JP5433472B2 - 行動予測装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
このようにすると、ユーザの行動を予測する際に、モデル化装置において既に求められているモデル化情報を利用することで、ユーザの今後の行動を簡単かつ高精度に予測することが可能となる。
図1は、この発明の一実施形態に係わる滞在場所推定装置を備えたシステムを示す図である。このシステムは、それぞれユーザが所持する複数の携帯端末MS1〜MSnを、通信ネットワークNWを介して、行動予測装置SVに接続可能としたものである。
すなわち、行動予測装置SVは、送受信ユニット1と、制御ユニット2と、記憶ユニット3とを備えている。送受信ユニット1は、制御ユニット2の制御の下で通信ネットワークNWとの間で情報の送受信を行う。
(1) 上記位置データ取得制御部21を起動して、携帯端末MS1〜MSnから予測対象時刻から一定時間前までの期間におけるユーザの位置データを取得する。そして、滞在場所抽出処理部22を起動して、上記取得した位置データから滞在行動データの集合を抽出し、この抽出された滞在行動データを読み込む処理。
(2) スケジューラデータ取得制御部24を起動して、予測対象時刻より一定時間後までの期間におけるユーザのスケジュール元データを取得し、この取得されたスケジュール元データをもとに生成されるスケジューラデータを読み込む処理。
(3) 識別結果記憶部34に記憶されたモデル化情報を参照して、上記生成された滞在行動データの集合及びスケジューラデータと、上記系列パターン記憶部32に記憶された系列パターンとの間の一致の度合いを計算し、その計算結果をもとに上記予測対象時刻以降におけるユーザの滞在場所を推測する処理。
(1−1)位置データ計測処理
各ユーザが所持する携帯端末MS1〜MSnでは、定常状態において以下のように位置情報の検出及び送信処理が行われる。すなわち、定常状態において携帯端末は、GPS計測制御部によりGPS計測タイミングになったか否かを監視している。この状態で、前回の計測タイミングから例えば5分が経過すると、GPS計測制御部がGPS受信機を起動し、このGPS受信機により受信されたGPS信号を取り込んで緯度yi 及び経度xi を算出する。そして、この算出された緯度yi 及び経度xi に計測時刻ti と計測IDi を付加して位置データとし、この位置データを端末内の記憶部に記憶させる。図5はこの端末内の記憶部に記憶された位置データの一例を示すものである。
行動予測装置SVの制御ユニット2は、先ずステップS11において位置データ取得制御部21を起動し、この位置データ取得制御部21の制御の下で、各携帯端末MS1〜MSnに対しそれぞれ異なるタイミングで定期的に位置データの送信要求を送信する。そして、この要求に対し各携帯端末MS1〜MSnから送信される位置データの集合を送受信ユニット1により受信し、記憶ユニット内の位置データ記憶部に保存する。
上記位置データの取得処理により過去の第1の期間、例えば1年又は数ヶ月分の位置データが取得されると、行動予測装置SVの制御ユニット2は続いてステップS12により滞在場所抽出処理部22を起動する。そして、この滞在場所抽出処理部22により、当該位置データの集合を読み込み、この読み込んだ位置データの集合に対しクラスタリング処理を実行して、滞在行動データの集合に変換する。一つの滞在行動データは、ユーザが滞在した場所と、この場所に滞在を開始した時刻と、滞在を終了した時刻とを組にしたものにより表される。そして、滞在場所抽出処理部22はステップS13において、上記変換された滞在行動データのそれぞれに対し、滞在場所が変化するごとに異なる滞在行動IDを付与し、この滞在行動IDが付与された滞在行動データの集合をステップS14により滞在行動記憶部31に格納する。
ここで、一つの滞在場所IDはある一つの場所を一意に示すものとする。例えば、図7においてはA駅、自宅というように場所名を滞在場所IDとして使用している。なお、住所を滞在場所IDとして用いたり、或いは独自のID体系を用意して緯度・経度と滞在場所IDとの関連を管理するようにしてもよい。
行動予測装置SVの制御ユニット2は、次にステップS15において系列パターン抽出処理部23を起動し、この系列パターン抽出処理部23により、上記滞在行動データ記憶部31に記憶された滞在行動データの集合から系列パターンを抽出する。系列パターンはユーザが頻繁に滞在する場所間の遷移を並べたものであり、Sequential Pattern Miningの手法を用いて抽出される。そして、この抽出された系列パターンは系列パターン記憶部32に記憶される。なお、Sequential Pattern Miningの手法の詳細は非特許文献2に記載されている。
p=<v1 ,v2 ,…,v|p|>
とし、各vj を
行動予測装置SVの制御ユニット2は、次にステップS16においてスケジューラデータ取得制御部24を起動し、このスケジューラデータ取得制御部24により、携帯端末MS1〜MSnに対しそれぞれ異なるタイミングでスケジューラデータの送信要求を送信する。そして、この要求に対し各携帯端末MS1〜MSnから送信される、過去の所定期間分、例えば1年又は数ヶ月分のスケジュールの元データを送受信ユニット1により受信し、一旦記憶ユニット3内のバッファメモリに格納する。
sj =[wi ,Ti sb ,Ti se ]
と表すことにする。ここで、Ti sb ,Ti seはそれぞれ、イベント開始時刻、イベント終了時刻を表す。
行動予測装置SVの制御ユニット2は、次にステップS19において共起関係学習処理部25を起動する。そして、この共起関係学習処理部25により、上記滞在行動データ記憶部31に蓄積されている滞在行動データの集合と、スケジューラデータ記憶部33に記憶されているスケジューラデータをそれぞれ読み込み、これらのデータの共起関係をもとに、滞在行動データに含まれる滞在場所とスケジューラデータに含まれるスケジュール内容とが時間的に重なり合う確率p(c|w) を学習する。ここで、c はある滞在場所ID、w は先に述べたようにあるスケジュール内容に含まれる名詞によって作成されたV次元のベクトルを示している。p(c|w) は、あるスケジューラデータのスケジュール内容が与えられたときに、ユーザが滞在していると考えられる場所の滞在場所ID、c に対する確率的な推測を与える。
単純ベイズ識別器では、
さて、携帯端末MS1〜MSnの各ユーザに関する、上記共起関係のモデル化情報の生成及び記憶処理が終了すると、当該各ユーザの今後の行動予測が可能となる。
行動予測フェーズになると行動予測装置SVの制御ユニット2は、以下のように処理を実行する。図11はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
行動予測装置SVの制御ユニット2は、予め定められた行動予測タイミングになるか又は行動予測処理要求が入力されると、先ずステップS31により位置データ取得制御部21を起動し、予測対象となるユーザの携帯端末MS1〜MSnから、当該ユーザの予測対象時刻から一定時間前までの期間、例えば現在時刻から過去の24時間以内に得られた位置データを取得する。この取得された位置データは滞在場所抽出処理部22に渡される。
続いて行動予測装置SVの制御ユニット2は、ステップS33によりスケジューラデータ取得制御部24を起動し、上記予測対象となるユーザの携帯端末MS1〜MSnから、当該ユーザにより作成された、予測対象時刻から一定時間先までの期間、例えば現在時刻から24時間後までのユーザの行動予定を記述したスケジュール元データを取得する。そして、この取得したスケジュール元データを、先に(1−4)に述べたように形態素解析などの手法を用いて名詞をベクトルに変換し、これによりイベントID、スケジューラ内容、イベント開始時刻、イベント終了時刻の4つの要素で表されるスケジューラデータに変換する。
次に行動予測装置SVの制御ユニット2は、ステップS34により行動予測処理部26を起動し、上記取得されたユーザの最近の滞在行動データ及びスケジューラデータと、前記学習フェーズにおいて抽出された系列パターンとの一致の度合いを、同じく前記学習フェーズにおいて生成された共起関係のモデル化情報を参照して、以下のように計算する。
rscore(P ,ri^) については、パターンP 中にri^ と同じ滞在場所IDを指しているvが存在し、かつri^ での滞在開始時刻から滞在終了時刻とv の平均滞在開始/終了時刻とに重なりがある場合に、rscore(P ,ri^) =1とする。そうでない場合には0とする。ω は、滞在行動データR^ 及びスケジューラデータS^ の影響の度合いを調整するためのパラメータであり、0≦ω≦1とする。
次に行動予測処理部26は、ステップS35によりスコアが最大となる系列パターンを選択し、この選択された系列パターンに含まれる各滞在場所の中で平均滞在開始/終了時刻が現在時刻より後のものを滞在場所の予測結果として選択する。そして、ステップS36により予測結果出力制御部27を起動し、上記予測された滞在場所を表す情報をユーザIDと共に、送受信ユニット1から情報配信事業者等のサーバに向け送信する。
Claims (3)
- ユーザが所持する携帯端末の過去の第1の期間における位置データを取得し、この取得された位置データに対しクラスタリング処理を行って、前記ユーザが滞在した場所と当該場所に滞在した時間帯とを組として表される滞在行動データの集合を生成し記憶する手段と、前記第1の期間における前記ユーザの行動予定をその内容と開始予定時刻及び終了予定時刻により定義したスケジューラデータを取得し記憶する手段と、前記記憶された滞在行動データの集合と前記記憶されたスケジューラデータとの間の時間的な共起関係をもとに、この時間的な共起関係が高くなるように、滞在行動データに含まれる滞在場所とスケジューラデータに含まれる行動予定の内容とが時間的に重なり合う確率を学習し、その学習結果を共起関係のモデル化情報として記憶する手段とを具備するモデル化装置との間及びユーザが所持する携帯端末との間で、それぞれ信号転送を行うことが可能な行動予測装置であって、
前記モデル化装置から前記記憶された滞在行動データの集合を受信し、この受信された滞在行動データの集合から前記ユーザが滞在する場所を時系列的に配列した系列パターンを抽出する手段と、
前記モデル化装置から前記記憶されたモデル化情報を受信する手段と、
前記携帯端末から、予測対象時刻から予め設定した時間前までの第2の期間における当該携帯端末の位置データを受信し、この受信された位置データに対しクラスタリング処理を行って、前記第2の期間における滞在行動データの集合を生成する手段と、
前記携帯端末から、前記予測対象時刻から予め設定した時間後までの第3の期間における当該ユーザのスケジューラデータを受信する手段と、
前記受信されたモデル化情報を参照して、前記第2の期間における滞在行動データの集合及び前記第3の期間におけるスケジューラデータと、前記抽出された系列パターンとの間の一致の度合いを計算し、その計算結果をもとに前記ユーザの今後の滞在場所を推測する手段と
を具備することを特徴とする行動予測装置。 - ユーザが所持する携帯端末の過去の第1の期間における位置データを取得し、この取得された位置データに対しクラスタリング処理を行って、前記ユーザが滞在した場所と当該場所に滞在した時間帯とを組として表される滞在行動データの集合を生成し記憶する手段と、前記第1の期間における前記ユーザの行動予定をその内容と開始予定時刻及び終了予定時刻により定義したスケジューラデータを取得し記憶する手段と、前記記憶された滞在行動データの集合と前記記憶されたスケジューラデータとの間の時間的な共起関係をもとに、この時間的な共起関係が高くなるように、滞在行動データに含まれる滞在場所とスケジューラデータに含まれる行動予定の内容とが時間的に重なり合う確率を学習し、その学習結果を共起関係のモデル化情報として記憶する手段とを具備するモデル化装置との間及びユーザが所持する携帯端末との間で、それぞれ信号転送を行うことが可能な行動予測装置で使用される行動予測方法であって、
前記モデル化装置から前記記憶された滞在行動データの集合を受信し、この受信された滞在行動データの集合から前記ユーザが滞在する場所を時系列的に配列した系列パターンを抽出する過程と、
前記モデル化装置から前記記憶されたモデル化情報を受信する過程と、
前記携帯端末から、予測対象時刻から予め設定した時間前までの第2の期間における当該携帯端末の位置データを受信し、この受信された位置データに対しクラスタリング処理を行って、前記第2の期間における滞在行動データの集合を生成する過程と、
前記携帯端末から、前記予測対象時刻から予め設定した時間後までの第3の期間における当該ユーザのスケジューラデータを受信する過程と、
前記取得されたモデル化情報を参照して、前記第2の期間における滞在行動データの集合及び前記第3の期間におけるスケジューラデータと、前記抽出された系列パターンとの間の一致の度合いを計算し、その計算結果をもとに前記ユーザの今後の滞在場所を推測する過程と
を具備することを特徴とする行動予測方法。 - ユーザが所持する携帯端末の過去の第1の期間における位置データを取得し、この取得された位置データに対しクラスタリング処理を行って、前記ユーザが滞在した場所と当該場所に滞在した時間帯とを組として表される滞在行動データの集合を生成し記憶する手段と、前記第1の期間における前記ユーザの行動予定をその内容と開始予定時刻及び終了予定時刻により定義したスケジューラデータを取得し記憶する手段と、前記記憶された滞在行動データの集合と前記記憶されたスケジューラデータとの間の時間的な共起関係をもとに、この時間的な共起関係が高くなるように、滞在行動データに含まれる滞在場所とスケジューラデータに含まれる行動予定の内容とが時間的に重なり合う確率を学習し、その学習結果を共起関係のモデル化情報として記憶する手段とを具備するモデル化装置との間及びユーザが所持する携帯端末との間で、それぞれ信号転送を行うことが可能な行動予測装置で使用されるプログラムであって、
前記モデル化装置から前記記憶された滞在行動データの集合を取得し、この取得された滞在行動データの集合から前記ユーザが滞在する場所を時系列的に配列した系列パターンを抽出する処理と、
前記モデル化装置から前記記憶されたモデル化情報を取得する処理と、
前記携帯端末から、予測対象時刻から予め設定した時間前までの第2の期間における当該携帯端末の位置データを取得し、この取得された位置データに対しクラスタリング処理を行って、前記第2の期間における滞在行動データの集合を生成する処理と、
前記携帯端末から、前記予測対象時刻から予め設定した時間後までの第3の期間における当該ユーザのスケジューラデータを取得する処理と、
前記取得されたモデル化情報を参照して、前記第2の期間における滞在行動データの集合及び前記第3の期間におけるスケジューラデータと、前記抽出された系列パターンとの間の一致の度合いを計算し、その計算結果をもとに前記ユーザの今後の滞在場所を推測する処理と
を、コンピュータに実行させるプログラム。
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