JP6579926B2

JP6579926B2 - 行動目的推定システム

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Publication number: JP6579926B2
Application number: JP2015226944A
Authority: JP
Inventors: いづみ妹尾; 佑介深澤; 悠菊地
Original assignee: NTT Docomo Inc
Current assignee: NTT Docomo Inc
Priority date: 2015-11-19
Filing date: 2015-11-19
Publication date: 2019-09-25
Anticipated expiration: 2035-11-19
Also published as: JP2017097499A

Description

本発明は、行動目的推定システムに関する。

スマートフォン等の通信端末には複数のアプリケーションがユーザによりインストールされている。通信端末にインストールされるアプリケーションには通信端末の位置情報を利用するものも含まれている。また、特許文献１では、通信端末が新たな位置検出を行った場合には過去のアプリ使用実績に基づいて特定のアプリの操作メニューを表示させる構成が示されている。

特開２０１２−２２０９６９号公報

ところで、特定の地域で行動する通信端末に対してその地域の周辺に係る情報を提供する場合、通信端末のユーザに関連性の高い情報を提供することが望まれる。通信端末のユーザがその地域で行動している目的が分かると、ユーザの目的に関係したより関連性の高い情報を選択して提供することができる。このように、通信端末のユーザが特定の地域で行動している目的を推定することが望まれていた。

本発明は上記を鑑みてなされたものであり、通信端末が滞在する地域における当該端末のユーザの行動目的を推定することが可能な行動目的推定システムの提供を目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る行動目的推定システムは、複数の通信端末と、当該複数の通信端末に含まれる通信端末である対象端末が特定の地域に滞在している場合に、当該対象端末のユーザの行動目的を推定する行動目的推定サーバと、を含む行動目的推定システムであって、前記通信端末は、自端末において、アプリケーション利用した時点に滞在している地域毎且つアプリケーション毎の利用回数を取得して、前記行動目的推定サーバに対してアプリ利用回数履歴情報として送信するアプリ利用回数履歴送信手段と、自端末におけるアプリケーションを特定する情報と当該アプリケーションの利用日時を特定する情報とを含むアプリケーション利用履歴、及び、自端末が滞在する地域を特定する情報を含む自端末のユーザの行動目的の推定指示を送信する行動目的推定指示送信手段と、を備え、前記行動目的推定サーバは、複数の前記通信端末から送信される前記アプリ利用回数履歴情報を取得するアプリ利用回数履歴取得手段と、複数の前記通信端末において使用されるアプリケーションの属性に係る情報を取得するアプリ属性取得手段と、前記対象端末から送信される前記ユーザの行動目的の推定指示を受信する行動目的推定指示受信手段と、前記アプリ利用回数履歴情報と、前記アプリケーションの属性に係る情報と、前記対象端末の前記アプリケーション利用履歴と、前記端末が滞在する地域を特定する情報と、に基づいて、前記対象端末のユーザの行動目的を推定する行動目的推定手段と、を備えることを特徴とする。

ここで、上記作用を効果的に奏する構成として、具体的には、前記行動目的推定サーバの前記行動目的推定手段は、前記アプリケーションの属性に係る情報から、アプリ属性行列を作成し、前記アプリ利用回数履歴情報と、前記対象端末が滞在する地域を特定する情報と、から地域の特徴ベクトルを作成し、前記アプリケーション利用履歴から、アプリ利用履歴行列を算出し、前記アプリ利用履歴行列と、前記アプリ属性行列と、前記地域の特徴ベクトルと算出される属性スコアにおいて最も数値が大きい属性が、ユーザの行動目的であると判断する態様が挙げられる。

また、前記行動目的推定サーバの前記行動目的推定手段は、前記対象端末が滞在する地域の属性に係る情報をさらに取得し、前記対象端末が滞在する地域の属性に係る情報にも基づいて前記対象端末のユーザの行動目的を推定する態様とすることができる。

上記の態様とした場合、対象端末が滞在する地域の属性に係る情報にも基づいて、対象端末のユーザの行動目的を推定することが可能となる。対象端末が滞在する地域の属性に係る情報は、ユーザが当該地域での行動目的に関連する可能性がある。したがって、この情報を考慮して行動目的を推定することで、推定精度が向上する。

また、前記行動目的推定サーバの前記行動目的推定手段は、前記対象端末が滞在する地域においてイベントが発生している場合には、前記アプリ利用回数履歴情報に含まれる情報を当該イベントに対応した情報に更新して使用する態様とすることができる。

上記の態様とした場合、イベントに対応させて利用回数履歴情報を更新することで、イベント時の通常時とは異なる人の動きに対応した利用回数履歴情報が作成される。したがって、この情報を利用することで行動目的の推定精度が向上する。

また、前記対象端末の前記行動目的推定指示送信手段は、自端末のユーザの行動目的の推定指示に、自端末における検索履歴情報を含めて送信し、前記行動目的推定サーバの前記行動目的推定手段は、前記対象端末における検索履歴情報にも基づいて前記対象端末のユーザの行動目的を推定する態様とすることができる。

上記の態様とした場合、対象端末における検索履歴情報にも基づいて、対象端末のユーザの行動目的を推定することが可能となる。対象端末における検索履歴情報は、ユーザの興味や関心に関係の高い情報であるため、この情報を利用することで行動目的の推定精度が向上する。

本発明によれば、通信端末が滞在する地域における当該端末のユーザの行動目的を推定することが可能な行動目的推定システムが提供される。

本発明の一実施形態に係る行動目的推定システムの構成を示す図である。行動目的推定システムの各装置に係るハードウェア構成を示す図である。行動目的推定システムによる処理を説明するシーケンス図である。アプリ利用回数テーブルの例である。アプリ特徴量テーブルの例である。アプリケーションの属性を示したテーブル及び属性の対応例である。アプリ利用日テーブル及び重み付けテーブルの例である。地域毎の属性を示すテーブルの例である。差し替え用のアプリ利用回数テーブルの例である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。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は、本発明の一実施形態に係る行動目的推定システムの構成を示す図である。図１に示す行動目的推定システム１は、行動目的推定サーバ１０と通信端末２０とを含むシステムであり、通信端末２０が特定の地域に位置する場合に、当該地域における通信端末２０のユーザの行動目的を推定するシステムである。通信端末２０が居住地とは異なる地域に移動した場合には、通信端末２０のユーザは何らかの行動目的（例えば、「釣り」、「観光」等）を持ち、その地域に移動したと考えられる。通信端末２０はユーザによって携帯される時間が長い端末装置であるから、通信端末２０にはユーザの行動目的に係る情報が含まれている可能性がある。そこで、本実施形態における行動目的推定システム１は、通信端末２０において収集されるアプリケーションの利用履歴に係る情報、及び、行動目的推定サーバ１０で収集する通信端末２０及びその他の通信端末におけるアプリケーションの利用履歴等の情報に基づいて、通信端末２０のユーザの行動目的を行動目的推定サーバ１０で推定するシステムである。

なお、本実施形態における「地域」とは、例えば市町村よりも細かく区切った地域のことを意図しているが、どの単位で地域を区切るかは特に限定されない。例えば、緯度・経度を利用してメッシュ状に区切った区画毎を「地域」としてもよいし、「〇〇駅から５００ｍ以内」、「〇〇駅周辺から南側一帯」等のように駅等のランドマークを基準に地域を区切ってもよい。また、特定の施設（例えば、公園）を１つの地域として区切ることもできる。

通信端末２０は、例えばスマートフォン、タブレット等の端末装置として実現される。通信端末２０には、それぞれ複数のアプリケーション（以下、「アプリ」と省略して記載する場合がある）がダウンロードされて保持されている。そして、ユーザが通信端末２０を操作してアプリケーションを起動させることで、アプリケーションにより提供される種々の機能をユーザが使用することができる。

行動目的推定サーバ１０は、無線通信によって複数の通信端末２０との間で通信を行い、複数の通信端末２０におけるアプリケーションの使用履歴等を取得することで、アプリケーション毎にその特徴を示す情報を保持する。複数の通信端末２０とは、例えば、行動目的推定サーバ１０との間で通信を行うことが可能な通信端末である。すなわち、通信端末が通信をする際に利用する通信網等は特に限定されない。また、行動目的推定サーバ１０は、複数の通信端末２０に含まれる特定の通信端末２０Ａからの行動目的の推定指示を受信すると、当該指示を送信した通信端末２０から送信されるアプリケーションの利用履歴等に基づいて通信端末２０のユーザの行動目的を推定する機能を有する。行動目的の推定指示を送信する特定の通信端末２０Ａを対象端末という。

図２は、本実施形態の行動目的推定システム１に含まれる各装置のハードウェア構成を示す図である。すなわち、図１に示される行動目的推定サーバ１０及び通信端末２０は、物理的には、それぞれ図２に示すように、ＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３、データ送受信デバイスである通信モジュール１０４、ハードディスク、フラッシュメモリ等に例示される補助記憶装置１０５、入力デバイスであるタッチパネル及びキーボード等に例示される入力装置１０６、ディスプレイ等の出力装置１０７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。上記の各装置では、図２に示すＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで通信モジュール１０４、入力装置１０６、出力装置１０７を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで、各装置における一連の機能が実現される。以下、図１に戻り、各装置の機能について詳細を説明する。

行動目的推定サーバ１０は、アプリ利用履歴受信部１１と、アプリ利用履歴算出処理部１２と、アプリ特徴量ＤＢ（データベース）１３と、アプリ属性ＤＢ（データベース）１４と、行動目的推定指示受信部１５と、ユーザ情報処理部１６と、アプリ属性取得部１７と、行動目的推定部１８と、を有する。アプリ利用履歴受信部１１は、行動目的推定サーバ１０のアプリ利用回数履歴取得手段として機能する。また、アプリ属性ＤＢ（データベース）１４は、行動目的推定サーバ１０のアプリ属性取得手段として機能する。また、行動目的推定指示受信部１５は、行動目的推定サーバ１０の行動目的推定指示受信手段として機能する。さらに、アプリ利用履歴算出処理部１２と、アプリ特徴量ＤＢ（データベース）１３と、アプリ属性ＤＢ（データベース）１４と、ユーザ情報処理部１６と、アプリ属性取得部１７と、行動目的推定部１８と、が行動目的推定サーバ１０の行動目的推定手段として機能する。

また、通信端末２０（通信端末２０Ａを含む）は、アプリ利用履歴ＤＢ（データベース）２１と、アプリ利用履歴取得部２２と、位置情報取得部２３と、アプリ利用履歴送信部２４と、行動目的推定指示送信部２５と、を有する。このうち、アプリ利用履歴ＤＢ２１及びアプリ利用履歴取得部２２及びアプリ利用履歴送信部２４は、通信端末２０のアプリ利用回数履歴送信手段として機能する。また、アプリ利用履歴ＤＢ２１と、アプリ利用履歴取得部２２と、位置情報取得部２３と、アプリ利用履歴送信部２４と、行動目的推定指示送信部２５の全てが、通信端末２０の行動目的推定指示送信手段として機能する。

まず、行動目的推定サーバ１０について説明する。アプリ利用履歴受信部１１は、複数の通信端末２０から送信されるアプリ利用履歴を受信する機能を有する。複数の通信端末２０から送信されるアプリ利用回数履歴情報には、各通信端末２０において使用されたアプリケーションを特定する情報と、当該アプリケーションを使用した地域を特定する情報と、地域毎の当該アプリケーションを使用した回数を特定する情報と、が含まれる。アプリケーションを特定する情報としては、アプリケーション毎に割り振られたＩＤ番号等を用いることができる。また、アプリケーションを使用した地域を特定する情報としては、通信事業者によって提供されて通信端末２０が在圏するセルの情報等の所謂簡易測位によって得られる情報、又は、通信端末２０によるＧＰＳ測位の結果通信端末２０が取得する情報等を用いることができる。また、地域毎の当該アプリケーションを使用した回数を特定する情報とは、通信端末２０が特定の地域において特定のアプリケーションを使用した回数をカウントした情報であり、地域毎及びアプリケーション毎に算出される情報である。

アプリ利用履歴受信部１１は、複数の通信端末２０のそれぞれから送信されるアプリ利用回数履歴情報を定期的（例えば、数日〜数週間おき）に取得する。なお、アプリ利用履歴受信部１１は、複数の通信端末２０のそれぞれにおいて、アプリが使用される毎にその利用履歴を取得する構成であってもよい。

アプリ利用履歴算出処理部１２は、アプリ利用履歴受信部１１において受信された利用回数履歴情報に基づいて、アプリケーション毎の特徴に係る情報を取得する。アプリ利用履歴算出処理部１２により算出されるアプリケーション毎の特徴に係る情報は、「アプリ特徴量」に相当するアプリ特徴量テーブルＡ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}及び「アプリ属性」に相当するアプリ属性行列Ａ_ａｔｔの２種類である。これらの情報の算出に係る詳細は後述する。

アプリ特徴量ＤＢ１３は、アプリ利用履歴算出処理部１２により算出される「アプリ特徴量」に係る情報を格納する。また、アプリ属性ＤＢ１４は、アプリ利用履歴算出処理部１２により算出される「アプリ特徴量」に係る情報を格納する。

行動目的推定指示受信部１５は、行動目的推定サーバ１０による行動目的推定の対象となる通信端末２０Ａ（対象端末）からの行動目的の推定を指示する信号を受信する機能を有する。行動目的の推定を指示する信号とは、例えば通信端末２０ＡにおいてＧＰＳ測位を行った結果得られた通信端末２０Ａの位置情報が挙げられる。そのほか、通信端末２０Ａが所定の時間（例えば３０分）同じ地点（又は地域）に滞在している場合に、通信端末２０が滞在している地点（地域）の情報を通信端末２０Ａから行動目的推定サーバ１０に対して送信した場合にも、行動目的推定サーバ１０の行動目的推定指示受信部１５で行動目的の推定を指示する信号として受信する構成としてもよい。いずれにしろ、通信端末２０Ａからの行動目的の推定を指示する信号には、通信端末２０Ａが滞在する地域を特定する情報が含まれる。また、行動目的の推定を指示する信号には、通信端末２０Ａにおけるアプリケーション利用履歴も併せて送信される。ここで通信端末２０から行動目的推定サーバ１０に対して送信されるアプリケーション利用履歴は、通信端末２０Ａのユーザの行動を推定するために用いられる。

ユーザ情報処理部１６は、通信端末２０Ａから送信されるアプリケーション利用履歴に基づいて、ユーザのアプリケーション利用に係るアプリ利用履歴行列（利用日マトリクス）Ａ_ｈｉｓを作成する。アプリ利用履歴行列（利用日マトリクス）の作成については後述する。

アプリ属性取得部１７は、アプリ特徴量ＤＢ１３に格納される情報に基づいて、通信端末２０Ａのユーザが滞在する位置におけるアプリの特徴量を示すアプリ特徴ベクトルｐ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}を取得する。

行動目的推定部１８では、ユーザ情報処理部１６で作成されたアプリ利用履歴行列Ａ_ｈｉｓ、アプリ属性ＤＢ１４で保持されるアプリ属性行列Ａ_ａｔｔ、及びアプリ属性取得部１７で作成されたアプリ特徴ベクトルｐ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}を用いて、通信端末２０Ａのユーザの属性（行動目的）を示す属性スコアを算出する。また、算出されたスコアから通信端末２０Ａの行動目的を推定する機能を有する。

次に通信端末２０について説明する。通信端末２０のアプリ利用履歴ＤＢ２１は、ユーザの操作等により通信端末２０におけるアプリケーションの利用履歴を保持する機能を有する。通信端末２０では、通信端末２０において使用されたアプリケーションを特定する情報と、当該アプリケーションを使用した地域を特定する情報と、地域毎の当該アプリケーションの利用日時を特定する情報と、を対応付けて保持する。

なお、アプリ利用履歴ＤＢ２１で保持する情報を行動目的推定サーバ１０に対して提供する際、地域毎及びアプリケーション毎に、利用した回数をそれぞれ集計して送信する構成としてもよい。通信端末２０側で集計して行動目的推定サーバ１０に対して提供する構成とした場合、通信端末２０から行動目的推定サーバ１０に対して定期的に送信される情報の量を低減させることができる。

アプリ利用履歴取得部２２は、通信端末２０においてアプリケーションが使用された際に、その履歴をアプリ利用履歴ＤＢ２１に保持する機能を有する。また、位置情報取得部２３は、通信端末２０の測位を行う機能を有する。この場合の測位とは、ＧＰＳ測位に限定されず、基地局測位等の簡易測位も含まれる。

アプリ利用履歴送信部２４は、アプリ利用履歴ＤＢ２１に保持された情報を行動目的推定サーバ１０に対して送信する機能を有する。行動目的推定サーバ１０に対して送信するタイミングは、行動目的推定サーバ１０のアプリ利用履歴受信部１１に保持する情報を提供するタイミング（例えば、数日〜数週間おき）と、通信端末２０から行動目的推定サーバ１０に対して行動目的の推定の指示を行うタイミングと、が挙げられる。

行動目的推定指示送信部２５は、通信端末２０から行動目的推定サーバ１０に対して行動目的の推定の指示を行う機能を有する。通信端末２０が行動目的推定サーバ１０に対して行動目的の推定の指示を行う契機は、通信端末２０のユーザによるＧＰＳ測位を実施した時点、とすることができる。また、通信端末２０において自動的に測位を行った結果、所定の時間（例えば３０分）同じ地点（地域）に滞在していることを通信端末２０が検知した場合にも、通信端末２０が行動目的推定サーバ１０に対して行動目的の推定の指示を行う態様としてもよい。通信端末２０の行動目的推定指示送信部２５から行動目的推定サーバ１０に対して行動目的の推定の指示が行われると共に、通信端末２０のアプリ利用履歴送信部２４から行動目的推定サーバ１０に対して通信端末２０におけるアプリの利用離席に係る情報が提供されることで、行動目的推定サーバ１０において通信端末２０のユーザの行動の予測に係る処理が開始される。

次に、図３のシーケンス図及び図４〜図７の情報の例を参照しながら、行動目的推定システム１におけるユーザの行動目的の推定方法の詳細について説明する。

まず、事前準備として、ユーザが操作をすることで通信端末２０における特定のアプリケーションが使用（Ｓ０１）に基づいて、アプリ利用履歴取得部２２は、その履歴をアプリ利用履歴ＤＢ２１に保持する。このときには、使用したアプリケーションを特定する情報と、当該アプリケーションを使用した地域を特定する情報と、地域毎の当該アプリケーションを使用した日時を特定する情報と、を対応付けてアプリ利用履歴ＤＢ２１に保持する。

また、アプリ利用履歴ＤＢ２１で保持される情報（アプリ利用履歴）のうち、アプリ利用回数に係る情報（アプリ利用回数履歴情報）は、定期的又はアプリ利用履歴ＤＢ２１で保持される都度、通信端末２０のアプリ利用履歴送信部２４から行動目的推定サーバ１０へ送信される（Ｓ０２）。このとき、行動目的推定サーバ１０へ送信されるアプリ利用履歴に係る情報には、少なくとも、使用したアプリケーションを特定する情報と、当該アプリケーションを使用した地域を特定する情報が含まれる。なお、通信端末２０におけるアプリケーションの利用毎にアプリ利用履歴が送信される場合には、別途アプリ利用履歴を保持するＤＢを設けて、アプリ利用履歴を保持することが好ましい。アプリ利用履歴は、行動目的推定サーバ１０のアプリ利用履歴受信部１１により受信される（Ｓ０２）

次に、行動目的推定サーバ１０のアプリ利用履歴受信部１１において受信された複数の通信端末２０からのアプリ利用履歴を用いて、アプリ利用履歴算出処理部１２では、アプリ特徴量テーブルＡ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}を算出する（Ｓ０３）と共に、アプリ利用履歴に含まれるアプリケーションに係るアプリ属性行列Ａ_ａｔｔを取得する（Ｓ０４）。行動目的推定サーバ１０のアプリ利用履歴受信部１１において受信される複数の通信端末２０におけるアプリ利用回数をまとめたアプリ利用回数テーブルを図４に示す。図４に示すように、複数の通信端末２０からのアプリ利用履歴に基づいて、特定のアプリケーション（Ａｐｐ１等）が特定の地域（Ｌｏｃ１等）で何回使用されたかを、アプリケーション毎及び地域毎に把握することができる。

アプリ特徴量テーブルＡ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}とは、図４に示す情報に基づいて、複数の通信端末２０において利用されているアプリケーションが、特定の地域において特異的に利用されているか否かを示す特徴量をまとめたテーブルである。具体的には、アプリケーション毎及び地域毎に、地域とアプリケーションとの関連を示す特徴量として、地域ｎ（１〜Ｎ）におけるアプリケーションｍについて、それぞれ特徴量ｔｆ_ｎ，ｍと特徴量ｉｄｆ_ｍとの積である特徴量ｔｆ_ｎ，ｍ×ｉｄｆ_ｍが算出される。このうち、特徴量ｔｆ_ｎ，ｍとは、地域ｎにおいてアプリケーションｍが利用された割合を示す特徴量であり、以下の数式（１）で算出することができる。

上記の特徴量ｔｆ_ｎ，ｍとは、アプリケーションの人気度を地域毎に評価したものであると同時にアプリケーションがどのような状況で使用されているかを示唆する指標ともいえる。すなわち、特定の趣味（例えば、釣り）に関するアプリケーションの場合、その趣味に係るアプリケーションとしての有名度が高く利用者が多いと、特徴量ｔｆ_ｎ，ｍは大きくなると考えられる。ただし、特定の趣味に関するアプリケーションは、特定の趣味を実際に行う地域とは異なる地域（例えば、移動中等）においても情報収集を目的として利用される場合があるが、特定の趣味を実際に行う地域（例えば、海岸等）のほうが、その利用回数が増加する可能性が高いと考えられる。したがって、特定の趣味を実行する地域であるほど、そのアプリケーションに係る特徴量ｔｆ_ｎ，ｍが大きくなることが考えられる。

また、特徴量ｉｄｆ_ｍとは、アプリケーションｍが利用されている地域の偏りを示す特徴量であり、以下の数式（２）で算出することができる。

上記の特徴量ｉｄｆ_ｍは、アプリケーションが利用された地域の偏り度を示すため、趣味に関係するアプリケーションのように利用する地域に偏りが生じるアプリケーションについてはその値が大きくなり、逆にニュース関連のアプリケーションのように利用地域との関係性が薄いアプリケーションについてはその値が小さくなる。なお、アプリｍが利用された地域数とは、アプリケーションが利用された履歴が１以上である地域の数である。すなわち、図４においてセルの値が０ではない地域の数となる。

図４に示す各セルの数値から上記の特徴量ｔｆ_ｎ，ｍと特徴量ｉｄｆ_ｍとをそれぞれ算出し、その積を求めたものを、アプリケーション毎及び地域毎にまとめたものが図５に示す表であり、これをアプリ特徴量テーブルＡ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}という。

次にアプリ属性行列Ａ_ａｔｔとは、図４に示す情報に含まれる（可能性のある）アプリケーションについて、それぞれその属性をまとめたものである。アプリ属性行列Ａ_ａｔｔの元となるアプリケーションの属性を示したテーブルを図６（Ａ）で示される。アプリケーションの属性とは、そのアプリケーションがどのような行動目的に係るものであるか、どのような用途に利用されるものであるか、等を示すものである。図６（Ａ）に示すテーブルでは、アプリケーション毎に、その属性（Ａｔｔ１〜）に偏っているほど数字が大きくなりその和が１となるように数字が割り振られている。また、図６（Ｂ）として、図６（Ａ）に示す属性Ａｔｔ１〜が具体的に指し示す事項を対応付けた表を示している。図６（Ｂ）に示す対応表は予め準備される。図６（Ａ）に示す属性の分布を示すテーブルを作成するために、行動目的推定サーバ１０では、予めアプリケーションの提供元等からアプリケーションのカテゴリを特定する情報及びアプリケーションを紹介する文章等から、属性に係るテキストを抽出する。そして、アプリケーションと関連性が高い属性に対応する値が大きくなるように数値を設定する。これにより、アプリケーション毎の属性の分布を示すテーブルを作成することができる。なお、アプリ属性行列Ａ_ａｔｔは、図６（Ａ）に示すアプリケーション毎の属性の分布を示すテーブルの各セルの値を行列に変換したものである。すなわち、図６（Ａ）に示すアプリケーション毎の属性の分布を示すテーブルが得られている場合、アプリ属性行列Ａ_ａｔｔは以下の数式（３）のように示される。

なお、アプリ特徴量テーブルＡ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}の算出（Ｓ０３）は、通信端末２０からのアプリ利用履歴を受信（Ｓ０２）した後に行う必要があるが、アプリケーションに係るアプリ属性行列Ａ_ａｔｔの取得（Ｓ０４）は、アプリ利用履歴の受信（Ｓ０２）とは異なるタイミングで予め行っていてもよい。すなわち、アプリ利用履歴に含まれるアプリケーションに係る情報が予め分かっている場合には、アプリケーションに係るアプリ属性行列Ａ_ａｔｔの取得（Ｓ０４）を事前に行うことができる。

なお、上記の処理（Ｓ０１〜Ｓ０４）は、通信端末２０からのユーザの行動目的推定の指示を受信するか否かに関わらず定期的に行われることが好ましい。行動目的推定サーバ１０において定期的にアプリ特徴量テーブルＡ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}の算出及びアプリケーションに係るアプリ属性行列Ａ_ａｔｔの取得を行っておくことで、通信端末２０からのユーザの行動目的推定の指示に対してより精度の高い推定を行うことが可能となる。

次に、複数の通信端末２０に含まれる特定の通信端末２０Ａ（対象端末）からユーザの行動目的推定の指示が送信された場合について説明する。まず、通信端末２０ＡにおけるＧＰＳ測位等を契機として、通信端末２０の行動目的推定指示送信部２５から、通信端末２０Ａの位置情報を含むユーザの行動目的の推定に係る指示が送信される（Ｓ１１）。このとき、通信端末２０Ａにおけるアプリケーションの利用履歴に係る情報も通信端末２０Ａから行動目的推定サーバ１０に対して送信される。このとき通信端末２０Ａから送信される過去のアプリケーションの利用履歴（例えば、数日〜数週間分）には、使用したアプリケーションを特定する情報と、当該アプリケーションを使用した日時を特定する情報と、当該アプリケーションを使用した地域を特定する情報と、が含まれる。通信端末２０Ａからの行動目的推定の指示及びアプリ利用履歴は、行動目的推定サーバ１０の行動目的推定指示受信部１５により受信される（Ｓ１２）。なお、通信端末２０Ａの位置情報を含むユーザの行動目的の推定指示が送信された後に、行動目的推定サーバ１０から通信端末２０Ａに対して問い合わせを行うことで、通信端末２０Ａからアプリケーション利用履歴を取得する構成としてもよい。

次に、行動目的推定サーバ１０のユーザ情報処理部１６では、通信端末２０Ａから送信されたアプリ利用履歴を利用して、アプリ利用履歴行列Ａ_ｈｉｓを算出する（Ｓ１３）。このアプリ利用履歴行列Ａ_ｈｉｓとは、アプリ利用履歴に含まれる使用したアプリケーションを特定する情報と、当該アプリケーションを使用した日時を特定する情報と、に基づいて、ユーザが各アプリケーションについて、最近興味・関心を持っていたかどうかを示す特徴量である。

具体的には、図７（Ａ）に示すアプリ利用日テーブルを作成した後に、アプリ利用履歴行列Ａ_ｈｉｓを算出する。図７（Ａ）に示すアプリ利用日テーブルは、行動目的推定の指示を受信した日から遡って、１日毎にアプリケーションを何回利用したかをカウントした上で、日付毎の重み付けを反映させたものである。行動目的推定の指示を受信した日に近い時期にアプリケーションを利用している場合には、当日のユーザの行動との関連が高いと考えられ、行動目的推定の指示を受信した日から遠い時期にアプリケーションを利用している場合には、そのユーザの行動は当日のユーザの行動との関連が低いと考えられる。したがって、アプリケーションを利用した日が行動目的推定の指示を受信した日とどれくらい離れているかに応じて数値を変化させた図７（Ｂ）に示す重み付けテーブルを準備し、重み付けテーブルの各セルの値と日毎のアプリケーションの利用回数との積を算出してテーブルに記載する。これにより、図７（Ａ）に示すアプリ利用日テーブルが得られる。

アプリ利用履歴行列Ａ_ｈｉｓは、図７（Ａ）に示すアプリ利用日テーブルにおける各行の値の総和を算出した行列である。すなわち、図７（Ａ）に示すアプリ利用日テーブルに基づくと、アプリ利用履歴行列Ａ_ｈｉｓは、以下の数式（４）の通り算出することができる。

次に、行動目的推定サーバ１０のアプリ属性取得部１７では、事前の処理により生成されてアプリ特徴量ＤＢ１３で保持されているアプリ特徴量テーブルＡ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}を利用して、通信端末２０Ａが滞在する地域に応じた特徴ベクトル（地域の特徴ベクトル）ｐ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}を取得する（Ｓ１４）。

具体的には、図５に示されるアプリ特徴量テーブルＡ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}から、通信端末２０Ａの滞在する地域に係る列の各セルの値を取り出して、これを地域の特徴ベクトルｐ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}とする。地域の特徴ベクトルｐ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}は、特定の地域におけるアプリケーションの利用のされ方の特徴を示すパラメータに相当する。通信端末２０Ａが地域Ｌｏｃ１にいる場合には、特徴ベクトルｐ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}は、以下の数式（５）の通り算出することができる。

その後、行動目的推定サーバ１０の行動目的推定部１８において、上記の各ステップで得られたアプリ利用履歴行列Ａ_ｈｉｓ、アプリ属性行列Ａ_ａｔｔ及び特徴ベクトルｐ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}に基づいて、属性スコアＦを算出し、値が最大値となる属性を行動目的と推定する（Ｓ１５）。具体的には、属性スコアは、以下の数式（６）で算出することができる。数式（６）を計算すると、属性ごとに特定の値が算出される。その算出例についても以下の数式（６）で示す。なお、数式（６）において、αは係数であり、行動目的の推定条件等に応じて適宜設定することができる。

上記数式（６）で示したように、属性スコアＦは、Ｎ行×１列の行列として算出される。ここでのＮは属性の数であり、図６（Ｂ）に示す表に対応する。そして、各行はそれぞれ上から属性Ａｔｔ１、属性Ａｔｔ２…に対応する。すなわち、属性スコアＦは、通信端末２０Ａ（対象端末）のユーザが特定の地域に滞在している場合のユーザの行動目的（属性）を、これまでの特徴量に基づいて属性毎に数値化したものである。属性スコアＦにおいて属性に対応する数値が高いほど、行動目的推定サーバ１０において、ユーザの行動目的に関連性が高いと推定した属性となる。例えば、数式（６）に示す属性スコアＦの算出結果では、属性Ａｔｔ１の値が他の属性（Ａｔｔ２〜）よりも高いとする。この場合、行動目的の推定を指示した通信端末２０Ａのユーザは、属性Ａｔｔ１で示される属性が滞在する地域での行動目的であると推定されたことを示している。このように、行動目的推定サーバ１０では、属性スコアＦにおける値の最大値に対応する属性、すなわち、ｍａｘＦ（Ａｔｔｉ）（ｉ＝１〜Ｎ）がユーザの行動目的であると判断する。

その後、行動目的推定サーバ１０において推定された結果は、行動目的推定サーバ１０から通信端末２０Ａに対して送信し（Ｓ１６）、通信端末２０Ａにおいてその結果が取得される（Ｓ１７）。なお、行動目的推定サーバ１０において推定された結果は、例えば別の広告提供サーバ等に送信し、通信端末２０Ａに対しては、行動目的情報提供の指示（Ｓ１１）に対して、処理が終了したことを通知する構成とすることもできる。

上記のように、本実施形態に係る行動目的推定システム１によれば、行動目的推定サーバ１０において、複数の通信端末２０において使用されるアプリケーションの属性に係る情報と、複数の通信端末２０に含まれて行動目的を推定する対象となる通信端末２０Ａから送信される通信端末２０Ａにおけるアプリケーションの利用履歴に係る情報と、複数の通信端末２０から送信される地域毎のアプリケーションの使用状況に基づいて算出される通信端末２０Ａが滞在する地域におけるアプリ利用回数履歴情報と、に基づいて、通信端末２０Ａのユーザの行動目的が推定される。通信端末２０Ａにおけるアプリケーションの利用状況は、ユーザの行動や関心に応じて変化する。また、複数の通信端末２０にインストールされるアプリケーションは、利用シーンやユーザの利用状況がそれぞれ異なり、特定の条件を満たす地域に限って利用されるアプリケーションもある一方で、地域に依らず平均的に利用されるアプリケーションもある。本実施形態に係る行動目的推定システム１では、アプリケーションの利用履歴からユーザに関連性の高い（関心を持っている）アプリケーションを特定すると共に、アプリ利用回数履歴情報から算出される通信端末２０Ａが滞在する地域におけるアプリケーション毎の利用回数に係る情報から、当該地域におけるアプリケーションの特徴的な利用の傾向を把握することで、通信端末２０が滞在する地域においてユーザが関心を持つ可能性のあるアプリケーションを推定し、さらにそのアプリケーションに係る属性に基づいて、ユーザの行動目的を推定する。

具体的には、本実施形態に係る行動目的推定サーバ１０では、行動目的の推定を行う通信端末２０Ａからのアプリケーションの利用履歴を利用して、ユーザが関心を持っているアプリケーションに係る情報を取得すると共に、複数の通信端末２０からのアプリケーションの利用回数履歴情報に基づいて算出された通信端末２０Ａが滞在する地域におけるアプリケーションの利用傾向を示す特徴量との積から、通信端末２０Ａが滞在する地域においてユーザが興味を持つ度合いをアプリケーション毎に特定することができる。さらに、アプリケーション毎にどの属性に関係している割合が高いかを示すアプリケーションの属性に係る情報に基づくアプリ属性行列をさらに乗じることで、ユーザの行動目的を推定する。このように、本実施形態に係る行動目的推定サーバ１では、通信端末２０のアプリケーションの利用履歴を利用して、ユーザの行動目的の推定を行うことが可能となる。

なお、行動目的推定サーバ１におけるユーザの行動目的の推定精度をさらに高めることが可能な変形例について説明する。

まず、第１の変形例として、ユーザの行動目的を推定する際に用いる属性スコアＦの算出の際に、地域と属性との関連性を考慮するプロセスを加えることが挙げられる。例えば、海岸沿いの地域では釣りとの関連性が高い、観光名所が含まれる地域では観光との関連性が高い、海沿いの観光名所が含まれる地域では観光及び釣りとの関連性が高い、等のように、地域の特性に応じて行動目的（属性）は変化することが考えられる。そこで、ユーザが滞在する地域の属性を考慮して、ユーザの行動目的を推定する属性スコアを算出する手法を用いると、推定精度が向上すると考えられる。

この場合、図８に示すように、地域毎の属性を示すテーブルを事前に準備しておく。図８に示すテーブルは、地域毎に各属性の数値が示されていて、数値が高い属性ほどその地域との関連性が高いことが示されている。このテーブルを予め準備しておくと、通信端末２０の存在する地域に応じた属性ベクトルｐ_ｌｏｃを算出することができる。例えばＬｏｃ１に係る属性ベクトルは、次の数式（７）とすることができる。

そして、この属性ベクトルｐ_ｌｏｃを用いて属性スコアＦの算出を行うことで、場所の属性についても考慮した上で、ユーザの行動目的の推定が可能となる。具体的には、属性スコアＦの算出式として以下の数式（８）を用いる。なお、βは係数であり、行動目的の推定条件等に応じて適宜設定することができる。

第１の変形例として説明したように、ユーザが滞在する地域の属性についても考慮してユーザの行動目的を推定する構成とした場合には、例えば、ユーザが海岸沿いに滞在する場合にはユーザは海に関連する行動を目的としている場合が高いというように、場所の特徴を考慮した行動目的の推定が可能となるため、行動目的の推定精度が向上する。

次に、第２の変形例として、ユーザが所定の地域を訪れた時期が通常時とは異なる条件になっている場合に、当該地域の状況を考慮してユーザの行動を推定する方法が挙げられる。例えば、ある地域で大規模なコンサートが開催されているとする。その場合、コンサートが開催される地域には、そのコンサートに関心があるユーザが多く滞在することが考えられる。したがって、その地域におけるアプリケーションの利用状況、特にユーザが好んで使用するアプリケーションの種類等も通常時に比べて偏りが生じることが考えられる。

そこで、第２の変形例では、何らかのイベントが発生した場合には、図４に示したアプリ利用回数テーブルをイベントに対応したテーブルに差し替える（更新する）ことを特徴とする。「イベント」とは、通常時とは異なる人の移動が生じる事象を指していて、具体的には、催事又は公演の開催時、災害・事故の発生時等が挙げられるがこれに限定されるものではない。具体的には、図９に示すイベント発生時アプリ利用回数テーブルのように、通常時とは異なる人の移動に伴って利用回数が増えると思われるアプリケーションの利用回数を変化させる。図９に示すテーブルの例では、地域Ｌｏｃ１で何らかのイベントが発生することにより、アプリケーションＡｐｐ１，Ａｐｐ２の利用回数が増加し、特に、アプリケーションＡｐｐ２がイベントに関連するアプリケーションであることから利用回数が著しく増加している状態を示している。このように、イベントが発生した場合にはそのイベントに関連する時間帯のユーザの行動目的の推定に用いるテーブルをイベントに対応させたものに差し替えた後にユーザの行動目的の推定を行うことで、行動目的の推定精度が向上する。なお、差し替え用の利用回数テーブルは事前に準備しておいてもよいが、発生したイベントの内容に応じて、利用回数が変化するアプリケーション及びその変化の割合は変化すると考えられるため、通常時とは異なるイベントの種類や規模等に応じて差し替え用の利用回数テーブルを適宜準備するほうが、推定精度が向上すると考えられる。

次に、第３の変形例として、ユーザの行動目的の推定に、通信端末２０Ａ（対象端末）において取得されアプリケーションの利用履歴とは異なる情報を組み合わせて使用する方法が挙げられる。このような方法としては、例えば、ユーザが通信端末２０Ａにおいて特定の単語を利用した情報検索を行った履歴を利用する方法が挙げられる。ユーザが特定の単語に係る情報検索を行うということは、ユーザがその単語に興味・関心を持っている。したがって、これらの情報をユーザの行動目的の推定に利用すると、推定精度が上昇すると考えられる。

具体的には、通信端末２０が情報検索においてアプリケーション利用履歴と同様に情報検索に用いた単語を属性毎に検索日時に対応付けて蓄積し、その結果を検索履歴情報として行動目的の推定指示と併せて行動目的推定サーバ１０へ送信する。一方、行動目的推定サーバ１０では、通信端末２０から送信される情報から、属性毎の特徴量が含まれるベクトル行列を算出し、属性ベクトルｐ_ｌｏｃと同様に属性スコアＦの算出式に一項追加する構成とすることで、情報検索を行った履歴に基づいた属性の偏りもユーザの行動目的の推定に利用することが可能となる。なお、ユーザの単語と属性との対応付け等については種々の方法があるため、特に限定されない。

以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で以下のような様々な変形が可能である。

例えば、上記実施形態では、行動目的推定システム１が行動目的推定サーバ１０と通信端末２０とによって構成されている場合について説明したが、行動目的推定サーバ１０の機能が複数台の装置に分散された構成であってもよい。

また、行動目的推定システム１では、ユーザの行動目的を推定する際に、複数の通信端末２０からの地域毎のアプリ利用回数履歴を示す情報（アプリ利用回数履歴情報）と、アプリケーションの属性を示す情報と、ユーザの通信端末２０Ａが滞在する地域を特定する情報（位置情報）と、ユーザの通信端末２０Ａにおけるアプリケーション利用履歴に係る情報と、を用いることを特徴とする。ただし、上記の情報からユーザの行動目的を推定する際の算出の仕方は上記の手法に限定されるものではない。例えば、上記実施形態ではユーザの行動目的を推定する際にはアプリ特徴量テーブルＡ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}が必須であるが、アプリ特徴量テーブルを構成する各セルの特徴量の算出方法は上記実施形態で説明した方法には限定されない。また、アプリ特徴量テーブルＡ_{ｌｏｃ，ａｐｐ}以外の各行列ベクトル等の算出方法についても、上記実施形態で説明した方法とは異なる方法を用いることができる。

１…行動目的推定システム、１０…行動目的推定サーバ、１１…アプリ利用履歴受信部、１２…アプリ利用履歴算出処理部、１３…アプリ特徴量ＤＢ、１４…アプリ属性ＤＢ（データベース）、１５…行動目的推定指示受信部、１６…ユーザ情報処理部、１７…アプリ属性取得部、１８…行動目的推定部、２０，２０Ａ…通信端末、２１…アプリ利用履歴ＤＢ、２２…アプリ利用履歴取得部、２３…位置情報取得部、２４…アプリ利用履歴送信部、２５…行動目的推定指示送信部。

Claims

複数の通信端末と、当該複数の通信端末に含まれる通信端末である対象端末が特定の地域に滞在している場合に、当該対象端末のユーザの行動目的を推定する行動目的推定サーバと、を含む行動目的推定システムであって、
前記通信端末は、
自端末において、アプリケーション利用した時点に滞在している地域毎且つアプリケーション毎の利用回数を取得して、前記行動目的推定サーバに対してアプリ利用回数履歴情報として送信するアプリ利用回数履歴送信手段と、
自端末におけるアプリケーションを特定する情報と当該アプリケーションの利用日時を特定する情報とを含むアプリケーション利用履歴、及び、自端末が滞在する地域を特定する情報を含む自端末のユーザの行動目的の推定指示を送信する行動目的推定指示送信手段と、
を備え、
前記行動目的推定サーバは、
複数の前記通信端末から送信される前記アプリ利用回数履歴情報を取得するアプリ利用回数履歴取得手段と、
複数の前記通信端末において使用されるアプリケーションの属性に係る情報を取得するアプリ属性取得手段と、
前記対象端末から送信される前記ユーザの行動目的の推定指示を受信する行動目的推定指示受信手段と、
前記アプリ利用回数履歴情報と、前記アプリケーションの属性に係る情報と、前記対象端末の前記アプリケーション利用履歴と、前記端末が滞在する地域を特定する情報と、に基づいて、前記対象端末のユーザの行動目的を推定する行動目的推定手段と、
を備える行動目的推定システム。
前記行動目的推定サーバの前記行動目的推定手段は、
前記アプリケーションの属性に係る情報から、アプリ属性行列を作成し、
前記アプリ利用回数履歴情報と、前記対象端末が滞在する地域を特定する情報と、から地域の特徴ベクトルを作成し、
前記アプリケーション利用履歴から、アプリ利用履歴行列を算出し、
前記アプリ利用履歴行列と、前記アプリ属性行列と、前記地域の特徴ベクトルと算出される属性スコアにおいて最も数値が大きい属性が、ユーザの行動目的であると判断する請求項１に記載の行動目的推定システム。
前記行動目的推定サーバの前記行動目的推定手段は、
前記対象端末が滞在する地域の属性に係る情報をさらに取得し、前記対象端末が滞在する地域の属性に係る情報にも基づいて前記対象端末のユーザの行動目的を推定する請求項１又は２に記載の行動目的推定システム。
前記行動目的推定サーバの前記行動目的推定手段は、
前記対象端末が滞在する地域においてイベントが発生している場合には、前記アプリ利用回数履歴情報に含まれる情報を当該イベントに対応した情報に更新して使用する請求項１〜３のいずれか一項に記載の行動目的推定システム。
前記対象端末の前記行動目的推定指示送信手段は、
自端末のユーザの行動目的の推定指示に、自端末における検索履歴情報を含めて送信し、
前記行動目的推定サーバの前記行動目的推定手段は、
前記対象端末における検索履歴情報にも基づいて前記対象端末のユーザの行動目的を推定する請求項１〜４のいずれか一項に記載の行動目的推定システム。