JP6689515B2 - ユーザ地理的ロケーションのタイプを識別するための方法および装置 - Google Patents

Description

関連出願
本出願は、その全体が参照によって組み込まれている、「METHOD AND APPARATUS FOR IDENTIFYING TYPES OF USER GEOGRAPHICAL LOCATIONS」と題する、2016年6月12日の中国特許庁における中国特許出願第201610410598.0号の優先権を主張するものである。

本出願は、コンピュータ技術の分野に関し、詳細には、ユーザ地理的ロケーションのタイプを識別するための方法および装置に関する。

インターネット技術の発展に伴い、ロケーションベースサービス(LBS)に基づくインターネットプラットフォームおよびアプリケーションはより一般的になっている。アプリケーションにおいて、ユーザのハンドヘルドデバイスは、通常、全地球測位システム(GPS)装置を有して構成されている。ハンドヘルドデバイスは、GPS機器を使用してユーザの地理的ロケーション(通常、ユーザロケーションの緯度情報および経度情報)を取得して、それをサーバにアップロードし、次いで、サーバは、ユーザの地理的ロケーションに従って、対応するプッシュサービスを提供する。コンテンツをより広くプッシュするために、サーバは、通常、ユーザの地理的ロケーションを、たとえば、住居、職場、および娯楽場のタイプに分類し、ユーザの地理的ロケーションを対応するタイプに分類し、そのタイプに従ってコンテンツプッシュを実行する必要がある。

本出願の一態様によれば、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための方法であって、
ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信するステップであって、1つのターゲット地理的ロケーションが少なくとも1つのアップロード時間に対応する、受信するステップと、
事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得するステップであって、時間/ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々に関連する確率値を定義する、取得するステップと、
事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、ターゲット地理的ロケーションが事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する程度を取得するために、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々の確率値の和を算出するステップと、
ターゲット地理的ロケーションが事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するステップと
を含む方法が提供される。

本出願の別の態様によれば、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための装置であって、
プロセッサとメモリとを含み、メモリがプロセッサによって実行され得る命令モジュールを記憶し、命令モジュールが、
ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信するように構成された地理的ロケーション収集モジュールであって、1つのターゲット地理的ロケーションが少なくとも1つのアップロード時間に対応する、地理的ロケーション収集モジュールと、
事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得するように構成されたマッピング関係取得モジュールであって、時間/ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々に関連する確率値を定義する、マッピング関係取得モジュールと、
事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、ターゲット地理的ロケーションが事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する程度を取得するために、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々の確率値の和を算出するように構成された帰属程度算出モジュールと、
ターゲット地理的ロケーションが事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するように構成されたタイプ識別モジュールと
を含む装置が提供される。

本出願の実施形態または関連技術における技術的解決策をより明瞭に説明するために、以下は、実施形態または関連技術を説明するために必要とされる添付の図面について手短に説明する。明らかに、以下の説明における添付の図面は、本出願のいくつかの実施形態を示すにすぎず、当業者は創造的な努力なしに、これらの添付の図面から依然として他の図面を導き出すことができる。

一実施形態における、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための方法の概略的なフローチャートである。 一実施形態における、地理的ロケーションの分布の概略図である。 一実施形態における、不適切な時間/ロケーションタイプマッピング関係の概略図である。 一実施形態における、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための装置の概略的構造図である。 一実施形態における、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別する方法を実行するためのコンピュータデバイスの概略的構造図である。

以下は、本出願の実施形態において添付の図面を参照して本出願の実施形態における技術的解決策を明瞭かつ完全に説明する。明らかに、説明する実施形態は、実施形態のすべてではなく、本出願のいくつかの実施形態である。創造的な努力なしに、本出願の実施形態に基づいて当業者が取得するすべての他の実施形態は、本出願の保護範囲内に包含される。

本出願の一実施形態は、ユーザの地理的ロケーションのタイプを高い精度で識別するための方法を提供する。コンピュータプログラムがこの方法を実装することができ、コンピュータプログラムはノイマン型アーキテクチャに基づくコンピュータシステム内で実行され得る。コンピュータプログラムは、LBSサービスを提供する、インスタントメッセージングアプリケーション、ソーシャルネットワークアプリケーション、またはオンラインツーオフライン(O2O)アプリケーションのサーバプログラムであってよく、この方法を実行するためのコンピュータシステムは、インスタントメッセージングアプリケーション、ソーシャルネットワークアプリケーション、またはO2Oアプリケーションのサーバプログラムを実行するためのサーバデバイスであってよい。

この方法のアプリケーションシナリオでは、ユーザ端末は、ユーザ端末の地理的ロケーションをリアルタイムで検出するようにGPS装置で構成され得る。ユーザ端末はさらに、インスタントメッセージングアプリケーション、ソーシャルネットワークアプリケーション、またはO2Oアプリケーションのクライアントをインストールし、それらのアプリケーションはLBSサービスに基づく。サーバは、複数のロケーションタイプ、たとえば、住居、職場、およびレクリエーションエリア、ならびに時間/ロケーションタイプマッピング関係の表で構成され得る。ユーザ端末によってアップロードされる地理的ロケーションの場合、アップロード時間が取得され、マッピング表に問い合わせて、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別する。

具体的には、図1に示すように、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための方法は以下を含む。

ステップS102:ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信する、1つのターゲット地理的ロケーションは少なくとも1つのアップロード時間に対応する。

地理的ロケーションを収集するサーバは、ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信することを検出することによって実現される。ユーザがユーザ生成コンテンツをアップロードするとき、ユーザ端末はユーザ端末の地理的ロケーションをアップロードすることができる。たとえば、ユーザが、ユーザ端末を使用して、メッセージを別のユーザに送るとき、もしくは写真をアップロードするとき、またはビデオをサーバにアップロードするとき、ユーザ端末は、GPSチップを使用して取得された地理的ロケーションをアップロードされるデータに添付することができる。別の例では、ユーザが、モバイル端末を使用して支払いを実行するとき、モバイル端末はユーザの地理的ロケーションをサーバにアップロードすることができる。

この実施形態において、ユーザが長い時間期間中に小さな範囲内で活動するとき、複数の地理的ロケーションが複数回アップロードされ、ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、サーバは、ユーザ端末によってアップロードされる少なくとも1つの地理的ロケーションを受信することができる。サーバは、ターゲット地理的ロケーションを取得するために少なくとも1つの地理的ロケーションをクラスタ化することができ、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間は、少なくとも1つの地理的ロケーションのアップロード時間である。

たとえば、ユーザが一日公園で遊び、コンテンツを公開するために写真を複数回撮る場合、ユーザは庭の中の複数の地理的ロケーションをサーバにアップロードし、地理的ロケーションは各々、独立したアップロード時間に対応する。しかしながら、サーバにとって、ターゲット地理的ロケーションの位置は正確な緯度座標および経度座標で正確に表される必要はなく、1つのエリアはターゲット地理的ロケーションの位置を表すために十分正確である。そうするために、アップロードされる複数の地理的ロケーションをクラスタ化することができる。たとえば、図2に示すように、クラスタ化は、アップロードされる地理的ロケーションの密度に従って実行可能であり、クラスタ化によって取得されたロケーションエリアがターゲット地理的ロケーションとして使用される。しかしながら、クラスタ化された地理的ロケーションのすべてのアップロード時間は依然として保存され、すなわち、アップロードされる地理的ロケーションに対応するアップロード時間がターゲット地理的ロケーションのアップロード時間として設定され、すなわち、ターゲット地理的ロケーションおよびアップロード時間は1対複数の関係であり得、物理的意味は、ユーザがあるエリアに十分長い間滞在し、ターゲット地理的ロケーションを複数回アップロードするということである。

ステップS104:事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得する、時間/ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔の間の事前設定されたロケーションタイプの各々に関連する確率値を定義する。

サーバは、複数のロケーションタイプ、たとえば、住居、職場、およびレクリエーションエリアを事前に定義する。

サーバはさらに、複数の時間間隔、たとえば、0時から6時、および6時から9時を事前に定義する。

各時間間隔に対応して、各事前設定されたロケーションタイプは確率値を有する。たとえば、0時から6時の時間間隔の間に、「住居」ロケーションタイプに基づく確率値をAと設定することができ、「職場」ロケーションタイプに基づく確率値をBと設定することができ、「レクリエーションエリア」ロケーションタイプに基づく確率値をCと設定することができる。

Table 1(表1)に示すように、Table 1(表1)は、一実施形態における、就業日の時間/ロケーションタイプマッピング関係のマッピング表を表す。

この表は事前設定された時間期間と各事前設定されたロケーションタイプとそのマッピング確率値との間のマッピング関係を表すためにのみ使用され、実際の製品では、サーバは、本明細書と完全に同じ表を必要としないことに留意されたい。マッピング関係は複数のデータ構造で記憶され得る。

Table 1(表1)から理解できるように、サーバ上に事前に記憶された時間/ロケーションタイプマッピング関係において、0〜6、6〜9、および9〜12の時間間隔など、複数の時間間隔が事前に分割され、各時間間隔内で、各ロケーションタイプは確率値に対応する。たとえば、0〜6の時間間隔の間に、住居にいる確率は0.7であり、職場にいる確率は0.1であり、レクリエーションエリアにいる確率は0.2である。これは、朝の0時から6時の時間間隔の間に、ユーザが、住居において休息する高い確率(70%の確率)、職場で残業をした低い確率(10%の確率)、またはレクリエーションエリアで遊んだ低い確率(20%の確率)を有することを意味する。

事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係は以下の条件を満たすことがさらに必要であることに留意されたい。

1. ユーザによる各事前設定されたロケーションタイプに基づく同じ時間間隔tに対応する確率値の和は1である、すなわち、
P(ユーザが住居にいる|T=t)+P(ユーザが職場にいる|T=t)+P(ユーザがレクリエーションエリアにいる|T=t)=1

これは、ユーザはすべての事前設定されたロケーションタイプのうちの1つの中だけに同時に存在することが可能であること、すなわち、ユーザは、住居に、もしくは職場に、またはレクリエーションエリアにおり、同時に2つの場所に存在することはできず、またはどこへともなく消えることもできないことを意味する。

2. 各時間間隔内の同じロケーションタイプに対応する確率値の和は1ではない、すなわち、

これは、ユーザが常に同じ場所に存在することは不可能であることを意味し、その場合、時間/ロケーションタイプマッピング関係は無意味になる。

図3に示すように、図3は、不正確に設計された時間/ロケーションタイプマッピング関係を表す。この図において、所謂、「住居にいる確率」の和と「職場にいる確率」の和は、時間の点で両方とも1に等しい。

オプションで、サーバ上に記憶された時間/ロケーションタイプマッピング関係は一意でなくてよく、様々なユーザに従って様々な時間/ロケーションタイプマッピング関係を事前に設計することが可能である。すなわち、サーバは、インスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションにログインするためにユーザ端末によって使用されるユーザアカウントのアカウントタイプを取得して、そのアカウントタイプに対応する事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得することができる。

たとえば、ユーザの日勤(9時から17時の間の勤務)の時間表およびユーザの夜勤(22時から翌日早朝6時の間の勤務)の時間表は異なる。したがって、時間/ロケーションタイプマッピング関係が設計されるとき、0〜6時の期間において、日勤のユーザに対応する時間/ロケーションタイプマッピング関係において、住居にいる確率は比較的高く、夜勤のユーザに対応する時間/ロケーションタイプマッピング関係において、職場にいる確率は比較的高い。このようにして、識別をより正確にするために、比較的現実的な確率を明らかにすることができる。

その上、サーバはさらに、アップロード時間に対応する事前設定された時間期間を取得して、アップロード時間に対応する時間期間に対応する事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得することができる。

たとえば、就業日にまたは休日に、ユーザの生活習慣および習慣は異なり、その結果、同じ時間間隔の間に、住居の確率、職場の確率、またはレクリエーションエリアの確率は異なって設計される必要がある。Table 2(表2)を参照すると、Table 2(表2)は、一実施形態における、休日の時間/ロケーションタイプマッピング関係のマッピング表を表す。

この表は、事前設定された時間期間と各事前設定されたロケーションタイプとそのマッピング確率値との間のマッピング関係を表すためのみに使用され、実際の製品では、サーバは本明細書と完全に同じ表を必要としないことに留意されたい。マッピング関係は複数のデータ構造内に記憶され得る。

Table 1(表1)およびTable 2(表2)の比較から分かるように、14〜18の時間間隔の間、就業日にユーザが職場にいる比較的高い確率(70%の確率)があり、休日の間、ユーザがレクリエーションエリアにいる比較的高い確率(60%の確率)がある。

サーバは、異なる時間期間(平日および休日など)に対して異なる時間/ロケーションタイプマッピング関係を使用して、識別をより正確にするために、ユーザがユーザの習慣とより一致する地理的ロケーションのロケーションタイプの確率を出す。

ステップS106:事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、ターゲット地理的ロケーションが各それぞれの事前設定されたロケーションタイプに関して事前設定されたタイプに帰属する程度を取得するために、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間に対応する各ロケーションタイプの確率値の和を算出する。

たとえば、Table 2(表2)に示したような休日のシナリオでは、住居のロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの程度は、次の通りである。

職場のロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの程度は、次の通りである

レクリエーションエリアのロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの程度は、次の通りである。

式中、nは、ターゲット地理的ロケーションLのアップロード時間の総数であり、jは、アップロード時間のシーケンス番号であり、t_jは、アップロード時間である。

ステップS108:ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別する。

この実施形態において、十分なサンプルがある状況下で、すなわち、ターゲット地理的ロケーションに対応するアップロード時間の量がしきい値以上であるとき、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する確率を統計学的方法で取得することができ、具体的には以下の通りである。

ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する確率を取得するために、ターゲット地理的ロケーションに対応するアップロード時間の量がしきい値以上であるとき、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度の和が算出され、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度とその程度の和の比率が算出される。ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプは、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する確率に従って識別される。

たとえば、住居のロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの確率は、次の通りである。

職場のロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの確率は、次の通りである。

レクリエーションエリアのロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの確率は、次の通りである。

この場合、P(Lは住居である)、P(Lは職場である)、およびP(Lはレクリエーションエリアである)の形で、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプとして、比較的高い確率を有するロケーションタイプが選択され得る。3つの確率が同様である場合、手動で注釈をつけるようにユーザに催促することができる。

サンプル量が比較的少ないため、ターゲット地理的ロケーションに対応するアップロード時間の量がしきい値未満であるとき、前述の方法の信頼性は不十分である。したがって、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度の比率およびそれぞれのロケーションタイプに基づく確率の和を算出することができ、その比率に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別することができる。

具体的には、住居のロケーションタイプに基づく程度とターゲット地理的ロケーションLの住居のロケーションタイプに基づく確率の和の比率は、以下の通りである。

式中、mは、すべての時間間隔の量であり、iは、すべての事前設定された時間間隔のシーケンス番号であり、t_iは、時間間隔である。Table 2(表2)に示すように、すなわち、「住居にいる確率」に中にある行の確率値の和。

職場のロケーションタイプに基づく程度とターゲット地理的ロケーションLの職場のロケーションタイプに基づく確率の和の比率は、次の通りである。

レクリエーションエリアのロケーションタイプに基づく程度とターゲット地理的ロケーションLのレクリエーションエリアのロケーションタイプに基づく確率の和の比率は、次の通りである。

この場合、R(Lは住居である)、R(Lは職場である)、およびR(Lはレクリエーションエリアである)の形で、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプとして、しきい値よりも高い最高比率に対応するロケーションタイプを選択することができる。加えて、3つの比率が同様であり、最高比率値がしきい値未満である場合、手動で注釈をつけるようにユーザに催促することができる。

さらに、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別した後で、サーバはさらに、ユーザ端末の地理的ロケーションを検出して、ユーザ端末によってアップロードされる現在の地理的ロケーションのロケーションタイプを探索して、ユーザ端末をプッシュするためにロケーションタイプに対応するデータコンテンツを選択することができる。

たとえば、ターゲット地理的ロケーションLがレクリエーションエリアとして識別されるとき、ユーザはターゲット地理的ロケーションLに位置特定され、サーバがユーザの現在のロケーションを検出した場合、ユーザは現在レクリエーションエリア内にいると識別することができる。この場合、何らかのショッピングガイド情報、この場合に適用可能である割引または広告情報をユーザにプッシュすることができる。このようにして、サーバによってプッシュされるコンテンツは、ユーザが現在いる環境により関係し得、その結果、コンテンツプッシュがより正確に実行され得る。

さらに、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別した後で、サーバは、各事前設定されたロケーションタイプに帰属する地理的ロケーションの分布を算出して、インスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションにログインするためにユーザ端末が使用するユーザアカウントを取得して、そのロケーションタイプに帰属する地理的ロケーションの分布に従って、ユーザアカウントの信用格付けを判定することができる。

たとえば、ターゲット地理的ロケーションL1が、ユーザの住居として識別され、ある中心業務地区(短縮してCBD)にある場合、インターネットから獲得されるデータから、ターゲット地理的ロケーションL1内でその不動産価値が比較的高いことを知ることができるため、信用調査システムのサーバは、ユーザがそのCBD内に住宅不動産を有すると判定することができ、それに応じて、ユーザに比較的高い信用格付けを割り当てる。対応して、複数のターゲット地理的ロケーションがすべてユーザの住居として識別された場合、信用調査システムのサーバは、ユーザが複数の住宅不動産を有する可能性があると判定することができ、比較的高い信用格付けを与えることができる。また、ターゲット地理的ロケーションL1がユーザの職場として識別され、ロケーションが遠隔であり、その付近で住宅価格が比較的低いL2がユーザの住居として識別された場合、信用調査システムのサーバは、ユーザがそのCBD内で働く単なる従業員であり、その住居の住宅価格は比較的低いと判定することができ、その結果、ユーザには比較的低い信用格付けが与えられる。

スコアモデルがユーザの「信用」に数量化スコアを与える信用調査システムを確立するために、ユーザの地理的ロケーションのタイプを参照する前述の信用格付け設定方法は、主にユーザの銀行取引明細書および信用履歴のデータに基づく、従来の技術における方法と比較して、ユーザの受動的行動記録および活動記録を使用して、ユーザの実際の経済力を判定する。したがって、従来の信用調査システムにおけるように(たとえば、短時間に多額の金を預け入れて引き出して、比較的高い銀行取引明細書があることを装うことによって)ユーザがデータを捏造するのを防ぎ、結果として、より正確な信用格付けをもたらし得る。

前述の方法は、連続的に取得される地理的ロケーションデータフローをリアルタイムで処理することができ、プログラミング言語C/C++、Java（登録商標）などを使用して、独立したアプリケーションソフトウェアまたは大規模ソフトウェアシステム内の専用モジュール内に書き込まれた後で、サーバエンド上で実行して、履歴データまたはサーバの結果と組み合わせて、元の地理的ロケーションデータまたはすべてのレベルまたは1人または複数のユーザの1つまたは複数のモバイルクライアントから受信された最終結果の処理された中間データを総合的に算出した後でより新しい結果を取得し、次いで、リアルタイムまたは非リアルタイムで使用するために、それを別のアプリケーションプログラムまたはモジュールに出力することができることに留意されたい。代替として、結果を記憶のためにサーバエンドのデータベースまたはファイル内に書き込むことができる。

前述の方法はさらに、複数のサーバによって構成された分散型および並列型の算出プラットフォーム上で実装され、カスタマイズされ、容易に対話できるウェブインターフェースまたは様々な他のUIインターフェースに取り付けて、人物、グループまたは企業が使用するための「地理的ロケーションデータマイニングプラットフォーム」を形成することができる。ユーザは、既存のデータパケットを「地理的ロケーションデータマイニングプラットフォーム」に数回に分けてアップロードして、タイプ判定結果を取得することができ、リアルタイムデータフローを「地理的ロケーションデータマイニングプラットフォーム」に送信して、タイプ識別結果を算出およびリフレッシュすることができる。

本出願の一実施形態において、高い精度でユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための装置がさらに提供される。図4に示すように、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための前述の装置は、地理的ロケーション収集モジュール102と、マッピング関係取得モジュール104と、帰属程度算出モジュール106と、タイプ識別モジュール108とを含み、この場合、
地理的ロケーション収集モジュール102は、ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーション内でデータを送信するとき、ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信することであって、1つのターゲット地理的ロケーションが少なくとも1つのアップロード時間に対応する、受信することを行うように構成され、
マッピング関係取得モジュール104は、事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得することであって、時間/ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔が各事前設定されたロケーションタイプに対応する確率値を定義する、取得することを行うように構成され、
帰属程度算出モジュール106は、事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度を取得するために、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間がトラバースされたロケーションタイプに対応する確率値の和を算出するように構成され、
タイプ識別モジュール108は、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するように構成される。

オプションで、一実施形態において、地理的ロケーション収集モジュール102は、ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーション内でデータを送信するとき、ユーザ端末によってアップロードされる少なくとも1つの地理的ロケーションを受信して、ターゲット地理的ロケーションを取得するために少なくとも1つの地理的ロケーションをクラスタ化することであって、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間が、少なくとも1つの地理的ロケーションのそれぞれのアップロード時間である、クラスタ化することを行うようにさらに構成される。

オプションで、一実施形態において、マッピング関係取得モジュール104は、インスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションにログインするためにユーザ端末によって使用されるユーザアカウントのアカウントタイプを取得して、アカウントタイプに対応する事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得するようにさらに構成される。

オプションで、一実施形態において、マッピング関係取得モジュール104は、アップロード時間に対応する事前設定された時間期間を取得して、アップロード時間に対応する時間期間に対応する事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得するようにさらに構成される。

オプションで、一実施形態において、事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係において、各事前設定されたロケーションタイプに基づく同じ時間間隔に対応する確率値の和は1であり、各時間間隔内の同じロケーションタイプに対応する確率値の和は1ではない。

オプションで、一実施形態において、タイプ識別モジュール108は、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する確率を取得するために、ターゲット地理的ロケーションに対応するアップロード時間の量がしきい値以上であるとき、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度の和を算出して、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度とその程度の和の比率を算出して、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する確率に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するようにさらに構成される。

オプションで、一実施形態において、タイプ識別モジュール108は、ターゲット地理的ロケーションに対応するアップロード時間の量がしきい値未満であるとき、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度の比率およびそれぞれのロケーションに基づく確率の和を算出して、その比率に従ってターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するようにさらに構成される。

オプションで、一実施形態において、図4に示したように、前述の装置は、ユーザ端末の地理的ロケーションを検出して、ユーザ端末によってアップロードされる地理的ロケーションのロケーションタイプを探索して、ユーザ端末にプッシュするためにロケーションタイプに対応するデータコンテンツを選択するように構成されたコンテンツプッシュモジュール110をさらに含む。

オプションで、一実施形態において、図4に示したように、前述の装置は、各事前設定されたロケーションタイプに帰属する地理的ロケーションの分布を算出して、インスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションにログインするためにユーザ端末によって使用されるユーザアカウントを取得して、ロケーションタイプに帰属する地理的ロケーションの分布に従って、ユーザアカウントの信用格付けを判定するように構成された信用評価モジュール112をさらに含む。

本出願の実施形態を実装することによって、以下の有益な効果が取得される。

ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための前述の方法および装置では、ユーザの日常の活動は規則的であるため、ある時間間隔の間にユーザが特定のロケーションタイプの場所に位置する確率もやはりある規則性を有し得る。したがって、サーバは、時間/ロケーションタイプマッピング関係を事前設定し、時間/ロケーションタイプマッピング関係は、事前設定された時間間隔が各事前設定されたロケーションタイプに対応する確率値を定義する。サーバは、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間に従って前述のマッピング関係からターゲット地理的ロケーションが各ロケーションタイプに帰属する程度を探索することができ、その結果、サーバはその程度に従ってユーザの地理的ロケーションのタイプを識別することができる。ユーザの地理的ロケーションのタイプはこのようにして識別され、その採用される基準は、インスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを使用するときユーザによって受動的に生成される活動記録である。したがって、捏造された要因は存在せず、識別方法はユーザの日常生活の客観的な規則性に基づく。したがって、識別の精度は比較的高い。

一実施形態において、図5に示すように、図5は、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための前述の方法を実行するために、ノイマン型アーキテクチャに基づくコンピュータシステムの端末10を表す。コンピュータシステムは、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、ノートブックコンピュータ、またはパーソナルコンピュータなど、端末デバイスであってよい。具体的には、システムバスによって接続される、外部入力インターフェース1001、プロセッサ1002、メモリ1003、および出力インターフェース1004が含まれ得る。外部入力インターフェース1001は、オプションで、ネットワークインターフェース10012を少なくとも含み得る。メモリ1003は、外部記憶装置10032(ハードディスク、光ディスク、またはたはフロッピーディスクなど)および内部メモリ10034を含み得る。出力インターフェース1004は、ディスプレイスクリーン10042などのデバイスを少なくとも含み得る。

この実施形態において、この方法は、コンピュータプログラムに基づいて実行される。コンピュータプログラムのプログラムファイルは、ノイマン型アーキテクチャに基づくコンピュータシステム10の前述の外部記憶装置10032内に記憶されて、実行されると、メモリ10034にロードされて、機械コードに編集された後で実行のためにプロセッサ1002に転送され、その結果、地理的ロケーション収集モジュール102、マッピング関係取得モジュール104、帰属程度算出モジュール106、およびタイプ識別モジュール108は、ノイマン型アーキテクチャに基づくコンピュータシステム10内に論理的に形成される。加えて、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するためのプロセスを実行する前述の方法の間に、入力パラメータが外部入力インターフェース1001を介して受信されて、キャッシュのためにメモリ1003に転送され、次いで、プロセッサ1002に入力されて処理され、処理された結果データは、メモリ1003内にキャッシュおよび記憶されて後で処理されるか、または出力インターフェース1004に転送されて出力される。

上記で開示したことは、本出願の実施形態の単なる例であり、当然、本出願の保護範囲を限定することを意図しない。したがって、本開示の特許請求の範囲に従ってなされる均等な変形形態は本出願の範囲に包含される。

10 端末、コンピュータシステム
102 地理的ロケーション収集モジュール
104 マッピング関係取得モジュール
106 帰属程度算出モジュール
108 タイプ識別モジュール
110 コンテンツプッシュモジュール
112 信用評価モジュール
1001 外部入力インターフェース
1002 プロセッサ
1003 メモリ
1004 出力インターフェース
10012 ネットワークインターフェース
10032 外部記憶装置
10034 内部メモリ
10042 ディスプレイスクリーン

Claims (18)

1. ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための方法であって、
   ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、前記ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信するステップであって、１つのターゲット地理的ロケーションが少なくとも１つのアップロード時間に対応する、受信するステップと、
   事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を取得するステップであって、前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々に関連する確率値を定義する、取得するステップと、
   前記事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、事前設定されたロケーションタイプに対して、前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係に基づいて、前記事前設定されたロケーションタイプに関連付けられた全ての確率値の和を算出し、前記ターゲット地理的ロケーションの前記アップロード時間に対応させ、前記和を、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度として決定する、ステップと、
   前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度を取得するステップと、
   前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度に従って、前記ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するステップとを含む
   ことを特徴とする、方法。
2. 前記ユーザ端末が前記インスタントメッセージングアプリケーションまたは前記ソーシャルネットワークアプリケーションを用いて前記データを送信するとき、前記ユーザ端末によってアップロードされる前記ターゲット地理的ロケーションを前記受信するステップが、
   前記ユーザ端末が前記インスタントメッセージングアプリケーションまたは前記ソーシャルネットワークアプリケーションを用いて前記データを送信するとき、前記ユーザ端末によってアップロードされる少なくとも１つの地理的ロケーションを受信して、前記ターゲット地理的ロケーションを取得するために前記少なくとも１つの地理的ロケーションをクラスタ化するステップであって、前記ターゲット地理的ロケーションに対応する前記アップロード時間が、前記少なくとも１つの地理的ロケーションのそれぞれのアップロード時間である、クラスタ化するステップ
   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. 前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を前記取得するステップが、
   前記インスタントメッセージングアプリケーションまたは前記ソーシャルネットワークアプリケーションにログインするために前記ユーザ端末によって使用されるユーザアカウントのアカウントタイプを取得するステップと、
   前記アカウントタイプに対応する前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を取得するステップとをさらに含む
   ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
4. 前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を前記取得するステップが、
   前記アップロード時間の各々に対応する事前設定された時間期間を取得して、前記アップロード時間の各々に対応する前記事前設定された時間期間に対応する事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を取得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。
5. 前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を前記取得するステップにおいて、
   前記事前設定されたロケーションタイプの各々に基づく同じ時間間隔に対応する確率値の和が１であり、
   前記時間間隔の各々内の同じロケーションタイプに対応する確率値の和が１でない
   ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
6. 前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度に従って、前記ターゲット地理的ロケーションの前記ロケーションタイプを前記識別するステップが、
   前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する確率を取得するために、前記ターゲット地理的ロケーションに対応する前記アップロード時間の数がしきい値以上であるとき、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する前記程度の和を算出して、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度と前記程度の前記和の比率を算出して、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する前記確率に従って、前記ターゲット地理的ロケーションの前記ロケーションタイプを識別するステップを含む
   ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
7. 前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度に従って、前記ターゲット地理的ロケーションの前記ロケーションタイプを前記識別するステップが、
   前記ターゲット地理的ロケーションに対応する前記アップロード時間の数がしきい値未満であるとき、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプに帰属する前記程度と前記事前設定されたロケーションタイプに関連付けられた確率値の和の比率を算出して、前記比率に従って前記ターゲット地理的ロケーションの前記ロケーションタイプを識別するステップを含む
   ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
8. 前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度に従って、前記ターゲット地理的ロケーションの前記ロケーションタイプを前記識別するステップの後で、前記方法が、
   前記ユーザ端末の地理的ロケーションを検出して、前記ユーザ端末によってアップロードされる前記地理的ロケーションに対応するロケーションタイプを探索して、前記ユーザ端末にプッシュするために前記ロケーションタイプに対応するデータコンテンツを選択するステップ
   をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
9. 前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度に従って、前記ターゲット地理的ロケーションの前記ロケーションタイプを前記識別するステップの後で、前記方法が、
   前記ロケーションタイプに帰属する地理的ロケーションの分布を算出するステップと、
   前記インスタントメッセージングアプリケーションまたは前記ソーシャルネットワークアプリケーションにログインするために前記ユーザ端末によって使用されるユーザアカウントを取得するステップと、
   前記ロケーションタイプに帰属する前記地理的ロケーションの前記分布に従って、前記ユーザアカウントの信用格付けを判定するステップと
   をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
10. ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための装置であって、プロセッサとメモリとを含み、前記メモリが前記プロセッサによって実行され得る命令モジュールを記憶し、前記命令モジュールが、
    ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、前記ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信するように構成された地理的ロケーション収集モジュールであって、１つのターゲット地理的ロケーションが少なくとも１つのアップロード時間に対応する、地理的ロケーション収集モジュールと、
    事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を取得するように構成されたマッピング関係取得モジュールであって、前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々に関連する確率値を定義する、マッピング関係取得モジュールと、
    前記事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、事前設定されたロケーションタイプに対して、前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係に基づいて、前記事前設定されたロケーションタイプに関連付けられた全ての確率値の和を算出し、前記ターゲット地理的ロケーションの前記アップロード時間に対応させ、前記和を、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度として決定し、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度を取得する、ように構成された帰属程度算出モジュールと、
    前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度に従って、前記ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するように構成されたタイプ識別モジュールとを含む、装置。
11. 前記地理的ロケーション収集モジュールが、前記ユーザ端末が前記インスタントメッセージングアプリケーションまたは前記ソーシャルネットワークアプリケーションを用いて前記データを送信するとき、前記ユーザ端末によってアップロードされる少なくとも１つの地理的ロケーションを受信して、前記ターゲット地理的ロケーションを取得するために前記少なくとも１つの地理的ロケーションをクラスタ化することであって、前記ターゲット地理的ロケーションに対応する前記アップロード時間が、前記少なくとも１つの地理的ロケーションのそれぞれのアップロード時間である、クラスタ化することを行うようにさらに構成されることを特徴とする、請求項１０に記載の装置。
12. 前記マッピング関係取得モジュールが、前記インスタントメッセージングアプリケーションまたは前記ソーシャルネットワークアプリケーションにログインするために前記ユーザ端末によって使用されるユーザアカウントのアカウントタイプを取得して、前記アカウントタイプに従って前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を取得するようにさらに構成されることを特徴とする、請求項１０に記載の装置。
13. 前記マッピング関係取得モジュールが、前記アップロード時間の各々に対応する事前設定された時間期間を取得して、前記アップロード時間の各々に対応する前記事前設定された時間期間に対応する前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を取得するようにさらに構成されることを特徴とする、請求項１０に記載の装置。
14. 前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を取得することにおいて、
    前記事前設定されたロケーションタイプの各々に基づく同じ時間間隔に対応する確率値の和が１であり、
    前記時間間隔の各々内の同じロケーションタイプに対応する確率値の和が１でない
    ことを特徴とする、請求項１０に記載の装置。
15. 前記タイプ識別モジュールが、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する確率を取得するために、前記ターゲット地理的ロケーションに対応する前記アップロード時間の数がしきい値以上であるとき、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度の和を算出して、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する前記程度と前記程度の前記和の比率を算出して、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する前記確率に従って、前記ターゲット地理的ロケーションの前記ロケーションタイプを識別するようにさらに構成されることを特徴とする、請求項１０に記載の装置。
16. 前記タイプ識別モジュールが、前記ターゲット地理的ロケーションに対応する前記アップロード時間の数がしきい値未満であるとき、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプに帰属する前記程度と前記事前設定されたロケーションタイプに関連付けられた確率値の和の比率を算出して、前記比率に従って前記ターゲット地理的ロケーションの前記ロケーションタイプを識別するようにさらに構成される
    ことを特徴とする、請求項１０に記載の装置。
17. 前記装置が、前記ユーザ端末の地理的ロケーションを検出して、前記ユーザ端末によってアップロードされる前記地理的ロケーションに対応するロケーションタイプを探索して、前記ユーザ端末にプッシュするために前記ロケーションタイプに対応するデータコンテンツを選択するように構成されたコンテンツプッシュモジュールをさらに含むことを特徴とする、請求項１０に記載の装置。
18. 前記装置が、前記ロケーションタイプに帰属する地理的ロケーションの分布を算出して、前記インスタントメッセージングアプリケーションまたは前記ソーシャルネットワークアプリケーションにログインするために前記ユーザ端末によって使用されるユーザアカウントを取得して、前記ロケーションタイプに帰属する前記地理的ロケーションの前記分布に従って、前記ユーザアカウントの信用格付けを判定するように構成された信用評価モジュールをさらに含むことを特徴とする、請求項１０に記載の装置。