[发明专利]数据处理设备、数据处理方法以及程序

权利要求书

1.一种数据处理设备，包括：

学习装置，被配置成在要被获取作为用于学习的数据的用户的移动历史数据被表示为表示所述用户的活动的概率模型的情况下获取概率模型的参数；

目的地和路线点估计装置，被配置成估计在使用通过所述学习装置获取的所述参数的所述概率模型的状态节点中的与移动目的地和路线点等效的目的地节点和路线点节点；

预测数据生成装置，被配置成：获取在从现在起的预定时间段内的与所述用于学习的数据不同的所述用户的移动历史数据作为用于预测的数据；以及在所获取的所述用于预测的数据中包括有数据缺失部分的情况下，通过插值处理来生成所述用于预测的数据中的所述数据缺失部分，并且计算与通过所述插值处理所生成的插值数据对应的实际数据的虚拟误差；

当前点估计装置，被配置成：将其所述数据缺失部分已被插值的所述用于预测的数据输入给使用通过学习获取的所述参数的所述概率模型；以及在与其所述数据缺失部分已被插值的所述用于预测的数据对应的状态节点序列的估计中，使用针对所述插值数据的所述虚拟误差，将与实际数据相比数据的贡献更小的观测概率作为所述状态节点的观测概率，来估计与所述用户的当前位置等效的当前点节点；

搜索装置，被配置成使用与所估计的所述目的地节点和所述路线点节点以及所述当前点节点有关的信息、以及通过学习获取的所述概率模型来搜索从用户的当前位置到目的地的路线；以及

计算装置，被配置成计算所搜索的目的地的到达概率和所需的时间。

2.根据权利要求1所述的数据处理设备，还包括：

已知/未知确定装置，被配置成确定通过所述当前点估计装置获取的所述当前点节点是已知状态的节点还是未知状态的节点；

其中，在所述当前点节点被确定为已知状态的节点的情况下，所述搜索装置搜索从用户的当前位置到目的地的路线。

3.根据权利要求2所述的数据处理设备，其中，所述已知/未知确定装置基于要根据所述状态节点的观测概率计算的每一个状态节点的观测似然期望值并且使用给其添加了修正项的所述观测似然期望值来进行已知/未知确定，其中，所述修正项对所述数据缺失部分进行修正以便获取比实际数据更大的值。

4.根据权利要求1所述的数据处理设备，其中，所述预测数据生成装置对不包括当前点的过去的数据缺失部分进行线性插值，并且通过保持插值对包括当前点的数据缺失部分进行插值处理。

5.根据权利要求4所述的数据处理设备，其中，所述预测数据生成装置针对通过所述线性插值受到插值处理的移动历史数据计算插值数据与在紧接在数据缺失之前的移动历史数据的距离或插值数据与在数据恢复之后紧接的移动历史数据的距离中较小的距离作为所述虚拟误差，并且针对通过所述保持插值受到插值处理的移动数据使用根据数据缺失后的经过时间的预定的函数来计算所述虚拟误差。

6.根据权利要求1所述的数据处理设备，其中，所述学习装置包括：

学习数据生成装置，被配置成：在一次获取所述概率模型的参数后作为用于学习的新数据的移动历史数据被提供并且在所述用于学习的新数据中存在有数据缺失部分的情况下，通过插值处理来生成所述用于学习的新数据的所述数据缺失部分并且生成包括所述插值数据的所述用于学习的新数据；

已知/未知确定装置，被配置成确定包括所述插值数据的所述用于学习的新数据是已知路线的移动历史数据还是未知路线的移动历史数据；以及

参数更新装置，被配置成不对现有模型的参数的状态节点的概率分布参数进行更新，所述现有模型是针对通过所述已知/未知确定装置被确定为所述已知路线的移动历史数据的插值数据已获取的概率模型。