(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
地域情報検索支援装置であって、
指定された地域に存在するスポットを取得するスポット取得部と、
指定された複数のシーンの各シーンについて、シーンの特定が可能な第１の文書群から生成される第１のデータベースを参照して、前記取得した各スポットが前記各シーンで出現する頻度であるスポットシーン頻度を取得するスポットシーン頻度取得部と、
行動の特定が可能な第２の文書群から生成される第２のデータベースを参照して、前記各スポットと所定の複数の各行動との関連性の強さを示すスポット行動スコアを取得するスポット行動スコア取得部と、
前記スポットシーン頻度および前記スポット行動スコアを用いて、前記指定された地域における、前記指定された各シーンと前記各行動との関連性の強さを示すシーン別行動スコアを算出するシーン別行動スコア算出部と、を備えること
を特徴とする地域情報検索支援装置。
【請求項２】
請求項１記載の地域情報検索支援装置であって、
前記シーン別行動スコア算出部は、スポット毎に、前記スポットシーン頻度と前記スポット行動スコアとの積を算出し、前記積の和を算出することで、前記シーン別行動スコアを算出すること
を特徴とする地域情報検索支援装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の地域情報検索支援装置であって、
各シーンのシーン別行動スコアを用いて、前記指定された地域と前記各行動との関連性の強さを示す行動スコアを算出する行動スコア算出部を、さらに備えること
を特徴とする地域情報検索支援装置。
【請求項４】
請求項３に記載の地域情報検索支援装置であって、
前記行動スコアを用いて、前記指定された地域におけるお薦めの行動を選択し、提示する行動選択部を、さらに備えること
を特徴とする地域情報検索支援装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一項に記載の地域情報検索支援装置であって、
前記第１のデータベースには、スポット毎に、投稿日時が付与された前記第１の文書群の中から当該スポットのスポット名称を含み、投稿日時が各シーンの範囲内にある文書の数が、前記スポットシーン頻度として設定されていること、
を特徴とする地域情報検索支援装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか一項に記載の地域情報検索支援装置であって、
前記第２のデータベースの前記スポット行動スコアには、前記第２の文書群の中で、各スポットおよび各行動の組み合わせ毎に、当該スポットと当該行動とがともに出現した文書数を、当該スポットが出現した文書数、または、当該スポットが出現した文書数と当該行動が出現した文書数の積で除算した値を用いること
を特徴とする地域情報検索支援装置。
【請求項７】
コンピュータが行う地域情報検索支援方法であって、
指定された地域に存在するスポットを取得するスポット取得ステップと、
指定された複数のシーンの各シーンについて、シーンの特定が可能な第１の文書群から生成される第１のデータベースを参照して、前記取得した各スポットが前記各シーンで出現する頻度であるスポットシーン頻度を取得するスポットシーン頻度取得ステップと、
行動の特定が可能な第２の文書群から生成される第２のデータベースを参照して、前記各スポットと所定の複数の各行動との関連性の強さを示すスポット行動スコアを取得するスポット行動スコア取得ステップと、
前記スポットシーン頻度および前記スポット行動スコアを用いて、前記指定された地域における、前記指定された各シーンと前記各行動との関連性の強さを示すシーン別行動スコアを算出するシーン別行動スコア算出ステップと、を行うこと
を特徴とする地域情報検索支援方法。
【請求項８】
請求項７記載の地域情報検索支援方法であって、
前記シーン別行動スコア算出ステップは、スポット毎に、前記スポットシーン頻度と前記スポット行動スコアとの積を算出し、前記積の和を算出することで、前記シーン別行動スコアを算出すること
を特徴とする地域情報検索支援方法。
【請求項９】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の地域情報検索支援装置として、コンピュータを機能させることを特徴とする地域情報検索支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指定した地域およびシーンに関連する地域情報の検索を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
スマートフォンやタブレットなどの携帯端末の普及により、外出先などからその地域における地域情報を検索する機会が増加してきている。ここで、地域情報とは、その地域で食べることのできる名物や、その地域で見ることのできる名所など、その地域に関連する情報である。ユーザにより検索された地域情報は、そのユーザがその地域でこれからどのような行動をとるかを決めるための指針として有益である。
【０００３】
地域情報を検索する技術として、特許文献１には、地域および時間帯についての検索条件に合致する文書を収集する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第5613700号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
同じ地域であっても、シーンが異なればとるべき行動も変わってくることが考えられる。ここで、シーンとは、季節、時間帯、天気などのユーザが置かれている状況である。たとえば、ある地域にアイスクリームの有名なお店があった場合でも、夏ならば食べに行くという行動をとる人が多いが、冬ならば食べに行くという行動をとる人が少ないということが考えられる。そのため、地域だけでなく、シーンに応じて、行動の指針を決定するための地域情報を提供できればより有益である。
【０００６】
特許文献１では、座標情報および時刻情報が付与された第１の文書群から、所定の地域および時間帯に関連する文書を収集し、収集された文書の中から行動に関連する手がかり語を取得し、手がかり語と地域および時間帯をもとに第２の文書群を検索することで、地域及び時間帯に関連する文書を収集する。
【０００７】
しかしながら、特許文献１の方法では、扱えるシーンが時間帯に限定されているという問題がある。実際の行動の決定には、時間帯だけでなく季節や天気などの複数のシーンが関連することが多いため、複数のシーンを入力として行動を取得可能とする必要がある。
【０００８】
また、特許文献１の方法では、収集の対象となる第２の文書群中の各文書に対して、時間帯を特定することは難しい。記事の投稿日時がわかっている場合もあるが、記事の投稿日時は記事に書かれた出来事が起こった日時とずれていることが多く、これだけでは時間帯の特定はできない。時間を特定できる表現が文書中に含まれていても、その表現から時間帯を機械的に判定するのは難しく、高い判定精度を得ることは困難である。また、人手により時間帯を判定する場合は、コストおよび時間がかかる。
【０００９】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明は、所望の地域における、所望の複数のシーンに関する行動を、容易に低コストで提示可能な技術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】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明は、地域情報検索支援装置であって、指定された地域に存在するスポットを取得するスポット取得部と、指定された複数のシーンの各シーンについて、シーンの特定が可能な第１の文書群から生成される第１のデータベースを参照して、前記取得した各スポットが前記各シーンで出現する頻度であるスポットシーン頻度を取得するスポットシーン頻度取得部と、行動の特定が可能な第２の文書群から生成される第２のデータベースを参照して、前記各スポットと所定の複数の各行動との関連性の強さを示すスポット行動スコアを取得するスポット行動スコア取得部と、前記スポットシーン頻度および前記スポット行動スコアを用いて、前記指定された地域における、前記指定された各シーンと前記各行動との関連性の強さを示すシーン別行動スコアを算出するシーン別行動スコア算出部と、を備える。
【００１１】
本発明は、コンピュータが行う地域情報検索支援方法であって、指定された地域に存在するスポットを取得するスポット取得ステップと、指定された複数のシーンの各シーンについて、シーンの特定が可能な第１の文書群から生成される第１のデータベースを参照して、前記取得した各スポットが前記各シーンで出現する頻度であるスポットシーン頻度を取得するスポットシーン頻度取得ステップと、行動の特定が可能な第２の文書群から生成される第２のデータベースを参照して、前記各スポットと所定の複数の各行動との関連性の強さを示すスポット行動スコアを取得するスポット行動スコア取得ステップと、前記スポットシーン頻度および前記スポット行動スコアを用いて、前記指定された地域における、前記指定された各シーンと前記各行動との関連性の強さを示すシーン別行動スコアを算出するシーン別行動スコア算出ステップと、を行う。
【００１２】
本発明は、上記地域情報検索支援装置として、コンピュータを機能させることを特徴とする地域情報検索支援装置プログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、所望の地域における、所望の複数のシーンに関する行動を、容易に低コストで提示可能な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る地域情報検索支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態の地域情報検索支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】スポットデータベースの一例を示す図である。
【図４】スポット集合の一例を示す図である。
【図５】スポットシーンデータベースの一例を示す図である。
【図６】指定された地域およびシーンのスポットシーン頻度の一例を示す図である。
【図７】スポット集合の各スポットのスポット行動スコアの一例を示す図である。
【図８】シーン別行動スコア算出部の動作を示すフローチャート示す図である。
【図９】シーン別行動スコアの算出結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態である地域情報検索支援装置１００の構成を示す図である。図１に示す地域情報検索支援装置１００は、スポット取得部１と、スポットシーン頻度取得部２と、スポット行動スコア取得部３と、シーン別行動スコア算出部４と、行動スコア算出部５と、行動選択部６と、スポットデータベース７と、スポットシーンデータベース８と、スポット行動データベース９とを有する。
【００１７】
スポット取得部１は、指定された地域に存在するスポットを取得する。具体的には、スポット取得部１は、指定された地域に対し、スポットデータベース７を参照して、当該地域に存在するスポットの集合（スポット集合）を取得する。なお、スポットは、地点、場所を示すものであって、例えば、飲食店、百貨店などのお店、観光地、ランドマークなどを示すものである。
【００１８】
スポットシーン頻度取得部２は、指定された複数のシーンの各シーンについて、シーンの特定（または推定）が可能な第１の文書群から作成されるスポットシーンデータベース８を参照して、スポット集合中の各スポットが、指定された複数のシーンの各シーンで出現する頻度であるスポットシーン頻度を取得する。
【００１９】
スポット行動スコア取得部３は、行動の特定（または推定）が可能な第２の文書群から作成されるスポット行動データベース９を参照して、スポット集合中の各スポットと、所定の複数の各行動との関連性の強さを示すスポット行動スコアを取得する。
【００２０】
シーン別行動スコア算出部４は、スポットシーン頻度およびスポット行動スコアを用いて、指定された地域における、指定された各シーンと各行動との関連性の強さを示すシーン別行動スコアを算出する。
【００２１】
行動スコア算出部５は、各シーンのシーン別行動スコアを用いて、指定された地域と各行動との関連性の強さを示す行動スコアを算出する。
【００２２】
行動選択部６は、行動スコアを用いて、指定された地域におけるお薦めの行動を選択し、提示する。
【００２３】
上記説明した本実施形態の地域情報検索支援装置１００は、例えば、ＣＰＵと、メモリと、ハードディスク等の外部記憶装置と、入力装置と、出力装置とを備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵがメモリ上にロードされた地域情報検索支援装置１００用のプログラムを実行することにより、地域情報検索支援装置１００の各機能が実現される。また、地域情報検索支援装置１００用のプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。
【００２４】
＜本実施形態の動作＞
次に、本実施形態の地域情報検索支援装置１００の動作をより具体的に説明する。本実施形態では、地域情報検索支援装置１００には、図１に示すように、条件として、「地域」と「複数のシーン」とが入力され、「行動」が出力されるものとする。
【００２５】
以下に説明する具体例では、「地域」として、緯度が３５．４６１以上３５．４６９以下、経度が１３９．６１７以上１３９．６２５以下の矩形の範囲が指定されたものとする。地域の指定方法はこれに限るものではなく、ある地点から半径Ｒｋｍ以内の範囲であったり、複数の地点で構成される多角形の範囲であったり、それらを複数個組み合わせた範囲であったり、緯度経度ではなく地名や住所であったりしてもかまわない。
【００２６】
また、ここでは、「複数のシーン」を、「季節」、「時間帯」および「天気」の３つとする。しかしながら、複数のシーンの選び方はこれに限るものではなく、「平日か休日か」などの他のシーンを追加したりしてもかまわない。
【００２７】
「季節」のシーンは、「春」、「夏」、「秋」、「冬」の４つの要素から構成されるものとし、ここでは「冬」が季節のシーンとして指定されるものとする。なお、季節のシーンは、これに限るものではなく、例えば、さらに「年末年始」を追加した５つの要素から構成されるものであってもかまわない。
【００２８】
「時間帯」のシーンは、「朝」、「昼」、「夕」、「夜」の４つの要素から構成されるものとし、ここでは、「昼」が時間帯のシーンとして指定されるものとする。対象とする時間帯シーンは、これに限るものではなく、例えば、さらに「夜中」を追加した５つの要素から構成されるものであってもかまわない。
【００２９】
「天気」のシーンは、「晴れ」、「曇り」、「雨」、「雪」の４つの要素から構成されるものとし、ここでは、「雪」が天気のシーンとして指定されるものとする。対象とする天気のシーンは、これに限るものではなく、例えば、さらに「快晴」を追加した５つの要素から構成されるものであってもかまわない。
【００３０】
また、出力の対象である「行動」は、「食べる」、「買う」、「遊ぶ」の３つ要素から構成されるものとする。対象とする行動は、これに限るものではなく、「飲む」などの他の行動を追加してもかまわない。
【００３１】
図２は、本実施形態の地域情報検索支援装置１００の動作を示すフローチャートである。
【００３２】
ステップＳ１０１では、スポット取得部１は、当該地域情報検索支援装置１００に入力された条件（「地域」および「複数のシーン」）を受け付ける。
【００３３】
ステップＳ１０２では、スポット取得部１は、ステップＳ１０１で入力され、指定された地域に対し、スポットデータベース７を参照して、当該地域に存在する全てのスポット、すなわち、スポット集合を取得する。
【００３４】
図３に、スポットデータベース７の一例を示す。スポットデータベース７は、スポットの所在地の位置情報を含むスポットの情報が格納されたデータベースである。図示するスポットデータベース７は、スポット毎に、スポット番号と、スポット名称と、緯度および経度（位置情報）とが、対応付けて記憶されている。スポット取得部１は、スポットデータベース７を参照して、指定された地域に存在する全てのスポットを、スポット集合として取得する。
【００３５】
例えば、スポットＳ１の緯度は、指定された地域の緯度（緯度３５．４６１以上３５．４６９以下）の範囲内であり、また、経度も、指定された地域の経度（経度１３９．６１７以上１３９．６２５以下）の範囲内であるため、スポット取得部１は、スポット集合に含まれると判定する。スポット取得部１は、その他のスポットについても同様に、指定された地域の範囲内かどうかの判定を行う。
【００３６】
図４に、スポット取得部１が取得したスポット集合の一例を示す。
【００３７】
ここでは、各スポットの緯度経度が、指定された地域の範囲内かどうかを判定することによりスポット集合を取得したが、スポット集合の取得方法はこれに限るものではない。例えば、スポットデータベース７に各スポットの住所を位置情報として保持しておき、各スポットの住所が、地域として指定された地名に完全一致、部分一致、前方一致するかどうかによりスポット集合を取得することなどが考えられる。
【００３８】
ステップＳ１０３では、スポットシーン頻度取得部２は、ステップＳ１０１で入力され、指定された複数のシーンの各シーンについて、シーンの特定が可能な第１の文書群から作成されるスポットシーンデータベース８を参照して、スポット集合中の各スポットが、指定された複数のシーンの各シーンで出現する頻度であるスポットシーン頻度を取得する。
【００３９】
第１の文書群の文書は、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）などマイクロブログ記事により投稿された文書などであって、投稿日時が付与されており、投稿日時からシーンの特定（推定）が可能な文書であるものとする。スポットシーンデータベース８には、投稿日時などが付与された第１の文書群の中から、スポット名称の文字列を含み、かつ、投稿日時が各シーンの各要素の範囲内にあると推定される文書数がスポットシーン頻度として格納されているものとする。すなわち、スポットシーンデータベース８は、スポット毎に、第１の文書群の中から、当該スポットのスポット名称の文字列を含む文書を抽出し、抽出した各文書について投稿日時を用いてシーン毎に振り分け、振り分けた各シーンの文書数をスポットシーン頻度として設定することにより、生成されるものとする。
【００４０】
図５は、スポットシーンデータベース８の一例を示すものである。図示するスポットシーンデータベース８には、スポット番号およびスポット名称毎に、各シーンの各要素のスポットシーン頻度が設定されている。すなわち、スポット毎に、投稿日時が付与された第１の文書群の中から当該スポットのスポット名称を含み、投稿日時が各シーンの範囲内にある文書の数が、スポットシーン頻度として設定されている。
【００４１】
例えば、スポット番号Ｓ１の場合、「ＡＡＡ百貨店」の文字列を含み、シーンが「季節：冬」と推定される文書の数は、第１の文書群の中で「４」であること（すなわち、スポットシーン頻度が「４」であること）を示している。
【００４２】
なお、スポットシーン頻度の算出方法はこれに限るものではない。例えば、スポットに関しては、同一名称のスポットが存在することを考慮して、スポット名称の文字列が含まれているかどうかだけではなく、スポットの属する地名が含まれているかどうかも条件として当該スポットが文書中に出現するかどうかの判定を行うこととしてもよい。
【００４３】
また、シーンに関しては、投稿日時が付与されていない文書群の場合には、当該文書群の各文書の中から、日時を表す表現を抽出して実際の日時に変換してシーンの判定に用いることとしてもよい。天気に関しては、指定した地域と文書の投稿日時とを用いて、各地域の各日時における天気を、天気データが格納された天気データベース（不図示）などを参照して取得することができる。天気データベースを作成するために必要なデータとしては、例えば、気象庁で公開されている過去の天気データなどが利用可能である。
【００４４】
図６は、スポットシーン頻度取得部２が取得したスポットシーン頻度の一例を示すものである。ここで、複数のシーンとして「冬（季節）」、「昼（時間帯）」、「雪（天気）」が指定され、スポット集合は「Ｓ１」、「Ｓ３」、「Ｓ４」、「Ｓ５」である。スポットシーン頻度取得部２は、スポットシーンデータベース８から、指定された各シーンについて、該当するスポットのスポットシーン頻度を検索し、指定された各シーンの各スポットのスポットシーン頻度を取得する。
【００４５】
ステップＳ１０４では、スポット行動スコア取得部３は、行動の特定（推定）が可能な第２の文書群から作成されたスポット行動データベース９を参照して、スポット集合中の「各スポット」と、所定の複数の「各行動」との関連性の強さであるスポット行動スコアを取得する。
【００４６】
ここでは、第２の文書群中の各文書に対し、文書の内容に基づいて文書分類を行って、各文書に行動を付与し、スポットｓのスポット名称の文字列が含まれる文書をスポットｓが出現した文書、行動ａが付与された文書を行動ａが出現した文書として、以下の式（１）により算出した値を、スポット行動スコアとしてスポット行動データベース９に格納してあるものとする。
【００４７】
【数１】
0006006843.tif 000002
あるスポットがある行動とともに出現し、ほかの行動とはそれほど多く出現しないような場合には、当該スポットが当該行動と関連があると考えられる。さらに、式（１）では、スポットと行動とがともに出現した文書数を、スポットが出現した文書数で除算した値を、スポット行動スコアに用いることにより、あるスポットがある行動とともに出現し、ほかの行動とはそれほど多く出現しないような場合に高い値となるようにスポット行動スコアを算出することができる。
【００４８】
なお、スポット行動スコアは、スポットと行動との関連性が高いほど大きくなるような値であれば式（１）に限るものではなく、例えば以下の式（２）によって算出した値であってもかまわない。
【００４９】
【数２】
0006006843.tif 000003
これらの式（１）、（２）では、さらに、第２の文書群における行動の偏りを考慮している。第２の文書群に食に関する内容が多ければ「食べる」という行動が付与される文書が多くなる。このとき、どのスポットに対してもDB(s,食べる)が大きくなる傾向があるが、これを「食べる」という行動が出現する文書数であるDB(食べる)で除することにより、第２の文書群における行動の偏りの影響を抑えることができる。
【００５０】
なお、第２の文書群における行動の偏りがない場合は、行動が出現した文書数DB(a)で除することを行わずに、スポットが出現した文書数DB(s)のみで除することとしてもよい。
【００５１】
また、スポット行動スコアの算出に用いる第２の文書群は、スポットシーン頻度の算出に用いる第１の文書群と異なるものであってもかまわない。第１の文書群のマイクロブログ記事は、即時性が高いため投稿日時を必要とするスポットシーン頻度の算出には適しているが、文書長が短く、高い精度で文書分類が行えないため、スポット行動スコアの算出には適していないことが想定される。一方、ブログ記事は、文書長が比較的長いため文書分類を必要とするスポット行動スコアの算出には適しているが、即時性が低く投稿日時が記事の内容で書かれた出来事の起こった日時とずれたりするため、スポットシーン頻度の算出には適していないことが想定される。
【００５２】
そこで、スポットシーン頻度の算出のための第１の文書群には、シーンの特定が可能なマイクロブログ記事を用い、スポット行動スコアの算出のための第２の文書群には、行動の特定が可能なブログ記事を用いることにより、精度よく行動の取得を行うことが可能となる。
【００５３】
スポット行動スコア取得部３は、各行動（「食べる」、「買う」、「遊ぶ」）について、スポット行動データベース９からスポット集合の各スポット（スポット番号：「Ｓ１」、「Ｓ３」、「Ｓ４」、「Ｓ５」）のスポット行動スコアを検索し、取得する。
【００５４】
図７は、スポット行動スコア取得部３が、スポット行動データベース９から取得したスポット行動スコアの一例を示す。なお、スポット行動データベース９は、図３に示すスポットデータベース７の全てのスポットについて、図７に示すようなスポット行動スコアが設定されたデータベースである。なお、スポット行動スコアは、前述のとおり、「各スポット」と、「各行動」との関連性の強さを示すものである。
【００５５】
ステップＳ１０５では、シーン別行動スコア算出部４は、スポットシーン頻度およびスポット行動スコアを用いて、指定された地域における、指定された複数のシーンの各シーンと、各行動との関連性の強さを示すシーン別行動スコアを算出する。
ここでは、シーン別行動スコア算出部４は、以下の式（３）によりシーン別行動スコアを算出する。
【００５６】
【数３】
0006006843.tif 000004
あるシーンとともに出現し、ある行動と関連の高いスポットが数多く存在する場合、そのシーンにおいてその行動をとるべきである可能性が高いと考えられる。さらに、式（３）では、スポットシーン頻度とスポット行動スコアの積を複数のスポットについて足し合わせることにより、あるシーンとともに出現し、ある行動と関連の高いスポットが数多く存在する場合に値が高くなるようにシーン別行動スコアを算出することができる。
【００５７】
シーン別行動スコアの算出方法はこれに限るものではなく、シーン別スポット頻度とスポット行動スコアを用いるものであれば別の算出方法であってもかまわない。ここでは、シーン別行動スコア算出部４は、図６および図７に示すスポットシーン頻度およびスポット行動スコアを用いて、シーン別行動スコアを算出する。
【００５８】
図８は、上記説明したシーン別行動スコア算出部４の詳細な動作を示すフローチャートの一例である。本実施形態では、シーン別行動スコア算出部４は、図示するフローチャートに基づき、シーン別行動スコアを算出する。
【００５９】
ステップＳ４０１では、何番目のシーンであるかを表すＬを１とする。
【００６０】
ステップＳ４０２では、Ｌがシーン数より大きいかどうかを判定する。シーン数は入力として指定されたシーンの個数である。ここでは、入力として指定されたシーンは「冬」、「昼」、「雪」の３種類であるため、シーン数は３である。Ｌ＝１であり、Ｌがシーン数より大きくないため（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）、ステップＳ４０３に進む。
【００６１】
ステップＳ４０３では、Ｌ番目のシーンをｃとする。Ｌは１であるため、１番目のシーンである「冬」がｃとなる。
【００６２】
ステップＳ４０４では、何番目の行動であるかを表すＭを１とする。
【００６３】
ステップＳ４０５では、Ｍが行動数より大きいかどうかを判定する。行動数は出力の対象となる行動の種類の数である。出力の対象となる行動は、ここでは「食べる」、「買う」、「遊ぶ」の３種類であるため、行動数は３である。Ｍが行動数より大きくないため（ステップＳ４０５：ＮＯ）、ステップＳ４０６に進む。
【００６４】
ステップＳ４０６では、Ｍ番目の行動をａとする。Ｍは１であるため、１番目の行動である「食べる」がａとなる。
【００６５】
ステップＳ４０７では、ＡＣＳＣＥＮＥ（ｇ，ｃ，ａ）を０とする。
【００６６】
ステップＳ４０８では、何番目のスポットであるかを表すＮを１とする。
【００６７】
ステップＳ４０９では、Ｎがスポット数より大きいかどうかを判定する。スポット数はスポット取得部１で取得されたスポット集合に含まれるスポットの個数である。スポット集合に含まれるスポットはＳ１，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５の４種類であるため、スポット数は４である。Ｎがスポット数より大きくないため（ステップＳ４０９：ＮＯ）、ステップＳ４１０に進む。
【００６８】
ステップＳ４１０では、Ｎ番目のスポットをｓとする。Ｎは１であるため、１番目のスポットであるＳ１がｓとなる。
【００６９】
ステップＳ４１１では、ＡＣＳＣＥＮＥ（ｇ，ｃ，ａ）の値に、ＤＴ（ｓ，ｃ）とＡＳ（ｓ，ａ）の積を加える。図６よりＤＴ（ｓ，ｃ）の値は４、図７よりＡＳ（ｓ，ａ）の値は０．３であるため、ＡＣＳＣＥＮＥ（ｇ，ｃ，ａ）の値は０＋４×０．３＝１．２となる。
【００７０】
ステップＳ４１２では、Ｎの値を１増やす。Ｎの値は１であるため、新しいＮの値は１＋１＝２となる。
【００７１】
ステップＳ４０９に戻り、Ｎがスポット数より大きいかどうかを判定する。Ｎがスポット数より大きくないため（ステップＳ４０９：ＮＯ）、ステップＳ４１０に進む。こうしてスポット数の分だけステップＳ４１０からＳ４１２が繰り返され、シーン「冬」、行動「食べる」に関するシーン別行動スコアが算出される。
【００７２】
繰り返しにより４×０．３＋７×０．８＋３×０．１＋１×０．７の値が算出されるため、シーン「冬」、行動「食べる」に関するシーン別行動スコアは７．８となる。スポット数の分の繰り返しが終わると、Ｎの値は５となっている。このとき、ステップＳ４０９において、Ｎがスポット数より大きくなるため（ステップＳ４０９：ＹＥＳ）、ステップＳ４１３に進む。
【００７３】
ステップＳ４１３では、Ｍの値を１増やす。Ｍの値は１であるため、新しいＭの値は１＋１＝２となる。
【００７４】
ステップＳ４０５に戻り、Ｍが行動数より大きいかどうかを判定する。Ｍが行動数より大きくないため（ステップＳ４０５：ＮＯ）、ステップＳ４０６に進み、次の行動に関する処理が行われる。こうして行動数の分だけステップＳ４０６からスＳ４１３が繰り返され、シーン「冬」のすべての行動に関するシーン別行動スコアが求められる。行動数の分の繰り返しが終わると、Ｍの値は４となっている。このとき、ステップＳ４０５において、Ｍが行動数より大きくなるため（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、ステップＳ４１４に進む。
【００７５】
ステップＳ４１４では、Ｌの値を１増やす。Ｌの値は１であるため、新しいＬの値は１＋１＝２となる。
【００７６】
ステップＳ４０２に戻り、Ｌがシーン数より大きいかどうかを判定する。Ｌがシーン数より大きくないため（ステップＳ４０２：ＮＯ）、ステップＳ４０３に進み、次のシーンに関する処理が行われる。こうしてシーン数の分だけステップＳ４０３からＳ４１４が繰り返され、すべてのシーンのすべての行動に関するシーン別行動スコアが求められる。シーン数の分の繰り返しが終わると、Ｌの値は４となっている。このとき、ステップＳ４０２において、Ｌがシーン数より大きくなるため、処理が終了する。
【００７７】
図９は、シーン別行動スコア算出部４が算出したシーン別行動スコアの算出結果の一例を示す図である。
【００７８】
ステップＳ１０６では、行動スコア算出部５は、シーン別行動スコアを用いて、指定された地域と、各行動との関連性の強さを示す行動スコアを算出する。ここでは、以下の式（４）により行動スコアを算出する。
【００７９】
【数４】
0006006843.tif 000005
重みｗ（ｃ）は、指定した複数のシーンのうちシーンｃの影響をどの程度強くするかを表す正の値である。式（４）において、各シーンの重みとシーン別行動スコアとの積を計算しているが、重みの値を大きくすれば積の値も大きくなり、最終的な行動スコアも大きくなるため、影響を強くしたいシーンの重みに他のシーンと比べて大きい値を指定することで、行動スコアに強く影響を与えることができる。
【００８０】
ここでは、ｗ（冬）＝０．４、ｗ（昼）＝０．３、ｗ（雪）＝０．３とする。重みの指定方法はこれに限るものではなく、異なる値としたり、時間帯シーンが昼か夜かによって重みの比を変えたりしてもかまわない。また、行動スコアの算出方法はこれに限るものではなく、値の大きい上位Ｎ件のシーン別行動スコアを利用したり、シーン別行動スコアの積を利用したりしてもかまわない。
【００８１】
図９を用いて、行動「食べる」に関する行動スコアを算出すると、０．４×７．８＋０．３×９．９＋０．３×７．０＝８．１９となる。行動「買う」および「遊ぶ」に関しても同様に行動スコアを算出すると、それぞれ「３．３１」および「６．２０」となる。
【００８２】
ステップＳ１０７では、行動選択部６は、行動スコアを用いて、指定された地域におけるお薦めの行動を選択（取得）し、提示（出力）する。ここでは、行動選択部６は、行動スコアの最も高い行動を選択することとする。具体的には、行動「食べる」、「買う」、「遊ぶ」のうち最も行動スコアの高い行動は「食べる」（８．１９）であるため、行動選択部６は、「食べる」を、指定された地域におけるお薦めの行動として選択する。
【００８３】
なお、行動の選択方法はこれに限るものではなく、行動スコアの高い上位Ｎ件を選択したり、上位Ｘ％を選択したりしてもかまわない。
【００８４】
このようにして、本実施形態では、指定した地域および複数のシーンにおける、お薦めの行動を提示することができる。さらに、行動スコアの増加に寄与したスポットをその行動に関連するスポットとして取得したり、行動とスポットを含む文書を検索して取得したり、行動スコアの増加に寄与したシーンを取得したり、シーンごとの関連スポットを取得したり、シーンとスポットを含む文書を検索して取得したりすることによって、行動の指針となるような地域情報を提示することが可能である。
【００８５】
例えば、上記の具体例では、行動「食べる」の行動スコアに最も寄与したシーンは、行動スコア８．１９のうち０．４×７．８＝３．１２を占めるシーン「冬」であり、そのシーン「冬」においてシーン別スポット頻度の高いスポットは図６よりスポットＳ３であるため、「食べる」という行動に関して重視されるシーンは「冬」であり、そのシーン「冬」でお薦めのスポットは「ＣＣＣラーメン」となる。
【００８６】
また、上記の具体例において、シーンとして「昼」だけを考慮した場合、図９においてシーン「昼」に関するシーン別行動スコアが最大となるのは行動「遊ぶ」であるが、本実施形態では、これに加えてシーン「冬」および「雪」を考慮することにより、行動「食べる」が選択されるようになり、複数のシーンを正しく考慮することができる。
【００８７】
以上説明した本実施形態では、指定された地域に存在するスポットを取得し、指定された複数のシーンの各シーンについて、シーンの特定が可能な第１の文書群から生成される第１のデータベースを参照して、取得した各スポットが各シーンで出現する頻度であるスポットシーン頻度を取得し、行動の特定が可能な第２の文書群から生成される第２のデータベースを参照して、各スポットと所定の複数の各行動との関連性の強さを示すスポット行動スコアを取得し、スポットシーン頻度およびスポット行動スコアを用いて、指定された地域における、指定された各シーンと各行動との関連性の強さを示すシーン別行動スコアを算出する。
【００８８】
これにより、本実施形態では、扱えるシーンが１つ（例えば、時間帯）だけでなく、複数のシーンを入力として、お薦めの行動を取得することができる。
【００８９】
また、本実施形態では、行動の特定は難しいがシーンの特定が可能な第１の文書群から生成されたとスポットシーンデータベース８と、シーンの特定は難しいが行動の特定が可能な第２の文書群から生成されたスポット行動データベース９とを用いて、容易に低コストで、複数のシーンの行動を提示することができる。
【００９０】
例えば、第２の文書群としてマイクロブログ記事の利用を考えた場合、記事に書かれた出来事が起こった日時は記事の投稿日時に近いため時間の特定はしやすいが、文書が短いため文書分類により行動を機械的に判定するのは難しく、人手により判定するのはコストがかかる。また、第２の文書群として新聞記事の利用を考えた場合、文書はある程度長いため行動の特定はしやすく、出来事が起こった日時が書かれることが多いため時間の特定もしやすいが、新聞記事にはあまり多くの地域情報が含まれないため、そのままでは入力された地域に対して正しく行動を取得することは難しい。いずれの場合も、第２の文書群として利用するためには何らかのコストがかかる。そこで、本実施形態では、スポットシーン頻度の算出のための第１の文書群には、シーンの特定が可能な文書（例えば、マイクロブログ記事）を用い、スポット行動スコアの算出のための第２の文書群には、行動の特定が可能な文書（例えば、ブログ記事）を用いることにより、精度よく、低コストで、行動の選択を行うことが可能となる。
【００９１】
また、本実施形態では、スポット毎に、スポットシーン頻度とスポット行動スコアとの積を算出し、当該積の和を算出することで、シーン別行動スコアを算出する。これにより、あるシーンとともに出現し、ある行動と関連の高いスポットが数多く存在する場合に値が高くなるようにシーン別行動スコアを算出することができる。
【００９２】
また、本実施形態では、各シーンのシーン別行動スコアを用いて、指定された地域と各行動との関連性の強さを示す行動スコアを算出する。これにより、指定された複数のシーンに相互に関連した行動スコアを算出することができる。
【００９３】
また、本実施形態では、行動スコアを用いて、指定された地域におけるお薦めの行動を選択し、提示する。これにより、指定された地域において、指定された複数のシーンに相互に関連した（複数のシーンを考慮した）お薦めの行動を提示することができる。
【００９４】
また、本実施形態では、第１のデータベースには、スポット毎に、投稿日時が付与された第１の文書群の中から当該スポットのスポット名称を含み、投稿日時が各シーンの範囲内にある文書の数が、前記スポットシーン頻度として設定されている。投稿日時が付与された第１の文書群を用いることで、スポットシーン頻度の算出のためのスポットシーンデータベース８を容易に、低コストで生成することができる。
【００９５】
また、本実施形態では、第２のデータベースのスポット行動スコアには、第２の文書群の中で、各スポットおよび各行動の組み合わせ毎に、当該スポットと当該行動とがともに出現した文書数を、当該スポットが出現した文書数、または、当該スポットが出現した文書数と当該行動が出現した文書数の積で除算した値を用いる。これにより、あるスポットがある行動とともに出現し、ほかの行動とはそれほど多く出現しないような場合に高い値となるようにスポット行動スコアを算出することができる。
【００９６】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。例えば、本実施形態では、地域情報検索支援装置１００の出力は、行動選択部５が選択した、指定された地域におけるお薦めの行動とした。しかしながら、地域情報検索支援装置１００は、行動スコア算出部５および行動選択部６を備えることなく、シーン別行動スコア算出部４が取得した、各シーンのシーン別行動スコア（図９参照）を出力し、提示することとしてもよい。これにより、指定された地域における、指定された複数の各シーンに関連する行動を提示することができる。
【符号の説明】
【００９７】
１００：地域情報検索支援装置
１  ：スポット取得部
２  ：スポットシーン頻度取得部
３  ：スポット行動スコア取得部
４  ：シーン別行動スコア算出部
５  ：行動スコア算出部
６  ：行動選択部
７  ：スポットデータベース
８  ：スポットシーンデータベース
９  ：スポット行動データベース
【要約】      （修正有）【課題】所望の地域における、所望の複数のシーンに関する行動を、容易に低コストで提示する装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】地域情報検索支援装置であって、指定された地域に存在するスポットを取得するスポット取得部１と、指定された複数の各シーンについて、シーンの特定が可能な第１の文書群から生成される第１のデータベース８を参照して、スポットシーン頻度を取得するスポットシーン頻度取得部２と、行動の特定が可能な第２の文書群から生成される第２のデータベース９を参照して、スポット行動スコアを取得するスポット行動スコア取得部３と、スポットシーン頻度およびスポット行動スコアを用いて、シーン別行動スコアを算出するシーン別行動スコア算出部４と、を備える。【選択図】図１【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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【図８】
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【図９】
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