(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測機器によって計測された、ユーザが所在する緯度及び経度の組である測位位置と、前記測位位置が計測された時間である測位時間と、から構成される測位点の系列である測位データ集合に基づいて、前記ユーザが一定期間以上滞留した地域に関して、前記ユーザが滞在した確率密度を出力する滞在確率密度推定装置であって、
前記測位データ集合に含まれる測位点から、クラスタの中心点であるクラスタ中心点と、前記クラスタに所属する測位点集合であるクラスタ所属点集合から構成される前記クラスタを複数個出力するクラスタリング部と、
前記クラスタリング部により出力された複数個のクラスタの各々について、前記クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、正規分布パラメータを推定する正規分布推定部と、
前記クラスタリング部により出力された複数個のクラスタの各々について、前記クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間を計算し、正規分布の混合比率とする混合比率計算部と、
前記混合比率計算部により前記複数個のクラスタの各々について計算された前記混合比率と、前記正規分布推定部により前記複数個のクラスタの各々について推定された前記正規分布パラメータとに基づいて、入力された位置に関する確率密度を推定する確率密度推定部と、
を含む滞在確率密度推定装置。
【請求項２】
前記クラスタリング部は、
前記測位データ集合に含まれる測位点について測位時間が古い順に１から１ずつ増加する測位番号を付与し、
前記測位点の各々について、
前記測位番号の差が予め定めた閾値以下であって、かつ、前記測位位置の距離の差が予め定めた閾値以下である測位点の集合を選択し、
選択された前記測位点の集合に含まれる測位点のうち、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間が予め定めた閾値以上である場合に、前記測位点について、前記測位点集合をクラスタ所属点集合とするクラスタを出力する請求項１に記載の滞在確率密度推定装置。
【請求項３】
計測機器によって計測された、ユーザが所在する緯度及び経度の組である測位位置と、前記測位位置が計測された時間である測位時間と、から構成される測位点の系列である測位データ集合に基づいて、前記ユーザが一定期間以上滞留した地域に関して、前記ユーザが滞在した確率密度を出力する滞在確率密度推定装置における滞在確率密度推定方法であって、
クラスタリング部が、前記測位データ集合に含まれる測位点から、クラスタの中心点であるクラスタ中心点と、前記クラスタに所属する測位点集合であるクラスタ所属点集合から構成される前記クラスタを複数個出力するステップと、
正規分布推定部が、前記クラスタリング部により出力された複数個のクラスタの各々について、前記クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、正規分布パラメータを推定するステップと、
混合比率計算部が、前記クラスタリング部により出力された複数個のクラスタの各々について、前記クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間を計算し、正規分布の混合比率とするステップと、
確率密度推定部が、前記混合比率計算部により前記複数個のクラスタの各々について計算された前記混合比率と、前記正規分布推定部により前記複数個のクラスタの各々について推定された前記正規分布パラメータとに基づいて、入力された位置に関する確率密度を推定するステップと、
を含む滞在確率密度推定方法。
【請求項４】
前記クラスタリング部がクラスタを出力するステップは、
前記測位データ集合に含まれる測位点について測位時間が古い順に１から１ずつ増加する測位番号を付与し、
前記測位点の各々について、
前記測位番号の差が予め定めた閾値以下であって、かつ、前記測位位置の距離の差が予め定めた閾値以下である測位点の集合を選択し、
選択された前記測位点の集合に含まれる測位点のうち、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間が予め定めた閾値以上である場合に、前記測位点について、前記測位点集合をクラスタ所属点集合とするクラスタを出力する請求項３に記載の滞在確率密度推定方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１又は請求項２記載の滞在確率密度推定装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、滞在確率密度推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、ユーザが滞在した位置の確率密度を推定するための滞在確率密度推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＧＰＳやＷｉ-ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などが搭載された携帯電話やスマートフォンなどの普及によって、ユーザの位置情報に関する測位データの取得は非常に容易になった。この測位データを用いて、ユーザが興味を持ち実際に滞在した地域の確率密度を推定することができれば、情報推薦や生活支援など幅広いサービスに応用可能である。
【０００３】
これまで、非特許文献１などにより、カーネル密度推定法を用いて、ユーザが滞在する場所の確率密度を推定する技術が提案されてきた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】F. Giannotti、 M. Nanni、 F. Pinelli、 and D. Pedreschi: Trajectory pattern mining. In KDD, pages 330-339, 2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、前述した従来手法では、測位点の数に基づいて確率密度が推定されるため、測位がされていない期間の滞在に関する確率密度が正しく推定されない問題があった。
【０００６】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、測位データの個数に依存することなく、ユーザが滞在した位置の確率密度を精度よく推定することができる滞在確率密度推定装置、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】
【０００７】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る滞在確率密度推定装置は、計測機器によって計測された、ユーザが所在する緯度及び経度の組である測位位置と、前記測位位置が計測された時間である測位時間と、から構成される測位点の系列である測位データ集合に基づいて、前記ユーザが一定期間以上滞留した地域に関して、前記ユーザが滞在した確率密度を出力する滞在確率密度推定装置であって、前記測位データ集合に含まれる測位点から、クラスタの中心点であるクラスタ中心点と、前記クラスタに所属する測位点集合であるクラスタ所属点集合から構成される前記クラスタを複数個出力するクラスタリング部と、前記クラスタリング部により出力された複数個のクラスタの各々について、前記クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、正規分布パラメータを推定する正規分布推定部と、前記クラスタリング部により出力された複数個のクラスタの各々について、前記クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間を計算し、正規分布の混合比率とする混合比率計算部と、前記混合比率計算部により前記複数個のクラスタの各々について計算された前記混合比率と、前記正規分布推定部により前記複数個のクラスタの各々について推定された前記正規分布パラメータとに基づいて、入力された位置に関する確率密度を推定する確率密度推定部と、を含んで構成されている。
【０００８】
また、第１の発明に係る滞在確率密度推定装置において、前記クラスタリング部は、前記測位データ集合に含まれる測位点について測位時間が古い順に１から１ずつ増加する測位番号を付与し、前記測位点の各々について、前記測位番号の差が予め定めた閾値以下であって、かつ、前記測位位置の距離の差が予め定めた閾値以下である測位点の集合を選択し、選択された前記測位点の集合に含まれる測位点のうち、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間が予め定めた閾値以上である場合に、前記測位点について、前記測位点集合をクラスタ所属点集合とするクラスタを出力するようにしてもよい。
【０００９】
第２の発明に係る滞在確率密度推定方法は、計測機器によって計測された、ユーザが所在する緯度及び経度の組である測位位置と、前記測位位置が計測された時間である測位時間と、から構成される測位点の系列である測位データ集合に基づいて、前記ユーザが一定期間以上滞留した地域に関して、前記ユーザが滞在した確率密度を出力する滞在確率密度推定装置における滞在確率密度推定方法であって、クラスタリング部が、前記測位データ集合に含まれる測位点から、クラスタの中心点であるクラスタ中心点と、前記クラスタに所属する測位点集合であるクラスタ所属点集合から構成される前記クラスタを複数個出力するステップと、正規分布推定部が、前記クラスタリング部により出力された複数個のクラスタの各々について、前記クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、正規分布パラメータを推定するステップと、混合比率計算部が、前記クラスタリング部により出力された複数個のクラスタの各々について、前記クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間を計算し、正規分布の混合比率とするステップと、確率密度推定部が、前記混合比率計算部により前記複数個のクラスタの各々について計算された前記混合比率と、前記正規分布推定部により前記複数個のクラスタの各々について推定された前記正規分布パラメータとに基づいて、入力された位置に関する確率密度を推定するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１０】
また、第２の発明に係る滞在確率密度推定方法において、前記クラスタリング部がクラスタを出力するステップは、前記測位データ集合に含まれる測位点について測位時間が古い順に１から１ずつ増加する測位番号を付与し、前記測位点の各々について、前記測位番号の差が予め定めた閾値以下であって、かつ、前記測位位置の距離の差が予め定めた閾値以下である測位点の集合を選択し、選択された前記測位点の集合に含まれる測位点のうち、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間が予め定めた閾値以上である場合に、前記測位点について、前記測位点集合をクラスタ所属点集合とするクラスタを出力するようにしてもよい。
【００１１】
第３の発明に係るプログラムは、コンピュータを、第１の発明に係る滞在確率密度推定装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の滞在確率密度推定装置、方法、及びプログラムによれば、測位データ集合に含まれる測位点から、クラスタの中心点であるクラスタ中心点と、クラスタに所属する測位点集合であるクラスタ所属点集合から構成されるクラスタを複数個出力し、クラスタの各々について、クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、正規分布パラメータを推定し、クラスタの各々について、クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間を計算し、正規分布の混合比率とし、複数個のクラスタの各々について計算された混合比率と、複数個のクラスタの各々について推定された正規分布パラメータとに基づいて、入力された位置に関する確率密度を推定することにより、測位データの個数に依存することなく、ユーザが滞在した位置の確率密度を精度よく推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態に係る滞在確率密度推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】測位データの一例を示す図である。
【図３】確率密度推定の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る滞在確率密度推定装置における滞在確率密度推定処理ルーチン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】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本発明の実施の形態に係る滞在確率密度推定装置は、測位データ集合に含まれる測位点の集合をクラスタ化し、クラスタに基づいて、正規分布の混合モデルとして確率密度を推定する際に、混合比に各クラスタの滞留時間を用いることで、測位データの欠損の問題を解決するものである。
【００１５】
＜本発明の実施の形態に係る滞在確率密度推定装置の構成＞
【００１６】
まず、本発明の実施の形態に係る滞在確率密度推定装置の構成について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る滞在確率密度推定装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する滞在確率密度推定処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この滞在確率密度推定装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部５０とを備えている。
【００１７】
入力部１０は、計測機器によって計測された、ユーザが所在する緯度及び経度の組である測位位置と、測位位置が計測された時間である測位時間と、から構成される測位点の系列である測位データ集合を受け付ける。また、入力部１０は、確率密度を推定したい位置の入力を受け付ける。なお、測位点は、ＧＰＳやＧＬＯＮＡＳＳなどの衛星測位システムの受信器によって得られる測位点、Ｗｉ−ｆｉ（登録商標）などの無線ＬＡＮ電波を基にした測位システムの受信器によって得られる測位点、携帯電話基地局を基にした測位システムの受信器によって得られる測位点、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を基にした測位システムの受信器によって得られる測位点を計測したものであり、これらを一つ以上組み合わせたものである。
【００１８】
演算部２０は、クラスタリング部３０と、正規分布推定部３２と、混合比率計算部３４と、確率密度推定部３６とを含んで構成されている。
【００１９】
クラスタリング部３０は、入力部１０で受け付けた測位データ集合に含まれる測位点から、クラスタの中心点であるクラスタ中心点と、クラスタに所属する測位点集合であるクラスタ所属点集合から構成されるクラスタを複数個出力する。
【００２０】
クラスタリング部３０は、具体的には、まず測位データ集合に含まれる測位点について、測位時間が古い順に１から１ずつ増加する測位番号（ｉ＝１、２、３、…）を付与する。なお、測位番号は別途、測位番号付与部を設けて付与するようにしてもよい。
【００２１】
クラスタリング部３０は、次に、測位番号の昇順に、測位点の各々について当該測位点との測位番号の差が閾値ｑ以下であって、かつ、測位位置の距離の差が閾値θ以下である測位点の集合を選択し、選択された測位点の集合に含まれる測位点のうち、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間が閾値φ以上である場合に、当該測位点について、測位点集合をクラスタ所属点集合とするクラスタを出力する。具体的には、ｑ＝３０、θ＝３０メートル、φ＝１３５秒などとする。
【００２２】
図２に測位データの例を示す。図２に示すように、測位が行われていない時間のデータが存在する場合においても、測位時間の順に測位番号を付与する。
【００２３】
正規分布推定部３２は、クラスタリング部３０により出力された複数個のクラスタの各々について、当該クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、正規分布パラメータを推定する。具体的には、クラスタの各々について、クラスタ所属点集合に含まれる測位点の測位位置の２次元データについて、正規分布のパラメータである分散共分散行列Σを算出し、正規分布のパラメータである平均、つまり当該クラスタにおける所属点の平均をクラスタ中心点とする正規分布を出力する。
【００２４】
混合比率計算部３４は、クラスタリング部３０により出力された複数個のクラスタの各々について、当該クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間を計算し、当該クラスタの正規分布の混合比率とする。
【００２５】
混合比率計算部３４により複数個のクラスタの各々について計算された混合比率と、正規分布推定部３２により複数個のクラスタの各々について推定された正規分布パラメータとに基づいて、入力された位置に関する確率密度を推定し、出力部５０に出力する。
【００２６】
確率密度推定部３６は、具体的には、複数個のクラスタの各々についての混合比率と正規分布パラメータとに基づいて、下記（１）式に従って、入力された位置に関する確率密度を推定する。
【００２７】
【数１】
0006374842.tif 000002
【００２８】
ここで、ｐが入力部１０により入力された確率密度を推定したい位置、ｊがクラスタリング部３０から出力されたクラスタの番号、Ｍがクラスタリング部３０から出力されたクラスタの個数、ｐｊが正規分布推定部３２から出力されたクラスタｊの平均、Σｊが正規分布推定部３２から出力されたクラスタｊの分散共分散行列、ｕｊが混合比率計算部３４から出力されたクラスタｊの滞留時間、Ｕが正規化係数である。
【００２９】
図３に確率密度推定の例を示す。図３に示すように、混合正規分布モデルの混合比率は、クラスタに所属する測位点数ではなく、クラスタの滞留時間に基づいて決定される。
【００３０】
＜本発明の第１の実施の形態に係る滞在確率密度推定装置の作用＞
【００３１】
次に、本発明の第１の実施の形態に係る滞在確率密度推定装置１００の作用について説明する。入力部１０において測位点の系列である測位データ集合、及び確率密度を推定したい位置の入力を受け付けると、滞在確率密度推定装置１００は、図４に示す滞在確率密度推定処理ルーチンを実行する。
【００３２】
まず、ステップＳ１００では、測位データ集合に含まれる測位点について、測位時間が古い順に１から１ずつ増加する測位番号（ｉ＝１、２、３、…）を付与する。
【００３３】
ステップＳ１０２では、測位番号の昇順に、測位点の各々について当該測位点との測位番号の差が閾値ｑ以下であって、かつ、測位位置の距離の差が閾値θ以下である測位点の集合を選択し、選択された測位点の集合に含まれる測位点のうち、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間が閾値φ以上である場合に、当該測位点について、測位点集合をクラスタ所属点集合とするクラスタを出力する。
【００３４】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２で出力された複数個のクラスタから、クラスタを選択する。
【００３５】
ステップＳ１０６では、選択されたクラスタについて、当該クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、正規分布パラメータを推定する。
【００３６】
ステップＳ１０８では、選択されたクラスタについて、当該クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間を計算し、当該クラスタの正規分布の混合比率とする。
【００３７】
ステップＳ１１０では、全てのクラスタについてステップＳ１０６〜Ｓ１０８の処理を終了したかを判定し、全てのクラスタについて処理を終了していなければ、ステップＳ１０４へ戻って次のクラスタを選択して処理を繰り返し、全てのクラスタについて処理を終了していれば、ステップＳ１１２へ移行する。
【００３８】
ステップＳ１１２では、ステップＳ１０８で複数個のクラスタの各々について計算された混合比率と、ステップＳ１０６で複数個のクラスタの各々について推定された正規分布パラメータとに基づいて、入力された位置に関する確率密度を推定し、推定結果の確率密度を出力部５０に出力して、滞在確率密度推定処理ルーチンを終了する。
【００３９】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る滞在確率密度推定装置によれば、測位データ集合に含まれる測位点から、クラスタの中心点であるクラスタ中心点と、クラスタに所属する測位点集合であるクラスタ所属点集合から構成されるクラスタを複数個出力し、クラスタの各々について、クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、正規分布パラメータを推定し、クラスタの各々について、クラスタのクラスタ所属点集合に基づいて、最も新しい測位時間から最も古い測位時間を減算した値である滞留時間を計算し、正規分布の混合比率とし、複数個のクラスタの各々について計算された混合比率と、複数個のクラスタの各々について推定された正規分布パラメータとに基づいて、入力された位置に関する確率密度を推定することにより、測位データの個数に依存することなく、ユーザが滞在した位置の確率密度を精度よく推定することができる。
【００４０】
また、本発明の実施の形態に係る滞留地抽出装置によれば、測位データ集合に含まれる測位点の集合をクラスタ化し、確率密度を推定する際に、クラスタに基づいた正規分布の混合モデルにおいて、混合比に各クラスタの滞留時間を用いるので、測位データの個数に依存することなく混合正規分布モデルを構成し、ユーザの滞在確率密度を精度良く推定することが可能になる。
【００４１】
また、本発明の実施の形態に係る滞在確率密度推定装置は、計測機器によって得られたユーザの位置情報の測位結果と測位時間の系列である測位データから、ユーザが滞在する場所の確率密度を推定可能な手法であり、情報推薦、生活支援などに利用可能である。
【００４２】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００４３】
また、本発明は、図１に示す構成要素の動作をプログラムとして構築し、滞在確率密度推定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。
【００４４】
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。
【符号の説明】
【００４５】
１０   入力部
２０   演算部
３０   クラスタリング部
３２   正規分布推定部
３４   混合比率計算部
３６   確率密度推定部
５０   出力部
１００ 滞在確率密度推定装置
【図１】
0006374842.tif 000003
【図２】
0006374842.tif 000004
【図３】
0006374842.tif 000005
【図４】
0006374842.tif 000006