JP6053027B2 - 類似移動経路をとるユーザを検索する装置、プログラム及び方法 - Google Patents
類似移動経路をとるユーザを検索する装置、プログラム及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6053027B2 JP6053027B2 JP2013180611A JP2013180611A JP6053027B2 JP 6053027 B2 JP6053027 B2 JP 6053027B2 JP 2013180611 A JP2013180611 A JP 2013180611A JP 2013180611 A JP2013180611 A JP 2013180611A JP 6053027 B2 JP6053027 B2 JP 6053027B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- stay
- short
- time
- place
- staying
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 28
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 168
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 104
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 20
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 18
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 15
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
携帯端末毎に、通信に係る日時刻及び基地局位置情報を対応付けた複数の通信記録を含む通信履歴を蓄積した位置情報履歴蓄積手段と、
携帯端末毎に、通信履歴における第1の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「短時間滞留地」を決定し、この第1の時間窓よりも長い時間幅を有する第2の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞在地」を決定し、決定された「滞在地」及び/又は「短時間滞留地」を時系列に並べた滞在滞留時系列データを生成する時系列データ生成手段と、
滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、「短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「短時間滞留地」間遷移モデルを構築する短時間滞留地間遷移モデル構築手段と、
滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルを構築する滞在地・短時間滞留地間遷移モデル構築手段と、
滞在滞留時系列データについて、構築された「短時間滞留地」間遷移モデル及び「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルに基づいて、時系列において欠損している「短時間滞留地」を補間する短時間滞留地補間手段と、
所定の携帯端末に係る補間処理後の滞在滞留時系列データと、他の携帯端末に係る補間処理後の滞在滞留時系列データとの間の最長一致部分系列長に基づいて、所定の携帯端末の移動経路に類似した移動経路をとる携帯端末を検索するユーザ検索手段と
を有する装置が提供される。
通信履歴を、第1の時間窓と第2の時間窓とのそれぞれで分割する時間窓分割手段と、
第1の時間窓毎に、複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞留」か否かを判定して、「滞留」と判定された第1の時間窓における位置の確率分布に基づいて「滞留地」を決定し、「滞留」と判定された所定数以下の連続する第1の時間窓に対し、滞留の所定時間以上前又は後に異なる「滞留地」を有する第1の時間窓が存在しており、且つ連続する第1の時間窓の「滞留地」と異なる「滞留地」とが所定距離以上離隔している場合、この連続する第1の時間窓を「短時間滞留」と判定する第1の短時間滞留判定手段と、
複数の携帯端末に係る「短時間滞留」と判定された第1の時間窓の「滞留地」の確率分布に基づいて「短時間滞留地」を決定し、「短時間滞留地」毎に基地局位置情報を対応付けた基地局リストを生成する基地局情報収集手段と、
通信履歴について、基地局リストに含まれる基地局が存在する場合、この基地局の基地局位置情報に、基地局リストで対応している「短時間滞留地」を対応付けた短時間滞留地履歴を生成する第2の短時間滞留判定手段と、
第2の時間窓毎に、複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞在」か否かを判定し、「滞在」と判定された第2の時間窓における位置の確率分布に基づいて「滞在地」を決定する滞在判定手段と、
携帯端末毎に、生成された短時間滞留地履歴に基づいて、決定された「滞在地」及び/又は「短時間滞留地」を時系列に並べた滞在滞留時系列データを生成する滞在滞留時系列データ生成手段と
を有することも好ましい。
基地局識別子及び基地局位置情報を対応付けて記憶する基地局位置情報管理手段と、
携帯端末を配下に接続させる基地局から、携帯端末毎に通信に係る日時刻とこの基地局の基地局識別子とを対応付けた通信記録を収集する通信履歴収集手段とを更に有し、
位置情報履歴蓄積手段は、通信記録について、携帯端末毎に基地局識別子に対応する基地局位置情報を更に対応付けて通信履歴を生成する
ことを特徴とする通信設備装置が提供される。
携帯端末毎に、通信に係る日時刻及び基地局位置情報を対応付けた複数の通信記録を含む通信履歴を蓄積した位置情報履歴蓄積手段と、
携帯端末毎に、通信履歴における第1の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「短時間滞留地」を決定し、この第1の時間窓よりも長い時間幅を有する第2の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞在地」を決定し、決定された「滞在地」及び/又は「短時間滞留地」を時系列に並べた滞在滞留時系列データを生成する時系列データ生成手段と、
滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、「短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「短時間滞留地」間遷移モデルを構築する短時間滞留地間遷移モデル構築手段と、
滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルを構築する滞在地・短時間滞留地間遷移モデル構築手段と、
滞在滞留時系列データについて、構築された「短時間滞留地」間遷移モデル及び「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルに基づいて、時系列において欠損している「短時間滞留地」を補間する短時間滞留地補間手段と、
所定の携帯端末に係る補間処理後の滞在滞留時系列データと、他の携帯端末に係る補間処理後の滞在滞留時系列データとの間の最長一致部分系列長に基づいて、所定の携帯端末の移動経路に類似した移動経路をとる携帯端末を検索するユーザ検索手段と
してコンピュータを機能させるプログラムが提供される。
上記装置は、携帯端末毎に、通信に係る日時刻及び基地局位置情報を対応付けた複数の通信記録を含む通信履歴を蓄積した位置情報履歴蓄積手段を有し、上記方法は、
携帯端末毎に、通信履歴における第1の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「短時間滞留地」を決定し、この第1の時間窓よりも長い時間幅を有する第2の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞在地」を決定し、決定された「滞在地」及び/又は「短時間滞留地」を時系列に並べた滞在滞留時系列データを生成する第1のステップと、
滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、「短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「短時間滞留地」間遷移モデルを構築する第2のステップと、
滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルを構築する第3のステップと、
滞在滞留時系列データについて、構築された「短時間滞留地」間遷移モデル及び「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルに基づいて、時系列において欠損している「短時間滞留地」を補間する第4のステップと、
所定の携帯端末に係る補間処理後の滞在滞留時系列データと、他の携帯端末に係る補間処理後の滞在滞留時系列データとの間の最長一致部分系列長に基づいて、所定の携帯端末の移動経路に類似した移動経路をとる携帯端末を検索する第5のステップと
を有する方法が提供される。
基地局位置情報管理部112(図2)は、基地局識別子と基地局位置情報とを対応付けて記憶する。
通信履歴収集部111(図2)は、基地局3から、当該基地局3の配下にある携帯端末2毎に日時刻及び基地局識別子といった通信記録(通信履歴)を収集する。
通信記録(端末識別子、日時刻、基地局識別子)
図4の通信履歴によれば、携帯端末00001は、2010年6月15日17:54:50に基地局0003と通信している。また、携帯端末00001は、2010年6月15日17:57:00には基地局0001と通信している。
位置情報履歴生成部113(図2)は、基地局位置情報管理部111を用いて、通信記録(ログ)毎に、基地局識別子に対応する基地局位置情報を更に対応付けた通信履歴を生成し蓄積する。
時間窓分割部121(図2)は、位置情報履歴生成部113から出力された通信履歴を所定の時間窓(時間区間)で分割する。具体的には、通信履歴を構成する複数の通信記録を、日時刻が所定の時間窓に属するもの同士を集めて区分する。時間窓は、時間幅T及びシフト幅Sによって決定される。シフト幅Sの時間窓とは、開始時刻をSだけ遅らせたものである。従ってT>Sの場合、時間窓はT−Sだけ重畳することになる。
滞在判定部122(図2)は、各携帯端末2につき、第2の時間窓毎に、複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞在」か否かを判定し、「滞在」と判定された第2の時間窓における位置の確率分布に基づいて「滞在地」を決定する。具体的には、第2の時間窓毎に、複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布が単峰性を有するならば「滞在」と判定し、単峰性を有さないならば「移動」と判定する。
(S1)任意の点(位置情報)を、最初の中心点とする。
(S2)中心点を中心とした第1の閾値(例えば2km)の半径の円に含まれる点(位置情報)を用いて、重心を算出する。
(S3)次に、算出された重心と現在の中心点との差(変化量)が、第2の閾値(例えば100m)以下であるか否かを判定する。
(S4)S3において偽と判定された場合、その重心を新たな中心点とする。次いで、再びS2へ戻り、変化量が第2の閾値以下に収まるまで繰り返す。
(S5)S3において真と判定された場合、その重心(収束した点)を代表点とする。
(a)第2の時間窓1の点(35.845,139.504)に関する1回目の重心を計算する。第2の時間窓1の点(35.845,139.504)と第2の時間窓1に含まれるその他の点との距離はすべて2km以内であるので、その他の点すべての平均をとると(35.845,139.503)となる。
(b)第2の時間窓1の点(35.845,139.504)に関する2回目の重心を計算する。2回目の重心計算では、中心点を(35.845,139.503)とする。この中心点と第2の時間窓1に含まれるその他の点との距離はすべて2km以内であるので、その他の点すべての平均をとると(35.845,139.503)となる。
(c)1回目と2回目の重心計算の結果は同じであり変化量は100m以下であるので、第2の時間窓1の点(35.845,139.504)の代表点は(35.845,139.503)となる。
(d)同様に、第2の時間窓1における他の点の各々について代表点を算出すると、いずれの代表点も(35.845,139.503)となる。
(e)以上により、計算された代表点はいずれの点についても(35.845,139.503)であり、代表点の種類数は1であるので、第2の時間窓1は「滞在」と判定される。
第1の短時間滞留判定部123(図2)は、各携帯端末2につき、
(a)第1の時間窓毎に、複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞留」か否かを判定し、「滞留」と判定された第1の時間窓における位置の確率分布に基づいて「滞留地」を決定し、
(b)「滞留」と判定された所定数以下の連続する第1の時間窓に対し、当該滞留の所定時間以上前又は後に異なる「滞留地」を有する第1の時間窓が存在しており、且つ該連続する第1の時間窓の「滞留地」と該異なる「滞留地」とが所定距離以上離隔している場合、該連続する第1の時間窓を「短時間滞留」と判定する。
基地局情報収集部124(図2)は、複数の携帯端末2(複数ユーザ)についての、「短時間滞留」と判定された第1の時間窓の「滞留地」の確率分布に基づいて、その重心を「短時間滞留地」(滞留地代表点)として算出し、「短時間滞留地」毎に、
(a)当該基地局位置情報と、(b)当該基地局に対する接続確率と
を対応付けた基地局リストを生成する。ここで、「滞留」に係る情報の収集先を1つの携帯端末2(1ユーザ)に限定した場合、「短時間滞留地」において一定回数以上の接続回数を有する事例が少なくデータ収集に限度が生じるが、複数の携帯端末2(複数ユーザ)から収集すると、一定数の事例を概ね確実に収集することが可能になる。
第2の短時間滞留判定部125(図2)は、取得された通信履歴について、短時間滞留地の基地局リスト(図16)に含まれる基地局が存在する場合、この基地局の基地局位置情報に、この基地局リストで対応している「短時間滞留地」を対応付けた短時間滞留地履歴を生成する。即ち、この基地局識別子を短時間滞留地番号で置き換える。尚、判定に用いる短時間滞留地の基地局リストは、「短時間滞留地」に関して接続確率が所定閾値以上の基地局に限定してもよい。本実施形態では限定しない。
滞在滞留時系列データ生成部126(図2)は、携帯端末2毎に、生成された短時間滞留地履歴に基づいて、決定された「滞在地」及び/又は「短時間滞留地」を時系列に並べた滞在滞留時系列データを生成する。尚、開始時刻及び終了時刻を対応付けた「滞在地」データは、滞在判定部122で決定された「滞在地」を入力した基地局情報収集部124が、「滞在地」毎に基地局位置情報を対応付けた基地局リストを生成することによって取得される。
短時間滞留地間遷移モデル構築部127(図2)は、図18に示したような滞在滞留時系列データから、所定頻度以上で発生する「短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、抽出した「短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「短時間滞留地」間遷移モデルを構築する。具体的には、「短時間滞留地」の前後に、所定閾値以上の遷移確率で出現する「短時間滞留地」を検出する。
滞在地・短時間滞留地間遷移モデル構築部128(図2)は、図18に示したような滞在滞留時系列データから、所定頻度以上で発生する「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、抽出した「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルを構築する。具体的には、「滞在地」の前後に、所定閾値以上の遷移確率で出現する「短時間滞留地」を検出する。
[短時間滞留地間遷移モデル構築の実施例]
[滞在地・短時間滞留地間遷移モデル構築の実施例]
短時間滞留地補間部131(図2)は、滞在滞留時系列データ生成部126によって生成された滞在滞留時系列データについて、構築された「短時間滞留地」間遷移モデル(図21)及び「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデル(図22)に基づき、時系列データにおいて欠損している「短時間滞留地」を補間する。具体的には、滞在滞留時系列データには存在しないが、時系列に出現している「滞在地」と「短時間滞留地」との間、又は「短時間滞留地」間に高い出現確率で出現し得る「短時間滞留地」があれば、この「短時間滞留地」を補間する。
A→B→C
のみである。即ち、Aからの遷移先はB及びEであるが、Cへ遷移する遷移元はBのみである。従って、AとCとの間にはBのみが補間可能である。従って、短時間滞留地<1>として短時間滞留地Bが決定される。
B→C→D、及びB→F→D
の2つである。ここで、上記の各遷移を採用した遷移パターンの尤度を算出して比較し、より尤度の高い遷移を採用する。本実施例では尤度は、遷移パターンを構成する遷移要素(矢印1つ分)の遷移確率の積として算出される。各遷移要素の遷移確率は、「短時間滞留地」間遷移モデル(図21)及び「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデル(図22)で決定された値とする。
(1) P(B,C,D)=P(α,A)・ P(A→B)・P(B→C)・P(C→D)・P(D→β)
となり、B→F→Dを採用した場合の尤度P(B,F,D)は、
(2) P(B,F,D)=P(α,A)・ P(A→B)・P(B→F)・P(F→D)・P(D→β)
となる。ここで、P(X,Y)は、滞在地(短時間滞留地)Xから短時間滞留地(滞在地)Yへの遷移確率である。
(1a) P(B→C)・P(C→D)=0.5×0.9=0.45
(2a) P(B→F)・P(F→D)=0.5×0.2=0.10
であるので、B→C→Dを採用した遷移パターンの方がより高い尤度を有する。従って、短時間滞留地<2>として短時間滞留地Cが決定される。
A→B→C→D、A→B→F→D、及びA→E→F→D
の3つである。ここでも、上記の各遷移を採用した遷移パターンの尤度を算出して比較し、より尤度の高い遷移を採用する。
(3) P(A,B,C,D)=P(α,A)・ P(A→B)・P(B→C)・P(C→D)・P(D→β)
(4) P(A,B,F,D)=P(α,A)・ P(A→B)・P(B→F)・P(F→D)・P(D→β)
(5) P(A,E,F,D)=P(α,A)・ P(A→E)・P(E→F)・P(F→D)・P(D→β)
となる。
(3a) P(A→B)・P(B→C)・P(C→D)=0.405
(4a) P(A→B)・P(B→F)・P(F→D)=0.090
(5a) P(A→E)・P(E→F)・P(F→D)=0.020
となるので、A→B→C→Dを採用した遷移パターンが最も高い尤度を有することが分かる。従って、短時間滞留地<3>及び<4>としてそれぞれ短時間滞留地B及びCが決定される。
α→A→B
の1つだけである。従って、短時間滞留地<5>として短時間滞留地Aが決定される。
C→D→β、及びC→G→β
の2つである。ここでも、上記の各遷移を採用した遷移パターンの尤度を算出して比較し、より尤度の高い遷移を採用する。
(6) P(C,D,β)=P(α,A)・ P(A→B)・P(B→C)・P(C→D)・P(D→β)
(7) P(C,G,β)=P(α,A)・ P(A→B)・P(B→C)・P(C→G)・P(G→β)
となる。
(6a) P(C→D)・P(D→β)=0.81
(7a) P(C→G)・P(G→β)=0.01
となるので、C→D→βを採用した遷移パターンがより高い尤度を有することが分かる。従って、短時間滞留地<6>として短時間滞留地Dが決定される。
ユーザ検索部132(図2)は、所定の携帯端末に係る上記の短時間滞留地補間処理後の滞在滞留時系列データと、他の携帯端末に係る短時間滞留地補間処理後の滞在滞留時系列データとの間の最長一致部分系列長に基づいて、この所定の携帯端末の移動経路に類似した移動経路をとる携帯端末を検索する。ここで、最長一致部分系列長は、比較する2つの時系列データにおいて、例えばA→B→C→D→EとA→C→D→E→Fとにおける共通部分C→D→Eのように「短時間滞留地」の時系列が一致する部分の長さと定義される。
(8)(類似度)=
(最長一致部分系列長)/(時系列データのうちの長いほうの系列長)
として算出し、この類似度が所定閾値以上の携帯端末を検索することができる。ここで、分母の(時系列データのうちの長いほうの系列長)とは、2つの携帯端末2に係る補間処理後の滞在滞留時系列データのうちの長いほうの系列長のことである。この(時系列データのうちの長いほうの系列長)で除することによって類似度が正規化される。また、ユーザ検索部132は、ユーザによって指定された検索対象の時間区間のうち、互いに所定時間以上離隔した「滞在地」に対応する時間区間の間となる時間区間について、上記の最長一致部分系列長を調査することも好ましい。
短時間滞留地1,短時間滞留地2,短時間滞留地3
を有している。従って、(最長一致部分系列長)=3となる。また、携帯端末00001及び携帯端末00002の時系列データ長もともに3なので、(時系列データのうちの長いほうの系列長)=3である。従って、式(8)より、(類似度)=3/3=1を得る。類似度反知恵の所定閾値は0.8であるから、携帯端末00001と携帯端末00002との類似度は、この所定閾値以上である。従って、携帯端末00001のユーザにおける18:20〜18:35の移動経路に類似した移動経路をとるユーザの携帯端末として、携帯端末00002が検索される。
10 通信インタフェース部
111 通信履歴収集部
112 基地局位置情報管理部
113 位置情報履歴蓄積部
12 時系列データ生成部12
121 時間窓分割部
122 滞在判定部
123 第1の短時間滞留判定部
124 基地局情報収集部
125 第2の短時間滞留判定部
126 滞在滞留時系列データ生成部
127 短時間滞留地間遷移モデル構築部
128滞在地・短時間滞留地間遷移モデル構築部
131 短時間滞留地補間部
132 ユーザ検索部
2 携帯端末
3 基地局
Claims (11)
- 携帯端末を所持したユーザの移動経路に類似した移動経路をとるユーザを検索する装置であって、
携帯端末毎に、通信に係る日時刻及び基地局位置情報を対応付けた複数の通信記録を含む通信履歴を蓄積した位置情報履歴蓄積手段と、
携帯端末毎に、当該通信履歴における第1の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「短時間滞留地」を決定し、該第1の時間窓よりも長い時間幅を有する第2の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞在地」を決定し、決定された「滞在地」及び/又は「短時間滞留地」を時系列に並べた滞在滞留時系列データを生成する時系列データ生成手段と、
当該滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、当該「短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「短時間滞留地」間遷移モデルを構築する短時間滞留地間遷移モデル構築手段と、
当該滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、当該「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルを構築する滞在地・短時間滞留地間遷移モデル構築手段と、
当該滞在滞留時系列データについて、構築された当該「短時間滞留地」間遷移モデル及び当該「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルに基づいて、時系列において欠損している「短時間滞留地」を補間する短時間滞留地補間手段と、
所定の携帯端末に係る当該補間処理後の滞在滞留時系列データと、他の携帯端末に係る当該補間処理後の滞在滞留時系列データとの間の最長一致部分系列長に基づいて、前記所定の携帯端末の移動経路に類似した移動経路をとる携帯端末を検索するユーザ検索手段と
を有することを特徴とする装置。 - 前記時系列データ生成手段は、
当該通信履歴を、当該第1の時間窓と当該第2の時間窓とのそれぞれで分割する時間窓分割手段と、
当該第1の時間窓毎に、複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞留」か否かを判定して、「滞留」と判定された第1の時間窓における位置の確率分布に基づいて「滞留地」を決定し、「滞留」と判定された所定数以下の連続する第1の時間窓に対し、当該滞留の所定時間以上前又は後に異なる「滞留地」を有する第1の時間窓が存在しており、且つ該連続する第1の時間窓の「滞留地」と該異なる「滞留地」とが所定距離以上離隔している場合、該連続する第1の時間窓を「短時間滞留」と判定する第1の短時間滞留判定手段と、
複数の携帯端末に係る「短時間滞留」と判定された第1の時間窓の「滞留地」の確率分布に基づいて「短時間滞留地」を決定し、「短時間滞留地」毎に当該基地局位置情報を対応付けた基地局リストを生成する基地局情報収集手段と、
当該通信履歴について、当該基地局リストに含まれる基地局が存在する場合、該基地局の基地局位置情報に、当該基地局リストで対応している「短時間滞留地」を対応付けた短時間滞留地履歴を生成する第2の短時間滞留判定手段と、
当該第2の時間窓毎に、複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞在」か否かを判定し、「滞在」と判定された第2の時間窓における位置の確率分布に基づいて「滞在地」を決定する滞在判定手段と、
携帯端末毎に、生成された当該短時間滞留地履歴に基づいて、決定された「滞在地」及び/又は「短時間滞留地」を時系列に並べた滞在滞留時系列データを生成する滞在滞留時系列データ生成手段と
を有することを特徴とする請求項1に記載の装置。 - 前記短時間滞留地補間手段は、時系列において欠損している「短時間滞留地」の候補が複数存在する場合、当該候補を間に含んだ遷移パターンの出現確率に基づく尤度が最も高くなるところの当該候補で補間することを特徴とする請求項1又は2に記載の装置。
- 前記短時間滞留地補間手段は、当該滞在滞留時系列データにおいて隣接する「短時間滞留地」同士又は隣接する「滞在地」及び「短時間滞留地」が所定時間以上離隔している場合、当該「短時間滞留地」同士の間又は当該「滞在地」及び「短時間滞留地」の間に、欠損している「短時間滞留地」が存在すると推定することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の装置。
- 前記ユーザ検索手段は、2つの携帯端末間の類似度を(最長一致部分系列長)/(当該2つの携帯端末に係る補間処理後の滞在滞留時系列データのうちの長いほうの系列長)として、当該類似度が所定閾値以上の携帯端末を検索することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の装置。
- 前記ユーザ検索手段は、指定された検索対象の時間区間のうち、互いに所定時間以上離隔した「滞在地」に対応する時間区間の間となる時間区間について最長一致部分系列長を調査することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の装置。
- 前記基地局情報収集手段は、「短時間滞留地」毎に、当該基地局の基地局位置情報と、該基地局に対する接続確率とを対応付けた基地局リストを生成し、
前記第2の短時間滞留判定手段は、当該接続確率が所定値以上である基地局のみを選択して当該短時間滞留地履歴を生成する
ことを特徴とする請求項2に記載の装置。 - 前記時間窓分割手段は、所定地域範囲における短時間滞留の時間長の平均値、最頻値又はN分位点(0≦N≦1)値を、第1の時間窓の時間幅に設定することを特徴とする請求項2又は7に記載の装置。
- 広域無線通信網に接続された請求項1から8のいずれか1項に記載の装置である通信設備装置であって、
基地局識別子及び基地局位置情報を対応付けて記憶する基地局位置情報管理手段と、
携帯端末を配下に接続させる基地局から、携帯端末毎に通信に係る日時刻と当該基地局の基地局識別子とを対応付けた通信記録を収集する通信履歴収集手段とを更に有し、
前記位置情報履歴蓄積手段は、当該通信記録について、携帯端末毎に基地局識別子に対応する基地局位置情報を更に対応付けて当該通信履歴を生成する
ことを特徴とする通信設備装置。 - 装置に搭載されたコンピュータを、携帯端末を所持したユーザの移動経路に類似した移動経路をとるユーザを検索するように機能させるプログラムであって、
携帯端末毎に、通信に係る日時刻及び基地局位置情報を対応付けた複数の通信記録を含む通信履歴を蓄積した位置情報履歴蓄積手段と、
携帯端末毎に、当該通信履歴における第1の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「短時間滞留地」を決定し、該第1の時間窓よりも長い時間幅を有する第2の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞在地」を決定し、決定された「滞在地」及び/又は「短時間滞留地」を時系列に並べた滞在滞留時系列データを生成する時系列データ生成手段と、
当該滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、当該「短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「短時間滞留地」間遷移モデルを構築する短時間滞留地間遷移モデル構築手段と、
当該滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、当該「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルを構築する滞在地・短時間滞留地間遷移モデル構築手段と、
当該滞在滞留時系列データについて、構築された当該「短時間滞留地」間遷移モデル及び当該「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルに基づいて、時系列において欠損している「短時間滞留地」を補間する短時間滞留地補間手段と、
所定の携帯端末に係る当該補間処理後の滞在滞留時系列データと、他の携帯端末に係る当該補間処理後の滞在滞留時系列データとの間の最長一致部分系列長に基づいて、前記所定の携帯端末の移動経路に類似した移動経路をとる携帯端末を検索するユーザ検索手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。 - 装置の有するコンピュータにおけるソフトウェアの情報処理によって、携帯端末を所持したユーザの移動経路に類似した移動経路をとるユーザを検索する方法であって、
前記装置は、携帯端末毎に、通信に係る日時刻及び基地局位置情報を対応付けた複数の通信記録を含む通信履歴を蓄積した位置情報履歴蓄積手段を有し、前記方法は、
携帯端末毎に、当該通信履歴における第1の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「短時間滞留地」を決定し、該第1の時間窓よりも長い時間幅を有する第2の時間窓での複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布に基づいて「滞在地」を決定し、決定された「滞在地」及び/又は「短時間滞留地」を時系列に並べた滞在滞留時系列データを生成する第1のステップと、
当該滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、当該「短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「短時間滞留地」間遷移モデルを構築する第2のステップと、
当該滞在滞留時系列データから所定頻度以上で発生する「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターンを抽出し、当該「滞在地・短時間滞留地」間遷移パターン毎に、当該遷移パターンの出現確率を対応付けた「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルを構築する第3のステップと、
当該滞在滞留時系列データについて、構築された当該「短時間滞留地」間遷移モデル及び当該「滞在地・短時間滞留地」間遷移モデルに基づいて、時系列において欠損している「短時間滞留地」を補間する第4のステップと、
所定の携帯端末に係る当該補間処理後の滞在滞留時系列データと、他の携帯端末に係る当該補間処理後の滞在滞留時系列データとの間の最長一致部分系列長に基づいて、前記所定の携帯端末の移動経路に類似した移動経路をとる携帯端末を検索する第5のステップと
を有することを特徴とする方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013180611A JP6053027B2 (ja) | 2013-08-30 | 2013-08-30 | 類似移動経路をとるユーザを検索する装置、プログラム及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013180611A JP6053027B2 (ja) | 2013-08-30 | 2013-08-30 | 類似移動経路をとるユーザを検索する装置、プログラム及び方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015049681A JP2015049681A (ja) | 2015-03-16 |
JP6053027B2 true JP6053027B2 (ja) | 2016-12-27 |
Family
ID=52699659
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013180611A Active JP6053027B2 (ja) | 2013-08-30 | 2013-08-30 | 類似移動経路をとるユーザを検索する装置、プログラム及び方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6053027B2 (ja) |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017017740A1 (ja) | 2015-07-24 | 2017-02-02 | 株式会社日立製作所 | 情報配信装置及び方法 |
JP6788961B2 (ja) * | 2015-11-11 | 2020-11-25 | チトセ バイオ エボリューション ピーティーイー リミテッド | 細胞を分類可能な遺伝子の選出方法 |
JP6545115B2 (ja) * | 2016-03-22 | 2019-07-17 | Kddi株式会社 | ユーザの将来期間の生活パターンを予測する生活パターン予測装置、携帯端末、プログラム及び方法 |
WO2017187584A1 (ja) | 2016-04-27 | 2017-11-02 | 株式会社日立製作所 | 情報処理装置及び方法 |
WO2018088449A1 (ja) * | 2016-11-08 | 2018-05-17 | ヤマハ株式会社 | 音声再生装置及び音声再生方法 |
JP6621208B2 (ja) * | 2016-12-28 | 2019-12-18 | Kddi株式会社 | 滞在地間を行き来する双方向交通機関の必要性を推定するプログラム、装置及び方法 |
US20220051273A1 (en) * | 2018-09-10 | 2022-02-17 | Eureka Analytics Pte Ltd | Telecommunications Data Used For Lookalike Analysis |
US10560839B1 (en) * | 2019-02-26 | 2020-02-11 | Polaris Wireless, Inc. | System and method for mobile alias identification |
US10945126B2 (en) | 2019-02-26 | 2021-03-09 | Polaris Wireless, Inc. | Identifying mobile aliases |
JP7501276B2 (ja) | 2020-09-24 | 2024-06-18 | 株式会社Jvcケンウッド | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP7501275B2 (ja) | 2020-09-24 | 2024-06-18 | 株式会社Jvcケンウッド | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
KR102634331B1 (ko) * | 2021-12-15 | 2024-02-07 | 재단법인 서울연구원 | 통신데이터 위치정보에 미분기법을 적용한 효과적인 체류정보 추출 방법 및 장치 |
WO2024047949A1 (ja) * | 2022-08-30 | 2024-03-07 | 株式会社Nttドコモ | 滞在poi推定装置 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5523274B2 (ja) * | 2010-10-12 | 2014-06-18 | Kddi株式会社 | 携帯端末を所持したユーザの有意圏を推定する装置、プログラム及び方法 |
JP5421307B2 (ja) * | 2011-02-21 | 2014-02-19 | 日本電信電話株式会社 | 行動予測装置、行動予測方法及び行動予測プログラム |
-
2013
- 2013-08-30 JP JP2013180611A patent/JP6053027B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2015049681A (ja) | 2015-03-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6053027B2 (ja) | 類似移動経路をとるユーザを検索する装置、プログラム及び方法 | |
Lv et al. | Big data driven hidden Markov model based individual mobility prediction at points of interest | |
US20160227367A1 (en) | Method of providing positioning data to mobile device | |
CN106778876B (zh) | 基于移动用户轨迹相似性的用户分类方法和*** | |
JP6049186B2 (ja) | 携帯端末を所持したユーザの滞在地を推定する装置、プログラム及び方法 | |
US9743237B2 (en) | Method and apparatus for predicting mobility based on relative mobile characteristics | |
JP6052806B2 (ja) | 携帯端末を所持したユーザの滞在目的を推定する装置、プログラム及び方法 | |
JP5410462B2 (ja) | 行動及び属性推定装置及び方法及びプログラム | |
Wu et al. | Oscillation resolution for mobile phone cellular tower data to enable mobility modelling | |
CN102047697A (zh) | 用于基于周期性位置锁定生成用户简档的方法和装置 | |
CN105307112A (zh) | 分析获取用户移动轨迹的方法和*** | |
JP6169022B2 (ja) | 携帯端末を所持したユーザの滞在地を推定する装置、プログラム及び方法 | |
JP6634511B2 (ja) | 人口推定装置、プログラム及び人口推定方法 | |
JP6075725B2 (ja) | 携帯端末を所持したユーザが搭乗する移動対象物を推定する装置、プログラム及び方法 | |
JP5986028B2 (ja) | 携帯端末を所持したユーザの短時間滞留地を推定する装置、プログラム及び方法 | |
JP6223302B2 (ja) | 携帯端末を所持したユーザの滞在判定が可能な装置、プログラム及び方法 | |
JP5364557B2 (ja) | 滞在地推定装置、方法及びプログラム | |
JP2017091435A (ja) | 滞在場所予測装置 | |
Yadav et al. | Placemap: Discovering human places of interest using low-energy location interfaces on mobile phones | |
JP6676408B2 (ja) | 人物移動予測システム | |
JP6433059B2 (ja) | 通信レコードに基づき移動端末を測位する装置、プログラム及び方法 | |
JP6396811B2 (ja) | 通信履歴から使用路線を推定する装置、プログラム及び方法 | |
AU2016433153B2 (en) | Estimated user location from cellular telephony data | |
KR101138606B1 (ko) | 과금 데이터를 이용한 위치 기반 서비스 제공 방법, 위치기반 서비스 시스템 및 서비스 데이터 제공 서버 | |
JP6369943B2 (ja) | 複数の推定用距離を用いて移動速度を推定する装置、プログラム及び方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20160119 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20161012 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20161019 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20161102 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20161124 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20161125 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6053027 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |