(57)【要約】【課題】  自動的にユーザの属性や状況を把握し、多様なサービスに通知することで、ユーザに適切なサービスやコンテンツを提供する。【解決手段】  本発明は、移動履歴からユーザの滞在エリアを抽出し、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数、滞在エリア内におけるスポット数、スポットのキーワード数を求め、移動履歴からユーザの生活圏を抽出し、生活圏に含まれるスポット及び該スポットのキーワードをスポット情報記憶手段から取得し、ユーザの滞在エリアの総数、滞在エリア内のスポット数、滞在エリア内のスポットのキーワード数と、該ユーザの生活圏に基づいて平均的なユーザが生活圏内で移動したスポットの数及び標準接触キーワード数、を取得して、キーワード種別毎に、スコアを求め、スコアの高いキーワードを選好キーワードとして決定する。【選択図】  図１
2011221665.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の移動履歴とスポットの属性情報を組み合わせてユーザの属性や状況を抽出するユーザ属性出装置であって、
ユーザの移動履歴情報、該ユーザの移動履歴における滞在エリア情報、該ユーザの生活圏情報、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）、該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、該滞在エリア内におけるスポットのキーワード数（ONij）、生活圏内におけるスポット数及び同じ生活圏を持つ特徴がない平均的なユーザが該生活圏内で移動したスポットの数（ESＬ）と当該スポット毎のキーワード（以下、「標準接触キーワード」と記す）の数(ENi)を格納する情報記憶手段と、
Ｗｅｂから取得したスポットの位置情報を含む属性情報及び該属性情報に対応するキーワードを格納したスポット情報記憶手段と、
ユーザ端末からGPS（Global Positioning System）履歴を移動履歴として取得し、前記情報記憶手段に格納する移動履歴取得手段と、
前記移動履歴から前記ユーザの滞在エリアを抽出し、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）を求め、該滞在エリアに基づいて前記スポット情報記憶手段を参照して該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）及びスポットのキーワード数（ONij）を求め、前記情報記憶手段に格納する滞在エリア情報抽出手段と
前記移動履歴からユーザの生活圏を抽出する生活圏抽出手段と、
前記情報記憶手段から、前記ユーザの滞在エリアの総数（J）、滞在エリア内のスポット数（Sｊ）、滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）と、該ユーザの生活圏に基づいて前記平均的なユーザが生活圏内で移動したスポットの数（ＥＳＬ）及び前記標準接触キーワード数（ENi）、を読み出して、キーワード種別毎に、
【数１１】
2011221665.tif 000014
によりスコアを求めるスコア算出手段と、
前記スコア算出手段で求められたスコアの高いキーワードを選好キーワードとして決定する選好キーワード決定手段と、
を有することを特徴とするユーザ属性抽出装置。
【請求項２】
前記生活圏抽出手段で抽出された前記生活圏に基づいて、ユーザの位置情報を含むユーザ情報を格納するユーザ情報記憶手段から該生活圏を有するユーザを、該生活圏内のスポットのキーワードを同じ生活圏を持つ特徴がない平均的なユーザとして定義し、各ユーザのユーザＩＤに基づいて、各ユーザが移動したスポットの情報を格納した記憶手段からスポット及び該スポットのキーワードを取得し、該生活圏内のスポットの数（ESＬ）及び該スポット毎の標準接触キーワードの数(ENi)を求め、前記情報記憶手段に格納する標準行動情報生成手段を
更に有する請求項１記載のユーザ属性抽出装置。
【請求項３】
人の移動履歴とスポットの属性情報を組み合わせてユーザの属性や状況を抽出するユーザ属性出装置であって、
ユーザの移動履歴情報、該ユーザの移動履歴における滞在エリア情報、該ユーザの滞在エリアの総数（J）、滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）、前滞在エリア起点の該移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）、該前滞在エリア起点の該移動候補範囲内にあるスポット数（ＮSj-1）を格納する情報記憶手段と、
Ｗｅｂから取得したスポットの位置情報を含む属性情報及び該属性情報に対応するキーワードを格納したスポット情報記憶手段と、
ユーザ端末からGPS（Global Positioning System）履歴を移動履歴として取得し、前記情報記憶手段に格納する移動履歴取得手段と、
前記移動履歴から前記ユーザの滞在エリアを抽出し、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）を求め、該滞在エリアに基づいて前記スポット情報記憶手段を参照して該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）及びスポットのキーワード数（ONij）を求め、前記情報記憶手段に格納する滞在エリア情報抽出手段と、
前記情報記憶手段から、前記ユーザの滞在エリアの総数（J）、前記滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）、前記滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、前記前滞在エリア起点の移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）、該前滞在エリア起点の該移動候補範囲内にあるスポット数（ＮSj-1）と、を読み出して、キーワード種別毎に、
【数１２】
2011221665.tif 000015
によりスコアを求めるスコア算出手段と、
前記スコア算出手段で求められたスコアの高いキーワードを選好キーワードとして決定する選好キーワード決定手段と、
を有することを特徴とするユーザ属性抽出装置。
【請求項４】
前記滞在エリア情報抽出手段は、
前記ユーザが滞在した滞在エリア（ｊ）の総数（J）を求め、該前滞在エリア（ｊ−１）を起点とする移動候補範囲を求め、該移動候補範囲の位置情報に基づいて前記スポット情報記憶手段を参照して該前滞在エリア起点の該移動候補範囲内にあるスポット数（NSj-1）及び該前滞在エリア起点の該移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）を求め、前記情報記憶手段に格納する手段を更に有する
請求項３記載のユーザ属性抽出装置。
【請求項５】
前記スコア算出手段は、
全ての滞在エリア内で出現回数の多いスポットのキーワードのスコアを低く補正するための関数(Sij)と、前記移動履歴の測定点からの近さや滞在時間の長さによって補正するための関数(Vij)と、各情報における平均的なユーザの行動に関する統計情報に基づいて補正するための関数（Mij）のいずれか、または、全てを前記スコアに乗算する手段を含む
請求項１または３記載のユーザ属性抽出装置。
【請求項６】
人の移動履歴とスポットの属性情報を組み合わせてユーザの属性や状況を抽出するユーザ属性出方法であって、
ユーザの移動履歴情報、該ユーザの移動履歴における滞在エリア情報、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）、該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、該滞在エリア内におけるスポットのキーワード数（ONij）、ユーザの生活圏情報、生活圏内におけるスポット数及び同じ生活圏を持つ特徴がない平均的なユーザが該生活圏内で移動したスポットの数（ESＬ）と当該スポット毎のキーワード（以下、「標準接触キーワード」と記す）の数(ENi)を格納する情報記憶手段と、
Ｗｅｂから取得したスポットの位置情報を含む属性情報及び該属性情報に対応するキーワードを格納したスポット情報記憶手段と、を有する装置が、
ユーザ端末からGPS（Global Positioning System）履歴を移動履歴として取得し、前記情報記憶手段に格納する移動履歴取得ステップと、
前記移動履歴から前記ユーザの滞在エリアを抽出し、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）を求め、該滞在エリアに基づいて前記スポット情報記憶手段を参照して該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）及び該滞在エリア内におけるスポットのキーワード数（ONij）を求め、前記情報記憶手段に格納する滞在エリア情報抽出ステップと
前記移動履歴からユーザの生活圏を抽出する生活圏抽出ステップと、
前記生活圏に含まれるスポット及び該スポットのキーワードを前記スポット情報記憶手段から取得して前記情報記憶手段に格納するスポット問い合わせステップと、
前記情報記憶手段から、前記ユーザの滞在エリアの総数（J）、滞在エリア内のスポット数（Sｊ）、滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）と、該ユーザの生活圏に基づいて前記平均的なユーザが生活圏内で移動したスポットの数（ＥＳＬ）及び前記標準接触キーワード数（ENi）、を読み出して、キーワード種別毎に、
【数１３】
2011221665.tif 000016
によりスコアを求めるスコア算出ステップと、
前記スコア算出ステップで求められたスコアの高いキーワードを選好キーワードとして決定する選好キーワード決定ステップと、
を行うことを特徴とするユーザ属性抽出方法。
【請求項７】
前記生活圏抽出ステップで抽出された前記生活圏に基づいて、ユーザの位置情報を含むユーザ情報を格納するユーザ情報記憶手段から該生活圏を有するユーザを同じ生活圏を持つ特徴がない平均的なユーザとして定義し、各ユーザのユーザＩＤに基づいて、各ユーザが移動したスポットの情報を格納した記憶手段からスポット及び該スポットのキーワードを取得し、該生活圏内のスポットの数（ESＬ）及び該スポット毎の標準接触キーワードの数(ENi)を求め、前記情報記憶手段に格納する標準行動情報生成ステップを行う
請求項６記載のユーザ属性抽出方法。
【請求項８】
人の移動履歴とスポットの属性情報を組み合わせてユーザの属性や状況を抽出するユーザ属性出方法であって、
ユーザの移動履歴情報、該ユーザの移動履歴における滞在エリア情報、該ユーザの滞在エリアの総数（J）、滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、該滞在エリア内におけるスポットのキーワード数（ONij）、前滞在エリア起点の移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）、滞在エリア内のスポット数（ＮSj-1）、滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）を格納する情報記憶手段と、
Ｗｅｂから取得したスポットの位置情報を含む属性情報及び該属性情報に対応するキーワードを格納したスポット情報記憶手段と、を有する装置が、
ユーザ端末からGPS（Global Positioning System）履歴を移動履歴として取得し、前記情報記憶手段に格納する移動履歴取得ステップと、
前記移動履歴から前記ユーザの滞在エリアを抽出し、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）を求め、該滞在エリアに基づいて前記スポット情報記憶手段を参照して該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）及びスポットのキーワード数（ONij）を求め、前記情報記憶手段に格納する滞在エリア情報抽出ステップと、
前記情報記憶手段から、前記ユーザの滞在エリアの総数（J）、前記滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、前記前滞在エリア起点の移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）、滞在エリア内のスポット数（ＮSj-1）、前記滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）と、を読み出して、キーワード種別毎に、
【数１４】
2011221665.tif 000017
によりスコアを求めるスコア算出ステップと、
前記スコア算出手段で求められたスコアの高いキーワードを選好キーワードとして決定する選好キーワード決定ステップと、を行う、
ことを特徴とするユーザ属性抽出方法。
【請求項９】
前記滞在エリア情報抽出ステップにおいて、
前記ユーザが滞在した滞在エリア（ｊ）の総数（J）を求め、該前滞在エリア（ｊ−１）を起点とする移動候補範囲を求め、該移動候補範囲の位置情報に基づいて前記スポット情報記憶手段を参照して該前滞在エリア起点の該移動候補範囲内にあるスポット数（NSj-1）及び該前滞在エリア起点の該移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）を求め、前記情報記憶手段に格納するステップを更に行う
請求項８記載のユーザ属性抽出方法。
【請求項１０】
前記スコア算出ステップにおいて、
全ての滞在エリア内で出現回数の多いスポットのキーワードのスコアを低く補正するための関数(Sij)と、前記移動履歴の測定点からの近さや滞在時間の長さによって補正するための関数(Vij)と、各情報における平均的なユーザの行動に関する統計情報に基づいて補正するための関数（Mij）のいずれか、または、全てを前記スコアに乗算するステップを更に行う
請求項６または８記載のユーザ属性抽出方法。
【請求項１１】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のユーザ属性抽出装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのユーザ属性抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ属性分析装置及び方法及びプログラムに係り、特に、人の移動履歴（ＧＰＳ（Global Positioning System）履歴）を店舗等のスポットの属性情報と組み合わせて、ユーザの属性、状況を抽出するためのユーザ属性分析装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザの行動や状況に合わせて適切なサービス・コンテンツをリコメンドする技術が望まれている。このため、多様な履歴情報からユーザの趣味嗜好等の属性や状況を推定する技術が提案されている。
【０００３】
特に、Ｗｅｂ閲覧履歴については検討が多いが、移動履歴については移動履歴情報として代表的なＧＰＳの誤差や履歴情報、環境情報収集の難しさ等から比較的取り組みが少ない。さらに、ＧＰＳには都市部では１０〜１００Ｍ程度の誤差がある等から、店舗、スポット等の粒度の小さい地理情報レベルでの分析はない。しかし、移動履歴、特に、店舗等のスポットへの訪問行動にもユーザの属性や状況を示す情報が潜在的には多く存在していることが考えられるため、他履歴での分析結果との補完も見据えて、店舗等のスポットレベルの粒度の移動履歴からユーザの属性を推定する技術は重要である。
【０００４】
また、日常行動を前提とした技術を考える場合、ユーザが訪問する可能性のあるスポットは大量に存在するため、サービス提供者がスポット属性まで含めて店舗レベルのデータを自作して準備を行うことは困難である。このため、Ｗｅｂ上に存在する情報を活用して分析できる技術が望まれる。
【０００５】
移動履歴からユーザの属性、状態を抽出する技術の取り組みとしては以下のような技術がある。
【０００６】
第１の従来の技術として、屋内の移動について近距離無線センサデータとの接触頻度から属性を推定する技術がある。当該技術は、屋内に設置した近距離無線センサとの近接頻度からユーザ属性を分類するもので、限定された屋内での移動を対象として正規化するものである（例えば、非特許文献１参照）。
【０００７】
また、第２の従来の技術として、屋外の店舗訪問履歴から属性（類型）を推定する技術がある。当該技術は、ヒアリングによって収集した店舗訪問履歴から利用者属性を分類（クラスタリング）するものである（例えば、非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】松尾豊、岡崎直観、中村嘉志、西村拓一、橋田浩一、中島秀之、『位置履歴からのユーザ属性の推定」情報処理学会論文誌  Transactions of Information Processing Society of Japan Vol. 48, No. 6, pp. 2106-2117, 2007年6月15日
【非特許文献２】五十嵐寧史、山下洋平、齋藤参郎、山城興介、岩見昌邦、木口知之「商業地区内の歩行者類型と歩行履歴の結びつきの考察、福岡市大名地区における立ち寄り店舗シーケンスデータに基づく分析」日本社会情報学会  第17回全国大会研究発表論文集、pp.99-104.  2002年9月26・27日.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上記第１の従来技術では、本発明同様に粒度の小さい（店舗レベル等）スポット情報を組み合わせて分析することができない。また、限定された屋内での移動を対象として正規化方法が提案されているが、屋外の限定されない移動での正規化については考慮されていないため、屋外の移動履歴からの属性推定には課題がある。
【００１０】
また、第２の従来の技術では、ヒアリングでのデータ収集は実応用には向かないため、ＧＰＳ等を使って訪問店舗応用を考えた場合には、誤差等によって訪問店舗が特定できないことを考慮することが課題となる。
【００１１】
上記の従来の技術で行われていない、スポットレベルの移動からのユーザ属性抽出を行うため、ユーザ移動履歴とＷｅｂ上等から収集したスポット属性を示すキーワードを、双方の位置情報から近接により関連づけて分析することを考える。
【００１２】
この関連付けられたキーワードの集合を"ユーザ接触キーワード"と定義する。
【００１３】
関連づけて行う分析においては、以下の問題が存在する。
【００１４】
ａ．主に入力データ質起因の問題（ユーザに関係ないキーワードが多数関連づけられる）：
移動履歴は普及するＧＰＳを前提とするとき測定誤差が存在する。また、Ｗｅｂから収集できるスポット情報のデータでは、ユーザが訪問したスポットの情報があるか、適切な属性情報を保持しているかに保証がない。
【００１５】
具体的には、ＧＰＳ情報は測定失敗や誤差があるため、実際に滞在したスポットを関連付けられない場合が多い。
【００１６】
次に、スポット情報は、スポットの位置情報は点で表現されている場合が多く、実際の店舗占有エリア等を考慮していない。そして、スポットの付与される情報がＣＧＭ（Consumer Generated Media）に依存する場合には、その属性に間違いがあることがある。また、スポットのデータ自体が存在しないなどの不足も考えられる。
【００１７】
さらに、一般にＷｅｂから収集した情報ではスポットに多数の属性（キーワード）が関連づけられており、どのキーワードがユーザにとって重要かを判別できない。
【００１８】
このため、単純な関連付けでは、無意味なキーワードが大量に関連付いてしまい、ユーザの属性等を分析することが困難となる。
【００１９】
ｂ．主に地理情報の分析に特有な問題（複数ユーザ間の比較が難しい）：
ユーザ接触キーワード出現パターンが地域特性やスポットの違いに影響されてしまい、複数ユーザ属性間の比較分析が困難である。
【００２０】
具体的には、複数ユーザ間のキーワード出現パターンを比較する場合、家族・友人等の現実の生活空間（地域）を共有している場合に少し共通性があっても、大半は、全く違う地域で違うスポットを訪問している。例えば、北海道のユーザの接触キーワードには、ジンギスカンに特に興味がなくともジンギスカン屋が高頻度で出現すると考えられる。このデータを東京のユーザの接触キーワードと比較しようとした場合、「ジンギスカン」が高頻度で出現していることに影響を受けて、実際に行いたいユーザ間について適切な比較ができない。
【００２１】
ｃ．主にＧＰＳ履歴からのユーザ分析に特有な問題（状況の影響の考慮が難しい）：
一般にユーザの選択や行動には状況が深く関わっていると考えられる。例えば、通勤・通学している経路にあるスポット（駅、会社、学校等）は、高頻度の接触を持っていてもユーザの属性の反映と考えることはできない。
【００２２】
また、同伴者がいる場合には、同伴者の属性に合わせた行動が選択される場合が考えられる。このような状況の違いを考慮しない場合、キーワード出現パターンの特徴が状況の影響に打ち消され分析が困難となる。
【００２３】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、ＧＰＳ機能付きの携帯電話等の端末を有するユーザの移動範囲を利用して、自動的にユーザの属性や状況を把握し、多様なサービスに通知することで、ユーザに適切なサービスやコンテンツを提供することが可能なユーザ属性分析装置及び方法及び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】
【００２４】
図１は、本発明の原理構成図である。
【００２５】
本発明（請求項１）は、人の移動履歴とスポットの属性情報を組み合わせてユーザの属性や状況を抽出するユーザ属性出装置であって、
ユーザの移動履歴情報、該ユーザの移動履歴における滞在エリア情報、該ユーザの生活圏情報、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）、該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、該滞在エリア内におけるスポットのキーワード数（ONij）、生活圏内におけるスポット数及び同じ生活圏を持つ特徴がない平均的なユーザが該生活圏内で移動したスポットの数（ESＬ）と当該スポット毎のキーワード（以下、「標準接触キーワード」と記す）の数(ENi)を格納する情報記憶手段１８０と、
Ｗｅｂから取得したスポットの位置情報を含む属性情報及び該属性情報に対応するキーワードを格納したスポット情報記憶手段１４０と、
ユーザ端末からGPS（Global Positioning System）履歴を移動履歴として取得し、情報記憶手段に格納する移動履歴取得手段１１０と、
移動履歴からユーザの滞在エリアを抽出し、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）を求め、該滞在エリアに基づいてスポット情報記憶手段１４０を参照して該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）及びスポットのキーワード数（ONij）を求め、情報記憶手段１８０に格納する滞在エリア情報抽出手段１２１と
移動履歴からユーザの生活圏を抽出する生活圏抽出手段１２２と、
情報記憶手段１８０から、ユーザの滞在エリアの総数（J）、滞在エリア内のスポット数（Sｊ）、滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）と、ユーザの生活圏に基づいて平均的なユーザが生活圏内で移動したスポットの数（ESＬ）及び標準接触キーワード数（ENi）、を読み出して、キーワード種別毎に、
【００２６】
【数１】
2011221665.tif 000003
によりスコアを求めるスコア算出手段１７０と、
スコア算出手段１７０で求められたスコアの高いキーワードを選好キーワードとして決定する選好キーワード決定手段１６０と、を有する。
【００２７】
また、本発明（請求項２）は、請求項１のユーザ属性抽出装置において、
生活圏抽出手段１２２で抽出された生活圏に基づいて、ユーザの位置情報を含むユーザ情報を格納するユーザ情報記憶手段から該生活圏を有するユーザを、該生活圏内のスポットのキーワードを同じ生活圏を持つ特徴がない平均的なユーザとして定義し、各平均的なユーザのユーザＩＤに基づいて、各ユーザが移動したスポットの情報を格納した記憶手段からスポット及び該スポットのキーワードを取得し、該生活圏内のスポットの数（ESＬ）及び該スポット毎の標準接触キーワードの数(ENi)を求め、情報記憶手段に格納する標準行動情報生成手段を更に有する。
【００２８】
本発明（請求項３）は、人の移動履歴とスポットの属性情報を組み合わせてユーザの属性や状況を抽出するユーザ属性出装置であって、
ユーザの移動履歴情報、該ユーザの移動履歴における滞在エリア情報、該ユーザの滞在エリアの総数（J）、滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）、前滞在エリア起点の移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）、該前滞在エリア起点の移動候補範囲内にあるスポット数（ＮSj-1）を格納する情報記憶手段と、
Ｗｅｂから取得したスポットの位置情報を含む属性情報及び該属性情報に対応するキーワードを格納したスポット情報記憶手段と、
ユーザ端末からGPS（Global Positioning System）履歴を移動履歴として取得し、情報記憶手段に格納する移動履歴取得手段と、
移動履歴からユーザの滞在エリアを抽出し、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）を求め、該滞在エリアに基づいてスポット情報記憶手段を参照して該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）及びスポットのキーワード数（ONij）を求め、情報記憶手段に格納する滞在エリア情報抽出手段と、
情報記憶手段から、ユーザの滞在エリアの総数（J）、滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）、滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、該前滞在エリア起点の移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）、該前滞在エリア起点の該移動候補範囲内にあるスポット数（ＮSj-1）と、を読み出して、キーワード種別毎に、
【００２９】
【数２】
2011221665.tif 000004
によりスコアを求めるスコア算出手段と、
スコア算出手段で求められたスコアの高いキーワードを選好キーワードとして決定する選好キーワード決定手段と、を有する。
【００３０】
また、本発明（請求項４）は、請求項３の滞在エリア情報抽出手段において、
前記ユーザが滞在した滞在エリア（ｊ）の総数（J）を求め、前滞在エリア（ｊ−１）を起点とする移動候補範囲を求め、該移動候補範囲の位置情報に基づいてスポット情報記憶手段を参照して該前滞在エリア起点の移動候補範囲内にあるスポット数（NSj-1）及び該前滞在エリア起点の移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）を求め、情報記憶手段に格納する手段を更に有する。
【００３１】
また、本発明（請求項５）は、請求項１または３のスコア算出手段において、
全ての滞在エリア内で出現回数の多いスポットのキーワードのスコアを低く補正するための関数(Sij)と、移動履歴の測定点からの近さや滞在時間の長さによって補正するための関数(Vij)と、各情報における平均的なユーザの行動に関する統計情報に基づいて補正するための関数（Mij）のいずれか、または、全てをスコアに乗算する手段を含む。
【００３２】
図２は、本発明の原理を説明するための図である。
【００３３】
本発明（請求項６）は、人の移動履歴とスポットの属性情報を組み合わせてユーザの属性や状況を抽出するユーザ属性出方法であって、
ユーザの移動履歴情報、該ユーザの移動履歴における滞在エリア情報、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）、該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、該滞在エリア内におけるスポットのキーワード数（ONij）、ユーザの生活圏情報、生活圏内におけるスポット数及び同じ生活圏を持つ特徴がない平均的なユーザが該生活圏内で移動したスポットの数（ESＬ）と当該スポット毎のキーワード（以下、「標準接触キーワード」と記す）の数(ENi)を格納する情報記憶手段と、
Ｗｅｂから取得したスポットの位置情報を含む属性情報及び該属性情報に対応するキーワードを格納したスポット情報記憶手段と、を有する装置において、
ユーザ端末からGPS（Global Positioning System）履歴を移動履歴として取得し、情報記憶手段に格納する移動履歴取得ステップ（ステップ１）と、
移動履歴からユーザの滞在エリアを抽出し、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）を求め、該滞在エリアに基づいてスポット情報記憶手段を参照して該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）及び該滞在エリア内におけるスポットのキーワード数（ONij）を求め、情報記憶手段に格納する滞在エリア情報抽出ステップ（ステップ２）と
移動履歴からユーザの生活圏を抽出する生活圏抽出ステップ（ステップ３）と、
生活圏に含まれるスポット及び該スポットのキーワードをスポット情報記憶手段から取得して情報記憶手段に格納するスポット問い合わせステップ（ステップ４）と、
情報記憶手段から、ユーザの滞在エリアの総数（J）、滞在エリア内のスポット数（Sｊ）、滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）と、該ユーザの生活圏に基づいて平均的なユーザが生活圏内で移動したスポットの数（ESＬ）及び標準接触キーワード数（ENi）、を読み出して、キーワード種別毎に、
【００３４】
【数３】
2011221665.tif 000005
によりスコアを求めるスコア算出ステップ（ステップ５）と、
スコア算出ステップで求められたスコアの高いキーワードを選好キーワードとして決定する選好キーワード決定ステップ（ステップ６）と、を行う。
【００３５】
また、本発明（請求項７）は、請求項６のユーザ属性抽出方法において、
生活圏抽出ステップで抽出された生活圏に基づいて、ユーザの位置情報を含むユーザ情報を格納するユーザ情報記憶手段から該生活圏を有するユーザを同じ生活圏を持つ特徴がない平均的なユーザとして定義し、各ユーザのユーザＩＤに基づいて、各平均的なユーザが移動したスポットの情報を格納した記憶手段からスポット及び該スポットのキーワードを取得し、該生活圏内のスポットの数（ESＬ）及び該スポット毎の標準接触キーワードの数(ENi)を求め、情報記憶手段に格納する標準行動情報生成ステップを行う。
【００３６】
本発明（請求項８）は、人の移動履歴とスポットの属性情報を組み合わせてユーザの属性や状況を抽出するユーザ属性出方法であって、
ユーザの移動履歴情報、該ユーザの移動履歴における滞在エリア情報、該ユーザの滞在エリアの総数（J）、滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、該滞在エリア内におけるスポットのキーワード数（ONij）、前滞在エリア起点の移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）、滞在エリア内のスポット数（ＮSj-1）、滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）を格納する情報記憶手段と、
Ｗｅｂから取得したスポットの位置情報を含む属性情報及び該属性情報に対応するキーワードを格納したスポット情報記憶手段と、を有する装置において、
ユーザ端末からGPS（Global Positioning System）履歴を移動履歴として取得し、情報記憶手段に格納する移動履歴取得ステップと、
移動履歴からユーザの滞在エリアを抽出し、該ユーザが滞在した滞在エリアの総数（J）を求め、該滞在エリアに基づいてスポット情報記憶手段を参照して該滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）及びスポットのキーワード数（ONij）を求め、情報記憶手段に格納する滞在エリア情報抽出ステップと、
情報記憶手段から、ユーザの滞在エリアの総数（J）、滞在エリア内におけるスポット数（Sｊ）、前滞在エリア起点の移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）、スポットのキーワード数（NNi(j-1)）、滞在エリア内のスポット数（NSj-1）、滞在エリア内のスポットのキーワード数（ONij）と、を読み出して、キーワード種別毎に、
【００３７】
【数４】
2011221665.tif 000006
によりスコアを求めるスコア算出ステップと、
スコア算出手段で求められたスコアの高いキーワードを選好キーワードとして決定する選好キーワード決定ステップと、を行う。
【００３８】
また、本発明（請求項９）は、請求項８の滞在エリア情報抽出ステップにおいて、
該ユーザが滞在した滞在エリア（ｊ）の総数（J）を求め、該前滞在エリア（ｊ−１）を起点とする移動候補範囲を求め、該移動候補範囲の位置情報に基づいてスポット情報記憶手段を参照して該前滞在エリア起点の該移動候補範囲内にあるスポット数（NSj-1）及び該前滞在エリア起点の該移動候補範囲内にあるスポットのキーワード数（ＮNi(j-1)）を求め、情報記憶手段に格納するステップを更に行う。
【００３９】
また、本発明（請求項１０）は、請求項６または８のスコア算出ステップにおいて、
全ての滞在エリア内で出現回数の多いスポットのキーワードのスコアを低く補正するための関数(Sij)と、移動履歴の測定点からの近さや滞在時間の長さによって補正するための関数(Vij)と、各情報における平均的なユーザの行動に関する統計情報に基づいて補正するための関数（Mij）のいずれか、または、全てをスコアに乗算するステップを更に行う。
【００４０】
本発明（請求項１１）は、請求項１乃至５のいずれか１項に記載のユーザ属性抽出装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのユーザ属性抽出プログラムである。
【発明の効果】
【００４１】
上記のように本発明のユーザ属性、状況抽出方式を用いると、現在入手安易となっているＧＰＳ付き携帯電話を携帯して日常生活するのみによって（例：ＮＴＴドコモが2009年11月にサービスリリースした「オートＧＰＳサービス」）、自動的にユーザの属性や状況を把握し多様なサービスに通知することで、ユーザに適切なサービスやコンテンツを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の原理を説明するための図である。
【図３】本発明の基本概念を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態におけるシステム構成図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態における装置構成図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態におけるサービスから取得したソースデータの例である。
【図７】本発明の第１の実施の形態におけるスポットデータベースのスポット情報テーブルの例である。
【図８】本発明の第１の実施の形態におけるスポットキーワード情報テーブルの例である。
【図９】本発明の第１の実施の形態におけるユーザ情報テーブルの例である。
【図１０】本発明の第１の実施の形態における位置情報テーブルの例である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態におけるキーワード情報テーブルの例である。
【図１２】本発明の第１の実施の形態における移動情報テーブルの例である。
【図１３】本発明の第１の実施の形態におけるチャンク情報テーブルの例である。
【図１４】本発明の第１の実施の形態におけるチャンク近隣スポット情報テーブルの例である。
【図１５】本発明の第１の実施の形態における自宅近隣スポット情報テーブルの例である。
【図１６】本発明の第１の実施の形態における滞在情報テーブルの例である。
【図１７】本発明の第１の実施の形態における滞在スポット情報テーブルの例である。
【図１８】本発明の第１の実施の形態における嗜好情報テーブルの例である。
【図１９】本発明の第１の実施の形態における嗜好キーワード情報テーブルの例である。
【図２０】本発明の第１の実施の形態における分析パラメータ情報テーブルの例である。
【図２１】本発明の第１の実施の形態におけるＧＰＳログソースデータの例である。
【図２２】本発明の第１の実施の形態における概要動作のフローチャートである。
【図２３】本発明の第１の実施の形態における滞在地抽出の処理のフローチャートである。
【図２４】本発明の第１の実施の形態における生活圏情報抽出の処理のフローチャートである。
【図２５】本発明の第１の実施の形態における生活圏に含まれるキーワードをスポットＤＢから取得する処理のフローチャートである。
【図２６】本発明の第１の実施の形態における滞在地に含まれるキーワードをスポットＤＢから取得する処理のフローチャートである。
【図２７】本発明の第２の実施の形態における装置構成図である。
【図２８】本発明の第２の実施の形態における技術イメージである。
【図２９】本発明の第２の実施の形態における概要動作のフローチャートである。
【図３０】本発明の第２の実施の形態における前滞在地からの移動候補範囲を推定するフローチャートである。
【図３１】従来技術と本発明の比較を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００４４】
図３は、本発明の基本概念を説明するための図である。
【００４５】
本発明は、ユーザが日常行動の中で接触する概念（Ｗｅｂ、テレビ、書籍、友人等の接触キーワード）について、ユーザの選好や属性を反映するものには多く接触することを前提としてスコア化し、その特徴を発見する。分析行動では、ユーザの移動を観測した情報をＧＰＳ履歴として取得し、概念をＷｅｂ等から収集したスポット（位置情報あり）に関連付けられたキーワードと関連付け、"ユーザ接触キーワード集合"を生成し、さらに、同じ生活圏エリア内の偏りや特徴の少ないユーザ（平均的ユーザ）の接触キーワードを用いて、標準行動（偶然）を超えて頻出したキーワードを選好キーワードとしてサービス処理装置に通知する。これにより、サービス処理装置はリコメンドするコンテンツを決定してユーザに提供する。
【００４６】
図４は、本発明のシステム構成を示す。
【００４７】
同図に示すシステムは、特徴抽出処理装置１００、利用者が使用する位置情報収集デバイス（ＧＰＳ機能付き携帯端末）２００、サービス処理装置３００から構成され、位置情報収集デバイス２００で収集されたＧＰＳログを特徴抽出処理装置１００に送信し、特徴抽出処理装置１００において選好キーワードを決定し、サービス処理装置３００に送る。これにより、サービス処理装置３００は当該選好キーワードに基づいてコンテンツやサービスを位置情報収集デバイス２００に提供する。
【００４８】
図５は、本発明の第１の実施の形態における装置構成を示す。
【００４９】
特徴抽出処理装置１００は、移動履歴データ受信部１１０、移動履歴前処理部１２０Ａ、スポット情報問い合わせ部１３０、スポットデータベース１４０、選好キーワード送信部１５０、選好キーワード決定処理部１６０、スコア算出部１７０、ストレージデータベース１８０から構成される。
【００５０】
スポットデータベース１４０は、図６に示すようなネットワークを介してWebから取得したソースデータを、図７に示すようなスポット情報テーブルと、図８に示すようなスポットキーワード情報テーブルの形式に変換して格納している。スポット情報テーブルは、スポットＩＤ，この位置情報を取得したサービスのＩＤ，スポットの名前、スポットの経度緯度情報、Webサービスから取得したソースデータ（ＸＭＬなど）を管理する。スポットキーワード情報テーブルは、スポットキーワードＩＤ、スポットのＩＤ、スポットに紐付くキーワードのＩＤを管理する。
【００５１】
ストレージデータベース１８０には、表１に示すテーブルが格納されている。
【００５２】
【表１】
2011221665.tif 000007
なお、上記のテーブルは一例であり、本発明を実現できる情報を含むものであれば上記以外のテーブルを用いることも可能である。
【００５３】
ユーザ情報テーブルは、図９に示すように、ユーザを管理するマスタであり、ユーザＩＤ、ユーザ名、ユーザの自宅の位置（緯度経度情報）及び生活圏半径を管理する。また、後述する評価式を求める際に用いる、ユーザの生活圏に基づいて平均的なユーザが生活圏内で移動したスポットの数（ESＬ）及び標準接触キーワード数（ENi）を格納するようにしてもよい。なお、ESＬ、ENiは、生活圏毎にストレージデータベース１８０のパラメータテーブルに格納してもよく、ストレージデータベース１８０内に存在していればよい。
【００５４】
位置情報テーブルは、図１０に示すように、レコードのＩＤ、この位置に滞在したユーザのＩＤ、ＧＰＳの緯度経度情報（位置情報）、この位置に滞在した時刻、標高、緯度経度の精度のレベル、標高の精度のレベル、真北を基準点とし、そこから時計回りに測った移動の向き（度）、移動速度（ｍ／ｓ）を管理する。
【００５５】
キーワード情報テーブルは、図１１に示すように、キーワードのＩＤとキーワードを管理する。
【００５６】
移動情報テーブルは、図１２に示すように、移動ＩＤ，移動を開始した（移動元）のチャンクのＩＤ，移動を終了した（移動先の）チャンクのＩＤ，移動手段（例えば、徒歩、車、列車のいずれか）、分析処理のＩＤを管理する。なお、分析処理のＩＤとは、当該データの提供元等の分析機関のＩＤを指す。
【００５７】
チャンク情報テーブルは、ユーザがある一定時間同じ場所に滞在している状態を管理するテーブルであり、図１３に示すように、チャンクＩＤ，チャンクに滞在したユーザのＩＤ，チャンクの中心の緯度経度、チャンク半径（ｍ）、チャンクに入った時刻、チャンク外に出た時刻、分析処理のＩＤ，測定ＧＰＳデータのばらつきを保存する。
【００５８】
チャンク近隣スポット情報テーブルは、図１４に示すように、チャンク近隣スポットのＩＤ、対象のチャンクのＩＤ，対象のチャンク付近にあるスポット、分析処理のＩＤを管理する。
【００５９】
自宅近隣スポット情報テーブルは、図１５に示すように、チャンク近隣スポットＩＤ，対象ユーザのＩＤ，対象のユーザの自宅付近にあるスポットのＩＤ，分析処理のＩＤを管理する。
【００６０】
滞在情報テーブルは、図１６に示すように、滞在ＩＤ，対象のユーザのＩＤ，分析処理のＩＤを管理する。
【００６１】
滞在スポット情報テーブルは、図１７に示すように、滞在スポットのＩＤ，滞在ＩＤ，滞在したスポットのＩＤ，スポットに滞在を開始した時刻、スポットから退出した時刻を管理する。
【００６２】
嗜好情報テーブルは、図１８に示すように、嗜好ＩＤ、対象のユーザのＩＤ，分析処理のＩＤを管理する。
【００６３】
嗜好キーワードテーブルは、図１９に示すように、嗜好キーワード情報のＩＤ，嗜好ＩＤ，対象のキーワードのＩＤ，対象のユーザにおけるキーワードのスコア（最大値１．０）（嗜好の度合い：大きい方が好ましい）を管理する。
【００６４】
上記の嗜好情報テーブル、嗜好キーワードテーブルは、分析結果を格納する際に利用されるテーブルであり、必要に応じて利用される。
【００６５】
分析パラメータ情報テーブルは、図２０に示すように、分析パラメータＩＤ，分析に用いた手法（分析タイプ）、分析範囲の半径、分析の中心地等の分析範囲、対象とするスポットのサービスのＩＤ，分析対象とする期間の開始時刻、分析対象とする期間の終了時刻、分析を行う際のスレッド数、チャンクの半径（チャンク範囲）を管理する。当該テーブルも分析移動履歴区間等の各種パラメータを設定する場合に必要に応じて利用される。
【００６６】
位置情報収集デバイス２００は、ＧＰＳログ収集部２１０、位置情報送信部２２０、コンテンツ提示部２３０から構成され、ＧＰＳログ収集部２１０で収集された図２１に示すようなＧＰＳログを位置情報送信部２２０から特徴抽出処理装置１００に送信し、コンテンツ提示部２３０においてサービス処理装置３００から提供されたコンテンツを受信して提示する。
【００６７】
サービス処理装置３００は、コンテンツ送信処理部３１０、リコメンド対象コンテンツ決定処理部３２０、選好キーワード受信部３３０から構成される。
【００６８】
以下に、上記の構成における全体の処理の概要を説明する。
【００６９】
図２２は、本発明の第１の実施の形態における概要動作のフローチャートである。
【００７０】
ステップ１０００）  特徴抽出処理装置１００の移動履歴データ受信部１１０は、位置情報収集デバイス２００からユーザ認証情報（ユーザＩＤ）と、ＧＰＳ履歴情報を受信し、図９に示すユーザ情報テーブルを参照してユーザ認証を行う。ユーザ認証ができた場合は、ステップ２０００に移行し、認証できなかった場合は当該処理を終了する。
【００７１】
ステップ２０００）  特徴抽出処理装置１００の移動履歴前処理部１２０Ａは、受信したＧＰＳ履歴を解析し、ユーザの滞在地と生活圏を抽出する。図２３に滞在地抽出処理のフローチャートを示す。
【００７２】
ステップ２１００）  ＧＰＳ履歴データの緯度経度及び測定時間から一定の時間内(例えば、５分間)及び一定の緯度経度範囲内(例えば、半径１００ｍ範囲)で滞留しているデータ部分を滞在地として抽出し、図１０に示す位置情報テーブルに格納する。滞在地判定パラメータは評価結果等から決定するものとする。
【００７３】
ステップ２２００）  次に、抽出した滞在地の中心点、エリアサイズ、測定点の分散、滞留時間を、図１３に示すチャンク情報テーブルに格納する。
【００７４】
上記の処理において、新しい滞在地が抽出できなかった場合は当該処理を終了する。また、新しい滞在地が抽出でき、かつ、初めての生活圏の抽出処理ではない、または、生活圏の更新が不要な場合はステップ３０００Ａに移行する。新しい滞在地が抽出でき、新たな生活圏が抽出された、または、更新が必要な場合はステップ３１００に移行する。
【００７５】
ステップ３０００Ａ）  生活圏エリア内のスポット数（ESＬ）及び生活圏エリア内の標準接触キーワード数(ENi)をストレージデータベース１８０から読み出す。
【００７６】
ステップ３１００）  移動履歴前処理部１２０Ａは、ステップ１０００で受け取った移動履歴データを解析し、図２４に示す方法で生活圏を抽出し、ステップ３２００に移行する。以下に図２４の処理を説明する。
【００７７】
ステップ３１０１）  生活圏のデータが図９に示すユーザ情報テーブルに存在するかを判定する。例えば、緯度Ｘ，経度Ｙを中心に半径３０ｋｍ以内の場合は、当該圏がユーザ情報テーブルの生活圏半径に含まれているかを判定する。生活圏に含まれていない場合はステップ３１０２に移行する。含まれている場合はステップ３１０４に移行する。
【００７８】
ステップ３１０２）  図１０に示す位置情報テーブルの全てのＧＰＳ履歴の緯度・経度に対して、上記のステップ３１０１の緯度及び経度が一定の範囲内に収まるエリアを判定する。
【００７９】
ステップ３１０３）  生活圏のデータ（生活圏半径）をユーザ情報テーブルに保存し、ステップ３２００に移行する。
【００８０】
ステップ３１０４）  ステップ３１０１で生活圏のデータがユーザ情報テーブルに存在しない場合は、ステップ１０００で入力され、位置情報テーブルに格納されているデータで、ユーザ情報テーブルの生活圏半径を外れるものがあるかを判定し、ある場合には、ステップ３１０５に移行し、ない場合は、次のステップ３２００に移行する。
【００８１】
ステップ３１０５）  ユーザ情報テーブルに保存された生活圏を更新する。例えば、エリアサイズの拡大等である。
【００８２】
上記のステップ３１０２、ステップ３１０５における生活圏の判定パラメータは、評価結果等から決定されるものとする。例えば、「深夜帯を含む５時間以上９割以上滞在している場所（自宅想定）、もしくは、別にユーザ入力された自宅場所から９０％の移動履歴データが含まれる円形エリアサイズ」等である。
【００８３】
ステップ３２００）  スポット問い合わせ部１３０は、生活圏の位置情報に基づいて、生活圏に含まれるスポットをスポットデータベース１４０から読み出し、全キーワードについて、標準接触キーワード数を算出し、ストレージデータベース１８０に保存する。当該処理について図２５に基づいて以下に説明する。
【００８４】
ステップ３２０１）  ユーザＩＤに基づいて、図１３に示すチャンク情報テーブル及びチャンク近隣スポット情報テーブルを読み出して、ホームエリアの中心点（中心位置情報）と半径（チャンク半径）を引数に、図９に示すユーザ情報テーブルを読み出す。
【００８５】
ステップ３２０２）  ステップ３２０１で読み出したデータ（チャンク近隣スポットＩＤ、ユーザＩＤ、スポットＩＤ、分析結果ＩＤ）を、図１５に示す自宅近隣スポット情報テーブルに保存する。
【００８６】
ステップ３２０３）  自宅近隣スポット情報テーブルに含まれるスポットＩＤでスポットデータベース１４０のスポット情報テーブルを読み出し、その中のスポットＩＤに基づいて、スポットキーワード情報テーブルを検索し、全キーワードについて生活圏エリア内のキーワードｉの数（ENi）、生活圏エリア内のスポット数（ENL）を算出し、ストレージデータベース１８０に保存する。
【００８７】
ステップ４０００）  スポット情報問い合わせ部１３０は、滞在地に含まれるキーワードをスポットデータベース１４０から読み出して、当該滞在地内のキーワード数（ONij）及びスポット数（Sｊ）を取得する。当該滞在地に含まれるキーワードを取得する処理について、図２６に沿って説明する。
【００８８】
ステップ４１００）  図１３に示すチャンク情報テーブルの滞在地（チャック情報テーブルのレコード）を処理したかを判定し、処理した場合は当該処理を終了し、処理していない場合はステップ４２００に移行する。
【００８９】
ステップ４２００）  チャンク情報テーブルから滞在地を読み出し、各レコードの中心点（中心位置情報）と半径（チャンク半径）を引数に図７に示すスポットデータベース１４０のスポット情報テーブルからスポットＩＤを取得する。
【００９０】
ステップ４３００）  スポットデータベース１４０から取得したレスポンスデータ（スポットＩＤ）を図１４に示すチャンク近隣スポット情報テーブルに保存する。
【００９１】
ステップ５０００）  スコア算出部１７０は、ストレージデータベース１８０の各テーブルからユーザ履歴における滞在エリア総数（J）、滞在エリア内のキーワードiの数(ONij)
及びスポット数(Ｓj)、生活圏エリア内のスポット数(ESL)及びキーワード数(ENi)を取得して、以下の方法によりスコアを算出する。
【００９２】
スコア式を以下に示す。以下に示すスコア式をキーワード種別毎に計算し、選好キーワード決定処理部１６０において、スコアが高いキーワードを選好キーワードとして選択する。
【００９３】
【数５】
2011221665.tif 000008
上記のスコア式における各項は、
Scorei：キーワードｉのスコア
J：ユーザ履歴における滞在エリア総数
ONij：滞在エリアｊ内のキーワードｉの数
Ｓj：滞在エリアｊ内のスポット数
ENi：生活圏エリア内のキーワードｉの数
ESL：生活圏エリア内のスポット数
Ｓij：スポット出現回数を基にした補正項
Ｖij：近接度、滞在時間を基にした補正項
Ｍij：事前知識を基にした補正項
である。なお、上記JはユーザＩＤでチャンク情報テーブルを検索し、得られたチャンクＩＤの数を合計した値である。
【００９４】
上記の式（１）は、ユーザの移動履歴（位置情報テーブル）から抽出した滞在エリアに対して、各滞在エリアには目的スポット（滞在スポット）があると仮定する。このとき、各滞在エリアをスポット選択行動と見做し、ユーザの普段行動する範囲（以降、生活圏エリアと記す）に存在するスポットを候補集合として選択していると考える。この選択を独立試行と疑似し、別途定義する標準行動時の出現率より多く出現するキーワードにはユーザの選好（意図、属性）が反映されていると考える。このため、標準行動時のキーワード出現頻度で除すことで正規化を行い、スコアを算出している。
【００９５】
上記の標準行動時のキーワード接触数の期待値推定とは、上記の生活圏エリア内のキーワード密度をキーワード接触数の期待値の疑似として利用する。この場合、標準行動とは、同じ生活圏エリアを持つ特徴がないユーザ（平均的ユーザ）の移動を意味する。なお、実際は、生活圏エリアが滞在エリアに対して十分小さく、真の接触数の期待値が分かるとしても１に比べて十分小さいと想定できることから、この疑似でユーザの意図的な行動による偏りを抽出できると考える。
【００９６】
次に、上記のスポット出現回数を基にした補正項（Ｓij）について説明する。
【００９７】
上記のスコア式では、同じスポットに反復的に訪問した場合に、近隣する目的外のスポットに紐付くキーワードのスコアも高くなってしまう。本手法の選好キーワードについては、同一スポットへの反復的な訪問よりも、雑多な訪問スポットに共通するキーワードについて強く評価し、抽出する。このため、全滞在エリア内でスポット自体の出願回数が多いものに付随するキーワードのスコアを低くする補正を行う。
【００９８】
【数６】
2011221665.tif 000009
上記のspot_increment(i)は、キーワードiが属するスポットがここまで計算した滞在エリアまでで累計何回出現したかを表す関数である。
【００９９】
次に、上記のスコア式における近接度、滞在時間を基にした補正項（Ｖij）について説明する。
【０１００】
当該補正項は、各キーワードの滞在エリアを構成する移動履歴の測定点からの近さや接触時間の長さによって補正を行う。
【０１０１】
【数７】
2011221665.tif 000010
但し、
ｑ：重み係数；
Variance(j)：滞在エリアｊの中心（重心）に対して、ＧＰＳ測位点の分散を返す関数；
Near(ｉ，ｊ，ｖ)：キーワードｉについて滞在エリアｊの中心から正規分布でユーザの存在確率を考えたときのキーワードｉの位置における存在確率の関数；
Span(j)：滞在エリアｊの滞在時間が長いほど値が大きくなる関数（但し、時間の増加に伴う値の増加率は逓減）；
である。
【０１０２】
次に、上記の事前知識を基にした補正項（Ｍij）について説明する。
【０１０３】
当該補正項は、別途ユーザ状況に関する情報と、各状況における平均的なユーザ行動に関する統計情報等が入手できる場合、それらを事前情報としてスコア式に加えることで、状況を反映させる。例えば、滞在エリアの滞在時間が分かることと総務省が提供する社会生活時間調査から時間帯別の平均的な行動から、特に一般性が高い以下を事前知識として分析に反映する。具体的な反映方法としては、以下の時間帯に飲食店に接触した場合には、当該飲食店に紐づくキーワードのスコアを、時間をパラメータとして統計情報から食事行動率を重みとして増加させる。
【０１０４】
【数８】
2011221665.tif 000011
上記の
ｒ：重み定数；
Food_spot(i)：ｉで示されるキーワードが飲食関係のスポットに関連づく場合は１、それ以外は０を返す関数；
Eat_start(t)：引数の時間に飲食を取っている人の率を返す関数；
ｔｊ：滞在地ｊの中心時間（滞在開始時間と終了時間の平均；
である。
【０１０５】
なお、上記の補正項を式（１）に含めることは必須ではないが、Sij、Vij、Mijのいずれかまたは全てを用いることにより精度が向上する。
【０１０６】
ステップ６０００）  選好キーワード決定処理部１６０は、選好キーワードを所定の閾値に基づいて決定する。
【０１０７】
ステップ７０００）  選好キーワード送信部１５０は、選好キーワードをサービス処理装置３００に送信する。
【０１０８】
これにより、サービス処理装置３００の選好キーワード受信部３３０で選好キーワードを受信し、リコメンド対象コンテンツ決定処理部３２０において、当該選好キーワードに対応するコンテンツを決定し、コンテンツ送信処理部３１０からユーザが使用する位置情報収集デバイス２００に送信する。
【０１０９】
［第２の実施の形態］
本実施の形態では、上記の第１の実施の形態とは別の標準接触キーワード数の推定方法について述べる。
【０１１０】
図２７は、本発明の第２の実施の形態における装置構成図である。
【０１１１】
図５との違いは、特徴抽出処理装置１００内の移動履歴前処理部１２０Ｂとスコア算出部１７０Ｂのみである。
【０１１２】
移動履歴前処理部１２０Ｂは、受信したＧＰＳ履歴を解析し、ユーザの滞在地を抽出し、前の滞在地（前滞在エリア）を起点として移動候補範囲を推定し、当該移動候補範囲内のスポット数とキーワードの数から前滞在エリア起点の移動候補範囲内のキーワード数、前滞在エリア起点の移動候補範囲内のスポット数を決定する。また、移動候補範囲を推定する際に、滞在地間の距離と移動時間により速さを求め、例えば、ある閾値以上の速さの場合は車両での移動、ある閾値未満の場合は徒歩による移動とする等により各種移動手段を特定し、特定された移動手段と移動時間により移動候補範囲を推定する方法もある。また、特に、移動手段を特定せずに、滞在地間の距離を定数倍することで、移動候補範囲を推定する方法等がある。また、チャンク情報テーブル（図１３）のチャンクＩＤに基づいて移動情報テーブル（図１２）を参照し、移動手段を特定し、チャンク情報テーブルの滞在終了時間から、例えば、平均５０km/hの速さで移動可能な移動候補範囲を求めるようにしてもよい。
【０１１３】
これらを用いてスコア算出部１７０Ｂでスコアを求める。
【０１１４】
図２８は、本発明の第２の実施の形態における技術イメージを示す。
【０１１５】
ユーザ移動履歴から抽出した滞在エリアに対して、各滞在エリアには目的スポット（滞在スポット）があると仮定する。このとき各滞在エリアをスポット選択行動と見做す。このとき滞在地遷移に着目し、前滞在地から現滞在地への移動を元に、前滞在地を起点とした移動候補範囲を推定し、この移動候補範囲に存在するスポットを候補集合として、その中から選択していると考える。この選択を独立試行と疑似し、前述の移動候補範囲内の平均キーワード出現確率を標準行動時のキーワード出現確率と見做し、より多く出現するキーワードにはユーザの選好（意図、属性）が反映されていると考える。つまり、標準行動時のキーワード出現頻度で除すことで正規化を行い、スコアを算出する。
【０１１６】
図２９は、本発明の第２の実施の形態における概要動作のフローチャートである。
【０１１７】
以下、図２２との異なる部分のみを説明する。
【０１１８】
ステップ３０００Ｂ）  移動履歴前処理部１２０Ｂは、前滞在地から移動候補範囲を推定する。移動候補範囲内のスポット数とキーワードの数からから前滞在エリア起点の移動候補範囲内のキーワード数、前滞在エリア起点の移動候補範囲内のスポット数を決定する。
【０１１９】
当該処理の詳細を図３０に示す。
【０１２０】
ステップ３０３１）  ユーザＩＤに基づいて、ストレージデータベース１８０のチャンク情報テーブルを参照して、前滞在地と現滞在地の中心点の距離を算出する。なお、前滞在地は、現滞在地を取得した同じユーザＩＤに基づいてチャンク情報テーブルを検索し、現滞在地の滞在開始時間に直近の滞在終了時間を検索すればよい。これにより、現滞在地と前滞在地との中心位置情報から中心点の距離を求めることができる。
【０１２１】
ステップ３０３２）  上記の距離を所定のパラメータにより定数倍した値を、前滞在地起点の移動候補範囲Ｐとする。
【０１２２】
ステップ３０３３）  スポットデータベース１４０のスポット情報を参照して、上記の移動候補範囲Ｐ内のスポットを抽出し、各スポットのスポットＩＤに基づいてスポットデータベース１４０のスポットキーワードテーブルから当該スポットに紐付くキーワードｉを抽出する。前滞在エリア起点の移動候補範囲P内にあるスポット数とキーワード数をそれぞれ合計し、それぞれスポット数NSj-1とキーワード数NNｉ(j-1)とし、ストレージデータベース１８０に格納する。
【０１２３】
次に、スコア算出部１７０Ｂの処理について説明する。
【０１２４】
スコア算出部Ｂは、上記で求められた値を用いて、
【０１２５】
【数９】
2011221665.tif 000012
上記のスコア式における各項は、
Scorei：キーワードｉのスコア
J：ユーザ履歴における滞在エリア総数
ONij：滞在エリアｊ内のキーワードｉの数
Ｓj：滞在エリアｊ内のスポット数
NNｉ(j-1)：前滞在エリア（ｊ−１）起点の移動候補範囲P内のキーワードｉの数
NSj-1：前滞在エリア（ｊ−１）起点の移動候補範囲P内のスポット数
Ｓij：スポット出現回数を基にした補正項
Ｖij：近接度、滞在時間を基にした補正項
Ｍij：事前知識を基にした補正項
である。なお、上記の補正項は第１の実施の形態と同様の方法で求めるものとする。
【０１２６】
他の処理は、第１の実施の形態と同様であるので、その説明は省略する。
【０１２７】
図３１に、従来の技術と本発明との比較を示す。
【０１２８】
従来は、一定時間滞留したＧＰＳ履歴をユーザの滞在エリアと見做し、当該滞在エリア内のスポットに紐付く属性キーワードの出現頻度を以下の評価式でスコア化する。
【０１２９】
【数１０】
2011221665.tif 000013
ただし、TPiはキーワードｉのスコア、Jはユーザ履歴における滞在地総数、Nijは滞在地ｊ（図３１（Ａ）の小さな円）内のキーワードｉの数、Djは滞在エリアｊ内のスポット数であるものとする。
【０１３０】
これにより、各キーワードの出現頻度が
キーワードＡ：３回
キーワードＢ：２回
キーワードＣ：２回
キーワードＤ：１回
である場合には、キーワードＡが重要であると判断されてしまう。このように、従来は、各キーワードの存在数の違いにスコアが影響を受けるため精度が低い。
【０１３１】
これに対し、本発明は、図３１（Ｂ）に示すように、本発明では、滞在エリア内キーワード出現頻度について、周辺エリアのキーワード密度で定義した標準行動時の出現頻度との比較と、キーワードの共起、測位精度、事前知識での補正により、前述の式（１）によるスコアかを行う。例えば、上記の従来のキーワードの出現頻度の場合、式（１）を［ユーザ履歴での出現数／標準行動時の出現期待値］と簡略した式で計算すると、
キーワードＡ：０．５５＝（３回／５．５回）
キーワードＢ：６．７＝（２回／０．３回）
キーワードＣ：１．８＝（２回／１．１回）
キーワードＤ：０．６＝（１回／１．５）
となり、キーワードＢが最もスコアが高くなり、キーワードＢを選好キーワードと決定する。
【０１３２】
また、上記の特徴抽出処理装置１００の構成要素の動作をプログラムとして構築し、特徴抽出装置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、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【０１３３】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・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する、または、配布することが可能である。
【０１３４】
なお、本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【０１３５】
１００  特徴抽出処理装置
１１０  移動履歴取得手段、移動履歴データ受信部
１２０Ａ  移動履歴前処理部
１２０Ｂ  移動履歴前処理部
１２１  滞在エリア抽出手段
１２２  生活圏抽出手段
１３０  スポット情報問い合わせ手段、スポット情報問い合わせ部
１４０  スポット情報記憶手段、スポットデータベース
１５０  選好キーワード送信部
１６０  選好キーワード決定手段、選好キーワード決定処理部
１７０  スコア算出手段
１７０Ａ  スコア算出部
１７０Ｂ  スコア算出部
１８０  情報記憶手段、ストレージデータベース（ＤＢ）
２００  位置情報収集デバイス
２１０  ＧＰＳログ収集部
２２０  位置情報送信部
２３０  コンテンツ提示部
３００  サービス処理装置
３１０  コンテンツ送信処理部
３２０  リコメンド対象コンテンツ決定処理部
３３０  選好キーワード受信部
【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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【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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