(57)【要約】      （修正有）【課題】対応データベースに準備されていない未知のスポットに対するジャンル付与を効率的に実施することができるジャンル推定サーバ、ジャンル推定方法、およびジャンル推定プログラムを提供する。【解決手段】ジャンル推定サーバ１０は、ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルを推定するジャンル推定サーバであって、ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得部１３と、スポット情報取得部１３により取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、およびスポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類部１４とを備える。【選択図】図３
2017091194.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルを推定するジャンル推定サーバであって、
ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得部と、
前記スポット情報取得部により取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、および前記スポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類部と
を備えることを特徴とするジャンル推定サーバ。
【請求項２】
前記ジャンル分類部は、前記スポット名の接尾語または接頭語の特徴からジャンルを判定するスポット名判定処理を実施し、前記スポット名判定処理において１つのジャンルに合致しなかった場合、前記インターネット上の説明文を解析してジャンルを判定する説明文判定処理を実施することを特徴とする請求項１に記載のジャンル推定サーバ。
【請求項３】
前記ジャンル分類部は、前記スポット名判定処理において２つ以上のジャンルに合致した場合、その合致した２つ以上のジャンルのみに候補を絞って前記説明文判定処理を実施することを特徴とする請求項２に記載のジャンル推定サーバ。
【請求項４】
前記スポット情報取得部は、前記スポット名判定処理に先立って、前記インターネット上の説明文中に頻出する単語である頻出語をカウントし、
前記ジャンル分類部は、前記スポット名判定処理を実施した後、前記スポット情報取得部によりカウントされた頻出語を用いて前記説明文判定処理を実施する
ことを特徴とする請求項２または３に記載のジャンル推定サーバ。
【請求項５】
ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルをジャンル推定サーバが推定するジャンル推定方法であって、
ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得ステップと、
前記スポット情報取得ステップで取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、および前記スポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類ステップと
を含むことを特徴とするジャンル推定方法。
【請求項６】
ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルを推定するためのジャンル推定プログラムであって、
ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得ステップと、
前記スポット情報取得ステップで取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、および前記スポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするジャンル推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルを推定するジャンル推定サーバ、ジャンル推定方法、およびジャンル推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザの位置情報を分析し、インフラ整備・マーケティングに活用することが期待されている。例えば、スマートフォンなどに付属するＧＰＳセンサを用いてユーザの位置情報（緯度・経度）を取得し、それを住所に変換してユーザの滞在スポットを特定する。滞在スポット情報を定期的に取得することで、ユーザの１日の行動を容易に推測することができる。
【０００３】
一方、詳細な滞在スポット情報の取得はユーザのプライバシーを侵害する危険性がある。そこで、図２１に示すように、滞在スポットを「駅」「商店街」「神社」などの「ジャンル」に抽象化することで、ユーザのプライバシーを保護しながら行動分析を実施することが検討されている（特許文献１、２）。滞在スポットをジャンルに抽象化するためには、スポットとジャンルの対応データベースを利用することが一般的である。このような対応データベースを利用すれば、図２２に示すように、「○○カントリークラブ」などの滞在スポットを「ゴルフ場」などのジャンルに抽象化することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１６４２２７号公報
【特許文献２】特開２０１１−２２１６６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
スポットとジャンルの対応データベースの構築は、現存するスポットの数だけ準備できていることが望ましい。しかし、対応データベースの準備作業は煩雑であるため、ジャンルに抽象化できるスポットに偏りが生じる。スポットとジャンルの対応付けは基本的には手作業であり、量が多いほど煩雑となる。そのため、図２３（ａ）に示すように、対応データベース上で準備できていないスポットについては事前にジャンル付与できず、未知のスポットＵ１となる。
【０００６】
対応データベースの準備作業を低減するために、インターネット上からスポットとジャンルの対応情報を収集する技術も検討されている（特許文献２）。例えば、図２３（ｂ）に示すように、インターネット上から対応情報相当の情報（施設名「××体育館」、カテゴリ「体育館」）を抽出することができる場合もある。しかし、インターネット上に対応情報相当の情報が無いスポットについては事前にジャンル付与できず、未知のスポットＵ２・Ｕ３となる。すなわち、インターネット上からスポットとジャンルの対応情報を収集する技術には、収集可能な個数に限界がある。
【０００７】
本発明は、上述した従来の技術に鑑み、対応データベースに準備されていない未知のスポットに対するジャンル付与を効率的に実施することができるジャンル推定サーバ、ジャンル推定方法、およびジャンル推定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】
【０００８】
上記目的を達成するため、第１の態様に係る発明は、ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルを推定するジャンル推定サーバであって、ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得部と、前記スポット情報取得部により取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、および前記スポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類部とを備えることを要旨とする。
【０００９】
第２の態様に係る発明は、第１の態様に係る発明において、前記ジャンル分類部が、前記スポット名の接尾語または接頭語の特徴からジャンルを判定するスポット名判定処理を実施し、前記スポット名判定処理において１つのジャンルに合致しなかった場合、前記インターネット上の説明文を解析してジャンルを判定する説明文判定処理を実施することを要旨とする。
【００１０】
第３の態様に係る発明は、第２の態様に係る発明において、前記ジャンル分類部が、前記スポット名判定処理において２つ以上のジャンルに合致した場合、その合致した２つ以上のジャンルのみに候補を絞って前記説明文判定処理を実施することを要旨とする。
【００１１】
第４の態様に係る発明は、第２または第３の態様に係る発明において、前記スポット情報取得部が、前記スポット名判定処理に先立って、前記インターネット上の説明文中に頻出する単語である頻出語をカウントし、前記ジャンル分類部が、前記スポット名判定処理を実施した後、前記スポット情報取得部によりカウントされた頻出語を用いて前記説明文判定処理を実施することを要旨とする。
【００１２】
第５の態様に係る発明は、ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルをジャンル推定サーバが推定するジャンル推定方法であって、ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得ステップと、前記スポット情報取得ステップで取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、および前記スポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類ステップとを含むことを要旨とする。
【００１３】
第６の態様に係る発明は、ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルを推定するためのジャンル推定プログラムであって、ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得ステップと、前記スポット情報取得ステップで取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、および前記スポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類ステップとをコンピュータに実行させることを要旨とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、対応データベースに準備されていない未知のスポットに対するジャンル付与を効率的に実施することができるジャンル推定サーバ、ジャンル推定方法、およびジャンル推定プログラムを提供することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施の形態におけるジャンル推定システムの構成図である。
【図２】本実施の形態におけるジャンル推定方法の概要を説明するための図である。
【図３】本実施の形態におけるジャンル推定サーバの機能ブロック図である。
【図４】本実施の形態におけるユーザ緯度経度情報の構成図である。
【図５】本実施の形態におけるスポット情報テーブルの構成図である。
【図６】本実施の形態におけるスポット情報キャッシュの構成図である。
【図７】本実施の形態におけるスポット名分類用学習辞書の構成図である。
【図８】本実施の形態における説明文分類用学習データベースの構成図である。
【図９】本実施の形態におけるジャンル化位置情報データベースの構成図である。
【図１０】本実施の形態におけるジャンル推定のシーケンス図である。
【図１１】本実施の形態におけるスポット情報取得部の動作を示すフローチャートである。
【図１２】本実施の形態におけるスポット情報取得処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】本実施の形態におけるジャンル分類部の動作を示すフローチャートである。
【図１４】本実施の形態におけるスポット名判定処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１５】本実施の形態における説明文判定処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１６】本実施の形態における類似度計算処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１７】本実施の形態におけるスポット名判定処理の具体例を説明するための図である。
【図１８】本実施の形態における説明文判定処理の具体例を説明するための図である。
【図１９】本実施の形態における説明文分類用学習データベースを自動作成する方法を説明するための図である。
【図２０】先行技術文献と本実施の形態とを比較するための図である。
【図２１】背景技術を説明するための図である。
【図２２】背景技術を説明するための図である。
【図２３】背景技術の課題を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の実施の形態は、この発明の技術的思想を具体化するためのジャンル推定システムを例示するものであり、装置の構成やデータの構成等は以下の実施の形態に限定されるものではない。
【００１７】
（ジャンル推定システム）
図１は、本発明の実施の形態におけるジャンル推定システムの構成図である。このジャンル推定システムは、ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルを推定するシステムであり、例えば、ユーザ行動分析のためにユーザの滞在スポット情報を定期的に収集する場合に利用される。具体的には、図１に示すように、複数の端末１Ａ，１Ｂ，…（以下、一括して「端末１」という。）がインターネット３を介してジャンル推定サーバ１０に接続されている。端末１は、ＧＰＳセンサを有するスマートフォン等である。ジャンル推定サーバ１０は、ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルを推定する装置である。端末１とジャンル推定サーバ１０との間に滞留点抽出などの事前処理を実施するログ収集サーバ２を介在させてもよい。
【００１８】
ジャンル推定サーバ１０は、インターネット３を介して外部システム４Ａ，４Ｂと接続されている。外部システム４Ａは、緯度経度を住所に変換する住所変換サービスを提供するシステムである。外部システム４Ｂは、Ｗｅｂ検索サービス（検索エンジン）を提供するシステムである。このような住所変換サービスやＷｅｂ検索サービスを提供する機能は、外部システム４Ａ，４Ｂでなくジャンル推定サーバ１０の内部に備えてもよい。
【００１９】
（ジャンル推定方法）
図２は、本発明の実施の形態におけるジャンル推定方法の概要を説明するための図である。すなわち、スポットとジャンルの対応データベースに存在しないスポット（未知のスポット）のジャンルを、接尾語・接頭語の特徴およびインターネット上の説明文を組み合わせて自動推定し、未知のスポットに対するジャンル付与を実現するようになっている。
【００２０】
図２（ａ）は、接尾語・接頭語の特徴による推定方法を示している。この図に示すように、各ジャンルの接尾語・接頭語の特徴の辞書を利用し、スポット名からジャンルを推定する。この例では、スポット名の接尾語が「湖」であるため、「湖沼・池」ジャンルと推定している。
【００２１】
図２（ｂ）は、インターネット上の説明文の類似度による推定方法を示している。この図に示すように、接尾語・接頭語の特徴で推定不可能なスポット名について、当該スポットの名称を含むＷｅｂ上の情報からジャンルを推定する。まず、既存のスポット・ジャンル対応データベースを検索キーとして利用して各スポット「ゴルフ場」「神社」「ラーメン」…を表すＷｅｂ上の説明文を収集し、説明文の類似性を判定する文書分類器を構築する。次いで、未知のスポット「ＸＸちゃん」について、Ｗｅｂ上の情報から当該場所を表す説明文を取得する。最後に、このように取得した説明文を文書分類器にかけて類似度計算し、類似度の高いジャンル「ラーメン」を未知のスポット「ＸＸちゃん」に対するジャンルとして推定する。
【００２２】
このように、本発明の実施の形態では、接尾語・接頭語の特徴による推定技術と、インターネット上の説明文の類似度による推定技術とを組み合わせるようにしている。これら２つの推定技術を組み合わせることで、互いのデメリットを相殺することができる。すなわち、○○川、○○海のようなスポット名の接尾語・接頭語の特徴からジャンルを推定する場合、「ＸＸちゃん」など、スポット名に特徴がない語のジャンル推定ができない。一方、スポット名をキーにインターネット上に存在する「スポットを説明する文章」を収集し、文書分類技術を用いてジャンルを推定する場合、「○○川」などのスポット名ではスポットを説明する文章のバリエーションが大きくなりすぎ、文書の特徴を掴みにくく分類を行いにくい。２つの推定技術を組み合わせれば、互いのデメリットを相殺することができるため、ジャンル付与を効率的に実施することが可能である。
【００２３】
また、位置情報をジャンル情報に抽象化するためには、スポットとジャンルを紐付けるデータベースを事前に準備する必要がある。そこで、本発明の実施の形態では、文書分類技術を応用し、「スポットを説明する文章」を用いてジャンルを推定するようにしている。文書分類技術は、ニュース文章の分類等に利用されているが、位置情報のジャンル推定に適用することで、スポットとジャンルを紐付けるデータベースを作成することなく、スポットのジャンル推定が可能である。ただし、学習用のデータとして、スポットを説明する文章とジャンルを紐付けたデータベースが必要である（後述する）。
【００２４】
さらに、本発明の実施の形態では、「スポットを説明する文章」をＷｅｂ上から収集するため、未知のスポットに対しても対応することが可能である。
【００２５】
（ジャンル推定サーバ）
図３は、本発明の実施の形態におけるジャンル推定サーバ１０の機能ブロック図である。この図に示すように、ジャンル推定サーバ１０は、スポット情報データベース１１と、ジャンル化位置情報データベース１２と、スポット情報取得部１３と、ジャンル分類部１４と、学習用データベース１５とを備える。
【００２６】
スポット情報取得部１３は、ユーザの滞在スポット情報などを取得してスポット情報データベース１１に格納する機能部である。スポット情報取得部１３は、インターネット３を介して端末１や外部システム４Ａ，４Ｂと通信可能となっている。
【００２７】
ジャンル分類部１４は、スポット情報データベース１１に格納されているスポット情報をジャンルに分類してジャンル化位置情報データベース１２に格納する機能部である。具体的には、スポット情報取得部１３により取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、およびスポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類する。この分類の際には学習用データベース１５が参照される。以下、スポット名の接尾語または接頭語の特徴からジャンルを判定する機能部を「スポット名判定部１４Ａ」と呼ぶ。また、インターネット上の説明文を解析してジャンルを判定する機能部を「説明文判定部１４Ｂ」と呼ぶ。
【００２８】
スポット情報データベース１１は、スポット情報を格納するデータベースである。ジャンル化位置情報データベース１２は、ジャンル化位置情報を格納するデータベースである。学習用データベース１５は、学習用データを格納するデータベースである。これらデータベースの詳細は後述する。ここでは、ジャンル推定サーバ１０上にジャンル化位置情報データベース１２を実装しているが、ジャンル化位置情報データベース１２は別のサーバ上に実装してもよい。
【００２９】
（データベース）
図４は、ユーザ緯度経度情報３Ａの構成図である。ユーザ緯度経度情報３Ａは、インターネット３を介してスポット情報取得部１３に取得されるユーザ位置情報である。この図に示すように、ユーザ緯度経度情報３Ａは、時刻、ユーザＩＤ、緯度、経度などを対応付けたものである。ユーザＩＤとしては端末固有の情報（ＵＵＩＤ）を利用することができる。ユーザ緯度経度情報３ＡはＧＰＳデータでもよいし、ログ収集サーバ２等で計算された計算済みのデータでもよい。
【００３０】
図５は、スポット情報テーブル１１Ａの構成図である。スポット情報テーブル１１Ａは、スポット情報を格納するテーブルであり、スポット情報データベース１１に含まれる。この図に示すように、スポット情報テーブル１１Ａは、項番、時刻、ユーザＩＤ、緯度、経度、スポット名、住所、説明文、頻出語などを対応付けたものである。項番は便宜上の通し番号である。
【００３１】
図６は、スポット情報キャッシュ１１Ｂの構成図である。スポット情報キャッシュ１１Ｂは、スポット情報を格納するキャッシュであり、スポット情報データベース１１に含まれる。この図に示すように、スポット情報キャッシュ１１Ｂは、緯度、経度、スポット名、住所、説明文、頻出語などを対応付けたものである。頻出語は、説明文に頻出する単語である。
【００３２】
図７は、スポット名分類用学習辞書１５Ａの構成図である。スポット名分類用学習辞書１５Ａは、スポット名を分類する際に用いられる学習辞書であり、学習用データベース１５に含まれる。この図に示すように、スポット名分類用学習辞書１５Ａは、接頭語・設尾語パターン、ジャンルなどを対応付けたものである。スポット名分類用学習辞書１５Ａは手動で作成してもよいし、「日本語語彙体系」のような市販のデータベースを利用して作成してもよい。
【００３３】
図８は、説明文分類用学習データベース１５Ｂの構成図である。説明文分類用学習データベース１５Ｂは、説明文を分類する際に用いられる学習データベースであり、学習用データベース１５に含まれる。この図に示すように、説明文分類用学習データベース１５Ｂは、ジャンル名、特徴語などを対応付けたものである。特徴語は、そのジャンルの特徴的な単語である。説明文分類用学習データベース１５Ｂは手動で作成してもよいし、各ジャンルに合致する説明文を手動で収集した後、形態素解析を行い、特徴語を自動で抽出することで作成してもよい。形態素解析は、言語上意味を持つ単位に文章を分割し、分割したそれぞれの単位において品詞を判別する自然言語処理の技術であり、動詞、名詞などの抽出に利用される。
【００３４】
図９は、ジャンル化位置情報データベース１２の構成図である。ジャンル化位置情報データベース１２は、ジャンル化位置情報を格納するデータベースであり、時刻、ユーザＩＤ、ジャンルなどを対応付けたものである。
【００３５】
（シーケンス）
図１０は、本発明の実施の形態におけるジャンル推定のシーケンス図である。以下、図１０を用いてジャンル推定サーバ１０の構成をその動作とともに説明する。
【００３６】
まず、スポット情報取得部１３は、ユーザ位置情報から緯度・経度を抽出し、外部システム（住所変換サービス）４Ａに送信する。外部システム４Ａは、緯度・経度をスポット名・住所に変換し、スポット情報取得部１３に返す。
【００３７】
次いで、スポット情報取得部１３は、外部システム４Ａから受信したスポット名・住所を外部システム（Ｗｅｂ検索サービス）４Ｂに送信する。外部システム４Ｂは、スポット情報取得部１３から受信したスポット名・住所に合うＷｅｂ上の情報を収集し、スポット情報取得部１３に返す。
【００３８】
次いで、スポット情報取得部１３は、外部システム４Ｂから受信したＷｅｂ上の情報に頻出する単語（頻出語）をカウントする。そして、緯度・経度、スポット名・住所、頻出語などからなるスポット情報をスポット情報データベース１１に格納する。
【００３９】
次いで、スポット名判定部１４Ａは、スポット情報テーブル１１Ａからスポット情報を読み出し、スポット名判定処理を実施する。ここで、スポット名判定処理が正常終了した場合、その結果に基づいてジャンル化位置情報を生成し、ジャンル化位置情報データベース１２に格納する。一方、スポット名判定処理がエラー終了した場合、その旨を説明文判定部１４Ｂに通知する。説明文判定部１４Ｂは、説明文判定処理を実施し、その結果に基づいてジャンル化位置情報を生成し、ジャンル化位置情報データベース１２に格納する。
【００４０】
（スポット情報取得部の動作）
図１１は、スポット情報取得部１３の動作を示すフローチャートである。まず、スポット情報取得部１３は、ユーザ位置情報を受信すると、スポット情報取得処理を実施した後（Ｓ１→Ｓ２）、頻出語カウント処理を実施する（Ｓ３→Ｓ４）。具体的には、形態素解析器（Ｍｅｃａｂ等）を利用して説明文中の頻出語をカウントし（Ｓ３）、その頻出語をスポット情報データベース１１のスポット情報テーブル１１Ａに格納する（Ｓ４）。最後に、ジャンル分類部１４（スポット名判定部１４Ａ）にスポット情報テーブル１１Ａの項番を通知する（Ｓ５）。
【００４１】
図１２は、スポット情報取得処理（図１１のＳ２）の詳細を示すフローチャートである。まず、スポット情報取得部１３は、ユーザ位置情報が緯度・経度であるかどうかを判定する（Ｓ１１）。Ｓ１１においてユーザ位置情報が緯度・経度であると判定した場合、その緯度・経度がスポット情報キャッシュ１１Ｂに含まれるかどうかを判定する（Ｓ１２）。Ｓ１２において緯度・経度がスポット情報キャッシュ１１Ｂに含まれないと判定した場合、緯度・経度を外部システム（住所変換サービス）４Ａに送信し、住所・スポット名を取得する（Ｓ１３）。Ｓ１３の取得処理がエラーでない場合、住所・スポット名がスポット情報キャッシュ１１Ｂに含まれるかどうかを判定する（Ｓ１４→Ｓ１５）。Ｓ１５において住所・スポット名がスポット情報キャッシュ１１Ｂに含まれないと判定した場合、住所・スポット名を送信し、説明文をＷｅｂ検索し、説明文を受信する（Ｓ１６→Ｓ１７）。
【００４２】
一方、Ｓ１２において緯度・経度がスポット情報キャッシュ１１Ｂに含まれると判定した場合、Ｓ１５において住所・スポット名がスポット情報キャッシュ１１Ｂに含まれると判定した場合、およびＳ１７の受信処理がエラーでない場合、Ｓ１９に移行する。すなわち、ユーザＩＤ，時刻，緯度，経度，住所，スポット名，説明文をスポット情報データベース１１のスポット情報テーブル１１Ａ、スポット情報キャッシュ１１Ｂに格納する（Ｓ１９）。また、Ｓ１１においてユーザ位置情報が緯度・経度でないと判定した場合、Ｓ１３の取得処理がエラーである場合、およびＳ１７の受信処理がエラーである場合、エラーを返却する（Ｓ２０）。
【００４３】
（ジャンル分類部の動作）
図１３は、ジャンル分類部１４の動作を示すフローチャートである。まず、ジャンル分類部１４は、スポット情報テーブル１１Ａから判定すべき項番のデータを読み込み、スポット名判定処理を実施する（Ｓ２１→Ｓ２２）。次いで、スポット名判定処理が正常終了した場合、ジャンル化位置情報をジャンル化位置情報データベース１２に格納する（Ｓ２３）。一方、スポット名判定処理がエラー終了した場合、説明文判定処理を実施する（Ｓ２４）。次いで、説明文判定処理が正常終了した場合、ジャンル化位置情報をジャンル化位置情報データベース１２に格納する（Ｓ２３）。一方、説明文判定処理がエラー終了した場合、「ジャンル不明」としたジャンル化位置情報をジャンル化位置情報データベース１２に格納する（Ｓ２５）。
【００４４】
図１４は、スポット名判定処理（図１３のＳ２２）の詳細を示すフローチャートである。まず、スポット名判定部１４Ａは、スポット名分類用学習辞書１５Ａを参照し、スポット名に紐付くジャンルを特定する（Ｓ３１）。ここで、１つのジャンルにのみ合致する場合、特定されたジャンルを付与したジャンル化位置情報を返却する（Ｓ３２）。一方、２つ以上のジャンルに合致または辞書のいずれにも合致しない場合、エラーを返却する（Ｓ３３）。
【００４５】
図１５は、説明文判定処理（図１３のＳ２４）の詳細を示すフローチャートである。まず、説明文判定部１４Ｂは、説明文中の頻出語と説明文分類用学習データベース１５Ｂを利用し、各ジャンルとの類似度を計算する（Ｓ４１）。その結果、所定の閾値より高い類似度のジャンルが存在する場合、類似度の値が最も高いジャンルを付与したジャンル化位置情報を返却する（Ｓ４２→Ｓ４３）。一方、所定の閾値より高い類似度のジャンルが存在しない場合、エラーを返却する（Ｓ４２→Ｓ４４）。もちろん、閾値は適宜変更することが可能となっている。
【００４６】
なお、「メゾン○○公園」のように特徴的な接尾語・接頭語の両方に合致する場合、スポット名判定処理において、２つのジャンルと判定されることになる（図１４のＳ３１）。この場合、以降の説明文判定処理において、判定された２つのジャンルのみに候補を絞るようにしてもよい（図１５のＳ４１）。
【００４７】
図１６は、類似度計算処理（図１５のＳ４１）の詳細を示すフローチャートである。まず、説明文判定部１４Ｂは、説明文分類用学習データベース１５Ｂに存在する特徴語に対し、スポット情報テーブル１１Ａのジャンル推定対象レコードにおける頻出語のうち、出現した単語を１、出現していない単語を０としてベクトル化する（Ｓ５１）。説明文分類用学習データベース１５Ｂの各レコードも同様にベクトル化しておく（Ｓ５１）。その後、説明文分類用学習データベース１５Ｂの各レコード毎にコサイン距離を計算する（Ｓ５２）。
【００４８】
（類似度計算処理の具体例）
以下、類似度計算処理の具体例について説明する。ここでは、説明文分類用学習データベース１５Ｂに存在する特徴語は、Ｄ＝（海洋、生物、古代、アジア、こってり、とんこつ、細麺）とする。この場合、説明文中の頻出語が「こってり、とんこつ」に対応するベクトルＤ＝（０，０，０，０，１，１，０）となる。また、特徴語が「海洋、生物、古代、アジア」のジャンル「博物館」に対するベクトルＤ１＝（１，１，１，１，０，０，０）となる。さらに、特徴語が「アジア、こってり、細麺」のジャンル「ラーメン」に対するベクトルＤ２＝（０，０，０，１，１，０，１）となる。
【００４９】
このような場合、博物館ジャンルとの類似度は、次式により計算することができる。
【００５０】
【数１】
2017091194.tif 000003
【００５１】
同様に、ラーメンジャンルとの類似度は、次式により計算することができる。
【００５２】
【数２】
2017091194.tif 000004
【００５３】
この類似度計算方法は一例であり、様々な計算方法を採用することができる。例えば、出現回数によるベクトルの重み付けを行ってもよい。また、類似度計算方法はコサイン距離でなくてもよい。例えば、オープンソースＪｕｂａｔｕｓを利用することも可能である。
【００５４】
（スポット名判定処理の具体例）
図１７は、スポット名判定処理の具体例を説明するための図である。既に説明した通り、スポット名判定部１４Ａは、ジャンルに特有の接尾語・接頭語の辞書を用いてジャンルを判定する。具体的には、ジャンルとその接尾語・接頭語パターンからスポット名分類用学習辞書１５Ａを作成する。そして、推定対象のスポット名をスポット名分類用学習辞書１５Ａと比較し、該当するパターンがスポット名分類用学習辞書１５Ａ内に存在する場合は、そのジャンルをそのスポットのジャンルとして特定する。一方、該当するパターンがスポット名分類用学習辞書１５Ａ内に存在しない場合はジャンル未定とし、次の処理に移る。このようにすれば、スポット名のパターンに基づくため、未知のスポット名に対してもジャンル推定が可能である。
【００５５】
例えば、スポット名１が「琵琶湖」、スポット名２が「ＸＸちゃん」であるとする。この場合、図１７に示すように、スポット名１の「琵琶湖」のジャンルとして湖沼・池ジャンルが特定される。一方、スポット名２の「ＸＸちゃん」のジャンルは未定となり、次の処理に移る。
【００５６】
（説明文判定処理の具体例）
図１８は、説明文判定処理の具体例を説明するための図である。既に説明した通り、説明文判定部１４Ｂは、説明文の類似度による判定を行う。具体的には、Ｍｅｃａｂ等の形態素解析器を利用して名詞・動詞・形容詞をカウントする。これらの単語を文書分類器にかけ、最も近似するジャンルを特定する。このようにすれば、未知のスポットの中でも、接尾語・接頭語に特徴の無いスポット名や、他ジャンルにもありがちなスポット名に対応することができる。
【００５７】
例えば、図１８（ａ）に示すように、スポット名２の「ＸＸちゃん」の説明文は、「こってりとんこつラーメン…」であるとする。インターネット上からスポット名と住所をキーに説明文を取得した場合、図１８（ｂ）に示すように、複数の説明文が見つかる場合もある。このような場合でも、住所情報を加味することで必要な説明文「こってりとんこつラーメン…」を特定することができる。この説明文中の頻出語は、図１８（ｃ）に示すように、「こってり，とんこつ，ラーメン，人気，数，博多，濃厚」である。そのため、図１８（ｄ）に示すように、最も類似度の高いラーメンジャンルを「ＸＸちゃん」のジャンルとして採用する。
【００５８】
（説明文分類用学習データベースの自動作成）
図１９は、説明文分類用学習データベース１５Ｂを自動作成する方法を説明するための図である。まず、同じジャンルの説明文を集め、Ｍｅｃａｂ等の形態素解析器を利用して名詞・動詞・形容詞の頻出語をカウントする。例えば、ラーメンジャンルの説明文１００を集めた場合、「細麺」「太麺」「醤油」「みそ」「塩」「とんこつ」「バター」などが頻出語としてカウントされる。これら頻出語のうち、食堂ジャンルや居酒屋ジャンルなどの他ジャンルに出現する単語「ビール」「おいしい」を削除し、当該ラーメンジャンルにのみ出現しやすい単語１０１を残す。この単語１０１をラーメンジャンルの特徴語として利用する。
【００５９】
（先行技術文献との比較）
図２０は、先行技術文献と本発明の実施の形態とを比較するための図である。
【００６０】
図２０（ａ）に示すように、特許文献１では、滞在スポットをジャンルに抽象化するため、スポットとジャンルの対応データベースを利用する。しかし、このような対応データベースの構築は煩雑であり、また、ジャンル変換用データベースに含まれる位置情報でないとジャンル付与できない。
【００６１】
図２０（ｂ）に示すように、特許文献２では、対応データベースの準備作業を低減するために、インターネット上からスポットとジャンルの対応情報を収集する。そのため、スポットとジャンルの対応データベースの構築は特許文献１よりも容易である。しかし、スポットとジャンルの対応情報がインターネット上にないスポットについてはジャンル付与できない。
【００６２】
図２０（ｃ）に示すように、本発明の実施の形態では、接尾語・接頭語の特徴による推定技術と、インターネット上の説明文の類似度による推定技術とを組み合わせる。そのため、スポットとジャンルの対応データベースの構築は特許文献２よりも容易である。また、スポットとジャンルの対応情報がインターネット上になくても、スポット名そのもの又は関連情報があればジャンルを推定することができる。
【００６３】
以上のように、本発明の実施の形態におけるジャンル推定サーバ１０は、ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルを推定するジャンル推定サーバであって、ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得部１３と、スポット情報取得部１３により取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、およびスポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類部１４とを備える。これにより、互いのデメリットを相殺する２つの推定技術を組み合わせることができるため、対応データベースに準備されていない未知のスポットに対するジャンル付与を効率的に実施することが可能である。
【００６４】
具体的には、ジャンル分類部１４は、スポット名の接尾語または接頭語の特徴からジャンルを判定するスポット名判定処理を実施し、スポット名判定処理において１つのジャンルに合致しなかった場合、インターネット上の説明文を解析してジャンルを判定する説明文判定処理を実施する。これにより、スポット名判定処理が正常終了した場合は説明文判定処理を実施する必要がないため、精度よく且つ迅速にジャンルを推定することが可能である。
【００６５】
また、ジャンル分類部１４は、スポット名判定処理において２つ以上のジャンルに合致した場合、その合致した２つ以上のジャンルのみに候補を絞って説明文判定処理を実施してもよい。これにより、各ジャンルとの類似度を計算する必要がないため、さらに迅速にジャンルを推定することが可能である。
【００６６】
また、スポット情報取得部１３は、スポット名判定処理に先立って、インターネット上の説明文中に頻出する単語である頻出語をカウントし、ジャンル分類部１４は、スポット名判定処理を実施した後、スポット情報取得部１３によりカウントされた頻出語を用いて説明文判定処理を実施してもよい。これにより、緯度・経度などの情報とともに頻出語をスポット情報データベース１１に格納することができるため、効率的である。
【００６７】
以上説明したように、本発明の実施の形態によれば、対応データベースに準備されていない未知のスポットに対するジャンル付与を効率的に実施することができる。すなわち、事前登録していない未知のスポットでも、スポット名そのもの又は関連情報が判明すれば、自動でジャンルを付与することができる。その結果、スポットとジャンルを紐付けるデータベース構築作業を低減することが可能である。また、従来よりも多くの地点をジャンル変換することができるため、偏り無くユーザ滞在スポットのジャンルを取得することが可能である。本技術を観光分野に適用すれば、観光客の移動パターンを推定することができ、自治体におけるインフラ整備の基礎情報としたり、移動パターンに沿った柔軟なレコメンドを実施したりすることが可能である。
【００６８】
なお、本発明は、ジャンル推定サーバ１０として実現することができるだけでなく、ジャンル推定サーバ１０が備える特徴的な機能部をステップとするジャンル推定方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるジャンル推定プログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのはいうまでもない。
【符号の説明】
【００６９】
１，１Ａ，１Ｂ…端末
２…ログ収集サーバ
３…インターネット
３Ａ…ユーザ緯度経度情報
４Ａ，４Ｂ…外部システム
１０…ジャンル推定サーバ
１１…スポット情報データベース
１１Ａ…スポット情報テーブル
１１Ｂ…スポット情報キャッシュ
１２…ジャンル化位置情報データベース
１３…スポット情報取得部
１４…ジャンル分類部
１４Ａ…スポット名判定部
１４Ｂ…説明文判定部
１５…学習用データベース
１５Ａ…スポット名分類用学習辞書
１５Ｂ…説明文分類用学習データベース
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【手続補正書】
【提出日】平成28年12月13日(2016.12.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルを推定するジャンル推定サーバであって、
ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得部と、
前記スポット情報取得部により取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、および前記スポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類部と
を備え、
前記ジャンル分類部は、前記スポット名の接尾語または接頭語の特徴からジャンルを判定するスポット名判定処理を実施し、前記スポット名判定処理において２つ以上のジャンルに合致した場合、その合致した２つ以上のジャンルのみに候補を絞って、前記インターネット上の説明文を解析してジャンルを判定する説明文判定処理を実施する
ことを特徴とするジャンル推定サーバ。
【請求項２】
前記スポット情報取得部は、前記スポット名判定処理に先立って、前記インターネット上の説明文中に頻出する単語である頻出語をカウントし、
前記ジャンル分類部は、前記スポット名判定処理を実施した後、前記スポット情報取得部によりカウントされた頻出語を用いて前記説明文判定処理を実施する
ことを特徴とする請求項１に記載のジャンル推定サーバ。
【請求項３】
ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルをジャンル推定サーバが推定するジャンル推定方法であって、
コンピュータが、
ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得ステップと、
前記スポット情報取得ステップで取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、および前記スポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類ステップと
を実行し、
前記ジャンル分類ステップでは、前記スポット名の接尾語または接頭語の特徴からジャンルを判定するスポット名判定処理を実施し、前記スポット名判定処理において２つ以上のジャンルに合致した場合、その合致した２つ以上のジャンルのみに候補を絞って、前記インターネット上の説明文を解析してジャンルを判定する説明文判定処理を実施する
ことを特徴とするジャンル推定方法。
【請求項４】
請求項１または２に記載した各処理部としてコンピュータを機能させることを特徴とするジャンル推定プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
上記目的を達成するため、第１の態様に係る発明は、ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルを推定するジャンル推定サーバであって、ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得部と、前記スポット情報取得部により取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、および前記スポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類部とを備え、前記ジャンル分類部は、前記スポット名の接尾語または接頭語の特徴からジャンルを判定するスポット名判定処理を実施し、前記スポット名判定処理において２つ以上のジャンルに合致した場合、その合致した２つ以上のジャンルのみに候補を絞って、前記インターネット上の説明文を解析してジャンルを判定する説明文判定処理を実施することを要旨とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
第２の態様に係る発明は、第１の態様に係る発明において、前記スポット情報取得部が、前記スポット名判定処理に先立って、前記インターネット上の説明文中に頻出する単語である頻出語をカウントし、前記ジャンル分類部が、前記スポット名判定処理を実施した後、前記スポット情報取得部によりカウントされた頻出語を用いて前記説明文判定処理を実施することを要旨とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
第３の態様に係る発明は、ユーザの滞在スポット情報に対応するジャンルをジャンル推定サーバが推定するジャンル推定方法であって、コンピュータが、ユーザの滞在スポット情報を取得するスポット情報取得ステップと、前記スポット情報取得ステップで取得されたスポット情報に含まれるスポット名の接尾語または接頭語の特徴、および前記スポット名のスポットを説明するインターネット上の説明文を組み合わせてジャンルを分類するジャンル分類ステップとを実行し、前記ジャンル分類ステップでは、前記スポット名の接尾語または接頭語の特徴からジャンルを判定するスポット名判定処理を実施し、前記スポット名判定処理において２つ以上のジャンルに合致した場合、その合致した２つ以上のジャンルのみに候補を絞って、前記インターネット上の説明文を解析してジャンルを判定する説明文判定処理を実施することを要旨とする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
第４の態様に係る発明は、第１または第２に係る発明の各処理部としてコンピュータを機能させることを特徴とするジャンル推定プログラムであることを要旨とする。