CN105408929A - 利用反向拍卖的加盟店推荐方法及推荐装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种利用反向拍卖的加盟店推荐方法以及推荐装置。提供一种在基于位置的社交网络服务上利用用户的登记信息通过反向拍卖的方式中介满足用户和加盟店之间的条件的交易的利用反向拍卖的加盟店推荐方法以及推荐装置。

Description

利用反向拍卖的加盟店推荐方法及推荐装置
技术领域
本实施例涉及一种利用反向拍卖的加盟店推荐方法及推荐装置。
背景技术
需要指明的是，下面将要说明的内容仅仅提供本实施例相关的背景信息，并非构成现有技术。
随着通信技术与服务的发展，以及手机、PDA(PersonalDigitalAssistant)、笔记本电脑等终端的升级，基于位置服务(LBS：LocationBasedService)成为发展前途高的服务中的一个。所谓基于位置服务是基于利用移动通信网或GPS装置(GPS：GlobalPositioningSystem)等获得的位置信息(或与其连接)向用户提供多样的服务的服务***。并且，基于位置服务是在终端的内部安装与基站或GPS装置连接的芯片来提供位置跟踪服务、公共安全服务、基于位置的信息服务等与位置相关的各种服务的服务。基于位置服务是基于利用GPS或有无线通信网获取的位置信息提供多样的服务的服务。作为基于位置服务的一实施例，用户可通过安装在终端的基于位置服务的应用程序来确认终端位置周围的店铺信息。
最近，随着通讯技术的发展，根据终端的现在位置，与现在位置有关的加盟店向客户的终端传送要给客户提供的优惠券。终端的用户为了使用收到的优惠券，访问相应加盟店提示传送到用户的终端的优惠券，从而可以享受打折优惠。但是，访问加盟店的客户的立场上为了寻找符合现在自己的条件的加盟店，需要一一确认传送优惠券的加盟店，寻找符合自己的条件的加盟店，非常麻烦。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本实施例的主要目的在于，提供一种在基于位置的社交网络服务上利用用户的登记信息通过反向拍卖的方式中介满足用户与加盟店之间的条件的交易的利用反向拍卖的加盟店推荐方法及推荐装置。
(二)技术方案
根据本实施例的一个方面，提供一种加盟店推荐装置，其特征在于，包括：场所推荐部，从终端接收对菜单(Menu)的交易(Deal)信息，基于对应于所述交易信息的投标(Bid)信息生成场所推荐信息；加盟店推荐部，从所述场所推荐信息中选择与对应于所述终端的加入者信息的偏好度(Preference)信息匹配的加盟店推荐信息；反向拍卖提供部，以反向拍卖(ReverseAuction)方式将所述加盟店推荐信息传送至所述终端；以及中标处理部，对从所述加盟店推荐信息中选择的选择信息进行中标(SuccessfulBid)处理，并将中标信息传送至对应于所述选择信息的加盟店终端。
而且，根据本实施例的另一个方面，提供一种加盟店推荐方法，所述方法是加盟店推荐装置推荐加盟店的方法，包括：场所推荐过程，从终端接收对菜单的交易信息，基于对应于所述交易信息的投标信息生成场所推荐信息；加盟店推荐过程，从所述场所推荐信息中选择与对应于所述终端的加入者信息的偏好度信息匹配的加盟店推荐信息；反向拍卖提供过程，将所述加盟店推荐信息以反向拍卖方式传送至所述终端；以及中标处理过程，对从所述加盟店推荐信息选择的选择信息进行中标处理，并将中标信息传送至对应于所述选择信息的加盟店终端。
(三)有益效果
根据本实施例具有如下效果。
如上所述，根据本实施例，在基于位置的社交网络服务上利用用户的登记信息通过反向拍卖方式中介满足用户与加盟店之间的条件的交易。根据本实施例，客户以自己现在的位置为中心取得要访问的所有加盟店的信息后，可通过反向拍卖方式选择最合适的加盟店。
而且，根据本实施例，要访问加盟店的客户的立场上实时获取提供符合自己现在的条件(现在的位置、移动范围、参加人数、访问时间、优惠率等)的打折活动或免费服务等的加盟店的具竞争性的招客信息，可以选择条件更好的加盟店。
附图说明
图1是概略示出根据本实施例的利用反向拍卖的加盟店推荐***的框图。
图2是概略示出根据本实施例的加盟店推荐装置的框图。
图3是概略示出根据本实施例的加入者管理部的框图。
图4是概略示出根据本实施例的偏好度分析部的框图。
图5是概略示出根据本实施例的场所推荐部的框图。
图6是概略示出根据本实施例的企业计算部的框图。
图7是示出根据本实施例的按服务供应商的类别求加权值的方法的图。
图8是示出根据本实施例的求用户U的现在位置和推荐信息之间的距离的方法的图。
图9是举例说明根据本实施例的加盟店推荐部的动作过程的流程图。
图10是根据本实施例的各用户对餐厅类别赋予加权值的结果的示例图。
图11是示出根据本实施例的用户U、用户2、用户3、用户4之间的相似度的图。
图12是示出根据本实施例的评估值的图。
图13是示出根据本实施例的根据用户U的现在位置和推荐咖啡店之间的距离测定距离分数的结果的图。
图14是示出根据本实施例的相加评估值与距离分数值的推荐场所分数上适用评估值与距离分数值的比率而得出的推荐场所的图。
图15是根据本实施例的示例图。
图16是用于说明根据本实施例的利用反向拍卖的加盟店推荐方法的顺序图。
图17是用于说明根据本实施例的场所登记方法的顺序图。
图18是用于说明根据本实施例的基于社区服务的反向拍卖方法的顺序图。
图19是用于说明根据本实施例的确认用户的偏好度的方法的顺序图。
图20是根据本实施例的交易信息的示例图。
图21是根据本实施例的场所推荐信息及加盟店推荐信息的示例图。
具体实施方式
下面，参照附图详细说明本实施例。
对本实施例中记载的各种信息如下定义。‘交易信息’是通过终端110登录(输入)的信息，是包含对菜单的各种条件信息的信息。‘投标信息’是通过加盟店的终端114登录或传送的信息，是包含对加盟店的条件信息的信息。‘中标信息’是表示对加盟店终端114的投标信息中标(选中)的信息。‘偏好度信息’是指按照终端110的加入者信息表示喜好的所有信息，是包括‘偏好度POI信息’、‘偏好度地区信息’、及‘偏好度菜单信息’中的一种以上信息的信息。‘场所推荐信息’是包括对应于从终端110接收的交易信息的多个投标信息的信息。‘加盟店推荐信息’是在场所推荐信息中与偏好度信息匹配的信息。
图1是概略示出根据本实施例的利用反向拍卖的加盟店推荐***的框图。
根据本实施例的利用反向拍卖的加盟店推荐***，包括：终端110、加盟店终端114、网络120、加盟店推荐装置130及数据库140。终端110是指根据用户的键操作或指令通过网络130发送或接收各种数据的设备。终端110可为平板电脑(TabletPC)，膝上型笔记本电脑(Laptop)，个人电脑(PC：PersonalComputer)，智能手机(SmartPhone)，掌上电脑(PDA：PersonalDigitalAssistant)以及移动通信终端(MobileCommunicationTerminal)等中的一种。终端110可为通过网络120读写并存储数据，并支持可利用网络、内容等服务的云计算(CloudComputing)的云计算终端。
终端110是利用网络120执行声音或数据通信的设备。终端110是指具备存储器、微处理器等的设备，存储器用于存储通过网络120与加盟店推荐装置130通信的程序或协议，微处理器执行对应程序来进行运算及控制。终端110只要是加盟店推荐装置130与服务器-客户之间能通信，可以使用任何设备，是包括笔记本电脑、移动通信终端、PDA等通信电脑装置的较宽概念。一方面，本实施例中示出与加盟店推荐装置130单独具备终端110的情况，但是，实际实施实施例时，终端110可以体现为包括加盟店推荐装置130的形态的独立型(StandAlone)装置。
终端110优选为具备GPS模块的终端，但并不限定于此。终端110利用GPS模块从由一个以上GPS人工卫星接收的GPS传播信号提取导航数据(NavigationData)，并通过网络120传送至其他的测位装置。而且，终端110是具备无线局域网模块的终端，利用内置无线局域网模块通过在周围确认(扫描)得到的接入点(AP：AccessPoint)连接互联网发送或接收各种数据的终端。终端110内优选安装无线通信模块、GPS模块及无线局域网模块中的一个以上模块，但并不限定于此。终端110在野外环境下利用GPS模块计算现在位置。终端110在野外环境下基于利用无线通信模块的基站测位计算现在位置信息，或者基于利用无线局域网模块的无线局域网的测位计算现在位置信息。
根据本实施例的终端110安装社区应用112，可以利用基于位置的社区服务(社交网络服务(SNS：SocialNetworkService))。终端110通过用户的操作或指令启动社区应用112。终端110根据社区应用112利用基于位置的社区服务(社交网络服务)。当终端110为智能手机时，从应用商店下载安装社区应用112。当终端110为功能手机(FeaturePhone)时，从通信公司的服务器下载的VM(VirtualMachine)上启动社区应用112。下面说明根据本实施例的终端110上安装社区应用112的形态。终端110嵌入社区应用112的形态体现，或者嵌入于安装在终端110内的OS(OperatingSystem)的形态体现，或者以通过用户的操作或指令安装在终端110内的OS的形态安装。安装在终端110的社区应用112可以与安装在终端110的基本应用(例如，发短信应用、电话呼叫收发应用、数据收发应用、信息应用等)联动体现，但并不局限于此，可以与基本应用不联动独立运行。
下面，说明终端110利用所安装的社区应用112执行基于位置的社区服务(社交网络服务)的过程。终端110根据用户的操作或指令启动所安装的社区应用112。终端110向通过用户的指令启动的社区应用112传送交易信息(对特定菜单的预算信息、人数信息、日期信息、备忘录信息、位置半径信息)。终端110利用社区应用112向加盟店推荐装置130传送交易信息。终端110从加盟店推荐装置130接收对应于交易信息的加盟店推荐信息及场所推荐信息并显示。
终端110利用社区应用112按照特定条件(菜单信息、预算信息、人数信息、日期信息、备忘录信息、位置半径信息)排序(递增、递减)并显示加盟店推荐信息及场所推荐信息。终端110根据用户的操作或指令作为选择信息选择加盟店推荐信息中的一个。终端110利用社区应用112将选择信息传送至加盟店推荐装置130。终端110利用社区应用112从加盟店推荐装置130接收对选择信息的中标信息并显示。在此，中标信息是表示相应加盟店终端114的投标信息被选中的信息。
社区应用112是提供一种基于位置的社区服务(社交网络服务)的应用。下面说明社区应用112的启动方式。社区应用112以具备终端110执行的其他软件功能或硬件功能的形态独立运行，或者以与终端110执行的其他软件功能或硬件功能联动的形态体现。优选地，社区应用112安装在终端110，利用安装在终端110的各种硬件动作，但并不局限于此，可由其他装置来体现并动作。而且，社区应用112可以与已安装在终端110内的应用联动动作。
下面，说明社区应用112执行的动作。社区应用112是安装于终端110内，执行基于位置的社区服务(社交网络服务)的一种程序。社区应用112将根据用户的操作或指令输入的交易信息(对特定菜单的预算信息、人数信息、日期信息、备忘录信息、位置半径信息)传送至加盟店推荐装置130。社区应用112从加盟店推荐装置130接收对应于交易信息的加盟店推荐信息及场所推荐信息，并显示在终端110上。社区应用112按照特定条件(菜单信息、预算信息、人数信息、日期信息、备忘录信息、位置半径信息)排序(递增、递降)加盟店推荐信息及场所推荐信息并显示在终端110上。社区应用112根据用户的指令作为选择信息选择加盟店推荐信息中的一个。社区应用112将选择信息传送至加盟店推荐装置130。社区应用112从加盟店推荐装置130接收对选择信息的中标信息，并显示在终端110上。
加盟店终端114是指根据用户的键操作通过网络120发送或接收各种数据的设备。加盟店终端114可为平板电脑、膝上型笔记本电脑、个人电脑、智能手机、掌上电脑及移动通信终端中的一个。加盟店终端114是通过网络120执行声音或数据通信的终端。加盟店终端114是具备存储器及微处理器的设备，所述存储器用于存储通过网络120与加盟店推荐装置130通信的程序或协议，所述微处理器执行相应程序进行运算及控制，加盟店终端114只要是加盟店推荐装置130与服务器-客户之间能通信，可使用任何终端，包括笔记本电脑、移动通信终端、PDA等通信电脑装置。
根据本实施例的加盟店终端114向加盟店推荐装置130传送(登录)投标信息(加盟店信息、地址信息、电话号码信息、菜单照片信息、主菜单信息、营业时间信息、价格推荐信息、优惠率信息、位置半径信息)。加盟店终端114可被设定为从终端110接收交易信息时，向对应终端110自动传送符合交易信息的投标信息。加盟店终端114被设定为连接加盟店推荐装置130后，根据用户的指令‘自动投标’时，加盟店终端114可根据所登录的投标信息中包含的条件信息执行自动投标。另外，加盟店终端114从加盟店推荐装置130实时接收交易信息后，可根据管理员的指令向加盟店推荐装置130传送对应于交易信息的投标信息。
网络120包括3G网络、4G网络、无线局域网、互联网络、内部网络、卫星通信网络等。网络120利用多样的有无线通信技术通过通信协议发送或接收数据。而且，网络120包括云计算网络，该云计算网络与加盟店推荐装置130结合，用于存储硬件、软件等计算资源，并向相应终端110提供客户所需的计算资源。云计算是指信息存储在互联网上的服务器上，在桌上型电脑、平板电脑、笔记本电脑、上网本、智能手机等的客户终端临时保管的计算环境。加盟店推荐装置130的硬件构成与通常的网页服务器(WebServer)或网络服务器相同。但是，软件程序包括用C,C++,Java,VisualBasic,VisualC等语言体现的程序模块(Module)。加盟店推荐装置130可由网页服务器或网络服务器的形态体现。网页服务器是一般通过互联网等开放型电脑网络与不特定多数客户或其他服务器连接，接受客户或其他网页服务器的工作执行请求，并导出工作结果的电脑软件(网页服务器程序)。加盟店推荐装置130可在一般的服务器用硬件利用根据DOS、Windows、Linux、UNIX、Macintosh等操作***(OperatingSystem)提供多样的网页服务器程序来体现。加盟店推荐装置130与用于社区服务(社交网络服务)的认定***及结算***联动。
下面，说明根据本实施例的加盟店推荐装置130的动作过程。加盟店推荐装置130从终端110接收对菜单的交易信息。加盟店推荐装置130基于对应于交易信息的投标(Bid)信息生成场所推荐信息。加盟店推荐装置130从生成的场所推荐信息中选择与对应于终端110的加入者信息的偏好度信息匹配的加盟店推荐信息。加盟店推荐装置130利用反向拍卖方式将加盟店推荐信息传送至终端110。然后，加盟店推荐装置130对从加盟店推荐信息中选择的选择信息进行中标(SuccessfulBid)处理，并向对应于选择信息的加盟店终端114传送中标信息。在此，交易信息作为必须信息包括对菜单的预算信息、人数信息、日期信息，作为选择信息包括备忘录信息及位置半径信息。而且，投标信息包括加盟店信息、地址信息、电话号码信息、菜单照片信息、主菜单信息、营业时间信息、价格条件信息、优惠率信息、位置半径信息中的一个以上信息。
下面，说明加盟店推荐装置130对终端110的加入者信息形成社区的过程。加盟店推荐装置130存储加入至社区服务(社交网络服务)的终端110的加入者信息。加盟店推荐装置130以终端110的现在位置信息为中心生成预设范围内检索POI的检索结果信息。加盟店推荐装置130在检索结果信息中选择根据加入者信息赋予评论信息或场所评价信息的POI进行登记(Check-In)。加盟店推荐装置130根据评论信息或场所评价信息计算偏好度信息进行并存储。加盟店推荐装置130共享终端110与其他加入者终端相互间的评论信息或场所评价信息形成社区。
下面，说明加盟店推荐装置130对终端110的加入者分析的偏好度的过程。加盟店推荐装置130确认对登记(CheckIn)的登记模式(CheckInPattern)。加盟店推荐装置130根据登记模式计算加入者信息之间的相似度模式。加盟店推荐装置130根据相似度模式提取类型相似的加入者信息。加盟店推荐装置130作为偏好度信息计算对类型相似的加入者信息的偏好度POI信息、偏好度地区信息以及偏好度菜单信息中的一个以上信息。
下面，说明加盟店推荐装置130通过用户的请求推荐多个场所的过程。加盟店推荐装置130在已登录的加盟店信息中作为投标信息提取对应于从终端110接收的交易信息的信息，或者从加盟店终端114实时接收投标信息。加盟店推荐装置130在已登录的加盟店信息中包含的条件信息中作为投标信息提取在预设范围内与交易信息中包含的预设条件信息一致的信息。并且，加盟店推荐装置130从终端110接收现在位置信息，以现在位置信息为中心向位于预设范围内的加盟店终端114传送交易信息。加盟店推荐装置130收集投标信息后，以从终端110接收的现在位置信息为中心过滤超出预设范围的加盟店信息，然后生成场所推荐信息。而且，加盟店推荐装置130将加盟店推荐信息以根据预设条件信息排序的方式传送给终端110。而且，加盟店推荐装置130从终端110接收选择信息。加盟店推荐装置130在加盟店推荐信息中对对应于选择信息的加盟店信息进行中标处理后，向对应于加盟店信息的加盟店终端114传送中标信息。
加盟店推荐装置130分析包含在交易信息的自然语言(NaturalLanguage)并生成自然语言分析结果。加盟店推荐装置130在已登录的加盟店信息中包含的条件信息中作为投标信息提取在预设范围内与自然语言分析结果一致的信息。具体说明加盟店推荐装置130分析自然语言的过程为如下，即加盟店推荐装置130分类项目进行存储，该项目包含已登录的加盟店信息中包含的条件信息中的一个以上。加盟店推荐装置130对包含在交易信息的自然语言把握单词与语法后变换为基本型信息。加盟店推荐装置130从基本型文章中作为匹配信息确认与已存储的信息匹配的单词或语法。加盟店推荐装置130根据匹配信息的相互存在(Co-occurrence)适用概率模型(Probabilisticmodel)，根据适用的概率模型分析自然语言。
下面，说明加盟店推荐装置130推荐符合偏好度的加盟店的过程。加盟店推荐装置130基于对应于终端110的加入者信息的评论信息或场所评价信息计算偏好度信息。加盟店推荐装置130基于评论信息或场所评价信息中包含的POI信息计算偏好度POI(PointOfInterest)信息，或者基于评论信息或场所评价信息中包含的地区信息计算偏好度地区信息，或者基于评论信息或场所评价信息中包含的菜单信息计算偏好度菜单信息。而且，加盟店推荐装置130在场所推荐信息中包含的POI信息、地区信息及菜单信息中作为加盟店推荐信息选择与偏好度POI信息、偏好度地区信息及偏好度菜单信息一致的一个以上信息。
数据库140是用于存储启动加盟店推荐装置130所需的各种数据的存储单元。数据库140与加盟店推荐装置130联动管理所存储的数据。数据库140分类社区服务(社交网络服务)的会员加入信息及社区服务(社交网络服务)的信息来管理。而且，数据库140存储用于存储POI信息的‘场所数据库’、用于存储登记信息的‘登记数据库’、用于存储偏好度信息的‘偏好度数据库’、用于存储加盟店信息的‘加盟店数据库’、用于存储场所推荐信息或加盟店推荐信息的‘推荐数据库’、用于存储加入者信息的‘用户数据库’等中的一个以上信息。一方面，所述数据库140可为与加盟店推荐装置130单独的装置，但并不限定于此，可安装在加盟店推荐装置130的内部或外部来实现。
所述数据库140是指一般的数据构造，即利用数据库管理程序(DBMS)体现在电脑***的存储空间(硬盘或存储器)。数据库140意味着能自如进行检索(提取)、删除、编辑、增加等的数据存储形态。数据库140可利用Oracle、Infomix、Sybase、D关系型数据库管理***(RDBMS：RelationalDataBaseManagementSystem)、Gemston、Orion、面向对象数据库管理***(OODBMS)、Excelon、Tamino、Sekaiju等体现。图2是概略示出根据本实施例的加盟店推荐装置的框图。
根据本实施例的加盟店推荐装置130包括加入者管理部210、场所推荐部220、加盟店推荐部230、反向拍卖提供部240、以及中标处理部250。加入者管理部210用于存储加入社区服务的终端110的加入者信息。加入者管理部210以终端110的现在位置信息为中心生成预设范围内检索POI的检索结果信息。加入者管理部220在检索结果信息中选择根据加入者信息赋予评论信息或场所评价信息的POI并登记(Check-In)。加入者管理部210基于评论信息或场所评价信息计算偏好度信息。加入者管理部210共享终端110与其他加入者终端相互间的评论信息或场所评价信息形成社区。而且，加入者管理部210确认对登记的登记模式(CheckInPattern)。加入者管理部210根据登记模式计算加入者信息间的相似度模式。加入者管理部210根据相似度模式提取类型相似的加入者信息。加入者管理部210作为偏好度信息计算对类型相似的加入者信息的偏好度POI信息、偏好度地区信息以及偏好度菜单信息中的一个以上信息。
场所推荐部220从终端110接收对菜单的交易信息。场所推荐部220基于对应于交易信息的投标信息生成场所推荐信息。场所推荐部220从已登录的加盟店信息中作为投标信息提取对应于交易信息的信息，或者从加盟店终端114实时接收投标信息。而且，场所推荐部220从已登录的加盟店信息中包含的条件信息中作为投标信息提取在预设范围内与已设定的条件信息一致的信息。而且，场所推荐部220从终端110接收现在位置信息，并以现在位置信息为中心将交易信息传送至位于预设范围内的加盟店终端114。而且，场所推荐部200收集投标信息后，以从终端110接收的现在位置信息为中心过滤超出预设范围的加盟店信息并生成场所推荐信息。
下面，说明场所推荐部220分析自然语言的过程。场所推荐部220分析包含在交易信息中的自然语言并生成自然语言分析结果。场所推荐部220在已登录的加盟店信息中包含的条件信息中作为投标信息提取在预设范围内与自然语言分析结果一致的信息。场所推荐部220分类项目进行存储，该项目包含已登录的加盟店信息中包含的条件信息中的至少一个以上。场所推荐部220对包含在交易信息中的自然语言把握单词与语法后变换为基本型信息。场所推荐部220从基本型文章中作为匹配信息确认匹配的单词或语法。
加盟店推荐部230从场所推荐信息中选择与对应于终端110的加入者信息的偏好度信息匹配的加盟店推荐信息。加盟店推荐部230基于对应于加入者信息的评论信息或场所评价信息计算偏好度信息。加盟店推荐部230基于评论信息或场所评价信息中包含的POI信息计算偏好度POI信息，或者基于评论信息或场所评价信息中包含的地区信息计算偏好度地区信息，或者根据评论信息或场所评价信息中包含的菜单信息计算偏好度菜单信息。而且，加盟店推荐部230在场所推荐信息中包含的POI信息、地区信息及菜单信息中作为加盟店推荐信息选择与偏好度POI信息、偏好度地区信息及偏好度菜单信息一致的一个以上信息。
加入者管理部210以及加盟店推荐部230可由一个模块即服务供应商计算部260来体现。
反向拍卖提供部240将加盟店推荐信息以反向拍卖方式传送至终端110。反向拍卖提供部240将加盟店推荐信息以按照预设条件信息排序的方式传送至终端110。中标处理部250从终端110接收选择信息。中标处理部250从加盟店推荐信息中对对应于选择信息的加盟店信息进行中标处理。中标处理部250将中标信息传送至对应于加盟店信息的加盟店终端114。
图3是概略示出根据本实施例的加入者管理部的框图。
根据本实施例的加入者管理部210包括存储部310、POI检索部320、登记部330、偏好度分析部340以及社区形成部350。
存储部310用于存储加入社区服务的终端110的加入者信息。存储部310为了利用安装在终端110的社区应用112，基本上必须加入社区服务(社交网络服务)，因此，加盟店推荐装置130存储加入社区服务(社交网络服务)的终端110的加入者信息。
POI检索部320以终端110的现在位置信息为中心生成预设范围内检索POI的检索结果信息。登记部330在检索结果信息中选择根据加入者信息赋予评论信息或场所评价信息的POI进行登记。登记部330在终端110的加入者信息对检索结果信息中的特定POI信息赋予评论信息或场所评价信息时，加盟店推荐装置130只选择相应POI进行登记。
偏好度分析部340基于评论信息或场所评价信息计算偏好度信息进行存储。偏好度分析部340计算赋予评论信息或场所评价信息的POI的偏好度POI信息，或者基于包含相应POI的地区信息计算偏好度地区信息、或者基于包含相应POI的菜单信息计算偏好度菜单信息进行存储。
社区形成部350共享终端110与其他加入者终端相互间的评论信息或场所评价信息形成社区。在社区形成部350形成的社区是指社区服务(社交网络服务)。在此，社区服务是根据对应于用户的位置的与POI相关的社交网站(SocialLink)形成社区关系来共享图片、文本、视频等信息、或能进行网聊、数据传输、广告、市场营销、促销活动等的提供交流的服务。
在此，用户利用终端110与他人形成社交关系，将自己的位置通知给社区服务供应商或他人的终端，并能生成有关相应位置的图片、文本、视频等信息。社区服务供应商确认用户是否加入社区服务，并根据与POI链接的社区网站对加入社区服务的用户形成社区关系。社区服务供应商利用一个POI提供广告、市场营销、促销活动、网聊等多样的社区网站。此时，周围的POI可根据终端110的移动变更，由此可以变更终端110上形成的社区关系。
图4是概略示出根据本实施例的偏好度分析部的框图。
根据本实施例的偏好度分析部340包括登记分析部410、相似度计算部420、类型相似加入者提取部430以及偏好度获取部440。
登记分析部410确认对登记的登记模式。登记分析部410确认加入者登记的类型的登记模式。相似度计算部420根据登记模式计算加入者信息之间的相似度模式。相似度计算部420在社区服务(社交网络服务)登记根据终端110的加入者信息赋予评论信息或场所评价信息的POI，收集相应登记信息确认登记模式。相似度计算部420只选择已确认的登记模式预设比例以上一致的加入者信息，从而，可以计算出相应加入者之间的相似度模式。
类型相似加入者提取部430根据相似度模式提取类型相似的加入者信息。类型相似加入者提取部430提取所有具有相似模式的加入者信息并组成一个群体。类型相似加入者提取部430作为类型相似加入者信息可以提取相应群体。偏好度获取部430作为偏好度信息计算对类型相似加入者信息的偏好度POI信息、偏好度地区信息及偏好者菜单信息中的一个以上信息。
图5是概略示出根据本实施例的场所推荐部的框图。
根据本实施例的场所推荐部220包括单词存储部510、文章变换部520、匹配确认部530以及分析部540。
单词存储部510分类项目进行存储，该项目包括已登录的加盟店信息中包含的条件信息中的一个以上。单词存储部510包括等级，所述等级包括区分预设的单词或文章的基本群和区分基本群的细部群。单词存储部510利用基本群及细部群对单词或文章分类包含相似性、肯定或否定中的一个以上的项目，并作为一个单词词典来存储。单词存储部510可以形成组合基本群和细部群的合成群。
文章变换部520对交易信息中包含的自然语言确认单词与语法后变换为基本型信息。文章变换部520对从终端110输入(接收)的文章确认单词与语法后变换为基本型。文章变换部520对从终端110输入(接收)的文章一次性地分成多个单词后可以变换为基本型。文章变换部520从分节的单词中利用惯用单词与单词的组合确认语法后可以变换为基本型。
匹配确认部530从基本型文章中作为匹配信息确认与单词存储部510匹配的单词或语法。匹配确认部530将通过文章变换部520变换的各单词及语法与存储在单词存储部510的单词词典相比较后可以确认相匹配的单词或语法。另外，匹配确认部530对相当于通过文章变换部520变换的单词及语法的语言区分语法的词类。匹配确认部530生成将根据词类设定的加权值赋予给经变换的单词及语法的加权值反映信息。当匹配确认部530生成加权值反应信息时，分析部540基于加权值反应信息的相互存在可适用概率模型。匹配确认部530从通过文章变换部520变换的单词及语法中确认各词类的作用，并可根据相应作用赋予加权值。在此，加权值还可用经验数值来表现。
分析部540根据匹配信息的相互存在适用概率模型，并根据适用的概略模型分析自然语言。假设通过文章变换部520变换为基本型的单词中‘丰盛’、‘很静的地方’的单词与单词词典中的‘丰盛’、‘静’匹配。分析部540根据‘丰盛’、‘很静的地方’的单词和变换为基本型的其他单词或语法的组合适用概率模型，并可根据适用的概略模型进行分析。在此，概率模型是在整体语料库(Corpus)利用特定单词或语法的频度计算属于特定组的概率的算法，基于此，可以计算新单词属于特定组的概率。而且，分析部540执行<单词+单词>、<单词+语法>、<语法+语法>的分析。分析部540可以组合分析的各单词来分析整个文章。
图6是概略示出根据本实施例的企业计算部的框图。
根据本实施例的另一方面，企业计算部260包括：登记记录收集部610、加权值计算部620、评价相似度计算部630、评估值计算部640、距离值计算部650以及推荐商提取部660。登记记录收集部610，从终端110收集预设位置或区域范围内的服务供应商的登记记录信息。登记记录收集部610收集对场所推荐信息的登记记录信息。登记记录收集部610按照服务类别分类场所推荐信息后收集登记记录信息。
加权值计算部620从登记记录收集部610收集登记记录信息，并对根据登记记录信息按服务类别分类的每个场所推荐信息计算加权值。加权值计算部620求加权值的方式如数学式1所示。包括数学式1，以下说明的用户V是指第一终端的用户，用户U是指第二终端的用户。用户2、用户3、用户4是指使用多个终端中的一个的用户。
数学式1
W v k = &Sigma; k = 1 m uf v k
Wvk是指出现在用户V的登记记录信息上的场所推荐信息中类别k的加权值。k＝1，2，3，…，m是指用户V登记的场所推荐信息的类别数量。ufvk是指出现在用户V的登记记录信息上的类别k的出现次数。类别k的出现次数越多加权值越高。
图7是示出按服务供应商的类别求加权值的方法的图。
图7示出设定在终端110的区域范围710内的登记记录720。登记记录720是在设定在终端110的区域范围710内用户V登记的记录。包括用户V登记的记录的登记记录720包括场所推荐信息的类别及场所推荐信息的用户访问顺序。场所推荐信息例如包括每个餐厅的类别信息。表1表示餐厅的类别名称。
表1
表1中，对餐厅的小类别分配Aa、Ab、…、Aw、Ax等记号。在此，用户V登记的登记记录720中餐厅的小类别Ag表示炒鸡肉(choppedroastchicken)，并表示访问餐厅的第9位客人。由用户V的登记记录730可以看出根据类别区分的餐厅中用户V登记了2次提供炒鸡肉的餐厅。从用户V的登记记录730可以确认按照类别用户V访问餐厅的次数，由此，可以求各用户访问的各类别的加权值。
评价相似度计算部630根据在预设区域范围内每个用户对场所推荐信息测量的评价分数测量各用户间的相似度。评价相似度计算部630求评价相似度的方法如数学式2所示。
数学式2
W uv = &Sigma; i = 1 m ( S ui - S u &OverBar; ) &times; ( S vi - S v &OverBar; ) &sigma; u &times; &sigma; v
Wuv表示用户U与用户V的相似度。数学式2限定示出用户U与用户V的相似度，但可以测量所有用户间的相似度。i表示m个场所推荐信息中的一个。Sui表示用户U评价第一服务供应商i的评价分数。Svi表示用户V评价第一服务供应商i的评价分数。Su表示用户U评价在预设区域范围内的场所推荐信息的评价分数的平均分数。Sv表示用户V评价在预设区域范围内的场所推荐信息的评价分数的评价分数。σu表示用户U评价在预设区域范围内的场所推荐信息的评价分数的标准偏差。σv表示用户V评价在预设区域范围内的场所推荐信息的平均分数的标准偏差。由此可以确认用户U与用户V的相似度即Wuv越接近0，用户U与用户V的相似度越高。
评估值计算部640预测在预设区域范围内特定用户对场所推荐信息具有何种程度的偏好度，并计算评估值。在此，评估值根据特定用户对特定场所推荐信息的评价分数、在特定用户的区域范围内对特定场所推荐信息的评价平均分数、以及特定用户与其他用户间的相似度计算特定用户的评估值。对各场所推荐信息的类别利用加权值相同的不同用户的评价分数。评估值计算部640求预测值的方法如数学式3所示。
数学式3
P u j = S u &OverBar; + &Sigma; j = 1 m ( S v j - S v &OverBar; ) &times; W u v &Sigma; j = 1 m W u v
Puj表示用户U对第二服务供应商j的评估值。j表示m个推荐对象的场所推荐信息中的一个。Su表示用户U评价在预设区域范围内的场所推荐信息的评价分数的平均分数。Sv表示用户V评价在预设区域范围内的场所推荐信息的评价分数的平均分数。Svj表示用户V评价第二服务供应商j的评价分数。Wuv表示用户U与用户V的相似度。用户U评价第二服务供应商j的评估值Puj，在用户U的平均评价分数、用户V评价第二服务供应商j的评价分数、用户U与用户V的相似度高时可得到更高的评估值。
距离值计算部650在预设区域范围内根据评估值计算特定用户的位置和得到高评估值的推荐场所推荐信息之间的距离。在此，推荐信息根据用户之间的相似度及用户的评价分数选择。若相似用户能给高分数，例如在分数0、1、2、3、4、5中评价为4分或5分的场所推荐信息可以看做推荐信息。可根据欧几里得距离法求特定用户的位置和推荐信息之间的距离。在此，虽根据欧几里得距离法求特定用户的位置和推荐信息之间的距离，但也可以利用其它的方法求。利用欧几里得距离法求特定用户的位置和推荐信息之间的距离的方法为如数学式4所示。
数学式4
L u j ( D i s tan c e B e t w e e n CL u a n d PL u j ) = &Sigma; j = 1 m ( CL u - PL u j ) 2
Luj是利用欧几里得距离法计算用户U的现在位置和推荐信息之间的距离的结果。CLu表示用户U的现在位置的坐标。PLuj表示推荐信息的坐标。
图8是示出求用户U的现在位置和推荐信息之间的距离的方法的图。
图8示出用户U的现在位置坐标和推荐信息的位置坐标。在距离值计算部650可根据推荐信息a的坐标810与推荐信息b的坐标820求用户U的现在位置之间的距离。求用户U的现在位置和推荐信息a之间的距离，再求特定用户的现在位置和推荐信息b之间的距离后取倒数，把握得到更大值的情况。取倒数得到更大值时，可看做是与用户U的现在位置更近的推荐信息。
推荐商供应部650根据加权值信息、相似度信息、评估值信息、距离信息为用户选择最合适的推荐商并提供给用户。选择推荐场所的方法如数学式5所示。
数学式5
V u = x &Sigma; j = 1 m P u j + &Element; l o g 1 &Sigma; j = 1 m - ( CL u - PL u j ) 2 x + &Element; = 1
Vu表示用户U通过基于位置的SNS从加盟店推荐装置130导出的场所推荐值。当求用户U的场所推荐值时，求根据从其他用户间的相似度计算的用户U的预测值提取的推荐信息。取用户U的现在位置CLu与推荐信息的位置PLuj的距离运算值(Luj)的倒数后求该倒数的对数。并且，求与根据其他推荐信息的位置计算的距离计算值相比较时具有最大值的推荐信息。在此，可以将距离计算值最大的推荐信息判断为与用户U的现在位置CLu最近的场所。Vu作为推荐商提取推荐信息中比其他推荐信息位于近处的推荐信息，并提供给用户U。
图9是举例说明根据本实施例的加盟店推荐部的动作过程的流程图。
登记记录收集部610确认是否有对场所推荐信息的登记记录(S910)。
步骤S910的确认结果有登记记录时，在加权值计算部620根据登记记录信息确认按照服务类别分类的各场所推荐信息上是否有赋予加权值的加权值信息(S920)。
步骤S920的确认结果有加权值信息时，在相似度计算部620根据各用户对预设区域范围内所存在的场所推荐信息测量的评价分数计算的用户之间的相似度确认是否有加权值相似的用户(S930)。
步骤S930的确认结果有加权值相似的用户时，评估值计算部640确认是否有加权值相似的用户对预设区域范围内所存在的场所推荐信息评价的评价分数(S940)。在此，加权值相似的用户评价的场所推荐信息根据用户之间的相似度和用户的评价分数选择。若加权值相似的用户能给高分数，例如在分数0、1、2、3、4、5中评价为4分或5分的场所推荐信息可以看做推荐信息。
步骤S940的确认结果有相似用户评价的场所推荐信息时，在推荐商提取部600根据用户的现在位置把握评价分数高的场所推荐信息的位置，并提供与用户的现在位置最近的推荐信息(S950)。若提供推荐信息，则结束利用基于位置的SNS的基于LBSNS(LocationBasedSocialNetworkService)的推荐服务。并且，在步骤S910没有登记记录，在步骤S920没有加权值信息，在步骤S930没有加权值相似的用户，在步骤S940有相似的用户评价的场所推荐信息时，结束利用基于位置的SNS的基于LBSNS(LocationBasedSocialNetworkService)的推荐服务。
图9中记载依次执行步骤S910至步骤S950的过程，但并不局限于此。
表2的编程的源代码表示图9的过程。
表2
图10至图14是示出当场所推荐信息为餐厅时，利用推荐餐厅的基于位置的SNS的推荐过程的图。
图10是每个用户对餐厅类别赋予加权值的结果的示例图。
图10根据用户的加权值分餐厅的类别，服务类别为餐厅类别的名称，类别的出现次数是指在用户登记的餐厅中相应类别的出现次数。用户U的出现类别中咖啡店(Au)的次数最多73次。用户2、用户3及用户4与用户U同样，咖啡店(Au)的次数最多。可知在餐厅的类别中用户U判断为具有最高加权值的餐厅的类别为出现次数最多的咖啡店。
图11是用户U、用户2、用户3、用户4之间的相似度的示意图。
如图10可知，用户U、用户2、用户3、用户4是对咖啡店的加权值最高的用户。用户之间的相似度1110可按照上面的数学式3的数学式定义求出。由相似度1110可知与用户U相似度最高的用户为相似度标记为-0.265580337的用户2。还可知与用户2相似度最高的用户为相似度标记为-0.036749697的用户4，与用户3相似度最高的用户为相似度标记为0.405469572的用户4。由此可知，相似度越靠近0，其相似度更高。
图12是示出根据与用户U对咖啡店的加权值具有相同的加权值的用户2、用户3、用户4的评价分数，预测用户U对各咖啡店的偏好度程度并示出其评估值的图。
用户2的推荐场所1210中，‘C咖啡店’作为评估值得到最高值4.940859042，用户3的推荐场所1220中，‘F咖啡店’作为评估值得到最高值4.879674101，用户4的推荐场所1230中，‘M咖啡店’作为评估值得到最高值4.855078248。
图13是根据用户U的现在位置和推荐咖啡店之间的距离测定距离分数的结果的示意图。
本发明的图13中计算的距离分数值是利用欧几里得距离公式计算的，但也可利用其它的方法计算。由距离分数值可知与用户U最近的咖啡店为‘F咖啡店’。
图14是示出在相加评估值和距离分数值的推荐场所分数上适用评估值与距离分数值的比率而得出的推荐场所的图。
推荐场所分数是相加评估值和距离分数值的结果。根据推荐场所分数得到的结果是第1位‘F咖啡店’、第2位‘A咖啡店’、第3位‘G咖啡店’、第4位‘H咖啡店’、第5位‘B咖啡店’、第6位‘C咖啡店’、第7位‘I咖啡店’、但在推荐场所分数中将评估值的比率设为0.8，距离分数值设为0.2进行计算时，原来第4位的‘H咖啡店’下降至第5位，而且，在推荐场所分数中将评估值的比率设为0.2，距离分数值设为0.8进行计算时，原来第6位的‘C咖啡店’下降至第7位。
图15是根据本实施例的示例图。
如图15所示，终端110可包括‘侧位部’、‘登记部’、‘条件输入部’。所述终端110通过用户的操作或指令输入交易信息(对特定菜单的预算信息、人数信息、日期信息、备忘录信息、位置半径信息)。终端110将交易信息传送至加盟店推荐装置130后，从加盟店推荐装置130接收对应于交易信息的加盟店推荐信息及场所推荐信息并显示。此时，将加盟店推荐信息及场所推荐信息按特定条件(对菜单信息、预算信息、人数信息、日期信息、备忘录信息、位置半径信息)排序(递增、递降)的方式显示在终端110。然后，终端110通过用户的操作或指令输入得到在加盟店推荐信息中选择的一个信息，并将选择信息传送至加盟店推荐装置130。然后，终端110从加盟店推荐装置130接收对选择信息的中标信息并显示。在此，中标信息是表示在加盟店终端114选取了投标信息的信息。
如图15所示，加盟店推荐装置130可包括‘场所偏好部’、‘场所推荐部’、‘排序部’、‘匹配部’、‘社区形成部’。加盟店推荐装置130从终端110接收对菜单的交易信息，根据与交易信息对应的投标信息生成场所推荐信息，从生成的场所推荐信息中选择与对应于终端110的加入者信息的偏好度信息匹配的加盟店推荐信息，并将加盟店推荐信息以反向拍卖方式传送至终端110后，从加盟店推荐信息中对选择的选择信息进行中标处理，并将中标信息传送至对应于选择信息的加盟店终端114。
如图15所示，加盟店终端114可包括‘加盟店管理部’、‘场所管理部’、‘自动条件输入部’。加盟店终端114可设定为在加盟店推荐装置130登记投标信息(加盟店信息、地址信息、电话号码信息、菜单照片信息、主菜单信息、营业时间信息、价格条件信息、优惠率信息、位置半径信息)后从终端110接收交易信息时，将符合的投标信息自动传送至相应的终端110。加盟店终端114被设定为连接加盟店推荐装置130后，当输入‘投标信息’时‘自动投标’，此时，加盟店推荐装置130可根据加盟店终端114登录的投标信息中所包含的条件信息执行自动投标。另外，加盟店终端114，当终端110传送交易信息时，从加盟店推荐装置130实时接收交易信息后，可通过管理员的操作或指令将对应的投标信息传送至加盟店推荐装置130。
如图15所示，数据库140可包括‘场所数据库’、‘登记数据库’偏好度数据库’、‘加盟店数据库’、‘推荐数据库”以及’用户数据库”。
图16是用于说明根据本实施例的利用反向拍卖的加盟店推荐方法的顺序图。
加盟店推荐装置130从终端110接收对菜单的交易信息(S710)。步骤S1610中，终端110通过用户的操作或指令输入交易信息(对特定菜单的预算信息、人数信息、日期信息、备忘录信息及位置半径信息)。终端110将交易信息传送至加盟店推荐装置130后，从加盟店推荐装置130接收与交易信息对应的加盟店推荐信息及场所推荐信息并显示。此时，将加盟店推荐信息及场所推荐信息按特定条件(菜单信息、预算信息、人数信息、日期信息、备忘录信息、位置半径信息)排序(递增、递降)的方式显示在终端110。然后，终端110通过用户的操作或命令输入得到加盟店推荐信息中选择的一种信息，并将选择信息传送至加盟店推荐装置130。然后，终端110从加盟店推荐装置130接收对选择信息的中标信息并显示。
加盟店推荐装置130从已登录的信息提取与交易信息对应的投标信息或者从加盟店终端114实时接收与交易信息对应的投标信息(S1620)。步骤S1620中，加盟店推荐装置130从已登录的加盟店信息中作为投标信息提取从终端110接收的与交易信息对应的信息或从加盟店终端114实时接收投标信息。加盟店推荐装置130从已登录的加盟店信息中包含的条件中作为投标信息提取在预设范围内与包含在交易信息的预设条件信息一致的信息。并且，加盟店推荐装置130从终端110接收现在位置信息，将交易信息以现在位置信息为中心传送至预设范围内的加盟店终端114。
在步骤S1620，加盟店终端114可设定为在加盟店推荐装置130登记投标信息(加盟店信息、地址信息、电话号码信息、菜单照片信息、主菜单信息、营业时间信息、价格条件信息、优惠率信息、位置半径信息)后从终端110接收交易信息时，将符合的投标信息自动传送至相应的终端110。加盟店终端114被设定为连接加盟店推荐装置130后，当输入投标信息时‘自动投标’，此时，加盟店推荐装置130可根据加盟店终端114登录的投标信息中所包含的条件信息执行自动投标。另外，加盟店终端114，当终端110传送交易信息时，从加盟店推荐装置130实时接收交易信息后，可通过管理员的操作或指令将对应于交易信息的投标信息传送至加盟店推荐装置130。
加盟店推荐装置130基于对应于交易信息的投标信息生成场所推荐信息(S1630)。在步骤S1630，加盟店推荐装置130收集投标信息后，以从终端110接收的现在位置信息为中心过滤超过预设范围的加盟店信息，然后生成场所推荐信息。
加盟店推荐装置130从所生成的场所推荐信息中提取对应于终端110的加入者信息的偏好度信息(S1640)。在步骤S1640，加盟店推荐装置130基于对应于终端110的加入者信息的评论信息或场所评价信息计算偏好度信息。加盟店推荐装置130基于评论信息或场所评价信息中包含的POI信息计算偏好度POI信息，或者根据评论信息或场所评价信息中包含的地区信息计算偏好度地区信息，或者根据评论信息或场所评价信息中包含的菜单信息计算偏好度菜单信息。而且，加盟店推荐装置130从包含于场所推荐信息的POI信息、地区信息及菜单信息中作为加盟店推荐信息选择与偏好度POI信息、偏好度地区信息及偏好度菜单信息一致的一个以上信息。
加盟店推荐装置130从所生成的场所推荐信息中选择与对应于终端110的加入者信息的偏好度信息匹配的加盟店推荐信息(S1650)。加盟店推荐装置130将加盟店推荐信息以反向拍卖方式传送至终端110(S1660)。在步骤S1660，加盟店推荐装置130将加盟店推荐信息以根据预设的条件信息排序的方式传送至终端110。加盟店推荐装置130对从加盟店推荐信息中选择的选择信息进行中标处理，并将中标信息传送至对应于选择信息的加盟店终端114(S1670)。在步骤S1670，加盟店推荐装置130从终端110接收选择信息，在加盟店推荐信息中对对应于选择信息的加盟店信息进行中标处理后，将中标信息传送至对应于加盟店信息的加盟店终端114。
图16记载了依次执行步骤S1610至步骤S1670的过程，但是这只不过是举例说明本实施例的技术思想，本实施例所属领域的技术人员在本实施例的本质特征的范围内，通过改变图16记载的顺序或者并列执行步骤S1610至步骤S1670中的一个以上步骤，可进行各种修改及变形，图16并不限定于顺时针方向。
如上所述，图16的根据本实施例的利用反向拍卖的加盟店推荐方法可用程序体现，并可记录在能用电脑读取的记录媒体。记录用于体现本实施例的利用反向拍卖的加盟店推荐方法的程序，能用电脑读取的记录媒体包含存储可由电脑***读取的数据的所有种类的记录装置。图17是用于说明根据本实施例的场所登记方法的顺序图。
加盟店推荐装置130存储加入社区服务(社交网络服务)的终端110的加入者信息(S1710)。为了利用安装在终端110的社区应用112，基本上需要加入社区服务(社交网络服务)，因此，加盟店推荐装置130存储加入社区服务(社交网络服务)的终端110的加入者信息。在此，加入者信息包括加入者的‘账户信息(ID信息、密码信息)’、‘姓名信息’、‘电子邮件信息’、‘电话号码信息’、‘身份证号码信息’中的一个以上信息。
加盟店推荐装置130以终端110的现在位置信息为中心生成在预设范围内检索POI的检索结果信息(S1720)。例如，终端的现在位置信息为‘江南站’，预设范围为‘2km’时，加盟店推荐装置130检索以‘江南站’为中心‘2km’以内的POI，并生成包含检索的POI的检索结果信息。
加盟店推荐装置130从检索结果信息中选择通过加入者信息赋予评论信息或场所评价信息的POI并登记(S1730)。终端110的加入者信息对检索结果信息中的特定POI信息赋予评论信息或场所评价信息时，加盟店推荐信息130只选择该POI并登记。
加盟店推荐装置130基于评论信息或场所评价信息计算偏好度信息并存储(S1740)。例如，加盟店推荐装置130计算对赋予评论信息或场所评价信息的偏好度POI信息，或者基于包含对应POI的地区信息计算偏好度地区信息，或者基于包含对应POI的菜单信息计算偏好度菜单信息后进行存储。
加盟店推荐装置130除偏好度信息之外另外存储评论信息或场所评价信息(S1750)。加盟店推荐装置130共享终端110与其他加入者终端之间的评论信息或场所评价信息形成社区(S1760)。在此，社区服务是根据与对应于用户的位置的POI链接的社区网站形成社区关系来提供社区服务，从而能共享图片、文本、视频等信息，或者进行网聊、数据传送、广告、市场营销、促销活动等。
图17记载了依次执行步骤S1710至步骤S1760的过程，但是这只不过是举例说明本实施例的技术思想，本实施例所属领域的技术人员在本实施例的本质特征的范围内，通过改变图17记载的顺序或者并列执行步骤S1710至步骤S1760中的一个以上步骤，可进行各种修改及变形，图17并不限定于顺时针方向。
图18是用于说明根据本实施例的基于社区服务的反向拍卖方法的顺序图。
加盟店推荐装置130从终端110接收现在位置信息(S1810)。在步骤1810，加盟店推荐装置130可从终端110或其他的测位装置接收终端110的现在位置信息。
终端110通过用户的操作或指令将菜单的交易信息登录在加盟店推荐装置130(S1820)。在步骤S1820，终端110通过用户的操作或指令输入交易信息(对特定菜单的预算信息、人数信息、日期信息、备忘录信息、位置半径信息)。终端110将交易信息传送至加盟店推荐装置130后，从加盟店推荐装置130接收对应于交易信息的加盟店推荐信息及场所推荐信息并显示。此时，终端110以按照特定条件(菜单信息、预算信息、人数信息、日期信息、备忘录信息、位置半径信息)排序(递增、递降)加盟店推荐信息及场所推荐信息的方式显示。然后，终端110通过用户的操作或指令输入得到从加盟店推荐信息中选择一种信息，并将选择信息传送至加盟店推荐装置130。然后，终端110从加盟店推荐装置130接收对选择信息的中标信息并显示。
加盟店推荐装置130提取对应于终端110的加入者信息的偏好度信息，并生成场所推荐信息(S1830)。在步骤S1830，加盟店推荐装置130根据对应于终端110的加入者信息的评论信息或场所评价信息计算偏好度信息。加盟店推荐装置130根据评论信息或场所评价信息中包含的POI信息计算偏好度POI信息，或者根据评论信息或场所评价信息中包含的地区信息计算偏好度地区信息，或者根据评论信息或场所评价信息中包含的菜单信息计算偏好度菜单信息。一方面，在步骤S1830，加盟店推荐装置130从已登录的信息提取对应于交易信息的投标信息，或者从加盟店终端114实时接收对应于交易信息的投标信息，加盟店推荐装置130根据对应于交易信息的投标信息生成场所推荐信息。
加盟店推荐装置130提取加盟店信息及自动条件信息(S1840)。加盟店推荐装置130从已登录的信息提取对应于交易信息的投标信息(自动条件信息)或者从加盟店终端114实时接收加盟店信息。加盟店推荐装置130登录加盟店的商品推荐(S1850)。加盟店推荐装置130从所生成的场所推荐信息中选择与对应于终端110的加入者信息的偏好度信息匹配的加盟店推荐信息，并将选择的加盟店推荐信息作为‘加盟店商品推荐’来登录。此时，加盟店推荐装置130从包含在场所推荐信息的POI信息、地区信息及菜单信息中可作为加盟店推荐信息选择与偏好度POI信息、偏好度地区信息及偏好度菜单信息一致的一个以上信息。
加盟店推荐装置130将加盟店推荐信息(加盟店商品推荐)以反向拍卖方式传送至终端110时，终端110根据场所推荐排序显示加盟店推荐信息(加盟店商品推荐)(S1860)。加盟店推荐装置130以按照预设条件信息排序加盟店推荐信息(加盟店商品推荐)的方式传送至终端110，但并不局限于此，终端110可按照预设条件信息排序显示加盟店推荐信息。
终端110从通过用户的操作或指令显示的加盟店推荐信息(加盟店商品推荐)中确认是否有符合条件的商品(S1870)。步骤S1870的确认结果，在显示的加盟店推荐信息(加盟店商品推荐)中存在符合条件的商品时，终端110将对该商品的选择信息传送至加盟店推荐装置130。加盟店推荐装置130对从加盟店推荐信息中选择的选择信息进行中标处理(S1880)。加盟店推荐装置130向对应于选择信息的加盟店终端114传送中标信息(S1890)。在步骤S1890，加盟店推荐装置130从终端110接收选择信息，对加盟店推荐信息中相当于选择信息的加盟店信息进行中标处理后，将中标信息传送至对应于加盟店信息的加盟店终端114。
图18记载了依次执行步骤S1810至步骤S1890的过程，但是这只不过是举例说明本实施例的技术思想，本实施例所属领域的技术人员在本实施例的本质特征的范围内，通过改变图18记载的顺序或者并列执行步骤S1810至步骤S1890中的一个以上步骤，可进行各种修改及变形，图18并不限定于顺时针方向。
图19是用于说明根据本实施例的确认用户偏好度的方法的顺序图。
加盟店推荐装置130确认对登记的登记模式(S1910)。加盟店推荐装置130确认加入者登记的类型的登记模式。加盟店推荐装置130按照用户/类别/地区场所(店铺)提取偏好度(S1920)。加盟店推荐装置130作为偏好度信息提取用户(用户账户)经常选择的POI偏好度信息，或者按照类别(‘韩食’、‘洋食’、‘中食’等)提取经常选择的POI偏好度信息，或者按照地区(‘首尔’、‘京畿道’等)提取POI偏好度信息。
加盟店推荐装置130根据登记模式计算加入者信息之间的相似度模式(S1930)。加盟店推荐装置130在社区服务(社交网络服务)上通过终端110的加入者信息登记赋予评论信息或场所评价信息的POI，收集该登记信息来确认登记模式。加盟店推荐装置130只选择确认的登记模式预设比例以上一致的加入者信息，并可以计算出该加入者之间的相似度模式。
加盟店推荐装置130根据相似度模式提取类型相似的加入者信息(S1940)。加盟店推荐装置130提取所有具有相似模式的加入者信息并组成一种群体，并将该群体可作为类型相似的加入者信息提取。
加盟店推荐装置130作为偏好度信息计算对类型相似的加入者信息的偏好度POI信息、偏好度地区信息及偏好度菜单信息中的一个以上的信息(S1950)。加盟店推荐装置130根据偏好度信息生成场所推荐信息(S1960)。加盟店推荐装置130从终端110接收交易信息，在基于对应于交易信息的投标信息生成场所推荐信息的过程中，能反映偏好度信息。
图19记载了依次执行步骤S1910至步骤S1960的过程，但是这只不过是举例说明本实施例的技术思想，本实施例所属领域的技术人员在本实施例的本质特征的范围内，通过改变图19记载的顺序或者并列执行步骤S1910至步骤S1960中的一个以上步骤，可进行各种修改及变形，图19并不限定于顺时针方向。
图20是根据本实施例的交易信息示例图。
如图20所示，‘交易信息’作为必须信息包含‘预算信息’、‘人数信息’、‘日期信息”，作为选择信息包含‘备忘录信息’、‘位置半径信息’。交易信息通过终端110输入，即作为‘预算信息’输入‘5万韩币’，作为‘人数信息’输入‘4名’，作为‘日期信息’输入‘2月27日晚上7点’，作为‘备忘录信息’输入‘很丰盛，适合轻饮一杯酒，不喧哗，很静的地方’，作为‘位置半径信息’输入‘离江南站1Km以内’。
根据本实施例的加盟店推荐装置130利用终端110在移动环境下结合基于位置的服务、条件信息及加盟店信息提供检索服务。所述加盟店推荐装置130根据基于位置的社区服务(社交网络服务)利用用户登记留下的记录信息提取偏好度信息，并提供利用场所推荐信息的检索结果。加盟店推荐装置130向用户能迅速且容易提供准确及可靠的检索结果。而且，利用店主(加盟店终端114)自动设定的商品条件功能被自动检索，推荐给用户。
平时，用户们利用终端130连接加盟店推荐装置130进行登记(查找位置留下记录的行为)。例如，输入‘今天，在纽约牛排店吃了牛排，这里的牛排很好吃’的信息时，根据此信息加盟店推荐装置130按用户抽取偏好度，以及利用用户间的相似度函数提取类型相似的终端110的用户信息，并利用该信息导出场所推荐信息。
用户利用终端110将新交易(新交易信息)登录在加盟店推荐装置130(例如，‘27日晚上7点，5名，预算5万韩币，想吃肉或烧烤类，位置为江南附近’)。此时，用户们通过加盟店推荐装置130利用社区服务(社交网络服务)共享该信息。
图21是根据本实施例的场所推荐信息以及加盟店推荐信息的示例图。
如图21所示，‘投标信息’包括‘加盟店信息’、‘详细信息’(‘地址信息’、‘电话号码信息’、‘菜单照片信息’、‘主菜单信息’、‘营业时间信息’)、‘价格条件信息’、‘优惠率信息’、‘位置半径信息’中的一个以上信息。投标信息是通过加盟店终端114作为‘加盟店信息’接收‘A店’、‘B店’、‘C店’、‘D店”的信息，作为‘详细信息’接收‘地址信息’、‘电话号码信息’、‘菜单照片信息’、‘主菜单信息’、‘营业时间信息’，作为‘价格条件’接收‘2万韩币～10万韩币’等信息，作为‘优惠率信息’接收‘优惠5％’、‘优惠10％’、‘优惠15％’等信息，作为‘位置半径信息’接收‘离江南站1Km以内’、‘离江南站1.5Km以内’、‘离江南车站2Km以内’、‘离江南站3Km以内’等信息。
并且，如图21所示，场所推荐信息可包括‘A店’、‘B店’、‘C店’、‘D店’，加盟店推荐信息可为在场所推荐信息中只包括与偏好度信息匹配的‘A店’、‘B店’的信息。加盟店确认‘交易信息’(如图21)之后，排序自动注册信息和对该交易(交易信息)的新提案信息(投标信息)后显示。其中(场所推荐信息)有看中的场所时，用户选择该场所决标。决标内容及时发送到加盟店(加盟店终端114))。决标信息可通过社区服务(社交网络服务)与其他用户共享。
以上说明仅仅是为了举例说明本实施例的技术思想，只要是本实施例所属的技术领域的技术人员，在不超过本实施例的本质特征的范围内，可进行各种修改和变形。因此，本实施例不是为了限定本实施例的技术思想，而是为了对其进行说明，本实施例的技术思想的范围并不限定于上述实施例。本实施例的保护范围解释要依据权利要求书，与其等同范围内的所有技术思想均被认为属于本实施例的权利范围。
附图说明标记
110：终端112：社区应用
114：加盟店终端120：网络
130：加盟店推荐装置140：数据库
210：用户管理部220：场所推荐部
230：加盟店推荐部240：反向拍卖提供部
250：中标处理部
相关申请的交叉参考
若本申请对2013年3月8日在韩国申请的专利申请号第10-2013-0025271号及2014年2月17日在韩国申请的专利申请号第10-2014-0018022号，根据美国专利法第119(a)条(35U.S.C§119(a))主张优先权，则其所有内容以参考文献的形式包括在本专利申请中。

Claims (11)

1.一种加盟店推荐装置，其特征在于，包括：
场所推荐部，从终端接收对菜单的交易信息，基于对应于所述交易信息的投标信息生成场所推荐信息；
加盟店推荐部，从所述场所推荐信息中选择与对应于所述终端的加入者信息的偏好度信息匹配的加盟店推荐信息；
反向拍卖提供部，以反向拍卖方式将所述加盟店推荐信息传送至所述终端；以及
中标处理部，对从所述加盟店推荐信息中选择的选择信息进行中标处理，并将中标信息传送至对应于所述选择信息的加盟店终端。
2.根据权利要求1所述的加盟店推荐装置，其特征在于，所述加盟店推荐部，包括：
登记记录收集部，从所述终端收集对所述场所推荐信息的登记记录信息；
加权值计算部，根据所述登记记录信息计算预设的各服务类别的加权值；
评价相似度计算部，提取分别对场所推荐信息赋予的评价分数，根据所述评价分数及所述加权值计算包含于所述终端的各终端之间的评价相似度；
评估值计算部，根据所述评价分数及所述评价相似度，在所述区域范围内计算所述场所推荐信息的评估值；
距离值计算部，在所述区域范围内计算所述多个终端中特定终端的位置信息和根据所述评估值提取的推荐信息的位置信息之间的距离值；以及
推荐商提取部，根据所述评估值与所述距离值生成所述加盟店推荐信息。
3.根据权利要求2所述的加盟店推荐装置，其特征在于，所述加权值计算部利用所述终端中第一终端登记的服务类别的数量(i)及所述第一终端登记的按服务类别显示在所述第一终端的登记记录信息的特定类别(k)的出现次数(ufvk)计算所述加权值。
4.根据权利要求2所述的加盟店推荐装置，其特征在于，所述评价相似度计算部在所述场所推荐信息中用所述多个终端中的第二终端对第一服务供应商(i)的评价分数(Suj)及所述第二终端对所述服务供应商信息的平均分数(Su)、所述第一终端对所述第一服务供应商(i)的评价分数(Svi)及所述第一终端对所述服务供应商的评价平均分数(Sv)计算所述评价相似度。
5.根据权利要求1所述的加盟店推荐装置，其特征在于，所述场所推荐部从已登录加盟店信息中作为投标信息提取对应于所述交易信息的信息，或者从所述加盟店终端实时接收所述投标信息。
6.根据权利要求1所述的加盟店推荐装置，其特征在于，所述场所推荐部从已登录加盟店信息中包含的条件信息中作为投标信息提取在预设范围内与所述交易信息中包含的预设条件信息一致的信息。
7.根据权利要求1所述的加盟店推荐装置，其特征在于，所述场所推荐部分析包含在所述交易信息的自然语言生成自然语言分析结果，从已登录加盟店信息中包含的条件信息中作为投标信息提取在预设范围内与所述自然语言分析结果一致的信息。
8.根据权利要求1所述的加盟店推荐装置，其特征在于，所述场所推荐部从所述终端接收现在位置信息，并将所述交易信息传送至以所述现在位置信息为中心位于预设范围内的所述加盟店终端。
9.根据权利要求1所述的加盟店推荐装置，其特征在于，所述场所推荐部收集所述投标信息后，以从所述终端接收的现在位置信息为中心过滤超出预设范围的加盟店信息，并生成所述场所推荐信息。
10.根据权利要求1所述的加盟店推荐装置，其特征在于，所述中标处理部从所述终端接收所述选择信息，从所述加盟店推荐信息中对对应于所述选择信息的加盟店信息进行中标处理后，将所述中标信息传送至对应于所述加盟店信息的所述加盟店终端。
11.一种加盟店推荐方法，所述方法是加盟店推荐装置推荐加盟店的方法，包括：
场所推荐过程，从终端接收对菜单的交易信息，基于对应于所述交易信息的投标信息生成场所推荐信息；
加盟店推荐过程，从所述场所推荐信息中选择与对应于所述终端的加入者信息的偏好度信息匹配的加盟店推荐信息；
反向拍卖提供过程，将所述加盟店推荐信息以反向拍卖方式传送至所述终端；以及
中标处理过程，对从所述加盟店推荐信息中选择的选择信息进行中标处理，并将中标信息传送至对应于所述选择信息的加盟店终端。
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