(57)【要約】【課題】ユーザの行動を精度よく抽出することを課題とする。【解決手段】基本行動パターン特定部２３０は、ライフログ記憶部２１０から取得した位置情報のうち同日のものを、２４時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する。そして、基本行動パターン特定部２３０は、各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる位置情報を改めて時空間上に展開し、展開した位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する。【選択図】図１
2013008289.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの位置情報を受信する受信部と、
前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部と、
前記ユーザ情報記憶部に記憶されている位置情報を取得し、取得した位置情報のうち同日のものを２４時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出部と、
前記算出部により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定部と
を有することを特徴とする行動パターン生成装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている位置情報の中から、所定の条件を満足する位置情報のみを取得して前記時空間上に個別に展開し、前記近似曲線を各日付についてそれぞれ算出することを特徴とする請求項１に記載の行動パターン生成装置。
【請求項３】
前記位置情報が示すユーザの現在位置と前記基本行動パターンにおける対応位置との間の距離を算出し、算出した距離が所定の閾値以上であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部により前記距離が所定の閾値以上であると判定された場合には、ユーザにその旨の通知を行う通知部と
をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の行動パターン生成装置。
【請求項４】
前記ユーザ情報記憶部は、前記時刻情報に対応するユーザの行動内容を示す行動情報をさらに記憶し、
前記特定部により基本行動パターンとして特定された近似曲線上に、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている行動情報を関連付けた行動パターンデータを生成する生成部と、
前記生成部により生成された行動パターンデータを、ユーザが使用する装置に送信する表示部と
をさらに有することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の行動パターン生成装置。
【請求項５】
コンピュータが行う行動パターン生成方法であって、
ユーザの位置情報を受信する位置情報受信工程と、
前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部から取得した前記位置情報のうち同日のものを、２４時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出工程と、
前記算出工程により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定工程と
を含むことを特徴とする行動パターン生成方法。
【請求項６】
コンピュータに実行させる行動パターン生成プログラムであって、
前記コンピュータに、
ユーザの位置情報を受信する位置情報受信手順と、
前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部から取得した前記位置情報のうち同日のものを、２４時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出手順と、
前記算出手順により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定手順と
を実行させることを特徴とする行動パターン生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動パターン生成装置、行動パターン生成方法および行動パターン生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、大量の時系列データから頻出パターンを抽出する手法として、時系列データマイニングが知られている。この時系列データマイニングを利用することで、例えば、顧客ＩＤ、購入商品および購入日時を含む購買データを記録しておき、大量の購買データから、顧客による典型的な商品購買パターンを抽出することができる。例えば、時系列データマイニングを利用して抽出された商品購買パターンは、商品の販売戦略や企業の商品開発などに役立てられることとなる。
【０００３】
また、最近では、時系列データマイニングを、上述したような商品購買パターンの抽出に利用するだけでなく、ユーザの滞在地の遷移を表す行動パターンの抽出に利用する方法が提案されている。例えば、時系列データマイニングを用いて、ユーザの滞在地情報、滞在地の滞在開始時刻または滞在終了時刻から、ユーザの滞在地の時系列情報を抽出する方法が提案されている（例えば、特許文献１）。また、例えば、時系列データマイニングを用いて、ユーザが所持する携帯端末に搭載されたＧＰＳ（Global  Positioning  System）の受信データから、ユーザが滞在した場所を抽出する方法なども提案されている（例えば、非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１９１５８９号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Daniel  Ashbrook，Thad  Starner，College  Of  Computing  Georgia  Institute  of  Technology，“Using  GPS  to  Learn  Significant  Locations  and  Predict  Movement  Across  Multiple  Users”，Personal  and  Ubiquitous  Computing，2003
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
例えば、上述のユーザの滞在地の遷移を表す行動パターンを抽出する方法では、「Ａ地点→Ｂ地点→Ｃ地点」の順に移動する行動パターンを抽出した場合、「Ａ地点，Ｂ地点，Ｃ地点」というように離散的な表現がなされるのみであり、例えば、「Ｂ地点」から「Ｃ地点」まで移動する間のユーザの行動パターンについては抽出できない。このように、上述した行動パターンを抽出する方法では、ユーザの滞在地点を時系列で表した離散的な情報が得られるのみであり、移動するユーザの行動パターンを精度よく特定したものであるとは必ずしも言えないというのが現状である。よって、行動パターンとして抽出された各地点間を移動するユーザの行動に応じたサービスの提供を行うこともできない。
【０００７】
なお、人間の行動の中には、購買行動のように離散的に発生する行動と、移動行動のように連続的に継続する行動とがあるが、行動一般としてみた場合には、人間の行動は連続的継続性を持つものとして理解するのが適切である。よって、人間の行動パターンを抽出する場合も、離散的なデータとして抽出するのではなく、移動中の行動パターンを含む時間軸にそった連続データとして抽出する技術の開発が期待される。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの行動を精度よく特定することが可能な行動パターン生成装置、行動パターン生成方法および行動パターン生成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】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、ユーザの位置情報を受信する受信部と、前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部と、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている位置情報を取得し、取得した位置情報のうち同日のものを２４時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出部と、前記算出部により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定部とを有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記の発明において、コンピュータが行う行動パターン生成方法であって、ユーザの位置情報を受信する位置情報受信工程と、前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部から取得した前記位置情報のうち同日のものを、２４時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出工程と、前記算出工程により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定工程とを含むことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、コンピュータに実行させる行動パターン生成プログラムであって、前記コンピュータに、ユーザの位置情報を受信する位置情報受信手順と、前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部から取得した前記位置情報のうち同日のものを、２４時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出手順と、前記算出手順により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定手順とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ユーザの行動を精度よく特定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施例１に係る行動パターン生成装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、基本行動パターンの一例を示す図である。
【図３】図３は、行動パターンデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、ユーザ位置判定の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１に係る行動パターン生成処理の流れを示す図である。
【図６】図６は、実施例１に係るユーザ位置判定処理の流れを示す図である。
【図７】図７は、行動パターン生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、図面を参照しつつ、本願が開示する行動パターン生成装置、行動パターン生成方法および行動パターン生成プログラムの一実施形態について詳細に説明する。後述する各実施例は一実施形態にすぎず、本願の開示する行動パターン生成装置、行動パターン生成方法および行動パターン生成プログラムを限定するものではない。また、後述する各実施例は処理内容に矛盾を生じさせない範囲で適宜組み合わせることもできる。
【実施例１】
【００１５】
［行動パターン生成装置の構成（実施例１）］
図１は、実施例１に係る行動パターン生成装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、実施例１に係る行動パターン生成装置２００は、ネットワーク１を介して、複数のユーザ装置１００と通信可能な状態にある。
【００１６】
ユーザ装置１００は、ユーザにより携帯される装置であり、例えば、携帯電話やスマートフォン、ＰＨＳ（Personal  Handy-phone  System）などである。ユーザ装置１００には、例えば、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）が搭載される。そして、ユーザ装置１００はＧＰＳにより取得される位置情報（緯度および経度）を逐次行動パターン生成装置２００に送信する。
【００１７】
行動パターン生成装置２００は、図１に示すように、ライフログ記憶部２１０と、受信部２２０と、基本行動パターン特定部２３０と、行動パターン生成部２４０と、表示部２５０と、判定部２６０と、通知部２７０とを有する。なお、行動パターン生成装置２００は、パーソナルコンピュータやサーバなどの情報処理装置により実装できる。
【００１８】
ライフログ記憶部２１０は、ユーザ装置１００のユーザごとに、ユーザの滞在地点に関するログ情報を記憶する。具体的には、ライフログ記憶部２１０は、ユーザごとに、ユーザ端末１００から受信した位置情報（緯度および経度）と、位置情報受信時の時刻情報と、時刻情報に対応するユーザの行動内容を示す行動情報とに対応付けたログ情報を記憶する。なお、ユーザの行動情報は、例えば、行動パターン生成装置２００により公開されるスケジューラやＴｏＤｏリストなどに対してユーザ自らが書き込んだ情報であり、出勤、出社、昼食、退社、帰宅などの情報に該当する。行動パターン生成装置２００は、ログ情報をライフログ記憶部２１０に格納する場合に、各ユーザの行動情報をスケジューラやＴｏＤｏリストなどから取得し、ユーザごとに対応付ける。
【００１９】
なお、ライフログ記憶部２１０には、後述する基本行動パターン特定部２３０による基本行動パターンの特定、および行動パターン生成部２４０による行動パターンの生成に十分なログ情報が蓄積されているものとする。
【００２０】
受信部２２０は、ユーザ装置１００から随時送信される位置情報を受信する。そして、受信部２２０は、受信した位置情報を位置情報受信時刻に対応付けてライフログ記憶部２１０に記憶する。
【００２１】
基本行動パターン特定部２３０は、ユーザ端末１００を携帯する各ユーザの基本となる行動を示す基本行動パターン、言い換えれば、ユーザの移動の軌跡として最も可能性の高いものを特定する。具体的には、基本行動パターン特定部２３０は、ライフログ記憶部２１０から取得した位置情報のうち同日のものを、２４時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する。そして、基本行動パターン特定部２３０は、各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる位置情報を改めて時空間上に展開し、展開した位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する。以下、図２および図３を参照しつつ、基本行動パターン特定部２３０の処理について説明する。図２は、基本行動パターンの一例を示す図である。図３は、行動パターンデータの一例を示す図である。
【００２２】
まず、基本行動パターン特定部２３０は、あるユーザについて、ある設定期間内におけるログ情報で、かつ出発地点、出発時刻、帰着地点、帰着時刻がある設定範囲内にあるものをライフログ記憶部２１０から全て取得する。例えば、基本行動パターン特定部２３０は、４月〜７月におけるログ情報のうち、地点間の誤差が数メートル以内、時刻間の誤差が数分以内のものを全て取得する。例えば、基本行動パターン特定部２３０は、条件を満足するログ情報として、４月１日、４月４日、４月９日、５月５日、５月７日、５月９日、６月９日、７月７日のログ情報を取得する。
【００２３】
続いて、基本行動パターン特定部２３０は、取得したある１日（たとえば、４月１日）のログ情報に含まれる位置情報を座標点として、２４時間の時刻周期性を持つ時空間上に展開（プロット）する。続いて、基本行動パターン特定部２３０は、時空間上にプロットされた点の集合を近似する近似曲線を算出し、ある１日（たとえば、４月１日）の行動パターンとする。例えば、基本行動パターン特定部２３０は、時間軸の各点に対し、ただ一つの点が定まるような連続曲線の中で、最もよく近似する近似曲線を算出し、算出した近似曲線が示す軌跡をある１日（たとえば、４月１日）の行動パターンとする。なお、基本行動パターン特定部２３０は、最小二乗法による近似、線形近似、対数近似、多項式近似、指数近似、移動平均などを用いて近似曲線を算出することができる。
【００２４】
同様に、基本行動パターン特定部２３０は、取得した他の日のログ情報についても、近似曲線をそれぞれ算出し、算出した近似曲線の軌跡をそれぞれの１日の行動パターンとする。
【００２５】
続いて、基本行動パターン特定部２３０は、上述した日々の行動パターンを示す近似曲線を相互に比較して、近似曲線間の誤差が所定の範囲内に収まるものは同じカテゴリに属するものとして、ライフログ記憶部２１０から取得したログ情報を分類する。例えば、基本行動パターン特定部２３０は、４月１日の行動パターンを示す近似曲線と、４月４日の行動パターンを示す近似曲線とを比較し、誤差が所定の範囲内にある場合には、４月１日のログ情報と４日４日のログ情報を同一のカテゴリに分類する。また、４月１日の行動パターンと、残りの他の日（４月９日、５月５日、５月７日、５月９日、６月９日、７月７日の行動パターン）とを比較し、ログ情報の分類を行う。同様にして、基本行動パターン特定部２３０は、４月４日の行動パターンと残りの他の日（４月９日、５月５日、５月７日、５月９日、６月９日、７月７日の行動パターン）の行動パターンとを比較し、４月９日の行動パターンと残りの他の日（５月５日、５月７日、５月９日、６月９日、７月７日の行動パターン）とを比較するというように、日々の行動パターンを総当りで比較し、ログ情報の分類を行う。なお、基本行動パターン特定部２３０は、上述した近似曲線間の誤差を算出する場合、ある時間ごとに同時刻の曲線の値を比較して、その平均誤差をとるものとする。例えば、３０分ごとの曲線の値を比較して誤差を算出する場合、基本行動パターン特定部２３０は、時刻「００：００」の曲線の値を比較して誤差を求め、次に時刻「００：３０」の曲線の値を比較して誤差を求めるというように、３０分ごとの誤差の算出を繰り返し行う。続いて、基本行動パターン特定部２３０は、算出した誤差の総和を、比較した総数（３０分ごとである場合には、１日分で４８）で除算し、これを近似曲線間の誤差とする。例えば、基本行動パターン特定部２３０は、算出した近似曲線間の誤差が、例えば、２０ｍ以内であれば、同じカテゴリに属するものと判断する。
【００２６】
続いて、基本行動パターン特定部２３０は、分類されたログ情報の数が最も多いカテゴリを特定する。続いて、基本行動パターン特定部２３０は、特定したカテゴリに属するログ情報を基本行動パターンのログ情報の集合として捉え、ログ情報に含まれる位置情報を座標点として、改めて時空間上にプロットする。そして、基本行動パターン特定部２３０は、プロットした位置情報を近似する近似曲線を算出し、算出した近似曲線が示す軌跡を基本行動パターンとして特定する。
【００２７】
例えば、図２に示すように、基本行動パターン特定部２３０は、基本行動パターンのログ情報に含まれる位置情報を、「Ｔ：周期性時間軸」、「Ｅ：空間軸１（例えば、緯度）」および「Ｎ：空間軸２（例えば、経度）」がなす時空間上にプロットする。そして、基本行動パターン特定部２３０は、プロットした位置情報を近似する近似曲線を算出し、算出した近似曲線が示す軌跡を基本行動パターンとして特定する。なお、図２では、基本行動パターンを示す近似曲線により、ユーザが「Ｅ：空間軸１」の方向にのみに移動するようにみえるが、説明の便宜上のものである。
【００２８】
行動パターン生成部２４０は、時刻情報に基づいて、基本行動パターン特定部２３０により特定された基本行動パターンの近似曲線上に、ユーザの行動情報を関連付けた行動パターンデータを生成する。具体的には、行動パターン生成部２４０は、ライフログ記憶部２１０にて行動情報に対応付けられている時刻情報が示す時刻と、同一の時刻である基本行動パターンの近似曲線上の各点に行動情報を関連付けた行動パターンデータを生成する。
【００２９】
例えば、図３に示すように、行動パターン生成部２４０によって、基本行動パターンを示す近似曲線上に、出勤、出社、昼食、退社、帰宅という行動情報が関連付けられた行動パターンデータが生成される。
【００３０】
上述してきたようにして、基本行動パターン特定部２３０および行動パターン生成部２４０は、各ユーザについて、基本行動パターンおよび行動パターンデータを生成する。そして、基本行動パターン特定部２３０は、ユーザごとに特定した基本行動パターンを、後述する判定部２６０の判定に用いるデータとして設定する。
【００３１】
表示部２５０は、行動パターン生成部２４０により生成された行動パターンを、ユーザが使用するコンピュータなどに送信し、ユーザに提供する。このようにすることで、ユーザに、自らの行動を一見して把握させることができる。なお、表示部２５０は、行動パターンデータの行動情報に対して、ユーザからの修正や追記などを受け付けることもできる。
【００３２】
判定部２６０は、ユーザの現在位置を示す位置情報と行動パターンとを比較し、ユーザの現在位置が行動パターンから外れているか否かを判定する。以下、図４を参照しつつ、ユーザ位置の判定について説明する。図４は、ユーザ位置判定の一例を示す図である。判定部２６０は、位置情報が示すユーザの現在位置（観測利用者位置）と基本行動パターンにおける対応位置との間の距離を算出し、例えば、図４に示すように、算出した距離が一定距離（所定の閾値）以上であるか否かを判定する。
【００３３】
通知部２７０は、例えば、上述した図４に示すように、判定部２６０によって、ユーザの現在位置と行動パターンによる対応位置との間の距離が所定の閾値以上であると判定された場合には、基本行動パターンから外れている旨をユーザに通知する。例えば、電車に乗っているユーザが下車予定の下車駅で電車を降りずに、寝過ごしてしまったような場合、ユーザの現在位置が行動パターンから外れるので、通知部２７０は、ユーザへの通知を行うことになる。このように、例えば、電車寝すごしによる乗り越しなど、ユーザの行動が日々とは異なる状況を発見し、ユーザに知らせることができる。
【００３４】
［行動パターン生成装置による処理（実施例１）］
図５および図６を用いて、実施例１に係る行動パターン生成装置による処理の流れを説明する。図５は、実施例１に係る行動パターン生成処理の流れを示す図である。図６は、実施例１に係るユーザ位置判定処理の流れを示す図である。
【００３５】
［行動パターン生成処理］
まず、図５を用いて、行動パターン生成処理の流れを説明する。図５に示す行動パターン生成処理は、行動パターン生成装置２００の管理者から、例えば、行動パターン生成の条件（設定期間や設定範囲など）とともに処理の指示を受け付けて各ユーザについて実行される。なお、管理者から、処理対象とするユーザの選択までを受け付けるようにしてもよい。
【００３６】
図５に示すように、基本行動パターン特定部２３０は、あるユーザについて、所定の設定条件を満足するログ情報をライフログ記憶部２１０から全て取得する（Ｓ１０１）。続いて、基本行動パターン特定部２３０は、Ｓ１０１で取得したログ情報の中からある１日のログ情報に含まれる位置情報を時空間上にプロットする（Ｓ１０２）。
【００３７】
続いて、基本行動パターン特定部２３０は、時空間上にプロットされた点の集合を近似する近似曲線を算出し、ある１日の行動パターンとする（Ｓ１０３）。続いて、基本行動パターン特定部２３０は、Ｓ１０１で取得した全ログ情報から行動パターンを作成したかどうかを判定する（Ｓ１０４）。判定の結果、全ログ情報から行動パターン生成していない場合には（Ｓ１０４、Ｎｏ）、上述したＳ１０１に戻り、行動パターンの生成を続ける。
【００３８】
一方、判定の結果、全ログ情報から行動パターン生成している場合には（Ｓ１０４，Ｙｅｓ）、基本行動パターン特定部２３０は、各行動パターンの近似曲線同士を相互比較し、誤差が所定の範囲内のものについて、Ｓ１０１で取得したログ情報を同一のカテゴリに分類する（Ｓ１０５）。
【００３９】
続いて、基本行動パターン特定部２３０は、Ｓ１０５で分類されたログ情報の数が最も多いカテゴリを特定する（Ｓ１０６）。続いて、基本行動パターン特定部２３０は、Ｓ１０５で特定したカテゴリに属するログ情報を改めて時空間上にプロットする（Ｓ１０７）。
【００４０】
続いて、基本行動パターン特定部２３０は、Ｓ１０７でプロットした位置情報を近似する近似曲線を算出し、算出した近似曲線が示す軌跡を基本行動パターンとして特定する（Ｓ１０８）。そして、行動情報に対応付けられている時刻情報が示す時刻と同一の時刻である基本行動パターンの近似曲線上の各点に行動情報を関連付けた行動パターンデータを生成し（Ｓ１０９）、処理を終了する。
【００４１】
［ユーザ位置判定処理］
続いて、図６を用いて、ユーザ位置判定処理の流れを説明する。なお、図６に示すユーザ位置判定処理は、起動中のユーザ端末１００を検出し、起動中のユーザ端末１００から現在位置を示す位置情報を受信することにより開始される。
【００４２】
図６に示すように、判定部２６０は、ユーザの現在位置を示す位置情報を受信すると（Ｓ２０１）、Ｓ１０１で受信した位置情報の送信元であるユーザ端末１００を携帯するユーザの基本行動パターンを取得する（Ｓ２０２）。
【００４３】
続いて、判定部２６０は、ユーザの現在位置と、基本行動パターンの対応位置との距離を算出する（Ｓ２０３）。続いて、判定部２６０は、位置情報が示すユーザの現在位置と基本行動パターンにおける対応位置との間の距離を算出し、算出した距離が一定距離（所定の閾値）以上であるか否かを判定する（Ｓ２０４）。
【００４４】
ユーザの現在位置と基本行動パターンにおける対応位置との間の距離が一定距離以上であると判定部２６０により判定された場合には（Ｓ２０４、Ｙｅｓ）、通知部２８０は、基本行動パターンから外れている旨をユーザに通知する（Ｓ２０５）。一方、ユーザの現在位置と基本行動パターンにおける対応位置との間の距離が一定距離未満であると判定部２６０により判定された場合には（Ｓ２０４、Ｎｏ）、ユーザ位置判定処理は、上述したＳ２０１に戻る。
【００４５】
［実施例１による効果］
上述してきたように、行動パターン生成装置２００は、ユーザの位置情報のうち同日のものを、２４時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する。そして、行動パターン生成装置２００は、各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる位置情報を改めて時空間上に展開し、展開した位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する。このように、実施例１によれば、ユーザの移動の軌跡として最も可能性の高いもの特定することで、移動するユーザの行動パターンを精度よく特定できる。つまり、実施例１によれば、従来のように、ユーザの行動パターンを滞在地と滞在時刻情報から構成される離散的な時系列情報として捉えるのではなく、ユーザの存在位置情報とその位置にいるときの時刻情報から構成される時空間中の軌跡情報として捉えることで、移動するユーザの行動パターンを精度よく特定できる。
【００４６】
また、実施例１では、所定の条件を満足するログ情報、たとえば、ある設定期間内におけるログ情報で、かつ出発地点、出発時刻、帰着地点、帰着時刻がある設定範囲内にあるものをライフログ記憶部２１０から全て取得する。例えば、実施例１では、４月〜７月におけるログ情報のうち、地点間の誤差が数メートル以内、時刻間の誤差が数分以内のものを全て取得する。つまり、実施例１では、所定の条件を満足するログ情報のみを取得して近似曲線を算出するので、基本行動パターンの特定精度を下げるようなデータを予め選別できる。なお、必ずしも、設定期間と設定範囲の双方を満足するログ情報を取得する場合に限られるものではなく、例えば、ユーザの全てのログ情報の中から、設定範囲を満足するログ情報のみを取得したりすることもできる。
【００４７】
また、実施例１では、ユーザの現在位置と、基本行動パターンにおける対応位置との間の距離が所定の閾値以上である場合、つまり、ユーザの位置が基本行動パターンから外れている場合には、ユーザにその旨の通知を行う。このようなことから、例えば、電車寝すごしによる乗り越しなど、ユーザの行動が日々とは異なる状況を発見し、ユーザに知らせることができる。
【００４８】
また、実施例１では、基本行動パターンと行動情報を関連付けた行動パターンデータを生成し、ユーザに提供する。このようなことから、ユーザに、自らの行動を一見して把握させることができる。
【００４９】
なお、実施例１では、所定の条件（設定期間および設定範囲）を満足するログ情報を取得して、基本行動パターンを特定する場合を説明した。つまり、所定の条件下における基本行動パターンを特定する場合を説明したが、例えば、ログ情報が十分に蓄積されれば、日ごと、週ごとなどで、より詳細な単位で基本行動パターンを特定したり、休日など特別なケースでの基本行動パターンを特定したりする場合にも利用できる。
【実施例２】
【００５０】
以下、本発明にかかる行動パターン生成装置、行動パターン生成方法および行動パターン生成プログラムの他の実施形態として実施例２を説明する。
【００５１】
（１）装置構成等
図１に示した行動パターン生成装置２００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、行動パターン生成装置２００の分散または統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、基本行動パターン特定部２３０と判定部２６０とを機能的または物理的に統合してもよい。このように、行動パターン生成装置２００の各構成要素の全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００５２】
（２）行動パターン生成プログラム
また、実施例１で説明した行動パターン生成装置２００の各種の処理（例えば、図５、６等参照）は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図７を用いて、実施例１で説明した行動パターン生成装置２００と同様の機能を有する行動パターン生成プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図７は、行動パターン生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００５３】
図７に示すように、行動パターン生成装置２００が有する機能と同様の機能を有するコンピュータ３００は、例えば、メモリ３０１と、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３０２を有する。また、コンピュータ３００は、図７に示すように、ハードディスクドライブインタフェース３０３と、光ディスクドライブインタフェース３０４を有する。また、コンピュータ３００は、図７に示すように、シリアルポートインタフェース３０５と、ビデオアダプタ３０６と、ネットワークインタフェース３０７を有する。そして、コンピュータ３００は、これらの各部３０１〜３０７をバス３０８によって接続する。
【００５４】
メモリ３０１は、図７に示すように、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）を含む。ＲＯＭは、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース３０３は、図７に示すように、ハードディスクドライブ３０９に接続される。光ディスクドライブインタフェース３０４は、図７に示すように、光ディスクドライブ３１０に接続される。例えば、光ディスクドライブ３１０には、光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース３０５は、図７に示すように、例えば、マウス４００およびキーボード５００に接続される。ビデオアダプタ３０６は、図７に示すように、例えば、ディスプレイ６００に接続される。
【００５５】
ここで、図７に示すように、ハードディスクドライブ３０９は、例えば、ＯＳ（Operating  System）、アプリケーションプログラム、プログラムモジュール、プログラムデータを記憶する。
【００５６】
すなわち、上述した行動パターン生成装置２００と同様の機能を有する行動パターン生成プログラムは、コンピュータ３００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ３０９に記憶される。つまり、上述の実施例１で説明した行動パターン生成装置２００と同様の処理（図５、図６等）を実行する手順が記述されたプログラムモジュールが、ハードディスクドライブ３０９に記憶される。例えば、このプログラムモジュールには、上述した基本行動パターン特定部２３０、行動パターン生成部２４０、判定部２６０などと同様の処理を実行する手順が記述されている。
【００５７】
また、行動パターン生成プログラムによる処理に用いられるデータは、プログラムデータとして、例えばハードディスクドライブ３０９に記憶される。例えば、このプログラムデータは、上述の実施例１で説明したライフログ記憶部２１０などに記憶される各種情報に対応する。
【００５８】
そして、ＣＰＵ３０２が、ハードディスクドライブ３０９に記憶されたプログラムモジュールやプログラムデータを必要に応じてＲＡＭに読み出し、上述の実施例１で説明したものと同様の処理（図５、図６等）を実行するための手順を実行する。
【００５９】
なお、行動パターン生成プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ハードディスクドライブ３０９に記憶される場合に限られるものではなく、例えば、着脱可能な記憶媒体である光ディスクドライブ３１０等に記憶されていてもよい。この場合には、ＣＰＵ３０２が、光ディスクドライブ３１０を介して、行動パターン生成プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータを読み出す。あるいは、行動パターン生成プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されていてもよい。この場合には、ＣＰＵ３０２が、ネットワークインタフェース３０７を介して、行動パターン生成プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータを他のコンピュータから読み出す。
【００６０】
なお、プログラムによりＣＰＵ３０２が動作して各種処理を行う代わりに、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ(Field  Programmable  Gate  Array)などの電子回路を用いて処理を行うこともできる。また、メモリ３０１として、フラッシュメモリ(flash  memory)などを用いることもできる。
【００６１】
（３）行動パターン生成方法
実施例１で説明した行動パターン生成装置２００により、以下のような行動パターン生成方法が実現される。
【００６２】
すなわち、コンピュータが行う行動パターン生成方法であって、ユーザの位置情報を受信する位置情報受信工程と、前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶する記憶部から取得した前記位置情報のうち同日のものを、２４時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出工程と（例えば、図５のＳ１０２〜１０４）、前記算出工程により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定工程と（例えば、図５のＳ１０８参照）を含む行動パターン生成方法が実現される。
【符号の説明】
【００６３】
１  ネットワーク
１００  ユーザ装置
２００  行動パターン生成装置
２１０  ライフログ記憶部
２２０  受信部
２３０  基本行動パターン特定部
２４０  行動パターン生成部
２５０  表示部
２６０  判定部
２７０  通知部
３００  コンピュータ
３０１  メモリ
３０２  ＣＰＵ
３０３  ハードディスクドライブインタフェース
３０４  光ディスクドライブインタフェース
３０５  シリアルポートインタフェース
３０６  ビデオアダプタ
３０７  ネットワークインタフェース
３０８  バス
３０９  ハードディスクドライブ
３１０  光ディスクドライブ
４００  マウス
５００  キーボード
６００  ディスプレイ
【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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