(57)【要約】  観測情報処理装置（１００）は、相関ルールの条件部が真となるレコード数を支持度としてメッシュ毎に算出し、相関ルールの条件部が真となるレコードのうち帰結部も真となるレコードの比を確信度としてメッシュ毎に算出する。観測情報処理装置（１００）は、隣接するメッシュを連結することで隣接メッシュ集合を生成する。観測情報処理装置（１００）は、隣接メッシュ集合に含まれる各メッシュの支持度および確信度を基にして、隣接メッシュ集合毎に確信度を算出し、各確信度のうち最小の確信度を新たな確信度閾値として設定する。観測情報処理装置（１００）は、隣接メッシュ集合に含まれるメッシュの確信度および支持度と、確信度閾値とを基にして、隣接メッシュ集合に含まれるメッシュのうち、除外対象のメッシュを検出して除外する。
2013046747.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地理的位置を特定する情報と該地理的位置で生じた事象とを関連付けて持つ観測情報を有するレコードに対応付けられたメッシュに基づいて、前記メッシュに含まれるレコードのうち、相関ルールの条件部が真となるレコード数を支持度としてメッシュ毎に算出し、前記相関ルールの条件部が真となるレコードのうち帰結部も真となるレコードの比を確信度としてメッシュ毎に算出する算出部と、
隣接するメッシュを連結することで隣接メッシュ集合を生成する集合生成部と、
前記隣接メッシュ集合に含まれる各メッシュの支持度および確信度を基にして、前記隣接メッシュ集合毎に確信度を算出し、各確信度のうち最小の確信度を新たな確信度閾値として設定する閾値算出部と、
前記隣接メッシュ集合に含まれるメッシュの確信度および支持度と、前記確信度閾値とを基にして、前記隣接メッシュ集合に含まれるメッシュのうち、除外対象のメッシュを検出して除外する除外部を有し、
前記算出部と、前記集合生成部と、前記閾値算出部と、前記除外部に繰り返し処理を実行させることを特徴とする観測情報処理装置。
【請求項２】
前記除外部は、前記隣接メッシュ集合に含まれる各メッシュの支持度の最小値、最大値または平均値と、メッシュ毎の確信度と支持度との乗算値とを基にして、前記隣接メッシュ集合に含まれるメッシュのうち、除外対象のメッシュを検出して除外することを特徴とする請求項１に記載の観測情報処理装置。
【請求項３】
前記集合生成部は、ボロノイ分割によって１メッシュあたり、一つの点を持つメッシュと、デローネイグラフと、地図データの障害物とを基にして、各メッシュの隣接関係を判定し、前記隣接メッシュ集合を生成することを特徴とする請求項１に記載の観測情報処理装置。
【請求項４】
コンピュータに、
地理的位置を特定する情報と該地理的位置で生じた事象とを関連付けて持つ観測情報を有するレコードに対応付けられたメッシュに基づいて、前記メッシュに含まれるレコードのうち、相関ルールの条件部が真となるレコード数を支持度としてメッシュ毎に算出し、前記相関ルールの条件部が真となるレコードのうち帰結部も真となるレコードの比を確信度としてメッシュ毎に算出し、
隣接するメッシュを連結することで隣接メッシュ集合を生成し、
前記隣接メッシュ集合に含まれる各メッシュの支持度および確信度を基にして、前記隣接メッシュ集合毎に確信度を算出し、各確信度のうち最小の確信度を新たな確信度閾値として設定し、
前記隣接メッシュ集合に含まれるメッシュの確信度および支持度と、前記確信度閾値とを基にして、前記隣接メッシュ集合に含まれるメッシュのうち、除外対象のメッシュを検出して除外する
各処理を繰り返し実行させるための観測情報処理プログラム。
【請求項５】
コンピュータが実行する観測情報処理方法であって、
地理的位置を特定する情報と該地理的位置で生じた事象とを関連付けて持つ観測情報を有するレコードに対応付けられたメッシュに基づいて、前記メッシュに含まれるレコードのうち、相関ルールの条件部が真となるレコード数を支持度としてメッシュ毎に算出し、前記相関ルールの条件部が真となるレコードのうち帰結部も真となるレコードの比を確信度としてメッシュ毎に算出し、
隣接するメッシュを連結することで隣接メッシュ集合を生成し、
前記隣接メッシュ集合に含まれる各メッシュの支持度および確信度を基にして、前記隣接メッシュ集合毎に確信度を算出し、各確信度のうち最小の確信度を新たな確信度閾値として設定し、
前記隣接メッシュ集合に含まれるメッシュの確信度および支持度と、前記確信度閾値とを基にして、前記隣接メッシュ集合に含まれるメッシュのうち、除外対象のメッシュを検出して除外する
各処理を繰り返し実行することを特徴とする観測情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、観測情報処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、領域をメッシュ状に区分して、データ集計を実施している。図３１および図３２は、従来のデータ集計の一例を示す図である。図３１は、ある地域１０ａを、町丁目毎にメッシュで区切っており、図３２は、図３１の隣接４メッシュを結合したメッシュで区切っている。図３１および図３２において、色の濃いメッシュほど、人口が多いことを示している。【０００３】
図３１と図３２とを比較すると、同じ地域１０ａであっても、メッシュの区切り方で、得られる結果に変化が生じる。例えば、図３１では、鉄道１０ｂの北の方が、人口が多いように見える。これに対して、図３２では、鉄道１０ｂの南の方が、人口が多いように見える。このように、メッシュの区切り方で、得られる結果に変化が生じることを、可変単位地区問題とよぶ。【０００４】
上記の従来技術に対して、相関ルールを設定し、相関ルールの確信度を最大化する領域を検出する従来技術が存在する。この従来技術では、メッシュの区切り方が予め決まっていないため、上記のような可変単位地区問題は生じない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】杉浦芳夫編、「地理空間分析」、朝倉書店,2003
【非特許文献２】T.Fukuda  et.al,Data  mining  using  two-dimensional  optimized  association  rules,SIGMOD'96
【非特許文献３】R.Rastogi,Mining  optimized  association  rules  with  categorical  and  numeric  attributes,IEEE  Trans.On  Knowledge  and  Data  Engineering,Vol.14,Issue  1.,2002
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した従来技術では、相関ルールに関する確信度極大な領域を検出することができないという問題があった。【０００７】
図３３は、極大の概念を説明するための図である。例えば、横軸は位置に対応し、縦軸は確信度に対応する。図３３の１ａ〜１ｄは、極大点を示す。極大点１ａは、近傍２ａにおいて値が最大となる点である。極大点１ａにおいては、値が増加から減少に変化する。極大点１ｂ〜１ｄも同様に、それぞれ、近傍２ｂ〜２ｄにおいて値が最大となる点である。【０００８】
従来技術では、確信度が最大となる領域を検出していた。図３３を用いて従来技術の問題点を説明すると、確信度が最大となるものは、極大点１ａであるため、従来技術は、極大点１ａに対応する領域を検出していた。しかし、従来技術では、残りの極大点１ｂ〜１ｄに対応する領域を検出することができない。【０００９】
例えば、タクシーに乗った人のうち、長距離乗車をする人が多い領域をデータ集計する場合を例にすると、長距離乗車をする可能性が最大となる領域だけでなく、極大となる領域も同時に示すことができれば便利である。例えば、極大となる領域では、長距離乗車の客を拾える可能性が最も高いわけではないが、今タクシーが走行している地点の近くに、ここよりも長距離乗車の客を拾える可能性があるからである。これに対して、従来技術では、長距離乗車をする可能性が最大となる領域しか検出することができない。【００１０】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、相関ルールに関する確信度極大な領域を検出することができる観測情報処理装置、観測情報処理プログラムおよび観測情報処理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】
【００１１】
開示の観測情報処理装置は、算出部、集合生成部、閾値算出部、除外部を有する。算出部は、相関ルールの条件部が真となるレコード数を支持度としてメッシュ毎に算出し、相関ルールの条件部が真となるレコードのうち帰結部も真となるレコードの比を確信度としてメッシュ毎に算出する。集合生成部は、メッシュの部分集合を、隣接するメッシュをグループ化することで隣接メッシュ集合を生成する。閾値算出部は、隣接メッシュ集合に含まれる各メッシュの支持度および確信度を基にして、隣接メッシュ集合毎に確信度を算出し、各確信度のうち最小の確信度を新たな確信度閾値として設定する。除外部は、隣接メッシュ集合に含まれる各メッシュの確信度および支持度と、確信度閾値とを基にして、隣接メッシュ集合に含まれるメッシュのうち、除外対象のメッシュを検出して除外する。
【発明の効果】
【００１２】
開示の観測情報処理装置によれば、相関ルールに関する確信度極大な領域を検出することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本実施例１にかかる観測情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、本実施例１にかかるデータテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図３】図３は、メッシュ集合データのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】図４は、隣接メッシュ集合データのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、メッシュ集約テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】図６は、制御部の要点を説明するための図である。
【図７】図７は、出力部の出力結果の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１の制御部の処理を説明するための図（１）である。
【図９】図９は、実施例１の制御部の処理を説明するための図（２）である。
【図１０】図１０は、実施例１の制御部の処理を説明するための図（３）である。
【図１１】図１１は、実施例１の制御部の処理を説明するための図（４）である。
【図１２】図１２は、実施例１の制御部の処理を説明するための図（５）である。
【図１３】図１３は、実施例１の制御部の処理を説明するための図（６）である。
【図１４】図１４は、実施例１の制御部の処理を説明するための図（７）である。
【図１５】図１５は、実施例１の制御部の処理を説明するための図（８）である。
【図１６】図１６は、実施例１の制御部の処理を説明するための図（９）である。
【図１７】図１７は、隣接メッシュ集合の木構造の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、本実施例１にかかる観測情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、メッシュ分析の一例を示す図（１）である。
【図２０】図２０は、メッシュ分析の一例を示す図（２）である。
【図２１】図２１は、本実施例２に係る観測情報処理装置の構成を示す図である。
【図２２】図２２は、ボロノイ分割とデローネイグラフの一例を示す図である。
【図２３】図２３は、本実施例２のメッシュ集約テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、グレー化の概念を説明するための図である。
【図２５】図２５は、グレー化の処理手順を示すフローチャートである。
【図２６】図２６は、算出部の処理対象となるメッシュの一例を示す図（１）である。
【図２７】図２７は、算出部の処理対象となるメッシュの一例を示す図（２）である。
【図２８】図２８は、最適領域を繰り返し抽出する動作例を示す図である。
【図２９】図２９は、包含関係の一例を示す図である。
【図３０】図３０は、観測情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【図３１】図３１は、従来のデータ集計の一例を示す図（１）である。
【図３２】図３２は、従来のデータ集計の一例を示す図（２）である。
【図３３】図３３は、極大の概念を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本発明にかかる観測情報処理装置、観測情報処理プログラムおよび観測情報処理方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１５】
本実施例１にかかる観測情報処理装置の構成の一例について説明する。本実施例１では一例として、タクシーの長距離乗車の多い領域を抽出する場合について説明する。図１は、本実施例１にかかる観測情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、この観測情報処理装置１００は、入力部１１０、出力部１２０、記憶部１３０、制御部１４０を有する。【００１６】
入力部１１０は、各種のデータを入力する入力装置である。例えば、利用者は、入力部１１０を用いて、データテーブル１３０ａ、メッシュ集合データ１３０ｂ、相関ルールデータ１３０ｄ、最小支持度データ１３０ｅ等を入力する。入力部１１０は、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。出力部１２０は、制御部１４０の処理結果を出力する出力装置である。例えば、出力部１２０は、ディスプレイ、タッチパネル等に対応する。【００１７】
記憶部１３０は、データテーブル１３０ａ、メッシュ集合データ１３０ｂ、隣接メッシュ集合データ１３０ｃを記憶する。また、記憶部１３０は、相関ルールデータ１３０ｄ、最小支持度データ１３０ｅ、メッシュ集約テーブル１３０ｆを記憶する。記憶部１３０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。【００１８】
データテーブル１３０ａは、時刻（ｔ）、座標（ｘ、ｙ）、属性１（ｖ）、属性２（ｗ）を組とするレコードを複数有する。例えば、データテーブル１３０ａを「Ｄ＝｛（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）｝」と定義する。ｔを「ｔ∈Ｔ（時刻）」と定義する。ｘ、ｙを「（ｘ、ｙ）∈Ｒ２（座標）」と定義する。ｖ、ｗを「ｖ、ｗ∈Ｚ（整数、実数、項目値）」と定義する。【００１９】
図２は、本実施例１にかかるデータテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、データテーブル１３０ａは、時刻（ｔ）、座標（ｘ、ｙ）、属性１（ｖ）、属性２（ｗ）を対応付けて記憶する。【００２０】
例えば、属性１（ｖ）には、タクシーに乗車したか否かに応じて値が設定される。乗車の場合には、属性１（ｖ）に「１」が設定される。降車の場合には、属性１（ｖ）に「０」が設定される。【００２１】
属性２（ｗ）には、長距離乗車か否かに応じて値が設定される。長距離乗車の場合には「１」が設定される。短距離乗車の場合には「０」が設定される。【００２２】
メッシュ集合データ１３０ｂは、メッシュ集合のデータである。メッシュ集合を「Ｍ＝｛ｍｃ｜ｍｃ∩ｍｄ＝Φ  ｉｆ  ｃ≠ｄ」と定義する。すなわち、メッシュ集合の要素であるメッシュは、相互に重ならないものとする。さらに、メッシュ集合の要素であるメッシュの組に対して、隣接関係を定義する。すなわち、２つの異なるメッシュｍｃとｍｄが隣接していることをｍｃ〜ｍｄと表記する。たとえば、ｍｃとｍｄが境界線を共有している場合にｍｃ〜ｍｄとしてよい。なお、相互に重ならないことと、隣接関係が定義されている限り、メッシュの形状は矩形に限られず、大きさはそれぞれ異なっていてもよいことに注意されたい。【００２３】
メッシュおよびメッシュ集合は、その中にあるレコードの集合を表すため、レコード集合と等価に扱う。「Ｓ＝｛（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）｜（ｘ、ｙ）∈ｍｃ｝」であれば、レコード集合Ｓと呼ぶ代わりにレコード集合ｍｃと呼んでもよい。また、∃ｍｃ∈Ｍｓ．ｔ．（ｘ、ｙ）∈ｍｃとなることを単に（ｘ、ｙ）∈Ｍと書く。このとき、「Ｓ＝｛（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）｜（ｘ、ｙ）∈Ｍ｝」であれば、レコード集合Ｓと呼ぶ代わりにレコード集合Ｍと呼んでもよい。【００２４】
図３は、メッシュ集合データのデータ構造の一例を示す図である。図３に示す例では、メッシュ集合データ１３０ｂは、メッシュｍ０、ｍ２０、ｍ２２、ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３を有する。ここでは説明の便宜上、矩形のメッシュを示すが、これに限定されるものではない。また、各メッシュは、隣接関係が定義されている。例えば、ｍ０とｍ２０とが隣接すること、ｍ２０とｍ２２とが隣接することが定義されている。また、ｍ３１とｍ３３とが隣接すること、ｍ３２とｍ３３とが隣接することが定義されている。【００２５】
隣接メッシュ集合データ１３０ｃは、隣接メッシュ集合のデータである。隣接メッシュ集合は、隣接関係を辿って到達できるすべてのメッシュのみを含む集合である。隣接メッシュ集合を「Ａｊ＝｛ｍｃ｜ｍｃ〜＊ｍｄ、∃ｄ≠ｃ｝」と定義する。ただし「〜＊」は、隣接関係「〜」の推移的閉包である。図４は、隣接メッシュ集合データのデータ構造の一例を示す図である。図４に示す例では、隣接メッシュ集合データ１３０ｃは、隣接メッシュ集合Ａ１とＡ２とを有する。隣接メッシュ集合Ａ１は、メッシュｍ０、ｍ２０、ｍ２２を有する。隣接メッシュ集合Ａ２は、メッシュｍ３１、ｍ３２、ｍ３３を有する。【００２６】
相関ルールデータ１３０ｄは、相関ルールのデータである。例えば、相関ルールを「Ｃ１（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）→Ｃ２（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）」とする。この相関ルールにおいて、Ｃ１を条件部と呼ぶ。Ｃ２を帰結部と呼ぶ。また、相関ルールの「→」は含意である。条件部Ｃ１および帰結部Ｃ２は、引数に関する任意の論理式である。引数を与えると、相関ルールは｛Ｔ（真：True）、Ｆ（偽：False）｝のいずれかとなる。以下では適宜、条件部Ｃ１を単にＣ１と表記し、帰結部Ｃ２を単にＣ２と表記する。【００２７】
実施例１では一例として、条件部Ｃ１は、属性１（ｖ）が「１」の場合には「Ｔ」となり、属性１（ｖ）が「０」の場合には「Ｆ」となる論理式とする。また、帰結部Ｃ２は、属性２（ｗ）が「１」の場合には「Ｔ」となり、属性２（ｗ）が「０」の場合には「Ｆ」となる論理式とする。【００２８】
最小支持度データ１３０ｅは、最小支持度（ｍｉｎＳｕｐ）のデータである。最小支持度は利用者が予め設定する定数である。後述の制御部１４０は、相関ルールに関する確信度極大となる領域を検出する過程で最小支持度を利用する。支持度については後述する。【００２９】
メッシュ集約テーブル１３０ｆは、後述の制御部１４０が、相関ルールに関する確信度極大となる領域を検出する過程で利用する。図５は、メッシュ集約テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、このメッシュ集約テーブル１３０ｆは、メッシュ識別情報と、レコード数と、支持度と、支持度×確信度と、確信度とを対応付ける。メッシュ識別情報は、メッシュを一意に識別する情報である。レコード数は、メッシュに含まれるレコード数を示す。支持度、確信度については後述する。【００３０】
続いて、制御部１４０の説明を行う前に、用語の定義を行う。【００３１】
集合のサイズについて定義する。集合のサイズは、集合Ｓに属する要素の数である。集合のサイズを｜Ｓ｜と表記する。【００３２】
論理式を充足する部分集合のサイズについて説明する。レコード集合Ｓのうち、論理式Ｃを充足する部分集合のサイズを次のように定義する。
＃（Ｃ｜Ｓ）＝｜｛（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）｜（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）∈Ｓ∧Ｃ（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）＝Ｔ｝｜【００３３】
なお、メッシュとレコード集合は等価であるため、次のように定義できる。
＃（Ｃ｜ｍｃ）＝｜｛（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）｜（ｘ、ｙ）∈ｍｃ∧Ｃ（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）＝Ｔ｝｜
＃（Ｃ｜Ａｊ）＝｜｛（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）｜（ｘ、ｙ）∈Ａｊ∧Ｃ（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）＝Ｔ｝｜【００３４】
支持度（Support）について説明する。支持度は、レコード集合Ｓのうち、相関ルールの条件部Ｃ１が真となるレコード数である。支持度を次のように定義する。
ｓｕｐ（Ｃ１→Ｃ２｜Ｓ）＝＃（Ｃ１｜Ｓ）【００３５】
相関ルールは一つのみ扱う場合には、支持度を適宜、ｓｕｐ（Ｓ）と表記する。なお、メッシュとレコード集合は等価であるため、次のように定義できる。
ｓｕｐ（ｍｃ）＝＃（Ｃ｜ｍｃ）
ｓｕｐ（Ａｊ）＝＃（Ｃ｜Ａｊ）【００３６】
確信度（Confidence）について説明する。確信度は、相関ルールの条件部Ｃ１が真となるレコードのうち、帰結部Ｃ２も真となるレコードの比である。確信度を次のように定義する。
ｃｏｎｆ（Ｃ１→Ｃ２｜Ｓ）＝＃（Ｃ１∧Ｃ２｜Ｓ）／＃（Ｃ１｜Ｓ）【００３７】
相関ルールは一つのみ扱う場合には、確信度を適宜、ｃｏｎｆ（Ｓ）と表記する。【００３８】
支持度および確信度は、以下の関係が成り立つ。
ｓｕｐ（Ｃ１→Ｃ２｜Ｓ）ｃｏｎｆ（Ｃ１→Ｃ２｜Ｓ）＝＃（Ｃ１∧Ｃ２｜Ｓ）【００３９】
なお、メッシュとレコード集合は等価であるため、次のように定義できる。
ｃｏｎｆ（ｍｃ）＝＃（Ｃ１∧Ｃ２｜ｍｃ）／＃（Ｃ１｜ｍｃ）
ｃｏｎｆ（Ａｊ）＝＃（Ｃ１∧Ｃ２｜Ａｊ）／＃（Ｃ１｜Ａｊ）【００４０】
確信度の極大領域について説明する。隣接メッシュ集合Ａｊが次の性質を満たすとき、確信度極大という。
ｓｕｐ（Ａｊ）＞ｍｉｎＳｕｐ  かつ
ｃｏｎｆ（Ａｊ）＜ｃｏｎｆ（Ａｊ）ｆｏｒ  ∀Ａｊ⊃Ａｊ【００４１】
次に、制御部１４０の処理について説明する。制御部１４０は、入力部１１０から、データテーブル１３０ａ、メッシュ集合データ１３０ｂ、相関ルールデータ１３０ｄ、最小支持度データ１３０ｅを取得する。【００４２】
制御部１４０は、データテーブル１３０ａから各メッシュの支持度と確信度を算出する。制御部１４０は、確信度閾値を更新しながら、隣接メッシュ集合に含まれる各メッシュの確信度および支持度と、確信度閾値とを基にして、隣接メッシュ集合に含まれるメッシュのうち、除外対象のメッシュを検出して除外する。【００４３】
制御部１４０が、確信度閾値に基づいて、メッシュを除外する処理の要点について説明する。図６は、制御部の要点を説明するための図である。前提として、２０Ａに示すように、隣接メッシュ集合Ａ１、Ａ２が検出されているものとする。【００４４】
隣接メッシュ集合Ａ１は、メッシュｍ０、ｍ２０、ｍ２２を含む。
Ａ１＝｛ｍ０、ｍ２０、ｍ２２｝【００４５】
隣接メッシュ集合Ａ２は、メッシュｍ３１、ｍ３２、ｍ３３を含む。
Ａ２＝｛ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３｝【００４６】
メッシュｍｃの支持度をｓｃ＝ｓｕｐ（ｍｃ）、確信度をｃｃ＝ｃｏｎｆ（ｍｃ）とする。確信度閾値（ｍｉｎＣｏｎｆ）を次のように定義する。確信度閾値は、隣接メッシュ集合Ａ１の確信度および隣接メッシュ集合Ａ２の確信度のうち、最小の確信度となる。
ｍｉｎＣｏｎｆ＝ｍｉｎ｛ｃｏｎｆ（Ａ１）、ｃｏｎｆ（Ａ２）｝【００４７】
支持度最小値（ｍｉｎｓｃ）を次のように定義する。支持度最小値は、ｓ０、ｓ２０、ｓ２２、ｓ３１、ｓ３２、ｓ３３のうち、最小の支持度となる。
ｍｉｎｓｃ＝ｍｉｎ｛ｓ０、ｓ２０、ｓ２２、ｓ３１、ｓ３２、ｓ３３｝【００４８】
ここで、下記の条件を満たさないメッシュが、隣接メッシュ集合に存在していても、隣接メッシュ集合の確信度は増加しない。
ｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃ≧ｍｉｎＣｏｎｆ・・・条件【００４９】
制御部１４０は、隣接メッシュ集合Ａ１、Ａ２に含まれるメッシュのうち、条件を満たさないメッシュを除外する。例えば、隣接メッシュ集合Ａ１のメッシュｍ２０が、条件を満たさない場合には、制御部１４０は、メッシュｍ２０を、隣接メッシュ集合Ａ１から除外する。【００５０】
制御部１４０が、メッシュｍ２０を隣接メッシュ集合Ａ１から除外すると、図６の２０Ｂに示すものとなる。図６の２０Ｂに示すように、隣接メッシュ集合Ａ１、Ａ２、Ａ３が得られる。制御部１４０は、図６で説明した処理を繰り返し実行することで、確信度極大となる領域を検出する。【００５１】
図１の説明に戻る。制御部１４０は、算出部１４０ａ、集合生成部１４０ｂ、閾値算出部１４０ｃ、除外部１４０ｄを有する。制御部１４０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積装置に対応する。また、制御部１４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路に対応する。【００５２】
算出部１４０ａは、データテーブル１３０ａとメッシュ集合データ１３０ｂとを基にして、レコードをメッシュ毎に集計し、レコード数、支持度、確信度を算出する処理部である。算出部１４０ａは、メッシュ識別情報、レコード数、支持度、支持度×確信度、確信度を対応付けて、メッシュ集約テーブル１３０ｆに格納する。【００５３】
算出部１４０ａは、データテーブル１３０ａの座標と、メッシュ集合データ１３０ｂのメッシュの領域とを比較して、メッシュに含まれるレコード数を算出する。また、算出部１４０ａは、メッシュに含まれるレコードにおいて、相関ルールの条件部Ｃ１が「Ｔ」となるレコード数を支持度として算出する。また、メッシュに含まれるレコードにおいて、相関ルールの条件部Ｃ１が「Ｔ」となるレコードのうち帰結部Ｃ２も「Ｔ」となるレコードの比を確信度として算出する。また、算出部１４０ａは、支持度と確信度とを乗算することで、支持度×確信度を算出する。【００５４】
集合生成部１４０ｂは、メッシュ集合１３０ｂおよびメッシュ集約テーブル１３０ｆを基にして、隣接メッシュ集合データ１３０ｃを生成する処理部である。集合生成部１４０ｂは、メッシュ集約テーブル１３０ｆに残ったメッシュ識別情報に対応するメッシュを、メッシュ集合データ１３０ｂが定める隣接関係に基づいてグループ化し、隣接メッシュ集合データ１３０ｃとして生成する。【００５５】
閾値算出部１４０ｃは、隣接メッシュ集合データ１３０ｃおよびメッシュ集約テーブル１３０ｆを基にして、隣接メッシュ集合毎に、確信度を算出する。閾値算出部１４０ｃは、各確信度のうち、最小となる確信度を確信度閾値として、除外部１４０ｄに出力する。【００５６】
除外部１４０ｄは、隣接メッシュ集合データ１３０ｃとメッシュ集約テーブル１３０ｆと最小支持度データ１３０ｅとを基にして、除外対象となるメッシュを検出して除外する処理部である。【００５７】
除外部１４０ｄの処理について説明する。まず、除外部１４０ｄは、メッシュ集約テーブルの各支持度と、最小支持度データ１３０ｅの支持度を比較して、最小の支持度（ｍｉｎｓｃ）を特定する。除外部１４０ｄは、メッシュ集約テーブル１３０ｆの「支持度×確信度」の値を「ｍｉｎｓｃ」で除算した値「ｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃ」を算出する。除外部１４０ｄは、メッシュ集約テーブル１３０ｆのメッシュ識別情報毎に、「ｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃ」を算出する。【００５８】
除外部１４０ｄは、「ｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃ」が確信度閾値を下回るメッシュ識別情報を除外対象として検出する。除外部１４０ｄは、検出したメッシュ識別情報に対応するレコードを、メッシュ集約テーブル１３０ｆから除外する。【００５９】
なお、除外部１４０ｄは、ｓｕｐ（Ａｉ）＜ｍｉｎＳｕｐとなるｍｃ∈Ａｉを削除する処理を行う。【００６０】
制御部１４０に含まれる算出部１４０ａ、集合生成部１４０ｂ、閾値算出部１４０ｃ、除外部１４０ｄは、除外対象となるメッシュが無くなるまで、上記処理を繰り返し実行する。【００６１】
例えば、除外部１４０ｄは、除外対象となるメッシュが無くなった後に、隣接メッシュ集合データ１３０ｃの残った隣接メッシュ集合と地図データとを重ね合わせて、出力部１２０に出力する。図７は、出力部の出力結果の一例を示す図である。除外部１４０ｄは、色を次第に濃く変えながら、メッシュを除外したメッシュを出力してもよい。この場合、濃い色で表示されるメッシュが、確信度極大となる領域に対応する。また、除外部１４０ｄは、図７に示すように、常にメッシュを出力するのではなく、最後の一つ手前で除外されたメッシュを薄色で、最後に除外されたメッシュを濃色で表示させてもよい。なお、木の親子関係は、二次元平面上では等高線のような関係となっている。制御部２４０は、等高線のような形式で、木の親子関係を出力しても良い。【００６２】
次に、制御部１４０の処理をより詳細に説明する。図８〜図１６は、実施例１の制御部の処理を説明するための図である。ここでは、データテーブル１３０ａを、図２に示すものとし、メッシュ集合データ１３０ｂの初期値を図８に示すものとする。また、最小支持度データ１３０ｅの最小支持度（ｍｉｎＳｕｐ）は「１６」に設定されているものとする。【００６３】
制御部１４０は、算出部１４０ａを用いて、データテーブル１３０ａとメッシュ集合データ１３０ｂとを基にして、メッシュ集約テーブル１３０ｆを生成する。メッシュ集約テーブル１３０ｆは、図９に示すものとなる。【００６４】
制御部１４０は、次のように変数ＭおよびＡの初期化を行う。変数Ｍは、メッシュ集約テーブル１３０ｆに残っているメッシュに対応する。変数Ａは、隣接メッシュ集合に対応する。なお、変数ＭおよびＡの右上に付属する数字は、ループ回数を示す。初期段階では０となる。
Ｍ（０）＝Ｍ＝｛ｍ０、ｍ１、ｍ２０、ｍ２１、ｍ２２、ｍ２３、ｍ３０、ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３｝
Ａ（０）＝｛｛ｍ０、ｍ１、ｍ２０、ｍ２１、ｍ２２、ｍ２３、ｍ３０、ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３｝｝＝｛Ａ１｝【００６５】
制御部１４０は、閾値算出部１４０ｃを用いて、隣接メッシュ集合データ１３０ｃおよびメッシュ集約テーブル１３０ｆを基にして確信度閾値の更新を行う。確信度閾値は次のように求まり、「０．３９」となる。
ｍｉｎＣｏｎｆ＝ｍｉｎ｛（１３＋０＋９＋０＋１３＋０＋０＋１３＋１３＋１４）／（２０＋２４＋１５＋１４＋１６＋２４＋２４＋１９＋１８＋１９）｝
＝０．３９【００６６】
制御部１４０は、除外部１４０ｄを用いて、メッシュ集約テーブル１３０ｆの各支持度から最小の支持度（ｍｉｎｓｃ）を求めると、最小の支持度は「１４」となる。制御部１４０は、メッシュ識別情報毎にｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃを算出し、メッシュ集約テーブル１３０ｆに登録する。メッシュ集約テーブル１３０ｆは、図１０に示すものとなる。【００６７】
制御部１４０は、さらに除外部１４０ｄを用いて、図１０に示したメッシュ集約テーブル１３０ｆのうち、ｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃの値が、確信度閾値（０．３９）に満たないレコードを検出し、除外する。図１０に示す例では、メッシュ識別情報ｍ１、ｍ２１、ｍ２３、ｍ３０に対応するレコードが除外され、メッシュ集約テーブル１３０ｆは、図１１に示すものとなる。【００６８】
制御部１４０は、集合生成部１４０ｂを用いて、メッシュ集約テーブル１３０ｆに残ったメッシュ識別情報と、メッシュ集合データ１３０ｂを基にして、メッシュの連結処理を実行し、隣接メッシュ集合データ１３０ｃを更新する。図１２に示すように、制御部１４０がメッシュの連結処理を実行することで、隣接メッシュ集合は、Ａ（１）１、Ａ（２）２となる。また、制御部１４０は、変数ＭおよびＡを次のように更新する。
Ａ（１）１＝｛ｍ０、ｍ２０、ｍ２２｝
Ａ（１）２＝｛ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３｝
Ａ（１）＝｛Ａ（１）１、Ａ（１）２｝
Ｍ（１）＝｛ｍ０、ｍ２０、ｍ２２、ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３｝【００６９】
制御部１４０は、除外部１４０ｄにより少なくとも１つのメッシュが除外され、前回の変数Ｍ（０）と、今回の変数Ｍ（１）とが異なるので、処理を継続する。【００７０】
制御部１４０は、閾値算出部１４０ｃを用いて、隣接メッシュ集合データ１３０ｃおよびメッシュ集約テーブル１３０ｆを基にして確信度閾値の更新を行う。確信度閾値は次のように求まり、「０．６９」となる。
ｍｉｎＣｏｎｆ＝ｍｉｎ｛ｃｏｎｆ（Ａ（１）１）、ｃｏｎｆ（Ａ（１）２）｝
＝ｍｉｎ｛（１３＋９＋１３）／（２０＋１５＋１６）、（１３＋１３＋１４）／（１９＋１８＋１９）｝
＝０．６９【００７１】
制御部１４０は、除外部１４０ｄを用いて、メッシュ集約テーブル１３０ｆの各支持度から最小の支持度（ｍｉｎｓｃ）を求めると、最小の支持度は「１６」となる。【００７２】
制御部１４０は、さらに除外部１４０ｄを用いて、図１１に示したメッシュ集約テーブル１３０ｆのうち、ｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃの値が、確信度閾値（０．６９）に満たないレコードを検出し、除外する。図１１に示す例では、メッシュ識別情報ｍ２０に対応するレコードが除外され、メッシュ集約テーブル１３０ｆは、図１３に示すものとなる。【００７３】
制御部１４０は、集合生成部１４０ｂを用いて、メッシュ集約テーブル１３０ｆに残ったメッシュ識別情報と、メッシュ集合データ１３０ｂとを基にして、メッシュの連結処理を実行し、隣接メッシュ集合データ１３０ｃを更新する。図１４に示すように、制御部１４０がメッシュの連結処理を実行することで、隣接メッシュ集合は、Ａ（２）１、Ａ（２）２、Ａ（２）３となる。また、制御部１４０は、変数ＭおよびＡを次のように更新する。
Ａ（２）１＝｛ｍ０｝
Ａ（２）２＝｛ｍ２２｝
Ａ（２）３＝｛ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３｝
Ａ（２）＝｛Ａ（２）１、Ａ（２）２、Ａ（２）３｝
Ｍ（２）＝｛ｍ０、ｍ２２、ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３｝【００７４】
なお、隣接メッシュ集合Ａ（２）２の支持度は、最小の支持度「１６」以下であるため、制御部１４０は、メッシュ識別情報ｍ２２を、変数Ｍおよびメッシュ集約テーブル１３０ｆから除外する。変数Ｍは次のようになり、メッシュ集約テーブル１３０ｆは、図１５に示すものとなる。
Ｍ（２）＝｛ｍ０、ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３｝【００７５】
制御部１４０は、除外部１４０ｄにより少なくとも１つのメッシュが除外され、前回の変数Ｍ（２）と、今回の変数Ｍ（１）とが異なるので、処理を継続する。【００７６】
制御部１４０は、閾値算出部１４０ｃを用いて、隣接メッシュ集合データ１３０ｃおよびメッシュ集約テーブル１３０ｆを基にして確信度閾値の更新を行う。確信度閾値は次のように求まり、「０．６５」となる。
ｍｉｎＣｏｎｆ＝ｍｉｎ｛ｃｏｎｆ（Ａ（２）１）、ｃｏｎｆ（Ａ（２）２）、ｃｏｎｆ（Ａ３（２））｝
＝ｍｉｎ｛０．６５、０．８１、（１３＋１３＋１４）／（１９＋１８＋１９））
＝０．６５【００７７】
制御部１４０は、除外部１４０ｄを用いて、メッシュ集約テーブル１３０ｆの各支持度から最小の支持度（ｍｉｎｓｃ）を求めると、最小の支持度は「１６」となる。【００７８】
制御部１４０は、さらに除外部１４０ｄを用いて、図１５に示したメッシュ集約テーブル１３０ｆのうち、ｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃの値が、確信度閾値（０．６５）に満たないレコードを検出し、除外する。図１５に示す例では、該当するレコードが存在しないため、レコードの除外は実行されない。【００７９】
制御部１４０は、集合生成部１４０ｂを用いて、メッシュ集約テーブル１３０ｆに残ったメッシュ識別情報と、メッシュ集合データを基にして、メッシュの連結処理を実行し、隣接メッシュ集合データ１３０ｃを更新する。図１６に示すように、制御部１４０がメッシュの連結処理を実行することで、隣接メッシュ集合は、Ａ（３）１、Ａ（３）２となる。また、制御部１４０は、変数ＭおよびＡを次のように更新する。なお、ｓｕｐ（Ａ（３）１）、ｓｕｐ（Ａ（３）２）は値は、ｍｉｎＳｕｐより大きいため、除外されない。
Ａ（３）１＝｛ｍ０｝
Ａ（３）２＝｛ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３｝
Ａ（３）＝｛Ａ（３）１、Ａ（３）２｝
Ｍ（３）＝｛ｍ０、ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３｝【００８０】
制御部１４０は、除外部１４０ｄによりメッシュが除外されず、今回の変数Ｍ（３）と前回の変数Ｍ（２）とが同一となるので、処理を停止する。【００８１】
制御部１４０は、隣接メッシュ集合Ａ（０）、Ａ（１）、Ａ（２）、Ａ（３）によって木構造を構成する。図１７は、隣接メッシュ集合の木構造の一例を示す図である。図１７に示す木構造３０において、葉の部分３０Ａ〜３０Ｃが信頼度の極大領域となる。このため、制御部１４０は、出力部１２０に、葉の部分３０Ａ〜３０Ｃに対応する領域を、濃い色で表示させる。また、制御部１４０は、最後の一つ手前で除外されたメッシュｍ０、ｍ３１、ｍ３２、ｍ３３に対応する領域を、薄い色で表示させてもよい。【００８２】
次に、本実施例１にかかる観測情報処理装置１００の処理手順について説明する。図１８は、本実施例１にかかる観測情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。図１８に示す処理は、例えば、入力部１１０からデータテーブル１３０ａ、メッシュ集合データ１３０ｂ、相関ルールデータ１３０ｄ、最小支持度データ１３０ｅを受け付けたことを契機にして実行される。【００８３】
図１８に示すように、観測情報処理装置１００は、メッシュ集約テーブル１３０ｆを作成する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において、観測情報処理装置１００は、ｓｃ＝ｓｕｐ（ｍｃ）およびｃｃ＝ｃｏｎｆ（ｍｃ）を全てのｍｃ∈Ｍについて算出する。【００８４】
観測情報処理装置１００は、変数を初期化する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２において、観測情報処理装置１００は、初期メッシュ集合をＭ（０）＝Ｍ、初期隣接メッシュ集合をＡ（０）＝｛Ｍ（０）｝、ループ変数をｋ＝１とする。【００８５】
観測情報処理装置１００は、確信度閾値を更新する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３において、観測情報処理装置１００は、確信度閾値を「ｍｉｎＣｏｎｆ＝ｍｉｎＡｊ∈Ａ（ｋ−１）ｃｏｎｆ（Ａｊ）」により算出する。【００８６】
観測情報処理装置１００は、確信度閾値に基づいてメッシュを除外する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４において、観測情報処理装置１００は、次の条件を満たすものを、メッシュ集約テーブル１３０ｆに残し、条件を満たさないものを除外する。
Ｍ（ｋ）＝｛ｍｃ｜ｍｃ∈Ｍ（ｋ−１）ｓ．ｔ  ｓｃｃｃ／ｍｉｎｍｃ∈Ｍ（ｋ−１）ｓｃ≧ｍｉｎＣｏｎｆ｝【００８７】
観測情報処理装置１００は、メッシュの連結処理を行う（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５において、観測情報処理装置１００は、隣接メッシュ集合Ａ（ｋ）を次のように設定し、メッシュ集合Ｍ（ｋ）を次のように設定する。
Ａ（ｋ）＝｛Ａｊ｜Ａｊ⊂Ｍ（ｋ）ｓ．ｔ．  ｍｃ〜ｍｄｉｆｆ  ｍｃ、ｍｄ∈Ａｊ∧ｓｕｐ（Ａｊ）＞ｍｉｎＳｕｐ｝
Ｍ（ｋ）＝∪Ａｊ∈Ａ（ｋ）Ａｊ【００８８】
観測情報処理装置１００は、ループ停止するか否かを判定する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６において、観測情報処理装置１００は、Ｍ（ｋ）＝Ｍ（ｋ−１）の条件を満たす場合に、ループを停止し、該条件を満たさない場合には、ループを停止しない。【００８９】
観測情報処理装置１００は、ループ停止しない場合には（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、ループ変数を更新し（ステップＳ１０７）、ステップＳ１０３に移行する。観測情報処理装置１００は、ステップＳ１０７において、ループ変数ｋに１を加算する。【００９０】
一方、観測情報処理装置１００は、ループ停止する場合には（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、結果の出力を行う（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８において、観測情報処理装置１００は、Ａ（０）、Ａ（１）、・・・、Ａ（ｋ−１）に基づき、確信度が極大となる隣接メッシュ集合を出力する。【００９１】
ところで、観測情報処理装置１００は、ステップＳ１０３において、隣接メッシュの確信度の最小値をメッシュ全体に共通に使う代わりに、隣接メッシュの確信度をそのまま確信度閾値とし、この隣接メッシュに対して使うようにしてもよい。【００９２】
次に、本実施例１に示した観測情報処理装置１００の効果について説明する。観測情報処理装置１００は、データテーブル１３０ａとメッシュ集合データ１３０ｂとを基にして、メッシュ集約テーブル１３０ｆを生成する。観測情報処理装置１００は、隣接メッシュ集合データ１３０ｃおよびメッシュ集約テーブル１３０ｆを基にして確信度閾値の更新しながら、確信度の低いメッシュを除外することで、確信度極大となる領域を検出する。このため、観測情報処理装置１００によれば、効率よく、確信度極大となる領域を検出することができる。【００９３】
また、観測情報処理装置１００によれば、任意の形状のメッシュを対象として、確信度最大となる領域を検出することができる。従来技術に示したものは、抽出する領域の形状に制約があったが、観測情報処理装置１００では、従来技術のような形状に関する制約が緩和される。【００９４】
また、確信度は、相関ルールの帰結部を充足するレコード数と、条件部を充足するレコード数との比として算出される量であり、相関ルールの条件部を充足するレコード数はメッシュの広さに依存する。そのため、確信度は広さを持った領域に対して算出される量であり、地点に対して算出される量とは異なる。つまり、事前にメッシュを決めて確信度を算出すると、与えたメッシュによって異なる結論を導出することになる。これに対して、観測情報処理装置１００は、メッシュを結合する処理を含むため、確信度の高い領域を抽出することができる。【００９５】
ところで、上記実施例１では、タクシーの長距離乗車の多い領域を抽出する場合について説明したが、その他の多様な問題に対しても適用可能である。例えば、自転車の盗難が多い領域を抽出する場合、電力供給が必要な領域を抽出する場合、ある購買行動が顕著な領域を抽出する場合にも適用できる。【００９６】
自転車の盗難が多い領域を抽出する場合には、属性１（ｖ）、属性２（ｗ）、条件部Ｃ１、帰結部Ｃ２を次のように定義する。属性１（ｖ）を自転車なら１、そうでないなら０に設定する。属性２（ｗ）を盗難されたら１、そうでないなら０に設定する。条件部Ｃ１を、ｖが１ならＴ、そうでなければＦとなる論理式とする。帰結部Ｃ２を、ｗが１ならＴ、そうでなければＦとなる論理式とする。このように定義することで、観測情報処理装置１００は、単なる盗難の多寡ではなく自転車をおくと決まって盗まれるような領域を検出することができる。このため、防犯巡回強化やカメラ・照明の設置などの施策の費用対効果を向上させることができる。【００９７】
電力供給が必要な領域を抽出する場合には、属性１（ｖ）、属性２（ｗ）、条件部Ｃ１、帰結部Ｃ２を次のように定義する。属性１（ｖ）を日照量、属性２（ｗ）を電力消費量とする。条件部Ｃ１を、ｖが小ならＴ、そうでなければＦとなる論理式とする。帰結部Ｃ２を、ｗが大ならＴ、そうでなければＦとなる論理式とする。このように定義することで、観測情報処理装置１００は、電力需要に対して、太陽光発電量がひっ迫している領域を検出することができる。なお、発電量が少なくても、需要が少なければ問題がないので、かかる領域が検出されることはない。【００９８】
ある購買行動が顕著な領域を検出する場合には、属性１（ｖ）、属性２（ｗ）、条件部Ｃ１、帰結部Ｃ２を次のように定義する。ここではある購買行動を、ビールの購入と紙おむつの購入とする。属性１（ｖ）をビール購入なら１、そうでないなら０に設定する。属性２（ｗ）を紙おむつ購入なら１、そうでないなら０に設定する。条件部Ｃ１を、ｖが１ならＴ、そうでなければＦとなる論理式とする。帰結部Ｃ２を、ｗが１ならＴ、そうでなければＦとなる論理式とする。このように定義することで、観測情報処理装置１００は、ビールを買うならば紙おむつも買うような購買行動が顕著な領域を検出することができる。その領域の地域特性から、この購買行動の原因等がわかる可能性がある。【００９９】
上記実施例１では、外部から相関ルールを与えてこれを用いたが、相関ルールを用いたが、この相関ルールはどのように作成してもよい。以下において、相関ルールの各種の作り方について説明する。例えば、相関ルールは、前述の３つの例のような専門家の知見に基づく作り方のほかに、相関ルールの発見アルゴリズムを利用する作り方があげられる。【０１００】
相関ルールの発見アルゴリズムを利用する相関ルールの作り方の一例について説明する。観測情報処理装置１００は、例えば、Ａｐｒｉｏｒｉなどのアルゴリズムを利用して、位置を考慮せずに相関ルールを発見する。Ａｐｒｉｏｒｉについては「R.Agrawal,R.Srikant,"Fast  Algorithms  for  Mining  Association  Rules",Proc.of  the  20th  Int'l  Conference  on  Very  Large  Databases,Santiago,pp.487-499」に記載された技術を利用すればよい。【０１０１】
上記実施例１では、「ｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃ≧ｍｉｎＣｏｎｆ」を満たすか否かによって、メッシュを除外していた。しかし、ｍｉｎＣｏｎｆと比較するスコアは「ｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃ」に限られない。例えば、観測情報処理装置１００は、「ｓｃｃｃ／ｍａｘｓｃ」や「ｓｃｃｃ／ａｖｇｓｃ」をスコアとして用いても良い。【０１０２】
観測情報処理装置１００がスコア「ｓｃｃｃ／ｍａｘｓｃ」を利用する処理の一例について説明する。観測情報処理装置１００は、メッシュ集約テーブル１３０ｆの支持度を参照し、最大の支持度を「ｍａｘｓｃ」として特定する。観測情報処理装置１００は、メッシュ集約テーブル１３０ｆの「支持度×確信度」の値を「ｍａｘｓｃ」で除算することで、「ｓｃｃｃ／ｍａｘｓｃ」を算出する。観測情報処理装置１００は、メッシュ識別情報毎に、「ｓｃｃｃ／ｍａｘｓｃ」を算出する。【０１０３】
観測情報処理装置１００は、「ｓｃｃｃ／ｍａｘｓｃ」が確信度閾値を下回るメッシュ識別情報を除外対象として検出する。観測情報処理装置１００は、検出したメッシュ識別情報に対応するレコードを、メッシュ集約テーブル１３０ｆから除外する。その他の処理は、上記実施例１の内容と同様である。観測情報処理装置１００がスコア「ｓｃｃｃ／ｍａｘｓｃ」を利用すると、後述の定理に基づいていないために一部の極大領域を見逃す可能性があるものの、極大領域の中でも確信度の高いものだけを高速に検出することが可能となる。【０１０４】
観測情報処理装置１００がスコア「ｓｃｃｃ／ａｖｇｓｃ」を利用する処理の一例について説明する。観測情報処理装置１００は、メッシュ集約テーブル１３０ｆの支持度を参照し、各支持度の平均値を「ａｖｇｓｃ」として算出する。観測情報処理装置１００は、メッシュ集約テーブル１３０ｆの「支持度×確信度」の値を「ａｖｇｓｃ」で除算することで、「ｓｃｃｃ／ａｖｇｓｃ」を算出する。観測情報処理装置１００は、メッシュ識別情報毎に、「ｓｃｃｃ／ａｖｇｓｃ」を算出する。【０１０５】
観測情報処理装置１００は、「ｓｃｃｃ／ａｖｇｓｃ」が確信度閾値を下回るメッシュ識別情報を除外対象として検出する。観測情報処理装置１００は、検出したメッシュ識別情報に対応するレコードを、メッシュ集約テーブル１３０ｆから除外する。その他の処理は、上記実施例１の内容と同様である。観測情報処理装置１００がスコア「ｓｃｃｃ／ａｖｇｓｃ」を利用すると、スコア「ｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃ」を用いる場合よりも高速に領域を検出できる。また、スコア「ｓｃｃｃ／ｍａｘｓｃ」を用いる場合よりも極大領域の取り落としが無くなる。【０１０６】
次に、個別のメッシュについて「ｓｃｃｃ／ｍｉｎｓｃ≧ｍｉｎＣｏｎｆ」を評価すれば、確信度が極大となる領域を検出できる根拠について説明する。まず、任意のメッシュ集合Ａの確信度について式（１）が成り立つ。なぜなら、式（１）の不等号を挟んだ左辺と右辺を比べると、左辺の分母では支持度を加算するのに対し、右辺の分母では支持度の最小値を加算する点だけが異なっている。そのため、右辺と左辺で共通の分子を、小さい分母で割っている右辺が大であることは自明である。【０１０７】
【数１】
2013046747.tif 000003
【０１０８】
メッシュ集合Ａ＋、Ａ−、Ｌについて以下の条件が成り立つとする。なお、ｍｉｎＣｏｎｆは定数とする。
Ａ＋＝Ａ−∪ＬかつＡ−∩Ｌ＝Φ
ｃｏｎｆ（Ａ＋）≧ｍｉｎＣｏｎｆ
このとき、ｓｃｃｃ／ｍｉｎＡ＋ｓｃ＜ｍｉｎＣｏｎｆ  ｆｏｒ  ∀ｍｃ∈Ｌであればｃｏｎｆ（Ａ＋）＜ｃｏｎｆ（Ａ−）となることを証明する。【０１０９】
ｃｏｎｆ（Ａ＋）−ｃｏｎｆ（Ａ−）の関係は、式（２）で表すことができる。また、式（１）とｓｃｃｃ／ｍｉｎＡ＋ｓｃ＜ｍｉｎＣｏｎｆとから式（３）が成り立つ。【０１１０】
【数２】
2013046747.tif 000004
【０１１１】
【数３】
2013046747.tif 000005
【０１１２】
また、式（２）、（３）から次の関係が成り立つ。
ｃｏｎｆ（Ａ−）−ｃｏｎｆ（Ａ＋）＞０【０１１３】
なお、式（２）のｓＡ＋は、式（４）のように定義される。ｓｃＡ＋は、式（５）のように定義される。ｓＬは、式（６）のように定義される。ｓｃＬは、式（７）のように定義される。【０１１４】
【数４】
2013046747.tif 000006
【数５】
2013046747.tif 000007
【数６】
2013046747.tif 000008
【数７】
2013046747.tif 000009
【０１１５】
ここで証明した定理の意味を説明する。除外の対象とするメッシュ集合Ｌを求める際、メッシュ集合Ａ＋から除外するメッシュの組合せは多数あり、そのすべてについて式（２）を算出し、結果が正になるものをメッシュ集合Ｌとするには、大きな計算コストを要する。これに対し、メッシュ集合Ａ＋に属する各メッシュについてｓｃｃｃ／ｍｉｎＡ＋ｓｃを評価することは容易である。上記定理は、ｓｃｃｃ／ｍｉｎＡ＋ｓｃ＜ｍｉｎＣｏｎｆを満たすメッシュを含まないメッシュ集合Ａ−に対してｃｏｎｆ（Ａ＋）＜ｃｏｎｆ（Ａ−）が成り立つことを示している。言い換えると、ｓｃｃｃ／ｍｉｎＡ＋ｓｃ＜ｍｉｎＣｏｎｆを満たすメッシュは、極大領域に含まれることがない。この性質を利用し、ｍｉｎＣｏｎｆの更新と、ｓｃｃｃ／ｍｉｎＡ＋ｓｃ＜ｍｉｎＣｏｎｆの評価を繰り返すことによって、極大領域をもれなく探索することが保証される。１回の繰り返しで、１つのメッシュのみ除外できる場合が、最も効率の悪い場合であり、その場合でもメッシュ数の二乗のオーダーで極大領域を高速に探索できる。
【実施例２】
【０１１６】
実施例１に示した観測情報処理装置１００は、１メッシュ内の点の数が１以外の場合に、解に含まれる点集合が唯一ではないという課題がある。【０１１７】
一例として、４点以上を含む領域で、白点の数に比べて黒点の数が多いものを検索する場合について説明する。以下では、白点の数に対する黒点数の比を白黒比と呼ぶ。図１９および図２０は、メッシュ分析の一例を示す図である。【０１１８】
図１９および図２０の各メッシュの数、形、大きさは共通であり、違いはメッシュの起点のみである。図１９、図２０に示すような起点のみが異なるメッシュはいくらでも作成することができる。起点の影響だけで、解の形状、位置、含まれる点の集合が異なる結果となる。例えば、図１９の枠２１ａ内の白黒比は、１．５となる。図２０の枠２１ｂ内の白黒比は、１．５となる。全メッシュ集合は唯一ではないため、例えば、メッシュの起点をかえただけで、同じデータから得られる解が異なってしまう。【０１１９】
上記の課題を解消するために、本実施例２に係る観測情報処理装置は、全メッシュ集合にボロノイ分割を採用する。ボロノイ分割を採用すると、１メッシュあたり、ちょうど１つの点だけをもつメッシュとなる。点の集合が与えられたとき、そのボロノイ分割はただ１つである。【０１２０】
また、本実施例２に係る観測情報処理装置は、デローネイグラフを採用する。デローネイグラフを採用することで、各メッシュが隣接するか否かを判定することが可能となる。また、あるメッシュに対応するデローネイグラフの枝が切断される場合には、各メッシュの距離が近い場合であっても隣接しないものとすることで、障害物を考慮して、各メッシュの隣接関係を判定することもできる。【０１２１】
次に、本実施例２に係る観測情報処理装置の構成について説明する。図２１は、本実施例２に係る観測情報処理装置の構成を示す図である。図２１に示すように、この観測情報処理装置２００は、入力部２１０、出力部２２０、記憶部２３０、制御部２４０を有する。【０１２２】
入力部２１０および出力部２２０に対する説明は、図１で説明した入力部１１０および出力部１２０に対する説明と同様である。【０１２３】
記憶部２３０は、データテーブル２３０ａ、メッシュ集合データ２３０ｂ、隣接メッシュ集合データ２３０ｃを記憶する。また、記憶部２３０は、最小支持度データ２３０ｄ、メッシュ集約テーブル２３０ｅ、相関ルールデータ２３０ｆを記憶する。記憶部２３０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。【０１２４】
データテーブル２３０ａは、時刻（ｔ）、座標（ｘ、ｙ）、属性１（ｖ）、属性２（ｗ）を組とするレコードを複数有する。例えば、データテーブル２３０ａを「Ｄ＝｛（ｔ、ｘ、ｙ、ｖ、ｗ）｝」と定義する。ｔを「ｔ∈Ｔ（時刻）」と定義する。ｘ、ｙを「（ｘ、ｙ）∈Ｒ２（座標）」と定義する。ｖ、ｗを「ｖ、ｗ∈Ｚ（整数、実数、項目値）」と定義する。さらに、説明のため座標の集合を次のように定義する。ただし、ｎは座標の数である。
Ｐ＝｛ｐｉ｝＝｛（ｘｉ、ｙｉ）｜ｉ＝１、２、・・・、ｎ｝【０１２５】
また、実施例２のデータテーブル２３０ａでは、属性１（ｖ）は常に１である。属性２（ｗ）は黒点の場合に１、白点の場合には０となる。【０１２６】
また、実施例２では、相関ルールを次のように定義する。条件部Ｃ１は、ｖ＝１のときＴでそれ以外はＦとなる。帰結部Ｃ２は、ｗ＝１のときＴとなり、それ以外はＦとなる。つまり、白点数＋黒点数＝支持度となる。また、黒点数／（白点数＋黒点数）＝確信度となる。相関ルールは、相関ルールデータ２３０ｆに格納される。【０１２７】
また、本実施例２では、データテーブル２３０ａに対して、ボロノイ分割およびデローネイグラフを次のように定義する。
Ｐ＝｛ｐｉ｝＝｛（ｘｉ、ｙｉ）｜ｉ＝１、２、・・・、ｎ｝【０１２８】
ボロノイ分割を｛Ｖ（ｐｉ）｜ｉ＝１、２、・・・、ｎ｝とする。但し、Ｖ（ｐｉ）は、Ｐのどの点よりもｐｉに近い領域であり、ボロノイ領域と呼ぶ。また、ボロノイ領域の境界をボロノイ境界とよぶ。点ｐｉをボロノイ点と呼ぶ。【０１２９】
デローネイグラフをＧ＝（Ｐ、Ｅ）とする。但し、Ｅ＝｛（ｐｃ、ｐｄ）｜ボロノイ領域Ｖ（ｐｃ）とＶ（ｐｄ）は、ボロノイ境界を共有する｝とする。【０１３０】
図２２は、ボロノイ分割とデローネイグラフの一例を示す図である。横軸はｘ座標を示し、縦軸はｙ座標を示す。図２２の破線はボロノイ分割を表す。図２２の実線はデローネイグラフを表す。図２２では一例として、河川２２と、橋２３が含まれている。河川２２のような障害物が横切るデローネイグラフの枝は使用せず、隣接関係がないものとして扱う。図２２に示す例では、デローネイグラフの枝（ｐ２、ｐ７）、（ｐ４、ｐ５）、（ｐ４、ｐ６）、（ｐ３、ｐ６）は、河川２２を横切るので、使用しない。【０１３１】
メッシュ集合データ２３０ｂは、メッシュ集合のデータである。ボロノイ分割とデローネイグラフを使って、メッシュ集合を「Ｍ＝｛ｍｃ｝＝｛Ｖ（ｐｃ）｜ｃ∈｛１、２、・・・、ｎ｝｝」と定義する。また、「ｍｃ〜ｍｄ⇔（ｐｃ、ｐｄ）∈Ｅ」と定義する。すなわち、ｍｃ〜ｍｄならばｐｃとｐｄの間にデローネイグラフの枝があるという意味である。【０１３２】
隣接メッシュ集合データ２３０ｃは、隣接メッシュ集合のデータである。隣接メッシュ集合は、隣接関係を辿って到達できるすべてのメッシュのみを含む集合である。隣接メッシュ集合データ２３０ｃに関する詳細な説明は、図１に示した隣接メッシュ集合データ１３０ｃと同様である。【０１３３】
最小支持度データ２３０ｄは、最小支持度（ｍｉｎＳｕｐ）のデータである。最小支持度は利用者が予め設定する定数である。【０１３４】
メッシュ集約テーブル２３０ｅは、後述する制御部２４０が、相関ルールに関する確信度が極大となる領域を検出する過程で利用する。図２３は、本実施例２のメッシュ集約テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図２３に示すように、このメッシュ集約テーブル２３０ｅは、メッシュ識別情報と、支持度と、支持度×確信度と、確信度とを対応付ける。メッシュ識別情報、支持度、確信度の説明は、実施例１で説明したものと同様である。【０１３５】
ところで、ボロノイ分割を使った場合には、メッシュごとの支持度および確信度はそれぞれ次のようになる。黒点を有するメッシュの支持度はｓｃ＝１となり、黒点を有するメッシュの確信度はｃｃ＝１となる。白点を有するメッシュの支持度はｓｃ＝１、白点を有するメッシュの確信度はｃｃ＝０となる。【０１３６】
このように各メッシュの支持度および確信度が設定されている状態で、実施例１の観測情報処理装置１００の処理をそのまま実行すると、隣接関係の推移的閉包を抽出する結果となる。なぜなら、ｍｉｎＭｓｃ＝１、０＜ｍｉｎＣｏｎｆ＜１により、白点のみがｓｃｃｃ／ｍｉｎＭｓｃ＜ｍｉｎＣｏｎｆとなる。このため、白点に対応する全てのメッシュがふるい落とされ、黒点に対応する全てのメッシュが残る。【０１３７】
これは、メッシュに対応するボロノイ領域がちょうど１つの点を持つためである。メッシュに含まれる白点及び黒点がたまたまそこで観測されたものの、点が移動する物体である場合などには確率的な考え方を取り入れて、二値ではなく、グレー値を使って、偶然性を緩和することが望ましい。グレー化を行うことで、白点を含むメッシュであっても、周囲に黒点を含むメッシュが存在する場合には、白点を含むメッシュが残る場合が生じる。逆に、黒点を含むメッシュであっても、周囲に白点を含むメッシュが存在する場合には、黒点を含むメッシュがふるい落とされる場合が生じる。【０１３８】
図２４は、グレー化の概念を説明するための図である。図２４の領域３０ａには、メッシュｍ０、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６、ｍ７、ｍ８、ｍ９が含まれている。このうち、メッシュｍ０、ｍ３、ｍ４、ｍ６は、白点を含むメッシュである。メッシュｍ１、ｍ２、ｍ５、ｍ７、ｍ８、ｍ９は、黒点を含むメッシュである。グレー化することで、図２４の領域３０ｂに示すように、各メッシュｍ０、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６、ｍ７、ｍ８、ｍ９の確信度ｃｃの値が０〜１の値となる。【０１３９】
制御部２４０は、算出部２４０ａ、集合生成部２４０ｂ、閾値算出部２４０ｃ、除外部２４０ｄを有する。制御部２４０は、例えば、ＡＳＩＣや、ＦＰＧＡなどの集積装置に対応する。また、制御部２４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等の電子回路に対応する。【０１４０】
算出部２４０ａは、各メッシュのグレー化を実行する処理部である。算出部２４０ａは、ボロノイ分割を基にして、メッシュ集合データ２３０ｂを生成する。また、算出部２４０ａは、デローネイグラフのデータを、集合生成部２４０ｂに出力する。【０１４１】
ここで、算出部２４０ａが実行するグレー化の処理手順について説明する。図２５は、グレー化の処理手順を示すフローチャートである。【０１４２】
図２５に示すように、算出部２４０ａは、メッシュのグレー値ｇｃを初期化する（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１において、黒点に対応するメッシュのグレー値の初期値は「ｇｃ（０）＝１」となる。白点に対応するメッシュのグレー値の初期値は「ｇｃ（０）＝０」となる。ｇの上付きの数字は、ループ回数に対応し、初期値は０となる。【０１４３】
算出部２４０ａは、ループを停止するか否かを判定する（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２において、算出部２４０ａは、１回もループを行わずに、ループを停止しても良い。算出部２４０ａは、一回だけループを行った後に、ループを停止しても良い。算出部２４０ａは、あらゆるｍｃについて、｜ｇｃ（ｉ）−ｇｃ（ｉ）｜＜εが成り立つ場合に、ループを停止しても良い。【０１４４】
算出部２４０ａは、ループを停止する場合には（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、算出部２４０ａは、グレー化を終了する。【０１４５】
一方、算出部２４０ａは、ループを停止しない場合には（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、メッシュｍｃを取り出す（ステップＳ２０３）。算出部２４０ａは、全てのメッシュを処理したか否かを判定する（ステップＳ２０４）。【０１４６】
算出部２４０ａは、全てのメッシュを処理した場合には（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、ループ変数を更新し（ステップＳ２０５）、ステップＳ２０１に移行する。ステップＳ２０５において、算出部２４０ａは、ｉ＝ｉ＋１を実行することで、ループ変数を更新する。【０１４７】
算出部２４０ａは、全てのメッシュを処理していない場合には（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、グレー値を更新し（ステップＳ２０６）、ステップＳ２０３に移行する。ステップＳ２０６において、算出部２４０ａは「ｇｃ（ｉ＋１）＝ｇｃ（ｉ）／３＋２Σｇｄ（ｉ）／３ｎ」を実行することで、グレー値を更新する。【０１４８】
ここで、Σの意味について説明する。デローネイグラフＧ＝（Ｐ、Ｅ）で、（ｍｃ、ｍｄ）∈Ｅとなるｍｄを加算の対象とする。なお、下記に示す変形例１、２により、算出部２４０ａは、グレー値を更新してもよい。【０１４９】
変形例１について説明する。算出部２４０ａは、重み付き和を使っても良い。例えば、ｐｃ、ｐｄの距離をδｃｄとしたとき、ｗｃｄ＝１／（１＋δｃｄ）を重みとして、グレー値を「ｇｃ＝｛ｎｇｃ（ｉ）＋２Σｗｃｄｇｄ（ｉ）｝／｛ｎ＋２Σｗｃｄ｝」と定義する。これは、あらゆるｍｄについてｗｃｄ＝１としたとき、「ｇｃ（ｉ＋１）＝ｇｃ（ｉ）／３＋２Σｇｄ（ｉ）／３ｎ」と一致する。【０１５０】
変形例２について説明する。算出部２４０ａは、変形例１において、障害物などの影響で切断された隣接関係に対しては、重みを０とする。重みを０とすることはｗｃｄ＝０とすることを意味する。【０１５１】
次に、算出部２４０ａがメッシュをグレー化し、メッシュ集約テーブル２３０ｅを生成する処理の動作例（１）について説明する。算出部２４０ａは、図２５に示した処理手順で、グレー化を実行するものとし、ステップＳ２０２に対応するループ回数を１回とする。図２６は、算出部の処理対象となるメッシュの一例を示す図（１）である。図２６に示すように、メッシュｍ１、ｍ２、ｍ５は、黒点を含むメッシュである。メッシュｍ０、ｍ３、ｍ４、ｍ６は、白点を含むメッシュである。また、ｍ０とｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６とを結ぶデローネイグラフは、障害物等によって切断されておらず、ｍ０とｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６とは隣接関係にあるものとする。【０１５２】
算出部２４０ａは、各メッシュｍｃのグレー値ｇｃを初期化する。具体的には、算出部２４０ａは「ｇ０（０）＝ｇ３（０）＝ｇ４（０）＝ｇ６（０）＝０」とする。また、算出部２４０ａは「ｇ１（０）＝ｇ２（０）＝ｇ５（０）＝１」とする。また、算出部２４０ａは、ループ変数ｉを０に設定する。【０１５３】
算出部２４０ａは、ｍ０を取り出し、ｍ０のグレー値を更新する。算出部２４０ａは、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６と隣接する。算出部２４０ａは、下記の計算を実行することにより、ｍ０のグレー値ｇ０（１）を更新すると、ｇ０（１）の値は「０．３３」となる。【０１５４】
ｇ０（１）＝｛（ｇ０（０）＋ｇ１（０）＋ｇ２（０））＋（ｇ０（０）＋ｇ２（０）＋ｇ３（０））＋（ｇ０（０）＋ｇ３（０）＋ｇ４（０））＋（ｇ０（０）＋ｇ４（０）＋ｇ５（０））＋（ｇ０（０）＋ｇ５（０）＋ｇ６（０））＋（ｇ０（０）＋ｇ６（０）＋ｇ１（０））｝／｛（１＋１＋１）＋（１＋１＋１）＋（１＋１＋１）＋（１＋１＋１）＋（１＋１＋１）＋（１＋１＋１）｝
＝ｇ０（０）／３＋２（ｇ１（０）＋ｇ２（０）ｇ３（０）＋ｇ４（０）ｇ５（０）＋ｇ６（０））／（３×６）
＝０／３＋（２×３）／（３×６）＝０．３３【０１５５】
算出部２４０ａは、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６、ｍ７、ｍ８、ｍ９についても、グレー値ｇ１（１）〜ｇ９（１）を更新する。算出部２４０ａは、グレー値の更新結果を基にして、メッシュ集約テーブル２３０ｅを生成する。算出部２４０ａは、メッシュ集約テーブル２３０ｅのメッシュ識別情報ｍ０〜ｍ９に対応する支持度を１に設定する。また、算出部２４０ａは、メッシュ識別情報ｍ０〜ｍ９に対応する確信度を、更新後のグレー値ｇ０（１）〜ｇ９（１）に設定する。また、算出部２４０ａは、支持度と確信度とを乗算することで、メッシュ集約テーブル２３０ｅのメッシュ識別情報ｍ０〜ｍ９に対応する支持度×確信度の値を設定する。【０１５６】
上記の処理を実行することで、算出部２４０ａは、メッシュ集合テーブル２３０ｅを生成する。【０１５７】
次に、算出部２４０ａがメッシュをグレー化し、メッシュ集約テーブル２３０ｅを生成する処理の動作例（２）について説明する。算出部２４０ａは、図２５に示した処理手順で、グレー化を実行するものとし、ステップＳ２０２に対応するループ回数を１回とする。図２７は、算出部の処理対象となるメッシュの一例を示す図（２）である。図２７に示すように、メッシュｍ１、ｍ２、ｍ５は、黒点を含むメッシュである。メッシュｍ０、ｍ３、ｍ４、ｍ６は、白点を含むメッシュである。また、ｍ０とｍ１、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６とを結ぶデローネイグラフは、障害物等によって切断されておらず、ｍ０とｍ１、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６とは隣接関係にあるものとする。なお、ｍ０とｍ２との間には、河川などの障害物が存在し、ｍ０とｍ２とは隣接していないものとする。【０１５８】
算出部２４０ａは、各メッシュｍｃのグレー値ｇｃを初期化する。具体的には、算出部２４０ａは「ｇ０（０）＝ｇ３（０）＝ｇ４（０）＝ｇ６（０）＝０」とする。また、算出部２４０ａは「ｇ１（０）＝ｇ２（０）＝ｇ５（０）＝１」とする。また、算出部２４０ａは、ループ変数ｉを０に設定する。【０１５９】
算出部２４０ａは、ｍ０を取り出し、ｍ０のグレー値を更新する。算出部２４０ａは、ｍ１、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６と隣接する。算出部２４０ａは、下記の計算を実行することにより、ｍ０のグレー値ｇ０（１）を更新すると、ｇ０（１）の値は「０．２５」となる。なお、ｍ１、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６の重みをそれぞれ、ｗ０１＝ｗ０３＝ｗ０４＝ｗ０５＝ｗ０６＝１とする。また、ｍ２はｍ０に隣接しないので、ｗ０２＝０とする。【０１６０】
ｇ０（１）＝｛（ｇ０（０）＋１×ｇ１（０）＋０×ｇ２（０））＋（ｇ０（０）＋０×ｇ２（０）＋１×ｇ３（０））＋（ｇ０（０）＋１×ｇ３（０）＋１×ｇ４（０））＋（ｇ０（０）＋１×ｇ４（０）＋１×ｇ５（０））＋（ｇ０（０）＋１×ｇ５（０）＋１×ｇ６（０））＋（ｇ０（０）＋１×ｇ６（０）＋１×ｇ１（０））｝／｛（１＋１＋０）＋（１＋０＋１）＋（１＋１＋１）＋（１＋１＋１）＋（１＋１＋１）＋（１＋１＋１）｝
＝｛６×ｇ０（０）＋２（１×ｇ１（０）＋０×ｇ２（０）＋１×ｇ３（０）＋１×ｇ４（０）＋１×ｇ５（０）＋１×ｇ６（０））／｛６＋２（１＋０＋１＋１＋１＋１）｝
＝｛６×０＋２（１＋０＋０＋０＋１＋０）｝／｛６＋２×５｝＝４／１６＝０．２５【０１６１】
算出部２４０ａは、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６、ｍ７、ｍ８、ｍ９についても、グレー値ｇ１（１）〜ｇ９（１）を更新する。算出部２４０ａは、グレー値の更新結果を基にして、メッシュ集約テーブル２３０ｅを生成する。算出部２４０ａは、メッシュ集約テーブル２３０ｅのメッシュ識別情報ｍ０、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６、ｍ７、ｍ８、ｍ９に対応する支持度を１に設定する。また、算出部２４０ａは、メッシュ識別情報ｍ０、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６、ｍ７、ｍ８、ｍ９ｍ９に対応する確信度を、更新後のグレー値ｇ０（１）〜ｇ９（１）に設定する。また、算出部２４０ａは、支持度と確信度とを乗算することで、メッシュ集約テーブル２３０ｅのメッシュ識別情報ｍ０、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６、ｍ７、ｍ８、ｍ９に対応する支持度×確信度の値を設定する。【０１６２】
上記の処理を実行することで、算出部２４０ａは、メッシュ集合テーブル２３０ｅを生成する。また、算出部２４０ａは、実施例１と同様の手法により、相関ルールデータ２３０ｆを利用して、支持度、支持度×確信度、確信度を算出し、メッシュ集合テーブル２３０ｅに格納する。【０１６３】
集合生成部２４０ｂは、隣接メッシュ集合データ２３０ｃを生成する処理部である。例えば、集合生成部２４０ｂは、メッシュ集合データ２３０ｂと、デローネイグラフのデータと、地図データをもとにして、各メッシュの隣接関係を判定し、隣接メッシュ集合データ２３０ｃを生成する。例えば、各メッシュ間に障害物が存在しなければ、初期段階において、メッシュｍ０、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６、ｍ７、ｍ８、ｍ９は、同一のグループに分類される。【０１６４】
閾値算出部２４０ｃは、隣接メッシュ集合データ２３０ｃおよびメッシュ集約テーブル２３０ｅを基にして、隣接メッシュ集合毎に、確信度を算出する。閾値算出部２４０ｃは、各確信度のうち、最小となる確信度を確信度閾値として、除外部２４０ｄに出力する。閾値算出部２４０ｃに関する詳しい説明は、実施例１の閾値算出部２４０ｃと同様である。【０１６５】
除外部２４０ｄは、隣接メッシュ集合データ２３０ｃとメッシュ集約テーブル２３０ｅと最小支持度データ２３０ｄとを基にして、除外対象となるメッシュを検出して除外する処理部である。除外部２４０ｄに関する詳しい説明は、実施例１の除外部１４０ｄと同様である。【０１６６】
図２８は、最適領域を繰り返し抽出する動作例を示す図である。閾値算出部２４０ｃおよび除外部２４０ｄが繰り返し処理を実行することで、隣接メッシュ集合はＡ（０）、Ａ（１）、Ａ（２）、Ａ（３）の順に変化する。【０１６７】
Ａ（０）では、メッシュｍ０、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６、ｍ７、ｍ８、ｍ９が同一のグループに含まれる。【０１６８】
Ａ（１）では、メッシュｍ１、ｍ６、ｍ９が同一のグループに含まれる。また、Ａ（１）では、メッシュｍ３、ｍ４、ｍ８が同一のグループに含まれる。メッシュｍ０、ｍ２、ｍ５、ｍ７は、除外される。【０１６９】
Ａ（２）では、メッシュｍ１のグループと、メッシュｍ９のグループと、メッシュｍ３、ｍ４、ｍ８のグループが存在する。メッシュｍ６は、除外される。【０１７０】
Ａ（０）、Ａ（１）、Ａ（２）、Ａ（３）は、図２９に示すようにその包含関係によって木構造を構成する。図２９は、包含関係の一例を示す図である。図２９において、矢印のもとにある集合が、矢印の先にある集合を含む。上記処理を実行することで得られる木の、葉にあたる隣接メッシュ集合が、確信度の極大領域となる。図２９に示す例ではメッシュｍ１、メッシュｍ９、メッシュｍ３、ｍ４、ｍ９が、確信度極大となる領域である。制御部２４０は、確信度の極大領域となるメッシュを出力部２２０に出力する。【０１７１】
次に、本実施例２に係る観測情報処理装置２００の効果について説明する。観測情報処理装置２００は、ボロノイ分割を使ったことにより、一意的な全メッシュ集合を取り扱うことができ、唯一の解を探索することが可能になる。【０１７２】
また、観測情報処理装置２００は、隣接関係をデローネイグラフで定義したことにより、グレー値を定式化可能になる。これにより、例えば、２つの黒点間に白点が含まれており、ボロノイ分割した場合に、２つの黒点が隣接しないケースでも、実施例１の方法をそのまま利用して、確信度の極大領域を検出することができる。また、観測情報処理装置２００は、地理的、空間的な影響を考慮することも可能になる。例えば、距離を考慮したグレー化を行うことができる。また、河川、道路の中央分離帯などの障害物を考慮したグレー化を行うことができる。【０１７３】
次に、実施例１、２に示した観測情報処理装置１００、２００と同様の機能を実現する情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図３０は、観測情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。【０１７４】
図３０に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、ディスプレイ３０３を有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置３０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置３０５とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０６と、ハードディスク装置３０７を有する。そして、各装置３０１〜３０７は、バス３０８に接続される。【０１７５】
ハードディスク装置３０７は、算出プログラム３０７ａ、集合生成プログラム３０７ｂ、閾値算出プログラム３０７ｃ、除外プログラム３０７ｄを有する。ＣＰＵ３０１は、各プログラム３０７ａ〜３０７ｄを読み出して、ＲＡＭ３０６に展開する。【０１７６】
算出プログラム３０７ａは、算出プロセス３０６ａとして機能する。集合生成プログラム３０７ｂは、集合生成プロセス３０６ｂとして機能する。閾値算出プログラム３０７ｃは、閾値算出プロセス３０６ｃとして機能する。除外プログラム３０７ｄは、除外プロセス３０６ｄとして機能する。【０１７７】
例えば、算出プロセス３０６ａは、算出部１４０ａに対応する。集合生成プロセス３０６ｂは、集合生成部１４０ｂに対応する。閾値算出プロセス３０６ｃは、閾値算出部１４０ｃに対応する。除外プロセス３０６ｄは、除外部１４０ｄに対応する。【０１７８】
なお、各プログラム３０７ａ〜３０７ｄについては、必ずしも最初からハードディスク装置３０７に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらから各プログラム３０７ａ〜３０７ｅを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１７９】
１００、２００    観測情報処理装置
１１０、２１０    入力部
１２０、２２０    出力部
１３０、２３０    記憶部
１４０、２４０    制御部
【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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【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【国際調査報告】
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