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JP3998968B2 - Mobile navigation device - Google Patents

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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、携帯電話や携帯端末、カーナビゲーションシステムなど移動体の情報を収集し、分析し、加工した情報を各々の移動体へ配信するサービスに関して、その分析方法及び配信方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図２０は、主に携帯電話を用いて、店舗情報や観光情報を提供する種類の移動体ナビゲーション手法の構成の従来例である。携帯端末側では、位置情報取得送信手段１０１と検索条件入力手段１０２、およびナビゲーション結果を表示する情報表示手段１０３を備える。位置情報サーバ（以下、サーバという。）側では、携帯端末の位置情報を取得する位置情報取得手段１０４と、携帯端末側からの条件を元に地理データベース１０６を検索する検索手段１０５を備える。
【０００３】
次に動作について説明する。携帯端末側では位置情報取得送信手段１０１を用いて現在位置情報をサーバ側に送信し、条件入力手段１０２で探したい店舗や観光スポットの検索条件を入力し、それをサーバ側に送信する。サーバ側では位置情報取得手段１０４により現在位置を取得し、入力された検索条件を元に検索手段１０５が、位置情報と店舗情報が対になって収録されている広告データベース１０６を検索し、該当した結果を携帯端末に返す。携帯端末の情報表示手段１０３では、その返された結果とその付帯情報が表示される。付帯情報は、現在位置における「お勧め」の店舗もしくは観光スポットを示す。
【０００４】
図２１は、主にカーナビゲーションシステムを用いて目的地までの経路を示す種類の移動体ナビゲーション手法の構成の従来例である。携帯端末側では、位置情報取得送信手段１０７と目的地入力手段１０８、およびナビゲーション結果を表示する経路表示手段１０９を備える。サーバ側では、携帯端末の位置情報取得手段１１０と携帯端末側からの条件を元に地図データベース１１２を検索する検索手段１１１を備える。
【０００５】
次に動作について説明する。携帯端末側では位置情報取得送信手段１０７を用いて現在位置情報をサーバ側に送信し、目的地入力手段１０８で目的地の位置を入力し、それをサーバ側に送信する。サーバ側では位置情報取得手段１１０により現在位置を取得し、それと入力された目的地の位置情報をもとに経路探索手段１１１が地図データベース１１２を探索し、その結果を携帯端末に返す。携帯端末の経路表示手段１０９では、その返された結果が例えば地図上に推奨される「最短の経路」として表示される。
【０００６】
図２２は特開２０００−１５５７５７で示された、移動体の特性抽出装置のブロック図である。訪問データ取得部１１３、地図情報データベース１１４、訪問履歴データベース１１５、特例抽出部１１６、及び抽出特性利用部１１７を備える。訪問データ取得部１１３は、測定した位置データと地図情報データベース１１４とを照合することによって現在位置の場所データを引き出す。また現在位置を訪問した状況を測定して状況データとする。これらの場所データと状況データを関連づけて訪問履歴データベース１１５に蓄積する。特性抽出部１１７は、蓄積した訪問データを解析することによって移動体の移動パターンまたは嗜好などの特性を抽出する。抽出特性利用部１１６は、設定された利用ルールに従って抽出された特性を利用した処理を実施する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上述の移動体ナビゲーション装置は、予め用意された地理情報や店舗情報（すなわち広告）を元に、経路探索や推奨店舗などの情報を提供する移動体向けのナビゲーションを行っており、個々人の特性や、多数の同様の属性を持った人達の動向などを反映したものではない。
また、個々人の行動から特性抽出を行なう装置においても、移動体の属性と訪問場所の関係など結果を分析するのみであって、意図的に起こしたイベントと偶発的に発生したイベントとが混在する状況で、個々人の行動が当初予定に比較し、どう変化したかといった分析の要求には応えられない。
【０００８】
また、広告をはじめとする情報を提供する側にとっても、不特定多数に情報を配信するよりも、広告の効果がより高いと見こめる利用者や、効果が見こめる状況において配信した方が効率的であり、従来例はそのような要求に対しても応えることができない。
【０００９】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、事前に行動予定入力をさせ、それと実際の行動結果との違いを分析することで個々人の趣味趣向や、イベントによる影響を反映させた結果を出力させることを目的とする。また、行動予定と現在の位置から個々人の行動動向を推測し、その流れを情報として提供し、あるいは広告を配信する対象を絞る手段を提供することで、利用者の行動に有効な影響を与える移動体ナビゲーションを提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る移動体ナビゲーション装置は、
ネットワークを介して移動体端末と接続し、移動体をナビゲーションする移動体ナビゲーション装置であって、以下の要素を有することを特徴とする
（１）利用者に対して推奨する目的地を収録する推奨目的地データベースと、地図情報を収録した地図情報データベースと、個人の属性と位置情報を収録する位置属性情報データベースと、個人の行動記録を分析した結果を収録する行動分析結果データベースとを備えた地理情報データベース
（２）利用者の行動予定を入力する行動予定取得部
（３）入力された行動予定と、地図情報データベースと、位置属性情報データベースと、行動分析結果データベースとに基づいて、推奨する目的地を抽出し、推奨する目的地を推奨目的地データベースに記憶させる推奨目的地抽出部
（４）移動体の現在位置を取得する位置情報取得部
（５）取得した現在位置と、推奨目的地データベースとに基づいて、推奨する目的地を報知する推奨目的地報知部
（６）移動体の現在位置を位置属性情報データベースに記録する位置情報蓄積部
（７）位置属性情報データベースと、地図情報データベースとに基づいて、利用者の滞在場所として整理された位置情報を出力する位置情報分析部
（８）位置情報分析部により整理された滞在場所としての位置情報と、行動予定取得部により入力した利用者の行動予定と、推奨目的地データベースとに基づいて、予定と実際の行動の差異を分析し、分析結果を行動分析結果データベースに記憶させる予定行動差異統合分析部
（９）予定行動差異統合分析部による分析結果を利用する予定行動差異分析結果利用部。
【００１１】
本発明に係る移動体ナビゲーション装置は、
ネットワークを介して移動体端末と接続し、移動体をナビゲーションする移動体ナビゲーション装置であって、以下の要素を有することを特徴とする
（１）利用者に対する推奨する目的地を収録する推奨目的地データベースと、地図情報を収録した地図情報データベースと、個人の属性と位置情報を収録する位置属性情報データベースと、個人の行動記録を分析した結果を収録する行動分析結果データベースとを備えた地理情報データベース
（２）利用者の行動予定を入力する行動予定取得部
（３）移動体の現在位置を取得する位置情報取得部
（４）移動体の現在位置を位置属性情報データベースに記録する位置情報蓄積部
（５）行動予定取得部により入力した行動予定と、位置情報取得部により取得した移動体の現在位置と、地図情報データベースと、行動分析結果データベースとに基づいて、移動体の今後の移動先を予測する行動予定分析推論部
（６）行動予定分析推論部による予測結果を利用する行動予定分析推論結果利用部。
【００１２】
本発明に係る移動体ナビゲーション装置は、
ネットワークを介して移動体端末と接続し、移動体をナビゲーションする移動体ナビゲーション装置であって、以下の要素を有することを特徴とする
（１）地図情報を収録した地図情報データベースと、個人の属性と位置情報を収録する位置属性情報データベースと、個人の行動パターンを収録する行動パターンデータベースとを備えた地理情報データベース
（２）移動体の現在位置を取得する位置情報取得部
（３）移動体の現在位置を位置属性情報データベースに記録する位置情報蓄積部
（４）位置属性情報データベースと、地図情報データベースとに基づいて、利用者の滞在場所として整理された位置情報を出力する位置情報分析部
（５）位置情報分析部により整理された滞在場所としての位置情報と、地図情報データベースとに基づいて、移動体の行動パターンを抽出し、抽出した行動パターンを行動パターンデータベース記憶させる行動パターン分析部
（６）行動パターン分析部による抽出結果を利用する行動パターン分析結果利用部。
【００１３】
本発明に係る移動体ナビゲーション装置は、
ネットワークを介して移動体端末と接続し、移動体をナビゲーションする移動体ナビゲーション装置であって、以下の要素を有することを特徴とする
（１）地図情報を収録した地図情報データベースと、個人の属性と位置情報を収録する位置属性情報データベースと、個人の行動パターンを収録する行動パターンデータベースと、位置情報から最寄店舗の広告を検索できる位置連動広告データベースとを備えた地理情報データベース
（２）移動体の現在位置を取得する位置情報取得部
（３）移動体の現在位置を位置属性情報データベースに記録する位置情報蓄積部
（４）移動体の位置情報と、地図情報データベースと、位置属性情報データベースと、行動パターンデータベースとに基づいて、次の行動を予測する現在行動分析部
（５）現在行動分析部による予測結果に基づいて、位置連動広告データベースから広告を取得し、移動体端末に配信する広告報知部。
【００１４】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係るシステムの構成例を示す図である。
図１において、１は行動予定取得部、２は地理情報データベースにアクセスし推奨目的地を抽出する推奨目的地抽出部、３は移動体の現在位置情報を取得する位置情報取得部、４は推奨目的地抽出部２で抽出された目的地付近になると携帯端末へ報知する推奨目的地報知部、５は位置情報取得部３により取得された位置情報を蓄積する位置情報蓄積部、６は蓄積された位置情報を整理する位置情報分析部、７は推奨目的地抽出部２で抽出された情報を収録した推奨目的地データベース、８は地図を始め店舗情報など一般的な地図情報を収録した地図情報データベース、９は移動体の属性や位置情報を収録する位置属性情報データベース、１０は位置情報分析部６と予定行動差異統合分析部１２によって整理分析された行動分析結果データベース、１１はこれら７乃至１０のデータベースを収録した地理情報データベース、１２は予定と行動結果の違いを分析する予定行動差異統合分析部、１３はその結果を利用する予定行動差異分析結果利用部である。
【００１５】
次に動作について説明する。
まず利用者は、外出の前に携帯端末でこれから行こうとしているところ、または行なおうとしている行動を入力する。具体的な目的地の名前でも良いし、「映画を観る」あるいは「洋服を買う」といった漠然とした文章でも良い。この予定情報を行動予定取得部１で取得すると、推奨目的地抽出部２は、地理情報データベース１１にアクセスし、本日の予定に対する推奨する目的地を抽出する。抽出された目的地は地理情報データベース１１（推奨目的地データベース７）に記録される。
【００１６】
続いて利用者は、携帯端末を所持して外出する。その間、利用者の移動している位置情報は一定の間隔で常時計測され、位置情報取得部３に送られる。その位置情報は、推奨目的地報知部４を経由して位置情報蓄積部５によって地理情報データベース１１（位置属性情報データベース９）へ蓄積される。利用者の現在位置と地理情報データベース１１を監視している推奨目的地報知部４は、利用者が推奨目的地付近に入った場合に、その旨を報知する。例えば、携帯端末へメッセージを送る。利用者が携帯端末を所持して移動している間、この処理は繰り返される。
【００１７】
利用者が外出から帰り携帯端末の電源を切った場合に、サーバ側では、これまでの外出により蓄積された位置情報を元に分析を行なう。まず位置情報分析部６が、蓄積された位置情報と時刻情報、地理情報データベース１１を元に、どの店舗や観光スポットに滞在したかを把握する。次に予定行動差異統合分析部１２が、外出前に入力された予定の項目と実際に立ち寄った店舗やスポットとの整合性のチェックを行なう。その結果は地理情報データベース１１（行動分析結果データベース１０）に記録され、次回の外出に対する推奨目的地の抽出に反映させる。この繰り返しにより、ある利用者個人についての傾向が蓄積されていく。例えば、事前の予定の傾向、行動自体の傾向、予定通りに行動するか予定を無視して行動することが多いか、予定通りに周りきれるか周りきれないことが多いか等である。
【００１８】
また、以上のような一連の動作を多数の利用者に対して行なう。その結果、予定行動差異統合分析部１２の出力する結果も多数となり、それらを集計し属性毎の分析が可能になる。予定行動差異分析結果利用部１３では、そのようなデータの集計・分析を行ない、マーケティングなどへの利用を行なう。例えば、ある映画の公開に関して事前に宣伝をしておき、さらに主要駅前等にポスター等の目立つ宣伝を行なったとする。予めその映画を観ると予定に入力した人や、予定に入力しなかったが予定を変更して映画を観た人に関し、その性別や年齢層毎の人数がわかり、事前の宣伝による効果や主要駅前の宣伝の効果を属性毎に把握できる。
【００１９】
なお、予定行動差異統合分析部１２の結果の出力は、自分の行動予定や行動結果の情報を提供する見返りとして、利用者自身も観ることができる。属性毎に集計・分析が可能であるので、同年齢で話題になっているもの、あるいはスポットは何かといった要求に対する結果を出力する。
【００２０】
ここで、このシステムを構成する各要素について説明する。
【００２１】
図２は、本発明の行動予定取得部１の構成例を示す図である。
図２において、２７は文字列入力部、２８は形態素解析部、２９はキーワード抽出部、３０は類義関連語データベースである。
【００２２】
次に動作について説明する。文字列入力部２７において、利用者の予定の入力を受け付ける。入力として文章によるもの、表形式によるものなどを受け付ける。次にその文字列を形態素解析部２８に入力し、入力された予定の文章から主として名詞、固有名詞、動詞等キーワードとなりえる単語を取得する。形態素解析の処理手順は広く知られている従来からの方法を用いる。抽出された単語は、キーワード抽出部２９によって、類義関連語データベース３０を参照し、入力された単語だけでなく同義語や関連語に展開され推奨目的地抽出部２へ出力する。
【００２３】
図３は、本発明の推奨目的地抽出部２の構成例を示す図である。
図３において、３１はキーワード入力部、３２は目的地最適化部、３３は決定推奨目的地情報出力部である。また、７は推奨目的地抽出部２で抽出された情報を収録した推奨目的地データベース、８は地図を始め店舗情報など一般的な地図情報を収録した地図情報データベース、９は移動体の属性や位置情報を収録する位置属性情報データベース、１０は位置情報分析部６と予定行動差異統合分析部１２によって整理分析された行動分析結果データベースである。
【００２４】
次に動作について説明する。前段の行動予定取得部１で抽出された予定に関するキーワードをキーワード入力部３１で受け付ける。キーワード入力部３１は、そのキーワードを元に地図情報データベース８を参照し、地図上の地名や登録されている店舗情報や観光情報を検索し、該当する目的地候補を抽出する。抽出された目的地候補は、目的地最適化部３２によって取捨選択あるいは順位付けされる。目的地最適化部３２では、位置属性情報データベース９を参照し利用者個人の属性情報を取得し、また行動分析結果データベース１０を参照し、過去の傾向（例えば、予定していたが実際には行かなかった場所や、同世代が多数訪れている場所、あるいは同世代が訪れていない）などのルールを適用し最適化する。どのようなルールを優先させるかは、利用者に選択させたり、サーバの管理側で予め決めて適用しておく。ここで最終的に残った推奨目的地は、決定推奨目的地情報出力部３３により、利用者の携帯端末に表示させるとともに、推奨目的地データベース７に記録される。
【００２５】
ここで、地理情報データベース１１の構成例について説明する。図４は推奨目的地データベース７の構成例、図５は地図情報データベース８の構成例、図６は位置属性情報データベース９の構成例、図７は行動分析結果データベース１０の構成例を示す図である。
【００２６】
図４に例を示す推奨目的地データベース７は、上述した推奨目的地抽出部２によって生成される。各利用者個人の個人別推奨目的地情報２２により構成されている。各個人別推奨目的地情報２２は、個人属性情報、および日付別の推奨目的地情報により構成されている。個人属性情報は、氏名、年齢、職業、内部処理に使用する識別ＩＤ等により構成されている。日付別の推奨目的地情報は、日付、推奨目的地の緯度経度、目的地情報２３の羅列によって構成されている。目的地情報２３は、目的地の名称、紹介文、この目的地を推奨することになった元々の入力された予定文等により構成されている。
【００２７】
図５に例を示す地図情報データベース８は、本システム稼動時には予め用意されていなければならない。地図情報および、店舗情報、観光情報、イベント情報などのスポット情報から構成される。地図情報は、緯度経度の指定により地図上のポイントが特定でき、更に地図上のポイントを特定すると緯度経度が取得できる構成となっている。店舗情報、観光情報、イベント情報等のスポット情報は、名称、場所の緯度経度、紹介文により構成される。
【００２８】
図６に例を示す位置属性情報データベース９は、各利用者個人の個人別位置属性情報２４により構成されている。各個人別位置属性情報２４は、個人の属性情報と位置情報の羅列からなる。個人属性情報は、氏名、年齢、職業、内部処理に使用するＩＤ等により構成されており、これは予め管理側で入力されている必要がある。位置情報は、日付毎に管理し、時刻と緯度経度の組の羅列により構成される。位置情報は、位置情報蓄積部５によって登録される。
【００２９】
図７に例を示す行動分析結果データベース１０は、予定行動差異統合分析部１２によって出力される。日時、個人属性情報、予定、行動結果、予定と行動結果との合否により構成される。
【００３０】
続いて、利用者が予定を入力し携帯端末を所持して外出した後の動作について説明する。位置情報取得部３は、携帯端末の現在位置、すなわち利用者の現在位置をある一定間隔で取得する。取得方法は、従来から一般的に用いられている方法による。全地球測位システム（ＧＰＳ）装置を内臓した携帯端末による方法や、携帯電話の基地局の受信電波による測位方法など、端末の種類に応じていくつかの方法がある。ここでは、時刻と緯度、経度を取得可能な方法であれば任意の方法を採用とする。
【００３１】
図８は、本発明の推奨目的地報知部４の構成例を示す図である。
図８において、３４は位置情報入力部、３５は報知判断部、３６は報知出力部、７は推奨目的地データベースである。
【００３２】
次に動作について説明する。位置情報取得部３において取得された位置情報は、位置情報入力部３４で受け付ける。報知判断部３５により位置情報をキーにして推奨目的地データベース７にアクセスし、推奨目的地の中で最寄のものがないか検索する。最寄かどうかの判断は、システム側で緯度経度の差による閾値を用意しておく。もしその中に該当する推奨目的地があった場合には、報知出力部３６にて利用者の携帯端末に報知する。報知方法は、携帯端末の種類によるが、例えば、電話をする、電子メールを送るなどの従来からの一般的な方法を用いる。入力として受け付けた位置情報自体は、位置情報蓄積部５へそのまま出力する。
【００３３】
位置情報蓄積部５は、推奨目的地報知部４の出力である位置情報を受け取り、位置属性情報データベース９の該当する領域に保存する。位置情報取得部３から位置情報蓄積部５までの処理は、利用者が外出先から帰宅し、携帯端末の電源を切るまで続けられる。
【００３４】
続いて、利用者が携帯端末を持った外出から帰宅するなど、行動を中止してからの動作例について説明する。
図９は、本発明の位置情報分析部６の構成例を示す図である。
図９において、３７は分析開始判断部、３８は位置情報整理統合部、３９は位置情報整理統合結果出力部、９は位置属性情報データベース、８は地図情報データベースである。
【００３５】
次に動作について説明する。分析開始判断部３７では、利用者の携帯端末からの位置情報入力の停止や、電源切断などの情報をもとに、当日一日分の特定個人利用者の分析を開始すべきかどうか判断を行なう。分析を開始しても良いと判断された場合には、次に位置情報整理統合部３８が動作する。位置情報整理統合部３８は、位置属性情報データベース９に単純に蓄積された緯度経度の情報を元に実際にどの場所に滞在したかを、地図情報データベース８の店舗情報や観光情報に含まれている各スポットの位置情報と照合して、判別する。移動体の位置情報は一定間隔で取得しており、その間隔は利用者の移動手段により調整する必要があるが、立ち寄っただけか、しばらく滞在したかは、その位置情報の変動幅によって判断できる。また位置情報には時刻の情報も含まれているので、滞在したという判別だけでなく、どのくらいの時間滞在したかも判断できる。そのように利用者の滞在場所として整理された位置情報は、位置情報整理統合結果出力部３９によって出力される。
【００３６】
図１０は、本発明の予定行動差異統合分析部１２の構成例を示す図である。
図１０において、４０は位置情報整理統合データ入力部、４１は予定行動差異比較部、４２は行動分析結果出力部、７は推奨目的地データベース、８は行動分析結果データベースである。
【００３７】
次に動作について説明する。前段の位置情報分析部６で作成された位置情報を整理統合したデータを位置情報整理統合データ入力部４０で受け付け、予定行動差異比較部４１へ入力する。予定行動差異比較部４１は、その行動結果と、利用者が入力した予定とそれをもとに推奨された目的地が収録されている推奨目的地データベース７を参照し、差異を求める。例えば、予定として入力された文字列が「中華料理を食べる」「洋服を買う」であって、実際に行動した結果を示す位置情報整理統合データで、その結果が「中華Ａ飯店」滞在、「Ｂ映画館」滞在であれば、予定「中華料理を食べる」は実現されたが、「洋服を買う」は実現されていないと判断する。また予定外の行動として「Ｂ映画館」で映画を観たことがわかる。このように判別された結果は行動分析結果出力部４２が行動分析結果データベース１０へ出力し、更に予定行動差異分析結果利用部１３へ出力する。
【００３８】
予定行動差異分析結果利用部１３は、これまで説明した本発明の動作を多数の利用者を対象に行なった場合に上記予定行動差異統合分析部１２で作成されるデータを集積したものを検索し、利用する。検索キーは、日付、属性、年齢層、等、行動分析結果データベースの項目をキーとして検索する。
【００３９】
この検索は、マクロデータとしてマーケティングに利用したい第三者への提供や、利用者が同年齢層の流行を察知したり、自分自身が行ったことのない店の新発見など、トレンド情報ツールとして利用することが可能である。
【００４０】
実施の形態２．
実施の形態１では、行動予定を事前に入力し、実際の行動結果を事後に分析して参照するなどの利用形態を示したが、本実施の形態では、行動予定を事前に入力し、行動中に次の移動方向を推測して利用する場合の形態を示す。
図１１は、実施の形態２に係るシステムの構成例を示す図である。
図１１において、１は行動予定取得部、３は移動体の現在位置情報を取得する位置情報取得部、５は位置情報取得部３により取得された位置情報を蓄積する位置情報蓄積部、７は実施の形態１に示した推奨目的地抽出部２で抽出された情報を収録した推奨目的地データベース、８は地図を始め店舗情報など一般的な地図情報を収録した地図情報データベース、９は移動体の属性や位置情報を収録する位置属性情報データベース、１０は実施の形態１に示した位置情報分析部６と予定行動差異統合分析部１２によって整理分析された行動分析結果データベース、１１はこれら７乃至１０のデータベースを収録した地理情報データベース、１４は行動予定と地理情報データベースからこの後の移動方向を推測する行動予定分析推論部、１５はその結果を利用する行動予定分析推論結果利用部である。
【００４１】
次に動作について説明する。まず利用者は、外出の前に携帯端末でこれから行こうとしているところ、または行なおうとしている行動を入力する。具体的な目的地の名前でも良いし、「映画を観る」や「洋服を買う」といった漠然とした文章でも良い。この予定情報を行動予定取得部１で取得すると、後述する行動予定分析推論部１４へ送信する。
【００４２】
続いて利用者は、携帯端末を所持して外出する。その間、利用者の移動している位置情報は一定の間隔で常時計測され、位置情報取得部３に送られる。その位置情報は、位置情報蓄積部５によって地理情報データベース１１へ蓄積するとともに、行動予定分析推論部１４へ出力する。行動予定分析推論部１４では、入力された予定、現在位置情報、および地理情報データベース１１を参照し、その利用者が現在地から次に向おうとしている方向を推測する。利用者が携帯端末を所持して移動している間、この処理は繰り返す。
【００４３】
以上のような一連の動作を多数の利用者に対して行なう。その結果、行動予定分析推論部１４の出力結果は、多数の利用者の数だけ用意される。利用者は、いつでも行動予定分析推論結果利用部１５にアクセスし、自分以外の多数の利用者の動向全体を携帯端末側に表示させることができる。表示の対象とする利用者の集合は、性別や年齢層などの属性を条件としてフィルタリングして表示させることができる。これにより、例えば、自分と同年代の人は今現在どのような行動を起こしているのか、これからどうするつもりかといった傾向が表示され、利用者は、同年代の間で流行っていると思われる場所に向う、または、この店舗は混雑しそうだから避けるといった行動をとることができる。また、利用者とは別に、サーバ側でも特定の条件に該当する集団に対するマーケティングツールとして、リアルタイムに行動動向を捉えることができる。
【００４４】
ここで、このシステムを構成する各要素について説明する。
【００４５】
行動予定取得部１の構成例は、図２に示した通りである。実施の形態１で説明した動作と同じ動作を行なう。すなわち、文字列入力部２７において、利用者の予定の入力を受け付け、入力された単語だけでなく同義語や関連語に展開されたキーワードを出力する。
【００４６】
続いて、利用者が予定を入力し携帯端末を所持して外出した後の動作について説明する。位置情報取得部３は、これも実施の形態１で説明した動作と同じ動作を行なう。携帯端末の現在位置、すなわち利用者の現在位置をある一定間隔で取得する。取得方法も同様に、従来から一般的に用いられている方法による。
【００４７】
位置情報蓄積部５も、実施の形態１で説明した動作と同じ動作を行なう。位置情報取得部３の出力である位置情報を受け取り、位置属性情報データベース９の該当する領域に保存する。
【００４８】
図１２は、本発明の行動予定分析推論部１４の構成例を示す図である。
図１２において、３１はキーワード入力部、４３は直前位置情報入力部、４４は移動ベクトル生成部、４５は行動予定判断部、４６は行動予定分析推論結果出力部、９は位置属性情報データベース、８は地図情報データベース、１０は行動分析結果データベースである。
【００４９】
次に動作について説明する。まず直前位置情報入力部４３において、位置情報取得部３から位置情報蓄積部５を介して入手した現在の位置情報を取得する。続いて、位置属性情報データベース９を参照し、位置情報の取得回数において現在から数回分前の位置情報を取得する。この回数については別途設定するものとする。この現在から数回分前の位置情報の集合を移動ベクトル生成部４４に渡す。移動ベクトル生成部４４では、現在から数回分前の位置情報の集合を元に、この位置情報取得時間に置ける移動実績（道程）をベクトル化する。すると現在移動している方向と移動ペースがわかる。ここで、その結果と地図情報データベース８を参照して、次に移動する可能性のある方向（道程）をベクトル化する。単純に移動実績のベクトルを延長するのではなく、地図情報データベース８を参照することで、移動可能な領域、道路や公園などの上になるように正規化を行なう。
【００５０】
行動予定判断部４５では、移動ベクトル生成部４４で複数生成された、今後の移動先としての可能性ある道程ベクトルについて取捨選択し、あるいは可能性の割合の判定を行なう。そのために、まず、事前に入力された行動予定を元にする。行動予定取得部１から出力された予定に関連するキーワードをキーワード入力部３１で受け付ける。そのキーワードに関する場所が、今後の移動先として可能性のある道程ベクトル上、あるいは沿線にあれば移動予測結果として採用し、あるいは可能性割合を高いと判断する。また、実施の形態１で説明した構成によるシステムにおいて作成し、蓄積された行動分析結果データベース１０も参照する。この利用者の過去の移動結果、およびこの利用者の属性と同じ属性を持つ対象者の全体の動向を元に目的地候補を抽出し、それが今後の移動先として可能性のある道程ベクトル上、あるいは沿線にあれば移動予測結果として採用し、あるいは可能性割合を高いと判断する。入力された予定のキーワード、行動分析結果データベース１０の本人の行動、あるいは同じ属性の人達の動向のどの条件をどの程度優先させるかは、別途設定する。
【００５１】
その結果、複数あった今後の移動先として可能性のある道程ベクトルは、いくつかに絞られ、あるいは可能性割合を適当に複合勘案することで、総合的な可能性割合が算出される。この結果を行動予定分析推論結果出力部４６が行動予定分析推論結果利用部１５へ出力する。
【００５２】
行動予定分析推論結果利用部１５では、これまで説明した行動予定取得部１から行動予定分析推論部１４までの一連の動作を、複数の利用者に適用し得られた結果をまとめ、属性を条件にして対象となる利用者のデータを絞込み、全体の傾向として表示する。表示は、各利用者が、任意の時間、場所で自分の携帯端末に表示させることができる。また行動予定分析推論部１４などが動作しているサーバ側でも表示させることができる。位置情報取得部３から行動予定分析推論結果利用部１５までの処理は、利用者が外出先から帰宅し携帯端末の電源を切るまで続けられる。
【００５３】
実施の形態３．
図１３は実施の形態３に係るシステムの構成例を示す図である。
図１３において、３は移動体の現在位置情報を取得する位置情報取得部、５は位置情報取得部３により取得された位置情報を蓄積する位置情報蓄積部、６は蓄積された位置情報を整理する位置情報分析部、８は地図を始め店舗情報など一般的な地図情報を収録した地図情報データベース、９は移動体の属性や位置情報を収録する位置属性情報データベース、１６は行動パターン分析部１７によって整理分析された行動パターンデータベース、１１はこれら８、９および１６のデータベースを収録した地理情報データベース、１７は位置情報分析部６の出力と地理情報データベース１１から行動パターンを抽出する行動パターン分析部、１８はその結果を利用する行動パターン分析結果利用部である。
【００５４】
次に動作について説明する。まず利用者は、携帯端末を所持して外出する。その間、利用者の移動している位置情報は一定の間隔で常時計測され、位置情報取得部３に送られる。その位置情報は、位置情報蓄積部５によって地理情報データベース１１へ蓄積する。利用者が外出から帰り携帯端末の電源を切った場合に、サーバ側では、これまでの外出により蓄積された位置情報を元に分析を行なう。まず位置情報分析部６が、蓄積された位置情報と時刻情報、地理情報データベース１１を元に、どの店舗や観光スポットに滞在したかを把握する。その結果を行動パターン分析部が受けつけ、利用者の属性情報や地域情報などとともに、行動パターンデータベース１６に記録する。
【００５５】
以上のような一連の動作を多数の利用者に対して行なう。その結果、行動パターンデータベース１６内に記録された行動パターンは、多数の利用者の数だけ用意される。行動パターン分析結果利用部１８では、ある行動パターンを条件として行動パターンデータベース１６を検索し、同じような行動パターンをとる利用者を抽出することができる。すなわち同じような行動パターンをとる利用者をグループ分けすることができる。そのあるグループに属する利用者全員に対してある共通の処理、例えば情報提供などをすることができる。利用者本人も、自分自身がどういうグループに属しているかの確認や、同じグループに属する人に対してメールを送るといった処理が可能になる。
【００５６】
ここで、このシステムを構成する各要素について説明する。
【００５７】
利用者が携帯端末を所持して外出した後の動作について説明する。位置情報取得部３は、これも実施の形態１で説明した動作と同じ動作を行なう。携帯端末の現在位置、すなわち利用者の現在位置をある一定間隔で取得する。取得方法も同様に、従来から一般的に用いられている方法による。
【００５８】
位置情報蓄積部５は、これも実施の形態１で説明した動作と同じ動作を行なう。位置情報取得部３の出力である位置情報を受け取り、位置属性情報データベース９の該当する領域に保存する。
【００５９】
続いて、利用者が携帯端末を持参した外出から帰宅するなど、行動を中止してからの動作例について説明する。
位置情報分析部６の構成例は、図９に示した通りである。これは実施の形態１で説明した動作と同じ動作を行なう。すなわち、分析開始判断部３７で、当日一日分のある個人利用者の分析を開始すべきかどうか判断を行なった後、位置情報整理統合部３８は、位置属性情報データベース９と地図情報データベース８を参照し、どの場所に滞在したかを判断する。滞在場所が判別され整理された位置情報は、位置情報整理統合結果出力部３９によって出力される。
【００６０】
図１４は、本発明の行動パターン分析部１７の構成例を示す図である。
図１４において、４７は位置情報整理統合結果入力部、４８は行動パターン生成部、４９は行動パターン分析結果出力部、８は地図情報データベース、１６は行動パターンデータベースである。
【００６１】
次に動作について説明する。まず位置情報整理統合結果入力部４７において、位置情報分析部６から出力された滞在場所の情報を受け取る。整理され具体名として上がっている滞在場所の情報を元に、行動パターン生成部４８は、地図情報データベース８を参照し、紹介文を元にして抽象的な滞在場所又は行動名に置きかえる。例えば、位置情報として「Ａ映画館」「中華Ｂ飯店」と上がっていた場合には、地図情報データベース８の各々対応する紹介文を参照して「映画を観る」「中華料理を食べる」等、一般的な行動名に置換する。これらをもともとの位置情報に含まれる時刻を元に時間帯を決め、地図データベースを元に地域を決め、入力された順序を考慮して、行動パターン分析結果出力部４９は、行動パターンデータベース１６に出力する。
【００６２】
ここで、行動パターンデータベース１６の構成例について説明する。図１５は、行動パターンデータベースの構成例を示す図である。この例に示す行動パターンデータベース１６は、上述した行動パターン分析結果出力部４９によって生成される。各利用者個人の個人別行動パターン情報２５により構成されている。各個人別行動パターン情報２５は、個人属性情報、および地域別の行動パターン情報により構成されている。個人属性情報は、氏名、年齢、職業、内部処理に使用する識別ＩＤ等により構成されている。地域別の行動パターン情報は、地域、行動結果情報２６の羅列によって構成されている。行動結果情報２６は、時間帯と行動内容により構成されている。
【００６３】
行動パターン分析結果利用部１８は、これまで説明した本発明の動作を、多数の利用者を対象に行なった場合の上記行動パターン分析部１７で作成されたデータを集積したものを検索利用する。検索条件は、行動パターンを検索キーとする。例えば「渋谷」地域で「映画を観る」「洋服を買う」「食事をする」という行動パターンを検索条件にして、行動パターンデータベース１６を検索する。その結果、該当する個人の属性情報が検索される。この結果得られた集団に対して共通の処理、例えば、情報を配信したり、自分と同じ行動パターンの人に対して情報提供依頼をするメールを発信するなどを行なうことができる。
【００６４】
もちろん、個人の属性を検索条件にして、行動パターンを検索することは可能である。例えば「２０代」「女性」が「渋谷」地域でとる行動パターンを知りたければ、これを検索キーにして行動パターンデータベース１６を検索する。その結果、行動パターンの内容とそれぞれの件数が得られる。得られるマクロデータは、マーケティングに利用したい第三者への提供や、利用者が同年齢層の流行を察知するなど、トレンド情報ツールとして利用することが可能である。
【００６５】
実施の形態４．
実施の形態３では、実際の行動結果を事後に分析して参照するなどして利用するものであったが、本実施の形態では、現在の位置情報と過去の記録を元に、行動中に次の行動を推測して利用する場合の形態を示す。
図１６は実施の形態４に係るシステムの構成例を示す図である。
図１６において、３は移動体の現在位置情報を取得する位置情報取得部、５は位置情報取得部３により取得された位置情報を蓄積する位置情報蓄積部、８は地図を始め店舗情報など一般的な地図情報を収録した地図情報データベース、９は移動体の属性や位置情報を収録する位置属性情報データベース、１６は実施の形態３に示した行動パターン分析部１７によって整理生成された行動パターンデータベース、１９は地図と広告情報を収録した位置連動広告データベース、１１はこれら８、９、１６、１９のデータベースを収録した地理情報データベース、２０は現在の位置情報と地理情報データベース１１を参照して、この次の行動を予測する現在行動分析部、２１は広告報知部である。
【００６６】
次に動作について説明する。利用者は、携帯端末を所持して外出する。その間、利用者の移動している位置情報は一定の間隔で常時計測され、位置情報取得部３に送られる。その位置情報は、位置情報蓄積部５によって地理情報データベース１１へ蓄積するとともに、現在行動分析部２０へ送られる。現在行動分析部２０では、地理情報データベース１１を参照し、利用者の現在の行動を把握する。そして、その日の行動を蓄積し行動パターンの検索条件として、地理情報データベース１１を検索し、次の滞在場所となりうる可能性の高い場所を含んだ行動パターンを推測する。現在行動分析部２０は、その結果を広告報知部２１に送る、広告報知部２１は、推測された次の滞在場所となりうる可能性の高い場所に関係する広告情報を得るために、地理情報データベース１１を検索し、その結果得られた広告情報を利用者に配信する。このとき、広告主の意向によって、配信するか否かの選択ルールを適用できる。以上の処理を、利用者が携帯端末を所持して移動している間繰り返す。もちろん、行動パターンデータベース１６の内容は個人毎にわかれているので、以上説明した処理を複数の利用者に対して実行することは可能である。
【００６７】
ここで、このシステムを構成する各要素について説明する。
【００６８】
利用者が予定を入力し携帯端末を所持して外出した後の動作について説明する。位置情報取得部３は、実施の形態１で説明した動作と同じ動作を行なう。携帯端末の現在位置、すなわち利用者の現在位置をある一定間隔で取得する。取得方法も同様に、従来から一般的に用いられている方法による。
【００６９】
位置情報蓄積部５は、実施の形態１で説明した動作と同じ動作を行なう。位置情報取得部３の出力である位置情報を受け取り、位置属性情報データベース９の該当する領域に保存する。
【００７０】
図１７は、本発明の現在行動分析部２０の構成例を示す図である。
図１７において、５０は滞在行動場所判断部、５１は行動蓄積部、５２は行動パターン検索部、９は位置属性情報データベース、８は地図情報データベース、１６は行動パターンデータベースである。
【００７１】
次に動作について説明する。まず滞在行動場所判断部５０において、位置属性情報データベース９を参照し位置情報を判断し、その位置情報を元に地図情報データベース８を参照し、利用者が滞在した場所およびその紹介文などから行動内容を判断する。位置情報には時刻情報も含まれるため、ある程度の時間同じ位置情報を記録されていた場合には、その場所に滞在していたと判断する。次に、判断された行動内容を行動蓄積部５１にて蓄積する。時間経過に従って、行動内容は蓄積されていき、その外出時の最初からの行動パターンが形成される。
【００７２】
続いて行動パターン検索部５２で、行動蓄積部５１で形成された行動パターンを検索条件として行動パターンデータベース１６を検索し、この利用者が次にどういう行動に移る可能性が高いかを推測する。行動パターンデータベース１６は、実施の形態３に示した行動パターン分析部１７で生成されているものとする。例えば、この利用者が現在「渋谷」地域を「洋服を購入」して「書店に寄る」という行動をしていた場合に、行動パターンデータベース１６のこの利用者の記録として「渋谷」地域では「洋服を購入」「書店に寄る」「映画を観る」「食事をとる」という行動パターンが記録されていれば、次にとると予測される行動は「映画を観る」となる。また、「洋服を購入」「書店に寄る」「食事をとる」という行動をしていた場合には、手順前後になっているものとして、次にとると予測される行動は「映画を観る」となる。さらに、この利用者が現在「新宿」地域を「洋服を購入」「書店に寄る」「映画を観る」と行動していて、行動パターンデータベース１６に「新宿」地域の行動パターンデータが登録されていない場合には、行動パターン分析部１７は次にとると予測される行動は「食事をとる」とする。行動パターン検索部５２は、現在蓄積されている行動すなわち検索条件と、その結果得られた行動パターンデータベース１６の行動パターンと、次に行動されると予測した結果を、次の広告報知部２１へ出力する。
【００７３】
図１８は、本発明の広告報知部２１の構成例を示す図である。
図１８において、５３は現在行動パターン入力部、５４は配信広告判断部、５５は広告配信部、１９は位置連動広告データベースである。
【００７４】
次に動作について説明する。現在行動分析部２０が出力した情報（現在の蓄積されている行動と、検索された行動パターンと、次にとると予測される行動）を、現在行動パターン入力部５３で受け付ける。配信広告判断部５４は、通常の動作としては行動パターンに含まれる地域と、次にとると予測される行動をもとに位置連動広告データベース１９を検索し、該当する広告情報を取得する。ただし、ここで広告主の意向などにより、いくつかの選択ルールを適用することができる。
【００７５】
例えば、この利用者が現在「渋谷」地域を「洋服を購入」して「書店に寄る」という行動をしていた場合に、行動パターンデータベース１６のこの利用者の記録として「渋谷」地域では「洋服を購入」「書店に寄る」「映画を観る」「食事をとる」という行動パターンが記録されていれば、次にとると予測される行動は「映画を観る」となる。よって通常は「渋谷」地域の映画館の広告情報を配信する。ただし、広告主の意向として、特に「書店に寄る」行動をとった後の人を自分のレストランに誘導したいと考えている広告主がいた場合には、そのレストランの広告も配信することとする。同様に、「渋谷」地域で「洋服を購入」または「書店に寄る」または「食事をとる」行動をとった人を誘導したい「新宿」地域の映画館の広告主がいれば、その広告情報も配信する。このように配信する広告を複数抽出したところで、配信順序を決定する。配信順序を決定するルールは、個人の行動パターンからの予測結果によるものを優先し、あるいは広告主の意向を優先するなど様々なルールを適用できる。
【００７６】
ここで、位置連動広告データベース１９の構成例について説明する。図１９は、位置連動広告データベースの構成例を示す図である。この例に示す位置連動広告データベース１９は、あらかじめ用意されているものとする。緯度・経度や地名から場所を特定できる地図情報、広告情報の羅列からなる。広告情報は、広告主の名称、配信対象とする行動内容、それ以外の配信対象を決定するルールを示す行動パターン、緯度・経度情報、照会文など広告の正味の内容から構成される。
【００７７】
広告配信部５５では、配信広告判断部５４で決定された広告情報とその順序に基づき、位置連動広告データベースから広告情報を配信する。
【００７８】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、個々人について予め入力された予定と、実際の行動結果とを対にして、その行動の差異を求めることで、各人の予め計画した予定に対する実際の行動パターンを抽出することができる。また、この処理を多数の対象者に施した場合には、イベントによる予定変更等の行動変化を抽出することができ、イベント主催者にとっての効果測定となる情報を抽出することができるという効果がある。
【００７９】
以上のように、この発明によれば、個々人について予め入力された予定と現在位置、および過去の傾向から、これから先の行き先を推測し、この処理を多数の利用者に施した結果を、各利用者に提供することができ、各利用者はこの情報を元に行動することが可能になるという効果がある。
【００８０】
以上のように、この発明によれば、個々人について移動の記録から行動パターンを抽出することが可能となり、この処理を多数の利用者に施した結果、同じ行動パターンをとる各利用者をグループ分けすることができ、このグループに対し共通の指示や情報を提供することにより、各利用者は自分の行動の傾向に基づいた有意義な情報を元に行動することが可能になるという効果がある。
【００８１】
以上のように、この発明によれば、個々人について過去の移動の記録から用意された行動パターンと現在位置を元に、これから先の行き先を推測し、推測された行き先に合わせた広告情報を提供することにより、各利用者は、自分の行動の傾向に基づいた有意義な情報を元に行動することができる。また、広告主にとっては、不特定多数に対して広告情報を配信するよりも効果が見込める対象に絞って広告を配信することが可能になるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施例１に示すブロック図である。
【図２】 本発明の実施例１の行動予定取得部の例の説明図である。
【図３】 本発明の実施例１の推奨目的地抽出部の例の説明図である。
【図４】 本発明で使用する推奨目的地データベースの例の説明図である。
【図５】 本発明で使用する地図情報データベースの例の説明図である。
【図６】 本発明で使用する位置属性情報データベースの例の説明図である。
【図７】 本発明で使用する行動分析結果データベースの例の説明図である。
【図８】 本発明の実施例１の推奨目的地報知部の例の説明図である。
【図９】 本発明の実施例１の位置情報分析部の例の説明図である。
【図１０】 本発明の実施例１の予定行動差異統合分析部の例の説明図である。
【図１１】 本発明の実施例２に示すブロック図である。
【図１２】 本発明の実施例２の行動予定分析推論部の例の説明図である。
【図１３】 本発明の実施例３に示すブロック図である。
【図１４】 本発明の実施例３の行動パターン分析部の例の説明図である。
【図１５】 本発明で使用する行動パターンデータベースの例の説明図である。
【図１６】 本発明の実施例４に示すブロック図である。
【図１７】 本発明の実施例４の現在行動分析部の例の説明図である。
【図１８】 本発明の実施例４の広告報知部の例の説明図である。
【図１９】 本発明で使用する位置連動広告データベースの例の説明図である。
【図２０】 本発明の属する技術分野における従来事例１を表すブロック図である。
【図２１】 本発明の属する技術分野における従来事例２を表すブロック図である。
【図２２】 本発明の属する技術分野における従来事例３を表すブロック図である。
【符号の説明】
１ 行動予定取得部、２ 推奨目的地抽出部、３ 位置情報取得部、４ 推奨目的地報知部、５ 位置情報蓄積部、６ 位置情報分析部、７ 推奨目的地データベース、８ 地図情報データベース、９ 位置属性情報データベース、１０ 行動分析結果データベース、１１ 地理情報データベース、１２ 予定行動差異統合分析部、１３ 予定行動差異分析結果利用部、１４ 行動予定分析推論部、１５ 行動予定分析推論結果利用部、１６ 行動パターンデータベース、１７ 行動パターン分析部、１８ 行動パターン分析結果利用部、１９ 位置連動広告データベース、２０ 現在行動分析部、２１ 広告報知部、２２ 個人別推奨目的地情報、２３ 目的地情報、２４ 個人別位置属性情報、２５ 個人別行動パターン情報、２６ 行動結果情報、２７ 文字列入力部、２８ 形態素解析部、２９ キーワード抽出部、３０ 類義関連語データベース、３１ キーワード入力部、３２ 目的地最適化部、３３ 決定推奨目的地情報出力部、３４ 位置情報入力部、３５ 報知判断部、３６ 報知出力部、３７ 分析開始判断部、３８位置情報整理統合部、３９ 位置情報整理統合結果出力部、４０ 位置情報整理統合データ入力部、４１ 予定行動差異比較部、４２ 行動分析結果出力部、４３ 直前位置情報入力部、４４ 移動ベクトル生成部、４５ 行動予定判断部、４６ 行動予定分析推論結果出力部、４７ 位置情報整理統合結果入力部、４８行動パターン生成部、４９ 行動パターン分析結果出力部、５０ 滞在行動場所判断部、５１ 行動蓄積部、５２ 行動パターン検索部、５３ 現在行動パターン入力部、５４ 配信広告判断部、５５ 広告配信部、１０１ 位置情報取得送信手段、１０２ 条件入力手段、１０３ 情報表示手段、１０４ 位置情報取得手段、１０５ 検索手段、１０６ 広告データ、１０７ 位置情報取得送信手段、１０８ 目的地入力手段、１０９ 経路表示手段、１１０ 位置情報取得手段、１１１ 経路探索手段、１１２ 地図データ、１１３ 訪問データ取得部、１１４ 地図情報データベース、１１５ 訪問履歴データベース、１１６ 抽出特例利用部、１１７ 特例抽出部。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a service for collecting, analyzing, and distributing processed information to mobile units such as mobile phones, mobile terminals, car navigation systems, and the like.
[0002]
[Prior art]
FIG. 20 is a conventional example of a configuration of a mobile navigation technique of a type that provides store information and sightseeing information mainly using a mobile phone. On the portable terminal side, it is provided with position information acquisition / transmission means 101, search condition input means 102, and information display means 103 for displaying the navigation results. On the position information server (hereinafter referred to as server) side, a position information acquisition unit 104 that acquires position information of the mobile terminal and a search unit 105 that searches the geographic database 106 based on conditions from the mobile terminal side are provided.
[0003]
Next, the operation will be described. On the portable terminal side, the current position information is transmitted to the server side using the position information acquisition / transmission means 101, the search condition for the store or tourist spot to be searched for is input by the condition input means 102, and is transmitted to the server side. On the server side, the current position is acquired by the position information acquisition means 104, the search means 105 searches the advertisement database 106 in which the position information and the store information are recorded in pairs based on the input search conditions, and Returns the result to the mobile device. In the information display means 103 of the portable terminal, the returned result and the accompanying information are displayed. The incidental information indicates a “recommended” store or sightseeing spot at the current position.
[0004]
FIG. 21 is a conventional example of a configuration of a mobile navigation technique of a type that mainly shows a route to a destination using a car navigation system. On the portable terminal side, a position information acquisition / transmission means 107, a destination input means 108, and a route display means 109 for displaying the navigation result are provided. On the server side, the mobile terminal includes location information acquisition means 110 for the mobile terminal and search means 111 for searching the map database 112 based on conditions from the mobile terminal side.
[0005]
Next, the operation will be described. On the portable terminal side, the current position information is transmitted to the server side by using the position information acquisition / transmission means 107, the destination position is input by the destination input means 108, and is transmitted to the server side. On the server side, the current position is acquired by the position information acquisition means 110, the route search means 111 searches the map database 112 based on the input position information of the destination, and the result is returned to the portable terminal. In the route display means 109 of the portable terminal, the returned result is displayed as a recommended “shortest route” on a map, for example.
[0006]
FIG. 22 is a block diagram of a moving object characteristic extraction apparatus disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2000-155757. A visit data acquisition unit 113, a map information database 114, a visit history database 115, a special case extraction unit 116, and an extraction characteristic utilization unit 117 are provided. The visit data acquisition unit 113 retrieves the location data of the current location by comparing the measured location data with the map information database 114. The situation where the current position is visited is measured and used as situation data. These location data and situation data are associated and stored in the visit history database 115. The characteristic extraction unit 117 extracts characteristics such as a movement pattern or a preference of the moving body by analyzing the accumulated visit data. The extracted characteristic use unit 116 performs processing using the extracted characteristic according to the set usage rule.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
The above-mentioned mobile navigation device performs navigation for mobiles that provide information such as route search and recommended stores based on geographical information and store information (that is, advertisements) prepared in advance. It does not reflect the trends of people with many similar attributes.
In addition, devices that extract characteristics from individual actions only analyze the results, such as the relationship between the attributes of the moving object and the location of the visit, and there are mixed events that occur intentionally and events that occur accidentally. In the situation, it cannot meet the demands of the analysis of how individual behaviors have changed compared to the original schedule.
[0008]
In addition, it is more efficient for users who provide information, including advertisements, to distribute users in a situation where the effectiveness of the advertisement is expected to be higher than users who distribute the information to unspecified numbers. The conventional example cannot meet such a demand.
[0009]
The present invention was made to solve the above-mentioned problems, and by inputting an action schedule in advance and analyzing the difference between it and the actual action result, it is possible to determine the hobbies and tastes of each individual and the influence of the event. The purpose is to output the reflected result. In addition, the behavior of each individual can be estimated from the schedule and the current position, and the flow of the information can be provided as information, or by providing a means to narrow down the target of the advertisement, which has an effective impact on the user's behavior. An object is to provide mobile navigation.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
The mobile navigation device according to the present invention is
A mobile navigation device for connecting to a mobile terminal via a network and navigating the mobile body, comprising the following elements:
(1) A recommended destination database that records recommended destinations for users, a map information database that records map information, a location attribute information database that records personal attributes and location information, and personal behavior records Geographic information database with behavior analysis result database that records results of analysis
(2) Action schedule acquisition unit for inputting a user's action schedule
(3) Based on the input action schedule, map information database, position attribute information database, and action analysis result database, a recommended destination is extracted and the recommended destination is stored in the recommended destination database. Recommended destination extraction unit
(4) Position information acquisition unit for acquiring the current position of the moving object
(5) A recommended destination notifying unit for notifying a recommended destination based on the acquired current position and the recommended destination database.
(6) A position information storage unit for recording the current position of the moving object in the position attribute information database
(7) A location information analysis unit that outputs location information arranged as a place of stay for the user based on the location attribute information database and the map information database
(8) Based on the location information as the place of stay organized by the location information analysis unit, the user's action plan input by the action plan acquisition unit, and the recommended destination database, the difference between the plan and the actual behavior is calculated. Analyzing and storing the analysis results in the behavior analysis result database
(9) A scheduled behavior difference analysis result utilization unit that uses an analysis result by the scheduled behavior difference integration analysis unit.
[0011]
The mobile navigation device according to the present invention is
A mobile navigation device for connecting to a mobile terminal via a network and navigating the mobile body, comprising the following elements:
(1) A recommended destination database that records recommended destinations for users, a map information database that records map information, a location attribute information database that records personal attributes and location information, and personal behavior records Information database with behavior analysis result database
(2) Action schedule acquisition unit for inputting a user's action schedule
(3) Position information acquisition unit for acquiring the current position of the moving object
(4) A position information storage unit for recording the current position of the moving object in the position attribute information database
(5) Based on the action schedule input by the action schedule acquisition unit, the current position of the moving object acquired by the position information acquisition unit, the map information database, and the action analysis result database, the future destination of the moving object is determined. Predictive action plan analysis reasoning department
(6) An action schedule analysis reasoning result utilization unit that uses a prediction result by the action schedule analysis reasoning unit.
[0012]
The mobile navigation device according to the present invention is
A mobile navigation device for connecting to a mobile terminal via a network and navigating the mobile body, comprising the following elements:
(1) Geographic information database comprising a map information database that records map information, a position attribute information database that records personal attributes and position information, and an action pattern database that records personal action patterns
(2) Position information acquisition unit for acquiring the current position of the moving object
(3) A position information storage unit for recording the current position of the moving object in the position attribute information database
(4) A location information analysis unit that outputs location information arranged as a place of stay for the user based on the location attribute information database and the map information database
(5) A behavior pattern analysis unit that extracts a behavior pattern of a moving body based on the location information as a stay place arranged by the location information analysis unit and a map information database and stores the extracted behavior pattern in the behavior pattern database
(6) A behavior pattern analysis result utilization unit that uses an extraction result obtained by the behavior pattern analysis unit.
[0013]
The mobile navigation device according to the present invention is
A mobile navigation device for connecting to a mobile terminal via a network and navigating the mobile body, comprising the following elements:
(1) A map information database containing map information, a position attribute information database containing individual attributes and position information, an action pattern database containing individual action patterns, and a search for the nearest store advertisement from the position information Geographic information database with location-linked advertising database
(2) Position information acquisition unit for acquiring the current position of the moving object
(3) A position information storage unit for recording the current position of the moving object in the position attribute information database
(4) Current behavior analysis unit that predicts the next behavior based on the location information of the moving body, the map information database, the location attribute information database, and the behavior pattern database
(5) An advertisement notification unit that acquires an advertisement from the position-linked advertisement database based on a prediction result by the current behavior analysis unit and distributes the advertisement to the mobile terminal.
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a system according to the first embodiment.
In FIG. 1, 1 is an action schedule acquisition unit, 2 is a recommended destination extraction unit that accesses a geographic information database and extracts a recommended destination, 3 is a location information acquisition unit that acquires the current location information of a moving object, and 4 is a recommendation. A recommended destination notifying unit for notifying the mobile terminal when the destination is extracted by the destination extracting unit 2, 5 is a location information accumulating unit for accumulating the location information acquired by the location information acquiring unit 3, and 6 is stored. 7 is a recommended destination database containing information extracted by the recommended destination extracting unit 2, and 8 is map information containing general map information such as maps and store information. A database, 9 is a position attribute information database that records the attributes and position information of a moving object, and 10 is a behavior analysis result database that is organized and analyzed by the position information analysis unit 6 and the planned behavior difference integration analysis unit 12. , 11 is a geographic information database containing these 7 to 10 databases, 12 is a scheduled behavior difference integrated analysis unit that analyzes the difference between the schedule and the behavior result, and 13 is a scheduled behavior difference analysis result utilization unit that uses the result. .
[0015]
Next, the operation will be described.
First, before going out, the user inputs the action he or she is going to do on the mobile terminal. It can be the name of a specific destination, or a vague sentence such as “watch a movie” or “buy clothes”. When the schedule information is acquired by the action schedule acquisition unit 1, the recommended destination extraction unit 2 accesses the geographic information database 11 and extracts a recommended destination for today's schedule. The extracted destination is recorded in the geographic information database 11 (recommended destination database 7).
[0016]
Subsequently, the user goes out with a portable terminal. In the meantime, the position information where the user is moving is always measured at regular intervals and sent to the position information acquisition unit 3. The position information is stored in the geographic information database 11 (position attribute information database 9) by the position information storage unit 5 via the recommended destination notification unit 4. When the user enters the vicinity of the recommended destination, the recommended destination notifying unit 4 that monitors the current position of the user and the geographic information database 11 notifies that fact. For example, a message is sent to the mobile terminal. This process is repeated while the user is moving with the portable terminal.
[0017]
When the user returns from going out and turns off the portable terminal, the server side performs analysis based on the location information accumulated so far. First, the location information analysis unit 6 grasps which store or tourist spot stayed based on the accumulated location information, time information, and geographic information database 11. Next, the planned behavior difference integration analysis unit 12 checks the consistency between the scheduled item input before going out and the store or spot where the user actually visited. The result is recorded in the geographic information database 11 (behavior analysis result database 10), and is reflected in the extraction of the recommended destination for the next outing. By repeating this, a tendency about a certain individual user is accumulated. For example, the tendency of the schedule in advance, the tendency of the action itself, whether to act as planned or to ignore the schedule, or whether the schedule can or cannot be done as planned.
[0018]
In addition, a series of operations as described above are performed for a large number of users. As a result, a large number of results are output from the scheduled behavior difference integration analysis unit 12, and the results can be aggregated and analyzed for each attribute. The scheduled behavior difference analysis result utilization unit 13 performs aggregation / analysis of such data and uses it for marketing and the like. For example, it is assumed that a certain movie is publicized in advance and a poster or the like is prominently displayed in front of a main station. If you watch the movie in advance, or if you did not enter the schedule, but changed the schedule but watched the movie, you can know the number of people by gender and age group, The effect of advertising in front of the station can be grasped for each attribute.
[0019]
The output of the result of the scheduled behavior difference integrated analysis unit 12 can also be viewed by the user as a reward for providing information on his / her scheduled behavior and behavior results. Since aggregation / analysis is possible for each attribute, a result for a request such as what is a topic at the same age or what is a spot is output.
[0020]
Here, each element which comprises this system is demonstrated.
[0021]
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the action schedule acquisition unit 1 of the present invention.
In FIG. 2, 27 is a character string input unit, 28 is a morpheme analysis unit, 29 is a keyword extraction unit, and 30 is a synonym related term database.
[0022]
Next, the operation will be described. The character string input unit 27 receives an input of a user's schedule. It accepts text input and tabular input as input. Next, the character string is input to the morphological analysis unit 28, and words that can be keywords such as nouns, proper nouns, and verbs are acquired from the input text. As a processing procedure of morphological analysis, a well-known conventional method is used. The extracted word refers to the synonym related word database 30 by the keyword extracting unit 29 and is developed into a synonym or related word as well as the input word, and is output to the recommended destination extracting unit 2.
[0023]
FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the recommended destination extracting unit 2 of the present invention.
In FIG. 3, 31 is a keyword input unit, 32 is a destination optimization unit, and 33 is a decision recommended destination information output unit. In addition, 7 is a recommended destination database in which information extracted by the recommended destination extracting unit 2 is recorded, 8 is a map information database in which general map information such as maps and store information is recorded, and 9 is an attribute of a moving object. A position attribute information database 10 for recording position information is an action analysis result database 10 organized and analyzed by the position information analysis unit 6 and the planned behavior difference integration analysis unit 12.
[0024]
Next, the operation will be described. The keyword input unit 31 receives keywords related to the schedule extracted by the previous action schedule acquisition unit 1. The keyword input unit 31 refers to the map information database 8 based on the keyword, searches for a place name on the map, registered shop information, and sightseeing information, and extracts a corresponding destination candidate. The extracted destination candidates are selected or ranked by the destination optimization unit 32. The destination optimization unit 32 refers to the position attribute information database 9 to acquire individual user attribute information, and refers to the behavior analysis result database 10 to determine past trends (for example, the planned but actually Apply and optimize rules such as places that did not go, places where many of the same generation have visited, or have not visited the same generation. The rules to be prioritized are selected by the user or determined in advance by the server management. Here, the final recommended destination is displayed on the user's mobile terminal by the determined recommended destination information output unit 33 and recorded in the recommended destination database 7.
[0025]
Here, a configuration example of the geographic information database 11 will be described. 4 shows a configuration example of the recommended destination database 7, FIG. 5 shows a configuration example of the map information database 8, FIG. 6 shows a configuration example of the position attribute information database 9, and FIG. 7 shows a configuration example of the behavior analysis result database 10. is there.
[0026]
The recommended destination database 7 illustrated in FIG. 4 is generated by the recommended destination extracting unit 2 described above. It consists of individual recommended destination information 22 for each individual user. Each individual recommended destination information 22 includes personal attribute information and recommended destination information by date. The personal attribute information includes a name, age, occupation, identification ID used for internal processing, and the like. The recommended destination information for each date includes a date, a latitude / longitude of the recommended destination, and a list of destination information 23. The destination information 23 is composed of the name of the destination, an introduction sentence, the originally input scheduled sentence that has recommended this destination, and the like.
[0027]
The map information database 8 shown as an example in FIG. 5 must be prepared in advance when the system is in operation. It consists of map information and spot information such as store information, sightseeing information, and event information. The map information has a configuration in which points on the map can be specified by specifying latitude and longitude, and latitude and longitude can be acquired by further specifying points on the map. Spot information such as store information, sightseeing information, and event information includes a name, a latitude / longitude of the place, and an introduction.
[0028]
The position attribute information database 9 shown as an example in FIG. 6 is composed of individual position attribute information 24 for each individual user. Each individual position attribute information 24 includes a list of individual attribute information and position information. The personal attribute information is composed of a name, age, occupation, ID used for internal processing, and the like, and this must be input in advance on the management side. The location information is managed for each date, and is composed of a series of time / latitude / longitude pairs. The position information is registered by the position information storage unit 5.
[0029]
The behavior analysis result database 10 illustrated in FIG. 7 is output by the scheduled behavior difference integration analysis unit 12. It consists of date / time, personal attribute information, schedule, action result, and pass / fail of schedule and action result.
[0030]
Subsequently, an operation after the user inputs a schedule, goes out with a portable terminal will be described. The position information acquisition unit 3 acquires the current position of the mobile terminal, that is, the current position of the user at a certain interval. The acquisition method is based on a conventionally used method. There are several methods depending on the type of terminal, such as a method using a mobile terminal incorporating a global positioning system (GPS) device and a positioning method using a received radio wave of a mobile phone base station. Here, any method can be adopted as long as it can acquire the time, latitude, and longitude.
[0031]
FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of the recommended destination notification unit 4 of the present invention.
In FIG. 8, 34 is a position information input unit, 35 is a notification determination unit, 36 is a notification output unit, and 7 is a recommended destination database.
[0032]
Next, the operation will be described. The position information acquired by the position information acquisition unit 3 is received by the position information input unit 34. The notification determination unit 35 accesses the recommended destination database 7 using the position information as a key, and searches for the nearest destination among the recommended destinations. To determine whether it is the nearest, a threshold value based on the difference between latitude and longitude is prepared on the system side. If there is a corresponding recommended destination among them, the notification output unit 36 notifies the user's mobile terminal. The notification method depends on the type of the mobile terminal, but a conventional general method such as making a call or sending an e-mail is used. The position information itself received as input is output to the position information storage unit 5 as it is.
[0033]
The position information accumulating unit 5 receives the position information that is output from the recommended destination notifying unit 4 and stores it in the corresponding area of the position attribute information database 9. The processing from the location information acquisition unit 3 to the location information storage unit 5 is continued until the user returns home from the outside and turns off the mobile terminal.
[0034]
Next, an operation example after the action is stopped, such as when the user goes home from a mobile terminal, will be described.
FIG. 9 is a diagram showing a configuration example of the position information analysis unit 6 of the present invention.
In FIG. 9, 37 is an analysis start determination unit, 38 is a location information organization / integration unit, 39 is a location information organization / integration result output unit, 9 is a location attribute information database, and 8 is a map information database.
[0035]
Next, the operation will be described. The analysis start determination unit 37 determines whether or not the analysis of a specific individual user for one day on the day should be started based on information such as stoppage of position information input from the user's mobile terminal or power off. . If it is determined that the analysis can be started, the position information organizing and integrating unit 38 operates next. The location information organization / integration unit 38 includes in the store information and the tourist information of the map information database 8 the actual location of stay based on the latitude and longitude information simply stored in the location attribute information database 9. It discriminate | determines by collating with the positional information on each spot. The position information of the moving object is acquired at regular intervals, and the interval needs to be adjusted by the user's moving means, but it can be determined whether the user has just stopped or stayed for a while based on the fluctuation range of the position information. . In addition, since the position information includes time information, it is possible to determine not only that the user has stayed but also how long the user has stayed. The positional information arranged as the staying place of the user in this way is output by the positional information arrangement integrated result output unit 39.
[0036]
FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration example of the scheduled behavior difference integration analysis unit 12 of the present invention.
In FIG. 10, reference numeral 40 denotes a position information organization / integration data input unit, 41 denotes a scheduled behavior difference comparison unit, 42 denotes a behavior analysis result output unit, 7 denotes a recommended destination database, and 8 denotes a behavior analysis result database.
[0037]
Next, the operation will be described. Data obtained by organizing and integrating the position information created by the previous position information analyzing unit 6 is received by the position information organizing / integrating data input unit 40 and input to the scheduled behavior difference comparing unit 41. The scheduled action difference comparison unit 41 refers to the recommended destination database 7 in which the action result, the schedule input by the user and the recommended destination based on the schedule are recorded, and obtains the difference. For example, the character strings entered as schedules are “eating Chinese food” and “buying clothes”, and the location information organization integrated data indicating the result of actual action, the result being “Chinese A Hotel” stay, If it is staying at “B Cinema”, it is determined that the plan “eating Chinese food” has been realized, but “buying clothes” has not been realized. Moreover, it turns out that the movie was watched in "B movie theater" as an unplanned action. The behavior analysis result output unit 42 outputs the result thus determined to the behavior analysis result database 10, and further outputs it to the scheduled behavior difference analysis result utilization unit 13.
[0038]
The scheduled behavior difference analysis result utilization unit 13 searches for a collection of data created by the scheduled behavior difference integration analysis unit 12 when the operation of the present invention described above is performed for a large number of users. , Use. The search key is searched using items in the behavior analysis result database such as date, attribute, age group, and the like as keys.
[0039]
This search can be used as a trend information tool, such as providing macro data to third parties who want to use for marketing, detecting trends in the same age group, or discovering new stores that the user has never visited. It is possible to use.
[0040]
Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment, the usage schedule such as inputting the action schedule in advance and analyzing and referring to the actual action result after the fact has been shown. However, in this embodiment, the action schedule is input in advance, The form in the case of estimating and using the next moving direction is shown.
FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of a system according to the second embodiment.
In FIG. 11, 1 is an action schedule acquisition unit, 3 is a position information acquisition unit that acquires current position information of a moving body, 5 is a position information storage unit that stores position information acquired by the position information acquisition unit 3, and 7 is A recommended destination database that records information extracted by the recommended destination extracting unit 2 shown in the first embodiment, 8 is a map information database that records general map information such as map information and store information, and 9 is a mobile object. 10 is a position attribute information database that records the attributes and position information, 10 is a behavior analysis result database organized and analyzed by the position information analysis unit 6 and the scheduled behavior difference integration analysis unit 12 shown in the first embodiment, 10 is a geographic information database containing 10 databases, 14 is an action schedule analysis and inference unit for estimating the future moving direction from the action schedule and the geographic information database, and 15 is Is an action schedule analysis inference result using unit to use the results.
[0041]
Next, the operation will be described. First, before going out, the user inputs the action he or she is going to do on the mobile terminal. It can be the name of a specific destination, or a vague sentence such as “watch a movie” or “buy clothes”. When this schedule information is acquired by the action schedule acquisition unit 1, it is transmitted to the action schedule analysis inference unit 14 described later.
[0042]
Subsequently, the user goes out with a portable terminal. In the meantime, the position information where the user is moving is always measured at regular intervals and sent to the position information acquisition unit 3. The position information is accumulated in the geographic information database 11 by the position information accumulation unit 5 and is output to the action schedule analysis inference unit 14. The action schedule analysis and inference unit 14 refers to the input schedule, current position information, and geographic information database 11 and estimates the direction in which the user is going next from the current location. This process is repeated while the user is moving with the portable terminal.
[0043]
A series of operations as described above are performed for a large number of users. As a result, as many output results as the number of users are prepared. The user can access the action schedule analysis reasoning result utilization unit 15 at any time and display the entire trends of many users other than himself / herself on the mobile terminal side. A set of users to be displayed can be filtered and displayed on the basis of attributes such as sex and age group. This will show, for example, what kind of behavior a person of the same age as you is doing now and what you are going to do, and users will go to places that seem to be popular between the same age Or you can take action to avoid this store because it seems crowded. In addition to the users, the server side can also capture behavioral trends in real time as a marketing tool for groups that meet specific conditions.
[0044]
Here, each element which comprises this system is demonstrated.
[0045]
A configuration example of the action schedule acquisition unit 1 is as shown in FIG. The same operation as that described in the first embodiment is performed. That is, the character string input unit 27 receives a user's scheduled input, and outputs not only the input word but also keywords expanded into synonyms and related words.
[0046]
Subsequently, an operation after the user inputs a schedule, goes out with a portable terminal will be described. The position information acquisition unit 3 performs the same operation as that described in the first embodiment. The current position of the mobile terminal, that is, the current position of the user is acquired at certain intervals. Similarly, the acquisition method is based on a conventionally used method.
[0047]
The position information storage unit 5 also performs the same operation as that described in the first embodiment. The position information output from the position information acquisition unit 3 is received and stored in the corresponding area of the position attribute information database 9.
[0048]
FIG. 12 is a diagram showing a configuration example of the action schedule analysis inference unit 14 of the present invention.
In FIG. 12, 31 is a keyword input unit, 43 is a previous position information input unit, 44 is a movement vector generation unit, 45 is an action plan determination unit, 46 is an action plan analysis inference result output unit, 9 is a position attribute information database, 8 Is a map information database, and 10 is a behavior analysis result database.
[0049]
Next, the operation will be described. First, the previous position information input unit 43 acquires the current position information obtained from the position information acquisition unit 3 via the position information storage unit 5. Subsequently, the position attribute information database 9 is referred to, and the position information several times before the current position information is acquired. This number of times is set separately. A set of position information several times before the present is passed to the movement vector generation unit 44. The movement vector generation unit 44 vectorizes a movement result (distance) that can be placed at this position information acquisition time based on a set of position information several times before the current time. Then you can see the direction you are currently moving and the pace of movement. Here, referring to the result and the map information database 8, the direction (distance) that may move next is vectorized. Rather than simply extending the vector of travel results, the map information database 8 is referred to normalize so as to be on a movable area, road, park, or the like.
[0050]
In the action schedule determination unit 45, a plurality of route vectors that are generated by the movement vector generation unit 44 as possible future destinations are selected or a possibility ratio is determined. For this purpose, first, an action schedule inputted in advance is used as a basis. The keyword input unit 31 receives a keyword related to the schedule output from the action schedule acquisition unit 1. If the location related to the keyword is on a route vector that may be a future destination, or if it is along a railway line, it is adopted as a movement prediction result, or it is determined that the possibility ratio is high. The behavior analysis result database 10 created and accumulated in the system having the configuration described in the first embodiment is also referred to. Destination candidates are extracted based on the past movement result of this user and the overall trend of the target person who has the same attribute as this user's attribute, and it is on the route vector that may be a future destination. If it is along the railway, it is adopted as the movement prediction result, or it is judged that the possibility ratio is high. It is set separately how much priority is given to which condition of the inputted scheduled keyword, the behavior of the person in the behavior analysis result database 10 or the trend of people having the same attribute.
[0051]
As a result, a plurality of possible travel vectors as future destinations are narrowed down to a few, or an overall possibility ratio is calculated by appropriately combining the possibility ratios. The action schedule analysis inference result output unit 46 outputs this result to the action schedule analysis inference result utilization unit 15.
[0052]
The action schedule analysis inference result utilization unit 15 summarizes the results obtained by applying a series of operations from the action schedule acquisition unit 1 to the action schedule analysis inference unit 14 described above to a plurality of users, and sets the attribute as a condition. The target user data is narrowed down and displayed as the overall trend. Each user can display the information on his / her portable terminal at any time and place. It can also be displayed on the server side where the action schedule analysis inference unit 14 or the like is operating. The processing from the position information acquisition unit 3 to the action schedule analysis inference result use unit 15 is continued until the user returns home from the place of going out and turns off the portable terminal.
[0053]
Embodiment 3 FIG.
FIG. 13 is a diagram illustrating a configuration example of a system according to the third embodiment.
In FIG. 13, 3 is a position information acquisition unit that acquires the current position information of the moving body, 5 is a position information storage unit that stores the position information acquired by the position information acquisition unit 3, and 6 is an organizer of the stored position information. 8 is a map information database in which general map information such as store information including a map is recorded, 9 is a position attribute information database in which attributes and position information of moving objects are recorded, and 16 is an action pattern analysis unit 17. 11 is a geographic information database that records these 8, 9 and 16 databases, 17 is an output of the location information analysis unit 6 and an action pattern analysis unit for extracting behavior patterns from the geographic information database 11. , 18 is an action pattern analysis result utilization unit that utilizes the result.
[0054]
Next, the operation will be described. First, the user goes out with a portable terminal. In the meantime, the position information where the user is moving is always measured at regular intervals and sent to the position information acquisition unit 3. The position information is stored in the geographic information database 11 by the position information storage unit 5. When the user returns from going out and turns off the portable terminal, the server side performs analysis based on the location information accumulated so far. First, the location information analysis unit 6 grasps which store or tourist spot stayed based on the accumulated location information, time information, and geographic information database 11. The result is received by the behavior pattern analysis unit and recorded in the behavior pattern database 16 together with user attribute information, regional information, and the like.
[0055]
A series of operations as described above are performed for a large number of users. As a result, the behavior patterns recorded in the behavior pattern database 16 are prepared for the number of users. The behavior pattern analysis result utilization unit 18 can search the behavior pattern database 16 using a certain behavior pattern as a condition, and extract users who take the same behavior pattern. That is, users who take similar behavior patterns can be grouped. A common process, such as information provision, can be performed for all users belonging to a certain group. The user himself / herself can also perform processing such as checking what group the user belongs to and sending mail to a person belonging to the same group.
[0056]
Here, each element which comprises this system is demonstrated.
[0057]
An operation after the user goes out with the portable terminal will be described. The position information acquisition unit 3 performs the same operation as that described in the first embodiment. The current position of the mobile terminal, that is, the current position of the user is acquired at certain intervals. Similarly, the acquisition method is based on a conventionally used method.
[0058]
The position information storage unit 5 performs the same operation as that described in the first embodiment. The position information output from the position information acquisition unit 3 is received and stored in the corresponding area of the position attribute information database 9.
[0059]
Next, an operation example after the action is stopped, such as when the user comes home from a mobile terminal, will be described.
A configuration example of the position information analysis unit 6 is as shown in FIG. This performs the same operation as that described in the first embodiment. That is, after the analysis start determination unit 37 determines whether or not the analysis of an individual user for one day on the day should be started, the position information organization and integration unit 38 stores the position attribute information database 9 and the map information database 8. Refer to and determine where you stayed. The position information whose stay place has been identified and arranged is output by the position information arrangement and integration result output unit 39.
[0060]
FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration example of the behavior pattern analysis unit 17 of the present invention.
In FIG. 14, 47 is a position information organization / integration result input unit, 48 is a behavior pattern generation unit, 49 is a behavior pattern analysis result output unit, 8 is a map information database, and 16 is a behavior pattern database.
[0061]
Next, the operation will be described. First, the location information organization / integration result input unit 47 receives the information on the stay location output from the location information analysis unit 6. Based on the information on the stay places that are organized and listed as specific names, the action pattern generation unit 48 refers to the map information database 8 and replaces the abstract stay places or action names with the introduction text. For example, if the location information is “A movie theater” or “Chinese B hotel”, refer to the corresponding introductions in the map information database 8 to “watch movies”, “eat Chinese food”, etc. Replace with a general action name. Based on the time included in the original position information, the time zone is determined, the area is determined based on the map database, and the action pattern analysis result output unit 49 takes into consideration the input order, and the action pattern analysis result output unit 49 Output.
[0062]
Here, a configuration example of the behavior pattern database 16 will be described. FIG. 15 is a diagram illustrating a configuration example of the behavior pattern database. The behavior pattern database 16 shown in this example is generated by the behavior pattern analysis result output unit 49 described above. It consists of individual behavior pattern information 25 of each user. Each individual behavior pattern information 25 includes personal attribute information and regional behavior pattern information. The personal attribute information includes a name, age, occupation, identification ID used for internal processing, and the like. The behavior pattern information for each region is composed of a list of regions and behavior result information 26. The action result information 26 includes a time zone and action contents.
[0063]
The behavior pattern analysis result utilization unit 18 searches and uses data accumulated by the behavior pattern analysis unit 17 when the operation of the present invention described so far is performed on a large number of users. The search condition uses an action pattern as a search key. For example, in the “Shibuya” area, the behavior pattern database 16 is searched using the behavior patterns of “watch movie”, “buy clothes”, and “dine”. As a result, the attribute information of the corresponding individual is retrieved. As a result, it is possible to perform a common process for the group obtained, for example, to distribute information or to send an email requesting information provision to a person having the same behavior pattern as the user.
[0064]
Of course, it is possible to search for an action pattern using a personal attribute as a search condition. For example, if it is desired to know an action pattern that “20s” and “female” take in the “Shibuya” area, the action pattern database 16 is searched using this as a search key. As a result, the contents of the behavior pattern and the number of cases are obtained. The obtained macro data can be used as a trend information tool, such as providing it to a third party who wants to use it for marketing, or detecting the fashion of the same age group.
[0065]
Embodiment 4 FIG.
In the third embodiment, the actual action result is used after the fact is analyzed and referred to. However, in the present embodiment, the current position information and the past record are used during the action. The form in the case of estimating and using the next action is shown.
FIG. 16 is a diagram illustrating a configuration example of a system according to the fourth embodiment.
In FIG. 16, 3 is a position information acquisition unit that acquires the current position information of the mobile object, 5 is a position information storage unit that stores the position information acquired by the position information acquisition unit 3, and 8 is general information such as a map and store information. Map information database that records typical map information, 9 is a position attribute information database that records mobile object attributes and position information, and 16 is an action pattern database organized and generated by the action pattern analysis unit 17 shown in the third embodiment. , 19 is a position-linked advertisement database containing maps and advertisement information, 11 is a geographic information database containing databases of these 8, 9, 16, and 19, and 20 is a reference to the current location information and geographic information database 11, A current behavior analysis unit 21 that predicts the next behavior is an advertisement notification unit.
[0066]
Next, the operation will be described. The user goes out with a portable terminal. In the meantime, the position information where the user is moving is always measured at regular intervals and sent to the position information acquisition unit 3. The position information is accumulated in the geographic information database 11 by the position information accumulation unit 5 and is sent to the current behavior analysis unit 20. The current behavior analysis unit 20 refers to the geographic information database 11 and grasps the current behavior of the user. Then, the behavior of the day is accumulated, and the geographic information database 11 is searched as a behavior pattern search condition, and a behavior pattern including a place that is likely to be the next place of stay is estimated. The current behavior analysis unit 20 sends the result to the advertisement notification unit 21. The advertisement notification unit 21 obtains advertisement information related to a place that is likely to be the next estimated place of stay. 11 is searched, and the advertisement information obtained as a result is distributed to the user. At this time, according to the intention of the advertiser, a selection rule as to whether to distribute can be applied. The above processing is repeated while the user is moving with the portable terminal. Of course, since the content of the behavior pattern database 16 is divided for each individual, the above-described processing can be executed for a plurality of users.
[0067]
Here, each element which comprises this system is demonstrated.
[0068]
An operation after the user inputs a schedule and goes out with a portable terminal will be described. The position information acquisition unit 3 performs the same operation as that described in the first embodiment. The current position of the mobile terminal, that is, the current position of the user is acquired at certain intervals. Similarly, the acquisition method is based on a conventionally used method.
[0069]
The position information storage unit 5 performs the same operation as that described in the first embodiment. The position information output from the position information acquisition unit 3 is received and stored in the corresponding area of the position attribute information database 9.
[0070]
FIG. 17 is a diagram illustrating a configuration example of the current behavior analysis unit 20 of the present invention.
In FIG. 17, 50 is a stay action place determination unit, 51 is an action storage unit, 52 is an action pattern search unit, 9 is a position attribute information database, 8 is a map information database, and 16 is an action pattern database.
[0071]
Next, the operation will be described. First, the stay action place determination unit 50 refers to the position attribute information database 9 to determine position information, refers to the map information database 8 based on the position information, and takes action based on the place where the user stayed and the introduction sentence thereof. Determine the contents. Since the position information includes time information, if the same position information has been recorded for a certain period of time, it is determined that the user has stayed at that place. Next, the determined action content is stored in the action storage unit 51. The action contents are accumulated as time passes, and an action pattern from the beginning when the user goes out is formed.
[0072]
Subsequently, the behavior pattern search unit 52 searches the behavior pattern database 16 using the behavior pattern formed by the behavior accumulation unit 51 as a search condition, and estimates what kind of behavior the user is likely to move to next. It is assumed that the behavior pattern database 16 is generated by the behavior pattern analysis unit 17 described in the third embodiment. For example, if this user is currently “buying clothes” in the “Shibuya” area and “being at the bookstore”, the user will be recorded in the “Shibuya” area as a record of this user in the behavior pattern database 16. If behavior patterns such as “purchase clothes”, “stop to a bookstore”, “watch a movie”, “eating a meal” are recorded, the next predicted behavior is “watch a movie”. Also, if you were doing "buy clothes", "stop to a bookstore", or "eat a meal", the next predicted action is "watch a movie" It becomes. Furthermore, this user is currently acting in the “Shinjuku” area “buy clothes”, “stop to the bookstore”, “watch a movie”, and the action pattern data for the “Shinjuku” area is registered in the action pattern database 16. If not, the behavior pattern analysis unit 17 determines that the next predicted behavior is “eating”. The behavior pattern search unit 52 sends the currently accumulated behavior, that is, the search condition, the behavior pattern of the behavior pattern database 16 obtained as a result, and the predicted result of the next behavior to the next advertisement notification unit 21. Output.
[0073]
FIG. 18 is a diagram illustrating a configuration example of the advertisement notification unit 21 of the present invention.
In FIG. 18, 53 is a current action pattern input unit, 54 is a distribution advertisement determination unit, 55 is an advertisement distribution unit, and 19 is a position-linked advertisement database.
[0074]
Next, the operation will be described. Information (currently accumulated behavior, retrieved behavior pattern, and behavior predicted to be taken next) output by the current behavior analysis unit 20 is received by the current behavior pattern input unit 53. The distribution advertisement determination unit 54 searches the position-linked advertisement database 19 based on the region included in the action pattern as a normal operation and the action predicted to be taken next, and acquires the corresponding advertisement information. However, some selection rules can be applied here depending on the intention of the advertiser.
[0075]
For example, if this user is currently “buying clothes” in the “Shibuya” area and “being at the bookstore”, the user will be recorded in the “Shibuya” area as a record of this user in the behavior pattern database 16. If behavior patterns such as “purchase clothes”, “stop to a bookstore”, “watch a movie”, “eating a meal” are recorded, the next predicted behavior is “watch a movie”. Therefore, advertisement information for movie theaters in the “Shibuya” area is usually distributed. However, if there is an advertiser who wants to direct a person to the restaurant after taking the action of “stop to the bookstore”, the advertisement of the restaurant is also distributed. . Similarly, if there is an advertiser in a movie theater in the “Shinjuku” area who wants to guide people who have “buy clothes” or “stop to a bookstore” or “have a meal” in the “Shibuya” area, the advertisement information Also deliver. When a plurality of advertisements to be distributed are extracted in this way, the distribution order is determined. Various rules can be applied to determine the distribution order, such as giving priority to the prediction result from an individual behavior pattern or giving priority to an advertiser's intention.
[0076]
Here, a configuration example of the position-linked advertisement database 19 will be described. FIG. 19 is a diagram illustrating a configuration example of a position-linked advertisement database. The position-linked advertisement database 19 shown in this example is prepared in advance. It consists of a list of map information and advertisement information that can identify the location from the latitude / longitude and place name. The advertisement information is composed of the net contents of the advertisement such as the name of the advertiser, the action content to be distributed, the action pattern indicating the rules for determining other distribution targets, the latitude / longitude information, and the inquiry text.
[0077]
The advertisement distribution unit 55 distributes the advertisement information from the position-linked advertisement database based on the advertisement information determined by the distribution advertisement determination unit 54 and its order.
[0078]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, an actual action with respect to each person's pre-planned schedule is obtained by determining a difference in the action by pairing a schedule input in advance for each person with an actual action result. A pattern can be extracted. In addition, when this process is applied to a large number of subjects, it is possible to extract behavior changes such as schedule changes due to events, and it is possible to extract information that is an effect measurement for event organizers. is there.
[0079]
As described above, according to the present invention, the future destination is estimated from the schedule and current position previously input for each person, and past trends, and the results of applying this processing to a large number of users are as follows. This can be provided to users, and each user can act based on this information.
[0080]
As described above, according to the present invention, it is possible to extract an action pattern from a movement record for each individual. As a result of applying this process to a large number of users, each user who takes the same action pattern is divided into groups. By providing common instructions and information to this group, each user can act based on meaningful information based on their own behavior tendency.
[0081]
As described above, according to the present invention, the future destination is estimated based on the action pattern prepared from the past movement record and the current position for each individual, and the advertisement information according to the estimated destination is provided. By doing so, each user can act based on meaningful information based on the tendency of his / her behavior. In addition, for the advertiser, there is an effect that it is possible to distribute advertisements to a target that can be more effective than distributing advertisement information to an unspecified number.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram of an example of an action schedule acquisition unit according to the first embodiment of this invention.
FIG. 3 is an explanatory diagram of an example of a recommended destination extracting unit according to the first embodiment of this invention.
FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of a recommended destination database used in the present invention.
FIG. 5 is an explanatory diagram of an example of a map information database used in the present invention.
FIG. 6 is an explanatory diagram of an example of a position attribute information database used in the present invention.
FIG. 7 is an explanatory diagram of an example of a behavior analysis result database used in the present invention.
FIG. 8 is an explanatory diagram of an example of a recommended destination notification unit according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 9 is an explanatory diagram of an example of a position information analysis unit according to the first embodiment of this invention.
FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of a scheduled behavior difference integration analysis unit according to the first embodiment of this invention.
FIG. 11 is a block diagram illustrating Example 2 of the present invention.
FIG. 12 is an explanatory diagram of an example of an action schedule analysis inference unit according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a block diagram showing Example 3 of the present invention.
FIG. 14 is an explanatory diagram of an example of an action pattern analysis unit according to the third embodiment of this invention.
FIG. 15 is an explanatory diagram of an example of a behavior pattern database used in the present invention.
FIG. 16 is a block diagram showing Example 4 of the present invention.
FIG. 17 is an explanatory diagram of an example of a current behavior analysis unit according to the fourth embodiment of this invention.
FIG. 18 is an explanatory diagram of an example of an advertisement notification unit according to the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 19 is an explanatory diagram of an example of a position-linked advertisement database used in the present invention.
FIG. 20 is a block diagram showing a conventional example 1 in the technical field to which the present invention belongs.
FIG. 21 is a block diagram showing Conventional Example 2 in the technical field to which the present invention belongs.
FIG. 22 is a block diagram showing Conventional Example 3 in the technical field to which the present invention belongs.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Action plan acquisition part, 2 Recommended destination extraction part, 3 Position information acquisition part, 4 Recommended destination alerting part, 5 Position information storage part, 6 Location information analysis part, 7 Recommended destination database, 8 Map information database, 9 Position attribute information database, 10 Behavior analysis result database, 11 Geographic information database, 12 Scheduled behavior difference integration analysis unit, 13 Scheduled behavior difference analysis result utilization unit, 14 Behavior schedule analysis reasoning unit, 15 Behavior schedule analysis reasoning result use unit, 16 Behavior pattern database, 17 Behavior pattern analysis section, 18 Behavior pattern analysis result utilization section, 19 Position linked advertisement database, 20 Current behavior analysis section, 21 Advertisement notification section, 22 Individual recommended destination information, 23 Destination information, 24 individuals Separate position attribute information, 25 Individual action pattern information, 26 Action result information, 27 Character string input part, 28 Morphological analysis unit, 29 Keyword extraction unit, 30 Synonym related term database, 31 Keyword input unit, 32 Destination optimization unit, 33 Decision recommended destination information output unit, 34 Location information input unit, 35 Notification determination unit, 36 Notification Output unit, 37 Analysis start determination unit, 38 Location information organization / integration unit, 39 Location information organization / integration result output unit, 40 Location information organization / integration data input unit, 41 Scheduled behavior difference comparison unit, 42 Behavior analysis result output unit, 43 Position information input unit, 44 Movement vector generation unit, 45 Action schedule determination unit, 46 Action schedule analysis inference result output unit, 47 Position information rearrangement integration result input unit, 48 Action pattern generation unit, 49 Action pattern analysis result output unit, 50 Stay action place determination unit, 51 Action accumulation unit, 52 Action pattern search unit, 53 Current action pattern input unit, 54 Delivery advertisement determination unit, 55 Advertisement distribution unit 101 Position information acquisition / transmission means 102 Condition input means 103 Information display means 104 Position information acquisition means 105 Search means 106 Advertising data 107 Position information acquisition transmission means 108 Destination input means 109 Route Display means, 110 position information acquisition means, 111 route search means, 112 map data, 113 visit data acquisition section, 114 map information database, 115 visit history database, 116 extraction special use section, 117 special extraction section.

Claims (4)

ネットワークを介して移動体端末と接続し、移動体端末の利用者を乗せた移動体をナビゲーションする移動体ナビゲーション装置であって、
（１）利用者に対して推奨する目的地を収録する推奨目的地データベースと、地図情報を収録した地図情報データベースと、移動体の位置情報を収録する位置属性情報データベースと、利用者の過去の行動に関する分析結果を収録する行動分析結果データベースとを備えた地理情報データベース、
（２）利用者の行動予定を移動体端末から入力する行動予定取得部、
（３）利用者に対して推奨する目的地の候補を地図情報データベースから抽出し、抽出した目的地の候補のうち少なくとも１つの目的地を選択し、選択した目的地を推奨目的地データベースに記録する推奨目的地抽出部、
（４）移動体の現在位置を取得する位置情報取得部、
（５）推奨目的地抽出部により記録された目的地を推奨目的地データベースから抽出し、位置情報取得部により取得された現在位置が、抽出した目的地付近である場合に、抽出した目的地を移動体端末へ報知する推奨目的地報知部、
（６）位置情報取得部により取得された現在位置を位置情報として位置属性情報データベースに記録する位置情報蓄積部、
（７）位置情報蓄積部により記録された位置情報を位置属性情報データベースから抽出し、抽出した位置情報に基づいて、利用者の滞在場所を判定する位置情報分析部、
（８）位置情報分析部により判定された滞在場所と、行動予定取得部により入力された行動予定と、推奨目的地抽出部により記録された目的地とに基づいて、利用者の行動予定と実際の行動との差異を分析し、分析結果を行動分析結果データベースに記録する予定行動差異統合分析部、
（９）予定行動差異統合分析部により記録された分析結果を利用する予定行動差異分析結果利用部
を有し、
推奨目的地抽出部は、予定行動差異統合分析部により記録された分析結果を行動分析結果データベースから抽出し、行動予定取得部により入力された行動予定に含まれていないが抽出した分析結果には含まれる場所を少なくとも１つ含むように上記少なくとも１つの目的地を選択することを特徴とする移動体ナビゲーション装置。A mobile navigation device for connecting a mobile terminal via a network and navigating a mobile object carrying a user of the mobile terminal,
(1) A recommended destination database that records recommended destinations for users, a map information database that records map information, a location attribute information database that records location information of mobile objects, and past user information Geographic information database with behavior analysis result database that records behavior analysis results,
(2) An action schedule acquisition unit for inputting a user's action schedule from a mobile terminal;
(3) Destination candidates recommended for the user are extracted from the map information database, at least one destination is selected from the extracted destination candidates, and the selected destination is recorded in the recommended destination database. Recommended destination extractor,
(4) a position information acquisition unit for acquiring the current position of the moving object;
(5) When the destination recorded by the recommended destination extraction unit is extracted from the recommended destination database and the current position acquired by the position information acquisition unit is near the extracted destination, the extracted destination is A recommended destination notifying unit for informing the mobile terminal;
(6) a position information storage unit that records the current position acquired by the position information acquisition unit in the position attribute information database as position information;
(7) A location information analysis unit that extracts location information recorded by the location information storage unit from the location attribute information database and determines a staying place of the user based on the extracted location information;
(8) Based on the stay location determined by the location information analysis unit, the action plan input by the action plan acquisition unit, and the destination recorded by the recommended destination extraction unit, the user's action plan and actual The planned behavioral difference integrated analysis unit, which analyzes the differences with the behaviors of and records the analysis results in the behavioral analysis result database,
(9) having a scheduled behavior difference analysis result utilization unit that uses the analysis result recorded by the scheduled behavior difference integration analysis unit;
Recommended destination extraction unit, will act to extract the difference integration analysis section analysis results recorded by the behavior analysis results database, to have not been included in the input action schedule extracted analysis results by the action planned acquisition unit The mobile navigation apparatus, wherein the at least one destination is selected so as to include at least one place included . 予定行動差異統合分析部は、位置情報分析部により判定された滞在場所と、行動予定取得部により入力された行動予定とを比較し、比較結果に基づいて、利用者が滞在を予定していなかったが実際には滞在した場所を判定し、判定した場所を分析結果として行動分析結果データベースに記録することを特徴とする請求項１記載の移動体ナビゲーション装置。The planned behavior difference integration analysis unit compares the stay location determined by the location information analysis unit with the action plan input by the behavior plan acquisition unit, and the user does not plan to stay based on the comparison result was it determined actually where you stay, the determined location analysis result as an action analysis mobile navigation system of claim 1, wherein the record to Rukoto in database. ネットワークを介して移動体端末と接続し、移動体端末の利用者を乗せた移動体をナビゲーションする移動体ナビゲーション装置であって、
（１）地図情報を収録した地図情報データベースと、移動体の位置情報を収録する位置属性情報データベースと、利用者の過去の行動に関する分析結果を収録する行動分析結果データベースとを備えた地理情報データベース、
（２）利用者の行動予定を移動体端末から入力する行動予定取得部、
（３）移動体の現在位置を取得する位置情報取得部、
（４）位置情報取得部により取得された現在位置を位置情報として位置属性情報データベースに記録する位置情報蓄積部、
（５）一定期間内に位置情報蓄積部により記録された位置情報の集合を位置属性情報データベースから抽出し、抽出した位置情報の集合に基づいて、一定期間における移動体の移動経路を分析し、分析結果に基づいて、移動体の今後の移動先の候補を予測し、予測した移動先の候補のうち少なくとも１つの移動先を選択し、選択した移動先を予測結果として出力する行動予定分析推論部、
（６）行動予定分析推論部により出力された予測結果を利用する行動予定分析推論結果利用部、
（７）位置情報蓄積部により記録された位置情報を位置属性情報データベースから抽出し、抽出した位置情報に基づいて、利用者の滞在場所を判定する位置情報分析部、
（８）位置情報分析部により判定された滞在場所と、行動予定取得部により入力された行動予定とに基づいて、利用者の行動予定と実際の行動との差異を分析し、分析結果を行動分析結果データベースに記録する予定行動差異統合分析部
を有し、
行動予定分析推論部は、予定行動差異統合分析部により記録された分析結果を行動分析結果データベースから抽出し、行動予定取得部により入力された行動予定に含まれていないが抽出した分析結果には含まれる場所を少なくとも１つ含むように上記少なくとも１つの移動先を選択することを特徴とする移動体ナビゲーション装置。A mobile navigation device for connecting a mobile terminal via a network and navigating a mobile object carrying a user of the mobile terminal,
(1) Geographic information database comprising a map information database that records map information, a position attribute information database that records position information of a moving object, and a behavior analysis result database that records analysis results related to past actions of users. ,
(2) An action schedule acquisition unit for inputting a user's action schedule from a mobile terminal;
(3) a position information acquisition unit that acquires the current position of the moving object;
(4) a position information storage unit that records the current position acquired by the position information acquisition unit in the position attribute information database as position information;
(5) A set of position information recorded by the position information storage unit within a certain period is extracted from the position attribute information database, and based on the extracted set of position information, the moving path of the moving body in the certain period is analyzed, Based on the analysis result, a candidate for the future destination of the moving object is predicted, at least one destination is selected from the predicted destination candidates, and the action plan analysis inference that outputs the selected destination as the prediction result Part,
(6) Action schedule analysis reasoning result use part using the prediction result output by the action schedule analysis reasoning part;
(7) A location information analysis unit that extracts location information recorded by the location information storage unit from the location attribute information database and determines a staying place of the user based on the extracted location information;
(8) Based on the stay location determined by the location information analysis unit and the behavior schedule input by the behavior schedule acquisition unit, the difference between the user's behavior plan and the actual behavior is analyzed, and the analysis result is It has a scheduled behavior difference integration analysis section to record in the analysis result database,
Behavioral planned analysis inference unit, scheduled activity to extract the difference integrated analyzer analysis results recorded by the behavior analysis result database, the although not included in the input action schedule extracted analysis result by the behavior planned acquisition unit The mobile navigation apparatus, wherein the at least one destination is selected so as to include at least one place included . 予定行動差異統合分析部は、位置情報分析部により判定された滞在場所と、行動予定取得部により入力された行動予定とを比較し、比較結果に基づいて、利用者が滞在を予定していなかったが実際には滞在した場所を判定し、判定した場所を分析結果として行動分析結果データベースに記録することを特徴とする請求項３記載の移動体ナビゲーション装置。The planned behavior difference integration analysis unit compares the stay location determined by the location information analysis unit with the action plan input by the behavior plan acquisition unit, and the user does not plan to stay based on the comparison result was it determined the actual on where you stay, the determined location analysis result as an action analysis mobile navigation device as claimed in claim 3, wherein the record to Rukoto the database.
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