(57)【要約】【課題】時刻情報と空間情報を含むデータの集中・発散、及び時間毎の移動を表す主要軌跡を映像にて表示する。【解決手段】プロセッサと記憶装置と出力装置を備えて、固有の識別子と時刻毎の位置情報とを有する複数のデータから識別子毎の記位置情報の変化を検出して位置情報の軌跡を出力する時空間データ表示装置において、データの識別子毎に、所定時間毎の位置情報を補間したデータを生成し、データと前記補間したデータの時刻毎の位置情報の変化からデータの移動を検出し、データの移動を検出したときには、複数の識別子の移動が第１の位置へ集中または第１の位置から発散する傾向を検出し、前記検出した傾向から同一の傾向の識別子の相関を求め、前記相関から複数の識別子の傾向を第１の位置への集中または第１の位置からの発散として判定し、前記判定した傾向を複数の識別子の主要軌跡として表示する。【選択図】図２
2011008635.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサと記憶装置と出力装置を備えて、固有の識別子と、時刻毎の位置情報と、を有する複数のデータを格納し、前記識別子毎の前記位置情報の変化を検出して前記位置情報の軌跡を出力する時空間データ表示装置において、
前記プロセッサは、前記データの識別子毎に、所定時間毎の位置情報を補間したデータを生成し、
前記プロセッサは、前記データと前記補間したデータの時刻毎の位置情報の変化から前記データの移動を検出し、
前記プロセッサは、前記データの移動を検出したときには、前記複数の識別子の移動が第１の位置へ集中または第１の位置から発散する傾向を検出し、前記検出した傾向から同一の傾向の識別子の相関を演算し、前記相関から前記複数の識別子の傾向を第１の位置への集中または第１の位置からの発散として判定し、
前記プロセッサは、前記判定した傾向を前記複数の識別子の主要軌跡として前記出力装置に表示することを特徴とする時空間データ表示装置。
【請求項２】
請求項１に記載の時空間データ表示装置であって、
前記プロセッサは、前記データの移動を検出したときには、前記複数の識別子の移動が第１の位置から第２の位置へ移動する傾向を検出し、前記検出した傾向から同一の傾向の識別子の相関を演算し、前記相関から前記複数の識別子の傾向を第１の位置から第２の位置へ移動する傾向を判定し、
前記プロセッサは、前記判定した傾向を前記複数の識別子の主要軌跡として前記出力装置に表示することを特徴とする時空間データ表示装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の時空間データ表示装置であって、
前記データと前記補間したデータの時刻毎の位置情報の変化から前記データの移動を検出する際に、前記プロセッサは、前記時刻情報毎に第１の位置近傍に存在する前記識別子をクラスタにまとめ、前記クラスタに所属する前記識別子のデータについて時刻情報毎に位置情報の変化を演算し、前記位置情報の変化の方向から第１の位置への集中または第１の位置からの発散あるいは第１の位置から第２の位置への移動の傾向を検出することを特徴とする時空間データ表示装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の時空間データ表示装置であって、
前記データは、
前記識別子に対応する属性情報を含み、
前記プロセッサは、前記判定した傾向を前記複数の識別子の主要軌跡として前記出力装置に表示する際に、前記同同一の傾向にある前記識別子の属性との相関を演算し、前記相関に基づいて前記主要軌跡に対する属性の傾向を求めることを特徴とする時空間データ表示装置。
【請求項５】
請求項２に記載の時空間データ表示装置であって、
前記プロセッサは、前記判定した傾向が前記第１の位置への集中である場合には、前記第１の位置に存在する端末へ広告を配信し、前記判定した傾向が前記第１の位置または前記第２の位置への移動である場合には、前記第２の位置に存在する端末へ広告を配信することを特徴とする時空間データ表示装置。
【請求項６】
請求項３に記載の時空間データ表示装置であって、
前記プロセッサは第１のクラスタと第１のクラスタから所定時間後の第２のクラスタを選択し、前記第１のクラスタに所属するデータのうち第２のクラスタに含まれないデータを除外し、前記データの除外を行った第１のクラスタと第２のクラスタを重ねて前記識別子が一致するデータ間の距離を求め、前記距離に基づいて前記相関を演算することを特徴とする時空間データ表示装置。
【請求項７】
プロセッサと記憶装置と出力装置を備えた計算機で、固有の識別子と、時刻毎の位置情報と、を有する複数のデータを取得し、前記識別子毎の前記位置情報の変化を検出して前記位置情報の軌跡を出力する時空間データ解析方法において、
前記計算機が、前記データの識別子毎に、所定時間毎の位置情報を補間したデータを生成するステップと、
前記計算機が、前記データと前記補間したデータの時刻毎の位置情報の変化から前記データの移動を検出するステップと、
前記計算機が、前記データの移動を検出したときには、前記複数の識別子の移動が第１の位置へ集中または第１の位置から発散する傾向を検出し、前記検出した傾向から同一の傾向の識別子の相関を演算し、前記相関から前記複数の識別子の傾向を第１の位置への集中または第１の位置からの発散として判定するステップと、
前記計算機が、前記判定した傾向を前記複数の識別子の主要軌跡として前記出力装置に表示するステップと、
を含むことを特徴とする時空間データ解析方法。
【請求項８】
請求項７に記載の時空間データ解析方法であって、
前記計算機は、前記データの移動を検出したときには、前記複数の識別子の移動が第１の位置から第２の位置へ移動する傾向を検出し、前記検出した傾向から同一の傾向の識別子の相関を演算し、前記相関から前記複数の識別子の傾向を第１の位置から第２の位置へ移動する傾向を判定するステップをさらに含み、
前記計算機は、前記判定した傾向を前記複数の識別子の主要軌跡として前記出力装置に表示することを特徴とする時空間データ解析方法。
【請求項９】
請求項７または請求項８に記載の時空間データ解析方法であって、
前記計算機が、前記データと前記補間したデータの時刻毎の位置情報の変化から前記データの移動を検出するステップは、
前記計算機が、前記時刻情報毎に第１の位置近傍に存在する前記識別子をクラスタにまとめ、前記クラスタに所属する前記識別子のデータについて時刻情報毎に位置情報の変化を演算し、前記位置情報の変化の方向から第１の位置への集中または第１の位置からの発散あるいは第１の位置から第２の位置への移動の傾向を検出することを特徴とする時空間データ解析方法。
【請求項１０】
請求項７または請求項８に記載の時空間データ解析方法であって、
前記データは、
前記識別子に対応する属性情報を含み、
前記計算機が、前記判定した傾向を前記複数の識別子の主要軌跡として前記出力装置に表示するステップは、
前記同同一の傾向にある前記識別子の属性との相関を演算し、前記相関に基づいて前記主要軌跡に対する属性の傾向を求めることを特徴とする時空間データ解析方法。
【請求項１１】
請求項７に記載の時空間データ解析方法であって、
前記計算機は、前記判定した傾向が前記第１の位置への集中である場合には、前記第１の位置に存在する端末へ広告を配信し、前記判定した傾向が前記第１の位置または前記第２の位置への移動である場合には、前記第２の位置に存在する端末へ広告を配信することを特徴とする時空間データ解析方法。
【請求項１２】
請求項９に記載の時空間データ解析方法であって、
前記計算機は、第１のクラスタと第１のクラスタから所定時間後の第２のクラスタを選択し、前記第１のクラスタに所属するデータのうち第２のクラスタに含まれないデータを除外し、前記データの除外を行った第１のクラスタと第２のクラスタを重ねて前記識別子が一致するデータ間の距離を求め、前記距離に基づいて前記相関を演算することを特徴とする時空間データ解析方法。
【請求項１３】
プロセッサと記憶装置と出力装置を備えた計算機で、固有の識別子と、時刻毎の位置情報と、を有する複数のデータを取得し、前記識別子毎の前記位置情報の変化を検出して前記位置情報の軌跡を出力するプログラムにおいて、
前記データの識別子毎に、所定時間毎の位置情報を補間したデータを生成する手順と、
前記データと前記補間したデータの時刻毎の位置情報の変化から前記データの移動を検出する手順と、
前記データの移動を検出したときには、前記複数の識別子の移動が第１の位置へ集中または第１の位置から発散する傾向を検出し、前記検出した傾向から同一の傾向の識別子の相関を演算し、前記相関から前記複数の識別子の傾向を第１の位置への集中または第１の位置からの発散として判定する手順と、
前記判定した傾向を前記複数の識別子の主要軌跡として前記出力装置に表示する手順と、
を前記プロセッサに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多数の人若しくは物に関連する時間情報と空間情報を有するデータの分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、時刻情報（または時間情報）と空間情報（位置情報等）と人または物に対する固有の識別子を有するデータを生成する装置が普及している。この種の装置としては、次のようなものが知られている。
（１）  鉄道等で用いられる電子マネーやクレジットカード、ＧＰＳ機能付携帯端末等、人が所持して、様々な場所において利用されるアプライアンス。
（２）  ＲＦＩＤ等の、商品に付属されて様々な場所において時刻情報が記録されるタグ。
（３）  センサネット等、様々な場所に設置されて時間毎の情報を生成する装置。
【０００３】
これらの装置が収集した時刻情報と空間情報を含む大量のデータから、データまたはデータ全体の特徴などを解析する研究が行われており、時刻情報を用いずに、空間情報としての座標の前後関係のみを用いて解析を行う従来技術として、非特許文献１及び非特許文献２が知られている。
【０００４】
上記従来例では、複数のデータを解析して時刻情報と空間情報から抽出した軌跡を、方向を持ったベクトルと考え、ベクトルの座標並びに方向の類似性から軌跡のクラスタリングを行っており、軌跡の生じた時刻については相対関係（軌跡の方向）を除いて考慮していない。なお、軌跡は、例えば、人の移動の履歴を示し、鉄道用の電子マネーを利用するＩＣカードから改札機で取得したデータの場合、ある人が所持するＩＣカードのＩＤのデータで、乗車駅から下車駅までが軌跡として捉えられる。つまり、軌跡は空間情報の履歴からＩＤで特定した複数の位置を時系列で示す情報となる。
【０００５】
また、人物の座標値及び移動量を検出して家の中で人物の部屋の移動を求め、この移動から移動パターンを抽出してクラスタリングを行う技術も知られている（例えば、特許文献１）。
【０００６】
また、定期券から取得した個人の情報に基づいて駅構内のディスプレイに広告を表示する際に、駅に滞留する乗客層に最も適合する広告を選択して表示する技術が知られている（例えば、特許文献２）。この特許文献２では、表示する広告の選択に定期券から取得した乗客の属性を用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開2007-249922号公報
【特許文献２】特開2004-220498号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】J.G. Lee et al.、Trajectory Clustering: A Partitioning-and-Group Framework、SIGMOD、2007/6.
【非特許文献２】D. Chudova et al.、Translation-Invariant Mixture Models for Curve Clustering、SIGKDD、2003/8.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記非特許文献１、２の技術では、軌跡の生じた時刻は相対関係（軌跡の方向）を除いて考慮していない。このためにいつ主要軌跡が生じたのかを知ることが出来ないという問題があった。また、軌跡が生じた時刻が異なるデータをクラスタリングする場合や、他の時刻に生じた軌跡がノイズとなってクラスタリングできない場合があった。更に、ベクトルの類似性を用いているため、軌跡の集中または発散に関する解析が出来ないという問題があった。
【００１０】
上記特許文献１では、人物の座標値及び移動量から移動パターンを求めているため、移動した時刻に関する情報は無く、時刻毎のクラスタリングは出来ない上に、時刻に関連する人の集中または発散のクラスタリングができないという問題があった。
出来なかった。
【００１１】
上記特許文献２では、定期券から取得した情報に基づく行き先の予測に関しては、定期券の区間情報からの予測のみを行っており、通常の切符による利用や、通勤・通学以外での定期利用における行き先の予測はできず、行き先を用いた広告選択（行き先駅の店舗の広告等）は出来ないという問題があった。
【００１２】
ここで、所持者の鉄道用ＩＣカード（電子マネー）の時刻毎の入出場駅の情報が得られるアプライアンスのデータ解析を例にすると、これらの従来技術では、具体的には、多くの人が利用する電車の経路を知ることは出来る。しかし、従来技術では、時刻情報を軌跡の方向を知るためにしか用いず、方向を持った軌跡の形状若しくは移動パターンからクラスタリングを行っているため、時刻毎の主要軌跡を知ることは出来ないという問題があった。また、軌跡や移動パターンとしては全く異なる軌跡を示す、集中・発散のクラスタリングを行うことが出来なかった。
【００１３】
このため、上記従来例では、以下に示す問題があった。
（１）混雑に直接関係する、所定の時間帯に集中する軌跡と、時間的に分散した軌跡の分離が出来ない。
（２）朝夕の通勤時間帯と百貨店等店舗の開店時刻周辺等、時刻によって要因が異なる主要軌跡の分離が出来ない。
（３）通勤、休日のテーマパークやイベント開催時等、様々な駅から特定の駅への集中と、逆方向へ発散軌跡のクラスタリングが出来ない。
【００１４】
本発明は、時刻情報と空間情報を含む大量のデータから類似パターンのクラスタリングを行い、データの集中・発散、及び時間毎の移動を表す主要軌跡を映像にて表示する手段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】
【００１５】
本発明は、プロセッサと記憶装置と出力装置を備えて、固有の識別子と、時刻毎の位置情報と、を有する複数のデータを格納し、前記識別子毎の前記位置情報の変化を検出して前記位置情報の軌跡を出力する時空間データ表示装置において、前記プロセッサは、前記データの識別子毎に、所定時間毎の位置情報を補間したデータを生成し、前記プロセッサは、前記データと前記補間したデータの時刻毎の位置情報の変化から前記データの移動を検出し、前記プロセッサは、前記データの移動を検出したときには、前記複数の識別子の移動が第１の位置へ集中または第１の位置から発散する傾向を検出し、前記検出した傾向から同一の傾向の識別子の相関を演算し、前記相関から前記複数の識別子の傾向を第１の位置への集中または第１の位置からの発散として判定し、前記プロセッサは、前記判定した傾向を前記複数の識別子の主要軌跡として前記出力装置に表示する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明により、時刻情報と空間情報を伴う大量のデータからデータ全体の集中または発散、及び時間毎の移動の傾向を表す主要軌跡を求め、映像にて出力装置へ表示できる。また、同傾向のデータの属性の傾向を求めることにより、主要軌跡の属性を求めることが出来る。更に、新たな位置情報が得られた場合、近傍の主要軌跡を求め、その中心（集中の場合）若しくは終点（移動の場合）近傍への広告を配信することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態を示し、時空間データ解析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態を示し、主要軌跡を求める手順を表すフローチャート（ＰＡＤ図）である。
【図３】本発明の第１の実施形態を示し、入力される時空間データの一例を示す説明図である。
【図４】本発明の第１の実施形態を示し、時空間データの補間を行う例を表す説明図である。
【図５】本発明の第１の実施形態を示し、時空間データを補間した後の時空間データを表す説明図である。
【図６】本発明の第１の実施形態を示し、移動検出の手順を表すフローチャート（ＰＡＤ図）である。
【図７Ａ】本発明の第１の実施形態を示し、予測座標を中心とする近傍クラスタ矩形を求める説明図で、時刻ｔ及び時刻ｔ＋Δｔの時空間データを示す。
【図７Ｂ】本発明の第１の実施形態を示し、予測座標を中心とする近傍クラスタ矩形を求める説明図で、時空間データ間の速度及び平均速度を示す。
【図７Ｃ】本発明の第１の実施形態を示し、予測座標を中心とする近傍クラスタ矩形を求める説明図である。
【図８Ａ】本発明の第１の実施形態を示し、移動検出におけるクラスタの一例を示す説明図で、元のクラスタ矩形と移動予測座標のクラスタ矩形を表す図である。
【図８Ｂ】本発明の第１の実施形態を示し、移動検出におけるクラスタの一例を示す説明図で、相関計算の対象となる時空間データを示す。
【図８Ｃ】本発明の第１の実施形態を示し、移動検出におけるクラスタの一例を示す説明図で、元のクラスタ矩形と近傍のクラスタ矩形を重ねたクラスタ矩形を示す。
【図９】本発明の第１の実施形態を示し、クラスタ矩形の対角線長を示す説明図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態を示し、移動検出により求められた主要軌跡の例を表す説明図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態を示し、集中または発散検出の手順を表すフローチャート（ＰＡＤ図）である。
【図１２Ａ】本発明の第１の実施形態を示し、集中・発散検出におけるクラスタの一例を示す説明図で、時刻ｔにおけるクラスタＣ１４００にクラスタリングされた時空間データと、比較する時刻における時空間データを示す。
【図１２Ｂ】本発明の第１の実施形態を示し、集中・発散検出におけるクラスタの一例を示す説明図で、候補となるクラスタ矩形を示す。
【図１３Ａ】本発明の第１の実施形態を示し、集中・発散検出における相関計算の詳細を示す説明図で、現在着目しているクラスタ矩形と近傍の拡大クラスタ矩形を示す。
【図１３Ｂ】本発明の第１の実施形態を示し、集中・発散検出における相関計算の詳細を示す説明図で、拡大矩形に含まれる時空間データの座標を着目しているクラスタ矩形と同じ大きさまで縮小したクラスタ矩形を示す。
【図１３Ｃ】本発明の第１の実施形態を示し、集中・発散検出における相関計算の詳細を示す説明図で、縮小したクラスタ矩形を元のクラスタ矩形と重ねて距離を演算する例を示す。
【図１３Ｄ】本発明の第１の実施形態を示し、集中・発散検出における相関計算の詳細を示す説明図で、最も相関Ｒが高かったクラスタ矩形に含まれる時空間データの座標を囲む軌跡円を示す。
【図１４Ａ】本発明の第１の実施形態を示し、出力装置に出力される時空間データの一例を示す説明図で、時刻（０、１）の時空間データの移動状況を示す。
【図１４Ｂ】本発明の第１の実施形態を示し、出力装置に出力される時空間データの一例を示す説明図で、時刻（２、３）の時空間データの移動状況を示す。
【図１４Ｃ】本発明の第１の実施形態を示し、出力装置に出力される時空間データの一例を示す説明図で、時刻（４、５）の時空間データの移動状況を示す。
【図１４Ｄ】本発明の第１の実施形態を示し、出力装置に出力される時空間データの一例を示す説明図で、時刻（６、７）の時空間データの移動状況を示す。
【図１４Ｅ】本発明の第１の実施形態を示し、出力装置に出力される時空間データの一例を示す説明図で、時刻（８、９）の時空間データの移動状況を示す。
【図１５Ａ】本発明の第１の実施形態を示し、出力装置に出力される主要軌跡の一例を示す説明図で、２つの軌跡に対応する動軌跡円を示す。
【図１５Ｂ】本発明の第１の実施形態を示し、出力装置に出力される主要軌跡の一例を示す説明図で、次時刻ｔ＋Δｔにおける２つの軌跡に対応する動軌跡円を示す。
【図１５Ｃ】本発明の第１の実施形態を示し、出力装置に出力される主要軌跡の一例を示す説明図で、次時刻ｔ＋２Δｔにおける２つの軌跡に対応する動軌跡円を示す。
【図１５Ｄ】本発明の第１の実施形態を示し、出力装置に出力される主要軌跡の一例を示す説明図で、次時刻ｔ＋３Δｔにおける２つの軌跡を示す。
【図１５Ｅ】本発明の第１の実施形態を示し、出力装置に出力される主要軌跡の一例を示す説明図で、次時刻ｔ＋４Δｔにおける２つの軌跡を示す。
【図１６】従来例を示し、従来技術で求めた軌跡の一例を表す図である。
【図１７】本発明の第２の実施形態を示し、解析アプリケーションへえ入力した時空間データの一例を示す説明図である。
【図１８】本発明の第２の実施形態を示し、時空間データを取得した駅の路線図の一例を示す説明図である。
【図１９Ａ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：００における時空間データの移動状況を示す説明図である。
【図１９Ｂ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：０５における時空間データの移動状況を示す説明図である。
【図１９Ｃ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：１０における時空間データの移動状況を示す説明図である。
【図１９Ｄ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：１５における時空間データの移動状況を示す説明図である。
【図１９Ｅ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：２０における時空間データの移動状況を示す説明図である。
【図１９Ｆ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：２５における時空間データの移動状況を示す説明図である。
【図１９Ｇ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：３０における時空間データの移動状況を示す説明図である。
【図１９Ｈ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：３５における時空間データの移動状況を示す説明図である。
【図１９Ｉ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：４０における時空間データの移動状況を示す説明図である。
【図１９Ｊ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：４５における時空間データの移動状況を示す説明図である。
【図２０Ａ】本発明の第２の実施形態を示し、時刻を遡って集中の主要軌跡を求める様子を示す説明図で、駅の路線図上で８：２０における動軌道円と時空間データの関係を示す。
【図２０Ｂ】本発明の第２の実施形態を示し、時刻を遡って集中の主要軌跡を求める様子を示す説明図で、駅の路線図上で８：１５における動軌道円と時空間データの関係を示す。
【図２０Ｃ】本発明の第２の実施形態を示し、時刻を遡って集中の主要軌跡を求める様子を示す説明図で、駅の路線図上で８：１０における動軌道円と時空間データの関係を示す。
【図２０Ｄ】本発明の第２の実施形態を示し、時刻を遡って集中の主要軌跡を求める様子を示す説明図で、駅の路線図上で８：０５における動軌道円と時空間データの関係を示す。
【図２１Ａ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：０５における動軌道円と軌跡の関係を示す出力装置の表示例の説明図。
【図２１Ｂ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：１０における動軌道円と軌跡の関係を示す出力装置の表示例の説明図。
【図２１Ｃ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：１５における動軌道円と軌跡の関係を示す出力装置の表示例の説明図。
【図２１Ｄ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：２０における動軌道円と軌跡の関係を示す出力装置の表示例の説明図。
【図２１Ｅ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：２５における主要軌跡を示す出力装置の表示例の説明図。
【図２１Ｆ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：３０における主要軌跡を示す出力装置の表示例の説明図。
【図２１Ｇ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：３５における主要軌跡を示す出力装置の表示例の説明図。
【図２１Ｈ】本発明の第２の実施形態を示し、駅の路線図上で８：４０における主要軌跡を示す出力装置の表示例の説明図。
【図２２Ａ】従来例を示し、図１７の時空間データに対して、従来例で求められる軌跡を表す図である。
【図２２Ｂ】従来例を示し、図１７の時空間データに対して、従来例で求められる主要軌跡を表す図である。
【図２３】本発明の第３の実施形態を示し、時刻毎の入出場駅情報が得られるアプライアンスの所持者に関する情報の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００１９】
図１は、本発明を適用する時空間データ解析装置１を示すブロック図である。
【００２０】
時空間データ解析装置１は、演算処理を行うＣＰＵ（またはプロセッサ）２と、情報またはプログラムを格納するメモリ３と、情報またはプログラムを蓄積するストレージ装置４と、マウスやキーボードなどで構成された入力装置と、ディスプレイ等で構成された出力装置６を主体にした計算機で構成される。
【００２１】
メモリ３には時刻情報と空間情報を含む時空間データ４０の解析を行う解析アプリケーション３０がロードされてＣＰＵ２により実行される。なお、解析アプリケーション３０は、記憶媒体としてのストレージ装置４に格納されて、ＣＰＵ２によりメモリ３へロードされてから実行される。
【００２２】
解析アプリケーション３０は、ストレージ装置４に格納された時空間データ４０を読み込んで、後述するような解析処理を行う。時空間データ４０は予め収集されてストレージ装置４に格納したもので、例えば、鉄道等で用いられる電子マネーを利用可能なＩＣカードの利用履歴やＧＰＳ機能付携帯端末から取得した履歴で構成される。このＩＣカードの利用履歴で構成される時空間データ４０は、ＩＣカードの識別子と、時刻情報として当該ＩＣカードの利用日時と、空間情報として利用した位置情報を含んで構成される。空間情報は、直接的に位置を示す座標などの情報の他、間接的に位置を示す情報であっても良い。間接的に位置を示す情報としては、駅の識別子や商店または売店の識別子で構成し、これらの識別子から地図上の位置を特定することが可能な情報であればよい。
【００２３】
以下の説明では、空間情報として２次元平面の座標の値を用いる例を示す。
【００２４】
まず、解析アプリケーション３０で行われる全体の処理を、図２を用いて説明する。
【００２５】
時刻情報とその時刻における位置情報（空間情報）を含む時空間データ４０に対して、予め定めた時間間隔Δｔの時刻毎に、以下の処理を行う（２００）。なお、解析アプリケーション３０は、入力装置５等から解析を行う時空間データ４０の時刻（または時刻の範囲）を受け付ける。このとき、時空間データ４０の数が膨大であるときには、入力装置５等から位置情報の範囲で解析アプリケーション３０が読み込む時空間データ４０の数をフィルタリングしても良い。
【００２６】
まず、解析アプリケーション３０は、前記受け付けた時刻に存在する時空間データ４０を補間し（２０１）、該時空間データ４０を位置情報に基づいてクラスタリングする（２０２）。このクラスタリングは、例えば、同一の時刻情報で位置情報が所定の範囲内の時空間データ４０を一つのクラスタに含めて、クラスタを生成する処理である。あるいは、同一の時刻情報で位置情報が近似する時空間データ４０をひとつのクラスタとして生成する処理を行う。
【００２７】
次に、生成されたクラスタＣに対して、以下の処理を行う（２０３）。クラスタＣに含まれる時空間データ４０の速度ベクトルの大きさをＶとし、規格化速度ベクトルの平均（規格化速度ベクトル平均値）をｕとする（２０４）。
【００２８】
次に、規格化速度ベクトル平均値の絶対値｜ｕ｜が予め定めた値より大きい場合（２０５）、クラスタＣの移動検出を行う（２０６）。また、速度ベクトルＶが予め定めた値より大きい場合（２０７）、クラスタの集中または発散の検出を行う（２０８）。
【００２９】
ここで、解析アプリケーション３０がクラスタＣに含まれる時空間データ４０から速度ベクトルＶ並びに規格化速度ベクトル平均値ｕを求める式を（１）式に示す。
【００３０】
【数１】
2011008635.tif 000003
【００３１】
上記（１）式において、ＮＣはクラスタＣの時空間データ４０の数、ｖｄは時空間データ４０ｄの速度、（ｖｄ）ｘ、（ｖｄ）ｙは速度ｖｄのそれぞれＸ成分とＹ成分、ｘｄ（ｔ）は時刻ｔにおける時空間データ４０（ｄ）の座標である。なお、Ｘ、Ｙは空間情報として２次元平面の例を示し、例えば、Ｘが経度、Ｙが緯度を示す。
【００３２】
次に、時空間データ４０の補間（２０１）に関して、図３〜図５を用いて詳細に説明する。まず、図３に解析アプリケーション３０へ入力された時空間データ４０（４１１〜４１８）の例を示す。図中４１１〜４１８の８個の各々の時空間データ４０は、時空間データＩＤ４０１と、時刻４０２と、Ｘ座標４０３と、Ｙ座標４０４と、始点・終点区分４０５から構成される。
【００３３】
時空間データＩＤ４０１は区分”s”で示される時刻に該時空間データ４０で表されている場所（Ｘ、Ｙ座標）から出発し、区分”e”で示される時刻に該時空間データ４０で表されている場所に到着したことを示している。
【００３４】
例えば、時空間データ４１２は、時空間データＩＤ＝５２で、時刻５０１に座標（２、２）を出発し、時刻５０２に座標（２、３）に到着している時空間データ４１６が一連の空間情報の履歴として抽出される。これらの時空間データ４０を時空間上に図示すると図４上の様になる。ここで、５０１〜５０２は時刻を表し、５１０〜５４１が時空間データ４０を表す。図４は、２次元平面のうち現在着目している時空間データ４０を含む所定の領域をクラスタ矩形とし、時刻５０１〜５０３におけるクラスタ矩形を時刻ｔの系列で並べたものである。
【００３５】
前記図３の時空間データ４１２と時空間データ４１５の例は図４において、時空間データ５２０、５２１に対応する。この例の場合、図３に示した時空間データＩＤ＝５１（４１１、４１６、５１０、５１１）と時空間データＩＤ＝５３（４１３、４１７、５３０、５３１）は時刻５０２に時空間データ４０が存在しないが、実際には移動中で、図４で示すある場所（５１２、５３２）に存在している。
【００３６】
そこで、解析アプリケーション３０はある時刻に時空間データが存在しなかった時空間データＩＤ＝５１と５３について図４の下方に示すように、時刻５０２に存在が予測される座標（５１２、５３２）を補完して加える。具体的には、出発点と到着店の時間間隔での内分点を該座標とする。図３の時空間データ４０の場合、時刻５０２における時空間データＩＤ＝５１の座標は、時刻５０１における時空間データ４１１の座標（２、９）と、時刻５０３における時空間データ４１６の座標（６、７）の中点である座標（４、８）を補完する時空間データ５１２の座標とし、時刻５０２における時空間データＩＤ＝５３の座標は、同様に時空間データ４１３と時空間データ４１７から補完する時空間データ５３２の座標は（８、４）と求められる。
【００３７】
以上の時空間データ４０の補間処理によって求められた時刻Δｔ毎の時空間データ４０を図５に示す。
【００３８】
ここで、６００は時刻を表し、６０１は時空間データＩＤで、６０２がＸ座標を示し、６０３がＹ座標を表す。時刻５０２において、時空間データＩＤ＝５１とＩＤ＝５３の時空間データ６１１と６１２が補間されたことを示す。なお、時空間データ６１１は図４の時空間データ５１２に対応し、空間データ６１２は図４の時空間データ５３２に対応する。
【００３９】
次に、図２のステップ２０６に示した移動検出に関して、図６を用いて説明する。
【００４０】
まず、解析アプリケーション３０は、現在注目しているクラスタ矩形（図４参照）の、次の時刻における座標を予測し、該予測座標の近傍を中心とするクラスタ矩形の全てに関し（７０１）、元のクラスタＣとの相関を計算する（７０２）。最後に、最も相関が高かった矩形の中心座標を次時刻の中心座標とする（７０３）。
【００４１】
次に、解析アプリケーション３０が上記図６のステップ７０１で処理する予測座標を中心とする近傍クラスタ矩形を求める手法を、図７Ａ〜図７Ｃを用いて詳細に説明する。
【００４２】
まず、図７Ａは、現在着目している時刻ｔにおいて１つのクラスタ矩形Ｃ８００にクラスタリングされた時空間データ４０の位置（（１）式におけるｘｄ（ｔ））の時空間データを８０１〜８０８とし、次時刻ｔ＋Δｔにおける該時空間データ４０の位置（（１）式におけるｘｄ（ｔ＋Δｔ））を各々８１１〜８１８とする。なお、時空間データ８０１の次時刻ｔ＋Δｔにおける位置は、図中時空間データ８１１で示し、時空間データ８０８の次時刻ｔ＋Δｔにおける位置は、図中時空間データ８１８で示す。
【００４３】
この時、該時空間データ４０の速度（（１）式におけるｖｄ）は図中各々８２１〜８２８になる。
【００４４】
次に、解析アプリケーション３０は図７Ｂで示すように、時空間データ８０１〜８０８から次時刻（または次の周期）ｔ＋Δｔの時空間データ８１１〜８１８の速度８２１〜８２８の平均値（平均速度）を次式により求める。
【００４５】
【数２】
2011008635.tif 000004
【００４６】
次に、元のクラスタ矩形８００の中心を、平均速度分だけ移動させた位置を時刻ｔ＋Δｔの予測座標とし、図７Ｃで示すように、該座標を中心とするクラスタ矩形８３０を求める。また、解析アプリケーション３０は平均速度の方向で近傍のクラスタ矩形（８３１、８３２）も近傍のクラスタ矩形として求める。なお、近傍の範囲と候補とするクラスタ矩形の数は、予め設定しておく。
【００４７】
次に、元のクラスタＣとの相関を求める処理（図６のステップ７０２）に関して、図８Ａ〜図８Ｃと図９及び（２）式を用いて詳細に説明する。
【００４８】
時空間データ４０は図７Ａ〜図７Ｃの例と同等とし、元のクラスタ矩形を図８Ａの９００とし、近傍のクラスタ矩形を９０１とする。まず、図８Ｂで示すように、近傍のクラスタ矩形９０１に含まれない次時刻の時空間データ９１１と対応する元の時刻の時空間データ９１２を相関計算の対象から除く。次に、図８Ｃで示すように、クラスタ矩形９００と近傍のクラスタ矩形９０１を重ねたクラスタ矩形９２０を求め、対応する時空間データ間の距離９２２〜９２８を求める。次に、解析アプリケーション３０は次の（２）式に示した式を用いて相関Ｒを求める。
【００４９】
【数３】
2011008635.tif 000005
【００５０】
ここで、（２）式中でＣは元のクラスタ矩形９００を示し、Ｃ’は近傍のクラスタ矩形９０１を示し、Ｎｃ∧ｃ’は対象となる時空間データ４０の数で、図８Ａ〜図８Ｃの例では７である。また、（２）式中でＤmaxは矩形の大きさを代表する値で、例えば図９で示すようにクラスタ矩形の対角線長１００４とする。また、上記（２）式中でｄ（ｘi、ｘ’i）は、図８Ａ〜図８Ｃで示した時空間データ間の距離９２２〜９２８である。
【００５１】
次に、図６のステップ７０３に示した代表軌跡座標の決定処理に関して、上記図７Ｃと図１０を用いて説明する。７０２において、元クラスタＣとの相関が、図７Ａ〜図７Ｃのクラスタ矩形８３０〜８３２に関して計算され、例えば図７Ｃの次時刻ｔ＋Δｔにおけるクラスタ矩形８３０が最も相関が大きかった場合、図１０においてクラスタ８３０の中心１１０３が次時刻ｔ＋Δｔにおける代表軌跡座標となる。従って、時刻ｔにおいて元のクラスタ矩形８００の中心１１０２から、時刻ｔ＋Δｔにおいて該中心１１０３を通る軌跡１１０４が求められる。
【００５２】
次に、図２のステップ２０８に示した軌跡の集中・発散検出処理に関して、図１１のフローチャート（ＰＡＤ図）を用いて説明する。解析アプリケーション３０は、まず、ステップ１２０１で、当該時刻ｔにおいて注目しているクラスタＣに含まれる全ての時空間データ４０の座標の分散より、次時刻ｔ＋Δｔにおける同じ時空間データ４０の座標の分散が大きいか否かを判定し、大きい場合には比較する時刻を次時刻ｔ＋Δｔとする（１２０２）。
【００５３】
一方、ステップ１２０３では、当該時刻ｔにおいて注目しているクラスタＣに含まれる全ての時空間データ４０の座標の分散より、前時刻（ｔ−Δｔ）の同じ時空間データ４０の座標の分散が大きいか否かを判定し、大きい場合にはステップ１２０４で比較する時刻を前時刻とする。クラスタＣの矩形を速度ベクトルＶ±σの範囲で拡大したクラスタ矩形を比較する時刻のクラスタ矩形とし（１２０５）、元のクラスタＣとの相関を計算する（１２０６）。最後に、最も相関が高かったクラスタ矩形を代表軌跡の範囲とする（１２０７）。ここで、時刻Ｔ  （＝ｔ  ｏｒ  ｔ＋Δｔ  ｏｒ  ｔ−Δｔ）における分散σ2を求める式を以下の（３）式に示す。各記号の意味は（１）式と同様である。
【００５４】
【数４】
2011008635.tif 000006
【００５５】
次に、現クラスタＣから拡大矩形を求める処理（１２０５）を、図１２Ａ、図１２Ｂ、を用いて詳細に説明する。図１２Ａにおいて当該時刻ｔにおいて１つのクラスタＣ１４００にクラスタリングされた時空間データの位置を１４０１〜１４０８とし、比較する時刻における該時空間データの位置を各々１４１１〜１４１８とする。これらの座標から、上記（１）式の式を用いて速度ベクトルＶを求め、上記（３）式を用いて分散σを求める。求めるクラスタ矩形は、クラスタＣ１４００のサイズよりＶ−σからＶ＋σ大きいクラスタ矩形１４２１〜１４２３である。なお、候補となるクラスタ矩形の数は、予め与えておく。図１２Ｂの例では候補となるクラスタ矩形を３つの矩形を求めていて、各々のクラスタ矩形の幅は、クラスタＣ１４００の幅をＷとするとそれぞれＷ＋Ｖ−σ（１４２１の場合）、Ｗ＋Ｖ（１４２２の場合）、Ｗ＋Ｖ＋σ（１４２３の場合）である。
【００５６】
次に、相関計算の手法（１２０６）を、図１３Ａ〜図１３Ｄと（２）式を用いて詳細に説明する。図１３Ａにおいて時空間データは図１２Ａの例と同等とし、クラスタ矩形を１５００、近傍の拡大矩形を１５１０とする。まず、近傍クラスタ矩形（＝拡大矩形）１５１０に含まれない次時刻の時空間データ４０（１５１１、１５１２、１５１７）と対応する元の時刻の時空間データ４０（１５０１、１５０２、１５０７）を相関計算対象から除く。次に、図１３Ｂで示すように拡大矩形１５１０と該矩形に含まれる時空間データ４０の座標をクラスタ１５００と同じ大きさまで縮小したクラスタ矩形１５２０とし、図１３Ｃで示すように縮小したクラスタ矩形１５２０をクラスタ矩形１５００と重ねてクラスタ矩形１５３０とする。
【００５７】
そして、縮小したクラスタ矩形１５２０と元のクラスタ矩形１５００に対応する時空間データ間の距離（１５２３、１５２５、１５２６、１５２８）を求める。次に、上記（２）式を用いて相関Ｒを求める。ここで、クラスタＣ１５００の時空間データ４０の数は、図１３Ａ〜図１３Ｄの例では５である。上記図１１のステップ１２０６の相関計算によって最も相関Ｒが高かったクラスタ矩形が１５１０である場合、図１３Ｄで示すように該矩形１５１０に含まれる時空間データ４０の各々の時刻における座標を囲む図形１５４０、１５４１が求める軌跡円になる。すなわち、軌跡円は、相関Ｒの高い時空間データが存在する領域を示す閉空間（図形）で構成される。
【００５８】
ここで、規格化速度ベクトル平均値の絶対値｜ｕ｜の値も予め定めた値より大きい場合は、上記ステップ１２０５の拡大矩形を求める処理で、図１２Ｂに示した矩形１４２１〜１４２３の中心を７０１で求めた予測座標とする。
【００５９】
次に、上記の処理により出力装置６へ出力される時空間データの表示例を図１４Ａ〜図１４Ｅと図１５を用いて説明する。まず、入力された時空間データ４０の例を図１４Ａ〜図１４Ｅに示す。図１４Ａ〜図１４Ｅにおいて、１６００〜１６０４は、ＧＰＳ機能付携帯端末等、所定の時刻（または時間間隔）毎にユーザの位置情報が入力された場合の時系列順に時空間データ４０の移動状況を表している。例えば時刻ｔ＝｛０、１、２、３、４、５、６、７、８、９｝の中で、図１４Ａの移動状況１６００は｛０、１｝、図１４Ｂの移動状況１６０１は｛２、３｝、図１４Ｃの移動状況１６０２は｛４、５｝、図１４Ｄの移動状況１６０３は｛６、７｝、図１４Ｅの移動状況１６０４は｛８、９｝の時空間データ４０の動きを表す。また、例えば図１４Ｂの１６０１において、破線１６１０〜１６１９が各々の時空間データ４０の軌跡であり、また実線矢印で記載されている部分が移動状況１６０１に対応する時間｛２、３｝における時空間データ４０の位置であり、矢印の始点が時刻２における時空間データ４０の位置であり、終点が時刻３における時空間データ４０の位置である。
【００６０】
図１４Ａ〜図１４Ｅの例では、移動状況１６００から移動状況１６０２にかけて時空間データ１６１０、１６１１、１６１５、１６１６、１６１８、１６１９が中心へ集中し（集中１）、移動状況１６００から移動状況１６０３にかけて時空間データ１６１５、１６１６が左から右上へ移動し（軌跡１）、移動状況１６０２から移動状況１６０４にかけて時空間データ１６１２、１６１３、１６１４が左上から右下へ移動している（軌跡２）。図１４Ａ〜図１４Ｅのような入力時空間データ４０から、本発明によると、出力装置６には図１５Ａ〜図１５Ｅに示す表示が出力される。
【００６１】
まず、時空間データの特定の位置への集中（集中１）に対応して図１５Ａ〜図１５Ｃに示す１０１〜１０３の動軌跡円が出力装置６に表示される。また、図１５Ａでは軌跡１に対応して軌跡１１０が求められ、図１５Ａ〜図１５Ｄで示すように時系列で１１１〜１１４の動軌跡が表示される。更に、図１５Ａでは軌跡２に対応して軌跡１２０が求められ、また、図１５Ｃ〜図１５Ｅで示すような時系列で１２１〜１２３の動軌跡が表示される。
【００６２】
なお、ここで、動軌跡円とは、時刻毎に求められる軌跡円を連続して動画像として表示した大きさと形が変化する軌跡円を表し、動軌跡は、時刻毎に求められる軌跡を連続して動画像として表示した位置が変化する軌跡を表す。
【００６３】
軌跡の集中・発散のクラスタリング機能が無く、軌跡を、方向を持ったベクトルと考え、ベクトルの座標並びに方向の類似性から軌跡のクラスタリングを行う従来技術の場合、図１４Ａ〜図１４Ｅに示した入力に対し、図１６の１７０１、１７０２のような軌跡が求められる。
【００６４】
図１６の従来例においては、まず、図１４Ｂに示す軌跡１６１２〜１６１４は、いずれも右上から右下に向かう類似した形状であるため、図１６の軌跡１７０１が得られる。次に、図１４Ｂに示す軌跡１６１５〜１６１７は、始点が左から左下、終点が右上と右に分散しているが、中心部分は左下から右上へ向かう類似した形状であるため、図１６の短い軌跡１７０２が得られる。従来技術の場合、図１５Ａ〜図１５Ｃの動軌跡円１０１〜１０３に相当する動軌跡円が得られないだけでなく、移動時刻が軌跡１６１５、１６１６とは異なる軌跡１６１７の影響で、本来軌跡１６１５、１６１６から得られる軌跡１１１〜１１４が図１６の軌跡１７０２で示すように。
【００６５】
以上のように、本願発明によれば、時刻情報と空間情報を含む大量の時空間データから座標の移動に関する類似パターンのクラスタリングを行い、時空間データの集中または発散、及び時間毎の移動を表す軌跡を出力装置６へ映像にて表示することが可能となる。
【００６６】
＜第２実施形態＞
所持者（ユーザ）の時刻毎の入出場駅情報が得られるアプライアンス（鉄道用電子マネーを利用可能なＩＣカードなど）を用いた場合における本発明の第２実施形態を以下に示す。第２の実施形態は、前記第１実施形態の時空間データ４０を鉄道用電子マネーを利用可能なＩＣカードの利用履歴とした場合を示し、その他の構成は前記第１実施形態と同様である。
【００６７】
まず、解析アプリケーション３０へ入力される時空間データを図１７に示す。図１７の時空間データ４０は時刻１８０１、駅ＩＤ１８０２、ユーザＩＤ１８０３から構成される。例えば、ユーザａは８：００に駅Ｋに入場し（図中の時空間データ１８１１）、８：２０に駅Ｊから出場した（図中の時空間データ１８１２）ことを、またユーザｂは８：０５に駅Ｋに入場し（図中の時空間データ１８２１）、８：４５に駅Ｔから出場した（図中の時空間データ１８２２）ことを表す。また、本実施形態の駅の路線図の一例を図１８に示す。
【００６８】
次に、前記第１実施形態の図２に示した処理によって主要軌跡並びに集中または発散を表す動軌跡円を求める様子を、図１９Ａ〜図２１Ｈを用いて説明する。なお、主要軌跡は、複数の時空間データの全体の位置情報の軌跡を示し、動軌跡円は複数の時空間データの全体の位置情報の範囲を示す図形として表現される。
【００６９】
図１９Ａ〜図１９Ｊは前記第１実施形態の図２のステップ２０１に示した時空間データの補完処理が完了した後の各ユーザの位置を表す。例えばユーザａは図１９Ａの時空間データ２０１１にてＫ駅から入場し、図１９Ｅの時空間データ２０１５にてＪ駅で出場しており、図１９Ｂ〜図１９Ｄの時空間データ２０１２〜２０１４が補完した時空間データになる。次に、近接する時空間データを前記第１実施形態の図２に示したステップ２０２の処理でクラスタリングすると、図１９Ｂ〜図１９Ｉに示すクラスタ２０２２〜２０２９が求められる。これらのクラスタ２０２２〜２０２９から前記第１実施形態の図２に示したステップ２０６の移動検出を行うと、図１９Ｃ図１９Ｉに示す軌跡２０３３〜２０３９が求められる。また、図１９Ｅのクラスタ２０２５に関しては、前記第１実施形態の図２に示したステップ２０８の集中・発散検出処理で、図２０Ａ〜図２０Ｄに示すように時刻を遡って動軌道円２１０５〜２１０２が得られる。以上から、図２１Ａ〜図２１Ｈに示す軌跡２２０１〜２２０８と動軌跡円２２１１〜２２１４が得られる。
【００７０】
軌跡の集中または発散のクラスタリング機能が無く、軌跡を、方向を持ったベクトルと考え、ベクトルの座標並びに方向の類似性から軌跡のクラスタリングを行う従来技術の場合、図１７に示した入力に対し、図２２Ａ、図２２Ｂの２３００に示すユーザ毎の軌跡が得られ、これらから軌跡２３０１〜２３０３が得られるが、本発明のように動軌跡円は得られない。また、図２２Ｂの軌跡２３０１はユーザｈ、ｇ、ｆの軌跡２３１１〜２３１３から求められているが、該ユーザは入出場時刻が異なるため、纏まって移動しているのではない。
【００７１】
このように、本発明によれば、様々な駅から特定の駅への集中と、逆方向へ発散する軌跡のクラスタリングを実現することができる。
【００７２】
＜第３実施形態＞
前記第１実施形態若しくは第２実施形態で求められる動軌跡円若しくは軌跡（以下これらを纏めて主要軌跡と記す）の生成の元になったクラスタに含まれる時空間データ４０を用いた応用例を以下に示す。以下では該時空間データ４０を「主要軌跡に属する時空間データ」と記す。なお、本第３実施形態の構成は、前記第１実施形態と同様である。
【００７３】
まず、該時空間データの例を、図１４Ａ〜Ｅ、図１５Ａ〜Ｅ、図１９Ａ〜Ｊ、図２０Ａ〜Ｄ、図２１Ａ〜Ｈを用いて説明する。図１５Ａ〜Ｅにおける主要軌跡１０１〜１１３に属する時空間データは図１４Ｂの１６１０、１６１１、１６１５、１６１６、１６１８、１６１９であり、図１５Ａ〜Ｄの主要軌跡１１１〜１１４に属する時空間データは図１４Ｂの１６１５、１６１６であり、図１５Ｃ〜Ｅに示した主要軌跡１２１〜１２３に属する時空間データ４０は図１４Ｂの１６１２、１６１３、１６１４である。また、図２１Ａ〜図２１Ｈにおける主要軌跡２２１１〜２２１４に属する時空間データ４０は図２０Ａ〜図２０Ｄにおけるａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆであり、図２１Ａ〜図２１Ｄに示す主要軌跡２２０１〜２２０４に属する時空間データは図１９Ａ〜Ｊおけるａ、ｂ、ｃ、ｆであり、図２１Ｅ〜Ｈに示す主要軌跡２２０５〜２２０８に属する時空間データ４０は図１９Ａ〜ｊにおけるｂ、ｃ、ｄである。
【００７４】
次に、主要軌跡に属する時空間データの属性を用いた応用例を、図２１Ａ〜図２１Ｈ、２４を用いて説明する。まず、時刻毎の入出場駅情報が得られるアプライアンスの所持者に関する情報の例を図２３に示す。該情報は、ユーザＩＤ２３００、性別２３０１、年齢２３０２から構成されている。該情報と、図２１Ａ〜図２１Ｈにおける主要軌跡に属する時空間データ４０との相関を求めることにより、以下の内容が主要軌跡の属性として分析される。
（１）８：０５〜８：２０頃に駅Ｊへ集中する（２２１１〜２２１４）乗客（ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ）は２０代〜６０代
（２）８：０５〜８：２０頃に西から駅Ｊへ移動する（２２０１〜２２０４）乗客（ａ、ｂ、ｃ、ｆ）は２０代〜３０代
（３）８：２５〜８：４０頃に駅Ｊから駅Ｔへ向かう（２２０５〜２２０８）乗客（ｂ、ｃ、ｄ）は男性が多い
以上のように本第３実施形態によれば、時空間データの集中と発散、及び時間毎の移動を時空間データの属性についてクラスタリングを実施することが可能となる。
【００７５】
＜第４実施形態＞
前記第１実施形態若しくは第２実施形態で求められた主要軌跡を用いた応用例を以下に示す。
【００７６】
ＧＰＳ機能付端末、または所持者の時刻毎の入出場駅情報が得られるアプライアンスを用いて、ある場所にユーザが存在することが分かった場合、該場所の近傍に予め求めた主要軌跡が存在するならば、該主要軌跡の終点（軌跡の場合）若しくは中心（集中の動軌跡円の場合）近傍の店舗の広告を配信することが考えられる。なお、この配信は終点または中心に存在する計算機またはＧＰＳ機能付端末に対して広告を配信すればよい。
【００７７】
例えば、図１５Ａ〜Ｅにおいて、図１５Ｂの１１２の終点付近にユーザが存在することが分かった場合、主要軌跡１０１〜１０３の中の１０３の中心、及び主要軌跡１１１〜１１４の中の１１４の終点付近の店舗の広告を配信する。
【００７８】
また、更に、前記第３実施形態で求められた主要軌跡の属性を用いて配信する広告を選択することも考えられる。例えば、駅Ｋより乗車したユーザに対しては、主要軌跡２２１１〜２２１４若しくは２２０１〜２２０４に基づき、駅Ｊ周辺の広告と、主要軌跡２２０１〜２２０４並びに２２０５〜２２０８に基づき駅Ｔ周辺の広告を配信することが考えられるが、該ユーザが女性ならば、上記（３）より駅Ｔへ向かう可能性が低いので、駅Ｊ周辺の広告のみを配信する。
【００７９】
＜第５実施形態＞
また、図１５Ａ〜Ｅ、図２１Ａ〜Ｈに示したような主要軌跡だけでなく、該主要軌跡から外れた（どの主要軌跡にも属さない）時空間データ４０の軌跡をハイライト表示することも考えられる。これにより、異常行動の把握が可能になる。
【００８０】
例えば、図１４Ａ〜図１４Ｅに示した軌跡が入力された場合、第１実施形態で述べたように、図１５Ａ〜Ｅにおける軌跡１０１〜１０３、１１０、１２０の主要軌跡が求められる。主要軌跡１０１〜１０３には図１４Ｂで示したような軌跡１６１０、１６１１、１６１５、１６１６、１６１８、１６１９、主要軌跡１１０には１６１５、１６１６、主要軌跡１２０には図１４Ｂで示したような１６１２、１６１３、１６１４が属するが、軌跡１６１７はいずれの主要軌跡にも属さないため、該軌跡をハイライト表示するようにしてもよい。
【００８１】
＜第６実施形態＞
また、前記第１実施形態で得られた主要軌跡から、鉄道のダイヤの改正や新規路線、駅の増築の検討を行うことも考えられる。例えば図２１Ａ〜図２１Ｈの場合、朝８：０５〜８：４０に駅Ｋから駅Ｔまでの主要軌跡２２０１〜２２０８が得られることから、該区間の該時間帯における電車の本数を増やすことや、該区間に別の路線を新設することを検討することが考えられる。また、駅Ｊへ集中する主要軌跡（２２１１〜２２０４）が得られることから、該駅の増築を検討することが考えられる。
【００８２】
一方、従来技術では図２２Ａ、図２２Ｂに示す通り、時間帯が分からないためにダイヤの改正の検討は出来ないだけでなく、本来ダイヤ改正の必要が無い主要軌跡２３０１が求められている。更に、集中を表す代表軌跡は求められないため、駅の増築の検討は出来ない。
【００８３】
以上、各実施形態で述べたとおり、本発明によって、時刻情報と空間情報を伴う大量の時空間データからデータ全体の集中または発散、及び時間毎の移動の傾向を表す主要軌跡を求め、視覚的な表示を実現することができる。また、同じ傾向のデータの属性の傾向を求めることにより、主要軌跡の属性を求めることが出来る。更に、新たな位置情報が得られた場合、近傍の主要軌跡を求め、その中心（集中の場合）若しくは終点（移動の場合）近傍の広告を配信することが出来る。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
以上のように、本発明は時刻情報と空間情報を伴う大量のデータからデータ全体の集中または発散、及び時間毎の移動の傾向を表す主要軌跡を求めてデータ全体の傾向を解析する計算機及びプログラムに適用することができる。
【符号の説明】
【００８５】
１  時空間データ解析装置１
２  ＣＰＵ
３  メモリ
４  ストレージ装置
５  入力装置
６  出力装置
３０  解析アプリケーション
４０  時空間データ
【図１】
2011008635.tif 000007
【図２】
2011008635.tif 000008
【図３】
2011008635.tif 000009
【図４】
2011008635.tif 000010
【図５】
2011008635.tif 000011
【図６】
2011008635.tif 000012
【図７Ａ】
2011008635.tif 000013
【図７Ｂ】
2011008635.tif 000014
【図１１】
2011008635.tif 000015
【図１２Ａ】
2011008635.tif 000016
【図１２Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【図１３Ｄ】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２３】
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【図７Ｃ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１４Ｃ】
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【図１４Ｄ】
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【図１４Ｅ】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１５Ｄ】
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【図１５Ｅ】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図１９Ｃ】
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【図１９Ｄ】
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【図１９Ｅ】
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【図１９Ｆ】
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【図１９Ｇ】
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【図１９Ｈ】
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【図１９Ｉ】
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【図１９Ｊ】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２０Ｃ】
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【図２０Ｄ】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２１Ｃ】
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【図２１Ｄ】
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【図２１Ｅ】
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【図２１Ｆ】
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【図２１Ｇ】
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【図２１Ｈ】
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