(57)【要約】【課題】通信事業者設備によって取得可能な基地局位置情報を用いて、ユーザにとって有意な滞在地を高い精度で推定する装置等を提供する。【解決手段】装置は、基地局から、携帯端末毎に日時刻及び基地局識別子の通信履歴を収集する通信履歴収集手段と、通信履歴毎に、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る位置情報履歴生成手段と、通信履歴を所定の時間窓（時間区間）に分割する時間窓分割手段と、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、単峰性である場合には「滞在」と判定し、そうでない場合には「移動」と判定する滞在移動判定手段と、「滞在」と判定された時間窓の位置情報を収集する滞在時間窓収集手段と、「滞在」と判定された各時間窓の複数の位置情報の重心を代表点とし、距離が近い代表点の集合を同じ滞在地とする位置クラスタリング手段とを有する。【選択図】図２
2014116808.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
携帯端末を所持したユーザの滞在地を推定する装置であって、
携帯端末毎に、通信された日時刻及びその基地局位置情報を対応付けた複数の通信履歴を蓄積した通信履歴蓄積手段と、
複数の通信履歴を、所定の時間窓（時間区間）に分割する時間窓分割手段と、
前記時間窓毎に、複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布が、単峰性である場合には「滞在」と判定し、そうでない場合には「移動」と判定する滞在移動判定手段と
「滞在」と判定された時間窓の基地局位置情報を収集する滞在時間窓収集手段と、
「滞在」と判定された各時間窓の複数の位置情報の重心を「滞在地」とする位置クラスタリング手段と
を有することを特徴とする装置。
【請求項２】
「移動」と判定された時間窓の基地局位置情報を収集する移動時間窓収集手段と、
前記位置クラスタリング手段から出力された時間窓と、前記移動時間窓収集手段から出力された時間窓とを、時間経過に沿ったユーザ行動履歴として導出するユーザ行動履歴推定手段と
を有することを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記滞在移動判定手段は、所定数以上の通信履歴が記録されていない時間窓については、「未判定」と判定し、
「未判定」とされた時間窓が、「滞在」と判定され且つ同一の滞在地に属する少なくとも２つの時間窓の間に挟まれている場合、当該未判定時間窓も、前記同一の滞在地に位置するものと判定する時間クラスタリング手段を更に有することを特徴とする請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記滞在移動判定手段は、時間窓毎に、
（Ｓ１）任意の点（位置情報）を、最初の中心点とし、
（Ｓ２）中心点から、第１の閾値の半径の円に含まれる点を用いて、重心を算出し、
（Ｓ３）重心と現在の中心点との差が、第２の閾値以下であるか否かを判定し、
（Ｓ４）Ｓ３によって偽と判定された場合、その重心を次の中心点として、再びＳ２へ戻って、変化量が第２の閾値以下に収まるまで繰り返し、
（Ｓ５）Ｓ３によって真と判定された場合、その重心を代表点位置情報とし、
最後に、当該時間窓について、代表点位置情報の種類数が、１個の場合には「滞在」と判定し、複数個の場合には「移動」と判定する
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。
【請求項５】
前記滞在移動判定手段は、最後に、当該時間窓について、全ての代表点が第１の閾値又は第２の閾値の半径の円周領域内に収まる場合、収束した代表点の種類数が１個であるとみなすことを特徴とする請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記滞在移動判定手段は、時間窓毎に、複数の基地局位置情報に対してカーネル密度推定を用いて単峰性か否かを判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。
【請求項７】
前記位置クラスタリング手段は、時間窓毎に、
（Ｓ１）任意の点（位置情報）を、最初の中心点とし、
（Ｓ２）中心点から、第１の閾値の半径の円に含まれる点を用いて、重心を算出し、
（Ｓ３）重心と現在の中心点との差が、第２の閾値以下であるか否かを判定し、
（Ｓ４）Ｓ３によって偽と判定された場合、その重心を次の中心点として、再びＳ２へ戻って、変化量が第２の閾値以下に収まるまで繰り返し、
（Ｓ５）Ｓ３によって真と判定された場合、その重心を代表点位置情報とする
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の装置。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１項に記載の装置を、広域無線通信網に接続した通信設備装置であって、前記通信履歴蓄積手段に通信履歴を蓄積するために、
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、携帯端末毎における通信された日時刻及びその基地局識別子の通信履歴を収集する通信履歴収集手段と、
前記基地局位置情報管理手段を用いて、前記通信履歴毎に、前記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る位置情報履歴生成手段と
を更に有することを特徴とする通信設備装置。
【請求項９】
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滞在地を推定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、通信された日時刻及びその基地局位置情報を対応付けた複数の通信履歴を蓄積した通信履歴蓄積手段と、
複数の通信履歴を、所定の時間窓（時間区間）に分割する時間窓分割手段と、
前記時間窓毎に、複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布が、単峰性である場合には「滞在」と判定し、そうでない場合には「移動」と判定する滞在移動判定手段と
「滞在」と判定された時間窓の基地局位置情報を収集する滞在時間窓収集手段と、
「滞在」と判定された各時間窓の複数の位置情報の重心を「滞在地」とする位置クラスタリング手段と
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。
【請求項１０】
装置を用いて、携帯端末を所持したユーザの滞在地を推定する方法であって、
携帯端末毎に、通信された日時刻及びその基地局位置情報を対応付けた複数の通信履歴を蓄積した通信履歴蓄積部を有し、
複数の通信履歴を、所定の時間窓（時間区間）に分割する第１のステップと、
前記時間窓毎に、複数の基地局位置情報に基づく位置の確率分布が、単峰性である場合には「滞在」と判定し、そうでない場合には「移動」と判定する第２のステップと、
「滞在」と判定された時間窓の基地局位置情報を収集する第３のステップと、
「滞在」と判定された各時間窓の複数の位置情報の重心を「滞在地」とする第４のステップと
してコンピュータを機能させることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、携帯端末を所持したユーザの移動に伴う位置を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話機に代表される携帯端末には、ＧＰＳ(Global Positioning System)のような測位機能が、一般的に搭載されてきている。そのため、ユーザは、携帯端末を用いて、現在位置を測位できると共に、その位置をネットワークを介してサーバへ送信することによって、位置に応じた様々なサービス情報を受信することができる。
【０００３】
従来、携帯端末のＧＰＳ機能によって取得された位置情報をサーバへ送信し、当該サーバが、そのユーザの行動履歴から行動範囲を算出し、その行動範囲を反映した情報を提供する技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、携帯端末によって計測された多数の位置情報同士の距離に基づいてクラスタリングし、ユーザ毎の行動範囲を算出する。
【０００４】
これに対し、携帯端末のＧＰＳ機能によって取得された位置情報に基づく行動履歴から、ユーザにとって有意な位置（以下、「有意位置」と称する）を学習する技術がある。第１の実施例として、k-means法の改良方法によってユーザ毎の位置情報をクラスタリングし、総滞在時間に基づいて滞在状態を判定する技術がある（例えば非特許文献１参照）。また、二次元平面上における無限混合ガウスモデルを用いたクラスタリングを用いてユーザの位置情報をクラスタリングする技術もある（例えば非特許文献２参照）。
【０００５】
前述したいずれの技術も、携帯端末のＧＰＳ機能によって、その位置情報を取得する必要がある。しかしながら、携帯端末について、ＧＰＳ機能及びそのアプリケーションを常に又は定期的に起動させることは、携帯端末の電池の消耗を早めるだけでなく、携帯端末からのパケットの送出量を増加させてしまうという問題がある。
【０００６】
これに対し、通信事業者側としては、携帯端末によって取得された位置情報ではなく、その携帯端末が配下となる基地局の位置情報の履歴を用いて、携帯端末を所持したユーザ行動としての滞在地及び時間区間を推定できることが好ましい。この場合、携帯端末が常に又は定期的にＧＰＳ機能を起動させる必要もない。しかしながら、このような基地局位置情報は、空間的粒度が粗くかつ時間間隔が一定でないという問題がある。定常的な測位位置が得られない場合、前述した従来技術を適用することも難しい。また、ユーザの携帯端末が、「滞在」しているのか「移動」しているのかを明確に区分することもできない。
【０００７】
また、通信事業者側として、携帯端末が配下となる基地局の位置情報の履歴に対して、Leader Algorithmと称される凝集型クラスタリング方法を用いて、有意位置を抽出する技術がある（例えば非特許文献３参照）。
【０００８】
更に、通信事業者側として、基地局の切り替わり回数に関して上限値（例えば３回）を設け、上限値を超えない一連の時間帯を「滞在時間」として抽出する技術もある（例えば非特許文献４参照）。
【０００９】
更に、通信事業者側として、携帯端末の測位機能を起動させることなく、通信事業者設備によって取得可能な、空間的粒度が粗く且つ時間間隔が一定でない基地局位置情報を用いて、有意位置を推定する技術もある（例えば特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１０−４９２９５号公報
【特許文献２】特開２０１２−８５０９５号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】遠山緑生、服部隆志、荻野達也、「携帯電話の測位機能を用いた有意位置の学習」、情報処理学会論文誌、vol.46 No.12、pp.2915-2924、2005
【非特許文献２】Petteri Nurmi、Sourav Bhattacharya、「Identifying Meaningful Places: The Non-parametric Way」、Pervasive 2008、pp.111-127、2008
【非特許文献３】S. Isaacman、R. Becker、R. Caceres、S.G. Kobourov、M. Martonosi、J. Rowland、and A. Varshavsky、「Identifying ImportantPlaces in People's Lives from Cellular Network Data」、Proc. of the 9th International Conference on Pervasive Computing、pp.133-151、2011
【非特許文献４】M.A. Bayir、M. Demirbas、and N. Eagle、「Mobility profiler: A frameworkfor discovering mobility profiles of cell phone users」、Proc.of the International Conference on Pervasive and Mobile Computing、vol.6、no.4、pp.435--454、2010
【非特許文献５】野村友和、「カーネル密度推定」、[online]、［平成２４年１０月５日検索］、インターネット＜URL:http://www.econ.kobe-u.ac.jp/~nomura/lecture/11f/kd.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
非特許文献１に記載の技術によれば、一定時間内での移動距離（速度）に基づいて滞在状態を判定するために、携帯端末における測位時間間隔が一定である必要がある。測位時間間隔が一定でなく且つ長くなるほど、実際の速度との誤差が大きくなり、滞在位置の判定精度が低下する。そのために、定期的な測位が実行できない状況下では、このアルゴリズムを適用することが難しく、滞在地か又は移動中かを判別することができない。
【００１３】
非特許文献２に記載の技術によれば、空間的に疎な位置情報の履歴（位置情報同士の地理的距離が比較的長い）を用いた場合、混合ガウス分布のパラメータ推定の性質によっては、離れた位置情報同士を、同一のクラスタに含めてしまうという傾向がある。これによっても、滞在位置の判定精度が低下する。
【００１４】
非特許文献３及び特許文献２に記載の技術によれば、２つの滞在地の間における移動中に発生する通信の影響を受けて、滞在地の位置や時間がずれてしまうという精度の問題もある。特に、特許文献２に記載の技術によれば、基地局によって計測された多数の位置情報をクラスタリングした後に、滞留状態を判定しているために、滞在地の精度が低いという問題もある。
【００１５】
非特許文献４に記載の技術によれば、位置情報を考慮しないため、移動中に通信をほとんど発生させない携帯端末の場合、移動前と移動後の滞在地を同一の滞在地にしてしまうという問題があった。また、狭い範囲に基地局が密に配置されている場合、滞在時間を細かく分割してしまうという問題もあった。
【００１６】
特許文献２に記載の技術によれば、通信事業者側として、通信事業者設備によって取得可能な、空間的粒度が粗く且つ時間間隔が一定でない基地局位置情報の履歴に対して時間窓分割（時間区間の分割）及びクラスタリングを適用して有意位置を推定し、有意位置の「滞留」の度合いを評価しているが、各時間区間について「滞在」か「移動」かを明確に区分することはできなかった。
【００１７】
そこで、本発明では、携帯端末の測位機能を起動させることなく、通信事業者設備によって取得可能な、空間的粒度が粗く且つ時間間隔が一定でない基地局位置情報を用いて、ユーザにとって有意な滞在地を高い精度で推定することができる装置、プログラム及び方法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】
【００１８】
本発明によれば、携帯端末を所持したユーザの滞在地を推定する装置であって、
携帯端末毎に、通信された日時刻及びその基地局位置情報を対応付けた複数の通信履歴を蓄積した通信履歴蓄積手段と、
複数の通信履歴を、所定の時間窓（時間区間）に分割する時間窓分割手段と、
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、単峰性である場合には「滞在」と判定し、そうでない場合には「移動」と判定する滞在移動判定手段と
「滞在」と判定された時間窓の基地局位置情報を収集する滞在時間窓収集手段と、
「滞在」と判定された各時間窓の複数の位置情報の重心を「滞在地」とする位置クラスタリング手段と
を有することを特徴とする。
【００１９】
本発明の装置における他の実施形態によれば、
「移動」と判定された時間窓の基地局位置情報を収集する移動時間窓収集手段と、
位置クラスタリング手段から出力された時間窓と、移動時間窓収集手段から出力された時間窓とを、時間経過に沿ったユーザ行動履歴として導出するユーザ行動履歴推定手段と
を有することも好ましい。
【００２０】
本発明の装置における他の実施形態によれば、
滞在移動判定手段は、所定数以上の通信履歴が記録されていない時間窓については、「未判定」と判定し、
「未判定」とされた時間窓が、「滞在」と判定され且つ同一の滞在地に属する少なくとも２つの時間窓の間に挟まれている場合、当該未判定時間窓も、同一の滞在地に位置するものと判定する時間クラスタリング手段を更に有することも好ましい。
【００２１】
本発明の装置における他の実施形態によれば、
滞在移動判定手段は、時間窓毎に、
（Ｓ１）任意の点（位置情報）を、最初の中心点とし、
（Ｓ２）中心点から、第１の閾値の半径の円に含まれる点を用いて、重心を算出し、
（Ｓ３）重心と現在の中心点との差が、第２の閾値以下であるか否かを判定し、
（Ｓ４）Ｓ３によって偽と判定された場合、その重心を次の中心点として、再びＳ２へ戻って、変化量が第２の閾値以下に収まるまで繰り返し、
（Ｓ５）Ｓ３によって真と判定された場合、その重心を代表点位置情報とし、
最後に、当該時間窓について、代表点位置情報の種類数が、１個の場合には「滞在」と判定し、複数個の場合には「移動」と判定することも好ましい。
【００２２】
本発明の装置における他の実施形態によれば、
滞在移動判定手段は、最後に、当該時間窓について、全ての代表点が第１の閾値又は第２の閾値の半径の円周領域内に収まる場合、収束した代表点の種類数が１個であるとみなすことも好ましい。
【００２３】
本発明の装置における他の実施形態によれば、
滞在移動判定手段は、時間窓毎に、複数の基地局位置情報に対してカーネル密度推定を用いて単峰性か否かを判定することも好ましい。
【００２４】
本発明の装置における他の実施形態によれば、
位置クラスタリング手段は、時間窓毎に、
（Ｓ１）任意の点（位置情報）を、最初の中心点とし、
（Ｓ２）中心点から、第１の閾値の半径の円に含まれる点を用いて、重心を算出し、
（Ｓ３）重心と現在の中心点との差が、第２の閾値以下であるか否かを判定し、
（Ｓ４）Ｓ３によって偽と判定された場合、その重心を次の中心点として、再びＳ２へ戻って、変化量が第２の閾値以下に収まるまで繰り返し、
（Ｓ５）Ｓ３によって真と判定された場合、その重心を代表点位置情報とする
ことも好ましい。
【００２５】
本発明によれば、前述した装置を、広域無線通信網に接続した通信設備装置であって、通信履歴蓄積手段に通信履歴を蓄積するために、
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、携帯端末毎における通信された日時刻及びその基地局識別子の通信履歴を収集する通信履歴収集手段と、
基地局位置情報管理手段を用いて、通信履歴毎に、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る位置情報履歴生成手段と
を更に有するも好ましい。
【００２６】
本発明によれば、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滞在地を推定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、通信された日時刻及びその基地局位置情報を対応付けた複数の通信履歴を蓄積した通信履歴蓄積手段と、
複数の通信履歴を、所定の時間窓（時間区間）に分割する時間窓分割手段と、
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、単峰性である場合には「滞在」と判定し、そうでない場合には「移動」と判定する滞在移動判定手段と
「滞在」と判定された時間窓の基地局位置情報を収集する滞在時間窓収集手段と、
「滞在」と判定された各時間窓の複数の位置情報の重心を「滞在地」とする位置クラスタリング手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００２７】
本発明によれば、装置を用いて、携帯端末を所持したユーザの滞在地を推定する方法であって、
携帯端末毎に、通信された日時刻及びその基地局位置情報を対応付けた複数の通信履歴を蓄積した通信履歴蓄積部を有し、
複数の通信履歴を、所定の時間窓（時間区間）に分割する第１のステップと、
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、単峰性である場合には「滞在」と判定し、そうでない場合には「移動」と判定する第２のステップと、
「滞在」と判定された時間窓の基地局位置情報を収集する第３のステップと、
「滞在」と判定された各時間窓の複数の位置情報の重心を「滞在地」とする第４のステップと
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の装置、プログラム及び方法によれば、携帯端末の測位機能を起動させることなく、通信事業者設備によって取得可能な、空間的粒度が粗く且つ時間間隔が一定でない基地局位置情報を用いて、ユーザにとって有意な滞在地を高い精度で推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】携帯端末の移動を表す空間的な外観図である。
【図２】本発明におけるユーザの滞在地を推定する装置の機能構成図である。
【図３】基地局位置情報の表である。
【図４】通信履歴の表である。
【図５】通信履歴に基地局位置情報を対応付けた表である。
【図６】各時間窓の表である。
【図７】図５の表を、図６の時間窓で分割した表である。
【図８】単峰性か否かを判定するためのフローチャートである。
【図９】滞在と判定された時間窓及び代表点位置情報を表す表である。
【図１０】時間窓毎の複数の代表点位置情報に基づく滞在地の代表点位置情報を表す表である。
【図１１】移動と判定された時間窓に対する位置情報の代表点を表す表である。
【図１２】時間経過に沿ったユーザの行動履歴の表である。
【図１３】図１２のユーザ行動履歴から滞在時間のみを抽出した表である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００３１】
図１は、携帯端末の移動を表す空間的な外観図である。
【００３２】
ユーザに所持された携帯端末（例えば携帯電話機やスマートフォン）は、いずれの位置にあっても、常に、基地局の配下にあってその基地局と通信し続けている。図１によれば、ユーザは、自宅の住所及び職場の居所と、訪問先となるＤ駅周辺とが、「滞在地」となる。また、そのユーザは、自宅、職場及びＤ駅周辺以外の場所では、「移動」中となる。
【００３３】
多数の基地局を統合する通信事業者設備では、携帯端末毎に、空間的粒度が粗く、且つ、時間間隔が一定でない基地局位置情報を常に収集することができる。「空間的粒度が粗く」とは、位置情報同士の地理的な距離が比較的長いことを意味する。また、「時間間隔が一定でない」とは、位置情報の取得時間間隔が比較的ばらついていることを意味する。
【００３４】
広域無線通信網（携帯電話網）に接続された基地局３は、その配下に位置する携帯端末２と通信することによって、その日時刻を通信履歴として取得する。通信履歴は、携帯端末に対するユーザ操作を要する通話やメールの送受信やＷｅｂページの閲覧の時に限られない。携帯端末にインストールされたアプリケーションが自動的に実行するデータの送受信の時にも、基地局３によって携帯端末２からの通信履歴として取得される。
【００３５】
図２は、本発明におけるユーザの滞在地を推定する装置の機能構成図である。
【００３６】
本発明における装置１は、携帯端末を所持したユーザの滞在地を推定するものであって、通信履歴を予め蓄積したものである。また、装置１は、通信履歴を予め蓄積することなく、広域無線通信網（携帯電話網）に設置することによって基地局３から通信履歴を収集する通信設備装置であってもよい。
【００３７】
図２によれば、滞在地推定用の装置１は、通信履歴蓄積部１２１と、時間窓分割部１２２と、滞在移動判定部１２３と、滞在時間窓収集部１２４と、位置クラスタリング部１２５と、ユーザ行動履歴推定部１２６と、移動時間窓収集部１２７と、時間クラスタリング部１２８と、アプリケーション処理部１３とを有する。アプリケーション処理部１３は、本発明によって推定されたユーザ毎の滞在地に基づいて、様々なサービスを実行する。通信インタフェース部を除くこれら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、図２によれは、各機能構成部を用いた処理の流れは、滞在地を推定する方法としても理解できる。
【００３８】
また、装置１は、広域無線通信網（携帯電話網）に設置された通信設備装置である場合、通信履歴蓄積部１２１へ通信履歴を蓄積するために、オプション機能として、広域通信網に接続する通信インタフェース部１０と、基地局位置情報管理部１１１と、通信履歴収集部１１２と、位置情報履歴生成部１１３とを更に有する。以下では、装置１は、通信設備装置であるものとして説明する。
【００３９】
［基地局位置情報管理部１１１］
基地局位置情報管理部１１１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。
【００４０】
図３は、基地局位置情報の表である。基地局識別子毎に、緯度・経度の基地局位置情報が対応付けられている。図３によれば、基地局１は、緯度35.825及び経度139.510の位置に設置されていることが理解できる。また、基地局３は、緯度35.825及び経度139.520の位置に設置されていることが理解できる。尚、このような基地局位置情報は、基地局位置情報管理部１１１内に予め蓄積したものであってもよいし、通信インタフェース部１０を介して各基地局３から取得するものであってもよい。
【００４１】
［通信履歴収集部１１２］
通信履歴収集部１１２は、携帯端末２を配下に接続させる基地局３から、携帯端末２毎における日時刻及び基地局識別子の通信履歴を収集する。
【００４２】
図４は、通信履歴の表である。通信履歴は、基地局３が携帯端末２からの通信を受け付けた記録である。通信履歴は、携帯端末２の「端末識別子」（アドレス、電話番号、識別番号等）毎に、「日時刻」及び「基地局識別子」が対応付けられている。
通信履歴（端末識別子、日時刻、基地局識別子）
図４における最初のログによれば、携帯端末０００１は、２０１０年６月１５日１７：５４：５０に、基地局３と通信したことが記録されている。また、携帯端末０００１は、２０１０年６月１５日１７：５７：００には、基地局１と通信したことが記録されている。
【００４３】
［位置情報履歴生成部１１３］
位置情報履歴生成部１１３は、基地局位置情報管理部１１１を用いて、通信履歴毎に、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る。その通信履歴は、通信履歴蓄積部１２１へ出力される。
【００４４】
図５は、通信履歴に基地局位置情報を対応付けた表である。図５の表は、図４の表の基地局識別子の部分に、図３の基地局の緯度・経度が対応付けられたものである。図５における最初のログによれば、携帯端末０００１は、２０１０年６月１５日１７：５４：５０に、緯度35.825及び経度139.52の基地局と通信したことが理解できる。また、携帯端末０００１は、２０１０年６月１５日１７：５７：００に、緯度35.825及び経度139.51の基地局と通信したことが理解できる。
【００４５】
［通信履歴蓄積部１２１］
通信履歴蓄積部１２１は、位置情報履歴生成部１１３から出力された通信履歴を蓄積する。
【００４６】
［時間窓分割部１２２］
時間窓分割部１２２は、通信履歴蓄積部１２１から出力された複数の通信履歴を、所定の時間窓（時間区間）に分割する。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とは、開始時刻をＳだけ遅らせたものである。即ち、Ｔ＞Ｓの場合、時間窓は、Ｔ−Ｓだけ重畳することとなる。
【００４７】
時間幅Ｔは、「どの時間幅で滞在を判定するか」を決めるパラメータである。時間窓内に所定数以上の位置情報がない場合には滞在／移動の判定が難しい。そのために、時間幅Ｔは、全体の通信履歴数から判断して、時間窓内にできる限り所定数以上の位置情報が入るように決める必要がある。
【００４８】
また、シフト幅Ｓは、その幅を短くすると、滞在時間区間の時間解像度が増す。一方で、その幅を長くすると、時間窓の数が多くなるため、計算量が増大する。従って、シフト幅Ｓは、アプリケーションが求める時間解像度及び処理時間に応じて決める必要がある。
【００４９】
図６は、各時間窓の表である。図６によれば、Ｔ＝２０分及びＳ＝１０分とした場合における、各時間窓の開始時刻及び終了時刻を表す。図６によれば、時間窓１は、17:50:00〜18:09:59であり、Ｔ＝00:20:00となっている。また、時間窓２は、18:00:00〜18:19:59であり、時間窓１に対してＳ＝00:10:00となっている。
【００５０】
図７は、図５の表を、図６の時間窓で分割した表である。図７によれば、時間窓１には、５個の通信履歴が記録されており、時間窓３には、８個の通信履歴が記録されている。
【００５１】
［滞在移動判定部１２３］
滞在移動判定部１２３は、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、単峰性である場合には「滞在」と判定し、そうでない場合には「移動」と判定する。「単峰性」とは、位置の確率分布が１つの山の形状をしていることを意味する。即ち、１つの時間窓（例えば２０分）について、単峰性であるということは、その位置について「滞在」と判定することができる。逆に、位置の確率分布が複数の山の形状をしている場合、多峰性を意味する。１つの時間窓について、多峰性であるということは、その位置について「移動」中と判定することができる。
【００５２】
尚、滞在移動判定部１２３は、後述する時間クラスタリング部１２８のために、所定数以上の通信履歴が記録されていない時間窓については、「未判定」とすることも好ましい。例えば所定数２個以上の通信履歴が記録されていない時間窓については、「未判定」とする。
【００５３】
図８は、単峰性か否かを判定するためのフローチャートである。
【００５４】
図８によれば、滞在移動判定部１２３は、位置情報の確率分布が単峰性か否かを判定するため、代表点計算処理を実行する。その結果、代表点の種類数が１個であれば単峰性であって「滞在」と判定され、代表点の種類数が複数個であれば多峰性であって「移動」中と判定される。
【００５５】
代表点計算処理は、各時間窓に含まれる複数の位置情報について、以下のステップによって実行される。
（Ｓ１）任意の点（位置情報）を、最初の中心点とする。
（Ｓ２）中心点から、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、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によって偽と判定された場合、その重心を次の中心点とする。そして、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によっ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。
そして、最後に、各時間窓について、収束した代表点の種類数が、１個の場合には「滞在」と判定し、複数個の場合には「移動」と判定する。尚、ここで、当該時間窓について、全ての代表点が第１の閾値又は第２の閾値の半径の円周領域内に収まる場合、収束した代表点の種類数が１個であるとみなすことも好ましい。
【００５６】
以下では、図７の時間窓１及び時間窓３について、具体的に滞在／移動を、代表点抽出処理を用いて判定する。
【００５７】
（時間窓１における滞在移動判定）
（１）時間窓１の点（35.825、139.52）に関する１回目の重心を計算する。時間窓１の点（35.825、139.52）と時間窓１に含まれるその他の点の距離はすべて２ｋｍ以内であるので、その他の点すべての平均をとると（35.824、139.514）となる。
（２）時間窓１の点（35.825、139.52）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（35.824、139.514）とする。中心点と時間窓１に含まれるその他の点の距離はすべて２ｋｍ以内であるので、その他の点すべての平均をとると（35.824、139.514）となる。
（３）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、時間窓１の点（35.825、139.52）の代表点は（35.824、139.514）となる。
（４）時間窓１の点（35.825、139.51）に関する１回目の重心を計算する。時間窓１の点（35.825、139.510）と時間窓１に含まれるその他の点の距離はすべて２ｋｍ以内であるので、その他の点すべての平均をとると（35.824、139.514）となる。
（５）時間窓１の点（35.825、139.51）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（35.824、139.514）とする。中心点と時間窓１に含まれるその他の点の距離はすべて２ｋｍ以内であるので、その他の点すべての平均をとると（35.824、139.514）となる。
（６）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、時間窓１の点（35.825、139.51）の代表点は（35.824、139.514）となる。
（７）時間窓１の点（35.820、139.51）に関する１回目の重心を計算する。時間窓１の点（35.820、139.510）と時間窓１に含まれるその他の点の距離はすべて２ｋｍ以内であるので、その他の点すべての平均をとると（35.824、139.514）となる。
（８）時間窓１の点（35.820、139.51）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（35.824、139.514）とする。中心点と時間窓１に含まれるその他の点の距離はすべて２ｋｍ以内であるので、その他の点すべての平均をとると（35.824、139.514）となる。
（９）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、時間窓１の点（35.820、139.51）の代表点は（35.824、139.514）となる。
以上より、計算された代表点はいずれの点についても（35.824、139.514）であり、代表点の種類数は１であるので、時間窓１は「滞在」と判定される。
【００５８】
（時間窓３における滞在移動判定）
（１）時間窓３の点（35.825、139.51）に関する１回目の重心を計算する。時間窓３の点（35.825、139.510）と時間窓３に含まれるその他の点の距離を計算すると、（35.825、139.51）、（35.820、139.51）、（35.820、139.51）、（35.825、139.52）、（35.820、139.51）は２ｋｍ以内であるがそれ以外は２ｋｍを超えるので、上述の点の平均をとると（35.822、139.512）となる。
（２）時間窓３の点（35.825、139.51）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（35.822、139.512）とする。中心点と時間窓３に含まれるその他の点の時間窓３に含まれるその他の点の距離を計算すると、（35.825、139.51）、（35.820、139.51）、（35.820、139.51）、（35.825、139.52）、（35.820、139.51）、は２ｋｍ以内であるがそれ以外は２ｋｍを超えるので、上述の点の平均をとると（35.822、139.512）となる。
（３）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、時間窓３の点（35.825、139.51）の代表点は（35.822、139.512）となる。
（４）時間窓３の点（35.850、139.53）に関する１回目の重心を計算する。時間窓３の点（35.850、139.530）と時間窓３に含まれるその他の点の距離を計算すると、（35.850、139.53）、（35.850、139.53）は２ｋｍ以内であるがそれ以外は２ｋｍを超えるので、上述の点の平均をとると（35.850、139.53）となる。
（５）時間窓３の点（35.850、139.53）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（35.850、139.53）とする。中心点と時間窓３に含まれるその他の点の時間窓３に含まれるその他の点の距離を計算すると、（35.850、139.53）、（35.850、139.53）は２ｋｍ以内であるがそれ以外は２ｋｍを超えるので、上述の点の平均をとると（35.850、139.53）となる。
（６）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、時間窓３の点（35.850、139.53）の代表点は（35.850、139.53）となる。
（７）時間窓３のその他の点の代表点の計算は省略する。
以上より、計算された代表点は（35.822、139.512）、（35.850、139.53）（以下省略）と２以上であるため、時間窓３は「移動」と判定される。
【００５９】
尚、滞在移動判定部１２３は、時間窓毎に、複数の基地局位置情報に対してカーネル密度推定(Kernel density estimation)を用いて単峰性か否かを判定することも好ましい。カーネル密度推定とは、確率変数の確率密度関数を推定するべく、ある母集団の標本のデータを外挿する方法である（例えば非特許文献５参照）。この方法によれば、カーネル関数を用いて、峰となるコブを導出することができる。
【００６０】
［滞在時間窓収集部１２４］
滞在時間窓収集部１２４は、「滞在」と判定された時間窓の位置情報を収集する。滞在と判定された時間窓の代表点の数は１である。
【００６１】
図９は、滞在と判定された時間窓及び代表点位置情報を表す表である。図９によれば、時間窓１、２、６及び８が、滞在と判定されている。
【００６２】
［位置クラスタリング部１２５］
位置クラスタリング部１２５は、「滞在」と判定された各時間窓の複数の位置情報の重心を「滞在地」とする。
【００６３】
位置クラスタリング部１２５も、前述した図８と同様に、代表点計算処理を実行する。距離が近い代表点の集合を同じ滞在地とするため、各時間窓の代表点位置情報について、所与の中心点から第１の閾値の範囲で重心を算出し、中心点と重心との差（変化量）が第２の閾値に収まるまで繰り返し、最終的に得られた各位置の収束値（図９の代表点における代表点）を、時間窓毎の「滞在地」とする。
【００６４】
前述した図９によれば、時間窓１及び２では、緯度35.823〜35.824及び経度139.513〜139.514の代表点位置であることが理解できる。また、時間窓６及び８では、緯度35.908〜35.911及び経度139.570〜139.573の代表点位置であることが理解できる。
【００６５】
図１０は、時間窓毎の複数の代表点位置情報に基づく滞在地の代表点位置情報を表す表である。図１０によれば、時間窓１及び２では、緯度35.824及び経度139.514が「滞在地」であると理解できる。また、時間窓６及び８では、緯度35.910及び経度139.572が「滞在地」であることが理解できる。
【００６６】
前述した実施形態によれば、滞在地のみを導出することができる。これに対し、以下の実施形態では、滞在時間を更に導出する。これによって、携帯端末毎に、時間経過に応じた滞在／移動の行動履歴を導出することができる。
【００６７】
［移動時間窓収集部１２７］
移動時間窓収集部１２７は、「移動」と判定された時間窓の通信履歴を収集する。
【００６８】
図１１は、移動と判定された時間窓に対する位置情報の代表点を表す表である。図１１によれば、時間窓３〜５が、移動と判定されている。
【００６９】
［時間クラスタリング部１２８］
時間クラスタリング部１２８は、「未判定」とされた時間窓が、「滞在」と判定され且つ同一の滞在地に属する少なくとも２つの時間窓の間に挟まれている場合、当該未判定時間窓も、同一の滞在地に位置するものと判定する。
【００７０】
前述した図７によれば、時間窓７は、通信履歴が記録されておらず、「未判定」とされている。ここで、図１０によれば、時間窓６及び８は、「滞在」と判定されており、同一の滞在地となっている。このような時間窓６及び８の間に挟まれている「未判定」の時間窓７は、同一の滞在地に位置するものと判定する。
【００７１】
［ユーザ行動履歴推定部１２６］
ユーザ行動履歴推定部１２６は、位置クラスタリング部１２５から出力された時間窓と、移動時間窓収集部１２７から出力された時間窓とを、時間経過に沿ったユーザ行動履歴として導出する。
【００７２】
図１２は、時間経過に沿ったユーザ行動履歴の表である。
図１３は、図１２のユーザ行動履歴から滞在時間のみを抽出した表である。
【００７３】
図１２によれば、時間窓に沿って「滞在」／「移動」の行動履歴と、「滞在」における位置情報（緯度・経度）とが明確となっている。また、図１３によれば、携帯端末０００１は、17:50:00〜18:19:59までは緯度35.824及び経度139.514付近に「滞在」しており、その後、「移動」し、18:40:00〜19:19:59までは緯度35.910及び経度139.572付近に「滞在」していたと理解できる。
【００７４】
以上、詳細に説明したように、本発明の通信設備装置、プログラム及び方法によれば、携帯端末の測位機能を起動させることなく、通信事業者設備によって取得可能な、空間的粒度が粗く且つ時間間隔が一定でない基地局位置情報を用いて、ユーザにとって有意な滞在地を高い精度で推定することができる。特に、本発明によれば、携帯端末にとって測位のための処理負荷が全く無く、ユーザの滞在地を推定するための全ての情報は、通信事業者側のみで取得できる。尚、ユーザの滞在地を推定することによって提供できるサービスとしては、例えば、ユーザ毎に生活場所に応じたクーポン情報等を配信するパーソナライズド情報提供サービスなどがある。また、複数以上のユーザについて推定した滞在地の情報を集約し、地域毎に地域内で滞在しているユーザグループに対して一括してクーポン情報等を配信するサービスや、地域毎の滞在ユーザ数を周辺情報として各地域の住民や店舗に通知する周辺情報提供サービスなどもある。
【００７５】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００７６】
１  通信設備装置
１０  通信インタフェース部
１１１  基地局位置情報管理部
１１２  通信履歴収集部
１１３  位置情報履歴生成部
１２１  通信履歴蓄積部
１２２  時間窓分割部
１２３  滞在移動判定部
１２４  滞在時間窓収集部
１２５  位置クラスタリング部
１２６  ユーザ行動履歴推定部
１２７  移動時間窓収集部
１２８  時間クラスタリング部
１３  アプリケーション処理部
２  携帯端末、携帯電話機
３  基地局
【図１】
2014116808.tif 000003
【図２】
2014116808.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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