JP6044937B2 - 移動軌跡解析装置及び方法 - Google Patents

Description

この発明は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の位置測位センサを用いて収集した人や自動車等の移動体の移動軌跡の特徴を解析するために用いる移動軌跡解析装置及び方法に関する。

ＧＰＳ等の位置測位技術の進歩により、人や自動車等の移動体の移動軌跡を計測することが可能となっている。移動軌跡は、道路設計等の都市計画や店舗や商材レイアウト等のマーケティング活動に利用されている。特に、移動体が頻繁に通過する動線（以後、頻出動線と言う）に着目した移動軌跡の解析が進められている。例えば、非特許文献１では、ある時間帯において複数の移動体が通った頻出動線を抽出している。この抽出の際に、地点間の移動時間も考慮することにより、移動手段に応じた尤もらしい頻出動線を抽出することができる。さらに、抽出した頻出動線群を地図上に表示することにより、頻出動線の位置や相互の位置関係など、その時間帯の移動体の流れを視覚的に把握することが可能となる。さらに、移動体が次に移動する可能性がある地点を頻出動線に基づいて予測することも可能である。

Fosca Giannotti, Mirco Nanni, Fabio Pinelli, Dino Pedreschi: Trajectory pattern mining, KDD '07 Proceedings of the 13th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pp. 330-339 , 2007.

ところが、移動体の移動軌跡は曜日や時間帯等によって変化するため、頻出動線の抽出や移動体の行動予測は状況毎に行う必要がある。例えば、平日と休日、通勤時間帯と帰宅時間帯では人の流れが異なるため、それぞれの時間帯で頻出動線を抽出し、人の行動を予測する必要がある。しかし、多種多様な状況が想定できるため、様々な時間帯で抽出した頻出動線群を別々に管理することは非効率である。従って、同じような頻出動線群は１つにまとめ、異なる頻出動線群のみを保持し、管理を効率化する必要がある。

また、ある時間帯において「通勤」や「自然渋滞」、「イベント開催」等の、動線の状況分析が既に行われている場合には、当該時間帯の頻出動線群と似たような頻出動線群が抽出される時間帯は、同じ状況が起きていると推定することができる。同様に一時点前の頻出動線群と異なれば、状況が変化したと推定できる。一方、過去に似たような頻出動線群が無ければ、今までにない状況が起きていると推定できる。このような頻出動線群の管理の効率化や状況推定のためには、頻出動線群の比較及び分類を行い易い情報をユーザに提示する必要がある。

また、動線設計やマーケティング分析では、多くの動線が流入したり流出したりする動線は移動体の流れが集中する動線として重要視される。また、交通渋滞のように頻出動線同士が互いに影響を及ぼし合うことがある。従って、各頻出動線群内の頻出動線間の接続関係を考慮したうえで、頻出動線群同士を比較する必要がある。しかしながら従来技術では、このような頻出動線群内の頻出動線同士の接続関係を考慮した情報提示までは行われていない。

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、頻出動線間の比較を定量的に行えるようにして移動軌跡の解析をより適切に行えるようにした移動軌跡解析装置及び方法を提供することにある。

上記目的を達成するためにこの発明の１つの観点は、移動体の移動軌跡を文字列により表した移動軌跡集合を受け取って記憶部に保存する。そして、頻出動線抽出手段により、上記保存された移動軌跡集合を記憶部から読み出し、当該移動軌跡集合中に頻出する部分文字列を頻出動線としてそれぞれ抽出し上記記憶部に保存する。また頻出動線グラフ作成手段により、上記記憶部に保存された各頻出動線をそれぞれノードとし、共通の文字又は文字列を含む頻出動線のノード間をエッジにより接続した頻出動線グラフを作成して上記記憶部に保存する。そして、上記記憶部に保存された頻出動線及び頻出動線グラフを可視表示手段により表示部に可視表示するようにしたものである。

また、この発明の１つの観点は以下のような各種態様を備えることを特徴とする。
第１の態様は、上記頻出動線グラフ作成手段により、上記作成された頻出動線グラフに含まれる複数のノードの各々についてエッジの接続数を求め、当該エッジの接続数が最も多いノードを中心的な頻出動線として特定するようにしたものである。

第２の態様は、上記可視表示手段において、頻出動線を可視表示する際に、上記記憶部に保存された頻出動線ごとに、当該頻出動線に含まれる文字列により表される場所の位置座標を移動時刻順に折れ線により接続した情報を生成すると共に、上記頻出動線間の非類似度を計算する。そして、三次元座標空間において、上記生成された情報の各場所の位置座標をＸ軸及びＹ軸により表される二次元座標平面に配置すると共に、当該各場所のＺ軸方向の座標を上記計算された非類似度に応じて設定した頻出動線表示情報を生成し、この生成された頻出動線表示情報を表示部に表示するようにしたものである。

第３の態様は、上記可視表示手段において、頻出動線グラフを可視表示する際に、上記頻出動線間の非類似度を計算する。そして、二次元又は三次元座標空間において、上記記憶部に保存された各頻出動線グラフに含まれるノードの位置座標を、当該ノードに対応する頻出動線間について前記非類似度計算手段により計算された非類似度に応じた距離を隔てて配置するようにしたものである。

第４の態様は、各頻出動線群を１つの点として類似する頻出動線群ほど近くに位置するように二次元或いは三次元空間上に配置した、頻出動線群間の類似性を視覚的に表現する表示データを生成して表示部に表示する手段と、上記記憶部に記憶された各頻出動線間の非類似度を計算し、当該計算された非類似度に基づいて上記各頻出動線を複数の階層に分類する分類手段とを、さらに具備するようにしたものである。

この発明の１つの観点によれば、移動軌跡集合から複数の頻出動線が抽出され、さらにこの抽出された各頻出動線をもとに頻出動線グラフが作成されて、これらの頻出動線及び頻出動線グラフが可視表示される。このため、各頻出動線に加え、頻出動線間の接続関係を考慮することにより、頻出動線同士の類似性のみならず、頻出動線間の接続関係の類似性も考慮した頻出動線群の比較を定量的に行うことが可能となる。

特に、地図上で表現することが困難な同じ場所を頻繁に往復するような頻出動線については、同じ移動体の移動軌跡中に頻出する文字列が抽出され、これがノードとして頻出動線グラフで表現されることにより、往復移動の無い頻出動線と同様に分析することが可能となる。なお、頻出動線内の文字をノードとしてグラフを作成すると、このような往復移動を含む頻出動線はグラフ上に表現することができない。しかし、この発明の１つの観点によれば頻出動線をノードとするためグラフで表現することが可能である。

第１の態様によれば、上記作成された頻出動線グラフに含まれる複数のノードの各々についてエッジの接続数が求められ、当該エッジの接続数が最も多いノードを中心的な頻出動線として特定される。このため、複数の頻出動線の中で多くの他の頻出動線が流入・流出する中心的な頻出動線を容易に把握することが可能となる。

第２の態様によれば、頻出動線を可視表示する際に、個々の頻出動線が滞在場所間を折れ線で接続した形態で三次元座標空間のＸ軸及びＹ軸による二次元座標として表され、さらに頻出動線間の類似の度合いがＺ軸方向の座標として表される。このため、ユーザは各頻出動線それぞれの移動軌跡と頻出動線間の類似の度合いを、三次元表示により一目で把握することが可能となる。

第３の態様によれば、頻出動線グラフを可視表示する際に、二次元又は三次元座標空間において、頻出動線グラフに含まれる各ノードの位置座標がノード間の非類似度に応じた距離を隔てて表示される。このため、ユーザは各頻出動線間の関係性を、ノード間を接続するエッジと、ノード間の配置距離により一目で把握することが可能となる。

第４の態様によれば、ユーザは各頻出動線群間の類似性を配置位置により一目で把握することが可能となる。また、各頻出動線間の非類似度が計算され、当該計算された非類似度に基づいて上記各頻出動線が複数の階層に分類される。分類手法には、例えば階層的クラスタリングを使用できる。このようにすると、各頻出動線の分類処理が自動的に行われることになり、各頻出動線の分類を定量的に行うことが可能となる。

すなわちこの発明の１つの観点によれば、頻出動線間の比較を定量的に行えるようにして移動軌跡の解析をより適切に行えるようにした移動軌跡解析装置及び方法を提供することができる。

この発明の一実施形態に係る移動軌跡解析装置により得られる頻出動線と頻出動線グラフの一例を示す図。 この発明の一実施形態に係る移動軌跡解析装置を含むシステムの機能構成を示すブロック図。 図２に示した移動軌跡解析装置の処理手順と処理内容を示すフローチャート。 図３に示したフローチャートの可視化処理において、頻出動線間の非類似度を算出するために使用する、頻出動線を表す文字列間の編集距離算出方法を示す図。 図２に示した装置の頻出動線グラフ作成部により生成される頻出動線グラフの表示データの一例を示す図。 図２に示した装置の頻出動線グラフ作成部により生成される頻出動線の表示結果の一例を示す図。 図２に示した装置の頻出動線群比較分類器により行われる頻出動線グラフ間の非類似度の計算方法の一例を示す図。 図２に示した頻出動線群比較分類部により生成される、頻出動線群間の類似性を視覚的に表現する表示データの一例を示す図。 図２に示した頻出動線群比較分類部により得られる、頻出動線群の比較分類結果の一例を示す図。

［原理］
実施形態の説明に先立ち、先ずこの発明の原理について説明する。
この発明では、ある時間帯の頻出動線群を１つの状態として扱い、それらを定量的に比較及び分類できるように表現する。個々の移動体の移動軌跡は文字列で表現されているものとする。文字列としては、移動箇所を表す任意の文字や、緯度と経度をメッシュに分割して識別する地域メッシュコード等を用いることができる。

先ず、ある時間帯における頻出動線を、複数の移動体の移動軌跡に頻出する部分文字列として抽出する。次に、個々の頻出動線をノードとし、互いに接続する頻出動線のノード同士をエッジで結んだグラフ（以後、頻出動線グラフと言う）を作成し、このグラフによって頻出動線群を表現する。但し、２つの頻出動線が同じ文字を含む場合、それらは接続しているものとする。頻出動線間の接続関係を考慮することにより、頻出動線同士の類似性のみでなく、頻出動線間の接続関係の類似性も考慮した頻出動線群の比較及び分類を行うことが可能となる。２つの頻出動線群に対する頻出動線グラフの例を図１（ａ），（ｂ）に示す。

さらに、１つの頻出動線グラフにおいて、多くのエッジを持つノードを抽出する。このようにすると、その頻出動線群中の多くの頻出動線が流入・流出する中心的な頻出動線を把握することができる。

頻出動線群の比較及び分類は、頻出動線グラフ間の非類似度を計算し、この計算された非類似度に基づいて行う。このようにすると、頻出動線群の比較及び分類を定量的に行うことが可能となる。

また、地図上で表現することが困難な同じ場所を頻繁に往復するような頻出動線については、同じ移動体の移動軌跡中に頻出する文字列を抽出し、これをノードとして頻出動線グラフで表現する。このようにすることで、往復移動の無い頻出動線と同様に分析することが可能となる。なお、頻出動線内の文字をノードとしてグラフを作成すると、このような往復移動を含む頻出動線はグラフ上に表現することができないが、この発明では頻出動線をノードとするためグラフで表現することが可能である。

［一実施形態］
次にこの発明の一実施形態について説明する。
（構成）
図２は、この発明の一実施形態に係る移動軌跡解析装置を含むシステムの機能構成を示すブロック図である。
この実施形態のシステムは、移動軌跡解析装置として動作するサーバ装置ＳＶを備える。そして、このサーバ装置ＳＶに対し、ユーザ群が使用する複数の携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎと、移動軌跡の解析データを利用する事業者が使用する事業者端末ＰＣを、通信ネットワークＮＷを介して接続可能としたものである。携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、例えばＧＰＳを利用した位置測位機能を有し、この機能を使用して所定の時間帯ごとに携帯端末自体の移動軌跡を測定し、その測定データを通信ネットワークＮＷを介してサーバ装置ＳＶへ送信する。

サーバ装置ＳＶは例えばクラウドコンピュータにより構成され、通信インタフェースユニット１と、制御ユニット２と、記憶ユニット３を備えている。通信インタフェースユニット１は、通信ネットワークＮＷを介して、上記携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎとの間、及び事業者端末ＰＣとの間でデータの送受信を行う。

制御ユニット２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を有し、この発明の一実施形態を実施する上で必要な処理機能として、移動軌跡取得制御部２１と、頻出動線抽出部２２と、頻出動線グラフ作成部２３と、表示データ生成部２４と、頻出動線群比較分類部２５と、送信制御部２６を備えている。なお、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。

移動軌跡取得制御部２１は、上記携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎから、当該携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎで作成された移動軌跡情報を通信インタフェースユニット１を介して収集する処理を行う。

頻出動線抽出部２２は、上記収集された複数の移動軌跡に予め設定した条件を超えて頻出する部分文字列を頻出動線として抽出する処理を行う。

頻出動線グラフ作成部２３は、上記頻出動線抽出部２２により抽出された各頻出動線をそれぞれノードとし、共通の文字又は文字列を含む頻出動線のノード間をエッジにより接続した頻出動線グラフを作成する処理を行う。

表示データ生成部２４は、上記頻出動線抽出部２２により抽出された頻出動線、及び上記頻出動線グラフ作成部２３により作成された頻出動線グラフを、二次元又は三次元で可視表示するための表示データを生成する処理を行う。

頻出動線群比較分類部２５は、上記頻出動線抽出部２２により抽出された頻出動線、及び上記頻出動線グラフ作成部２３により作成された頻出動線グラフを、階層的クラスタリング等の分類手法を用いて階層化して分類する処理を行う。

送信制御部２６は、事業者端末ＰＣからの要求に応じ、上記表示データ生成部２４により生成された頻出動線及び頻出動線グラフの表示データと、上記頻出動線群比較分類部２５による分類結果を表す情報を、通信インタフェースユニット１から要求元の事業者端末ＰＣへ送信する処理を行う。

記憶ユニット３は、ＨＤＤ又はＳＳＤ等を記憶媒体として有し、この発明の一実施形態を実施する上で必要な記憶部として、移動軌跡記憶部３１と、頻出動線記憶部３２と、頻出動線グラフ記憶部３３と、表示データ記憶部３４と、比較分類結果記憶部３５を備えている。

移動軌跡記憶部３１は、上記移動軌跡取得制御部２１により収集された移動軌跡の集合を保存するために使用される。頻出動線記憶部３２は、上記頻出動線抽出部２２により抽出された頻出動線を保存するために使用される。頻出動線グラフ記憶部３３は、上記頻出動線グラフ作成部２３により作成された頻出動線グラフを保存するために使用される。表示データ記憶部３４は、上記表示データ生成部２４により生成された頻出動線の表示データ、及び頻出動線グラフの表示データを保存するために使用される。比較分類結果記憶部３５は、上記頻出動線群比較分類部２５により作成された比較分類結果を表す情報を保存するために使用される。

（動作）
次に、以上のように構成されたサーバ装置ＳＶの動作を説明する。図３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。
サーバ装置ＳＶの制御ユニット２は、予め設定した時刻になるとステップＳ１１により移動軌跡取得制御部２１を起動し、携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎに対し移動軌跡の取得要求を送信する。これに対し携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎはそれぞれ、上記取得要求に応じ、前回の送信時から現在までに蓄積した移動軌跡を表すデータを読み出してサーバ装置ＳＶへ送信する。サーバ装置ＳＶの移動軌跡取得制御部２１は、上記各携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎから送信された移動軌跡を表すデータを通信インタフェースユニット１により受信し、この受信された移動軌跡を表すデータを移動軌跡記憶部３１に格納する。
なお、移動軌跡の集合を蓄積し管理するデータベースサーバが存在する場合には、このデータベースサーバから移動軌跡の集合を定期的に取得するようにしてもよい。

次にサーバ装置ＳＶの制御ユニット２は、ステップＳ１２により頻出動線抽出部２２を起動し、この頻出動線抽出部２２により上記移動軌跡記憶部３１から例えば時間帯別に移動軌跡の集合を読み出し、この読み出した移動軌跡の集合中に予め設定した条件を超えて頻出する部分文字列を頻出動線としてもれなく抽出する。そして、この抽出した各頻出動線を頻出動線記憶部３２に格納する。

上記頻出動線としての部分文字列の抽出条件は、最小文字列長と頻出動線の最低出現回数により表され、この抽出条件を表すパラメータは事業者のオペレータが事業者端末ＰＣから事前に設定する。一般に、頻出動線の最小の長さと最低出現回数が大きいほど、頻出動線と見なす条件が厳しくなるため、抽出される頻出動線の数は少なくなる。同じ移動体が頻繁に往復する頻出動線を抽出するか否かについても事業者のオペレータが事前に指定する。これらのパラメータは、移動速度等の移動体の移動特性や位置情報の測定精度、移動軌跡集合の大きさ（すなわち移動体の数）や各移動軌跡の平均的な長さ等を考慮して事業者のオペレータが設定する。なお、最小文字列長は２以上に設定する。

頻出動線群の抽出には、PrefixSpan等の頻出系列の解析手法を用いる。例えば、PrefixSpanは、文字列の集合を入力として、１文字からなる文字列から始め、その文字列に続く文字列の中で、最低出現回数以上出現する文字列のみを抽出し、再びそれらの文字列に続く文字列の中で最低出現回数以上出現する文字列を抽出する。この抽出操作を最低出現回数以上の文字列がなくなるまで続け、抽出した順番に抽出した文字列を繋げ、頻出文字列群を求める。
なお、PrefixSpanについては、以下の文献に詳しく記載されている。
J. Pei, J. Han, B. Mortazavi-Asl, H. Pinto, Q. Chen, U. Dayal and M-C. Hsu., PrefixSpan: Mining Sequential Patterns Efficiently by PrefixProjected Pattern Growth, In. Proc. 2001 Int. Conf. Data Engineering (ICDE'01), pages 215-224, Heidelberg, Germany, April 2001.

次にサーバ装置ＳＶの制御ユニット２は、ステップＳ１３により頻出動線グラフ作成部２３を起動し、この頻出動線グラフ作成部２３により、上記頻出動線記憶部３２に保存された各頻出動線をそれぞれノードとし、共通の文字又は文字列を含む頻出動線のノード間をエッジにより接続した頻出動線グラフを作成する。そして、この作成した頻出動線グラフを頻出動線グラフ記憶部３３に格納する。またそれと共に、上記作成された頻出動線グラフに含まれる複数のノードの各々についてエッジの接続数を求め、当該エッジの接続数が最も多いノードを中心的な頻出動線として特定する。

次にサーバ装置ＳＶの制御ユニット２は、ステップＳ１４により表示データ生成部２４を起動し、この表示データ生成部２４により、上記頻出動線記憶部３２から頻出動線群を読み出し、当該頻出動線群を可視化するための表示データを生成する。またそれと共に、上記頻出動線グラフ記憶部３３から頻出動線グラフを読み出し、当該頻出動線グラフを可視化するための表示データを生成する。そして、これらの生成された表示データを表示データ記憶部３４に格納する。

頻出動線群の表示データは、例えば以下のように生成される。すなわち、頻出動線の各々について、当該頻出動線に含まれる各文字列で表される滞在場所又は通過位置の位置座標（例えば緯度経度）をＸ軸及びＹ軸の座標とする。またそれと共に、頻出動線間の非類似度を計算し、この非類似度に基づいて各頻出動線のＺ軸の座標を求める。そして、上記Ｘ、Ｙ、Ｚにより表される滞在場所又は通過位置の位置座標を三次元空間に配置し、さらにこれらの位置座標を移動時刻順に折れ線により接続した表示データを生成する。

より具体的には、頻出動線間の非類似度から多次元尺度構成法を利用し、頻出動線群の可視化ではＺ座標を求める。多次元尺度構成法は、似たものは近くに、異なったものは遠くになるように対象物（ここでは頻出動線群である）を配置する座標を求める手法であり、対象物間の非類似度を要素とする正方行列（対角要素は０）から固有値と固有ベクトルを計算することにより対象物の座標を求める。

図６はこのようにして生成した頻出動線群の表示データの表示例を示す図である。このような頻出動線群の表示データを生成することで、頻出動線それぞれの二次元平面上の軌跡を確認できると共に、類似する頻出動線同士がＺ軸上で近くに配置されるため頻出動線間の類似性を視覚的に把握することが可能となる。

なお、頻出動線間の非類似度は、頻出動線を表す文字列間の編集距離として求められる。文字列間の編集距離とは、文字の「挿入」、「削除」操作によって、一方の文字列を他方の文字列に変換するために必要となる最小の操作回数である。
いま、文字列１の文字数をＩ、文字列２の文字数をＪとして、横（Ｉ+１）、縦（Ｊ＋１）の（Ｉ+１）×（Ｊ＋１）個からなる格子点群を考える。ｊ行、ｉ列目の格子点を（ｊ，ｉ）とすると、文字列１の各文字を１行目に左から順に（２，１）から（１，Ｉ＋１）に、文字列２の各文字を１列目に上から順に（２，１）から（Ｊ＋１，１）に配置する。縦横に隣接する格子点をリンクで結び、さらに文字列間で共通する文字から下、右にリンクを辿って一致する格子点を一致ポイントとし、その左上の格子点と一致ポイントをリンクで結ぶ。縦横のリンクにはコストとして１を付与し、斜めのリンクにはコストを付与しない。

例えば、いま「ＸＣＵＺＶＥ」を文字列１、「ＣＵＲＶＥ」を文字列２とし、（１，１）からリンクを辿り（Ｊ＋１，Ｉ＋１）に到達する再帰しない経路を考える。この場合、図４に示すような経路（リンク）を辿る。このリンクを辿る度に対応するコストを累積し、その最小値を文字列間の編集距離とする。但し、リンクを右横に辿ることは、移動先の格子点と同じ列にある文字列１における文字を「削除」すること、下に辿ることは、移動先の格子点と同じ行にある文字列２の文字を「挿入」すること、右下に辿ることは対応する文字をそのまま残すことに相当する。

上記頻出動線間の非類似度を文字列間の編集距離として求めるための計算方法は、以下の文献に詳しく記載されている。
尾上能之、「文字列間の距離 : モナドを使って，情報処理」 46(9), 1053-1060, 2005.

一方、頻出動線グラフの表示データは、例えば以下のように生成される。すなわち、上記頻出動線間の非類似度に基づいて、頻出動線グラフのノードを互いに類似するものほど距離が近くなるように二次元又は三次元空間上に配置する。そして、エッジが存在するノード間を直線で接続する。

より具体的には、この頻出動線グラフの可視化においても、頻出動線間の非類似度から多次元尺度構成法を利用して、各頻出動線の二次元或いは三次元空間の座標値を求める。図５は、このように生成された頻出動線グラフの表示データの表示例を示すものである。このような表示データを用いれば、類似する頻出動線のノードほど近接して配置されることになり、これにより頻出動線間の類似性及び接続関係を視覚的に把握することが可能となる。

サーバ装置ＳＶの制御ユニット２は、以上述べたステップＳ１１〜ステップＳ１４による一連の処理を、移動軌跡記憶部３１に保存されたすべての移動軌跡に対し行われたか否かをステップＳ１５で判定する。そして、まだ処理を行っていない移動軌跡が残っている場合には、ステップＳ１１に戻ってステップＳ１１〜ステップＳ１４による一連の処理を繰り返す。一方、移動軌跡記憶部３１に保存されたすべての移動軌跡に対する処理が終了すると、ステップＳ１６に移行する。

ステップＳ１６に移行すると制御ユニット２は頻出動線群比較分類部２５を起動し、この頻出動線群比較分類部２５において、頻出動線群間の非類似度を計算する処理と、全頻出動線群の可視化処理と、頻出動線群の比較分類処理を以下のように実行する。すなわち、頻出動線群比較分類部２５は、先ず頻出動線群間の非類似度を計算する。なお、この頻出動線群間の非類似度の計算処理については後に詳しく述べる。

次に、当該計算された頻出動線群間の非類似度をもとに、前述の多次元尺度構成法を用いて、各頻出動線群を１つの点として類似する頻出動線群ほど近くに位置するように二次元或いは三次元空間上に配置した、頻出動線群間の類似性を視覚的に表現する表示データを生成する。図８はその表示データの一例を示すものである。

続いて頻出動線群比較分類部２５は、上記計算された頻出動線群間の非類似度に基づいて、頻出動線群の比較及び分類を行い、その結果を比較分類データ記憶部３５に格納する。図９はその分類結果の一例を示すもので、図８に示した頻出動線群間の類似関係に対する頻出動線群の階層的クラスタリングの例を示している。なお、図９における頻出動線群の番号は図８に示した番号と対応している。

以下に、上記頻出動線群間の非類似度の計算から比較及び分類までの処理について詳しく述べる。頻出動線群比較分類部２５は、頻出動線群間の非類似度を、グラフ編集距離によって計算する。グラフ編集距離とは、グラフのノード及びエッジそれぞれに対して、「置換」、「挿入」、「削除」の操作を行うことによって、一方のグラフを他方のグラフに変換するために必要な操作に基づく距離である。頻出動線グラフの編集操作の例を図７に示す。この例は、グラフＧ₁をグラフＧ₂に変換するときの操作例を示したものである。

上記編集操作においては、ノードやエッジの非類似性に応じて操作ごとにコストを累積し、コストの和が最小となる操作系列を求め、そのコストの値をグラフ間の距離とする。

ノード間の非類似度については、例えばそれぞれのノードに対応する頻出動線の文字列間の編集距離とする。一方、エッジ間の非類似度については、例えばエッジで結ばれたノードに相当する頻出動線同士の接続回数（すなわち共通する文字数）の差分にしたり、接続回数を考慮せずエッジ同士は非類似度を０とする。

グラフ編集距離の計算は、例えば２つの比較対象グラフを１つのノードしか持たないサブグラフになるまで分解し、各サブグラフから「置換」、「挿入」、「削除」操作で作成可能なサブグラフにリンクを張り、各リンクに操作に関わるコストを付与する。そして、比較対象の１つのグラフからもう一つの比較対象のグラフに到達するまでリンクを辿り、リンクを辿る度にコストを累積し、その最小値をグラフ編集距離とする。

なお、グラフ編集距離の詳細な計算方法については、例えば
K. Riesen, S. Emmenegger and H. Bunke, Kaspar Riesen, Sandro Emmenegger, and Horst Bunke, A Novel Software Toolkit for Graph Edit Distance Computation, Proc. 9th Int. Workshop on Graph Based Representations in Pattern Recognition, LNCS 7877, 142-151, 2013.
に詳しく記載されている。

次に頻出動線群比較分類部２５は、以上のように計算された頻出動線群間の非類似度をもとに、前述の多次元尺度構成法を用いて、各頻出動線群を１つの点として類似する頻出動線群ほど近くに位置するように二次元或いは三次元空間上に配置した、頻出動線群間の類似性を視覚的に表現する表示データを生成する。またそれと共に、階層的クラスタリング等の分類手法を用いて頻出動線群の分類を定量的に行う。階層的クラスタリングとは、比較対象間の非類似度をもとに似ているものから順にクラスタに分類し、全比較対象が１つのクラスタになるまで階層的に分類する手法である。そして、この分類結果を表す情報を比較分類結果記憶部３４に格納する。

最後に、サーバ装置ＳＶの制御ユニット２は、ステップＳ１７において送信制御部２６を起動し、この送信制御部２６により上記表示データ記憶部３４及び比較分類結果記憶部３５からそれぞれ表示データ及び比較分類結果を表す情報を読み出す。そして、この読み出された表示データ及び比較分類結果を表す情報を、要求元となる事業者端末ＰＣに向け通信インタフェースユニット１から送信する。送信手段としては、電子メールに添付する方法でもよいし、事業者端末ＰＣからのアクセスに応じてダウンロードする方法でもよい。

（実施形態の効果）
以上詳述したようにこの発明の一実施形態では、頻出動線抽出部２２により、移動軌跡の集合中に頻出する部分文字列を頻出動線として抽出すると共に、頻出動線グラフ作成部２３により、上記抽出された各頻出動線をそれぞれノードとし、共通の文字又は文字列を含む頻出動線のノード間をエッジにより接続した頻出動線グラフを作成する。そして、表示データ生成部２４により、上記抽出された各頻出動線を当該頻出動線間の非類似度に基づいて三次元空間に座標配置した表示データを生成すると共に、上記作成された頻出動線グラフをその各ノード間の非類似度に基づいて二次元又は三次元空間に座標配置した表示データを生成し、これらの表示データを送信制御部２６から事業者端末ＰＣへ送信して表示させるようにしている。

したがって、各頻出動線に加え、頻出動線間の接続関係を考慮して頻出動線グラフが表示されることにより、頻出動線同士の類似性のみならず、頻出動線間の接続関係の類似性も考慮した頻出動線群の比較を定量的に行うことが可能となる。特に、同じ場所を往復移動するような頻出動線についても、同じ移動体の移動軌跡中に頻出する文字列が抽出され、これがノードとして頻出動線グラフにより表現されるので、往復移動の無い頻出動線と同様に分析することが可能となる。また、個々の頻出動線の位置、及び頻出動線間の類似性と接続関係を反映した頻出動線群の可視化が可能となり、さらに頻出動線群間の類似性を反映した複数の頻出動線群の可視化が可能となる。また、上記作成された頻出動線グラフに含まれる複数のノードの各々についてエッジの接続数が求められ、当該エッジの接続数が最も多いノードを中心的な頻出動線として特定される。このため、複数の頻出動線の中で多くの他の頻出動線が流入・流出する中心的な頻出動線を容易に把握することが可能となる。

さらに、頻出動線群比較分類部２５により、各頻出動線間の非類似度が計算され、当該計算された非類似度に基づいて上記各頻出動線が複数の階層に分類される。このため、頻出動線群の比較・分類処理が自動的に行われることになり、各頻出動線の比較・分類処理を効率的に行うことが可能となる。

［他の実施形態］
前記一実施形態では、移動軌跡解析装置の機能をサーバ装置ＳＶに設けた場合を例示したが、同じ移動軌跡解析装置の機能をパーソナルコンピュータ等の固定端末やスマートフォンなどの携帯端末に設けるようにしてもよい。携帯端末に設けた場合には、移動軌跡の情報を自端末で計測した情報としてもよく、他の携帯端末から取得するようにしてもよい。また、表示データ及び比較分類結果を表す情報をそのまま携帯端末で表示したり、或いは携帯端末からユーザが所有する固定端末へ送信して表示するようにしてもよい。

その他、移動軌跡解析装置の種類や構成、頻出動線の抽出処理、頻出動線グラフの作成処理、表示データの生成処理、頻出動線群の比較分類処理等の各処理の手順と内容についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。

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。

ＳＶ…サーバ装置、ＮＷ…通信ネットワーク、ＭＳ１〜ＭＳｎ…携帯端末、ＰＣ…事業者端末、１…通信インタフェースユニット、２…制御ユニット、３…記憶ユニット、２１…移動軌跡取得制御部、２２…頻出動線抽出部、２３…頻出動線グラフ作成部、２４…表示データ生成部、２５…頻出動線群比較分類部、２６…送信制御部、３１…移動軌跡記憶部、３２…頻出動線記憶部、３３…頻出動線グラフ記憶部、３４…表示データ記憶部、３５…比較分類結果記憶部。

Claims (8)

1. 移動体の移動軌跡を文字列により表した移動軌跡集合を受け取り、記憶部に保存する移動軌跡集合取得手段と、
   前記記憶部に保存された移動軌跡集合を読み出し、当該移動軌跡集合中に頻出する部分文字列を頻出動線としてそれぞれ抽出して前記記憶部に保存する頻出動線抽出手段と、
   前記記憶部に保存された各頻出動線をそれぞれノードとし、共通の文字又は文字列を含む頻出動線のノード間をエッジにより接続した頻出動線グラフを作成して前記記憶部に保存する頻出動線グラフ作成手段と、
   前記記憶部に保存された頻出動線及び頻出動線グラフを表示部に可視表示する可視表示手段と
   を具備することを特徴とする移動軌跡解析装置。
2. 前記頻出動線グラフ作成手段は、前記作成された頻出動線グラフに含まれる複数のノードの各々についてエッジの接続数を求め、当該エッジの接続数が最も多いノードを中心的な頻出動線として特定する機能を有することを特徴とする請求項１記載の移動軌跡解析装置。
3. 前記可視表示手段は、
   前記記憶部に保存された頻出動線ごとに、当該頻出動線に含まれる文字列により表される場所の位置座標を移動時刻順に折れ線により接続した情報を生成する手段と、
   前記頻出動線間の非類似度を計算する非類似度計算手段と、
   三次元座標空間において、前記生成された情報の各場所の位置座標をＸ軸及びＹ軸により表される二次元座標平面に配置すると共に、当該各場所のＺ軸方向の座標を前記計算された非類似度に応じて設定した頻出動線表示情報を生成する手段と、
   前記生成された頻出動線表示情報を前記表示部に表示する手段と
   を備えることを特徴とする請求項１記載の移動軌跡解析装置。
4. 前記可視表示手段は、
   前記頻出動線間の非類似度を計算する非類似度計算手段と、
   二次元又は三次元座標空間において、前記記憶部に保存された各頻出動線グラフに含まれるノードの位置座標を、当該ノードに対応する頻出動線間について前記非類似度計算手段により計算された非類似度に応じた距離を隔てて配置した頻出動線グラフ表示情報を生成する手段と、
   前記生成された頻出動線グラフ表示情報を前記表示部に表示する手段と
   を備えることを特徴とする請求項１記載の移動軌跡解析装置。
5. 各頻出動線群を１つの点として類似する頻出動線群ほど近くに位置するように二次元或いは三次元空間上に配置した、頻出動線群間の類似性を視覚的に表現する表示データを生成して表示部に表示する手段と、
   前記記憶部に記憶された各頻出動線群間の非類似度を計算し、当該計算された非類似度に基づいて前記各頻出動線群を複数の階層に分類する分類手段と
   を、さらに具備することを特徴とする請求項１記載の移動軌跡解析装置。
6. コンピュータ及び記憶部を備えた移動解析装置が実行する移動軌跡解析方法であって、
   移動体の移動軌跡を文字列により表した移動軌跡集合を受け取り、記憶部に保存する過程と、
   前記記憶部に保存された移動軌跡集合を読み出し、当該移動軌跡集合中に頻出する部分文字列を頻出動線としてそれぞれ抽出して前記記憶部に保存する過程と、
   前記記憶部に保存された各頻出動線をそれぞれノードとし、共通の文字又は文字列を含む頻出動線のノード間をエッジにより接続した頻出動線グラフを作成して前記記憶部に保存する過程と、
   前記記憶部に保存された頻出動線及び頻出動線グラフを表示部に可視表示する過程と
   を具備することを特徴とする移動軌跡解析方法。
7. 前記可視表示する過程は、
   前記記憶部に保存された頻出動線ごとに、当該頻出動線に含まれる文字列により表される場所の位置座標を移動時刻順に折れ線により接続した情報を生成する過程と、
   前記頻出動線間の非類似度を計算する過程と、
   三次元座標空間において、前記生成された情報の各場所の位置座標をＸ軸及びＹ軸により表される二次元座標平面に配置すると共に、当該各場所のＺ軸方向の座標を前記計算された非類似度に応じて設定した頻出動線表示情報を生成する過程と、
   前記生成された頻出動線表示情報を前記表示部に表示する過程と
   を備えることを特徴とする請求項６記載の移動軌跡解析方法。
8. 前記可視表示する過程は、
   前記記憶部に保存された頻出動線間の非類似度を計算する過程と、
   二次元又は三次元座標空間において、前記記憶部に保存された各頻出動線グラフに含まれるノードの位置座標を、当該ノードに対応する頻出動線間について前記計算された非類似度に応じた距離を隔てて配置する過程と
   を備えることを特徴とする請求項６記載の移動軌跡解析方法。