JPWO2019207962A1 - 興味推定装置 - Google Patents

Abstract

興味推定装置１は、ユーザが訪問したＰＯＩ（Point Of Interest）と当該ＰＯＩを訪問した訪問時間とを示す訪問ＰＯＩ情報を取得する取得部１０と、取得部１０によって取得された訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩで当該訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間に開催されていたイベントを検索し、検索結果に基づいてユーザの興味を推定する推定部１１と、を備える。推定部１１は、イベントを検索できた場合、当該イベントにユーザは興味があると推定する。推定部１１は、イベントを検索できなかった場合、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩにユーザは興味があると推定する。

Description

ユーザの興味を推定する興味推定装置に関する。

下記特許文献１には、ユーザが訪問したＰＯＩ（Point Of Interest）に関する情報を含む行動履歴情報等に基づいて、ユーザに推薦するＰＯＩを決定する推薦ＰＯＩ決定装置が開示されている。

特開２０１１−００３１５１号公報

上記推薦ＰＯＩ決定装置は、ユーザは訪問したＰＯＩに興味がある、という前提のもとで処理が行われる。しかしながら、ユーザは、訪問したＰＯＩ自体ではなく、訪問したＰＯＩで開催されているイベントに興味がある場合もある。すなわち、上記推薦ＰＯＩ決定装置では、ユーザの興味を誤って推定した上で処理を行っている可能性がある。

そこで、かかる課題に鑑みて為されたものであり、ユーザの興味をより正確に推定することができる興味推定装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一側面に係る興味推定装置は、ユーザが訪問したＰＯＩと当該ＰＯＩを訪問した訪問時間とを示す訪問ＰＯＩ情報を取得する取得部と、取得部によって取得された訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩで当該訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間に開催されていたイベントを検索し、検索結果に基づいてユーザの興味を推定する推定部と、を備える。

このような興味推定装置によれば、ユーザが訪問したＰＯＩで、訪問した訪問時間に開催されていたイベントの検索結果に基づいて、ユーザの興味が推定される。例えば、イベントを検索できた場合は、ユーザは当該イベントに興味があると推定し、イベントを検索できなかった場合は、ユーザは訪問したＰＯＩに興味があると推定する。これにより、ユーザはイベントに興味があるのか又はＰＯＩに興味があるのかを推定することができる等、ユーザの興味をより正確に推定することができる。

ユーザの興味をより正確に推定することができる。

本発明の実施形態に係る興味推定装置の機能ブロック図である。 訪問ＰＯＩのテーブル例を示す図である。 イベント情報のテーブル例を示す図である。 イベントの開催期間と訪問時間との重複を説明する図である。 イベント趣味嗜好定義のテーブル例を示す図である。 趣味嗜好属性のテーブル例を示す図である。 ＰＯＩマスタのテーブル例を示す図である。 ＰＯＩ趣味嗜好定義のテーブル例を示す図である。 本発明の実施形態に係る興味推定装置で実行される処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る興味推定装置のハードウェア構成図である。

以下、図面とともに装置の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。また、以下の説明における実施形態は、本発明の具体例であり、特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの実施形態に限定されないものとする。

図１は、興味推定装置１の機能ブロック図である。図１に示す通り、興味推定装置１は、取得部１０、推定部１１、出力部１２、訪問ＰＯＩ格納部２０、イベント情報格納部２１、イベント趣味嗜好定義格納部２２、趣味嗜好属性格納部２３、ＰＯＩマスタ格納部２４及びＰＯＩ趣味嗜好定義格納部２５を含んで構成される。興味推定装置１は、サーバ等のコンピュータ装置である。

以下、図１に示す興味推定装置１の各機能ブロックについて説明する。

取得部１０は、ユーザが訪問したＰＯＩと、当該ユーザが当該ＰＯＩを訪問した訪問時間とを示す訪問ＰＯＩ情報を取得する。ＰＯＩ（Point Of Interest）とは、ユーザが興味のある、地図上の特定のポイント（地点、施設、店舗、目標物等）である。取得部１０が取得を行うタイミングは、定期的（例えば毎日午前０時）であってもよいし、興味推定装置１の管理者又はネットワークを介して他の装置から指示を受けたときであってもよい。取得部１０は、取得した訪問ＰＯＩ情報を、推定部１１に出力する。

訪問ＰＯＩ格納部２０は、ユーザが訪問したＰＯＩに関する訪問ＰＯＩのテーブルデータを格納する。図２は、訪問ＰＯＩのテーブル例を示す図である。図２に示すテーブル例の通り、訪問ＰＯＩは、ユーザを識別するユーザＩＤ、当該ユーザが訪問したＰＯＩの名称（ＰＯＩ名称）、当該ＰＯＩを訪問（滞在）した開始日時（訪問開始日時）、及び当該ＰＯＩを訪問（滞在）した終了日時（訪問終了日時）を対応付けて含む。例えば、図２に示す訪問ＰＯＩの１レコード目は、ユーザＩＤ「ＡＡＡ」のユーザが、ＰＯＩ名称「１２３会館」のＰＯＩを、「２０１８年２月１５日１０時５０分」から「２０１８年２月１５日１２時」まで訪問（滞在）したことを示す。

取得部１０は、具体的には、訪問ＰＯＩ格納部２０によって格納された訪問ＰＯＩから所定の条件を満たす訪問ＰＯＩ情報を抽出し、取得する。所定の条件は、予め設定されていてもよいし、受けた指示に含まれていてもよい。例えば、取得部１０は、訪問ＰＯＩ格納部２０によって格納された訪問ＰＯＩから、ユーザＩＤが「ＡＡＡ」のユーザについての、「２０１８年２月１５日」に訪問時間が含まれる訪問ＰＯＩ情報を取得する。以下では、説明の便宜上、指定された一人のユーザに対する処理を行うことを前提で説明するが、当該説明内容は、複数ユーザに対する処理にも適用できる。

推定部１１は、取得部１０によって取得（入力）された訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩで当該訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間に開催されていたイベントを検索し、検索結果に基づいてユーザの興味を推定する。

イベント情報格納部２１は、イベントに関するイベント情報のテーブルデータを格納する。図３は、イベント情報のテーブル例を示す図である。図３に示すテーブル例の通り、イベント情報は、イベントの名称（イベント名称）、当該イベントの開始日時、当該イベントの終了日時、当該イベントのイベントカテゴリ、及び当該イベントを開催（実施）しているＰＯＩ（開催ＰＯＩ）を対応付けて含む。例えば、図３に示すイベント情報の１レコード目は、イベント名称が「ＡＢＣ展」であり、イベントカテゴリが「展示会」であるイベントが、「ＡＢＣショッピングモール」にて、「２０１８年１月１５日１０時」から「２０１８年２月１５日１０時」まで開催されていることを示す。

推定部１１は、検索する際に、例えば、図３に示すイベント情報のテーブル例を参照し、開催ＰＯＩの値が、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩに対応し、かつ、開始日時の値及び終了日時の値で示される期間（イベントの開催期間）が、訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間と（一部でも）重複するレコード、すなわちイベントを検索する。

推定部１１は、イベントを検索できた場合、当該イベントにユーザは興味があると推定してもよい。

推定部１１は、イベントを検索でき、かつ、検索できた全てのイベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複する時間（の積算値）が当該訪問時間の所定の割合（例えば、５０％）以上である場合、当該イベントにユーザは興味があると推定してもよい。図４は、イベントの開催期間と訪問時間との重複を説明する図である。図４において、「イベントＡ」の開催期間と訪問時間とが重複する時間はＤ１にて示され、「イベントＢ」の開催期間と訪問時間とが重複する時間はＤ２にて示される。

推定部１１は、検索できた各イベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複する時間に基づいて、当該各イベントに対するユーザの興味の度合いを推定してもよい。例えば、推定部１１は、２つのイベントを検索でき、１つ目のイベントのイベントカテゴリが「展示会」で、開催期間と訪問時間とが重複する時間が「３０分」であり、２つ目のイベントのイベントカテゴリが「音楽」で、開催期間と訪問時間とが重複する時間が「６０分」である場合、ユーザの「展示会」に対する興味度（値が大きいほど興味の度合いが大きいことを示す）を「１．０」と推定し、ユーザの「音楽」に対する興味度を「２．０」と推定する。

推定部１１は、検索できた各イベントの規模にさらに基づいて、当該各イベントに対するユーザの興味の度合いを推定してもよい。すなわち、推定部１１は、検索できた各イベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複する時間と、検索できた各イベントの規模とに基づいて、当該各イベントに対するユーザの興味の度合いを推定してもよい。イベントの規模とは、参加者数であってもよいし、インターネット上で言及された数（口コミ数、投稿数、つぶやき数等）であってもよい。例えば、推定部１１は、イベントの規模が大きいほど、当該イベントに対するユーザの興味の度合いをより大きくしてもよい。例えば、上述の２つのイベントを検索できた場合の例において、１つ目のイベントの参加者数が「１００人」であり、２つ目のイベントの参加者が「２００人」である場合、ユーザの「展示会」に対する興味度を「１．０」と推定し、ユーザの「音楽」に対する興味度を「３．０」と推定する。

以下では、図５及び図６を用いて、推定部１１による、イベントに対するユーザの興味の度合いの推定方法の一例を説明する。

イベント趣味嗜好定義格納部２２は、イベントに対する趣味嗜好（興味）の定義に関するイベント趣味嗜好定義のテーブルデータを格納する。図５は、イベント趣味嗜好定義のテーブル例を示す図である。図５に示すテーブル例の通り、イベント趣味嗜好定義は、イベントカテゴリ、当該イベントカテゴリに対する趣味嗜好の度合いの重み、当該趣味嗜好を識別する趣味嗜好ＩＤ、当該趣味嗜好の種別である趣味嗜好種別、当該度合いの月間加算上限、及び当該度合いの上限値であるスコア上限を対応付けて含む。例えば、図５に示すイベント趣味嗜好定義の１レコード目は、イベントカテゴリ「演劇」に対する趣味嗜好は、趣味嗜好ＩＤ「１００４」の趣味嗜好種別「舞台芸術」であり、重みは「１．０」、月間加算上限は「３」、スコア上限は「５」であることを示す。

趣味嗜好属性格納部２３は、ユーザの趣味嗜好（興味）の度合いを示す趣味嗜好属性のテーブルデータを格納する。図６は、趣味嗜好属性のテーブル例を示す図である。図６に示すテーブル例の通り、イベント趣味嗜好定義は、ユーザＩＤ、及び当該ユーザＩＤが識別するユーザの趣味嗜好種別（１つ以上）に対する趣味嗜好の度合いを対応付けて含む。例えば、図６に示す趣味嗜好属性の１レコード目は、ユーザＩＤ「ＡＡＡ」のユーザの、趣味嗜好種別「スポーツ」に対する趣味嗜好の度合いが「０」、趣味嗜好種別「舞台芸術」に対する趣味嗜好の度合いが「３．５」、趣味嗜好種別「音楽」に対する趣味嗜好の度合いが「１．２」であることを示す。

推定部１１は、検索できた各イベントについて、イベント情報格納部２１によって格納されたイベント情報を参照することで、当該イベントに対応付いたイベントカテゴリを取得する。次に、推定部１１は、イベント趣味嗜好定義格納部２２によって格納されたイベント趣味嗜好定義を参照することで、取得したイベントカテゴリに対応付けられた趣味嗜好種別（又は趣味嗜好ＩＤ）及び重みを取得する。次に、推定部１１は、趣味嗜好属性格納部２３によって格納された趣味嗜好属性のうち、取得した趣味嗜好種別（又は趣味嗜好ＩＤ）に対応する趣味嗜好の度合いを、取得した重みに基づいて更新する（例えば、重みの値を加算する）。なお、更新する際に、イベント趣味嗜好定義において、取得したイベントカテゴリに対応付けられた月間加算上限、及び、取得したイベントカテゴリに対応付けられたスコア上限の制限を受ける。例えば、ひと月内に加算する値は月間加算上限を超えず、加算後の値はスコア上限を超えない。

以上が、推定部１１による、イベントに対するユーザの興味の度合いの推定方法の一例の説明である。

推定部１１は、検索できた全てのイベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複しない時間に基づいて、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩに対するユーザの興味の度合いを推定してもよい。すなわち、推定部１１は、重複しない時間について、ユーザは、イベントではなく、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩに興味があるものとする。例えば、推定部１１は、後述の通り、イベントを１つも検索できなかった場合、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩにユーザは興味があると推定するが、その際に当該ＰＯＩに対するユーザの興味度を「２．０」と推定すると仮定する。もし推定部１１が、イベントを検索でき、検索できた全てのイベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複しない時間が、当該訪問時間の半分であった場合、推定部１１は、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩに対するユーザの興味度を、「２．０」の半分である「１．０」と推定する。

推定部１１は、イベントを検索できなかった場合、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩにユーザは興味があると推定してもよい。

推定部１１は、イベントを検索でき、かつ、検索できた全てのイベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複する時間が当該訪問時間の所定の割合（例えば、５０％）未満である場合、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩにユーザは興味があると推定してもよい。

以下では、図７、図８及び上述の図６を用いて、推定部１１による、ＰＯＩに対するユーザの興味の度合いの推定方法の一例を説明する。

ＰＯＩマスタ格納部２４は、ＰＯＩのマスタデータであるＰＯＩマスタのテーブルデータを格納する。図７は、ＰＯＩマスタのテーブル例を示す図である。図７に示すテーブル例の通り、ＰＯＩマスタは、ＰＯＩの名称（ＰＯＩ名称）、当該ＰＯＩが位置する住所、当該ＰＯＩが位置する緯度及び経度、並びに当該ＰＯＩのＰＯＩカテゴリを対応付けて含む。なお、例えば、図７に示すＰＯＩマスタの１レコード目は、ＰＯＩ名称「ＡＢＣショッピングモール」のＰＯＩは、住所が「東京都港区…」、緯度及び経度が「３５．６５５５９３３０６，１３９．７５５０２３２４９」並びにＰＯＩカテゴリが「複合商業施設」であることを示す。

ＰＯＩ趣味嗜好定義格納部２５は、ＰＯＩに対する趣味嗜好（興味）の定義に関するＰＯＩ趣味嗜好定義のテーブルデータを格納する。図８は、ＰＯＩ趣味嗜好定義のテーブル例を示す図である。図８に示すテーブル例の通り、ＰＯＩ趣味嗜好定義は、ＰＯＩカテゴリ、当該ＰＯＩカテゴリに対する趣味嗜好の度合いの重み、当該趣味嗜好を識別する趣味嗜好ＩＤ、当該趣味嗜好の種別である趣味嗜好種別、当該度合いの月間加算上限、及び当該度合いの上限値であるスコア上限を対応付けて含む。例えば、図８に示すＰＯＩ趣味嗜好定義の１レコード目は、ＰＯＩカテゴリ「美術館」に対する趣味嗜好は、趣味嗜好ＩＤ「１００１」の趣味嗜好種別「美術館」であり、重みは「１．０」、月間加算上限は「３」、スコア上限は「５」であることを示す。

推定部１１は、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩについて、ＰＯＩマスタ格納部２４によって格納されたＰＯＩマスタを参照することで、当該ＰＯＩに対応付いたＰＯＩカテゴリを取得する。次に、推定部１１は、ＰＯＩ趣味嗜好定義格納部２５によって格納されたＰＯＩ趣味嗜好定義を参照することで、取得したＰＯＩカテゴリに対応付けられた趣味嗜好種別（又は趣味嗜好ＩＤ）及び重みを取得する。次に、推定部１１は、趣味嗜好属性格納部２３によって格納された趣味嗜好属性のうち、取得した趣味嗜好種別（又は趣味嗜好ＩＤ）に対応する趣味嗜好の度合いを、取得した重みに基づいて更新する（例えば、重みの値を加算する）。なお、更新する際に、ＰＯＩ趣味嗜好定義において、取得したＰＯＩカテゴリに対応付けられた月間加算上限、及び、取得したＰＯＩカテゴリに対応付けられたスコア上限の制限を受ける。例えば、ひと月内に加算する値は月間加算上限を超えず、加算後の値はスコア上限を超えない。

出力部１２は、推定部１１による推定結果を、ネットワークを介して他の装置に出力したり、興味推定装置１のディスプレイに表示したりする。

続いて、図９に示すフローチャートを用いて、本実施形態に係る興味推定装置１における興味推定方法の処理について説明する。なお、図９に示すフローチャートでは、上述の説明と異なり、１人以上のユーザに対する処理をまとめて行う処理について説明する。

まず、取得部１０により、訪問時間が、対象期間である（Ｎ＋１）日前からＮ日前（Ｎは０以上の整数）に含まれる訪問ＰＯＩ情報が取得される（ステップＳ１）。次に、推定部１１により、対象期間内に、Ｓ１にて取得された訪問ＰＯＩ情報それぞれが示すＰＯＩで開催されたイベントに関するイベント情報が取得される（イベントが検索される）（ステップＳ２）。次に、推定部１１により、Ｓ２にて取得されたイベント情報が参照され、訪問ＰＯＩ情報それぞれが示すＰＯＩにおいて、当該訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間に実施されたイベントがあるか否かが判定される（ステップＳ３）。Ｓ３にてイベントがあると判定されると（Ｓ３：ＹＥＳ）、次に、推定部１１により、イベント開催期間と訪問時間との重複は、当該訪問時間の一定割合以上であるか否かが判定される（ステップＳ４）。Ｓ４にて一定割合以上であると判定されると（Ｓ４：ＹＥＳ）、次に、推定部１１により、検索されたイベントのイベントカテゴリが取得され（ステップＳ５）、取得されたイベントカテゴリに対応付く趣味嗜好ＩＤ及び重みが取得され（ステップＳ６）、現在対象としているユーザの趣味嗜好属性のうち、取得された趣味嗜好ＩＤに対応する趣味嗜好の度合いに取得された重みが加算される（ステップＳ７）。

一方、Ｓ３にてイベントがないと判定されると（Ｓ３：ＮＯ）、又は、Ｓ４にて一定割合未満であると判定されると（Ｓ４：ＮＯ）、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩのＰＯＩカテゴリが取得され（ステップＳ８）、取得されたＰＯＩカテゴリに対応付く趣味嗜好ＩＤ及び重みが取得され（ステップＳ９）、現在対象としているユーザの趣味嗜好属性のうち、取得された趣味嗜好ＩＤに対応する趣味嗜好の度合いに取得された重みが加算される（ステップＳ７）。

次に、本実施形態のように構成された興味推定装置１の作用効果について説明する。

本実施形態の興味推定装置１によれば、ユーザが訪問したＰＯＩで、訪問した訪問時間に開催されていたイベントの検索結果に基づいて、ユーザの興味が推定される。例えば、イベントを検索できた場合は、ユーザは当該イベントに興味があると推定し、イベントを検索できなかった場合は、ユーザは訪問したＰＯＩに興味があると推定する。これにより、ユーザはイベントに興味があるのか又はＰＯＩに興味があるのかを推定することができる等、ユーザの興味をより正確に推定することができる。

また、本実施形態の興味推定装置１によれば、推定部１１が、イベントを検索でき、かつ、検索できた全てのイベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複する時間が当該訪問時間の所定の割合以上である場合、当該イベントにユーザは興味があると推定してもよい。これにより、例えばユーザがイベントにある程度の時間参加している場合に、当該イベントにユーザは興味があると推定することができるため、ユーザの興味を、実態に合わせてより正確に推定することができる。

また、本実施形態の興味推定装置１によれば、推定部１１が、検索できた各イベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複する時間に基づいて、当該各イベントに対するユーザの興味の度合いを推定してもよい。これにより、ユーザがイベントに実際に参加した時間に基づいてユーザの興味の度合いを推定することができるため、ユーザの興味を、実態に合わせてより正確に推定することができる。

また、本実施形態の興味推定装置１によれば、推定部１１が、検索できた各イベントの規模にさらに基づいて、当該各イベントに対するユーザの興味の度合いを推定してもよい。これにより、ユーザの興味の度合いを推定する際に、ユーザが参加したイベントの規模を反映することができる。

また、本実施形態の興味推定装置１によれば、推定部１１が、検索できた全てのイベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複しない時間に基づいて、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩに対するユーザの興味の度合いを推定してもよい。これにより、例えばユーザがイベントに参加していない時間は、当該イベントにユーザは興味がなく、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩ自体に興味があると推定することができるため、ユーザの興味を、実態に合わせてより正確に推定することができる。

また、本実施形態の興味推定装置１によれば、推定部１１が、イベントを検索でき、かつ、検索できた全てのイベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複する時間が当該訪問時間の所定の割合未満である場合、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩにユーザは興味があると推定してもよい。これにより、例えばユーザがイベントにある程度の時間参加していない場合に、当該イベントにユーザは興味がなく、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩ自体に興味があると推定することができるため、ユーザの興味を、実態に合わせてより正確に推定することができる。

ここで、背景として、よく行くＰＯＩやイベントのジャンルからおすすめのＰＯＩ／イベントを推薦することが従来知られている。また、既存技術として、行動履歴（位置情報含む）から、訪問頻度が高いＰＯＩ、イベントを特定すること、同じジャンルのＰＯＩ、イベントを推薦すること、または、同じ行動パターンにクラスタリングされたユーザの訪問ＰＯＩ、イベントを推薦することが知られている。しかしながら、イベントとＰＯＩ自体のどちらに興味があるか判定できないことが課題として挙げられる。本実施形態の興味推定装置１は、イベント開催期間に該当ＰＯＩへの訪問ログがあれば、そのイベントジャンルに興味ありとする。また、イベントが無ければＰＯＩ自体のジャンルに興味ありとする。例えば、代々木体育館で音楽ライブイベント開催中にユーザがＰＯＩ滞在していれば、当該ユーザは音楽に興味ありと推定する。本実施形態の興味推定装置１によれば、行動履歴に基づく趣味嗜好の推定精度を向上させることができる。

なお、上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線）で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。

例えば、本発明の一実施の形態における興味推定装置１などは、本発明の一実施の形態に係る興味推定方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図１０は、本発明の一実施の形態に係る興味推定装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の興味推定装置１は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。興味推定装置１のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

興味推定装置１における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。

プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。例えば、上述の取得部１０、推定部１１及び出力部１２などは、プロセッサ１００１で実現されてもよい。

また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、取得部１０、推定部１１及び出力部１２は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。

メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施の形態に係る興味推定方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc ROM）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。

通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、取得部１０及び出力部１２などは、通信装置１００４で実現されてもよい。

入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、ＬＥＤランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。

また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。

また、興味推定装置１は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。

情報の通知は、本明細書で説明した態様／実施形態に限られず、他の方法で行われてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future Radio Access）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

情報等は、上位レイヤ（または下位レイヤ）から下位レイヤ（または上位レイヤ）へ出力され得る。複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。

入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。

以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。

本明細書で使用する「システム」および「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。

また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。

上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的なものではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本明細書で明示的に開示したものと異なる場合もある。

本明細書で使用する「判断（determining）」、「決定（determining）」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定（judging）、計算（calculating）、算出（computing）、処理（processing）、導出（deriving）、調査（investigating）、探索（looking up）（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認（ascertaining）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信（receiving）（例えば、情報を受信すること）、送信（transmitting）（例えば、情報を送信すること）、入力（input）、出力（output）、アクセス（accessing）（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決（resolving）、選択（selecting）、選定（choosing）、確立（establishing）、比較（comparing）などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。

「接続された（connected）」、「結合された（coupled）」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。本明細書で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及び／又はプリント電気接続を使用することにより、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどの電磁エネルギーを使用することにより、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。

本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

本明細書で使用する「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１および第２の要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、または何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。

上記の各装置の構成における「手段」を、「部」、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。

「含む（including）」、「含んでいる（comprising）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

本開示の全体において、例えば、英語でのa、an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、これらの冠詞は、文脈から明らかにそうではないことが示されていなければ、複数のものを含むものとする。

１…興味推定装置、１０…取得部、１１…推定部、１２…出力部、２０…訪問ＰＯＩ格納部、２１…イベント情報格納部、２２…イベント趣味嗜好定義格納部、２３…趣味嗜好属性格納部、２４…ＰＯＩマスタ格納部、２５…ＰＯＩ趣味嗜好定義格納部。

Claims (6)

1. ユーザが訪問したＰＯＩ（Point Of Interest）と当該ＰＯＩを訪問した訪問時間とを示す訪問ＰＯＩ情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩで当該訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間に開催されていたイベントを検索し、検索結果に基づいてユーザの興味を推定する推定部と、
   を備える興味推定装置。
2. 前記推定部は、イベントを検索できた場合、又は、イベントを検索でき、かつ、検索できた全てのイベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複する時間が当該訪問時間の所定の割合以上である場合、当該イベントにユーザは興味があると推定する、請求項１に記載の興味推定装置。
3. 前記推定部は、検索できた各イベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複する時間に基づいて、当該各イベントに対するユーザの興味の度合いを推定する、請求項２に記載の興味推定装置。
4. 前記推定部は、検索できた各イベントの規模にさらに基づいて、当該各イベントに対するユーザの興味の度合いを推定する、請求項３に記載の興味推定装置。
5. 前記推定部は、検索できた全てのイベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複しない時間に基づいて、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩに対するユーザの興味の度合いを推定する、請求項２〜４の何れか一項に記載の興味推定装置。
6. 前記推定部は、イベントを検索できなかった場合、又は、イベントを検索でき、かつ、検索できた全てのイベントの開催期間と訪問ＰＯＩ情報が示す訪問時間とが重複する時間が当該訪問時間の所定の割合未満である場合、訪問ＰＯＩ情報が示すＰＯＩにユーザは興味があると推定する、請求項１〜５の何れか一項に記載の興味推定装置。

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