JP2012164227A - 行動及び属性推定装置及び方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 本発明は、GPS履歴からユーザの滞在エリアを特定し、特定された滞在エリア内に存在するスポット数とスポットに対応するジャンルの数(スポットジャンル数)の比率をスコアとして求め、スコアと所定の条件を比較してユーザの属性及び行動を推定する。スコア算出は、滞在エリア特定手段で特定された滞在エリアに基づいてスポット情報記憶手段を参照して、ユーザの滞在エリア内におけるスポット及びスポットジャンルの地理分布から算出したスポット数とスポットジャンル数の比率の出現確率分布により求められたジャンル出現希少性の値を利用して該滞在エリア内に存在するスポット数とスポットジャンル数の比率をスコアとして計算する手段を含む。
【選択図】 図4
Description
スポット毎に属性(ジャンル)情報が関連付けられた情報を格納するスポット情報記憶手段と、
ユーザの位置情報収集デバイスから測位時刻、位置情報の時系列データを含む前記ユーザの移動履歴を取得する受信手段と、
前記ユーザの移動履歴から前記ユーザの滞在エリアを特定する滞在エリア特定手段と、
特定された前記滞在エリア内に存在するスポット数とスポットに対応するジャンルの数(スポットジャンル数)の比率からスコアを求めるスコア算出手段と、
前記スコアと所定の条件を比較してユーザの属性及び行動を推定する推定手段と、
を有し、前記スコア算出手段は、
前記滞在エリア特定手段で特定された前記滞在エリアに基づいて前記スポット情報記憶手段を参照して、ユーザの滞在エリア内におけるスポット及びスポットジャンルの地理分布から算出したスポット数とスポットジャンル数の比率の出現確率分布によりジャンル出現希少性の値を求め、該ジャンル出現希少性の値を利用して該滞在エリア内に存在するスポット数とスポットジャンル数の比率をスコアとして計算する手段を含む。
まず、上記のステップ1110〜1120について説明する。
ステップ1123) GPS履歴前処理部120は、抽出した滞在エリア情報について、中心点から一定半径(分析者が設定するパラメータ)内に存在するスポットとそのスポットに関連付けられたジャンル(例えば、「レストラン」)を関連付けたデータを、スポット識別子に基づいて図10に示すスポットデータベース180を参照することにより作成し、図11に示す滞在エリア内ジャンルテーブルに保存すると共に、スコア算出部130に出力する。
次に、上記のGPS履歴前処理部120から、滞在エリアのデータ及び、スポット及び当該スポットにジャンルを関連付けたデータを取得したスコア算出部130の処理について説明する。
・現時刻による行動確率;
・滞在エリアとの距離による訪問確率;
・周辺ジャンル分布比較による希少性;
・過去ユーザGPS履歴から抽出した滞在エリアとの比較による現滞在エリア希少性;
の少なくとも1つ、または、いずれか、または、全てを乗じたものである。全てを乗じた場合の計算式は
R(j)=(1-(interval(j)*coverage(j))
とする。ここでinterval(j)は過去の滞在エリア内において現在滞在エリアとの中心点間距離が閾値以下の滞在エリアで、滞在エリアの滞在時刻が近いものがあるほど1に近づき、遠いほど(例えば、2週間以上)0に近づく関数である。Coverage(j)は過去滞在エリア内において現滞在エリアとの中心点距離が近いものがあるほど1に近づき、一定以上遠い場合は0になる関数である。
第一の移動モデルでは、図12に示すように、各ユーザの一定期間の全滞在エリア中心点から重心を算出して移動候補エリアの中心点とする。この重心を中心として、一定量(例95%)の滞在エリアが含まれる距離を半径とした円エリアを作成する。この円エリアを各滞在エリアの移動候補エリアとして選択候補スポット集合を抽出する。尚、この移動候補エリアに入らない滞在エリアがある場合は、外れ値データとして処理を行わない。
第二の移動モデルでは、図13に示すように、各ユーザの一定期間の全滞在エリア中心点に対して、クラスタリング(例えば、DBSCAN法)を3種類のパラメータで段階的に適用することで構造化して移動候補エリアを決定する。この構造化とは、全滞在エリアに対して車や電車などによる「長距離移動クラスタ」と、車や電車を降りた後の徒歩等による「短距離移動クラスタ」、短距離移動クラスタ内にある自宅や職場等の「頻繁訪問地クラスタ」としてクラスタリングする。この構造化は、各移動種別を想定した閾値でDBSCAN法を階層的に適用して作成する。
上記の各変数は第1の方法と同様である。Y(x,y)は一定期間の滞在エリア群の中心点から各スポットとの距離に応じて減衰する選択確率(選択確率最大は中心点であり、選択確率0となる距離はKとする)でスポットを多数回選択し、選択したスポットから一定範囲(GPS機器誤差から想定するσの2倍範囲等)のスポット群でのスポットとジャンルの比を算出することで推定するジャンル接触数確率分布に対して、引数の滞在エリアでのジャンル出現比(x/y)の上側確率である。Z(x)は
if(x≧0.5) 0、if(x<0.5) x
である。当該一定期間移動で距離減衰するスポット選択モデルによる指標の例を図13に示す。上記の一定期間の滞在エリア群の中心点とKの求め方は、分析対象の全滞在エリア中心点から重心を算出して中心点とする。この重心を中心として、一定量(例95%)の滞在エリアが含まれる距離に重みを掛けた値をKとする。
次に、図5のステップ1140の訪問スポット推定部140の処理を説明する。
・閾値を超えている;
・各滞在エリアjのスポットの中で上位K番目以内;
等を用いる。
次に、図5のステップ1150の行動推定部150の処理について説明する。
・閾値を越える、または、下回る。
次に、図5のステップ1160の属性(嗜好)推定部160の処理を説明する。
・閾値を超える、または、下回る。
次に、図5のステップ1170の推定結果送信部170の処理を説明する。
・ユーザの移動範囲a;
・食事時刻以外の滞在エリアb;
・食事時刻の滞在だが情報が少ないと見做すエリアc;
・食事時刻の滞在エリアd;
を考えるとき、エリアcのように、滞在エリアの中心点から離れすぎる、店舗が多すぎて訪問の特性が判別できない場所はスコアが小さくなる。また、エリアb、エリアc、エリアdが重複している場所は職場である可能性が高く、その中に2回も沖縄料理が入っているため、偶然とは考えにくく、ユーザの嗜好性として沖縄料理が好きであると判断できる。
110 GPS情報受信部
120 GPS履歴前処理部
130 スコア算出部
140 訪問スポット推定部
150 行動推定部
160 属性(嗜好)推定部
170 推定結果送信部
180 スポットデータベース
190 記憶部
200 位置情報収集デバイス
210 GPSログ収集部
220 GPS情報送信部
230 コンテンツ提示部
300 サービス処理装置
310 コンテンツ送信処理部
320 リコメンド対象コンテンツ決定処理部
330 推定結果受信部
Claims (10)
- ユーザの移動履歴とスポットに関連付けられた属性情報からユーザの属性及び行動を推定する行動及び属性推定装置であって、
スポット毎に属性(ジャンル)情報が関連付けられた情報を格納するスポット情報記憶手段と、
ユーザの位置情報収集デバイスから測位時刻、位置情報の時系列データを含む前記ユーザの移動履歴を取得する受信手段と、
前記ユーザの移動履歴から前記ユーザの滞在エリアを特定する滞在エリア特定手段と、
特定された前記滞在エリア内に存在するスポット数とスポットに対応するジャンルの数(スポットジャンル数)の比率からスコアを求めるスコア算出手段と、
前記スコアと所定の条件を比較してユーザの属性及び行動を推定する推定手段と、
を有し、
前記スコア算出手段は、
移動モデルと超幾何分布によるスポット選択モデルを用いる方法、または、訪問可能性の距離減衰を反映した確率分布推定による方法により、滞在エリアのジャンル出現希少性の値を求めるジャンル出現希少性算出手段と、
前記ジャンル出現希少性の値を利用して該滞在エリア内に存在するスポット数とスポットジャンル数の比率をスコアとして計算する手段を含む
ことを特徴とする行動及び属性推定装置。 - 前記ジャンル出現希少性算出手段は、
一定期間の滞在エリア群から作成した滞在エリアに対応する移動範囲内(移動候補エリア)のスポットの数と、該滞在エリアの移動候補エリアのジャンルの数を用いて前記ジャンル出現希少性の値を求める第1の手段、
または、
訪問可能性として、滞在エリアに対応する短距離移動クラスタのコアポイントと滞在エリアの距離による減少関数に従う確率分布推定により前記ジャンル出現希少性の値を求める第2の手段を有する
請求項1記載の行動及び属性推定装置。 - 前記第1の手段は、
ユーザの一定期間の全滞在エリアの中心点から重心を算出し、前記移動候補エリアの中心点とし、一定量の滞在エリアが含まれる距離を半径とした円エリアを滞在エリアの移動候補エリアとして前記スポット数を求める手段、
または、
ユーザの一定期間の全滞在エリアの中心点に対して、長距離移動クラスタ、短距離移動クラスタ、頻繁訪問地クラスタを段階的に適用して前記移動候補エリアを求め、該移動候補エリアにより滞在エリア毎に前記スポット数を求める手段
を含む請求項2記載の行動及び属性推定装置。 - 前記スコア算出手段は、
前記スコアに、滞在エリアの中心時間におけるジャンルに関連付けられた行動実施率を乗じた値をスコアとする手段を含む
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の行動及び属性推定装置。 - 前記スコア算出手段は、
前記スコアに、GPS誤差を滞在エリアを中心とした正規分布で仮定した場合のスポットの位置の上側確率を滞在エリア内における全スポット集合で除した値を乗じた値をスコアとする手段を含む
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の行動及び属性推定装置。 - 前記スコア算出手段は、
前記スコアに、ジャンル毎に、前記ユーザの移動履歴から抽出した滞在エリアと比較した場合の地理的または時間的に近いものがないという観点により求められた指標を乗じた値をスコアとする手段を含む
請求項1乃至5のいずれか1項に記載の行動及び属性推定装置。 - ジャンルと行動が対応付けられた条件を取得し、該条件で指定されたジャンルに基づいて現在の滞在エリア内のジャンル毎、または、複数のジャンルの各スポットのスコアを合算し、第1のスポット合算値とし、該第1のスポット合算値を該条件で指定された一定期間内において合算し、第2のスポット合算値とし、該第2のスポット合算値が閾値または所定の順位の条件を満たしている場合に該第2の合算値を行動推定結果として出力するユーザ行動推定手段を更に有する
請求項1乃至6のいずれか1項に記載の行動及び属性推定装置。 - 滞在エリア毎に、前記スコア算出手段で求められたジャンル毎のスコアを合算し第1のジャンル合算値とし、該第1のジャンル合算値を一定期間内における、Stouffer-methodを用いた確率結合により合算し第2のジャンル合算値とし、該第2のジャンル合算値が所定の条件を満たしている場合に該第2のジャンル合算値をユーザ属性として出力するユーザ属性推定手段を更に有する
請求項1乃至7のいずれか1項に記載の行動及び属性推定装置。 - ユーザの移動履歴とスポットに関連付けられた属性情報からユーザの属性及び行動を推定する行動及び属性推定方法であって、
受信手段が、ユーザの位置情報収集デバイスから測位時刻、位置情報の時系列データを含む前記ユーザの移動履歴を取得する受信ステップと、
滞在エリア特定手段が、前記ユーザの移動履歴から前記ユーザの滞在エリアを特定する滞在エリア特定ステップと、
スコア算出手段が、特定された前記滞在エリア内に存在するスポット数とスポットに対応するジャンルの数(スポットジャンル数)の比率をスコアとして求めるスコア算出ステップと、
推定手段が、前記スコアと所定の条件を比較してユーザの属性及び行動を推定する推定ステップと、
を行い、
前記スコア算出ステップにおいて、
前記滞在エリア特定ステップで特定された前記滞在エリアに基づいて、スポット毎に属性(ジャンル)情報が関連付けられた情報が格納されたスポット情報記憶手段を参照して、ユーザの滞在エリア内におけるスポット及びスポットジャンルの地理分布から算出したスポット数とスポットジャンル数の比率の出現確率分布によりジャンル出現希少性の値を求め、該ジャンル出現希少性の値を利用して該滞在エリア内に存在するスポット数とスポットジャンル数の比率をスコアとして計算する
ことを特徴とする行動及び属性推定方法。 - 請求項1乃至8のいずれか1項に記載の行動及び属性推定装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための行動及び属性推定プログラム。
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