(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023092436
(43)【公開日】2023-07-03
(54)【発明の名称】旅行商品販売サービス装置、方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/14 20120101AFI20230626BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/14
【審査請求】未請求
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022118256
(22)【出願日】2022-07-25
(31)【優先権主張番号】10-2021-0183856
(32)【優先日】2021-12-21
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(71)【出願人】
【識別番号】522297373
【氏名又は名称】グレオン カンパニー リミテッド
(74)【代理人】
【識別番号】110001519
【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】キム、ゴン
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049CC26
(57)【要約】 （修正有）
【課題】ユーザの情報とマッチングされる訪問場所、宿泊施設や動線をユーザーにおすすめし、ユーザーが選択した訪問場所、宿泊施設及び動線に基づいて旅行計画を決定するデバイスを提供する。
【解決手段】旅行商品販売サービス提供システムにおいて、装置１００は、ユーザ端末から訪問場所及び宿泊施設の夫々に対する順位を含む優先順位情報を受信する優先順位決定部と、ユーザ情報及び優先順位に基づいて優先訪問場所、選好動線及び選好宿を決定し、それに基づいてユーザ旅行計画を決定する旅行計画決定部と、ユーザ旅行計画と複数の販売者端末の営業領域とを比較して、営業領域にユーザ旅行計画の少なくとも一部が含まれるマッチング販売者端末を決定しマッチング販売者端末にユーザ旅行計画を送信し、マッチング販売者端末から受信した旅行商品及びユーザ旅行計画に基づいてユーザ旅行計画に対する予約及び決済を行う販売者マッチング部と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】旅行商品販売サービス提供システムにおいて、装置１００は、ユーザ端末から訪問場所及び宿泊施設の夫々に対する順位を含む優先順位情報を受信する優先順位決定部と、ユーザ情報及び優先順位に基づいて優先訪問場所、選好動線及び選好宿を決定し、それに基づいてユーザ旅行計画を決定する旅行計画決定部と、ユーザ旅行計画と複数の販売者端末の営業領域とを比較して、営業領域にユーザ旅行計画の少なくとも一部が含まれるマッチング販売者端末を決定しマッチング販売者端末にユーザ旅行計画を送信し、マッチング販売者端末から受信した旅行商品及びユーザ旅行計画に基づいてユーザ旅行計画に対する予約及び決済を行う販売者マッチング部と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
旅行商品販売サービスを提供するための装置として、
ユーザ端末から訪問場所および宿泊施設のそれぞれに対する順位を含む優先順位情報を受信する優先順位決定部と、
旅行地域、 旅行日、 ユーザー観光地の好み、 年齢、 性別, 人数、 人員間の関係、 ユーザフードの好みおよび体力を含むユーザ情報と、優先順位情報とに基づいてユーザ旅行計画を決定する旅行計画決定部と、
前記ユーザ旅行計画と複数の販売者端末の営業領域とを比較して、前記営業領域に前記ユーザ旅行計画の少なくとも一部が含まれるマッチング販売者端末を決定する。 前記マッチング販売者端末に前記ユーザ旅行計画を送信し、 前記マッチング販売者端末から受信した旅行商品及び前記ユーザ旅行計画に基づいて前記ユーザ旅行計画に対する予約及び決済を行う販売者マッチング部と、を含み、
前記旅行計画決定部は、
ユーザ情報および優先順位に基づいて優先訪問場所、 選好動線と選好宿を決定し、 好みの訪問場所、 前記選好動線及び前記選好宿に基づいて前記ユーザ旅行計画を決定することを特徴とするデバイス。
ユーザ端末から訪問場所および宿泊施設のそれぞれに対する順位を含む優先順位情報を受信する優先順位決定部と、
旅行地域、 旅行日、 ユーザー観光地の好み、 年齢、 性別, 人数、 人員間の関係、 ユーザフードの好みおよび体力を含むユーザ情報と、優先順位情報とに基づいてユーザ旅行計画を決定する旅行計画決定部と、
前記ユーザ旅行計画と複数の販売者端末の営業領域とを比較して、前記営業領域に前記ユーザ旅行計画の少なくとも一部が含まれるマッチング販売者端末を決定する。 前記マッチング販売者端末に前記ユーザ旅行計画を送信し、 前記マッチング販売者端末から受信した旅行商品及び前記ユーザ旅行計画に基づいて前記ユーザ旅行計画に対する予約及び決済を行う販売者マッチング部と、を含み、
前記旅行計画決定部は、
ユーザ情報および優先順位に基づいて優先訪問場所、 選好動線と選好宿を決定し、 好みの訪問場所、 前記選好動線及び前記選好宿に基づいて前記ユーザ旅行計画を決定することを特徴とするデバイス。
【請求項2】
訪問先のランクが宿泊施設のランクより高い場合、前記旅行計画決定部は、
ユーザ情報に基づいて複数の推奨訪問場所を決定し、 ユーザ端末において、複数の推奨訪問場所から選択された少なくとも１つの優先訪問場所を受信し、
空港および少なくとも１つの好ましい訪問場所のそれぞれに対応する予想所要時間を決定し、 前記空港と前記少なくとも１つの優先訪問場所との間を接続する複数の経路のそれぞれに対応する予想移動時間を決定し、
前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて複数の推奨動線を決定し、 前記ユーザ端末において、前記複数の推奨動線から選択された少なくとも１つの前記選好動線を受信し、
ユーザ情報と少なくとも１つの選好動線に基づいて複数の推薦された宿泊施設を決定し、 ユーザ端末において、複数の推薦された宿泊施設から選択された少なくとも１つの好ましい宿泊施設を受信することを特徴とする請求項２に記載のデバイス。
ユーザ情報に基づいて複数の推奨訪問場所を決定し、 ユーザ端末において、複数の推奨訪問場所から選択された少なくとも１つの優先訪問場所を受信し、
空港および少なくとも１つの好ましい訪問場所のそれぞれに対応する予想所要時間を決定し、 前記空港と前記少なくとも１つの優先訪問場所との間を接続する複数の経路のそれぞれに対応する予想移動時間を決定し、
前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて複数の推奨動線を決定し、 前記ユーザ端末において、前記複数の推奨動線から選択された少なくとも１つの前記選好動線を受信し、
ユーザ情報と少なくとも１つの選好動線に基づいて複数の推薦された宿泊施設を決定し、 ユーザ端末において、複数の推薦された宿泊施設から選択された少なくとも１つの好ましい宿泊施設を受信することを特徴とする請求項２に記載のデバイス。
【請求項3】
前記旅行計画決定部は、
前記旅行日に基づいて、前記旅行日に含まれる日付のそれぞれに対応する活動時間を算出し、
前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて前記複数の経路のそれぞれに対応する必要時間を算出し、
前記複数の経路のうち、前記所要時間が前記活動時間以下である経路を前記推奨動線として決定することを特徴とする請求項２に記載のデバイス。
前記旅行日に基づいて、前記旅行日に含まれる日付のそれぞれに対応する活動時間を算出し、
前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて前記複数の経路のそれぞれに対応する必要時間を算出し、
前記複数の経路のうち、前記所要時間が前記活動時間以下である経路を前記推奨動線として決定することを特徴とする請求項２に記載のデバイス。
【請求項4】
宿泊施設のランキングが訪問先のランキングより高い場合、前記旅行計画決定部は、
ユーザ情報に基づいて複数の推奨宿泊施設を決定し、 前記ユーザ端末において、前記複数の推奨宿泊施設から、前記旅行日に含まれる日付のそれぞれに対応するように選択された複数の前記好ましい宿泊施設を受信し、
複数のお気に入りの宿泊施設 それぞれに対応する複数の活動領域を算出し、
複数の活動領域 そして、ユーザ情報に基づいて複数の推奨訪問場所を決定し、
ユーザ端末において、複数の推奨訪問場所から選択された少なくとも１つの優先訪問場所を受信し、
空港、 前記複数の選好宿所及び前記少なくとも１つの選好訪問場所のそれぞれに対応する予想所要時間を決定し、
前記の空港、 前記複数の選好宿と前記少なくとも１つの選好訪問場所との間を接続する複数の経路のそれぞれに対応する予想移動時間を決定し、
前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて複数の推奨動線を決定し、
ユーザ端末において、複数の推奨動線から選択された少なくとも１つの選好動線を受信することを特徴とする請求項１に記載のデバイス。
ユーザ情報に基づいて複数の推奨宿泊施設を決定し、 前記ユーザ端末において、前記複数の推奨宿泊施設から、前記旅行日に含まれる日付のそれぞれに対応するように選択された複数の前記好ましい宿泊施設を受信し、
複数のお気に入りの宿泊施設 それぞれに対応する複数の活動領域を算出し、
複数の活動領域 そして、ユーザ情報に基づいて複数の推奨訪問場所を決定し、
ユーザ端末において、複数の推奨訪問場所から選択された少なくとも１つの優先訪問場所を受信し、
空港、 前記複数の選好宿所及び前記少なくとも１つの選好訪問場所のそれぞれに対応する予想所要時間を決定し、
前記の空港、 前記複数の選好宿と前記少なくとも１つの選好訪問場所との間を接続する複数の経路のそれぞれに対応する予想移動時間を決定し、
前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて複数の推奨動線を決定し、
ユーザ端末において、複数の推奨動線から選択された少なくとも１つの選好動線を受信することを特徴とする請求項１に記載のデバイス。
【請求項5】
前記旅行計画決定部は、
前記旅行日に基づいて、前記旅行日に含まれる日付のそれぞれに対応する活動時間を算出し、
前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて前記複数の経路のそれぞれに対応する必要時間を算出し、
前記複数の経路のうち、前記所要時間が前記活動時間以下である経路を前記推奨動線として決定することを特徴とする請求項４に記載のデバイス。
前記旅行日に基づいて、前記旅行日に含まれる日付のそれぞれに対応する活動時間を算出し、
前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて前記複数の経路のそれぞれに対応する必要時間を算出し、
前記複数の経路のうち、前記所要時間が前記活動時間以下である経路を前記推奨動線として決定することを特徴とする請求項４に記載のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、旅行販売サービス装置、 方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
本明細書に別段の指示がない限り、このセクションに記載されている内容は、本出願の特許請求の範囲の先行技術ではなく、このセクションに含まれることによって先行技術と認められるものではない。
【0003】
旅行の形は主に自由旅行とパッケージ旅行に分類される。 自由旅行は、個人が旅行のすべてのスケジュールを計画する形式であり、 パッケージ旅行は、旅行商品企画者によって旅行のすべてのスケジュールが計画された旅行商品を個人が利用する形態である。
【0004】
自由旅行の場合、個人が好きなように旅行を楽しむことができるという利点があるが、逆にすべてを個人が計画しなければならない欠点がある。
【0005】
パッケージ旅行の場合、すでに企画されたスケジュールを楽しむことができれば便利であるという利点があるが、逆に計画されたスケジュール以外のものを経験できないという欠点があるあるある。
【0006】
旅行の需要が高まるにつれて、 自由旅行とパッケージ旅行のメリットを合わせた形の 旅行商品を求める需要者が増えている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【特許文献1】韓国特許、第10-2087543号（2020.03.04登録)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
本発明の一目的は、ユーザの情報とマッチングされる訪問場所、 宿泊施設や動線をユーザーにおすすめし、 ユーザーから選択した訪問場所、 宿泊施設および動線に基づいてユーザーの旅行計画を決定する旅行商品販売サービス装置、方法、およびプログラムを提供する。
【0009】
本発明の他の目的は、 ユーザーの旅行計画と商品販売者をマッチングさせ、 ユーザにユーザの旅行計画の少なくとも一部を含む旅行商品を提供する旅行商品販売サービス装置、 方法とプログラムを提供することです。
【課題を解決するための手段】
【0010】
前記目的を達成するために、本発明の一態様は、旅行商品販売サービスを提供するための装置を提供する。
【0011】
装置は、 ユーザ端末から訪問場所および宿泊施設のそれぞれに対する順位を含む優先順位情報を受信する優先順位決定部。旅行地域、 旅行日、 ユーザー観光地の好み、 年齢、 性別, 人数、 人員間の関係、 ユーザフードの好みおよび体力を含むユーザ情報と、優先順位情報とに基づいてユーザ旅行計画を決定する旅行計画決定部。 ユーザ旅行計画と複数の販売者端末の営業領域とを比較して、営業領域にユーザ旅行計画の少なくとも一部が含まれるマッチング販売者端末を決定する。 前記マッチング販売者端末に前記ユーザ旅行計画を送信し、 マッチング販売者端末から受信した旅行商品と、ユーザ旅行計画とに基づいてユーザ旅行計画の予約および決済を実行する販売者マッチング部を含む。
【0012】
また、 旅行計画決定部は、ユーザ情報および優先順位に基づいて優先訪問場所、 選好動線と選好宿を決定し、 好みの訪問場所、 選好動線と選好宿泊施設に基づいてユーザ旅行計画を決定することができる。
【0013】
また、前記訪問場所に対する順位が前記宿泊施設に対する順位より高い場合、前記旅行計画決定部は、 ユーザ情報に基づいて複数の推奨訪問場所を決定し、 ユーザ端末は、複数の推奨訪問場所から選択された少なくとも１つの優先訪問場所を受信し、空港および少なくとも１つの優先訪問場所のそれぞれに対応する予想所要時間を決定する。 前記空港と前記少なくとも１つの優先訪問場所との間を接続する複数の経路のそれぞれに対応する予想移動時間を決定する。 前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて複数の推奨動線を決定し、 前記ユーザ端末において、前記複数の推薦動線から選択された少なくとも１つの前記選好動線を受信し、前記ユーザ情報と前記少なくとも１つの選好動線に基づいて複数の推薦宿題を決定する。 ユーザ端末において、複数の推奨された宿泊施設から選択された少なくとも１つの好みの宿泊施設を受信することができる。
【0014】
また、旅行計画決定部は、旅行日に基づいて旅行日に含まれる日付のそれぞれに対応する活動時間を算出し、 前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて前記複数の経路のそれぞれに対応する必要時間を算出し、前記複数の経路のうち前記必要時間が前記活動時間以下である経路を前記推薦動線として決定することができる。
【0015】
また、 旅行計画決定部は、旅行日と一致する複数の出発航空券と複数の復帰航空券を決定してユーザ端末に送信し、 前記ユーザ端末において、前記複数の出発航空券及び前記複数の復帰航空券から選択された出発航空券及び復帰航空券を受信する。 前記選択された出発航空券及び前記選択された復帰航空券に基づいて到着時刻及び復帰時刻を算出し、 前記の人数、 前記性別及び前記体力に基づいて活動重みを算出し、前記旅行日、 到着時間、復帰時間 そして、活動の重みに基づいて活動時間を計算することができる。
【0016】
また、旅行計画決定部は、空港と少なくとも１つの優先訪問場所 それぞれに設定された基準所要時間と、空港と少なくとも1つの優先訪問場所 それぞれについて、訪問時間別に予め設定された所要時間重みに基づいて前記予想所要時間を算出し、 複数の経路のそれぞれについて予め設定された基準移動時間と、複数の経路のそれぞれについて交通手段別および移動時間別に予め設定された移動時間重みとに基づいて、予想移動時間を算出することができる。
【0017】
また、 前記宿泊施設に対するランキングが前記訪問場所に対するランキングより高い場合、前記旅行計画決定部は、 ユーザ情報に基づいて複数の推奨宿泊施設を決定し、 前記ユーザ端末において、前記複数の推奨宿泊施設から、前記旅行日に含まれる日付のそれぞれに対応するように選択された複数の前記好ましい宿泊施設を受信する。 複数のお気に入りの宿泊施設 それぞれに対応する複数の活動領域を算出し、 複数の活動領域 そして、ユーザ情報に基づいて複数の推奨訪問場所を決定する。 ユーザ端末において、複数の推奨訪問場所から選択された少なくとも１つの優先訪問場所を受信する。 前記複数の選好宿所及び前記少なくとも１つの選好訪問場所のそれぞれに対応する予想所要時間を決定し、 前記の空港、 前記複数の選好宿と前記少なくとも１つの選好訪問場所との間を接続する複数の経路のそれぞれに対応する予想移動時間を決定する。 前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて複数の推奨動線を決定し、 ユーザ端末において、複数の推奨動線から選択された少なくとも１つの選好動線を受信することができる。
【0018】
また、旅行計画決定部は、旅行日に基づいて旅行日に含まれる日付のそれぞれに対応する活動時間を算出し、 前記予想所要時間及び前記予想移動時間に基づいて前記複数の経路のそれぞれに対応する必要時間を算出し、前記複数の経路のうち前記必要時間が前記活動時間以下である経路を前記推薦動線として決定することができる。 。
【0019】
また、 前記 旅行計画決定部は、旅行日と一致する複数の出発航空券と複数の復帰航空券を決定してユーザ端末に送信し、 前記ユーザ端末において、前記複数の出発航空券及び前記複数の復帰航空券から選択された出発航空券及び復帰航空券を受信する。 前記選択された出発航空券及び前記選択された復帰航空券に基づいて到着時刻及び復帰時刻を算出し、 前記の人数、 前記性別及び前記体力に基づいて活動重みを算出し、前記旅行日、 到着時間、復帰時間 そして、活動の重みに基づいて活動時間を計算することができる。
【0020】
また、旅行計画決定部は、空港と少なくとも１つの優先訪問場所 それぞれに設定された基準所要時間と、空港と少なくとも1つの優先訪問場所 それぞれについて、訪問時間別に予め設定された所要時間重みに基づいて前記予想所要時間を算出し、 複数の経路のそれぞれについて予め設定された基準移動時間と、複数の経路のそれぞれについて交通手段別および移動時間別に予め設定された移動時間重みとに基づいて、予想移動時間を算出することができる。
【発明の効果】
【0021】
本発明の一実施形態によれば、 訪問場所、 宿泊施設や動線に関するユーザーの情報と一致する選択肢がユーザーに提供され、 ユーザーが提供する選択肢から直接お気に入りの訪問場所、宿泊施設、および動線を選択できる。 これにより、 ユーザーは過度の時間と費用を支払うことなく満足度の高い旅行計画を確立することができる。
【0022】
また、 本発明の他の実施形態によれば、 ユーザに、ユーザの旅行計画の少なくとも一部を含む旅行商品が提供される。 これにより、 ユーザーが自由旅行とパッケージ旅行の利点だけを組み合わせた満足度の高い旅行計画を確立することができる。
【図面の簡単な説明】
【0023】
【発明を実施するための形態】
【0024】
本発明は、様々な変更を加えることができ、様々な実施形態を有することができるので、特定の実施形態を図面に例示し、詳細な説明に詳細に説明する。しかしながら、これは本発明を特定の実施形態に限定することを意図するものではなく、本発明の精神および技術範囲に含まれるすべての変更、均等物から代替物を含むことを理解されたい。各図面を説明しながら、同様の参照符号を類似の構成要素に使用した。
【0025】
第１、第２、Ａ、Ｂなどの用語は様々な構成要素を説明するために使用することができるが、構成要素はその用語によって限定されるべきではない。用語は、ある構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ使用される。例えば、本発明の権利の範囲から逸脱することなく、第１の構成要素を第２の構成要素と命名することができ、同様に第２の構成要素も第１の構成要素と命名することができる。および／またはという用語は、複数の関連する記載された項目の組み合わせまたは複数の関連する記載された項目のいずれかを含む。
【0026】
あるコンポーネントが他のコンポーネントに「接続されている」または「接続されている」と言及されているときは、他のコンポーネントに直接接続されているか、または接続されている可能性があるが、他のコンポーネントが中間に存在する可能性があることを理解してください。する必要がある。一方、ある構成要素が他の構成要素に「直接接続されている」または「直接接続されている」と言及されている場合、中間に他の構成要素が存在しないことを理解すべきである。
【0027】
本出願で使用される用語は、単に特定の実施形態を説明するために使用されたものであり、本発明を限定することを意図していない。単数の表現は、文脈上明らかに他に意味がない限り、複数の表現を含む。本出願において、「含む」または「有する」などの用語は、本明細書に記載の特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、またはそれらを組み合わせたものが存在することを指定しようとするものであり、1つまたは複数の他の特徴それらは、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、またはそれらを組み合わせたものの存在または追加の可能性を予め排除しないことを理解されたい。
【0028】
他に定義されない限り、技術的または科学的用語を含む本明細書で使用されるすべての用語は、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。一般的に使用される辞書で定義されているような用語は、関連技術の文脈上の意味と一致する意味を有すると解釈されるべきであり、本出願で明確に定義されていない限り、理想的または過度に形式的な意味として解釈されるべきではない。ない。
【0029】
本明細書において、 「訪問場所」とは美術館、 遺跡、 レストラン、 アクティビティサービス提供所 などのように、 観光客が一般的に訪れるさまざまな場所を包括的に含めることができる。
【0030】
以下、本発明による好ましい実施形態を添付の図面を参照して詳細に説明する。
【0031】
図１は、本発明の一実施形態による旅行商品販売サービス提供システムの概要図である。
【0032】
図１を参照すると、 旅行商品販売サービス提供システムは、 装置（１００）、ユーザ端末（２００） と 販売者端末３００を含むことができる。
【0033】
ユーザ端末２００は、 旅行商品販売サービスを利用したいユーザの端末として、 ユーザ情報を装置１００に登録し、 ユーザー情報をデバイス（１００）に 送信することによって、装置１００を介して旅行商品販売サービスの様々な機能を利用することができる。 この時、 旅行商品販売サービスはプラットフォームの形で提供することができる。
【0034】
販売者端末（３００）は、 ユーザーに旅行商品を提案する旅行商品販売者の端末として、 販売者情報を装置（１００）に登録し、 装置１００を介して旅行商品を使用したいユーザと一致させることができる。
【0035】
ピックアップ端末（４００）は、 利用者をピックアップして利用者が所望の目的地に移送する記事の端末であって、 記事情報を装置１００に登録し、 装置１００を介して移送サービスを利用したいユーザと一致させることができる。
【0036】
ユーザ端末２００、 販売者端末３００およびピックアップ端末４００の例、 通信可能なデスクトップコンピュータ（desktop computer） 、 ラップトップコンピュータ（laptop computer）、 ノートブック、 スマートフォン(smart phone), タブレットPC(tablet PC)、携帯電話（mobile phone)、スマートウォッチ（smart watch)、スマートガラス(smart glass)、e-book リーダー機、 PMP（portable multimedia player）、ポータブルゲーム機、 ナビゲーション装置、 デジタルカメラ（デジタルカメラ）、デジタルマルチメディア放送（DMB）プレーヤー、 デジタルボイスレコーダー（デジタルオーディオレコーダー）、 デジタル音声プレーヤー（デジタルオーディオプレーヤー）、デジタルビデオレコーダー（デジタルビデオレコーダー）、デジタルビデオプレーヤー（デジタルビデオプレーヤー）、 ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などであってもよい。
【0037】
装置１００は、旅行商品販売サービスをユーザ端末２００に提供する。 販売者端末３００のうちの少なくとも１つに提供するためのサーバとすることができる。 装置１００は旅行商品販売サービスを運営している。 ユーザ端末(200) 販売者端末３００に様々なサービスを提供することができる。
【0038】
具体的には、 装置１００は、ユーザ端末２００に宿泊施設および訪問場所の優先順位の選択を要求し、 ユーザ端末２００から宿泊施設および訪問場所の優先順位を受信することができる。
【0039】
また、 装置１００は、 訪問場所の優先順位が上がる場合、 ユーザー情報に基づいて訪問場所、 動線と宿泊施設を順次決定できる。
【0040】
また、 装置１００は、 宿泊施設の優先順位が上がる場合、 ユーザー情報に基づいて宿泊施設、 訪問場所と動線を順次決定することができる。
【0041】
また、 装置１００は、決定された訪問場所、 動線と宿泊施設に基づいて、ユーザーの旅行計画を決定できる。
【0042】
また、 装置１００は、複数の販売者端末３００のうち、営業領域がユーザの旅行計画と重複する販売者端末３００にユーザの旅行計画を提供し、 ユーザの旅行計画を提供された販売者端末３００から、ユーザの旅行計画に関連する少なくとも１つの旅行商品を受信することができる。装置１００は、 ユーザの旅行計画および少なくとも１つの旅行商品に基づいて支払いおよび予約サービスを提供することができる。
【0043】
【0044】
図２を参照すると、 装置１００は、 ユーザ端末２００に訪問場所および宿泊施設の優先順位の入力を要求し、 ユーザ端末３００から優先順位を受信する優先順位決定部１０１を含む。
【0045】
また、 装置１００は、優先順位およびユーザ情報に基づいて訪問場所、 動線や宿を決め、 決定された光光スポット、動線および宿泊施設に基づいてユーザーの旅行計画を確立する 旅行計画決定部１０２を含む。 旅行計画決定部１０２は、訪問場所決定モジュール１０２ａ 、動線決定モジュール１０２ｂ 、および宿泊決定モジュール１０２ｃを含む。
【0046】
また、 装置１００は、ユーザの旅行計画と販売者端末３００とをマッチングし、 一致した販売者端末３００から旅行商品を受信し、 ユーザの旅行計画および旅行商品に基づいて支払いおよび予約を行う販売者マッチング部１０３を含む。
【0047】
また、装置１００は、 販売者端末３００から受信した旅行商品情報と予め設定された登録基準とを比較し、 比較結果に基づいて旅行商品情報の登録可否を決定し、 登録された旅行商品情報と、旅行商品情報と対応する販売者情報をユーザ端末３００に提供する商品審査部１０４とを含む。
【0048】
また、 装置１００は、 ユーザ端末３００から情報要求を受信し、 受信した情報要求と一致する旅行情報および旅行商品情報をユーザ端末３００に提供する旅行情報提供部１０５を含む。
【0049】
また、 装置１００は、 ユーザ端末３００の位置情報に基づいて予約可能な宿泊施設を特定し、 特定された宿泊施設の予約を実行する宿泊施設予約部１０６を含む。
【0050】
また、 装置１００は、 ユーザ端末３００の位置情報に基づいて予約可能なレストランを特定し、 特定されたレストランの予約を実行するレストラン予約部１０７を含む。
【0051】
図３は、本発明の優先順位決定部がユーザ優先順位を決定する過程を概念的に示す図である。
【0052】
優先順位決定部１０１は、ユーザ端末２００に訪問場所および宿泊施設の優先順位を入力するように要求することができ、 ユーザーが優先順位を入力した場合 ユーザ端末２００から優先順位を受信する。
【0053】
優先順位決定部１０１は、受信した優先順位に基づいて訪問場所を優先的に決定して旅行計画を策定するか 宿泊施設を優先的に決定し、旅行計画を策定するかどうかを決定する。
【0054】
図４は、本発明の一実施形態による旅行商品販売サービス提供方法の過程を示すフローチャートである。
【0055】
宿泊施設と訪問場所 訪問先の優先順位が高い場合、 旅行計画決定部１０２は、訪問場所、動線及び宿泊施設を順次決定し、決定された訪問場所、 動線と宿泊施設に基づいてユーザーの旅行計画を確立する。
【0056】
まず、 旅行計画決定部１０２は、ユーザ情報に基づいて複数の推奨訪問場所を算出してユーザ端末２００に送信する（Ｓ１１０） 。
【0057】
図５は、本発明の訪問場所決定モジュール１０２ａが推奨訪問場所を決定する過程を概念的に示す図である。
【0058】
訪問場所決定モジュール１０２ａは、ユーザ情報に基づいて複数の推奨訪問場所を決定する。 ユーザー情報は、旅行地域、 旅行日、 ユーザー観光地の好み、 年齢、 性別, 人員間の関係、 ユーザーフードの好みを含めることができる。 ユーザー観光地の好みはアクティビティ、 自然、 文化 そしてショッピングのそれぞれに対応する好みであってもよく、 予め設定された観光地の好みも、アンケートに対するユーザの回答に基づいて算出することができる。 ユーザーフードの好みは、ユーザーが選択した旅行地域のレストランが販売する代表的なフードのそれぞれに対応するプリファレンスです。 予め設定された食品選好は、アンケートに対するユーザの回答に基づいて算出することができる。
【0059】
一実施形態では、 訪問場所決定モジュール１０２ａは、学習データによって指導学習された第１ 人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Network）により、ユーザー情報と複数の推奨訪問場所をマッチングさせることができる。 第1 人工ニューラルネットワークは、多数の人工ニューロン（または、 ノード）を利用して生物学的システムの計算能力を模倣するソフトウェアやハードウェアで実装された予測モデルである。 一実施形態によれば、 人工ニューラルネットワークは、 ＣＮＮ（Convolution Neural Network）、 R NN（Recurrent Neural Network）、LSTM（Long ShortTerm Memory models）、 G RU（Gated Recurrent Unit）などによる人工ニューラルネットワークであってもよい。
【0060】
第1 人工ニューラルネットワークの学習に使用される学習データは、ユーザー情報に含まれる旅行地域、 旅行日、 ユーザー観光地の好み、 年齢、 性別, 人員間の関係を変換した第1 特徴ベクトル（入力値）と 訪問場所情報に含まれる 観光地の位置、 観光地の営業日、 観光地の提供サービス、 観光地の年齢に応じた好み、 観光地の性別による好み、 観光地の人員間関係に応じた好みを変換した第2 特徴ベクトル（出力値）で構成される。 また、 第1 人工ニューラルネットワークの学習に使用される学習データは、ユーザー情報に含まれる旅行地域、 旅行日、 ユーザーフードの好み、 年齢、 性別, 人員間の関係を変換した第1 特徴ベクトル（入力値）と 訪問場所情報に含まれるレストランの場所、 レストランの営業日、 レストランの提供食品、 レストランの年齢に応じた好み、 食堂の性別による好み、 食堂の人員間関係に応じた好みを変換した第2 特徴ベクトル（出力値）で構成される。指導学習は正解を知っている状態で行われる学習なので、 正解関係の第1 特徴ベクトル（入力値） そして第2 特徴ベクトル（出力値）がラベル付けされ、学習に使用される。
【0061】
第1 人工ニューラルネットワークは、ユーザ情報を変換した第1 特徴ベクトルと訪問場所情報が変換された第2 特徴ベクトル間の類似度を算出し、 算出された類似度に基づいて複数の推奨訪問場所を決定することができる。 一実施形態では、 第1 人工ニューラルネットワークは、算出された類似度が予め設定された基準以上である訪問場所を推奨訪問場所として決定することができる。
【0062】
他の実施形態では、 訪問場所決定モジュール１０２ａは、外部サーバ（図示せず）から予約可能な航空券情報を受信し、 受信した航空券情報とユーザ情報に含まれる旅行地域と旅行日をマッチングして予約可能な出発航空券及び復帰航空券リストをユーザ端末２００に提供する。
【0063】
また、 訪問場所決定モジュール１０２ａは、ユーザ端末２００からユーザによって選択された出発航空券および復帰航空券に関する情報を受信し、 受信した出発航空券および復帰航空券に関する情報に基づいて、到着時刻および復帰時刻を算出する。 到着時間は、出発航空券に対応する飛行機が旅行地域空港に到着する時間を意味し、復帰時間は、復帰航空券に対応する飛行機が旅行地域空港を出発する時間を意味する。
【0064】
また、 訪問場所決定モジュール（102a ）は、 旅行地域、 旅行日、 到着時間と復帰時間に基づいて、複数の予備推奨訪問場所を決定する。 装置１００のデータベースには、複数の営業場所のそれぞれに対応する位置、 営業日、 営業時間が保存され、 訪問場所決定モジュール（102a ）は、 場所、 営業日と営業時間がユーザーの旅行地域、 旅行日、 到着時間と復帰時間と一致する営業場所をデータベースから検索し、 検索された営業場所を予備推奨訪問場所に決定する。 例えば、 到着時間前に営業時間が終了する営業場所および復帰時間以降に営業時間が開始される営業場所は、予備推奨訪問場所から除外することができる。
【0065】
また、 訪問場所決定モジュール（１０２ａ ）は、予備推奨訪問場所が観光地である場合、 ユーザー情報に含まれるユーザー観光地の好み、年齢、性別、および人数間の関係に基づいて、 複数の予備推奨訪問場所とユーザとのマッチング度を算出し、 算出されたマッチング度に基づいて、複数の予備推奨訪問場所のうち最終的な推奨訪問場所を決定することができる。
【0066】
デバイス（100）のデータベースに 複数の予備推奨訪問場所のそれぞれに対する好みが年齢、 性別と人員間の関係（家族、 恋人、 友達 など）別にデフォルト設定されて保存される。 また、 ユーザ観光地選好度には、予備推奨訪問場所が提供するサービスの種類のそれぞれに対する選好度が含まれる。 例えば、 予備推奨訪問場所が提供するサービスがアクティビティ、 自然、 文化、 ショッピングとして分類された場合、 ユーザ観光地の嗜好は、分類のそれぞれに対する嗜好を含むことができる（例えば、 アクティビティ1、自然0.9、文化0.5、ショッピング0.3）。
【0067】
訪問場所決定モジュール１０２ａは、ユーザ観光地選好度と予備推奨訪問場所のサービスをマッチングして、予備推奨訪問場所が提供するサービスに対する第１選好度を検索し、 ユーザーの年齢、 性別及び人員間の関係とマッチングする予備推奨訪問場所の第2 好みを検索する。
【0068】
訪問場所決定モジュール（１０２ａ ）は、第１ 好みと第2 選好度を掛けた値を予備推奨訪問場所とユーザーのマッチング図として使用することができる。 ユーザーの人数が2人以上の場合、 各ユーザのマッチング度の平均値を全体マッチング図として使用することができる。
【0069】
訪問場所決定モジュール（102a ）は、 予備推奨訪問場所がレストランの場合、 ユーザー情報に含まれるユーザーフードの好み、年齢、性別、および人員間の関係に基づいて、 複数の予備推奨訪問場所とユーザとのマッチング度を算出し、 算出されたマッチング度に基づいて、複数の予備推奨訪問場所のうち最終的な推奨訪問場所を決定することができる。
【0070】
デバイス（100）のデータベースに 複数の予備推奨訪問場所のそれぞれに対する好みが年齢、 性別と人員間の関係（家族、 恋人、 友達 など）別にデフォルト設定されて保存される。 また、 ユーザフードプリファレンスは、予備推奨訪問場所によって提供されるフードの種類のそれぞれに対するプリファレンスを含む。 例えば、 予備おすすめ訪問場所が提供する食べ物がピザ、 パスタ、 ロソト、 ラザニアに分類された場合、 ユーザ観光地の嗜好は、分類のそれぞれに対する嗜好を含むことができる（例えば、 ピザ0.3、パスタ1、ロソト0.2、ラザニア0.5）。
【0071】
訪問場所決定モジュール１０２ａは、ユーザの食糧好みと予備推奨訪問場所が提供する食品とをマッチングして、予備推奨訪問場所が提供する食品に対する第１の好みを検索する。 一実施形態では、 第1 嗜好は、予備推奨訪問場所が提供する食品の中で最も嗜好が高い食品の嗜好として決定することができる。 また、 訪問場所決定モジュール（102a）は、 ユーザーの年齢、 性別及び人員間の関係とマッチングする予備推奨訪問場所の第2 好みを検索する。
【0072】
訪問場所決定モジュール（１０２ａ ）は、第１ 好みと第2 選好度を掛けた値を予備推奨訪問場所とユーザーのマッチング図として使用することができる。 ユーザーの人数が2人以上の場合、 各ユーザのマッチング度の平均値を全体マッチング図として使用することができる。
【0073】
図６は、本発明の訪問場所決定モジュール１０２ａが優先訪問場所を決定する過程を概念的に示す図である。
【0074】
訪問場所決定モジュール１０２ａは、決定された複数の推奨訪問場所をユーザ端末２００に提供し、 ユーザ端末２００から複数の推奨訪問場所から選択された優先訪問場所を受信する（図４、Ｓ１２０） 。
【0075】
再び図４を参照すると、 旅行計画決定部（１０２）は、 複数の好みの訪問場所のそれぞれについて営業時間、 時間帯別予想所要時間と空港と複数の好み訪問場所との間の時間帯別予想移動時間を算出する（Ｓ１３０）。
【0076】
旅行計画決定部（102）は、 それぞれの日付に対応する活動時間を算出し、 算出された日別活動時間、 到着時間、 復帰時間、 好みの訪問場所に対する日付別の営業時間、 時間帯別所要時間、 空港と複数の好み訪問場所との間の時間帯別予想移動時間に基づいて、日付別推薦動線を決定する（Ｓ１４０） 。
【0077】
図７は、本発明の動線決定モジュール１０２ｂが営業時間、予想所要時間、予想移動時間を算出する過程を概念的に示す図である。
【0078】
図８は、本発明の動線決定モジュールが推奨動線を決定する過程を概念的に示す図である。
【0079】
動線決定モジュール（102b ）は、旅行日、 活動の重み、 到着時間と復帰時間に基づいて日別活動時間を算出する。
【0080】
動線決定モジュール１０２ｂは、ユーザ情報に含まれる年齢、 性別と体力に基づいて活動重みを算出する。 人数が2人以上の場合、 各従業員の活動重みの平均値を総活動重みとして使用することができる。
【0081】
フィットネスは、ユーザから受信したフィットネスに対する予め設定されたアンケートの回答に基づいて設定することができる。 異なる複数のレベルに分けることができる。一実施形態では、 体力は強い、 通常、 弱さに分類することができる。 強い、 通常、 弱さにはそれぞれ異なる体力重みが与えられ、 強さから弱さに向かうにつれて、順番に重みを低く設定できる。
【0082】
装置１００のデータベースには、 年齢帯別に予め設定された年齢重み、 性別に従って予め設定された性別重みが予め記憶される。 一実施形態では、 １０代に最も高い年齢重みが設定され、 2 0代から9 0へと進むにつれて、年齢の重みが順次低くなるように設定できる。 一実施形態では、 女性と比較して男性に対して比較的高い性別重みを設定することができる。
【0083】
動線決定モジュール（１０２ｂ ）は、ユーザ情報の年齢、 性別や体力とマッチングする体力の重み、 年齢の重み、 性別の重みを検索し、 検索された体力の重み、 年齢の重み、 性別の重みを掛けて活動 重みを算出できる。
【0084】
また、 動線結晶モジュール（102b ）は、 旅行地域に到着した最初の日付の到着時間と予め設定された一定の締め切り時間の差に活動重みを掛けた値を、最初の日付の活動時間として決定することができる。 例えば、 到着時間が10時で、 スケジュール締め切りは21時で、 活動重みが1.2の場合、 動線決定モジュール（102b ）は最初の日付の活動時間です 13.2と決定することができる。
【0085】
また、 動線決定モジュール１０２ｂは、予め設定された一定開始時間と一定締め切り時間との差に活動重みを乗じた値を中間日付の活動時間として決定することができる。 例えば、 スケジュール開始時間が11時で、 スケジュール締め切りは21時で、 活動重みが1.2の場合、 動線決定モジュール（102 b ）は中間日付の活動時間です 12で決定できる。
【0086】
また、 動線決定モジュール１０２ｂは、予め設定された一定開始時間と旅行地域を離れる復帰時間との差に活動重みを掛けた値を復帰日の活動時間として決定することができる。 例えば、 スケジュール開始時間が1 1時で、 復帰時間は16時で、 活動重みが1.2の場合、 動線決定モジュール（102b ）は復帰日の活動時間です 6で決定できる。
【0087】
活動時間が決まると、 動線結晶モジュール（102b ）は、 日付別の活動時間、 到着時間、 復帰時間、 好みの訪問場所に対する日付別の営業時間、 時間帯別所要時間、空港と複数の好み訪問場所間の時間帯別予想移動時間に基づいて日付別推薦動線を決定する。
【0088】
動線決定モジュール１０２ｂは、日別活動時間を日付別重みに基づいて補正することができる。 日付による重みは、旅行日が経過したときに積み重ねられたユーザの疲労度を考慮して設定された値に設定することができる。 例えば、 日付による重みは、最初の日付から復帰日になるにつれて順次減少するように設定できできる。 例えば、 最初の日付から復帰日までの活動時間 順番に13.2、12、6 、 最初の日付から復帰日までの日付による重みが1、0.9、0.8の場合、 最初の日付から復帰日までの活動時間は 13.2、10.8、4.8に補正することができる。
【0089】
動線決定モジュール１０２ｂは、それぞれが空港および複数の優先訪問場所に対応する複数のノード（Ｎｏｄｅ）を生成し、生成されたノードのそれぞれにラベルを付与する。また、動線決定モジュール１０２ｂは、複数のノードのうちの一方と他方の間を結ぶエッジ（Ｅｄｇｅ）を生成し、生成されたエッジに重みを付与する動線（。
【0090】
動線決定モジュール１０２ｂは、空港または優先訪問場所に対応する予想所要時間に基づいてノードのラベルを設定することができる。
【0091】
装置１００のデータベースには、空港および複数の優先訪問場所のそれぞれに対応して予め設定された基準所要時間が格納され、 動線決定モジュール１０２ｂは、データベース内のノードに対応する基準所要時間を検索する。
【0092】
装置１００のデータベースには、空港および複数の優先訪問場所のそれぞれについて、訪問時間別に予め設定された所要時間重みが格納され、 動線決定モジュール１０２ｂは、データベース内のノードおよびノードの訪問時間に対応する所要時間重みを検索する。 所要時間重みは、ノードと対応する空港または優先訪問場所に対する訪問時間別の予想訪問者数に基づいて設定することができる。
【0093】
動線決定モジュール１０２ｂは、検索された基準所要時間と所要時間重みを乗じて予想所要時間を算出する。動線結晶モジュール（１０２ｂ ）は、算出された 予想所要時間に空港と複数の優先訪問場所にそれぞれ設定されている 活動疲労度を乗じて予想所要時間を補正することができる。 活動疲労度は、空港および複数の優先訪問場所でユーザが実行する活動に基づいて設定することができる。 例えば、 ユーザーが美術館の観覧や自転車ツアーを行う場合、 美術館観覧に比べて自転車ツアーに比較的高い活動疲労度を設定することができる。
【0094】
動線決定モジュール１０２ｂは、補正された予想所要時間に基づいてノードのラベルを決定する。 例えば、 いずれかのノードの補正された予想所要時間が3時間の場合、 動線決定モジュール１０２ｂは、対応するノードのラベルを３に設定することができる。 つまり、 ラベルは、 データベースから検索された基準所要時間および所要時間重みに基づいて訪問時間別に設定することができる。
【0095】
動線結晶モジュール（102b ）は、 空港または優先訪問場所に対応する 複数のノードのうちの一方と他方の間の経路と一致するエッジの重みを設定する。
【0096】
装置１００のデータベースには、複数のノードのいずれか一方と他方の間を接続するエッジに対応して予め設定された基準移動時間が格納され、 動線決定モジュール１０２ｂは、データベース内のエッジに対応する基準移動時間を検索する。
【0097】
装置１００のデータベースには、エッジに対して交通手段別及び移動時間別に予め設定された移動時間重みが格納され、 動線決定モジュール１０２ｂは、データベース内のエッジ、エッジの移動時間、および交通手段に対応する移動時間重みを検索する。 移動時間重みは、エッジと対応する経路を移動する交通手段の移動時間別遅延精度に基づいて設定することができる。例えば、 交通手段がバスであり、 移動時間が12時の場合、 移動時間の重みは12時の対応ルートの交通トラフィック そして１２時のバスの頻度に基づいて設定することができる。
【0098】
動線決定モジュール１０２ｂは、基準移動時間に移動時間重みを乗じて予想移動時間を算出する。 動線決定モジュール１０２ｂは、算出された予想移動時間に交通手段に対してそれぞれ予め設定された移動疲労度を乗じて予測移動時間を補正することができる。 例えば、 バスを通る移動に比べてタクシーを通る移動に比較的高い移動疲労度を設定することができる。
【0099】
動線決定モジュール１０２ｂは、補正された予想移動時間に基づいてエッジの重みを設定する。 つまり、 重みは、 データベースで決定された基準移動時間と予想移動時間に基づいて交通手段別 そして移動時間ごとに設定することができる。
【0100】
動線決定モジュール１０２ｂは、複数の予想推奨動線を設定し、 設定された複数の予測推薦動線のそれぞれに対する必要時間を算出する。
【0101】
推定推薦動線には、複数のノードから選択された一部のノードと いくつかの選択されたノード間のすべてを接続することができるエッジが含まれる。 その後、 動線決定モジュール１０２ｂは、選択されたノードのラベルの合計と選択されたエッジの重みの合計を計算する。 ノードのラベルとエッジの重みは、時間の経過に応じて選択できる。 例えば、 最初の日付の到着時間が13時の場合、 最初のノードは空港であり、1 3時の空港に付与されたラベルが選択される。 その後、 動線決定モジュール（１０２ｂ ）は第１ ノードと第2ノードを結ぶ第1 エッジの重みを選択する。 第1ノードのラベルが1の場合、 第1 エッジの重みは、 １４時について交通手段別に設定された重みのいずれかが選択される。 最初の日付の第1 ノードは空港に対応するノードに設定することができる。 復帰日の最後のノードは、空港に対応するノードに設定できる。
【0102】
決定モジュール１０２ｂは、選択されたノードのラベルの合計と選択されたエッジの重みの合計を加算する。 予想推奨動線の必要時間を算出する。 必要時間は、複数の予想推奨動線のそれぞれについて算出される。
【0103】
動線決定モジュール１０２ｂは、複数の予測推薦動線のそれぞれに対する必要時間とユーザの日別活動時間とを比較し、 必要時間が活動時間以下である予想推薦動船を推薦動線として決定する。 例えば、 最初の日付の活動時間が13.2の場合、 必要時間が13.2以下の予想推薦動船を最初の日付の推薦動線として選択することができる。
【0104】
図９は、本発明の動線決定モジュール１０２ｂが選好動線を決定する過程を概念的に示す図である。
【0105】
日付別推薦動線が決まったら、 動線決定モジュール１０２ｂは、日別推薦動線をユーザ端末２００に送信し、 ユーザ端末２００は、日別推薦動線から選択された日別選好動線を受信する（図４、 Ｓ１５０ ） 。
【0106】
再び図４を参照すると、 旅行計画決定部１０２は、日別選好動船に基づいて日別推薦宿を決定し、 決定された日別推薦宿題をユーザ端末に送信する（Ｓ１６０）。
【0107】
また、 旅行計画決定部１０２は、ユーザ端末２００において、日別推薦宿から選択された日別選好宿を受信し、 日付別好み と 日付別好み線に基づいてユーザ旅行計画を生成する（Ｓ１７０）。
【0108】
図１０は、本発明の宿泊施設決定モジュール１０２ｃが推薦された宿泊施設を決定する過程を示す。 概念的に示した図である。
【0109】
宿舎決定モジュール１０２ｃは、日別選好動線に基づいて日別開始場所を決定する。 例えば、 最初の日付の選好動線が空港から始まる場合、 宿泊施設決定モジュール１０２ｃは、空港を最初の日付の開始場所として決定することができる。
【0110】
決定モジュール１０２ｃは、日付別開始場所との距離が予め設定された基準距離以下であり、 ユーザ情報に含まれる人数の予約が可能な日別予備推奨宿題を決定する。
【0111】
決定モジュール１０２ｃは、ユーザ情報に含まれる宿泊施設予算、年齢、性別、および人員間の関係に基づいて、日付別の予備推奨宿泊施設のうち最終的な推奨宿泊施設を決定することができる。
【0112】
デバイス（100）のデータベースに 複数の予備推奨宿舎のそれぞれに対する好みが年齢、 性別と人員間の関係（家族、 恋人、 友達 など）別にデフォルト設定されて保存される。
【0113】
訪問場所決定モジュール（１０２ａ ）は、ユーザの年齢、 性別および人員間の関係と一致する予備推奨宿泊施設の宿泊施設の好みを検索できる。
【0114】
宿泊施設決定モジュール（１０２ｃ ）は、日別の予備推奨宿泊施設のうち、価格がユーザの宿泊施設予算以下である予備推奨宿泊施設を分類し、 分類された予備の推奨宿泊施設のうち、宿泊施設の好みが予め設定された基準以上の予備推奨の宿泊施設を最終的な推奨宿泊施設として決定することができる。
【0115】
図１１は、本発明の宿泊施設決定モジュール１０２ｃが優先宿泊施設を決定する過程を概念的に示す図である。
【0116】
日付別推薦動線が決まったら、 宿泊施設決定モジュール１０２ｃは、日付別の推奨宿泊施設をユーザ端末２００に送信し、 ユーザ端末２００から日付別の推奨宿泊施設から選択された日付別のお気に入りの宿泊施設を受信する（図４、 Ｓ１７０ ） 。
【0117】
日付別のお気に入りの宿泊施設を受け取ると、 宿泊決定モジュール１０２ｃは、日別選好動線および日別選好宿に基づいてユーザの旅行計画を決定する。 最初の日付の優先宿泊施設は空港の直後に配置できる。 残りの日付の優先宿泊施設は、開始場所の直前に配置できる。
【0118】
図１２は、本発明の他の実施形態による旅行商品販売サービス提供方法の過程を概念的に示す図である。
【0119】
宿泊施設と訪問場所 宿泊施設の優先順位が高い場合、 旅行計画決定部１０２は、宿泊施設、訪問場所及び動線を順次決定し、決定された宿泊施設、 訪問場所と動線に基づいてユーザーの旅行計画を確立する。
【0120】
まず、 旅行計画決定部１０２は、ユーザ情報に基づいて複数の推奨宿泊施設を算出してユーザ端末２００に送信する（Ｓ２１０） 。
【0121】
図１３は、本発明の宿泊施設決定モジュール１０２ｃが推奨宿泊施設を決定する過程を概念的に示す図である。
【0122】
決定モジュール１０２ｃは、ユーザ情報に基づいて複数の推奨宿泊施設を決定する。 ユーザー情報は、旅行地域、 旅行日、 宿泊施設の予算、 ご希望の宿泊施設情報、 年齢、 性別, 人数、 人員間の関係を含めることができる。 ご希望の宿泊施設情報は、朝食提供可否、 サイズ、 飲食可能かどうか、 水泳施設の有無、 フィットネス施設の有無、 スパ施設の有無に関する情報を含めることができる。
【0123】
一実施形態では、 宿泊施設決定モジュール１０２ｃは、学習データによって指導学習された第２の人工ニューラルネットワークを介して、ユーザ情報と複数の推奨訪問場所とを照合することができる。 第２の人工ニューラルネットワークは、多数の人工ニューロン（または、 ノード）を利用して生物学的システムの計算能力を模倣するソフトウェアやハードウェアで実装された予測モデルである。 一実施形態によれば、 人工ニューラルネットワークは、 C NN（Convolution Neural Network）、 R NN（Recurrent Neural Network）、LSTM（Long ShortTerm Memory models）、 G RU（Gated Recurrent Unit）などによる人工ニューラルネットワークであってもよい。
【0124】
第２人工ニューラルネットワークの学習に使用される学習データは、ユーザ情報に含まれる旅行地域、 旅行日、 宿泊施設の予算、 ご希望の宿泊施設情報、 年齢、 性別, 人数、 人員間の関係を変換した第1 特徴ベクトル（入力値）と 宿泊施設情報に含まれる 宿泊施設の場所、 宿泊施設の予約可能日、 宿泊施設の価格、 宿泊施設の年齢に応じた好み、 宿泊施設の性別による好み、 宿泊施設の人員間の関係による好み、 宿泊施設のサイズ、 宿泊施設の提供施設（朝食、 食べる、 水泳施設、 フィットネス施設、 スパ施設 等）を変換した第２ 特徴ベクトル（出力値）で構成される。
【0125】
第２人工ニューラルネットワークは、ユーザ情報を変換した第１ 特徴ベクトルと宿泊施設情報を変換した第2 特徴ベクトル間の類似度を算出し、 算出された類似度に基づいて複数の推奨宿題を決定することができる。 一実施形態では、 第1 人工ニューラルネットワークは、算出された類似度が予め設定された基準以上である宿舎を推薦宿として決定することができる。
【0126】
他の実施形態では、 宿泊施設決定モジュール１０２ｃは、外部サーバ（図示せず）から予約可能な航空券情報を受信し、 受信した航空券情報とユーザ情報に含まれる旅行地域と旅行日をマッチングして予約可能な出発航空券及び復帰航空券リストをユーザ端末２００に提供する。
【0127】
また、 宿泊施設決定モジュール１０２ｃは、ユーザ端末２００からユーザによって選択された出発航空券および復帰航空券に関する情報を受信し、 受信した出発航空券および復帰航空券に関する情報に基づいて、到着時刻および復帰時刻を算出する。 到着時間は、出発航空券に対応する飛行機が旅行地域空港に到着する時間を意味し、復帰時間は、復帰航空券に対応する飛行機が旅行地域空港を出発する時間を意味する。
【0128】
また、 宿泊決定モジュール（102 c ）は、 旅行地域、 旅行日、 人数に基づいて複数の予備推奨訪問場所を決定する。 装置１００のデータベースには、複数の宿泊施設のそれぞれに対応する位置、 日付別の予約可能人数が保存され、 宿泊決定モジュール（102 c ）は、 場所、 日別予約可能人数がユーザーの旅行地域、 旅行日、 人数と一致する宿泊施設をデータベースで検索し、 検索された宿泊施設を予備推奨訪問場所に決定する。 データベースは、外部サーバ（図示せず）から複数の宿泊施設の各々に対する日別予約可能人数を受信して記憶することができる。 日付別の予約可能人数は、予め設定された時間間隔で受信されてもよい。
【0129】
また、 宿泊決定モジュール（１０２ｃ ）は、利用者情報に含まれる宿泊予算、 ご希望の宿泊施設情報、 年齢、 性別, 人数、 人員間の関係に基づいて、複数の予備推奨宿主のうち最終的な推薦宿題を決定することができる。
【0130】
デバイス（100）のデータベースに 複数の予備推奨宿舎のそれぞれに対する好みが年齢、 性別と人員間の関係（家族、 恋人、 友達 など）別にデフォルト設定されて保存される。
【0131】
訪問場所決定モジュール（１０２ａ ）は、ユーザの年齢、 性別および人員間の関係と一致する予備推奨宿泊施設の宿泊施設の好みを検索できる。
【0132】
決定モジュール１０２ｃは、複数の予備推奨宿泊施設のうち、価格がユーザの宿泊施設予算以下である予備推奨宿泊施設を分類し、 分類された予備の推奨宿泊施設のうち、宿泊施設の好みが予め設定された基準以上の予備推奨の宿泊施設を最終的な推奨宿泊施設として決定することができる。
【0133】
図１４は、本発明の宿泊施設決定モジュール１０２ｃが好みの宿泊施設を決定する過程を概念的に示す図である。
【0134】
宿泊決定モジュール１０２ｃは、決定された複数の推奨宿題をユーザ端末２００に提供し、 ユーザ端末２００は、複数の推奨訪問場所から選択された日別の好みの宿泊施設を受信する（図１２、Ｓ２２０） 。
【0135】
再び図１２を参照すると、 旅行計画決定部（１０２）は、 ユーザー情報と日付別のお気に入りの宿泊施設に基づいて、日付別の推奨訪問場所を決定し、 決定された日付別推奨訪問場所をユーザ端末に送信する（Ｓ２３０）。
【0136】
また、 旅行計画決定部（１０２）は、 ユーザ端末２００から、日付別推奨訪問場所で選択された日付別優先訪問場所を受信する（Ｓ２４０）。
【0137】
図１５は、本発明の訪問場所決定モジュール１０２ａが日別の推奨訪問場所を決定する過程を概念的に示す図である。
【0138】
訪問場所決定モジュール（１０２ａ ）は、日付別の好みの宿泊施設のそれぞれに位置する。 基づいて日付別の活動領域を算出する。 各位置から予め設定された距離内に位置する領域を活動領域として設定することができる。
【0139】
また、 訪問場所決定モジュール（102a ）は日付別の活動領域、 到着時間と復帰時間に基づいて、複数の予備推奨訪問場所を決定する。 装置１００のデータベースには、複数の営業場所のそれぞれに対応する位置、 営業日、 営業時間が保存され、 訪問場所決定モジュール（102a ）は、 場所、 営業日と営業時間が日付別の活動領域、到着時間、復帰時間と一致する営業場所をデータベースから検索し、 検索された営業場所を予備推奨訪問場所に決定する。 例えば、 到着時間前に営業時間が終了する営業場所および復帰時間以降に営業時間が開始される営業場所は、予備推奨訪問場所から除外することができる。 予備推奨訪問場所が日付別の活動領域に基づいて検索されるため、 予備推奨訪問場所は日付別に検索できる。 つまり、 訪問場所決定モジュール１０２ａは、日別の予備推奨訪問場所を検索する。
【0140】
また、 訪問場所決定モジュール（１０２ａ ）は、予備推奨訪問場所が観光地である場合、 ユーザー情報に含まれるユーザー観光地の好み、年齢、性別、および人数間の関係に基づいて、 複数の予備推奨訪問場所とユーザとのマッチング度を算出し、 算出されたマッチング度に基づいて、複数の予備推奨訪問場所のうち最終的な推奨訪問場所を決定することができる。
【0141】
訪問場所決定モジュール（102a ）は、 予備推奨訪問場所がレストランの場合、 ユーザー情報に含まれるユーザーフードの好み、年齢、性別、および人員間の関係に基づいて、 複数の予備推奨訪問場所とユーザとのマッチング度を算出し、 算出されたマッチング度に基づいて、複数の予備推奨訪問場所のうち最終的な推奨訪問場所を決定することができる。
【0142】
図１６は、本発明の訪問場所決定モジュール１０２ａが優先訪問場所を決定する過程を概念的に示す図である。
【0143】
訪問場所決定モジュール１０２ａは、決定された日付別推奨訪問場所をユーザ端末２００に提供し、 ユーザ端末２００から日付別推奨訪問場所から選択された日付別優先訪問場所を受信する（図１２、Ｓ２４０） 。
【0144】
再び図１２を参照すると、 旅行計画決定部（１０２）は、 日付による好みの訪問場所について 営業時間 と 時間帯別所要時間を算出し、 日付別好み訪問場所 と 複数の好み訪問場所間の時間帯別予想移動時間を算出する（Ｓ２５０）。
【0145】
旅行計画決定部（１０２）は、 それぞれの日付に対応する活動時間を算出し、 算出された日別活動時間、 到着時間、 復帰時間、 好みの訪問場所に対する日付別の営業時間、 時間帯別所要時間、 日別選好宿と日別選好訪問場所との間の時間帯別予想移動時間に基づいて日別推薦動線を決定する（Ｓ２６０） 。
【0146】
図１７は、本発明の動線決定モジュール１０２ｂが営業時間、予想所要時間、予想移動時間を算出する過程を概念的に示す図である。
【0147】
図１８は、本発明の動線決定モジュール１０２ｂが推薦動線を決定する過程を概念的に示す図である。
【0148】
動線決定モジュール（102b ）は、旅行日、 活動の重み、 到着時間と復帰時間に基づいて日別活動時間を算出する。
【0149】
動線決定モジュール１０２ｂは、ユーザ情報に含まれる年齢、 性別と体力に基づいて活動重みを算出する。
【0150】
フィットネスは、ユーザから受信したフィットネスに対する予め設定されたアンケートの回答に基づいて設定することができる。 異なる複数のレベルに分けることができる。例えば、 体力は強い、 通常、 弱さに分類することができる。
【0151】
また、 動線結晶モジュール（102b ）は、 旅行地域に到着した最初の日付の到着時間と予め設定された一定の締め切り時間の差に活動重みを掛けた値を、最初の日付の活動時間として決定することができる。 例えば、 到着時間が10時で、 スケジュール締め切りは21時で、 活動重みが1.2の場合、 動線決定モジュール（102b ）は最初の日付の活動時間です 13.2と決定することができる。
【0152】
また、 動線決定モジュール１０２ｂは、予め設定された一定開始時間と一定締め切り時間との差に活動重みを乗じた値を中間日付の活動時間として決定することができる。 例えば、 スケジュール開始時間が11時で、 スケジュール締め切りは21時で、 活動重みが1.2の場合、 動線決定モジュール（102 b ）は中間日付の活動時間です 12で決定できる。
【0153】
また、 動線決定モジュール１０２ｂは、予め設定された一定開始時間と旅行地域を離れる復帰時間との差に活動重みを掛けた値を復帰日の活動時間として決定することができる。 例えば、 スケジュール開始時間が1 1時で、 復帰時間は16時で、 活動重みが1.2の場合、 動線決定モジュール（102b ）は復帰日の活動時間です 6で決定できる。
【0154】
活動時間が決まると、 動線結晶モジュール（102b ）は、 日付別の活動時間、 到着時間、 復帰時間、 好みの訪問場所に対する日付別の営業時間、 時間帯別所要時間、空港と複数の好み訪問場所間の時間帯別予想移動時間に基づいて日付別推薦動線を決定する。
【0155】
動線決定モジュール１０２ｂは、日別活動時間を日付別重みに基づいて補正することができる。 日付による重みは、旅行日が経過したときに積み重ねられたユーザの疲労度を考慮して設定された値に設定することができる。 例えば、 日付による重みは、最初の日付から復帰日になるにつれて順次減少するように設定できる。 例えば、 最初の日付から復帰日までの活動時間が順次13.2、12、6であり、 最初の日付から復帰日までの日付による重みが1、0.9、0.8の場合、 最初の日付から復帰日までの活動時間は 13.2、10.8、4.8に補正することができる。
【0156】
動線決定モジュール１０２ｂは、それぞれが空港、日別の好みの住所、および日別の好みの訪問場所に対応する複数のノードを生成し、生成されたノードのそれぞれにラベルを付ける。また、動線決定モジュール１０２ｂは、複数のノードのうちの一方と他方の間を結ぶエッジを生成し、生成されたエッジに重みを付与する（。
【0157】
動線決定モジュール１０２ｂは、空港、選好宿、または選好訪問場所に対応する予想所要時間に基づいてノードのラベルを設定することができる。
【0158】
デバイス（100）のデータベースには空港、 日別の好みの宿泊施設と複数の好みの訪問場所のそれぞれに対応して設定された基準所要時間が保存され、 動線決定モジュール１０２ｂは、データベース内のノードに対応する基準所要時間を検索する。
【0159】
デバイス（100）のデータベースには空港、 日別選好宿所及び複数の選好訪問場所それぞれについて、訪問時間別に予め設定された所要時間重みが格納され、 動線決定モジュール１０２ｂは、データベース内のノードおよびノードの訪問時間に対応する所要時間重みを検索する。 所要時間重みは、ノードと対応する空港または優先訪問場所に対する訪問時間別の予想訪問者数に基づいて設定することができる。
【0160】
動線決定モジュール１０２ｂは、検索された基準所要時間と所要時間重みを乗じて予想所要時間を算出する。動線結晶モジュール（１０２ｂ ）は、算出された 予想所要時間に空港、 日付別の優先宿泊施設および日付別の優先訪問場所にそれぞれ設定されている 活動疲労度を乗じて予想所要時間を補正することができる。 活動疲労度は空港、 日付別の好みの宿泊施設および日付別の好みの訪問場所でユーザが実行する活動に基づいて設定することができる。 例えば、 ユーザーが美術館の観覧や自転車ツアーを行う場合、 美術館観覧に比べて自転車ツアーに比較的高い活動疲労度を設定することができる。
【0161】
動線決定モジュール１０２ｂは、補正された予想所要時間に基づいてノードのラベルを決定する。 例えば、 いずれかのノードの補正された予想所要時間が3時間の場合、 動線決定モジュール１０２ｂは、対応するノードのラベルを３に設定することができる。 つまり、 ラベルは、 データベースから検索された基準所要時間および所要時間重みに基づいて訪問時間別に設定することができる。
【0162】
動線結晶モジュール（102b ）は、 空港、 日付別のお気に入りの宿泊施設と日付別 好みの訪問場所に対応する 複数のノードのうちの一方と他方の間の経路と一致するエッジの重みを設定する。
【0163】
装置１００のデータベースには、複数のノードのいずれか一方と他方の間を接続するエッジに対応して予め設定された基準移動時間が格納され、 動線決定モジュール１０２ｂは、データベース内のエッジに対応する基準移動時間を検索する。
【0164】
装置１００のデータベースには、エッジに対して交通手段別及び移動時間別に予め設定された移動時間重みが格納され、 動線決定モジュール１０２ｂは、データベース内のエッジ、エッジの移動時間、および交通手段に対応する移動時間重みを検索する。 移動時間重みは、エッジと対応する経路を移動する交通手段の移動時間別遅延精度に基づいて設定することができる。例えば、 交通手段がバスであり、 移動時間が12時の場合、 移動時間の重みは12時の対応ルートの交通トラフィック そして１２時のバスの頻度に基づいて設定することができる。
【0165】
動線決定モジュール１０２ｂは、基準移動時間に移動時間重みを乗じて予想移動時間を算出する。 動線決定モジュール１０２ｂは、算出された予想移動時間に交通手段に対してそれぞれ予め設定された移動疲労度を乗じて予測移動時間を補正することができる。 例えば、 バスを通る移動に比べてタクシーを通る移動に比較的高い移動疲労度を設定することができる。
【0166】
動線決定モジュール１０２ｂは、補正された予想移動時間に基づいてエッジの重みを設定する。 つまり、 重みは、 データベースで決定された基準移動時間と予想移動時間に基づいて交通手段別 そして移動時間ごとに設定することができる。
【0167】
動線決定モジュール（102b）は、日付別の優先宿泊施設と 日付別の好み推薦訪問場所に基づいて日付別の予測推奨動線を設定し、 設定された日別予測推薦動線の各々に対する必要時間を算出する。
【0168】
日別予測推薦動線には、複数のノードから選択された一部のノードと いくつかの選択されたノード間のすべてを接続することができるエッジが含まれる。 その後、 動線決定モジュール１０２ｂは、選択されたノードのラベルの合計と選択されたエッジの重みの合計を計算する。 ノードのラベルとエッジの重みは、時間の経過に応じて選択できる。 例えば、 最初の日付の到着時間が13時の場合、 最初のノードは空港であり、 1 3時の空港に付与されたラベルが選択される。 その後、 動線決定モジュール（１０２ｂ ）は第１ ノードと第2ノードを結ぶ第1 エッジの重みを選択する。 第1ノードのラベルが1の場合、 第1 エッジの重みは、 １４時について交通手段別に設定された重みのいずれかが選択される。 最初の日付の第1 ノードは空港に対応するノードに設定することができる。 復帰日の最後のノードは、空港に対応するノードに設定できる。
【0169】
決定モジュール１０２ｂは、選択されたノードのラベルの合計と選択されたエッジの重みの合計を加算する。 予想推奨動線の必要時間を算出する。 必要時間は、日ごとの予想推薦動線のそれぞれについて算出される。
【0170】
動線決定モジュール（１０２ｂ ）は、日別予測推薦動線の各々に対する必要時間とユーザの日付別活動時間とを比較し、 必要時間が活動時間以下である予想推薦動船を推薦動線として決定する。 例えば、 最初の日付の活動時間が13.2の場合、 必要時間が13.2以下の予想推薦動船を最初の日付の推薦動線として選択することができる。
【0171】
図１９は、本発明の動線決定モジュール１０２ｂが選好動線を決定する過程を概念的に示す図である。
【0172】
日付別推薦動線が決まったら、 動線決定モジュール１０２ｂは、日別推薦動線をユーザ端末２００に送信する（図１２、 Ｓ２６０ ） 。
【0173】
また、 動線決定モジュール１０２ｂは、ユーザ端末２００から日別推薦動線から選択された日別選好動線を受信し、 日付別好み線に基づいてユーザ旅行計画を生成する（図１２、Ｓ２７０）。
【0174】
図２０は、 本発明の別の実施形態による旅行商品販売サービス提供方法の過程を示すフローチャートである。
【0175】
売り手マッチング部（１０３）は、 複数の販売者端末３００ うち、営業領域がユーザ旅行計画と一致する少なくとも１つの一致販売業者端末を決定する（Ｓ３１０） 。 営業領域は、複数の販売者端末３００のそれぞれに対して予め設定された領域である。 装置１００のデータベースに格納される。
【0176】
また、 売り手マッチング部（１０３）は、 マッチングされた少なくとも１つのマッチング販売者端末にユーザ旅行計画を送信する（Ｓ３２０）。
【0177】
また、 売り手マッチング部（１０３）は、 少なくとも１つのマッチング販売者端末から少なくとも１つの旅行商品を受信する（Ｓ３３０）。少なくとも1つの旅行商品は、ユーザ旅行計画に含まれる出発航空券、 復帰航空券、 複数のお気に入りの宿泊施設、 複数の優先訪問場所のうちの少なくとも１つを含む。
【0178】
また、 売り手マッチング部（１０３）は、 受信した少なくとも１つの旅行商品をユーザ端末２００に送信し（Ｓ３４０ ）、ユーザ端末２００から少なくとも１つの旅行商品から選択された優先旅行商品を受信する（Ｓ３５０ ）。
【0179】
また、 売り手マッチング部（１０３）は、 ユーザ旅行計画及び優先旅行商品に基づいて決済及び予約を行う（Ｓ３６０）。
【0180】
図２１は、本発明の商品審査部１０４がユーザ優先順位を決定する処理を示すフローチャートである。
【0181】
まず、 商品審査部１０４は、販売者端末３００から旅行商品情報を受信する（４１０） 。 旅行商品情報は、 販売者端末３００と対応する販売者が販売している旅行商品に関する情報を意味する。 旅行商品情報は、 旅行商品の旅行商品名、 価格、 スケジュール、 人数、 関連キーワード、 旅行商品の説明などを含めることができる。
【0182】
また、 商品審査部（104）は、 受信した旅行商品情報と予め設定された登録基準を比較し、 比較結果に基づいて旅行商品結果の登録可否を決定する（Ｓ４２０）。一実施形態では、 予め設定された登録基準は、 価格が旅行商品に対応して設定された価格範囲に含まれるかどうか、 旅行商品情報に設定された複数の必須情報がすべて含まれているかどうか などを含めることができる。 商品審査部１０４は、受信した旅行商品情報が予め設定された登録基準を満たす。 場合、 旅行商品情報を販売可能な旅行商品として登録する。
【0183】
また、 商品審査部１０４は、 登録された旅行商品情報および旅行商品情報と対応する販売者情報をユーザ端末２００に提供する（Ｓ４３０）。
【0184】
装置１００は、登録された旅行商品情報をユーザ端末２００に提供し、 ユーザ端末２００から特定の旅行商品情報に関する情報提供要求が受信されると、 ユーザ端末２００によって特定された旅行商品情報とともに、旅行商品情報に対応する販売者情報をユーザ端末２００に提供する。
【0185】
図２２は、本発明のユーザ端末２００に提供される販売者情報および旅行商品情報を概念的に示す図である。 売り手情報は、売り手の固有識別子（I D）、売り手紹介、 販売者が指定した画像、 販売者が販売している各旅行商品の旅行商品情報を含めることができる。 旅行商品情報は、 旅行商品の旅行商品名、 価格、 スケジュール、 人数、 評価および旅行商品に関連するキーワードなどを含めることができる。
【0186】
また、 商品審査部１０４は、ユーザ端末２００に旅行商品情報の検索サービスを提供することができる。 ユーザ端末２００から検索語が受信されると、 商品審査部（104）は、 検索語と一致する旅行商品情報をユーザ端末２００に提供することができる。
【0187】
図２３は、本発明の旅行情報提供部１０５がユーザ端末２００に旅行情報を提供する過程を示すフローチャートである。
【0188】
まず、 旅行情報提供部（105）は、 ユーザ端末２００から情報要求を受信する（Ｓ５１０）。一実施形態では、 情報要請は、観光地に到達するための交通手段、 観光地の入場料、 観光地の説明、 観光地に関連した旅行商品、 観光地に関連する旅行商品の価格 などを含めることができる。
【0189】
情報要求を受信すると、 旅行情報提供部（105）は、 データベースから情報要求と一致する旅行情報を検索する（Ｓ５２０ ）。装置１００のデータベースには、 観光地、レストラン そして宿泊施設に関する情報 保存することができる。
【0190】
また、 旅行情報提供部１０５は、販売者端末３００が提供した旅行商品情報のうち情報要求と一致する旅行商品情報を検索する（Ｓ５３０）。装置１００のデータベースには、販売者端末３００が提供した旅行商品情報が格納され、 装置１００は、情報要求と一致する旅行商品情報を検索する。
【0191】
また、 旅行情報提供部１０５は、検索された旅行情報および旅行商品情報をユーザ端末２００に送信する（Ｓ５４０）。
【0192】
図２４は、本発明の宿泊予約部１０６が宿泊予約サービスを提供する処理を示すフローチャートである。
【0193】
まず、 宿泊予約部（106）は、 ユーザ端末２００の位置情報と宿泊施設の位置情報とに基づいて、ユーザ端末２００との距離が予め設定された基準距離以下である宿泊施設を特定する（Ｓ６１０）。宿泊施設予約部１０６は、データベースに記憶された複数の宿泊施設のそれぞれに対する位置情報とユーザ端末２００の位置情報とに基づいて、 複数の宿泊施設のそれぞれとユーザ端末２００との間の距離を算出し、ユーザ端末２００との距離が予め設定された基準距離以下である宿泊施設を特定する。
【0194】
また、 宿泊予約部（106）は、 特定された宿泊施設の予約情報に基づいて、 特定された宿泊施設の予約可否を決定する（Ｓ６２０）。宿泊予約部１０６は、予め設定された時間間隔で宿泊の予約状況に関する予約情報を受信することができる。 受信した宿泊施設の予約状況に関する情報はデータベースに保存される。
【0195】
また、特定の宿泊施設が予約可能な場合、 宿泊予約部（106）は、 特定された宿泊施設の宿泊情報をユーザ端末２００に送信する（Ｓ６３０） 。 宿泊施設情報は、 宿泊施設の名称、 宿泊施設の説明、評価、 価格、 予約可能な人数、 提供されるサービス、 提供される施設などを含むことができる。
【0196】
また、 ユーザ端末２００から予約要求を受信すると、 宿泊施設予約部１０６は、特定された宿泊施設の予約を行う（Ｓ６４０）。
【0197】
宿泊施設の予約が確定したら、 宿泊予約部１０６は、複数のピックアップ端末４００に関する記事情報をユーザ端末２００に送信することができる。 ユーザ端末２００から特定のピックアップ端末４００の予約要求が受信されると、 宿泊予約部（106）は ピックアップ端末４００の予約を行う。
【0198】
図２５は、本発明のレストラン予約部１０７がレストラン予約サービスを提供する過程を示すフローチャートである。
【0199】
まず、 食堂予約部１０７は、 ユーザ端末２００の位置情報とレストランの位置情報とに基づいて、ユーザ端末２００との距離が予め設定された基準距離以下であるレストランを特定する（Ｓ７ １０）。レストラン予約部１０７は、データベースに格納された複数のレストランのそれぞれに対する位置情報とユーザ端末２００の位置情報とに基づいて、 複数のレストランの各々とユーザ端末２００との間の距離を算出し、ユーザ端末２００との距離が予め設定された基準距離以下であるレストランを特定する。
【0200】
また、 食堂予約部１０７は、 特定されたレストランの予約情報に基づいて、 特定されたレストランが予約可能かどうかを判断する（Ｓ７ ２０）。レストラン予約部１０７は、予め設定された時間間隔でレストランの予約状況に関する予約情報を受信することができる。 受信したレストランの予約状況に関する情報はデータベースに保存される。
【0201】
また、特定のレストランが予約可能な場合、 食堂予約部１０７は、 特定されたレストランのレストラン情報をユーザ端末２００に送信する（Ｓ７３０） 。 レストラン情報は、 レストランの名称、 レストランの説明、評価、 価格、 予約可能な人数、 提供されるメニュー などを含めることができる。
【0202】
また、 ユーザ端末２００から予約要求を受信すると、 レストラン予約部１０７は、特定されたレストランの予約を行う（Ｓ７ ４０）。
【0203】
レストランの予約が確定したら、 レストラン予約部１０７は、複数のピックアップ端末４００に関する記事情報をユーザ端末２００に送信することができる。 ユーザ端末２００から特定のピックアップ端末４００の予約要求が受信されると、 レストラン予約部（107）は ピックアップ端末４００の予約を行う。
【0204】
【0205】
図２６を参照すると、 装置１００は、 少なくとも１つのプロセッサ１１０と、少なくとも１つのプロセッサ１１０に少なくとも１つの動作を実行するように指示する命令を記憶するメモリと、を含むことができる。
【0206】
少なくとも１つの動作は、上述した装置１００の構成部１０１～１０７または他の機能または動作方法を含むことができる。
【0207】
ここで、少なくとも１つのプロセッサ１１０は、 中央 処理 デバイス(central processing unit, CPU),グラフィック 処理 デバイス(グラフィックス処理ユニット、GPU)、または ボン 発明の 実施形態では フォロー 方法 実行される 専用 プロセッサ 意味する 数 ある。メモリ120と 保存 装置１６０のそれぞれは、 揮発性 保存 メディア と 不揮発性 保存 メディア 中から 少なくとも ハナロ 構成される 数 ある。
【0208】
例えば、メモリ１２０は 読む 専用 メモリ(read only memory, ROM)と ランダム アクセス メモリ（ランダムアクセスメモリ、ＲＡＭ）のうちの１つとすることができ、記憶装置１６０は、 フラッシュメモリ（flash-memory）、ハードディスクドライブ（HDD） 、ソリッドステートドライブ（SSD） 、または各種メモリカード（例えば、micro SDカード）など 数 ある。
【0209】
また、 装置１００は、 無線ネットワークを介した通信 行う 送受信 装置（transceiver ） 130 含める 数 ある。また、装置１００は、 入力 インターフェース デバイス(140), 出力 インターフェース デバイス150、ストレージ デバイス160など もっと 含める 数 ある。デバイス（100)へ 含まれる それぞれ 構成 要素 バス(bus, 170)へ によって つながって お互い 通信 実行する 数 ある。
【0210】
装置１００の例、 通信可能なデスクトップコンピュータ（desktop computer） 、 ラップトップコンピュータ（laptop computer）、 ノートブック、 スマートフォン(smart phone), タブレットPC(tablet PC)、携帯電話（mobile phone)、スマートウォッチ（smart watch)、スマートガラス(smart glass)、e-book リーダー機、 PMP（portable multimedia player）、ポータブルゲーム機、 ナビゲーション装置、 デジタルカメラ（digital camera）、デジタルマルチメディア放送（DMB）プレーヤー、 デジタルボイスレコーダー（digital voice recorder）、 デジタル音声プレーヤー（デジタルオーディオプレーヤー）、デジタルビデオレコーダー（digital video recorder）、デジタルビデオプレーヤー（digital video player）、 ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などであってもよい。
【0211】
第1 人工ニューラルネットワークと第2 人工ニューラルネットワークは、装置１００と通信可能に接続された人工ニューラルネットワーク１０から構成することができる。 人工ニューラルネットワーク１０は、入力層、隠蔽層、および出力層を含むことができる。
【0212】
一実施形態では、 第1 人工ニューラルネットワークと第2 人工ニューラルネットワークは、入力値を受け取り、第1 特徴ベクトルの成分数に対応するノードを有する入力層１０ 、 入力層１０の出力値それぞれに接続強度（または重み）を掛け、 バイアスを加えて出力する１つ以上の隠蔽層。そして隠れ層の出力値それぞれに接続強度（または重み）を掛け、 その結果を活性化関数を用いて出力する出力層を含むことができる。 例えば、 活性化関数は、 LeRU関数またはSoftmax関数であってもよい。 これに限定されるものではない。 接続強度とバイアスは、指導学習によって継続的に更新することができる。
【0213】
具体的には、 第1 人工ニューラルネットワークと第2 人工ニューラルネットワークは、 与えられた入力値（第1 特徴ベクトル）と出力値（第2 特徴ベクトルによる損失関数の出力値が最小になるように指導学習することができる。 例えば、 損失関数（H （Y、Y`））は、 次の数式１のように定義することができる。
【数1】
【0214】
式1でY mは第2 特徴ベクトルのm番目の成分であり、 第1 人工ニューラルネットワークと第2 人工ニューラルネットワークで第1 特徴ベクトルを入力して出力された出力ベクトルのｍ番目の成分であってもよい。
【0215】
本発明による方法は、様々なコンピュータ手段を介して実行することができるプログラム命令の形態で実施され、コンピュータ可読媒体に書き込むことができる。 コンピュータ可読媒体は、プログラム命令、 データファイル、 データ構造などを単独でまたは組み合わせて含むことができる。 コンピュータ可読媒体に書き込まれるプログラム命令は、本発明のために特別に設計され構成されたものであってもよいし、コンピュータソフトウェア当業者に公知で使用可能なものであってもよい。
【0216】
コンピュータ可読媒体の例には、 ＲＯＭ、 ＲＡＭ 、フラッシュメモリなどのプログラム命令を記憶および実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれ得る。 プログラム命令の例には、コンパイラによって作成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行することができる高級言語コードも含まれる。 上述のハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために少なくとも１つのソフトウェアモジュールで動作するように構成することができる。 その駅も同じだ。
【0217】
また、 前記の方法または装置は、その構成または機能の全部または一部が組み合わされて実装されるか、または 別々に実装することができる。
【0218】
以上、本発明の好ましい実施例を参照して説明したが、当該技術分野の熟練した当業者は、以下の特許請求の範囲に記載された本発明の精神及び領域から逸脱しない範囲内で本発明を種々変更及び変更する。させることができることが理解できるだろう。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
