JP2016162399A - User attribute estimation device, user attribute estimation system, portable terminal, and user attribute estimation method - Google Patents

User attribute estimation device, user attribute estimation system, portable terminal, and user attribute estimation method Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To improve the estimation accuracy of the attribute information of a user.SOLUTION: A user attribute estimation device 2 includes: an attribute information storage part 20 for storing the attribute information of a user; a terminal information reception part 21 for receiving terminal information related to a portable terminal 1b or the user of the portable terminal 1b and proximity terminal information related to a portable terminal 1a in close proximity to the portable terminal 1b or the user of the portable terminal 1a from the portable terminal 1b; an extraction part 22 for extracting the attribute information of the user of the portable terminal 1a indicated by the proximity terminal information received by the terminal information reception part 21 from the attribute information storage part 20; and an attribute estimation part 23 for estimating the attribute information of the user of the portable terminal 1b indicated by the terminal information received by the terminal information reception part 21 on the basis of the attribute information of the user of the portable terminal 1a extracted by the extraction part 22, and for storing the attribute information in the attribute information storage part 20.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、ユーザの属性情報を推定するユーザ属性推定装置、ユーザ属性推定システム、携帯端末及びユーザ属性推定方法に関する。   The present invention relates to a user attribute estimation device, a user attribute estimation system, a mobile terminal, and a user attribute estimation method for estimating user attribute information.

従来、ユーザの趣味嗜好等に応じた推薦(レコメンド)情報を配信するレコメンドシステムが知られている。例えば、下記特許文献1に記載の情報配信システムでは、携帯端末の行動履歴に基づいて携帯端末のユーザの属性情報を推定し、推定されたユーザの属性情報に基づいて携帯端末に配信する情報を選択することが開示されている。   2. Description of the Related Art Conventionally, a recommendation system that distributes recommendation information according to a user's hobbies and preferences is known. For example, in the information distribution system described in Patent Document 1 below, attribute information of a user of a mobile terminal is estimated based on the action history of the mobile terminal, and information to be distributed to the mobile terminal is based on the estimated attribute information of the user. The selection is disclosed.

特開2010−262482号公報JP 2010-262482 A

しかしながら、上記情報配信システムにおいて、例えば当該システムに新規に参加した携帯端末は、行動履歴が無い、あるいは行動履歴の情報量が少ない。そのような行動履歴に基づいてユーザの属性情報を推定する場合、ユーザの属性情報の推定精度が低くなるという問題がある。そして、上記情報配信システムではユーザの属性情報に基づいて配信する情報が選択されるため、ユーザの属性情報の推定精度が低いと、当該ユーザに対して適切なレコメンド情報を配信することができないおそれがある。   However, in the information distribution system, for example, a mobile terminal newly participating in the system does not have an action history or has a small amount of action history information. When estimating user attribute information based on such behavior history, there is a problem that the accuracy of estimating the user attribute information is lowered. Since the information distribution system selects information to be distributed based on the user attribute information, if the accuracy of the user attribute information estimation is low, appropriate recommendation information may not be distributed to the user. There is.

そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができるユーザ属性推定装置、ユーザ属性推定システム、携帯端末及びユーザ属性推定方法を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention has been made in view of such problems, and provides a user attribute estimation device, a user attribute estimation system, a mobile terminal, and a user attribute estimation method that can improve the estimation accuracy of user attribute information. The purpose is to do.

上記課題を解決するため、本発明のユーザ属性推定装置は、ユーザの属性情報を格納する格納手段と、携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する端末情報と、当該携帯端末に近接する他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、当該携帯端末から受信する端末情報受信手段と、端末情報受信手段によって受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報を格納手段から抽出する抽出手段と、端末情報受信手段によって受信された端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報を、抽出手段によって抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定し、格納手段に格納する属性推定手段と、を備える。   In order to solve the above-described problem, a user attribute estimation device according to the present invention includes a storage unit that stores user attribute information, terminal information related to the user of the mobile terminal or the mobile terminal, and another mobile terminal that is close to the mobile terminal. Terminal information receiving means for receiving from the mobile terminal the proximity terminal information related to the proximity terminal or the user of the proximity terminal, and the attribute information of the user of the proximity terminal indicated by the proximity terminal information received by the terminal information receiving means The attribute information of the user of the portable terminal indicated by the terminal information received by the extraction means extracted from the storage means and the terminal information receiving means is estimated and stored based on the attribute information of the user of the neighboring terminal extracted by the extraction means Attribute estimation means stored in the means.

このようなユーザ属性推定装置によれば、まず、端末情報受信手段により、携帯端末から端末情報と近接端末情報とが受信される。次に、抽出手段により、受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報が、格納手段から抽出される。次に、属性推定手段により、受信された端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報が、抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定され、格納手段に格納される。一般的に、近接する携帯端末のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置は、上記構成を採ることで、近接端末のユーザの属性情報に基づいて携帯端末のユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末のユーザと親密な関係にある近接端末のユーザの属性情報に基づいて、携帯端末のユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。   According to such a user attribute estimation device, first, terminal information and proximity terminal information are received from the mobile terminal by the terminal information receiving means. Next, the attribute information of the user of the proximity terminal indicated by the received proximity terminal information is extracted from the storage means by the extraction means. Next, attribute information of the user of the portable terminal indicated by the received terminal information is estimated by the attribute estimation unit based on the extracted attribute information of the user of the proximity terminal and stored in the storage unit. In general, users of mobile terminals that are close to each other have an intimate relationship. In many cases, the attribute information between users who are intimate relations are identical or similar. By adopting the above configuration, the user attribute estimation device can estimate the attribute information of the user of the portable terminal based on the attribute information of the user of the proximity terminal. For example, even when there is no information such as an action history related to the mobile terminal or the user of the mobile terminal or the amount of information is small, the mobile terminal is based on the attribute information of the user of the proximity terminal that is intimately related to the user of the mobile terminal The user's attribute information can be estimated with higher accuracy. That is, the user attribute estimation device can improve the estimation accuracy of user attribute information.

また、本発明のユーザ属性推定装置において、属性推定手段は、近接端末のユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末のユーザとの関係性情報に基づいて推定することとしてもよい。かかる構成を採れば、近接端末のユーザと携帯端末のユーザとの関係性にさらに基づいて、携帯端末のユーザの属性情報を推定することができるため、ユーザの属性情報の推定精度をより向上することができる。   Moreover, in the user attribute estimation apparatus of this invention, an attribute estimation means is good also as estimating based on the relationship information of the said user and user of a portable terminal contained in the attribute information of the user of a proximity terminal. With this configuration, the attribute information of the user of the mobile terminal can be estimated further based on the relationship between the user of the proximity terminal and the user of the mobile terminal, so that the accuracy of estimating the attribute information of the user is further improved. be able to.

また、本発明のユーザ属性推定装置において、属性推定手段は、近接端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報に基づいて、携帯端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報を推定することとしてもよい。かかる構成を採れば、例えば、近接端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報を利用することで、携帯端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報をより精度良く推定することができる。また、例えば、携帯端末が位置情報を取得する機能を備えていない場合でも、近接端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報を利用することで、携帯端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報を推定することができる。それにより、位置情報を取得する機能を備えていない携帯端末でも、位置情報を利用したサービスの提供を受けることができる。   In the user attribute estimation device of the present invention, the attribute estimation means may estimate the position information included in the user terminal attribute information based on the position information included in the user attribute information of the proximity terminal. Good. With this configuration, for example, the position information included in the attribute information of the user of the mobile terminal can be estimated with higher accuracy by using the position information included in the attribute information of the user of the proximity terminal. In addition, for example, even when the mobile terminal does not have a function of acquiring position information, the position information included in the attribute information of the user of the mobile terminal can be obtained by using the position information included in the attribute information of the user of the proximity terminal. Can be estimated. Thereby, even a mobile terminal that does not have a function of acquiring position information can receive a service using the position information.

また、本発明のユーザ属性推定装置において、属性推定手段によって推定された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、をさらに備えることとしてもよい。かかる構成を採れば、精度良く推定された携帯端末のユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。   Further, in the user attribute estimation device of the present invention, a context estimation unit that estimates a context based on attribute information estimated by the attribute estimation unit, a processing unit that performs processing based on the context estimated by the context estimation unit, May be further provided. By adopting such a configuration, the context is estimated based on the attribute information of the user of the mobile terminal estimated with high accuracy, and thus the context is estimated with high accuracy. And since a process is performed based on the accurately estimated context, for example, a process more useful to the user is performed, so that convenience for the user is improved.

また、上記課題を解決するため、本発明のユーザ属性推定システムは、携帯端末とユーザ属性推定装置とを含むユーザ属性推定システムであって、携帯端末は、他の携帯端末の近接を検知する検知手段と、当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、検知手段によって検知された他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信手段と、当該携帯端末のユーザの属性情報をユーザ属性推定装置から受信する属性情報受信手段と、を備え、ユーザ属性推定装置は、ユーザの属性情報を格納する格納手段と、自端末情報と近接端末情報とを携帯端末から受信する端末情報受信手段と、端末情報受信手段によって受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報を格納手段から抽出する抽出手段と、端末情報受信手段によって受信された自端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報を、抽出手段によって抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定する属性推定手段と、属性推定手段によって推定された携帯端末のユーザの属性情報を当該携帯端末に送信する属性情報送信手段と、を備える。   Moreover, in order to solve the said subject, the user attribute estimation system of this invention is a user attribute estimation system containing a portable terminal and a user attribute estimation apparatus, Comprising: A portable terminal detects the proximity | contact of another portable terminal Means, the mobile terminal or the mobile terminal user's own terminal information, and the proximity terminal that is another mobile terminal detected by the detection means or the proximity terminal information related to the user of the mobile terminal in the user attribute estimation device. Terminal information transmitting means for transmitting, and attribute information receiving means for receiving the attribute information of the user of the mobile terminal from the user attribute estimating apparatus, the user attribute estimating apparatus, storage means for storing the user attribute information, The terminal information receiving means for receiving the local terminal information and the proximity terminal information from the mobile terminal, and the proximity indicated by the proximity terminal information received by the terminal information receiving means The extraction means for extracting the attribute information of the terminal user from the storage means, and the user attribute information of the portable terminal indicated by the own terminal information received by the terminal information receiving means, the user attributes of the neighboring terminal extracted by the extraction means Attribute estimation means for estimating based on information, and attribute information transmission means for transmitting attribute information of the user of the portable terminal estimated by the attribute estimation means to the portable terminal.

このようなユーザ属性推定システムによれば、まず、携帯端末の検知手段により、他の携帯端末(近接端末)の近接が検知される。次に、携帯端末の端末情報送信手段により、自端末情報と近接端末情報とがユーザ属性推定装置に送信される。次に、ユーザ属性推定装置の端末情報受信手段により、自端末情報と近接端末情報とが携帯端末から受信される。次に、ユーザ属性推定装置の抽出手段により、受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報が格納手段から抽出される。次に、ユーザ属性推定装置の属性推定手段により、受信された自端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報が、抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定される。次に、ユーザ属性推定装置の属性情報送信手段により、推定された携帯端末のユーザの属性情報が当該携帯端末に送信される。次に、携帯端末の属性情報受信手段により、当該携帯端末のユーザの属性情報がユーザ属性推定装置から受信される。一般的に、近接する携帯端末のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置は、上記構成を採ることで、近接端末のユーザの属性情報に基づいて携帯端末のユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末のユーザと親密な関係にある近接端末のユーザの属性情報に基づいて、携帯端末のユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。また、携帯端末は、自端末情報と近接端末情報とをユーザ属性推定装置に送信するだけで、ユーザ属性推定装置から精度良く推定された携帯端末のユーザの属性情報を受信(取得)することができる。   According to such a user attribute estimation system, first, the proximity of another mobile terminal (proximity terminal) is detected by the detection means of the mobile terminal. Next, the terminal information transmitting means of the portable terminal transmits the local terminal information and the proximity terminal information to the user attribute estimation device. Next, the terminal information receiving unit of the user attribute estimation device receives the local terminal information and the proximity terminal information from the portable terminal. Next, the attribute information of the user of the proximity terminal indicated by the received proximity terminal information is extracted from the storage means by the extraction means of the user attribute estimation device. Next, the attribute estimation means of the user attribute estimation device estimates the attribute information of the user of the portable terminal indicated by the received own terminal information based on the extracted attribute information of the user of the proximity terminal. Next, the attribute information transmitting means of the user attribute estimation device transmits the estimated attribute information of the user of the mobile terminal to the mobile terminal. Next, the attribute information receiving unit of the mobile terminal receives the attribute information of the user of the mobile terminal from the user attribute estimation device. In general, users of mobile terminals that are close to each other have an intimate relationship. In many cases, the attribute information between users who are intimate relations are identical or similar. By adopting the above configuration, the user attribute estimation device can estimate the attribute information of the user of the portable terminal based on the attribute information of the user of the proximity terminal. For example, even when there is no information such as an action history related to the mobile terminal or the user of the mobile terminal or the amount of information is small, the mobile terminal is based on the attribute information of the user of the proximity terminal that is intimately related to the user of the mobile terminal The user's attribute information can be estimated with higher accuracy. That is, the user attribute estimation device can improve the estimation accuracy of user attribute information. In addition, the mobile terminal can receive (acquire) the attribute information of the user of the mobile terminal accurately estimated from the user attribute estimation device simply by transmitting the terminal information and the proximity terminal information to the user attribute estimation device. it can.

また、本発明のユーザ属性推定システムにおいて、携帯端末は、属性情報受信手段によって受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、をさらに備えることとしてもよい。かかる構成を採れば、ユーザ属性推定装置によって精度良く推定された携帯端末のユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。   In the user attribute estimation system of the present invention, the portable terminal performs a context estimation unit that estimates a context based on attribute information received by the attribute information reception unit, and a process based on the context estimated by the context estimation unit. Processing means to perform may be further provided. With this configuration, the context is estimated with high accuracy because the context is estimated based on the user attribute information of the mobile terminal estimated with high accuracy by the user attribute estimation device. And since a process is performed based on the accurately estimated context, for example, a process more useful to the user is performed, so that convenience for the user is improved.

また、上記課題を解決するため、本発明の携帯端末は、他の携帯端末の近接を検知する検知手段と、当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、検知手段によって検知された他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信手段と、端末情報送信手段による自端末情報と近接端末情報との送信の応答としてユーザ属性推定装置から、当該近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定された、当該自端末情報が示す当該携帯端末のユーザの属性情報を受信する属性情報受信手段と、属性情報受信手段によって受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、を備える。   Moreover, in order to solve the said subject, the portable terminal of this invention was detected by the detection means which detects the proximity of another portable terminal, the own terminal information regarding the said portable terminal or the user of the said portable terminal, and the detection means. Proximity terminal that is another portable terminal or proximity terminal information related to the user of the proximity terminal is transmitted to the user attribute estimation device, and the terminal information transmission means transmits the own terminal information and the proximity terminal information. Attribute information receiving means for receiving, from the user attribute estimation device, the attribute information of the user of the portable terminal indicated by the own terminal information, which is estimated based on the attribute information of the user of the neighboring terminal indicated by the neighboring terminal information. , Context estimation means for estimating the context based on the attribute information received by the attribute information reception means, and context estimation means Comprising a processing unit that performs processing based on the context which is, the.

このような携帯端末によれば、まず、検知手段により、他の携帯端末(近接端末)の近接が検知される。次に、端末情報送信手段により、自端末情報と近接端末情報とがユーザ属性推定装置に送信される。次に、属性情報受信手段により、自端末情報と近接端末情報との送信の応答としてユーザ属性推定装置から、当該近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定された、当該自端末情報が示す当該携帯端末のユーザの属性情報が受信される。次に、コンテキスト推定手段により、受信された属性情報に基づいてコンテキストが推定される。次に、処理手段により、推定されたコンテキストに基づいた処理が行われる。一般的に、近接する携帯端末のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置は、近接端末のユーザの属性情報に基づいて携帯端末のユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末のユーザと親密な関係にある近接端末のユーザの属性情報に基づいて、携帯端末のユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。そして、携帯端末は、上記構成を採ることで、自端末情報と近接端末情報とをユーザ属性推定装置に送信するだけで、ユーザ属性推定装置から精度良く推定された携帯端末のユーザの属性情報を受信(取得)することができる。さらに、携帯端末においては、精度良く推定された携帯端末のユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。   According to such a portable terminal, first, the proximity of another portable terminal (proximity terminal) is detected by the detection means. Next, the terminal information transmitting means transmits the local terminal information and the proximity terminal information to the user attribute estimation device. Next, the attribute information receiving unit estimates the user's own information estimated from the user attribute estimation device based on the attribute information of the user of the neighboring terminal indicated by the neighboring terminal information as a response to the transmission of the own terminal information and the neighboring terminal information. The attribute information of the user of the portable terminal indicated by the terminal information is received. Next, the context is estimated by the context estimation unit based on the received attribute information. Next, processing based on the estimated context is performed by the processing means. In general, users of mobile terminals that are close to each other have an intimate relationship. In many cases, the attribute information between users who are intimate relations are identical or similar. The user attribute estimation device can estimate the attribute information of the user of the mobile terminal based on the attribute information of the user of the proximity terminal. For example, even when there is no information such as an action history related to the mobile terminal or the user of the mobile terminal or the amount of information is small, the mobile terminal is based on the attribute information of the user of the proximity terminal that is intimately related to the user of the mobile terminal The user's attribute information can be estimated with higher accuracy. That is, the user attribute estimation device can improve the estimation accuracy of user attribute information. Then, the portable terminal adopts the above configuration, and simply transmits the user terminal information and the proximity terminal information to the user attribute estimation device, and the user attribute information of the portable terminal accurately estimated from the user attribute estimation device can be obtained. Can be received (acquired). Further, in the mobile terminal, the context is estimated based on the attribute information of the user of the mobile terminal estimated with high accuracy, and thus the context is estimated with high accuracy. And since a process is performed based on the accurately estimated context, for example, a process more useful to the user is performed, so that convenience for the user is improved.

ところで、本発明は、上記のようにユーザ属性推定装置及びユーザ属性推定システムの発明として記述できる他に、以下のようにユーザ属性推定方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。   By the way, the present invention can be described as an invention of a user attribute estimation apparatus and a user attribute estimation system as described above, and can also be described as an invention of a user attribute estimation method as follows. This is substantially the same invention only in different categories, and has the same operations and effects.

すなわち、本発明に係るユーザ属性推定方法は、ユーザの属性情報を格納する格納手段を備えるユーザ属性推定装置により実行されるユーザ属性推定方法であって、携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する端末情報と、当該携帯端末に近接する他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、当該携帯端末から受信する端末情報受信ステップと、端末情報受信ステップにおいて受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報を格納手段から抽出する抽出ステップと、端末情報受信ステップにおいて受信された端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報を、抽出ステップにおいて抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定し、格納手段に格納する属性推定ステップと、を含む。   That is, the user attribute estimation method according to the present invention is a user attribute estimation method executed by a user attribute estimation device including storage means for storing user attribute information, and includes terminal information related to a mobile terminal or a user of the mobile terminal. And the proximity information received in the terminal information receiving step and the terminal information receiving step of receiving from the mobile terminal the proximity terminal information related to the proximity terminal which is another mobile terminal close to the mobile terminal or the user of the proximity terminal The extraction step of extracting the attribute information of the user of the proximity terminal indicated by the terminal information from the storage means, and the proximity terminal extracted in the extraction step of the attribute information of the user of the portable terminal indicated by the terminal information received in the terminal information reception step An attribute estimation step of estimating based on the attribute information of the user and storing in the storage means

また、本発明に係るユーザ属性推定方法は、携帯端末と、ユーザの属性情報を格納する格納手段を備えるユーザ属性推定装置とを含むユーザ属性推定システムにより実行されるユーザ属性推定方法であって、携帯端末が、他の携帯端末の近接を検知する検知ステップと、携帯端末が、当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、検知ステップにおいて検知された他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信ステップと、ユーザ属性推定装置が、自端末情報と近接端末情報とを携帯端末から受信する端末情報受信ステップと、ユーザ属性推定装置が、端末情報受信ステップにおいて受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報を格納手段から抽出する抽出ステップと、ユーザ属性推定装置が、端末情報受信ステップにおいて受信された自端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報を、抽出ステップにおいて抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定する属性推定ステップと、ユーザ属性推定装置が、属性推定ステップにおいて推定された携帯端末のユーザの属性情報を当該携帯端末に送信する属性情報送信ステップと、携帯端末が、当該携帯端末のユーザの属性情報をユーザ属性推定装置から受信する属性情報受信ステップと、を含む。   Moreover, the user attribute estimation method according to the present invention is a user attribute estimation method executed by a user attribute estimation system including a mobile terminal and a user attribute estimation device including a storage unit that stores user attribute information. A detection step in which the mobile terminal detects the proximity of another mobile terminal, the mobile terminal is a mobile terminal or local terminal information relating to the user of the mobile terminal, and a proximity terminal that is another mobile terminal detected in the detection step Alternatively, a terminal information transmission step for transmitting proximity terminal information related to a user of the proximity terminal to the user attribute estimation device, and a terminal information reception step for the user attribute estimation device to receive the local terminal information and the proximity terminal information from the portable terminal. And the user attribute estimation device receives the attribute information of the user of the proximity terminal indicated by the proximity terminal information received in the terminal information reception step. Extracting from the storage means, and the user attribute estimating device uses the attribute information of the user of the portable terminal indicated by the own terminal information received in the terminal information receiving step, and the attribute of the user of the neighboring terminal extracted in the extracting step An attribute estimation step that estimates based on information, an attribute information transmission step in which the user attribute estimation device transmits attribute information of the user of the mobile terminal estimated in the attribute estimation step to the mobile terminal, and the mobile terminal Receiving attribute information of the user of the terminal from the user attribute estimation device.

また、本発明に係るユーザ属性推定方法は、携帯端末により実行されるユーザ属性推定方法であって、他の携帯端末の近接を検知する検知ステップと、当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、検知ステップにおいて検知された他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信ステップと、端末情報送信ステップにおける自端末情報と近接端末情報との送信の応答としてユーザ属性推定装置から、当該近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定された、当該自端末情報が示す当該携帯端末のユーザの属性情報を受信する属性情報受信ステップと、属性情報受信ステップにおいて受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定ステップと、コンテキスト推定ステップにおいて推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理ステップと、を含む。   The user attribute estimation method according to the present invention is a user attribute estimation method executed by a mobile terminal, and includes a detection step of detecting the proximity of another mobile terminal and the mobile terminal or the user of the mobile terminal. The terminal information and the terminal information transmission step for transmitting to the user attribute estimation device, the proximity terminal information regarding the proximity terminal which is another portable terminal detected in the detection step or the user of the proximity terminal, and the terminal information transmission step As a response to the transmission of the terminal information and the proximity terminal information, the user attribute estimation device estimates the user terminal of the mobile terminal indicated by the self terminal information, based on the attribute information of the user of the proximity terminal indicated by the proximity terminal information. Attribute information receiving step for receiving attribute information and context information based on the attribute information received in the attribute information receiving step. Includes a context estimation step of estimating bets, a processing step of performing processing based on the estimated context in the context estimating step.

本発明によれば、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。   According to the present invention, it is possible to improve the estimation accuracy of user attribute information.

本発明の実施形態に係るユーザ属性推定システムの概念図である。It is a conceptual diagram of the user attribute estimation system which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る携帯端末及びユーザ属性推定装置のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of the portable terminal and user attribute estimation apparatus which concern on embodiment of this invention. 本発明の第1実施形態に係るユーザ属性推定システムを説明する上での携帯端末及びユーザ属性推定装置の状況を説明する図である。It is a figure explaining the situation of a personal digital assistant and user attribute estimating device in explaining a user attribute estimating system concerning a 1st embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係るユーザ属性推定システムの機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the user attribute estimation system which concerns on embodiment of this invention. 属性情報格納部に格納される属性情報のテーブル例を示す図である。It is a figure which shows the example of a table of the attribute information stored in an attribute information storage part. 本発明の第1実施形態に係るユーザ属性推定システムで実行される処理(ユーザ属性推定方法)を示すシーケンスである。It is a sequence which shows the process (user attribute estimation method) performed with the user attribute estimation system which concerns on 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1実施形態に係るユーザ属性推定システムで実行される処理(レコメンド方法)を示すシーケンスである。It is a sequence which shows the process (recommendation method) performed with the user attribute estimation system which concerns on 1st Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係るユーザ属性推定システムを説明する上での携帯端末及びユーザ属性推定装置の状況を説明する図である。It is a figure explaining the condition of the portable terminal and user attribute estimation apparatus in describing the user attribute estimation system which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係るユーザ属性推定システムで実行される処理(ユーザ属性推定方法)を示すシーケンスである。It is a sequence which shows the process (user attribute estimation method) performed with the user attribute estimation system which concerns on 2nd Embodiment of this invention.

以下、図面とともに本発明によるユーザ属性推定装置、ユーザ属性推定システム、携帯端末及びユーザ属性推定方法の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。   Hereinafter, preferred embodiments of a user attribute estimation device, a user attribute estimation system, a mobile terminal, and a user attribute estimation method according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

図1は、本実施形態に係る携帯端末1及びユーザ属性推定装置2を含むユーザ属性推定システム3の概要図である。図1に示すように、ユーザ属性推定システム3は、一台以上の携帯端末(以降、総称して携帯端末1と呼ぶ)とユーザ属性推定装置2とを含んで構成される。   FIG. 1 is a schematic diagram of a user attribute estimation system 3 including a mobile terminal 1 and a user attribute estimation device 2 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the user attribute estimation system 3 includes one or more mobile terminals (hereinafter collectively referred to as a mobile terminal 1) and a user attribute estimation device 2.

携帯端末1は、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、PDA(Personal Digital Assistant)、パーソナルコンピュータ等の情報処理端末である。携帯端末1は、携帯端末1の保持者、携帯端末1の利用者、携帯端末1の契約者などであるユーザによって利用(操作)される。携帯端末1は、CPU等のハードウェアから構成されているものである。図2は、携帯端末1(及びユーザ属性推定装置2)のハードウェア構成の一例を示す図である。携帯端末1は、物理的には、図2に示すように、CPU100、主記憶装置であるRAM101及びROM102、ディスプレイ等の入出力装置103、通信モジュール104、及び補助記憶装置105などを含むコンピュータシステムとして構成されている。   The mobile terminal 1 is an information processing terminal such as a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, a PDA (Personal Digital Assistant), or a personal computer. The mobile terminal 1 is used (operated) by a user who is a holder of the mobile terminal 1, a user of the mobile terminal 1, a contractor of the mobile terminal 1, or the like. The portable terminal 1 is composed of hardware such as a CPU. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the mobile terminal 1 (and the user attribute estimation device 2). As shown in FIG. 2, the portable terminal 1 physically includes a CPU 100, a RAM 101 and a ROM 102 as main storage devices, an input / output device 103 such as a display, a communication module 104, an auxiliary storage device 105, and the like. It is configured as.

後述の図4に示す携帯端末1の各機能ブロックの機能は、図2に示すCPU100、RAM101等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、CPU100の制御のもとで入出力装置103、通信モジュール104、及び補助記憶装置105を動作させるとともに、RAM101におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。   The function of each functional block of the portable terminal 1 shown in FIG. 4 described later is the input / output device under the control of the CPU 100 by reading predetermined computer software on the hardware such as the CPU 100 and the RAM 101 shown in FIG. 103, the communication module 104, and the auxiliary storage device 105 are operated, and data is read and written in the RAM 101.

ユーザ属性推定装置2は、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、PDA等の情報処理端末である。ユーザ属性推定装置2は、CPU等のハードウェアから構成されているものである。図2は、ユーザ属性推定装置2(及び携帯端末1)のハードウェア構成の一例を示す図である。ユーザ属性推定装置2は、物理的には、図2に示すように、CPU100、主記憶装置であるRAM101及びROM102、ディスプレイ等の入出力装置103、通信モジュール104、及び補助記憶装置105などを含むコンピュータシステムとして構成されている。   The user attribute estimation device 2 is an information processing terminal such as a server computer, a personal computer, a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, or a PDA. The user attribute estimation device 2 is configured by hardware such as a CPU. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the user attribute estimation device 2 (and the mobile terminal 1). As shown in FIG. 2, the user attribute estimation device 2 physically includes a CPU 100, a RAM 101 and a ROM 102 as main storage devices, an input / output device 103 such as a display, a communication module 104, an auxiliary storage device 105, and the like. It is configured as a computer system.

後述の図4に示すユーザ属性推定装置2の各機能ブロックの機能は、図2に示すCPU100、RAM101等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、CPU100の制御のもとで入出力装置103、通信モジュール104、及び補助記憶装置105を動作させるとともに、RAM101におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。   The functions of each functional block of the user attribute estimation device 2 shown in FIG. 4 to be described later are entered under the control of the CPU 100 by reading predetermined computer software on the hardware such as the CPU 100 and the RAM 101 shown in FIG. This is realized by operating the output device 103, the communication module 104, and the auxiliary storage device 105, and reading and writing data in the RAM 101.

携帯端末1とユーザ属性推定装置2とはネットワーク等を介して互いに接続可能であり、互いにデータを送受信することで、システムとして一体となって情報処理を行う。ユーザ属性推定システム3において、ユーザ属性推定装置2は、ユーザ属性推定システム3に含まれる携帯端末1それぞれのユーザの属性情報を推定し、推定したユーザの属性情報を管理している。   The portable terminal 1 and the user attribute estimation device 2 can be connected to each other via a network or the like, and perform information processing as a system by transmitting and receiving data to and from each other. In the user attribute estimation system 3, the user attribute estimation device 2 estimates user attribute information of each mobile terminal 1 included in the user attribute estimation system 3 and manages the estimated user attribute information.

ユーザの属性情報とは、ユーザの属性(プロファイル)に関する情報であり、具体例としては、基本プロファイル、端末プロファイル、時間プロファイル、場所プロファイル、及び交友プロファイル(関係性情報)などが挙げられる。基本プロファイルとは、ユーザの名前、職業、性別、年齢、血液型、趣味、交際ステータス、及び使用可能な言語などである。端末プロファイルとは、携帯端末1の電話番号、メールアドレス、BLE(Bluetooth(登録商標) Low Energy)のMAC(Media Access Control)アドレス、及びWLAN(Wireless Local Area Network)のMACアドレスなどである。時間プロファイルとは、ユーザの休日、及び出勤曜日などである。場所プロファイルとは、ユーザの自宅(の位置情報)、勤務地(の位置情報)、自宅・勤務地間の経路(の位置情報)、自宅最寄駅(の位置情報)、最寄駅(の位置情報)、及び良く行く場所(の位置情報)などである。交友プロファイルとは、家族(に関する各種情報)、友人(に関する各種情報)、会社同僚(に関する各種情報)、及び仕事関係(に関する各種情報)などである。   User attribute information is information related to user attributes (profiles), and specific examples include a basic profile, a terminal profile, a time profile, a location profile, and a friendship profile (relationship information). The basic profile includes a user's name, occupation, gender, age, blood type, hobbies, dating status, and usable languages. The terminal profile includes a telephone number, an e-mail address, a BLE (Bluetooth (registered trademark) Low Energy) MAC (Media Access Control) address, a WLAN (Wireless Local Area Network) MAC address, and the like. The time profile is a user's holiday, work day, and the like. A location profile is a user's home (location information), work location (location information), route between home / work location (location information), home nearest station (location information), nearest station (of Position information), and frequently visited places (position information). The friend profile includes a family (various information regarding), a friend (various information regarding), a company colleague (various information regarding), and a work relationship (various information regarding).

ユーザ属性推定装置2は、管理しているユーザの属性情報を、携帯端末1に適宜送信する。そして、携帯端末1は、ユーザ属性推定装置2から受信したユーザの属性情報を利用して、携帯端末1のユーザなどに対してサービスを提供する。   The user attribute estimation device 2 appropriately transmits managed user attribute information to the mobile terminal 1. Then, the mobile terminal 1 provides a service to the user of the mobile terminal 1 using the user attribute information received from the user attribute estimation device 2.

[第1実施形態]
図3は、本発明の第1実施形態に係るユーザ属性推定システム3を説明する上での携帯端末1及びユーザ属性推定装置2の状況を説明する図である。図3に示す通り、第1実施形態に係るユーザ属性推定システム3には、ユーザ属性推定装置2の他に、2台の携帯端末1である携帯端末1aと携帯端末1bとが含まれる。ここで、携帯端末1aのユーザの属性情報については、ユーザ属性推定装置2において予め推定されており、推定された携帯端末1aのユーザの属性情報がユーザ属性推定装置2において管理されている(具体的には後述の属性情報格納部20に格納されている)ものとする。一方、携帯端末1bのユーザの属性情報(の一部)については、ユーザ属性推定装置2において予め推定されておらず、携帯端末1bのユーザの属性情報(の一部)はユーザ属性推定装置2において管理されていないものとする。そして、図3に示す通り、携帯端末1aと携帯端末1bとが互いに近接した(例えば、5m以内に接近した)状況を想定している。
[First Embodiment]
FIG. 3 is a diagram for explaining a situation of the mobile terminal 1 and the user attribute estimation device 2 for explaining the user attribute estimation system 3 according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 3, the user attribute estimation system 3 according to the first embodiment includes, in addition to the user attribute estimation device 2, two mobile terminals 1, a mobile terminal 1 a and a mobile terminal 1 b. Here, the attribute information of the user of the portable terminal 1a is estimated in advance in the user attribute estimation device 2, and the estimated attribute information of the user of the portable terminal 1a is managed in the user attribute estimation device 2 (specifically). Specifically, it is stored in the attribute information storage unit 20 described later). On the other hand, the attribute information (part) of the user of the mobile terminal 1b is not estimated in advance in the user attribute estimation device 2, and the user attribute information (part) of the user of the mobile terminal 1b is the user attribute estimation device 2. It is not managed in Then, as shown in FIG. 3, it is assumed that the mobile terminal 1a and the mobile terminal 1b are close to each other (for example, within 5 m).

図4は、第1実施形態に係るユーザ属性推定システム3に含まれる携帯端末1b及びユーザ属性推定装置2の機能ブロック図である。なお、携帯端末1aは、携帯端末1bと同様の機能ブロックを有する。図4に示す通り、携帯端末1bは、検知部10(検知手段)、端末情報送信部11(端末情報送信手段)、属性情報受信部12(属性情報受信手段)、属性情報格納部13、コンテキスト推定部14(コンテキスト推定手段)、及び処理部15(処理手段)を含んで構成される。また、図4に示す通り、ユーザ属性推定装置2は、属性情報格納部20(格納手段)、端末情報受信部21(端末情報受信手段)、抽出部22(抽出手段)、属性推定部23(属性推定手段)、及び属性情報送信部24(属性情報送信手段)を含んで構成される。なお、携帯端末1b及びユーザ属性推定装置2はそれぞれ複数の装置から構成され、各機能ブロックがそれぞれの装置に分散して配置され、それらが互いに通信を行うことで一体となって動作する構成であってもよい。   FIG. 4 is a functional block diagram of the mobile terminal 1b and the user attribute estimation device 2 included in the user attribute estimation system 3 according to the first embodiment. The mobile terminal 1a has the same functional blocks as the mobile terminal 1b. As shown in FIG. 4, the mobile terminal 1b includes a detection unit 10 (detection unit), a terminal information transmission unit 11 (terminal information transmission unit), an attribute information reception unit 12 (attribute information reception unit), an attribute information storage unit 13, a context. An estimation unit 14 (context estimation unit) and a processing unit 15 (processing unit) are included. 4, the user attribute estimation device 2 includes an attribute information storage unit 20 (storage unit), a terminal information reception unit 21 (terminal information reception unit), an extraction unit 22 (extraction unit), and an attribute estimation unit 23 ( Attribute estimation means) and attribute information transmission unit 24 (attribute information transmission means). The mobile terminal 1b and the user attribute estimation device 2 are each composed of a plurality of devices, and each functional block is distributed and arranged in each device, and they operate integrally by communicating with each other. There may be.

以下、図4に示す携帯端末1bの各機能ブロックについて説明する。   Hereinafter, each functional block of the portable terminal 1b illustrated in FIG. 4 will be described.

検知部10は、他の携帯端末1である携帯端末1aの近接を検知する。携帯端末1aの近接とは、携帯端末1aが携帯端末1bの近く(例えば、所定の距離5m以内)に存在することや、携帯端末1aが携帯端末1bに接近すること(例えば、携帯端末1bの位置を中心とした半径が所定の距離5mの円内に入ってくること)である。具体的に、検知部10は、通信モジュール104を利用し、携帯端末1aから発せられたBluetooth(登録商標)やWiFi(登録商標)などの近距離無線の電波を感知することで、携帯端末1aの近接を検知する。その他に、検知部10は、入出力装置103であるマイクや、BLEのPeripheralモードや、LTE(Long Term Evolution) Direct技術などを利用して、携帯端末1aの近接を検知してもよい。   The detection unit 10 detects the proximity of the mobile terminal 1 a that is another mobile terminal 1. The proximity of the mobile terminal 1a means that the mobile terminal 1a exists near the mobile terminal 1b (for example, within a predetermined distance of 5 m), or that the mobile terminal 1a approaches the mobile terminal 1b (for example, the mobile terminal 1b The radius centered on the position enters a circle with a predetermined distance of 5 m). Specifically, the detection unit 10 uses the communication module 104 to detect a short-range wireless radio wave such as Bluetooth (registered trademark) or WiFi (registered trademark) emitted from the mobile terminal 1a, thereby detecting the mobile terminal 1a. Detect the proximity of. In addition, the detection unit 10 may detect the proximity of the mobile terminal 1a by using a microphone that is the input / output device 103, a BLE peripheral mode, an LTE (Long Term Evolution) Direct technology, or the like.

検知部10は、携帯端末1a(近接端末)の近接を検知した際に、携帯端末1a又は携帯端末1aのユーザに関する情報(近接端末情報)を取得する。例えば、携帯端末1aから発せられた近距離無線の電波には、携帯端末1aの識別情報(例えば、MACアドレス)や携帯端末1aのユーザの識別情報(例えば、ユーザID)が含まれており、携帯端末1bの検知部10は、感知した電波に含まれるそれらの識別情報を取得する。また、携帯端末1bには、携帯端末1aの識別情報と、携帯端末1aのユーザの識別情報とが関連付いたテーブル情報を予め格納されており、検知部10は、格納されたテーブル情報から、取得した携帯端末1aの識別情報に関連付いた携帯端末1aのユーザの識別情報を取得してもよい。検知部10は、取得した近接端末情報を、端末情報送信部11に出力する。   When detecting the proximity of the mobile terminal 1a (proximity terminal), the detection unit 10 acquires information (proximity terminal information) related to the mobile terminal 1a or the user of the mobile terminal 1a. For example, short-range radio waves emitted from the mobile terminal 1a include identification information (for example, MAC address) of the mobile terminal 1a and identification information (for example, user ID) of the user of the mobile terminal 1a. The detection unit 10 of the portable terminal 1b acquires the identification information included in the sensed radio wave. In addition, the mobile terminal 1b stores in advance table information in which the identification information of the mobile terminal 1a and the identification information of the user of the mobile terminal 1a are associated with each other. You may acquire the identification information of the user of the portable terminal 1a linked | related with the identification information of the acquired portable terminal 1a. The detection unit 10 outputs the acquired proximity terminal information to the terminal information transmission unit 11.

検知部10は、携帯端末1に備えられた各種のセンサのデータを検知(取得)してもよい。検知部10が検知するセンサのデータの具体例としては、GPS(Global Positioning System)により位置情報、移動体通信におけるセルIDに関する情報、Bluetooth(登録商標)やWiFi(登録商標)などの近距離無線の電波、モデムの通信情報、気圧計による気圧、気温計による気温、照度計による照度、及び携帯端末1にインストールされたアプリケーションの利用状況などが挙げられる。検知部10は、定期的にセンサのデータを検知してもよいし、ユーザ属性推定システム3が提供するサービスに新規に加入した際にセンサのデータを検知してもよいし、携帯端末1にインストールされたアプリケーションの指示に基づいてセンサのデータを検知してもよい。検知部10は、検知したセンサのデータを、端末情報送信部11及びコンテキスト推定部14に出力する。なお、検知部10は、検知したセンサのデータを携帯端末1内のデータベース(不図示)に格納してもよい。   The detection unit 10 may detect (acquire) data of various sensors provided in the mobile terminal 1. Specific examples of sensor data detected by the detection unit 10 include location information by GPS (Global Positioning System), information on cell IDs in mobile communication, and short-range wireless such as Bluetooth (registered trademark) and WiFi (registered trademark). Radio waves, modem communication information, barometric pressure by barometer, air temperature by thermometer, illuminance by illuminometer, and usage status of applications installed in portable terminal 1. The detection unit 10 may periodically detect sensor data, or may detect sensor data when a new subscription is made to a service provided by the user attribute estimation system 3. Sensor data may be detected based on an instruction of an installed application. The detection unit 10 outputs the detected sensor data to the terminal information transmission unit 11 and the context estimation unit 14. The detection unit 10 may store the detected sensor data in a database (not shown) in the mobile terminal 1.

端末情報送信部11は、携帯端末1b又は携帯端末1bのユーザに関する情報(自端末情報)と、検知部10から入力された近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置2に送信(アップロード)する。自端末情報とは、例えば、携帯端末1bの識別情報(例えば、MACアドレス)や、携帯端末1bのユーザの識別情報(ユーザID)が挙げられる。端末情報送信部11が自端末情報と近接端末情報とをユーザ属性推定装置2に送信するタイミングは、定期的であってもよいし、携帯端末1にインストールされたアプリケーションから指示があった際でもよい。   The terminal information transmission unit 11 transmits (uploads) information related to the mobile terminal 1b or the user of the mobile terminal 1b (own terminal information) and the proximity terminal information input from the detection unit 10 to the user attribute estimation device 2. The own terminal information includes, for example, identification information (for example, a MAC address) of the portable terminal 1b and identification information (user ID) of the user of the portable terminal 1b. The timing at which the terminal information transmission unit 11 transmits its own terminal information and proximity terminal information to the user attribute estimation device 2 may be periodic or even when an instruction is received from an application installed in the mobile terminal 1. Good.

端末情報送信部11は、さらに、検知部10から入力されたセンサのデータ(あるいは検知部10によって携帯端末1内のデータベースに格納されたセンサのデータ)をユーザ属性推定装置2に送信してもよい。なお、端末情報送信部11が送信するセンサのデータには、当該携帯端末1又は当該携帯端末1のユーザに関する情報が含まれ、当該情報に基づいてユーザ属性推定装置2は受信したセンサのデータの検知元である携帯端末1及び当該携帯端末1のユーザを判定することができる。   The terminal information transmission unit 11 may also transmit the sensor data input from the detection unit 10 (or the sensor data stored in the database in the portable terminal 1 by the detection unit 10) to the user attribute estimation device 2. Good. The sensor data transmitted by the terminal information transmission unit 11 includes information related to the mobile terminal 1 or the user of the mobile terminal 1, and the user attribute estimation device 2 uses the received information on the sensor data based on the information. The mobile terminal 1 that is the detection source and the user of the mobile terminal 1 can be determined.

属性情報受信部12は、携帯端末1bのユーザの属性情報をユーザ属性推定装置2から受信し、属性情報格納部13に格納する。属性情報格納部13は、携帯端末1bのユーザの属性情報を格納する。   The attribute information receiving unit 12 receives the attribute information of the user of the mobile terminal 1 b from the user attribute estimation device 2 and stores it in the attribute information storage unit 13. The attribute information storage unit 13 stores attribute information of the user of the mobile terminal 1b.

コンテキスト推定部14は、属性情報受信部12によって受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定する。より具体的には、コンテキスト推定部14は、属性情報受信部12によって受信され、属性情報格納部13に格納された携帯端末1bのユーザの属性情報を抽出し、抽出した属性情報と、検知部10から入力されたセンサのデータ(あるいは検知部10によって携帯端末1内のデータベースに格納されたセンサのデータ)とに基づいて、コンテキストを推定する。コンテキストとは、コンテキスト・アウェアネス技術におけるコンテキストであり、携帯端末1bや携帯端末1bのユーザの置かれている文脈・環境・状況・状態などを示す情報である。また、コンテキストは、「いつ」、「どこで」、「誰と」、「何をしている」などを示す情報である。コンテキスト推定部14がコンテキストを推定するタイミングは、属性情報受信部12によって属性情報が受信された際でもよいし、携帯端末1の位置情報に変化があった際ででもよいし、近接端末が現れた際でもよいし、定期的であってもよいし、携帯端末1にインストールされたアプリケーションから指示があった際でもよい。コンテキスト推定部14は、推定したコンテキストを処理部15に出力する。   The context estimation unit 14 estimates the context based on the attribute information received by the attribute information reception unit 12. More specifically, the context estimation unit 14 extracts the attribute information of the user of the mobile terminal 1b received by the attribute information reception unit 12 and stored in the attribute information storage unit 13, and extracts the extracted attribute information and the detection unit The context is estimated based on sensor data input from 10 (or sensor data stored in the database in the mobile terminal 1 by the detection unit 10). The context is a context in the context / awareness technology, and is information indicating a context, environment, situation, state, or the like where the mobile terminal 1b or the user of the mobile terminal 1b is placed. The context is information indicating “when”, “where”, “with whom”, “what”, and the like. The timing at which the context estimation unit 14 estimates the context may be when the attribute information is received by the attribute information reception unit 12 or when the position information of the mobile terminal 1 has changed, or a nearby terminal appears. It may be at a regular time, may be periodic, or may be when an instruction is received from an application installed in the mobile terminal 1. The context estimation unit 14 outputs the estimated context to the processing unit 15.

コンテキスト推定部14によるコンテキストの推定は、一般的なコンテキスト・アウェアネス技術での推定を利用する。例えば、コンテキスト推定部14は、抽出した携帯端末1bのユーザの属性情報が「自宅の位置情報(緯度経度):35.xxx,139.yyy」であり、入力されたセンサのデータが「現在の位置情報(緯度経度):35.xxx,139.yyy、現在の時刻:深夜2:00」である場合、コンテキストを「携帯端末1bのユーザは、現在、自宅で就寝中」と推定する。   The context estimation by the context estimation unit 14 uses estimation by a general context awareness technique. For example, the context estimation unit 14 extracts the attribute information of the user of the mobile terminal 1b as “home location information (latitude and longitude): 35.xxx, 139.yyy”, and the input sensor data is “current When the position information (latitude and longitude) is 35.xxx, 139.yyy, and the current time is midnight, the context is estimated as “the user of the mobile terminal 1b is currently sleeping at home”.

処理部15は、コンテキスト推定部14によって推定(入力)されたコンテキストに基づいた処理を行う。例えば、処理部15は、推定されたコンテキストに応じたレコメンド情報を取得し、取得したレコメンド情報を入出力装置103であるディスプレイに表示することで、携帯端末1bのユーザに提示してもよい。処理部15は、レコメンド情報を取得する際に、他のサーバ装置であるレコメンドサーバにネットワークを介してコンテキストを送信(アップロード)し、コンテキストに応じたレコメンド情報をレコメンドサーバからネットワークを介して受信(取得)してもよい。この場合、レコメンドサーバは、携帯端末1のユーザごとに、当該ユーザの典型的な行動パターンをテーブルとして格納しており、レコメンドを行うルールを記述したレコメンドエンジンが、典型的な行動パターンを格納したテーブルを参照し、レコメンドを行う。例えば、典型的な行動パターンとして「携帯端末1bのユーザは、勤務日の18時以降に飲みに行くことが多い」がある場合、レコメンドエンジンは、携帯端末1bのユーザに対し、勤務日の16時くらいに飲み屋のレコメンドを行う。   The processing unit 15 performs processing based on the context estimated (input) by the context estimation unit 14. For example, the processing unit 15 may acquire recommendation information corresponding to the estimated context, and display the acquired recommendation information on a display that is the input / output device 103, thereby presenting it to the user of the mobile terminal 1b. When acquiring the recommendation information, the processing unit 15 transmits (uploads) the context to a recommendation server that is another server device via the network, and receives the recommendation information corresponding to the context from the recommendation server via the network ( Acquisition). In this case, the recommendation server stores a typical behavior pattern of the user for each user of the mobile terminal 1 as a table, and a recommendation engine describing a rule for performing the recommendation stores the typical behavior pattern. Refer to the table and make a recommendation. For example, when there is “a user of the mobile terminal 1b often goes to drink after 18:00 on a work day” as a typical behavior pattern, the recommendation engine gives a user a work day of 16 to the user of the mobile terminal 1b. Make recommendations at the bar around the time.

処理部15は、コンテキストに基づいた処理結果を、携帯端末1にインストールされたアプリケーションに返却してもよいし、他のサーバ装置にネットワークを介して送信してもよい。処理部15が処理を行うタイミングは、コンテキスト推定部14によってコンテキストが推定された際でもよいし、携帯端末1の位置情報に変化があった際ででもよいし、近接端末が現れた際でもよいし、定期的であってもよいし、携帯端末1にインストールされたアプリケーションから指示があった際でもよい。   The processing unit 15 may return the processing result based on the context to the application installed in the mobile terminal 1 or may transmit the processing result to another server device via a network. The timing at which the processing unit 15 performs processing may be when the context is estimated by the context estimation unit 14, when the position information of the mobile terminal 1 is changed, or when a nearby terminal appears. It may be regular or when an instruction is given from an application installed in the mobile terminal 1.

続いて、図4に示すユーザ属性推定装置2の各機能ブロックについて説明する。   Then, each functional block of the user attribute estimation apparatus 2 shown in FIG. 4 is demonstrated.

属性情報格納部20は、ユーザの属性情報を格納する。図5は、属性情報格納部20に格納される属性情報のテーブル例を示す図である。図5に示すテーブル例の通り、上述した項目(大項目・小項目)ごとに一つ以上のデータ(構成要素)が含まれている。属性情報格納部20は、ユーザごとに図5に示すようなユーザの属性情報を格納する。例えば、属性情報格納部20は、ユーザの識別情報と当該ユーザの属性情報とを関連付けて格納する。また例えば、属性情報格納部20は、携帯端末1の識別情報と当該携帯端末1のユーザの属性情報とを関連付けて格納してもよい。なお、属性情報格納部20に格納されるユーザの属性情報は、ユーザによって手動で登録されてもよいし、ユーザ属性推定装置2によって登録されてもよい。   The attribute information storage unit 20 stores user attribute information. FIG. 5 is a diagram illustrating a table example of attribute information stored in the attribute information storage unit 20. As shown in the example of the table in FIG. 5, each item (large item / small item) includes one or more data (components). The attribute information storage unit 20 stores user attribute information as shown in FIG. 5 for each user. For example, the attribute information storage unit 20 stores the user identification information and the user attribute information in association with each other. Further, for example, the attribute information storage unit 20 may store the identification information of the mobile terminal 1 and the attribute information of the user of the mobile terminal 1 in association with each other. The user attribute information stored in the attribute information storage unit 20 may be manually registered by the user or may be registered by the user attribute estimation device 2.

端末情報受信部21は、自端末情報と近接端末情報とを携帯端末1bから受信する。端末情報受信部21は、受信した自端末情報を属性推定部23に出力し、受信した近接端末情報を抽出部22に出力する。   The terminal information receiving unit 21 receives the local terminal information and the proximity terminal information from the mobile terminal 1b. The terminal information receiving unit 21 outputs the received own terminal information to the attribute estimating unit 23 and outputs the received neighboring terminal information to the extracting unit 22.

端末情報受信部21は、さらに、センサのデータを携帯端末1bから受信する。端末情報受信部21は、受信したセンサのデータを属性推定部23に出力する。なお、端末情報受信部21は、受信したセンサのデータをユーザ属性推定装置2内のデータベース(不図示)に格納してもよい。   The terminal information receiving unit 21 further receives sensor data from the portable terminal 1b. The terminal information reception unit 21 outputs the received sensor data to the attribute estimation unit 23. The terminal information receiving unit 21 may store the received sensor data in a database (not shown) in the user attribute estimation device 2.

抽出部22は、端末情報受信部21によって受信(入力)された近接端末情報が示す近接端末である携帯端末1aのユーザの属性情報を属性情報格納部20から抽出する。抽出部22は、抽出した携帯端末1aのユーザの属性情報を属性推定部23に出力する。   The extraction unit 22 extracts from the attribute information storage unit 20 the attribute information of the user of the portable terminal 1a that is the proximity terminal indicated by the proximity terminal information received (input) by the terminal information reception unit 21. The extraction unit 22 outputs the extracted attribute information of the user of the mobile terminal 1 a to the attribute estimation unit 23.

例えば、抽出部22は、近接端末情報として携帯端末1aの識別情報が入力されると、携帯端末1の識別情報と当該携帯端末1のユーザの属性情報とが関連付けて格納された属性情報格納部20から、入力された携帯端末1aの識別情報に関連付けて格納されたユーザの属性情報を抽出する。また例えば、抽出部22は、近接端末情報として携帯端末1aの識別情報が入力されると、ユーザ属性推定装置2に予め格納された、携帯端末1の識別情報と当該携帯端末1のユーザの識別情報とが関連付いたテーブル情報から、入力された携帯端末1aの識別情報に関連付いた携帯端末1aのユーザの識別情報を取得し、ユーザの識別情報と当該ユーザの属性情報とが関連付けて格納された属性情報格納部20から、取得した携帯端末1aのユーザの識別情報に関連付けて格納された携帯端末1aのユーザの属性情報を抽出してもよい。   For example, when the identification information of the portable terminal 1a is input as the proximity terminal information, the extraction unit 22 stores the identification information of the portable terminal 1 and the attribute information of the user of the portable terminal 1 in association with each other. 20, user attribute information stored in association with the input identification information of the mobile terminal 1 a is extracted. For example, when the identification information of the portable terminal 1a is input as the proximity terminal information, the extraction unit 22 stores the identification information of the portable terminal 1 and the identification of the user of the portable terminal 1 stored in the user attribute estimation device 2 in advance. The identification information of the user of the portable terminal 1a associated with the input identification information of the portable terminal 1a is acquired from the table information associated with the information, and the user identification information and the attribute information of the user are stored in association with each other. The attribute information of the user of the portable terminal 1a stored in association with the acquired identification information of the user of the portable terminal 1a may be extracted from the attribute information storage unit 20 thus obtained.

また例えば、抽出部22は、近接端末情報として携帯端末1aのユーザの識別情報が入力されると、ユーザの識別情報と当該ユーザの属性情報とが関連付けて格納された属性情報格納部20から、入力された携帯端末1aのユーザの識別情報に関連付けて格納された携帯端末1aのユーザの属性情報を抽出してもよい。また例えば、抽出部22は、近接端末情報として携帯端末1aのユーザの識別情報が入力されると、ユーザ属性推定装置2に予め格納された、携帯端末1のユーザの識別情報と当該携帯端末1の識別情報とが関連付いたテーブル情報から、入力された携帯端末1aのユーザの識別情報に関連付いた携帯端末1aの識別情報を取得し、携帯端末1の識別情報と当該携帯端末1のユーザの属性情報とが関連付けて格納された属性情報格納部20から、取得した携帯端末1aの識別情報に関連付けて格納されたユーザの属性情報を抽出してもよい。   Further, for example, when the identification information of the user of the portable terminal 1a is input as the proximity terminal information, the extraction unit 22 receives the attribute information storage unit 20 in which the user identification information and the attribute information of the user are stored in association with each other. You may extract the attribute information of the user of the portable terminal 1a stored in association with the input identification information of the user of the portable terminal 1a. Further, for example, when the identification information of the user of the portable terminal 1 a is input as the proximity terminal information, the extraction unit 22 stores the identification information of the user of the portable terminal 1 stored in the user attribute estimation device 2 in advance and the portable terminal 1. The identification information of the portable terminal 1a associated with the input identification information of the user of the portable terminal 1a is acquired from the table information associated with the identification information of the portable terminal 1a, and the identification information of the portable terminal 1 and the user of the portable terminal 1 are acquired. The attribute information of the user stored in association with the acquired identification information of the mobile terminal 1a may be extracted from the attribute information storage unit 20 that is stored in association with the attribute information.

属性推定部23は、端末情報受信部21によって受信(入力)された自端末情報が示す携帯端末1bのユーザの属性情報を、抽出部22によって抽出された近接端末である携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて推定し、属性情報格納部20に格納する。また、属性推定部23は、推定した携帯端末1aのユーザの属性情報を属性情報送信部24に出力する。   The attribute estimation unit 23 obtains the attribute information of the user of the portable terminal 1b indicated by the own terminal information received (input) by the terminal information receiving unit 21, and the attribute information of the user of the portable terminal 1a that is the proximity terminal extracted by the extraction unit 22 Estimate based on the attribute information and store it in the attribute information storage unit 20. The attribute estimation unit 23 outputs the estimated attribute information of the user of the mobile terminal 1 a to the attribute information transmission unit 24.

具体的には、属性推定部23は、まず、端末情報受信部21から入力された自端末情報に基づいて、携帯端末1bのユーザを特定する。例えば、属性推定部23は、自端末情報として携帯端末1bの識別情報が入力されると、ユーザ属性推定装置2に予め格納された、携帯端末1の識別情報と当該携帯端末1のユーザの識別情報とが関連付いたテーブル情報から、入力された携帯端末1bの識別情報に関連付いた携帯端末1bのユーザの識別情報を取得し、取得した識別情報に基づいて携帯端末1bのユーザを特定する。また例えば、属性推定部23は、自端末情報として携帯端末1bのユーザの識別情報が入力されると、当該識別情報に基づいて携帯端末1bのユーザを特定する。   Specifically, the attribute estimation unit 23 first identifies the user of the mobile terminal 1b based on the own terminal information input from the terminal information receiving unit 21. For example, when the identification information of the portable terminal 1b is input as the own terminal information, the attribute estimation unit 23 stores the identification information of the portable terminal 1 and the identification of the user of the portable terminal 1 stored in the user attribute estimation device 2 in advance. The identification information of the user of the portable terminal 1b associated with the input identification information of the portable terminal 1b is acquired from the table information associated with the information, and the user of the portable terminal 1b is specified based on the acquired identification information. . For example, when the identification information of the user of the portable terminal 1b is input as the self-terminal information, the attribute estimation unit 23 specifies the user of the portable terminal 1b based on the identification information.

次に、属性推定部23は、特定した携帯端末1bのユーザの属性情報を、抽出部22によって抽出された携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて推定する。例えば、属性推定部23は、特定した携帯端末1bのユーザの属性情報を、携帯端末1aのユーザの属性情報として推定してもよい。つまり、属性推定部23は、特定した携帯端末1bのユーザの属性情報(例えば、携帯端末1bのユーザの自宅の位置情報)が、携帯端末1aのユーザの属性情報(例えば、携帯端末1aのユーザの自宅の位置情報)であると推定してもよい。   Next, the attribute estimation unit 23 estimates the specified attribute information of the user of the mobile terminal 1b based on the attribute information of the user of the mobile terminal 1a extracted by the extraction unit 22. For example, the attribute estimation unit 23 may estimate the specified attribute information of the user of the mobile terminal 1b as the attribute information of the user of the mobile terminal 1a. That is, the attribute estimation unit 23 uses the specified attribute information of the user of the mobile terminal 1b (for example, location information of the user of the user of the mobile terminal 1b) as attribute information of the user of the mobile terminal 1a (for example, the user of the mobile terminal 1a). It may be estimated that the location information of the home is.

属性推定部23は、携帯端末1aのユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末1bのユーザとの関係性情報(交友プロファイル)に基づいて、携帯端末1bのユーザの属性情報を推定してもよい。また、属性推定部23は、携帯端末1aのユーザの属性情報に含まれる位置情報に基づいて、携帯端末1bのユーザの属性情報に含まれる位置情報を推定してもよい。   The attribute estimation unit 23 estimates the attribute information of the user of the portable terminal 1b based on the relationship information (friendship profile) between the user and the user of the portable terminal 1b included in the attribute information of the user of the portable terminal 1a. Also good. Moreover, the attribute estimation part 23 may estimate the positional information contained in the attribute information of the user of the portable terminal 1b based on the positional information contained in the attribute information of the user of the portable terminal 1a.

例えば、携帯端末1aのユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末1bのユーザとの関係性情報が「家族」である場合、属性推定部23は、携帯端末1bのユーザの属性情報である「自宅の位置情報」を、携帯端末1aのユーザの属性情報である「自宅の位置情報」と同一として推定し、携帯端末1bのユーザの属性情報である「交友関係」を、「携帯端末1aのユーザとは家族」と推定し、携帯端末1bのユーザの属性情報である「良く行く場所」を、携帯端末1aのユーザの属性情報である「良く行く場所」と同一として推定する。また、例えば、携帯端末1aのユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末1bのユーザとの関係性情報が「同僚」である場合、属性推定部23は、携帯端末1bのユーザの属性情報である「勤務地」を、携帯端末1aのユーザの属性情報である「勤務地」と同一として推定し、携帯端末1bのユーザの属性情報である「交友関係」を、「携帯端末1aのユーザとは同僚」と推定する。また、例えば、携帯端末1aのユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末1bのユーザとの関係性情報が「友人」である場合、属性推定部23は、携帯端末1bのユーザの属性情報である「交友関係」を、「携帯端末1aのユーザとは友人」と推定し、携帯端末1bのユーザの属性情報である「良く行く場所」を、携帯端末1aのユーザの属性情報である「良く行く場所」と同一として推定する。   For example, when the relationship information between the user and the user of the mobile terminal 1b included in the attribute information of the user of the mobile terminal 1a is “family”, the attribute estimation unit 23 is the attribute information of the user of the mobile terminal 1b. The “home location information” is estimated to be the same as the “home location information” that is the user's attribute information of the mobile terminal 1a, and the “friendship relationship” that is the user's attribute information of the mobile terminal 1b is the “mobile terminal 1a”. "Family place" is estimated to be the same as "Frequently visited place" which is the attribute information of the user of the portable terminal 1a. For example, when the relationship information between the user and the user of the mobile terminal 1b included in the attribute information of the user of the mobile terminal 1a is “colleague”, the attribute estimation unit 23 sets the attribute information of the user of the mobile terminal 1b. Is assumed to be the same as the “work location” that is the attribute information of the user of the mobile terminal 1a, and the “friendship relationship” that is the attribute information of the user of the mobile terminal 1b is assumed to be “the user of the mobile terminal 1a” Is a colleague. " For example, when the relationship information between the user and the user of the mobile terminal 1b included in the attribute information of the user of the mobile terminal 1a is “friend”, the attribute estimation unit 23 sets the attribute information of the user of the mobile terminal 1b. Is a friend with the user of the mobile terminal 1a, and “where to go” that is the attribute information of the user of the mobile terminal 1b is the attribute information of the user of the mobile terminal 1a. It is presumed that it is the same as “a place to go often”

属性推定部23は、端末情報受信部21から入力された携帯端末1bのセンサのデータ(あるいは端末情報受信部21によってユーザ属性推定装置2内のデータベースに格納された携帯端末1bのセンサのデータ)に基づいて、携帯端末1bのユーザの属性情報を推定し、推定した属性情報を属性情報格納部20に格納してもよい。例えば、属性推定部23は、携帯端末1bのセンサのデータのうち、位置情報の履歴に基づいて、夜中の2時にいる位置情報を自宅の位置情報として推定してもよいし、1週間のうち4、5日以上滞在する位置情報を自宅の位置情報としてすいてしてもよい。また、例えば、属性推定部23は、携帯端末1bのセンサのデータのうち、位置情報の履歴に基づいて、1週間のうち勤務地に行かない曜日を休日と推定してもよい。また、例えば、属性推定部23は、携帯端末1bのセンサのデータのうち、位置情報の履歴と近接端末情報とに基づいて、1週間のうち3日以上、自宅で夜中2時の時点で発見できた近接端末のユーザを家族として推定してもよい。   The attribute estimation unit 23 receives the sensor data of the portable terminal 1b input from the terminal information reception unit 21 (or the sensor data of the portable terminal 1b stored in the database in the user attribute estimation device 2 by the terminal information reception unit 21). Based on the above, the attribute information of the user of the mobile terminal 1b may be estimated, and the estimated attribute information may be stored in the attribute information storage unit 20. For example, the attribute estimation unit 23 may estimate the position information at 2 o'clock in the night as the position information of the home based on the history of position information in the sensor data of the mobile terminal 1b, or within one week. Location information for staying for 4 or 5 days or more may be used as home location information. In addition, for example, the attribute estimation unit 23 may estimate a day of the week that does not go to the work place as a holiday based on a history of position information in the sensor data of the mobile terminal 1b. In addition, for example, the attribute estimation unit 23 finds at least 2 days in the week at 2 o'clock at home based on the location information history and proximity terminal information in the sensor data of the mobile terminal 1b. You may estimate the user of the proximity terminal which was made as a family.

属性推定部23は、端末情報受信部21から入力された携帯端末1bのセンサのデータ(あるいは端末情報受信部21によってユーザ属性推定装置2内のデータベースに格納された携帯端末1bのセンサのデータ)と、属性情報格納部20によって格納されたユーザの属性情報に基づいて、携帯端末1bのユーザの属性情報を推定し、推定した属性情報を属性情報格納部20に格納してもよい。例えば、属性推定部23は、携帯端末1bのセンサのデータのうち位置情報の履歴及び近接端末情報と、ユーザの属性情報のうち勤務地に関する情報とに基づいて、お互いの勤務地は異なるが、どちらかの勤務地で1時間以上近隣にいたことがある携帯端末1のユーザを仕事関係と推定してもよい。また、例えば、属性推定部23は、携帯端末1bのセンサのデータのうち位置情報の履歴及び近接端末情報と、ユーザの属性情報のうち勤務地に関する情報とに基づいて、お互いの勤務地が同一で、勤務地で1週間に2日以上近隣にいたことがある携帯端末1のユーザを同僚と推定してもよい。   The attribute estimation unit 23 receives the sensor data of the portable terminal 1b input from the terminal information reception unit 21 (or the sensor data of the portable terminal 1b stored in the database in the user attribute estimation device 2 by the terminal information reception unit 21). Based on the user attribute information stored by the attribute information storage unit 20, the user attribute information of the mobile terminal 1b may be estimated, and the estimated attribute information may be stored in the attribute information storage unit 20. For example, the attribute estimation unit 23 is based on the history of position information and proximity terminal information in the sensor data of the mobile terminal 1b, and information on the work location in the user attribute information, but the work location of each other is different. A user of the mobile terminal 1 who has been in the vicinity for one hour or more at either work location may be estimated as a work relationship. Further, for example, the attribute estimation unit 23 has the same work location based on the location information history and proximity terminal information in the sensor data of the mobile terminal 1b, and information on the work location in the user attribute information. Thus, the user of the portable terminal 1 who has been in the vicinity for more than two days a week at work may be estimated as a colleague.

属性情報送信部24は、属性推定部23によって推定(入力)された携帯端末1bのユーザの属性情報を携帯端末1bに送信する。   The attribute information transmission unit 24 transmits the attribute information of the user of the mobile terminal 1b estimated (input) by the attribute estimation unit 23 to the mobile terminal 1b.

なお、ユーザ属性推定装置2は、携帯端末1bが備えるコンテキスト推定部14及び処理部15と同様の機能を持つコンテキスト推定部25(不図示)及び処理部26(不図示)をさらに備えてもよい。コンテキスト推定部25は、属性推定部23によって推定された属性情報に基づいてコンテキストを推定する。処理部26は、コンテキスト推定部25によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う。コンテキスト推定部25及び処理部26の詳細な処理内容については、携帯端末1bが備えるコンテキスト推定部14及び処理部15と同様のため、説明を省略する。   The user attribute estimation device 2 may further include a context estimation unit 25 (not shown) and a processing unit 26 (not shown) having the same functions as the context estimation unit 14 and the processing unit 15 included in the mobile terminal 1b. . The context estimation unit 25 estimates the context based on the attribute information estimated by the attribute estimation unit 23. The processing unit 26 performs processing based on the context estimated by the context estimation unit 25. Detailed processing contents of the context estimation unit 25 and the processing unit 26 are the same as those of the context estimation unit 14 and the processing unit 15 included in the mobile terminal 1b, and thus description thereof is omitted.

続いて、図6に示すシーケンス図を用いて、第1実施形態に係るユーザ属性推定システム3におけるユーザ属性推定方法の処理について説明する。なお、前提として、ユーザ属性推定装置2の属性情報格納部20には、携帯端末1aのユーザの属性情報として「交友プロファイル:携帯端末1bとは友人」が含まれているものとする。   Next, processing of the user attribute estimation method in the user attribute estimation system 3 according to the first embodiment will be described using the sequence diagram shown in FIG. As a premise, it is assumed that the attribute information storage unit 20 of the user attribute estimation device 2 includes “friendship profile: friend with the mobile terminal 1b” as attribute information of the user of the mobile terminal 1a.

まず、携帯端末1aの端末情報送信部11により、携帯端末1aの検知部10によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置2にアップロードされる(ステップS1)。次に、ユーザ属性推定装置2の端末情報受信部21により、S1にてアップロードされたセンサのデータが受信され、ユーザ属性推定装置2の属性推定部23により、携帯端末1aのユーザの属性情報が推定される(ステップS2)。次に、ユーザ属性推定装置2の属性情報送信部24により、S2にて推定されたユーザの属性情報が携帯端末1aに送信(ダウンロード)され(ステップS3)、携帯端末1aの属性情報受信部12により受信されると共に携帯端末1aの属性情報格納部13に格納される。以上のS1〜S3の処理は、定期的に行われる。   First, the sensor information detected by the detection unit 10 of the portable terminal 1a is uploaded to the user attribute estimation device 2 by the terminal information transmission unit 11 of the portable terminal 1a (step S1). Next, the sensor information uploaded in S1 is received by the terminal information receiving unit 21 of the user attribute estimating device 2, and the attribute information of the user of the portable terminal 1a is obtained by the attribute estimating unit 23 of the user attribute estimating device 2. Estimated (step S2). Next, the attribute information transmitting unit 24 of the user attribute estimating device 2 transmits (downloads) the user attribute information estimated in S2 to the portable terminal 1a (step S3), and the attribute information receiving unit 12 of the portable terminal 1a. And is stored in the attribute information storage unit 13 of the portable terminal 1a. The above processes of S1 to S3 are periodically performed.

ここで、携帯端末1bが新規にユーザ属性推定システム3のサービスに加入したとすると(ステップS4)、携帯端末1bの端末情報送信部11により、携帯端末1bの検知部10によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置2にアップロードされる(ステップS5)。次に、ユーザ属性推定装置2の端末情報受信部21により、S5にてアップロードされたセンサのデータが受信され、ユーザ属性推定装置2の属性推定部23により、携帯端末1bのユーザの属性情報が推定される(ステップS6)。次に、ユーザ属性推定装置2の属性情報送信部24により、S6にて推定されたユーザの属性情報が携帯端末1bに送信(ダウンロード)され(ステップS7)、携帯端末1bの属性情報受信部12により受信されると共に携帯端末1bの属性情報格納部13に格納される。以上のS5〜S7の処理は、定期的に行われる。ただし、この段階では、ユーザ属性推定装置2の属性情報格納部20には、携帯端末1bのユーザの属性情報として「交友プロファイル:携帯端末1aとは友人」が含まれていない。   Here, if the mobile terminal 1b newly subscribes to the service of the user attribute estimation system 3 (step S4), the sensor information detected by the detection unit 10 of the mobile terminal 1b by the terminal information transmission unit 11 of the mobile terminal 1b. Data is uploaded to the user attribute estimation device 2 (step S5). Next, the sensor information uploaded in S5 is received by the terminal information receiving unit 21 of the user attribute estimating device 2, and the attribute information of the user of the portable terminal 1b is obtained by the attribute estimating unit 23 of the user attribute estimating device 2. It is estimated (step S6). Next, the attribute information transmitting unit 24 of the user attribute estimating device 2 transmits (downloads) the user attribute information estimated in S6 to the portable terminal 1b (step S7), and the attribute information receiving unit 12 of the portable terminal 1b. And is stored in the attribute information storage unit 13 of the portable terminal 1b. The above processes of S5 to S7 are periodically performed. However, at this stage, the attribute information storage unit 20 of the user attribute estimation device 2 does not include “friendship profile: friend with the mobile terminal 1a” as the attribute information of the user of the mobile terminal 1b.

ここで、携帯端末1bの検知部10により、携帯端末1aの近接が検知されたとすると(ステップS8、検知ステップ)、携帯端末1bの検知部10によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置2にアップロードされる(ステップS9、端末情報送信ステップ)。次に、ユーザ属性推定装置2の端末情報受信部21により、S9にてアップロードされたセンサのデータが受信され(端末情報受信ステップ)、ユーザ属性推定装置2の属性推定部23により、近接端末である携帯端末1aのユーザの属性情報が抽出され(抽出ステップ)、抽出された携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて、携帯端末1bのユーザの属性情報が推定される(ステップS10、属性推定ステップ)。次に、ユーザ属性推定装置2の属性情報送信部24により、S10にて推定されたユーザの属性情報が携帯端末1bに送信(ダウンロード)され(ステップS11、属性情報送信ステップ)、携帯端末1bの属性情報受信部12により受信される(属性情報受信ステップ)と共に携帯端末1bの属性情報格納部13に格納される。S10の段階にて、ユーザ属性推定装置2の属性情報格納部20には、携帯端末1bのユーザの属性情報として「交友プロファイル:携帯端末1aとは友人」が含まれることになる。なお、S11に続いて、携帯端末1bのコンテキスト推定部14により、S11において受信された属性情報に基づいてコンテキストが推定され(コンテキスト推定ステップ)、携帯端末1bの処理部15により、推定されたコンテキストに基づいた処理が行われ(処理ステップ)てもよい。   Here, if the detection unit 10 of the mobile terminal 1b detects the proximity of the mobile terminal 1a (step S8, detection step), the sensor data detected by the detection unit 10 of the mobile terminal 1b is the user attribute estimation device 2. (Step S9, terminal information transmission step). Next, the sensor information uploaded in S9 is received by the terminal information receiving unit 21 of the user attribute estimating device 2 (terminal information receiving step), and the attribute estimating unit 23 of the user attribute estimating device 2 receives the data at the proximity terminal. The attribute information of the user of the portable terminal 1a is extracted (extraction step), and the attribute information of the user of the portable terminal 1b is estimated based on the extracted attribute information of the user of the portable terminal 1a (step S10, attribute estimation). Step). Next, the attribute information transmission unit 24 of the user attribute estimation device 2 transmits (downloads) the user attribute information estimated in S10 to the portable terminal 1b (step S11, attribute information transmission step). The attribute information is received by the attribute information receiving unit 12 (attribute information receiving step) and stored in the attribute information storage unit 13 of the portable terminal 1b. At the stage of S10, the attribute information storage unit 20 of the user attribute estimation device 2 includes “friendship profile: friend with the mobile terminal 1a” as the attribute information of the user of the mobile terminal 1b. In addition, following S11, the context estimation unit 14 of the mobile terminal 1b estimates the context based on the attribute information received in S11 (context estimation step), and the context estimated by the processing unit 15 of the mobile terminal 1b. Processing based on the above may be performed (processing step).

続いて、図7に示すシーケンス図を用いて、第1実施形態に係るユーザ属性推定システム3におけるレコメンド方法の処理について説明する。   Next, processing of the recommendation method in the user attribute estimation system 3 according to the first embodiment will be described using the sequence diagram shown in FIG.

まず、携帯端末1bにより状態変化が検知されると(ステップS20)、携帯端末1bのコンテキスト推定部14により、コンテキストが推定される(ステップS21)。次に、携帯端末1bの処理部15により、S21にて推定されたコンテキストがレコメンドサーバに送信(アップロード)される(ステップS22)。次に、レコメンドサーバにより、S22にて送信されたコンテキストに基づいてレコメンド情報が決定される(ステップS23)。次に、レコメンドサーバにより、S23にて決定されたレコメンド情報が携帯端末1bに送信(ダウンロード)される(ステップS24)。次に、携帯端末1bの処理部15により、S24にて送信されたレコメンド情報が出力される(ステップS25)。   First, when a state change is detected by the mobile terminal 1b (step S20), the context is estimated by the context estimation unit 14 of the mobile terminal 1b (step S21). Next, the context estimated in S21 is transmitted (uploaded) to the recommendation server by the processing unit 15 of the mobile terminal 1b (step S22). Next, recommendation information is determined by the recommendation server based on the context transmitted in S22 (step S23). Next, the recommendation information determined in S23 is transmitted (downloaded) to the portable terminal 1b by the recommendation server (step S24). Next, the recommendation information transmitted in S24 is output by the processing unit 15 of the portable terminal 1b (step S25).

次に、第1実施形態のように構成されたユーザ属性推定システム3(携帯端末1及びユーザ属性推定装置2を含む)の作用効果について説明する。   Next, the effect of the user attribute estimation system 3 (including the mobile terminal 1 and the user attribute estimation device 2) configured as in the first embodiment will be described.

第1実施形態のユーザ属性推定装置2によれば、まず、端末情報受信部21により、携帯端末1bから端末情報と近接端末情報とが受信される。次に、抽出部22により、受信された近接端末情報が示す近接端末である携帯端末1aのユーザの属性情報が、属性情報格納部20から抽出される。次に、属性推定部23により、受信された端末情報が示す携帯端末1bのユーザの属性情報が、抽出された携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて推定され、属性情報格納部20に格納される。一般的に、近接する携帯端末1のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置2は、上記構成を採ることで、携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて携帯端末1bのユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末1b又は携帯端末1bのユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末1bのユーザと親密な関係にある携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて、携帯端末1bのユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置2は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。   According to the user attribute estimation device 2 of the first embodiment, first, the terminal information receiving unit 21 receives terminal information and proximity terminal information from the mobile terminal 1b. Next, the attribute information of the user of the mobile terminal 1 a that is the proximity terminal indicated by the received proximity terminal information is extracted from the attribute information storage unit 20 by the extraction unit 22. Next, the attribute estimation unit 23 estimates the attribute information of the user of the portable terminal 1b indicated by the received terminal information based on the extracted attribute information of the user of the portable terminal 1a and stores it in the attribute information storage unit 20 Is done. Generally, users of mobile terminals 1 that are close to each other have an intimate relationship. In many cases, the attribute information between users who are intimate relations are identical or similar. The user attribute estimation device 2 can estimate the attribute information of the user of the portable terminal 1b based on the attribute information of the user of the portable terminal 1a by adopting the above configuration. For example, even when there is no information such as an action history related to the mobile terminal 1b or the user of the mobile terminal 1b or the amount of information is small, based on the attribute information of the user of the mobile terminal 1a that is intimately related to the user of the mobile terminal 1b. The attribute information of the user of the portable terminal 1b can be estimated with higher accuracy. That is, the user attribute estimation apparatus 2 can improve the estimation accuracy of user attribute information.

また、第1実施形態のユーザ属性推定装置2において、属性推定部23は、携帯端末1aのユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末1bのユーザとの関係性情報に基づいて推定することとしてもよい。かかる構成を採れば、携帯端末1aのユーザと携帯端末1bのユーザとの関係性にさらに基づいて、携帯端末1bのユーザの属性情報を推定することができるため、ユーザの属性情報の推定精度をより向上することができる。   Moreover, in the user attribute estimation apparatus 2 of 1st Embodiment, the attribute estimation part 23 estimates based on the relationship information of the said user and the user of the portable terminal 1b contained in the attribute information of the user of the portable terminal 1a. It is good. With this configuration, the attribute information of the user of the mobile terminal 1b can be estimated based on the relationship between the user of the mobile terminal 1a and the user of the mobile terminal 1b. It can be improved further.

また、第1実施形態のユーザ属性推定装置2において、属性推定部23は、携帯端末1aのユーザの属性情報に含まれる位置情報に基づいて、携帯端末1bのユーザの属性情報に含まれる位置情報を推定することとしてもよい。かかる構成を採れば、例えば、携帯端末1aのユーザの属性情報に含まれる位置情報を利用することで、携帯端末1bのユーザの属性情報に含まれる位置情報をより精度良く推定することができる。また、例えば、携帯端末1bが位置情報を取得する機能を備えていない場合でも、携帯端末1aのユーザの属性情報に含まれる位置情報を利用することで、携帯端末1bのユーザの属性情報に含まれる位置情報を推定することができる。それにより、位置情報を取得する機能を備えていない携帯端末1bでも、位置情報を利用したサービスの提供を受けることができる。   Moreover, in the user attribute estimation apparatus 2 of 1st Embodiment, the attribute estimation part 23 is the positional information contained in the attribute information of the user of the portable terminal 1b based on the positional information contained in the attribute information of the user of the portable terminal 1a. May be estimated. If this structure is taken, the positional information contained in the attribute information of the user of the portable terminal 1b can be estimated with higher accuracy by using the positional information included in the attribute information of the user of the portable terminal 1a, for example. For example, even when the mobile terminal 1b does not have a function of acquiring location information, the location information included in the attribute information of the user of the mobile terminal 1a is included in the attribute information of the user of the mobile terminal 1b. Position information can be estimated. Thereby, even a portable terminal 1b that does not have a function of acquiring position information can receive a service using position information.

また、第1実施形態のユーザ属性推定装置2において、属性推定部23によって推定された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定部25と、コンテキスト推定部25によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理部26と、をさらに備えることとしてもよい。かかる構成を採れば、精度良く推定された携帯端末1bのユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。   Moreover, in the user attribute estimation apparatus 2 of 1st Embodiment, the context estimation part 25 which estimates a context based on the attribute information estimated by the attribute estimation part 23, and the process based on the context estimated by the context estimation part 25 It is good also as the processing part 26 which performs. If such a configuration is adopted, the context is estimated based on the attribute information of the user of the mobile terminal 1b estimated with high accuracy, and thus the context is estimated with high accuracy. And since a process is performed based on the accurately estimated context, for example, a process more useful to the user is performed, so that convenience for the user is improved.

また、第1実施形態のユーザ属性推定システム3によれば、まず、携帯端末1bの検知部10により、携帯端末1a(近接端末)の近接が検知される。次に、携帯端末1bの端末情報送信部11により、自端末情報と近接端末情報とがユーザ属性推定装置2に送信される。次に、ユーザ属性推定装置2の端末情報受信部21により、自端末情報と近接端末情報とが携帯端末1bから受信される。次に、ユーザ属性推定装置2の抽出部22により、受信された近接端末情報が示す携帯端末1aのユーザの属性情報が属性情報格納部20から抽出される。次に、ユーザ属性推定装置2の属性推定部23により、受信された自端末情報が示す携帯端末1bのユーザの属性情報が、抽出された携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて推定される。次に、ユーザ属性推定装置2の属性情報送信部24により、推定された携帯端末1bのユーザの属性情報が当該携帯端末1bに送信される。次に、携帯端末1bの属性情報受信部12により、当該携帯端末1bのユーザの属性情報がユーザ属性推定装置2から受信される。一般的に、近接する携帯端末1のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置2は、上記構成を採ることで、携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて携帯端末1bのユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末1b又は当該携帯端末1bのユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末1bのユーザと親密な関係にある携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて、携帯端末1bのユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置2は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。また、携帯端末1bは、自端末情報と近接端末情報とをユーザ属性推定装置2に送信するだけで、ユーザ属性推定装置2から精度良く推定された携帯端末1bのユーザの属性情報を受信(取得)することができる。   Moreover, according to the user attribute estimation system 3 of the first embodiment, first, the proximity of the mobile terminal 1a (proximity terminal) is detected by the detection unit 10 of the mobile terminal 1b. Next, the terminal information transmission unit 11 of the mobile terminal 1b transmits the local terminal information and the proximity terminal information to the user attribute estimation device 2. Next, the terminal information receiving unit 21 of the user attribute estimation device 2 receives the local terminal information and the proximity terminal information from the portable terminal 1b. Next, the attribute information of the user of the portable terminal 1 a indicated by the received proximity terminal information is extracted from the attribute information storage unit 20 by the extraction unit 22 of the user attribute estimation device 2. Next, the attribute estimation unit 23 of the user attribute estimation device 2 estimates the attribute information of the user of the portable terminal 1b indicated by the received own terminal information based on the extracted attribute information of the user of the portable terminal 1a. . Next, the attribute information transmission unit 24 of the user attribute estimation device 2 transmits the estimated attribute information of the user of the mobile terminal 1b to the mobile terminal 1b. Next, the attribute information receiving unit 12 of the mobile terminal 1 b receives the attribute information of the user of the mobile terminal 1 b from the user attribute estimation device 2. Generally, users of mobile terminals 1 that are close to each other have an intimate relationship. In many cases, the attribute information between users who are intimate relations are identical or similar. The user attribute estimation device 2 can estimate the attribute information of the user of the portable terminal 1b based on the attribute information of the user of the portable terminal 1a by adopting the above configuration. For example, even if there is no information such as an action history related to the mobile terminal 1b or the user of the mobile terminal 1b or the amount of information is small, based on the attribute information of the user of the mobile terminal 1a that is intimately related to the user of the mobile terminal 1b Thus, the attribute information of the user of the mobile terminal 1b can be estimated with higher accuracy. That is, the user attribute estimation apparatus 2 can improve the estimation accuracy of user attribute information. Moreover, the portable terminal 1b receives (acquires) the attribute information of the user of the portable terminal 1b accurately estimated from the user attribute estimation device 2 only by transmitting the own terminal information and the proximity terminal information to the user attribute estimation device 2. )can do.

また、第1実施形態のユーザ属性推定システム3よれば、ユーザ属性推定装置2によって精度良く推定された携帯端末1bのユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。   Further, according to the user attribute estimation system 3 of the first embodiment, since the context is estimated based on the attribute information of the user of the mobile terminal 1b accurately estimated by the user attribute estimation device 2, the context is accurately estimated. The And since a process is performed based on the accurately estimated context, for example, a process more useful to the user is performed, so that convenience for the user is improved.

また、第1実施形態の携帯端末1bによれば、まず、検知部10により、携帯端末1a(近接端末)の近接が検知される。次に、端末情報送信部11により、自端末情報と近接端末情報とがユーザ属性推定装置2に送信される。次に、属性情報受信部12により、自端末情報と近接端末情報との送信の応答としてユーザ属性推定装置2から、当該近接端末情報が示す携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて推定された、当該自端末情報が示す携帯端末1bのユーザの属性情報が受信される。次に、コンテキスト推定部14により、受信された属性情報に基づいてコンテキストが推定される。次に、処理部15により、推定されたコンテキストに基づいた処理が行われる。一般的に、近接する携帯端末1のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置2は、携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて携帯端末1bのユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末1b又は当該携帯端末1bのユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末1bのユーザと親密な関係にある携帯端末1aのユーザの属性情報に基づいて、携帯端末1bのユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置2は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。そして、携帯端末1bは、上記構成を採ることで、自端末情報と近接端末情報とをユーザ属性推定装置2に送信するだけで、ユーザ属性推定装置2から精度良く推定された携帯端末1bのユーザの属性情報を受信(取得)することができる。さらに、携帯端末1bにおいては、精度良く推定された携帯端末1bのユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。   Moreover, according to the portable terminal 1b of 1st Embodiment, the proximity | contact of the portable terminal 1a (proximity terminal) is first detected by the detection part 10. FIG. Next, the terminal information transmission unit 11 transmits the local terminal information and the proximity terminal information to the user attribute estimation device 2. Next, the attribute information receiving unit 12 estimated from the user attribute estimation device 2 as a response to the transmission of the local terminal information and the proximity terminal information based on the attribute information of the user of the portable terminal 1a indicated by the proximity terminal information. The attribute information of the user of the portable terminal 1b indicated by the own terminal information is received. Next, the context estimation unit 14 estimates the context based on the received attribute information. Next, processing based on the estimated context is performed by the processing unit 15. Generally, users of mobile terminals 1 that are close to each other have an intimate relationship. In many cases, the attribute information between users who are intimate relations are identical or similar. The user attribute estimation device 2 can estimate the attribute information of the user of the portable terminal 1b based on the attribute information of the user of the portable terminal 1a. For example, even if there is no information such as an action history related to the mobile terminal 1b or the user of the mobile terminal 1b or the amount of information is small, based on the attribute information of the user of the mobile terminal 1a that is intimately related to the user of the mobile terminal 1b Thus, the attribute information of the user of the mobile terminal 1b can be estimated with higher accuracy. That is, the user attribute estimation apparatus 2 can improve the estimation accuracy of user attribute information. And the portable terminal 1b employ | adopts the said structure, and only transmits the own terminal information and proximity terminal information to the user attribute estimation apparatus 2, and the user of the portable terminal 1b estimated accurately from the user attribute estimation apparatus 2 Can be received (acquired). Furthermore, in the mobile terminal 1b, since the context is estimated based on the attribute information of the user of the mobile terminal 1b estimated with high accuracy, the context is estimated with high accuracy. And since a process is performed based on the accurately estimated context, for example, a process more useful to the user is performed, so that convenience for the user is improved.

従来技術では、レコメンドサービスに新規に参加した端末は、過去履歴の情報が無いため、推定精度が低く、正しい推定結果を得るまでに、一定期間の時間がかかってしまうという問題があった。また、古い端末は、センサデバイスの精度が悪かったり、電池消費の影響で、センサ自体が有効化されていない場合があり、推定精度が低いという問題もあった。第1実施形態に係るユーザ属性推定システム3によれば、より確からしい他端末の推定結果と近接情報を用いて、自端末の推定精度の向上と時間短縮を行うことができる。   In the prior art, since a terminal newly participating in the recommendation service has no past history information, there is a problem that estimation accuracy is low and it takes a certain period of time to obtain a correct estimation result. In addition, the old terminal has a problem that the accuracy of the sensor device is poor or the sensor itself is not activated due to the influence of battery consumption, and the estimation accuracy is low. According to the user attribute estimation system 3 according to the first embodiment, it is possible to improve the estimation accuracy of the own terminal and reduce the time by using the more likely estimation result of other terminals and proximity information.

例えば、新規にサービス加入した携帯端末1bは、知人(家族・同僚)がレコメンドサービスに参加している場合、知人の携帯端末1aの情報を推定に用いることができる。具体的には、知人が家族の場合には、自宅位置をより精度良く推定でき、知人が会社の同僚の場合には、勤務地をより精度良く推定できる。また、例えば、事前にプロフィール情報を登録している携帯端末1aとプロフィール登録していない携帯端末1bがあり、これらユーザの行動パターン(よく通うお店など)が似通っている場合、携帯端末1aの趣味嗜好から携帯端末1dにレコメンドするための情報を推定することができる。また、例えば、GPS/WiFi(登録商標)の位置情報機能を有効化している携帯端末1aと無効化している携帯端末1bとがあり、携帯端末1bが携帯端末1aに近接したことを検知した場合、携帯端末1aの現在位置から、携帯端末1bの現在位置を推定することができる。   For example, when an acquaintance (family / colleague) participates in the recommendation service, the mobile terminal 1b newly subscribed to the service can use the information of the acquaintance's mobile terminal 1a for estimation. Specifically, when the acquaintance is a family member, the home position can be estimated with higher accuracy, and when the acquaintance is a colleague of the company, the work location can be estimated with higher accuracy. In addition, for example, when there is a mobile terminal 1a in which profile information has been registered in advance and a mobile terminal 1b in which profile information has not been registered, and the behavior patterns of these users (such as shops that are frequently used) are similar, Information for recommending to the mobile terminal 1d can be estimated from hobbies and preferences. In addition, for example, when there is a mobile terminal 1a in which the position information function of GPS / WiFi (registered trademark) is enabled and a mobile terminal 1b in which the position information function is disabled, it is detected that the mobile terminal 1b is close to the mobile terminal 1a. The current position of the mobile terminal 1b can be estimated from the current position of the mobile terminal 1a.

従来技術の推定アルゴリズムでは、携帯端末1bのユーザの属性情報やレコメンド情報の高精度な推定を行う場合は、一定期間の履歴取得が必要となる。第1実施形態のユーザ属性推定システム3よれば、推定が完了している携帯端末1aの情報を用いることで、短期間での推定が可能となる。   In the estimation algorithm of the prior art, when highly accurate estimation of the attribute information and recommendation information of the user of the mobile terminal 1b is performed, it is necessary to acquire a history for a certain period. According to the user attribute estimation system 3 of the first embodiment, it is possible to perform estimation in a short period by using information of the portable terminal 1a that has been estimated.

[第2実施形態]
図8は、本発明の第2実施形態に係るユーザ属性推定システム3Aを説明する上での携帯端末1A及びユーザ属性推定装置2Aの状況を説明する図である。図8に示す通り、第2実施形態に係るユーザ属性推定システム3Aには、ユーザ属性推定装置2Aの他に、3台の携帯端末1Aである携帯端末1cと携帯端末1dと携帯端末1eとが含まれる。ここで、携帯端末1c及び携帯端末1dのユーザの属性情報については、ユーザ属性推定装置2Aにおいて予め推定されており、推定された携帯端末1c及び携帯端末1eのユーザの属性情報がユーザ属性推定装置2Aにおいて管理されているものとする。ここでは、携帯端末1cのユーザの属性情報として「交友プロファイル:携帯端末1eとは友人」が管理され、携帯端末1dのユーザの属性情報として「交友プロファイル:携帯端末1eとは友人」が管理されているものとする。一方、携帯端末1eのユーザの属性情報(の一部)については、ユーザ属性推定装置2Aにおいて予め推定されておらず、携帯端末1eのユーザの属性情報(の一部)はユーザ属性推定装置2Aにおいて管理されていないものとする。なお、携帯端末1A、ユーザ属性推定装置2A及びユーザ属性推定システム3Aは、それぞれ第1実施形態における携帯端末1、ユーザ属性推定装置2及びユーザ属性推定システム3と同様の機能ブロックを備えるものとする。
[Second Embodiment]
FIG. 8 is a diagram for explaining a situation of the mobile terminal 1A and the user attribute estimation device 2A for explaining the user attribute estimation system 3A according to the second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 8, in the user attribute estimation system 3A according to the second embodiment, in addition to the user attribute estimation device 2A, there are three portable terminals 1c, a portable terminal 1c, a portable terminal 1d, and a portable terminal 1e. included. Here, the attribute information of the users of the portable terminal 1c and the portable terminal 1d is estimated in advance in the user attribute estimation device 2A, and the estimated attribute information of the user of the portable terminal 1c and the portable terminal 1e is the user attribute estimation device. 2A is assumed to be managed. Here, “friendship profile: friend with mobile terminal 1e” is managed as attribute information of the user of the mobile terminal 1c, and “friendship profile: friend with mobile terminal 1e” is managed as the attribute information of the user of the mobile terminal 1d. It shall be. On the other hand, the user attribute information (part) of the user of the mobile terminal 1e is not estimated in advance by the user attribute estimation device 2A, and the user attribute information (part) of the user of the mobile terminal 1e is not the user attribute estimation device 2A. It is not managed in Note that the mobile terminal 1A, the user attribute estimation device 2A, and the user attribute estimation system 3A include the same functional blocks as the mobile terminal 1, the user attribute estimation device 2, and the user attribute estimation system 3 in the first embodiment, respectively. .

続いて、図9に示すシーケンス図を用いて、第2実施形態に係るユーザ属性推定システム3Aにおけるユーザ属性推定方法の処理について説明する。   Next, processing of the user attribute estimation method in the user attribute estimation system 3A according to the second embodiment will be described using the sequence diagram shown in FIG.

まず、携帯端末1cの端末情報送信部11により、携帯端末1cの検知部10によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置2Aにアップロードされる(ステップS30)。次に、ユーザ属性推定装置2Aの端末情報受信部21により、S30にてアップロードされたセンサのデータが受信され、ユーザ属性推定装置2Aの属性推定部23により、携帯端末1cのユーザの属性情報が推定される(ステップS31)。以上のS30〜S31の処理は、定期的に行われる。   First, the sensor information detected by the detection unit 10 of the mobile terminal 1c is uploaded to the user attribute estimation device 2A by the terminal information transmission unit 11 of the mobile terminal 1c (step S30). Next, the sensor information uploaded in S30 is received by the terminal information receiving unit 21 of the user attribute estimating device 2A, and the attribute information of the user of the portable terminal 1c is received by the attribute estimating unit 23 of the user attribute estimating device 2A. Estimated (step S31). The above processes of S30 to S31 are periodically performed.

次に、携帯端末1dの端末情報送信部11により、携帯端末1dの検知部10によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置2Aにアップロードされる(ステップS32)。次に、ユーザ属性推定装置2Aの端末情報受信部21により、S32にてアップロードされたセンサのデータが受信され、ユーザ属性推定装置2Aの属性推定部23により、携帯端末1dのユーザの属性情報が推定される(ステップS33)。以上のS32〜S33の処理は、定期的に行われる。   Next, the sensor information detected by the detection unit 10 of the portable terminal 1d is uploaded to the user attribute estimation device 2A by the terminal information transmission unit 11 of the portable terminal 1d (step S32). Next, the sensor information uploaded in S32 is received by the terminal information receiving unit 21 of the user attribute estimating device 2A, and the attribute information of the user of the portable terminal 1d is received by the attribute estimating unit 23 of the user attribute estimating device 2A. Estimated (step S33). The above processes of S32 to S33 are periodically performed.

ここで、携帯端末1eが新規にユーザ属性推定システム3Aのサービスに加入したとすると(ステップS34)、携帯端末1eの端末情報送信部11により、携帯端末1eの検知部10によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置2Aにアップロードされる(ステップS35)。次に、ユーザ属性推定装置2Aの端末情報受信部21により、S35にてアップロードされたセンサのデータが受信され、ユーザ属性推定装置2Aの属性推定部23により、携帯端末1eのユーザの交友関係情報が抽出される(ステップS36)。具体的には、ユーザ属性推定装置2Aの属性推定部23により、携帯端末1eのユーザが友人として登録されているユーザの属性情報を持つ携帯端末1を抽出し、その結果、携帯端末1c及び携帯端末1dの識別情報が抽出される。次に、ユーザ属性推定装置2Aの属性推定部23により、携帯端末1eのユーザの属性情報が推定される(ステップS37)。例えば、ユーザ属性推定装置2Aの属性推定部23により、S36における抽出結果に基づき、携帯端末1eのユーザの属性情報として「交友プロファイル:携帯端末1c及び携帯端末1dとは友人」が推定される。次に、ユーザ属性推定装置2Aの属性情報送信部24により、S37にて推定されたユーザの属性情報が携帯端末1eに送信(ダウンロード)され(ステップS7)、携帯端末1eの属性情報受信部12により受信されると共に携帯端末1eの属性情報格納部13に格納される。   Here, if the mobile terminal 1e newly subscribes to the service of the user attribute estimation system 3A (step S34), the sensor information detected by the detection unit 10 of the mobile terminal 1e by the terminal information transmission unit 11 of the mobile terminal 1e. Data is uploaded to the user attribute estimation device 2A (step S35). Next, the sensor data uploaded in S35 is received by the terminal information receiving unit 21 of the user attribute estimating device 2A, and the friendship relationship information of the user of the mobile terminal 1e is received by the attribute estimating unit 23 of the user attribute estimating device 2A. Are extracted (step S36). Specifically, the attribute estimation unit 23 of the user attribute estimation device 2A extracts the portable terminal 1 having the attribute information of the user registered as a friend of the user of the portable terminal 1e, and as a result, the portable terminal 1c and the portable terminal 1c Identification information of the terminal 1d is extracted. Next, attribute information of the user of the portable terminal 1e is estimated by the attribute estimation unit 23 of the user attribute estimation device 2A (step S37). For example, the attribute estimation unit 23 of the user attribute estimation device 2A estimates “friend profile: friends with the mobile terminal 1c and the mobile terminal 1d” as the user attribute information of the mobile terminal 1e based on the extraction result in S36. Next, the attribute information transmitting unit 24 of the user attribute estimating apparatus 2A transmits (downloads) the user attribute information estimated in S37 to the portable terminal 1e (step S7), and the attribute information receiving unit 12 of the portable terminal 1e. And is stored in the attribute information storage unit 13 of the portable terminal 1e.

第2実施形態のユーザ属性推定システム3Aによれば、携帯端末1eのユーザの属性情報が、当該ユーザと関係性がある他のユーザの属性情報に基づいて推定される。一般的に、関係性のあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定システム3Aは、上記構成を採ることで、携帯端末1c及び携帯端末1dのユーザの属性情報に基づいて携帯端末1eのユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末1e又は携帯端末1eのユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末1eのユーザと関係性がある携帯端末1c及び携帯端末1dのユーザの属性情報に基づいて、携帯端末1eのユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定システム3Aは、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。   According to the user attribute estimation system 3A of the second embodiment, the attribute information of the user of the mobile terminal 1e is estimated based on the attribute information of another user having a relationship with the user. In general, there are many cases in which attribute information between related users is identical or similar. The user attribute estimation system 3A can estimate the attribute information of the user of the portable terminal 1e based on the attribute information of the users of the portable terminal 1c and the portable terminal 1d by adopting the above configuration. For example, even if there is no information such as an action history related to the mobile terminal 1e or the user of the mobile terminal 1e or the amount of information is small, the attribute information of the mobile terminal 1c and the user of the mobile terminal 1d is related to the user of the mobile terminal 1e. Based on this, it is possible to estimate the attribute information of the user of the mobile terminal 1e with higher accuracy. That is, the user attribute estimation system 3A can improve the estimation accuracy of user attribute information.

1・1A・1a・1b・1c・1d・1e…携帯端末、2・2A…ユーザ属性推定装置、3・3A…ユーザ属性推定システム、10…検知部、11…端末情報送信部、12…属性情報受信部、13…属性情報格納部、14…コンテキスト推定部、15…処理部、20…属性情報格納部、21…端末情報受信部、22…抽出部、23…属性推定部、24…属性情報送信部、25…コンテキスト推定部、26…処理部。   1 · 1A · 1a · 1b · 1c · 1d · 1e ... portable terminal, 2 · 2A ... user attribute estimation device, 3 · 3A ... user attribute estimation system, 10 ... detection unit, 11 ... terminal information transmission unit, 12 ... attribute Information receiving unit, 13 ... attribute information storage unit, 14 ... context estimation unit, 15 ... processing unit, 20 ... attribute information storage unit, 21 ... terminal information receiving unit, 22 ... extraction unit, 23 ... attribute estimation unit, 24 ... attribute Information transmitting unit, 25... Context estimating unit, 26.

Claims (9)

ユーザの属性情報を格納する格納手段と、
携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する端末情報と、当該携帯端末に近接する他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、当該携帯端末から受信する端末情報受信手段と、
前記端末情報受信手段によって受信された近接端末情報が示す前記近接端末のユーザの属性情報を前記格納手段から抽出する抽出手段と、
前記端末情報受信手段によって受信された端末情報が示す前記携帯端末のユーザの属性情報を、前記抽出手段によって抽出された前記近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定し、前記格納手段に格納する属性推定手段と、
を備えるユーザ属性推定装置。
Storage means for storing user attribute information;
Terminal information receiving means for receiving, from the mobile terminal, terminal information related to the mobile terminal or the user of the mobile terminal and proximity terminal information related to the mobile terminal or another mobile terminal close to the mobile terminal. When,
Extraction means for extracting from the storage means attribute information of the user of the proximity terminal indicated by the proximity terminal information received by the terminal information reception means;
The attribute information of the user of the portable terminal indicated by the terminal information received by the terminal information receiving unit is estimated based on the attribute information of the user of the proximity terminal extracted by the extracting unit, and stored in the storage unit Attribute estimation means;
A user attribute estimation device comprising:
前記属性推定手段は、前記近接端末のユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと前記携帯端末のユーザとの関係性情報に基づいて推定する、請求項1に記載のユーザ属性推定装置。   The user attribute estimation device according to claim 1, wherein the attribute estimation unit estimates based on relationship information between the user and the mobile terminal user included in the attribute information of the user of the proximity terminal. 前記属性推定手段は、前記近接端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報に基づいて、前記携帯端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報を推定する、請求項1又は2に記載のユーザ属性推定装置。   The user attribute according to claim 1 or 2, wherein the attribute estimation unit estimates position information included in the attribute information of the user of the portable terminal based on position information included in the attribute information of the user of the proximity terminal. Estimating device. 前記属性推定手段によって推定された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、
前記コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、
をさらに備える請求項1〜3の何れか一項に記載のユーザ属性推定装置。
Context estimation means for estimating a context based on attribute information estimated by the attribute estimation means;
Processing means for performing processing based on the context estimated by the context estimation means;
The user attribute estimation device according to any one of claims 1 to 3, further comprising:
携帯端末とユーザ属性推定装置とを含むユーザ属性推定システムであって、
前記携帯端末は、
他の携帯端末の近接を検知する検知手段と、
当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、前記検知手段によって検知された前記他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、前記ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信手段と、
当該携帯端末のユーザの属性情報を前記ユーザ属性推定装置から受信する属性情報受信手段と、
を備え、
前記ユーザ属性推定装置は、
ユーザの属性情報を格納する格納手段と、
自端末情報と近接端末情報とを前記携帯端末から受信する端末情報受信手段と、
前記端末情報受信手段によって受信された近接端末情報が示す前記近接端末のユーザの属性情報を前記格納手段から抽出する抽出手段と、
前記端末情報受信手段によって受信された自端末情報が示す前記携帯端末のユーザの属性情報を、前記抽出手段によって抽出された前記近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段によって推定された前記携帯端末のユーザの属性情報を当該携帯端末に送信する属性情報送信手段と、
を備えるユーザ属性推定システム。
A user attribute estimation system including a mobile terminal and a user attribute estimation device,
The portable terminal is
Detection means for detecting the proximity of another mobile terminal;
The mobile terminal or the mobile terminal or the mobile terminal user's own terminal information and the mobile terminal that is the other mobile terminal detected by the detection means or the mobile terminal information of the mobile terminal or the proximity terminal user Terminal information transmitting means for transmitting;
Attribute information receiving means for receiving attribute information of the user of the mobile terminal from the user attribute estimation device;
With
The user attribute estimation device includes:
Storage means for storing user attribute information;
Terminal information receiving means for receiving own terminal information and proximity terminal information from the portable terminal;
Extraction means for extracting from the storage means attribute information of the user of the proximity terminal indicated by the proximity terminal information received by the terminal information reception means;
Attribute estimation means for estimating the attribute information of the user of the portable terminal indicated by the terminal information received by the terminal information receiving means based on the attribute information of the user of the proximity terminal extracted by the extraction means;
Attribute information transmission means for transmitting attribute information of the user of the mobile terminal estimated by the attribute estimation means to the mobile terminal;
A user attribute estimation system comprising:
前記携帯端末は、
前記属性情報受信手段によって受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、
前記コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、
をさらに備える請求項5に記載のユーザ属性推定システム。
The portable terminal is
Context estimation means for estimating a context based on attribute information received by the attribute information reception means;
Processing means for performing processing based on the context estimated by the context estimation means;
The user attribute estimation system according to claim 5, further comprising:
他の携帯端末の近接を検知する検知手段と、
当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、前記検知手段によって検知された前記他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信手段と、
前記端末情報送信手段による自端末情報と近接端末情報との送信の応答として前記ユーザ属性推定装置から、当該近接端末情報が示す前記近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定された、当該自端末情報が示す当該携帯端末のユーザの属性情報を受信する属性情報受信手段と、
前記属性情報受信手段によって受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、
前記コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、
を備える携帯端末。
Detection means for detecting the proximity of another mobile terminal;
The mobile terminal or the mobile terminal user's own terminal information and the proximity terminal that is the other mobile terminal detected by the detection means or the proximity terminal information related to the user of the proximity terminal are transmitted to the user attribute estimation device Terminal information transmitting means for
The own terminal estimated from the user attribute estimation device based on the attribute information of the user of the neighboring terminal indicated by the neighboring terminal information as a response to the transmission of the own terminal information and the neighboring terminal information by the terminal information transmitting unit Attribute information receiving means for receiving attribute information of the user of the mobile terminal indicated by the information;
Context estimation means for estimating a context based on attribute information received by the attribute information reception means;
Processing means for performing processing based on the context estimated by the context estimation means;
A mobile terminal comprising:
ユーザの属性情報を格納する格納手段を備えるユーザ属性推定装置により実行されるユーザ属性推定方法であって、
携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する端末情報と、当該携帯端末に近接する他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、当該携帯端末から受信する端末情報受信ステップと、
前記端末情報受信ステップにおいて受信された近接端末情報が示す前記近接端末のユーザの属性情報を前記格納手段から抽出する抽出ステップと、
前記端末情報受信ステップにおいて受信された端末情報が示す前記携帯端末のユーザの属性情報を、前記抽出ステップにおいて抽出された前記近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定し、前記格納手段に格納する属性推定ステップと、
を含むユーザ属性推定方法。
A user attribute estimation method executed by a user attribute estimation device comprising a storage means for storing user attribute information,
A terminal information receiving step for receiving, from the mobile terminal, terminal information relating to the mobile terminal or the user of the mobile terminal, and proximity terminal information relating to a proximity terminal that is another mobile terminal close to the mobile terminal or the user of the proximity terminal. When,
An extraction step of extracting attribute information of the user of the proximity terminal indicated by the proximity terminal information received in the terminal information reception step from the storage means;
The mobile terminal user attribute information indicated by the terminal information received in the terminal information reception step is estimated based on the proximity terminal user attribute information extracted in the extraction step and stored in the storage means Attribute estimation step;
User attribute estimation method including
携帯端末と、ユーザの属性情報を格納する格納手段を備えるユーザ属性推定装置とを含むユーザ属性推定システムにより実行されるユーザ属性推定方法であって、
前記携帯端末が、他の携帯端末の近接を検知する検知ステップと、
前記携帯端末が、当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、前記検知ステップにおいて検知された前記他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、前記ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信ステップと、
前記ユーザ属性推定装置が、自端末情報と近接端末情報とを前記携帯端末から受信する端末情報受信ステップと、
前記ユーザ属性推定装置が、前記端末情報受信ステップにおいて受信された近接端末情報が示す前記近接端末のユーザの属性情報を前記格納手段から抽出する抽出ステップと、
前記ユーザ属性推定装置が、前記端末情報受信ステップにおいて受信された自端末情報が示す前記携帯端末のユーザの属性情報を、前記抽出ステップにおいて抽出された前記近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定する属性推定ステップと、
前記ユーザ属性推定装置が、前記属性推定ステップにおいて推定された前記携帯端末のユーザの属性情報を当該携帯端末に送信する属性情報送信ステップと、
前記携帯端末が、当該携帯端末のユーザの属性情報を前記ユーザ属性推定装置から受信する属性情報受信ステップと、
を含むユーザ属性推定システム。
A user attribute estimation method executed by a user attribute estimation system including a mobile terminal and a user attribute estimation device including a storage unit that stores user attribute information,
A detection step in which the mobile terminal detects the proximity of another mobile terminal;
The mobile terminal is the mobile terminal or the mobile terminal or the mobile terminal user's own terminal information, and the proximity terminal that is the other mobile terminal detected in the detection step or the mobile terminal information of the mobile terminal. A terminal information transmission step for transmitting to the user attribute estimation device;
A terminal information receiving step in which the user attribute estimation device receives the local terminal information and the proximity terminal information from the mobile terminal;
An extraction step in which the user attribute estimation device extracts attribute information of a user of the proximity terminal indicated by the proximity terminal information received in the terminal information reception step from the storage unit;
The user attribute estimation device estimates the attribute information of the user of the portable terminal indicated by the own terminal information received in the terminal information reception step based on the attribute information of the user of the proximity terminal extracted in the extraction step Attribute estimation step,
An attribute information transmission step in which the user attribute estimation device transmits attribute information of the user of the mobile terminal estimated in the attribute estimation step to the mobile terminal;
An attribute information receiving step in which the mobile terminal receives attribute information of a user of the mobile terminal from the user attribute estimation device;
User attribute estimation system including
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