(57)【要約】【課題】場所に対するユーザの嗜好性を正確に推測する技術を提供する。【解決手段】移動パターン取得部２０２０は、移動開始地点と移動完了地点の組み合わせを示す移動パターンを取得する。移動回数算出部２０４０は、移動パターンに対応する移動回数を算出する。移動コスト算出部２０６０は、対象の移動パターンに対応する移動コストを算出する。パターン嗜好性算出部２０８０は、移動パターンに対応する移動回数と移動コストを用いて、移動パターンに対するユーザの嗜好性を表すパターン嗜好性を算出する。【選択図】図１
2014120089.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動開始地点及び移動完了地点の組み合わせを示す移動パターンを取得する移動パターン取得手段と、
移動パターンについて、該移動パターンが示す移動開始地点又は該移動パターンが示す移動開始地点と近接している移動開始地点を示し、かつ、該移動パターンが示す移動完了地点又は該移動パターンが示す移動完了地点と近接している移動完了地点を示す移動パターンの数を、該移動パターンに対応する移動回数として算出する移動回数算出手段と、
移動パターンが示す移動開始地点から、該移動パターンが示す移動完了地点までの移動に要するコストを、移動コストとして算出する移動コスト算出手段と、
移動パターンについて前記移動回数算出手段が算出した移動回数と、該移動パターンについて前記移動コスト算出手段が算出した移動コストとを用いて、該移動パターンに対するユーザの嗜好性を表すパターン嗜好性を、移動コスト及び移動回数に基づいて算出するパターン嗜好性算出手段と、
を有する嗜好性推定装置。
【請求項２】
前記パターン嗜好性算出手段は、移動パターンについて、
ユーザが該移動パターンに従って移動する可能性を表す移動可能性を、該移動パターンに対応する移動コストが大きいほど小さくなる値として算出し、
ユーザが該移動パターンに従って移動する回数の期待値を表す移動回数期待値を、該移動パターンに対応する移動回数と移動可能性とを用いて算出し、
移動回数と移動回数期待値との差異を示す統計値を算出し、
算出した統計値を用いて、該移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性を算出することを特徴とする請求項１記載の嗜好性推定装置。
【請求項３】
時点と、該時点においてユーザが位置していた地点との組み合わせである地点履歴情報を複数取得する地点履歴情報取得手段と、
前記地点履歴情報取得手段が取得した複数の地点履歴情報から、ユーザが移動を開始したと推測される地点を示す地点履歴情報である移動開始地点履歴情報、及びユーザが移動を完了したと推測される地点を示す地点履歴情報である移動完了地点履歴情報を取得し、移動開始地点履歴情報及び移動完了地点履歴情報を時系列で並べ、時系列で隣り合う移動開始地点履歴情報と移動完了地点履歴情報の組み合わせを抽出し、抽出した移動開始地点履歴情報が示す位置を移動開始地点とし、抽出した移動完了地点履歴情報が示す位置を移動完了地点とする移動パターンを生成する移動パターン生成手段を有し、
前記移動パターン取得手段は、前記移動パターン生成手段によって生成された移動パターンを取得すること、
を特徴とする請求項１又は２に記載の嗜好性推定装置。
【請求項４】
前記移動コスト算出手段は、
移動パターンと、該移動パターンに対応する移動方法を取得し、
移動パターンについて算出する移動コストが、移動パターンに対応する移動方法に応じて異なること、
を特徴とする請求項１乃至３いずれか一項に記載の嗜好性推定装置。
【請求項５】
前記移動コスト算出手段は、移動開始地点から第１移動完了地点を経由して第２移動完了地点へ移動した場合における、該移動開始地点から該第１移動完了地点までの移動コストを、該移動開始地点から該第１移動完了地点を経由して該第２移動完了地点まで移動した場合の移動コストと、該移動開始地点から該第１移動完了地点を経由せずに該第２移動完了地点まで移動した場合の移動コストとの差分として算出することを特徴とする請求項１乃至４いずれか一項に記載の嗜好性推定装置。
【請求項６】
移動完了地点が第１地点である移動パターンそれぞれについて前記パターン嗜好性算出手段が算出したパターン嗜好性に関する統計値を算出し、該統計値に基づいて、第１地点に対するユーザの嗜好性である地点嗜好性を算出する地点嗜好性算出手段をさらに有する請求項１乃至５いずれか一項に記載の嗜好性推定装置。
【請求項７】
地点と属性との組み合わせである属性情報を示す属性情報取得手段と、
属性に対するユーザの嗜好性を、属性情報において該属性と対応づけられている各地点に対するユーザの地点嗜好性を用いて算出する属性嗜好性算出手段と、
をさらに有する請求項６記載の嗜好性推定装置。
【請求項８】
移動開始地点がユーザの現在位置に該当する移動パターンに対し、該移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性が大きいほど、大きい優先度を付与する優先度付与手段と、
優先度が大きい移動パターンに関する情報を優先的に提示する情報提示手段と、
をさらに有する請求項１乃至７いずれか一項に記載の嗜好性推定装置。
【請求項９】
コンピュータによって実行される嗜好性推定方法であって、
移動開始地点及び移動完了地点の組み合わせを示す移動パターンを取得する移動パターン取得ステップと、
移動パターンについて、該移動パターンが示す移動開始地点又は該移動パターンが示す移動開始地点と近接している移動開始地点を示し、かつ、該移動パターンが示す移動完了地点又は該移動パターンが示す移動完了地点と近接している移動完了地点を示す移動パターンの数を、該移動パターンに対応する移動回数として算出する移動回数算出ステップと、
移動パターンが示す移動開始地点から、該移動パターンが示す移動完了地点までの移動に要するコストを、移動コストとして算出する移動コスト算出ステップと、
移動パターンについて前記移動回数算出ステップで算出した移動回数と、該移動パターンについて前記移動コスト算出ステップで算出した移動コストとを用いて、移動回数期待値を算出し、該移動回数と該移動回数期待値とを比較することで、該移動パターンに対するユーザの嗜好性を表すパターン嗜好性を算出するパターン嗜好性算出ステップと、
を有する嗜好性推定方法。
【請求項１０】
コンピュータに、嗜好性推定装置として動作する機能を持たせる嗜好性推定プログラムであって、
前記コンピュータに、
移動開始地点及び移動完了地点の組み合わせを示す移動パターンを取得する移動パターン取得機能と、
移動パターンについて、該移動パターンが示す移動開始地点又は該移動パターンが示す移動開始地点と近接している移動開始地点を示し、かつ、該移動パターンが示す移動完了地点又は該移動パターンが示す移動完了地点と近接している移動完了地点を示す移動パターンの数を、該移動パターンに対応する移動回数として算出する移動回数算出機能と、
移動パターンが示す移動開始地点から、該移動パターンが示す移動完了地点までの移動に要するコストを、移動コストとして算出する移動コスト算出機能と、
移動パターンについて前記移動回数算出機能が算出した移動回数と、該移動パターンについて前記移動コスト算出機能が算出した移動コストとを用いて、移動回数期待値を算出し、該移動回数と該移動回数期待値とを比較することで、該移動パターンに対するユーザの嗜好性を表すパターン嗜好性を算出するパターン嗜好性算出機能と、
を持たせる嗜好性推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、嗜好性推定装置、嗜好性推定方法、及び嗜好性推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カーナビゲーションシステムや携帯電話などの端末を通じ、ユーザに対して種々の情報を提供する情報提供システムが存在する。上記情報は、例えば、トイレやコンビニエンスストア、ガソリンスタンドなどのＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）情報、セールや特売イベントなどの販促情報を提供する情報提供システム等である。
【０００３】
上記情報提供システムは、その時々のユーザの状況やユーザの好みに合う情報、すなわちユーザが必要とする情報を提供する必要がある。その理由は、ユーザのおかれた状況やユーザの好みと合致しない情報、すなわちユーザが必要としない情報が提供されると、ユーザは、その情報を提供する情報提供システムが邪魔であると感じてしまうためである。このような不要な情報提供が続くと、情報提供システムは、ユーザに利用される頻度が低下してしまう。
【０００４】
そこで、ユーザへの不要な情報提供を避けるため、ユーザの好みである嗜好性を分析し、分析した結果をもとにユーザへの情報提供を実施する情報提供システムが提案されている。また、このようなシステムを実現するために、ユーザの嗜好性を分析する技術が提案されている。
【０００５】
特許文献１記載の装置は、各場所におけるユーザの滞在回数に基づいて、その場所及びその場所の種類に対するユーザの嗜好情報を収集する。
【０００６】
特許文献２の装置は、空間上を移動した移動体の行動パターンを、予め定められている行動パターンと比較することで、情報を取得する装置である。例えば特許文献１は、店舗における顧客の行動パターンから、顧客が、各売場領域に置かれている商品に興味を示したか否かという情報を得る例が記載されている。
【０００７】
特許文献３記載の装置は、出発地から目的地までに存在する複数の経路の中から、推薦経路を算出する装置である。この装置は、複数の経路の中から、信頼性の高い教師経路を多く含む経路を、経路候補として選出する。そして、この装置は、選出した経路候補の中から、移動コストの低い経路を、推薦経路として算出する。
【０００８】
特許文献４記載の装置は、出発地点から目的地点までの間に存在する複数の経路に対し、ユーザがその経路を利用した頻度を紐付ける。そしてこの装置は、ユーザに対し、利用頻度の高い経路をつなぎ合わせた経路を、出発地点から目的地点までの経路として提供する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許第３３９１３１３号公報
【特許文献２】国際公開第２００５／１１１８８０号パンフレット
【特許文献３】特開２０１１−２３２１１３号公報
【特許文献４】特開２００７−１９８７６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明者は、ある場所にユーザが頻繁に滞在するからといって、その場所に対するユーザの嗜好性が大きいとは限らないことを見出した。具体的には、本発明者は、ある場所にユーザが頻繁に滞在する理由として、その場所に対するユーザの嗜好性が大きいという理由以外に、ユーザがその場所に移動するためにかかる移動コストが小さいという理由が考えられることを見出した。
【００１１】
上述した特許文献１〜４記載の発明はいずれも、頻度と移動コストの双方を加味してユーザの嗜好性を推定する方法を開示していない。
【００１２】
本発明は、このような点を考慮してなされたものであり、場所に対するユーザの嗜好性を正確に推測する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明が提供する嗜好性推定装置は、移動開始地点及び移動完了地点の組み合わせを示す移動パターンを取得する移動パターン取得手段と、移動パターンについて、該移動パターンが示す移動開始地点又は該移動パターンが示す移動開始地点と近接している移動開始地点を示し、かつ、該移動パターンが示す移動完了地点又は該移動パターンが示す移動完了地点と近接している移動完了地点を示す移動パターンの数を、該移動パターンに対応する移動回数として算出する移動回数算出手段と、移動パターンが示す移動開始地点から、該移動パターンが示す移動完了地点までの移動に要するコストを、移動コストとして算出する移動コスト算出手段と、移動パターンについて前記移動回数算出手段が算出した移動回数と、該移動パターンについて前記移動コスト算出手段が算出した移動コストとを用いて、該移動パターンに対するユーザの嗜好性を表すパターン嗜好性を、移動コスト及び移動回数に基づいて算出するパターン嗜好性算出手段を有する。
【００１４】
本発明が提供する嗜好性推定プログラムは、コンピュータに、嗜好性推定装置として動作する機能を持たせる。当該嗜好性推定プログラムは、前記コンピュータに、本発明が提供する嗜好性推定装置の各機能構成部が有する機能を持たせる。
【００１５】
本発明が提供する嗜好性推定方法は、コンピュータによって実行される。当該嗜好性推定方法は、移動開始地点及び移動完了地点の組み合わせを示す移動パターンを取得する移動パターン取得ステップと、移動パターンについて、該移動パターンが示す移動開始地点又は該移動パターンが示す移動開始地点と近接している移動開始地点を示し、かつ、該移動パターンが示す移動完了地点又は該移動パターンが示す移動完了地点と近接している移動完了地点を示す移動パターンの数を、該移動パターンに対応する移動回数として算出する移動回数算出ステップと、移動パターンが示す移動開始地点から、該移動パターンが示す移動完了地点までの移動に要するコストを、移動コストとして算出する移動コスト算出ステップと、移動パターンについて前記移動回数算出ステップで算出した移動回数と、該移動パターンについて前記移動コスト算出ステップで算出した移動コストとを用いて、移動回数期待値を算出し、該移動回数と該移動回数期待値とを比較することで、該移動パターンに対するユーザの嗜好性を表すパターン嗜好性を算出するパターン嗜好性算出ステップを有する。
【発明の効果】
【００１６】
上記各態様によれば、場所に対するユーザの嗜好性を正確に推測する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施形態１に係る嗜好性推定装置を示すブロック図である。
【図２】移動パターンテーブルの構成を示す図である。
【図３】移動コスト関数の一例を示すグラフである。
【図４】移動パターンの分布の一例を示す図である。
【図５】Ａ＝１００であり、移動パターンにおける道のりの長さが図４に示す分布に従い、Ｃ＝４である場合の移動コスト関数を示すグラフである。
【図６】移動開始地点から移動完了地点までの高低差と、移動コストとの関係の例を示すグラフである。
【図７】移動開始地点から移動完了地点までの信号機の数と、移動コストとの関係の例を示すグラフである。
【図８】移動開始地点と移動完了地点の組み合わせに対応するコストを示す図である。
【図９】移動開始地点と移動完了地点の組み合わせに対応する移動回数を示す図である。
【図１０】図８に示す移動コストと図９に示す移動回数を、数式３に適用して算出した移動可能性を示す図である。
【図１１】図９に示す移動回数と図１０に示す移動可能性を、数式４に適用して算出した移動回数期待値を示す図である。
【図１２】図９に示す移動回数と図１１に示す移動回数期待値を、数式５に適用して算出した調整残差を示す図である。
【図１３】調整残差に有意差があるか否かに基づいてパターン嗜好性算出部が算出したパターン嗜好性を示す図である。
【図１４】実施形態１に係る嗜好性推定装置のハードウエア構成の例を示すブロック図である。
【図１５】実施形態１の嗜好性推定装置がパターン嗜好性を算出する処理の流れを例示するフローチャートである。
【図１６】変形例１−１の嗜好性推定装置を示すブロック図である。
【図１７】接合パターンテーブルの構成を示す図である。
【図１８】変形例１−１の嗜好性推定装置が、パターン嗜好性を算出する処理の流れを例示する図である。
【図１９】実施形態２に係る嗜好性推定装置を示すブロック図である。
【図２０】実施形態２の嗜好性推定装置が地点嗜好性を算出する処理の流れを例示するフローチャートである。
【図２１】実施形態３に係る嗜好性推定装置を示すブロック図である。
【図２２】地点履歴情報テーブルの構成を示す図である。
【図２３】移動パターン生成部が、地点履歴情報から、移動開始地点履歴情報及び移動完了地点履歴情報を抽出する処理の流れを例示するフローチャートである。
【図２４】実施形態３の嗜好性推定装置がパターン嗜好性を算出する処理の流れを例示するフローチャートである。
【図２５】実施形態４に係る嗜好性推定装置を示すブロック図である。
【図２６】移動方法テーブルの構成を示す図である。
【図２７】移動方法が徒歩である場合における、道のりの長さと移動コストとの関係を表すグラフである。
【図２８】移動方法が車である場合における、道のりの長さと移動コストとの関係を示すグラフである。
【図２９】変形例４−１に係る嗜好性推定装置を示すブロック図である。
【図３０】実施形態５の移動コスト算出部の動作を概念的に示す図である。
【図３１】実施形態６に係る嗜好性推定装置を示すブロック図である。
【図３２】属性情報テーブルの構成を示す図である。
【図３３】実施形態６の嗜好性推定装置が属性嗜好性を算出する処理の流れを例示するフローチャートである。
【図３４】実施形態７に係る嗜好性推定装置を示すブロック図である。
【図３５】実施形態７の嗜好性推定装置が、ユーザに対して情報を提示する処理の流れを例示するフローチャートである。
【図３６】変形例７−１に係る嗜好性推定装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１９】
[実施形態１]
図１は、実施形態１に係る嗜好性推定装置２０００を示すブロック図である。図１において、矢印は情報の流れを示している。図１において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。
【００２０】
＜移動パターン取得部２０２０＞
嗜好性推定装置２０００は、移動パターン取得部２０２０を有する。移動パターン取得部２０２０は、移動開始地点と移動完了地点の組み合わせを示す移動パターンを取得する。
【００２１】
移動開始地点や移動完了地点などの各地点は、例えば座標で表される。この座標は、例えば緯度と経度の組み合わせで表される。その他にも例えば、この座標は、地図データ上で与えられた座標でもよい。また、施設等の特徴的な地点を扱う場合、各地点にＩＤを与えてもよい。この場合、各地点は、その地点に対応づけられたＩＤで表される。
【００２２】
移動パターンは、例えば図２に示す移動パターンテーブル２００で表される。移動パターンテーブル２００は、移動パターンＩＤ２０２、移動開始地点２０４、及び移動完了地点２０６を有する。移動パターンＩＤ２０２は、移動パターンの識別子である。図２において、移動開始地点２０４及び移動完了地点２０６は、Ｘ座標が緯度であり、Ｙ座標が経度である座標で表されている。
【００２３】
移動パターン取得部２０２０が移動パターンを取得する方法は様々である。例えば、移動パターン取得部２０２０は、サーバ等の外部装置から移動パターンを取得する。その他にも例えば、移動パターン取得部２０２０は、嗜好性推定装置２０００の内部に格納されている移動パターンを取得してもよい。この場合、嗜好性推定装置２０００は、移動パターンを格納する移動パターン格納部を有する。
【００２４】
＜移動回数算出部２０４０＞
嗜好性推定装置２０００は、移動回数算出部２０４０を有する。移動回数算出部２０４０は、移動パターンに対応する移動回数を算出する。具体的には、移動回数算出部２０４０は、対象の移動パターンに対応する移動回数を算出する。移動回数は、対象の移動パターンが示す移動開始地点と同一又は近接する移動開始地点を示し、かつ、対象の移動パターンが示す移動完了地点と同一又は近接する移動完了地点を示す移動パターンの数である。なお、この条件を満たす移動パターンとして、上記対象の移動パターン自身も含まれる。
【００２５】
移動回数算出部２０４０は、例えば、所定距離を半径とする円内に含まれる各地点を、近接している地点として扱う。
【００２６】
＜移動コスト算出部２０６０＞
嗜好性推定装置２０００は、移動コスト算出部２０６０を有する。移動コスト算出部２０６０は、対象の移動パターンに対応する移動コストを算出する。具体的には、移動コストは、対象の移動パターンが示す移動開始地点から、対象の移動パターンが示す移動完了地点までの移動に要するコストである。
【００２７】
以下、移動パターンに対する移動コストの算出方法について説明する。移動コストは、例えば、対象の移動パターンが示す移動開始地点から、対象の移動パターンが示す移動完了地点までの道のりに基づいて算出する。以下、ある移動パターンが示す移動開始地点から、その移動パターンが示す移動完了地点までの道のりの長さを、「移動パターンにおける道のりの長さ」と表記する。
【００２８】
対象の移動パターンに対する移動コストを、対象の移動パターンにおける道のりの長さを用いて算出する場合、例えば、移動コスト算出部２０６０は、移動パターンにおける道のりの長さと、移動コストとの関係を示す関数を用いる。以下、移動パターンにおける道のりの長さと移動コストとの関係を示す関数を、移動コスト関数と表記する。
【００２９】
図３は、移動コスト関数の一例である。図３において、移動パターンにおける道のりの長さが５００ｍの場合、移動コストは０．３である。また、移動パターンにおける道のりの長さが２ｋｍ場合、移動コストは０．８２である。
【００３０】
ここで、移動コストの算出に、移動パターンにおける道のりの長さを用いる場合、この道のりの長さを取得する必要がある。移動コスト算出部２０６０は、例えば移動パターンにおける道のりの長さを、移動開始地点、移動完了地点を用いて算出する。例えば、移動パターンにおける道のりの長さは、移動開始地点と移動完了地点を結ぶ直線距離である。その他にも例えば、移動コスト算出部２０６０は、移動パターン及び地図データを用い、移動開始地点から移動完了地点までにある、ユーザが実際に移動可能な道に沿った距離を、移動パターンにおける道のりの長さとして算出してもよい。また、移動コスト算出部２０６０は、移動パターンにおける道のりの長さを算出する別の装置から、移動パターンにおける道のりの長さを取得してもよい。
【００３１】
その他にも例えば、移動コスト関数は、以下の数式１で示す関数でもよい。数式１において、Ａは、移動パターン取得部２０２０が取得した移動パターンの総数である。Ｂｙは、移動パターン取得部２０２０が取得した移動パターンのうち、移動パターンにおける道のりの長さが、移動コストの算出対象である移動パターンにおける道のりの長さ以下である移動パターンの数である。また、Ｃは移動コスト算出用のパラメタである。
【数１】
2014120089.tif 000003
【００３２】
例えば、移動パターン取得部２０２０が取得した移動パターンの総数が１００であるとする。また、移動コストを取得しようとする移動パターンにおける道のりの長さが５００ｍであるとする。そして、移動パターン取得部２０２０が取得した移動パターンのうち、移動パターンにおける道のりの長さが５００ｍ以下である移動パターンの数は、３０であるとする。ここで、数式１において、Ｃ＝１とする。この場合、数式１において、Ａ＝１００、Ｂｙ＝３０及びＣ＝１となるため、算出される移動コストは０．３である。
【００３３】
なお、図３のグラフで示す関数は、数式１においてＣ＝１であり、移動パターンの分布が図４に示す分布に従う場合の関数である。図４は、移動パターンの分布を示す表である。例えば、図４において、道のりの長さが５００ｍ以下である移動パターンの数は３０個であり、道のりの長さが５００ｍより大きく１０００ｍ以下である移動パターンの数は２５個である。
【００３４】
ここで、移動コスト算出用パラメタＣには、１以上の任意の値を設定できる。Ｃの値を小さくすると、道のりの長さの絶対値が小さい時に、道のりの長さの違いによる移動コストの差が大きくなる。一方、Ｃの値を大きくすると、道のりの長さの絶対値が大きい時に、道のりの長さの違いによる移動コストの差が大きくなる。例えば図５は、Ａ＝１００であり、移動パターンにおける道のりの長さが図４に示す分布に従い、Ｃ＝４である場合の移動コスト関数を示すグラフである。
【００３５】
また、移動コストは、移動開始地点から移動完了地点までの道のりにおける累積的な高低差、又は信号機の数など、移動パターンに関する種々の要素を考慮して算出されてもよい。図６は、移動開始地点から移動完了地点までの高低差と、移動コストとの関係の例を示すグラフである。図７は、移動開始地点から移動完了地点までの信号機の数と、移動コストとの関係の例を示すグラフである。移動コスト算出部２０６０は、例えば、図３、図６、及び図７に示す各関数と、以下に示す数式２を用いて、移動コスト関数を定める。数式２において、α、β、及びγは重み係数である。例えばα、β、及びγには、それぞれ０以上１以下の任意の値を設定する。
【数２】
2014120089.tif 000004
【００３６】
その他にも、移動コストは、移動開始地点から移動完了地点までの道のりにおける階段の有無、階段の段差の数、道路の交通量、歩道の有無、又は自転車通行帯の有無、道路幅の広さ、右左折の回数、又は渋滞頻発地点の有無や、移動時の時刻など、移動パターンに関する種々の要素を考慮して算出されてもよい。
【００３７】
さらに、移動コスト算出部２０６０は、移動パターンにおける道のりの長さを用いずに移動コストを算出してもよい。例えば、数式２において、道のりに関する移動コストの代わりに、道のりにおける階段の有無など、他の要素に基づく移動コストを用いる。
【００３８】
＜パターン嗜好性算出部２０８０＞
パターン嗜好性算出部２０８０は、移動パターンに対するユーザの嗜好性を算出する。以下、ある移動パターンに対するユーザの嗜好性を、パターン嗜好性と表記する。パターン嗜好性算出部２０８０は、算出対象の移動パターンについて、移動回数算出部２０４０が算出した移動回数と、移動コスト算出部２０６０が算出した移動コストを取得する。そして、パターン嗜好性算出部２０８０は、取得した移動回数と移動コストとを用いて、パターン嗜好性を算出する。
【００３９】
パターン嗜好性算出部２０８０は、パターン嗜好性を、移動回数が同じであれば、移動コストが小さいほど小さい値となるように算出する。また、パターン嗜好性算出部２０８０は、パターン嗜好性を、移動コストが同じであれば、移動回数が多いほど大きい値となるように算出する。
【００４０】
＜パターン嗜好性の具体的な算出方法＞
パターン嗜好性算出部２０８０がパターン嗜好性を算出する具体的な方法は、例えば以下に示す方法である。まず、パターン嗜好性算出部２０８０は、移動パターンに対応する移動コストから、移動パターンに対応する移動可能性を算出する。移動可能性は、ある移動パターンが示す道のりをユーザが移動する確率を示す。一般に、ユーザは、移動パターンが示す道のりを移動するための移動コストが小さいほど、その移動パターンが示す道のりを移動する可能性が高いと考えられる。そこで、パターン嗜好性算出部２０８０は、移動コストが小さいほど移動可能性が大きくなるように、移動コストを用いて移動可能性を算出する。
【００４１】
次に、パターン嗜好性算出部２０８０は、移動パターンに対応する移動回数と移動可能性を用いて、移動パターンに対応する移動回数期待値を算出する。移動回数期待値は、移動パターンが示す道のりをユーザが移動する回数の期待値を表す。
【００４２】
そして、パターン嗜好性算出部２０８０は、移動パターンに対応する移動回数期待値と移動回数とを比較することで、上記移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性を算出する。
【００４３】
以下、移動可能性、移動回数期待値、及びパターン嗜好性の具体的な算出方法をそれぞれ説明する。
【００４４】
パターン嗜好性算出部２０８０は、例えば以下の数式３を用いて、移動可能性を算出する。Ｐ（ｉ，ｊ）は、移動開始地点のＩＤがｉであり、移動完了地点のＩＤがｊである移動パターンに対応する移動可能性を表す。集合Ｖは、移動パターン取得部２０２０が取得する移動パターンが示す移動完了地点のＩＤを全て含む集合である。ＣＯＳＴ（ｉ，ｊ）は、移動開始地点のＩＤがｉであり、移動完了地点のＩＤがｊである移動パターンに対応する移動コストを表す。
【数３】
2014120089.tif 000005
【００４５】
ここで、パターン嗜好性算出部２０８０が数式３を用いる場合、移動コスト算出部２０６０は、ＣＯＳＴ（ｉ，ｊ）を、最大値が１であり、値が大きいほど移動コストが大きくなるように算出する。これにより、移動可能性Ｐ（ｉ，ｊ）は、１から移動コストを引いた値が大きいほど、大きくなる。
【００４６】
パターン嗜好性算出部２０８０は、例えば以下の数式４を用いて、移動回数期待値を算出する。Ｅ（ｉ，ｊ）は、移動開始地点のＩＤがｉであり、移動完了地点のＩＤがｊである移動パターンに対応する移動回数期待値を表す。Ｔ（ｉ，ｊ）は、上記移動パターンに対応する移動回数を表す。Ｐ及び集合Ｖの意味は、数式３と同様である。
【数４】
2014120089.tif 000006
【００４７】
パターン嗜好性算出部２０８０は、例えば以下の数式５により、移動回数期待値と移動回数を用いて調整残差を算出することで、移動回数期待値と移動回数を比較する。ＡＲ（ｉ，ｊ）は、移動開始地点のＩＤがｉであり、移動完了地点のＩＤがｊである移動パターンに対応する調整残差を表す。その他の記号は、数式３又は４と同様である。
【数５】
2014120089.tif 000007
【００４８】
パターン嗜好性算出部２０８０は、例えば上記数式５で算出した調整残差ＡＲ（ｉ，ｊ）を、移動開始地点がｉであり、かつ移動完了地点がｊである移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性として算出する。
【００４９】
その他にも例えば、パターン嗜好性算出部２０８０は、ＡＲ（ｉ，ｊ）に有意差があるか否かによって、ユーザが上記移動パターンを好んでいるかを判断する。そして、パターン嗜好性算出部２０８０は、上記判断結果に基づく値を、上記移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性として算出する。パターン嗜好性算出部２０８０は、ＡＲ（ｉ，ｊ）に正の有意差がある場合、ユーザが上記移動パターンを好んでいると判断する。逆に、パターン嗜好性算出部２０８０は、ＡＲ（ｉ，ｊ）に負の有意差がある場合、ユーザが上記移動パターンを好んでいないと判断する。パターン嗜好性算出部２０８０は、例えばユーザが上記移動パターンを好んでいる場合にパターン嗜好性を＋１とし、ユーザが上記移動パターンを好んでいない場合にパターン嗜好性を−１とする。また、ＡＲ（ｉ，ｊ）に有意差がない場合、パターン嗜好性算出部２０８０は、ユーザが上記移動パターンを好んでいるか否かが不明であると判断する。この場合、パターン嗜好性算出部２０８０は、例えば、パターン嗜好性を０とする。
【００５０】
＜具体例＞
パターン嗜好性算出部２０８０がパターン嗜好性を算出する方法を、具体例を用いて説明する。図８は、移動開始地点と移動完了地点の組み合わせに対応するコストを示す図である。自宅、Ｄ駅、及びＥ公園はそれぞれ移動開始地点である。一方、コンビニＡ、コンビニＢ、及びコンビニＣはそれぞれ移動完了地点である。例えば、自宅からコンビニＡへ行く移動パターンに対応する移動コストであるＣＯＳＴ（自宅，コンビニＡ）は０．２である。また、Ｄ駅からコンビニＢへ行く移動パターンに対応する移動コストであるＣＯＳＴ（Ｄ駅，コンビニＢ）は０．５である。
【００５１】
図９は、移動開始地点と移動完了地点の組み合わせに対応する移動回数を示す図である。例えば、自宅からコンビニＡへ行く移動パターンに対応する移動回数であるＴ（自宅，コンビニＡ）は３である。また、Ｄ駅からコンビニＢへ行く移動パターンに対応する移動回数であるＴ（Ｄ駅，コンビニＢ）は４である。
【００５２】
図１０は、図８に示す移動コストと図９に示す移動回数を、数式３に適用して算出した移動可能性を示す図である。例えば、自宅からコンビニＡへ行く移動パターンに対応する移動可能性であるＰ（自宅，コンビニＡ）は０．５０である。また、Ｄ駅からコンビニＢへ行く移動パターンに対応する移動可能性であるＰ（Ｄ駅，コンビニＢ）は０．３１である。
【００５３】
図１１は、図９に示す移動回数と図１０に示す移動可能性を、数式４に適用して算出した移動回数期待値を示す図である。例えば、自宅からコンビニＡへ行く移動パターンに対応する移動回数期待値であるＥ（自宅，コンビニＡ）は１０．００である。また、Ｄ駅からコンビニＢへ行く移動パターンに対応する移動回数期待値であるＥ（Ｄ駅，コンビニＢ）は１．８６である。
【００５４】
図１２は、図９に示す移動回数と図１１に示す移動回数期待値を、数式５に適用して算出した調整残差を示す図である。例えば、自宅からコンビニＡへ行く移動パターンに対応する調整残差であるＡＲ（自宅，コンビニＡ）は−４．２８である。また、Ｄ駅からコンビニＢへ行く移動パターンに対応する調整残差であるＡＲ（Ｄ駅，コンビニＢ）は３．３５である。例えばパターン嗜好性算出部２０８０は、表に示すＡＲの値を、各移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性とする。
【００５５】
上述したように、パターン嗜好性算出部２０８０は、ＡＲ（ｉ，ｊ）に有意差があるか否かによって、ユーザが上記移動パターンを好んでいるかを判断し、その判断結果を表す値を、上記移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性として算出してもよい。ここで、本具体例において、パターン嗜好性算出部２０８０は、ＡＲの値が１．９６より大きい場合、ＡＲに正の有意差があるとし、ＡＲの値が−１．９６より小さい場合、ＡＲに負の有意差があると判断すると仮定する。
【００５６】
図１３は、調整残差に有意差があるか否かに基づいてパターン嗜好性算出部２０８０が算出したパターン嗜好性を示す図である。自宅からコンビニＡへ行く移動パターンに対応する調整残差ＡＲ（自宅，コンビニＡ）は−４．２８であり、負の有意差がある。したがって、自宅からコンビニＡへ行く移動パターンに対応するユーザのパターン嗜好性は−１である。一方、Ｄ駅からコンビニＢへ行く移動パターンに対応する調整残差ＡＲ（Ｄ駅，コンビニＢ）は３．３５であり、正の有意差がある。したがって、Ｄ駅からコンビニＢへ行く移動パターンに対応するユーザのパターン嗜好性は＋１である。
【００５７】
＜パターン嗜好性を算出するその他の方法＞
パターン嗜好性算出部２０８０がパターン嗜好性を算出する方法は、上述の方法に限定されない。パターン嗜好性算出部２０８０は、移動回数算出部２０４０が算出した移動回数と、移動コスト算出部２０６０が算出した移動コストの双方を用いて、パターン嗜好性を算出すればよい。
【００５８】
例えば、パターン嗜好性算出部２０８０は、移動回数と移動コストを乗じた結果を、パターン嗜好性としてもよい。
【００５９】
その他にも例えば、パターン嗜好性算出部２０８０は、移動回数と移動コストを足した結果を、パターン嗜好性としてもよい。この場合、例えばパターン嗜好性算出部２０８０は、以下の数式６を用いて、パターン嗜好性を算出する。数式６は、パターン嗜好性を、移動回数と移動コストの重み付き和として算出する式である。ここで、ＰＰ（ｉ，ｊ）は、移動開始地点のＩＤがｉであり、移動完了地点のＩＤがｊである移動パターンに対応するパターン嗜好性を表す。αは移動回数に対して重み付けを行う重み付け係数であり、βは移動コストに対して重み付けを行う重み付け係数である。なお、移動回数と移動コストとで、取り得る値の範囲に差異がある場合は、双方が取り得る値の範囲を統一するように正規化してから、重み付き和を算出することが望ましい。
【数６】
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【００６０】
＜ハードウエア構成＞
図１４は、実施形態１に係る嗜好性推定装置２０００のハードウエア構成の例を示すブロック図である。ただし、嗜好性推定装置２０００のハードウエア構成は、図１４に示す構成に限定されない。図１４において、嗜好性推定装置２０００は、バス１０２０、ＣＰＵ１０４０、ＲＡＭ１０６０、及びストレージ１０８０を有する。
【００６１】
バス１０２０は、ＣＰＵ１０４０、ＲＡＭ１０６０、及びストレージ１０８０が相互に情報を送受信するための伝送路である。
【００６２】
ＣＰＵ１０４０は、移動パターン取得モジュール１２２０を実行することで、移動パターン取得部２０２０の機能を実現する。ＣＰＵ１０４０は、移動回数算出モジュール１２４０を実行することで、移動回数算出部２０４０の機能を実現する。ＣＰＵ１０４０は、移動コスト算出モジュール１２６０を実行することで、移動コスト算出部２０６０の機能を実現する。ＣＰＵ１０４０は、パターン嗜好性算出モジュール１２８０を実行することで、パターン嗜好性算出部２０８０の機能を実現する。
【００６３】
移動パターン取得モジュール１２２０、移動回数算出モジュール１２４０、移動コスト算出モジュール１２６０、及びパターン嗜好性算出モジュール１２８０は、例えばストレージ１０８０に格納される。そして、上記各モジュールは、ＣＰＵ１０４０により、例えばＲＡＭ１０６０に読み出される。ここで、上記各モジュールは、ＲＡＭ１０６０に格納されていてもよい。また、嗜好性推定装置２０００がＲＯＭを有する場合、上記各モジュールは、そのＲＯＭに格納されていてもよい。
【００６４】
ストレージ１０８０は、例えばハードディスク、ＵＳＢメモリ、又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶装置である。また、ストレージ１０８０は、ＲＡＭやＲＯＭ等の記憶装置であってもよい。
【００６５】
＜処理の流れ＞
図１５は、実施形態１の嗜好性推定装置２０００がパターン嗜好性を算出する処理の流れを例示するフローチャートである。
【００６６】
ステップＳ１０２において、移動パターン取得部２０２０は、移動パターンを取得する。
【００６７】
ステップＳ１０４において、移動回数算出部２０４０は、上記移動パターンに対する移動回数を算出する。
【００６８】
ステップＳ１０６において、移動コスト算出部２０６０は、上記移動パターンに対する移動コストを算出する。
【００６９】
ステップＳ１０８において、パターン嗜好性算出部２０８０は、移動回数算出部２０４０が算出した、上記移動パターンに対する移動回数と、移動コスト算出部２０６０が算出した、上記移動パターンに対する移動コストとを用いて、パターン嗜好性を算出する。
【００７０】
＜作用・効果＞
ユーザが、ある移動パターンが示す経路を頻繁に移動するからといって、その移動パターンに対するユーザの嗜好性が大きいとは限らない。これは、ある移動パターンに対するユーザの移動回数が多い理由として、その移動パターンが示す経路を移動するために要する移動コストが小さいという理由が考えられるためである。
【００７１】
そこで嗜好性推定装置２０００は、移動パターンに対応する移動回数だけではなく、この移動パターンに対応する移動コストも利用して、この移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性を算出する。そのため、嗜好性推定装置２０００によって算出されるパターン嗜好性は、移動パターンに対応する移動回数のみを用いて算出されるパターン嗜好性と比較し、正確な値である。このように、本実施形態によれば、移動パターンが示す場所に対するユーザの嗜好性を正確に推測することができる。
【００７２】
嗜好性推定装置２０００は、移動パターンに関して、ユーザの嗜好性を算出する。しかし、嗜好性推定装置２０００は、同様の構成で、ユーザの嗜好性以外の算出も行うことができる。例えば嗜好性推定装置２０００を、移動パターンに関して、ユーザが嫌っている度合い、ユーザが重要視している度合いなどの算出に利用することができる。
【００７３】
＜変形例１−１＞
実施形態１の嗜好性推定装置２０００は、以下のように実現してもよい。以下のように実現された嗜好性推定装置２０００を、変形例１−１の嗜好性推定装置２０００と表記する。図１６は、変形例１−１の嗜好性推定装置２０００を示すブロック図である。図１６において、各機能ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。
【００７４】
＜接合パターン生成部２０９０＞
変形例１−１の嗜好性推定装置２０００は、接合パターン生成部２０９０を有する。接合パターン生成部２０９０は、接合パターンを生成する。接合パターンは、移動開始地点が同一又は互いに近接しており、かつ、移動完了地点が同一又は互いに近接している移動パターンの集合を示す類似パターン情報を、移動パターン集合の代表移動開始地点及び代表移動完了地点と紐付けた情報である。接合パターンが示す代表移動開始地点は、例えば、この接合パターンに紐付けられた類似パターン情報が示す移動パターンの集合に含まれる、いずれかの移動パターンが示す移動開始地点である。この場合、代表移動完了地点についても、同様に定められる。
【００７５】
また、例えば、接合パターンが示す代表移動開始地点は、この接合パターンに紐付けられた類似パターン情報に含まれる、各移動パターンが示す移動開始地点に基づいて定められる。例えば、接合パターンが示す代表移動開始地点は、上記類似パターン情報に含まれる各移動パターンが示す移動開始地点の中心に位置する地点である。この場合、代表移動完了地点についても同様に定められる。
【００７６】
接合パターンは、例えば図１７に示す接合パターンテーブル３００で表される。接合パターンテーブル３００は、接合パターンＩＤ３０２、代表移動開始地点３０４、代表移動完了地点３０６、及び類似パターン情報３０８を有する。例えば、図１７の１行目は、移動パターンＩＤ＝ｍｐ０００１の移動パターン、及び移動パターンＩＤ＝ｍｐ０００３の移動パターンの２つが、接合パターンＩＤ＝ｃｐ０００１の接合パターンに紐付けられていることを示す。
【００７７】
＜移動回数算出部２０４０＞
変形例１−１の移動回数算出部２０４０は、類似パターン情報が、移動回数の算出対象である移動パターンを示している接合パターンを取得する。そして、この接合パターンに紐付けられている類似パターン情報に含まれる移動パターンの数を、移動回数の算出対象である移動パターンに対応する移動回数とする。したがって、実施例１−１の移動回数算出部２０４０は、実施形態１の移動回数算出部２０４０と比較し、移動パターンに対応する移動回数の算出にかかる時間が短い。
【００７８】
＜移動コスト算出部２０６０＞
変形例１−１の移動コスト算出部２０６０は、類似パターン情報によって、移動コストの算出対象である移動パターンを示す、接合パターンを取得する。移動コスト算出部２０６０は、この接合パターンが示す代表移動開始地点から代表移動完了地点までの移動に要するコストを算出する。そして、移動コスト算出部２０６０は、上記算出したコストを、移動コストの算出対象である移動パターンに対応する移動コストとする。そのため、移動コスト算出部２０６０は、類似パターン情報に含まれる複数の移動パターンについて、同じ移動コストを算出する。
【００７９】
変形例１−１の移動コスト算出部２０６０は、ある移動パターンに対応する移動コストを算出した場合、算出した移動コストを、この接合パターンに対応付けて格納してもよい。こうすることで、この移動パターンを示している類似情報に含まれている別の移動パターンについては、上記格納した移動コストを参照すればよい。そのため、移動コストの算出にかかる時間が短くなる。
【００８０】
＜処理の流れ＞
図１８は、変形例１−１の嗜好性推定装置２０００が、パターン嗜好性を算出する処理の流れを例示するフローチャートである。なお、図１８のフローチャートは、ステップＳ１０２とステップＳ１０４の間にステップＳ２０２を有することを除き、図１５のフローチャート同様である。
【００８１】
ステップＳ２０２において、接合パターン生成部２０９０は、移動パターンから、接合パターンを生成する。
【００８２】
以降に示す各実施形態及び変形例の嗜好性推定装置２０００は、移動パターンの代わりに、接合移動パターンを利用してもよい。この場合、各実施形態及び変形例の嗜好性推定装置２０００は、接合パターン生成部２０９０を有する。
【００８３】
[実施形態２]
図１９は、実施形態２に係る嗜好性推定装置２０００を示すブロック図である。図１９において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。
【００８４】
実施形態２の嗜好性推定装置２０００は、地点嗜好性算出部２１００を有する。地点嗜好性算出部２１００は、地点嗜好性を算出する。地点嗜好性は、ある地点に対するユーザの嗜好性を表す値である。嗜好性推定装置２０００は、ある地点に対するユーザの地点嗜好性を、ユーザがその地点を移動完了地点とした移動パターンを好んでいる度合いで表す。
【００８５】
地点嗜好性算出部２１００は、パターン嗜好性算出部２０８０が算出したパターン嗜好性を用いて、地点嗜好性を算出する。具体的には、地点嗜好性算出部２１００は、移動完了地点が地点嗜好性の算出対象である移動完了地点である移動パターンに対して算出されたパターン嗜好性を用いる。
【００８６】
例えば地点嗜好性算出部２１００は、移動完了地点が共通である複数の移動パターンそれぞれに対して算出されたパターン嗜好性を取得する。そして、地点嗜好性算出部２１００は、これら取得した値の統計値を算出する。そして、この統計値を、上記移動完了地点に対するユーザの地点嗜好性とする。この統計値は、例えば合計値や平均値などである。
【００８７】
実施形態１で説明した具体例を用いて説明する。この具体例において、調整残差に有意差があるか否かに基づいてパターン嗜好性算出部２０８０が算出したパターン嗜好性は、図１３に示されている。ここで、地点嗜好性算出部２１００は、上記統計値として、合計値を算出するとする。この場合、コンビニＡに対する地点嗜好性は、−１＋０＋０という計算により、−１となる。また、コンビニＢに対する地点嗜好性は、１＋１＋０という計算により、２となる。
【００８８】
地点嗜好性算出部２１００は、移動パターンの代わりに、変形例１−１で説明した接合済み移動パターンを用いてもよい。この場合、実施形態２の嗜好性推定装置２０００は、接合パターン生成部２０９０をさらに有する。
【００８９】
＜処理の流れ＞
図２０は、実施形態２の嗜好性推定装置２０００が地点嗜好性を算出する処理（以下、地点嗜好性算出処理）の流れを例示するフローチャートである。以下の処理は、地点Ｘに対するユーザの地点嗜好性を算出する場合を示す。
【００９０】
ステップＳ３０２〜ステップＳ３０６は、移動完了地点が地点Ｘである各移動パターンｉ−Ｘについて行うループ処理Ａである。移動パターンｉ−Ｘは、地点ｉを移動開始地点とし、地点Ｘを移動完了地点とする移動パターンである。
【００９１】
ステップＳ３０２において、地点嗜好性算出部２１００は、移動完了地点が地点Ｘである全ての移動パターンを対象としてループ処理を行ったか否かを判定する。既に、移動完了地点が地点Ｘである全ての移動パターンを対象としてループ処理Ａを行った場合、地点嗜好性算出処理は、ステップＳ３０８に進む。
【００９２】
一方、移動完了地点が地点Ｘである移動パターンの中に、まだループ処理Ａの対象としていない移動パターンがあるとする。この場合、地点嗜好性算出部２１００は、移動完了地点が地点Ｘである移動パターンの中から、まだループ処理Ａの対象としていない移動パターンを１つ選択する。ここで、選択された移動パターンを、移動パターンｉ−Ｘと表記する。そして、地点嗜好性算出処理は、ステップＳ３０４に進む。
【００９３】
ステップＳ３０４において、パターン嗜好性算出部２０８０は、移動パターンｉ−Ｘに対するユーザのパターン嗜好性を算出する。この処理は、実施形態１の嗜好性推定装置２０００が行う処理と同様である。
【００９４】
ステップＳ３０６は、ループ処理Ａの終端である。地点嗜好性算出処理は、ステップＳ３０２に戻る。
【００９５】
ステップＳ３０８において、地点嗜好性算出部２１００は、各移動パターンｉ−Ｘについて算出したパターン嗜好性を用いて、地点Ｘに対するユーザの地点嗜好性を算出する。
【００９６】
嗜好性推定装置２０００は、地点に関して、ユーザの嗜好性を算出する。しかし、嗜好性推定装置２０００は、同様の構成で、ユーザの嗜好性以外の算出も行うことができる。例えば嗜好性推定装置２０００を、地点に関して、ユーザが嫌っている度合い、ユーザが重要視している度合いなどの算出に利用することができる。
【００９７】
＜作用・効果＞
実施形態２の嗜好性推定装置２０００は、移動パターンに対する移動回数及び移動コストに基づいて算出されたパターン嗜好性を利用して、各地点に対するユーザの地点嗜好性を算出する。したがって、嗜好性推定装置２０００によって算出されるユーザの地点嗜好性には、移動回数及び移動コストの双方が加味されている。したがって、本実施形態によれば、移動パターンに対するユーザの嗜好性に加え、各地点に対するユーザの嗜好性を正確に推測することができる。
【００９８】
[実施形態３]
図２１は、実施形態３に係る嗜好性推定装置２０００を示すブロック図である。図２１において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。
【００９９】
＜地点履歴情報取得部２１２０＞
実施形態３の嗜好性推定装置２０００は、地点履歴情報取得部２１２０を有する。地点履歴情報取得部２１２０は、地点履歴情報を取得する。地点履歴情報は、測位時点と、地点とを対応づけて示す。ある測位時点に対応づけられた地点は、その測位時点においてユーザが位置していた地点である。
【０１００】
地点履歴情報が示す地点は、実施形態１で説明した地点と同様に表現される。地点履歴情報が示す測位時点は、例えば、日時等の時間である。その他にも例えば、測位時点は、ある時点を基準にした相対的な時点で表されてもよい。
【０１０１】
地点履歴情報が示す地点は、例えばＧＰＳなど、地点を測定するセンサを用いて測定される。
【０１０２】
地点履歴情報取得部２１２０が地点履歴情報を取得する方法は様々である。例えば、地点履歴情報取得部２１２０は、サーバ等の外部装置から、地点履歴情報を取得する。その他にも例えば、地点履歴情報取得部２１２０は、嗜好性推定装置２０００の内部に格納されている地点履歴情報を取得する。この場合、嗜好性推定装置２０００は、地点履歴情報を格納する地点履歴情報格納部をさらに有する。
【０１０３】
地点履歴情報は、外部の装置によって生成されてもよいし、嗜好性推定装置２０００によって生成されてもよい。嗜好性推定装置２０００が地点履歴情報を生成する場合、嗜好性推定装置２０００は、例えば上述したＧＰＳ等のセンサを有する。
【０１０４】
地点履歴情報は、例えば図２２に示す地点履歴情報テーブル４００で表される。地点履歴情報テーブル４００は、地点履歴ＩＤ４０２、地点４０４、及び測位時点４０６を有する。図２２において、地点４０４は、Ｘ座標が緯度であり、Ｙ座標が経度である座標で表されている。
【０１０５】
＜移動パターン生成部２１４０＞
実施形態３の嗜好性推定装置２０００は、移動パターン生成部２１４０を有する。移動パターン生成部２１４０は、地点履歴情報取得部２１２０が取得した複数の地点履歴情報から、移動パターンを生成する。
【０１０６】
まず移動パターン生成部２１４０は、地点履歴情報のうち、ユーザが移動を開始したと推測される地点を示す地点履歴情報を抽出する。以下、ユーザが移動を開始したと推測される地点を示す地点履歴情報は、移動開始地点履歴情報と表記される。ここで、移動パターン生成部２１４０が、ユーザが移動を開始した地点を推測する方法は、後述する。
【０１０７】
さらに、移動パターン生成部２１４０は、地点履歴情報の中から、ユーザが移動を完了したと推測される地点を示す地点履歴情報を抽出する。以下、ユーザが移動を完了したと推測される地点を示す地点履歴情報は、移動完了地点履歴情報と表記される。ここで、移動パターン生成部２１４０が、ユーザが移動を完了した地点を推測する方法は、後述する。
【０１０８】
移動パターン生成部２１４０は、移動開始地点履歴情報及び移動完了地点履歴情報を時系列で並べる。さらに、移動パターン生成部２１４０は、時系列で隣り合う移動開始地点履歴情報と移動完了地点履歴情報の組み合わせを抽出する。そして、移動パターン生成部２１４０は、抽出した移動開始地点履歴情報が示す地点を移動開始地点とし、抽出した移動完了地点履歴情報が示す地点を移動完了地点とする移動パターンを生成する。
【０１０９】
＜移動パターン取得部２０２０＞
実施形態３の移動パターン取得部２０２０は、移動パターン生成部２１４０によって生成された移動パターンを取得する。
【０１１０】
＜移動開始地点履歴情報及び移動完了地点履歴情報の抽出方法＞
移動パターン生成部２１４０は、例えば図２３のフローチャートが示す処理手順で、ユーザが移動を開始した地点、及びユーザが移動を完了した地点を推測して、地点履歴情報から、移動開始地点履歴情報及び移動完了地点履歴情報を抽出する。以下の説明では、地点履歴情報は、図２２で示す地点履歴情報テーブルで表されているとする。また、地点履歴情報テーブルは、Ｎ個のレコードを有しているとする。
【０１１１】
ステップＳ４０２において、移動パターン生成部２１４０は、地点履歴情報テーブルのレコードを、測位時点の昇順にソートする。
【０１１２】
ステップＳ４０４において、移動パターン生成部２１４０は、カウンタｉを１に初期化する。以下、上記ソートされた地点履歴情報テーブルにおけるｉ番目のレコードを、地点履歴情報ｉと表記する。
【０１１３】
ステップＳ４０６において、移動パターン生成部２１４０は、滞留地点候補リストＸを空にする。滞留地点候補とは、ユーザが移動せずに留まっていると推測される地点を示す地点履歴情報である。
【０１１４】
ステップＳ４０８において、移動パターン生成部２１４０は、カウンタｉがＮ（地点履歴情報テーブルが有するレコード数）以下であるか否かを判定する。ｉ≦Ｎの場合、図２３の処理はステップＳ４１０に進む。一方、ｉ＞Ｎの場合、図２３の処理は終了する。
【０１１５】
ステップＳ４１０において、移動パターン生成部２１４０は、地点履歴情報ｉを、滞留地点候補リストＸに加える。
【０１１６】
ステップＳ４１２において、移動パターン生成部２１４０は、ｉに１を加える。
【０１１７】
ステップＳ４１４において、移動パターン生成部２１４０は、滞留地点候補リストＸに含まれる各地点履歴情報によって示される地点間の距離が、全て所定距離以下であるか否かを判定する。この所定距離は、例えば３０ｍである。滞留地点候補リストＸに含まれる各地点履歴情報が示す地点間の距離が、全て所定距離以下である場合、図２３の処理は、ステップＳ４０８に進む。一方、滞留地点候補リストＸに含まれる各地点履歴情報が示す地点間の距離のいずれかが所定距離より大きい場合、図２３の処理は、ステップＳ４１６に進む。
【０１１８】
ステップＳ４１６において、移動パターン生成部２１４０は、滞留地点候補リストＸに含まれる地点履歴情報のうち、最も測位時点が遅い地点履歴情報が示す測位時点と、最も測位時点が早い地点履歴情報が示す測位時点との差分を算出する。以下、上記差分を滞留期間と表記する。
【０１１９】
ステップＳ４１８において、移動パターン生成部２１４０は、滞留期間が所定時間以上か否かを判定する。上記所定時間は、例えば１２０秒である。滞留期間が所定期間以上である場合、図２３の処理は、ステップＳ４２０に進む。一方、滞留期間が所定期間より小さい場合、図２３の処理は、ステップＳ４０６に進む。
【０１２０】
ステップＳ４２０において、移動パターン生成部２１４０は、滞留地点候補リストＸに含まれる地点履歴情報のうち、最も早い測位時点を示す地点履歴情報を、移動完了地点を示す地点履歴情報として抽出する。また、移動パターン生成部２１４０は、滞留地点候補リストＸに含まれる地点履歴情報のうち、最も遅い測位時点を示す地点履歴情報を、移動開始地点を示す地点履歴情報として抽出する。
【０１２１】
＜パターン嗜好性算出処理＞
図２４は、実施形態３の嗜好性推定装置２０００がパターン嗜好性を算出する処理の流れを例示するフローチャートである。図２４に示すフローチャートは、ステップＳ５０２を有する点を除き、図１５に示すフローチャートと同様である。
【０１２２】
ステップＳ５０２において、移動パターン生成部２１４０は、移動パターンを生成する。また、ステップＳ１０２において、移動パターン取得部２０２０は、ステップＳ５０２で生成された移動パターンを取得する。
【０１２３】
＜作用・効果＞
本実施形態によれば、嗜好性推定装置２０００は、ユーザがいた地点の履歴を示す地点履歴情報から、移動パターンを生成する。そのため、嗜好性推定装置２０００は、移動パターンを外部から取得する必要がない。
【０１２４】
[実施形態４]
図２５は、実施形態４に係る嗜好性推定装置２０００を示すブロック図である。図２５において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。
【０１２５】
＜移動方法取得部２１６０＞
実施形態４の嗜好性推定装置２０００は、移動方法取得部２１６０を有する。移動方法取得部２１６０は、移動パターンに対応する、ユーザの移動方法を取得する。移動パターンに対応する、ユーザの移動方法とは、移動パターンが示す移動開始地点から移動完了地点までの移動に、ユーザが用いた移動方法である。移動方法の例は、徒歩、車、又は自転車などである。
【０１２６】
ユーザの移動方法は、例えば、図２６に示す移動方法テーブル５００によって表される。移動方法テーブル５００は、移動パターンＩＤ５０２及び移動方法５０４を有する。
【０１２７】
移動方法取得部２１６０が、ユーザの移動方法を取得する方法は、様々である。例えば移動方法取得部２１６０は、外部の装置から、ユーザの移動方法を取得する。その他にも例えば、嗜好性推定装置２０００の内部に格納されているユーザの移動方法を取得してもよい。この場合、嗜好性推定装置２０００は、ユーザの移動方法を格納する移動方法格納部をさらに有する。
【０１２８】
＜移動コスト算出部２０６０＞
実施形態４の移動コスト算出部２０６０が算出する、移動パターンに対応する移動コストは、この移動パターンに対応する移動方法によって異なる。
【０１２９】
例えば移動コスト算出部２０６０は、移動コストを算出する際、移動方法ごとに異なる関数を用いる。図２７は、移動方法が徒歩である場合における、道のりの長さと移動コストとの関係を表すグラフである。図２８は、移動方法が車である場合における、道のりの長さと移動コストとの関係を示すグラフである。図２７の場合、道のりの長さが２ｋｍである移動パターンに対応する移動コストは、０．８２である。一方、図２８の場合、同じ０．８２の移動コストに対応する道のりの長さは、４０ｋｍである。
【０１３０】
＜作用・効果＞
本実施形態によれば、ユーザの移動方法を考慮して移動コストが算出されるため、移動コストがより正確に算出される。したがって、本実施形態によれば、実施形態１の嗜好性推定装置２０００と比較し、ユーザの移動パターンに対するパターン嗜好性がより正確に算出される。
【０１３１】
＜変形例４−１＞
実施形態４の嗜好性推定装置２０００は、移動パターンに対応する移動方法を推測する機能を有してもよい。この機能を有する実施形態４の嗜好性推定装置２０００を、変形例４−１の嗜好性推定装置２０００と表記する。
【０１３２】
図２９は、変形例４−１の嗜好性推定装置２０００を示すブロック図である。図２９において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。
【０１３３】
＜移動方法推測部２１８０＞
変形例４−１に係る嗜好性推定装置２０００は、移動方法推測部２１８０を有する。移動方法推測部２１８０は、ユーザの移動状態を示す指標値を用いて、上記移動パターンに対応する移動方法を推測する。
【０１３４】
例えば、移動方法推測部２１８０は、ユーザの移動速度を、ユーザの移動状態を示す指標値として用いる。この場合、移動方法推測部２１８０は、上記移動パターンから、ユーザの移動速度を算出する。そのため、この場合、移動方法推測部２１８０は、移動パターンに対応する移動時間を取得する。例えば、移動方法推測部２１８０は、ユーザの移動速度が時速１５ｋｍ以上である場合に、ユーザの移動方法が、自動車又はバイクであると推測する。また、移動方法推測部２１８０は、ユーザの移動速度が時速５ｋｍ以下である場合に、ユーザの移動方法が、徒歩であると推測する。
【０１３５】
ユーザの移動速度を算出する場合、移動方法推測部２１８０は、移動パターンにおける道のりの長さに加え、移動パターンが示す移動開始地点から移動完了地点までの移動に要した所用時間を取得する必要がある。この場合、例えば移動パターン取得部２０２０は、移動開始地点、移動完了地点、及び所要時間を示す移動パターンを取得する。その他にも例えば、移動パターン取得部２０２０は、移動開始地点、移動開始地点に対応する移動開始時点、移動完了地点、及び移動完了地点に対応する移動完了時点を示す移動パターンを取得する。
【０１３６】
その他にも例えば、嗜好性推定装置２０００は、移動パターンにおける道のりの長さを、ユーザの移動状態を示す指標値として用いてもよい。例えば、道のりの長さが長距離（例：１００ｋｍ）である場合、移動方法推測部２１８０は、移動方法が車や電車であると推測する。
【０１３７】
その他にも例えば移動方法推測部２１８０は、ジャイロセンサや加速度センサなど、種々のセンサによる測定結果を、ユーザの移動状態を示す指標値として用いてもよい。この場合、ユーザの移動状態を示す指標値は、例えばこれらのセンサから取得できる加速度や速度である。これらセンサは、嗜好性推定装置２０００の内部に設けられてもよいし、外部に設けられてもよい。
【０１３８】
＜作用・効果＞
本実施形態によれば、ユーザの移動方法を、外部の装置から取得する必要がなくなる。そのため、嗜好性推定装置２０００において、外部の装置との通信にかかる通信負荷が小さくなる。
【０１３９】
[実施形態５]
実施形態５の嗜好性推定装置２０００は、例えば実施形態１と同様の構成を有する。
【０１４０】
実施形態５の移動コスト算出部２０６０は、移動開始地点から、第１移動完了地点を経由して、第２移動完了地点へ移動した場合において、移動開始地点から第１移動完了地点までの移動に要する移動コストを、以下のように算出する。
【０１４１】
まず、移動コスト算出部２０６０は、移動開始地点から、第１移動完了地点を経由して、第２移動完了地点まで移動する場合に要する移動コスト（以下、実移動コスト）を求める。これは、移動開始地点から第１移動完了地点までの移動に要する移動コストと、第１移動完了地点から第２移動完了地点までの移動に要する移動コストの和である。
【０１４２】
次に、移動コスト算出部２０６０は、移動開始地点から、第１移動完了地点を経由せず、直接第２移動完了地点まで移動する場合に要する移動コスト（以下、直接移動コスト）を求める。
【０１４３】
そして、移動コスト算出部２０６０は、実移動コストと、直接移動コストの差分を算出する。パターン嗜好性算出部２０８０は、この差分を、移動開始地点から第１移動完了地点までの移動に要する移動コストとして算出する。
【０１４４】
＜具体例＞
図３０は、実施形態５の移動コスト算出部２０６０の動作を概念的に示す図である。以下、図３０を用いて、移動コスト算出部２０６０の動作を具体的に説明する。
【０１４５】
図３０において、移動開始地点から第１移動完了地点までの移動コストは、０．３である。そして、第１移動完了地点から第２移動完了地点までの移動コストは、０．５である。したがって、実移動コストは、０．３＋０．５という式で計算される。その結果、移動コスト算出部２０６０は、実移動コストを０．８とする。一方、直接移動コストは０．６である。よって、移動コスト算出部２０６０は、最終的な算出結果とする、移動開始地点から第１移動完了地点までの移動コストを、０．８−０．６という式で計算する。したがって、移動コスト算出部２０６０が最終的な算出結果とする、移動開始地点から第１移動完了地点までの移動コストは、０．２となる。
【０１４６】
例えば、第１移動完了地点はユーザが途中で立ち寄る立ち寄り地点であり、第２移動完了地点は、ユーザが目的地としている地点である。
【０１４７】
実施形態５の嗜好性推定装置２０００において、例えば移動パターン取得部２０２０は、移動開始地点、第１移動完了地点、及び第２移動完了地点を示す移動パターンを取得する。
【０１４８】
実施形態５の嗜好性推定装置２０００が、実施形態３で説明した移動パターン生成部２１４０を有するとする。この場合、移動パターン生成部２１４０は、移動開始地点及び移動完了時点を時系列で並べた場合に隣接する「移動開始地点、移動完了地点」の組み合わせを２つ抽出する。そして、移動パターン生成部２１４０は、移動開始地点として、抽出した２つの移動開始地点のうち、測位時点が早い移動開始地点を用いる。また、移動パターン生成部２１４０は、第１移動完了地点として、抽出した２つの移動完了地点のうち、測位時点が早い移動完了地点を用いる。そして、移動パターン生成部２１４０は、第２移動完了地点として、抽出した２つの移動完了地点のうち、測位時点が遅い移動完了地点を用いる。
【０１４９】
＜作用・効果＞
第１移動完了地点は、ユーザが、第２移動完了地点へ行く途中に、「ついで」に立ち寄る場所と捉えることができる。ここで、ユーザが第１移動完了地点を経由地として移動した場合と、ユーザが第１移動完了地点を目的地として移動した場合とでは、移動にかかるコストが異なると考えられる。本実施形態によれば、ユーザが「ついで」に立ち寄る経由地への移動にかかるコストを、より正確に算出することができる。
【０１５０】
[実施形態６]
図３１は、実施形態６に係る嗜好性推定装置２０００を示すブロック図である。図３１において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。
【０１５１】
＜属性情報取得部２２００＞
嗜好性推定装置２０００は、属性情報取得部２２００を有する。属性情報取得部２２００は、属性情報を取得する。属性情報は、地点と、その地点の属性とを対応付けた情報である。例えば、地点に対する属性は、地点にある施設の種類である。施設の種類は、例えば、コンビニエンスストア、駅、又は公園などである。地点に対する属性はその他にも、その地点にある施設の名前、グループ名、経営会社、又は建設年月日などでもよい。また、１つの地点に対して複数の属性が対応付けられてもよい。
【０１５２】
属性情報は、例えば、図３２に示す属性情報テーブル７００で表される。属性情報テーブル７００は、地点ＩＤ７０２、地点７０４、及び属性７０６を有する。地点ＩＤ７０２は、地点の識別子である。地点７０４は、地点ＩＤで特定される地点の緯度と経度の組み合わせである。属性７０６は、地点ＩＤ７０２で特定される地点の属性である。図３２に示すように、属性７０６は、複数の属性を示してもよい。ここで、地点ＩＤ７０２と地点７０４との対応付けは、別のテーブルを用いて示してもよい。この場合、属性情報テーブル７００は、地点７０４を有しなくてもよい。
【０１５３】
属性情報取得部２２００が属性情報を取得する方法は様々である。例えば属性情報取得部２２００は、サーバ等の外部装置から、属性情報を取得する。その他にも例えば、属性情報取得部２２００は、嗜好性推定装置２０００の内部に格納されている属性情報を取得してもよい。この場合、嗜好性推定装置２０００は、属性情報を格納する属性情報格納部をさらに有する。
【０１５４】
＜属性嗜好性算出部２２２０＞
嗜好性推定装置２０００は、属性嗜好性算出部２２２０を有する。属性嗜好性算出部２２２０は、属性に対するユーザの嗜好性を表す属性嗜好性を算出する。属性に対するユーザの嗜好性は、その属性をどの程度ユーザが好んでいるかを表す。例えば、コンビニという属性に対するユーザの属性嗜好性は、ユーザがどの程度コンビニを好んでいるかを示す。
【０１５５】
属性嗜好性算出部２２２０は、属性情報、及び各地点に対するユーザの地点嗜好性を用いて、属性に対するユーザの属性嗜好性を算出する。例えば属性嗜好性算出部２２２０は、以下の数式７を用いて、属性嗜好性を算出する。ＰＡ（ｉ）は、ＩＤがｉである属性（以下、属性ｉ）に対するユーザの嗜好性を表す。ｊは地点のＩＤを示す。集合Ｗは、属性情報取得部２２００が取得する属性情報が示す属性のＩＤを全て含む集合である。ＰＦ（ｊ）は、地点ｊに対するユーザの地点嗜好性である。ＡＴ（ｉ，ｊ）は、属性情報において、地点ｊに対して属性ｉが対応付けられているか否かを表す。具体的には、ＡＴ（ｉ，ｊ）は、属性情報において、地点ｊに対して属性ｉが対応付けられている場合に１であり、そうでない場合に０である。集合Ｖの意味は、数式３と同様である。
【数７】
2014120089.tif 000009
【０１５６】
＜処理の流れ＞
図３３は、実施形態６の嗜好性推定装置２０００が属性嗜好性を算出する処理の流れを例示するフローチャートである。
【０１５７】
ステップＳ６０２において、地点嗜好性算出部２１００は、各地点に対するユーザの地点嗜好性を算出する。この処理は、図２０のフローチャートが示す処理である。
【０１５８】
ステップＳ６０４において、属性情報取得部２２００は、属性情報を取得する。
【０１５９】
ステップＳ６０６において、属性嗜好性算出部２２２０は、各地点に対するユーザの地点嗜好性及び属性情報を用いて、属性に対するユーザの属性嗜好性を算出する。
【０１６０】
＜作用・効果＞
本実施形態によれば、地点に対応する属性について、ユーザが各属性をどの程度好んでいるかが推測される。
【０１６１】
嗜好性推定装置２０００は、地点に対応する属性に関して、ユーザの嗜好性を算出する。しかし、嗜好性推定装置２０００は、同様の構成で、ユーザの嗜好性以外の算出も行うことができる。例えば嗜好性推定装置２０００を、地点に対応する属性に関して、ユーザが嫌っている度合い、ユーザが重要視している度合いなどの算出に利用することができる。
【０１６２】
[実施形態７]
図３４は、実施形態７に係る嗜好性推定装置２０００を示すブロック図である。図３４において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。
【０１６３】
＜優先度付与部２２４０＞
嗜好性推定装置２０００は、優先度付与部２２４０を算出する。優先度付与手段２２４０は、地点嗜好性算出部２１００が地点嗜好性を算出した各地点に対して、優先度を付与する。
【０１６４】
優先度付与部２２４０は、地点嗜好性算出部２１００が地点嗜好性を算出した全ての地点ではなく、特定の条件を満たす地点のみに対して優先度を付与してもよい。この特定の条件とは、例えば、ユーザの現在地から所定の距離以内に位置するという条件である。
【０１６５】
＜情報提示部２２６０＞
嗜好性推定装置２０００は、情報提示部２２６０を有する。情報提示部２２６０は、地点に関する情報を提示する。以下、情報提示部２２６０が提示する情報を、提示情報と表記する。ここで、情報提示部２２６０は、優先度付与部２２４０によって付与された優先度が高い地点に関する情報を、優先的に提示する。
【０１６６】
提示情報は、例えば、地点の位置や、属性情報によって地点に対して紐付けられている属性情報などである。その他にも例えば、提示情報は、ユーザの現在地から、情報提示対象の地点までの移動経路である。
【０１６７】
その他にも、嗜好性推定装置２０００は、地点について提示する情報を、別の装置から取得してもよい。この場合、嗜好性推定装置２０００は、地点について提示する情報を取得する提示情報取得手段を有する。
【０１６８】
＜優先度付与部２２４０による優先度の算出方法１＞
例えば優先度付与部２２４０は、各地点に対し、ユーザによる、その地点に対する地点嗜好性が大きいほど、大きい優先度を付与する。
【０１６９】
この場合、例えば優先度付与部２２４０は、ある地点に対して、地点嗜好性算出部２１００が算出する、その地点に対する地点嗜好性の値を、優先度を表す値として付与する。また、優先度付与部２２４０は、地点嗜好性算出部２１００がある地点に対して算出する地点嗜好性の値を正規化し、その正規化した値を、その地点に対して付与する優先度としてもよい。
【０１７０】
＜優先度付与部２２４０による優先度の算出方法２＞
その他にも例えば、優先度付与部２２４０は、各地点に対して付与する優先度を、その地点に対する地点嗜好性の大きさ、及び、属性情報によってその地点に対応付けられている属性に対する属性嗜好性の大きさに基づいて決定する。
【０１７１】
この場合、例えば優先度付与部２２４０は、以下の数式８を用いて、各地点に対して付与する優先度を算出する。ＩＶ（ｉ）は、ＩＤがｉである地点ｉに対して付与する優先度である。ｊは属性のＩＤを示す。ここで、αは地点嗜好性に対して重み付けを行う重み付け係数であり、βは属性嗜好性に対して重み付けを行う重み付け係数である。ＰＦ、ＰＡ、ＡＴ及び集合Ｗの意味は数式７と同様である。
【数８】
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【０１７２】
＜処理の流れ＞
図３５は、実施形態７の嗜好性推定装置２０００が、ユーザに対して情報を提示する処理の流れを例示するフローチャートである。
【０１７３】
ステップＳ７０２において、嗜好性推定装置２０００は、各地点に対する地点嗜好性を算出する。この処理は、図２０のフローチャートが示す処理である。
【０１７４】
ステップＳ７０４において、嗜好性推定装置２０００は、各属性に対する属性嗜好性を算出する。この処理は、図３３のフローチャートが示す処理である。
【０１７５】
ステップＳ７０６において、優先度付与部２２４０は、地点に対して優先度を付与する。
【０１７６】
ステップＳ７０８において、情報提示部２２６０は、優先度の高い地点に関する情報を、優先的に提示する。
【０１７７】
＜作用・効果＞
本実施形態によれば、ユーザが好む地点に関する情報が優先的にユーザに提示される。これにより、ユーザに対し、ユーザが望んでいると予測される情報が提示される。したがって、ユーザは、望んでいる情報を高い確率で閲覧できる。
【０１７８】
＜変形例７−１＞
図３６は、変形例７−１に係る嗜好性推定装置２０００を示すブロック図である。図３６において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成要素ではなく、機能単位の構成要素を示す。変形例７−１の嗜好性推定装置２０００は、優先度付与部２２４０と情報提示部２２６０がそれぞれ、以下の点で実施形態７の嗜好性推定装置２０００と異なる。
【０１７９】
＜優先度付与部２２４０＞
優先度付与部２２４０は、移動開始地点がユーザの現在地である移動パターンに対して優先度を付与する。
【０１８０】
＜情報提示部２２６０＞
情報提示部２２６０は、優先度の高い移動パターンに関する情報を優先して、ユーザに対して提示する。移動パターンに関する情報とは、例えば、この移動パターンが示す移動完了地点に関する情報や、この移動パターンが示す移動開始地点から移動完了地点までの道路状況、この移動パターンに従って移動するために要する所要時間などである。
【０１８１】
＜優先度付与部２２４０による優先度の算出方法１＞
例えば優先度付与部２２４０は、移動開始地点がユーザの現在地を示す移動パターンについて、パターン嗜好性の大きい移動パターンほど高い優先順位を付与する。
【０１８２】
この場合、例えば優先度付与部２２４０は、各パターンについてパターン嗜好性算出部２０８０が算出するパターン嗜好性の値を、優先度として、各パターンに付与する。また、優先度付与部２２４０は、パターン嗜好性算出部２０８０がある移動パターンについて算出したパターン嗜好性の値を正規化し、その正規化した値を、その移動パターンに対して付与する優先度としてもよい。
【０１８３】
＜優先度付与部２２４０による優先度の算出方法２＞
その他にも例えば、優先度付与部２２４０は、移動開始地点がユーザの現在地を示す各移動パターンについて、以下の３つの指標を用いて、優先度を算出する。１つ目の指標は、パターン嗜好性の大きさである。２つ目の指標は、移動パターンが示す移動完了地点に対するユーザの地点嗜好性の大きさである。３つ目の指標は、属性情報において、移動パターンが示す移動完了地点に対して対応付けられている属性に対する、ユーザの属性嗜好性の大きさである。
【０１８４】
この場合、例えば優先度付与部２２４０は、以下の数式９を用いて、各移動パターンに付与する優先度を算出する。ＩＶ（ｉ）は、ＩＤがｉである移動パターンｉに対して付与する優先度である。ＳＰ（ｉ）は、移動パターンｉが示す移動開始地点のＩＤを示す。ＥＰ（ｉ）は、移動パターンｉが示す移動完了地点のＩＤを示す。ｊは属性のＩＤを示す。αはパターン嗜好性に対する重み付けを表す重み付け係数である。βは地点嗜好性に対する重み付けを表す重み付け係数である。γは属性嗜好性に対する重み付けを表す重み付け係数である。その他の記号の意味は、数式７又は数式８と同様である。
【数９】
2014120089.tif 000011
【０１８５】
＜作用・効果＞
本実施形態によれば、ユーザに対し、ユーザの現在地点を移動開始地点とする移動パターンのうち、ユーザが好む移動パターンに関する情報が優先的に提示される。これにより、ユーザに対し、ユーザが望んでいると予測される移動パターンに関する情報が提示される。したがって、ユーザは、望んでいる情報を高い確率で閲覧できる。
【０１８６】
さらに、変形例７−１の嗜好性推定装置２０００は、ユーザの現在地点を考慮する点が、実施形態７の嗜好性推定装置２０００と異なる。変形例７−１の嗜好性推定装置２０００は、ユーザの現在地点を考慮することで、ユーザが望んでいる情報を、より高い確率で提示できる。そのため、ユーザは、望んでいる情報をより高い確率で閲覧できる。
【０１８７】
以上、図面を参照して本発明の実施形態及び変形例について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記実施形態及び変形例の組み合わせ、及び上記実施形態及び変形例以外の様々な構成を採用することもできる。
【０１８８】
＜付記＞
（付記１）
移動開始地点及び移動完了地点の組み合わせを示す移動パターンを取得する移動パターン取得手段と、
移動パターンについて、該移動パターンが示す移動開始地点又は該移動パターンが示す移動開始地点と近接している移動開始地点を示し、かつ、該移動パターンが示す移動完了地点又は該移動パターンが示す移動完了地点と近接している移動完了地点を示す移動パターンの数を、該移動パターンに対応する移動回数として算出する移動回数算出手段と、
移動パターンが示す移動開始地点から、該移動パターンが示す移動完了地点までの移動に要するコストを、移動コストとして算出する移動コスト算出手段と、
移動パターンについて前記移動回数算出手段が算出した移動回数と、該移動パターンについて前記移動コスト算出手段が算出した移動コストとを用いて、該移動パターンに対するユーザの嗜好性を表すパターン嗜好性を算出するパターン嗜好性算出手段と、
を有する嗜好性推定装置。
（付記２）
前記パターン嗜好性算出手段は、移動パターンについて、
ユーザが該移動パターンに従って移動する可能性を表す移動可能性を、該移動パターンに対応する移動コストが大きいほど小さくなる値として算出し、
ユーザが該移動パターンに従って移動する回数の期待値を表す移動回数期待値を、該移動パターンに対応する移動回数と移動可能性とを用いて算出し、
移動回数と移動回数期待値との差異を示す統計値を算出し、
算出した統計値を用いて、該移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性を算出することを特徴とする付記１記載の嗜好性推定装置。
（付記３）
移動開始地点が同一又は互いに近接しており、かつ、移動完了地点が同一又は互いに近接している移動パターンの集合を示す類似パターン情報を、該移動パターンの集合の代表移動開始地点及び代表移動完了地点に紐付けた接合パターンを生成する接合パターン生成手段をさらに有し、
前記移動回数算出手段は、移動回数の算出対象である移動パターンを示す類似パターン情報を用い、該類似パターン情報によって示されている移動パターンの数を算出し、算出した値を、移動回数の算出対象である移動パターンに対応する移動回数とし、
前記移動コスト算出手段は、移動コストの算出対象である移動パターンを含む類似パターン情報を示す接合パターンを用い、該接合パターンが示す代表移動開始地点から代表移動完了地点までの移動に要するコストを算出し、算出したコストを、移動コストの算出対象である移動パターンに対応する移動コストとすること、
を特徴とする付記１又は２記載の嗜好性推定装置。
（付記４）
時点と、該時点におけるユーザの位置との組み合わせである地点履歴情報を複数取得する地点履歴情報取得手段と、
前記地点履歴情報取得手段が取得した複数の地点履歴情報から、ユーザが移動を開始したと推測される地点を示す地点履歴情報である移動開始地点履歴情報、及びユーザが移動を完了したと推測される地点を示す地点履歴情報である移動完了地点履歴情報を取得し、移動開始地点履歴情報及び移動完了地点履歴情報を時系列で並べ、時系列で隣り合う移動開始地点履歴情報と移動完了地点履歴情報の組み合わせを抽出し、抽出した移動開始地点履歴情報が示す位置を移動開始地点とし、抽出した移動完了地点履歴情報が示す位置を移動完了地点とする移動パターンを生成する移動パターン生成手段をさらに有し、
前記移動パターン取得手段は、前記移動パターン生成手段によって生成された移動パターンを取得すること、
を特徴とする付記１乃至３いずれか１つに記載の嗜好性推定装置。
（付記５）
前記移動コスト算出手段は、
移動パターンと、該移動パターンに対応する移動方法を取得し、
移動パターンについて算出する移動コストが、移動パターンに対応する移動方法に応じて異なること、
を特徴とする付記１乃至４いずれか一つに記載の嗜好性推定装置。
（付記６）
ユーザの移動状態を示す指標値を用いて、移動パターンに対応する移動方法を推測する移動方法推測手段をさらに有し、
前記移動コスト算出手段は、移動パターンに対応する移動方法として、前記移動方法推測手段が推定した移動方法を用いることを特徴とする付記５記載の嗜好性推定装置。
（付記７）
前記移動コスト算出手段は、移動開始地点から第１移動完了地点を経由して第２移動完了地点へ移動した場合における、該移動開始地点から該第１移動完了地点までの移動コストを、該移動開始地点から該第１移動完了地点を経由して該第２移動完了地点まで移動した場合の移動コストと、該移動開始地点から該第１移動完了地点を経由せずに該第２移動完了地点まで移動した場合の移動コストとの差分として算出することを特徴とする付記１乃至６いずれか一つに記載の嗜好性推定装置。
（付記８）
移動完了地点が第１地点である移動パターンそれぞれについて前記パターン嗜好性算出手段が算出したパターン嗜好性に関する統計値を算出し、該統計値に基づいて、第１地点に対するユーザの嗜好性である地点嗜好性を算出する地点嗜好性算出手段をさらに有する付記１乃至７いずれか一項に記載の嗜好性推定装置。
（付記９）
地点と属性との組み合わせである属性情報を示す属性情報取得手段と、
属性情報において第２地点と対応づけられている属性について、該属性に対するユーザの嗜好性を表す属性嗜好性を、該第２地点に対するユーザの地点嗜好性の和を用いて算出する属性嗜好性算出手段と、
をさらに有する付記８記載の嗜好性推定装置。
（付記１０）
地点に対して、該地点に対するユーザの地点嗜好性が大きいほど、大きい優先度を付与する優先度付与手段と、
優先度が大きい地点に関する情報を優先的に提示する情報提示手段と、
をさらに有する付記８又は９に記載の嗜好性推定装置。
（付記１１）
地点に対して付与する優先度を、該地点に対する地点嗜好性の大きさ、及び属性情報によって該地点に対応付けられている属性に対する属性嗜好性の大きさに基づいて算出し、算出した優先度を該地点に付与する優先度付与手段と、
優先度が大きい地点に関する情報を優先的に提示する情報提示手段と、
をさらに有する付記９記載の嗜好性推定装置。
（付記１２）
移動開始地点がユーザの現在位置に該当する移動パターンに対し、該移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性が大きいほど、大きい優先度を付与する優先度付与手段と、
優先度が大きい移動パターンに関する情報を優先的に提示する情報提示手段と、
をさらに有する付記１乃至９いずれか一項に記載の嗜好性推定装置。
（付記１３）
移動開始地点がユーザの現在位置に該当する移動パターンに対して付与する優先度を、移動パターンに対して付与する優先度の大きさを、該移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性の大きさ、該移動パターンが示す移動完了地点に対するユーザの地点嗜好性の大きさ、及び属性情報において該移動完了地点に対応付けられている属性に対するユーザの属性嗜好性の大きさに基づいて算出し、算出した優先度を該移動パターンに対して付与する優先度付与手段と、
優先度が大きい移動パターンに関する情報を優先的に提示する情報提示手段と、
をさらに有する付記９記載の嗜好性推定装置。
（付記１４）
コンピュータによって実行される嗜好性推定方法であって、
移動開始地点及び移動完了地点の組み合わせを示す移動パターンを取得する移動パターン取得ステップと、
移動パターンについて、該移動パターンが示す移動開始地点又は該移動パターンが示す移動開始地点と近接している移動開始地点を示し、かつ、該移動パターンが示す移動完了地点又は該移動パターンが示す移動完了地点と近接している移動完了地点を示す移動パターンの数を、該移動パターンに対応する移動回数として算出する移動回数算出ステップと、
移動パターンが示す移動開始地点から、該移動パターンが示す移動完了地点までの移動に要するコストを、移動コストとして算出する移動コスト算出ステップと、
移動パターンについて前記移動回数算出ステップで算出した移動回数と、該移動パターンについて前記移動コスト算出ステップで算出した移動コストとを用いて、該移動パターンに対するユーザの嗜好性を表すパターン嗜好性を算出するパターン嗜好性算出ステップと、
を有する嗜好性推定方法。
（付記１５）
前記パターン嗜好性算出ステップは、移動パターンについて、
ユーザが該移動パターンに従って移動する可能性を表す移動可能性を、該移動パターンに対応する移動コストが大きいほど小さくなる値として算出し、
ユーザが該移動パターンに従って移動する回数の期待値を表す移動回数期待値を、該移動パターンに対応する移動回数と移動可能性とを用いて算出し、
移動回数と移動回数期待値との差異を示す統計値を算出し、
算出した統計値を用いて、該移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性を算出することを特徴とする付記１４記載の嗜好性推定方法。
（付記１６）
移動開始地点が互いに近接しており、かつ、移動完了地点が互いに近接している移動パターンの集合を示す類似パターン情報を、該移動パターンの集合の代表移動開始地点及び代表移動完了地点に紐付けた接合パターンを生成する接合パターン生成ステップをさらに有し、
前記移動回数算出ステップは、移動回数の算出対象である移動パターンを示す類似パターン情報を用い、該類似パターン情報によって示されている移動パターンの数を算出し、算出した値を、移動回数の算出対象である移動パターンに対応する移動回数とし、
前記移動コスト算出ステップは、移動コストの算出対象である移動パターンを含む類似パターン情報を示す接合パターンを用い、該接合パターンが示す代表移動開始地点から代表移動完了地点までの移動に要するコストを算出し、算出したコストを、移動コストの算出対象である移動パターンに対応する移動コストとすること、
を特徴とする付記１４又は１５記載の嗜好性推定方法。
（付記１７）
時点と、該時点におけるユーザの位置との組み合わせである地点履歴情報を複数取得する地点履歴情報取得ステップと、
前記地点履歴情報取得ステップが取得した複数の地点履歴情報から、ユーザが移動を開始したと推測される地点を示す地点履歴情報である移動開始地点履歴情報、及びユーザが移動を完了したと推測される地点を示す地点履歴情報である移動完了地点履歴情報を取得し、移動開始地点履歴情報及び移動完了地点履歴情報を時系列で並べ、時系列で隣り合う移動開始地点履歴情報と移動完了地点履歴情報の組み合わせを抽出し、抽出した移動開始地点履歴情報が示す位置を移動開始地点とし、抽出した移動完了地点履歴情報が示す位置を移動完了地点とする移動パターンを生成する移動パターン生成ステップをさらに有し、
前記移動パターン取得ステップは、前記移動パターン生成ステップによって生成された移動パターンを取得すること、
を特徴とする付記１４乃至１６いずれか一つに記載の嗜好性推定方法。
（付記１８）
前記移動コスト算出ステップは、
移動パターンと、該移動パターンに対応する移動方法を取得し、
移動パターンについて算出する移動コストが、移動パターンに対応する移動方法に応じて異なること、
を特徴とする付記１４乃至１７いずれか一つに記載の嗜好性推定方法。
（付記１９）
ユーザの移動状態を示す指標値を用いて、移動パターンに対応する移動方法を推測する移動方法推測ステップをさらに有し、
前記移動コスト算出ステップは、移動パターンに対応する移動方法として、前記移動方法推測ステップが推定した移動方法を用いることを特徴とする付記１８記載の嗜好性推定方法。
（付記２０）
前記移動コスト算出ステップは、移動開始地点から第１移動完了地点を経由して第２移動完了地点へ移動した場合における、該移動開始地点から該第１移動完了地点までの移動コストを、該移動開始地点から該第１移動完了地点を経由して該第２移動完了地点まで移動した場合の移動コストと、該移動開始地点から該第１移動完了地点を経由せずに該第２移動完了地点まで移動した場合の移動コストとの差分として算出することを特徴とする付記１４乃至１９いずれか一つに記載の嗜好性推定方法。
（付記２１）
前記コンピュータが、移動完了地点が第１地点である移動パターンそれぞれについて前記パターン嗜好性算出ステップが算出したパターン嗜好性に関する統計値を算出し、該統計値に基づいて、第１地点に対するユーザの嗜好性である地点嗜好性を算出する地点嗜好性算出ステップをさらに有する付記１４乃至２０いずれか一項に記載の嗜好性推定装置。
（付記２２）
地点と属性との組み合わせである属性情報を示す属性情報取得ステップと、
属性情報において第２地点と対応づけられている属性について、該属性に対するユーザの嗜好性を表す属性嗜好性を、該第２地点に対するユーザの地点嗜好性の和を用いて算出する属性嗜好性算出ステップと、
をさらに有する付記２１記載の嗜好性推定装置。
（付記２３）
地点に対して、該地点に対するユーザの地点嗜好性が大きいほど、大きい優先度を付与する優先度付与ステップと、
優先度が大きい地点に関する情報を優先的に提示する情報提示ステップと、
をさらに有する付記２１又は２２に記載の嗜好性推定方法。
（付記２４）
地点に対して付与する優先度を、該地点に対する地点嗜好性の大きさ、及び、属性情報によって該地点に対応付けられている属性に対する属性嗜好性の大きさに基づいて算出し、算出した優先度を該地点に対して付与する優先度付与ステップと、
優先度が大きい地点に関する情報を優先的に提示する情報提示ステップと、
をさらに有する付記２２に記載の嗜好性推定方法。
（付記２５）
移動開始地点がユーザの現在位置に該当する移動パターンに対して、該移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性が大きいほど、大きい優先度を付与する優先度付与ステップと、
優先度が大きい移動パターンに関する情報を優先的に提示する情報提示ステップと、
をさらに有する付記１４乃至２２いずれか一項に記載の嗜好性推定方法。
（付記２６）
移動開始地点がユーザの現在位置に該当する移動パターンに対して付与する優先度を、該移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性の大きさ、該移動パターンが示す移動完了地点に対するユーザの地点嗜好性の大きさ、及び属性情報において該移動完了地点に対応付けられている属性に対するユーザの属性嗜好性の大きさに基づいて算出し、算出した優先度を該移動パターンに対して付与する優先度付与ステップと、
優先度が大きい移動パターンに関する情報を優先的に提示する情報提示ステップと、
をさらに有することを特徴とする付記２２記載の嗜好性推定方法。
（付記２７）
コンピュータに、嗜好性推定装置として動作する機能を持たせる嗜好性推定プログラムであって、
前記コンピュータに、
移動開始地点及び移動完了地点の組み合わせを示す移動パターンを取得する移動パターン取得機能と、
移動パターンについて、該移動パターンが示す移動開始地点又は該移動パターンが示す移動開始地点と近接している移動開始地点を示し、かつ、該移動パターンが示す移動完了地点又は該移動パターンが示す移動完了地点と近接している移動完了地点を示す移動パターンの数を、該移動パターンに対応する移動回数として算出する移動回数算出機能と、
移動パターンが示す移動開始地点から、該移動パターンが示す移動完了地点までの移動に要するコストを、移動コストとして算出する移動コスト算出機能と、
移動パターンについて前記移動回数算出機能が算出した移動回数と、該移動パターンについて前記移動コスト算出機能が算出した移動コストとを用いて、該移動パターンに対するユーザの嗜好性を表すパターン嗜好性を算出するパターン嗜好性算出機能と、
を持たせる嗜好性推定プログラム。
（付記２８）
前記パターン嗜好性算出機能は、移動パターンについて、
ユーザが該移動パターンに従って移動する可能性を表す移動可能性を、該移動パターンに対応する移動コストが大きいほど小さくなる値として算出し、
ユーザが該移動パターンに従って移動する回数の期待値を表す移動回数期待値を、該移動パターンに対応する移動回数と移動可能性とを用いて算出し、
移動回数と移動回数期待値との差異を示す統計値を算出し、
算出した統計値を用いて、該移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性を算出することを特徴とする付記２７記載の嗜好性推定プログラム。
（付記２９）
前記コンピュータに、移動開始地点が互いに近接しており、かつ、移動完了地点が互いに近接している移動パターンの集合を示す類似パターン情報と、該移動パターンの集合の移動開始地点及び移動完了地点とを紐付けた接合パターンを生成する接合パターン生成機能をさらに持たせ、
前記移動回数算出機能は、移動回数の算出対象である移動パターンを示す類似パターン情報を用い、該類似パターンによって示されている移動パターンの数を算出し、算出した値を、移動回数の算出対象である移動パターンに対応する移動回数とし、
前記移動コスト算出機能は、移動コストの算出対象である移動パターンを含む類似パターン情報を示す接合パターンを用い、該接合パターンが示す移動開始地点から移動完了地点までの移動に要するコストを算出し、算出したコストを、移動コストの算出対象である移動パターンに対応する移動コストとすること、
を特徴とする付記２８又は２９記載の嗜好性推定プログラム。
（付記３０）
前記コンピュータに、
時点と、該時点におけるユーザの位置との組み合わせである地点履歴情報を複数取得する地点履歴情報取得機能と、
前記地点履歴情報取得機能が取得した複数の地点履歴情報から、ユーザが移動を開始したと推測される地点を示す地点履歴情報である移動開始地点履歴情報、及びユーザが移動を完了したと推測される地点を示す地点履歴情報である移動完了地点履歴情報を取得し、移動開始地点履歴情報及び移動完了地点履歴情報を時系列で並べ、時系列で隣り合う移動開始地点履歴情報と移動完了地点履歴情報の組み合わせを抽出し、抽出した移動開始地点履歴情報が示す位置を移動開始地点とし、抽出した移動完了地点履歴情報が示す位置を移動完了地点とする移動パターンを生成する移動パターン生成機能をさらに持たせ、
前記移動パターン取得機能は、前記移動パターン生成機能によって生成された移動パターンを取得すること、
を特徴とする付記２８乃至３０いずれか一つに記載の嗜好性推定プログラム。
（付記３１）
前記移動コスト算出機能は、
移動パターンと、該移動パターンに対応する移動方法を取得し、
移動パターンについて算出する移動コストが、移動パターンに対応する移動方法に応じて異なること、
を特徴とする付記２８乃至３１いずれか一つに記載の方法。
（付記３２）
前記コンピュータに、ユーザの移動状態を示す指標値を用いて、移動パターンに対応する移動方法を推測する移動方法推測機能をさらに持たせ、
前記移動コスト算出機能は、移動パターンに対応する移動方法として、前記移動方法推測機能が推定した移動方法を用いることを特徴とする付記３１記載の嗜好性推定プログラム。
（付記３３）
前記移動コスト算出機能は、移動開始地点から第１移動完了地点を経由して第２移動完了地点へ移動した場合における、該移動開始地点から該第１移動完了地点までの移動コストを、該移動開始地点から該第１移動完了地点を経由して該第２移動完了地点まで移動した場合の移動コストと、該移動開始地点から該第１移動完了地点を経由せずに該第２移動完了地点まで移動した場合の移動コストとの差分として算出することを特徴とする付記２８乃至３２いずれか一つに記載の嗜好性推定プログラム。
（付記３４）
前記コンピュータに、移動完了地点が第１地点である移動パターンそれぞれについて前記パターン嗜好性算出機能が算出したパターン嗜好性に関する統計値を算出し、該統計値に基づいて、第１地点に対するユーザの嗜好性である地点嗜好性を算出する地点嗜好性算出機能をさらに持たせる付記２８乃至３３いずれか一項に記載の嗜好性推定プログラム。
（付記３５）
前記コンピュータに、
地点と属性との組み合わせである属性情報を示す属性情報取得機能と、
属性情報において第２地点と対応づけられている属性について、該属性に対するユーザの嗜好性を表す属性嗜好性を、該第２地点に対するユーザの地点嗜好性の和を用いて算出する属性嗜好性算出機能と、
をさらに持たせる付記３４記載の嗜好性推定プログラム。
（付記３６）
前記コンピュータに、
地点に対して、該地点に対するユーザの地点嗜好性が大きいほど、大きい優先度を付与する優先度付与機能と、
優先度が大きい地点に関する情報を優先的に提示する情報提示機能と、
をさらに持たせる付記３４又は３５に記載の嗜好性推定プログラム。
（付記３７）
前記コンピュータに、
地点に対して付与する優先度を、該地点に対する地点嗜好性の大きさ、及び属性情報によって該地点に対応付けられている属性に対する属性嗜好性の大きさに基づいて算出し、算出した優先度を該地点に対して付与する優先度付与機能と、
優先度が大きい地点に関する情報を優先的に提示する情報提示機能と、
をさらに持たせる付記３５に記載の方法。
（付記３８）
前記コンピュータに、
移動開始地点がユーザの現在位置に該当する移動パターンに対して、該移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性が大きいほど、大きい優先度を付与する優先度付与機能と、
優先度が大きい移動パターンに関する情報を優先的に提示する情報提示機能と、
をさらに持たせる付記２８乃至３５記載の嗜好性推定プログラム。
（付記３９）
前記コンピュータに、
移動開始地点がユーザの現在位置に該当する移動パターンに対して付与する優先度を、該移動パターンに対するユーザのパターン嗜好性の大きさ、該移動パターンが示す移動完了地点に対するユーザの地点嗜好性の大きさ、及び属性情報において該移動完了地点に対応付けられている属性に対するユーザの属性嗜好性の大きさに基づいて算出し、算出した優先度を該移動パターンに対して付与する優先度付与機能と、
優先度が大きい移動パターンに関する情報を優先的に提示する情報提示機能と、
をさらに持たせる付記３５記載の嗜好性推定プログラム。
【符号の説明】
【０１８９】
２００ 移動パターンテーブル
２０２ 移動パターンＩＤ
２０４ 移動開始地点
２０６ 移動完了地点
３００ 接合パターンテーブル
３０２ 接合パターンＩＤ
３０４ 代表移動開始地点
３０６ 代表移動完了地点
３０８ 類似パターン情報
４００ 地点履歴情報テーブル
４０２ 地点履歴ＩＤ
４０４ 地点
４０６ 測位時点
５００ 移動方法テーブル
５０２ 移動パターンＩＤ
５０４ 移動方法
７００ 属性情報テーブル
７０２ 地点ＩＤ
７０４ 地点
７０６ 属性
１０２０ バス
１０４０ ＣＰＵ
１０６０ ＲＡＭ
１０８０ ストレージ
１２２０ 移動パターン取得モジュール
１２４０ 移動回数算出モジュール
１２６０ 移動コスト算出モジュール
１２８０ パターン嗜好性算出モジュール
２０００ 嗜好性推定装置
２０２０ 移動パターン取得部
２０４０ 移動回数算出部
２０６０ 移動コスト算出部
２０８０ パターン嗜好性算出部
２０９０ 接合パターン生成部
２１００ 地点嗜好性算出部
２１２０ 地点履歴情報取得部
２１４０ 移動パターン生成部
２１６０ 移動方法取得部
２１８０ 移動方法推測部
２２００ 属性情報取得部
２２２０ 属性嗜好性算出部
２２４０ 優先度付与部
２２６０ 情報提示部
【図１】
2014120089.tif 000012
【図２】
2014120089.tif 000013
【図３】
2014120089.tif 000014
【図４】
2014120089.tif 000015
【図５】
2014120089.tif 000016
【図６】
2014120089.tif 000017
【図７】
2014120089.tif 000018
【図８】
2014120089.tif 000019
【図９】
2014120089.tif 000020
【図１０】
2014120089.tif 000021
【図１１】
2014120089.tif 000022
【図１２】
2014120089.tif 000023
【図１３】
2014120089.tif 000024
【図１４】
2014120089.tif 000025
【図１５】
2014120089.tif 000026
【図１６】
2014120089.tif 000027
【図１７】
2014120089.tif 000028
【図１８】
2014120089.tif 000029
【図１９】
2014120089.tif 000030
【図２０】
2014120089.tif 000031
【図２１】
2014120089.tif 000032
【図２２】
2014120089.tif 000033
【図２３】
2014120089.tif 000034
【図２４】
2014120089.tif 000035
【図２５】
2014120089.tif 000036
【図２６】
2014120089.tif 000037
【図２７】
2014120089.tif 000038
【図２８】
2014120089.tif 000039
【図２９】
2014120089.tif 000040
【図３０】
2014120089.tif 000041
【図３１】
2014120089.tif 000042
【図３２】
2014120089.tif 000043
【図３３】
2014120089.tif 000044
【図３４】
2014120089.tif 000045
【図３５】
2014120089.tif 000046
【図３６】
2014120089.tif 000047