WO2017038177A1 - 情報提供装置、端末装置、情報提供方法、プログラム - Google Patents

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鈴木　賢太
一郎 宍戸
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株式会社Ｊｖｃケンウッド
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Definitions

  • the present invention relates to information providing technology, and more particularly, to an information providing device, a terminal device, an information providing method, and a program for providing information related to a user group.
  • Patent Literature 2 groups terminal devices (users) based on position information of terminal devices, and then extracts preference information common to the terminal devices (users) in the group, and information that matches them. Is provided to each terminal device. That is, information that matches the common part of the preferences and interests of the users in the group is provided.
  • decision making in an actual group is not always performed based on a common part of each user's preference and interest.
  • group decisions are made based on the preferences and interests of a specific user, who can be called the leader of the group. For example, when deciding a restaurant to be entered by five users, a store is often decided based on the preference of a specific user rather than deciding on a store based on the common part of the preference of five people about cooking.
  • the present invention has been made in view of such a situation, and an object thereof is to provide a technique for providing information in consideration of the influence of users in a group.
  • an information providing apparatus acquires position information of a subject who is a user or a terminal device, and based on time-series data of position information related to a plurality of subjects, The influence of the entities in the group on the group formation unit that forms the group including the entities and each of the multiple entities included in the group formed in the group formation unit based on the time series data of the location information
  • a feature behavior amount indicating a degree of matching with a predetermined behavior pattern that is assumed to be high, a point calculation unit that calculates points for each subject based on the feature behavior amount, and a point calculated by the point calculation unit is high
  • An item selection unit that selects items to be presented to the group so as to give priority to the subject.
  • This apparatus includes an acquisition unit that acquires position information of a subject that is a user or a terminal device, a transmission unit that transmits time-series data of position information acquired by the acquisition unit to an information providing device, A receiving unit that receives information on an item selected by the information providing device that has transmitted the series data from the information providing device, and a display unit that displays information on the item received by the receiving unit.
  • the information related to the item received by the receiving unit is, in the information providing apparatus, (1) forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of the location information related to the plurality of subjects, and (2) Based on the time-series data, for each of the multiple actors included in the formed group, a feature behavior amount indicating the degree to which the subject in the group matches the predetermined behavior pattern that is considered to have high influence is calculated. And (3) information generated by selecting items to be presented to the group so that priority is given to a subject having a high calculated point based on the characteristic behavior amount. is there.
  • Still another aspect of the present invention is an information providing method.
  • This method includes the steps of acquiring position information of a subject who is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of position information relating to the plurality of subjects, Based on the series data, for each of a plurality of subjects included in the formed group, a feature behavior amount indicating the degree to which the subject in the group matches a predetermined behavior pattern that has a high influence is calculated. And a step of calculating a point for each subject based on the characteristic behavior amount, and a step of selecting an item to be presented to the group so as to give priority to a subject having a high calculated point.
  • Still another aspect of the present invention is also an information providing apparatus.
  • This apparatus acquires position information of a subject who is a user or a terminal device, and forms a group including a plurality of subjects based on time-series data of position information related to the plurality of subjects, and position information Based on the time series data, for each of a plurality of subjects included in the group formed by the group formation unit, the degree of matching with a predetermined behavior pattern that is considered to have a high influence of the subjects in the group
  • a point calculation unit that calculates a feature behavior amount and calculates points for each subject based on the feature behavior amount, and a transmission unit that transmits a point calculated by the point calculation unit or an index that aggregates the points.
  • Still another aspect of the present invention is also a terminal device.
  • This device is a terminal device that can communicate with another terminal device, and is related to an acquisition unit that acquires the position information of the other terminal device, and the acquired position information of the other terminal device and the position information of the own terminal device.
  • a group forming unit that forms a group including a plurality of terminal devices based on the series data, and at least one terminal device included in the group formed in the group forming unit based on the time series data;
  • a feature behavior amount indicating a degree of matching with a predetermined behavior pattern that is considered to have a high influence of the user corresponding to the point is calculated by a point calculation unit that calculates points based on the feature behavior amount, and calculated by the point calculation unit
  • a control unit that performs control to display on the display unit the collected points or the index that collects the points.
  • Still another aspect of the present invention is also an information providing method.
  • This method includes the steps of acquiring position information of a subject who is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of position information relating to the plurality of subjects, Based on the series data, for each of a plurality of subjects included in the formed group, a feature behavior amount indicating the degree to which the subject in the group matches a predetermined behavior pattern that has a high influence is calculated. And a step of calculating a point for each subject based on the characteristic behavior amount, and a step of transmitting the calculated point or an index in which the points are aggregated.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a data structure stored in a group forming unit in FIG. 2. It is a figure which shows the data structure of the database memorize
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a data structure of a database stored in a user information storage unit in FIG. 2. It is a figure which shows the data structure of the database memorize
  • Example 1 of this invention is related with the information provision system containing a some terminal device and the information provision apparatus which can be connected to them.
  • a group is formed by a user having each of a plurality of terminal devices acting together.
  • the information providing apparatus forms a group using position information of a plurality of terminal devices and estimates the influence of each user in the group.
  • the information providing apparatus provides optimal information to the group based on the estimated influence. In this way, information based on position information is provided to the group with sufficient accuracy.
  • the information providing device provides information about the item to the group.
  • An “item” is a term that refers to all objects used by a user, such as a store, a product, a service, a web page, and digital content.
  • the item is a store such as a restaurant.
  • the information providing apparatus provides information regarding stores such as restaurants to the group.
  • the information providing apparatus may provide information about the item in response to an information provision request from the group, or may provide information to the group at an appropriate timing regardless of the presence or absence of the information provision request. .
  • the above is an outline description.
  • FIG. 1 shows a configuration of an information providing system 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the information providing system 100 includes a first terminal device 16a, a second terminal device 16b, a third terminal device 16c, and an Nth terminal device 16n, which are collectively referred to as the information providing device 10, the network 12, the base station device 14, and the terminal device 16. Including.
  • the terminal device 16 corresponds to a wireless communication system and is connected to a base station device 14 described later.
  • An example of the wireless communication system is a mobile phone system, a wireless LAN (Local Area Network) system, a business wireless system, and the like, but is not limited thereto.
  • the terminal device 16 is a mobile phone, a smart phone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a wireless device, or the like, and is configured to be easily carried by the user.
  • the terminal device 16 has a function of acquiring position information (latitude, longitude, etc.) using GPS (Global Positioning System), wireless LAN, or the like.
  • the base station device 14 corresponds to the same wireless communication system as the terminal device 16 on one end side, and can be connected to the terminal device 16. Moreover, the base station apparatus 14 connects the network 12 on the other end side.
  • the network 12 is connected to the base station device 14.
  • the network 12 may be any network, for example, a wired network, a wireless network, or a combination thereof.
  • the information providing apparatus 10 is connected to the network 12. With such a configuration, the terminal device 16 can communicate with the information providing device 10 via the base station device 14 and the network 12. Therefore, the terminal device 16 transmits the acquired position information to the information providing device 10 via the base station device 14 and the network 12. Based on the received position information, the information providing apparatus 10 forms a group of terminal apparatuses 16 (users) and selects information suitable for the group. The information providing apparatus 10 transmits information to the terminal apparatus 16 via the network 12 and the base station apparatus 14. Processing in the information providing apparatus 10 will be described later. In the following, the term “subject” meaning the user or / and the terminal device 16 and the term “subject identifier” meaning the user ID or / and the terminal ID are used. There is.
  • FIG. 2 shows the configuration of the information providing apparatus 10.
  • the information providing apparatus 10 includes a receiving unit 20, a position information management unit 22, a group information processing unit 24, an item selection unit 26, a user information storage unit 28, a provision information storage unit 30, a transmission unit 32, and a control unit 34.
  • the group information processing unit 24 includes a group formation unit 40 and a point calculation unit 42.
  • This configuration can be realized in terms of hardware by a CPU, memory, or other LSI of any computer, and in terms of software, it can be realized by a program loaded in the memory, but here it is realized by their cooperation.
  • Draw functional blocks Accordingly, those skilled in the art will understand that these functional blocks can be realized in various forms by hardware only, software only, or a combination thereof.
  • a distributed processing system in which the functions of the respective units constituting the information providing apparatus 10 are shared by a plurality of computers may be constructed. In that case, distributed processing corresponding to different computers for each function may be performed, such as causing the group information processing unit 24 to be in charge of the first computer and the item selection unit 26 to be in charge of the second computer.
  • the computer may have all the processing units of the information providing apparatus 10.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an information providing procedure by the information providing apparatus 10. Briefly describing the outline of the processing, first, the group forming unit 40 forms a group (S100). Next, the point calculation unit 42 calculates leader points (S110) and normalizes the leader points (S120). Next, the item selection unit 26 calculates the preference level for the item attribute of the group (S130), and calculates the recommendation level (recommendation score) of the item (store) (S140). Then, the item selection unit 26 selects items (stores) in descending order of recommendation (S150). Details of each step will be described below together with the description of each part shown in FIG.
  • the receiving unit 20 periodically receives location information, terminal ID, and date / time information from each terminal device 16 via the base station device 14 and the network 12.
  • the receiving unit 20 outputs the position information, terminal ID, and date / time information to the position information management unit 22.
  • the location information management unit 22 inputs the location information, terminal ID, and date / time information from the reception unit 20.
  • the location information management unit 22 stores location information, terminal ID, and date / time information for each terminal device 16 in association with each other. Note that the receiving unit 20 may not receive the date and time information from the terminal device 16 and the position information management unit 22 may generate the date and time information based on the date and time when the position information and the terminal ID are acquired.
  • FIG. 4 shows the data structure of the database stored in the location information management unit 22.
  • Location information corresponding to various date information is stored for each of the plurality of terminal IDs. This is equivalent to storing time-series data of position information relating to a plurality of subjects. As described above, the subject indicates the user or the terminal device 16.
  • the position information includes at least latitude and longitude information, but may include information such as altitude, moving direction, and acceleration.
  • the group forming unit 40 forms a group including a plurality of subjects based on the time series data of the location information related to the plurality of subjects stored in the location information management unit 22.
  • a group is equivalent to putting together subjects that are presumed to be acting (moving) together. That is, the group forming unit 40 determines which terminal device 16 belongs to the group, and forms a group. More specifically, the group forming unit 40 uses the data stored in the location information management unit 22 to determine whether or not there are a plurality of terminal devices 16 within a predetermined distance for a predetermined time or more. If they exist, the terminal devices 16 are determined as one group.
  • the predetermined time is set to 1 to 10 minutes, for example.
  • the predetermined distance is set to 1 to 50 m, for example.
  • the date and time recorded in the location information management unit 22 is slightly different for each terminal ID, it is desirable to correct the latitude and longitude according to the difference in date and time between the terminal IDs.
  • the same date and time corresponds to the second terminal device 16b whose terminal ID is “A”
  • the date and time of the first terminal device 16a is “2015/03/20 10:11:25”
  • the terminal ID is “B”.
  • the position information of the date and time does not exist, two pieces of position information of the date and time adjacent to “2015/03/20 10:11:25” are extracted from the position information of the second terminal device 16b.
  • the second terminal is interpolated between the two pieces of position information.
  • the latitude and longitude of “2015/03/20 10:11:25” of the device 16b are calculated.
  • a position that internally divides the position in “2015/03/20 10:11:00” and the position in “2015/03/20 10:11:26” into 25: 1 is calculated.
  • the interpolation of position information is not limited to such linear interpolation, and nonlinear interpolation processing using three or more pieces of position information may be performed.
  • FIG. 5 shows a data structure stored in the group forming unit 40.
  • the terminal ID of the first terminal device 16a is indicated as “A”
  • the terminal ID of the second terminal device 16b is indicated as “B”
  • the terminal ID of the third terminal device 16c is indicated as “C”
  • the terminal ID of the fourth terminal device 16d is indicated as “D”.
  • the terminal ID of the eighth terminal device 16h is indicated as “H”.
  • the average distance is calculated by calculating the distance between any two terminal devices 16 existing in a certain area at a predetermined time interval (for example, every second) in a predetermined length of period (for example, 3 minutes). It is the value which calculated those averages.
  • the group forming unit 40 applies a rule for determining a group to the data when the average distance between terminals is 10 m (first threshold) or less. As a result, the first terminal device 16a to the fifth terminal device 16e become the first group, the sixth terminal device 16f and the seventh terminal device 16g become the second group, and the eighth terminal device 16h becomes the third group. . Note that the group forming unit 40 sets a minimum value of the number of terminals that form one group, and may not form a group when the number is less than the number. For example, when the condition of at least three terminal devices 16 is applied, only the first group is formed in the data example shown in FIG. Further, the group forming unit 40 may set the maximum number of terminals that form one group.
  • the group formation part 40 may calculate the maximum value of distance instead of the average value of the distance between terminals in a predetermined period, and may form a group using this. Moreover, the group formation part 40 may calculate the dispersion
  • the group forming unit 40 sets the first threshold even if the distance between the group candidate terminals exceeds the first threshold. If the number of distances exceeding the predetermined number is equal to or less than the predetermined number and the maximum value of the distance is equal to or less than the second threshold value, processing such as one group may be executed.
  • the group determination process when the number of terminal devices 16 that are candidates for a group is a predetermined number (for example, seven) or more, the following process is performed.
  • the distance between one of the terminal devices 16 hereinafter referred to as “determination target terminal”
  • the second largest distance is 10 m
  • the maximum distance between the other nine terminal devices 16 is 9 m.
  • the number of distances exceeding the first threshold for group determination is one, this number is equal to or less than a predetermined number (for example, two), and the maximum distance value (18 m).
  • the group forming unit 40 determines that the determination target terminal also belongs to the group.
  • the group determination process is not limited to the above-described method.
  • the group forming unit 40 applies various known cluster analysis methods to the distance between terminals, and corresponds the formed cluster to the group. You may perform using the process of making it.
  • the group forming unit 40 generates a new group ID every time one group is formed, and stores it in the storage unit in the group information processing unit 24 as a database shown in FIG.
  • FIG. 6 shows the data structure of the database stored in the group information processing unit 24.
  • the database associates a group ID, a terminal ID (user ID), and a leader point (Rp), and is also called a group information table.
  • the leader point is a numerical value obtained by estimating the influence of the user in the group based on the behavior of the user in the group. It shows that the influence of the user (terminal device 16) is so large that this numerical value is large.
  • the date and time (group start date and time) when a group was further formed may be recorded in the database.
  • group end date and time may be recorded in the database.
  • group ID terminal ID (user ID), leader point (Rp), group start date / time, and group end date / time may be associated and stored as a group information table.
  • FIG. 6 shows a state in which a group with a group ID “G1” and a group with a group ID “G2” are formed.
  • the example shown in this figure shows a state in which “G2” is formed after “G1” is formed and eliminated.
  • the group with the group ID “G1” includes a first terminal device 16a, a second terminal device 16b, and a third terminal device 16c. Each leader point is “20”, “50”, and “30”. The leader point calculation method will be described later.
  • the group with the group ID “G2” includes the first terminal device 16a, the third terminal device 16c, the sixth terminal device 16f, and the seventh terminal device 16g, and is an initial state in which the group is formed.
  • the leader point of each user is “0”.
  • the leader points stored in the group information table are updated as needed until one group action is completed. Furthermore, after one group action is completed, it is stored in the same value state without being updated.
  • temporary point is sometimes used to indicate the leader point in the update continuation state.
  • the point calculation unit 42 uses the time-series data of the position information stored in the position information management unit 22 to estimate the influence on the decision making of the users in the group. Specifically, in step S110, the point calculation unit 42 calculates an influence value (leader point) as an index representing the influence of each user. That is, the point calculation unit 42 analyzes the time-series data of the position information of each terminal ID, and determines that the influence of the subject in the group is high with respect to each of the plurality of subjects included in the group. A feature action amount indicating a degree of matching with the action pattern is calculated. Furthermore, the point calculation unit 42 calculates or updates a leader point (temporary point) for each subject based on the characteristic behavior amount.
  • the point calculation unit 42 calculates leader points such that the higher the order determined by the position of the subject, the higher the value. Specifically, in step S200, the point calculation unit 42 defines that the subject is located in a predetermined order (order) from the top of the group as a first predetermined action pattern with reference to the moving direction of the group. The number of times the subject is positioned in a predetermined order is calculated as the characteristic action amount. Typically, the point calculation unit 42 counts the user's preceding frequency. The preceding frequency is the number of times that the user is positioned at the top of the group with reference to the moving direction of the group.
  • the 1st terminal device 16a, the 2nd terminal device 16b, and the 3rd terminal device 16c are moving to the direction of the arrow.
  • the point calculation unit 42 compares the latitude and longitude information of the past predetermined number (for example, 100 times) from the latest from the information of the terminal ID and the latitude and longitude stored in the position information management unit 22, for example. The user located at the head in the direction of travel is specified with. Moreover, the point calculation part 42 counts the frequency
  • the point calculation part 42 calculates the influence value (leader point) which shows a user's influence using a precedence frequency.
  • leader point the influence value which shows a user's influence using a precedence frequency.
  • the leader points of the third terminal device 16c, the first terminal device 16a, and the second terminal device 16b are “60”, “30”, and “10”, respectively.
  • the position information of each terminal device 16 is updated every predetermined time (for example, every 5 seconds)
  • the terminal device 16 positioned at the head of the group is specified at each update timing, and the leader point is set to a predetermined value. Processing such as incrementing (for example, “1”) may be performed.
  • the characteristic action amount may be used as a leader point as it is, or a value obtained by multiplying the characteristic action amount by a predetermined coefficient may be used as the leader point.
  • Such processing is based on the knowledge that when a person moves in a group, the influence of the user walking at the head of the group tends to be the greatest. In particular, when a group is moving while searching for a suitable store for a certain purpose, such a tendency is considered to be more prominent.
  • the leader point can be said to be an index indicating the influence of the group user when searching and selecting items such as stores and products.
  • the point calculation unit 42 adds the calculated leader point (leader point related to the preceding frequency) to the leader point of the group information table, and updates the group information table.
  • the point calculation unit 42 may count the number of times the user is positioned in a predetermined order, such as the second from the top and the third from the top, without being limited to the case where the user is at the top.
  • the point calculation unit 42 may calculate the characteristic behavior amount so that the higher the position ranking from the top, the larger the value. That is, the point calculation unit 42 may set the leader point to a larger value as the position ranking from the top is higher. This is equivalent to adding leader points whose values are changed according to the order (order) from the top. For example, when it is positioned second from the top, leader points such as 50% when it is positioned at the top, and when it is positioned third from the top, 20% when it is positioned at the top are added.
  • the point calculation unit 42 may determine the position order from the head used for calculating the leader point according to the number of subjects included in the group. For example, when the number of people in the group is small (less than the first predetermined number), only the first position from the top is considered, and the number of people in the group is medium (greater than the first predetermined number, and In the case of less than the second predetermined number), the positions from the head to the second are considered. Further, when the number of people in the group is large (when the number is a second predetermined number or more), the positions from the top to the third are considered.
  • the point calculation unit 42 may calculate the leader point using the characteristic action amount as the characteristic action amount instead of the preceding frequency and the distance moved at the head of the group. For example, within a predetermined time, the first terminal device 16a moves 500 m with the head positioned, the second terminal device 16b moves 300 m with the head positioned, and the third terminal device 16c is positioned head. And move 100m. Under the circumstances, if the moving distance in units of meters is a feature action amount, each feature action amount is “500”, “300”, and “100”. The point calculation unit 42 may calculate a leader point by multiplying the characteristic behavior amount by “0.1”, and calculate each leader point as “50”, “30”, and “10”. That is, the point calculation unit 42 may calculate the leader point so that the larger the distance moved at the head, the larger the value.
  • the point calculation unit 42 may calculate the leader point by using the characteristic action amount as the characteristic action amount, and the length of time each terminal device 16 is located at the head of the group. For example, in 10 minutes (predetermined time), the time when the first terminal device 16a is positioned at the head is 2 minutes, the time when the second terminal device 16b is positioned at the head is 7 minutes, It is assumed that the time when the terminal device 16c is positioned at the head is one minute. Under the circumstances, if the time in minutes is a feature amount, the feature action amounts are “2”, “7”, and “1”. The point calculation unit 42 may calculate a value obtained by multiplying the characteristic behavior amount by “10” as a leader point, and calculate each of the leader points as “20”, “70”, and “10”.
  • the point calculation unit 42 may calculate the leader point so that the value becomes larger as the time at the head is longer. Furthermore, the point calculation unit 42 may calculate the leader point by arbitrarily combining the characteristic action amount related to the number of times, time, and distance located at the head of the group.
  • the point calculation unit 42 uses the second predetermined action pattern as a pattern in which the subject moves from the time of division in the direction of movement after merging when the group divides into multiple groups and then merges. And the number of merges after the division is calculated as a feature action amount.
  • the point calculation unit 42 determines whether the small group (including one user) has joined or joined based on the moving direction of the group after joining. That is, the point calculation unit 42 determines that the small group that has moved in the same direction as after the merge from the division time is the merged side, and adds the leader points of the users of the merged small group.
  • FIGS. 9A and 9B show an outline of another process in the point calculation unit 42.
  • the first terminal device 16a, the second terminal device 16b, and the third terminal device 16c move in different directions.
  • FIG. 9B following FIG. 9A, the first terminal device 16a and the second terminal device 16b join the third terminal device 16c, and the three terminal devices 16 move in the same direction. .
  • the point calculation unit 42 receives a predetermined value (for example, “30”) as the leader point of the joined terminal device 16 (in this example, the third terminal device 16c) per join. Is added.
  • a predetermined value for example, “30”
  • the point calculation unit 42 updates the group information table by adding the leader point related to the joining action to the leader point of the group information table.
  • the point calculation unit 42 may add leader points for all of the users, or may have a predetermined order (for example, from the beginning) You may add only for the user located in the 1st and 2nd).
  • the point calculation unit 42 may change the leader point to be added according to the order from the top in the small group on the joined side. For example, the point calculation unit 42 adds leader points such as “30” to the top user, “20” to the second user from the top, and “10” to the third user from the top.
  • the point calculation unit 42 may calculate a leader point based on the number of subjects included in the small group when the group is divided into a plurality of groups. That is, the point calculation unit 42 may calculate the value of the leader point related to the joining action according to the number of users who have taken another action (the number of joined users). Specifically, the point calculation unit 42 calculates the value of the leader point related to the merging action so that the larger the number of persons who have taken another action (the more the number of small groups that have joined), the larger the value. . For example, the point calculation unit 42 is “20” when two people join after taking another action, “30” when they join after taking another action, “30”, and four people take another action. When joining later, leader points such as “40” are added.
  • the point calculation unit 42 may calculate the value of the leader point related to the joining action according to the number of people on the joined side. Specifically, the point calculation unit 42 calculates a leader point having a smaller value as the number of joined parties increases, and adds it to each joined user. For example, the point calculation unit 42 is “50” when the number of joined members is one, “30” when there are two, and “3” when there are three, respectively. Add leader points such as “10” for each person. When there are a plurality of joined users, the point calculation unit 42 may add the leader point related to the joining action to the user located at the top of the users.
  • the point calculation unit 42 may calculate a leader point having a smaller value as the number of joined parties increases, and may add the leader point related to the joining action to the user located at the head. For example, the point calculation unit 42 determines that “50” is 2 when the number of people on the joined side is 1, and “40” when the number of people is 2; A leader point such as “30” may be added to the person at the top of the list.
  • step S220 when the subject stops, the point calculation unit 42 defines a pattern in which the other subject also stops following the stop as the third predetermined behavior pattern, and the number of movement stops is determined as the characteristic behavior. Calculate as a quantity.
  • the stop following the stop means that immediately after a certain terminal device 16 (for example, the first terminal device 16a) stops moving, another terminal device 16 (a terminal device 16 other than the first terminal device 16a in the group). This is a situation where the movement is stopped. This situation is highly likely that a user who has stopped moving first finds a store or the like that he / she is interested in, stops there, and is considering entering the store. For this reason, the point calculation unit 42 adds a predetermined value (for example, “20” for each movement stop of the other terminal device 16 to the leader point of the terminal device 16 that has stopped moving first.
  • a predetermined value for example, “20”
  • the point calculation unit 42 may calculate leader points based on the number of other subjects that have stopped following the stop. Specifically, the point calculation unit 42 calculates a leader point that becomes a larger value as the number of people stopped later increases. For example, the point calculation unit 42 adds leader points such as “20” when two people stop, “30” when three people stop, and “40” when four people stop. In addition, when there are a mixture of users who have stopped afterwards and users who have continued to move without stopping, the point calculation unit 42 determines the leader points related to the stopping action according to the percentage of users who stopped afterwards. It may be calculated.
  • the point calculation unit 42 calculates the ratio of the number of stopped users as Ns ⁇ (Ns + Nc). Further, the point calculation unit 42 is “40” when the ratio is 80% or more, “30” when the ratio is 60% or more and less than 80%, and “20” when the ratio is 40% or more and less than 60%. If it is less than 40%, leader points such as “0” are added. As described above, the point calculation unit 42 may calculate a leader point having a larger value as the ratio of the number of stopped people is larger.
  • the point calculation unit 42 determines whether the time-series data of the position information of each terminal device 16 matches at least one of the first predetermined action pattern to the third predetermined action pattern. In addition to the deterministic determination, the determination may be made probabilistically. In this case, the point calculation unit 42 uses a probability model that receives time-series data of position information and outputs a probability value corresponding to a predetermined behavior pattern of each terminal device 16.
  • the point calculation unit 42 determines that the two terminal devices 16 from the top of the group are substantially side by side during a predetermined period (for example, 1 minute).
  • the probability that the first terminal device 16a is first is calculated as “0.75” or the like.
  • the point calculation unit 42 calculates the probability that the second terminal device 16b is ranked first as “0.25” or the like. For example, when it is not clear which is the first place, the first and second positions of the group are frequently switched in a short time and the state is not stable.
  • the point calculation unit 42 stops the movement of the first terminal device 16a that has stopped moving and the other terminal devices 16 have greatly reduced the moving speed.
  • the probability of matching with the third predetermined behavior pattern is calculated as “0.2” or the like.
  • the point calculation unit 42 may use the calculated probability value as it is as the feature action amount, or may use a value obtained by multiplying the probability value by a predetermined coefficient (for example, 100 times) as the feature action amount.
  • the characteristic behavior amount is the degree (number of times, time, the time series data of a subject's location information matches the predetermined behavior pattern determined that the subject's influence in the group is high. It can be said that it is an index indicating distance, probability). Furthermore, since the leader point is the sum of the characteristic behavior amount for each subject in a predetermined period (for example, from the group formation time to the group cancellation time), the larger (larger) the characteristic behavior amount, the higher (larger) the leader point. It has the property to become.
  • the point calculation unit 42 normalizes the leader point (influence value) of each terminal ID. For example, when there are three users in the group, the leader points of each user are normalized so that the total value of the three leader points is “1.0” or “100”. Or you may normalize so that the leader point maximum value of the member in a group may become a predetermined value (for example, "100"). Normalization processing stops at a predetermined time interval (for example, once per minute), every time the group moves by a predetermined distance (for example, 100 m), or the group stops moving for a predetermined time (for example, 30 seconds) or more. It is executed every time.
  • the information providing apparatus 10 may be executed at a timing when the information providing request is received from the terminal device 16 of the group.
  • the point calculation unit 42 may use a value obtained by dividing the leader point by the total value as a normalized leader point.
  • the point calculation unit 42 stores the group ID, the terminal ID, and the calculated normalized leader point in the storage unit in the point calculation unit 42 in association with each other. By storing normalized leader points in a different area from the database storing the leader points shown in FIG.
  • the normalized reader can be calculated at any timing, and the information providing process can be performed. However, it is also possible to omit this normalization processing and use leader points that are not normalized in the following processing.
  • the item selection unit 26 selects an item to be presented to the group so that a subject having a high leader point calculated by the point calculation unit 42 is given priority. For this purpose, in step S130, the item selection unit 26 adds a preference level for the item attribute in the user corresponding to each subject while weighting by the leader point of each subject calculated in the point calculation unit 42, thereby adding a group. Degree of preference for item attributes.
  • the item attribute is attribute information indicating the nature of the item.
  • the genre of food provided by the store when describing the nature of a restaurant, the genre of food provided by the store, the store size (large, medium, small, etc.), the type of location (such as downtown, suburbs, etc.), the type of store atmosphere (high quality, common people, etc.) Item attributes such as target, lively, and quiet.
  • the cooking genre is used as the item attribute, but processing using other item attributes is also possible.
  • one item attribute for example, Japanese food
  • the item selection unit 26 acquires preference information indicating the preference for the cooking genre for each terminal ID in the group from the user information storage unit 28.
  • the user information storage unit 28 stores user preference information for each terminal ID that identifies a terminal device or each user ID that identifies a user.
  • FIG. 10 shows a data structure of a database (user preference database) stored in the user information storage unit 28.
  • a database user preference database
  • preference information of a user who uses the terminal device 16 is managed for each terminal ID, but a mode in which one terminal device 16 is used by a plurality of users by using the terminal ID and the user ID together.
  • preference information for the user's cooking genre
  • the numerical value is a numerical value indicating the number of visits to stores of each genre and the degree of preference for each genre.
  • normalization is performed so that the total preference degree of each terminal ID becomes a constant value.
  • the present invention is not limited to this, and a non-normalized preference degree may be used. Good.
  • the preference degree A [j] for the cooking genre j is calculated as follows. That is, the preference level of a user with a large leader point is reflected more strongly in the preference level of the group.
  • the item selection unit 26 selects an item based on the preference level for the item attribute in the group derived in step S130 (preference level for the cooking genre). For this purpose, in step S140, the item selection unit 26 calculates the recommendation level (recommendation score) of each item (store) for the group. At that time, the item selection unit 26 refers to the database stored in the provision information storage unit 30.
  • the provided information storage unit 30 includes a store ID for identifying a store, a store name, a genre of food provided by the store, location information (latitude and longitude) of the store, an address, and a contact information (telephone number, mail address). Etc.), an explanatory note for introducing the store, and information relating to the evaluation score are stored.
  • the evaluation score is a numerical value of the reputation of the store. Like a word-of-mouth website on the Internet, it may be created by voting / posting by a large number of users, or may be scored by a cooking expert or critic. In the example of FIG. 11, a score of 100 points is used.
  • One store may correspond to a plurality of cooking genres. For example, a certain store may support both “French” and “Italian”.
  • ⁇ (k, j) is a function that returns “1” when the store k corresponds to the cooking genre j, and returns “0” when it does not correspond.
  • the processing according to the formula (1) and the formula (2) calculates the recommendation degree for each item in the group by adding the preference degree to the item attribute of each member constituting the group while weighting with the leader point. It can be said that it is processing. It should be noted that, depending on the current position of the group, the stores for which the recommendation level is calculated may be narrowed down, or the distance between the current position of the group and the store may be reflected in the recommendation level of the store.
  • the item selected by the item selection unit 26 is also referred to as “recommended item”.
  • the item selection unit 26 selects an item based on the leader points calculated by the point calculation unit 42. For example, the preference information is shown as in FIG. 10, and among the position information measured 100 times, the number of times the third terminal device 16c was at the head is 60 times, the first terminal device 16a is 30 times, the second terminal device Assume that 16b is 10 times.
  • the recommendation degree of the store is calculated using the leader points of all users in the group, but other methods may be used.
  • the item selection unit 26 may select one user with the highest leader point in the group, and the user's preference level itself may be the group preference level. That is, the item selection unit 26 may determine recommendation information (recommended store information) using preference information of one user who has the most influence. Further, the item selection unit 26 may select a predetermined number of users in descending order of leader points in the group, and determine recommendation information based on the selected user's leader points.
  • the item (store) is selected after calculating the group preference for the item attribute (cooking genre), but the group preference for the item (store) is calculated without calculating the group preference for the item attribute. It may be calculated directly.
  • store-specific preference data (not shown, user IDs) that associate terminal ID (i), store ID (k), and preference degree Fs [i] [k].
  • the degree of recommendation for each item in the group is calculated by adding the degree of preference for each item constituting the group while weighting with the leader point.
  • the recommendation degree when the preference degree of the group terminal device 16 is registered for many stores, the recommendation degree can be calculated with high accuracy. When there is little separate preference data, the accuracy of the recommendation level decreases. In addition, there is a restriction that a store cannot be recommended unless the preference level of at least one person in the group is registered. In some cases, the number of recommended items cannot be obtained sufficiently. Compared to the method for calculating the preference level of the group with respect to the item attribute described above, a larger number of recommended items can be easily obtained because more stores can be recommended candidates.
  • the item selection unit 26 may determine whether or not the group has visited a store or the like described in the recommendation information, and may reflect the information in the next recommendation information. Whether or not the group has visited a store or the like described in the recommendation information is whether or not the position information of each terminal device 16 of the group substantially matches the position information of the store for a predetermined time (for example, 5 minutes) or longer. Can be determined. When the group acts according to the recommendation information, the item selection unit 26 has a high possibility that such recommendation will be accepted by the group in the future. Process to make it easier to enter.
  • the item selection unit 26 when visiting the store based on the recommendation information, has more than the other visits. Add numbers. For example, in the example shown in FIG. 10, when the store is visited according to the recommendation information, where the numerical value is normally increased by “1” for one visit to the store, processing such as increasing the numerical value by “2” may be performed.
  • store-specific preference data (not shown) in which the terminal ID, the store ID, and the preference level are associated with each other is stored in the user information storage unit 28, and the item is selected.
  • the unit 26 may perform processing such as increasing the preference level of the store (store ID) visited by the user (terminal ID) according to the recommendation information, compared to the normal processing. Furthermore, the item selection unit 26 may perform a process of reflecting the store-specific preference data when the next recommendation information is created. Moreover, the item selection part 26 performs the process which makes the preference degree of preference data classified by store small when a group does not visit the store etc. which were described in recommendation information, and uses it as a previous recommendation and visit. Processing that makes it difficult to enter the recommended information for the next store may be performed.
  • the control unit 34 controls the entire information providing apparatus 10. Further, the control unit 34 causes the transmission unit 32 to transmit information (recommended information) related to the item (recommended item) selected by the item selection unit 26. Specifically, necessary data relating to the recommended item is read from the store database shown in FIG. 11, recommendation information is created, and transmitted to the transmission unit 32.
  • the transmission unit 32 transmits the recommendation information to the group terminal device 16 via the network 12 and the base station device 14. This transmission (recommendation information provision) may be performed periodically by the information providing apparatus 10, or an information provision request may be received from at least one terminal device 16 in the group and transmitted as a response thereto. .
  • the information providing apparatus 10 may transmit at a predetermined time interval (for example, once per minute), or the group has a predetermined distance. It may be transmitted every time (for example, 100 m) is moved. Further, the provision of information may be stopped by detecting that the group has been canceled. In addition, when the group has stopped for a long time at a position that matches the latitude and longitude of the store registered in the store database, it may be determined that the store has entered a certain store, and information provision may be stopped.
  • a predetermined time interval for example, once per minute
  • the group has a predetermined distance. It may be transmitted every time (for example, 100 m) is moved. Further, the provision of information may be stopped by detecting that the group has been canceled. In addition, when the group has stopped for a long time at a position that matches the latitude and longitude of the store registered in the store database, it may be determined that the store has entered a certain store, and information provision may be stopped.
  • FIG. 12 shows a data structure of information transmitted from the transmission unit 32. As shown in the figure, recommended store information (recommended information) is configured in a ranking format.
  • the recommended order includes: (Altitude, longitude), address, contact information (telephone number, mail address, etc.), and information such as the distance from the current position of the terminal device 16.
  • FIG. 13 shows the configuration of the terminal device 16.
  • the terminal device 16 includes an acquisition unit 50, a display unit 52, a control unit 54, a transmission unit 56, and a reception unit 58.
  • the acquisition unit 50 has a positioning function based on GPS, wireless LAN, or the like, and periodically acquires position information of the user or the terminal device 16 by measuring the position of the terminal device 16. The position information is indicated by latitude and longitude.
  • the acquisition unit 50 sequentially outputs position information to the control unit 54.
  • the control unit 54 sequentially inputs the position information from the acquisition unit 50.
  • the control unit 54 controls communication timing in the transmission unit 56 and the reception unit 58.
  • the control unit 54 sequentially outputs position information to the transmission unit 56 when the transmission timing comes.
  • the transmission unit 56 transmits the position information sequentially input from the control unit 54 to the information providing device 10 via the base station device 14 and the network 12. Since such position information is sequentially transmitted, it corresponds to transmitting time-series data of position information.
  • the terminal ID and date / time information are also transmitted together with the position information. As described above, the terminal device 16 may not transmit the date / time information.
  • the receiving unit 58 receives information (recommended information) on the item selected in the information providing apparatus 10 that has transmitted the time-series data of the position information in the transmitting unit 56 from the information providing apparatus 10 via the base station apparatus 14 and the network 12. To do.
  • the information providing apparatus 10 may periodically transmit recommendation information to the terminal apparatus 16. Also, data requesting recommendation information (recommendation information request) is transmitted from the transmission unit 56 to the information providing apparatus 10, and as a response, the information providing apparatus 10 transmits recommendation information, and the reception unit 58 receives it. Also good.
  • the receiving unit 58 outputs the received information to the control unit 54.
  • the control unit 54 causes the display unit 52 to display information (recommendation information) related to the item received by the receiving unit 58.
  • the display unit 52 displays a screen as shown in FIG.
  • information such as a recommendation rank, a recommendation rank, a store name, a store description, a current availability, an address, and a distance from the current position is displayed for each recommended store.
  • the recommendation rank is information that roughly indicates the magnitude of the recommendation level, and is information that the control unit 54 creates based on the recommendation level. For example, when the recommendation level is a numerical value in the range of 0 to 10, a store with a recommendation level of 8 or more is “ ⁇ ”, a store with a recommendation level of 6 or more and less than 8, “ ⁇ ”, and a recommendation level of 6
  • the recommended rank may be determined using a predetermined rule such as “ ⁇ ” for less than stores.
  • the information providing apparatus 10 may transmit the recommendation rank. Further, the recommendation level may be displayed as it is instead of the recommendation rank.
  • the store ID included in the recommendation information is not particularly meaningful information for the user, and may or may not be displayed. For example, when the user requests detailed information on a specific store, the store ID of the store designated by the user is transmitted from the terminal device 16 to the information providing device 10 so that the processing can be performed efficiently.
  • a “map display” button and a “contact” button are displayed for each recommended store. When the user presses the “map display” button, the location information (latitude, longitude) or address of the store is transmitted to the map application built in the terminal device 16 or an external map providing service, and the store is displayed on the map.
  • the store can be contacted via a call application, a mail application, an external communication service, or the like built in the terminal device 16.
  • a restaurant list recommended for a group of five people in the XX district and the like, the name of the area where the group is located, and the number of people in the group may be displayed.
  • the user may input conditions regarding the recommended rank, the desired store genre, the distance from the current position, and the like to the terminal device 16, and display only the store information that matches the conditions.
  • the information providing apparatus 10 executes the calculation of the characteristic action amount and the leader point, but other methods can also be used.
  • the terminal device 16 exchanges position information with the nearby terminal device 16 as needed, and forms a group using its own position information and the position information of the other terminal devices 16.
  • Each terminal device 16 in the group may calculate only its own leader point, or a specific terminal device 16 may calculate the leader points of a plurality of terminal devices 16 collectively.
  • the terminal device 16 that has calculated the leader point transmits it to the information providing device 10.
  • the item selection unit 26 and the transmission unit 32 of the information providing apparatus 10 perform the same processing as before based on the received leader points, and select an appropriate item for the group.
  • the point calculation unit 42 calculates the leader point using the latitude and longitude information of the terminal device 16 stored in the position information management unit 22, but another method may be used. .
  • an image / video of a surveillance camera installed in a shopping mall or a shopping street is analyzed, and using the image recognition technique, the group forming unit 40 executes group formation processing, and the point calculating unit 42 is a leader point.
  • the update process may be executed.
  • at least one user in the group only needs to have the terminal device 16, and it is not necessary for all members of the group to carry the terminal device 16.
  • latitude and longitude information is not necessarily required as long as the relative positional relationship and relative movement information of the users in the group can be acquired.
  • the leader point of any person at the time of entering the store is high. Or the store clerk knows who has the lower leader points. Knowing such information can improve customer service and improve efficiency, such as giving menus and wine lists preferentially to people with high leader points.
  • the point calculation unit 42 may acquire the group action history in the store and estimate the influence on the product selection. For example, the point calculation unit 42 identifies a user who first arrives at a shelf of a product purchased by a certain user, performs processing such as adding the user's points, etc. ) May be calculated. That is, not only when the selection target is a store, leader points (influence values) related to item selection (selection) including products and the like are calculated.
  • a group is formed based on time-series data of position information, a plurality of subjects who act together can be grouped.
  • grouping is automatically performed, convenience for the user can be improved.
  • the leader point is calculated after calculating the characteristic action amount indicating the degree of matching with a predetermined action pattern that is considered to be highly influenced by the subject in the group. Leader points can be derived in consideration of the influence of users.
  • the item which should be shown with respect to a group is selected so that a main body with a high leader point may be given priority, the item which considered the influence of the user in a group can be selected.
  • the leader point is calculated so as to be higher as the feature action amount is larger, the leader point corresponding to the degree of match of the action pattern can be derived.
  • the predetermined behavior pattern is a pattern in which the subject is located at a position in a predetermined order from the top of the group with reference to the moving direction of the group, the influence of the user according to the position where the user in the group exists Can be estimated with high accuracy. Further, since the leader point is calculated such that the higher the predetermined order, the higher the influence of the user existing at the head of the group can be estimated.
  • the predetermined behavior pattern is a pattern in which the subject moves from the time of division in the direction of movement after merging when the group divides into multiple pieces, so the influence of the user is estimated with high accuracy it can.
  • the leader point is calculated based on the number of subjects included in the small group when the group is divided into a plurality of groups, the magnitude of the influence can be estimated with high accuracy.
  • the predetermined behavior pattern is a pattern in which when the subject stops, the other subject also stops following the stop, the influence when the subject stops can be estimated.
  • the leader point is calculated based on the number of other subjects that have stopped following the stop, the magnitude of the influence can be estimated with high accuracy.
  • the leader point is calculated according to the number of subjects included in the group, the magnitude of the influence can be estimated with high accuracy.
  • the degree of recommendation for the item in the group is derived, and the item is selected according to the degree of recommendation, so the user for the group Items that take into account the influence of can be selected.
  • the preference for the item attribute in the group is derived by adding the preference for the item attribute for the user corresponding to each subject while weighting by the leader point, the preference considering the influence of the user on the group Can be derived.
  • an item considering the influence of the user on the group can be selected from a larger number of recommended candidates.
  • a specified number of subjects are identified in descending order of the calculated leader points, and items are selected based on the identified subject's leader points. it can. Also, by considering the influence of the users in the group, it is possible to provide information that leads to actual behavior with higher accuracy than the method of considering the influence of the users in the group as equal. Further, the influence can be estimated only from the position information of the terminal device without registering information on the influence of the users in the group in advance.
  • Example 2 relates to an information providing system including a plurality of terminal devices and an information providing device that can be connected thereto.
  • the information providing apparatus according to the second embodiment also forms a group using position information of a plurality of terminal devices and estimates the influence of each user in the group. When estimating the influence of each user, User attribute information is also used.
  • the information providing system 100 and the terminal device 16 according to the second embodiment are the same type as those in FIGS. Here, the difference will be mainly described.
  • FIG. 15 shows a configuration of the information providing apparatus 10 according to the second embodiment of the present invention.
  • the information providing apparatus 10 is configured in the same manner as in FIG. 2, but the group information processing unit 24 is configured to be able to refer to a database stored in the user information storage unit 28.
  • the point calculation unit 42 calculates the leader point by estimating the influence within the group using not only the position information but also the attribute information (age, gender, etc.) of the user corresponding to the subject.
  • the user information storage unit 28 stores user attribute information.
  • FIG. 16 shows the data structure of the database stored in the user information storage unit 28.
  • the terminal ID (or user ID) is stored in association with user attribute items such as date of birth, gender, place of work, job title, annual income, and monthly allowance. This is an example, and data of other user attribute items may be stored, or only some attribute items may be stored.
  • the point calculation unit 42 in the first embodiment calculates the leader point based on the position information, but the point calculation unit 42 in the second embodiment calculates a leader point based on the user attribute information in addition thereto. Furthermore, the point calculation unit 42 calculates a total leader point using two leader points. In the following, it is assumed that the leader point based on the position information of the terminal device i is Pg [i], the leader point based on the user attribute information is Ph [i], and the comprehensive leader point is P [i]. The point calculation unit 42 calculates the leader point Ph [i] based on the user attribute information by the following method.
  • the first method is a method of calculating based on a rule set for each user attribute item. For example, since the influence of a user who is older is generally high, Ph [i] can be calculated based on the date of birth. Specifically, the point calculation unit 42 assigns a larger leader point as the age is higher, based on the date of birth of the users in the group. For example, the point calculation unit 42 gives a leader point of “10” to the user who is the oldest, “7” to the user who is the second highest, and “5” to the user who is the third highest. Moreover, the point calculation part 42 may be made to give the leader point of the value larger than 0 and 1 or less according to age by making the maximum value of the leader point to give into 1. Further, the point calculation unit 42 may include a rule such as giving the same leader point by ignoring the age difference when the age difference is equal to or less than a predetermined value with a person having a different age rank.
  • the point calculation unit 42 may use a rule such that a higher leader position gives higher leader points. For example, leader points such as “10” are assigned to the president, “5” to the general manager, and “2” to the general manager. In addition, the point calculation unit 42 may calculate leader points according to the annual income or the amount of the pocket money for this month. For example, since the higher the annual income, the higher the influence, the value obtained by multiplying the annual income by a predetermined coefficient (0.1% or the like) can be set to Ph [i]. In addition, the point calculation unit 42 may give a leader point such as “10” to the person with the highest annual income, “8” to the second person, and the predetermined leader point according to the order of the annual income. It may be given.
  • leader points such as “10” are assigned to the president, “5” to the general manager, and “2” to the general manager.
  • the point calculation unit 42 may calculate leader points according to the annual income or the amount of the pocket money for this month. For example, since the higher the annual income, the
  • the point calculation unit 42 may calculate leader points based on gender.
  • the second method is a method of adding a leader point calculated for each user attribute item using a plurality of user attribute items. That is, the point calculation unit 42 calculates leader points based on a plurality of items included in the user attribute information. First, the point calculation unit 42 determines the leader point Ph [1] [i] related to the date of birth using the rule “the leader point becomes higher as the age increases” described in the first method. calculate. Next, the point calculation unit 42 calculates the leader point Ph [2] [i] related to the position by using the rule “the higher the position is, the higher the leader point is” as described in the first method.
  • the third method is a method of calculating based on a rule set using a combination of a plurality of user items.
  • the point calculation unit 42 calculates a relatively high leader point of a user having a date of birth within a predetermined range and a predetermined gender. For example, women of a certain age group tend to have a high level of demand for restaurants, so the date of birth is in a predetermined range and a given leader point is given to a user whose gender is female. Such user preferences are easily reflected in group decision making.
  • This third method may be used alone or in combination with other methods.
  • the point calculation unit 42 first calculates a leader point according to the equation (4), and then, for the user whose birth date is in a predetermined range and a predetermined gender, “10” leader points. Processing such as adding may be performed.
  • the fourth method is a method using rules that take into account the organization to which the user belongs.
  • the point calculation unit 42 refers to the information stored in the user information storage unit 28.
  • FIG. 17 shows the data structure of another database stored in the user information storage unit 28. This indicates a business relationship between companies. This shows a situation in which company X orders work from company Y and company Y orders work from company Z. In general, since the person of the ordering company often chooses a restaurant or the like in accordance with the preference of the person of the ordering company, such a tendency is reflected in the leader point. In the example shown in FIGS.
  • those leader points may be set to the same value, or a difference may be given using attribute items such as date of birth, gender, and post.
  • the fifth method is a method using the relationship between the date of birth and the date (current date and time) for processing. For example, when a user whose leader point is calculated is May 3, 2015 and a user whose birth date is May 3, 1979 exists in the group, the birthday party of the person can be held. Therefore, the point calculation unit 42 calculates the leader point of the person higher than usual. That is, the point calculation unit 42 calculates a relatively high leader point of a user whose processing date corresponds to the birthday or the vicinity of the birthday. As described above, the point calculation unit 42 calculates leader points according to the relationship between the date on which the process is executed and the attribute information of the user.
  • the sixth method is a method using the relationship between the sex and the month and day (current date and time) for processing. For example, if the current date and time for calculating the leader point is White Day on March 14, 2015, the possibility that a man will select a restaurant according to the preference of the woman is high. Is calculated higher than usual. Note that the point calculation unit 42 may use any one of the above-described first to sixth methods, or may use a plurality of methods in combination.
  • the point calculation unit 42 calculates a comprehensive leader point P [i] as follows.
  • the leader point based on the position information of the terminal i described in the first embodiment is represented as Pg [i] (in the first embodiment, represented as P [i]), and the leader point based on the user attribute information is represented as Ph [i].
  • the point calculation unit 42 may calculate the comprehensive leader point P [i] as follows.
  • ⁇ 1 and ⁇ 2 are predetermined numbers that satisfy ⁇ 1> 0 and ⁇ 2> 0. That is, a product (multiplication value) of a power value with Pg [i] as a base and ⁇ 1 as an exponent and a power value with Ph [i] as a base and ⁇ 2 as an exponent is P [i]. If Pg [i] is to be reflected strongly in Ph [i], ⁇ 1 should be set to a large value. If Ph [i] is to be reflected strongly in Ph [i], ⁇ 2 should be set to a large value.
  • the leader point is calculated even in accordance with the attribute information of the user corresponding to the subject, it is possible to improve the accuracy of estimating the influence of the user in the group.
  • the leader point is calculated based on a plurality of items included in the user attribute information, the estimation accuracy can be improved.
  • the leader point is calculated according to the relationship between the date for executing the process and the attribute information of the user, the influence can be estimated while taking the date for executing the process into consideration.
  • Example 3 relates to an information providing system including a plurality of terminal devices and an information providing device that can be connected to them as in the past.
  • the information providing apparatus according to the third embodiment forms a group using position information of a plurality of terminal devices and estimates the influence of each user in the group.
  • Example 3 assumes the case where a group is a family.
  • the information providing system 100, the terminal device 16, and the information providing device 10 according to the third embodiment are the same types as those in FIGS. Here, the difference will be mainly described.
  • FIG. 15 changes the conditions for forming a group according to the attribute information of the user corresponding to the subject.
  • User attribute information is stored in the user information storage unit 28.
  • FIG. 18 shows the data structure of another database stored in the user information storage unit 28 according to the third embodiment of the present invention.
  • the terminal ID is registered for each family.
  • the group forming unit 40 relaxes the condition for determining these terminal devices 16 as one group as compared with a normal case. For example, when determining the terminal devices 16 existing within a predetermined distance for a predetermined time or more as one group, the group forming unit 40 makes the threshold of the distance between the terminals longer than usual, or sets the predetermined time. Or shorten it.
  • the process is based on the assumption that families are likely to act together toward a common destination. For example, even in the process of heading to the destination, even if the child temporarily goes away first, it is possible to maintain the determination of group behavior and provide appropriate information.
  • the point calculation unit 42 uses the date of birth and the relationship registered in the database shown in FIG. 18 to lower the leader point based on the position information of a child under a predetermined age (for example, an elementary school student or lower) than the parent. I do. For example, even if the number of times the child is positioned at the top of the group is large, the point calculation unit 42 performs a process that does not reflect much on the leader point based on the position information. Specifically, the point calculation unit 42 multiplies the number of times the head position is observed for a child terminal device 16 of a predetermined age or less by 0.1, or sets the upper limit to the number of head positions used for leader point calculation. Control processing such as providing Small children often act impulsively and suddenly, but by performing such control processing, leader points based on position information can be accurately calculated.
  • a predetermined age for example, an elementary school student or lower
  • the point calculation unit 42 may generally perform processing for making the mother's leader point the largest since the mother's influence in the home is the strongest. Further, the point calculation unit 42 may calculate using the relationship between the date and time (current date and time) for processing and the relationship in the home. For example, when the current date and time for calculating the leader point is June 21, 2015, which corresponds to Father's Day, the point calculation unit 42 may calculate the father's leader point higher than usual.
  • the conditions for forming a group are changed according to the attribute information of the user corresponding to the subject, it is possible to form a group suitable for the circumstances of the family or the like.
  • the leader points are calculated according to the family structure, the influence within the family can be estimated with high accuracy.
  • Example 4 relates to an information providing system including a plurality of terminal devices and an information providing device that can be connected to them as in the past.
  • the information providing apparatus according to the fourth embodiment also forms a group using position information of a plurality of terminal devices, and estimates the influence of each user in the group, as before. On the other hand, until now, common information has been provided to the users in the group.
  • at least one of position information, user preference information, and user attribute information is used to create one group. A plurality of subgroups are formed therein, and appropriate information is provided to each subgroup.
  • the information providing system 100, the terminal device 16, and the information providing device 10 according to the fourth embodiment are the same types as those in FIGS. Here, the difference will be mainly described.
  • the group forming unit 40 calculates matrix data indicating the average distance between terminals as shown in FIG. 5 based on the position information stored in the position information management unit 22.
  • the group forming unit 40 forms a subgroup using this matrix data.
  • two sub-groups that is, a subgroup 1 including the first terminal device 16a, the second terminal device 16b, and the third terminal device 16c and a subgroup including the fourth terminal device 16d and the fifth terminal device 16e.
  • a group is created.
  • the group forming unit 40 forms subgroups using user preference information.
  • the group forming unit 40 calculates the degree of preference match between the two terminal devices 16 (two users) according to the following cosine measure.
  • E [i] [p] is the degree of similarity related to the preferences of the terminal device i and the terminal device p, and the larger the numerical value, the more the preferences of both match.
  • the group formation part 40 may calculate the similarity E [i] [p] of the terminal device i and the terminal device p according to the following correlation coefficient.
  • Fa [i] is an average value of the preference information F [i] [j] corresponding to the terminal device i
  • Fa [p] is the preference information F [p] [j corresponding to the terminal device p. ]
  • E [i] [p] according to the equation (8) takes a value in the range of ⁇ 1 to +1.
  • E [i] [p] becomes a larger value as the preferences of the terminal device i and the terminal device p match. Become.
  • the reciprocal of the distance (Euclidean distance or the like) between the preference information of the terminal device i and the preference information of the terminal device p may be used as the similarity.
  • the group forming unit 40 calculates the degree of similarity between the terminal devices 16 in the group, and collectively sets the terminal devices whose similarity is equal to or greater than the predetermined threshold value as a subgroup.
  • a first method of creating a subgroup from user attribute information is a method in which terminal devices 16 having the same user attribute item are subgrouped.
  • the group forming unit 40 forms three subgroups of X, Y, and Z for each workplace.
  • the group formation part 40 may form a subgroup by putting together persons with the same or similar post level. For example, sub-groups such as executives, general managers, section managers, chiefs, and general members may be formed.
  • the group formation part 40 may form a subgroup for every age group.
  • sub-groups such as teens, 20s, 30s, 40s, 50s, and 60s may be formed.
  • the group formation part 40 may form a subgroup according to annual income.
  • the subgroup may be formed based on a predetermined annual income range such as 3 million yen to 4 million yen, 4 million yen to 5 million yen, 5 million yen to 6 million yen, or the like.
  • a second method of creating a subgroup from user attribute information is a method of calculating the similarity between the terminal devices 16 related to the user attribute information.
  • the group forming unit 40 calculates the similarity Q [i] [p] (i ⁇ p) between the terminal device i and the terminal device p related to the user attribute information as follows.
  • the ⁇ function is typically a function that returns “1” when two arguments match and returns “0” when they differ.
  • a ⁇ function having different response characteristics may be used.
  • the attribute item when the attribute item is a nominal measure such as gender or work place, a function that returns “1” is used only when the two arguments completely match.
  • the attribute item is a numerical value (interval scale or proportional scale) such as annual income, this month's pocket money, etc., “1” is returned if the relative difference between the two arguments is 10% or less. In other cases, a function that returns “0” is used.
  • the terminal devices 16 as described above are collectively subgrouped.
  • the group forming unit 40 may create a subgroup by combining the above-described methods. For example, a subgroup may be created using all three of position information, user preference information, and user attribute information.
  • the item selection unit 26 creates recommendation information for each subgroup. That is, the item selection unit 26 executes the process by associating the processes related to the group so far with the subgroup. This corresponds to selecting an item to be presented to each subgroup so that a subject having a high leader point calculated by the point calculation unit 42 is given priority.
  • the recommendation information created for one subgroup may be provided only to the terminal devices 16 belonging to the subgroup, or the terminal devices 16 belonging to other subgroups (all terminal devices 16 in the group). May be provided.
  • At least two subgroups are formed by classifying a plurality of subjects included in a group into at least two subgroups.
  • an item to be presented to each subgroup is selected so as to give priority to a subject having a high leader point, an item can be presented for each subgroup.
  • the group may be divided into two or more subgroups, and stores that can enter each subgroup may be presented.
  • Each subgroup is composed of members with relatively high similarity in at least one of user behavior, user preference, and user attributes, so there is a possibility that communication between users can be easily performed. High user convenience and satisfaction can be achieved.
  • Example 5 relates to an information providing system including a plurality of terminal devices and an information providing device that can be connected to them as in the past.
  • the information providing apparatus according to the fifth embodiment also forms a group using position information of a plurality of terminal devices, and estimates the influence of each user in the group, as before. Until now, an item has been selected based on the influence of each user in the group.
  • information indicating the influence of each user in the group is provided.
  • the information providing system 100 and the terminal device 16 according to the fifth embodiment are the same type as those in FIGS. Here, the difference will be mainly described.
  • FIG. 19 shows a configuration of the information providing apparatus 10 according to the fifth embodiment of the present invention.
  • the information providing apparatus 10 includes a reception unit 20, a location information management unit 22, a group information processing unit 24, a user information storage unit 28, a transmission unit 32, and a control unit 34.
  • the group information processing unit 24 includes a group formation unit 40 and a point calculation unit 42
  • the user information storage unit 28 includes a point storage unit 44.
  • the information providing apparatus 10 so far provides store information based on position information as recommended information to the terminal devices 16 belonging to the group. Provide information on influence. That is, the point calculation unit 42 calculates a leader point for each terminal device 16, and the transmission unit 32 transmits the leader point calculated by the point calculation unit 42 or an index that aggregates the leader points to each terminal device 16.
  • the transmission destination is not limited to the terminal device 16 in the group, but may be another terminal device 16 or another device (for example, a marketing data analysis system).
  • the control unit 54 performs control to display the data received by the transmission unit 56 on the display unit 52.
  • the control unit 54 of the terminal device 16 controls the display unit 52 accordingly.
  • the control unit 54 of the terminal device 16 creates display data based on the received data and causes the display unit 52 to display the display data.
  • FIG. 20 shows a screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention.
  • This corresponds to an example of display of leader points on the terminal device 16.
  • each leader point is displayed for five terminal devices 16 that actually formed one group.
  • A, B, C, D, and E on the horizontal axis indicate terminal IDs assigned to the terminal devices 16 in the group. As described above, they correspond to the first terminal device 16a, the second terminal device 16b, the third terminal device 16c, the fourth terminal device 16d, and the fifth terminal device 16e.
  • the vertical axis represents leader points. As illustrated, the leader point of the third terminal device 16c is the highest, and the second terminal device 16b is the second highest.
  • a value normalized so that the sum of leader points in the group is “1” is used, but the sum is set to “100” or the maximum value is set to a predetermined value (for example, 100). You may make it do.
  • FIG. 21 shows another screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention.
  • This corresponds to another example of leader point display.
  • the leader point Pg based on the position information is indicated by a dot pattern
  • the leader point Ph based on the user attribute information is indicated by a hatched pattern.
  • the leader points of each user can be expressed in more detail.
  • the leader point of the second terminal device 16b is large, but the configuration of both is greatly different. It can be seen that the third terminal device 16c has a large leader point based on the user attribute information, whereas the second terminal device 16b has a large leader point based on the position information.
  • the leader point is the sum (added value) of Pg and Ph, and is normalized so that the sum of Pg in the group is “100” and the sum of Ph is “100”.
  • FIG. 22 shows another screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention.
  • This corresponds to an example of leader point display when a subgroup is formed.
  • the first terminal device 16a, the second terminal device 16b, and the third terminal device 16c correspond to the subgroup 1
  • the fourth terminal device 16d and the fifth terminal device 16e correspond to the subgroup 2.
  • Pg and Ph are normalized so that the sum in each subgroup is “100”.
  • the leader point-related data calculated by the point calculation unit 42 may be based on an action history when a store or the like is selected once, or may be based on an action history of a plurality of times. It can be said that the leader point in one group action is a short-term leader point. Moreover, it can be said that the value (indicator) obtained by totaling (aggregating) leader points in a plurality of group actions is a long-term leader point. In order to provide long-term leader points, the point storage unit 44 stores the leader points calculated in the past by the point calculation unit 42 in association with each subject.
  • FIG. 23 shows a data structure of a database (point history table) stored in the point calculation unit 42 according to the fifth embodiment of the present invention.
  • the point history table stores point history data in which a group ID, a terminal ID, a calculation date, a leader point, a store ID, and a purpose classification are associated.
  • the group ID is an ID that can uniquely identify the group, and a new group ID is assigned each time a group is generated.
  • the purpose classification is information indicating a destination such as a store selected by the group or a purpose of action.
  • classifications such as “meal”, “shopping”, “drinking”, “theme park” can be used. That is, it is a classification corresponding to a superordinate concept (a more abstract concept) of the store genre. More detailed destinations include, for example, “Japanese restaurant”, “French restaurant”, “Chinese restaurant”, “Izakaya”, “Bar”, “Clothing store”, “General store”, “Bookstore”, “ Classification (store genre) such as “record store” and “florist” can be used.
  • the arrival of the group at the destination can be determined under the condition that the position information of each terminal device 16 of the group does not substantially change for a predetermined time (for example, 5 minutes) or longer.
  • store information (genre or the like) can be acquired, and the information may be used for the purpose classification.
  • a questionnaire survey that asks the purpose of this action etc. is sent to the terminal device of the group, and the information obtained by collecting it is also used as the purpose classification Good.
  • point history table it is possible to compare leader points with any combination of terminal devices 16 that are not actually acting as the same group.
  • the point calculation unit 42 corresponds to one subject with reference to the point storage unit 44 for data whose calculation date falls within a predetermined period (for example, 2015/01/01 to 2015/01/31).
  • An index that aggregates multiple leader points is calculated. More specifically, the point calculation unit 42 includes a total value of leader points for each terminal ID, a representative value (average value, median value, mode value), maximum value, minimum value, and a value indicating variation (standard deviation, Each index such as variance and (maximum value-minimum value) is calculated.
  • the point calculation unit 42 may calculate an index in which leader points for each terminal ID are aggregated for each purpose classification (category). That is, the point calculation unit 42 may calculate at least one of the frequency for each category and the relative frequency for each category as an index. Since the number of times the leader points are calculated within a predetermined period differs for each terminal device 16, the average value or median value is more suitable than the total value when comparing the terminal devices 16.
  • the point calculation unit 42 may correct the leader points according to the number of people in the group.
  • the average value (expected value) of leader points per person decreases as the number of people in the group increases. Even if not normalized, if the number of people in the group increases, the frequency with which each user is positioned at the head of the group decreases, so the leader point per person tends to decrease. Therefore, the point calculation unit 42 performs a correction process such as increasing the leader point value when the number of groups is large.
  • the number of people is calculated for each group ID, and when the number of people in a certain group ID is greater than or equal to the third predetermined value and less than the fourth predetermined value, the leader point corresponding to the group ID is “1.5 times”. Further, when the number of people in a certain group ID is equal to or greater than a fourth predetermined value, processing such as “double” the leader point corresponding to the group ID is performed. Also, using the leader points corrected in this way, an index that aggregates the leader points is calculated.
  • FIG. 24 shows another screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention.
  • This corresponds to an example in which leader points are displayed for each purpose classification.
  • Three purpose categories of “meal”, “drinking”, and “shopping” are used.
  • the leader points shown here are calculated by the point calculation unit 42 by calculating an average value for each purpose classification of the leader points acquired by each terminal apparatus during a predetermined period (an average value for each combination of the terminal apparatus and the purpose classification) It is a value normalized so that the sum of the average values for each device becomes “1”. That is, it can be said that the point calculation unit 42 calculates an index for each purpose of a group action, or for each category or genre of an item selected for the group.
  • the first terminal device 16a to the fifth terminal device 16e shown here may be the terminal devices 16 that actually act as one group, or the terminal devices 16 that do not actually act as one group.
  • a comparison that collects That is, the user may designate a combination of arbitrary terminal devices 16 (users) and display leader points. For example, you may designate your family and friends and display them so that their leader points can be compared.
  • Each user designates in advance whether or not his / her leader points can be disclosed, the information to be disclosed, the conditions of the other party to be disclosed, and the like, and the information is stored in the information providing apparatus 10.
  • the disclosure to the user may be controlled.
  • the user may arbitrarily select a group formed in the past and display the leader points of the terminal devices 16 constituting the group so that the leader points can be compared.
  • the terminal device 16 of the user who performs the operation may or may not be included in the group.
  • FIG. 25 shows another screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention.
  • This corresponds to an example in which leader points are displayed according to the number of people in the group.
  • the number of groups is divided into three levels: “2”, “3-5”, and “6 or more”. It can be said that leader points are displayed by category determined according to the number of people in the group.
  • the point calculation unit 42 calculates, for each terminal device 16 to be displayed, an average value of the leader points acquired by the terminal device during a predetermined period by group number (three categories), The average value is a normalized value so that the total value for each group of people is “1”.
  • the total of the leader points of the first terminal device 16a to the fifth terminal device 16e corresponding to the group number “2” is normalized to be “1”.
  • the first terminal device 16a has a large influence when the number of groups is two (small number), but it can be seen that the influence is small when the number of groups increases.
  • the fifth terminal device 16e has a large influence when the number of groups is 6 or more (multiple people), but the influence is reduced when the number of groups decreases. I understand that it is small.
  • the 3rd terminal device 16c exhibits comparatively strong influence in any scene irrespective of the number of people of a group.
  • FIG. 26 shows another screen displayed on the display unit 52 according to the fifth embodiment of the present invention.
  • This classifies the leader points acquired by each terminal device 16 during a predetermined period into a plurality of categories (also referred to as leader point categories and Rp categories) based on a predetermined rule, and displays the frequency (frequency) for each category. It corresponds to an example.
  • the point calculation unit 42 associates the category “Rp large” when the value of the leader point (Rp) is “0.6 or more”, and the category “ It corresponds to “medium Rp”, and corresponds to the category “small Rp” when “less than 0.4”.
  • the leader points are normalized.
  • the point calculation unit 42 corresponds to the category “large Rp”, and when it is “50 or more and less than 120”.
  • the point calculation unit 42 counts the number of data corresponding to each of the three categories for each terminal ID in the point storage unit 44.
  • a leader point category is also an index that aggregates leader points.
  • the condition of “large Rp” is strict (the threshold value corresponding to large Rp is large)
  • the condition of “large Rp” is set. May be relaxed (threshold value corresponding to Rp is large).
  • FIG. 27 shows the data structure of a database stored in the group information processing unit 24 according to the fifth embodiment of the present invention.
  • the leader point (Rp) is “0.8 or more”, it corresponds to “large Rp” and “0.4 or more and less than 0.8”.
  • Rp medium”, and “less than 0.4” indicates “Rp small”.
  • the first terminal device 16a has a high ratio of “Rp large” and exhibits a strong influence in many group actions.
  • the 2nd terminal device 16b is not exerting influence in almost all group action with the low ratio of "Rp large.”
  • the third terminal device 16c has a large number of times of “Rp large”, but the number of times of “Rp small” is also as large. For this reason, it can be seen that whether or not the third terminal device 16c exerts a strong influence is not fixed but case by case.
  • the frequency for each category absolute frequency
  • the relative frequency normalized so that the total frequency of the category of each user (terminal device 16) is 1 is displayed. Also good.
  • the information providing apparatus 10 executes the calculation of the characteristic action amount and the leader point, but other methods can also be used.
  • the terminal device 16 exchanges position information with the nearby terminal device 16 as needed, and forms a group using its own position information and the position information of the other terminal devices 16.
  • you may calculate a feature action amount and a leader point about the terminal device 16 contained in a group. That is, the location information management unit 22 and the group information processing unit 24 may be included in the terminal device 16.
  • Each terminal device 16 in the group may calculate only its own leader point, or a specific terminal device 16 may calculate the leader points of a plurality of terminal devices 16 collectively.
  • the terminal device 16 which calculated the leader point transmits it to the other terminal device 16.
  • Each terminal device 16 in the group is calculated by itself, received from another terminal device 16, or calculated by itself, and received from another terminal device, and a plurality of terminal devices.
  • the leader point corresponding to 16 is acquired.
  • the terminal device 16 causes the display unit 52 to display the display so far using those leader points.
  • the user since information indicating the estimated influence is provided to the user, the user can objectively and quantitatively understand the human relationship (implicit role, etc.) within the group.
  • the human relationships of the users in the group are objectively and quantitatively grasped, the user can easily improve his / her behavior and review the interpersonal relationships.
  • the index that aggregates a plurality of leader points is calculated, the accuracy of estimating the influence can be improved.
  • at least one of a total value of leader points, a representative value, a maximum value, a minimum value, a value indicating variation, a frequency for each category determined according to the size of the leader points, and a relative frequency for each category is used as an index.
  • the index is calculated for each purpose of the group action or for each genre of the item selected for the group, it is possible to make the user understand the influence in more detail.
  • the user can freely select the combination of the terminal devices 16 (users) and display the leader points so that they can be compared, the user can easily grasp the influence.
  • Example 6 relates to an information providing system including a plurality of terminal devices and an information providing device that can be connected to the terminal devices, as before.
  • the information providing apparatus according to the sixth embodiment also forms a group using position information of a plurality of terminal devices, and estimates the influence of each user in the group, as before.
  • the leader point is calculated based on the user's characteristic behavior in one group behavior, but in Example 6, the leader point calculated in the past group behavior is Reflect in leader points in group behavior. Specifically, the past leader points of other users are reflected in the leader points of a certain user (one user) in the group.
  • the information providing system 100, the terminal device 16, and the information providing device 10 according to the sixth embodiment are of the same type as those shown in FIG. 1, FIG. 13, FIG. Here, the difference will be mainly described.
  • FIG. 28 shows a data structure of a database (group information table) stored in the group information processing unit 24 according to the fifth embodiment of the present invention.
  • the group ID of the group to be processed is “G21”.
  • “G21” includes three items “C”, “D”, and “E”.
  • the terminal device 16 is compatible.
  • the three terminal devices 16 correspond to a third terminal device 16c, a fourth terminal device 16d, and a fifth terminal device 16e.
  • a point history table shown as an example in FIG. 23 is stored in the point storage unit 44 in the user information storage unit 28 of FIG. 15 or FIG.
  • the point history table is a table in which past leader points for each terminal ID are shown.
  • the point history table is a table in which calculation date and time and leader points are associated with each other.
  • the information providing apparatus 10 executes Step S115 (not shown) after executing Step S110 and before executing Step S120.
  • Step S115 will be described with reference to the flowchart of FIG.
  • the point calculation unit 42 acquires past leader points for the terminal devices 16 in a predetermined order.
  • the predetermined rank is each rank from the second rank to a certain rank (X rank) below the second rank.
  • the point calculation unit 42 refers to the point history table stored in the point storage unit 44 for the second highest terminal device, and acquires past leader points.
  • the past leader points of the third terminal device 16c are acquired.
  • the point calculation unit 42 further acquires past leader points of the fifth terminal device 16e.
  • step S320 the point calculation unit 42 calculates a representative value of past leader points for each terminal device 16 using the acquired leader points.
  • the representative value any one of an average value, a median value, and a mode value can be used. In the following description, an average value is used.
  • the point calculation part 42 performs the process which makes a leader point higher than usual.
  • the point calculation unit 42 performs a process for lowering the leader point than usual.
  • the leader point of the first terminal device 16 is corrected.
  • the leader of the terminal device 16 that is second or lower in the same way is used. Points may be corrected.
  • the leader point of the second terminal device 16 may be increased or decreased using the past leader point of the third terminal device 16. That is, the point calculation unit 42 calculates the leader point for one subject included in the group based on the leader points calculated in the past corresponding to the other subjects included in the group.
  • the leader point is calculated based on the leader points calculated in the past corresponding to the other subject included in the group. Can be improved. Further, since the leader points of the group to be processed are corrected using the past leader points accumulated in the point history table, the influence of the user can be reflected on the leader points with higher accuracy.
  • Examples 1 to 6 may be defined by the following items.
  • a group forming unit that acquires position information of a subject that is a user or a terminal device, and forms a group including a plurality of subjects based on time-series data of location information related to a plurality of subjects; Based on the time-series data of the position information, for each of a plurality of subjects included in the group formed by the group forming unit, it matches a predetermined behavior pattern in which the influence of the subjects in the group is high
  • a point calculating unit that calculates a characteristic behavior amount indicating a degree to perform, and calculates points for each subject based on the characteristic behavior amount;
  • An item selection unit for selecting an item to be presented to the group so as to give priority to a subject having a high point calculated by the point calculation unit;
  • An information providing apparatus comprising:
  • the point calculation unit may calculate at least one of the number of times that the movement pattern of the subject in the time-series data of the position information matches the predetermined action pattern, the matching time, the matching moving distance, and the matching probability.
  • the information providing apparatus according to item 1-1 wherein the information is calculated as the characteristic behavior amount, and the point is calculated such that the higher the characteristic behavior amount, the higher the value.
  • Item 1-3 Item 1-1 or 2 characterized in that the predetermined action pattern in the point calculation unit is a pattern in which a subject is located at a position of a predetermined order from the head of the group with reference to the moving direction of the group.
  • Information provision device is a pattern in which a subject is located at a position of a predetermined order from the head of the group with reference to the moving direction of the group.
  • Item 4 The information providing apparatus according to Item 1-3, wherein the point calculation unit calculates a higher point as the predetermined order is higher.
  • the predetermined behavior pattern in the point calculation unit is a pattern in which the subject moves from the time of division in the direction of movement after merging when the group divides and then merges.
  • the information providing apparatus according to any one of -1 to 4.
  • Item 6 The information providing apparatus according to Item 1-5, wherein the point calculation unit calculates points based on the number of subjects included in the small group when the group is divided into a plurality of groups.
  • Item 8 The information providing apparatus according to Item 1-7, wherein the point calculation unit calculates points based on the number of other subjects stopped following the stop.
  • Item 10 The information providing apparatus according to Item 1-9, wherein the point calculation unit calculates points according to a relationship between a date on which processing is executed and user attribute information.
  • the group forming unit forms at least two subgroups by classifying a plurality of subjects included in the group into at least two subgroups; Any of items 1-1 to 12, wherein the item selection unit selects an item to be presented to each subgroup so as to give priority to a subject having a high point calculated by the point calculation unit.
  • Information providing apparatus according to the above.
  • the point calculation unit calculates, for one subject included in the group, the point based on points calculated in the past corresponding to other subjects included in the group.
  • the information providing apparatus according to any one of 1-1 to 14.
  • the item selection unit adds (1) a preference level for an item or a preference level for an item attribute in a user corresponding to each subject while weighting by the point of each subject calculated in the point calculation unit.
  • the information provision according to any one of items 1-1 to 15, wherein a recommendation degree for each item is derived, and (2) an item is selected based on the recommendation degree for each item in the derived group apparatus.
  • Items 1-1 to 16 are characterized in that the item selection unit specifies a predetermined number of subjects in descending order of the points calculated by the point calculation unit, and selects items based on the points of the specified subjects.
  • the information provision apparatus in any one of.
  • An acquisition unit that acquires position information of a subject that is a user or a terminal device;
  • a transmission unit that transmits time-series data of the position information acquired in the acquisition unit to the information providing device;
  • a receiving unit for receiving, from the information providing device, information related to the item selected in the information providing device that has transmitted the time-series data of the position information in the transmitting unit;
  • a display unit that displays information about the item received in the receiving unit;
  • the information related to the item received by the receiving unit forms (1) a group including a plurality of subjects based on time-series data of position information relating to the plurality of subjects, and (2) the Based on the time-series data of location information, a characteristic behavior indicating the degree to which each of the multiple subjects included in the formed group matches a predetermined behavior pattern that is considered to have a high influence of the subjects in the group Generated by calculating the amount, calculating points for each subject based on the feature behavior amount, and (3) selecting items to be presented to the group so that the subject with
  • [Item 1-19] Acquiring location information of a subject that is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of location information relating to a plurality of subjects; Based on the time-series data of the position information, a feature indicating a degree of matching with a predetermined action pattern in which each of the plurality of subjects included in the formed group has a high influence of the subject in the group Calculating an action amount, and calculating a point for each subject based on the characteristic action amount; Selecting an item to be presented to the group so that a subject with a high calculated point has priority,
  • An information providing method comprising:
  • [Item 1-20] Acquiring location information of a subject that is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of location information relating to a plurality of subjects; Based on the time-series data of the position information, a feature indicating a degree of matching with a predetermined action pattern in which each of the plurality of subjects included in the formed group has a high influence of the subject in the group Calculating an action amount, and calculating a point for each subject based on the characteristic action amount; A program for causing a computer to execute a step of selecting an item to be presented to a group so that a subject having a high calculated point has priority.
  • a group forming unit that acquires position information of a subject that is a user or a terminal device, and forms a group including a plurality of subjects based on time-series data of location information related to a plurality of subjects; Based on the time-series data of the position information, for each of a plurality of subjects included in the group formed by the group forming unit, it matches a predetermined behavior pattern in which the influence of the subjects in the group is high
  • a point calculating unit that calculates a characteristic behavior amount indicating a degree to perform, and calculates points for each subject based on the characteristic behavior amount;
  • a transmission unit that transmits the points calculated in the point calculation unit or an index that aggregates the points;
  • the point calculation unit may calculate at least one of the number of times that the movement pattern of the subject in the time-series data of the position information matches the predetermined action pattern, the matching time, the matching moving distance, and the matching probability.
  • the information providing apparatus according to Item 2-1 wherein the information is calculated as the characteristic behavior amount, and the point is calculated such that the higher the characteristic behavior amount, the higher the value.
  • Item 2-3 Item 2-1 or 2 is characterized in that the predetermined action pattern in the point calculation unit is a pattern in which a subject is located at a position of a predetermined order from the head of the group with reference to the moving direction of the group. Information provision device.
  • the predetermined behavior pattern in the point calculation unit is a pattern in which the subject moves from the time of division in the direction of movement after merging when the group divides and then merges.
  • the information providing apparatus according to any one of -1 to 4.
  • Item 6 The information providing apparatus according to Item 2-5, wherein the point calculation unit calculates points based on the number of subjects included in the small group when the group is divided into a plurality of groups.
  • Item 8 The information providing apparatus according to Item 2-7, wherein the point calculation unit calculates points based on the number of other subjects stopped following the stop.
  • the point calculation unit calculates, for one subject included in the group, the point based on points calculated in the past corresponding to other subjects included in the group.
  • the information providing apparatus according to any one of 2-1 to 13.
  • a point storage unit that stores points calculated in the past by the point calculation unit in association with each subject; 15. The information provision according to any one of items 2-1 to 14, wherein the point calculation unit calculates an index in which a plurality of points corresponding to one subject are aggregated with reference to the point storage unit apparatus.
  • the point calculation unit includes a total value of the points, a representative value, a maximum value, a minimum value, a value indicating variation, a frequency for each category determined according to the size of the point, and a relative frequency for each category.
  • Item 16 The information providing apparatus according to Item 2-15, wherein at least one is calculated as the index.
  • a terminal device capable of communicating with the information providing device according to item 2-1, A transmission unit that transmits its own location information to the information providing device; A receiving unit that receives the point or an index that aggregates the point from the information providing device; A control unit that performs control to display the received data on a display unit; A terminal device comprising:
  • a terminal device capable of communicating with other terminal devices, An acquisition unit for acquiring position information of other terminal devices; A group forming unit that forms a group including a plurality of terminal devices based on the time-series data related to the positional information of the other terminal device and the location information of the terminal device; Based on the time-series data, at least one terminal device included in the group formed by the group forming unit matches a predetermined behavior pattern in which the influence of the user corresponding to the terminal device in the group is high.
  • a point calculating unit that calculates a characteristic behavior amount indicating a degree, and calculates a point based on the characteristic behavior amount
  • a control unit that performs control to display on the display unit the points calculated in the point calculation unit, or an index that aggregates the points
  • a terminal device comprising:
  • [Item 2-20] Acquiring location information of a subject that is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of location information relating to a plurality of subjects; Based on the time-series data of the position information, a feature indicating a degree of matching with a predetermined action pattern in which each of the plurality of subjects included in the formed group has a high influence of the subject in the group Calculating an action amount, and calculating a point for each subject based on the characteristic action amount; Transmitting the calculated points or an indicator that aggregates the points;
  • An information providing method comprising:
  • [Item 2-21] Acquiring location information of a subject that is a user or a terminal device, and forming a group including a plurality of subjects based on time-series data of location information relating to a plurality of subjects; Based on the time-series data of the position information, a feature indicating a degree of matching with a predetermined action pattern in which each of the plurality of subjects included in the formed group has a high influence of the subject in the group Calculating an action amount, and calculating a point for each subject based on the characteristic action amount;
  • the program for making a computer perform the step which transmits the calculated
  • 10 information providing device 12 network, 14 base station device, 16 terminal device, 20 receiving unit, 22 location information managing unit, 24 group information processing unit, 26 item selecting unit, 28 user information storing unit, 30 providing information storing unit, 32 transmission unit, 34 control unit, 40 group formation unit, 42 point calculation unit, 50 acquisition unit, 52 display unit, 54 control unit, 56 transmission unit, 58 reception unit, 100 information providing system.

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Abstract

グループ形成部４０は、ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成する。ポイント算出部４２は、位置情報の時系列データに基づいて、グループ形成部４０において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出する。アイテム選択部２６は、ポイント算出部４２において算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択する。

Description

情報提供装置、端末装置、情報提供方法、プログラム
　本発明は、情報提供技術に関し、特にユーザグループに係る情報を提供する情報提供装置、端末装置、情報提供方法、プログラムに関する。
　ユーザが保持する端末装置の位置情報を検出し、その位置情報に応じて適切な情報を端末装置に提供するシステムが存在する。例えば、移動端末の現在位置がユーザの生活地域であるか否かが判定され、それに応じて地域のおすすめ情報が提供される（例えば、特許文献１参照）。また、複数の携帯端末装置の位置情報が検出され、位置情報が所定の時間間隔にわたり共通する携帯端末同士がグループ化され、当該グループに最適な情報が提供される（例えば、特許文献２参照）。
特開２００９－２１０４００号公報 特開２００４－３２０２１７号公報
　特許文献２に記載された技術は、端末装置の位置情報に基づき端末装置（ユーザ）をグループ化してから、グループ内の端末装置（ユーザ）に共通する嗜好情報を抽出するとともに、それに合致する情報を各端末装置に提供する。つまり、グループ内のユーザの嗜好・興味の共通部分に合致する情報が提供される。しかしながら、実際のグループにおける意思決定は、各ユーザの嗜好・興味の共通部分に基づいて行われるとは限らない。グループのリーダー格ともいえる特定のユーザの嗜好・興味に基づき、グループの意思決定がなされる場合も少なくない。例えば、５人のユーザで入店する飲食店を決める場合、料理に関する５人の嗜好の共通部分に基づき店を決めるのではなく、特定のユーザの嗜好で決めることも多い。
　どのユーザの影響力が大きいかは、ケースバイケースであるが、例えば、グループ内で最も年齢の高い人、最も料理に関する知識が多い人、最も経済的に恵まれている人などがリーダー格になる場合がある。また、グループ内で強い影響力を持つのは１人とは限らず、複数の人が強い影響力を持つ場合もある。このように、現実のグループにおいては、意思決定に関する各ユーザの影響力は均等ではなく、特定のユーザに偏っていることが多い。しかしながら、これまで、このようなグループ内のユーザ間の力関係（影響力）を十分考慮していないため、グループに対して有用な情報を高い精度で提供することが困難であった。
　本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、グループ内のユーザの影響力を考慮した情報を提供する技術を提供することである。
　上記課題を解決するために、本発明のある態様の情報提供装置は、ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、位置情報の時系列データに基づいて、グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、を備える。
　本発明の別の態様は、端末装置である。この装置は、ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得する取得部と、取得部において取得した位置情報の時系列データを情報提供装置に送信する送信部と、送信部において位置情報の時系列データを送信した情報提供装置において選択されたアイテムに関する情報を情報提供装置から受信する受信部と、受信部において受信したアイテムに関する情報を表示する表示部とを備える。受信部において受信したアイテムに関する情報は、情報提供装置において、（１）複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成し、（２）位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出し、（３）算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択することによって生成された情報である。
　本発明のさらに別の態様は、情報提供方法である。この方法は、ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するステップと、を備える。
　本発明のさらに別の態様もまた、情報提供装置である。この装置は、ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、位置情報の時系列データに基づいて、グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、ポイント算出部において算出したポイント、またはポイントを集約した指標を送信する送信部と、を備える。
　本発明のさらに別の態様もまた、端末装置である。この装置は、他の端末装置と通信可能な端末装置であって、他の端末装置の位置情報を取得する取得部と、取得した他の端末装置の位置情報および自端末装置の位置情報に関する時系列データに基づき、複数の端末装置を含んだグループを形成するグループ形成部と、時系列データに基づいて、グループ形成部において形成したグループに含まれる少なくとも１つの端末装置について、グループ内の端末装置に対応するユーザの影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、特徴行動量に基づいて、ポイントを算出するポイント算出部と、ポイント算出部において算出したポイント、またはポイントを集約した指標を表示部に表示させる制御を行う制御部と、を備える。
　本発明のさらに別の態様もまた、情報提供方法である。この方法は、ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、算出したポイント、またはポイントを集約した指標を送信するステップと、を備える。
　なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
　本発明によれば、グループ内のユーザの影響力を考慮した情報を提供できる。
本発明の実施例１に係る情報提供システムの構成を示す図である。 図１の情報提供装置の構成を示す図である。 図２の情報提供装置による情報提供手順を示すフローチャートである。 図２の位置情報管理部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。 図２のグループ形成部に記憶されたデータ構造を示す図である。 図２のグループ情報処理部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。 図２の情報提供装置によるリーダーポイントの更新手順を示すフローチャートである。 図２のポイント算出部における処理の概要を示す図である。 図９（ａ）－（ｂ）は、図２のポイント算出部における別の処理の概要を示す図である。 図２のユーザ情報格納部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。 図２の提供情報格納部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。 図２の送信部から送信される情報のデータ構造を示す図である。 図１の端末装置の構成を示す図である。 図１３の表示部５２に表示される画面を示す図である。 本発明の実施例２に係る情報提供装置の構成を示す図である。 図１５のユーザ情報格納部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。 図１５のユーザ情報格納部に記憶された別のデータベースのデータ構造を示す図である。 本発明の実施例３に係るユーザ情報格納部に記憶された別のデータベースのデータ構造を示す図である。 本発明の実施例５に係る情報提供装置の構成を示す図である。 本発明の実施例５に係る表示部に表示される画面を示す図である。 本発明の実施例５に係る表示部に表示される別の画面を示す図である。 本発明の実施例５に係る表示部に表示される別の画面を示す図である。 本発明の実施例５に係るポイント格納部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。 本発明の実施例５に係る表示部に表示される別の画面を示す図である。 本発明の実施例５に係る表示部に表示される別の画面を示す図である。 本発明の実施例５に係る表示部に表示される別の画面を示す図である。 本発明の実施例５に係るグループ情報処理部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。 本発明の実施例６に係るグループ情報処理部に記憶されたデータベースのデータ構造を示す図である。 本発明の実施例６に係る情報提供装置によるリーダーポイントの補正手順を示すフローチャートである。
（実施例１）
　本発明を具体的に説明する前に、まず概要を述べる。本発明の実施例１は、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。複数の端末装置のそれぞれを所持したユーザがともに行動することによってグループが形成される。グループにおいて意志決定を行う際、例えば、食事のために入店する飲食店を決定する際、グループにおける影響力が大きいユーザの嗜好が反映される場合がある。そのため、本実施例に係る情報提供装置は、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定する。さらに、情報提供装置は、推定した影響力に基づき、グループに最適な情報を提供する。このようにして、グループに対して、位置情報に基づく情報が十分な精度で提供される。
　次に、本実施例で提供される情報について説明する。情報提供装置は、グループに対してアイテムに関する情報を提供する。「アイテム」とは、ユーザによって利用される対象物全般を指す用語であり、例えば、店舗、商品、サービス、Ｗｅｂページ、デジタルコンテンツなどである。本実施例において、アイテムは、飲食店等の店舗である。すなわち、本実施例において、情報提供装置は、グループに対して飲食店等の店舗に関する情報を提供する。情報提供装置は、グループからの情報提供リクエストに応じて、アイテムに関する情報を提供してもよいし、情報提供リクエストの有無に関わらず、適当なタイミングでグループに対して情報を提供してもよい。以上が概要の説明である。
　図１は、本発明の実施例１に係る情報提供システム１００の構成を示す。情報提供システム１００は、情報提供装置１０、ネットワーク１２、基地局装置１４、端末装置１６と総称される第１端末装置１６ａ、第２端末装置１６ｂ、第３端末装置１６ｃ、第Ｎ端末装置１６ｎを含む。
　端末装置１６は、無線通信システムに対応し、後述の基地局装置１４に接続する。無線通信システムの一例は、携帯電話システム、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）システム、業務用無線システム等であるが、これらに限定されない。端末装置１６は、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、ノートＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、無線機等であり、ユーザが容易に持ち運び可能に構成される。端末装置１６は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）、無線ＬＡＮ等による位置情報（緯度、経度など）の取得機能を有する。
　基地局装置１４は、一端側において、端末装置１６と同一の無線通信システムに対応し、端末装置１６を接続可能である。また、基地局装置１４は、他端側において、ネットワーク１２を接続する。ネットワーク１２は、基地局装置１４に接続される。ネットワーク１２は、任意のものでよく、例えば、有線ネットワークでもよく、無線ネットワークでもよく、それらの組合せであってもよい。
　情報提供装置１０は、ネットワーク１２に接続される。このような構成によって、端末装置１６は、基地局装置１４、ネットワーク１２を介して情報提供装置１０と通信可能である。そのため、端末装置１６は、基地局装置１４、ネットワーク１２を介して情報提供装置１０に、取得した位置情報を送信する。情報提供装置１０は、受信した位置情報をもとに、端末装置１６（ユーザ）のグループを形成し、当該グループに適した情報を選択する。情報提供装置１０は、ネットワーク１２、基地局装置１４を介して端末装置１６に情報を送信する。情報提供装置１０における処理は後述するが、以下では、ユーザまたは／および端末装置１６を意味する「主体」という用語と、ユーザＩＤまたは／および端末ＩＤを意味する「主体識別子」という用語を用いる場合がある。
　図２は、情報提供装置１０の構成を示す。情報提供装置１０は、受信部２０、位置情報管理部２２、グループ情報処理部２４、アイテム選択部２６、ユーザ情報格納部２８、提供情報格納部３０、送信部３２、制御部３４を含む。グループ情報処理部２４は、グループ形成部４０、ポイント算出部４２を含む。
　この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。例えば、情報提供装置１０を構成する各部の機能を複数のコンピュータに分担させた分散処理システムを構築してもよい。その場合、グループ情報処理部２４を第１のコンピュータに担当させ、アイテム選択部２６を第２のコンピュータに担当させる等、機能毎に異なるコンピュータを対応させた分散処理を行ってもよいし、各々のコンピュータが情報提供装置１０の全ての処理部を持つように構成してもよい。
　以上の構成による情報提供システム１００の動作を説明する。図３は、情報提供装置１０による情報提供手順を示すフローチャートである。処理の概要を簡単に述べると、まず、グループ形成部４０が、グループを形成する（Ｓ１００）。次に、ポイント算出部４２が、リーダーポイントを算出し（Ｓ１１０）、リーダーポイントを正規化する（Ｓ１２０）。次に、アイテム選択部２６が、グループのアイテム属性対する嗜好度を算出し（Ｓ１３０）、アイテム（店舗）の推薦度（推薦スコア）を算出する（Ｓ１４０）。そして、アイテム選択部２６が、推薦度の高い順にアイテム（店舗）を選ぶ（Ｓ１５０）。各々のステップの詳細については、図２に示す各部の説明と合わせて、以下で述べる。
　受信部２０は、基地局装置１４、ネットワーク１２を介して各端末装置１６からの位置情報、端末ＩＤ、日時情報を定期的に受信する。受信部２０は、位置情報、端末ＩＤ、日時情報を位置情報管理部２２に出力する。位置情報管理部２２は、受信部２０からの位置情報、端末ＩＤ、日時情報を入力する。位置情報管理部２２は、各端末装置１６に対する位置情報、端末ＩＤ、日時情報を関連付けて格納する。なお、受信部２０が端末装置１６からの日時情報を受信せず、位置情報管理部２２が、位置情報、端末ＩＤを取得した日時に基づいて日時情報を生成するように構成してもよい。図４は、位置情報管理部２２に記憶されたデータベースのデータ構造を示す。複数の端末ＩＤのそれぞれに対して、さまざまな日時情報に対応した位置情報が格納される。これは、複数の主体に係る位置情報の時系列データが格納されていることに相当する。前述のごとく、主体は、ユーザまたは端末装置１６を示す。なお、位置情報は、少なくとも緯度、経度の情報を含むが、それ以外に高度、移動方向、加速度などの情報を含んでもよい。
　次に、図３のフローチャートを用いて、各部の処理について説明する。ステップＳ１００において、グループ形成部４０は、位置情報管理部２２に格納された複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成する。グループは、一緒に行動（移動）していると推定される主体をまとめることに相当する。つまり、グループ形成部４０は、どの端末装置１６がグループに属するかを判定し、グループを形成する。具体的に説明すると、グループ形成部４０は、位置情報管理部２２に格納されたデータを使用して、所定時間以上、所定の距離以内に複数の端末装置１６が存在するか否かを判定し、存在する場合に、それらの端末装置１６を１つのグループと判定する。所定時間は、例えば、１～１０分間に設定される。また、所定の距離は、例えば、１～５０ｍに設定される。
　ここで、位置情報管理部２２に記録された日時が、端末ＩＤ毎に多少異なる場合は、端末ＩＤ同士の日時の差に応じて、緯度、経度を補正することが望ましい。例えば、端末ＩＤが「Ａ」である第１端末装置１６ａの日時が「２０１５／０３／２０　１０：１１：２５」であり、端末ＩＤが「Ｂ」である第２端末装置１６ｂに対応する同じ日時の位置情報が存在しない場合、第２端末装置１６ｂの位置情報の中から、「２０１５／０３／２０　１０：１１：２５」に隣接する日時の２つの位置情報が抽出される。その２つの位置情報が、例えば、「２０１５／０３／２０　１０：１１：００」と「２０１５／０３／２０　１０：１１：２６」である場合、２つの位置情報を補間して、第２端末装置１６ｂの「２０１５／０３／２０　１０：１１：２５」の緯度、経度が算出される。この例では、「２０１５／０３／２０　１０：１１：００」における位置と、「２０１５／０３／２０　１０：１１：２６」における位置を２５：１に内分する位置が算出される。なお、位置情報の補間は、このような線形補間に限らず、３個以上の位置情報を用いた非線形の補間処理を行ってもよい。
　ここでは、グループ形成部４０におけるグループ判定を行う一手法について、図５を使用して説明する。図５は、グループ形成部４０に記憶されたデータ構造を示す。これは、ある時間帯（例えば、２０１５／１／１　１０：００～１０：０３）において、所定範囲のエリア内に存在する第１端末装置１６ａから第８端末装置１６ｈと、それぞれの端末間の平均距離（ｍ）を示す。なお、第１端末装置１６ａの端末ＩＤが「Ａ」と示され、第２端末装置１６ｂの端末ＩＤが「Ｂ」と示され、第３端末装置１６ｃの端末ＩＤが「Ｃ」と示され、第４端末装置１６ｄの端末ＩＤが「Ｄ」と示される。同様に、第８端末装置１６ｈの端末ＩＤが「Ｈ」と示される。平均距離は、所定の長さの期間（例えば３分間）において、所定の時間間隔（例えば、１秒毎）に、あるエリア内に存在する任意の２台の端末装置１６の距離を算出し、それらの平均を算出した値である。
　グループ形成部４０は、このデータに対して、端末間の平均距離が１０ｍ（第１のしきい値）以下である場合にグループと判定するルールを適用する。その結果、第１端末装置１６ａから第５端末装置１６ｅが第１グループになり、第６端末装置１６ｆと第７端末装置１６ｇが第２グループになり、第８端末装置１６ｈが第３グループになる。なお、グループ形成部４０は、１つのグループを形成する端末台数の最小値を設定し、その台数に満たない場合に、グループを形成しなくてもよい。例えば、最低３台以上の端末装置１６という条件を適用すると、図５に示すデータ例では、第１グループのみが形成される。また、グループ形成部４０は、１つのグループを形成する端末台数の最大値を設定してもよい。また、グループ形成部４０は、所定期間における端末間の距離の平均値の代わりに、距離の最大値を算出し、これを用いてグループを形成してもよい。また、グループ形成部４０は、端末間の距離の変動の大きさを示す分散や標準偏差を算出し、これを用いてグループを形成してもよい。
　例えば、グループ形成部４０は、所定期間における端末間の距離の平均値が第１のしきい値以下であり、かつ端末間の距離の標準偏差が第３のしきい値以下である場合に、グループと判定してもよい。標準偏差を用いることにより、グループ行動していない端末装置１６をグループとして誤認識する確率が低減される。また、グループ形成部４０は、１つのグループを形成する候補の端末台数がある程度多い場合、グループ候補の端末間の距離が第１のしきい値を超えていても、第１のしきい値を超える距離の個数が所定数以下であり、かつ距離の最大値が第２のしきい値以下であれば、１つのグループとする等の処理を実行してもよい。
　例えば、グループ判定処理において、あるグループの候補となる端末装置１６が所定数（例えば７台）以上の場合に次のような処理を行う。ここでは、あるグループの候補となる端末装置１６が１０台あり、その中のある１台の端末装置１６（以下、「判定対象端末」という）と、その他の９台の端末装置１６との距離の最大値が１８ｍ、２番目に大きい距離が１０ｍであり、その他の９台の端末装置１６同士の距離の最大値は９ｍであるとする。この場合、グループ判定の第１のしきい値（例えば１０ｍ）を超えた距離の個数は１つであり、この個数が所定数（例えば２個）以下であり、かつ距離の最大値（１８ｍ）が第２のしきい値（例えば２０ｍ）以下であるので、グループ形成部４０は、判定対象端末もグループに属すると判定する。なお、グループ判定処理は、上述の方法に限定される訳ではなく、例えば、グループ形成部４０は、端末間の距離に公知のクラスター分析の各種手法を適用し、形成されたクラスターをグループに対応させる等の処理を用いて行ってもよい。
　グループ形成部４０は、１つのグループを形成する毎に新たなグループＩＤを生成し、図６に示すデータベースとして、グループ情報処理部２４内の記憶部に記憶する。図６は、グループ情報処理部２４に記憶されたデータベースのデータ構造を示す。データベースは、グループＩＤと、端末ＩＤ（ユーザＩＤ）と、リーダーポイント（Ｒｐ）とを関連付けており、グループ情報テーブルとも呼ばれる。リーダーポイントとは、グループ内のユーザの行動に基づいて、グループ内のユーザの影響力を推定した数値である。この数値が大きいほど、そのユーザ（端末装置１６）の影響力が大きいことを示す。なお、図６には示していないが、さらにグループが形成された日時（グループ開始日時）をデータベースに記録してもよい。またさらに、グループが解消された日時（グループ終了日時）をデータベースに記録してもよい。例えば、グループＩＤと、端末ＩＤ（ユーザＩＤ）と、リーダーポイント（Ｒｐ）と、グループ開始日時と、グループ終了日時とを関連付けて、グループ情報テーブルとして格納してもよい。
　図６は、グループＩＤ「Ｇ１」のグループと、グループＩＤ「Ｇ２」のグループが形成された状態を示す。本図に示す例は、「Ｇ１」が形成されて解消された後、「Ｇ２」が形成されている状態を示す。グループＩＤ「Ｇ１」のグループは、第１端末装置１６ａ、第２端末装置１６ｂ、第３端末装置１６ｃで構成されている。各々のリーダーポイントは、「２０」、「５０」、「３０」となっている。リーダーポイント算出方法については後述する。グループＩＤ「Ｇ２」のグループは、第１端末装置１６ａ、第３端末装置１６ｃ、第６端末装置１６ｆ、第７端末装置１６ｇで構成されており、グループが形成された初期状態である。このように、グループが形成された初期状態では、各ユーザのリーダーポイントは「０」となっている。なお、グループ情報テーブルに格納されたリーダーポイントは、１回のグループ行動が終了するまでの間、随時更新される。さらに、１回のグループ行動が終了した後は、更新されずに同じ値の状態で保存される。更新継続状態のリーダーポイントを表すために「テンポラリポイント」という用語を用いることもある。
　ポイント算出部４２は、位置情報管理部２２に記憶した位置情報の時系列データを使用して、グループ内のユーザの意思決定における影響力を推定する。具体的には、ステップＳ１１０において、ポイント算出部４２は、各ユーザの影響力を表す指標として、影響力値(リーダーポイント)を算出する。つまり、ポイント算出部４２は、各端末ＩＤの位置情報の時系列データを解析し、グループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出する。さらに、ポイント算出部４２は、特徴行動量に基づいて、各主体に対するリーダーポイント（テンポラリポイント）を算出または更新する。以下では、図７のフローチャートを用いて、この処理を詳細に説明する。
　ポイント算出部４２は、主体の位置によって定まる順位が高いほど、値が高くなるようなリーダーポイントを算出する。具体的には、ステップＳ２００において、ポイント算出部４２は、グループの移動方向を基準にして、グループの先頭から所定の順位（順番）に主体が位置することを第１の所定行動パターンとして規定し、主体が所定の順位に位置する回数を特徴行動量として算出する。典型的には、ポイント算出部４２は、ユーザの先行頻度をカウントする。先行頻度とは、グループの移動方向を基準にして、ユーザがグループの最も先頭に位置した回数である。
　ステップＳ２００における処理の概要を図８を用いて説明する。本図に示す例では、第１端末装置１６ａ、第２端末装置１６ｂ、第３端末装置１６ｃが矢印の方向に移動している。ポイント算出部４２は、位置情報管理部２２に格納された端末ＩＤと緯度経度の情報から、例えば、最新から過去所定数分（例えば、１００回分）の緯度経度情報を比較することによって、グループ内で進行方向に対して先頭に位置するユーザを特定する。また、ポイント算出部４２は、先行位置にいる回数（先行頻度）を端末ＩＤ毎にカウントする。さらに、ポイント算出部４２は、先行頻度を用いて、ユーザの影響力を示す影響力値（リーダーポイント）を算出する。例えば、１００回測定された位置情報のうち、第３端末装置１６ｃ、第１端末装置１６ａ、第２端末装置１６ｂのそれぞれが先頭にいた回数が６０回、３０回、１０回であるとする。その場合、第３端末装置１６ｃ、第１端末装置１６ａ、第２端末装置１６ｂのそれぞれのリーダーポイントが「６０」、「３０」、「１０」とされる。あるいは、各端末装置１６の位置情報が所定時間毎（例えば５秒毎）に更新される場合、その更新タイミング毎に、グループの先頭に位置する端末装置１６を特定し、そのリーダーポイントを所定値（例えば「１」）ずつ増やす等の処理を行ってもよい。
　このように、特徴行動量をそのままリーダーポイントとしてもよいし、特徴行動量に所定の係数を乗算した値などをリーダーポイントとしてもよい。このような処理は、人間がグループで移動する際に、グループの先頭を歩くユーザの影響力が最も大きい傾向にあるという知見に基づいている。特に、グループがある目的に合う適当な店舗を探しながら移動しているような場合は、そのような傾向がより顕著に表れると考えられる。リーダーポイントは、店舗や商品などのアイテムを探索・選択する際のグループユーザの影響力を示す指標といえる。ポイント算出部４２は、算出したリーダーポイント（先行頻度に係るリーダーポイント）をグループ情報テーブルのリーダーポイントに加算し、グループ情報テーブルを更新する。
　なお、ポイント算出部４２は、ユーザが最も先頭に位置した場合に限定せずに、先頭から２番目、先頭から３番目等、所定の順位に位置した回数をカウントしてもよい。また、ポイント算出部４２は、先頭からの位置の順位が高いほど、大きな値となるように特徴行動量を算出してもよい。すなわち、ポイント算出部４２は、先頭からの位置の順位が高いほど、リーダーポイントを大きな値としてもよい。これは、先頭からの順位（順番）に応じて、値を変えたリーダーポイントを加算することに相当する。例えば、先頭から２番目に位置した場合は、最も先頭に位置した場合の５０％、先頭から３番目に位置した場合は、最も先頭に位置した場合の２０％などのリーダーポイントが加算される。
　また、ポイント算出部４２は、グループに含まれた主体の数に応じて、リーダーポイント算出に用いる、先頭からの位置順位を決定してもよい。例えば、グループの人数が少ない場合（第１の所定数未満の場合）には、先頭から一番目の位置のみを考慮し、グループの人数が中程度である場合（第１の所定数以上、かつ第２の所定数未満の場合）には、先頭から二番目までの位置を考慮する。また、グループの人数が多い場合（第２の所定数以上の場合）には、先頭から三番目までの位置が考慮される。
　ポイント算出部４２は、先行頻度ではなく、グループの先頭に位置して移動した距離を特徴行動量とし、その特徴行動量を用いてリーダーポイントを算出してもよい。例えば、所定時間内に、第１端末装置１６ａが先頭に位置した状態で５００ｍ移動し、第２端末装置１６ｂが先頭に位置した状態で３００ｍ移動し、第３端末装置１６ｃが先頭に位置した状態で１００ｍ移動したとする。その状況下において、メートル単位の移動距離を特徴行動量とすると、各々の特徴行動量は「５００」、「３００」、「１００」となる。ポイント算出部４２は、特徴行動量に「０．１」を乗じた値をリーダーポイントとし、各々のリーダーポイントを「５０」、「３０」、「１０」と算出してもよい。すなわち、ポイント算出部４２は、先頭に位置して移動した距離が長いほど、大きな値となるようにリーダーポイントを算出してもよい。
　ポイント算出部４２は、各端末装置１６がグループの先頭に位置する時間の長さを特徴行動量とし、その特徴行動量を用いて、リーダーポイントを算出してもよい。例えば、１０分間（所定時間）に、第１端末装置１６ａが先頭に位置していた時間が２分間であり、第２端末装置１６ｂが先頭に位置していた時間が７分間であり、第３端末装置１６ｃが先頭に位置していた時間が１分間であるとする。その状況下において、分単位の時間を特徴量とすると、各々の特徴行動量は「２」、「７」、「１」となる。ポイント算出部４２は、特徴行動量に「１０」を乗じた値をリーダーポイントとし、各々のリーダーポイントを「２０」、「７０」、「１０」と算出してもよい。すなわち、ポイント算出部４２は、先頭に位置していた時間が長いほど、大きな値となるようにリーダーポイントを算出してもよい。さらに、ポイント算出部４２は、グループの先頭に位置する回数、時間、距離に関する特徴行動量を任意に組み合せてリーダーポイントを算出してもよい。
　次にステップＳ２１０において、ポイント算出部４２は、１つのグループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンを第２の所定行動パターンとして規定し、分割後の合流回数を特徴行動量として算出する。その際、ポイント算出部４２は、小グループ（ユーザ１人も含む）が、合流したか、合流されたかは、合流後のグループの移動方向を基準に判定する。つまり、ポイント算出部４２は、分割時から合流後と同じ方向に移動していた小グループを合流された側と判定し、合流された小グループのユーザのリーダーポイントを加算する。
　ここでは、グループ化された複数の端末装置１６が別行動をとった後、再度グループが合流した場合に、合流されたグループで先行していた端末ＩＤは、グループへの影響力を持っていると考えられるので、ポイント算出部４２は、これにリーダーポイントを加算する。図９（ａ）－（ｂ）は、ポイント算出部４２における別の処理の概要を示す。図９（ａ）では、第１端末装置１６ａおよび第２端末装置１６ｂと、第３端末装置１６ｃが別々の方向に移動する。図９（ｂ）では、図９（ａ）に続いて、第１端末装置１６ａおよび第２端末装置１６ｂが、第３端末装置１６ｃに合流して、３つの端末装置１６が同じ方向に移動する。ポイント算出部４２は、このような行動パターンを検出した場合、合流１回につき、合流された端末装置１６（この例では第３端末装置１６ｃ）のリーダーポイントに所定値（例えば、「３０」）を加算する。
　つまり、ポイント算出部４２は、合流行動に係るリーダーポイントをグループ情報テーブルのリーダーポイントに加算することによって、グループ情報テーブルを更新する。なお、合流された側の小グループが複数のユーザで構成されていた場合、ポイント算出部４２は、その全員を対象にしてリーダーポイントを加算してもよいし、先頭から所定の順位（例えば、１番目と２番目）に位置したユーザに限定して加算してもよい。また、ポイント算出部４２は、合流された側の小グループにおける先頭からの順位に応じて、加算するリーダーポイントを変えてもよい。例えば、ポイント算出部４２は、先頭のユーザに「３０」、先頭から２番目のユーザに「２０」、先頭から３番目のユーザに「１０」などのリーダーポイントを加算する。
　ポイント算出部４２は、グループが複数に分割したときの小グループに含まれる主体の数に基づいて、リーダーポイントを算出してもよい。つまり、ポイント算出部４２は、別行動をとったユーザの人数（合流したユーザの人数）に応じて、合流行動に係るリーダーポイントの値を算出してもよい。具体的には、ポイント算出部４２は、別行動をとった人数が多いほど（合流した小グループの人数が多いほど）、大きな値となるように、合流行動に係るリーダーポイントの値を算出する。例えば、ポイント算出部４２は、２人が別行動をとった後に合流した場合は「２０」、３人が別行動をとった後に合流した場合は「３０」、４人が別行動をとった後に合流した場合は「４０」などのリーダーポイントを加算する。
　ポイント算出部４２は、合流された側の人数に応じて、合流行動に係るリーダーポイントの値を算出してもよい。具体的には、ポイント算出部４２は、合流された側の人数が多いほど、小さな値となるリーダーポイントを算出し、合流された側のユーザそれぞれに加算する。例えば、ポイント算出部４２は、合流された側の人数が１人である場合は「５０」、２人である場合は、その２人にそれぞれ「３０」、３人である場合は、その３人それぞれ「１０」などのリーダーポイントを加算する。また、合流された側のユーザが複数いる場合は、ポイント算出部４２は、その中の先頭に位置するユーザに合流行動に係るリーダーポイントを加算してもよい。つまり、ポイント算出部４２は、合流された側の人数が多いほど、小さな値となるリーダーポイントを算出し、先頭に位置するユーザに合流行動に係るリーダーポイントを加算してもよい。例えば、ポイント算出部４２は、合流された側の人数が１人である場合は「５０」、２人である場合は、そのうちの先頭に位置する人に「４０」、３人である場合は、そのうちの先頭に位置する人に「３０」などのリーダーポイントを加算してもよい。
　次にステップＳ２２０において、ポイント算出部４２は、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンを第３の所定行動パターンとして規定し、移動停止の回数を特徴行動量として算出する。停止に追従した停止とは、ある端末装置１６（例えば、第１端末装置１６ａ）が移動を停止した直後に、他の端末装置１６（グループ内の第１端末装置１６ａ以外の端末装置１６）が移動を停止した状況である。この状況は、先に移動停止したユーザが、気になる店舗等を発見し、そこで足を止め、入店を検討している状況である可能性が高い。このため、ポイント算出部４２は、最初に移動を停止した端末装置１６のリーダーポイントに、他の端末装置１６の移動停止１回につき、所定値（「例えば、「２０」を加算する。
　ポイント算出部４２は、当該停止に追従して停止した他の主体の数に基づいて、リーダーポイントを算出してもよい。具体的には、ポイント算出部４２は、後から停止した人数が多いほど、大きな値となるリーダーポイントを算出する。例えば、ポイント算出部４２は、２人が停止した場合に「２０」、３人が停止した場合に「３０」、４人が停止した場合には「４０」などのリーダーポイントを加算する。また、ポイント算出部４２は、後から停止したユーザと、停止せずに移動を継続したユーザが混在している場合は、後から停止したユーザの割合に応じて、停止行動に係るリーダーポイントを算出してもよい。例えば、ポイント算出部４２は、停止したユーザがＮｓ人、移動継続したユーザがＮｃ人である場合、Ｎｓ÷（Ｎｓ＋Ｎｃ）として、停止した人数の割合を算出する。さらに、ポイント算出部４２は、この割合が８０％以上である場合に「４０」、６０％以上～８０％未満の場合に「３０」、４０％以上～６０％未満の場合に「２０」、４０％未満の場合に「０」などのリーダーポイントを加算する。このようにポイント算出部４２は、停止した人数の割合が多いほど、大きな値となるリーダーポイントを算出してもよい。
　ポイント算出部４２は、各端末装置１６の位置情報の時系列データが、第１の所定の行動パターンから第３の所定の行動パターンの少なくともいずれか１つに合致するか否かを判定する際に、確定的に判定する他に、確率的に判定してもよい。その場合、ポイント算出部４２は、位置情報の時系列データを入力とし、各々の端末装置１６の所定の行動パターンに対応する確率値を出力する確率モデルを使用する。
　例えば、ステップＳ２００の第１の所定の行動パターンに対する処理において、ポイント算出部４２は、グループの先頭から２台の端末装置１６が、ほぼ横並びである場合、所定の期間（例えば、１分間）に第１端末装置１６ａが１位である確率を「０．７５」などと算出する。その際、ポイント算出部４２は、第２端末装置１６ｂが１位である確率を「０．２５」などと算出する。ほぼ横並びである場合とは、例えば、どちらが１位か明確でない場合、短時間の間にグループの１位と２位とが頻繁に入れ替わり状態が安定しない場合等である。
　また、例えば、ステップＳ２２０の第３の所定の行動パターンに対する処理において、ポイント算出部４２は、第１端末装置１６ａが移動を停止し、他の端末装置１６が移動速度を大幅に落としたものの停止せずにゆっくり前進した場合、第３の所定の行動パターンに合致する確率を「０．２」などと算出する。ポイント算出部４２は、そのように算出した確率値をそのまま特徴行動量としてもよいし、確率値に所定の係数（例えば、１００倍）を乗算した値を特徴行動量としてもよい。
　これまで説明したように、特徴行動量は、ある主体の位置情報の時系列データが、グループ内での主体の影響力が高いと判定される所定の行動パターンに合致する度合い（回数、時間、距離、確率）を示す指標といえる。さらに、リーダーポイントは、主体毎の特徴行動量の所定期間（例えば、グループ形成時点からグループ解消時点まで）における総和であるため、特徴行動量が多い（大きい）ほど、リーダーポイントは高く（大きく）なる性質をもっている。
　図３のフローチャートの説明に戻る。ステップＳ１２０において、ポイント算出部４２は、各端末ＩＤのリーダーポイント（影響力値）を正規化する。例えば、グループ内ユーザが３人の場合、この３人のリーダーポイントの合計値が「１．０」あるいは「１００」になるように、各ユーザのリーダーポイントが正規化される。あるいは、グループ内メンバーのリーダーポイント最大値が所定値（例えば「１００」）になるように、正規化してもよい。正規化処理は、所定の時間間隔（例えば、１分間に１回）で、あるいはグループが所定距離（例えば、１００ｍ）移動する毎に、あるいはグループが所定時間（例えば、３０秒）以上移動を停止する毎に、実行される。また、情報提供装置１０が、グループの端末装置１６から、情報提供リクエストを受けたタイミングで、実行されてもよい。ポイント算出部４２は、処理対象のグループに属するユーザ（端末装置１６）の数をＮとして、端末ＩＤ＝ｉ（ｉ＝１～Ｎ）のリーダーポイントをグループ情報テーブルから読み出し、それらの合計値を算出する。ポイント算出部４２は、リーダーポイントをその合計値で割った値を、正規化リーダーポイントとすればよい。ポイント算出部４２は、グループＩＤと、端末ＩＤと、算出した正規化リーダーポイントとを関連付けて、ポイント算出部４２内の記憶部に記憶する。図６に示すリーダーポイントを格納するデータベースとは別の領域に、正規化リーダーポイントを格納することにより、グループ行動が継続中であり、各端末装置１６のリーダーポイントの更新が継続されていても、任意のタイミングで正規化リーダーを算出し、情報提供処理を行うことができる。ただし、この正規化処理を省略し、以下の処理において正規化されていないリーダーポイントを用いることも可能である。以下では、処理対象のグループに属するユーザのリーダーポイントをＰ［ｉ］（ｉ＝１～Ｎ）とする。以下の説明においては、Ｐ［ｉ］は正規化されているものとする。
　アイテム選択部２６は、ポイント算出部４２において算出したリーダーポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択する。そのために、ステップＳ１３０において、アイテム選択部２６は、ポイント算出部４２において算出された各主体のリーダーポイントによって重み付けしながら、各主体に対応したユーザにおけるアイテム属性に対する嗜好度を加算することによって、グループのアイテム属性に対する嗜好度を導出する。ここで、アイテム属性とは、アイテムの性質を示す属性情報である。例えば、ある飲食店の性質を表す場合に、その店で提供する料理ジャンル、店舗規模（大型、中型、小型など）、立地のタイプ（繁華街、郊外など）、店舗雰囲気のタイプ（高級、庶民的、にぎやか、静かなど）などのアイテム属性を用いることができる。本実施例においては、アイテム属性として、料理ジャンルを用いるが、他のアイテム属性を用いた処理も可能である。また、１つのアイテム属性（例えば、和食）は、複数のアイテム（例えば、飲食店－１、飲食店－２、飲食店－３）に対応していることが一般的である。ステップＳ１３０の処理を具体的に説明すると、まずアイテム選択部２６は、ユーザ情報格納部２８から、グループ内の端末ＩＤ毎の料理ジャンルに対する好みを示す嗜好情報を取得する。
　ユーザ情報格納部２８は、端末装置を識別する端末ＩＤ、またはユーザを識別するユーザＩＤ毎に、そのユーザの嗜好情報を格納する。図１０は、ユーザ情報格納部２８に記憶されたデータベース（ユーザ嗜好データベース）のデータ構造を示す。本実施例では、携帯電話／スマートフォンのように、１人のユーザが１台の端末装置１６を占有して使用する形態を想定しており、端末ＩＤとユーザＩＤは実質的に等しい。本実施例では、端末ＩＤ毎に、その端末装置１６を使用するユーザの嗜好情報を管理するが、端末ＩＤとユーザＩＤを併用して、１台の端末装置１６を複数のユーザで使用する形態に対応することも、もちろん可能である。図示のごとく、ユーザの料理ジャンルに対する嗜好情報（嗜好度）が示されており、数値（点数）は、各ジャンルの店舗を訪れた回数や、各ジャンルに対する好みの度合いが数値化されている。本図に示す例では、各々の端末ＩＤの嗜好度の合計が一定値になるように正規化されているが、これに限定される訳ではなく、正規化されていない嗜好度を用いてもよい。
　アイテム選択部２６は、料理ジャンルの総数をＭとし、端末装置ｉ（端末ＩＤ＝ｉ）の料理ジャンルｊ（ｊ＝１～Ｍ）に対する嗜好度をＦ［ｉ］［ｊ］とすると、グループの料理ジャンルｊに対する嗜好度Ａ［ｊ］は、次のように算出される。すなわち、リーダーポイントの大きいユーザの嗜好度がより強くグループの嗜好度に反映される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　アイテム選択部２６は、ステップＳ１３０で導出したグループにおけるアイテム属性に対する嗜好度（料理ジャンルに対する嗜好度）をもとに、アイテムを選択する。このために、ステップＳ１４０において、アイテム選択部２６は、グループに対して、各アイテム（店舗）の推薦度（推薦スコア）を算出する。その際、アイテム選択部２６は、提供情報格納部３０に記憶されたデータベースを参照する。提供情報格納部３０は、店舗を識別する店舗ＩＤと、店舗名と、店舗の提供する料理のジャンルと、店舗の位置情報（緯度、経度）と、住所と、連絡先（電話番号、メールアドレス等）と、店舗を紹介する説明文と、評価点とが関連付けられた情報を格納する。図１１は、提供情報格納部３０に記憶された店舗データベースのデータ構造を示す。評価点は、その店の評判の良さを数値化したものである。インターネット上の口コミサイトのように、多数のユーザの投票／投稿により作成されてもよいし、料理の専門家や評論家により点数付けされてもよい。図１１の例では、１００点満点の点数を用いている。また、１つの店が複数の料理ジャンルに対応していてもよい。例えば、ある店が「フレンチ」と「イタリアン」の両方に対応していてもよい。
　具体的に説明すると、店舗データベースに登録された店（推薦候補となる店）の総数をＫとし、店ｋ（ｋ＝１～Ｋ）の評価点をＲ［ｋ］として、アイテム選択部２６は、グループに対する店ｋの推薦度Ｓ［ｋ］（ｋ＝１～Ｋ）を次のように算出する。ここで、δ（ｋ，ｊ）は、店ｋが料理ジャンルｊに対応している場合に「１」、対応していない場合に「０」を返す関数である。すなわち、式（１）および式（２）による処理は、グループを構成するメンバーそれぞれのアイテム属性に対する嗜好度を、リーダーポイントで重み付けしながら加算することにより、グループにおけるアイテム毎の推薦度を算出する処理であるといえる。なお、グループの現在位置に応じて、推薦度を算出する店を絞り込んだり、店の推薦度に、グループの現在位置と店との距離を反映させたりしてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　そしてステップＳ１５０において、アイテム選択部２６は、店舗データベースに登録された店の中から、推薦度Ｓ［ｋ］（ｋ＝１～Ｋ）の大きい順に所定数の店を選択する。あるいは、推薦度が所定値以上の店を選択してもよい。アイテム選択部２６において選択されたアイテムを「推薦アイテム」とも称する。このように、アイテム選択部２６は、ポイント算出部４２において算出したリーダーポイントに基づいて、アイテムを選択する。例えば、嗜好情報が図１０のように示され、１００回測定された位置情報のうち、第３端末装置１６ｃが先頭にいた回数が６０回、第１端末装置１６ａが３０回、第２端末装置１６ｂが１０回である場合を想定する。各端末ＩＤの影響力値は、第１端末装置１６ａ＝０．３、第２端末装置１６ｂ＝０．１、第３端末装置１６ｃ＝０．６となる。その結果、グループの和食に対する嗜好度は、「５×０．３＋２×０．１＋２×０．６＝２．９」となる。他の料理ジャンルについても同様に計算すると、フレンチ＝１．９、イタリアン＝４．９、エスニック＝２．４、ファストフード＝３．９となり、このグループでは、イタリアンの嗜好度が最も高くなる。
　ここでは、グループ内の全てのユーザのリーダーポイントを用いて、店の推薦度を算出したが、他の方法を用いてもよい。例えば、アイテム選択部２６は、グループ内で最もリーダーポイントの高いユーザを１人選び、そのユーザの嗜好度そのものをグループの嗜好度としてもよい。すなわち、アイテム選択部２６は、最も影響力の強いユーザ１人の嗜好情報を用いて、推薦情報（おすすめ店の情報）を決定してもよい。また、アイテム選択部２６は、グループ内でリーダーポイントの高い順に所定数のユーザを選択し、選択されたユーザのリーダーポイントに基づいて、推薦情報を決定してもよい。
　上述の説明では、アイテム属性（料理ジャンル）に対するグループの嗜好を算出した後に、アイテム（店舗）を選択したが、アイテム属性に対するグループの嗜好を算出せずに、アイテム（店舗）に対するグループの嗜好を直接算出してもよい。例えば、図１０に示すユーザ嗜好データベースの代わりに、端末ＩＤ（ｉ）と店舗ＩＤ（ｋ）と嗜好度Ｆｓ［ｉ］［ｋ］とを対応させた店舗別嗜好データ（図示せず、ユーザのアイテム嗜好データともいえる）をユーザ情報格納部２８に格納する。そして、式（１）および式（２）の代わりに、式（３）用いて、店舗ｋの推薦度Ｓ［ｋ］（ｋ＝１～Ｋ）を算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　すなわち、グループを構成するメンバーそれぞれのアイテムに対する嗜好度を、リーダーポイントで重み付けしながら加算することにより、グループにおけるアイテム毎の推薦度を算出する。ここで、端末ｉの店舗ｋに対する嗜好度が登録されていない場合は、Ｆｓ［ｉ］［ｋ］＝０とする。また、Ｒ［ｋ］は、店舗データベースに登録された店舗ｋの評価点であるが、これを用いずに、推薦度Ｓ［ｋ］を算出してもよい。すなわち、式（３）においてＲ［ｋ］＝１として推薦度を算出してもよい。
　この数式（３）を用いる方法は、多くの店舗について、グループの端末装置１６の嗜好度が登録されている場合には、高い精度で推薦度を算出することができるが、登録されている店舗別嗜好データが少ない場合には、推薦度の精度が低下する。また、グループの中の少なくとも１人の嗜好度が登録された店舗でないと推薦対象にならない制約があり、場合によっては、推薦アイテムの数が十分に得られない問題がある。上述のアイテム属性に対するグループの嗜好度を算出する方法は、それに比べて、より多くの店舗を推薦候補とすることができるので、十分な数の推薦アイテムが得られ易い。
　また、アイテム選択部２６は、グループが推薦情報に記載された店舗等を訪問したか否かを判定し、その情報を次回の推薦情報に反映させてもよい。グループが推薦情報に記載された店舗等を訪問したか否かは、所定時間（例えば５分）以上、グループの各端末装置１６の位置情報が、その店舗の位置情報とほぼ一致するか否かで判定できる。アイテム選択部２６は、グループが推薦情報にしたがって行動した場合、そのような推薦は今後もグループに受容される可能性が高いため、次回以降の推薦情報に、今回と同じ情報あるいは類似の情報が入り易くなるように処理する。
　具体的には、図１０に示すようなユーザ嗜好情報Ｆを更新する際に、アイテム選択部２６は、推薦情報に基づいて店舗を訪問した場合に、それ以外の訪問に比べて、より多くの数値を加算する。例えば、図１０に示す例において、通常１回の店舗訪問につき数値を「１」増やすところを、推薦情報にしたがって店舗を訪問した場合は、数値を「２」増やす等の処理を行えばよい。また、該当する料理ジャンルの点数を通常より大きくする他に、端末ＩＤと店舗ＩＤと嗜好度とを対応させた店舗別嗜好データ（図示せず）をユーザ情報格納部２８に格納し、アイテム選択部２６は、推薦情報にしたがってユーザ（端末ＩＤ）が訪問した店舗（店舗ＩＤ）の嗜好度を通常処理より大きくする等の処理を行ってもよい。さらに、アイテム選択部２６は、次回の推薦情報の作成時に、その店舗別嗜好データを反映させる処理を行ってもよい。また、アイテム選択部２６は、グループが推薦情報に記載された店舗等を訪問しなかった場合に、店舗別嗜好データの嗜好度を小さくする処理を行い、それを用いて、前回推薦して訪問されなかった店を次回の推薦情報に入り難くなる処理を行ってもよい。
　制御部３４は、情報提供装置１０全体を制御する。また制御部３４は、アイテム選択部２６により選択されたアイテム（推薦アイテム）に関する情報（推薦情報）を送信部３２に送信させる。具体的には、図１１に示す店舗データベースから、推薦アイテムに関する必要なデータを読み出して、推薦情報を作成し、送信部３２に送信させる。送信部３２は、ネットワーク１２、基地局装置１４を介して、推薦情報をグループの端末装置１６に送信する。この送信（推薦情報の提供）は、情報提供装置１０が定期的に行ってもよいし、グループ内の少なくとも１つの端末装置１６から情報提供リクエストを受け付けて、それに対する応答として送信してもよい。情報提供装置１０が定期的に送信する場合は、例えば、グループが形成されている期間に、所定の時間間隔（例えば、１分間に１回）で送信してもよいし、グループが所定の距離（例えば、１００ｍ）移動する毎に送信してもよい。また、グループが解消されたことを検出して、情報提供を止めてもよい。また、グループが店舗データベースに登録された店舗の緯度、経度に一致する位置で長時間停止した場合は、ある店舗に入店したと判定できるため、情報提供を止めてもよい。なお、情報提供装置１０は、グループの端末台数（人数）を正確に把握することができるので、店舗の空き状況を示すデータを合わせることにより、推薦情報を提供する際に、グループ全員が入れるか否かを提示してもよい。また、アイテム選択部２６が、グループ全員が入れる店に限定して、推薦する店を選択し、それに基づく推薦情報を提供してもよい。図１２は、送信部３２から送信される情報のデータ構造を示す。図示のごとく、おすすめ店舗の情報（推薦情報）がランキング形式で構成されており、推薦順位、店舗ＩＤ、推薦度（推薦スコア）、店舗名、店舗説明、現在の空き状況、店舗の位置情報（緯度、経度）、住所、連絡先（電話番号、メールアドレス等）、端末装置１６の現在位置からの距離などの情報で構成されている。
　図１３は、端末装置１６の構成を示す。端末装置１６は、取得部５０、表示部５２、制御部５４、送信部５６、受信部５８を含む。取得部５０は、ＧＰＳや無線ＬＡＮ等による測位機能を有し、端末装置１６の位置を測位することによって、ユーザまたは端末装置１６である主体の位置情報を定期的に取得する。位置情報は、緯度と経度によって示される。取得部５０は、位置情報を制御部５４に順次出力する。
　制御部５４は、取得部５０からの位置情報を順次入力する。制御部５４は、送信部５６および受信部５８における通信のタイミングを制御する。制御部５４は、送信のタイミングが到来する場合に、位置情報を送信部５６に順次出力する。送信部５６は、制御部５４から順次入力した位置情報を基地局装置１４、ネットワーク１２を介して情報提供装置１０に送信する。このような位置情報は順次送信されるので、位置情報の時系列データを送信することに相当する。また、前述のごとく、位置情報とともに、端末ＩＤ、日時情報も送信される。なお、上述したように、端末装置１６が日時情報を送信しなくてもよい。
　受信部５８は、送信部５６において位置情報の時系列データを送信した情報提供装置１０において選択されたアイテムに関する情報（推薦情報）を、基地局装置１４、ネットワーク１２経由で情報提供装置１０から受信する。情報提供装置１０は、定期的に端末装置１６に対して、推薦情報を送信してもよい。また、推薦情報を要求するデータ（推薦情報リクエスト）を送信部５６から情報提供装置１０に送信し、そのレスポンスとして、情報提供装置１０が推薦情報を送信し、受信部５８がそれを受信してもよい。受信部５８は、受信した情報を制御部５４に出力する。制御部５４は、受信部５８において受信したアイテムに関する情報（推薦情報）を表示部５２に表示させる。表示部５２は、図１４のような画面を表示する。本図に示すように、推薦店舗毎に、推薦順位、推薦ランク、店舗名、店舗説明、現在の空き状況、住所、現在位置からの距離、などの情報が表示される。ここで推薦ランクは、推薦度の大きさを大まかに示す情報であり、制御部５４が、推薦度に基づいて作成した情報である。例えば、推薦度が０～１０の範囲の数値である場合に、推薦度が８以上の店舗は「★★★」、推薦度が６以上かつ８未満の店舗「★★」、推薦度が６未満の店舗は「★」にする等の所定のルールを用いて推薦ランクを決定すればよい。なお、情報提供装置１０が、推薦ランクを送信するようにしてもよい。また、推薦ランクではなく、推薦度をそのまま表示してもよい。なお、推薦情報に含まれる店舗ＩＤは、ユーザにとって特に意味のある情報ではないため、表示してもよいし、表示しなくてもよい。ユーザが特定の店舗の詳細情報を要求した場合などに、ユーザが指定した店舗の店舗ＩＤを端末装置１６から情報提供装置１０に送信することにより、効率よく処理を行うことができる。また、本図に示す例では、推薦店舗毎に、「地図表示」ボタンと「連絡する」ボタンが表示されている。ユーザが「地図表示」ボタンを押すと、店舗の位置情報（緯度、経度）または住所が、端末装置１６に内蔵された地図アプリや外部の地図提供サービスに送信され、地図上に店舗を表示される。また、ユーザが「連絡する」ボタンを押すと、端末装置１６に内蔵された通話アプリ、メールアプリ、外部のコミュニケーションサービス等を介して、店舗と連絡が取れるようになっている。また、本図に示すように、「○○地区にいる５名様のグループにお薦めする飲食店リスト」などと、グループの位置するエリアの名称やグループの人数を表示してもよい。また、ユーザが端末装置１６に、推薦ランク、希望する店舗のジャンル、現在位置からの距離などに関する条件を入力し、その条件に合致する店舗の情報のみを表示してもよい。
　これまでの説明では、情報提供装置１０が特徴行動量およびリーダーポイントの算出を実行しているが、他の方式を用いることもできる。例えば、端末装置１６が、近傍の端末装置１６と互いの位置情報を随時交換し、自分の位置情報と他の端末装置１６の位置情報とを用いて、グループを形成する。また、グループに含まれる端末装置１６について、特徴行動量およびリーダーポイントを算出してもよい。つまり、位置情報管理部２２、グループ情報処理部２４が端末装置１６に含まれてもよい。グループ内の各端末装置１６がそれぞれ自分のリーダーポイントのみを算出してもよいし、ある特定の端末装置１６が、複数の端末装置１６のリーダーポイントをまとめて算出してもよい。また、リーダーポイントを算出した端末装置１６は、それを情報提供装置１０に送信する。情報提供装置１０のアイテム選択部２６、送信部３２は、受信したリーダーポイントをもとにこれまでと同様の処理を実行し、グループに対して適切なアイテムを選択する。
　また前述のごとく、ポイント算出部４２は、位置情報管理部２２に格納された端末装置１６の緯度、経度情報を用いて、リーダーポイントを算出しているが、別の方法を使用してもよい。例えば、ショッピングモールや商店街に設置された監視カメラの画像・映像を解析し、画像認識の手法を用いて、グループ形成部４０がグループ形成の処理を実行するとともに、ポイント算出部４２がリーダーポイントの更新の処理を実行してもよい。この場合、推薦情報を受け取るために、グループ内の少なくとも１人のユーザが端末装置１６を持っていればよく、グループの全員が端末装置１６を持ち歩く必要がない。また、緯度、経度情報は必ずしも必要なく、グループ内ユーザの相対的な位置関係や、相対的な移動情報を取得できればよい。また、ショッピングモールや商店街の通路に設置された監視カメラと、店舗入り口に設置された監視カメラとを連携させて、顔認識技術を用いることにより、入店時のどの人のリーダーポイントが高いか、どの人のリーダーポイントが低いかを店員が知ることができる。そのような情報を知ることにより、リーダーポイントの高い人にメニューやワインリストを優先的に渡す等、顧客サービスの向上と効率化を図ることができる。
　また、ポイント算出部４２は、店内におけるグループ行動履歴を取得し、商品選択に係る影響力を推定してもよい。例えば、ポイント算出部４２は、あるユーザが購入した商品の棚に最初に到着したユーザを特定し、そのユーザのポイントを加算する等の処理を行って、商品選択に係るリーダーポイント（影響力値）を算出してもよい。すなわち、選択対象物が店舗の場合に限らず、商品など含む、アイテムの選択（選定）に係るリーダーポイント（影響力値）が算出される。
　本実施例によれば、位置情報の時系列データに基づいて、グループを形成するので、行動をともにする複数の主体をグループ化できる。また、グループ化が自動的になされるので、ユーザに対する利便性を向上できる。また、位置情報の時系列データに基づいて、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出してからリーダーポイントを算出するので、グループ内のユーザの影響力を考慮したリーダーポイントを導出できる。また、リーダーポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するので、グループ内のユーザの影響力を考慮したアイテムを選択できる。
　また、位置情報の時系列データにおける主体の移動パターンが、所定の行動パターンに合致する回数、合致する時間、合致する移動距離、合致する確率、のうちの少なくとも１つを特徴行動量として算出するので、行動パターンの合致度にあった特徴行動量を導出できる。また、特徴行動量が多いほど、高い値となるようにリーダーポイントを算出するので、行動パターンの合致度に応じたリーダーポイントを導出できる。また、所定の行動パターンは、グループの移動方向を基準にして、グループの先頭から所定順位の位置に主体が位置するパターンであるので、グループ中のユーザが存在する位置に応じたユーザの影響力を高い精度で推定できる。また、所定順位が高いほど、高くなるようなリーダーポイントを算出するので、グループの先頭部分に存在するユーザの影響力が大きいと推定できる。
　また、所定の行動パターンは、グループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンであるので、ユーザの影響力を高い精度で推定できる。また、グループが複数に分割したときの小グループに含まれる主体の数に基づいて、リーダーポイントを算出するので、影響力の大きさを高い精度で推定できる。また、所定の行動パターンは、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンであるので、主体が停止する際の影響力を推定できる。また、停止に追従して停止した他の主体の数に基づいて、リーダーポイントを算出するので、影響力の大きさを高い精度で推定できる。また、グループに含まれた主体の数に応じて、リーダーポイントを算出するので、影響力の大きさを高い精度で推定できる。
　また、リーダーポイントによって重み付けしながら、各主体に対応したユーザにおけるアイテムに対する嗜好度を加算することによって、グループにおけるアイテムに対する推薦度を導出し、推薦度に従ってアイテムを選択するので、グループに対してユーザの影響力を考慮したアイテムを選択できる。また、リーダーポイントによって重み付けしながら、各主体に対応したユーザにおけるアイテム属性に対する嗜好度を加算することによって、グループにおけるアイテム属性に対する嗜好度を導出するので、グループに対するユーザの影響力を考慮した嗜好度を導出できる。また、グループにおけるアイテム属性に対する嗜好度をもとに、アイテムを選択するので、グループに対してユーザの影響力を考慮したアイテムを、より多くの推薦候補の中から選択できる。また、算出したリーダーポイントが高い順に所定数の主体を特定し、その特定した主体のリーダーポイントに基づいて、アイテムを選択するので、特に影響力の大きい所定数の主体を考慮してアイテムを選択できる。また、グループ内のユーザの影響力を考慮することで、グループ内のユーザの影響力を均等とみなす方法より高い精度で、実際の行動につながるような情報を提供することができる。また、あらかじめグループ内のユーザの影響力に関する情報を登録しておかなくても、端末装置の位置情報のみから影響力を推定できる。
（実施例２）
　次に、実施例２を説明する。実施例２は、実施例１と同様に、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。実施例２に係る情報提供装置も、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定するが、各ユーザの影響力を推定する際に、ユーザの属性情報も使用する。実施例２に係る情報提供システム１００、端末装置１６は、図１、図１３と同様のタイプである。ここでは、差異を中心に説明する。
　図１５は、本発明の実施例２に係る情報提供装置１０の構成を示す。情報提供装置１０は、図２と同様に構成されるが、グループ情報処理部２４は、ユーザ情報格納部２８に記憶されたデータベースを参照可能に構成される。ポイント算出部４２は、位置情報だけでなく、主体に対応したユーザの属性情報（年齢、性別など）を使用してグループ内の影響力を推定することによって、リーダーポイントを算出する。ユーザ情報格納部２８は、ユーザ属性情報を格納する。図１６は、ユーザ情報格納部２８に記憶されたデータベースのデータ構造を示す。端末ＩＤ（またはユーザＩＤ）と、生年月日、性別、勤務先、役職、年収、今月の小遣い、などのユーザ属性項目が関連付けられながら格納されている。これは、一例であり、これ以外のユーザ属性項目のデータが格納されてもよいし、一部の属性項目のみが格納されてもよい。図１５に戻る。
　実施例１におけるポイント算出部４２は、位置情報に基づくリーダーポイントを算出したが、実施例２におけるポイント算出部４２は、それに加えて、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントを算出する。さらに、ポイント算出部４２は、２つのリーダーポイントを用いて、総合的なリーダーポイントを算出する。以下では、端末装置ｉの位置情報に基づくリーダーポイントをＰｇ［ｉ］、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントをＰｈ［ｉ］、総合的なリーダーポイントをＰ［ｉ］とする。ポイント算出部４２は、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントＰｈ［ｉ］を以下に示す方法で算出する。
　第１の方法は、ユーザ属性項目毎に設定されたルールに基づき算出する方法である。例えば、一般的には、年齢が高いユーザの影響力が高いので、生年月日に基づいて、Ｐｈ［ｉ］を算出することができる。具体的には、ポイント算出部４２は、グループ内ユーザの生年月日に基づき、年齢が高いほど大きな値のリーダーポイントを付与する。例えば、ポイント算出部４２は、年齢が１番高いユーザに「１０」、年齢が２番目に高いユーザに「７」、年齢が３番目に高いユーザに「５」のリーダーポイントを付与する。また、ポイント算出部４２は、付与するリーダーポイントの最大値を１として、０より大きく、１以下の値のリーダーポイントを年齢に応じて付与するようにしてもよい。また、ポイント算出部４２は、年齢の順位が１つ異なる人と、年齢差が所定値以下である場合は、年齢差を無視して同じリーダーポイントを付与する等のルールを入れてもよい。
　また、ポイント算出部４２は、役職が高いほど、大きなリーダーポイントを付与する等のルールを用いてもよい。例えば、社長に「１０」、部長に「５」、課長に「２」等のリーダーポイントを付与する。また、ポイント算出部４２は、年収や今月の小遣いの金額に応じてリーダーポイントを算出してもよい。例えば、年収が高い人ほど影響力が高い傾向があるため、年収に所定係数（０．１％等）を乗じた値をＰｈ［ｉ］とすることができる。また、ポイント算出部４２は、年収が１番多い人に「１０」、２番目の人に「８」等のリーダーポイントを付与してもよく、年収の順序に応じて、所定のリーダーポイントを付与してもよい。今月の小遣いについても同様であるが、今月の小遣いの方が、飲食店等で各人が使える金額を正確に表す場合もあるため、年収を使うよりも正確に影響力を推定できる場合がある。また、ポイント算出部４２は、性別に基づいてリーダーポイントを算出してもよい。
　第２の方法は、複数のユーザ属性項目を用いて、ユーザ属性項目毎に算出されるリーダーポイントを加算する方法である。つまり、ポイント算出部４２は、ユーザの属性情報に含まれた複数の項目に基づいてリーダーポイントを算出する。まず、ポイント算出部４２は、生年月日に関して、第１の方法で述べた「年齢が高いほどリーダーポイントが高くなる」ルールを用いて、生年月日に関するリーダーポイントＰｈ［１］［ｉ］を算出する。次に、ポイント算出部４２は、役職に関して、第１の方法で述べた「役職が高いほどリーダーポイントが高くなる」ルールを用いて、役職に関するリーダーポイントＰｈ［２］［ｉ］を算出する。このようにして、ポイント算出部４２は、Ｌ個のユーザ属性項目に対して、Ｐｈ［ｌ］［ｉ］（ｌ＝１～Ｌ、ｉ＝１～Ｎ）を算出し、次のように、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントＰｈ［ｉ］を算出する。ここで、ｗ［ｌ］（ｌ＝１～Ｌ）は、ユーザ属性項目毎に定まる所定の重み係数であり、ｗ［ｌ］＞０である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　第３の方法は、複数のユーザ項目の組合せを用いて設定されたルールに基づき算出する方法である。例えば、ポイント算出部４２は、生年月日が所定の範囲にあり、かつ所定の性別のユーザのリーダーポイントを相対的に高く算出する。例えば、特定の年齢層の女性は、飲食店への要求レベルが高い傾向にあるため、生年月日が所定の範囲であり、性別が女性のユーザに対して、所定のリーダーポイントを付与して、そのようなユーザの嗜好がグループの意思決定に反映され易くする。この第３の方法を単独で用いてもよいし、他の方法と組み合せてもよい。例えば、ポイント算出部４２は、まず式（４）にしたがって、リーダーポイントを算出し、次に生年月日が所定の範囲にあり、かつ所定の性別のユーザに対して、「１０」のリーダーポイントを加算する等の処理を行ってもよい。
　第４の方法は、ユーザの所属する組織を考慮したルールを用いる方法である。その際、ポイント算出部４２は、ユーザ情報格納部２８に記憶された情報を参照する。図１７は、ユーザ情報格納部２８に記憶された別のデータベースのデータ構造を示す。これは、会社間の取引関係を示す。ここは、Ｘ社がＹ社に仕事を発注し、さらにＹ社がＺ社に仕事を発注している状況を示している。一般的には、発注先の会社の人が、発注元の会社の人の嗜好に合わせて、レストラン等の店を選ぶことが多いため、そのような傾向をリーダーポイントに反映させる。図１６、図１７に示す例では、勤務先＝Ｘのユーザのリーダーポイントが最も高く、次に勤務先＝Ｙのユーザのリーダーポイントが高く、勤務先＝Ｚのユーザのリーダーポイントが最も低くなる。また、勤務先が同じユーザが複数存在する場合、それらのリーダーポイントを同じ値にしてもよいし、生年月日、性別、役職などの属性項目を用いて、差をつけてもよい。
　第５の方法は、生年月日と処理を行う月日（現在日時）との関係を用いる方法である。例えば、リーダーポイントを算出する年月日が２０１５年５月３日であり、生年月日が１９７９年５月３日のユーザがグループに存在する場合、その人のお誕生会等が行われる可能性があるため、ポイント算出部４２は、その人のリーダーポイントを通常よりも高く算出する。すなわち、ポイント算出部４２は、処理を行う日が誕生日または誕生日の近傍に該当するユーザのリーダーポイントを相対的に高く算出する。このようにポイント算出部４２は、処理を実行する日付とユーザの属性情報との関係に応じてリーダーポイントを算出する。
　第６の方法は、性別と処理を行う月日（現在日時）との関係を用いる方法である。例えば、リーダーポイントを算出する現在日時が２０１５年３月１４日のホワイトデーである場合、男性が女性の嗜好に合わせて飲食店を選ぶ可能性が高いので、ポイント算出部４２は、女性のリーダーポイントを通常よりも高く算出する。なお、ポイント算出部４２は、上述した第１～第６の方法は、いずれか１つを単独で用いてもよいし、複数の方法を組み合せて使ってもよい。
　次に、ポイント算出部４２は、総合的なリーダーポイントＰ［ｉ］を次のように算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 　ここで、実施例１で説明した端末ｉの位置情報に基づくリーダーポイントをＰｇ［ｉ］（実施例１においてはＰ［ｉ］と表記）、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントをＰｈ［ｉ］と示す。また、α１、α２は、α１＞０、α２＞０を満たす所定の係数である。つまり、ポイント算出部４２は、位置情報に基づくリーダーポイントとユーザ属性情報に基づくリーダーポイントとの重み付き加算を実行する。なお、α１＝１、α２＝１として、位置情報に基づくリーダーポイントとユーザ属性情報に基づくリーダーポイントとの和（加算値）を総合的なリーダーポイントとしてもよい。
　また、ポイント算出部４２は、総合的なリーダーポイントＰ［ｉ］を次のように算出してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 　ここで、γ１、γ２は、γ１＞０、γ２＞０を満たす所定数である。すなわち、Ｐｇ［ｉ］を基数とし、γ１を指数とする累乗値と、Ｐｈ［ｉ］を基数とし、γ２を指数とする累乗値との積（乗算値）をＰ［ｉ］とする。Ｐｇ［ｉ］をＰｈ［ｉ］に強く反映させたい場合は、γ１を大きな値にし、Ｐｈ［ｉ］をＰｈ［ｉ］に強く反映させたい場合は、γ２を大きな値にするとよい。なお、γ１＝１、γ２＝１として、位置情報に基づくリーダーポイントとユーザ属性情報に基づくリーダーポイントとの積（乗算値）を総合的なリーダーポイントとしてもよい。ポイント算出部４２が、式（５）または式（６）に基づいて、総合的なリーダーポイントをＰ［ｉ］を算出した後、実施例１と同様な処理が実行されればよい。つまり、式（５）または式（６）に基づいて算出したＰ［ｉ］が式（１）に代入される。
　本実施例によれば、主体に対応したユーザの属性情報に応じてもリーダーポイントを算出するので、グループ内のユーザの影響力の推定精度を向上できる。また、ユーザの属性情報に含まれた複数の項目に基づいてリーダーポイントを算出するので、推定精度を向上できる。また、処理を実行する日付とユーザの属性情報との関係に応じてリーダーポイントを算出するので、処理を実行する日付を考慮しながら影響力を推定できる。
（実施例３）
　次に、実施例３を説明する。実施例３は、これまでと同様に、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。実施例３に係る情報提供装置も、実施例２と同様に、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定する。実施例３は、グループが家族である場合を想定する。実施例３に係る情報提供システム１００、端末装置１６、情報提供装置１０は、図１、図１３、図１５と同様のタイプである。ここでは、差異を中心に説明する。
　図１５のグループ形成部４０は、主体に対応したユーザの属性情報に応じて、グループを形成するための条件を変更する。ユーザの属性情報は、ユーザ情報格納部２８に記憶されている。図１８は、本発明の実施例３に係るユーザ情報格納部２８に記憶された別のデータベースのデータ構造を示す。図示のごとく、家族単位で端末ＩＤが登録されている。図１５に戻る。グループ形成部４０は、家族単位で端末ＩＤが登録されている場合、これらの端末装置１６を１つのグループと判定する条件を、通常に比べて緩和する。例えば、所定時間以上、所定の距離以内に存在する端末装置１６を１つのグループとして判定する場合、グループ形成部４０は、端末間の距離のしきい値を通常よりも長くしたり、所定時間を短くしたりする。家族は共通の目的地に向かって、一緒に行動する可能性が高いという仮定に基づく処理である。例えば、目的地に向かう過程において、一時的に子供が先に離れて行ってしまっても、グループ行動である判定を維持して、適切な情報提供をすることができる。
　ポイント算出部４２は、図１８に示したデータベースに登録された生年月日と続柄を用いて、所定年齢以下（例えば、小学生以下）の子供の位置情報に基づくリーダーポイントを親よりも低くする処理を行う。例えば、ポイント算出部４２は、グループの先頭に子供が位置する回数が多くても、位置情報に基づくリーダーポイントにあまり反映しない処理を行う。具体的には、ポイント算出部４２は、所定年齢以下の子供の端末装置１６に対して、先頭位置が観測された回数に０．１を乗じたり、リーダーポイント算出に使う先頭位置の回数に上限を設けたりする等の制御処理を行う。小さい子供は衝動的、突発的に行動することが多いが、このような制御処理を行うことにより、位置情報に基づくリーダーポイントを精度よく算出される。
　また、ポイント算出部４２は、一般的に、家庭内における母親の影響力が最も強いため、母親のリーダーポイントを最も大きくする処理を行ってもよい。また、ポイント算出部４２は、処理を行う月日（現在日時）と家庭内の続柄との関連性を用いて算出してもよい。例えば、リーダーポイントを算出する現在日時が２０１５年６月２１日であり、父の日に相当する場合、ポイント算出部４２は、父親のリーダーポイントを通常よりも高く算出してもよい。
　本実施例によれば、主体に対応したユーザの属性情報に応じて、グループを形成するための条件を変更するので、家族等の事情に適したグループを形成できる。また、家族構成に応じてリーダーポイントを算出するので、家族内での影響力を高い精度で推定できる。
（実施例４）
　次に、実施例４を説明する。実施例４は、これまでと同様に、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。実施例４に係る情報提供装置も、これまでと同様に、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定する。一方、これまでは、グループ内のユーザに共通の情報を提供しているが、実施例４では、位置情報、ユーザ嗜好情報、ユーザ属性情報のうちの少なくとも１つを使用して、１つのグループ内に複数のサブグループを形成し、各々のサブグループに対して、適切な情報を提供する。実施例４に係る情報提供システム１００、端末装置１６、情報提供装置１０は、図１、図１３、図１５と同様のタイプである。ここでは、差異を中心に説明する。
　図１５のグループ形成部４０は、グループに含まれた複数の主体を少なくとも２つのサブグループにも分類することによって、少なくとも２つのサブグループを形成する。前述のごとく、グループ形成部４０は、位置情報管理部２２に格納された位置情報に基づいて、図５に示すような端末間の平均距離を示す行列データを算出している。グループ形成部４０は、この行列データを用いて、サブグループを形成する。グループ形成部４０は、サブグループを形成するための所定のしきい値を設定し、端末間の平均距離がそのしきい値以下の端末装置を同じサブグループに対応させる処理を行う。例えば、サブグループしきい値＝３ｍという条件を第１端末装置１６ａから第５端末装置１６ｅで構成されるグループに適用する。その場合、第１端末装置１６ａ、第２端末装置１６ｂ、第３端末装置１６ｃで構成されるサブグループ１と、第４端末装置１６ｄ、第５端末装置１６ｅで構成されるサブグループの２つのサブグループが作成される。
　これとは別に、グループ形成部４０が、ユーザの嗜好情報を用いてサブグループを形成する方法を説明する。ユーザ情報格納部２８には、図１０に示すようなユーザ嗜好情報（嗜好度）Ｆ［ｉ］［ｊ］が格納されている（ｉ＝１～Ｎ、ｊ＝１～Ｍ）。これは、端末装置ｉ（ユーザｉに相当）の料理ジャンルｊに対する嗜好の強さを示す数値である。このデータに基づいて、グループ形成部４０は、２つの端末装置１６（２人ユーザ）間の嗜好の一致度を、次のようなコサイン尺度にしたがって算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 　ここで、Ｅ［ｉ］［ｐ］は、端末装置ｉと端末装置ｐの嗜好に関する類似度であり、数値が大きいほど、両者の嗜好が一致していることを示す。ここで、ｉ＝１～Ｎ、ｐ＝１～Ｎ、ｉ≠ｐである。
　あるいは、グループ形成部４０は、次に示す相関係数にしたがって、端末装置ｉと端末装置ｐの類似度Ｅ［ｉ］［ｐ］を算出してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 　ここで、Ｆａ［ｉ］は、端末装置ｉに対応する嗜好情報Ｆ［ｉ］［ｊ］の平均値であり、Ｆａ［ｐ］は、端末装置ｐに対応する嗜好情報Ｆ［ｐ］［ｊ］の平均値である。式（８）によるＥ［ｉ］［ｐ］は、－１～＋１の範囲の値をとり、式（７）同様に、端末装置ｉと端末装置ｐの嗜好が一致しているほど大きな値となる。また、これ以外の方法で、２つの端末装置１６の間の嗜好に関する類似度を算出してもよい。例えば、端末装置ｉの嗜好情報と、端末装置ｐの嗜好情報との距離（ユークリッド距離など）の逆数を類似度としてもよい。このようにして、グループ形成部４０は、グループ内の端末装置１６の間の類似度を算出し、類似度が所定のしきい値以上である端末装置をまとめてサブグループとする。
　さらに、これらとは別に、ユーザ属性情報を用いて、サブグループを形成する方法を説明する。ユーザ属性情報からサブグループを作成する第１の方法は、同じユーザ属性項目を持つ端末装置１６をサブグループとする方法である。例えば、図１６に示すユーザ属性情報の場合、グループ形成部４０は、勤務先毎にＸ、Ｙ、Ｚの３つのサブグループを形成する。また、グループ形成部４０は、役職レベルが同じまたは近い人をまとめて、サブグループを形成してもよい。例えば、重役、部長、課長、主任、一般といったサブグループを形成すればよい。また、グループ形成部４０は、年齢層別にサブグループを形成してもよい。例えば、１０代、２０代、３０代、４０代、５０代、６０代などのサブグループを形成すればよい。また、グループ形成部４０は、年収別にサブグループを形成してもよい。例えば、３００万円～４００万円、４００万円～５００万円、５００万円～６００万円など所定の年収範囲に基づいて、サブグループを形成すればよい。
　ユーザ属性情報からサブグループを作成する第２の方法は、ユーザ属性情報に係る端末装置１６の間の類似度を算出する方法である。図１６に示すように、端末装置ｉに対して、属性項目ｌのユーザ属性情報Ｇ［ｉ］［ｌ］が格納されている（ｉ＝１～Ｎ、ｌ＝１～Ｌ）。グループ形成部４０は、次のように、ユーザ属性情報に係る端末装置ｉと端末装置ｐとの類似度Ｑ［ｉ］［ｐ］（ｉ≠ｐ）を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 　ここで、δ関数は典型的には、２つの引数が一致する場合に「１」、異なる場合に「０」を返す関数である。なお、属性項目に応じて、異なる応答特性のδ関数を用いてもよい。例えば、属性項目が、性別、勤務先などのように名義尺度である場合には、２つの引数が完全一致する場合にのみ「１」を返す関数が使用される。一方、属性項目が年収、今月の小遣い、などのように数値（間隔尺度または比例尺度）である場合には、２つの引数の相対的な差が１０％以下である場合に「１」を返し、それ以外の場合に「０」を返すような関数が使用される。
　あるいは、２つの引数が完全に一致した場合に「１」、誤差５％以内であれば「０．８」、誤差５～１０％であれば「０．５」、誤差１０～２０％であれば「０．２」、誤差２０％以上であれば「０」を返す特性の関数が使用されてもよい。グループ形成部４０は、ユーザ属性情報に係る類似度Ｑ［ｉ］［ｐ］（ｉ＝１～Ｎ、ｐ＝１～Ｎ、ｉ≠ｐ）を算出した後、類似度が所定のしきい値以上である端末装置１６をまとめてサブグループとする。またさらに、グループ形成部４０は、前述の方法を組み合せてサブグループを作成してもよい。例えば、位置情報と、ユーザ嗜好情報と、ユーザ属性情報の３つを全て使ってサブグループを作成してもよい。
このようにしてサブグループを作成した後、アイテム選択部２６は、サブグループ毎に推薦情報を作成する。つまり、アイテム選択部２６は、これまでのグループに関する処理をサブグループに対応させて処理を実行する。これは、ポイント算出部４２において算出したリーダーポイントが高い主体を優先するように、それぞれのサブグループに対して提示すべきアイテムも選択することに相当する。１つのサブグループに対して作成された推薦情報は、当該サブグループに属する端末装置１６にのみ提供されてもよいし、他のサブグループに属する端末装置１６（グループ内の全ての端末装置１６）に提供されてもよい。
　本実施例によれば、グループに含まれた複数の主体を少なくとも２つのサブグループにも分類することによって、少なくとも２つのサブグループを形成するので、グループの中でも類似性を有した主体をサブグループ化できる。また、リーダーポイントが高い主体を優先するように、それぞれのサブグループに対して提示すべきアイテムも選択するので、サブグループ毎にアイテムを提示できる。また、グループ全員が入店できる店舗が存在しない場合などに、グループを２つ以上のサブグループに分割し、サブグループ毎に入店可能な店舗を提示してもよい。各々のサブグループは、ユーザの行動、ユーザの嗜好、ユーザの属性のうちの少なくとも１つに関して、相対的に類似性の高いメンバーで構成されるため、ユーザ間のコミュニケーションが容易に取れる可能性が高く、ユーザの利便性と満足度を高めることができる。
（実施例５）
　次に、実施例５を説明する。実施例５は、これまでと同様に、これまでと同様に、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。実施例５に係る情報提供装置も、これまでと同様に、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定する。これまでは、グループ内の各ユーザの影響力をもとにアイテムを選択していたが、実施例５では、グループ内の各ユーザの影響力を示す情報を提供する。実施例５に係る情報提供システム１００、端末装置１６は、図１、図１３と同様のタイプである。ここでは、差異を中心に説明する。
　図１９は、本発明の実施例５に係る情報提供装置１０の構成を示す。情報提供装置１０は、受信部２０、位置情報管理部２２、グループ情報処理部２４、ユーザ情報格納部２８、送信部３２、制御部３４を含む。また、グループ情報処理部２４は、グループ形成部４０、ポイント算出部４２を含み、ユーザ情報格納部２８は、ポイント格納部４４を含む。これまでの情報提供装置１０は、グループに属する端末装置１６に対して、位置情報に基づく店舗情報などを推薦情報として提供するが、実施例５での情報提供装置１０は、グループ内のユーザの影響力を示す情報を提供する。すなわち、ポイント算出部４２は、端末装置１６毎にリーダーポイントを算出し、送信部３２は、ポイント算出部４２において算出したリーダーポイント、またはリーダーポイントを集約した指標を各端末装置１６に送信する。なお、送信先は、グループ内の端末装置１６に限定されず、それ以外の端末装置１６や他の装置（例えば、マーケティングデータ分析システムなど）であってもよい。
　一方、図１３に示した端末装置１６の送信部５６は、情報提供装置１０から、リーダーポイントあるいはリーダーポイントを集約した指標に関するデータを受信する。制御部５４は、送信部５６において受信したデータを表示部５２に表示させる制御を行う。なお、端末装置１６の制御部５４は、受信したデータが表示用データである場合、それにしたがって表示部５２を制御する。また、端末装置１６の制御部５４は、受信したデータが素材用データである場合、それに基づき表示用データを作成し、表示部５２に表示させる。
　図２０は、本発明の実施例５に係る表示部５２に表示される画面を示す。これは、端末装置１６におけるリーダーポイントの表示の一例に相当する。本図に示す例では、実際に１つのグループを形成した５つの端末装置１６について、各々のリーダーポイントを表示している。横軸のＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅは、グループ内の端末装置１６に付与された端末ＩＤを示す。それらは、前述のごとく、第１端末装置１６ａ、第２端末装置１６ｂ、第３端末装置１６ｃ、第４端末装置１６ｄ、第５端末装置１６ｅに対応する。また、縦軸はリーダーポイントを示す。図示のごとく、第３端末装置１６ｃのリーダーポイントが最も高く、２番目に第２端末装置１６ｂが高い。またこの例では、グループ内のリーダーポイントの総和が「１」になるように正規化した値を用いているが、総和を「１００」としたり、最大値が所定の値（例えば、１００）にしたりするようにしてもよい。
　図２１は、本発明の実施例５に係る表示部５２に表示される別の画面を示す。これは、リーダーポイント表示の別の一例に相当する。ここでは、位置情報に基づくリーダーポイントＰｇをドットパターンで、ユーザ属性情報に基づくリーダーポイントＰｈを斜線パターンで示す。このような表示をすると、各ユーザのリーダーポイントをより詳細に表すことができる。例えば、第３端末装置１６ｃに次いで、第２端末装置１６ｂのリーダーポイントが大きいが、両者の構成は大きく異なっている。第３端末装置１６ｃはユーザ属性情報に基づくリーダーポイントが大きいのに対し、第２端末装置１６ｂは位置情報の基づくリーダーポイントが大きいことが分かる。この例では、リーダーポイントは、ＰｇとＰｈの和（加算値）であり、グループ内のＰｇの総和が「１００」、Ｐｈの総和が「１００」になるように正規化されている。
　図２２は、本発明の実施例５に係る表示部５２に表示される別の画面を示す。これは、サブグループを形成した場合のリーダーポイント表示の一例に相当する。この例では、第１端末装置１６ａ、第２端末装置１６ｂ、第３端末装置１６ｃがサブグループ１に対応し、第４端末装置１６ｄ、第５端末装置１６ｅがサブグループ２に対応する。ＰｇおよびＰｈは、それぞれサブグループ内の総和が「１００」となるように正規化されている。図１９に戻る。
　ポイント算出部４２において算出されるリーダーポイント関連のデータは、店舗等を１回選ぶ際の行動履歴に基づくものであってもよいし、複数回の行動履歴に基づくものであってもよい。１回のグループ行動におけるリーダーポイントは、短期的なリーダーポイントであるといえる。また、複数回のグループ行動におけるリーダーポイントを集計（集約）した値（指標）は、長期的なリーダーポイントであるともいえる。長期的なリーダーポイントを提供するために、ポイント格納部４４は、ポイント算出部４２で過去に算出されたリーダーポイントを、各主体に対応させて格納する。図２３は、本発明の実施例５に係るポイント算出部４２に記憶されたデータベース（ポイント履歴テーブル）のデータ構造を示す。ポイント履歴テーブルは、グループＩＤ、端末ＩＤ、算出日時、リーダーポイント、店舗ＩＤ、目的分類を関連付けたポイント履歴データを格納する。グループＩＤは、上述したように、グループを一意に識別可能なＩＤであり、グループが生成される毎に新たなグループＩＤが割り当てられている。目的分類は、グループが選択した店舗等の目的地または行動の目的を示す情報である。
　大まかな目的を示す情報として、例えば、「食事」、「買い物」、「飲酒」、「テーマパーク」等の分類を用いることができる。すなわち、店舗ジャンルの上位概念（より抽象化した概念）に相当する分類である。また、より詳細な目的地としては、例えば、「和食レストラン」、「フレンチレストラン」、「中華レストラン」、「居酒屋」、「バー」、「洋服店」、「雑貨店」、「本屋」、「レコード店」、「花屋」などの分類（店舗ジャンル）を用いることができる。なお、グループが目的地に到達したことは、上述のように、所定時間（例えば５分）以上、グループの各端末装置１６の位置情報がほぼ変化しない等の条件で判定することができる。また、その位置情報を使って店舗データベース等を検索することにより、店舗の情報（ジャンル等）を取得することができるので、その情報を目的分類に用いればよい。また、グループが目的地に到達したタイミングなどの適当なタイミングで、グループの端末装置に、今回の行動の目的などを尋ねるアンケート調査を送信し、それを収集して得た情報を目的分類としてもよい。また、このようなポイント履歴テーブルを用いることにより、実際には同じグループとして行動していない、任意の端末装置１６の組み合せで、リーダーポイントを比較することも可能である。
　ポイント算出部４２は、ポイント格納部４４を参照しながら、算出日時が所定の期間（例えば、２０１５／０１／０１～２０１５／０１／３１）に該当するデータを対象にして、一の主体に対応する複数のリーダーポイントを集約した指標を算出する。具体的に説明すると、ポイント算出部４２は、端末ＩＤ毎のリーダーポイントの合計値、代表値（平均値、中央値、最頻値）、最大値、最小値、ばらつきを示す値（標準偏差、分散、（最大値－最小値）など）などの各指標を算出する。また、ポイント算出部４２は、目的分類（カテゴリ）別に、端末ＩＤ毎のリーダーポイントを集約した指標を算出してもよい。つまり、ポイント算出部４２は、カテゴリ毎の度数、カテゴリ毎の相対度数、のうちの少なくとも１つを指標として算出してもよい。所定の期間内でリーダーポイントが算出された回数は、端末装置１６毎に異なるため、端末装置１６同士の比較を行う場合は、合計値よりも、平均値または中央値が適している。
　また、ポイント算出部４２は、グループの人数に応じて、リーダーポイントを補正してもよい。１つのグループ内で、リーダーポイントの総和が「１」になるように正規化されている場合、グループの人数が多くなるほど、１人あたりのリーダーポイントの平均値（期待値）は小さくなる。また、正規化されていない場合であっても、グループの人数が多くなると、各ユーザがグループの先頭に位置する頻度が少なくなるため、１人あたりのリーダーポイントは小さくなる傾向がある。このため、ポイント算出部４２は、グループ人数が多い場合に、リーダーポイントの値を増やす等の補正処理を行う。例えば、グループＩＤ毎に人数を算出し、あるグループＩＤの人数が第３所定値以上かつ第４所定値未満である場合に、そのグループＩＤに対応するリーダーポイントを「１．５倍」する。また、あるグループＩＤの人数が第４所定値以上である場合に、そのグループＩＤに対応するリーダーポイントを「２倍」する等の処理を行う。また、このように補正されたリーダーポイントを用いて、リーダーポイントを集約した指標を算出する。
　図２４は、本発明の実施例５に係る表示部５２に表示される別の画面を示す。これは、目的分類別にリーダーポイントを表示する一例に相当する。「食事」、「飲酒」、「買い物」の３つの目的分類を使用している。ここに示すリーダーポイントは、ポイント算出部４２において、所定期間に各端末装置が獲得したリーダーポイントの目的分類別の平均値（端末装置と目的分類との組み合せ毎の平均値）を算出し、端末装置毎の平均値の合計が「１」になるように正規化した値である。つまり、ポイント算出部４２は、グループの行動の目的別、またはグループに選択されたアイテムのカテゴリ別またはジャンル別に指標を算出するといえる。ここに示す例では、例えば、第１端末装置１６ａに関して、「食事」と「飲酒」の場面では、影響力が小さいが、「買い物」の場面では強い影響力を発揮することが読みとれる。また、第３端末装置１６ｃに関して、どの場面的でも、比較強い影響力を発揮することが読みとれる。なお、ここに示す第１端末装置１６ａ～第５端末装置１６ｅは、実際に１つのグループとして行動した端末装置１６であってもよいし、実際には１つのグループとして行動していない端末装置１６を集めた比較であってもよい。すなわち、ユーザが任意の端末装置１６（ユーザ）の組み合せを指定して、リーダーポイントを表示させてもよい。例えば、自分の家族や友人を指定して、そのリーダーポイントを比較可能なように表示してもよい。また、あらかじめ各々のユーザが、自分のリーダーポイントの公開の可否と、公開する情報や公開する相手の条件などを指定し、その情報を情報提供装置１０に格納しておき、その情報に従って、他のユーザへの開示を制御してもよい。また、ユーザが過去に形成されたグループを任意に選んで、そのグループを構成する端末装置１６のリーダーポイントを比較可能なように表示してもよい。操作を行うユーザの端末装置１６がそのグループに含まれていてもよいし、含まれていなくてもよい。
　図２５は、本発明の実施例５に係る表示部５２に表示される別の画面を示す。これは、グループの人数別にリーダーポイントを表示する一例に相当する。グループの人数を「２人」、「３～５人」、「６人以上」の３段階に分けて表示している。グループの人数に応じて決まるカテゴリ別にリーダーポイントを表示するともいえる。ここに示すリーダーポイントは、ポイント算出部４２において、表示対象の端末装置１６それぞれについて、所定期間に端末装置が獲得したリーダーポイントのグループ人数別（３つのカテゴリ別）の平均値を算出し、その平均値のグループ人数毎の合計値が「１」になるように正規化した値である。例えば、グループ人数「２人」に対応する第１端末装置１６ａ～第５端末装置１６ｅのリーダーポイントの合計が「１」になるように正規化されている。ここに示す例では、第１端末装置１６ａは、グループ人数が２人（少人数）である場合に、影響力が大きいが、グループの人数が増えると影響力が小さいことが分かる。一方、第５端末装置１６ｅは、第１端末装置１６ａとは対照的に、グループ人数が６人以上（多人数）である場合に、影響力が大きいが、グループの人数が減ると影響力が小さいことが分かる。また、第３端末装置１６ｃは、グループの人数に関わらず、どのような場面でも、比較的強い影響力を発揮することが分かる。
　図２６は、本発明の実施例５に係る表示部５２に表示される別の画面を示す。これは、所定期間に各端末装置１６が獲得したリーダーポイントを所定のルールに基づいて、複数のカテゴリ（リーダーポイントカテゴリ、Ｒｐカテゴリとも表記する）に分類し、カテゴリ毎の頻度（度数）を表示した一例に相当する。例えば、ポイント算出部４２は、リーダーポイント（Ｒｐ）の値が「０．６以上」の場合にカテゴリ「Ｒｐ大」に対応させ、「０．４以上、０．６未満」の場合にカテゴリ「Ｒｐ中」に対応させ、「０．４未満」の場合にカテゴリ「Ｒｐ小」に対応させる。ここで、リーダーポイントは正規化されているとする。一方、ポイント算出部４２は、リーダーポイントが正規化されていない場合、例えば、Ｒｐの値が「１２０以上」の場合にカテゴリ「Ｒｐ大」に対応させ、「５０以上、１２０未満」の場合にカテゴリ「Ｒｐ中」に対応させ、「５０未満」の場合にカテゴリ「Ｒｐ小」に対応させる。
　さらに、ポイント算出部４２は、ポイント格納部４４において、端末ＩＤ毎に、３つのカテゴリそれぞれに対応するデータ数をカウントする。もちろん、これ以外のカテゴリ数を用いてもよい。このようなリーダーポイントカテゴリも、リーダーポイントを集約した指標といえる。なお、グループの人数が少ない場合には、「Ｒｐ大」とする条件を厳しく（Ｒｐ大に該当するしきい値を大きく）し、グループの人数が多い場合には、「Ｒｐ大」とする条件を緩く（Ｒｐ大に該当するしきい値を小さく）してもよい。
　前述の所定のルールは、例えば、図２７のように示される。図２７は、本発明の実施例５に係るグループ情報処理部２４に記憶されたデータベースのデータ構造を示す。この例は、グループ人数が「２人」の場合に、リーダーポイント（Ｒｐ）が「０．８以上」であれば「Ｒｐ大」に対応させ、「０．４以上０．８未満」であれば「Ｒｐ中」に対応させ、「０．４未満」であれば「Ｒｐ小」に対応させることを示す。
　図２６において、第１端末装置１６ａは、「Ｒｐ大」の割合が高く、多くのグループ行動において、強い影響力を発揮していることが分かる。一方、第２端末装置１６ｂは、「Ｒｐ大」の割合が低い、ほぼ全てのグループ行動において、影響力を発揮していないことが分かる。また、第３端末装置１６ｃは、「Ｒｐ大」となる回数も多いが、「Ｒｐ小」の回数も同程度に多い。このため、第３端末装置１６ｃが影響力を強い影響力を発揮するか否かは、固定的ではなく、ケースバイケースであることが分かる。なお、図２６においては、カテゴリ毎の度数（絶対度数）を表示しているが、各ユーザ（端末装置１６）のカテゴリの度数の総和が１になるように正規化した相対度数を表示してもよい。
　これまでの説明では、情報提供装置１０が特徴行動量およびリーダーポイントの算出を実行しているが、他の方式を用いることもできる。例えば、端末装置１６が、近傍の端末装置１６と互いの位置情報を随時交換し、自分の位置情報と他の端末装置１６の位置情報とを用いて、グループを形成する。また、グループに含まれる端末装置１６について、特徴行動量およびリーダーポイントを算出してもよい。つまり、位置情報管理部２２、グループ情報処理部２４が端末装置１６に含まれてもよい。グループ内の各端末装置１６がそれぞれ自分のリーダーポイントのみを算出してもよいし、ある特定の端末装置１６が、複数の端末装置１６のリーダーポイントをまとめて算出してもよい。また、リーダーポイントを算出した端末装置１６は、他の端末装置１６にそれを送信する。グループ内の各端末装置１６は、自らが算出するか、または他の端末装置１６から受信するか、または自らが算出したものと、他の端末装置から受信したものを合わせて、複数の端末装置１６に対応するリーダーポイントを取得する。端末装置１６は、それらのリーダーポイントを用いて、これまでに示した表示を表示部５２にさせる。
　本実施例によれば、推定した影響力を示す情報をユーザに提供するので、ユーザは、グループ内の人間関係（暗黙的な役割り等）を客観的かつ定量的に把握できる。また、グループ内のユーザの人間関係が客観的かつ定量的に把握されるので、ユーザは自己の行動の改善や対人関係の見直しを容易に行うことができる。また、複数のリーダーポイントを集約した指標を算出するので、影響力の推定精度を向上できる。また、リーダーポイントの合計値、代表値、最大値、最小値、ばらつきを示す値、リーダーポイントの大きさに応じて決まるカテゴリ毎の度数、カテゴリ毎の相対度数、のうちの少なくとも１つを指標として算出するので、ユーザに影響力を定量的に把握させることができる。また、グループの行動の目的別、またはグループに選択されたアイテムのジャンル別に指標を算出するので、ユーザに影響力をより詳細に把握させることができる。また、ユーザに端末装置１６（ユーザ）の組み合せを自由に選ばせ、それらのリーダーポイントを比較可能なように表示するので、ユーザに影響力を容易に把握させることができる。
　また、グループ行動におけるユーザの影響力を示す情報を提供することにより、ユーザ自身が必ずしも自覚していないお互いの影響力を知ることができ、ある種のエンターテインメント情報として、ユーザが楽しむことができる。例えば、「このグループは、Ａさんが仕切っていると思っていたが、実際にはＢさんの影響力が強いことが分かった」等の気づきを与えることができ、グループの人間関係に刺激を与えることができる。また、グループにおける自分の立場や役割を見直すのに役立つ。例えば、「自分は、グループの他のユーザの言いなりで、リーダーシップを発揮していない。もう少し積極的に提案してみよう」とか、「私は、グループを仕切ることが多いことが改めて分かった。今度は少し他人の好みに付き合ってみよう」といった気づきを与えることができる。すなわち、自己の行動の改善やグループの人間関係の改善につながる情報を提供することができる。また、グループ形成、リーダーポイントの導出を端末装置で実行するので、端末装置だけで影響力を推定できる。
（実施例６）
　次に、実施例６を説明する。実施例６は、これまでと同様に、複数の端末装置と、それらに接続可能な情報提供装置とを含む情報提供システムに関する。実施例６に係る情報提供装置も、これまでと同様に、複数の端末装置の位置情報を使用してグループを形成するとともに、グループ内の各ユーザの影響力を推定する。一方、これまでは、１回のグループ行動におけるユーザの特徴的な行動に基づいて、リーダーポイントを算出しているが、実施例６では、過去のグループ行動において算出されたリーダーポイントを、現在のグループ行動におけるリーダーポイントに反映させる。具体的には、グループ内のあるユーザ（一のユーザ）のリーダーポイントに、それ以外の他のユーザの過去のリーダーポイントを反映させる。実施例６に係る情報提供システム１００、端末装置１６、情報提供装置１０は、図１、図１３、図１５あるいは図１９と同様のタイプである。ここでは、差異を中心に説明する。
　図１５あるいは図１９のポイント算出部４２は、これまでと同様に、リーダーポイントを算出する。その情報は、グループ情報処理部２４に記憶される。図２８は、本発明の実施例５に係るグループ情報処理部２４に記憶されたデータベース（グループ情報テーブル）のデータ構造を示す。以下の説明において、処理対象のグループ（現在のグループ）のグループＩＤは、「Ｇ２１」であり、グループ情報テーブルにおいて、「Ｇ２１」には、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」の３つの端末装置１６が対応しているものとする。この３つの端末装置１６は、第３端末装置１６ｃ、第４端末装置１６ｄ、第５端末装置１６ｅに相当する。さらに、ある時点のリーダーポイント（テンポラリポイント）は、「Ｃ＝８０」、「Ｄ＝１００」、「Ｅ＝６０」であるものとする。
　また、図１５あるいは図１９のユーザ情報格納部２８におけるポイント格納部４４には、図２３に一例を示すポイント履歴テーブルが格納されているものとする。ポイント履歴テーブルは、各端末ＩＤに対する過去のリーダーポイントが示されたテーブルであり、例えば、算出日時とリーダーポイントが対応づけられて示されたテーブルである。
　本実施例において、情報提供装置１０は、ステップＳ１１０を実行した後、ステップＳ１２０を実行する前に、ステップＳ１１５（図示せず）を実行する。このステップＳ１１５の詳細処理について、図２９のフローチャートを用いて説明する。まず、ステップＳ３００において、ポイント算出部４２は、対象処理グループの端末装置１６をリーダーポイント（テンポラリポイント）の大きい順に順位付けする。前述の例では、「Ｄ＝１位」、「Ｃ＝２位」、「Ｅ＝３位」である。
　次に、ステップＳ３１０において、ポイント算出部４２は、所定順位の端末装置１６について、過去のリーダーポイントを取得する。ここで、所定順位とは、２位から２位以下のある順位（Ｘ位）までの各順位である。具体的に説明すると、ポイント算出部４２は、まず２位の端末装置について、ポイント格納部４４に格納したポイント履歴テーブルを参照して、過去のリーダーポイントを取得する。前述の例では、第３端末装置１６ｃの過去のリーダーポイントが取得される。図２３の例において、ポイント算出部４２は、「（Ｇ１１，Ｃ）＝０．４」、「（Ｇ１２，Ｃ）＝０．６」、「（Ｇ１３，Ｃ）＝０．８」の３つのデータを取得する。Ｘ＝２位として、所定順位を２位のみにしてもよい。Ｘ＝３位として、所定順位を「２位および３位」とした場合、ポイント算出部４２は、第５端末装置１６ｅの過去のリーダーポイントをさらに取得する。
　図２３の例では、「（Ｇ１１，Ｅ）＝０．０５」、「（Ｇ１２，Ｅ）＝０．１５」の２つである。なお、ポイント算出部４２は、１位の端末装置１６が含まれないグループＩＤに限定して、過去のリーダーポイントを取得してもよい。例えば、ポイント算出部４２は、２位の端末装置１６について、過去のリーダーポイントを取得する際に、第４端末装置１６ｄが含まれるグループＩＤを除外して取得する。前述の例では、Ｇ１１に第４端末装置１６ｄが含まれるので、ポイント算出部４２は、Ｇ１１を除外し、「（Ｇ１２，Ｃ）＝０．６」、「（Ｇ１３，Ｃ）＝０．８」の２つのデータを取得するようにしてもよい。ポイント算出部４２は、３位の端末装置１６についても、同様に、１位の端末装置１６が含まれない過去のリーダーポイントを取得する。このように、１位の端末装置１６が含まれないデータに限定して過去のリーダーポイントを取得することにより、後述するリーダーポイントの補正精度が向上する場合がある。
　次に、ステップＳ３２０において、ポイント算出部４２は、取得したリーダーポイントを用いて、端末装置１６毎に、過去のリーダーポイントの代表値を算出する。代表値としては、平均値、中央値、最頻値のいずれかを用いることができるが、以下の説明では、平均値を用いるものとする。前述の例では、第３端末装置１６ｃの平均値は、「（０．４＋０．６＋０．８）÷３＝０．６」となる。第５端末装置１６ｅの平均値は、「（０．０５＋０．１５）÷２＝０．１」となる。
　次に、ステップＳ３３０において、ポイント算出部４２は、算出した代表値が、所定条件を満たすかを判定し、その判定結果に応じて、１位のリーダーポイントを補正する。具体的に説明すると、ポイント算出部４２は、代表値が所定値θ１以上であることを所定条件とし、その条件を満たす場合に、１位のリーダーポイントを増加させる。例えば、「θ１＝０．３」とした場合、前述の例では、第３端末装置１６ｃがこの条件を満たすため、１位のリーダーポイント「Ｄ＝１００」を１．５倍して「Ｄ＝１５０」としたり、「３０」を加算して「Ｄ＝１３０」としたりする。つまり、ポイント算出部４２は、１位のリーダーポイントに所定係数を乗算したり、所定数を加算したりして、リーダーポイントを補正する。２位以下の端末装置１６（ユーザ）において、過去のリーダーポイントが高い端末装置１６（ユーザ）が存在する場合、それらに比べてさらにリーダーポイントの高い１位の端末装置１６（ユーザ）の影響力は、非常に強いと推定できる。つまり、過去にリーダーポイントが高かった人よりもさらにリーダーポイントが高い人は、非常に影響力が強い人と推定できる。このため、ポイント算出部４２は、通常よりもリーダーポイントを高くする処理を行う。
　また、ポイント算出部４２は、代表値が所定値θ２未満であることを所定条件とし、その条件を満たす場合に、１位のリーダーポイントを低減する処理を行ってもよい。例えば、「θ２＝０．２」とした場合、前述の例では、第５端末装置１６ｅがこの条件を満たすため、１位のリーダーポイント「Ｄ＝１００」を０．８倍して「Ｄ＝８０」としたり、「１０」を減算して「Ｄ＝９０」としたりする。２位以下の端末装置１６（ユーザ）において、過去のリーダーポイントが低い端末装置１６（ユーザ）が存在する場合、現在のグループで１位の端末装置１６（ユーザ）の影響力は、他のユーザの影響力が弱いために、実体よりも強く出ていると推定される。そのため、ポイント算出部４２は、通常よりもリーダーポイントを低くする処理を行う。
　また、ポイント算出部４２は、代表値が所定値θ１以上である端末装置１６の数に応じて、リーダーポイントを増加または低減する程度を変えてもよい。例えば、ポイント算出部４２は、代表値がθ１以上である端末装置１６の数が１つである場合に「１．５倍」し、２つである場合に「２倍」し、３つ以上である場合に「３倍」する等の処理を行ってもよい。また、ポイント算出部４２は、２位の端末装置１６の代表値がθ１以上である場合に「２倍」とし、３位の端末装置１６の代表値がθ１以上である場合に「１．５倍」とし、２位と３位の端末装置１６が両方ともθ１以上である場合に「２×１．５＝３倍」してもよい。つまり、ポイント算出部４２は、代表値が所定条件を満たす端末装置１６の順位に応じて、リーダーポイントの補正の程度を変えてもよい。
　なお、前述の説明では、１位の端末装置１６のリーダーポイントを補正したが、グループに含まれる端末装置１６の数が多い場合などには、同様の考え方で２位以下の端末装置１６のリーダーポイントを補正してもよい。例えば、３位の端末装置１６の過去のリーダーポイントを用いて、２位の端末装置１６のリーダーポイントを増加または低減してもよい。つまり、ポイント算出部４２は、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたリーダーポイントに基づいて、リーダーポイントを算出する。
　本実施例によれば、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたリーダーポイントに基づいて、リーダーポイントを算出するので、算出精度を向上できる。また、ポイント履歴テーブルに蓄積された過去のリーダーポイントを用いて、処理対象のグループのリーダーポイントを補正するので、ユーザの影響力をさらに精度よくリーダーポイントに反映することができる。
　以上、本発明を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
　実施例１乃至６は、次に示す項目によって規定されてもよい。
［項目１－１］
　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、
　前記位置情報の時系列データに基づいて、前記グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、
　前記ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、
　を備えることを特徴とする情報提供装置。
［項目１－２］
　前記ポイント算出部は、前記位置情報の時系列データにおける主体の移動パターンが、前記所定の行動パターンに合致する回数、合致する時間、合致する移動距離、合致する確率、のうちの少なくとも１つを前記特徴行動量として算出し、前記特徴行動量が多いほど、高い値となるように前記ポイントを算出することを特徴とする項目１－１に記載の情報提供装置。
［項目１－３］
　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、グループの移動方向を基準にして、グループの先頭から所定順位の位置に主体が位置するパターンであることを特徴とする項目１－１または２に記載の情報提供装置。
［項目１－４］
　前記ポイント算出部は、前記所定順位が高いほど、高くなるようなポイントを算出することを特徴とする項目１－３に記載の情報提供装置。
［項目１－５］
　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、グループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンであることを特徴とする項目１－１から４のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目１－６］
　前記ポイント算出部は、グループが複数に分割したときの小グループに含まれる主体の数に基づいて、ポイントを算出することを特徴とする項目１－５に記載の情報提供装置。
［項目１－７］
　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンであることを特徴とする項目１－１から６のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目１－８］
　前記ポイント算出部は、当該停止に追従して停止した他の主体の数に基づいて、ポイントを算出することを特徴とする項目１－７に記載の情報提供装置。
［項目１－９］
　前記ポイント算出部は、主体に対応したユーザの属性情報に応じてもポイントを算出することを特徴とする項目１－１から８のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目１－１０］
　前記ポイント算出部は、ユーザの属性情報に含まれた複数の項目に基づいてポイントを算出することを特徴とする項目１－９に記載の情報提供装置。
［項目１－１１］
　前記ポイント算出部は、処理を実行する日付とユーザの属性情報との関係に応じてポイントを算出することを特徴とする項目１－９に記載の情報提供装置。
［項目１－１２］
　前記グループ形成部は、主体に対応したユーザの属性情報に応じて、グループを形成するための条件を変更することを特徴とする項目１－１から１１のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目１－１３］
　前記グループ形成部は、グループに含まれた複数の主体を少なくとも２つのサブグループにも分類することによって、少なくとも２つのサブグループを形成し、
　前記アイテム選択部は、前記ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、それぞれのサブグループに対して提示すべきアイテムを選択することを特徴とする項目１－１から１２のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目１－１４］
　前記ポイント算出部は、グループに含まれた主体の数に応じて、前記ポイントを算出することを特徴とする項目１－１から１３のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目１－１５］
　前記ポイント算出部は、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたポイントに基づいて、前記ポイントを算出することを特徴とする項目１－１から１４のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目１－１６］
　前記アイテム選択部は、（１）前記ポイント算出部において算出した各主体のポイントによって重み付けしながら、各主体に対応したユーザにおけるアイテムに対する嗜好度またはアイテム属性に対する嗜好度を加算することによって、グループにおけるアイテム毎の推薦度を導出し、（２）前記導出したグループにおけるアイテム毎の推薦度をもとに、アイテムを選択することを特徴とする項目１－１から１５のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目１－１７］
　前記アイテム選択部は、前記ポイント算出部において算出したポイントが高い順に所定数の主体を特定し、その特定した主体のポイントに基づいて、アイテムを選択することを特徴とする項目１－１から１６のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目１－１８］
　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得する取得部と、
　前記取得部において取得した位置情報の時系列データを情報提供装置に送信する送信部と、
　前記送信部において前記位置情報の時系列データを送信した前記情報提供装置において選択されたアイテムに関する情報を前記情報提供装置から受信する受信部と、
　前記受信部において受信したアイテムに関する情報を表示する表示部とを備え、
　前記受信部において受信したアイテムに関する情報は、前記情報提供装置において、（１）複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成し、（２）前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出し、（３）算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択することによって生成された情報であることを特徴とする端末装置。
［項目１－１９］
　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、
　前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、
　算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するステップと、
　を備えることを特徴とする情報提供方法。
［項目１－２０］
　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、
　前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、
　算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
［項目２－１］
　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、
　前記位置情報の時系列データに基づいて、前記グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、
　前記ポイント算出部において算出したポイント、または前記ポイントを集約した指標を送信する送信部と、
　を備えることを特徴とする情報提供装置。
［項目２－２］
　前記ポイント算出部は、前記位置情報の時系列データにおける主体の移動パターンが、前記所定の行動パターンに合致する回数、合致する時間、合致する移動距離、合致する確率、のうちの少なくとも１つを前記特徴行動量として算出し、前記特徴行動量が多いほど、高い値となるように前記ポイントを算出することを特徴とする項目２－１に記載の情報提供装置。
［項目２－３］
　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、グループの移動方向を基準にして、グループの先頭から所定順位の位置に主体が位置するパターンであることを特徴とする項目２－１または２に記載の情報提供装置。
［項目２－４］
　前記ポイント算出部は、前記所定順位が高いほど、高くなるようなポイントを算出することを特徴とする項目２－３に記載の情報提供装置。
［項目２－５］
　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、グループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンであることを特徴とする項目２－１から４のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目２－６］
　前記ポイント算出部は、グループが複数に分割したときの小グループに含まれる主体の数に基づいて、ポイントを算出することを特徴とする項目２－５に記載の情報提供装置。
［項目２－７］
　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンであることを特徴とする項目２－１から６のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目２－８］
　前記ポイント算出部は、当該停止に追従して停止した他の主体の数に基づいて、ポイントを算出することを特徴とする項目２－７に記載の情報提供装置。
［項目２－９］
　前記ポイント算出部は、主体に対応したユーザの属性情報に応じてもポイントを算出することを特徴とする項目２－１から８のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目２－１０］
　前記ポイント算出部は、ユーザの属性情報に含まれた複数の項目に基づいてポイントを算出することを特徴とする項目２－９に記載の情報提供装置。
［項目２－１１］
　前記ポイント算出部は、処理を実行する日付とユーザの属性情報との関係に応じてポイントを算出することを特徴とする項目２－９に記載の情報提供装置。
［項目２－１２］
　前記グループ形成部は、主体に対応したユーザの属性情報に応じて、グループを形成するための条件を変更することを特徴とする項目２－１から１１のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目２－１３］
　前記ポイント算出部は、グループに含まれた主体の数に応じて、前記ポイントを算出することを特徴とする項目２－１から１２のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目２－１４］
　前記ポイント算出部は、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたポイントに基づいて、前記ポイントを算出することを特徴とする項目２－１から１３のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目２－１５］
　前記ポイント算出部で過去に算出されたポイントを、各主体に対応させて格納するポイント格納部をさらに備え、
　前記ポイント算出部は、前記ポイント格納部を参照しながら、一の主体に対応する複数のポイントを集約した指標を算出することを特徴とする項目２－１から１４のいずれかに記載の情報提供装置。
［項目２－１６］
　前記ポイント算出部は、前記ポイントの合計値、代表値、最大値、最小値、ばらつきを示す値、前記ポイントの大きさに応じて決まるカテゴリごとの度数、前記カテゴリごとの相対度数、のうちの少なくとも１つを前記指標として算出することを特徴とする項目２－１５に記載の情報提供装置。
［項目２－１７］
　前記ポイント算出部は、グループの行動の目的別、またはグループに選択されたアイテムのジャンル別、またはグループの人数別に、前記指標を算出することを特徴とする項目２－１５または１６に記載の情報提供装置。
［項目２－１８］
　項目２－１に記載の情報提供装置と通信可能な端末装置であって、
　自らの位置情報を前記情報提供装置に送信する送信部と、
　前記情報提供装置から、前記ポイントまたは前記ポイントを集約した指標を受信する受信部と、
　前記受信したデータを表示部に表示させる制御を行う制御部と、
　を備えることを特徴とする端末装置。
［項目２－１９］
　他の端末装置と通信可能な端末装置であって、
　他の端末装置の位置情報を取得する取得部と、
　前記取得した他の端末装置の位置情報および自端末装置の位置情報に関する時系列データに基づき、複数の端末装置を含んだグループを形成するグループ形成部と、
　前記時系列データに基づいて、前記グループ形成部において形成したグループに含まれる少なくとも１つの端末装置について、グループ内の端末装置に対応するユーザの影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、ポイントを算出するポイント算出部と、
　前記ポイント算出部において算出したポイント、または前記ポイントを集約した指標を表示部に表示させる制御を行う制御部と、
　を備えることを特徴とする端末装置。
［項目２－２０］
　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、
　前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、
　算出したポイント、または前記ポイントを集約した指標を送信するステップと、
　を備えることを特徴とする情報提供方法。
［項目２－２１］
　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、
　前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、
　算出したポイント、または前記ポイントを集約した指標を送信するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
　１０　情報提供装置、　１２　ネットワーク、　１４　基地局装置、　１６　端末装置、　２０　受信部、　２２　位置情報管理部、　２４　グループ情報処理部、　２６　アイテム選択部、　２８　ユーザ情報格納部、　３０　提供情報格納部、　３２　送信部、　３４　制御部、　４０　グループ形成部、　４２　ポイント算出部、　５０　取得部、　５２　表示部、　５４　制御部、　５６　送信部、　５８　受信部、　１００　情報提供システム。
　本発明によれば、グループ内のユーザの影響力を考慮した情報を提供できる。

Claims (35)

  1. 　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、
    　前記位置情報の時系列データに基づいて、前記グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、
    　前記ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するアイテム選択部と、
    　を備えることを特徴とする情報提供装置。
  2. 　前記ポイント算出部は、前記位置情報の時系列データにおける主体の移動パターンが、前記所定の行動パターンに合致する回数、合致する時間、合致する移動距離、合致する確率、のうちの少なくとも１つを前記特徴行動量として算出し、前記特徴行動量が多いほど、高い値となるように前記ポイントを算出することを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
  3. 　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、グループの移動方向を基準にして、グループの先頭から所定順位の位置に主体が位置するパターンであることを特徴とする請求項１または２に記載の情報提供装置。
  4. 　前記ポイント算出部は、前記所定順位が高いほど、高くなるようなポイントを算出することを特徴とする請求項３に記載の情報提供装置。
  5. 　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、グループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンであることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の情報提供装置。
  6. 　前記ポイント算出部は、グループが複数に分割したときの小グループに含まれる主体の数に基づいて、ポイントを算出することを特徴とする請求項５に記載の情報提供装置。
  7. 　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンであることを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の情報提供装置。
  8. 　前記ポイント算出部は、当該停止に追従して停止した他の主体の数に基づいて、ポイントを算出することを特徴とする請求項７に記載の情報提供装置。
  9. 　前記ポイント算出部は、主体に対応したユーザの属性情報に応じてもポイントを算出することを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載の情報提供装置。
  10. 　前記グループ形成部は、主体に対応したユーザの属性情報に応じて、グループを形成するための条件を変更することを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載の情報提供装置。
  11. 　前記グループ形成部は、グループに含まれた複数の主体を少なくとも２つのサブグループにも分類することによって、少なくとも２つのサブグループを形成し、
    　前記アイテム選択部は、前記ポイント算出部において算出したポイントが高い主体を優先するように、それぞれのサブグループに対して提示すべきアイテムを選択することを特徴とする請求項１から１０のいずれかに記載の情報提供装置。
  12. 　前記ポイント算出部は、グループに含まれた主体の数に応じて、前記ポイントを算出することを特徴とする請求項１から１１のいずれかに記載の情報提供装置。
  13. 　前記ポイント算出部は、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたポイントに基づいて、前記ポイントを算出することを特徴とする請求項１から１２のいずれかに記載の情報提供装置。
  14. 　前記アイテム選択部は、（１）前記ポイント算出部において算出した各主体のポイントによって重み付けしながら、各主体に対応したユーザにおけるアイテムに対する嗜好度またはアイテム属性に対する嗜好度を加算することによって、グループにおけるアイテム毎の推薦度を導出し、（２）前記導出したグループにおけるアイテム毎の推薦度をもとに、アイテムを選択することを特徴とする請求項１から１３のいずれかに記載の情報提供装置。
  15. 　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得する取得部と、
    　前記取得部において取得した位置情報の時系列データを情報提供装置に送信する送信部と、
    　前記送信部において前記位置情報の時系列データを送信した前記情報提供装置において選択されたアイテムに関する情報を前記情報提供装置から受信する受信部と、
    　前記受信部において受信したアイテムに関する情報を表示する表示部とを備え、
    　前記受信部において受信したアイテムに関する情報は、前記情報提供装置において、（１）複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成し、（２）前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出し、（３）算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択することによって生成された情報であることを特徴とする端末装置。
  16. 　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、
    　前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、
    　算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するステップと、
    　を備えることを特徴とする情報提供方法。
  17. 　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、
    　前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、
    　算出したポイントが高い主体を優先するように、グループに対して提示すべきアイテムを選択するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
  18. 　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するグループ形成部と、
    　前記位置情報の時系列データに基づいて、前記グループ形成部において形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するポイント算出部と、
    　前記ポイント算出部において算出したポイント、または前記ポイントを集約した指標を送信する送信部と、
    　を備えることを特徴とする情報提供装置。
  19. 　前記ポイント算出部は、前記位置情報の時系列データにおける主体の移動パターンが、前記所定の行動パターンに合致する回数、合致する時間、合致する移動距離、合致する確率、のうちの少なくとも１つを前記特徴行動量として算出し、前記特徴行動量が多いほど、高い値となるように前記ポイントを算出することを特徴とする請求項１８に記載の情報提供装置。
  20. 　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、グループの移動方向を基準にして、グループの先頭から所定順位の位置に主体が位置するパターンであることを特徴とする請求項１８または１９に記載の情報提供装置。
  21. 　前記ポイント算出部は、前記所定順位が高いほど、高くなるようなポイントを算出することを特徴とする請求項２０に記載の情報提供装置。
  22. 　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、グループが複数に分割してから合流した場合に、合流後に移動する方向に分割時から主体が移動しているパターンであることを特徴とする請求項１８から２１のいずれかに記載の情報提供装置。
  23. 　前記ポイント算出部は、グループが複数に分割したときの小グループに含まれる主体の数に基づいて、ポイントを算出することを特徴とする請求項２２に記載の情報提供装置。
  24. 　前記ポイント算出部における前記所定の行動パターンは、主体が停止した場合に、当該停止に追従して他の主体も停止するパターンであることを特徴とする請求項１８から２３のいずれかに記載の情報提供装置。
  25. 　前記ポイント算出部は、当該停止に追従して停止した他の主体の数に基づいて、ポイントを算出することを特徴とする請求項２４に記載の情報提供装置。
  26. 　前記ポイント算出部は、主体に対応したユーザの属性情報に応じてもポイントを算出することを特徴とする請求項１８から２５のいずれかに記載の情報提供装置。
  27. 　前記グループ形成部は、主体に対応したユーザの属性情報に応じて、グループを形成するための条件を変更することを特徴とする請求項１８から２６のいずれかに記載の情報提供装置。
  28. 　前記ポイント算出部は、グループに含まれた一の主体に対して、グループに含まれた他の主体に対応する過去に算出されたポイントに基づいて、前記ポイントを算出することを特徴とする請求項１８から２７のいずれかに記載の情報提供装置。
  29. 　前記ポイント算出部で過去に算出されたポイントを、各主体に対応させて格納するポイント格納部をさらに備え、
    　前記ポイント算出部は、前記ポイント格納部を参照しながら、一の主体に対応する複数のポイントを集約した指標を算出することを特徴とする請求項１８から２８のいずれかに記載の情報提供装置。
  30. 　前記ポイント算出部は、前記ポイントの合計値、代表値、最大値、最小値、ばらつきを示す値、前記ポイントの大きさに応じて決まるカテゴリごとの度数、前記カテゴリごとの相対度数、のうちの少なくとも１つを前記指標として算出することを特徴とする請求項２９に記載の情報提供装置。
  31. 　前記ポイント算出部は、グループの行動の目的別、またはグループに選択されたアイテムのジャンル別、またはグループの人数別に、前記指標を算出することを特徴とする請求項２９または３０に記載の情報提供装置。
  32. 　請求項１に記載の情報提供装置と通信可能な端末装置であって、
    　自らの位置情報を前記情報提供装置に送信する送信部と、
    　前記情報提供装置から、前記ポイントまたは前記ポイントを集約した指標を受信する受信部と、
    　前記受信したデータを表示部に表示させる制御を行う制御部と、
    　を備えることを特徴とする端末装置。
  33. 　他の端末装置と通信可能な端末装置であって、
    　他の端末装置の位置情報を取得する取得部と、
    　前記取得した他の端末装置の位置情報および自端末装置の位置情報に関する時系列データに基づき、複数の端末装置を含んだグループを形成するグループ形成部と、
    　前記時系列データに基づいて、前記グループ形成部において形成したグループに含まれる少なくとも１つの端末装置について、グループ内の端末装置に対応するユーザの影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、ポイントを算出するポイント算出部と、
    　前記ポイント算出部において算出したポイント、または前記ポイントを集約した指標を表示部に表示させる制御を行う制御部と、
    　を備えることを特徴とする端末装置。
  34. 　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、
    　前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、
    　算出したポイント、または前記ポイントを集約した指標を送信するステップと、
    　を備えることを特徴とする情報提供方法。
  35. 　ユーザまたは端末装置である主体の位置情報を取得し、複数の主体に係る位置情報の時系列データに基づいて、複数の主体を含んだグループを形成するステップと、
    　前記位置情報の時系列データに基づいて、形成したグループに含まれた複数の主体のそれぞれに対して、グループ内の主体の影響力が高いとされる所定の行動パターンに合致する度合いを示す特徴行動量を算出し、前記特徴行動量に基づいて、各主体に対するポイントを算出するステップと、
    　算出したポイント、または前記ポイントを集約した指標を送信するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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