JP5975950B2 - Life log information analysis apparatus, method and program - Google Patents
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Description
この発明は、人のライフログ情報をもとに当該人の特徴を分析するライフログ情報分析装置、方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a life log information analysis apparatus, method, and program for analyzing characteristics of a person based on the person's life log information.
近年、人の行動を表すライフログ情報を収集して蓄積し、この蓄積されたライフログ情報を分析して人の行動状態の特徴を推定し、その推定結果を提示するサービスの開発が進められている。収集されたセンシング情報から特徴を抽出する手法の一つとして、同じ連結点集合に含まれる点同士が同一のクラスタに含まれるようにグルーピングを行ってクラスタを生成し、この生成されたクラスタから突包を生成してその上面形状を三次元形状の特徴を表す情報とする手法が知られている(例えば特許文献１を参照)。 In recent years, the development of services that collect and accumulate life log information representing human behavior, analyze the accumulated life log information, estimate the characteristics of human behavior, and present the results of the estimation. ing. As one method for extracting features from the collected sensing information, a cluster is generated so that points included in the same set of connected points are included in the same cluster, and a cluster is generated from the generated cluster. A method is known in which a hull is generated and its upper surface shape is used as information representing the characteristics of a three-dimensional shape (see, for example, Patent Document 1).
ところが、ライフログ情報からユーザの行動の特徴を抽出するために、特許文献１に記載された特徴抽出手法をそのまま適用すると、長時間のライフログ情報に対しては突包の頂点の数が多くなり過ぎる。このため、ライフログ情報から抽出したユーザの行動の特徴の抽出結果を確認する作業に多くの時間を必要とし、効率の低下を招く。 However, if the feature extraction method described in Patent Document 1 is applied as it is in order to extract features of user behavior from life log information, the number of vertices of bumps is large for long-time life log information. Too much. For this reason, it takes a lot of time to confirm the extraction result of the feature of the user's behavior extracted from the life log information, resulting in a decrease in efficiency.
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ライフログ情報から抽出されたユーザの行動の特徴を短時間に効率良く確認できるようにしたライフログ情報分析装置、方法及びプログラムを提供することにある。 The present invention has been made paying attention to the above circumstances, and the purpose thereof is a life log information analysis device capable of efficiently confirming the characteristics of user behavior extracted from life log information in a short time, It is to provide a method and a program.
上記目的を達成するためにこの発明の一観点は、ユーザの行動状態を表すライフログ情報を受け取り、当該ライフログ情報をユーザの識別情報と関連付けて記憶媒体に記憶する。そして、上記記憶媒体からライフログ情報を読み出し、当該ライフログ情報を包含する凸包を算出して当該算出された凸包の頂点を表す情報を凸包記憶部に記憶させ、続いて上記凸包記憶部に記憶された複数の凸包頂点の一部を削減する処理を行い、この縮小処理後の凸包の頂点を表す情報を縮小凸包記憶部に記憶させる。そして、上記縮小凸包記憶部に記憶された縮小処理後の凸包の頂点を表す情報を指標として、多様な行動特性を有するユーザを表す情報を生成するようにしたものである。 In order to achieve the above object, according to one aspect of the present invention, life log information representing a user's action state is received, and the life log information is associated with the user identification information and stored in a storage medium. Then, the life log information is read from the storage medium, a convex hull including the life log information is calculated, information representing the calculated vertex of the convex hull is stored in the convex hull storage unit, and then the convex hull is stored. A process of reducing a part of the plurality of convex hull vertices stored in the storage unit is performed, and information representing the vertex of the convex hull after the reduction process is stored in the reduced convex hull storage unit. Then, information representing a user having various behavior characteristics is generated using information representing the vertex of the convex hull after the reduction processing stored in the reduced convex hull storage unit as an index.
また、この発明の一観点は、縮小凸包を算出する際に、上記凸包記憶部に記憶された複数の凸包頂点の中の一つを減じるごとに縮小突包を求めて、当該縮小突包をなす各辺と上記減じた頂点との距離を算出する処理と、上記減じた頂点と縮小突包との距離を閾値と比較して、当該距離が閾値より大きければ上記頂点を減じた縮小突包を新たな突包として縮小突包記憶部に記憶させる処理を、上記距離が閾値以下になるまで繰り返し実行することを特徴とする。 One aspect of the present invention is that, when calculating a reduced convex hull, the reduced hull is obtained every time one of the plurality of convex hull vertices stored in the convex hull storage unit is subtracted, and the reduced hull is calculated. The process of calculating the distance between each side forming the hump and the reduced vertex and the distance between the reduced vertex and the reduced hull are compared with a threshold, and the vertex is reduced if the distance is greater than the threshold. The process of storing the reduced protrusion as a new protrusion in the reduced protrusion storage unit is repeatedly performed until the distance becomes equal to or less than a threshold value.
この発明の１つの観点によれば以下のような作用効果が奏せられる。すなわち、ライフログ情報から求めた凸包の頂点は、ユーザの代表的な行動状態の実行タイミングを表していると考えられる。このため、この凸包の頂点の数が多いユーザは行動状態が多様なユーザである確率が高いと見なすことができる。したがって、ライフログ情報を包含する凸包の頂点の数を指標としてユーザを抽出することで、行動状態が多様なユーザ、言い換えれば多様な人生を送っているユーザを的確に抽出することが可能となる。 According to one aspect of the present invention, the following effects can be obtained. That is, it is considered that the peak of the convex hull obtained from the life log information represents the execution timing of the user's typical behavior state. For this reason, a user with a large number of vertices of the convex hull can be regarded as having a high probability of being a user with various behavioral states. Therefore, by extracting users using the number of convex hull vertices containing life log information as an index, it is possible to accurately extract users with various behavioral states, in other words, users with various lives. Become.
しかも、縮小凸包の算出処理により上記算出された各凸包頂点のうち一部の凸包頂点が除去され、この縮小処理後の凸包をもとに要約データが生成されるので、長時間のライフログ情報であっても比較的短い時間で効率良くユーザの行動の特徴の要約を提示することが可能となる。 Moreover, a part of the convex hull vertices calculated by the reduced convex hull calculation process are removed, and summary data is generated based on the convex hull after the reduction process. Even in the case of the life log information, it is possible to efficiently present a summary of user behavior characteristics in a relatively short time.
すなわちこの発明の一つの観点によれば、ライフログ情報から抽出されたユーザの行動の特徴を短時間に効率良く確認できるようにしたライフログ情報分析装置、方法及びプログラムを提供することができる。 That is, according to one aspect of the present invention, it is possible to provide a life log information analysis apparatus, method, and program capable of efficiently confirming user behavior characteristics extracted from life log information in a short time.
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
［一実施形態］
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係るライフログ情報分析装置を含むシステム全体の構成を示す図である。このシステムは、ライフログ情報分析装置ＳＶと、各々ユーザが所持する複数の携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎと、分析情報の閲覧者が使用する閲覧用端末ＡＳを備え、上記ライフログ情報分析装置ＳＶと携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎ及び閲覧用端末ＡＳとの間で通信ネットワークＮＷを介してデータ通信を可能としたものである。
Embodiments according to the present invention will be described below with reference to the drawings.
[One Embodiment]
(Constitution)
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an entire system including a life log information analysis apparatus according to an embodiment of the present invention. This system includes a life log information analysis apparatus SV, a plurality of portable terminals MS1 to MSn each possessed by a user, and a browsing terminal AS used by a viewer of analysis information, and the life log information analysis apparatus SV and the portable terminal. Data communication is enabled between the terminals MS1 to MSn and the browsing terminal AS via the communication network NW.
なお、通信ネットワークＮＷは、例えばインターネットに代表されるＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網に対しアクセスするための複数のアクセス網とから構成される。アクセス網としては、例えば３Ｇ又は４Ｇ等の規格の下で動作する携帯電話網や、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等が用いられる。 Note that the communication network NW includes, for example, an IP (Internet Protocol) network represented by the Internet and a plurality of access networks for accessing the IP network. As the access network, for example, a cellular phone network operating under a standard such as 3G or 4G, a wireless LAN (Local Area Network), or the like is used.
携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、例えば携帯電話機、スマートホン又はタブレット型端末からなり、例えばユーザのバイタル情報を計測するセンサ群と、ユーザが別途使用するパーソナル・コンピュータからその使用状況を表す情報を取得する機能と、送受信機能を備えている。 The mobile terminals MS1 to MSn are composed of, for example, a mobile phone, a smart phone, or a tablet terminal, and acquire information representing the usage status from, for example, a sensor group that measures user vital information and a personal computer that is separately used by the user. It has a function and a transmission / reception function.
センサ群は、ユーザの脈拍、呼吸数又は体温等のバイタル情報を一定の時間間隔で計測し、その計測時刻と関連付けて記憶部に蓄積する。パーソナル・コンピュータの使用状況を表す情報を取得する機能は、例えばパーソナル・コンピュータから単位時間当たりのキーの打鍵数及びマウスのクリック数を表す情報を定期的に無線インタフェースを介して受信し、上記記憶部に格納する。無線インタフェースとしては、例えばBluetooth（登録商標）や無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離データ通信規格が用いられる。 The sensor group measures vital information such as a user's pulse, respiration rate, or body temperature at regular time intervals, and stores the information in a storage unit in association with the measurement time. The function of acquiring information indicating the use status of the personal computer is, for example, periodically receiving information indicating the number of keystrokes per unit time and the number of mouse clicks from the personal computer via the wireless interface, and storing the information. Store in the department. As the wireless interface, for example, near field data communication standards such as Bluetooth (registered trademark) and wireless LAN (Local Area Network) are used.
送受信機能は、予め設定した周期又は予め設定した情報量が記憶部に蓄積されるごとに、上記センサ群により計測されたバイタル情報又はキーの打鍵数及びマウスのクリック数を表す情報を記憶部から読み出し、通信インタフェースＮＷを介してライフログ情報分析装置ＳＶへ送信する。 The transmission / reception function stores, from the storage unit, vital information measured by the sensor group or information indicating the number of keystrokes and the number of mouse clicks each time a preset period or a preset amount of information is accumulated in the storage unit. Read and transmit to the life log information analyzer SV via the communication interface NW.
ライフログ情報分析装置ＳＶは、例えばクラウドシステムを構成するサーバ・コンピュータからなり、以下のように構成される。図２はその機能構成を示すブロック図である。
すなわち、ライフログ情報分析装置ＳＶは、制御ユニット１と、データ記憶ユニット２と、通信インタフェースユニット３を備えている。通信インタフェースユニット３は、携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎ及び閲覧用端末ＡＳとの間で、通信ネットワークＮＷにより規定される通信プロトコルに従いデータ通信を行う。
The life log information analysis apparatus SV is composed of, for example, a server computer constituting a cloud system, and is configured as follows. FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration.
That is, the life log information analysis apparatus SV includes a control unit 1, a
データ記憶ユニット２は、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）等の大容量の記憶装置を備えたもので、本実施形態を実施するために必要な記憶領域として、ライフログ記憶部２１と、凸包頂点記憶部２２と、縮小凸包記憶部２３と、要約データ記憶部２４を備えている。ライフログ記憶部２１は、上記携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎから送信されたユーザのライフログ情報を蓄積するために使用される。凸包頂点記憶部２２は、後述する凸包形成処理部１２により算出される凸包の頂点を表す情報を格納するために使用される。縮小凸包記憶部２３は、後述する縮小凸包算出処理部１３により算出される縮小凸包を表す情報を格納するために使用される。要約データ記憶部２４は、後述する要約データ生成処理部１４により生成される、ライフログ分析結果の要約を閲覧に供するための表示データを記憶するために使用される。
The
制御ユニット１はＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、本実施形態に係る制御機能を実現するために必要な機能として、ライフログ収集処理部１１と、凸包形成処理部１２と、縮小突包算出処理部１３と、要約データ生成処理部１４と、要約データ送信処理部１５を備えている。これらの処理機能は何れも図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。
The control unit 1 includes a CPU (Central Processing Unit), and functions necessary for realizing the control function according to the present embodiment include a life log
ライフログ収集処理部１１は、上記携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎからライフログ情報が送信されるごとに当該ライフログ情報を通信インタフェースユニット３により受信し、この受信されたライフログ情報を送信元のユーザ識別情報（ユーザＩＤ）と関連付けてライフログ記憶部２１に記憶させる処理を行う。
The life log
凸包形成処理部１２は、ユーザごとに、上記ライフログ記憶部２１に記憶された該当するライフログ情報をもとに凸包を形成する処理を行うもので、この凸方形成処理により算出された凸包の頂点を表す座標をユーザＩＤと関連付けて凸包頂点記憶部２２に記憶させる処理を行う。
The convex hull
縮小突包算出処理部１３は、上記突包形成処理部１２により算出された各突包の頂点を一つ減じるごとに縮小突包を求め、当該縮小突包をなす各辺と上記減じた頂点との距離を算出する。そして、上記減じた頂点と突包との距離を閾値と比較し、当該距離が閾値より大きければ上記頂点を減じた縮小突包を新たな突包として縮小突包記憶部２３に格納する。以上の処理を上記距離が閾値以下になるまで繰り返す。
The reduced protrusion
要約データ生成処理部１４は、ユーザごとに、上記縮小凸包記憶部２３に記憶された凸包に基づいてライフログ情報の特徴の要約を表す要約データを生成し、この生成された要約データを要約データ記憶部２４に格納する処理を行う。
The summary data
要約データ送信処理部１５は、閲覧端末ＡＳからライフログ情報の要約の閲覧要求が送られた場合に、上記要約データ記憶部２４から該当する要約データを読み出し、この読み出された要約データを通信インタフェースユニット３から要求元の閲覧端末ＡＳへ送信する処理を行う。
The summary data
（動作）
次に、以上のように構成されたライフログ情報分析装置ＳＶの動作を説明する。図３はその全体の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。なお、本実施形態ではライフログ情報として、パーソナル・コンピュータのキーボード打鍵数及びマウスのクリック数を取得する場合を例にとって説明を行う。
(Operation)
Next, the operation of the life log information analyzer SV configured as described above will be described. FIG. 3 is a flowchart showing the overall processing procedure and processing contents. In the present embodiment, the case where the number of keystrokes of a personal computer and the number of mouse clicks is acquired as life log information will be described as an example.
（１）ライフログ情報の収集
携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、図示しないパーソナル・コンピュータから単位時間当たりのキーの打鍵数及びマウスのクリック数を表す情報を定期的に無線インタフェースを介して受信し、記憶部に一旦格納する。そして、予め設定した情報量が記憶部に蓄積されるごとに、或いは予め設定した時間が経過するごとに、上記計測されたキーの打鍵数及びマウスのクリック数を表す情報を記憶部から読み出し、通信インタフェースＮＷを介してライフログ情報分析装置ＳＶへ送信する。
(1) Collection of life log information The mobile terminals MS1 to MSn periodically receive and store information representing the number of keystrokes per unit time and the number of mouse clicks from a personal computer (not shown) via a wireless interface. Once stored in the section. Each time a preset amount of information is accumulated in the storage unit, or every time a preset time elapses, information indicating the measured number of keystrokes and the number of mouse clicks is read from the storage unit, It is transmitted to the life log information analyzer SV via the communication interface NW.
ライフログ情報分析装置ＳＶは、ライフログ収集処理部１１の制御の下、ステップＳ１１で携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎからのライフログ情報の送信を監視している。そして、ライフログ情報が送信されるごとに、ステップＳ１２により当該ライフログ情報を通信インタフェースユニット３を介して受信し、送信元のユーザＩＤと関連付けてライフログ記憶部２１に記憶させる。
The life log information analyzer SV monitors the transmission of life log information from the mobile terminals MS1 to MSn in step S11 under the control of the life log
（２）凸包の算出
ライフログ情報分析装置ＳＶは、凸包形成処理部１２の制御の下、ステップＳ１３で凸包算出タイミングになったか否かを監視している。そして、凸包算出タイミングになるごとに、ステップＳ１４でライフログ記憶部２１にライフログ情報が記憶されているユーザを一人選択し、ステップＳ１５により以下のように凸包算出・記憶処理を実行する。図４はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
(2) Calculation of convex hull The life log information analyzer SV monitors whether or not the convex hull calculation timing has come in step S13 under the control of the convex hull
すなわち、いまライフログ情報として、例えば図６に示すように「５秒あたりのキーボード打鍵数」をｘ軸にとり、「５秒あたりのマウスクリック数」をｙ軸にとった情報が記憶されているものとする。この場合、凸包形成処理部１２は先ずステップＳ１５１によりｙ軸（マウスクリック数）が最大となる点（時刻）に着目し、この着目点を凸包を形成する第１番目の頂点として凸包頂点記憶部２２に保存する。次にステップＳ１５２において、上記着目点から他のすべての点までそれぞれ直線を引き、その傾きを求める。この傾きは、着目点の座標を（ｘ１，ｙ１）、当該着目点から直線を引いた他方の点の座標を（ｘ２，ｙ２）とすると、
（ｙ２−ｙ１）／（ｘ２−ｘ１）
として算出される。
That is, as life log information, for example, as shown in FIG. 6, information on “keyboard keystrokes per 5 seconds” on the x axis and “mouse clicks per 5 seconds” on the y axis is stored. Shall. In this case, the convex hull
(Y2-y1) / (x2-x1)
Is calculated as
上記すべての点について傾きが算出されると、凸包形成処理部１２はステップＳ１５３からステップＳ１５４に移行し、上記他のすべての点の中で上記算出された傾きが最小となる点を選択し、これを第２番目の着目点（頂点）として凸包頂点記憶部２２に保存する。続いて、上記第１番目の着目点の場合と同様に、今度はこの第２番目の着目点と他のすべての点との間にそれぞれ直線を引き、その傾きを求める。そして、ステップＳ１５５において、上記求めた第２番目の着目点と他の各点との間の直線の傾きと、前回求めた第１番目の着目点と他の各点との間の直線の傾きとの差分をそれぞれ計算する。
When the slopes are calculated for all the points, the convex hull
上記すべての点について傾きの差分の計算が終了すると、凸包形成処理部１２はステップＳ１５６からステップＳ１５７に移行し、上記算出された傾きの差分が最小となる点を選択して、この点を第３番目の着目点とし、凸包頂点記憶部２２に保存する。そして、ステップＳ１５８により最初の点（ｙ＝最小）に戻ったか否かを判定し、最初の点に戻るまで上記ステップＳ１５５〜Ｓ１５７により傾きの差分の計算と当該差分が最小となる点を選択する処理を繰り返し実行する。
When the calculation of the difference in inclination for all the points is completed, the convex hull
以上述べたステップＳ１５１〜Ｓ１５８の処理により、例えば図５に示す線上に存在する点（ｘ＝０，ｙ＝１．５）、（ｘ＝１．７５，ｙ＝１）、（ｘ＝４，ｙ＝０）のような凸包の頂点の座標値が凸包頂点記憶部２２に記憶される。
凸包形成処理部１２は、以上述べた凸包算出・記憶処理をライフログ情報がライフログ記憶部２１に記憶されているすべてのユーザに対し行う。
By the processing of steps S151 to S158 described above, for example, points (x = 0, y = 1.5), (x = 1.75, y = 1), (x = 4, 4) existing on the line shown in FIG. The coordinate value of the vertex of the convex hull such as y = 0) is stored in the convex hull vertex storage unit 22.
The convex hull
（３）縮小突包の算出
上記すべてのユーザに対する凸包算出・記憶処理が終了したことがステップＳ１６により確認されると、ライフログ情報分析装置ＳＶは続いてステップＳ１７により縮小突包算出処理部１３を起動し、この縮小突包算出処理部１３の制御の下で以下のように縮小突包の算出・記憶処理を実行する。図５はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
(3) Calculation of reduced hull calculation When it is confirmed in step S16 that the convex hull calculation / storage process for all the users has been completed, the life log information analysis apparatus SV continues in step S17. 13 is started, and under the control of the reduced protrusion
すなわち、先ずステップＳ１７１により、上記突包頂点記憶部２２に記憶された突包頂点を一つ選択し、この選択した突包頂点を一つ減じた縮小突包を求める。続いて、ステップＳ１７２により上記縮小突包をなす各辺と上記減じた頂点との距離を計算する。例えば、いま図７に示すようにベクトルａ，ｂにより表される２点がなす直線からベクトルｃにより表される点までの距離ｄを算出するものとする。この場合、点ａから点ｂへのベクトルはｂ−ａ、点ａから点ｃへのベクトルはｃ−ａであるため、求めたい距離ｄはｂ−ａとｃ−ａの外積が
（ｃ−ａ）×（ｂ−ａ）＝｜ｃ−ａ｜｜ｂ−ａ｜sinθ
と表せることに着目して、
ｄ＝（ｃ−ａ）×（ｂ−ａ）／｜ｂ−ａ｜
と表すことができる。但し、θはｃ−ａとｂ−ａのなす角度である。
That is, first, in step S171, one crest vertex stored in the crest vertex storage unit 22 is selected, and a reduced crest that is obtained by subtracting the selected crest vertex is obtained. In step S172, the distance between each side forming the reduced hull and the reduced vertex is calculated. For example, as shown in FIG. 7, it is assumed that a distance d from a straight line formed by two points represented by vectors a and b to a point represented by a vector c is calculated. In this case, since the vector from the point a to the point b is ba and the vector from the point a to the point c is ca, the distance d to be obtained is the outer product of ba and ca (c- a) × (b−a) = | c−a || b−a | sin θ
Focusing on the fact that
d = (c−a) × (b−a) / | b−a |
It can be expressed as. However, (theta) is an angle which ca and ba make.
次に、ステップＳ１７３によりすべての辺について計算したか否かを判定し、まだ計算していない辺が残っている場合には、ステップＳ１７２に戻って上記縮小突包をなす各辺と上記減じた頂点との距離を計算する。そして、すべての辺についての上記距離の計算が終了すると、ステップＳ１７４においてすべての突包頂点を選択し終わったか否かを判定し、選択し終わるまで上記ステップＳ１７１からステップＳ１７３による距離の計算を繰り返す。 Next, in step S173, it is determined whether or not all sides have been calculated. If there are still uncalculated sides, the process returns to step S172 to reduce the respective sides forming the reduced hull. Calculate the distance to the vertex. When the calculation of the distances for all sides is completed, it is determined in step S174 whether or not all the projection vertices have been selected, and the calculation of the distances in steps S171 to S173 is repeated until the selection is completed. .
一方、すべての突包頂点についての距離の計算が終了すると、次にステップＳ１７５により、上記減じた突包頂点と縮小突包との距離が閾値以下になったか否かを判定する。そして、距離が閾値より長ければ、ステップＳ１７６により、上記頂点を減じた縮小突包の座標値を新たに突包として縮小突包記憶部２３に記憶させ、しかる後ステップＳ１７１に戻って、上記Ｓ１７１からステップＳ１７６による処理、つまり頂点を減じた縮小突包を求める処理を繰り返し実行する。これに対し距離が閾値以下になると、縮小突包の算出処理を終了する。 On the other hand, when the calculation of the distances for all the projecting vertices is completed, it is determined in step S175 whether or not the distance between the reduced projecting vertices and the reduced projecting vertices is equal to or less than a threshold value. If the distance is longer than the threshold value, in step S176, the coordinate value of the reduced hull with the vertex reduced is newly stored in the reduced hull storage unit 23 as a hull, and then the process returns to step S171 to return to S171. To the process in step S176, that is, the process for obtaining a reduced hull with reduced vertices is repeatedly executed. On the other hand, when the distance is equal to or smaller than the threshold value, the reduced hull calculation process is terminated.
以上の縮小凸包算出処理により、縮小された凸包のデータが算出される。一例を説明すると、いま凸包形成処理部１２により図６に示す凸包頂点が算出されていたとし、これらの凸包頂点に対し縮小凸包算出部１３により凸包の縮小処理を行うと、特徴としての度合いが小さい凸包頂点が除去される。例えば、図６において座標点（ｘ＝１．７５，ｙ＝１）は、２つの座標点（ｘ＝０，ｙ＝１．５）、（ｘ＝４，ｙ＝０）のほぼ線上に存在するため、特徴の度合いが小さい。そこで、この座標点を縮小凸包算出処理により除去する。この結果、縮小された凸包は図８に示すように直線となる。
The reduced convex hull calculation process described above calculates the reduced convex hull data. For example, assuming that the convex hull vertices shown in FIG. 6 have been calculated by the convex hull
（４）要約データの生成
上記縮小凸包の算出・記憶処理が終了すると、ライフログ情報分析装置ＳＶは次にステップＳ１８において要約データ生成処理部１４を起動し、この要約データ生成処理部１４の制御の下、要約データの生成処理を以下のように実行する。
すなわち、先ずユーザごとに縮小凸包記憶部２３から縮小凸包の座標値を読み出し、この縮小突包の座標値をもとに当該ユーザのライフログ情報の特徴の要約を表す情報を生成する。そして、この生成されたライフログ情報の特徴の要約を表すデータを該当するユーザの識別情報と関連づけて要約データ記憶部２４に記憶させる。要約データとしては、例えば上記縮小凸包の座標値が形成されるときの時刻又は時間帯をリスト化したものが考えられる。
(4) Generation of summary data When the calculation / storage processing of the reduced convex hull is completed, the life log information analysis apparatus SV starts the summary data
That is, first, the coordinate value of the reduced convex hull is read from the reduced convex hull storage unit 23 for each user, and information representing a summary of the features of the user's life log information is generated based on the coordinate value of the reduced convex hull. Then, the data representing the summary of the characteristics of the generated life log information is stored in the summary data storage unit 24 in association with the identification information of the corresponding user. As the summary data, for example, a list of times or time zones when the coordinate values of the reduced convex hull are formed can be considered.
（５）要約データの送信
例えばサービス事業者が、閲覧端末ＡＳからライフログ分析結果の閲覧要求を送信したとする。ライフログ情報分析装置ＳＶは、要約データ送信処理部１５の制御の下、ステップＳ１９により閲覧要求の受信を監視している。この状態で、上記閲覧要求が通信インタフェースユニット３により受信されると、ステップＳ２０により要約データ記憶部２４から上記閲覧要求で指定されたユーザ識別情報に関連づけられた要約データを読み出し、この読み出された要約データを通信インタフェースユニット３から要求元の閲覧端末ＡＳへ送信する。
(5) Transmission of summary data For example, it is assumed that a service provider transmits a life log analysis result browsing request from the browsing terminal AS. The life log information analysis device SV monitors the reception of the browsing request in step S19 under the control of the summary data
閲覧端末ＡＳでは、上記要約データが表示される。このため、閲覧者はこのリストを見ることで、ユーザが特徴的な行動状態を示す代表的な時刻又は時間帯を確認することが可能となる。しかも、この要約データは縮小凸包の算出処理により一部の凸包頂点が削除された後の代表的な凸包頂点のみにより表されるものであるため、ライフログの収集期間が長時間に渡っても、比較的簡単かつ短時間に内容を確認することが可能となる。 The summary data is displayed on the browsing terminal AS. For this reason, the viewer can check the representative time or time zone in which the user shows the characteristic behavior state by looking at this list. Moreover, since this summary data is represented only by representative convex hull vertices after some convex hull vertices have been deleted by the reduced convex hull calculation process, the life log collection period is long. Even if it passes, it becomes possible to confirm the contents relatively easily and in a short time.
（実施形態の効果）
以上詳述したようにこの実施形態では、先ずユーザの携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎからユーザのライフログ情報としてユーザが使用するパーソナル・コンピュータの「単位時間あたりのキーボード打鍵数」及び「単位時間あたりのマウスクリック数」を収集して記憶する。次に、ユーザごとに上記記憶されたライフログ情報をもとに当該ライフログ情報を包含する凸包の頂点を算出し、さらに縮小凸包算出処理により上記算出された各凸包頂点のうち一部の凸包頂点を除去し、この縮小凸包をもとに要約データを生成して閲覧端末ＡＳへ送信するようにしている。
(Effect of embodiment)
As described in detail above, in this embodiment, first, the “keyboard keystrokes per unit time” and “mouse per unit time” of the personal computer used by the user as user life log information from the user's mobile terminals MS1 to MSn. "Clicks" are collected and stored. Next, the vertex of the convex hull that includes the life log information is calculated for each user based on the stored life log information, and one of the convex hull vertices calculated by the reduced convex hull calculation processing is calculated. The convex hull vertices are removed, and summary data is generated based on the reduced convex hull and transmitted to the browsing terminal AS.
したがって、ユーザが使用するパーソナル・コンピュータの「単位時間あたりのキーボード打鍵数」及び「単位時間あたりのマウスクリック数」をもとに算出した凸包頂点のうち、一部の凸包頂点が除去された要約データが生成されて閲覧者に提示されることになり、これにより閲覧者は長時間のライフログ情報であっても比較的短い時間で効率良く、ユーザのパーソナル・コンピュータの使用上の特徴を確認することが可能となる。 Therefore, some convex hull vertices are removed from the convex hull vertices calculated based on “keyboard keystrokes per unit time” and “mouse clicks per unit time” of the personal computer used by the user. Summary data is generated and presented to the viewer, which enables the viewer to efficiently use the personal computer in a relatively short time even for long-life log information. Can be confirmed.
［他の実施形態］
前記実施形態ではライフログ情報としてパーソナル・コンピュータの「単位時間あたりのキーボード打鍵数」及び「単位時間あたりのマウスクリック数」を用いた場合について述べた。しかし、これに限らず、ライフログ情報として心拍数、血圧、呼吸数、体温等のバイタル情報を複数選択し、この選択されたバイタル情報に基づいて凸包の頂点を算出して、その数に従いユーザに対し順位付けを行い、この順位に従いユーザを選択しさらに並べ替えた一覧表示データを生成するようにしてもよい。
[Other Embodiments]
In the above-described embodiment, the case where the “number of keyboard hits per unit time” and the “number of mouse clicks per unit time” of the personal computer are used as the life log information has been described. However, the present invention is not limited to this, and a plurality of vital information such as heart rate, blood pressure, respiratory rate, and body temperature is selected as life log information, and the vertex of the convex hull is calculated based on the selected vital information, and the number is Ranking may be performed on the users, and the list display data may be generated by selecting the users according to the ranking and rearranging the users.
その他、ライフログ情報分析装置の構成、ライフログ情報の種類やその収集方法、凸包の頂点を算出する処理、及び縮小凸包の算出処理の手順と内容、要約データの生成処理の手順と内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。 In addition, the configuration of life log information analysis device, the type and collection method of life log information, the processing and content of the processing for calculating the vertex of the convex hull, the processing of calculating the reduced convex hull, the procedure and content of the generation processing of summary data Various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。 In short, the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. Further, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, you may combine suitably the component covering different embodiment.
ＳＶ…ライフログ情報分析装置、ＭＳ１〜ＭＳｎ…携帯端末、ＡＳ…閲覧用端末、ＮＷ…通信ネットワーク、１…制御ユニット、２…データ記憶ユニット、３…通信インタフェースユニット、１１…ライフログ収集処理部、１２…凸包形成処理部、１３…縮小凸包算出処理部、１４…要約データ生成処理部、１５…要約データ送信処理部、２１…ライフログ記憶部、２２…凸包頂点記憶部、２３…縮小凸包記憶部、２４…要約データ記憶部。 SV ... life log information analysis device, MS1 to MSn ... mobile terminal, AS ... browsing terminal, NW ... communication network, 1 ... control unit, 2 ... data storage unit, 3 ... communication interface unit, 11 ... life log collection processing unit , 12 ... convex hull formation processing unit, 13 ... reduced convex hull calculation processing unit, 14 ... summary data generation processing unit, 15 ... summary data transmission processing unit, 21 ... life log storage unit, 22 ... convex hull vertex storage unit, 23 ... reduced convex hull storage unit, 24 ... summary data storage unit.
Claims (5)
前記記憶媒体からライフログ情報を読み出し、当該ライフログ情報を包含する凸包を算出して当該算出された凸包の頂点を表す情報を凸包記憶部に記憶させる凸包算出手段と、
前記凸包記憶部に記憶された複数の凸包頂点の一部を削減する処理を行い、この縮小処理後の凸包の頂点を表す情報を縮小凸包記憶部に記憶させる縮小凸包算出手段と、
前記縮小凸包記憶部に記憶された縮小処理後の凸包の頂点を表す情報を指標として、多様な行動特性を有するユーザを表す情報を生成する生成手段と
を具備することを特徴とするライフログ情報分析装置。 Life log information acquisition means for receiving life log information representing a user's behavior state and storing the life log information in a storage medium in association with the user identification information;
A convex hull calculating means for reading out life log information from the storage medium, calculating a convex hull including the life log information, and storing information representing a vertex of the calculated convex hull in the convex hull storage unit;
Reduced convex hull calculation means for performing processing for reducing a part of the plurality of convex hull vertices stored in the convex hull storage unit, and storing information representing the vertices of the convex hull after the reduction processing in the reduced convex hull storage unit When,
Life comprising: generating means for generating information representing a user having various behavior characteristics, using as an index information representing the vertex of the convex hull after the reduction processing stored in the reduced convex hull storage unit Log information analyzer.
ユーザの行動状態を表すライフログ情報を受け取り、当該ライフログ情報をユーザの識別情報と関連付けて記憶媒体に記憶する過程と、
前記記憶媒体からライフログ情報を読み出し、当該ライフログ情報を包含する凸包を算出して当該算出された凸包の頂点を表す情報を凸包記憶部に記憶させる過程と、
前記凸包記憶部に記憶された複数の凸包頂点の一部を削減する処理を行い、この縮小処理後の凸包の頂点を表す情報を縮小凸包記憶部に記憶させる縮小凸包算出過程と、
前記縮小凸包記憶部に記憶された縮小処理後の凸包の頂点を表す情報を指標として、多様な行動特性を有するユーザを表す情報を生成する過程と
を具備することを特徴とするライフログ情報分析方法。 An information analysis method executed by a life log information analysis apparatus that analyzes life log information representing a user's behavior state and extracts users having various behavior characteristics,
Receiving life log information representing the user's behavior state, storing the life log information in the storage medium in association with the user identification information;
Reading life log information from the storage medium, calculating a convex hull including the life log information, and storing information representing the calculated vertex of the convex hull in the convex hull storage unit;
Reduced convex hull calculation process for performing processing to reduce a part of the plurality of convex hull vertices stored in the convex hull storage unit and storing information representing the vertices of the convex hull after the reduction processing in the reduced convex hull storage unit When,
A process of generating information representing a user having various behavior characteristics using information representing a vertex of the convex hull after the reduction processing stored in the reduced convex hull storage unit as an index. Information analysis method.
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