JP7270604B2 - 判定装置 - Google Patents

Description

本発明の一側面は、ユーザに提供されるアプリケーションの種類を判定する判定装置に関する。

従来から、端末を利用するユーザに提供するアプリケーションを分類する技術が知られている。下記特許文献１には、アプリケーションが利用された位置を示す利用位置情報を基に、地域ごとのアプリケーションの利用状態を算出し、その算出結果に基づいてアプリケーションの分類を行い、その分類結果からユーザにアプリケーションを推奨する技術が記載されている。

特開２０１７－１８８００６号公報

特許文献１に記載の技術においては、ユーザが非日常圏に位置していると判断された場合に、非日常圏のアプリケーションであると分類されたアプリケーションを推奨の候補とする。この特許文献１においては、単に日常圏／非日常圏の分類を行っているだけである。したがって、ユーザにとって地域ごとに真に興味深いアプリケーションを推定することは難しい傾向にある。

そこで、本発明の一側面は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、アプリケーションの利用傾向における地域性を考慮してアプリケーションを適切に分類することが可能な判定装置を提供することを目的とする。

上述の課題を解決するために、本発明の一側面にかかる判定装置は、ユーザに提供されるアプリケーションの種類を判定する判定装置において、ユーザによって利用されたアプリケーションを特定するアプリケーション特定情報と、該アプリケーションの利用時の該ユーザの位置を示す位置情報と、該ユーザを特定するユーザ特定情報とが対応付けられた利用履歴情報を、複数のユーザによる複数のアプリケーションの利用ごとに蓄積して記憶する履歴格納部と、履歴格納部に記憶された特定のアプリケーションに関する利用履歴情報を基に、複数の区域毎に、区域内に位置情報の示す位置が含まれる利用履歴情報を用いて、区域内での特定のアプリケーションの利用傾向を示す数値を集計する第１の集計部と、履歴格納部に記憶された特定のアプリケーションに関する利用履歴情報を用いて、複数の区域の中で位置情報の示す位置が含まれる区域の数を集計する第２の集計部と、特定のアプリケーションに関して、利用傾向を示す数値及び区域の数を基に、複数の区域毎のスコアを算出するスコア算出部と、スコアを基に特定のアプリケーションに関する地域性の有無を判定する判定部と、を備える。

上記一側面によれば、ユーザによるアプリケーションの利用に関する利用履歴情報を用いて、複数の区域毎にその区域内での特定のアプリケーションの利用傾向を示す数値が集計されると共に、特定のアプリケーションが利用された位置が含まれる区域の数が集計される。そして、利用傾向を示す数値と区域の数を基に複数の区域毎のスコアが算出され、そのスコアを基に特定のアプリケーションの地域性の有無が判定される。このようにして地域性を判定することにより、地域性を考慮してアプリケーションを適切に分類することができる。その結果、ユーザにとって地域ごとに真に興味深いアプリケーションを特定することができる。

本発明の一側面によれば、アプリケーションの利用傾向における地域性を考慮してアプリケーションを適切に分類することができる。

本発明の好適な一実施形態にかかる判定装置１の構成を示すブロック図である。 図１の履歴格納部１０１に格納された利用履歴情報のデータ構成の一例を示す図である。 図１の居住地格納部１０３に格納された居住区域の情報のデータ構成の一例を示す図である。 図１の判定部１０８によって判定結果格納部１０９に格納された判定結果のデータ構成の一例を示す図である。 図１の判定装置１による判定処理の動作手順を示すフローチャートである。 図５の居住地判定処理の詳細な動作手順を示すフローチャートである。 図５の居住区域別ＵＵ数判定処理の詳細な動作手順を示すフローチャートである。 図５のアプリケーション別地域性判定処理の詳細な動作手順を示すフローチャートである。 図１の判定装置１を構成するコンピュータ２０のハードウェア構成の一例を示す図である。 変形例に係る判定装置１Ａの構成を示すブロック図である。 変形例に係る判定装置１Ａによるアプリケーション別地域性判定処理の詳細な動作手順を示すフローチャートである。 変形例に係る判定装置１Ｂの構成を示すブロック図である。

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。

図１は、本発明の好適な一実施形態にかかる判定装置１の構成を示すブロック図である。この判定装置１は、複数のユーザの使用するスマートフォン、タブレット端末、フィーチャーフォン等を含む移動通信端末１０に対して、通信ネットワークを介して提供されるアプリケーション（アプリケーションプログラム、ソフトウェアともいう。）の種類を判定して、判定した種類を基にアプリケーションに関する推奨情報を提供するサーバ装置である。複数の移動通信端末１０は、移動体通信ネットワーク等の通信ネットワークを介して判定装置１と通信接続することにより通信を行うことができる。

判定装置１が提供する推奨情報の対象となるアプリケーションは、移動通信端末１０にダウンロードして起動することにより、移動通信端末１０を用いて様々な情報提供サービスの利用を可能とするものが好適である。このようなアプリケーションの例としては、観光情報、交通情報、キャンペーン情報、店舗情報、特定のカテゴリのサイト情報（ゴルフ場、釣り場等）等の地域に関連する情報を受信するもの、ＦＭ放送、デジタルテレビ放送等の放送受信を可能とするものが挙げられる。

図１に示すように、判定装置１は、履歴格納部１０１、居住地判定部１０２、居住地格納部１０３、居住区域別ＵＵ数集計部（第３の集計部）１０４、利用区域別ＵＵ数集計部（第１の集計部）１０５、利用区域数集計部（第２の集計部）１０６、スコア算出部１０７、判定部１０８、及び判定結果格納部１０９を含んで構成されている。以下、判定装置１の各構成要素について説明する。

履歴格納部１０１は、複数の移動通信端末１０のユーザによるアプリケーションの利用履歴に関する利用履歴情報を予め格納する。この利用履歴情報は、複数の移動通信端末１０において記憶されたアプリケーションの起動ログを基に生成され格納される。例えば、判定装置１によって複数の移動通信端末１０の起動ログを任意のタイミング（定期的なタイミング等）で収集することによって、履歴格納部１０１に利用履歴情報が格納される。

図２には、履歴格納部１０１に格納された利用履歴情報のデータ構成の一例を示す。同図に示すように、履歴格納部１０１には、複数のユーザによる複数のタイミングでのアプリケーションの起動に関する複数の利用履歴情報が蓄積されて記憶されている。それぞれの利用履歴情報には、ユーザを特定するユーザ特定情報である端末識別子（例えば、“Ｕ１”）と、ユーザによって利用されたアプリケーションを特定するアプリケーション特定情報であるパッケージ名称（例えば、“Ｐ１”）と、アプリケーションの起動時刻（例えば、“2017/12/01 10:00”）と、アプリケーションの起動時のユーザの位置を示す位置情報である経度・緯度（例えば、“140.0”、“35.0”）とが対応付けられている。なお、ここでは、アプリケーションの起動時の情報を格納しているが、アプリケーションの利用時の情報であれば、他の情報（例えば、アプリケーションの利用終了時の情報、情報の送受信時の情報等）を格納してもよい。

図１に戻って、居住地判定部１０２は、各ユーザの利用履歴情報を、端末識別子を基に履歴格納部１０１に格納された利用履歴情報の中から抽出することによって読み出し、各ユーザの利用履歴情報に含まれる経度・緯度の示す位置を予め定められている区域（例えば、都道府県のエリア）に変換する。そして、居住地判定部１０２は、各ユーザのそれぞれの利用履歴情報から変換された区域毎の利用履歴情報の度数を集計することによって、各区域内に位置したユーザによるアプリケーションの利用回数を集計し、その利用回数がもっとも多い区域を、そのユーザの居住地を示す区域（居住区域）として推定する。この推定は、ユーザによるアプリケーションの利用は居住地近辺におけるものが最も多いと想定されることに基づいている。さらに、居住地判定部１０２は、推定した各ユーザ毎の居住区域の情報（居住地情報）を居住地格納部１０３に格納する。

図３には、居住地格納部１０３に格納された居住区域の情報のデータ構成の一例を示す。同図に示すように、居住地格納部１０３には、ユーザを特定する端末識別子（例えば、“Ｕ１”）毎に居住区域を示す居住地名称（例えば、“東京都”）が関連付けて格納される。

図１に戻って、居住区域別ＵＵ数集計部１０４は、各アプリケーションの利用に関して居住区域別のユニークユーザ数（ＵＵ数ともいう）を、履歴格納部１０１に格納された利用履歴情報を対象に集計する。具体的には、居住区域別ＵＵ数集計部１０４は、居住地格納部１０３に格納された居住区域の情報と履歴格納部１０１に格納された利用履歴情報とを基に、複数のアプリケーション毎および複数の居住区域毎に、パッケージ名称がそのアプリケーションに対応し、かつ、端末識別子によって特定されるユーザの居住地名称の示す居住地がその居住区域に含まれる利用履歴情報を抽出する。そして、複数のアプリケーション毎および複数の居住区域毎に抽出した利用履歴情報を対象に、ＵＵ数を算出する。このＵＵ数は、各居住区域のユーザがどのくらいの人数で各アプリケーションを利用しているかを示す。さらに、居住区域別ＵＵ数集計部１０４は、ＵＵ数を予め定められた閾値と比較し、閾値未満である場合に、そのＵＵ数に対応するアプリケーションを以降の集計対象から除外する。これにより、利用者が少ないアプリケーションを推奨対象から除外できる。そして、居住区域別ＵＵ数集計部１０４は、集計対象から除外されなかったアプリケーションを特定する情報（例えば、パッケージ名称）を、利用区域別ＵＵ数集計部１０５及び利用区域数集計部１０６に出力する。

ここで、居住区域別ＵＵ数集計部１０４は、ＵＵ数と比較するための閾値を、各居住区域で共通の閾値として予め定めることもできるし、居住区域毎に異なる値の閾値として予め定めることもできる。この場合は、各居住区域内での人口比率のデータを基に、全ての閾値の合計がＮ人（Ｎは所定の自然数）となるように閾値が予め計算されて設定されてもよい。このようにすることで、居住区域毎の人口を考慮して、利用者の少ないアプリケーションを集計対象から除外することができる。また、居住区域別ＵＵ数集計部１０４は、少なくとも１つの居住区域に関するＵＵ数が閾値未満である場合に集計対象から除外すればよく、所定の区域数の居住区域に関するＵＵ数が閾値未満である場合に除外してもよいし、全ての居住区域に関するＵＵ数が閾値未満である場合に除外してもよい。

利用区域別ＵＵ数集計部１０５は、集計対象から除外されなかった各アプリケーションの利用時のユーザの位置が含まれる区域（以下、利用区域ともいう）別のＵＵ数を、履歴格納部１０１に格納された起動時刻が所定期間に含まれる利用履歴情報を対象に集計する。具体的には、利用区域別ＵＵ数集計部１０５は、履歴格納部１０１に格納された利用履歴情報を基に、複数のアプリケーション毎および複数の利用区域毎に、パッケージ名称がそのアプリケーションに対応し、かつ、利用履歴情報に含まれる経度・緯度の示す位置がその利用区域（例えば、メッシュに区分けされたエリア）に含まれている利用履歴情報を抽出する。そして、利用区域別ＵＵ数集計部１０５は、複数のアプリケーション毎および複数の利用区域毎に抽出した利用履歴情報を対象に、アプリケーション毎及び利用区域毎のアプリケーションの利用傾向を示す数値としてのＵＵ数を算出する。このＵＵ数は、各利用区域に位置しているユーザがどのくらいの人数で各アプリケーションを利用しているかを示し、各利用区域内でのアプリケーションの利用傾向を示す。さらに、利用区域別ＵＵ数集計部１０５は、集計したＵＵ数をスコア算出部１０７に出力する。例えば、利用区域別ＵＵ数集計部１０５は、パッケージ名称“Ｐ１”で特定されるアプリケーションおよび利用区域“エリアＡ”に対応するＵＵ数“１，９８６人”を出力する。

利用区域数集計部１０６は、集計対象から除外されなかった各アプリケーションの利用時のユーザの位置が含まれる利用区域の数を、履歴格納部１０１に格納された起動時刻が所定期間に含まれる利用履歴情報を対象に集計する。この利用区域の数は、利用区域別ＵＵ数集計部１０５におけるＵＵ数の集計単位と同一になるように予め設定された利用区域の中から集計される。具体的には、利用区域数集計部１０６は、履歴格納部１０１に格納された利用履歴情報を基に、複数のアプリケーション毎に、パッケージ名称がそのアプリケーションに対応する利用履歴情報を抽出する。そして、利用区域数集計部１０６は、複数のアプリケーション毎に抽出した利用履歴情報を対象に、アプリケーション毎に利用履歴情報に含まれる経度・緯度の示す位置が含まれる利用区域の数を算出する。この利用区域の数は、各アプリケーションがどのくらいの利用区域に跨って利用されているかを示す。さらに、利用区域数集計部１０６は、集計した利用区域の数をスコア算出部１０７に出力する。例えば、利用区域数集計部１０６は、パッケージ名称“Ｐ１”で特定されるアプリケーションの利用区域の数“１３７区域”を出力する。

なお、利用区域別ＵＵ数集計部１０５及び利用区域数集計部１０６で集計のために予め設定される利用区域としては、様々な区域が設定されうるが、例えば、メッシュ状に区分けされた区域、市町村等で区分けされた区域、通信ネットワーク内で予め設定された区域等が含まれる。

スコア算出部１０７は、利用区域別ＵＵ数集計部１０５によって集計された特定のアプリケーションに関する利用区域毎のＵＵ数ＴＦと、利用区域数集計部１０６によって集計された特定のアプリケーションに関する利用区域の数ＤＦとを基に、アプリケーションの地域性を判定する尺度となる地域性スコアＳＣを算出する。この地域性スコアＳＣは、特定のアプリケーションに対して利用区域毎に算出される。例えば、スコア算出部１０７は、下記式（１）；
ＳＣ＝ＴＦ×（１／ＤＦ）…（１）
を用いて、ＵＵ数ＴＦを利用区域の数ＤＦで除した数値を地域性スコアＳＣとして算出してもよいし、下記式（２）；
ＳＣ＝ｌｏｇ（ＴＦ）×｛１／ｌｏｇ（ＤＦ）｝…（２）；
を用いて、対数変換したＵＵ数ＴＦを、対数変換した利用区域の数ＤＦで除した数値を地域性スコアＳＣとして算出してもよい。スコア算出部１０７は、算出したアプリケーション毎、利用区域毎の地域性スコアＳＣを判定部１０８に出力する。

判定部１０８は、スコア算出部１０７によって算出された利用区域毎の地域性スコアＳＣを基に、特定のアプリケーションに関する地域性の有無を判定する。すなわち、判定部１０８は、利用区域毎の地域性スコアＳＣの少なくとも１つが所定値以上である場合にその特定のアプリケーションの地域性“あり”と判定する。この場合、判定部１０８は、所定数以上の利用区域に関する地域性スコアＳＣが所定値以上である場合に地域性“あり”と判定し、そうでない場合に地域性“なし”と判定する。そして、判定部１０８は、複数のアプリケーションに関する地域性の判定結果を判定結果格納部１０９に格納する。その一方で、判定部１０８は、複数のアプリケーション毎および複数の利用区域毎に、地域性スコアＳＣを基に地域性の有無を判定し、複数のアプリケーション毎および複数の利用区域毎の地域性の判定結果を判定結果格納部１０９に格納してもよい。

図４は、判定部１０８によって判定結果格納部１０９に格納された判定結果のデータ構成の一例を示している。同図に示すように、判定結果格納部１０９には、パッケージ名称“Ｐ１”、“Ｐ２”、“ＰＸ”で識別される複数のアプリケーション毎に、地域性有無の情報“有”、“無”、“有”が対応付けて格納される。このようにして格納された判定結果のデータは、通信ネットワークを介して移動通信端末１０によって参照可能とされる。また、判定結果のデータは、判定装置１から通信ネットワークを介して移動通信端末１０等の外部に能動的に送信可能とされてもよいし、判定結果のデータはアプリケーションに関する推奨情報に加工されて送信されてもよい。

次に、上述した構成の判定装置１の判定処理について説明する。図５は判定装置１による判定処理の動作手順を示すフローチャートであり、図６は図５の居住地判定処理の詳細な動作手順を示すフローチャートであり、図７は図５の居住区域別ＵＵ数判定処理の詳細な動作手順を示すフローチャートであり、図８は図５のアプリケーション別地域性判定処理の詳細な動作手順を示すフローチャートである。

図５に示す判定装置１によるアプリケーションの判定処理は、任意のタイミング（定期的なあるいは定時のタイミング）で自動的に開始される。この判定処理が開始されると、各ユーザの居住区域を判定する居住地判定処理（ステップＳ１）、各アプリケーションの利用に関して居住区域別のＵＵ数を判定する居住区域別ＵＵ数判定処理（ステップＳ２）、各アプリケーションの地域性の有無を判定するアプリケーション別地域性判定処理（ステップＳ３）が、この順で実行される。

居住地判定処理（ステップＳ１）は、図６に示すような手順で実行される。まず、居住地判定部１０２が、各ユーザの利用履歴情報を履歴格納部１０１から抽出して読み出す（ステップＳ１０１）。その後、居住地判定部１０２は、利用履歴情報に含まれるユーザの位置情報を予め定められている区域に変換する（ステップＳ１０２）。そして、居住地判定部１０２は、ユーザ毎に各区域での起動回数（利用回数）を集計する（ステップＳ１０３）。その結果、居住地判定部１０２は、ユーザ毎に起動回数が最大の区域を居住区域として判定する（ステップＳ１０４）。さらに、居住地判定部１０２は、各ユーザ毎の居住地情報を居住地格納部１０３に格納する（ステップＳ１０５）。

居住区域別ＵＵ数判定処理（ステップＳ２）は、図７に示す手順で実行される。まず、居住区域別ＵＵ数集計部１０４が、特定のアプリケーションに対応した居住区域毎のユーザに関する利用履歴情報を履歴格納部１０１から抽出して読み出す（ステップＳ２０１）。そして、居住区域別ＵＵ数集計部１０４は、特定のアプリケーションに関する複数の居住区域毎のＵＵ数を集計する（ステップＳ２０２）。その後、居住区域別ＵＵ数集計部１０４は、集計したＵＵ数を居住区域毎に予め設定された閾値θｉ（ｉ＝１，２，３，…）と比較する（ステップＳ２０３）。比較の結果、少なくとも１つの居住区域に対応するＵＵ数が閾値θｉ未満である場合（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、居住区域別ＵＵ数集計部１０４は該当するアプリケーションを以降の集計対象から除外する（ステップＳ２０４）。一方、ＵＵ数が閾値θｉ未満である居住区域が１つ以上存在しない場合（ステップＳ２０３；Ｎｏ）、居住区域別ＵＵ数集計部１０４は該当するアプリケーションを以降の集計対象から除外することはしない。

さらに、上記のＵＵ数の判定処理（ステップＳ２０１～Ｓ２０４）は、居住区域別ＵＵ数集計部１０４によって、全てのアプリケーションに関して完了したと判断されるまで全てのアプリケーションについて繰り返される（ステップＳ２０５）。

アプリケーション別地域性判定処理（ステップＳ３）は、図８に示す手順で実行される。まず、利用区域別ＵＵ数集計部１０５が、特定のアプリケーションに対応する複数の利用区域別の利用履歴情報を履歴格納部１０１から抽出して読み出す（ステップＳ３０１）。そして、利用区域別ＵＵ数集計部１０５は、読み出した利用履歴情報を基に、複数の利用区域毎のＵＵ数を集計する（ステップＳ３０２）。また、利用区域数集計部１０６は、特定のアプリケーションに対応する利用履歴情報を履歴格納部１０１から抽出して読み出した後に、読み出した利用履歴情報に含まれる位置情報の示す位置が属する利用区域の数を集計する（ステップＳ３０３）。

その後、スコア算出部１０７は、特定のアプリケーションに関して、集計された利用区域毎のＵＵ数ＴＦ及び集計された利用区域の数ＤＦを基に、上述した式（１）あるいは式（２）を用いて地域性スコアＳＣを算出する（ステップＳ３０４）。そして、判定部１０８は、特定のアプリケーションに関して、地域性スコアＳＣを基に地域性の有無を判定することによって地域性の判定結果を生成し、その地域性の判定結果を判定結果格納部１０９に格納する（ステップＳ３０５）。

さらに、上記の地域性の判定処理（ステップＳ３０１～Ｓ３０５）は、判定装置１において、全てのアプリケーションに関して完了したと判断されるまで全てのアプリケーションについて繰り返される（ステップＳ３０６）。

つぎに、本実施形態の判定装置１の作用効果について説明する。この判定装置１においては、移動通信端末１０のユーザによるアプリケーションの利用に関する利用履歴情報を用いて、複数の利用区域毎にその利用区域内で特定のアプリケーションを利用したユーザに関するＵＵ数が集計されると共に、特定のアプリケーションが利用された位置が含まれる利用区域の数が集計される。そして、ＵＵ数と利用区域の数を基に複数の利用区域毎の地域性スコアＳＣが算出され、その地域性スコアＳＣを基に特定のアプリケーションの地域性の有無が判定される。このようにして地域性を判定することにより、利用傾向の地域性を考慮してアプリケーションを適切に分類することができる。その結果、ユーザにとって地域ごとに真に興味深いアプリケーションを特定することができる。

また、上記実施形態では、特定のアプリケーションの利用に関して居住区域毎のＵＵ数の少なくとも１つが閾値未満であるアプリケーションを地域性の判定対象から除外している。利用者が少ないアプリケーションについてＵＵ数と利用区域数とを利用して地域性のスコアを算出すると地域性が高いと誤って判定される場合がある。上記実施形態のように居住区域内のユーザの利用数が少ないようなアプリケーションは地域性の判定対象から除外することにより、誤って地域性が高いと分類されることを防ぐことができる。さらに、利用者の居住区域ごとに閾値を別に設定してアプリケーションの除外を判断することにより、居住区域ごとの人口に対応して適切に判定対象のアプリケーションを決めることができる。

また、上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に(例えば、有線及び／又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。

例えば、本発明の一実施の形態における判定装置１を構成する装置は、本実施形態の判定装置１の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図９は、本実施形態に係る判定装置１を構成するコンピュータ２０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述のコンピュータ２０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含んで構成されてもよい。

なお、本明細書における説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。コンピュータ２０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

コンピュータ２０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。

プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。例えば、居住地判定部１０２、居住区域別ＵＵ数集計部１０４、利用区域別ＵＵ数集計部１０５、利用区域数集計部１０６、スコア算出部１０７、判定部１０８などは、プロセッサ１００１で実現されてもよい。

また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、コンピュータ２０の居住地判定部１０２は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。

メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施の形態に係る判定処理を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。例えば、履歴格納部１０１、居住地格納部１０３、判定結果格納部１０９などは、ストレージ１００３で実現されてもよい。

通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。

入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイスであり、出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイスである。入力装置１００５及び出力装置１００６は、両者が一体となったタッチパネルディスプレイで実現されてもよい。

また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。

また、コンピュータ２０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。

以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

例えば、上述した実施形態の判定装置１は、図１０に示す変形例に係る判定装置１Ａの構成に変更されてもよい。図１０に示す判定装置１Ａの構成は、説明情報格納部１１０及び抽出・解析部１１１を新たに備える点と、判定部１０８Ａの機能とが、判定装置１と異なる。以下、判定装置１Ａの判定装置１との相違点を中心に説明する。

説明情報格納部１１０は、地域性の判定対象の複数のアプリケーション毎にそれらの内容を説明する説明情報を予め格納する。このような説明情報は通信ネットワークを介して外部のサーバ装置等から予め収集することによって格納される。この説明情報の中には、アプリケーションを特定するパッケージ名称及びアプリケーション名称、アプリケーションのカテゴリを示すカテゴリ名称、アプリケーションを紹介する文章である紹介文等が含まれうる。

抽出・解析部１１１は、複数のアプリケーション毎に説明情報格納部１１０から対応する紹介文等の説明情報を抽出して読み出す。そして、抽出・解析部１１１は、複数のアプリケーション毎の説明情報から地名に関する単語を抽出し、その単語の示す地名の数をアプリケーション毎に集計すると共に、単語を地名に対応した経度・緯度等の位置情報に変換する。ここで、抽出する単語の地名としては、都道府県名、市町村名の他、駅名、施設名等が含まれ、予め判定装置１Ａ内のデータベース内に位置情報に対応付けて格納されていてもよい。また、抽出・解析部１１１は、複数のアプリケーション毎に変換した位置情報と、履歴格納部１０１から読み出したアプリケーション毎の利用履歴情報に含まれる起動時のユーザの位置情報とを基に、起動時のユーザ位置と説明情報から特定された位置との間の距離（以下、起動距離という）を算出する。さらに、抽出・解析部１１１は、アプリケーション毎の起動距離を、起動時刻が所定期間に含まれる複数の利用履歴情報に関して算出し、算出した複数の起動距離の統計値をアプリケーション毎に計算する。この統計値としては、平均値、中央値、最大値、最小値等が挙げられる。抽出・解析部１１１は、計算したアプリケーション毎の統計値、地名の数、及びカテゴリの情報を判定部１０８Ａに出力する。

判定部１０８Ａは、スコア算出部１０７によって計算されたアプリケーション毎の地域性スコアＳＣと、抽出・解析部１１１から出力された、アプリケーション毎の統計値、地名の数、及びカテゴリの情報とを特徴量として用いて、機械学習を実行することにより、アプリケーション毎に地域性の有無を判定する。判定部１０８Ａは、アプリケーション毎に判定した結果を判定結果格納部１０９に格納する。判定部１０８Ａが使用する機械学習のアルゴリズムの例としては、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ランダムフォレスト（Random Forest）等が挙げられるが特定のアルゴリズムには限定されない。

変形例に係る判定装置１Ａによるアプリケーション別地域性判定処理の動作手順を、図１１を参照しながら説明する。

まず、判定装置１Ａにより、判定装置１と同様の手順で特定のアプリケーションに関する利用区域毎の地域性スコアＳＣが計算される（ステップＳ４０１～Ｓ４０４）。次に、判定装置１Ａの抽出・解析部１１１が、説明情報格納部１１０から特定のアプリケーションに対応する説明情報を抽出して読み出す（ステップＳ４０５）。そして、抽出・解析部１１１は、抽出した説明情報に含まれる紹介文を形態素解析することにより、地名と判定された単語を抽出する（ステップＳ４０６）。さらに、抽出・解析部１１１は、抽出した地名の中で出現回数が最も多い地名を抽出し、その地名に対応する位置情報を特定する（ステップＳ４０７）。

その後、抽出・解析部１１１は、特定のアプリケーションに関して説明情報から特定した位置情報の示す位置と、特定のアプリケーションに対応した利用履歴情報に含まれるユーザの位置情報の示す位置との間の距離（起動距離）を計算する（ステップＳ４０８）。さらに、抽出・解析部１１１は、起動時刻が所定期間に含まれる利用履歴情報に関して計算した複数の起動距離を基に統計値を計算する（ステップＳ４０９）。その後、判定部１０８は、特定のアプリケーションに対応した地域性スコアＳＣと、特定のアプリケーションに対応した統計値と、特定のアプリケーションに対応した説明情報中のアプリケーション名称あるいは説明文に現れる地名の数と、その説明情報中のカテゴリの情報とを特徴量として用いて、機械学習を実行することにより、特定のアプリケーションの地域性の有無を判定する。そして、地域性の判定結果を判定結果格納部１０９に格納する（ステップＳ４１０）。

上記の地域性の判定処理（ステップＳ４０１～Ｓ４１０）は、判定装置１Ａにおいて、全てのアプリケーションに関して完了したと判断されるまで全てのアプリケーションについて繰り返される（ステップＳ４１１）。

変形例にかかる判定装置１Ａの構成によれば、特定のアプリケーションに対応した説明情報から地名に関する単語が抽出され、地域性の判定の際に地域性スコアと地名に関する単語から求められた数値とを基に地域性の有無が判定される。このように判定することで、アプリケーションの地域性に関する分類の精度をより高めることができる。

また、判定装置１Ａでは、地域性スコアと地名に関する単語から求められた数値とを特徴量として、機械学習を使用することによって、地域性の有無が判定されている。このように処理することにより、アプリケーションの地域性に関する分類の精度をより高めることができる。

さらに、判定装置１Ａでは、地名に関する単語から求める数値として、単語によって特定される位置とアプリケーション利用時のユーザの位置との間の距離を基に計算される統計値が用いられている。この場合、アプリケーションの地域性に関する分類の精度をより高めることができる。

また、上述した実施形態の判定装置１は、図１２に示す変形例に係る判定装置１Ｂの構成に変更されてもよい。図１２に示す判定装置１Ｂの構成は、移動特定部１１２を新たに備える点が判定装置１と異なる。

移動特定部１１２は、履歴格納部１０１に記憶された利用履歴情報に含まれるユーザの利用時の位置に関する位置情報の変化を判断することにより、アプリケーションの利用時のユーザの移動状態を特定する。例えば、移動特定部１１２は、利用履歴情報に示される起動時刻の前後のユーザの位置の時間的変化を検出し、その時間的変化を基に移動速度を算出することができ、その移動速度を基にユーザの移動状態（例えば、移動速度の大小）を特定することができる。起動時刻の前後のユーザの位置を示す位置情報は、移動通信端末１０あるいは通信ネットワーク内の設備から収集して履歴格納部１０１に予め格納しておくことができる。

さらに、移動特定部１１２は、起動時刻におけるユーザの移動状態が特定の状態の場合（例えば、移動速度が大きいと特定された場合）に、その起動時刻に対応する該当のユーザに関する利用履歴情報を集計対象から除外するように、利用区域別ＵＵ数集計部１０５及び利用区域数集計部１０６における集計処理を制御する。これに対して、利用区域別ＵＵ数集計部１０５及び利用区域数集計部１０６は、移動特定部１１２によって除外された利用履歴情報を集計対象から除外する。

変形例に係る判定装置１Ｂの構成によれば、アプリケーション利用時のユーザの移動状態に基づいて利用履歴情報が集計対象から除外される。このようにすることで、ユーザが特定の移動状態（例えば、移動速度が比較的大きい場合であって、車両、電車等を利用して移動中であると推定される状態）にある際に利用したアプリケーションに関する利用履歴は地域性の分類処理の対象から除外する処理を行うことができる。その結果、アプリケーションの地域性に関する分類の精度を高めることができる。

また、上述した実施形態では、利用区域別ＵＵ数集計部１０５が履歴格納部１０１に格納された利用履歴情報を基にアプリケーション毎及び利用区域毎のＵＵ数を算出していたが、アプリケーション毎及び利用区域毎のアプリケーションの利用頻度（起動回数等）を算出してもよい。この利用頻度も、各利用区域に位置しているユーザがどのくらいの頻度で各アプリケーションを利用しているかを示し、各利用区域内でのアプリケーションの利用傾向を示す。この場合、スコア算出部１０７は、特定のアプリケーションに関する利用区域毎の利用頻度を基に、地域性スコアＳＣを算出する。

本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ ３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future Radio Access）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。

上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的なものではない。

本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。

本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

「含む（include）」、「含んでいる（comprising）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。

本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。

本発明の一形態は、ユーザに提供されるアプリケーションの種類を判定する判定装置を使用用途とし、アプリケーションの利用傾向における地域性を考慮してアプリケーションを適切に分類することを可能にするものである。

１，１Ａ，１Ｂ…判定装置、１０…移動通信端末、１０１…履歴格納部、１０３…居住地格納部（情報格納部）、１０４…居住区域別ＵＵ数集計部（第３の集計部）、１０５…利用区域別ＵＵ数集計部（第１の集計部）、１０６…利用区域数集計部（第２の集計部）１０７…スコア算出部、１０８，１０８Ａ…判定部、１１０…説明情報格納部、１１１…抽出・解析部（抽出部）、１１２…移動特定部。

Claims (4)

1. ユーザに提供されるアプリケーションの種類を判定する判定装置において、
   ユーザによって利用されたアプリケーションを特定するアプリケーション特定情報と、該アプリケーションの利用時の該ユーザの位置を示す位置情報と、該ユーザを特定するユーザ特定情報とが対応付けられた利用履歴情報を、複数のユーザによる複数のアプリケーションの利用ごとに蓄積して記憶する履歴格納部と、
   前記履歴格納部に記憶された特定のアプリケーションに関する前記利用履歴情報を基に、複数の区域毎に、前記区域内に前記位置情報の示す位置が含まれる前記利用履歴情報を用いて、前記区域内での前記特定のアプリケーションの利用傾向を示す数値を集計する第１の集計部と、
   前記履歴格納部に記憶された特定のアプリケーションに関する前記利用履歴情報を用いて、前記複数の区域の中で前記位置情報の示す位置が含まれる前記区域の数を集計する第２の集計部と、
   前記特定のアプリケーションに関して、前記利用傾向を示す数値及び前記区域の数を基に、前記複数の区域毎のスコアを算出するスコア算出部と、
   前記スコアを基に前記特定のアプリケーションに関する地域性の有無を判定する判定部と、
   前記ユーザの居住地を示す居住地情報を記憶する情報格納部と、
   前記利用履歴情報及び前記居住地情報を基に、複数のアプリケーション毎および複数の居住区域毎に、前記ユーザ特定情報によって特定されるユーザの前記居住地情報の示す前記居住地が、前記居住区域内に含まれる前記利用履歴情報を用いて、前記ユーザ特定情報によって特定されるユーザに関するユニークユーザ数を集計する第３の集計部と、
   を備え、
   前記第１の集計部及び前記第２の集計部は、前記第３の集計部によって集計された前記複数の居住区域毎のユニークユーザ数の少なくとも１つが閾値未満である前記アプリケーションを集計対象から除外する、
   判定装置。
2. ユーザに提供されるアプリケーションの種類を判定する判定装置において、
   ユーザによって利用されたアプリケーションを特定するアプリケーション特定情報と、該アプリケーションの利用時の該ユーザの位置を示す位置情報と、該ユーザを特定するユーザ特定情報とが対応付けられた利用履歴情報を、複数のユーザによる複数のアプリケーションの利用ごとに蓄積して記憶する履歴格納部と、
   前記履歴格納部に記憶された特定のアプリケーションに関する前記利用履歴情報を基に、複数の区域毎に、前記区域内に前記位置情報の示す位置が含まれる前記利用履歴情報を用いて、前記区域内での前記特定のアプリケーションの利用傾向を示す数値を集計する第１の集計部と、
   前記履歴格納部に記憶された特定のアプリケーションに関する前記利用履歴情報を用いて、前記複数の区域の中で前記位置情報の示す位置が含まれる前記区域の数を集計する第２の集計部と、
   前記特定のアプリケーションに関して、前記利用傾向を示す数値及び前記区域の数を基に、前記複数の区域毎のスコアを算出するスコア算出部と、
   前記スコアを基に前記特定のアプリケーションに関する地域性の有無を判定する判定部と、
   前記複数のアプリケーション毎に内容を説明する説明情報を記憶する情報格納部と、
   前記情報格納部に格納された前記特定のアプリケーションに対応した前記説明情報から、地名に関する単語を抽出する抽出部と、
   を備え、
   前記判定部は、前記スコアと前記単語に基づく数値とを特徴量として、機械学習を使用することによって、前記地域性の有無を判定し、
   前記単語に基づく数値は、前記単語によって特定される位置と、前記履歴格納部に記憶された前記特定のアプリケーションに関する前記利用履歴情報に含まれる前記位置情報の示す位置との間の距離を基に計算される統計値である、
   判定装置。
3. 第１の集計部は、前記利用傾向を示す数値として、前記ユーザ特定情報によって特定されるユーザに関するユニークユーザ数を集計する、
   請求項１又は２に記載の判定装置。
4. 前記履歴格納部に記憶された前記利用履歴情報に含まれる前記位置情報の示す前記ユーザの位置の変化を判断することにより、前記ユーザの移動状態を特定する移動特定部をさらに備え、
   前記第１の集計部及び前記第２の集計部は、前記移動特定部によって特定された移動状態に基づいて、前記移動状態の特定対象である前記利用履歴情報を集計対象から除外する、
   請求項１～３のいずれか１項に記載の判定装置。

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