JP2020149260A - 地点情報推奨システムおよび地点情報推奨プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】グループ全体の興味に基づいて地点情報を推奨できる技術を提供する。【解決手段】地点情報推奨システムは、ユーザが属するグループのなかから、前記ユーザの興味を惹いている興味対象グループを特定するグループ特定部と、前記興味対象グループが存在する場合、前記興味対象グループ内において共有されている地点情報の特徴に類似する特徴を有する地点情報を、前記ユーザに推奨する推奨地点情報として選択する推奨地点情報選択部と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、地点情報推奨システムおよび地点情報推奨プログラムに関する。

ユーザが興味を示している度合いに基づいて推薦スコアを算出するとともに、推薦スコアの高い商品をユーザに推薦する商品推薦方法が知られている（特許文献１、参照）。特許文献１において、ユーザが興味を示している商品を推薦することができる。

特開２００８−２１６９９１号公報

ところで、ユーザの興味は他人の影響を受けるものであり、特にユーザが属しているグループの影響を強く受ける。例えば、グループ内でよく議論されている事柄についてユーザは強く興味を惹かれることとなる。従って、ユーザが属しているグループ全体の興味も考慮して商品を推薦することが望ましいと言える。これに対して、特許文献１においては、ユーザの個人的な興味に基づいて商品を推薦することしかできず、ユーザが属するグループ全体の興味に基づいて商品を推薦することができないという問題があった。
本発明は、前記課題にかんがみてなされたもので、グループ全体の興味に基づいて地点情報を推奨できる技術の提供を目的とする。

前記の目的を達成するため、本発明の地点情報推奨システムは、ユーザが属するグループのなかから、ユーザの興味を惹いている興味対象グループを特定するグループ特定部と、興味対象グループが存在する場合、興味対象グループ内において共有されている地点情報の特徴に類似する特徴を有する地点情報を、ユーザに推奨する推奨地点情報として選択する推奨地点情報選択部と、を備える。

前記の目的を達成するため、本発明の地点情報推奨プログラムは、コンピュータを、ユーザが属するグループのなかから、ユーザの興味を惹いている興味対象グループを特定するグループ特定部、興味対象グループが存在する場合、興味対象グループ内において共有されている地点情報の特徴に類似する特徴を有する地点情報を、ユーザに推奨する推奨地点情報として選択する推奨地点情報選択部、として機能させる。

以上説明した本発明の構成において、ユーザが属するグループのなかに、ユーザの興味を惹いている興味対象グループが存在する場合には、興味対象グループ内において共有されている地点情報の特徴に類似する特徴を有する地点情報が推奨地点情報として選択される。これにより、ユーザが興味対象グループに属している場合には、当該興味対象グループ全体の興味がユーザの興味に影響を与えている可能性があるとして、興味対象グループ全体の興味に基づいて地点情報を推奨できる。

地点情報推奨システムのブロック図である。 図２ＡはグループＤＢを示す図、図２Ｂは地点情報ＤＢを示す図、図２Ｃはユーザのベン図、図２Ｄは地点情報のベン図である。 地点情報推奨処理のフローチャートである。

ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）地点情報推奨システムの構成：
（２）地点情報推奨処理：
（３）他の実施形態：

（１）地点情報推奨システムの構成：
図１は、本発明の一実施形態にかかる地点情報推奨システム１０としてのサーバの構成を示すブロック図である。地点情報推奨システム１０は、スマートフォン１００と無線通信回線やインターネットＮを介して通信可能となっている。地点情報推奨システム１０は、多数のユーザが携帯するスマートフォン１００のそれぞれと通信可能となっている。

スマートフォン１００は、図示しないカメラやタッチパネルディスプレイを備えており、インターネットＮと接続可能となっている。スマートフォン１００は、ＳＮＳ（Social Networking Service）のクライアント側プログラムを実行している。

地点情報推奨システム１０はタッチパネルディスプレイに表示させる各種ＵＩ画像の画像データをスマートフォン１００に送信する。また、地点情報推奨システム１０は、タッチパネルディスプレイに対する操作状況を示す操作データをスマートフォン１００から受信する。

地点情報推奨システム１０は、制御部２０と記録媒体３０と通信部４０とを備える。制御部２０は、ＣＰＵとＲＡＭとＲＯＭ等を備えたコンピュータであり、地点情報推奨プログラム２１を実行する。地点情報推奨プログラム２１は、ＳＮＳのサーバ側プログラムの一部を構成する。通信部４０は、インターネットＮと通信するための通信回路である。通信部４０は、インターネットＮを介してスマートフォン１００と通信する。

記録媒体３０は、ユーザＤＢ（データベース）３０ａとグループＤＢ３０ｂと地点情報ＤＢ３０ｃとを記録している。ユーザＤＢ３０ａは、ＳＮＳを利用するユーザのそれぞれについてユーザＩＤや各種プロフィール情報や使用するスマートフォン１００の個体情報等を記録したデータベースである。

グループＤＢ３０ｂは、グループのそれぞれについてグループＩＤとメンバーとなるユーザとを記録したデータベースである。図２Ａは、グループＤＢ３０ｂの例を示す表である。図２Ａに示すように、グループＤＢ３０ｂにおいては、グループＧ（Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３・・）のそれぞれについてメンバーとなるユーザＵ（Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３・・）と最終行動時刻とを示す。ＳＮＳプログラムの機能によって、グループＧ内において後述する地点情報を共有することが可能となっている。最終行動時刻とは、グループＧ内において共有されている地点情報の閲覧を、いずれかのメンバーが行った時刻のうち、最も新しい時刻である。すなわち、最終行動時刻とは、グループＧ内において共有されている地点情報が最後に閲覧された時刻である。

地点情報ＤＢ３０ｃは、ＳＮＳにおいていずれかのユーザＵが登録した地点情報を蓄積したデータベースである。図２Ｂは、地点情報ＤＢ３０ｃの例を示す表である。図２Ｂに示すように、地点情報ＤＢ３０ｃにおいては、地点Ｒ（Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３・・）ごとに地点情報Ｉ（Ｉ_R1，Ｉ_R2，Ｉ_R3・・）が蓄積されている。地点Ｒは、ユーザが訪問可能な施設（商業施設、公共施設等）である。地点情報Ｉは、地点Ｒの位置を示す情報と、特徴分析用情報Ｔと、地点情報Ｉの共有範囲を示す情報とを含む。

地点情報Ｉは、ユーザＵが地点ＲをＳＮＳに登録することによって生成される情報である。地点情報Ｉは、スマートフォン１００におけるユーザＵの入力操作やインターネットＮ上に公開されている情報やスマートフォン１００が取得した情報に基づいて生成される。スマートフォン１００が取得した情報には、測位センサが測位した位置情報やカメラが撮像した写真が含まれる。地点ＲをＳＮＳに登録する際に当該地点Ｒの地点情報Ｉを共有するか否かを指定することができ、共有しないと指定した場合に共有範囲としてユーザＵ個人が対応付けられる。この場合、地点情報Ｉは共有範囲となっているユーザＵによって個人的に登録されたこととなる。一方、共有する場合には、共有するグループＧを指定することができ、指定されたグループＧが共有範囲として対応付けられる。

特徴分析用情報Ｔ（Ｔ１１，Ｔ１２，Ｔ１３・・）は、地点情報Ｉの特徴を分析するために使用する情報であり、例えば属性と名称とｗｅｂテキストとコメントと画像等を含む。属性とは、地点Ｒが属する施設の分類である。例えば、登録地点Ｒがある寿司店である場合、大分類として飲食施設が対応付けられ、中分類として和食店が対応付けられ、小分類として寿司店が対応付けられる。

ｗｅｂテキストは、地点Ｒを紹介するｗｅｂページ等に掲載されたテキストであり、ｗｅｂページは公式ホームページに限られない。コメントは、共有範囲として設定されているグループＧに属するいずれかのユーザＵが地点Ｒについて書き込んだテキストである。画像は、地点Ｒを紹介するＷＥＢページに掲載された写真であってもよいし、地点ＲについてユーザＵが撮像し、登録した写真であってもよい。

次に、地点情報推奨システム１０のソフトウェア構成を説明する。地点情報推奨プログラム２１は、地点情報共有モジュール２１ａとグループ特定モジュール２１ｂと推奨地点情報選択モジュール２１ｃとを含む。グループ特定モジュール２１ｂと推奨地点情報選択モジュール２１ｃとは、それぞれコンピュータとしての制御部２０をグループ特定部と推奨地点情報選択部として機能させるプログラムモジュールである。

地点情報共有モジュール２１ａの機能により制御部２０は、地点情報ＤＢ３０ｃにおいて地点情報Ｉを管理する。ユーザＵから地点情報Ｉ（地点Ｒ）の登録要求があった場合に、地点情報共有モジュール２１ａの機能により制御部２０は、登録処理を実行する。登録処理において、制御部２０は、地点Ｒの分類や名称や位置や公開範囲や写真やｗｅｂページのＵＲＬやコメント等をスマートフォン１００から取得し、これらの情報に基づいて地点情報Ｉを生成し、地点情報ＤＢ３０ｃに登録する。

また、制御部２０は、登録済みの地点情報Ｉの共有範囲に該当するユーザＵが地点情報Ｉの閲覧と編集とを行うための処理を実行する。すなわち、制御部２０は、共有範囲に該当するユーザＵのスマートフォン１００から閲覧要求があった場合に、地点情報Ｉを送信することにより地点情報Ｉの閲覧を可能とする。地点情報共有モジュール２１ａの機能により制御部２０は、閲覧要求に応じて地点情報Ｉを送信すると、当該地点情報Ｉが共有されているグループＧであって、閲覧要求を行ったユーザＵが属するグループＧの最終行動時刻を現在時刻によって更新する。

さらに、閲覧要求に応じて地点情報Ｉを送信したユーザＵのスマートフォン１００から地点情報Ｉの編集要求があった場合に、制御部２０は、編集要求が示す編集情報に基づいて地点情報Ｉを更新する。編集要求には、地点Ｒの位置やｗｅｂページや写真等を追加したり削除したり訂正する要求が少なくとも１個含まれる。同様に、閲覧要求に応じて地点情報Ｉを送信したユーザＵのスマートフォン１００から地点情報Ｉについてのコメント要求があった場合に、制御部２０は、コメント要求が示すコメントを地点情報Ｉ（特徴分析用情報Ｔ）に追加記録する。

以上説明したように、地点情報Ｉの共有範囲に該当するユーザＵは、地点情報Ｉについての閲覧や編集やコメントをすることが可能となる。さらに、制御部２０は、ユーザＵが共有範囲のグループＧに属さない場合であっても、地点情報Ｉが当該ユーザＵについての推奨地点情報として選択された場合には、地点情報Ｉをスマートフォン１００に送信することにより地点情報ＩをユーザＵに推奨する。地点情報Ｉを推奨されたユーザＵは、地点情報Ｉを個人的に登録したり、地点情報Ｉが示す地点Ｒを目的として設定したりすることができる。

以下、あるユーザＵについて推奨地点情報を選択するための構成について説明する。例えば、制御部２０は、ユーザＵがスマートフォン１００において推奨地点情報を表示可能な表示スペースを含むＳＮＳのＵＩ画像を表示させている場合に、当該ユーザＵに推奨する推奨地点情報を選択する。

そのために、グループ特定モジュール２１ｂの機能により制御部２０は、ユーザＵが属するグループＧのなかから、ユーザＵの興味を惹いている興味対象グループを特定する。まず、制御部２０は、ユーザＵが属するグループＧをグループＤＢ３０ｂから取得する。ここで、興味対象グループとは、グループＧ内において共有されている地点情報Ｉを対象とする行動が最後に行われた最終行動時刻からの経過時間が閾値以下となるグループである。

グループ特定モジュール２１ｂの機能により制御部２０は、ユーザＵが属するグループＧのなかから、最終行動時刻から現在時刻までの経過時間が閾値以下となっている興味対象グループを特定する。そして、制御部２０は、ユーザＵが属するグループＧのなかに、興味対象グループが１個でも存在するか否かを判定する。図２Ｃは、ユーザＵ１が属しているグループＧ１，Ｇ３を示すベン図である。図２Ａ，図２Ｃの例において、ユーザＵ１が属しているグループＧ１，Ｇ３のうち、グループＧ１については最小行動時刻から現在時刻までの経過時間が閾値以下となっていることとする。本実施形態において、閾値は２週間であり、現在時刻は２０１９年３月１０日１２：００であることとする。

推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、興味対象グループが存在する場合、興味対象グループ内において共有されている地点情報Ｉの特徴に類似する特徴を有する地点情報Ｉを、ユーザＵに推奨する推奨地点情報として選択する。制御部２０は、興味対象グループが存在する場合、興味対象グループが共有範囲として設定されているすべての地点情報Ｉの特徴分析用情報Ｔを抽出し、抽出した特徴分析用情報Ｔの特徴を分析する。

制御部２０は、特徴分析用情報Ｔに含まれる画像の画像認識処理を行うことにより、画像の被写体を認識し、当該被写体を表す単語（被写体の名称を示す名詞や被写体の状態を示す形容詞等）を取得する。制御部２０は、地点情報Ｉの特徴分析用情報Ｔが示す地点Ｒの属性やｗｅｂテキストやコメントを構成する単語群と、画像の被写体を表す単語群と、を併せて分析する。そして、制御部２０は、上述した単語群についてＴＦ−ＩＤＦ法等の公知のテキスト分析処理を行うことにより、興味対象グループ内において共有されている地点情報Ｉの特徴ベクトル（以下、共有基準特徴ベクトル）を算出する。特徴ベクトルは、概念空間における単語の概念に対応する方向と、単語の出現頻度に応じた大きさとを有するベクトルである。

図２Ｄは、ユーザＵ１が属するグループＧ１，Ｇ３において共有されている地点情報Ｉと、ユーザＵ１が個人的に登録している地点情報Ｉとを示すベン図である。図２Ｂ，図２Ｄの例において、制御部２０は、興味対象グループであるグループＧ１内において共有されている地点情報Ｉに基づいて共有基準特徴ベクトルを算出する。制御部２０は、地点情報Ｉに対応付けられた特徴分析用情報Ｔだけでなく、興味対象グループであるグループＧ１において行われた会話（テキストチャット）等のテキストも考慮して共有基準特徴を算出してもよい。

一方、制御部２０は、ユーザＵ１が属しているものの興味対象グループでないグループＧ３内において共有されている地点情報Ｉと、ユーザＵ１が個人的に登録している地点情報Ｉについては、共有基準特徴ベクトルを算出する際に考慮しない。さらに、制御部２０は、グループＧ１，Ｇ３のいずれにおいても共有されておらず、かつ、ユーザＵ１が個人的に登録していない地点情報Ｉについても、共有基準特徴ベクトルを算出する際に考慮しない。

なお、複数の興味対象グループが存在する場合、制御部２０は、複数の興味対象グループのそれぞれについて共有基準特徴ベクトルを算出し、複数の興味対象グループのそれぞれについて地点情報Ｉの特徴が類似する推奨地点情報を選択してもよい。また、制御部２０は、最終行動時刻から現在時刻までの経過時間が短い順にユーザの興味度が高いと判定し、ユーザの興味度が高い興味対象グループであるほど、地点情報Ｉの特徴が類似する地点情報Ｉが推奨地点情報として選択される個数や確率が大きくなるようにしてもよい。

また、制御部２０は、複数の興味対象グループのそれぞれについて個別に共有基準特徴ベクトルを算出しなくてもよい。例えば、制御部２０は、複数の興味対象グループにおいて共有されているすべての地点情報Ｉに基づいて単一の共有基準特徴ベクトルを算出してもよい。

また、制御部２０は、地点情報ＤＢ３０ｃから、ユーザＵ１が属するグループＧ内において共有されている地点情報Ｉと、ユーザＵ１が個人的に登録している地点情報Ｉのいずれにも該当しない地点情報Ｉを推奨地点情報の候補として抽出する。図２Ｄの例において、制御部２０は、グループＧ１，Ｇ３のいずれにおいても共有されておらず、かつ、ユーザＵ１が個人的に登録していない地点情報Ｉを推奨地点情報の候補として抽出する。さらに、制御部２０は、推奨地点情報の候補となる地点情報Ｉのそれぞれについてテキスト分析処理を行うことにより、推奨地点情報の候補となる地点情報Ｉのそれぞれについて特徴ベクトル（以下、比較特徴ベクトル）を取得する。

次に、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、推奨地点情報の候補となる地点情報Ｉのそれぞれの比較特徴ベクトルについて、共有基準特徴ベクトルとの類似度を算出する。例えば、制御部２０は、類似度として公知のコサイン類似度を算出してもよい。そして、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、推奨地点情報の候補となる地点情報Ｉのうち、共有基準特徴ベクトルとの類似度が上位Ｎ番目以内の比較特徴ベクトルが得られた地点情報Ｉを推奨地点情報として選択する。ここで、Ｎは推奨地点情報の個数を指定する自然数であり、例えば３である。

以上のようにして、推奨地点情報を選択すると、制御部２０は、推奨地点情報をユーザＵのスマートフォン１００に送信する。これにより、興味対象グループが存在する場合、興味対象グループ内において共有されている地点情報Ｉの特徴に類似する特徴を有する推奨地点情報を推奨する画像が、スマートフォン１００のＵＩ画像に埋め込まれて表示されることとなる。

一方、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、興味対象グループが存在しない場合、ユーザが過去に興味を示した地点情報Ｉの特徴に類似する特徴を有する地点情報Ｉを、推奨地点情報として選択する。興味対象グループが存在しない場合、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、ユーザＵが過去に興味を示した地点情報Ｉとして、ユーザＵが個人的に登録している地点情報Ｉを地点情報ＤＢ３０ｃから抽出する。

そして、制御部２０は、ユーザＵが個人的に登録している地点情報Ｉに対して上述したテキスト分析処理を行うことにより、ユーザが過去に興味を示した地点情報Ｉの特徴ベクトル（以下、単独基準特徴ベクトル）を算出する。さらに、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、推奨地点情報の候補となる地点情報Ｉのうち、単独基準特徴ベクトルとの類似度が上位Ｎ番目以内の地点情報Ｉを推奨地点情報として選択する。

以上のようにして、推奨地点情報を選択すると、制御部２０は、推奨地点情報をユーザＵのスマートフォン１００に送信する。これにより、興味対象グループが存在しない場合、ユーザＵが過去に興味を示した地点情報Ｉの特徴に類似する特徴を有する推奨地点情報を推奨する画像が、スマートフォン１００のＵＩ画像に埋め込まれて表示されることとなる。

以上説明した本実施形態において、制御部２０は、興味対象グループが存在する場合、興味対象グループ内において共有されている地点情報Ｉの特徴に類似する特徴を有する地点情報Ｉを、ユーザＵに推奨する推奨地点情報として選択する。ユーザＵが属するグループＧのなかに興味対象グループが存在する場合には、興味対象グループ内において共有されている地点情報Ｉの特徴（共有基準特徴ベクトル）に類似する特徴（比較特徴ベクトル）を有する地点情報Ｉが推奨地点情報として選択される。これにより、ユーザＵが興味対象グループに属している場合には、当該興味対象グループ全体の興味がユーザの興味に影響を与えている可能性があるとして、興味対象グループ全体の興味に基づいて地点情報Ｉを推奨できる。

具体的に、グループＧ内において共有されている地点情報Ｉに対する最終行動時刻からの経過時間が短いグループＧは、最近まで活動的であったと推定でる。従って、最終行動時刻からの経過時間が短いグループＧを、当該グループＧ全体の興味がユーザＵの興味に影響を与えている興味対象グループであると推定できる。

一方、制御部２０は、興味対象グループが存在しない場合、ユーザが過去に興味を示した地点情報Ｉの特徴に類似する特徴を有する地点情報Ｉを、推奨地点情報として選択する。ユーザＵが属するグループＧのなかに興味対象グループが存在しない場合には、ユーザが過去に興味を示した地点情報の特徴（単独基準特徴ベクトル）に類似する特徴（比較特徴ベクトル）を有する地点情報Ｉが推奨地点情報として選択される。これにより、ユーザＵの興味に影響を与えている可能性が高いグループＧが存在しない場合には、ユーザの個人的な興味に基づいて地点情報Ｉを推奨できる。

例えば、寿司店についての地点情報Ｉが多く共有されたグループＧと、スポーツ用品店についての地点情報Ｉが多く共有されたグループＧの双方にユーザＵが属し、なおかつ、ユーザＵが個人的に焼き肉店についての地点情報Ｉを多く登録した場合を考える。この場合において、寿司店についての地点情報Ｉが多く共有されたグループＧのみが興味対象グループであるとすると、興味対象グループにおいて共有されている寿司店の地点情報Ｉに類似した地点情報Ｉ（和食店など）を推奨することができる。興味対象グループが存在しないとすると、ユーザＵが個人的に興味を示した焼き肉店の地点情報Ｉに類似した地点情報Ｉ（例えば肉料理店）についての地点情報Ｉを推奨することができる。

（２）地点情報推奨処理：
図３は、地点情報推奨処理のフローチャートである。地点情報推奨処理は、ユーザＵがスマートフォン１００において推奨地点情報を表示可能な表示スペースを含むＳＮＳのＵＩ画像を表示させたことをトリガーとして実行される処理である。まず、グループ特定モジュール２１ｂの機能により制御部２０は、ユーザＵが属するグループＧを取得する（ステップＳ１００）。具体的に、制御部２０は、グループＤＢ３０ｂを参照することにより、ユーザＵが属するグループＧを取得する。

次に、グループ特定モジュール２１ｂの機能により制御部２０は、最終行動時刻を取得する（ステップＳ１１０）。具体的に、制御部２０は、グループＤＢ３０ｂを参照することにより、ユーザＵが属するグループＧのそれぞれについて最終行動時刻を取得する。

次に、グループ特定モジュール２１ｂの機能により制御部２０は、興味対象グループを特定する（ステップＳ１２０）。具体的に、制御部２０は、ユーザＵが属するグループＧのなかに、最終行動時刻から現在時刻までの経過時間が閾値以下となっている興味対象グループが１個でも存在するか否かを判定する。

興味対象グループが存在すると判定した場合（ステップＳ１２０：Ｙ）、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、興味対象グループ内で共有されている地点情報Ｉを抽出する（ステップＳ１３０）。具体的に、制御部２０は、グループＤＢ３０ｂにおいて共有範囲として興味対象グループが記録されている地点情報Ｉを抽出する。

次に、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、共有基準特徴ベクトルを算出する（ステップＳ１４０）。すなわち、制御部２０は、ステップＳ１３０にて抽出した地点情報Ｉの特徴分析用情報Ｔが示す単語群についてＴＦ−ＩＤＦ法等の公知のテキスト分析処理を行うことにより、共有基準特徴ベクトルを算出する。

次に、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、共有基準特徴ベクトルに類似する比較基準特徴ベクトルを有する地点情報Ｉを推奨地点情報として選択する（ステップＳ１５０）。具体的に、制御部２０は、推奨地点情報の候補となる地点情報Ｉのそれぞれの比較特徴ベクトルについて、共有基準特徴ベクトルとの類似度を算出し、共有基準特徴ベクトルとの類似度が上位Ｎ番目以内の地点情報Ｉを推奨地点情報として選択する。

最後に、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、推奨地点情報をユーザＵのスマートフォン１００に送信する（ステップＳ１６０）。これにより、興味対象グループが存在する場合、興味対象グループ内において共有されている地点情報Ｉの特徴に類似する特徴を有する推奨地点情報を推奨する画像が、スマートフォン１００のＵＩ画像に埋め込まれて表示されることとなる。

一方、興味対象グループが存在すると判定しなかった場合（ステップＳ１２０：Ｎ）、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、ユーザＵが個人的に登録している地点情報Ｉを抽出する（ステップＳ１７０）。具体的に、制御部２０は、グループＤＢ３０ｂにおいて共有範囲としてユーザＵが記録されている地点情報Ｉを抽出する。

次に、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、単独基準特徴ベクトルを算出する（ステップＳ１８０）。すなわち、制御部２０は、ステップＳ１７０にて抽出した地点情報Ｉの特徴分析用情報Ｔが示す単語群についてＴＦ−ＩＤＦ法等の公知のテキスト分析処理を行うことにより、単独基準特徴ベクトルを算出する。

次に、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、単独基準特徴ベクトルに類似する比較基準特徴ベクトルを有する地点情報Ｉを推奨地点情報として選択する（ステップＳ１９０）。具体的に、制御部２０は、推奨地点情報の候補となる地点情報Ｉのそれぞれの比較特徴ベクトルについて、単独基準特徴ベクトルとの類似度を算出し、単独基準特徴ベクトルとの類似度が上位Ｎ番目以内の地点情報Ｉを推奨地点情報として選択する。

最後に、推奨地点情報選択モジュール２１ｃの機能により制御部２０は、推奨地点情報をユーザＵのスマートフォン１００に送信する（ステップＳ１６０）。これにより、興味対象グループが存在しない場合、ユーザＵが個人的に登録している地点情報Ｉの特徴に類似する特徴を有する推奨地点情報を推奨する画像が、スマートフォン１００のＵＩ画像に埋め込まれて表示されることとなる。

（３）他の実施形態：
さらに、本発明において、興味対象グループは、ユーザが指定したグループＧであってもよい。例えば、制御部２０は、スマートフォン１００においてユーザＵがお気に入りであると指定したグループＧについては、最終行動時刻からの経過時間に拘わらず、興味対象グループであると見なしてもよい。この構成において、興味対象グループ（お気に入り）を指定することにより、興味対象グループにおいて共有されている地点情報Ｉに特徴が類似する地点情報Ｉが、確実に推奨地点情報として選択されるようにすることができる。

また、本発明の地点情報推奨システムは、推奨情報を選択するシステムであればよく、必ずしもユーザに推奨情報を提供するユーザＩ／Ｆ部を備えていなくてもよい。グループとは、複数のメンバーによって構成されたグループであり、ユーザがメンバーの１人として参加しているグループである。複数のメンバーをグルーピングする手法は種々考えられ、メンバーの指定操作に基づいて作成されてもよいし、メンバーに対応付けられた情報の共通性に基づいて自動的または半自動的に作成されてもよい。

興味対象グループとは、ユーザの興味を惹いているグループである。ユーザの興味を惹いているグループとは、ユーザの興味を惹くような行動が行われているグループであってもよいし、現在において活動的なグループであってもよい。例えば、興味対象グループは、ユーザがグループを対象として行った行動の履歴に基づいて特定されてもよいし、ユーザ以外のメンバーがグループを対象として行った行動の履歴に基づいて特定されてもよい。グループを対象として行った行動とは、グループそのものに対する行動であってもよい。具体的に、グループそのものに対する行動とは、グループを作成することであってもよいし、グループのメンバーを編集することであってもよいし、グループをレーティングすることであってもよい。グループをレーティングすることは、一定の基準よりも高い評価点でレーティングすることに限定されてもよいし、評価点の高さは不問であってもよい。

さらに、グループを対象として行った行動とは、グループ内で共有された地点情報に対する何らかの行動であってもよい。例えば、グループを対象として行った行動とは、新たに共有する地点情報をグループに提供することであってもよいし、すでに共有されている地点情報に対する行動（閲覧、編集、消去、レーティング、コメント等）であってもよい。さらに、共有された地点情報に対する行動とは、地点情報が示す地点に対する行動（訪問、目的地設定、経由地設定等）であってもよいし、地点情報が示す地点にて行われるイベントに対する行動（参加、スケジュール登録等）であってもよい。

また、興味対象グループは、過去においてグループを対象として行われた行動の頻度（回数、確率）が閾値以上のグループであってもよい。また、興味対象グループは、過去においてグループを対象として行われた行動の主体となったメンバーの数や割合が閾値以上のグループであってもよい。さらに、興味対象グループは、過去においてグループを対象として行われた行動の実行時刻に基づいて特定されてもよく、現在時刻に近い実行時刻の行動ほど重視して興味対象グループが特定されてもよい。

地点とは、位置が特定可能な領域であればよく、地域であってもよいし、施設であってもよいし、道路であってもよい。地点情報とは、地点の位置情報を含む情報であり、地点の特徴が抽出可能な情報であればよい。地点情報は、地点の属性を人為的に分類した情報を含んでもよいし、地点の名称や説明やコメントやハッシュタグ等のテキスト情報を含んでもよいし、地点に対応付けられた画像であってもよい。

地点情報の特徴とは、地点情報から抽出可能な特徴であればよく、地点情報から特徴を抽出する特徴抽出アルゴリズムは特に限定されない。また、類似する特徴を有するとは、特徴の類似度を示す指標値が予め決められた閾値以上であることであってもよいし、特徴の類似度を示す指標値の大きさが推奨地点情報の候補のなかで上位であることであってもよい。

ユーザが過去に興味を示した地点情報とは、何らかの個人的な行動を行った地点情報であってもよい。個人的な行動とは、地点情報そのものに対する個人的な行動（登録、閲覧、編集、消去、レーティング、コメント等）であってもよい。さらに、個人的な行動とは、地点情報が示す地点に対する個人的な行動（訪問、目的地設定、経由地設定等）であってもよい。

推奨地点情報選択部は、ユーザが属するグループのなかに、興味対象グループが存在しない場合には、ユーザが過去に興味を示した地点情報の特徴に類似する特徴を有する地点情報を推奨地点情報として選択してもよい。これにより、ユーザの興味に影響を与えている可能性が高いグループが存在しない場合には、ユーザの個人的な興味に基づいて地点情報を推奨できる。

また、興味対象グループとは、グループ内において共有されている地点情報を対象とする行動が最後に行われた最終行動時刻からの経過時間が閾値以下となるグループであってもよい。ここで、グループ内において共有されている地点情報に対する最終行動時刻からの経過時間が短いグループは、最近まで活動的であったと推定でき、当該グループ全体の興味がユーザの興味に影響を与えていると推定できる。

さらに、興味対象グループとは、ユーザが指定したグループであってもよい。興味対象グループを指定することにより、興味対象グループにおいて共有されている地点情報に特徴が類似する地点情報が、確実に推奨地点情報として選択されるようにすることができる。

さらに、本発明のように、ユーザの興味を惹いているグループが存在するか否かに応じて推奨地点情報として選択する情報を切り替える手法は、プログラムや方法としても適用可能である。また、以上のようなシステム、プログラム、方法は、単独の装置として実現される場合もあれば、車両に備えられる各部と共有の部品を利用して実現される場合もあり、各種の態様を含むものである。例えば、以上のような装置を備えた地点情報推奨システムや方法、プログラムを提供することが可能である。また、一部がソフトウェアであり一部がハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。さらに、装置を制御するプログラムの記録媒体としても発明は成立する。むろん、そのソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし半導体メモリであってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。

１０…地点情報推奨システム、２０…制御部、２１…地点情報推奨プログラム、２１ａ…地点情報共有モジュール、２１ｂ…グループ特定モジュール、２１ｃ…推奨地点情報選択モジュール、３０…記録媒体、４０…通信部、１００…スマートフォン、３０ａ…ユーザＤＢ、３０ｂ…グループＤＢ、３０ｃ…地点情報ＤＢ、Ｇ…グループ、Ｉ…地点情報、Ｎ…インターネット、Ｒ…地点、Ｕ…ユーザ

Claims (5)

1. ユーザが属するグループのなかから、前記ユーザの興味を惹いている興味対象グループを特定するグループ特定部と、
   前記興味対象グループが存在する場合、前記興味対象グループ内において共有されている地点情報の特徴に類似する特徴を有する地点情報を、前記ユーザに推奨する推奨地点情報として選択する推奨地点情報選択部と、
   を備える地点情報推奨システム。
2. 前記推奨地点情報選択部は、前記興味対象グループが存在しない場合、前記ユーザが過去に興味を示した地点情報の特徴に類似する特徴を有する地点情報を、前記推奨地点情報として選択する、
   請求項１に記載の地点情報推奨システム。
3. 前記興味対象グループとは、グループ内において共有されている前記地点情報を対象とする行動が最後に行われた最終行動時刻からの経過時間が閾値以下となるグループである、
   請求項１または請求項２に記載の地点情報推奨システム。
4. 前記興味対象グループとは、前記ユーザが指定したグループである、
   請求項１または請求項２に記載の地点情報推奨システム。
5. コンピュータを、
   ユーザが属するグループのなかから、前記ユーザの興味を惹いている興味対象グループを特定するグループ特定部、
   前記興味対象グループが存在する場合、前記興味対象グループ内において共有されている地点情報の特徴に類似する特徴を有する地点情報を、前記ユーザに推奨する推奨地点情報として選択する推奨地点情報選択部、
   として機能させる地点情報推奨プログラム。

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