(57)【要約】【課題】ユーザの行動パターンが時間帯ごとに多様に変化する場合でも、その影響を軽減して平日／休日の判定を高精度に行えるようにする。【解決手段】平日／休日判定処理装置ＰＳにおいて、データベースサーバＤＳＶから上記時間区間ごとに位置データがマッピングされた地図情報を読み込んでこの地図情報を複数のエリアにメッシュ状に分割し、このエリア分割された地図情報をもとに時間区間ごとの上記各分割エリアに対するユーザの滞在確率密度の分布を算出する。また、この算出された確率密度分布を表す情報をもとに、時間区間ごとに各分割エリアにおける確率密度に対する重みを算出する。そして、平日／休日の判定対象となる日に収集された位置データに対し、上記算出された確率密度分布及びその重みを用いて平日か又は休日かを判定する。【選択図】図２
2011154484.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの滞在位置データを収集し記憶する過程と、
１日を複数の時間区間に分割すると共に、前記ユーザの滞在範囲を含む地図情報を複数のエリアに分割し、前記記憶された滞在位置データをもとに、前記分割された時間区間ごとに前記地図情報の各分割エリアに対するユーザの滞在状況を表す確率密度分布を算出する過程と、
前記算出された確率密度分布に対する前記分割された時間区間ごとの重みを算出する過程と、
判定対象となる日に収集し記憶されたユーザの滞在位置データが含まれる時間区間及び分割エリアにおける確率密度とその重みを、前記算出された確率密度分布及び重みをもとに探索し、この探索された確率密度とその重みを用いて、前記判定対象となる日が平日又は休日である確率を算出する過程と、
前記算出された確率をもとに前記判定対象となる日が平日であるか又は休日であるかを判定する過程と
を具備することを特徴とする状況判定方法。
【請求項２】
前記確率密度分布を算出する過程は、
前記分割された時間区間ごとに、過去の同一時間区間に収集されたユーザの滞在位置データを地図情報にマッピングする過程と、
前記滞在位置データがマッピングされた地図情報を複数のエリアにメッシュ状に分割し、この分割されたエリアごとの前記滞在位置データの度数分布を作成する過程と、
前記作成された度数分布をその最大値をもとに正規化し、この正規化された度数分布を前記分割された時間区間ごとの前記分割エリアにおける確率密度とする過程と
を備えることを特徴とする請求項１記載の状況判定方法。
【請求項３】
前記重みを算出する過程は、
前記分割された時間区間ごとに、当該時間区間における各分割エリアの確率密度の平均を、当該時間区間に過去に滞在位置データがマッピングされた分割エリアの数で割り算することにより、当該時間区間の確率密度に対する重みを算出する過程と、
前記分割された時間区間ごとに算出された重みをその最大値をもとに正規化し、この正規化された度数分布を前記時間区間ごとの確率密度に対する重みとする過程と
を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の状況判定方法。
【請求項４】
前記判定対象となる日が平日又は休日である確率を算出する過程は、
判定対象となる日に収集し記憶されたユーザの滞在位置データを前記地図情報にマッピングする過程と、
前記滞在位置データがマッピングされた地図情報をもとに、当該滞在位置データが含まれる時間区間及び分割エリアにおける確率密度を前記算出された確率密度分布から探索する過程と、
前記滞在位置データがマッピングされた地図情報をもとに、当該滞在位置データが含まれる時間区間及び分割エリアにおける確率密度に対する重みを前記算出された重みから探索する過程と、
前記探索された確率密度とその重みを用いて、前記判定対象となる日に収集された位置データの確率密度の平均を算出し、この算出された確率密度の平均値を前記判定対象となる日が平日又は休日である確率とする過程と
を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の状況判定方法。
【請求項５】
ユーザの滞在位置データを収集し記憶する手段と、
１日を複数の時間区間に分割すると共に、前記ユーザの滞在範囲を含む地図情報を複数のエリアに分割し、前記記憶された滞在位置データをもとに、前記分割された時間区間ごとに前記地図情報の各分割エリアに対するユーザの滞在状況を表す確率密度分布を算出する手段と、
前記算出された確率密度分布に対する前記分割された時間区間ごとの重みを算出する手段と、
判定対象となる日に収集し記憶されたユーザの滞在位置データが含まれる時間区間及び分割エリアにおける確率密度とその重みを、前記算出された確率密度分布及び重みをもとに探索し、この探索された確率密度とその重みを用いて、前記判定対象となる日が平日又は休日である確率を算出する手段と、
前記算出された確率をもとに前記判定対象となる日が平日であるか又は休日であるかを判定する手段と
を具備することを特徴とする状況判定装置。
【請求項６】
前記確率密度分布を算出する手段は、
前記分割された時間区間ごとに、過去の同一時間区間に収集されたユーザの滞在位置データを地図情報にマッピングする手段と、
前記滞在位置データがマッピングされた地図情報を複数のエリアにメッシュ状に分割し、この分割されたエリアごとの前記滞在位置データの度数分布を作成する手段と、
前記作成された度数分布をその最大値をもとに正規化し、この正規化された度数分布を前記分割された時間区間ごとの前記分割エリアにおける確率密度とする手段と
を備えることを特徴とする請求項５記載の状況判定装置。
【請求項７】
前記重みを算出する手段は、
前記分割された時間区間ごとに、当該時間区間における各分割エリアの確率密度の平均を、当該時間区間に過去に滞在位置データがマッピングされた分割エリアの数で割り算することにより、当該時間区間の確率密度に対する重みを算出する手段と、
前記分割された時間区間ごとに算出された重みをその最大値をもとに正規化し、この正規化された度数分布を前記時間区間ごとの確率密度に対する重みとする手段と
を備えることを特徴とする請求項５又は６記載の状況判定装置。
【請求項８】
前記判定対象となる日が平日又は休日である確率を算出する過程は、
判定対象となる日に収集し記憶されたユーザの滞在位置データを前記地図情報にマッピングする過程と、
前記滞在位置データがマッピングされた地図情報をもとに、当該滞在位置データが含まれる時間区間及び分割エリアにおける確率密度を前記算出された確率密度分布から探索する過程と、
前記滞在位置データがマッピングされた地図情報をもとに、当該滞在位置データが含まれる時間区間及び分割エリアにおける確率密度に対する重みを前記算出された重みから探索する過程と、
前記探索された確率密度とその重みを用いて、前記判定対象となる日に収集された位置データの確率密度の平均を算出し、この算出された確率密度の平均値を前記判定対象となる日が平日又は休日である確率とする過程と
を備えることを特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載の状況判定装置。
【請求項９】
請求項５乃至８のいずれかに記載の状況判定装置が備える手段を実現する処理を、前記状況判定装置が備えるコンピュータに実行させる状況判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えばユーザの行動パターンが平日の相当するものか或いは休日に相当するものかを判定する行動状況判定方法、判定装置及び判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザの行動状況を判定してこの判定した行動状況に適したコメント等の提供するサービスが種々提案されており、その一つに例えば次のようなものがある。すなわち、ユーザが予め登録した自身の起床時刻や出勤時刻、帰宅時刻、睡眠時間等の行動時刻情報と、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して取得したユーザの滞在地データと、当該滞在地データに対しユーザが付与するアノテーション情報とをもとに、平日用と休日用の２種類のシチュエーション遷移モデルを学習し作成する。そしてこの状態で、取得されたユーザの位置データ及び時刻情報と、ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいてユーザの現在のシチュエーションを推定し、この推定されたシチュエーションに即したコメントをユーザに提供するものである（例えば、特許文献１を参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１８２８６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記従来の方法では、取得した滞在位置データから求められる特定の滞在場所の遷移の時系列変化を予め定めた平日／休日モデルと比較することによって、平日／休日の判定を行なっている。この方法では、時間帯ごとに得られるすべての滞在位置データを同等の条件で取り扱っている。しかし、時間帯ごとのユーザの行動パターンには、ユーザが様々な場所に出かけて滞在地が分散するパターンや、ユーザが決まった場所に滞在し続けるパターン等があり、区々である。したがって、時間帯ごとの行動パターンを一律の条件で取り扱うと、平日／休日を正確に判定することが困難となる。
【０００５】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ユーザの行動パターンが時間帯ごとに多様に変化する場合でも、その影響を軽減して平日／休日の判定を高精度に行えるようにした行動状況判定方法、判定装置及び判定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するためにこの発明の１つの観点は、ユーザの滞在位置データを収集し記憶する。この状態で、先ず１日を複数の時間区間に分割すると共に前記ユーザの滞在範囲を含む地図情報を複数のエリアに分割し、前記記憶された滞在位置データをもとに、前記分割された時間区間ごとに前記地図情報の各分割エリアに対するユーザの滞在状況を表す確率密度分布を算出する。次に前記算出された確率密度分布に対する前記分割された時間区間ごとの重みを算出する。そして、判定対象となる日に収集し記憶されたユーザの滞在位置データが含まれる時間区間及び分割エリアにおける確率密度とその重みを、前記算出された確率密度分布及び重みをもとに探索し、この探索された確率密度とその重みを用いて前記判定対象となる日が平日又は休日である確率を算出して、この算出された確率をもとに前記判定対象となる日が平日であるか又は休日であるかを判定するようにしたものである。
【０００７】
具体的には、以下のような態様を備えることを特徴とする。  
先ず、確率密度分布を算出する際には、分割された時間区間ごとに、過去の同一時間区間に収集されたユーザの滞在位置データを地図情報にマッピングし、この滞在位置データがマッピングされた地図情報を複数のエリアにメッシュ状に分割してこの分割されたエリアごとの前記滞在位置データの度数分布を作成し、この作成された度数分布をその最大値をもとに正規化してこの正規化された度数分布を前記分割された時間区間ごとの前記分割エリアにおける確率密度とする。
【０００８】
次に、重みを算出する際には、分割された時間区間ごとに、当該時間区間における各分割エリアの確率密度の平均を、当該時間区間に過去に滞在位置データがマッピングされた分割エリアの数で割り算することにより、当該時間区間の確率密度に対する重みを算出し、この分割された時間区間ごとに算出された重みをその最大値をもとに正規化して、この正規化された度数分布を前記時間区間ごとの確率密度に対する重みとする。
【０００９】
さらに、判定対象となる日が平日又は休日である確率を算出する際には、判定対象となる日に収集し記憶されたユーザの滞在位置データを前記地図情報にマッピングし、この滞在位置データがマッピングされた地図情報をもとに当該滞在位置データが含まれる時間区間及び分割エリアにおける確率密度を前記算出された確率密度分布から探索すると共に、前記滞在位置データがマッピングされた地図情報をもとに、当該滞在位置データが含まれる時間区間及び分割エリアにおける確率密度に対する重みを前記算出された重みから探索する。そして、この探索された確率密度とその重みを用いて前記判定対象となる日に収集された位置データの確率密度の平均を算出し、この算出された確率密度の平均値を前記判定対象となる日が平日又は休日である確率とする。
【発明の効果】
【００１０】
したがって、この発明の１つの観点によれば、過去の位置データの分布密度及び広がりから時間帯ごとに平日／休日判定に寄与する重みが算出され、この算出された重みを考慮して平日／休日判定が行われる。この結果、過去の位置データの分布密度及び広がりを考慮して、時間区間ごとに平日／休日判定に寄与する重みが自動的に変更されることになり、これにより時間帯により異なる位置データの質の違いを考慮して、平日／休日の判定を行うことが可能となる。このため、例えば過去に収集されたユーザの位置データが様々な地域に分散せずユーザが特定の場所に滞在した可能性が高いと見なせる時間区間と、過去に収集されたユーザの位置データが様々な地域に分散しており、ユーザが滞在履歴にない場所に滞在していても本来ならば判定処理に影響を与えない時間区間とを区別して、平日／休日の判定を正確に行うことが可能となる。
【００１１】
すなわちこの発明によれば、ユーザの行動パターンが時間帯ごとに多様に変化する場合でも、その影響を軽減して平日／休日の判定を高精度に行えるようにした行動状況判定方法、判定装置及び判定プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】この発明の一実施形態に係わる行動状況判定方法を実施するシステムの全体構成を示す図である。
【図２】図１に示したシステムの機能構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示したシステムによる学習フェーズの処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【図４】図２に示したシステムによる平日／休日判定処理フェーズの処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【図５】図３に示した学習フェーズにおける位置データの読み込み・選択処理の手順と処理内容を示すフローチャートである。
【図６】図４に示した位置データの読み込み・選択処理により得られる、過去の同一の特定時間区間に収集した位置データを地図データ上にマッピングした結果を示す図である。
【図７】図３に示した学習フェーズにおける確率密度算出処理の手順と処理内容を示すフローチャートである。
【図８】図７に示した確率密度算出処理で用いる、メッシュ化された地図データの一例を示す図である。
【図９】図７に示した確率密度算出処理により得られる、メッシュごとの度数分布の一例を示す図である。
【図１０】図３に示した学習フェーズにおける、各時間帯の確率密度に対する重み計算処理の手順と処理内容を示すフローチャートである。
【図１１】図４に示した平日／休日判定処理フェーズにおける平日／休日判定処理の手順と処理内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
図１は、この発明の一実施形態に係わる状況判定方法を実現するためのシステムの概略構成図である。このシステムは、状況判定対象者となるユーザが所持する携帯端末ＭＳと、データベースサーバＤＳＶと、平日／休日判定処理装置ＰＳと、平日／休日判定結果の通知先となるユーザ端末ＵＴ及び複数のアプリケーションサーバＡＰ１〜ＡＰｎとを備え、これらは通信ネットワークを介して相互に通信可能となっている。なお、通信ネットワークは、例えばインターネットに代表されるＩＰネットワークと、このＩＰネットワークにアクセスするためのアクセスネットワークとから構成される。
【００１４】
図２は、図１に示したシステムの機能構成を示すブロック図である。  
携帯端末ＭＳは、基本機能としてマン／マシンインタフェースとしての入出力機能と、音声通信機能と、ブラウザ機能を備えたもので、さらにこの発明を実施するために必要な機能としてセンサデータ計測部１１及び平日アノテーション入力部１２を有している。これらの機能は何れもプログラムを携帯端末ＭＳ内のＣＰＵ（Central Processing Unit）に実行させることにより実現される。
【００１５】
センサデータ計測部１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機を有し、図示しない複数のＧＰＳ衛星から送信されたＧＰＳ信号を上記ＧＰＳ受信機により受信して、緯度と経度により表される自端末ＭＳの位置データを算出する。そして、この算出された位置データをその計測時刻を示すタイムスタンプと共に、データベースサーバＤＳＶへ送信する処理を行う。
【００１６】
平日アノテーション入力部１２は、表示部に平日／休日アノテーション情報の入力案内画面を表示し、この状態でユーザが入力部を操作して、位置データが計測された過去の日々に対しその日が平日か又は休日かを示すアノテーション情報を入力したとき、このアノテーション情報の入力を受け付けてデータベースサーバＤＳＶへ送信する処理を行う。
【００１７】
データベースサーバＤＳＶは、大容量の記憶媒体と、上記携帯端末ＭＳ及び平日／休日判定処理装置ＰＳとの間で通信を行う通信部を備え、さらにこの発明を実施するために必要な記憶制御機能として、センサデータ記憶部２１と、平日アノテーション記憶部２２と、確率密度記憶部２３と、確率密度に対する重みを記憶する重み記憶部２４を備えている。これらの記憶制御機能は何れもプログラムをデータベースサーバＤＳＶ内のＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００１８】
センサデータ記憶部２１は、上記携帯端末ＭＳから送信された当該携帯端末ＭＳの位置データを受信して記憶媒体内の位置データ記憶エリアに記憶する処理と、この記憶された位置データを平日／休日判定処理装置ＰＳからの要求に応じて選択的に読み出して、要求元の平日／休日判定処理装置ＰＳへ送信する処理を行う。
【００１９】
平日アノテーション記憶部２２は、上記携帯端末ＭＳから送信されたアノテーション情報を受信して記憶媒体内の所定の記憶エリアに記憶する処理と、この記憶されたアノテーション情報を平日／休日判定処理装置ＰＳからの要求に応じて読み出して、要求元の平日／休日判定処理装置ＰＳへ送信する処理を行う。
【００２０】
確率密度記憶部２３は、平日／休日判定処理装置ＰＳ内の後述する確率密度算出処理部３１により算出された確率密度を表す情報を受信して記憶媒体内の所定の記憶エリアに記憶する処理と、この記憶された確率密度を表す情報を平日／休日判定処理装置ＰＳからの要求に応じて読み出して、要求元の平日／休日判定処理装置ＰＳへ送信する処理を行う。
【００２１】
確率密度に対する重み記憶部２４は、平日／休日判定処理装置ＰＳ内の後述する確率密度に対する重み算出処理部３２により算出された確率密度に対する重みを表す情報を受信して記憶媒体内の所定の記憶エリアに記憶する処理と、この記憶された確率密度に対する重みを表す情報を平日／休日判定処理装置ＰＳからの要求に応じて読み出して、要求元の平日／休日判定処理装置ＰＳへ送信する処理を行う。
【００２２】
平日／休日判定処理装置ＰＳは例えばＷｅｂサーバからなり、この発明を実施するために必要な処理機能として、位置データの読み込み・選択処理部（図示せず）と、確率密度算出処理部３１と、確率密度に対する重み算出処理部３２と、平日／休日判定処理部３３を備えている。これらの処理機能は何れも、プログラムをデータベースサーバＤＳＶ内のＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００２３】
位置データの読み込み・選択処理部は、上記データベースサーバＤＳＶの平日アノテーション記憶部２２からアノテーション情報を読み込み、このアノテーション情報により平日とアノテーションされた日々の位置データをセンサデータ記憶部２１から選択的に読み込む。そして、１日を複数の時間区間に分割し、この分割された時間区間ごとに、上記選択的に読み込んだ位置データを地図上にマッピングして、この時間区間ごとに位置データがマッピングされた地図情報をデータベースサーバＤＳＶへ送信してセンサデータ記憶部２１に記憶させる処理を行う。
【００２４】
確率密度算出処理部３１は、上記データベースサーバＤＳＶのセンサデータ記憶部２１から上記時間区間ごとに位置データがマッピングされた地図情報を読み込む。そして、この地図情報を複数のエリアにメッシュ状に分割し、上記時間区間ごとの上記分割された各エリアに対するユーザの滞在確率密度の分布を、上記読み込んだ地図情報における位置データのマッピング数をもとに算出する。そして、この算出された確率密度分布を表す情報を、データベースサーバＤＳＶへ送信して確率密度記憶部２３に記憶させる処理を行う。
【００２５】
確率密度に対する重み算出処理部３２は、上記データベースサーバＤＳＶのセンサデータ記憶部２１から上記時間区間ごとの地図上にマッピングされた位置データを読み込むと共に、確率密度記憶部２３から上記時間区間ごとの各エリアに対する確率密度分布を表す情報を読み込む。そして、これらの読み込んだ情報をもとに、時間区間ごとの確率密度に対する重みを算出し、この算出された時間区間ごとの確率密度に対する重みを表す情報を、データベースサーバＤＳＶへ送信して確率密度に対する重み記憶部２４に記憶させる処理を行う。
【００２６】
平日／休日判定処理部３３は、上記データベースサーバＤＳＶのセンサデータ記憶部２１から、平日／休日の判定対象となる日に収集された位置データを読み込む。またそれと共に、上記データベースサーバＤＳＶの確率密度記憶部２３及び確率密度に対する重み記憶部２４からそれぞれ確率密度分布を表す情報及びその重みを表す情報を読み込む。そして、上記読み込んだ位置データに対し、上記読み込んだ確率密度分布を表す情報及びその重みを表す情報を用いて平日／休日の判定を行い、その判定結果を表す情報をユーザ端末ＵＴ又はアプリケーションサーバＡＰ１〜ＡＰｎへ送信する処理を行う。
【００２７】
ユーザ端末ＵＴ又はアプリケーションサーバＡＰ１〜ＡＰｎは、この発明に係わる制御機能として平日／休日通知受信部４１を備える。この平日／休日通知受信部４１はプログラムをＣＰＵに実行させることにより実現されるもので、上記平日／休日判定処理装置ＰＳの平日／休日判定処理部３３から送信された平日／休日の判定結果を表す情報を受信して、ユーザの状況判定に使用する１つのパラメータとして保存する。
【００２８】
次に、以上のように構成されたシステムによる平日／休日判定方法を、確率密度分布及びその重みの算出フェーズと、平日／休日判定フェーズとに分けて説明する。
【００２９】
（１）確率密度分布及びその重みの算出フェーズ
確率密度分布及びその重みの算出は次のように行われる。図３はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。なお、ここでは過去の一定期間に渡って計測されたユーザの位置データが、その計測時刻を示すタイムスタンプと共に、データベースサーバＤＳＶ内のセンサデータ記憶部２１に既に記憶されているものとして説明を行う。
【００３０】
（１−１）平日アノテーションの入力処理
携帯端末ＭＳでは、ステップＳ１において平日アノテーション入力部１２が起動され、位置データが計測された過去の日々に対しその日が平日か又は休日かを示すアノテーション情報の入力処理が行われる。この入力処理は、携帯端末ＭＳとユーザとの間で対話形式により行われる。
【００３１】
例えば、カレンダ型のＧＵＩを携帯端末ＭＳの表示器に表示し、ユーザに先ず位置データを計測した日を選択入力させ、さらに平日か又は休日かを１日ずつ選択入力させる。また、上記したＧＵＩ形式の入力以外にも、「休日は暦通りですか？」といった質問を表示し、この質問に対しユーザが入力した回答から大まかに休日のアノテーション処理を実行するといった手法を採用することも可能である。
【００３２】
そして、携帯端末ＭＳの平日アノテーション入力部１２は、上記入力された平日／休日示すアノテーション情報をデータベースサーバＤＳＶへ送信する。この結果、データベースサーバＤＳＶの平日アノテーション記憶部２２には、上記入力されたアノテーション情報が記憶される。
【００３３】
（１−２）位置データの読み込み・選択処理
平日／休日判定処理装置ＰＳは、先ずステップＳ２において位置データの読み込み・選択処理部を起動し、全位置データのうち平日とアノテーションされた日に計測された位置データを選択的に読み込む処理を実行する。図５はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００３４】
すなわち、先ずステップＳ２１により、上記データベースサーバＤＳＶの平日アノテーション記憶部２２からアノテーション情報を読み込み、このアノテーション情報により平日とアノテーションされた日々の位置データをセンサデータ記憶部２１から選択的に読み込む。次に、１日を複数の時間区間τi（i=1,2,…,L）に分割し、ステップＳ２２〜ステップＳ２６において、上記選択的に読み込んだ平日の位置データを、そのタイムスタンプｔjをもとに、上記分割された時間区間τiごとにその地図上にマッピングする。そして、この位置データがマッピングされた時間区間τiごとの地図情報を、ステップＳ２７によりデータベースサーバＤＳＶへ送信して、センサデータ記憶部２１に記憶させる。  
図６は、１日を３０分ごとに区切った場合に、８時から８時３０分までの時間区間に計測された位置データをマッピングした地図の一例を示すものである。なお、時間区間の長さや、時間区間の区切り開始時点は任意とする。
【００３５】
（１−３）確率密度分布の算出処理
平日／休日判定処理装置ＰＳは、次にステップＳ３において確率密度算出処理部３１を起動し、時間区間τiごとの地図上の分割された各エリアに対するユーザの滞在確率密度の分布を算出する処理を以下のように実行する。図７はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００３６】
確率密度算出処理部３１は、先ずステップＳ３１により時間区間τiの番号ｉを＝１に初期設定し、ステップＳ３２により時間区間τiの地図情報にマッピングされた位置データをデータベースサーバＤＳＶのセンサデータ記憶部２１から読み込む。
【００３７】
次にステップＳ３３において、先ず地図情報を一定の大きさずつ複数のエリアにメッシュ状に分割する。分割された各エリアのサイズは任意に設定することができる。図８は、上記図７に示した位置データがマッピングされた地図をメッシュ状に分割したときの地図情報の一例を示すものである。続いて、上記地図上の各分割エリアに対しマッピングされた位置データの数をカウントし、地図上に度数分布を作成する。図９は、分割エリアごとにマッピングされた位置データ数を記入してこれを度数分布とした場合の地図情報の一例を示すものである。
【００３８】
次にステップＳ３４において、同一の時間区間τiで最大となるマッピング数の値を用いて各分割エリアの度数分布を正規化する。そして、時間区間τi 、座標(x,y) の分割エリアにおける確率密度ｐ（τi ，x,y）を、上記正規化された度数分布をもとに次式（１）により算出する。  
【数１】
2011154484.tif 000003
ここで、Ｃ（τi ，x,y）は時間区間τi 、座標(x,y) で示される分割エリアでカウントされたれた位置データの数、Ｃmax(τi)は時間区間τiに各分割エリアでカウントされた位置データのうち最大のカウント数と示す。また、Ｌは１日を一定の時間長で区切ったときの時間区間の総数であり、例えば１つの時間区間の長さが３０分であれば、Ｌ＝４８となる。
【００３９】
以上のステップＳ３２〜ステップＳ３４の処理は、ステップＳ３６でｉがインクリメントされるごとに繰り返し行われる。そして、すべての時間区間τi（i=1,2,…,L）についての確率密度ｐ（τi ，x,y）が算出され、これによりｉがＬに達したことがステップＳ３５で検出されると、確率密度の算出処理は終了となる。  
なお、上記算出された確率密度ｐ（τi ，x,y）の値は、データベースサーバＤＳＶへ送信されて確率密度記憶部２３に記憶される。
【００４０】
（１−４）確率密度分布に対する重み算出処理
平日／休日判定処理装置ＰＳは、次にステップＳ４において確率密度に対する重み算出処理部３２を起動し、時間区間τiごとの各エリアの確率密度に対する重みを計算する処理を以下のように実行する。図１０はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００４１】
確率密度に対する重み算出処理部３２は、先ずステップＳ４１により時間区間τiの番号ｉを＝１に初期設定したのち、ステップＳ４２において、上記データベースサーバＤＳＶのセンサデータ記憶部２１から上記時間区間τiごとの地図上にマッピングされた位置データを読み込むと共に、確率密度記憶部２３から上記時間区間τiごとの各エリアに対する確率密度ｐ（τi ，x,y）を読み込む。そして、ステップＳ４３において、上記読み込んだデータをもとに、次式（２）により重みｗ（τi）を算出する。  
【数２】
2011154484.tif 000004
ここで、ｎiは時間区間τiに位置データのカウントが確認された総分割エリア数とする。  
すなわち、特定の時間区間τiにおける確率密度の平均を、特定の時間区間τiにおいて過去に位置データがマッピングされた分割地域の数で割り算する。
【００４２】
確率密度に対する重み算出処理部３２は、上記ステップＳ４３による時間区間τiごとの確率密度ｐ（τi ，x,y）に対する重みｗ（τi）の計算処理を、ステップＳ４６によりｉの値をインクリメントするごとに繰り返し実行する。また、その間ステップＳ４４において、最大値をとる重みmax ｗ（τj）（j=1,2,…,L）を更新しながら保存する。
【００４３】
そして、ｉの値がＬに達したことがステップＳ４５で検出されると、確率密度に対する重み算出処理部３２はステップＳ４７に移行する。そして、時間区間τiの番号ｉを＝１に初期設定したのち、ステップＳ４８において、上記時間区間τiごとに算出された重みｗ（τi）と、重みの最大値max ｗ（τj）（j=1,2,…,L）をもとに、時間区間τiにおける確率密度分布に対する重みＷ（τi）を次式（３）を用いて算出する。  
【数３】
2011154484.tif 000005
すなわち、上記（２）式により算出された値を、すべての時間区間の中で最大となる重みmax ｗ（τj）（j=1,2,…,L）を用いて正規化した値を、特定の時間区間τiの位置データに対する重みＷ（τi）とする。
【００４４】
上記ステップＳ４８による重みＷ（τi）の計算処理は、ステップＳ５０によりｉの値をインクリメントするごとに繰り返し行われ、ｉの値がＬに達したことがステップＳ４９により検出された時点で終了となる。この算出された時間区間τiごとの確率密度分布に対する重みＷ（τi）を表す情報は、ステップＳ５によりデータベースサーバＤＳＶへ送信されて確率密度に対する重み記憶部２４に記憶される。
【００４５】
（２）平日／休日判定フェーズ
次に、平日／休日判定フェーズの処理は次のように行われる。図４はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
平日／休日判定処理装置ＰＳにおいて平日／休日判定処理部３３は、先ずステップＳ６により、上記データベースサーバＤＳＶのセンサデータ記憶部２１から平日／休日の判定対象となる日に収集された位置データを読み込む。またそれと共に、上記データベースサーバＤＳＶの確率密度記憶部２３及び確率密度に対する重み記憶部２４からそれぞれ確率密度ｐ（τi ，x,y）を表す情報及びその重みＷ（τi）を表す情報を読み込む。
【００４６】
そして、ステップＳ７において、上記読み込んだ位置データに対して照らし合わせる上で相応しい確率密度分布を探索する。この探索処理は、読み込んだ位置データが含まれる時間区間τiを探すことに相当する。この照らし合わせをする上で相応しい確率密度の探索が終了すると、続いてステップＳ８において同様に、同一時間区間の度数分布に対する重みを探索する。
【００４７】
これらの探索処理が終了すると平日／休日判定処理部３３は、次にステップＳ９において、上記探索された確率密度及び度数分布に対する重みをパラメータとして用いて、平日／休日の判定対象日が平日かまたは休日かを判定する処理を以下のように実行する。図１１はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００４８】
すなわち、先ずステップＳ９１において、平日／休日の判定対象日について当該日が平日である確率Ｐ（ｍ）を次式（４）により計算する。  
【数４】
2011154484.tif 000006
ここで、ｍはデータ取得日における、平日／休日判定処理開始時点までに得られた最終データ収集時刻、ｌはデータ取得日におけるデータ収集開始時刻である。また、Ｎは時間区間ｍ−ｌ間に収集した位置データの個数を示し、Ｗ（τi）は時刻ｔの該当する時間区間τiにおける確率密度（τi ，x,y）に対する重みを示す。さらに、ｘt，ｙtは、時刻ｔにおいて計測された緯度、経度を示す。  
すなわち、各位置データの確率密度の平均値が、位置データの計測日が平日である確率Ｐ（ｍ）となる。
【００４９】
次に平日／休日判定処理部３３は、ステップＳ９２〜ステップＳ９４により、上記確率Ｐ（ｍ）を次式（５）によりしきい値Ｔhと比較することにより、判定対象の日が平日かまたは休日かを判定する。  
【数５】
2011154484.tif 000007
ここで、しきい値Ｔhはシステム設計者やユーザが手動で設定してもよい。また、過去に蓄積された位置データをテストデータとして読み込んで、一定の精度を保つしきい値を計算により選択する自動しきい値設定処理を採用してもよい。
【００５０】
平日／休日判定処理部３３は、最後にステップＳ１０において、上記ステップＳ９による平日／休日判定処理によって得られた判定結果を、ユーザ端末ＵＴまたはアプリケーションサーバＡＰ１〜ＡＰｎへ送信する。
ユーザ端末ＵＴ又はアプリケーションサーバＡＰ１〜ＡＰｎは、平日／休日通知受信部４１の制御の下で、上記平日／休日判定処理装置ＰＳから送信された平日／休日の判定結果を表す情報を受信し保存する。この平日／休日の判定結果を表す情報は、ユーザの状況を判定するための属性情報として使用される。例えば、平日であればユーザに対し仕事に関する情報が配信され、休日であればレジャーに関する情報が配信される。
【００５１】
以上詳述したようにこの実施形態では、平日／休日判定処理装置ＰＳにおいて、データベースサーバＤＳＶのセンサデータ記憶部２１から上記時間区間ごとに位置データがマッピングされた地図情報を読み込んでこの地図情報を複数のエリアにメッシュ状に分割し、このエリア分割された地図情報をもとに時間区間ごとの上記各分割エリアに対するユーザの滞在確率密度の分布を算出する。また、この算出された確率密度分布を表す情報をもとに、時間区間ごとに各分割エリアにおける確率密度に対する重みを算出する。そして、平日／休日の判定対象となる日に収集された位置データに対し、上記算出された確率密度分布及びその重みを用いて平日か又は休日かを判定するようにしている。
【００５２】
すなわち、過去の位置データの分布密度及び広がりから時間帯ごとに平日／休日判定に寄与する重みを算出し、この算出された重みを考慮して平日／休日判定を行うようにしている。
したがって、過去の位置データの分布密度及び広がりを考慮して、時間区間ごとに平日／休日判定に寄与する重みが自動的に変更されることになり、これにより時間帯により異なる位置データの質の違いを考慮して、平日／休日の判定を行うことが可能となる。この結果、例えば過去に収集されたユーザの位置データが様々な地域に分散せずユーザが特定の場所に滞在した可能性が高いと見なせる時間区間と、過去に収集されたユーザの位置データが様々な地域に分散しており、ユーザが滞在履歴にない場所に滞在していても本来ならば判定処理に影響を与えない時間区間とを区別して、平日／休日の判定を正確に行うことが可能となる。
【００５３】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態ではデータベースサーバＤＳＶと平日／休日判定処理装置ＰＳとを別々に設けたが、１つのサーバ装置内に設けるようにしてもよい。また、前記実施形態では平日／休日アノテーション情報をユーザが指定入力するようにしたが、平日／休日が暦通りのユーザを対象とする場合には平日／休日アノテーション情報の入力を省略するようにしてもよい。
【００５４】
その他、ユーザ端末、データベースサーバ及び平日／休日判定処理装置の種類や機能、平日／休日アノテーション情報を入力するための処理手順や処理内容、確率密度分布及びその重みを算出するフェーズの処理手順と処理内容、平日／休日判定フェーズの処理手順と処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【００５５】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００５６】
ＭＳ…携帯端末、ＤＳＶ…データベースサーバ、ＰＳ…平日／休日判定処理装置、ＵＴ…ユーザ端末、ＡＰ１〜ＡＰｎ…アプリケーションサーバ、１１…センサデータ計測部、１２…休日割合入力部、２１…センサデータ記憶部、２２…休日割合記憶部、２３…特徴量ベクトル記憶部、２４…平日／休日識別関数記憶部、３１…特徴量ベクトル算出処理部、３２…平日／休日識別関数学習処理部、３３…平日／休日判定処理部、４１…平日／休日通知受信部。
【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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