JP2018072887A - 訪問先推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザの訪問先の推定を効率よく行う。【解決手段】 訪問先推定装置１０は、ユーザの訪問先を推定する装置である。訪問先推定装置１０は、ユーザの位置を示すユーザ位置情報、及び訪問先の候補のＰＯＩの位置を示すＰＯＩ位置情報を取得する位置情報取得部１２と、ユーザ位置情報及びＰＯＩ位置情報に基づいて、訪問先の候補のＰＯＩからユーザの訪問先を推定する第１推定部１３と、ユーザ位置情報及びＰＯＩ位置情報以外のユーザの訪問先の推定に用いられるユーザ及び訪問先の候補のＰＯＩの少なくとも何れかに係る推定用情報を取得する推定用情報取得部１４と、第１推定部１３によってユーザの訪問先を推定できなかった場合に、推定用情報に基づいて、訪問先の候補のＰＯＩからユーザの訪問先を推定する第２推定部１５とを備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、ユーザの訪問先を推定する訪問先推定装置に関する。

従来から、ユーザの位置と、ＰＯＩ（Point Of Interest）等の場所の位置とに基づいて、ユーザが訪問した場所である訪問先を推定する技術が提案されている。特許文献１には、ユーザの訪問先を精度よく推定するために、推定の際にそれらの位置に加えてユーザの滞在時間も考慮することが記載されている。

特開２０１４−２０７５２６号公報

特許文献１に示されているように、ユーザの位置、及び訪問先の候補となる位置以外の情報を特徴量として用いることで、推定される訪問先の精度が向上すると考えられる。しかしながら、特徴量が増えると推定の計算量が増え、推定に時間がかかってしまう。特に多数のユーザについて訪問先を推定する場合には、各ユーザの推定を少しでも短く行うことが求められる。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、ユーザの訪問先の推定を効率よく行うことができる訪問先推定装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る訪問先推定装置は、ユーザの訪問先を推定する訪問先推定装置であって、ユーザの位置を示すユーザ位置情報、及び訪問先の候補の場所の位置を示す場所位置情報を取得する位置情報取得部と、位置情報取得部によって取得されたユーザ位置情報、及び場所位置情報に基づいて、訪問先の候補の場所からユーザの訪問先を推定する第１推定部と、ユーザ位置情報及び場所位置情報以外のユーザの訪問先の推定に用いられるユーザ及び訪問先の候補の場所の少なくとも何れかに係る推定用情報を取得する推定用情報取得部と、第１推定部によってユーザの訪問先を推定できなかった場合に、推定用情報取得部によって取得された推定用情報に基づいて、訪問先の候補の場所からユーザの訪問先を推定する第２推定部と、を備える。

本発明に係る訪問先推定装置では、まず、ユーザ位置情報及び場所位置情報に基づいた推定が行われ、ユーザの訪問先を推定できなかった場合に推定用情報に基づいた推定が行われる。従って、ユーザ及び場所の位置によっては推定用情報を用いない推定が可能となる。これにより、ユーザの訪問先の推定を効率よく行うことができる。

本発明によれば、ユーザ及び場所の位置によっては推定用情報を用いない推定が可能となるため、ユーザの訪問先の推定を効率よく行うことができる。

本発明の実施形態に係る訪問先推定装置の構成を示す図である。 推定用情報の例を示すテーブルである。 推定用情報の別の例を示すテーブルである。 本発明の実施形態に係る訪問先推定装置で実行される処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る訪問先推定装置のハードウェア構成を示す図である。

以下、図面と共に本発明に係る訪問先推定装置の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。

図１に本実施形態に係る訪問先推定装置１０を示す。訪問先推定装置１０は、ユーザの位置に基づいて、ユーザが訪問した場所である訪問先を推定する装置である。本実施形態では、ユーザの訪問先となる場所として、店舗、レジャー施設及び観光施設等のＰＯＩを推定する。推定されたユーザの訪問先の情報は、例えば、ユーザの嗜好等の特徴の推定に用いることができる。

ユーザ端末２０は、ユーザによって携帯されて用いられる装置である。ユーザ端末２０は、具体的には、携帯電話機やスマートフォン等に相当する。ユーザ端末２０は、移動体通信網等のネットワークＮに接続して無線通信を行う機能を有している。ユーザ端末２０と訪問先推定装置１０とは、ネットワークＮを介して通信を行うことができ、互いに情報の送受信を行えるようになっている。

ユーザ端末２０は、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）測位機能等の自端末の測位機能を有している。ユーザ端末２０は、測位機能によって得られた自端末の位置である測位点を示す情報を、ユーザの位置を示すユーザ位置情報として訪問先推定装置１０に送信する。ユーザ位置情報は、例えば、緯度及び経度を示す情報である。ユーザ端末２０は、ユーザの位置の誤差を示す誤差情報を取得する。ユーザの位置の誤差は、例えば、測位機能による測位の際の測位誤差である。誤差情報は、例えば、測位誤差である距離の情報であり、従来のＧＰＳ測位機能等によって取得される。ユーザ端末２０は、誤差情報と共にユーザ位置情報を訪問先推定装置１０に送信する。

ユーザ端末２０による自端末の測位は、継続的に行われ、例えば、定期的（例えば、１０分毎）に行われる。ユーザ端末２０から訪問先推定装置１０に送信されるユーザ位置情報は、訪問先推定装置１０側でいつ測位された位置に係るユーザ位置情報か把握されるようにしておく。例えば、ユーザ端末２０は、ユーザ位置情報に測位時刻（日時）を対応付けて訪問先推定装置１０に送信する。あるいは、ユーザ端末２０は、測位する度にユーザ位置情報を訪問先推定装置１０に送信する。

ユーザ端末２０は、通常の携帯電話機やスマートフォン等と同様にＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ及び無線通信モジュール等のハードウェアを備えて構成される。

引き続いて、本実施形態に係る訪問先推定装置１０の機能を説明する。図１に示すように訪問先推定装置１０は、記憶部１１と、位置情報取得部１２と、第１推定部１３と、推定用情報取得部１４と、第２推定部１５とを備えて構成される。

記憶部１１は、訪問先推定装置１０における処理に必要となる情報を記憶する機能部である。記憶部１１は、ユーザの位置を示すユーザ位置情報（測位履歴）を記憶する。記憶部１１は、ユーザ端末２０から送信されるユーザ位置情報、及び当該ユーザ位置情報に係る誤差情報を受信して、それらを対応付けて記憶する。上述したようにユーザ端末２０による自端末の測位は、継続的に行われるため、複数のユーザ位置情報及び誤差情報が取得される。なお、１つのユーザ位置情報は、１つのタイミングにおける位置に係るものであるとする。

記憶部１１は、ユーザの訪問先の候補となるＰＯＩの位置を示すＰＯＩ位置情報をＰＯＩ毎に記憶する。ＰＯＩ位置情報は、例えば、ＰＯＩの緯度及び経度を示す情報である。ＰＯＩ位置情報は、訪問先推定装置１０の管理者等によって、予め訪問先推定装置１０に入力されている。記憶部１１に記憶される上記以外の情報については後述する。

位置情報取得部１２は、ユーザの位置を示すユーザ位置情報、及び訪問先の候補の場所の位置を示す場所位置情報であるＰＯＩ位置情報を取得する機能部である。位置情報取得部１２は、当該ユーザ位置情報に係る誤差情報を取得する。位置情報取得部１２は、ユーザ位置情報を複数取得する。

位置情報取得部１２は、記憶部１１に記憶される複数のユーザ位置情報、及び当該ユーザ位置情報に係る誤差情報を読み出して取得する。位置情報取得部１２は、所定の期間に係るユーザ位置情報及び誤差情報を取得することとしてもよい。所定の期間は、ユーザの訪問先を推定したい期間である。例えば、取得の時点から予め設定された時間（例えば、１日あるいは数日）遡った期間のユーザ位置情報及び誤差情報を取得することとしてもよい。具体的には、測位時刻によって示される時刻が当該期間に含まれるユーザ位置情報及び誤差情報を取得する。

位置情報取得部１２は、記憶部１１に記憶されるＰＯＩ位置情報を読み出して取得する。位置情報取得部１２は、取得したユーザ位置情報及び誤差情報、並びにＰＯＩ位置情報を第１推定部１３に出力する。

第１推定部１３は、位置情報取得部１２によって取得されたユーザ位置情報、及びＰＯＩ位置情報に基づいて、訪問先の候補のＰＯＩからユーザの訪問先を推定する、即ち、第１の推定を行う機能部である。第１推定部１３は、ユーザ位置情報に基づく位置及び誤差情報に基づいて設定される領域に位置する訪問先の候補のＰＯＩからユーザの訪問先を推定する。第１推定部１３は、ユーザ位置情報に基づく位置と訪問先の候補のＰＯＩの位置との距離を算出し、算出した距離のうち最も短い距離と次に短い距離との差と設定された閾値とを比較し、当該比較に基づいてユーザの訪問先を推定できるか否かを判断する。第１推定部１３は、誤差情報に基づいて上記の閾値を設定する。第１推定部１３は、ユーザ位置情報に基づいて、ユーザが滞留した位置を示す滞留点を算出（生成）し、当該滞留点を構成するユーザの位置の数に基づいてユーザの訪問先を推定できるか否かを判断する。具体的には、第１推定部１３は、以下のように推定を行う。

第１推定部１３は、位置情報取得部１２からユーザ位置情報及び誤差情報、並びにＰＯＩ位置情報を入力する。第１推定部１３は、入力したユーザ位置情報に基づいて、ユーザが滞留した位置を示す滞留点を算出する。ユーザの滞留とは、ユーザがある程度狭い領域に留まっていることであり、即ち、ユーザが所定時間以上、所定の領域内に連続して位置していることである。滞留点は、ユーザが滞留した場合に位置していた領域、又は当該領域を代表する位置である。第１推定部１３は、例えば、特許文献１に示されている方法により滞留点を算出する。

第１推定部１３は、当該算出によって、滞留点の緯度及び経度、滞留を開始した時刻である滞留開始時刻（滞留開始日時）並びに滞留を終了した時刻である滞留終了時刻（滞留終了日時）を得る。第１推定部１３は、滞留点を構成するユーザ位置情報に係る誤差情報から、滞留点に係る測位誤差を算出する。第１推定部１３は、当該測位情報によって示される測位誤差の平均値を算出して、当該平均値を滞留点に係る測位誤差とする。第１推定部１３は、算出した滞留点に対して、訪問先のＰＯＩである訪問ＰＯＩを推定する。即ち、第１推定部１３は、ユーザが滞留した際の訪問ＰＯＩを推定する。

第１推定部１３は、算出した滞留点について、訪問ＰＯＩの候補を限定するための領域（範囲）を設定する。当該領域は、例えば、円形とされる。第１推定部１３は、当該領域の半径を設定する。半径Ｙは、例えば、Ｙ＝ＡＸ＋Ｂとの式によって算出される。ここで、Ｘは、算出した滞留点に係る測位誤差である。Ａ，Ｂは、予め設定されるパラメータである。Ａは正の値、Ｂは非負の値である。第１推定部１３は、算出した滞留点を中心とした半径Ｙの円形の領域を上記の領域とする。

第１推定部１３は、当該領域に位置するＰＯＩから訪問ＰＯＩを推定する。第１推定部１３は、各ＰＯＩについて、入力したＰＯＩ位置情報によって示されるＰＯＩの位置に基づき、当該領域に位置するＰＯＩを訪問ＰＯＩの候補とする。即ち、それ以外のＰＯＩについては、訪問ＰＯＩの推定から除外する。具体的には、第１推定部１３は、各ＰＯＩについて、算出した滞留点の位置とＰＯＩの位置との距離を算出する。第１推定部１３は、算出した距離が半径Ｙ以下のＰＯＩを訪問ＰＯＩの候補とする。上記のように、測位誤差が大きければ（測位精度が悪ければ）半径Ｙが大きくなるため、訪問ＰＯＩの候補は多くなり、測位誤差が小さければ（測位精度がよければ）半径Ｙが小さくなるため、訪問ＰＯＩの候補は少なくなる。

この時点で、訪問ＰＯＩの候補が１つのみであった場合、第１推定部１３は、当該訪問ＰＯＩの候補を訪問ＰＯＩと推定する。この場合、第１推定部１３は、推定した訪問ＰＯＩを示す情報を出力する。例えば、第１推定部１３は、ユーザの嗜好等の特徴の推定を行う装置等の訪問ＰＯＩの情報が用いられる装置に推定した訪問ＰＯＩを示す情報を出力する。あるいは、第１推定部１３は、その旨を表示する等して、ユーザに対して出力してもよい。訪問ＰＯＩの候補がなかった場合、第１推定部１３は、訪問ＰＯＩの推定ができないと判断する。この場合、第１推定部１３は、訪問ＰＯＩが推定できなかった旨を示す情報を出力する。当該出力をもって、当該滞留点についての推定の処理を終了する。

訪問ＰＯＩの候補が２つ以上であった場合、第１推定部１３は、以下の処理を行う。第１推定部１３は、算出した距離のうち、最も短い距離（１位との距離）と次に短い距離（２位との距離）との差と設定された閾値Ｎとを比較する。第１推定部１３は、当該差が閾値Ｎ以上であった場合、最も短い距離に係るＰＯＩを訪問ＰＯＩと推定する。この条件を満たす場合は、ユーザの位置及びＰＯＩの位置以外の情報（特徴量）を用いずに推定が行える、即ち、推定が簡単な場合である。閾値Ｎは、予め固定的に設定された値でもよいし、誤差情報に基づいて設定されてもよい。固定的に閾値Ｎが設定される場合は、例えば、訪問先推定装置１０の管理者等によって当該設定が行われる（他の閾値又はパラメータについても同様である）。誤差情報に基づいて閾値Ｎを設定する場合には、例えば、滞留点に係る測位誤差が大きくなると、閾値Ｎが大きくなるように設定する。第１推定部１３は、この場合、滞留点に係る測位誤差に応じて閾値Ｎをどのように設定するか、予め記憶している。

上記により訪問ＰＯＩを推定できた場合、第１推定部１３は、推定した訪問ＰＯＩを示す情報を出力する。当該出力をもって、当該滞留点についての推定の処理を終了する。

上記の差が閾値Ｎ以上でなかった場合、第１推定部１３は、上記の距離からは訪問ＰＯＩを推定できないと判断する。この条件を満たさない場合は、ユーザの位置とＰＯＩの位置との距離が似たような値となり、それらの位置のみでは推定が困難な場合である。この場合、第１推定部１３は、更なる推定のため、その旨を推定用情報取得部１４及び第２推定部１５に通知する。また、第１推定部１３は、推定に用いた情報を第２推定部１５に出力する。

なお、入力したユーザ位置情報から滞留点が複数算出された場合には、第１推定部１３は、それぞれの滞留点について、訪問ＰＯＩを推定する。また、滞留点が１つも算出されない場合には、第１推定部１３は、訪問ＰＯＩはない、即ち、ユーザはどのＰＯＩにも訪問していないものと推定する。

また、訪問ＰＯＩの推定が行えるか否かの判断に、算出した滞留点を構成するユーザの位置の数を用いてもよい。例えば、第１推定部１３は、算出した滞留点を構成するユーザの位置の数と、予め設定された閾値とを比較する。第１推定部１３は、上述した判断（条件）に加えて、当該ユーザの位置の数が閾値以上である場合に、訪問ＰＯＩの推定が可能であると判断する。一方で、第１推定部１３は、当該ユーザの位置の数が閾値以上でない場合には、訪問ＰＯＩを推定できないと判断する。即ち、この場合、第１推定部１３は、上述した判断で訪問ＰＯＩを推定できた場合であっても、訪問ＰＯＩを推定できないと判断する。

推定用情報取得部１４は、ユーザ位置情報及びＰＯＩ位置情報以外の訪問ＰＯＩの推定に用いられるユーザ及びＰＯＩの少なくとも何れかに係る推定用情報を取得する機能部である。推定用情報は、第１推定部１３によって距離からは訪問ＰＯＩを推定できないとされ、第２推定部１５によって更なる推定（第２の推定）が行われる場合に当該更なる推定に用いられる情報である。推定用情報取得部１４は、推定用情報として、ＰＯＩの滞在時間及び滞在時刻、若しくはＰＯＩの人気に応じた、当該ＰＯＩへの訪問されやすさの度合いを示す情報を取得する。

記憶部１１は、推定用情報として、以下の情報を記憶する。記憶部１１は、ＰＯＩのカテゴリを示す情報をＰＯＩ毎に記憶する。ＰＯＩのカテゴリを示す情報は、カフェ、コンビニ（コンビニエンスストア）といったＰＯＩがどのような種別のものかを示す情報である。

また、記憶部１１は、ＰＯＩの滞在時間（ＰＯＩに継続して滞在した時間）に応じた当該ＰＯＩへの訪問されやすさの度合いを示すスコアをカテゴリ毎に記憶する。記憶部１１は、この情報を図２に示すテーブルで保持する。図２に示すようにこのテーブルは、カテゴリ（ｘ）、滞在時間（ｙ）（滞在時間（ｙ）の範囲）及びスコアが対応付けられた情報を格納する。ＰＯＩへの滞在時間が滞在時間（ｙ）に示されるものである場合、スコアが高いほど、カテゴリ（ｘ）のＰＯＩへ訪問される可能性が高いことを示している。例えば、図２に示すようにカテゴリ（ｘ）がカフェのＰＯＩであれば、通常、カフェでの滞在時間の可能性が高い滞在時間のスコアが高くなっている。

また、記憶部１１は、ＰＯＩの滞在時刻に応じた当該ＰＯＩへの訪問されやすさの度合いを示すスコアをカテゴリ毎に記憶する。記憶部１１は、この情報を図３に示すテーブルで保持する。図３に示すようにこのテーブルは、カテゴリ（ｘ）、滞在時刻（ｙ）（滞在時刻（ｙ）の範囲、時間帯）及びスコアが対応付けられた情報を格納する。ＰＯＩへの滞在時刻が滞在時刻（ｙ）に示されるものである場合、スコアが高いほど、カテゴリ（ｘ）のＰＯＩへ訪問される可能性が高いことを示している。例えば、図３に示すようにカテゴリ（ｘ）がカフェのＰＯＩであれば、通常、カフェでの滞在時刻の可能性が高い滞在時刻のスコアが高くなっている。

また、記憶部１１は、ＰＯＩの人気に応じた当該ＰＯＩへの訪問されやすさの度合いを示す人気度をＰＯＩ毎に記憶する。例えば、過去に当該ＰＯＩに訪れた訪問者数を当該ＰＯＩの人気度とすることができる。人気度が高いほど、当該ＰＯＩへ訪問される可能性が高いことを示している。訪問者数の情報は、例えば、ＰＯＩへの訪問（チェックイン）を記憶するサービス（例えば、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）でのサービス）から、チェックインユーザ数として取得することができる。

上記の推定用情報は、訪問先推定装置１０の管理者等によって、予め訪問先推定装置１０に入力されている。

推定用情報取得部１４は、第１推定部１３からの通知を受け付けて、記憶部１１に記憶される上記の推定用情報を読み出して取得する。推定用情報取得部１４は、取得した推定用情報を第２推定部１５に出力する。

なお、ＰＯＩのカテゴリを示す情報については、ＰＯＩ毎にＰＯＩ位置情報に対応付けておき、ＰＯＩ位置情報とあわせて位置情報取得部１２によって取得されてもよい。

第２推定部１５は、第１推定部１３によってユーザの訪問先を推定できなかった場合に、推定用情報取得部１４によって取得された推定用情報に基づいて、訪問先の候補のＰＯＩからユーザの訪問先を推定する、即ち、第２の推定を行う機能部である。第２推定部１５は、ユーザ位置情報に基づく位置及び上記の最も短い距離に基づいて設定される領域に位置するＰＯＩからユーザの訪問先を推定する。第２推定部１５は、ユーザ位置情報に基づく位置とＰＯＩの位置との距離を長さ順に並べ、連続する距離の間の差に基づいて、ＰＯＩを限定し、限定したＰＯＩからユーザの訪問先を推定する。具体的には、第２推定部１５は、以下のように推定を行う。

第２推定部１５は、第１推定部１３及び推定用情報取得部１４から、訪問ＰＯＩを推定するための各情報を入力する。第２推定部１５は、第１推定部１３によって訪問ＰＯＩが推定できないとされた滞留点について、訪問ＰＯＩの候補を限定するための領域（範囲）を設定する。当該領域は、例えば、円形とされる。第２推定部１５は、当該領域の半径を設定する。半径は、例えば、第１推定部１３によって算出された滞留点の位置とＰＯＩの位置との距離のうち、最も短い距離（１位との距離）に上記の閾値Ｎを加えた値（１位との距離＋閾値Ｎ）とされる。

第２推定部１５は、当該領域に位置するＰＯＩから訪問ＰＯＩを推定する。第２推定部１５は、各ＰＯＩについて、入力したＰＯＩ位置情報によって示されるＰＯＩの位置に基づき、当該領域に位置するＰＯＩを訪問ＰＯＩの候補とする。即ち、それ以外のＰＯＩについては、訪問ＰＯＩの推定から除外する。具体的には、第２推定部１５は、各ＰＯＩについて、第１推定部１３によって算出された滞留点の位置とＰＯＩの位置との距離が上記の半径以下のＰＯＩを訪問ＰＯＩの候補とする。

また、第２推定部１５は、以下のように訪問ＰＯＩの候補を限定してもよい。第２推定部１５は、第１推定部１３によって算出された距離を長さ順に並べる。第２推定部１５は、長さが短い順に連続する距離の差、即ち、Ｎ位とＮ＋１位との差を見ていき、当該距離の差が予め設定された閾値以上となった場合にＮ＋１以降の距離に係るＰＯＩを訪問ＰＯＩの候補から除外する。

第２推定部１５は、上記のように限定された訪問ＰＯＩの候補から、推定用情報取得部１４によって取得された推定用情報に基づいて、訪問ＰＯＩを推定する。第２推定部１５は、以下の式によって、訪問ＰＯＩの候補毎のスコアを算出する。スコアは、ＰＯＩへの訪問されやすさの度合いを示す値である。本実施形態では、スコアが高いほど、ＰＯＩへ訪問されやすいことを示している。
スコア＝ａ×ｆ（Ｘ_１）＋ｂ×ｇ（Ｘ_２，Ｘ_３）＋ｃ×ｈ（Ｘ_２，Ｘ_４）＋ｄ×ｉ（Ｘ_５）
上記の式において、Ｘ_１は、滞留点の位置とＰＯＩの位置との距離である。Ｘ_２は、ＰＯＩのカテゴリである。Ｘ_３は、ユーザの滞留点における滞在時間である。Ｘ_４は、ユーザの滞留点における滞在時刻である。Ｘ_５は、ＰＯＩの人気度である。

ｆ（Ｘ_１），ｇ（Ｘ_２，Ｘ_３），ｈ（Ｘ_２，Ｘ_４），ｉ（Ｘ_５）は、それぞれの引数に応じたスコアである。スコアが高いほど、それぞれの引数に応じてＰＯＩへ訪問されやすいことを示している。ｆ（ｘ）＝１／ｘとされる。ｇ（ｘ，ｙ）は、推定用情報取得部１４によって取得された図２に示すＰＯＩのカテゴリ（ｘ）及びユーザの滞留点における滞在時間（ｙ）に対応するスコアとされる。第２推定部１５は、滞在時間Ｘ_３を滞留点の滞留開始時刻と滞留終了時刻との差分とする。

ｈ（ｘ，ｙ）は、推定用情報取得部１４によって取得された図３に示すＰＯＩのカテゴリ（ｘ）及びユーザの滞留点における滞在時刻（ｙ）に対応するスコアとされる。第２推定部１５は、滞在時刻Ｘ_４を滞留点の滞留開始時刻及び滞留終了時刻の少なくとも何れかから算出する。例えば、滞留開始時刻及び滞留終了時刻の中間の時刻を滞在時刻Ｘ_４とする。あるいは、滞留開始時刻及び滞留終了時刻の何れかを滞在時刻Ｘ_４としてもよい。ｉ（ｘ）は、ＰＯＩの人気度ｘに応じたスコアとされる。例えば、ｉ（ｘ）＝人気度ｘとされる。

ａ，ｂ，ｃ，ｄは、予め設定されたそれぞれの項の重みを示すパラメータであり、正の値とされる。なお、これらのパラメータは、機械学習によって決定されてもよい。また、ｆ（Ｘ_１）の重みａは、測位誤差に反比例するように設定されてもよい。第２推定部１５は、算出したスコアが最も高いＰＯＩを訪問ＰＯＩとする。

あるいは、第２推定部１５は、一般的な機械学習を用いて訪問ＰＯＩを推定してもよい。その場合、第２推定部１５は、滞留点の位置とＰＯＩの位置との距離、ＰＯＩのカテゴリ、ユーザの滞留点における滞在時間及び滞在時刻、並びにＰＯＩの人気度（上記のＸ_１〜Ｘ_５）を特徴量（説明変数）とする。機械学習には、例えば、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）を用いてもよい。

第２推定部１５は、推定した訪問ＰＯＩを示す情報を出力する。当該出力をもって、当該滞留点についての推定の処理を終了する。

なお、上述した機能部による、訪問ＰＯＩの推定及び推定に用いる情報の取得は、例えば、訪問先推定装置１０の管理者等によってトリガが訪問先推定装置１０に与えられたタイミングで行われる。あるいは、予め設定された一定時間毎に行われてもよい。

また、訪問ＰＯＩの推定は、ユーザ毎に、即ち、ユーザ毎のユーザ位置情報が用いられて行われる。以上が、本実施形態に係る訪問先推定装置１０の機能である。

引き続いて、図４のフローチャートを用いて、本実施形態に係る訪問先推定装置１０で実行される処理（訪問先推定装置１０の動作方法）を説明する。本処理では、まず、位置情報取得部１２によって、記憶部１１に記憶される複数のユーザ位置情報及び誤差情報、即ち、測位履歴が取得される（Ｓ０１）。また、位置情報取得部１２によって、記憶部１１に記憶されるＰＯＩ位置情報が取得される（Ｓ０２）。なお、Ｓ０２の処理は、Ｓ０１と独立に行われ得るので、Ｓ０１のタイミングにかかわらず行うことができる。また、Ｓ０２の処理は、ＰＯＩ位置情報が用いられる後述する処理（Ｓ０５）の前までに行われればよい。

続いて、位置情報取得部１２によって取得されたユーザ位置情報及び誤差情報から、第１推定部１３によって滞留点が算出される（Ｓ０３）。以下の処理では、算出された滞留点毎に処理が行われる。続いて、第１推定部１３によって、算出された滞留点について、訪問ＰＯＩの候補を限定するための領域が設定される（Ｓ０４）。具体的には、上述した半径Ｙ（Ｙ＝ＡＸ＋Ｂ）が算出されて、当該領域は、滞留点を中心とした半径Ｙの円形の領域とされる。

続いて、第１推定部１３によって、滞留点の位置とＰＯＩの位置との距離が算出される（Ｓ０５）。算出された距離が半径Ｙ以下のＰＯＩが訪問ＰＯＩの候補とされる。この時点で、訪問ＰＯＩの候補が１つのみであった場合、第１推定部１３によって、当該訪問ＰＯＩの候補が訪問ＰＯＩと推定される（図示せず）。また、訪問ＰＯＩの候補がなかった場合、第１推定部１３によって、訪問ＰＯＩの推定ができないと判断される（図示せず）。これらの場合、第１推定部１３によって推定に係る情報が出力される（図示せず）。

訪問ＰＯＩの候補が２つ以上であった場合、続いて、第１推定部１３によって、訪問ＰＯＩの候補のうち、最も短い距離（１位との距離）と次に短い距離（２位との距離）との差と設定された閾値Ｎとが比較される（Ｓ０６）。当該差が閾値Ｎ以上であった場合（Ｓ０６のＹＥＳ）、第１推定部１３によって、最も短い距離に係るＰＯＩが訪問ＰＯＩと推定される（Ｓ０７）。なお、上述したように、上記の判断の際に算出した滞留点を構成するユーザの位置の数に基づいて、訪問ＰＯＩの推定が可能か否かの判断が行われてもよい。この判断で、訪問ＰＯＩを推定できないと判断された場合には、当該差が閾値Ｎ以上であっても、Ｓ０６のＮＯの場合に進む。

上記により訪問ＰＯＩが推定された場合、第１推定部１３によって、推定した訪問ＰＯＩを示す情報が出力される（Ｓ０８）。当該出力をもって、当該滞留点についての推定の処理が終了される。

Ｓ０６において、上記の差が閾値Ｎ以上でなかった場合（Ｓ０６のＮＯ）、推定用情報取得部１４によって、記憶部１１に記憶される推定用情報が取得される（Ｓ０９）。続いて、第２推定部１５によって、訪問ＰＯＩの候補を限定するための領域が設定される（Ｓ１０）。具体的には、上述した半径（１位との距離＋閾値Ｎ）が算出されて、当該領域は、滞留点を中心とした半径の円形の領域とされる。滞留点の位置とＰＯＩの位置との距離が半径以下のＰＯＩが訪問ＰＯＩの候補とされる。また、この際、上述したように連続する距離の差に基づいて、訪問ＰＯＩの候補が限定されてもよい。続いて、第２推定部１５によって、当該領域に位置するＰＯＩから訪問ＰＯＩが推定される（Ｓ１１）。即ち、第２の推定が行われる。第２の推定では、上述したように推定用情報が用いられて訪問ＰＯＩの候補毎のスコアが算出され、スコアが最も高いＰＯＩが訪問ＰＯＩとされる。

続いて、第２推定部１５によって、推定した訪問ＰＯＩを示す情報が出力される（Ｓ０８）。当該出力をもって、当該滞留点についての推定の処理が終了される。以上が、本実施形態に係る訪問先推定装置１０で実行される処理である。

本実施形態では、まず、ユーザ位置情報及びＰＯＩ位置情報に基づいた推定が行われ、ユーザの訪問先を推定できなかった場合に推定用情報に基づいた推定が行われる。従って、ユーザ及びＰＯＩの位置によっては推定用情報を用いない推定が可能となる。

上記の通り、本実施形態では、第１推定部１３による推定と第２推定部１５による推定との２段階での推定が行われる。ＰＯＩのカテゴリ、滞在時間、滞在時刻及び人気度を考慮する第２推定部１５による推定を全てのユーザについて行うこととすると計算量が増加し、推定に時間がかかってしまう。しかしながら、ユーザ及びＰＯＩの位置によっては２段階目の第２推定部１５による推定を行わずにユーザの訪問先の推定が可能となる。これにより、推定対象のユーザが多くなった場合等であっても、ユーザの訪問先の推定を効率よく行うことができる。

また、本実施形態のように、誤差情報にも基づく第１推定部１３によるユーザの訪問先の推定が行われてもよい。この構成によれば、測位誤差等のユーザの位置の誤差に基づいた適切な推定が可能になる。但し、本発明においては、誤差情報を必ずしも用いる必要はない。誤差情報を用いない場合、上述した半径Ｙ及び閾値Ｎは測位誤差に応じた値とすればよい。

また、本実施形態のように、第１推定部１３によるユーザの訪問先の推定は、最も短い距離と次に短い距離との差に基づいて行われてもよい。この構成によれば、適切かつ確実に第１推定部１３によるユーザの訪問先の推定を行うことができる。但し、第１推定部１３によるユーザの訪問先の推定については、ユーザ位置情報及びＰＯＩ位置情報を用いるものであれば、どのような推定が行われてもよい。

また、本実施形態のように、第２推定部１５によって訪問ＰＯＩの候補を限定することとしてもよい。これにより、スコアを算出するＰＯＩが減り、更にユーザの訪問先の推定を効率よく行うことができる。但し、必ずしも、第２推定部１５によって訪問ＰＯＩの候補を限定する必要はない。

また、本実施形態のように、滞留点を算出して、滞留点を構成するユーザの位置の数に基づいてユーザの訪問先を推定できるか否かを判断することとしてもよい。ユーザの位置の数（測位点数）が多ければより確実な滞留となるため、この構成によれば、ユーザの訪問先の推定を適切に行うことができる。但し、この判断は、必ずしも行う必要はない。

また、滞留点を算出して、滞留点に対して訪問先を推定することで効率的かつ適切な訪問先を推定することができる。但し、滞留点の算出自体も、必ずしも行う必要はなく、個々のユーザの位置について訪問先を推定することとしてもよい。

なお、本実施形態では、推定されるユーザの訪問先はＰＯＩであることとしたが、ＰＯＩ以外の任意の場所であってもよい。また、推定用情報は、上述した情報の全てが用いられる必要はなく、当該情報の何れかが用いられればよい。また、推定用情報は、上述した情報に限られず、ユーザ位置情報及びＰＯＩ位置情報以外のユーザの訪問先の推定に用いられるユーザ及び訪問先の候補のＰＯＩの少なくとも何れかに係るものであれば、どのような情報でもよい。また、第２推定部１５によるユーザの訪問先の推定についても、推定用情報を用いるものであれば、どのような推定が行われてもよい。

なお、上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に(例えば、有線及び／又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。

例えば、本発明の一実施の形態における訪問先推定装置１０などは、本実施形態の訪問先推定装置１０の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図５は、本実施形態に係る訪問先推定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の訪問先推定装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。訪問先推定装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

訪問先推定装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。

プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。例えば、訪問先推定装置１０の各機能部は、プロセッサ１００１で実現されてもよい。

また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、訪問先推定装置１０の各機能部は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。

メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施の形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。

通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述の訪問先推定装置１０の各機能部は、通信装置１００４を含んで実現されてもよい。

入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。

また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。

また、訪問先推定装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。

以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future Radio Access）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。

本明細書で使用する「システム」および「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。

また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。

移動通信端末は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。

本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。

本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。

本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。

１０…訪問先推定装置、１１…記憶部、１２…位置情報取得部、１３…第１推定部、１４…推定用情報取得部、１５…第２推定部、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス、２０…ユーザ端末、Ｎ…ネットワーク。

Claims (8)

1. ユーザの訪問先を推定する訪問先推定装置であって、
   前記ユーザの位置を示すユーザ位置情報、及び前記訪問先の候補の場所の位置を示す場所位置情報を取得する位置情報取得部と、
   前記位置情報取得部によって取得されたユーザ位置情報、及び場所位置情報に基づいて、前記訪問先の候補の場所からユーザの訪問先を推定する第１推定部と、
   前記ユーザ位置情報及び前記場所位置情報以外の前記ユーザの訪問先の推定に用いられる前記ユーザ及び前記訪問先の候補の場所の少なくとも何れかに係る推定用情報を取得する推定用情報取得部と、
   前記第１推定部によってユーザの訪問先を推定できなかった場合に、前記推定用情報取得部によって取得された前記推定用情報に基づいて、前記訪問先の候補の場所からユーザの訪問先を推定する第２推定部と、
   を備える訪問先推定装置。
2. 前記位置情報取得部は、前記ユーザ位置情報によって示されるユーザの位置の誤差を示す誤差情報を取得し、
   前記第１推定部は、前記ユーザの位置及び前記誤差情報に基づいて設定される領域に位置する前記訪問先の候補の場所からユーザの訪問先を推定する請求項１に記載の訪問先推定装置。
3. 前記第１推定部は、前記ユーザ位置情報に基づく位置と前記場所位置情報によって示される前記訪問先の候補の場所の位置との距離を算出し、算出した距離のうち最も短い距離と次に短い距離との差と設定された閾値とを比較し、当該比較に基づいてユーザの訪問先を推定できるか否かを判断する請求項１又は２に記載の訪問先推定装置。
4. 前記位置情報取得部は、前記ユーザ位置情報によって示されるユーザの位置の誤差を示す誤差情報を取得し、
   前記第１推定部は、前記誤差情報に基づいて前記閾値を設定する、請求項３に記載の訪問先推定装置。
5. 前記第２推定部は、前記ユーザ位置情報に基づく位置及び前記最も短い距離に基づいて設定される領域に位置する前記訪問先の候補の場所からユーザの訪問先を推定する請求項３又は４に記載の訪問先推定装置。
6. 前記位置情報取得部は、前記ユーザ位置情報を複数取得し、
   前記第１推定部は、前記ユーザ位置情報に基づいて、ユーザが滞留した位置を示す滞留点を算出し、当該滞留点を構成する前記ユーザの位置の数に基づいてユーザの訪問先を推定できるか否かを判断する請求項１〜５の何れか一項に記載の訪問先推定装置。
7. 前記第２推定部は、前記ユーザ位置情報に基づく位置と前記場所位置情報によって示される前記訪問先の候補の場所の位置との距離を長さ順に並べ、連続する距離の間の差に基づいて、前記訪問先の候補の場所を限定し、限定した前記訪問先の候補の場所からユーザの訪問先を推定する請求項１〜６の何れか一項に記載の訪問先推定装置。
8. 前記推定用情報取得部は、前記推定用情報として、前記訪問先の候補の場所における滞在時間及び滞在時刻、若しくは訪問先の候補の場所の人気の少なくとも何れかに応じた、当該訪問先の候補の場所への訪問されやすさの度合いを示す情報を取得する請求項１〜７の何れか一項に記載の訪問先推定装置。

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