(57)【要約】【課題】  偏ったユーザによる計測結果の分布を一般利用者の行動パターンとに対応した結果として利用する。【解決手段】  本発明は、評価対象エリアにおける指定された項目の計測データを取得し、正規化を行い、予めユーザ行動の密度分布データを格納した密度分布データ記憶手段から、計測データと同様の項目の密度データを取得し、正規化された計測データについて、密度データを用いて重み付けすることにより計測データの偏りを補正する。【選択図】  図１
2015153189.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広域で計測したデータを一般ユーザの行動データとして得るために計測データに重み付けする統計的ユーザ行動分析装置であって、
ある評価対象エリアにおける指定された項目の計測データを取得し、正規化を行う計測データ抽出手段と、
予めユーザ行動の密度分布データを格納した密度分布データ記憶手段と、
前記密度分布データ記憶手段から、前記計測データ抽出手段で取得した計測データと同様の項目の密度データを取得する密度データ抽出手段と、
前記計測データ抽出手段で正規化された計測データについて、前記密度データを用いて重み付けする重み平均算出手段と、
を有することを特徴とする統計的ユーザ行動分析装置。
【請求項２】
前記計測データ抽出手段は、
前記評価対象エリアをメッシュに区切り、区切った単位（以下、「セル」と記す）の項目に対応する計測データを取得し、該計測データに対して、平均処理関数を用いて正規化し、全セルの平均値(Rv)を求める手段を含み、
前記密度データ抽出手段は、
前記計測データの前記セルに対応する項目の前記密度データを取得し、全セルの密度データの和を計算する手段を含み、
前記重み平均算出手段は、
前記全セルの平均値(Rv)と全セルの前記密度データの和(Dv)から全てのエリアの重み付け平均を算出する手段を含む
請求項１記載の統計的ユーザ行動分析装置。
【請求項３】
前記計測データ抽出手段及び前記密度データ抽出手段は、
指定された評価対象の項目に基づいて、位置情報のみ、位置情報と時間帯組み合わせ、または、位置情報と任意の属性情報の組み合わせのいずれかの前記計測データ及び前記密度データを取得する手段を含む
請求項１または２記載の統計的ユーザ行動分析装置。
【請求項４】
広域で計測したデータを一般ユーザの行動データとして得るために計測データに重み付けする統計的ユーザ行動分析方法であって、
評価対象エリアにおける指定された項目の計測データを取得し正規化を行う計測データ抽出ステップと、
予めユーザ行動の密度分布データを格納した密度分布データ記憶手段から、前記計測データ抽出ステップで取得した計測データと同様の項目の密度データを取得する密度データ抽出ステップと、
前記計測データ抽出ステップで正規化された計測データについて、前記密度データを用いて重み付けする重み算出ステップと、
を行うことを特徴とする統計的ユーザ行動分析方法。
【請求項５】
前記計測データ抽出ステップにおいて、
前記評価対象エリアをメッシュに区切り、区切った単位（以下、「セル」と記す）の項目に対応する計測データを取得し、該計測データに対して、平均処理関数を用いて正規化し、全セルの平均値(Rv)を求め、
前記密度データ抽出ステップにおいて、
前記計測データの前記セルに対応する項目の前記密度データを取得し、全セルの密度データの和を計算し、
前記重み算出ステップにおいて、
前記全セルの平均値(Rv)と全セルの前記密度データの和(Dv)から全てのエリアの重み付け平均を算出する
請求項４記載の統計的ユーザ行動分析方法。
【請求項６】
前記計測データ抽出ステップ及び前記密度データ抽出ステップにおいて、
指定された評価対象の項目に基づいて、位置情報のみ、位置情報と時間帯組み合わせ、または、位置情報と任意の属性情報の組み合わせのいずれかの前記計測データ及び前記密度データを取得する
請求項４または５記載の統計的ユーザ行動分析方法。
【請求項７】
コンピュータを、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の統計的ユーザ行動分析装置の各手段として機能させるための統計的ユーザ行動分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、統計的ユーザ行動分析装置及び方法及びプログラムに係り、特に、多様性のあるモバイル通信において、広域で計測されたデータからユーザ行動を分析するための統計的ユーザ行動分析装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、3G/LTE(Third Generation/Long Term Evolution)等のモバイル通信ネットワークの利用が増大するに従い、その通信品質の計測、評価、把握が課題となっている。
【０００３】
モバイル通信はその多様性（時間、空間等による変化）ゆえに少数のサンプルを計測して、平均値等で品質実態を代表したとすることは難しい。
【０００４】
そのため、場所ごと、時間ごとの計測結果という計測データが必要になる。当然ながら、あらゆる場所、時間での計測を行うことは専門の人員等により計測することになり、現実的にはコストの観点から困難である。
【０００５】
そこで、モバイル通信の多様性に対して、ユーザ側の端末にインストールした計測アプリケーションによる計測行動を、サーバ側で集計したログを分析することで多様なユーザ行動をカバーした計測を行うというアプローチがある（例えば、非特許文献1参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】RBBTODAY、「ビッグデータで分析！iPhone 5s/5cでLTE勝負を制したのはau」［online］、2013年10月1日 19:00 http://www.rbbtoday.com/article/2013/10/01/112343.html
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記非特許文献１の方法では、個別利用者や端末単位での観点では問題にならないものの、ネットワーク全体の計測という観点では、アプリケーションをインストールしているユーザの行動次第であるため、いくつかの偏りがあるという問題がある。
【０００８】
更に、以下のような課題がある。
【０００９】
ａ．インストールユーザの母集団の属性の偏り：
一般ユーザに比べ、ある特殊なアプリケーションを好むヘビーユーザやマニア層に偏る。
【００１０】
ｂ．インストールユーザの異行動パターン（日時・場所）の偏り：
暇つぶしや娯楽的に計測を行うユーザがいるため、一般の利用者の通信利用の日時や場所とは分布が異なる。
【００１１】
上記のａ．ｂ．のような偏りのため、ユーザ端末のアプリケーションによるモバイル通信ネットワークの計測結果を、一般利用者の利用品質に対応した計測して利用することは適さない。
【００１２】
また、計測結果のサンプルの偏りを正規化することは可能であるが、単純な正規化を行い、ユーザが多い地点や少ない地点を同等の重みで対等に扱うこともまた一般利用者の利用品質に対応した計測としては不適である。
【００１３】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、偏ったユーザによる計測結果の分布を一般利用者の行動パターンに対応した結果として利用することが可能な統計的ユーザ行動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】
【００１４】
一態様によれば、広域で計測したデータを一般ユーザの行動データとして得るために計測データに重み付けする統計的ユーザ行動分析装置であって、
計測位置情報、計測値、時間、属性の全ての項目、またはいずれかの項目を含む計測データを取得し、正規化を行う計測データ抽出手段と、
予めユーザ行動の密度分布データを格納した密度分布データ記憶手段と、
前記密度分布データ記憶手段から、前記計測データ抽出手段で取得した計測データと同様の項目の密度データを取得する密度データ抽出手段と、
前記計測データ抽出手段で正規化された計測データについて、前記密度データを用いて重み付けする重み算出手段と、を有する統計的ユーザ行動分析装置が提供される。
【発明の効果】
【００１５】
一態様によれば、計測データを一旦、時間・空間上での正規化を行った上で、ユーザ行動等の密度分布データを用いて重みを求めることにより、当該重みを用いて偏りを補正することが可能となる。これにより、直接に「全ユーザの端末による計測」が実現できなくても、全ユーザの利用行動に沿った場面での品質分布について、全ユーザの行動と精緻に対応させて計画的に計測試験を実施した非常に高コストのデータを用いなくとも、低コストで得られるユーザによる自主測定の集計データから適切に推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施の形態における統計的ユーザ行動分析装置の構成例である。
【図２】本発明の一実施の形態における処理概要のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１８】
図１は、本発明の一実施の形態における統計的ユーザ行動分析装置の構成例を示す。
【００１９】
同図に示す統計的ユーザ行動分析装置１００は、密度分布データ記憶部１１０、計測データ抽出部１２０、密度データ抽出部１３０、重み平均算出部１４０、出力部１５０を有し、計測データ抽出部１２０は、外部の計測データＤＢ１０と接続されている。
【００２０】
なお、統計的ユーザ行動分析装置１００は、上記の構成以外に、計算結果等を一時的に保持するメモリ等の記憶手段を有するものとする。
【００２１】
計測データＤＢ１０は、計測データＭとして、表１に示すような、計測値、緯度、経度、標高、時刻、年代、性別等を保持する。なお、表１の例に限定されることなく、計測データは任意に設定可能である。
【００２２】
【表１】
2015153189.tif 000003
表１の各計測値、緯度・経度等の位置情報、属性等は単に時系列に記録されており、属性毎のように分類されているものではない。また、計測値はスループット値、遅延値、損失率等なんでもよい。実際の計測データでは、複数の計測値が含まれるが、ここでは説明の簡単化のため、１種類の計測値のみを扱うものとする。
【００２３】
密度分布データ記憶部１１０は、予め生成され、ユーザ密度データDとして、表２に示すような、密度、緯度、経度、標高、時間帯、年代、性別、その他等を保持する。
【００２４】
【表２】
2015153189.tif 000004
表２において、緯度、経度、標高は、予め決められた値（後述の評価対象エリア座標にある「座標位置」に対応する値）とする。座標、年代、性別共に繰り返し現れるが、全ての属性が共通なレコードは含まれない（同じ座標で、年代が異なるもの、性別が異なるもの等は含まれる）。
【００２５】
性別は仮に、「０」は男性、「１」は女性の２値とする。時間帯は、例えば、tz1では、tz1s（開始時刻）からtz1e（終了時刻）までの時間区間を示す。また、評価対象エリア座標セットＫの座標のデータが全部含まれるとは限らず、欠損データとなることがある。これは、例えば、10×10の100セルのメッシュがあった場合に、全部のセルにデータがあるわけではなく、全くデータが含まれないセルが存在する可能性がある。同様に、年代、性別も全て網羅しているとは限らない。
【００２６】
計測データＤＢ１０の年代yz1，yz2,…等は年代別のラベルを示しており、例えば、
Z1:Z1未満
Z2:Z1以上、Z2未満
Z3:…
と定義する。ここで、Z1,Z2,Z3,…は各年代の切れ目を示す年齢値であり、Z1=20，Z2=35，Z3=50等である。
【００２７】
また、計測データＤＢ１０の計測データMの識別対象エリア座標セットを、
K={(Lat1,Lon1,Alt1),(Lat2,Lon2,Alt2),…,(Latk,Lonk,Altk)}
とする。上記のKは評価対象エリア内をメッシュに区切り、区切られた各単位（セル）のi(i=1,2,…K)番目の緯度（Lat）、経度（Lon）、標高（Alt）の西南下端の位置を示す。各セルの大きさは緯度、経度、標高方向にそれぞれ、dlat，dlon，daltとする。即ち、１番目のセルの範囲は以下の通りとする。
【００２８】
緯度：Lat1以上Lat1+dlat未満
経度：Lon1以上Lon1+dlon未満
標高：Alt1以上Alt1+dalt未満
実際には、緯度、経度のみの２次元データでもよい。その場合、標高データは全部０等のダミーデータとする。
【００２９】
重み平均算出部１４０では、サンプルの処理関数fとして、平均を用いる。例として、k個のデータの平均の場合の処理関数（平均処理関数ｆ）は、以下の通りである。
【００３０】
f(x1,x2,x3,…,xk)=(x1+x2+x3+…+xk)/k
本実施の形態では、上記の前提の下、
（１）場所のみに着目した重み付け処理；
（２）性別、年代別での重み付け処理；
（３）場所、年代、性別での重み付け処理
を行う。
【００３１】
図２は、本発明の一実施の形態における処理概要のフローチャートである。
【００３２】
同図に示す処理概要の手順は上記の（１）、（２）、（３）共に同じである。
【００３３】
ステップ１０１）  ユーザは、評価対象エリアと上記の（１）（２）（３）のうちのいずれの処理を行うかを決定すると、ユーザインタフェース部１０１を介して入力する。  ステップ１０２）ｉ＝１とする。
【００３４】
ステップ１０３）密度データ抽出部１３０は、密度分布データ記憶部１１０から評価対象エリアの処理対象種別に対応するi番目のセルの密度データDを抽出し、その和を求める。
【００３５】
ステップ１０４）i＞Kであればステップ１０６に移行し、i≦Kであればステップ１０５に移行する。
【００３６】
ステップ１０５）ｉ=ｉ+1としてステップ１０３に戻る。
【００３７】
ステップ１０６）ｉ=1とする。
【００３８】
ステップ１０７）計測データ抽出部１２０は、計測データＤＢ１０からステップ１０３と同様に、評価対象エリアの処理種別に対応するi番目のセルの計測データMを抽出し、統計処理を行う。
【００３９】
ステップ１０８）i>Kであればステップ１１０に移行し、i≦Kであればステップ１０９に移行する。
【００４０】
ステップ１０９）ｉ＝ｉ＋1とし、ステップ１０７に戻る。
【００４１】
ステップ１１０）重み算出部１４０は、ステップ１０３で得られたセル毎の密度データDの和と、ステップ１０７で得られた統計処理が行われたセル毎の計測データを取得して、対象エリアのセルの重み付け平均を算出する。
【００４２】
ステップ１１１）  出力部１５０は、得られた重み付け平均を計測結果として出力する。
【００４３】
以下に、上記（１）、（２）、（３）のそれぞれの処理について詳細に説明する。
【００４４】
（１）場所のみに着目した重み付け処理：
当該処理は、場所のみのユーザ密度での重み付けを行うものである。
【００４５】
ここでは、評価対象エリアのセル単位での処理であり、処理セル別の密度を算出する。データ数は全k個とする。評価対象となる計測データMの座標セットは、
K={(Lat1,Lon1,Alt1),(Lat2,Lon2,Alt2),…,(Latk,Lonk,Altk)}
とする。
【００４６】
なお、評価対象エリアを限定する場合と全エリアを対象とする場合がある。以下の例では対象エリアをセル番号2,3,5で構成される場合を示す。
【００４７】
＜i番目のセルについて密度データ抽出＞
前述のステップ１０３の処理は以下の通りである。
【００４８】
密度データ抽出部１３０は、密度分布データ記憶部１１０から、
経度：「Lati以上&&Lati+dlat未満」
かつ、
経度：「Loni以上&&Loni+dlon未満」
かつ、
標高：「Alti以上&&Alti+dalt未満」
の密度データDを抽出し、その和を求める。
【００４９】
検索結果(px,py,…)であるときのi番目のセルの密度の和は、
Di=Σ(px,py,…)
となる。なお、検出結果が０件の場合は、Di=0とする。
【００５０】
上記の処理を全セルに対して繰り返し、密度ベクトル
Dv=(D1,D2,…Dk)
を生成し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００５１】
＜i番目のセルの計測データ抽出＞
上記のステップ１０７の処理は以下の通りである。
【００５２】
計測データ抽出部１２０は、計測データＤＢ１０から
経度：「Lati以上&&Lati+dlat未満」
かつ、
経度：「Loni以上&&Loni+dlon未満」
かつ、
標高：「Alti以上&&Alti+dalt未満」
の計測データMを抽出し、その統計処理（平均処理関数fを適用する）を行う。
【００５３】
検索結果(ri,rj,…)であるときのi番目のセルの平均値は
rmeani=f(ri,rj,…)
となる。なお、検出結果が０件の場合は、rmeani=0とする。
【００５４】
上記の処理を全セルに対して繰り返し、計測ベクトル
Rv=(rmean1,rmean2,…,rmeank)
を生成し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００５５】
＜算出したいエリアの重み付け平均を算出＞
以下では、例として評価対象エリアがセル番号2,3,5で構成されているものとする。
【００５６】
重み算出部１４０は、密度ベクトル（Dv）と計測ベクトル（Rv）を用いて、平均を
平均＝(D2*rmean2+D3*rmean3+D5*rmean5)/(D2 + D3 +D5)
により求める。
【００５７】
また、算出したいエリアが全エリアである場合、全エリアの重み付け平均（Σ(Dv*Rv)/ΣDv）を、
Σ(Dv*Rv)/ΣDv=(D1*rmen1+D2*rmean2+…+Dk*rmeank)/(D1+D2+…+Dk)
により求める。
【００５８】
ステップ１１１において、出力部１５０は、重み付け平均を計測結果として出力する。
【００５９】
（２）場所と時間帯でのユーザ密度の重み付け処理：
次に、位置情報に加えて時間帯別での重み処理の例を説明する。
【００６０】
図２のステップ１０１において、利用者が抽出する場所及び時間帯を選択する。ここでは、時間帯の例として、tz3とする。場所については上記の（１）と同様である。
【００６１】
＜i番目のセルについて密度データを抽出＞
図２のステップ１０３の処理は以下の通りである。
【００６２】
密度データ抽出部１３０は、密度分布データ記憶部１１０から
経度：「Lati以上&&Lati+dlat未満」
かつ、
経度：「Loni以上&&Loni+dlon未満」
かつ、
標高：「Alti以上&&Alti+dalt未満」
かつ、
時間帯：tz3
のデータを検索し、抽出し、その和を求める。
【００６３】
抽出結果が(px,py,… )であるときのi番目のセルの密度和は
D i=Σ(px,py,…)
である。なお、抽出結果が０件の場合は、Di=0とする。
【００６４】
上記の処理を全セルについて繰り返し、密度ベクトル
Dv=(D1,D2,…,Dk)
を生成し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００６５】
＜i番目のセルの計測データを抽出＞
図２のステップ１０７の処理は以下の通りである。
【００６６】
計測データ抽出部１２０は、計測データＤＢ１０から、
経度：「Lati以上&&Lati+dlat未満」
かつ、
経度：「Loni以上&&Loni+dlon未満」
かつ、
標高：「Alti以上&&Alti+dalt未満」
かつ、
時刻情報：（tz3s(tz3開始時刻）以上&& tz3e(tz3終了時刻)
の計測データMを検索し、抽出する。
【００６７】
その統計処理（今回の処理では平均処理関数fを適用）する。
【００６８】
抽出結果が(ri,rj,…)であるときのi番目のセルの平均値は
rmeani=f(ri,rj,…)
である。なお、抽出結果が０件の場合は、rmeani=0とする。
【００６９】
上記の処理を全セルについて繰り返し、計測ベクトル
Rv=(rmean1,rmean2,…,rmeank)
を生成し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００７０】
＜算出したいエリアの重み付け平均を算出＞
図２のステップ１１０の処理は以下の通りである。
【００７１】
ここでは、例として、評価対象エリアがセル番号2,3,5で構成されているものとする。
【００７２】
重み算出部１４０は、時間帯tz3で載せる2,3,5での平均を、
平均＝(D2*rmean2+D3*rmean3+D5*rmean5)/(D2+D3+D5)
により求める。
【００７３】
また、算出したい評価対象エリアと全エリアが同じ場合、すなわち、時間帯tz3における前エリアの重み付け平均Σ(Dv*Rv)/ΣDvは、
Σ(Dv*Rv)/ΣDv=(D1*rmen1+D2*rmean2+…+Dk*rmeank)/D1+D2+…+Dk)
により求められる。
【００７４】
ステップ１１１において、出力部１５０は、重み付け平均を計測結果として出力する。
【００７５】
（３）場所、年代、性別でのユーザ密度の重み付け処理：
当該処理は、場所単位に加えて、年代や性別についても重み付けの際に考慮する場合を示す。
【００７６】
図２のステップ１０１において、処理対象の場所、年代、性別を決定する。ここでは、抽出対象年代をZjとする。つまり、計測対象者の年齢がZj-1以上、Zj未満である。性別は"０"（男性）とする。場所については上記の（１）と同様である。
【００７７】
＜i番目のセルについて密度データ抽出＞
ステップ１０３において、密度データ抽出部１３０は、密度分布データ記憶部１１０から、
経度：「Lati以上&&Lati+dlat未満」
かつ、
経度：「Loni以上&&Loni+dlon未満」
かつ、
標高：「Alti以上&&Alti+dalt未満」
かつ
年代：Zj
かつ
性別：０
の密度データDを検索、抽出し、その和を求める。
【００７８】
抽出結果が(px,py,… )であるときのi番目のセルの密度和は
D i=Σ(px,py,…)
である。なお、抽出結果が０件の場合は、Di=0とする。
【００７９】
上記の処理を全セルについて繰り返し、密度ベクトル
Dv=(D1,D2,…,Dk)
を生成し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００８０】
＜i番目のセルの計測データ抽出＞
図２のステップ１０７の処理は以下の通りである。
【００８１】
計測データ抽出部１２０は、計測データＤＢ１０から、
経度：「Lati以上&&Lati+dlat未満」
かつ、
経度：「Loni以上&&Loni+dlon未満」
かつ、
標高：「Alti以上&&Alti+dalt未満」
かつ、
年代：Zj
かつ
性別：０
の計測データMを検索し、抽出する。
【００８２】
その統計処理（今回の処理では平均処理関数fを適用）する。
【００８３】
抽出結果が(ri,rj,…)であるときのi番目のセルの平均値は
rmeani=f(ri,rj,…)
である。なお、抽出結果が０件の場合は、rmeani=0とする。
【００８４】
上記の処理を全セルについて繰り返し、計測ベクトル
Rv=(rmean1,rmean2,…,rmeank)
を生成し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００８５】
＜算出したいエリアの重み付け平均を算出＞
図２のステップ１１０の処理は以下の通りである。
【００８６】
ここでは、例として、評価対象エリアがセル番号2,3,5で構成されているものとする。
【００８７】
重み平均算出部１４０は、時間帯tz3でセル2,3,5での平均を、
平均＝(D2*rmean2+D3*rmean3+D5*rmean5)/(D2+D3+D5)
により求める。
【００８８】
また、算出したい評価対象エリアと全エリアが同じ場合、すなわち、時間帯tz3における前エリアの重み付け平均Σ(Dv*Rv)/ΣDvは、
Σ(Dv*Rv)/ΣDv=(D1*rmean1+D2*rmean2+…+Dk*rmeank)/(D1+D2+…+Dk)
により求められる。
【００８９】
ステップ１１１において、出力部１５０は、重み付け平均を計測結果として出力する。
【００９０】
なお、上記の図１に示す統計的ユーザ行動分析装置１００の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、統計的ユーザ行動分析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。
【００９１】
本発明は、上記の実施の形態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】
【００９２】
１０  計測データDB
１００  統計的ユーザ行動分析装置
１０１  ユーザインタフェース部
１１０  密度分布データ記憶部
１２０  計測データ抽出部
１３０  密度データ抽出部
１４０  重み平均算出部
１５０  出力部
【図１】
2015153189.tif 000005
【図２】
2015153189.tif 000006