JP2014194724A - 位置情報処理装置及び位置情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】多数の写真データの撮影位置情報から抽出される立ち寄り地（ランドマーク）の評価を行い、各立ち寄り地を結ぶ観光コースを作成できるようにする。
【解決手段】インターネットなどのネットワーク５に配置された写真共有サービスを提供する写真データサーバ１から撮影位置情報を含む写真データを収集し、複数の立ち寄り地を特定するとともに立ち寄り地間のリンクを抽出する。そして、「優位な立ち寄り地からリンクされている立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、複数の立ち寄り地のそれぞれに関するスコアを計算する。また、計算で得られたスコアに基づいて観光コースを作成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、写真データの撮影位置情報に係る処理を行って、立ち寄り地を評価する有意な情報を生成する位置情報処理装置及び位置情報処理方法に関する。

従来、多数の写真データの撮影位置情報からランドマーク（以下、立ち寄り地とも記載する）を抽出する手法として 例えば、下記の非特許文献１に開示された技術が知られている。非特許文献１の開示技術では、写真データが空間的に集中している地点には立ち寄り地が存在しているという考えに基づいて、ランドマークの抽出が行われる。

David Crandall et al., "Mapping the World's Photos" WWW 2009. Madrid

非特許文献１に開示されている技術は、多数の写真データの撮影位置情報から立ち寄り地を抽出する手法として有用であるが、抽出された立ち寄り地をどのように活用するかについては具体的な提案はなされていない。本発明は、多数の写真データの撮影位置情報から抽出された立ち寄り地を利用して、各立ち寄り地の評価を行う手法について提案することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明によれば、複数のユーザによって撮影された写真データの撮影位置を示す撮影位置情報に係る処理を行う位置情報処理装置であって、
前記複数のユーザのそれぞれにより撮影された前記写真データの撮影位置を示す撮影位置情報から特定される複数の立ち寄り地に関して、前記撮影位置情報から特定される前記複数のユーザによる前記複数の立ち寄り地間の移動を、前記複数の立ち寄り地間のリンクとして抽出する地点間リンク抽出部と、
前記複数の立ち寄り地間のリンクに基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関するスコアを決定する立ち寄り地スコア決定部とを、
有する位置情報処理装置が提供される。

また、上記の目的を達成するため、本発明によれば、複数のユーザによって撮影された写真データの撮影位置を示す撮影位置情報に係る処理を行う位置情報処理方法であって、
前記複数のユーザのそれぞれにより撮影された前記写真データの撮影位置を示す撮影位置情報から特定される複数の立ち寄り地に関して、前記撮影位置情報から特定される前記複数のユーザによる前記複数の立ち寄り地間の移動を、前記複数の立ち寄り地間のリンクとして抽出する地点間リンク抽出ステップと、
前記複数の立ち寄り地間のリンクに基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関するスコアを決定する立ち寄り地スコア決定ステップとを、
有する位置情報処理方法が提供される。

本発明は、上記の構成を有し、多数の写真データの撮影位置情報から抽出される各立ち寄り地の評価を行うことが可能となり、例えば、各立ち寄り地を結ぶ観光コースを作成することが可能となる。

本発明の実施の形態に係る構成の一例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態を説明するための各立ち寄り地のグラフ構造の一例を示す図である。 本発明の実施の形態において導出されたスコアを含む表の一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。

図１は、本発明の実施の形態に係る構成の一例を示す図である。図１には、写真データサーバ１、ネットワーク５、本発明に係る主要な位置情報処理を行う位置情報処理装置１０が図示されている。

写真データサーバ１は、インターネットなどのネットワークに接続されているサーバであり、画像共有サービスを提供するサービスプロバイダによって運用されている。画像共有サービスは、例えば、登録ユーザが、各自の端末から写真データを写真データサーバ１にアップロードすることで、写真データを保管できるようにするとともに、保管されている写真データを不特定多数又は特定のユーザに対して公開できるようにするサービスである。

すなわち、図１に図示されている写真データサーバ１は、登録ユーザが各自のユーザ端末（不図示）からアップロードした写真データを受信して所定の記憶媒体に蓄積する機能、ユーザ端末（不図示）からの閲覧リクエストに応じて、所定の記憶媒体から閲覧対象の写真データを読み出し、閲覧リクエストを発行したユーザ端末に対して写真データを送信する機能を有している。

写真データサーバ１に蓄積される写真データには、２次元の写真（２次元画像データ）だけではなく、各種メタデータが含まれている。各種メタデータは、例えばＥＸＩＦデータとして存在し、撮影日時、撮影機器の名称、解像度、シャッタースピードや絞り値、位置情報などを含んでいる。また、写真データサーバ１は、さらに写真データに対して、画像共有サービスにおいて使用されるユーザＩＤ（ユーザ識別情報）や、写真に対する評価、コメントなどの各種付加データも関連付けて記憶することが可能である。

なお、本明細書では、上記の各種メタデータや各種付加データをまとめてメタデータと記載し、２次元の写真に係るデータを２次元画像データと記載し、２次元画像データとメタデータの両方を含むデータを写真データと記載する。

また、図１に図示されている位置情報処理装置１０は、通信インタフェース１１、写真データ収集部１２、写真データ格納部１３、立ち寄り地情報抽出部１４、地点間リンク抽出部１５、立ち寄り地スコア決定部１６、観光コース作成部１７を有している。

通信インタフェース１１は、インターネットなどのネットワーク５に接続して、ネットワーク５上のリソースにアクセスするための機能を実現する。なお、通信インタフェース１１は、任意のアクセス技術（無線又は有線を問わない）を利用することが可能である。

写真データ収集部１２は、通信インタフェース１１及びネットワーク５を通じて、ネットワーク５上のリソースの１つである写真データサーバ１内の写真データへアクセスし、写真データサーバ１に蓄積されている写真データ及びメタデータを収集する機能を有している。写真データ収集部１２は、写真データサーバ１から収集した写真データ及びメタデータを、写真データ格納部１３に格納する。

なお、通常、写真データサーバ１には様々な場所で様々な日時に撮影された多数の写真データが蓄積されているが、写真データ収集部１２は、特定の条件に合致した写真データのみを収集することが可能である。具体的には、写真データ収集部１２は、写真データに付随するメタデータを参照して、特定のエリア（撮影位置情報の範囲）や特定の期間（撮影日時情報の範囲）などの条件に合致する写真データを選択的に収集することが可能である。また、ユーザの特性や嗜好を考慮して、ある特定の特性や嗜好を有するユーザ群により撮影された写真データを選択的に収集してもよい。

また、本発明の実施の形態に係る処理においては、写真データに付随するメタデータ（特に、撮影位置情報）を収集することが重要である。写真データ収集部１２は、２次元画像データ及びメタデータの両方を収集して写真データ格納部１３に格納してもよく、あるいは、写真データに付随するメタデータのみを収集して写真データ格納部１３に格納してもよい。

本発明の実施の形態における好適な動作では、写真データ格納部１３に、少なくとも写真データをアップロードしたユーザのユーザＩＤ、写真データに含まれる写真が撮影された撮影日時情報、写真データに含まれる写真が撮影された撮影位置情報（例えば、緯度及び経度の情報）が格納されることが望ましい。

なお、写真データ収集部１２は、写真データ格納部１３に写真データを格納できる構成であれば、任意の技術を用いることが可能である。例えば、複数のコンピュータや複数のプロキシサーバを利用して写真データサーバ１にアクセスし、所望の写真データなどを収集することで、データ収集の高速化や負荷分散（写真データサーバ１における負荷の低減）を図ることが可能である。

立ち寄り地情報抽出部１４は、写真データ格納部１３に格納されている写真データの撮影位置情報から、立ち寄り地情報を抽出する機能を有している。なお、立ち寄り地はランドマークとも呼ばれ、立ち寄り地情報は、周辺に存在する複数の位置情報を代表する位置情報である。

立ち寄り地情報抽出部１４による立ち寄り地情報の抽出には様々な手法を用いることが可能であり、例えば、非特許文献１に開示されているmean-shift（ミーンシフト、平均変位）を利用したクラスタリングの手法を用いることが可能である。具体的には、mean-shiftベクトルのbandwidth（バンド幅）パラメータを所定値（例えば、０．００２ｄｅｇ＝２００ｍ）に設定し、各写真データに係る撮影位置情報をmean-shiftベクトルによって繰り返し更新することで、mean-shiftベクトルを収束させる。このとき、各写真データに係る撮影位置情報が収束した位置（極大値）が立ち寄り地（ランドマーク）となり、また、その収束した位置を中心とした周囲の領域がクラスタとなる。なお、mean-shiftを利用したクラスタリングの手法の詳細については、非特許文献１に開示された技術を援用することが可能なので、ここでは詳細な説明については省略する。

立ち寄り地情報抽出部１４によるクラスタリングによって、写真データ格納部１３に格納されている写真データの撮影位置情報は、立ち寄り地を含むクラスタ（すなわち、写真データがどの立ち寄り地を含むクラスタに属しているか）に分類される。立ち寄り地情報抽出部１４によって抽出される立ち寄り地は、多数のユーザによって写真が撮影される観光スポットに対応しており、当該観光スポットの周辺で撮影された写真データは、同一クラスタに分類される。

地点間リンク抽出部１５は、立ち寄り地情報抽出部１４によって抽出された立ち寄り地を含むクラスタのリンク（つながり）を抽出する機能を有している。なお、地点間リンク抽出部１５は、設定されたリンク抽出条件（クラスタ間のリンクの定義）に基づいて、リンクの抽出を行うことが可能である。

リンク抽出条件としては、例えば「同一ユーザが１２時間以内に異なるクラスタで次の写真を撮影した場合、これらのクラスタ間にリンクが存在する」と定義することが可能である。この定義に基づいてクラスタ間のリンクを抽出する場合、地点間リンク抽出部１５は、あるユーザが撮影した２枚の写真（時系列に配置した場合に連続する２枚の写真であって、２枚の写真の撮影時刻が１２時間以内）が、異なるクラスタ内で撮影されたものである場合に、これらのクラスタ間にリンクが存在しているとみなす。なお、リンクの存在は、あるユーザによって撮影された写真の枚数とは無関係であり、同一ユーザが別の立ち寄り地（別のクラスタ内）で１枚でも写真を撮影している場合には、クラスタ間のリンクが存在しているとみなされる。

上記のリンク抽出条件「同一ユーザが１２時間以内に異なるクラスタで次の写真を撮影した場合、これらのクラスタ間にリンクが存在する」を採用した場合、地点間リンク抽出部１５は、写真データ格納部１３に格納されている同一ユーザ（同一ユーザＩＤ）に関連した写真データの撮影位置情報及び撮影日時情報を参照して、クラスタ間のリンクを抽出する。地点間リンク抽出部１５によって抽出されるクラスタ間のリンクは、ある立ち寄り地から別の立ち寄り地へのユーザの移動（すなわち、あるクラスタから別のクラスタへのユーザの移動）を示すものである。すなわち、複数のユーザのそれぞれについてクラスタ間の移動を追跡することで、クラスタ間のリンクが抽出される。

なお、クラスタ間のリンクは指向性を有している。例えば、クラスタＡからクラスタＢへのユーザの移動が検出されたが、クラスタＢからクラスタＡへのユーザの移動が検出されなかった場合には、クラスタＡからクラスタＢへの片方向リンクは抽出されるが、クラスタＢからクラスタＡへの片方向リンクは抽出されない。

立ち寄り地スコア決定部１６は、各立ち寄り地（すなわち、各クラスタ）に対するスコア（評価値）を決定する機能を有している。本発明の実施の形態では、立ち寄り地スコア決定部１６は、「優位な立ち寄り地を移動元として、その移動先となっている立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、各立ち寄り地に対するスコアを決定する。この概念は、ウェブページの重要度を決定するためのランク決定アルゴリズムにおいて利用されている。ランク決定アルゴリズムでは、「優位なウェブページをリンク元として、そのリンク先となっているウェブページは良いウェブページである」という概念に基づいて、ウェブページのランク付けが行われている。また、立ち寄り地スコア決定部１６は、後述のように、各立ち寄り地間の人の遷移数、各立ち寄り地のカテゴリ、各立ち寄り地における滞在時間や写真の撮影枚数などを更に反映して、各立ち寄り地に対するスコアを決定することも可能である。

観光コース作成部１７は、立ち寄り地スコア決定部１６によって決定された各立ち寄り地（各クラスタ）のスコアに基づいて、立ち寄り地を結ぶ観光コースを作成する機能を有している。

なお、図１に図示されている位置情報処理装置１０は、例えばコンピュータによって実現可能である。特に、写真データ収集部１２、立ち寄り地情報抽出部１４、地点間リンク抽出部１５、立ち寄り地スコア決定部１６、観光コース作成部１７の各機能については、各機能に係るプログラムを作成してコンピュータのＣＰＵに実行させることで実現可能である。また、オペレータは、当該コンピュータに接続されている表示装置（ディスプレイなど）や入力装置（マウスやキーボードなど）を用いて、各機能に係る設定や各機能における処理タイミングなどを適宜制御することが可能である。

また、図１には、写真データ収集部１２、立ち寄り地情報抽出部１４、地点間リンク抽出部１５、立ち寄り地スコア決定部１６、観光コース作成部１７が、１つの位置情報処理装置１０に包含されている構成が図示されているが、各機能を異なる装置（コンピュータ）に実装させてもよい。

また、写真データ収集部１２によって収集された写真データを格納する写真データ格納部１３は、例えば、コンピュータに接続されている任意の記憶媒体により実現可能である。さらに、立ち寄り地情報抽出部１４、地点間リンク抽出部１５、立ち寄り地スコア決定部１６、観光コース作成部１７の各機能から出力される情報は、所定の記憶媒体へ記憶されてもよく、通信媒体を介して送信されてもよく、表示装置によって表示されてもよい。

次に、図２を参照しながら、本発明の実施の形態に係る動作の一例について説明する。図２は、本発明の実施の形態に係る動作の一例を示すフローチャートである。なお、以下では、具体的な一例として、京都市内で撮影された写真データに係る処理が行われる場合について説明しているが、各立ち寄り地のスコア導出に用いられているリンク（グラフ構造）や計算結果などは、あくまでも本発明の理解を補助することを目的として設定されたものである。

図２において、位置情報処理装置１０の写真データ収集部１２は、写真データサーバ１に蓄積されている写真データを収集し、写真データ格納部１３に格納する（ステップＳ１０１）。写真データ格納部１３に格納される写真データは、２次元画像データ及びメタデータの両方を含んでいてもよいが、メタデータのみを収集してもよく、さらには、メタデータのうちの必要な情報（例えば、ユーザＩＤ、撮影日時情報、撮影位置情報）のみを選択的に収集してもよい。

次に、位置情報処理装置１０の立ち寄り地情報抽出部１４は、写真データ格納部１３に格納されている多数の写真データの撮影位置情報を利用して、立ち寄り地情報の抽出を行う（ステップＳ１０２）。上述のように、立ち寄り地情報の抽出には、例えば、非特許文献１に開示されているmean-shiftを利用したクラスタリングの手法を用いることが可能である。mean-shiftを利用したクラスタリングの手法によれば、撮影位置情報の密度が高い位置が極大値として得られ、この極大値を示す位置を中心とする所定範囲（クラスタ）が立ち寄り地に対応している。

ここで簡単なモデルとして、ステップＳ１０２において、京都市内で撮影された多数の写真データの撮影位置情報から、「Ａ．京都駅」、「Ｂ．二条城」、「Ｃ．清水寺」、「Ｄ．銀閣寺」、「Ｅ．金閣寺」、「Ｆ．二条駅」の６地点が立ち寄り地として抽出された場合を想定する。

次に、位置情報処理装置１０の地点間リンク抽出部１５は、ステップＳ１０２で抽出された各立ち寄り地のリンクを抽出する（ステップＳ１０３）。リンク抽出条件としては、例えば、同一ユーザが１２時間以内に異なるクラスタで次の写真を撮影した場合、これらのクラスタ間にリンクが存在すると定義することが可能である。また、クラスタ間のリンクは指向性を有している。

ここでは、図３においてグラフ化されているように、ステップＳ１０３において、「Ａ．京都駅」と「Ｂ．二条城」との間の双方向リンク、「Ｂ．二条城」から「Ｃ．清水寺」への片方向リンク、「Ｃ．清水寺」から「Ａ．京都駅」への片方向リンク、「Ｃ．清水寺」から「Ｄ．清水寺」への片方向リンク、「Ｄ．銀閣寺」と「Ｆ．二条駅」との間の双方向リンク、「Ｅ．金閣寺」から「Ｄ．銀閣寺」への片方向リンク、「Ｅ．金閣寺」から「Ｆ．二条駅」へ片方向リンクが抽出されたとする。

次に、位置情報処理装置１０の立ち寄り地スコア決定部１６は、ステップＳ１０３で抽出された各立ち寄り地のリンクに基づいて、各立ち寄り地のスコアを決定する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４では、「優位な立ち寄り地からリンクされている立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、各立ち寄り地のスコアを決定する計算を行う。以下では、第１実施例「基本的なスコア導出例」、第２実施例「人の遷移数を考慮にしたスコア導出例」、第３実施例「立ち寄り地のカテゴリを考慮したスコア導出例」、第４実施例「滞在時間を考慮したスコア導出例」、第５実施例「写真の撮影枚数を考慮したスコア導出例」について説明する。

＜第１実施例：基本的なスコア導出例＞
基本的なスコア導出方法は、ウェブページの重要度を決定するためのランク決定アルゴリズムを、各立ち寄り地のスコア算出に援用したものである。基本的なスコア導出方法では、例えば図３に図示されているように各立ち寄り地のリンクをグラフ化し、リンクが存在する行列成分を１、リンクが存在しない行列成分を０に設定した隣接行列を作成する。隣接行列はＮ次（Ｎは立ち寄り地の数）の正方行列で表される。図３に例示されているリンクは、下記の式（１）に示す６次の隣接行列ｍで表すことが可能である。

さらに、ある立ち寄り地を基点として他の立ち寄り地に向けて複数の立ち寄り地へリンクがつながっている場合には、その立ち寄り地を基点とするリンク成分の総和が１となるよう、他の立ち寄り地に向かうリンク成分を等分する。例えば図３では、立ち寄り地Ｂを基点として、２つの立ち寄り地Ａ、Ｃに対してそれぞれリンクがつながっている。この場合、立ち寄り地Ｂを基点とするリンクには、数値１をリンク数２で等分した１／２ずつが割り当てられる。なお、この考え方を上記の式（１）の隣接行列ｍに適用すると、隣接行列ｍは下記の式（２）のような各列の総和が１となる行列Ｍに変更される。

次に、立ち寄り地スコア決定部１６は、上記の式（２）の行列Ｍを用いて、下記の式（３）のスコア導出式によって各立ち寄り地のスコアを算出する。

なお、上記の式（３）の導出式において、ベクトルＲは立ち寄り地の数Ｎ（図３の例ではＮ＝６）を要素数とするベクトルであり、要素として各立ち寄り地のスコアを有する。また、αはダンピングファクターであり、任意の値（例えば、０．１５）が設定される。また、ベクトルｐは立ち寄り地の数Ｎ（図３の例ではＮ＝６）を要素数とするベクトルであり、各要素には、１／Ｎの値が設定される。

上記の式（３）の導出式１において、ベクトルＲの初期値を任意に定め（例えば（１，０，０，０，０，０）など）、算出結果を再び導出式に代入して計算する反復計算を行うと、ベクトルＲは一定の値に収束する。図３の例において、上記の式（２）の行列Ｍ、上記の式（３）の導出式を用いて計算を行うと、以下のような結果（各立ち寄り地のスコア）を得ることができる。なお、以下の結果１は、数十回から百回程度の反復計算で得られた小数第５位までの計算結果であるが、収束値により近い値を求めることも可能である。

（結果１）
「Ａ．京都駅」：０．１０４６
「Ｂ．二条城」：０．１１３９
「Ｃ．清水寺」：０．０７３４
「Ｄ．銀閣寺」：０．３４９９
「Ｅ．金閣寺」：０．０２５
「Ｆ．二条駅」：０．３３３０

また。図４は、本発明の実施の形態における位置情報処理装置の立ち寄り地スコア決定部から出力されるスコア、立ち寄り地点名、代表写真の一例をまとめた表である。立ち寄り地スコア決定部１６から出力されたスコアは、例えば図４に示されているように、各立ち寄り地点名やその立ち寄り地において撮影された代表写真などと関連付けることが可能である。さらに、立ち寄り地スコア決定部１６から出力されるスコアに対して、立ち寄り地に関連する様々な情報（クラスタ番号、立ち寄り地周辺の地図情報、立ち寄り地の緯度及び経度など）が関連付けられてもよい。

＜第２実施例：人の遷移数を考慮にしたスコア導出例＞
また、上述の第１実施例の考え方を基本として、さらに、人（ユーザ）の遷移数を考慮したスコア導出を行うことも可能である。例えば図３では、立ち寄り地Ｂを基点として、２つの立ち寄り地Ａ、Ｃに対してそれぞれリンクがつながっているが、これは、立ち寄り地ＢからＡ又はＣへの人の遷移（移動）があったことを表しているにすぎない。しかしながら、実際には、立ち寄り地ＢからＡへの人の遷移数と、立ち寄り地ＢからＣへの人の遷移数は大きく異なっている可能性がある。第２実施例では、こうした人の遷移数を考慮して各行列成分に対してバイアスをかけ、例えば、下記の式（４）のようなＮ次（Ｎは立ち寄り地の数）の隣接行列ｍを作成することが可能である。

上記の式（４）の行列ｍでは、立ち寄り地Ｂを基点として立ち寄り地Ａ、Ｃへ遷移した人の遷移数の比率が２：１、立ち寄り地Ｃを基点として立ち寄り地Ａ、Ｄへ遷移した人の遷移数の比率が１：２、立ち寄り地Ｅを基点として立ち寄り地Ｄ、Ｆへ遷移した人の遷移数の比率が３：４の場合が反映されている。

なお、人の遷移数を考慮にしたスコア導出を行う場合、立ち寄り地スコア決定部１６は、各リンクにおける人の遷移数に関する情報を参照する必要がある。各リンクにおける人の遷移数に関する情報は、例えば、立ち寄り地スコア決定部１６が当該スコア導出の際に写真データ格納部１３に格納されている写真データから取得してもよく、あるいは、地点間リンク抽出部１５が各立ち寄り地のリンクを抽出する際に、同時に、人の遷移数もカウントし、そのカウント結果（各リンクに係る人の遷移数）を立ち寄り地スコア決定部１６に渡してもよい。

上記の式（４）の行列ｍは、第１実施例と同様に、下記の式（５）のような各列の総和が１となる行列Ｍに変更される。

次に、立ち寄り地スコア決定部１６は、上記（５）の行列Ｍを用いて、第１実施例と同様に導出式（１）を用いた反復演算を行うことで各立ち寄り地のスコアを算出する。図３の例において、上記（５）の行列Ｍ、上記の式（３）の導出式を用いて計算を行うと、以下のような結果（各立ち寄り地のスコア）が得られる。なお、以下の結果２は、小数第５位までの計算結果であり、数十回から百回程度の反復計算で容易に求められる。

（結果２）
「Ａ．京都駅」：０．１０７２
「Ｂ．二条城」：０．１１６１
「Ｃ．清水寺」：０．０５７９
「Ｄ．銀閣寺」：０．３５４９
「Ｅ．金閣寺」：０．０２５
「Ｆ．二条駅」：０．３３８８

＜第３実施例：立ち寄り地のカテゴリを考慮したスコア導出例＞
また、上述の第１実施例の考え方を基本として、さらに、立ち寄り地のカテゴリを考慮したスコア導出を行うことも可能である。

第１実施例では、各立ち寄り地が有する特徴については考慮されていない。例えば、立ち寄り地が駅の場合には、その場所は観光客にとって単なる通過地点に過ぎず、観光地としては重要ではないかもしれない。また、立ち寄り地が特定の施設などが存在する観光地である場合には、観光客は、似たような施設が存在する近隣の場所に行くことを望んでいるかもしれず、また、似たような施設を巡る観光ルートを実際に移動するかもしれない。

このような考えをスコア導出に反映させるため、第３実施例では、立ち寄り地のカテゴリの設定を行うとともに、「同一カテゴリに属する立ち寄り地からリンクされている立ち寄り地は優位である」という概念に基づいて、各立ち寄り地のスコアを決定する計算を行う。具体的には、立ち寄り地のスコアに対して加算するバイアス値（ダンピングファクター）がカテゴリを反映するよう制御し、例えば、上記の式（３）の導出式の最終項に含まれているベクトルｐに、下記の式（６）を用いることで各立ち寄り地のスコアを算出する。

なお、上記の式（６）のｐｉは、ベクトルｐのｉ番目の要素（各立ち寄り地に対応）を表し、ある特定のカテゴリＴｊに属している場合には、カテゴリＴｊに対応する値１／ｔｊ設定され、ある特定のカテゴリＴｊに属していない場合には、０が設定されることを示している。

各立ち寄り地に係るカテゴリは、本発明に係る処理を行うオペレータが任意に設定可能である。例えば、カテゴリを観光地と非観光地などのように分けてもよく、あるいは、さらに観光地を、美術館、寺、神社、遺跡、自然など様々なジャンルに分けてもよい。また、上記の式（６）では、ある単一のカテゴリに属しているか否かに応じて、同一のバイアス値を加算するか否かを定めているが、複数のカテゴリのいずれに属するかに応じて異なるバイアス値が加算されるようにしてもよい。

図３の例において、「寺」のカテゴリに対してバイアス値を加算し、その他のカテゴリについてはバイアス値の加算を行わないようにした場合には、「Ｃ．清水寺」、「Ｄ．銀閣寺」、「Ｅ．金閣寺」に対するバイアス値を１／３（Ｔｊ＝３）に設定し、その他の立ち寄り地に対するバイアス値を０に設定することが可能である。この場合、上記の式（２）の行列Ｍ、上記の式（３）の導出式、上記の式（６）を組み合わせて計算を行うと、以下のような結果（各立ち寄り地のスコア）が得られる。なお、以下の結果は、数十回から百回程度の反復計算で得られた小数第５位までの計算結果であるが、収束値により近い値を求めることも可能である。

（結果３）
「Ａ．京都駅」：０．０４３７
「Ｂ．二条城」：０．０３７２
「Ｃ．清水寺」：０．０６５８
「Ｄ．銀閣寺」：０．４２２６
「Ｅ．金閣寺」：０．０５
「Ｆ．二条駅」：０．３８０５

＜第４実施例：滞在時間を考慮したスコア導出例＞
また、上述の第１実施例の考え方を基本として、さらに、ユーザの立ち寄り地の滞在時間を考慮したスコア導出を行うことも可能である。

第１実施例では、ユーザの各立ち寄り地における滞在時間については考慮されていない。例えば、立ち寄り地が駅の場合には、その場所は観光客にとって単なる通過地点に過ぎず、滞在時間が短いかもしれない。一方、立ち寄り地が特定の施設などが存在する観光地である場合には、観光客は、その観光地に長時間滞在するかもしれない。

このような考えをスコア導出に反映させるため、第４実施例では、「滞在時間の長い立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、各立ち寄り地のスコアを決定する計算を行う。具体的には、立ち寄り地のスコアに対して加算するバイアス値（ダンピングファクター）が、滞在時間の長い立ち寄り地ほど大きくなるよう制御し、例えば、下記の式（７）のような導出式によって各立ち寄り地のスコアを算出する。

なお、上記の式（７）のｐｉは、ベクトルｐのｉ番目の要素（各立ち寄り地に対応）を表し、ｆ（τｉ）は、例えば、各立ち寄り地に滞在したユーザの平均滞在時間τｉに依存した関数である。このように、各立ち寄り地に滞在したユーザの平均滞在時間τｉに依存した関数ｆを設定することで、平均滞在時間の長い立ち寄り地ほどバイアス値を大きく設定することが可能となる。最も単純な例では、各立ち寄り地の平均滞在時間に比例したバイアス値を設定することで、第３実施例の目的が達成できる。なお、関数ｆは、例えば、指数分布から得られる確率分布関数で記述されてもよい。

例えば図３において、「Ａ．京都駅」の平均滞在時間が１０分、「Ｂ．二条城」の平均滞在時間が４０分、「Ｃ．清水寺」の平均滞在時間が７０分、「Ｄ．銀閣寺」の平均滞在時間が９０分、「Ｅ．金閣寺」の平均滞在時間が８０分、「Ｆ．二条駅」の平均滞在時間が１０分である場合、これらの平均滞在時間の比率に依存したバイアス値を設定して、上記の行列Ｍ及び導出式２を用いて計算を行うと、以下のような結果が得られる。なお、以下の結果は、数十回から百回程度の反復計算で得られた小数第５位までの計算結果であるが、収束値により近い値を求めることも可能である。

（結果４）
「Ａ．京都駅」：０．０６５９
「Ｂ．二条城」：０．０７６０
「Ｃ．清水寺」：０．０６７３
「Ｄ．銀閣寺」：０．３９３９
「Ｅ．金閣寺」：０．０４
「Ｆ．二条駅」：０．３５６８

＜第５実施例：写真の撮影枚数を考慮したスコア導出例＞
また、上述の第１実施例の考え方を基本として、さらに、ユーザの立ち寄り地における写真の撮影枚数を考慮したスコア導出を行うことも可能である。第５実施例では、「撮影された写真の枚数が多い立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、各立ち寄り地のスコアを決定する計算を行う。なお、第５実施例のスコア導出方法は、上述した第４実施例のスコア導出方法と同様であり、第４実施例における「滞在時間」を「写真の撮影枚数」と読み替えればよい。

また、位置情報処理装置１０の観光コース作成部１７は、ステップＳ１０４で決定された各立ち寄り地のスコアに基づいて、複数の立ち寄り地を経由する観光コース（複数の立ち寄り地の少なくとも２カ所以上を含む旅行ルート）を作成することが可能である（ステップＳ１０５）。

最も単純な例としては、観光コース作成部１７は、第１実施例で得られたスコアを参照して、所定値以上のスコアを有する立ち寄り地を抽出し、これらの立ち寄り地を結ぶ距離又は移動時間が最短となる経路を計算することで典型的な観光コースを作成することが可能である。また、第２実施例で得られたスコアを参照することで、人の流れを考慮したより典型的な観光コースを作成することが可能である。また、第３実施例で得られたスコアを参照することで、同一カテゴリを結ぶリンクを考慮した観光コースを作成することが可能である。また、第４実施例又は第５実施例で得られたスコアを参照することで、見どころが多く、滞在時間が長くなったり写真の撮影枚数が多くなったりする立ち寄り地を優位に設定した観光コースを作成することが可能である。

また、所定値以上のスコアを有する立ち寄り地は、基本的に典型的な観光地を含むことを考慮し、所定の範囲内のスコアや所定値以下のスコアを有する立ち寄り地を適宜抽出することで、典型的な観光地以外の地点が含まれるように観光コースを作成してもよい。

本発明は、特に、多数の写真データの撮影位置情報から抽出される各立ち寄り地の評価を行えるという効果、各立ち寄り地を結ぶ観光コースを作成できるという効果を有し、写真データの撮影位置情報に係る処理を行って、立ち寄り地を評価する有意な情報を生成する技術に適用可能である。

１ 写真データサーバ
５ ネットワーク（インターネット）
１０ 位置情報処理装置
１１ 通信インタフェース
１２ 写真データ収集部
１３ 写真データ格納部
１４ 立ち寄り地情報抽出部
１５ 地点間リンク抽出部
１６ 立ち寄り地スコア決定部
１７ 観光コース作成部

Claims (10)

1. 複数のユーザによって撮影された写真データの撮影位置を示す撮影位置情報に係る処理を行う位置情報処理装置であって、
   前記複数のユーザのそれぞれにより撮影された前記写真データの撮影位置を示す撮影位置情報から特定される複数の立ち寄り地に関して、前記撮影位置情報から特定される前記複数のユーザによる前記複数の立ち寄り地間の移動を、前記複数の立ち寄り地間のリンクとして抽出する地点間リンク抽出部と、
   前記複数の立ち寄り地間のリンクに基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関するスコアを決定する立ち寄り地スコア決定部とを、
   有する位置情報処理装置。
2. 前記立ち寄り地スコアリング部は、「優位な立ち寄り地からリンクされている立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関する前記スコアを決定する請求項１に記載の位置情報処理装置。
3. 前記複数の立ち寄り地間のリンクをグラフ化し、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに割り当てた値を前記リンクに沿って移動させる反復計算を行うことで得られる前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関する収束値を前記スコアとする請求項２に記載の位置情報処理装置。
4. 前記立ち寄り地スコアリング部は、さらに、「人の遷移数が多いリンクによってリンクされている立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関する前記スコアを決定する請求項２又は３に記載の位置情報処理装置。
5. 前記立ち寄り地スコアリング部は、さらに、「同一カテゴリに属する立ち寄り地からリンクされている立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関する前記スコアを決定する請求項２又は３に記載の位置情報処理装置。
6. 前記立ち寄り地スコアリング部は、さらに、「滞在時間の長い立ち寄り地、又は、写真の撮影枚数が多い立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関する前記スコアを決定する請求項２又は３に記載の位置情報処理装置。
7. 前記写真データの撮影位置を示す前記撮影位置情報を、インターネット上で写真共有サービスを提供する写真データサーバから収集する写真データ収集部を更に有する請求項１から６のいずれか１つに記載の位置情報処理装置。
8. 前記写真データ収集部は、所定の期間及び／又は所定のエリアで撮影された前記写真データの撮影位置を示す前記撮影位置情報を収集する請求項７に記載の位置情報処理装置。
9. 前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関するスコアに基づいて、前記複数の立ち寄り地の少なくとも２カ所以上を含む観光コースを作成する観光コース作成部を更に有する請求項１から８のいずれか１つに記載の位置情報処理装置。
10. 複数のユーザによって撮影された写真データの撮影位置を示す撮影位置情報に係る処理を行う位置情報処理方法であって、
    前記複数のユーザのそれぞれにより撮影された前記写真データの撮影位置を示す撮影位置情報から特定される複数の立ち寄り地に関して、前記撮影位置情報から特定される前記複数のユーザによる前記複数の立ち寄り地間の移動を、前記複数の立ち寄り地間のリンクとして抽出する地点間リンク抽出ステップと、
    前記複数の立ち寄り地間のリンクに基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関するスコアを決定する立ち寄り地スコア決定ステップとを、
    有する位置情報処理方法。
    

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