JP6262271B2 - Information processing system, information processing method, and program - Google Patents

Information processing system, information processing method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP6262271B2
JP6262271B2 JP2016032181A JP2016032181A JP6262271B2 JP 6262271 B2 JP6262271 B2 JP 6262271B2 JP 2016032181 A JP2016032181 A JP 2016032181A JP 2016032181 A JP2016032181 A JP 2016032181A JP 6262271 B2 JP6262271 B2 JP 6262271B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
facility
visits
type
ratio
facilities
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2016032181A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2017151621A (en
Inventor
貴久 白川
貴久 白川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Personal Computers Ltd
Original Assignee
NEC Personal Computers Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Personal Computers Ltd filed Critical NEC Personal Computers Ltd
Priority to JP2016032181A priority Critical patent/JP6262271B2/en
Publication of JP2017151621A publication Critical patent/JP2017151621A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6262271B2 publication Critical patent/JP6262271B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムに関する。   The present invention relates to an information processing system, an information processing method, and a program.

近年、GPS(Global Positioning System)機能を搭載した情報処理装置を持って様々な場所に出かけると、その行動履歴が情報処理装置内に行動ログとして蓄積され、ある場所(例えば、駅)に到着した場合、ユーザの行動履歴(行動ログ)に基づいて、その場所(例えば、駅)付近の施設情報や周辺情報等のうち、ユーザが過去に訪問した施設に関する情報やユーザが過去に検索した当該場所の周辺情報といった、ユーザの嗜好に合致するような情報を表示、推薦する技術が既に実現されている。   In recent years, when going to various places with an information processing device equipped with GPS (Global Positioning System) function, the action history is accumulated as an action log in the information processing device and arrives at a certain place (for example, a station) In this case, based on the user's behavior history (behavior log), information on the facility visited by the user in the past among the facility information and surrounding information near the location (for example, the station) or the location searched by the user in the past A technique for displaying and recommending information that matches the user's preference, such as the peripheral information, has already been realized.

具体的には、情報処理装置に搭載されているGPS機能を用いて行先の位置情報等のログを取得し、ユーザの行動予測を開始した地点(例えば、駅)から、予め定められた時間内で移動可能な所定の距離の範囲内にある行先(施設名等)をリストアップする。そして、情報処理装置内に蓄積された行動ログに基づいて、当該地点(例えば、駅)に出向いた総回数と、リストアップされた行先毎のユーザの訪問回数との比から、行先毎の訪問推定値を計算し、表示することが行われている。   Specifically, a log of destination location information and the like is acquired using the GPS function installed in the information processing apparatus, and within a predetermined time from a point (for example, a station) where the user's behavior prediction is started List destinations (facility names, etc.) that are within a predetermined distance range. Then, based on the action log accumulated in the information processing apparatus, a visit for each destination is calculated based on a ratio between the total number of visits to the point (for example, a station) and the number of visits by the user for each destination listed. Estimated values are calculated and displayed.

非特許文献1には、情報端末内のカレンダーに登録された予定やGPSによる現在位置情報、検索履歴といった複数の情報を連携させ、ユーザがそのとき必要とする情報を予測して提示する技術が開示されている。例えば、カレンダーに目的地情報を含む予定を登録しておくと、目的地への所要時間を含む予定情報が提示され、例えば、駅や空港に到着すると現在時刻と照らし合わせて次の便の出発時刻等が当該情報端末に提示される。   Non-Patent Document 1 discloses a technology that links a plurality of information such as a schedule registered in a calendar in an information terminal, current position information by GPS, and search history, and predicts and presents information required by the user at that time. It is disclosed. For example, if a schedule including destination information is registered in the calendar, the schedule information including the required time to the destination will be presented. For example, when you arrive at a station or airport, the departure of the next flight will be checked against the current time The time and the like are presented on the information terminal.

“Google Nowで欲しい情報をちょうどいいタイミングで”、[online]、[平成27年11月15日検索]、インターネット《URL:https://www.google.com/landing/now/》“At the right time for the information you want on Google Now”, [online], [searched on November 15, 2015], Internet << URL: https://www.google.com/landing/now/ >>

しかしながら、従来の訪問地予測装置では、比較的近距離に存在する行先を予測する場合、ユーザがその地点に到着するまでの間に、既に行先の大まかな選定が終わっている可能性が高い。その場合、ユーザの訪問地を予測する際、以下に述べるような点が考慮されていないという問題がある。   However, in the conventional visited place prediction apparatus, when a destination existing at a relatively short distance is predicted, there is a high possibility that the rough selection of the destination has already been completed before the user arrives at the point. In that case, there is a problem that the following points are not taken into consideration when predicting the user's visited place.

1つは、ある特定の種類の施設(例えば、野球場や競馬場等、以下、「特定の行先種別」ともいう。)に着目し、他の地域と比較して特定の行先種別に行く頻度が高いという行動履歴(行動ログ)が蓄積されれば、その種別の施設を訪問する可能性が高くなるのが自然である。しかしながら、従来の訪問地予測装置では、特定の行先種別の施設に関する情報と、当該訪問地に関連する他の施設情報や周辺情報とが平均的に提示されてしまう。したがって、特定の行先種別しか訪問しないユーザにとっては、不要な情報も数多く混在して提示されるため、情報が冗長になり、ユーザが本当に望む情報が提示される状態になっていないという問題がある。   One is focusing on a specific type of facility (for example, a baseball stadium, a racetrack, etc., hereinafter also referred to as “specific destination type”), and the frequency of going to a specific destination type compared to other regions. If the action history (action log) that is high is accumulated, it is natural that the possibility of visiting that type of facility increases. However, in the conventional visited place prediction apparatus, information related to a facility of a specific destination type and other facility information and surrounding information related to the visited place are presented on average. Therefore, for a user who visits only a specific destination type, a lot of unnecessary information is presented in a mixed manner, so that the information becomes redundant and information that the user really wants is not presented. .

一方、同じ種類の施設数を地域毎に比較した結果、或る地域において同じ種類の施設数が他の地域と比較して極端に少ない場合、ユーザが、他の地域と或る地域との双方において当該種類の施設を同じ回数訪問したと仮定すると、或る地域において当該施設が極めて著名な施設、又は極めて珍しい施設であればあるほど、ユーザが或る地域を訪問すると当該施設を訪問する可能性が高くなるのが自然である。   On the other hand, as a result of comparing the number of facilities of the same type for each region, if the number of facilities of the same type in an area is extremely small compared to other areas, the user can Assuming that the same type of facility has been visited the same number of times in a certain area, the more famous the facility is in the area or the very rare facility, the more likely the user visits the area when the user visits the area It is natural that the nature becomes higher.

しかしながら、従来の訪問地予測装置では、他の地域と或る地域との双方において、ユーザの訪問履歴(行動ログ)だけを頼りに情報を提示しているため、或る地域において当該施設が極めて珍しいものであっても、ユーザが或る地域を訪問した場合、当該施設の情報と、或る地域における他の施設情報や他の周辺情報とが平均的に提示されてしまい、やはり、無駄な情報が数多く含まれてしまうという問題がある。   However, in the conventional visited place prediction apparatus, information is presented only on the basis of the user's visit history (behavior log) in other areas and a certain area. Even if it is rare, when a user visits a certain area, the information on the facility, other facility information in the certain area, and other surrounding information are presented on average, which is also useless. There is a problem that a lot of information is included.

もう1つは、ある特定の地域(例えば、東京の新宿等、以下、「特定の地域」ともいう。)に着目し、他の行先種別と比較して当該特定の地域における特有の行先種別に行く頻度が高いという行動履歴(行動ログ)が蓄積されれば、その行先種別が存在する特定の地域を訪問する可能性が高くなるのが自然である。しかしながら、従来の訪問地予測装置では、特定の地域を訪問しても、当該特定の地域に関連する情報がユーザの訪問履歴(行動ログ)に加え、それぞれの地域の特性に応じた情報を頼りに情報を提示しているため、ユーザが本当に望む情報が提示される状態になっていないという問題がある。   The other is focusing on a specific area (for example, Shinjuku in Tokyo, hereinafter also referred to as “specific area”), and comparing the destination type with a specific destination type in the specific area. If an action history (behavior log) indicating that the visit frequency is high is accumulated, it is natural that the possibility of visiting a specific area where the destination type exists increases. However, with a conventional visited area prediction device, even if a specific area is visited, information related to the specific area depends on information according to the characteristics of each area in addition to the user's visit history (behavior log). Since the information is presented to the user, there is a problem that the information that the user really wants is not presented.

例えば、東京の新宿は、飲食店は多いが書店は少ないという特性を有している。この場合、ユーザが新宿において飲食店と書店とをそれぞれ同じ回数訪問したと仮定すると、従来の訪問地予測装置では、ユーザの訪問履歴(行動ログ)に加え、それぞれの地域の特性に応じた情報を提示しているため、本当に知りたい情報を確実に得ることができないという問題がある。すなわち、新宿においては飲食店と同じ回数だけ書店を訪問しているにもかかわらず、それぞれの地域の特性に応じた情報を提示しているため、ユーザが新宿を訪問すると、飲食店に関する情報の方が書店に関する情報よりも数多く提示されてしまうという問題がある。   For example, Shinjuku in Tokyo has a characteristic that there are many restaurants but few bookstores. In this case, assuming that the user has visited the restaurant and the bookstore the same number of times in Shinjuku, the conventional visited site prediction apparatus provides information according to the characteristics of each region in addition to the user's visit history (behavior log). Because it presents, there is a problem that the information that you really want to know can not be obtained reliably. That is, in Shinjuku, although the bookstore is visited as many times as the restaurant, information according to the characteristics of each region is presented. There is a problem that more people are presented than information about bookstores.

また、非特許文献1に記載された技術は、ユーザが今いる現時点での情報を使って提示することとしているため、例えば、横浜のみなとみらいに今いる人に対してこのような情報があったら便利だという情報だけを提示しており、その人が普段どのような生活を送っているかということは一切考慮されていない。例えば、現時点においてみなとみらいの駅から乗車可能な電車の時刻表、バスの時刻表に関する情報や、現時点において参加可能なイベントが近くで行われるといった情報等が提示される。   In addition, since the technique described in Non-Patent Document 1 is to present using information at the present time the user is present, for example, if there is such information for a person who is currently in Mirai in Yokohama It only presents information that is convenient, and does not consider what kind of life the person usually lives. For example, information on train timetables and bus timetables that can be boarded from Minato Mirai Station at the present time, information that events that can be attended at the present time are held nearby, and the like are presented.

しかしながら、ユーザ本人が普段どのような生活を送っているかといった情報は考慮されていないので、例えば、平日の昼間はみなとみらい地区にあるオフィスで仕事をし、取引先との打ち合わせに出張する際は、東京、横浜方面に向かう電車を利用することが多いというユーザの行動パターンがある場合であっても、みなとみらい駅から乗車可能な電車の時刻表として、東京、横浜方面に向かう電車の時刻表と、ユーザには必要性の低い元町中華街方面に向かう電車の時刻表とを平均的に提示してしまう。   However, since the information about what kind of life the user himself / herself usually lives is not considered, for example, when working at the office in Minato Mirai area during the daytime on weekdays, and traveling on business trips with business partners, Even if there is a user's behavior pattern that there are many trains going to Tokyo, Yokohama, as a timetable of trains that can be boarded from Minatomirai Station, The user is presented with a timetable of trains heading toward the Motomachi Chinatown area, which is less necessary, on average.

そこで本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、ユーザの行先をより高い精度で予測することが可能な情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention has been made in view of the above-described conventional problems, and an object thereof is to provide an information processing system, an information processing method, and a program capable of predicting a user's destination with higher accuracy. And

上記課題を解決するため、請求項1に記載の本発明における情報処理システムは、所定の地域に存在する施設への総訪問回数に対する各種類の施設への訪問回数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出する第1の算出手段と、前記所定の地域に存在する総施設数に対する各種類の施設の施設数の比率を前記複数の地域毎にそれぞれ算出する第2の算出手段と、前記施設への訪問回数を、前記第1の算出手段で算出した比率と前記第2の算出手段で算出した比率とにより補正する第1の補正手段と、所定の種類の施設への総訪問回数に対する各地域の施設への訪問回数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出する第3の算出手段と、前記所定の種類の施設の総施設数に対する各地域に存在する施設の施設数の比率を前記施設の種類毎にそれぞれ算出する第4の算出手段と、前記施設への訪問回数を、前記第3の算出手段で算出した比率と前記第4の算出手段で算出した比率とにより補正する第2の補正手段と、前記第1の補正手段で補正した訪問回数及び前記第2の補正手段で補正した訪問回数により所定の施設への補正された訪問頻度を算出する第5の算出手段と、を含むことを特徴とする。   In order to solve the above-described problem, the information processing system according to the first aspect of the present invention provides a ratio of the number of visits to each type of facility to the total number of visits to a facility existing in a predetermined region for each of a plurality of regions. First calculation means for calculating each, second calculation means for calculating the ratio of the number of facilities of each type of facility to the total number of facilities existing in the predetermined area for each of the plurality of areas, and the facility First correction means for correcting the number of visits of the site by the ratio calculated by the first calculation means and the ratio calculated by the second calculation means, and each region for the total number of visits to a predetermined type of facility A third calculating means for calculating the ratio of the number of visits to the facility for each type of facility, and the ratio of the number of facilities in each area to the total number of facilities of the predetermined type Calculate for each type A second calculating means for correcting the number of visits to the facility by the ratio calculated by the third calculating means and the ratio calculated by the fourth calculating means; And fifth calculation means for calculating a corrected frequency of visits to a predetermined facility based on the number of visits corrected by the first correction means and the number of visits corrected by the second correction means.

また、上記課題を解決するため、請求項5に記載の本発明における情報処理方法は、所定の地域に存在する施設への総訪問回数に対する各種類の施設への訪問回数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出する第1の算出工程と、前記所定の地域に存在する総施設数に対する各種類の施設の施設数の比率を前記複数の地域毎にそれぞれ算出する第2の算出工程と、前記施設への訪問回数を、前記第1の算出工程で算出した比率と前記第2の算出工程で算出した比率とにより補正する第1の補正工程と、所定の種類の施設への総訪問回数に対する各地域の施設への訪問回数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出する第3の算出工程と、前記所定の種類の施設の総施設数に対する各地域に存在する施設の施設数の比率を前記施設の種類毎にそれぞれ算出する第4の算出工程と、前記施設への訪問回数を、前記第3の算出工程で算出した比率と前記第4の算出工程で算出した比率とにより補正する第2の補正工程と、前記第1の補正工程で補正した訪問回数及び前記第2の補正工程で補正した訪問回数により所定の施設への補正された訪問頻度を算出する第5の算出工程と、を含むことを特徴とする。   Moreover, in order to solve the said subject, the information processing method in this invention of Claim 5 sets the ratio of the frequency | count of visit to each kind of facility with respect to the total number of visits to the facility which exists in a predetermined area in several areas. A first calculation step that calculates each for each of the plurality of regions, a second calculation step that calculates a ratio of the number of facilities of each type of facility to the total number of facilities existing in the predetermined region for each of the plurality of regions, A first correction step of correcting the number of visits to a facility by the ratio calculated in the first calculation step and the ratio calculated in the second calculation step; and the total number of visits to a predetermined type of facility A third calculation step of calculating a ratio of the number of visits to facilities in each area for each type of facility; and a ratio of the number of facilities in each area to the total number of facilities of the predetermined type Calculated for each type of facility And a second correction step of correcting the number of visits to the facility by the ratio calculated in the third calculation step and the ratio calculated in the fourth calculation step, And a fifth calculation step of calculating a corrected frequency of visits to a predetermined facility based on the number of visits corrected in the first correction step and the number of visits corrected in the second correction step.

さらに、上記課題を解決するため、請求項6に記載の本発明における情報処理システムのコンピュータに実行させるためのプログラムは、所定の地域に存在する施設への総訪問回数に対する各種類の施設への訪問回数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出する第1の算出処理と、前記所定の地域に存在する総施設数に対する各種類の施設の施設数の比率を前記複数の地域毎にそれぞれ算出する第2の算出処理と、前記施設への訪問回数を、前記第1の算出処理で算出した比率と前記第2の算出処理で算出した比率とにより補正する第1の補正処理と、所定の種類の施設への総訪問回数に対する各地域の施設への訪問回数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出する第3の算出処理と、前記所定の種類の施設の総施設数に対する各地域に存在する施設の施設数の比率を前記施設の種類毎にそれぞれ算出する第4の算出処理と、前記施設への訪問回数を、前記第3の算出処理で算出した比率と前記第4の算出処理で算出した比率とにより補正する第2の補正処理と、前記第1の補正処理で補正した訪問回数及び前記第2の補正処理で補正した訪問回数により所定の施設への補正された訪問頻度を算出する第5の算出処理と、を含むことを特徴とする。   Furthermore, in order to solve the above-described problem, a program for causing a computer of the information processing system according to the present invention to execute the program is provided for each type of facility with respect to the total number of visits to the facility existing in a predetermined area. A first calculation process for calculating a ratio of the number of visits for each of a plurality of regions, and a ratio of the number of facilities of each type of facility to the total number of facilities existing in the predetermined region are calculated for each of the plurality of regions. A second calculation process; a first correction process for correcting the number of visits to the facility by the ratio calculated in the first calculation process and the ratio calculated in the second calculation process; and a predetermined type A third calculation process for calculating, for each type of facility, a ratio of the number of visits to the facility in each region with respect to the total number of visits to the facility, and each region for the total number of facilities of the predetermined type A fourth calculation process for calculating a ratio of the number of facilities for each type of the facility, and a number of visits to the facility is calculated by the ratio calculated by the third calculation process and the fourth calculation process. The corrected frequency of visits to a predetermined facility is calculated based on the second correction process corrected by the ratio, the number of visits corrected in the first correction process, and the number of visits corrected in the second correction process. And a fifth calculation process.

また、上記課題を解決するため、請求項7に記載の本発明における情報処理システムは、所定の地域に存在する施設への総訪問回数に対する各種類の施設への訪問回数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出する第1の算出手段と、前記所定の地域に存在する総施設数に対する各種類の施設の施設数の比率を前記複数の地域毎にそれぞれ算出する第2の算出手段と、前記施設への訪問回数を、前記第1の算出手段で算出した比率と前記第2の算出手段で算出した比率とにより補正する第1の補正手段と、前記第1の補正手段で補正した訪問回数により所定の施設への補正された訪問頻度を算出する第6の算出手段と、を含むことを特徴とする。   Moreover, in order to solve the said subject, the information processing system in this invention of Claim 7 WHEREIN: The ratio of the frequency | count of the visit to each kind of facility with respect to the total number of visits to the facility which exists in a predetermined area is set to several areas. A first calculating means for calculating each of the plurality of areas, a second calculating means for calculating the ratio of the number of facilities of each type of facility to the total number of facilities existing in the predetermined area for each of the plurality of areas; First correction means for correcting the number of visits to a facility with the ratio calculated by the first calculation means and the ratio calculated by the second calculation means, and the number of visits corrected by the first correction means And sixth calculating means for calculating a corrected frequency of visits to a predetermined facility.

そして、上記課題を解決するため、請求項8に記載の本発明における情報処理システムは、所定の種類の施設への総訪問回数に対する各地域の施設への訪問回数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出する第3の算出手段と、前記所定の種類の施設の総施設数に対する各地域に存在する施設の施設数の比率を前記施設の種類毎にそれぞれ算出する第4の算出手段と、前記施設への訪問回数を、前記第3の算出手段で算出した比率と前記第4の算出手段で算出した比率とにより補正する第2の補正手段と、前記第2の補正手段で補正した訪問回数により所定の施設への補正された訪問頻度を算出する第7の算出手段と、を含むことを特徴とする。   And in order to solve the said subject, the information processing system in this invention of Claim 8 sets the ratio of the frequency | count of the visit to the facility of each area with respect to the total visit count to the facility of a predetermined kind for every kind of facility. Third calculation means for calculating each, fourth calculation means for calculating the ratio of the number of facilities in each area to the total number of facilities of the predetermined type of facility for each type of facility, Second correction means for correcting the number of visits to the facility based on the ratio calculated by the third calculation means and the ratio calculated by the fourth calculation means, and the number of visits corrected by the second correction means And seventh calculating means for calculating a corrected frequency of visits to a predetermined facility.

本発明によれば、ユーザの行先をより高い精度で予測することが可能な情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムが得られる。   According to the present invention, an information processing system, information processing method, and program capable of predicting a user's destination with higher accuracy are obtained.

本実施形態に係る情報処理装置のハードウェアブロック図の一例である。It is an example of the hardware block diagram of the information processing apparatus which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図の一例である。It is an example of the functional block diagram of the information processing apparatus which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る情報処理装置に記憶された特定範囲内に存在する施設及び施設種別に対する訪問回数と訪問率とについて説明する図である。It is a figure explaining the frequency | count of a visit and the visit rate with respect to the facility which exists in the specific range memorize | stored in the information processing apparatus which concerns on this embodiment, and a facility classification. 本発明の実施形態に係る情報処理装置に記憶された(a)各種の施設に対する訪問頻度を地域別に表した図、(b)各地域に存在する各種別の施設数を地域別に表した図、(c)各種の施設に対する訪問頻度を地域別に表したものを各地域に存在する各種別の施設数の比率で補正した図((a)を(b)で補正した訪問頻度を表した図)である。(A) The figure which represented the visit frequency with respect to various facilities according to area memorize | stored in the information processing apparatus which concerns on embodiment of this invention according to area, (b) The figure which represented the number of various facilities which exist in each area according to area, (C) A figure showing the frequency of visits to various facilities by region corrected by the ratio of the number of facilities in each region (a diagram showing the visit frequency corrected from (a) by (b)) It is. 本発明の実施形態における情報処理装置に記憶された(a)各地域に対する訪問頻度を施設種別別に表した図、(b)各地域に存在する施設数を施設種別別に表した図、(c)各地域に対する訪問頻度を施設種別別に表したものを各地域に存在する施設種別別の施設数の比率で補正した図((a)を(b)で補正した訪問頻度を表した図)である。(A) The figure which expressed the visit frequency with respect to each area according to facility type memorize | stored in information processing apparatus in embodiment of this invention, (b) The figure which represented the number of facilities which exist in each area according to facility type, (c) It is the figure (the figure showing the visit frequency which corrected (a) in (b)) which corrected what expressed visit frequency to each area according to the facility type by the ratio of the number of facilities according to the facility type which exists in each area. . 施設種別に対する訪問頻度を地域別に表したものを地域別に存在する施設数の比率で補正したものと地域に対する訪問頻度を施設種別別に表したものを施設種別別に存在する施設数の比率で補正したものとを併合した図(図4(c)と図5(c)との加算平均を取った図)である。What corrected the visit frequency for the facility type by region with the ratio of the number of facilities existing by region, and corrected the visit frequency for the region by facility type with the ratio of the number of facilities existing by facility type FIG. 6 is a view obtained by merging (additional average of FIG. 4C and FIG. 5C). 本発明の実施形態における情報処理装置の動作フローについて説明する図である。It is a figure explaining the operation | movement flow of the information processing apparatus in embodiment of this invention.

次に、本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、各図中、同一又は相当する部分には同一の符号を付しており、その重複説明は適宜に簡略化乃至省略する。以下、本実施形態について説明するが、本実施形態は、以下に説明する実施形態に限定されるものではない。なお、以下に説明する実施形態は、スマートフォンに搭載されるアプリケーションプログラムを具体例に挙げて説明しているが、携帯され得る情報処理装置に搭載されるあらゆるアプリケーションプログラムに対して適用可能である。   Next, embodiments for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, in each figure, the same code | symbol is attached | subjected to the part which is the same or it corresponds, The duplication description is simplified thru | or abbreviate | omitted suitably. Hereinafter, although this embodiment is described, this embodiment is not limited to the embodiment described below. In addition, although embodiment described below has mentioned and demonstrated the application program mounted in a smart phone as a specific example, it is applicable with respect to all the application programs mounted in the information processing apparatus which can be carried.

まず、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェアブロック図の一例について説明する。図1は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェアブロック図の一例である。   First, an example of a hardware block diagram of the information processing apparatus according to the present embodiment will be described. FIG. 1 is an example of a hardware block diagram of the information processing apparatus according to the present embodiment.

図1において、本実施形態に係る情報処理装置1は、ハードウェア構成として、情報処理装置1の装置全体の動作を制御するCPU(Central Processing Unit)(制御部)101を備えている。また、各種データや各種プログラムを記憶するROM(Read Only Memory)102やRAM(Random Access Memory)103等の主記憶部を備えている。さらに、書き換え可能な各種データや各種プログラムを記憶するFLASH ROM104等の補助記憶部を備えている。   In FIG. 1, an information processing apparatus 1 according to the present embodiment includes a CPU (Central Processing Unit) (control unit) 101 that controls the operation of the entire information processing apparatus 1 as a hardware configuration. Further, a main storage unit such as a ROM (Read Only Memory) 102 and a RAM (Random Access Memory) 103 for storing various data and various programs is provided. Further, an auxiliary storage unit such as a FLASH ROM 104 for storing various rewritable data and various programs is provided.

また、外部の他の装置と接続するための入出力インタフェース105を備えている。さらに、ユーザが操作して情報を入力すると共に、情報処理装置1の状態及びアプリケーションプログラムを実行した結果等を表示する操作・表示部106を備えている。また、基地局等との間の通信を行う無線通信部108、GPSとの間の通信を行うGPS通信部107を備えている。   In addition, an input / output interface 105 for connecting to other external devices is provided. In addition, an operation / display unit 106 is provided that displays information about the state of the information processing apparatus 1 and the execution result of the application program, as well as the user's operation to input information. In addition, a wireless communication unit 108 that performs communication with a base station and the like, and a GPS communication unit 107 that performs communication with a GPS are provided.

そして、CPU101、ROM102、RAM103、FLASH ROM104、入出力インタフェース105、操作・表示部106、無線通信部108、及びGPS通信部107は、バス109によって接続されている。そして、情報処理装置1における各種処理は、CPU101が、ROM102、RAM103、及びFLASH ROM104に記憶されている各種プログラムを実行することにより実現されるものである。なお、これに限らず、これらの機能を個別のハードウェア等の回路を用いて実現することも可能である。   The CPU 101, ROM 102, RAM 103, FLASH ROM 104, input / output interface 105, operation / display unit 106, wireless communication unit 108, and GPS communication unit 107 are connected by a bus 109. Various processes in the information processing apparatus 1 are realized by the CPU 101 executing various programs stored in the ROM 102, the RAM 103, and the FLASH ROM 104. However, the present invention is not limited to this, and these functions can also be realized by using circuits such as individual hardware.

次に、本実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図の一例について説明する。図2は、本実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図の一例である。   Next, an example of a functional block diagram of the information processing apparatus according to the present embodiment will be described. FIG. 2 is an example of a functional block diagram of the information processing apparatus according to the present embodiment.

図2において、本実施形態に係る情報処理装置1は、機能ブロックとして、特定範囲内施設記憶部201と、特定範囲内施設種別記憶部202と、訪問履歴記憶部203と、を有している。特定範囲内とは、例えば、ユーザが普段の生活において生活圏としている範囲(例えば、東京都区部に居住しているユーザであれば東京23区内等)を指すこととしているが、この特定範囲は、ユーザが情報処理装置1の操作・表示部106により任意に設定可能としても良い。   In FIG. 2, the information processing apparatus 1 according to the present embodiment includes a specific-range facility storage unit 201, a specific-range facility type storage unit 202, and a visit history storage unit 203 as functional blocks. . For example, within a specific range refers to a range in which the user is living in a normal life (for example, within the Tokyo 23 wards if the user is resident in the Tokyo ward). The range may be arbitrarily set by the user through the operation / display unit 106 of the information processing apparatus 1.

特定範囲内施設記憶部201は、例えば、東京23区内に存在する施設名(例えば、a美術館、d飲食店、i書店等)を、その存在地域と共に記憶している。特定範囲内施設種別記憶部202は、例えば東京23区内に存在する施設の種別(例えば、美術館、飲食店、書店等)を、その存在地域と共に記憶している。訪問履歴記憶部203は、例えば、東京都区部に居住するユーザが、過去に訪問した施設名、施設種別、訪問回数、及び訪問日時を、その存在地域と共に記憶している。なお、訪問履歴として、どれくらい過去の訪問履歴を記憶するかは任意であり、情報処理装置1を購入した時点まで遡った過去であっても良いし、ユーザの趣味嗜好が変化し、訪問する施設の種別の変化が表れ始めた過去であっても良い。   The in-specificity facility storage unit 201 stores, for example, the names of facilities (for example, a museum, d restaurant, i bookstore, etc.) existing in the 23 wards of Tokyo, together with their existing areas. The specific range facility type storage unit 202 stores, for example, the types of facilities existing in the 23 wards of Tokyo (for example, museums, restaurants, bookstores, etc.) together with their existing areas. The visit history storage unit 203 stores, for example, a facility name, facility type, number of visits, and visit date and time visited by a user who lives in the Tokyo ward, together with the area where the user resides. In addition, how much past visit history is memorized as visit history is arbitrary, the past may be traced back to the time of purchasing information processing apparatus 1, and a user's hobby preference changes and facilities to visit It may be the past when the change of the type of has started to appear.

例えば、ユーザが、今までに訪れたことがないような北海道にあるX美術館を訪問したとき、X美術館を訪れたことを訪問履歴記憶部203に記憶すると共に、北海道内に存在する美術館を特定範囲内施設記憶部201に記憶し、北海道という地域に美術館という施設の種別がどれくらい存在するのかを計測し特定範囲内施設種別記憶部202に記憶するようにしても良い。また、特定範囲内施設記憶部202は、記憶効率から情報を生活圏範囲毎に分割し、訪問履歴に基づき追加しているものである。当然、分割せず、最初から全世界の情報を格納しても良い。   For example, when a user visits an X Museum in Hokkaido that has never been visited before, the visit history storage unit 203 stores the visit to the X Museum and specifies an existing museum in Hokkaido. You may make it memorize | store in the in-range facility memory | storage part 201, measure how many types of facilities of an art museum exist in the area of Hokkaido, and make it memorize | store in the specific in-range facility type memory | storage part 202. FIG. In addition, the specific-range facility storage unit 202 divides the information into life sphere ranges based on the storage efficiency, and adds the information based on the visit history. Of course, the information of the whole world may be stored from the beginning without being divided.

また、本実施形態に係る情報処理装置1は、地域別訪問比率算出部204と、施設種別別訪問比率算出部207とを有している。地域別訪問比率算出部204は、訪問履歴記憶部203に記憶された訪問履歴の中から、所定の地域に存在する施設への総訪問回数に対する各種類の施設への訪問回数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出するものである。施設種別別訪問比率算出部207は、訪問履歴記憶部203に記憶された訪問履歴の中から、所定の種類の施設への総訪問回数に対する各地域の施設への訪問回数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出するものである。   Further, the information processing apparatus 1 according to the present embodiment includes an area-specific visit ratio calculation unit 204 and a facility type-specific visit ratio calculation unit 207. The regional visit ratio calculation unit 204 calculates a ratio of the number of visits to each type of facility from the visit histories stored in the visit history storage unit 203 to the total number of visits to facilities existing in a predetermined region. It is calculated for each region. The facility type visit ratio calculation unit 207 calculates, from the visit history stored in the visit history storage unit 203, the ratio of the number of visits to facilities in each region with respect to the total number of visits to a given type of facility. Each is calculated.

さらに、本実施形態に係る情報処理装置1は、地域別施設数比率算出部205と、施設種別別施設数比率算出部208とを有している。地域別施設数比率算出部205は、特定範囲内施設記憶部201に記憶された施設の中から、所定の地域に存在する総施設数に対する各種類の施設の施設数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出するものである。施設種別別施設数比率算出部208は、特定範囲内施設種別記憶部202に記憶された施設種別の中から、所定の種類の施設の総施設数に対する各地域に存在する施設の施設数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出するものである。   Furthermore, the information processing apparatus 1 according to the present embodiment includes an area-specific facility number ratio calculation unit 205 and a facility type-specific facility number ratio calculation unit 208. The area-specific facility number ratio calculating unit 205 calculates the ratio of the number of facilities of each type of facility to the total number of facilities existing in a predetermined region from the facilities stored in the specific-range facility storage unit 201. Are calculated respectively. The facility type ratio calculation unit 208 by facility type is a ratio of the number of facilities in each area to the total number of facilities of a predetermined type from among the facility types stored in the facility type storage unit 202 within the specific range. Is calculated for each type of facility.

また、本実施形態に係る情報処理装置1は、特定範囲内施設記憶部201内に地域別の施設を予め記憶し、特定範囲内施設種別記憶部202内に地域別の施設種別別を予め記憶している。   In addition, the information processing apparatus 1 according to the present embodiment stores a facility for each region in the specific-range facility storage unit 201 in advance, and stores a region-specific facility type in the specific-range facility type storage unit 202 in advance. doing.

そして、本実施形態に係る情報処理装置1は、地域別施設数比率補正部206と、施設種別別施設数比率補正部209とを有している。地域別施設数比率補正部206は、訪問履歴記憶部203から取得された所定の施設への訪問回数を、地域別訪問比率算出部204により算出された所定の地域に存在する所定の施設への訪問回数の比率と、地域別施設数比率算出部205により算出された所定の地域に存在する所定の施設の施設数の比率で補正するものである。施設種別別施設数比率補正部209は、訪問履歴記憶部203から取得された所定の施設への訪問回数を、施設種別別訪問比率算出部207により算出された、所定の種類の施設への訪問回数の比率と、施設種別別施設数比率算出部208により算出された所定の種類の施設の施設数の比率で補正するものである。   The information processing apparatus 1 according to the present embodiment includes an area-specific facility number ratio correction unit 206 and a facility type-specific facility number ratio correction unit 209. The area-specific facility ratio correction unit 206 calculates the number of visits to the predetermined facility acquired from the visit history storage unit 203 to the predetermined facility existing in the predetermined area calculated by the area-specific visit ratio calculation unit 204. This is corrected by the ratio of the number of visits and the ratio of the number of facilities of a predetermined facility existing in the predetermined region calculated by the region-specific facility number ratio calculation unit 205. The facility type ratio correction unit 209 for each facility type visits a predetermined type of facility calculated by the facility type visit ratio calculation unit 207 based on the number of visits to the predetermined facility acquired from the visit history storage unit 203. The frequency ratio is corrected by the ratio of the number of facilities of a predetermined type of facility calculated by the facility type ratio calculation unit 208 by facility type.

また、本実施形態に係る情報処理装置1は、訪問回数算出部210を有している。訪問回数算出部210は、地域別施設数比率補正部206で補正された所定の施設の訪問回数と、施設種別別施設数比率補正部209で補正された所定の施設種別の訪問回数との加算平均により、所定の種類の所定の施設への補正された訪問頻度を算出するものである。   In addition, the information processing apparatus 1 according to the present embodiment includes a visit count calculation unit 210. The number-of-visits calculation unit 210 adds the number of visits of the predetermined facility corrected by the area-specific facility number ratio correction unit 206 and the number of visits of the predetermined facility type corrected by the facility-type facility number ratio correction unit 209 Based on the average, the corrected visit frequency to a predetermined facility of a predetermined type is calculated.

なお、本実施形態に係る情報処理装置1では、地域別施設数比率補正部206で補正された所定の施設の訪問回数と、施設種別別施設数比率補正部209で補正された所定の施設種別の訪問回数とに基づいて、所定の種類の所定の施設への補正された訪問頻度を算出することとしているが、地域別施設数比率補正部206で補正された所定の施設の訪問回数、又は施設種別別施設数比率補正部209で補正された所定の施設種別の訪問回数の何れか一方を用いて、所定の種類の所定の施設への補正された訪問頻度を算出するようにしても良い。   Note that in the information processing apparatus 1 according to the present embodiment, the number of visits to a predetermined facility corrected by the area-specific facility number ratio correction unit 206 and the predetermined facility type corrected by the facility type-specific facility number ratio correction unit 209 Based on the number of visits, the corrected visit frequency to a predetermined facility of a predetermined type is calculated, but the number of visits of a predetermined facility corrected by the regional facility number ratio correction unit 206, or The corrected visit frequency to a predetermined facility of a predetermined type may be calculated using any one of the number of visits of the predetermined facility type corrected by the facility number ratio correcting unit 209 by facility type. .

また、訪問履歴記憶部203に記憶されている各施設への訪問日時の情報を用いて、各比率を各施設へ訪問した曜日や時間帯毎で算出し、その曜日や時間帯に応じて補正された訪問頻度を算出するようにすることもできる。   Also, using the visit date and time information to each facility stored in the visit history storage unit 203, each ratio is calculated for each day of the week or time zone visited to each facility, and corrected according to the day of the week or time zone It is also possible to calculate the visited frequency.

なお、特定範囲内施設記憶部201、特定範囲内施設種別記憶部202は、例えば、RAM103で実現され、訪問履歴記憶部203は、例えば、FLASH ROM104で実現される。また、地域別訪問比率算出部204、施設種別別訪問比率算出部207、地域別施設数比率算出部205、施設種別別施設数比率算出部208は、地域別施設数比率補正部206、施設種別別施設数比率補正部209、訪問回数算出部210は、例えば、CPU101で実現される。なお、特定範囲内施設記憶部201、特定範囲内施設種別記憶部202、及び訪問履歴記憶部203を、情報処理装置1の外部に設けられたサーバに格納し、当該サーバから各種データを取得するようにしても良い。また、地域別訪問比率算出部204、施設種別別訪問比率算出部207、地域別施設数比率算出部205、施設種別別施設数比率算出部208は、地域別施設数比率補正部206、施設種別別施設数比率補正部209、訪問回数算出部210において行われる算出・補正機能を、すべて情報処理装置1の外部に設けられたサーバで行い、算出・補正結果のみを当該サーバから情報処理装置1が受信するようにしても良い。   The specific-range facility storage unit 201 and the specific-range facility type storage unit 202 are realized by the RAM 103, for example, and the visit history storage unit 203 is realized by the FLASH ROM 104, for example. Moreover, the visit ratio calculation part 204 according to area, the visit ratio calculation part 207 according to facility type, the facility number ratio calculation part 205 according to area, the facility number ratio calculation part 208 according to facility type, the facility number ratio correction part 206 according to area, the facility type The separate facility number ratio correction unit 209 and the visit frequency calculation unit 210 are realized by the CPU 101, for example. The specific-range facility storage unit 201, the specific-range facility type storage unit 202, and the visit history storage unit 203 are stored in a server provided outside the information processing apparatus 1, and various data are acquired from the server. You may do it. Moreover, the visit ratio calculation part 204 according to area, the visit ratio calculation part 207 according to facility type, the facility number ratio calculation part 205 according to area, the facility number ratio calculation part 208 according to facility type, the facility number ratio correction part 206 according to area, the facility type The calculation / correction functions performed in the separate facility number ratio correction unit 209 and the visit frequency calculation unit 210 are all performed by a server provided outside the information processing apparatus 1, and only the calculation / correction result is transmitted from the server to the information processing apparatus 1. May be received.

次に、本実施形態に係る情報処理装置に記憶された特定範囲内に存在する施設及び施設種別に対する訪問回数と訪問率とについて説明する。図3は、本実施形態に係る情報処理装置に記憶された特定範囲内に存在する施設及び施設種別に対する訪問回数と訪問率とについて説明する図である。   Next, the number of visits and the visit rate for facilities and facility types that exist within a specific range stored in the information processing apparatus according to the present embodiment will be described. FIG. 3 is a diagram illustrating the number of visits and the visit rate with respect to facilities and facility types that exist within a specific range stored in the information processing apparatus according to the present embodiment.

図2で説明した訪問履歴記憶部203には、図3に示すようなテーブルが記憶されている。テーブル縦軸の上野、新宿、銀座は、それぞれユーザが過去に訪問した施設が存在する地域名である。テーブル横軸の美術館、飲食店、書店は、それぞれユーザが過去に訪問した施設の種別である。テーブル横軸の2段目のアルファベットは、それぞれA美術館、B美術館、・・・、D飲食店、E飲食店、・・・、I書店、J書店、・・・といった施設の固有名称である。なお、銀座には、A美術館、B美術館、C美術館以外の他の美術館も存在するが、このユーザは、銀座にある美術館を過去に訪問したことがないので、図3からは省略されている。これは、飲食店、書店においても同様である。   The visit history storage unit 203 described in FIG. 2 stores a table as shown in FIG. Ueno, Shinjuku, and Ginza on the vertical axis of the table are the names of areas where the facilities visited by the user in the past exist. The art museum, restaurant, and bookstore on the horizontal axis of the table are types of facilities that the user has visited in the past. The second alphabet on the horizontal axis of the table is the unique name of the facility such as A Museum, B Museum, ..., D Restaurant, E Restaurant, ..., I Bookstore, J Bookstore, ... . In Ginza, there are other art museums other than the A art museum, the B art museum, and the C art museum, but since this user has never visited the art museum in Ginza, it is omitted from FIG. . The same applies to restaurants and bookstores.

テーブル縦軸の施設数は、それぞれ当該地域に存在する施設の数であり、例えば、上野には美術館が3個存在し、新宿には飲食店が10個存在し、銀座には書店が2個存在することを示している。そして、テーブルの縦軸と横軸との交点は、それぞれ訪問回数を示している。例えば、ユーザは、上野に存在するA美術館に過去5回訪問しており、新宿に存在するF飲食店に過去10回訪問しており、銀座のL書店に過去3回訪問していることを示している。   The number of facilities on the vertical axis of the table is the number of facilities that exist in the area. For example, there are 3 museums in Ueno, 10 restaurants in Shinjuku, and 2 bookstores in Ginza. Indicates that it exists. And the intersection of the vertical axis | shaft of a table and a horizontal axis has each shown the frequency | count of visit. For example, the user has visited the A Museum in Ueno in the past 5 times, has visited the F restaurant in Shinjuku in the past 10 times, and has visited the L bookstore in Ginza in the past 3 times. Show.

さらに、テーブル横軸の最下段にある訪問率は、ユーザの総訪問回数である54回に対し、上野に存在するA美術館に過去5回訪問しているので5/54*100≒9.3%として算出したものである。   Furthermore, the visit rate at the bottom of the horizontal axis of the table is 5/54 * 100≈9.3 because the user has visited the A Museum in Ueno in the past 5 times, compared to the total number of visits by the user 54 times. It is calculated as a percentage.

次に、本発明の実施形態に係る情報処理装置に記憶された各種の施設に対する訪問頻度を地域別に表したもの、各地域に存在する各種別の施設数を地域別に表したもの、各種の施設に対する訪問頻度を地域別に表したものを各地域に存在する各種別の施設数の比率で補正したものについて説明する。図4は、本発明の実施形態に係る情報処理装置に記憶された(a)各種の施設に対する訪問頻度を地域別に表した図、(b)各地域に存在する各種別の施設数を地域別に表した図、(c)各種の施設に対する訪問頻度を地域別に表したものを各地域に存在する各種別の施設数の比率で補正した図((a)を(b)で補正した訪問頻度を表した図)である。   Next, the frequency of visits to various facilities stored in the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention is represented by region, the number of various facilities present in each region is represented by region, and various facilities We will explain what the frequency of visits is expressed by region and corrected by the ratio of the number of facilities in each region. FIG. 4 is a diagram showing (a) the frequency of visits to various facilities stored in the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention, and (b) the number of various types of facilities existing in each region. Figure that shows, (c) Figure that corrected visit frequency to various facilities according to area by ratio of the number of various facilities existing in each area (visit frequency that (a) was corrected in (b) Figure).

図3で説明したように、ユーザは、上野に存在するA美術館に過去5回、B美術館に過去2回訪問している。したがって、上野に存在する施設種別である美術館には、過去合計7回訪問している。そして、図3のテーブル横軸の「上野」に示すように、ユーザは、上野という地域には過去合計12回訪問している。したがって、図4(a)に示すように、上野という地域における美術館の訪問頻度(地域別比率)は、7/12*100≒58%となる。   As described with reference to FIG. 3, the user has visited the A Museum in Ueno for the past five times and the B Museum for the past two times. Therefore, the museum has been visited seven times in total in the past as a facility type in Ueno. As shown in “Ueno” on the horizontal axis of the table in FIG. 3, the user has visited the area called Ueno a total of 12 times in the past. Therefore, as shown in FIG. 4A, the visit frequency (ratio by region) of art museums in the area of Ueno is 7/12 * 100≈58%.

同様に、新宿に存在するF飲食店に過去10回、G飲食店に過去8回訪問している。そして、ユーザは、新宿という地域には過去36回訪問しているので、新宿という地域における飲食店の訪問頻度(地域別比率)は、18/36*100=50%となる。同様に、銀座に存在するL書店に過去3回訪問している。そして、ユーザは、銀座という地域には過去6回訪問しているので、銀座という地域における書店の訪問頻度(地域別比率)は、3/6*100=50%となる。この図4(a)に示したテーブルは、図2で説明した地域別訪問比率算出部204で算出される。   Similarly, the past 10 visits to F restaurants in Shinjuku and the last 8 visits to G restaurants. Since the user has visited the area called Shinjuku 36 times in the past, the frequency of restaurant visits (area ratio) in the area called Shinjuku is 18/36 * 100 = 50%. Similarly, he has visited L bookstores in Ginza three times in the past. Since the user has visited the area called Ginza six times in the past, the bookstore visit frequency (area ratio) in the area called Ginza is 3/6 * 100 = 50%. The table shown in FIG. 4A is calculated by the regional visit ratio calculation unit 204 described with reference to FIG.

次に、図3で説明したように、上野という地域には美術館という施設が3個存在し、上野という地域には、美術館以外に飲食店が10個、書店が2個の合計15個の施設が存在する。したがって、図4(b)に示すように、上野には美術館が3個存在し、美術館という施設種別が上野という地域において存在する比率は、3/15*100=20%となる。同様に、新宿という地域には飲食店が10個存在し、新宿という地域には、飲食店以外に美術館が1個、書店が4個の合計15個の施設が存在する。したがって、図4(b)に示すように、新宿には飲食店が10個存在し、飲食店という施設種別が新宿という地域において存在する比率は、10/15*100≒67%となる。   Next, as explained in FIG. 3, there are three facilities called art museums in the area called Ueno, and in the area called Ueno, there are 10 restaurants and two bookstores in addition to the art museum. Exists. Therefore, as shown in FIG. 4B, there are three art museums in Ueno, and the ratio of the museum type in the area where the facility type is Ueno is 3/15 * 100 = 20%. Similarly, there are 10 restaurants in the area called Shinjuku, and there are a total of 15 facilities in the area called Shinjuku. Therefore, as shown in FIG. 4B, there are 10 restaurants in Shinjuku, and the ratio that the facility type of restaurant is in the area of Shinjuku is 10/15 * 100≈67%.

同様に、銀座という地域には書店が2個存在し、銀座という地域には、書店以外に美術館が2個、飲食店が5個の合計9個の施設が存在する。したがって、図4(b)に示すように、銀座には書店が2個存在し、書店という施設種別が銀座という地域において存在する比率は、2/9*100≒22%となる。この図4(b)に示したテーブルは、図2で説明した地域別施設数比率算出部205で算出される。   Similarly, there are two bookstores in the area called Ginza, and in the area called Ginza, there are nine facilities in total, including two museums and five restaurants. Therefore, as shown in FIG. 4B, there are two bookstores in Ginza, and the ratio of the bookstore facility type in the area of Ginza is 2/9 * 100≈22%. The table shown in FIG. 4B is calculated by the area-specific facility number ratio calculation unit 205 described with reference to FIG.

そして、本実施形態では、地域別訪問比率算出部204で算出された所定の地域に存在する所定の施設の訪問回数を、所定の地域に存在する所定の施設の訪問回数の比率と、地域別施設数比率算出部205で算出された所定の地域に存在する所定の施設の施設数の比率で補正することとしている。すなわち、図4(a)に示す美術館という施設種別に対する訪問頻度を地域別(例えば、上野)に表した訪問回数(7回)を、図4(b)に示す地域別(例えば、上野)に存在する施設数の比率(美術館の20%)で補正するのである。そうすると、図4(c)に示すように、地域別(上野)施設数(美術館)比率補正の訪問回数は、(7/12)/(3/15)*7≒20.42回となる。   In this embodiment, the number of visits of a predetermined facility existing in a predetermined area calculated by the region-specific visit ratio calculation unit 204 is calculated as the ratio of the number of visits of a predetermined facility existing in the predetermined area and Correction is made with the ratio of the number of facilities of a predetermined facility existing in a predetermined area calculated by the facility number ratio calculation unit 205. In other words, the number of visits (seven times) representing the visit frequency for the facility type of the museum shown in FIG. 4 (a) by region (for example, Ueno) is divided into regions (for example, Ueno) by FIG. 4 (b). It is corrected by the ratio of the number of existing facilities (20% of museums). Then, as shown in FIG. 4C, the number of visits for the ratio correction of the number of facilities (museum) by region (Ueno) is (7/12) / (3/15) * 7≈20.42.

同様に、図4(a)に示す美術館という施設種別に対する訪問頻度を地域別(例えば、新宿)に表した訪問回数(3回)を、図4(b)に示す地域別(例えば、新宿)に存在する施設数の比率(美術館の7%)で補正すると、図4(c)に示すように、地域別(新宿)施設数(美術館)比率補正の訪問回数は、(3/36)/(1/15)*3=3.75回となる。   Similarly, the number of visits (three times) representing the visit frequency for the facility type of art museum shown in FIG. 4A by region (for example, Shinjuku) is divided into the number of visits by region (for example, Shinjuku) shown in FIG. 4 (c), as shown in Fig. 4 (c), the number of visits for the area (Shinjuku) facility (museum) ratio correction is (3/36) / (1/15) * 3 = 3.75 times.

また、図4(a)に示す飲食店という施設種別に対する訪問頻度を地域別(例えば、上野)に表した訪問回数(4回)を、図4(b)に示す地域別(例えば、上野)に存在する施設数の比率(飲食店の67%)で補正すると、図4(c)に示すように、地域別(上野)施設数(飲食店)比率補正の訪問回数は、(4/12)/(10/15)*4=2.00回となる。さらに、図4(a)に示す書店という施設種別に対する訪問頻度を地域別(例えば、上野)に表した訪問回数(1回)を、図4(b)に示す地域別(例えば、上野)に存在する施設数の比率(書店の13%)で補正すると、図4(c)に示すように、地域別(上野)施設数(飲食店)比率補正の訪問回数は、(1/12)/(2/15)*1≒0.63回となる。   Also, the number of visits (4 times) representing the frequency of visits to the facility type of restaurant shown in FIG. 4 (a) by region (for example, Ueno) is represented by region (for example, Ueno) by FIG. 4 (b). If corrected by the ratio of the number of facilities existing in the area (67% of restaurants), as shown in FIG. 4 (c), the number of visits in the area correction (Ueno) facility (restaurant) ratio correction is (4/12 ) / (10/15) * 4 = 2.00 times. Furthermore, the number of visits (one time) showing the visit frequency for the facility type of the bookstore shown in FIG. 4 (a) for each region (for example, Ueno) is divided into the regions (for example, Ueno) for FIG. 4 (b). When corrected by the ratio of the number of existing facilities (13% of bookstores), as shown in FIG. 4C, the number of visits for correction of the ratio of (Ueno) facilities (restaurants) by region is (1/12) / (2/15) * 1≈0.63 times.

また、図4(a)に示す飲食店という施設種別に対する訪問頻度を地域別(例えば、新宿)に表した訪問回数(18回)を、図4(b)に示す地域別(例えば、新宿)に存在する施設数の比率(飲食店の67%)で補正すると、図4(c)に示すように、地域別(新宿)施設数(飲食店)比率補正の訪問回数は、(18/36)/(10/15)*18=13.50回となる。そして、図4(a)に示す飲食店という施設種別に対する訪問頻度を地域別(例えば、銀座)に表した訪問回数(3回)を、図4(b)に示す地域別(例えば、銀座)に存在する施設数の比率(飲食店の56%)で補正すると、図4(c)に示すように、地域別(銀座)施設数(飲食店)比率補正の訪問回数は、(3/6)/(5/9)*3=2.70回となる。   Also, the number of visits (18 times) representing the frequency of visits to the facility type of restaurant shown in FIG. 4 (a) by region (for example, Shinjuku), and the number of visits by region (for example, Shinjuku) shown in FIG. 4 (b). 4 (c), as shown in FIG. 4 (c), the number of visits for the area (Shinjuku) facility (restaurant) ratio correction is (18/36). ) / (10/15) * 18 = 13.50 times. Then, the number of visits (three times) representing the frequency of visits to the facility type of restaurant shown in FIG. 4 (a) by region (for example, Ginza) is divided by region (for example, Ginza) by FIG. 4 (b). 4 (c), as shown in FIG. 4 (c), the number of visits by region (Ginza) facility (restaurant) ratio correction is (3/6). ) / (5/9) * 3 = 2.70 times.

また、図4(a)に示す書店という施設種別に対する訪問頻度を地域別(例えば、新宿)に表した訪問回数(15回)を、図4(b)に示す地域別(例えば、新宿)に存在する施設数の比率(書店の27%)で補正すると、図4(c)に示すように、地域別(新宿)施設数(書店)比率補正の訪問回数は、(15/36)/(4/15)*15≒23.44回となる。さらに、図4(a)に示す書店という施設種別に対する訪問頻度を地域別(例えば、銀座)に表した訪問回数(3回)を、図4(b)に示す地域別(例えば、銀座)に存在する施設数の比率(書店の22%)で補正すると、図4(c)に示すように、地域別(銀座)施設数(書店)比率補正の訪問回数は、(3/6)/(2/9)*3=6.75回となる。   In addition, the number of visits (15 times) representing the frequency of visits to the facility type of the bookstore shown in FIG. 4 (a) by region (for example, Shinjuku) is divided into regions (for example, Shinjuku) by FIG. 4 (b). When corrected by the ratio of the number of existing facilities (27% of bookstores), as shown in FIG. 4 (c), the number of visits in the area (Shinjuku) facility (bookstore) ratio correction is (15/36) / ( 4/15) * 15≈23.44 times. Furthermore, the number of visits (three times) representing the frequency of visits to the facility type of the bookstore shown in FIG. 4A by region (for example, Ginza) is divided by region (for example, Ginza) as shown in FIG. When corrected by the ratio of the number of existing facilities (22% of bookstores), as shown in FIG. 4 (c), the number of visits for correcting the ratio of (Ginza) facilities (bookstore) by region is (3/6) / ( 2/9) * 3 = 6.75 times.

そうすると、図4(c)に示す地域別施設数比率補正の訪問頻度によれば、上野を訪問したときの美術館、飲食店、書店の訪問回数は、それぞれ20.42回、2.00回、0.63回となり、合計23.05回となる。したがって、上野において、美術館、飲食店、書店を訪問する割合は89%、9%、3%となる。また、新宿を訪問したときの美術館、飲食店、書店の訪問回数は、それぞれ3.75回、13.50回、23.44回となり、合計40.69回となる。したがって、新宿において、美術館、飲食店、書店を訪問する割合は9%、33%、58%となる。さらに、銀座を訪問したときの美術館、飲食店、書店の訪問回数は、それぞれ0.00回、2.70回、6.75回となり、合計9.45回となる。したがって、銀座において、美術館、飲食店、書店を訪問する割合は0%、29%、71%となる。   Then, according to the visit frequency of the facility ratio correction by region shown in FIG. 4 (c), the number of visits to the museum, restaurant, and bookstore when visiting Ueno is 20.42 times, 2.00 times, 0.63 times, a total of 23.05 times. Therefore, in Ueno, the percentages of visiting art museums, restaurants, and bookstores are 89%, 9%, and 3%. The number of visits to the museum, restaurant, and bookstore when visiting Shinjuku is 3.75 times, 13.50 times, and 23.44 times, respectively, for a total of 40.69 times. Therefore, the ratio of visiting museums, restaurants and bookstores in Shinjuku is 9%, 33% and 58%. Furthermore, the number of visits to the museum, restaurant, and bookstore when visiting Ginza is 0.00, 2.70, and 6.75, respectively, for a total of 9.45. Therefore, in Ginza, the percentages of visiting museums, restaurants, and bookstores are 0%, 29%, and 71%.

これにより、例えば、図4(b)において上野という地域における美術館の割合は20%であるにもかかわらず、図4(a)に示すように上野の美術館の訪問頻度は58%であるため、上野を訪問した場合、美術館に行く比率は、美術館、飲食店、書店の数が何れも同数であったとすると、図4(c)に示すように89%と高い確率に補正されることが分かる。また、図4(a)に示すように、上野の飲食店を訪問する比率は33%であるので、比較的多めに訪問しているように見える。これは、図4(b)に示すように、飲食店が上野に存在する比率が67%と高いために比較多めに訪問しているように見えるのであって、実際は図4(c)に示すように、上野の飲食店を訪問する比率は9%と低い確率に補正されることが分かる。   Thus, for example, the frequency of visits to Ueno museums is 58% as shown in FIG. 4A, even though the percentage of museums in the area Ueno in FIG. 4B is 20%. When visiting Ueno, the ratio of going to the museum is corrected to a high probability of 89% as shown in FIG. 4C, assuming that the number of museums, restaurants, and bookstores is the same. . Further, as shown in FIG. 4A, since the ratio of visiting Ueno restaurants is 33%, it seems that they visit a relatively large amount. As shown in FIG. 4 (b), it seems that the ratio of restaurants in Ueno is as high as 67%, so it seems that they are visiting a relatively large amount, and in fact, it is shown in FIG. 4 (c). Thus, it can be seen that the rate of visiting Ueno restaurants is corrected to a low probability of 9%.

さらに、図4(b)に示すように、新宿と銀座において書店が存在する割合は略同程度であるが、図4(a)に示すように、新宿の書店と比較して銀座の書店の訪問頻度が若干高いので、図4(c)においては、新宿の書店の訪問頻度と銀座の書店の訪問頻度との差が大きくなるよう補正されていると共に、上野の書店の訪問頻度がさらに小さくなるよう補正されている。   Furthermore, as shown in FIG. 4B, the ratio of bookstores in Shinjuku and Ginza is approximately the same, but as shown in FIG. Since the visit frequency is slightly high, in FIG. 4C, the difference between the visit frequency of the Shinjuku bookstore and the visit frequency of the Ginza bookstore has been corrected to be large, and the visit frequency of the Ueno bookstore is even smaller. It has been corrected to become.

また、図4(b)に示すように、上野の飲食店と新宿の飲食店の施設数比率は同じであるが、図4(a)に示すように、上野の飲食店と比較して新宿の飲食店を訪問する頻度が若干高いので、図4(c)においては、上野の飲食店を訪問する頻度が小さくなるよう補正されていると共に、新宿の飲食店の訪問頻度と銀座の飲食店の訪問頻度との差分が小さくなるよう補正されている。   Also, as shown in FIG. 4 (b), the ratio of the number of facilities in Ueno restaurants and Shinjuku restaurants are the same, but as shown in FIG. 4 (a), compared to Ueno restaurants, Shinjuku 4 (c) is corrected to reduce the frequency of visiting Ueno restaurants, and the frequency of visits to restaurants in Shinjuku and restaurants in Ginza It is corrected so that the difference from the visit frequency of

なお、図4(c)において、上野の美術館の訪問頻度を58%から89%に補正しているが、この89%の訪問頻度を算出する際に、曜日や時間帯を考慮しても良い。例えば、仮に、各美術館の開館時間を参照することとなると膨大な量のデータを検証する必要があり、一般的に、夜間に美術館を訪問することは稀であり、夜間に開館している美術館を当該ユーザが訪問したことがないのであれば、その情報を考慮する必要はなくなる。ただし、有名な絵画展や話題になっているイベント等が開催され、夜間も美術館に入場できる等の特別な情報が存在する場合には、他の系統(例えば、SNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)等)から入手された情報を混合しても良い。   In FIG. 4 (c), the visit frequency of the Ueno art museum is corrected from 58% to 89%. However, when calculating the 89% visit frequency, the day of the week and the time zone may be taken into consideration. . For example, if you refer to the opening hours of each museum, it is necessary to verify an enormous amount of data. Generally, it is rare to visit museums at night, and museums that open at night. If the user has never visited, the information need not be considered. However, if there is special information such as a famous painting exhibition or a topical event being held and admission to the museum at night, other systems (eg SNS (Social Networking Service)) Etc.) may be mixed.

次に、本発明の実施形態における情報処理装置に記憶された各地域に対する訪問頻度を施設種別別に表したもの、各地域に存在する施設数を施設種別別に表したもの、各地域に対する訪問頻度を施設種別別に表したものを各地域に存在する施設種別別の施設数の比率で補正したものについて説明する。図5は、本発明の実施形態における情報処理装置に記憶された(a)各地域に対する訪問頻度を施設種別別に表した図、(b)各地域に存在する施設数を施設種別別に表した図、(c)各地域に対する訪問頻度を施設種別別に表したものを各地域に存在する施設種別別の施設数の比率で補正した図((a)を(b)で補正した訪問頻度を表した図)である。   Next, the visit frequency for each area stored in the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention is represented by the facility type, the number of facilities existing in each area is represented by the facility type, the visit frequency for each area A description will be given of what is expressed by facility type corrected by the ratio of the number of facilities by facility type existing in each region. FIG. 5 shows (a) the frequency of visits to each region stored in the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention, and (b) the number of facilities existing in each region. , (C) A figure in which the frequency of visits to each region expressed by facility type is corrected by the ratio of the number of facilities by facility type existing in each region ((a) represents the visit frequency corrected by (b) Figure).

図3で説明したように、ユーザは、上野に存在するA美術館に過去5回、B美術館に過去2回訪問している。したがって、上野に存在する施設種別である美術館には、過去合計7回訪問している。そして、図3のテーブル縦軸の「美術館」に示すように、ユーザは、美術館という施設種別には過去合計10回訪問している。したがって、図5(a)に示すように、美術館という施設種別における上野の訪問頻度(施設種別別比率)は、7/10*100=70%となる。   As described with reference to FIG. 3, the user has visited the A Museum in Ueno for the past five times and the B Museum for the past two times. Therefore, the museum has been visited seven times in total in the past as a facility type in Ueno. As shown in “Museum” on the vertical axis of the table in FIG. 3, the user has visited the facility type of art museum a total of 10 times in the past. Therefore, as shown in FIG. 5A, the visit frequency (the ratio by facility type) of Ueno in the facility type of art museum is 7/10 * 100 = 70%.

同様に、新宿に存在するF飲食店に過去10回、G飲食店に過去8回訪問している。そして、ユーザは、飲食店という施設種別には過去25回訪問しているので、飲食店という施設種別における新宿の訪問頻度(施設種別別比率)は、18/25*100=72%となる。同様に、銀座に存在するL書店に過去3回訪問している。そして、ユーザは、書店という施設種別には過去19回訪問しているので、書店という施設種別における銀座の訪問頻度(施設種別別比率)は、3/19*100≒16%となる。この図5(a)に示したテーブルは、図2で説明した施設種別訪問比率算出部207で算出される。   Similarly, the past 10 visits to F restaurants in Shinjuku and the last 8 visits to G restaurants. And since the user has visited the past 25 times for the facility type of restaurant, the visit frequency (ratio by facility type) of Shinjuku in the facility type of restaurant is 18/25 * 100 = 72%. Similarly, he has visited L bookstores in Ginza three times in the past. The user has visited the bookstore facility type 19 times in the past, so the Ginza visit frequency (ratio by facility type) for the bookstore facility type is 3/19 * 100≈16%. The table shown in FIG. 5A is calculated by the facility type visit ratio calculation unit 207 described in FIG.

次に、図3で説明したように、美術館という施設種別は、上野という地域に3個存在し、新宿という地域には1個存在し、銀座という地域には2個存在する。したがって、図5(b)に示すように、美術館という施設種別が、上野という地域に存在する比率は3/6*100=50%、新宿という地域に存在する比率は1/6*100≒17%、銀座という地域に存在する比率は2/6*100≒33%となる。同様に、飲食店という施設種別は、上野という地域に10個存在し、新宿という地域に10個存在し、銀座という地域に5個存在する。したがって、図5(b)に示すように、飲食店という施設種別が、上野という地域に存在する比率は10/25*100=40%、新宿という地域に存在する比率は10/25*100=40%、銀座という地域に存在する比率は5/25*100=20%となる。   Next, as described with reference to FIG. 3, there are three types of facilities called art museums in the area called Ueno, one in the area called Shinjuku, and two in the area called Ginza. Therefore, as shown in FIG. 5B, the ratio of the museum type facility existing in the area Ueno is 3/6 * 100 = 50%, and the ratio existing in the area Shinjuku is 1/6 * 100≈17. %, The ratio existing in the area of Ginza is 2/6 * 100≈33%. Similarly, there are 10 facility types called restaurants in the area called Ueno, 10 in the area called Shinjuku, and 5 in the area called Ginza. Therefore, as shown in FIG. 5 (b), the ratio of the facility type “restaurant” existing in the area of Ueno is 10/25 * 100 = 40%, and the ratio existing in the area of Shinjuku is 10/25 * 100 = 40%, the ratio existing in the area of Ginza is 5/25 * 100 = 20%.

同様に、書店という施設種別は、上野という地域に2個存在し、新宿という地域に4個存在し、銀座という地域に2個存在する。したがって、図5(b)に示すように、書店という施設種別が、上野という地域に存在する比率は2/8*100=25%、新宿という地域に存在する比率は4/8*100=50%、銀座という地域に存在する比率は2/8*100=25%となる。この図5(b)に示したテーブルは、図2で説明した施設種別別施設数比率算出部208で算出される。   Similarly, there are two facility types called bookstores in the area called Ueno, four in the area called Shinjuku, and two in the area called Ginza. Therefore, as shown in FIG. 5B, the ratio of the bookstore facility type existing in the area Ueno is 2/8 * 100 = 25%, and the ratio existing in the area Shinjuku is 4/8 * 100 = 50. %, The ratio existing in the area of Ginza is 2/8 * 100 = 25%. The table shown in FIG. 5B is calculated by the facility type ratio calculation unit 208 described in FIG.

そして、本実施形態では、施設種別別訪問比率算出部207で算出された所定の地域に存在する所定の施設種別の訪問回数を、所定の地域に存在する所定の施設種別の訪問回数の比率と、施設種別別施設数比率算出部208で算出された所定の地域に存在する所定の施設種別の施設数の比率で補正することとしている。すなわち、図5(a)に示す施設種別(例えば、美術館)に対する訪問頻度を、図5(b)に示す施設種別別(例えば、美術館)が存在する地域の施設数の比率(上野の50%)で補正するのである。そうすると、図5(c)に示すように、施設別(美術館)施設数(美術館)比率補正の訪問回数は、(7/10)/(3/6)*7=9.8回となる。   In this embodiment, the number of visits of a predetermined facility type existing in a predetermined area calculated by the visit ratio calculation unit 207 by facility type is the ratio of the number of visits of a predetermined facility type existing in the predetermined area. The correction is made with the ratio of the number of facilities of a predetermined facility type existing in a predetermined area calculated by the facility type ratio calculation unit 208 by facility type. That is, the frequency of visits to the facility type (for example, art museum) shown in FIG. 5A is represented by the ratio of the number of facilities in the area where the facility type (for example, art museum) shown in FIG. 5B exists (50% of Ueno). ). Then, as shown in FIG. 5 (c), the number of visits for facility-specific (art museum) facility number (art museum) ratio correction is (7/10) / (3/6) * 7 = 9.8.

同様に、図5(a)に示す施設種別(例えば、美術館)に対する訪問頻度を施設種別(例えば、美術館)が存在する地域の施設数の比率(新宿の17%)で補正すると、図5(c)に示すように、施設別(美術館)施設数(美術館)比率補正の訪問回数は、(3/10)/(1/6)*3=5.4回となる。   Similarly, when the visit frequency for the facility type (for example, art museum) shown in FIG. 5A is corrected by the ratio of the number of facilities in the area where the facility type (for example, art museum) exists (17% of Shinjuku), FIG. As shown in c), the number of visits for facility-specific (art museum) facility number (art museum) ratio correction is (3/10) / (1/6) * 3 = 5.4.

また、図5(a)に示す施設種別(例えば、飲食店)に対する訪問頻度を施設種別(例えば、飲食店)が存在する地域の施設数の比率(上野の40%)で補正すると、図5(c)に示すように、施設別(飲食店)施設数(飲食店)比率補正の訪問回数は、(4/25)/(10/25)*4=1.60回となる。さらに、図5(a)に示す施設種別(例えば、書店)に対する訪問頻度を施設種別(例えば、書店)が存在する地域の施設数の比率(上野の25%)で補正すると、図5(c)に示すように、施設別(書店)施設数(書店)比率補正の訪問回数は、(1/19)/(2/8)*1≒0.21回となる。   Further, when the visit frequency for the facility type (for example, restaurant) shown in FIG. 5A is corrected by the ratio of the number of facilities in the area where the facility type (for example, restaurant) exists (40% of Ueno), FIG. As shown in (c), the number of visits for correction of the number of facilities (restaurants) and the number of facilities (restaurants) ratio is (4/25) / (10/25) * 4 = 1.60 times. Furthermore, when the frequency of visits to the facility type (eg, bookstore) shown in FIG. 5A is corrected by the ratio of the number of facilities in the area where the facility type (eg, bookstore) exists (25% of Ueno), FIG. ), The number of visits for correction of the number of facilities (bookstore) and the number of facilities (bookstore) ratio is (1/19) / (2/8) * 1≈0.21.

また、図5(a)に示す施設種別(例えば、飲食店)に対する訪問頻度を施設種別(例えば、飲食店)が存在する地域の施設数の比率(新宿の40%)で補正すると、図5(c)に示すように、施設別(飲食店)施設数(飲食店)比率補正の訪問回数は、(18/25)/(10/25)*18=32.40回となる。そして、図5(a)に示す施設種別(例えば、飲食店)に対する訪問頻度を施設種別(例えば、飲食店)が存在する地域の施設数の比率(銀座の20%)で補正すると、図5(c)に示すように、施設別(飲食店)施設数(飲食店)比率補正の訪問回数は、(3/25)/(5/25)*3=1.80回となる。   Further, when the visit frequency for the facility type (for example, restaurant) shown in FIG. 5A is corrected by the ratio of the number of facilities in the area where the facility type (for example, restaurant) exists (40% of Shinjuku), FIG. As shown in (c), the number of visits for correcting the number of facilities (restaurants) and the number of facilities (restaurants) ratio is (18/25) / (10/25) * 18 = 32.40 times. Then, when the visit frequency for the facility type (for example, restaurant) shown in FIG. 5A is corrected by the ratio of the number of facilities in the area where the facility type (for example, restaurant) exists (20% of Ginza), FIG. As shown in (c), the number of visits for facility-specific (restaurant) facility number (restaurant) ratio correction is (3/25) / (5/25) * 3 = 1.80 times.

また、図5(a)に示す施設種別(例えば、書店)に対する訪問頻度を施設種別(例えば、書店)が存在する地域の施設数の比率(新宿の50%)で補正すると、図5(c)に示すように、施設別(書店)施設数(書店)比率補正の訪問回数は、(15/19)/(4/8)*15=23.68回となる。さらに、図5(a)に示す施設種別(例えば、書店)に対する訪問頻度を施設種別(例えば、書店)が存在する地域の施設数の比率(銀座の25%)で補正すると、図5(c)に示すように、施設別(書店)施設数(書店)比率補正の訪問回数度は、(3/19)/(2/8)*3=1.89回となる。   Further, when the visit frequency for the facility type (for example, bookstore) shown in FIG. 5A is corrected by the ratio of the number of facilities in the area where the facility type (for example, bookstore) exists (50% of Shinjuku), FIG. ), The number of visits for correction of the number of facilities (bookstore) and the number of facilities (bookstore) ratio is (15/19) / (4/8) * 15 = 23.68 times. Further, when the visit frequency for the facility type (for example, bookstore) shown in FIG. 5A is corrected by the ratio of the number of facilities in the area where the facility type (for example, bookstore) exists (25% of Ginza), FIG. ), The number of visits for the facility-specific (bookstore) facility count (bookstore) ratio correction is (3/19) / (2/8) * 3 = 1.89.

そうすると、図5(c)に示す施設種別別施設数比率補正の訪問頻度によれば、美術館を訪問したときの上野、新宿、銀座の訪問回数は、それぞれ9.80回、5.40回、0.00回となり、合計15.2回となる。したがって、美術館として、上野、新宿、銀座を訪問する割合は64%、36%、0%となる。また、飲食店を訪問したときの上野、新宿、銀座の訪問回数は、それぞれ1.60回、32.40回、1.80回となり、合計35.8回となる。したがって、飲食店として、上野、新宿、銀座を訪問する割合は4%、91%、5%となる。さらに、書店を訪問したときの上野、新宿、銀座の訪問回数は、それぞれ0.21回、23.68回、1.89回となり、合計25.78回となる。したがって、書店として、上野、新宿、銀座を訪問する割合は1%、92%、7%となる。   Then, according to the visit frequency of the facility type ratio correction by facility type shown in FIG. 5 (c), the number of visits to Ueno, Shinjuku, and Ginza when visiting the museum is 9.80 times, 5.40 times, 0.00 times, a total of 15.2 times. Therefore, the percentages of visiting Ueno, Shinjuku and Ginza as museums are 64%, 36% and 0%. The number of visits to Ueno, Shinjuku, and Ginza when visiting restaurants is 1.60 times, 32.40 times, and 1.80 times, for a total of 35.8 times. Therefore, the ratio of visiting Ueno, Shinjuku and Ginza as restaurants is 4%, 91% and 5%. Furthermore, the number of visits to Ueno, Shinjuku, and Ginza when visiting a bookstore is 0.21, 23.68, and 1.89, respectively, for a total of 25.78. Therefore, the percentages of visiting Ueno, Shinjuku and Ginza as bookstores are 1%, 92% and 7%.

これにより、例えば、図5(a)において、美術館を訪問する際に上野を訪問する頻度は70%と偏っており、図5(b)に示すように美術館という施設種別は、33%が銀座にも存在しているが、図5(a)に示すように、ユーザは銀座の美術館を過去1度も訪問したことがない。また、1か所しか存在しない新宿の美術館に当該ユーザは過去3度も訪問しているので、本来の訪問頻度はもう少し高いはずである。したがって、図5(c)では、上野の美術館の訪問頻度を補正して64%とし、新宿を訪問したときの美術館を訪問する頻度を30%から36%に補正している。   Thus, for example, in FIG. 5 (a), the frequency of visiting Ueno is biased to 70% when visiting the museum, and as shown in FIG. 5 (b), 33% of the facility types are museums in Ginza. However, as shown in FIG. 5A, the user has never visited the Ginza art museum in the past. In addition, since the user has visited the art museum in Shinjuku where there is only one place, the visit frequency should be a little higher. Therefore, in FIG. 5C, the frequency of visiting the Ueno art museum is corrected to 64%, and the frequency of visiting the art museum when visiting Shinjuku is corrected from 30% to 36%.

また、図5(b)に示すように、上野と銀座において飲食店が存在する比率は同じであるが、図5(a)に示すように、飲食店を訪問する際に新宿を訪問する訪問頻度が圧倒的に高いので、図5(c)においては、飲食店を訪問する際に新宿を訪問する頻度は91%とかなり高めに補正されていると共に、上野の訪問頻度がかなり小さくなるよう補正されている。   As shown in Fig. 5 (b), the ratio of restaurants in Ueno and Ginza is the same, but as shown in Fig. 5 (a), when visiting a restaurant, a visit to visit Shinjuku Since the frequency is overwhelmingly high, in FIG. 5 (c), the frequency of visiting Shinjuku when visiting a restaurant has been corrected to be quite high at 91%, and the frequency of Ueno visits is considerably reduced. It has been corrected.

さらに、図5(b)に示すように、書店を訪問する際、新宿と、上野又は銀座において書店が存在する比率は2対1であるが、図5(a)に示すように、書店を訪問する際に新宿を訪問する訪問頻度が圧倒的に高いので、図5(c)においては、書店を訪問する際に新宿を訪問する頻度は92%とかなり高めに補正されていると共に、上野又は銀座の訪問頻度がかなり小さくなるよう補正されている。   Furthermore, as shown in FIG. 5B, when visiting a bookstore, the ratio of bookstores in Shinjuku and Ueno or Ginza is 2 to 1, but as shown in FIG. The frequency of visiting Shinjuku is overwhelmingly high when visiting, so in FIG. 5 (c), the frequency of visiting Shinjuku when visiting a bookstore has been corrected to 92%, and Ueno Or it is corrected so that the visit frequency of Ginza becomes considerably small.

次に、本発明の実施形態における情報処理装置に記憶された施設種別に対する訪問頻度を地域別に表したものを地域別に存在する施設数の比率で補正したものと地域に対する訪問頻度を施設種別別に表したものを施設種別別に存在する施設数の比率で補正したものとを併合したものについて説明する。図6は、施設種別に対する訪問頻度を地域別に表したものを地域別に存在する施設数の比率で補正したものと地域に対する訪問頻度を施設種別別に表したものを施設種別別に存在する施設数の比率で補正したものとを併合した図(図4(c)と図5(c)との加算平均を取った図)である。   Next, the visit frequency for the facility type stored in the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention expressed by region is corrected by the ratio of the number of facilities existing by region, and the visit frequency for the region is represented by facility type. A description will be given of what has been merged with those corrected by the ratio of the number of facilities existing for each facility type. Fig. 6 shows the ratio of the number of facilities presenting by facility type to the number of facilities presenting for each facility type corrected by the ratio of the number of facilities existing for each region, and the frequency of visits to the region represented by facility type. It is the figure which merged what was correct | amended by (The figure which took the addition average of FIG.4 (c) and FIG.5 (c)).

図4(c)及び図5(c)の結果に基づいて、上野を訪問し、かつ美術館を訪問する最終的な訪問頻度について検討する。図3に示すように上野には12回訪問し、美術館には10回訪問している。そして、図4(c)では、施設種別(美術館)に対する訪問頻度を地域別(上野)に表したものを地域別(上野)に存在する施設数の比率で補正した89%という訪問頻度が算出され、図5(c)では、施設種別(美術館)に対する訪問頻度を施設種別(美術館)別に存在する地域の比率で補正した64%という訪問頻度が算出されている。したがって、両者の加算平均を取ると、12*89%(20.42/23.05)+10*64%(9.8/15.2)≒17.08回という訪問回数が求められる。   Based on the results of FIG. 4C and FIG. 5C, the final visit frequency of visiting Ueno and visiting the museum will be examined. As shown in FIG. 3, Ueno has been visited 12 times and the museum has been visited 10 times. In FIG. 4C, a visit frequency of 89% is calculated by correcting the visit frequency for the facility type (museum) by region (Ueno) with the ratio of the number of facilities existing by region (Ueno). In FIG. 5C, the visit frequency of 64% is calculated by correcting the visit frequency for the facility type (museum) by the ratio of the area existing for each facility type (museum). Therefore, if the average of both is taken, the number of visits of 12 * 89% (20.42 / 23.05) + 10 * 64% (9.8 / 15.2) ≈17.08 times is obtained.

同様に、上野には12回訪問し、飲食店には25回訪問している。そして、図4(c)では、施設種別(飲食店)に対する訪問頻度を地域別(上野)に表したものを地域別(上野)に存在する施設数の比率で補正した9%という訪問頻度が算出され、図5(c)では、施設種別(飲食店)に対する訪問頻度を施設種別(飲食店)別に存在する地域の比率で補正した4%という訪問頻度が算出されている。したがって、両者の加算平均を取ると、12*9%(2/23.05)+25*4%(1.6/35.8)≒2.16回という訪問回数が求められる。   Similarly, Ueno has been visited 12 times and restaurants have been visited 25 times. And in FIG.4 (c), the visit frequency of 9% which correct | amended the thing which represented the visit frequency with respect to a facility classification (restaurant) according to area (Ueno) by the ratio of the number of facilities which exist according to area (Ueno). In FIG. 5 (c), a visit frequency of 4% is calculated by correcting the visit frequency for the facility type (restaurant) with the ratio of the area existing for each facility type (restaurant). Therefore, if the average of both is taken, the number of visits of 12 * 9% (2 / 23.05) + 25 * 4% (1.6 / 35.8) ≈2.16 times is obtained.

さらに、上野には12回訪問し、書店には19回訪問している。そして、図4(c)では、施設種別(書店)に対する訪問頻度を地域別(上野)に表したものを地域別(上野)に存在する施設数の比率で補正した3%という訪問頻度が算出され、図5(c)では、施設種別(書店)に対する訪問頻度を施設種別(書店)別に存在する地域の比率で補正した1%という訪問頻度が算出されている。したがって、両者の加算平均を取ると、12*3%(0.63/23.05)+19*1%(0.21/25.78)≒0.48回という訪問回数が求められる。   He has visited Ueno 12 times and bookstore 19 times. In FIG. 4 (c), a visit frequency of 3% calculated by correcting the visit frequency for the facility type (bookstore) by region (Ueno) with the ratio of the number of facilities existing by region (Ueno) is calculated. In FIG. 5C, the visit frequency of 1% is calculated by correcting the visit frequency with respect to the facility type (bookstore) by the ratio of the area existing for each facility type (bookstore). Therefore, when the average of both is taken, the number of visits of 12 * 3% (0.63 / 23.05) + 19 * 1% (0.21 / 25.78) ≈0.48 times is obtained.

そうすると、上野を訪問する総回数は、17.08+2.16+0.48=19.72回となり、上野において美術館、飲食店、書店を訪問する比率は、それぞれ、87%、11%、2%となる。これは、19.72回上野を訪問して、そのうち、17.08回美術館を訪問しているということを意味している。また、図4(c)では、上野において美術館を訪問する比率は89%であったが、図5(c)において、美術館のうち上野を訪問する比率は64%であったため、87%と若干下がったが、図4(b)に示した施設数比率よりも図4(a)に示した訪問頻度が多い傾向が考慮された訪問頻度に補正されている。   Then, the total number of visits to Ueno would be 17.08 + 2.16 + 0.48 = 19.72 times, and the percentages of visiting Ueno museums, restaurants and bookstores would be 87%, 11% and 2%, respectively. . This means that he visited Ueno 19.72 times, of which he visited 17.08 times. In FIG. 4 (c), the ratio of visiting the museum in Ueno was 89%, but in FIG. 5 (c), the ratio of visiting the museum in Ueno was 64%. Although it has decreased, it is corrected to the visit frequency taking into account the tendency that the visit frequency shown in FIG. 4A is higher than the ratio of the number of facilities shown in FIG. 4B.

次に、新宿には36回訪問し、美術館には10回訪問している。そして、図4(c)では、施設種別(美術館)に対する訪問頻度を地域別(新宿)に表したものを地域別(新宿)に存在する施設数の比率で補正した9%という訪問頻度が算出され、図5(c)では、施設種別(美術館)に対する訪問頻度を施設種別(美術館)別に存在する地域の比率で補正した36%という訪問頻度が算出されている。したがって、両者の加算平均を取ると、36*9%(3.75/40.69)+10*36%(5.4/15.2)≒6.87回という訪問回数が求められる。   Next, I visited Shinjuku 36 times and the museum 10 times. In FIG. 4C, the visit frequency of 9% is calculated by correcting the visit frequency for the facility type (museum) by region (Shinjuku) by the ratio of the number of facilities existing by region (Shinjuku). In FIG. 5C, the visit frequency of 36% is calculated by correcting the visit frequency for the facility type (museum) by the ratio of the area existing for each facility type (museum). Therefore, if the average of both is taken, the number of visits of 36 * 9% (3.75 / 40.69) + 10 * 36% (5.4 / 15.2) ≈6.87 times is obtained.

また、新宿には36回訪問し、飲食店には25回訪問している。そして、図4(c)では、施設種別(飲食店)に対する訪問頻度を地域別(新宿)に表したものを地域別(新宿)に存在する施設数の比率で補正した33%という訪問頻度が算出され、図5(c)では、施設種別(飲食店)に対する訪問頻度を施設種別(飲食店)別に存在する地域の比率で補正した91%という訪問頻度が算出されている。したがって、両者の加算平均を取ると、36*33%(13.5/40.69)+25*91%(32.4/35.8)≒34.57回という訪問回数が求められる。   I have visited 36 times in Shinjuku and 25 times in restaurants. And in FIG.4 (c), the visit frequency of 33% which correct | amended the thing which expressed the visit frequency with respect to a facility classification (restaurant) according to area (Shinjuku) with the ratio of the number of facilities which exist according to area (Shinjuku). In FIG. 5 (c), a visit frequency of 91% is calculated by correcting the visit frequency for the facility type (restaurant) with the ratio of the area existing for each facility type (restaurant). Therefore, if the average of both is taken, the number of visits of 36 * 33% (13.5 / 40.69) + 25 * 91% (32.4 / 35.8) ≈34.57 times is obtained.

そして、新宿には36回訪問し、書店には19回訪問している。そして、図4(c)では、施設種別(書店)に対する訪問頻度を地域別(新宿)に表したものを地域別(新宿)に存在する施設数の比率で補正した58%という訪問頻度が算出され、図5(c)では、施設種別(書店)に対する訪問頻度を施設種別(書店)別に存在する地域の比率で補正した92%という訪問頻度が算出されている。したがって、両者の加算平均を取ると、36*58%(23.44/40.69)+19*92%(23.68/25.78)≒38.19回という訪問回数が求められる。   I visited Shinjuku 36 times and bookstores 19 times. In FIG. 4C, the visit frequency of 58% is calculated by correcting the visit frequency for the facility type (bookstore) by region (Shinjuku) by the ratio of the number of facilities existing by region (Shinjuku). In FIG. 5C, the visit frequency of 92% is calculated by correcting the visit frequency for the facility type (bookstore) with the ratio of the area existing for each facility type (bookstore). Therefore, when the average of both is taken, the number of visits of 36 * 58% (23.44 / 40.69) + 19 * 92% (23.68 / 25.78) ≈38.19 times is obtained.

そうすると、新宿を訪問する総回数は、6.87+34.57+38.19=79.63回となり、新宿において美術館、飲食店、書店を訪問する比率は、それぞれ、9%、43%、48%となる。そして、図5(c)では、美術館のうち新宿を訪問する比率は36%であったが、図4(c)において新宿において美術館を訪問する比率は9%であったため、9%と大幅に低く補正されている。また、図5(c)では、書店のうち新宿を訪問する比率は92%であったが、図4(c)において新宿において書店を訪問する比率が58%と低いため、48%と低く補正された。   Then, the total number of visits to Shinjuku is 6.87 + 34.57 + 38.19 = 79.63 times, and the ratios of visiting art museums, restaurants and bookstores in Shinjuku are 9%, 43% and 48%, respectively. . In FIG. 5 (c), the ratio of visiting art museums in Shinjuku was 36%, but in FIG. 4 (c), the percentage of visiting art museums in Shinjuku was 9%. Low correction. In FIG. 5 (c), the percentage of bookstores visiting Shinjuku was 92%. However, in FIG. 4 (c), the ratio of visiting bookstores in Shinjuku is as low as 58%. It was done.

次に、銀座には6回訪問し、飲食店には25回訪問している。そして、図4(c)では、施設種別(飲食店)に対する訪問頻度を地域別(銀座)に表したものを地域別(銀座)に存在する施設数の比率で補正した29%という訪問頻度が算出され、図5(c)では、施設種別(飲食店)に対する訪問頻度を施設種別(飲食店)別に存在する地域の比率で補正した5%という訪問頻度が算出されている。したがって、両者の加算平均を取ると、6*29%(2.7/9.45)+25*29%(1.8/35.8)≒2.97回という訪問回数が求められる。   Next, I visited Ginza six times and visited restaurants 25 times. And in FIG.4 (c), the visit frequency of 29% which correct | amended what represented the visit frequency with respect to a facility classification (restaurant) according to area (Ginza) by the ratio of the number of facilities which exist according to area (Ginza). In FIG. 5 (c), a visit frequency of 5% is calculated by correcting the visit frequency for the facility type (restaurant) with the ratio of the area existing for each facility type (restaurant). Therefore, if the average of both is taken, the number of visits of 6 * 29% (2.7 / 9.45) + 25 * 29% (1.8 / 35.8) ≈2.97 times is obtained.

また、銀座には6回訪問し、書店には19回訪問している。そして、図4(c)では、施設種別(書店)に対する訪問頻度を地域別(銀座)に表したものを地域別(銀座)に存在する施設数の比率で補正した71%という訪問頻度が算出され、図5(c)では、施設種別(書店)に対する訪問頻度を施設種別(書店)別に存在する地域の比率で補正した7%という訪問頻度が算出されている。したがって、両者の加算平均を取ると、6*71%(6.74/9.45)+19*7%(1.89/25.78)≒5.68回という訪問回数が求められる。   He has visited Ginza six times and bookstore 19 times. Then, in FIG. 4C, the visit frequency of 71% is calculated by correcting the visit frequency for the facility type (bookstore) by region (Ginza), corrected by the ratio of the number of facilities present in the region (Ginza). In FIG. 5C, the visit frequency of 7% is calculated by correcting the visit frequency for the facility type (bookstore) with the ratio of the area existing for each facility type (bookstore). Therefore, when the average of both is taken, the number of visits of 6 * 71% (6.74 / 9.45) + 19 * 7% (1.89 / 25.78) ≈5.68 times is obtained.

そうすると、銀座を訪問する総回数は、2.97+5.68=8.65回となり、銀座において飲食店、書店を訪問する比率は、それぞれ、34%、66%となる。そして、図5(c)において飲食店のうち銀座を訪問する比率は5%であったが、図4(c)において銀座において飲食店を訪問する比率が29%であったため、34%と若干高めに補正されている。また、図5(c)では、書店のうち銀座を訪問する比率は7%であったが、図4(c)において銀座において書店を訪問する比率が71%と高いため、66%と高く補正された。   Then, the total number of visits to Ginza is 2.97 + 5.68 = 8.65, and the ratio of visiting restaurants and bookstores in Ginza is 34% and 66%, respectively. And the ratio of visiting restaurants in Ginza in FIG. 5 (c) was 5%, but the ratio of visiting restaurants in Ginza in FIG. 4 (c) was 29%, so it was slightly 34%. Highly corrected. In FIG. 5 (c), the percentage of bookstores visiting Ginza was 7%. However, in FIG. 4 (c), the ratio of visiting bookstores in Ginza is as high as 71%. It was done.

このように、図6では、ユーザの過去の訪問履歴を、同じ施設種別のものが同じ数だけ存在していた場合にどう補正するかといった観点で訪問頻度の補正を行っており、図6に表された訪問頻度の高い施設に関する情報から選択的にユーザに対して出力することとしている。具体的には、訪問回数算出部210により算出された図6に示す訪問頻度を有する所定の施設種別の所定の施設の情報をユーザに対してレコメンドする。訪問履歴記憶部203に記憶されている各施設への訪問日時の情報を用いて、各比率を各施設へ訪問した曜日や時間帯毎で算出し、その曜日や時間帯に応じて補正された訪問頻度を算出するようにした場合には、現在の曜日や時間に応じて選択的に、所定の施設の情報をユーザに対してレコメンドすることもできる。   In this way, in FIG. 6, the visit frequency is corrected from the viewpoint of how the user's past visit history is corrected when the same number of facilities of the same facility type exists. The information regarding the frequently visited facilities that are represented is selectively output to the user. Specifically, information on a predetermined facility of a predetermined facility type having a visit frequency shown in FIG. 6 calculated by the visit frequency calculation unit 210 is recommended to the user. Using the information of the visit date and time to each facility stored in the visit history storage unit 203, each ratio was calculated for each day of the week and time zone visited to each facility, and corrected according to the day of the week and time zone When the visit frequency is calculated, information on a predetermined facility can be recommended to the user selectively according to the current day of the week or time.

なお、本実施形態では、図4(c)の結果と図5(c)の結果とを1対1でマージすることとして説明を行っているが、両者に如何なる重みをつけてマージするかは、図4(c)の訪問頻度と、図5(c)の訪問頻度との何れの訪問頻度がユーザに整合するのかを学習することにより定めるようにしても良い。例えば、学習した割合に応じて重みづけを変える場合、補正された訪問頻度に応じて提示した情報が、ユーザが望む情報であったか否かに応じて、図4(c)と図5(c)との何れの補正を優位にしたら良いのかを決定する。そして、学習が進行するにつれて当該ユーザが望む情報に適合するよう、当該ユーザにレコメンドする情報を提示するようにする。これは、ユーザにより、又は訪問施設により異なるものとなる。   In the present embodiment, the result of FIG. 4C and the result of FIG. 5C are described as being merged on a one-to-one basis, but what weight is given to the two to be merged? 4C and the visit frequency of FIG. 5C may be determined by learning which visit frequency matches the user. For example, when changing the weighting according to the learned ratio, depending on whether or not the information presented according to the corrected visit frequency is the information desired by the user, FIGS. 4C and 5C. It is determined which correction should be dominant. Then, as learning progresses, the recommended information is presented to the user so as to match the information desired by the user. This will vary from user to user or visit facility.

ユーザに情報をレコメンドするにあたり、上記説明した当該ユーザの行動履歴、場所(施設)情報に加え、付加情報を加味するようにしても良い。例えば、美術館に関する情報を提示する際に、当該美術館の休館情報、現在開催されている展示内容、割引情報等の付加情報を併せてレコメンドするようにしても良い。そして、普段の生活ではあまり美術館を訪問することがないユーザであってもこのようなレコメンド情報にアクセスしたと仮定する。例えば、新しい美術館がオープンする際に広告主が告知を行う場合、そもそも美術館を訪問したことがないユーザに対して広告を出しても意味がなく、もう既に当該新しい美術館を訪問したユーザに対して広告を出しても意味がない。広告主は、新しい美術館を訪れてくれそうな上記レコメンド情報にアクセスしたユーザに対して広告を集中的に出すことができる。   In recommending information to the user, additional information may be added in addition to the user's action history and location (facility) information described above. For example, when presenting information related to a museum, additional information such as closing information of the museum, contents of exhibitions currently being held, discount information, and the like may be recommended. Further, it is assumed that even the user who does not visit the museum in daily life has accessed such recommendation information. For example, when an advertiser makes an announcement when a new museum opens, it is meaningless to advertise to users who have never visited the museum, and to users who have already visited the new museum. There is no point in advertising. The advertiser can intensively issue advertisements to users who access the recommended information that is likely to visit a new museum.

次に、本発明の実施形態における情報処理装置の動作フローについて説明する。図7は、本発明の実施形態における情報処理装置の動作フローについて説明する図である。   Next, an operation flow of the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 7 is a diagram for explaining the operation flow of the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention.

情報処理装置1の入出力インタフェース105を用いた情報の検索が開始されると、ステップS701の処理において、訪問履歴記憶部203に記憶された訪問履歴の中から、地域別訪問比率算出部204は、所定の地域に存在する施設への総訪問回数に対する各種類の施設への訪問回数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出する。そして、ステップS702の処理において、特定範囲内施設記憶部201に記憶された施設の中から、地域別施設数比率算出部205は、所定の地域に存在する総施設数に対する各種類の施設の施設数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出する。さらに、ステップS703の処理において、地域別施設数比率補正部206は、ステップS701の処理で算出された地域別の訪問回数を、ステップS702の処理で算出された地域別施設数比率で補正を行う。   When the search of information using the input / output interface 105 of the information processing apparatus 1 is started, the region-specific visit ratio calculation unit 204 is selected from the visit histories stored in the visit history storage unit 203 in the process of step S701. The ratio of the number of visits to each type of facility with respect to the total number of visits to the facility existing in the predetermined area is calculated for each of the plurality of areas. Then, in the processing of step S702, out of the facilities stored in the specific range facility storage unit 201, the area-specific facility number ratio calculation unit 205 calculates the number of facilities of each type with respect to the total number of facilities existing in the predetermined area. The ratio of numbers is calculated for each of a plurality of regions. Further, in the process of step S703, the area-specific facility number ratio correction unit 206 corrects the number of visits by area calculated in the process of step S701 with the area-specific facility number ratio calculated in the process of step S702. .

また、ステップS704の処理において、訪問履歴記憶部203に記憶された訪問履歴の中から、施設種別別訪問比率算出部207は、所定の種類の施設への総訪問回数に対する各地域の施設への訪問回数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出する。そして、ステップ705の処理において、特定範囲内施設種別記憶部202に記憶された施設種別の中から、施設種別別施設数比率算出部208は、所定の種類の施設の総施設数に対する各地域に存在する施設の施設数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出する。さらに、ステップS706の処理において、施設種別別施設数比率補正部209は、ステップS704の処理で算出された施設別別の訪問回数を、ステップS705の処理で算出された施設種別別施設数比率で補正を行う。   Further, in the process of step S704, from the visit history stored in the visit history storage unit 203, the facility type visit ratio calculation unit 207 applies the total number of visits to a predetermined type of facility to the facility in each region. The ratio of the number of visits is calculated for each type of facility. Then, in the processing of step 705, the facility type ratio calculation unit 208 by facility type is selected from the facility types stored in the specific range facility type storage unit 202 in each area for the total number of facilities of a predetermined type of facility. The ratio of the number of existing facilities is calculated for each type of facility. Furthermore, in the process of step S706, the facility type ratio correction unit 209 by facility type calculates the number of visits by facility calculated in the process of step S704 by the facility type ratio by facility type calculated in the process of step S705. Make corrections.

ステップS707の処理において、訪問回数算出部210は、ステップS703の処理で算出された地域別の訪問回数を地域別施設数比率で補正したものと、ステップS706の処理で算出された施設別別の訪問回数を施設種別別施設数比率で補正したものとを併合して、補正された訪問頻度を算出する。そして、ステップS708の処理において、得られた結果に基づいてユーザが望む情報を選択的に操作・表示部106に表示する。   In the process of step S707, the visit number calculation unit 210 corrects the number of visits for each area calculated in the process of step S703 by the ratio of the number of facilities for each area, and the number of visits for each facility calculated in the process of step S706. The corrected visit frequency is calculated by merging with the number of visits corrected by the number of facilities by facility type. In step S708, information desired by the user is selectively displayed on the operation / display unit 106 based on the obtained result.

なお、上記したように、ステップS707の処理において、ステップS703の処理で算出された地域別の訪問回数を地域別施設数比率で補正したもの、又はステップS706の処理で算出された施設別別の訪問回数を施設種別別施設数比率で補正したものの何れかを用いて補正された訪問頻度を算出し、ステップS708の処理において、得られた結果に基づいてユーザが望む情報を選択的に操作・表示部106に表示するようにしても良い。   As described above, in the process of step S707, the number of visits for each area calculated in the process of step S703 is corrected by the ratio of the number of facilities for each area, or for each facility calculated in the process of step S706. The corrected visit frequency is calculated using any one of the number of visits corrected by the number of facilities by facility type, and in the process of step S708, information desired by the user is selectively operated based on the obtained result. You may make it display on the display part 106. FIG.

なお、図7に示した本実施形態に係る情報処理装置の動作フローは、コンピュータ上のプログラムに実行させることもできる。すなわち、情報処理装置1を構成するCPU(制御部)101が、ROM102に格納されたプログラムをロードする。そして、プログラムの各処理ステップが順次実行されることによって行われる。   Note that the operation flow of the information processing apparatus according to the present embodiment shown in FIG. 7 can be executed by a program on a computer. That is, a CPU (control unit) 101 configuring the information processing apparatus 1 loads a program stored in the ROM 102. Then, each processing step of the program is performed sequentially.

以上説明したように、本実施形態では、訪問履歴、地域別の施設、地域別の施設種別別を予め記憶しておき、訪問履歴から、施設が存在する地域の地域毎に施設の訪問回数の比率を施設の種別毎に算出し、施設が存在する地域の地域毎に存在する施設数の比率で補正し、施設の施設種別毎に施設種別の訪問回数の比率を施設が存在する地域毎に算出し、施設の施設種別毎に存在する施設数の比率で補正することとしている。   As described above, in this embodiment, the visit history, the facility for each region, and the facility type for each region are stored in advance, and the number of visits of the facility is calculated for each region in the region where the facility exists from the visit history. The ratio is calculated for each type of facility, corrected by the ratio of the number of facilities that exist for each region where the facility exists, and the ratio of the number of visits for each facility type for each facility type for each facility. It is calculated and corrected by the ratio of the number of facilities existing for each facility type.

また、施設の収容人数を加味しても良い。美術館のような収容人数が多い施設は、施設の数は少なく、特定の施設に集中して訪問することが多くなる。これに比べ、飲食店のような施設の場合、施設数が多く、相対的に特定の施設に集中し難い。具体的には、施設種別毎の収容人数を基準にしてもよい。図4(b)の例では、施設数として美術館3・飲食店10としたが、施設種別毎の収容人数合計として美術館300・飲食店100のように基準を変えても良い。さらに、個々の施設の収容人数を用いても良いが、種別の平均的な収容人数での代用でも良い。そして、本実施形態では、単純な比率を用いて補正を行っているが、頻度が大きく違う場合の補正を際立たせるためにn乗値を用いることや、穏やかにするために比率の対数値を用いること等を行っても良い。   Moreover, you may consider the accommodation capacity. A facility with a large capacity, such as an art museum, has a small number of facilities and is often concentrated on a specific facility. Compared to this, in the case of a facility such as a restaurant, the number of facilities is large, and it is relatively difficult to concentrate on a specific facility. Specifically, the number of persons accommodated for each facility type may be used as a reference. In the example of FIG. 4B, the number of facilities is the museum 3 and the restaurant 10, but the reference may be changed as the museum 300 and the restaurant 100 as the total number of accommodation for each facility type. Further, the number of persons accommodated in each facility may be used, but a substitute with an average number of persons of a certain type may be used. In this embodiment, correction is performed using a simple ratio, but the n-th power value is used to make the correction when the frequency is significantly different, or the logarithmic value of the ratio is set to make the correction gentle. It may be used.

そして、地域別の訪問頻度を地域別施設数比率で補正したものと、施設種別別の訪問頻度を施設種別別施設数比率で補正したものとの何れか一方、又は双方を用いることしている。これにより、ユーザが何処を訪問しそうなのか、何処に訪問し得るのかといった行動予測を行い、比較的高確率で推定することとしている。   Then, one or both of the one obtained by correcting the visit frequency for each region by the ratio of the number of facilities by region and the one obtained by correcting the visit frequency for each type of facility by the ratio of the number of facilities by facility type are used. Thereby, it is supposed that the user predicts where the user is likely to visit and where the user is likely to visit, and estimates it with a relatively high probability.

このように、本発明によれば、ユーザの行先をより高い精度で予測することが可能な情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムを得ることができるのである。   Thus, according to the present invention, it is possible to obtain an information processing system, an information processing method, and a program that can predict a user's destination with higher accuracy.

以上、これまで本発明の実施形態について説明してきたが、本発明の実施形態は上述した実施形態に限定されるものではない。すなわち、他の実施形態、追加、変更、削除等、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、何れの態様においても本発明の作用効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。   As mentioned above, although embodiment of this invention has been described so far, embodiment of this invention is not limited to embodiment mentioned above. That is, other embodiments, additions, changes, deletions, and the like can be changed within the scope that can be conceived by those skilled in the art, and as long as the effects of the present invention are exhibited in any aspect, the scope of the present invention is included. It is included.

1 情報処理装置
101 CPU
102 ROM
103 RAM
104 FLASH ROM
105 入出力インタフェース
106 操作・表示部
107 GPS通信部
108 無線通信部
109 バス
201 特定範囲内施設記憶部
202 特定範囲内施設種別記憶部
203 訪問履歴記憶部
204 地域別訪問比率算出部
205 地域別施設数比率算出部
206 地域別施設数比率補正部
207 施設種別別訪問比率算出部
208 施設種別別施設数比率算出部
209 施設種別別施設数比率補正部
210 訪問回数算出部
1 Information processing apparatus 101 CPU
102 ROM
103 RAM
104 FLASH ROM
DESCRIPTION OF SYMBOLS 105 Input / output interface 106 Operation / display part 107 GPS communication part 108 Wireless communication part 109 Bus 201 Facility within specific area storage part 202 Facility type storage part within specific range 203 Visit history storage part 204 Area-specific visit ratio calculation part 205 Number ratio calculation unit 206 Area-specific facility number ratio correction unit 207 Facility type-specific visit ratio calculation unit 208 Facility type-specific facility number ratio calculation unit 209 Facility type-specific facility number ratio correction unit 210 Visit frequency calculation unit

Claims (8)

所定の地域に存在する施設への総訪問回数に対する各種類の施設への訪問回数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出する第1の算出手段と、
前記所定の地域に存在する総施設数に対する各種類の施設の施設数の比率を前記複数の地域毎にそれぞれ算出する第2の算出手段と、
前記各種類の施設への訪問回数を、当該各種類の施設への訪問回数に、前記第2の算出手段で算出した比率に対する前記第1の算出手段で算出した比率の比を乗算することにより補正する第1の補正手段と、
所定の種類の施設への総訪問回数に対する各地域の施設への訪問回数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出する第3の算出手段と、
前記所定の種類の施設の総施設数に対する各地域に存在する施設の施設数の比率を前記施設の種類毎にそれぞれ算出する第4の算出手段と、
前記各種類の施設への訪問回数を、当該各種類の施設への訪問回数に、前記第4の算出手段で算出した比率に対する前記第3の算出手段で算出した比率の比を乗算することにより補正する第2の補正手段と、
前記所定の地域への訪問回数に、前記第1の補正手段で補正した前記所定の地域への総訪問回数に対する前記第1の補正手段で補正した前記所定の地域における前記各種類の施設への訪問回数の比を乗算した訪問回数と、前記所定の種類の施設への訪問回数に、前記第2の補正手段で補正した前記各種の施設への総訪問回数に対する前記第2の補正手段で補正した前記所定の地域における前記各種類の施設への訪問回数の比を乗算した訪問回数との加算平均により所定の施設への補正された訪問頻度を算出する第5の算出手段と、
を含むことを特徴とする情報処理システム。
A first calculation means for calculating a ratio of the number of visits to each type of facility to the total number of visits to a facility existing in a predetermined area for each of a plurality of areas;
Second calculating means for calculating the ratio of the number of facilities of each type of facility to the total number of facilities existing in the predetermined region for each of the plurality of regions;
The visits of the each type of facility, the number of visits the each type of facility, by multiplying the ratio of the ratio calculated by the first calculating means for ratio calculated by the second calculating means First correcting means for correcting;
Third calculating means for calculating the ratio of the number of visits to facilities in each region to the total number of visits to facilities of a predetermined type for each type of facility;
Fourth calculation means for calculating the ratio of the number of facilities in each area to the total number of facilities of the predetermined type of facility for each type of facility;
The visits of the each type of facility, the number of visits the each type of facility, by multiplying the ratio of the ratio calculated by the third calculating means for ratios calculated by the fourth calculation means Second correcting means for correcting;
To the number of visits to the predetermined area, to the facilities of each type in the predetermined area corrected by the first correction means for the total number of visits to the predetermined area corrected by the first correction means. The number of visits multiplied by the ratio of the number of visits and the number of visits to the facility of the predetermined type are corrected by the second correction means for the total number of visits to the various facilities corrected by the second correction means. A fifth calculating means for calculating a corrected frequency of visits to a predetermined facility by an average of the number of visits multiplied by a ratio of the number of visits to each type of facility in the predetermined area ;
An information processing system comprising:
前記補正された訪問頻度の情報に基づいて前記所定の施設の情報の出力を選択的に行うことを特徴とする請求項1に記載の情報処理システム。   The information processing system according to claim 1, wherein information on the predetermined facility is selectively output based on the corrected visit frequency information. 前記各種類の施設への訪問回数と、前記各地域の施設への訪問回数とを、ユーザの過去の行動履歴に基づいて記憶する訪問履歴記憶部をさらに含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理システム。   The visit history storage unit for storing the number of visits to each type of facility and the number of visits to the facility in each region based on the past behavior history of the user. 2. The information processing system according to 2. 前記各種類の施設への訪問回数と、前記各地域の施設への訪問回数とを、ユーザの過去の行動履歴に基づいて当該行動の曜日又は時間に関連して記憶する訪問履歴記憶部をさらに含み、
前記第1の算出手段と前記第3の算出手段は、前記各比率を曜日又は時間帯毎で算出し、前記第5の算出手段は前記曜日又は前記時間帯に応じて補正された訪問頻度を算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理システム。
A visit history storage unit that stores the number of visits to each type of facility and the number of visits to the facility in each region in relation to the day or time of the behavior based on the user's past behavior history Including
The first calculation means and the third calculation means calculate the respective ratios for each day of the week or time zone, and the fifth calculation means calculates the visit frequency corrected according to the day of the week or the time zone. The information processing system according to claim 1, wherein the information processing system is calculated.
情報処理システムのコンピュータが、
所定の地域に存在する施設への総訪問回数に対する各種類の施設への訪問回数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出する第1の算出工程と、
前記所定の地域に存在する総施設数に対する各種類の施設の施設数の比率を前記複数の地域毎にそれぞれ算出する第2の算出工程と、
前記各種類の施設への訪問回数を、当該各種類の施設への訪問回数に、前記第2の算出工程で算出した比率に対する前記第1の算出工程で算出した比率の比を乗算することにより補正する第1の補正工程と、
所定の種類の施設への総訪問回数に対する各地域の施設への訪問回数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出する第3の算出工程と、
前記所定の種類の施設の総施設数に対する各地域に存在する施設の施設数の比率を前記施設の種類毎にそれぞれ算出する第4の算出工程と、
前記各種類の施設への訪問回数を、当該各種類の施設への訪問回数に、前記第4の算出工程で算出した比率に対する前記第3の算出工程で算出した比率の比を乗算することにより補正する第2の補正工程と、
前記所定の地域への訪問回数に、前記第1の補正工程で補正した前記所定の地域への総訪問回数に対する前記第1の補正手段で補正した前記所定の地域における前記各種類の施設への訪問回数の比を乗算した訪問回数と、前記所定の種類の施設への訪問回数に、前記第2の補正工程で補正した前記各種の施設への総訪問回数に対する前記第2の補正手段で補正した前記所定の地域における前記各種類の施設への訪問回数の比を乗算した訪問回数との加算平均により所定の施設への補正された訪問頻度を算出する第5の算出工程と、
を含む工程を実行することを特徴とする情報処理方法。
The computer of the information processing system
A first calculation step of calculating, for each of a plurality of regions, a ratio of the number of visits to each type of facility to the total number of visits to facilities existing in a predetermined region;
A second calculation step of calculating a ratio of the number of facilities of each type of facility to the total number of facilities existing in the predetermined region for each of the plurality of regions;
The visits of the each type of facility, the number of visits the each type of facility, by multiplying the ratio of the proportions calculated in the first calculation step for the ratio calculated in the second calculation step A first correction step to correct;
A third calculation step for calculating the ratio of the number of visits to facilities in each region to the total number of visits to a given type of facility for each type of facility;
A fourth calculation step of calculating, for each type of facility, a ratio of the number of facilities in each area to the total number of facilities of the predetermined type of facility;
The visits of the each type of facility, the number of visits the each type of facility, by multiplying the ratio of the proportions calculated in the third calculation step for the ratio calculated in the fourth calculation step A second correction step to correct;
To the number of visits to the predetermined area, to the facilities of each type in the predetermined area corrected by the first correction means for the total number of visits to the predetermined area corrected in the first correction step . The number of visits multiplied by the ratio of the number of visits and the number of visits to the predetermined type of facility are corrected by the second correction means for the total number of visits to the various facilities corrected in the second correction step. A fifth calculation step of calculating a corrected visit frequency to the predetermined facility by an average of the number of visits multiplied by a ratio of the number of visits to each type of facility in the predetermined area ;
An information processing method characterized by executing a process including:
情報処理システムのコンピュータに、
所定の地域に存在する施設への総訪問回数に対する各種類の施設への訪問回数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出する第1の算出処理と、
前記所定の地域に存在する総施設数に対する各種類の施設の施設数の比率を前記複数の地域毎にそれぞれ算出する第2の算出処理と、
前記各種類の施設への訪問回数を、当該各種類の施設への訪問回数に、前記第2の算出処理で算出した比率に対する前記第1の算出処理で算出した比率の比を乗算することにより補正する第1の補正処理と、
所定の種類の施設への総訪問回数に対する各地域の施設への訪問回数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出する第3の算出処理と、
前記所定の種類の施設の総施設数に対する各地域に存在する施設の施設数の比率を前記施設の種類毎にそれぞれ算出する第4の算出処理と、
前記各種類の施設への訪問回数を、当該各種類の施設への訪問回数に、前記第4の算出処理で算出した比率に対する前記第3の算出処理で算出した比率の比を乗算することにより補正する第2の補正処理と、
前記所定の地域への訪問回数に、前記第1の補正処理で補正した前記所定の地域への総訪問回数に対する前記第1の補正手段で補正した前記所定の地域における前記各種類の施設への訪問回数の比を乗算した訪問回数と、前記所定の種類の施設への訪問回数に、前記第2の補正処理で補正した前記各種の施設への総訪問回数に対する前記第2の補正手段で補正した前記所定の地域における前記各種類の施設への訪問回数の比を乗算した訪問回数との加算平均により所定の施設への補正された訪問頻度を算出する第5の算出処理と、
を実行させるためのプログラム。
In the computer of information processing system
A first calculation process for calculating, for each of a plurality of regions, a ratio of the number of visits to each type of facility to the total number of visits to a facility existing in a predetermined region;
A second calculation process for calculating a ratio of the number of facilities of each type of facility to the total number of facilities existing in the predetermined region for each of the plurality of regions;
The visits of the each type of facility, the number of visits the each type of facility, by multiplying the ratio of the ratio calculated by the first calculation process for the ratio calculated in the second calculation process A first correction process to be corrected;
A third calculation process for calculating the ratio of the number of visits to facilities in each region to the total number of visits to a given type of facility for each type of facility;
A fourth calculation process for calculating, for each type of facility, a ratio of the number of facilities in each area to the total number of facilities of the predetermined type of facility;
The visits of the each type of facility, the number of visits the each type of facility, by multiplying the ratio of the ratio calculated by the third calculation process for the ratio calculated in the fourth calculation process A second correction process to be corrected;
To the number of visits to the predetermined area, to the facilities of each type in the predetermined area corrected by the first correction means for the total number of visits to the predetermined area corrected by the first correction process . The number of visits multiplied by the ratio of the number of visits and the number of visits to the predetermined type of facility are corrected by the second correction means for the total number of visits to the various facilities corrected in the second correction process. A fifth calculation process for calculating a corrected frequency of visits to a predetermined facility by an average of the number of visits multiplied by a ratio of the number of visits to each type of facility in the predetermined area ;
A program for running
所定の地域に存在する施設への総訪問回数に対する各種類の施設への訪問回数の比率を複数の地域毎にそれぞれ算出する第1の算出手段と、
前記所定の地域に存在する総施設数に対する各種類の施設の施設数の比率を前記複数の地域毎にそれぞれ算出する第2の算出手段と、
前記各種類の施設への訪問回数を、当該各種類の施設への訪問回数に、前記第2の算出手段で算出した比率に対する前記第1の算出手段で算出した比率の比を乗算することにより補正する第1の補正手段と、
前記第1の補正手段で補正した前記所定の地域への総訪問回数に対する前記第1の補正手段で補正した前記所定の地域における前記各種類の施設への訪問回数の比率を算出する第6の算出手段と、
を含むことを特徴とする情報処理システム。
A first calculation means for calculating a ratio of the number of visits to each type of facility to the total number of visits to a facility existing in a predetermined area for each of a plurality of areas;
Second calculating means for calculating the ratio of the number of facilities of each type of facility to the total number of facilities existing in the predetermined region for each of the plurality of regions;
The visits of the each type of facility, the number of visits the each type of facility, by multiplying the ratio of the ratio calculated by the first calculating means for ratio calculated by the second calculating means First correcting means for correcting;
Calculating a ratio of the number of visits to each type of facility in the predetermined region corrected by the first correction unit to the total number of visits to the predetermined region corrected by the first correction unit ; A calculation means;
An information processing system comprising:
所定の種類の施設への総訪問回数に対する各地域の施設への訪問回数の比率を施設の種類毎にそれぞれ算出する第3の算出手段と、
前記所定の種類の施設の総施設数に対する各地域に存在する施設の施設数の比率を前記施設の種類毎にそれぞれ算出する第4の算出手段と、
前記各種類の施設への訪問回数を、当該各種類の施設への訪問回数に、前記第4の算出手段で算出した比率に対する前記第3の算出手段で算出した比率の比を乗算することにより補正する第2の補正手段と、
前記第2の補正手段で補正した前記各種の施設への総訪問回数に対する前記第2の補正手段で補正した前記所定の地域における前記各種類の施設への訪問回数の比率を算出する第7の算出手段と、
を含むことを特徴とする情報処理システム。
Third calculating means for calculating the ratio of the number of visits to facilities in each region to the total number of visits to facilities of a predetermined type for each type of facility;
Fourth calculation means for calculating the ratio of the number of facilities in each area to the total number of facilities of the predetermined type of facility for each type of facility;
The visits of the each type of facility, the number of visits the each type of facility, by multiplying the ratio of the ratio calculated by the third calculating means for ratios calculated by the fourth calculation means Second correcting means for correcting;
Calculating a ratio of the number of visits to each type of facility in the predetermined area corrected by the second correction unit to the total number of visits to the various facilities corrected by the second correction unit ; A calculation means;
An information processing system comprising:
JP2016032181A 2016-02-23 2016-02-23 Information processing system, information processing method, and program Active JP6262271B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016032181A JP6262271B2 (en) 2016-02-23 2016-02-23 Information processing system, information processing method, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016032181A JP6262271B2 (en) 2016-02-23 2016-02-23 Information processing system, information processing method, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017151621A JP2017151621A (en) 2017-08-31
JP6262271B2 true JP6262271B2 (en) 2018-01-17

Family

ID=59739787

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016032181A Active JP6262271B2 (en) 2016-02-23 2016-02-23 Information processing system, information processing method, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6262271B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7241739B2 (en) * 2018-04-18 2023-03-17 株式会社Nttドコモ Hobbies/Preferences Estimation Device and Hobbies/Preferences Estimation Method

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013250883A (en) * 2012-06-01 2013-12-12 Ntt Docomo Inc Information processing device, information processing method and program
JP5469233B1 (en) * 2012-11-12 2014-04-16 ヤフー株式会社 RECOMMENDATION INFORMATION DISTRIBUTION DEVICE AND RECOMMENDATION INFORMATION DISTRIBUTION METHOD

Also Published As

Publication number Publication date
JP2017151621A (en) 2017-08-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101979401B1 (en) Ranking nearby destinations based on visit likelihoods and predicting future visits to places from location history
US10169804B2 (en) Methods and systems for transportation service recommendation
CN110334289B (en) Travel destination determining method and target user determining method
AU2019201682B2 (en) Adaptive logistics platform for generating and updating schedules using natural language processing
US20120203457A1 (en) Systems and methods for visualizing events together with points of interest on a map and routes there between
US20210174270A1 (en) Rideshare vehicle demand forecasting device, method for forecasting rideshare vehicle demand, and storage medium
US20190301884A1 (en) Computer-implemented method for recommending booths-to-visit
US20140358603A1 (en) Iterative public transit scoring
CN104756143A (en) Obtaining event reviews
Zhang et al. Point-of-interest recommendations in location-based social networks
Baltz et al. Exact and heuristic algorithms for the travelling salesman problem with multiple time windows and hotel selection
CN112632379A (en) Route recommendation method and device, electronic equipment and storage medium
CN109074262B (en) Techniques for proactively providing translated text to travel users
US20220019946A1 (en) Systems and methods for generating and updating travel itineraries
US20180101869A1 (en) Method and information system for enhanced traveler experience during travel
JP5798983B2 (en) Place evaluation system, apparatus, method and program
JP6262271B2 (en) Information processing system, information processing method, and program
JP5615777B2 (en) Route guidance device and route guidance method
JP6346537B2 (en) Travel plan output system
JP6951046B2 (en) Information processing device
JP2006163670A (en) Visiting route searching system and program
KR20150116385A (en) Media input reservation system
JPWO2019138560A1 (en) Information processing equipment, information processing programs and information processing systems
JP2019053434A (en) Estimation device and estimation method and estimation program
Klotz et al. DriveSCOVER: A Tourism Recommender System Based on External Driving Factors.

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20171003

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20171106

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20171121

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20171213

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6262271

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250