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JP5470016B2 - Customer attraction analysis apparatus and method of attraction acquisition - Google Patents

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JP5470016B2
JP5470016B2 JP2009278681A JP2009278681A JP5470016B2 JP 5470016 B2 JP5470016 B2 JP 5470016B2 JP 2009278681 A JP2009278681 A JP 2009278681A JP 2009278681 A JP2009278681 A JP 2009278681A JP 5470016 B2 JP5470016 B2 JP 5470016B2
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Description

本発明は、ナビゲーションデータから得られる情報を利用して、集客地における集客力等の分析を行う集客地分析装置及び集客地分析方法に関する。   The present invention relates to a customer collection area analysis apparatus and a customer collection area analysis method for analyzing the ability to attract customers at a customer collection area using information obtained from navigation data.

人の位置情報や移動情報等を利用して、出店計画や商圏分析等が一般的に行われている。また、位置情報や移動情報を取得するための手段として携帯端末が用いられた以下に示すような技術が開示されている。   A store opening plan, a trade area analysis, and the like are generally performed by using position information, movement information, and the like of people. Moreover, the following technologies using a portable terminal as means for acquiring position information and movement information are disclosed.

例えば、特許文献1では、展示会場等において、顧客の集客状況や移動状況を表示することが可能な集客情報表示システムに関する技術が開示されている。これによれば、携帯端末の識別情報と位置情報とから、会場内における携帯端末位置の変化を画像として生成し表示する。   For example, Patent Document 1 discloses a technique related to a customer information display system capable of displaying a customer's customer acquisition status and movement status in an exhibition hall or the like. According to this, a change in the position of the mobile terminal in the venue is generated and displayed as an image from the identification information and position information of the mobile terminal.

また、特許文献2では、遊園地内において、来園者の興味動向を分析することが可能なオリエンテーションシステムに関する技術が開示されている。これによれば、来園者の歩行ルート及びとどまった時間を集計し、来園者の興味動向を分析する。   Patent Document 2 discloses a technique related to an orientation system that can analyze the interest trends of visitors in an amusement park. According to this, the walking route and staying time of a visitor are totaled, and an interest trend of a visitor is analyzed.

特開2008−40919号公報JP 2008-40919 A 特開2002−44008号公報JP 2002-44008 A

上記特許文献1および特許文献2におけるシステムにおいては、展示会場や遊園地といった狭い領域を対象としているので、携帯端末の位置情報やとどまる時間から集客場所を特定することが可能である。しかしながら、広域の領域を対象とした場合には、携帯端末から得られる位置情報、または、とどまった時間等に基づいて分析した集客場所は、目的の集客場所に到達する過程の一つであることが多く、必ずしも対象ユーザが目的とする集客場所であるとは限らないことが多い。このため、上記従来のシステムにおいては、集客地の分析をするにあたって高い精度を得ることができないという問題がある。   In the systems disclosed in Patent Document 1 and Patent Document 2, since a narrow area such as an exhibition hall or an amusement park is targeted, it is possible to specify a place for attracting customers based on the position information of the mobile terminal and the remaining time. However, when targeting a wide area, the location of the customer that is analyzed based on the location information obtained from the mobile terminal or the time it stayed is one of the processes to reach the target location of the customer. In many cases, the target user is not necessarily the destination for attracting customers. For this reason, the above-described conventional system has a problem that high accuracy cannot be obtained in analyzing the customer destination.

本発明は、高い精度で集客地分析をすることが可能な集客地分析装置及び集客地分析方法を提供することを目的とする。   An object of the present invention is to provide a customer collection place analysis apparatus and a customer collection place analysis method capable of performing customer collection place analysis with high accuracy.

上記課題を解決するため、本発明の集客地分析装置は、目的地に関する情報を含む設定情報を入力することによって現在位置から目的地までユーザを誘導するナビゲーションシステム、から取得可能な設定情報に基づいて、集客地の分析を行う集客地分析装置であって、複数のナビゲーションシステムに入力された複数の設定情報を読み込むナビゲーション情報読込部と、ナビゲーション情報読込部によって読み込まれた複数の設定情報のうち、ナビゲーションシステムがユーザを目的地まで誘導したときの設定情報である分析対象設定情報を抽出する抽出部と、抽出部によって抽出された分析対象設定情報に含まれる目的地の位置情報に基づいて、ユーザの最終到着地となるポイントのカーネル密度を算出する密度算出部と、位置情報を含む集客地に関する集客地情報を設定する集客地情報設定部と、集客地情報設定部において設定された集客地の中から、密度算出部において算出された最終到着地となるポイントのカーネル密度が所定値以上の領域に位置する集客地を抽出する集客地分析部と、地図情報を読み込む地図情報読込部と、密度算出部において算出された最終到着地となるポイントのカーネル密度と、集客地情報設定部において設定された集客地の位置と、地図情報読込部によって読み込まれた地図情報と、を重ね合わせて出力する出力部と、を備えていることを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems, the customer center analysis apparatus of the present invention is based on setting information obtainable from a navigation system that guides a user from a current position to a destination by inputting setting information including information on the destination. A customer collection site analysis device for analyzing customer collection locations, a navigation information reading unit for reading a plurality of setting information input to a plurality of navigation systems, and a plurality of setting information read by the navigation information reading unit , Based on the extraction unit that extracts the analysis target setting information that is the setting information when the navigation system guides the user to the destination, and the position information of the destination included in the analysis target setting information extracted by the extraction unit, containing a density calculating section, the position information for calculating the kernel density of points the final arrival of the user And attracting point information setting unit for setting the attracting destination information about the attracting area, from among the set attract locations in attracting point information setting unit, a predetermined kernel density point at a final arrival place calculated in the density calculation unit value A customer center analysis unit that extracts a customer center located in the above area, a map information reading unit that reads map information, a kernel density of points that are final arrival points calculated by the density calculation unit, and a customer center information setting unit And an output unit that superimposes the map information read by the map information reading unit and outputs the map information .

また、本発明の集客地分析方法は、目的地に関する情報を含む設定情報を入力することによって現在位置から目的地までユーザを誘導するナビゲーションシステム、から取得可能な設定情報に基づいて、集客地の分析を行う集客地分析装置における集客地分析方法であって、ナビゲーション情報読込部が、複数のナビゲーションシステムに入力された複数の設定情報を読み込むナビゲーション情報読出ステップと、抽出部が、ナビゲーション情報読出ステップにおいて読み出された複数の設定情報のうち、ナビゲーションシステムがユーザを目的地まで誘導したときの設定情報である分析対象設定情報を抽出する抽出ステップと、密度算出部が、抽出ステップによって抽出された分析対象設定情報に含まれる目的地の位置情報に基づいて、ユーザの最終到着地となるポイントのカーネル密度を算出する密度算出ステップと、集客地情報設定部が、位置情報を含む集客地に関する集客地情報を設定する集客地情報設定ステップと、集客地分析部が、集客地情報設定ステップにおいて設定された集客地の中から、密度算出ステップにおいて算出された最終到着地となるポイントのカーネル密度が所定値以上の領域に位置する集客地を抽出する集客地分析ステップと、地図情報読込部が、地図情報を読み込む地図情報読込ステップと、出力部が、密度算出ステップにおいて算出された最終到着地となるポイントのカーネル密度と、集客地情報設定ステップにおいて設定された集客地の位置と、地図情報読込ステップにおいて読み込まれた地図情報と、を重ね合わせて出力する出力ステップと、を備えていることを特徴とする。 In addition, the method for collecting customer destinations according to the present invention is based on the setting information that can be acquired from the navigation system that guides the user from the current position to the destination by inputting the setting information including information about the destination. A method for collecting customer destinations in a customer center analysis apparatus for performing analysis, wherein a navigation information reading unit reads a plurality of setting information input to a plurality of navigation systems, and an extraction unit reads a navigation information reading step The extraction step for extracting the analysis target setting information, which is the setting information when the navigation system guides the user to the destination, and the density calculation unit are extracted by the extraction step among the plurality of setting information read in Based on the location information of the destination included in the analysis target setting information, A density calculating step of calculating a kernel density of points the final arrival of The, attracting point information setting unit, the attracting point information setting step of setting the attracting destination information about attracting locations including location information, attract locations analyzer However, from the customer destinations set in the customer destination information setting step, customer destination analysis that extracts the customer destinations located in the area where the kernel density of the point that is the final destination calculated in the density calculation step is a predetermined value or more is extracted. The map information reading unit, the map information reading step for reading the map information, and the output unit, the kernel density of the point that is the final arrival point calculated in the density calculating step, and the customer destination information setting step An output step for superimposing and outputting the location of the customer attraction and the map information read in the map information reading step , Characterized in that it comprises.

なお、ナビゲーションシステムにおいて入力する目的地情報は、目的地名称や電話番号、地図において任意に指定した場所等を含み、例えば、緯度、経度といった位置情報と関連付けて管理される。   The destination information input in the navigation system includes a destination name, a telephone number, a place arbitrarily designated on the map, and is managed in association with position information such as latitude and longitude.

このような集客地分析装置および集客地分析方法によれば、ナビゲーションシステムから取得可能な設定情報のうち、例えば、ナビゲーションシステムによる誘導を途中で中断した場合等、ユーザが入力した目的地に最終的に到着しなかった場合の設定情報を取り除き、ユーザが入力した目的地に最終的に到着した場合の設定情報に含まれる目的地の位置情報を利用してユーザの最終到着地の密度を算出する。これにより、実際にユーザが到着した位置である最終到着地と強い関連のある地域を集客力のある集客地として抽出することができるので、高い精度で集客地分析を実行することが可能となる。   According to such a customer center analysis device and a customer center analysis method, among the setting information that can be acquired from the navigation system, for example, when the guidance by the navigation system is interrupted, the final destination is entered by the user. The setting information when the user does not arrive at the destination is removed, and the density of the final destination of the user is calculated using the position information of the destination included in the setting information when the user finally arrives at the destination input by the user . This makes it possible to extract a region that is strongly related to the final destination where the user actually arrived as a destination for attracting customers, so that it is possible to execute a destination collection analysis with high accuracy. .

また、本発明の集客地分析装置では、抽出部は、ナビゲーションシステムがユーザを誘導した内容を記録したログ情報に基づいて、ナビゲーションシステムがユーザを目的地まで誘導したものと判定してもよい。このような集客地分析装置によれば、ナビゲーションシステムに入力された設定情報のうち、ユーザがナビゲーションシステムによって入力した目的地まで誘導されたときの設定情報を確実に抽出することが可能となる。   In the customer attraction analysis apparatus of the present invention, the extraction unit may determine that the navigation system has guided the user to the destination based on log information in which the navigation system has guided the user. According to such a customer attraction analysis apparatus, it is possible to reliably extract the setting information when the user is guided to the destination input by the navigation system from the setting information input to the navigation system.

また、本発明の集客地分析装置では、集客地分析部は、集客地の位置する最終到着地の密度に基づいて集客地の集客力に関するランキングを出力してもよい。このような集客地分析装置によれば、複数の集客地の中から、集客力のある集客地を客観的に分析することが可能となる。   Further, in the customer attraction analysis device according to the present invention, the customer attraction analysis unit may output a ranking related to the power to attract customers based on the density of the final arrival place where the customer attraction is located. According to such a customer collection area analysis device, it is possible to objectively analyze a customer collection area that has the ability to attract customers from among a plurality of customer collection areas.

また、本発明の集客地分析装置では、地図情報を読み込む地図情報読込部と、密度算出部において算出された最終到着地の密度と、集客地情報設定部において設定された集客地の位置と、地図情報読込部によって読み込まれた地図情報と、を重ね合わせて出力する出力部と、をさらに備えていてもよい。このような集客地分析装置によれば、集客力のある集客地の分布状況や、集客力の度合いを客観的に判断することが可能な情報を提供することができる。   Further, in the customer center analysis device of the present invention, a map information reading unit that reads map information, the density of the final destination calculated by the density calculation unit, the position of the customer destination set by the customer center information setting unit, You may further provide the output part which superimposes and outputs the map information read by the map information reading part. According to such a customer attraction analysis apparatus, it is possible to provide information that can objectively determine the distribution situation of the customer attraction destinations that have the ability to attract customers and the degree of the ability to attract customers.

本発明によれば、高い精度で集客力のある集客地を分析することが可能となる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it becomes possible to analyze the customer collection place with a high precision and the ability to attract customers.

本発明の好適な実施形態にかかる集客地分析装置を含む通信システムのシステム構成図である。1 is a system configuration diagram of a communication system including a customer attraction analysis apparatus according to a preferred embodiment of the present invention. 図1の移動機および各種処理ノードの詳細な機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the detailed functional structure of the mobile apparatus of FIG. 1, and various processing nodes. 本発明の好適な実施形態にかかる集客地分析装置の機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structure of the customer center analysis apparatus concerning suitable embodiment of this invention. ナビゲーション設定情報、ナビゲーションログ情報およびナビゲーション情報のデータ構成の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of a data structure of navigation setting information, navigation log information, and navigation information. 最終到着地のカーネル密度のデータ構成の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of a data structure of the kernel density of the last arrival place. 集客地設定情報のデータ構成の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of a data structure of customer collection place setting information. 最終到着地のカーネル密度の算出方法の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the calculation method of the kernel density of the last arrival place. 最終到着地の分布状況の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the distribution condition of the last arrival place. 最終到着地のカーネル密度の算出方法の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the calculation method of the kernel density of the last arrival place. 最終到着地のカーネル密度分布の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the kernel density distribution of the last arrival place. 集客力のある集客地を出力する一例を示す図である。It is a figure which shows an example which outputs the customer collection place with a customer-collection power. 図1の通信システムにおける処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process in the communication system of FIG. 図3の集客地分析装置における処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process in the customer attraction analysis apparatus of FIG.

添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。   Embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. Where possible, the same parts are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

[通信システムの構成]
図1は、本発明の好適な一実施形態に係る通信システム10のシステム構成図である。図1に示すように、この通信システム10は、移動機100、BTS(基地局)200、RNC(無線制御装置)300、交換機400、各種処理ノード700および管理センタ500を含んで構成されている。また、この管理センタ500は、社会センサユニット501、ペタマイニングユニット502、モバイルデモグラフィユニット503および可視化ソリューションユニット504から構成されている。
[Configuration of communication system]
FIG. 1 is a system configuration diagram of a communication system 10 according to a preferred embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the communication system 10 includes a mobile device 100, a BTS (base station) 200, an RNC (radio control device) 300, an exchange 400, various processing nodes 700, and a management center 500. . The management center 500 includes a social sensor unit 501, a petamining unit 502, a mobile demography unit 503, and a visualization solution unit 504.

移動機100は、目的地に関する情報を含む設定情報が入力されることによって現在位置から目的地までユーザを誘導するナビゲーションシステムが実装されている。移動機100は、図2(a)に示すように、ナビアプリケーション部101と、ナビゲーションデータ送信部102とを有している。   The mobile device 100 is equipped with a navigation system that guides the user from the current position to the destination by inputting setting information including information about the destination. The mobile device 100 includes a navigation application unit 101 and a navigation data transmission unit 102 as shown in FIG.

ナビアプリケーション部101は、ユーザによる上記設定情報の入力を受け付け、当該設定情報に従って、現在位置から目的地までユーザの誘導を実行する部分である。ここでいう設定情報とは、例えば、図4(a)に示すような、「ユーザ識別子」、「目的地名」、「緯度」、「経度」、「ナビID」を主に含む設定情報テーブルに従って構成されている。ここで、「目的地名」が入力された場合には、ナビアプリケーション部101は、入力情報をジオプロセッシング(空間処理)し、ポイントデータ、すなわち、「緯度」、「経度」に置き換える。なお、住所等を設定情報として有する場合も同様の処理が為される。   The navigation application unit 101 is a part that receives input of the setting information from the user and performs guidance of the user from the current position to the destination according to the setting information. The setting information here is, for example, according to a setting information table mainly including “user identifier”, “destination name”, “latitude”, “longitude”, and “navigation ID” as shown in FIG. It is configured. Here, when the “destination name” is input, the navigation application unit 101 performs geoprocessing (spatial processing) on the input information and replaces it with point data, that is, “latitude” and “longitude”. Similar processing is performed when an address or the like is included as setting information.

ナビゲーションデータ送信部102は、ナビゲーションシステムに入力された設定情報を後述するナビゲーションデータ受信部701に送信する部分である。ナビアプリケーション部101は、例えば、道路の結節点となるような位置においてユーザに進むべき進路候補を提示すると共に、ユーザが実際に進んだ進路を蓄積し、これらをナビゲーションログ情報として管理する。そして、ナビゲーションログ情報は、例えば、図4(b)に示すように、「ユーザ識別子」、「フラグ」、「タイムスタンプ」、「緯度」、「経度」、「ナビID」等を主に含むナビゲーションログテーブルに従って構成される。   The navigation data transmitting unit 102 is a part that transmits setting information input to the navigation system to a navigation data receiving unit 701 described later. For example, the navigation application unit 101 presents a course candidate to be advanced to the user at a position that becomes a node of a road, accumulates the course actually traveled by the user, and manages these as navigation log information. The navigation log information mainly includes, for example, “user identifier”, “flag”, “time stamp”, “latitude”, “longitude”, “navigation ID”, etc., as shown in FIG. 4B, for example. Configured according to the navigation log table.

ナビゲーションデータ送信部102は、上記設定情報およびナビゲーションログ情報を後述するナビゲーションデータ受信部701に送信する。   The navigation data transmitting unit 102 transmits the setting information and the navigation log information to a navigation data receiving unit 701 described later.

交換機400は、BTS200、RNC300を介して、移動機100の位置情報およびナビゲーションシステムにおける設定情報とログデータを収集する。RNC300は、移動機100との間で通信接続が行われる際に、RRCコネクション要求信号における遅延値を用いて移動機100の位置を測定することができる。交換機400は、このように測定された移動機100の位置情報を、移動機100が通信接続を実行する際に受け取ることができる。交換機400は受け取った位置情報を記憶しておき、所定のタイミング、または、管理センタ500からの要求に応じて収集した位置情報を管理センタ500に出力する。ここで、一般的に、RNC300は、約千個からなるものであり、日本全国に配置されている。一方で、交換機400は、300個程度日本国内に配置されている。   The exchange 400 collects location information of the mobile device 100 and setting information and log data in the navigation system via the BTS 200 and the RNC 300. The RNC 300 can measure the position of the mobile device 100 using the delay value in the RRC connection request signal when communication connection is established with the mobile device 100. The exchange 400 can receive the position information of the mobile device 100 measured in this way when the mobile device 100 performs communication connection. The exchange 400 stores the received position information, and outputs the collected position information to the management center 500 at a predetermined timing or in response to a request from the management center 500. Here, in general, the RNC 300 is composed of about 1,000 pieces and is arranged throughout Japan. On the other hand, about 300 exchanges 400 are arranged in Japan.

各種処理ノード700は、RNC300および交換機400を通じて移動機100の位置情報を取得し、場合によっては位置の再計算などを行い、所定のタイミングで、または、管理センタ500からの要求に応じて、収集された位置情報を管理センタ500に出力する。また、各種処理ノード700は、図2(b)に示すように、ナビゲーションデータ受信部701を有している。ナビゲーションデータ受信部701は、ナビゲーションデータ送信部102から送信される設定情報を受信し、所定のタイミングで、または、管理センタ500からの要求に応じて、収集された位置情報および設定情報を管理センタ500に出力する。   The various processing nodes 700 acquire the location information of the mobile device 100 through the RNC 300 and the exchange 400, perform recalculation of the location in some cases, and collect at a predetermined timing or in response to a request from the management center 500 The obtained position information is output to the management center 500. Each processing node 700 includes a navigation data receiving unit 701 as shown in FIG. The navigation data receiving unit 701 receives the setting information transmitted from the navigation data transmitting unit 102, and receives the collected position information and setting information at a predetermined timing or in response to a request from the management center 500. Output to 500.

管理センタ500は、上述したとおり、社会センサユニット501、ペタマイニングユニット502、モバイルデモグラフィユニット503および可視化ソリューションユニット504を含んで構成されており、各ユニットでは、移動機100から送信される設定情報を用いた各種処理を行う。   As described above, the management center 500 includes the social sensor unit 501, the petamining unit 502, the mobile demography unit 503, and the visualization solution unit 504. In each unit, setting information transmitted from the mobile device 100 is provided. Various processes using are performed.

社会センサユニット501は、各交換機400および各種処理ノード700から、又は、オフラインで、移動機100の位置情報および上述した設定情報等を含んだデータを収集するサーバ装置である。この社会センサユニット501は、交換機400および各種処理ノード700から定期的に出力されたデータを受信したり、または社会センサユニット501において予め定められたタイミングに従って交換機400および各種処理ノード700からデータを取得したりできるように構成されている。   The social sensor unit 501 is a server device that collects data including the position information of the mobile device 100 and the above-described setting information from each exchange 400 and various processing nodes 700 or offline. The social sensor unit 501 receives data periodically output from the exchange 400 and the various processing nodes 700, or acquires data from the exchange 400 and the various processing nodes 700 according to a predetermined timing in the social sensor unit 501. It is configured to be able to do.

ペタマイニングユニット502は、社会センサユニット501から受信したデータを所定のデータ形式に変換するサーバ装置である。例えば、ペタマイニングユニット502は、ユーザ識別子をキーにソーティング処理を行ったり、ナビIDごとにソーティング処理を行ったりする。   The petamining unit 502 is a server device that converts data received from the social sensor unit 501 into a predetermined data format. For example, the petamining unit 502 performs a sorting process using a user identifier as a key, or performs a sorting process for each navigation ID.

モバイルデモグラフィユニット503は、ペタマイニングユニット502において処理されたデータに対する集計処理、すなわち、各項目のカウンティング処理を行うサーバ装置である。例えば、モバイルデモグラフィユニット503は、最終到着地のポイントデータからカーネル密度を算出したり、ある領域に属する集客地のポイントデータを抽出したりすることができる。   The mobile demography unit 503 is a server device that performs aggregation processing on the data processed in the petamining unit 502, that is, count processing for each item. For example, the mobile demography unit 503 can calculate the kernel density from the point data of the final arrival place or extract the point data of the customer collection place belonging to a certain area.

可視化ソリューションユニット504は、モバイルデモグラフィユニット503において集計処理されたデータを可視可能に処理するサーバ装置である。例えば、可視化ソリューションユニット504は、集計されたデータを地図上にマッピング処理することができる。この可視化ソリューションユニット504にて処理されたデータは、企業、官公庁、又は、個人等に提供され、店舗開発、道路交通調査、災害対策、環境対策などに利用される。なお、このように統計処理された情報は、当然にプライバシーを侵害しないように個人等は特定されないように加工されている。   The visualization solution unit 504 is a server device that processes the data aggregated in the mobile demography unit 503 so as to be visible. For example, the visualization solution unit 504 can map the aggregated data on a map. The data processed by the visualization solution unit 504 is provided to companies, government offices, or individuals, and used for store development, road traffic surveys, disaster countermeasures, environmental countermeasures, and the like. It should be noted that the information statistically processed in this way is processed so that individuals are not specified so as not to infringe privacy.

なお、社会センサユニット501、ペタマイニングユニット502、モバイルデモグラフィユニット503および可視化ソリューションユニット504はいずれも、前述したようにサーバ装置により構成され、図示は省略するが、通常の情報処理装置の基本構成(即ち、CPU、RAM、ROM、キーボードやマウス等の入力デバイス、外部との通信を行う通信デバイス、情報を記憶する記憶デバイス、および、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイス)を備えることは言うまでもない。   The social sensor unit 501, the petamining unit 502, the mobile demography unit 503, and the visualization solution unit 504 are all configured by the server device as described above, and although not shown, the basic configuration of a normal information processing device Needless to say, it includes a CPU, a RAM, a ROM, an input device such as a keyboard and a mouse, a communication device that communicates with the outside, a storage device that stores information, and an output device such as a display and a printer.

[集客地分析装置600の構成]
次に、本実施形態に係る集客地分析装置600について説明する。図3には集客地分析装置600の機能ブロック構成を示す。図3に示すように、集客地分析装置600は、ナビゲーション情報読込部601、抽出部602、密度算出部603、集客地情報設定部604、集客地分析部605、地図情報読込部606および出力部607を備えている。各部の機能は後述する。
[Configuration of Customer Location Analysis Device 600]
Next, the customer attraction analysis apparatus 600 according to the present embodiment will be described. FIG. 3 shows a functional block configuration of the customer attraction analysis apparatus 600. As shown in FIG. 3, the customer attraction analysis apparatus 600 includes a navigation information reading unit 601, an extraction unit 602, a density calculation unit 603, a customer attraction information setting unit 604, a customer attraction site analysis unit 605, a map information reading unit 606, and an output unit. 607. The function of each part will be described later.

本実施形態における設定情報は、目的地の位置を示す位置情報、設定情報の識別子を示すナビIDおよび当該データのユーザ識別子を主に含むポイントデータの形式で処理される。また、ナビゲーションログ情報は、
多数のユーザについての複数の設定にわたるポイントデータは、ナビゲーション情報データベース670に保存されている。ここでの「ポイントデータ」としては、GPS測位システムで得られたGPS測位データを採用する。また、区間の位置情報を含むラインデータ、区間の領域を示すポリラインデータ、その他の地図情報は、地図情報データベース680に保存されている。
The setting information in this embodiment is processed in the form of point data mainly including position information indicating the position of the destination, a navigation ID indicating the identifier of the setting information, and a user identifier of the data. Navigation log information
Point data over a plurality of settings for a large number of users is stored in the navigation information database 670. As the “point data” here, GPS positioning data obtained by a GPS positioning system is adopted. The line data including the section position information, the polyline data indicating the section area, and other map information are stored in the map information database 680.

図3の論理的な構成と図1のシステム構成との対応について概説する。ここでは、一例として、図3の集客地分析装置600が、図1のモバイルデモグラフィユニット503および可視化ソリューションユニット504に相当し、図3のナビゲーション情報データベース670および地図情報データベース680が、図1のペタマイニングユニット502に相当する。   The correspondence between the logical configuration of FIG. 3 and the system configuration of FIG. 1 will be outlined. Here, as an example, the customer attraction analysis apparatus 600 in FIG. 3 corresponds to the mobile demography unit 503 and the visualization solution unit 504 in FIG. 1, and the navigation information database 670 and the map information database 680 in FIG. This corresponds to the petamining unit 502.

以下、図3の集客地分析装置600の各部の機能を説明する。ナビゲーション情報読込部601は、ナビゲーションシステムに入力した目的地に関する情報、設定情報のIDを示す「ナビID」、および、当該ユーザのユーザ識別子を含むポイントデータであって、複数のユーザについての複数の設定にわたる当該ポイントデータをナビゲーション情報データベース670から読み込む部分である。ポイントデータは、図4(a)に示すように、例えば、「ユーザ識別子」、「目的地」、「緯度」、「経度」および「ナビID」を主に含んで形成されるナビゲーション設定情報テーブルに従ってナビゲーション情報データベース670に格納されている。   Hereinafter, the function of each part of the customer attraction analysis apparatus 600 of FIG. 3 is demonstrated. The navigation information reading unit 601 is point data including information related to a destination input to the navigation system, a “navigation ID” indicating an ID of setting information, and a user identifier of the user, and a plurality of pieces of information about a plurality of users. This is a part for reading the point data over the setting from the navigation information database 670. As shown in FIG. 4A, the point data is, for example, a navigation setting information table formed mainly including “user identifier”, “destination”, “latitude”, “longitude”, and “navigation ID”. Is stored in the navigation information database 670.

また、ナビゲーション情報読込部601は、ナビゲーションシステムがユーザを誘導した内容を記録したログ情報を読み込む部分でもある。具体的には、ナビゲーション情報読込部601は、図4(b)に示すような、「ユーザ識別子」、「フラグ」、「タイムスタンプ」、「経度」、「緯度」および「ナビID」を主に含むナビゲーションログ情報テーブルに従って構成されたデータをナビゲーション情報データベース670から読み込む。   The navigation information reading unit 601 is also a part that reads log information in which the navigation system guides the user. Specifically, the navigation information reading unit 601 mainly displays “user identifier”, “flag”, “time stamp”, “longitude”, “latitude”, and “navigation ID” as shown in FIG. The data configured in accordance with the navigation log information table included in is read from the navigation information database 670.

抽出部602は、ナビゲーション情報読込部601によって読み出された複数の設定情報のうち、ナビゲーションシステムがユーザを目的地まで誘導したときの設定情報である分析対象設定情報を抽出する。具体的には、抽出部602は、ナビゲーションシステムがユーザを誘導した内容を記録したログ情報に基づいて、ナビゲーションシステムがユーザを目的地まで誘導したものと判定する。具体的には、図4(a)に示すようなデータ構成のナビゲーション設定情報および図4(b)に示すようなデータ構成のナビゲーションログ情報に基づいて、「ナビID」、「緯度」、「経度」が共通するデータを抽出する。なお、「緯度」、「経度」は、完全に一致したものだけを共通とするのではなく、互いに所定範囲に位置する場合も共通するデータとして扱ってもよい。そして、抽出部602は、図4(c)に示すような、例えば、「ユーザ識別子」、「フラグ」、「タイムスタンプ」、「緯度」、「経度」、「開始時刻緯度」、「開始時刻経度」、「終了時刻緯度」および「終了時刻経度」を主に含んで形成されるナビゲーション情報(分析対象設定情報)テーブル従ったデータを生成する。   The extraction unit 602 extracts analysis target setting information that is setting information when the navigation system guides the user to the destination among the plurality of setting information read by the navigation information reading unit 601. Specifically, the extraction unit 602 determines that the navigation system has guided the user to the destination based on log information in which the navigation system has guided the user. Specifically, based on the navigation setting information having the data structure as shown in FIG. 4A and the navigation log information having the data structure as shown in FIG. 4B, the “navigation ID”, “latitude”, “ Extract data with common longitude. It should be noted that “latitude” and “longitude” are not limited to those that completely match, but may be treated as common data even when they are located within a predetermined range. Then, the extraction unit 602, as shown in FIG. 4C, for example, “user identifier”, “flag”, “time stamp”, “latitude”, “longitude”, “start time latitude”, “start time” Data according to a navigation information (analysis target setting information) table formed mainly including “longitude”, “end time latitude”, and “end time longitude” is generated.

密度算出部603は、抽出部602によって抽出されたナビゲーション情報に含まれる目的地の位置情報に基づいて、ユーザの最終到着地の密度を算出する。具体的には、図4(c)に示すようなナビゲーション情報に含まれる目的地の位置、すなわち、「目的地緯度」、「目的地経度」に基づいて、図9に示すようなカーネル密度を算出する。そして、密度算出部603は、図5に示すような、例えば、「エリア識別子」、「エリア名」、「エリアポリゴン情報」および「カーネル密度最大値」を主に含んで形成されるカーネル密度テーブルに従ったデータを生成する。   The density calculation unit 603 calculates the density of the final destination of the user based on the location information of the destination included in the navigation information extracted by the extraction unit 602. Specifically, the kernel density as shown in FIG. 9 is set based on the location of the destination included in the navigation information as shown in FIG. 4C, that is, “destination latitude” and “destination longitude”. calculate. Then, the density calculation unit 603, as shown in FIG. 5, for example, a kernel density table formed mainly including “area identifier”, “area name”, “area polygon information”, and “kernel density maximum value”. Generate data according to

集客地情報設定部604は、位置情報を含む集客地に関する集客地情報を設定する部分である。集客地情報は、システム管理者が任意に設定することが可能であり、集客力を分析したい集客地を入力する。集客地情報設定部604において設定された集客地情報は、図6に示すような、例えば、「集客地名」、「緯度」および「経度」を主に含んで形成される集客地情報テーブルに従って管理される。   The customer center information setting unit 604 is a part for setting customer center information relating to the customer center including the position information. The customer collection place information can be arbitrarily set by the system administrator, and the customer collection place where the customer collection ability is to be analyzed is input. The destination information set in the destination information setting unit 604 is managed according to a destination information table formed mainly including, for example, “name of destination”, “latitude” and “longitude” as shown in FIG. Is done.

集客地分析部605は、集客地情報設定部604において設定された集客地の中から、密度算出部603において算出された最終到着地の密度が所定値以上の領域に位置する集客地を抽出する。具体的には、例えば、図9に示すようなカーネル密度の分布の中から、例えば、図10に示すようなカーネル密度が所定値以上の領域を抽出し、その領域に位置する集客地を、図6に示すような集客地情報に含まれる「緯度」、「経度」に基づいて抽出する。また、集客地分析部605は、前述したように抽出した集客地をカーネル密度に基づいて、例えば、図11に示すような集客地の集客力に関するランキングを出力する。   The customer collection place analysis unit 605 extracts a customer collection place located in an area where the density of the final arrival place calculated by the density calculation unit 603 is equal to or higher than a predetermined value from the customer collection places set by the customer collection place information setting unit 604. . Specifically, for example, from the kernel density distribution as shown in FIG. 9, for example, an area having a kernel density as shown in FIG. Extraction is performed based on “latitude” and “longitude” included in the customer attraction information as shown in FIG. Further, the customer center analysis unit 605 outputs, for example, a ranking related to the power to attract customers as shown in FIG. 11 based on the kernel density of the customer destinations extracted as described above.

地図情報読込部606は、地図情報データベース680に格納されている地図情報を読み込む部分である。   The map information reading unit 606 is a part that reads map information stored in the map information database 680.

出力部607は、密度算出部603において算出された最終到着地のカーネル密度と、集客地情報設定部604において設定された集客地の「緯度」、「経度」と、地図情報読込部606によって読み込まれた地図情報とを位置重ね合わせて出力する部分である。具体的には、例えば、図10に示すように、地図情報と、カーネル密度が所定閾値以上の領域と、集客地の位置とを重ねて表示する。   The output unit 607 reads the kernel density of the final destination calculated by the density calculation unit 603, the “latitude” and “longitude” of the customer destination set by the customer destination information setting unit 604, and is read by the map information reading unit 606. This is the part that outputs the map information superimposed on the position. Specifically, for example, as shown in FIG. 10, map information, an area having a kernel density equal to or higher than a predetermined threshold, and the location of the customer attraction are displayed in an overlapping manner.

[集客地分析装置600における処理]
以下、集客地分析装置600が集客力のある集客地を分析する処理について、図12、図13を用いて詳細に説明する。まず、集客地分析装置600におけるナビゲーション情報読込部601が読み込むナビゲーション設定情報、ナビゲーションログ情報が、ナビゲーション情報データベースに格納されるまでの処理について説明を行う。
[Processing at Customer Attraction Analysis Device 600]
In the following, a process of analyzing a customer collection place with the ability to collect customers by the customer collection place analysis device 600 will be described in detail with reference to FIGS. First, processing until navigation setting information and navigation log information read by the navigation information reading unit 601 in the customer attraction analysis apparatus 600 are stored in the navigation information database will be described.

最初に、図12に示すように、移動機100におけるナビアプリケーション部101は、ユーザから目的地に関する情報を受け付ける(ステップS1)。次に、ナビアプリケーション部101は、目的地までの位置、経路を計算する(ステップS2)。次に、ナビゲーションデータ送信部102は、ステップS1において入力を受け付けた目的地に関する情報を含む、例えば、図4(a)に示すような構成のナビゲーション設定情報を後述するナビゲーションデータ受信部701に送信する(ステップS3)。   First, as shown in FIG. 12, the navigation application unit 101 in the mobile device 100 receives information about the destination from the user (step S1). Next, the navigation application unit 101 calculates the position and route to the destination (step S2). Next, the navigation data transmission unit 102 transmits, for example, navigation setting information having a configuration as shown in FIG. 4A to the navigation data reception unit 701 described later, including information related to the destination that has received the input in step S1. (Step S3).

図12に戻って、次に、ナビアプリケーション部101は、ユーザを目的にまで誘導するためのナビゲーション処理を開始する(ステップS4)。ナビゲーション処理の一例としては、例えば、交差点等でユーザに進むべき進路を示す処理がある。次に、ナビゲーションデータ送信部102は、ナビアプリケーション部101が処理した内容を示すナビゲーションログ情報を送信する(ステップS5)。なお、ナビゲーションログ情報は、例えば、図4(b)に示すような構成のデータである。   Returning to FIG. 12, next, the navigation application unit 101 starts a navigation process for guiding the user to the purpose (step S4). As an example of the navigation process, there is, for example, a process indicating a course to be advanced to the user at an intersection or the like. Next, the navigation data transmission unit 102 transmits navigation log information indicating the contents processed by the navigation application unit 101 (step S5). The navigation log information is data having a configuration as shown in FIG. 4B, for example.

図12に戻って、次に、ナビアプリケーション部101は、ユーザが目的に到着したかどうかを確認し、ナビゲーションを終了するかどうかを判定する(ステップS6)。ナビアプリケーション部101は、ステップS1において入力された目的地にユーザが到着するまで、一連のナビゲーション処理を繰り返す(ステップS4〜ステップS6)。   Returning to FIG. 12, next, the navigation application unit 101 confirms whether or not the user has arrived at the purpose, and determines whether or not to end the navigation (step S6). The navigation application unit 101 repeats a series of navigation processes until the user arrives at the destination input in step S1 (steps S4 to S6).

各種処理ノード700におけるナビゲーションデータ受信部701は、ステップS3においてナビゲーションデータ送信部102によって送信されたナビゲーション設定情報を受信して(ステップS11)、ナビゲーション情報データベース670に格納する。また、各種処理ノード700におけるナビゲーションデータ受信部701は、ステップS5においてナビゲーションデータ送信部102によって送信されたナビゲーションログ情報を受信して(ステップS12)、ナビゲーション情報データベース670に格納する。   The navigation data receiving unit 701 in the various processing nodes 700 receives the navigation setting information transmitted by the navigation data transmitting unit 102 in step S3 (step S11) and stores it in the navigation information database 670. The navigation data receiving unit 701 in the various processing nodes 700 receives the navigation log information transmitted by the navigation data transmitting unit 102 in step S5 (step S12) and stores it in the navigation information database 670.

以下、集客地分析装置600が実行する集客地の分析処理について説明を行う。図13に示すように、最初に、ナビゲーション情報読込部601は、ナビゲーション設定情報とナビゲーションログ情報とをナビゲーション情報データベース670から読み込む(ステップS31)。   In the following, the customer collection analysis process executed by the customer collection analysis device 600 will be described. As shown in FIG. 13, the navigation information reading unit 601 first reads navigation setting information and navigation log information from the navigation information database 670 (step S31).

ここで、ナビゲーション設定情報の中には、目的地の情報が入力されているが、ナビゲーション設定情報からは、この入力された目的地にユーザが到着したことまでは確定することができない。なぜなら、ナビゲーションシステムに目的地に入力しても、途中で目的地を変更したり、目印となる集客地をとりあえず設定しているだけで、最終到着地が入力した目的地ではなかったりする場合があるからである。そこで、本実施形態においては、以下のステップS32、ステップS33を処理することによって、ユーザが目的地に到着していることを判定している。   Here, destination information is input in the navigation setting information, but it cannot be determined from the navigation setting information until the user arrives at the input destination. Because, even if you enter the destination in the navigation system, you may change the destination on the way, or just set a destination to collect as a landmark, but the final destination may not be the input destination Because there is. Therefore, in the present embodiment, it is determined that the user has arrived at the destination by processing the following steps S32 and S33.

すなわち、抽出部602は、ナビゲーションシステムがユーザを誘導した内容を記録したログ情報に基づいて、ナビゲーションシステムがユーザを目的地まで誘導したかどうかを判定する(ステップS32)。具体的には、図4(a)に示すナビゲーション設定情報および図4(b)に示すナビゲーションログ情報に基づいて、「ナビID」、「緯度」、「経度」が共通するデータを、後述するカーネル密度を算出する際の分析対象設定情報として抽出する。これにより、ナビゲーション設定情報の中から、目的地に到着したデータのみを抽出し、図4(c)に示すようなナビゲーション情報として取得する(ステップS33)。   That is, the extraction unit 602 determines whether or not the navigation system has guided the user to the destination based on the log information in which the navigation system has guided the user (step S32). Specifically, based on the navigation setting information shown in FIG. 4A and the navigation log information shown in FIG. 4B, data having common “navigation ID”, “latitude”, and “longitude” will be described later. Extracted as analysis target setting information when calculating the kernel density. As a result, only the data arriving at the destination is extracted from the navigation setting information, and acquired as navigation information as shown in FIG. 4C (step S33).

次に、密度算出部603は、図7に示すように、ステップS33で取得したナビゲーション情報に含まれる目的地の位置情報(P,P,・・・,P)、すなわち、「目的地緯度」、「目的地経度」に基づいて、ユーザの最終到着地のカーネル密度を算出する(ステップS34)。最終到着地のカーネル密度は、密度の高い領域ほど、図8に示すように、ユーザが最終到着地としてのポイント(P,P,・・・,P)が多いことを示している。図8において具体的に示すと、P〜Pのポイントが集中するエリアA1と、P〜P13のポイントが集中するエリアA2と、P14〜P17のポイントが集中するエリアA3とが、カーネル密度が高いことがわかる。 Next, as shown in FIG. 7, the density calculation unit 603 performs the destination position information (P 1 , P 2 ,..., P n ) included in the navigation information acquired in step S33, that is, “Purpose”. Based on the “latitude” and “destination longitude”, the kernel density of the user's final destination is calculated (step S34). As shown in FIG. 8, the kernel density of the final arrival point indicates that the higher the density area, the more the user has points (P 1 , P 2 ,..., P n ) as the final arrival point. . When specifically showing in FIG. 8, an area A1 which points P 2 to P 5 are concentrated, and the area A2 to point P 6 to P 13 are concentrated, and the area A3 of points P 14 to P 17 are concentrated However, it can be seen that the kernel density is high.

次に、集客地分析部605は、ステップS34において算出されたカーネル密度が所定閾値以上のエリアを抽出する(ステップS35)。集客地分析部605は、例えば、図8において、カーネル密度Dの閾値をDとすると、図9に示すような領域B、B、Bを抽出する。 Next, the customer attraction analysis unit 605 extracts an area where the kernel density calculated at step S34 is equal to or greater than a predetermined threshold (step S35). For example, if the threshold value of the kernel density D is D 2 in FIG. 8, the customer attraction analysis unit 605 extracts regions B 1 , B 2 , and B 3 as shown in FIG.

次に、集客地分析部605は、集客地情報設定部604において入力された集客地の位置情報に基づいて、ステップS35において抽出されたエリアB1,B2,B3に位置する集客地X、X、Xを抽出する(ステップS36)。 Next, the customer collection point analysis unit 605, based on the location information of the customer collection point input in the customer collection point information setting unit 604, the customer collection points X 1 and X located in the areas B1, B2, and B3 extracted in step S35. extracting the 2, X 3 (step S36).

次に、集客地分析部605は、カーネル密度が所定閾値以上ある領域B1,B2,B3の集客地X、X、Xについて、カーネル密度に基づいて集客地のランキングを算出する(ステップS37)。例えば、集客地X、X、Xの位置におけるカーネル密度の大小関係が、X>X>Xの場合、集客地分析部605が判定するランキングの順番は、集客地X、集客地X、集客地Xの順番となる。これにより、ユーザの最終到着地と強い関連のある集客地を判定することが可能となる。 Next, the customer attraction analysis unit 605 calculates the ranking of the customer attraction based on the kernel density for the customer attraction sites X 1 , X 2 , and X 3 in the regions B1, B2, and B3 where the kernel density is equal to or greater than a predetermined threshold (step) S37). For example, when the magnitude relationship of the kernel density at the location of customer collection locations X 1 , X 2 , and X 3 is X 1 > X 2 > X 3 , the ranking order determined by the customer collection location analysis unit 605 is the customer collection location X 1. , Customer destination X 2 , customer destination X 3 . As a result, it is possible to determine a customer destination that is strongly related to the user's final destination.

次に、集客地分析部605は、ステップS37において算出されたランキングを、例えば、図11に示すようなデータ形式で出力する(ステップS38)
また、ステップS37、ステップS38と並行して、ステップS41、ステップS42が処理される。すなわち、地図情報読込部606は、地図情報データベース680から地図情報を読み込む(ステップS41)。
Next, the customer center analysis unit 605 outputs the ranking calculated in step S37, for example, in a data format as shown in FIG. 11 (step S38).
In parallel with step S37 and step S38, step S41 and step S42 are processed. That is, the map information reading unit 606 reads map information from the map information database 680 (step S41).

次に、出力部607は、ステップS35において算出されたカーネル密度が所定閾値以上の領域と、ステップS36において抽出された集客地の位置と、ステップS43で読み込んだ地図情報とを重ね合わせて出力する(ステップS42)。出力部607は、例えば、カーネル密度Dが所定閾値D以上の領域と、集客地の位置X、X、X、Xと、地図情報とを重ね合わせることにより、図10に示すようなデータを出力することができる。また、出力部607は、密度算出部603が算出するカーネル密度Dに従って、例えば、図9に示すように、所定のカーネル密度Dを有する領域ごと(例えば、D<D、D≦D<D、D≧D)に色またはハッチングを施したデータを、地図情報と重ね合わせて出力してもよい。 Next, the output unit 607 superimposes and outputs the region where the kernel density calculated in step S35 is equal to or greater than a predetermined threshold, the location of the customer attraction extracted in step S36, and the map information read in step S43. (Step S42). The output unit 607 is, for example, a kernel density D is predetermined threshold D 2 or more regions, the position of the attracting locations X 1, X 2, X 3 , X 4, by superimposing the map information, shown in FIG. 10 Such data can be output. Further, the output unit 607, for example, as shown in FIG. 9, according to the kernel density D calculated by the density calculation unit 603, for each region having a predetermined kernel density D (for example, D <D 1 , D 1 ≦ D < D 2 , D ≧ D 2 ) may be output by superimposing the map information on the color or hatched data.

以上に説明したように、本実施形態の集客地分析装置600によれば、ナビゲーションシステムから取得可能なナビゲーション設定情報のうち、例えば、ナビゲーションシステムによる誘導を途中で中断した場合等、入力した目的地にユーザが最終的に到着しなかった場合の設定情報を取り除き、入力した目的地にユーザが最終的に到着した場合のみの設定情報に含まれる目的地の位置情報を利用してユーザの最終到着地に対するカーネル密度を算出する。これにより、実際にユーザが到着した位置である最終到着地と強い関連のある地域を集客力のある集客地として抽出することができるので、高い精度で集客地分析を実行することが可能となる。   As described above, according to the customer attraction analysis apparatus 600 of the present embodiment, out of the navigation setting information that can be acquired from the navigation system, for example, when the guidance by the navigation system is interrupted, the input destination If the user does not finally arrive at the destination, the setting information is removed, and the user's final arrival is performed using the destination position information included in the setting information only when the user finally arrives at the input destination. Calculate the kernel density for the ground. This makes it possible to extract a region that is strongly related to the final destination where the user actually arrived as a destination for attracting customers, so that it is possible to execute a destination collection analysis with high accuracy. .

また、本実施形態の集客地分析装置600によれば、集客地分析部605は、集客地の位置する最終到着地のカーネル密度に基づいて集客地の集客力に関するランキングを出力しているので、複数の集客地X〜Xの中から、集客力のある集客地を客観的に分析することが可能となる。 In addition, according to the customer attraction analysis device 600 of the present embodiment, the customer attraction analysis unit 605 outputs a ranking related to the power to attract customers based on the kernel density of the final arrival location where the customer attraction is located. from a plurality of attracting locations X 1 to X n, it is possible to objectively analyze the attracting locations with pulling power.

また、本実施形態の集客地分析装置600によれば、ユーザの最終到着地のカーネル密度と、集客地の位置と、地図情報とを重ね合わせて出力することができるので、集客力のある集客地の分布状況や、集客力の度合いを客観的に判断することが可能な情報を提供することができる。   Further, according to the customer collection area analysis apparatus 600 of the present embodiment, the kernel density of the user's final arrival place, the position of the customer collection area, and the map information can be output in an overlapped manner, so that it has the ability to attract customers. It is possible to provide information that can objectively determine the distribution situation of the ground and the degree of ability to attract customers.

以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で以下のような様々な変形が可能である。   The present invention has been described in detail based on the embodiments. However, the present invention is not limited to the above embodiment. The present invention can be modified in various ways as described below without departing from the scope of the invention.

上記実施形態の集客地分析装置600では、ナビゲーションログ情報に基づいて、ナビゲーションシステムに入力した目的地までユーザが到着したかどうかの判定を行ったがこれに限定されるものではない。例えば、ナビゲーション設定情報として入力された目的地に到着したときに、ナビアプリケーション部101が、図4(c)に示すようなナビゲーション情報を生成し、ナビゲーションデータ送信部102が、ナビゲーション情報を送信するようにしてもよい。   In the customer attraction analysis apparatus 600 of the above-described embodiment, it is determined whether the user has arrived at the destination input to the navigation system based on the navigation log information, but the present invention is not limited to this. For example, when arriving at the destination input as the navigation setting information, the navigation application unit 101 generates navigation information as shown in FIG. 4C, and the navigation data transmission unit 102 transmits the navigation information. You may do it.

また、上記実施形態の集客地分析装置600では、カーネル密度が所定閾値D以上ある領域を算出し、当該領域にある集客地を抽出する例を挙げて説明したがこれに限定されるものではない。例えば、集客地分析部605は、密度算出部603が算出するカーネル密度が所定閾値(例えば、D)以上ある領域を集客力のある集客地として抽出してもよい。 Further, the Acquisition locations analyzer 600 of the above embodiment, calculates an area of the kernel density is equal to or higher than a predetermined threshold value D 2, in which has been described by way of example of extracting attract locations in the area is limited to the Absent. For example, the customer attraction analysis unit 605 may extract an area where the kernel density calculated by the density calculation unit 603 is equal to or greater than a predetermined threshold (for example, D 2 ) as a site for attracting customers.

また、上記実施形態の集客地分析装置600では、ステップS37とステップS38およびステップS41とステップS42を並列的に処理する例を挙げて説明したがこれに限定されるものではなく、例えば、ステップS37、ステップS38、ステップS41、ステップS42の順番で処理したり、ステップS41、ステップS42、ステップS37、ステップS38の順番で処理してもよい。   Further, in the customer attraction analysis apparatus 600 of the above-described embodiment, the example in which Step S37 and Step S38 and Step S41 and Step S42 are processed in parallel has been described. However, the present invention is not limited to this example. For example, Step S37 The processing may be performed in the order of step S38, step S41, and step S42, or may be performed in the order of step S41, step S42, step S37, and step S38.

10…通信システム、100…移動機、101…ナビアプリケーション部、102…ナビゲーションデータ送信部、400…交換機、500…管理センタ、501…社会センサユニット、502…ペタマイニングユニット、503…モバイルデモグラフィユニット、504…可視化ソリューションユニット、600…集客地分析装置、601…ナビゲーション情報読込部、602…抽出部、603…密度算出部、604…集客地情報設定部、605…集客地分析部、606…地図情報読込部、607…出力部、670…ナビゲーション情報データベース、680…地図情報データベース、700…各種処理ノード、701…ナビゲーションデータ受信部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Communication system, 100 ... Mobile device, 101 ... Navi application part, 102 ... Navigation data transmission part, 400 ... Switch, 500 ... Management center, 501 ... Social sensor unit, 502 ... Petamining unit, 503 ... Mobile demography unit 504 ... Visualization solution unit, 600 ... Customer collection site analysis device, 601 ... Navigation information reading unit, 602 ... Extraction unit, 603 ... Density calculation unit, 604 ... Customer collection site information setting unit, 605 ... Customer collection site analysis unit, 606 ... Map Information reading unit, 607 ... output unit, 670 ... navigation information database, 680 ... map information database, 700 ... various processing nodes, 701 ... navigation data receiving unit.

Claims (4)

目的地に関する情報を含む設定情報を入力することによって現在位置から前記目的地までユーザを誘導するナビゲーションシステム、から取得可能な前記設定情報に基づいて、集客地の分析を行う集客地分析装置であって、
複数の前記ナビゲーションシステムに入力された複数の前記設定情報を読み込むナビゲーション情報読込部と、
前記ナビゲーション情報読込部によって読み込まれた複数の前記設定情報のうち、前記ナビゲーションシステムがユーザを前記目的地まで誘導したときの設定情報である分析対象設定情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記分析対象設定情報に含まれる前記目的地の位置情報に基づいて、ユーザの最終到着地となるポイントのカーネル密度を算出する密度算出部と、
位置情報を含む集客地に関する集客地情報を設定する集客地情報設定部と、
前記集客地情報設定部において設定された前記集客地の中から、前記密度算出部において算出された前記最終到着地となるポイントのカーネル密度が所定値以上の領域に位置する前記集客地を抽出する集客地分析部と、
地図情報を読み込む地図情報読込部と、
前記密度算出部において算出された前記最終到着地となるポイントのカーネル密度と、前記集客地情報設定部において設定された集客地の位置と、地図情報読込部によって読み込まれた前記地図情報と、を重ね合わせて出力する出力部と、
を備えていることを特徴とする集客地分析装置。
This is a navigation system for collecting customers based on the setting information that can be acquired from the navigation system that guides the user from the current position to the destination by inputting setting information including information about the destination. And
A navigation information reading unit that reads a plurality of the setting information input to a plurality of the navigation systems;
Among the plurality of setting information read by the navigation information reading unit, an extraction unit that extracts analysis target setting information that is setting information when the navigation system guides the user to the destination;
A density calculation unit that calculates a kernel density of a point that is a user's final destination based on the location information of the destination included in the analysis target setting information extracted by the extraction unit;
A customer destination information setting unit for setting customer destination information related to customer destinations including location information;
From the customer destinations set by the customer destination information setting unit, the customer destinations located in an area where the kernel density of the point that is the final destination calculated by the density calculation unit is a predetermined value or more are extracted. With the Customer Location Analysis Department,
A map information reading unit that reads map information;
The kernel density of the point that is the final destination calculated by the density calculation unit, the location of the customer destination set by the customer destination information setting unit, and the map information read by the map information reading unit. An output unit that superimposes and outputs;
A customer attraction analysis device characterized by comprising:
前記抽出部は、前記ナビゲーションシステムが前記ユーザを誘導した内容を記録したログ情報に基づいて、前記ナビゲーションシステムがユーザを前記目的地まで誘導したものと判定することを特徴とする請求項1に記載の集客地分析装置。   The said extraction part determines with the said navigation system having guided the user to the said destination based on the log information which recorded the content which the said navigation system guided the said user. Customer center analysis device. 前記集客地分析部は、前記集客地の位置する前記最終到着地の密度に基づいて前記集客地の集客力に関するランキングを出力する、ことを特徴とする請求項1または2に記載の集客地分析装置。   The customer attraction site analysis according to claim 1, wherein the customer attraction site analysis unit outputs a ranking related to the ability to attract customers to the customer attraction based on the density of the final destination where the customer attraction is located. apparatus. 目的地に関する情報を含む設定情報を入力することによって現在位置から前記目的地までユーザを誘導するナビゲーションシステム、から取得可能な前記設定情報に基づいて、集客地の分析を行う集客地分析装置における集客地分析方法であって、
ナビゲーション情報読込部が、複数の前記ナビゲーションシステムに入力された複数の前記設定情報を読み込むナビゲーション情報読出ステップと、
抽出部が、前記ナビゲーション情報読出ステップにおいて読み出された複数の前記設定情報のうち、前記ナビゲーションシステムがユーザを前記目的地まで誘導したときの設定情報である分析対象設定情報を抽出する抽出ステップと、
密度算出部が、前記抽出ステップによって抽出された前記分析対象設定情報に含まれる前記目的地の位置情報に基づいて、ユーザの最終到着地となるポイントのカーネル密度を算出する密度算出ステップと、
集客地情報設定部が、位置情報を含む集客地に関する集客地情報を設定する集客地情報設定ステップと、
集客地分析部が、前記集客地情報設定ステップにおいて設定された前記集客地の中から、前記密度算出ステップにおいて算出された前記最終到着地となるポイントのカーネル密度が所定値以上の領域に位置する前記集客地を抽出する集客地分析ステップと、
地図情報読込部が、地図情報を読み込む地図情報読込ステップと、
出力部が、前記密度算出ステップにおいて算出された前記最終到着地となるポイントのカーネル密度と、前記集客地情報設定ステップにおいて設定された集客地の位置と、前記地図情報読込ステップにおいて読み込まれた前記地図情報と、を重ね合わせて出力する出力ステップと、を備えていることを特徴とする集客地分析方法。
Attracting customers in a customer attraction analysis device that analyzes customer attraction based on the setting information obtainable from a navigation system that guides the user from the current position to the destination by inputting setting information including information about the destination A method of ground analysis,
A navigation information reading unit that reads a plurality of the setting information input to a plurality of the navigation systems;
Extraction unit, among the plurality of the setting information read in the navigation information reading step, an extraction step of the navigation system extracts the analyte setting information is setting information when the guide the user to the destination ,
A density calculating unit that calculates a kernel density of a point that is a user's final destination based on position information of the destination included in the analysis target setting information extracted by the extraction step;
A customer center information setting unit for setting customer center information regarding a customer center including location information, a customer center information setting step,
A customer collection point analysis unit is located in a region in which the kernel density of the point that is the final arrival point calculated in the density calculation step is a predetermined value or more from the customer collection points set in the customer collection point information setting step A customer center analysis step for extracting the customer center;
A map information reading unit that reads map information;
The output unit, the kernel density of the point that is the final destination calculated in the density calculation step, the location of the customer destination set in the customer destination information setting step, and the read in the map information reading step A customer attraction analysis method, comprising: an output step of superimposing and outputting map information.
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