JP2013235349A - Information processing system, and information processing method and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technique by which a highly accurate detection result can be obtained in detecting information relating to a specific place.SOLUTION: An information processing system includes: logic storage means for storing a plurality of logics for detecting information relating to a first place; information acquisition means for acquiring position information; selection means for selecting at least one of the plurality of logics on the basis of the position information; and detection means for detecting the information relating to the first place with at least one of the selected logic or logics.

Description

本発明は、GPS(Global Positioning System :全地球測位システム)等を利用する情報処理技術に関し、特に、GPSを利用して測位した移動端末の測位情報を処理する技術に関する。   The present invention relates to information processing technology using GPS (Global Positioning System) and the like, and more particularly, to technology for processing positioning information of a mobile terminal positioned using GPS.

GPSを利用した様々なサービスが提供されている。かかるサービスの一例として、下記特許文献1には、電子メールに関する情報と経路上の送信地点とを設定する手段と、車両の現在の自車位置を算出する手段と、算出された自車位置が前記設定された送信地点に到達したか否かを監視する手段と、自車位置が送信地点に到達した場合に、前記設定された電子メールを送信する送信手段とを有するナビゲーション装置が開示されている。   Various services using GPS are provided. As an example of such a service, the following Patent Document 1 includes means for setting information related to electronic mail and a transmission point on a route, means for calculating the current vehicle position of the vehicle, and the calculated vehicle position. A navigation device having means for monitoring whether or not the set transmission point has been reached and transmission means for transmitting the set e-mail when the vehicle position has reached the transmission point is disclosed. Yes.

特開2000−285382号公報JP 2000-285382 A

ところで、携帯端末、インターネット、ナビゲーションシステム等の急激な普及に伴い、様々なシーンでGPSの利用用途が拡大している。その結果、GPS機能を搭載した携帯端末等の利用者間では、GPSを利用したサービスの利便性向上に対するニーズが、益々高まっている。例えば、携帯端末のGPS機能を利用したサービスの一例として、携帯端末の現在位置を定期的に測位し、当該測位した現在位置が、ユーザが予め設定した目的地に近づいた場合に、その旨をユーザに通知したり当該目的地に関連する情報を提供したりするサービスが知られている。   By the way, with the rapid spread of mobile terminals, the Internet, navigation systems, etc., the use of GPS is expanding in various scenes. As a result, among users such as mobile terminals equipped with a GPS function, there is an increasing need for improving the convenience of services using GPS. For example, as an example of a service that uses the GPS function of a mobile terminal, when the current position of the mobile terminal is periodically measured and the current position that has been measured approaches a destination set in advance by the user, that fact is indicated. There are known services for notifying a user and providing information related to the destination.

ここで、本発明の発明者は、GPS機能により測位した測位情報や、基地局やアクセスポイント等の情報から求めた位置情報に基づいて、特定の場所に関する情報(例えば、対象ユーザの自宅の位置情報)を検出することを検討したところ、単一の検出ロジックでは、当該特定の場所の環境属性(交通環境、人口密度など)や対象ユーザのユーザ属性(生活環境、行動パターン、出身地、性別、年齢など)の相違に柔軟に対応することが難しく、検出精度が十分に得られないことに気づいた。   Here, the inventor of the present invention provides information related to a specific location (for example, the position of the target user's home based on the positioning information measured by the GPS function or the positional information obtained from information such as the base station and the access point). In the case of a single detection logic, environmental attributes (traffic environment, population density, etc.) of the specific location and user attributes (living environment, behavior pattern, birthplace, gender) It was difficult to respond flexibly to differences in age, etc.), and it was found that sufficient detection accuracy could not be obtained.

したがって、本発明は、特定の場所に関する情報を検出する場合に、複数の検出ロジックから適切な検出ロジックを選択して適用することで、精度の高い検出結果を得ることができる技術を提供することにある。   Therefore, the present invention provides a technique capable of obtaining a highly accurate detection result by selecting and applying an appropriate detection logic from a plurality of detection logics when detecting information on a specific place. It is in.

本発明の情報処理システムは、第1の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段と、位置情報を取得する情報取得手段と、前記位置情報に基づき、前記複数記憶するロジックから少なくとも1つを選択する選択手段と、前記選択した少なくとも1つのロジックで前記第1の場所に関する情報を検出する検出手段と、を備えることを特徴とする。   The information processing system according to the present invention includes a logic storage unit that stores a plurality of logics for detecting information related to the first place, an information acquisition unit that acquires position information, and a plurality of logics that are stored based on the position information. It is characterized by comprising selection means for selecting at least one and detection means for detecting information relating to the first location with the selected at least one logic.

また、前記位置情報は、第2の場所に関する情報であることを特徴とする。   The position information is information related to the second place.

また、前記情報取得手段は、測位情報に基づいて位置情報(第2の場所に関する情報)を取得することを特徴とする。   Further, the information acquisition means acquires position information (information on the second place) based on the positioning information.

また、前記第1の場所又は前記第2の場所は対象ユーザの行動拠点であることを特徴とする。又は、前記第1の場所又は前記第2の場所は対象ユーザの訪問場所であることを特徴とする。   Further, the first place or the second place is an action base of the target user. Alternatively, the first place or the second place is a visited place of the target user.

また、前記第1の場所に関する情報又は第2の場所に関する情報は混雑度情報であることを特徴とする。   The information on the first place or the information on the second place is congestion degree information.

また、前記複数記憶するロジックは、測位回数パラメータ、滞在時間パラメータ、測位精度パラメータのうち少なくとも1つを用いて前記第1の場所に関する情報を検出するロジックを含むことを特徴とする。   The plurality of stored logics include logic for detecting information on the first location using at least one of a positioning frequency parameter, a staying time parameter, and a positioning accuracy parameter.

また、本発明の情報処理方法は、コンピュータにより実行される、第1の場所に関する情報を検出する情報処理方法であって、位置情報を取得するステップと、第1の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段を参照し、前記位置情報に基づき、前記複数記憶するロジックから少なくとも1つを選択するステップと、前記選択した少なくとも1つのロジックで前記第1の場所に関する情報を検出する検出ステップと、を備えることを特徴とする。   The information processing method of the present invention is an information processing method for detecting information related to a first location, which is executed by a computer, and includes a step of acquiring location information and logic for detecting information related to the first location. , Referring to a plurality of logic storage means, and selecting at least one of the plurality of stored logic based on the position information, and detecting information about the first location by the selected at least one logic And a detecting step.

また、本発明のプログラムは、コンピュータに第1の場所に関する情報を検出する情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、位置情報を取得する命令と、第1の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段を参照し、前記位置情報に基づき、前記複数記憶するロジックから少なくとも1つを選択する命令と、前記選択した少なくとも1つのロジックで前記第1の場所に関する情報を検出する命令と、を備えることを特徴とする。   The program of the present invention is a program for causing a computer to execute an information processing method for detecting information about a first location, and a logic for detecting information about the first location and an instruction for acquiring location information. Referring to a plurality of logic storage means for storing, based on the position information, an instruction for selecting at least one of the plurality of stored logic and information on the first location is detected by the selected at least one logic And an instruction to perform.

また、本発明のプログラムは、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。   The program of the present invention 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、特定の場所に関する情報を検出する場合に、複数の検出ロジックから適切な検出ロジックを選択して適用することで、精度の高い検出結果を得ることができる技術を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a technique capable of obtaining a highly accurate detection result by selecting and applying an appropriate detection logic from a plurality of detection logics when detecting information regarding a specific place. Can do.

情報処理システムの概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of an information processing system. 基礎メッシュデータの一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of basic mesh data. 日別メッシュデータの一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of daily mesh data. 測位点間の時間配分を説明する図である。It is a figure explaining the time allocation between positioning points. 期間別メッシュデータの一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the mesh data according to a period. 日常圏の設定を説明する図である。It is a figure explaining the setting of an everyday zone. メッシュグループの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a mesh group. 行動拠点メッシュグループ及び行動拠点メッシュの一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of an action base mesh group and an action base mesh. 測位情報DB、基礎メッシュデータDB、日別メッシュDBのデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of positioning information DB, basic | foundation mesh data DB, and daily mesh DB. 期間別メッシュDB、メッシュグループDB、日常圏DBのデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of mesh DB classified by period, mesh group DB, and daily life area DB. 行動拠点DB、ロジック記憶手段のデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of action base DB and a logic memory | storage means. 携帯端末の概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of a portable terminal. 日常圏設定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the whole flow of an everyday sphere setting process. 日別メッシュデータ生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of a daily mesh data generation process. 期間別メッシュデータ生成処理および日常圏設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of a mesh data generation process according to a period, and a daily sphere setting process. 行動拠点検出処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the whole flow of an action base detection process. 自宅メッシュグループ特定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the whole flow of a home mesh group specific process. 勤務地メッシュグループ特定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of the whole work place mesh group specific process. 適応型自宅検出処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the whole flow of an adaptive home detection process.

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。本実施形態の情報処理システムは、端末からの測位情報を利用して、対象ユーザの行動拠点(第1の場所)に関する情報を検出する。例えば、端末からの測位情報を利用して、ユーザの日常生活圏(以下、「日常圏」という。)を自動的に設定し、この設定した日常圏内でユーザの特定の行動拠点(例えば、自宅)の位置情報を検出する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The information processing system according to the present embodiment uses the positioning information from the terminal to detect information related to the action base (first place) of the target user. For example, the user's daily life zone (hereinafter referred to as “daily zone”) is automatically set using positioning information from the terminal, and the user's specific action base (for example, home) is set within the set daily zone. ) Position information is detected.

ユーザの行動拠点の位置を検出するロジックとしては、例えば、測位回数、滞在時間、測位精度などをパラメータとして利用することが考えられるが、上述したように、単一の検出ロジックでは様々な環境属性やユーザ属性に対応できず、行動拠点位置の検出精度が悪いという問題がある。   As the logic for detecting the position of the user's action base, for example, it is conceivable to use the number of positioning times, the staying time, the positioning accuracy, etc. as parameters. And the user attribute cannot be handled, and there is a problem that the detection accuracy of the action base position is poor.

そこで、本発明の発明者は、複数の行動拠点検出ロジックの中から適切なロジックを選択する構成について検討を行い、検出対象の行動拠点以外の場所(第2の場所)に関する情報に応じて行動拠点検出ロジックを選択した場合、検出精度を大きく改善できることを発見した。例えば、測位情報に基づいて自宅(第1の場所)の位置を検出する場合、勤務地(第2の場所)が自宅に近いと、測位情報が多く取得される勤務地を自宅と混同して検出する可能性が高くなる。従って、勤務地が自宅に近いという情報が得られた場合に、勤務地との混同を抑制するパラメータを採用した自宅検出ロジックを選択すれば、検出精度を改善することが可能である。本実施形態は、このような技術思想に基づいている。   Therefore, the inventor of the present invention examines a configuration for selecting an appropriate logic from a plurality of action base detection logics, and takes action according to information on a place (second place) other than the action base to be detected. It was discovered that the detection accuracy can be greatly improved when the site detection logic is selected. For example, when detecting the position of the home (first place) based on the positioning information, if the work place (second place) is close to the home, the work place where a lot of positioning information is acquired is confused with the home. The possibility of detection increases. Therefore, when information indicating that the work location is close to the home is obtained, the detection accuracy can be improved by selecting a home detection logic that employs a parameter that suppresses confusion with the work location. The present embodiment is based on such a technical idea.

[1.情報処理システムの構成]
図1は、本実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示すブロック図である。情報処理システム10は、ネットワークNを介して携帯移動端末装置(以下、「携帯端末」という。)20と相互に接続されている。
[1. Configuration of information processing system]
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a schematic configuration of an information processing system according to the present embodiment. The information processing system 10 is connected to a mobile mobile terminal device (hereinafter referred to as “mobile terminal”) 20 via a network N.

情報処理システム10は、主制御手段101、通信手段102、測位情報格納手段103、基礎メッシュデータ生成手段104、メッシュデータ生成手段105(日別メッシュ生成手段106(滞在秒数/測位回数集計手段107、配分補完手段108)、期間別メッシュ生成手段109を含む)、日常圏設定手段110、グループ処理手段111、行動拠点メッシュグループ特定手段112、行動拠点検出手段113、ロジック記憶手段124、行動拠点情報出力手段125、測位情報DB114、基礎メッシュデータDB115、日別メッシュDB116、期間別メッシュDB117、日常圏DB118、行動拠点DB119、メッシュグループDB123などの各種機能実現手段を主に備える。   The information processing system 10 includes a main control unit 101, a communication unit 102, a positioning information storage unit 103, a basic mesh data generation unit 104, a mesh data generation unit 105 (daily mesh generation unit 106 (number of seconds stayed / number of positioning counts 107). Distribution complementing means 108), period-specific mesh generating means 109), daily sphere setting means 110, group processing means 111, action base mesh group specifying means 112, action base detection means 113, logic storage means 124, action base information. It mainly comprises various function realizing means such as an output means 125, positioning information DB 114, basic mesh data DB 115, daily mesh DB 116, period mesh DB 117, daily area DB 118, action base DB 119, mesh group DB 123, and the like.

情報処理システム10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・コンピュータを用いて実現することができ、例えば、CPUがROM等に格納された所定の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。なお、情報処理システム10は、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 information processing system 10 is realized by using a dedicated or general-purpose server computer including a CPU, a memory such as a ROM and a RAM, an external storage device for storing various information, an input / output interface, a communication interface, and a bus connecting them. For example, when the CPU executes a predetermined program stored in a ROM or the like, it functions as each of the function realizing means. The information processing system 10 may be configured by a single computer or may be configured by a plurality of computers distributed on a network.

主制御手段101は、情報処理システム10の動作全体及び上述した各手段の動作を制御する。通信手段102は、ネットワークNを介して携帯端末20と通信することにより各種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102は、携帯端末20から送信される測位情報を受け付ける受付手段としても機能する。   The main control unit 101 controls the overall operation of the information processing system 10 and the operation of each unit described above. The communication means 102 is an interface for transmitting and receiving various types of information by communicating with the mobile terminal 20 via the network N. The communication unit 102 also functions as a reception unit that receives positioning information transmitted from the mobile terminal 20.

測位情報格納手段103は、複数のユーザについて、該ユーザの携帯端末20から送信される測位情報を測位情報DB114に格納する。測位情報については後述するが、携帯端末20の現在位置を測位した測位点(座標情報)と、当該測位点の測位時刻と、測位精度と、携帯端末20のユーザを一意的に識別するユーザ識別情報(ID)と、が含まれる。   The positioning information storage means 103 stores, for a plurality of users, positioning information transmitted from the user's portable terminal 20 in the positioning information DB 114. Although positioning information will be described later, a positioning point (coordinate information) where the current position of the mobile terminal 20 is positioned, a positioning time of the positioning point, positioning accuracy, and a user identification that uniquely identifies the user of the mobile terminal 20 Information (ID).

基礎メッシュデータ生成手段104は、測位情報DB114に格納されている測位情報に基づいて、ユーザ毎かつ測位日毎に測位点、測位時刻(滞在開始時刻)、測位精度を地図の該当メッシュ領域に対応付けた基礎メッシュデータを生成する。メッシュ領域とは、緯度経度に基づいて地図を分割して得られる複数の分割領域であり、仕様や設計に応じて適宜分割領域の形状やサイズを設定することができる。例えば、メッシュ領域の形状は、四角形、六角形、ひし形等の多角形や、円等の曲線で囲まれた領域とすることができる。また例えば、ユーザが頻繁に滞在するエリアを特定したい場合はメッシュ領域のサイズを大きく設定し、一方、ユーザが頻繁に訪れる店などを特定したい場合はメッシュ領域のサイズを小さく設定することができる。またメッシュ領域のサイズは一定でなくてもよい。例えば、都市部のメッシュはより小さく(細かく)するようにしてもよい。また、人口統計情報によって地域毎にメッシュのサイズを変えたり(例えば人口が多い地域のメッシュは小さくする。)、市区町村の分類、宅地種別、日常圏の情報などに基づいてサイズを設定してもよい。また、ある期間(例えば8月、平日の朝等)の測位情報や現在の測位情報に基づいてサイズを設定してもよい。例えば、ある期間に測位したユーザが少ない場合、ある期間の測位情報の測位精度が低い場合、メッシュを大きくすることが考えられる。なお、ある期間に測位したユーザが多い場合であっても、測位精度が低い場合は、メッシュは大きくすることが望ましい。測位点に該当するメッシュ領域とは、測位点の座標情報が属するメッシュ領域を意味する。   Based on the positioning information stored in the positioning information DB 114, the basic mesh data generation unit 104 associates a positioning point, a positioning time (stay start time), and a positioning accuracy for each user and each positioning date with the corresponding mesh area of the map. Generate basic mesh data. The mesh area is a plurality of divided areas obtained by dividing the map based on the latitude and longitude, and the shape and size of the divided areas can be appropriately set according to specifications and designs. For example, the shape of the mesh region can be a region surrounded by a polygon such as a quadrangle, a hexagon, a rhombus, or a curve such as a circle. Further, for example, when the user wants to specify an area where he / she frequently stays, the size of the mesh area can be set large. On the other hand, when he / she wants to specify a store where the user frequently visits, the mesh area can be set small. Further, the size of the mesh area may not be constant. For example, the urban mesh may be made smaller (finer). You can also change the size of the mesh for each region based on demographic information (for example, make the mesh in a region with a large population smaller), or set the size based on city classification, residential land type, daily life information, etc. May be. The size may be set based on positioning information for a certain period (for example, August, weekday morning, etc.) or current positioning information. For example, it is conceivable to increase the mesh size when the number of users who have been measured during a certain period is small, or when the positioning accuracy of positioning information during a certain period is low. Even if there are many users who have measured the position during a certain period, it is desirable to increase the mesh size if the positioning accuracy is low. The mesh area corresponding to the positioning point means a mesh area to which the coordinate information of the positioning point belongs.

図2は、測位情報DB114に格納されている測位情報に基づいて基礎メッシュデータが生成される様子を説明する図である。同図には、ユーザ(Aさん)の測位日(2010/03/03)について、各メッシュ領域に測位点及び測位時刻を対応付けた基礎メッシュデータB1が該当日におけるユーザの行動軌跡として記載されている。なお、生成された基礎メッシュデータは、基礎メッシュデータDB115に格納される。   FIG. 2 is a diagram for explaining how the basic mesh data is generated based on the positioning information stored in the positioning information DB 114. In the same figure, basic mesh data B1 in which a positioning point and a positioning time are associated with each mesh area is described as a user's action trajectory on the corresponding day for the positioning date (March 2010) of the user (Mr. A). ing. The generated basic mesh data is stored in the basic mesh data DB 115.

図1に戻り、メッシュデータ生成手段105は、測位情報を受け付けた複数のユーザについて、基礎メッシュデータDB115に格納されている基礎メッシュデータに基づいて、各メッシュ領域における所定期間内の測位日数、測位回数、滞在時間、メッシュデータ信頼度を行動拠点パラメータとして算出し、各メッシュ領域と当該取得した行動拠点パラメータとを対応付けたメッシュデータを生成する。測位日数は、所定期間内に該当メッシュ領域で測位が行われた日数の合計(同一日は二重加算しない)であり、該当メッシュ領域にユーザが滞在した日数を示すものであるため、以下これを「滞在日数」ともいう。測位回数は、所定期間内に該当メッシュ領域で測位が行われた回数の合計である。ユーザの滞在時間は、所定期間内に該当メッシュ領域にユーザが滞在した時間の合計である。本実施形態では、滞在時間を秒数にて表すため、以下これを「滞在秒数」ともいう。メッシュデータ信頼度は、メッシュデータの信頼度を示す値である。行動拠点パラメータとして、滞在日数、測位回数、滞在秒数、メッシュデータ信頼度以外の情報を算出してもよい。なお、メッシュデータには、日別メッシュデータと期間別メッシュデータとがあり、以下、これらについて説明する。   Returning to FIG. 1, the mesh data generation means 105 determines the number of positioning days and positioning within a predetermined period in each mesh area based on the basic mesh data stored in the basic mesh data DB 115 for a plurality of users who have received positioning information. The number of times, staying time, and mesh data reliability are calculated as action base parameters, and mesh data in which each mesh region and the acquired action base parameters are associated with each other is generated. The number of positioning days is the total number of days that positioning was performed in the corresponding mesh area within a predetermined period (the same day is not double-added) and indicates the number of days the user stayed in the corresponding mesh area. Is also referred to as “stay days”. The number of positioning times is the total number of times positioning has been performed in the corresponding mesh region within a predetermined period. The user's stay time is the total time that the user stayed in the corresponding mesh area within a predetermined period. In the present embodiment, since the stay time is expressed in seconds, this is also referred to as “stay seconds” hereinafter. The mesh data reliability is a value indicating the reliability of mesh data. Information other than stay days, positioning times, stay seconds, and mesh data reliability may be calculated as the behavior base parameters. The mesh data includes daily mesh data and period-specific mesh data, which will be described below.

日別メッシュ生成手段106は、ユーザ毎に、所定単位期間毎の各メッシュ領域における測位回数、滞在秒数、メッシュデータ信頼度を含む、単位期間別メッシュデータを生成する。所定単位期間とは、メッシュデータを生成する最小単位期間であり、例えば、「1日」や「半日」など、仕様・設計に応じて適宜設定することができる。本実施形態では、所定単位期間に「1日」が設定されているため、以下、単位期間別メッシュデータを「日別メッシュデータ」という。図3は、基礎メッシュデータDB115に格納されている基礎メッシュデータに基づいて日別メッシュデータが生成される様子を説明する図である。同図には、ユーザ(Aさん)の測位日(2010/03/03)について、各メッシュ領域に滞在秒数と測位回数を対応付けたメッシュデータM1が記載されている。なお、本実施形態ではメッシュ領域ごとに測位回数と滞在秒数を算出して対応づける場合について説明しているが、測位回数又は滞在秒数のみを算出して対応づけるようにしてもよい。生成された日別メッシュデータは、日別メッシュDB116に格納される。   The daily mesh generation means 106 generates mesh data for each unit period including the number of positioning times, the number of stay seconds, and the mesh data reliability in each mesh region for each predetermined unit period for each user. The predetermined unit period is a minimum unit period for generating mesh data, and can be appropriately set according to specifications / designs such as “one day” and “half day”. In the present embodiment, “1 day” is set as the predetermined unit period, and hence the mesh data by unit period is hereinafter referred to as “daily mesh data”. FIG. 3 is a diagram for explaining how daily mesh data is generated based on the basic mesh data stored in the basic mesh data DB 115. In the figure, mesh data M1 in which the number of stay seconds and the number of times of positioning are associated with each mesh area is described for the positioning date (2010/03/03) of the user (Mr. A). In this embodiment, the case where the number of positioning times and the number of staying seconds are calculated and associated for each mesh region has been described. However, only the number of positioning times or the number of staying seconds may be calculated and associated. The generated daily mesh data is stored in the daily mesh DB 116.

図1に戻り、日別メッシュ生成手段106は、具体的には、滞在秒数/測位回数集計手段107と、配分補完手段108とを有する。   Returning to FIG. 1, the daily mesh generation unit 106 specifically includes a staying seconds / positioning count totaling unit 107 and a distribution complementing unit 108.

滞在秒数/測位回数集計手段107は、基礎メッシュデータDB115に格納されている基礎メッシュデータに基づいて、各メッシュ領域における測位点の測位回数、前記携帯端末のユーザの滞在秒数、メッシュデータ信頼度を所定単位期間ごとに算出し、各メッシュ領域と当該算出した測位回数、滞在秒数、メッシュデータ信頼度とを対応付ける。各メッシュ領域における測位回数は、該当メッシュ領域において測位が行われた回数を合計することにより算出する。各メッシュ領域における滞在秒数は、後述する配分補完手段108により該当メッシュ領域に配分された配分時間を合計することにより算出する。メッシュデータ信頼度は、例えば、該当メッシュ領域に対応づけられた測位情報の測位精度を平均することによって算出する。   Based on the basic mesh data stored in the basic mesh data DB 115, the staying seconds / positioning number counting means 107 determines the number of positioning points at each mesh region, the number of seconds the user of the mobile terminal stays, and the mesh data reliability. The degree is calculated for each predetermined unit period, and each mesh region is associated with the calculated number of positioning times, staying seconds, and mesh data reliability. The number of positioning times in each mesh area is calculated by summing the number of times positioning has been performed in the corresponding mesh area. The staying seconds in each mesh area is calculated by totaling the allocation time allocated to the corresponding mesh area by the distribution complementing means 108 described later. For example, the mesh data reliability is calculated by averaging the positioning accuracy of the positioning information associated with the corresponding mesh region.

配分補完手段108は、メッシュ領域に対応付けられた測位点から、第1測位点と時間軸上当該第1測位点の次に配置される第2測位点を選択する。第1測位点は移動前地点、第2測位点は移動後地点とも呼ばれる。次に、当該第1測位点の第1測位時刻から当該第2測位点の第2測位時刻までの時間(以下、「測位点間時間」という。)と、第2測位点と第1測位点との間の距離(以下、「測位点間距離」という。)と、を算出する。そして、当該測位点間時間と当該測位点間距離に基づいて配分条件を決定し、当該決定した配分条件に従って、当該測位点間時間を第1測位点から第2測位点への移動経路上に位置するメッシュ領域(第1測位点の第1メッシュ領域と第2測位点の第2メッシュ領域を含む)に配分する。なお、配分には0時間を配分することも含まれ、この場合には、配分しないことと実質的に同じである。   The distribution complementing means 108 selects the first positioning point and the second positioning point arranged next to the first positioning point on the time axis from the positioning points associated with the mesh region. The first positioning point is also called a pre-movement point, and the second positioning point is also called a post-movement point. Next, the time from the first positioning time of the first positioning point to the second positioning time of the second positioning point (hereinafter referred to as “time between positioning points”), the second positioning point, and the first positioning point (Hereinafter, referred to as “distance between positioning points”). Then, an allocation condition is determined based on the time between the positioning points and the distance between the positioning points, and the time between the positioning points is set on the movement path from the first positioning point to the second positioning point according to the determined allocation condition. Allocate to the mesh area (including the first mesh area of the first positioning point and the second mesh area of the second positioning point). The allocation includes allocation of 0 hours. In this case, the allocation is substantially the same as not allocation.

配分条件は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、本実施形態では、携帯端末からの測位情報の送信条件や構成に応じて、以下のように配分条件を設定している。具体的には、本実施形態における携帯端末20は、所定の送信時間間隔(例:5分)で測位情報を情報処理システム10へ送信し、ユーザが移動しない場合は、消費電力セーブ等の理由により測位情報を送信しないように構成されている。すなわち、ユーザが電波圏内にいる場合、携帯端末20からの測位情報は、ユーザが移動している場合にのみ所定の送信時間間隔で送信される。したがって、第1測位時刻と第2測位時刻間の測位点間時間から移動時間を除いた時間(以下、「移動時間減算済み時間」)は、移動前地点である第1測位点にユーザが滞在していた時間と推定することができるから、当該移動時間減算済み時間を、第1測位点のメッシュ領域に配分する。   The distribution conditions can be set as appropriate according to the specifications and design, and there is no particular limitation on the contents thereof, but in this embodiment, according to the transmission conditions and configuration of positioning information from the mobile terminal, as follows: Allocation conditions are set. Specifically, the portable terminal 20 in the present embodiment transmits positioning information to the information processing system 10 at a predetermined transmission time interval (for example, 5 minutes). If the user does not move, the reason for saving power consumption, etc. Is configured not to transmit positioning information. That is, when the user is in the radio wave range, the positioning information from the mobile terminal 20 is transmitted at a predetermined transmission time interval only when the user is moving. Therefore, the user's stay at the first positioning point, which is the point before moving, is the time obtained by excluding the moving time from the time between the positioning points between the first positioning time and the second positioning time (hereinafter referred to as “time after moving time subtraction”). Therefore, the movement time subtracted time is allocated to the mesh area of the first positioning point.

次に、第1測位点と第2測位点との間のユーザの移動内容(移動手段や移動経路)を推定できる場合(第1測位点と第2測位点との間に連続性がある場合)は、第1測位点から第2測位点への推定された移動経路(以下、「推定移動経路」という。)上に位置するメッシュ領域に、移動時間を略均等に配分する(第1配分条件)。すなわち、推定移動経路上のメッシュ領域について滞在秒数を補完する。一方、第1測位点と第2測位点との間のユーザの移動内容を推定できない場合(第1測位点と第2測位点との間に連続性がない場合)は、移動時間のメッシュ領域への配分は行わない(0時間を配分する)(第2配分条件)。すなわち、メッシュ領域への滞在秒数の補完は行われない。   Next, when it is possible to estimate the user's movement content (moving means and movement route) between the first positioning point and the second positioning point (when there is continuity between the first positioning point and the second positioning point) ) Distributes the movement time substantially evenly to the mesh region located on the estimated movement path (hereinafter referred to as “estimated movement path”) from the first positioning point to the second positioning point (first distribution). conditions). That is, the staying seconds are complemented for the mesh region on the estimated movement route. On the other hand, when the user's movement content between the first positioning point and the second positioning point cannot be estimated (when there is no continuity between the first positioning point and the second positioning point), the mesh area of the movement time No allocation is made (0 hours are allocated) (second allocation condition). That is, the number of seconds staying in the mesh area is not complemented.

移動内容の推定可否を判断する方法は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、例えば、測位点間時間及び/又は測位点間距離が所定基準時間未満及び/又は所定基準距離未満である場合は、歩行などによる移動であるとみなしてユーザの移動経路を推定することができるとする。一方、所定基準時間未満及び/又は所定基準距離未満でない場合は、例えば地下鉄利用時などによる移動であるとみなしてユーザの移動経路を推定することができないとすることができる。   The method for determining whether or not the movement content can be estimated can be appropriately set according to the specification and design, and the content thereof is not particularly limited. For example, the time between positioning points and / or the distance between positioning points is a predetermined reference time. If it is less than the distance and / or less than the predetermined reference distance, it is assumed that the movement path of the user can be estimated by assuming that the movement is by walking or the like. On the other hand, when it is not less than the predetermined reference time and / or less than the predetermined reference distance, it can be assumed that the user's movement route cannot be estimated by considering that the movement is, for example, when using the subway.

また、移動時間の算出方法は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、例えば、携帯端末20の送信時間間隔を利用する方法や、測位点間距離と移動手段(例:電車、車、徒歩)に応じた所定時速より移動時間を計算する方法などがある。本実施形態では、第1配分条件の場合は、携帯端末20における測位情報の送信時間間隔(例:5分)を移動時間として設定する。また、第2配分条件の場合は、測位点間距離と予め設定した所定の時速(例:30km)とに基づいて第1測位点から第2測位点への移動時間を算出する。なお、所定の時速は、推定した移動手段などに応じて適宜設定することができ、例えば、第1配分条件については徒歩時速を利用して移動時間を算出するようにしてもよい。   In addition, the calculation method of the travel time can be appropriately set according to the specification and design, and the content thereof is not particularly limited. For example, a method of using a transmission time interval of the mobile terminal 20 or a distance between positioning points And a method of calculating the travel time from a predetermined speed according to the travel means (eg, train, car, walk). In the present embodiment, in the case of the first distribution condition, the transmission time interval (for example, 5 minutes) of the positioning information in the mobile terminal 20 is set as the travel time. In the case of the second distribution condition, the travel time from the first positioning point to the second positioning point is calculated based on the distance between the positioning points and a predetermined speed (for example, 30 km) set in advance. Note that the predetermined hourly speed can be appropriately set according to the estimated moving means and the like. For example, for the first distribution condition, the traveling time may be calculated using the hourly walking speed.

また、移動経路の特定方法も、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、本実施形態では、第1測位点と第2測位点とを結んだ結線によって移動経路を表している。なお、図4(A)において結線は、直線で示されているが、結線は直線に限られず、例えば、道路、路線、建物などに応じて推定される任意の移動経路に沿った形状を有することができる。また、結線上に位置するメッシュ領域のうち、第1測位点と第2測位点のメッシュ領域以外のメッシュ領域を、補完メッシュ領域という。   Also, the method for specifying the movement route can be set as appropriate according to the specification and design, and the content thereof is not particularly limited. In the present embodiment, however, the connection is made by connecting the first positioning point and the second positioning point. Represents the travel route. In FIG. 4A, the connection is shown as a straight line, but the connection is not limited to a straight line, and has, for example, a shape along an arbitrary movement route estimated according to a road, a route, a building, or the like. be able to. Further, among the mesh regions located on the connection, mesh regions other than the mesh regions of the first positioning point and the second positioning point are referred to as complementary mesh regions.

なお、日別メッシュ生成手段106では、測位情報を所定単位期間毎に管理しているので、第1測位点と第2測位点が日をまたぐ場合(例えば、基準時刻(例:0時/24時)をまたぐ場合)がある。すなわち、当該単位期間において最初に測位された測位点(以下、「最初測位点」という。)と最後に測位された測位点(以下、「最後測位点」という。)については、組み合わせるべき移動前測位点又は移動後測位点が他の日に属する。   In addition, since the daily mesh generation means 106 manages the positioning information for each predetermined unit period, when the first positioning point and the second positioning point cross the day (for example, the reference time (e.g., 0: 00/24 When)). That is, the first positioning point (hereinafter referred to as “first positioning point”) and the last positioning point (hereinafter referred to as “last positioning point”) in the unit period before the movement to be combined. A positioning point or a post-movement positioning point belongs to another day.

そこで、本実施形態では、第3配分条件として、最初測位点については、対応する移動前測位点が他の日に属するため、基準時刻(例:0時)から最初測位点の測位時刻までの時間を滞在秒数として当該最初測位点のメッシュ領域に配分する。また、最後測位点については、対応する移動後測位点が他の日に属するため、当該最後測位点の測位時刻から基準時刻(例:24時)までの時間を当該最後測位点のメッシュ領域に配分する。なお、第3配分条件では、メッシュ領域に配分する最大時間を設定することができ、その内容に特に限定はないが、本実施形態では最大6時間が設定されている。   Therefore, in the present embodiment, as the third distribution condition, for the first positioning point, since the corresponding pre-movement positioning point belongs to another day, the time from the reference time (for example, 0:00) to the positioning time of the first positioning point. The time is allocated as the staying seconds to the mesh area of the first positioning point. For the last positioning point, since the corresponding post-movement positioning point belongs to another day, the time from the positioning time of the last positioning point to the reference time (for example, 24:00) is displayed in the mesh area of the last positioning point. To distribute. In the third distribution condition, the maximum time allocated to the mesh area can be set, and the content thereof is not particularly limited, but in the present embodiment, a maximum of 6 hours is set.

図4(A)は、第1配分条件に応じて滞在秒数を配分する様子を説明する図である。同図では、まず、第1測位点と第2測位点との間の測位点間時間(9:40−9:30=10分)から移動時間(5分)を減算して得られる移動時間減算済み時間(5分(300秒))を、第1測位点のメッシュ領域に配分している。次に、第1測位点と第2測位点間のメッシュ領域に滞在秒数を補完すべく、第1測位点と第2測位点との結線上に位置する6つのメッシュ領域に移動時間(5分)を略均等(50秒ずつ)に配分している。   FIG. 4A is a diagram illustrating a state in which the staying seconds are distributed according to the first distribution condition. In the figure, first, the travel time obtained by subtracting the travel time (5 minutes) from the time between the positioning points between the first positioning point and the second positioning point (9: 40-9: 30 = 10 minutes). The subtracted time (5 minutes (300 seconds)) is distributed to the mesh area of the first positioning point. Next, in order to supplement the stay time in the mesh area between the first positioning point and the second positioning point, the movement time (5) is set to the six mesh areas located on the connection between the first positioning point and the second positioning point. Minute) is distributed approximately evenly (50 seconds each).

図4(B)は、第2配分条件に応じて滞在秒数を配分する様子を説明する図である。同図では、まず、測位点間距離(10km)と所定の時速(例:30km/時)より第1測位点と第2測位点との間の移動時間(20分)を算出し、測位点間時間(11:30‐9:30=120分)より当該移動時間(20分)を減算して得られる移動時間減算済み時間(100分)を、第1測位点のメッシュ領域に配分している。なお、ここでは、第1測位点と第2測位点間に位置するメッシュ領域への補完は行われないので、移動時間は配分されていない。   FIG. 4B is a diagram for explaining a state in which the staying seconds are distributed according to the second distribution condition. In the figure, first, the travel time (20 minutes) between the first positioning point and the second positioning point is calculated from the distance between positioning points (10 km) and a predetermined speed (eg, 30 km / hour). The movement time subtracted time (100 minutes) obtained by subtracting the movement time (20 minutes) from the interval time (11: 30-9: 30 = 120 minutes) is allocated to the mesh area of the first positioning point. Yes. Here, since the mesh region located between the first positioning point and the second positioning point is not complemented, the travel time is not allocated.

図4(C)は、第3配分条件に応じて滞在秒数を配分する様子を説明する図である。同図では、最初測位点(測位時刻7:30)については、最大時間である6時間が配分されており、最後測位点(測位時刻23:30)については、当該測位時刻から0時までの30分が配分されている。   FIG. 4C is a diagram illustrating a state in which the staying seconds are distributed according to the third distribution condition. In the figure, the first positioning point (positioning time 7:30) is allocated 6 hours as the maximum time, and the last positioning point (positioning time 23:30) is from the positioning time to 0:00. 30 minutes are allocated.

次に、図1に戻り、期間別メッシュ生成手段109について説明する。期間別メッシュ生成手段109は、日別メッシュデータに含まれる測位回数、滞在秒数、滞在日数を所定の集計期間ごとに集計し、またメッシュデータ信頼度の1日あたりの平均値である平均信頼度を求め、各メッシュ領域に、当該集計又は平均により求めた測位回数、滞在秒数、滞在日数、平均信頼度を対応付けた集計期間別メッシュデータ(以下、「期間別メッシュデータ」という。)を生成する。所定の集計期間は、設計や仕様に応じて適宜設定することができ、その期間内容に特に限定はないが、例えば、直近7日、直近30日、直近180月、直近365日などの集計期間を設定することができる。また、複数の集計期間を同時に設定してもよい。   Next, returning to FIG. 1, the period-specific mesh generation means 109 will be described. The period-specific mesh generation means 109 totals the number of positioning times, the number of stay seconds, and the number of stay days included in the daily mesh data for each predetermined count period, and average reliability that is an average value of mesh data reliability per day. The degree of positioning is determined, and the mesh data for each period (hereinafter referred to as “mesh data for each period”) in which each mesh region is associated with the number of times of positioning, the number of stay seconds, the number of days of stay, and the average reliability obtained by the aggregation or averaging. Is generated. The predetermined counting period can be set as appropriate according to the design and specifications, and the contents of the period are not particularly limited. For example, the counting period such as the latest 7 days, the latest 30 days, the latest 180 months, the latest 365 days, etc. Can be set. A plurality of total periods may be set at the same time.

なお、期間別メッシュデータが既に存在する場合は、新たに追加する追加対象日(例:最新測位日)と減算対象日(例:既存集計期間内の最も古い測位日)の日別メッシュデータを日別メッシュDB116より読み出して、メッシュ領域毎に追加対象日の滞在秒数、測位回数、滞在日数を加算する一方、メッシュ領域毎に当該減算対象日の滞在秒数、測位回数、滞在日数を減算する。平均信頼度については、既に存在する平均信頼度に集計期間日数を乗算して期間総計を求め、該期間総計に追加対象日のメッシュデータ信頼度を加算し、減算対象日のメッシュデータ信頼度を減算して、期間総計を更新し、該更新した期間総計に基づいて対象集計期間における1日あたりの平均値を求める。図5は、日別メッシュデータから期間別メッシュデータを生成する様子を説明する図である。同図は、日別メッシュデータM5から生成された期間別メッシュデータM6において、メッシュ領域ごとに滞在秒数、測位回数、滞在日数、平均信頼度が関連付けられている様子を示している。   In addition, if mesh data by period already exists, the daily mesh data for the date to be newly added (for example, the latest positioning date) and the date to be subtracted (for example, the oldest positioning date in the existing counting period) Read from the daily mesh DB 116 and add the stay seconds, positioning times, stay days for the additional target day for each mesh area, while subtracting stay seconds, positioning times, stay days for the subtraction target day for each mesh area To do. The average reliability is calculated by multiplying the already existing average reliability by the number of days for the total period, and adding the mesh data reliability for the additional target day to the total for the period. The period total is updated by subtraction, and an average value per day in the target aggregation period is obtained based on the updated period total. FIG. 5 is a diagram for explaining how the period-specific mesh data is generated from the daily mesh data. This figure shows a state in which the number of stay seconds, the number of positioning times, the number of stay days, and the average reliability are associated with each mesh region in the mesh data by period M6 generated from the daily mesh data M5.

なお、日別メッシュ生成手段106、期間別メッシュ生成手段109は、測位情報に含まれる測位精度を利用してメッシュデータを作成してもよい。例えば、測位精度に応じて日別メッシュデータを作成する場合、滞在秒数/測位回数集計手段107は、測位精度の高い基礎メッシュデータのみを用いて測位回数、滞在秒数、滞在日数、メッシュデータ信頼度を算出することができる。一方、測位精度に関係なく全ての基礎メッシュデータを用いて日別メッシュデータを作成してもよい。   The daily mesh generation means 106 and the period mesh generation means 109 may create mesh data using the positioning accuracy included in the positioning information. For example, when creating daily mesh data according to the positioning accuracy, the staying seconds / positioning count totaling means 107 uses only the basic mesh data with high positioning accuracy, and uses the positioning count, staying seconds, staying days, mesh data. Reliability can be calculated. On the other hand, daily mesh data may be created using all basic mesh data regardless of positioning accuracy.

日常圏設定手段110は、期間別メッシュデータに含まれる測位回数、滞在秒数及び滞在日数のうちの少なくとも2つ以上の組合せが、所定の閾値以上であるメッシュ領域を抽出することより、ユーザの日常圏を設定する。   The daily area setting unit 110 extracts a mesh area in which a combination of at least two of the number of positioning times, the number of staying seconds, and the number of staying days included in the mesh data for each period is equal to or greater than a predetermined threshold value. Set the daily life zone.

図6は、期間別メッシュデータより日常圏を設定する様子を説明する図である。同図では、直近30日のメッシュデータM7から「滞在時間が300分以上かつ滞在日数が3日以上」という条件に合致するメッシュ領域を抽出することによって、日常圏を設定する場合や、直近7日のメッシュデータM8から「滞在時間が60分以上かつ滞在日数が2日以上」という条件に合致するメッシュ領域を抽出することによって日常圏を設定する場合を示している。同図に示すように、日常圏には、ユーザの主な行動拠点である自宅、勤務地、通勤経路上の乗換駅路、行きつけの店など様々な場所が含まれ得る。   FIG. 6 is a diagram for explaining the setting of the daily sphere based on the period-specific mesh data. In the figure, when a mesh area that matches the condition of “stay time is 300 minutes or more and stay days is 3 days or more” is extracted from the mesh data M7 of the most recent 30 days, A case is shown in which the daily sphere is set by extracting a mesh area that matches the condition “stay time is 60 minutes or more and stay days are 2 days or more” from the mesh data M8 of the day. As shown in the figure, the daily life area may include various places such as a user's main base of action, home, work place, transfer station road on a commute route, and a store at a destination.

図1に戻り、グループ処理手段111について説明する。グループ処理手段111は、メッシュデータを作成した複数のユーザの少なくとも一人について、メッシュグループ化処理とグループ別計算処理を実行する。メッシュグループ化処理は、日常圏に含まれるメッシュ領域について、所定の接続関係を満たすメッシュ領域をグループ化する。   Returning to FIG. 1, the group processing unit 111 will be described. The group processing unit 111 executes mesh grouping processing and group-specific calculation processing for at least one of a plurality of users who created mesh data. In the mesh grouping process, mesh areas satisfying a predetermined connection relationship are grouped for mesh areas included in the daily life.

携帯端末20のGPS測位精度が低い場合には、実際にユーザが位置するメッシュ領域ではなく、これに近接するメッシュ領域が現在位置として測位される可能性がある。そのため、本実施形態では、所定の接続関係を満たすメッシュ領域をグルーピングして処理することとしている。「所定の接続関係」は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、例えば、メッシュ領域の少なくとも一部が接している状態(異なるメッシュ領域の頂点同士が接する場合、メッシュ領域の辺同士が接する場合、又はその両方などを含む)と定義することができるが、これに限られず、所定数(例えば、1)の非日常圏メッシュが間に挟まれる場合も含めることができる。   When the GPS positioning accuracy of the mobile terminal 20 is low, there is a possibility that the mesh area adjacent to the mesh area where the user is actually located is measured as the current position. For this reason, in this embodiment, mesh regions that satisfy a predetermined connection relationship are grouped and processed. The “predetermined connection relationship” can be set as appropriate according to the specifications and design. For example, at least a part of the mesh region is in contact (if the vertices of different mesh regions are in contact, the sides of the mesh region are Including, but not limited to, a case where a predetermined number (for example, 1) of extraordinary sphere meshes are sandwiched between them.

なお、グループ化されたメッシュ領域を「メッシュグループ」という。なお、所定の接続関係を満たすメッシュ領域が存在しない場合は、当該メッシュ領域を一メッシュグループとして取り扱う。図7(A)は、メッシュ領域のグループ化を説明するための図である。同図(A)において、メッシュデータM11は、グルーピング前の日常圏を示し、メッシュデータM12は、グルーピング後の日常圏を示す。   The grouped mesh region is referred to as “mesh group”. When there is no mesh area that satisfies the predetermined connection relationship, the mesh area is handled as one mesh group. FIG. 7A is a diagram for explaining grouping of mesh regions. In FIG. 9A, mesh data M11 indicates the daily sphere before grouping, and mesh data M12 indicates the daily sphere after grouping.

グループ別計算処理は、1又は複数のメッシュ領域からなるメッシュグループを少なくとも1つ対象とし、グループ別行動拠点パラメータとして、グループ別滞在日数、グループ別滞在秒数、グループ別測位回数を算出し、各メッシュグループに当該算出したグループ別滞在日数、グループ別滞在病数、グループ別測位回数を対応付けたメッシュグループデータを生成する。   The group-specific calculation process targets at least one mesh group composed of one or a plurality of mesh regions, and calculates the group stay days, the group stay seconds, and the group positioning times as the group action base parameters. Mesh group data in which the calculated group stay days, group stay sickness, and group positioning count are associated with the mesh group is generated.

グループ別滞在日数は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在日数を総計したもの(但し、重複日は二重加算しない)、又は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在日数の中の最大の滞在日数とすることができる。グループ別滞在秒数は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在秒数を総計したもの、又は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在秒数の中の最大の滞在秒数とすることができる。グループ別測位回数は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の測位回数を総計したもの、又は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の測位回数の中の最大の測位回数とすることができる。図7(B)は、グループ別滞在秒数とグループ別滞在日数が計算される一例を示している。   The number of stays by group is the sum of the stay days of all mesh areas in the same mesh group in the aggregation target period (however, duplicate days are not double-added), or all meshes in the same mesh group in the aggregation target period It can be the maximum number of stays in the region. The group stay seconds are the sum of the stay seconds of all mesh areas in the same mesh group in the aggregation target period, or the maximum of the stay seconds of all mesh areas in the same mesh group in the aggregation target period. Dwell time. The positioning count by group is the total positioning count of all mesh areas in the same mesh group in the aggregation target period, or the maximum positioning count among the positioning counts of all mesh areas in the same mesh group in the aggregation target period. It can be. FIG. 7B shows an example in which the staying time per group and the staying time per group are calculated.

次に、行動拠点メッシュグループ特定手段112は、メッシュグループデータを生成したメッシュグループが所定の算出条件を満たすことを条件に、当該メッシュグループの中から行動拠点メッシュグループを特定する。   Next, the behavior base mesh group specifying unit 112 specifies a behavior base mesh group from the mesh group on condition that the mesh group that generated the mesh group data satisfies a predetermined calculation condition.

具体的には、まず、メッシュグループの中に所定の算出条件を満たすメッシュグループがあるか否かを判定し、判定結果が否である場合は、原則、当該ユーザの行動拠点は不明であるとして処理を終了する。所定の算出条件の詳細については、後述する。他方、判定結果が是である場合は、行動拠点メッシュグループの特定処理を実行する。   Specifically, first, it is determined whether or not there is a mesh group satisfying a predetermined calculation condition in the mesh group. If the determination result is negative, in principle, the user's action base is unknown. End the process. Details of the predetermined calculation condition will be described later. On the other hand, if the determination result is correct, the action base mesh group specifying process is executed.

行動拠点メッシュグループの特定処理は、メッシュグループの中から、グループ別滞在日数、グループ別滞在秒数又はグループ別測位回数が最大のメッシュグループを行動拠点メッシュグループとして特定し、行動拠点メッシュグループに含まれるメッシュ領域のメッシュ番号(メッシュグループ内メッシュ番号)を行動拠点DB119に格納する。例えば、行動拠点が、「自宅」の場合は、「グループ別滞在日数」が最大のメッシュグループを「自宅メッシュグループ」として選択する。他方、行動拠点が、「勤務地」の場合は、「グループ別滞在秒数」が最大のメッシュグループを「勤務地メッシュグループ」として選択する。   The action base mesh group identification process identifies the mesh group with the maximum number of days stayed by group, number of stays by group or number of positionings by group from the mesh groups as the action base mesh group, and is included in the action base mesh group. The mesh number (mesh number in the mesh group) of the mesh area to be stored is stored in the action base DB 119. For example, when the action base is “home”, the mesh group having the maximum “stay period by group” is selected as the “home mesh group”. On the other hand, when the action base is “work location”, the mesh group having the maximum “stay time per group” is selected as the “work location mesh group”.

次に、行動拠点検出手段113は、行動拠点として「自宅」を検出する場合、行動拠点メッシュグループの特定結果に基づいて、ロジック記憶手段124に複数記憶されている自宅検出ロジックの中から少なくとも1つを選択し、該選択した自宅検出ロジックを自宅メッシュグループ内のメッシュ領域の日別メッシュデータ又は期間別メッシュデータに適用して自宅メッシュ(自宅位置)を検出する。   Next, when detecting the “home” as the behavior base, the behavior base detection unit 113 detects at least one of the home detection logics stored in the logic storage unit 124 based on the identification result of the behavior base mesh group. The selected home detection logic is applied to the daily mesh data or the daily mesh data of the mesh area in the home mesh group to detect the home mesh (home position).

本実施形態では、各自宅検出ロジックは、滞在日数、滞在秒数、測位回数、信頼度のうち少なくとも1つの行動拠点パラメータに基づく検出条件を含んで構成される。具体的には、ロジック記憶手段124には、「滞在日数が最大のメッシュを検出する」という条件の第1の自宅検出ロジック、「信頼度が最大のメッシュを検出する」という条件の第2の自宅検出ロジックが記憶されている。   In the present embodiment, each home detection logic is configured to include a detection condition based on at least one action base parameter among stay days, stay seconds, positioning times, and reliability. Specifically, the logic storage means 124 includes a first home detection logic with a condition of “detecting a mesh with the longest stay” and a second home detection logic with a condition of “detecting a mesh with the maximum reliability”. Home detection logic is stored.

なお、これらの検出条件、検出ロジックは一例であり、例えば2以上の行動拠点パラメータを組み合わせた条件や、行動拠点パラメータから算出した行動拠点らしさに対する条件など、検出対象の行動拠点に応じて種々の条件を採用して検出ロジックを構成することができる。   Note that these detection conditions and detection logic are merely examples. For example, there are various conditions depending on the action base to be detected, such as a condition in which two or more action base parameters are combined, and a condition for the behavior base likelihood calculated from the action base parameters. The detection logic can be configured by adopting conditions.

また本実施形態では、自宅検出ロジックを選択する際に参照する情報として、勤務地に関する情報を参照する。具体的には、行動拠点検出手段113は、勤務地メッシュグループが特定できている場合に、第1の自宅検出ロジックを選択し、勤務地メッシュグループが特定できていない場合に、第2の自宅検出ロジックを選択する。   Moreover, in this embodiment, the information regarding a work place is referred as information to be referred to when the home detection logic is selected. Specifically, the behavior base detection unit 113 selects the first home detection logic when the work place mesh group can be specified, and selects the second home when the work place mesh group cannot be specified. Select detection logic.

後述するように、本実施形態では、自宅メッシュグループとして特定されたメッシュグループは、勤務地メッシュグループの候補から外れる。そのため、自宅と勤務地が近い場合、勤務地が含まれるメッシュグループが自宅メッシュグループとして特定されてしまうと、勤務地メッシュグループは特定されない。そこで、本実施形態では、勤務地メッシュグループが特定できない場合は、勤務地が自宅に近い可能性があると推測し、両者の混同を抑制すべく、信頼度を重視した第2の自宅検出ロジックを選択する。一方、勤務地メッシュグループが特定できる場合は、滞在日数を重視した第1の自宅検出ロジックを選択する。   As will be described later, in this embodiment, the mesh group specified as the home mesh group is excluded from the candidates for the work place mesh group. Therefore, when the home and the work place are close, if the mesh group including the work place is specified as the home mesh group, the work place mesh group is not specified. Therefore, in this embodiment, when the work place mesh group cannot be specified, it is assumed that the work place may be close to the home, and the second home detection logic that places importance on reliability in order to suppress confusion between the two is presumed. Select. On the other hand, when the work location mesh group can be specified, the first home detection logic that emphasizes the number of stay days is selected.

なお、自宅検出ロジック選択基準としては、勤務地メッシュグループが特定できているか否かという基準だけでなく、自宅検出ロジックに影響を与えうる勤務地に関する種々の情報に基づく基準、例えば、勤務地メッシュグループが自宅メッシュグループに近接しているか否か、勤務地メッシュグループと自宅メッシュグループとが同じ路線又は道路によって接続されているか否かなどに基づく基準を採用することが可能である。また、複数の検出ロジックを選択し、それらの結果を論理演算により組み合わせて自宅メッシュを検出するように構成してもよい。   The home detection logic selection criteria are not only based on whether or not the work location mesh group can be identified, but also based on various information related to the work location that can affect the home detection logic, for example, the work location mesh It is possible to adopt a criterion based on whether the group is close to the home mesh group, whether the work place mesh group and the home mesh group are connected by the same route or road, and the like. Alternatively, a plurality of detection logics may be selected, and the results may be combined by a logical operation to detect a home mesh.

図8(A)、(B)は、メッシュグループの中から自宅メッシュグループが特定され、当該自宅メッシュグループ内のメッシュ領域の期間別メッシュデータに上述した第1の自宅検出ロジック、第2の自宅検出ロジックをそれぞれ適用して、自宅メッシュが検出されている一例を示している。   8A and 8B show that the home mesh group is identified from the mesh groups, and the first home detection logic and the second home described above in the mesh data according to the period of the mesh region in the home mesh group. An example in which a home mesh is detected by applying each detection logic is shown.

行動拠点情報出力手段125は、行動拠点の位置情報を出力する。出力方法としては、ディスプレイ等に表示する、印刷媒体に印刷する、記憶媒体に記憶する、他の情報処理システムに送信するなど種々の形態が考えられる。また出力する態様としては、特定された行動拠点メッシュの緯度経度や対応する住所を出力する、地図上に行動拠点メッシュを表示するなどの種々の態様が考えられる。   The action base information output unit 125 outputs the position information of the action base. As an output method, various forms such as displaying on a display, printing on a print medium, storing in a storage medium, and transmitting to another information processing system can be considered. Various modes such as outputting the latitude / longitude of the identified behavior base mesh and the corresponding address, and displaying the behavior base mesh on a map are conceivable as the output modes.

次に、各データベースの構造について説明する。なお、各データベースは、二次記憶装置だけでなくメモリ上に一時的にデータを保持する場合も含む。   Next, the structure of each database will be described. Each database includes not only the secondary storage device but also a case where data is temporarily stored in a memory.

測位情報DB114は、携帯端末20から送信される測位情報を格納する。図9(A)は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、測位情報DB114には、「測位時刻」、「ユーザID」、「緯度」、「経度」、「測位精度」などのデータが測位情報の履歴として対応付けて格納されている。   The positioning information DB 114 stores positioning information transmitted from the mobile terminal 20. FIG. 9A shows an example of the data structure. According to the figure, the positioning information DB 114 stores data such as “positioning time”, “user ID”, “latitude”, “longitude”, “positioning accuracy” in association with the positioning information history. .

基礎メッシュデータDB115は、基礎メッシュデータ生成手段104が生成した基礎メッシュデータを格納する。図9(B)は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、基礎メッシュデータDB115には、「ユーザID」、「測位日」、「メッシュ番号」、「滞在開始時刻」、「滞在終了時刻」、「測位精度」などのデータが対応付けて格納されている。なお、「メッシュ番号」には、メッシュ領域を一意的に識別する識別情報が格納される。   The basic mesh data DB 115 stores the basic mesh data generated by the basic mesh data generating unit 104. FIG. 9B shows an example of the data structure. According to the figure, the basic mesh data DB 115 is associated with data such as “user ID”, “positioning date”, “mesh number”, “stay start time”, “stay end time”, and “positioning accuracy”. Stored. The “mesh number” stores identification information for uniquely identifying a mesh area.

日別メッシュDB116は、日別メッシュ生成手段106が生成した日別メッシュデータを格納する。図9(C)は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、日別メッシュDB116には、「ユーザID」、「測位日」、「メッシュ番号」、「滞在時間」、「測位回数」、「メッシュデータ信頼度」などのデータが対応付けて格納されている。   The daily mesh DB 116 stores the daily mesh data generated by the daily mesh generation means 106. FIG. 9C illustrates an example of the data structure. According to the figure, the daily mesh DB 116 is associated with data such as “user ID”, “positioning date”, “mesh number”, “stay time”, “number of times of positioning”, and “mesh data reliability”. Stored.

期間別メッシュDB117は、期間別メッシュ生成手段109が生成した期間別メッシュデータを格納する。図10(A)は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、期間別メッシュDB117には、「ユーザID」、「対象期間」、「メッシュ番号」、「滞在時間合計」、「測位回数合計」、「測位日数合計」、「平均信頼度」などのデータが対応付けて格納されている。   The period-specific mesh DB 117 stores the period-specific mesh data generated by the period-specific mesh generation unit 109. FIG. 10A shows an example of the data structure. According to the figure, the mesh DB 117 by period includes “user ID”, “target period”, “mesh number”, “total stay time”, “total number of positioning times”, “total number of positioning days”, “average reliability”. "Is stored in association with each other.

メッシュグループDB123は、グループ処理手段111が生成したメッシュグループデータを格納する。図10(D)は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、メッシュグループDB123には、「ユーザID」、「対象期間」、「メッシュグループ内メッシュ番号」、「滞在時間合計」、「測位回数合計」、「測位日数合計」などのデータが対応付けて格納されている。   The mesh group DB 123 stores mesh group data generated by the group processing unit 111. FIG. 10D shows an example of the data structure. According to the figure, the mesh group DB 123 stores data such as “user ID”, “target period”, “mesh number in mesh group”, “total stay time”, “total number of positioning times”, “total positioning days”, and the like. Are stored in association with each other.

日常圏DB118は、日常圏設定に関するデータを格納するものであり、具体的には、日常圏設定の際に使用する日常圏条件と、設定された日常圏のデータとを含む。   The daily area DB 118 stores data relating to the daily area setting, and specifically includes daily area conditions used in the daily area setting and data of the set daily area.

図10(B)は、日常圏DB118に含まれる日常圏条件の一例を示す図である。日常圏条件には、仕様設計に応じた内容を設定することができ、特に限定はないが、同図では、日常圏の種類と条件が対応付けて格納されている。具体的には、日常圏Aには、「対象集計期間」、「滞在日数」、「滞在分数」が設定され、日常圏Bには、「対象集計期間」、「測位日数」、「滞在分数」及び「測位回数」が設定され、日常圏Cには、「対象集計期間」と「滞在日数」が設定されている。さらに、各項目については、日常圏の種類ごとに任意の期間と、閾値としての日数、時間、回数が設定されている。同図に示すように、日常圏の条件は、抽出したい日常圏の種類に応じて設定することができる。例えば、滞在日数を重視して滞在秒数や測位回数を考慮しない場合は、通勤経路を主とした日常圏を特定することが可能であり、滞在秒数を重視して滞在日数を考慮しない場合は、訪れる回数は少ないが長居する場所(例:実家)を含む日常圏などを特定することが可能である。また、対象集計期間に長期間を設定すれば、長期旅行や出張などにいった場合に日常圏がなくなることを防止することができる一方、対象集計期間に短期間を設定すれば、日常圏を容易に特定することが可能である。   FIG. 10B is a diagram illustrating an example of the daily sphere conditions included in the daily sphere DB 118. Although the contents according to the specification design can be set in the daily sphere conditions, and there is no particular limitation, in the figure, the daily sphere types and conditions are stored in association with each other. Specifically, “Aggregation Period”, “Number of Stay Days”, and “Number of Stays” are set for Daily Area A, and “Target Count Period”, “Positioning Days”, and “Number of Stays” are set for Daily Area B. And “number of times of positioning” are set, and “daily counting period” and “stay days” are set in the daily life zone C. Further, for each item, an arbitrary period and the number of days, time, and number of times as a threshold are set for each type of daily area. As shown in the figure, the conditions for the daily life can be set according to the type of the daily life to be extracted. For example, if you place importance on the number of days you stay and do not consider the number of seconds to stay or the number of positioning, you can specify the daily area that mainly uses the commute route, and if you do not consider the number of days to stay with an emphasis on the number of stays It is possible to specify a daily life area that includes a place where the number of visits is small but stays long (eg, parents' home). In addition, if you set a long period for the target aggregation period, you can prevent the daily area from disappearing when you go on a long trip or a business trip, while if you set a short period for the target aggregation period, It can be easily identified.

図10(C)は、日常圏DB118に含まれるユーザの日常圏の一例を示す図である。同図では、ユーザIDごとに、「日常圏の種類」と「メッシュ番号」が対応づけて格納されている。同図によれば、日常圏の種類によって、設定された日常圏のメッシュ番号が異なることがわかる。   FIG. 10C is a diagram illustrating an example of a user's daily area included in the daily area DB 118. In the figure, for each user ID, “type of daily life” and “mesh number” are stored in association with each other. According to the figure, it can be seen that the mesh number of the set daily sphere differs depending on the type of daily sphere.

行動拠点DB119は、行動拠点検出処理に関するデータを格納するものであり、図11(A)、(B)に示すように、メッシュグループ抽出条件を格納する抽出条件テーブルと、ユーザ毎に特定された行動拠点に関するデータを格納する行動拠点データテーブルとを含む。メッシュグループ抽出条件としては、行動拠点の特性に応じた条件を設定することができ、図11(A)では、一例として、自宅メッシュグループの場合は、「グループ別滞在日数が所定日数(n日)以上であり、かつ、グループ別滞在秒数が所定秒数(m秒)以上である」ことが設定され、勤務地メッシュグループの場合は、「グループ別滞在秒数が所定日数(x秒数)以上であり、かつ、グループ別滞在日数が所定日数(y日)以上である」ことが設定されている。nは最低在宅日数(例:nは20日)、mは最低在宅時間(例:mは432000秒=15日×8時間×60分×60秒)、xは最低勤務日数(例:xは234000秒=13日×5時間×60分×60秒)、yは最低勤務時間(例:yは13日)である。   The behavior base DB 119 stores data related to the behavior base detection process, and as shown in FIGS. 11A and 11B, an extraction condition table storing mesh group extraction conditions and each user are specified. And an action base data table for storing data related to the action base. As the mesh group extraction condition, a condition according to the characteristics of the action base can be set. In FIG. 11A, as an example, in the case of a home mesh group, “stay days by group is a predetermined number of days (n days ) And the number of stay seconds per group is equal to or greater than a predetermined number of seconds (m seconds). In the case of a work place mesh group, “the number of stay seconds per group is a predetermined number of days (x seconds ) And the number of stay days by group is greater than or equal to a predetermined number of days (y days). n is the minimum number of days stayed (eg, n is 20 days), m is the minimum length of stay (eg, m is 432000 seconds = 15 days × 8 hours × 60 minutes × 60 seconds), x is the minimum working days (eg, x is 234000 seconds = 13 days × 5 hours × 60 minutes × 60 seconds), and y is the minimum working time (for example, y is 13 days).

行動拠点データテーブルには、図11(B)に示すように、「ユーザID」、「行動拠点の種類」、当該行動拠点の「メッシュ番号」、当該行動拠点を特定した「日付」、当該行動拠点に対応する「メッシュグループ内メッシュ番号」などのデータが、行動拠点のデータとして格納される。   In the action base data table, as shown in FIG. 11B, “user ID”, “type of action base”, “mesh number” of the action base, “date” specifying the action base, the action Data such as “mesh number in mesh group” corresponding to the base is stored as data of the action base.

ロジック記憶手段124は、行動拠点検出ロジックを格納する。図11(C)は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、ロジック記憶手段124には、各検出ロジックの識別情報に対応づけて「検出対象の行動拠点」、「ロジック適用条件」、「検出条件」などのデータが対応付けて格納されている。   The logic storage unit 124 stores action base detection logic. FIG. 11C illustrates an example of the data structure. According to the figure, the logic storage means 124 stores data such as “behavior bases to be detected”, “logic application conditions”, and “detection conditions” in association with the identification information of each detection logic. ing.

[2.携帯端末の構成]
図1に戻り、携帯端末20について説明する。携帯端末20は、例えば、携帯電話機、PDA、パーソナルコンピュータなどのGPSを利用して現在位置を測位した測位情報を所定時間間隔でアップロードする機能を備えた従来の端末装置を適用することができる。なお、図1では1つの携帯端末20を記載しているが、利用形態に応じて複数の携帯端末20を情報処理システム10と接続することができる。
[2. Configuration of mobile terminal]
Returning to FIG. 1, the mobile terminal 20 will be described. As the mobile terminal 20, for example, a conventional terminal device having a function of uploading positioning information obtained by measuring the current position at predetermined time intervals using GPS such as a mobile phone, a PDA, and a personal computer can be applied. Although one mobile terminal 20 is illustrated in FIG. 1, a plurality of mobile terminals 20 can be connected to the information processing system 10 according to the usage mode.

図12に示すように、携帯端末20は、主制御手段201、通信手段202、表示手段203、操作手段204、記憶手段205、現在位置測位手段206、測位情報送信手段207などの各種機能実現手段をおもに備える。   As shown in FIG. 12, the mobile terminal 20 includes various function realizing means such as a main control means 201, a communication means 202, a display means 203, an operation means 204, a storage means 205, a current position positioning means 206, and a positioning information transmission means 207. Prepare for the main.

主制御手段201は、図示しないCPU、ROMやRAM等のメモリを含むプロセッサで構成されており、ROMに記憶された所定のプログラムをCPUが実行することにより携帯端末20の各部の動作を制御する。通信手段202は、ネットワークNを介して情報処理システム10との間で各種情報を送受信するためのインタフェースである。表示手段203は、文字や画像等の情報を表示するディスプレイであり、操作手段204は、ユーザからの操作指示を受け付けるボタンやタッチパネルである。また、記憶手段205は、各種プログラムやデータを記憶する記憶装置としてのメモリである。   The main control unit 201 includes a CPU (not shown) and a processor including a memory such as a ROM and a RAM, and controls the operation of each unit of the portable terminal 20 by the CPU executing a predetermined program stored in the ROM. . The communication unit 202 is an interface for transmitting and receiving various types of information to and from the information processing system 10 via the network N. The display unit 203 is a display that displays information such as characters and images, and the operation unit 204 is a button or a touch panel that receives an operation instruction from the user. The storage unit 205 is a memory as a storage device that stores various programs and data.

現在位置測位手段206は、例えば、GPS受信機を備え、GPS衛星信号を所定の受信間隔で受信し処理することによって携帯端末20の現在位置(緯度・経度)を測位する。   The current position positioning means 206 includes, for example, a GPS receiver, and measures the current position (latitude / longitude) of the mobile terminal 20 by receiving and processing GPS satellite signals at predetermined reception intervals.

測位情報送信手段207は、現在位置測位手段206が測位した測位点、測位時刻、測位精度と、当該携帯端末20を保有するユーザのユーザIDとを含む測位情報を、情報処理システム10へ送信する。なお、測位情報の送信は、仕様・設計に応じて適宜設定することができるが、上述したように、本実施形態では、ユーザが移動している場合には、所定の送信間隔にしたがって送信するように構成されている。ユーザが移動しているか否かは、例えば図示しない加速度センサを用いて従来技術を適用することにより判断することができる。   The positioning information transmitting unit 207 transmits positioning information including the positioning point, the positioning time, and the positioning accuracy measured by the current position positioning unit 206 and the user ID of the user who owns the mobile terminal 20 to the information processing system 10. . The positioning information can be appropriately set according to the specification / design. However, as described above, in this embodiment, when the user is moving, the positioning information is transmitted according to a predetermined transmission interval. It is configured as follows. Whether or not the user is moving can be determined, for example, by applying a conventional technique using an acceleration sensor (not shown).

ネットワークNは、情報処理システム10と携帯端末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 information processing system 10 and the mobile terminal 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.

[3.情報処理システムの動作]
次に、上記のように構成される情報処理システム10の動作の概要について、図13〜図19のフローチャートを参照しながら説明する。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。
[3. Operation of information processing system]
Next, an outline of the operation of the information processing system 10 configured as described above will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 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.

[3−1.日常圏設定処理]
最初に、日常圏設定処理について説明する。図13は、日常圏設定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。測位情報格納手段103は、携帯端末20から所定送信間隔で送信される測位情報(測位点、測位時刻、ユーザID)を受信すると、当該受信した測位情報を測位情報DB114に格納する(S100)。これにより、ユーザの移動に応じた測位情報の履歴が測位情報DB114に格納される(図9(A)参照)。
[3-1. Daily zone setting process]
First, the daily zone setting process will be described. FIG. 13 is a flowchart showing an example of the overall flow of the daily area setting process. When receiving the positioning information (positioning point, positioning time, user ID) transmitted from the mobile terminal 20 at a predetermined transmission interval, the positioning information storage unit 103 stores the received positioning information in the positioning information DB 114 (S100). Thereby, the history of the positioning information according to the movement of the user is stored in the positioning information DB 114 (see FIG. 9A).

基礎メッシュデータ生成手段104は、測位情報DB114の測位情報をユーザ別日別に時系列に並び替え、ユーザ別測位日別に、測位点及び測位時刻を該当メッシュ領域に対応付けた基礎メッシュデータを生成する(S200)(図2参照)。生成した基礎メッシュデータを、基礎メッシュデータDB115に格納する(図9(B)参照)。   The basic mesh data generation means 104 rearranges the positioning information in the positioning information DB 114 in time series according to the date for each user, and generates basic mesh data in which the positioning point and the positioning time are associated with the corresponding mesh area for each positioning date for each user. (S200) (refer FIG. 2). The generated basic mesh data is stored in the basic mesh data DB 115 (see FIG. 9B).

メッシュデータ生成手段105(日別メッシュ生成手段106)は、生成された基礎メッシュデータに基づいて、ユーザ毎に所定単位期間(例:1日)毎の各メッシュ領域における測位回数及びユーザの滞在秒数を表す日別メッシュデータを生成する(S300)(図3、図4参照)。生成した日別メッシュデータを、日別メッシュDB116に格納する(図9(C)参照)。なお、日別メッシュデータの生成処理の詳細については、後述する。   The mesh data generation means 105 (daily mesh generation means 106), based on the generated basic mesh data, determines the number of times of positioning in each mesh area and the user's stay seconds for each predetermined unit period (eg, 1 day) for each user. Daily mesh data representing the number is generated (S300) (see FIGS. 3 and 4). The generated daily mesh data is stored in the daily mesh DB 116 (see FIG. 9C). Details of the daily mesh data generation process will be described later.

メッシュデータ生成手段105(期間別メッシュ生成手段109)は、生成された日別メッシュデータに基づいて所定の集計期間における各メッシュ領域の測位回数、滞在秒数、滞在日数を集計し、各メッシュ領域に当該集計した測位回数、滞在秒数、滞在日数を対応付けた期間別メッシュデータを生成する(S400)(図5参照)。生成した期間別メッシュデータを、期間別メッシュDB117に格納する(図10(A)参照)。   The mesh data generation means 105 (period-specific mesh generation means 109) counts the number of positioning times, stay seconds, and stay days of each mesh area in a predetermined counting period based on the generated daily mesh data. The mesh data according to the period in which the total number of positioning times, the staying seconds, and the staying days are associated with each other is generated (S400) (see FIG. 5). The generated period-specific mesh data is stored in the period-specific mesh DB 117 (see FIG. 10A).

日常圏設定手段110は、期間別メッシュデータに含まれる測位回数、滞在秒数及び滞在回数のうちのいずれか1つ又はこれら2つ以上の任意の組合せが、所定の日常圏条件を満たすメッシュ領域を抽出することより、ユーザの日常圏を設定する(S500)(図6参照)。生成した日常圏データを、日常圏DB118に格納する(図10(B)、(C)参照)。   The daily area setting means 110 is a mesh area in which any one of the number of positioning times, the number of staying seconds, and the number of staying included in the period-specific mesh data, or an arbitrary combination of two or more thereof satisfies a predetermined daily area condition. Is extracted from the user's daily sphere (S500) (see FIG. 6). The generated daily area data is stored in the daily area DB 118 (see FIGS. 10B and 10C).

[3−1−1.日別メッシュデータ生成処理]
次に、図14を参照しながら日別メッシュデータ生成処理の流れについて説明する。まず、日別メッシュ生成手段106は、基礎メッシュデータに基づいて、メッシュ領域上の測位点から、例えば時系列に従って、移動前測位点の第1測位点と移動後測位点の第2測位点との組を特定し、当該組を特定できた場合は(S301:YES)、第1配分条件または第2配分条件を適用するためにステップ302に進み、当該組を特定できなかった場合は(S301:NO)、第3配分条件を適用するためにステップ309へ進む。
[3-1-1. Daily mesh data generation process]
Next, the flow of daily mesh data generation processing will be described with reference to FIG. First, the daily mesh generation means 106 determines, based on the basic mesh data, from the positioning points on the mesh area, for example, according to the time series, the first positioning point of the positioning point before movement and the second positioning point of the positioning point after movement. When the group is identified and the group can be identified (S301: YES), the process proceeds to step 302 to apply the first distribution condition or the second distribution condition, and when the group cannot be identified (S301). : NO), go to Step 309 to apply the third distribution condition.

日別メッシュ生成手段106は、ステップ302へ進んだ場合、第1測位点と第2測位点間の測位点間距離を算出し、第1測位点の第1測位時刻と第2測位点の第2測位時刻間の測位点間時刻を算出する(S302)。   When the daily mesh generating means 106 proceeds to step 302, the daily mesh generating means 106 calculates the distance between the first positioning point and the second positioning point, and calculates the first positioning time of the first positioning point and the second positioning point. The time between positioning points between two positioning times is calculated (S302).

日別メッシュ生成手段106は、配分条件の一例として、算出した測位点間距離が所定基準距離未満であり、かつ、算出した測位点間時間が所定基準時間未満であるか否かを判断し(S303)、判断結果が是である場合は、第1配分条件を適用するためにステップ304へ進み、判断結果が否である場合は、第2配分条件を適用するためにステップ307へ進む。   As an example of the distribution condition, the daily mesh generation unit 106 determines whether the calculated distance between positioning points is less than a predetermined reference distance and whether the calculated time between positioning points is less than a predetermined reference time ( In step S303, if the determination result is right, the process proceeds to step 304 in order to apply the first distribution condition. If the determination result is negative, the process proceeds to step 307 in order to apply the second distribution condition.

日別メッシュ生成手段106は、ステップ304へ進んだ場合、携帯端末における測位情報の送信時間間隔を移動時間に設定する(S304)。そして、測位点間時間から移動時間を減算することにより移動時間減算済み時間を算出し、当該算出した移動時間減算済み時間を配分滞在秒数として第1測位点が属する第1メッシュ領域に配分する(S305)。次に、第1測位点と第2測位点の結線上に位置する1または複数のメッシュ領域に対して、移動時間を配分滞在秒数として略均等に配分する(S306)。これにより、第1メッシュ領域、第2メッシュ領域および補完メッシュ領域に対して配分滞在秒数が適切に配分される(図4(A)参照)。   When the daily mesh generation means 106 proceeds to step 304, it sets the transmission time interval of the positioning information in the portable terminal to the travel time (S304). Then, the travel time subtracted time is calculated by subtracting the travel time from the positioning point time, and the calculated travel time subtracted time is allocated to the first mesh region to which the first positioning point belongs as the allocated staying seconds. (S305). Next, the moving time is distributed approximately evenly as the allocated staying seconds to one or a plurality of mesh regions located on the connection between the first positioning point and the second positioning point (S306). Thereby, the allocation staying seconds are appropriately distributed to the first mesh region, the second mesh region, and the complementary mesh region (see FIG. 4A).

一方、日別メッシュ生成手段106は、ステップ307へ進んだ場合、測位点間距離と、所定の時速情報とに基づいて、移動時間を算出する(S307)。そして、測位点間時間から移動時間を減算することにより移動時間減算済み時間を算出し、当該算出した移動時間減算済み時間を配分滞在秒数として第1測位点が属する第1メッシュ領域に配分する(S308)。なお、第2測位点が属する第2メッシュ領域や他のメッシュ領域への配分滞在秒数の配分は行わない。これにより、第1メッシュ領域に対して配分滞在秒数が適切に配分される(図4(B)参照)。   On the other hand, when the daily mesh generation means 106 proceeds to step 307, the daily mesh generation means 106 calculates the travel time based on the distance between the positioning points and the predetermined speed information (S307). Then, the travel time subtracted time is calculated by subtracting the travel time from the positioning point time, and the calculated travel time subtracted time is allocated to the first mesh region to which the first positioning point belongs as the allocated staying seconds. (S308). In addition, the allocation stay seconds are not distributed to the second mesh area to which the second positioning point belongs or other mesh areas. Thereby, the allocation staying seconds are appropriately allocated to the first mesh region (see FIG. 4B).

なお、日別メッシュ生成手段106は、ステップS301において判断結果が否であるため、ステップ309へ進んだ場合、対象測位点が該当日の最初に測位された最初測位点が最後に測位された最後測位点あるかを判断し、最初測定点である場合は、基準時である0時から対象測位点の測位時刻までの時間を、所定の最大時間内の範囲で、対象メッシュ領域に配分する(S310)。一方、対象測位点が最後測位点である場合は、対象測位点の測位時刻から基準時である24時までの時間を、所定の最大時間内の範囲で、対象メッシュ領域に配分する(S311)。これにより、最初測位点及び最後測位点のメッシュ領域に対しても配分滞在秒数が適切に配分される(図4(C)参照)。   In addition, since the judgment result is NO in step S301, the daily mesh generation means 106, when proceeding to step 309, is the last when the first positioning point where the target positioning point was first positioned on the corresponding day was last determined. It is determined whether there is a positioning point, and if it is the first measuring point, the time from the reference time 0:00 to the positioning time of the target positioning point is distributed to the target mesh area within a predetermined maximum time ( S310). On the other hand, when the target positioning point is the last positioning point, the time from the positioning time of the target positioning point to 24 o'clock as the reference time is distributed to the target mesh area within a predetermined maximum time (S311). . As a result, the allocated staying seconds are also appropriately distributed to the mesh areas of the first positioning point and the last positioning point (see FIG. 4C).

日別メッシュ生成手段106は、対象メッシュ領域の滞在秒数を当該メッシュ領域に配分された配分滞在秒数に基づいて算出し、当該メッシュ領域の測位回数を当該メッシュ領域において測位点が測位された回数に基づいて算出する(S312)。また、日別メッシュ生成手段106は、例えば、対象メッシュ領域に対応づけられた測位情報の測位精度を平均することによって、対象メッシュ領域のメッシュデータ信頼度を算出する(S312)。なお、補完メッシュ領域については、滞在秒数は加算されるが、測位点は加算されない。   The daily mesh generation means 106 calculates the staying seconds in the target mesh area based on the allocated staying seconds allocated to the mesh area, and the positioning point is determined in the mesh area. Calculation is performed based on the number of times (S312). Further, the daily mesh generation means 106 calculates the mesh data reliability of the target mesh region by, for example, averaging the positioning accuracy of the positioning information associated with the target mesh region (S312). For the complementary mesh region, the staying seconds are added, but the positioning point is not added.

次に、日別メッシュ生成手段106は、次に処理すべき測位点が存在するか否かを判断し、次に処理すべき測位点が存在する場合は(S313:YES)、ステップS301に戻り、上記処理を繰り返す。一方、次に処理すべき測位点が存在しない場合は、処理を終了する(S313:NO)。   Next, the daily mesh generation means 106 determines whether there is a positioning point to be processed next. If there is a positioning point to be processed next (S313: YES), the process returns to step S301. The above process is repeated. On the other hand, if there is no positioning point to be processed next, the process is terminated (S313: NO).

[3−1−2.期間別メッシュデータ生成処理]
次に、図15(A)を参照しながら期間別メッシュデータ生成処理の流れについて説明する(図5参照)。期間別メッシュ生成手段109は、対象集計期間の期間別メッシュデータが期間別メッシュDB117に存在するか否かを判断し、既に生成されている場合は(S401:YES)、ステップS402に進み、未だ生成されていない場合は(S401:NO)、ステップS403に進む。
[3-1-2. Periodic mesh data generation process]
Next, the flow of the period-specific mesh data generation process will be described with reference to FIG. 15A (see FIG. 5). The period-specific mesh generation means 109 determines whether or not the period-specific mesh data of the target aggregation period exists in the period-specific mesh DB 117. If the period-specific mesh data has already been generated (S401: YES), the process proceeds to step S402 and still If not generated (S401: NO), the process proceeds to step S403.

期間別メッシュ生成手段109は、ステップS402に進んだ場合は、期間別メッシュDB117より既存の期間別メッシュデータを読み出し、日別メッシュDB116より追加対象日と減算対象日の日別メッシュデータを読み出して、期間別メッシュデータを更新する(S402)。具体的には、メッシュ領域毎に追加対象日の滞在秒数、測位回数、滞在日数を加算する一方、減算対象日の滞在秒数、測位回数、滞在日数を減算して、期間別メッシュデータに含まれる滞在秒数、測位回数、滞在日数を更新する。また、読み出した期間別メッシュデータに含まれる平均信頼度に集計期間日数を乗算して期間総計を求め、該期間総計に追加対象日のメッシュデータ信頼度を加算し、減算対象日のメッシュデータ信頼度を減算して、期間総計を更新し、該更新した期間総計に基づいて対象集計期間における1日あたりの平均値を求めて、平均信頼度を更新する。   When the process proceeds to step S402, the period-specific mesh generation unit 109 reads the existing period-specific mesh data from the period-specific mesh DB 117, and reads the daily target mesh data for the addition target date and the subtraction target date from the daily mesh DB 116. The period-specific mesh data is updated (S402). Specifically, while adding the stay seconds, positioning times, stay days on the additional target day for each mesh area, subtract the stay seconds, positioning times, stay days on the subtraction target day, Update the stay seconds, positioning times, and stay days included. Also, the average reliability included in the read-out mesh data by period is multiplied by the number of days in the total period to obtain a period total, and the mesh data reliability of the addition target day is added to the total period, and the mesh data reliability of the subtraction target day is added. The period total is updated by subtracting the degree, an average value per day in the target aggregation period is obtained based on the updated period total, and the average reliability is updated.

期間別メッシュ生成手段109は、ステップS403に進んだ場合は、日別メッシュDB116より対象集計期間分の日別メッシュデータを読み出し、期間別メッシュデータを生成する(S403)。具体的には、期間別メッシュデータとして、対象集計期間分の滞在秒数、測位回数、滞在日数を集計し、対象集計期間におけるメッシュデータ信頼度の1日あたりの平均値である平均信頼度を求める。   When the process proceeds to step S403, the period-specific mesh generation unit 109 reads the daily mesh data for the target aggregation period from the daily mesh DB 116, and generates the period-specific mesh data (S403). Specifically, as the mesh data for each period, the number of stay seconds, the number of positioning times, and the number of stay days for the target total period are totaled, and the average reliability per day of the mesh data reliability in the target total period is calculated. Ask.

期間別メッシュ生成手段109は、生成した期間別メッシュデータを期間別メッシュDB117に格納する(S404)。   The period-specific mesh generation unit 109 stores the generated period-specific mesh data in the period-specific mesh DB 117 (S404).

[3−1−3.日常圏の設定処理]
次に、図15(B)を参照しながら日常圏の設定処理の流れについて説明する(図6参照)。日常圏設定手段110は、日常圏DB118から対象となる日常圏の種類の日常圏条件を参照し(S501)、期間別メッシュDB117から該当する期間別メッシュデータを読み出すと、参照した日常圏条件に合致するメッシュ領域を抽出し、日常圏として設定する(S502)。情報処理システム10は、設定した日常圏の種類とメッシュ番号とを対応付けて日常圏DB118に格納する(S503)。
[3-1-3. Daily zone setting process]
Next, the flow of the daily area setting process will be described with reference to FIG. 15B (see FIG. 6). The daily sphere setting means 110 refers to the daily sphere conditions of the target daily sphere from the daily sphere DB 118 (S501), and reads the corresponding period-specific mesh data from the period-specific mesh DB 117. A matching mesh region is extracted and set as a daily zone (S502). The information processing system 10 stores the set type of the daily sphere and the mesh number in the daily sphere DB 118 in association with each other (S503).

[3−2.行動拠点検出処理]
次に、以上のように設定された日常圏を使用して、ユーザの行動拠点を検出する行動拠点検出処理について説明する。ここでは、一例として、行動拠点として「自宅」を検出する場合を例に説明する。図16は、行動拠点検出処理の全体の流れを示している。
[3-2. Action base detection process]
Next, behavior base detection processing for detecting a user's behavior base using the daily sphere set as described above will be described. Here, as an example, a case where “home” is detected as an action base will be described as an example. FIG. 16 shows the overall flow of the behavior base detection process.

グループ処理手段111は、メッシュデータを生成した複数のユーザの少なくとも一人について、該ユーザの日常圏に含まれるメッシュ領域(以下、「日常圏メッシュ」という。)の中から、所定の接続関係(例えば、4隣接又は8隣接関係)を満たすメッシュ領域をグループ化して、メッシュグループを生成する(S1000:図7(A)参照)。次に、前記少なくとも一人のユーザについて、メッシュグループの少なくとも1つを対象とし、期間別メッシュDB117を参照して、集計対象期間におけるグループ別滞在日数、グループ別滞在秒数、グループ別測位回数を算出し、メッシュグループと対応づけたメッシュグループデータを生成して、メッシュグループDBに格納する(S1010:図7(B)参照)。   The group processing unit 111 has a predetermined connection relationship (for example, from among mesh areas included in the daily sphere of the user (hereinafter referred to as “daily sphere mesh”) for at least one of the plurality of users who generated the mesh data. Mesh regions satisfying (4 adjacency or 8 adjacency relationship) are grouped to generate a mesh group (S1000: see FIG. 7A). Next, for at least one user, at least one of the mesh groups is targeted, and by referring to the period-specific mesh DB 117, the number of stay days by group, the number of stay seconds by group, and the number of positioning times by group are calculated in the aggregation target period. Then, mesh group data associated with the mesh group is generated and stored in the mesh group DB (S1010: see FIG. 7B).

次に、メッシュグループデータを生成したユーザについて、自宅メッシュグループ特定処理を実行する(S1020)。また勤務地メッシュグループ特定処理を実行する(S1030)。   Next, a home mesh group specifying process is executed for the user who generated the mesh group data (S1020). Further, the work location mesh group specifying process is executed (S1030).

次に、自宅メッシュグループ特定処理及び勤務地メッシュグループ特定処理の結果に基づいて、適応型自宅検出処理を実行する(S1040)。以下、これらの各処理の詳細について説明する。   Next, adaptive home detection processing is executed based on the results of the home mesh group specification processing and the work location mesh group specification processing (S1040). Details of each of these processes will be described below.

[3−2−1.自宅メッシュグループ特定処理]
図17は、自宅メッシュグループ特定処理の全体の流れを示している。行動拠点メッシュグループ特定手段112は、行動拠点DB119より自宅メッシュグループ抽出条件を参照し(S701)、生成されたメッシュグループのうち当該自宅グループ抽出条件(例:グループ別滞在日数≧最低在宅日数n、かつ、グループ別滞在秒数≧最低在宅秒数m)を満たすメッシュグループがあるか否かを判定する(S702)。判定結果が否である場合(S702:NO)、当該ユーザについては自宅メッシュグループが不明と判断する(S703)。この場合、行動拠点DB119には、当該ユーザのユーザIDに対応づけて自宅メッシュグループが不明であることを示す情報が格納される。
[3-2-1. Home mesh group identification process]
FIG. 17 shows the overall flow of the home mesh group specifying process. The behavior base mesh group specifying unit 112 refers to the home mesh group extraction condition from the behavior base DB 119 (S701), and among the generated mesh groups, the home group extraction condition (eg, stay days by group ≧ minimum stay days n, In addition, it is determined whether or not there is a mesh group that satisfies the group stay seconds ≥ minimum stay seconds m) (S702). If the determination result is negative (S702: NO), it is determined that the home mesh group is unknown for the user (S703). In this case, the action base DB 119 stores information indicating that the home mesh group is unknown in association with the user ID of the user.

他方、判断結果が是である場合(S702:YES)、行動拠点メッシュグループ特定手段112は、自宅メッシュグループ抽出条件に合致するメッシュグループの中から、「グループ別滞在日数」が最も大きいメッシュグループを自宅メッシュグループとして特定する(S704)。なお、最大滞在日数の自宅メッシュグループが複数特定された場合は(S705:YES)、「グループ別滞在秒数」が最も大きいメッシュグループを自宅メッシュグループとして選択する(S706)。さらに、最大滞在秒数の自宅メッシュグループが複数特定された場合は(S707:YES)、「グループ別測位回数」が最も大きいメッシュグループを自宅メッシュグループとして選択する(S708)。行動拠点メッシュグループ特定手段112は、自宅メッシュグループを特定すると、当該ユーザのユーザIDと自宅メッシュグループ内メッシュ番号を関連づけて行動拠点DB119へ格納する。   On the other hand, when the determination result is “good” (S702: YES), the behavior base mesh group specifying unit 112 selects a mesh group having the largest “stay days by group” from mesh groups that match the home mesh group extraction condition. It identifies as a home mesh group (S704). When a plurality of home mesh groups having the maximum stay days are specified (S705: YES), the mesh group having the largest “stay time by group” is selected as the home mesh group (S706). Further, when a plurality of home mesh groups having the maximum staying seconds are specified (S707: YES), the mesh group having the largest “number of positioning by group” is selected as the home mesh group (S708). When the home base mesh group is specified, the behavior base mesh group specifying unit 112 associates the user ID of the user with the mesh number in the home mesh group, and stores it in the behavior base DB 119.

[3−2−2.勤務地メッシュグループ特定処理]
図18は、勤務地メッシュグループ特定処理の全体の流れを示している。行動拠点メッシュグループ特定手段112は、行動拠点DB119より勤務地メッシュグループ抽出条件を参照し(S801)、対象メッシュグループから自宅メッシュグループを除外したメッシュグループのうち、当該勤務地メッシュグループ抽出条件(例:グループ別滞在日数≧最低勤務日数x、かつ、グループ別滞在秒数≧最低勤務秒数y)を満たすメッシュグループがあるか否かを判定する(S802)。
[3-2-2. Work location mesh group identification process]
FIG. 18 shows the overall flow of work location mesh group identification processing. The behavior base mesh group specifying unit 112 refers to the work location mesh group extraction condition from the behavior base DB 119 (S801), and among the mesh groups excluding the home mesh group from the target mesh group, the work location mesh group extraction condition (example) : It is determined whether there is a mesh group satisfying the group stay days ≧ minimum work days x and the group stay seconds ≧ minimum work seconds y) (S802).

判断結果が是である場合(S802:YES)、行動拠点メッシュグループ特定手段112は、勤務地算出条件に合致するメッシュグループの中から、「グループ別滞在秒数」が最も大きいメッシュグループを勤務地メッシュグループとして特定する(S804)。なお、最大滞在秒数の勤務地メッシュグループが複数特定された場合は(S805:YES)、「グループ別滞在日数」が最も大きいメッシュグループを勤務地メッシュグループとして選択する(S806)。さらに、最大滞在日数の勤務地メッシュグループが複数特定された場合は(S807:YES)、「グループ別測位回数」が最も大きいメッシュグループを勤務地メッシュグループとして選択する(S808)。行動拠点メッシュグループ特定手段112は、勤務地メッシュグループを特定すると、当該ユーザのユーザIDと勤務地メッシュグループ内メッシュ番号とを関連づけて行動拠点DB119へ格納する。   If the determination result is right (S802: YES), the action base mesh group specifying unit 112 selects a mesh group having the largest “seconds stayed by group” from the mesh groups that match the work place calculation conditions. The mesh group is specified (S804). If a plurality of work place mesh groups having the maximum stay seconds are specified (S805: YES), the mesh group having the largest “stay days by group” is selected as the work place mesh group (S806). Furthermore, when a plurality of work location mesh groups having the maximum stay days are specified (S807: YES), the mesh group having the largest “number of positioning by group” is selected as the work location mesh group (S808). When the work base mesh group specifying unit 112 specifies the work place mesh group, the user base of the user and the mesh number in the work place mesh group are associated with each other and stored in the action base DB 119.

一方、ステップS802において勤務地算出条件を満たすメッシュグループがないと判定された場合(S802:NO)、当該ユーザについては勤務地メッシュグループが不明と判断する(S809)。この場合、行動拠点DB119には、当該ユーザのユーザIDに対応づけて勤務地メッシュグループが不明であることを示す情報が格納される。   On the other hand, if it is determined in step S802 that there is no mesh group satisfying the work location calculation condition (S802: NO), it is determined that the work location mesh group is unknown for the user (S809). In this case, the action base DB 119 stores information indicating that the work location mesh group is unknown in association with the user ID of the user.

[3−2−3.適応型自宅検出処理]
図19は、適応型自宅検出処理の全体の流れを示している。行動拠点検出手段113は、行動拠点DB119を参照し、勤務地メッシュグループが特定されているか否かの情報を取得する(S901)。
[3-2-3. Adaptive home detection process]
FIG. 19 shows the overall flow of the adaptive home detection process. The behavior base detection unit 113 refers to the behavior base DB 119 and acquires information on whether or not a work location mesh group is specified (S901).

次に、行動拠点検出手段113は、ロジック記憶手段124を参照し、勤務地メッシュグループが特定されているか否かに応じて検出条件を選択する(S902)。   Next, the behavior base detection unit 113 refers to the logic storage unit 124 and selects a detection condition depending on whether or not a work location mesh group is specified (S902).

次に、行動拠点検出手段113は、日別メッシュDB116又は期間別メッシュDB117を参照し、選択した検出条件を、測位情報から得られた日別メッシュデータ又は期間別メッシュデータに適用して、自宅メッシュを検出する(S903)。なお、日別メッシュデータ、期間別メッシュデータのいずれを参照するかは、設計に応じて定めることができる。   Next, the behavior base detection unit 113 refers to the daily mesh DB 116 or the period mesh DB 117 and applies the selected detection condition to the daily mesh data or the period mesh data obtained from the positioning information to A mesh is detected (S903). Note that whether to refer to daily mesh data or period-specific mesh data can be determined according to the design.

本実施形態では、勤務地メッシュグループが特定されている場合、第1の自宅検出ロジック、すなわち「滞在日数が最大のメッシュを検出する」という検出条件が選択され、自宅メッシュグループの中で、滞在時間が最も大きいメッシュ領域が自宅メッシュ領域として検出される(図8(A)参照)。一方、勤務地メッシュグループが特定されていない場合、第2の自宅検出ロジック、すなわち「信頼度が最大のメッシュを検出する」という検出条件が選択され、自宅メッシュグループの中で信頼度が最も大きいメッシュ領域が自宅メッシュ領域として検出される(図8(B)参照)。   In this embodiment, when the work place mesh group is specified, the first home detection logic, that is, the detection condition of “detect the mesh with the longest stay days” is selected. The mesh area with the longest time is detected as the home mesh area (see FIG. 8A). On the other hand, when the work location mesh group is not specified, the second home detection logic, that is, the detection condition “detect the mesh with the highest reliability” is selected, and the reliability is the highest among the home mesh groups. The mesh area is detected as a home mesh area (see FIG. 8B).

ユーザの自宅メッシュ領域が決定されると、行動拠点特定手段113は、当該ユーザと自宅メッシュ領域のメッシュ番号とを関連づけて行動拠点DB119へ格納する(S904)。以上の処理により、日常圏の中からユーザの自宅メッシュ領域が特定される。   When the user's home mesh area is determined, the behavior base specifying unit 113 associates the user with the mesh number of the home mesh area and stores it in the behavior base DB 119 (S904). Through the above process, the user's home mesh area is identified from the daily life.

以上によれば、自宅以外の場所に関する情報(本実施形態では、勤務地のメッシュグループが特定できたか否かという情報)に応じて自宅検出ロジックを選択する構成としているため、自宅以外の場所によって特徴づけられる環境属性やユーザの属性の相違に柔軟に対応することが可能となり、高い精度で自宅を検出することができる。   According to the above, since the home detection logic is selected according to information on a place other than the home (in this embodiment, information indicating whether or not the mesh group of the work place has been identified), It is possible to flexibly cope with differences in the environmental attributes and user attributes that are characterized, and the home can be detected with high accuracy.

[行動拠点の利用例]
以上のように設定された行動拠点の利用例について説明する。行動拠点の利用方法は、目的等に応じて決定することができ、その内容について特に限定はないが、例えば、所定のサービス提供装置は、ある施設に関連する情報をユーザに提供する場合に、当該施設とユーザの行動拠点との関係を考慮してから、提供する情報の内容を決定することができる。例えば、対象施設が、ユーザの自宅メッシュ領域の周辺に位置する場合、又は、自宅メッシュグループ内に位置する場合には、当該施設のセール情報、ランチ情報、不動産情報などを提供することができる。
[Examples of use of action bases]
An example of using the action base set as described above will be described. The usage method of the action base can be determined according to the purpose, etc., and there is no particular limitation on the content thereof. The content of the information to be provided can be determined after considering the relationship between the facility and the user's action base. For example, when the target facility is located around the user's home mesh area or in the home mesh group, sale information, lunch information, real estate information, and the like of the facility can be provided.

また、日常圏から自宅メッシュグループや勤務地メッシュグループを除いたメッシュグループ内のメッシュ領域を、第3行動拠点として「良く行くメッシュ領域」と特定し、この特定した「良く行くメッシュ領域」に位置する施設に関する情報(例:ゴルフ場、スキー場)から、ユーザの趣味(例:ゴルフ、スキー)を判別し、判別した趣味に関する情報を提供することもできる。   In addition, the mesh area in the mesh group excluding the home mesh group and work place mesh group from the daily life area is identified as the “frequently meshed area” as the third action base, and is located in the identified “frequently meshed area” It is also possible to discriminate the user's hobbies (eg, golf, skiing) from information (eg, golf courses, ski resorts) regarding the facility to be performed, and provide information on the discriminated hobbies.

さらに、特定した行動拠点メッシュグループや行動拠点メッシュ領域を利用して、ユーザの職業や属性などを判別することができる。例えば、勤務地メッシュグループが特定されたユーザは、会社勤め又は学生と判別し、勤務地メッシュグループが特定されなかったユーザは、主婦や自営業と判別することができる。また、勤務地メッシュグループに大学が含まれる場合は、当該ユーザは大学生と判別し、勤務地メッシュグループがオフィス街に位置する場合は、当該ユーザは会社勤めと判別することができる。   Furthermore, it is possible to determine the occupation and attributes of the user by using the specified action base mesh group and action base mesh area. For example, a user for whom a work location mesh group is specified can be determined as a company employee or a student, and a user for whom a work location mesh group has not been specified can be determined as a housewife or a self-employed person. In addition, when the work location mesh group includes a university, the user can be determined as a college student, and when the work location mesh group is located in an office district, the user can be determined as a company employee.

[その他の実施形態]
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.

(1)上記実施形態では、測位情報に基づいて勤務地メッシュグループを特定できたか否かに基づいて自宅検出ロジックを選択する構成としているが、本発明はこのような構成に限られない。例えば、勤務地があらかじめ登録されているDB等を利用できる場合、該DB等から勤務地の位置を取得し、該取得した勤務地が自宅メッシュグループ内に存在するか否かに基づいて自宅検出ロジックを選択してもよい。   (1) In the above embodiment, the home detection logic is selected based on whether or not the workplace mesh group can be specified based on the positioning information, but the present invention is not limited to such a configuration. For example, when a DB or the like in which work locations are registered in advance can be used, the location of the work location is acquired from the DB or the like, and home detection is performed based on whether or not the acquired work location exists in the home mesh group. Logic may be selected.

(2)また、第1の場所、第2の場所は、行動拠点以外の場所(例えば、訪問場所)であってもよい。例えば、第1の場所としてお気に入りスポット、第2の場所として男性が一般によく行く場所(例えば、理髪店)又は女性が一般によく行く場所(例えば、美容室)を選定した場合、第2の場所への訪問度合いによってユーザの性別を判定することができるので、判定結果に応じて男性用又は女性用のお気に入りスポット検出ロジックを選択することができる。この場合、例えば、男性用お気に入り検出ロジックについては、男性に人気のスポットについて得られた測位情報の重みを大きくして訪問頻度を集計し、該訪問頻度に基づいてお気に入りスポットを検出する構成とし、女性用お気に入り検出ロジックについては、女性に人気のスポットについて得られた測位情報の重みを大きくして訪問頻度を集計し、該訪問頻度に基づいてお気に入りスポットを検出する構成とすることが考えられる。   (2) In addition, the first place and the second place may be places other than the action base (for example, a visited place). For example, if a favorite spot is selected as the first place, and a place where men generally go (for example, a barber shop) or a place where women generally go (eg, a beauty salon) is selected as the second place, go to the second place. Since the sex of the user can be determined based on the degree of visit, the favorite spot detection logic for men or women can be selected according to the determination result. In this case, for example, for the favorite detection logic for men, the weight of the positioning information obtained for the popular spot for men is increased, the visit frequency is totaled, and the favorite spot is detected based on the visit frequency, With regard to the favorite detection logic for women, it is conceivable to increase the weight of the positioning information obtained for the spots popular with women, and total the visit frequencies, and detect the favorite spots based on the visit frequencies.

(3)また、第1の場所、第2の場所は、個人にひもづく場所でなくてもよく、また各場所に関する情報は、ユーザ属性でなくてもよい。例えば、第1の場所をイベントが行われるX地点、第2の場所をX地点の最寄りのY駅とし、各場所に関する情報として混雑度を考えることができる。この場合、例えば、Y駅の混雑度が一定以上の場合は、Y駅を利用してイベントに訪れる人が多いと判断し、Y駅からX地点に至るルートの測位情報に基づいてX地点の混雑度を検出するロジックを選択し、そうでない場合は、X地点を含む所定半径の円内の測位情報に基づいてX地点の混雑度を検出するロジックを選択する構成とすることができる。   (3) Further, the first place and the second place may not be places that are associated with individuals, and information about each place may not be user attributes. For example, it is possible to consider the degree of congestion as information on each location, where the first location is the X point where the event is held and the second location is the Y station nearest to the X location. In this case, for example, when the congestion degree of Y station is more than a certain level, it is determined that there are many people using Y station to visit the event, and based on the positioning information of the route from Y station to X point, If the logic for detecting the degree of congestion is selected, otherwise, the logic for detecting the degree of congestion at the X point can be selected based on the positioning information in a circle having a predetermined radius including the X point.

(4)また、第2の場所は複数の場所を含んでいてもよい。例えば、第2の場所として勤務先本社及び勤務先支店を選定し、勤務先本社又は勤務先支社が自宅に近いか否かという情報に基づいて自宅検出ロジックを選択することが考えられる。   (4) The second location may include a plurality of locations. For example, it is conceivable to select a workplace head office and a branch office as the second location, and to select a home detection logic based on information on whether the workplace head office or the branch office is close to the home.

(5)また、メッシュデータ信頼度は、メッシュ領域に対応づけられた測位情報の測位精度を平均することによって算出する構成に限られず、例えば、メッシュ領域に対応づけられた測位情報のうちの、測位精度の高い測位情報の割合をメッシュデータ信頼度とすることも考えられる。   (5) In addition, the mesh data reliability is not limited to the configuration calculated by averaging the positioning accuracy of the positioning information associated with the mesh region. For example, among the positioning information associated with the mesh region, The ratio of positioning information with high positioning accuracy may be considered as mesh data reliability.

(6)また、上記実施形態では、ロジック記憶手段124が複数の自宅検出ロジックを記憶する構成としているが、複数の自宅(第1の場所)検出ロジックを適応型自宅(第1の場所)検出処理に直接組み込んで記憶する構成としてもよい。この場合、行動拠点検出手段113は、複数の自宅検出ロジックを記憶する手段としても機能し、適応型自宅検出処理は、勤務地メッシュグループが特定されているか否かに応じて、組み込まれた自宅検出ロジックのうち対応するロジックの処理に分岐するように構成される。   (6) In the above embodiment, the logic storage unit 124 is configured to store a plurality of home detection logics. However, a plurality of home (first location) detection logics are used for adaptive home (first location) detection. It is good also as a structure which incorporates and stores directly in a process. In this case, the behavior base detection means 113 also functions as a means for storing a plurality of home detection logics, and the adaptive home detection processing is performed depending on whether the work place mesh group is specified or not. The detection logic is configured to branch to the corresponding logic process.

(7)また、上記実施形態では、測位情報に基づいて自宅の位置情報を検出する構成としているが、測位情報以外の情報に基づいて自宅(第1の場所)の情報を検出する構成としてもよい。例えば、基地局やアクセスポイント等の情報から求めたユーザの位置情報に基づいて自宅検出ロジックにより自宅の位置情報を検出することが考えられる。   (7) In the above embodiment, the home position information is detected based on the positioning information. However, the home (first location) information may be detected based on information other than the positioning information. Good. For example, it is conceivable to detect home location information by home detection logic based on user location information obtained from information such as base stations and access points.

(8)また、上記実施形態では、勤務地(第2の場所)に関する情報に基づいて自宅(第1の場所)検出ロジックを選択する構成としているが、第1の場所の検出ロジックを選択する際に参照する情報は、位置情報に基づいて取得できる情報であればよく、必ずしも場所に関する情報である必要はない。例えば、ユーザの経時的な位置情報に基づいて、該ユーザの行動パターンや生活環境などの情報(通勤等の日常的な行動を行った日時や時間帯の情報、日勤なのか夜勤なのかに関する情報、土日が休みなのか出勤なのかに関する情報等)を決定し、該決定した情報に基づいて自宅検出ロジックを選択してもよい。   (8) In the above embodiment, the home (first place) detection logic is selected based on the information on the work place (second place), but the first place detection logic is selected. The information to be referred to may be information that can be acquired based on the position information, and does not necessarily have to be information regarding the location. For example, based on the location information of a user over time, information such as the user's behavior pattern and living environment (information on the date and time of daily activities such as commuting, information on whether day work or night work , Information regarding whether the weekend is a holiday or work attendance, etc.) may be determined, and the home detection logic may be selected based on the determined information.

(9)行動拠点パラメータの「滞在秒数」と「測位回数」を利用して、行動拠点の属性を判断することができる。ユーザが移動する場合にのみ測位情報を送信するように携帯端末20が構成されている場合、ユーザが動けば測位回数は多くなる一方、あまり動かない場合は測位回数は少なくなる。従って、あるメッシュ領域について、滞在秒数は少ないが測位回数は多いような場合、そのメッシュ領域は活動的な行動拠点(例えば、ショッピングモールなど)と想定することができる。他方、滞在秒数は多いが測位回数が少ないような場合は、そのメッシュ領域は非活動的な行動拠点(例えば、映画やコンサートなど)と想定することができる。   (9) The behavior base attribute can be determined using the behavior base parameter “stay seconds” and “positioning count”. When the mobile terminal 20 is configured to transmit positioning information only when the user moves, the number of positioning increases if the user moves, while the number of positioning decreases when the user does not move much. Accordingly, when a certain mesh area has a small number of staying seconds but a large number of positioning times, it can be assumed that the mesh area is an active action base (for example, a shopping mall). On the other hand, when the number of staying seconds is large but the number of positioning times is small, the mesh area can be assumed to be an inactive action base (for example, a movie or a concert).

(10)例えば、携帯端末20における現在位置の測位精度が低いと判断される場合には、第1測位点から第2測位点への移動経路上に位置するメッシュ領域(以下、「移動経路メッシュ領域」という。)の周辺に位置する1または複数のメッシュ領域を周辺メッシュ領域として設定し、当該周辺メッシュ領域に対しても測位点間時間を配分するように構成することができる。周辺メッシュ領域の設定は、設計や仕様に応じて適宜設定することができるが、例えば、第1測位点及び/又は第2測位点の測位精度が低いような場合は、第1メッシュ領域及び/又は第2メッシュ領域の周辺のメッシュ領域を第1周辺メッシュ領域及び/又は第2周辺メッシュ領域として設定することができる。また、例えば、第1測位点及び第2測位点の双方の測位精度が低いような場合は、移動経路上の補完メッシュ領域の周辺のメッシュ領域を補完周辺メッシュ領域として設定してもよい。配分補完手段108は、周辺メッシュ領域を設定した場合、例えば、上記実施形態にて説明した配分方法に従って算出される、当該周辺メッシュ領域(例:第1メッシュ周辺領域)に対応する移動経路メッシュ領域(例:第1メッシュ領域)に対する配分滞在秒数を、当該移動経路メッシュ領域及び周辺メッシュ領域(例:第1メッシュ領域及び第1メッシュ周辺領域)の双方に配分することができる。当該構成によれば、精度の低い測位点を受信した場合には、測位点周辺にも滞在秒数が配分される結果、日常圏の精度を高めることが可能になる。   (10) For example, when it is determined that the positioning accuracy of the current position in the mobile terminal 20 is low, a mesh region (hereinafter referred to as “movement path mesh”) located on the movement path from the first positioning point to the second positioning point. One or a plurality of mesh regions located in the vicinity of the “region” may be set as the peripheral mesh region, and the time between positioning points may be allocated to the peripheral mesh region. The surrounding mesh area can be set as appropriate according to the design and specifications. For example, when the positioning accuracy of the first positioning point and / or the second positioning point is low, the first mesh area and / or Alternatively, the mesh area around the second mesh area can be set as the first peripheral mesh area and / or the second peripheral mesh area. For example, when the positioning accuracy of both the first positioning point and the second positioning point is low, a mesh area around the complementary mesh area on the movement path may be set as the complementary peripheral mesh area. When the surrounding mesh area is set, the distribution complementing means 108 is calculated according to the distributing method described in the above embodiment, for example, and the movement route mesh area corresponding to the surrounding mesh area (eg, the first mesh surrounding area). The allocation stay seconds for (example: first mesh area) can be distributed to both the movement path mesh area and the peripheral mesh area (example: first mesh area and first mesh peripheral area). According to this configuration, when a positioning point with low accuracy is received, the number of staying seconds is also distributed around the positioning point. As a result, it is possible to improve the accuracy of the daily life zone.

(11)上記実施形態では、配分補完手段108によって、第1測位点と第2測位点の間の移動経路上のメッシュ領域に滞在時間を配分する処理を行っているが、配分補完手段108による配分処理を行わないようにしてもよい。すなわち、図12のステップS303〜S308の処理を行わず、ステップS302からステップS312へ移行するようにしてもよい。   (11) In the above embodiment, the distribution complementing means 108 performs the process of allocating the stay time to the mesh area on the movement path between the first positioning point and the second positioning point. The distribution process may not be performed. That is, the process of steps S303 to S308 in FIG. 12 may not be performed and the process may proceed from step S302 to step S312.

また、所定の条件を満たす場合には、配分補完手段107による滞在時間の配分を行わず、その他の場合には配分補完手段107による滞在時間の配分を行うようにしてもよい。このような条件の例としては次のものをあげることができる。1つは、メッシュ領域の大きさが所定のサイズよりも大きければ補完を行わないというものである。メッシュの大きさが十分大きい場合(例えば300m四方)、第1測位点と第2測位点が同じメッシュに含まれる場合も多く、補完を行っても結果があまり変わらないからである。もう1つは、第1測位点と第2測位点の間の測位点間時間が閾値よりも短い場合には補完を行わないというものである。測位点間時間が短い場合(例えば10分未満)には、補完を行った場合と行わない場合とで結果にあまり差がでないからである。また、もう1つは、携帯端末20における測位情報の送信時間間隔が閾値よりも短い場合には補完を行わないというものである。送信時間間隔が短い場合(例えば5分未満)には、第1測位点と第2測位点の間の距離は短いことが多く、補完を行った場合と行わない場合とで結果にあまり差がでないからである。また、もう1つは、日常圏判定の距離が閾値よりも大きい場合には補完を行わないというものである。日常圏判定の距離が大きい場合(例えば400m以上)の場合には、補完を行った場合と行わない場合とで結果にあまり差がでないからである。なお、これらの条件のうちの1つを用いて補完を行うか否かを判定してもよいし、2つ以上の条件を組み合わせて判断するようにしてもよい。   In addition, when the predetermined condition is satisfied, the stay time distribution by the distribution supplement means 107 may not be performed, and the stay time may be distributed by the distribution supplement means 107 in other cases. Examples of such conditions include the following. One is that complementation is not performed if the size of the mesh region is larger than a predetermined size. This is because when the size of the mesh is sufficiently large (for example, 300 m square), the first positioning point and the second positioning point are often included in the same mesh, and the result does not change much even if complementation is performed. The other is that complementation is not performed when the time between positioning points between the first positioning point and the second positioning point is shorter than the threshold value. This is because when the time between positioning points is short (for example, less than 10 minutes), there is not much difference between the results when complementing is performed and when complementing is not performed. The other is that when the transmission time interval of the positioning information in the mobile terminal 20 is shorter than the threshold value, no complement is performed. When the transmission time interval is short (for example, less than 5 minutes), the distance between the first positioning point and the second positioning point is often short, and there is not much difference between the results with and without complementing. Because it is not. The other is that complementation is not performed when the distance for everyday area determination is greater than the threshold. This is because when the distance for everyday area determination is large (for example, 400 m or more), there is not much difference between the results when complementing is performed and when it is not performed. Note that it may be determined whether or not to perform complementation using one of these conditions, or may be determined by combining two or more conditions.

10・・・情報処理システム、20・・・携帯端末、101・・・主制御手段、102・・・通信手段、103・・・測位情報格納手段、104・・・基礎メッシュデータ生成手段、105…メッシュデータ生成手段、106・・・日別メッシュ生成手段、107・・・測位回数集計手段、108・・・配分補完手段、109・・・期間別メッシュ生成手段、110・・・日常圏設定手段、111・・・グループ処理手段、112・・・行動拠点メッシュグループ特定手段、113・・・行動拠点検出手段、114・・・測位情報DB、115・・・基礎メッシュデータDB、116・・・日別メッシュDB、117・・・期間別メッシュDB、118・・・日常圏DB、119…行動拠点DB、123…メッシュグループDB、124・・・ロジック記憶手段、125・・・行動拠点情報出力手段、201・・・主制御手段、202・・・通信手段、203・・・表示手段、204・・・操作手段、205・・・記憶手段、206・・・現在位置測位手段、207・・・測位情報送信手段、N・・・ネットワーク   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Information processing system, 20 ... Portable terminal, 101 ... Main control means, 102 ... Communication means, 103 ... Positioning information storage means, 104 ... Basic mesh data generation means, 105 ... mesh data generation means, 106 ... daily mesh generation means, 107 ... positioning count counting means, 108 ... distribution complementing means, 109 ... period-specific mesh generation means, 110 ... daily area setting Means 111 ... Group processing means 112 ... Action base mesh group specifying means 113 ... Action base detection means 114 ... Positioning information DB 115 ... Basic mesh data DB 116 -Daily mesh DB, 117 ... Period-specific mesh DB, 118 ... Daily life DB, 119 ... Action base DB, 123 ... Mesh group DB, 124 ... Logic storage means, 125 ... action base information output means, 201 ... main control means, 202 ... communication means, 203 ... display means, 204 ... operation means, 205 ... storage means, 206 ... Current position positioning means, 207 ... Positioning information transmission means, N ... Network

Claims (9)

第1の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段と、
位置情報を取得する情報取得手段と、
前記位置情報に基づき、前記複数記憶するロジックから少なくとも1つを選択する選択手段と、
前記選択した少なくとも1つのロジックで前記第1の場所に関する情報を検出する検出手段と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
Logic storage means for storing a plurality of logics for detecting information relating to the first location;
Information acquisition means for acquiring position information;
Selection means for selecting at least one of the plurality of stored logic based on the position information;
Detecting means for detecting information about the first location with the selected at least one logic;
An information processing system comprising:
前記位置情報は、第2の場所に関する情報であることを特徴とする、請求項1記載の情報処理システム。   The information processing system according to claim 1, wherein the position information is information related to a second place. 前記情報取得手段は、測位情報に基づいて第2の場所に関する情報を取得することを特徴とする、請求項2記載の情報処理システム。   The information processing system according to claim 2, wherein the information acquisition unit acquires information on the second location based on the positioning information. 前記第1の場所又は前記第2の場所は対象ユーザの行動拠点であることを特徴とする、請求項2又は3記載の情報処理システム。   The information processing system according to claim 2, wherein the first place or the second place is an action base of the target user. 前記第1の場所又は前記第2の場所は対象ユーザの訪問場所であることを特徴とする、請求項2又は3記載の情報処理システム。   4. The information processing system according to claim 2, wherein the first place or the second place is a visit place of a target user. 前記第1の場所に関する情報又は第2の場所に関する情報は混雑度情報であることを特徴とする、請求項2乃至5のいずれか1項に記載の情報処理システム。   6. The information processing system according to claim 2, wherein the information about the first place or the information about the second place is congestion degree information. 前記複数記憶するロジックは、測位回数パラメータ、滞在時間パラメータ、測位精度パラメータのうち少なくとも1つを用いて前記第1の場所に関する情報を検出するロジックを含むことを特徴とする、請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理システム。   The plurality of stored logics include logic for detecting information about the first location using at least one of a positioning frequency parameter, a staying time parameter, and a positioning accuracy parameter. The information processing system according to any one of the above. コンピュータにより実行される、第1の場所に関する情報を検出する情報処理方法であって、
位置情報を取得するステップと、
第1の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段を参照し、前記位置情報に基づき、前記複数記憶するロジックから少なくとも1つを選択するステップと、
前記選択した少なくとも1つのロジックで前記第1の場所に関する情報を検出する検出ステップと、
を備えることを特徴とする、情報処理方法。
An information processing method for detecting information related to a first place, executed by a computer,
Obtaining location information;
Selecting at least one of the plurality of stored logics based on the position information with reference to logic storage means for storing a plurality of logics for detecting information relating to the first location;
A detecting step of detecting information about the first location with the selected at least one logic;
An information processing method comprising:
コンピュータに第1の場所に関する情報を検出する情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、
位置情報を取得する命令と、
第1の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段を参照し、前記位置情報に基づき、前記複数記憶するロジックから少なくとも1つを選択する命令と、
前記選択した少なくとも1つのロジックで前記第1の場所に関する情報を検出する命令と、
を備えることを特徴とするプログラム。
A program for causing a computer to execute an information processing method for detecting information about a first location,
A command to obtain location information;
An instruction to select at least one of the plurality of stored logics based on the position information with reference to logic storage means for storing a plurality of logics for detecting information about the first location;
Instructions for detecting information about the first location in the selected at least one logic;
A program comprising:
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