JP6594529B2 - 情報処理装置及び方法 - Google Patents
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Description
図1において、1は全体として本実施の形態による情報配信システムを示す。この情報配信システム1は、1又は複数のモバイル端末2と情報装置であるところの情報配信装置3とを備えて構成され、これらが無線基地局4及び交換局5などから構成される無線通信網と、ネットワーク6とを介して通信自在に接続される。
次に、情報配信装置3に搭載された本実施の形態による情報配信機能について説明する。この情報配信機能は、ユーザごとに、そのユーザのある期間(例えば1年)における日ごとの時系列位置データに基づいてユーザの規則的行動を予測し、予測結果に基づいてそのユーザに対する情報配信を計画立案する機能である。
次に、かかる本実施の形態による情報配信機能に関連して情報配信装置3により実行される各種処理の処理内容について説明する。なお、以下においては、各種処理の処理主体をプログラム又はモジュールとして説明するが、実際上は、そのプログラム又はモジュールに基づいてCPU15(図1)がその処理を実行することは言うまでもない。
図9は、本実施の形態による情報配信機能に関する一連の処理(以下、これを情報配信処理と呼ぶ)の流れを示す。この情報配信処理は、定期的(例えば1年周期)に実行される。
図10は、図9のステップSP1において時系列位置データ周波数解析部30において実行される時系列位置データ周波数解析処理の具体的な処理の流れを示す。
図11は、図9のステップSP2において周期的行動推定部31により実行される周期的行動推定処理の具体的な処理の流れを示す。なお、図11は一人のユーザに対する周期的行動推定処理の流れを示したものであり、同様の周期的行動推定処理がユーザごとに順番に又は並行して実行される。
図13は、図9のステップSP4において行動パターン分類部32により実行される行動パターン分類処理の具体的な処理の流れを示す。なお、図13は一人のユーザに対する行動パターン分類処理の流れを示したものであり、同様の行動パターン分類処理がユーザごとに順番に又は並行して実行される。
図16は、図9のステップSP3において将来位置・位置誤差推定部33(図2)により実行される将来位置・位置誤差推定処理の具体的な処理の流れを示す。なお、図16は一人のユーザに対する将来位置・位置誤差推定処理の流れを示したものであり、同様の将来位置・位置誤差推定処理がユーザごとに順番に又は並行して実行される。
図18は、図9のステップSP5において情報配信イベント決定・実行部21により実行される情報配信イベント決定・実行処理の具体的な処理の流れを示す。なお、図18は一人のユーザに対する情報配信イベント決定・実行処理の流れを示したものであり、同様の情報配信イベント決定・実行処理がユーザごとに順番に又は並行して実行される。
以上のように本実施の形態の情報配信システム1では、ユーザごとに、そのユーザの過去の位置情報(時系列位置データ)に基づいてそのユーザの規則的行動を推定し、推定結果に基づいてそのユーザに対する情報配信の計画立案を行う。従って、本情報配信システム1によれば、ユーザごとに、そのユーザの規則的な行動に合わせた情報配信の計画立案を行うことができるため、各ユーザに対してそのユーザに適した情報を効率良く配信することができる。かくするにつき、高い情報配信効果を期待可能な情報配信システムを実現できる。
なお上述の実施の形態においては、移動通信体がモバイル端末2等の携帯型通信端末装置である場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、カーナビゲーションシステム等の携帯型通信端末装置以外の移動通信体である場合にも本発明を適用することができる。
Claims (5)
- 移動通信体の時系列の位置情報でなる時系列位置データを収集し、収集した前記移動通信体の前記時系列位置データに基づいて当該移動通信体のユーザの行動パターンを把握し、当該ユーザの将来の位置を予測する規則的行動推定部と、
前記規則的行動推定部の予測結果に基づいて、前記ユーザに配信すべき情報を決定し、決定結果に従って前記情報を当該ユーザの前記移動通信体に配信する情報配信イベント決定・実行部と
を有し、
前記規則的行動推定部は、
前記移動通信体から収集した前記時系列位置データを周波数領域の周波数データに変換し、当該変換により得られた前記周波数データの特徴量を生成する時系列位置データ周波数解析部と、
前記時系列位置データ周波数解析部により生成された前記周波数データの特徴量に基づいて、前記ユーザが周期的に訪問する各地点を特徴地点として抽出する周期的行動推定部と、
前記時系列位置データ周波数解析部により生成された前記周波数データの特徴量に基づいて、前記ユーザの日ごとの前記時系列位置データを複数のクラスタに分類すると共に、分類した前記クラスタごとの移動パターンをそれぞれ生成し、生成した前記クラスタごとの移動パターンと、前記周期的行動推定部により推定された各特徴地点の属性とに基づいて、前記ユーザの行動パターンを推定して分類する行動パターン分類部と、
前記時系列位置データに基づいて、前記ユーザの将来位置を予測する将来位置予測部と
を備え、
前記行動パターン分類部は、
前記クラスタごとの移動パターンと、前記周期的行動推定部により推定された各特徴地点の属性とに基づいて、毎月の同じ日にちごとに勤務日及び非勤務日のいずれの日属性であるかをそれぞれ推定し、
前記情報配信イベント決定・実行部は、
前記行動パターン分類部により推定された本日の前記日属性と、前記将来位置予測部により予測された前記ユーザの将来位置とに基づいて、前記ユーザに配信すべき情報を決定する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記将来位置予測部は、
前記時系列位置データに基づいて前記ユーザの自己回帰モデルを生成し、生成した前記自己回帰モデルに基づいて、当該ユーザの前記将来位置を予測する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記将来位置予測部は、
前記ユーザの時系列位置データの分散に基づいて、将来位置予測値のばらつきを推定し、予測地点の誤差範囲を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記将来位置予測部は、
前記将来位置予測部により予測された前記ユーザの将来位置と、前記各特徴地点の属性と、前記予測地点の誤差範囲と、各特徴地点毎の許容誤差に基づいて、前記ユーザがいる特徴地点を判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 移動通信体に情報を配信する情報処理装置において実行される情報処理方法であって、
前記情報処理装置は、
移動通信体の時系列の位置情報でなる時系列位置データを収集し、収集した前記移動通信体の前記時系列位置データに基づいて当該移動通信体のユーザの行動パターンを把握し、当該ユーザの将来の位置を予測する規則的行動推定部と、
前記規則的行動推定部の推定結果に基づいて、前記ユーザに配信すべき情報を決定し、決定結果に従って前記情報を当該ユーザの前記移動通信体に配信する情報配信イベント決定・実行部と
を有し、
前記規則的行動推定部が、前記移動通信体から収集した前記時系列位置データを周波数領域の周波数データに変換し、当該変換により得られた前記周波数データの特徴量を生成する第1のステップと、
前記規則的行動推定部が、生成した前記周波数データの特徴量に基づいて、前記ユーザが周期的に訪問する各地点を特徴地点として抽出する第2のステップと、
前記規則的行動推定部が、生成した前記周波数データの特徴量に基づいて、前記ユーザの日ごとの前記時系列位置データを複数のクラスタに分類すると共に、分類した前記クラスタごとの移動パターンをそれぞれ生成し、生成した前記クラスタごとの移動パターンと、推定した各特徴地点の属性とに基づいて、前記ユーザの行動パターンを分類する第3のステップと、
前記規則的行動推定部が、前記時系列位置データに基づいて、前記ユーザの将来位置を予測する第4のステップと、
前記情報配信イベント決定・実行部が、前記規則的行動推定部により推定された各前記特徴地点の属性の推定結果と、前記規則的行動推定部により推定された特定の期間ごとの行動パターンの分類結果とに基づいて、前記ユーザに配信すべき情報を決定する第5のステップと
を備え、
前記第3のステップにおいて、前記規則的行動推定部は、
前記クラスタごとの移動パターンと、推定した各特徴地点の属性とに基づいて、毎月の同じ日にちごとに勤務日及び非勤務日のいずれの日属性であるかをそれぞれ推定し、
前記第5のステップにおいて、前記情報配信イベント決定・実行部は、
前記規則的行動推定部により推定された本日の前記日属性と、当該規則的行動推定部により予測された前記ユーザの将来位置とに基づいて、前記ユーザに配信すべき情報を決定する
ことを特徴とする情報処理方法。
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