CN1692671A - 信息取得方法、信息提供方法及信息取得装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信息取得方法、信息提供方法及信息取得装置。在汽车导航系统等信息取得装置中，履历存储DB104存储用户的移动履历。条件决定部107决定为了更准确地进行预测的检索用条件，预测部108利用该检索用条件进行与移动目的地有关的预测。出示信息决定部110从接收信息DB802等取得与由预测部108所预测的移动目的地有关的信息。

Description

信息取得方法、信息提供方法及信息取得装置

技术领域

本发明涉及一种使用汽车导航系统和手机、PDA等能够检测位置信息的信息设备，来存储用户的移动履历，且根据该移动履历预测移动目的地，利用网络等取得与所预测的移动目的地相关的信息的技术。

背景技术

由于互联网的普及，在我们身边实际上充满着各种各样的信息。利用信息设备的用户，通过将关键字输入到信息设备，就能够访问想检索的信息，但是，用户每次需要信息时，都必须自己输入与信息直接相关的关键字的工作极其费事。例如，在移动中对手机等终端进行输入，或在开车时对汽车导航系统进行设定的工作既费事，有时还会成为很危险的操作。所以，汽车导航系统的用户在不进行目的地的设定等情况下行车的也很多。

作为解决这样的问题的方法之一，提出了通过预测用户的行动，事先取得用户可能需要的信息且将其出示的方法。

例如，提出了这样的车载信息装置：在车载的终端中，事先将驾驶的开始位置及终了位置与其日期和时间等条件同时作为行走履历记忆下来，一检出用户启动发动机，就将现在位置、及日期和时间等条件作为关键字来检索行走履历，参照过去到过最多的目的地、和过去行走到该目的地所需的时间，自动地将目的地及所需时间出示给用户(参照专利文献1)。

并且，提出了这样的信息出示方法：用移动行动和停止(停留)行动为单位将持有信息终端的用户的行动进行分割，且对于某个行动，将出现频度、以及该行动之前和紧跟着该行动之后的行动内容等信息汇总在一起，作为移动履历事先存入服务器，通过进行行动预测，从履历信息中找出满足服务提供商所指定的条件(例如，星期天的9～14点之间在京都站附近)的用户，对该用户提供广告信息(参照专利文献2)。

(专利文献1)日本特开平11-149596号公报(特别是第1图)

(专利文献2)日本特开2000-293540号公报(特别是第1图)

但是，在上述以往技术中存在下述问题。

首先，可以预想到与目的地有关的预测结果，会因选择的条件不同(是否指定日期、是否指定日期和出发时间、甚至于是否包含天气等)而不同，并且所必需的条件会因出发地不同而不同。因此，选择恰当的检索条件对于能否使预测成功非常重要。但是，在上述专利文献1、2中均没有有关此问题的记载。

并且，在专利文献1中存在这样的问题：由于在检索中使用的履历数据库仅是将出发地和目的地的组合按时序存储，因此在检索数据库上所花的计算成本较大，例如，若在发动机启动时开始动作的话，则到能够获得预测结果为止所花的时间太长。并且，由于在所需时间的计算中，仅参照过去的行走实绩，而没有参照现在的堵塞程度等，因此有时不能正确地计算。并且，由于连用户的行走路径都没有记忆在履历数据库中，因此不能进行与用户可能行走的路径有关的预测，所以即使能够参照现在的堵塞情况和道路信息，也不能将与路径相关的道路信息等有用的信息出示给用户。并且，一知道出发地就能够确定目的地的时候较少，大多是在行走的过程中，在明白了含有出发地在内的路径信息之后，预测才能成立。

并且，由于在专利文献2中，连结同一出发地及同一目的地的移动行动不管其路径是否相同均汇总在一起存储起来，因此当存在多条路径时不能进行正确的路径预测。而且，由于仅存储有与前后行动的关系，因此对于连续的4个或4个以上的行动，不能再现用户的行动，从而造成不完善的预测。并且，虽然用于进行预测的条件，必须由服务提供商或者用户指定，但是如上所述，难以选择恰当的条件以便能够进行准确度较高的预测。

发明内容

如上所鉴，本发明的课题在于：在根据移动履历预测用户的移动目的地，取得与预测的目的地相关的信息的技术领域中，使预测移动目的地的准确度与过去相比有所提高。

本发明，作为取得与移动体的移动目的地相关的信息的信息取得方法，其包括：将从移动体的位置信息的履历获得的移动路径作为移动履历存储起来的第1步骤；将检索上述移动履历时的关键字的种类以及范畴定为检索用条件的第2步骤；以及对于上述移动履历进行按照上述检索用条件的检索，根据该检索结果，预测一个或一个以上的移动体前进的移动目的地或者移动路径的第3步骤。取得与所预测的移动目的地或者移动路径相关的信息。

根据本发明，将检索被存储的移动履历时的关键字的种类及范畴定为检索用条件，根据按照该检索用条件所检索的结果，预测出移动体前进的移动目的地或者移动路径。作为这里的关键字的种类，能够为时刻、日期、天气、开车者、乘车者等。并且，这里的范畴是指关键字的划分或者尺度，例如，在时刻方面，对于「8点30分」的时刻，能够考虑「早上」「6点～10点」「8点～9点30分」等抽象意思上的各种尺度的范畴；在日期方面，对于「星期五」的日期，能够考虑是取「平日」的范畴，还是取「周末」的范畴等不同总结方法的各种尺度的范畴。同样，例如，在天气方面，能够考虑「晴天」「下雨概率不满40％」等；对于开车者和乘车者，能够考虑「佐藤家的用户」「25岁以上」「父亲」等。这样一来，通过事先决定检索移动履历时的检索用条件之后，再进行预测，能够进行准确率高于以往的预测，从而能够取得恰当的信息。

并且，本发明，作为出示与移动体的移动目的地相关的信息的信息出示方法，其包括：取得与通过上述本发明的信息取得方法所预测的移动目的地相关的信息的第1步骤；以及根据在上述第1步骤中所取得的信息，决定有关上述移动目的地的出示信息的第2步骤。出示所决定的出示信息。

根据本发明，由于能够对移动体的移动目的地，进行准确度高于以往的预测，能够取得恰当的信息，因此能够将更恰当的信息出示给用户。

并且，本发明，作为信息取得装置，其包括：将从移动体的位置信息的履历获得的移动路径作为移动履历存储起来的履历存储部；将检索存储在上述履历存储部的移动履历时的关键字的种类及范畴定为检索用条件的条件决定部；以及对上述移动履历进行按照上述检索用条件的检索，根据该检索结果，预测一个或一个以上的移动体前进的移动目的地的预测部。取得与由预测部预测的移动目的地相关的信息。

根据本发明，将检索被存储的移动履历时的关键字的种类以及范畴定为检索用条件，根据按照该检索用条件所检索的结果，预测出移动体前进的移动目的地或者移动路径。因此，能够进行准确率高于以往的预测，从而能够取得恰当的信息。

并且，本发明为用于使计算机运行上述本发明所涉及的信息取得方法的程序，上述计算机为信息设备及服务器中的至少一方所具有的计算机。

附图的简单说明

图1为本发明的第1实施例所涉及的信息取得装置的结构图。

图2为表示在地图信息数据库中存储的与节点相关的信息的图。

图3(a)、图3(b)为表示在履历存储数据库中存储的移动履历数据的-个例子的图。

图4为表示本发明的第1实施例中的处理的流程的流程图。

图5为表示转移状态信息的一个例子的图。

图6为表示条件决定部的动作的一个例子的流程图。

图7为表示向用户出示信息的画面例子的图。

图8为本发明的第2实施例所涉及的信息取得装置的结构图。

图9为表示在地图信息数据库存储的信息种类图。

图10为表示在接收信息数据库存储的信息例子的图。

图11为表示第2实施例中的出示信息决定部的动作的流程图。

图12为表示所预测的移动目的地节点和其预测概率的图。

图13为表示所决定出示的信息项目的图。

图14(A)～图14(D)为表示出示信息例子的图。

图15为表示向用户出示信息的画面例子的图。

图16为本发明的第3实施例所涉及的信息取得装置的结构图。

图17为表示本发明的第3实施例中的处理的流程的流程图。

图18为所预测的路径信息的例子。

图19为表示在接收信息数据库中存储的道路·交通信息的具体例子的图。

图20为表示向用户出示的画面例子的图。

图21为本发明的第3实施例的扩展例中的信息取得装置的结构图。

图22为本发明的第4实施例所涉及的信息取得装置的结构图。

图23为表示本发明的第4实施例中的出示信息决定部的动作的流程图。

图24为本发明的第5实施例所涉及的信息取得装置的结构图。

图25为本发明的第6实施例所涉及的信息取得装置的结构图。

图26为表示在接收信息数据库中所存储的信息例子的图。

图27(A)、图27(B)为表示本发明的第6实施例中的信息出示例子的图。

图28为表示成为检索用条件的各关键字的范畴例子的图。

图29为表示将成为检索用条件的各关键字层次化的范畴结构图。

图30为用于说明将节点区域化的图。

图31为表示条件决定部的动作的其它例子的流程图。

具体实施方式

在本发明的第1方式中，提供取得与移动体的移动目的地相关的信息的信息取得方法，包括：将从移动体的位置信息的履历获得的移动路径作为移动履历存储起来的第1步骤；将检索上述移动履历时的关键字的种类以及范畴定为检索用条件的第2步骤；以及对上述移动履历进行按照上述检索用条件的检索，根据该检索结果，预测一个或一个以上的移动体前进的移动目的地或者移动路径的第3步骤，取得与所预测的移动目的地或者移动路径相关的信息。

在本发明的第2方式中，提供第1方式的信息取得方法，上述第2步骤中的关键字的种类含有时刻、日期、天气、以及移动体的位置和移动路径中的至少一种。

在本发明的第3方式中，提供第1方式的信息取得方法，还包括根据上述移动履历生成表示移动体过去的位置转移的转移状态信息的步骤，在上述第3步骤中对上述转移状态信息进行上述检索。

在本发明的第4方式中，提供第1方式的信息取得方法，在上述第2步骤中，根据统计处理进行上述检索用条件的决定。

在本发明的第5方式中，提供第4方式的信息取得方法，在上述第2步骤中，反复进行选择上述检索用条件的候补的步骤、和按照所选择的条件候补对移动体有可能前进的一个或一个以上的移动目的地计算预测概率值的熵的步骤，并且从所选择的各条件候补中，根据所算出的熵值特别指定上述检索用条件。

在本发明的第6方式中，提供第1方式的信息取得方法，在上述第3步骤中，对移动体有可能前进的一个或一个以上的移动目的地分别求出预测概率，根据求出的预测概率进行预测。

在本发明的第7方式中，提供第1方式的信息取得方法，以节点间转移的形式存储上述移动履历。

在本发明的第8方式中，提供第7方式的信息取得方法，上述节点的至少一个为陆标、区域或者交叉路口。

在本发明的第9方式中，提供第7方式的信息取得方法，包括将移动路径的交叉路口中的、移动体过去曾向两个或两个以上的方向移动过的交叉路口定为节点的步骤。

在本发明的第10方式中，提供第1方式的信息取得方法，在上述第1步骤中，以移动的开始及结束为段落将上述移动履历存储起来。

在本发明的第11方式中，提供第1方式的信息取得方法，还包括移动体从在上述第3步骤中所预测的移动目的地或者移动路径开始移动之前，预测移动体前进的新的移动目的地或者移动路径的步骤。

在本发明的第12方式中，提供第11方式的信息取得方法，通过网路取得与所预测的移动目的地或者移动路径相关的信息。

在本发明的第13方式中，提供将与移动体的移动目的地相关的信息出示的信息出示方法，包括取得与通过第1方式的信息取得方法所预测的移动目的地相关的信息的第1步骤；以及根据在上述第1步骤中所取得的信息，决定与上述移动目的地有关的出示信息的第2步骤，出示所决定的出示信息。

在本发明的第14方式中，提供第13方式的信息出示方法，在上述第2步骤中，参照表示位置、名称和该位置所属的种类名的对应关系的信息，对上述移动目的地，将名称及种类名中的至少一种定为出示信息。

在本发明的第15方式中，提供第14方式的信息出示方法，在上述第1步骤中，对所预测的移动目的地求出预测概率；在上述第2步骤中，当上述移动目的地的预测概率大于等于所规定值时将该名称定为出示信息，当小于所规定值时将其种类名定为出示信息。

在本发明的第16方式中，提供第13方式的信息出示方法，在上述第1步骤中，参照移动履历，将移动体从现在位置到所预测的移动目的地为止预计所需时间作为关联信息算出。

在本发明的第17方式中，提供第16方式的信息出示方法，在上述第1步骤中，通过网络取得到该移动目的地为止的道路交通信息，在上述第2步骤中，参照上述预计所需时间和上述道路交通信息，来推测考虑了交通状况后的到达上述移动目的地为止实际所需时间。

在本发明的第18方式中，提供第16方式的信息出示方法，在上述第2步骤中，当所推测的实际所需时间不满足所规定的条件时，搜索与所预测的移动路径不同的路径。

在本发明的第19方式中，提供第13方式的信息出示方法，上述出示信息包含有关该移动目的地的广告信息。

在本发明的第20方式中，提供第13方式的信息出示方法，上述出示信息包含到该移动目的地为止的道路交通信息。

在本发明的第21方式中，提供第13方式的信息出示方法，在上述第2步骤中，当决定出示信息时，考虑接受信息出示的用户的认知负担。

在本发明的第22方式中，提供一种信息取得装置，包括：将从移动体的位置信息的履历获得的移动路径作为移动履历存储起来的履历存储部；将检索存储在上述履历存储部的移动履历时的关键字的种类以及范畴定为检索用条件的条件决定部；以及对上述移动履历进行按照上述检索用条件的检索，根据该检索结果，预测一个或一个以上的移动体前进的移动目的地的预测部。取得与由上述预测部预测的移动目的地相关的信息。

在本发明的第23方式中，提供第22方式的信息取得装置，上述履历存储部，包括根据所存储的移动履历生成表示移动体过去的位置转移的转移状态信息的转移状态信息生成部；上述预测部对上述转移状态信息进行检索。

在本发明的第24方式中，提供一种程序，用于使信息设备及服务器中的至少一方所具有的计算机运行第1方式的信息取得方法。

以下，参照附图对本发明的实施例加以说明。在下述各实施例中，主要以汽车导航系统(汽车导航系统)为例加以说明，但是本发明并不限定于此。如果例如是手机和PDA、计算机等，用户一般随身携带的东西，具有检出位置信息的装置的信息设备的话，同样能够实现本发明。并且，也能够考虑这样的结构，将汽车导航系统所具有的机能的一部分设置在网络上的服务器中。

(第1实施例)

图1为表示本发明的第1实施例所涉及的作为信息取得装置的汽车导航系统的结构。在图1中，101为检出汽车导航系统的现在位置(作为装载了汽车导航系统的移动体的汽车的现在位置)信息的位置检出部，102为判定由位置检出部101检出的现在位置是否相当于下述节点的节点判定部，103为存储有在汽车导航系统中使用的地图信息的地图信息数据库。

并且，104为将从汽车的位置信息的履历获得的移动路径作为移动履历存储起来的履历存储数据库(DB)。这里，当在节点判定部102中判定现在位置为节点时，就将该节点存储下来。以后再对存储在履历存储DB104的数据结构加以说明。并且，105为利用存储在履历存储DB104中的节点出现频度的信息，算出为了制作下述转移状态信息而用的节点出现频度的阈值的阈值算出部。106为根据在履历存储DB104中存储的移动履历，生成表示汽车过去的位置转移的转移状态信息的转移状态信息制作部。这里，对出现频度超过由阈值算出部105算出的阈值的节点，在制作该出现频度、及行走日期和时间等附加信息的同时，制作与节点间的转移相关的信息。履历存储部由节点判定部102、履历存储DB104、阈值算出部105及转移状态信息制作部106构成。

107为利用转移状态信息，从存储在履历存储DB104中的表示现在状态的信息中，决定为了获得确切的预测结果的检索用条件的条件决定部；108为利用由条件决定部107决定的检索用条件，根据状态移动信息进行今后的移动目的地的预测的预测部。

并且，109为参照移动履历，计算现在位置的节点、和由预测部108预测的节点之间的行走时间的节点间所需时间算出部；110为参照地图信息DB103，对由预测部108预测的节点，决定向用户出示的信息的出示信息决定部；111为将由出示信息决定部110决定的出示信息向用户出示的信息出示部。出示信息决定部110，例如，将名称等特定节点的信息、到达节点预计所需时间和预计到达时刻等定为出示信息。

图2为表示与存储在地图信息DB103中的节点相关的信息的图。在本实施例中，用节点概念表示交叉路口和陆标、或者区域名称等，除了「○○交叉路口」和「△△游园地」等固有名称之外，还能够登记「工作单位」和「A子的家」等用户特有名称。

在图2中，节点号表示分配给这些节点的唯一的ID号码，对交叉路口分配「C○○」，对陆标分配「L○○」，对区域分配「A○○」等。并且，同时存储有表示各代表点的纬度、经度信息等位置的信息。纬度、经度信息表示代表点的位置信息，实际上，存在有分别与交叉路口、陆标、区域等对应的表示范畴(以代表点为中心的半径等)的信息。例如，能够考虑若为交叉路口和陆标的话，则范畴是以代表点为中心的半径10m的范畴；若为区域的话，则范畴是以代表点为中心的半径1km的范畴。并且，范畴也可以因各区域不同而不同。并且，位置信息除了纬度·经度之外，例如，也可以是住址。

另外，也可以记载交叉路口和陆标、区域名称来代替ID号码。不管采取何种方法，只要为能够唯一确定这些节点的信息就行。并且，确定交叉路口和陆标、区域等节点的信息被存储在履历存储DB104中。

另外，也能够根据用户的行走，追加或者删除节点。例如，也可以将交叉路口中的、用户的汽车向两个或两个以上方向行走的交叉路口定为节点。也就是说，如图30(a)所示，由于对于交叉路口a、c，用户的汽车向两个或两个以上的方向行走，因此将其定为节点Na、Nc，而对于交叉路口b，由于用户仅向一个方向行走，因此不将其作为节点。

然后，如图30(b)所示，假设在交叉路口b，用户又向新的方向行走了的话，则由于在交叉路口b，用户向两个或两个以上的方向行走过，因此将其作为节点Nb追加。或者，如图30(c)所示，假设在交叉路口a，在过去所规定的期间中用户仅向一个方向行走的话，则删除节点Na(DNa)。另外，在这样的节点的设定中未必需要地图数据，仅利用用户的行走履历就能够进行。

图3为表示存储在履历存储DB104中的数据的一个例子的图。在图3的例子中，节点号和通过时刻为一组，按时序存储。例如，对于7月31号8点5分用节点L6，对于同8点6分用节点C8，并且对于同8点8分用节点C12，表示出发、通过或者停车。如图3(a)所示，可以用出发地和目的地这样的段落单位，也就是用「从启动(开始移动)发动机到停止发动机(结束移动)为止」的单位来存储节点系列。如图3(b)所示，也可以用「从自己住宅出发到回到自己住宅」的段落单位来存储节点系列。并且，可以用「相同日期」的段落单位等来存储，也可以不以段落单位存储。通过用开始移动到结束移动这样的段落存储移动履历，能够根据详细的路径信息预测移动目的地。

另外，虽然在图3中，用月、日、时间、分表示时刻，但是也可以存储其它的年、秒和星期等，并且也可以仅存储这些单位的任意一个的组合。并且，当以每次行走为段落存储节点系列时，也可以将启动发动机的时刻和停止发动机的时刻记载下来，且仅将所通过的节点的节点号记载下来。并且，不仅仅记载有关该时刻和日期的信息，也可以记载与天气、或者开车者和乘车者有关的信息等，与成为由条件决定部107决定的检索用条件的关键字有关的信息。

其次，用图4所示的流程图对本实施例中处理的流程加以说明。

在位置检出部101中检出汽车导航系统的现在位置(步骤a1)之后，节点判定部102参照地图信息DB103进行现在位置是否是节点的判定(步骤a2)。若由节点判定部102判定是节点的话，则将表示该节点的ID号码存储在履历存储DB104中(步骤a3)。此时，时刻、日期、天气等附带信息也一起被存储起来。

阈值算出部105参照履历存储DB104，算出为了选出构成转移状态信息的节点的、节点出现次数的阈值(步骤a4)。能够考虑各种各样的阈值计算方法。例如，可以根据存储在履历存储DB104中的数据量算出阈值，或求出所有节点的出现次数的分布算出阈值，或求出所有节点的出现次数的平均值，用该值乘以一个固定的数值算出阈值。怎么定都可以。

在阈值算出部105算出阈值之后，转移状态信息制作部106利用履历存储DB104的数据，选择出现次数多于等于阈值的节点制作转移状态信息(步骤a5)。

图5为表示转移状态信息的一个例子。转移状态信息，具有这样的结构：如图5所示，使开始行走的陆标和区域等节点(出发地)位于根(Root)的正下方的最上部，以那些节点为基点用树形结构表现过去节点转移的履历(表示交叉路口的行走履历)，使结束行走的陆标和区域等节点(目的地)位于各枝的最下层。对各节点，标注有从该节点出发、通过、到达时的状态信息(在图5的矩形框中表示的数据)，例如，能够以「从平日上午9点到12点为止行走的节点」等条件作为检索的关键字来检索树形结构。并且，根据所标注的状态信息的个数，能够知道从该节点出发、通过、到达的频度。这样一来，由于在转移状态信息中包含有关转移程度的信息，因此能够进行效率高于将所存储的移动履历全部探索的探索。

在图5中，将图3所示的日期和时刻记载为状态信息，但是在此之外，也可以预先记载上述开车者和乘车者的信息等，成为检索用条件的关键字的信息。并且，在图5中，仅对一部分的节点记载了这些状态信息，但是实际上对所有的节点都记载有这样的状态信息。

在转移状态信息被制成之后，条件决定部107决定为了通过预测部108进行预测的适当的检索用条件(步骤a6)。图6为表示条件决定部107的动作的一个例子的流程图。

条件决定部107参照履历存储DB104，取得有关现在状态的信息。在履历存储DB104中，除了存在过去的履历信息之外，还存在事先存储有关现在行走的信息的区域，且能够抽出从出发到现在的节点为止的路径。此时，假设现在地为节点「C9」，出发后的行走履历为「L6～C9」，时间为6月3日的14点。此时，有关时间等条件(关键字的种类)，参照图28所示的表格，能够抽出「平日」、「中午」、「夏天」等条件(范畴)。

在条件决定部107从这些条件中选出一个组合，例如「平日，并且，C9」之后(步骤b1)，从转移状态信息中检索满足此条件的节点(步骤b2)。在图5中，节点501「C9」符合此条件。并且，以该节点为基点，选择一个今后有可能转移的某节点(位于最下层的节点)作为转移候补节点(步骤b3)，计算向该节点转移的概率(步骤b4)，先将该值存储下来(步骤b6)。

作为转移概率的计算方法有下述方法。假设此时的条件为Cond，条件Cond中的基点C9的出现频度为Freq(C9|Cond)，转移候补节点(Ln)中的满足条件Cond的频度为Freq(Ln|Cond)的话，则能够以P(Ln|C9)＝Freq(Ln|Cond)/Freq(C9|Cond)求得转移概率。

在象这样对一个转移候补节点计算了转移概率之后，判定在此条件下是否存在其它转移候补节点(步骤b5)，当存在时，就对其它转移候补节点也同样计算转移概率，将该值存储下来。

当已经没有其它转移候补存在时(在步骤b5中的No的情况)，则根据所存储的转移概率，计算该条件中的转移概率的熵(步骤b7)，将该值与条件一起存储下来(步骤b9)。式子(1)表示在某个条件下，用Pi表示向过去行走过的目的地中的一个目的地Li行走的概率时，熵的计算方法的一个例子。

∑Pi(-log₂Pi)    …(1)

在将熵存储下来之后，判定在已经选择的条件之外，是否存在其它组合(例如，「平日、C9、中午」「平日、「L6→C9」、夏天」等能够考虑到的组合)(步骤b8)，有时选择该条件反复进行同样的动作。

并且，在对所有条件的组合计算完熵之后，就将存储的熵值最小的条件组合定为最恰当的检索用条件(步骤b10)。也就是说，将在为了预测移动目的地而进行的移动履历检索中、所使用的关键字的种类及范畴定为检索用条件。

返回到图4，在由条件决定部107决定出检索用条件之后，预测部108按照检索用条件检索移动履历，且根据该检索结果，预测汽车前进的移动目的地。这里，参照根据移动履历制作的转移状态信息，决定今后的转移目的地节点(步骤a7)。能够通过各种各样的方法来决定节点，例如，选择预测概率最高的节点的方法；根据预测概率值提供给节点一个范畴，选择在随机值所属的范畴内的节点的方法；将具有所规定值以上的概率值的节点全部选择的方法；或者按照概率值高低的顺序，选择概率值较高的节点直到所规定数目为止的方法等。并且，在预测出移动目的地的节点之后，能够通过参照转移状态信息，预测出到达所预测的节点为止的路径。

在预测出转移目的地的节点之后，节点间所需时间算出部109，就预计现在节点和预测目的地的节点之间所需时间(步骤a8)。例如，假设将现在节点和预测目的地的节点作为关键字来检索转移状态信息，且将过去行走这两个节点之间所需时间的平均值作为预计所需时间。此时，也可以用日期和时间带等条件进一步地缩小检索对象后，求出所需要的时间。当在转移状态信息中没有表示的信息被存储在履历存储DB104中时，也可以参照履历存储DB104计算所需时间。

出示信息决定部110，参照地图信息DB103，决定向用户应该出示的信息，例如所预测的节点名称和其它信息、与预计所需时间和预计所到达的时刻有关的信息等(步骤a9)。该信息由信息出示部111向用户(开车者和乘车者)出示。图7示出了向用户出示信息的画面的一个例子。

另外，所出示的信息，也能够通过网络取得。此时，汽车导航系统也可以选择与根据收到的信息而预测的移动目的地或者移动路径相关的信息出示，并且，也可以将表示所预测的移动目的地或者移动路径的信息从汽车导航系统放到网络上的服务器中，服务器选出相关联的信息，汽车导航系统仅接收由服务器选出的信息。

而且，当为后者时，也可以将存储在履历存储DB104的履历信息装入服务器中，使服务器既进行移动目的地的预测，又进行根据预测结果的信息选择。但是，能够想像到根据用户的不同，从保护个人隐私的观点出发，具有在心理上对将自己的移动履历全部装入服务器中的事情具有抵触感的人。对于这样的用户，仅将所预测的移动目的地那样的最低限度的信息装入服务器较为合理。也就是说，可以仅对能够得到许可的用户，将其移动履历全部装入服务器中。

另外，在本实施例中，当根据移动履历制作转移状态信息时，仅选择出现频度在所规定的频度以上的节点作了对象，这是为了将成为检索对象的数据大小缩小，使检索效率提高。也就是说，当对检索效率没有特别限制时等，未必一定要选择节点，也可以利用在履历存储DB104中存储的所有节点，来制作转移状态信息。

并且，在本实施例中，将包括在预测中可能利用的所有状态信息的转移状态信息制作出来，然后，参照转移状态信息，将熵为最小值的条件组合定为检索用条件，进行了预测。在这之外，还能够想到这样的方法：条件决定部107参照履历存储DB104，进行与本实施例一样的处理，预先决定出适当的条件，在该条件下，转移状态信息制作部106制作转移状态信息。

另外，在这里，通过计算节点的转移概率(所预测的移动目的地的预测概率)的熵来决定检索用条件，但是本发明并不限定于此。例如，也可以根据其它统计处理，来决定检索用条件。

<决定检索用条件的手法的其它例子>

(1)

利用图31所示的流程图对条件决定部107中的处理的其它例子加以说明。这里，设想将图29所示的与「日期」「时刻」「天气」这样的各关键字的种类有关的、被阶层化的范畴结构，作为条件的变形。

此时，假设到现在为止的路径信息为「L6→C9」、现在节点为C9、现在状态为「星期一」「14点」「晴天」。

首先，从图5所示的转移状态信息检索满足路径信息「L6→C9」的现在节点(步骤f1)。在图5中，节点501符合此条件。

其次，与上述方法一样，在将条件Cond设为路径信息「L6→C9」时，算出向各转移候补节点移动的概率，计算该熵，将其作为标准熵(步骤f2)。

在计算出标准熵之后，从图29的条件范畴阶层中，将满足现在状态的抽象度最高的范畴「平日」「中午」「晴天」的三个条件定为条件候补(步骤f3)。

并且，在这些条件候补中首先选择「平日」(步骤f4)，对于满足路径信息「L6→C9」、和「平日」的条件Cond，算出熵(步骤f5)，且先将其存储下来(步骤f7)。

判定在步骤f3所决定的条件候补中是否存在已经选择的「平日」以外的条件(步骤f6)。这里，由于还有为「中午」「晴天」的范畴，因此其次选择「中午」(步骤f4)，进行同样的处理。

对于剩下的「晴天」也进行同样的处理，在对所有的条件候补所进行的处理结束之后，判定是否满足结束条件(步骤f8)。

这里，当满足下述两个判定基准中的任意一个时，则判定满足结束条件。第1判定标准，为在有关各条件候补的熵、以及在步骤f2中算出的标准熵中，标准熵最小的情况。第2判定标准，为各条件候补中的任意一个均处于图29的阶层结构中的最下层的范畴，没有更具体的范畴存在的情况。在这些情况下结束处理，将现在选择的条件定为最合适条件(步骤f9)。假设，在此阶段已经满足了结束条件的话，则此时的最适条件仅为路径信息(L6→C9)，日期和时刻等条件将不被选择。

这里，假设，选择了「中午」时的熵最小。此时，将此熵值作为标准熵(步骤f2)，同时，将范畴「中午」更进一步地具体到「14点～15点」，将「平日」「晴天」「14点～15点」定为新的条件候补(步骤f3)。然后，对这些新的条件候补进行同样的处理(步骤f4～f6)。

这里，假设，满足了结束条件的话，则最合适条件成为「L6～C9」和「中午」。而当没有满足结束条件时，假设，例如「平日」的熵成为最小时，则将该熵值作为标准熵，并且反复进行步骤f2～f8的处理直到满足结束条件。

例如，若将为「平日」「14点～15点」「晴天」的范畴定为最合适条件的话，则在图5的转移状态信息中，仅将过去行走路径「L6～C9」，且为「平日」「14点～15点」「晴天」的事例作为对象计算转移概率，决定转移目的地节点就行。

(2)

同样，使用图31的流程图，对条件决定部107中的处理的其它例子加以说明。此时，假设到现在为止的路径信息为「L6→C9」、现在节点为C9、现在状态为「星期一」「14点」「晴天」。

首先，从图5所示的转移状态信息，检索满足路径信息「L6→C9」的现在节点(步骤f1)。在图5中，节点501符合此条件。其次，与上述方法一样，在将条件Cond作为路径信息「L6→C9」时，算出向各转移候补节点移动的概率，计算该熵，且将其作为标准熵(步骤f2)。

在计算出标准熵之后，将图29的条件范畴阶层中的、从「ROOT」开始被具体化一层的范畴定为条件候补(步骤f3)。具体地说，将日期条件中的「平日」「休息日」、时间条件中的「早上」「中午」「晚上」、天气条件中的「晴天」「阴天」「雨」定为条件候补。

首先，从这些候补中选择将星期条件具体化的范畴「平日」「休息日」(步骤f4)，将在图5的转移状态信息中，满足路径信息「L6→C9」的作为对象，算出以「平日」「休息日」的范畴分类时的转移概率及熵(步骤f5)，且先将熵值存储下来(步骤f7)。

其次，选择将时刻条件具体化的范畴「早上」「中午」「晚上」(步骤f4)，将在图5的转移状态信息中，满足路径信息「L6→C9」的作为对象，算出以「早上」「中午」「晚上」的范畴分类时的转移概率及熵(步骤f5)，且先将熵值存储下来(步骤f7)。对于天气条件，也同样计算熵。

并且，在步骤f8中，进行如上所述的结束条件的判定。

例如，假设，将时刻条件具体成「早上」「中午」「晚上」时的熵最小的话，则在其次的步骤f3中，将下述合计5个条件定为条件候补。该5个条件为：「平日」「休息日」的范畴，「晴天」「阴天」「雨」的范畴，将「早上」具体成「6点～7点」「8点～9点」「10点～11点」的范畴，将「中午」具体成「12点～13点」「14点～15点」「16点～17点」的范畴，将「晚上」具体成「18点～19点」「20点～21点」「22点～23点」的范畴。

上述两个处理的不同之处，在于：前者仅将在图5所示的转移状态信息中所示的过去的行走数据中，满足星期和时刻等状态信息与现在状态相同的事例条件的作为对象，计算熵(例如，若现在是星期一，提供「平日」作为星期条件，则仅对是同一路径的过去的事例中的、为「平日」的事例计算熵)，而后者将为同一路径的全部事例作为对象计算熵。

另外，由于能够想像到图29所示的条件范畴因用户不同而不同(例如，某用户的休息日为星期六和星期日，而另一用户的休息日为星期一和星期二等)，因此也可以设置取得这样的条件范畴的装置，根据用户的不同而利用不同的条件范畴。

并且，在本实施例中，以开始现在的行走到到达现在位置为止的信息作为条件利用了，但是在此之外，也可以参照现在行走以前的行走中的履历信息(与出发地和路径、时间等有关的信息)。

并且，也可以对同一关键字(例如，时刻条件)使其具有多种图29所示的条件范畴的阶层结构。此时，对各阶层结构算出熵，事先决定出条件，将这些中的熵为最小的条件作为最终条件进行预测就行。因此，能够考虑如下述的各种范畴，例如关于「中午12点～17点」的下一层，除了图29所示的「12点～13点」「14点～15点」「16点～17点」之外，还有为「12点～14点」「15点～17点」的范畴、和「12点～13点30分」「13点30分～15点」「16点～17点」的范畴等。

并且，在本实施例中，在位置检出部101检出位置信息之后，节点判定部102进行是否是节点的判定，仅将节点存储在履历存储DB104中，但是除此之外，也可以为这样的结构：例如，将检出的位置信息原封不动存储起来，然后，在适当的时候使节点判定部102动作，仅抽出节点。

并且，出示信息决定部110，也可以最初仅将所预测的移动目的地的名称定为出示信息，仅对用户从所出示的信息中所选择的节点，输出预计所需时间等信息、和其它有关该节点的详细信息。或者，也可以将所选择的节点作为目的地，进行为汽车导航系统的功能的路径设定。

另外，也可以对于本实施例所涉及的结构，进一步地设置取得特定开车者和乘车者等用户的信息的装置，以用户为单位存储履历存储数据。因此，即使是在多个用户利用同一个汽车导航系统的情况下，也能够根据用户的不同进行恰当的预测，并且也能够根据乘车者的不同进行预测。作为特定用户的信息的取得方法，可以考虑下述各种方法，并没有特别地限定。由用户直接输入的方法；与用户携带的手机、PDA等信息终端通过Bluetooth、IrDA等进行无线通信取得设备ID和用户信息等的方法；根据存储了特定开车者的信息的汽车钥匙来判定的方法；通过汽车内所装的摄像机判定人物的方法等。

并且，能够考虑这样的例子，将表示用户登记的节点名称、和固有名称以外的节点名称的节点信息，以用户为单位事先存储在地图信息DB103中，根据所取得的用户特定信息，改变参照的节点信息。例如，能够考虑这样的事例，当登记为「工作单位」的节点时，若开车者为父亲的话，则是「○×制造株式会社」；若为长子的话，则是「□△商事株式会社」。并且，各用户也可以在使用存储了各自节点信息的存储卡时，将其插入汽车导航系统，来参照地图信息DB103及存储卡。或者，也可以将节点信息保存在网络上。

并且，存储在履历存储DB104中的履历信息，如在本实施例中所示的，除了以交叉路口为节点，以节点系列存储之外，例如，也可以利用行走了的道路信息(连结交叉路口和交叉路口的链)进行存储。也就是说，若以链Link(8、20)来表现连结节点C8、C20的道路的话，则用「L6」「Link(8、20)」「L12」这样的表现记录图3(b)所示的「L6」「C8」「C20」「L12」这样的存储信息。即使用这样的表现存储移动履历时，也能够通过与本实施例一样的方法预测移动目的地。

(第2实施例)

图8表示本发明的第2实施例所涉及的作为信息取得装置的汽车导航系统的结构。在图8中，对于与图1标注了共同的符号的构成要素中的、与第1实施例一样的动作的要素省略详细的说明。

在图8中，801为通过网络和放送波等从外部接收信息的信息接收部，802为将信息接收部801接收的信息存储下来的接收信息DB。并且，803为接收来自用户的输入且将其进行解释的输入解释部。出示信息决定部110，参照地图信息DB103及接收信息DB802、和输入解释部803的解释，决定向用户出示有关由预测部108所预测的移动目的地的信息。

图9表示在地图信息DB103中存储的信息的一个例子。如图9所示，在本实施例中，在地图信息DB103中除了存储有表示图2所示的节点的位置(在图9中，无图示)和名称的信息之外，还存储有与各节点所属的种类有关的信息。例如，节点ID「L3」，名称为「C生协」，属于超市类。

图10表示信息接收部801接收的存储在接收信息DB802中的信息的一个例子。在图10的例子中，存储有包含信息的陆标和区域的名称、表示纬度·经度等位置的信息、与陆标和区域的名称相关的详细信息、以及图像和动画等其它信息。也可以使用纬度·经度以外的地址等作为表示位置的信息。

其次，用图11的流程图对本实施例中的出示信息决定部110的动作加以说明。另外，在本实施例中，预测部108在预测多个移动目的地的同时，求出该预测概率，如图12所示。

首先，将由预测部108所预测的节点中的一个选为预测候补(步骤c1)，从地图信息DB103检索所选择的节点名称(步骤c2)。这里，从图12所示的节点中选择节点「L131」，获得「龟谷高尔夫球」作为该节点「L131」的名称。

然后，判定在步骤c1中所选择的节点的预测概率是否在所规定的值以上(步骤c3)。在本实施例中，假设所规定的值为“0.25”。此时，由于节点「L131」的预测概率为0.31，在所规定的值以上，因此先将该节点名称「龟谷高尔夫球」作为出示信息的候补存储下来(步骤c4)。

由于在「L131」之外还存在预测候补节点(在步骤c8中的”Yes”)，因此选择下一个候补「L18」(步骤c1)，检索节点名称得到名称「你好」(步骤c2)。由于「L18」的预测概率为0.26，也在所规定的值以上，因此与「L131」一样，将该节点名称「你好」存储下来。

选择「L3」作为下一个候补(步骤c1)，获得名称「C生协」(步骤c2)。但是，由于该概率值为0.18，在所规定的值以下(在步骤c3中的”No”)，因此参照地图信息DB103，取得节点「L3」的种类名「超市」(步骤c5)。然后，制作种类「超市」和节点「L3」的名称「C生协」的连接信息(步骤c6)，将该种类名及节点名作为出示信息的候补存储下来(步骤c7)。

对剩下的节点「L52」也进行同样的处理，处理的结果，决定出图13所示的要出示的信息项目(步骤c9)。在象这样决定出要出示的信息项目之后，参照接收DB802，检索与那些项目相对应的信息，决定出要出示的内容(步骤c10)。

图14为由出示信息决定部110决定、由信息出示部111出示的信息的例子。出示信息由从图149(A)的首页开始到(B)或者(C)(D)的连接链构成。输入解释部803解释出用户所输入的指示之后，根据该指示，出示出连接链前方的信息。并且，在图14(B)(D)所示的各店铺的画面上，作为接收信息DB802中存储的信息，除了显示文字信息之外，还能够显示图像和播放动画等信息。

图15表示在汽车导航系统的画面上向用户出示这些信息的例子。也就是说，对于预测概率在所规定的值以上的移动目的地「L131」「L18」，将其名称「龟谷高尔夫球」「你好」定为出示信息且将其出示，而对于预测概率小于所规定的值的移动目的地「L3」「L52」，将其种类名「超市」定为出示信息且将其出示。象这样，通过将预测概率不那么高的候补地以种类出示，能够减少因出示错误的预测地而给用户带来不快的可能性。

另外，信息出示的方式，除此之外，也可以对于预测概率在所规定的值以上的节点，不仅在首页中表示出项目，连相关的详细信息都表示出来，对于这之外的节点仅表示项目。并且，也可以不管预测概率的高低，在首页中仅表示出种类。并且，也可以不表示出种类，而表示出所有节点的名称(陆标名和区域名)。

并且，也可以根据成为出示对象的陆标，是用户的目的地，还是所预测的移动路径上的节点，来改变表示。例如，也可以用节点名称表示目的地，用种类名称表示路径上的节点。

并且，如在第1实施例中所述的，由于若通过预测部108预测出移动目的地的节点的话，则当然也能够预测出到达该节点为止的路径，因此除了出示与所预测的节点(陆标)有关的广告信息之外，也可以出示在预测路径附近存在的与陆标有关的广告信息。

并且，可以出示与在第1实施例所述的所需时间有关的信息作为出示信息，也可以出示与在地图信息DB103中存储的预测目的地有关的信息作为出示信息。

(第3实施例)

图16表示本发明的第3实施例所涉及的作为信息取得装置的汽车导航系统的结构。在图16中，对于与图1及图8标注了共同的符号的构成要素中的、与第1及第2实施例一样的动作的要素省略详细的说明。

这里，对信息接收部801、接收信息DB802、预测部108、节点间所需时间算出部109以及出示信息决定部110的动作加以说明。

信息接收部801利用网络和放送波等接收与道路·交通有关的信息，接收信息DB802将所接收的道路·交通信息存储起来。

预测部108，在预测出一个或一个以上的移动目的地的节点之后，预测出从现在节点到那些节点为止的节点转移系列，也就是预测出一个或一个以上的移动路径。

节点间所需时间算出部109，算出现在节点和预测目的地的节点(现在行走的目的地)之间所需时间。例如，如第1实施例所述，参照由转移状态信息制作部106所制作的转移状态信息，将现在节点、和预测目的地节点之间的过去行走时间的平均值作为预计所需时间计算出来。此时，可以用日期和时刻等条件更进一步地缩小检索对象后求出所需时间，当在履历存储DB104中存储有在转移状态信息中没有表示的信息时，也可以参照履历存储DB104计算出所需时间。在这样的处理之外，也能够将出示信息决定部110接受接收信息DB802及地图信息DB103的信息而选择的两个或两个以上的节点中的、包含在由预测部108所预测的移动路径中的任意两个节点间的平均行走时间等计算出来。

出示信息决定部110参照接收信息DB802及地图信息DB103，选择应该传达到节点间所需时间算出部109的两个或两个以上的节点。并且，参照由预测部108所预测的路径信息、由节点间所需时间算出部109所算出的在所规定的节点间预计所需时间、以及存储在接收信息DB802中的道路·交通信息，决定出应该向用户出示的信息。

用图17的流程图对本实施例中的处理的流程加以说明。

首先，预测部108预测一个或一个以上的路径信息(步骤d1)。图18为所预测的路径信息的一个例子。路径信息的个数，可以是复数，也可以是一个，如图18所示。

在步骤d1中进行预测之后，出示信息决定部110将在接收信息DB802中存储的道路·交通信息、和图18所示的预测路径信息进行比较，判定与预测路径相关的道路·交通信息是否存在(步骤d2)。图19表示道路·交通信息的具体例子。如图19所示，这里的道路·交通信息由道路名称、区间、以及相关的信息等项目构成。构成区间信息的要素，为存储在地图信息DB103中的要素，如图2所示。

对这里的判定方法加以说明。出示信息决定部110，首先，参照地图信息DB103将图19所示的道路·交通信息的区间信息变换成用节点表现。例如，「巢本北～巢本南」的区间信息被变换成「C13→C20」那样的节点信息。其次，对照图18的预测路径信息，判定是否存在与所变换的节点信息一致的区间。由该判定结果得知，在优先号码1的路径中包含「C13→C20」。也就是说，步骤d2的结果是，该区间「C13→C20」被选择(步骤d3)。

并且，节点间所需时间算出部109，参照转移状态信息，计算出过去行走优先号码1的路径所需的平均所需时间(以下，称为路径平均所需时间)、以及过去行走由出示信息决定部110所选择的节点之间「C13→C20」所需的平均所需时间(以下，称为区间平均所需时间)(步骤d4)。这里，假设，路径平均所需时间以及区间平均所需时间的计算结果分别为「80分」「20分」。

其次，出示信息决定部110，将作为关联信息存储在接收信息DB802中的相当于「C13→C20」的区间的所需时间「30分」、和通过节点间所需时间算出部109所算出的区间平均所需时间「20分」进行比较，算出差额时间「10分」(步骤d5)。并且，将该差额时间「10分」和路径平均所需时间「80分」进行相加，将「90分」定为预测的所需时间(步骤d6)。

出示信息决定部110，还参照地图信息DB103，将节点号变换成陆标等名称，决定出应该向用户出示的信息(步骤d7)。

图20表示通过信息出示部111向用户出示的画面的例子。在图20中，出示有参照被预测的目的地的名称、道路·交通信息而求得的预计所需时间、以及所接收的道路·交通信息。

另外，出示信息的方式，不仅限于在这里所示的方式，例如，也可以仅出示与预测路径相关的道路·交通信息。此时，不需要节点间所需时间算出部109。

(扩展例)

作为将上述第3实施例扩展的例子，能够考虑图21所示的结构。在图21中，与图16的不同之处在于：设置了路径搜索部2101。

对路径搜索部2101的动作加以说明。在图17的所需时间比较步骤d5或者所需时间决定步骤d6中，当判定在今后所预测前进的路径中所需的时间多于过去的平均所需时间时，路径搜索部2101，从出示信息决定部110接收图18所示的预测路径信息和从接收信息DB802读出的信息，同时，参照地图信息DB103，搜索所需时间短于预测路径的路径。对用于搜索的计算方法没有特别的限定，在此不作详细地说明。当搜索到了所需时间较短的路径时，信息出示部111向用户出示与该路径有关的信息。

并且，此时，路径搜索部2101，也能够参照履历存储DB104和转移状态信息、或者节点间所需时间算出部109，优先搜索过去用户行走过的且所需时间更短的其它路径。

并且，对于其它路径的搜索，不仅可以在没有满足上述所需时间的制约时进行，例如，也可以在对预测路径有了通行停止等限制信息时进行。

(第4实施例)

图22表示本发明的第4实施例所涉及的作为信息取得装置的汽车导航系统的结构。在图22中，对于与图8标注了共同的符号的构成要素中的、与第2实施例一样的动作要素不作详细的说明。

2201为参照履历存储DB104，对用户停过的各节点(陆标、区域)，计算在移动履历中出现的频度的频度算出部，2202为用于将频度算出部2201计算的频度记下来的频度记忆DB。

图23为表示在本实施例中出示信息决定部110决定出示信息的动作的流程图。

出示信息决定部110，从预测部108接收图12那样的预测结果之后，从所预测的移动目的地中选择一个作为预测候补(步骤e1)。然后，参照所选择的预测候补的预测概率(步骤e2)，当预测概率在所规定值以上时，将该预测候补作为向用户出示的候补记下来(步骤e6)，而当概率值在所规定值以下时，参照频度记忆DB2202，取得该预测候补的频度(步骤e3)，当频度在所规定值以上时，将该预测候补作为向用户出示的候补记下来(步骤e6)，而当频度在所规定值以下时不记下来。并且，搜索是否存在其它预测候补(步骤e5)，当有预测候补时反复进行同样的动作。

在对于所有的预测候补的处理结束之后，将事先记下来的有关出示候补的预测目的地的信息定为所出示的项目(步骤e7)，参照地图信息DB103和接收信息DB802将与它们相关的信息定为出示内容(步骤e8)。

另外，出示候补的决定方法，除了在这里所示的以外，还能够考虑各种各样的方法。例如，当使用频度时，也可以利用这样的标准来代替将频度在所规定值以上的条件作为信息出示的条件，该标准为：预测候补节点的频度在过去用户到过的陆标和区域的总频度数中所占的比例是否在所规定值以上。并且，频度记忆DB2202，也可以用第2实施例所示的种类为单位记忆频度，且不是将预测候补节点单个的频度作为判定标准，而是将节点所属的种类全体的频度作为判定的标准。并且，对于各预测候补节点，也可以在考虑由预测部108获得的预测概率、和记忆在频度记忆DB2202中的频度的两方式尺度的情况下进行判定。

(第5实施例)

图24表示本发明的第5实施例所涉及的作为信息取得装置的汽车导航系统的结构。在图24中，对与图1标注了共同的符号的构成要素中的、与上述各实施例一样的动作要素不作详细的说明。

2401为模拟转移状态信息制作部，在由预测部108决定出预测目的地之后，其根据现在的转移状态信息和预测结果，与第1实施例一样，将假设用户如预测一样行走了时的行走后的模拟转移状态信息制作出来。并且，2402为模拟条件决定部，其根据由模拟转移状态信息制作部2401所制作的模拟转移状态信息，与第1实施例一样，决定出模拟检索用条件。

这里，模拟条件决定部2402为了进行在第1实施例中利用图29的范畴阶层所说明的两种动作中的前者动作，必须要有与从所预测的移动目的地出发时的状态(星期和时刻、天气等)有关的信息。另外，虽然在模拟条件决定部2402进行后者的动作时，不需要这样的状态信息，但是在预测部108中必须要。

作为这些信息的取得方法，能够考虑以下的取得方法。在检索履历存储DB104之后，能够算出从现在地到达所预测的移动目的地(目的地)的情况下，从该目的地出发为止所需要的时间(以下，称为停留时间)的平均。通过将该停留时间、与预计到达所预测的移动目的地的时刻加在一起，能够取得与从所预测的移动目的地出发时的星期和时刻等有关的状态。

在检索履历存储DB104算出停留时间的平均时，当这些时间分散得较大时平均值的可靠性下降。此时，只要将停留时间分割成分散的几个小部分，将各部分的平均值作为停留时间候补计算出来，且对所有的这些候补，进行模拟条件决定或者预测就行。

另外，当从所预测的目的地出发的状态，与预先取得的状态信息偏离时，只要重新进行第1实施例所示的通常的预测处理就行。

通常，转移状态信息制作部106和条件决定部107中的处理到结束为止要花很长的时间。因此，若例如在启动汽车的发动机时，进行将现在位置检测出来，更新移动履历，制作最新转移状态信息，决定出最合适的检索用条件这样的一连串处理的话，则到出示信息为止太花时间。也就是说，难以在用户启动发动机时，立刻就出示与被预测的目的地有关的信息。

因此，当在某行走中，预测出了用户的移动目的地和移动路径时，在用户采取为了从该移动目的地出发的行动(例如，启动发动机，打开车门等)之前，预先进行以下的处理。

也就是说，通过模拟转移状态信息制作部2401及模拟条件决定部2402，预先进行当在下一次行走中启动发动机时，即，在现在预计的目的地中启动发动机时的模拟转移状态信息的制作和那时的检索用条件的决定。这样一来，由于在下一次行走中当启动发动机时，能够用较短的时间完成预测，因此能够迅速地向用户出示与被预测的目的地(新的移动目的地和移动路径)有关的所需时间信息和其它相关的信息等。

另外，利用了模拟转移状态信息和模拟条件的预测，不是仅能够在启动发动机时进行，而是能够在事先想预测的任何时间进行。

并且，作为进行模拟转移状态信息的制作和模拟条件的决定、或者利用了它们的预测的时机，另外，还能够考虑例如在所预测的移动目的地的概率值超过所规定的阈值时等。

并且，在图24那样的结构之外，还能够考虑不设置模拟转移状态信息制作部2401和模拟条件决定部2402的结构。在此结构中，只要利用在通过预测部108进行预测的时点上所制成的最新转移状态信息和检索用条件，来代替模拟转移状态信息和模拟条件就行。

并且，关于出示的信息和预测的方法，可以是上述各实施例中所示的任意一个；作为出示的时机，虽然在汽车导航系统启动时的开始画面中出示是有效的，但是也可以在开始画面结束后的画面中出示。并且，在某行走结束时的画面中，出示被预测下次将要行走的目的地的候补、和所需时间的信息和路径上的交通信息等，由于对于用户提出了为了在所规定的时刻到达目的地的下一个出发时刻的基准，因此非常有效。所以，例如，也可以将当假设按照由上述方法算出的预计出发时间出发了时的目的地候补、预计到达时间和交通信息表示出来。并且，如果能够取得与在节点的平均停留时间有关的信息的话，则也可以用该时间为基准，用30分和1小时的间隔，来表示与各出发时刻相对应的目的地候补和预计到达时刻、交通信息。

能够通过检出在目的地汽车位置在一定时间内没有变化、档被换在停车档、侧刹被拉下等现象，检出行走的结束。

(第6实施例)

图25表示本发明的第6实施例所涉及的作为信息取得装置的汽车导航系统的结构。在图25中，对于与图8标注了共同的符号的构成要素中的、与上述各实施例一样的动作要素不作详细的说明。

在图25中，出示信息决定部110，与上述实施例一样，接收由预测部108预测的结果，将存储在接收信息DB802的信息中的、与所预测的移动目的地等有关的信息定为出示信息。并且，在本实施例中，当决定出示信息时，要考虑接收所信息出示的用户的认知负担。

并且，2501为对开车者等认知负担处于较高状态的用户进行信息出示的第1信息出示部，2502为例如对在助手席和后面座位的人等，与开车者相比认知负担不那么高的用户进行信息出示的第2信息出示部。2503是制作用于将出示信息决定部110所决定的出示信息用声音输出的数据的声音合成部，第1信息出示部2501将在出示信息决定部110所决定出示的文字·图像等信息出示的同时，还出示由声音合成部2503合成的声音信息。而第2信息出示部2502出示在出示信息决定部110中所决定出示的文字·图像等信息。

现在，假设预测部108预测了「日本全家便利」作为移动目的地。并且，假设在接收信息DB802中，存储有关于「日本全家便利」的图26所示的信息。

出示信息决定部110根据图26的信息，按照所规定的规则，分别决定应该出示给第1及第2信息出示部2501、2502的信息。作为所规定的规则，能够考虑例如「用声音宣读的方法向认知负担较高的用户提供索引信息，向认知负担较低的用户提供包含详细的说明和图像·动画的信息」等。根据该规则，出示信息决定部110，出示用声音宣读图26的索引信息即「特卖信息」的信息，将其定为对第1信息出示部2501的输出，出示图26的详细说明和包含在〔其它〕项目中的图像信息，将其定为对第2信息出示部2502的输出。

图27(A)表示通过第1信息出示部2501出示信息的例子，图27(B)表示通过第2信息出示部2502出示信息的例子。当为图27(A)的例子时，也可以当用声音向用户通知了索引信息后，从用户那里有了通过声音和指令等取得详细信息的要求时，再进行图27(B)所示的详细信息的表示、或者通过声音的宣读等。

象这样，根据本实施例，当取得了某信息时，根据信息阅读者的认知负担，决定要出示的信息。例如，对能够在认知负担较低的状态下阅读的用户，提供详细的信息和图像·动画等媒体；对认知负担处于较高状态的用户，或用声音宣读，或提供简要的信息。因此，用户能够接受根据自己认知负担的高低所提供的信息。

另外，所提供的信息内容并不限于上述内容，只要是考虑用户认知负担进行信息的出示就行。

并且，例如，也可以设置判定认知负担的高低的认知负担判定器，根据所判定的认知负担的高低，将从一个信息出示部出示的信息内容变更，来代替如本实施例所示的，根据用户认知负担的高低设置多个信息出示部。例如，检出汽车的状态，当判定为停车状态时认知负担较小的话，则提供详细的信息和图像·动画等，而当判定为行走状态时认知负担较大的话，则通过声音宣读和简要信息提供信息就行。

另外，虽然在上述各实施例中，以汽车导航系统作为向用户提供信息的设备加以了说明，但是在本发明中，成为对象的信息设备并不限定于汽车导航系统。例如，即使是手机和PDA等用户日常持有的信息终端等，能够读出位置信息的话，则也能够与上述各实施例一样进行。并且，关于移动装置也是一样，在上述各实施例中以装有汽车导航系统的汽车作为了移动体，但是在这以外，例如，当作为携带有信息设备的移动体的人徒步和用电车等移动时，也能够同样实现本发明。

并且，在各实施例中，示出了将图示的整个结构设在汽车导航系统内部的例子，但是本发明并不限定于此，在用户持有的信息终端中至少具备位置检出部101及信息出示部111(或者，第1及第2信息出示部2501、2502)就行。也可以将这以外的功能的全部或者一部分，设在与网络连接的外部服务器中。也就是说，为这样的结构：将位置检出部101检出的位置信息传送到服务器，且将其存储在该服务器中，若在服务器中进行了预测的话，就将与预测地有关的信息等传送到汽车导航系统。这样的结构，在信息设备为手机和PDA的情况下，特别地有效。

并且，通过让信息设备及服务器中的至少一方所具有的计算机运行程序，能够实现本发明所涉及的信息取得方法。

并且，为了取得信息，也可以利用VICS(Vehcle Information andCommunication System)和放送波，来代替利用互联网。

并且，虽然在各实施例中，示出了事先将信息接收部801所接收的信息存储在接收信息DB802中，再从中抽出与预测目的地有关的信息出示给用户的例子，但是在此之外，也能够考虑下述结构。也就是说，为这样的结构：对网络设置传送信息的信息传送部，在预测部108预测出移动目的地之后，信息传送部向服务器传送表示预测地的信息，服务器从所存储的信息中抽出与预测地相关的信息传送到汽车导航系统，出示由信息接收部801接收的信息。由于这样的结构，仅通过网络接收/传送所需的信息，因此在从进行预测后到出示信息为止具有富余时间的情况下，比较有效。并且，也能够为这样的结构：预先取得含有现在地和所预测的移动目的地的较大范畴的信息，且事先将其存储在接收信息DB802中，当预测目的地定下来时，抽出所需的信息出示给用户。

并且，虽然在各实施例中，对转移状态信息制作部106根据移动履历制作转移状态信息，条件决定部107和预测部108利用该转移状态信息进行动作的例子加以了说明，但是也能够考虑不设置转移状态信息制作部106的结构。此时，条件决定部107及预测部108，根据图3所示的移动履历信息，直接进行检索用条件的决定以及移动目的地的预测就行。

并且，在各实施例中，阈值算出部105、转移状态信息制作部106、条件决定部107和预测部108进行动作的时机，能够考虑各种各样的时机。例如，也可以在每次通过节点时，使这些所有的要素动作。其它还有，也可以是时刻T的行走开始时，时刻T-1的行走结束时，或者如第5实施例所示，在时刻T-1的行走途中对时刻T的行走开始位置的预测结束时等时机，进行动作。或者，也可以在时刻T-1的行走结束时，阈值算出部105及转移状态信息制作部106进行动作，预先制作转移状态信息，当时刻T的行走开始时，或者每通过节点时，条件决定部107及预测部108进行动作，根据制作的转移状态信息进行检索用条件的决定及前进道路的预测。并且，也可以在时刻T-1的行走结束时，连条件决定部107也进行动作，决定转移状态信息以及检索用条件，当时刻T的行走开始时，或者每通过节点时，只是预测部108进行动作。本发明在时机方面并不作特别地限定。

并且，在各实施例中，作为向用户出示信息的时机，既可以是刚开始行走时，也可以是从行走开始起，在每次通过节点的时候进行预测，当预测概率值超过了所规定的阈值时，或者也可以是用户表示了想取得信息时，本发明并不作特别地限定。

并且，由于在各实施例中以汽车导航系统为对象加以了说明，因此以出发地(发动机启动位置)到抵达地(发动机停止位置)之间的位置作为了移动履历数据的段落单位，但是并不限定于此。能够考虑各种各样的段落单位，例如，在手机和PDA等携带终端中，从启动电源到关闭电源的段落单位，从自己住宅出发到回到自己住宅的段落单位，同一日期的段落单位，从登记了陆标的地方到登记了陆标的地方的段落单位。

并且，在各实施例中，转移状态信息不必是如图5所示的反映了过去所有履历的信息，以在过去的履历中至少包含现在路径信息的信息为对象，表现其后的移动状态(其后的路径和目的地)和频度等信息就行。例如，当现在路径为「L6～C9」时，转移状态信息是图5所示的树形结构中的至少包含该路径的部分树形结构就行。并且，也可以不用这样的树形结构表现，而用表和矩阵表现。

(工业上的利用可能性)

本发明，能够在使用例如汽车导航系统和手机、PDA等信息设备向用户进行信息提供的技术中利用。由于能够对用户的移动目的地进行准确度较高的预测，取得适当的信息，因此比较有用。

Claims (24)

1、一种信息取得方法，取得与移动体的移动目的地相关的信息，其特征在于：

包括：将从移动体的位置信息的履历获得的移动路径作为移动履历存储起来的第1步骤，

将检索上述移动履历时的关键字的种类及范畴定为检索用条件的第2步骤，以及

对于上述移动履历进行按照上述检索用条件的检索、根据该检索结果、预测一个或一个以上的移动体前进的移动目的地或者移动路径的第3步骤；

取得与所预测的移动目的地或者移动路径相关的信息。

2、根据权利要求1所述的信息取得方法，其特征在于：

上述第2步骤中的关键字的种类，包含时间、日期、天气以及移动体的位置和移动路径中的至少一种。

3、根据权利要求1所述的信息取得方法，其特征在于：

还包括：根据上述移动履历，生成表示移动体过去的位置转移的转移状态信息的步骤；

在上述第3步骤中，对于上述转移状态信息进行上述检索。

4、根据权利要求1所述的信息取得方法，其特征在于：

在上述第2步骤中，根据统计处理进行上述检索用条件的决定。

5、根据权利要求4所述的信息取得方法，其特征在于：

在上述第2步骤中，反复执行选择上述检索用条件的候补的步骤、和按照所选择的条件候补对于移动体有可能前进的一个或一个以上的移动目的地计算预测概率值的熵的步骤；

根据所计算的熵值，从所选择的各条件候补中特定上述检索用条件。

6、根据权利要求1所述的信息取得方法，其特征在于：

在上述第3步骤中，对于移动体有可能前进的一个或一个以上的移动目的地，分别求出预测概率；

根据所求得的预测概率，进行预测。

7、根据权利要求1所述的信息取得方法，其特征在于：

上述移动履历，以节点间转移的形式，被存储起来。

8、根据权利要求7所述的信息取得方法，其特征在于：

上述节点的至少一个，为陆标、区域或者交叉路口。

9、根据权利要求7所述的信息取得方法，其特征在于：

包括：将移动路径的交叉路口中的、过去移动体曾向两个或两个以上的方向移动过的交叉路口定为节点的步骤。

10、根据权利要求1所述的信息取得方法，其特征在于：

上述第1步骤，以移动的开始及结束这样的段落将上述移动履历存储起来。

11、根据权利要求1所述的信息取得方法，其特征在于：

还包括：移动体在从上述第3步骤中所预测的移动目的地或者移动路径开始移动之前，预测移动体前进的新的移动目的地或者移动路径的步骤。

12、根据权利要求1所述的信息取得方法，其特征在于：

通过网络取得与所预测的移动目的地或者移动路径相关的信息。

13、一种信息出示方法，出示与移动体的移动目的地相关的信息，其特征在于：

包括：使用权利要求1所述的信息取得方法、取得与所预测的移动目的地相关的信息的第1步骤，以及

根据在上述第1步骤中所取得的信息、决定有关上述移动目的地的出示信息的第2步骤；

将所决定的出示信息出示。

14、根据权利要求13所述的信息出示方法，其特征在于：

在上述第2步骤中，参照表示位置、名称和该位置所属的种类名的对应关系的信息，且对于上述移动目的地，将名称及种类名中的至少一个定为出示信息。

15、根据权利要求14所述的信息出示方法，其特征在于：

在上述第1步骤中，对于所预测的移动目的地，求出预测概率；

在上述第2步骤中，当上述移动目的地的预测概率大于等于所规定值时，将其名称定为出示信息，小于所规定值时，将其种类名定为出示信息。

16、根据权利要求13所述的信息出示方法，其特征在于：

在上述第1步骤中，参照移动履历，将移动体从现在位置到所预测的移动目的地为止的预计所需时间作为关联信息算出。

17、根据权利要求16所述的信息出示方法，其特征在于：

在上述第1步骤中，通过网络取得到该移动目的地为止的道路交通信息；

在上述第2步骤中，参照上述预计所需时间、和上述道路交通信息，推测考虑了交通状况后的到达上述移动目的地为止的实际所需时间。

18、根据权利要求17所述的信息出示方法，其特征在于：

在上述第2步骤中，当推测的实际所需时间不满足所规定的条件时，搜索与所预测的移动路径不同的路径。

19、根据权利要求13所述的信息出示方法，其特征在于：

上述出示信息，含有与该移动目的地有关的广告信息。

20、根据权利要求13所述的信息出示方法，其特征在于：

上述出示信息，含有到该移动目的地为止的道路交通信息。

21、根据权利要求13所述的信息出示方法，其特征在于：

在上述第2步骤中，当决定出示信息时，要考虑接受信息出示的用户的认知负担。

22、一种信息取得装置，其特征在于：

包括：将从移动体的位置信息的履历获得的移动路径作为移动履历存储起来的履历存储部，

将检索存储在上述履历存储部的移动履历时的关键字的种类及范畴定为检索用条件的条件决定部，以及

对于上述移动履历按照上述检索用条件进行检索、并根据该检索结果，预测一个或一个以上的移动体前进的移动目的地的预测部；

取得与由上述预测部预测的移动目的地相关的信息。

23、根据权利要求22所述的信息取得装置，其特征在于：

上述履历存储部，包括：根据所存储的移动履历，生成表示移动体过去的位置转移的转移状态信息的转移状态信息生成部；

上述预测部，对于上述转移状态信息，进行检索。

24、一种程序，其特征在于：

用于让信息设备及服务器中的至少一方所具有的计算机运行权利要求1所述的信息取得方法。

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