JP2013148574A - ユーザの経路選択嗜好抽出システム及び経路選択嗜好抽出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザの経路選択嗜好抽出システム及び経路選択嗜好抽出方法を提供する。
【解決手段】 ユーザの経路選択嗜好を抽出する経路選択嗜好抽出システムであって、主要経路とそのコストを取得するために全ユーザの履歴経路を分析するように構成される主要経路分析手段と、主要経路とそのコスト並びに特定ユーザの履歴経路に基づいて当該特定ユーザの特徴経路とそのコストを取得し、特定ユーザの特徴経路とそのコストに基づいて特定ユーザの経路選択嗜好を抽出するように構成されるユーザ嗜好抽出手段とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ナビゲーションに関し、特にユーザの経路選択嗜好抽出システム及び経路選択嗜好抽出方法に関する。

トラベル経路の計画を立てるとき、ユーザはしばしば、自身に最も適したトラベル経路を選択するために、各経路のコスト（例えば、距離、時間、快適性、安全性、省エネなど）の間でトレードオフを行う。実生活においても、ユーザは複数のコストを同時に考慮し、各コストに優先順位（すなわち、重み）を割り当てることを頻繁に行っている。

ユーザ嗜好に基づくパーソナライズされた経路計画方法は、従来技術にすでに存在している。これらのうちいくつかの方法では、ユーザが関心を抱く経路やユーザの運転速度などが結果として得られる。また、ユーザが関心のある経路コストを事前定義しなければならない方法もある。この場合、ユーザは最初に自己の関心経路コストと個々の重要度（通常は、「非常に重要」「重要」「普通」「重要でない」の４つに分類される）を規定することを要求される。そして、ユーザが行ったすべての経路選択に基づいて次の経路が予測される。

しかし実際の用途においては、複数のコストがあり、各コストが対応する重みを有するように構成された経路選択嗜好をユーザが正確に記述することはきわめて困難である。加えて、コストの重要度がいくつかの固定されたレベルに人工的に分類されるので、ユーザの経路選択嗜好の精度が低下する。さらに、ユーザの経路選択嗜好は時間や場所によって変動する可能性がある。

そのため、ユーザが関心経路コストを事前定義する必要がなく、なおかつユーザ嗜好の計算結果の精度を向上させることのできる、ユーザの経路選択嗜好の自動抽出を実現する技術的解決法が必要とされている。

本発明の一態様によれば、ユーザの経路選択嗜好抽出システムであって、主要経路とそのコストを取得するために全ユーザの履歴経路を分析するように構成される主要経路分析手段と、主要経路とそのコスト並びに特定ユーザの履歴経路に基づいて当該特定ユーザの特徴経路とそのコストを取得し、当該特定ユーザの特徴経路とそのコストに基づいて当該特定ユーザの経路選択嗜好を抽出するように構成されるユーザ嗜好抽出手段とを備える。

好ましくは、主要経路分析手段は、任意のノードペア間における全ユ―ザの履歴経路数を計算することにより主要ノードペアを選択し、選択した主要ノードペアに基づいて主要経路を抽出するように構成される主要経路抽出副手段と、主要経路をグループ化し、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算するように構成される主要経路コスト計算副手段とを備える。

好ましくは、ユーザ嗜好抽出手段は、特定ユーザの履歴経路に基づいて主要経路から特定ユーザの特徴経路を抽出するように構成された特徴経路抽出副手段と、特定ユーザの特徴経路のコストに基づいて特定ユーザの経路選択嗜好の重みを計算し、この重みに基づいてユーザの経路選択嗜好を計算するように構成されたユーザ嗜好計算副手段とを備える。また、好ましくは、主要経路抽出副手段は、２つ以上の経路で結ばれた２つのノードを主要ノードペアとして選択し、１つの主要ノードペアによって表される経路であって、２つ以上の主要ノードペアの出現頻度が第１のしきい値を上回る経路を主要経路として選択するように構成される。

好ましくは、主要経路コスト計算副手段は、同じ出発地ノードと行き先ノードを有する主要経路を１つのグループにまとめて、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算し、計算したコスト値を比較してコストを主要経路に割り当てるように構成される。

好ましくは、主要経路コスト計算副手段は、コストが数値である場合は、当該コストについて最適値を有する主要経路に当該コストを割り当て、コストが非数値である場合は、主要経路の各々に１つのコストを割り当てるように構成される。

好ましくは、特徴経路抽出副手段は、特定ユーザの履歴経路から、主要経路と同一で、かつ出現頻度が第２のしきい値を上回るパスを、特定ユーザの特徴経路として抽出するように構成される。

好ましくは、主要経路分析手段は、所定の基準に従って全ユーザの履歴経路を分類し、分類した履歴経路を主要経路抽出副手段に供給するように構成される第１経路分類副手段をさらに備える。また、好ましくは、ユーザ嗜好抽出手段は、当該所定の基準に従って特定ユーザの履歴経路を分類し、分類した履歴経路を特徴経路抽出副手段に供給するように構成される第２経路分類副手段をさらに備える。

好ましくは、所定の基準は、１日の時間帯、日のタイプ、および気象条件のうちのいずれかである。

好ましくは、ユーザ嗜好抽出手段は、地理的地域に従って特定ユーザの履歴経路を分類し、分類した履歴経路を特徴経路抽出副手段に供給するように構成される第３経路分類副手段をさらに備える。

好ましくは、第３経路分類副手段は、１つの地図を複数個の地域に分割し、特定ユーザの履歴経路数と、特定ユーザの履歴経路における総トラベル回数とに従って、当該複数個の地域をアクティブ地域と非アクティブ地域に分類するように構成される。

本発明の一態様によれば、ユーザの経路選択嗜好抽出方法であって、主要経路とそのコストを取得するために全ユーザの履歴経路を分析する分析ステップと、主要経路とそのコスト並びに特定ユーザの履歴経路に基づいて当該特定ユーザの特徴経路とそのコストを取得し、当該特定ユーザの特徴経路とそのコストに基づいて当該特定ユーザの経路選択嗜好を抽出する取得抽出ステップとを含む。

好ましくは、分析ステップは、任意のノードペア間における全ユ―ザの履歴経路数を計算することにより主要ノードペアを選択し、選択した主要ノードペアに基づいて主要経路を抽出するステップと、主要経路をグループ化し、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算するステップとを含む。

好ましくは、取得抽出ステップは、特定ユーザの履歴経路に基づいて主要経路から特定ユーザの特徴経路を抽出するステップと、特定ユーザの特徴経路のコストに基づいて特定ユーザの経路選択嗜好の重みを計算し、この重みに基づいて特定ユーザの経路選択嗜好を計算するステップとを含む。

好ましくは、選択抽出ステップは、２つ以上の経路で結ばれた２つのノードを主要ノードペアとして選択し、１つの主要ノードペアによって表される経路であって、２つ以上の主要ノードペアの出現頻度が第１のしきい値を上回る経路を主要経路として選択するステップを含む。

好ましくは、グループ化計算ステップは、同じ出発地ノードと行き先ノードを有する主要経路を１つのグループにまとめて、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算し、計算したコスト値を比較してコストを主要経路に割り当てるステップを含む。

好ましくは、比較ステップは、コストが数値である場合は、当該コストについて最適値を有する主要経路に当該コストを割り当て、コストが非数値である場合は、主要経路の各々に１つのコストを割り当てるステップを含む。

好ましくは、抽出ステップは、特定ユーザの履歴経路から、主要経路と同一で、かつ出現頻度が第２のしきい値を上回るパスを、特定ユーザの特徴経路として抽出するステップを含む。

好ましくは、主要経路抽出ステップの前に、所定の基準に従って全ユーザの履歴経路を分類するステップと、特徴経路抽出ステップの前に、当該所定の基準に従って特定ユーザの履歴経路を分類するステップをさらに含む。

好ましくは、所定の基準は、１日の時間帯、日のタイプ、および気象条件のうちのいずれかである。

好ましくは、特徴経路抽出ステップの前に、地理的地域に従って特定ユーザの履歴経路を分類するステップをさらに含む。

好ましくは、分類ステップは、１つの地図を複数個の地域に分割し、特定ユーザの履歴経路数と、特定ユーザの履歴経路における総トラベル回数とに従って、当該複数個の地域をアクティブ地域と非アクティブ地域に分類するステップをさらに含む。

本発明によるシステムおよび方法は、ユーザが自己の嗜好を事前設定することを必要とせずに、履歴データから当該ユーザの経路選択嗜好を自動抽出する機能を実現する。本発明はさらに、異なる基準に従ってユーザの経路嗜好選択を調節する機能を実現するので、ユーザ嗜好をより高精度に計算することができる。また本発明は、異なる地域に対するユーザの熟知度に基づいて、対応する経路嗜好を抽出する機能を実現するので、パーソナライズされた経路選択を提供することができる。

本発明の上記および他の特徴は、詳細な説明と添付図面を併せて参照することでより明らかとなるであろう。

本発明の第１の実施例によるユーザの経路選択嗜好抽出システムを示すブロック図である。 図１に示す主要経路分析手段のブロック図である。 図２に示す主要経路抽出副手段によって抽出された主要経路の例である。 主要経路コスト計算副手段による主要経路コスト計算の例である。 図１に示すユーザ嗜好抽出手段のブロック図である。 特徴経路抽出副手段による特徴経路抽出の例である。 ユーザ嗜好計算副手段による、特定ユーザの経路選択嗜好抽出の例である。 本発明の第２の実施例によるユーザの経路選択嗜好抽出システムを示すブロック図である。 本発明の第３の実施例によるユーザの嗜好抽出手段を示すブロック図である。 第３経路分類副手段による地理的地域への分割の例である。 本発明によるユーザの経路選択嗜好抽出方法を示すフローチャートである。

以下では、本発明の原理および実装がより明確となるように、添付図面を参照して本発明による特定の実施例を説明する。本発明は以下で説明する特定の実施例に限定されないことに留意されたい。煩雑化を避けるため、本発明に関係しない、よく知られた技術の詳細な説明は省略する。

第１の実施例
図１は、本発明の第１の実施例によるユーザの経路選択嗜好抽出システム１０を示すブロック図である。図１に示すように、システム１０は、主要経路分析手段１１０とユーザ嗜好抽出手段１２０とを備える。

主要経路分析手段１１０は、全ユーザの履歴データを入力として受信し、入力された履歴データに基づいて主要経路を分析する。本実施例においては、主要経路分析手段１１０は、全ユーザの履歴経路を分析して主要経路とそのコストを取得する。全ユーザの履歴経路のうち、（１）経路の出現頻度がしきい値を上回り、かつ（２）同じ出発地ノードと行き先ノードを経路として使用するその他の主要経路が少なくとも１つ存在する、という条件を満たす経路が主要経路として定義される。次に、図１に示す主要経路分析手段１１０の構造と動作について、図２を参照しながら詳細に説明する。

図２は、図１に示す主要経路分析手段１１０のブロック図である。図２に示すように、主要経路分析手段１１０は主要経路抽出副手段１１００と主要経路コスト計算副手段１２００とを備える。

主要経路抽出副手段１１００は、任意のノードペア間における全ユーザの履歴経路数を計算することにより主要ノードペアを選択し、選択した主要ノードペアに基づいて主要経路を抽出する。具体的には、本実施例において主要経路抽出副手段１１００は、全ユーザの履歴経路の各々について、その出現頻度を計算する。ここで、経路の出現頻度とは、履歴データにおける当該経路の出現回数を意味する。これに基づき、主要経路抽出副手段１１００はＮ×Ｎノード行列を構築する。ここで、Ｎは履歴データに含まれる経路上の総ノード数である。ノードとは、例えば、地図上の経路の交差点や特定の建物などである。

主要経路抽出副手段１１００は、Ｎ×Ｎノード行列の全要素の値を計算する。これらの値は、２つのノードを通過する経路数を記録するために使用される。例えばＮ×Ｎノード行列をＭＡとすると、ＭＡ［Ｉ，Ｊ］の値はノードＩからノードＪまでの経路数である。このとき、同じ経路は１度しか計数しない。次に、主要経路抽出副手段１１００は、計算したＮ×Ｎノード行列に基づいて主要ノードペアを選択する。適用用途においては、ＭＡ［Ｉ，Ｊ］＞＝２（すなわち、ノードＩからノードＪまでに２つ以上の異なる経路が存在する）である場合には、ＩとＪは主要ノードペアとみなされ、（Ｉ，Ｊ）として表される。

主要経路抽出副手段１１００は、選択した主要ノードペア間の経路の出現頻度に基づいて、主要経路を抽出する。主要経路の出現頻度は、頻度しきい値ｆｔｈｄを満たさなければならない。ノードペア（Ｉ，Ｊ）に関して、例えば経路Ｒ１（Ｉ，Ｊ）、Ｒ２（Ｉ，Ｊ）、Ｒ３（Ｉ，Ｊ）が存在するとする。これらの経路Ｒ１〜Ｒ３の出現頻度がすべて所定の頻度しきい値ｆｔｈｄを上回る場合（すなわち、Ｆｒｅｑ（Ｒ１（Ｉ，Ｊ））＞＝ｆｔｈｄ、Ｆｒｅｑ（Ｒ２（Ｉ，Ｊ））＞＝ｆｔｈｄ、Ｆｒｅｑ（Ｒ３（Ｉ，Ｊ））＞＝ｆｔｈｄの場合。ここで、Ｆｒｅｑ（Ｒｉ（Ｉ，Ｊ））は経路Ｒｉ（Ｉ，Ｊ））の出現頻度を表わす）、これらの経路Ｒ１（Ｉ，Ｊ）、Ｒ２（Ｉ，Ｊ）、Ｒ３（Ｉ，Ｊ）はすべて主要経路である。また、Ｆｒｅｑ（Ｒ１（Ｉ，Ｊ））＞＝ｆｔｈｄおよびＦｒｅｑ（Ｒ２（Ｉ，Ｊ））＞＝ｆｔｈｄで、Ｆｒｅｑ（Ｒ３（Ｉ，Ｊ））＜ｆｔｈｄの場合には、経路Ｒ２（Ｉ，Ｊ）およびＲ３（Ｉ，Ｊ）のみが主要経路である。さらに、１つの経路の出現頻度のみがしきい値ｆｔｈｄを上回る場合（例えば、Ｆｒｅｑ（Ｒ１（Ｉ，Ｊ））＞＝ｆｔｈｄ、Ｆｒｅｑ（Ｒ２（Ｉ，Ｊ））＜ｆｔｈｄ、Ｆｒｅｑ（Ｒ３（Ｉ，Ｊ））＜ｆｔｈｄの場合）、上記の主要経路を定義する条件（２）が満たされないため、主要経路は存在しないことになる。

図３は、主要経路抽出副手段１１００によって抽出される主要経路の例である。図３に示すように、履歴データ内に４つの履歴経路Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４が存在すると想定する。これらの経路のうち、Ｒ１はノードＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅを順に通過し、Ｒ２は３つのノードＡ、Ｆ、Ｃを順に通過し、Ｒ３はノードＨ、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｉを順に通過し、Ｒ４はノードＡ、Ｆ、Ｃ、Ｇを順に通過している。

主要経路抽出副手段１１００は、Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４の履歴データ内における出現頻度を計算し、それぞれ１０、８、７、１２を取得する。この例における９×９ノード行列（履歴経路上のノード総数は９）を下記の表１に示す。

この行列において、ＭＡ［Ａ，Ｃ］＝２は主要ノードを定義する条件が満たされることを示唆する。したがって、主要経路抽出副手段１１００は（Ａ，Ｃ）を主要ノードペアとして選択する。さらに、主要ノードペア（Ａ，Ｃ）の間にＡＢＣおよびＡＦＣという２つの経路が存在し、ＡＢＣは経路Ｒ１およびＲ３に含まれる。よって、ＡＢＣの出現頻度はＲ１とＲ３の出現頻度の和、すなわち１０＋７＝１７である。同様に、ＡＦＣは経路Ｒ２およびＲ４に含まれるため、ＡＦＣの出現頻度は８＋１２＝２０である。頻度しきい値ｆｔｈｄを１５とすると、主要経路抽出副手段１１００はＡＢＣおよびＡＦＣを主要経路として抽出する。

図２を再度参照すると、主要経路抽出副手段１１００は抽出した主要経路を主要経路コスト計算副手段１２００に供給する。主要経路コスト計算副手段１２００は主要経路を分類し、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算する。本実施例において、主要経路コスト計算副手段１２００は、同じ出発地ノードと行き先ノードを有する主要経路を１つのグループにまとめて、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算し、計算したコスト値を比較してコストを主要経路に割り当てる。具体的には、コストが数値の場合には、当該コストにとって最適な値を有する主要経路に割り当て、コストが非数値である場合には、当該コストは主要経路の各々に割り当てる。

図４は、主要経路コスト計算副手段１２００による主要経路コスト計算の例である。図４に示すように、（Ｍ，Ｎ）を主要ノードペアとし、Ｒ１（Ｍ，Ｎ）およびＲ２（Ｍ，Ｎ）を出発地ノードＭから行き先ノードＮへの主要経路とする。この例では、コストｃ１は経路のトラベル時間を表し、ｃ２は経路の距離を表し、ｃ３は有料道路の有無を表す。主要経路コスト計算副手段１２００は、Ｒ１（Ｉ，Ｊ）、Ｒ２（Ｉ，Ｊ）、Ｒ３（Ｉ，Ｊ）に対応する値を計算して、図４の結果を取得する。すなわち、ｃ１の値はＲ１で２０分、Ｒ２で１８分であり、ｃ２の値はｃ１で１０ｋｍ、ｃ２で１２ｋｍであり、ｃ３の値はＲ１で「いいえ」（Ｎ）、Ｒ２で「はい」（Ｙ）である。

主要経路コスト計算副手段１２００は、すべてのコスト値を取得後、これらのコストを主要経路に割り当てる。この例では、コストｃ１（トラベル時間）は数値であり、大きい方が望ましいので、Ｒ２に割り当てられる。コストｃ２（距離）は数値であり、小さいほど望ましいので、Ｒ１に割り当てられる。コストｃ３（有料道路の有無）は非数値（ブール値）なので、Ｒ１とＲ２の両方に割り当てられる。この計算の最終結果は、以下のとおりである。
−Ｒ１（Ｍ，Ｎ）はコストｃ２およびｃ３（Ｎ）を有する。ここで、ｃ３（Ｎ）は有料道路が含まれないことを表す。この結果の内容は、Ｒ１（Ｍ，Ｎ）は距離の面で勝っているが、有料道路を含んでいない、というものである。
−Ｒ２（Ｍ，Ｎ）はコストｃ１およびｃ３（Ｙ）を有する。ここで、ｃ３（Ｙ）は有料道路が含まれることを表す。この結果の内容は、Ｒ２（Ｍ，Ｎ）は時間の面で勝っているが、有料道路を含んでいる、というものである。

図５は、図１に示すユーザ嗜好抽出手段１２０のブロック図である。図５に示すように、ユーザ嗜好抽出手段１２０は、特徴経路抽出副手段２１００とユーザ嗜好計算副手段２２００とを備える。

特徴経路抽出副手段２１００は、特定ユーザの履歴経路から、主要経路と同一で、かつ出現頻度がしきい値を上回るパスを、当該特定ユーザの特徴経路として抽出する。このパスは、経路の全体でも一部でもよい。ユーザの特徴経路は、（１）主要経路である、および（２）出現頻度がしきい値を上回る、という２つの条件を満たす必要がある。次に、図６を参照して、特徴経路抽出副手段２１００の動作について説明する。

図６は、特徴経路抽出副手段２１００による特徴経路抽出の例である。図６に示すように、特徴経路抽出副手段２１００は、ユーザＡの履歴経路から、主要経路を含む３つの履歴経路（ＵＲ１、ＵＲ２、ＵＲ３）を抽出すると想定する。ここで、ＵＲ１は主要経路Ｒ１（Ｍ，Ｎ）を含み、ＵＲ２は厳密に主要経路Ｒ３（Ｏ，Ｐ）であり、ＵＲ３は厳密に主要経路Ｒ５（Ｒ，Ｓ）である。その後、特徴経路抽出副手段２１００は、ユーザＡがこれら３つの経路に沿って移動する回数を計算し、ｆｒｅｑ（Ｒ１（Ｍ，Ｎ））＝２０、ｆｒｅｑ（Ｒ３（Ｏ，Ｐ））＝８、ｆｒｅｑ（Ｒ５（Ｒ，Ｓ））＝１を取得する。しきい値ｕｔｈｄを５とすると、ｆｒｅｑ（Ｒ１（Ｍ，Ｎ））＝２０＞ｕｔｈｄなのでＲ１（Ｍ，Ｎ）はユーザＡの特徴経路であり、ｆｒｅｑ（Ｒ３（Ｍ，Ｎ））＝８＞ｕｔｈｄなのでＲ３（Ｏ，Ｐ）もまたユーザＡの特徴経路であるが、Ｒ５（Ｒ、Ｓ）については、ｆｒｅｑ（Ｒ５（Ｒ，Ｓ））＝１＜ｕｔｈｄなのでユーザＡの特徴経路ではない。よって、特徴経路抽出副手段２１００は、ユーザＡはＲ１（Ｍ，Ｎ）とＲ３（Ｏ，Ｐ）という２つの特徴経路を有すると判定する。

図５を再度参照すると、特徴経路抽出副手段２１００は、特定ユーザの特徴経路をユーザ嗜好計算副手段２２００に供給する。ユーザ嗜好計算副手段２２００は、特定ユーザの特徴経路のコストに基づいて特定ユーザの経路選択嗜好の重みを計算し、これらの重みに基づいて特定ユーザの経路選択嗜好を計算する。本実施例においては、システム内で分析するユーザ嗜好はｃ１，ｃ２，ｃ３，…，ｃｎを含むと想定する。特徴経路抽出副手段２１００は、まずこれらのコストの重みを０に初期化してｗ（ｃｉ）＝０とする。ここで、ｉ＝１，２，…，ｎである。続いて、特定ユーザの特徴経路の各コストについて累積が実行され、当該コストに係るユーザ嗜好の重みが取得される。すなわち、コストｃｉを有するｎ個の特徴経路が存在する場合は、ｗ（ｃｉ）＝ｎとなる。

ユーザ嗜好計算副手段２２００は重みが０より大きいコストをすべて選択し、非数値のコスト値をフィルタリングする。フィルタ基準は、「２つの非数値のコスト値が同じコストを記述している場合は、重みが大きい方のコスト値を留保する」という内容とする。例えば、重みｗ（高速道路を含む）＝４と重みｗ（高速道路を含まない）＝２がある場合、ユーザの嗜好は「高速道路を含む」であり、ユーザは高速道路の利用を好むことが示唆される。

図７は、ユーザ嗜好計算副手段２２００による、特定ユーザの経路選択嗜好抽出の例である。図７に示すように、ユーザＡはＲ２（Ｍ，Ｎ）とＲ３（Ｏ，Ｐ）という２つの特徴経路を有する。Ｒ２（Ｍ，Ｎ）は、コストｃ１（時間）とｃ３（高速道路を含まない）とを有する。Ｒ３（Ｏ，Ｐ））は、コストｃ１（時間）とｃ２（距離）とを有する。これら２つの特徴経路のコストは加算され、ｃ１（時間）、ｃ２（距離）、ｃ３（高速道路を含まない）を含み、重みはそれぞれｗ（ｃ１）＝２、ｗ（ｃ２）＝１、ｗ（ｃ３）＝１であるという、ユーザ嗜好の結果が取得される。したがって、ユーザ嗜好計算副手段２２００が抽出するユーザＡの経路選択嗜好は、「ユーザＡは、トラベル時間（ｃ１）を最優先し、次に距離（ｃ２）を考慮し、高速道路の利用は避けたい（ｃ３）」という内容となる。

本発明のこの実施例によるユーザの経路選択嗜好抽出システムを使用すれば、ユーザが自己の嗜好を事前設定することを必要とせずに、履歴データから当該ユーザの経路選択嗜好を自動抽出することができる。本実施例においては、各ユーザが関心を持つコストの数も、各コストの重みも固定されておらず、各ユーザの履歴データから計算されるので、ユーザが経路選択を行う実用用途の状況により適した結果が得られる。さらに、本実施例によるシステムは、固定された重みレベルを採用する既存システムに比較して、各コストの優先順位をより正確に判定することができる。

第２の実施例
実用用途においては、ユーザ嗜好は条件の変動（例えば、時間帯の変動）によって変動する可能性があるため、ユーザの経路選択嗜好を抽出する際にはこれらの条件を考慮する必要がある。本実施例においては、異なる時間帯におけるユーザの選択嗜好を取得するために、まず時間帯ごとに対応する主要経路が抽出され、その後、その時間帯におけるユーザの特徴経路が抽出される。

図８は、本発明の第２の実施例によるユーザの経路選択嗜好抽出システム８０を示すブロック図である。システム８０は、主要経路分析手段８１０とユーザ嗜好抽出手段８２０とを備える。主要経路分析手段８１０は第１経路分類副手段８０００と主要経路抽出副手段８１００と主要経路コスト計算副手段８２００とを備え、ユーザ嗜好抽出手段８２０は第２経路分類副手段８３００と特徴経路抽出副手段８４００とユーザ嗜好計算副手段８５００とを備える。本実施例における主要経路抽出副手段８１００と主要経路コスト計算副手段８２００はそれぞれ図２に示す主要経路抽出副手段１１００および主要経路コスト計算副手段１２００と同一であり、特徴経路抽出副手段８４００とユーザ嗜好計算副手段８５００はそれぞれ図５に示す特徴経路抽出副手段２１００およびユーザ嗜好計算副手段２２００と同一である。煩雑化を避けるため、以下では第１経路分類副手段８０００と第２経路分類副手段８３００についてのみ詳細に説明する。

第１経路分類副手段８０００は、所定の基準に従って全ユーザの履歴経路を分類し、分類した履歴経路を主要経路抽出副手段８１００に供給する。同様に、第２経路分類副手段８３００は、所定の基準に従って特定ユーザの履歴経路を分類し、分類した経路を特徴経路抽出副手段８４００に供給する。

当該所定の基準は、１日の時間帯、日のタイプ、または気象条件のうち任意のものとすることができる。所定の基準を一日の時間帯とした場合は、例えば、７：００ ＡＭ〜９：００ ＡＭの時間帯を午前ピーク時、１７：００ ＰＭ〜１９：００ ＰＭの時間帯を午後ピーク時、９：００ ＡＭ〜１７：００ ＰＭの時間帯を非ピーク時に分類することができる。また、所定の基準を日のタイプ（平日、週末、祭日等）や気象条件（例：晴れ、雨、雪等）とすることもできる。所定の基準は上記に限定されず、実用用途の状況に応じて他の分類基準を使用することも可能なことは、当業者には理解されるであろう。

本実施例によるシステムを使用すれば、ユーザの経路嗜好選択を基準の内容に応じて調整できるので、ユーザ嗜好の計算をより高精度に行うことができる。

第３の実施例
実用用途においては、ユーザ嗜好はトラベル先地域によって変動する可能性がある。ユーザの経路選択嗜好は、その地域をよく知っているか否かによって異なるのが一般的である。そのため、ユーザ嗜好の抽出時には、この地域要因を考慮に入れる必要があることもある。本実施例においては、最初に、ユーザの履歴データに基づいてアクティブ地域と非アクティブ地域が抽出される。ここで、アクティブ地域とはユーザが頻繁に訪れる地域（すなわち、ユーザがよく知っている地域）であり、非アクティブ地域とはユーザあまり訪れない地域（すなわち、ユーザがよく知らない地域）である。その後、アクティブ地域と非アクティブ地域のそれぞれに対応する特徴経路が抽出され、さらに、異なる地域におけるユーザの経路選択嗜好が取得される。

図９は、本発明の第３の実施例によるユーザ嗜好抽出手段９２０を示すブロック図である。図５に示すように、ユーザ嗜好抽出手段９２０は、第３経路分類副手段９０００と特徴経路抽出副手段９１００とユーザ嗜好計算副手段９２００とを備える。特徴経路抽出副手段９１００とユーザ嗜好計算副手段９２００は、それぞれ、図５に示す特徴経路抽出副手段２１００およびユーザ嗜好計算副手段２２００と同じである。煩雑化を避けるため、以下では第３経路分類副手段９０００についてのみ詳細に説明する。

第３経路分類副手段９０００は、地理的地域に従って特定ユーザの履歴経路を分類し、分類した特定の経路を特徴経路抽出副手段９１００に供給する。具体的には、第３経路分類副手段９０００はまず１つの地図を複数の地域に分割し、当該複数の地域を特定ユーザの活動と認知に従ってアクティブ地域と非アクティブ地域に分類し、さらに当該特定ユーザの履歴経路をアクティブ地域経路と非アクティブ地域経路として分類する。

地図を地域に分割する際の基準としては、固定サイズ、地域的特徴や都市機能（例：労働機能、住機能、商業機能）等を用いることができる。ただし、分割基準は上記に限定されず、必要に応じて他の分割基準を使用することも可能なことは、当業者には理解されるであろう。

第３経路分類副手段９０００は、１つの地域を対象に、当該地域内での特定ユーザの履歴経路を抽出し、当該地域におけるユーザのアクティビティを計算する。本実施例においては、１つの地域単位_ｉに関して、当該地域内でのユーザのアクティビティはＡｃｔＤｇｒ（ｕｎｉｔ_ｉ）と定義される。ここで、ＡｃｔＤｇｒ（ｕｎｉｔ_ｉ）は当該地域単位ｕｎｉｔ_ｉへのユーザの総トラベル回数、すなわち全経路の出現頻度の総和である。アクティビティの数値が大きいほど、ユーザが当該地域を訪問した回数が多いことを示す。第３経路分類副手段９０００はさらに、当該地域内におけるユーザの認知を計算する。地域単位_ｉに関して、当該地域内におけるユーザの認知はＣｏｇＤｇｒ（ｕｎｉｔ_ｉ）として定義される。ここで、ＣｏｇＤｇｒ（単位_ｉ）は、ユーザが移動に使用した単位_ｉ内の経路数、すなわち経路の総数である。認知の数値が大きいほど、ユーザが当該地域内で移動した範囲が広いことを示す。一例においては、地域単位_ｉ内におけるユーザのアクティビティと認知がいずれも各々の所定のしきい値ａｔｈｄおよびｃｔｈｄを上回る場合には、第３経路分類副手段９０００は当該地域単位_ｉをアクティブ地域として分類し、それ以外の場合には、第３経路分類副手段９０００は当該地域単位_ｉを非アクティブ地域として分類する。

ユーザの１つの履歴経路に関して、アクティブ地域内の経路距離の長さが非アクティブ地域内の経路距離と同じかそれ以上の場合には、第３経路分類副手段９０００は当該経路をアクティブ地域経路と分類し、それ以外の場合には、第３経路分類副手段９０００は当該経路を非アクティブ地域経路と分類する。

図１０は、第３経路分類副手段９０００による地理的地域への分割の例である。図１０には、分割後の地域が図示されており、これには、２０、１０、１５の出現頻度を有するユーザＡの３つの経路（パス）（すなわち、ＭＯ、ＭＮ、ＭＰ）が含まれている。これにより、第３経路分類副手段９０００は当該地域におけるユーザＡのアクティビティと認知を計算し、ＡｃｔＤｇｒ＝２０＋１０＋１５＝４５とＣｏｇＤｇｒ＝３を取得する。ａｔｈｄ＝４０およびｃｔｈｄ＝４と想定すると、ＡｃｔＤｇｒ＞ａｔｈｄおよびＣｏｇＤｇｒ＜ｃｔｈｄなので、第３経路分類副手段９０００は当該地域をユーザＡの非アクティブ地域として分類する。

本実施例によるシステムを使用すれば、異なる地域に対するユーザの精通度に基づいて対応する経路嗜好を選択できるため、パーソナライズされた経路選択を提供することが可能になる。

図１１は、本発明によるユーザの経路選択嗜好抽出方法１５を示すフローチャートである。方法１５は、本発明の上記実施例によるシステムによって実行することができる。

図１１を参照すると、方法１５はステップＳ１５１から開始する。ステップＳ１５５において、全ユーザの履歴経路が分析され、主要経路とそのコストが取得される。ステップＳ１５５は、任意のノードペア間における全ユ―ザの履歴経路数を計算することにより主要ノードペアを選択し、選択した主要ノードペアに基づいて主要経路を抽出する動作と、主要経路をグループ化し、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算する動作とを備えるのが望ましい。

本発明の一実施例によれば、互いに接続された２つ以上のノードが主要ノードペアとして選択される。１つの主要ノードペアによって表される経路であって、２つ以上の主要ノードペアの出現頻度がしきい値を上回る経路が主要経路として選択される。

また、本発明の一実施例によれば、同じ出発地ノードと行き先ノードを有する主要経路を１つのグループにまとめて、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算し、計算したコスト値を比較して、コストを主要経路に割り当ててもよい。具体的には、コストが数値である場合は、当該コストについて最適値を有する主要経路に当該コストが割り当てられ、コストが非数値である場合は、主要経路の各々に１つのコストが割り当てられる。

次に、方法はステップＳ１５９に進む。ステップＳ１５９において、主要経路とそのコスト並びに特定ユーザの履歴経路に基づいて、特定ユーザの特徴経路とそのコストが取得され、特定ユーザの特徴経路とそのコストに基づいて、特定ユーザの経路選択嗜好が抽出される。

本発明の一実施例によれば、特定ユーザの履歴経路に基づいて主要経路から特定ユーザの特徴経路が抽出され、特定ユーザの特徴経路のコストに基づいて特定ユーザの経路選択嗜好の重みが計算され、この重みに基づいてユーザの経路選択嗜好が計算される。

本発明の一実施例によれば、特定ユーザの履歴経路から、主要経路と同一で、かつ出現頻度がしきい値を上回るパスが、当該特定ユーザの特徴経路として抽出される。

上記のステップに、追加のステップを追加することができる。例えば、ステップＳ１５５の前に、ステップＳ１５３において所定の基準に従って全ユーザの履歴経路を分類し、ステップＳ１５９の前に、ステップＳ１５７において当該所定の基準に従って特定ユーザの履歴経路を分類してもよい。当該所定の基準は、１日の時間帯、日のタイプ、または気象条件のうち任意のものにできるのが望ましい。

あるいは、ステップＳ１５５とステップＳ１５９の間に追加のステップＳ１５７を追加してもよい。ステップＳ１５７においては、特定ユーザの履歴経路を地理的地域に従って分類することができる。本発明の一実施例によれば、特定ユーザの履歴経路数と、特定ユーザの履歴経路における総トラベル回数とに従って、地域がアクティブ地域と非アクティブ地域に分類される。

最後に、方法１５はステップＳ１６１で終了する。

本発明の上記の実施例は、ソフトウェア、ハードウェア、またはその組み合わせとして実装することができる。例えば、主要経路分析手段１１０および８１０、ユーザ嗜好抽出手段１２０および８２０、各手段の様々な構成要素は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：デジタル信号処理）、回路、プログラマブルプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：特定用途向け集積回路）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙｓ：フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：結合プログラム可能論理回路）を含むがこれに限定されない、多様な装置によって実装することが可能である。

本発明の実施例において記述された全ユーザの履歴データは、主要経路分析手段が容易にデータを取り出せるように、データベースに格納してもよい。また、主要経路分析手段が分析により取得する主要経路も、当該データベースに格納してユーザ嗜好抽出手段が取り出せるようにすることができる。さらに、ユーザ嗜好手段によって抽出されるユーザ嗜好も、保守と後の再使用に配慮して、当該データベースに格納するとよい。上記のデータは１つのデータベースに格納しても、あるいは複数のデータベース（例：分散データベース）に格納してもよいことは、当業者には理解されるであろう。

加えて、本明細書で開示した本発明の実施例は、コンピュータプログラム製品上に実装することができる。このコンピュータプログラム製品は、具体的には、コンピュータプログラム論理が符号化されたコンピュータ可読媒体であって、計算装置上で実行されることで上記の本発明の技術的解決法を実現するための関連の動作を提供するコンピュータ可読媒体を含む製品とすることができる。当該コンピュータプログラム論理は、計算システムの少なくとも１つのプロセッサ上で実行されると、当該プロセッサを介して本発明の実施例に規定される動作（方法）を実行する。本発明のこうした構成は、典型的には、光媒体（例：ＣＤ−ＲＯＭ）、フロッピーディスク、ハードディスク等のコンピュータ可読媒体上に設定もしくは符号化されたソフトウェア、コードもしくはその他のデータ構造体として、または１つ以上のＲＯＭ、ＲＡＭもしくはＰＲＯＭチップ上のファームウェアやマイクロコード等のその他の媒体として、または１つ以上のモジュールや共有データベース等における１つ以上のダウンロード可能なソフトウェアイメージとして、提供される。ソフトウェア、ファームウェア、または本構成は、計算装置上にインストールされることにより、当該計算装置内の１つ以上のプロセッサを介して、本発明の実施例による技術的解決法を実行することができる。

以上、本発明について好適な実施例を参照して詳細に説明してきたが、当業者には、本発明の精神と範囲を逸脱することなく、様々な変更、置換、改変が可能なことは理解されるであろう。したがって、本発明の範囲は上記の例示的実施例に限定されず、添付請求項とその同等物によってのみ限定される。

さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。

（付記１）
ユーザの経路選択嗜好を抽出する経路選択嗜好抽出システムであって、
主要経路とそのコストを取得するために全ユーザの履歴経路を分析するように構成される主要経路分析手段と、
前記主要経路とそのコスト並びに特定ユーザの履歴経路に基づいて当該特定ユーザの特徴経路とそのコストを取得し、前記特定ユーザの特徴経路とそのコストに基づいて前記特定ユーザの経路選択嗜好を抽出するように構成されるユーザ嗜好抽出手段と
を備えることを特徴とする経路選択嗜好抽出システム。

（付記２）
前記主要経路分析手段は、
任意のノードペア間における全ユ―ザの履歴経路数を計算することにより主要ノードペアを選択し、選択した主要ノードペアに基づいて前記主要経路を抽出するように構成される主要経路抽出副手段と、
前記主要経路をグループ化し、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算するように構成される主要経路コスト計算副手段とを備えることを特徴とする付記１に記載の経路選択嗜好抽出システム。

（付記３）
前記ユーザ嗜好抽出手段は、
前記特定ユーザの履歴経路に基づいて主要経路から前記特定ユーザの特徴経路を抽出するように構成された特徴経路抽出副手段と、
前記特定ユーザの特徴経路のコストに基づいて前記特定ユーザの経路選択嗜好の重みを計算し、当該重みに基づいてユーザの経路選択嗜好を計算するように構成されたユーザ嗜好計算副手段と
を備えることを特徴とする付記１に記載の経路選択嗜好抽出システム。

（付記４）
前記主要経路抽出副手段は、２つ以上の経路で結ばれた２つのノードを主要ノードペアとして選択し、１つの主要ノードペアによって表される経路であって、２つ以上の主要ノードペアの出現頻度が第１のしきい値を上回る経路を主要経路として選択するように構成されることを特徴とする付記２に記載の経路選択嗜好抽出システム。

（付記５）
前記主要経路コスト計算副手段は、同じ出発地ノードと行き先ノードを有する主要経路を１つのグループにまとめて、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算し、計算したコスト値を比較してコストを主要経路に割り当てるように構成されることを特徴とする付記２に記載の経路選択嗜好抽出システム。

（付記６）
前記主要経路コスト計算副手段は、コストが数値である場合、当該コストについて最適値を有する主要経路に当該コストを割り当て、コストが非数値である場合、主要経路の各々に１つのコストを割り当てるように構成されることを特徴とする付記５に記載の経路選択嗜好抽出システム。

（付記７）
前記特徴経路抽出副手段は、前記特定ユーザの履歴経路から、主要経路と同一で、かつ出現頻度が第２のしきい値を上回るパスを、前記特定ユーザの特徴経路として抽出するように構成されることを特徴とする付記３に記載の経路選択嗜好抽出システム。

（付記８）
前記主要経路分析手段は、所定の基準に従って全ユーザの履歴経路を分類し、分類した履歴経路を前記主要経路抽出副手段に供給するように構成される第１経路分類副手段をさらに備え、
前記ユーザ嗜好抽出手段は、所定の基準に従って前記特定ユーザの履歴経路を分類し、分類した履歴経路を前記特徴経路抽出副手段に供給するように構成される第２経路分類副手段をさらに備えることを特徴とする付記２又は付記３に記載の経路選択嗜好抽出システム。

（付記９）
前記所定の基準は、１日の時間帯、日のタイプ、気象条件のうちのいずれかであることを特徴とする付記８に記載の経路選択嗜好抽出システム。

（付記１０）
前記ユーザ嗜好抽出手段は、地理的地域に従って特定ユーザの履歴経路を分類し、分類した履歴経路を前記特徴経路抽出副手段に供給するように構成される第３経路分類副手段をさらに備えることを特徴とする付記３に記載の経路選択嗜好抽出システム。

（付記１１）
前記第３経路分類副手段は、１つの地図を複数個の地域に分割し、前記特定ユーザの履歴経路数と、前記特定ユーザの履歴経路における総トラベル回数とに従って、当該複数個の地域をアクティブ地域と非アクティブ地域に分類するように構成されることを特徴とする付記１０に記載の経路選択嗜好抽出システム。

（付記１２）
ユーザの経路選択嗜好を抽出する経路選択嗜好抽出方法であって、
主要経路とそのコストを取得するために全ユーザの履歴経路を分析する分析ステップと、
前記主要経路とそのコスト並びに特定ユーザの履歴経路に基づいて前記特定ユーザの特徴経路とそのコストを取得し、前記特定ユーザの特徴経路とそのコストに基づいて前記特定ユーザの経路選択嗜好を抽出する取得抽出ステップと
を含むことを特徴とする経路選択嗜好抽出方法。

（付記１３）
前記分析ステップは、
任意のノードペア間における全ユ―ザの履歴経路数を計算することにより主要ノードペアを選択し、選択した主要ノードペアに基づいて主要経路を抽出するステップと、
前記主要経路をグループ化し、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算するステップと
を含むことを特徴とする付記１２に記載の経路選択嗜好抽出方法。

（付記１４）
前記取得抽出ステップは、
前記特定ユーザの履歴経路に基づいて主要経路から前記特定ユーザの特徴経路を抽出するステップと、
前記特定ユーザの特徴経路のコストに基づいて前記特定ユーザの経路選択嗜好の重みを計算し、この重みに基づいて特定ユーザの経路選択嗜好を計算するステップと
を含むことを特徴とする付記１２に記載の経路選択嗜好抽出方法。

（付記１５）
前記抽出ステップは、
２つ以上の経路で結ばれた２つのノードを主要ノードペアとして選択し、１つの主要ノードペアによって表される経路であって、２つ以上の主要ノードペアの出現頻度が第１のしきい値を上回る経路を主要経路として選択するステップを含むことを特徴とする付記１３に記載の経路選択嗜好抽出方法。

（付記１６）
前記計算ステップは、
同じ出発地ノードと行き先ノードを有する主要経路を１つのグループにまとめるステップと、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算するステップと、計算したコスト値を比較してコストを主要経路に割り当てるステップを含むことを特徴とする付記１３に記載の経路選択嗜好抽出方法。

（付記１７）
前記比較ステップは、コストが数値である場合は、当該コストについて最適値を有する主要経路に当該コストを割り当て、コストが非数値である場合は、主要経路の各々に１つのコストを割り当てるステップを含むことを特徴とする付記１６に記載の経路選択嗜好抽出方法。

（付記１８）
前記抽出ステップは、
前記特定ユーザの履歴経路から、主要経路と同一で、かつ出現頻度が第２のしきい値を上回るパスを、前記特定ユーザの特徴経路として抽出するステップを含むことを特徴とする付記１４に記載の経路選択嗜好抽出方法。

（付記１９）
前記主要経路の抽出ステップの前に、所定の基準に従って全ユーザの履歴経路を分類するステップと、
前記特徴経路の抽出ステップの前に、前記所定の定の基準に従って特定ユーザの履歴経路を分類するステップをさらに含むことを特徴とする付記１３又は付記１４に記載の経路選択嗜好抽出方法。

（付記２０）
前記所定の基準は、１日の時間帯、日のタイプ、気象条件のうちのいずれかであることを特徴とする付記１９に記載の経路選択嗜好抽出方法。

（付記２１）
前記特徴経路の抽出ステップの前に、地理的地域に従って特定ユーザの履歴経路を分類するステップをさらに備えることを特徴とする付記１４に記載の経路選択嗜好抽出方法。

（付記２２）
前記分類ステップは、
１つの地図を複数個の地域に分割し、特定ユーザの履歴経路数と、特定ユーザの履歴経路における総トラベル回数とに従って、当該複数個の地域をアクティブ地域と非アクティブ地域に分類するステップをさらに含むことを特徴とする付記２１に記載の経路選択嗜好抽出方法。

１１０：主要経路分析手段
１２０：ユーザ嗜好抽出手段
１１００：主要経路抽出副手段
１２００：主要経路コスト計算副手段
２１００：特徴経路抽出副手段
２２００：ユーザ嗜好計算副手段
８０００：第１経路分類副手段
８１００：主要経路抽出副手段
８２００：主要経路コスト計算副手段
８３００：第２経路分類副手段
８４００：特徴経路抽出副手段
８５００：ユーザ嗜好計算副手段
９０００：第３経路分類副手段
９１００：特徴経路抽出副手段
９２００：ユーザ嗜好計算副手段

Claims (10)

1. ユーザの経路選択嗜好を抽出する経路選択嗜好抽出システムであって、
   主要経路とそのコストを取得するために全ユーザの履歴経路を分析するように構成される主要経路分析手段と、
   前記主要経路とそのコスト並びに特定ユーザの履歴経路に基づいて当該特定ユーザの特徴経路とそのコストを取得し、前記特定ユーザの特徴経路とそのコストに基づいて前記特定ユーザの経路選択嗜好を抽出するように構成されるユーザ嗜好抽出手段と
   を備えることを特徴とする経路選択嗜好抽出システム。
2. 前記主要経路分析手段は、
   任意のノードペア間における全ユ―ザの履歴経路数を計算することにより主要ノードペアを選択し、選択した主要ノードペアに基づいて前記主要経路を抽出するように構成される主要経路抽出副手段と、
   前記主要経路をグループ化し、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算するように構成される主要経路コスト計算副手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の経路選択嗜好抽出システム。
3. 前記ユーザ嗜好抽出手段は、
   前記特定ユーザの履歴経路に基づいて主要経路から前記特定ユーザの特徴経路を抽出するように構成された特徴経路抽出副手段と、
   前記特定ユーザの特徴経路のコストに基づいて前記特定ユーザの経路選択嗜好の重みを計算し、当該重みに基づいてユーザの経路選択嗜好を計算するように構成されたユーザ嗜好計算副手段と
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の経路選択嗜好抽出システム。
4. 前記主要経路抽出副手段は、２つ以上の経路で結ばれた２つのノードを主要ノードペアとして選択し、１つの主要ノードペアによって表される経路であって、２つ以上の主要ノードペアの出現頻度が第１のしきい値を上回る経路を主要経路として選択するように構成されることを特徴とする請求項２に記載の経路選択嗜好抽出システム。
5. 前記主要経路コスト計算副手段は、同じ出発地ノードと行き先ノードを有する主要経路を１つのグループにまとめて、各コストについて、同じグループに属する主要経路のコスト値を計算し、計算したコスト値を比較してコストを主要経路に割り当てるように構成されることを特徴とする請求項２に記載の経路選択嗜好抽出システム。
6. 前記主要経路コスト計算副手段は、コストが数値である場合、当該コストについて最適値を有する主要経路に当該コストを割り当て、コストが非数値である場合、主要経路の各々に１つのコストを割り当てるように構成されることを特徴とする請求項５に記載の経路選択嗜好抽出システム。
7. 前記特徴経路抽出副手段は、前記特定ユーザの履歴経路から、主要経路と同一で、かつ出現頻度が第２のしきい値を上回るパスを、前記特定ユーザの特徴経路として抽出するように構成されることを特徴とする請求項３に記載の経路選択嗜好抽出システム。
8. 前記主要経路分析手段は、所定の基準に従って全ユーザの履歴経路を分類し、分類した履歴経路を前記主要経路抽出副手段に供給するように構成される第１経路分類副手段をさらに備え、
   前記ユーザ嗜好抽出手段は、所定の基準に従って前記特定ユーザの履歴経路を分類し、分類した履歴経路を前記特徴経路抽出副手段に供給するように構成される第２経路分類副手段をさらに備えることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の経路選択嗜好抽出システム。
9. 前記所定の基準は、１日の時間帯、日のタイプ、気象条件のうちのいずれかであることを特徴とする請求項８に記載の経路選択嗜好抽出システム。
10. ユーザの経路選択嗜好を抽出する経路選択嗜好抽出方法であって、
    主要経路とそのコストを取得するために全ユーザの履歴経路を分析する分析ステップと、
    前記主要経路とそのコスト並びに特定ユーザの履歴経路に基づいて前記特定ユーザの特徴経路とそのコストを取得し、前記特定ユーザの特徴経路とそのコストに基づいて前記特定ユーザの経路選択嗜好を抽出する取得抽出ステップと
    を含むことを特徴とする経路選択嗜好抽出方法。

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