(57)【要約】  アプリ利用推定装置（１）は、位置情報に基づいて、特定のアプリケーションの利用の有無を推定するためのアプリ利用推定ルールを保持するルール保持部としてのルールＤＢ（１４）と、ユーザ端末（２２）から位置情報を取得し、ルールＤＢ（１４）に保持されたアプリ利用推定ルールに基づいて、ユーザ端末（２２）における特定のアプリケーションの利用の有無を推定するアプリ利用推定部（１５）と、を有する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
位置情報に基づいて、特定のアプリケーションの利用の有無を推定するためのアプリ利用推定ルールを保持するルール保持部と、
ユーザ端末から位置情報を取得し、前記ルール保持部に保持された前記アプリ利用推定ルールに基づいて、前記ユーザ端末における前記特定のアプリケーションの利用の有無を推定するアプリ利用推定部と、
を有するアプリ利用推定装置。
【請求項２】
前記アプリ利用推定ルールは、所定期間の位置情報に基づいて特定のアプリケーションの利用の有無を推定するルールであり、
前記ユーザ端末から送信される位置情報は、前記所定期間の位置情報である、請求項１に記載のアプリ利用推定装置。
【請求項３】
前記アプリ利用推定ルールは、位置情報により特定される訪問先とアプリケーションとの関係性の強さを示す値であるスコアを利用して設定されたものであり、
前記アプリ利用推定部は、前記ユーザ端末から取得された位置情報により特定される訪問先に係る前記スコアを利用して、前記ユーザ端末における前記特定のアプリケーションの利用の有無を推定する、請求項１又は２に記載のアプリ利用推定装置。
【請求項４】
前記アプリ利用推定部において、前記ユーザ端末が前記特定のアプリケーションを利用していると推定された場合に、前記ユーザ端末に対して、新たな訪問先の情報を提示する訪問先情報提示部をさらに有する、請求項１〜３のいずれか一項に記載のアプリ利用推定装置。
【請求項５】
前記訪問先情報提示部は、前記特定のアプリケーションを利用している又は利用していると推定されたユーザ端末の位置情報を利用して、前記ユーザ端末に対して提示する新たな訪問先の情報を決定する、請求項４に記載のアプリ利用推定装置。
【請求項６】
特定のアプリケーションを利用するユーザ端末に係る情報を取得するアプリ利用情報取得部と、
前記アプリ利用情報取得部において取得された情報に基づいて特定される前記ユーザ端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記位置情報取得部において取得された前記ユーザ端末の位置情報に基づいて、位置情報から前記特定のアプリケーションの利用の有無を推定するためのアプリ利用推定ルールを作成するルール作成部と、
を有するルール作成装置。
【請求項７】
前記ルール作成部は、前記ユーザ端末の位置情報に基づいて、前記ユーザ端末の訪問先とアプリケーションとの関係性の強さを示す値であるスコアを訪問先毎に算出し、前記スコアを利用して前記アプリ利用推定ルールを作成する、請求項６に記載のルール作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アプリ利用推定装置及びルール作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、スマートフォン等のユーザが使用する通信端末であるユーザ端末に対して、ユーザがアプリケーションをインストールすることで通信端末の機能を拡張して利用している。そのため、例えば、ユーザ端末におけるアプリケーションの利用に関する情報を取得することで、ユーザの行動特性等を把握することができ、関連性の高い情報をユーザに対して提示することが可能となる（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２２８８２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ユーザ端末におけるユーザのアプリケーションの利用に係る情報は、プライバシーの観点からユーザが提供を許可しない場合がある。したがって、ユーザのアプリケーションの利用に関する情報を取得できないことが考えられる。【０００５】
本発明は上記を鑑みてなされたものであり、ユーザ端末毎にアプリケーションの利用に関する推定を行うことが可能なアプリ利用推定装置及びアプリ利用の推定に用いられるルールを作成するルール作成装置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】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係るアプリ利用推定装置は、位置情報に基づいて、特定のアプリケーションの利用の有無を推定するためのアプリ利用推定ルールを保持するルール保持部と、ユーザ端末から位置情報を取得し、前記ルール保持部に保持された前記アプリ利用推定ルールに基づいて、前記ユーザ端末における前記特定のアプリケーションの利用の有無を推定するアプリ利用推定部と、を有する。【０００７】
また、本発明の一形態に係るルール作成装置は、特定のアプリケーションを利用するユーザ端末に係る情報を取得するアプリ利用情報取得部と、前記アプリ利用情報取得部において取得された情報に基づいて特定される前記ユーザ端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、前記位置情報取得部において取得された前記ユーザ端末の位置情報に基づいて、位置情報から前記特定のアプリケーションの利用の有無を推定するためのアプリ利用推定ルールを作成するルール作成部と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ユーザ端末毎にアプリケーションの利用に関する推定を行うことが可能なアプリ利用推定装置及びアプリ利用の推定に用いられるルールを作成するルール作成装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係るアプリ利用推定装置の概略構成図である。
【図２】アプリ利用推定ルールの作成方法について説明するフロー図である。
【図３】ユーザ端末に係るアプリ利用の推定方法及びＰＯＩの推薦方法について説明するフロー図である。
【図４】位置情報取得部によりユーザ端末から取得される位置情報の例を示す図である。
【図５】ＰＯＩ毎及びアプリケーション毎のスコアＳをまとめた例を示す図である。
【図６】ＰＯＩに対応付けて、ＰＯＩのカテゴリ（ＰＯＩ毎の属性）を示す情報が格納されている例を示す図である。
【図７】本実施形態に係るアプリ利用推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１１】
（アプリ利用推定装置）
図１は、本発明の一実施形態に係るアプリ利用推定装置の概略構成図である。図１に示すアプリ利用推定装置１は、ユーザの位置を示す位置情報に基づいて、ユーザが所有するユーザ端末における特定のアプリケーション利用の有無を推定する装置である。また、アプリ利用推定装置１は、ユーザ端末におけるアプリケーションの利用の有無を推定するためのルールを作成する機能も有している。すなわち、アプリ利用推定装置１は、ルール作成装置としての機能を有している。さらに、アプリ利用推定装置１は、アプリケーションの利用の有無の推定結果に基づいて、ユーザの利用するアプリケーションに応じて、ユーザが興味を持つ可能性のあるＰＯＩ（Point  of  Interest）を提示する機能を有する。
【００１２】
ユーザ端末２１，２２は、ユーザによって携帯されて用いられる装置である。ユーザ端末２１，２２は、具体的には、携帯電話機やスマートフォン等の通信端末に相当する。ユーザ端末２１，２２は、移動体通信網等の無線ネットワークに接続して無線通信を行う機能を有している。ユーザ端末２１，２２とアプリ利用推定装置１とは、無線ネットワークを介して通信を行うことができ、互いに情報の送受信を行えるようになっている。また、ユーザ端末２１，２２とアプリ利用推定装置１とは、無線ネットワーク以外のインターネット等のネットワークを経由して、情報の送受信を行うこととしてもよい。
【００１３】
本実施形態では、ユーザ端末２１は、アプリ利用推定装置１に対して、位置情報と、ユーザ端末におけるアプリケーションの利用履歴に関する情報であるアプリ利用情報と、を送信する機能を有する。アプリ利用推定装置１は、ユーザ端末２１のように同一端末から送信された位置情報とアプリ利用情報とに基づいて、位置情報からアプリの利用状況を推定するためのルールであるアプリ利用推定ルールを作成する場合について説明する。
【００１４】
また、ユーザ端末２２は、アプリ利用推定装置１に対して位置情報を送信する機能を有する。そして、アプリ利用推定装置１は、位置情報を送信したユーザ端末２２について、アプリケーションの利用の有無を推定すると共に、推定結果を利用して推薦するＰＯＩを提供する場合について説明する。
【００１５】
なお、アプリ利用推定装置１は、同一端末から送信された位置情報とアプリ利用情報とに基づいてアプリの利用状況を推定するためのルールを作成する機能を有していなくてもよい。その場合には、作成されたルールを外部から取得した後にアプリ利用推定ルールに基づいて、アプリケーションの利用の有無を推定することになる。
【００１６】
図１に示すように、アプリ利用推定装置１は、位置情報取得部１１と、アプリ利用情報取得部１２と、ルール作成部１３と、ルールＤＢ（データベース）１４と、アプリ利用推定部１５と、ＰＯＩ−ＤＢ１６と、推薦ＰＯＩ決定部（訪問先情報提示部）１７と、を有している。
【００１７】
位置情報取得部１１は、アプリ利用推定ルールを作成するために、ユーザ端末２１から送信される位置情報を取得する機能を有する。ユーザ端末２１から送信される位置情報には、位置情報に対応付けて当該位置情報により特定される位置に滞在した日時を特定する情報が含まれる。また、位置情報からアプリの利用状況を推定する対象となるユーザ端末２２から送信される位置情報を取得する機能を有する。ユーザ端末２２から送信される位置情報についても、位置情報に対応付けて当該位置情報により特定される位置に滞在した日時を特定する情報が含まれる。
【００１８】
アプリ利用情報取得部１２は、位置情報からアプリの利用状況を推定するためのルールを作成するために、ユーザ端末２１から送信されるアプリ利用情報を取得する機能を有する。
【００１９】
ルール作成部１３は、位置情報取得部１１及びアプリ利用情報取得部１２で取得された情報に基づいて、アプリ利用推定ルールを作成する機能を有する。アプリ利用推定ルールの作成の方法については後述する。
【００２０】
ルールＤＢ１４は、ルール作成部１３において作成されたアプリ利用推定ルールを格納する機能を有する。
【００２１】
アプリ利用推定部１５は、ユーザ端末２２のようにアプリケーションの利用状況が不明なユーザ端末から送信される位置情報に基づいて、当該ユーザ端末２２におけるアプリ利用状況を推定する機能を有する。アプリ利用推定部１５では、ルールＤＢ１４において格納されるアプリ利用推定ルールに基づいてアプリの利用に関する推定を行う。
【００２２】
ＰＯＩ−ＤＢ１６は、ユーザ端末２２に対して推薦するＰＯＩに関する情報を格納している。ＰＯＩ−ＤＢ１６において格納される情報には、ＰＯＩ毎にアプリケーションとの対応関係を示す情報が含まれている。
【００２３】
推薦ＰＯＩ決定部１７は、アプリ利用推定部１５において推定されたアプリケーションの利用に係る推定結果と、ＰＯＩ−ＤＢ１６に格納された情報とに基づいて、ユーザ端末２２に対して推薦するＰＯＩを決定する機能を有する。推薦するＰＯＩ（推薦ＰＯＩ）とは、ユーザ端末２２を所持するユーザと関連性が高いと思われるＰＯＩである。本実施形態では、アプリケーションの利用に係る推定結果を利用して、推薦ＰＯＩを決定する。
【００２４】
（アプリ利用推定ルールの作成方法）
次に、図２を参照しながら、アプリ利用推定装置１において行われるアプリ利用推定ルールの作成に係る処理について説明する。図２は、アプリ利用推定ルールの作成方法について説明するフロー図である。
【００２５】
図２に示すように、まず、ユーザ端末２１から位置情報及びアプリ利用情報を取得する（Ｓ０１）。ユーザ端末２１からの位置情報の取得は位置情報取得部１１により行われ、アプリ利用情報はアプリ利用情報取得部１２により行われる。なお、この段階では、複数のユーザ端末から位置情報及びアプリ利用情報を取得する構成とすることができる。複数のユーザ端末から上記情報を取得することにより、取得するデータ数が増えることで、ユーザ毎の行動特性よりもアプリケーションと位置情報との対応関係に基づいたルールを作成することが可能となる。
【００２６】
位置情報取得部１１によりユーザ端末２１から取得される位置情報の例を図４に示す。図４に示すように、ユーザ端末２１からは、ユーザを特定する情報（ここでは、ユーザＩＤとして「Ａ」としている）と、位置情報に対応するＰＯＩのＩＤと、当該ＰＯＩへの訪問日時と、が対応付けられた情報が取得される。本実施形態に係るアプリ利用推定装置１では、例えば、ランニングの履歴を記録するアプリケーションをインストールしたユーザ端末を保持するユーザが、ランニングを目的として所定のランニングコースに向かうように、特定のアプリケーションを利用するユーザがアプリケーションに関係した何らかの目的で特定の場所に向かうことを想定して位置情報を収集する。したがって、位置情報の精度は特定のＰＯＩに向かったかどうかを特定する程度でよいので、例えば、特定のＰＯＩへのチェックイン履歴を位置情報として用いることができる。ただし、より高い精度の位置情報を収集して、より細かい分析を行う構成としてもよい。
【００２７】
また、アプリ利用情報取得部１２によりユーザ端末２１から取得されるアプリ利用情報とは、所定の期間内にユーザ端末２１においてアプリケーションが利用されたかどうかを示す情報であればよい。より詳細には、アプリケーションを利用した日時を特定する情報を収集してもよい。その場合には、アプリケーションを利用した日時と位置情報を取得した日時（位置情報に寄り特定された場所に滞在した日時）との対応関係をルール作成に利用することもできる。
【００２８】
また、ユーザ端末２１に係る位置情報及びアプリ利用情報については、ユーザ端末２１から直接取得する方法に代えて、何らかの媒体を経由して取得することもできる。例えば、ユーザ端末２１が特定のアプリケーションを利用した際に、当該アプリケーションの利用を示す情報と、滞在場所を示す情報（位置情報）と、を組み合わせてＳＮＳ（Social  Networking  Service）に投稿する場合がある。したがって、アプリ利用推定装置１は、ＳＮＳに投稿された情報等から位置情報及びアプリ利用情報を取得する構成としてもよい。
【００２９】
次に、アプリ利用推定装置１のルール作成部１３では、ＰＯＩ毎にアプリケーションに係るスコアを算出する（Ｓ０２）。このスコアとは、ＰＯＩとアプリケーションとの関係性の強さを示す値であり、ＰＯＩ毎及びアプリケーション毎に算出される。スコアの算出方法は、特に限定されないが、具体例の一つについて以下に説明する。
【００３０】
まず、ＰＯＩ毎に、以下のリフト値Ｌを数式（１）を用いて算出する。
【数１】
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上記の数式（１）において、Ｘは特定のアプリケーションを利用したユーザ数（ユーザ端末の数）であり、Ｙは、特定のＰＯＩを訪問したユーザ数であり、Ｎは、位置情報及びアプリ利用情報を取得したユーザ数である。すなわち、上記のリフト値Ｌは、特定のＰＯＩを訪問したユーザのうち、特定のアプリケーションを利用したユーザの割合を算出することが可能となる。そして、それぞれのＰＯＩで算出したアプリケーション毎のリフト値の最大値を利用して正規化したものを関連スコアＳＣとして算出する。
【００３１】
次に、アプリケーション毎に、アプリケーションと特定のＰＯＩとの対応付けが提示されている場合には、その情報をアプリ内スコアＳＡとして算出する。例えば、アプリケーション内で、特定のＰＯＩにおいて何らかの情報又はアイテム等が提供されることが示されていると、当該アプリケーションのユーザにとってはそのＰＯＩはアプリケーションとの関連性が高い場所となる。したがって、アプリケーション自体で規定されたＰＯＩとの対応関係の度合い示す値として、アプリ内スコアＳＡを用いる。
【００３２】
さらに、上記のようにＳＮＳからアプリケーションの利用を示す情報と、滞在場所を示す情報（位置情報）と、を組み合わせた投稿を取得する場合には、当該投稿の数から投稿スコアＳＴを算出する。ＳＮＳへの投稿内容にはＰＯＩに対応する情報と、アプリケーションの利用を示す情報とが含まれるため、当該アプリケーションをＰＯＩで利用したことが明らかとなると考えられる。したがって、上記の関連スコアＳＣとは別に投稿スコアＳＴを算出する構成としてもよい。この場合には、ＰＯＩ及びアプリケーションの組み合わせ毎に投稿数をカウントした後、その最大値で正規化することで、ＰＯＩ毎及びアプリケーション毎の投稿スコアＳＴを算出することができる。
【００３３】
上記の関連スコアＳＣ、アプリ内スコアＳＡ、及び投稿スコアＳＴを算出した後、これらに基づいて数式（２）によりＰＯＩ毎及びアプリケーション毎のスコアＳを算出することができる。なお、α、βは任意に設定することができる。
スコアＳ＝αＳＣ＋βＳＡ＋（１−α−β）ＳＴ  …（２）
【００３４】
図５に、ＰＯＩ毎及びアプリケーション毎のスコアＳをまとめた例を示す。このようにＰＯＩ毎及びアプリケーション毎に算出されたスコアＳは、アプリケーションと位置情報との関係性の強さを示す情報となる。
【００３５】
図２に戻り、次に、ルール作成部１３では、上記のスコアの算出結果から、アプリ利用推定ルールを作成する（Ｓ０３）。アプリ利用推定ルールは、上記のスコアを用いて任意に作成することができるが、具体例の一つについて以下に説明する。
【００３６】
例えば、アプリ利用の有無を推定する対象のユーザ端末から所定期間（例えば、過去３日間等）のＰＯＩへの訪問履歴（当該ユーザ端末がＰＯＩにチェックインしたことを示す情報）を取得するとする。そして、ＰＯＩ毎に算出されている特定のアプリケーションに係るスコアＳを、ユーザ端末の訪問履歴に含まれるＰＯＩ毎に足し合わせた合計を算出する。そして、その結果が所定の閾値よりも大きければ、当該ユーザ端末は特定のアプリケーションの利用者である、と判定する、と決めることができる。
【００３７】
このように、ルール作成部１３では、上記のＰＯＩ毎及びアプリケーション毎に算出されたスコアＳを利用して、アプリ利用推定ルールを作成する。アプリケーションとユーザ端末の移動との対応関係はアプリケーション毎にも異なると考えられるため、アプリ利用推定ルールにおける基準となる上記の閾値はアプリケーション毎に設定することができる。また、ユーザ端末の訪問履歴に含まれるＰＯＩ毎のスコアＳを足し合わせる際に例えば時間帯毎の重み付け等を加えることもできる。このようにアプリ利用推定ルールの作成には、適宜変更等を加えることができる。
【００３８】
その後、ルール作成部１３により作成されたアプリ利用推定ルールは、ルールＤＢ１４に格納される（Ｓ０４）。アプリ利用推定ルールは、アプリケーション毎に作成されるため、複数のアプリ利用推定ルールがルールＤＢ１４に格納されることになる。また、アプリ利用推定ルールにおいて、上述したルールのようにＰＯＩ毎及びアプリケーション毎のスコアＳを利用する場合には、アプリ利用推定ルールと共にスコアＳに係る情報をルールＤＢ１４に格納する。これにより、アプリ利用推定ルールが準備されて、ユーザ端末のアプリ利用の推定が可能となる。
【００３９】
なお、上記では、ルール作成部１３において、ユーザ端末２１から取得した位置情報及びアプリ利用情報から、ＰＯＩ毎及びアプリケーション毎にスコアＳを算出し、このスコアＳを利用したアプリ利用推定ルールを作成する場合について説明した。ただし、ユーザ端末２１から位置情報及びアプリ利用情報を取得した（Ｓ０１）後は、ルール作成部１３において機械学習を用いてアプリ利用推定ルールを作成してもよい。
【００４０】
特定のアプリケーションを利用の有無を推定するための推定に機械学習を用いる場合には、まず、特定のアプリケーションの利用者と非利用者とを区別するための特徴量を設定し、それを用いて利用者と非利用者とを区別可能な特徴空間を設定する。この特徴空間が、アプリ利用推定ルールとなる。
【００４１】
特徴空間に用いられる特徴量の例としては、例えば、所定期間（例えば、過去３日間等）における、訪問場所（ＰＯＩ）毎の訪問履歴、ＰＯＩへの訪問（チェックイン）時間帯、ＰＯＩへの訪問総数、等が考えられる。また、訪問場所（ＰＯＩ）の数が多い場合には、例えば、上記手順で説明したスコアＳを利用して、スコアＳ毎にＰＯＩの数を集約して特徴量を設定してもよい。このように、特徴量の設定は適宜変更することができる。機械学習を利用する際に用いる特徴量等は、提供されるユーザ端末の位置情報等に基づいて適宜選択することができる。また、アプリケーションの特性によって、時間帯毎の訪問履歴は不要となる場合もある。
【００４２】
（位置情報に基づくアプリ利用の推定方法及びＰＯＩ推薦方法）
次に、図３を参照しながら、アプリ利用推定装置１において行われるアプリ利用推定ルールの作成に係る処理について説明する。図３は、ユーザ端末２２に係るアプリ利用の推定方法及びＰＯＩの推薦方法について説明するフロー図である。
【００４３】
まず、推薦ＰＯＩを提示する対象となるユーザ端末２２から位置情報を取得する（Ｓ１１）。ユーザ端末２２からの位置情報の取得は位置情報取得部１１により行われる。また、ユーザ端末２２から取得する位置情報は１つではなく、先に準備されたアプリ利用推定ルールに基づいて設定されるデータ量（例えば、時間帯、データ数等）となる。
【００４４】
次に、アプリ利用推定装置１のアプリ利用推定部１５において、ユーザ端末２２が特定のアプリケーションを利用していたか推定する（Ｓ１２）。具体的には、利用の有無に係る推定を行いたいアプリケーションのアプリ利用推定ルールをルールＤＢ１４から取得し、ルールＤＢ１４に記載されたルールに基づいて、アプリケーションの利用の有無を推定する。
【００４５】
次に、アプリ利用推定装置１のアプリケーションの利用の有無の推定結果を利用して、推薦ＰＯＩ決定部１７においてユーザ端末２２に対して提示する推薦ＰＯＩを決定する（Ｓ１３）。上述のように、同一のアプリケーションを利用しているユーザは同一のＰＯＩを訪問する場合がある。したがって、推薦ＰＯＩを決定する際に、同一のアプリケーションを利用している、もしくは、同一のアプリケーションを利用していると推定されるユーザ端末の位置情報（訪問ＰＯＩの履歴）を利用して、ユーザ端末２２に対して提示する推薦ＰＯＩを決定する。推薦ＰＯＩ決定部１７は、ＰＯＩ−ＤＢ１６に格納された推薦ＰＯＩの候補から推薦ＰＯＩを選択する。ＰＯＩ−ＤＢ１６では、図６に示すように、ＰＯＩのＩＤに対応付けて、ＰＯＩのカテゴリ（ＰＯＩ毎の属性）を示す情報が格納されている場合がある。しかしながら、本実施形態においては、ＰＯＩのカテゴリよりも、ユーザ端末２２におけるアプリケーションの利用の有無を利用して、推薦ＰＯＩが決定される。
【００４６】
推薦ＰＯＩの決定方法は特に限定されないが、１つの手法として、アプリ利用推定ルールの作成の際にＰＯＩ毎及びアプリケーション毎とのスコアＳを考慮して、推薦ＰＯＩを決定する方法が挙げられる。例えば、ユーザ端末２２において特定のアプリケーションを利用することが推定されていれば、当該アプリケーションに係るスコアＳが高いＰＯＩはユーザ端末２２のユーザにとって有益となる可能性がある。したがって、スコアＳが高いＰＯＩを推薦ＰＯＩとして決定する方法がある。また、スコアＳが高くてもユーザ端末２２との距離が遠い場合には、ユーザ端末２２にとって現実的な訪問先とはならない可能性がある。したがって、スコアＳと、ユーザ端末２２の最新の位置情報とを組み合わせて、推薦ＰＯＩを決定してもよい。具体的には、例えば、以下の数式（３）を利用して推薦スコアを算出し、この推薦スコアに基づいて、推薦ＰＯＩを決定する方法が挙げられる。なお、数式（３）におけるαは、重み付けに用いられる係数である。
推薦スコア＝α×スコアＳ＋（１−α）×ＰＯＩ間距離  …（３）
【００４７】
また、スコアＳを利用せずに、公知の手法等を利用して推薦ＰＯＩを決定することもできる。例えば、過去のＰＯＩへの訪問履歴から、新たに訪問するＰＯＩを提案する手法は、既に研究されている（”Time-aware Point-of-interest Recommendation”, Quan Yuan, Gao Cong, Zongyang Ma, Aixin Sun, Nadia Magnenat-Thalmann. SIGIR '13 Proceedings of the36th international ACM SIGIR conference on Research and development ininformation retrieval, Pages 363-372）。上記の研究では、ユーザに近い場所であると訪問しやすい、時間帯によってユーザが訪問しやすい場所は変化する、及び、同じ場所を訪問したユーザの訪問場所は将来訪問する可能性が高い（ユーザベース協調フィルタリング）、という仮説に基づいて、推薦に適しているかを示す推薦スコアをＰＯＩ毎に算出する。そして、この推薦スコアに基づいて、新たな訪問先候補としてＰＯＩを提示することが示されている。この研究を本実施形態に係る推薦ＰＯＩの決定に適用する場合には、上記の仮説に、同一のアプリケーションを利用しているユーザは、同じ場所に将来訪問する可能性が高い、という仮説をさらに組み合わせることで、新たな訪問先となる候補を決定すると、選定精度が高まる、すなわち、ユーザのニーズによりマッチしたＰＯＩを推薦することが可能となると考えられる。
【００４８】
また、上記の研究ではユーザベース協調フィルタリングにおいて、時間帯毎のユーザの行動に関する行列を作成して、類似度を評価する。この際に、時間帯毎の類似度を平滑化する処理が行われる。本実施形態に係る推薦ＰＯＩの決定の際には、類似度の平滑化の際に、アプリケーションの特性に応じた要件を組み入れて平滑化を行うことが考えられる。例えば、アプリケーションの特性の都合上、例えば「Ａ」というＰＯＩを訪問した特定アプリケーションのユーザは、「Ｂ」というＰＯＩにも訪問しやすいという情報があったとする。その場合には、平滑化の際に上記のＰＯＩ「Ａ」とＰＯＩ「Ｂ」との関連性が高くなるように処理を行うことが考えられる。このように、上記の研究を利用する際に、同一のアプリケーションを利用するユーザ同士であるため、訪問するＰＯＩの関連性が高くなるという仮説に基づいて、推薦ＰＯＩを決定することができる。
【００４９】
このように、同一のアプリケーションを利用している、もしくは、同一のアプリケーションを利用していると推定されるユーザ端末の位置情報を利用して、上記の手法を利用した分析を行って推薦ＰＯＩを決定することができる。
【００５０】
その後、推薦ＰＯＩ決定部１７において決定された推薦ＰＯＩに係る情報がユーザ端末２２に対して送信される（Ｓ１４）。これにより、ユーザ端末２２において推薦ＰＯＩに係る情報が受信され、ユーザは推薦ＰＯＩを確認することができる。
【００５１】
なお、ユーザ端末２２において利用していると推定されたアプリケーションが複数ある場合、推薦ＰＯＩ決定部１７では、ユーザ端末２２において利用していると推定された複数のアプリケーションそれぞれに基づいて、上記の手法を用いて推薦ＰＯＩを決定し、複数の推薦ＰＯＩをユーザ端末２２において提示することが考えられる。
【００５２】
また、上記の研究を利用して推薦ＰＯＩを決定する場合には、各アプリケーションについてＰＯＩ毎に算出された推薦スコアを合計して、推薦ＰＯＩを決定する方法が考えられる。さらに、推薦スコアを算出する際に上述のスコアＳを組み合わせてＰＯＩ毎及びアプリケーション毎に異なる重み付けを付与し、重み付けを考慮して推薦スコアの合計を算出することも考えられる。具体的には、例えば、以下の数式（４）を用いて計算することができる。
【数２】
2018190341.tif 000004
なお、上記の数式で、Ｗａｐｐは、アプリケーション毎の重みを示し、Ｓａｐｐ，ｐｏｉは、アプリケーション毎且つＰＯＩ毎のスコアＳを示す。
【００５３】
以上のように、本実施形態に係るアプリ利用推定装置１は、位置情報に基づいて、特定のアプリケーションの利用の有無を推定するためのアプリ利用推定ルールを保持するルール保持部としてのルールＤＢ１４と、ユーザ端末２２から位置情報を取得し、ルールＤＢ１４に保持されたアプリ利用推定ルールに基づいて、ユーザ端末２２における前記特定のアプリケーションの利用の有無を推定するアプリ利用推定部１５と、を有する。
【００５４】
上記のアプリ利用推定装置１では、ユーザ端末２２から送信された位置情報を取得し、アプリ利用推定ルールに基づいて、ユーザ端末２２における特定のアプリケーションの利用の有無が推定される。
【００５５】
従来から、ユーザの行動特性を把握して、ユーザ毎に適切な情報を提供することが検討されている。これに関して、例えば、特定の趣味を持っている人は、趣味に関連するアプリケーションをインストールする場合が多いことが考えられる。したがって、ユーザの行動特性はユーザ端末におけるアプリケーションの利用状況からも把握することができると考えられる。そのため、ユーザ端末におけるアプリケーションの利用状況を取得し、この情報に基づいてユーザ毎に適切な情報を提供することが考えられる。しかし、プライバシー等の観点から、ユーザ端末におけるアプリケーションの利用状況を収集することは困難な場合がある。すなわち、アプリケーションの利用状況を把握したいというニーズはあるが、アプリケーションの利用状況自体の情報を取得することはできない場合がある。
【００５６】
これに対して、本実施形態に係るアプリ利用推定装置１によれば、ユーザ端末の位置情報から特定のアプリケーションの利用の有無を推定することが可能となる。したがって、アプリケーションの利用状況自体の情報は取得できなくても、アプリケーションの利用の有無を推定することが可能となる。また、アプリケーションの利用状況自体の情報を用いなくても、アプリケーションの利用の有無を推定することができるため、アプリケーションの利用状況を収集する場合に必要な通信負荷および当該情報を保持するための装置の容量負荷を低減することができる。
【００５７】
ここで、アプリ利用推定ルールは、所定期間の位置情報に基づいて特定のアプリケーションの利用の有無を推定するルールであり、ユーザ端末２２から送信される位置情報は、所定期間の位置情報である態様とすることができる。
【００５８】
上記のように、所定期間の位置情報に基づいたアプリ利用推定ルールを利用して、ユーザ端末における特定のアプリケーションの利用の有無を推定する構成とすることで、ユーザ端末を所持するユーザの所定期間の行動に基づいてより適切にアプリケーションの利用の有無を推定することが可能となる。また、ユーザ端末の所定期間の位置情報として、従来からユーザ端末により取得される情報を利用することができるため、ユーザ端末において発生する負荷を少なくすることができる。
【００５９】
また、アプリ利用推定ルールは、位置情報により特定される訪問先であるＰＯＩとアプリケーションとの関係性の強さを示す値であるスコアを利用して設定されたものであり、アプリ利用推定部１５は、ユーザ端末２２から取得された位置情報により特定される訪問先に係るスコアを利用して、ユーザ端末における特定のアプリケーションの利用の有無を推定する態様とすることができる。
【００６０】
ユーザ端末から送信される位置情報には、アプリケーションとの関係性が強いものと強くないものとが含まれると考えられる。したがって、上記のように、ＰＯＩとアプリケーションとの関係性の強さを示す値であるスコアを利用してアプリケーションの利用の有無を推定することで、推定精度が高められる。また、推定精度が高められることで、アプリケーションの利用の有無の再推定を行う可能性が低減されるため、ユーザ端末において発生する負荷を少なくすることができる。
【００６１】
また、アプリ利用推定部１５において、ユーザ端末２２が前記特定のアプリケーションを利用していると推定された場合に、ユーザ端末２２に対して、新たな訪問先の情報を提示する訪問先情報提示部としての推薦ＰＯＩ決定部１７をさらに有する態様とすることができる。
【００６２】
上記のように、アプリケーションを利用していると推定された場合に、当該アプリケーションと関係するような訪問先の情報を提示する構成とすることで、ユーザ端末に対してアプリケーションの利用の有無の推定結果に基づいたユーザに関係があると思われる情報を提供することができる。また、このような構成とすることで、ユーザがユーザ端末を操作して、アプリケーションに関係する情報の検索をする可能性を低減し、検索回数自体も削減できるため、通信量の負荷を少なくすることができる。
【００６３】
また、推薦ＰＯＩ決定部１７は、特定のアプリケーションを利用している又は利用していると推定されたユーザ端末２２の位置情報を利用して、ユーザ端末２２に対して提示する新たな訪問先の情報を決定する態様とすることができる。
【００６４】
上記のように、特定のアプリケーションを利用している又は利用していると推定されたユーザ端末２２の位置情報を利用して新たな訪問先の情報を決定する構成とすることで、同じアプリケーションを利用しているユーザの行動等に基づいてユーザとの関係がより強いと思われる情報を提供することができる。また、このような構成とすることで、ユーザがユーザ端末を操作して、新たな訪問先の情報を検索をする作業等を減らすことができるため、通信量の負荷を少なくすることができる。
【００６５】
本実施形態に係るルール作成装置としてのアプリ利用推定装置１は、特定のアプリケーションを利用するユーザ端末２１に係る情報を取得するアプリ利用情報取得部１２と、アプリ利用情報取得部１２において取得された情報に基づいて特定されるユーザ端末２１の位置情報を取得する位置情報取得部１１と、位置情報取得部１１において取得されたユーザ端末２１の位置情報に基づいて、位置情報から前記特定のアプリケーションの利用の有無を推定するためのアプリ利用推定ルールを作成するルール作成部１３と、を有する。
【００６６】
本実施形態に係るルール作成装置としての、アプリ利用推定装置１によれば、特定のアプリケーションを利用するユーザ端末から提供される位置情報に基づいて、特定のアプリケーションの利用の有無を推定するためのアプリ利用推定ルールを作成することができる。したがって、アプリケーションの利用状況自体の情報は取得できなくても、アプリケーションの利用の有無を推定するためのアプリ利用推定ルールを作成することが可能となる。また、このアプリ利用推定ルールを作成することで、アプリケーションの利用の有無の推定が可能となるため、アプリケーションの利用状況自体の情報を用いなくても、アプリケーションの利用の有無を推定することができ、アプリケーションの利用状況を収集する場合に必要な通信負荷および当該情報を保持するための装置の容量負荷を低減することができる。
【００６７】
ここで、ルール作成部１３は、ユーザ端末２１の位置情報に基づいて、ユーザ端末２１の訪問先とアプリケーションとの関係性の強さを示す値であるスコアＳを訪問先毎に算出し、スコアＳを利用してアプリ利用推定ルールを作成する態様とすることができる。
【００６８】
ユーザ端末から送信される位置情報には、アプリケーションとの関係性が強いものと強くないものとが含まれると考えられる。したがって、上記のように、訪問先とアプリケーションとの関係性の強さを示す値であるスコアを算出して、これを用いてアプリ利用推定ルールを作成することで、推定精度が高められる。また、推定精度が高められることで、アプリケーションの利用の有無の再推定を行う可能性が低減されるため、ユーザ端末において発生する負荷を少なくすることができる。
【００６９】
なお、上記実施形態では、アプリ利用推定装置１がルール作成装置として機能する場合について説明した。しかしながら、ルール作成装置としての機能と、アプリ利用推定装置としての機能は、互いに異なる装置に設けられていてもよい。また、それぞれの装置としての機能が複数の装置に分散して設けられていてもよい。
【００７０】
また、上記実施形態では、アプリ利用推定ルールとして、スコアＳを考慮したもの及び機械学習を利用して作成したものについて説明したが、上記とは異なる手順でアプリ利用推定ルールを作成してもよい。例えば、特定のＰＯＩへの訪問履歴が所定回数以上である場合には、特定のアプリケーションを利用したと推定する、というような、スコアＳを利用しないようなアプリ利用推定ルールを用いてもよい。
【００７１】
（その他）
上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に(例えば、有線及び／又は無線)により接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
【００７２】
例えば、本発明の一実施の形態におけるアプリ利用推定装置１は、本実施形態の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図７は、本実施形態に係るアプリ利用推定装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。上述のアプリ利用推定装置１は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００７３】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。アプリ利用推定装置１のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００７４】
アプリ利用推定装置１における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
【００７５】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）で構成されてもよい。例えば、アプリ利用推定装置１におけるルール作成部１３などは、プロセッサ１００１で実現されてもよい。
【００７６】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、アプリ利用推定装置１のアプリ利用推定部１５は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００７７】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（ElectricallyErasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施の形態に係る無線通信方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００７８】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【００７９】
通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述のアプリ利用推定装置１の位置情報取得部１１などは、通信装置１００４で実現されてもよい。
【００８０】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、ＬＥＤランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００８１】
また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間において異なるバスで構成されてもよい。
【００８２】
また、アプリ利用推定装置１は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【００８３】
以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００８４】
本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future  Radio  Access）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra  Mobile  Broadband）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。
【００８５】
本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００８６】
入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００８７】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００８８】
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【００８９】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【００９０】
また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００９１】
本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【００９２】
本明細書で使用する「システム」および「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【００９３】
また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。
【００９４】
上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的なものではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本明細書で明示的に開示したものと異なる場合もある。
【００９５】
ユーザ端末は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
【００９６】
本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。
【００９７】
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【００９８】
本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。
【００９９】
本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。
【符号の説明】
【０１００】
１…アプリ利用推定装置、１１…位置情報取得部、１２…アプリ利用情報取得部、１３…ルール作成部、１４…ルールＤＢ、１５…アプリ利用推定部、１６…ＰＯＩ−ＤＢ、１７…推薦ＰＯＩ決定部。
【図１】
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【図２】
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【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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【国際調査報告】
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