JP5650613B2 - Server apparatus and program for determining value of geographical area in communication service - Google Patents

Server apparatus and program for determining value of geographical area in communication service Download PDF

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Description

本発明は、通信サービスにおける情報提示等のための地理的領域の価値を評価する技術に関する。   The present invention relates to a technique for evaluating the value of a geographical area for information presentation in a communication service.

現在、携帯電話等、無線ネットワーク経由で通信を行う無線装置には、カメラ機能、全地球測位システム(GPS)を利用した測位機能、さらに、加速度及び地磁気センサ等が搭載されており、これら機能を利用した拡張現実(AR:Augment Reality)サービスが提供されている。拡張現実サービスにおいては、例えば、ユーザが無線装置のカメラ機能を利用して、新たに発売された音楽アルバム(CD)の看板を撮影すると、ディスプレイ上に、その音楽アルバムの試聴ボタンや購入ボタン等を含む広告が表示され、ユーザが試聴ボタンをタップすることで、各楽曲を視聴し、購入ボタンをタップすることで実際に音楽アルバムを購入したりできる。   Currently, wireless devices that communicate via a wireless network, such as mobile phones, are equipped with camera functions, positioning functions using the global positioning system (GPS), and acceleration and geomagnetic sensors. Augmented reality (AR) services that are used are provided. In the augmented reality service, for example, when a user photographs a signboard of a newly released music album (CD) using the camera function of the wireless device, a preview button or a purchase button of the music album is displayed on the display. Is displayed, and the user can view each song by tapping the preview button, and actually purchase the music album by tapping the purchase button.

この様に、拡張現実サービスにおいては、ある位置又は地理的領域に関連する広告が予めネットワーク上の拡張現実サービス用の装置に格納されており、無線装置からユーザが撮影している方向を特定するためのデータを受信すると、拡張現実サーバ用の装置は、その撮影領域に含まれる広告を表示するための情報を当該無線装置に送信している。ここで、各位置又は領域の広告表示における価値(以下、通信サービスにおける地理的領域の価値を地価と表現する。)を、何らかの方法で評価することが必要とされている。   As described above, in the augmented reality service, an advertisement related to a certain location or geographical area is stored in advance in the device for augmented reality service on the network, and the direction in which the user is shooting from the wireless device is specified. When the data for receiving is received, the device for the augmented reality server transmits information for displaying the advertisement included in the shooting area to the wireless device. Here, it is necessary to evaluate the value of each position or area in the advertisement display (hereinafter, the value of the geographical area in the communication service is expressed as a land price) by some method.

ここで、特許文献1には、無線装置の測位機能を利用して各無線装置の移動ベクトルを算出して各位置のランク付けを行う構成が開示されている。   Here, Patent Document 1 discloses a configuration in which the position of each position is ranked by calculating the movement vector of each wireless device using the positioning function of the wireless device.

特開2007−156637号公報JP 2007-156737 A

しかしながら、特許文献1に記載の方法では、人が集まる場所についての情報を得ることができるのみであり、単に人が集まる場所を、拡張現実サービスにおける地価算出の基礎とすることは、地価の判断基準としては不十分である。これは、拡張現実サービスにおいては、実際に無線装置を拡張現実サービスの端末として利用する人、つまり、拡張現実サービスに対応するアプリケーションを立ち上げて、カメラ機能により撮影し、ディスプレイに広告等を表示する人の割合が少なければ、たとえ多くの人が集まったとしても何の意味も持たないからである。   However, in the method described in Patent Document 1, it is only possible to obtain information about a place where people gather, and simply using a place where people gather as a basis for land price calculation in augmented reality service It is insufficient as a standard. This is because in augmented reality services, people who actually use wireless devices as augmented reality service terminals, that is, launch applications that support augmented reality services, shoot with camera functions, and display advertisements on the display. If the percentage of people who do it is small, even if many people gather, it has no meaning.

つまり、実際の拡張現実サービスの利用状況に対応させて、各地理的領域の価値を判定することが望まれている。また、拡張現実システム以外でも、所謂、位置ゲーや位置連動広告等の各種通信サービスにおいては、ある地理的領域に対する価値を、その通信サービスの利用状況に対応させて評価することが望まれている。   That is, it is desired to determine the value of each geographical area in correspondence with the actual use situation of augmented reality service. In addition to augmented reality systems, in various communication services such as so-called location games and position-linked advertisements, it is desired to evaluate the value for a certain geographical area in accordance with the usage status of the communication service. .

したがって、本発明は、通信サービスの実際の利用状況に対応させて、通信サービスにおける各地理的領域の価値を評価するサーバ装置及びプログラムを提供するものである。   Therefore, the present invention provides a server device and a program for evaluating the value of each geographical area in the communication service in correspondence with the actual usage situation of the communication service.

本発明によるサーバ装置は、複数の無線装置から、サービス提供エリア内の2つの位置を示す情報を有する複数のログ情報を取得して保存する保存手段と、前記複数のログ情報のそれぞれを、ログ情報が示す2つの位置を結ぶ線に対応させ、前記複数のログ情報に対応する複数の線に対してクラスタリング解析を行うことで、サービス提供エリアを複数の領域に分割する領域分割手段と、前記複数の領域のそれぞれをノードとし、ログ情報を、該ログ情報に含まれる一方の位置を含む第1の領域と、該ログ情報に含まれる他方の位置を含む第2の領域との間のリンクに対応させ、各領域間のリンクには、該リンクに対応するログ情報の数が大きい程高くなる値を割り当てて、ネットワーク分析における隣接行列を生成する行列生成手段と、前記隣接行列から各領域の中心性を算出する中心性算出手段と、領域の価格を、該領域の中心性が高い程高くなる様に算出する価格算出手段と、を備えており、前記ログ情報は、無線装置の位置と、該無線装置のユーザによる操作から判定された該ユーザの関心位置を示す情報を含む第1のログ種別を少なくとも含むことを特徴とする。   The server device according to the present invention includes a storage unit that acquires and stores a plurality of log information having information indicating two positions in a service providing area from a plurality of wireless devices, and logs each of the plurality of log information. An area dividing means for dividing a service providing area into a plurality of areas by performing a clustering analysis on a plurality of lines corresponding to the plurality of log information in association with a line connecting two positions indicated by the information; Each of the plurality of areas is a node, and the log information is a link between the first area including one position included in the log information and the second area including the other position included in the log information. And a matrix generating means for generating an adjacency matrix in network analysis by assigning a value that increases as the number of log information corresponding to the link increases to the link between the areas, A centrality calculating means for calculating the centrality of each area from the adjacency matrix; and a price calculating means for calculating the price of the area so as to be higher as the centrality of the area is higher. And at least a first log type including information indicating a position of the wireless device and a position of interest of the user determined from an operation by the user of the wireless device.

実際に無線装置が通信サービスの提供を受けているときのユーザの関心位置を含むログ情報により領域分割を行い、中心性を求める。このときの中心性の値が大きい領域は、通信サービスにおいて、多くのユーザが注目する領域とみなすことができ、よって、地理的領域の価値を実際の通信サービスの利用状況に応じて評価することができる。   The area is divided by log information including the position of interest of the user when the wireless device is actually receiving the communication service, and the centrality is obtained. An area with a large centrality at this time can be regarded as an area that many users pay attention to in the communication service, and therefore, the value of the geographical area should be evaluated according to the actual usage status of the communication service. Can do.

一実施形態による地価判定システムの概略構成図。The schematic block diagram of the land price determination system by one Embodiment. 一実施形態による無線装置の概略構成図。1 is a schematic configuration diagram of a wireless device according to an embodiment. FIG. 領域の説明図。Explanatory drawing of an area | region. 領域分割の説明図。Explanatory drawing of area division. リンク行列の説明図。Explanatory drawing of a link matrix.

以下では、通信サービスが拡張現実サービスであるものとして本実施形態の説明を行う。図1は、本実施形態における地価判定システムの概略構成図であり、システムは、サーバ装置100と、複数の無線装置200を含み、各無線装置200とサーバ装置100は、無線ネットワーク300経由で通信可能となっている。なお、無線ネットワーク300と、各無線装置200は、無線により通信を行うが、サーバ装置100と無線ネットワーク300との通信は有線でも無線でも良い。なお、無線ネットワーク300には、無線装置200が、拡張現実システムに対応するアプリケーションを立ち上げて、拡張現実システムの端末として動作している場合に、無線装置200に対して広告等を表示させるためのデータを送信する装置等も接続されているが、本発明の説明に必要が無いため、図1からは省略されている。   In the following, the present embodiment will be described assuming that the communication service is an augmented reality service. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a land price determination system according to this embodiment. The system includes a server device 100 and a plurality of wireless devices 200, and each wireless device 200 and server device 100 communicate via a wireless network 300. It is possible. The wireless network 300 and each wireless device 200 communicate wirelessly, but the communication between the server device 100 and the wireless network 300 may be wired or wireless. In the wireless network 300, when the wireless device 200 starts up an application corresponding to the augmented reality system and operates as a terminal of the augmented reality system, the wireless device 200 displays an advertisement or the like on the wireless device 200. A device for transmitting the data is also connected, but is omitted from FIG. 1 because it is not necessary for the description of the present invention.

図2は、無線装置200の概略構成図である。無線装置200は、GPS、又は、無線で通信している無線ネットワーク300の基地局又はアクセスポイントの位置等を利用して無線装置200の位置を判定する位置判定部22と、加速度センサ23及び地磁気センサ24を備えている。良く知られている様に、加速度センサ23及び地磁気センサ24を利用することで、無線装置200の現在の方向、例えば、無線装置200が搭載するカメラのレンズが向いている方向等を判定することができる。また、操作ログ取得部25は、ユーザの無線装置200の操作内容を取得する。   FIG. 2 is a schematic configuration diagram of the wireless device 200. The wireless device 200 includes a position determination unit 22 that determines the position of the wireless device 200 using GPS or the position of a base station or access point of the wireless network 300 that is communicating wirelessly, an acceleration sensor 23, and a geomagnetism. A sensor 24 is provided. As is well known, the acceleration sensor 23 and the geomagnetic sensor 24 are used to determine the current direction of the wireless device 200, for example, the direction in which the camera lens mounted on the wireless device 200 is facing. Can do. Further, the operation log acquisition unit 25 acquires the operation content of the user's wireless device 200.

ログ送信部21は、位置判定部22、加速度センサ23、地磁気センサ24及び操作ログ取得部25からの情報に基づき、ログ情報を繰り返しサーバ装置100に送信する。なお繰り返しの間隔等は任意である。ここで、送信するログ情報は、移動ログと、関心ログの2つの種別に分類される。   The log transmission unit 21 repeatedly transmits log information to the server device 100 based on information from the position determination unit 22, the acceleration sensor 23, the geomagnetic sensor 24, and the operation log acquisition unit 25. In addition, the repetition interval etc. are arbitrary. Here, the log information to be transmitted is classified into two types: a movement log and an interest log.

移動ログとは、所定の期間における無線装置200の最初の位置と、最後の位置の2つの位置を含むログ情報である。つまり、位置判定部22が前回測定した無線装置200の位置と、今回測定した無線装置200の位置を含む情報である。例えば、前回の無線装置200の緯度及び経度が(X1,Y1)であり、今回の無線装置200の緯度及び経度(X2,Y2)であると、移動ログは、位置(X1,Y1)及び位置(X2,Y2)を含む情報となる。無線装置200は、この移動ログを、繰り返しサーバ装置100に送信する。なお、位置判定部22の測定周期については任意である。また、ログ送信部21が、位置判定部から連続して位置情報を取得する場合には、ログ送信部21が所定のタイミングの位置情報を選択してログ情報とすることもできる。なお、以下の説明において特に断りのない限り、位置を(緯度,経度)で表示する。   The movement log is log information including two positions, the first position and the last position of the wireless device 200 in a predetermined period. That is, the position determination unit 22 is information including the position of the wireless device 200 measured last time and the position of the wireless device 200 measured this time. For example, if the previous latitude and longitude of the wireless device 200 are (X1, Y1) and the current latitude and longitude (X2, Y2) of the wireless device 200, the movement log includes the position (X1, Y1) and the position The information includes (X2, Y2). The wireless device 200 repeatedly transmits this movement log to the server device 100. Note that the measurement cycle of the position determination unit 22 is arbitrary. In addition, when the log transmission unit 21 continuously acquires position information from the position determination unit, the log transmission unit 21 can select the position information at a predetermined timing and use it as log information. In the following description, the position is displayed in (latitude, longitude) unless otherwise specified.

関心ログとは、ユーザが、無線装置200を、拡張現実システムの端末として使用し、実際にカメラをある方向に向けた場合における、無線装置200の位置と、カメラがフォーカスしているフォーカス位置を含む情報である。なお、フォーカス位置は、ユーザの無線装置200に対する所定の操作から判定される、当該ユーザが関心を持っている位置(関心位置)と看做すことができる。つまり、例えば、ユーザが位置(X3,Y3)において、位置(X4,Y4)にある対象物にカメラのフォーカスをあわせた場合、関心ログ情報は、位置(X3,Y3)及び位置(X4,Y4)を示す情報を含むものになる。なお、位置(X4,Y4)は、カメラのレンズの向きと、操作ログ取得部25が取得するカメラの操作情報と現在の位置(X3,Y3)から決定することができる。なお、関心ログの場合、ユーザが位置(X4,Y4)にある対象物に対してカメラのフォーカスをあわせた期間についての情報もログ情報に含めることができる。また、無線装置200を、拡張現実システムの端末として使用しているユーザが、実際に拡張現実システムによってディスプレイに表示された広告等の情報に対して何らかの操作を、例えば、商品の購入操作を行った場合には、その操作内容を示す情報もログ情報に含めることができる。   The interest log refers to the position of the wireless device 200 and the focus position on which the camera is focused when the user uses the wireless device 200 as a terminal of the augmented reality system and actually points the camera in a certain direction. It is information to include. The focus position can be regarded as a position (interest position) in which the user is interested, which is determined from a predetermined operation on the wireless device 200 of the user. That is, for example, when the user focuses the camera on the object at the position (X4, Y4) at the position (X3, Y3), the interest log information includes the position (X3, Y3) and the position (X4, Y4). ) Is included. The position (X4, Y4) can be determined from the orientation of the camera lens, the camera operation information acquired by the operation log acquisition unit 25, and the current position (X3, Y3). In the case of an interest log, information about a period in which the user focuses the camera on the target at the position (X4, Y4) can also be included in the log information. In addition, a user who uses the wireless device 200 as a terminal of an augmented reality system performs some operation on information such as an advertisement actually displayed on the display by the augmented reality system, for example, a purchase operation of a product. In such a case, information indicating the operation content can also be included in the log information.

続いて図1に戻り、サーバ装置100の各機能について説明する。ログ収集部15は、複数の無線装置200が送信するログ情報を取得してログ保存部16に保存する。領域分割部13は、まず、起動時、ログ保存部16が保存しているログ情報に基づき、サービス提供エリア、例えば、日本全体を、複数の領域に分割する。なおこのとき、領域分割部13は、所定の期間、例えば、過去1週間、1カ月又は1年のログ情報を使用する。以下に、領域分割について詳細に説明する。   Next, returning to FIG. 1, each function of the server apparatus 100 will be described. The log collection unit 15 acquires log information transmitted by the plurality of wireless devices 200 and stores the log information in the log storage unit 16. The area dividing unit 13 first divides a service providing area, for example, the whole of Japan, into a plurality of areas based on the log information stored in the log storage unit 16 at the time of activation. At this time, the area dividing unit 13 uses log information for a predetermined period, for example, the past week, one month, or one year. The area division will be described in detail below.

図3は、領域分割部13が生成する各領域の説明図である。まず、本実施形態において領域は階層構造を取ることができる。図3において、参照符号4は、例えば、日本といったサービス提供エリア全体を表しており、これがまず4つの領域A、B、C及びDに分割されている。この領域A、B、C及びDを最上位領域(1次領域)と呼ぶ。なお、図3の各領域は実際の大きさを表すものではなく、各領域は同じ大きさである必要はない。さらに、図3において、領域Dは、さらに16個の領域に分割されており、これを2次領域と呼ぶ。さらに2次領域D16は、16個の3次領域に分割されている。   FIG. 3 is an explanatory diagram of each region generated by the region dividing unit 13. First, in this embodiment, the area can take a hierarchical structure. In FIG. 3, reference numeral 4 represents the entire service providing area such as Japan, which is first divided into four areas A, B, C, and D. These areas A, B, C, and D are referred to as the uppermost area (primary area). Note that each area in FIG. 3 does not represent an actual size, and each area does not have to be the same size. Further, in FIG. 3, the region D is further divided into 16 regions, which is referred to as a secondary region. Further, the secondary area D16 is divided into 16 tertiary areas.

続いて、図4を用いて、領域分割部13が、サービス提供エリア全体をどの様に図3に示す様な領域に分割するのかについて説明する。上述した様に、無線装置200からのログ情報は、いずれも、2つの位置を示す情報を含むものであり、この2つの位置を結ぶ線を考える。また、各ログ情報には関連する重み値を与える。例えば、移動ログは重み値1とし、関心ログは重み値2とし、さらに、関心ログで、ユーザが購入等の操作を行った旨の情報が付加されている場合には重み値をより高く、例えば、重み値3とする。なお、これら重み値は例示であり、例えば、関心ログは、無線装置200のユーザが対象物に対してカメラのフォーカスをあわせた期間が長いほど、高い値とすることもできる。ただし、移動ログよりも関心ログの重み値を高くし、関心ログにおいては、ユーザが購入等の操作を行った旨の情報が付加されている場合には付加されていない場合より重み値を高くすることが望ましい。図4の各線は、それぞれ、ログ情報に対応しており、各線の値は重み値を表している。   Next, how the area dividing unit 13 divides the entire service providing area into areas as shown in FIG. 3 will be described with reference to FIG. As described above, the log information from the wireless device 200 includes information indicating two positions, and a line connecting the two positions is considered. Each log information is given a related weight value. For example, the movement log has a weight value of 1, the interest log has a weight value of 2, and if the interest log includes information indicating that the user has performed an operation such as purchase, the weight value is higher. For example, the weight value is 3. Note that these weight values are examples, and for example, the interest log can be set to a higher value as the period during which the user of the wireless device 200 focuses the camera on the object is longer. However, the weight value of the interest log is set higher than that of the movement log, and in the interest log, when information indicating that the user has performed an operation such as purchase is added, the weight value is set higher than when the information is not added. It is desirable to do. Each line in FIG. 4 corresponds to log information, and the value of each line represents a weight value.

領域分割部13は、図4に示す線に対していわゆるX−MEANS法によりクラスタリング解析を行うことで最上位領域を決定する。具体的には、まず適当に2つの位置(点)を決め、各線をこの2つの点のどちらに近いかに応じて2つのグループに分ける。続いて、同じグループに属する線との平均的な距離が最も近くなる点を各グループについて求める。この求めた2つの点との距離に基づき再度、各線をグループ分けする。この処理を、2つの点の位置が収束するまで繰り返すことで、各線を2つのグループに分ける。図4は、最終的に点51及び52に収束し、5つの線を含む領域41と、3つの線を含む領域42に分割されている状態を示している。なお、領域41と領域42に跨る線は、領域41に含まれているものとする。   The region dividing unit 13 determines the highest region by performing a clustering analysis on the line shown in FIG. 4 by a so-called X-MEANS method. Specifically, first, two positions (points) are appropriately determined, and each line is divided into two groups according to which of the two points is closer. Subsequently, a point at which an average distance from a line belonging to the same group is closest is obtained for each group. The lines are grouped again based on the distance between the two points thus obtained. This process is repeated until the positions of the two points converge to divide each line into two groups. FIG. 4 shows a state in which the beam finally converges on points 51 and 52 and is divided into a region 41 including five lines and a region 42 including three lines. It should be noted that a line straddling the region 41 and the region 42 is included in the region 41.

なお、点と各線の距離は、例えば、点と線の中心との距離とすることができる。また、点から線の2つの端点までの2つの距離のうち短い方の距離とすることができる。また、点から線に垂線を引き、垂線の長さをその距離とすることもできる。また、上記クラスタリングで2つの点に収束後、領域41及び42の境界を決定する必要があるが、各領域には、その領域に対応する点と、その領域に属する総ての線の一方の端点(つまり、ログ情報の一方の位置)が含まれている限り、任意に領域の境界を決定することができる。   The distance between the point and each line can be, for example, the distance between the point and the center of the line. Moreover, it can be set as the shorter one of the two distances from the point to the two end points of the line. Alternatively, a perpendicular line can be drawn from the point to the line, and the length of the perpendicular line can be the distance. In addition, after convergence to two points in the above clustering, it is necessary to determine the boundary between the regions 41 and 42. Each region has one of the points corresponding to the region and all the lines belonging to the region. As long as the end point (that is, one position of the log information) is included, the boundary of the region can be arbitrarily determined.

続いて、領域分割部13は、分割により得た各領域について、分割停止条件に合致するか否かを判定する。本実施形態において、分割停止条件は、各領域に属する線の重み値の合計が閾値以下となった場合とする。例えば、閾値を4とすると、領域42に属する線の重み値の合計は3であるため、分割停止条件に合致し、よって、領域42は、これ以上の分割を行わない。これに対して、領域41に属する線の重み値の合計は8であるため、分割停止条件には合致せず、領域42は、再度、上述した方法により2つに分割される。総ての領域が分割停止条件に合致した場合、分割処理はそこで中止され、最上位領域が確定する。なお、総ての領域が分割停止条件に合致しなくとも、予め定めた数の領域(例えば、256個)に分割されると、その時点で分割処理を中止する構成であっても良い。   Subsequently, the region dividing unit 13 determines whether or not each region obtained by the division meets the division stop condition. In the present embodiment, the division stop condition is a case where the sum of the weight values of the lines belonging to each region is equal to or less than a threshold value. For example, if the threshold value is 4, the total of the weight values of the lines belonging to the area 42 is 3, so that the division stop condition is met. Therefore, the area 42 is not further divided. On the other hand, since the total of the weight values of the lines belonging to the area 41 is 8, the division stop condition is not met, and the area 42 is again divided into two by the method described above. When all the areas meet the division stop condition, the division process is stopped there, and the highest area is determined. Even if all the areas do not meet the division stop condition, the division processing may be stopped at that time when the area is divided into a predetermined number of areas (for example, 256).

続いて、領域分割部13は最上位の各領域について、さらに、2次領域に分割するか否かを判定する。このとき、行列生成部14が生成するリンク行列を使用する。図5は最上位行列に対応するリンク行列を示す図である。なお、リンク行列は、ネットワーク分析における重み付きの隣接行列に対応する。つまり、最上位の各領域をノードとし、ログ情報が示す2つの位置を各領域間のリンクに対応させる。具体的には、ログ情報の第1の位置が第1の領域に含まれ、当該ログ情報の第2の位置が第2の領域に含まれる場合、このログ情報を第1の領域と第2の領域とを結ぶリンクに対応させる。そして、第1の領域と第2の領域とを結ぶリンクに対応する総てのログ情報の重み値の合計を、第1の領域と第2の領域とを結ぶリンクの値、つまり、第1の領域に対応する行の第2の領域に対応する列の要素と、第2の領域に対応する行の第1の領域に対応する列の要素の値とする。なお、例えば、第3の領域と第4の領域間のリンクに対応するログ情報が無い場合、当該リンクの値を0とする。   Subsequently, the area dividing unit 13 determines whether or not each uppermost area is further divided into secondary areas. At this time, a link matrix generated by the matrix generation unit 14 is used. FIG. 5 is a diagram illustrating a link matrix corresponding to the highest-order matrix. The link matrix corresponds to a weighted adjacency matrix in network analysis. In other words, each uppermost area is set as a node, and two positions indicated by log information are associated with links between the areas. Specifically, when the first position of the log information is included in the first area and the second position of the log information is included in the second area, the log information is stored in the first area and the second area. Corresponding to the link connecting the areas. Then, the sum of the weight values of all the log information corresponding to the link connecting the first area and the second area is the value of the link connecting the first area and the second area, that is, the first The element value of the column corresponding to the second area of the row corresponding to this area and the value of the element of the column corresponding to the first area of the row corresponding to the second area. For example, when there is no log information corresponding to the link between the third area and the fourth area, the value of the link is set to 0.

例えば、最上位の領域が図3に示す様に領域A、B、C及びDの4つであるものとすると、リンク行列は4×4の行列であり、i行j列の要素nijは、一方の位置が領域iであり、他方の位置が領域jに含まれるログ情報の重み値の合計となる。つまり、領域i及び領域jに跨るリンクに対応するログ情報の重み値の合計となる。なお、i行i列の要素niiは、同じ領域内で閉じたリンクに対応するログ情報の重み値の合計となる。具体的には、図5において、2つの位置が共に領域A内にあるログ情報の重み値の合計が5であり、一方の位置が領域A内であり、他方の位置が領域B内にあるログ情報の重み値の合計が2であることが示されている。ここで、図5の対角成分は、2つの位置が共に同じ領域内に存在するログ情報であり、この値が大きいことは、同じ領域内に多くのログ情報が存在することを意味する。したがって、対角成分の値が所定値以上の領域は、領域内のログ数を平均化するためにさらに分割する。例えば、この分割閾値を10とすると、図5においては、領域Dのみが2次領域へと分割される。 For example, assuming that the uppermost area is four areas A, B, C, and D as shown in FIG. 3, the link matrix is a 4 × 4 matrix, and the element n ij of i rows and j columns is , One position is the area i, and the other position is the sum of the weight values of the log information included in the area j. That is, it is the sum of the weight values of the log information corresponding to the links extending over the areas i and j. Note that the element n ii in the i row and i column is the sum of the weight values of the log information corresponding to the links closed in the same area. Specifically, in FIG. 5, the sum of the weight values of log information in which two positions are both in the area A is 5, one position is in the area A, and the other position is in the area B. It is indicated that the total weight value of the log information is 2. Here, the diagonal component in FIG. 5 is log information in which the two positions are both in the same region, and a large value means that a large amount of log information exists in the same region. Therefore, the area where the value of the diagonal component is equal to or greater than the predetermined value is further divided in order to average the number of logs in the area. For example, when the division threshold is 10, only the region D is divided into secondary regions in FIG.

2次領域への分割は、例えば、元の領域を所定数(例えば、256個)の領域に等間隔、つまり同じ大きさに分割することにより行う。この様にしてできた2次領域について、リンク行列生成部14は、2次領域に対応するリンク行列を求め、領域分割部13は、各領域について、3次領域に分割するか否かを、2次領域への分割と同様に判定する。なお、例えば、図3の領域Aも領域Dと同様に、2次領域に分割された場合、リンク行列生成部14は、領域Aの2次領域のリンク行列と、領域Dの2次領域のリンク行列をそれぞれ生成することになる。この様に、領域分割部13は、リンク行列の対角成分が所定値未満となるまで下位領域への分割を繰り返すことで、領域分割を行う。   The division into the secondary regions is performed, for example, by dividing the original region into a predetermined number (for example, 256) of regions at equal intervals, that is, the same size. For the secondary region thus formed, the link matrix generating unit 14 obtains a link matrix corresponding to the secondary region, and the region dividing unit 13 determines whether or not each region is divided into tertiary regions. The determination is made in the same manner as the division into the secondary area. For example, when the area A in FIG. 3 is also divided into secondary areas in the same manner as the area D, the link matrix generation unit 14 generates the link matrix of the secondary area of the area A and the secondary area of the area D. Each link matrix is generated. As described above, the region dividing unit 13 performs region division by repeating the division into lower regions until the diagonal component of the link matrix becomes less than a predetermined value.

この様に、リンク行列生成部14が生成する行列は、各領域間の人の移動に加えて、拡張現実システムにおける各領域間の繋がりの程度を示すものであり、ネットワーク分析における中心性が高い領域ほど、広告提示のための位置又は領域としての価値が高いことになる。なお、中心性には、次数中心性等があるが、本実施形態においては、例えば、ボナチッチにより提案された固有ベクトル中心性を使用する。中心性算出部12は、よって、行列生成部14が生成した各次数のリンク行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、固有ベクトルの各要素の値を対応する領域の中心性値とする。例えば、図3の最上位領域(1次領域)は、4行4列の行列となり、その固有ベクトルが(M1,M2,M3,M4)であるとすると、領域A、B、C及びDの中心性値は、それぞれ、M1,M2,M3,M4となる。また、領域Dの2次領域は、16行16列の行列となり、その固有ベクトルが(L1,L2,・・・,L16)であると、領域D1の中心性値はL1となり、領域D16の中心性値はL16となる。さらに、領域16の3次領域は、16行16列の行列となり、その固有ベクトルが(L17,L18,・・・,L32)であると、領域D17の中心性値はL17となる。   In this way, the matrix generated by the link matrix generation unit 14 indicates the degree of connection between the areas in the augmented reality system in addition to the movement of people between the areas, and has high centrality in network analysis. The region has a higher value as a position or a region for advertisement presentation. The centrality includes the degree centrality, etc. In this embodiment, for example, the eigenvector centrality proposed by Bonachic is used. Thus, the centrality calculation unit 12 obtains an eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of each order link matrix generated by the matrix generation unit 14, and sets the value of each element of the eigenvector as the centrality value of the corresponding region. For example, if the uppermost region (primary region) in FIG. 3 is a 4 × 4 matrix and its eigenvector is (M1, M2, M3, M4), the center of regions A, B, C, and D The sex values are M1, M2, M3, and M4, respectively. The secondary region of the region D is a matrix of 16 rows and 16 columns, and if the eigenvector is (L1, L2,..., L16), the centrality value of the region D1 is L1, and the center of the region D16 The sex value is L16. Further, the tertiary region of the region 16 is a matrix of 16 rows and 16 columns, and when the eigenvector is (L17, L18,..., L32), the centrality value of the region D17 is L17.

そして、価格算出部11は、各領域の価格を決定するための価格基礎値を、
1/(|k1*logC|*|k2*logC’|*|k3*logC’’|・・・)
により求める。ここで、Cは、最上位領域の中心性値、C’は、2次領域の中心性値、C’’は、3次領域の中心性値である。また、k1、k2、k3は重みを示す係数である。例えば、上記例では、領域D17の価格基礎値は、
1/(|k1*logM4|*|k2*logL16|*|k3*logL17|)
となる。なお、2次領域で分割が止まっているものについては、3次領域の中心性値が分割数である1/16であるものとして計算を行う。つまり、領域D1の価格基礎値は、
1/(|k1*logM4|*|k2*logL1|*|k3*log(1/16)|)
となる。同様に、1次領域で分割が止まっているものについては、2次領域及び3次領域の中心性値が、それぞれ、分割数である1/16であるものとして計算を行う。つまり、領域Aの価格基礎値は、
1/(|k1*logM1|*|k2*log(1/16)|*|k3*log(1/16)|)
となる。
And the price calculation part 11 calculates the price basic value for determining the price of each area | region,
1 / (| k1 * logC | * | k2 * logC '| * | k3 * logC''| ...)
Ask for. Here, C is the centrality value of the uppermost region, C ′ is the centrality value of the secondary region, and C ″ is the centrality value of the tertiary region. K1, k2, and k3 are coefficients indicating weights. For example, in the above example, the price base value of the region D17 is
1 / (| k1 * logM4 | * | k2 * logL16 | * | k3 * logL17 |)
It becomes. Note that the calculation is performed assuming that the centrality value of the tertiary region is 1/16, which is the number of divisions, for the case where the division is stopped in the secondary region. That is, the price base value of the region D1 is
1 / (| k1 * logM4 | * | k2 * logL1 | * | k3 * log (1/16) |)
It becomes. Similarly, for the case where the division is stopped in the primary region, the calculation is performed assuming that the centrality values of the secondary region and the tertiary region are each 1/16 that is the number of divisions. In other words, the price base value of area A is
1 / (| k1 * log M1 | * | k2 * log (1/16) | * | k3 * log (1/16) |)
It becomes.

なお、価格基礎値は、その領域の広告提示における価値を示す指標となり、その値が高い程、価値が高いことになる。そして、価格算出部11は、各領域の価格基礎値に、例えば、所定の係数を乗ずることにより各領域の広告提示のための価格を算出する。   The price basic value is an index indicating the value in presenting the advertisement in the area, and the higher the value, the higher the value. And the price calculation part 11 calculates the price for advertisement presentation of each area | region by multiplying the price basic value of each area | region, for example with a predetermined coefficient.

なお、本実施形態において、領域分割部13は、所定の周期、例えば、1日毎に、上記処理を繰り返して領域の再分割を行い、これにより中心性算出部12及び価格算出部11は、価格を更新する。なお、このとき使用するログ情報は、上記と同様に、所定の期間、例えば、過去1週間、1カ月又は1年のログ情報を使用する。この構成により、ユーザの行動の変化に応じた価格設定が可能になる。また、本実施形態においては、リンク行列の対角成分の重み値に基づきさらなる分割を行うか否かを判定する。これにより、ログ情報が少ないところについて、不必要に領域を分割し、これにより、行列処理等の負荷を不必要に重くすることを防ぐことができ、よって、動的に価格設定を行うことが可能になる。   In the present embodiment, the region dividing unit 13 repeats the above processing every predetermined period, for example, every day, and re-divides the region, whereby the centrality calculating unit 12 and the price calculating unit 11 Update. Note that the log information used at this time is the log information for a predetermined period, for example, the past one week, one month, or one year, as described above. With this configuration, it is possible to set prices according to changes in user behavior. Further, in the present embodiment, it is determined whether or not further division is performed based on the weight value of the diagonal component of the link matrix. As a result, the area where log information is small can be divided unnecessarily, thereby preventing an unnecessary increase in load such as matrix processing, so that pricing can be performed dynamically. It becomes possible.

なお、本発明によるサーバ装置は、コンピュータを上述したサーバ装置として動作させるプログラムにより実現することができる。これらコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されて、又は、ネットワーク経由で配布が可能なものである。さらに、本発明は、ハードウェア及びソフトウェアの組合せによっても実現可能である。また、上述した実施形態において、ログ情報をリンクに対応させるにあたり無向リンクとしていたが、有向リンクとすることもできる。さらに、価格を固有ベクトル中心性により決定していたが、他の中心性を用いることができる。また、領域分割部13は、X−MEANS法を使用してサービス提供エリアを分割していたが、K−MEANS法等の他のクラスタリング解析を使用することもできる。   The server device according to the present invention can be realized by a program that causes a computer to operate as the server device described above. These computer programs can be stored in a computer-readable storage medium or distributed via a network. Furthermore, the present invention can be realized by a combination of hardware and software. In the above-described embodiment, the log information is an undirected link in order to correspond to the link. However, the log information may be a directed link. Furthermore, although the price has been determined by eigenvector centrality, other centralities can be used. In addition, the area dividing unit 13 divides the service providing area using the X-MEANS method, but other clustering analysis such as the K-MEANS method can also be used.

なお、拡張現実サービスに基づき説明を行ったが、本発明は、位置ゲーや位置連動広告等、ユーザが無線装置200に対して何らかの位置に関する情報に対する操作を行う通信サービスに適用することができる。例えば、位置連動型広告の場合、表示されたある位置の広告をユーザが閲覧する操作を行った場合における、当該広告に関連付けられた位置を関心ログ情報の関心位置とすることができる。また、位置ゲーの場合には、ユーザが、ゲームに関して無線装置200に表示されたある位置に対する操作を行った場合に、当該位置を関心位置とすれば良い。つまり、本発明は、ユーザが、無線装置200に対して、位置に関する操作を行う通信サービスに提供でき、その操作対象の位置が関心位置となる。   Although the description has been given based on the augmented reality service, the present invention can be applied to a communication service such as a position game and a position-linked advertisement, in which a user performs an operation on information regarding a certain position with respect to the wireless device 200. For example, in the case of a position-linked advertisement, the position associated with the advertisement when the user performs an operation of browsing the displayed advertisement at a certain position can be set as the position of interest in the interest log information. Further, in the case of a position game, when the user performs an operation on a certain position displayed on the wireless device 200 regarding the game, the position may be set as the position of interest. That is, the present invention can be provided to a communication service in which a user performs an operation related to a position with respect to the wireless device 200, and the position of the operation target is the position of interest.

Claims (12)

複数の無線装置から、サービス提供エリア内の2つの位置を示す情報を有する複数のログ情報を取得して保存する保存手段と、
前記複数のログ情報のそれぞれを、ログ情報が示す2つの位置を結ぶ線に対応させ、前記複数のログ情報に対応する複数の線に対してクラスタリング解析を行うことで、サービス提供エリアを複数の領域に分割する領域分割手段と、
前記複数の領域のそれぞれをノードとし、ログ情報を、該ログ情報に含まれる一方の位置を含む第1の領域と、該ログ情報に含まれる他方の位置を含む第2の領域との間のリンクに対応させ、各領域間のリンクには、該リンクに対応するログ情報の数が大きい程高くなる値を割り当てて、ネットワーク分析における隣接行列を生成する行列生成手段と、
前記隣接行列から各領域の中心性を算出する中心性算出手段と、
領域の価格を、該領域の中心性が高い程高くなる様に算出する価格算出手段と、
を備えており、
前記ログ情報は、無線装置の位置と、該無線装置のユーザによる該無線装置の操作から判定された関心位置を示す情報を含む第1のログ種別を少なくとも含む、
サーバ装置。
Storage means for acquiring and storing a plurality of log information having information indicating two positions in a service providing area from a plurality of wireless devices;
By associating each of the plurality of log information with a line connecting two positions indicated by the log information, and performing clustering analysis on the plurality of lines corresponding to the plurality of log information, Area dividing means for dividing the area;
Each of the plurality of areas is a node, and log information is between a first area including one position included in the log information and a second area including the other position included in the log information. A matrix generating means for generating an adjacency matrix in network analysis by allocating a value that increases as the number of log information corresponding to the link increases to the link between each region,
Centrality calculating means for calculating the centrality of each region from the adjacency matrix;
A price calculation means for calculating the price of the area so that the price becomes higher as the centrality of the area is higher;
With
The log information includes at least a first log type including information indicating a position of the wireless device and a position of interest determined from an operation of the wireless device by a user of the wireless device.
Server device.
前記複数のログ情報にはそれぞれ重み値が割り当てられ、
前記リンクに割り当てる値は、該リンクに対応するログ情報の重み値の合計である、
請求項1に記載のサーバ装置。
Each of the plurality of log information is assigned a weight value,
The value assigned to the link is the sum of the weight values of log information corresponding to the link.
The server device according to claim 1.
前記ログ情報は、所定の期間における無線装置の最初の位置と最後の位置の2つの位置を示す情報を有する第2のログ種別を含む、
請求項1又は2に記載のサーバ装置。
The log information includes a second log type having information indicating two positions of a first position and a last position of the wireless device in a predetermined period.
The server device according to claim 1 or 2.
前記領域分割手段は、前記行列生成手段が生成した隣接行列の対角成分のうち、閾値より大きい対角成分に対応する領域を、所定の数の2次領域にさらに分割する、
請求項1から3のいずれか1項に記載のサーバ装置。
The region dividing unit further divides a region corresponding to a diagonal component larger than the threshold among the diagonal components of the adjacent matrix generated by the matrix generating unit into a predetermined number of secondary regions.
The server device according to any one of claims 1 to 3.
前記行列生成手段は、前記2次領域に対応する隣接行列を生成し、
前記領域分割手段は、前記2次領域に対応する隣接行列の対角成分のうち、前記閾値より大きい対角成分に対応する領域を、前記所定の数の3次領域にさらに分割する、
請求項4に記載のサーバ装置。
The matrix generation means generates an adjacency matrix corresponding to the secondary region,
The region dividing means further divides a region corresponding to a diagonal component larger than the threshold among diagonal components of an adjacency matrix corresponding to the secondary region into the predetermined number of tertiary regions.
The server device according to claim 4.
前記領域分割手段は、X−MEANS法を使用することで該サービス提供エリアを複数の領域に分割する、
請求項1から5のいずれか1項に記載のサーバ装置。
The area dividing means divides the service providing area into a plurality of areas by using the X-MEANS method.
The server device according to any one of claims 1 to 5.
前記領域分割手段は、X−MEANS法を使用することで前記複数の線のそれぞれが属する領域を判定し、領域に属する線の数が大きい程高くなる値を該領域に割り当てて、該領域に割り当てられた前記値が所定値以下となると、該領域の分割を停止する、
請求項1から6のいずれか1項に記載のサーバ装置。
The area dividing unit determines an area to which each of the plurality of lines belongs by using the X-MEANS method, assigns a value that increases as the number of lines belonging to the area increases, to the area, When the assigned value is less than or equal to a predetermined value, the division of the area is stopped
The server device according to any one of claims 1 to 6.
前記中心性算出手段が算出する中心性は、固有ベクトル中心性である、
請求項1から7のいずれか1項に記載のサーバ装置。
The centrality calculated by the centrality calculating means is eigenvector centrality.
The server device according to any one of claims 1 to 7.
前記ログ情報は、前記第1のログ種別である場合、前記無線装置のディスプレイに表示された前記ユーザの関心位置に関する情報に対してユーザが操作を行ったか否かの情報を有しており、
ユーザが操作を行った場合における前記第1のログ種別のログ情報の重み値は、ユーザが操作を行わなかった場合における前記第1のログ種別のログ情報の重み値より高い、
請求項1から8のいずれか1項に記載のサーバ装置。
When the log information is the first log type, the log information includes information on whether or not the user has performed an operation on the information on the position of interest of the user displayed on the display of the wireless device.
The weight value of the log information of the first log type when the user performs an operation is higher than the weight value of the log information of the first log type when the user does not perform an operation.
The server device according to any one of claims 1 to 8.
前記関心位置は、拡張現実サービスを使用している無線装置のカメラがフォーカスしているフォーカス位置である、
請求項1から9のいずれか1項に記載のサーバ装置。
The position of interest is a focus position on which a camera of a wireless device using an augmented reality service is focused.
The server apparatus of any one of Claim 1 to 9.
前記ログ情報は、前記第1のログ種別である場合、前記フォーカス位置にフォーカスさせた期間を示す情報を有しており、
前記第1のログ種別のログ情報の重み値は、前記期間が長いほど高い、
請求項10に記載のサーバ装置。
When the log information is the first log type, the log information includes information indicating a period during which the focus position is focused;
The weight value of the log information of the first log type is higher as the period is longer.
The server device according to claim 10.
請求項1から11のいずれか1項に記載のサーバ装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。   A program that causes a computer to function as the server device according to any one of claims 1 to 11.
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