JP4160462B2

JP4160462B2 - 時系列行動パターンを生成して表示する装置およびプログラム

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Publication number: JP4160462B2
Application number: JP2003207732A
Authority: JP
Inventors: 研植野
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2003-08-18
Filing date: 2003-08-18
Publication date: 2008-10-01
Anticipated expiration: 2023-08-18
Also published as: JP2005062963A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザの行動を表す多数の時系列行動データから頻出する行動データを抽出し、この行動データから時系列行動パターンを求めて表示する装置、方法、およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、情報技術（ＩＴ）環境の充実ならびにモバイルやユビキタス環境の整備充実を背景に、複雑な時系列データ構造をもつデータマイニング問題に関心がよせられている。例えば、医療・看護・介護履歴、営業・購買履歴、機器操作履歴、勤務管理履歴、ウェブ行動履歴などがその対象であり、場所を問わない時系列の行動履歴は、イベント形式に従い時間の経過とともに順次記録されてゆき、膨大かつ複雑なデータ構造を持つ定性・定量混在型のデータとして蓄積され、分析に供される。このような定性・定量混在型のデータをいかに効率よく、かつ適切に分析し、有益な情報を抽出できるかが鍵となる。時系列の行動履歴データから有益な情報を抽出するための情報処理技術ならびに行動履歴表現や時間粒度選択に関する従来技術として以下が公知である。
【０００３】
C. Bettiniらは、部分的な時間行動粒度つきオートマトンをデータベースに対するクエリとして発行し、多様なレベルの時間粒度を含んだ形での時系列グラフの抽出に成功している（下記、非特許文献１参照）。しかしながら、この非特許文献１に記載の従来技術をユーザが利用するには高度の熟練を要するという問題がある。通常、データの中身を知らずにユーザがクエリを発行することは困難である。
【０００４】
また、行動履歴を表現する行動履歴表現装置が知られている（下記、特許文献１参照）。この行動履歴表現装置においては、時間行動粒度を明示的に操作する方法が提供されていない。このため、所望の時間行動粒度をユーザが設定して時系列パターンを抽出できない不便さがある。
【０００５】
また、時間粒度を選択可能な、シミュレーション技術を利用したプロダクションシステムが知られている（下記、特許文献２参照）。このプロダクションシステムにおいては、時間粒度をユーザが選択可能であるものの、パターン生成やモデル化において、データに基づく時間行動粒度操作の方法については何ら明らかにしていない。
【０００６】
したがって、頻出する時間粒度で抽出された時系列行動パターンの時間行動粒度を再度、逐次的に、かつ局所・大局的に操作可能であって、表示操作性にも優れる時系列行動パターン表示装置の提供が望まれている。さらに、頻出行動パターンから逆に非頻出の行動パターンを発見できるといった情報抽出技術が提供されることも必要とされている。非頻出パターンは頻出パターンと同様に重要視される場合があり、ユーザが所望の非頻出パターンを特異パターンとして導き出すことを望む場合があるからである。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００２−３４２７６４公報
【０００８】
【特許文献２】
特許登録第２８４０９２３号
【０００９】
【非特許文献１】
C. Bettini et. al. Time Granularities in Databases, Data Mining, and Temporal Reasoning, 2000, Springer
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、時系列行動パターンの行動粒度をユーザが柔軟に操作でき、表示操作性に優れた時系列行動パターン表示装置、方法、ならびにプログラムを提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の一観点に係る時系列行動パターン表示装置は、開始イベントおよび終了イベントのペアに対応してそれぞれ定義されたユーザの複数の行動を表す時系列行動データから、頻出する行動データを抽出するとともに該頻出行動データに基づく時系列行動パターンを表示する時系列行動パターン表示装置において、粒度が異なる行動を階層的に定義する階層定義リストを記憶する記憶手段と、前記階層定義リストに定義されたいずれかの行動の粒度を指定する指定手段と、この指定手段により指定された粒度に従って前記時系列行動パターンの表示データを生成する生成手段と、を具備する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【００１３】
図１は本発明の一実施形態に係る時系列行動データ表示装置が適用されたシステムの機器構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、本システムは携帯端末Ｐ１と、クライアントとしての携帯端末Ｐ１がネットワークＰ６を介して接続可能なサーバＰ２とから構成されたいわゆるクライアント／サーバ方式の機器構成を有する。なお、本発明はこのようなクライアント／サーバ方式のみに限定されず、種々の機器構成において実施可能である。また、本発明の時系列行動データ表示に係わる構成要素は例えば汎用のコンピュータにおいて実行されるプログラムとして実現することも可能である。
【００１４】
携帯端末Ｐ１は、ユーザが主に携帯して使用可能な機器であり、例えばＰＤＡ(パーソナル・デジタル・アシスタント)、携帯電話機、腕時計等が想定される。この携帯端末Ｐ１には、ユーザに携帯され、あるいはユーザの身体に装着可能な歩数計や皮膚温計、あるいは脈派センサやＧＰＳ(グローバル・ポジショニング・システム)等からなるセンサＰ５が、センサヘッドＰ３を介して接続される。なお、上記センサを全て備える必要はなく、例えば本実施形態においてセンサＰ５は歩数計からなるものとする。また携帯端末Ｐ１には、テキストデータ等を入力するためのキーボードやタッチパネルスクリーン等からなるデータ入力インタフェースＰ４も接続されている。
【００１５】
サーバＰ２は、汎用のコンピュータ（例えばユーザ宅のＰＣ）やサーバ用途のワークステーション等からなり、主にデータベース等の時系列行動データ管理に関する情報処理機能を備える。なお、携帯端末Ｐ１の情報処理能力が十分に高いならば、本実施形態のようなクライアント／サーバ方式の機器構成とはせずに、時系列行動データ管理の実現に必要なすべての情報処理機能を携帯端末Ｐ１に実装してもよい。
【００１６】
本システムの基本的な機能は、あるユーザの行動履歴を記録して蓄積するとともに、その行動履歴から当該ユーザの行動パターンを抽出して可視化することである。図示しない表示装置等に表示される当該ユーザの行動パターンは、例えば日々の行動・時間管理に役立てることができる。行動パターンの抽出および可視化の処理は、一般には多様で膨大となる当該ユーザについての行動履歴データの全てに基づいて行われる。本システムでは、ＧＵＩ（グラフィカルインタフェース）を介した操作者（ユーザ）とのインタラクションに沿って、行動パターンの抽出および可視化の処理を操作可能に構成されている。
【００１７】
具体的には、例えばディフォルトで抽出された時系列行動パターンに対し、意味があると操作者が見なしたパターン要素はさらに詳細化でき、一方で冗長と見なされたパターン要素は省くことができるといった柔軟な操作を本システムは実現する。なお、かかる操作において時系列行動パターンの時間的な一貫性が損なわれてはならないことは言うまでもない。このような時系列行動パターンに対する柔軟な作業は、粒度制御マップへの指定を操作者が調整することにより行われ、操作者が所望の粒度で時系列行動パターンを得ることができる。粒度指定マップについては後述する。
【００１８】
図２は、時系列行動パターン表示に係わる機能構成の一例を示すブロック図である。時系列行動パターン表示機能の主部Ｃは、データ入力部ｃ１、行動データ生成部ｃ２、時系列行動パターン抽出部ｃ３、粒度操作部ｃ４、結果表示部ｃ５、頻度計算部ｃ６から構成されている。これら主部Ｃが有する機能要素は、携帯端末Ｐ１とサーバＰ２に分散して配置される。例えば本実施形態では、粒度操作部ｃ４、および結果表示部ｃ５のみを携帯端末Ｐ１が備え、同携帯端末Ｐ１とネットワークＰ６を介して情報の通信が可能なサーバＰ２がデータ入力部ｃ１、行動データ生成部ｃ２、時系列行動パターン抽出部ｃ３、および頻度計算部ｃ６を備える構成とする。またサーバＰ２は、行動履歴データベースＤＢ１、行動データ格納部ＤＢ２、行動パターン格納部ＤＢ３、および行動定義リスト群Ｌを備える。
【００１９】
携帯端末Ｐ１が備える結果表示部ｃ５は、いわゆるＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）から構成される。このＧＵＩの一例を図３に示す。同図はシステムのトップメニューの画面構成を示したものであり、日々の行動パターンや頻出又は非頻出の行動パターン（時系列行動パターン）等を表示するためのメインウインドウ５４を有する。また、粒度制御マップＭを表示し、該粒度制御マップＭの指定内容を編集等するためのサブウインドウ５５や、本システムが備える各種機能の実行を指定するためのボタンオブジェクトを備える。例えば本例において、ボタンオブジェクトは初期設定ボタン５０、行動記録ボタン５１、頻出パターン表示ボタン５２、非頻出パターン表示ボタン５３等から構成されている。
【００２０】
以下、具体例に基づいて本システムの動作を詳細に説明する。本例では、歩数計Ｐ５からの計測データを定量データとする。また、当該ユーザが行動を開始するとき、およびその行動を終了するときに入力したイベント、ならびにその行動時点での「気分」の履歴データを定性データとし、これら定量データおよび定性データが混在する歩数履歴データを蓄積するものとする。
【００２１】
まず、ユーザが何らかの行動を取る際、例えば会社へ出発する際に、イベントとして「会社へ出発」を選択（例えば、データ入力インタフェースＰ４の「会社へ出発」ボタンを押す）し、このイベント発生時刻と、このときの気分を言語表現したメモを携帯端末Ｐ１に接続されたデータ入力インタフェースＰ４を介して入力する。メモのデータ形式は任意であり、例えばユーザがテキストで入力しても良いし、音声で入力しても良い。
【００２２】
図４は歩数履歴データの一例を示す図である。歩数履歴データは、ユーザの行動を歩行に基づいて管理する目的で記録される時系列データであり、(1)データＩＤ、(2)日時、(3)時刻、(4)イベント(定性データ)、(5)累積歩数(定量センサデータ)、(6)評価ラベル、(7)理由から構成されている。これらのデータはセンサヘッドＰ３やデータ入力インタフェースＰ４から得られ、行動履歴データベースＤＢ１に蓄積される。以下、行動履歴データベースＤＢ１に蓄積された「歩数履歴データ」を「行動履歴データ」と称する。
【００２３】
データ入力部ｃ１は、行動履歴データベースＤＢ１にアクセスしてメモリ等の記憶手段に行動履歴データを取り込む。行動データ生成部Ｃ２は、この取り込まれた行動履歴データを行動定義リスト群Ｌに照らして、行動データを抽出する。行動データ生成部Ｃ２により抽出された行動データは、順次、行動データ格納部ＤＢ２に蓄積される。
【００２４】
図５乃至図７は行動定義リスト群Ｌの一例を示す図である。行動定義リスト群Ｌは、基本行動定義リストＬ１、拡張行動定義リストＬ２、階層行動定義リストＬ３の３つのリストから構成される。
【００２５】
図５に示すように、基本行動定義リストＬ１は、FROM（移動元）イベントとTO（移動先）イベントのイベント対（ペア）に対応付けて一つの行動を定義する。広義には、基本行動定義リストＬ１は、ある一つの行動の開始に対応する開始イベントと、該行動の終了に対応する終了イベントのペアにより一つの行動を定義する。行動を定義するためのイベントは、その行動の主体となるユーザの物理的な移動を伴うもののみに限定されない。
【００２６】
例えば、図５の基本行動定義リストＬ１において、FROMイベント「家を出発」と、TOイベント「出社」とのイベント対によって一つの基本行動「出勤」が定義されている。なお、基本行動の各々の定義に、条件を付与することもできる。例えば、データＩＤがＬ０２で示される基本行動「午前」の条件は、「家を出発」というイベントの時刻が「１２：００」以前でなければならないという条件である。
【００２７】
図６に示すように、拡張行動定義リストＬ２は、行動を演算子（オペランド）とする演算式を用いて一つの行動を定義する。例えば、行動「私事」は、「買物＋スポーツ」で定義される。この定義は、「私事」の中に「買物」と「スポーツ」の２つの行動が含まれることを意味している。
【００２８】
図７に示すように、階層行動定義リストＬ３は、粒度が異なる行動を階層的に定義する。このような行動の粒度についての階層構造の定義により、本システムでは、柔軟な時系列行動表現を実現することができる。以下、階層行動定義リストＬ３における階層構造単位をビュー（view）と呼ぶことにする。後に述べるように、ユーザは各ビューの粒度を操作することにより、本システムに対し所望の粒度で時系列行動パターンを表示させることができる。
【００２９】
例えば、勤務ビュー（view）においては、行動「勤務」の粒度の値が１であり、この下位の階層に属し、粒度の値が２である行動が「午前勤務」、「午後勤務」の２つの行動からなることを階層行動定義リストＬ３により定義することができる。なお、粒度を異ならせて時系列行動パターンを表示するためには、階層行動定義リストＬ３において少なくとも一つのビューが定義されていることが必須である。
【００３０】
図８はディフォルトの粒度設定を示す図である。ユーザは、行動データ格納部ＤＢ２に蓄積された行動データをそのまま参照・検索してもよいが、データ数が多くなるにつれ、パターンが複雑かつ冗長になる可能性がある。そこで、ユーザが望むレベルの粒度で行動データを要約すれば、ユーザによるデータ理解の一助となる。この基本的な方法を実現するために、粒度制御マップＭの時間行動粒度を参照し、時系列行動パターン抽出部Ｃ３は、頻出する時系列行動パターンを生成する。粒度制御マップＭは、図８に示すように、当初はその粒度の値を２に設定しておく。粒度の値の指定は、後に述べるようにユーザが後に変更可能である。
【００３１】
時系列行動パターン抽出部Ｃ３から行動パターン格納部ＤＢ３に対し時系列行動パターンが１つ以上出力されているならば、頻度計算部Ｃ６は行動パターンの頻度を計算することができる。ここでいう「行動パターンの頻度」とは、行動確信度のことであり、新たな行動Ｂを追加したときに、この新たなパターンを満たすデータが出現する回数を、データの中でパターンの先頭にある行動Ａが出現する回数で割った確率で定義される。例えば、行動Ａ→行動Ｂという時系列行動パターンがあるとき、行動確信度（Ａ→Ｂ）は、全体のうち行動Ａと行動Ｂがともに含まれる回数を、全体のうち行動Ａが含まれる回数で除した値に相当する。
【００３２】
なお、最小行動確信度の値がユーザから予め与えられるものとする。この最小行動確信度の値は閾値として用いられ、この値を超える行動パターンが存在するならば、この行動パターンを頻出行動パターンとする。頻度計算部Ｃ６は頻出行動パターンのみをフィルタリングして結果表示部Ｃ５に出力する。結果表示部Ｃ５は、粒度制御マップＭにおいて指定された粒度を有する行動を表示要素とする頻出行動パターン（時系列行動パターン）の表示データを生成し、表示に供する。
【００３３】
図９は、時系列行動パターンの表示例を示す図である。この時系列行動パターン上の各ノードには、閾値を超えない数値範囲条件９１が設定されている。この閾値は、予めユーザにより設定されるか、情報量基準などを用いて本システムにより自動的に決定される。本例では、数値範囲条件を、閾値を超えないデータ集合の最小値と最大値としている。これらの情報に基づいて、結果表示部Ｃ５から出力される時系列行動パターンは、図９の符号９０に示すように、「出勤→勤務→退勤」の３系列パターンとなっている。また、粒度制御マップＭにはビューH2とH6が指定されており、各々の粒度の値は２に設定されている。
【００３４】
図１０は、図９の時系列パターンに対応する行動データの１件を示したものである。この図に示される行動データはリスト形式であるが、図１１に示すように、行動データがＸＭＬ（eXtensible Markup Language；拡張マークアップ言語）形式に従って表現されていても良い。また図１２は、図９の時系列パターンに対応する図１０のものとは別の行動データを示している。
【００３５】
図９の時系列行動パターンが表示されているとき、ユーザが「勤務」ノードをより詳細に検討することを望んだ場合を考える。この場合、ユーザは、図３に示したサブウインドウ５５に関連付けられた粒度操作部Ｃ４を操作し、粒度制御マップＭに図７に示した勤務ビューを追加し、当該ビューにおける粒度の値を設定することができる。このような粒度操作に応じて、時系列行動パターン抽出部Ｃ３は頻出行動パターンの抽出処理を再度実行する。頻度計算部Ｃ６による頻度計算により、上述した最小値を上回る行動確信度を有する頻出行動パターンが得られたならば、結果表示部Ｃ５に渡されて表示される。このように、ユーザは粒度操作部Ｃ４を介して粒度制御マップＭ(view-table)を操作することにより、粒度を異ならせながら時系列行動パターンを表示させることができる。
【００３６】
図１３は、粒度操作部Ｃ４による粒度操作後における時系列パターンの表示例を示す図である。また図１４乃至図１５は、粒度値変更後の頻度再計算により時系列行動パターン抽出部Ｃ３において抽出された頻出行動パターンに対応する行動データを示す図である。また、図１６は、頻出行動パターンに対応する他の行動データのリスト形式を示している。
【００３７】
図９に示した「仕事」のビューH2及び「評価」ビューH6に加え、図１３の粒度制御マップＭには、新たに「勤務」ビューH3が追加されている。この「勤務」ビューH3の粒度の値は２に設定されている。この結果、図１３に示す時系列行動パターンには、参照数字１３１、１３２が付された「午前勤務」、「午後勤務」のノードが新たに追加されている。これによりユーザは、「勤務」ノードをより詳細に検討することができる。
【００３８】
ここで、さらに粒度制御マップＭにおける粒度の指定値を増やしたとき、時系列行動パターン抽出部ｃ３において頻出行動パターンが抽出されなかった場合について説明する。図１７及び図１８は、仕事ビューの粒度値を２から３に変更したときの行動データを示している。これらの行動データに基づく時系列行動パターンの抽出を試みたとき、図１７にて展開された行動「図書閲覧」が図１８の行動データに存在しないことから、頻度計算部ｃ６による計算結果が最小確信度を超えない場合、時系列行動パターンは抽出されない。この場合、図１８のリスト形式のデータをグラフ形式で表示するにとどまる。
【００３９】
以上説明したように、ユーザは、行動データからの頻出行動パターンの抽出後に、粒度操作によって該パターンの表示形態を柔軟に変更することができる。これは、パターン検索的な事後操作が可能であるという点で好ましく、一般のパターン認識システムに比べて容易に有用なパターンを見つけることができるようになる。また、データ数が少ない場合にも本システムは有効であり、ユーザが所望の行動パターンを得ることができる。
【００４０】
（変形例１）
図１９は、上記実施形態の変形例１に係わる非頻出行動パターンの抽出例を示す図である。例えば、図１７に示した行動データに基づく行動パターンを図２０のように生成し、この行動パターンから、時系列行動パターン抽出部ｃ３において抽出された頻出行動パターン（図１３）を取り除いて頻度を計算し、最小確信度を下回るものだけを列挙することにより、図１９のような非頻出行動パターンを抽出することができる。この非頻出行動パターンによれば、「「図書閲覧」行動の所要時間は５０分であり、歩数は８８１歩である」ことがわかる。
【００４１】
（変形例２）
図２１は、上記実施形態に示した時系列行動パターン表示に係わる機能構成に、粒度操作ガイド表示機能を追加した場合を示すブロック図である。この変形例２は、時系列行動パターンを局所的・大局的に操作可能とするための粒度操作ガイドを粒度−確信度変化マップの形態で表示するというものである。粒度操作ガイドは、どの部分の粒度を操作するとパターンの行動確信度がどのように変化するかをユーザに提示するためのものである。図２２に粒度操作ガイドの一例を示す。粒度操作ガイドは、粒度制御マップ(view-table)Ｍの設定を変更したら、行動確信度がどのように変化するかをユーザが一目でわかるように、粒度と、その粒度における行動確信度の値を対応付けて表すものである。図２３に、粒度操作ガイド２３０の表示例を示す。この表示例によれば、ユーザは、ビューH2の粒度の値を２から３に変更すると、確信度の値が１００％から５０％に低下することを粒度操作前に知ることができる。したがって、ユーザは、確信度の変化を考慮に入れながら、適切に粒度を調節することが可能になる。
【００４２】
なお、粒度操作ガイドの生成については、設定変更があった場合、変更に応じてその都度粒度操作ガイドの表示情報を生成しても良いし、考え得る全ての粒度の組合せを事前に計算しておいてもよい。
【００４３】
以上に述べた、本発明の実施形態によれば、（１）定性・定量混在型の行動履歴データから、頻出・非頻出の時系列行動パターンを抽出できる、（２）行動階層を局所的・大局的に操作し、望みの時間行動粒度に変更することで、出力された行動パターンを合目的的に変更でき、探索的に行動データの本質を理解・要約することができる、（３）勤務管理や自己管理装置として使用すれば、個人の行動パターンを自己分析的に省みることができ、行動変容のための知識をユーザに提供することが可能である。
【００４４】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００４５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、時系列行動パターンの行動粒度をユーザが柔軟に操作でき、表示操作性に優れた時系列行動パターン表示装置、方法、ならびにプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る時系列行動データ表示装置が適用されたシステムの機器構成の一例を示すブロック図
【図２】時系列行動パターン表示に係わる機能構成の一例を示すブロック図
【図３】ＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）の一例を示す図
【図４】歩数履歴データの一例を示す図
【図５】基本行動定義リストの一例を示す図
【図６】拡張行動定義リストの一例を示す図
【図７】階層行動定義リストの一例を示す図
【図８】ディフォルトの粒度設定を示す図
【図９】時系列行動パターンの表示例を示す図
【図１０】図９の時系列パターンに対応する行動データの１件を示す図
【図１１】行動データのＸＭＬ表現を示す図
【図１２】図９の時系列パターンに対応する別の行動データを示す図
【図１３】粒度操作部による粒度操作後における時系列パターンの表示例を示す図
【図１４】粒度値変更後の頻度再計算により抽出された頻出行動パターンに対応する行動データを示す図
【図１５】粒度値変更後の頻度再計算により抽出された頻出行動パターンに対応する行動データのＸＭＬ表現を示す図
【図１６】上記頻出行動パターンに対応する他の行動データのリスト形式を示す図
【図１７】仕事ビューの粒度値を２から３に変更したときの行動データを示す図
【図１８】仕事ビューの粒度値を２から３に変更したときの別の行動データを示す図
【図１９】上記実施形態の変形例１に係わる非頻出行動パターンの抽出例を示す図
【図２０】非頻出行動パターンの抽出例を説明するための図
【図２１】上記実施形態に示した時系列行動パターン表示に係わる機能構成に、粒度操作ガイド表示機能を追加した場合を示すブロック図
【図２２】粒度操作ガイドの一例を示す図
【図２３】粒度操作ガイドの表示例を示す図
【符号の説明】
Ｐ１…携帯端末、Ｐ２…サーバ、Ｐ３…センサヘッド、Ｐ４…データ入力インタフェース、Ｐ５…センサ

Claims

開始イベントおよび終了イベントのペアに対応してそれぞれ定義されたユーザの複数の行動の履歴を表す行動データから時系列行動パターンを生成して表示する時系列行動パターン生成表示装置において、
前記行動データを記憶する記憶手段と、
粒度が異なる行動を階層的に定義する階層定義リストを記憶する記憶手段と、
前記階層定義リストに定義されたいずれかの行動を指定し、該行動の粒度を設定する粒度制御マップを記憶する記憶手段と、
前記粒度制御マップにより指定された行動については該行動の粒度に対応する行動データを用い、前記行動データ全体のうち頻出する時系列行動パターンを生成する時系列行動パターン生成手段と、
前記頻出する時系列行動パターンの行動確信度を計算する計算手段と、
前記頻出する時系列行動パターンのうち前記行動確信度が最小行動確信度を上回る時系列行動パターンを表示する表示手段とを具備する時系列行動パターン生成表示装置。
前記表示手段は、前記粒度制御マップにより設定された粒度を有する行動を表示要素とする時系列行動パターンを表示する請求項１に記載の時系列行動パターン生成表示装置。
前記頻出する時系列行動パターンを取り除いて時系列行動パターンの行動確信度を計算し、前記最小行動確信度を下回るものを非頻出時系列行動パターンとして生成する手段をさらに具備する請求項１に記載の時系列行動パターン生成表示装置。
粒度制御マップのディフォルトに対して粒度を異ならせた際の前記行動確信度の値の変化を表す粒度制御マップ操作ガイドを表示する手段をさらに具備する請求項１乃至４のいずれかに記載の時系列行動パターン生成表示装置。
開始イベントおよび終了イベントのペアに対応してそれぞれ定義されたユーザの複数の行動の履歴を表す行動データから時系列行動パターンを生成して表示するプログラムにおいて、
コンピュータを、
前記行動データを記憶する記憶手段、
粒度が異なる行動を階層的に定義する階層定義リストを記憶する記憶手段、
前記階層定義リストに定義されたいずれかの行動を指定し、該行動の粒度を設定する粒度制御マップを記憶する記憶手段、
前記粒度制御マップにより指定された行動については該行動の粒度に対応する行動データを用い、前記行動データ全体のうち頻出する時系列行動パターンを生成する時系列行動パターン生成手段、
前記頻出する時系列行動パターンの行動確信度を計算する計算手段、
前記頻出する時系列行動パターンのうち前記行動確信度が最小行動確信度を上回る時系列行動パターンを表示する表示手段として機能させるためのプログラム。