(57)【要約】【課題】訪問者が訪れるスポットの情報を精度よく処理する。【解決手段】実施形態における訪問スポット検出装置は、少なくとも１つのビーコンに関する受信電波強度の閾値と電波受信頻度の閾値を含む検出パラメータに基づいて、来場者に最も近いビーコンに対応する訪問スポットを所定の時間ごとに検出し、パラメータのパターンにおいて検出したスポットについて、検出した各スポットを訪問順に並べた文字列を含む文字列を作成し、この文字列における検出したスポットの連続性に対する統計的言語モデルによる評価結果に基づいて、作成した文字列における直前の文字から次の文字への予測精度の指標となるパープレキシティを求め、パターンのそれぞれにおける、検出されたスポットの種類数が所定数以上でパープレキシティの値が最小の場合に用いたパラメータを用いて検出された訪問スポットの情報を出力する。【選択図】図１
2016212629.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのビーコンに関する受信電波強度の閾値と電波受信頻度の閾値と所定の時間とを含む検出パラメータに基づいて、来場者に最も近い前記ビーコンに対応するスポットを前記来場者の訪問スポットとして前記所定の時間ごとに検出する検出手段と、
前記検出パラメータの複数種類のパターンのそれぞれにおいて前記検出手段により検出した前記訪問スポットについて、前記検出したそれぞれの訪問スポットを訪問順に並べた文字列を含む文字列を作成し、この文字列における前記検出した訪問スポットの連続性を統計的言語モデルにより評価して、この評価結果に基づいて、前記作成した文字列における直前の文字から次の文字への予測精度の指標となるパープレキシティを求め、前記検出パラメータのパターンのそれぞれにおける、前記検出された訪問スポットの種類の数が所定の数以上で、前記パープレキシティの値が最も小さい場合に用いた前記検出パラメータのパターンを最適なパラメータとして特定し、このパラメータを用いて前記検出された訪問スポットの情報を出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする訪問スポット検出装置。
【請求項２】
前記検出手段は、前記少なくとも１つのビーコンのうち、前記受信電波強度の大きい上位所定の数のビーコンの中から前記来場者の訪問スポットの候補を検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の訪問スポット検出装置。
【請求項３】
請求項１に記載の訪問スポット検出装置により出力した前記訪問スポットの情報を全ての来場者について入力し、訪問スポットｉを行として来場者ｊを列とした行列で、訪問スポットｉを来場者ｊが訪問した場合の第（ｉ,ｊ）成分の値を１として、訪問しなかった場合の前記成分の値を０とした第１の行列を作成し、
前記第１の行列とこの行列の転置行列との積の行列で、この行列の第（ｉ,ｊ）成分の値は訪問スポットｉと訪問スポットｊの両方を訪問した来場者の数を表し、この行列の対角成分（ｉ,ｉ）の値はスポットｉを訪問した来場者の数を表す第２の行列を計算し、
前記第２の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が所定の閾値以上である場合に１であって、前記第２の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が前記閾値未満である場合に０である第（ｉ,ｊ）成分を有し、前記訪問スポットを行および列とした第３の行列を作成し、
前記第３の行列で示される訪問スポットをノードとし、前記第３の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が１となるノードｉとノードｊとしての、同じ来場者が訪問したスポット同士を関連するスポットとしてエッジでつなげた無向グラフを作成し、
前記作成した無向グラフにおける、クラスタ内のノード間はエッジで密に繋がり、かつ、クラスタ間でノードの繋がりが疎となるように、前記無向グラフのクラスタリングを行なう
ことを特徴とする関連性分析装置。
【請求項４】
請求項１に記載の訪問スポット検出装置により出力した前記訪問スポットの情報を全ての来場者について入力し、来場者ｉを行として訪問スポットｊを列とした行列で、来場者ｉが訪問スポットｊを訪問した場合の第（ｉ,ｊ）成分の値を１として、訪問しなかった場合の前記成分の値を０とした第１の行列を作成し、
前記第１の行列とこの行列の転置行列と積の行列で、この行列の第（ｉ,ｊ）成分は来場者ｉと来場者ｊの両方が訪問したスポットの数を表し、この行列の対角成分（ｉ,ｉ）の値は来場者ｉが訪問したスポットの数を表す第２の行列を計算し、
前記第２の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が所定の閾値以上である場合に１であって、前記第２の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が前記閾値未満である場合に０である第（ｉ,ｊ）成分を有し、前記来場者を行および列とした第３の行列を作成し、
前記第３の行列で示される来場者をノードとし、前記第３の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が１であるノードｉとノードｊとしての、同じスポットを訪問した来場者同士を関連する来場者としてエッジでつなげた無向グラフを作成し、
前記作成した無向グラフにおける、クラスタ内のノード間はエッジで密に繋がり、かつ、クラスタ間でノードの繋がりが疎となるように、前記無向グラフのクラスタリングを行なう
ことを特徴とする関連性分析装置。
【請求項５】
訪問スポット検出装置に適用される方法であって、
少なくとも１つのビーコンに関する受信電波強度の閾値と電波受信頻度の閾値と所定の時間とを含む検出パラメータに基づいて、来場者に最も近い前記ビーコンに対応するスポットを前記来場者の訪問スポットとして前記所定の時間ごとに検出し、
前記検出パラメータの複数種類のパターンのそれぞれにおいて前記検出した前記訪問スポットについて、前記検出したそれぞれの訪問スポットを訪問順に並べた文字列を含む文字列を作成し、この文字列における前記検出した訪問スポットの連続性を統計的言語モデルにより評価して、この評価結果に基づいて、前記作成した文字列における直前の文字から次の文字への予測精度の指標となるパープレキシティを求め、前記検出パラメータのパターンのそれぞれにおける、前記検出された訪問スポットの種類の数が所定の数以上で、前記パープレキシティの値が最も小さい場合に用いた前記検出パラメータのパターンを最適なパラメータとして特定し、このパラメータを用いて前記検出された訪問スポットの情報を出力する
ことを特徴とする訪問スポット検出方法。
【請求項６】
請求項１に記載の訪問スポット検出装置の一部分として動作するコンピュータに用いられるプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記検出手段および前記出力手段
として機能させるための訪問スポット検出処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、訪問スポット検出装置、関連性分析装置、訪問スポット検出方法および訪問スポット検出処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＧＰＳ（Global Positioning System）をはじめとする位置測位技術の進歩により、展示会や学術会議等のイベント会場において来場者や参加者（以後、来場者と呼ぶ）の移動軌跡の収集が行われている。この移動軌跡を分析することにより、会場における来場者の動線や展示レイアウト設計等のイベント設計の効率化及び来場者ナビゲーションの効率化等が可能となっている。会場内での来場者の位置や訪問したスポットを検出するために、様々な測位技術が提案されており、必要とする測位精度や専用端末の有無等に応じて適切な測位技術が利用されている。主要な屋内測位技術は、例えば非特許文献１に詳しく説明されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】河口信夫、測位技術の変遷−天文航法から屋内測位まで測位メディアの観点から−、電気学会誌、Vol.134,No.12,PP.832-835,2014.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
展示会や学術会議等のイベント会場では、２〜１０ｍの程度間隔で展示物やポスター（以後、訪問スポットと呼ぶ）が設置されていることが多い。また、来場者はこのスポットを近くから囲むように見学することが多い。この場合、来場者の訪問スポットを記録するためには、１０ｍ程度までの測位が可能であって、かつ測位方向に指向性が無いＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）ビーコン（以後、ビーコンと呼ぶ）による測位が適切である。
【０００５】
ビーコン、つまりBluetooth信号の発信装置を利用して訪問スポットを検出することにおける課題について述べる。従来技術では、第１の方法として、ビーコンからの距離と端末が受信する電波強度との関係を事前に調べておき、この関係をもとに端末からビーコンまでの距離を、このビーコンからの受信電波強度に基づいて推定する方法がある。第２の方法として、会場内のエリアをいくつかのブロックに分割し、各ブロックにおいて受信電波強度を測定しておき、これを参照値として来場者のいるブロックを特定する方法がある。第３の方法として、受信電波強度が最大となるビーコンを調べ、このビーコンの位置を来場者の位置とする方法が用いられている。  
しかしながら、会場内ビーコン近辺の電波環境、例えば人混み等によって受信電波強度は、その都度変化する。このため、電波環境を事前に想定した上で受信電波強度を事前に調べておくことは困難である。  
すなわち、従来技術による、事前に求めた受信電波強度を用いる方法では、訪問スポットを高い精度で特定することは困難である。また、壁などの遮蔽物による電波の反射によって受信電波強度は揺らぐため、来場者から遠い位置にあるビーコンからの受信電波強度が瞬間的に大きくなる場合があるため、受信電波強度の大きさのみに基づいて訪問スポットを特定することは困難である。
【０００６】
次に、収集した訪問スポットの履歴の分析における課題について述べる。来場者が訪問した複数のスポットのそれぞれは、その内容が類似している等の、何らかの関連性がある。この関連性は、訪問スポットのタイトル、会場の混み具合、訪問スポットへの近寄り易さ、展示レイアウト等のイベントの状況が反映され、また、来場者が会場に滞在できる時間等の来場者の状況が反映される。  
すなわち、訪問スポット間の関連性は、来訪者がイベント会場において実際に把握したものであり、展示内容から事前に把握できる関連性とは必ずしも一致しない。従って、このような、来場者の行動に基づいてスポット間の関連性を求めることは、主催者にとっては展示レイアウト等を設計する上で有用であり、また、出展者にとっては今後の出展計画を検討する上で有用である。また、来場者にとっても、訪問するスポットを選択する上で有用である。  
しかしながら、従来技術では、イベントや来場者の実際の状況を反映して訪問スポット間の関連性を定量的に評価する手段が提供されていなかった。
【０００７】
また、来場者がどのような関心や興味を持ってスポットを訪問しているかを把握することは、関連情報等の提供やイベント設計において重要である。特に、関連する来場者をグルーピングすることにより、来場者の関心や興味の傾向が把握できる。従来技術では来場者に事前アンケートを行い、来場者をグルーピングする場合が多い。  
一方、イベント会場で来場者がたまたま見かけたスポットや賑わっているスポット等、当初に訪問予定で無かったスポットに立ち寄るなど、イベントの状況が来場者の興味や嗜好に影響を及ぼすことがある。  
しかしながら、従来技術ではイベントの状況を反映して来場者間の関連性を定量的に評価する手段が提供されていなかった。
【０００８】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、展示会や学術会議等のイベント会場での来場者のスポット訪問履歴の収集、スポットの訪問履歴からスポット間及び来場者間の関連性分析に用いる訪問スポット検出及び関連性分析装置を提供することにある。
【０００９】
本発明が解決しようとする課題は、訪問者が訪れるスポットの情報を精度よく処理することを可能とする訪問スポット検出装置、関連性分析装置、訪問スポット検出方法および訪問スポット検出処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、この発明の実施形態における訪問スポット検出装置の第１の態様は、少なくとも１つのビーコンに関する受信電波強度の閾値と電波受信頻度の閾値と所定の時間とを含む検出パラメータに基づいて、来場者に最も近い前記ビーコンに対応するスポットを前記来場者の訪問スポットとして前記所定の時間ごとに検出する検出手段と、
前記検出パラメータの複数種類のパターンのそれぞれにおいて前記検出手段により検出した前記訪問スポットについて、前記検出したそれぞれの訪問スポットを訪問順に並べた文字列を含む文字列を作成し、この文字列における前記検出した訪問スポットの連続性を統計的言語モデルにより評価して、この評価結果に基づいて、前記作成した文字列における直前の文字から次の文字への予測精度の指標となるパープレキシティを求め、前記検出パラメータのパターンのそれぞれにおける、前記検出された訪問スポットの種類の数が所定の数以上で、前記パープレキシティの値が最も小さい場合に用いた前記検出パラメータのパターンを最適なパラメータとして特定し、このパラメータを用いて前記検出された訪問スポットの情報を出力する出力手段とを備える装置を提供する。
【００１１】
上記構成の訪問スポット検出装置の第２の態様は、第１の態様において、前記検出手段は、前記少なくとも１つのビーコンのうち、前記受信電波強度の大きい上位所定の数のビーコンの中から前記来場者の訪問スポットの候補を検出する装置を提供する。
【００１２】
この発明の実施形態における関連性分析装置の第１の態様は、訪問スポット検出装置の第１の態様により出力した前記訪問スポットの情報を全ての来場者について入力し、訪問スポットｉを行として来場者ｊを列とした行列で、訪問スポットｉを来場者ｊが訪問した場合の第（ｉ,ｊ）成分の値を１として、訪問しなかった場合の前記成分の値を０とした第１の行列を作成し、前記第１の行列とこの行列の転置行列との積の行列で、この行列の第（ｉ,ｊ）成分の値は訪問スポットｉと訪問スポットｊの両方を訪問した来場者の数を表し、この行列の対角成分（ｉ,ｉ）の値はスポットｉを訪問した来場者の数を表す第２の行列を計算し、前記第２の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が所定の閾値以上である場合に１であって、前記第２の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が前記閾値未満である場合に０である第（ｉ,ｊ）成分を有し、前記訪問スポットを行および列とした第３の行列を作成し、前記第３の行列で示される訪問スポットをノードとし、前記第３の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が１となるノードｉとノードｊとしての、同じ来場者が訪問したスポット同士を関連するスポットとしてエッジでつなげた無向グラフを作成し、前記作成した無向グラフにおける、クラスタ内のノード間はエッジで密に繋がり、かつ、クラスタ間でノードの繋がりが疎となるように、前記無向グラフのクラスタリングを行なう装置を提供する。
【００１３】
この発明の実施形態における関連性分析装置の第１の態様は、訪問スポット検出装置の第１の態様により出力した前記訪問スポットの情報を全ての来場者について入力し、来場者ｉを行として訪問スポットｊを列とした行列で、来場者ｉが訪問スポットｊを訪問した場合の第（ｉ,ｊ）成分の値を１として、訪問しなかった場合の前記成分の値を０とした第１の行列を作成し、前記第１の行列とこの行列の転置行列と積の行列で、この行列の第（ｉ,ｊ）成分は来場者ｉと来場者ｊの両方が訪問したスポットの数を表し、この行列の対角成分（ｉ,ｉ）の値は来場者ｉが訪問したスポットの数を表す第２の行列を計算し、前記第２の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が所定の閾値以上である場合に１であって、前記第２の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が前記閾値未満である場合に０である第（ｉ,ｊ）成分を有し、前記来場者を行および列とした第３の行列を作成し、前記第３の行列で示される来場者をノードとし、前記第３の行列の第（ｉ,ｊ）成分の値が１であるノードｉとノードｊとしての、同じスポットを訪問した来場者同士を関連する来場者としてエッジでつなげた無向グラフを作成し、前記作成した無向グラフにおける、クラスタ内のノード間はエッジで密に繋がり、かつ、クラスタ間でノードの繋がりが疎となるように、前記無向グラフのクラスタリングを行なう装置を提供する。
【００１４】
本発明の実施形態における訪問スポット検出方法の態様は、訪問スポット検出装置に適用される方法であって、少なくとも１つのビーコンに関する受信電波強度の閾値と電波受信頻度の閾値と所定の時間とを含む検出パラメータに基づいて、来場者に最も近い前記ビーコンに対応するスポットを前記来場者の訪問スポットとして前記所定の時間ごとに検出し、前記検出パラメータの複数種類のパターンのそれぞれにおいて前記検出した前記訪問スポットについて、前記検出したそれぞれの訪問スポットを訪問順に並べた文字列を含む文字列を作成し、この文字列における前記検出した訪問スポットの連続性を統計的言語モデルにより評価して、この評価結果に基づいて、前記作成した文字列における直前の文字から次の文字への予測精度の指標となるパープレキシティを求め、前記検出パラメータのパターンのそれぞれにおける、前記検出された訪問スポットの種類の数が所定の数以上で、前記パープレキシティの値が最も小さい場合に用いた前記検出パラメータのパターンを最適なパラメータとして特定し、このパラメータを用いて前記検出された訪問スポットの情報を出力する方法を提供する。
【００１５】
本発明の実施形態における訪問スポット検出処理プログラムの態様は、訪問スポット検出装置の一部分として動作するコンピュータに用いられるプログラムであって、前記コンピュータを、前記検出手段および前記出力手段として機能させるための訪問スポット検出処理プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、訪問者が訪れるスポットの情報を精度よく処理することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態における訪問スポット検出及び関連性分析のための処理装置の一例を示すブロック図。
【図２】本発明の実施形態におけるスポット検出器の機能構成の一例を示すブロック図。
【図３】本発明の実施形態における訪問スポット検出および関連性分析の処理の手順の一例を示すフローチャート。
【図４】本発明の実施形態におけるスポット検出器による訪問スポットの検出の手順の一例を示すフローチャート。
【図５】本発明の実施形態におけるスポット検出器による最適な検出パラメータの決定について説明する図。
【図６】本発明の実施形態におけるスポット検出器による最適な検出パラメータの決定について説明する図。
【図７】本発明の実施形態におけるスポット検出器による最適な検出パラメータの決定について説明する図。
【図８】本発明の実施形態における検出単位時間ごとの検出スポットの連続性の評価の手順の一例を示すフローチャート。
【図９】本発明の実施形態における、検出されたスポットの種類の数とパープレキシティの値との関係の一例を示す図。
【図１０】本発明の実施形態におけるスポット間の関連性について示す図。
【図１１】本発明の実施形態におけるスポット間の関連分析の手順の一例を示すフローチャート。
【図１２】本発明の実施形態における来場者間の関連性について示す図。
【図１３】本発明の実施形態における来場者間の関連分析の手順の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、この発明に係わる実施形態を説明する。  
まず、本発明の実施形態についての作用（基本的な原理）について説明する。
【００１９】
本発明の実施形態では、スポットごとにビーコン発信機（以後、ビーコンと呼ぶことがある）が設置されており、来場者はビーコン受信機を携帯することを前提とする。また、ビーコン受信機は、ビーコンからの電波を受信したときに、受信機の周辺のビーコンについて、＜来場者ＩＤ、受信時刻、ビーコンＩＤ、受信電波強度＞をエントリー情報として記録し、これがビーコン受信ログとして提供されることを前提とする。  
各ビーコンＩＤは各スポットのそれぞれに固有の情報である。但し、スポットの広さや周辺の電波環境等に応じて、複数のビーコンを１つのスポットの範囲内に設置し、これらのビーコンのＩＤを、この１つのスポットに対応付けることも可能である。
【００２０】
来場者がスポットを訪問する際は、ある程度の時間にわたって、この訪問したスポットに対応する場所に滞留すると考えられる。そこで、ある一定期間ごと（以後、検出単位時間と呼ぶ）に何らかの方法で訪問スポットを検出する場合を考える。検出方法が適切であれば、来場者が訪問したスポットは検出単位時間ごとに連続的に検出される。  
本発明の実施形態では、検出される訪問スポットの連続性に着目して、訪問スポットの適した検出について判断する。例えば、ある検出方法について、その検出した訪問スポットの連続性をパラメータの設定を変えて評価することにより、検出に最適なパラメータを決定できる。これにより、訪問スポットを実際の電波環境に応じて検出することが可能となる。  
なお、上記の検出単位時間の長さについては、あるスポットを来場者が訪問している間、そのスポットが検出時間単位ごとに複数回検出されるような長さに設定する。例えば、来場者が訪問スポットに平均して１０分程度滞留するようなイベントの場合、検出単位時間を２〜３分程度に設定し、この訪問スポットが訪問中に３〜５回程度検出されるようにする。
【００２１】
また、訪問スポット間の関連性については、同じ来場者が訪問した各スポット同士は互いに関連があるものとして、この関連を全来場者に対して集約する。さらに、来場者が訪問したスポットをノードとし、関連がある各訪問スポットに対応するノード同士をエッジで結んだ無向グラフによって訪問スポット間の関連性を表現し、ネットワーク分析により関連スポットを検出する。
【００２２】
また、来場者間の関連性については、同じスポットを訪問した来場者同士は互いに関連があるとして、この関連を全ての訪問スポットに対して集約する。さらに、来場者をノードとして、関連がある各来場者に対応するノード同士をエッジで結んだ無向グラフによって来場者間の関連性を表現し、関連する来場者をネットワーク分析により検出する。
【００２３】
次に、本発明の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。  
図１は、本発明の実施形態における訪問スポット検出及び関連性分析のための処理装置の一例を示すブロック図である。  
図１に示すように、処理装置は、入出力器１０１、制御器１０２、スポット検出器１０３、関連分析器１０４、およびデータベース１０５を有する。データベース１０５は、例えば不揮発性メモリなどの記憶媒体で実現できる。本実施形態では、処理装置は、検出単位時間ごとに、ビーコンの受信電波強度と電波受信頻度とに基づいて、来場者に最も近いビーコンを特定し、この特定したビーコンに対応するスポットを訪問スポットとして検出する。上記のように、電波受信頻度を考慮して訪問スポットを検出することで、単に近くを来場者が通過したスポットを訪問スポットとして検出してしまうことを防ぐことができる。  
また、来場者はどのスポットの近くにもいないことがあるため、本実施形態では、ある閾値以上の受信電波強度（以後、「最小受信電波強度」と呼ぶ）により電波を送信するビーコンのみを訪問スポットとしての検出対象とする。さらに、本実施形態では、ある閾値以上の受信頻度（以後、「最小受信頻度」と呼ぶ）により電波を送信するビーコンのみを訪問スポットとしての検出対象とする。以後、「検出単位時間」、「最小受信電波強度」、「最小受信頻度」でなる組みを検出パラメータと呼ぶ。
【００２４】
会場内では、来場者がビーコンの近く（ビーコンから１〜２ｍの範囲）まで近づけるスポットと、来場者がビーコンから１０ｍ程度の範囲までしか近づけないスポットとが同じ会場内に存在する場合がある。適正な検出パラメータの設定は、来場者がビーコンからみて近づける距離の大小や検出のし易さ等により変わるため、これらのスポットを同じ検出パラメータを使って検出することはできない。  
このため、本実施形態では、ビーコンについて来場者が接近できる範囲の大小に応じて、各スポットが幾つかのグループに分類されていることを前提とする。例えば、来場者がビーコンから１〜２ｍまでの範囲に近づけるスポットでなるスポットグループと、これより離れた位置から来場者が見学できるスポットでなるスポットグループに分類することができる。本実施形態における処理装置は、各グループのそれぞれについて、後述する図９に示した検出されたスポットの種類の数とパープレキシティ（perplexity）の値との関係を求め、検出パラメータの決定を行なう。
【００２５】
図２は、本発明の実施形態におけるスポット検出器の機能構成の一例を示すブロック図である。  
図２に示すように、スポット検出器１０３は、受信部１０３ａ、グループ設定部１０３ｂ、訪問スポット検出部１０３ｃ、マージ部１０３ｄおよび出力部１０３ｅを有する。  
図３は、本発明の実施形態における訪問スポット検出および関連性分析の処理の手順の一例を示すフローチャートである。  
入出力器１０１は、所定のスポットグループの情報を外部装置から入力し、また、ビーコン受信ログを各ビーコン受信機から入力し（ＳＴＥＰ２０１（Ｓ２０１））、これら入力した情報を制御器１０２に出力する。すると、制御器１０２は、これらの情報をスポット検出器１０３に出力する。
【００２６】
スポット検出器１０３の受信部１０３ａが制御器１０２からの情報を受信すると、グループ設定部１０３ｂは、１つのスポットグループを検出対象として設定し（ＳＴＥＰ２０２（Ｓ２０２））。そして、訪問スポット検出部１０３ｃは、このスポットグループに含まれるスポットに対応付けられたビーコンの受信ログに基づいて、来場者に最も近いビーコンに対応するスポットを来場者ごとの訪問スポットとして検出する（ＳＴＥＰ２０３（Ｓ２０３））。なお、訪問スポットの検出については後で説明する。  
訪問スポット検出部１０３ｃは、全てのスポットグループについて、訪問スポットの検出が終了したか否かを判断し（ＳＴＥＰ２０４（Ｓ２０４））、未検出のスポットグループがある場合には（ＳＴＥＰ２０４のＮＯ）、訪問スポット検出部１０３ｃは、それらのスポットグループに対してＳＴＥＰ２０２から２０３の処理を繰り返す。また、全てのスポットグループについて訪問スポットの検出が終了した場合には（ＳＴＥＰ２０４のＹＥＳ）、スポット検出器１０３のマージ部１０３ｄは、ＳＴＥＰ２０３までで全てのスポットグループについて検出した訪問スポットを、この訪問スポットに対応する来場者ごとにマージする（ＳＴＥＰ２０５（Ｓ２０５））。  
ここで、ある時間帯においてスポットグループ間で訪問スポットが異なる場合には、来場者がビーコンから見て、より近くまで接近できるスポットグループにおいて検出された訪問スポットを、その時間帯の訪問スポットとする。
【００２７】
スポット検出器１０３の出力部１０３ｅは、ＳＴＥＰ２０５でマージして得られた訪問スポットの情報を制御器１０２に出力する。すると、制御器１０２は、これらの処理結果をデータベース１０５に格納するとともに、全来場者の訪問スポットの情報を関連分析器１０４に出力する。
【００２８】
関連分析器１０４は、訪問スポット間の関連分析を行ない（ＳＴＥＰ２０６（Ｓ２０６））、さらに、来場者間の関連分析を行ない（ＳＴＥＰ２０７（Ｓ２０７））、これらの処理結果を制御器１０２に出力する。すると、制御器１０２は、これらの処理結果をデータベース１０５に格納するとともに、入出力器１０１を通じてユーザに提示する。なお、関連分析器１０４における訪問スポット間の関連分析及び来場者間の関連分析については後で説明する。
【００２９】
次に、ＳＴＥＰ２０３として説明した、スポット検出器１０３における訪問スポットの検出の詳細な手順について説明する。図３は、本発明の実施形態におけるスポット検出器における訪問スポットの検出の手順の一例を示すフローチャートである。  
スポット検出器１０３の訪問スポット検出部１０３ｃは、ＳＴＥＰ２０１で入力されたビーコン受信ログのうち、ＳＴＥＰ３０１で設定された１つのスポットグループのビーコン受信ログを設定する（ＳＴＥＰ３０１（Ｓ３０１））。
【００３０】
訪問スポット検出部１０３ｃは、入出力器１０１を通じてユーザが設定した幾つかの検出パラメータから、１つの検出パラメータを設定し（ＳＴＥＰ３０２（Ｓ３０２））、この検出パラメータを用いて、来場者に最も近いビーコンを特定し、このビーコンに対応するスポットを訪問スポットの候補として検出する（ＳＴＥＰ３０３（Ｓ３０３））。  
具体的には、まず、訪問スポット検出部１０３ｃは、最小受信電波強度以上の受信強度の情報を含むビーコン受信ログの来場者ＩＤ、受信時刻、ビーコンＩＤ、受信電波強度を検出単位時間ごとに抽出する。ここで、同じビーコンでも受信時刻が異なる場合には、訪問スポット検出部１０３ｃは、別の受信ログとして抽出する。訪問スポット検出部１０３ｃは、このビーコン受信ログを受信電波強度が大きい順に並べたリストを作成し、受信電波強度が大きい上位Ｌ個のビーコンのリストから電波受信頻度（リストにおける出現頻度）が最も高いビーコンを求める。  
このビーコンの電波受信頻度が最小受信頻度以上である場合、訪問スポット検出部１０３ｃは、このビーコンに対応付けられたスポットを、このスポットの検出単位時間において訪問したスポットの候補として検出する。ビーコン受信装置とビーコンとの間の遮蔽物がなければ、このビーコン受信装置は、ビーコンから電波を受信しやすい。そのため、ビーコン受信装置から離れた、受信電波強度の小さいビーコンからの電波がビーコン受信装置で頻繁に受信される場合がある。そこで、本実施形態では、訪問スポットとしての検出対象のビーコンを受信電波強度の大きい上位Ｌ個のビーコンに限定することで、受信電波強度は小さいが電波受信頻度が大きいビーコンが訪問スポットとして検出されてしまうことを防ぐことができる。
【００３１】
上記のＬは、入出力器１０１を通じてユーザによって最小電波受信頻度以上の値（例えば２０程度）に予め設定される。以上の条件を満たすビーコンが検出されない場合には、訪問スポット検出部１０３ｃは、その検出単位時間については「訪問スポット無」として出力する。訪問スポット検出部１０３ｃは、全ての検出パラメータについて、訪問スポットの検出を行なったか否かを判断し（ＳＴＥＰ３０４（Ｓ３０４））、未設定の検出パラメータがある場合には（ＳＴＥＰ３０４のＮＯ）、それらの検出パラメータのそれぞれに対してＳＴＥＰ３０２から３０３の処理を繰り返す。また、全ての検出パラメータについて、訪問スポットの検出が終了した場合には（ＳＴＥＰ３０４のＹＥＳ）、最適な検出パラメータを決定し、この検出パラメータで検出した訪問スポットの情報を制御器１０２に出力する（ＳＴＥＰ３０５（Ｓ３０５））。
【００３２】
次に、ＳＴＥＰ３０５における最適な検出パラメータの決定方法について図５、図６、図７を参照しつつ説明する。  
「検出単位時間」が短く、「最小受信電波強度」が大きく、また、「最小受信頻度」が大きいほど、ビーコンの検出条件は厳しくなる。図５に示すように、検出条件が適切な場合、同じスポット（図５中の「Ａ」）が検出単位時間ごとに連続的に検出される。  
しかしながら、図６に示すように、検出条件が厳し過ぎる場合、来場者が本来訪問したスポットが検出されず、検出条件が適切な場合に訪問スポット（図５中の「Ａ」）が検出されていた時間帯で訪問スポット無し（図６中の「＃」）となるため、検出単位時間ごとの検出スポットの連続性が低くなる。  
一方、図７に示すように、検出条件が甘過ぎる場合、来場者が訪問していない様々な無関係なスポット（図７中の「Ｂ」、「Ｃ」）が訪問スポットとして検出されてしまい、この検出時刻付近の時間帯では検出単位時間ごとの検出スポットの連続性が低くなる。  
本実施形態では、この検出スポットの連続性をＮ−ｇｒａｍ言語モデルによって定量的に評価する。図８は、本発明の実施形態における検出単位時間ごとの検出スポットの連続性の評価の手順の一例を示すフローチャートである。  
まず、訪問スポット検出部１０３ｃは、訪問スポットとして検出された各スポットを文字で表し（例えば図５中の「Ａ」）、また、「訪問無」を文字で表し（例えば図６中の「＃」）、各来場者について検出単位時間毎に検出した訪問スポットを訪問した時間順に並べた文字列を作成する。  
次に、訪問スポット検出部１０３ｃは、来場者あたりの、「訪問無」を含む文字列を全来場者について繋ぎ合わせた文字列を作成する（ＳＴＥＰ４０１（Ｓ４０１））。文字列を繋ぐ順序は任意である。なお、「訪問無」が連続している時間帯では「訪問無」の文字を１つだけ残す。得られた文字列を、左から時間順に並べた
【００３３】
【数１】
2016212629.tif 000003
【００３４】
とすると、この文字列が出現する確率は、以下の式（１）で示される。
【００３５】
【数２】
2016212629.tif 000004
【００３６】
来場者がスポットに滞留する時間は、個々の来場者やスポットに依存するため、訪問スポットが続いて検出される回数は様々である。そこで、本実施形態では、直前の検出単位時間において検出されたスポットとの連続性のみで検出スポットの連続性を評価する。そのために、訪問スポット検出部１０３ｃは、文字列における各文字の出現確率が直前の文字のみに依存する２−ｇｒａｍ（バイグラム）言語モデルを利用し、以下の式（２）を用いて、文字列の出現確率を計算する（ＳＴＥＰ４０２（Ｓ４０２））。
【００３７】
【数３】
2016212629.tif 000005
【００３８】
文字列全体における文字ｗｉの出現頻度をＣ（ｗｉ）とし、文字列全体における文字列
【００３９】
【数４】
2016212629.tif 000006
【００４０】
の出現頻度を
【００４１】
【数５】
2016212629.tif 000007
【００４２】
とすると、式（２）における条件付き確率は、以下の式（３ａ）、（３ｂ）により計算できる（ＳＴＥＰ４０３（Ｓ４０３））。
【００４３】
【数６】
2016212629.tif 000008
【００４４】
検出単位時間ごとの検出された訪問スポットの連続性が高い場合、直前の文字から次の文字を予測することは容易でなる。そこで、訪問スポット検出部１０３ｃは、以下の式（４）に示すパープレキシティによって予測精度を評価する（ＳＴＥＰ４０４（Ｓ４０４））。
【００４５】
【数７】
2016212629.tif 000009
【００４６】
検出されたスポットの種類の数とパープレキシティの値との関係の一例を図９に示す。なおＮ−ｇｒａｍ言語モデルは、例えば「荒木雅弘、フリーソフトでつくる音声認識システム、森北出版、2007」に詳しく説明されている。  
パープレキシティは、直前の文字の次に現れる文字の候補数を文字列全体で平均したものである。この候補数の値が小さいほど予測精度が高く、連続性の高い訪問スポットの検出が出来ている。但し、検出されるスポットの種類は、検出条件が厳しくなるほど少なくなる（図９のＡ１、Ａ２参照）。このため、文字列を構成する文字の種類が少なくなり、次の文字の予測は容易になる。そこで、訪問スポット検出部１０３ｃは、ある程度の種類以上の訪問スポットが検出される検出パラメータのうち、最も小さい値のパープレキシティを持つ検出パラメータを最適な検出パラメータとして決定する（ＳＴＥＰ４０５（Ｓ４０５））。また、訪問スポット検出部１０３ｃが、検出された訪問スポットの種類の数と、パープレキシティの値とを入出力器１０１を通じてユーザに提示し、ある程度の種類以上の訪問スポットが検出される検出パラメータのうち、最も小さい値のパープレキシティを持つ検出パラメータを最適なパラメータとしてユーザが決定してもよい。
【００４７】
図９のＡ１内に示した、パープレキシティの値は低いものの検出スポットの数が上記のある程度の種類の数より大幅に小さい条件におけるプロットは、検出条件が厳しく、十分な種類の数のスポットが検出できていないことを示す。図９のＡ２内に示した、検出スポットの数がＡ１内より多いものの上記のある程度の種類以上でなく、パープレキシティの値が高い条件におけるプロットは、検出条件が厳しく、スポットが連続的に検出できていないことを示す。図９のＡ３内に示した、検出スポットの数が上記のある程度の種類以上であるもののパープレキシティの値が高い条件におけるプロットは、検出条件が甘く、実際に訪問されていないスポットが検出されてしまうことを示す。また、図９の検出スポットの数が上記のある程度の種類以上で、かつ、パープレキシティの値がＡ３内に比べて小さく、このＡ３内に含まれないスポットは、検出条件が適切であることを示す。
【００４８】
なお、本実施形態ではＳＴＥＰ２０１において、ユーザがスポットグループの情報を入力したが、スポット検出器１０３がスポット検出状況に基づいてグルーピングしてもよい。検出されなかったスポットに対しては、それまでの検出パラメータの検出条件が厳しい可能性がある。この場合、そのスポットでは来場者がビーコンに近づけない可能性がある。このような未検出スポットをグループにまとめ、ＳＴＥＰ２０１以降の処理を行うことが可能である。
【００４９】
次に、ＳＴＥＰ２０６におけるスポット間の関連分析の方法について説明する。  
図１０は、本発明の実施形態におけるスポット間の関連性について示す図である。図１１は、本発明の実施形態におけるスポット間の関連分析の手順の一例を示すフローチャートである。  
関連分析器１０４は、全来場者の訪問スポットから、訪問スポットを行とし、また、来場者を列とする行列Ｍを作成する（ＳＴＥＰ５０１（Ｓ５０１））。但し、関連分析器１０４は、Ｍの第（ｉ，ｊ）成分について、スポットｉを来場者ｊが訪問した場合は「１」とし、訪問しなかった場合は「０」とする。次に、関連分析器１０４は、以下の式（５）について計算する。
【００５０】
Ａ＝ＭｔＭ  …（５）
但し、式（５）のｔＭは行列Ｍの転置行列である。式（５）のＡの第（ｉ，ｊ）成分の値は、スポットｉとスポットｊの両方を訪問した来場者の数を表し、対角成分（ｉ，ｉ）の値は、スポットｉを訪問した来場者数を表す。
【００５１】
入出力器１０１を通じてユーザによって予め設定された閾値（０以上かつ来場者数以下の整数）を用いて、関連分析器４は、次の式（６）により行列Ｂを作成する（ＳＴＥＰ５０２（Ｓ５０２））。
【００５２】
【数８】
2016212629.tif 000010
【００５３】
ここで、式（６）に示したａｉｊとｂｉｊは、それぞれ行列Ａ、Ｂの第（ｉ，ｊ）成分であり、行列Ｂの行と列は訪問スポットを表している。関連分析器１０４は、訪問スポットをノードとし、ｂｉｊが１となるノードｉとｊとをエッジで結んだ無向グラフによって、訪問スポット間の関連性を表現する。すなわち、同じ人が訪問したスポット同士は、関連するスポットとしてエッジで結ばれている。  
関連分析器１０４は、この無向グラフをネットワーク分析によって分割し（以後、この分割をクラスタリング、分割された個々のグラフをクラスタと呼ぶ）（ＳＴＥＰ５０３（Ｓ５０３））、各クラスタに含まれるノード群を関連するスポットとして検出する（ＳＴＥＰ５０４（Ｓ５０４））。  
ここで、クラスタ内のノード間はエッジで密に繋がっており、クラスタ間ではノードの繋がりは疎になるようにクラスタリングを行う。クラスタリングには、例えば「Clauset, Aaron, Mark EJ Newman, and Cristopher Moore. "Finding community structure in very large networks. Physical review E 70.6(2004):066111.」に記載されているgreedyアルゴリズムが用いられる。
【００５４】
関連分析器１０４は、このアルゴリズムを用いて、クラスタリングの良さの指標として次の式（７）で定義するＱ値を使用し、その値が最大となるようにクラスタリングを行なう。
【００５５】
【数９】
2016212629.tif 000011
【００５６】
ここで、式（７）のＥはグラフにおけるエッジ数、ｋｉはノードｉが持つエッジ数、ｃｉはノードｃが属するクラスタを示す。δ（ｃｉ，ｃｊ）はノードｉとｊが同じクラスタに属している場合は１を返し、そうでない場合は０を返す関数である。まず、関連分析器１０４は、個々のノードを１つのクラスタと見なし、Ｑ値を計算する。
【００５７】
次に、関連分析器１０４は、２つのクラスタを統合した場合のＱ値を計算し、Ｑ値の増分ΔＱが最大となるクラスタ対を選出し、それらを１つのクラスタに統合する。関連分析器１０４は、クラスタが１つになるか、或いは異なるクラスタの間でノード間にエッジが存在しなくなるまで、このクラスタの統合処理を繰り返し、Ｑが最大であった時のクラスタ群を求める。
【００５８】
なお、関連分析器１０４は、式（５）の行列Ａの要素の値で対応するエッジに重み付けをし、スポット間の関連性をグラフにすることも可能である。この場合、関連分析器１０４は、以下の式（８）に示すように行列Ｂを計算し、ａｉｊが０でないノード間をａｉｊを重みとして持つエッジで結びグラフを作成する。
【００５９】
【数１０】
2016212629.tif 000012
【００６０】
また、関連分析器１０４は、式（７）においては、Ｅをグラフ全体のエッジの重みの和とし、ｋｉをノードｉの持つエッジの重みの和としてＱ値を計算し、クラスタリングを行なう。
【００６１】
次に、ＳＴＥＰ２０７における来場者間の関連分析の方法について説明する。図１２は、本発明の実施形態におけるスポット間の関連性について示す図である。図１３は、本発明の実施形態におけるスポット間の関連分析の手順の一例を示すフローチャートである。関連分析器１０４は、全来場者の訪問スポットから、来場者を行とし、訪問スポットを列とする行列Ｍを作成する（ＳＴＥＰ６０１（Ｓ６０１））。但し、来場者ｉがスポットｊを訪問した場合の行列Ｍの第（ｉ，ｊ）成分の値は１とし、訪問しなかった場合の行列Ｍの第（ｉ，ｊ）成分の値は０とする。次に、関連分析器１０４は、以下の式（９）のように、行列Ａについて計算する。
【００６２】
Ａ＝ＭｔＭ  …（９）
上記のように、ｔＭはＭの転置行列である。行列Ａの第（ｉ，ｊ）成分の値は来場者ｉとｊとがともに訪問したスポットの数を表し、対角成分（ｉ，ｉ）の値は、来場者ｉが訪問したスポット数を表す。以後、ＳＴＥＰ５０２と同様に行列Ｂを作成し（ＳＴＥＰ６０２（Ｓ６０２））、次に、関連分析器１０４は、来場者をノードとして、同じスポットを訪問した来場者間のノードをエッジで結んだ無向グラフによって、来場者間の関連性を表現し、ＳＴＥＰ５０３、５０４と同様に、クラスタリングによって関連する来場者を検出する（ＳＴＥＰ６０３、６０４（Ｓ６０３、６０４））。  
なお、これらの処理は、スポット間の関連性におけるグラフ作成及びクラスタリングと同じであるため、詳細な説明を省略する。ただし、行列Ｂは、行列Ａの第（ｉ,ｊ）成分の値が所定の閾値以上である場合の当該行列Ｂの第（ｉ,ｊ）成分の値を１として、行列Ａの第（ｉ,ｊ）成分の値が閾値未満である場合の当該行列Ｂの第（ｉ,ｊ）成分の値を０として、来場者を行および列とした行列である。また、作成される無向グラフは、行列Ｂで示される来場者をノードとして、同じスポットを訪問した来場者同士をエッジでつなげたグラフである。
【００６３】
図１０および図１２において、ノード番号は、訪問スポットのＩＤ（図１０）及び来場者のＩＤ（図１２）であり、エッジの太さは、それぞれのエッジの重みを表している。同じ形状で示されたノードは同じクラスタに属している。
【００６４】
本発明の実施形態では、少なくとも以下の（１）〜（７）で示した効果が生じる。  
（１）ＢＬＥビーコンを使った訪問スポット検出において、訪問スポットの検出結果の良否を定量的に評価することを可能とする。
【００６５】
（２）検出結果の良否を定量的に評価することにより、訪問スポットの検出方法において使用されるパラメータを、電波環境に応じた適正なパラメータ設定が可能とする。
【００６６】
（３）スポット訪問履歴に基づき、訪問スポット間の関連性を可視化し、さらに関連するスポットを検出することにより、これらをイベント主催者が展示レイアウト設計等のイベント運営に利用することと、出展者が今後の出展計画等に利用することと、来場者が訪問するスポットを選択する際の参考にすることとを可能とする。
【００６７】
（４）アンケート等で来場者の関心や興味を把握することなく、スポット訪問履歴に基づき、来場者間の関連性を可視化し、さらに関連する来場者を検出することにより、来場者の特性や興味に応じた関連情報等の提供やイベント設計を可能とする。
【００６８】
（５）スポット間の関連性及び来場者間の関連性には、スポットの展示内容の類似性やアンケート等によって得られる、来場者間の類似性だけでなく、会場の混み具合、スポットへの近寄りやすさ、展示レイアウト等のイベントの状況と、来場者が会場に滞在できる時間、訪問中の来場者の興味や嗜好の変化等の来場者の状況が反映された、スポット間の関連性や来場者間の関連性が把握できる。
【００６９】
（６）訪問スポットの検出単位時間、ＢＬＥビーコンの受信電波強度及び受信頻度を訪問スポット検出のパラメータとすることで、単に近くを来場者が通過したスポットを訪問スポットとして検出することを防止することができる。
【００７０】
（７）来場者がＢＬＥビーコンに近づける距離に応じて分類されたスポットグループに対して、各スポットグループにおいて訪問スポットを検出し、最後に訪問スポットをグループ間でマージすることで、スポットの範囲の広さ等の違いにより、ＢＬＥビーコンの設置状況や電波環境が異なる場合でも訪問スポットを検出することができる。
【００７１】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００７２】
また、各実施形態に記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウエア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウエア手段（実行プログラムのみならずテーブルやデータ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウエア手段を構築し、このソフトウエア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書でいう記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部あるいはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスクや半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。
【符号の説明】
【００７３】
１０１…入出力器、１０２…制御器、１０３…スポット検出器、１０３ａ…受信部、１０３ｂ…グループ設定部、１０３ｃ…訪問スポット検出部、１０３ｄ…マージ部、１０３ｅ…出力部、１０４…関連分析器、１０５…データベース。
【図１】
2016212629.tif 000013
【図２】
2016212629.tif 000014
【図３】
2016212629.tif 000015
【図４】
2016212629.tif 000016
【図５】
2016212629.tif 000017
【図６】
2016212629.tif 000018
【図７】
2016212629.tif 000019
【図８】
2016212629.tif 000020
【図９】
2016212629.tif 000021
【図１０】
2016212629.tif 000022
【図１１】
2016212629.tif 000023
【図１２】
2016212629.tif 000024
【図１３】
2016212629.tif 000025