a predetermined age or less (for example, elementary school student or less) than the parent. I do. For example, even if the number of times that the child is located at the head of the group is large, the point calculation unit 42 performs a process that does not significantly reflect the leader point based on the position information. Specifically, the point calculation unit 42 multiplies the number of times the head position is observed by 0.1 for the terminal device 16 of a child under a predetermined age or sets an upper limit on the number of head positions used for leader point calculation. Control processing such as providing a control. Small children often act impulsively or suddenly, but by performing such control processing, a leader point based on position information is accurately calculated.

また、ポイント算出部42は、一般的に、家庭内における母親の影響力が最も強いため、母親のリーダーポイントを最も大きくする処理を行ってもよい。また、ポイント算出部42は、処理を行う月日(現在日時)と家庭内の続柄との関連性を用いて算出してもよい。例えば、リーダーポイントを算出する現在日時が2015年6月21日であり、父の日に相当する場合、ポイント算出部42は、父親のリーダーポイントを通常よりも高く算出してもよい。   In addition, since the mother generally has the strongest influence in the home, the point calculation unit 42 may perform processing to maximize the mother's leader point. Further, the point calculation unit 42 may calculate using the relevance between the month and day (current date and time) at which the processing is performed and the domestic relationship. For example, when the current date and time for calculating the leader point is June 21, 2015, which corresponds to Father's Day, the point calculation unit 42 may calculate the father's leader point higher than usual.

本実施例によれば、主体に対応したユーザの属性情報に応じて、グループを形成するための条件を変更するので、家族等の事情に適したグループを形成できる。また、家族構成に応じてリーダーポイントを算出するので、家族内での影響力を高い精度で推定できる。   According to the present embodiment, the conditions for forming a group are changed according to the attribute information of the user corresponding to the subject, so that a group suitable for circumstances such as a family can be formed. In addition, since the leader point is calculated according to the family structure, the influence within the family can be estimated with high accuracy.

(実施例4)
次に、実施例4を説明する。実施例4は、これまでと同様に、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。実施例4に係る情報提供装置も、これまでと同様に、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定する。一方、これまでは、グループ内のユーザに共通の情報を提供しているが、実施例4では、位置情報、ユーザ嗜好情報、ユーザ属性情報のうちの少なくとも1つを使用して、1つのグループ内に複数のサブグループを形成し、各々のサブグループに対して、適切な情報を提供する。実施例4に係る情報提供システム100、端末装置16、情報提供装置10は、図1、図13、図15と同様のタイプである。ここでは、差異を中心に説明する。
(Example 4)
Next, a fourth embodiment will be described. Fourth Embodiment A fourth embodiment relates to an information providing system including a plurality of terminal devices and an information providing device connectable to them, as in the past. The information providing apparatus according to the fourth embodiment also forms a group using the positional information of a plurality of terminal devices and estimates the influence of each user in the group, as in the past. On the other hand, in the past, common information was provided to the users in the group, but in the fourth embodiment, at least one of the position information, the user preference information, and the user attribute information is used to form one group. A plurality of subgroups, and provide appropriate information to each subgroup. The information providing system 100, the terminal device 16, and the information providing device 10 according to the fourth embodiment are of the same type as in FIGS. 1, 13, and 15. Here, the difference will be mainly described.

図15のグループ形成部40は、グループに含まれた複数の主体を少なくとも2つのサブグループにも分類することによって、少なくとも2つのサブグループを形成する。前述のごとく、グループ形成部40は、位置情報管理部22に格納された位置情報に基づいて、図5に示すような端末間の平均距離を示す行列データを算出している。グループ形成部40は、この行列データを用いて、サブグループを形成する。グループ形成部40は、サブグループを形成するための所定のしきい値を設定し、端末間の平均距離がそのしきい値以下の端末装置を同じサブグループに対応させる処理を行う。例えば、サブグループしきい値=3mという条件を第1端末装置16aから第5端末装置16eで構成されるグループに適用する。その場合、第1端末装置16a、第2端末装置16b、第3端末装置16cで構成されるサブグループ1と、第4端末装置16d、第5端末装置16eで構成されるサブグループの2つのサブグループが作成される。   The group forming unit 40 in FIG. 15 forms at least two subgroups by classifying a plurality of subjects included in the group into at least two subgroups. As described above, the group forming unit 40 calculates the matrix data indicating the average distance between the terminals as shown in FIG. 5 based on the position information stored in the position information management unit 22. The group forming unit 40 forms a subgroup using the matrix data. The group forming unit 40 sets a predetermined threshold value for forming a subgroup, and performs processing for associating terminal devices whose average distance between terminals is equal to or less than the threshold value to the same subgroup. For example, the condition that the subgroup threshold value is 3 m is applied to a group including the first terminal device 16a to the fifth terminal device 16e. In that case, there are two sub-groups, a sub-group 1 composed of the first terminal 16a, the second terminal 16b, and the third terminal 16c, and a sub-group composed of the fourth terminal 16d and the fifth terminal 16e. A group is created.

これとは別に、グループ形成部40が、ユーザの嗜好情報を用いてサブグループを形成する方法を説明する。ユーザ情報格納部28には、図10に示すようなユーザ嗜好情報(嗜好度)F[i][j]が格納されている(i=1〜N、j=1〜M)。これは、端末装置i(ユーザiに相当)の料理ジャンルjに対する嗜好の強さを示す数値である。このデータに基づいて、グループ形成部40は、2つの端末装置16(2人ユーザ)間の嗜好の一致度を、次のようなコサイン尺度にしたがって算出する。

Figure 0006638265
ここで、E[i][p]は、端末装置iと端末装置pの嗜好に関する類似度であり、数値が大きいほど、両者の嗜好が一致していることを示す。ここで、i=1〜N、p=1〜N、i≠pである。 Separately, a method in which the group forming unit 40 forms a subgroup using the user preference information will be described. The user information storage unit 28 stores user preference information (preference degree) F [i] [j] as shown in FIG. 10 (i = 1 to N, j = 1 to M). This is a numerical value indicating the strength of preference of the terminal device i (corresponding to the user i) for the cooking genre j. Based on this data, the group forming unit 40 calculates the degree of preference matching between the two terminal devices 16 (two users) according to the following cosine scale.
Figure 0006638265
Here, E [i] [p] is a similarity regarding the preference of the terminal device i and the terminal device p, and the larger the numerical value, the more the preference of the two matches. Here, i = 1 to N, p = 1 to N, and i ≠ p.

あるいは、グループ形成部40は、次に示す相関係数にしたがって、端末装置iと端末装置pの類似度E[i][p]を算出してもよい。

Figure 0006638265
ここで、Fa[i]は、端末装置iに対応する嗜好情報F[i][j]の平均値であり、Fa[p]は、端末装置pに対応する嗜好情報F[p][j]の平均値である。式(8)によるE[i][p]は、−1〜+1の範囲の値をとり、式(7)同様に、端末装置iと端末装置pの嗜好が一致しているほど大きな値となる。また、これ以外の方法で、2つの端末装置16の間の嗜好に関する類似度を算出してもよい。例えば、端末装置iの嗜好情報と、端末装置pの嗜好情報との距離(ユークリッド距離など)の逆数を類似度としてもよい。このようにして、グループ形成部40は、グループ内の端末装置16の間の類似度を算出し、類似度が所定のしきい値以上である端末装置をまとめてサブグループとする。 Alternatively, the group forming unit 40 may calculate the similarity E [i] [p] between the terminal device i and the terminal device p according to the following correlation coefficient.
Figure 0006638265
Here, Fa [i] is the average value of the preference information F [i] [j] corresponding to the terminal device i, and Fa [p] is the preference information F [p] [j corresponding to the terminal device p. ] Is the average value. E [i] [p] according to equation (8) takes a value in the range of −1 to +1. Similarly to equation (7), E [i] [p] increases as the preference of the terminal device i and the terminal device p coincides with each other. Become. Alternatively, the similarity regarding the preference between the two terminal devices 16 may be calculated by other methods. For example, the reciprocal of the distance (such as the Euclidean distance) between the preference information of the terminal device i and the preference information of the terminal device p may be used as the similarity. In this way, the group forming unit 40 calculates the similarity between the terminal devices 16 in the group, and collects the terminal devices whose similarity is equal to or greater than the predetermined threshold value into a subgroup.

さらに、これらとは別に、ユーザ属性情報を用いて、サブグループを形成する方法を説明する。ユーザ属性情報からサブグループを作成する第1の方法は、同じユーザ属性項目を持つ端末装置16をサブグループとする方法である。例えば、図16に示すユーザ属性情報の場合、グループ形成部40は、勤務先毎にX、Y、Zの3つのサブグループを形成する。また、グループ形成部40は、役職レベルが同じまたは近い人をまとめて、サブグループを形成してもよい。例えば、重役、部長、課長、主任、一般といったサブグループを形成すればよい。また、グループ形成部40は、年齢層別にサブグループを形成してもよい。例えば、10代、20代、30代、40代、50代、60代などのサブグループを形成すればよい。また、グループ形成部40は、年収別にサブグループを形成してもよい。例えば、300万円〜400万円、400万円〜500万円、500万円〜600万円など所定の年収範囲に基づいて、サブグループを形成すればよい。   Further, a method of forming a subgroup using user attribute information will be described separately. A first method of creating a subgroup from user attribute information is a method in which terminal devices 16 having the same user attribute item are set as a subgroup. For example, in the case of the user attribute information shown in FIG. 16, the group forming unit 40 forms three subgroups of X, Y, and Z for each work place. In addition, the group forming unit 40 may form a subgroup by grouping persons having the same or similar post levels. For example, subgroups such as executives, general managers, section managers, chiefs, and general members may be formed. Further, the group forming unit 40 may form a subgroup for each age group. For example, subgroups such as teens, twenties, thirties, forties, fifties, and sixties may be formed. Further, the group forming unit 40 may form a subgroup according to annual income. For example, a subgroup may be formed based on a predetermined annual income range such as 3,000,000 yen to 4,000,000 yen, 4,000,000 yen to 5,000,000 yen, 5,000,000 yen to 6,000,000 yen.

ユーザ属性情報からサブグループを作成する第2の方法は、ユーザ属性情報に係る端末装置16の間の類似度を算出する方法である。図16に示すように、端末装置iに対して、属性項目lのユーザ属性情報G[i][l]が格納されている(i=1〜N、l=1〜L)。グループ形成部40は、次のように、ユーザ属性情報に係る端末装置iと端末装置pとの類似度Q[i][p](i≠p)を算出する。

Figure 0006638265
ここで、δ関数は典型的には、2つの引数が一致する場合に「1」、異なる場合に「0」を返す関数である。なお、属性項目に応じて、異なる応答特性のδ関数を用いてもよい。例えば、属性項目が、性別、勤務先などのように名義尺度である場合には、2つの引数が完全一致する場合にのみ「1」を返す関数が使用される。一方、属性項目が年収、今月の小遣い、などのように数値(間隔尺度または比例尺度)である場合には、2つの引数の相対的な差が10%以下である場合に「1」を返し、それ以外の場合に「0」を返すような関数が使用される。 A second method of creating a subgroup from the user attribute information is a method of calculating the similarity between the terminal devices 16 related to the user attribute information. As shown in FIG. 16, the user attribute information G [i] [l] of the attribute item 1 is stored for the terminal device i (i = 1 to N, l = 1 to L). The group forming unit 40 calculates the similarity Q [i] [p] (i ≠ p) between the terminal device i and the terminal device p according to the user attribute information as follows.
Figure 0006638265
Here, the δ function is a function that typically returns “1” when two arguments match and returns “0” when the two arguments differ. Note that a δ function having different response characteristics may be used depending on the attribute item. For example, when the attribute item is a nominal scale such as gender, work place, etc., a function that returns “1” only when the two arguments completely match is used. On the other hand, if the attribute item is a numerical value (interval scale or proportional scale) such as annual income, this month's pocket money, etc., “1” is returned if the relative difference between the two arguments is 10% or less. Otherwise, a function that returns "0" is used.

あるいは、2つの引数が完全に一致した場合に「1」、誤差5%以内であれば「0.8」、誤差5〜10%であれば「0.5」、誤差10〜20%であれば「0.2」、誤差20%以上であれば「0」を返す特性の関数が使用されてもよい。グループ形成部40は、ユーザ属性情報に係る類似度Q[i][p](i=1〜N、p=1〜N、i≠p)を算出した後、類似度が所定のしきい値以上である端末装置16をまとめてサブグループとする。またさらに、グループ形成部40は、前述の方法を組み合せてサブグループを作成してもよい。例えば、位置情報と、ユーザ嗜好情報と、ユーザ属性情報の3つを全て使ってサブグループを作成してもよい。   Alternatively, "1" when the two arguments completely match, "0.8" if the error is within 5%, "0.5" if the error is 5 to 10%, and 10 to 20%. For example, a function having a characteristic that returns “0.2” and an error of 20% or more and returns “0” may be used. After calculating the similarity Q [i] [p] (i = 1 to N, p = 1 to N, i ≠ p) related to the user attribute information, the group forming unit 40 determines that the similarity is a predetermined threshold. The above terminal devices 16 are collectively referred to as a subgroup. Furthermore, the group forming unit 40 may create a subgroup by combining the above-described methods. For example, a subgroup may be created using all three pieces of position information, user preference information, and user attribute information.

このようにしてサブグループを作成した後、アイテム選択部26は、サブグループ毎に推薦情報を作成する。つまり、アイテム選択部26は、これまでのグループに関する処理をサブグループに対応させて処理を実行する。これは、ポイント算出部42において算出したリーダーポイントが高い主体を優先するように、それぞれのサブグループに対して提示すべきアイテムも選択することに相当する。1つのサブグループに対して作成された推薦情報は、当該サブグループに属する端末装置16にのみ提供されてもよいし、他のサブグループに属する端末装置16(グループ内の全ての端末装置16)に提供されてもよい。 After creating a subgroup in this way, the item selecting unit 26 creates recommendation information for each subgroup. In other words, the item selection unit 26 executes the processing related to the group so far corresponding to the sub-group. This is equivalent to selecting an item to be presented to each subgroup so that a subject having a higher leader point calculated by the point calculation unit 42 is prioritized. The recommendation information created for one subgroup may be provided only to the terminal devices 16 belonging to the subgroup, or the terminal devices 16 belonging to another subgroup (all the terminal devices 16 in the group). May be provided.

本実施例によれば、グループに含まれた複数の主体を少なくとも2つのサブグループにも分類することによって、少なくとも2つのサブグループを形成するので、グループの中でも類似性を有した主体をサブグループ化できる。また、リーダーポイントが高い主体を優先するように、それぞれのサブグループに対して提示すべきアイテムも選択するので、サブグループ毎にアイテムを提示できる。また、グループ全員が入店できる店舗が存在しない場合などに、グループを2つ以上のサブグループに分割し、サブグループ毎に入店可能な店舗を提示してもよい。各々のサブグループは、ユーザの行動、ユーザの嗜好、ユーザの属性のうちの少なくとも1つに関して、相対的に類似性の高いメンバーで構成されるため、ユーザ間のコミュニケーションが容易に取れる可能性が高く、ユーザの利便性と満足度を高めることができる。   According to this embodiment, at least two subgroups are formed by classifying a plurality of subjects included in a group into at least two subgroups. Can be In addition, since items to be presented to each subgroup are also selected so that a subject having a higher leader point is prioritized, items can be presented for each subgroup. In addition, for example, when there is no store where all the groups can enter, the group may be divided into two or more subgroups, and the stores that can enter the store may be presented for each subgroup. Each subgroup is composed of members having relatively high similarity with respect to at least one of a user's behavior, a user's preference, and a user's attribute, so that communication between users may be easily taken. It is possible to increase user convenience and satisfaction.

(実施例5)
次に、実施例5を説明する。実施例5は、これまでと同様に、これまでと同様に、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。実施例5に係る情報提供装置も、これまでと同様に、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定する。これまでは、グループ内の各ユーザの影響力をもとにアイテムを選択していたが、実施例5では、グループ内の各ユーザの影響力を示す情報を提供する。実施例5に係る情報提供システム100、端末装置16は、図1、図13と同様のタイプである。ここでは、差異を中心に説明する。
(Example 5)
Next, a fifth embodiment will be described. The fifth embodiment relates to an information providing system including a plurality of terminal devices and an information providing device connectable to them, as in the past. The information providing apparatus according to the fifth embodiment also forms a group using the position information of a plurality of terminal devices and estimates the influence of each user in the group, as in the past. Until now, the item was selected based on the influence of each user in the group. In the fifth embodiment, information indicating the influence of each user in the group is provided. The information providing system 100 and the terminal device 16 according to the fifth embodiment are of the same type as those in FIGS. Here, the difference will be mainly described.

図19は、本発明の実施例5に係る情報提供装置10の構成を示す。情報提供装置10は、受信部20、位置情報管理部22、グループ情報処理部24、ユーザ情報格納部28、送信部32、制御部34を含む。また、グループ情報処理部24は、グループ形成部40、ポイント算出部42を含み、ユーザ情報格納部28は、ポイント格納部44を含む。これまでの情報提供装置10は、グループに属する端末装置16に対して、位置情報に基づく店舗情報などを推薦情報として提供するが、実施例5での情報提供装置10は、グループ内のユーザの影響力を示す情報を提供する。すなわち、ポイント算出部42は、端末装置16毎にリーダーポイントを算出し、送信部32は、ポイント算出部42において算出したリーダーポイント、またはリーダーポイントを集約した指標を各端末装置16に送信する。なお、送信先は、グループ内の端末装置16に限定されず、それ以外の端末装置16や他の装置(例えば、マーケティングデータ分析システムなど)であってもよい。   FIG. 19 illustrates a configuration of the information providing apparatus 10 according to the fifth embodiment of the present invention. The information providing device 10 includes a reception unit 20, a position information management unit 22, a group information processing unit 24, a user information storage unit 28, a transmission unit 32, and a control unit 34. Further, the group information processing unit 24 includes a group forming unit 40 and a point calculating unit 42, and the user information storing unit 28 includes a point storing unit 44. The conventional information providing apparatus 10 provides store information and the like based on the location information as recommendation information to the terminal devices 16 belonging to the group. Provide information indicating influence. That is, the point calculation unit 42 calculates a leader point for each terminal device 16, and the transmission unit 32 transmits the leader point calculated by the point calculation unit 42 or an index that aggregates the leader points to each terminal device 16. The transmission destination is not limited to the terminal device 16 in the group, and may be another terminal device 16 or another device (for example, a marketing data analysis system or the like).

一方、図13に示した端末装置16の送信部56は、情報提供装置10から、リーダーポイントあるいはリーダーポイントを集約した指標に関するデータを受信する。制御部54は、送信部56において受信したデータを表示部52に表示させる制御を行う。なお、端末装置16の制御部54は、受信したデータが表示用データである場合、それにしたがって表示部52を制御する。また、端末装置16の制御部54は、受信したデータが素材用データである場合、それに基づき表示用データを作成し、表示部52に表示させる。   On the other hand, the transmission unit 56 of the terminal device 16 shown in FIG. The control unit 54 controls the display unit 52 to display the data received by the transmission unit 56. When the received data is display data, the control unit 54 of the terminal device 16 controls the display unit 52 accordingly. When the received data is material data, the control unit 54 of the terminal device 16 creates display data based on the data and causes the display unit 52 to display the data.

図20は、本発明の実施例5に係る表示部52に表示される画面を示す。これは、端末装置16におけるリーダーポイントの表示の一例に相当する。本図に示す例では、実際に1つのグループを形成した5つの端末装置16について、各々のリーダーポイントを表示している。横軸のA、B、C、D、Eは、グループ内の端末装置16に付与された端末IDを示す。それらは、前述のごとく、第1端末装置16a、第2端末装置16b、第3端末装置16c、第4端末装置16d、第5端末装置16eに対応する。また、縦軸はリーダーポイントを示す。図示のごとく、第3端末装置16cのリーダーポイントが最も高く、2番目に第2端末装置16bが高い。またこの例では、グループ内のリーダーポイントの総和が「1」になるように正規化した値を用いているが、総和を「100」としたり、最大値が所定の値(例えば、100)にしたりするようにしてもよい。   FIG. 20 illustrates a screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention. This corresponds to an example of the display of the leader point on the terminal device 16. In the example shown in the figure, the leader points are displayed for the five terminal devices 16 that have actually formed one group. A, B, C, D, and E on the horizontal axis indicate terminal IDs assigned to the terminal devices 16 in the group. These correspond to the first terminal device 16a, the second terminal device 16b, the third terminal device 16c, the fourth terminal device 16d, and the fifth terminal device 16e, as described above. The vertical axis indicates the leader point. As shown, the leader point of the third terminal device 16c is the highest, and the second terminal device 16b is the second highest. In this example, a value normalized so that the sum of the leader points in the group is "1" is used. However, the sum is set to "100" or the maximum value is set to a predetermined value (for example, 100). Or you may make it.

図21は、本発明の実施例5に係る表示部52に表示される別の画面を示す。これは、リーダーポイント表示の別の一例に相当する。ここでは、位置情報に基づくリーダーポイントPgをドットパターンで、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントPhを斜線パターンで示す。このような表示をすると、各ユーザのリーダーポイントをより詳細に表すことができる。例えば、第3端末装置16cに次いで、第2端末装置16bのリーダーポイントが大きいが、両者の構成は大きく異なっている。第3端末装置16cはユーザ属性情報に基づくリーダーポイントが大きいのに対し、第2端末装置16bは位置情報の基づくリーダーポイントが大きいことが分かる。この例では、リーダーポイントは、PgとPhの和(加算値)であり、グループ内のPgの総和が「100」、Phの総和が「100」になるように正規化されている。   FIG. 21 shows another screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention. This corresponds to another example of the leader point display. Here, the leader point Pg based on the position information is indicated by a dot pattern, and the leader point Ph based on the user attribute information is indicated by a hatched pattern. With such a display, the leader point of each user can be represented in more detail. For example, after the third terminal device 16c, the leader point of the second terminal device 16b is larger, but the configurations of both are greatly different. It can be seen that the third terminal device 16c has a large leader point based on the user attribute information, while the second terminal device 16b has a large leader point based on the location information. In this example, the leader point is the sum (addition value) of Pg and Ph, and is normalized such that the sum of Pg in the group is “100” and the sum of Ph is “100”.

図22は、本発明の実施例5に係る表示部52に表示される別の画面を示す。これは、サブグループを形成した場合のリーダーポイント表示の一例に相当する。この例では、第1端末装置16a、第2端末装置16b、第3端末装置16cがサブグループ1に対応し、第4端末装置16d、第5端末装置16eがサブグループ2に対応する。PgおよびPhは、それぞれサブグループ内の総和が「100」となるように正規化されている。図19に戻る。   FIG. 22 shows another screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention. This corresponds to an example of a leader point display when a subgroup is formed. In this example, the first terminal device 16a, the second terminal device 16b, and the third terminal device 16c correspond to the subgroup 1, and the fourth terminal device 16d and the fifth terminal device 16e correspond to the subgroup 2. Pg and Ph are normalized such that the sum in each subgroup becomes “100”. It returns to FIG.

ポイント算出部42において算出されるリーダーポイント関連のデータは、店舗等を1回選ぶ際の行動履歴に基づくものであってもよいし、複数回の行動履歴に基づくものであってもよい。1回のグループ行動におけるリーダーポイントは、短期的なリーダーポイントであるといえる。また、複数回のグループ行動におけるリーダーポイントを集計(集約)した値(指標)は、長期的なリーダーポイントであるともいえる。長期的なリーダーポイントを提供するために、ポイント格納部44は、ポイント算出部42で過去に算出されたリーダーポイントを、各主体に対応させて格納する。図23は、本発明の実施例5に係るポイント算出部42に記憶されたデータベース(ポイント履歴テーブル)のデータ構造を示す。ポイント履歴テーブルは、グループID、端末ID、算出日時、リーダーポイント、店舗ID、目的分類を関連付けたポイント履歴データを格納する。グループIDは、上述したように、グループを一意に識別可能なIDであり、グループが生成される毎に新たなグループIDが割り当てられている。目的分類は、グループが選択した店舗等の目的地または行動の目的を示す情報である。   The leader point-related data calculated by the point calculation unit 42 may be based on an action history when a store or the like is selected once or may be based on a plurality of action histories. The leader point in one group action can be said to be a short-term leader point. Also, a value (index) obtained by summing (aggregating) leader points in a plurality of group actions can be said to be a long-term leader point. In order to provide long-term leader points, the point storage unit 44 stores the leader points calculated in the past by the point calculation unit 42 in association with each subject. FIG. 23 shows a data structure of a database (point history table) stored in the point calculation unit 42 according to the fifth embodiment of the present invention. The point history table stores point history data in which a group ID, a terminal ID, a calculation date and time, a leader point, a store ID, and a purpose classification are associated. As described above, the group ID is an ID capable of uniquely identifying a group, and a new group ID is assigned every time a group is generated. The purpose classification is information indicating a destination such as a store or the purpose of an action selected by the group.

大まかな目的を示す情報として、例えば、「食事」、「買い物」、「飲酒」、「テーマパーク」等の分類を用いることができる。すなわち、店舗ジャンルの上位概念(より抽象化した概念)に相当する分類である。また、より詳細な目的地としては、例えば、「和食レストラン」、「フレンチレストラン」、「中華レストラン」、「居酒屋」、「バー」、「洋服店」、「雑貨店」、「本屋」、「レコード店」、「花屋」などの分類(店舗ジャンル)を用いることができる。なお、グループが目的地に到達したことは、上述のように、所定時間(例えば5分)以上、グループの各端末装置16の位置情報がほぼ変化しない等の条件で判定することができる。また、その位置情報を使って店舗データベース等を検索することにより、店舗の情報(ジャンル等)を取得することができるので、その情報を目的分類に用いればよい。また、グループが目的地に到達したタイミングなどの適当なタイミングで、グループの端末装置に、今回の行動の目的などを尋ねるアンケート調査を送信し、それを収集して得た情報を目的分類としてもよい。また、このようなポイント履歴テーブルを用いることにより、実際には同じグループとして行動していない、任意の端末装置16の組み合せで、リーダーポイントを比較することも可能である。   As the information indicating the rough purpose, for example, classification such as “meal”, “shopping”, “drinking”, and “theme park” can be used. That is, it is a classification corresponding to the superordinate concept (more abstract concept) of the store genre. Further, as more detailed destinations, for example, "Japanese restaurant", "French restaurant", "Chinese restaurant", "Izakaya", "bar", "clothes store", "grocery store", "bookstore", " A classification (store genre) such as "record shop" or "florist" can be used. It should be noted that the arrival of the group at the destination can be determined on condition that the position information of each terminal device 16 of the group does not substantially change for a predetermined time (for example, 5 minutes) or more as described above. Further, by searching a store database or the like using the position information, it is possible to acquire store information (genre and the like), and the information may be used for the purpose classification. At an appropriate time, such as when the group arrives at the destination, a questionnaire survey asking the purpose of this action is sent to the group terminal device, and the information obtained by collecting it is used as the purpose classification. Good. Further, by using such a point history table, it is also possible to compare the leader points with a combination of arbitrary terminal devices 16 that do not actually act as the same group.

ポイント算出部42は、ポイント格納部44を参照しながら、算出日時が所定の期間(例えば、2015/01/01〜2015/01/31)に該当するデータを対象にして、一の主体に対応する複数のリーダーポイントを集約した指標を算出する。具体的に説明すると、ポイント算出部42は、端末ID毎のリーダーポイントの合計値、代表値(平均値、中央値、最頻値)、最大値、最小値、ばらつきを示す値(標準偏差、分散、(最大値−最小値)など)などの各指標を算出する。また、ポイント算出部42は、目的分類(カテゴリ)別に、端末ID毎のリーダーポイントを集約した指標を算出してもよい。つまり、ポイント算出部42は、カテゴリ毎の度数、カテゴリ毎の相対度数、のうちの少なくとも1つを指標として算出してもよい。所定の期間内でリーダーポイントが算出された回数は、端末装置16毎に異なるため、端末装置16同士の比較を行う場合は、合計値よりも、平均値または中央値が適している。   The point calculator 42 refers to the point storage unit 44 and handles data whose calculation date and time falls within a predetermined period (for example, 01/01/2015 to 01/31/2015) to correspond to one entity. Calculate an index that aggregates multiple leader points. More specifically, the point calculation unit 42 calculates a total value, a representative value (average value, median value, mode value), a maximum value, a minimum value, and a value (standard deviation, Each index, such as variance and (maximum value-minimum value), is calculated. Further, the point calculation unit 42 may calculate an index in which the leader points for each terminal ID are aggregated for each purpose classification (category). That is, the point calculation unit 42 may calculate at least one of the frequency for each category and the relative frequency for each category as an index. Since the number of times the leader point is calculated within the predetermined period differs for each terminal device 16, when comparing the terminal devices 16, the average value or the median value is more appropriate than the total value.

また、ポイント算出部42は、グループの人数に応じて、リーダーポイントを補正してもよい。1つのグループ内で、リーダーポイントの総和が「1」になるように正規化されている場合、グループの人数が多くなるほど、1人あたりのリーダーポイントの平均値(期待値)は小さくなる。また、正規化されていない場合であっても、グループの人数が多くなると、各ユーザがグループの先頭に位置する頻度が少なくなるため、1人あたりのリーダーポイントは小さくなる傾向がある。このため、ポイント算出部42は、グループ人数が多い場合に、リーダーポイントの値を増やす等の補正処理を行う。例えば、グループID毎に人数を算出し、あるグループIDの人数が第3所定値以上かつ第4所定値未満である場合に、そのグループIDに対応するリーダーポイントを「1.5倍」する。また、あるグループIDの人数が第4所定値以上である場合に、そのグループIDに対応するリーダーポイントを「2倍」する等の処理を行う。また、このように補正されたリーダーポイントを用いて、リーダーポイントを集約した指標を算出する。   Further, the point calculation unit 42 may correct the leader point according to the number of members of the group. In a case where the sum of the leader points is normalized to be "1" in one group, the average value (expected value) of the leader points per person becomes smaller as the number of members in the group increases. Further, even when the group is not normalized, if the number of people in the group increases, the frequency of each user being located at the head of the group decreases, so that the leader point per person tends to decrease. Therefore, when the number of groups is large, the point calculation unit 42 performs a correction process such as increasing the value of the leader point. For example, the number of persons is calculated for each group ID, and when the number of persons of a certain group ID is equal to or more than a third predetermined value and less than a fourth predetermined value, the leader point corresponding to the group ID is multiplied by “1.5 times”. Further, when the number of persons of a certain group ID is equal to or more than the fourth predetermined value, processing such as "double" the leader point corresponding to the group ID is performed. In addition, using the corrected leader points, an index that aggregates the leader points is calculated.

図24は、本発明の実施例5に係る表示部52に表示される別の画面を示す。これは、目的分類別にリーダーポイントを表示する一例に相当する。「食事」、「飲酒」、「買い物」の3つの目的分類を使用している。ここに示すリーダーポイントは、ポイント算出部42において、所定期間に各端末装置が獲得したリーダーポイントの目的分類別の平均値(端末装置と目的分類との組み合せ毎の平均値)を算出し、端末装置毎の平均値の合計が「1」になるように正規化した値である。つまり、ポイント算出部42は、グループの行動の目的別、またはグループに選択されたアイテムのカテゴリ別またはジャンル別に指標を算出するといえる。ここに示す例では、例えば、第1端末装置16aに関して、「食事」と「飲酒」の場面では、影響力が小さいが、「買い物」の場面では強い影響力を発揮することが読みとれる。また、第3端末装置16cに関して、どの場面的でも、比較強い影響力を発揮することが読みとれる。なお、ここに示す第1端末装置16a〜第5端末装置16eは、実際に1つのグループとして行動した端末装置16であってもよいし、実際には1つのグループとして行動していない端末装置16を集めた比較であってもよい。すなわち、ユーザが任意の端末装置16(ユーザ)の組み合せを指定して、リーダーポイントを表示させてもよい。例えば、自分の家族や友人を指定して、そのリーダーポイントを比較可能なように表示してもよい。また、あらかじめ各々のユーザが、自分のリーダーポイントの公開の可否と、公開する情報や公開する相手の条件などを指定し、その情報を情報提供装置10に格納しておき、その情報に従って、他のユーザへの開示を制御してもよい。また、ユーザが過去に形成されたグループを任意に選んで、そのグループを構成する端末装置16のリーダーポイントを比較可能なように表示してもよい。操作を行うユーザの端末装置16がそのグループに含まれていてもよいし、含まれていなくてもよい。   FIG. 24 shows another screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention. This corresponds to an example of displaying the leader points for each purpose classification. Three purpose classifications of “meal”, “drinking”, and “shopping” are used. The leader points shown here are calculated by the point calculation unit 42 by calculating the average value of the leader points acquired by each terminal device for each predetermined period (average value for each combination of the terminal device and the target class) obtained by the terminal device in the predetermined period. This is a value normalized so that the sum of the average values for each device becomes “1”. In other words, it can be said that the point calculation unit 42 calculates the index for each purpose of the action of the group or for each category or genre of the item selected in the group. In the example shown here, for example, it can be seen that the first terminal device 16a exerts a small influence in the scenes of “meal” and “drinking”, but exerts a strong influence in the scene of “shopping”. In addition, it can be seen that the third terminal device 16c exerts a comparatively strong influence in any scene. The first terminal device 16a to the fifth terminal device 16e shown here may be the terminal devices 16 that have actually acted as one group, or the terminal devices 16 that have not actually acted as one group. May be a comparison that collects That is, the user may specify a combination of arbitrary terminal devices 16 (users) and display the leader point. For example, one's family and friends may be designated and their leader points may be displayed so that they can be compared. In addition, each user specifies in advance whether or not his / her leader point can be disclosed, information to be disclosed, conditions of a partner to be disclosed, and the like, and stores the information in the information providing apparatus 10. May be disclosed to the user. Further, the user may arbitrarily select a group formed in the past and display the leader points of the terminal devices 16 constituting the group so as to be comparable. The terminal device 16 of the user who performs the operation may or may not be included in the group.

図25は、本発明の実施例5に係る表示部52に表示される別の画面を示す。これは、グループの人数別にリーダーポイントを表示する一例に相当する。グループの人数を「2人」、「3〜5人」、「6人以上」の3段階に分けて表示している。グループの人数に応じて決まるカテゴリ別にリーダーポイントを表示するともいえる。ここに示すリーダーポイントは、ポイント算出部42において、表示対象の端末装置16それぞれについて、所定期間に端末装置が獲得したリーダーポイントのグループ人数別(3つのカテゴリ別)の平均値を算出し、その平均値のグループ人数毎の合計値が「1」になるように正規化した値である。例えば、グループ人数「2人」に対応する第1端末装置16a〜第5端末装置16eのリーダーポイントの合計が「1」になるように正規化されている。ここに示す例では、第1端末装置16aは、グループ人数が2人(少人数)である場合に、影響力が大きいが、グループの人数が増えると影響力が小さいことが分かる。一方、第5端末装置16eは、第1端末装置16aとは対照的に、グループ人数が6人以上(多人数)である場合に、影響力が大きいが、グループの人数が減ると影響力が小さいことが分かる。また、第3端末装置16cは、グループの人数に関わらず、どのような場面でも、比較的強い影響力を発揮することが分かる。   FIG. 25 shows another screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention. This corresponds to an example of displaying the leader points for each group member. The number of persons in the group is displayed in three stages of "2", "3 to 5", and "6 or more". It can also be said that leader points are displayed in categories determined according to the number of groups. The leader points shown here are calculated by the point calculation unit 42 for each of the terminal devices 16 to be displayed, by averaging the leader points acquired by the terminal devices in the predetermined period by the number of groups (for each of the three categories). This is a value normalized so that the total value of the average value for each group is “1”. For example, normalization is performed so that the total of the leader points of the first terminal device 16a to the fifth terminal device 16e corresponding to the group number “2” becomes “1”. In the example shown here, it can be seen that the first terminal device 16a has a large influence when the number of groups is two (small), but the influence is small as the number of groups increases. On the other hand, in contrast to the first terminal device 16a, the fifth terminal device 16e has a large influence when the number of groups is 6 or more (multiple people), but the influence is small when the number of groups is reduced. It turns out to be small. Further, it can be seen that the third terminal device 16c exerts a relatively strong influence in any scene regardless of the number of groups.

図26は、本発明の実施例5に係る表示部52に表示される別の画面を示す。これは、所定期間に各端末装置16が獲得したリーダーポイントを所定のルールに基づいて、複数のカテゴリ(リーダーポイントカテゴリ、Rpカテゴリとも表記する)に分類し、カテゴリ毎の頻度(度数)を表示した一例に相当する。例えば、ポイント算出部42は、リーダーポイント(Rp)の値が「0.6以上」の場合にカテゴリ「Rp大」に対応させ、「0.4以上、0.6未満」の場合にカテゴリ「Rp中」に対応させ、「0.4未満」の場合にカテゴリ「Rp小」に対応させる。ここで、リーダーポイントは正規化されているとする。一方、ポイント算出部42は、リーダーポイントが正規化されていない場合、例えば、Rpの値が「120以上」の場合にカテゴリ「Rp大」に対応させ、「50以上、120未満」の場合にカテゴリ「Rp中」に対応させ、「50未満」の場合にカテゴリ「Rp小」に対応させる。   FIG. 26 shows another screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention. That is, the leader points acquired by each terminal device 16 during a predetermined period are classified into a plurality of categories (also referred to as leader point categories and Rp categories) based on a predetermined rule, and the frequency (frequency) for each category is displayed. This corresponds to one example. For example, when the value of the leader point (Rp) is “0.6 or more”, the point calculation unit 42 associates the value with the category “Rp large”, and when the value is “0.4 or more and less than 0.6”, the category “ Rp medium "and" less than 0.4 "correspond to category" Rp small ". Here, it is assumed that the leader points are normalized. On the other hand, when the leader point is not normalized, for example, when the value of Rp is “120 or more”, the point calculation unit 42 corresponds to the category “Lp large”. The category is set to "Rp medium", and if the category is "less than 50", the category is set to "Rp small".

さらに、ポイント算出部42は、ポイント格納部44において、端末ID毎に、3つのカテゴリそれぞれに対応するデータ数をカウントする。もちろん、これ以外のカテゴリ数を用いてもよい。このようなリーダーポイントカテゴリも、リーダーポイントを集約した指標といえる。なお、グループの人数が少ない場合には、「Rp大」とする条件を厳しく(Rp大に該当するしきい値を大きく)し、グループの人数が多い場合には、「Rp大」とする条件を緩く(Rp大に該当するしきい値を小さく)してもよい。   Further, the point calculation unit 42 counts the number of data corresponding to each of the three categories in the point storage unit 44 for each terminal ID. Of course, any other number of categories may be used. Such a leader point category can also be said to be an index that aggregates leader points. When the number of groups is small, the condition of “large Rp” is strictly set (the threshold value corresponding to large Rp is increased), and when the number of groups is large, the condition of “large Rp” is set. May be reduced (the threshold value corresponding to the large Rp is reduced).

前述の所定のルールは、例えば、図27のように示される。図27は、本発明の実施例5に係るグループ情報処理部24に記憶されたデータベースのデータ構造を示す。この例は、グループ人数が「2人」の場合に、リーダーポイント(Rp)が「0.8以上」であれば「Rp大」に対応させ、「0.4以上0.8未満」であれば「Rp中」に対応させ、「0.4未満」であれば「Rp小」に対応させることを示す。   The above-mentioned predetermined rule is shown, for example, in FIG. FIG. 27 illustrates a data structure of a database stored in the group information processing unit 24 according to the fifth embodiment of the present invention. In this example, when the number of groups is "2", if the leader point (Rp) is "0.8 or more", the leader point (Rp) corresponds to "Rp large". If the value is less than 0.4, it corresponds to "low Rp".

図26において、第1端末装置16aは、「Rp大」の割合が高く、多くのグループ行動において、強い影響力を発揮していることが分かる。一方、第2端末装置16bは、「Rp大」の割合が低い、ほぼ全てのグループ行動において、影響力を発揮していないことが分かる。また、第3端末装置16cは、「Rp大」となる回数も多いが、「Rp小」の回数も同程度に多い。このため、第3端末装置16cが影響力を強い影響力を発揮するか否かは、固定的ではなく、ケースバイケースであることが分かる。なお、図26においては、カテゴリ毎の度数(絶対度数)を表示しているが、各ユーザ(端末装置16)のカテゴリの度数の総和が1になるように正規化した相対度数を表示してもよい。   In FIG. 26, it can be seen that the first terminal device 16a has a high ratio of “Rp large” and exerts a strong influence in many group actions. On the other hand, it can be understood that the second terminal device 16b does not exert any influence in almost all group actions in which the ratio of “Rp large” is low. In addition, the third terminal device 16c has a large number of “Rp large”, but also has a similar number of “Rp small”. For this reason, it is understood that whether or not the third terminal device 16c exerts a strong influence is not fixed but is case-by-case. In FIG. 26, the frequency (absolute frequency) for each category is displayed. Is also good.

これまでの説明では、情報提供装置10が特徴行動量およびリーダーポイントの算出を実行しているが、他の方式を用いることもできる。例えば、端末装置16が、近傍の端末装置16と互いの位置情報を随時交換し、自分の位置情報と他の端末装置16の位置情報とを用いて、グループを形成する。また、グループに含まれる端末装置16について、特徴行動量およびリーダーポイントを算出してもよい。つまり、位置情報管理部22、グループ情報処理部24が端末装置16に含まれてもよい。グループ内の各端末装置16がそれぞれ自分のリーダーポイントのみを算出してもよいし、ある特定の端末装置16が、複数の端末装置16のリーダーポイントをまとめて算出してもよい。また、リーダーポイントを算出した端末装置16は、他の端末装置16にそれを送信する。グループ内の各端末装置16は、自らが算出するか、または他の端末装置16から受信するか、または自らが算出したものと、他の端末装置から受信したものを合わせて、複数の端末装置16に対応するリーダーポイントを取得する。端末装置16は、それらのリーダーポイントを用いて、これまでに示した表示を表示部52にさせる。   In the above description, the information providing apparatus 10 executes the calculation of the characteristic action amount and the leader point, but other methods may be used. For example, the terminal device 16 exchanges positional information with the nearby terminal devices 16 as needed, and forms a group using its own positional information and the positional information of other terminal devices 16. Further, the characteristic action amount and the leader point may be calculated for the terminal devices 16 included in the group. That is, the position information management unit 22 and the group information processing unit 24 may be included in the terminal device 16. Each terminal device 16 in the group may calculate only its own leader point, or a specific terminal device 16 may calculate the leader points of a plurality of terminal devices 16 collectively. In addition, the terminal device 16 that has calculated the leader point transmits the leader point to another terminal device 16. Each of the terminal devices 16 in the group calculates a plurality of terminal devices by itself, or receives from another terminal device 16, or combines the one calculated by itself with the one received from another terminal device, and The leader point corresponding to No. 16 is acquired. The terminal device 16 uses the leader points to cause the display unit 52 to display the information shown so far.

本実施例によれば、推定した影響力を示す情報をユーザに提供するので、ユーザは、グループ内の人間関係(暗黙的な役割り等)を客観的かつ定量的に把握できる。また、グループ内のユーザの人間関係が客観的かつ定量的に把握されるので、ユーザは自己の行動の改善や対人関係の見直しを容易に行うことができる。また、複数のリーダーポイントを集約した指標を算出するので、影響力の推定精度を向上できる。また、リーダーポイントの合計値、代表値、最大値、最小値、ばらつきを示す値、リーダーポイントの大きさに応じて決まるカテゴリ毎の度数、カテゴリ毎の相対度数、のうちの少なくとも1つを指標として算出するので、ユーザに影響力を定量的に把握させることができる。また、グループの行動の目的別、またはグループに選択されたアイテムのジャンル別に指標を算出するので、ユーザに影響力をより詳細に把握させることができる。また、ユーザに端末装置16(ユーザ)の組み合せを自由に選ばせ、それらのリーダーポイントを比較可能なように表示するので、ユーザに影響力を容易に把握させることができる。   According to the present embodiment, since the information indicating the estimated influence is provided to the user, the user can objectively and quantitatively grasp the human relationship (implicit role, etc.) in the group. In addition, since the human relationships of the users in the group are objectively and quantitatively grasped, the users can easily improve their own actions and review the interpersonal relationships. In addition, since an index that aggregates a plurality of leader points is calculated, the estimation accuracy of the influence can be improved. In addition, at least one of a total value, a representative value, a maximum value, a minimum value, a value indicating variation, a frequency for each category determined according to the size of the leader point, and a relative frequency for each category is used as an index. , The influence can be grasped quantitatively by the user. In addition, since the index is calculated for each purpose of the action of the group or for each genre of the item selected in the group, it is possible to make the user grasp the influence in more detail. In addition, since the user is allowed to freely select a combination of the terminal devices 16 (users) and the leader points are displayed so as to be comparable, the user can easily grasp the influence.

また、グループ行動におけるユーザの影響力を示す情報を提供することにより、ユーザ自身が必ずしも自覚していないお互いの影響力を知ることができ、ある種のエンターテインメント情報として、ユーザが楽しむことができる。例えば、「このグループは、Aさんが仕切っていると思っていたが、実際にはBさんの影響力が強いことが分かった」等の気づきを与えることができ、グループの人間関係に刺激を与えることができる。また、グループにおける自分の立場や役割を見直すのに役立つ。例えば、「自分は、グループの他のユーザの言いなりで、リーダーシップを発揮していない。もう少し積極的に提案してみよう」とか、「私は、グループを仕切ることが多いことが改めて分かった。今度は少し他人の好みに付き合ってみよう」といった気づきを与えることができる。すなわち、自己の行動の改善やグループの人間関係の改善につながる情報を提供することができる。また、グループ形成、リーダーポイントの導出を端末装置で実行するので、端末装置だけで影響力を推定できる。   In addition, by providing information indicating the influence of the user in the group action, the influence of each other that the user does not necessarily realize can be known, and the user can enjoy the information as some kind of entertainment information. For example, "I thought that this group was controlled by Mr. A, but it turned out that Mr. B actually had a strong influence." Can be given. It will also help you review your position and role in the group. For example, "I'm not showing leadership at the mercy of other users in the group. I'll try to make suggestions a little more actively." Let's dwell on someone else's taste a little. " In other words, it is possible to provide information that leads to improvement of own behavior and improvement of human relations of the group. Further, since the group formation and the derivation of the leader point are performed by the terminal device, the influence can be estimated only by the terminal device.

(実施例6)
次に、実施例6を説明する。実施例6は、これまでと同様に、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。実施例6に係る情報提供装置も、これまでと同様に、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定する。一方、これまでは、1回のグループ行動におけるユーザの特徴的な行動に基づいて、リーダーポイントを算出しているが、実施例6では、過去のグループ行動において算出されたリーダーポイントを、現在のグループ行動におけるリーダーポイントに反映させる。具体的には、グループ内のあるユーザ(一のユーザ)のリーダーポイントに、それ以外の他のユーザの過去のリーダーポイントを反映させる。実施例6に係る情報提供システム100、端末装置16、情報提供装置10は、図1、図13、図15あるいは図19と同様のタイプである。ここでは、差異を中心に説明する。
(Example 6)
Next, a sixth embodiment will be described. The sixth embodiment relates to an information providing system including a plurality of terminal devices and an information providing device connectable to them, as in the past. The information providing apparatus according to the sixth embodiment also forms a group using the position information of a plurality of terminal devices and estimates the influence of each user in the group, as in the past. On the other hand, until now, the leader point has been calculated based on the characteristic behavior of the user in one group behavior. In the sixth embodiment, the leader point calculated in the past group behavior is used as the current leader point. Reflect on leader points in group actions. Specifically, the past leader points of other users are reflected on the leader points of a certain user (one user) in the group. The information providing system 100, the terminal device 16, and the information providing device 10 according to the sixth embodiment are of the same type as in FIG. 1, FIG. 13, FIG. 15, or FIG. Here, the difference will be mainly described.

図15あるいは図19のポイント算出部42は、これまでと同様に、リーダーポイントを算出する。その情報は、グループ情報処理部24に記憶される。図28は、本発明の実施例5に係るグループ情報処理部24に記憶されたデータベース(グループ情報テーブル)のデータ構造を示す。以下の説明において、処理対象のグループ(現在のグループ)のグループIDは、「G21」であり、グループ情報テーブルにおいて、「G21」には、「C」、「D」、「E」の3つの端末装置16が対応しているものとする。この3つの端末装置16は、第3端末装置16c、第4端末装置16d、第5端末装置16eに相当する。さらに、ある時点のリーダーポイント(テンポラリポイント)は、「C=80」、「D=100」、「E=60」であるものとする。   The point calculation unit 42 in FIG. 15 or FIG. 19 calculates the leader point as in the past. The information is stored in the group information processing unit 24. FIG. 28 illustrates a data structure of a database (group information table) stored in the group information processing unit 24 according to the fifth embodiment of the present invention. In the following description, the group ID of the processing target group (current group) is “G21”, and in the group information table, “G21” has three “C”, “D”, and “E”. It is assumed that the terminal device 16 is compatible. The three terminal devices 16 correspond to a third terminal device 16c, a fourth terminal device 16d, and a fifth terminal device 16e. Further, the leader points (temporary points) at a certain point in time are “C = 80”, “D = 100”, and “E = 60”.

また、図15あるいは図19のユーザ情報格納部28におけるポイント格納部44には、図23に一例を示すポイント履歴テーブルが格納されているものとする。ポイント履歴テーブルは、各端末IDに対する過去のリーダーポイントが示されたテーブルであり、例えば、算出日時とリーダーポイントが対応づけられて示されたテーブルである。
本実施例において、情報提供装置10は、ステップS110を実行した後、ステップS120を実行する前に、ステップS115(図示せず)を実行する。このステップS115の詳細処理について、図29のフローチャートを用いて説明する。まず、ステップS300において、ポイント算出部42は、対象処理グループの端末装置16をリーダーポイント(テンポラリポイント)の大きい順に順位付けする。前述の例では、「D=1位」、「C=2位」、「E=3位」である。
It is assumed that a point history table shown in FIG. 23 is stored in the point storage unit 44 in the user information storage unit 28 of FIG. 15 or FIG. The point history table is a table in which past leader points for each terminal ID are shown, for example, a table in which calculation dates and times and leader points are associated with each other.
In the present embodiment, after executing step S110, the information providing apparatus 10 executes step S115 (not shown) before executing step S120. The detailed processing in step S115 will be described with reference to the flowchart in FIG. First, in step S300, the point calculation unit 42 ranks the terminal devices 16 in the target processing group in descending order of the leader points (temporary points). In the example described above, “D = 1st”, “C = 2nd”, and “E = 3rd”.

次に、ステップS310において、ポイント算出部42は、所定順位の端末装置16について、過去のリーダーポイントを取得する。ここで、所定順位とは、2位から2位以下のある順位(X位)までの各順位である。具体的に説明すると、ポイント算出部42は、まず2位の端末装置について、ポイント格納部44に格納したポイント履歴テーブルを参照して、過去のリーダーポイントを取得する。前述の例では、第3端末装置16cの過去のリーダーポイントが取得される。図23の例において、ポイント算出部42は、「(G11,C)=0.4」、「(G12,C)=0.6」、「(G13,C)=0.8」の3つのデータを取得する。X=2位として、所定順位を2位のみにしてもよい。X=3位として、所定順位を「2位および3位」とした場合、ポイント算出部42は、第5端末装置16eの過去のリーダーポイントをさらに取得する。   Next, in step S310, the point calculation unit 42 acquires a past leader point for the terminal device 16 in the predetermined order. Here, the predetermined order is each order from the second place to a certain place (X place) below the second place. More specifically, the point calculation unit 42 first obtains a past leader point with reference to the point history table stored in the point storage unit 44 for the second-place terminal device. In the above example, the past leader point of the third terminal device 16c is obtained. In the example of FIG. 23, the point calculation unit 42 determines three (“G11, C) = 0.4”, “(G12, C) = 0.6”, and “(G13, C) = 0.8”. Get the data. X may be the second place, and the predetermined order may be only the second place. If X = third and the predetermined ranking is “2nd and 3rd”, the point calculation unit 42 further acquires the past leader points of the fifth terminal device 16e.

図23の例では、「(G11,E)=0.05」、「(G12,E)=0.15」の2つである。なお、ポイント算出部42は、1位の端末装置16が含まれないグループIDに限定して、過去のリーダーポイントを取得してもよい。例えば、ポイント算出部42は、2位の端末装置16について、過去のリーダーポイントを取得する際に、第4端末装置16dが含まれるグループIDを除外して取得する。前述の例では、G11に第4端末装置16dが含まれるので、ポイント算出部42は、G11を除外し、「(G12,C)=0.6」、「(G13,C)=0.8」の2つのデータを取得するようにしてもよい。ポイント算出部42は、3位の端末装置16についても、同様に、1位の端末装置16が含まれない過去のリーダーポイントを取得する。このように、1位の端末装置16が含まれないデータに限定して過去のリーダーポイントを取得することにより、後述するリーダーポイントの補正精度が向上する場合がある。   In the example of FIG. 23, there are two of “(G11, E) = 0.05” and “(G12, E) = 0.15”. In addition, the point calculation unit 42 may acquire the past leader points limited to the group ID that does not include the terminal device 16 at the top. For example, when acquiring the past leader points for the second terminal device 16, the point calculation unit 42 acquires the terminal ID excluding the group ID including the fourth terminal device 16 d. In the above example, since the fourth terminal device 16d is included in G11, the point calculation unit 42 excludes G11, and sets “(G12, C) = 0.6” and “(G13, C) = 0.8. May be obtained. The point calculation unit 42 also obtains the past leader points of the third terminal device 16 that do not include the first terminal device 16. As described above, by acquiring past leader points limited to data that does not include the terminal device 16 at the top, the correction accuracy of leader points, which will be described later, may be improved.

次に、ステップS320において、ポイント算出部42は、取得したリーダーポイントを用いて、端末装置16毎に、過去のリーダーポイントの代表値を算出する。代表値としては、平均値、中央値、最頻値のいずれかを用いることができるが、以下の説明では、平均値を用いるものとする。前述の例では、第3端末装置16cの平均値は、「(0.4+0.6+0.8)÷3=0.6」となる。第5端末装置16eの平均値は、「(0.05+0.15)÷2=0.1」となる。   Next, in step S320, the point calculation unit 42 calculates a representative value of a past leader point for each terminal device 16 using the acquired leader point. Any of an average value, a median value, and a mode value can be used as the representative value, but in the following description, the average value is used. In the example described above, the average value of the third terminal device 16c is “(0.4 + 0.6 + 0.8) ÷ 3 = 0.6”. The average value of the fifth terminal device 16e is “(0.05 + 0.15) ÷ 2 = 0.1”.

次に、ステップS330において、ポイント算出部42は、算出した代表値が、所定条件を満たすかを判定し、その判定結果に応じて、1位のリーダーポイントを補正する。具体的に説明すると、ポイント算出部42は、代表値が所定値θ1以上であることを所定条件とし、その条件を満たす場合に、1位のリーダーポイントを増加させる。例えば、「θ1=0.3」とした場合、前述の例では、第3端末装置16cがこの条件を満たすため、1位のリーダーポイント「D=100」を1.5倍して「D=150」としたり、「30」を加算して「D=130」としたりする。つまり、ポイント算出部42は、1位のリーダーポイントに所定係数を乗算したり、所定数を加算したりして、リーダーポイントを補正する。2位以下の端末装置16(ユーザ)において、過去のリーダーポイントが高い端末装置16(ユーザ)が存在する場合、それらに比べてさらにリーダーポイントの高い1位の端末装置16(ユーザ)の影響力は、非常に強いと推定できる。つまり、過去にリーダーポイントが高かった人よりもさらにリーダーポイントが高い人は、非常に影響力が強い人と推定できる。このため、ポイント算出部42は、通常よりもリーダーポイントを高くする処理を行う。   Next, in step S330, the point calculation unit 42 determines whether the calculated representative value satisfies a predetermined condition, and corrects the first leader point according to the determination result. Specifically, the point calculation unit 42 sets the representative value to be equal to or greater than the predetermined value θ1 as a predetermined condition, and increases the number of first leader points when the condition is satisfied. For example, when “θ1 = 0.3”, in the above-described example, the third terminal device 16c satisfies this condition, and the first-place leader point “D = 100” is multiplied by 1.5 to “D = 100”. 150 "or" 30 "is added to make" D = 130 ". That is, the point calculation unit 42 corrects the leader point by multiplying the first leader point by the predetermined coefficient or adding a predetermined number. In the case of the terminal devices 16 (users) in the second and lower ranks, if there are terminal devices 16 (users) with a higher leader point in the past, the influence of the terminal device 16 (user) with the higher leader point is higher than those. Can be estimated to be very strong. In other words, a person having a higher leader point than a person having a high leader point in the past can be estimated as a person having a very strong influence. For this reason, the point calculation unit 42 performs a process of setting the leader point higher than usual.

また、ポイント算出部42は、代表値が所定値θ2未満であることを所定条件とし、その条件を満たす場合に、1位のリーダーポイントを低減する処理を行ってもよい。例えば、「θ2=0.2」とした場合、前述の例では、第5端末装置16eがこの条件を満たすため、1位のリーダーポイント「D=100」を0.8倍して「D=80」としたり、「10」を減算して「D=90」としたりする。2位以下の端末装置16(ユーザ)において、過去のリーダーポイントが低い端末装置16(ユーザ)が存在する場合、現在のグループで1位の端末装置16(ユーザ)の影響力は、他のユーザの影響力が弱いために、実体よりも強く出ていると推定される。そのため、ポイント算出部42は、通常よりもリーダーポイントを低くする処理を行う。   In addition, the point calculation unit 42 may set a predetermined condition that the representative value is less than the predetermined value θ2, and may perform a process of reducing the number of first leader points when the condition is satisfied. For example, when “θ2 = 0.2”, in the above example, the fifth terminal device 16e satisfies this condition, and the first leader point “D = 100” is multiplied by 0.8 to obtain “D = 80, or "10" is subtracted to obtain "D = 90". In the case of the terminal device 16 (user) of the second or lower rank, if there is a terminal device 16 (user) having a low past leader point, the influence of the terminal device 16 (user) of the first rank in the current group is determined by other users. Is estimated to be stronger than the entity because of the weak influence. Therefore, the point calculation unit 42 performs a process of lowering the leader point than usual.

また、ポイント算出部42は、代表値が所定値θ1以上である端末装置16の数に応じて、リーダーポイントを増加または低減する程度を変えてもよい。例えば、ポイント算出部42は、代表値がθ1以上である端末装置16の数が1つである場合に「1.5倍」し、2つである場合に「2倍」し、3つ以上である場合に「3倍」する等の処理を行ってもよい。また、ポイント算出部42は、2位の端末装置16の代表値がθ1以上である場合に「2倍」とし、3位の端末装置16の代表値がθ1以上である場合に「1.5倍」とし、2位と3位の端末装置16が両方ともθ1以上である場合に「2×1.5=3倍」してもよい。つまり、ポイント算出部42は、代表値が所定条件を満たす端末装置16の順位に応じて、リーダーポイントの補正の程度を変えてもよい。   Further, the point calculation unit 42 may change the degree of increasing or decreasing the leader points according to the number of the terminal devices 16 whose representative values are equal to or larger than the predetermined value θ1. For example, when the number of the terminal devices 16 whose representative values are equal to or more than θ1 is one, the point calculation unit 42 “1.5 times”. When the number of the terminal devices 16 is two, “two times”. In such a case, a process such as "3 times" may be performed. In addition, the point calculation unit 42 sets “double” when the representative value of the second-rank terminal device 16 is equal to or more than θ1, and sets “1.5” when the representative value of the third-rank terminal device 16 is equal to or more than θ1. “2 × 1.5 = 3 times” when both the second and third place terminal devices 16 are equal to or larger than θ1. That is, the point calculation unit 42 may change the degree of the leader point correction according to the order of the terminal devices 16 whose representative values satisfy the predetermined condition.

なお、前述の説明では、1位の端末装置16のリーダーポイントを補正したが、グループに含まれる端末装置16の数が多い場合などには、同様の考え方で2位以下の端末装置16のリーダーポイントを補正してもよい。例えば、3位の端末装置16の過去のリーダーポイントを用いて、2位の端末装置16のリーダーポイントを増加または低減してもよい。つまり、ポイント算出部42は、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたリーダーポイントに基づいて、リーダーポイントを算出する。   In the above description, the leader point of the terminal device 16 in the first place is corrected. However, when the number of terminal devices 16 included in the group is large, the leader point of the terminal device 16 in the second place or less is similarly considered. The points may be corrected. For example, the leader points of the second terminal device 16 may be increased or decreased using the past leader points of the third terminal device 16. That is, the point calculation unit 42 calculates a leader point for one subject included in the group, based on a previously calculated leader point corresponding to another subject included in the group.

本実施例によれば、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたリーダーポイントに基づいて、リーダーポイントを算出するので、算出精度を向上できる。また、ポイント履歴テーブルに蓄積された過去のリーダーポイントを用いて、処理対象のグループのリーダーポイントを補正するので、ユーザの影響力をさらに精度よくリーダーポイントに反映することができる。   According to the present embodiment, for one subject included in the group, the leader point is calculated based on the previously calculated leader points corresponding to the other subjects included in the group, so that the calculation accuracy is improved. Can be improved. In addition, since the leader points of the processing target group are corrected using the past leader points accumulated in the point history table, the influence of the user can be more accurately reflected on the leader points.

以上、本発明を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。   The present invention has been described based on the embodiments. This embodiment is an exemplification, and it is understood by those skilled in the art that various modifications can be made to the combination of each component and each processing process, and that such modifications are also within the scope of the present invention. .

実施例1乃至6は、次に示す項目によって規定されてもよい。
[項目1]
ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、
前記位置情報の時系列データに基づいて、前記グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、
前記ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、
を備えることを特徴とする情報提供装置。
Embodiments 1 to 6 may be defined by the following items.
[Item 1]
A group forming unit that acquires position information of a subject that is a user or a terminal device, and forms a group that includes a plurality of subjects based on time-series data of the position information related to the plurality of subjects.
Based on the time-series data of the position information, for each of the plurality of subjects included in the group formed by the group forming unit, a predetermined behavior pattern is determined that the influence of the subject in the group is high. A point calculation unit that calculates a characteristic action amount indicating a degree of performing, and calculates a point for each subject based on the characteristic action amount;
An item selection unit that selects an item to be presented to the group, so that the point calculated by the point calculation unit has a higher priority.
An information providing device comprising:

[項目2]
前記ポイント算出部は、前記位置情報の時系列データにおける主体の移動パターンが、前記所定の行動パターンに合致する回数、合致する時間、合致する移動距離、合致する確率、のうちの少なくとも1つを前記特徴行動量として算出し、前記特徴行動量が多いほど、高い値となるように前記ポイントを算出することを特徴とする項目1に記載の情報提供装置。
[Item 2]
The point calculation unit determines at least one of the number of times, the matching time, the matching moving distance, and the matching probability that the movement pattern of the subject in the time-series data of the position information matches the predetermined action pattern. 2. The information providing apparatus according to item 1, wherein the point is calculated as the characteristic action amount, and the point is calculated such that the point becomes higher as the characteristic action amount increases.

[項目3]
前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、グループの移動方向を基準にして、グループの先頭から所定順位の位置に主体が位置するパターンであることを特徴とする項目1または2に記載の情報提供装置。
[Item 3]
The information according to item 1 or 2, wherein the predetermined action pattern in the point calculation unit is a pattern in which a subject is located at a position of a predetermined order from the head of the group with reference to a moving direction of the group. Providing device.

[項目4]
前記ポイント算出部は、前記所定順位が高いほど、高くなるようなポイントを算出することを特徴とする項目3に記載の情報提供装置。
[Item 4]
The information providing device according to item 3, wherein the point calculation unit calculates a point that is higher as the predetermined order is higher.

[項目5]
前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、グループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンであることを特徴とする項目1から4のいずれかに記載の情報提供装置。
[Item 5]
The predetermined behavior pattern in the point calculation unit is a pattern in which, when a group is divided into a plurality of groups and then merges, the main body moves from the time of division in a direction in which the group moves after merging. 5. The information providing device according to any one of items 1 to 4.

[項目6]
前記ポイント算出部は、グループが複数に分割したときの小グループに含まれる主体の数に基づいて、ポイントを算出することを特徴とする項目5に記載の情報提供装置。
[Item 6]
The information providing apparatus according to item 5, wherein the point calculation unit calculates points based on the number of subjects included in the small group when the group is divided into a plurality of groups.

[項目7]
前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンであることを特徴とする項目1から6のいずれかに記載の情報提供装置。
[Item 7]
7. The information according to any one of items 1 to 6, wherein the predetermined action pattern in the point calculation unit is a pattern in which, when the subject stops, the other subjects also stop following the stop. Providing device.

[項目8]
前記ポイント算出部は、当該停止に追従して停止した他の主体の数に基づいて、ポイントを算出することを特徴とする項目7に記載の情報提供装置。
[Item 8]
8. The information providing apparatus according to item 7, wherein the point calculation unit calculates points based on the number of other subjects stopped following the stop.

[項目9]
前記ポイント算出部は、主体に対応したユーザの属性情報に応じてもポイントを算出することを特徴とする項目1から8のいずれかに記載の情報提供装置。
[Item 9]
9. The information providing apparatus according to any one of items 1 to 8, wherein the point calculation unit calculates points according to attribute information of a user corresponding to the subject.

[項目10]
前記ポイント算出部は、ユーザの属性情報に含まれた複数の項目に基づいてポイントを算出することを特徴とする項目9に記載の情報提供装置。
[Item 10]
The information providing apparatus according to item 9, wherein the point calculation unit calculates points based on a plurality of items included in the attribute information of the user.

[項目11]
前記ポイント算出部は、処理を実行する日付とユーザの属性情報との関係に応じてポイントを算出することを特徴とする項目9に記載の情報提供装置。
[Item 11]
10. The information providing apparatus according to item 9, wherein the point calculation unit calculates points according to a relationship between a date at which a process is executed and attribute information of the user.

[項目12]
前記グループ形成部は、主体に対応したユーザの属性情報に応じて、グループを形成するための条件を変更することを特徴とする項目1から11のいずれかに記載の情報提供装置。
[Item 12]
The information providing apparatus according to any one of items 1 to 11, wherein the group forming unit changes a condition for forming a group according to attribute information of a user corresponding to the subject.

[項目13]
前記グループ形成部は、グループに含まれた複数の主体を少なくとも2つのサブグループにも分類することによって、少なくとも2つのサブグループを形成し、
前記アイテム選択部は、前記ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、それぞれのサブグループに対して提示すべきアイテムを選択することを特徴とする項目1から12のいずれかに記載の情報提供装置。
[Item 13]
The group forming unit forms at least two subgroups by classifying the plurality of subjects included in the group into at least two subgroups,
The item selection unit may select an item to be presented for each subgroup so that a subject having a high point calculated by the point calculation unit is prioritized. Information providing device as described.

[項目14]
前記ポイント算出部は、グループに含まれた主体の数に応じて、前記ポイントを算出することを特徴とする項目1から13のいずれかに記載の情報提供装置。
[Item 14]
The information providing device according to any one of items 1 to 13, wherein the point calculation unit calculates the points according to the number of subjects included in a group.

[項目15]
前記ポイント算出部は、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたポイントに基づいて、前記ポイントを算出することを特徴とする項目1から14のいずれかに記載の情報提供装置。
[Item 15]
The point calculation unit calculates the points for one subject included in the group based on previously calculated points corresponding to other subjects included in the group. 15. The information providing device according to any one of 1 to 14.

[項目16]
前記アイテム選択部は、(1)前記ポイント算出部において算出した各主体のポイントによって重み付けしながら、各主体に対応したユーザにおけるアイテムに対する嗜好度またはアイテム属性に対する嗜好度を加算することによって、グループにおけるアイテム毎の推薦度を導出し、(2)前記導出したグループにおけるアイテム毎の推薦度をもとに、アイテムを選択することを特徴とする項目1から15のいずれかに記載の情報提供装置。
[Item 16]
The item selection unit (1) adds a preference degree for an item or a preference for an item attribute of a user corresponding to each subject while weighting by the points of each subject calculated in the point calculation unit, and The information providing apparatus according to any one of items 1 to 15, wherein a recommendation degree for each item is derived, and (2) an item is selected based on the recommendation degree for each item in the derived group.

[項目17]
前記アイテム選択部は、前記ポイント算出部において算出したポイントが高い順に所定数の主体を特定し、その特定した主体のポイントに基づいて、アイテムを選択することを特徴とする項目1から16のいずれかに記載の情報提供装置。
[Item 17]
The item selection unit according to any one of items 1 to 16, wherein the item selection unit specifies a predetermined number of subjects in descending order of the points calculated by the point calculation unit, and selects an item based on the points of the specified subjects. Information providing device described in Crab.

[項目18]
ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得する取得部と、
前記取得部において取得した位置情報の時系列データを情報提供装置に送信する送信部と、
前記送信部において前記位置情報の時系列データを送信した前記情報提供装置において選択されたアイテムに関する情報を前記情報提供装置から受信する受信部と、
前記受信部において受信したアイテムに関する情報を表示する表示部とを備え、
前記受信部において受信したアイテムに関する情報は、前記情報提供装置において、(1)複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成し、(2)前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出し、(3)算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択することによって生成された情報であることを特徴とする端末装置。
[Item 18]
An acquisition unit that acquires position information of a subject that is a user or a terminal device;
A transmitting unit that transmits time-series data of the position information acquired by the acquiring unit to the information providing device,
A receiving unit that receives, from the information providing apparatus, information about an item selected in the information providing apparatus that has transmitted the time-series data of the position information in the transmitting unit;
A display unit for displaying information about the item received in the receiving unit,
The information on the item received by the receiving unit is, in the information providing device, (1) a group including a plurality of subjects is formed based on time-series data of position information related to the plurality of subjects; Based on the time-series data of the location information, a characteristic action indicating the degree to which each of a plurality of subjects included in the formed group matches a predetermined behavior pattern in which the influence of the subject in the group is high. Calculate the amount, calculate the points for each subject based on the characteristic action amount, and (3) generate items by selecting items to be presented to the group so that the subject with the calculated points has higher priority. A terminal device characterized in that the information is obtained information.

[項目19]
ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、
前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、
算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するステップと、
を備えることを特徴とする情報提供方法。
[Item 19]
Acquiring position information of a subject that is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of the position information related to the plurality of subjects,
Based on the time-series data of the position information, a characteristic indicating a degree of matching with a predetermined action pattern in which the influence of the subject in the group is high for each of the plurality of subjects included in the formed group. Calculating an activity amount, and calculating points for each subject based on the characteristic activity amount;
Selecting items to be presented to the group so that the subject with the calculated points has a higher priority;
An information providing method, comprising:

[項目20]
ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、
前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、
算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
[Item 20]
Acquiring position information of a subject that is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of the position information related to the plurality of subjects,
Based on the time-series data of the position information, a characteristic indicating a degree of matching with a predetermined action pattern in which the influence of the subject in the group is high for each of the plurality of subjects included in the formed group. Calculating an activity amount, and calculating points for each subject based on the characteristic activity amount;
Selecting an item to be presented to the group so that the subject having the calculated points has a higher priority.

10 情報提供装置、 12 ネットワーク、 14 基地局装置、 16 端末装置、 20 受信部、 22 位置情報管理部、 24 グループ情報処理部、 26 アイテム選択部、 28 ユーザ情報格納部、 30 提供情報格納部、 32 送信部、 34 制御部、 40 グループ形成部、 42 ポイント算出部、 50 取得部、 52 表示部、 54 制御部、 56 送信部、 58 受信部、 100 情報提供システム。   Reference Signs List 10 information providing device, 12 network, 14 base station device, 16 terminal device, 20 receiving unit, 22 position information managing unit, 24 group information processing unit, 26 item selecting unit, 28 user information storing unit, 30 provided information storing unit, 32 transmission part, 34 control part, 40 group formation part, 42 point calculation part, 50 acquisition part, 52 display part, 54 control part, 56 transmission part, 58 reception part, 100 information providing system.

Claims (9)

ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、
前記位置情報の時系列データに基づいて、前記グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、
前記ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、
を備え、
前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、グループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンであることを特徴とする情報提供装置。
A group forming unit that acquires position information of a subject that is a user or a terminal device, and forms a group that includes a plurality of subjects based on time-series data of the position information related to the plurality of subjects.
Based on the time-series data of the position information, for each of the plurality of subjects included in the group formed by the group forming unit, a predetermined behavior pattern is determined that the influence of the subject in the group is high. A point calculation unit that calculates a characteristic action amount indicating a degree of performing, and calculates a point for each subject based on the characteristic action amount;
An item selection unit that selects an item to be presented to the group, so that the point calculated by the point calculation unit has a higher priority.
With
The information providing, wherein the predetermined behavior pattern in the point calculation unit is a pattern in which, when a group is divided into a plurality of groups and then merged, the main body moves from the time of division in a direction in which the group moves after merging. apparatus.
ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、
前記位置情報の時系列データに基づいて、前記グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、
前記ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、
を備え、
前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンであることを特徴とする情報提供装置。
A group forming unit that acquires position information of a subject that is a user or a terminal device, and forms a group that includes a plurality of subjects based on time-series data of the position information related to the plurality of subjects.
Based on the time-series data of the position information, for each of the plurality of subjects included in the group formed by the group forming unit, a predetermined behavior pattern is determined that the influence of the subject in the group is high. A point calculation unit that calculates a characteristic action amount indicating a degree of performing, and calculates a point for each subject based on the characteristic action amount;
An item selection unit that selects an item to be presented to the group, so that the point calculated by the point calculation unit has a higher priority.
With
The information providing apparatus, wherein the predetermined action pattern in the point calculation unit is a pattern in which, when the subject stops, other subjects also stop following the stop.
ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、
前記位置情報の時系列データに基づいて、前記グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、
前記ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、
を備え、
前記ポイント算出部は、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたポイントに基づいて、前記ポイントを算出することを特徴とする情報提供装置。
A group forming unit that acquires position information of a subject that is a user or a terminal device, and forms a group that includes a plurality of subjects based on time-series data of the position information related to the plurality of subjects.
Based on the time-series data of the position information, for each of the plurality of subjects included in the group formed by the group forming unit, a predetermined behavior pattern is determined that the influence of the subject in the group is high. A point calculation unit that calculates a characteristic action amount indicating a degree of performing, and calculates a point for each subject based on the characteristic action amount;
An item selection unit that selects an item to be presented to the group, so that the point calculated by the point calculation unit has a higher priority.
With
The information, wherein the point calculation unit calculates the points based on previously calculated points corresponding to other subjects included in the group, for one subject included in the group. Providing device.
ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、
前記グループ形成部でグループが形成された時点での各主体のポイントの初期値をゼロとし、前記時点以降の所定期間において、前記位置情報の時系列データに基づいて、グループに含まれる一の主体の位置情報と、グループに含まれる他の主体の位置情報とが、2つ以上の主体の位置情報に関する複数種類のパターンのいずれかに合致するか否かを判定し、合致すると判定した場合に、合致するパターンの種類に応じた特徴行動量を前記一の主体のポイントに加算することにより、グループに含まれる各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、
前記ポイント算出部において算出した各主体のポイントによって重み付けしながら、各主体のアイテムに対する嗜好度またはアイテム属性に対する嗜好度を加算した値をもとに、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、
を備えることを特徴とする情報提供装置。
A group forming unit that acquires position information of a subject that is a user or a terminal device, and forms a group that includes a plurality of subjects based on time-series data of the position information related to the plurality of subjects.
The initial value of the point of each subject at the time when the group is formed by the group forming unit is set to zero, and for a predetermined period after the time, one subject included in the group based on the time-series data of the location information It is determined whether or not the position information of the group and the position information of the other subjects included in the group match any one of a plurality of types of patterns regarding the position information of two or more subjects. A point calculation unit that calculates a point for each subject included in the group by adding a characteristic action amount according to the type of the matching pattern to the point of the one subject;
An item that selects an item to be presented to a group based on a value obtained by adding the preference level for the item of each subject or the preference level for the item attribute while weighting the points of each subject calculated by the point calculation unit. A selection unit,
An information providing device comprising:
前記複数種類のパターンのうちの1つは、前記一の主体がグループの先頭から所定順位以内に位置するパターンであり、かつ前記所定順位はグループに含まれる主体の数が多いほど大きくなる2以上の値であり、
前記ポイント算出部は、前記一の主体の先頭からの順位が高いほど大きな値となる特徴行動量を用いる、
ことを特徴とする請求項4に記載の情報提供装置。
One of the plurality of types of patterns is a pattern in which the one subject is located within a predetermined order from the head of the group, and the predetermined order becomes larger as the number of subjects included in the group increases. Is the value of
The point calculation unit uses a characteristic action amount that has a larger value as the ranking from the head of the one subject is higher,
The information providing apparatus according to claim 4, wherein:
コンピュータに、
ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成ステップと、
前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記グループ形成ステップでグループが形成された以降の所定期間における複数の前記特徴行動量を加算した値に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出ステップと、
算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択ステップと、を実行させ、
前記所定の行動パターンは、グループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンであることを特徴とするプログラム。
On the computer,
A group forming step of acquiring position information of a subject which is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of position information relating to the plurality of subjects,
Based on the time-series data of the position information, a characteristic indicating a degree of matching with a predetermined action pattern in which the influence of the subject in the group is high for each of the plurality of subjects included in the formed group. A point calculation step of calculating an activity amount, and calculating a point for each subject based on a value obtained by adding a plurality of the characteristic activity amounts in a predetermined period after a group is formed in the group formation step,
An item selecting step of selecting an item to be presented to the group so that the calculated points have higher priority.
The program is characterized in that, when the group is divided into a plurality of groups and merges, the predetermined behavior pattern is a pattern in which a subject moves from the time of division in a direction in which the group moves after merging.
コンピュータに、
ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成ステップと、
前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記グループ形成ステップでグループが形成された以降の所定期間における複数の前記特徴行動量を加算した値に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出ステップと、
算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択ステップと、を実行させ、
前記所定の行動パターンは、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンであることを特徴とするプログラム。
On the computer,
A group forming step of acquiring position information of a subject which is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of position information relating to the plurality of subjects,
Based on the time-series data of the position information, a characteristic indicating a degree of matching with a predetermined action pattern in which the influence of the subject in the group is high for each of the plurality of subjects included in the formed group. A point calculation step of calculating an activity amount, and calculating a point for each subject based on a value obtained by adding a plurality of the characteristic activity amounts in a predetermined period after a group is formed in the group formation step,
An item selecting step of selecting an item to be presented to the group so that the calculated points have higher priority.
The program is characterized in that the predetermined behavior pattern is a pattern in which, when the subject stops, other subjects also stop following the stop.
コンピュータに、
ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成ステップと、
前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記グループ形成ステップでグループが形成された以降の所定期間における複数の前記特徴行動量を加算した値に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出ステップと、
算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択ステップと、を実行させ、
前記ポイント算出ステップは、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたポイントに基づいて、前記ポイントを算出することを特徴とするプログラム。
On the computer,
A group forming step of acquiring position information of a subject which is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of position information relating to the plurality of subjects,
Based on the time-series data of the position information, a characteristic indicating a degree of matching with a predetermined action pattern in which the influence of the subject in the group is high for each of the plurality of subjects included in the formed group. A point calculation step of calculating an activity amount, and calculating a point for each subject based on a value obtained by adding a plurality of the characteristic activity amounts in a predetermined period after a group is formed in the group formation step,
An item selecting step of selecting an item to be presented to the group so that the calculated points have higher priority.
The program, wherein the point calculation step calculates, for one subject included in a group, the points based on previously calculated points corresponding to other subjects included in the group. .
コンピュータに、
ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成ステップと、
前記グループ形成ステップでグループが形成された時点での各主体のポイントの初期値をゼロとし、前記時点以降の所定期間において、前記位置情報の時系列データに基づいて、グループに含まれる一の主体の位置情報と、グループに含まれる他の主体の位置情報とが、2つ以上の主体の位置情報に関する複数種類のパターンのいずれかに合致するか否かを判定し、合致すると判定した場合に、合致するパターンの種類に応じた特徴行動量を前記一の主体のポイントに加算することにより、グループに含まれる各主体に対するポイントを算出するポイント算出ステップと、
前記ポイント算出ステップにおいて算出した各主体のポイントによって重み付けしながら、各主体のアイテムに対する嗜好度またはアイテム属性に対する嗜好度を加算した値をもとに、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択ステップと、
を実行させるプログラム。
On the computer,
A group forming step of acquiring position information of a subject which is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of position information relating to the plurality of subjects,
The initial value of the point of each subject at the time when the group is formed in the group forming step is set to zero, and for a predetermined period after the time, one subject included in the group based on the time-series data of the position information It is determined whether or not the position information of the group and the position information of the other subjects included in the group match any one of a plurality of types of patterns regarding the position information of two or more subjects. A point calculation step of calculating a point for each subject included in the group by adding a characteristic action amount according to the type of the matching pattern to the point of the one subject;
An item for selecting an item to be presented to the group based on a value obtained by adding the preference level for the item of each subject or the preference level for the item attribute while weighting the points of each subject calculated in the point calculation step. A selection step;
A program that executes
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