(57)【要約】【課題】利用者が訪問したことがない場所でも、将来的に利用者が訪問する可能性が高い地点を抽出し、その地点の情報を利用者に提供することにより、利用者にとって有効な情報を提供することが可能な未訪問地の情報提供装置及び未訪問地の情報提供方法を提供すること。【解決手段】利用者の行動履歴情報を取得する行動履歴データ取得部１５２と、行動履歴情報から利用者が訪問したことがある複数の場所の集合である場所グループを作成する場所グループ作成部１５４と、任意の場所が、作成された複数の場所グループのうちどの場所グループに属するかを判定する場所グループ判定部１７４と、任意の場所が判定された場所グループに属するとしたとき、任意の場所内の地点に利用者が訪問する確率を算出する確率算出部１７８とを備えることを特徴とする。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の行動履歴情報を取得する行動履歴データ取得部と、
前記行動履歴情報から前記利用者が訪問したことがある複数の場所の集合である場所グループを作成する場所グループ作成部と、
任意の場所が、前記作成された複数の場所グループのうちどの前記場所グループに属するかを判定する場所グループ判定部と、
前記任意の場所が前記判定された場所グループに属するとしたとき、前記任意の場所内の地点に前記利用者が訪問する確率を算出する確率算出部と
を備える、未訪問地の情報提供装置。
【請求項２】
前記利用者が訪問する確率が所定の閾値を満たす前記任意の場所内の１又は複数の地点を、前記任意の場所内の複数の地点から抽出する場所抽出部を備える、請求項１に記載の未訪問地の情報提供装置。
【請求項３】
前記場所グループ判定部は、前記任意の場所と前記場所グループとの距離に基づいて、前記任意の場所が属する前記場所グループを判定する、請求項１又は２に記載の未訪問地の情報提供装置。
【請求項４】
前記場所グループ判定部は、前記任意の場所の属性と、前記場所グループの属性との間の類似度に基づいて、前記任意の場所が属する前記場所グループを判定する、請求項１〜３のいずれかに記載の未訪問地の情報提供装置。
【請求項５】
前記任意の場所の属性には、前記任意の場所内における複数の前記地点の種類及び頻度が含まれ、前記場所グループの属性には、前記場所グループにおける複数の地点の種類及び頻度が含まれる、請求項４に記載の未訪問地の情報提供装置。
【請求項６】
前記場所グループ作成部は、前記複数の場所の属性間の類似度に基づいて、前記場所グループを作成する、請求項１〜５のいずれかに記載の未訪問地の情報提供装置。
【請求項７】
前記複数の場所の属性には、前記場所内における複数の地点の種類及び頻度が含まれる、請求項６に記載の未訪問地の情報提供装置。
【請求項８】
行動履歴データ取得部が利用者の行動履歴情報を取得するステップと、
場所グループ作成部が前記行動履歴情報から前記利用者が訪問したことがある複数の場所の集合である場所グループを作成するステップと、
場所グループ判定部が、任意の場所が、前記作成された複数の場所グループのうちどの前記場所グループに属するかを判定するステップと、
確率算出部が、前記任意の場所が前記判定された場所グループに属するとしたとき、前記任意の場所内の地点に前記利用者が訪問する確率を算出するステップと
を含む、未訪問地の情報提供方法。
【請求項９】
場所抽出部が、前記利用者が訪問する確率が所定の閾値を満たす前記任意の場所内の１又は複数の地点を、前記任意の場所内の複数の地点から抽出するステップを更に含む、請求項８に記載の未訪問地の情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、未訪問地の情報提供装置及び未訪問地の情報提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、時間、場所などの状況に応じた利用者の行動パターンを行動履歴から取得し、取得した行動パターンに基づいて利用者の現在の状況に合致した情報を提供する技術がある。このような行動予測の技術は、例えば特許文献１に開示されている。この技術では、まず、収集した利用者の過去の行動データからファジー集合理論を利用して利用者の行動パターンを表す論理規則を定義する。そして、与えられた事実に対して論理規則を適用し利用者の将来の行動を予測するものであった。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１３４７０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１のような従来の行動予測の技術は、行動履歴に記録されている状況と一致する状況の範囲で利用者の将来の行動を予測するものであり、限定的であった。従って、利用者の現在の状況と一致する状況が行動履歴に記録されていない場合に、ユーザによって将来の行動の推薦が要求されたとしても、現在の状況に応じた推薦を行うことができないという問題点があった。
【０００５】
現在の状況の例として、利用者が現在いる場所の場合について説明する。利用者が、任意の場所に現在いる場合、行動履歴に記録されている場所と一致する場合もある。しかし、場所の情報は非常に多彩であるため、利用者がこれまでに訪れたことがない場所にいることは頻繁に起こりうる。さらに、利用者は訪れたことのない場所でこそ、将来の行動の推薦が欲しい場合が多い。このように、実際に利用者が将来行動の推薦要求を頻繁に利用すると想定される状況で、現在の状況に応じた推薦を行うことができないため、将来行動の予測技術の本来の目的が十分に達せられないという問題点があった。
【０００６】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、利用者が訪問したことがない場所でも、将来的に利用者が訪問する可能性が高い地点を抽出し、その地点の情報を利用者に提供することにより、利用者にとって有効な情報を提供することが可能な、新規かつ改良された未訪問地の情報提供装置及び未訪問地の情報提供方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、利用者の行動履歴情報を取得する行動履歴データ取得部と、行動履歴情報から利用者が訪問したことがある複数の場所の集合である場所グループを作成する場所グループ作成部と、任意の場所が、作成された複数の場所グループのうちどの場所グループに属するかを判定する場所グループ判定部と、任意の場所が判定された場所グループに属するとしたとき、任意の場所内の地点に利用者が訪問する確率を算出する確率算出部とを備える未訪問地の情報提供装置が提供される。
【０００８】
上記利用者が訪問する確率が所定の閾値を満たす任意の場所内の１又は複数の地点を、任意の場所内の複数の地点から抽出する場所抽出部を備えてもよい。
【０００９】
上記場所グループ判定部は、任意の場所と場所グループとの距離に基づいて、任意の場所が属する場所グループを判定してもよい。
【００１０】
上記場所グループ判定部は、任意の場所の属性と、場所グループの属性との間の類似度に基づいて、任意の場所が属する場所グループを判定してもよい。
【００１１】
上記任意の場所の属性には、任意の場所内における複数の地点の種類及び頻度が含まれ、場所グループの属性には、場所グループにおける複数の地点の種類及び頻度が含まれてもよい。
上記場所グループ作成部は、複数の場所の属性間の類似度に基づいて、場所グループを作成してもよい。
上記複数の場所の属性には、場所内における複数の地点の種類及び頻度が含まれてもよい。
【００１２】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、行動履歴データ取得部が利用者の行動履歴情報を取得するステップと、場所グループ作成部が行動履歴情報から利用者が訪問したことがある複数の場所の集合である場所グループを作成するステップと、場所グループ判定部が、任意の場所が、作成された複数の場所グループのうちどの場所グループに属するかを判定するステップと、確率算出部が、任意の場所が判定された場所グループに属するとしたとき、任意の場所内の地点に利用者が訪問する確率を算出するステップとを含む未訪問地の情報提供方法が提供される。
【００１３】
場所抽出部が、上記利用者が訪問する確率が所定の閾値を満たす任意の場所内の１又は複数の地点を、任意の場所内の複数の地点から抽出するステップを更に含んでもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、利用者が訪問したことがない場所でも、将来的に利用者が訪問する可能性が高い地点を抽出し、その地点の情報を利用者に提供することにより、利用者にとって有効な情報を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１６】
（一実施形態の構成）
まず、本発明の一実施形態に係る将来行動予測システムの構成について説明する。図１は、本実施形態に係る将来行動予測システムを示すブロック図である。本実施形態の将来行動予測システムは、ネットワーク１０に接続されたサーバ装置１０２、１０４と、複数のユーザ端末１０６などからなる。
【００１７】
まず、図２を参照して、サーバ装置１０２、１０４について説明する。図２は、本実施形態に係るサーバ装置１０２、１０４を示すブロック図である。サーバ装置１０２、１０４は、ＣＰＵ１１２と、メモリ１１４と、入出力Ｉ／Ｆ１１６と、表示部１１８と、記憶部１２０と、ユーザ認証管理部１２２、ネットワーク接続部１２４などからなる。
【００１８】
サーバ装置１０２は、後述する行動モデル生成部１５０、行動モデル保持部１６０、店舗推薦部１７０、場所間類似度算出部１８０などを有する。サーバ装置１０２は、未訪問地の情報提供装置の一例であり、利用者毎の過去の行動パターンを取得して、行動モデルを生成したり、利用者の現在の状況を受けて、その状況に応じた店舗推薦を行ったりする。ここで、店舗とは、場所内に含まれる地点の一例である。
【００１９】
サーバ装置１０４は、例えば、利用者毎の行動パターンをクレジットカード利用履歴やブログなどから収集し、収集した行動パターンをサーバ装置１０２に送る。なお、本実施形態では、サーバ装置１０２とサーバ装置１０４は、別のコンピュータ装置であるとしたが、１つのコンピュータ装置であってもよい。
【００２０】
ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１１２は、プログラムによって演算処理装置及び制御装置として機能し、サーバ装置１０２、１０４内に設けられた各構成要素の処理を制御することができる。メモリ１１４は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、キャッシュメモリなどの記憶装置で構成されている。メモリ１１４は、ＣＰＵ１１２の処理に関するデータ、ＣＰＵ１１２の動作プログラムなどを一時的に記憶する機能を有する。
【００２１】
入出力Ｉ／Ｆ（インターフェース）１１６は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、レバーなどの操作部と、入力信号を生成しＣＰＵ１１２に出力する入力制御部等から構成される。例えば、サーバ装置１０２、１０４の管理者は、入出力Ｉ／Ｆ１１６の操作部を操作することによって、サーバ装置１０２、１０４にデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【００２２】
表示部１１８は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＣＲＴディスプレイ装置、ランプなどの映像信号を表示する表示装置と、スピーカなどの音声信号を出力する音声出力装置などからなる。例えば、サーバ装置１０２、１０４の管理者は、入出力Ｉ／Ｆ１１６で行った操作の結果などを、表示部１１８を介して確認することができる。
【００２３】
記憶部１２０は、例えば、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、フラッシュメモリなどの記憶媒体や記録再生装置で構成されており、データを長期に亘って格納する。記憶部１２０は、サーバ装置１０２の場合、例えば行動モデル保持部１６０を有して、行動確率モデルや場所グループが記録される。また、記憶部１２０は、サーバ装置１０４の場合、例えば利用者毎の行動履歴データが記録される。
【００２４】
ネットワーク接続部１２４は、例えば、通信回線、通信回路、通信デバイスなどで構成されている。ネットワーク接続部１２４は、サーバ装置１０２、１０４とユーザ端末１０６の間で、ネットワーク１０を介してデータを送受信することができる。
【００２５】
ユーザ認証管理部１２２は、ユーザが本実施形態に係る将来行動予測システムを適用したサービスを利用することができる者であるか否かを本人確認する。本人確認は、例えば、ユーザ端末１０６から送信されるユーザＩＤとパスワードが、ユーザ情報データとして格納されたユーザＩＤとパスワードに一致するか否かによって判断される。また、ユーザ認証管理部１２２は、例えば、ユーザ端末１０６又は他の端末からの要求に応じてユーザ情報データベースに格納されたユーザ情報を新規に格納、既存のユーザ情報を削除又は変更する。
【００２６】
なお、サーバ装置１０２、１０４における一連の処理は、ハードウェアで処理してもよいし、コンピュータ上のプログラムによるソフトウェア処理で実現してもよい。
【００２７】
次に、図３を参照して、ユーザ端末１０６について説明する。図３は、本実施形態に係るユーザ端末１０６を示すブロック図である。ユーザ端末１０６は、例えばＣＰＵ１３２と、メモリ１３４と、入出力Ｉ／Ｆ１３６と、表示部１３８と、記憶部１４０と、ネットワーク接続部１４２などからなる。
【００２８】
ユーザ端末１０６は、例えばパーソナルコンピュータ、携帯電話、ＰＤＡなどである。ユーザ端末１０６は、利用者から入力された店舗推薦の要求をサーバ装置１０２に送り、サーバ装置１０２から処理結果の店舗推薦を受け取る。
【００２９】
ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１３２は、プログラムによって演算処理装置及び制御装置として機能し、ユーザ端末１０６内に設けられた各構成要素の処理を制御することができる。メモリ１３４は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、キャッシュメモリなどの記憶装置で構成されている。メモリ１３４は、ＣＰＵ１３２の処理に関するデータ、ＣＰＵ１３２の動作プログラムなどを一時的に記憶する機能を有する。
【００３０】
入出力Ｉ／Ｆ（インターフェース）１３６は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、レバーなどの操作部と、入力信号を生成しＣＰＵ１３２に出力する入力制御部等から構成される。例えば、ユーザ端末１０６の利用者は、入出力Ｉ／Ｆ１３６の操作部を操作することによって、サーバ装置１０２、１０４にデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【００３１】
表示部１３８は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＣＲＴディスプレイ装置、ランプなどの映像信号を表示する表示装置と、スピーカなどの音声信号を出力する音声出力装置などからなる。例えば、ユーザ端末１０６の利用者は、入出力Ｉ／Ｆ１３６で行った操作の結果などを、表示部１３８を介して確認することができる。
【００３２】
記憶部１４０は、例えば、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、フラッシュメモリなどの記憶媒体や記録再生装置で構成されており、データを長期に亘って格納する。
【００３３】
ネットワーク接続部１４２は、例えば、通信回線、通信回路、通信デバイスなどで構成されている。ネットワーク接続部１４２は、サーバ装置１０２、１０４とユーザ端末１０６との間で、ネットワーク１０を介してデータを送受信することができる。
【００３４】
なお、ユーザ端末１０６における一連の処理は、ハードウェアで処理してもよいし、コンピュータ上のプログラムによるソフトウェア処理で実現してもよい。
【００３５】
次に、特に、本実施形態の一実施例に係る店舗推薦システムについて説明する。
図４を参照して、本実施形態の構成について説明する。図４は、本実施形態の一実施例として、本実施形態を店舗推薦システムに適用した場合の機能ブロック図である。
店舗推薦システムは、行動モデル生成部１５０、行動モデル保持部１６０、店舗推薦部１７０、場所間類似度算出部１８０などを有する。
【００３６】
行動モデル生成部１５０と店舗推薦部１７０は、行動モデル保持部１６０と場所間類似度算出部１８０に接続されている。行動モデル生成部１５０は、利用者が提供した行動履歴から利用者の行動パターンを表す行動モデルを生成する。行動モデル保持部１６０は、行動モデル生成部１５０で生成された行動モデルを保持する。店舗推薦部１７０は、利用者の現在の状況（日時、場所など）を行動モデルに入力し、利用者の現在の状況に応じた店舗推薦を行う。場所間類似度算出部１８０は、行動履歴中に現れる場所と利用者の現在の場所の間で、地理的な距離及び店舗構成上の類似度を算出する。
【００３７】
行動モデル生成部１５０は、行動履歴データ入力部１５２と、場所グループ作成部１５４と、行動確率モデル生成部１５６などを有する。行動履歴データ入力部１５２は、行動履歴データ取得部の一例であり、利用者からクレジットカード利用履歴やブログなどの行動履歴データを受け取る。場所グループ作成部１５４は、場所間類似度算出部１８０によって算出される類似度に基づいて、利用者の行動履歴に現れた場所を、利用者毎に複数のグループに分類（グループ分け）する。行動確率モデル生成部１５６は、場所がグループ分けされている行動履歴から利用者の行動パターンを表す行動確率モデルを生成する。
【００３８】
行動モデル保持部１６０は、行動確率モデル保持部１６２と、場所グループ保持部１６４などを有する。行動確率モデル保持部１６２は、行動確率モデル生成部１５６で利用者毎に生成された行動パターンを表す行動確率モデルを保持するデータベースである。場所グループ保持部１６４は、場所グループ作成部１５４で利用者毎に生成された場所グループを保持するデータベースである。
【００３９】
店舗推薦部１７０は、現在状況入力部１７２、現在場所グループ判定部１７４、利用者行動確率算出部１７６、店舗推薦出力部１７８などを有する。現在状況入力部１７２は、利用者の現在の状況を入力情報として受け取る。現在場所グループ判定部１７４は、場所グループ判定部の一例であり、現在の場所と行動履歴中の場所グループの間の類似度から、現在の場所が各場所グループに属する確率を算出する。利用者行動確率算出部１７６は、確率算出部の一例であり、各場所グループの確率と現在の状況を利用者の行動確率モデルに入力して、利用者が現在の状況で各店舗に訪れる確率を算出する。店舗推薦出力部１７８は、場所抽出部の一例であり、算出した確率に基づいて店舗の推薦を行う。
【００４０】
場所間類似度算出部１８０は、場所間類似度算出部１８２、店舗構成取得部１８４、店舗構成保持部１８６などを有する。場所間類似度算出部１８２は、店舗構成取得部１８４から取得した店舗構成と緯度、経度の情報に基づいて、場所の間の類似度を算出する。店舗構成取得部１８４は、対象の場所近辺にどのような特徴を持つ店舗がどのくらいの数だけ存在するかといった情報を取得する。店舗構成保持部１８６は、取得した店舗構成を保持するデータベースである。
【００４１】
上記のうち行動確率モデル生成部１５６の行動確率モデルを生成する計算と、利用者行動確率算出部１７６の行動確率モデルを用いた計算を行う部分には、例えばベイジアンネットワークによる確率モデルを実現したHugin社の製品Hugin  Expert等を用いることができる。
【００４２】
［データ構成図］
次に、図５を参照して、本実施形態で用いられるデータについて説明する。
図５は、本実施形態のデータベースのテーブル構成図である。本実施形態には、行動確率モデル保持部１６２を構成する行動確率モデルテーブル１６２Ａ、場所グループ保持部１６４を構成する場所グループテーブル１６４Ａ、店舗構成保持部１８６を構成する店舗構成テーブル１８６Ａがある。
【００４３】
行動確率モデルテーブル１６２Ａは、列として例えば利用者ＩＤ１６２Ａ１、日時条件１６２Ａ２、場所グループＩＤ１６２Ａ３、店舗キーワード１６２Ａ４、店舗業種１６２Ａ５、訪問確率１６２Ａ６を有する。個々の利用者の行動モデルは、同じ利用者ＩＤを持つ複数の行から構成される。各行は、過去に取った個々の行動パターンと、その行動を取った状況を表す。
【００４４】
上記場所グループＩＤ１６２Ａ３の値は、その行の行動パターンを取ったのはどのような場所かを表しており、場所グループテーブル１６４Ａの単一の行をＩＤによって参照している。図５中の例は、ＩＤ“Ｕ０００１”を持つ利用者は、日時が６月中であり「京都」（場所グループＩＤ＝“Ｌ０００１”）にいる状況では、“６０％”の確率で店舗の紹介文に“郷土料理”というキーワードが現れる“レストラン”に訪れたことを表している。
【００４５】
場所グループテーブル１６４Ａは、列として例えば場所グループＩＤ１６４Ａ１、利用者ＩＤ１６４Ａ２、場所グループ中心位置１６４Ａ３、場所グループサイズ１６４Ａ４を有する。各行は、個々の場所グループを表している。図５中の例では、ＩＤ“Ｌ０００１”を持つ場所グループが、（緯度，経度）＝（３５．２０，１３５．３７）（京都府内の緯度及び経度）を中心とした半径“１０ｋｍ”の範囲で表されることを表している。
【００４６】
店舗構成テーブル１８６Ａは、列として例えば場所グループＩＤ１８６Ａ１、店舗キーワード１８６Ａ２、店舗業種１８６Ａ３、頻度１８６Ａ４を有する。各場所グループの店舗の構成は、同じ場所グループＩＤを持つ複数の行によって表わされる。店舗の構成とは、店舗の紹介文に現れるキーワードと店舗業種の組合せとその頻度を指す。図５中の例では、店舗の紹介文に“郷土料理”が現れる“レストラン”が「京都」（場所グループＩＤ＝“Ｌ０００１”）の場所グループ中に“２２”店舗だけ存在することを表している。
【００４７】
（一実施形態の動作）
次に、本実施形態の実施例の動作の概要について説明した後、その詳細について説明する。
【００４８】
［１．実施例の動作の概要］
本実施形態の実施例は、店舗推薦システムである。まず、従来技術の店舗推薦システムによる比較例を説明し、次に、利用者が以前に訪問したことがない未訪問地での店舗推薦システムの実施例を説明する。
【００４９】
［１−１  行動モデルの生成と推薦］
比較例としての従来の店舗推薦システムを実施した場合の概要について説明する。
まず、推薦の準備段階として利用者から行動履歴データを受け取り、それを分析して個々の状況に応じて利用者が取った行動のパターンとして、本実施形態の図５の行動確率モデルテーブル１６２Ａのように行動確率モデルテーブルを記憶する。
【００５０】
利用者から店舗の推薦を求められると、利用者の現在の状況に最も近い状況のときに過去に取った行動パターンを取り出し、その行動パターンから訪れることが類推される店舗を推薦する。
【００５１】
例えば図５に示した例のように、６月に京都にいる状況で推薦が求められると、紹介文に郷土料理が現れるレストランに行く確率が６０％という行動パターンが取り出されて、紹介文に郷土料理が現れるレストランを検索して推薦する。行動履歴データの受け取りと、その分析による行動モデルの生成・記憶は利用者毎に行われる。ここで、行動モデルとは、過去の状況とその過去に利用者が取った行動パターンの組合せの集合である。
【００５２】
行動履歴データ２０８としては、例えば図６に示すように、クレジットカード利用履歴２０４やブログ２０２などの店舗利用履歴が記録されたデータが利用でき、状況としては日時と場所が利用できる。図６は、本実施形態における行動履歴データの生成方法を示す説明図である。
【００５３】
利用者から受け取ったクレジットカード利用履歴２０４からは、行動モデルの生成や、図５の行動確率モデルテーブル１６２Ａの生成に必要な情報が集められる。図６に示すように、クレジットカードからは、利用者が利用した店舗の位置情報（緯度，経度）と日時が取得できる。また、店舗情報を例えばウェブページ「ぐるなび」などのレストラン検索サイト２０６などから検索して、店舗の住所（緯度，経度）と店舗の紹介文、店舗の業種を取得する。これらのデータを集計して日時と場所の条件毎に、紹介文にキーワードが現れる頻度を集計して訪問確率を求める。
【００５４】
［１−２  未訪問地での推薦方法の概要］
次に、上記の従来技術における店舗推薦システムの比較例と異なり、本実施形態によって未訪問地でも推薦が可能になる方法について説明する。
【００５５】
利用者が推薦を求める際には、現在の場所と同じ場所が行動履歴データ中に存在する場合としない場合がある。存在する場合の推薦は従来技術の比較例でも可能であった。一方、従来技術で課題となった、存在しない場合の推薦を本実施形態よって実現可能とした。
【００５６】
現在の場所と同じ場所が行動履歴データ中に存在する場合には、現在の状況に合った状況で、過去に取られた行動パターンに基づいて店舗の推薦を行う。存在しない場合には、本実施形態によって、行動履歴データの場所の中で最も現在の場所と類似した場所を判別し、その場所にいる状況で過去に取った行動パターンに基づいて店舗推薦を行う。
【００５７】
例えば京都に観光でよく訪れていた利用者が、初めて奈良に観光に訪れた場合を例に挙げて説明する。この場合には京都での行動パターンは、過去の行動履歴から取得されているが、奈良での行動パターンは取得されていない。このため、本実施形態の店舗推薦システムは、まず、現在の場所の奈良が京都とよく似た場所と判別し、次に、京都の過去の行動パターンに基づいて奈良でも店舗推薦を行う。
【００５８】
例えば京都で頻繁に寺院や郷土料理の店舗へ行っていた場合には、利用者が奈良にいる場合、寺院や郷土料理の店舗を推薦する。郷土料理の店舗の利用は、例えばクレジットカードの支払いなどで、寺院の観光は、例えばブログへの観光レポートなどで行動履歴が蓄積されている。なお、ここで、店舗推薦システムは、利用者が推薦を求めた奈良を京都と似た場所と判断している。この例では、利用者が奈良には京都と同じ観光目的で訪れた場合を想定しており、奈良での周辺の店舗構成が行動履歴中の京都の店舗構成と類似していると判断したためである。
【００５９】
［１−３  場所のグループ化］
行動パターンを取得する際、行動履歴中の場所はグループ分けして扱われる。行動履歴データ中にはそれぞれ異なる緯度及び経度で表された多数の場所が存在するが、これらはまったくランダムな場所に散らばっているわけではなく互いに関連性があることが多い。この関連性を行動パターンの取得に利用するために予めグループ分けを行う。
【００６０】
グループ分けは、地理的な距離の近さ、店舗構成の類似性の両方に基づいて行う。地理的な距離の類似性、又は店舗構成の類似性から２地点間の類似度を定義し、その類似度が互いに大きい場所は同じグループに含まれるようにグループ分けを行う。
【００６１】
例えば図６中の場所「京都（３５．２０，１３５．３７）」、「京都府××市（３５．１３，１３５．６６）」は緯度及び経度の値が近く地理的に近いため、同じ京都府のグループに分類する。同様に、図６中の場所「奈良県××市（３４．５７，１３５．７９）」は上記の２つの場所と同様に観光地であり、地理的に必ずしも近くないが、類似した店舗構成にあるため、同じ観光地のグループに分類する。
【００６２】
推薦で現在の場所と同じ場所が行動履歴にない場合には、現在の場所が行動履歴中のどの場所グループに含まれるかを判別することで、過去のどの場所グループでの行動パターンに基づいて推薦を行うべきかを判断する。判別は、利用者の現在の場所がどの場所グループと類似しているかに基づいて行われる。類似性の評価は、場所のグループ分けをした際に用いた類似度の評価方法と同じ方法によって行われる。類似度の評価方法の詳細については、下記の類似度算出プロセスの詳細な説明に示した。
【００６３】
［２．実施例動作の詳細］
以下では店舗推薦システムの動作の詳細について説明する。店舗推薦システムの動作は、場所をグループ分けするとともに行動モデルを生成するプロセス、利用者の現在の状況に応じた店舗を推薦するプロセス、場所の間の類似度を算出するプロセスの３つに大別できる。３つのプロセスについて順に説明する。
【００６４】
［２−１  行動モデルの生成プロセス］
まず、行動モデルの生成プロセスについて説明する。このプロセスは、図４に示す行動履歴データ入力部１５２と、場所グループ作成部１５４と、行動確率モデル生成部１５６によって実現される。
【００６５】
行動履歴データ入力部１５２は、利用者の行動履歴データを収集する。利用者はまず自分の行動履歴データを行動履歴データ入力部１５２に提供する。クレジットカードの利用履歴などから必要なデータが取り出されて、行動履歴データとして行動モデル生成プロセスで利用できる形式に変換する。
【００６６】
場所グループ作成部１５４は、地理的な距離や店舗構成が近い場所を同じグループにまとめて場所グループを作成する。その手順を図７に示した。図７は、本実施形態に係る場所グループ生成部１５４の処理動作を示すフローチャートである。
【００６７】
まず、行動履歴データのすべての行から場所を取り出し、場所の集合を作成する（ステップＳ１０１）。この集合に含まれる異なる２つの場所の組合せすべてについて、場所間類似度算出部１８２を用いて類似度を算出し、任意の２つの場所（例えば場所ｉ、場所ｊ）の間の類似度行列を作成する（ステップＳ１０２）。
【００６８】
この類似度行列に基づいて場所をクラスタリングする（ステップＳ１０３）。クラスタリングには、例えば最長距離法による階層型クラスタリングを用いる。階層型クラスタリングでは、類似度の高い場所を順にまとめることが繰り返され、図８に示すような場所の階層が作られる。図８は、階層型クラスタリングによる場所のグループ分けの一例を示す説明図である。
【００６９】
類似度に一定の閾値を定め、この閾値を用いて階層を複数の部分階層に分割する（ステップＳ１０４）。図８では、場所同士をつなぐ水平の線が下側にあるほど類似度が大きい。破線は類似度の閾値を示している。階層の部分階層への分割は、類似度が閾値より小さい場所同士が同じ部分階層に含まれないように行う。多数生成された部分階層のうちからより多くの場所を含む部分階層を取り出して、取り出した部分階層の各々に含まれる場所の集合を場所グループとする（ステップＳ１０５）。
【００７０】
行動確率モデル生成部１５６は、行動履歴データと場所グループ作成部１５４で作成された場所グループを用いて、利用者の行動パターンが日時と場所によってどのように変化するかという行動確率モデルを生成する。その手順を図１０に示した。図１０は、本実施形態に係る行動確率モデル生成部１５６の処理動作を示すフローチャートである。
【００７１】
まず、行動確率モデル生成部１５６は、場所グループに従って行動履歴データの場所をグループ分けする（ステップＳ２０１）。次に場所をグループ分けした行動履歴データを用いて、行動確率モデルを生成する（ステップＳ２０２）。最後に生成された行動確率モデルを行動確率モデル保持部１６２に記録する（ステップＳ２０３）。
【００７２】
行動モデルを表す行動確率モデルとしては、ベイジアンネットワークが用いられる。行動確率モデルでは、行動履歴データ中に属性として現れる日時や場所などのその時点の状況、訪れた店舗の店舗属性を確率変数として持つ。店舗属性としては、レストランや百貨店などの店舗業種や、店舗の紹介文に現れるキーワードなどが用いられる。行動モデルを表すベイジアンネットワークの例を図９に示した。図９は、ベイジアンネットワークによる行動確率モデルを示す説明図である。ノードは確率変数を表しており、辺（アーク）は変数同士が依存することを表している。場所の確率変数の値域には、場所グループが用いられ、行動履歴中の２つの異なる場所が同じ場所グループに属する場合には同じ値として扱われる。これによって、地理的には異なる場所がモデル上では同一の場所として扱われる。各変数の確率関数には、行動確率モデルテーブル１６２Ａが用いられる。
【００７３】
［２−２  店舗推薦プロセス］
次に店舗推薦のプロセスについて説明する。店舗推薦プロセスは、図４に示す現在状況入力部１７２と、現在場所グループ判定部１７４と、利用者行動確率算出部１７６によって実現される。
【００７４】
現在状況入力部１７２は、利用者の現在の状況の入力を受け付ける。利用者が移動端末などを用いてサーバなどに店舗推薦を求めると、移動端末から利用者の現在位置の情報が取得される。日時は、現在の日時から自動的に得られる。現在状況入力部１７２は、取得した利用者の現在の状況を表すデータを利用者行動確率算出部１７６に渡し、現在の場所を現在場所グループ判定部１７４に渡す。
【００７５】
現在場所グループ判定部１７４は、利用者の現在場所がどの場所グループに属する確率が高いか算出する。その手順を図１１に示した。図１１は、本実施形態に係る場所グループ判定部１７４の処理動作を示すフローチャートである。
【００７６】
まず、現在場所グループ判定部１７４は、場所グループの集合を抽出する（ステップＳ３０１）。そして、現在場所と行動履歴中のすべての場所グループの間で類似度を算出する（ステップＳ３０２）。類似度の算出には、場所間類似度算出部１８２が用いられる。これにより場所グループと同じ数だけの類似度｛ｓｉ｝が得られる。次に、各場所グループｉについて、場所グループｉに含まれるすべての場所ｊと場所グループｉとの間で類似度の分布（類似度の平均と分散）を求める（ステップＳ３０３）。これによって、場所グループと同じ数だけの類似度の分布｛Ｎ（μｉ，σｉ）｝が算出される（ステップＳ３０４）。Ｎ（μ，σ）は平均μ、分散σの正規分布とする。
【００７７】
次に各場所グループｉについて、類似度が分布Ｎ（μｉ，σｉ）のもとで、ｓｉ以下になる確率ｐｉ＝Ｐ（Ｘｉ≦ｓｉ）を求める（ステップＳ３０５）。ただしＸｉはＮ（μｉ，σｉ）に従う確率変数とする。最後に確率ｐｉの和が１になるように正規化する（ステップＳ３０６）。現在場所グループ判定部１７４は、上記確率を利用者行動確率算出部１７６に渡す。
【００７８】
利用者行動確率算出部１７６は、現在場所（グループ）の確率と現在の日時を受け取り、利用者が現在の状況でとる確率が高い行動パターンを求める。まず、利用者行動確率算出部１７６は、行動確率モデル保持部１６２から利用者の行動確率モデルを取り出す。次に、この行動確率モデルの日時を表す確率変数に現在の日時を入力する。場所グループを表す確率変数には、例えば現在場所が場所グループ１に含まれる確率が５０％、場所グループ２に含まれる確率が３０％というように、現在場所が各場所グループに含まれる確率が入力される。行動確率モデルは入力された確率変数の値を基にして、店舗属性毎に利用者がその属性を持つ店舗に訪れる確率を算出する。利用者行動確率算出部１７６は最後に、行動確率モデルが算出した確率値を店舗推薦出力部１７８に渡す。
【００７９】
店舗推薦出力部１７８は、入力された店舗情報の確率値に基づいて利用者に店舗を推薦する。行動確率モデルが出力した確率値が高い店舗属性を持つ店舗を検索し、見つかった店舗を推薦する。
【００８０】
［２−３  場所間類似度の算出プロセス］
最後に、場所の間の類似度を算出するプロセスについて説明する。場所間類似度の算出プロセスは、図４に示す場所間類似度算出部１８２と、店舗構成取得部１８４によって実現される。
【００８１】
場所間類似度算出部１８２は、２つの異なる場所（場所ｉ、場所ｊ）の間の類似度を、地理的な距離と店舗構成の類似性から評価する。その手順を図１２に示した。図１２は、本実施形態に係る場所間類似度算出部１８２による場所ｉと場所ｊの間の類似度の算出処理動作を示すフローチャートである。
【００８２】
まず、場所間類似度算出部１８２は、店舗構成取得部１８４に依頼して場所ｉと場所ｊについて付近の店舗構成を取得する（ステップＳ４０１、ステップＳ４０２）。そして、取得した店舗構成を比較して店舗構成の類似度を算出する（ステップＳ４０３、ステップＳ４０４）。次に、場所ｉと場所ｊの緯度及び経度の値から地理的な距離を算出する（ステップＳ４０５）。最後に、算出した店舗構成の類似度と地理的な距離を統合して、場所ｉと場所ｊの類似度として出力する（ステップＳ４０６）。以下では、店舗構成について説明した後、類似度の算出方法について説明する。
【００８３】
ある場所の店舗構成とは、その場所に存在する店舗の属性とその属性を持つ店舗の数を指す。店舗の属性とは、店舗の業種やその店舗でどのような種類の商品を扱っているかを表すキーワードを指す。例えば、場所が観光地であれば旅館、土産物を扱った売店、郷土料理などを扱った飲食店などが多い店舗構成となり、オフィス街であれば商社などが多い店舗構成、住宅地であればスーパーマーケットやクリーニング店などが多く旅館などは少ない店舗構成となる。
【００８４】
各店舗で扱っている商品の種類や業種は、インターネット上から情報を取得できる。例えばレストラン紹介サイト「ぐるなび」からはレストランの紹介文が得られる。ここからそのレストランを特徴づける食材やメニューなどのキーワードが得られる。また旅行紹介サイト「るるぶ」からは宿泊地の紹介文が得られる。このような店舗情報の横断的な検索は、ウェブサイト「Google  Map」によって提供されている。
【００８５】
次に、場所の間の地理的な距離と店舗構成の類似度の定義について説明する。場所の間の地理的な距離は、緯度及び経度のユークリッド距離で定義する。場所の間の店舗構成の類似度は、以下のように定義される。まず、店舗の属性すべてについて、その属性を持つ店舗が対象場所の付近に存在する数を集計する。この頻度からＴＦ／ＩＤＦ（Term  Frequency／Inverse  Document  Frequency）を算出し、その場所での店舗の各属性のＴＦ／ＩＤＦを表すベクトルを作成する。類似度を評価する２つの場所両方についてこのベクトルを作成する。この２つのベクトルの間の相関係数が店舗構成の類似度とされる。２つの場所の間の類似度が、地理的距離の逆数と店舗構成の類似度を足し合わせた値として定義される。
【００８６】
上記に示した店舗構成の算出法を用いて、東京（３５．６６，１３９．７１）、京都（３５．００，１３５．７１）、奈良（３４．６８，１３５．８２）の３つの場所について、その間の店舗構成の類似度を算出した例を図１３（Ａ）〜（Ｃ）に示す。図１３は、本実施形態における店舗構成の類似度を算出した例を示す説明図である。この例では旅館、スーパーマーケット、商社の３つの店舗属性についてのみ、ＴＦ／ＩＤＦの相関係数を類似度として算出している。
【００８７】
図１３（Ａ）は「Google  Map」を利用して３つの場所について店舗属性の検索を行った結果を示している。例えば店舗属性「旅館」を検索キーワードとして京都付近を検索してヒットした件数が５５６件だった。この結果から、京都や奈良では「旅館」の検索ヒット件数が「商社」の検索ヒット件数に対して２倍程度多いのに対して、東京では逆に「商社」の方が「旅館」に対して２倍程度多くなっており、場所によって店舗構成に明確な相違があることが分かる。
【００８８】
図１３（Ｂ）は、図１３（Ａ）から計算した場所・店舗属性毎のＴＦ／ＩＤＦを示しており、図１３（Ｃ）では、３つの場所の間の店舗構成の類似度を相関係数によって比較している。図１３（Ｃ）は、例えば東京と奈良の間ではＴＦ／ＩＤＦの相関係数が−０．２９であることを示している。これに対して京都と奈良の間では相関係数が０．９７であり、他に比べて顕著に高いことが確認できる。このことから京都と奈良の間の店舗構成の類似度が、ほかの組合せの類似度よりも顕著に高いことが分かる。この例では３つの場所の情報のみからＩＤＦを計算しているが、実際には日本中のより多数の場所の情報をもとに計算する必要がある。
【００８９】
場所間類似度算出部１８２では、場所と場所グループの間の類似度の評価も行う。その手順を図１４に示した。図１４は、本実施形態に係る場所間類似度算出部１８２による場所ｉと場所グループｊの間の類似度の算出の手順を示すフローチャートである。
【００９０】
場所ｉと場所グループｊの間の類似度は、場所グループｊに含まれる任意の場所ｋと場所ｉの間の類似度のうちで、最も小さい類似度と定義する。
【数１】
2010020490.tif 000003
【００９１】
まず、場所グループｊ中のすべての場所ｋについて、場所ｉと場所ｋの間の類似度を算出する（ステップＳ５０１）。類似度（場所ｉ、場所ｋ）は、場所間類似度算出部１８２で、上述した図１２の手順により算出される。そして、場所ｋと場所ｉの間の類似度のうち、最小の類似度を抽出する（ステップＳ５０２）。抽出された最小の類似度を、場所ｉと場所グループｊの間の類似度として決定する（ステップＳ５０３）。
【００９２】
次に、店舗構成取得部１８４の処理動作について説明する。店舗構成取得部１８４は、場所を入力情報として受け取り、その店舗構成を保持・返却する。その手順を図１５に示した。図１５は、本実施形態に係る店舗構成取得部１８４の処理動作を示す説明図である。
【００９３】
店舗構成取得部１８４が、店舗構成の取得を依頼されるとまず、その場所（例えば場所１）の店舗構成が店舗構成保持部１８６に取得済みであり、データが保持されているかを確認する（ステップＳ６０１）。取得済みであれば店舗構成保持部１８６から店舗構成を取得し、店舗構成の情報が店舗構成取得部１８４に返却される（ステップＳ６０７）。
【００９４】
一方、取得済みでなければ、その場所の付近の店舗の情報をインターネット上からダウンロードし取得する（ステップＳ６０２）。取得した情報から店舗の業種と紹介文を取り出す（ステップＳ６０３）。取り出した紹介文（ＰＲ文）を構成する単語を形態素解析して取り出し（ステップＳ６０４）、その結果からどんな店舗にも表れる一般的な単語を除去して、その店舗のキーワードとする（ステップＳ６０５）。そして、店舗の業種とキーワードとその頻度を店舗構成として、店舗構成保持部１８６に記録する（ステップＳ６０６）。最後に、記録した店舗構成の情報が返却される。
【００９５】
ここで、紹介文から除去される一般的な単語とは、例えば「店」や「客」といったどんな店舗の紹介文にも表れる単語である。これはＴＦ／ＩＤＦを算出して、その値が低い単語を一般的な単語として除去する。店舗の情報のインターネットからの取得は、例えば「ぐるなび」や「Ｙａｈｏｏ！電話帳」などのポータルサイトを利用することができる。また、住所からの緯度及び経度情報の取得には、例えば「Google」の「Geocoding」などのＷＥＢサービスを利用することができる。
【００９６】
以上のように本実施形態に係る実施例によれば、場所グループ作成部１５４で行動履歴データ中の場所をグループに分け、行動確率モデル生成部１５６で場所のグループを考慮して行動パターンを表す行動確率モデルを生成する。そして、現在場所グループ判定部１７４は、利用者の現在の場所が過去に行ったことのある場所のどのグループに属する確率が高いか算出し、利用者行動確率算出部１７６は、算出した現在場所の確率を行動確率モデルに入力してどの店舗に訪れる確率が高いか算出する。その結果、現在の場所が行動履歴データ中のどの場所に近いか判定され、過去に行ったことのない場所でも現在の状況に応じた推薦を行うことが可能になる。
【００９７】
また、本実施形態では、行動確率モデルによって行動予測を行うことで、場所の多様性を柔軟に吸収する効果が得られる。場所が持つ特徴は非常に多彩であるため、過去に行ったことのない場所が行動履歴中の場所とまったく同じ特徴を持つことはほとんどないと考えられる。従って、現在の場所が過去に行ったことがない場所であれば、現在の場所を行動履歴中にある場所（のグループ）に一意に射影することができない可能性が高い。過去に行ったことがない場所は、行動履歴中にある複数の場所の間で、中間的な特徴を持つ場所として判定される可能性が高い。
【００９８】
本実施形態では、現在の場所が過去のどの場所のグループに属するかを確率で表すため、現在の場所の特徴が、複数の場所のグループの間で中間的な特徴を持っていることを柔軟に表すことができる。この現在の場所の確率が、直接、行動確率モデルに入力されて店舗推薦が行われるため、場所の多様性を店舗推薦に柔軟に反映させることが可能になる。
【００９９】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】本発明の一実施形態に係る将来行動予測システムを示すブロック図である。
【図２】同実施形態に係るサーバ装置を示すブロック図である。
【図３】同実施形態に係るユーザ端末を示すブロック図である。
【図４】同実施形態の一実施例としての店舗推薦システムを示す機能ブロック図である。
【図５】同実施形態のデータベースのテーブル構成図である。
【図６】同実施形態における行動履歴データの生成方法を示す説明図である。
【図７】同実施形態に係る場所グループ生成部の処理動作を示すフローチャートである。
【図８】階層型クラスタリングによる場所のグループ分けの一例を示す説明図である。
【図９】ベイジアンネットワークによる行動確率モデルを示す説明図である。
【図１０】同実施形態に係る行動確率モデル生成部の処理動作を示すフローチャートである。
【図１１】同実施形態に係る場所グループ判定部の処理動作を示すフローチャートである。
【図１２】同実施形態に係る場所間類似度算出部による場所ｉと場所ｊの間の類似度の算出処理動作を示すフローチャートである。
【図１３】同実施形態における店舗構成の類似度を算出した例を示す説明図である。
【図１４】同実施形態に係る場所間類似度算出部による場所ｉと場所グループｊの間の類似度の算出の手順を示すフローチャートである。
【図１５】同実施形態に係る店舗構成取得部の処理動作を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１０１】
１０      ネットワーク
１０２、１０４      サーバ装置
１０６      ユーザ端末
１１２、１３２      ＣＰＵ
１１４、１３４      メモリ
１１６、１３６      入出力Ｉ／Ｆ
１１８、１３８      表示部
１２０、１４０      記憶部
１２２      ユーザ認証管理部
１２４、１４２      ネットワーク接続部
１５０      行動モデル生成部
１５２      行動履歴データ入力部
１５４      場所グループ作成部
１５６      行動確率モデル生成部
１６０      行動モデル保持部
１６２      行動確率モデル保持部
１６４      場所グループ保持部
１７０      店舗推薦部
１７２      現在状況入力部
１７４      現在場所グループ判定部
１７６      利用者行動確率算出部
１７８      店舗推薦出力部
１８０、１８２      場所間類似度算出部
１８４      店舗構成取得部
１８６      店舗構成保持部
【図１】
2010020490.tif 000004
【図２】
2010020490.tif 000005
【図３】
2010020490.tif 000006
【図４】
2010020490.tif 000007
【図５】
2010020490.tif 000008
【図６】
2010020490.tif 000009
【図７】
2010020490.tif 000010
【図８】
2010020490.tif 000011
【図９】
2010020490.tif 000012
【図１０】
2010020490.tif 000013
【図１１】
2010020490.tif 000014
【図１２】
2010020490.tif 000015
【図１３】
2010020490.tif 000016
【図１４】
2010020490.tif 000017
【図１５】
2010020490.tif 000018