JP6514997B2 - 特徴推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの特徴を推定する特徴推定装置に関する。

従来から、ユーザが訪れた施設に基づいてユーザの興味を推定することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。即ち、従来から、ユーザの位置に基づいてユーザの特徴を推定することが行われている。

特開２００８−１５２６２０号公報

上記のユーザの特徴の推定は、施設がどのような施設であるかに応じて行われる。例えば、ユーザが訪れた施設がテーマパークである場合には、ユーザがテーマパークに興味を持っていると推測する。しかしながら、単にユーザの位置に基づいてユーザの特徴を推測することとすると、ユーザの特徴を正確に推測できない場合がある。例えば、施設が密集しており、測位の精度が低くユーザが訪れた施設を特定できない場合や、ユーザが訪れた施設が複合施設である場合等である。具体的には、映画館に行っていないのに、ユーザが位置していた場所の近くに映画館があるために、映画に興味を持っていると推定されてしまう。

あるいは、１つの施設であっても複数の特徴に係る場合があり、このような場合もユーザの特徴を正確に推測することが難しい。例えば、ユーザが野球場に訪れる際には、ユーザが野球を観戦する場合（ユーザが野球に興味を持っている場合）と、ユーザがコンサート等のイベントに参加する場合（ユーザがイベントに興味を持っている）場合がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、ユーザの特徴をより正確に推定することができる特徴推定装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る特徴推定装置は、ユーザの特徴を推定する特徴推定装置であって、ユーザの特徴を示す情報となり得る特徴情報を位置に応じて記憶しておく記憶手段と、ユーザの位置を示す位置情報を複数取得する位置情報取得手段と、位置情報取得手段によって取得された位置情報それぞれによって示される位置に基づいて、ユーザが滞留した領域を示す滞留点、及び当該滞留点におけるユーザの移動の性質を算出する滞留点算出手段と、滞留点算出手段によって算出された滞留点及び移動の性質と、記憶手段によって記憶された特徴情報とから、ユーザの特徴を推定する推定手段と、を備える。

本発明に係る特徴推定装置では、ユーザの位置に応じてユーザの特徴が推定される際に滞留点におけるユーザの移動の性質が考慮される。これにより、本発明に係る特徴推定装置によれば、ユーザの特徴をより正確に推定することができる。

滞留点算出手段は、移動の性質として、滞留した領域においてユーザが連続して移動している時間の最大値、当該滞留した領域においてユーザが連続して静止している時間の最大値、及び当該滞留した領域におけるユーザの位置のばらつきの少なくとも何れかを算出することとしてもよい。この構成によれば、滞留点におけるユーザの移動の性質を確実かつ適切に算出することができ、これにより確実かつ適切に本発明を実施することができる。

記憶手段は、ジャンル毎の特徴情報を記憶しておき、当該ジャンル毎に移動の性質に応じたパラメータを記憶しておき、推定手段は、記憶手段によってジャンル毎に記憶された、移動の性質に応じたパラメータに基づき、ジャンル毎にユーザの特徴を示す度合いを算出する。この構成によれば、ユーザの特徴の推定を確実かつ適切に算出することができ、これにより確実かつ適切に本発明を実施することができる。

本発明によれば、ユーザの位置に応じてユーザの特徴が推定される際に滞留点におけるユーザの移動の性質が考慮されるため、ユーザの特徴をより正確に推定することができる。

本発明の実施形態に係る特徴推定装置であるサーバの構成を示す図である。 測位点管理テーブルを示す図である。 測位点、滞留点及び施設の位置を模式的に示す図である。 ユーザ滞留点管理テーブルを示す図である。 施設特徴語管理テーブルを示す図である。 特徴語管理テーブルを示す図である。 ユーザ特徴語管理テーブルを示す図である。 コンテンツ管理テーブルを示す図である。 送信コンテンツの計算実施例を示す図である。 本発明の実施形態に係る特徴推定装置であるサーバのハードウェア構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る特徴推定装置であるサーバで実行される処理を示すフローチャートである。

以下、図面と共に本発明に係る特徴推定装置の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１に本実施形態に係る特徴推定装置であるサーバ１０を示す。サーバ１０は、ユーザ端末２０に対してコンテンツを提供する装置である。ユーザ端末２０に提供されるコンテンツは、例えば、ユーザ端末２０で表示されてユーザに利用されるものである。具体的には、コンテンツは、施設（例えば、店舗やレジャー施設）の広告等である。サーバ１０は、ユーザ端末２０の位置を示す位置情報を取得して、当該位置情報に基づきユーザの特徴を推定し、ユーザの特徴に基づきユーザ端末２０に提供するコンテンツを決定する。推定されるユーザの特徴は、例えば、ユーザの嗜好、興味である。従って、ユーザ端末２０毎に（ユーザ毎に）、ユーザの嗜好、興味に合致したコンテンツの提供を行うことができる。

ユーザ端末２０は、ユーザによって携帯されて用いられる装置である。ユーザ端末２０は、具体的には、携帯電話機やスマートフォン等に相当する。ユーザ端末２０は、移動体通信網等のネットワークＮに接続して無線通信を行う機能を有している。ユーザ端末２０とサーバ１０とは、ネットワークＮを介して通信を行うことができ、互いに情報の送受信を行えるようになっている。ユーザ端末２０は、サーバ１０から送信されるコンテンツを受信し、コンテンツを利用する（例えば、表示する）機能を有している。

ユーザ端末２０は、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）測位機能等の自端末の測位機能を有している。ユーザ端末２０は、測位機能によって得られた自端末の位置である測位点を示す情報を、ユーザの位置を示す位置情報としてサーバ１０に送信する。位置情報は、例えば、緯度及び経度を示す情報である。ユーザ端末２０を所有するユーザには、予めユーザを特定する情報であるユーザＩＤが付与されており、ユーザ端末２０は、予め記憶した当該ユーザＩＤと共に位置情報をサーバ１０に送信する。ユーザ端末２０による自端末の測位は、継続的に行われ、例えば、定期的（例えば、１０分毎）に行われる。ユーザ端末２０からサーバ１０に送信される位置情報は、サーバ１０側でいつ測位された位置に係る位置情報か把握されるようにしておく。例えば、ユーザ端末２０は、位置情報に測位時刻を対応付けてサーバ１０に送信する。あるいは、ユーザ端末２０は、測位する度に位置情報をサーバ１０に送信する。

ユーザ端末２０は、通常の携帯電話機やスマートフォン等と同様にＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ及び無線通信モジュール等のハードウェアを備えて構成される。

引き続いて、本実施形態に係るサーバ１０の機能を説明する。図１に示すようにサーバ１０は、記憶部１１と、位置情報取得部１２と、滞留点算出部１３と、推定部１４と、コンテンツ送信部１５とを備えて構成される。

記憶部１１は、サーバ１０における処理に必要となる情報を記憶する記憶手段である。具体的に、記憶部１１が、どのような情報を記憶するについては後述する。

位置情報取得部１２は、ユーザの位置を示す位置情報を複数取得する位置情報取得手段である。位置情報取得部１２は、ユーザ端末２０から送信される情報を受信して位置情報を取得する。上述したようにユーザ端末２０による自端末の測位は、継続的に行われるため、複数の位置情報が取得される。なお、１つの位置情報は、１つの位置に係るものであるとする。

位置情報取得部１２は、取得した位置情報を記憶部１１のユーザ測位点管理テーブルに格納する。図２にユーザ測位点管理テーブルを示す。図２に示すようにユーザ測位点管理テーブルは、測位点管理ＩＤ、ユーザＩＤ、経度、緯度及び測位時刻が対応付けられた情報を格納する。ユーザ測位点管理テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、１つの位置情報に対応する。

測位点管理ＩＤは、位置情報（測位点）を一意に特定するための情報である。測位点管理ＩＤは、例えば、位置情報が測位点管理テーブルに格納される際に記憶部１１によって付与される。ユーザＩＤは、位置情報に係るユーザＩＤ（位置情報と共に送信されるユーザＩＤ）である。経度及び緯度は、位置情報により示される測位点の緯度及び経度である。測位時刻は、位置情報により示される測位点が測位された時刻（日時）である。ユーザＩＤ、経度、経度及び測位時刻については、位置情報取得部１２によってユーザ端末２０から受信された情報である。なお、ユーザ端末２０が、測位する度に位置情報をサーバ１０に送信する場合には、位置情報取得部１２が受信した時刻を測位時刻としてもよい。

滞留点算出部１３は、位置情報取得部１２によって取得された位置情報それぞれによって示される位置に基づいて、ユーザが滞留した位置を示す滞留点、及び当該滞留点におけるユーザの移動の性質を算出する滞留点算出手段である。滞留点算出部１３は、移動の性質として、滞留した位置においてユーザが連続して移動している時間の最大値、当該滞留した位置においてユーザが連続して静止している時間の最大値、及び当該滞留した位置におけるユーザの位置のばらつきの少なくとも何れかを算出する。

ユーザの滞留とは、ユーザがある程度狭い領域に留まっていることであり、即ち、ユーザが所定時間以上、所定の領域内に連続して位置していることである。滞留点は、ユーザが滞留した場合に位置していた領域、又は当該領域を代表する位置である。滞留点算出部１３は、ユーザＩＤ毎に滞留点、及び当該滞留点におけるユーザの移動の性質を算出する。具体的には、滞留点算出部１３は、以下のように滞留点、及び当該滞留点におけるユーザの移動の性質を算出する。

滞留点算出部１３は、図２に示す測位点管理テーブルから、算出対象（特徴の推定対象）のユーザのユーザＩＤの位置情報を取得する。なお、特徴の推定はユーザ毎に行う。全てのユーザを順次算出対象のユーザとしてもよいし、予め設定された特定のユーザを算出対象としてもよい。なお、測位点管理テーブルから取得する位置情報は、例えば、測位時刻に基づいて予め設定されている。具体的には、後述するように滞留点の算出時点の前日の位置情報を取得する。

滞留点算出部１３は、取得した位置情報について、測位時刻が古い順に滞留点の判断を行う。まず、滞留点算出部１３は、測位時刻が最も古い位置情報に示される位置を滞留点の判断の基準位置とする。滞留点算出部１３は、測位時刻が次の位置情報に示される位置と当該基準位置とを比較する。滞留点算出部１３は、それらの位置の間の距離が、予め設定された滞留点判断用の距離閾値よりも小さいか否かを判断する。滞留点算出部１３は、当該距離が距離閾値よりも小さいと判断したら、更に次の位置情報に示される位置と当該基準位置とを比較して、上記と同様の距離閾値に基づく判断を行う。滞留点算出部１３は、距離が距離閾値よりも小さくなくなる（距離が距離閾値以上となる）まで順次判断を行う。

滞留点算出部１３は、距離が距離閾値よりも小さくなくなる１つ前の位置情報に係る測位時刻と、基準位置の位置情報に係る測位時刻とを比較する。滞留点算出部１３は、それらの測位時刻の間の時間差が、予め設定された滞留点判断用の時間閾値よりも大きいか否かを判断する。滞留点算出部１３は、当該時間差が時間閾値よりも大きいと判断したら、それらの位置情報（基準位置の位置情報から距離が距離閾値よりも大きくなる１つ前の位置情報までの位置情報）を、滞留点を構成する位置情報であると判断する。即ち、この場合、滞留点算出部１３は、滞留点を抽出できると判断する。滞留点算出部１３は、当該時間差が時間閾値よりも大きくないと判断したら、それらの位置情報（基準位置の位置情報から距離が距離閾値よりも大きくなる１つ前の位置情報までの位置情報）を、滞留点を構成する位置情報ではないと判断する。即ち、この場合、滞留点算出部１３は、滞留点を抽出できないと判断する。

また、滞留点算出部１３は、距離が距離閾値よりも小さくなくなった位置情報に示される位置を新たな滞留点の判断の基準位置とし、上記と同様の判断を行う。このように、基準位置から距離閾値までの領域に、時間閾値を超える時間、ユーザが位置していれば滞留点があると判断される。なお、この距離閾値及び時間閾値は、滞留点の算出の目的等に応じて適宜設定される。なお、滞留点の判断のための領域は、上記のような基準位置に基づく円形の領域でもよいし、基準位置に基づく矩形（メッシュ）の領域でもよい。

図２に示す測位点管理テーブルの例の場合、測位点管理ＩＤが“ＰＯＳＩＤ＿００００１”〜“ＰＯＳＩＤ＿００００９”までの位置情報が１つの滞留点を構成する（“ＰＯＳＩＤ＿００００９”の位置情報と“ＰＯＳＩＤ＿０００１０”の位置情報との間で測位点が大きく変化している）。図３に滞留点を構成する位置情報によって示される測位点の位置を示す。

続いて、滞留点算出部１３は、滞留点を構成するとされた位置情報から、滞留点の緯度及び経度を算出する。滞留点の緯度及び経度は、滞留点を代表する位置であり、例えば、滞留点を構成するとされた位置情報によって示される位置の重心（位置の平均）とすることができる。なお、滞留点の緯度及び経度は、本方法以外で算出されてもよい。

図２に示す測位点管理テーブルの例の場合、滞留点の緯度ｙ及び経度ｘは以下のようになる。
（ｘ−１３９．７５３０）＊３＋（ｘ−１３９．７５１０）＊１＝（１３９．７５５０−ｘ）＊５
との関係から、ｘ≒１３９．７５３９となる。
（ｙ−３５．７０４０）＊６＝（３５．７０６０−ｙ）＊３
との関係から、ｙ≒３５．７０４７となる。図３に滞留点の位置を示す。

滞留点算出部１３は、滞留した位置におけるユーザの位置のばらつきとして、滞留点を構成するとされた位置情報によって示される位置と、滞留点の位置との平均誤差を算出する。具体的には、まず、滞留点算出部１３は、滞留点を構成するとされた各位置情報によって示される位置と滞留点の位置との距離（誤差）を算出する。例えば、測位点管理ＩＤが“ＰＯＳＩＤ＿００００１”の位置情報によって示される位置と、滞留点の位置との距離は以下のように算出される。
√｛（１３９．７５３９−１３９．７５１０）^２＋（３５．７０４７−３５．７０４０）^２｝
≒０．００２９
図２の測位点管理テーブルの横の吹き出しに各位置情報によって示される位置と滞留点の位置との距離を示す。

滞留点算出部１３は、各距離の平均を取ることで平均誤差を算出する。図２に示す測位点管理テーブルの例である場合、平均誤差ｖ≒０．００１５となる。この平均誤差は、滞留点に対するユーザの行動量及びユーザが滞留した範囲の大きさを示しており、ユーザの動きが大きい場合に大きくなり、動きが小さい場合に小さくなる。なお、位置間の距離は、メートル等の単位で算出してもよいが、上記の例のように緯度及び経度の単位で算出してもよい。

また、滞留点算出部１３は、滞留点を構成するとされた位置情報から、滞留した位置においてユーザが連続して移動している時間の最大値、及び当該滞留した位置においてユーザが連続して静止している時間の最大値を算出する。具体的には、滞留点算出部１３は、滞留点を構成するとされた位置情報のうち、測位時刻が連続する位置情報を用いてユーザが移動しているか、静止しているかを判断する。滞留点算出部１３は、連続する２つの位置情報によって示される位置の間の距離が、予め設定された移動判断用の距離閾値ｒよりも小さいか否かを判断する。移動判断用の距離閾値ｒは、上述した滞留点判断用の距離閾値よりも小さく設定される。距離閾値ｒは、ユーザの移動の判断の目的等に応じて適宜設定される。距離閾値ｒは、例えば、図３に示すようなメッシュの１辺の長さとする。

滞留点算出部１３は、当該距離が距離閾値よりも小さくない（当該距離が距離閾値以上である）と判断したら、ユーザが移動していると判断する。滞留点算出部１３は、当該距離が距離閾値よりも小さいと判断したら、ユーザが静止していると判断する。なお、ユーザの移動及び静止の判断は、連続する２つの位置情報間の距離の差分と測位時間の差分とから速度を算出して、速度と閾値とを比較することで判断してもよい。滞留点算出部１３は、全ての連続する２つの位置情報に対して上記の判断を行って、連続して移動している時間の最大値である最大移動時間ｔ＿ｍｏｖｅ及び連続して静止している時間の最大値である最大静止時間ｔ＿ｓｔａｔｉｃを算出する。

例えば、図２に示す測位点管理テーブルの例である場合、測位点管理ＩＤが“ＰＯＳＩＤ＿００００４”〜“ＰＯＳＩＤ＿００００９”の位置情報の間でユーザが連続して移動していると判断され、ｔ＿ｍｏｖｅ＝５０分となる。また、測位点管理ＩＤが“ＰＯＳＩＤ＿００００２”〜“ＰＯＳＩＤ＿００００４”の位置情報の間でユーザが連続して静止していると判断され、ｔ＿ｓｔａｔｉｃ＝２０分となる。

滞留点算出部１３は、上記のように算出した滞留点に係る情報を記憶部１１のユーザ滞留点管理テーブルに格納する。図４にユーザ滞留点管理テーブルを示す。図４に示すようにユーザ滞留点管理テーブルは、滞留点管理ＩＤ、ユーザＩＤ、経度、緯度、滞留開始時刻、滞留終了時刻、最大移動時間ｔ＿ｍｏｖｅ、最大静止時間ｔ＿ｓｔａｔｉｃ及び測位点平均誤差ｖが対応付けられた情報を格納する。ユーザ滞留点管理テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、１つの滞留点に対応する。

滞留点管理ＩＤは、滞留点を一意に特定するための情報である。滞留点管理ＩＤは、例えば、情報がユーザ滞留点管理テーブルに格納される際に記憶部１１によって付与される。ユーザＩＤは、滞留点の情報に係るユーザＩＤである。経度及び緯度は、上記のように滞留点算出部１３によって算出された滞留点の緯度及び経度である。滞留開始時刻は、当該滞留点での滞留が開始された時刻（日時）であり、滞留点を構成するとされた位置情報のうち最初の位置情報の測位時刻である。滞留終了時刻は、当該滞留点での滞留が終了された時刻であり、滞留点を構成するとされた位置情報のうち最後の位置情報の測位時刻である。最大移動時間ｔ＿ｍｏｖｅ、最大静止時間ｔ＿ｓｔａｔｉｃ及び測位点平均誤差ｖは、上記のように滞留点算出部１３によって算出された値である。このように、ユーザ滞留点管理テーブルには、ユーザの滞留点の履歴が格納される。

なお、上述した例では、１つの滞留点が算出されているが、位置情報によっては、複数の滞留点が算出される場合もあり、１つも滞留点が算出されない場合もある。

推定部１４は、滞留点算出部１３によって算出された滞留点及び移動の性質と、記憶部１１によって記憶された特徴情報とから、ユーザの特徴を推定する推定手段である。記憶部１１は、ユーザの特徴を示す情報となり得る特徴情報を位置に応じて記憶しておく。また、記憶部１１は、ジャンル毎の特徴情報を記憶しておき、当該ジャンル毎に移動の性質に応じたパラメータを記憶しておく。推定部１４は、滞留点算出部１３によって算出された移動の性質に応じたパラメータに基づき、ジャンル毎にユーザの特徴を示す度合いを算出する。具体的には、推定部１４は、以下のようにユーザの特徴を推定する。

本実施形態では、ユーザの特徴は、ユーザ毎の複数の特徴語の重み（ユーザ特徴語）で表される。当該重みの値が大きいほど、当該特徴語によって示される特徴をユーザが有していることを示している。例えば、当該重みの値が大きいほど、当該特徴語によって示されるものに対して、ユーザが興味を持っている、あるいは好んでいることを示している。即ち、当該重みは、特徴語毎のユーザの特徴を示す度合いを示している。特徴語は、ユーザの特徴を示す情報となり得る特徴情報に相当する。特徴語は、ユーザの嗜好、興味を示すジャンルを示している。特徴語は、具体的には、プロ野球、イベント、テーマパーク、アトラクション、スパ及びリラクゼーション等のワードである。

記憶部１１は、特徴語を位置に対応付けて記憶しておく。例えば、当該位置は各種の施設が所在する場所であり、特徴語は施設に応じたものとする。１つの位置（１つの施設）に対して、複数の特徴語が対応付けられていてもよい。例えば、プロ野球の試合が開催されたり、各種のイベントが行われたりする施設である野球場が所在する位置には、「プロ野球」及び「イベント」という特徴語が対応付けられる。記憶部１１は、当該情報を施設特徴語管理テーブルで保持する。図５に施設特徴語管理テーブルを示す。図５に示すように施設特徴語管理テーブルは、施設特徴語組合せ情報管理ＩＤ、施設ＩＤ、施設名称、経度、緯度及び特徴語が対応付けられた情報を格納する。施設特徴語管理テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、１つの施設（特徴語に対応付けられる位置）と１つの特徴語との対応（組合せ）に対応する。

施設特徴語組合せ情報管理ＩＤは、１つの施設と１つの特徴語との対応を一意に特定するための情報である。施設ＩＤは、施設を一意に特定するための情報である。施設名称は、施設の名称である。経度及び緯度は、施設の所在する位置の緯度及び経度である。図３に施設の位置を示す。

また、記憶部１１は、ユーザについての特徴語毎の重みを算出する（ユーザの特徴を推定する）際に用いられる情報を特徴語管理テーブルで保持する。図６に特徴語管理テーブルを示す。図６に示すように特徴語管理テーブルは、特徴語管理ＩＤ、特徴語、ｔ０、ｔ１及びｖ０が対応付けられた情報を格納する。特徴語管理テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、１つの特徴語の情報に対応する。

特徴語管理ＩＤは、１つの特徴語の情報に相当する特徴語管理テーブルの各データを一意に特定するための情報である。ｔ０、ｔ１及びｖ０は、ユーザの特徴語毎の重みを算出する際に用いられるパラメータであり、それぞれが数値である。ｔ０、ｔ１及びｖ０については、後述する。図５に示す施設特徴語管理テーブル及び図６に示す特徴語管理テーブルに格納される情報は、予め、サーバ１０の管理者等によってサーバ１０に入力されている。

推定部１４は、図４に示すユーザ滞留点管理テーブルから、算出対象のユーザのユーザＩＤの滞留点に係る情報を取得する。続いて、推定部１４は、取得した滞留点に係る情報によって示される滞留点の緯度及び経度と、図５に示す施設特徴語管理テーブルに格納される施設（位置）の緯度及び経度とを比較して、滞留点の位置から一定の領域内にある施設を特定する。当該一定の領域は、例えば、滞留点の位置からの距離が予め設定した閾値以下であるの領域である。本実施形態の例では、施設Ａ、施設Ｂ、施設Ｃが上記の施設として特定される。

推定部１４は、特定した施設の特徴語を施設特徴語管理テーブルから抽出する。推定部１４は、抽出した特徴語に対応する情報を、図６に示す特徴語管理テーブルから取得する。推定部１４は、取得した滞留点に係る情報によって示されるユーザの移動の性質（最大移動時間ｔ＿ｍｏｖｅ、最大静止時間ｔ＿ｓｔａｔｉｃ及び測位点平均誤差ｖ）、及び図６に示す特徴語管理テーブルから取得した特徴語のパラメータ（ｔ０、ｔ１、ｖ０）から、各特徴語についての重みを算出する。具体的には、推定部１４は、以下の式を予め記憶しており、以下の式により各特徴語（ｗｏｒｄ）についての重み（ｗ（ｗｏｒｄ））を算出する。
ｗ（ｗｏｒｄ）＝α＊｛１／（｜ｔ０（ｗｏｒｄ）−ｔ＿ｍｏｖｅ｜＋α´）｝＋β＊｛１／（｜ｔ１（ｗｏｒｄ）−ｔ＿ｓｔａｔｉｃ｜＋β´）｝＋γ＊｛１／（｜ｖ０（ｗｏｒｄ）−ｖ｜＊１００００＋γ´）｝

ここで、α、β、γは、ｗを算出するための、最大移動時間ｔ＿ｍｏｖｅ、最大静止時間ｔ＿ｓｔａｔｉｃ及び測位点平均誤差ｖに対する重みである。例えば、α＝β＝γ＝１とする。但し、どれを重視するかにより値を変えてもよい。α´、β´、γ´は、スムージングためのパラメータである。例えば、α´＝β´＝γ´＝１０とする。但し、上記と同様に値を変えてもよい。

上記の式に示すように、ユーザの移動の性質を示すｔ＿ｍｏｖｅ、ｔ＿ｓｔａｔｉｃ、ｖの値が、それぞれ特徴語のパラメータであるｔ０、ｔ１、ｖ０に近いほど、特徴語の重み（ｗ（ｗｏｒｄ））は大きくなる。そのため、特徴語のパラメータであるｔ０、ｔ１、ｖ０は、その特徴語に対してもっともらしい値を予め設定する。例えば、「プロ野球」や「映画館」のように一定時間静止すると推定されるジャンルを示す特徴語に関しては、ｔ０は小さく、ｔ１は大きく、ｖ０は小さく設定する。逆に、「テーマパーク」や「ショッピング」のように動き続けていると推定されるジャンルを示す特徴語に関しては、ｔ０は大きく、ｔ１は小さく、ｖ０は大きく設定する。

本実施形態の例では、以下のように各特徴語についての重みが算出される。
ｗ（プロ野球）＝（１／４０）＋（１／１７０）＋（１／２３）≒０．０７４
ｗ（イベント）＝（１／２０）＋（１／５０）＋（１／１７）≒０．１２９
ｗ（テーマパーク）＝（１／１０）＋（１／２０）＋（１／１２）≒０．２３３
ｗ（アトラクション）＝（１／５０）＋（１／４０）＋（１／１５）≒０．１１２
ｗ（スパ）＝（１／５０）＋（１／１１０）＋（１／２４）≒０．０７１
ｗ（リラクゼーション）＝（１／５０）＋（１／７０）＋（１／２４）≒０．０７６

推定部１４は、上記のように算出した特徴語毎の重みの値を記憶部１１のユーザ特徴語管理テーブルに格納する。図７にユーザ特徴語管理テーブルを示す。図７に示すようにユーザ特徴語管理テーブルは、ユーザ特徴語情報管理ＩＤ、ユーザＩＤ、特徴語、重み（ｗ）、更新時刻が対応付けられた情報を格納する。ユーザ特徴語管理テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、ユーザ毎の１つの特徴語に対応する。

ユーザ特徴語情報管理ＩＤは、ユーザ毎の特徴語（の重み）を一意に特定するための情報である。ユーザ特徴語情報管理ＩＤは、例えば、情報がユーザ特徴語管理テーブルに格納される際に記憶部１１によって付与される。ユーザＩＤは、特徴語（の重み）の情報に係るユーザＩＤである。重みは、上記のように算出された値である。更新時刻は、重みが更新された時刻（日時）である。

ユーザ特徴語管理テーブルに格納される特徴語は、上述したように重みが算出された全ての特徴語としてもよいが、重みが閾値以上の特徴語のみとしてもよい。例えば、重みが０．１未満の、格納することが不適切と考えられる特徴語については、ユーザ特徴語管理テーブルへの格納から除外されてもよい。

なお、１つの滞留点について、同一の特徴語が、複数回抽出された場合、抽出された回数に応じて重みの値を大きくすることとしてもよい。また、上述した例では、滞留点は１つであったが、複数の滞留点が算出された場合には、当該複数の滞留点が用いられて重みが算出されてもよい。例えば、それぞれの滞留点について上記と同様に重みを算出して、単純に算出したそれぞれ重みの値の和を取ったり、算出したそれぞれ重みの値を重み付けして和を取ったりして、複数の滞留点を用いた重みを算出されてもよい。重み付けをする場合には、新しい滞留点ほど大きな重みとなるようにしてもよい。

また、重みを算出する際、ユーザの移動の性質を示すｔ＿ｍｏｖｅ、ｔ＿ｓｔａｔｉｃ、ｖの値全てを用いる必要はなく、それらの何れかが用いられてもよい。それらの何れかを用いる場合、上記の重みを算出する式を、それらの何れかに対応する項のみを含むものとすればよい。

滞留点算出部１３及び推定部１４による上記の処理は、例えば、定期的なバッチ処理等の予め設定したタイミングで行われる。具体的には、毎日午前０時に計算が行われてもよい。また、計算に用いる位置情報は、前日の位置情報としてもよい。例えば、７月２日の午前０時に算出を行う場合、７月１日の位置情報（測位点）を計算に用いる。推定部１４は、前日の位置情報を用いて算出した重みと、既に図７にユーザ特徴語管理テーブルに格納されている重み（前々日までの位置情報を用いて算出した重み）とから、ユーザ特徴語管理テーブルに格納されている重みを算出して更新してもよい。例えば、単純にそれぞれ重みの値の平均を取ったり、それぞれ重みの値を重み付けした平均を取ったりして、更新する重みにしてもよい。

コンテンツ送信部１５は、推定されたユーザの特徴に基づいてユーザ端末２０に送信するコンテンツを決定して送信する手段である。ユーザ端末２０に送信され得るコンテンツは、予めサーバ１０の管理者等によってサーバ１０に入力されて記憶部１１に記憶されている。また、記憶部１１は、コンテンツと特徴語との対応を示す情報をコンテンツ管理テーブルで予め記憶している。この情報も予めサーバ１０の管理者等によってサーバ１０に入力されている。図８にコンテンツ管理テーブルを示す。図８に示すようにコンテンツ管理テーブルは、コンテンツＩＤ、コンテンツ名称及び特徴語が対応付けられた情報を格納する。コンテンツ管理テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、１つのコンテンツに対応する。

コンテンツＩＤは、１つのコンテンツを一意に特定するための情報である。コンテンツ名称は、コンテンツの名称である。特徴語は、コンテンツに対応付けられた特徴語である。この特徴語は、対応付けられたコンテンツに関連しているものである。例えば、施設Ｄはテーマパークであり、施設Ｄ（広告）（コンテンツＩＤが“ＣｏｎｔＩＤ＿００００１”のコンテンツ）は、テーマパーク、遊園地、トラベルといった特徴語が対応付けられる。なお、上記の通り、特徴語は、複数であってもよい。

コンテンツ送信部１５は、図７に示すユーザ特徴語管理テーブルから、コンテンツの送信対象のユーザのユーザＩＤの情報を取得する。コンテンツ送信部１５は、取得した情報によって示される特徴語を、重みの大きさで降順にソートする。コンテンツ送信部１５は、ソートされた特徴語を、上から順に図８に示すコンテンツ管理テーブルの特徴語と照合する。コンテンツ送信部１５は、特徴語が合致した順に、当該特徴語が対応付けられたコンテンツの優先度を高く設定する。図９に、本実施形態の例において、設定したコンテンツの優先度を示す。図９に示すようにコンテンツＩＤが“ＣｏｎｔＩＤ＿００００１”、“ＣｏｎｔＩＤ＿００００２”、“ＣｏｎｔＩＤ＿００００３”の順に優先度が高くなる。

コンテンツ送信部１５は、設定した優先度に基づき、送信するコンテンツを決定する。例えば、１つのみコンテンツを送信する場合には、最も高い優先度のコンテンツ（上記の例では、コンテンツＩＤが“ＣｏｎｔＩＤ＿００００１”のコンテンツ）を送信するコンテンツと決定する。複数のコンテンツを送信する場合には、優先度の高い複数のコンテンツを送信するコンテンツとする。

なお、図８に示すコンテンツ管理テーブルにおいて、コンテンツ毎（コンテンツＩＤ毎）に優先度が設定されていてもよい。この場合、コンテンツ毎の優先度と、各ユーザの特徴語毎の重みとを用いて、各コンテンツに対して新たなパラメータを計算し、その降順に送信するコンテンツとしての優先度を高くしてもよい。新たなパラメータとしては、例えば、コンテンツの優先度と、特徴語の重みとを乗算した値とすることができる。

コンテンツ送信部１５は、送信するコンテンツとして決定したコンテンツを記憶部１１から取得し、ユーザ端末２０に送信する。なお、コンテンツ送信部１５は、予めユーザＩＤに対応するユーザ端末２０の宛先を記憶している。コンテンツ送信部１５による送信するコンテンツの決定及びコンテンツの送信は、例えば、予め設定したタイミングで、あるいはサーバ１０の管理者等によるサーバ１０に対する操作をトリガとして行われる。

あるいは、コンテンツ送信部１５による送信するコンテンツの決定及びコンテンツの送信は、ユーザが滞留したタイミングで行われてもよい。この場合、ユーザ端末２０からの位置情報の送信、並びに滞留点算出部１３及び推定部１４による上記の処理はリアルタイムで（ユーザ端末２０から位置情報を受信する度に）行われる。また、この場合、現時点の滞留点のみに基づく特徴語の重みが用いられて、送信するコンテンツが決定されてもよい。以上が、本実施形態に係るサーバ１０の機能である。

図１０に本実施形態に係るサーバ１０のハードウェア構成を示す。図１０に示すようにサーバ１０は、ＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（Random Access Memory）１０２及びＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、通信を行うための通信モジュール１０４、並びにハードディスク等の補助記憶装置１０５等のハードウェアを備えるコンピュータを含むものとして構成される。これらの構成要素がプログラム等により動作することにより、上述したサーバ１０の機能が発揮される。以上が、サーバ１０の構成である。

引き続いて、図１１のフローチャートを用いて、サーバ１０で実行される処理を説明する。ユーザ端末２０から位置情報が送信されると、サーバ１０では、位置情報取得部１２によって位置情報が受信されて取得される（Ｓ０１）。続いて、取得された位置情報に基づいて、滞留点算出部１３によって、ユーザの滞留点、及び当該滞留点におけるユーザの移動の性質が算出される（Ｓ０２）。続いて、算出されたユーザの滞留点、及び当該滞留点におけるユーザの移動の性質と、記憶部１１に位置に応じて記憶された特徴語とから、推定部１４によって当該ユーザについての特徴語毎の重みであるユーザ特徴語が算出される（Ｓ０３）。

算出された特徴語毎の重みに基づいて、コンテンツ送信部１５によって、ユーザ端末２０に対して送信されるコンテンツが決定される（Ｓ０４）。決定されたコンテンツは、コンテンツ送信部１５からユーザ端末２０に送信される（Ｓ０５）。送信されたコンテンツは、ユーザ端末２０によって受信されて出力（例えば、表示）される。以上が、サーバ１０で実行される処理である。

上述したように本実施形態では、ユーザの位置に応じてユーザの特徴が推定される際に滞留点におけるユーザの移動の性質が考慮される。ユーザの特徴は、ユーザの滞留点だけでなく、ユーザの移動の性質に応じたものとなる。例えば、同じ野球場にユーザが訪れた場合であっても、ユーザがプロ野球を観戦する場合と、イベントに参加する場合とでは、移動の性質が異なる。本実施形態のように、移動の性質を考慮することで、これらを区別してユーザの特徴を推定することができる。あるいは、例えば、施設が密集しており、測位誤差等によりユーザが訪れた場所を正確に特定できない場合であっても、移動の性質が考慮されることで、適切にユーザの特徴を推定することができる。即ち、本実施形態によれば、ユーザに対して高精度な特徴語を付与することができ、ユーザの特徴をより正確に推定することができる。また、これにより、ユーザの特徴（嗜好、興味）により合致したコンテンツを、より適切なユーザへのコンテンツ配信が可能となる。

また、本実施形態のように、ユーザの移動の性質として、最大移動時間ｔ＿ｍｏｖｅ、最大静止時間ｔ＿ｓｔａｔｉｃ及び測位点平均誤差ｖの少なくとも何れかを用いることとしてもよい。この構成によれば、滞留点におけるユーザの移動の性質を確実かつ適切に算出することができ、これにより確実かつ適切に本発明を実施することができる。但し、ユーザの特徴に応じた、ユーザの移動の性質であれば、上記以外のものを用いることとしてもよい。

また、本実施形態のように、ユーザの特徴の推定として、図６の特徴語管理テーブルのパラメータを用いて、特徴語の重みを算出することとしてもよい。この構成によれば、ユーザの特徴の推定を確実かつ適切に算出することができ、これにより確実かつ適切に本発明を実施することができる。但し、滞留点におけるユーザの移動の性質からユーザの特徴を推定する方法であれば、必ずしも上記の方法をとる必要はない。例えば、特徴語の重みを付与するルールを予め記憶しておき、当該ルールに基づいて重みを付与してもよい。具体的には、最大静止時間が１時間に満たない場合は「映画」という特徴語は不適切であるとして重みを小さくしたり除外したりしてもよい。

なお、本実施形態では、サーバ１０は、ユーザ端末２０に提供するコンテンツを決定してコンテンツの提供まで行うこととしたが、本発明に係る特徴推定装置としては、ユーザの特徴の推定まで行うこととすればよい。即ち、推定したユーザの特徴に基づき、別の装置がコンテンツの提供を行うこととしてもよい。また、コンテンツの提供以外に、推定したユーザの特徴が用いられてもよい。

また、特徴語が対応付けられる位置は、必ずしも施設が所在する位置でなくてもよく、ユーザの特徴に係る位置、例えば、ＰＯＩ（Point of Interest）の位置であってもよい。

１０…サーバ、１１…記憶部、１２…位置情報取得部、１３…滞留点算出部、１４…推定部、１５…コンテンツ送信部、１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＡＭ、１０３…ＲＯＭ、１０４…通信モジュール、１０５…補助記憶装置、２０…ユーザ端末、Ｎ…ネットワーク。

Claims (2)

1. ユーザの特徴を推定する特徴推定装置であって、
   ユーザの特徴を示す情報となり得る特徴情報を位置に応じて記憶しておく記憶手段と、
   ユーザの位置を示す位置情報を複数取得する位置情報取得手段と、
   前記位置情報取得手段によって取得された位置情報それぞれによって示される位置に基づいて、ユーザが滞留した領域を示す滞留点、及び当該滞留点におけるユーザの移動の性質を算出する滞留点算出手段と、
   前記滞留点算出手段によって算出された前記滞留点及び前記移動の性質と、前記記憶手段によって記憶された特徴情報とから、ユーザの特徴を推定する推定手段と、
   を備え、
   前記記憶手段は、ジャンル毎の特徴情報を記憶しておき、当該ジャンル毎に前記移動の性質に応じたパラメータを記憶しておき、
   前記推定手段は、前記記憶手段によってジャンル毎に記憶された、前記移動の性質に応じた前記パラメータに基づき、前記ジャンル毎にユーザの特徴を示す度合いを算出する、特徴推定装置。
2. 前記滞留点算出手段は、前記移動の性質として、前記滞留した領域においてユーザが連続して移動している時間の最大値、当該滞留した領域においてユーザが連続して静止している時間の最大値、及び当該滞留した領域におけるユーザの位置のばらつきの少なくとも何れかを算出する請求項１に記載の特徴推定装置。

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