JP2014120141A - 情報処理方法、情報処理装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】端末のユーザが利用する駅を推定する精度を向上させることが可能な情報処理方法、情報処理装置およびプログラムを提供すること。
【解決手段】情報処理方法は、ユーザの現在の位置に関連する情報と、該現在の位置の後の移動先に関連する情報を、該ユーザの発信情報から解析し、前記移動先に関連する情報に対応した、前記ユーザへの情報発信を行う、ことを含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理方法、情報処理装置およびプログラムに関する。

携帯電話機やスマートフォン等に代表される端末には、ＧＰＳ(Global Positioning System)のような測位機能が、一般的に搭載されてきている。そのため、端末のユーザは、端末を用いて、現在位置を測位できると共に、その位置の情報を、ネットワークを介してサーバへ送信することによって、位置に応じた様々なサービス情報を受信することができる。近年では、ユーザの位置情報に基づいて最寄り駅を検索し、検索した最寄り駅の駅周辺の施設やサービス等の広告をユーザに配信するサービスが、サービス提供業者によって行われている。

特開２０１１−１７１８７６号公報 特開２００８−１９８１３２号公報 特開２００９−１１０１５９号公報

しかしながら、端末のユーザは、ユーザの位置情報に基づいて検索された最寄り駅を必ず利用するとは限らない。例えば、移動の容易さや運賃等の要因により、最寄り駅を利用せずに路線の異なる他の駅を利用することも考えられる。ユーザが最寄り駅と異なる駅を利用した場合、サービス提供業者から配信された広告がユーザにとって有用でない可能性がある。

本発明の１つの側面では、端末のユーザが利用する駅を推定する精度を向上させることが可能な情報処理方法、情報処理装置およびプログラムを提供することを目的とする。

発明の一観点によれば、情報処理装置が、ユーザの現在の位置に関連する情報と、該現在の位置の後の移動先に関連する情報を、該ユーザの発信情報から解析し、前記移動先に関連する情報に対応した、前記ユーザへの情報発信を行う情報処理方法が提供される。

一実施態様によれば、端末のユーザが利用する駅を推定する精度を向上させることが可能な情報処理方法、情報処理装置、情報処理システムおよびプログラムを提供することができる。

図１は、本発明の実施形態における、情報処理装置の構成の一例を示す図である。 図２は、本発明の実施形態における、情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、本発明の実施形態における、情報処理システムによる情報処理方法の一例を示すフローチャートである。 図４は、入力テキストの情報から位置情報を取得する処理の一例を示すフローチャートである。 図５は、入力テキストテーブルの一例を示す図である。 図６は、位置情報抽出テーブルの一例を示す図である。 図７は、現在位置情報テーブルの一例を示す図である。 図８は、利用予定駅の決定方法を説明するための、各駅の位置を示す地図の一例を示す図である。 図９は、駅の位置情報を示す駅テーブルの一例を示す図である。 図１０は、利用予定駅の推定結果を格納する利用予定駅テーブルの一例を示す図である。 図１１は、ユーザの利用予定駅を決定する処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、対象ユーザの現在位置情報を抽出した結果の一例を示す図である。 図１３は、現在位置情報毎に利用予定駅の候補を決定した結果の一例を示す図である。 図１４は、本発明の実施形態における、確率モデルの各パラメータの数値の一例を示す図である。 図１５は、利用予定駅の推定結果を格納する利用予定駅テーブルの一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図１乃至図９を参照して具体的に説明する。

図１は、本発明の実施形態における、情報処理システムの一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システムは、情報処理装置１０と広告提供装置３０とを有している。情報処理装置１０と広告提供装置３０とは、無線を介して端末５０と相互に通信可能に接続されている。

情報処理装置１０は、ユーザの現在の位置に関連する情報と、該現在の位置の後の移動先に関連する情報を、該ユーザの発信情報から解析する解析部の一例であり、ユーザが利用する駅を推定する装置である。なお、現在の位置に関連する情報とは、ユーザの発信内容から得られる情報であり、位置に関する最新（最終）の情報である。情報処理装置１０は、例えばサーバである。情報処理装置１０が実行する処理の方法については後述する。

広告提供装置３０は、ユーザの移動先に関連する情報に対応した、ユーザへの情報発信を行う情報発信部の一例であり、情報処理装置１０が推定した、ユーザが利用する駅の周辺の広告を当該ユーザに配信する装置である。

端末５０は、広告提供装置３０から広告配信サービスを受けるユーザが所有する端末であり、例えば携帯電話、スマートフォンまたはタブレット端末等である。

以下、情報処理装置１０のハードウェア構成について説明する。

図２は、本発明の実施形態における、情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６１、ＲＯＭ（Read Only Memory）６２、ＲＡＭ（Random Access Memory）６３、ストレージ装置６４、ネットワークインタフェース６５、及び可搬型記憶媒体用ドライブ６６等を備えている。

情報処理装置１０の構成各部は、バス６７に接続されている。ストレージ装置６４は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）である。情報処理装置１０では、ＲＯＭ６２あるいはストレージ装置６４に格納されているプログラム（情報処理プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ６６が可搬型記憶媒体６８から読み取ったプログラム（情報処理プログラムを含む）をＣＰＵ６１等のプロセッサが実行することにより、情報処理装置１０の機能が実現される。

以下、情報処理装置１０を構成する各部の機能について説明する。

図１に示すように、情報処理装置１０は、第１記憶部１１と、第２記憶部１２と、入力テキスト情報受信部１３と、位置情報抽出部１４と、位置情報取得部１５と、利用候補駅抽出部１６と、確率算出部１７と、利用予定駅決定部１８と、利用予定駅情報送信部１９とを備えている。

第１記憶部１１は、例えば図２のＲＯＭ６２、ストレージ装置６４、可搬型記憶媒体用ドライブ６６あるいは可搬型記憶媒体６８に対応し、端末のユーザが利用する駅を推定する処理を実行するための情報処理プログラムを記憶することができる。

第２記憶部１２は、例えば図２のＲＯＭ６２、ＲＡＭ６３、ストレージ装置６４、可搬型記憶媒体用ドライブ６６あるいは可搬型記憶媒体６８に対応し、本発明の処理に用いる各種情報を記憶するためのデータベース（ＤＢ；Data Base)として用いられる。

入力テキスト情報受信部１３は、ユーザが端末５０に入力した入力テキストの情報を、端末５０から受信する。入力テキストは、例えばユーザがTwitter（登録商標）のサービスを利用する際に入力した文章（ツイートとも呼ばれる）である。Twitterを利用する場合、入力テキストの文字数は、例えば１４０文字以内に制限されている。入力テキスト情報受信部１３は、端末５０と相互に通信可能に接続されており、例えば図１のネットワークインタフェース６５によって実現される。

位置情報抽出部１４は、入力テキスト情報受信部１３が受信した入力テキスト情報を用いて、第２記憶部１２に格納されている位置情報抽出テーブルから、ユーザの位置情報を抽出する。ユーザの位置情報を抽出する方法の詳細については後述する。

位置情報取得部１５は、第２記憶部１２に格納されている現在位置情報テーブルから、ユーザの現在位置情報を取得する。位置情報取得部１５は、例えば図１のＣＰＵ６１あるいはＭＰＵ等のプロセッサによって実現される。

利用候補駅抽出部１６は、位置情報取得部１５によって取得されたユーザの位置情報に基づいて、第２記憶部１２に格納されている駅テーブルから、ユーザが利用する駅の候補である利用候補駅を抽出する。利用候補駅抽出部１６は、例えば図２のＣＰＵ６１あるいはＭＰＵ等のプロセッサによって実現される。

確率算出部１７は、利用候補駅抽出部１６によって抽出された全ての利用候補駅と、各々の利用候補駅が属する全ての路線について、ユーザがある路線を選択する確率と、ある路線を選択した場合にある駅を利用する確率とをパラメータとした確率モデル（尤度関数とも呼ばれる）を生成する。そして、確率算出部１７は、生成した確率モデルから、ユーザがある路線を選択する確率と、ある路線を選択した場合にある駅を利用する確率とを最尤推定法により算出する。確率算出部１７は、例えば図１のＣＰＵ６１あるいはＭＰＵ等のプロセッサによって実現される。

利用予定駅決定部１８は、確率算出部１７によって算出されたユーザがある路線を選択する確率と、ある路線を選択した場合にある駅を利用する確率とに基づいて、ユーザが利用する確率が高い駅を決定する。利用予定駅決定部１８は、例えば図１のＣＰＵ６１あるいはＭＰＵ等のプロセッサによって実現される。なお、利用予定駅決定部１８が実行する処理方法の詳細については後述する。

以下、広告提供装置３０を構成する各部の機能について説明する。

図１に示すように、広告提供装置３０は、第３記憶部３１と、第４記憶部３２と、利用予定駅情報受信部３３と、広告情報抽出部３４と、広告情報送信部３５とを備えている。

第３記憶部３１は、ユーザに広告を提供する処理を実行するための広告提供プログラムを記憶することができる。第４記憶部３２は、ユーザに広告を提供する処理に用いる各種情報を記憶するためのＤＢとして用いられ、ユーザに提供する広告情報が格納されている。第３記憶部３１および第４記憶部３２は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ＨＤＤ等のストレージ装置、あるいはメモリカード等の可搬型記憶媒体である。

利用予定駅情報受信部３３は、情報処理装置１０の利用予定駅情報送信部１９と通信可能に接続され、利用予定駅情報送信部１９からユーザの利用予定駅の情報を受信する。利用予定駅情報受信部３３は、例えばネットワークインタフェースによって実現される受信器である。

広告情報抽出部３４は、利用予定駅情報受信部３３が受信したユーザの利用予定駅の情報に基づいて、当該利用駅に対応する広告情報を第４記憶部３２から抽出する。広告情報抽出部３４は、例えばＣＰＵあるいはＭＰＵ等のプロセッサによって実現される。ＣＰＵあるいはＭＰＵ等のプロセッサが、第３記憶部３１に格納されている広告提供プログラムの命令を実行することによって、広告情報抽出部３４が実現される。

広告情報送信部３５は、広告情報抽出部３４によって抽出された広告情報を、ユーザが所有する端末５０に送信する。広告情報送信部３５は、例えばネットワークインタフェースによって実現される送信器である。

次に、本発明の実施形態における、情報処理装置１０による情報処理方法について説明する。

図３は、本発明の実施形態における、情報処理システムによる情報処理方法の一例を示すフローチャートである。

まず、ユーザの入力テキストの情報から位置情報を取得し、現在位置情報テーブルに登録する（Ｓ１０１）。ここで、入力テキストの情報から位置情報を取得する処理について説明する。

図４は、入力テキストの情報から位置情報を取得する処理の一例を示すフローチャートである。

まず、入力テキスト情報受信部１３は、ユーザがツイッターを利用する際に入力した最新の入力テキスト情報を、端末５０から受信する（Ｓ２０１）。そして、受信した最新の入力テキスト情報は、第２記憶部１２に格納されている入力テキストテーブルに新規入力テキストとして登録される。

入力テキスト情報を受信する方法としては、例えば、端末に入力された入力テキストの情報を所定のサーバに蓄積しておく。そして、情報処理装置１０から必要に応じて当該サーバに問合せを行い、未受信の入力テキストがある場合にその情報を取得する、といった方法を採用することができる。あるいは、端末に入力テキストが入力される度に、入力テキストテーブルに順次登録されるようにすることもできる。

図５は、入力テキストテーブルの一例を示す図である。入力テキスト情報は、日時、ユーザＩＤおよび入力テキストの各情報を含み、図５に示すように、入力テキストテーブルには、日時、ユーザＩＤ、入力テキスト、および処理済フラグの各情報が対応付けられて登録されている。日時欄には、ユーザが入力テキストの入力を行った年月日、および時間を示す情報が格納されている。なお、図５に示す例では、ＩＳＯ（International Organization for Standardization）８６０１に準拠した方法で日時を表記しているが、他の表記法に従うこともできる。ユーザＩＤ欄には、個々のユーザを識別するための識別子が格納されている。入力テキスト欄には、端末に入力した上述の入力テキストが格納されている。処理済フラグは、図３のＳ１０１の処理が行われたかどうかを示すフラグである。例えば、Ｓ１０１の処理が行われた場合は「１」、Ｓ１０１の処理が行われていない場合は「０」が処理済フラグ欄に格納される。

図４に戻り、位置情報抽出部１４は、入力テキストテーブルから新規入力テキストを読み出す。位置情報抽出部１４は、入力テキストテーブルから新規入力テキストを読み出した際に、読み出した新規入力テキストに対応する処理済フラグ欄を「０」から「１」に更新する。そして、位置情報抽出部１４は、入力テキスト情報受信部１３が受信した新規入力テキストの文字列から、位置情報に関連する文字列を抽出する（Ｓ２０２）。位置情報に関連する文字列を抽出する方法としては、例えば、「に到着」、「にいます」、「なう」等のキーワード（鍵となる文字列）を手掛かりに、それらの文字列の直前の単語を位置情報に関連する文字列として抽出する等の方法を用いることができる。このように、ユーザがその場にいることを示すキーワードに隣接する文字列を抽出することにより、例えば「札幌に行きたい」等のような、ユーザが実際にいない場所に関連する位置情報が抽出されることを防ぐことができる。なお、位置情報に関連する文字列を抽出する他の方法としては、例えば特開２００８−１９８１３２号公報に開示されている、固有表現抽出と呼ばれる方法を利用することもできる。

続いて、位置情報抽出部１４は、位置情報に関連する文字列が抽出されたかどうかを判定する（Ｓ２０３）。位置情報に関連する文字列が抽出されたと判定されなかった場合（Ｓ２０３否定）、すなわち、位置情報抽出テーブルから位置情報に関連する文字列を抽出できなかった場合、Ｓ２０１に戻る。例えば、新規入力テキストの文字列が「オープン・インターネットを守ろう。」である場合、位置情報に関連する文字列が抽出されたと判定されない。

一方、位置情報に関連する文字列が抽出された場合（Ｓ２０３肯定）、位置情報抽出部１４は、位置情報抽出テーブルを参照し、位置情報に関連する文字列に対応する位置情報を抽出する（Ｓ２０４）。

図６は、位置情報抽出テーブルの一例を示す図である。位置情報抽出テーブルは、例えば第２記憶部１２に格納されている。図６に示すように、位置情報抽出テーブルには、住所または建造物等の目印（ランドマーク）を示す情報と、位置情報とが対応付けられて記憶されている。位置情報は、例えば緯度および経度の情報である。位置情報抽出部１４は、位置情報抽出テーブルを検索することにより、位置情報に関連する文字列に対応する位置情報を取得することができる。

例えば、新規入力テキストの文字列が「ライブハイスＸＹＺに到着！」である場合、「に到着」の文字の直前の「ライブハイスＸＹＺ」を抽出する。そして、図６に示す位置情報抽出テーブルから、抽出した「ライブハイスＸＹＺ」に対応する位置情報として「３３．１３２２，１３４．９８９８」を取得することができる。

なお、新規入力テキストの文字列に複数の位置情報に関連する文字列が含まれる場合は、予め設定しておいた方法、例えば、最初に抽出された文字列を採用する方法、最後に抽出された文字列を採用する方法、または複数の位置情報の重心（平均）を採用する方法等に則って抽出された情報を位置情報とすることも可能である。

また、抽出された文字列に対する位置情報が複数存在する場合には、例えば特開２００９−１１０１５９号公報に開示されているように、位置情報に関する任意の曖昧性解消手法を利用することも可能である。

なお、抽出された文字列により位置情報抽出テーブルを検索する際、抽出された文字列と位置情報抽出テーブル中の文字列との完全一致による必要はなく、近似マッチングによる検索手法や、抽出された文字列を正規化後に完全一致検索する手法等の、任意の手法を用いることができる。ここで、文字列を正規化する方法としては、例えば「P県Q市R町１丁目１番１号」を「P県Q市R町１−１−１」に変換するような、住所の簡略表記への変換方法を用いることができる。

図４に戻り、位置情報抽出部１４は、位置情報が抽出されたかどうかを判定する（Ｓ２０５）。位置情報が抽出されたと判定されなかった場合（Ｓ２０５否定）、すなわち、位置情報抽出テーブルに位置情報に関連する文字列が存在しなかった場合、Ｓ２０１に戻る。

一方、位置情報が抽出されたと判定された場合（Ｓ２０５肯定）、位置情報を現在位置情報として、第２記憶部１２に格納されている現在位置情報テーブルに登録する（Ｓ２０６）。

図７は、現在位置情報テーブルの一例を示す図である。図７に示すように、現在位置情報テーブルには、日時と、ユーザＩＤと、現在位置情報（緯度および経度の情報）とが対応付けられて記憶されている。現在位置情報テーブルは、例えば第２記憶部１２に格納されている。

以上のようにして、情報処理装置１０は、入力テキストの情報から位置情報を取得する処理を実行する。

図３に戻り、Ｓ１０２において、位置情報取得部１５は、現在位置情報の件数が所定の数を超えているかどうかを判定する（Ｓ１０２）。所定の数は、例えば５である。現在位置情報の件数が所定の数を超えていると判定されなかった場合（Ｓ１０２否定）、Ｓ１０４に進む。

Ｓ１０４において、利用予定駅決定部１８は、ユーザの最新の日時の現在位置情報に基づいて最寄り駅を決定し、この最寄り駅を利用予定駅の推定結果とみなして利用予定駅テーブルに格納する処理を実行する。利用予定駅の推定精度は、現在位置情報の件数が少ないほど低下する。このため、ユーザが利用する可能性が比較的高い最寄り駅を利用予定駅とみなしている。

図８は、利用予定駅の決定方法を説明するための、各駅の位置を示す地図の一例を示す図である。図８に示されているＡ線およびＢ線は、ともに鉄道の路線であり、互いに略平行して配置されている。Ａ線には、図面の左からａ１駅およびａ２駅が配置されている。Ｂ線には、図面の左からｂ１駅、ｂ２駅およびｂ３駅がこの順序で配置されている。

図９は、駅の位置情報を示す駅テーブルの一例を示す図である。図９に示すように、駅テーブルには、路線名、駅名および位置情報が対応付けられて格納されている。図８には、ａ１駅、ａ２駅、ｂ１駅、ｂ２駅およびｂ３駅の５つの駅が示されており、図９には、各々の駅の位置情報（緯度および経度の情報）が格納されている。

ユーザＩＤ「９８７６５」を持つユーザを、利用予定駅を推定する対象ユーザとする。図７を参照すると、対象ユーザの最新の日時における現在位置情報は「３３．１３２２，１３４．９８９８」であることがわかる。Ｓ１０２否定と判定された場合、利用予定駅決定部１８は、駅テーブルを参照しながら最新の日時における現在位置からの最寄り駅を検索する。具体的には、利用予定駅決定部１８は、対象ユーザの現在位置と駅テーブルに格納されている各駅の位置との距離を算出し、最短距離の駅を最寄り駅として選択する。その結果、現在位置情報「３３．１３２２，１３４．９８９８」に最も近い位置にあるａ１駅が最寄り駅として選択される。なお、最短距離が所定の距離（例えば１ｋｍ）を超える場合は、最寄り駅なしとの算出結果を出力することもできる。この方法によれば、ユーザが移動する可能性が低い駅が最寄り駅として選択されるのを抑制することができる。

図１０は、利用予定駅の推定結果を格納する利用予定駅テーブルの一例を示す図である。利用予定駅決定部１８は、図１０に示す利用予定駅テーブルに、対象ユーザのユーザＩＤと最寄り駅として選択されたａ１駅とを対応付けて登録する。推定された利用予定駅の情報は、図１に示す利用予定駅情報送信部１９から広告提供装置３０の利用予定駅情報受信部３３に送信される。その後、図３に示すＳ１０５に進む。

一方、Ｓ１０２において、現在位置情報の件数が所定の数を超えていると判定された場合（Ｓ１０２肯定）、Ｓ１０３に進み、利用予定駅を決定し、利用予定駅テーブルに格納する処理を実行する。

以下、Ｓ１０３の処理の詳細について説明する。

図１１は、ユーザの利用予定駅を決定する処理の一例を示すフローチャートである。

まず、利用候補駅抽出部１６は、図７に示す現在位置情報テーブルから、対象ユーザの現在位置情報を過去分も含めて抽出する（Ｓ３０１）。具体的には、図７に示す現在位置情報テーブルの中から、対象ユーザのユーザＩＤ「９８７６５」に対応づけられている現在位置情報を読み出している。

図１２は、対象ユーザの現在位置情報を抽出した結果の一例を示す図である。図１２では、以降の説明の便宜のため、抽出した現在位置情報毎に、それぞれｃ１，ｃ２，ｃ３・・・，ｃ９の位置名称を付与している。図１２に示す例では、対象ユーザの現在位置情報を全て抽出しているが、抽出する現在位置情報を所定の日数（例えば７日）以内の情報に制限することもできる。あるいは、直近の所定の件数（例えば５０件分）の情報に制限することもできる。過度に古い情報が含まれると誤った推定結果が導かれる可能性があるため、抽出する情報を直近の情報に制限することにより、推定精度の向上を図ることができる。

図１１に戻り、Ｓ３０１の処理の後、利用候補駅抽出部１６は、図９に示す駅テーブルを参照し、現在位置情報毎に利用予定駅の候補を決定する（Ｓ３０２）。具体的には、例えば、現在位置情報に示されている位置と駅テーブルに示される駅との距離を算出し、算出した距離が所定の距離（例えば１ｋｍ）以内である場合に利用予定駅の候補として決定することができる。

図１３は、現在位置情報毎に利用予定駅の候補を決定した結果の一例を示す図である。図１３に示すように、位置ｃ３，ｃ５，ｃ９は２つの利用予定駅の候補を有し、それ以外の位置ｃ１，ｃ２，ｃ４，ｃ６，ｃ７，ｃ８は１つの利用予定駅の候補を有している。図１３に示す結果をもとに、ユーザの位置ｃ１，ｃ２，ｃ３・・・，ｃ９毎に利用予定駅の候補を点線で結んだ結果が図８に図示されている。

続いて、確率算出部１７は、ある位置にいるユーザがある路線を選び、且つ当該路線に属する利用予定駅の候補の駅を選ぶ事象が、ユーザが移動する前の位置ｃ１〜ｃ９の全てにおいて同時に発生する確率Ｐを示す確率モデル（最尤関数とも呼ばれる）を生成する（Ｓ３０３）。ここで、利用予定駅の候補の駅を選ぶことは、利用予定駅の候補の駅へ移動することを意味する。上述の確率モデルは、以下の式（１）により表すことができる。
式（１）：

Ｐｊ：ユーザがｊ線を選ぶ確率
ＰｊＮ：ユーザがｊ線を選んだ後に、ｊ線に属するＮ駅を選ぶ確率
例えば、
・ユーザがＡ線を選ぶ確率：ＰＡ
・ユーザがＢ線を選ぶ確率：ＰＢ
・ユーザがＡ線を選んだ後に、ａ１駅を選ぶ確率：Ｐａ１
・ユーザがＡ線を選んだ後に、ａ２駅を選ぶ確率：Ｐａ２
・ユーザがＢ線を選んだ後に、ｂ１駅を選ぶ確率：Ｐｂ１
・ユーザがＢ線を選んだ後に、ｂ２駅を選ぶ確率：Ｐｂ２
・ユーザがＢ線を選んだ後に、ｂ３駅を選ぶ確率：Ｐｂ３
とする。ある路線が選ばれる確率の総和、および、ある路線が選ばれた後に、当該路線に属する駅が選択される確率の総和は１であるので、式（１）の制約条件は、式（２）、式（３）および式（４）により表すことができる。
式（２）：
ＰＡ＋ＰＢ＝１
式（３）：
Ｐａ１＋Ｐａ２＝１
式（４）：
Ｐｂ１＋Ｐｂ２＋Ｐｂ３＝１
位置ｃ１に対応する候補の駅はｂ１駅であるので、位置ｃ１にいるユーザがＢ線を選んだ後にｂ１駅を選ぶ確率は「ＰＢ×Ｐｂ１」である。また、位置ｃ２に対応する候補の駅はｂ１駅であるので、位置ｃ２にいるユーザがＢ線を選んだ後にｂ１駅を選ぶ確率は「ＰＢ×Ｐｂ１」である。

また、位置ｃ３に対応する候補の駅はａ１駅およびｂ２駅であるので、位置ｃ３にいるユーザがＡ線を選んだ後にａ１駅を選ぶか、あるいはＢ線を選んだ後にｂ２駅を選ぶ確率は、各々の確率の和により表すことができ、「ＰＡ×Ｐａ１＋ＰＢ×Ｐｂ２」である。また、位置ｃ４に対応する候補の駅はａ２駅であるので、位置ｃ４にいるユーザがＡ線を選んだ後にａ２駅を選ぶ確率は「ＰＡ×Ｐａ２」である。

また、位置ｃ５に対応する候補の駅はａ２駅およびｂ３駅であるので、位置ｃ５にいるユーザがＡ線を選んだ後にａ２駅を選ぶか、あるいはＢ線を選んだ後にｂ３駅を選ぶ確率は、各々の確率の和により表すことができ、「ＰＡ×Ｐａ２＋ＰＢ×Ｐｂ３」である。また、位置ｃ６に対応する候補の駅はｂ３駅であるので、位置ｃ６にいるユーザがＢ線を選んだ後にｂ３駅を選ぶ確率は「ＰＢ×Ｐｂ３」である。

また、位置ｃ７に対応する候補の駅はｂ３駅であるので、位置ｃ７にいるユーザがＢ線を選んだ後にｂ３駅を選ぶ確率は「ＰＢ×Ｐｂ３」である。また、位置ｃ８に対応する候補の駅はｂ３駅であるので、位置ｃ８にいるユーザがＢ線を選んだ後にｂ３駅を選ぶ確率は「ＰＢ×Ｐｂ３」である。また、位置ｃ９に対応する候補の駅はａ１駅およびｂ２駅であるので、位置ｃ９にいるユーザがＡ線を選んだ後にａ１駅を選ぶか、あるいはＢ線を選んだ後にｂ２駅を選ぶ確率は、各々の確率の和により表すことができ、「ＰＡ×Ｐａ１＋ＰＢ×Ｐｂ２」である。よって、式（１）は、
式（５）：
Ｐ＝（ＰＢ×Ｐｂ１）×（ＰＢ×Ｐｂ１）×（ＰＡ×Ｐａ１＋ＰＢ×Ｐｂ２）×（ＰＡ×Ｐａ２）×（ＰＡ×Ｐａ２＋ＰＢ×Ｐｂ３）×（ＰＢ×Ｐｂ３）×（ＰＢ×Ｐｂ３）×（ＰＢ×Ｐｂ３）×（ＰＡ×Ｐａ１＋ＰＢ×Ｐｂ２）
と変形することができる。

図１１に戻り、Ｓ３０３の処理の後、確率Ｐが最大となる確率モデル内の各パラメータを算出する（Ｓ３０４）。

図１４は、本発明の実施形態における、確率算出部１７により算出された確率モデルの各パラメータの数値の一例を示す図である。パラメータを算出する手法としては、公知となっている種々の推定方法が適用できるが、例えば最尤推定法を用いることができる。式（５）に示す確率モデルの各パラメータを算出すると、図１４に示す各パラメータの値を算出することができる。

続いて、利用予定駅決定部１８は、パラメータに基づいて、対象ユーザの最新の位置に対応する利用予定駅を決定する（Ｓ３０５）。

図７および図１２を参照すると、対象ユーザの最新の現在位置はｃ９であることがわかる。よって、Ｓ３０５では、位置ｃ９に対応する利用予定駅を決定する。図１３を参照すると、位置ｃ９にいる対象ユーザの利用予定駅の候補は、ａ１駅およびｂ２駅である。このことから、位置ｃ９にいる対象ユーザが駅を利用する確率を、ａ１駅およびｂ２駅について算出すると、
・ａ１駅を利用する確率：ＰＡ×Ｐａ１＝０
・ｂ２駅を利用する確率：ＰＢ×Ｐｂ２＝０．２５８
となるので、確率が高いｂ２駅が利用予定駅として決定される。

図１５は、利用予定駅の推定結果を格納する利用予定駅テーブルの一例を示す図である。利用予定駅決定部１８は、図１５に示す利用予定駅テーブルに、対象ユーザのユーザＩＤと最寄り駅として選択されたｂ２駅とを対応付けて登録する。推定された利用予定駅の情報は、利用予定駅情報送信部１９から広告提供装置３０の利用予定駅情報受信部３３に送信される。その後、図３に示すＳ１０５に進む。

Ｓ１０５において、広告提供装置３０の広告情報抽出部３４は、利用予定駅に対応する広告情報を取得する。第４記憶部３２には、ユーザに提供する広告情報が利用予定駅と対応付けられて格納されており、広告情報抽出部３４は、Ｓ３０５で決定された利用予定駅に対応する広告情報を第４記憶部３２から抽出する。

その後、広告情報送信部３５は、Ｓ１０５で抽出された広告情報をユーザの端末５０に送信する（Ｓ１０６）。これにより、端末のユーザは、駅周辺の施設やサービス等の情報を得ることができる。

以上のようにして、情報処理システムによる情報処理を行うことができる。

このように、本発明の実施形態によれば、対象ユーザの入力テキストの文字列から、入力テキストが入力された位置を示す位置情報を抽出し、位置情報に基づいて、利用予定駅の候補を決定し、利用予定駅の候補が属する路線が選択される確率と、路線が選択された場合に利用予定駅の候補が選択される確率とを含むパラメータを算出し、パラメータに基づいて、利用予定駅を決定する。この方法によれば、現在位置からの距離の他に、路線が選択される確率と、当該路線が選択された場合に利用予定駅の候補が選択される確率が考慮されているため、ユーザが利用する駅を推定する精度の向上を図ることができる。また、情報処理装置１０によって決定された利用予定駅に基づいて、ユーザに対して適切な広告情報を提供することができる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は特定の実施例に限定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、図２では、情報処理装置１０と広告提供装置３０とを別個の異なる装置として説明したが、広告提供装置３０を情報処理装置１０に組み込んで、１台の情報処理装置１０で構成することもできる。また、例えば、図３において、Ｓ１０２の判定処理を省略し、現在位置情報テーブルに登録されている現在位置情報の件数に関わらず、Ｓ１０３の処理を実行することもできる。また、これまで説明した実施形態では、ユーザがある路線を選択する確率と、ある路線を選択した場合にある駅を利用する確率とをパラメータとした確率モデルを生成することによって利用駅の推定を行ったが、確率に限定されるものではない。例えば、確率を示す変数（スコア）、具体的には、確率に所定の数値（１００等）を乗算して得られる変数等を用いて統計モデルを生成し、当該統計モデルを用いて利用駅の推定を行うことも可能である。

１０：情報処理装置
１１：第１記憶部
１２：第２記憶部
１３：入力テキスト情報受信部
１４：位置情報抽出部
１５：位置情報取得部
１６：利用候補駅抽出部
１７：確率算出部
１８：利用予定駅決定部
１９：利用予定駅情報送信部
３０：広告提供装置
３１：第３記憶部
３２：第４記憶部
３３：利用予定駅情報受信部
３４：広告情報抽出部
３５：広告情報送信部
５０：端末
６１：ＣＰＵ
６２：ＲＯＭ
６３：ＲＡＭ
６４：ストレージ装置
６５：ネットワークインタフェース
６６：可搬型記憶媒体用ドライブ
６７：バス
６８：可搬型記憶媒体

Claims (9)

1. 情報処理装置が、
   ユーザの現在の位置に関連する情報と、該ユーザの移動先に関連する情報を、該ユーザの発信情報から解析し、
   前記移動先に関連する情報に対応した、前記ユーザへの情報発信を行うことを特徴とする情報処理方法。
2. 前記解析は、
   前記現在の位置に関連する情報に基づいて、利用予定駅の候補を決定し、
   前記利用予定駅の候補が属する路線が選択される確率を示す変数と、前記路線が選択された場合に前記利用予定駅の候補が選択される確率を示す変数とを含むパラメータを算出し、
   前記パラメータに基づいて、前記利用予定駅の候補のなかから利用予定駅を決定する、
   ことを特徴とする請求項1記載の情報処理方法。
3. 決定された前記利用予定駅に対応する広告情報を出力することを更に含むことを特徴とする請求項２記載の情報処理方法。
4. 前記現在の位置に関する情報の解析は、前記テキストの文字列のうち、前記位置にいることを示す文字列に隣接する文字列を抽出することを含む請求項２又は３に記載の情報処理方法。
5. 前記現在の位置に関する情報の解析は、複数の前記テキストの文字列から、複数の位置に関する情報を抽出することを含み、
   前記パラメータの算出は、前記利用予定駅の候補が属する路線が選択され、且つ、前記路線が選択された場合に前記利用予定駅の候補が選択される事象が、前記複数の位置に関する情報に対応する位置の全てにおいて発生する確率を示す確率モデルを生成し、前記確率モデルに含まれる前記パラメータを算出することを含む請求項２〜４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
6. 前記ユーザの発信情報におけるテキストの文字列は、前記文字列が入力された日時を示す情報と対応付けられて記憶部に格納されており、
   前記複数の位置に関する情報を抽出することは、所定の基準よりも新しい前記日時に対応する前記文字列から、複数の位置に関する情報を抽出することを含む請求項５に記載の情報処理方法。
7. ユーザの現在の位置に関連する情報と、該現在の位置の後の移動先に関連する情報を、該ユーザの発信情報から解析する、解析部と、
   前記移動先に関連する情報に対応した、前記ユーザへの情報発信を行う情報発信部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
8. 前記解析部は、前記現在の位置に関する情報を抽出する位置情報抽出部と、前記現在の位置に関する情報に基づいて、前記移動先に関連する情報である、利用予定駅の候補を決定する利用候補駅決定部と、前記利用予定駅の候補が属する路線が選択される確率を示す変数と、前記路線が選択された場合に前記利用予定駅の候補が選択される確率を示す変数とを含むパラメータを算出する確率算出部と、前記パラメータに基づいて、前記利用予定駅の候補のなかから利用予定駅を決定する利用予定駅決定部と、
   を有することを特徴とする請求項７記載の情報処理装置。
9. 情報処理装置に、
   ユーザの現在の位置に関連する情報と、該現在の位置の後の移動先に関連する情報を、該ユーザの発信情報から解析する処理と、
   前記移動先に関連する情報に対応した、前記ユーザへの情報発信を行う処理と、
   を実行させるためのプログラム。