(57)【要約】【課題】定期的な移動でない場合であっても、目的地を精度良く予測することができるようにする。【解決手段】データ収集部５０によって、各ユーザについて、閲覧データの時系列及び移動データの時系列を収集する。内容抽出部６０によって、収集された各閲覧データについて、Ｗｅｂサイトのテキストから地名を抽出し、地名に対する場所を抽出する。滞在地抽出部５６によって、収集された移動データの時系列に基づいて、ユーザ毎に、滞在地データを抽出する。相関算出部６２によって、ユーザ毎に、ユーザの各閲覧データと、移動履歴から抽出された各滞在地データとを関連付けて相関を算出し、事前確率学習部６６によって、各滞在地データの場所へ行く事前確率を学習する。目的地予測部７０によって、予測対象ユーザについて、各滞在地データが示す場所へ行く確率を算出し、算出された確率に基づいて目的地を予測する。【選択図】図３
2012256239.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザについて、文書データの閲覧履歴及び位置情報の履歴を収集する履歴収集手段と、
収集された閲覧履歴の各文書データについて、前記文書データ内のテキストに応じて、閲覧された前記文書データを分類する分類手段と、
前記収集された位置情報の履歴に基づいて、ユーザ毎に、滞在地データを抽出する抽出手段と、
ユーザ毎に、前記ユーザの前記閲覧履歴の各文書データと、前記位置情報の履歴から抽出された各滞在地データとを関連付けて、前記文書データと前記滞在地データとの組み合わせの各々に関する相関を算出する相関算出手段と、
算出した前記相関に基づいて、予測対象ユーザについて、各滞在地データが示す場所へ行く確率を算出し、前記算出された確率に基づいて目的地を予測する目的地予測手段と、
を含む目的地予測装置。
【請求項２】
前記相関算出手段によって算出された相関に基づいて、文書データの各分類と、各滞在地データとの組み合わせの各々について、前記分類に属する文書データを閲覧したときに前記滞在地データが示す場所へ行く事前確率を算出する確率算出手段を更に含み、
前記目的地予測手段は、前記予測対象ユーザに対して算出された前記相関と、前記確率算出手段によって算出された前記事前確率とに基づいて、前記予測対象ユーザについて、各滞在地を目的地とする確率を算出し、目的地を予測する請求項１記載の目的地予測装置。
【請求項３】
前記相関算出手段は、前記ユーザの前記閲覧履歴の各文書データと、前記位置情報の履歴から抽出された各滞在地データとを関連付けて、前記文書データと前記滞在地データとの組み合わせの各々に関して、前記文書データの閲覧時刻と前記滞在地データの滞在時刻との時間差に応じた相関を算出する請求項１又は２記載の目的地予測装置。
【請求項４】
前記相関算出手段は、前記文書データと前記滞在地データとの組み合わせの各々に関して、前記文書データの閲覧時刻と前記滞在地データの滞在時刻との時間差、前記文書データの閲覧時間の長さに応じた閲覧確率、及び前記滞在地データの滞在時間の長さに応じた滞在確率に基づいて、前記相関を算出する請求項３記載の目的地予測装置。
【請求項５】
前記分類手段は、収集された閲覧履歴の各文書データについて、前記文書データ内のテキストから地名又は商品名を抽出し、前記抽出された地名を示す場所データ、又は前記抽出された商品名を販売する店舗の場所データを、前記文書データの分類として割り当てる請求項１〜請求項４の何れか１項記載の目的地予測装置。
【請求項６】
前記分類手段は、収集された閲覧履歴の各文書データについて、前記文書データ内のテキストから単語を抽出し、前記抽出された単語の集合についてクラスタリングを行い、前記文書データについて抽出された単語の集合が属するクラスタを、前記文書データの分類として割り当てる請求項１〜請求項４の何れか１項記載の目的地予測装置。
【請求項７】
コンピュータを、
複数のユーザについて、文書データの閲覧履歴及び位置情報の履歴を収集する履歴収集手段、
収集された閲覧履歴の各文書データについて、前記文書データ内のテキストに応じて、閲覧された前記文書データを分類する分類手段、
前記収集された位置情報の履歴に基づいて、ユーザ毎に、滞在地データを抽出する抽出手段、
ユーザ毎に、前記ユーザの前記閲覧履歴の各文書データと、前記位置情報の履歴から抽出された各滞在地データとを関連付けて、前記文書データと前記滞在地データとの組み合わせの各々に関する相関を算出する相関算出手段、及び
算出した前記相関に基づいて、予測対象ユーザについて、各滞在地データが示す場所へ行く確率を算出し、前記算出された確率に基づいて目的地を予測する目的地予測手段
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、目的地予測装置及びプログラムに係り、特に、ユーザの文書データの閲覧履歴及び位置情報の履歴から、ユーザの目的地を予測する目的地予測装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、インターネット閲覧履歴からユーザの興味を推定するシステムが知られている（例えば、特許文献１）。また、閲覧履歴・移動履歴から行動パターンを生成・予測し、情報提供を行うシステムが知られている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２３２４１５号公報
【特許文献２】特開２００８−３１１２１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の特許文献１に記載のシステムは、あくまでユーザの興味の有りそうな箇所を列挙し推薦するシステムであり、目的地の予測を行うことができない、という問題がある。また、移動履歴データを使っておらずインターネット履歴のみを使っているため、推定精度が低い、という問題がある。
【０００５】
また、上記の特許文献２に記載の技術は、移動距離に基づく地点間移動予測であり、定期的な移動における目的地しか予測できない、という問題がある。
【０００６】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、定期的な移動でない場合であっても、目的地を精度良く予測することができる目的地予測装置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】
上記の目的を達成するために本発明に係る目的地予測装置は、複数のユーザについて、文書データの閲覧履歴及び位置情報の履歴を収集する履歴収集手段と、収集された閲覧履歴の各文書データについて、前記文書データ内のテキストに応じて、閲覧された前記文書データを分類する分類手段と、前記収集された位置情報の履歴に基づいて、ユーザ毎に、滞在地データを抽出する抽出手段と、ユーザ毎に、前記ユーザの前記閲覧履歴の各文書データと、前記位置情報の履歴から抽出された各滞在地データとを関連付けて、前記文書データと前記滞在地データとの組み合わせの各々に関する相関を算出する相関算出手段と、算出した前記相関に基づいて、予測対象ユーザについて、各滞在地データが示す場所へ行く確率を算出し、前記算出された確率に基づいて目的地を予測する目的地予測手段と、を含んで構成されている。
【０００８】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、複数のユーザについて、文書データの閲覧履歴及び位置情報の履歴を収集する履歴収集手段、収集された閲覧履歴の各文書データについて、前記文書データ内のテキストに応じて、閲覧された前記文書データを分類する分類手段、前記収集された位置情報の履歴に基づいて、ユーザ毎に、滞在地データを抽出する抽出手段、ユーザ毎に、前記ユーザの前記閲覧履歴の各文書データと、前記位置情報の履歴から抽出された各滞在地データとを関連付けて、前記文書データと前記滞在地データとの組み合わせの各々に関する相関を算出する相関算出手段、及び算出した前記相関に基づいて、予測対象ユーザについて、各滞在地データが示す場所へ行く確率を算出し、前記算出された確率に基づいて目的地を予測する目的地予測手段として機能させるためのプログラムである。
【０００９】
本発明によれば、履歴収集手段によって、複数のユーザについて、文書データの閲覧履歴及び位置情報の履歴を収集する。分類手段によって、収集された閲覧履歴の各文書データについて、前記文書データ内のテキストに応じて、閲覧された前記文書データを分類する。抽出手段によって、前記収集された位置情報の履歴に基づいて、ユーザ毎に、滞在地データを抽出する。
【００１０】
そして、相関算出手段によって、ユーザ毎に、前記ユーザの前記閲覧履歴の各文書データと、前記位置情報の履歴から抽出された各滞在地データとを関連付けて、前記文書データと前記滞在地データとの組み合わせの各々に関する相関を算出する。目的地予測手段によって、算出した前記相関に基づいて、予測対象ユーザについて、各滞在地データが示す場所へ行く確率を算出し、前記算出された確率に基づいて目的地を予測する。
【００１１】
このように、ユーザ毎に、閲覧履歴の各文書データと、位置情報の履歴から抽出された各滞在地データとを関連付けて相関を算出し、算出された相関に基づいて、予測対象ユーザについて、各滞在地データが示す場所へ行く確率を算出することにより、定期的な移動でない場合であっても、目的地を精度良く予測することができる。
【００１２】
本発明に係る目的地予測装置は、前記相関算出手段によって算出された相関に基づいて、文書データの各分類と、各滞在地データとの組み合わせの各々について、前記分類に属する文書データを閲覧したときに前記滞在地データが示す場所へ行く事前確率を算出する確率算出手段を更に含み、前記目的地予測手段は、前記予測対象ユーザに対して算出された前記相関と、前記確率算出手段によって算出された前記事前確率とに基づいて、前記予測対象ユーザについて、各滞在地を目的地とする確率を算出し、目的地を予測するようにすることができる。
【００１３】
本発明に係る相関算出手段は、前記ユーザの前記閲覧履歴の各文書データと、前記位置情報の履歴から抽出された各滞在地データとを関連付けて、前記文書データと前記滞在地データとの組み合わせの各々に関して、前記文書データの閲覧時刻と前記滞在地データの滞在時刻との時間差に応じた相関を算出するようにすることができる。
【００１４】
上記の相関算出手段は、前記文書データと前記滞在地データとの組み合わせの各々に関して、前記文書データの閲覧時刻と前記滞在地データの滞在時刻との時間差、前記文書データの閲覧時間の長さに応じた閲覧確率、及び前記滞在地データの滞在時間の長さに応じた滞在確率に基づいて、前記相関を算出するようにすることができる。
【００１５】
上記の分類手段は、収集された閲覧履歴の各文書データについて、前記文書データ内のテキストから地名又は商品名を抽出し、前記抽出された地名を示す場所データ、又は前記抽出された商品名を販売する店舗の場所データを、前記文書データの分類として割り当てるようにすることができる。
【００１６】
上記の分類手段は、収集された閲覧履歴の各文書データについて、前記文書データ内のテキストから単語を抽出し、前記抽出された単語の集合についてクラスタリングを行い、前記文書データについて抽出された単語の集合が属するクラスタを、前記文書データの分類として割り当てるようにすることができる。
【００１７】
また、本発明のプログラムは、記憶媒体に格納して提供することも可能である。
【発明の効果】
【００１８】
以上説明したように、本発明の目的地予測装置及びプログラムによれば、ユーザ毎に、閲覧履歴の各文書データと、位置情報の履歴から抽出された各滞在地データとを関連付けて相関を算出し、算出された相関に基づいて、予測対象ユーザについて、各滞在地データが示す場所へ行く確率を算出することにより、定期的な移動でない場合であっても、目的地を精度良く予測することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る目的地予測システムを示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る携帯端末を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る処理サーバを示すブロック図である。
【図４】相関を算出する処理を説明するための図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る処理サーバにおける相関学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る処理サーバにおける目的地予測処理ルーチンの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】
【００２０】
以下、図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００２１】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る目的地予測システム１０は、ユーザがＷｅｂサイトを閲覧するためのクライアントＰＣ１２と、ユーザがＷｅｂサイトを閲覧すると共に、位置情報を計測する携帯端末１４と、移動体（例えば、車両）に搭載され、かつ、位置情報を計測する移動体端末１６と、ユーザの目的地を予測する処理を行う処理サーバ１８とを備えている。クライアントＰＣ１２、携帯端末１４、及び移動体端末１６の各々と、処理サーバ１８とは、インターネット２０を介して接続されている。
【００２２】
図２に示すように、携帯端末１４は、自端末の位置を計測する位置計測部２２と、ユーザが自端末を操作するための操作部２４と、Ｗｅｂサイトへのアクセスを制御すると共に、閲覧データ及び移動データを生成するコンピュータ２６と、アクセスされたＷｅｂサイトをユーザに対して表示する表示部２８と、Ｗｅｂサイトへアクセスすると共に、閲覧データ及び移動データを送信する通信部３０とを備えている。
【００２３】
位置計測部２２は、例えば、ＧＰＳセンサ又は慣性センサを用いて構成され、自端末の現在位置を計測する。
【００２４】
通信部３０は、無線通信により、インターネット２０を介してＷｅｂサイトへアクセスする共に、コンピュータ２６により生成された閲覧データ及び移動データを、処理サーバ１８へ送信する。また、通信部３０は、無線通信により後述する目的地予測要求を、処理サーバ１８へ送信する。
【００２５】
コンピュータ２６は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、ＲＯＭとを備え、機能的には次に示すように構成されている。コンピュータ２６は、ユーザによる操作部２４の操作に応じてＷｅｂサイトへアクセスし、Ｗｅｂサイトの画面を表示部２８に表示させる閲覧制御部３２と、閲覧制御部３２により表示されたＷｅｂサイトに関する閲覧データを生成して通信部３０へ出力する閲覧データ生成部３４と、位置計測部２２により計測された自端末の位置を示す移動データを生成し、通信部３０へ出力する移動データ生成部３６とを備えている。
【００２６】
ユーザが操作部２４を操作して、ユーザＩＤ及びパスワードをコンピュータ２６に入力すると、入力されたユーザＩＤ及びパスワードが、処理サーバ１８へ送信される。これによって、携帯端末１４は、処理サーバ１８に対してログイン状態となる。
【００２７】
閲覧データ生成部３４は、閲覧制御部３２により表示されたＷｅｂサイトのＵＲＬ、当該ＷｅｂサイトのＨＴＭＬテキスト、Ｗｅｂサイトへのアクセスしたときの時刻（閲覧時刻）、サイト表示時間、ユーザＩＤ、携帯端末１４に予め設定された端末ＩＤ、及び端末タイプを含む各項目からなる閲覧データを生成する。
【００２８】
移動データ生成部３６は、位置計測部２２によって計測された位置（緯度、経度、及び高度）、位置が計測されたときの位置時刻、ユーザＩＤ、携帯端末１４に予め設定された端末ＩＤ、及び端末タイプを含む各項目からなる移動データを生成する。
【００２９】
クライアントＰＣ１２は、操作部２４、表示部２８、通信部３０、閲覧制御部３２、及び閲覧データ生成部３４と同様の構成を備えており、ユーザの操作に応じてＷｅｂサイトへアクセスしてユーザに対してＷｅｂサイトの画面を表示すると共に、表示されたＷｅｂサイトに関する閲覧データを生成して処理サーバ１８へ送信する。
【００３０】
移動体端末１６は、例えば、カーナビシステムであり、位置計測部２２、操作部２４、通信部３０、及び移動データ生成部３６と同様の構成を備えている。移動体端末１６は、自端末の位置を計測すると共に、計測された自端末の位置を示す移動データを生成して処理サーバ１８へ送信する。
【００３１】
図３に示すように、処理サーバ１８は、閲覧データ、移動データ、及び目的地予測要求を受信する通信部４０と、閲覧データ及び移動データを収集して記憶すると共に、予測対象ユーザの目的地を予測するコンピュータ４２と、を備えている。
【００３２】
通信部４０は、インターネット２０を介して、クライアントＰＣ１２、携帯端末１４、及び移動体端末１６から、閲覧データ、移動データ、及び目的地予測要求を受信する。
【００３３】
コンピュータ４２は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する相関学習処理ルーチン及び目的地予測処理ルーチンＲＯＭとを備え、機能的には次に示すように構成されている。コンピュータ４２は、受信した閲覧データ及び移動データを収集するデータ収集部５０と、収集した閲覧データ及び移動データを閲覧履歴及び移動履歴としてユーザ毎に記憶するログデータベース５２と、ログデータベース５２からユーザ毎に移動履歴を取得する移動データ取得部５４と、取得した移動履歴に基づいて、滞在地を抽出する滞在地抽出部５６と、ログデータベース５２からユーザ毎に閲覧履歴を取得する閲覧データ取得部５８と、取得した閲覧履歴の各閲覧データのＨＴＭＬテキストに基づいて、場所を抽出する内容抽出部６０と、ユーザ毎に、閲覧データ及び移動データの各組み合わせについて、相関を算出する相関算出部６２と、算出された相関に基づいて、ある場所が抽出されるＷｅｂサイトを閲覧したときに滞在地へ行く確率を示す事前確率を学習する事前確率学習部６４と、算出された相関及び学習された事前確率を記憶する学習結果データベース６６とを備えている。なお、内容抽出部６０は、分類手段の一例であり、事前確率学習部６４が、確率算出手段の一例である。
【００３４】
データ収集部５０は、通信部４０によって受信した閲覧データ及び移動データを収集し、ユーザＩＤ毎に、閲覧データの時系列を閲覧履歴としてログデータベース５２に記憶すると共に、移動データの時系列を移動履歴としてログデータベース５２に記憶する。
【００３５】
滞在地抽出部５６は、ユーザＩＤ毎に、移動データ取得部５４によって取得された移動データの時系列に基づいて、以下に説明するように、滞在地を抽出する。
【００３６】
まず、移動データの時系列から、移動データが示す位置が密集している部分を探す。例えば、移動データが示す位置から求められる速度データが一定値以下となる部分を密集部分として抽出する。そして、密集部分ごとに、密集部分を含む時間窓Ｔ（開始時刻ｔ１〜終了時刻ｔ２）を初期値として設定する。
【００３７】
次に、時間窓Ｔ毎に、開始時刻ｔ１を動かして、以下の（１）式で表わされる滞在確率Ｐ（ｊ）を最大化する。
【００３８】
【数１】
2012256239.tif 000003
ただし、α１は予め定められたパラメータである。
【００３９】
また、時間窓Ｔ毎に、終了時刻ｔ２を動かして、上記（１）で示す滞在確率Ｐ（ｊ）を最大化する。
【００４０】
ここで、もし時間窓Ｔが重複している場合には、重複している複数の時間窓Ｔを統合する。以上の処理により、滞在地を抽出する候補となる時間窓Ｔ（ｔ１〜ｔ２）が決定される。
【００４１】
そして、時間窓Ｔ毎に、時間窓Ｔ内の移動データについて、上記（１）式に従って滞在確率Ｐ（ｊ）を算出する。上記（１）式では、位置の分散Ｖが小さいほど、滞在確率Ｐ（ｊ）は大きくなり、時間窓Ｔの幅（ｔ２−ｔ１）が長いほど、滞在確率Ｐ（ｊ）は大きい。
【００４２】
次に、滞在確率Ｐ（ｊ）が閾値β１より大きくなる時間窓Ｔを、滞在地の抽出対象として特定し、特定された時間窓Ｔの移動データから、平均座標を計算して、場所を特定し、予め用意された場所データｇのうち、最も近い場所データｇに分類する。なお、当該場所データｇは全ユーザに共通である。
【００４３】
以上のように、ユーザＩＤ毎に、移動データの時系列から、滞在地として、場所データｇが抽出される。
【００４４】
内容抽出部６０は、ユーザＩＤ毎に、閲覧データ取得部５８によって取得された閲覧データの時系列に基づいて、以下に説明するように、閲覧したＷｅｂサイト中に含まれる地名を抽出し、Ｗｅｂサイトの内容ｆとして、地名に対応する場所ＩＤを割り当てる。なお、Ｗｅｂサイトが、文書データの一例であり、場所ＩＤが、文書データの分類の一例である。
【００４５】
まず、閲覧データの時系列から、予め用意された辞書データに含まれる地名・商品名に合致する単語を抽出する。商品名が抽出された場合には、商品名でさらに周辺店舗を検索し、検索結果の地名を抽出する。ここで、複数の地名が抽出され、曖昧性がある場合は、すべての地名を列挙する。
【００４６】
そして、予め用意された、地名・緯度経度の組になったデータである地名辞書に基づいて、閲覧データについて抽出された地名から、場所データ（緯度経度、場所ＩＤ）を取得し、閲覧データと場所データとを結びつける。また、以下の（２）式に従って、閲覧確率Ｐ（ｉ）を算出する。
【００４７】
【数２】
2012256239.tif 000004
ただし、α0は、予め定められたパラメータであり、Ｔは、Ｗｅｂサイトの表示時間である。上記（２）式によれば、サイト表示時間Ｔが短いほど、閲覧確率が小さくなる。
【００４８】
なお、地名辞書を用いれば、場所データ（緯度経度）から最も近い地名を取得することも可能である。
【００４９】
相関算出部６２は、図４に示すように、ユーザＩＤ毎に、閲覧履歴の閲覧データｉの各々と、移動履歴から抽出された滞在地データｊの各々とを組み合わせて関連付け、ユーザｋにおける閲覧データｉと滞在地データｊとの相関ｗki,jを、以下の（３）式に従って算出する。
【００５０】
【数３】
2012256239.tif 000005
ただし、α２は予め定められたパラメータであり、ｄは、閲覧データｉに対して結び付けられた場所データと、滞在地データ（場所データ）との距離であり、Ｔは、滞在地データの時刻ｔjと閲覧データの閲覧時刻ｔiとの時間間隔（Ｔ＝ｔｊ−ｔｉ）である。
【００５１】
上記（３）式によれば、場所の距離ｄが近いほど、相関ｗki,jが大きくなり、時間間隔Ｔが短いほど、相関ｗki,jが大きくなる。また、閲覧データの閲覧時刻より滞在地データの時刻の方が早い場合には、相関が０となる。
【００５２】
なお、上記（３）式の代わりに、以下の（４）式を用いて、閲覧確率Ｐ（ｉ）及び滞在確率Ｐ（ｊ）を考慮した相関を算出するようにしてもよい。
【００５３】
【数４】
2012256239.tif 000006
また、上記（３）式は一例であり、最も簡単な例としては、Ｔ≧０の場合に、ｗki,j＝１としてもよい。
【００５４】
事前確率学習部６４は、各ユーザについて算出された閲覧データｉと滞在地データｊとの相関に基づいて、以下に説明するように、場所ｆが抽出される閲覧データのＷｅｂサイトを閲覧したときに、場所ｇの滞在地へ行く事前確率を求める。なお、この事前確率は全ユーザで共通と仮定する。
【００５５】
まず、以下の（４）式、（５）式に従って、各ユーザについて算出された相関に基づいて、ユーザｋに対する閲覧データの場所ｆに関する相関を集計した集計結果Ｗkfを算出すると共に、閲覧データの場所ｆに関する相関を集計した集計結果Ｗfを算出する。
【００５６】
【数５】
2012256239.tif 000007
ただし、ｗki=f,jは、ユーザｋについて算出された、場所ｆが抽出された閲覧データｉと滞在地データｊとの相関である。
【００５７】
また、以下の（６）式、（７）式に従って、各ユーザについて算出された相関に基づいて、ユーザｋに対する滞在地データの場所ｇに関する相関を集計した集計結果Ｗkgを算出すると共に、滞在地データの場所ｇに関する相関を集計した集計結果Ｗgを算出する。
【００５８】
【数６】
2012256239.tif 000008
ただし、ｗki,j=gは、ユーザｋについて算出された、閲覧データｉと、場所ｇが抽出された滞在地データｊとの相関である。
【００５９】
また、以下の（８）式、（９）式に従って、各ユーザについて算出された相関に基づいて、ユーザｋに対する、閲覧データの場所ｆと滞在地データの場所ｇとの組み合わせに関する相関を集計した集計結果Ｗkf,gを算出すると共に、閲覧データの場所ｆと滞在地データの場所ｇとの組み合わせに関する相関を集計した集計結果Ｗf,gを算出する。
【００６０】
【数７】
2012256239.tif 000009
ただし、ｗki=f,j=gは、ユーザｋについて算出された、場所ｆが抽出された閲覧データｉと場所ｇが抽出された滞在地データｊとの相関である。
【００６１】
また、以下の（１０）式に従って、全ての相関を集計した集計結果Ｗを算出する。
【００６２】
【数８】
2012256239.tif 000010
そして、上記のように算出された集計結果に基づいて、以下の式に従って、滞在地データの場所ｇの事前確率Ｐ（ｇ）、閲覧データの場所ｆの事前確率Ｐ（ｆ）、滞在地データの場所ｇであり、かつ、閲覧データの場所ｆである事前確率Ｐ（ｆ，ｇ）を算出する。
【００６３】
【数９】
2012256239.tif 000011
そして、閲覧データの場所ｆと、滞在地データの場所ｇとの全ての組み合わせの各々について、場所ｆが抽出される閲覧データのＷｅｂサイトを閲覧したときに、場所ｇの滞在地へ行く事前確率Ｐ（ｆ，ｇ）を以下の（１１）式に従って算出する。
【００６４】
【数１０】
2012256239.tif 000012
上記の相関の集計結果と、事前確率Ｐ（ｆ、ｇ）の算出結果とが、学習結果データベース６６に格納される。
【００６５】
また、コンピュータ４２は、通信部４０により受信したユーザからの目的地予測要求を受け付ける予測要求受付部６８と、学習結果データベース６６に記憶された相関の集計結果及び事前確率Ｐ（ｆ、ｇ）の算出結果に基づいて、予測対象ユーザの目的地を予測する目的地予測部７０とを更に備えている。
【００６６】
通信部４０は、クライアントＰＣ１２、携帯端末１４、又は移動体端末１６から、ユーザＩＤを含む目的地予測要求を受信する。
【００６７】
予測要求受付部６８は、通信部４０により受信した目的地予測要求を受け付ける。
【００６８】
目的地予測部７０は、予測対象のユーザｋについて、ユーザｋに対する閲覧データの場所ｆに関する相関を集計した集計結果Ｗkfを用いて、予め用意された滞在地の場所ｇの各々について、以下の（１２）式に従って、場所ｇへ行く確率を算出する。
【００６９】
【数１１】
2012256239.tif 000013
目的地予測部７０は、上記（１２）式で算出される確率が閾値以上となる場所ｇを特定し、特定された場所ｇを、予測される目的地として出力する。目的地の予測結果は、通信部４０により、目的地予測要求を送信したクライアントＰＣ１２、携帯端末１４、又は移動体端末１６へ送信される。
【００７０】
次に、第１の実施の形態に係る目的地予測システム１０の動作について説明する。まず、クライアントＰＣ１２において、ユーザの操作により、ユーザＩＤ及びパスワードが入力されると、処理サーバ１８へ送信され、ログイン状態となる。クライアントＰＣ１２において、ユーザの操作により、Ｗｅｂサイトが閲覧されると、閲覧データが処理サーバ１８へ送信され、処理サーバ１８において、閲覧データが収集される。
【００７１】
また、携帯端末１４において、ユーザの操作により、ユーザＩＤ及びパスワードが入力されると、処理サーバ１８へ送信され、ログイン状態となる。携帯端末１４において、ユーザの操作により、Ｗｅｂサイトが閲覧されると、閲覧データが処理サーバ１８へ送信され、処理サーバ１８において、閲覧データが収集される。また、携帯端末１４において、自端末の位置が随時計測され、位置が計測される毎に、計測された位置を示す移動データが処理サーバ１８へ送信される。処理サーバ１８において、移動データが収集される。
【００７２】
また、移動体端末１６において、ユーザの操作により、ユーザＩＤ及びパスワードが入力されると、処理サーバ１８へ送信され、ログイン状態となる。移動体端末１６において、自端末の位置が随時計測され、位置が計測される毎に、計測された位置を示す移動データが処理サーバ１８へ送信され、処理サーバ１８において、移動データが収集される。
【００７３】
そして、処理サーバ１８において、所定期間毎に、コンピュータ４２によって、図５に示す相関学習処理ルーチンが実行される。
【００７４】
ステップ１００において、予め登録されている複数のユーザのうち、処理対象のユーザｋを設定する。次のステップ１０２では、ユーザｋのユーザＩＤに基づいて、ユーザｋの移動履歴（移動データの時系列）を、ログデータベース５２から読み込む。
【００７５】
そして、ステップ１０４において、上記ステップ１０２で読み込んだ移動データの時系列に基づいて、ユーザｋの滞在地データ（場所データｇ）を抽出する。次のステップ１０６では、ユーザｋのユーザＩＤに基づいて、ユーザｋの閲覧履歴（閲覧データの時系列）を、ログデータベース５２から読み込む。
【００７６】
そして、ステップ１０８において、上記ステップ１０６で読み込んだ閲覧データの時系列の各々について、閲覧データのＷｅｂサイトのＨＴＭＬテキストから、内容として、地名又は商品名を抽出し、地名辞書を用いて場所データｆを抽出する。
【００７７】
次のステップ１１０では、ユーザｋの各閲覧データと、上記ステップ１０４で抽出された各滞在地データとの全ての組み合わせについて、上記（３）式に従って相関を算出する。そして、ステップ１１２において、予め登録されている全てのユーザについて、上記ステップ１００〜ステップ１１０の処理を実行したか否かを判定し、上記ステップ１００〜ステップ１１０の処理を実行していないユーザが存在する場合には、上記ステップ１００へ戻り、当該ユーザを、処理対象のユーザとして設定する。
【００７８】
一方、全てのユーザについて、上記ステップ１００〜ステップ１１０の処理を実行した場合には、ステップ１１４において、上記ステップ１１０で全てのユーザについて算出した相関に基づいて、上記（４）式〜（１０）式に従って、相関の集計結果を算出し、学習結果データベース６６に記憶する。
【００７９】
次のステップ１１６では、上記ステップ１１４で算出された相関の集計結果に基づいて、場所データｇ及び場所データｆの全ての組み合わせについて、上記（１１）式に従って、場所データｇが抽出された閲覧データを閲覧したときに、場所データｆが抽出された滞在地へ行く事前確率Ｐ（ｆ，ｇ）を算出し、学習結果データベース６６に記憶して、相関学習処理ルーチンを終了する。
【００８０】
ログデータベース５２の記憶内容は、随時更新されるため、上記の相関学習処理ルーチンが定期的に繰り返し実行され、学習結果データベース６６に記憶される相関の集計結果及び上記の事前確率が更新される。
【００８１】
次に、ログイン状態となっているクライアントＰＣ１２、携帯端末１４、又は移動体端末１６から、ユーザＩＤを含む目的地予測要求が、処理サーバ１８へ送信されると、処理サーバ１８において、コンピュータ４２によって、図６に示す目的地予測処理ルーチンが実行される。
【００８２】
まず、ステップ１３０において、受信した目的地予測要求を受け付けて、予測対象となるユーザを特定する。ステップ１３２において、学習結果データベース６６から、相関の集計結果及び事前確率を読み込む。
【００８３】
そして、ステップ１３４において、滞在地データとして予め用意された各場所ｇについて、上記（１２）式に従って、予測対象のユーザが場所ｇへ行く確率を算出する。次のステップ１３６において、上記ステップ１３４で算出された確率が閾値以上となる場所ｇを特定し、特定された場所ｇを、予測対象ユーザの目的地の予測結果として、目的予測要求を送信したクライアントＰＣ１２、携帯端末１４、又は移動体端末１６へ送信して、目的地予測処理ルーチンを終了する。
【００８４】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る目的地予測システムによれば、ユーザ毎に、閲覧履歴の各閲覧データと、移動履歴から抽出された各滞在地データとを関連付けてそれぞれの組み合わせについて相関を算出し、算出された相関に基づいて事前確率を算出しておき、予測対象ユーザについて、各滞在地データが示す場所へ行く確率を算出することにより、定期的な移動でない場合であっても、目的地を精度良く予測することができる。
【００８５】
また、インターネットの閲覧履歴から行きたい場所を予測することで、道路上の車両や歩行者の将来の目的地と位置とを予測することができる。
【００８６】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る目的地予測システムは、第１の実施の形態と同様の構成となるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００８７】
第２の実施の形態では、閲覧したＷｅｂサイトから抽出された単語集合の類似度によって、閲覧データのクラスタリングを行い、閲覧データの内容として、クラスタを与えている点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００８８】
第２の実施の形態に係る処理サーバ１８の内容抽出部６０は、まず、ログデータベース５２に記憶された全てのユーザの各閲覧データから、Ｗｅｂサイトの単語集合を抽出し、単語集合の類似度に基づいて、閲覧データをクラスタリングする。なお、単語集合の類似度に基づくクラスタリングの手法については、従来既知の手法を用いればよいため、説明を省略する。また、クラスタリングの結果が、メモリに格納され、全ユーザに対して共通に用いられる。
【００８９】
内容抽出部６０は、ユーザＩＤ毎に、閲覧データ取得部５８によって取得された閲覧データの時系列の各々について、閲覧データから抽出される単語集合がどのクラスタに分類されるかを求め、閲覧データの内容ｆとして、クラスタＩＤを割り当てる。
【００９０】
相関算出部６２は、ユーザＩＤ毎に、閲覧データｉの各々と、移動履歴から抽出された滞在地データｊの各々とを組み合わせて関連付け、ユーザｋにおける閲覧データｉと滞在地データｊとの相関ｗki,jを、以下の（１３）式に従って算出する。
【００９１】
【数１２】
2012256239.tif 000014
ただし、α２は予め定められたパラメータであり、Ｔは、滞在地データの時刻ｔjと閲覧データの閲覧時刻ｔiとの時間間隔（Ｔ＝ｔｊ−ｔｉ）である。
【００９２】
上記（１３）式によれば、時間間隔Ｔが短いほど、相関相関ｗki,jが大きくなる。
【００９３】
事前確率学習部６４は、各ユーザについて算出された閲覧データｉと滞在地データｊとの相関に基づいて、上記（４）式〜（１０）式と同様の式に従って、相関の集計結果を算出すると共に、内容ｆ（クラスタＩＤ）が割り当てられる閲覧データのＷｅｂサイトを閲覧したときに、場所ｇの滞在地へ行く事前確率Ｐ（ｆ，ｇ）を求める。
【００９４】
目的地予測部７０は、予測対象のユーザｋについて、ユーザｋに対する閲覧データのクラスタｆに関する相関を集計した集計結果Ｗkfを用いて、予め用意された滞在地の場所ｇの各々について、上記（１２）式と同様の式に従って、場所ｇへ行く確率を算出する。目的地予測部７０は、算出された確率が閾値以上となる場所ｇを特定し、特定された場所ｇを、予測される目的地として出力する。
【００９５】
なお、第２の実施の形態に係る目的地予測システムの他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００９６】
このように、閲覧履歴の各閲覧データの単語集合に基づいてクラスタリングを行って、閲覧データを分類し、予測対象ユーザについて、閲覧履歴の各閲覧データが属するクラスタに関する相関を用いて、各滞在地データが示す場所へ行く確率を算出することができる。
【００９７】
なお、上記の第２の実施の形態では、Ｗｅｂサイトから単語集合を抽出して、単語集合の類似度に基づいて閲覧データを分類する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。閲覧したＷｅｂサイトの内容・意味を表わす特徴量を抽出して、特徴量の類似度又は距離に基づいて、閲覧データを分類するようにしてもよい。例えば、ＷｅｂサイトからＵＲＬを抽出して、ＵＲＬの類似度、またはＵＲＬ間の距離に基づいて閲覧データを分類するようにしてもよい。
【００９８】
また、履歴の古さを考慮して、相関を算出するようにしてもよい。例えば、目的地予測部によりＰ（ｇ｜ｋ）を計算する前に、以下の式に従って、予測対象ユーザの相関ｗki,jを更新するようにしてもよい。
【００９９】
【数１３】
2012256239.tif 000015
ただし、α３は予め定められたパラメータであり、Ｔは、閲覧の古さ（Ｔ＝現在時刻−閲覧時刻）である。上記の式によれば、閲覧時刻が古いほど、相関が小さくなるように更新される。
【符号の説明】
【０１００】
１０   目的地予測システム
１２   クライアントＰＣ
１４   携帯端末
１６   移動体端末
１８   処理サーバ
２２   位置計測部
２６、４２    コンピュータ
２８   表示部
３０、４０    通信部
３２   閲覧制御部
３４   閲覧データ生成部
３６   移動データ生成部
５０   データ収集部
５２   ログデータベース
５６   滞在地抽出部
６０   内容抽出部
６２   相関算出部
６４   事前確率学習部
６６   学習結果データベース
７０   目的地予測部
【図１】
2012256239.tif 000016
【図２】
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【図３】
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【図４】
2012256239.tif 000019
【図５】
2012256239.tif 000020
【図６】
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