JP2011118110A - Map display device, map display method, and map display program - Google Patents
Map display device, map display method, and map display program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2011118110A JP2011118110A JP2009274523A JP2009274523A JP2011118110A JP 2011118110 A JP2011118110 A JP 2011118110A JP 2009274523 A JP2009274523 A JP 2009274523A JP 2009274523 A JP2009274523 A JP 2009274523A JP 2011118110 A JP2011118110 A JP 2011118110A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- search
- information
- prediction
- congestion
- map
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 16
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Instructional Devices (AREA)
- Navigation (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
本発明は、地図を表示する技術に係り、特に、地図上に検索対象の混雑情報を表示する技術に関する。 The present invention relates to a technique for displaying a map, and more particularly to a technique for displaying congestion information to be searched on a map.
観光地を訪れたり店舗等の施設を利用したりするユーザは、これら目的とする場所に赴く前に、当該目的地の混雑状況等を予め確認する場合が多い。そこで、ユーザからのリクエストに応じて、施設等の混雑状況を提示する技術が知られている。 In many cases, a user who visits a sightseeing spot or uses a facility such as a store checks in advance the congestion status of the destination before visiting the destination. Therefore, a technique for presenting a congestion status of a facility or the like in response to a request from a user is known.
特許文献１には、ある施設の利用定員数と、当該施設への利用者の入場時刻及び退場時刻等を記憶しておき、利用者によって入力された年月日を受信すると、記憶されている該当年月日の混雑率をグラフによって表示する混雑状況管理装置が記載されている。 Patent Document 1 stores the number of users of a certain facility, the entry time and the exit time of the user at the facility, and stores the date when the date input by the user is received. A congestion status management device that displays the congestion rate of a corresponding date as a graph is described.
一方、特許文献２には、施設の検索を行うナビゲーション装置において、施設の検索を行う度に検索した施設の種別（コンビニエンスストア、ガソリンスタンド等）に対応する検索回数をカウントしておき、自動検索処理の実行時には、過去に検索された回数の最も少ない種別の施設を表示することにより、使用者に対してより多くの施設の情報を提示しようとするナビゲーション装置が記載されている。 On the other hand, Patent Document 2 counts the number of searches corresponding to the type of facility (convenience store, gas station, etc.) searched each time the facility is searched in the navigation device that searches for the facility, and performs an automatic search. A description is given of a navigation device that attempts to present more facility information to a user by displaying a facility of the type that has been searched the least in the past when the process is executed.
ところで、観光地や店舗等の施設の混雑状況は、これらを取りまく様々な要因によって左右されやすい。例えば、屋外施設の場合、天候が良ければ、人が集まりやすい一方、天候が悪ければ、人が集まりにくく、屋内施設の場合は、その逆の傾向がある。また、例えば、観光地に新しいアトラクションが導入されたり、ある店舗では特定期間に合わせてイベントが行われたりすると、人々の関心度は高まり、以前はあまり人気のなかった場所でも、多くの人が急に訪れて混雑する場合がある。 By the way, the congestion situation of facilities such as sightseeing spots and stores tends to be influenced by various factors surrounding them. For example, in the case of an outdoor facility, people are likely to gather if the weather is good, while in the case of bad weather, people are less likely to gather. Also, for example, when new attractions are introduced into tourist spots or events are held at certain stores for a specific period of time, people's interest increases, and many people even in places that were not so popular before There may be sudden congestion when visiting.
しかしながら、特許文献１に記載の混雑状況管理装置は、ある施設の過去の混雑率を利用者に提示し、この提示された過去の混雑率に基づいて利用者が将来の混雑率を予測して行動することを促すものであるところ、例えば、諸々の要因により、過去には訪問者が少なかったけれども現在では人々の関心度が高まって訪問者が増加しそうな場合、あるいは逆に、過去には訪問者が多かったけれども現在では人々の関心度が低くなって訪問者が減少しそうな場合などには、混雑状況の予測を誤ってしまう場合がある。 However, the congestion status management apparatus described in Patent Document 1 presents the past congestion rate of a facility to the user, and the user predicts the future congestion rate based on the presented past congestion rate. Where there is a small number of visitors in the past due to various factors, but it is likely that the number of visitors will increase and the number of visitors is likely to increase, or conversely, in the past If there are many visitors, but people are less interested and the number of visitors is likely to decrease, the congestion situation may be predicted incorrectly.
また、特許文献１に記載の混雑状況管理装置は、ある施設の過去の混雑率をグラフで提示するものであるが、例えば、ユーザが、当該施設の地図を確認したい場合には、別途地図検索を行って、検索された地図とグラフをそれぞれ確認しなければならないため、地図を見ながら施設の混雑状況を容易に把握することが困難である。一方、特許文献２に記載のナビゲーション装置は、施設を含む地図を提示するものの、当該施設の混雑状況については何ら情報を提供していないため、当該施設の混雑状況を把握することはできなかった。 In addition, the congestion status management device described in Patent Document 1 presents a past congestion rate of a certain facility in a graph. For example, when the user wants to check a map of the facility, a separate map search is performed. It is difficult to easily grasp the congestion status of the facility while looking at the map because it is necessary to confirm the searched map and graph. On the other hand, although the navigation device described in Patent Document 2 presents a map including facilities, it does not provide any information about the congestion status of the facility, and thus cannot grasp the congestion status of the facility. .
そこで、本発明の目的は、過去の混雑の情報のみを用いて混雑状況を予測するのでなく、目的地の混雑状況を当該目的地に対する利用者の関心度に基づいて予測するとともに、予測された混雑状況を当該目的地の地図を見ながら容易に把握することができる地図表示装置を提供することにある。 Therefore, the object of the present invention is not to predict the congestion situation using only past congestion information, but to predict the congestion situation of the destination based on the degree of interest of the user with respect to the destination. An object of the present invention is to provide a map display device that can easily grasp the congestion state while looking at a map of the destination.
本発明の一実施形態に係る地図表示装置は、検索対象の混雑情報を地図上に予測表示する。地図表示装置は、前記検索対象に対する検索が実行された際の状況を表す検索状況情報を含む検索履歴情報を格納する検索履歴記憶手段と、前記検索状況情報と前記検索履歴情報に付与される重み情報とを対応付けて格納する重み記憶手段と、検索条件を含む地図表示要求を受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けた地図表示要求に含まれる検索条件に該当する検索対象を前記検索履歴記憶手段から選択し、当該選択した検索対象に対する検索履歴情報であって混雑状況の予測日時に基づいて決定される予測用過去所定期間中に検索が実行された検索履歴情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された検索履歴情報に含まれる検索状況情報に対応付けられた重み情報を前記重み記憶手段から特定し、当該特定した重み情報に基づく重み付けを当該検索履歴情報に対して行って集計することにより、前記検索対象に対する予測用検索回数を集計する集計手段と、前記集計手段により集計された予測用検索回数から混雑度予測情報を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された混雑度予測情報が、地図上の前記検索対象の位置に所定の表示態様で表示されるように制御する表示制御手段を備える。また、前記検索対象における過去の混雑情報を格納する混雑情報記憶手段を更に備え、前記生成手段は、前記検索履歴記憶手段に格納されている前記検索対象に対する検索履歴情報から集計される参照用検索回数と前記混雑情報記憶手段に格納されている前記検索対象に対する過去の混雑情報との相関関係に基づいて、前記予測用検索回数から混雑度予測情報を生成することもできる。 A map display device according to an embodiment of the present invention predicts and displays congestion information to be searched on a map. The map display device includes search history storage means for storing search history information including search status information representing a status when a search for the search target is executed, weights given to the search status information and the search history information Weight storage means for storing information in association with each other, reception means for receiving a map display request including a search condition, and search history storage for a search target corresponding to the search condition included in the map display request received by the reception means Extracting means for selecting search history information selected from the means and extracting search history information that is search history information for the selected search target and that has been searched during the past predetermined period for prediction determined based on the prediction date and time of the congestion situation; Weight information associated with the search status information included in the search history information extracted by the extraction means is specified from the weight storage means, and the specified weight is specified. Aggregation means for aggregating the number of prediction searches for the search target by performing weighting based on information on the search history information, and congestion degree prediction information from the number of prediction retrievals aggregated by the aggregation means And a display control unit for controlling the congestion degree prediction information generated by the generation unit to be displayed in a predetermined display manner at the position of the search target on the map. Further, the information processing apparatus further comprises congestion information storage means for storing past congestion information in the search object, wherein the generation means is a reference search that is totaled from search history information for the search object stored in the search history storage means. Based on the correlation between the number of times and the past congestion information for the search target stored in the congestion information storage means, the congestion degree prediction information can be generated from the number of search times for prediction.
前記相関関係を設定する相関関係設定手段を備え、当該相関関係設定手段は、前記選択した検索対象について、前記混雑状況の予測日時に対応する過去の参照日時における混雑情報を参照用混雑情報として前記混雑情報記憶手段から抽出する手段と、前記予測用過去所定期間に対応する過去の参照用過去所定期間中に実行された検索履歴情報を前記検索履歴記憶手段から抽出し、当該抽出された検索履歴情報に基づいて前記検索対象に対する前記参照用検索回数を集計する手段と、前記抽出された参照用混雑情報と前記集計された参照用検索回数とに基づく相関関係を所定の記憶領域に格納する手段を備えることもできる。 Correlation setting means for setting the correlation, the correlation setting means, for the selected search target, the congestion information at the past reference date and time corresponding to the prediction date and time of the congestion status as the reference congestion information Means for extracting from the congestion information storage means, and search history information executed during a past reference past predetermined period corresponding to the prediction past predetermined period from the search history storage means, and the extracted search history Means for counting the number of reference searches for the search target based on information; and means for storing a correlation based on the extracted reference congestion information and the total number of reference searches in a predetermined storage area Can also be provided.
また、前記検索履歴情報には、検索が実行された際の状況を表す検索状況情報が含まれ、前記検索状況情報と当該検索履歴情報に付与される重み情報とを対応付けて格納する重み記憶手段を更に備え、前記集計手段は、前記抽出された検索履歴情報に含まれる検索状況情報に対応付けられた重み情報を前記重み記憶手段から特定し、当該特定した重み情報に基づく重み付けを当該検索履歴情報に対して行って集計することにより、前記検索対象に対する予測用検索回数を集計することもできる。 Further, the search history information includes search status information representing a status when the search is executed, and a weight storage for storing the search status information and weight information given to the search history information in association with each other Means for identifying weight information associated with the search status information included in the extracted search history information from the weight storage means, and weighting based on the identified weight information. By performing and totaling the history information, the number of prediction searches for the search target can be totaled.
また、前記検索状況情報には、前記検索対象に対する検索が実行された日時情報が含まれ、前記重み情報は、前記検索が実行された日及び／又は時間に応じて異なるように設定されている。 Further, the search status information includes date and time information when the search for the search target is executed, and the weight information is set to be different depending on a date and / or time when the search is executed. .
また、地図データを格納する地図データ記憶手段を備え、前記表示制御手段は、前記地図データに基づく地図画像を網の目状に分割して得られる複数の分割領域のうち、前記検索対象が属する分割領域の地図画像に、前記生成された混雑度予測情報が、所定の表示態様で重畳表示されるように制御することもできる。 In addition, a map data storage means for storing map data is provided, wherein the display control means belongs to the search object among a plurality of divided areas obtained by dividing the map image based on the map data into a mesh pattern. It can also be controlled so that the generated congestion degree prediction information is superimposed and displayed in a predetermined display mode on the map image of the divided area.
また、本発明の一実施形態に係る地図表示方法は、地図を表示する地図表示装置において検索対象の混雑情報を地図上に予測表示する。地図表示方法は、検索条件を含む地図表示要求を受け付ける受付ステップと、前記受け付けた地図表示要求に含まれる検索条件に該当する検索対象を、前記検索対象に対する検索履歴情報を格納する検索履歴記憶装置から選択し、当該選択した検索対象に対する検索履歴情報であって混雑状況の予測日時に基づいて決定される予測用過去所定期間中に検索が実行された検索履歴情報を抽出する抽出ステップと、前記抽出された検索履歴情報に含まれる検索状況情報に対応付けられた重み情報を、当該検索状況情報と重み情報とを対応付けて格納する重み記憶装置から特定し、当該特定した重み情報に基づく重み付けを当該検索履歴情報に対して行って集計することにより、前記検索対象に対する予測用検索回数を集計する集計ステップと、前記集計された予測用検索回数から混雑度予測情報を生成する生成ステップと、前記生成された混雑度予測情報が、地図上の前記検索対象の位置に所定の表示態様で表示されるように制御する表示制御ステップを備える。 The map display method according to an embodiment of the present invention predicts and displays congestion information to be searched on a map in a map display device that displays a map. A map display method includes a reception step of receiving a map display request including a search condition, and a search history storage device that stores search history information corresponding to the search condition corresponding to the search condition included in the received map display request. An extraction step of extracting search history information for which the search has been executed during the past predetermined period for prediction determined based on the prediction date and time of the congestion status, and the search history information for the selected search target; Weight information associated with the search status information included in the extracted search history information is identified from a weight storage device that stores the search status information and the weight information in association with each other, and weighting based on the identified weight information By calculating the number of prediction searches for the search target, A generation step for generating congestion degree prediction information from the aggregated number of prediction searches, and control so that the generated congestion degree prediction information is displayed in a predetermined display manner at the search target position on a map. A display control step is provided.
また、本発明は、上記各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムとしても成立する。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。 Further, the present invention is also realized as a program for causing a computer to execute the above steps. This program can be installed or loaded on a computer through various recording media such as an optical disk such as a CD-ROM, a magnetic disk, and a semiconductor memory, or via a communication network.
また、本明細書等において、手段とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その手段が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの手段が有する機能が２つ以上の物理的手段により実現されても、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されてもよい。 Further, in this specification and the like, the term “means” does not simply mean a physical means, but includes a case where the functions of the means are realized by software. Further, the function of one means may be realized by two or more physical means, or the functions of two or more means may be realized by one physical means.
本発明によれば、目的地の混雑状況を当該目的地に対する利用者の関心度に基づいて予測するとともに、予測された混雑状況を当該目的地の地図を見ながら容易に把握することができる地図表示装置を提供することが可能になる。 According to the present invention, a map that can predict the congestion status of a destination based on the degree of interest of the user to the destination and can easily grasp the predicted congestion status while looking at the map of the destination. A display device can be provided.
本発明の一実施形態に係る地図表示装置は、目的地（検索対象）に対する利用者の関心度を表す指標として当該目的地に対する検索履歴（検索回数）を用いることを特徴とする。以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。 A map display device according to an embodiment of the present invention is characterized in that a search history (number of searches) for a destination is used as an index representing a user's degree of interest for the destination (search target). Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the same element and the overlapping description is abbreviate | omitted.
［地図表示システムの構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る地図表示装置が適用される地図表示システム１の概略構成を示すブロック図である。地図表示システム１は、地図表示装置１０と端末装置２０とを備え、これらがネットワークＮを介して相互に接続されることにより構成される。なお、本発明における検索対象は、地図上に表示可能な表示対象であればよく、その内容に特に限定はないが、例えば、施設や観光地などが該当する。
[Configuration of map display system]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a map display system 1 to which a map display device according to an embodiment of the present invention is applied. The map display system 1 includes a map display device 10 and a terminal device 20, which are configured by being connected to each other via a network N. In addition, the search object in this invention should just be a display object which can be displayed on a map, Although the content is not specifically limited, For example, a facility, a sightseeing spot, etc. correspond.
地図表示装置１０は、混雑状況の予測表示機能を備え、主制御手段１００、通信手段１０１、予測条件設定手段１０２、相関関係設定手段１０３、検索履歴抽出手段１０４、検索履歴集計手段１０５、混雑度予測情報生成手段１０６、表示制御手段１０７及び記憶手段１０８などを備える。地図表示装置１０には、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入力インタフェース、出力インタフェース、通信インタフェース及びこれらを結ぶバスを備える専用又は汎用のサーバ・コンピュータを適用することができ、例えば、ＣＰＵがＲＯＭ等に格納された所定の制御プログラムを実行することにより、上記各機能実現手段として機能することができる。また、地図表示装置１０は、一般的なナビゲーション用サーバとしての機能を有していてもよく、さらに、単一のコンピュータより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータより構成されるものであってもよい。 The map display device 10 is provided with a congestion state prediction display function, and includes a main control unit 100, a communication unit 101, a prediction condition setting unit 102, a correlation setting unit 103, a search history extraction unit 104, a search history totaling unit 105, and a degree of congestion. A prediction information generation unit 106, a display control unit 107, a storage unit 108, and the like are provided. As the map display device 10, a dedicated or general-purpose server computer having a CPU, a memory such as a ROM or a RAM, an external storage device for storing various information, an input interface, an output interface, a communication interface, and a bus connecting them is applied. For example, when the CPU executes a predetermined control program stored in a ROM or the like, it can function as each of the function realizing means. Further, the map display device 10 may have a function as a general navigation server, and even if it is composed of a single computer, it may be composed of a plurality of computers distributed on a network. It may be configured.
主制御手段１００は、地図表示装置１０の動作全体及び後述する各手段の動作を制御する。通信手段１０１は、ネットワークＮを介して端末装置２０と通信することにより所定の情報を送受信するためのインタフェースである。通信手段１０１は、端末装置２０から送信される、検索条件を含む地図表示要求を受け付ける受付手段として機能する。 The main control means 100 controls the overall operation of the map display device 10 and the operation of each means described later. The communication unit 101 is an interface for transmitting and receiving predetermined information by communicating with the terminal device 20 via the network N. The communication unit 101 functions as a reception unit that receives a map display request including a search condition transmitted from the terminal device 20.
予測条件設定手段１０２は、検索対象について混雑状況を予測する際の予測条件（混雑度予測条件）を設定する機能を有する。ここで、一般に、利用者は、目的とする施設等に出かける前に、その施設等について検索を行って情報を収集する場合が多く、検索回数の多い施設等には、訪問者数も多くなる可能性が高い。そこで、本実施形態に係る地図表示装置１０は、検索対象についての混雑状況を予測する指標として検索回数を用いている。よって、予測条件には、混雑状況を予測すべき「予測日時」、当該予測日時における混雑状況予測に用いる検索履歴の範囲を特定するための「予測用過去所定期間」を設定する。予測条件の設定に特に限定はないが、例えば、「予測日時」には、地図表示要求を受け付けた日時（現在日時）や、現在日時を基準に将来の任意の時点（例えば、数時間後の予測、明日の予測）を設定することができる。また、ユーザが予測日時を指定してもよい。なお、「予測日時」には、日付のみを指定する（時刻を指定しない）場合と日付と時刻を指定する場合の両方が含まれる。「予測用過去所定期間」には、現在日時等を起算時刻とした場合の当該起算時刻から過去へ遡った所定期間を設定することができ、具体的には、過去Ｎ時間分、過去Ｎ日分、過去Ｎ週間分、過去Ｎヶ月分、過去Ｎ年分などの期間を任意に設定することができる。「予測用過去所定期間」は、予め設定してもよいし、検索対象に応じて適宜設定してもよい。 The prediction condition setting unit 102 has a function of setting a prediction condition (congestion degree prediction condition) when predicting a congestion state for a search target. Here, in general, before a user goes to a target facility, etc., the user often searches for the facility and collects information, and the number of visitors increases for a facility that is frequently searched. Probability is high. Therefore, the map display device 10 according to the present embodiment uses the number of searches as an index for predicting the congestion status of the search target. Therefore, the “prediction date and time” for which the congestion status is to be predicted and the “predictive past predetermined period for prediction” for specifying the range of the search history used for the congestion status prediction at the prediction date and time are set as the prediction conditions. There is no particular limitation on the setting of the prediction condition. For example, the “prediction date / time” includes the date / time when the map display request is received (current date / time), and any future time point (for example, several hours later) Forecast, tomorrow's forecast). Further, the user may specify the predicted date and time. The “predicted date and time” includes both the case of specifying only the date (no time is specified) and the case of specifying the date and time. In the “predictive past predetermined period”, a predetermined period that goes back to the past from the starting time when the current date and time is the starting time can be set. Specifically, the past N hours, the past N days Minutes, past N weeks, past N months, past N years, and the like can be arbitrarily set. The “predictive past predetermined period” may be set in advance, or may be set as appropriate according to the search target.
また、予測条件設定手段１０２は、過去の検索履歴と混雑状況との相関関係を設定する場合は、「予測日時」に対応する「参照日時」と、当該参照日時について検索履歴の範囲を特定するための「参照用過去所定期間」の組み合わせを少なくとも１つ設定する。これらの設定に特に限定はないが、「参照日時」は、年・月・週・日などのように時間軸を所定時間単位で区分した場合に、各単位区分における「予測日時」の時間軸上の位置を考慮して決定することができる。例えば、単位区分として「週」を採用した場合は、「参照日時」に、Ｎ週前の「予測日時」の曜日に該当する曜日の日付を設定することができる。単位区分が「月」の場合は、Ｎか月前の「予測日時」の日に該当する日を、また、単位区分が「年」の場合は、Ｎ年前の「予測日時」の月日に該当する月日を、それぞれ設定できる。なお、「参照日時」には、日付のみを指定する（時刻を指定しない）場合と日付と時刻を指定する場合の両方が含まれる。また、「参照用過去所定期間」は、「参照日時」を起算時刻とした場合の当該起算時刻から過去へ遡った所定期間を設定することができ、この所定期間は、「予測用過去所定期間」の長さと略同じ長さが設定される。よって、例えば、「予測用過去所定期間」が「予測日時」から過去１ヶ月分である場合は、「参照用過去所定期間」もまた「参照日時」から過去１ヶ月分が設定される。 Further, when setting the correlation between the past search history and the congestion status, the prediction condition setting unit 102 specifies the “reference date” corresponding to the “prediction date” and the range of the search history for the reference date. For this purpose, at least one combination of “predetermined period for reference” is set. There are no particular restrictions on these settings, but the “reference date and time” is the time axis of the “predicted date and time” in each unit category when the time axis is divided into predetermined time units such as year, month, week, and day. It can be determined in consideration of the upper position. For example, when “week” is adopted as the unit classification, the date of the day of the week corresponding to the day of the “predicted date and time” N weeks ago can be set in “reference date and time”. If the unit category is "Month", the day corresponding to the day of the "predicted date" N months ago. If the unit category is "year", the month date of the "predicted date" N years ago The date corresponding to can be set respectively. The “reference date and time” includes both the case of specifying only the date (no time is specified) and the case of specifying the date and time. In addition, the “previous past predetermined period for reference” can set a predetermined period that goes back to the past from the starting time when the “reference date and time” is set as the starting time. Is set to a length that is substantially the same as “”. Therefore, for example, when the “predictive past predetermined period” is the past one month from the “predicted date and time”, the “previous predetermined period for reference” is also set to the past one month from the “reference date and time”.
相関関係設定手段１０３は、検索履歴データ１１０に格納されている過去の検索履歴に基づく検索回数と、混雑情報データ１１２に格納されている過去の混雑状況との相関関係を設定する機能を有する。具体的には、予測条件設定手段１０２より参照日時と参照用過去所定期間が設定されている場合は、検索対象の参照日時における参照用混雑情報を混雑情報データ１１２から抽出する。また、検索対象の参照用過去所定期間中における検索履歴情報を検索履歴データ１１０から抽出し、抽出した検索履歴情報から参照用検索回数を集計する。なお、参照用検索回数の集計には、後述する予測用検索回数の集計に用いられる重みづけを同様に適用することができる。抽出した参照用混雑情報と集計した参照用検索回数を対応付けた相関関係を所定の記憶領域に格納される。なお、設定された参照日時と参照用過去所定期間の組み合わせが１組の場合は、相関関係には、参照用混雑情報と参照用検索回数の比（比例式）を格納することができる。一方、上記組み合わせが２組以上の場合は、相関関係には、参照用混雑情報と参照用検索回数の関係を線形関数で表した場合の係数を格納することができる。線形関数のあてはめは、例えば最小二乗法などの従来技術を用いることができる。なお、相関関係が予め設定されている場合は、当該設定されたものを用いてもよい。 The correlation setting unit 103 has a function of setting a correlation between the number of searches based on the past search history stored in the search history data 110 and the past congestion status stored in the congestion information data 112. Specifically, when the reference condition and the reference past predetermined period are set by the prediction condition setting means 102, the reference congestion information at the reference date and time to be searched is extracted from the congestion information data 112. Further, the search history information for the search target for the past predetermined period is extracted from the search history data 110, and the number of reference searches is totaled from the extracted search history information. Note that the weighting used for counting the number of search searches described later can be similarly applied to counting the number of reference searches. A correlation that associates the extracted reference congestion information with the total number of reference searches is stored in a predetermined storage area. When the set combination of the reference date / time and the reference past predetermined period is one set, the correlation can store a ratio (proportional expression) between the reference congestion information and the reference search frequency. On the other hand, when the number of combinations is two or more, the correlation can store a coefficient in a case where the relationship between the reference congestion information and the reference search frequency is expressed by a linear function. For the fitting of the linear function, for example, a conventional technique such as a least square method can be used. When the correlation is set in advance, the set one may be used.
検索履歴抽出手段１０４は、端末装置２０から送信された地図表示要求に含まれる検索条件に従って、検索対象データ１０９（図２参照）を検索し、検索条件に合致する検索対象を抽出する機能と、この抽出された検索対象に対する検索履歴情報を検索履歴データ１１０（図３参照）から抽出する機能を備える。予測条件設定手段１０２により予測用過去所定期間が設定されている場合は、予測用過去所定期間中の検索履歴情報（予測用検索履歴情報）を抽出する。 The search history extraction unit 104 searches the search target data 109 (see FIG. 2) according to the search condition included in the map display request transmitted from the terminal device 20, and extracts a search target that matches the search condition. A function of extracting the search history information for the extracted search target from the search history data 110 (see FIG. 3) is provided. If the prediction past predetermined period is set by the prediction condition setting means 102, search history information (prediction search history information) during the past prediction predetermined period is extracted.
検索履歴集計手段１０５は、検索履歴抽出手段１０４により抽出された予測用検索履歴情報に基づいて検索対象に対する予測用検索回数を集計する機能を有する。本実施形態では、予測用検索履歴情報に含まれる検索状況情報（検索日時等）に基づいて重み付けを行うことにより、検索回数を集計している。検索状況情報に基づく重み付けは、重みデータ１１１（図４参照）を参照することにより行うことができる。なお、重み係数を均一に設定した場合は、予測用検索履歴情報の抽出合計をそのまま検索回数に反映させることができる。 The search history totaling unit 105 has a function of counting the number of prediction searches for the search target based on the prediction search history information extracted by the search history extraction unit 104. In the present embodiment, the number of searches is tabulated by weighting based on the search status information (search date and time) included in the search history information for prediction. Weighting based on the search status information can be performed by referring to the weight data 111 (see FIG. 4). When the weighting factor is set uniformly, the extraction total of the search history information for prediction can be directly reflected in the number of searches.
混雑度予測情報生成手段１０６は、相関関係設定手段１０３により設定された参照用検索回数と混雑情報との相関関係に基づいて、予測用検索回数に対応する混雑度予測情報を生成する機能を有する。 The congestion degree prediction information generation unit 106 has a function of generating congestion degree prediction information corresponding to the number of prediction searches based on the correlation between the reference search number and the congestion information set by the correlation setting unit 103. .
表示制御手段１０７は、生成手段１０６により生成された混雑度予測情報が、当該混雑度予測情報の内容に応じた表示態様で、地図上の検索対象の位置に表示されるように制御する機能を有する。混雑度予測情報の表示態様に特に限定はないが、例えば、地図画像を網の目状に分割して得られる分割領域（メッシュ）のうち、検索対象が属するメッシュに、混雑度予測情報が示す混雑度の内容に応じた濃度の色が表示されるための混雑度予測表示データを生成する。また、生成した混雑度予測表示データを、通信手段１０１を介して端末装置２０に送信する機能を備える。 The display control unit 107 has a function of controlling the congestion degree prediction information generated by the generation unit 106 so that the congestion degree prediction information is displayed at the search target position on the map in a display mode according to the content of the congestion degree prediction information. Have. The display mode of the congestion degree prediction information is not particularly limited. For example, the congestion degree prediction information indicates a mesh to which a search target belongs, among divided areas (mesh) obtained by dividing a map image into a mesh. Congestion degree prediction display data for displaying a color having a density corresponding to the content of the congestion degree is generated. In addition, a function of transmitting the generated congestion degree prediction display data to the terminal device 20 via the communication unit 101 is provided.
記憶手段１０８は、検索対象データ１０９、検索履歴データ１１０、重みデータ１１１、混雑情報データ１１２及び地図データ１１３などを主に備える記憶装置である。 The storage means 108 is a storage device mainly including search target data 109, search history data 110, weight data 111, congestion information data 112, map data 113, and the like.
検索対象データ１０９は、地図上に表示される検索対象に関する情報を格納するデータベースであり、そのデータ構造に特に限定はないが、例えば、図２に示すように、検索対象を識別するための識別情報（検索対象ＩＤ）、名称、住所、郵便番号、座標情報（緯度経度）、定員などを対応付けて格納する。 The search target data 109 is a database that stores information about the search target displayed on the map, and the data structure is not particularly limited. For example, as shown in FIG. Information (search target ID), name, address, postal code, coordinate information (latitude and longitude), capacity, and the like are stored in association with each other.
検索履歴データ１１０は、検索対象に対する検索履歴情報を格納するデータベースであり、そのデータ構造に特に限定はないが、例えば、図３に示すように、検索対象ＩＤ及び座標情報と、検索が実行された際の状況に関する検索状況情報を対応付けて格納する。検索状況情報には、検索日、検索時刻、検索に使用したツール、当該検索履歴情報を提供したサイトのカテゴリなどが含まれる。検索ツールには、例えば、携帯電話を示す「携帯」や、コンピュータを示す「ＰＣ」などが格納される。サイトのカテゴリには、例えば、ルート検索を提供するサイトは「Ａ」、著名サイトは「Ｂ」、それ以外のサイトは「Ｃ」などの情報が格納される。 The search history data 110 is a database that stores search history information for a search target, and the data structure is not particularly limited. For example, as shown in FIG. 3, a search target ID, coordinate information, and a search are executed. The search status information related to the status at the time of storage is stored in association with each other. The search status information includes a search date, a search time, a tool used for the search, a category of a site that provides the search history information, and the like. The search tool stores, for example, “mobile” indicating a mobile phone, “PC” indicating a computer, and the like. The site category stores, for example, information such as “A” for sites that provide route search, “B” for famous sites, and “C” for other sites.
重みデータ１１１は、検索履歴情報を集計する際の重み情報を格納するデータベースであり、そのデータ構造に特に限定はないが、例えば、図４（Ａ）に示すように、重み係数を検索状況情報に対応付けて格納する。項目「日」及び「時」には、後述するように、日別重み付け係数や時刻別重み付け係数が、それぞれ対応付けて格納される（同図（Ｂ）及び（Ｃ））。また、項目「検索ツール」には、ＰＣから検索したユーザよりも携帯から検索したユーザの方が、実際に訪問する可能性が高いと考えられる場合、ＰＣの重み係数よりも携帯の重み係数が大きく設定されることを示している。また、項目「提供サイト」について、ルート検索のサイトから検索したユーザの方が、他のサイトから検索したユーザよりも、実際に訪問する可能性が高いと考えられる場合、ルート検索の提供サイトＡは、他のサイトＢやＣよりも重み係数が大きく設定されることを示している。なお、重み情報は図４に示す項目に限られず、例えば、有料検索・無料検索などに応じて設定してもよい。 The weight data 111 is a database that stores weight information for aggregating search history information, and the data structure is not particularly limited. For example, as shown in FIG. Store in association with. In the items “day” and “hour”, as will be described later, a daily weighting coefficient and a time weighting coefficient are stored in association with each other ((B) and (C) in the figure). In addition, in the item “search tool”, when it is considered that a user searched from a mobile phone is more likely to actually visit than a user searched from a PC, the weighting factor of the mobile phone is higher than the weighting factor of the PC. It shows that it is set large. In addition, regarding the item “provided site”, if it is considered that a user searched from a route search site is more likely to actually visit than a user searched from another site, the route search providing site A Indicates that the weighting coefficient is set larger than those of the other sites B and C. The weight information is not limited to the items shown in FIG. 4, and may be set according to, for example, paid search / free search.
図４（Ｂ）は、検索履歴情報を集計する際の重み情報が、日単位で異なることを示している。例えば、検索対象について前日に検索したユーザのほうが、１週間前や１ヶ月前に検索したユーザよりも、実際に訪問する可能性が高いと考えられる場合、検索日時により近い日付を有する検索履歴情報への重みは、検索日時により遠い日付を有する検索履歴情報への重みよりも大きくなるように設定することができる。 FIG. 4B shows that the weight information when the search history information is tabulated is different on a daily basis. For example, when it is considered that the user who searched for the search object on the previous day is more likely to actually visit than the user searched for one week or one month ago, the search history information having a date closer to the search date The weight to can be set to be larger than the weight to the search history information having a date farther from the search date.
図４（Ｃ）は、検索履歴情報を集計する際の重み情報が、時間単位や時間帯によって異なることを示している。例えば、予測日の当日において午前中に検索したユーザのほうが、午後に検索したユーザよりも、実際に訪問する可能性が高いと考えられる場合、午前中の時間帯を有する検索履歴情報への重みは、午後の時間帯を有する検索履歴情報への重みよりも大きくなるように設定することができる。なお、重み情報は、日単位や時間単位に限られず、例えば、曜日単位、季節単位などで異なるように設定してもよい。 FIG. 4C shows that the weight information when the search history information is totaled varies depending on time units and time zones. For example, if the user who searched in the morning on the day of the forecast date is more likely to actually visit than the user who searched in the afternoon, the weight to the search history information having the morning time zone Can be set to be larger than the weight to the search history information having the afternoon time zone. Note that the weight information is not limited to a day unit or a time unit, and may be set to be different depending on, for example, a day of the week or a season.
混雑情報データ１１２は、検索対象の混雑情報を格納するデータベースであり、そのデータ構造に特に限定はないが、例えば、図５に示すように、検索対象ＩＤ及び座標情報と、日時情報、訪問者数、混雑度などを対応付けて格納する。混雑度は、検索対象の混雑の度合いを示す情報であり、例えば、訪問者数と、図２の検索対象データ１０９に格納されている検索対象の定員とに基づいて算出されたものを格納することができる。 The congestion information data 112 is a database for storing search target congestion information, and there is no particular limitation on the data structure thereof. For example, as shown in FIG. 5, the search target ID and coordinate information, date and time information, visitors The number, the degree of congestion, etc. are stored in association with each other. The degree of congestion is information indicating the degree of congestion of the search target. For example, the congestion level stores information calculated based on the number of visitors and the search target capacity stored in the search target data 109 of FIG. be able to.
地図データ１１３は、地図画像を表示するための地図データを格納するデータベースであり、そのデータ構造に特に限定はないが、例えば、ベクタ方式やラスタ方式等で構成されるデータを格納する。また、地図データに基づく地図画像を網の目状に分割した場合の分割領域（メッシュ）に関する情報と、検索対象がどの分割領域（メッシュ）に属するかを示す情報なども格納されている。 The map data 113 is a database that stores map data for displaying a map image, and the data structure is not particularly limited. For example, the map data 113 stores data configured by a vector method, a raster method, or the like. In addition, information related to a divided region (mesh) when a map image based on map data is divided into a mesh, information indicating which divided region (mesh) the search target belongs to, and the like are also stored.
端末装置２０は、パーソナルコンピュータ、携帯電話機、ＰＤＡ、携帯型ナビゲーション装置、その他の地図データを表示可能な端末装置であり、図示してはいないが、端末装置の処理及び動作を制御する制御手段として機能するＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入力インタフェース、出力インタフェース、通信インタフェース及びこれらを結ぶバスを備える専用又は汎用のコンピュータを適用することができる。なお、図１では１つの端末装置２０を記載しているが、利用形態に応じて複数の端末装置２０を地図表示装置１０と接続することもできる。 The terminal device 20 is a personal computer, a mobile phone, a PDA, a portable navigation device, and other terminal devices that can display map data. Although not shown, the terminal device 20 is a control unit that controls processing and operation of the terminal device. A dedicated or general-purpose computer including a functioning CPU, a memory such as a ROM or a RAM, an external storage device that stores various types of information, an input interface, an output interface, a communication interface, and a bus connecting them can be applied. In addition, although the one terminal device 20 is described in FIG. 1, a plurality of terminal devices 20 can be connected to the map display device 10 according to the usage mode.
端末装置２０は、ＣＰＵが、メモリまたは外部記憶装置などに記憶された所定のプログラムを実行することにより、ユーザから入力される検索条件を受け付けると、受けつけた検索条件を含む地図表示要求を地図表示装置１０に対して送信し、地図表示装置１０から検索対象の混雑度予測情報を含む検索結果を受信すると、これをディスプレイなどの出力装置に出力する機能が実現される。端末装置２０は、一般のＧＰＳ処理機能を備えていてもよい。 When the terminal device 20 receives a search condition input from the user by executing a predetermined program stored in a memory or an external storage device, the terminal device 20 displays a map display request including the received search condition on a map. When the search result is transmitted to the device 10 and the search result including the congestion degree prediction information to be searched is received from the map display device 10, a function of outputting the search result to an output device such as a display is realized. The terminal device 20 may have a general GPS processing function.
ネットワークＮは、地図表示装置１０と端末装置２０との間で情報を送受信するための通信回線である。例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、パケット通信網、電話回線、企業内ネットワーク、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。 The network N is a communication line for transmitting and receiving information between the map display device 10 and the terminal device 20. For example, it may be any of the Internet, a LAN, a dedicated line, a packet communication network, a telephone line, a corporate network, other communication lines, combinations thereof, and the like, regardless of whether they are wired or wireless.
［混雑状況の予測表示処理］
次に、上記のように構成される地図表示システム１の動作の概要について説明する。図６は、地図表示装置１０による混雑状況予測表示処理の流れを示すフローチャートである。なお、後述の各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。
[Prediction display processing of congestion status]
Next, the outline | summary of operation | movement of the map display system 1 comprised as mentioned above is demonstrated. FIG. 6 is a flowchart showing the flow of the congestion situation prediction display process by the map display device 10. In addition, each processing step to be described later can be executed in any order or in parallel as long as there is no contradiction in processing contents, and other steps may be added between the processing steps. . Further, a step described as one step for convenience can be executed by being divided into a plurality of steps, while a step described as being divided into a plurality of steps for convenience can be grasped as one step.
主制御手段１００が、端末装置２０から送信される地図表示要求を通信手段１０１を介して受け付けると（Ｓ１０１）、検索履歴抽出手段１０４が、地図表示要求に含まれる検索要求に一致する検索対象を検索対象データ１０９から選択し、この選択した検索対象を特定する情報として、例えば、検索対象ＩＤや座標情報を検索対象データ１０９から取得する（Ｓ１０２）。なお、ユーザは、端末装置２０から、例えば、住所、施設、郵便番号、電話番号などを検索条件として入力することができる。 When the main control unit 100 receives a map display request transmitted from the terminal device 20 via the communication unit 101 (S101), the search history extraction unit 104 selects a search target that matches the search request included in the map display request. For example, a search target ID or coordinate information is acquired from the search target data 109 as information for selecting the search target data 109 and specifying the selected search target (S102). Note that the user can input, for example, an address, a facility, a postal code, a telephone number, or the like as a search condition from the terminal device 20.
検索対象が取得されると、予測条件設定手段１０２は、混雑度予測条件を設定する（Ｓ１０３）。具体的には、予測日時、予測用過去所定期間、参照日時、参照用過去所定期間をそれぞれ設定する（説明の便宜上、以下それぞれを、予測日、予測用期間、参照日、参照用期間と呼ぶ）。特に指定がない場合は、地図表示要求を受けつけた時点を予測日とすることができる。ここでは、一例として、予測日には、地図表示要求を受けつけた「2009年8月29日」が設定され、予測用期間には、過去１週間分の検索履歴を用いるとして「2009年8月23日〜2009年8月28日」が設定されたものとする。また、参照日と参照用期間の組み合わせは１組設定されており、参照日には、予測日の１週間前の該当日として「2009年8月22日」が設定され、参照用期間には、参照日から過去１週間分の検索履歴を用いるとして「2009年8月18日〜2009年8月21日」が設定されたものとする。 When the search target is acquired, the prediction condition setting unit 102 sets a congestion degree prediction condition (S103). Specifically, a prediction date and time, a prediction past predetermined period, a reference date and time, and a reference past predetermined period are set (for convenience of explanation, the following are referred to as a prediction date, a prediction period, a reference date, and a reference period, respectively). ). Unless otherwise specified, the point in time when the map display request is received can be set as the predicted date. Here, as an example, “August 29, 2009” that accepted the map display request is set as the forecast date, and the search history for the past week is used as the forecast period, “August 2009 23rd to August 28th, 2009 ”is set. In addition, there is one set of reference date and reference period, and the reference date is set to “August 22, 2009” as the applicable date one week before the forecast date. It is assumed that “August 18, 2009 to August 21, 2009” is set by using the search history for the past week from the reference date.
混雑度予測条件の設定が終了すると、相関関係設定手段１０３は、取得した検索対象の情報（例えば、検索対象ＩＤや座標情報）に基づいて、参照用期間中の検索対象の検索履歴情報を、検索履歴データ１１０から抽出する（Ｓ１０４）。例えば、「2009年8月18日〜2009年8月21日」間に実行された検索履歴情報が抽出される。 When the setting of the congestion degree prediction condition is completed, the correlation setting unit 103 sets the search history information of the search target during the reference period based on the acquired search target information (for example, search target ID and coordinate information). Extracted from the search history data 110 (S104). For example, search history information executed between “August 18, 2009 and August 21, 2009” is extracted.
そして、参照用の検索履歴情報に含まれる検索状況情報に対応して設定された重み情報を、重みデータ１１１から特定し、参照用の検索履歴情報に対して、特定した重み情報に基づく重みづけを行うことにより、参照用検索回数を集計する（Ｓ１０５）。例えば、「2009年8月18日〜2009年8月21日」間に実行され抽出された検索履歴情報のうち、参照日の「2009年8月22日」により近い日付を有する検索履歴情報へ付与される重みは、より遠い日付を有する検索履歴情報へは付与される重みよりも大きくなる。 Then, the weight information set corresponding to the search status information included in the reference search history information is specified from the weight data 111, and the reference search history information is weighted based on the specified weight information. By doing this, the number of reference retrievals is totaled (S105). For example, among search history information executed and extracted between “August 18, 2009 and August 21, 2009”, search history information having a date closer to “August 22, 2009” on the reference date The weight given is larger than the weight given to search history information having a farther date.
次に、検索対象の識別情報（ＩＤ又は座標情報など）に基づいて混雑情報データ１１２を参照し、参照日時における混雑情報を参照用混雑情報として抽出し（Ｓ１０６）、集計された参照用検索回数と、抽出された参照用混雑情報との相関関係を、所定の記憶領域に格納する（Ｓ１０７）。例えば、参照日の「2009年8月22日」における訪問者数や混雑度が抽出され、「2009年8月18日〜2009年8月21日」間における参照用検索回数が集計された場合は、両者の比が相関関係として格納される。 Next, referring to the congestion information data 112 based on the identification information (ID or coordinate information) to be searched, the congestion information at the reference date is extracted as the reference congestion information (S106), and the total number of reference searches And the extracted reference congestion information are stored in a predetermined storage area (S107). For example, when the number of visitors and the degree of congestion on the reference date “August 22, 2009” are extracted, and the number of searches for reference between “August 18, 2009 and August 21, 2009” is aggregated The ratio between the two is stored as a correlation.
一方、検索履歴抽出手段１０４は、検索対象の識別情報（ＩＤ又は座標情報など）に基づいて、予測用期間中の検索対象に対する検索履歴情報を、検索履歴データ１１０から抽出する（Ｓ１０８）。例えば、「2009年8月23日〜2009年8月28日」間に実行された検索履歴情報が抽出される。 On the other hand, the search history extraction unit 104 extracts search history information for the search target during the prediction period from the search history data 110 based on the identification information (ID or coordinate information) of the search target (S108). For example, search history information executed between “August 23, 2009 and August 28, 2009” is extracted.
検索履歴集計手段１０５は、予測用の検索履歴情報に含まれる検索状況情報に対応して設定された重み情報を、重みデータ１１１から特定し、予測用の検索履歴情報に対して、特定した重み情報に基づく重みづけを行うことにより、予測用の検索回数を集計する（Ｓ１０９）。例えば、「2009年8月23日〜2009年8月28日」間に実行され抽出された検索履歴情報のうち、予測日の「2009年8月29日」により近い日付を有する検索履歴情報へ付与される重みは、より遠い日付を有する検索履歴情報へは付与される重みよりも大きくなる。 The search history totaling means 105 identifies weight information set in correspondence with the search status information included in the search history information for prediction from the weight data 111, and specifies the specified weight for the search history information for prediction. By performing weighting based on information, the number of searches for prediction is totaled (S109). For example, among search history information executed and extracted between “August 23, 2009 and August 28, 2009”, search history information having a date closer to the predicted date “August 29, 2009” The weight given is larger than the weight given to the search history information having a farther date.
混雑度予測情報生成手段１０６は、所定の記憶領域に格納された、参照日の検索回数と当該参照日の混雑情報との相関関係に基づいて、予測日の検索回数から、当該予測日の混雑度を表す混雑度予測情報を生成する（Ｓ１１０）。例えば、参照用検索回数（2009年8月18日〜2009年8月21日）が12560回、参照日（2009年8月22日）の混雑度が54.5％である場合には、両者の比を用いて、予測用検索回数（2009年8月23日〜2009年8月28日）が15230回である場合は、混雑予測情報は66.1％と算出することができる。 The congestion degree prediction information generation unit 106 determines the congestion on the prediction day based on the number of searches on the prediction date based on the correlation between the number of searches on the reference date and the congestion information on the reference date stored in a predetermined storage area. Congestion degree prediction information representing the degree is generated (S110). For example, if the number of searches for reference (August 18, 2009 to August 21, 2009) is 12560 and the congestion level on the reference date (August 22, 2009) is 54.5%, When the number of searches for prediction (August 23, 2009 to August 28, 2009) is 15230, the congestion prediction information can be calculated as 66.1%.
混雑度予測情報が生成されると、表示制御手段１０７は、地図データ１１３を参照し、検索対象が含まれるメッシュを特定し、特定されたメッシュに、混雑度予測情報を所定の表示態様で重畳表示するための混雑度予測表示データを生成する（Ｓ１１１）。表示態様として、例えば、混雑度に応じた濃度の色を重畳することができる。この濃度は、混雑度が高くなるにつれて濃くなり、一方、混雑度が低くなるにつれて薄くなるように設定することができる。また、混雑度を複数段階（小、中、大）に分けて、段階に応じて異なる色を重畳するようにしてもよい。また、検索対象を表す表示対象（施設名など）をその座標上に表示してもよい。 When the congestion degree prediction information is generated, the display control unit 107 refers to the map data 113, specifies a mesh including the search target, and superimposes the congestion degree prediction information on the specified mesh in a predetermined display mode. Congestion degree prediction display data for display is generated (S111). As a display mode, for example, a color having a density corresponding to the degree of congestion can be superimposed. This concentration can be set to increase as the degree of congestion increases and decrease as the degree of congestion decreases. Further, the degree of congestion may be divided into a plurality of levels (small, medium, large), and different colors may be superimposed depending on the level. In addition, a display target (facility name or the like) representing the search target may be displayed on the coordinates.
主制御手段１００は、表示制御手段１０７を介して、生成された混雑度予測表示データを、端末装置２０へ送信する（Ｓ１１２）。 The main control unit 100 transmits the generated congestion degree prediction display data to the terminal device 20 via the display control unit 107 (S112).
端末装置２０は、地図表示要求に応答して送信される混雑度予測表示データを受信すると、受信した混雑度予測表示データに基づく地図画像を、ディスプレイなどの表示装置に出力する。図７（Ａ）は、端末装置２０において混雑度予測表示データに基づく地図画像が表示される一例を示している。 Upon receiving the congestion degree prediction display data transmitted in response to the map display request, the terminal device 20 outputs a map image based on the received congestion degree prediction display data to a display device such as a display. FIG. 7A shows an example in which a map image based on congestion degree prediction display data is displayed on the terminal device 20.
以上、本実施形態によれば、検索対象に対する検索回数を用いて混雑状況を予測しているので、検索対象に対する利用者の関心度を混雑状況予測に反映させることができるようになる。また、検索履歴情報に対して重み付けを行うことにより検索結果を集計しているので、検索回数の精度が高くなる結果、より正しい混雑予測を得ることが可能になる。 As described above, according to the present embodiment, the congestion situation is predicted using the number of searches for the search target, so that the degree of interest of the user with respect to the search target can be reflected in the congestion situation prediction. In addition, since the search results are aggregated by weighting the search history information, the accuracy of the number of searches is increased, so that more accurate congestion prediction can be obtained.
また、検索対象に対する混雑度予測情報を、地図上の検索対象の位置に所定の表示態様で表示するので、利用者は、地図検索をリクエストするだけで、地図上の検索対象の位置と当該検索対象の混雑予測を同時に確認することができるようになる。その結果、操作性と視覚性に優れた地図表示装置を提供することが可能になる。 Further, since the congestion degree prediction information for the search target is displayed in a predetermined display form at the position of the search target on the map, the user can request the map search and the position of the search target on the map and the search. It becomes possible to confirm the target congestion prediction at the same time. As a result, it is possible to provide a map display device that is excellent in operability and visibility.
（その他の実施形態）
なお、本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。
(Other embodiments)
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be implemented in various other forms without departing from the gist of the present invention. The above-described embodiment is merely an example in all respects, and is not construed as limiting.
例えば、上記実施形態では、混雑度予測情報をメッシュ領域に表示する場合について説明したが、混雑度予測情報の表示態様はこれに限られず、例えば、表示制御手段１０７は、混雑度予測情報が示す混雑度の大きさに比例して大きくなるような半径を有する円を作成し、この円が地図上の検索対象の位置を中心として表示されるように制御してもよい。図７（Ｂ）は、表示態様の他の例として、端末装置２０において混雑度予測情報が円によって表示される様子を示している。 For example, in the above embodiment, the case where the congestion degree prediction information is displayed in the mesh area has been described. However, the display mode of the congestion degree prediction information is not limited to this. For example, the display control unit 107 indicates the congestion degree prediction information. A circle having a radius that increases in proportion to the degree of congestion may be created, and control may be performed so that this circle is displayed around the position of the search target on the map. FIG. 7B shows a state in which the congestion degree prediction information is displayed as a circle in the terminal device 20 as another example of the display mode.
また、端末装置２０から、検索対象までのルートを要求するルート検索としての地図表示要求が送信された場合には、従来のルート検索の技術を適用して検索対象までのルート検索処理を実行し、当該検索されたルートと検索対象の混雑度予測情報を一緒に地図上に表示するように制御してもよい。これによれば、ルート検索の結果と目的地の混雑状況予測が同時に得られ、利用者は、目的地の混雑度に応じて目的地を適宜変更することができるようになるので、利用者の目的地選択がより容易になる。 In addition, when a map display request as a route search requesting a route to the search target is transmitted from the terminal device 20, a route search process to the search target is executed by applying a conventional route search technique. The searched route and search target congestion degree prediction information may be controlled to be displayed together on the map. According to this, the route search result and the congestion situation prediction of the destination can be obtained at the same time, and the user can appropriately change the destination according to the degree of congestion of the destination. Destination selection becomes easier.
また、検索履歴データ１１０には、複数のサイトから収集した検索履歴情報を格納することができる。複数のサイトは、その内容に特に限定はないが、例えば、入力されたキーワード等に基づいて情報を検索して回答する検索サイトや、地図等の情報を提供する情報提供専門サイトなどが該当する。ネットワーク上には、これらのサイトが多数提供されているところ、例えば、ある検索対象へのアクセス数が、検索サイトでは多いものの情報提供専門サイトでは少ない場合、又は、その逆の場合など、検索対象に対するアクセス数は、サイトによってばらつきが出ることがある。このような場合には、検索サイトの検索履歴情報を用いるか、あるいは情報提供専門サイトの検索履歴情報を用いるかによって、検索対象の混雑度予測の結果が異なることとなり、すなわち、検索履歴情報を提供するサイトに応じて混雑度予測の結果にもばらつきが生じる結果となるため、望ましくない。よって、本発明は、例えば、検索サイトと情報提供専門サイトのように種類の異なる複数のサイトから検索履歴情報を集計し、この集計した検索履歴情報を検索履歴データ１０に格納して混雑度予測に用いるように構成することができる。このように構成することで、検索履歴情報の正確性が向上し、その結果、検索対象の混雑度予測の精度をより高めることが可能になる。なお、サイト間におけるアクセス数のばらつきは、同じ種類のサイト間でも起こり得るところ、同一種類の複数サイトから検索履歴情報を集計するように構成してもよい。 The search history data 110 can store search history information collected from a plurality of sites. The contents of the plurality of sites are not particularly limited. For example, search sites that search for information based on input keywords, etc., and information specialized sites that provide information such as maps are applicable. . Many of these sites are provided on the network. For example, when the number of accesses to a certain search target is large at the search site but small at the information providing specialized site, or vice versa, The number of accesses to may vary depending on the site. In such a case, depending on whether the search history information of the search site is used or the search history information of the information providing specialized site is used, the result of the congestion degree prediction of the search target is different. This is not desirable because the result of the congestion degree prediction varies depending on the site to be provided. Therefore, the present invention, for example, aggregates search history information from a plurality of different types of sites such as a search site and an information providing specialized site, and stores the aggregated search history information in the search history data 10 to predict the degree of congestion. It can be configured to be used. By configuring in this way, the accuracy of the search history information is improved, and as a result, it is possible to further increase the accuracy of the search target congestion degree prediction. Note that the variation in the number of accesses between sites can occur between the same type of sites, but the search history information may be aggregated from a plurality of sites of the same type.
１０…地図表示装置、２０…端末装置、１００…主制御手段、１０１…通信手段、１０２ …予測条件設定手段、１０３…相関関係設定手段、１０４…検索履歴抽出手段、１０５…検索履歴集計手段、１０６…混雑度予測情報生成手段、１０７…表示制御手段、１０８…記憶手段、１０９…検索対象データ、１１０…検索履歴データ、１１１…重みデータ、１１２…混雑情報データ、１１３…地図データ DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Map display apparatus, 20 ... Terminal device, 100 ... Main control means, 101 ... Communication means, 102 ... Prediction condition setting means, 103 ... Correlation setting means, 104 ... Search history extraction means, 105 ... Search history totaling means, 106: Congestion degree prediction information generation means, 107: Display control means, 108 ... Storage means, 109 ... Search target data, 110 ... Search history data, 111 ... Weight data, 112 ... Congestion information data, 113 ... Map data
Claims (7)
前記検索対象に対する検索が実行された際の状況を表す検索状況情報を含む検索履歴情報を格納する検索履歴記憶手段と、
前記検索状況情報と前記検索履歴情報に付与される重み情報とを対応付けて格納する重み記憶手段と、
検索条件を含む地図表示要求を受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けた地図表示要求に含まれる検索条件に該当する検索対象を前記検索履歴記憶手段から選択し、当該選択した検索対象に対する検索履歴情報であって混雑状況の予測日時に基づいて決定される予測用過去所定期間中に検索が実行された検索履歴情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された検索履歴情報に含まれる検索状況情報に対応付けられた重み情報を前記重み記憶手段から特定し、当該特定した重み情報に基づく重み付けを当該検索履歴情報に対して行って集計することにより、前記検索対象に対する予測用検索回数を集計する集計手段と、
前記集計手段により集計された予測用検索回数から混雑度予測情報を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された混雑度予測情報が、地図上の前記検索対象の位置に所定の表示態様で表示されるように制御する表示制御手段
を備える地図表示装置。 A map display device that predicts and displays congestion information to be searched on a map,
Search history storage means for storing search history information including search status information representing a status when a search for the search target is executed;
Weight storage means for storing the search status information and weight information assigned to the search history information in association with each other;
Accepting means for accepting a map display request including a search condition;
The search target corresponding to the search condition included in the map display request received by the receiving means is selected from the search history storage means, and is determined based on the search history information for the selected search target and based on the prediction date and time of the congestion situation Extraction means for extracting search history information that has been searched during the past predetermined period for prediction,
Weight information associated with search status information included in the search history information extracted by the extraction means is specified from the weight storage means, and weighting based on the specified weight information is performed on the search history information. A tabulating means for tabulating the number of prediction searches for the search target by tabulating;
Generating means for generating congestion degree prediction information from the number of prediction searches counted by the counting means;
A map display device comprising display control means for controlling the congestion degree prediction information generated by the generating means to be displayed in a predetermined display manner at the position of the search target on a map.
前記生成手段は、
前記検索履歴記憶手段に格納されている前記検索対象に対する検索履歴情報から集計される参照用検索回数と前記混雑情報記憶手段に格納されている前記検索対象に対する過去の混雑情報との相関関係に基づいて、前記予測用検索回数から混雑度予測情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の地図表示装置。 Congestion information storage means for storing past congestion information in the search target,
The generating means includes
Based on the correlation between the number of reference searches counted from the search history information for the search object stored in the search history storage means and the past congestion information for the search object stored in the congestion information storage means. The map display device according to claim 1, wherein congestion degree prediction information is generated from the number of prediction searches.
当該相関関係設定手段は、
前記選択した検索対象について、前記混雑状況の予測日時に対応する過去の参照日時における混雑情報を参照用混雑情報として前記混雑情報記憶手段から抽出する手段と、
前記予測用過去所定期間に対応する過去の参照用過去所定期間中に実行された検索履歴情報を前記検索履歴記憶手段から抽出し、当該抽出された検索履歴情報に基づいて前記検索対象に対する前記参照用検索回数を集計する手段と、
前記抽出された参照用混雑情報と前記集計された参照用検索回数とに基づく相関関係を所定の記憶領域に格納する手段を備える請求項２に記載の地図表示装置。 Correlation setting means for setting the correlation,
The correlation setting means is
Means for extracting from the congestion information storage means as reference congestion information the congestion information at the past reference date corresponding to the congestion status prediction date and time for the selected search target;
The search history information executed during the past reference past predetermined period corresponding to the prediction past predetermined period is extracted from the search history storage means, and the reference to the search target is based on the extracted search history information A means of counting search times for
The map display device according to claim 2, further comprising means for storing a correlation based on the extracted reference congestion information and the aggregated reference search count in a predetermined storage area.
前記重み情報は、前記検索が実行された日及び／又は時間に応じて異なるように設定されている請求項１に記載の地図表示装置。 The search status information includes date and time information when the search for the search target is executed,
The map display device according to claim 1, wherein the weight information is set to be different depending on a date and / or time when the search is performed.
前記表示制御手段は、
前記地図データに基づく地図画像を網の目状に分割して得られる複数の分割領域のうち、前記検索対象が属する分割領域の地図画像に、前記生成された混雑度予測情報が、所定の表示態様で重畳表示されるように制御する請求項１に記載の地図表示装置。 Comprising map data storage means for storing map data;
The display control means includes
Of the plurality of divided areas obtained by dividing the map image based on the map data into a mesh pattern, the generated congestion degree prediction information is displayed on the map image of the divided area to which the search target belongs. The map display device according to claim 1, wherein the map display device is controlled to be superimposed and displayed in a manner.
検索条件を含む地図表示要求を受け付ける受付ステップと、
前記受け付けた地図表示要求に含まれる検索条件に該当する検索対象を、前記検索対象に対する検索履歴情報を格納する検索履歴記憶装置から選択し、当該選択した検索対象に対する検索履歴情報であって混雑状況の予測日時に基づいて決定される予測用過去所定期間中に検索が実行された検索履歴情報を抽出する抽出ステップと、
前記抽出された検索履歴情報に含まれる検索状況情報に対応付けられた重み情報を、当該検索状況情報と重み情報とを対応付けて格納する重み記憶装置から特定し、当該特定した重み情報に基づく重み付けを当該検索履歴情報に対して行って集計することにより、前記検索対象に対する予測用検索回数を集計する集計ステップと、
前記集計された予測用検索回数から混雑度予測情報を生成する生成ステップと、
前記生成された混雑度予測情報が、地図上の前記検索対象の位置に所定の表示態様で表示されるように制御する表示制御ステップを備える方法。 A method for predicting and displaying congestion information to be searched on a map in a map display device for displaying a map,
A reception step for receiving a map display request including a search condition;
A search target corresponding to a search condition included in the received map display request is selected from a search history storage device that stores search history information for the search target, and the search history information for the selected search target is a congestion situation. An extraction step of extracting search history information in which a search was performed during the past predetermined period for prediction determined based on the prediction date and time;
Weight information associated with search status information included in the extracted search history information is specified from a weight storage device that stores the search status information and weight information in association with each other, and is based on the specified weight information A totaling step of counting the number of prediction searches for the search target by performing weighting on the search history information and totaling;
A generation step of generating congestion degree prediction information from the aggregated number of prediction searches;
A method comprising a display control step of controlling the generated congestion degree prediction information to be displayed in a predetermined display form at a position of the search target on a map.
検索条件を含む地図表示要求を受け付ける受付ステップと、
前記受け付けた地図表示要求に含まれる検索条件に該当する検索対象を、前記検索対象に対する検索履歴情報を格納する検索履歴記憶装置から選択し、当該選択した検索対象に対する検索履歴情報であって混雑状況の予測日時に基づいて決定される予測用過去所定期間中に検索が実行された検索履歴情報を抽出する抽出ステップと、
前記抽出された検索履歴情報に含まれる検索状況情報に対応付けられた重み情報を、当該検索状況情報と重み情報とを対応付けて格納する重み記憶装置から特定し、当該特定した重み情報に基づく重み付けを当該検索履歴情報に対して行って集計することにより、前記検索対象に対する予測用検索回数を集計する集計ステップと、
前記集計された予測用検索回数から混雑度予測情報を生成する生成ステップと、
前記生成された混雑度予測情報が、地図上の前記検索対象の位置に所定の表示態様で表示されるように制御する表示制御ステップを実行させるためのプログラム。 On the computer,
A reception step for receiving a map display request including a search condition;
A search target corresponding to a search condition included in the received map display request is selected from a search history storage device that stores search history information for the search target, and the search history information for the selected search target is a congestion situation. An extraction step of extracting search history information in which a search was performed during the past predetermined period for prediction determined based on the prediction date and time;
Weight information associated with search status information included in the extracted search history information is specified from a weight storage device that stores the search status information and weight information in association with each other, and is based on the specified weight information A totaling step of counting the number of prediction searches for the search target by performing weighting on the search history information and totaling;
A generation step of generating congestion degree prediction information from the aggregated number of prediction searches;
A program for executing a display control step for performing control so that the generated congestion degree prediction information is displayed in a predetermined display manner at a position to be searched on a map.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2009274523A JP5560026B2 (en) | 2009-12-02 | 2009-12-02 | Map display device, map display method, and map display program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2009274523A JP5560026B2 (en) | 2009-12-02 | 2009-12-02 | Map display device, map display method, and map display program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2011118110A true JP2011118110A (en) | 2011-06-16 |
| JP5560026B2 JP5560026B2 (en) | 2014-07-23 |
Family
ID=44283537
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2009274523A Active JP5560026B2 (en) | 2009-12-02 | 2009-12-02 | Map display device, map display method, and map display program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5560026B2 (en) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014103081A1 (en) * | 2012-12-28 | 2014-07-03 | パイオニア株式会社 | Display control device, display control method, display control program, display control system, display control server, and terminal |
| JP2014134472A (en) * | 2013-01-11 | 2014-07-24 | Navitime Japan Co Ltd | Information processing system, information processing server, information processing method, and information processing program |
| JP2014235487A (en) * | 2013-05-31 | 2014-12-15 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing server, information processing method, and information processing program |
| JP2015026136A (en) * | 2013-07-24 | 2015-02-05 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing device, information processing method, and information processing program |
| JP2017010223A (en) * | 2015-06-19 | 2017-01-12 | ヤフー株式会社 | Information processing device, information processing method and information processing program |
| JP2017027221A (en) * | 2015-07-17 | 2017-02-02 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing program, information processing device, information processing method, correlation information data, storage medium, and method for generating correlation information |
| JP2017174375A (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー （ベイジン） カンパニー リミテッド | Risk early warning method and apparatus |
| JP2017203778A (en) * | 2017-07-03 | 2017-11-16 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing server, information processing method, and information processing program |
| JP2017208133A (en) * | 2017-08-04 | 2017-11-24 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing server, information processing method, and information processing program |
| JP2018181359A (en) * | 2018-07-02 | 2018-11-15 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing server, information processing method, and information processing program |
| JP2019149751A (en) * | 2018-02-28 | 2019-09-05 | 日本電気株式会社 | Communication control system, communication control method, and program |
| JP2019174391A (en) * | 2018-03-29 | 2019-10-10 | 株式会社トヨタマップマスター | Guidance device for vehicles, guidance method, and computer program therefor |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105387865B (en) * | 2015-10-16 | 2020-07-03 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | Route planning method and system based on traffic road data |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004093974A (en) * | 2002-08-30 | 2004-03-25 | Nippon Telegraph & Telephone East Corp | Method, system and program for providing map information, communication speed measuring program, and recording medium stored with map information providing program and communication speed measuring program |
| JP2006133903A (en) * | 2004-11-02 | 2006-05-25 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | Integrated information service system |
| JP2006268137A (en) * | 2005-03-22 | 2006-10-05 | Fujitsu Ltd | Congestion state guiding device |
| JP2007040875A (en) * | 2005-08-04 | 2007-02-15 | Nissan Motor Co Ltd | Traffic information transmitter and traffic information transmitting method |
| JP2007156912A (en) * | 2005-12-06 | 2007-06-21 | Xanavi Informatics Corp | Device and method for predicting congestion information, car navigation system, and car navigation device |
| JP2008102822A (en) * | 2006-10-20 | 2008-05-01 | Genetec Corp | Scheduling device |
| JP2009015739A (en) * | 2007-07-09 | 2009-01-22 | Xanavi Informatics Corp | Traffic information distribution server, traffic information distribution system, and traffic information distribution method |
| JP2010169441A (en) * | 2009-01-20 | 2010-08-05 | Pioneer Electronic Corp | Information output terminal, information output method, information output program and recording medium |
-
2009
- 2009-12-02 JP JP2009274523A patent/JP5560026B2/en active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004093974A (en) * | 2002-08-30 | 2004-03-25 | Nippon Telegraph & Telephone East Corp | Method, system and program for providing map information, communication speed measuring program, and recording medium stored with map information providing program and communication speed measuring program |
| JP2006133903A (en) * | 2004-11-02 | 2006-05-25 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | Integrated information service system |
| JP2006268137A (en) * | 2005-03-22 | 2006-10-05 | Fujitsu Ltd | Congestion state guiding device |
| JP2007040875A (en) * | 2005-08-04 | 2007-02-15 | Nissan Motor Co Ltd | Traffic information transmitter and traffic information transmitting method |
| JP2007156912A (en) * | 2005-12-06 | 2007-06-21 | Xanavi Informatics Corp | Device and method for predicting congestion information, car navigation system, and car navigation device |
| JP2008102822A (en) * | 2006-10-20 | 2008-05-01 | Genetec Corp | Scheduling device |
| JP2009015739A (en) * | 2007-07-09 | 2009-01-22 | Xanavi Informatics Corp | Traffic information distribution server, traffic information distribution system, and traffic information distribution method |
| JP2010169441A (en) * | 2009-01-20 | 2010-08-05 | Pioneer Electronic Corp | Information output terminal, information output method, information output program and recording medium |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014103081A1 (en) * | 2012-12-28 | 2014-07-03 | パイオニア株式会社 | Display control device, display control method, display control program, display control system, display control server, and terminal |
| JP2014134472A (en) * | 2013-01-11 | 2014-07-24 | Navitime Japan Co Ltd | Information processing system, information processing server, information processing method, and information processing program |
| JP2014235487A (en) * | 2013-05-31 | 2014-12-15 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing server, information processing method, and information processing program |
| JP2015026136A (en) * | 2013-07-24 | 2015-02-05 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing device, information processing method, and information processing program |
| JP2017010223A (en) * | 2015-06-19 | 2017-01-12 | ヤフー株式会社 | Information processing device, information processing method and information processing program |
| JP2017027221A (en) * | 2015-07-17 | 2017-02-02 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing program, information processing device, information processing method, correlation information data, storage medium, and method for generating correlation information |
| JP2017174375A (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー （ベイジン） カンパニー リミテッド | Risk early warning method and apparatus |
| JP2017203778A (en) * | 2017-07-03 | 2017-11-16 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing server, information processing method, and information processing program |
| JP2017208133A (en) * | 2017-08-04 | 2017-11-24 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing server, information processing method, and information processing program |
| JP2019149751A (en) * | 2018-02-28 | 2019-09-05 | 日本電気株式会社 | Communication control system, communication control method, and program |
| JP2019174391A (en) * | 2018-03-29 | 2019-10-10 | 株式会社トヨタマップマスター | Guidance device for vehicles, guidance method, and computer program therefor |
| JP2018181359A (en) * | 2018-07-02 | 2018-11-15 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing server, information processing method, and information processing program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP5560026B2 (en) | 2014-07-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5560026B2 (en) | Map display device, map display method, and map display program | |
| EP2875655B1 (en) | Inferring user interests | |
| US9363634B1 (en) | Providing context-relevant information to users | |
| US9269098B2 (en) | Push-based recommendations | |
| JP4911536B2 (en) | Regional information retrieval device, regional information retrieval device control method, regional information retrieval system, and regional information retrieval system control method | |
| US9459105B2 (en) | Method, apparatus and computer program product for community based user involvement in map updating | |
| JP5527111B2 (en) | Drive trip planning system | |
| US20130054647A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
| JP2010287063A (en) | Information provision device, information provision system and program | |
| JP2009527827A (en) | Travel information system | |
| US11809463B2 (en) | Method for determining relative ranking data in a broker mediated geospatial information service environment | |
| KR101481895B1 (en) | Method, device and recording media for searching target clients | |
| JP6588445B2 (en) | Location-based real-world location ranking | |
| JP2007219655A (en) | Facility information management system, facility information management method and facility information management program | |
| JP7328198B2 (en) | Methods, apparatus, devices and media used for navigation | |
| CN109084795A (en) | The method and device of search service facility based on Map Services | |
| WO2019134469A1 (en) | Physical store query method and electronic device | |
| JP2011221805A (en) | Information submission control system, and information submission control method | |
| AU2013360865B2 (en) | Method and apparatus for vehicle usage recording | |
| JP2008097546A (en) | Advertising method, advertising system, and advertising program | |
| WO2017203631A1 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
| JP2010049295A (en) | Information providing device and information providing method | |
| JP6767840B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and programs | |
| Wuerzer et al. | Retail gravitation and economic impact: A market-driven analytical framework for bike-share station location analysis in the United States | |
| US20080307004A1 (en) | Broker mediated geospatial information service including relative ranking data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20120329 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130708 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20130711 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130827 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140227 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140425 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20140520 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20140609 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5560026 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |