JP6607656B2 - Program, apparatus and method for estimating distance between staying places with a large amount of potential movement - Google Patents
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Description
本発明は、携帯端末の位置情報に基づいてユーザの滞在地を推定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for estimating a user's place of stay based on position information of a mobile terminal.
従来、都市計画における人の移動量の実態把握として「パーソントリップ調査」がある。例えば個人の1日の移動状況から、「どの交通機関が」「どのような人によって」「いつ」「どのような目的で」利用されたか、を把握することができる。これによって、交通機関(例えば鉄道、自動車、バス、自転車、徒歩)の利用割合や交通量を把握することができる。具体的には、所定の対象エリアを利用する人に対して、移動先や移動目的、交通機関、移動時間帯を、アンケートによって収集する。そのために、数年に一度又は必要時にしか実施できず、新しい建物や道路が新設された場合や、災害による影響等を瞬時に反映することができない。 Conventionally, there is a “person trip survey” to grasp the actual amount of movement of people in city planning. For example, it is possible to grasp “which transportation means”, “what kind of person”, “when” and “for what purpose” from the daily movement situation of an individual. As a result, it is possible to grasp the utilization ratio and traffic volume of transportation means (for example, railway, automobile, bus, bicycle, walking). Specifically, for a person who uses a predetermined target area, a destination, a purpose of movement, transportation, and a movement time zone are collected by a questionnaire. For this reason, it can be carried out only once every several years or when necessary, and when a new building or road is newly constructed, the influence of a disaster or the like cannot be reflected instantaneously.
これに対し、道路上の計測器や改札機によって計測されたデータや、スマートフォン等の携帯端末の位置情報を用いて、移動量を自動的に計測する技術が注目されてきている。 On the other hand, a technique for automatically measuring a movement amount using data measured by a measuring instrument or a ticket gate on a road and position information of a mobile terminal such as a smartphone has been attracting attention.
道路上に設置した車両計測器を用いて、車両毎の移動量を観測する技術がある(例えば特許文献1参照)。この技術によれば、出発地、到着地、時間帯、台数を対応付けたOD(Origin,Destination)データを作成し、OD間の移動量を算出する。
また、携帯端末の位置情報に基づいて移動/滞在を判定し、一定の滞在時間以上の区間の移動量を交通機関別に算出する技術もある(例えば特許文献2参照)。この技術によれば、移動速度に基づいて交通機関を判別することができる。
更に、携帯端末の位置情報に基づいて移動体の移動可能領域を生成する技術もある(例えば特許文献3参照)。この技術によれば、加速度に基づいて交通機関を判定し、移動体の移動方向に基づいて各交通機関における移動量を算出する。
There is a technique for observing the amount of movement of each vehicle using a vehicle measuring instrument installed on a road (see, for example, Patent Document 1). According to this technique, OD (Origin, Destination) data in which a departure place, an arrival place, a time zone, and the number of vehicles are associated with each other is created, and a movement amount between the ODs is calculated.
There is also a technique for determining movement / staying based on position information of a mobile terminal and calculating a moving amount of a section longer than a certain staying time for each transportation facility (see, for example, Patent Document 2). According to this technique, it is possible to determine the transportation facility based on the moving speed.
Furthermore, there is a technique for generating a movable area of a mobile object based on position information of the mobile terminal (see, for example, Patent Document 3). According to this technique, the transportation facility is determined based on the acceleration, and the movement amount in each transportation facility is calculated based on the moving direction of the moving body.
特許文献1に記載の技術によれば、道路上に車両計測器を設置する必要があり、パーソントリップ調査のように全体的に大まかな移動量を推定するものではない。特に、自動車やバス以外の交通機関に対しては、移動量を計測することができない。
一方で、特許文献2及び3に記載の技術によれば、連続した滞在地間のODに基づく移動量を算出することができる。
According to the technique described in
On the other hand, according to the techniques described in
しかしながら、本願の発明者らは、ユーザの移動によって時系列に連続遷移しない(直接的な繋がりがない)滞在地間に、潜在的移動量が多い場合があるのではないか?と考えた。即ち、滞在地間の潜在的移動量を推定することができれば、その滞在地間に対する迂回経路を構築し、全体的な人の移動量をオフロードすることを検討することができるのではないか?と考えた。 However, the inventors of the present application may have a large amount of potential movement between staying places that do not continuously transition in time series (no direct connection) due to the movement of the user. I thought. In other words, if we can estimate the amount of potential movement between places of stay, we may consider detouring between the places of stay and offloading the overall amount of movement of people. ? I thought.
そこで、本発明は、潜在的移動量が多い滞在地間を推定するプログラム、装置及び方法を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a program, an apparatus, and a method for estimating a distance between staying places with a large amount of potential movement.
本発明によれば、複数の携帯端末の時系列の位置情報に基づいて、滞在地間の潜在的移動量が多い滞在地ペアを推定するようにコンピュータを機能させるプログラムであって、
携帯端末U毎に、時系列の位置情報から滞在状態を判定し、該滞在状態の位置情報を滞在地として推定する滞在地推定手段と、
携帯端末U毎に、所定地点間を移動した滞在地の群を、1つのセッションとして区分する滞在地群区分手段と、
携帯端末U毎に、同一セッションで生じた全ての組み合わせの滞在地ペアを抽出する滞在地ペア抽出手段と、
滞在地ペア毎に、全ての携帯端末ΣUのセッションにおける滞在地ペア又は滞在地の出現回数に基づく共起度を付与する共起度付与手段と、
共起度が所定閾値以上となる滞在地ペアのみを選択する第1の滞在地ペア選択手段と、
時系列に連続遷移しない滞在地ペアのみを選択する第2の滞在地ペア選択手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
According to the present invention, on the basis of time-series position information of a plurality of mobile terminals, a program that causes a computer to function to estimate a stay location pair with a large amount of potential movement between stay locations,
For each portable terminal U, a stay location estimation unit that determines a stay state from time-series position information and estimates the stay state position information as a stay location;
For each portable terminal U, a stay place group dividing means for dividing a group of stay places moved between predetermined points as one session;
A stay location pair extracting means for extracting all combinations of stay location pairs generated in the same session for each mobile terminal U;
A co-occurrence degree giving means for giving a co-occurrence degree based on the number of appearances of stay place pairs or stay places in all mobile terminals ΣU sessions for each stay place pair;
First stay place pair selection means for selecting only stay place pairs whose co-occurrence degree is equal to or greater than a predetermined threshold;
The computer is caused to function as second stay place pair selection means for selecting only stay place pairs that do not continuously transition in time series.
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
共起度付与手段は、
携帯端末U毎、同一セッションで出現した滞在地ペアに、出現回数=1とし、
全ての携帯端末ΣUのセッションにおける滞在地ペアの出現回数の総和を、共起度として付与する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
The co-occurrence degree granting means is
For each mobile terminal U, the number of appearances = 1 for a staying place pair that appeared in the same session,
It is also preferable to make the computer function so that the sum of the number of appearances of the stay destination pairs in the sessions of all the mobile terminals ΣU is given as the co-occurrence degree.
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
共起度付与手段は、
全ての携帯端末ΣUのセッションにおける、第1の滞在地の出現回数と第2の滞在地の出現回数との乗算に基づく数値を、共起度として付与する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
The co-occurrence degree granting means is
It is also preferable to cause the computer to function as a co-occurrence degree based on multiplication of the number of appearances of the first place of stay and the number of appearances of the second place of stay in all sessions of the mobile terminal ΣU.
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
滞在地推定手段は、時系列の位置情報における所定時間以上の滞留を抽出し、当該滞留の位置を滞在地と推定する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
It is also preferable that the stay location estimating means extracts a stay for a predetermined time or more in the time-series position information, and causes the computer to function so as to estimate the stay position as the stay place.
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
滞在地推定手段は、携帯端末毎に、滞留する時間帯から「自宅」を推定し、
滞在地群区分手段は、携帯端末U毎に、自宅の滞在地から出発して到達するまでの滞在地の群を、1つのセッションSとして区分する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
The place of stay estimation means estimates “home” from the time of stay for each mobile terminal,
It is also preferred that the staying place group sorting means causes the computer to function as a single session S for each portable terminal U, which is a group of staying places that start from the staying place at home.
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
所定時間範囲毎に、滞在地推定手段と、滞在地群区分手段と、滞在地ペア抽出手段と、共起度付与手段と、第1の滞在地ペア選択手段と、第2の滞在地ペア選択手段とが実行される
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
For each predetermined time range, a stay place estimation means, stay place group classification means, stay place pair extraction means, co-occurrence degree assigning means, first stay place pair selection means, and second stay place pair selection It is also preferred to have the computer function so that the means are executed.
本発明によれば、複数の携帯端末の時系列の位置情報に基づいて、滞在地間の潜在的移動量が多い滞在地ペアを推定する装置であって、
携帯端末U毎に、時系列の位置情報から滞在状態を判定し、該滞在状態の位置情報を滞在地として推定する滞在地推定手段と、
携帯端末U毎に、所定地点間を移動した滞在地の群を、1つのセッションとして区分する滞在地群区分手段と、
携帯端末U毎に、同一セッションで生じた全ての組み合わせの滞在地ペアを抽出する滞在地ペア抽出手段と、
滞在地ペア毎に、全ての携帯端末ΣUのセッションにおける滞在地ペア又は滞在地の出現回数に基づく共起度を付与する共起度付与手段と、
共起度が所定閾値以上となる滞在地ペアのみを選択する第1の滞在地ペア選択手段と、
時系列に連続遷移しない滞在地ペアのみを選択する第2の滞在地ペア選択手段と
を有することを特徴とする。
According to the present invention, based on time-series position information of a plurality of mobile terminals, an apparatus for estimating a stay location pair with a large amount of potential movement between stay locations,
For each portable terminal U, a stay location estimation unit that determines a stay state from time-series position information and estimates the stay state position information as a stay location;
For each portable terminal U, a stay place group dividing means for dividing a group of stay places moved between predetermined points as one session;
A stay location pair extracting means for extracting all combinations of stay location pairs generated in the same session for each mobile terminal U;
A co-occurrence degree giving means for giving a co-occurrence degree based on the number of appearances of stay place pairs or stay places in all mobile terminals ΣU sessions for each stay place pair;
First stay place pair selection means for selecting only stay place pairs whose co-occurrence degree is equal to or greater than a predetermined threshold;
And second stay place pair selecting means for selecting only stay place pairs that do not continuously transition in time series.
本発明によれば、複数の携帯端末の時系列の位置情報に基づいて、滞在地間の潜在的移動量が多い滞在地ペアを推定する装置の推定方法であって、
装置は、
携帯端末U毎に、時系列の位置情報から滞在状態を判定し、該滞在状態の位置情報を滞在地として推定する第1のステップと、
携帯端末U毎に、所定地点間を移動した滞在地の群を、1つのセッションとして区分する第2のステップと、
携帯端末U毎に、同一セッションで生じた全ての組み合わせの滞在地ペアを抽出する第3のステップと、
滞在地ペア毎に、全ての携帯端末ΣUのセッションにおける滞在地ペア又は滞在地の出現回数に基づく共起度を付与する第4のステップと、
共起度が所定閾値以上となる滞在地ペアのみを選択する第5のステップと、
時系列に連続遷移しない滞在地ペアのみを選択する第6のステップと
を実行することを特徴とする。
According to the present invention, there is provided an estimation method for an apparatus for estimating a stay location pair having a large amount of potential movement between stay locations based on time-series position information of a plurality of mobile terminals,
The device
For each mobile terminal U, a first step of determining a stay state from time-series position information and estimating the stay state position information as a stay place;
A second step of dividing a group of staying places that have moved between predetermined points as one session for each mobile terminal U;
For each mobile terminal U, a third step of extracting all combinations of stay destination pairs that occurred in the same session;
A fourth step of giving a co-occurrence degree based on the number of appearances of the stay place pairs or stay places in all the mobile terminals ΣU sessions for each stay place pair;
A fifth step of selecting only the stay destination pairs whose co-occurrence is equal to or greater than a predetermined threshold;
And a sixth step of selecting only stay destination pairs that do not continuously transition in time series.
本発明のプログラム、装置及び方法によれば、潜在的移動量が多い滞在地間を推定することができる。具体的には、連続遷移していないが、移動量が多いであろう滞在地間を推定することができる。このような滞在地間に迂回経路を構築し、全体的な人の移動量をオフロードすることを検討することができる。 According to the program, the apparatus, and the method of the present invention, it is possible to estimate the distance between staying places with a large amount of potential movement. Specifically, although there is no continuous transition, it is possible to estimate the distance between staying places where the amount of movement will be large. It is possible to consider detouring between such places and offloading the total amount of human movement.
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明における推定装置の機能構成図である。 FIG. 1 is a functional configuration diagram of an estimation apparatus according to the present invention.
本発明の推定装置1は、複数の携帯端末の時系列の位置情報に基づいて、滞在地間の潜在的移動量が多い滞在地ペアを推定することができる。
スマートフォンやタブレットのような携帯端末2は、ユーザに常に所持されており、位置情報を逐次に推定装置1へ送信する。位置情報は、例えば携帯端末2に搭載されたGPS(Global Positioning System)によって測位された緯度経度であってもよい。
The
A
図1によれば、推定装置1は、滞在地推定部11と、滞在地群区分部12と、滞在地ペア抽出部13と、共起度付与部14と、第1の滞在地ペア選択部15と、第2の滞在地ペア選択部16とを有する。これら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置の推定方法としても理解できる。
According to FIG. 1, the
[滞在地推定部11]
滞在地推定部11は、携帯端末2によって測位された時系列の位置情報を収集する。位置情報は、携帯端末2から直接的に受信するものであってもよいし、特定の位置情報サーバから取得するものであってもよい。
[Location Estimation Unit 11]
The stay
次に、滞在地推定部11は、携帯端末U毎に、時系列の位置情報から滞在状態を判定し、その滞在状態の位置情報を「滞在地」として推定する。
具体的には、滞在地推定部11は、時系列の位置情報における所定時間(例えば30分)以上の滞留を抽出し、当該滞留の位置を「滞在地」と推定する。滞在地毎に、滞在地ID(IDentifier)が付与される。
Next, the stay
Specifically, the stay
他の実施形態として、滞在地推定部11は、携帯端末毎に、滞留する時間帯から「自宅」を推定するものであってもよい。自宅を推定するために、例えば以下の2つの方法があるが、その他の既存技術を用いてもよい。
As another embodiment, the stay
(住所周辺の位置情報に基づく自宅推定)
滞在地推定部11は、携帯端末を所持したユーザの住所を予め登録しておき、その住所を中心とする所定半径に含まれる位置情報を、「自宅」と推定する。
(滞留時間帯の傾向に基づく自宅推定)
滞在地推定部11は、携帯端末を所持するユーザの滞留する時間帯の傾向から、自宅か否かを推定する。
例えば、時系列の位置情報について、「例えば半径100mの地域範囲に連続して6時間以上」している場合、その地域範囲を「自宅」と推定することができる。また、「その滞留している日が、1週間で6日以上続く」とする条件を更に加えて、その地域範囲を「自宅」と推定することも好ましい。
(Home estimation based on location information around the address)
The stay
(Home estimation based on the tendency of residence time)
The stay
For example, when the time-series position information is “for example, continuously for 6 hours or more in an area range having a radius of 100 m”, the area range can be estimated as “home”. Further, it is also preferable to further add a condition that “the day in which the user stays lasts 6 days or more in one week” and to estimate the area range as “home”.
[滞在地群区分部12]
滞在地群区分部12は、携帯端末U毎に、所定地点間を移動した滞在地の群を、1つのセッションSとして区分する。
[Stay Area Group Division 12]
The staying place
図2、図3及び図4は、ユーザU1、U2及びU3における1セッションの滞在地遷移を表す説明図である。 FIGS. 2, 3 and 4 are explanatory diagrams showing stay location transition of one session in the users U1, U2 and U3.
「セッション」とは、携帯端末U毎に、所定条件に基づく滞在地の群に区分したものである。
例えば、携帯端末U毎に、自宅と推定された滞在地から出発して到達するまで(自宅から出発し自宅に戻るまで)の滞在地の群を、1つのセッションSとして区分するものであってもよい。セッションSnは、ユーザUk毎に独立に存在するものである。勿論、自宅の滞在地に限らず、始点と終点とを予め設定し、その間の滞在地遷移を1つのセッションとしたものであってもよい。
また、他の実施形態として、A駅とB駅との間を、セッションとして設定するものであってもよい。これによって、A駅とB駅との間で、潜在的移動量の高い、連続しない滞在地間を推定することができる。
The “session” is divided into groups of staying places based on predetermined conditions for each portable terminal U.
For example, for each mobile terminal U, a group of staying places until the departure is made from the staying place estimated to be home (until leaving from the home and returning to the home) is classified as one session S. Also good. The session Sn exists independently for each user Uk. Of course, not only the place of stay at home, but also a start point and an end point may be set in advance and stay place transitions between them may be one session.
Moreover, as another embodiment, between A station and B station may be set as a session. As a result, it is possible to estimate the distance between the station A and the station B where there is a high potential movement amount and not between consecutive staying places.
図2によれば、1セッションにおけるユーザU1の滞在地が表されている。
滞在地の連続遷移 :A->B->C->D->E->A
1セッションの滞在地:A,B,C,D,E
図3によれば、1セッションにおけるユーザU2の滞在地が表されている。
滞在地の連続遷移 :G->B->C->D->E->I->E->I->E->D->C->B->G
1セッションの滞在地:B,C,D,E,I,G
図4によれば、1セッションにおけるユーザU3の滞在地が表されている。
滞在地の連続遷移 :J->E->I->E->D->F->D->C->D->E->J
1セッションの滞在地:C,D,E,F,I,J
According to FIG. 2, the staying place of the user U1 in one session is represented.
Continuous transition of the place of stay: A->B->C->D->E-> A
Location of one session: A, B, C, D, E
According to FIG. 3, the staying place of the user U2 in one session is represented.
Continuous transition of the place of stay: G->B->C->D->E->I->E->I->E->D->C->B-> G
Location of one session: B, C, D, E, I, G
According to FIG. 4, the place of stay of user U3 in one session is represented.
Continuous transition of the place of stay: J->E->I->E->D->F->D->C->D->E-> J
Location of one session: C, D, E, F, I, J
[滞在地ペア抽出部13]
滞在地ペア抽出部13は、携帯端末U毎に、同一セッションで生じた全ての組み合わせの滞在地ペアを抽出する。図2、図3,図4には、ユーザU1,U2,U3それぞれの滞在地ペアが表されている。
[Stay place pair extraction unit 13]
The stay place
図5は、ユーザUk毎の全ての滞在地ペアの組み合わせを表す説明図である。
図5によれば、ユーザU1における1つのセッションSkについては10個の滞在地ペアが抽出され、ユーザU2及びU3それぞれにおける1つのセッションSkについては15個の滞在地ペアが抽出される。
FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating combinations of all stay destination pairs for each user Uk.
According to FIG. 5, ten stay place pairs are extracted for one session Sk in the user U1, and fifteen stay place pairs are extracted for one session Sk in each of the users U2 and U3.
[共起度付与部14]
共起度付与部14は、滞在地ペア毎に、全ての携帯端末ΣUのセッションSにおける「滞在地ペア」又は「滞在地」の出現回数に基づく共起度を付与する。具体的には、以下の2つの方法がある。
<滞在地ペアの出現回数の総和に基づく共起度>
<滞在地の出現回数の総和に基づく共起度>
[Co-occurrence degree giving unit 14]
The co-occurrence
<Co-occurrence based on the sum of the number of appearances of staying destination pairs>
<Co-occurrence based on the total number of appearances of the place of stay>
<滞在地ペアの出現回数の総和に基づく共起度>
携帯端末U毎、同一セッションSnで出現した滞在地ペアに、出現回数=1とする。即ち、同一セッションSnで出現した滞在地ペアi-jが、同一セッションSnで何回出現しても、出現回数=1とカウントする。具体的には、ユーザUkにおける第1の滞在地iと第2の滞在地jとの間の共起度を以下のように表す。
pair(i,j,Uk,Sn)=1
そして、全ての携帯端末ΣUの全てのセッションΣSにおける滞在地ペアの出現回数の総和を、共起度として付与する。
pair(i,j)=ΣUkΣSnpair(i,j,Uk,Sn)
<Co-occurrence based on the sum of the number of appearances of staying destination pairs>
For each portable terminal U, the number of appearances = 1 is set for the staying place pairs that appeared in the same session Sn. That is, the number of appearances = 1 is counted regardless of how many times the stay place pair ij that appeared in the same session Sn appears in the same session Sn. Specifically, the co-occurrence degree between the first stay place i and the second stay place j in the user Uk is expressed as follows.
pair (i, j, Uk, Sn) = 1
And the sum total of the appearance frequency of the stay place pair in all the sessions ΣS of all the mobile terminals ΣU is given as a co-occurrence degree.
pair (i, j) = Σ Uk Σ Sn pair (i, j, Uk, Sn)
図6は、滞在地ペアの出現回数の総和に基づく共起度を表す説明図である。
図6によれば、左側にユーザ毎の滞在地ペアを縦列に並べ、右側に滞在地ペア毎の出現回数の総和を共起度として表している。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing the degree of co-occurrence based on the total number of appearances of stay destination pairs.
According to FIG. 6, the stay place pairs for each user are arranged in a column on the left side, and the total number of appearances for each stay place pair is shown on the right side as a co-occurrence degree.
<滞在地の出現回数の総和に基づく共起度>
全ての携帯端末ΣUのセッションにおける、第1の滞在地の出現回数と第2の滞在地の出現回数との乗算に基づく数値を、共起度として付与する。具体的には、以下のように表される。
pair(i,j)=√(N(i)×N(j))
N(i):全ての携帯端末ΣUの全てのセッションΣSにおける滞在地iの出現回数
N(j):全ての携帯端末ΣUの全てのセッションΣSにおける滞在地jの出現回数
<Co-occurrence based on the total number of appearances of the place of stay>
A numerical value based on multiplication of the number of appearances of the first place of stay and the number of appearances of the second place of stay in all the mobile terminal ΣU sessions is given as the co-occurrence degree. Specifically, it is expressed as follows.
pair (i, j) = √ (N (i) × N (j))
N (i): Number of appearances of stay i in all sessions ΣS of all mobile terminals ΣU N (j): Number of appearances of stay j in all sessions ΣS of all mobile terminals ΣU
図7は、滞在地の出現回数の総和に基づく共起度を表す説明図である。
図7によれば、左側にユーザ毎の滞在地の出現回数を縦列に並べ、右側に滞在地毎の出現回数及び共起度を表している。例えば滞在地N(B)=3は、全ての携帯端末ΣUの全てのセッションΣSにおける滞在地Bの出現回数が3回であることを表す。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing the degree of co-occurrence based on the sum of the number of appearances of the stay place.
According to FIG. 7, the number of appearances of each staying place for each user is arranged in a column on the left side, and the number of appearances and the degree of co-occurrence for each staying place are shown on the right side. For example, the stay place N (B) = 3 represents that the number of appearances of the stay place B in all sessions ΣS of all mobile terminals ΣU is three.
[第1の滞在地ペア選択部15]
第1の滞在地ペア選択部15は、共起度が所定閾値以上となる滞在地ペアのみを選択する。ここでは、顕在的移動量に注目しており、共起度が小さい滞在地ペアは、そもそも移動量自体が少ないためである。
[First stay destination pair selection unit 15]
The first stay place
図8は、連続遷移する全ての滞在地ペアに、図6の共起度を付与したトポロジ図である。
図8によれば、共起度が所定閾値2以上となる滞在地ペアのみが選択されている。ここでは、以下の滞在地ペアのみが抽出される。
B−C−D−E−I
FIG. 8 is a topology diagram in which the co-occurrence degrees of FIG. 6 are assigned to all stay destination pairs that are continuously transitioned.
According to FIG. 8, only the stay destination pairs whose co-occurrence degree is equal to or greater than the
B-C-D-E-I
図9は、連続遷移する全ての滞在地ペアに、図7の共起度を付与したトポロジ図である。
図9によれば、共起度が所定閾値4以上となる滞在地ペアのみが選択されている。ここでは、以下の滞在地ペアのみが抽出される。
C−D−E−I
FIG. 9 is a topology diagram in which the co-occurrence degrees of FIG. 7 are assigned to all stay destination pairs that continuously transition.
According to FIG. 9, only the stay location pairs whose co-occurrence degree is equal to or greater than the
C-D-E-I
[第2の滞在地ペア選択部16]
第2の滞在地ペア選択部16は、時系列に連続遷移しない滞在地ペアのみを選択する。滞在地が連続遷移するか否かは、滞在地推定部11によって推定された滞在地の時系列によって判定することできる。
[Second place of stay pair selection unit 16]
The second stay place
図10は、図8に基づいて連続遷移しない全ての滞在地ペアに、図6の共起度を付与したトポロジ図である。
図10によれば、図8の連続遷移する滞在地ペアに対して、共起度が所定閾値2以上となり、且つ、連続遷移しない全ての滞在地ペアが表されている。実際に時系列に連続遷移する滞在地ペアは、そもそも潜在的なものではないためである。
ここでは、滞在地ペアC−Eの共起度が最も高い。即ち、図2〜図6及び図8に基づく実施形態によれば、滞在地間C−Eの潜在的移動量が最も高いことが理解できる。例えば滞在地間C−Eに、人の移動をオフロードするための迂回経路を検討することができる。
FIG. 10 is a topology diagram in which the co-occurrence degree of FIG. 6 is given to all stay destination pairs that do not continuously transition based on FIG.
According to FIG. 10, all the stay destination pairs in which the co-occurrence degree is equal to or greater than the
Here, the co-occurrence of the stay destination pair CE is the highest. That is, according to the embodiment based on FIG. 2 to FIG. 6 and FIG. 8, it can be understood that the amount of potential movement of the stay destination CE is the highest. For example, it is possible to consider a detour route for offloading the movement of people between the locations CE.
図11は、図9に基づいて連続遷移しない全ての滞在地ペアに、図7の共起度を付与したトポロジ図である。
図11によれば、図9の連続遷移する滞在地ペアに対して、共起度が所定閾値4以上となり、且つ、連続遷移しない全ての滞在地ペアが表されている。
ここでは、滞在地ペアC−Eの共起度が最も高い。即ち、図2〜図5、図7及び図9に基づく実施形態によれば、滞在地間C−Eの潜在的移動量が最も高いことが理解できる。例えば滞在地間C−Eに、人の移動をオフロードするための迂回経路を検討することができる。
FIG. 11 is a topology diagram in which the co-occurrence degree of FIG. 7 is given to all stay destination pairs that do not continuously transition based on FIG.
According to FIG. 11, all the stay destination pairs in which the co-occurrence degree is equal to or greater than the
Here, the co-occurrence of the stay destination pair CE is the highest. That is, according to the embodiment based on FIGS. 2 to 5, 7, and 9, it can be understood that the amount of potential movement of the stay destination CE is the highest. For example, it is possible to consider a detour route for offloading the movement of people between the locations CE.
他の実施形態として、「所定時間範囲」毎に、滞在地推定部11と、滞在地群区分部12と、滞在地ペア抽出部13と、共起度付与部14と、第1の滞在地ペア選択部15と、第2の滞在地ペア選択部16とが実行されることも好ましい。
例えば「所定時間範囲=1日」であってもよい。例えば、1日の中で、自宅から出発して自宅に戻る(セッション)ことが3回あったとすると、セッション数は3となる。
As another embodiment, for each “predetermined time range”, the stay
For example, “predetermined time range = 1 day” may be used. For example, if there are three times during the day when the user leaves the home and returns to the home (session), the number of sessions is three.
また、所定時間範囲=「1日を区分した時間帯」「1週間」「1ヶ月」又は「季節単位」であってもよい。その所定時間範囲では、同一ユーザUkについて複数のセッションが発生することなる。
pair(i,j,Uk)=ΣSnpair(i,j,Uk,Sn)
即ち、所定時間範囲で、潜在的移動量が多い滞在地間を推定することができる。
Further, the predetermined time range may be “a time period in which one day is divided”, “one week”, “one month”, or “seasonal unit”. In the predetermined time range, a plurality of sessions occur for the same user Uk.
pair (i, j, Uk) = Σ Sn pair (i, j, Uk, Sn)
That is, it is possible to estimate the distance between places where there is a large amount of potential movement within a predetermined time range.
例えば所定時間範囲=1ヶ月とした場合、ユーザ毎にセッション数も異なる。
ユーザU1 -> セッション数=30回(Sn(n=1〜30))
ユーザU2 -> セッション数=40回(Sn(n=1〜40))
ユーザU3 -> セッション数=42回(Sn(n=1〜42))
For example, when the predetermined time range is set to one month, the number of sessions is different for each user.
User U1-> number of sessions = 30 (Sn (n = 1 to 30))
User U2-> number of sessions = 40 times (Sn (n = 1 to 40))
User U3-> number of sessions = 42 (Sn (n = 1 to 42))
尚、他の実施形態として、第2の滞在地ペア選択部16の処理が、第1の滞在地ペア選択部15の処理の前段で、又は、共起度付与部14の処理の前段で実行されるように構成することもできる。
As another embodiment, the process of the second stay place
以上、詳細に説明したように、本発明のプログラム、装置及び方法によれば、潜在的移動量が多い滞在地間を推定することができる。具体的には、連続遷移していないが、移動量が多いであろう滞在地間を推定することができる。このような滞在地間に迂回経路を構築し、全体的な人の移動量をオフロードすることを検討することができる。 As described above in detail, according to the program, the apparatus, and the method of the present invention, it is possible to estimate the distance between staying places with a large amount of potential movement. Specifically, although there is no continuous transition, it is possible to estimate the distance between staying places where the amount of movement will be large. It is possible to consider detouring between such places and offloading the total amount of human movement.
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。 Various changes, modifications, and omissions of the above-described various embodiments of the present invention can be easily made by those skilled in the art. The above description is merely an example, and is not intended to be restrictive. The invention is limited only as defined in the following claims and the equivalents thereto.
1 推定装置
11 滞在地推定部
12 滞在地群区分部
13 滞在地ペア抽出部
14 共起度付与部
15 第1の滞在地ペア選択部
16 第2の滞在地ペア選択部
2 携帯端末
DESCRIPTION OF
Claims (8)
携帯端末U毎に、時系列の位置情報から滞在状態を判定し、該滞在状態の位置情報を滞在地として推定する滞在地推定手段と、
携帯端末U毎に、所定地点間を移動した滞在地の群を、1つのセッションとして区分する滞在地群区分手段と、
携帯端末U毎に、同一セッションで生じた全ての組み合わせの滞在地ペアを抽出する滞在地ペア抽出手段と、
前記滞在地ペア毎に、全ての携帯端末ΣUのセッションにおける滞在地ペア又は滞在地の出現回数に基づく共起度を付与する共起度付与手段と、
前記共起度が所定閾値以上となる滞在地ペアのみを選択する第1の滞在地ペア選択手段と、
時系列に連続遷移しない滞在地ペアのみを選択する第2の滞在地ペア選択手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。 A program that causes a computer to function to estimate a stay location pair that has a large amount of potential movement between stay locations based on time-series position information of a plurality of mobile terminals,
For each portable terminal U, a stay location estimation unit that determines a stay state from time-series position information and estimates the stay state position information as a stay location;
For each portable terminal U, a stay place group dividing means for dividing a group of stay places moved between predetermined points as one session;
A stay location pair extracting means for extracting all combinations of stay location pairs generated in the same session for each mobile terminal U;
Co-occurrence degree giving means for giving a co-occurrence degree based on the number of appearances of stay place pairs or stay places in all mobile terminals ΣU sessions for each stay place pair;
First stay place pair selection means for selecting only stay place pairs in which the co-occurrence degree is equal to or greater than a predetermined threshold;
A program that causes a computer to function as second stay place pair selection means for selecting only stay place pairs that do not transition continuously in time series.
携帯端末U毎、同一セッションで出現した滞在地ペアに、出現回数=1とし、
全ての携帯端末ΣUのセッションにおける滞在地ペアの出現回数の総和を、共起度として付与する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1に記載のプログラム。 The co-occurrence degree giving means is
For each mobile terminal U, the number of appearances = 1 for a staying place pair that appeared in the same session,
The program according to claim 1, wherein the computer is caused to function as a co-occurrence degree of the sum of the number of appearances of the stay destination pairs in the sessions of all the mobile terminals ΣU.
全ての携帯端末ΣUのセッションにおける、第1の滞在地の出現回数と第2の滞在地の出現回数との乗算に基づく数値を、共起度として付与する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1に記載のプログラム。 The co-occurrence degree giving means is
Characterized in that the computer functions so as to give a numerical value based on multiplication of the number of appearances of the first place of stay and the number of appearances of the second place of stay in the sessions of all mobile terminals ΣU as the co-occurrence degree. The program according to claim 1.
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載のプログラム。 4. The stay location estimation means extracts a stay of a predetermined time or more in time-series position information, and causes the computer to function to estimate the stay position as a stay location. The program according to item 1.
前記滞在地群区分手段は、携帯端末U毎に、自宅の滞在地から出発して到達するまでの滞在地の群を、1つのセッションSとして区分する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載のプログラム。 The stay location estimation means estimates "home" from the time zone in which each mobile terminal stays,
The staying area group sorting means makes the computer function so as to classify a group of staying places as a single session S for each portable terminal U starting from the staying place at home. The program according to any one of claims 1 to 4.
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載のプログラム。 For each predetermined time range, the stay place estimation means, the stay place group classifying means, the stay place pair extracting means, the co-occurrence degree giving means, the first stay place pair selecting means, and the second 6. The program according to claim 1, wherein the computer is caused to function so as to execute the stay destination pair selection unit.
携帯端末U毎に、時系列の位置情報から滞在状態を判定し、該滞在状態の位置情報を滞在地として推定する滞在地推定手段と、
携帯端末U毎に、所定地点間を移動した滞在地の群を、1つのセッションとして区分する滞在地群区分手段と、
携帯端末U毎に、同一セッションで生じた全ての組み合わせの滞在地ペアを抽出する滞在地ペア抽出手段と、
前記滞在地ペア毎に、全ての携帯端末ΣUのセッションにおける滞在地ペア又は滞在地の出現回数に基づく共起度を付与する共起度付与手段と、
前記共起度が所定閾値以上となる滞在地ペアのみを選択する第1の滞在地ペア選択手段と、
時系列に連続遷移しない滞在地ペアのみを選択する第2の滞在地ペア選択手段と
を有することを特徴とする装置。 Based on time-series position information of a plurality of mobile terminals, an apparatus for estimating a stay location pair with a large amount of potential movement between stay locations,
For each portable terminal U, a stay location estimation unit that determines a stay state from time-series position information and estimates the stay state position information as a stay location;
For each portable terminal U, a stay place group dividing means for dividing a group of stay places moved between predetermined points as one session;
A stay location pair extracting means for extracting all combinations of stay location pairs generated in the same session for each mobile terminal U;
Co-occurrence degree giving means for giving a co-occurrence degree based on the number of appearances of stay place pairs or stay places in all mobile terminals ΣU sessions for each stay place pair;
First stay place pair selection means for selecting only stay place pairs in which the co-occurrence degree is equal to or greater than a predetermined threshold;
And a second stay place pair selecting unit that selects only stay place pairs that do not continuously transition in time series.
前記装置は、
携帯端末U毎に、時系列の位置情報から滞在状態を判定し、該滞在状態の位置情報を滞在地として推定する第1のステップと、
携帯端末U毎に、所定地点間を移動した滞在地の群を、1つのセッションとして区分する第2のステップと、
携帯端末U毎に、同一セッションで生じた全ての組み合わせの滞在地ペアを抽出する第3のステップと、
前記滞在地ペア毎に、全ての携帯端末ΣUのセッションにおける滞在地ペア又は滞在地の出現回数に基づく共起度を付与する第4のステップと、
前記共起度が所定閾値以上となる滞在地ペアのみを選択する第5のステップと、
時系列に連続遷移しない滞在地ペアのみを選択する第6のステップと
を実行することを特徴とする装置の推定方法。
Based on time-series position information of a plurality of mobile terminals, an estimation method for an apparatus that estimates a stay location pair with a large amount of potential movement between stay locations,
The device is
For each mobile terminal U, a first step of determining a stay state from time-series position information and estimating the stay state position information as a stay place;
A second step of dividing a group of staying places that have moved between predetermined points as one session for each mobile terminal U;
For each mobile terminal U, a third step of extracting all combinations of stay destination pairs that occurred in the same session;
A fourth step of giving a co-occurrence degree based on the number of appearances of the stay place pairs or stay places in all the mobile terminals ΣU sessions for each stay place pair;
A fifth step of selecting only staying destination pairs in which the co-occurrence degree is equal to or greater than a predetermined threshold;
And a sixth step of selecting only stay destination pairs that do not continuously transition in time series.
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