(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザにレジャー行動を推奨するコンピュータシステムであって、
メモリと、
プロセッサと、
ある時間間隔及び対応する状況因子におけるユーザの位置追跡を表示する所在地ブロックを受信する位置追跡受信機構と、
前記所在地ブロックから第１の位置の組を統計的に除去し、前記所在地ブロックに第２の位置の組を補間する、位置追跡を円滑化する位置追跡円滑機構と、
前記プロセッサに接続された位置追跡予備的処理モジュールであって、前記所在地ブロックに基づいて目的地データベースから１組の目的地を抽出し、それぞれの目的地への訪問は仮想的な訪問として特定され、受信した前記所在地ブロックを含む位置範囲内に位置付けられ、対応する状況因子に関連した目的地に応答し、目的地と消費行動タイプの関係を規定する目的地−行動マップから前記目的地に関連する消費行動タイプの組を抽出し、前記状況因子に基づいて前記目的地の属性を前記消費行動タイプに関連付ける、位置追跡予備的処理モジュールと、
前記プロセッサに接続された推奨機構であって、関連付けられた前記属性が問い合わせ状況因子と類似する消費行動タイプの組を特定し、前記属性と前記問い合わせ状況因子との類似度に基づいて、特定されたそれぞれの消費行動タイプに重み付けを行い、前記消費行動タイプの組とその重みに基づいて種々の消費行動タイプの確率分布を生成し、該確率分布はユーザが問い合わせ状況因子及び位置に関連する消費行動タイプを行なう度合を予測するものである、推奨機構と、
を含むコンピュータシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータシステムにおいて、前記状況因子には、所在地、１日のうちの時間又は時間間隔の表示、週のうちの曜日又は週のうちの曜日の範囲の表示、及び気象状態の表示のうちの１つ以上が含まれるコンピュータシステム。
【請求項３】
請求項１に記載のコンピュータシステムにおいて、前記問い合わせ状況因子には、所在地、時間、週のうちの曜日、及び気象状態のうちの１つ以上が含まれるコンピュータシステム。
【請求項４】
請求項１に記載のコンピュータシステムにおいて、前記位置追跡には、時間認証と一致する１組の座標値が含まれるコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は推奨システム（ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ  ｓｙｓｔｅｍ）に関する技術を開示する。特に、ユーザの過去の消費行動に関する分類されていない位置追跡（例えば、ＧＰＳによる読み込みなど）結果、及び、ＧＰＳ追跡により記録された地域内の目的地（例えば、レストラン、事務所など）に関する情報が収納された１セットの記録から、ユーザの行動趣向を学習することでユーザへの推奨を改善する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日の技術志向社会において主要な情報源は推奨システムである。多くの推奨システムの目的は、各個人が必ずしも自ら見つけ出せないアイテムの発掘を促進することである。そのような推奨システムは、ユーザからの問い合わせに応じて個人向けの推奨を行うことができる。効果的な推奨をするには、しばしば、そのシステムがどれだけ正確にユーザの需要や趣向を見積ることができるかによる。
【０００３】
【特許文献１】米国特許第６５１３５３２号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、オンライン・ショッピング・サイトなどのある種のシステムでは、ユーザへの聞き取り調査、又はそのような情報から抽出されるユーザの過去の選択結果を用いている。しかし、ユーザの選択履歴にアクセスするには限界があり、また、ユーザへの聞き取り調査から得ることも容易ではなく、この情報をシステム内に集積することは難しい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の１つの実施形態では、ユーザに対して消費行動（ａｃｔｉｖｉｔｙ）を推奨する方法を提供する。本システムの運用の際には、少なくとも１つの位置追跡結果、及びそれに対応する状況因子的（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ）情報を受信する。そして、本システムでは、目的地データベースに基づいて１組の目的地（ｖｅｎｕｅｓ）を抽出し、それぞれの目的地への仮想的なアクセスは、位置追跡結果に対応する状況因子（ｃｏｎｔｅｘｔ）に関する情報に関連付けて行われる。さらに、本システムでは、目的地に基づく状況因子に関連する１組の消費行動タイプ、位置追跡結果に表示される対応する状況因子、及び目的地−行動マップが抽出される。追加として、本システムでは、ユーザからの問い合わせによる状況因子を受信し、ユーザの問い合わせ状況因子に類似する関連した状況因子情報についての多数の消費行動タイプを特定する。さらに、本システムでは、ユーザの問い合わせ状況因子に類似する関連状況因子に基づき、特定した消費行動タイプのそれぞれに重み付けを行い、特定したそれぞれの消費行動タイプに関する重みを正規化し、消費行動タイプの確率分布を生成し、それにより、ユーザに関する消費行動への推奨を促進する。
【０００６】
本実施形態のバリエーションとして、位置追跡結果により表示される状況因子には、所在地、１日のうちの時間又は時間間隔の表示、週のうちの曜日又は週のうちの曜日の範囲の表示、及び気象状態の表示のうちの１つ以上が含まれる。
【０００７】
本実施形態のバリエーションとして、問い合わせによる状況因子は、所在地、時間、週のうちの曜日、及び気象状態のうちの１つ以上が含まれる。
【０００８】
本実施形態のバリエーションとして、位置追跡結果には時間認証（ｔｉｍｅ  ｓｔａｍｐｓ）と一致する１組の座標値が含まれる。
【０００９】
本実施形態のバリエーションとして、１組の目的地を抽出することは、位置追跡結果により表示された１つ以上の所在地に基づいて時間間隔内に１つの所在地を特定し、特定された所在地の近傍の多数の目的地を目的地データベースに基づいて特定することを含む。
【００１０】
本実施形態の更なるバリエーションとして、目的地データベースは、多数の目的地及びそれに対応する座標値を表示する。
【００１１】
本実施形態のバリエーションとして、本システムでは、同種のユーザを明確に集積すること、又は潜在的変数法を用いて暗黙的に同種のユーザを集積することで、複数の同種のユーザに関連する消費行動−タイプ‐状況因子マップを蓄える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明の実施形態は、状況因子の変数（ｖａｒｉａｂｌｅｓ）からユーザの意図するレジャー行動を推測する方法を提供する。この意図する消費行動は、最も関連するアイテムについて推奨することに集点を当てた推奨システムにより採用され得る。一般的にそのようなレジャー行動の推奨システムが成功するか否かは、例えば、１日のある時間帯、週のうちの特定の曜日、特定の天候などの所定の状況因子のなかで、推奨したアイテムがユーザの個人的な興味や趣向にどのように密着するかによる。この情報を収集する１つの方法は、ユーザに対して個人的な興味や習慣に関する明確な問い合わせに答えさせるユーザへの聞き取り調査を行うことである。しかし、それを有効にするために、そのような調査はしばしばユーザにとっては過度に詳細であり負担のかかるものとなる。その結果、ユーザはフラストレーションを感じ、推奨システムを用いるのに気が進まなくなる。他の方法は、要約された行動明細書に手書きでユーザの可能な状況因子を表記した（ｈａｎｄ−ｌａｂｅｌｅｄ）データセットからパターンを発見する機械学習テクニックを用いることである。１日のうちの時間及び天候などの変数を含む状況因子は、例えば「屋内での食事」といった消費行動と共に表記されるであろう。このユーザの状況因子についての手書きの表記は時間を浪費し、間違え易い方法である。
【００１３】
本発明の実施形態は、調査、又は学習するための手書き例を要求せずに、ユーザの行動嗜好及び習慣を予測する方法を提供する。本システムは、学習システムのように、ユーザの最新の事情或いは状況因子を示した適度な変数と、ユーザがこれらの状況因子から好む行動との間の関連性を学習しようと試みる。しかし、この方法では、ユーザの状況因子についての明確な行動ラベルが得られず、間接的に推測しなければならない。本システムでは、例えば、衛星利用測位システム（ＧＰＳ）による座標値、１組の目的地（ｖｅｎｕｅ）、及び目的地の説明（例えば、「レストラン」）とこの目的地のタイプ（例えば、「食事」）により裏づけられた消費行動との間のマップなどの、センサーにより発生された位置測定を受信する。この状況因子に関連した位置情報を用い、本システムでは、状況因子の変数が判定される所在地近傍の目的地に関する行動ラベルから、ユーザが意図する可能な消費行動の分布を推測する。その結果、本システムでは、消費行動タイプ及び属性を表示し、異なる状況因子に関する１組の行動ラベルが得られる。これらの行動ラベルは、実質的にユーザの問い合わせを処理するために用いられ、その結果、推奨する消費行動はユーザの好みに対してより一致する。
【００１４】
一般的に、本システムの運用は、オフライン時の予備的処理操作、及び実行時の問い合わせ処理操作の２つの部分に分けられる。オフライン処理の間は、本システムはユーザの位置追跡結果を収集し、多様な目的地への仮想的アクセスを特定し、及び消費タイプの目的地をマップする（ｍａｐ）。そしてそのマップは、その位置に関する状況因子、及び推測した行動マップとの間に作成される。また、本実施形態では、例えば、「ノンスモーキングの目的地での食事」といった消費行動の特殊属性を推測するための同様な推測処理を用いる。実行時の問い合わせ処理の間には、本システムは、問い合わせ状況因子に基づき消費行動分布を算出し、状況因子を消費行動タイプのマップに格納する。
【００１５】
図１は、本発明の１つの実施形態による、位置追跡結果に基づく消費行動タイプの学習を促進する、レジャー行動の典型的な運用モデルを表すブロック図である。この例において、本システムでは、ユーザの位置データが収集された後、一定時間位置追跡のオフライン処理を行う。目的地データベース１０４、及びユーザ位置追跡データベース１０２は、データを本システムに供給する。
【００１６】
目的地データベース１０２は目的地情報を格納し、目的地の位置、目的地のタイプ、及び目的地に関するある種の属性を含めることができる。例えば、目的地のタイプにはレストラン、映画館、スポーツ施設、公園などが含まれる。目的地の属性は、例えば、レストランで提供される料理のタイプ、映画館で上映される映画のタイプ、バーでの話題、小売店で提供される商品のタイプなどである。
【００１７】
位置追跡データベース１０４は、１人以上のユーザの多重位置追跡結果を格納する。１つの実施形態では、レジャー行動についての推奨の申し込みを行うユーザの手持ち機器にはＧＰＳユニットも含まれる。このように、同種の手持ち機器は、ユーザのために所在地と時間の記録が含まれる位置追跡結果が発生できる。オプションとして、この手持ち機器は、ユーザの位置追跡データベース１０４に対して定期的にこれらの位置追跡結果をアップロードできる。
【００１８】
オフライン時の予備的処理操作１０１の間、本システムは、目的地データベース１０２からの目的地情報と共に、ユーザに対する１つ以上の位置追跡結果を受信する。本システムは、位置追跡結果を分析し、ユーザが少なくともある程度の時間を過したと思われる足跡に沿って位置を固定し、それらの位置近傍の目的地を特定する。すなわち、本システムは位置追跡された所在地近傍の異なる目的地への仮想的なアクセスを特定する（オペレーション１０６）。
【００１９】
ある実施形態では、本システムは、これらの仮想的なアクセスを発生させる過程において幾つかの試みに直面する。一般的にはＧＰＳによる追跡はユーザの動きの軌跡を表す。消費者向けのＧＰＳユニットでは限られた空間的な処理を有するのが一般的である。例えば、ＧＰＳ信号は、ユーザが道路のいずれの側に居るかを判断するほど十分に詳細ではないだろう。さらに、ユーザが、高層ビルが密集する市街地に居る場合には、信号がビルの表面に反射して不正確なＧＰＳ信号を経験するかもしれない。１つの実施形態では、本システムは、ある時間間隔内に所在地のブロック（ｃｌｕｓｔｅｒ）を考慮し、この所在地のブロックの近傍の目的地を調査することでＧＰＳ追跡を円滑（ｓｍｏｏｔｈ）にする。この方法により、本システムはＧＰＳ追跡のノイズ（ｎｏｉｓｅ）を統計的に除去し、多重追跡することにより長期間に亘り所望の行動情報を抽出することができる。
【００２０】
他の実施形態は、ＧＰＳ信号は、例えば、カルマン平滑法（Ｋａｌｍａｎ  ｓｍｏｏｔｈｅｒ）などの統計処理を用いることで円滑にされる。
【００２１】
ＧＰＳ信号に関する他の問題はその限定された時間の処理である。一般的には、ＧＰＳユニットは、例えば１０秒ごとなどの時間間隔で位置情報をアップデートする。しかし、ユーザが混雑する通りにいる場合、この時間間隔の間に店や地下鉄の駅に入り込みＧＰＳ信号を見失うかもしれない。その結果、ＧＰＳ追跡は不完全なものとなるだろう。１つの実施形態では、本システムは、これらのセンサーが見失う間にあり得そうなサンプル位置により補充する補間処理を実行する。
【００２２】
１つの実施形態では、本システムは、また位置追跡に関する状況因子的情報（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ  ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）を受信する。そのような状況因子的情報には、週の曜日及び最新の気象状態が含まれ得る。この情報は本システムにより更なる消費行動タイプの限定、及び、本システムがユーザの問い合わせに対応する際に問い合わせの内容に連動して用いられる。
【００２３】
次に、本システムは、位置追跡において重要な所在地を識別する（オペレーション１０６）。そうすることで、本システムは、ユーザが相当な時間を費やしていると思われる所在地（又は所在地のブロック）を特定する。例えば、本システムでは、そこに５分以上滞留した所在地を調査できる。他の時間のしきい値を用いることも可能である。
【００２４】
これらの所在地を特定した後、本システムは、重要な所在地又は所在地のブロックの近傍内の目的地を特定するために目的地情報を検索する。例えば、本システムでは、所在地又は所在地の範囲の３６．６メートル（１２０フィート）内の全ての目的地が検索できる。１つの実施形態では、所在地は１組の経度／緯度、又は１組の経度／緯度の範囲で表現できる。そして、そのような所在地の近傍で検索された目的地は仮想的なアクセスとみなされる。
【００２５】
本システムは、目的地を消費行動タイプにマップする（オペレーション１０８）。１つの実施形態において、本システムでは、目的地を消費行動タイプに対して変換する１組のマップを保持することに留意すべきである。例えば、レストランは「食事をする（ｅａｔ）」という消費行動タイプに、映画館は「観る（ｓｅｅ）」という消費行動タイプに、及びスポーツジムは「動く（ｄｏ）」という消費行動タイプによりマップされる。本システムはいかなる消費行動タイプのカテゴリの仕組みにも適用できる。
【００２６】
目的地を消費行動タイプ別にマップするに加えて、本システムでは、オプションとして、目的地の属性を抽出し、これらの属性を消費行動タイプ及び状況因子的情報に関連させることができる。例えば、テイクアウトレストランは、「レストラン内で食事をする（ｄｉｎｅ  ｉｎ）」という属性とは異なる「テイクアウト（ｔａｋｅ  ｏｕｔ）」という属性を有する。この属性は、例えば、１日のうちの時間は例えば午後１２時（正午）とし、及び／又は天候は例えば晴天か雨天とするといったユーザの状況因子的情報に関連させることができる。その後、同じユーザが正午頃に晴天であるときに消費行動の問い合わせをした場合に、本システムは、ユーザが楽しめる１つの消費行動は昼食にテイクアウトをして食事をすることであると判断する。ユーザが晴天時の昼食について実際にテイクアウトを好む確率は、後述する統計処理により算出される。
【００２７】
１つの所在地に関連する多数の目的地があり、従って、１つの所在地に関連する多数の仮想的アクセスがあることに留意すべきである。このことは、ユーザが多数の目的地に対して同時にアクセスできることを意味しない。本システムでは、特定の所在地及び１組の状況因子データに関連した消費行動分布を抽出するためにこれらの仮想的アクセスを用いる。例えば、ある所在地の近傍に３つのレストラン、２つのバー、及び１つの百貨店があり、土曜日の午後５時の時間認証がある場合、本システムでは、そのユーザが土曜日の午後５時に食事をしている可能性は５０％であり、そのユーザが飲んでいる可能性は３３％であり、ユーザが買い物をしている可能性は１７％であると抽出するかもしれない。１つの実施形態では、本システムは、ユーザがその目的地に関連する消費行動を行う可能性を計算する際に、測定したユーザの所在地からその目的地への距離もまた考慮する。
【００２８】
その後、本システムは１組の行動ラベルを生成する（オペレーション１１０）。各行動ラベルは所在地に関連付けされ、多様な消費行動タイプの分布を含むことができる。それに加えて、行動ラベルには、例えば、１日のうちの時間、１週間のうちの曜日、及び気象状態といった１組の関連する状況因子的情報が特定できる。
【００２９】
本システムは、一般的に、同じユーザに対して上述した多重ＧＰＳ追跡によりオフラインでの予備的処理を行い、いくつかの行動ラベルを得る。これらのラベルのいくつかは類似する状況因子的情報に関連するであろう。その結果、本システムは、ある状況因子的情報があるタイプの消費行動、及び／又は消費行動の属性により相互関係があることを学習することができる。この方法は、例えば、市街地の異なる地域であり曜日も異なるが、例えば１日の時間帯又は現在の気象状態などの状況因子についての変数については共有するなどのように、ユーザの消費行動の独立した多重サンプルがある場合に最も効果的である。
【００３０】
表１は本発明の１つの実施形態により、異なる日に採取された位置追跡結果から抽出された３つの例示的なラベルを示す。各ラベルは仮想的アクセスに基づく消費行動タイプの分布を示し、このケースでの１組の状況因子的情報には、１日のうちの時間及び１週間のうちの曜日が含まれる。本システムでは、単一のラベルからはどの消費行動がより生じるかを抽出できないが、ユーザが平日の午後１２時頃により食事をしているかについては抽出できる。表１に示したラベルは単に単純化した例であることに留意すべきである。実際のシステムでは各ラベルはより多くの情報を包含するであろう。ラベルはより多くの消費行動タイプを内包するであろうし、各消費行動タイプはもう１つの属性に関連付けされるであろう。例えば、「食事」という消費行動タイプは、料理のタイプ、レストランのタイプなどに関連付けされるかもしれない。また、各ラベルは、より詳細な状況因子的情報、例えば、地域の交通状況などを含むかもしれない。
【００３１】
表１は、本発明の１つの実施形態による、異なる日に採取されたＧＰＳ追跡から抽出された３つの典型的なラベルを示す。
【００３２】
【表１】
0005248915.tif 000002
【００３３】
上記位置追跡分析は、一般的にはオフラインで行われることに留意すべきである。ユーザがレジャー行動の問い合わせを提出すると、本システムは実行時の問い合わせ処理１２４を行う。実行時の問い合わせ処理１２４の間、本システムはユーザの問い合わせ状況因子１１４を受信する。問い合わせ状況因子１１４は、例えば、所在地、１日の中での時間、週のなかでの曜日、気象状態などの状況因子的情報を含んでも良い。
【００３４】
ユーザの最新の問い合わせ状況因子１１４の受信後、本システムは、ユーザから問い合わされた最新の状況因子と最も一致する状況因子を有するマップを見つけるために、このユーザに対してオフライン処理により１組の「行動ラベルの状況因子マップ」を調査する。最新の実施形態では、ユーザの最新の状況因子とマップに関連した状況因子との同一性は、状況因子の変数で定義される多重属性距離メトリックに基づき計算される。すなわち、本システムでは、マップの状況因子と問い合わせの状況因子との論理的な「距離」を計算する。本システムでは、この論理的な距離を計算する異なる手法を用いることができる。例えば、本システムでは、関心のある状況因子的情報が１日のうちの時間であれば、論理的な状況因子的距離として分（ｍｉｎｕｔｅｓ）の違いを用いても良い。他の実施形態では、本システムは、マップの状況因子の所在地とユーザの問い合わせ状況因子の所在地との実際の物理的な距離を論理的な状況因子的距離として用いても良い。状況因子の同一性の他の定義もまた可能である。他の実施形態として、他のユーザに対する行動ラベルマップの状況因子は、同じクラスの他のメンバーについて集められたデータから利益を得るために、同様なカテゴリに興味を持つユーザに供給するために重み付けされ得る。
【００３５】
関連状況因子は、多様で可能な消費行動の可能性についての予測をそれぞれ提供する。本システムは、前もって取り出した関連状況因子の予測を組み合わせるために重み付けの計算を行う（オペレーション１１８）。１つの実施形態では、本システムは、ユーザの問い合わせ状況因子１１４、及びマップの状況因子との間の類似性メトリック、又は論理的距離に基づいて各マップに重み付けをする。１つの実施形態では、本システムは、行動ラベルの重み付けとしてゼロ距離を適切に対処する修正相互関係のような機能を用いることができる。
【００３６】
本システムは、可能な消費行動タイプのそれぞれに対して、最も類似する状況因子を有するマップから兆候（ｅｖｉｄｅｎｃｅ）を配分する（オペレーション１１９）。これを行う１つの方法は下記のようにして得られる。いまｍiをｉ番目の関連マップとし、もし消費行動ａがマップｉから予測できれば、ｍi（ａ）は１が返却される表示機能とされ、そうでなければゼロとされ、ｗ１は、マップの状況因子の同様な機能に基づくユーザの最新の状況因子への重みである。従って、行動ａの兆候であるｅ（ａ）は、下式となる。
【数１】
0005248915.tif 000003
【００３７】
次に、本システムは、ユーザの意図する消費行動タイプについての分布を作成するために重み付けされた兆候を正規化する（オペレーション１２０）。
【数２】
0005248915.tif 000004
【００３８】
消費行動タイプ分布を発生させる他の方法も可能である。
【００３９】
推奨システムは、推奨の効果を改善するために、機能１２０により作成された正規化された消費行動タイプ分布に基づいてレジャー行動を推奨できる。例えば、時間が火曜日の午後１２時という状況で提出されたユーザの問い合わせについて、本システムは、消費行動タイプ分布は食事が６０％であり、買い物が２０％であり、２０％がエキササイズであろうと決定する。推奨システムは、この分布を用いて６つのレストランを推奨し、２つの買い物を推奨し、及び２つの地域のジムを推奨し、美術館の推奨は完全にリストから除外し、ユーザに対して何について最も興味があるかを示し、ユーザに対して関係ない推奨を調べる手間を省く。
【００４０】
図２に、本発明の１つの実施形態によるマップ上の典型的なマップを示す。この例に示すように、位置追跡結果はマップ上に空間的に示される多くのポイントにより表示される。ある時間の間、ユーザがその地域に実質的に多くの時間を費やしたことを示す、より多くのＧＰＳデータポイントが特定の目的地に集中する。図２の他の部分ではデータポイントはよりまばらであり、これは、ユーザがそれらの場所を単に通り過ぎたことを示している。この消費行動タイプ分析の処理の間、本システムでは、まばらなデータポイントにフィルタをかけることができ、集積したデータポイントに焦点を当てることができ、ユーザが最も時間を費やす位置が表示される。位置信号が遮断されたことが分かれば、予想モデルは追跡で見失ったそれらしい位置サンプルを補間するのに用いることができる。
【００４１】
図３は、本発明の１つの実施形態による、ユーザの位置及び時間情報を格納する典型的な位置追跡結果の一部を示す。１つの実施形態では、各位置追跡データポイントは、ユーザの識別子、緯度、経度、及び、緯度／経度の組合せにより特定される位置にユーザがいた時間を示す時間スタンプを含む。
【００４２】
図４は、本発明の１つの実施形態による、マップ上に空間的に示された目的地データベースに格納されたデータの一部を示す。この例では、マップ上に多数の目的地が表示されている。各目的地はその位置に黒点及び目的地の名称が表示される。実際の目的地データベースでは、各登録される目的地は、目的地のタイプ（例えば、レストラン、美術館など）、その位置を示す１組の緯度／経度、目的地の名称、簡単な目的地の開設、及びオプションとして１つ以上の目的地の属性（例えば、料理のタイプ、喫煙／禁煙など）が含まれる。格納された目的地データの実際のフォーマットはシステムにより異なる。他のデータのフォーマットも可能である。
【００４３】
図５には、本発明の１つの実施形態による、マップ上に空間的に表示された一組の行動ラベルを示す。図５に示すように、行動マップの各状況因子は、行動タイプと共に、例えば、位置、１週間のうちの曜日、及び１日のうちの時間などの状況因子変数が規定される。実務上は、行動ラベルのマップについての状況因子は、その位置における全ての行動タイプについての正規化されていない確率分布を暗黙のうちに規定する１つ以上の行動タイプを含み得ることに留意すべきである。さらに、行動マップについての状況因子は、例えば、気象状態など、より多くの状況因子的情報を含むことができる。
【００４４】
図６には、本発明の１つの実施形態による、位置追跡結果を用いた消費行動タイプの学習を促進する典型的なコンピュータ及びコミュニケーション・システムが示される。コンピュータ及びコミュニケーション・システム６００は、コミュニケーション・モジュール６４０、及び入力／出力装置６０２に連結され、プロセッサ６１０、メモリ６２０、及び記憶装置６３０を含む。記憶装置６３０は、例えば、アプリケーション６４２及び６４４などの他のアプリケーションと共に、推奨アプリケーション６３２を格納する。１つの実施形態では、推奨アプリケーション６３２は、消費行動タイプラベルアプリケーション６３４、状況因子検層モジュール６３１、及び問い合わせ処理モジュール６３５を含む。
【００４５】
オペレーションの間に、推奨アプリケーション６３２は、記憶装置６３０から読込まれてメモリ６２０に書き込まれ、プロセッサ６１０により実行される。プロセッサ６１０は、ユーザの状況因子的情報の報告を受信する状況因子検層モジュール６３１を実行させてそれを記憶装置６３０に格納し、オフラインにより、行動分布についての状況因子から格納された状況因子をマップに変換する消費行動タイプラベルアプリケーション６３４を実行させ、ユーザが問い合わせを送るとリアルタイムで問い合わせ処理モジュール６３５を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の１つの実施形態による、ＧＰＳ追跡に基づく消費タイプの学習を促進する、レジャー行動の典型的なオペレーションモデルを表すブロック図である。
【図２】本発明の１つの実施形態に係る、マップ上の典型的なＧＰＳ追跡マップを示す説明図である。
【図３】本発明の１つの実施形態による、ユーザの位置及び時間情報を格納するＧＰＳ追跡の典型例の一部を示す説明図である。
【図４】本発明の１つの実施形態による、マップ上に示された目的地データベースに格納されたデータの一部を示す説明図である。
【図５】本発明の１つの実施形態による、マップ上に示された一組の行動ラベルを示す説明図である。
【図６】本発明の１つの実施形態による、ＧＰＳ追跡を用いた消費行動タイプの学習を促進する、典型的なコンピュータ及びコミュニケーション・システムを示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４７】
１０１  オフライン処理、１０２  目的地データベース、１０４  ユーザ位置追跡データベース、１０６  位置追跡結果における近傍位置への仮想的なアクセスの特定、１０８  消費行動タイプに対する目的地のマップ、１１０  ユーザ状況因子から可能な行動ラベルのマップデータベースの発生、１１４  問い合わせ状況因子、１１６  最も類似する状況因子を有する状況因子‐行動マップの特定、１１８  類似する状況因子マップの重み付け計算、１１９  マップから各可能な消費行動タイプへの重み付けされた兆候の配分、１２０  消費行動ラベルの重み分布の正規化、１２４  実行時の問い合わせ処理、６００  コンピュータ及びコミュニケーション・システム、６０２  入出力装置。
【図１】
0005248915.tif 000005
【図２】
0005248915.tif 000006
【図３】
0005248915.tif 000007
【図４】
0005248915.tif 000008
【図５】
0005248915.tif 000009
【図６】
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