特許 6186086 団地のインテリジェント推奨方法、推奨装置、記憶媒体及び機器

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6186086

(24)【登録日】2017年8月4日

(45)【発行日】2017年8月30日

(54)【発明の名称】団地のインテリジェント推奨方法、推奨装置、記憶媒体及び機器

(51)【国際特許分類】

   G06F 17/30 20060101AFI20170821BHJP

【ＦＩ】

   G06F17/30 340A

   G06F17/30 220Z

   G06F17/30 170C

   G06F17/30 310Z

【請求項の数】21

【全頁数】23

(21)【出願番号】特願2016-549612(P2016-549612)

(86)(22)【出願日】2014年12月19日

(65)【公表番号】特表2016-538670(P2016-538670A)

(43)【公表日】2016年12月8日

(86)【国際出願番号】CN2014094307

(87)【国際公開番号】WO2016045210

(87)【国際公開日】20160331

【審査請求日】2016年1月19日

(31)【優先権主張番号】201410510494.8

(32)【優先日】2014年9月28日

(33)【優先権主張国】CN

(73)【特許権者】

【識別番号】513224353

【氏名又は名称】バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー （ベイジン） カンパニー リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100074332

【弁理士】

【氏名又は名称】藤本 昇

(74)【代理人】

【識別番号】100114432

【弁理士】

【氏名又は名称】中谷 寛昭

(74)【代理人】

【識別番号】100171310

【弁理士】

【氏名又は名称】日東 伸二

(72)【発明者】

【氏名】パン，インイン

(72)【発明者】

【氏名】カン，ボ

(72)【発明者】

【氏名】ワン，イ

(72)【発明者】

【氏名】ジョウ，メイメイ

【審査官】 齊藤 貴孝

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００５−２９２９３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００３−２０８４６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００１−１３４６５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−３３００９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−１０９７７２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−１９６３２９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １７／３０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータにより実行される団地のインテリジェント推奨方法であって、
入力された目標勤務先位置を受信するステップと、
位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するステップと、
前記選択可能な団地の情報を出力するステップとを含む
ことを特徴とするインテリジェント推奨方法。

【請求項2】

前記ＬＢＳの測位データに基づいて各勤務先位置に対応する団地のデータをマイニングすることは、
ＬＢＳプラットフォームに記憶された測位データに基づいて複数のユーザの勤務先位置と居住位置を含む常駐場所の位置をマイニングするステップと、
マイニングされた勤務先位置を予め設定した地図格子によって分類するとともに、マイニングされた居住位置を所属する団地によって分類するステップと、
分類結果に基づいて各地図格子における各勤務先位置に対応する人気団地を統計し、勤務先位置に対応する団地のデータとするステップであって、前記人気団地は居住しており、勤務先位置に対応する週辺の設定範囲に通勤しているユーザの数が設定条件を満たす団地を含むステップとを含む
ことを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント推奨方法。

【請求項3】

前記目標勤務先位置の数が一つである場合、ＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するステップは、
ＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、前記目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とするステップを含む
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のインテリジェント推奨方法。

【請求項4】

前記目標勤務先位置の数が複数である場合、ＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するステップは、
位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、各目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、毎回の検索結果を一つの団地の集合とし、得られた各団地の集合における重なる団地を前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とするステップを含む
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のインテリジェント推奨方法。

【請求項5】

前記選択可能な団地の情報を出力するステップは、
前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップと、
ランキング結果に従って前記選択可能な団地の情報を出力するステップとを含む
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のインテリジェント推奨方法。

【請求項6】

前記目標勤務先位置の数が一つである場合、前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップは、
各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みを取得するステップと、
前記各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みに基づいて、選択可能な団地に対応するランキング重み値を計算するステップと、
前記各選択可能な団地のランキング重み値に基づいて、選択可能な団地をランク付けするステップとを含む
ことを特徴とする請求項５に記載のインテリジェント推奨方法。

【請求項7】

前記目標勤務先位置の数が複数である場合、前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップは、
設定戦略に基づいて、前記選択可能な団地の一部のパラメータ情報に基づいて各選択可能な団地を大まかなランク付けをするステップと、
大まかなランキング結果において細かくランク付けする必要がある団地エリアに対して、該団地エリアにおける選択可能な団地の他のパラメータ情報に基づいて、該団地エリアにおける選択可能な団地を改めてランク付けするステップとを含む
ことを特徴とする請求項５に記載のインテリジェント推奨方法。

【請求項8】

前記選択可能な団地のパラメータ情報は、前記目標勤務先位置までの距離、公共交通ステーションまでの距離、価格、前記目標勤務先位置までの通勤時間、物件数、居住人気度、通勤経路情報の中の少なくとも一つを含み、
前記居住人気度は、対応する選択可能な団地に居住しており、前記目標勤務先位置に通勤するユーザの数によって決められたものである
ことを特徴とする請求項５〜７のいずれか一項に記載のインテリジェント推奨方法。

【請求項9】

出力された前記選択可能な団地の情報は、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を含み、
前記通勤時間の分布情報は、ＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報により、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を取得する方法を通して取得され、
前記通勤時間の分布情報は、複数の設定時間の長さにおける各設定時間の長さに対して、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までかかる時間の長さが該設定時間の長さであるユーザの比例情報を含む
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載のインテリジェント推奨方法。

【請求項10】

ＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいて各勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報をマイニングすることは、
ＬＢＳに記憶されたユーザ軌跡データから無効のユーザ軌跡データをフィルタリングするステップと、
フィルタリングして残された有効のユーザ軌跡データを起点位置と終点位置によって分類するステップと、
分類結果に基づいて各地図格子における勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報を統計するステップとを含む
ことを特徴とする請求項９に記載のインテリジェント推奨方法。

【請求項11】

出力された前記選択可能な団地の情報は通勤経路情報を含み、
前記通勤経路情報は、サーバに公共交通経路の検索要求を送信し、前記サーバにオフラインで取得した各公共交通ステーション間の到着可能な経路の中から前記選択可能な団地近くの公共交通ステーションから前記目標勤務先位置近くの公共交通ステーションまでの到着可能な経路を取得させ、取得された到着可能な経路の情報を返送し、サーバから返送された前記到着可能な経路の情報を受信し、通勤経路情報とする方法を通して取得される
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載のインテリジェント推奨方法。

【請求項12】

入力された目標勤務先位置を受信する目標勤務先位置受信モジュールと、
位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得する選択可能な団地取得モジュールと、
前記選択可能な団地の情報を出力する選択可能な団地情報出力モジュールとを含む
ことを特徴とする団地のインテリジェント推奨装置。

【請求項13】

ＬＢＳプラットフォームに記憶された測位データに基づいて複数のユーザの勤務先位置と居住位置を含む常駐場所の位置をマイニングし、マイニングされた勤務先位置を予め設定した地図格子によって分類し、マイニングされた居住位置を所属団地によって分類し、分類結果に基づいて各地図格子における各勤務先位置に対応する人気団地を統計し、勤務先位置に対応する団地のデータとする第一データマイニングモジュールを更に含む
ことを特徴とする請求項１２に記載のインテリジェント推奨装置。

【請求項14】

前記目標勤務先位置の数が一つである場合、
前記選択可能な団地取得モジュールは、
ＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、前記目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とするように構成されている
ことを特徴とする請求項１２または請求項１３に記載のインテリジェント推奨装置。

【請求項15】

前記目標勤務先位置の数が複数である場合、
前記選択可能な団地取得モジュールは、
位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、各目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、毎回の検索結果を一つの団地の集合とし、得られた各団地の集合における重なる団地を前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とするように構成されている
ことを特徴とする請求項１２又は請求項１３に記載のインテリジェント推奨装置。

【請求項16】

前記選択可能な団地情報出力モジュールは、
前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて、前記選択可能な団地をランク付けする選択可能な団地ランク付けユニットと、
ランキング結果に従って、前記選択可能な団地の情報を出力するランキング結果出力ユニットとを含む
ことを特徴とする請求項１２又は請求項１３に記載のインテリジェント推奨装置。

【請求項17】

前記目標勤務先位置の数が一つである場合、
前記選択可能な団地ランク付けユニットは、
各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みを取得し、前記各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みに基づいて選択可能な団地のランキング重み値を計算し、前記各選択可能な団地のランキング重み値に基づいて選択可能な団地をランク付けするように構成されている
ことを特徴とする請求項１６に記載のインテリジェント推奨装置。

【請求項18】

前記目標勤務先位置の数が複数である場合、
前記選択可能な団地ランク付けユニットは、
設定戦略に基づいて、各選択可能な団地の一部のパラメータ情報に基づいて各選択可能な団地を大まかなランク付けをし、大まかなランキング結果において細かくランク付けする必要がある団地エリアに対して、該団地エリアにおける選択可能な団地の他のパラメータ情報に基づいて、該団地エリアにおける選択可能な団地を改めてランク付けするように構成されている
ことを特徴とする請求項１６に記載のインテリジェント推奨装置。

【請求項19】

出力された前記選択可能な団地の情報は、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を含み、
前記選択可能な団地情報出力モジュールは、
ＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいて予めマイニングした各勤務先から各団地までの通勤時間の分布情報に基づいて、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を取得する方法を通して前記通勤時間の分布情報を取得するように構成されており、
前記通勤時間の分布情報は、複数の設定時間の長さにおける各設定時間の長さに対して、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までかかる時間の長さが該設定時間の長さであるユーザの比例情報を含み、
ＬＢＳに記憶されたユーザ軌跡データから無効のユーザ軌跡データをフィルタリングし、フィルタリングして残された有効のユーザ軌跡データを起点位置と終点位置によって分類し、分類結果に基づいて各地図格子における勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報を統計する第二データマイニングモジュールを更に含む
ことを特徴とする請求項１２〜１８のいずれか一項に記載のインテリジェント推奨装置。

【請求項20】

一つ又は複数のプログラムを記憶している不揮発性コンピュータ記録媒体であって、前記一つ又は複数のプログラムが一つの装置によって実行されたとき、前記装置は、
入力された目標勤務先位置を受信し、位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得し、前記選択可能な団地の情報を出力するように構成されている
ことを特徴とする不揮発性コンピュータ記憶媒体。

【請求項21】

一つ又は複数のプロセッサと、メモリと、前記メモリに格納されている一つ又は複数のモジュールとを含み、
前記一つ又は複数のモジュールは、前記一つ又は複数のプロセッサによって実行されたとき、入力された目標勤務先位置を受信し、位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得し、前記選択可能な団地の情報を出力するように構成されている
ことを特徴とする機器。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１４年９月２８日に提出した出願番号が２０１４１０５１０４９４．８で、出願人が百度オンライン網絡技術（北京）有限公司で、発明名称が「団地のインテリジェント推奨方法及びその装置」の中国特許出願の優先権を主張し、当該出願の全文は参照として本出願に援用される。

【0002】

（技術分野）
本発明は、コンピュータ技術分野に関し、特に団地のインテリジェント推奨方法、推奨装置、記憶媒体及び機器に関する。

【背景技術】

【0003】

現在、ユーザは不動産ウェブサイトにおいて物件情報を検索するとき、まず選別条件情報（例えば価格等の情報）を入力又は選択しなけれならず、その後ユーザが入力又は選択した選別条件情報に基づいて大量の物件情報の中からユーザが必要とする物件情報を選別し、最後に選別された物件情報を一定の方式に従ってランク付けをした後ユーザに表示する。

【0004】

現有技術の欠陥は、物件情報をユーザに表示した後、ユーザが団地を選択するとき、全面的に各団地の状況を把握することが困難であるため、限られた時間にコストパフォーマンスの高くない団地を選択してしまったり、或いは実地調査をしてからでないと決められないため、効率が悪く、選択した結果もある程度ユーザの希望に応えられないことである。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明は団地のインテリジェント推奨方法、推奨装置、記憶媒体及び機器を提供することによって、既存の物件情報検索技術を最適化させ、ユーザに希望の団地を速やかに選択させ、オフラインでの実地調査の時間を減らす。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の実施形態１は団地のインテリジェント推奨方法を提供し、当該方法は、入力された目標勤務先位置を受信するステップと、位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するステップと、前記選択可能な団地の情報を出力するステップとを含む。

【0007】

本発明の実施形態２は団地のインテリジェント推奨装置を提供し、当該装置は、入力された目標勤務先位置を受信する目標勤務先位置受信モジュールと、位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得する選択可能な団地取得モジュールと、前記選択可能な団地の情報を出力する選択可能な団地情報出力モジュールとを含む。

【0008】

本発明の実施形態３は、更に、不揮発性コンピュータ記録媒体を提供し、一つ又は複数のプログラムを記憶している不揮発性コンピュータ記録媒体であって、前記一つ又は複数のプログラムが一つの装置によって実行されたとき、前記装置は、入力された目標勤務先位置を受信し、位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得し、前記選択可能な団地の情報を出力するように構成されている。

【0009】

本発明の実施形態４は一つ又は複数のプロセッサと、メモリと、前記メモリに格納されている一つ又は複数のモジュールとを含み、前記一つ又は複数のプロセッサによって実行されたとき、入力された目標勤務先位置を受信し、位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得し、前記選択可能な団地の情報を出力するように構成されている機器を提供する。

【0010】

本発明の実施形態は、ユーザが入力した目標勤務先位置に基づいて、予め位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいてマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するとともに、前記選択可能な団地の情報を出力することによって、ユーザが団地を選択するとき、全面的に各団地の状況を把握することが困難であるため、限られた時間にコストパフォーマンスの高くない団地を選択してしまったり、或いは団地を決めるために実地調査が必要となる等の現有技術における効率の悪い問題を解決し、ユーザの目標勤務先位置を入力するだけで、希望の団地を速やかに選択することができ、ユーザが団地を選択する効率を高め、ユーザ体験を向上させ、ユーザに速やかに賃借／購入の団地を決定させるように補助し、オフラインでの実地調査の範囲及び時間を短縮させる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

本発明の実施形態に係る技術案をはっきり説明するために、これから実施形態の説明に利用される図面を簡単に説明する。当然ながら、以下説明する図面は本発明のいくつかの実施形態に過ぎず、当業者は、創作的労力も必要せずに、これらの図面を補正及び置換することができる。

【0012】

【図1】本発明の実施形態１による団地のインテリジェント推奨方法を示すフローチャートである。

【図2】本発明の実施形態２による選択可能な団地のデータをマイニングするフローチャートである。

【図3】本発明の実施形態２の好ましい実施形態によるＰＣ機における団地のインテリジェント推奨ページのヒューマンコンピュータインターアクションを示す図である。

【図4】本発明の実施形態２の好ましい実施形態によるスマートフォンの端末におけるヒューマンコンピュータインターアクションを示す図である。

【図5】本発明の実施形態３による前記選択可能な団地の情報を出力するフローチャートである。

【図6】本発明の実施形態３による目標勤務先位置の数が一つである場合、選択可能な団地をランク付けするフローチャートである。

【図7】本発明の実施形態３による目標勤務先位置の数が一つである場合、ＰＣ機における団地のインテリジェント推奨ページのヒューマンコンピュータインターアクションを示す図である。

【図8】本発明の実施形態３による目標勤務先位置の数が複数である場合、選択可能な団地をランク付けするフローチャートである。

【図9】本発明の実施形態３による目標勤務先位置の数が二つである場合、ＰＣ機における団地のインテリジェント推奨ページのヒューマンコンピュータインターアクションを示す図である。

【図10】本発明の実施形態４による通勤時間の分布情報を出力するフローチャートである。

【図11】本発明の実施形態４による一つの選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を示す図である。

【図12】本発明の実施形態５による各勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報をマイニングするフローチャート図である。

【図13】本発明の実施形態６による通勤経路の状況を出力するフローチャートである。

【図14】本発明の実施形態７による団地のインテリジェント推奨装置の構造を示すブロック図である。

【図15】本発明の実施形態７による端末機器の構造を示すブロック図である。

【図16】本発明の実施形態９による機器のハードウェアの構造を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を明確にかつ詳細に説明する。説明された実施形態は本発明におけるほんの一部であり、全部の実施形態ではなく、また本発明の原理を説明するためのものであり、本発明をこれらの具体的な実施形態に制限されるものではない。本発明の実施形態によれば、本技術分野の関係者が創造的な労力もせず獲得された全てのほかの実施形態は、いずれも本発明の保護範囲に入る。

【0014】

実施形態１
図１は本発明の実施形態による団地のインテリジェント推奨方法を示すフローチャートである。本実施形態は団地の賃借、購入時の検索に適用され、賃借／購入しようとする団地を決めて速やかに賃借／購入しようとする住宅を選択することができる。本実施形態の方法は、団地のインテリジェント推奨装置によって実行されることができ、通常は各物件検索ソフトウェアのクライアント側に統合されることもでき、又は一つのクライアントとして単独に実行されることもできる。該方法は具体的に以下のステップを含む。

【0015】

ステップ１１０において、入力された目標勤務先位置を受信する。

【0016】

本実施形態において、ユーザは目標勤務先位置（例えば目標勤務先位置の名称）をクライアント側に入力する。前記クライアントは本方法を実行する独立したクライアントであってもよく、該住宅のインテリジェント推奨方法のサブプログラムを統合する既存の物件検索のクライアントであってもよい。

【0017】

前記目標勤務先位置の数が一つ又は複数である。本実施形態は少なくとも一つの目標勤務先位置の団地のインテリジェント推奨方法を提供し、カップル、夫婦、複数の同居人によるシェアハウスに対応できる。

【0018】

ステップ１２０において、ＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得する。

【0019】

その中、前記目標勤務先位置の数が一つである場合、予めＬＢＳの測位データに基づいてマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するステップは、具体的に予めＬＢＳの測位データに基づいてマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、前記目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とするステップを含む。

【0020】

前記目標勤務先位置の数が複数である場合、予めＬＢＳの測位データに基づいてマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するステップは、具体的に、予めＬＢＳの測位データに基づいてマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、各目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、毎回の検索結果を一つの団地の集合とし、得られた団地の集合における重なる団地を前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とするステップを含む。

【0021】

ステップ１３０において、前記選択可能な団地の情報を出力する。

【0022】

このとき、クライアントは前記選択可能な団地の情報を直接出力し、ユーザに提供することもでき、選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報（例えば、選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの距離、公共交通ステーションまでの距離、価格、前記目標勤務先位置までの通勤時間、物件数、居住人気度、通勤経路状況など）に基づいて前記選択可能な団地の情報を設定されたランク付けをした後ランキング結果に従って前記選択可能な団地の情報を出力し、ユーザに提供することもでき、本実施形態は制限しない。ここで、通勤経路の状況とは選択可能な団地の近くの公共交通ステーションから目標勤務先位置の近くの公共交通ステーションまでの到着経路の情報を指すことである。

【0023】

本発明の実施形態は、ユーザが入力した目標勤務先位置に基づいて、予めＬＢＳの測位データに基づいてマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するとともに、前記選択可能な団地の情報を出力することによって、ユーザが団地を選択するとき、全面的に各団地の状況を把握することが困難であるため、限られた時間にコストパフォーマンスの高くない団地を選択してしまったり、或いは団地を決めるために実地調査が必要となる等の現有技術における効率の悪い問題を解決し、ユーザの目標勤務先位置を入力するだけで、希望の団地を速やかに選択することができ、ユーザが団地を選択する効率を高め、ユーザ体験を向上させ、ユーザに速やかに賃借／購入の団地を決定させるように補助し、オフラインでの実地調査の範囲及び時間を短縮させる。

【0024】

実施形態２
本実施形態は上述実施形態１をもとに実施形態１におけるステップ１２０について更に説明する。図２は本発明の実施形態２による選択可能な団地のデータをマイニングするフローチャートである。

【0025】

前記ＬＢＳの測位データに基づいて各勤務先位置に対応する団地のデータをマイニングするステップは、具体的に以下のステップを含む。

【0026】

ステップ２１０において、ＬＢＳプラットフォームに記憶された測位データに基づいて複数のユーザの勤務先位置と居住位置を含む常駐場所の位置をマイニングする。

【0027】

前記ＬＢＳプラットフォームに膨大な測位データが記憶されており、その中に大量のユーザの常駐情報を含む。

【0028】

ステップ２２０において、マイニングした勤務先位置を予め設定した地図格子によって分類するとともに、マイニングされた居住位置を所属する団地によって分類する。

【0029】

具体的には、前記勤務先位置は均一な地図格子を用いて分類し、地図格子のサイズは予め設定することができ、長さＬ１（例えば１ｋｍ）で幅がＬ２（例えば１ｋｍ）が可能であり、具体的なパラメータの設定は勤務先位置の密度によって調整できる。居住位置は所属する団地によって分類し、分類の名称は団地の名称であってもよい。

【0030】

ステップ２３０において、分類結果に基づいて各地図格子における各勤務先位置に対応する人気団地を統計し、勤務先位置に対応する団地のデータとする。前記人気団地は居住しており、勤務先位置に対応する週辺の設定範囲に通勤しているユーザの数が設定条件を満たす団地を含む。

【0031】

具体的には、予めユーザの数の閾値を設定し、各勤務先位置の設定範囲に、例えば１平方キロメートル範囲に対応する該勤務先位置に通勤してかつ各団地に居住しているユーザの数を統計する。団地内のユーザの数が設定した値を超えた場合、前記団地はホットスポット団地となる。団地内のユーザの数が多いほど対応する団地の居住人気度も高い。

【0032】

本実施形態の好ましい実施形態において、前記人気団地をマイニングした後、前記マイニングしたデータの中から前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を検索し、取得された選択可能な団地の情報を選択可能な団地の居住人気の高い順にランク付け・出力する。更に、前記選択可能な団地を居住人気に従ってランク付け・出力する上に、各団地の他のパラメータ情報（例えば、選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの距離、公共交通ステーションまでの距離、価格、前記目標勤務先位置までの通勤時間、物件数、通勤経路情報、推奨利用等）を更に添加することもできる。図３及び図４はそれぞれＰＣ機及びスマートフォンにおいて本発明の実施形態の好ましい実施形態を運用する団地のインテリジェント推奨ページのヒューマンコンピュータインターアクションを示す図である。図３に示したように、該ページに、選択可能な団地の居住人気度情報３１、選択可能な団地の価格情報３２、選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間情報３３、選択可能な団地から目標勤務先位置までの距離情報３４、及び推奨理由３５を同時に含む。図４に示したように、該ページに、選択可能な団地の居住人気度情報４１、地図における各人気団地の分布情報４２を含む。

【0033】

本実施形態は各勤務先位置に対応する各団地の居住人気度をオフラインでマイニングし、ユーザは目標勤務先位置を入力するだけで、目標勤務先位置及びその周辺に通勤する人々が居住する人気団地を取得することができ、ユーザが団地を選択する決定を補助することにより、全面的に各団地の状況を把握することが困難であるため、限られた時間にコストパフォーマンスの高くない団地を選択してしまったり、或いは団地を決めるために実地調査が必要となったりする等の現有技術における効率の悪い問題を解決し、ユーザの目標勤務先位置を入力するだけで、希望の団地を速やかに選択することができ、ユーザが団地を選択する効率を高め、ユーザ体験を向上させ、ユーザに速やかに賃借／購入の団地を決定させるように補助し、オフラインでの実地調査の範囲及び時間を短縮させる。

【0034】

実施形態３
本実施形態は実施形態１をもとに、具体的に実施形態１における情報を出力するステップを更に説明する。図５は本発明の実施形態３による前記選択可能な団地の情報を出力するフローチャートである。

【0035】

具体的に、前記選択可能な団地の情報を出力するステップは、前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップ３１０と、ランキング結果に従って前記選択可能な団地の情報を出力するステップ３２０とを含む。

【0036】

その中で、前記選択可能な団地のパラメータ情報は、前記目標勤務先位置までの距離、公共交通ステーションまでの距離、価格、前記目標勤務先位置までの通勤時間、物件数、居住人気度、通勤経路状況の中の少なくとも一つを含む。前記居住人気度は対応する選択可能な団地に居住しており、前記目標勤務先位置に通勤するユーザの数によって決められたものである。前記居住人気度のランク付け及び出力は上述実施形態２にて具体的に説明した。前記目標勤務先位置の数は、一つ又は複数である。

【0037】

図６は本発明の実施形態３による目標勤務先位置の数が一つである場合、選択可能な団地をランク付けするフローチャートである。図６に示したように、前記目標勤務先位置の数が一つである場合、前記選択可能な団地のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップは、具体的には各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みを取得するステップ３１０−１、各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みに基づいて選択可能な団地に対応するランキング重み値を計算するステップ３１０−２、及び各選択可能な団地のランキング重み値に基づいて選択可能な団地をランク付けするステップ３１０−３を含む。

【0038】

例示として、一つの具体的な例において、各選択可能な団地を考慮するパラメータ情報は、選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの距離Ａｉ、通勤時間Ｂｉ、通勤経路状況Ｃｉ、公共交通ステーションまでの距離Ｄｉ、価格Ｅｉであり、同時に前記パラメータ情報に対応する重みをａｉ、ｂｉ、ｃｉ、ｄｉ、ｅｉと予め設定し、各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みに基づいて選択可能な団地に対応するランキング重み値Ｈｉを計算する（Ｈｉ＝Ａｉ×ａｉ＋Ｂｉ×ｂｉ＋Ｃｉ×ｃｉ＋Ｄｉ×ｄｉ＋Ｅｉ×ｅｉ、ｉがｉ番目の選択可能な団地である）。上述算出した選択可能な団地のランキング重み値Ｈｉに基づいて選択可能な団地をランク付けする。図７は本発明の実施形態３による目標勤務先位置の数が一つである場合ＰＣ機における団地のインテリジェント推奨ページのヒューマンコンピュータインターアクションを示す図である。図７に示したように、該ページに、選択可能な団地の価格情報７１、選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間情報７２、選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの距離情報７３、及び推奨理由７４を同時に含む。

【0039】

図８は本発明の実施形態による目標勤務先位置の数が複数である場合選択可能な団地をランク付けするフローチャートである。図８に示したように、前記目標勤務先位置の数が複数である場合、前記選択可能な団地のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップは、具体的には、設定戦略に基づいて、選択可能な団地の一部のパラメータ情報に基づいて各選択可能な団地を大まかなランク付けをするステップ３１０−１’と、大まかなランキング結果において細かくランク付けする必要がある団地エリアに対して、該団地エリアにおける選択可能な団地の他のパラメータ情報に基づいて該団地エリアにおける選択可能な団地を改めてランク付けするステップ３１０−２’とを含む。前記設定戦略は均衡戦略又は一方の目標勤務先位置に偏った戦略である。また具体的な状況に応じて大まかなランク付けをするときに考慮する一部のパラメータ情報を選択することができる。

【0040】

例示として、一つの具体的な例において、前記目標勤務先位置の数が二つである場合、即ち目標勤務先位置がＭとＮである場合、大まかなランク付けをするときに考慮する一部のパラメータ情報は、例示として、選択可能な団地から目標勤務先位置までの距離と通勤時間を選択することができる。仮に、選択可能な団地ｉから前記目標勤務先位置Ｍまでの距離が予め設定された距離より近いとＦｉ、選択可能な団地ｉから前記目標勤務先位置Ｍまでの通勤時間が３０分以内だとＧｉ、選択可能な団地ｉから目標勤務先位置Ｍまでの通勤時間が３０分以上で６０分以内だとＪｉ、選択可能な団地ｉから目標勤務先位置Ｎまでの距離が予め設定された距離より近いとｆｉ、選択可能な団地ｉから目標勤務先位置Ｎまでの通勤時間が３０分以内だとｇｉ、選択可能な団地ｉから目標勤務先位置Ｎまでの通勤時間が３０分以上で６０分以内だとｊｉとそれぞれ表示する。

【0041】

均衡戦略を用いる場合、大まかなランク付けの順位は以下の通りである。

【0042】

Ｆｉ∩ｆｉ＞Ｆｉ∩ｇｉ＝Ｇｉ∩ｆｉ＞Ｇｉ∩ｇｉ＞Ｆｉ∩ｊｉ＝Ｊｉ∩ｆｉ＞Ｇｉ∩ｊｉ＞Ｊｉ∩ｇｉ＞Ｊｉ∩ｊｉ

【0043】

Ｆｉ∩ｆｉの優先度が一番高く、即ちＭにもＮにも近い。次の順次は、Ｆｉ∩ｇｉ、Ｇｉ∩ｆｉ、Ｇｉ∩ｊｉであり、即ち一方に近い、又は両方までの通勤時間が３０分以内である。更なる順次はＦｉ∩ｊｉ、Ｊｉ∩ｆｉ、Ｇｉ∩ｊｉ、Ｊｉ∩ｇｉ、Ｈｉ∩ｊｉであり、即ち一方から遠いが、他方に近い、又は双方からも遠い。

【0044】

目標勤務先位置Ｍに偏った戦略を用いる場合、大まかなランク付けの順位は以下の通りである。

【0045】

Ｆｉ∩ｆｉ＞Ｆｉ∩ｇｉ＞Ｆｉ∩ｊｉ＞Ｇｉ∩ｆｉ＞Ｇｉ∩ｇｉ＞Ｇｉ∩ｊｉ＞Ｊｉ∩ｆｉ＞Ｊｉ∩ｇｉ＞Ｊｉ∩ｊｉ。

【0046】

目標勤務先位置Ｎに偏った戦略を用いる場合、大まかなランク付けの順位は、Ｆｉ∩ｆｉ＞Ｇｉ∩ｆｉ＞Ｊｉ∩ｆｉ＞Ｆｉ∩ｇｉ＞Ｇｉ∩ｇｉ＞Ｊｉ∩ｇｉ＞Ｆｉ∩ｊｉ＞Ｇｉ∩ｊｉ＞Ｊｉ∩ｊｉとなる。

【0047】

大まかなランキング結果における団地エリアを細かくランク付けするとき、例えばＦｉ∩ｆｉをランク付けするとき、該団地エリアにおける選択可能な団地の他のパラメータ情報（例えば価格）、該範囲の団地における団地から公共交通ステーションまでの距離等に基づいて細くランク付けし、具体的なランク付けの規則は上述目標勤務先位置の数が一つである場合に利用した重み値によるランク付けする方法を用いることができる。ここでは繰り返し説明しない。図９は本発明の実施形態３による目標勤務先位置の数が二つである場合ＰＣ機における団地のインテリジェント推奨ページのヒューマンコンピュータインターアクションを示す図である。図９に示したように、該ページに、選択可能な団地の価格情報９１、選択可能な団地から前記目標勤務先位置Ｍまでの通勤時間情報９２、選択可能な団地から前記目標勤務先位置Ｍまでの距離情報９３、選択可能な団地から前記目標勤務先位置Ｎまでの通勤時間情報９４、選択可能な団地から前記目標勤務先位置Ｎまでの距離情報９５及び推奨理由９６を同時に含む。

【0048】

本実施形態の別の好ましい実施形態において、該方法は、前記選択可能な団地の少なくとも一つのパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップの他に、ユーザのクリック率、満足度のフィードバックに基づいてランク付けを調整し、ランク付けて出力した団地の情報をよりよくユーザを満足させるステップを更に含む。

【0049】

本実施形態は、前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けし、ランキング結果を出力し、ユーザに参考させるように提供し、ユーザに速やかに賃借／購入しようとする団地を決めさせるように補助することにより、実地調査の範囲を縮め、ユーザが団地を選択するとき、全面的に各団地の状況を把握することが困難であるため、限られた時間にコストパフォーマンスの高くない団地を選択してしまったり、或いは団地を決めるために実地調査が必要となったりする等の現有技術における効率の悪い問題を解決し、ユーザ体験を向上させる。

【0050】

実施形態４
本実施形態は上述各実施形態をもとに、上述実施形態において出力された選択可能な団地の情報を詳細に説明する。上述実施形態において出力された選択可能な団地の情報は選択可能な団地の標識情報（例えば名称）、パラメータ情報等を含む。該パラメータ情報は通勤時間の分布情報を含むことが可能である。図１０は本発明の実施形態４による通勤時間の分布情報を出力するフローチャートであり、ＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報に基づいて、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を取得するステップ４１０と、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を出力するステップ４２０とを具体的に含む。

【0051】

その中で、前記通勤時間の分布情報は、複数の設定時間の長さにおける各設定時間の長さに対して、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までかかる時間の長さが該設定時間の長さであるユーザの比例情報を含む。

【0052】

具体的に、予めサンプル数を設定し、前記通勤時間を平均に分け、ＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいてマイニングした各勤務先位置から各団地までの通勤時間に基づいて、各勤務先位置から各団地までの各時間帯のユーザの数を統計する。前記通勤時間を横軸に、前記各時間帯のユーザの数とサンプル数との比の値を縦軸に、各選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を取得する。図１１は本発明の実施形態による選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を示す図である。

【0053】

本実施形態は、予めＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいてマイニングした各勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報に基づいて、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を取得し、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を出力し、ユーザに参考させるように提供し、ユーザに速やかに賃借／購入しようとする団地を決めさせるように補助することにより、実地調査の範囲を縮め、ユーザが団地を選択するとき、全面的に各団地の状況を把握することが困難であるため、限られた時間にコストパフォーマンスの高くない団地を選択してしまったり、或いは団地を決めるために実地調査が必要となったりする等の現有技術における効率の悪い問題を解決し、ユーザ体験を向上させる。

【0054】

実施形態５
本実施形態は実施形態４をもとに、実施形態４における通勤時間の分布情報をマイニングするステップを詳細に説明する。図１２は本発明の実施形態５による各勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報をマイニングするフローチャートであり、具体的に以下のステップを含む。

【0055】

ステップ５１０において、ＬＢＳに記憶されたユーザ軌跡データから無効のユーザ軌跡データをフィルタリングする。具体的に、ＬＢＳによってユーザ軌跡データを収集する過程において、用いられた手段と方法が不完全であるため、収集されたユーザのデータに誤差が生じ、更に取得されたユーザ軌跡データがユーザの行動と一致しないことがある。該ステップはユーザの合理的な行動に対する分析を結合し、これらの無効のユーザ軌跡データをフィルタリングしてしまう。

【0056】

ステップ５２０において、フィルタリングして残された有効のユーザ軌跡データを起点位置と終点位置によって分類する。具体的に、該操作は同じ起点位置と同じ終点位置のユーザの有効のユーザ軌跡データを一類に分けられる。

【0057】

ステップ５３０において、分類結果に基づいて各地図格子内における勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報を統計する。例えば、地図格子内における勤務先位置Ａから団地Ｂまでの通勤時間の分布情報を統計するとき、初めに上述分類結果の中から起点位置がＡで、終点位置がＢである分類を検索し、次に検索した各分類に含まれるユーザの有効のユーザ軌跡データから通勤時間を統計し、通勤時間の分布情報を取得する。

【0058】

本実施形態は、予めＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいてマイニングした各勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報により、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を取得し、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を出力し、ユーザに参考させるように提供し、ユーザに速やかに賃借／購入しようとする団地を決めさせるように補助することにより、実地調査の範囲を縮め、ユーザが団地を選択するとき、全面的に各団地の状況を把握することが困難であるため、限られた時間にコストパフォーマンスの高くない団地を選択してしまったり、或いは団地を決めるために実地調査が必要となったりする等の現有技術における効率の悪い問題を解決し、ユーザ体験を向上させる。

【0059】

実施形態６
本実施形態は上述実施形態をもとに、上述実施形態における選択可能な団地の情報を出力するステップを詳細に説明する。上述実施形態において出力される選択可能な団地の情報は選択可能な団地の標識情報（例えば名称）、パラメータ情報等を含むことが可能である。該パラメータ情報は通勤経路状況、即ち選択可能な団地近くの公共交通ステーションから目標勤務先位置近くの公共交通ステーションまでの到着可能な経路情報を含むことができる。図１３は本発明の実施形態６による通勤経路状況を出力するフローチャートであり、具体的に、サーバに公共交通経路の検索要求を送信し、前記サーバにオフラインで取得した各公共交通ステーション間の到着可能な経路の中から前記選択可能な団地近くの公共交通ステーションから前記目標勤務先位置近くの公共交通ステーションまでの到着可能な経路を取得させ、取得された到着可能な経路の情報を返送するステップ６１０と、サーバから返送された前記到着可能な経路の情報を受信し、前記到着可能な経路の情報を出力するステップ６２０とを含む。

【0060】

その中で、前記到着可能な経路の情報は、乗れる車両の名称、乗換数、通勤時間等を含む。

【0061】

本実施形態は上述実施形態の有益な効果がある上に、オフラインで公共交通経路の検索エンジンを分散環境に配置し、任意二つの公共交通ステーション間の経路計画をオフラインで算出し、オンラインでバス経路計画を請求するためのかかる時間を２−２０ｓから１０ｍｓに縮め、ユーザに速やかに最適な団地をオンラインで算出するように補助し、同時に到着可能なバス経路の情報を取得する正確度を高める。

【0062】

更に、上述実施形態をもとに、前記選択可能な団地と第三者の不動産ウェブサイトのハイパーリンクを作成し、ユーザは本発明の上述実施形態による団地のインテリジェント推奨方法を用いて賃借／購入しようとする団地を決め、更に該方法を用いて取得される団地をクリックして第三者の不動産ウェブサイトにジャンプし、最後にオフラインで見ようとする団地を決めたり、大家或いはブローカーに連絡して実際に見に行ったりすることにより、第三者とのウィンウィンを実現する。

【0063】

実施形態７
図１４は本発明の実施形態７による団地のインテリジェント推奨装置の構造を示すブロック図である。図１４に示したように、前記装置は、入力された目標勤務先位置を受信する目標勤務先位置受信モジュール７１０と、予め位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいてマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得する選択可能な団地取得モジュール７２０と、前記選択可能な団地の情報を出力する選択可能な団地情報出力モジュール７３０とを含む。

【0064】

前記目標勤務先位置の数は、一つ又は複数である。前記目標勤務先位置の数が一つである場合、前記選択可能な団地取得モジュール７２０は、具体的に予めＬＢＳの測位データに基づいてマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、前記目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とする。前記目標勤務先位置の数が複数である場合、前記選択可能な団地取得モジュール７２０は、具体的に、予めＬＢＳの測位データに基づいてマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、各目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、毎回の検索結果を一つの団地の集合とし、得られた各団地の集合における重なる団地を前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とする。

【0065】

本実施形態は、ユーザが入力した目標勤務先位置に基づいて、予め位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいてマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得し、前記選択可能な団地情報を出力することにより、ユーザが団地を選択するとき、全面的に各団地の状況を把握することが困難であるため、限られた時間にコストパフォーマンスの高くない団地を選択してしまったり、或いは団地を決めるために実地調査が必要となったりする等の現有技術における効率の悪い問題を解決し、ユーザの目標勤務先位置を入力するだけで、希望の団地を速やかに選択することができ、ユーザが団地を選択する効率を高め、ユーザ体験を向上させ、ユーザに速やかに賃借／購入の団地を決定させるように補助し、オフラインでの実地調査の範囲及び時間を短縮させる。

【0066】

上述実施形態のうえに、前記装置は更に第一データマイニングモジュールを含む。該モジュールは、ＬＢＳプラットフォームに記憶された測位データに基づいて複数のユーザの勤務先位置と居住位置を含む常駐場所の位置をマイニングし、マイニングされた勤務先位置を予め設定した地図格子によって分類し、マイニングされた居住位置を所属団地によって分類し、分類結果に基づいて各地図格子における各勤務先位置に対応する人気団地を統計し、勤務先位置に対応する団地のデータとする。

【0067】

更に、前記選択可能な団地情報出力モジュール７３０は、前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けする選択可能な団地ランク付けユニットと、ランキング結果に従って前記選択可能な団地の情報を出力するランキング結果出力ユニットとを含む。

【0068】

更に、前記目標勤務先位置の数が一つである場合、前記選択可能な団地ランク付けユニットは、各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みを取得し、各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みに基づいて選択可能な団地のランキング重み値を計算し、各選択可能な団地のランキング重み値に基づいて選択可能な団地をランク付けする。前記目標勤務先位置の数が複数である場合、前記選択可能な団地ランク付けユニットは、設定戦略に基づいて、各選択可能な団地の一部のパラメータ情報に基づいて各選択可能な団地を大まかなランク付けをし、大まかなランキング結果において細くランク付けする必要がある団地エリアに対して、該団地エリアにおける選択可能な団地の他のパラメータ情報に基づいて該団地エリアにおける選択可能な団地を改めてランク付けする。

【0069】

その中で、前記選択可能な団地のパラメータ情報は、前記目標勤務先までの距離、公共交通ステーションまでの距離、価格、前記目標勤務先までの通勤時間、物件数、居住人気度、通勤経路状況の中の少なくとも一つを含む。前記居住人気度は対応する選択可能な団地に居住しており、前記目標勤務先に通勤するユーザの数によって決められたものである。

【0070】

前記選択可能な団地情報出力モジュールは、予めＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいてマイニングした各勤務先から各団地までの通勤時間の分布情報に基づいて、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を取得する方法を通して前記通勤時間の分布情報を取得するように構成される。

【0071】

このとき、前記通勤時間の分布情報は、複数の設定時間の長さにおける各設定時間の長さに対して、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までかかる時間の長さが該設定時間の長さであるユーザの比例情報を含む。

【0072】

更に、前記装置は第二データマイニングモジュールを更に含む。該モジュールは、ＬＢＳに記憶されたユーザ軌跡データから無効のユーザ軌跡データをフィルタリングし、フィルタリングして残された有効のユーザ軌跡データを起点位置と終点位置によって分類し、分類結果に基づいて各地図格子内における勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報を統計する。

【0073】

上述実施形態のうえに、出力された前記選択可能な団地の情報は通勤経路情報を含み、前記選択可能な団地情報出力モジュールは以下の方法を通して前記通勤経路情報を取得する。前記選択可能な団地の出力ユニットは、サーバに公共交通経路の検索要求を送信し、前記サーバにオフラインで取得した各公共交通ステーション間の到着可能な経路の中から前記選択可能な団地近くの公共交通ステーションから前記目標勤務先位置近くの公共交通ステーションまでの到着可能な経路を取得させ、取得された到着経路の情報を返送し、サーバから返送された前記到着経路の情報を受信し、通勤経路情報とする。

【0074】

上述の団地のインテリジェント推奨装置は本発明の実施形態による団地のインテリジェント推奨方法を実行することができ、方法を実行するのに相応しい機能モジュールと有益な効果がある。更に、前記選択可能な団地と第三者の不動産ウェブサイトのハイパーリンクを作成、ユーザは本発明の上述実施形態による団地のインテリジェント推奨方法を用いて賃借／購入しようとする団地を決め、更に該方法を用いて取得される団地をクリックして第三者の不動産ウェブサイトにジャンプし、最後にオフラインで見ようとする団地を決めたり、大家或いはブローカーに連絡して実際に見に行ったりすることにより、第三者とのウィンウィンを実現する。

【0075】

本発明の実施形態は端末機器を更に提供する。図１５に示したように、該端末機器は、目標勤務先位置受信モジュール８１１と、選択可能な団地取得モジュール８１２と、選択可能な団地情報出力モジュール８１３とを含む上述の団地のインテリジェント推奨装置８１０を有する。該端末機器は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、パソコン）、ノートパソコン、携帯電話等である。

【0076】

実施形態８
本発明は一つ又は複数のプログラムを記憶している不揮発性コンピュータ記憶媒体を提供し、前記一つ又は複数のプログラムが一つの装置によって実行されたとき、前記装置は、入力された目標勤務先を受信し、予め位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいてマイニングした各勤務先に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先に対応する選択可能な団地を取得し、前記選択可能な団地の情報を出力する。

【0077】

上述記憶媒体は前記装置によって上述操作をするとき、好ましいのは、前記ＬＢＳの測位データに基づいて各勤務先位置に対応する団地のデータをマイニングすることは、ＬＢＳプラットフォームに記憶された測位データに基づいて複数のユーザの勤務先位置と居住位置を含む常駐場所の位置をマイニングするステップと、マイニングされた勤務先位置を予め設定した地図格子によって分類するとともに、マイニングされた居住位置を所属する団地によって分類するステップと、分類結果に基づいて各地図格子における各勤務先位置に対応する人気団地を統計し、勤務先位置に対応する団地のデータとするステップであって、前記人気団地は居住しており、勤務先位置に対応する週辺の設定範囲に通勤しているユーザの数が設定条件を満たす団地を含むステップとを含む。

【0078】

更に、前記目標勤務先位置の数が一つである場合、ＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するステップは、ＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、前記目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とするステップを含む。

【0079】

更に、前記目標勤務先位置の数が複数である場合、ＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するステップは、位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、各目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、毎回の検索結果を一つの団地の集合とし、得られた各団地の集合における重なる団地を前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とするステップを含む。

【0080】

更に、前記選択可能な団地の情報を出力するステップは、前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップと、ランキング結果に従って前記選択可能な団地の情報を出力するステップとを含む。

【0081】

更に、前記目標勤務先位置の数が一つである場合、前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップは、具体的には、各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みを取得するステップと、前記各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みに基づいて、選択可能な団地に対応するランキング重み値を計算するステップと、前記各選択可能な団地のランキング重み値に基づいて、選択可能な団地をランク付けするステップとを含む。

【0082】

更に、前記目標勤務先位置の数が複数である場合、前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップは、設定戦略に基づいて、前記選択可能な団地の一部のパラメータ情報に基づいて各選択可能な団地を大まかなランク付けをするステップと、大まかなランキング結果において細かくランク付けする必要がある団地エリアに対して、該団地エリアにおける選択可能な団地の他のパラメータ情報に基づいて、該団地エリアにおける選択可能な団地を改めてランク付けするステップとを含む。

【0083】

更に、前記選択可能な団地のパラメータ情報は、前記目標勤務先位置までの距離、公共交通ステーションまでの距離、価格、前記目標勤務先位置までの通勤時間、物件数、居住人気度、通勤経路情報の中の少なくとも一つを含む。

【0084】

このとき、前記居住人気度は、対応する選択可能な団地に居住しており、前記目標勤務先位置に通勤するユーザの数によって決められたものである。

【0085】

更に、出力された前記選択可能な団地の情報は、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を含み、前記通勤時間の分布情報は、ＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報により、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を取得する方法を通して取得される。

【0086】

このとき、前記通勤時間の分布情報は、複数の設定時間の長さにおける各設定時間の長さに対して、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までかかる時間の長さが該設定時間の長さであるユーザの比例情報を含む。

【0087】

更に、ＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいて各勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報をマイニングすることは、ＬＢＳに記憶されたユーザ軌跡データから無効のユーザ軌跡データをフィルタリングするステップと、フィルタリングして残された有効のユーザ軌跡データを起点位置と終点位置によって分類するステップと、分類結果に基づいて各地図格子における勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報を統計するステップとを含む。

【0088】

更に、出力された前記選択可能な団地の情報は通勤経路情報を含み、前記通勤経路情報は、サーバに公共交通経路の検索要求を送信し、前記サーバにオフラインで取得した各公共交通ステーション間の到着可能な経路の中から前記選択可能な団地近くの公共交通ステーションから前記目標勤務先位置近くの公共交通ステーションまでの到着可能な経路を取得させ、取得された到着可能な経路の情報を返送し、サーバから返送された前記到着可能な経路の情報を受信し、通勤経路情報とする方法を通して取得される。

【0089】

実施形態９
図１６に示したように、本発明の実施形態は機器のハードウェア構造を提供し、該機器はプロセッサ９０１と、メモリ９０２と、入力装置９０３と出力装置９０４とを含む。機器におけるプロセッサ９０１の数が一つ又は複数であるが、図１６にはプロセッサ９０１の数が一つである場合を例とする。機器におけるプロセッサ９０１と、メモリ９０２と、入力装置９０３と、出力装置９０４とは母線或いはその他の方法を通して連接することができるが、図１６は母線を通して連接することを例とする。

【0090】

メモリ９０２はコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として、ソフトウェアプログラム、コンピュータ実行可能なプログラム及びモジュールを記憶することができる。例えば本発明の実施形態による団地のインテリジェント推奨方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図１４に示した団地のインテリジェント推奨装置における目標勤務先位置受信モジュール７１０、選択可能な団地取得モジュール７２０及び選択可能な団地情報出力モジュール７３０である）である。プロセッサ９０１はメモリ９０２に記憶されているソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することにより、機器の様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち上述方法実施形態による団地のインテリジェント推奨方法を実現する。

【0091】

メモリ９０２はプログラムメモリ領域とデータメモリ領域を含むことができ、プログラムメモリ領域はオペレーティングシステム及び機能に必要な少なくとも一つのアプリケーションを記憶することができ、データメモリ領域は機器の使用に応じて作られたデータ等を記憶することができる。また、メモリ９０２は高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、不揮発性メモリを含んでもよい（例えば、少なくとも一つのディスク記憶装置、フラッシュ機器或いはその他の非揮発性固体記憶装置）。一部の例示において、メモリ９０２はプロセッサ９０１に対して遠隔に設置したメモリを更に含み、これらの遠隔メモリはネットワークを通じてサーバに接続することができる。上述ネットワークの例示はインターネット、企業内ネットワーク、無線ＬＡＮ、移動通信ネットワーク及びこれらの組み合わせを含むが、これらに限らない。

【0092】

入力装置９０３は入力された数字又は文字情報を受信し、端末のユーザ設置及び機能制御に関わるキー信号の入力を生じる。出力装置９０４はディスプレイ等の表示装置を含む。

【0093】

即ち、上述機器は、一つ又は複数のプロセッサと、メモリと、前記メモリに格納されている一つ又は複数のモジュールとを含み、前記一つ又は複数のモジュールは、前記一つ又は複数のプロセッサによって実行されたとき、入力された目標勤務先位置を受信し、位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得し、前記選択可能な団地の情報を出力するように構成されている。

【0094】

更に、前記ＬＢＳの測位データに基づいて各勤務先位置に対応する団地のデータをマイニングすることは、ＬＢＳプラットフォームに記憶された測位データに基づいて複数のユーザの勤務先位置と居住位置を含む常駐場所の位置をマイニングするステップと、マイニングされた勤務先位置を予め設定した地図格子によって分類するとともに、マイニングされた居住位置を所属する団地によって分類するステップと、分類結果に基づいて各地図格子における各勤務先位置に対応する人気団地を統計し、勤務先位置に対応する団地のデータとするステップであって、前記人気団地は居住しており、勤務先位置に対応する週辺の設定範囲に通勤しているユーザの数が設定条件を満たす団地を含むステップとを含む。更に、前記目標勤務先位置の数が一つである場合、ＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するステップは、ＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、前記目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とするステップを含む。

【0095】

更に、前記目標勤務先位置の数が複数である場合、ＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータにより、前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地を取得するステップは、位置情報サービスＬＢＳの測位データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置に対応する団地のデータの中から、各目標勤務先位置に対応する団地のデータを検索し、毎回の検索結果を一つの団地の集合とし、得られた各団地の集合における重なる団地を前記目標勤務先位置に対応する選択可能な団地とするステップを含む。

【0096】

更に、前記選択可能な団地の情報を出力するステップは、前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップと、ランキング結果に従って前記選択可能な団地の情報を出力するステップとを含む。

【0097】

更に、前記目標勤務先位置の数が一つである場合、前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップは、各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みを取得するステップと、前記各選択可能な団地の各種類のパラメータ情報の重みに基づいて、選択可能な団地に対応するランキング重み値を計算するステップと、前記各選択可能な団地のランキング重み値に基づいて、選択可能な団地をランク付けするステップとを含む。

【0098】

更に、前記目標勤務先位置の数が複数である場合、前記選択可能な団地の少なくとも一種類のパラメータ情報に基づいて前記選択可能な団地をランク付けするステップは、設定戦略に基づいて、前記選択可能な団地の一部のパラメータ情報に基づいて各選択可能な団地を大まかなランク付けをするステップと、大まかなランキング結果において細かくランク付けする必要がある団地エリアに対して、該団地エリアにおける選択可能な団地の他のパラメータ情報に基づいて、該団地エリアにおける選択可能な団地を改めてランク付けするステップとを含む。

【0099】

このとき、前記選択可能な団地のパラメータ情報は、前記目標勤務先位置までの距離、公共交通ステーションまでの距離、価格、前記目標勤務先位置までの通勤時間、物件数、居住人気度、通勤経路情報の中の少なくとも一つを含む。

【0100】

このとき、前記居住人気度は、対応する選択可能な団地に居住しており、前記目標勤務先位置に通勤するユーザの数によって決められたものである。

【0101】

更に、出力された前記選択可能な団地の情報は、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を含み、前記通勤時間の分布情報は、ＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいて予めマイニングした各勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報により、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までの通勤時間の分布情報を取得する方法を通して取得され、前記通勤時間の分布情報は、複数の設定時間の長さにおける各設定時間の長さに対して、前記選択可能な団地から前記目標勤務先位置までかかる時間の長さが該設定時間の長さであるユーザの比例情報を含む。

【0102】

更に、ＬＢＳのユーザ軌跡データに基づいて各勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報をマイニングすることは、ＬＢＳに記憶されたユーザ軌跡データから無効のユーザ軌跡データをフィルタリングするステップと、フィルタリングして残された有効のユーザ軌跡データを起点位置と終点位置によって分類するステップと、分類結果に基づいて各地図格子における勤務先位置から各団地までの通勤時間の分布情報を統計するステップとを含む。更に、出力された前記選択可能な団地の情報は通勤経路情報を含み、前記通勤経路情報は、サーバに公共交通経路の検索要求を送信し、前記サーバにオフラインで取得した各公共交通ステーション間の到着可能な経路の中から前記選択可能な団地近くの公共交通ステーションから前記目標勤務先位置近くの公共交通ステーションまでの到着可能な経路を取得させ、取得された到着可能な経路の情報を返送し、サーバから返送された前記到着可能な経路の情報を受信し、通勤経路情報とする方法を通して取得される。

【0103】

上述実施形態に関する説明を通して、本発明はソフトウェア及び必要な一般的なハードウェアによって実現することができ、当然ながらハードウェアによって実現することもできるが、多くの場合前者のほうがより好ましい実施形態であることが当業者が理解すべきである。こういう理解に基づき、本発明の技術案は本質的には又は既存技術に対する貢献の部分はソフトウェア製品によって実現され得る。該コンピュータソフトウェア製品はコンピュータのフロッピーディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュ（ＦＬＡＳＨ）、ハードディスク又はＣＤ等のようなコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されることができ、若干の命令を含み、コンピュータ機器（パソコン、サーバ又はネットワーク装置等）に本発明の各実施形態の方法を実行させる。

【0104】

上述団地のインテリジェント推奨装置の実施形態において、含まれる各ユニット及びモジュールは機能論理によって分けたものであり、上述分け方法に限定せず、相応の機能を実現できればいいことが注意すべきである。また、各機能ユニットの具体的な名称も相互に分けられるためだけのものであり、本発明の保護範囲を制限するように用いられない。

【0105】

前記説明したのは本発明の具体的な実施形態に過ぎず、本発明の保護範囲はこれらに限定しない。本技術分野をよく知っている当業者であれば、本発明の開示した技術範囲において、容易に想到し得る変化又は置換はいずれも本発明の保護範囲に入るべきである。そのため、本発明の保護範囲は特許請求の範囲を基準とする。

【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】