JP6374863B2 - モバイルアプリケーションのユーザの関心プロファイル - Google Patents

Description

本発明の方法及び装置は、一般にユーザの関心プロファイルを作成するためのコンピュータベースの方法に関する。

２１世紀が進むにつれ、組織のグローバル展開、大都市の継続的成長、並びに小都市及び小コミュニティの消失が急速化し、その規模は拡大してきている。グローバル化の１つの結果として、個人間、個人のグループ間、及び組織間のコミュニケーションの個性化が希薄になってきている。さらに、グローバル化した世界では、個人及び組織が、利用可能な多数の選択において身元を明かし、自身の関心範囲を示し、自身を適当な個人及び組織に結び付けることに関する問題が生じる。コミュニケーション及び仕事における個性化のニーズが高まっている。このニーズを反映したものの１つが、インターネットによるソーシャルネットワーキングの急成長、並びにこれを利用したターゲット広告及び推奨である。

インターネットは、ソーシャルネットワーキングのための強力なツールである。インターネットは、これまで家族、学校、コミュニティセンター又は個人的なクラブなどの社会的又は組織的環境の範囲内でしか維持できていなかった、互いに知り合いである個人間の社会的繋がりを中心としたグループを人々が形成する役に立つ。また、インターネットは、最も人気の高い情報取得及び共有ソースの１つでもある。

インターネットに関連する１つの人気の高いアクティビティは、人々の間のコミュニケーション、特に遠く離れている可能性のある人々の間のコミュニケーションである。コミュニケーションを容易にするインターネット関連のいくつかの身近な技術として、電子メール、電子掲示板、仮想チャットルーム、ブログ、インスタントメッセージシステム、及びインターネットによるソーシャルコミュニケーション機能などが挙げられる。これらの一連の及び同様の技術の特徴は、実質的にオンラインに限られることである。

換言すれば、上述した一連の周知のインターネット関連アプリケーションは、地理的に分散したコミュニケーションをサポートするものであり、それ以上の目的は何もない。

多くの人々は、オンラインでのコミュニケーション能力が高まっているにもかかわらず、同じ話題やイベントなどに関心がある他の人々と直接顔を合わせることに依然として関心がある。さらに、商品及び推奨のより効果的な目標志向型分配、コミュニティサービスの合理的な設計及び効率的な実行、都市イベント及び都市開発の準備の成功を実現し、これらが地域の個人の関心及びニーズを反映したものにするために、地理的領域内に局所的に存在する人々の「真の」関心を知ることに対する大きなニーズが存在する。既存のインターネットベースのシステムは、このニーズを満たして上記の問題を解決することに十分に適していない。

インターネットベースのソーシャルネットワーキングは、異なる営利団体及び非営利団体によってターゲット広告に利用されてきた。しかしながら、関心グループが十分に定義されていないこと、及びユーザの具体的な地域的社会地理環境に対するコメント（ｔｉｐｓ）が欠如していることにより、ソーシャルネットワーキングベースのターゲット広告の効率性は低下している。

インターネットは、モバイル装置のハードウェアに基づいて、いくつかのロケーションベースのウェブサイトも提供する。通常、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅなどのこれらのウェブサイトでは、登録ユーザを友人に繋いでその位置を更新することができ、ベニュー（会場）において「チェックイン」したユーザは、これらのチェックインがユーザのアカウントに、又はＴｗｉｔｔｅｒ、Ｆａｃｅｂｏｏｋなどの他のウェブサイトに、或いはこれらの両方に投稿されるようにすることを選択することができる。ユーザは、個人的に使用するための「ＴｏＤｏ」リストを作成したり、他のユーザが読むことができる「Ｔｉｐｓ」をベニューに追加したりすることができる。これらのウェブサイトは、現実世界の地域的な集まりの提案、及びユーザの関心の指示としての役割を果たすことができる。しかしながら、これらのウェブサイトでは、ユーザの実際の関心範囲に関する実際のコメントを行うことはできない。従って、ある人物の「ＴｏＤｏ」リストを読むことができる他人が、「Ｔｉｐされた」ベニューでの集まりによって実際に自分が同じような関心範囲の個人と繋がりを持てるかどうかを知る機会はなく、広告会社が対象ユーザを正確に識別する機会もない。

本発明については、添付の特許請求の範囲に規定する。

本発明による方法及びシステムは、一般に、１又はそれ以上のモバイルアプリケーションのユーザの、ライフスタイル、ソーシャルネットワーキングなどに関する関心などのユーザの関心範囲を定めたプロファイルを作成するためのコンピュータベースの方法に関し、この方法は、規定の期間中における、選択した地理的領域内に存在する（ベニューなどの）１又はそれ以上の場所に関連する１又はそれ以上のアクティビティとのユーザインタラクションを記述するステップを含む。本発明の方法及びシステムは、例えば、ターゲット広告、個別推奨、人々のマッチング、インターネットベースのソーシャルネットワーキング、及びモバイルアプリケーションの個々のユーザの現実世界での集まりの計画などに使用することができる。

本発明は、モバイルアプリケーションのユーザの、ユーザの関心範囲に関する情報を含むプロファイルの作成方法に関する（本文脈における「関心」という用語は、（ｉ）ユーザが楽しんで行うアクティビティ、又はユーザが好んで学習などに時間を費やす話題（「正の関心」とも呼ぶ）、（ｉｉ）ユーザに関心のないアクティビティ又は話題（「ゼロ関心」とも呼ぶ）、及び（ｉｉｉ）ユーザが敬遠する、すなわち行うこと又は学習に時間を費やすことを避けるアクティビティ又は話題（「負の関心」とも呼ぶ）、のうちの１つ又はそれ以上を意味する）。本発明によれば、ユーザの関心範囲は、規定の期間中における、選択した地理的領域内に存在する１又はそれ以上のベニューに関連する１又はそれ以上のアクティビティとのユーザインタラクションを分析することによって決定される。これらのアクティビティは、多くの個人が参加できるアクティビティなどのいわゆる「公的アクティビティ」とすることができ、ベニューは、多くの個人が利用できるベニューなどの「公的ベニュー」とすることができる。本発明は、この分野の上述した問題、すなわち、より正確なターゲット広告、より正確な個別推奨、より建設的なソーシャルネットワーキング、及び現実世界の集まりなどの問題に対処してこれらを解決する。この問題は、１又はそれ以上のモバイルアプリケーションの登録ユーザの関心プロファイルのデータベースを提供することによって解決することができる。

本発明の方法は、（１）強力なインターネットの通信能力、（２）モバイル装置のユーザの正確な時間及び場所を登録するためのモバイルアプリケーションの能力、及び（３）規定の期間中における、１又はそれ以上のモバイルアプリケーションの登録ユーザの選択された地理的領域内の１又はそれ以上のベニューに関連する１又はそれ以上のアクティビティとのインタラクションについての詳細な分析（本明細書では、「規定の期間中における、選択された地理的領域内に存在する１又はそれ以上のベニューに関連するアクティビティとのユーザインタラクション」を「ユーザの社会地理的行動」とも呼ぶ）を組み合わせることを特徴とする。

具体的には、本発明は、１又はそれ以上のモバイルアプリケーションの登録ユーザである個人の関心プロファイルを作成する方法に関し、このモバイルアプリケーションは、（ｉ）登録ユーザＩＤ、（ｉｉ）ユーザが（単複の）前記モバイルアプリケーション又は機能にチェックインしたベニューの地理座標、及び（ｉｉｉ）チェックインが行われた時点、に関する情報を受け取って記憶することができ、又はこれらを行うことができる機能に関連する。この情報は、以下に定める本発明の方法に従って処理できるようにモバイルアプリケーションを介してチェックインサービスに送信できるチェックインデータとすることができる。また、本発明は、少なくとも１つの公的アクティビティに関連する公的ベニューの関心プロファイルを作成する方法にも関する。

本発明の方法は、異なる実施形態において、
１．１又はそれ以上のモバイルアプリケーションの登録ユーザに関する、選択された地理的領域及び規定の期間に関連する（上記の）データ（ｉ）、（ｉｉ）及び／又は（ｉｉｉ）を含むことができる情報を、前記モバイルアプリケーションに関連する１又はそれ以上のデータベースから取得するステップ、
２．（１）のデータを分析し、（１）及び（１）の周辺領域内の（単複の）ベニューに関連するアクティビティを識別し、関連する（単複の）アクティビティに関してベニューを分類するステップ、
３．登録ユーザによる（２）のアクティビティとのインタラクションを分析するステップ、
４．（２）のベニューに関連するアクティビティとのユーザの関係の記述を含む、登録ユーザの関心プロファイルを作成するステップ、
５．選択された地理的領域内に存在する関心ベニューに関する情報を、１又はそれ以上の地理空間データベースから取得するステップ、
６．（５）及び（５）の周辺領域内の（単複の）ベニューに関連するアクティビティを識別すること、及びこのベニューに関連する（単複の）アクティビティに関してベニューを分類することを含む、（５）の情報又はデータを分析するステップ、
７．（５）の関心ベニューと（６）のベニューのアクティビティとのインタラクションを分析するステップ、
８．（６）のベニューに関連するアクティビティとのベニューの関係の記述を含む、（５）の関心ベニューの関心プロファイルを作成するステップ、のうちの全部又は一部を含むことができる。

以下、本発明の方法の異なる態様及び実施形態について説明する。本明細書で使用する「モバイルアプリケーション」という用語は、スマートフォン、タブレット又は別のポータブルモバイル装置などの電子装置上で実行される又は実行できるアプリケーションを示す。本発明は、例えば、ユーザによる自身の地理的位置の識別を支援できるようにしてユーザの地理的位置を識別し、この情報を内部又は外部メモリモジュールに記憶し、デスクトップコンピュータ及びノートブックコンピュータ上でアクセスされることが多いインターネットサービスに装置及びユーザを接続し、又はユーザのポータブルモバイル装置上でより簡単にインターネットを使用できるようにすることによってユーザを支援するように実行可能なモバイルアプリケーションに関する。例えば、モバイルアプリケーションは、モバイルウェブサイトのブックマークユーティリティ、写真共有のためのウェブサイト、モバイルベースのインスタントメッセージクライアント、ロケーションベースのショッピング、ゲーム、ナビゲーション、及びＧｏｏｇｌｅウォレットなどのその他の多くのアプリケーションとすることができる。１つの好ましい実施形態では、本発明のモバイルアプリケーションが、一定期間中における地理的領域内の１又はそれ以上のアクティビティとのユーザインタラクションに関する情報を登録して記憶し、この情報を要求時に通信することができる、モバイル装置のハードウェアに基づくウェブサイト又はモバイル装置のハードウェアを介してアクセスできるウェブサイトなどのロケーションベースのアプリケーションである。本発明との使用に適したタイプのモバイルアプリケーションの１つの非限定的な例がＦｏｕｒｓｑｕａｒｅである。

「モバイルアプリケーションの登録ユーザ」（以下、「登録ユーザ」又は「ユーザ」と呼ぶ）という用語は、ユーザが、（ｉ）ユーザのユーザ名、及び任意に（ｉｉ）ユーザのホームアドレス及び／又は（ｉｉｉ）１又はそれ以上のユーザの生体認証データ（「生体認証データ」という用語は、生体測定処理中に作成されるデータを意味する）のうちの１つ又はそれ以上を含むことができる情報を含むプロファイルを、前記モバイルアプリケーション内に又はこのモバイルアプリケーションによって登録させ、装置に記憶させていることを意味する。この情報は、サンプル、モデル、指紋、類似性スコア、及び、個人名と人口統計学データとを除く全ての検証又は識別データを含む。

本文脈における「ベニュー」という用語は、選択された又は予め定められた地理的領域内の、１又はそれ以上のアクティビティに関連する場所を意味する。本文脈における「関連する」という用語は、（後述するカテゴリのアクティビティなどの）１つの又は別のカテゴリのアクティビティを実施又は実行するために１又はそれ以上の個人によって場所が使用されることを意味する。ベニューは公的ベニューとすることができ、アクティビティは公的アクティビティとすることができる。本明細書で使用する「公的」という用語は、特定の個人又は家族などの個人の小グループに限定するのではなく、一般大衆に関連又は関与する地理的領域内の場所及び／又は人間のアクティビティを示す。しかしながら、一般の人々又は特定の個人グループによって本明細書で説明する１つの又は別のカテゴリの公的アクティビティ（以下の説明を参照）を実行できるように公開されている個人所有のベニューも「公的」と見なされる。

１つの実施形態では、本発明のベニューを、明確に規定された物理的境界及び（街中のビルなどの）郵便住所を有する場所とすることができ、別の実施形態では、ベニューを、明確に規定された物理的境界及び／又は郵便住所は有していないかもしれないが地理座標によって識別できる場所、すなわち街角、湖のボートなどの、緯度及び経度座標によって識別できる場所とすることができる。

本内容における「選択された地理的領域」という用語は、１つ（又はそれ以上）のモバイルアプリケーションの１人（又はそれ以上）の登録ユーザによる、この地理的領域内に存在する少なくとも１つのベニューに関連するアクティビティとのインタラクションを分析するために無作為に又は意図的に選択できるあらゆるサイズの地理的領域を示す。

「公的アクティビティ」という用語は、スポーツ、ショッピング、食事、飲酒、又は公的ベニューにおけるクラブ活動などを含むアクティビティのような、１人の個人又は人々の特定のグループに限定されるアクティビティよりも、むしろ一般大衆による身体的及び社会的アクティビティなどの、一般の人々に公開されている様々な人間のアクティビティを示すものであるが、選択された個人グループのための接待又はパーティーなどの個人的に開催される催しを示すものではない。

限定するわけではないが、本発明の公的ベニューに関連する例示的な公的アクティビティは、レストラン及びカフェなどのベニューにおける飲食／飲酒活動、又はスタジアム、スイミングホール、フィットネスセンター、公開庭園などのベニューにおけるスポーツなど、眼鏡店、薬局、リハビリテーションセンターなどのベニューにおける健康関連サービスの利用などの活動、ショッピングモール、専門ブティック、デパート、フリーマーケットなどのベニューにおけるショッピングなど、ナイトクラブ、ディスコ、ナイトバーなどのベニューにおける夜の娯楽活動など、美術館、展示会、遊園地、観光バス及びボート、書店、観光局、観光協会などのベニューにおける観光関連活動など、美術館、展示会、図書館、夜間学校、教育センター、観光バス及びボート、書店などのベニューにおける教育関連活動など、並びに美術館、展示会、遊園地、コンサートホール、劇場、公開庭園などのベニューにおける娯楽関連活動などから選択することができる。

本発明の１つの態様は、関連する公的アクティビティに関して公的ベニューを分類した後に、その公的ベニューに関連する又は関連していた、すなわち規定の期間中にベニューに存在する全てのアクティビティを表す、前記公的ベニューの「アクティビティプロファイル」を生成することに関する。本文脈における「カテゴリ」という用語は、内容、性質、外観などに従って物事を分類するシステムにおいて定められる特徴と同じいくつかの特徴を有する公的アクティビティのタイプ又はグループを意味する。

本発明によれば、公的アクティビティのカテゴリは、特別に作成した、すなわち特定の実施形態のみに適合する（又は特定の実施形態にとって最良な）基準によって定められるルールに従って、本発明の特定の実施形態毎に定義することができる。これらのカテゴリは、公的アクティビティを分類するための広く受け入れられている共通のシステムを用いて定義することもできる。例えば、いくつかの実施形態では、英国地方自治体業種リスト（バージョン１．００）（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｓｄ．ｏｒｇ．ｕｋ／ｓｔａｎｄａｒｄｓ／ｌｇｂｃｌ／）のカテゴリ、又は北米産業分類システム（ＮＡＩＣＳ）のカテゴリなどの、政府機関によって開発された標準及びルールに従って公的アクティビティを分類することができる。

他の実施形態では、観光名所、企業、公共建造物、サービス提供、小売店及びレジャー施設から、人々が訪問したい又はその場所を知りたいと望む可能性のある景観的特徴までの異なる特徴の地理的位置データを提供する民間プロバイダによって開発された分類に従って本発明の公的アクティビティを分類することができる。これらの公的アクティビティは、小売店、学校、ホテル及びレストランのように通常は住所を有している特徴と、湖、駐車場、公衆電話ボックス、家畜脱出防止溝、公共トイレ及び郵便箱のように通常は住所を有していない特徴とにグループ化することができる。各特徴は、ユーザが「どこに何があるか」を知ることができる地理コードに分類されて割り当てられる。このようなプロバイダの非限定的な例として、ＰｏｉｎｔＸ（ｈｔｔｐ：／／ｗｖｖｗ．ｐｏｉｎｔｘ．ｃｏ．ｕｋ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍ）を挙げることができる。

他の実施形態では、米国インタラクティブ広告協議会（ＩＡＢ）（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉａｂ．ｎｅｔ／ａｂｏｕｔ＿ｔｈｅｊａｂ）などによって開発されたルールなどの、商業広告の分野で広く用いられているルールに従って、本発明の公的アクティビティを異なるカテゴリにまとめることができる。

以下、本発明の公的アクティビティの分類の非限定的な実施形態について説明する。

本発明の１つの態様は、規定の期間中における、１又はそれ以上のモバイルアプリケーションの登録ユーザによる、選択された地理的領域内の少なくとも１つの公的ベニューに関連する１又はそれ以上の公的アクティビティとのインタラクション（又はユーザの社会地理的行動）を記述することに関する。本文脈における「インタラクション」という用語は、ユーザ及び／又はユーザの電子通信装置が、規定の期間中に、（単複の）公的アクティビティに関連する本発明の公的ベニューの周辺領域又は地理的領域内に物理的に存在するもの又は存在しないものとして少なくとも一回登録されたことを意味する。

本発明によれば、ユーザが物理的にベニューに存在すること又は存在しないことが、ユーザのモバイル装置に関連するモバイルアプリケーションにユーザの地理的位置の登録として登録される。この登録は、ユーザがベニューに存在する間、或いは登録ユーザがロケーションベースのウェブサイト又はロケーションベースのアプリケーションにおいて「ログイン」又は「チェックイン」できる間に、ユーザがウェブサイトに対して自身の「チェックイン」を行っている間にユーザの地理座標を登録できる（ユーザ自身の電子通信装置を含む）モバイル装置のハードウェア、及びこの「チェックイン」又は「ログイン」などの時点に基づいてユーザのモバイル装置から発せられる登録ＧＰＳ信号又は補助ＧＰＳ信号の形をとることができる。このようなロケーションベースのウェブサイトの１つの例は、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅとすることができる。

地理的位置を特定し、上述したチェックインデータの一部を形成できる位置データを生成するために使用する。

地理的位置は、セルラ基地局三角測量、衛星測位、又はこれらの組み合わせなどの、１又はそれ以上のモバイル装置用ロケーションベースサービス（ＬＢＳ）を利用して特定することができる。

本発明によれば、選択された地理的領域内に存在する公的ベニューに関連する公的アクティビティとのユーザインタラクションを、公的アクティビティに関連するベニューの「関心領域」（「関心領域」という用語は、ベニューからの規定の距離内にある、周辺領域のサイズ以下とすることができる近隣領域を意味する）内にユーザが規定の期間中に存在する可能性が偶然よりも高いことを意味する正のインタラクション、公的アクティビティに関連するベニューの関心領域内にユーザが規定の期間中に存在する可能性が偶然であることを意味するゼロインタラクション、及び公的アクティビティに関連するベニューの「関心領域」内にユーザが同じ期間中に存在する機会が偶然よりも低いことを意味する負のインタラクションに分類することができる。

本発明によるアクティビティとのユーザインタラクションは、（単複の）公的アクティビティに関連するベニューの関心領域内に規定の期間中にユーザが存在する確率と、（単複の）アクティビティに関連するベニューの関心領域内に規定の期間中にユーザが存在する偶然によって予想される確率とを比較検討することに関してさらに評価することができる。観測される確率と、偶然によって予想される確率との比率は、数値的自然対数スケールを用いて「関心スコア」に変換することができ、例えば、ユーザが、あるアクティビティに関連するベニューの関心領域内に偶然よりもｅ⁰（ｅ⁰＝１）倍高い（低い）確率で存在する場合、そのアクティビティとのインタラクションの関心スコアは０に等しく（「ゼロインタラクション」）、ユーザが、あるアクティビティに関連するベニューの関心領域内に偶然よりもｅ⁺¹（２．７２の＋１乗）倍高い確率で存在する場合、そのアクティビティとのインタラクションの関心スコアは＋１に等しく（「正のインタラクション」）、ユーザが、あるアクティビティに関連するベニューの関心領域内に偶然よりもｅ⁺²（２．７２の＋２乗）倍高い確率で存在する場合、そのアクティビティとのインタラクションの関心スコアは＋２に等しく（「正のインタラクション」）、ユーザが、あるアクティビティに関連するベニューの関心領域内に偶然よりもｅ^-1（２．７２の−１乗）倍低い確率で存在する場合、そのアクティビティとのインタラクションの関心スコアは−１に等しく（「負のインタラクション」）、ユーザが、あるアクティビティに関連するベニューの関心領域内に偶然よりもｅ^-2（２．７２の−２乗）倍低い確率で存在する場合、そのアクティビティとのインタラクションの関心スコアは−２に等しく（「負のインタラクション」）、以下同様である。

本発明による、公的ベニューに関連するアクティビティとのユーザインタラクションは、規定の期間中にユーザがベニューに存在する頻度に関してさらに評価することができ（「存在する頻度」という用語は、規定の期間中にユーザがベニューに「存在」するものとして登録された回数を意味する）、例えば、規定の期間中にユーザがベニューにおいて登録された回数に応じて関心スコアを正規化し、例えば、ユーザが一定期間当たりにベニューにおいて登録された回数を関心スコアに乗算する。本発明の規定の期間は、異なる実施形態では異なることもあり、従って１日、１週間、１ヶ月、１年などのあらゆる所望の長さの期間とすることができる。通常、規定の期間の長さは、本発明の特定の実施形態に応じて定められる。

本発明によれば、アクティビティとのユーザインタラクションについての高い関心スコアポイントは、チェックインの周辺領域内のベニューに関連する１つ（又はそれ以上）の公的アクティビティに対する高いユーザの関心に相関付けることができ、すなわち上述したような公的アクティビティとのユーザインタラクションのスコアポイントは、そのベニューに関連する（単複の）公的アクティビティに対するユーザの関心レベルを反映するものであり、スコアポイントが高ければ高いほど関心も高く、その逆も同様である。従って、本発明によれば、公的アクティビティとのユーザインタラクションを記述することによってユーザの関心範囲を定めることができる。

従って、本発明によれば、ユーザの関心範囲を定めることは、一般に（ｉ）選択された地理的領域内の少なくとも１つの公的アクティビティに関連する１又はそれ以上の公的ベニューを少なくとも１つの公的アクティビティのカテゴリに基づいて分類するステップと、（ｉｉ）規定の期間中における前記公的アクティビティの１つ又はそれ以上とのユーザインタラクションを記述するステップとを含み、これらは任意の順序で行われる。

１つの実施形態では、ある選択された地理的領域内の公的ベニューを、そのベニューにおける、すなわちそのベニューに直接関連する公的アクティビティのカテゴリのリストを含むアクティビティプロファイルによって記述することができる。しかしながら、（例えば、上述のスコアリングシステムなどを用いた）この直接関連する公的アクティビティとのユーザインタラクションは、このベニューに間接的に関連する、すなわち関心ベニューの周辺領域内の公的ベニューに直接関連する同じカテゴリのアクティビティに対するユーザの関心を高い確率で表すこともある。

例えば、ユーザが自身の存在を登録した公的ベニューが、あるカテゴリの公的アクティビティのための場所である（すなわち、ベニューがこの公的アクティビティに直接関連する）という場合がある。このアクティビティが、ベニューに直接関連する唯一の公的アクティビティである場合、このベニューのアクティビティプロファイルは、このカテゴリの公的アクティビティしか含むことができないが、規定の期間中にこのベニューにおいて存在が登録されたユーザの関心プロファイルは、ユーザが自身の存在を登録したベニューの周辺領域に存在する公的ベニューに直接関連する上述したアクティビティを全て含むことができる。

他の実施形態では、公的ベニューが、異なるカテゴリの公的アクティビティに属する１又はそれ以上の公的アクティビティに直接関連することができ、すなわちこの公的ベニューは、ショップ及びカフェを備えたスポーツセンターなどの、１又はそれ以上のカテゴリの公的アクティビティのための（すなわち、ベニューに直接関連する）場所であり、映画館、銀行、薬局などの、他のカテゴリの公的アクティビティに関連する１又はそれ以上のベニューの近くに存在する。本発明によれば、この公的ベニューは、近隣のベニューに関連する上記の及びその他の公的アクティビティに間接的に関連することもできるが、それにもかかわらず、近隣のベニューではなくこのベニューにおいて存在が登録されたユーザの関心プロファイルは、近隣のベニューに関連するカテゴリの公的アクティビティを含むことができる。

１つの実施形態では、本発明の公的ベニューを、（本発明によって分類できる）いずれの特定の公的アクティビティにも関連しない場所ではあるが、１又はそれ以上のカテゴリの公的アクティビティに関連する１又はそれ以上の公的ベニューの近くに位置する公的な場所とすることができる。このような実施形態では、この公的ベニューが、この１つ（又はそれ以上）の近隣の公的ベニューの１又はそれ以上のカテゴリの公的アクティビティに間接的に関連することができ、従ってこの公的ベニューにおいて登録されたユーザの関心プロファイルは、近隣のベニューに関連する公的アクティビティを含むことができる。

ユーザの関心プロファイルには、チェックインの周辺領域の全てのアクティビティを含めることができる。周辺領域のサイズは、分析に含める、すなわち類似性に従って比較、ランク付け及びグループ化を行うユーザ及び場所の全ての関心プロファイルに関して同じに設定することができる。チェックインの周辺領域のサイズを決定するために、（単複の）アクティビティを発見する確率と、これらのアクティビティのチェックインの周辺のランダムな分散から予想される（単複の）アクティビティを発見する確率との間の差分が統計的に有意でなくなる、すなわちチェックインの関心スコアが０に近づく時の、チェックインからアクティビティまでの最大地理的距離という基準を考慮する。「地理的距離」という用語は、チェックインの場所から近隣の公的アクティビティまでの距離を意味する。チェックインとアクティビティの間の距離は近似的に定める（「約」という用語で示す）ことができ、約０ｋｍ〜２ｋｍ、及び３ｋｍ、４ｋｍ、５ｋｍ〜７ｋｍなどの２ｋｍよりも長い距離が含まれる。

従って、本発明の方法は、上述した異なる方法を用いて複数のデータベースを提供し、これらのデータベースは、１つの実施形態では１又はそれ以上のモバイルアプリケーションの登録ユーザの関心プロファイルのデータベースとすることができ、別の実施形態では１又はそれ以上のモバイルアプリケーションの登録ユーザのグループの関心プロファイルのデータベースとすることができ、別の実施形態では公的ベニュー及び／又は地理的場所の関心プロファイルのデータベースとすることができ、別の実施形態ではベニュー／場所のグループの関心プロファイルのデータベースとすることができる。

この本発明のデータベースを異なる実施形態で使用して、例えば、（ｉ）ユーザの関心プロファイルに反映されるユーザの関心範囲に従って異なるユーザをグループ化し、（ｉｉ）選択された地理的領域内のユーザの社会地理的行動を分析し、（ｉｉｉ）選択された地理的領域内の同様の関心プロファイルを用いて公的な場所のランクを作成し、（ｉｖ）（企業のタイプ、複数の場所を有する企業の名称及びその他の選択基準に基づいてグループ化された）ベニュー又はベニューのグループの関心プロファイルと類似する関心プロファイルを有するユーザのランクを作成することができる。従って、１つの実施形態では、本発明のデータベースをターゲット広告に使用することができ、別の実施形態では、ソーシャルネットワーキングに使用することができ、別の実施形態では、推奨に使用することができる。

以下のように説明できる添付図面を参照しながら以下の開示を行う。

モバイルアプリケーションのデータベースに記録され記憶された２人のユーザのチェックインに関連する情報の例である。 ユーザチェックインに関連する情報、及びこの情報をユーザ関心プロファイルの計算に必要なフォーマットに変換する変形例である。この変換は、識別可能な個人情報（電話番号、電子メールアドレスなど）を削除し、チェックインの物理的位置及び訪問時間に関連するデータをコピーし、チェックインに関連する公的アクティビティの分類構造（図３４）に従う分類を記述するフィールドを追加することを含み、これについては図１３及び図１４で詳細に説明する。 モバイルアプリケーションのデータベース（又はモバイルサービスプロバイダ）から受け取られたｕｓｅｒ＿１及びｕｓｅｒ＿２に関連するチェックインの例である。このチェックインは、地理的レイヤ上にマッピングされる。 選択された地理的領域内のモバイルアプリケーションのｕｓｅｒ＿１及びｕｓｅｒ＿２のチェックインの抽出処理の例である。この地理的領域の周辺部の外側に存在するチェックインは、ｕｓｅｒ＿１及びｕｓｅｒ＿２のチェックインのデータベースから削除される。点線で示しているのが周辺部である。 選択期間内におけるモバイルアプリケーションのｕｓｅｒ＿１及びｕｓｅｒ＿２のチェックインの抽出処理の例である。この図には、３ヶ月の間（４月、５月及び６月）に行われたチェックインの選択を示す。この期間以外のチェックインは、ｕｓｅｒ＿１及びｕｓｅｒ＿２のチェックインのデータベースから削除される。 選択期間内における（週末と平日などの）選択した曜日カテゴリに関するモバイルアプリケーションのｕｓｅｒ＿１及びｕｓｅｒ＿２のチェックインの抽出処理の例である。この図には、選択期間中の平日に行われたチェックインの選択を示す。これらの曜日以外のチェックインは、ｕｓｅｒ＿１及びｕｓｅｒ＿２のチェックインのデータベースから削除される。 （９．００〜１８．００などの）選択した時間間隔中の選択期間内におけるモバイルアプリケーションのｕｓｅｒ＿１及びｕｓｅｒ＿２のチェックインの抽出処理の例である。この図には、選択期間中の平日の９．００〜１８．００に行われたチェックインの選択を示す。この期間以外のチェックインは、ｕｓｅｒ＿１及びｕｓｅｒ＿２のチェックインのデータベースから削除される。 ユーザの関心プロファイルの計算に使用する、公的ベニューに関連する公的アクティビティを含むチェックイン周辺領域のサイズの設定例である。 図８に従って各チェックインの周辺領域を選択する処理である。 各チェックイン（図９）の周辺領域内に存在する公的ベニューに関する情報を地理空間データベースから取得する処理である。地理空間データベース内の各ベニューに関連するデータのサンプルフォーマットを示している。 図１０に従って取得した公的ベニューに関連する情報を、ユーザ関心プロファイルの計算に使用するフォーマットに変換する処理である。この処理は、（ＵＲＬ、データベース固有のＩＤなどの）無関係な情報を削除し、ベニューの物理的位置及び郵便住所に関連するデータをコピーし、公的ベニューに関連する公的アクティビティの分類構造（図３４）に従う分類を記述するフィールドを追加することを含み、これについては図１３及び図１４で詳細に説明する。 レベル１、レベル２及びレベル３で計算できるユーザ関心プロファイルの分類レベルの例である。各分類レベルの関心プロファイルは、アクティビティとの個人的インタラクションを低粒度の一次レベル（レベル１）、中間粒度の二次レベル（レベル２）、及び高粒度の三次レベル（レベル３）で示すようになる。 図１０に示すように作成したＬｏｃｏｍｉｚｅｒベニューデータベースの、ユーザ関心プロファイルの計算に使用するＬｏｃｏｍｉｚｅｒアクティビティデータベースへの一次分類（図１２）での変換を示す処理である。 図１０に示すように作成したＬｏｃｏｍｉｚｅｒベニューデータベースの、ユーザ関心プロファイルの計算に使用するＬｏｃｏｍｉｚｅｒアクティビティデータベースへの二次分類（図１２）での変換を示す処理である。 一次レベルのアクティビティデータベース（図１３）を用いて、各チェックインの周辺領域からの一次レベルアクティビティの集計をグループ化する例である。 各チェックインと、チェックインの周辺領域内の各一次レベルの全てのアクティビティとの間の距離を測定して記録する処理である。一例として「スポーツ」という一次レベルのアクティビティを使用したものであり、一次レベルのアクティビティ毎に同様の手順を行う。 チェックインと各一次レベルのアクティビティ（図１６）との間の測定距離をサンプリンググループにグループ化する例である。チェックインからの各距離間隔で発見された測定距離の数を中間レコード＿２としてデータベースに記憶し、次のステップにおいてユーザ関心プロファイルの計算に使用する。 円の面積を測定するための標準的な数学的方法を用いてチェックイン周辺領域内の各サンプリンググループの領域を計算する例である。これらの計算結果は、次のステップにおいてユーザ関心プロファイルの計算に使用する。 各サンプリンググループ内で（「スポーツ」などの）一次レベルのアクティビティを発見する確率をチェックイン毎に計算する例である。テーブル内の各ステップ（上から下）には、確率を計算するためのアルゴリズムの後にその自然対数を示している。確率が０の場合には、自然対数をとらずにフィールドＩＤを空白のまま残す。各一次レベルのアクティビティを発見する確率の自然対数は中間レコード＿３としてデータベースに記憶され、次のステップ中にユーザ関心プロファイルの計算に使用される。 ユーザの選択されたチェックインのデータベースから各サンプリンググループ内の（「スポーツ」などの）一次アクティビティを発見する平均確率を計算する例である。各一次アクティビティを発見する確率の平均自然対数は関心スコアと呼ばれ、次のステップにおいてユーザ関心プロファイルの計算に使用される。 各ユーザの周囲の関心領域内におけるユーザの総関心スコアを計算する例である。この関心スコアは、総関心スコアを計算するために選択したサンプリンググループの数及び範囲などの、ユーザからの距離に依存する。正の値の総関心スコアは、選択した関心領域内の特定のアクティビティカテゴリに対して各ユーザが有している魅力の量を示唆する。負の値の総関心スコアは、選択した関心領域内の特定のアクティビティカテゴリに対して各ユーザが有している嫌悪の量を示唆する。この一次レベルのアクティビティ毎に計算した総関心スコアは中間レコード＿４としてデータベースに記憶され、次のステップ中に関心プロファイルの計算に使用される。 ユーザの最終的な正規化した関心プロファイルの計算を示す手順である。この手順は、ユーザの総関心スコアをチェックイン率／日（図５〜図７）で乗算し、選択された地理的領域のサイズで除算することを含む。 ロンドン中心部での異なるチェックインパターンを含むユーザの関心プロファイルの３つの例を示す図である。第１のユーザ（グループ１）は、各一次レベルのアクティビティカテゴリにおいてほとんど均一にチェックインしている。第２のユーザ（グループ２）は、一次レベルの「食事／飲酒」からのアクティビティのみにチェックインしており、第３のユーザ（グループ３）は、一次レベルの「スポーツ」からのアクティビティのみにチェックインしている。 グループ１及びグループ２（図２３）からの３人の異なるユーザの関心プロファイルの例を示す図である。 グループ１及びグループ２（図２２及び図２３）からのユーザがグループ間の類似性よりも互いに類似していることを示すグラフである。 広く使用されているユークリッド距離アルゴリズム（本文中の説明を参照）を用いて計算したグループ１からのユーザプロファイルとの類似性に基づいて、グループ１及びグループ２（図２５）からの１０個のユーザ関心プロファイルのサンプルをランク付けする例である。 場所の関心プロファイルを計算するために、選択された地理的領域内の特定の場所グループを選択する例である。ロンドン中心部において、Ｃｏｓｔａコーヒー店に対応する３７箇所を選択した。 場所の関心プロファイルの計算に使用する、公的ベニューに関連する公的アクティビティを含む場所の周辺領域のサイズの設定例である。 図２８に従って各場所の周辺領域を選択する処理である。 各場所の周辺領域（図２９）内に存在する公的ベニューに関する情報を地理空間データベースから取得する処理である。地理空間データベース内の各ベニューに関連するデータのサンプルフォーマットを示している。 （ロンドン中心部の３７箇所のＣｏｓｔａコーヒー店などの）選択された地理的領域内のＣｏｓｔａの位置に関連する場所の正規化した関心プロファイルの計算を表すアルゴリズムを示す図である。 広く使用されているユークリッド距離アルゴリズム（本文中の説明を参照）を用いて計算したＣｏｓｔａの関心プロファイル（図３２）との類似性に基づいて、グループ１及びグループ２（図２５）からの１０個のユーザ関心プロファイルのサンプルをランク付けする例である。 各ユーザの個々の関心プロファイルに基づくユーザグループの平均的関心プロファイルの計算を表すアルゴリズムである。特定のタイプのアクティビティに対応するユーザの関心プロファイルの値を加算し、ユーザの人数で除算する。この手順をアクティビティタイプ毎に繰り返し、アクティビティタイプ毎に得られた結果としての値によってユーザグループの平均的関心プロファイルを形成する。 公的アクティビティを、階層１及び階層２の分類レベルで構成された既存の分類構造に分類するためのスキーム例である。 本発明を実施する方法のステップの表現である。 本発明に従って実行されるステップのフロー図表現である。

以下、上述した添付図面を参照しながら、本発明のいくつかの非限定的な実施形態について説明する。

図１〜図３４には、本発明の異なる態様及び非限定的な実施形態、特に（ａ）１又はそれ以上のモバイルアプリケーションの登録ユーザである個人の関心プロファイルを作成する方法のステップを示しており、このモバイルアプリケーションは、（ｉ）登録ユーザＩＤ、（ｉｉ）ユーザが（単複の）前記モバイルアプリケーション又は機能にチェックインしたベニューの地理座標、及び（ｉｉｉ）チェックインが行われた時点、を含むことができる情報を受け取って記憶することができ、又はこれらを行うことができる機能に関連することができ、この方法は以下のステップを含むことができる。
１．１又はそれ以上のモバイルアプリケーションの登録ユーザに関する、選択された地理的領域及び規定の期間に関連する（上記の）データ（ｉ）、（ｉｉ）及び／又は（ｉｉｉ）を含む情報を、前記モバイルアプリケーションに関連する１又はそれ以上のデータベースから取得するステップ、
２．（１）のデータを分析し、（１）及び（１）の周辺領域内の（単複の）公的ベニューに関連するアクティビティを識別し、関連する（単複の）アクティビティに関して公的ベニューを分類するステップ、
３．登録ユーザによる（２）のアクティビティとのインタラクションを分析するステップ、
４．（２）の公的ベニューに関連するアクティビティとのユーザの関係の記述を含む、登録ユーザの関心プロファイルを作成するステップ。
図１〜図３４には、（ｂ）選択された地理的領域内のベニュー／地理的位置のアクティビティ／関心プロファイルを作成する方法のステップをさらに示しており、この方法は以下のステップを含むことができる。
１．選択された地理的領域内に存在する公的関心ベニューに関する情報を、１又はそれ以上の地理空間データベースから取得する又は受け取るステップ、
２．（１）のデータを分析し、（１）及び（１）の周辺領域内の（単複の）公的ベニューに関連するアクティビティを識別し、この公的ベニューに関連する（単複の）アクティビティに関して公的ベニューを分類するステップ、
３．（１）の公的関心ベニューと（２）の公的ベニューのアクティビティとのインタラクションを分析するステップ、
４．（２）のベニューに関連するアクティビティとの公的ベニューの関係の記述を含む、（１）の公的関心ベニューの関心プロファイルを作成するステップ。

具体的には、図１には、方法（ａ）のＦｏｕｒｓｑｕａｒｅなどのモバイルアプリケーション又はサービスの２人の異なる登録ユーザの個々のチェックインプロファイルで構成されたデータの例、例えばＦｏｕｒｓｑｕａｒｅ ｕｓｅｒ＿３２及びＦｏｕｒｓｑｕａｒｅ ｕｓｅｒ＿２５８４を示している。

本明細書におけるＦｏｕｒｓｑｕａｒｅに対する言及は、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅの実装に対する限定として解釈すべきでなく、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅは、本発明と共に利用できるモバイルアプリケーション、ウェブサイト又はサービスの一例にすぎないと理解されたい。

図２には、本発明によるユーザデータベース（「Ｌｏｃｏｍｉｚｅｒユーザデータベース」）の個人プロファイル（このプロファイルは、「Ｌｏｃｏｍｉｚｅｒユーザ」として識別される）に含まれている情報、及びこの情報の構築方法を示す。

本明細書におけるＬｏｃｏｍｉｚｅｒに対する言及は、Ｌｏｃｏｍｉｚｅｒに対する限定として解釈すべきでなく、Ｌｏｃｏｍｉｚｅｒは、本発明と共に利用できるモバイルアプリケーション、ウェブサイト又はサービスを示すために使用する名称にすぎないと理解されたい。

図２のＬｏｃｏｍｉｚｅｒ ｕｓｅｒ＿１のプロファイルのようなＬｏｃｏｍｉｚｅｒユーザプロファイルは、ＦｏｕｒｓｑｕａｒｅなどのサービスにアクセスするためのＦｏｕｒｓｑｕａｒｅ ｕｓｅｒ＿３２などの特定のユーザプロファイルに対応し、以下の２つの部分を含む。
（ｉ）サービスデータベース内の特定のプロファイルからの情報（図２では「コピーフィールド」としている）、具体的には、
（ａ）対応する登録ユーザを識別するデータ（Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅの例では、ユーザのＦｏｕｒｓｑｕａｒｅ ＩＤ及びユーザの個人名など）、
（ｂ）ベニュー名、住所及び地理座標などの、ユーザがＦｏｕｒｓｑｕａｒｅなどのサービスにチェックインしたベニューを識別するデータ、及び／又は、
（ｃ）チェックインの日付及び時間に関するデータ。
（ｉｉ）本発明によるベニューの記述、例えば、ベニューに関連する公的アクティビティのカテゴリ（図２では「追加フィールド」としている）。

さらに、Ｌｏｃｏｍｉｚｅｒユーザプロファイルでは、サービスベニュー及び登録チェックインが、いずれも新たなＩＤを取得する。

図３には、最初のチェックインから最後のチェックインまでの期間中に、すなわち図３のｕｓｅｒ＿１については１５８日間、及び図３のｕｓｅｒ＿２については９７日間に、本発明による少なくとも１つの公的アクティビティに関連するベニューにおいてＦｏｕｒｓｑｕａｒｅなどのサービスにチェックインした２つの例示的なＬｏｃｏｍｉｚｅｒユーザプロファイルから行われたチェックインの全ての地理的位置の例を示す。図４には、図３の両ユーザがチェックインしたベニューを含む図３の選択領域１を示す。

図５は、規定の期間中における選択領域１内のＬｏｃｏｍｉｚｅｒ ｕｓｅｒ＿１及びＬｏｃｏｍｉｚｅｒ ｕｓｅｒ＿２のチェックインを分析したグラフィック表現である。この分析では、（ｉ）２人のユーザの各々が４月、５月及び６月の間（すなわち９０日間）に選択領域１内で行ったチェックインの回数、及び（ｉｉ）この期間内におけるこれらのユーザの１日当たりのチェックイン回数（ユーザ対応バーコードとして表示）が示される。

図６は、４月、５月及び６月の平日中における選択領域１内のＬｏｃｏｍｉｚｅｒ ｕｓｅｒ＿１及びＬｏｃｏｍｉｚｅｒ ｕｓｅｒ＿２のチェックインのさらなる分析ステップのグラフィック表現である。この分析では、（ｉ）２人のユーザの各々が４月、５月及び６月の平日中（すなわち６３日間）に選択領域１内で行ったチェックインの回数、及び（ｉｉ）この期間内におけるこれらのユーザの１日当たりのチェックイン回数（ユーザ対応バーコードとして表示）が示される。

図７は、４月、５月及び６月の平日の９．００〜１８．００の時間間隔中における選択領域１内のＬｏｃｏｍｉｚｅｒ ｕｓｅｒ＿１及びＬｏｃｏｍｉｚｅｒ ｕｓｅｒ＿２のチェックインのさらなる分析ステップのグラフィック表現である。この分析では、（ｉ）２人のユーザの各々が４月、５月及び６月の平日の９．００〜１８．００の時間間隔中に選択領域１内で行ったチェックインの回数、及び（ｉｉ）この期間内におけるこれらのユーザの１日当たりのチェックイン回数（ユーザ対応バーコードとして表示）が示される。

図８には、規定の期間内（すなわち、４月、５月及び６月）に選択領域１の一部でＬｏｃｏｍｉｚｅｒ ｕｓｅｒ＿１によって１回のチェックインが行われたベニューを示しており、本発明によって定められる周辺領域（すなわち、チェックイン１から２ｋｍ）を識別している。

図９には、選択領域１及び複数の周辺領域（又は「チェックイン領域」）を示す。

図１０には、地図上のチェックイン１のベニューの２ｋｍの周辺領域内で識別されたチェックインの位置（赤ピン）及び全てのベニュー（黒ピン）、並びにＦａｃｔｕａｌ．ｃｏｍデータベースから取り出した、識別されたベニュー記述の２つの例（すなわち、ベニュー１及びベニュー２）を示す。

図１１は、本発明のデータベースにおける、本発明による少なくとも１つの公的アクティビティに関連するベニュー（Ｌｏｃｏｍｉｚｅｒベニュー）のプロファイル作成の概略表現である。Ｌｏｃｏｍｉｚｅｒベニュープロファイルは、（ｉ）ベニュー名、地理座標及び住所を含むベニューＩＤ情報（（Ｆａｃｔｕａｌ．ｃｏｍデータベースなどからの）「コピーフィールド」）、及び（ｉｉ）本発明による、ベニューに関連する公的アクティビティのカテゴリの記述（「追加フィールド」）を含む。

図１２には、本発明の関心プロファイルを作成するために使用できる、少なくとも１つの公的ベニューに関連するアクティビティの分類レベルを選択する例示的なスキームを示す。

図１３には、図１２のスキームに従って本発明のデータベース（すなわち、Ｌｏｃｏｍｉｚｅｒアクティビティデータベース）に記録される、１つの考えられるベニュー分類レベルを示す。

図１４には、図１２のスキームに従って本発明のデータベース（すなわち、Ｌｏｃｏｍｉｚｅｒアクティビティデータベース）に記録される、別の考えられるベニュー分類レベルを示す。

図１５は、赤ピンとして識別されるチェックイン１の領域（図１０を参照）内の（図では黒ピンとして識別される）全てのアクティビティのグラフィック表現であり、全ての公的アクティビティは、（緑ピンとして示す「スポーツ」、青ピンとして示す「レジャー」などの）本発明によって分類される異なる公的ベニューに関連するアクティビティを含む。

ベニュー１（チェックイン１）からチェックイン領域１内の全てのカテゴリのアクティビティまでの距離がサーバ処理装置によって測定され、例えば本発明のデータベースに記録される。

図１６には、「スポーツ」として分類されたアクティビティについての、すなわち図１５の「スポーツ」のカテゴリの１４個のアクティビティについてのこのような記録の一例を示す。

数値スケールを用いて、チェックイン１の領域を、最も小さな数字がチェックイン１に最も近い領域を示し、最も大きな数字が最も遠い領域を示す１から１０などに等級分けする。チェックイン１の周辺領域内で識別された全てのアクティビティ（図１５の「スポーツ」のカテゴリなど）を、チェックイン１からの距離に対応する、上記の数値スケールの等級に対応するグループに集約し、従ってこのスケールの１つの数字を「サンプリング間隔」（図１７を参照）と呼ぶ。本明細書では、あるサンプリング間隔内に位置するアクティビティグループを「サンプリンググループ」と呼ぶ。その後、図１８に示すように、サンプリング間隔の面積を計算する。

さらに、アクティビティを行った又は行っていないユーザのサンプリンググループのチェックイン１からの最小距離及び最大距離、あるサンプリンググループ内の特定のタイプのアクティビティの数、あるサンプリンググループ内の特定のタイプのアクティビティの密度、全てのサンプリンググループの合計サイズ、チェックイン１の領域内の特定のタイプのアクティビティの総数、チェックイン１の領域内の特定のタイプのアクティビティの平均密度といったパラメータのうちの１つ又はそれ以上を用いて、あるサンプリンググループ内に特定の公的ベニューに関連する（単複の）アクティビティが存在する確率を計算することができる。この確率の自然対数を、ユーザの関心プロファイルを計算するためのさらなるステップ中に使用した。非常にまれな例として、計算した確率が０に等しい場合には、この確率の自然対数を計算することができず、データベース内の中間レコード３は空白のまま残される。このような計算の一例を図１９に示す。次に、この（単複の）計算データを本明細書のデータベースに記録する。

この結果として、規定の期間中における選択された地理的領域内の抽出された各チェックイン（すなわち、チェックイン１〜チェックインＮ）について、特定のタイプの（単複の）アクティビティが存在する確率の自然対数を計算する。次に、各チェックインの各サンプリンググループについて計算された確率の自然対数を集めてＮで除算することにより、規定の期間中における選択された地理的領域内の全ての抽出されたチェックインについて、特定のタイプの（単複の）アクティビティが存在する確率の自然対数の平均を計算する。このような計算の一例を図２０に示す。

１）関心ベニューにユーザが存在した期間、２）このベニューで行われた購入の回数、及び３）このベニューで使われた金額などを考慮して、各チェックインの確率にスコア付けすることができる。

平均確率を用いて、（１）関心スコアを計算する関心領域を定めること（例えば、チェックイン領域の前半からのサンプリンググループが関心領域に含まれる場合には関心スコアを短距離関心スコアと呼び、チェックイン領域の後半からのサンプリンググループが関心領域に含まれる場合には関心スコアを長距離関心スコアと呼び、サンプリンググループの大部分が関心領域に含まれる場合には関心スコアを広範囲関心スコアと呼ぶ）、（３）特定のカテゴリのアクティビティについての平均的チェックインを求めるために関心領域内の各サンプリンググループの全ての関心スコアを集めること、といった変換を使用してユーザの関心スコアを計算する。最終的な数字は、特定のカテゴリのアクティビティに対するユーザの総関心スコアを表す。図２１に、Ｌｏｃｏｍｉｚｅｒ ｕｓｅｒ＿１の「スポーツ」というアクティビティに対する総関心スコアをいかにして計算するかについての例を示す。

本発明のデータベースに記録されている全てのカテゴリのアクティビティについてユーザの総関心スコアを計算する際には、最終的な正規化されたユーザ関心プロファイルを計算して関心プロファイルデータベースに記録することができる。このような記録の例を図２２に示す。

図２３には、異なるベニューにおけるチェックインを含む３つのユーザプロファイル例を示しており、これらの例は、ベニュー間で均等に分散したカテゴリのアクティビティに直接関連するもの（グループ１）、「食事／飲酒」というカテゴリからのアクティビティのみに直接関連するもの（グループ２）、又は「スポーツ」というカテゴリからのアクティビティのみに直接関連するもの（グループ３）である。チェックインが行われたベニューの地図、及び対応するユーザ関心プロファイルも示している。

図２４には６人のユーザの関心プロファイルを示しており、これらのうちの３つは、全てのカテゴリ間で均等に分散したアクティビティに直接関連するベニューにおける９２回のチェックインを含むグループ１（上記を参照）からのものであり、他の３つのユーザ関心プロファイルは、グループ２（上記を参照）、すなわち「食事／飲酒」というカテゴリからのアクティビティに直接関連するベニューにおける９２回のチェックインを含むグループに属するものである。

図２５では、グループ１及びグループ２からの（異なる色で示す）５つのユーザ関心プロファイルを比較している。

これらのユーザ関心プロファイルを、本発明のデータベース内の他のユーザ関心プロファイルとの類似性に基づいてランク付けすることができる。これを行うために、これらのユーザ関心プロファイルを、関心プロファイル内のアクティビティのカテゴリ数をＮとするＮ次元配列のデータ点と見なし、各カテゴリのアクティビティの関心スコア値が、このＮ次元空間内のデータ点の座標を定めるようにすることができる。この表現では、関心プロファイル間の類似性スコアを、Ｎ次元空間内の対応するデータ点間の距離に反比例するものとして測定することができる。図２６に、グループ１及び２から選択されたユーザ関心プロファイルに、グループ１からのｕｓｅｒ＿１プロファイルとの類似性に従ってランク付した一例を示す。この特定の例では、ユークリッド距離法を用いて、ｕｓｅｒ＿１関心プロファイルに対応するデータ点と、グループ１及び２から選択されたユーザ関心プロファイルに対応するデータ点との間の１０次元空間（１０個のアクティビティカテゴリ）での距離を計算した。

これらの類似性に基づく関心プロファイルのランク付けは、関心プロファイル内の全てのアクティビティ、又は選択されたアクティビティの一部（少なくとも１つ）についての関心スコアを用いて行うことができる。

さらに、関心プロファイル間の類似性の分析では、本発明のデータベース内の残りの関心プロファイルに比べて互いの類似性が高い関心プロファイルを有するユーザ群を示すことができる。

いずれか２つの関心プロファイル間の類似性スコアは、これらのユーザが規定の期間中に同じ場所に存在する確率を最大化するために１つの関心プロファイルを別の関心プロファイルに変換するのに必要な、例えば（単複の）ユーザの社会地理的行動を変更するのに必要な努力又はコストという経済的意味を有する。

個々の関心プロファイルを組み合わせることにより、図２７に従って計算された（単複の）ユーザグループの平均的関心プロファイルを得ることができる。このグループ化された関心プロファイルを比較し、個々のユーザ関心プロファイルとしてランク付けすることができる。

また、これらの個々のユーザ関心プロファイルを（単複の）関心ベニューの関心プロファイルと比較し、これらの類似性に従ってランク付けすることもできる。（単複の）ベニューの関心プロファイルは、人々の関心プロファイルと同様に計算され、これらのステップは、１）地理的領域及びこの領域内の（単複の）関心ベニューを選択するステップ（図２８）と、２）（単複の）ベニューの周辺領域のサイズを定めるステップ（図２９）と、３）公的アクティビティに関連するベニューを含む（単複の）ベニューの周辺領域を選択するステップ（図３０）と、４）（Ｆａｃｔｕａｌ．ｃｏｍなどの）地理空間データベースから（単複の）ベニューの周辺領域内の公的アクティビティに関連するベニューを抽出するステップ（図３１）と、本発明のデータベースにおいて、本発明に従って少なくとも１つの公的アクティビティに関連するベニュープロファイル（Ｌｏｃｏｍｉｚｅｒベニュー）を作成するステップ（図１１）と、図１５〜図２１においてユーザ関心プロファイルを計算するために説明したステップに従って（単複の）ベニューの総関心スコアを計算するステップと、図３２に従って（単複の）ベニューの正規化された関心プロファイルを計算するステップとを含む。

さらに、本発明のデータベース内のユーザ関心プロファイルを、本発明のデータベース内の（単複の）ベニューの関心プロファイルと比較し、これらの類似性に基づいてランク付けすることができる。ユーザの関心プロファイルと（単複の）ベニューの関心プロファイルの比較は、上述したユーザの関心プロファイル同士の比較と同様に行われる。グループ１及び２からのユーザ関心プロファイルをＣｏｓｔａの関心プロファイル（３７個の位置）と比較してランク付けした一例を図３３に示す。

類似性に基づく関心プロファイルのランク付けは、関心プロファイル内の全てのアクティビティの関心スコア、又は選択されたアクティビティの一部（少なくとも１つ）の関心スコアを用いて行うことができる。

さらに、関心プロファイル間の類似性の分析では、本発明のデータベース内の残りの関心プロファイルに比べてベニュー関心プロファイルとの類似性が高い関心プロファイルを有するユーザ群を示すことができる。

（単複の）ユーザ関心プロファイルと（単複の）ベニュー関心プロファイルの間の類似性スコアは、これらのユーザが対応する（単複の）ベニューの関心プロファイルに含まれる（単複の）ベニューの（単複の）位置に存在する確率を最大化するためにユーザの社会地理的行動を変更するのに必要な努力又はコストという経済的意味を有する。

図３４には、公的ベニューに関連する公的アクティビティを既存の分類構造に分類した例を示す。

図３５には、本発明の態様を実施できる構成要素を示す。無線通信装置とすることができる電子装置１０２は、例えば無線で（セルラネットワーク接続、或いはイーサネット（登録商標）又はＷｉＦｉなどのパケットベースのネットワーク接続を介して）インターネット１１０と通信する。電子通信装置１０２は、第１の処理回路１０４及び第１のメモリ１０６を含む。第１の処理回路１０４及び第１のメモリ１０６は、電子通信装置１０２に関連する本発明の態様を実施するように構成され、この実施は、第１のメモリ１０６に記憶されている、（以下でさらに詳述するように）本発明の態様を実施するように構成されたコンピュータ実行可能命令を第１の処理回路１０４が実行することを通じて行うことができる。第１の処理回路１０４は、本発明の機能を提供するための１又はそれ以上のプロセッサを含むことができる。

また、例えばインターネット１１０に接続されたサーバ装置として第２の処理回路１１４及び第２のメモリ１１６上に実装できるサービス１１２もインターネット１１０と通信する。第２の処理回路１１４は、本発明の機能を提供するための１又はそれ以上のプロセッサを含むことができる。第２の処理回路１１４及び第２のメモリ１１６は、サービス１１２に関連する本発明の態様を実施するように構成され、この実施は、第２のメモリ１１６に記憶されている、（以下でさらに詳述するように）本発明の態様を実施するように構成されたコンピュータ実行可能命令を第２の処理回路１１４が実行することを通じて行うことができる。

サービス１１２及び電子装置１０２は、インターネット１１０を介して互いに通信し、例えば上述したチェックインデータを交換するように構成される。

サービス１１２の複数のユーザに対応する複数の電子装置１０２はインターネットに接続することができ、これらの各々は、サービス１１２と通信して、上述した本発明の態様を実施することができる。

図３６に、本発明を実施する第１の処理回路１０４及び第２の処理回路１１４によって実行されるステップのフロー図を示す。

ステップ６０１において、第１の処理回路が、電子通信装置１０２の場所、地理的領域及び／又は地理的位置を識別し、この識別された場所を利用してチェックインデータを作成する。

ステップ６０２において、チェックインサービス１１２の第２の処理回路１１４が、電子通信装置１０２の第１の処理回路１０４からチェックインデータを取得する。

ステップ６０３において、第２の処理回路１１４がチェックインデータを分析して、電子通信装置の所与の地理的領域内で行われた少なくとも１つのアクティビティ、及び電子通信装置１０２の所与の地理的領域内の少なくとも１つの対応するベニューを識別する。第２の処理回路１１４は、前記少なくとも１つの対応するベニューを少なくとも１つの対応するアクティビティに関して分類する。

ステップ６０４において、第２の処理回路１１４が、分析に基づいて、例えば第２のメモリ１１６などのメモリ内の登録ユーザの関心プロファイルを更新する。

上記の本発明の説明はほんの一例であり、本発明を規定する特許請求の範囲内で修正を行うことができると理解されるであろう。

Claims (11)

1. 電子装置上で実行可能な、又は該電子装置を介してアクセス可能な少なくとも１つのアプリケーションによってユーザのチェックインイベントを実行する方法であって、前記方法は、
   前記電子装置の位置に基づくサービスを用いて、前記電子装置の位置を特定して位置データを作成するステップであって、前記位置データは、前記電子装置が位置する地理的領域を示すデータを含む、ステップと、
   チェックインデータを前記電子装置から前記サービスに送信するステップであって、前記チェックインデータは、前記ユーザの識別情報と、前記電子装置の前記位置データと、前記チェックインイベントがいつ発生したかを示す前記チェックインイベントの時間データとを含む、ステップと、
   プロセッサにおいて前記チェックインデータを取得する取得ステップと、
   プロセッサによって分析する分析ステップであって、
   前記チェックインデータを分析し、前記時間データによって示された時間で、前記位置データによって示された所与の地理的領域内で行われた少なくとも１つのアクティビティ、及び前記所与の地理的領域内の少なくとも１つの対応するベニューを識別して、前記少なくとも１つの対応するベニューを対応する前記少なくとも１つのアクティビティに関して分類し、
   少なくとも１つの識別されたアクティビティと前記ユーザとのインタラクションを分析し、関心スコアを導出する、分析ステップと、
   プロセッサにより、前記関心スコアに基づいて前記ユーザの関心プロファイルを作成又は修正するステップと、
   を含み、
   前記関心プロファイルは、前記少なくとも１つのベニューに対応する前記少なくとも１つのアクティビティとの前記ユーザのインタラクションについてのデータを含み、
   地理的領域のサイズは、当該位置でアクティビティを発見する確率間の差分が、前記チェックインイベントに対する前記電子装置の位置周辺のそのランダムな分散から予想される、当該位置でのアクティビティを発見する確率から統計的に有意でなくなる、前記チェックインイベントのための前記電子装置の位置からアクティビティが起っている位置までの最大地理的距離として決定されることを特徴とする方法。
2. プロセッサにより、前記ベニューにおける登録ユーザのインタラクションを分析して前記アクティビティを分類し、前記関心プロファイルを作成するステップをさらに含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記識別情報は、前記ユーザが前記電子装置を介して前記少なくとも１つのアプリケーションにアクセスしたことを識別する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. ユーザプロファイルを前記サービスに記憶するステップをさらに含む、
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記サービスが前記関心プロファイルを利用して、前記サービスに記憶されている十分に類似する他のユーザの関心プロファイルを識別するステップをさらに含む、
   ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
6. 前記登録ユーザ及び／又は前記類似する関心プロファイルを有するユーザの少なくとも一部に、そのようなユーザが存在することを通知するステップをさらに含む、
   ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記登録ユーザ、及び／又は前記登録ユーザの前記電子装置、及び／又は前記ユーザの少なくとも一部が互いに所定の距離範囲内に存在することが判明した場合、前記登録ユーザ及び／又は前記ユーザの少なくとも一部に通知するステップをさらに含む、
   ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
8. 前記他の関心プロファイルは、請求項１に記載の各ステップに基づいて生成されたものである、
   ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
9. 前記サービスは、請求項１に記載の各ステップを実行するためのプロセッサと、各ユーザの前記関心プロファイルを記憶するためのメモリとを有する、
   ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
10. 処理回路を備えた、チェックインサービスとして使用するための電子装置であって、前記処理回路は、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法の各ステップを実行するように構成される、
    ことを特徴とする電子装置。
11. コンピュータ実行可能命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は、電子装置のプロセッサによって実行された時に、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の各ステップを実行するように構成されたコンピュータ実行可能命令を含む、
    ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。