JP7520792B2

JP7520792B2 - Ｐｏｉ系列データ拡張装置、ｐｏｉ系列データ拡張方法、およびプログラム

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Publication number: JP7520792B2
Application number: JP2021159425A
Authority: JP
Inventors: 慧米川; 茂莉黒川; 秀一郎春田
Original assignee: KDDI Corp
Current assignee: KDDI Corp
Priority date: 2021-09-29
Filing date: 2021-09-29
Publication date: 2024-07-23
Anticipated expiration: 2041-09-29
Also published as: JP2023049602A

Description

本発明は、ＰＯＩ系列データ拡張装置、ＰＯＩ系列データ拡張方法、およびプログラムに関する。

人の移動パターンには自宅と職場を往復する等の規則性がみられるが、移動パターンは必ずしもいつも同じとは限らない。例えば、普段はめったに寄らない店でも、好奇心などのために通りがかりに寄ることがある。したがって、ユーザ毎のＰＯＩ（Point of Interest）系列には確率的なゆらぎがあると考えられる。

こうした位置の履歴に関する技術として、位置履歴データのデータ拡張手法として、緯度経度の正確な正解データとノイズの重畳した生データを用いて、ガウズノイズの分散を推定し、これを用いて正解データにノイズを重畳することでデータ拡張する方法が開示されている（例えば、非特許文献１参照）。この技術では、緯度経度データを対象としており、正解データを必要とする。

また、位置履歴データのデータ拡張手法として、ＰＯＩ履歴を一定の時間間隔にし、ＰＯＩの記録がついていない時間帯のＰＯＩを推定する機械学習モデルを学習し、推定して穴埋めすることでデータ拡張する方法が示されている（例えば、非特許文献２参照）。この非特許文献２に開示された技術では、提案手法の比較対象として、２つのＰＯＩを結ぶ線分の中央を基準として、最も近いＰＯＩを選ぶか、周辺で最も人気のあるＰＯＩを選ぶ方法について言及されている。

Feng, J., Li, Y., Zhao, K., Xu, Z., Xia, T., Zhang, J., Jin, D.: DeepMM: Deep Learning Based Map Matching with Data Augmentation. IEEE Trans. Mob. Comput. 3-6 (2020). https://doi.org/10.1109/TMC.2020.3043500.

Li, Y., Luo, Y., Zhang, Z., Sadiq, S., Cui, P.: Context-aware attention-based data augmentation for POI recommendation. Proc. - 2019 IEEE 35th Int. Conf. Data Eng. Work. ICDEW 2019. 177-184 (2019). https://doi.org/10.1109/ICDEW.2019.00-14

上述した非特許文献２に開示された技術では、機械学習モデルを学習する必要があることから事前準備のコストが大きく、さらに比較手法は決定的であるため、人の移動パターンにみられる確率的なゆらぎを表現できない。
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、低コストで妥当なゆらぎをＰＯＩ系列に与えることができるＰＯＩ系列データ拡張装置、ＰＯＩ系列データ拡張方法、およびプログラムを提供することにある。

（１）本発明の一態様は、ユーザごとＰＯＩの履歴であるユーザＰＯＩ系列を取得するユーザＰＯＩ系列取得部と、乱数を用いて前記ユーザＰＯＩ系列から一のＰＯＩを決定し、当該一のＰＯＩの近傍に存在する近傍ＰＯＩを示す近傍ＰＯＩ情報を取得する近傍ＰＯＩ情報取得部と、近傍ＰＯＩ情報に含まれる前記近傍ＰＯＩから１つの近傍ＰＯＩを選択する選択部と、前記選択部が選択した近傍ＰＯＩと前記一のＰＯＩとを置換するか、前記選択部が選択した近傍ＰＯＩを前記ユーザＰＯＩ系列に挿入する置換挿入部と、前記置換挿入部が置換または挿入した前記近傍ＰＯＩを含む前記ユーザＰＯＩ系列を出力するユーザＰＯＩ系列出力部と、を備えるＰＯＩ系列データ拡張装置である。
（２）本発明の一態様は、上記（１）に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置において、前記近傍ＰＯＩ情報には、複数のＰＯＩどうしの物理的距離に基づいて、前記近傍ＰＯＩが定められている客観的近傍ＰＯＩ情報が含まれる。
（３）本発明の一態様は、上記（２）に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置において、前記近傍ＰＯＩ情報には、ユーザの行動に基づく複数のＰＯＩどうしの関連の程度に基づいて、前記近傍ＰＯＩが定められている主観的近傍ＰＯＩ情報が含まれる。
（４）本発明の一態様は、上記（３）に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置において、前記選択部は、前記客観的近傍ＰＯＩ情報と、前記主観的近傍ＰＯＩ情報とを所定の方法で選択することにより、前記客観的近傍ＰＯＩ情報または前記主観的近傍ＰＯＩ情報のいずれかから前記近傍ＰＯＩを選択する。
（５）本発明の一態様は、上記（４）に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置において、前記所定の方法とは、ユーザの行動に基づく複数のＰＯＩどうしの関連の程度を示す遷移確率に基づいて選択する方法である。
（６）本発明の一態様は、上記（５）に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置において、前記遷移確率に基づいて選択する方法は、前記遷移確率の有効度合いが大きいほど、前記主観的近傍ＰＯＩ情報が選択される確率が大きくなる方法である。
（７）本発明の一態様は、上記（４）に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置において、前記所定の方法とは、無作為に選択する方法である。
（８）本発明の一態様は、上記（３）から（７）のいずれかに記載のＰＯＩ系列データ拡張装置において、前記主観的近傍ＰＯＩ情報は、行政区域ごとに設けられる。
（９）本発明の一態様は、上記（１）から（８）のいずれかに記載のＰＯＩ系列データ拡張装置において、前記選択部は、時間帯に応じて近傍ＰＯＩを選択する。

（１０）本発明の一態様は、ＰＯＩ系列データ拡張装置が実行するＰＯＩ系列データ拡張であって、ユーザごとＰＯＩの履歴であるユーザＰＯＩ系列を取得するユーザＰＯＩ系列取得ステップと、乱数を用いて前記ユーザＰＯＩ系列から一のＰＯＩを決定し、当該一のＰＯＩの近傍に存在する近傍ＰＯＩを示す近傍ＰＯＩ情報を取得する近傍ＰＯＩ情報取得ステップと、近傍ＰＯＩ情報に含まれる前記近傍ＰＯＩから１つの近傍ＰＯＩを選択する選択ステップと、前記選択ステップが選択した近傍ＰＯＩと前記一のＰＯＩとを置換するか、前記選択ステップが選択した近傍ＰＯＩを前記ユーザＰＯＩ系列に挿入する置換挿入ステップと、前記置換挿入ステップが置換または挿入した前記近傍ＰＯＩを含む前記ユーザＰＯＩ系列を出力するユーザＰＯＩ系列出力ステップと、を有するＰＯＩ系列データ拡張方法である。

（１１）本発明の一態様は、ＰＯＩ系列データ拡張装置のコンピュータに、ユーザごとＰＯＩの履歴であるユーザＰＯＩ系列を取得するユーザＰＯＩ系列取得ステップと、乱数を用いて前記ユーザＰＯＩ系列から一のＰＯＩを決定し、当該一のＰＯＩの近傍に存在する近傍ＰＯＩを示す近傍ＰＯＩ情報を取得する近傍ＰＯＩ情報取得ステップと、近傍ＰＯＩ情報に含まれる前記近傍ＰＯＩから１つの近傍ＰＯＩを選択する選択ステップと、前記選択ステップが選択した近傍ＰＯＩと前記一のＰＯＩとを置換するか、前記選択ステップが選択した近傍ＰＯＩを前記ユーザＰＯＩ系列に挿入する置換挿入ステップと、前記置換挿入ステップが置換または挿入した前記近傍ＰＯＩを含む前記ユーザＰＯＩ系列を出力するユーザＰＯＩ系列出力ステップと、を実行させるプログラムである。

本発明によれば、低コストで妥当なゆらぎをＰＯＩ系列に与えることができるＰＯＩ系列データ拡張装置、ＰＯＩ系列データ拡張方法、およびプログラムを提供できる。

本発明の実施形態のＰＯＩ系列データ拡張装置の一例を示す図である。置換例を示す図である。挿入例を示す図である。ＰＯＩ系列データ拡張処理の流れを示すフローチャートを示す図である。ポイント候補Ｎ１～Ｎｊを示す図である。近傍情報取得部が取得したポイント候補を示す図である。遷移確率例を示す図である。近傍情報取得部が取得したポイント候補を示す図である。学習部を備えたＰＯＩ系列データ拡張装置の構成例を示す図である。

本実施形態のＰＯＩ系列データ拡張装置、ＰＯＩ系列データ拡張方法、およびプログラムを、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。本実施形態におけるＰＯＩは店舗、公共施設、駅、教育施設といったユーザの訪問の対象となる場所を示したカテゴリカルデータであるものとする。また、ＰＯＩには緯度経度といったＰＯＩ間の相対的な距離の遠近を比較可能な情報が付与されているものとする。ＰＯＩ系列は、例えばスマートフォンなどのモバイル端末のアプリケーション等によって取得される。取得されたＰＯＩ系列は、例えば通信会社が管理するサーバなどにユーザ単位で記憶される。

図１は、本発明の実施形態のＰＯＩ系列データ拡張装置の一例を示す図である。本実施形態のＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、ユーザごとＰＯＩの履歴であるユーザＰＯＩ系列が入力され、入力されたユーザＰＯＩ系列にゆらぎを与えたゆらぎ済みユーザＰＯＩ系列を出力する。入力されるユーザＰＯＩ系列は、本実施形態では他の装置から取得される。ＰＯＩ系列データ拡張装置１００がユーザＰＯＩ系列を記憶しておき、その中からユーザＰＯＩ系列を取得してもよいし、ユーザＰＯＩ系列が記憶された媒体（フラッシュメモリや光ディスクなど）から取得してもよい。

ＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、系列取得部１１０と、近傍情報取得部１２０と、選択部１３０と、置換挿入部１４０と、出力部１５０とを備える。系列取得部１１０は、入力されたユーザＰＯＩ系列を取得する。近傍情報取得部１２０は、ユーザＰＯＩ系列に含まれる一のＰＯＩの近傍に存在する近傍ＰＯＩを示す近傍ＰＯＩ情報を取得する。選択部１３０は、近傍ＰＯＩ情報に含まれる近傍ＰＯＩから１つの近傍ＰＯＩを選択する。

置換挿入部１４０は、選択部１３０が選択した近傍ＰＯＩと一のＰＯＩとを置換するか、ＰＯＩ選択部が選択した近傍ＰＯＩをユーザＰＯＩ系列に挿入する。なお、挿入位置の詳細については後述する。

これにより、ゆらぎが与えられたユーザＰＯＩ系列が生成される。出力部１５０は、置換挿入部１４０が置換または挿入した近傍ＰＯＩを含むユーザＰＯＩ系列を出力する。

上記構成において、系列取得部１１０は、ユーザＰＯＩ系列取得部の一例である。近傍情報取得部１２０は、近傍ＰＯＩ情報取得部の一例である。出力部１５０は、ユーザＰＯＩ系列出力部の一例である。

次に、置換挿入部１４０の置換と挿入例について説明する。以下の説明において、「系列」とはユーザＰＯＩ系列を示すものとする。また、「ポイント」とは、系列に含まれるＰＯＩを示すものとする。

図２は、置換例を示す図である。図２において、入力系列は、ポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３の順に接続されているものとする。なお、ポイントＰ２は、ユーザＰＯＩ系列に含まれる「一のＰＯＩ」に対応する。

入力系列に対し、置換挿入部１４０により、ポイントＰ２がポイントＰＡに置換されたとする。この場合、ＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、ポイントＰ１、ＰＡ、Ｐ３の順に接続された系列を出力する。これにより、ユーザがポイントＰ１の次にポイントＰＡを経由してポイントＰ３に移動するといったゆらぎが与えられた系列が得られる。

図３は、挿入例を示す図である。図３において、入力系列は、ポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３の順に接続されているものとする。なお、ポイントＰ２は、ユーザＰＯＩ系列に含まれる「一のＰＯＩ」に対応する。

図３に示されるように、置換挿入部１４０は、対象ポイントＰ２の前または後ろにＰＢを挿入する。例えば、ポイントＰＢがポイントＰ２の後ろに挿入されたとする。この場合、ＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、ポイントＰ１、Ｐ２、ＰＢ、Ｐ３の順に接続された系列を出力する。これにより、ユーザがポイントＰ２の次にポイントＰＢを経由してポイントＰ３に移動するといったゆらぎが与えられた系列が得られる。

以下の説明において、図２のように置換するポイントＰＡや、図３のように挿入するポイントＰＢを「近傍ポイント」と表現する。

本実施形態では、近傍ポイントの選択方法として３つの選択方法がある。１つめは、客観的近傍選択方法である。２つめは、主観的近傍選択方法である。３つめは、客観的近傍選択方法と主観的近傍選択方法とを使い分けるハイブリッド選択方法である。これらの選択方法について順に説明する。なお、以下の説明において、上述した「一のＰＯＩ」を「対象ポイント」と表現する。

選択方法の説明に先立ち、いずれの選択方法の場合であっても共通する全体的な処理の流れについて説明する。図４は、ＰＯＩ系列データ拡張装置１００により実行されるＰＯＩ系列データ拡張処理の流れを示すフローチャートを示す図である。図４に示されるフローチャートでは、１つの系列に存在する対象ポイント数はｎ個としている。例えば、系列が、始点Ｐ_０→Ｐ_１→Ｐ_２→…→Ｐ_ｎ→終点Ｐ_ｎ＋１のように構成された系列のうちの、Ｐ_１、Ｐ_２、…、Ｐ_ｎのｎ個のポイントを対象ポイントとすること想定している。この場合は、始点と終点は動かさないようにゆらぎを与える処理となる。本実施形態では、始点と終点は動かさない例について説明するが、始点と終点の少なくとも一方を対象ポイントとしてもよい。

図４において、ＰＯＩ系列データ拡張装置１００の系列取得部１１０は、系列を取得する（ステップＳ１０１）。ＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、ループカウンタｋを１で初期化する（ステップＳ１０２）。ＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、ｋ番目のポイントを置換挿入の対象ポイントとするか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

このステップＳ１０３は、系列の全ポイントを置換挿入の対象ポイントとしないようにするための処理である。全ポイントを置換挿入の対象ポイントとすると、入力系列から大幅に変更された系列が出力されることとなるため、例えば乱数を用いて低確率（例えば１０％以下の確率）で置換挿入の対象ポイントとするような判定が行われる。

ｋ番目のポイントを置換挿入の対象ポイントとしないと判定された場合には（ステップＳ１０３：ＮＯ）、ステップＳ１１３に処理が進む。ｋ番目のポイントを置換挿入の対象ポイントとすると判定された場合には（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、ＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、対象ポイントと置換するか、対象ポイントの次に挿入するかのいずれかを判定する。ここでは、例えば乱数を用いて置換するか、挿入するかが判定される。

ステップＳ１０４において、置換すると判定された場合には、近傍情報取得部１２０は、ｋ番目のポイントの近傍ＰＯＩ情報を取得する（ステップＳ１０５）。選択部１３０は、近傍ＰＯＩ情報に含まれる近傍ポイントから１つの近傍ポイントを選択する（ステップＳ１０６）。置換挿入部１４０は、選択部１３０が選択した近傍ポイントと対象ポイントとを置換して（ステップＳ１０７）、ステップＳ１１１に進む。

ステップＳ１０４において、挿入すると判定された場合には、近傍情報取得部１２０は、ｋ番目のポイントの近傍ＰＯＩ情報を取得する（ステップＳ１０８）。選択部１３０は、近傍ＰＯＩ情報に含まれる近傍ポイントから１つの近傍ポイントを選択する（ステップＳ１０９）。置換挿入部１４０は、選択部１３０が選択した近傍ポイントを対象ポイントの前または後ろのポイントとして系列に挿入して（ステップＳ１１０）、ステップＳ１１１に進む。

ＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、ｋ＝ｎか否かを判定する（ステップＳ１１１）。ｋ＝ｎの場合には（ステップＳ１１１：ＹＥＳ）、全ての対象ポイントに対して処理を行ったこととなるため、出力部１５０は、系列を出力して（ステップＳ１１２）、処理を終了する。ｋ≠ｎの場合には（ステップＳ１１１：ＮＯ）、未処理の対象ポイントが存在しているため、ＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、ｋを増分して（ステップＳ１１３）、処理を終了する。

以上説明したＰＯＩ系列データ拡張処理により、ＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、ゆらぎを与えた系列を出力することができる。このＰＯＩ系列データ拡張処理を踏まえ、以下、各選択方法について説明する。以下の説明において、近傍ポイントの候補を「ポイント候補」と表現する。

[客観的近傍選択方法]
客観的近傍選択方法とは、複数のＰＯＩどうしの物理的距離に基づく方法である。具体的に図５を用いて説明する。図５は、対象ポイントＰのポイント候補Ｎ１～Ｎｊを示す図である。客観的近傍選択方法では、対象ポイントＰから距離ｄ以内に位置する（すなわち半径ｄ内に位置する）ポイントをポイント候補とする。

近傍情報取得部１２０は、これらのポイント候補を含む近傍情報を取得する。図６は、近傍情報取得部１２０が取得したポイント候補を示す図である。選択部１３０は、ポイント候補Ｎ１～Ｎｊの中から、近傍ポイントを選択する。距離ｄは、例えば１００００メートルなどと固定してもよいが、個々のユーザの標準的な移動距離（例えば、系列で連続する２つのＰＯＩ間の距離の平均値）に応じてユーザごとに設定されてもよい。

近傍情報取得部１２０は、定期的（例えば１日に１回など）、ＰＯＩに付与された緯度経度から、例えばヒュニベの公式を用いてポイント候補を取得する。選択部１３０は、ポイント候補の中から、非確率的な基準（無作為）で近傍ポイントを選択する。なお、ポイント候補は、他の装置で用意されたものを近傍情報取得部１２０が取得してもよい。

客観的近傍選択方法によれば、対象ポイントからの距離を基準として近傍ポイントが選択されるので、機械学習モデルを学習する場合と比較して非常に低コストで妥当なゆらぎをＰＯＩ系列に与えることができる。

[主観的近傍選択方法]
主観的近傍選択方法とは、ユーザの行動に基づく複数のＰＯＩどうしの関連の程度に基づく方法である。具体的に実際の系列を集計して、例えばポイントＰから他のポイントＮｋ（ｋ＝１～ｒ）への遷移確率を求めて置く。この遷移確率がＰＯＩどうしの関連の程度の値を示す。図７は、遷移確率例を示す図である。図７において、ポイントＰからＮｋへの遷移確率はＰｋで示されている。遷移確率の算出方法としては、Ｐから任意のポイントに遷移している総数をＱとし、そのうちのＰからＮｋへ遷移している総数をＳ（ｋ）とした場合、Ｐｋ＝Ｓ（ｋ）／Ｑとする方法が挙げられる。言い換えると、系列に存在するＰＯＩの前後をペアとして、ペアの出現回数をカウントし、全ペアの出現回数の合計で除算することで遷移確率が算出される。

近傍情報取得部１２０は、遷移確率の大きい方から順にＲ位までのＮｋをポイント候補とし、これらを含む近傍情報を取得する。図８は、近傍情報取得部１２０が取得したポイント候補を示す図である。図８では、一例としてＲ＝２０とした遷移確率が大きい上位２０のポイント候補Ｎ'１～Ｎ'２０を示している。

近傍情報取得部１２０は、例えば所定時刻が到来したタイミングや、ＰＯＩが更新されたタイミングなど、遷移確率を算出してポイント候補を取得する。選択部１３０は、ポイント候補の中から、遷移確率に応じて、または非確率的な基準（無作為）で近傍ポイントを選択する。なお、ポイント候補は、他の装置で用意されたものを近傍情報取得部１２０が取得してもよい。

主観的近傍選択方法によれば、実際のＰＯＩに基づいて近傍ポイントを選択するという点において現実的なゆらぎをＰＯＩ系列に与えることができる。

[ハイブリッド選択方法]
ハイブリッド選択方法は、客観的近傍選択方法において取得されたポイント候補（「第１ポイント候補」とする）と、主観的近傍選択方法において取得されたポイント候補（「第２ポイント候補」とする）とを所定の基準で選択する方法である。

ハイブリッド選択方法では、近傍情報取得部１２０は、客観的近傍選択方法において取得されたポイント候補（「第１ポイント候補」とする）と、主観的近傍選択方法において取得されたポイント候補（「第２ポイント候補」とする）とを予め用意しておく。

その上で、ハイブリッド選択方法には、選択部１３０の選択方法として３種類の方法（α、β、γ）がある。選択方法αは、所定の基準を、非確率的な基準とする方法である。具体的に、選択部１３０が、第１ポイント候補および第２ポイント候補のいずれか一方を無作為（非確率的な基準）に選択し、選択したポイント候補の中から近傍ポイントを選択する方法である。

選択方法βは、所定の基準を、確率的な基準とする方法である。具体的に、選択方法βは、第２ポイント候補を取得する際に用いられた遷移確率を用いる方法である。遷移確率には確率的に意味のあるもの（有意）とないものがある。そこで、ＰＯＩの遷移パターンの全てが等確率で起こると仮定した場合の遷移確率と比較して、着目している遷移パターンが有意であるかどうかを、有意水準αを０．０５等とした比の差の検定により判定する。

判定の結果、有意なものと判定されたうちの、遷移確率が上位（１０位まで）を改めて第２ポイント候補とする。選択部１３０は、第２ポイント候補の中から近傍ポイントを選択する。その一方で、集計対象の系列が少ない場合などでは、遷移確率が１０位までとなるものがない場合があり得る。このような場合には、選択部１３０は、第１ポイント候補の中から近傍ポイントを選択する。選択方法βによれば、実際のＰＯＩに基づいて近傍ポイントを選択することも可能であるとともに、有意ではない遷移確率の場合には、第１ポイント候補から選択されるので、低コストで妥当なゆらぎをＰＯＩ系列に与えることができる。

選択方法γは、第２ポイント候補を取得する際に用いられた遷移確率を用いる方法である。選択部１３０が、第１ポイント候補および第２ポイント候補のいずれか一方を確率にもとづき選択する方法である。例えば、第２ポイント候補を集計する系列に、対象ポイントが十分多く存在すれば、少ない場合と比較して第２ポイント候補はより有効と考えられる。

そこで、集計する系列における対象ポイントの十分さの指標として、ｅ（０≦ｅ≦１）を設ける。ｅの算出方法は、対象ポイントに対応する第２ポイント候補の数をＭとし、第２ポイント候補の数の最大値をＮとしたとき、ｅ＝Ｍ／Ｎとする。このｅが大きいほど、第２ポイント候補の方が第１ポイント候補と比較して、より有効と考えられる。すなわち、関連の程度の有効度合いが大きいと考えられる。なお、「第２ポイント候補の数の最大値」とは、例えば上述したように上位１０位を第２ポイント候補とする場合には、Ｎ＝１０となる。したがって、第２ポイント候補の数が１０位まで存在する対象ポイントでの指標ｅは１となる。

選択部１３０は、確率ｅで第２ポイント候補から近傍ポイントを選択し、確率１－ｅで第１ポイント候補から近傍ポイントを選択する。このようにすることで、低コストで妥当なゆらぎをＰＯＩ系列に与えることができる。

以上説明したように、本実施形態に係るＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、妥当なゆらぎを与えたＰＯＩ系列を出力する。そこで、ＰＯＩ系列データ拡張装置１００は、妥当なゆらぎを与えたＰＯＩ系列を学習対象として学習することにより、ユーザＰＯＩ系列に基づくユーザの位置情報を出力する学習部を備えてもよい。

図９は、学習部を備えたＰＯＩ系列データ拡張装置２００の構成例を示す図である。図９に示される構成は、図１に示される構成に加え、ユーザＰＯＩ系列記憶部１６０と学習部１７０とを備える。

図９において、出力部１５０は、ユーザＰＯＩ系列記憶部１６０に出力した系列を次々と追記していく。学習部１７０は、ユーザＰＯＩ系列記憶部１６０に記憶された系列を参照して学習を行う。ユーザＰＯＩ系列記憶部１６０には、ユーザごとにＰＯＩ系列（本実施形態では、緯度と経度で示されるＰＯＩの系列）が記憶される。

学習部１７０が、ＰＯＩ訪問予測モデルを構築する場合には、ＰＯＩ系列データ拡張装置によってゆらぎが与えられる前の系列で構築する場合と同様に行えばよい。例えば、ＰＯＩ訪問予測モデルがＬＳＴＭと全結合層とｓｏｆｔｍａｘ関数からなるニューラルネットワークである場合には、ＰＯＩ系列データのうち最新のＰＯＩを除く部分を古いものから順に入力し、出力と１ｈｏｔエンコーディングされた最新のＰＯＩとから交差エントロピー損失を算出し、誤差逆伝播法によりモデルパラメータを更新すればよい。

第１ポイント候補または第２ポイント候補から選択される近傍ポイントで置換したり、または挿入する操作を変換と見なすと、本実施形態に係るＰＯＩ系列データ拡張装置２００を用いて学習させた機械学習モデルは、系列の確率的なゆらぎに対して頑健となる。したがって、ＰＯＩ系列データ拡張装置２００によれば、系列を入力としたＰＯＩ訪問予測モデルの性能が向上する。

なお、図９では、学習部はＰＯＩ系列データ拡張装置２００に設けられているが、これに限るものではない。ＰＯＩ系列データ拡張装置２００とは異なる装置に設けられてもよい。例えば、ＰＯＩ系列データ拡張装置１００の通信可能な装置に設けられもよい。

以上説明した実施形態において、第２ポイント候補は、行政区域（都道府県や市町村）ごとに設けられてもよい。これは、ユーザの行動に基づく複数のＰＯＩどうしの関連の程度は行政区域ごとに異なると考えられるためである。このようにすることで、ＰＯＩ系列データ拡張装置は、より実態に即した近傍ポイントを用いてゆらぎが与えられた系列を出力することができる。

また、選択部１３０は、時間帯に応じて近傍ポイントを選択してもよい。これは、例えば酒類を提供する飲食店は主に夜間にしか開店してなく、またデパートなどは深夜には開店していないことから、ある時間帯によっては訪問する可能性が０％となるポイントが存在する。さらに、ユーザによっては、ある時間帯は訪問しないが、それ以外の時間帯には訪問するようなＰＯＩも存在する。そこで、選択部１３０は、時間帯に応じて近傍ポイントを選択してもよい。このようにすることで、ＰＯＩ系列データ拡張装置は、より実態に即した近傍ポイントを用いてゆらぎが与えられた系列を出力することができる。

なお、これにより、低コストで妥当なゆらぎをＰＯＩ系列に与えることができるＰＯＩ系列データ拡張装置、ＰＯＩ系列データ拡張方法、およびプログラムを提供できることから、国連が主導する持続可能な開発目標（SDGs）の目標９「レジリエントなインフラを整備し、持続可能な産業化を推進するとともに、イノベーションの拡大を図る」に貢献することが可能となる。

以上、実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組合せを行うことができる。これら実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
なお、上述したＰＯＩ系列データ拡張装置１００、２００は、コンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、各機能ブロックの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録する。この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、ＣＰＵが実行することで実現してもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（ＯｐｅｒａｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）や周辺機器などのハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭなどの可搬媒体のことをいう。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置を含む。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、短時間の間、動的にプログラムを保持するものを含んでいてもよい。短時間の間、動的にプログラムを保持するものは、例えば、インターネットなどのネットワークや電話回線などの通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線である。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」には、サーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。また、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。また、上記プログラムは、プログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。プログラマブルロジックデバイスは、例えば、ＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）である。

１００、２００…ＰＯＩ系列データ拡張装置、１１０…系列取得部、１２０…近傍情報取得部、１３０…選択部、１４０…置換挿入部、１５０…出力部、１６０…系列記憶部、１７０…学習部

Claims

ユーザごとＰＯＩの履歴であるユーザＰＯＩ系列を取得するユーザＰＯＩ系列取得部と、
乱数を用いて前記ユーザＰＯＩ系列から一のＰＯＩを決定し、当該一のＰＯＩの近傍に存在する近傍ＰＯＩを示す近傍ＰＯＩ情報を取得する近傍ＰＯＩ情報取得部と、
近傍ＰＯＩ情報に含まれる前記近傍ＰＯＩから１つの近傍ＰＯＩを選択する選択部と、
前記選択部が選択した近傍ＰＯＩと前記一のＰＯＩとを置換するか、前記選択部が選択した近傍ＰＯＩを前記ユーザＰＯＩ系列に挿入する置換挿入部と、
前記置換挿入部が置換または挿入した前記近傍ＰＯＩを含む前記ユーザＰＯＩ系列を出力するユーザＰＯＩ系列出力部と、
を備えるＰＯＩ系列データ拡張装置。
前記近傍ＰＯＩ情報には、複数のＰＯＩどうしの物理的距離に基づいて、前記近傍ＰＯＩが定められている客観的近傍ＰＯＩ情報が含まれる請求項１に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置。
前記近傍ＰＯＩ情報には、ユーザの行動に基づく複数のＰＯＩどうしの関連の程度に基づいて、前記近傍ＰＯＩが定められている主観的近傍ＰＯＩ情報が含まれる請求項２に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置。
前記選択部は、前記客観的近傍ＰＯＩ情報と、前記主観的近傍ＰＯＩ情報とを所定の方法で選択することにより、前記客観的近傍ＰＯＩ情報または前記主観的近傍ＰＯＩ情報のいずれかから前記近傍ＰＯＩを選択する
請求項３に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置。
前記所定の方法とは、ユーザの行動に基づく複数のＰＯＩどうしの関連の程度を示す遷移確率に基づいて選択する方法である請求項４に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置。
前記遷移確率に基づいて選択する方法は、前記遷移確率の有効度合いが大きいほど、前記主観的近傍ＰＯＩ情報が選択される確率が大きくなる方法である請求項５に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置。
前記所定の方法とは、無作為に選択する方法である請求項４に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置。
前記主観的近傍ＰＯＩ情報は、行政区域ごとに設けられる請求項３から請求項７のいずれか１項に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置。
前記選択部は、時間帯に応じて近傍ＰＯＩを選択する請求項１から請求項８のいずれか１項に記載のＰＯＩ系列データ拡張装置。
ＰＯＩ系列データ拡張装置が実行するＰＯＩ系列データ拡張であって、
ユーザごとＰＯＩの履歴であるユーザＰＯＩ系列を取得するユーザＰＯＩ系列取得ステップと、
乱数を用いて前記ユーザＰＯＩ系列から一のＰＯＩを決定し、当該一のＰＯＩの近傍に存在する近傍ＰＯＩを示す近傍ＰＯＩ情報を取得する近傍ＰＯＩ情報取得ステップと、
近傍ＰＯＩ情報に含まれる前記近傍ＰＯＩから１つの近傍ＰＯＩを選択する選択ステップと、
前記選択ステップが選択した近傍ＰＯＩと前記一のＰＯＩとを置換するか、前記選択ステップが選択した近傍ＰＯＩを前記ユーザＰＯＩ系列に挿入する置換挿入ステップと、
前記置換挿入ステップが置換または挿入した前記近傍ＰＯＩを含む前記ユーザＰＯＩ系列を出力するユーザＰＯＩ系列出力ステップと、
を有するＰＯＩ系列データ拡張方法。
ＰＯＩ系列データ拡張装置のコンピュータに、
ユーザごとＰＯＩの履歴であるユーザＰＯＩ系列を取得するユーザＰＯＩ系列取得ステップと、
乱数を用いて前記ユーザＰＯＩ系列から一のＰＯＩを決定し、当該一のＰＯＩの近傍に存在する近傍ＰＯＩを示す近傍ＰＯＩ情報を取得する近傍ＰＯＩ情報取得ステップと、
近傍ＰＯＩ情報に含まれる前記近傍ＰＯＩから１つの近傍ＰＯＩを選択する選択ステップと、
前記選択ステップが選択した近傍ＰＯＩと前記一のＰＯＩとを置換するか、前記選択ステップが選択した近傍ＰＯＩを前記ユーザＰＯＩ系列に挿入する置換挿入ステップと、
前記置換挿入ステップが置換または挿入した前記近傍ＰＯＩを含む前記ユーザＰＯＩ系列を出力するユーザＰＯＩ系列出力ステップと、
を実行させるプログラム。