JP2013257671A - 場所評価システム、装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】場所に対する利用者の評価を、利用者による能動的な入力操作に頼ることなく利用者の実際の行動履歴に基づいて精度良く簡単に得られるようにする。
【解決手段】ユーザが滞留した場所を表す滞留地情報とユーザのスケジュール情報とを合成してユーザの４Ｗ行動履歴データを生成し、かつこの４Ｗ行動履歴データをもとに各滞留地について３Ｒ行動データを生成する。この状態で特定ユーザが未知の訪問場所を入力した場合に、この未知の訪問場所に訪問済の他の複数のユーザの当該未知の訪問場所に対する特徴パラメータの平均を算出し、上記特定ユーザが訪問済の複数の場所の中から、その特徴パラメータが上記算出された他のユーザの特徴パラメータの平均と最も近い類似場所を選択して特定ユーザに提示する。そして、上記類似場所の提示後に、上記未知の訪問場所に対する特定ユーザの訪問の有無に応じて上記類似場所に対する評価値を更新する。
【選択図】図３

Description

この発明は、訪問した場所に対する利用者の評価を求める場所評価システム、装置、方法及びプログラムに関する。

近年、店舗や観光施設等の場所に対する利用者の嗜好に基づく評価を取得し、この取得した評価に基づいて利用者に対し適切な情報提供等を行う技術が種々提案されている。利用者の嗜好に基づく評価を取得する技術としては、例えば利用者によるＷｅｂページの閲覧回数をカウントしてそのカウント値を嗜好の度合いとして抽出する技術（例えば非特許文献１を参照）や、ユーザが自ら記載したレビューを解析して嗜好の度合いを抽出する技術（例えば非特許文献２を参照）がある。

庭野正義、マッキンケネスジェームス、永井保夫、「ベイジアンフィルタを利用したＷｅｂページランキングシステム」、電子情報通信学会技術研究報告、ＡＩ人工知能と知識処理、Vol.109, No.439, pp.17-22, 2010. 今平純一、柴田喜匡、二本木伸佳、細川雅由、奥村学、「レストランレビュー文章群からの評判とその対象の抽出」、第７０回情報処理学会全国大会講演論文集、"2-83"-"2-84", 2008.

ところが、Ｗｅｂページの閲覧回数を利用する技術では、利用者の興味の度合いを仮定することはできるが、実際に閲覧した際に本人が感じた嗜好や、閲覧した場所に対して実際に行ったか否かについてはわからないため、正確な評価結果がえられ難い。また、利用者自身が記載したレビューを解析して嗜好の度合いを推定する技術では、レビューも閲覧履歴と同様に実際の体験との関連は保証されない。さらに、利用者が自身の体験をレビューに記載する場合には当該利用者の能動的な書込み操作が必要であり、その操作が利用者にとって手間が掛かり面倒だった。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、場所に対する利用者の評価を、利用者による能動的な入力操作に頼ることなく利用者の実際の行動履歴に基づいて精度良く簡単に得ることができるようにした場所評価システム、操作、方法及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するためにこの発明の一観点は、サーバ装置と、このサーバ装置との間でネットワークを介して通信可能な利用者端末とを具備するシステムにあって、利用者端末は、利用者の行動履歴を表す情報をサーバ装置へ送信すると共に、利用者にとって未知の場所を表す情報の入力を受け付けてサーバ装置へ送信する。これに対しサーバ装置は、利用者端末から送信された利用者の行動履歴を表す情報を受信し、この受信された情報に基づく利用者の訪問済の場所を表す情報を利用者別にメモリに蓄積する。また、それと共に上記利用者端末から送信された未知の場所を表す情報を受信し、この受信された未知の場所を表す情報に対し類似する訪問済の場所を表す情報を上記メモリに蓄積された情報から抽出する。そして、この抽出された類似する訪問済の場所を表す情報を利用者端末へ送信して利用者に提示し、この提示後一定期間に利用者端末から送信される利用者の行動履歴を表す情報をもとに上記未知の場所に対する利用者の訪問の有無を判定し、その判定結果をもとに上記提示した類似する訪問済の場所に対する評価値を更新するように構成したものである。

したがって、類似する訪問済の場所の提示を受けた利用者が、未知の場所に対し実際に訪問したか否かを考慮して、当該未知の場所と類似する訪問済の場所に対する評価値が更新される。すなわち、利用者の実際の能動的な行動結果が評価値に反映される。このため、利用者が能動的な入力操作を行うことなく、つまり利用者の手を煩わせることなく、訪問済の場所に対する評価を行うことが可能となる。

また、この発明の一観点は以下のような態様を備えることを特徴とする。
第１の態様は、サーバ装置が、上記抽出された類似する訪問済の場所を表す情報と共に、当該類似する訪問済の場所に対する評価の入力を促す情報を利用者端末へ送信して利用者に提示する。そして、上記評価の入力を促す情報の提示に応答して利用者が入力した評価を表す情報を利用者端末から受信し、この受信した評価を表す情報をもとに上記類似する訪問済の場所に対する評価値を更新するように構成したものである。

したがって、利用者端末では、類似する訪問済の場所を表す情報と共に、当該類似する訪問済の場所に対する評価の入力を促す情報が利用者に提示される。このため、利用者は類似する訪問済の場所を確認した際に、そのついでに当該訪問済の場所に対する評価を入力することが可能となり、これにより操作上の大きな負担を感じることなく比較的気軽に評価を入力することが可能となる。そして、この利用者本人が入力した評価が、訪問済の場所に対する評価値に反映されるので、訪問済の場所に対する評価値の信頼性をさらに高めることが可能となる。

第２の態様は、上記未知の場所を表す情報に対し類似する訪問済の場所を表す情報をメモリから抽出する際に、当該メモリに蓄積された第１の利用者の訪問済の場所を表す情報の各々について当該第１の利用者の訪問行動の特徴を表す情報を算出すると共に、上記メモリに蓄積された他の第２の利用者の訪問済の場所を表す情報をもとに未知の場所を表す情報に対する当該第２の利用者の訪問行動の特徴の平均を表す情報を算出する。そして、算出された第１の利用者の訪問行動の特徴を表す情報と第２の利用者の訪問行動の特徴の平均を表す情報とを比較し、その比較結果に基づいて、上記メモリに蓄積された第１の利用者の訪問済の場所を表す情報の中から、訪問行動の特徴を表す情報の類似度合いが最も高い第１の利用者の訪問済の場所を表す情報を選択するようにしたものである。

具体的には、上記第１及び第２の特徴を算出する際に、訪問行動の特徴を表すパラメータとして訪問の目的、同行者及び訪問場所の少なくとも一つを定義し、この定義された特徴パラメータについて、上記メモリに蓄積された情報をもとに、発生間隔及び開催場所の重要度に基づく訪問目的の重要度と、勤務時間帯の発生回数に基づく訪問目的の公私度と、発生回数及び発生間隔に基づく訪問目的の非日常度と、同行時間長に基づく同行者との新密度と、勤務時間帯における同行時間長に基づく同行者の公私度と、滞留時間長に基づく訪問場所への馴染みの度合いと、拠点からの距離及び滞留時間長に基づく訪問場所の重要度と、訪問回数及び訪問間隔及び馴染み度に基づく訪問場所の非日常度のうち少なくとも一つを利用する。

したがって、未知の訪問場所に対する他の利用者の訪問行動の特徴の平均を表す情報を利用して、当該未知の場所と特徴が類似する訪問済の場所が選択され、利用者に提示される。このため、未知の場所に対する類似度合いの高い訪問済の場所を抽出して提示することが可能となる。

すなわちこの発明の一観点によれば、場所に対する利用者の評価を、利用者による能動的な入力操作に頼ることなく利用者の実際の行動履歴に基づいて精度良く簡単に得ることができるようにした場所評価システム、操作、方法及びプログラムを提供することができる。

この発明の一実施形態に係る場所評価システムの全体構成を示す図。 図１に示したシステムで使用されるユーザ端末の構成を示すブロック図。 図１に示したシステムで使用されるサーバ装置の構成を示すブロック図。 図１に示したシステムによる動作の概要を示す図。 図１に示したシステムによる場所評価の処理手順と処理内容の前半部分を示すフローチャート。 図１に示したシステムによる場所評価の処理手順と処理内容の後半部分を示すフローチャート。 図２に示したユーザ端末に設けられる滞在地ＤＢに蓄積される滞在地情報の一例を示す図。 図３に示したサーバ装置に設けられる滞留地ＤＢに蓄積される滞留地情報の一例を示す図。 図３に示したサーバ装置に設けられるスケジュールＤＢに蓄積されるスケジュール情報の一例を示す図。 図３に示したサーバ装置に設けられる４Ｗ行動ＤＢに蓄積される４Ｗ行動情報の一例を示す図。 図３に示したサーバ装置に設けられる３Ｒ行動ＤＢに蓄積される３Ｒ行動情報の一例を示す図。 図３に示したサーバ装置で用いられる、３Ｒ行動情報の算出に使用する特徴パラメータとその算出基準を示す図。 図３に示したサーバ装置で実行される、ユーザが指定した未知の訪問場所に対する他の複数の訪問済ユーザの訪問行動に関する一特徴パラメータの算出処理を説明するための図。 図３に示したサーバ装置で実行される、ユーザが指定した未知の訪問場所に対する他の複数の訪問済ユーザの訪問行動に関する他の特徴パラメータの算出処理を説明するための図。 図３に示したサーバ装置で実行される、特徴パラメータの等価性判定処理を説明するための図。 図２に示したユーザ端末に表示される、訪問済の類似店舗と当該類似店舗に対する評価入力画面の一例を示す図。 図３に示したサーバ装置で実行される、行動発生有無判定処理を説明するための図。 図３に示したサーバ装置で実行される、評価値更新処理の説明に使用する図。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
［一実施形態］
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係る場所評価システムの全体構成を示す図である。本実施形態に係る場所評価システムは、サーバ装置ＳＶを備え、それぞれユーザが使用する複数のユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎを上記サーバ装置ＳＶとの間で通信ネットワークＮＷを介して通信可能にしたものである。

通信ネットワークＮＷは、インターネットと、このインターネットにアクセスするためのアクセス網とから構成される。アクセス網としては、携帯電話網やホットスポット（登録商標）、WiMAX（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の移動通信網が用いられる。

ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、例えば携帯電話機やスマートホン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、タブレット型端末、ノート型又はサブノード型のパーソナル・コンピュータ、ナビゲーション端末等の携帯端末からなり、以下のように構成される。図２はその構成を示すブロック図である。

すなわち、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、中央処理ユニット（ＣＰＵ）等を有する制御ユニット１を備え、この制御ユニット１に通信ユニット２、入力デバイス３、表示デバイス４、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機５及び滞在地データベース（滞在地ＤＢ）６を接続したものとなっている。

通信ユニット２は、通信ネットワークＮＷのアクセスポイント等の無線基地局との間で無線通信を行う。入力デバイス３は、キーボード又はタブレット型の入力デバイスからなる。表示デバイス４には、液晶又は有機ＥＬ用いた表示器が用いられる。ＧＰＳ受信機５は、図示しないＧＰＳ衛星が送信するＧＰＳ信号を受信し、この受信されたＧＰＳ信号を制御ユニット１へ出力する。滞在地ＤＢ６は、記憶媒体としてＮＡＮＤ型フラッシュメモリ等を用いたもので、自端末の滞在地履歴を表す情報を格納するために使用される。

制御ユニット１は、この実施形態を実施する上で必要な制御機能として、Ｗｅｂサイトにアクセスするためのブラウザ機能に加え、滞在地計測部１１と、スケジュール入力処理部１２と、評価入力処理部１３と、未知場所入力処理部１４を備えている。これらの制御機能は、図示しないプログラムメモリに格納されたアプリケーション・プログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。

滞在地計測部１１は、予め設定された計測周期で、上記ＧＰＳ受信機５により受信されたＧＰＳ信号をもとに自端末の現在位置を表す緯度経度を算出し、この算出された緯度経度を計測日時と関連付けて滞在履歴情報として上記滞在地ＤＢ６に格納する。そして、この滞在地ＤＢ６に蓄積された滞在履歴情報のうち未送信の情報を、定期的又は任意のタイミングでサーバ装置ＳＶへ送信する機能を有する。

スケジュール入力処理部１２は、例えばＷｅｂブラウザによりサーバ装置ＳＶのスケジューラを呼び出し、入力デバイス３により入力されたスケジュール情報を上記スケジューラへ送信する処理を行う。
未知場所入力処理部１４は、Ｗｅｂブラウザを用いてサーバ装置ＳＶの未知の訪問場所を入力するためのページを呼び出し、上記入力デバイス３により入力された未知の訪問場所を表す情報を上記サーバ装置ＳＶへ送信する処理を行う。

評価入力処理部１３は、サーバ装置ＳＶから、上記未知の訪問場所と類似する訪問済の場所を表す情報と、当該類似する訪問済の場所に対するユーザの評価を入力させるための情報を含む通知データが送られた場合に、当該通知データを表示デバイス４に表示させる。そして、ユーザが入力デバイス３において上記類似する訪問済の場所に対する評価値を入力した場合に、この入力された評価値をサーバ装置ＳＶへ送信する機能を有する。

サーバＳＶは例えばＷｅｂサーバからなり、以下のように構成される。図４はその構成を示すブロック図である。
すなわち、サーバ装置ＳＶは、中央処理ユニット（ＣＰＵ）を有する制御ユニット７と、通信ユニット８と、記憶ユニット９を備えている。
通信ユニット８は、上記通信ネットワークＮＷを介してユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎとの間で情報通信を行うもので、通信プロトコルとしては例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol／Internet Protocol）が用いられる。

記憶ユニット９は、記憶媒体としてＨＤＤやＳＳＤ等の随時書込み読出しが可能な不揮発性メモリを使用し、この実施形態を実施するために必要な記憶機能として、滞在地ＤＢ９１と、スケジュールＤＢ９２と、滞留地ＤＢ９３と、４Ｗ行動ＤＢ９４と、３Ｒ行動ＤＢ９５を備えている。

滞在地ＤＢ９１は、上記ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎから送られた滞在履歴情報をユーザ別に格納するために用いられる。スケジュールＤＢ９２は、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎの操作に応じてスケジューラにより作成されるユーザのスケジュール情報をユーザ別に格納するために用いられる。滞留地ＤＢ９３は、後述する滞留地データ生成処理部７３により生成される滞留地データを格納するために用いられる。４Ｗ行動ＤＢ９４は、後述するスケジュール・滞留地マッチング処理部７４により生成される４Ｗ行動データを格納するために用いられる。３Ｒ行動ＤＢ９５は、後述する３Ｒ特徴量算出処理部７５により算出される３Ｒ行動データを格納するために用いられる。

制御ユニット７は、この実施形態を実現するために必要な制御機能として、滞在地取得処理部７１と、スケジュール管理処理部７２と、滞留地データ生成処理部７３と、スケジュール・滞留地マッチング処理部７４と、３Ｒ特徴量算出処理部７５と、他ユーザ相対特徴量平均算出処理部７６と、等価性判定処理部７７と、類似場所提示処理部７８と、評価値更新処理部７９を備えている。これらの制御機能は何れも図示しないプログラムメモリに格納されたアプリケーション・プログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。

滞在地取得処理部７１は、上記ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎから滞在履歴情報が送られるごとに、この滞在履歴情報を送信元のユーザ識別情報（ユーザＩＤ）と関連付けて上記滞在地ＤＢ９１に記憶させる処理を行う。
スケジュール管理処理部７２は、スケジューラを有し、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎにおける入力操作に応じて上記スケジューラによりユーザのスケジュール情報を作成し、この作成されたスケジュール情報をユーザＩＤと関連付けて上記スケジュールＤＢ９２に記憶させる処理を行う。

滞留地データ生成処理部７３は、上記滞在地ＤＢ９１に蓄積された滞在履歴情報をもとに、予め設定された滞留条件を満たす滞在位置を抽出し、条件を満たす滞在位置が抽出検出された場合にこれを滞留地として認識する。また、この滞留地として認識された滞在位置データ（緯度経度）をランドマーク名に変換すると共に、この変換されたランドマーク名が店舗であるか否かを判定する。そして、上記ランドマーク名と、店舗であるか否かを示す店舗フラグを、滞留開始及び終了日時と関連付けて、滞留地情報として上記滞留地ＤＢ９３に記憶させる処理を行う。

スケジュール・滞留地マッチング処理部７４は、上記滞留地ＤＢ９３に記憶された滞留地情報と上記スケジュールＤＢ９２に記憶されたスケジュール情報とを、日時が対応するものどうしで合成し、これにより日時（When）と、目的（What）と、場所（Where）と、同行者（Who）を含む４Ｗ行動データを生成して、上記４Ｗ行動ＤＢ９４に記憶させる処理を行う。

３Ｒ特徴量算出処理部７５は、上記４Ｗ行動ＤＢ９４に記憶された行動データごとに、その目的（Ｒ１）、同行者（Ｒ２）及び場所（Ｒ３）のそれぞれについて複数の特徴パラメータを定義し、これらの特徴パラメータを算出する。そして、この算出された各特徴パラメータを相対特徴量に変換し、この相対特徴量を３Ｒ行動ＤＢ９５に記憶させる。なお、相対特徴量とは、目的（Ｒ１）、同行者（Ｒ２）及び場所（Ｒ３）のそれぞれについて、その特徴パラメータの全行動データ中の最大値を１、最小値を０としたときの相対値のことである。

他ユーザ相対特徴量平均算出処理部７６は、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎにおいて当該ユーザにとって未知の訪問場所を表す情報が入力された場合に、この入力された未知の訪問場所に対し訪問経験がある他の複数のユーザの３Ｒ行動データ（相対特徴量）を上記３Ｒ行動ＤＢ９５から検索し、その平均値を算出する処理を行う。

等価性判定処理部７７は、上記算出された他のユーザの３Ｒ行動データの平均値を、上記未知の訪問場所を入力した特定ユーザの訪問済の各場所に関する３Ｒ行動データとそれぞれ比較し、特定ユーザの訪問済の各場所の中から、上記他のユーザの３Ｒ行動データの平均値に対し最も類似度が高い訪問済の場所を選択する処理を行う。

類似場所提示処理部７８は、上記選択された類似する訪問済の場所を表す情報と、当該訪問済の場所に対する評価値の入力を促す情報を含む通知データを生成する。そして、この生成された通知データを上記特定ユーザのユーザ端末に向け送信し、表示デバイス４に表示させる処理を行う。

評価値更新処理部７９は、上記通知データの送信後一定期間内に上記特定ユーザが上記未知の訪問場所を実際に訪問したか否かを、上記一定期間中に随時更新される滞留地ＤＢ９３の滞留地情報をもとに判定する。またそれと共に、上記通知データの送信後一定期間内に、特定ユーザが提示された類似する訪問済の場所に対する評価値を入力したか否かを判定する。そして、これらの判定結果に基づいて、上記類似する訪問済の場所に対する評価値を更新する処理を行う。

（動作）
（１）動作の概要
本実施形態に係るシステム及びサーバ装置の動作の理解を容易にするため、具体的な動作説明に先立ち、図４を用いて動作の概要を説明する。
ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎにおいて、周辺に存在する店舗の一覧が表示されている状態、或いはユーザがＷｅｂページ上で訪問予定の店舗を選択しているとき、ある未知の店舗「店舗Ｑ」をユーザが選択指定したとする。そうするとサーバ装置ＳＶが、当該ユーザが過去に訪問したことのある店舗群（ライフログ）の中から、上記指定された未知の店舗「店舗Ｑ」と特徴が類似する店舗「カフェＢ」を選択し、この選択した類似店舗「カフェＢ」を該当するユーザ端末に送信し表示させる。

このようにすると、ユーザは、未知の店舗Ｑについて、自身が過去に訪問済の他の店舗のうち上記未知の店舗Ｑと特徴が類似した店舗「カフェＢ」から、どのような店舗であるかを推測することが可能となる。そして、ユーザが未知の店舗Ｑへ訪問すると、「カフェＢ」の印象が良かったので未知の店舗Ｑへ訪問した可能性が高いと見なし、サーバ装置ＳＶにおいて「カフェＢ」に対する評価値が増加される。すなわち、単なる訪問履歴ではなく、ユーザの意思が反映されたポジティブな訪問履歴をもとに店舗の評価値が更新されるので、より精度の高い評価値を得ることができる。
なお、上記評価値を該当する店舗に通知することで、例えばユーザが次回「カフェＢ」に訪問した場合に、「カフェＢ」からユーザに対し割引サービスや粗品の供与、ポイントの割増といった、二次的なサービスを提供することが可能となる。

（２）事前処理
日常において、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎ及びサーバ装置ＳＶでは、店舗の評価値を更新するために以下のような事前処理が行われる。図５はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
（２−１）滞在地履歴の管理
ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎでは、それぞれ滞在地計測部１１により、予め設定された計測周期で自端末の滞在位置の計測処理が実行される。この滞在位置の計測処理は、ＧＰＳ受信機５により受信されたＧＰＳ信号をもとに自端末の現在位置を表す緯度経度を算出し、この算出された緯度経度を計測日時と関連付けて滞在地ＤＢ６に格納することにより行われる。そして、この滞在地ＤＢ６に蓄積された滞在履歴情報のうち未送信の情報が、定期的又は任意のタイミングでサーバ装置ＳＶへ送信される。

サーバ装置ＳＶでは、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎから滞在地履歴情報が送られるごとに、制御ユニット７の滞在地取得処理部７１が通信ユニット８を介して上記滞在地履歴情報を受信し、この受信された滞在地履歴情報を送信元のユーザＩＤと関連付けて記憶ユニット９の滞在地ＤＢ９１に追加記憶する（ステップＳ１）。図７は滞在地ＤＢ９１に格納されたあるユーザの滞在地履歴情報の一例を示すもので、この例では滞在位置が１分間隔で計測された場合を示している。

（２−２）スケジュールの管理
また、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎにおいて、ユーザがスケジュールの登録要求操作を行うと、スケジュール入力処理部１２の制御の下でＷｅｂブラウザが起動し、サーバ装置ＳＶからスケジュール入力画面がダウンロードされる。そして、このスケジュール入力画面においてユーザが自身のスケジュールを入力すると、この入力されたスケジュール情報がサーバ装置ＳＶへ送信される。

これに対しサーバ装置ＳＶでは、スケジュール管理制御部７２がステップＳ２１において、上記ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎから送られたスケジュール情報を受信し、この受信されたスケジュール情報を送信元のユーザＩＤと関連付けて、ステップＳ２２によりスケジュールＤＢ９２に追加記憶する。図９はこのスケジュールＤＢ９２に記憶されたスケジュール情報の一例を示すもので、スケジュール情報はイベントごとに、日付、開始日時、終了日時、目的及び同行者により表される。

（２−３）滞留地情報の生成
サーバ装置ＳＶでは、上記滞在地ＤＢ９１に新たな滞在地履歴情報が記憶されるごとに、滞留地データ生成処理部７３により以下のように滞留地情報の生成処理が行われる。
すなわち、先ずステップＳ３１において、上記滞在地ＤＢ９１に蓄積された滞在履歴情報をもとに滞留条件を満たす滞在位置が抽出され、条件を満たす滞在位置が抽出された場合にこれが滞留地として認識される。滞留条件としては、例えば「予め指定した半径の円内に予め設定した一定時間以上連続して滞在している」が用いられる。より具体的には、半径２０ｍの円内に連続して３分以上滞在していることが滞留条件として使用される。
なお、この滞留判定処理は、以下の文献に詳しく記載されている。
西野ほか、「滞在地遷移情報からの行動パターン抽出方式の検討」、情報処理学会研究報告、ＵＢＩ，［ユビキタスコンピューティングシステム］、2008(110), pp.57-64, 2008.
次にステップＳ３２において、緯度経度／住所・ランドマーク変換アプリケーションを用いて、上記滞留地として認識された滞在位置の緯度経度がランドマーク名に変換される。このとき、対応するランドマークが見つからない場合には、上記緯度経度に対応する住所に変換される。なお、上記緯度経度／住所・ランドマーク変換アプリケーションとしては、「knecht」、http://api.knecht.jp/geocoding等の汎用ツールが用いられる。

続いてステップＳ３３において、例えばレストラン情報取得アプリケーションを用いて、上記滞留地として認識された滞在位置の緯度経度をもとに、当該滞留地に店舗（この場合は飲食店）が存在するか否かが判定される。そして、店舗が存在する場合には、上記ランドマークの名称を店舗名に変更され、さらに店舗フラグが店舗であることを示す“１”に設定される。なお、店舗が存在しない場合にはランドマーク名は変更されず、店舗フラグが“０”に設定される。なお、レストラン情報取得アプリケーションとしては、http://tabelog.com/help/api_manual#rst-api 等の汎用ツールが用いられる。

そして、最後にステップＳ３４において、上記ステップＳ３２，Ｓ３３により変換又は生成されたランドマーク名又は店舗名と店舗フラグが、滞留地における滞留開始日時及び終了日時と関連付けられ、これが滞留地情報として滞留地ＤＢ９３に格納される。図８にその一例を示す。

（２−４）４Ｗ行動情報の生成
上記滞留地情報の生成が終了すると、サーバ装置ＳＶではスケジュール・滞留地マッチング処理部７４により以下のように４Ｗ行動データの生成処理が行われる。
すなわち、ステップＳ４１において、上記滞留地ＤＢ９３に記憶された滞留地情報の各々について、その滞留開始時刻及び終了時刻により表される時間帯が、スケジュールＤＢ９２に記憶された各スケジュール情報に含まれる各イベントの開始時刻及び終了時刻により表される時間帯と照合される。そして、この照合の結果、時間帯が対応する滞留地情報とイベント情報とが合成され、これにより日時（When）、目的（What）、滞留場所（Where）及び同行者（Who）からなる４Ｗ行動データが生成されて、４Ｗ行動ＤＢ９４に記憶される（ステップＳ４２）。

図１０は、この４Ｗ行動ＤＢ９４に記憶された４Ｗ行動データの一例を示すもので、日時（When）としては日付及び開始／終了時刻が記憶され、目的（What）としては「打合わせ」や「ランチ」、「会議」等のイベント名が記憶される。また、滞留場所（Where）としてはそのランドマーク名、店舗名又は住所と、店舗フラグが記憶され、さらに同行者（Who）としては氏名が記憶される。

（２−５）３Ｒ行動データの生成
上記４Ｗ行動データが生成されると、続いてサーバ装置ＳＶでは３Ｒ特徴量算出処理部７５により３Ｒ特徴量の算出処理が行われる。
３Ｒ特徴量とは、４Ｗ行動ＤＢ９４に記憶された４Ｗ行動データごとに、その目的（Ｒ１）、同行者（Ｒ２）及び場所（Ｒ３）のそれぞれについて定義された特徴パラメータの値のことである。図１２はこの３Ｒ特徴パラメータとその算出基準を示したもので、Ｒ１：「目的」については特徴パラメータとして重要度、公私度及び珍しさ（非日常度）が、Ｒ２：「同行者」については特徴パラメータとして親密度と公私度が、またＲ３：「場所」については特徴パラメータとして馴染み度、重要度及び珍しさ（非日常度）がそれぞれ定義される。

Ｒ１：「目的」の重要度は、平均発生間隔の分散が低く、場所の重要度が高いほど高い値となる。例えば、同じ「打合わせ」という目的でもその開催場所によって異なるので、「打合わせ」が行われた全ての開催場所について算出される。公私度は、勤務時間帯の総同行時間が長いほど高い値となる。珍しさ（非日常度）は、総発生回数が少なく、平均発生間隔が長いほど高い値となる。

いま、目的ｋの発生回数、目的ｋの開催場所ｓの重要度、現在日時、目的ｋのｍ回前の発生日時、目的ｋの平均発生間隔、当該平均発生間隔の分散、勤務時間中の目的ｋの発生回数をそれぞれ以下のように定義すると、重要度（importance_k）、珍しさ（rarely_k）及び公私度（public/private degree_k）はそれぞれ下式により算出される。

Ｒ２：「同行者」の親密度は総同行時間が長いほど高い値となり、公私度は勤務時間帯の総同行時間が長いほど高い値となる。
いま、同行者Ｌとの総同行時間、及び同行者Ｌとの勤務時間帯の総同行時間長を以下のように定義すると、親密度（親近感）（closeness）、及び公私度（ここでは０をプライベート、１をビジネス度合いとする）（relationship）はそれぞれ下式により算出される。

Ｒ３：「場所」の馴染み度は、総滞留時間が長いほど高い値となる。重要度は、自宅からの距離が遠くかつ総滞留時間が長いほど高い値となる。珍しさ（非日常度）は、総滞留回数が少なく、平均滞留間隔が長くかつ馴染み度が低いほど高い値となる。
いま、場所ｊへの総滞留時間長、ユーザ（利用者）の自宅から場所ｊまでの距離、場所ｊへの総滞留回数、現在時刻、場所ｊへのｈ回前の滞留日時、及び場所ｊへの平均滞留間隔をそれぞれ以下のように表すと、馴染み度（familiarity_j）、重要度（importance_j）及び珍しさ（rarely_j）はそれぞれ下式により算出される。

以上のように目的（Ｒ１）、同行者（Ｒ２）及び場所（Ｒ３）のそれぞれについて定義された特徴パラメータが算出されると、これらの特徴パラメータは制御ユニット７内のメモリに保存される。図１１（ａ）は記憶された特徴パラメータの値の一例を示すものである。

さらに３Ｗ特徴量算出処理部７５においては、上記制御ユニット７内のメモリに保存された目的（Ｒ１）、同行者（Ｒ２）及び場所（Ｒ３）の各特徴パラメータＰk ，ＰL ，Ｐj について、それぞれその最大値Ｐmax を１、最小値Ｐmim を０として、下記の式により相対特徴量ＲＦk ，ＲＦL ，ＲＦj が算出される。なお、同式では相対特徴量ＲＦjの計算式のみを示しているが、ＲＦk ，ＲＦLについても同様に算出される。そして、この算出された相対特徴量ＲＦk ，ＲＦL ，ＲＦj が３Ｒ行動ＤＢ９５に格納される。図１１（ｂ）はこの３Ｒ行動ＤＢ９５に格納された相対特徴量ＲＦk ，ＲＦL ，ＲＦj の一例を示すものである。

（３）訪問場所の評価処理
ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎにおいて、ユーザが未知の訪問先を入力すると、以後サーバ装置ＳＶ及びユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎでは、以下のように訪問場所（例えば店舗）の評価値を更新する処理が行われる。図６はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

（３−１）未知の訪問先の入力
いま、例えばユーザ端末ＭＳ１において、そのユーザ（特定ユーザ）がＷｅｂブラウザを起動させて、店舗の紹介サイト等から店舗の一覧情報をダウンロードし、この店舗一覧において未知の訪問場所となる「店舗Ｑ」を選択指定したとする（ステップＳ６）。そうすると、この特定ユーザにより未知の訪問場所として選択指定された「店舗Ｑ」を表す情報は、ユーザ端末ＭＳ１からサーバ装置ＳＶへ送信される。

（３−２）他ユーザの相対特徴量の平均計算
サーバ装置ＳＶでは、上記ユーザ端末ＭＳ１から未知の訪問場所である「店舗Ｑ」を表す情報が受信されると、ステップＳ７１において他ユーザ相対特徴量平均算出部７６が起動され、この他ユーザ相対特徴量平均算出部７６の制御の下で以下の処理が行われる。
すなわち、先ず３Ｒ行動ＤＢ９５のＲ３テーブルから、上記受信された未知の訪問場所である「店舗Ｑ」に対し訪問経験がある他の複数のユーザ（既知ユーザ）群が検索され、その相対特徴量ＲＦj が読み出される。そして、この読み出された相対特徴量ＲＦj について、上記既知ユーザ間の平均値が算出される。図１３は、この既知ユーザ群の場所（Ｒ３）に関する相対特徴量ＲＦj の平均値を算出する処理の一例を示したものである。

次に、上記３Ｒ行動ＤＢ９５のＲ３テーブルに「店舗Ｑ」が存在する他ユーザ（既知ユーザ群）に関し、４Ｗ行動ＤＢ９４から、場所（where）情報が「店舗Ｑ」であるレコード（対象レコード）群を抽出する。そして、この抽出された対象レコード群に含まれる同行者（Ｒ２）及び目的（Ｒ１）に関して、３Ｒ行動ＤＢ９５のＲ２テーブル及びＲ３テーブルからそれぞれ相対特徴量ＲＦk ，ＲＦL を読み出し、これらの相対特徴量ＲＦk ，ＲＦLのそれぞれについて既知ユーザ間の平均値が算出される。図１４は、この既知ユーザ群の同行者（Ｒ２）及び目的（Ｒ１）に関する相対特徴量ＲＦk ，ＲＦL の平均値を算出する処理の一例を示したものである。

（３−３）等価性の判定
次にサーバ装置ＳＶでは、ステップＳ７２において等価性判定処理部７７が起動され、この等価性判定処理部７７の制御の下で、未知の「店舗Ｑ」を入力した特定ユーザの訪問済の複数の店舗の中から、上記他ユーザ相対特徴量平均算出部７６により算出された既知ユーザ群の相対特徴量ＲＦj ，ＲＦk ，ＲＦL の平均値に対し最も等価性の高い訪問済店舗を選択する処理が、以下のように行われる。

すなわち、先ず４Ｗ行動ＤＢ９４から、上記特定ユーザの場所（Ｒ３）に関する行動履歴データのうち店舗フラグが“１”に設定されている複数の行動履歴データが検索される。続いて３Ｒ行動ＤＢ９５から、上記店舗フラグが“１”に設定されている行動履歴データに関する３Ｒ行動データ（相対特徴量ＲＦk ，ＲＦL ，ＲＦj ）の一覧が読み出される。

そして、この読み出された特定ユーザの複数の訪問済店舗に関する各相対特徴量ＲＦk ，ＲＦL ，ＲＦj ）が、上記他ユーザ相対特徴量平均算出部７６により算出された既知ユーザ群の相対特徴量ＲＦk ，ＲＦL ，ＲＦj の平均値と、ＲＦk ，ＲＦL ，ＲＦj ごとにそれぞれ比較されてその一致度が計算される。

この一致度の計算には、例えばコサイン類似度による一致度の計算処理が用いられる。例えば、特定ユーザにとって未知の訪問場所に対する他のユーザの平均相対特徴量をｘ、特定ユーザの訪問済の場所に対する相対特徴量をｙとする。そして、ｘ1 ＝目的の重要度、ｘ2 ＝目的の珍しさ…というようにｘの各要素の平均相対特徴量を順次代入し、さらに同様にｙの各要素ｙ1 ，ｙ2 ，…の相対特徴量を順次代入することにより、特定ユーザが訪問済の全ての場所について一致度を算出する。この一致度の計算式を以下に示す。

なお、同行者が複数人含まれる訪問済場所については、ここの同行者の相対特徴量の乗算結果を用いるものとする。

そして、この計算の結果、特定ユーザの訪問済の複数の店舗の中から、既知ユーザ群の相対特徴量ＲＦk ，ＲＦL ，ＲＦj の平均値との一致度が最も高い訪問済店舗が選択される。図１５は、以上述べた等価性判定処理の一例を説明するためのもので、「店舗Ｐ」が選択された場合を例示している。なお、上記説明では一致度が最も高い訪問済店舗を選択した場合を例示したが、必ずしもそれに限定されるものではなく、予め設定した一致度以上の店舗を１つ又は複数選択するようにしてもよい。

（３−４）類似場所の提示
続いてサーバ装置ＳＶでは、類似場所提示処理部７８により、上記等価性判定部７７により選択された訪問済店舗「店舗Ｐ」を表す情報と、当該訪問済店舗「店舗Ｐ」に対する評価点の入力を促す情報を含む通知データが生成される。そして、この通知データは通信ユニット８から上記特定ユーザのユーザ端末ＭＳ１へ送信される（ステップＳ７３）。ユーザ端末ＭＳ１では、上記通知データが受信されると、この通知データが評価入力処理部１３の制御の下で表示デバイス４に表示される。

図１６は、上記通知データの表示結果の複数の例を示したものである。図１６（ａ）は、選択された訪問済店舗「店舗Ｐ」を表す情報を表す情報として「店舗Ｐのような店です。」なるメッセージが表示され、また評価値の入力を促す情報として「星の数」が表示される。ユーザは、上記メッセージにより「店舗Ｑ」は「店舗Ｐ」と類似していると認識でき、また「店舗Ｐ」に対する評価を星の数を選択することにより入力できる。

図１６（ｂ）は、選択された訪問済店舗「店舗Ｐ」を表す情報を表す情報として「店舗Ｐに似ています。」なるメッセージが表示され、また評価値の入力を促す情報として「○、△、×」が表示される。ユーザは、上記メッセージにより「店舗Ｑ」は「店舗Ｐ」に似ていると認識でき、また「店舗Ｐ」に対する評価を「○、△、×」のいずれかを選択することにより入力できる。

図１６（ｃ）は、選択された訪問済店舗「店舗Ｐ」を表す情報を表す情報として「店舗Ｐと類似の店です。」なるメッセージが表示され、また評価値の入力を促す情報として「リニアスケール」が表示される。ユーザは、上記メッセージにより「店舗Ｑ」は「店舗Ｐ」と類似していると認識でき、また「店舗Ｐ」に対する評価を「リニアスケール」のポインタを移動させることにより入力できる。

図１６（ｄ）は、選択された訪問済店舗「店舗Ｐ」を表す情報を表す情報として「店舗Ｐと似た感じです。」なるメッセージが表示され、また評価値の入力を促す情報として五段階評価のための数字が表示される。ユーザは、上記メッセージにより「店舗Ｑ」は「店舗Ｐ」と似た感じであると認識でき、また「店舗Ｐ」に対する評価を任意の数字を選択することで五段階の評価値を入力することができる。

上記図１６（ａ）〜（ｄ）の何れの場合も、特定ユーザにより入力された評価値は評価入力処理部１３により受け付けられ、この評価入力処理部１３により特定ユーザのユーザＩＤと関連付けられてサーバ装置ＳＶへ送信される。なお、評価値の入力操作が行われなければ「評価なし」を表す回答情報がサーバ装置ＳＶへ送信される。

（３−５）訪問済店舗に対する評価値の更新
サーバ装置ＳＶでは、上記通知データの送信後に、評価値更新処理部７９の制御の下で、通知した訪問済店舗「店舗Ｐ」に対する評価値の更新処理が以下のように行われる。
すなわち、サーバ装置ＳＶは上記通知データの送信後所定期間（例えば１週間）が経過した時点で、ステップＳ８１により当該１週間内に特定ユーザの行動履歴データを参照し、特定ユーザが上記未知の訪問場所である「店舗Ｑ」に実際に訪れたか否かを判定する。図１７にこの行動発生の有無の判定処理の一例を示す。

またそれと共にステップＳ８２において、上記１週間内にユーザ端末ＭＳ１から返送された回答情報から、特定ユーザに提示した類似する「店舗Ｐ」に対する評価値の入力の有無と、入力された場合にはその評価値を抽出する。そして、ステップＳ８３において、上記未知の訪問場所である「店舗Ｑ」に対する訪問の有無と、上記類似する「店舗Ｐ」に対する評価値の入力の有無と、特定ユーザにより入力された評価値に基づいて、既存の評価値を更新する演算を行う。

この更新演算は例えば図１８に示すように行われる。すなわち、先ず特定ユーザが「店舗Ｑ」に実際に訪れ、かつ特定ユーザ自身が「店舗Ｐ」に対し評価値入力した場合には、入力された評価値に重み係数αが乗算される。また、特定ユーザが「店舗Ｑ」に実際に訪れたものの、「店舗Ｐ」に対し評価値を入力しなかった場合には、評価値としてとれる値の中間値（五段階評価の場合には「３」）に重み係数βが乗算される。なお、このときαとβの関係は、α＞β＞１となるように設定される。一方、特定ユーザが「店舗Ｑ」には訪れていないが、「店舗Ｐ」に対する評価値を入力した場合には、当該入力された評価値がそのまま「店舗Ｐ」に対する評価値となる。また、特定ユーザが「店舗Ｑ」に訪れておらず、かつ「店舗Ｐ」に対する評価値も入力していない場合には、「店舗Ｐ」に対し評価無しとする。

以上のように更新された「店舗Ｐ」に対する評価値は、例えば４Ｗ行動ＤＢ９４の「店舗Ｐ」に関連付けられて記憶される。この店舗に対する評価値は、例えば口コミ情報のように実際の訪問ユーザの評価一覧の１つとして利用される。また、実際の訪問ユーザの平均評価値を計算するためのデータの１つとして利用することもできる。

（実施形態の効果）
以上詳述したように一実施形態では、事前処理として、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎの滞在地履歴をもとにユーザが滞留した場所を表す滞留地情報を生成して、この滞留地情報とユーザのスケジュール情報とを合成してユーザの４Ｗ行動履歴データを生成する。続いてこの４Ｗ行動履歴データをもとに、各滞留地について目的（Ｒ１）、同行者（Ｒ２）及び場所（Ｒ３）のそれぞれについて定義された特徴パラメータを算出して３Ｒ行動データを生成する。そして、この状態で特定ユーザが未知の訪問場所を入力すると、この未知の訪問場所に訪問済の他の複数のユーザの当該未知の訪問場所に対する特徴パラメータの平均を算出し、上記特定ユーザが訪問済の複数の場所の中から、その特徴パラメータが上記算出された他のユーザの特徴パラメータの平均と最も近い類似場所を選択して、特定ユーザに提示する。そして、上記類似場所の提示後の一定期間に上記未知の訪問場所に対する特定ユーザの訪問の有無を監視し、訪問がなされた場合には上記類似場所に対する評価値を高めるようにしている。

したがって、類似する訪問済の場所の提示を受けたユーザが、未知の訪問場所に対し実際に訪問したか否かを考慮して、当該未知の場所と類似する訪問済の場所に対する評価値が更新される。すなわち、ユーザの実際の能動的な行動結果が評価値に反映される。このため、ユーザが特に評価値を入力することなく、つまりユーザの手を煩わせることなく、当該ユーザの訪問済の場所に対する評価値を更新することが可能となる。

また一実施形態では、上記類似場所をユーザに提示する際に、当該類似場所に対する評価の入力を促す情報を併せて提示し、この情報に応じてユーザが類似場所に対する評価値を入力した場合に、この入力された評価値を上記類似場所に対する評価に反映させるようにしている。

このため、ユーザは提示された類似場所の情報により未知の訪問場所を想像したついでに、当該訪問済の類似場所に対する評価を入力することが可能となり、これにより操作上の大きな負担を感じることなく比較的気軽に評価を入力することが可能となる。そして、このユーザ本人が入力した評価が、訪問済の場所に対する評価値に反映されるので、訪問済の場所に対する評価値の信頼性をさらに高めることが可能となる。

［他の実施形態］
前記一実施形態では、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎは滞在地履歴情報を計測してこれをサーバ装置ＳＶへ送り、サーバ装置ＳＶがこの滞在地履歴情報をもとに滞留地データを生成し、さらにスケジュール情報を加味して４Ｗ行動履歴情報及び３Ｒ行動履歴情報を生成するようにした。しかし、これに限定されるものではなく、上記滞在地履歴情報を計測から４Ｗ行動履歴情報及び３Ｒ行動履歴情報の生成までの一連の事前処理をユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎにおいて実行し、これにより生成された４Ｗ行動履歴情報及び３Ｒ行動履歴情報をサーバ装置ＳＶへ送信するようにしてもよい。また、スケジュール情報についても、サーバ装置ＳＶではなくユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎにおいて作成し記憶するようにしてもよい。

また、一実施形態では訪問場所の評価値を更新する際に、未知の場所への訪問行動の有無や訪問済の場所に対する評価値の入力の有無に応じて予めα、βといった重み付け係数を設定しておき、行動の有無と入力の有無の判定結果に応じて上記重み付け係数を評価値に乗算するようにした。しかし、これに限定されるものではなく、訪問によって評価値をどのように変化させるかは任意に設定できる。さらに、一般の店舗評価サイトやグルメサイトで行われているように、評価値を評価者ごとに保持するか、多人数の評価を総合したものを保持するかについても任意に設定できる。

さらに、一実施形態では評価対象となる場所として特に飲食店の「店舗」を例にとって説明したが、「店舗」以外に劇場や映画館、美術館、遊園地等のアミューズメント施設や、高校や大学等の学校施設、旅館やホテル等の宿泊施設、アウトレットや百貨店等の商業施設等にも、同様に適用可能である。

その他、選択された訪問済の類似場所を表す情報の表示形態や、訪問済の類似場所に対する評価点の入力を促す情報の表示形態、上記類似場所を提示した後評価値を更新するタイミング、ユーザ端末の種類とその構成、サーバ装置の構成等についても、この発明を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

ＳＶ…サーバ装置、ＭＳ１〜ＭＳｎ…ユーザ端末、ＮＷ…通信ネットワーク、１…ユーザ端末の制御ユニット、２…ユーザ端末の通信ユニット、３…入力デバイス、４…表示デバイス、５…ＧＰＳ受信機、６…滞在地ＤＢ、７…サーバ装置の制御ユニット、８…通信ユニット、９…記憶ユニット、１１…滞在地計測部、１２…スケジュール入力処理部、１３…評価入力処理部、１４…未知場所入力処理部、７１…滞在地取得処理部、７２…スケジュール管理処理部、７３…滞留地データ生成処理部、７４…スケジュール・滞留地マッチング処理部、７５…３Ｒ特徴量算出処理部、７６…他ユーザ相対特徴量平均算出処理部、７７…等価性判定処理部、７８…類似場所提示処理部、７９…評価値更新処理部、９１…滞在地ＤＢ、９２…スケジュールＤＢ、９３…滞留地ＤＢ、９４…４Ｗ行動ＤＢ、９５…３Ｒ行動ＤＢ。

Claims (13)

1. サーバ装置と、このサーバ装置との間でネットワークを介して通信可能な利用者端末とを具備する場所評価システムであって、
   前記利用者端末は、
   利用者の行動履歴を表す情報を前記ネットワークを介して前記サーバ装置へ送信する手段と、
   前記利用者にとって未知の場所を表す情報の入力を受け付け、この受け付けた未知の場所を表す情報を前記ネットワークを介してサーバ装置へ送信する手段と
   を備え、
   前記サーバ装置は、
   前記利用者端末から送信された利用者の行動履歴を表す情報を受信し、この受信された情報に基づく利用者の訪問済の場所を表す情報を利用者別にメモリに蓄積する手段と、
   前記利用者端末から送信された前記未知の場所を表す情報を受信する手段と、
   前記メモリに蓄積された情報から、前記受信された未知の場所を表す情報と類似する訪問済の場所を表す情報を抽出する抽出手段と、
   前記抽出された類似する訪問済の場所を表す情報を、前記ネットワークを介して利用者端末へ送信し利用者に提示する手段と、
   前記類似する訪問場所を表す情報の提示後一定期間に前記利用者端末から送信される利用者の行動履歴を表す情報をもとに、前記未知の場所に対する利用者の訪問の有無を判定し、その判定結果をもとに前記提示した類似する訪問済の場所に対する評価値を更新する第１の更新手段と
   を備えることを特徴とする場所評価システム。
2. 前記サーバ装置は、
   前記抽出された類似する訪問済の場所を表す情報と共に、当該類似する訪問済の場所に対する評価の入力を促す情報を前記ネットワークを介して利用者端末へ送信し、利用者に提示する手段と、
   前記評価の入力を促す情報の提示に応答して利用者が入力した評価を表す情報を前記利用者端末から前記ネットワークを介して受信し、この受信した評価を表す情報をもとに前記類似する訪問済の場所に対する評価値を更新する第２の更新手段と
   を、さらに備えることを特徴とする請求項１記載の場所評価システム。
3. 前記抽出手段は、
   第１の利用者の利用者端末から未知の場所を表す情報を受信した場合に、前記メモリに蓄積された当該第１の利用者の訪問済の場所を表す情報の各々について、当該第１の利用者の訪問行動の特徴を表す情報を算出する第１の特徴算出手段と、
   前記メモリに蓄積された他の第２の利用者の訪問済の場所を表す情報をもとに、前記受信された未知の場所を表す情報に対する当該第２の利用者の訪問行動の特徴の平均を表す情報を算出する第２の特徴算出手段と、
   前記算出された第１の利用者の訪問行動の特徴を表す情報と、前記算出された第２の利用者の訪問行動の特徴の平均を表す情報とを比較し、その比較結果に基づいて、前記メモリに蓄積された第１の利用者の訪問済の場所を表す情報の中から、訪問行動の特徴を表す情報の類似度合いが最も高い第１の利用者の訪問済の場所を表す情報を選択する手段と
   を有することを特徴とする請求項１又は２記載の場所評価システム。
4. 前記第１及び第２の特徴算出手段は、
   訪問行動の特徴を表すパラメータとして訪問の目的、同行者及び訪問場所の少なくとも一つを定義し、この定義された特徴パラメータについて、前記メモリに蓄積された情報をもとに、発生間隔及び開催場所の重要度に基づく訪問目的の重要度と、勤務時間帯の発生回数に基づく訪問目的の公私度と、発生回数及び発生間隔に基づく訪問目的の非日常度と、同行時間長に基づく同行者との新密度と、勤務時間帯における同行時間長に基づく同行者の公私度と、滞留時間長に基づく訪問場所への馴染みの度合いと、拠点からの距離及び滞留時間長に基づく訪問場所の重要度と、訪問回数及び訪問間隔及び馴染み度に基づく訪問場所の非日常度のうち少なくとも一つを利用することを特徴とする請求項３記載の場所評価システム。
5. サーバ装置と、このサーバ装置との間でネットワークを介して通信可能な利用者端末とを具備するシステムにより実行される場所評価方法であって、
   前記利用者端末が、利用者の行動履歴を表す情報を前記ネットワークを介して前記サーバ装置へ送信する過程と、
   前記利用者端末が、前記利用者にとって未知の場所を表す情報の入力を受け付け、この受け付けた未知の場所を表す情報を前記ネットワークを介してサーバ装置へ送信する過程と、
   前記サーバ装置が、前記利用者端末から送信された利用者の行動履歴を表す情報を受信し、この受信された情報に基づく利用者の訪問済の場所を表す情報を利用者別にメモリに蓄積する過程と、
   前記サーバ装置が、前記利用者端末から送信された前記未知の場所を表す情報を受信する過程と、
   前記サーバ装置が、前記メモリに蓄積された情報から、前記受信された未知の場所を表す情報と類似する訪問済の場所を表す情報を抽出する過程と、
   前記サーバ装置が、前記抽出された類似する訪問済の場所を表す情報を、前記ネットワークを介して利用者端末へ送信し利用者に提示する過程と、
   前記サーバ装置が、前記類似する訪問場所を表す情報の提示後一定期間に前記利用者端末から送信される利用者の行動履歴を表す情報をもとに、前記未知の場所に対する利用者の訪問の有無を判定し、その判定結果をもとに前記提示した類似する訪問済の場所に対する評価値を更新する第１の更新過程と
   を具備することを特徴とする場所評価方法。
6. 前記サーバ装置が、前記抽出された類似する訪問済の場所を表す情報と共に、当該類似する訪問済の場所に対する評価の入力を促す情報を前記ネットワークを介して利用者端末へ送信し、利用者に提示する過程と、
   前記サーバ装置が、前記評価の入力を促す情報の提示に応答して利用者が入力した評価を表す情報を前記利用者端末から前記ネットワークを介して受信し、この受信した評価を表す情報をもとに前記類似する訪問済の場所に対する評価値を更新する第２の更新過程と
   を、さらに具備することを特徴とする請求項５記載の場所評価方法。
7. 前記抽出する過程は、
   第１の利用者の利用者端末から未知の場所を表す情報を受信した場合に、前記メモリに蓄積された当該第１の利用者の訪問済の場所を表す情報の各々について、当該第１の利用者の訪問行動の特徴を表す情報を算出する第１の特徴算出過程と、
   前記メモリに蓄積された他の第２の利用者の訪問済の場所を表す情報をもとに、前記受信された未知の場所を表す情報に対する当該第２の利用者の訪問行動の特徴の平均を表す情報を算出する第２の特徴算出過程と、
   前記算出された第１の利用者の訪問行動の特徴を表す情報と、前記算出された第２の利用者の訪問行動の特徴の平均を表す情報とを比較し、その比較結果に基づいて、前記メモリに蓄積された第１の利用者の訪問済の場所を表す情報の中から、訪問行動の特徴を表す情報の類似度合いが最も高い第１の利用者の訪問済の場所を表す情報を選択する過程と
   を有する請求項５又は６記載の場所評価方法。
8. 前記第１及び第２の特徴算出過程は、
   訪問行動の特徴を表すパラメータとして訪問の目的、同行者及び訪問場所の少なくとも一つを定義し、この定義された特徴パラメータについて、前記メモリに蓄積された情報をもとに、発生間隔及び開催場所の重要度に基づく訪問目的の重要度と、勤務時間帯の発生回数に基づく訪問目的の公私度と、発生回数及び発生間隔に基づく訪問目的の非日常度と、同行時間長に基づく同行者との新密度と、勤務時間帯における同行時間長に基づく同行者の公私度と、滞留時間長に基づく訪問場所への馴染みの度合いと、拠点からの距離及び滞留時間長に基づく訪問場所の重要度と、訪問回数及び訪問間隔及び馴染み度に基づく訪問場所の非日常度のうち少なくとも一つを利用することを特徴とする請求項７記載の場所評価方法。
9. 利用者の行動履歴を表す情報及び当該利用者により入力された未知の場所を表す情報を送信する機能を備えた利用者端末との間で、ネットワークを介して通信可能なサーバ装置であって、
   前記利用者端末から送信された利用者の行動履歴を表す情報を受信し、この受信された情報に基づく利用者の訪問済の場所を表す情報を利用者別にメモリに蓄積する手段と、
   前記利用者端末から送信された前記未知の場所を表す情報を受信する手段と、
   前記メモリに蓄積された情報から、前記受信された未知の場所を表す情報と類似する訪問済の場所を表す情報を抽出する抽出手段と、
   前記抽出された類似する訪問済の場所を表す情報を、前記ネットワークを介して利用者端末へ送信し利用者に提示する手段と、
   前記類似する訪問場所を表す情報の提示後一定期間に前記利用者端末から送信される利用者の行動履歴を表す情報をもとに、前記未知の場所に対する利用者の訪問の有無を判定し、その判定結果をもとに前記提示した類似する訪問済の場所に対する評価値を更新する第１の更新手段と
   を具備することを特徴とするサーバ装置。
10. 前記抽出された類似する訪問済の場所を表す情報と共に、当該類似する訪問済の場所に対する評価の入力を促す情報を前記ネットワークを介して利用者端末へ送信し、利用者に提示する手段と、
    前記評価の入力を促す情報の提示に応答して利用者が入力した評価を表す情報を前記利用者端末から前記ネットワークを介して受信し、この受信した評価を表す情報をもとに前記類似する訪問済の場所に対する評価値を更新する第２の更新手段と
    を、さらに具備することを特徴とする請求項９記載のサーバ装置。
11. 前記抽出手段は、
    第１の利用者の利用者端末から未知の場所を表す情報を受信した場合に、前記メモリに蓄積された当該第１の利用者の訪問済の場所を表す情報の各々について、当該第１の利用者の訪問行動の特徴を表す情報を算出する第１の特徴算出手段と、
    前記メモリに蓄積された他の第２の利用者の訪問済の場所を表す情報をもとに、前記受信された未知の場所を表す情報に対する当該第２の利用者の訪問行動の特徴の平均を表す情報を算出する第２の特徴算出手段と、
    前記算出された第１の利用者の訪問行動の特徴を表す情報と、前記算出された第２の利用者の訪問行動の特徴の平均を表す情報とを比較し、その比較結果に基づいて、前記メモリに蓄積された第１の利用者の訪問済の場所を表す情報の中から、訪問行動の特徴を表す情報の類似度合いが最も高い第１の利用者の訪問済の場所を表す情報を選択する手段と
    を備えることを特徴とする請求項９又は１０記載のサーバ装置。
12. 前記第１及び第２の特徴算出手段は、
    訪問行動の特徴を表すパラメータとして訪問の目的、同行者及び訪問場所の少なくとも一つを定義し、この定義された特徴パラメータについて、前記メモリに蓄積された情報をもとに、発生間隔及び開催場所の重要度に基づく訪問目的の重要度と、勤務時間帯の発生回数に基づく訪問目的の公私度と、発生回数及び発生間隔に基づく訪問目的の非日常度と、同行時間長に基づく同行者との新密度と、勤務時間帯における同行時間長に基づく同行者の公私度と、滞留時間長に基づく訪問場所への馴染みの度合いと、拠点からの距離及び滞留時間長に基づく訪問場所の重要度と、訪問回数及び訪問間隔及び馴染み度に基づく訪問場所の非日常度のうち少なくとも一つを利用することを特徴とする請求項１１記載のサーバ装置。
13. 請求項９乃至請求項１２のいずれかに記載のサーバ装置が具備する各手段が備える処理を、当該サーバ装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。

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