CN105989461A - 行程估计装置和方法以及信息分类方法 - Google Patents

Abstract

行程估计装置和方法以及信息分类方法。行程估计装置包括分类单元和估计单元。分类单元根据从多条支出数据中的每条支出数据提取的时间信息的时间顺序将包括与支出有关的信息的多条支出数据分类成一个或更多个支出数据组。估计单元基于包括从支出数据组中包括的每条经分类的支出数据提取的日期信息的信息来估计至少包括日期的行程。

Description

行程估计装置和方法以及信息分类方法

技术领域

本发明涉及行程估计装置和方法以及信息分类方法。

背景技术

日本未审查专利申请公开No.2012-89033公开了用于抑制在工作流程中提出申请时所需的附着文件的附着中的人工错误的技术。利用日本未审查专利申请公开No.2012-89033中描述的技术，当在工作流程***中提出新的申请时，要附着到申请中包括的详细数据的电子图像数据的选择被接受，并且如果要附着到详细数据的电子图像数据不充分，用于创建要附着到申请数据的电子图像数据的扫描票数据被创建。在扫描票数据中，所创建的电子图像数据要附着到的详细数据被指定，并且服务器装置根据这个信息将所创建的电子图像数据附着到详细数据。

发明内容

本发明的目的是获得用于基于独立发行的多个信息估计人的运动的信息组。

根据本发明的第一个发明，提供一种行程估计装置，所述行程估计装置包括：分类单元，所述分类单元根据从包括与支出有关的信息的多条支出数据中的每条支出数据提取的日期信息的时间顺序，将所述多条支出数据分类到一个或更多个支出数据组中；以及估计单元，所述估计单元基于包括从所述支出数据组中包括的每条经分类的支出数据提取的日期信息的信息来估计至少包括日期的行程。

根据本发明的第二个方面，根据第一个方面的行程估计装置包括：登记单元，所述登记单元登记可能是行程的起点或终点的位置，其中，所述分类单元：进行分类，该分类根据被提取了指示所登记的位置的登记位置信息的支出数据来限定所述支出数据组之间的边界，并且所述估计单元：基于包括从一个所述支出数据组中包括的每条支出数据提取的日期信息和位置信息的信息来估计一个行程单位。

根据本发明的第三个方面，在根据第二个方面的行程估计装置中，所述分类单元：进行分类，该分类通过将被提取了所述登记位置信息的支出数据中的所述时间顺序上的第奇数个支出数据与所述起点关联，并且将第偶数个支出数据与所述终点关联，来限定在所述支出数据组之间的边界。

根据本发明的第四个方面，在根据第二或第三个方面的行程估计装置中，所述分类单元：通过将被提取了所述登记位置信息、并且所述登记位置信息被包括在被提取的日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据中的支出数据中的、所述时间顺序上的第一条支出数据与所述起点关联，并且将最后一条支出数据与所述终点关联，来限定所述支出数据组之间的边界。

根据本发明的第五个方面，在根据第二或第三个方面的行程估计装置中，如果所述登记位置信息是从被提取的日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据中的每条支出数据提取的，则所述分类单元通过将所述时间顺序上较早的一条支出数据与一个行程单位的终点关联，并且将较晚的一条支出数据与另一个行程单位的起点关联，来限定所述支出数据组之间的边界。

根据本发明的第六个方面，在根据第一个方面的行程估计装置中，所述分类单元：将被提取的日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据分类到同一支出数据组中，并且所述估计单元：基于包括从在一个支出数据组中包括的支出数据的每条支出数据提取的日期信息的信息估计一个行程单位。

根据本发明的第七个方面，在根据第六个方面的行程估计装置中，即使从一条支出数据中提取的日期信息与从在时间顺序上为下一条的另一条支出数据提取的日期信息不以连续关系存在，当存在指示分别提取的日期信息被包括在住宿时段中的支出数据时，所述分类单元也将所述一条支出数据和所述另一条支出数据分类到同一支出数据组。

根据本发明的第八个方面，根据第六或第七个方面的行程估计装置包括：登记单元，所述登记单元登记可能是行程的起点或终点的位置，其中，即使从一条支出数据中提取的日期信息与从在所述时间顺序上为下一条的另一条支出数据提取的日期信息不以连续关系存在，当从所述一条支出数据和所述另一条支出数据提取的位置信息指示共同共享的位置，并且还指示距所登记的所述位置遥远的位置时，所述分类单元也将所述一条支出数据和所述另一条支出数据分类到同一所述支出数据组。

根据本发明的第九个方面，在根据第二个方面的行程估计装置中，所述估计单元：基于根据从一个支出数据组中包括的每条支出数据提取的多条位置信息之间的地理关系估计出的移动路线来估计行程单位。

根据本发明的第十个方面，在根据第一个方面的行程估计装置中，所述估计单元：基于从被分类到同一支出数据组中的其它支出数据提取的位置信息，补充不是从一条支出数据提取的位置信息。

根据本发明的第十一个方面，在根据第一个方面的行程估计装置中，所述估计单元：基于从共享与所提取的位置信息指示的共同的同一位置的其它支出数据提取的日期信息，补充不是从一条支出数据提取的日期信息。

根据本发明的第十二个方面，在根据第一个方面的行程估计装置中，所述估计单元：基于从包括在同一支出数据组中的其它支出数据提取的位置信息，作为识别包括在图像中的文本的结果，修正从一条支出数据提取的位置信息。

根据本发明的第十三个方面，在根据第一个方面的行程估计装置中，所述估计单元：基于从共享与所提取的位置信息指示的共同的同一位置的其它支出数据提取的日期信息，作为识别包括在图像中的文本的结果，修正从一条支出数据提取的数据信息。

根据本发明的第十四个方面，在根据第一个方面的行程估计装置中，所述估计单元：从所述多条支出数据排除不用于行程估计的支出数据。

根据本发明的第十五个方面，在根据第十四个方面的行程估计装置中，所述估计单元：基于从包括在一个支出数据组中的每条支出数据提取的多条位置信息之间的地理关系，排除被提取了一些位置信息的支出数据。

根据本发明的第十六个方面，在根据第十四或十五个方面的行程估计装置中，所述估计单元：基于包括在所述支出数据中的支出项目，排除不被使用的所述支出数据。

根据本发明的第十七个方面，根据第一个方面的行程估计装置包括：查询单元，当未从一条支出数据提取信息时，所述查询单元查询所述信息；以及响应接收单元，所述响应接收单元接收对所述查询的响应，其中，所述估计单元：基于接收到的响应，补充未被提取的信息。

根据本发明的第十八个方面，根据第一个方面的行程估计装置包括：呈现单元，当基于一个支出数据组估计了多个可能行程时，该呈现单元呈现所述多个可能行程；选择接收单元，所述选择接收单元接收从所呈现的所述多个可能行程中对行程的选择；以及输出处理器，所述输出处理器基于接收到的选择进行输出关于行程的信息的处理。

根据本发明的第十九个方面，提供一种行程估计方法，所述行程估计方法包括：根据从包括与支出有关的信息的多条支出数据中的每条支出数据提取的日期信息的时间顺序，将所述多条支出数据分类到一个或更多个支出数据组中；以及基于包括从所述支出数据组中包括的每条经分类的支出数据提取的日期信息的信息，来估计至少包括日期的行程。

根据本发明的第二十个方面，提供一种信息分类方法，所述信息分类方法包括：基于从独立发行的多条信息中的每条信息提取的日期信息的连续性或多个时间处的位置信息的连续性，将所述多条信息中的每条信息分类到一个或更多个信息组中。

根据第一和第十九个方面，基于从每条支出数据提取的日期信息的时间顺序，与多个支出有关的支出数据可以被分类到用于估计行程的一个或更多个支出数据组，并且行程可以被估计。

根据第二个方面，登记的位置信息指示潜在地是行程的起点或终点的登记位置的支出数据可以被用作线索，并且行程单位的起点或终点可以被估计。

根据第三个方面，基于由登记位置信息指示的位置在时间顺序上另选地是行程的起点和终点的高可能性的估计，多条支出数据可以被分类成支出数据组。

根据第四个方面，如果存在日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据，则多条支出数据可以基于这些条支出数据与一个行程单位有关的高可能性的估计而被分类到支出数据组。

根据第五个方面，如果从日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据中的每条提取了登记位置信息，则多条支出数据可以基于这些条支出数据与不同的行程单位有关的高可能性的估计而被分类到支出数据组。

根据第六个方面，基于日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据可以估计行程单位。

根据第七个方面，即使两条或更多条支出数据中的日期信息不以连续关系存在，基于与住宿有关的支出数据可以估计行程单位。

根据第八个方面，即使两条或更多条支出数据中的日期信息不以连续关系存在，基于由位置信息指示的位置距潜在地是行程的起点或终点的登记位置的距离程度，也可以估计行程单位。

根据第九个方面，基于根据多条位置信息之间的地理关系估计的运动路线，可以估计行程。

根据第十个方面，即使位置信息未从一条支出数据提取出，基于从被分类到同一支出数据组中的另一个支出数据提取的位置信息可以补充位置信息。

根据第十一个方面，即使时间信息未从一条支出数据提取出，用从其他支出数据提取的时间信息可以补充时间信息。

根据第十二个方面，即使位置信息由于识别文本的处理而未正确地从一条支出数据提取出，基于从被分类到同一支出数据组中的另一个支出数据提取的位置信息可以修正位置信息。

根据第十三个方面，即使时间信息由于识别文本的处理而未正确地从一条支出数据提取出，基于从其他支出数据提取的时间信息可以修正时间信息。

根据第十四个方面，不用于行程估计的支出数据可以被排除。

根据第十五个方面，基于多条位置信息之间的地理关系，与行程无关的支出数据可以被排除。

根据第十六个方面，基于支出项目，可以排除在行程中未使用的支出数据。

根据第十七个方面，即使存在未从支出数据提取的信息，可以用真实信息更容易地补充该信息。

根据第十八个方面，即使估计了多个可能行程，对应于真实行程的信息可以被更容易地输出。

根据第二十个方面，基于独立发行的多条信息，可以取得用于估计人的运动的信息组。

附图说明

基于以下附图详细描述本发明的示例性实施方式，其中：

图1A到图1E是例示由本发明的示例性实施方式处理的文档的示例的说明图；

图2是例示根据本发明的第一示例性实施方式的行程估计装置的功能构造的框图；

图3是例示根据第一示例性实施方式的行程估计装置的硬件构造的框图；

图4是例示由根据第一示例性实施方式的行程估计装置进行的用于估计行程的处理的流程图；

图5是例示图4例示的由根据第一示例性实施方式的行程估计装置进行的处理的继续的流程图；

图6A和图6B是例示根据第一示例性实施方式的支出数据的说明图；

图7是例示根据第一实施方式的支出数据的分类的说明图；

图8是例示根据第一实施方式的校正处理之后的支出数据的说明图；

图9是例示从根据第一实施方式的输出处理器输出的行程的说明图；

图10是例示由根据本发明的第二示例性实施方式的行程估计装置进行的用于估计行程的处理的流程图；

图11A和图11B是例示根据第二示例性实施方式的支出数据的说明图；

图12是例示根据第二实施方式的支出数据的分类的说明图；

图13是例示根据第二实施方式的校正处理之后的支出数据的说明图；

图14是例示从根据第二实施方式的输出处理器输出的行程的说明图；

图15是例示根据本发明的示例性修改例1的行程估计装置的功能构造的框图；

图16是例示由根据示例性修改例1的行程估计装置进行的查询的说明图；

图17是例示由根据本发明的示例性修改例2的行程估计装置进行的补充处理的说明图；以及

图18是例示根据本发明的示例性修改例5的行程估计装置的功能构造的框图。

具体实施方式

由人进行的行动可以通过收集具有时间和/或空间连续性的多条信息来跟踪。为此，当结合人的行动发行的信息在多个时间被获得时，通过分析多条信息的时间和/或空间连续性，能够估计人的行动。基于发明人的以上知识，本发明基于从独立发行的多条信息中的每条信息提取的日期信息的连续性，或在多个时间所提取的位置信息的连续性，将多条发行的信息分类成用于估计由人(例如，单个人)进行的行动的一个或更多个信息组，并且估计行动。行动可以是人的行动的特定集合，或更具体地，人的一系列行动。

在下文，作为本发明的方面，将给出基于结合商业交易(具体地金钱或其他支出)而发行的文档估计行程的描述。在此，行程是为了诸如旅游、出差或迁移(搬家)而执行的旅行的日程。作为以上文档的代表示例是收据，其用于证明金钱被收到，并且是由金钱的接收方发行的。

与支出有关的文档可以记载例如关于日期、位置、支出项目和金额的信息。在文档中记载的日期指示例如商业交易发生的日期(文档的发行日)，或产品或服务(劳务)被提供的日期。在文档中记载的位置指示例如商业交易发生的位置，或产品或服务被提供的位置。支出项目指示花费的项目。金额指示花费的金额。与支出有关的文档在一些情况下可以记载全部以上信息，并且在其他情况下可以记载以上信息中的仅一些。

图1A到图1E是例示由本发明的示例性实施方式处理的文档的示例的说明图。

图1A例示指示收据的文档D1。文档D1例示由“汉堡店AAA”发行的收据。文档D1记载了“2/15/2015”作为日期，“1:44p.m.”作为时间，“东京中央区银座...”作为位置，“汉堡”和“饮料”作为支出项目，以及“￥400”作为金额。

请注意指定位置的信息不限于地址，并且诸如在文档D1中记载的商店名称的“银座”部分和在电话号码“03-1111-XXXX”中包括的区域码“03”也可以对应于指定位置的信息。

图1B例示指示收据的文档D2。文档D2通过手写发行，而不是像D1那样电子处理的。文档D2记载了“2/16/2015”作为日期，“大阪府大阪市...”作为位置，“计算机软件”作为支出项目，以及“￥25600”作为金额。这样，较早讨论的关于支出的信息可以也在通过手写发行的文档中记载。

图1C例示示出来自住宿机构的收据的文档D3。文档D3记载了“2/21/15”作为日期，“福冈市博多区...”和“博多”作为位置，“住宿费”作为支出项目，以及“6200”作为金额。文档D3附加地记载了“2.17.15”的入住日期和“2.21.15”的离开日期作为指定停留时段的日期。换句话说，文档D3记载了指示从2015年2月17日到2015年2月21日的时段是住宿时段的信息。

与支出有关的文档还包括除了用于证明金钱被接收的文档之外的文档。文档还可以是例如与作为支付金钱的交换而提供的产品或服务有关的文档。这种文档包括用于交通方式的票，以及用于诸如体育活动和音乐会这样的活动的票。图1D例示示出用于限制的特快列车的票的文档D4。文档D4记载了“2月15日”作为上车日期，“6:00”和“8:30”作为离开时间和到达时间，“东京”和“新大阪”作为离开位置和到达位置，“限制的特快”作为支出项目，以及“￥13000”作为金额。

与支出有关的文档还包括由不是金钱的接收方的人发行的文档。这种文档例如包括由***公司、银行等发行的结算单。图1E例示文档D5，其例示***结算单。文档D5记载了信息“2.21.15”作为日期，“东京”作为位置，“餐厅AAA东京”作为支出项目，以及“￥5000”作为金额。

如上所述，存在各种与支出有关的文档。与支出有关的文档与以上给出的文档无关，只要文档记载了与支出有关的信息。这些文档中的每种是与一个或更多个商业交易结合独立于与支出有关的其他文档发行的。

接着，将描述基于从与支出有关的文档获得的信息来估计行程的行程估计装置的示例性实施方式。行程估计装置用于例如在企业工作的用户向企业解决出差支出的目的。换句话说，在企业，商业支出管理***一般被引入来管理例如雇员出差支出的商业支出，但是这种***会涉及用户(雇员)通过在***中登记出差日程、以及与出差有关的支出的支出报告来申请报销。根据本发明的示例性实施方式的行程估计装置可以用于这种情形。除了以上，行程估计装置还可以用于管理由用户进行的个人旅途的行程，并且还可以用于各种其他应用。

[第一示例性实施方式]

图2是例示根据本发明的第一示例性实施方式的行程估计装置10的功能构造的框图。行程估计装置10可通信地连接到图像捕捉装置30。图像捕捉装置30捕捉包括在文档组D中的每个文档的图像。图像捕捉装置30可以是具有图像捕捉功能的任何装置，诸如扫描仪、数码相机和各种通信终端装置，例如智能手机。在此情况下，行程估计装置10由诸如个人使用的个人计算机这样的信息处理装置实现，或由多个用户共享的服务器装置实现。

请注意尽管图像捕捉装置30是与行程估计装置10独立提供的装置，但是图像捕捉装置30的功能还可以构建到行程估计装置10中。在此情况下，行程估计装置10还可以由配备了图像捕捉功能(例如，扫描功能)以及多个其他功能(诸如例如复印功能、打印机功能和传真发送功能)的图像形成装置来实现。

行程估计装置10配备了文本识别单元11、提取单元12、登记单元13、分类单元14、估计单元15、呈现单元16、选择接收单元17和输出处理器18。

文本识别单元11识别图像捕捉装置30捕捉的图像中包括的文本。文本识别单元11基于通过捕捉文档组D中的每个文档的图像而获得的图像进行光学字符识别处理(在下文称为“OCR处理”)，并且生成字符代码(诸如例如ASCII、Unicode或Shift_JIS)。

提取单元12基于由文本识别单元11识别的文本(字符代码)提取支出数据，该支出数据为包括与支出有关的信息的数据。在此，支出数据包括对应于在文档中记载的日期的日期信息、对应于位置的位置信息、对应于支出项目的支出项目信息和关于金额的信息。在一些情况下，从一个文档获得仅一条支出数据，而在其他情况下，从一个文档获得多条支出数据，例如使用图1E描述的记载。

登记单元13登记潜在地是行程的起点或终点的位置。在此，行程的起点和终点是用作用户的运动基准的位置(换句话说，家乡)。家乡可以是用户的家或工作地，或用户经常使用的火车站(例如，距用户的家或工作地最近的火车站)。指示由登记单元13登记的家乡的位置信息在下文称为“家乡信息”。家乡信息是根据本发明的示例性实施方式的登记的位置信息的示例。家乡信息期望被表示为指示可以记载在文档中的位置的字符串，诸如位置名称或站名。

登记单元13例如登记由用户指定的家乡。并且，一个家乡或两个或更多个家乡可以针对一个用户登记。

分类单元14根据由提取单元12从多条支出数据中的每条支出数据提取的日期信息的时间顺序将多条支出数据分类成一个或更多个支出数据组。支出数据组在下文称为“组”。在本示例性实施方式中，分类单元14进行分类，其通过使用从其提取了家乡信息的支出数据作为组边界来将支出数据分类到不同组中。

估计单元15指定包括在由分类单元14生成的每个组中的每条支出数据，并且基于从每条支出数据提取的诸如日期信息这样的信息估计行程。估计单元15至少估计包括对应于所提取的日期信息的日期的行程。在本示例性实施方式中，估计单元15基于包括从一个组中包括的每条支出数据提取的日期信息的信息估计一个行程单位。在此，一个行程单位指的是从起点位置开始并且结束于终点位置的一个旅途的日程。

当由估计单元15基于一个组来估计多个行程时，呈现单元16向用户呈现多个行程。

选择接收单元17接收由用户进行的对由呈现单元16呈现的多个行程中的一个行程的选择。

输出处理器18基于估计单元15估计的行程或由选择接收单元17接收到的选择来进行输出行程信息的处理。输出处理的具体内容不特别限制，并且可以包括例如用于发送或记录(保存)行程数据、以及显示或打印指示行程的图像的处理中的一个或更多个。

图3是例示行程估计装置10的硬件构造的框图。如图3所例示，行程估计装置10配备了控制器101、操作单元102、NW通信单元103、显示单元104、存储单元105和接口单元106。

控制器101包括作为计算处理装置的中央处理单元(CPU)、只读存储器(ROM)和作为工作区的随机存取存储器(RAM)，并且控制行程估计装置10的部件。CPU将存储在ROM或存储单元105中的程序加载到RAM中并且执行该程序。

操作单元102配备了例如键盘和鼠标，并且由用户操作。NW通信单元103配备了例如调制解调器，并且通过连接到诸如因特网这样的网络来通信。显示单元104配备了例如液晶显示器，并且显示各个图像(画面)。存储单元105配备了例如硬盘，并且存储各种数据。例如，存储单元105存储操作***(OS)、用于实现使用图2描述的行程估计装置10的功能的行程估计应用AP、以及登记的家乡信息。接口单元106配备了例如用于连接线缆的连接器，并且经由该线缆连接到图像捕捉装置30。

使用图2描述的文本识别单元11、提取单元12、登记单元13、分类单元14、和估计单元15例如由控制器101实现。呈现单元16例如由控制器101和显示单元104实现。选择接受单元17例如由控制器101和操作单元102实现。输出处理器18例如由控制器101、NW通信单元103和显示单元104实现。

图4和图5是例示由行程估计装置10执行的用于估计行程的处理的流程图。图6A和图6B是说明支出数据的图。在在下文描述的处理之前，登记单元13预先登记家乡信息。在此，地点名称“东京”和站名“东京站”和“品川站”被登记作为家乡信息。

在文档组D中的每个文档的图像被图像捕捉装置30捕捉之后，文本识别单元11基于所捕捉的图像进行OCR处理(步骤S1)。OCR处理可以与文档图像捕捉并行地进行，或在图像捕捉完成之后进行。

在OCR处理被进行之后，提取单元12基于从图像识别出的文本提取支出数据(步骤S2)。图6A例示在步骤S2提取的多个支出数据。在此，每条支出数据包括唯一标识该条支出数据的“ID”信息、唯一标识用户的“用户信息”、“日期信息”、“位置信息”、“支出项目信息”和“金额”。ID的值按照支出数据被生成的顺序以升序来指派，或换句话说，按照文档被图像捕捉装置30成像的顺序以升序来指派。在此，用户信息是“USER001”，其标识替同一用户。日期信息包括指示至少在文档中记载的日期的信息，但是在很多情况下可以附加地包括指示文档中记载的时间的信息。

在此，位置信息是指示地点名称的信息。在根据文档中记载的信息直接指定地点名称困难的情况下，可以采用以下配置：使用单独提供的服务器(未例示)来从诸如电话号码或商店名称这样的单独信息推导地点名称。

请注意在图6A中，具有ID“0012”的支出数据的位置信息是“未知”。这个结果的可能原因是指示位置的信息没有在文档中记载，或发生了提取失败。

在此，支出项目信息是诸如“饮食”这样的信息，其中在文档中记载的支出项目作为较总体概念性的类别表示，但是支出项目信息还可以被表示为较具体概念类别(细分)。例如，根据日期信息中包括的时间信息或金额的相对大小，支出项目信息可以被细分为“早餐”、“午餐”和“晚餐”。另外，支出项目信息还可以根据诸如“中餐”或“意大利餐”这样的饮食的内容来被细分。

分类单元14进行排序处理，该排序处理根据日期信息的时间顺序将在步骤S2提取的支出数据排序(步骤S3)。在排序处理中，支出数据被按照最早的日期信息的顺序排序。图6B例示对使用图6A描述的多条支出数据的排序处理的结果。在此阶段，支出数据被根据日期信息的时间顺序排序，但是仍是单块数据。请注意在排序处理期间，当存在具有同一日期信息的多条支出数据时，一天中的时间的顺序也被考虑在内。当时间信息未被提取时，时间可以被记为特定时间(例如，0:00)或通过参照支出项目信息等可以估计适当时间。在后一种情况下，如果支出项目信息是“正餐”，则时间可以被估计成例如“19:00”。

接着，分类单元14开始将多条支出数据中的每条支出数据分类成组的处理

首先，分类单元14从未被分类到组中的支出数据选择按照排序顺序中的第一条支出数据作为要处理的当前条支出数据(步骤S4)。在此，分类单元14选择具有ID“0010”的支出数据作为要处理的当前条支出数据。

接着，分类单元14确定从该当前支出数据提取的位置信息是否指示家乡信息(步骤S5)。如图6B所例示，“东京”被作为位置信息从具有ID“0010”的支出数据提取出来。因此，分类单元14在步骤S5中确定“是”。接着，分类单元14确定是否将所提取的位置信息与旅途的起点关联(步骤S6)。分类单元14基于以下描述的确定条件(C11)到(C13)在步骤S6进行确定。

(C11)在从其提取了家乡信息的支出数据中，将按照排序顺序的奇数支出数据与起点关联，并且将按照排序顺序的偶数支出数据与终点关联。

(C12)在从中提取了家乡信息并且家乡信息被包括在所提取的时间信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据中的支出数据中，将按照时间顺序的第一条支出数据与所述起点关联并且将按照时间顺序的最后条支出数据与所述终点关联。

(C13)如果家乡信息是从所提取的日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据中的每条支出数据提取的，则将按照排序顺序的较早条的支出数据与一个行程单位的所述终点关联并且将按照排序顺序的较晚条的支出数据与另一个行程单位的所述起点关联。

实现确定条件(C11)的原因如下。假设当用户以家乡作为起点开始旅途并且以家乡作为终点结束旅途时，存在旅途的起点和终点处发行的与支出有关的文档。在此情况下，当处理从其中提取了家乡信息的一条支出数据时，估计对应于行程的起点的支出数据和对应于行程的终点的支出数据有可能交替出现。

实现确定条件(C12)的原因如下。当存在具有处于连续关系的日期信息的两条或更多条支出数据时，估计这些条支出数据与一个行程单位有关。为此，估计从其中提取了家乡信息并且具有最早日期信息的一条支出数据有可能对应于起点，而从其中提取了家乡信息并且具有最晚日期信息的一条支出数据有可能对应于终点。如此处所用的，日期信息的连续关系包括由日期信息指示的日期在时间顺序上连续的关系(换句话说，日期差一天)，而且还包括由日期信息指示的日期在时间顺序上相同的关系(换句话说，日期指示同一天)。

实现确定条件(C13)的原因如下。当家乡信息是从其日期信息以连续关系存在的两条支出数据的每条提取的时，由于在两条支出数据之间单独的支出数据不存在，这些条支出数据不大可能与同一行程有关。因此，这两条支出数据被估计是与多个不同行程有关的支出数据。为此，估计具有较早日期信息的一条支出数据可能对应于一个行程单位的终点，而具有较晚日期信息的一条支出数据可能对应于另一个行程单位的起点。当用户在旅途的结束返回到家乡并且立即开始下一旅途时，确定条件(C13)趋于被满足。

在步骤S6，当重复确定结果被确定条件(C11)到(C13)中的两个或更多个返回时，分类单元14将该确定结果认为是最终确定结果。另外，通过相对地增大赋予特定确定条件(诸如例如确定条件(C12))的权重，分类单元14也可以计算最终确定结果。

在具有ID“0010”的支出数据的情况下，分类单元14基于至少确定条件(C11)和(C12)确定将该条支出数据与行程的起点关联(步骤S6：是)。

如果在步骤S6确定“是”，则分类单元14将该支出数据与行程的起点关联，并且将该支出数据分类到新创建的组中(步骤S7)。图7是说明支出数据的分类的图。如图7所例示，分类单元14将具有ID“0010”的支出数据分类到组G1中。

请注意在图7中标记了“家乡”的字段中，针对对应于行程起点的支出数据输入了“起点”，针对对应于终点的支出数据输入了“终点”，并且针对不对应于起点也不对应于终点的支出数据输入了“-”(横线)。

接着，分类单元14确定是否在排序顺序上存在下一条支出数据(步骤S8)。在此，在步骤S8中确定“是”，并且分类单元14返回到步骤S4中的处理。随后，分类单元14从未被分类到组中的支出数据选择按照排序顺序中的第一条支出数据作为要处理的当前条支出数据(步骤S4)。在此，分类单元14选择具有ID“0009”的支出数据作为要处理的当前条支出数据。

接着，分类单元14确定从该当前支出数据提取的位置信息是否指示家乡信息(步骤S5)。如图6B所例示，“小田原”被作为位置信息从具有ID“0009”的支出数据提取出来。因此，分类单元14在步骤S5中确定“否”。如果在步骤S5中确定“否”，则分类单元14将该支出数据添加到当前创建的组中(步骤S9)。如图7所例示，分类单元14将具有ID“0009”的支出数据分类到组G1中。

随后，分类单元14进行到步骤S8中的处理，并且确定在排序顺序上是否存在下一条支出数据(S8)。在下一步骤S4中，分类单元14选择具有ID“0004”的支出数据作为要处理的当前条支出数据。

“东京”被作为位置信息从具有ID“0004”的支出数据提取出来。因此，分类单元14在步骤S5中确定“是”。随后，分类单元14确定是否将所提取的位置信息与旅途的起点关联(步骤S6)。在此，分类单元14基于至少确定条件(C11)和(C12)，确定将该支出数据与行程终点关联。因此，分类单元14在步骤S6中确定“否”，将该支出数据与行程终点关联，并且将该支出数据分类到当前创建的组中(步骤S10)。如图7所例示，分类单元14将具有ID“0004”的支出数据分类到组G1中。随后，分类单元14完成一个组的创建(步骤S11)。在此，支出数据到组G1中的分类完成。

接着，分类单元14确定是否在排序顺序上存在下一条支出数据(S12)。分类单元14在这一点确定“是”并且返回到步骤S4中的处理。之后，分类单元14通过重复步骤S4到S12的处理，将全部条支出数据分类到组中。

如图7所例示，分类单元14将具有ID“0013”、“0014”、和“0005”的支出数据分类到组G2中。另外，基于确定条件(C11)和(C13)，分类单元14将具有ID“0013”的支出数据与行程起点关联，并且将具有ID“0005”的支出数据与行程终点关联。进一步地，分类单元14将具有ID“0006”、“0015”、“0008”、“0002”、“0001”、“0011”、“0012”、“0007”和“0003”的支出数据分到组G3中。另外，分类单元14将具有ID“0006”的支出数据与行程起点关联，并且将具有ID“0003”的支出数据与行程终点关联。

如图7所例示，在此情况下，在组G1到G3的每个中，从其提取了家乡的支出数据对应于起点或终点，但是这在其他情况下不发生。在步骤S7或S9中将支出数据分类之后，如果分类单元14确定在排序顺序上下一条支出数据不存在(步骤S8：否)，则分类单元14在这一点完成组的创建。在此情况下，分类单元14将在刚刚之前步骤S7或S9中分类的一条支出数据与行程终点关联。例如，当用户迁移到不同于家乡的位置时，该位置变为行程的终点。

并且，如果从其提取了家乡信息并且要与行程起点关联的支出数据不存在，则分类单元14将未被分类到组中的在排序顺序上的第一条支出数据与行程起点关联。

如上所述，在支出数据由分类单元14的分类结束之后，估计单元15估计针对每个组的一个行程单位(图5中的步骤S13)。由分类单元14生成的每个组由支出数据组成，但仅是具有共同特定属性的支出数据的集合。估计单元15分析每个组中包括的支出数据的内容，并且因而估计由多条支出数据证实的人(用户)的行动，换句话说，估计行程。根据本示例性实施方式的估计单元15分析每个组中包括的支出数据，并且因而估计例如用户在特定日期在哪里，用户从何处到的何处，以及用户在每天进行了哪些支出。因此，估计的行程包括关于人在旅途中的行动的信息，诸如用户在相关日期出现在哪里的位置、在多个位置之间的移动路线、针对这种移动使用的交通方式、用户过夜的地点以及旅行费用。

估计单元15基于根据从一个组中的每条支出数据提取的多条位置信息之间的地理关系估计的移动路线估计行程。这个移动路线估计考虑到了多个时间的位置信息的连续性。例如，当存在包括同一日期信息的两条支出数据并且一条位置信息指示“东京”而另一条位置信息指示“大阪”时，估计单元15估计在由相关日期信息指示的那天发生了在“东京”和“大阪”之间的移动。当存在包括同一日期信息的三条支出数据并且从每条支出数据提取了指示“东京”、“大阪”和“福冈”的位置信息时，估计单元15基于这三条位置信息的地理位置的连续性估计在“东京”->“大阪”->“福冈”的路线上的移动或在“福冈”->“大阪”->“东京”的路线上的移动。当获得了关于在每个位置停留的时间的信息时，类似与图1D中描述的文档D4，估计单元15基于该时间信息估计移动路线。

关于旅行费用，估计单元15计算根据支出项目信息指定的相应类别的旅行支出，诸如例如饮食支出、交通支出和住宿支出。然而，这些类别仅是一个示例，并且例如可以被进一步细分。

接着，估计单元15进行对多条支出数据中的每条支出数据进行校正的校正处理。根据本示例性实施方式的校正处理包括排除处理、修正处理和补充处理。排除处理是排除不用于行程估计的支出数据的处理。修正处理是修正包含OCR处理期间由文本识别导致的错误的信息(文本)的处理。补充处理是补充未从支出数据提取的信息的处理。图8是说明在校正处理之后的支出数据的图。

首先，估计单元15进行排除处理(S14)。排除处理的算法是预定的，并且在本示例性实施方式中，是基于以下排除条件(C21)和(C22)来进行的。

(C21)基于从被包括在一个组中的每条支出数据提取的多条位置信息之间的地理关系，排除从中提取了一些位置信息的支出数据。

(C22)基于从支出数据提取的支出项目信息排除不用于行程估计的支出数据。

基于排除条件(C21)的排除处理是用于排除从其提取了指示不大可能给定多条位置信息之间的地理关系的移动的位置的位置信息的支出数据的处理。例如，图7中例示的具有ID“0001”的支出数据的位置信息是“福冈”，但是同一组G3中包括的大多数其他支出数据的位置信息指示“大阪”或“神户”，这与福冈距离有些远。为此，估计具有ID“0001”的支出数据不是与从组G3估计的行程有关的支出数据。因此，估计单元15排除具有ID“0001”的该条支出数据，如图8中例示。例如，当发行给另一个人的文档被混入支出数据时进行该排除处理。

基于排除条件(C22)的排除处理是用于不将被认为不是旅行支出的支出项目的金额与其余旅行支出包括在一起的处理。例如，当行程估计装置10用于报销出差支出时，在一些情况下与诸如烟草这样的奢侈商品有关的支出项目不可以被包括在旅行支出中。因此，估计单元15排除从其中提取了特定支出项目信息的支出数据。

接着，估计单元15进行修正处理(步骤S15)。修正处理的算法是预定的，并且在本示例性实施方式中，是基于以下修正条件(C31)来进行的。

(C31)基于从被包括在同一组中的另一条支出数据提取的位置信息修正从一条支出数据提取出的位置信息。

如图7所例示，“Osuka”是从具有ID“0008”的支出数据提取出来的位置信息。然而，同一组G3包括具有ID“0015”和“0002”的支出数据作为从其中提取了“大阪”作为位置信息的支出数据。当从同一组中的两条或更多条其他支出数据提取了相同位置信息时，估计单元15进行修正处理。因此，估计单元15修正从具有ID“0008”的支出数据提取的位置信息从“Osuka”到“大阪”，如图8中例示。

假设地，如果具有位置信息“大阪”的支出数据不被包括在组G3中，则估计单元15不将“Osuka”修正为“大阪”。其原因是因为有可能用户确实访问了称为“Osuka”的位置，或不表示位置的信息(诸如商店名字)被识别为位置信息。

接着，估计单元15进行补充处理。补充处理的算法是预定的，并且在本示例性实施方式中，是基于以下补充条件(C41)来执行的。

(C41)基于从被分类到同一组中的其它支出数据提取的位置信息补充不是从一条支出数据提取出的位置信息。

如图7所例示，具有ID“0012”的支出数据的位置信息是“未知”。然而，“神户”被从同一组G3中具有ID“0011”和“0007”的支出数据提取作为位置信息，其在排序顺序上与具有ID“0012”的支出数据相邻。在此情况下，估计单元15将“神户”补充为具有ID“0012”的支出数据的位置信息，如图8中例示。这样，当在排序顺序上的一条支出数据之前和之后相邻位置信息匹配时，进行用匹配的位置信息补充相关条支出数据的补充处理。当相邻位置信息不同时，估计单元15可以用具有较近的日期信息的支出数据的位置信息补充相关条支出数据。

请注意排除处理、修正处理和补充处理的执行顺序可以改变。

接着，估计单元15确定具有多个估计的行程的组是否存在(步骤S17)。当针对一个组估计了一个行程时，估计单元15在步骤S17中确定“否”。在此情况下，输出处理器18在校正处理之后完成行程，并且进行输出该行程的数据的输出处理(步骤S20)。

图9是说明从输出处理器18输出的行程的图。

如图9所例示，从组G1估计的“行程1”包括指示用户在2014年9月20日在东京出现、在2014年9月21日在小田原出现并且过夜并且在2014年9月22日在东京出现的信息。“路线”信息在此是“东京”->“小田原”->“东京”。“旅行支出”包括对应于“饮食”支出项目的“1150JPY”的饮食支出、对应于“出租车”支出项目的“2840JPY”的交通支出、对应于“宾馆”支出项目的“7800JPY”的住宿支出以及以上合计“11790JYP”的信息。从组G2估计的“行程2”和从组G3估计的“行程3”也包括关于用户在旅途中的行动的信息。

请注意使用图9描述的行程信息仅是一个示例。例如，基于日期信息中包括的时间信息，可以估计较详细的行程以不仅指示用户在特定日期所在的位置，而且指示用户在一天中的特定时间所在的位置。另外，使用图9描述的信息的一些可以被省略。例如，支出金额与处理商业支出有关，但是在简单想要获得行程的粗略掌控的情况下，仅指示日期和移动路线的行程也是可想到的。此外，行程信息不限于表示为文本信息，并且还可以通过例如图像信息(例如，地图)、音频信息和其他人或计算机可读信息的组合来表示。

在步骤S17中，当估计单元15确定具有多个估计的行程的组存在(S17：否)时，呈现单元16呈现多个估计的行程(步骤S18)。选择接收单元17接收对从多个呈现的行程中的一个的选择(步骤S19)。输出处理器18进行输出关于所选择的行程的信息的输出处理(步骤S20)。

在这一点，考虑以下情况：从组G3中具有ID“0012”的支出数据的角度，排序顺序上的前一条支出数据的位置信息是“神户”而下一条支出数据的位置信息是“大阪”，并且另外，日期信息在时间上也等同远离。在此情况下，要补充的位置信息变为两种可能：“神户”和“大阪”。因此，估计单元15估计并且呈现两种可能行程：针对使用位置信息“神户”进行补充处理的情况的一个行程，和针对使用位置信息“大阪”进行补充处理的情况的一个行程。用户从两个呈现的行程选择真实行程(也就是说，对应于真相的行程)。输出处理器18完成所选择的行程，并且执行输出关于相关行程的信息的输出处理。

因此，行程估计装置10较容易地输出关于真实行程的信息。与行程选择有关的用户负担增加，但是行程估计的准确性提高。

在估计多个行程的情况下，行程估计装置10还执行处理步骤S18到S20，而与补充处理无关。

以上因此描述了行程估计装置10基于根据以日语发行的文档的支出数据估计日本国内行程的情况，但是行程估计装置10基于根据以不同于日语的语言发行的文档的支出数据也可以估计包括国际旅行的行程。

根据根据第一示例性实施方式的行程估计装置10，基于从多条支出数据中的每条支出数据提取的日期信息的时间顺序，多条支出数据可以被分类成组，并且可以从每个组估计一个行程单位。为此，从零开始将行程信息输入到计算装置的负担不被施加到用户。此外，即使用户手上具有与支出有关的大量的文档，用户也不用确定每个文档是否是与行程有关的文档，或当对文档成像时保持跟踪日期的顺序。例如，即使用户在他或她的钱包中以混乱顺序保留了很多收据，用户可以简单地将钱包中保留的全部收据等一次放入根据本示例性实施方式的行程估计装置10的输入端中，而不用确定每个收据是否与行程有关。在这样做时，与行程无关的文档被排除处理自动排除，并且估计的行程被输出。因此，对于用户而言，抑制了获得行程信息而花费的步骤的数量的增加。此外，根据行程估计装置10，从其中提取了家乡的支出数据被用作估计行程的起点或终点的线索，并且因此一个行程单位可以被准确地估计。另外，通过包括排除处理、修正处理和补充处理的校正处理，还增加了估计真实行程的准确性。

[第二示例性实施方式]

接着，来描述本发明的第二示例性实施方式。在根据本示例性实施方式行程估计装置10中，与将支出数据分类成组有关的配置与上述第一示例性实施方式不同。行程估计装置10的功能构造大致与图2例示的构造相同，但是分类单元14将所提取的日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据分类到同一组中。在本示例性实施方式中，对应于登记单元13的功能也可以被省略。行程估计装置10的硬件构造与图3例示的构造相同。在本示例性实施方式中，用与上述第一示例性实施方式相同的附图标记表示的结构元件代表与上述第一示例性实施方式相同的结构元件。

在下文，将主要就与上述第一示例性实施方式不同之处来描述与由行程估计装置10进行的行程估计有关的处理。

图10是例示由行程估计装置10进行的用于估计行程的处理的流程图。图11A和图11B是说明支出数据的图。

在文档组D中的每个文档的图像被图像捕捉装置30捕捉之后，文本识别单元11基于所捕捉的图像进行OCR处理(步骤S1)。在进行OCR处理之后，提取单元12基于从图像识别出的文本提取支出数据(步骤S2)。图11A例示在步骤S2提取的多条支出数据。接着，分类单元14进行排序处理，该排序处理根据日期信息的时间顺序将在步骤S2提取的支出数据排序(步骤S3)。图11B例示对使用图11A描述的多条支出数据的排序处理的结果。

接着，分类单元14开始将多条支出数据中的每条支出数据分类成组的处理

首先，分类单元14从未被分类到组中的支出数据选择按照排序顺序的第一条支出数据作为要处理的当前条支出数据(步骤S4)。在此，分类单元14选择具有ID“0010”的支出数据作为要处理的当前条支出数据。

接着，分类单元14确定在步骤S4中选择的当前条支出数据和在排序顺序上的下一条支出数据是否包括以连续关系存在的日期信息(步骤S21)。在这一点，具有ID“0010”的支出数据的日期信息“09/20/201408:41”和在排序顺序上为下一个的具有ID“0009”的支出数据的日期信息“09/21/2014”以连续关系存在，并且分类单元14在步骤S21确定“是”。在此情况下，分类单元14将当前条支出数据和在排序顺序上的下一条支出数据分类到同一组中(步骤S22)。如图12所例示，分类单元14将具有ID“0009”和“0010”的支出数据分类到组G4中。接着，分类单元14确定从在步骤S4中选择的当前条支出数据起在排序顺序上的下一条之后是否存在第二条支出数据(S23)。下一条之后的一条支出数据是尚未被分类到组中的支出数据。在此，在步骤S23中确定“是”，并且分类单元14返回到步骤S4中的处理。

接着，在步骤S4中，分类单元14选择具有ID“0009”的支出数据作为要处理的当前条支出数据。随后，分类单元14确定具有ID“0009”的支出数据的日期信息和在排序顺序上为下一个的具有ID“0004”的支出数据的日期信息是否处于连续关系(步骤S21)。在这一点，分类单元14类似地在步骤S21中确定“是”，并且将具有ID“0004”的支出数据分类到组G4中(步骤S22)。

接着，在步骤S4中，分类单元14选择具有ID“0004”的支出数据作为要处理的当前条支出数据。随后，分类单元14确定具有ID“0004”的支出数据的日期信息和具有ID“0013”的支出数据的日期信息是否处于连续关系(步骤S21)。具有ID“0004”的支出数据的日期信息“09/22/201408:34”和具有ID“0013”的支出数据的日期信息“11/05/201409:36”不存在于连续关系。因此，分类单元14在步骤S21中确定“否”。

接着，分类单元14确定是否存在与住宿有关的支出数据，该支出数据指示从在步骤S4中选择的当前条支出数据提取的日期信息之前或之后的时间被包括在住宿时段中(步骤S24)。如图1C所描述，有时候来自诸如宾馆的住宿机构的收据记载用于指定住宿时段的日期。从这种文档的存在，可以估计用户在住宿时段期间在住宿机构的位置出现。

在这一点，假定具有ID“0009”的支出数据的支出项目信息是“宾馆”并且住宿时段是从9月21日到9月22日。在此情况下，分类单元14在步骤S24中确定“是”。接着，分类单元14确定从支出数据指定的住宿时长是否至少是日期信息中的非连续日的数量(换句话说，住宿时长≥非连续日的数量)(步骤S25)。在此，由于住宿时段是从9月21日到9月22日，住宿时长是“2”。相反，日期信息中的非连续日的数量是从“09/22/201408:34”到“11/05/201409:36”的天数，因此大于住宿时长。因此，分类单元14在步骤S25中确定“否”。在此情况下，分类单元14完成一个组的创建(步骤S11)。在此，支出数据到组G4中的分类完成。

接着，分类单元14确定是否在排序顺序上存在下一个支出数据(步骤S12)。分类单元14在步骤S12确定“是”并且返回到步骤S4中的处理。

之后，分类单元14重复从步骤S4到步骤S12的处理步骤。如图12所例示，在将具有ID“0013”的支出数据分类到组G5之后，在步骤S4分类单元14选择具有ID“0014”的支出数据作为要处理的当前条支出数据。在此情况下，具有ID“0014”的支出数据的日期信息“11/06/2014”和在排序顺序上为下一个的具有ID“0005”的支出数据的日期信息“11/08/201412:11”不以连续关系存在。因此，分类单元14在步骤S21中确定“否”。

接着，分类单元14确定是否存在与住宿有关的支出数据，该支出数据指示从在步骤S4中选择的当前条支出数据提取的日期信息之前或之后的时间被包括在住宿时段中(步骤S24)。在这一点，假定具有ID“0014”的支出数据的支出项目信息是“宾馆”并且住宿时段是从11月6日到11月7日。在此情况下，分类单元14在步骤S24中确定“是”。

接着，分类单元14确定从支出数据指定的住宿时长是否至少是日期信息中的非连续日的数量(步骤S25)。在此，由于住宿时段是从11月6日到11月7日，住宿时长是“2”。另外，日期信息中的非连续日的数量是“2”，其为从“11/06/2014”到“11/08/201412:11”的天数。因此，分类单元14在步骤S25中确定“是”。在此情况下，分类单元14将从其中提取了指示住宿的最后一天(也就是说，离开日)的日期信息的支出数据或从其中提取了在住宿时段期间的日期信息的支出数据分类到同一组中(步骤S26)。在此，分类单元14将从其中提取了指示住宿的最后一天的日期信息11月8日或从11月6日到11月7日的住宿时段期间的日期信息的支出数据分类到组G5中。因此，尽管具有ID“0005”的支出数据的日期信息与具有ID“0014”的支出数据的日期信息不存在连续关系，这些条支出数据也被分类到同一组G5中。接着，分类单元14进行到步骤S23并且确定从在步骤S4中选择的当前条支出数据在排序顺序上的下一条之后是否存在第二条支出数据。

关于组G6的创建，具有ID“0011”的支出数据的日期信息和具有ID“0001”的支出数据的日期信息不以连续关系存在。然而，假定具有ID“0011”的支出数据的支出项目信息与“宾馆”有关并且住宿时段是从11月12日到11月13日。在此情况下，住宿时长是“2”，并且日期信息中的非连续日数是“2”。因此，分类单元14在步骤S25中确定“是”并且将从其中提取了指示住宿的最后一天的日期信息11月14日或从11月12日到11月13日的住宿时段期间的日期信息的支出数据分类到同一组中。在此，尽管具有ID“0001”的支出数据的日期信息与具有ID“0011”的支出数据的日期信息不存在于连续关系，分类单元14将这些条支出数据分类到同一组G6中。

请注意类似地在本实施方式中，分类单元14还可以基于家乡信息将支出数据分类成组。在此情况下，在步骤S22中确定“是”之后，分类单元14确定排序顺序的下一条支出数据的位置信息是否指示家乡信息。在确定家乡信息被指示的情况下，分类单元14完成在步骤S11中一个组的创建。在确定家乡信息不被指示的情况下，分类单元14继续到步骤S23，并且确定下一个之后的第二条支出数据是否存在。

如上所述，在由分类单元14对支出数据分类之后，估计单元15继续到使用图5描述的步骤S13，并且估计针对每个组的行程单位。之后，在行程估计装置10中，从步骤S13到步骤S20的处理按照以上第一示例性实施方式相同方式执行。图13是说明在校正处理之后的支出数据的图。如图13所例示，具有ID“0002”的支出数据的位置信息通过校正处理被从“Osuka”校正到“大阪”，并且“神户”作为具有ID“0012”的支出数据的位置信息被补充处理补充。另外，具有ID“0008”的支出数据基于排除条件(C22)被排除处理排除。

图14是说明从输出处理器18输出的行程的图。根据本示例性实施方式的行程信息是根据上述第一示例性实施方式大致相同的方法而生成的。

如图14所例示，从组G4估计的“行程4”包括指示用户在2014年9月20日在东京出现、在2014年9月21日在小田原出现并且停留两晚并且在2014年9月23日在东京出现的信息。在此，在2014年9月23日在东京出现在括号中指示。另外，与行程的结束点有关的路线的部分也在括号中指示。其原因是指示用户在9月23日返回到家乡东京的支出数据不存在。在“行程4”中，基于与住宿有关的具有ID“0009”的支出数据，住宿的最后一天被估计是行程的结束。

从组G5估计的“行程5”和从组G6估计的“行程6”也包括关于用户在旅途中的行动的信息。在组G5中，在11月7日的支出数据不存在，并且在组G6中，在11月13日的支出数据不存在，但是基于以上讨论的与住宿有关的支出数据分别从每个估计一个行程单位。

根据根据以上描述的第二示例性实施方式的行程估计装置10，基于日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据估计一个行程单位，因此可以准确地估计行程。并且，根据行程估计装置10，即使当时间信息不以连续关系存在时，基于与住宿有关的支出数据也可以准确地估计一个行程单位。

[示例性修改例]

本发明还可以在不同于上述示例性实施方式的实施方式中实现。此外，示例性实施方式还可以与以下指示的示例性修改例中的任一个组合。

(示例性修改例1)

当信息没有从支出数据提取时，行程估计装置10还可以配备用于向用户查询该信息的构造。在例如文档没有记载信息的情况下，或当文档记载了信息但是由于OCR处理造成的文本识别错误导致信息未被提取时，该信息可能不从支出数据提取。

图15是例示根据本示例性修改例的行程估计装置10的功能构造的框图。根据本示例性修改例的行程估计装置10配备了上述示例性实施方式的功能，以及查询单元19和响应接收单元20。

当不从一条支出数据提取信息时，查询单元19查询所述信息。响应接收单元20接收对查询单元19进行的查询的响应。估计单元15基于响应接收单元20接收到的响应补充未提取的信息。估计单元15使用补充的信息估计行程。

请注意查询单元19例如由控制器101和显示单元104实现，而响应接收单元20例如由控制器101和操作单元102实现。

图16是例示由根据本示例性修改例的行程估计装置10进行的查询的图。图16例示用于查询使用图6描述的具有ID“0011”的支出数据的位置信息的查询画面C。如图16所例示，查询单元19显示从具有ID“0011”的支出数据提取的日期信息、支付项目信息、和金额，并且查询位置信息。此时，查询单元19基于通过补充处理估计的位置信息显示消息““神户”是正确位置吗？”，标记了“是”的操作元素的图像B1和标记了“人工编辑”的操作元素的图像B2。如果用户判断所呈现的位置信息正确，则用户通过进行选择图像B1的操作来响应。如果用户判断所呈现的位置信息不正确，则用户进行选择图像B2的操作，并且用真实信息来响应。

请注意当存在用于位置信息的多个候选时，查询单元19也可以优先化来自所提取的日期信息在时间上接近的支出数据的位置信息的显示。在此，优先化显示指的是使得位置信息能够用较少的操作选择，或按照对用户更可见的方式显示位置信息，诸如例如在画面的顶部显示位置信息。

在此，通过补充处理估计的位置信息被显示，但是这些信息也可以不被显示。类似地，在行程估计装置10中，当没有提取日期信息、支出项目信息或金额时，未被提取的信息可以被查询。

查询单元19的查询时刻不被具体限制。例如，在估计行程的处理期间确定未知信息存在的情况下，查询单元19通过显示提示等可以立即查询。另外，查询时刻例如可以是在步骤S16中的处理结束之后的时刻，或在步骤S13中估计行程的时刻。

根据根据本示例性修改例的行程估计装置10，用真实信息进行补充变得更容易。另外，本示例性修改例的功能还可以由根据上述第二示例性实施方式的行程估计装置10实现。

(示例性修改例2)

在上述示例性实施方式中的补充处理是补充位置信息的处理，但是补充时间信息的补充处理也可以被执行。补充处理的算法在此情况下是预定的，并且是基于以下补充条件(C42)来执行的。

(C42)基于从共享与所提取的位置信息指示的共同的同一位置的另一个支出数据提取的日期信息补充不是从一条支出数据提取的日期信息。

如此处所用的，共享共同的同一位置可以表示共同共享同一位置信息，但是可以附加包括共享共同的同一区域，诸如“福冈”和作为组成福冈的部分的区的“博多区”。如图17所例示，假设具有ID“0008”的支出数据的日期信息是“未知”，要将该支出数据分类到其中的组是未知的。因此，估计单元15指定具有ID“0015”和“0002”的支出数据作为所提取的位置信息指示与具有ID“0008”的支出数据的位置信息“大阪”共同共享的位置的支出数据。具有ID“0015”的支出数据的日期信息是“11/10/201415:17”，并且具有ID“0002”的支出数据的日期信息是“11/11/201412:16”。因此，估计单元15用从这些条支出数据提取的日期信息补充具有ID“0008”的支出数据的日期信息。在此，估计单元15基于“11月10日”和“11月11日”补充。例如，估计单元15通过用这两条日期信息中的一个进行补充来估计行程。

(示例性修改例3)

在上述示例性实施方式中的修正处理是修正位置信息的处理，但是修正时间信息的修正处理也可以被执行。修正处理的算法在此情况下是预定的，并且是基于以下修正条件(C32)来进行的。

(C32)基于从共享与所提取的位置信息指示的共同的同一位置的另一个支出数据提取的日期信息修正不是从一条支出数据提取的日期信息。

当一条支出数据的日期信息包括由OCR处理导致的错误时，该支出数据可能不被分类到适当组中。因此，当存在提取的位置信息指示共同共享的位置的其它支出数据时，估计单元15用从该其它支出数据提取的日期信息进行补充。例如，假定文本识别单元11识别“福冈”作为位置信息，并且错误地将日期信息“6月5日”识别为“6月S日(字母“S”)”。在此情况下，如果“6月5日”被从提取了“福冈”作为位置信息的两条或更多条支出数据提取作为日期信息，分类单元14将“6月S日”修正为“6月5日”。

(示例性修改例4)

关于上述第二示例性实施方式，行程估计装置10还可以基于从支出数据提取的位置信息指示的位置是否远离家乡来执行组分类。在本示例性修改例中，假定登记单元14登记家乡。

当用户为了旅游或出差而访问距家乡远的遥远位置时，估计用户不大可能相隔几天多次访问同一位置。在上述第二示例性实施方式的组G6中，尽管家乡是“东京”，存在日期信息指示11月10日和11月12日并且其位置信息均指示“大阪”的遥远位置的两条支出数据。在此情况下，尽管指示从11月10日到11月11日的时间段的过夜停留的文档不存在，也估计用户在此位置过夜，并且这些条支出数据对应于在同一行程上发行的与支出有关的文档。相反，如果日期信息指示了11月10日和11月12日并且位置信息指示了“横滨”的非遥远位置，则不大可能估计在同一旅途中发行该支出数据。

因此，即使从一条支出数据提取的日期信息和从排序顺序上的下一条支出数据提取的日期信息不以连续关系存在，当从这些条支出数据提取的位置信息指示共同地共享的位置并且该位置是距家乡遥远的位置时，分类单元14将支出数据分类到同一组。位置距家乡是否遥远通常根据家乡和遥远位置之间的距离来确定。然而，该确定可以不仅基于距离，而且将例如从家乡访问该位置的交通方式考虑在内。例如，即使两个位置同等远，难以到达的位置可以被分类为遥远位置，而容易到达的位置可以被分类到非遥远位置。根据本示例性修改例，对于使用图14描述的“行程6”，行程估计装置10估计行程附加地包括信息“11/10/2014-11/11/2014大阪(住宿2晚)”。根据根据本示例性修改例的行程估计装置10，估计真实行程的准确性增加。

(示例性修改例5)

行程估计装置10还可以不配备使用图2描述的全部功能元件。如图18所例示，行程估计装置10至少包括分类单元14和估计单元15是足够的。在此情况下，文本识别单元11、提取单元12、登记单元13、呈现单元16、选择接收单元17和输出处理器18的至少一些的功能可以由外部装置实现，或一些功能甚至可以被省略。

作为根据本示例性修改例的行程估计装置10的方面，从文档获得支出数据的构造也可以不被采用。电子地发行收据、来自***公司或银行的结算单和各种票变得逐渐普遍。因此，行程估计装置10还可以从外部装置获取包括与支出有关的信息的电子支出数据，并且基于支出数据估计行程。这是因为这些支出数据还可以包括具有与使用图1描述的文档的情况相同属性的诸如日期信息、位置信息、支付项目信息和金额信息这样的信息。例如，可以从用于作为***的一种的企业卡的结算单数据中包括的数据提取支出数据。由于用于企业卡的结算单数据包括针对卡的每个用户的支出数据，根据本示例性修改例的行程估计装置10还能够基于针对每个用户的支出数据估计行程。

另外，作为根据本示例性修改例的行程估计装置10的另一个方面，可以提供从文档获得支出数据的构造和从外部装置获取包括与支出有关的信息的电子数据的构造。这是因为本发明还适用于从文档获得的支出数据和从外部装置获得的与支出有关的电子数据的混合体。

此外，估计单元15的功能中的一些也可以被省略。估计单元15可以例如被构造成不执行排除处理、修正处理和补充处理中的一个或更多个，或与这些处理有关的上述条件中的一些可以被省略。

并且，要从支出数据提取的信息包括至少日期信息是充分的，并且来自位置信息、支出项目信息和金额中的一些可以从提取排除。

(示例性修改例6)

此外，本发明还可以被指定为信息分类方法，其基于从发行的多条信息的每条信息提取的日期信息的连续性或在多个时间的位置信息的连续性，将发行的多条信息分类到一个或更多个信息组。换句话说，这些条信息不考虑信息之间的联系或分类到以上信息组中而被发行。一个信息组可以包括可以被用作估计人的行动的特定集合(诸如例如一系列动作)的线索的信息，但是在其他情况下其他信息也可以被包括在内。日期信息的连续性可以由两条或更多条日期信息之间存在的预定连续关系来指定。位置信息的连续性可以由在多个时间的多条日期信息之间存在的预定连续关系来指定。连续关系是基于由位置信息指示的位置的地理位置来确定的。在以上讨论的示例性实施方式中，根据本发明的信息分类方法应用于估计行程的发明，但是可以应用于估计在不同于旅行的时间人的行动的发明。

(示例性修改例7)

由根据以上讨论的每个示例性实施方式实现的行程估计装置10实现的功能可以由一个或更多个硬件电路实现，通过执行一个或更多个程序造成计算机实现相同功能来实现，或通过以上组合来实现。当行程估计装置10的功能使用程序实现时，可以通过存储在诸如磁记录介质(诸如磁带、磁盘(包括HDD和软盘(FD)等)、光学记录介质(诸如光盘)、磁光记录介质或闪速存储器的非瞬时性计算机可读存储介质上来提供程序(例如，行程估计应用AP)。另选地，程序可以经由诸如因特网的通信链路来传送。

出于解释和说明的目的对本发明的示例性实施方式提供了前述描述。其目的不是穷举性的，也不是将本发明限制于所公开的精确形式。显然，许多修改和变型对于本领域的技术人员是明显的。为了最佳地解释本发明的原理及其实际应用选择并描述了这些实施方式，由此使得本领域的其他技术人员能够对各种实施方式并设想出适合具体应用的各种修改来理解本发明。旨在利用所附权利要求书及其等同物限定本发明的范围。

Claims (20)

1.一种行程估计装置，所述行程估计装置包括：

分类单元，所述分类单元根据从包括与支出有关的信息的多条支出数据中的每条支出数据提取的日期信息的时间顺序，将所述多条支出数据分类到一个或更多个支出数据组中；以及

估计单元，所述估计单元基于包括从所述支出数据组中包括的每条经分类的支出数据提取的日期信息的信息来估计至少包括日期的行程。

2.根据权利要求1所述的行程估计装置，所述行程估计装置包括：

登记单元，所述登记单元登记可能是行程的起点或终点的位置，其中，

所述分类单元：

进行分类，该分类根据被提取了指示所登记的位置的登记位置信息的支出数据来限定所述支出数据组之间的边界，并且

所述估计单元：

基于包括从一个所述支出数据组中包括的每条支出数据提取的日期信息和位置信息的信息来估计一个行程单位。

3.根据权利要求2所述的行程估计装置，其中，

所述分类单元：

进行分类，该分类通过将被提取了所述登记位置信息的支出数据中的所述时间顺序上的第奇数个支出数据与所述起点关联，并且将第偶数个支出数据与所述终点关联，来限定在所述支出数据组之间的边界。

4.根据权利要求2或3所述的行程估计装置，其中，

所述分类单元：

通过将被提取了所述登记位置信息、并且所述登记位置信息被包括在被提取的日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据中的支出数据中的、所述时间顺序上的第一条支出数据与所述起点关联，并且将最后一条支出数据与所述终点关联，来限定所述支出数据组之间的边界。

5.根据权利要求2或3所述的行程估计装置，其中，

如果所述登记位置信息是从被提取的日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据中的每条支出数据提取的，则所述分类单元通过将所述时间顺序上较早的一条支出数据与一个行程单位的终点关联，并且将较晚的一条支出数据与另一个行程单位的起点关联，来限定所述支出数据组之间的边界。

6.根据权利要求1所述的行程估计装置，其中，

所述分类单元：

将被提取的日期信息以连续关系存在的两条或更多条支出数据分类到同一所述支出数据组中，并且

所述估计单元：

基于包括从在一个所述支出数据组中包括的支出数据的每条支出数据提取的日期信息的信息来估计一个行程单位。

7.根据权利要求6所述的行程估计装置，其中，

即使从一条支出数据中提取的日期信息与从在所述时间顺序上为下一条的另一条支出数据提取的日期信息不以连续关系存在，当存在指示分别提取的多条日期信息被包括在住宿时段中的支出数据时，所述分类单元也将所述一条支出数据和所述另一条支出数据分类到同一所述支出数据组。

8.根据权利要求6或7所述的行程估计装置，所述行程估计装置还包括：

登记单元，所述登记单元登记可能是行程的起点或终点的位置，其中，

即使从一条支出数据中提取的日期信息与从在所述时间顺序上为下一条的另一条支出数据提取的日期信息不以连续关系存在，当从所述一条支出数据和所述另一条支出数据提取的位置信息指示共同共享的位置，并且还指示距所登记的所述位置遥远的位置时，所述分类单元也将所述一条支出数据和所述另一条支出数据分类到同一所述支出数据组。

9.根据权利要求2所述的行程估计装置，其中，

所述估计单元：

基于根据从一个所述支出数据组中包括的每条支出数据提取的多条位置信息之间的地理关系估计出的移动路线来估计行程单位。

10.根据权利要求1所述的行程估计装置，其中，

所述估计单元：

基于从被分类到同一所述支出数据组中的其它支出数据提取的位置信息，补充不是从一条支出数据提取的位置信息。

11.根据权利要求1所述的行程估计装置，其中，

所述估计单元：

基于从共享与所提取的位置信息指示的共同的同一位置的其它支出数据提取的日期信息，补充不是从一条支出数据提取的日期信息。

12.根据权利要求1所述的行程估计装置，其中，

所述估计单元：

基于从包括在同一所述支出数据组中的其它支出数据提取的位置信息，作为识别包括在图像中的文本的结果，修正从一条支出数据提取的位置信息。

13.根据权利要求1所述的行程估计装置，其中，

所述估计单元：

基于从共享与所提取的位置信息指示的共同的同一位置的其它支出数据提取的日期信息，作为识别包括在图像中的文本的结果，修正从一条支出数据提取的数据信息。

14.根据权利要求1所述的行程估计装置，其中，

所述估计单元：

从所述多条支出数据排除不用于行程估计的支出数据。

15.根据权利要求14所述的行程估计装置，其中，

所述估计单元：

基于从包括在一个所述支出数据组中的每条支出数据提取的多条位置信息之间的地理关系，排除被提取了一些位置信息的支出数据。

16.根据权利要求14或15所述的行程估计装置，其中，

所述估计单元：

基于包括在所述支出数据中的支出项目，排除不被使用的所述支出数据。

17.根据权利要求1所述的行程估计装置，所述行程估计装置还包括：

查询单元，当未从一条支出数据提取信息时，所述查询单元查询所述信息；以及

响应接收单元，所述响应接收单元接收对所述查询的响应，其中，

所述估计单元：

基于接收到的所述响应，补充未被提取的信息。

18.根据权利要求1所述的行程估计装置，所述行程估计装置包括：

呈现单元，当基于一个所述支出数据组估计了多个可能行程时，该呈现单元呈现所述多个可能行程；

选择接收单元，所述选择接收单元接收从所呈现的所述多个可能行程中对行程的选择；以及

输出处理器，所述输出处理器基于接收到的所述选择进行输出关于行程的信息的处理。

19.一种行程估计方法，所述行程估计方法包括：

根据从包括与支出有关的信息的多条支出数据中的每条支出数据提取的日期信息的时间顺序，将所述多条支出数据分类到一个或更多个支出数据组中；以及

基于包括从所述支出数据组中包括的每条经分类的支出数据提取的日期信息的信息，来估计至少包括日期的行程。

20.一种信息分类方法，所述信息分类方法包括：

基于从独立发行的多条信息中的每条信息提取的日期信息的连续性或多个时间点的位置信息的连续性，将所述多条信息中的每条信息分类到一个或更多个信息组中。