JP7315633B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、ユーザの行動を捕捉するための種々の技術が提供されている。例えば、ユーザの店舗への入店を検出する技術が提供されている(例えば特許文献1)。 Conventionally, various techniques have been provided for capturing user behavior. For example, a technique for detecting the entry of a user into a store has been provided (for example, Patent Literature 1).
しかしながら、上記の従来技術には、改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、ユーザが利用する端末装置のカメラやマイク等で検知した情報を基にユーザの入店を検出しており、店舗に入店したユーザがカメラで撮像したり、マイクで収音したりする必要がある。そのため、ユーザへの負荷を抑制しつつユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することが望まれている。 However, the above conventional techniques have room for improvement. For example, in the above conventional technology, the user's entry into the store is detected based on information detected by the camera, microphone, etc. of the terminal device used by the user. Therefore, it is desired to appropriately estimate stores that are geographically related to the user while reducing the load on the user.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定する情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and aims to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program for appropriately estimating stores that are geographically related to the user.
本願に係る情報処理装置は、推定されるユーザの位置の範囲を示す円形の円形範囲情報と、店舗が占める範囲を示す店舗範囲情報とを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記ユーザの前記円形範囲情報を多角形の多角形範囲情報に変換する変換部と、前記変換部により変換された前記多角形範囲情報と、前記店舗範囲情報とに基づいて、前記ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定する推定部と、を備えたことを特徴とする。 An information processing apparatus according to the present application is characterized by comprising: an acquisition unit that acquires circular range information indicating a range of a user's estimated position and store range information that indicates a range occupied by a store; a conversion unit that converts the user's circular range information acquired by the acquisition unit into polygonal range information of a polygon; and an estimation unit that estimates a related store, which is a store that is geographically related to the user, based on the polygonal range information converted by the conversion unit and the store range information.
実施形態の一態様によれば、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to appropriately estimate a store that is geographically related to the user.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, modes for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in each of the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
(実施形態)
〔1.情報処理〕
まず、図1及び図2を用いて各種の情報処理の一例について説明する。図1及び図2は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。まず、図1及び図2の処理の概要を説明する。図1では、情報処理装置100は、ユーザの位置(緯度経度)を示す所定範囲(「ユーザ範囲」ともいう)と、店舗が占める範囲(「店舗範囲」ともいう)とに基づいて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗(「関連店舗」ともいう)を推定する推定処理を実行する。なお、ここでいう店舗とは、狭義の物販店に限定されるものではなく、各種のサービスや公共の施設を含め、一定の物理的範囲を占める施設を広く意味するもの(概念)である。
(embodiment)
[1. information processing]
First, an example of various information processing will be described with reference to FIGS. 1 and 2. FIG. 1 and 2 are diagrams illustrating an example of information processing according to an embodiment. First, an outline of the processing in FIGS. 1 and 2 will be described. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 performs an estimation process of estimating stores (also referred to as "related stores") that are geographically related to the user based on a predetermined range (also referred to as a "user range") indicating the user's position (latitude and longitude) and a range occupied by the stores (also referred to as a "store range"). The term "store" here is not limited to retail stores in the narrow sense, but broadly refers to facilities (concept) that occupy a certain physical range, including various services and public facilities.
図1では、ユーザが利用する端末装置10のGPS(Global Positioning System)センサにより検知されたユーザの位置(緯度経度)を示すユーザ範囲と、店舗のポリゴンデータが示す店舗範囲とに基づく推定処理を一例として説明する。また、図1では、関連店舗として、ユーザが入店した店舗を推定する場合を一例として説明する。なお、ユーザ範囲の推定に用いる情報は、GPSセンサ(単に「GPS」ともいう)が検知した情報(センサ情報)に限らず、例えば、Wi-Fi(登録商標)(Wireless-Fidelity)、Bluetooth(登録商標)、ビーコン等に関する情報等、ユーザ範囲を推定に利用可能であればどのような情報が用いられてもよい。また、推定処理に用いる店舗範囲を示す情報は、ポリゴンデータに限らず、店舗範囲を推定可能であればどのような情報が用いられてもよい。
In FIG. 1, an estimation process based on a user range indicating the user's position (latitude and longitude) detected by a GPS (Global Positioning System) sensor of the
また、図2では、情報処理装置100は、所定の行動を行った際のユーザの位置(「行動時位置」ともいう)を示す位置情報を用いて、第1情報が示す地図における所定の行動と関連性を有する部分(「関連部分」ともいう)を決定し、第2情報を生成する生成処理を実行する。図2では、ユーザが店舗で商品購入の決済を行った際の位置をユーザの行動時位置として、地図における関連部分を決定し、ユーザが商品を購入した店舗のポリゴンデータを第2情報として生成する生成処理を一例として説明する。 Further, in FIG. 2, the information processing apparatus 100 uses the position information indicating the position of the user when the user performed the predetermined action (also referred to as the "position at the time of action") to determine the portion (also referred to as the "related portion") having relevance to the predetermined action on the map indicated by the first information, and executes the generation process of generating the second information. In FIG. 2, an example of generation processing will be described in which the position at the time the user made payment for purchasing a product at a store is set as the position at the time of the user's action, the relevant portion in the map is determined, and the polygon data of the store where the user purchased the product is generated as the second information.
なお、ユーザの所定の行動は、決済に限らず、商品の購入や支払いに関する様々な行動であってもよい。また、ユーザの所定の行動は、ユーザの購買に関する行動に限らず、例えば、検索、店舗のWi-Fiへのアクセス等、所望の第2情報の生成が可能であればどのような行動であってもよい。また、生成する第2情報は、店舗のポリゴンデータに限らず、現実の対象(すなわち実空間に存在する対象物)を示す情報であればどのような情報であってもよい。情報処理装置100は、ポリゴンデータに限らず様々なベクタデータを生成してもよい。例えば、第2情報の生成対象となる現実の対象が駐車場のように一部出入り口があるようなものである場合、情報処理装置100は、駐車場の出入り口部分に対応する箇所が開放したポリラインデータ等を第2情報として生成してもよい。 Note that the predetermined behavior of the user is not limited to payment, and may be various behaviors related to purchase of goods and payment. In addition, the predetermined action of the user is not limited to the user's purchase action, and may be any action such as searching, accessing the Wi-Fi of the store, etc., as long as it is possible to generate the desired second information. Moreover, the second information to be generated is not limited to the polygon data of the store, and may be any information as long as it indicates a real target (that is, a target existing in real space). The information processing apparatus 100 may generate various vector data in addition to polygon data. For example, if the actual object for which the second information is to be generated has a partial entrance/exit, such as a parking lot, the information processing device 100 may generate polyline data or the like in which the portion corresponding to the entrance/exit of the parking lot is open as the second information.
〔1-1.情報処理システムの構成〕
図1及び図2の説明に先立って、図3を用いて情報処理システム1の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、店舗装置20と、データ提供装置50と、情報処理装置100とが含まれる。端末装置10と、店舗装置20と、データ提供装置50と、情報処理装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図3に示した情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の端末装置10や、複数台の店舗装置20や、複数台のデータ提供装置50や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
[1-1. Configuration of information processing system]
Prior to the description of FIGS. 1 and 2, the configuration of the
端末装置10は、ユーザによって利用されるコンピュータである。端末装置10は、ユーザが携帯可能なデバイス(携帯端末)である。端末装置10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。図1及び図2は、端末装置10がスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。
The
また、端末装置10は、GPSセンサ等の機能を有し、ユーザの位置(緯度経度)を検知し、緯度経度を示す情報を取得可能であるものとする。また、端末装置10は、Wi-FiやBluetooth等の所定の無線通信機能やビーコン等の機能によりユーザの位置を示す情報を取得してもよい。また、端末装置10は、位置等の種々の情報を情報処理装置100に送信する。例えば、端末装置10は、ユーザの位置を含むユーザの行動を示す行動を示す情報(行動情報)を情報処理装置100へ送信する。
In addition, the
店舗装置20は、各店舗の管理者よって利用されるコンピュータである。例えば、飲食店Aの管理者は、店舗装置20を用いて、情報処理装置100との間で情報の送受信を行う。例えば、店舗装置20は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA等により実現される。店舗装置20は、店舗に関する各種情報を情報処理装置100に送信する。店舗装置20は、情報処理装置100が要求する情報を、情報処理装置100に送信する。店舗装置20は、店舗の所在地等の様々な情報を含む店舗情報を情報処理装置100に送信する。
The
データ提供装置50は、各種のデータを情報処理装置100へ提供するサーバである。データ提供装置50は、いわゆる広く開かれた利用が許可されているデータであるオープンデータを情報処理装置100へ提供してもよい。また、データ提供装置50は、地図表示アプリケーション等で表示される地図に関する情報(地図情報)を情報処理装置100へ提供してもよい。例えば、データ提供装置50は、構造物を線や線で囲まれた領域等で示す二次元の地図を示す画像を含む地図情報を情報処理装置100へ提供する。なお、上記は一例に過ぎず、データ提供装置50は、情報処理装置100が処理に必要な様々な情報を情報処理装置100へ送信する。
The
情報処理装置100は、ユーザの関連店舗を推定する推定処理を実行する推定装置(コンピュータ)である。また、情報処理装置100は、ユーザの行動時の位置と第1情報とを用いて第2情報を生成する生成装置(コンピュータ)である。情報処理装置100は、推定処理で推定した情報に基づくサービスを提供してもよい。また、情報処理装置100は、生成処理で推定した情報に基づくサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、生成処理で推定したポリゴン等の第2情報を用いて推定処理を行ってもよい。 The information processing device 100 is an estimation device (computer) that executes an estimation process for estimating a user's related store. Further, the information processing apparatus 100 is a generating apparatus (computer) that generates second information using the position of the user at the time of action and the first information. The information processing device 100 may provide a service based on the information estimated by the estimation process. Also, the information processing apparatus 100 may provide a service based on the information estimated in the generation process. For example, the information processing apparatus 100 may perform estimation processing using second information such as polygons estimated in the generation processing.
〔1-2.推定処理の一例〕
ここから、図1を用いて、情報処理装置100が行う情報処理の一例について説明する。図1は、情報処理装置100(図3参照)が行う推定処理の一例を示す図である。なお、図1では、端末装置10を利用するユーザがユーザU1である場合を一例として説明する。
[1-2. Example of estimation process]
An example of information processing performed by the information processing apparatus 100 will now be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing an example of estimation processing performed by the information processing apparatus 100 (see FIG. 3). In addition, in FIG. 1, the case where the user who uses the
まず、情報処理装置100は、ユーザU1が利用する端末装置10からユーザ範囲を示す情報を取得する。例えば、端末装置10は、ユーザU1の位置を検知するGPSが検知したセンサ情報を情報処理装置100に送信する。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1の位置を検知するGPSのアキュラシー(精度)が所定の閾値以上である範囲であるユーザ範囲を示す情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、アキュラシー(精度)が所定値(例えば95%)以上の信頼区間を示す円形の範囲を示す情報(「円形範囲情報」ともいう)を、ユーザ範囲を示す情報として取得する。図1では、情報処理装置100は、円形範囲BA1をユーザU1のユーザ範囲として取得する。なお、情報処理装置100は、円形範囲BA1の情報を生成してもよいし、円形範囲BA1の情報を端末装置10等の外部装置から受信してもよい。
First, the information processing device 100 acquires information indicating the user range from the
そして、情報処理装置100は、ユーザ範囲を示す円形範囲情報を多角形の範囲を示す情報(「多角形範囲情報」ともいう)に変換する(ステップS1)。例えば、情報処理装置100は、円形範囲の面積に応じて円形範囲を多角形の範囲(「多角形範囲」)に変換する。例えば、情報処理装置100は、円形範囲を円形範囲と面積が同じである多角形範囲に変換する。例えば、情報処理装置100は、円形範囲と中心を一致させた多角形範囲に変換する。情報処理装置100は、このような変換処理により、円形範囲から多角形範囲を生成する。 Then, the information processing apparatus 100 converts the circular range information indicating the user range into information indicating the polygonal range (also referred to as "polygonal range information") (step S1). For example, the information processing apparatus 100 converts the circular range into a polygonal range (“polygonal range”) according to the area of the circular range. For example, the information processing device 100 converts a circular range into a polygonal range having the same area as the circular range. For example, the information processing apparatus 100 converts the circular range into a polygonal range with the center aligned. The information processing apparatus 100 generates a polygonal range from a circular range through such conversion processing.
図1では、情報処理装置100は、円形範囲BA1を正方形の多角形範囲AA1に変換する。これにより、情報処理装置100は、円形範囲BA1と面積が同じであり、中心が一致する多角形範囲AA1を生成する。例えば、情報処理装置100は、多角形範囲AA1の辺が緯度(緯線)または経度(経線)のいずれかに沿うように、多角形範囲AA1の向きを合わせて多角形範囲AA1を生成する。例えば、情報処理装置100は、多角形範囲AA1の縦方向の辺が経線に平行に、多角形範囲AA1の横方向の辺が緯線に平行になるように多角形範囲AA1を生成する。なお、多角形範囲AA1の向きは任意の向きに設定されてもよい。また、正方形は一例に過ぎず、多角形範囲は、正方形に限らず、正方形以外の矩形、三角形、五角形以上の多角形であってもよい。 In FIG. 1, the information processing apparatus 100 converts the circular range BA1 into a square polygonal range AA1. As a result, the information processing apparatus 100 generates a polygonal range AA1 that has the same area and the same center as the circular range BA1. For example, the information processing apparatus 100 generates the polygonal range AA1 by orienting the polygonal range AA1 so that the sides of the polygonal range AA1 are aligned with either latitude (latitude) or longitude (longitude). For example, the information processing apparatus 100 generates the polygonal range AA1 so that the vertical sides of the polygonal range AA1 are parallel to the meridians, and the horizontal sides of the polygonal range AA1 are parallel to the latitude lines. Note that the orientation of the polygonal range AA1 may be set to any orientation. Moreover, the square is only an example, and the polygonal range is not limited to a square, and may be a rectangle other than a square, a triangle, or a polygon with pentagons or more.
また、情報処理装置100は、店舗のポリゴンデータ(単に「ポリゴン」ともいう)を、店舗範囲を示す情報として取得する。情報処理装置100は、ユーザU1のユーザ範囲から所定距離内に位置する店舗のポリゴンを取得する。図1では、情報処理装置100は、店舗であるZコンビニのポリゴンPG1をZコンビニの店舗範囲を示す情報として取得する。なお、情報処理装置100は、ZコンビニのポリゴンPG1の情報を記憶部120(図4参照)から取得してもよいし、ZコンビニのポリゴンPG1の情報をデータ提供装置50等の外部装置から受信してもよい。
The information processing apparatus 100 also acquires polygon data (also simply referred to as “polygon”) of the store as information indicating the range of the store. The information processing device 100 acquires polygons of stores located within a predetermined distance from the user range of the user U1. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires a polygon PG1 of Z convenience store, which is a store, as information indicating the store range of Z convenience store. The information processing apparatus 100 may acquire information about the Z convenience store polygon PG1 from the storage unit 120 (see FIG. 4), or may receive information about the Z convenience store polygon PG1 from an external device such as the
そして、情報処理装置100は、多角形範囲と、店舗範囲とに基づいて、ユーザと地理的な関連性を有する関連店舗を推定する推定処理を実行する。情報処理装置100は、ユーザのユーザ範囲とZコンビニの店舗範囲とが重なる領域(重畳領域)の面積(「重畳面積」ともいう)を算出する(ステップS2)。図1では、情報処理装置100は、ユーザU1の多角形範囲AA1と、ZコンビニのポリゴンPG1とが重なる重畳領域OA1の面積を算出する。 Then, the information processing apparatus 100 executes an estimation process of estimating associated stores that are geographically related to the user based on the polygon range and the store range. The information processing apparatus 100 calculates the area (also referred to as "overlapping area") of the area (overlapping area) where the user range of the user and the store range of the Z convenience store overlap (step S2). In FIG. 1, the information processing apparatus 100 calculates the area of the overlapping area OA1 where the polygon range AA1 of the user U1 and the polygon PG1 of the Z convenience store overlap.
例えば、情報処理装置100は、重畳領域OA1の面積を、多角形範囲AA1の1つの頂点である第1点PT1と、ポリゴンPG1の1つの頂点である第2点PT2の位置を基に算出する。図1では、情報処理装置100は、多角形範囲AA1の頂点のうち、ポリゴンPG1内に位置する第1点PT1と、ポリゴンPG1の頂点のうち、多角形範囲AA1内に位置する第2点PT2の位置を基に重畳領域OA1の面積を算出する。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、重畳領域OA1の面積の算出可能であれば、どのように重畳領域OA1の面積を算出してもよい。 For example, the information processing apparatus 100 calculates the area of the superimposed area OA1 based on the positions of the first point PT1, which is one vertex of the polygonal range AA1, and the second point PT2, which is one vertex of the polygon PG1. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 calculates the area of the superimposed area OA1 based on the positions of a first point PT1 located within the polygon PG1 among the vertices of the polygonal range AA1 and a second point PT2 located within the polygonal range AA1 among the vertices of the polygon PG1. Note that the above is merely an example, and the information processing apparatus 100 may calculate the area of the overlapping area OA1 in any manner as long as the area of the overlapping area OA1 can be calculated.
そして、情報処理装置100は、算出した重畳面積を用いて、ZコンビニがユーザU1の関連店舗である度合いを示すスコアを算出する(ステップS3)。図1では、情報処理装置100は、ユーザU1のユーザ範囲である多角形範囲AA1の面積に占める重畳領域OA1の面積の割合をスコアとして算出する。情報処理装置100は、図1中の算出結果SC1に示すように、重畳領域OA1の面積を多角形範囲AA1の面積で除することにより、Zコンビニのスコアを算出する。 Then, the information processing apparatus 100 uses the calculated overlapping area to calculate a score indicating the degree to which the Z convenience store is an affiliated store of the user U1 (step S3). In FIG. 1, the information processing apparatus 100 calculates, as a score, the ratio of the area of the superimposed area OA1 to the area of the polygonal range AA1, which is the user range of the user U1. The information processing apparatus 100 calculates the score of the Z convenience store by dividing the area of the superimposed area OA1 by the area of the polygonal range AA1, as indicated by the calculation result SC1 in FIG.
そして、情報処理装置100は、算出したスコアを用いて、関連店舗を推定する(ステップS4)。図1では、情報処理装置100は、算出したZコンビニのスコアを用いて、ZコンビニがユーザU1の関連店舗であるか否かを推定する。 Then, the information processing device 100 estimates related shops using the calculated score (step S4). In FIG. 1, the information processing apparatus 100 estimates whether or not Z convenience store is a related store of user U1 using the calculated score of Z convenience store.
例えば、情報処理装置100は、Zコンビニのスコアが閾値以上である場合、ZコンビニをユーザU1が入店した店舗(関連店舗)であると推定する。すなわち、情報処理装置100は、Zコンビニのスコアが閾値(例えば0.5、0.7等の任意の値)以上である場合、ZコンビニにユーザU1が入店したと判定する。 For example, when the score of Z convenience store is equal to or greater than a threshold, the information processing apparatus 100 estimates that Z convenience store is the store (related store) entered by user U1. That is, the information processing apparatus 100 determines that the user U1 has entered the Z convenience store when the score of the Z convenience store is equal to or greater than a threshold value (for example, an arbitrary value such as 0.5 or 0.7).
また、情報処理装置100は、Zコンビニのスコアが閾値未満である場合、ZコンビニをユーザU1が入店した店舗(関連店舗)ではないと推定する。すなわち、情報処理装置100は、Zコンビニのスコアが閾値未満である場合、ZコンビニにユーザU1が入店していないと判定する。 Further, when the score of Z convenience store is less than the threshold, the information processing apparatus 100 presumes that Z convenience store is not the store (related store) entered by user U1. That is, when the score of Z convenience store is less than the threshold, the information processing apparatus 100 determines that user U1 has not entered Z convenience store.
図1では、情報処理装置100は、Zコンビニのスコアが閾値未満であるため、ZコンビニをユーザU1が入店した店舗(関連店舗)ではないと推定する。すなわち、情報処理装置100は、図1中の推定結果RS1に示すように、対象ユーザであるユーザU1が、対象店舗であるZコンビニの外にいると判定する。 In FIG. 1, the information processing apparatus 100 presumes that the Z convenience store is not the store (related store) that the user U1 has entered because the score of the Z convenience store is less than the threshold. That is, the information processing apparatus 100 determines that the user U1 who is the target user is outside the Z convenience store which is the target store, as indicated by the estimation result RS1 in FIG.
このように、情報処理装置100は、ユーザ範囲である多角形範囲と、店舗範囲である店舗のポリゴンとを用いて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。これにより、情報処理装置100は、ユーザの店舗への来店計測を適切に実行可能にすることができる。 In this way, the information processing apparatus 100 can appropriately estimate the stores that are geographically related to the user by estimating related stores that are stores that are geographically related to the user by using the polygonal range that is the user range and the polygons of the stores that are the store range. As a result, the information processing apparatus 100 can appropriately measure the number of visits to the store by the user.
〔1-2-1.推定処理に関する限定解除等〕
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を適宜用いて推定処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ジオハッシュ(Geohash)等の経緯度に基づくジオコーディング方法により生成された情報を用いて、推定処理を行ってもよいが、この点については図10-14を用いて後述する。
[1-2-1. Restriction on estimation processing, etc.]
Note that the above is merely an example, and the information processing apparatus 100 may perform the estimation process using various information as appropriate. For example, the information processing apparatus 100 may perform estimation processing using information generated by a geocoding method based on latitude and longitude, such as geohash, which will be described later with reference to FIGS. 10-14.
上述した例では、情報処理装置100は、ユーザ範囲としてのGPSのアキュラシーエリアと店舗のポリゴンとの重複具合から、ユーザが店舗にいる確率を算出する。例えば、情報処理装置100は、ユーザ範囲(アキュラシーエリア)のうち店舗のポリゴンと重複する領域の割合に基づいてスコア算出する。 In the example described above, the information processing apparatus 100 calculates the probability that the user is in the store from the degree of overlap between the GPS accuracy area as the user range and the polygon of the store. For example, the information processing apparatus 100 calculates the score based on the ratio of the area overlapping the polygon of the store in the user range (accuracy area).
ここで、一般的に、GPSのアキュラシーエリアは、広くなったり狭くなったりする。また、例えば、GPSのアキュラシーエリアの内側の点と、店舗ポリゴンの内側の点との一致度合を見ているので、計算量が多くなる。例えば、ユーザ範囲を円形のままで重複領域の面積を算出する場合、重複領域の形状は複雑になり重複領域の面積の算出コストが高い。 Here, the GPS accuracy area generally widens and narrows. In addition, for example, since the degree of matching between points inside the GPS accuracy area and points inside the store polygon is checked, the amount of calculation increases. For example, if the area of the overlapping area is calculated while the user range is circular, the shape of the overlapping area becomes complicated and the calculation cost of the area of the overlapping area is high.
そこで、情報処理装置100は、ユーザ範囲を円形から多角形に変換した多角形範囲を用いて、重複領域の面積を算出することにより、計算量の増大を抑制しつつ、重複領域の面積の適切な値を算出(近似)することができる。 Therefore, the information processing apparatus 100 calculates the area of the overlap region using a polygonal range obtained by converting the user range from a circle to a polygon, thereby suppressing an increase in the amount of calculation and calculating (approximating) an appropriate value for the area of the overlap region.
なお、上述した例では、ユーザが入店している可能性が高い店舗を関連店舗として推定する場合を示したが、関連店舗はユーザが入店した店舗に限られない。例えば、情報処理装置100は、ユーザが訪問する可能性が高い店舗を関連店舗として推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、算出したスコアが所定の範囲の店舗を、ユーザが訪問する可能性が高い関連店舗として推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、算出したスコアが0.1以上、0.4未満である店舗を、ユーザが近くに位置し、そのユーザが訪問する可能性が高い関連店舗として推定してもよい。この場合、情報処理装置100は、関連店舗に訪問する動機づけ(インセンティブ)となる情報をユーザに提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、関連店舗のクーポンをユーザが利用する端末装置10に送信する。
In addition, although the example mentioned above showed the case where the store which the user is likely to have entered is presumed to be the related store, the related store is not limited to the store where the user has entered. For example, the information processing apparatus 100 may estimate stores that are likely to be visited by the user as related stores. For example, the information processing apparatus 100 may estimate stores with calculated scores within a predetermined range as related stores that are likely to be visited by the user. For example, the information processing apparatus 100 may estimate a store with a calculated score of 0.1 or more and less than 0.4 as a related store located near the user and highly likely to be visited by the user. In this case, the information processing apparatus 100 may provide the user with information that motivates (incentives) to visit the related store. For example, the information processing device 100 transmits coupons of related stores to the
〔1-3.生成処理の一例〕
上述した図1の推定処理では、店舗のポリゴンデータを用いているが、店舗によってはポリゴンデータが未生成の場合がある。このような店舗の場合、上述した推定処理を適切に行うことが難しい。そこで、情報処理装置100は、以下に示すような店舗のポリゴンデータを生成する生成処理を実行する。以下では、図2を用いて情報処理装置100が行う生成処理の一例を説明する。図2は、情報処理装置100が行う生成処理の一例を示す図である。なお、図1等で上述した内容と同様の点については適宜説明を省略する。
[1-3. Example of generation process]
Although the polygon data of the store is used in the estimation process of FIG. 1 described above, the polygon data may not be generated depending on the store. In the case of such a store, it is difficult to appropriately perform the estimation process described above. Therefore, the information processing apparatus 100 executes generation processing for generating polygon data of stores as described below. An example of generation processing performed by the information processing apparatus 100 will be described below with reference to FIG. 2 . FIG. 2 is a diagram illustrating an example of generation processing performed by the information processing apparatus 100. As illustrated in FIG. Note that the description of the same points as those described above with reference to FIG. 1 and the like will be omitted as appropriate.
図2では、地図MP1のような地図情報を第1情報として用いる場合を示す。なお、図2中の地図MP1には説明に必要な範囲のみを示す。例えば、地図MP1には、構造物を示す領域AR1及び領域AR2等や、道路を示す線等が含まれる。 FIG. 2 shows a case where map information such as map MP1 is used as the first information. Note that the map MP1 in FIG. 2 shows only the range necessary for explanation. For example, the map MP1 includes areas AR1 and AR2 indicating structures, lines indicating roads, and the like.
まず、情報処理装置100は、ユーザU1が端末装置10にインストールされた決済用のアプリケーション(「決済アプリ」ともいう)を用いて、店舗であるAコンビニで購入した商品の決済を行ったことを示す行動情報を取得する(ステップS11)。例えば、端末装置10は、決済アプリによる決済情報と決済時のユーザU1の位置を示す位置情報とを含む行動情報を情報処理装置100に送信する。これにより、情報処理装置100は、決済アプリによる決済情報と決済時のユーザU1の位置を示す位置情報とを含む行動情報を取得する。例えば、決済情報には、ユーザが購入した商品を示す情報、決済金額を示す情報、決済が行われた店舗を特定可能な情報(店舗識別情報)等が含まれる。図2では、情報処理装置100は、領域AR1内の位置において、ユーザU1がAコンビニで行った決済である行動AC1を示す行動情報を取得する。これにより、情報処理装置100は、Aコンビニが領域AR1にあると決定することができる。
First, the information processing device 100 acquires action information indicating that the user U1 has made a payment for a product purchased at a convenience store A, using a payment application (also referred to as a “payment application”) installed in the terminal device 10 (step S11). For example, the
そして、情報処理装置100は、行動AC1が行われた位置を用いて、行動AC1の対象の店舗であるAコンビニに関する第2情報を生成する生成処理を実行する。図2では、情報処理装置100は、現実の対象、すなわち実空間に存在する店舗であるAコンビニのポリゴンを生成する。 Then, the information processing apparatus 100 uses the position where the action AC1 is performed to execute the generation process of generating the second information regarding the convenience store A, which is the target store of the action AC1. In FIG. 2, the information processing apparatus 100 generates polygons of a real object, that is, a convenience store A that exists in real space.
情報処理装置100は、行動AC1が行われた際のユーザの位置に対応する地図MP1上の点PT11を決定する(ステップS12)。例えば、情報処理装置100は、行動AC1が行われた際のユーザの位置を緯度経度で示す第1座標の点を、地図MP1での第2座標の点に変換することにより、点PT11を生成する。そして、情報処理装置100は、行動AC1が行われた位置を地図MP1上にマッピングした点PT11を用いて処理を行う。 The information processing apparatus 100 determines a point PT11 on the map MP1 corresponding to the position of the user when the action AC1 was performed (step S12). For example, the information processing apparatus 100 generates a point PT11 by converting a point of first coordinates indicating the position of the user in latitude and longitude when the action AC1 is performed into a point of second coordinates on the map MP1. Then, the information processing apparatus 100 performs processing using a point PT11 obtained by mapping the position where the action AC1 is performed on the map MP1.
情報処理装置100は、ユーザU1の行動AC1に対応する点PT11と、点PT11が位置する領域AR1とを用いて、地図MP1中で行動AC1と関連性を有する部分(「関連部分」ともいう)を決定する(ステップS13)。図2では、情報処理装置100は、点PT11から8本の線LNを放射状に延ばし、各線LNと領域AR1の外周との交点を関連部分に決定する。これにより、情報処理装置100は、線LNと領域AR1の外周とが交差する交点である点n1~n8の8個の点を行動AC1の関連部分に決定する。 Information processing apparatus 100 uses point PT11 corresponding to action AC1 of user U1 and area AR1 in which point PT11 is located to determine a portion (also referred to as a “related portion”) that is related to action AC1 in map MP1 (step S13). In FIG. 2, the information processing apparatus 100 radially extends eight lines LN from the point PT11, and determines the intersection of each line LN and the outer circumference of the area AR1 as the relevant portion. As a result, the information processing apparatus 100 determines eight points n1 to n8, which are points of intersection between the line LN and the outer circumference of the area AR1, as relevant portions of the action AC1.
そして、情報処理装置100は、決定した関連部分を用いて、現実の対象であるAコンビニを示す第2情報を生成する(ステップS14)。図2では、情報処理装置100は、決定した関連部分である8個の点n1~n8を用いて、AコンビニのポリゴンPG11を生成する。例えば、情報処理装置100は、8個の点n1~n8の隣接する点間を線で連結したAコンビニのポリゴンPG11を生成する。具体的には、情報処理装置100は、点n1と点n2とを線で連結し、点n2と点n3とを線で連結し、点n3と点n4とを線で連結し、点n4と点n5とを線で連結し、点n5と点n6とを線で連結し、点n6と点n7とを線で連結し、点n7と点n8とを線で連結し、点n8と点n1とを線で連結することにより、AコンビニのポリゴンPG11を生成する。 Then, the information processing apparatus 100 uses the determined relevant portion to generate the second information indicating the A convenience store, which is the actual object (step S14). In FIG. 2, the information processing apparatus 100 generates a polygon PG11 of A convenience store using eight points n1 to n8, which are the determined relevant portions. For example, the information processing apparatus 100 generates a polygon PG11 of A convenience store by connecting adjacent points of eight points n1 to n8 with lines. Specifically, the information processing apparatus 100 connects the points n1 and n2 with a line, connects the points n2 and n3 with a line, connects the points n3 and n4 with a line, connects the points n4 and n5 with a line, connects the points n5 and n6 with a line, connects the points n6 and n7 with a line, connects the points n7 and n8 with a line, and connects the points n8 and n1 with a line. Thus, a polygon PG11 of A convenience store is generated.
情報処理装置100は、地図上の点n1~n8の各々の位置を緯度経度情報に変換して、点n1~n8の緯度経度に対応するAコンビニのポリゴンPG11を生成する。例えば、情報処理装置100は、点n1~n8をポイント、点n1~n8との間を連結するポリラインを含むAコンビニのポリゴンPG11を生成する。すなわち、情報処理装置100は、点n1~n8の各々を頂点とする多角形(八角形)のAコンビニのポリゴンPG11を生成する。このように、情報処理装置100は、ポリゴンの生成に関する種々の技術を用いてAコンビニのポリゴンPG11を生成する。なお、ポリゴンの生成は従来と同様であり、詳細な説明は省略する。 The information processing apparatus 100 converts the positions of the points n1 to n8 on the map into latitude and longitude information, and generates a polygon PG11 of A convenience store corresponding to the latitude and longitude of the points n1 to n8. For example, the information processing apparatus 100 generates a polygon PG11 of A convenience store including points n1 to n8 as points and a polyline connecting the points n1 to n8. That is, the information processing apparatus 100 generates a polygon PG11 of A convenience store, which is a polygon (octagonal) having points n1 to n8 as vertices. In this manner, the information processing apparatus 100 generates the polygon PG11 of the A convenience store using various techniques related to polygon generation. Note that the generation of polygons is the same as in the conventional method, and detailed description thereof will be omitted.
上述のように、情報処理装置100は、決済を行った際のユーザU1の位置に基づいて、地図MP1における関連部分である点n1~n8を決定し、点n1~n8を連結したポリゴンを生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。これにより、情報処理装置100は、店舗に入店したかどうかの判断基準となる情報を生成することができ、ユーザの店舗への来店計測を適切に実行可能にすることができる。 As described above, the information processing apparatus 100 determines the points n1 to n8, which are the relevant portions on the map MP1, based on the position of the user U1 when the payment is made, and generates a polygon connecting the points n1 to n8, thereby making it possible to appropriately generate information using information about the behavior of the user. Accordingly, the information processing apparatus 100 can generate information that serves as a criterion for determining whether or not the user has entered the store, and can appropriately measure the number of times the user has visited the store.
〔1-3-1.生成処理に関する限定解除等〕
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を適宜用いて生成処理を行ってもよい。例えば、図2ではユーザの行動に対応する点から8本の線を延ばす例を示したが、情報処理装置100は、8本に限らず、8本未満(例えば4本等)の線を延ばしてもよいし、8本よりも多い(例えば16本等)線を延ばしてもよい。
[1-3-1. Restrictions on generation processing, etc.]
Note that the above is merely an example, and the information processing apparatus 100 may perform generation processing using various types of information as appropriate. For example, FIG. 2 shows an example in which eight lines are extended from a point corresponding to a user's action, but the information processing apparatus 100 is not limited to eight lines, and may extend less than eight lines (for example, four lines) or more than eight lines (for example, 16 lines).
従来、店舗のポリゴンは、店舗に登録してもらったり、人手で生成したりすることが多い。一方で、情報処理装置100は、地図データ上とのマッチングで店舗の範囲を決定する。そして、情報処理装置100は、地図データ上の位置を、緯度経度情報に変換して、ポリゴンデータを生成する。上述した例では、情報処理装置100は、8方向に線を引いて、各方向の緯度経度に対応するポリゴンデータを生成する。これにより、情報処理装置100は、ポリゴンデータの生成に要するコストの増大を抑制することができる。 Conventionally, store polygons are often registered by the store or generated manually. On the other hand, the information processing apparatus 100 determines the range of the store by matching with the map data. Then, the information processing apparatus 100 converts the position on the map data into latitude and longitude information to generate polygon data. In the example described above, the information processing apparatus 100 draws lines in eight directions to generate polygon data corresponding to the latitude and longitude of each direction. As a result, the information processing apparatus 100 can suppress an increase in cost required for generating polygon data.
なお、情報処理装置100は、他の方法でポリゴンデータを生成してもよい。例えば、情報処理装置100は、位置が含まれる地図上の外周情報を自動的に緯度経度ポリゴンデータに変換してもよい。また、情報処理装置100は、各方向の距離が所定の閾値を超える場合は、所定の閾値内までに限定して生成処理を行ってもよい。情報処理装置100は、建物の種別に応じて、決済店舗種別等に応じて、距離を変化させて生成処理を行ってもよい。情報処理装置100は、道路との交点、他のビルの外側との交点等を関連部分として生成処理を行ってもよい。 Note that the information processing apparatus 100 may generate polygon data using another method. For example, the information processing apparatus 100 may automatically convert perimeter information on a map including positions into latitude/longitude polygon data. Further, when the distance in each direction exceeds a predetermined threshold, the information processing apparatus 100 may perform the generation process by limiting the distance to within the predetermined threshold. The information processing apparatus 100 may perform the generation process by changing the distance according to the type of building, the type of store where payment is made, or the like. The information processing apparatus 100 may perform the generation process using the intersection with the road, the intersection with the outside of another building, and the like as related portions.
例えば、情報処理装置100は、決済が行われる日時と、決済が行われない日時とに応じて、日時に応じたポリゴンデータを生成してもよい。例えば、情報処理装置100は、店舗情報、販売物品種別、価格、店舗周辺の情報、SNS(Social Networking Service)におけるユーザの投稿等の情報を用いて生成処理を行ってもよい。 For example, the information processing apparatus 100 may generate polygon data corresponding to the date and time according to the date and time when payment is made and the date and time when payment is not made. For example, the information processing apparatus 100 may perform the generation process using information such as store information, product types for sale, prices, information around the store, and user posts on SNS (Social Networking Service).
また、情報処理装置100は、受信するWi-Fi、ビーコン等の通信情報を用いて生成処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、同じ構造物(ビル等)に複数の店舗の決済情報が存在する場合、受信しているWi-Fiの種別、ルータ位置からの距離等の情報を用いて、対象となる店舗を決定してもよい。 Further, the information processing apparatus 100 may perform generation processing using communication information such as received Wi-Fi and beacons. For example, when the information processing device 100 has payment information for a plurality of stores in the same structure (building, etc.), the target store may be determined using information such as the type of Wi-Fi received and the distance from the router position.
また、情報処理装置100は、決済情報の送受信頻度を受信できる場合、ポリゴンデータに付加する情報として、複数レジの有無等の情報を受信してもよい。また、生成処理により生成される第2情報は、3次元のポリゴンデータであってもよい。 Further, when the information processing apparatus 100 can receive the transmission/reception frequency of payment information, the information processing apparatus 100 may receive information such as the presence or absence of multiple cash registers as information to be added to the polygon data. Also, the second information generated by the generation process may be three-dimensional polygon data.
また、上述したように、現実世界における対象を示すものであれば、ポリゴンのように閉じたものではなく、ポリラインのような開いたものであってもよい。また、情報処理装置100は、人数に応じた確度情報を生成した第2情報に対応付けてもよい。また、第2情報は、閉じた領域でも、開いた領域でも、境界線でも、ジオハッシュ(領域識別子)でもよい。 Moreover, as described above, an open object such as a polyline may be used instead of a closed object such as a polygon, as long as it represents an object in the real world. Further, the information processing apparatus 100 may associate the accuracy information corresponding to the number of people with the generated second information. Also, the second information may be a closed area, an open area, a boundary line, or a geohash (area identifier).
〔2.情報処理装置の構成〕
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[2. Configuration of Information Processing Device]
Next, the configuration of the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus 100 according to the embodiment. As shown in FIG. 4, the information processing apparatus 100 has a communication section 110, a storage section 120, and a control section . The information processing device 100 may have an input unit (for example, a keyboard, a mouse, etc.) that receives various operations from an administrator of the information processing device 100, and a display unit (for example, a liquid crystal display) for displaying various information.
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置10、店舗装置20、及びデータ提供装置50との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to the network by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部120は、図4に示すように、ユーザ情報記憶部121と、店舗情報記憶部122と、行動履歴情報記憶部123と、地図情報記憶部124とを有する。また、記憶部120は、上記に限らず、種々の情報を記憶してもよい。
(storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 according to the embodiment has a user
(ユーザ情報記憶部121)
実施形態に係るユーザ情報記憶部121は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図5に示すユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「年齢」、「性別」、「最新位置」、「変換前範囲(円)」、「変換後範囲(多角形)」といった項目が含まれる。
(User information storage unit 121)
The user
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、図1の例に示したユーザU1に対応する。また、「年齢」は、ユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35歳など、ユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザの性別を示す。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. For example, a user identified by user ID "U1" corresponds to user U1 shown in the example of FIG. Also, "age" indicates the age of the user. Note that the "age" may be a specific age of the user, such as 35 years old. Also, "gender" indicates the gender of the user.
また、「最新位置」は、ユーザの最新位置を示す。例えば、「最新位置」は、ユーザについて最後に取得された位置を示す。なお、図5では、「最新位置」は、「LC1」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報(緯度経度情報)等、実空間(現実の空間)における具体的なユーザの位置を示す情報である。 "Latest location" indicates the latest location of the user. For example, "Latest Location" indicates the last obtained location for the user. In FIG. 5, the “latest position” is illustrated as an abstract code such as “LC1”, but it is information indicating a specific user position in real space (actual space) such as information indicating latitude and longitude (latitude and longitude information).
「変換前範囲(円)」は、推定されるユーザの位置の範囲を示す円を示す。例えば、「変換前範囲(円)」は、ユーザの最新位置を中心とする所定の確率に対応する円形の範囲を示す。「変換前範囲(円)」は、GPSアキュラシーに対応する範囲を示す。なお、図5では、「変換前範囲(円)」は、「BA1」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度により規定される範囲であり、実空間における具体的な円形の範囲を示す情報である。 “Pre-conversion range (circle)” indicates a circle indicating the estimated range of the user's position. For example, "pre-conversion range (circle)" indicates a circular range corresponding to a predetermined probability centered on the user's latest position. "Pre-conversion range (circle)" indicates the range corresponding to the GPS accuracy. In FIG. 5, the “pre-conversion range (circle)” is represented by an abstract code such as “BA1”, but is a range defined by latitude and longitude, and is information indicating a specific circular range in real space.
「変換後範囲(多角形)」は、円形の範囲を多角形に変換後のユーザの位置の範囲を示す。例えば、「変換後範囲(多角形)」は、ユーザの最新位置を中心とする多角形の範囲を示す。「変換後範囲(多角形)」は、正方形の範囲を示す。なお、図5では、「変換後範囲(多角形)」は、「AA1」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度により規定される範囲であり、実空間における具体的な多角形の範囲を示す情報である。 “Post-conversion range (polygon)” indicates the range of the user's position after converting the circular range into a polygon. For example, "post-conversion range (polygon)" indicates a polygonal range centered on the user's latest position. "Range after conversion (polygon)" indicates a square range. In FIG. 5, the “post-conversion range (polygon)” is represented by an abstract code such as “AA1”, but it is a range defined by latitude and longitude, and is information indicating a specific polygonal range in real space.
例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)の年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。ユーザU1の最新位置は「LC1」であることを示す。また、ユーザU1の変換前範囲(円)は、「BA1」であり、ユーザU1の変換後範囲(多角形)は、「AA1」であることを示す。 For example, the age of the user (user U1) identified by the user ID "U1" is "twenties" and the gender is "male". It indicates that the latest location of user U1 is "LC1". It also indicates that the pre-conversion range (circle) of user U1 is "BA1" and the post-conversion range (polygon) of user U1 is "AA1".
なお、ユーザ情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、氏名、自宅の位置、勤務先の位置、家族構成、収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。ユーザ情報記憶部121は、最後に位置情報が取得された日時、すなわち最新位置が取得された日時を記憶してもよい。
Note that the user
(店舗情報記憶部122)
実施形態に係る店舗情報記憶部122は、店舗(ストア)に関する各種情報を記憶する。図6は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。例えば、店舗情報記憶部122は、種々の店舗に関する情報を記憶する。図6に示す店舗情報記憶部122には、「店舗ID」、「名称」、「店舗情報」、「ポリゴンデータ」といった項目が含まれる。
(Store information storage unit 122)
The store
「店舗ID」は、店舗を識別するための識別情報を示す。「名称」は、店舗の具体的な名称を示す。例えば、「名称」は、「○○飲食店X町店」のような屋号と店舗の場所を示す情報との組合せであってもよい。 "Store ID" indicates identification information for identifying a store. "Name" indicates the specific name of the store. For example, the "name" may be a combination of a store name such as "○○ restaurant X town" and information indicating the location of the store.
「店舗情報」は、対応する店舗の所在地、入居するビル名等の様々な情報が記憶される。各店舗の店舗情報として記憶される情報は、上記に限られない。なお、図6では、「店舗情報」は、「店舗情報#11」、「店舗情報#12」といった抽象的な符号を図示するが、店舗情報#11、店舗情報#12等は、各店舗に関する様々な情報を含む。例えば、店舗情報#11は、Aコンビニが位置する場所等等を示す情報が含まれる。 The "store information" stores various information such as the location of the corresponding store and the name of the building where the store resides. Information stored as store information of each store is not limited to the above. In FIG. 6, "store information" is represented by abstract codes such as "store information #11" and "store information #12", but store information #11, store information #12, etc. include various information about each store. For example, store information #11 includes information indicating the location of A convenience store.
また、「ポリゴンデータ」は、対応する店舗について生成されたポリゴンデータを示す。なお、図6では、「ポリゴンデータ」は、「PD11」といった抽象的な符号を図示するが、具体的な店舗のポリゴンデータである。「ポリゴンデータ」には、ポリゴンの形状を示す情報や対応する緯度経度を示す情報等が含まれる。なお、「ポリゴンデータ」が「-」である店舗は、その店舗のポリゴンデータが未生成であることを示す。図6では、B移動屋台のポリゴンデータが未生成である場合を一例として示す。 "Polygon data" indicates polygon data generated for the corresponding store. In FIG. 6, "polygon data" is illustrated as an abstract code such as "PD11", but it is concrete polygon data of a store. "Polygon data" includes information indicating the shape of a polygon, information indicating the corresponding latitude and longitude, and the like. A store with "-" in "polygon data" indicates that the polygon data of the store has not yet been generated. FIG. 6 shows, as an example, a case where the polygon data of the B mobile stall has not yet been generated.
図6では、店舗ID「SP11」により識別される店舗(店舗SP11)は、名称「Aコンビニ」であり、店舗情報が店舗情報#11であることを示す。また、Aコンビニである店舗SP11は、ポリゴンデータが「PD11」であることを示す。 FIG. 6 shows that the store (store SP11) identified by the store ID "SP11" has the name "A convenience store" and the store information is store information #11. Moreover, the store SP11, which is A convenience store, indicates that the polygon data is "PD11".
なお、店舗情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。店舗情報記憶部122は、店舗が属するカテゴリを示す情報を記憶してもよい。店舗情報記憶部122は、店舗の情報に限らず、店舗以外の施設やエリア等の各種の対象領域の情報を記憶してもよい。
Note that the store
(行動履歴情報記憶部123)
実施形態に係る行動履歴情報記憶部123は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図7は、実施形態に係る行動履歴情報記憶部の一例を示す図である。図7に示す行動履歴情報記憶部123は、「ユーザID」、「行動ID」、「日時」、「位置」、「種別」、「内容」といった項目が含まれる。
(Action history information storage unit 123)
The action history
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「行動ID」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。なお、図7では、「dt11」等で図示するが、「日時」には、「2021年9月14日13時07分48秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. "Behavior ID" indicates information identifying a user's behavior. "Date and time" indicates the date and time when the corresponding user action was performed. In FIG. 7 , “dt11” or the like is shown, but the “date and time” may store a specific date and time such as “September 14, 2021, 13:07:48”.
「位置」は、ユーザの行動時の位置情報を示す。なお、図7では、「位置」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報(緯度経度情報)等、実空間における具体的なユーザの位置を示す情報である。「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。 "Position" indicates position information at the time of user's action. In FIG. 7, "position" is represented by an abstract code such as "LC11", but it is information indicating a specific user position in real space, such as information indicating latitude and longitude (latitude and longitude information). "Type" indicates information about the type of corresponding user's action. "Content" indicates the content targeted in the action of the corresponding user.
図7では、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)は、行動ID「AC11」により識別される行動(行動AC11)を行ったことを示す。例えば、図7ではユーザU1は、日時dt11において、Yコンビニに対応する位置LC11でX飲料の購入(行動AC11)を行ったことを示す。例えば、Yコンビニで決済を行った際のユーザU1が位置LC11であることを示す。 FIG. 7 shows that the user (user U1) identified by the user ID "U1" performed the action (action AC11) identified by the action ID "AC11". For example, FIG. 7 shows that user U1 purchased X beverage (action AC11) at location LC11 corresponding to Y convenience store on date and time dt11. For example, it indicates that the user U1 is at the position LC11 when the payment is made at the Y convenience store.
また、ユーザID「U3」により識別されるユーザ(ユーザU3)は、行動ID「AC21」により識別される行動(行動AC21)を行ったことを示す。例えば、図7ではユーザU3は、日時dt21において、B移動屋台に対応する位置LC21でYカレーの購入(行動AC21)を行ったことを示す。例えば、B移動屋台で決済を行った際のユーザU3が位置LC21であることを示す。 It also indicates that the user (user U3) identified by the user ID "U3" performed the action (action AC21) identified by the action ID "AC21". For example, FIG. 7 shows that the user U3 purchased Y curry (action AC21) at the position LC21 corresponding to the B mobile stall at date and time dt21. For example, it indicates that the user U3 is at the position LC21 when the payment is made at the B mobile stall.
なお、行動履歴情報記憶部123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図7では、ユーザIDごとに行動情報が行動履歴情報記憶部123に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザIDごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。
Note that the action history
(地図情報記憶部124)
実施形態に係る地図情報記憶部124は、地図に関する各種情報を記憶する。地図情報記憶部124は、図示を省略するが、例えば、地図表示アプリケーション等で表示される地図の情報を記憶する。例えば、地図情報記憶部124は、地図表示アプリケーション等で表示される地図の画像情報を記憶する。なお、地図情報記憶部124は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、地図情報記憶部124は、情報処理装置100が行う推定処理や生成処理に必要な地図に関する様々な情報を記憶する。
(Map information storage unit 124)
The map information storage unit 124 according to the embodiment stores various types of map-related information. Although not shown, the map information storage unit 124 stores, for example, map information displayed by a map display application or the like. For example, the map information storage unit 124 stores image information of a map displayed by a map display application or the like. It should be noted that the map information storage unit 124 may store various types of information, not limited to the above, depending on the purpose. For example, the map information storage unit 124 stores various information related to the map necessary for the estimation processing and generation processing performed by the information processing apparatus 100 .
(制御部130)
図4の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(control unit 130)
Returning to the description of FIG. 4 , the control unit 130 is a controller, and is realized by executing various programs (corresponding to an example of an information processing program) stored in a storage device inside the information processing apparatus 100 by a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), or the like, for example, using the RAM as a work area. Also, the control unit 130 is a controller, and is implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).
図4に示すように、制御部130は、取得部131と、決定部132と、生成部133と、変換部134と、推定部135と、提供部136とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図4に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。 As shown in FIG. 4, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a determination unit 132, a generation unit 133, a conversion unit 134, an estimation unit 135, and a provision unit 136, and implements or executes the information processing functions and actions described below. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 4, and may be another configuration as long as it performs information processing described later.
(取得部131)
取得部131は、種々の情報を取得する。取得部131は、端末装置10等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。また、取得部131は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、行動履歴情報記憶部123、や地図情報記憶部124等から各種情報を取得する。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires various information. The acquisition unit 131 acquires various types of information from an external device such as the
取得部131は、通信部110を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部131は、受信した情報を記憶部120に格納する。取得部131は、端末装置10、店舗装置20またはデータ提供装置50から各種情報を受信する。取得部131は、ユーザが利用する端末装置10から情報を取得する。取得部131は、ユーザが利用する端末装置10からユーザの位置情報を取得する。例えば、取得部131は、店舗装置20から各種情報を取得する。例えば、取得部131は、データ提供装置50から各種情報を取得する。
Acquisition unit 131 receives various types of information from an external information processing device via communication unit 110 . Acquisition unit 131 stores the received information in storage unit 120 . The acquisition unit 131 receives various information from the
取得部131は、所定の行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する。取得部131は、地図を示す第1情報を取得する。取得部131は、ユーザが購買行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する。取得部131は、ユーザが支払いを行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する。取得部131は、ユーザが端末装置10を用いた決済を行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する。取得部131は、地図の画像情報を含む第1情報を取得する。
The acquisition unit 131 acquires position information indicating the position of the user when performing a predetermined action. Acquisition unit 131 acquires first information indicating a map. The acquisition unit 131 acquires position information indicating the position of the user when the user made a purchase. The acquisition unit 131 acquires location information indicating the location of the user when the user made payment. The acquisition unit 131 acquires position information indicating the position of the user when the user makes a payment using the
取得部131は、推定されるユーザの位置の範囲を示す円形の円形範囲情報を取得する。取得部131は、現実の空間(実空間)におけるユーザの位置の範囲を示す円形の円形範囲情報を取得する。取得部131は、ユーザの位置の範囲を示す円形の円形範囲情報を取得する。取得部131は、店舗が占める範囲を示す店舗範囲情報を取得する。取得部131は、現実の空間(実空間)における店舗が占める範囲を示す店舗範囲情報を取得する。 Acquisition unit 131 acquires circular range information representing a range of estimated user positions. The acquisition unit 131 acquires circular range information indicating the range of the user's position in the real space (real space). The acquisition unit 131 acquires circular range information indicating the range of the user's position. The acquisition unit 131 acquires store range information indicating the range occupied by the store. The acquisition unit 131 acquires store range information indicating the range occupied by the store in the actual space (real space).
取得部131は、ユーザの位置を検知するセンサにより検知されたセンサ情報に基づく円形範囲情報を取得する。取得部131は、GPSセンサにより検知されたセンサ情報に基づく円形範囲情報を取得する。取得部131は、店舗のポリゴンデータである店舗範囲情報を取得する。 The acquisition unit 131 acquires circular range information based on sensor information detected by a sensor that detects the position of the user. Acquisition unit 131 acquires circular range information based on sensor information detected by a GPS sensor. The acquiring unit 131 acquires store range information, which is polygon data of the store.
(決定部132)
決定部132は、種々の情報を決定する決定処理を実行する。決定部132は、決定した情報を記憶部120に格納する。例えば、決定部132は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。決定部132は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部132は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。
(Determination unit 132)
The determination unit 132 executes determination processing for determining various pieces of information. The determination unit 132 stores the determined information in the storage unit 120 . For example, the determination unit 132 executes determination processing based on various information acquired by the acquisition unit 131 . The determination unit 132 executes determination processing based on various information stored in the storage unit 120 . For example, the determination unit 132 executes determination processing based on various information received from an external information processing device.
例えば、決定部132は、生成部133により生成された情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部132は、変換部134により変換された情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部132は、推定部135により推定された情報に基づいて、決定処理を実行する。 For example, the determination unit 132 executes determination processing based on information generated by the generation unit 133 . For example, the determination unit 132 executes determination processing based on information converted by the conversion unit 134 . For example, the determination unit 132 executes determination processing based on information estimated by the estimation unit 135 .
決定部132は、取得部131により取得された位置情報が示すユーザの位置に基づいて、地図における所定の行動と関連性を有する部分である関連部分を決定する決定する。決定部132は、所定の行動と関連性を有する関連部分である点を複数決定する。 Based on the position of the user indicated by the positional information acquired by the acquisition unit 131, the determination unit 132 determines a related part, which is a part having a relationship with a predetermined action on the map. The determination unit 132 determines a plurality of points that are related parts that are related to a predetermined action.
決定部132は、ユーザの位置に対応する地図上の点と、地図における構造物を示す線とに基づいて、複数の点を決定する。決定部132は、ユーザの位置に対応する地図上の点から延びる第1線と、地図における構造物を示す第2線との交点に基づいて、複数の点を決定する。決定部132は、交点である複数の点を決定する。 The determining unit 132 determines a plurality of points based on the point on the map corresponding to the user's position and the line indicating the structure on the map. The determination unit 132 determines a plurality of points based on intersections between a first line extending from a point on the map corresponding to the user's position and a second line indicating a structure on the map. The determination unit 132 determines a plurality of points that are intersections.
(生成部133)
生成部133は、種々の情報を推定する生成処理を実行する。生成部133は、生成した情報を記憶部120に格納する。例えば、生成部133は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。生成部133は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。生成部133は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。
(Generating unit 133)
The generation unit 133 executes generation processing for estimating various information. Generation unit 133 stores the generated information in storage unit 120 . For example, the generation unit 133 executes generation processing based on various information acquired by the acquisition unit 131 . The generation unit 133 executes generation processing based on various information stored in the storage unit 120 . The generation unit 133 executes generation processing based on various types of information received from an external information processing device.
例えば、生成部133は、決定部132により決定された情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、生成部133は、生成部133により生成された情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、生成部133は、変換部134により変換された情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、生成部133は、推定部135により推定された情報に基づいて、生成処理を実行する。 For example, the generation unit 133 executes generation processing based on information determined by the determination unit 132 . For example, the generation unit 133 executes generation processing based on information generated by the generation unit 133 . For example, the generation unit 133 executes generation processing based on information converted by the conversion unit 134 . For example, the generation unit 133 executes generation processing based on information estimated by the estimation unit 135 .
生成部133は、決定部132により決定された関連部分を用いて、現実の対象を示す第2情報を生成する。生成部133は、関連部分に基づく地図における領域に対応する現実の領域を示す第2情報を生成する。生成部133は、現実の店舗を示す第2情報を生成する。生成部133は、第1情報とは異なる種別の第2情報を生成する。 The generation unit 133 uses the relevant part determined by the determination unit 132 to generate second information indicating the actual object. The generation unit 133 generates second information indicating a real area corresponding to the area on the map based on the related part. The generation unit 133 generates second information indicating the actual store. The generator 133 generates second information of a type different from the first information.
生成部133は、ベクタデータである第2情報を生成する。生成部133は、複数の点を線で連結することにより、第2情報を生成する。生成部133は、複数の点を所定の基準に基づいて線で連結することにより、第2情報を生成する。生成部133は、複数の点の隣接する点間を線で連結することにより、第2情報を生成する。生成部133は、ポリラインデータである第2情報を生成する。生成部133は、ポリゴンデータである第2情報を生成する。 The generation unit 133 generates second information, which is vector data. The generation unit 133 generates the second information by connecting a plurality of points with lines. The generation unit 133 generates second information by connecting a plurality of points with lines based on a predetermined criterion. The generation unit 133 generates the second information by connecting adjacent points of a plurality of points with lines. The generator 133 generates second information that is polyline data. The generator 133 generates second information that is polygon data.
生成部133は、コンテンツを生成する。生成部133は、例えば、生成部133は、Java(登録商標)等の種々の技術を適宜用いて、端末装置10へ提供する画面(コンテンツ)を生成する。なお、生成部133は、CSSやJavaScript(登録商標)やHTMLの形式に基づいて、端末装置10へ提供する画面(コンテンツ)を生成してもよい。また、例えば、生成部133は、JPEG(Joint Photographic Experts Group)やGIF(Graphics Interchange Format)やPNG(Portable Network Graphics)など様々な形式で画面(コンテンツ)を生成してもよい。
The generation unit 133 generates content. For example, the generation unit 133 generates a screen (content) to be provided to the
(変換部134)
変換部134は、種々の情報を変換する変換処理を実行する。変換部134は、変換処理により変換した情報を記憶部120に格納する。例えば、変換部134は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、変換処理を実行する。変換部134は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、変換処理を実行する。変換部134は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、変換処理を実行する。
(Conversion unit 134)
The conversion unit 134 executes conversion processing for converting various information. The conversion unit 134 stores the information converted by the conversion process in the storage unit 120 . For example, the conversion unit 134 executes conversion processing based on various information acquired by the acquisition unit 131 . The conversion unit 134 executes conversion processing based on various information stored in the storage unit 120 . The conversion unit 134 executes conversion processing based on various information received from an external information processing device.
例えば、変換部134は、決定部132により決定された情報に基づいて、変換処理を実行する。例えば、変換部134は、生成部133により生成された情報に基づいて、変換処理を実行する。例えば、変換部134は、推定部135により推定された情報に基づいて、変換処理を実行する。 For example, the conversion unit 134 executes conversion processing based on information determined by the determination unit 132 . For example, the conversion unit 134 executes conversion processing based on information generated by the generation unit 133 . For example, the conversion unit 134 executes conversion processing based on information estimated by the estimation unit 135 .
変換部134は、取得部131により取得されたユーザの円形範囲情報を多角形の多角形範囲情報に変換する。変換部134は、ユーザの円形範囲情報を矩形の多角形範囲情報に変換する。変換部134は、ユーザの円形範囲情報を正方形の多角形範囲情報に変換する。変換部134は、ユーザの円形範囲情報の面積に対応する多角形範囲情報に変換する。変換部134は、ユーザの円形範囲情報と面積が同じ多角形範囲情報に変換する。 The conversion unit 134 converts the user's circular range information acquired by the acquisition unit 131 into polygonal range information of polygons. The conversion unit 134 converts the user's circular range information into rectangular polygonal range information. The conversion unit 134 converts the user's circular range information into square polygonal range information. The conversion unit 134 converts the user's circular range information into polygonal range information corresponding to the area. The conversion unit 134 converts the user's circular range information into polygonal range information having the same area.
(推定部135)
推定部135は、種々の情報を推定する推定処理を実行する。推定部135は、推定処理により推定した情報を記憶部120に格納する。例えば、推定部135は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部135は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部135は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。
(Estimation unit 135)
The estimation unit 135 executes estimation processing for estimating various information. The estimation unit 135 stores information estimated by the estimation process in the storage unit 120 . For example, the estimation unit 135 executes estimation processing based on various information acquired by the acquisition unit 131 . The estimation unit 135 executes estimation processing based on various information stored in the storage unit 120 . The estimation unit 135 executes estimation processing based on various information received from an external information processing device.
例えば、推定部135は、決定部132により決定された情報に基づいて、推定処理を実行する。例えば、推定部135は、生成部133により生成された情報に基づいて、推定処理を実行する。例えば、推定部135は、変換部134により変換された情報に基づいて、推定処理を実行する。 For example, the estimation unit 135 performs estimation processing based on information determined by the determination unit 132 . For example, the estimation unit 135 performs estimation processing based on information generated by the generation unit 133 . For example, the estimation unit 135 performs estimation processing based on information converted by the conversion unit 134 .
例えば、推定部135は、決定部132により決定された情報に基づいて、各種情報を算出する。例えば、推定部135は、生成部133により生成された情報に基づいて、各種情報を算出する。例えば、推定部135は、変換部134により変換された情報に基づいて、各種情報を算出する。例えば、推定部135は、決定部132により決定された情報に基づいて、各種の判定処理を行う。例えば、推定部135は、生成部133により生成された情報に基づいて、各種の判定処理を行う。例えば、推定部135は、変換部134により変換された情報に基づいて、各種の判定処理を行う。例えば、推定部135は、多角形範囲情報と店舗範囲情報とが重なる重畳面積を算出する。例えば、推定部135は、多角形範囲の面積と重畳面積とを用いてスコアを算出する。例えば、推定部135は、算出したスコアを用いて、店舗が関連店舗であるか否かを推定する。 For example, the estimation unit 135 calculates various information based on information determined by the determination unit 132 . For example, the estimation unit 135 calculates various information based on information generated by the generation unit 133 . For example, the estimation unit 135 calculates various information based on information converted by the conversion unit 134 . For example, the estimation unit 135 performs various determination processes based on information determined by the determination unit 132 . For example, the estimation unit 135 performs various determination processes based on information generated by the generation unit 133 . For example, the estimation unit 135 performs various determination processes based on information converted by the conversion unit 134 . For example, the estimation unit 135 calculates an overlapping area where the polygon range information and the store range information overlap. For example, the estimation unit 135 calculates the score using the area of the polygon range and the overlapping area. For example, the estimation unit 135 estimates whether the store is a related store using the calculated score.
推定部135は、変換部134により変換された多角形範囲情報と、店舗範囲情報とに基づいて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定する。推定部135は、ユーザと所定の位置関係を有する関連店舗を推定する。推定部135は、ユーザが入店した関連店舗を推定する。推定部135は、ユーザが訪問する可能性が高い関連店舗を推定する。推定部135は、ユーザからの距離が所定値以内である近傍の店舗を関連店舗として推定する。 The estimation unit 135 estimates related stores, which are stores that are geographically related to the user, based on the polygon range information converted by the conversion unit 134 and the store range information. The estimation unit 135 estimates related shops having a predetermined positional relationship with the user. The estimation unit 135 estimates the related store that the user has entered. The estimating unit 135 estimates related stores that are likely to be visited by the user. The estimating unit 135 estimates nearby shops, which are within a predetermined distance from the user, as related shops.
推定部135は、多角形範囲情報と店舗範囲情報とが重なる範囲に基づいて、関連店舗を推定する。推定部135は、多角形範囲情報と店舗範囲情報とが重なる面積である重畳面積を用いて、関連店舗を推定する。推定部135は、多角形範囲情報に対応する面積であるユーザ範囲面積に占める重畳面積の割合を用いて、関連店舗を推定する。推定部135は、ユーザ範囲面積に占める重畳面積の割合が閾値以上である店舗を関連店舗であると推定する。 The estimation unit 135 estimates related shops based on the range where the polygonal range information and the shop range information overlap. The estimating unit 135 estimates a related store using an overlapping area, which is an area where the polygonal range information and the store range information overlap. The estimation unit 135 estimates the related store using the ratio of the superimposed area to the user range area, which is the area corresponding to the polygon range information. The estimating unit 135 estimates a store whose ratio of the superimposed area to the user range area is equal to or greater than the threshold value to be the related store.
推定部135は、所定の基準に基づいて地図が分割された複数の区画のうち、多角形範囲情報に基づいてユーザに対応付けられる区画を示す第1区画リストと、店舗範囲情報に基づいて店舗に対応付けられる区画を示す第2区画リストとの比較に基づいて、関連店舗を推定する。推定部135は、ジオハッシュの手法により分割された複数の区画のうち、ユーザに対応付けられる区画を示す第1区画リストと、店舗に対応付けられる区画を示す第2区画リストとの比較に基づいて、関連店舗を推定する。推定部135は、第1区画リストと第2区画リストとの重複が閾値以上である店舗を関連店舗であると推定する。 The estimating unit 135 estimates related shops based on comparison between a first section list indicating sections associated with the user based on the polygonal range information and a second section list indicating sections associated with the stores based on the store range information among a plurality of sections into which the map is divided based on a predetermined criterion. The estimating unit 135 estimates related shops based on a comparison between a first section list indicating sections associated with the user and a second section list indicating sections associated with the store among the plurality of sections divided by the geohash method. The estimating unit 135 estimates that a store whose overlap between the first section list and the second section list is equal to or greater than a threshold is a related store.
(提供部136)
提供部136は、各種情報を提供する。提供部136は、通信部110を介して、外部の情報処理装へ各種情報を送信する。提供部136は、端末装置10や店舗装置20やデータ提供装置50へ各種情報を送信する。提供部136は、コンテンツを端末装置10へ送信する。
(Providing unit 136)
The providing unit 136 provides various information. The providing unit 136 transmits various types of information to an external information processing device via the communication unit 110 . The providing unit 136 transmits various types of information to the
提供部136は、決定部132により決定された情報を提供する。提供部136は、生成部133により生成された情報を提供する。提供部136は、変換部134により変換された情報を提供する。提供部136は、推定部135により推定された情報を提供する。 The providing unit 136 provides information determined by the determining unit 132 . The providing unit 136 provides information generated by the generating unit 133 . The providing unit 136 provides information converted by the converting unit 134 . The providing unit 136 provides information estimated by the estimating unit 135 .
提供部136は、生成部133により生成された第2情報を提供する。提供部136は、推定部135により推定された関連店舗に関する情報をユーザが利用する端末装置10に提供する。提供部136は、ユーザの位置から所定の範囲内にある関連店舗のクーポンをユーザが利用する端末装置10に提供する。提供部136は、ユーザが訪問する可能性が高い関連店舗のクーポンをユーザが利用する端末装置10に提供する。
The providing unit 136 provides the second information generated by the generating unit 133 . The providing unit 136 provides the
〔3.情報処理のフロー〕
次に、図8及び図9を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。図8及び図9は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
[3. Information processing flow]
Next, the procedure of information processing by the
まず、図8に示す処理を説明する。例えば、図8は、情報処理装置100が実行する生成処理の一例を示すフローチャートである。 First, the processing shown in FIG. 8 will be described. For example, FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the generation process executed by the information processing apparatus 100. FIG.
図8に示すように、情報処理装置100は、所定の行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する(ステップS101)。また、情報処理装置100は、地図を示す第1情報を取得する(ステップS102)。 As shown in FIG. 8, the information processing apparatus 100 acquires position information indicating the position of the user when performing a predetermined action (step S101). The information processing apparatus 100 also acquires first information indicating a map (step S102).
そして、情報処理装置100は、位置情報が示すユーザの位置に基づいて、地図における所定の行動と関連性を有する部分である関連部分を決定する(ステップS103)。情報処理装置100は、関連部分を用いて、現実の対象を示す第2情報を生成する(ステップS104)。 Then, the information processing apparatus 100 determines a related portion, which is a portion having a relationship with a predetermined action on the map, based on the position of the user indicated by the position information (step S103). The information processing apparatus 100 uses the relevant portion to generate second information indicating the actual object (step S104).
次に、図9に示す処理を説明する。例えば、図9は、情報処理装置100が実行する推定処理の一例を示すフローチャートである。 Next, the processing shown in FIG. 9 will be described. For example, FIG. 9 is a flow chart showing an example of estimation processing executed by the information processing apparatus 100 .
図9に示すように、情報処理装置100は、推定されるユーザの位置の範囲を示す円形の円形範囲情報を取得する(ステップS201)。また、情報処理装置100は、店舗が占める範囲を示す店舗範囲情報を取得する(ステップS202)。 As shown in FIG. 9, the information processing apparatus 100 acquires circular range information representing a range of estimated user positions (step S201). The information processing device 100 also acquires store range information indicating the range occupied by the store (step S202).
そして、情報処理装置100は、ユーザの円形範囲情報を多角形の多角形範囲情報に変換する(ステップS203)。情報処理装置100は、多角形範囲情報と、店舗範囲情報とに基づいて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定する(ステップS204)。 Then, the information processing apparatus 100 converts the user's circular range information into polygonal range information (step S203). The information processing apparatus 100 estimates related shops, which are shops that are geographically related to the user, based on the polygonal range information and the shop range information (step S204).
〔4.推定処理の他の手法(ジオハッシュ等の利用)〕
上述したように、情報処理装置100は、ジオハッシュ等の経緯度に基づくジオコーディング方法により生成された情報を用いて、推定処理を行ってもよい。この点については図10-14を用いて説明する。図10は、推定処理の他の手法に関する概念を示す図である。図11~図14は、推定処理の他の手法の一例を示す図である。なお、ジオハッシュは一例に過ぎず、情報処理装置100は、ジオハッシュに限らず、例えばQuadKey等の任意の手法が採用可能であり、推定処理が可能であればどのような手法を用いてもよい。
[4. Other methods of estimation processing (use of geohash, etc.)]
As described above, the information processing apparatus 100 may perform estimation processing using information generated by a geocoding method based on latitude and longitude, such as geohash. This point will be explained with reference to FIGS. 10-14. FIG. 10 is a diagram showing the concept of another method of estimation processing. 11 to 14 are diagrams showing examples of other methods of estimation processing. Note that the geohash is only an example, and the information processing apparatus 100 can employ any method such as QuadKey without being limited to the geohash, and any method may be used as long as estimation processing is possible.
まず、図10~図14で示す推定処理で用いるジオハッシュの技術は、上述したようにジオコーディング方法の一つである。例えば、ジオハッシュは、地図(実空間の土地)を格子状に分割し、各区画(「領域」ともいう)を短い文字列で表現する。図10中の左側の地図MP2に重畳させた領域HR1は、「xn76」という4桁のコードCD1で識別される矩形の領域である。また、図10中の右側の地図MP2に重畳させた領域HR11は、「xn76u」という5桁のコードCD11で識別される矩形の領域である。 First, the geohash technique used in the estimation processing shown in FIGS. 10 to 14 is one of the geocoding methods as described above. For example, geohash divides a map (land in real space) into a grid and expresses each section (also called "region") with a short character string. A region HR1 superimposed on the left map MP2 in FIG. 10 is a rectangular region identified by a four-digit code CD1 of "xn76". An area HR11 superimposed on the map MP2 on the right side of FIG. 10 is a rectangular area identified by a 5-digit code CD11 of "xn76u".
ここで、領域HR11は、領域HR1に包含され、領域HR1の一部に対応する領域である。また、コードCD11は、上位4桁がコードCD1の4桁と一致し、コードCD1の4桁に1桁「u」が追加されたコード(文字列)である。このように、ジオハッシュは、階層的なデータ構造を有し、任意の桁数で区画の範囲を表現できる。例えば、ジオハッシュは、桁数を大きくするとより狭域を表現でき、桁数を小さくするとより広域を表現できる。なお、ジオハッシュ自体は公知の技術であるため、その詳細な説明は省略する。 Here, the region HR11 is a region included in the region HR1 and corresponding to a part of the region HR1. The code CD11 is a code (character string) in which the upper four digits match the four digits of the code CD1, and one digit "u" is added to the four digits of the code CD1. In this way, geohash has a hierarchical data structure and can express the range of partitions with any number of digits. For example, geohash can represent a narrower area by increasing the number of digits, and can represent a wider area by decreasing the number of digits. Since the geohash itself is a well-known technology, detailed description thereof will be omitted.
ここから、図11~図14は、情報処理装置100によるジオハッシュの技術を用いた推定処理の一例を説明する。例えば、図11~図14では、ジオハッシュの階層的なデータのうち最下層のデータ、すなわち最も細かい区画(領域)に分割したデータを用いる場合を一例として説明する。なお、図1等で説明した内容と同様の点については適宜説明を省略する。図11~図14では、端末装置10を利用するユーザがユーザU2である場合を一例として説明する。また、図11~図14では説明のために、各領域が正方形である例を示すが、各領域の形状は正方形に限らず、他の矩形など任意の形状であってもよい。
From here, FIGS. 11 to 14 describe an example of estimation processing using the geohash technique by the information processing apparatus 100. FIG. For example, in FIGS. 11 to 14, the case of using the lowest layer data of the geohash hierarchical data, that is, the data divided into the finest divisions (regions) will be described as an example. Note that the description of the same points as those described with reference to FIG. 1 and the like will be omitted as appropriate. 11 to 14, a case where the user using the
まず、図11にはジオハッシュで所定のエリアの土地が複数の領域H11~H46等に分割されたジオデータGH1を示す。なお、図11~図14では説明に必要な範囲の領域を示すために、24個の領域H11~H46のみを図示する。 First, FIG. 11 shows geo data GH1 obtained by dividing land in a predetermined area into a plurality of areas H11 to H46 by geohash. 11 to 14, only 24 regions H11 to H46 are shown in order to show regions necessary for explanation.
また、図12は、店舗であるE薬局のポリゴンPG2をジオデータGH1に重ねた状態を示す。図12中のハッチングが付された領域が、領域H11~H46等の複数の領域のうち、ポリゴンPG2が重なる領域を示す。具体的には、領域H12~H15、H22~H25、H32~H35の12個の領域が、ポリゴンPG2が重なる領域であることを示す。 Also, FIG. 12 shows a state in which the polygon PG2 of the pharmacy E, which is a store, is superimposed on the geodata GH1. A hatched area in FIG. 12 indicates an area where the polygon PG2 overlaps among a plurality of areas such as the areas H11 to H46. Specifically, 12 areas H12 to H15, H22 to H25, and H32 to H35 are areas where the polygon PG2 overlaps.
例えば、情報処理装置100は、E薬局のポリゴンPG2をE薬局の店舗範囲を示す情報として取得する。なお、情報処理装置100は、E薬局のポリゴンPG2の情報を記憶部120(図4参照)から取得してもよいし、E薬局のポリゴンPG2の情報をデータ提供装置50等の外部装置から受信してもよい。
For example, the information processing apparatus 100 acquires the polygon PG2 of the E pharmacy as information indicating the store range of the E pharmacy. The information processing apparatus 100 may acquire information on the polygon PG2 of the E pharmacy from the storage unit 120 (see FIG. 4), or may receive information on the polygon PG2 of the E pharmacy from an external device such as the
情報処理装置100は、E薬局のポリゴンPG2とジオデータGH1とを用いて、領域H11~H46等の複数の領域のうち、E薬局が位置する領域を決定する(ステップS21)。図12では、情報処理装置100は、領域H12~H15、H22~H25、H32~H35の12個の領域が、E薬局が位置する領域であると決定する。 The information processing apparatus 100 uses the polygon PG2 of the E pharmacy and the geo data GH1 to determine the area where the E pharmacy is located among the plurality of areas such as the areas H11 to H46 (step S21). In FIG. 12, the information processing apparatus 100 determines that 12 areas H12 to H15, H22 to H25, and H32 to H35 are areas in which the E pharmacy is located.
そして、情報処理装置100は、領域H12~H15、H22~H25、H32~H35を含むリストLT1をE薬局が位置する領域を示す情報として、E薬局に対応付ける。例えば、情報処理装置100は、リストLT1をE薬局に対応付けて店舗情報記憶部122(図6参照)に格納する。 Then, the information processing apparatus 100 associates the list LT1 including the areas H12 to H15, H22 to H25, and H32 to H35 with the E pharmacy as information indicating the area where the E pharmacy is located. For example, the information processing device 100 stores the list LT1 in the store information storage unit 122 (see FIG. 6) in association with the E pharmacy.
また、図13は、ユーザU2のユーザ範囲である円形範囲BA2をジオデータGH1に重ねた状態を示す。図13中のハッチングが付された領域が、領域H11~H46等の複数の領域のうち、円形範囲BA2が重なる領域を示す。具体的には、領域H12、H13、H21~H23、H31~H33、H42、H43の10個の領域が、円形範囲BA2が重なる領域であることを示す。 Also, FIG. 13 shows a state in which the circular range BA2, which is the user range of the user U2, is superimposed on the geo data GH1. A hatched area in FIG. 13 indicates an area where the circular range BA2 overlaps among a plurality of areas such as areas H11 to H46. Specifically, ten areas H12, H13, H21 to H23, H31 to H33, H42, and H43 are areas where the circular range BA2 overlaps.
例えば、情報処理装置100は、円形範囲BA2をユーザU2のユーザ範囲として取得する。なお、情報処理装置100は、円形範囲BA2の情報を生成してもよいし、円形範囲BA2の情報を端末装置10等の外部装置から受信してもよい。
For example, the information processing apparatus 100 acquires the circular range BA2 as the user range of the user U2. The information processing apparatus 100 may generate information on the circular range BA2, or may receive information on the circular range BA2 from an external device such as the
情報処理装置100は、ユーザU2の円形範囲BA2とジオデータGH1とを用いて、領域H11~H46等の複数の領域のうち、推定されるユーザU2の位置(推定位置)の範囲に対応する領域を決定する(ステップS22)。図13では、情報処理装置100は、領域H12、H13、H21~H23、H31~H33、H42、H43の10個の領域が、ユーザU2の位置(推定位置)の範囲に対応する領域であると決定する。これにより、情報処理装置100は、ユーザU2の円形範囲BA2を多角形範囲AA2に変換する。図13では、情報処理装置100は、ユーザU2の円形範囲BA2を、領域H12、H13、H21~H23、H31~H33、H42、H43の10個の領域で構成される多角形(例えば八角形)である多角形範囲AA2に変換する。 Information processing apparatus 100 uses user U2's circular range BA2 and geo data GH1 to determine a region corresponding to the range of the estimated position (estimated position) of user U2 among a plurality of regions such as regions H11 to H46 (step S22). In FIG. 13, information processing apparatus 100 determines that 10 areas H12, H13, H21-H23, H31-H33, H42, and H43 are areas corresponding to the range of the position (estimated position) of user U2. Accordingly, the information processing device 100 converts the circular range BA2 of the user U2 into the polygonal range AA2. In FIG. 13, the information processing apparatus 100 converts the circular range BA2 of the user U2 into a polygonal range AA2, which is a polygon (for example, an octagon) composed of 10 areas H12, H13, H21-H23, H31-H33, H42, and H43.
そして、情報処理装置100は、領域H12、H13、H21~H23、H31~H33、H42、H43を含むリストLT2を、ユーザU2の推定位置の範囲に対応する領域を示す情報として、ユーザU2に対応付ける。例えば、情報処理装置100は、リストLT2をユーザU2に対応付けてユーザ情報記憶部121(図5参照)に格納する。 Information processing apparatus 100 then associates list LT2 including areas H12, H13, H21 to H23, H31 to H33, H42, and H43 with user U2 as information indicating areas corresponding to the estimated position range of user U2. For example, the information processing apparatus 100 stores the list LT2 in the user information storage unit 121 (see FIG. 5) in association with the user U2.
図14は、ジオデータGH1のうち、ユーザU2の多角形範囲AA2が重なる領域と、E薬局のポリゴンPG2が重なる領域とに基づく推定処理を示す。図14中のハッチングが付された領域が、領域H11~H46等の複数の領域のうち、ユーザU2の多角形範囲AA2が重なる領域及びE薬局のポリゴンPG2が重なる領域の両方に該当する領域(重複領域)を示す。具体的には、領域H12、H13、H22、H23、H32、H33の6個の領域が、ユーザU2の多角形範囲AA2が重なる領域及びE薬局のポリゴンPG2が重なる領域の両方に該当する領域(重複領域OH1)であることを示す。 FIG. 14 shows the estimation process based on the area where the polygonal range AA2 of the user U2 overlaps and the area where the polygon PG2 of the pharmacy E overlaps in the geodata GH1. A hatched area in FIG. 14 indicates an area (overlapping area) that corresponds to both the area where the polygonal range AA2 of the user U2 overlaps and the area where the polygon PG2 of the E pharmacy overlaps among a plurality of areas such as the areas H11 to H46. Specifically, the six regions H12, H13, H22, H23, H32, and H33 are regions (overlapping regions OH1) that correspond to both the region where the polygon range AA2 of the user U2 overlaps and the region where the polygon PG2 of the pharmacy E overlaps.
そして、情報処理装置100は、E薬局に対応付けられたリストLT1と、ユーザU2に対応付けられたリストLT2とを用いて処理を行う。情報処理装置100は、E薬局及びユーザU2の各対象に対応付けられたリストを用いて、E薬局がユーザU2の関連店舗である度合いを示すスコアを算出する(ステップS23)。 Then, the information processing apparatus 100 performs processing using the list LT1 associated with the E pharmacy and the list LT2 associated with the user U2. The information processing apparatus 100 calculates a score indicating the degree to which the E pharmacy is an associated store of the user U2 using the list associated with each target of the E pharmacy and the user U2 (step S23).
図14では、情報処理装置100は、ユーザU2に対応付けられたリストLT2中の領域に占めるE薬局のリストLT1にも含まれる領域の割合をスコアとして算出する。情報処理装置100は、図14中の算出結果SC2に示すように、リストLT1及びリストLT2の両方に含まれる領域H12、H13、H22、H23、H32、H33の個数「6」を、リストLT2中の全領域の個数「10」で除することにより、E薬局のスコアを算出する。具体的には、情報処理装置100は、E薬局のスコアを「0.6(=6/10)」と算出する。 In FIG. 14 , the information processing apparatus 100 calculates, as a score, the ratio of the area included in the list LT1 of E pharmacies to the area in the list LT2 associated with the user U2. The information processing apparatus 100 calculates the score of the E pharmacy by dividing the number "6" of the areas H12, H13, H22, H23, H32, H33 included in both the list LT1 and the list LT2 by the number "10" of all the areas in the list LT2, as shown in the calculation result SC2 in FIG. Specifically, the information processing apparatus 100 calculates the score of the E pharmacy as "0.6 (=6/10)".
そして、情報処理装置100は、算出したスコアを用いて、関連店舗を推定する(ステップS24)。図14では、情報処理装置100は、算出したE薬局のスコアを用いて、E薬局がユーザU2の関連店舗であるか否かを推定する。 Then, the information processing device 100 estimates related shops using the calculated score (step S24). In FIG. 14 , the information processing apparatus 100 estimates whether or not the E pharmacy is a related store of the user U2 using the calculated score of the E pharmacy.
例えば、情報処理装置100は、E薬局のスコアが閾値以上である場合、E薬局をユーザU2が入店した店舗(関連店舗)であると推定する。すなわち、情報処理装置100は、E薬局のスコアが閾値(例えば0.45、0.6等の任意の値)以上である場合、E薬局にユーザU2が入店したと判定する。 For example, when the score of the E pharmacy is equal to or greater than the threshold, the information processing apparatus 100 estimates that the E pharmacy is the store (related store) entered by the user U2. That is, the information processing apparatus 100 determines that the user U2 has entered the E pharmacy when the score of the E pharmacy is equal to or greater than a threshold value (for example, an arbitrary value such as 0.45 or 0.6).
また、情報処理装置100は、E薬局のスコアが閾値未満である場合、E薬局をユーザU2が入店した店舗(関連店舗)ではないと推定する。すなわち、情報処理装置100は、E薬局のスコアが閾値未満である場合、E薬局にユーザU2が入店していないと判定する。 Further, when the score of the E pharmacy is less than the threshold, the information processing apparatus 100 presumes that the E pharmacy is not the store (related store) where the user U2 has entered. That is, when the score of the E pharmacy is less than the threshold, the information processing apparatus 100 determines that the user U2 has not entered the E pharmacy.
図14では、閾値が「0.5」であるものとして、以下説明する。図14では、情報処理装置100は、E薬局のスコア「0.6」が閾値「0.5」以上であるため、E薬局をユーザU2が入店した店舗(関連店舗)であると推定する。すなわち、情報処理装置100は、図14中の推定結果RS2に示すように、対象ユーザであるユーザU2が、対象店舗であるE薬局の中にいると判定する。 In FIG. 14, the following description assumes that the threshold is "0.5". In FIG. 14 , the information processing apparatus 100 estimates that the E pharmacy is the store (related store) that the user U2 has entered, because the E pharmacy's score “0.6” is equal to or greater than the threshold value “0.5”. That is, the information processing apparatus 100 determines that the user U2 who is the target user is in the E pharmacy which is the target store, as indicated by the estimation result RS2 in FIG.
このように、情報処理装置100は、ジオハッシュに関する技術を用いて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。これにより、情報処理装置100は、ユーザの店舗への来店計測を適切に実行可能にすることができる。 In this way, the information processing apparatus 100 uses geohash technology to estimate related stores, which are stores that are geographically related to the user, thereby appropriately estimating stores that are geographically related to the user. As a result, the information processing apparatus 100 can appropriately measure the number of visits to the store by the user.
上述のように、情報処理装置100は、GPSとポリゴンで来店計測を行う際の計算高速化のために、ジオハッシュの技術を用いることにより、GPSのアキュラシーを用いて来店判断をする処理の高速化を実現することができる。 As described above, the information processing apparatus 100 uses geohash technology to speed up calculations when measuring a store visit using GPS and polygons, thereby speeding up processing for determining a store visit using GPS accuracy.
例えば、情報処理装置100は、予め各地域を識別子(ハッシュデータ)として、GPSアキュラシー円と店舗ポリゴンとを識別子に変換して比較してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、GPSのアキュラシー円と、店舗ポリゴンとを含むジオハッシュを特定して、ジオハッシュの面積から算出する。 For example, the information processing apparatus 100 may use each region as an identifier (hash data) in advance, convert the GPS accuracy circle and the store polygon into identifiers, and compare them. Further, for example, the information processing apparatus 100 identifies a geohash including a GPS accuracy circle and a store polygon, and calculates the area from the geohash.
上述のように、ジオハッシュは階層構造を有しているので、情報処理装置100は、段階的に詳細化することができる。例えば、情報処理装置100は、ユーザ(GPS)側のジオハッシュデータから、上位ハッシュを特定して、特定した上位ハッシュを含む店舗のジオハッシュデータを特定して、突合してもよい。例えば、情報処理装置100は、ジオハッシュのデータを用いて、ユーザ範囲に対応する領域を含む上位階層の領域を決定し、決定した上位階層の領域内に位置する店舗を対象店舗として上述した処理を行ってもよい。これにより、情報処理装置100は、対象とする店舗を絞り込んだ上で推定処理を行うことができるため、推定処理に要する計算コストの増大を抑制することができる。 Since the geohash has a hierarchical structure as described above, the information processing apparatus 100 can be detailed step by step. For example, the information processing apparatus 100 may identify top hashes from geohash data on the user's (GPS) side, identify and match geohash data of stores containing the identified top hashes. For example, the information processing apparatus 100 may use geohash data to determine an upper layer area including the area corresponding to the user range, and perform the above-described processing on a store located within the determined upper layer area as the target store. As a result, the information processing apparatus 100 can perform the estimation process after narrowing down the target shops, so that an increase in the calculation cost required for the estimation process can be suppressed.
〔5.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、変換部134と、推定部135とを有する。取得部131は、推定されるユーザの位置の範囲を示す円形の円形範囲情報と、店舗が占める範囲を示す店舗範囲情報とを取得する。変換部134は、取得部131により取得されたユーザの円形範囲情報を多角形の多角形範囲情報に変換する。推定部135は、変換部134により変換された多角形範囲情報と、店舗範囲情報とに基づいて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定する。
[5. effect〕
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment has the acquisition unit 131 , the conversion unit 134 and the estimation unit 135 . The acquisition unit 131 acquires circular range information indicating the range of the estimated user position and store range information indicating the range occupied by the store. The conversion unit 134 converts the user's circular range information acquired by the acquisition unit 131 into polygonal range information of polygons. The estimation unit 135 estimates related stores, which are stores that are geographically related to the user, based on the polygon range information converted by the conversion unit 134 and the store range information.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの位置の範囲を円形から多角形に変形した多角形範囲情報と、店舗が占める範囲を示す店舗範囲情報とに基づいて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate a store that is geographically related to the user by estimating the related store, which is a store that is geographically related to the user, based on the polygonal range information obtained by transforming the range of the user's position from a circle into a polygonal shape and the store range information that indicates the range occupied by the store.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、ユーザの位置を検知するセンサにより検知されたセンサ情報に基づく円形範囲情報を取得する。 Also, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires circular range information based on sensor information detected by a sensor that detects the position of the user.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの位置を検知するセンサにより検知されたセンサ情報に基づく円形範囲情報を変形した多角形範囲情報を用いることにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment uses polygonal range information obtained by transforming circular range information based on sensor information detected by a sensor that detects the user's position, thereby appropriately estimating stores that are geographically related to the user.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、GPS(Global Positioning System)センサにより検知されたセンサ情報に基づく円形範囲情報を取得する。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires circular range information based on sensor information detected by a GPS (Global Positioning System) sensor.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、GPS(Global Positioning System)センサによりにより検知されたセンサ情報に基づく円形範囲情報を変形した多角形範囲情報を用いることにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment uses polygonal range information obtained by transforming circular range information based on sensor information detected by a GPS (Global Positioning System) sensor, thereby appropriately estimating stores that are geographically related to the user.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、店舗のポリゴンデータである店舗範囲情報を取得する。 In addition, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires store range information, which is polygon data of the store.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、店舗のポリゴンデータである店舗範囲情報を用いることにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate stores that are geographically related to the user by using store range information that is polygon data of stores.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部135は、ユーザと所定の位置関係を有する関連店舗を推定する。 Also, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 135 estimates related shops having a predetermined positional relationship with the user.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザと所定の位置関係を有する関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate stores that are geographically related to the user by estimating related stores that have a predetermined positional relationship with the user.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部135は、ユーザが入店した関連店舗を推定する。 Also, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 135 estimates the related store that the user has entered.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザが入店した関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate stores that are geographically related to the user by estimating related stores that the user has entered.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、変換部134は、ユーザの円形範囲情報を矩形の多角形範囲情報に変換する。 In the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the conversion unit 134 converts the user's circular range information into rectangular polygonal range information.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの円形範囲情報を変換した矩形の多角形範囲情報を用いることにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate stores that are geographically related to the user by using the rectangular polygonal range information obtained by converting the user's circular range information.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、変換部134は、ユーザの円形範囲情報を正方形の多角形範囲情報に変換する。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the conversion unit 134 converts the user's circular range information into square polygonal range information.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの円形範囲情報を変換した正方形の多角形範囲情報を用いることにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate shops that are geographically related to the user by using the square polygonal range information obtained by converting the user's circular range information.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、変換部134は、ユーザの円形範囲情報の面積に対応する多角形範囲情報に変換する。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the conversion unit 134 converts the user's circular range information into polygonal range information corresponding to the area.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの円形範囲情報の面積に対応する多角形範囲情報を用いることにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate stores that are geographically related to the user by using the polygonal range information corresponding to the area of the user's circular range information.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、変換部134は、ユーザの円形範囲情報と面積が同じ多角形範囲情報に変換する。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the conversion unit 134 converts the user's circular range information into polygonal range information having the same area.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの円形範囲情報と面積が同じ多角形範囲情報を用いることにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate stores that are geographically related to the user by using polygonal range information having the same area as the user's circular range information.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部135は、多角形範囲情報と店舗範囲情報とが重なる範囲に基づいて、関連店舗を推定する。 Also, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 135 estimates related shops based on the range where the polygonal range information and the shop range information overlap.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、多角形範囲情報と店舗範囲情報とが重なる範囲に基づいて、関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate stores that are geographically related to the user by estimating related stores based on the range where the polygonal range information and the store range information overlap.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部135は、多角形範囲情報と店舗範囲情報とが重なる面積である重畳面積を用いて、関連店舗を推定する。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 135 estimates related shops using an overlapping area, which is an area where the polygonal range information and the shop range information overlap.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、多角形範囲情報と店舗範囲情報とが重なる面積である重畳面積を用いて、関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment estimates the related stores using the overlapping area, which is the area where the polygonal range information and the store range information overlap, thereby appropriately estimating the stores that are geographically related to the user.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部135は、多角形範囲情報に対応する面積であるユーザ範囲面積に占める重畳面積の割合を用いて、関連店舗を推定する。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 135 estimates related shops using the ratio of the overlapping area to the user range area, which is the area corresponding to the polygon range information.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、多角形範囲情報に対応する面積であるユーザ範囲面積に占める重畳面積の割合を用いて、関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment estimates related stores using the ratio of the overlapping area to the user range area, which is the area corresponding to the polygon range information, thereby appropriately estimating stores that are geographically related to the user.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部135は、ユーザ範囲面積に占める重畳面積の割合が閾値以上である店舗を関連店舗であると推定する。 In addition, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 135 estimates a store whose ratio of the superimposed area to the user range area is equal to or greater than a threshold value to be a related store.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザ範囲面積に占める重畳面積の割合が閾値以上である店舗を関連店舗であると推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate a store that is geographically related to the user by estimating a store whose ratio of the overlapping area to the user range area is equal to or greater than the threshold as the related store.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部135は、所定の基準に基づいて地図が分割された複数の区画のうち、多角形範囲情報に基づいてユーザに対応付けられる区画を示す第1区画リストと、店舗範囲情報に基づいて店舗に対応付けられる区画を示す第2区画リストとの比較に基づいて、関連店舗を推定する。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 135 estimates related shops based on a comparison between a first section list indicating sections associated with the user based on the polygonal range information and a second section list indicating sections associated with the stores based on the store range information among a plurality of sections into which the map is divided based on a predetermined criterion.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、多角形範囲情報に基づいてユーザに対応付けられる区画を示す第1区画リストと、店舗範囲情報に基づいて店舗に対応付けられる区画を示す第2区画リストとの比較に基づいて、関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate stores that are geographically related to the user by estimating related shops based on comparison between the first section list indicating sections associated with the user based on the polygonal range information and the second section list indicating sections associated with the stores based on the store range information.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部135は、ジオハッシュの手法により分割された複数の区画のうち、ユーザに対応付けられる区画を示す第1区画リストと、店舗に対応付けられる区画を示す第2区画リストとの比較に基づいて、関連店舗を推定する。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 135 estimates related shops based on a comparison between a first section list indicating sections associated with the user and a second section list indicating sections associated with the store among the plurality of sections divided by the geohash method.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、オハッシュの手法により分割された複数の区画を用いて、関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate stores that are geographically related to the user by estimating related stores using a plurality of sections divided by the Ohash method.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部135は、第1区画リストと第2区画リストとの重複が閾値以上である店舗を関連店舗であると推定する。 In addition, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 135 estimates that a store whose overlap between the first section list and the second section list is equal to or greater than a threshold value is a related store.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、第1区画リストと第2区画リストとの重複が閾値以上である店舗を関連店舗であると推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate a store that is geographically related to the user by estimating a store having an overlap between the first section list and the second section list equal to or greater than a threshold as a related store.
また、実施形態に係る情報処理装置100は、提供部136を有する。提供部136は、推定部135により推定された関連店舗に関する情報をユーザが利用する端末装置に提供する。 Further, the information processing apparatus 100 according to the embodiment has a providing unit 136 . The providing unit 136 provides the terminal device used by the user with the information about the associated store estimated by the estimating unit 135 .
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、関連店舗に関する情報をユーザが利用する端末装置に提供することで、適切な情報提供を行うことができる。 As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately provide information by providing information about related shops to the terminal device used by the user.
〔6.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図15に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図15は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[6. Hardware configuration]
The information processing apparatus 100 according to the embodiments described above is implemented by a
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail based on the drawings, but these are examples, and the present invention can be implemented in other forms with various modifications and improvements based on the knowledge of those skilled in the art, including the aspects described in the lines of the disclosure of the invention.
〔7.その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[7. others〕
Further, among the processes described in the above embodiments and modifications, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or all or part of the processes described as being manually performed can be automatically performed by a known method. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the illustrated one, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions.
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Also, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing content.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
100 情報処理装置
121 ユーザ情報記憶部
122 店舗情報記憶部
123 行動履歴情報記憶部
124 地図情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 決定部
133 生成部
134 変換部
135 推定部
136 提供部
10 端末装置
20 店舗装置
50 データ提供装置
N ネットワーク
1 information processing system 100
Claims (13)
前記取得部により取得された前記ユーザの前記円形範囲情報を多角形の多角形範囲情報に変換する変換部と、
前記変換部により変換された前記多角形範囲情報と、前記店舗範囲情報とに基づいて、前記ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、
前記多角形範囲情報と前記店舗範囲情報とが重なる範囲に基づいて、前記多角形範囲情報と前記店舗範囲情報とが重なる面積である重畳面積を算出し、算出した前記重畳面積を前記多角形範囲情報に対応する面積であるユーザ範囲面積で除することによりスコアを算出し、算出した前記スコアが閾値以上である店舗を前記関連店舗であると推定する
を備えることを特徴とする情報処理装置。 an acquisition unit that acquires circular range information indicating the estimated user position range and store range information indicating the range occupied by the store;
a conversion unit that converts the circular range information of the user acquired by the acquisition unit into polygonal range information of polygons;
an estimation unit for estimating related shops, which are shops having a geographical relationship with the user, based on the polygon range information converted by the conversion unit and the shop range information;
with
The estimation unit
calculating an overlapping area, which is an area where the polygonal range information and the shop range information overlap, based on an overlapping range of the polygonal range information and the shop range information; calculating a score by dividing the calculated overlapping area by a user range area, which is an area corresponding to the polygonal range information;
前記ユーザの位置を検知するセンサにより検知されたセンサ情報に基づく前記円形範囲情報を取得する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the circular range information is acquired based on sensor information detected by a sensor that detects the position of the user.
GPS(Global Positioning System)センサにより検知された前記センサ情報に基づく前記円形範囲情報を取得する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
3. The information processing apparatus according to claim 2, wherein said circular range information is acquired based on said sensor information detected by a GPS (Global Positioning System) sensor.
前記店舗のポリゴンデータである前記店舗範囲情報を取得する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
4. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the store range information, which is polygon data of the store, is obtained.
前記ユーザと所定の位置関係を有する前記関連店舗を推定する
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The estimation unit
5. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the related store having a predetermined positional relationship with the user is estimated.
前記ユーザが入店した前記関連店舗を推定する
ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The estimation unit
6. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the related store that the user has entered is estimated.
前記ユーザの前記円形範囲情報を矩形の前記多角形範囲情報に変換する
ことを特徴とする請求項1~6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The conversion unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein the circular range information of the user is converted into the polygonal range information of a rectangle.
前記ユーザの前記円形範囲情報を正方形の前記多角形範囲情報に変換する
ことを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。 The conversion unit
8. The information processing apparatus according to claim 7, wherein said circular range information of said user is converted into said polygonal range information of a square.
前記ユーザの前記円形範囲情報の面積に対応する前記多角形範囲情報に変換する
ことを特徴とする請求項1~8のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The conversion unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein the information is converted into the polygonal range information corresponding to the area of the circular range information of the user.
前記ユーザの前記円形範囲情報と面積が同じ前記多角形範囲情報に変換する
ことを特徴とする請求項9に記載の情報処理装置。 The conversion unit
10. The information processing apparatus according to claim 9, wherein said circular range information of said user and said polygonal range information having the same area are converted into said polygonal range information.
をさらに備えることを特徴とする請求項1~10のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 a providing unit that provides the terminal device used by the user with information about the related store estimated by the estimating unit;
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 10 , further comprising:
推定されるユーザの位置の範囲を示す円形の円形範囲情報と、店舗が占める範囲を示す店舗範囲情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記ユーザの前記円形範囲情報を多角形の多角形範囲情報に変換する変換工程と、
前記変換工程により変換された前記多角形範囲情報と、前記店舗範囲情報とに基づいて、前記ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定する推定工程と、
を含み、
前記推定工程は、
前記多角形範囲情報と前記店舗範囲情報とが重なる範囲に基づいて、前記多角形範囲情報と前記店舗範囲情報とが重なる面積である重畳面積を算出し、算出した前記重畳面積を前記多角形範囲情報に対応する面積であるユーザ範囲面積で除することによりスコアを算出し、算出した前記スコアが閾値以上である店舗を前記関連店舗であると推定する
ことを特徴とする情報処理方法。 A computer-executed information processing method comprising:
an acquisition step of acquiring circular circular range information indicating the estimated range of the user's position and store range information indicating the range occupied by the store;
a converting step of converting the circular range information of the user acquired by the acquiring step into polygonal range information of polygons;
an estimating step of estimating a related shop, which is a shop having a geographical relationship with the user, based on the polygonal range information converted by the converting step and the shop range information;
including
The estimation step includes
Based on the range in which the polygonal range information and the store range information overlap, an overlapping area that is an area where the polygonal range information and the store range information overlap is calculated, a score is calculated by dividing the calculated overlapping area by a user range area that is an area corresponding to the polygonal range information, and a store whose calculated score is a threshold value or more is presumed to be the related store.
An information processing method characterized by:
前記取得手順により取得された前記ユーザの前記円形範囲情報を多角形の多角形範囲情報に変換する変換手順と、
前記変換手順により変換された前記多角形範囲情報と、前記店舗範囲情報とに基づいて、前記ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記推定手順は、
前記多角形範囲情報と前記店舗範囲情報とが重なる範囲に基づいて、前記多角形範囲情報と前記店舗範囲情報とが重なる面積である重畳面積を算出し、算出した前記重畳面積を前記多角形範囲情報に対応する面積であるユーザ範囲面積で除することによりスコアを算出し、算出した前記スコアが閾値以上である店舗を前記関連店舗であると推定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。 an acquisition procedure for acquiring circular circular range information indicating an estimated user position range and store range information indicating a range occupied by a store;
a conversion procedure for converting the circular range information of the user acquired by the acquisition procedure into polygonal range information of polygons;
an estimation procedure for estimating a related shop, which is a shop having a geographical relationship with the user, based on the polygonal range information converted by the conversion procedure and the shop range information;
on the computer , and
The estimation procedure includes:
An information processing program characterized by: calculating an overlapping area, which is an area where the polygonal range information and the shop range information overlap, based on the range where the polygonal range information and the shop range information overlap; calculating a score by dividing the calculated overlapping area by a user range area, which is an area corresponding to the polygonal range information;
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