(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
緯度経度に関する情報を利用するランドマーク推薦装置であって、
ランドマーク識別子とランドマークの緯度経度情報をランドマークの情報として格納するランドマーク情報記憶手段と、
ランドマーク識別子と該ランドマークを訪問したユーザのユーザ識別子を対応付けて格納する移動ログ記憶手段と、
ユーザの移動目的、興味に関するパラメータを格納するパラメータ記憶手段と、
ランドマークの情報を取得し、前記ランドマーク情報記憶手段に格納するランドマーク情報取得手段と、
各ユーザが訪問したランドマークのランドマーク識別子と該ユーザの識別子を取得して前記移動ログ記憶手段に格納する移動ログ取得手段と、
あるランドマークについて、前記移動ログ記憶手段に格納されている前記ユーザ識別子に対応するランドマーク識別子と、前記ランドマーク情報記憶手段の前記緯度経度情報を用いて、該ユーザの移動目的と、ユーザの興味に関するパラメータを算出し、該ユーザ識別子、該ランドマーク識別子に対応付けて前記パラメータ記憶手段に格納するパラメータ推定手段と、
ユーザ識別子と現在の緯度経度が入力されると、該緯度経度に基づいて前記ランドマーク情報記憶手段からランドマーク識別子を取得し、該ユーザ識別子とランドマーク識別子に対応する前記パラメータ記憶手段の前記パラメータを用いて、該ユーザの各ランドマークの訪問確率を推定し、前記訪問確率の上位Ｎ件のランドマークを推薦するランドマーク推薦手段と、
を有し、
前記パラメータ推定手段は、ユーザをｕ、緯度経度をｘ、ランドマークをｌ、移動目的をｖ、ランドマークのトピックをｚとしたとき
【数３０】
0005501186.tif 000034
のモデルを用いる
ことを特徴とするランドマーク推薦装置。
【請求項２】
前記パラメータ推定手段は、
前記パラメータを算出する際に、尤度の期待値を最大化することによって推定するＥＭ(Expectation  Maximization)アルゴリズムを用いる
請求項１記載のランドマーク推薦装置。
【請求項３】
緯度経度に関する情報を利用するランドマーク推薦方法であって、
ランドマーク識別子とランドマークの緯度経度情報をランドマークの情報として格納するランドマーク情報記憶手段と、
ランドマーク識別子と該ランドマークを訪問したユーザのユーザ識別子を対応付けて格納する移動ログ記憶手段と、
ユーザの移動目的、興味に関するパラメータを格納するパラメータ記憶手段と、を有する装置において、
ランドマーク情報取得手段が、ランドマークの情報を取得し、前記ランドマーク情報記憶手段に格納するランドマーク情報取得ステップと、
移動ログ取得手段が、各ユーザが訪問したランドマークのランドマーク識別子と該ユーザの識別子を取得して前記移動ログ記憶手段に格納する移動ログ取得ステップと、
パラメータ推定手段が、あるランドマークについて、前記移動ログ記憶手段に格納されている前記ユーザ識別子に対応するランドマーク識別子と、前記ランドマーク情報記憶手段の前記緯度経度情報を用いて、該ユーザの移動目的と、ユーザの興味に関するパラメータを算出し、該ユーザ識別子、該ランドマーク識別子に対応付けて前記パラメータ記憶手段に格納するパラメータ推定ステップと、
ランドマーク推薦手段が、ユーザ識別子と現在の緯度経度が入力されると、該緯度経度に基づいて前記ランドマーク情報記憶手段からランドマーク識別子を取得し、該ユーザ識別子とランドマーク識別子に対応する前記パラメータ記憶手段の前記パラメータを用いて、該ユーザの各ランドマークの訪問確率を推定し、前記訪問確率の上位Ｎ件のランドマークを推薦するランドマーク推薦ステップと、
を行い、
前記パラメータ推定ステップにおいて、ユーザをｕ、緯度経度をｘ、ランドマークをｌ、移動目的をｖ、ランドマークのトピックをｚとしたとき
【数３１】
0005501186.tif 000035
のモデルを用いる
ことを特徴とするランドマーク推薦方法。
【請求項４】
前記パラメータ推定ステップにおいて、
前記パラメータを算出する際に、尤度の期待値を最大化することによって推定するＥＭ(Expectation  Maximization)アルゴリズムを用いる
請求項３記載のランドマーク推薦方法。
【請求項５】
請求項１または２に記載のランドマーク推薦装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのランドマーク推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ランドマーク推薦装置及び方法及びプログラムに係り、特に、GPSと通信環境を備えたモバイル端末における移動ログサービスで提供されるランドマーク推薦装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報推薦の手法はいくつも提案されている。例えば、ニュース記事を推薦するために、各ニュース記事についてユーザに５段階の評価をつけさせ、過去の評価履歴を見てユーザ間の嗜好の類似度を測り、嗜好が似たユーザの好むニュース記事を推薦する手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
また、上記の手法と同様に、各情報に対してユーザに評価をつけさせ、過去の評価履歴でユーザが評価している情報に含まれるテキストに着目する。そのテキストがユーザの興味を反映していると考え、そのテキストと同じような単語が出現している情報を推薦する手法が提案されている（例えば、非特許文献２参照）。
【０００４】
また、利用者に興味を持つ部分のテキストを指定させ、そこに含まれる単語の出現頻度に基づいてユーザの興味を推定し、ユーザの興味を表す単語に基づいてコミュニティ内の情報を検索し、ユーザの興味のある箇所のみの情報を提示する手法がある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１-３３８８６９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Resnick, P. et al., "GroupLens: An open architecture for collaborative filtering of netnews". CSCW '94: Proceedings of the 1994 ACM conference on Computer supported cooperative work, ACM Press New York, 1994.
【非特許文献２】Mooney R.J. et al, "Content-Based Book Recommending Using Learning for Text Categorization", Proceedings of the 5th ACM Conference on Digital Libraries, ACM Press New York, 2000
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
GPSと通信環境を備えたモバイル端末を利用した移動ログサービスが増加している。ユーザの過去どこにいったかの行動履歴を利用することで、ユーザが将来どこに行きそうかランドマークを推薦することが可能になる。本発明は移動ログサービスにおけるランドマーク推薦に関する。
【０００８】
上記の特許文献１の手法を用いてランドマークを推薦する場合、ユーザが指定した興味のある語に関連するランドマークが推薦される。この場合、語を指定しなければならないという問題がある。このようにユーザのインタラクションを必要とするシステムは、キーワード入力が困難なモバイル端末上では有効でない。
【０００９】
非特許文献１、２に記載の手法でランドマークを推薦する場合、ユーザの移動の目的が常に同じでなければ適切なランドマークが推薦されない。しかしながら、多くのユーザは常に同じ目的で移動しているとは限らない。たとえば、あるユーザは東京都では通勤目的で移動しているが、静岡県では観光目的で移動している直観的なケースを考えよう。このとき、東京都では移動中にカフェを推薦することは適切だが、東京タワーのような観光名所を推薦するのは適切ではない。逆に静岡県では熱海温泉のような観光名所を推薦するのは適切だが、カフェを推薦するのは適切でないだろう。非特許文献１、２に記載の手法では東京都にいても静岡県にいてもカフェが推薦されうる。
【００１０】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、移動ログサービスにおいて、移動目的に応じて適切にランドマークを推薦することが可能なランドマーク推薦装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決するために、本発明（請求項１）は、緯度経度に関する情報を利用するランドマーク推薦装置であって、
ランドマーク識別子とランドマークの緯度経度情報をランドマークの情報として格納するランドマーク情報記憶手段と、
ランドマーク識別子と該ランドマークを訪問したユーザのユーザ識別子を対応付けて格納する移動ログ記憶手段と、
ユーザの移動目的、興味に関するパラメータを格納するパラメータ記憶手段と、
ランドマークの情報を取得し、前記ランドマーク情報記憶手段に格納するランドマーク情報取得手段と、
各ユーザが訪問したランドマークのランドマーク識別子と該ユーザの識別子を取得して前記移動ログ記憶手段に格納する移動ログ取得手段と、
あるランドマークについて、前記移動ログ記憶手段に格納されている前記ユーザ識別子に対応するランドマーク識別子と、前記ランドマーク情報記憶手段の前記緯度経度情報を用いて、該ユーザの移動目的と、ユーザの興味に関するパラメータを算出し、該ユーザ識別子、該ランドマーク識別子に対応付けて前記パラメータ記憶手段に格納するパラメータ推定手段と、
ユーザ識別子と現在の緯度経度が入力されると、該緯度経度に基づいて前記ランドマーク情報記憶手段からランドマーク識別子を取得し、該ユーザ識別子とランドマーク識別子に対応する前記パラメータ記憶手段の前記パラメータを用いて、該ユーザの各ランドマークの訪問確率を推定し、前記訪問確率の上位Ｎ件のランドマークを推薦するランドマーク推薦手段と、
を有し、
前記パラメータ推定手段は、ユーザをｕ、緯度経度をｘ、ランドマークをｌ、移動目的をｖ、ランドマークのトピックをｚとしたとき
【数３２】
0005501186.tif 000002
のモデルを用いる。
【００１２】
また、本発明（請求項２）は、請求項１の前記パラメータ推定手段において、
前記パラメータを算出する際に、尤度の期待値を最大化することによって推定するＥＭ(Expectation Maximization)アルゴリズムを用いる。
【００１３】
また、本発明（請求項３）は、緯度経度に関する情報を利用するランドマーク推薦方法であって、
ランドマーク識別子とランドマークの緯度経度情報をランドマークの情報として格納するランドマーク情報記憶手段と、
ランドマーク識別子と該ランドマークを訪問したユーザのユーザ識別子を対応付けて格納する移動ログ記憶手段と、
ユーザの移動目的、興味に関するパラメータを格納するパラメータ記憶手段と、を有する装置において、
ランドマーク情報取得手段が、ランドマークの情報を取得し、前記ランドマーク情報記憶手段に格納するランドマーク情報取得ステップと、
移動ログ取得手段が、各ユーザが訪問したランドマークのランドマーク識別子と該ユーザの識別子を取得して前記移動ログ記憶手段に格納する移動ログ取得ステップと、
パラメータ推定手段が、あるランドマークについて、前記移動ログ記憶手段に格納されている前記ユーザ識別子に対応するランドマーク識別子と、前記ランドマーク情報記憶手段の前記緯度経度情報を用いて、該ユーザの移動目的と、ユーザの興味に関するパラメータを算出し、該ユーザ識別子、該ランドマーク識別子に対応付けて前記パラメータ記憶手段に格納するパラメータ推定ステップと、
ランドマーク推薦手段が、ユーザ識別子と現在の緯度経度が入力されると、該緯度経度に基づいて前記ランドマーク情報記憶手段からランドマーク識別子を取得し、該ユーザ識別子とランドマーク識別子に対応する前記パラメータ記憶手段の前記パラメータを用いて、該ユーザの各ランドマークの訪問確率を推定し、前記訪問確率の上位Ｎ件のランドマークを推薦するランドマーク推薦ステップと、
を行い、
前記パラメータ推定ステップにおいて、ユーザをｕ、緯度経度をｘ、ランドマークをｌ、移動目的をｖ、ランドマークのトピックをｚとしたとき
【数３３】
0005501186.tif 000003
のモデルを用いる。
【００１４】
また、本発明（請求項４）は、請求項３の前記パラメータ推定ステップにおいて、
前記パラメータを算出する際に、尤度の期待値を最大化することによって推定するＥＭ(Expectation Maximization)アルゴリズムを用いる。
【００１５】
また、本発明（請求項５）は、請求項１または２に記載のランドマーク推薦装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのランドマーク推薦プログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
上記のように、本発明によれば、ランドマークの緯度経度を用いて１人のユーザの移動をその目的で分類することにより、従来の技術では不可能であった、ユーザとその移動目的に則したより正確なランドマーク推薦が可能になる。これは、移動ログサービスの利用の増加につながる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施の形態におけるランドマーク推薦システムの構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態におけるランドマーク情報テーブルの例である。
【図３】本発明の一実施の形態における移動ログテーブルの例である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるランドマーク情報更新時の処理のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態における移動のロギング時の処理のフローチャートである。
【図６】本発明の一実施の形態におけるランドマーク推薦時の処理のフローチャートである。
【図７】本発明の一実施の形態における図６のステップ340の詳細な処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明では、GPSと通信環境を備えたモバイル端末を利用した移動ログサービスにおいて、ユーザの移動目的に応じた適切なランドマークを推薦することを目的とする。
【００１９】
具体的には、現在地に関する情報を用いて、ユーザから移動目的を推定し、その移動目的により適合したランドマークを推薦する手法を実現する。例えば、あるユーザに対してランドマークを推薦する場合、勤務先付近であれば寄り道にカフェを、旅先であれば観光名所を推薦する。
【００２０】
つまり、「ユーザ u が場所
【００２１】
【数１】
0005501186.tif 000004
（x0 は緯度、x1は経度を表す）にいるときランドマーク l に訪れる」確率を以下のようにモデル化する。
【００２２】
【数２】
0005501186.tif 000005
vはモデルによって得られる移動目的で、都内では「通勤」や、静岡県では「観光」を表す。zはランドマークのトピックで、「カフェ」や、「神社仏閣」を表す。式（１）のようにモデル化する場合、v，ｚの数だけ予め設定しておく。それらの値をV，Zとする。
【００２３】
ユーザ u が場所
【００２４】
【数３】
0005501186.tif 000006
（x0 は緯度、x1は経度を表す）にいるときランドマーク l に訪れる確率が正確にわかれば、ユーザが現在地においてどのランドマークを訪れるかがわかる。そのためには、式（１）中に出現するパラメータ
【００２５】
【数４】
0005501186.tif 000007
を正しく求める必要がある。
【００２６】
以下、図面と共に本発明の実施形態を説明する。
【００２７】
図１は、本発明の一実施の形態におけるランドマーク推薦装置の構成を示す。
同図に示すランドマーク推薦装置１は、ランドマーク情報処理部１０、移動ログ処理部２０、推薦処理部３０、記憶部４０、通信部５０、入出力部６０から構成され、通信部５０はネットワーク３に接続されており、入出力部６０は、入力装置や表示装置等の外部装置４に接続されている。
【００２８】
推薦処理部３０は、パラメータ推定部３１、ランドマーク推薦部３２、パラメータ記憶部３３を有する。本実施の形態では、パラメータ記憶部３３は、推薦処理部３０内のメモリを用いるものとするが、記憶部４０に具備してもよい。
【００２９】
記憶部４０は、ランドマーク情報テーブル４１、移動ログテーブル４２有するハードディスクやメモリ等の記憶媒体である。以下に各テーブルについて説明する。
【００３０】
＜ランドマーク情報テーブル４１＞
ランドマーク情報テーブル４１には、図２に示すように、ランドマークＩＤフィールド、地名フィールド、緯度フィールド、経度フィールドが含まれる。ランドマークＩＤフィールドは、そのランドマークを特定する識別子であり、ランドマーク情報処理部１０により設定される。地名フィールドは、該ランドマークの地名が、ランドマーク情報処理部１０によりテキストデータにて設定される。緯度フィールドは、該ランドマークの緯度が、ランドマーク情報処理部１０により設定される。経度フィールドは、該ランドマークの経度が、ランドマーク情報処理部１０により設定される。
【００３１】
＜移動ログテーブル４２＞
移動ログテーブル４２には、図３に示すように、ユーザＩＤフィールド、ランドマークＩＤフィールドが含まれる。ユーザＩＤフィールドは、ランドマークを訪問したユーザを特定する識別子が、移動ログ処理部２０により設定される。ランドマークＩＤフィールドは、ランドマーク情報テーブルに出現するランドマークの識別子と対応し、移動ログ処理部２０により設定される。
【００３２】
はじめに、本発明の一実施の形態におけるランドマーク情報更新時の処理を詳細に説明する。
【００３３】
図４は、本発明の一実施の形態におけるランドマーク情報更新時の処理のフローチャートである。今、ランドマーク l についての情報の更新があったとする。
【００３４】
ステップ１１０）ランドマーク情報処理部１０が、ランドマーク情報テーブル５１に、ランドマーク l の情報を記した行を構成し、挿入する。
【００３５】
図５は、本発明の一実施形態における移動のロギング時の処理のフローチャートである。移動のロギングの際、ユーザ u はランドマーク l に行ったという情報をランドマーク推薦装置１に送信するものとする。
【００３６】
ステップ２１０）移動ログ処理部２０が、移動ログテーブル４２に、移動をロギングしたユーザ u、uが行ったランドマーク l に応じてユーザＩＤフィールド、ランドマークＩＤフィールドの値を設定した行を挿入する。
【００３７】
図６は、本発明の一実施の形態におけるランドマーク推薦時の処理のフローチャートである。ランドマーク推薦のタイミングは、たとえばユーザのログイン時と同時に行うとよい。
【００３８】
ステップ３１０）パラメータ推定部３１が、推薦のための隠しパラメータである移動目的数 V とトピック数 Z を与える。この隠しパラメータの設定方法は、予め与えておいた定数パラメータである。
【００３９】
ステップ３２０）パラメータ推定部３１が、移動ログテーブル４２を参照し、移動ログテーブル４２に出現する全てのユーザ集合 U と、各ユーザ u∈U のランドマーク lum (m=1,…,Mu) を取得する。ただし、Mu はユーザ u のロギングしたランドマークの数を表しており、ユーザ毎に異なる値となる。
【００４０】
ステップ３３０）パラメータ推定部３１が、ランドマーク情報テーブル４１を参照し、ランドマーク情報テーブル４１に出現する全てのランドマーク集合  L  を取得する。
【００４１】
ステップ３４０）パラメータ推定部３１が、ＥＭ(Expectation Maximization)アルゴリズム（文献１（Bishop, M.C., "Pattern recognition and machine learning", 2006）記載の "EM algorithm"」）を用いて各ユーザ u∈U と各ランドマーク l∈L に対して 
【００４２】
【数５】
0005501186.tif 000008
を算出し、パラメータ記憶部３３に格納する。
ステップ３５０）ランドマーク推薦部３２が、ユーザのＧＰＳ機能付きモバイル端末２から送信されたユーザの現在地に関する緯度経度情報 x を取得する。
ステップ３６０）ランドマーク推薦部３０が、ステップ３４０にて算出され、パラメータ記憶部３３に格納されているパラメータ
【００４３】
【数６】
0005501186.tif 000009
と ユーザの現在地に関する緯度経度情報 x、式（１）を用いて各ユーザ u∈U の各ランドマーク l∈L に対する推薦スコア
score（l，u）= P（l，x|u） 
を算出する。
ステップ３７０）ランドマーク推薦部３２が、各ランドマーク l∈L に対して、ユーザ u のランドマーク l に対する推薦スコアscore（l，u）を用いてユーザ u に推薦すべきランドマークを決定する。その際、推薦スコアscore（l，u）の値が大きいものから順に予め設定した任意の件数N（N=1，2，3，…）件を推薦すべきランドマークとしてもよいし、推薦スコアscore（l，u）に対し、ある閾値を設けて、 推薦スコアがその値を超えるものを推薦すべきランドマークとしてもよい。
【００４４】
次に、上記の図６のステップ３４０のパラメータ推定部３１の処理を詳細に説明する。
【００４５】
図７は、本発明の一実施の形態における図６のステップ３４０の詳細な処理のフローチャートである。
ステップ３４１）パラメータ推定部３１が、各ユーザ u∈U と各ランドマーク l∈L に対するパラメータ
【００４６】
【数７】
0005501186.tif 000010
に適当な初期値を代入する。初期値は例えば以下のように設定する：
＜P(v|u) の初期値＞
（１）  各ユーザ u、各移動目的 v について
【００４７】
【数８】
0005501186.tif 000011
とする。
【００４８】
（２）  各ユーザu毎に制約条件
【００４９】
【数９】
0005501186.tif 000012
を満たすように、
【００５０】
【数１０】
0005501186.tif 000013
とする。
【００５１】
【数１１】
0005501186.tif 000014
（１）  各ユーザ u∈U について、
【００５２】
【数１２】
0005501186.tif 000015
であるとき、訪問ランドマークの緯度経度の平均を、
【００５３】
【数１３】
0005501186.tif 000016
とする。
【００５４】
（２）各ユーザu、各移動目的vについて、
【００５５】
【数１４】
0005501186.tif 000017
として、
【００５６】
【数１５】
0005501186.tif 000018
とする。
【００５７】
【数１６】
0005501186.tif 000019
（１）各ユーザ u、各移動目的 v について、
【００５８】
【数１７】
0005501186.tif 000020
であるとき、
【００５９】
【数１８】
0005501186.tif 000021
とする。
【００６０】
＜P(i|z) の初期値＞
（１）各トピック z、各ランドマーク l について、
【００６１】
【数１９】
0005501186.tif 000022
とする。
【００６２】
（２）各トピックz 毎に制約条件
【００６３】
【数２０】
0005501186.tif 000023
を満たすように、
【００６４】
【数２１】
0005501186.tif 000024
とする。
【００６５】
＜P(z|v,u) の初期値＞
（１）各移動目的 v、各ユーザ u、各トピック z について
【００６６】
【数２２】
0005501186.tif 000025
とする。
【００６７】
（２）各移動目的 v、各ユーザ u ごとに制約条件
【００６８】
【数２３】
0005501186.tif 000026
を満たすように、
【００６９】
【数２４】
0005501186.tif 000027
とする。但し、rand(x，y) は x 以上 y 以下の乱数を表す。また、p の値は 0 で初期化する。
【００７０】
パラメータ推定部３１は、対数尤度 L が収束するまで、ステップ３４２、ステップ３４３、ステップ３４４を繰り返す。
【００７１】
ステップ３４２）パラメータ推定部３１が、各ユーザ u∈U のランドマーク lum とそれらの緯度経度 xum (m=1，…，Mu) と、各トピック z、各移動目的 v について、
【００７２】
【数２５】
0005501186.tif 000028
を以下の数式を用いて計算する（Ｅステップ）。
【００７３】
【数２６】
0005501186.tif 000029
ステップ３４３）パラメータ推定部３１が、各ユーザ u∈U の訪問ランドマーク lum とその位置 xum (m=1，…，M) と、各トピック z、各移動目的 v について、
【００７４】
【数２７】
0005501186.tif 000030
を用いてパラメータ
【００７５】
【数２８】
0005501186.tif 000031
を以下の数式を用いて更新する（Ｍステップ）。
【００７６】
【数２９】
0005501186.tif 000032
但し、I(・) はAが真であるとき I(A)=1、A が偽であるとき I(A)=0 となる指示関数を表す。
【００７７】
ステップ３４４）パラメータ推定部３１が、対数尤度L'を以下の数式を用いて更新する。
【００７８】
【数３０】
0005501186.tif 000033
|L-L'|<εであれば処理を終了し、|L-L'|≧εであれば、L←L'としてステップ３４２に移行する。
【００７９】
上記のように、本発明は、複数のユーザによる過去のランドマークへの滞在履歴と現在位置によって目的（目的の種類はＮ個と事前に設定）に応じた確率論としてランドマークを決定する。これにより、移動履歴に対して目的に応じたランドマークを推薦することが可能となる。
【００８０】
なお、上記のランドマーク推薦装置の各構成要素の処理をプログラムとして構築し、ランドマーク推薦装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００８１】
１  ランドマーク推薦装置
２  GPS機能付きモバイル端末
３  ネットワーク
４  外部装置
１０  ランドマーク情報処理部
２０  行動ログ処理部
３０  推薦処理部
３１  パラメータ推定部
３２  ランドマーク推薦部
３３  パラメータ記憶部
４０  記憶部
４１  ランドマーク情報テーブル
４２  移動ログテーブル
５０  通信部
６０  入出力部
【図１】
0005501186.tif 000036
【図２】
0005501186.tif 000037
【図３】
0005501186.tif 000038
【図４】
0005501186.tif 000039
【図５】
0005501186.tif 000040
【図６】
0005501186.tif 000041
【図７】
0005501186.tif 000042