JP5859161B1 - 情報処理装置、および情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明による情報処理方法は、第一の来店者情報取得システムと、第一の来店者情報取得システムよりも情報の収集精度が高い第二の来店者情報取得システムとを導入した第一の店舗において、第一の来店者情報取得システムを利用してカウントされた来店者数(以下、「低精度来店者数」と呼ぶ)と、第二の来店者情報取得システムを利用してカウントされた来店者数(以下、「高精度来店者数」と呼ぶ)とを特定する第一の来店者数特定手順と、第一の来店者情報取得システムと第二の来店者情報取得システムのうち、第一の来店者情報取得システムを導入した第二の店舗において、第一の来店者情報取得システムを利用してカウントされた低精度来店者数を特定する第二の来店者数特定手順と、第一の来店者数特定手順で特定した第一の店舗における低精度来店者数と高精度来店者数とに基づいて、第二の店舗における低精度来店者数を補正するための補正係数を算出する補正係数算出手順と、補正係数算出手順で算出した補正係数を用いて、第二の店舗における低精度来店者数を補正する補正手順とをコンピュータに実行させるための方法である。
Cluster Length
Received Signal Strength
Time of flight delay
Average Probe Interval
Average Probe Interval Deviation
Number of received probes
Device recurrences
factor(tj,tk)=enterHA(tj,tk)/enterLA(tj,tk) ・・・(1)
factor(T)=式(1)で算出したfactor(tj,tk)の合計/式(1)により算出したfactor(tj,tk)の件数 ・・・(2)
cost(tj,tk)=(factor(T)×enterLA(tj,tk)−enterHA(tj,tk))2 ・・・(3)
|Ai|=VtargetとVstoreiに共通する属性の数 ・・・(4)
|Bi|=VtargetとVstoreiの和集合に含まれる属性の数 ・・・(5)
Si=|Ai|/|Bi| ・・・(6)
Vtarget:[子供、靴、ショッピングモール、大阪]
Vstore1:[子供、玩具、ショッピングモール、大阪]
Vstore2:[女性、下着、ショッピングモール、東京]
Vstore3:[子供、衣服、ショッピングモール、東京]
|A1|=VtargetとVstore1に共通する属性の数=3
|A2|=VtargetとVstore2に共通する属性の数=1
|A3|=VtargetとVstore3に共通する属性の数=2
|B1|=VtargetとVstoreiの和集合に含まれる属性の数=5
|B2|=VtargetとVstoreiの和集合に含まれる属性の数=7
|B3|=VtargetとVstoreiの和集合に含まれる属性の数=6
S1=3/5=0.6000
S2=1/7=0.1428
S3=2/6=0.3333
補正後の来店者数=enterLA(tj,tk)×factor(tj,tk)・・・(7)
これにより、対象店舗と属性が類似する第一の店舗で収集された来店者情報に基づいて、対象店舗として選択した第二の店舗の来店者数を補正して、精度が低い検出方法を採用したシステムのみを導入した第二の店舗における来店者数の精度を向上させることができる。
(1)制御装置102は、第一の来店者情報取得システムと、第一の来店者情報取得システムよりも情報の収集精度が高い第二の来店者情報取得システムとを導入した第一の店舗において、第一の来店者情報取得システムを利用してカウントされた低精度来店者数と、第二の来店者情報取得システムを利用してカウントされた高精度来店者数とを特定し、第一の来店者情報取得システムを導入した第二の店舗において、第一の来店者情報取得システムを利用してカウントされた精度来店者数を特定し、第一の店舗における低精度来店者数と高精度来店者数とに基づいて、第二の店舗における低精度来店者数を補正するための補正係数を算出し、算出した補正係数を用いて、第二の店舗における低精度来店者数を補正するようにした。これによって、第二の来店者情報取得システムよりも情報の収集精度が低い第一の来店者情報取得システムのみを導入している店舗においても、低精度来店者数を補正して、高精度来店者数に近づけることができる。
なお、上述した実施の形態の情報処理装置100は、以下のように変形することもできる。
(1)上述した実施の形態では、制御装置102は、Vtarget、Vstoreiを対象として、それぞれの属性内容に基づいて、式(4)、(5)を用いた値の特定を行うようにした。しかしながら、店舗の属性に重みづけを行ってから式(4)、(5)を用いた値の特定を行ってもよい。例えば、上述した実施の形態においては、対象とする客層を示す属性に対して重み値2が設定され、取り扱う商品示す属性に対して重み値1が設定され、ロケーションを示す属性に対して重み値3が設定されているとする。この各属性に対する重み値は、あらかじめ設定され、記録装置103に記録されているものとする。
Vtarget:[子供×2、靴×1、ショッピングモール×3、大阪×3]
Vstore1:[子供×2、玩具×1、ショッピングモール×3、大阪×3]
Vstore2:[女性×2、下着×1、ショッピングモール×3、東京×3]
Vstore3:[子供×2、衣服×1、ショッピングモール×3、東京×3]
|A1|=VtargetとVstore1に共通する属性の数=8
|A2|=VtargetとVstore2に共通する属性の数=3
|A3|=VtargetとVstore3に共通する属性の数=5
|B1|=VtargetとVstoreiの和集合に含まれる属性の数=10
|B2|=VtargetとVstoreiの和集合に含まれる属性の数=15
|B3|=VtargetとVstoreiの和集合に含まれる属性の数=13
S1=8/10=0.8000
S2=3/15=0.2000
S3=5/13=0.2307
Pi=類似指標値Si/クラスタ内の類似指標値Siの合計 ・・・(8)
factor=Pi/クラスタ内の類似指標値Siの数 ・・・(9)
補正後の来店者数=enterLA(tj,tk)×factor・・・(10)
101 接続インターフェース
102 制御装置
103 記録装置
200 データベースサーバ
Claims (12)
- 第一の来店者情報取得システムと、前記第一の来店者情報取得システムよりも情報の収集精度が高い第二の来店者情報取得システムとを導入した第一の店舗において、前記第一の来店者情報取得システムを利用してカウントされた来店者数(以下、「低精度来店者数」と呼ぶ)と、前記第二の来店者情報取得システムを利用してカウントされた来店者数(以下、「高精度来店者数」と呼ぶ)とを特定する第一の来店者数特定手段と、
前記第一の来店者情報取得システムと前記第二の来店者情報取得システムのうち、前記第一の来店者情報取得システムを導入した第二の店舗において、前記第一の来店者情報取得システムを利用してカウントされた前記低精度来店者数を特定する第二の来店者数特定手段と、
前記第一の来店者数特定手段によって特定された前記第一の店舗における前記低精度来店者数と前記高精度来店者数とに基づいて、前記第二の店舗における前記低精度来店者数を補正するための補正係数を算出する補正係数算出手段と、
前記補正係数算出手段によって算出された前記補正係数を用いて、前記第二の店舗における前記低精度来店者数を補正する補正手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1に記載の情報処理装置において、
前記第一の店舗において、第一の来店者情報取得システムを利用して収集された来店者情報から、来店者に関する情報以外の情報を除外するように、フィルタリング処理を行うフィルタリング手段をさらに備え、
前記第一の来店者数特定手段は、前記フィルタリング手段によって、フィルタリングが行われた後の前記来店者情報に基づいて、前記第一の店舗における前記低精度来店者数を特定することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項2に記載の情報処理装置において、
前記フィルタリング手段は、前記低精度来店者数を前記高精度来店者数に近づけることができたと判定するまで、フィルタリングを繰り返し行うことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項3に記載の情報処理装置において、
前記補正係数算出手段は、前記フィルタリング手段によって、前記低精度来店者数を前記高精度来店者数に近づけることができたと判定されたときの、前記低精度来店者数と前記高精度来店者数との比で表される係数を前記補正係数として決定することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1〜4のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
店舗の属性に基づいて、前記低精度来店者数の補正対象とする前記第二の店舗と、属性が類似する前記第一の店舗を特定する類似店舗特定手段をさらに備え、
前記補正手段は、前記類似店舗特定手段によって属性が類似すると判定された前記第一の店舗における前記低精度来店者数と前記高精度来店者数とに基づいて算出された前記補正係数を用いて、補正対象とする前記第二の店舗における前記低精度来店者数を補正することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1〜3のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
店舗の属性に基づいて、前記低精度来店者数の補正対象とする前記第二の店舗と、属性が類似する前記第一の店舗を特定するための類似指標値を算出する類似指標値算出手段と、
前記類似指標値算出手段によって算出された前記類似指標値を、閾値を用いてクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記類似指標値算出手段によって算出された前記類似指標値に基づいて、補正対象とする前記第二の店舗に類似する前記第一の店舗を特定する類似店舗特定手段と、
前記類似店舗特定手段によって特定された前記第一の店舗と補正対象とする前記第二の店舗との類似指標値が属するクラスタを特定するクラスタ特定手段とをさらに備え、
記補正係数算出手段は、前記クラスタ特定手段によって特定されたクラスタに含まれる前記類似指標値に基づいて、前記補正係数を算出することを特徴とする情報処理装置。 - 第一の来店者情報取得システムと、前記第一の来店者情報取得システムよりも情報の収集精度が高い第二の来店者情報取得システムとを導入した第一の店舗において、前記第一の来店者情報取得システムを利用してカウントされた来店者数(以下、「低精度来店者数」と呼ぶ)と、前記第二の来店者情報取得システムを利用してカウントされた来店者数(以下、「高精度来店者数」と呼ぶ)とを特定する第一の来店者数特定手順と、
前記第一の来店者情報取得システムと前記第二の来店者情報取得システムのうち、前記第一の来店者情報取得システムを導入した第二の店舗において、前記第一の来店者情報取得システムを利用してカウントされた前記低精度来店者数を特定する第二の来店者数特定手順と、
前記第一の来店者数特定手順で特定した前記第一の店舗における前記低精度来店者数と前記高精度来店者数とに基づいて、前記第二の店舗における前記低精度来店者数を補正するための補正係数を算出する補正係数算出手順と、
前記補正係数算出手順で算出した前記補正係数を用いて、前記第二の店舗における前記低精度来店者数を補正する補正手順とをコンピュータに実行させるための情報処理方法。 - 請求項7に記載の情報処理方法において、
前記第一の店舗において、第一の来店者情報取得システムを利用して収集された来店者情報から、来店者に関する情報以外の情報を除外するように、フィルタリング処理を行うフィルタリング手順をさらに有し、
前記第一の来店者数特定手順は、前記フィルタリング手順でフィルタリングが行われた後の前記来店者情報に基づいて、前記第一の店舗における前記低精度来店者数を特定することを特徴とする情報処理方法。 - 請求項8に記載の情報処理方法において、
前記フィルタリング手順は、前記低精度来店者数を前記高精度来店者数に近づけることができたと判定するまで、フィルタリングを繰り返し行うことを特徴とする情報処理方法。 - 請求項9に記載の情報処理方法において、
前記補正係数算出手順は、前記フィルタリング手順で前記低精度来店者数を前記高精度来店者数に近づけることができたと判定したときの、前記低精度来店者数と前記高精度来店者数との比で表される係数を前記補正係数として決定することを特徴とする情報処理方法。 - 請求項7〜10のいずれか一項に記載の情報処理方法において、
店舗の属性に基づいて、前記低精度来店者数の補正対象とする前記第二の店舗と、属性が類似する前記第一の店舗を特定する類似店舗特定手順をさらに有し、
前記補正手順は、前記類似店舗特定手順で属性が類似すると判定した前記第一の店舗における前記低精度来店者数と前記高精度来店者数とに基づいて算出された前記補正係数を用いて、補正対象とする前記第二の店舗における前記低精度来店者数を補正することを特徴とする情報処理方法。 - 請求項7〜9のいずれか一項に記載の情報処理方法において、
店舗の属性に基づいて、前記低精度来店者数の補正対象とする前記第二の店舗と、属性が類似する前記第一の店舗を特定するための類似指標値を算出する類似指標値算出手順と、
前記類似指標値算出手順で算出した前記類似指標値を、閾値を用いてクラスタリングするクラスタリング手順と、
前記類似指標値算出手順で算出した前記類似指標値に基づいて、補正対象とする前記第二の店舗に類似する前記第一の店舗を特定する類似店舗特定手順と、
前記類似店舗特定手順で特定した前記第一の店舗と補正対象とする前記第二の店舗との類似指標値が属するクラスタを特定するクラスタ特定手順とをさらに有し、
記補正係数算出手順は、前記クラスタ特定手順で特定したクラスタに含まれる前記類似指標値に基づいて、前記補正係数を算出することを特徴とする情報処理方法。
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WO2011024379A1 (ja) * | 2009-08-24 | 2011-03-03 | ソフトバンクBb株式会社 | 流動性人口推定システム、流動性人口推定方法及び流動性人口推定プログラム |
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