(57)【要約】【課題】簡便かつ適切に時空間を分割する技術を提供し、精度の高いイベント発生予測を実現する。【解決手段】移動局端末１は、所定イベントのイベントデータと所定イベントの発生時の位置データと所定イベントの発生時の時刻データとをイベント関連情報として対応付けて記憶するイベント関連情報記憶部１００と、時間軸および空間軸から規定される時空間領域毎の所定イベントに係る時空間予測モデル情報を記憶する時空間予測モデル情報記憶部１１０と、イベント関連情報を取得した場合に、時空間予測モデル情報を参照し、時空間領域の新たな生成を要するか否かを判断する領域分割要否判断部１４０と、領域分割要否判断部１４０によって時空間領域の新たな生成を要すると判断された場合に、時空間予測モデル情報を更新する時空間予測モデル情報更新部１５０とを備える。【選択図】図１
2011192040.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定イベントのイベントデータと所定イベントの発生時の位置データと所定イベントの発生時の時刻データとをイベント関連情報として対応付けて記憶するイベント関連情報記憶部と、
時間軸および空間軸から規定される時空間領域毎の所定イベントに係る時空間予測モデル情報を記憶する時空間予測モデル情報記憶部と、
前記イベント関連情報を取得した場合に、前記時空間予測モデル情報を参照し、前記時空間領域の新たな生成を要するか否かを判断する領域分割要否判断部と、
前記領域分割要否判断部によって前記時空間領域の新たな生成を要すると判断された場合に、前記時空間予測モデル情報を更新する時空間予測モデル情報更新部と
を備えることを特徴とする予測モデル学習装置。
【請求項２】
前記領域分割要否判断部は、
前記時空間領域を新たに生成しない場合の前記時空間予測モデル情報の尤度である第１尤度、および、前記時空間領域を新たに生成する場合の尤度である第２尤度を算出し、前記第１尤度と前記第２尤度とを比較して、前記時空間領域の新たな生成の要否を判断する
ことを特徴とする請求項１に記載の予測モデル学習装置。
【請求項３】
前記時空間予測モデル情報記憶部は、
前記時空間領域に係る時空間領域分布情報を記憶する時空間領域分布情報記憶部と、上記時空間領域に対応付けて所定イベントに係る予測モデル情報を記憶する予測モデル情報記憶部とを含み、
前記時空間予測モデル情報更新部は、
前記領域分割要否判断部によって前記時空間領域の新たな生成を要すると判断された場合に、前記時空間領域分布情報を更新する一方、
前記領域分割要否判断部によって前記時空間領域の新たな生成を要しないと判断された場合に、前記時空間領域分布情報を更新しない
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の予測モデル学習装置。
【請求項４】
所定イベントを検出するイベント検出部と、
所定イベントの発生時の位置データを取得する位置データ取得部と、
前記イベント検出部によって検出された所定イベントのイベントデータと前記位置データ取得部によって前記位置データと所定イベントの発生時の時刻データとをイベント関連情報として対応付けて記憶するイベント関連情報記憶部と、
時間軸および空間軸から規定される時空間領域毎の所定イベントに係る時空間予測モデル情報を記憶する時空間予測モデル情報記憶部と、
前記イベント関連情報を取得した場合に、前記時空間領域の新たな生成を要するか否かを判断する領域分割要否判断部と、
前記領域分割要否判断部によって前記時空間領域の新たな生成を要すると判断された場合に、前記時空間予測モデル情報を更新する時空間予測モデル情報更新部と、
前記時空間予測モデル情報記憶部に記憶されている前記時空間予測モデル情報を用いて、発生するイベントを予測するイベント予測部と
を備えることを特徴とするイベント予測装置。
【請求項５】
所定イベントのイベントデータと所定イベントの発生時の位置データと所定イベントの発生時の時刻データとをイベント関連情報として取得するイベント関連情報取得手段と、
イベント関連情報取得手段によって前記イベント関連情報を取得した場合に、時間軸および空間軸から規定される時空間領域毎の所定イベントに係る時空間予測モデル情報を参照し、前記時空間領域の新たな生成を要するか否かを判断する領域分割要否判断手段と、
前記領域分割要否判断手段によって前記時空間領域の新たな生成を要すると判断された場合に、前記時空間予測モデル情報を更新する時空間予測モデル情報更新手段と
を有することを特徴とする予測モデル学習方法。
【請求項６】
時間軸および空間軸から規定される時空間領域毎の所定イベントに係る時空間予測モデル情報を記憶する装置のコンピュータに、
所定イベントのイベントデータと所定イベントの発生時の位置データと所定イベントの発生時の時刻データとをイベント関連情報として取得するイベント関連情報取得ステップと、
イベント関連情報取得ステップによって前記イベント関連情報を取得した場合に、時間前記時空間予測モデル情報を参照し、前記時空間領域の新たな生成を要するか否かを判断する領域分割要否判断ステップと、
前記領域分割要否判断ステップによって前記時空間領域の新たな生成を要すると判断された場合に、前記時空間予測モデル情報を更新する時空間予測モデル情報更新ステップと
を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、予測モデル学習装置、イベント予測装置、予測モデル学習方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、ユーザ位置に基づいて、予め設定（登録）した行動を促す技術がある（例えば、特許文献１参照）。また、イベントの時系列データをもとに学習したイベント発生規則に基づいて、次に発生するイベントを予測し、予め設定したイベントに該当しないイベント（特異なイベント）を抽出する技術も開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−２９６５４６号公報
【特許文献２】特開２００７−２００１０８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、特許文献１に係る技術の場合、各位置に対応する行動を予め設定しなければならないという問題がある。また、特許文献２に係る技術の場合、予めイベントを設定することなくイベントの時系列データをもとにイベント発生規則を学習できるが、時間、位置に応じた発生規則を学習することができないという問題がある。
【０００５】
携帯電話のような可搬性の装置を想定した場合、ある時空間（時間および位置）においては特異なイベントが、他の時空間においては頻繁に発生し得る。従って、上記装置において精度の高いイベント予測を実現するためには、時空間を適切に分割する必要がある。時空間の分割方法としては、例えば、図８に示すように、イベントの種類、頻度に応じて分割するという方法が考えられる。分割方法は、端末（個人）のイベント履歴に応じて変わり得るものである。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、精度の高いイベント発生予測を実現するために、簡便かつ適切に時空間を分割する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】
【０００７】
上記問題を解決するために、本発明の一態様である予測モデル学習装置は、所定イベントのイベントデータと所定イベントの発生時の位置データと所定イベントの発生時の時刻データとをイベント関連情報として対応付けて記憶するイベント関連情報記憶部と、時間軸および空間軸から規定される時空間領域毎の所定イベントに係る時空間予測モデル情報を記憶する時空間予測モデル情報記憶部と、イベント関連情報を取得した場合に、時空間予測モデル情報を参照し、時空間領域の新たな生成を要するか否かを判断する領域分割要否判断部と、領域分割要否判断部によって時空間領域の新たな生成を要すると判断された場合に、時空間予測モデル情報を更新する時空間予測モデル情報更新部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
上記予測モデル学習装置において、領域分割要否判断部は、時空間領域を新たに生成しない場合の時空間予測モデル情報の尤度である第１尤度、および、時空間領域を新たに生成する場合の尤度である第２尤度を算出し、第１尤度と第２尤度とを比較して、時空間領域の新たな生成の要否を判断するようにしてもよい。
【０００９】
上記予測モデル学習装置において、時空間予測モデル情報記憶部は、時空間領域に係る時空間領域分布情報を記憶する時空間領域分布情報記憶部と、上記時空間領域に対応付けて所定イベントに係る予測モデル情報を記憶する予測モデル情報記憶部とを含み、時空間予測モデル情報更新部は、領域分割要否判断部によって時空間領域の新たな生成を要すると判断された場合に、時空間領域分布情報を更新する一方、領域分割要否判断部によって時空間領域の新たな生成を要しないと判断された場合に、時空間領域分布情報を更新しないようにしてもよい。
【００１０】
上記問題を解決するために、本発明の他の態様であるイベント予測装置は、所定イベントを検出するイベント検出部と、所定イベントの発生時の位置データを取得する位置データ取得部と、イベント検出部によって検出された所定イベントのイベントデータと位置データ取得部によって位置データと所定イベントの発生時の時刻データとをイベント関連情報として対応付けて記憶するイベント関連情報記憶部と、時間軸および空間軸から規定される時空間領域毎の所定イベントに係る時空間予測モデル情報を記憶する時空間予測モデル情報記憶部と、イベント関連情報を取得した場合に、時空間領域の新たな生成を要するか否かを判断する領域分割要否判断部と、領域分割要否判断部によって時空間領域の新たな生成を要すると判断された場合に、時空間予測モデル情報を更新する時空間予測モデル情報更新部と、時空間予測モデル情報記憶部に記憶されている時空間予測モデル情報を用いて、発生するイベントを予測するイベント予測部とを備えることを特徴とする。
【００１１】
上記問題を解決するために、本発明の他の態様である予測モデル学習方法は、所定イベントのイベントデータと所定イベントの発生時の位置データと所定イベントの発生時の時刻データとをイベント関連情報として取得するイベント関連情報取得手段と、イベント関連情報取得手段によってイベント関連情報を取得した場合に、時間軸および空間軸から規定される時空間領域毎の所定イベントに係る時空間予測モデル情報を参照し、時空間領域の新たな生成を要するか否かを判断する領域分割要否判断手段と、領域分割要否判断手段によって時空間領域の新たな生成を要すると判断された場合に、時空間予測モデル情報を更新する時空間予測モデル情報更新手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
上記問題を解決するために、本発明の他の態様であるプログラムは、時間軸および空間軸から規定される時空間領域毎の所定イベントに係る時空間予測モデル情報を記憶する装置のコンピュータに、所定イベントのイベントデータと所定イベントの発生時の位置データと所定イベントの発生時の時刻データとをイベント関連情報として取得するイベント関連情報取得ステップと、イベント関連情報取得ステップによってイベント関連情報を取得した場合に、時間時空間予測モデル情報を参照し、時空間領域の新たな生成を要するか否かを判断する領域分割要否判断ステップと、領域分割要否判断ステップによって時空間領域の新たな生成を要すると判断された場合に、時空間予測モデル情報を更新する時空間予測モデル情報更新ステップとを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、時空間の分割方法を予め設定しなくても、日々の発生するイベントの種類、発生頻度に応じて時空間を適切に分割することができる。従って、適切に分割された時空間をベースにイベント予測モデルを学習することができるようになる。即ち、本発明によれば、簡便かつ適切に時空間を分割し、精度の高いイベント発生予測を実現することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態による移動局端末１の機能ブロック図である。
【図２】時空間、時空間領域およびイベントなどを説明する概念図である。
【図３】イベント関連情報記憶部１００、時空間領域分布情報記憶部１１２の概念図である。
【図４】予測モデル情報記憶部１１４の概念図である。
【図５】領域分割要否判断部１４０による判断処理の概念図である。
【図６】領域分割要否判断部１４０による判断処理を説明する説明図である。
【図７】移動局端末１の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】時空間の分割に係る概念の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。本発明の一実施形態による移動局端末１（例えば、携帯電話）は、移動局端末に備わる通常の機能（例えば、通話、通信、表示、計時）に加え、移動局端末１上のイベント予測に係る機能を有する。移動局端末１は、図１に示すように、イベント予測機能群１０および計時部１７０を備える（計時機能以外の通常の機能の説明は省略する）。
【００１６】
イベント予測機能群１０は、予測モデル学習機能群１１、イベント検出部１２０、位置データ取得部１３０およびイベント予測部１６０を備える。予測モデル学習機能群１１は、イベント関連情報記憶部１００、時空間予測モデル情報記憶部１１０、領域分割要否判断部１４０および予測モデル生成更新部１５０（時空間予測モデル情報更新部に相当する）を備える。時空間予測モデル情報記憶部１１０は、時空間領域分布情報記憶部１１２および予測モデル情報記憶部１１４から構成される。  
【００１７】
イベント関連情報記憶部１００は、移動局端末１上の所定イベントのイベントデータと所定イベントの発生時の位置データと所定イベントの発生時の時刻データとをイベント関連情報として対応付けて記憶する。例えば、図２（ａ）に示す時空間において、イベントＡ（通話）、イベントＢ（メール）、イベントＣ（ブラウザ）、イベントＤ（アラーム）が発生した場合、イベント関連情報記憶部１００は、例えば、図３（ａ）に示すように、位置データ、時刻データに対応付けて各イベントを識別するイベントＩＤ（イベントデータに相当）を記憶する。
【００１８】
時空間予測モデル情報記憶部１１０は、時間軸および空間軸から規定（制限）される時空間領域毎の所定イベントに係る時空間予測モデル情報を記憶する。具体的には、時空間領域分布情報記憶部１１２は、時空間領域に係る時空間領域分布情報を記憶し、予測モデル情報記憶部１１４は、時空間領域に対応付けて所定イベントに係る予測モデル情報を記憶する。
【００１９】
時空間領域分布情報記憶部１１２は、図２（ａ）の時空間が、例えば、図２（ｂ）に示すようにＫ個の時空感領域に分割されている場合（なお、図２（ｂ）では、便宜上、時空間領域１〜時空間領域１３を記載し、時空間領域４〜時空間領域１Ｋの記載は省略）、例えば、図３（ｂ）に示すように、各時空感領域を識別する時空感領域ＩＤに対応付けて位置および時刻の確率密度分布情報を記憶する。ｍＸ（Ｙ）は、時空間領域（Ｘ）に対応付けられた後イベント（後事象）発生時の位置および時刻データ（Ｙ＝（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３））の確率密度である。例えば、位置および時刻の確率密度分布情報として時空感領域ＩＤ領域に対応付けられた位置および時刻各々の平均（μ1，μ２，μ３）および標準偏差（σ1，σ２，σ３）を記憶した場合、ｍＸ（Ｙ）は、下記式（１）によって算出される。
【００２０】
【数１】
2011192040.tif 000003
【００２１】
ここで、また、例えば、位置および時刻の確率密度分布情報として時空感領域ＩＤに対応付けられた位置および時刻データそのもの（Ｘ１＝（Ｘ１１，Ｘ１２，Ｘ１３），Ｘ２＝（Ｘ２１，Ｘ２２，Ｘ２３），・・・）を記憶した場合、ｍＸ（Ｙ）は、下記式（２）によって算出される。
【００２２】
【数２】
2011192040.tif 000004
【００２３】
予測モデル情報記憶部１１４は、例えば、図４（ａ）に示すように、各時空間領域に対応付けてイベント予測モデル（予測モデル情報）を記憶する。なお、図４（ａ）において、Ｘは時空間領域のインデックス、Ｅ０は前イベント（前事象）、Ｅ１は後イベント（後事象）である。Ｐα，Ｘ（Ｅ１│Ｅ０）は、時空間領域（Ｘ）のイベント予測モデルである。例えば、Ｐα，1（Ｂ│Ｃ）は、時空間領域（１）のイベント予測モデルであって、図４（ａ）の例において、Ｐα，1（Ｂ│Ｃ）＝０．２である。即ち、予測モデル情報記憶部１１４は、図４（ｂ）に示すような各時空間領域のイベント同士の発生の関係性をイベント予測モデルとして記憶する。前イベント（前事象）Ｅ０は、直前１つのイベントを想定しているが、直前２つ以上のイベントを想定してもよい。
【００２４】
計時部１７０は、計時機能を有する。計時部１７０は、要求に応じてイベント検出部１２０に時刻データを供給する。また、計時部１７０は、予測モデル生成更新部１５０にも時刻データを供給してもよい。
【００２５】
イベント検出部１２０は、所定イベントを検出する（所定イベントのイベントＩＤを取得する）。例えば、イベント検出部１２０は、操作受付部（非図示）によって受け付けたユーザからの指示に基づいて、所定イベントを検出する。また、例えば、イベント検出部１２０は、所定イベントに応じたアプリケーションソフトウェア（例えば、メーラ）の起動に基づいて、所定イベントを検出する。
【００２６】
イベント検出部１２０は、所定イベントを検出した場合、位置データ取得部１３０に所定イベントを検出した旨の情報を通知し、位置データ取得部１３０から位置データを取得するとともに、計時部１７０から時刻データを取得する。位置データおよび時刻データを取得したイベント検出部１２０は、イベント関連情報（イベントデータ（イベントＩＤ）、位置データおよび時刻データ）をイベント関連情報記憶部１００、領域分割要否判断部１４０およびイベント予測部１６０に供給する。なお、イベント検出部１２０からイベント関連情報を取得したイベント関連情報記憶部１００は、当該イベント関連情報を記憶する。
【００２７】
位置データ取得部１３０は、所定イベントの発生時の位置データを取得し、イベント検出部１２０に供給する。位置データ取得部１３０が位置データを取得するタイミングは特に限定しないが、例えば、位置データ取得部１３０は、イベント検出部１２０から所定イベントを検出した旨の情報を取得したときに、位置データを取得してもよい。また例えば、位置データ取得部１３０は、適宜（常時）、位置データを取得してもよい（イベント検出部１２０から所定イベントを検出した旨の情報を取得したときは、最新の位置データをイベント検出部１２０に供給する）。位置データ取得部１３０が位置データを取得する方法は特に限定しないが、例えば、位置データ取得部１３０は、基地局または無線ＬＡＮ上のサーバから位置データを取得してもよい。また例えば、位置データ取得部１３０は、ＧＰＳを利用して位置データを取得してもよい。
【００２８】
領域分割要否判断部１４０は、イベント検出部１２０からイベント関連情報を取得する。領域分割要否判断部１４０は、イベント関連情報を取得した場合、当該イベント関連情報および時空間予測モデル情報（時空間領域分布情報および予測モデル情報）を参照し、時空間領域の新たな生成（既存の時空間領域に属しない領域から新たな時空間領域を生成、若しくは、既存の時空間領域を分割し新たな時空間領域を生成）を要するか否かを判断する。換言すれば、領域分割要否判断部１４０は、時空間に新たな時空間領域を規定して時空間の分割状況を更新するか、新たな時空間領域を規定せずに既存の時空間の分割状況を維持するかを判断する。
【００２９】
具体的には、領域分割要否判断部１４０は、時空間領域を新たに生成しない場合の時空間予測モデル情報の尤度である第１尤度、および、時空間領域を新たに生成する場合の尤度である第２尤度を算出し、第１尤度と第２尤度とを比較して、時空間領域の新たな生成の要否を判断する。時空間領域の新たな生成の要否を判断した領域分割要否判断部１４０は、判断結果を予測モデル生成更新部１５０に供給する。なお、領域分割要否判断部１４０による判断処理の詳細は後述する。
【００３０】
予測モデル生成更新部１５０は、領域分割要否判断部１４０から判断結果を取得する。予測モデル生成更新部１５０は、領域分割要否判断部１４０から時空間領域の新たな生成を要する旨の判断結果を取得した場合、イベント関連情報記憶部１００内のイベント関連情報を参照し、イベントの種類、頻度などに応じて時空間を適切に分割（または再編成）する。つまり、予測モデル生成更新部１５０は、時空間領域分布情報記憶部１１２内の時空間領域分布情報を更新する。なお、予測モデル生成更新部１５０は、例えば、領域分割要否判断部１４０と同様の方法によって時空間を新たに生成する。当該場合、予測モデル生成更新部１５０は、領域分割要否判断部１４０から時空間の新たな生成を要する旨の判断結果とともに、新たに生成する時空間領域分布情報を取得してもよい。
【００３１】
一方、予測モデル生成更新部１５０は、領域分割要否判断部１４０から時空間領域の新たな生成を要しない旨の判断結果を取得した場合、時空間領域分布情報記憶部１１２内の時空間領域分布情報を更新しない。
【００３２】
予測モデル生成更新部１５０は、時空間を分割した場合、分割後の新たな時空間（即ち、更新後の時空間領域分布情報）に基づいて、予測モデル情報記憶部１１４内の予測モデル情報を更新する。予測モデル生成更新部１５０は、時空間を分割しなかった場合、最適な時空間領域を取得し、当該時空間領域の予測モデル情報記憶部１１４内の予測モデル情報を更新してもよい。最適な時空間領域の取得方法の詳細は後述する。
【００３３】
なお、予測モデル生成更新部１５０は、時空間領域の新たな生成を要する旨の判断結果を取得して時空間領域分布情報記憶部１１２内の時空間領域分布情報の更新した場合、または、時空間領域の新たな生成を要しない旨の判断結果を取得して何も更新しない場合（若しくは予測モデル情報記憶部１１４内の予測モデル情報を更新した場合）、イベント予測をするべき旨の通知をイベント予測部１６０に供給する。
【００３４】
イベント予測部１６０は、イベント検出部１２０からイベント関連情報（イベント、位置データおよび時刻データ）を取得する。また、イベント予測部１６０は、予測モデル生成更新部１５０からイベント予測をするべき旨の通知を取得する。イベント予測部１６０は、予測モデル生成更新部１５０からイベント予測をするべき旨の通知を取得した場合、イベント検出部１２０から取得したイベント関連情報および時空間予測モデル情報（時空間領域分布情報および予測モデル情報）を参照し、発生するイベントを予測する。具体的には、まず、イベント予測部１６０は、時空間領域分布情報記憶部１１２を参照し、取得した位置データおよび取得した時刻データの各時空間領域への帰属確率（領域分割の確率に同じ）を算出する。続いて、イベント予測部１６０は、予測モデル情報記憶部１１４内に記憶されている各時空間領域の予測モデル情報を参照して、取得したイベントに続いて発生する確率を求め、各時空間領域への帰属確率で重み付けした重み付け確率値が最大であるイベントを求めることによって予測する。
【００３５】
以下、領域分割要否判断部１４０の判断処理を詳細に説明する。なお、領域分割要否判断部１４０が、図２（ｃ）において矢印のイベント関連情報（イベントＢ、時空間領域（２）に含まれる位置データおよび時間データ）を取得した後の判断処理を例に説明する。なお、上記イベント関連情報の取得時において、時空間領域は図２（ｂ）に示すようにＫ個であるものとする。なお、図２（ｃ）内の破線は、時空間領域Ｋ+１が時空間領域（２）から分離独立した場合における、新たな時空間領域（２）と時空間領域（Ｋ＋１）との境界である。
【００３６】
（第１尤度の算出）
上述のイベント関連情報を取得した領域分割要否判断部１４０は、第１尤度（時空間領域を新たに生成しない場合の時空間予測モデル情報の尤度）を算出する。より詳細には、領域分割要否判断部１４０は、図５に示すように、第１尤度を構成する各時空間領域（時空間領域（１）〜時空間領域（Ｋ））の尤度（以下、「領域別第１尤度」という）を算出する。なお、時空間領域（Ｘ）の領域別第１尤度Ｐ１Ｘは下記式（３）によって算出される。
【００３７】
【数３】
2011192040.tif 000005
【００３８】
（第２尤度の算出）
同様に、領域分割要否判断部１４０は、第２尤度（時空間領域を新たに生成する場合の時空間予測モデル情報の尤度）を算出する。より詳細には、領域分割要否判断部１４０は、図５に示すように、第２尤度を新たに生成される時空間領域（Ｋ＋１）の尤度を算出する。なお、時空間領域（Ｘ）の第２尤度Ｐ２Ｘは下記式（４）によって算出される。
【００３９】
【数４】
2011192040.tif 000006
【００４０】
上記式（３）におけるＰα，Ｘ（Ｅ１│Ｅ０）は、上述の如く、既存の時空間領域（Ｘ）のイベント予測モデルである。上記式（４）におけるＰα，Ｘ（Ｅ１│Ｅ０）は、新たな時空間領域を想定するため、全時空間領域のイベント予測モデルを使って、下記値（５）の平均として計算する。上記式（３）（４）におけるＰβ，Ｘ（Ｙ）は、領域分割の確率であって、下記式（６）（７）の通りである。
【００４１】
【数５】
2011192040.tif 000007
【００４２】
【数６】
2011192040.tif 000008
【００４３】
以上から、図５に例示する領域別第１尤度Ｐ１Ｘは、図６（ａ）〜図６（ｃ）のように算出される。また、図５に例示する第２尤度Ｐ２Ｘは、図６（ｄ）のように算出される。
【００４４】
（第１尤度と第２尤度の比較）
領域分割要否判断部１４０は、第１尤度と第２尤度とを比較し、新たな時空間領域（Ｋ＋１）の生成を要するか否かを判断する。具体的には、領域分割要否判断部１４０は、各時空間領域の領域別第１尤度と第２尤度の比（領域別第１尤度／第２尤度）を計算して、１よりも大きいものがなかった場合に、新たな時空間領域（Ｋ＋１）の生成を要すると判断する。一方、領域分割要否判断部１４０は、各時空間領域の領域別第１尤度と第２尤度の比（領域別第１尤度／第２尤度）を計算して、１よりも大きいものがあった場合に、新たな時空間領域（Ｋ＋１）の生成を要しないと判断する。
【００４５】
（最適な時空間領域の判断）
領域分割要否判断部１４０は、新たな時空間領域（Ｋ＋１）の生成を要しないと判断した場合、領域別第１尤度と第２尤度の比が最大となる時空間領域を最適な時空間領域と判断する。
【００４６】
続いて、図７を用いて移動局端末１の動作を説明する。図７（ａ）において、イベント検出部１２０は、所定イベントを検出する（ステップＳ１０）。所定イベントを検出したイベント検出部１２０は、イベント関連情報（当該イベントデータ、位置データ取得部１３０から取得した位置データ、計時部１７０から取得した時刻データ）を領域分割要否判断部１４０およびイベント予測部１６０に供給する。
【００４７】
イベント検出部１２０からイベント関連情報を取得した領域分割要否判断部１４０は、時空間領域の新たな生成を要するか否かを判断する（ステップＳ２０）。領域分割要否判断部１４０は、時空間領域の新たな生成を要すると判断した場合（ステップＳ２０：Ｙｅｓ）、時空間領域の新たな生成を要する旨の判断結果を予測モデル生成更新部１５０に供給し、時空間領域の新たな生成を要しないと判断した場合（ステップＳ２０：Ｎｏ）、時空間領域の新たな生成を要しない旨の判断結果を予測モデル生成更新部１５０に供給する。
【００４８】
領域分割要否判断部１４０から時空間領域の新たな生成を要する旨の判断結果を取得した予測モデル生成更新部１５０は（ステップＳ２０：Ｙｅｓ）、時空間領域分布情報記憶部１１２内の時空間領域分布情報を更新し（ステップＳ３０）、予測モデル情報記憶部１１４内の予測モデル情報を更新する（ステップＳ４０）。一方、領域分割要否判断部１４０から時空間領域の新たな生成を要しない旨の判断結果を取得した予測モデル生成更新部１５０は（ステップＳ２０：Ｎｏ）、ステップＳ３０を飛ばして、予測モデル情報記憶部１１４内の予測モデル情報を更新する（ステップＳ４０）。ステップＳ４０に続いて、予測モデル生成更新部１５０は、イベント予測をするべき旨の通知をイベント予測部１６０に供給する。
【００４９】
予測モデル生成更新部１５０からイベント予測をするべき旨の通知を取得したイベント予測部１６０は、イベント検出部１２０から取得したイベント関連情報および時空間予測モデル情報（時空間領域分布情報および予測モデル情報）を参照し、ステップＳ１０において取得したイベントに続くイベントを予測する（ステップＳ５０）。そして、図７（ａ）のフローチャートは終了する。
【００５０】
なお、図７（ａ）に示す動作に代えて、予測モデル生成更新部１５０は、領域分割要否判断部１４０から時空間領域の新たな生成を要しない旨の判断結果を取得した場合（ステップＳ２０：Ｎｏ）、図７（ｂ）に示すように、前回、予測モデル情報を更新してから所定時間を経過したか否かを判断し（ステップＳ３５）、所定時間を経過したと判断した場合（ステップＳ３５：Ｙｅｓ）、予測モデル情報記憶部１１４内の予測モデル情報を更新してもよい（ステップＳ４０）。なお、予測モデル生成更新部１５０による所定時間の経過の有無を判断は種々の方法が考えられる。例えば、予測モデル生成更新部１５０は、予測モデル情報を更新したときに計時部１７０から時刻データを取得して一時記憶しておくとともに、時空間領域の新たな生成を要しない旨の判断結果を取得したときにも時刻データを取得し、両時刻データから、所定時間の経過の有無を判断してもよい。
【００５１】
また、図７（ａ）に示す動作に加えて、イベントの総数が一定数を超えた場合に、時空間領域の再編成を行ってもよい。時空間領域の再編成は、すでに時空間領域分布情報および予測モデル情報に反映済みのデータを一つ取り除き、図７（ａ）の操作をもう一度行うことを、すべての反映済みデータについて行うことにより、可能となる。領域の再編成は、イベントの発生順に依存した領域分割の結果のばらつきを平均化する効果がある。
【００５２】
以上、図７（ａ）（ｂ）のフローチャートが示すように、時空間の分割方法を予め設定しなくても、移動局端末１は、イベント発生データに含まれるイベントの種類、頻度に応じて時空間を適切に分割し、分割後の時空間をベースにイベント予測モデルを学習する。なお、図７（ａ）の場合、図７（ｂ）の場合に比べて予測モデル情報の更新頻度が多いため（イベント検出部１２０からイベントを取得する度、更新するため）、図７（ｂ）の場合に比べて精度の高いイベント予測を実現することができる。一方、図７（ｂ）の場合、図７（ａ）の場合に比べて予測モデル情報の更新頻度が少ないため、図７（ａ）の場合に比べて移動局端末１の負荷を抑えることができる。
【００５３】
以上、上記実施形態によれば、時空間の分割方法を予め設定しなくても、日々の発生するイベントの種類、発生頻度に応じて時空間を適切に分割することができる。従って、適切に分割された時空間をベースにイベント予測モデルを学習することができるようになる。即ち、本発明によれば、簡便かつ適切に時空間を分割し、精度の高いイベント発生予測を実現することができるようになる。
【００５４】
なお、上記本実施形態では、予測モデル学習機能群１１の適用例として移動局端末１への適用例を説明しているが、予測モデル学習機能群１１の適用例は移動局端末１に限定するものではない。例えば、他の機器（例えば、携帯して使用可能なパーソナルコンピュータ、カーナビゲーションシステム本体、カメラ、携帯して使用可能な音楽プレーヤ、携帯して使用可能なゲーム機）に予測モデル学習機能群１１を適用してもよい。
【００５５】
また、移動局端末１の構成要素として予測モデル学習機能群１１を説明しているが、予測モデル学習機能群１１を、イベント予測機能を備える機器と接続する別体である装置（予測モデル学習装置）として構成してもよい。若しくは、イベント予測機能群１０を別体である装置（イベント予測装置）として構成してもよい。
【００５６】
なお、本発明の一実施形態によるイベント予測機能群１０の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、本発明の一実施形態によるイベント予測機能群１０の各処理に係る上述した種々の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００５７】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００５８】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００５９】
１  移動局端末  １０  イベント予測機能群  １１  予測モデル学習機能群  １００  イベント関連情報記憶部  １１０  時空間予測モデル情報記憶部  １１２  時空間領域分布情報記憶部  １１４  予測モデル情報記憶部  １２０  イベント検出部  １３０  位置データ取得部  １４０  領域分割要否判断部  １５０  予測モデル生成更新部  １６０  イベント予測部  １７０  計時部  
【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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