(57)【要約】【課題】活動内容に応じて行動パターンを精度良く分類することができる行動パターン分類装置、行動パターン分類方法、及び行動パターン分類プログラムを提供する。【解決手段】ユーザの訪問場所、訪問時刻、及び滞在時間を表す活動データをクラスタリングして、活動データの種別を判定し、日別活動データに含まれる活動データの種別に応じて、日別活動データをクラスタリングして、日別活動データの種別を判定し、判定された活動データの種別に基づいて、個別活動種別の判定基準を学習し、判定された日別活動データの種別に基づいて、日次スケジュール種別の判定基準を学習する。【選択図】図２
2018133028.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの訪問場所、訪問時刻、及び滞在時間を表す活動データの記録が一日単位でまとめられた日別活動データの集合を入力として、行動パターンを分析する行動パターン分類装置であって、
前記活動データをクラスタリングして、前記活動データの種別を判定する個別活動種別判定部と、
前記日別活動データに含まれる前記活動データの種別に応じて、前記日別活動データをクラスタリングして、前記日別活動データの種別を判定する日次スケジュール種別判定部と、
前記個別活動種別判定部によって判定された前記活動データの種別に基づいて、前記個別活動種別判定部による判定における判定基準を学習する個別活動種別判定基準推定部と、
前記日次スケジュール種別判定部によって判定された前記日別活動データの種別に基づいて、前記日次スケジュール種別判定部による判定における判定基準を学習する日次スケジュール種別判定基準推定部と、
を含む行動パターン分類装置。
【請求項２】
前記日次スケジュール種別判定部によって判定される前記日別活動データの種別の種類数を受け付ける推定粒度制御部を更に含む請求項１記載の行動パターン分類装置。
【請求項３】
前記日別活動データの種別の各々に属するデータ数、及び前記日別活動データの種別の各々に属する前記日別活動データに含まれる前記活動データの種別の各々の判定基準を可視化する結果可視化部を更に含む請求項１又は２記載の行動パターン分類装置。
【請求項４】
予め定められた反復終了基準を満たすまで、前記個別活動種別判定部による判定、前記日次スケジュール種別判定部による判定、前記個別活動種別判定基準推定部による学習、及び前記日次スケジュール種別判定基準推定部による学習を繰り返させる推定全体制御部を更に含む請求項１〜請求項３の何れか１項記載の行動パターン分類装置。
【請求項５】
個別活動種別判定部、日次スケジュール種別判定部、個別活動種別判定基準推定部、及び日次スケジュール種別判定基準推定部を有し、ユーザの訪問場所、訪問時刻、及び滞在時間を表す活動データの記録が一日単位でまとめられた日別活動データの集合を入力として、行動パターンを分析する行動パターン分類装置における行動パターン分類方法であって、
前記個別活動種別判定部が、前記活動データをクラスタリングして、前記活動データの種別を判定するステップと、
前記日次スケジュール種別判定部が、前記日別活動データに含まれる前記活動データの種別に応じて、前記日別活動データをクラスタリングして、前記日別活動データの種別を判定するステップと、
前記個別活動種別判定基準推定部が、前記個別活動種別判定部によって判定された前記活動データの種別に基づいて、前記個別活動種別判定部による判定における判定基準を学習するステップと、
前記日次スケジュール種別判定基準推定部が、前記日次スケジュール種別判定部によって判定された前記日別活動データの種別に基づいて、前記日次スケジュール種別判定部による判定における判定基準を学習するステップと、
を含む行動パターン分類方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１〜４の何れか１項記載の行動パターン分類装置の各部として機能させるための行動パターン分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの行動履歴情報を基に、ユーザの行動履歴をクラスタリングして分析する行動パターン分類装置、行動パターン分類方法、及び行動パターン分類プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人々の一日単位での活動データを分析したいというニーズがあった。これは、例えば観光客の行動パターンを分析して地域活性につなげたり、個人の行動パターンを分析して様々な情報をレコメンドしたり、といった目的のためである。ここでいう一日単位での活動データとは、例えば「０９：００から１２：００まで渋谷にいた」、「１５：００から１７：００まで新宿にいた」等といったような複数の個別活動の集合として記述されたものである。
【０００３】
図１に、活動データのデータ形式の模式図を示した。
【０００４】
非特許文献１に開示されている技術のように、一日単位でどのように人が行動するかを分析する手法として、訪問した場所の順序に基づいて分析する手法が存在する。この手法では、移動軌跡等の情報を元に、ユーザの訪問場所等の個別活動の内容を明らかにして、個別活動の内容を一日単位でまとめる。そして、この手法では、まとめた結果に対して、どういった順番で各場所を訪問したことが多かったかを、非特許文献２に開示されている技術等に代表される頻出パターン分析と呼ばれる技術で分析する。
【０００５】
また、多くのユーザがどこの場所に行くかを分析する手法としては、非特許文献３に開示されている技術のような、行列分解やテンソル分解と呼ばれる手法が存在する。この手法では、３つ以上の属性を持つデータの集合が与えられた際に、属性間の関係性を分析する。
【０００６】
これらの手法では、各データの属性値を離散にしておく必要がある。非特許文献４に開示されている技術のように、これらの手法をユーザとユーザの属性、そのユーザが訪問したエリアといった情報等に適用するとどういった観光客がどういった場所に訪問しやすいか等の分析が可能になる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Yang Ye et al, "Mining Individual Life Pattern Based on Location History", in Proc. of MDM, 2009.
【非特許文献２】Han Jiawei et al, "Prexspan: Mining sequential patterns efficiently by prefix-projected pattern growth", in Proc. of ICDM, 2001.
【非特許文献３】Takeuchi Koh et al, "Non-negative multiple tensor factorization.", in Proc. of ICDM, 2013.
【非特許文献４】熊谷ら, “非負値複合テンソル因子分解を用いた訪日外国人観光客の回遊行動分析”, in 信学技報, 2015.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、上述した従来技術には、以下の未解決の点がある。
【０００９】
１つ目の、訪問場所の順序に基づいて分析する手法では、訪問時刻を考慮していない。すなわち、この手法では、図１に示したパターン１とパターン２とが、同じ行動内容であると分類される。しかし、実際には、各活動に、訪問場所だけでなく、訪問時刻や滞在時間等の様々な属性情報が付随しており、これらの属性情報を考慮しなければ、たとえ同じエリアを訪問していたとしても行動内容が類似しているとはいえない。例えば、図１のパターン１とパターン２とでは、同じＡエリア及びＢエリアに滞在しているが、訪問時刻が異なるために、実際にそのエリアで行っている行動内容は異なる可能性が考えられる。
【００１０】
また、図１のパターン２とパターン３とは、訪問場所の順序だけを考慮した場合には異なる行動内容のように思われるが、訪問時刻及び滞在時間が類似していることから、ある程度類似した行動内容であると考えることができる。
【００１１】
２つ目の、テンソル分解を用いる手法では、訪問時刻、時間長等のような連続的な値を持つ情報を扱うことができない。また、順序に関する情報は保持されないため、エリアの訪問順序のような系列的な情報について分析することが難しい。
【００１２】
本発明では、上記課題を鑑み、活動内容に応じて行動パターンを精度良く分類することができる行動パターン分類装置、行動パターン分類方法、及び行動パターン分類プログラム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】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明の行動パターン分類装置は、ユーザの訪問場所、訪問時刻、及び滞在時間を表す活動データの記録が一日単位でまとめられた日別活動データの集合を入力として、行動パターンを分析する行動パターン分類装置であって、前記活動データをクラスタリングして、前記活動データの種別を判定する個別活動種別判定部と、前記日別活動データに含まれる前記活動データの種別に応じて、前記日別活動データをクラスタリングして、前記日別活動データの種別を判定する日次スケジュール種別判定部と、前記個別活動種別判定部によって判定された前記活動データの種別に基づいて、前記個別活動種別判定部による判定における判定基準を学習する個別活動種別判定基準推定部と、前記日次スケジュール種別判定部によって判定された前記日別活動データの種別に基づいて、前記日次スケジュール種別判定部による判定における判定基準を学習する日次スケジュール種別判定基準推定部と、を含む。
【００１４】
なお、前記日次スケジュール種別判定部によって判定される前記日別活動データの種別の種類数を受け付ける推定粒度制御部を更に含むようにしても良い。
【００１５】
また、前記日別活動データの種別の各々に属するデータ数、及び前記日別活動データの種別の各々に属する前記日別活動データに含まれる前記活動データの種別の各々の判定基準を可視化する結果可視化部を更に含むようにしても良い。
【００１６】
また、予め定められた反復終了基準を満たすまで、前記個別活動種別判定部による判定、前記日次スケジュール種別判定部による判定、前記個別活動種別判定基準推定部による学習、及び前記日次スケジュール種別判定基準推定部による学習を繰り返させる推定全体制御部を更に含むようにしても良い。
【００１７】
上記目的を達成するために、本発明の行動パターン分類装置は、個別活動種別判定部、日次スケジュール種別判定部、個別活動種別判定基準推定部、及び日次スケジュール種別判定基準推定部を有し、ユーザの訪問場所、訪問時刻、及び滞在時間を表す活動データの記録が一日単位でまとめられた日別活動データの集合を入力として、行動パターンを分析する行動パターン分類装置における行動パターン分類方法であって、前記個別活動種別判定部が、前記活動データをクラスタリングして、前記活動データの種別を判定するステップと、前記日次スケジュール種別判定部が、前記日別活動データに含まれる前記活動データの種別に応じて、前記日別活動データをクラスタリングして、前記日別活動データの種別を判定するステップと、前記個別活動種別判定基準推定部が、前記個別活動種別判定部によって判定された前記活動データの種別に基づいて、前記個別活動種別判定部による判定における判定基準を学習するステップと、前記日次スケジュール種別判定基準推定部が、前記日次スケジュール種別判定部によって判定された前記日別活動データの種別に基づいて、前記日次スケジュール種別判定部による判定における判定基準を学習するステップと、を含む。
【００１８】
上記目的を達成するために、本発明の行動パターン分類プログラムは、コンピュータを、行動パターン分類装置の各部として機能させる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、活動内容に応じて行動パターンを精度良く分類することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】一日単位の活動の一例を示す模式図である。
【図２】実施形態に係る行動パターン分類装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態に係る日別活動内容蓄積部に記憶されるデータのデータ形式の一例である。
【図４Ａ】実施形態に係る判定結果蓄積部に記憶されるデータのデータ形式の一例である。
【図４Ｂ】実施形態に係る判定結果蓄積部に記憶されるデータのデータ形式の一例である。
【図５】実施形態に係るスケジュール種別判定基準蓄積部に記憶されるデータのデータ形式の一例である。
【図６】実施形態に係る個別活動種別判定基準蓄積部に記憶されるデータのデータ形式の一例である。
【図７】実施形態に係る分類結果の表示例を示す模式図である。
【図８】実施形態に係る分類処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】実施形態に係る分類結果の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本実施形態について図面を用いて説明する。
【００２２】
はじめに、本実施形態に係る行動パターン分類装置における日次行動パターン分類処理の概要について説明する。
【００２３】
本実施形態に係る行動パターン分類装置は、ユーザの訪問場所、訪問時刻、及び滞在時間等を表す活動データの記録が一日単位でまとめられた日別活動データの集合を入力とする。また、行動パターン分類装置は、一日の中で行われている各個別活動の種別を、滞在エリアだけでなく訪問時刻、滞在時間帯等も考慮してクラスタリングし、日別活動データに含まれる活動データの種別に応じて、日別活動データをクラスタリングする。また、活動データの種別に基づいて、個別活動の種別の判定における判定基準を学習すると共に、日別活動データの種別に基づいて、日次スケジュール種別の判定における判定基準を学習する。
【００２４】
まず、個別活動のクラスタリング方法について説明する。
【００２５】
各個別活動は、訪問エリア、訪問時刻、滞在時間等の複数の属性を持っている。そこで、本実施形態では、属性毎の類似度を計算し、各属性の類似度を総合した類似度を基にクラスタリングを行う。ここでは、それぞれの個別活動のクラスタを個別活動種別と呼ぶ。
【００２６】
例えば、属性情報として滞在時刻と滞在時間とを考慮する場合について説明する。同じクラスタの滞在時刻と滞在時間とは、ガウス分布に従うものと見なすことができる。各クラスタについて平均及び分散を算出し、算出した平均及び分散に基づいて確率密度分布を算出することで、各クラスタと各データへの類似度を計算することができる。滞在時刻及び滞在時間以外の属性情報を入手可能である場合には、属性情報毎に類似度の算出方法を定義すれば、その他の属性についても考慮可能である。
【００２７】
これによって、例えば図１に示すパターン１とパターン２とは、同じエリアで活動をしていることから、一見すると、同じ個別活動の種別のように見えるが、各エリアへの訪問時刻が異なっているため、同じ個別活動の種別であるとは見なせない場合がある。本実施形態では、属性情報についても考慮して個別活動を分類するため、訪問時刻の属性情報が異なるパターン１及びパターン２については異なる個別活動種別であると判定することができる。
【００２８】
次に、一日単位の活動のクラスタリング方法について説明する。
【００２９】
ここでは、一日単位の活動の中には、１つもしくは１つ以上の個別活動が含まれており、各個別活動が属する個別活動種別が既に判定されているものとする。一日単位の活動に含まれている個別活動の個別活動種別の組み合わせを用いて、一日単位の活動のクラスタリングを行う。ここでは、それぞれの一日単位の活動のクラスタを日次スケジュール種別と呼ぶ。
【００３０】
これによって、例えば図１に示すパターン１とパターン２とは、含まれる個別活動の種別が異なることから、異なる日次スケジュール種別であると判定することができる。一方、図１に示すパターン２とパターン３には同じ種別の個別活動が含まれていることから、パターン２とパターン３とは同一の日次スケジュール種別であると判定することができる。
【００３１】
これらのクラスタリングは、下記参考文献１に開示されているＥＭ（expectation - maximization）アルゴリズム等を用いて各活動データをクラスタに割り当てる作業と、各クラスタとのパラメータを推定する作業と、を交互に行うことによって実現することができる。さらに、クラスタリングの粒度を制御しながら、結果を可視化することができる。例えば、日次スケジュール種別クラスタのクラスタ数を制御しながらそれぞれの結果を可視化することで、全体の傾向を把握したり、少数の取る行動を発見したりすることができる。
【００３２】
［参考文献１］Dempster et al, "Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm", in Journal of the royal statistical society, 1977.
【００３３】
このように、本実施形態に係る行動パターン分類装置は、一日単位の活動に含まれる各個別活動を、その属性情報を考慮しながらクラスタリングしつつ、そのクラスタリング結果を考慮しながら、一日単位の各活動データをクラスタリングする。
【００３４】
図２は、本実施形態に係る行動パターン分類装置１０の機能的な構成を示すブロック図である。図２示すように、本実施形態に係る行動パターン分類装置１０は、日別活動内容蓄積部１２、判定結果蓄積部１４、日次スケジュール種別判定基準蓄積部１６、個別活動種別判定基準蓄積部１８、推定全体制御部２０、日次スケジュール種別判定部２２、個別活動種別判定部２４、スケジュール種別判定基準推定部２６、個別活動種別判定基準推定部２８、推定粒度制御部３０、及び、結果可視化部３２を備えている。
【００３５】
日別活動内容蓄積部１２は、各日について、その日に行われた各活動に関する情報を活動データとして記憶する。活動についての情報には、その活動が行われたエリア（または訪問や活動の単位となるスポットであるＰＯＩ（point of interest））、滞在の開始時刻及び終了時刻等に関する情報が含まれる。
【００３６】
図３に、日別活動内容蓄積部１２に記憶されるデータのデータ形式の一例を示す。図３に示すように、日別活動内容蓄積部１２には、活動データ毎に、日付けＩＤ、活動ＩＤ、ユーザＩＤ、エリアＩＤ、開始時刻、終了時刻等が各々対応付けられて記憶される。
【００３７】
判定結果蓄積部１４は、個別活動の活動データの各々が属するクラスタ、及び、一日単位の日別活動データの各々が属するクラスタを記憶する。また、終了基準を判定するために、最新の結果のみでなく、何度目の推定でどういった結果だったかも併せて記憶する。
【００３８】
図４Ａに、判定結果蓄積部１４に記憶される一日単位の日別活動データが属するクラスタを示すデータのデータ形式の一例を示す。また、図４Ｂに、判定結果蓄積部１４に記憶される個別活動の活動データが属するクラスタを示すデータのデータ形式の一例を示す。
【００３９】
図４Ａに示すように、判定結果蓄積部１４には、一日単位の日別活動データ毎に、推定回数、日付けＩＤ、日次スケジュール種別ＩＤ等が各々対応付けられて記憶される。また、図４Ｂに示すように、判定結果蓄積部１４には、活動データ毎に、推定回数、日付けＩＤ、活動ＩＤ、個別活動種別ＩＤ等が各々対応付けられて記憶される。
【００４０】
日次スケジュール種別判定基準蓄積部１６は、各日別活動データが属する日次スケジュール種別の判定基準を記憶する。記憶形式としては、各々の日次スケジュール種別の下で各個別活動種別が発生する確率を記憶する形式等が挙げられる。
【００４１】
図５に、日次スケジュール種別判定基準蓄積部１６に記憶されるデータのデータ形式の一例を示す。図５に示すように、日次スケジュール種別判定基準蓄積部１６には、日次スケジュール種別毎に、日次スケジュール種別ＩＤ、個別活動種別ＩＤ１の生起確率、個別活動種別ＩＤ２の生起確率等が各々対応付けられて記憶される。
【００４２】
個別活動種別判定基準蓄積部１８は、各個別活動が属する個別活動種別の判定基準を記憶する。記憶形式としては、個別活動の各々が持つ属性について、個別活動種別毎に、発生確率を表すパラメータを記憶する形式等が挙げられる。例えば、記憶形式としては、訪問エリアという属性については、各エリアに訪問する確率を記憶し、時刻という属性については、各エリアに訪問した時刻の平均及び分散を記憶する等といった形式が挙げられる。
【００４３】
図６に、個別活動種別判定基準蓄積部１８に記憶されるデータのデータ形式の一例を示す。図６に示すように、個別活動種別判定基準蓄積部１８には、個別活動種別毎に、個別活動種別ＩＤ、エリアＩＤ毎の訪問確率、開始時刻の平均値、開始時刻の分散値、時刻長の平均値、時間長の分散値等が各々対応付けられて記憶される。
【００４４】
推定全体制御部２０は、日別活動内容蓄積部１２からデータを読み込み、終了基準を満たすまで、日次スケジュール種別判定部２２の呼び出しと、スケジュール種別判定基準推定部２６及び個別活動種別判定基準推定部２８の呼び出しとを、終了基準を満たすまで交互に行うことで、蓄積されたデータの分析を行う。
【００４５】
なお、上述した終了基準としては、各判定部及び推定部の呼び出し回数がＮ回を超えた場合、直近Ｎ回の推定で判定結果の変化が閾値よりも少なかった場合等が挙げられる。
【００４６】
日次スケジュール種別判定部２２は、推定全体制御部２０から日別活動データを受け取り、各日別活動データが属するスケジュール種別を判定する。その際に、日次スケジュール種別判定部２２は、日次スケジュール種別判定基準蓄積部１６から判定基準を読み取る。また、日次スケジュール種別判定部２２は、個別活動種別判定部２４に、日別活動データに含まれる各活動データを渡して、その活動データが属する活動種別の判定結果を取得する。また、日次スケジュール種別判定部２２は、日別活動データに含まれる各活動データの判定結果に基づいて、日別活動データが属する日次スケジュール種別を判定し、判定結果蓄積部１４に蓄積されたデータを更新する。
【００４７】
日次スケジュール種別を判定する判定方法としては、個別活動種別の全体の数を次元数としたベクトルを、一日単位の日別活動データに含まれる各々の個別活動種別の数を基に生成し、生成したベクトルと、日次スケジュール種別判定部２２によりクラスタリングされている各クラスタのベクトルとの間の距離を計算して最も近いクラスタに割り当てる方法等が考えられる。
【００４８】
個別活動種別判定部２４は、日次スケジュール種別判定部２２から個別活動の活動データを受け取り、受け取った活動データの個別活動種別を判定する。その際に、個別活動種別判定基準蓄積部１８からデータを読み出す。
【００４９】
個別活動種別の判定方法としては、個別活動種別判定基準蓄積部１８に記憶されているデータに基づいて、現在判定対象としている個別活動の生成確率を属性毎に算出し、算出した生成確率を掛け合わせ、掛け合わせた確率に応じて決定する方法等が挙げられる。
【００５０】
例えば、個別の訪問の各々が、訪問エリアと訪問時刻という属性を持っているとする。この場合、個別活動種別毎に、訪問したエリアについての確率を、判定基準の確率に基づいて算出し、訪問時刻についての確率を、判定基準の平均及び分散に基づくガウス分布から確率密度分布として算出する。そして、個別活動種別の判定方法としては、個別活動種別毎に、訪問したエリアについての確率と訪問時間についての確率とを掛け合わせて、最終的にどの個別活動種別に属するかを決定する方法等が挙げられる。
【００５１】
スケジュール種別判定基準推定部２６は、推定全体制御部２０から各日別活動データを受け取り、判定結果蓄積部１４から各日別活動データが属するクラスタに関する情報を読み出し、日次スケジュール種別判定基準蓄積部１６を更新する。
【００５２】
日次スケジュール種別の判定基準の推定方法としては、日次スケジュール種別の各々に対し、当該日次スケジュール種別に属する日別活動データの各々に含まれる個別活動種別クラスタの数の平均を取ったベクトルを記憶する形式等が挙げられる。
【００５３】
個別活動種別判定基準推定部２８は、推定全体制御部２０から各活動データを受け取り、判定結果蓄積部１４から各活動データが属するクラスタに関する情報を読み出し、個別活動種別判定基準蓄積部１８を更新する。
【００５４】
個別活動種別の判定基準の推定方法としては、個別活動の属性毎に、個別活動種別の各々に属する活動についての平均等のパラメータを記憶する形式等が挙げられる。
【００５５】
例えば、個別活動種別の判定基準の推定方法としては、訪問エリアの属性については、個別活動種別の各々に対し、当該個別活動種別に属する活動データにおいて訪問しているエリアの分布を記憶し、訪問時刻の属性については、個別活動種別の各々に対し、当該個別活動種別に属する各活動データの訪問時刻を基に平均及び分散を算出して記憶する方法等が挙げられる。
【００５６】
推定粒度制御部３０は、分析の粒度、具体的には日別活動データの種別の種類数をユーザが入力し、入力された粒度を推定全体制御部２０に与えることで、ユーザが分析内容について制御できるようにしている。なお、ユーザにより粒度が入力されない場合には、予め定められた粒度を分析の粒度とすれば良い。
【００５７】
粒度の制御方法としては、例えば、日次スケジュール種別の種類数をユーザが入力し、日次スケジュール種別判定部２２が、入力された種類数に日別活動データの各々をクラスタリングするようにする方法が挙げられる。
【００５８】
図７に、表示手段に表示される分類結果表示画面４２の一例を示す。図７に示すように、分類結果表示画面４２は、粒度入力欄４０を有する。推定粒度制御部３０は、ユーザによって粒度入力欄４０に入力された粒度を推定全体制御部２０に与える。図７に示す例では、ユーザは粒度として「３」と入力したため、各活動データがパターン１、パターン２、及びパターン３の３種類の日別活動データに分類される。
【００５９】
結果可視化部３２は、各活動のクラスタリング結果と各クラスタについての判定基準とに基づいて、分類結果を可視化する。分類結果の可視化方法としては、日別活動データの種別の各々に属するデータ数、及び日別活動データの種別の各々に属する日別活動データに含まれる活動データの種別の各々の判定基準を可視化し、その日次スケジュール種別における代表的な１日のスケジュールを描画する方法が挙げられる。
【００６０】
なお、本実施形態に係る行動パターン分類装置１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）を備えたコンピュータ装置で構成される。また、行動パターン分類装置１０を構成するコンピュータは、ハードディスクドライブ、不揮発性メモリ等の記憶部を備えていても良い。本実施形態では、ＣＰＵがＲＯＭ、ハードディスク等の記憶部に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、上記のハードウェア資源とプログラムとが協働し、上述した機能が実現される。
【００６１】
本実施形態に係る行動パターン分類装置１０による分類処理の流れを、図８に示すフローチャートを用いて説明する。本実施形態では、行動パターン分類装置１０に、分類処理の実行を開始するための予め定めた情報が入力されたタイミングで分類処理が開始されるが、分類処理が開始されるタイミングはこれに限らない。
【００６２】
ステップＳ１０１では、推定全体制御部２０が、日別活動内容蓄積部１２から日別活動データを読み出すことにより、日別活動データを取得する。なお、推定全体制御部２０は、日次スケジュール種別判定部２２を呼び出し、取得した日別活動データの各々を渡す。また、必要であれば、ユーザが推定粒度制御部３０を通して、活動データの分類を行う際の粒度を設定するために必要なパラメータを取得する。
【００６３】
ステップＳ１０３では、日次スケジュール種別判定部２２が、日別活動データの各々に対し、当該日別活動データから、個別活動の活動データを抽出すると共に、個別活動種別判定部２４を呼び出し、抽出した個別活動の活動データの各々を渡す。
【００６４】
ステップＳ１０５では、個別活動種別判定部２４が、個別活動種別判定基準蓄積部１８から個別活動の判定基準を読み出し、読み出した判定基準に応じて、渡された個別活動の活動データの種別を各々判定し、判定結果を判定結果蓄積部１４に反映させる。
【００６５】
ステップＳ１０７では、日次スケジュール種別判定部２２が、日次スケジュール種別判定基準蓄積部１６から日次スケジュール種別の判定基準を読み出し、日別活動データの各々に対し、読み出した判定基準と、上記ステップＳ１０７の判定結果に基づいて、当該日別活動データの日次スケジュール種別を判定し、判定結果を判定結果蓄積部１４に反映させる。
【００６６】
ステップＳ１０９では、推定全体制御部２０が、スケジュール種別判定基準推定部２６と個別活動種別判定基準推定部２８とを順番に呼び出す。
【００６７】
ステップＳ１１１では、スケジュール種別判定基準推定部２６が、判定結果蓄積部１４に記憶されている日次スケジュール種別の判定結果のデータを読み込み、日次スケジュール種別の判定基準を推定し、日次スケジュール種別判定基準蓄積部１６の記憶内容を更新する。
【００６８】
ステップＳ１１３では、個別活動種別判定基準推定部２８が、判定結果蓄積部１４に記憶されている個別活動種別の判定結果のデータを読み込み、個別活動種別の判定基準を推定し、個別活動種別判定基準蓄積部１８の記憶内容を更新する。
【００６９】
ステップＳ１１５では、推定全体制御部２０が、終了基準を満足しているか否かを判定する。ステップＳ１１５で終了基準を満足していると判定した場合（Ｓ１１５，Ｙ）は、ステップＳ１１７に移行する。ステップＳ１１５で終了基準を満足していないと判定した場合（Ｓ１１５，Ｎ）は、ステップＳ１０３に戻って、再度Ｓ１０３乃至Ｓ１１５の処理を行う。
【００７０】
ステップＳ１１７では、日次スケジュール種別の各々に属するデータ数、及び日次スケジュール種別の各々に属する日別活動データに含まれる活動データの個別活動種別の各々の判定基準を可視化して出力し、本分類処理のプログラムの実行を終了する。なお、本実施形態では、可視化したデータを外部装置に出力したり、可視化したデータを記憶手段に記憶させたりすることにより、分類結果を出力する。
【００７１】
図９に、行動パターン分類装置１０による分類結果の可視化の一例を示す。図９に示すように、分類結果の可視化では、例えば、最多の日別活動データが含まれる代表的なパターン５０として、最多の日別活動データが含まれる日次スケジュール種別に属する日別活動データに含まれる活動データの個別活動種別の各々の判定基準（訪問エリア、訪問中心時刻、滞在時間）を提示し、特定の訪問場所（例えば、「大宰府」）が含まれるパターン５２として、訪問エリア「大宰府」が含まれる日次スケジュール種別に属する日別活動データに含まれる活動データの個別活動種別の各々の判定基準を提示する。
【００７２】
これにより、例えば多くの観光客の行動データから人気の観光ルートを発見し、人気の観光ルートを、多くの観光客の行動データにおける訪問時刻や滞在時間を考慮しながら分析することができる。
【００７３】
なお、本実施形態では、図１及び図２に示す機能の構成要素の動作をプログラムとして構築し、行動パターン分類装置１０として利用されるコンピュータにインストールして実行させるが、これに限らず、ネットワークを介して流通させても良い。
【００７４】
また、構築されたプログラムをハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールしたり、配布したりしても良い。
【００７５】
また、活動データが訪問エリアを含む場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、訪問したＰＯＩ（Point of Interest）を含むようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７６】
１０  行動パターン分類装置
１２  日別活動内容蓄積部
１４  判定結果蓄積部
１６  日次スケジュール種別判定基準蓄積部
１８  個別活動種別判定基準蓄積部
２０  推定全体制御部
２２  日次スケジュール種別判定部
２４  個別活動種別判定部
２６  スケジュール種別判定基準推定部
２８  個別活動種別判定基準推定部
３０  推定粒度制御部
３２  結果可視化部
【図１】
2018133028.tif 000003
【図２】
2018133028.tif 000004
【図３】
2018133028.tif 000005
【図４Ａ】
2018133028.tif 000006
【図４Ｂ】
2018133028.tif 000007
【図５】
2018133028.tif 000008
【図６】
2018133028.tif 000009
【図７】
2018133028.tif 000010
【図８】
2018133028.tif 000011
【図９】
2018133028.tif 000012