特許 6987891 情報推薦方法及び装置

(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】6987891

(24)【登録日】2021年12月3日

(45)【発行日】2022年1月5日

(54)【発明の名称】情報推薦方法及び装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20211220BHJP

【ＦＩ】

   G06Q30/02 480

【請求項の数】12

【全頁数】22

(21)【出願番号】特願2019-568687(P2019-568687)

(86)(22)【出願日】2017年12月29日

(65)【公表番号】特表2020-523696(P2020-523696A)

(43)【公表日】2020年8月6日

(86)【国際出願番号】CN2017119939

(87)【国際公開番号】WO2019000887

(87)【国際公開日】20190103

【審査請求日】2019年12月13日

(31)【優先権主張番号】201710496441.9

(32)【優先日】2017年6月26日

(33)【優先権主張国】CN

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】519142480

【氏名又は名称】北京三快在線科技有限公司

【氏名又は名称原語表記】ＢＥＩＪＩＮＧ ＳＡＮＫＵＡＩ ＯＮＬＩＮＥ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＣＯ．，ＬＴＤ．

(74)【代理人】

【識別番号】110002262

【氏名又は名称】ＴＲＹ国際特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】徐 江溢

【審査官】 橘 均憲

(56)【参考文献】

【文献】 特表２０１６−５１４８７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００４−１９９６６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−１９２５８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 中国特許出願公開第１０４１０２６３８（ＣＮ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１５／０１４８０７６（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報推薦方法であって、
現在の時間及びユーザの現在の地理的エリアを取得することと、
前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあるか否かを判定することと、
前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアであるか否かを判定することと、
前記現在の時間が前記ユーザの前記アクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの前記非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨することと、
前記現在の時間が前記ユーザの前記アクティブ時間範囲内にない場合、及び前記現在の地理的エリアが前記ユーザの前記非熟知エリアでない場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨しないことと、
を含み、
前記アクティブ時間範囲は、ユーザアクセス行動の高頻度期間を反映するために用いられ、前記非熟知エリアは、ユーザアクセス行動の低頻度地理的エリアを反映するために用いられることを特徴とする前記情報推薦方法。

【請求項2】

予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得することと、
前記履歴アクセスログに対応するアクセス時点を抽出することと、
抽出された前記アクセス時点をクラスタリングし、第一の密度条件を満たす時点セットを取得することと、
前記時点セットの各前記アクセス時点を統計し、前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定することと、
をさらに含み、
前記第一の密度条件は、
個数が第一の閾値を超えているアクセス時点を前記時点セットが含み、且つ
前記時点セットの２つあたりのアクセス時点の間の時間間隔が予め設定された間隔より小さい
ことを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項3】

予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得することと、
前記履歴アクセスログに対応する位置軌跡を確定することと、
緯度及び経度に従って確定された前記位置軌跡における軌跡点をクラスタリングし、第二の密度条件を満たす軌跡点セットを取得することと、
前記軌跡点セットにおける各前記軌跡点の緯度及び経度に従って、前記ユーザの非熟知エリアを確定することと、
をさらに含み、
前記第二の密度条件は、前記軌跡点セットにおけるいずれか一つの軌跡点を中心とするプリセットカバレッジ内に、個数が第二の閾値を超えている軌跡点が存在することを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項4】

ユーザアクセス行動に対応するユーザ識別子、アクセス時間及び位置軌跡を少なくとも含む前記ユーザの履歴アクセスログを収集することと、
サーバーが前記履歴アクセスログに基づいて前記ユーザの前記アクティブ時間範囲と前記非熟知エリアを確定するように、前記サーバーへ前記ユーザの履歴アクセスログをアップロードすることと、
前記サーバーから前記ユーザの前記アクティブ時間範囲と前記非熟知エリアを取得することと、
をさらに含むことを特徴とする
請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨することは、
前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアでの前記ユーザの滞在時間を取得することと、
前記滞在時間が予め設定された時間閾値を超えている場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨することと、
を含むことを特徴とする
請求項１−４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項6】

情報推薦装置であって、
現在の時間及びユーザの現在の地理的エリアを取得するように構成される第一の取得モジュールと、
前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあるか否かを判定するように構成されるモジュールと、
前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアであるか否かを判定するように構成されるモジュールと、
前記現在の時間が前記ユーザの前記アクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの前記非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨するように構成される第一の推薦モジュールと、
前記現在の時間が前記ユーザの前記アクティブ時間範囲内にない場合、及び前記現在の地理的エリアが前記ユーザの前記非熟知エリアでない場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨しないように構成されるモジュールと、
を備え、
前記アクティブ時間範囲は、ユーザアクセス行動の高頻度期間を反映するために用いられ、前記非熟知エリアは、ユーザアクセス行動の低頻度地理的エリアを反映するために用いられる前記情報推薦装置。

【請求項7】

前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定するように構成されるアクティブ時間範囲確定モジュールをさらに備え、
前記アクティブ時間範囲確定モジュールは、
予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得し、前記履歴アクセスログに対応するアクセス時点を抽出するように構成される第一の取得サブモジュールと、
抽出された前記アクセス時点をクラスタリングし、第一の密度条件を満たす時点セットを取得するように構成される第一のクラスタリングサブモジュールと、
前記時点セットの各前記アクセス時点を統計し、前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定するように構成される第一の統計サブモジュールと、を含み、
前記第一の密度条件は、
個数が第一の閾値を超えているアクセス時点を前記時点セットが含み、且つ
前記時点セットの２つあたりのアクセス時点の間の時間間隔が予め設定された間隔より小さい
ことを含む
ことを特徴とする請求項６に記載の装置。

【請求項8】

前記ユーザの非熟知エリアを確定するように構成される非熟知エリア確定モジュールをさらに備え、
前記非熟知エリア確定モジュールは、
予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得し、前記履歴アクセスログに対応する位置軌跡を確定するように構成される第二の取得サブモジュールと、
緯度及び経度に従って確定された前記位置軌跡における軌跡点をクラスタリングし、第二の密度条件を満たす軌跡点セットを取得するように構成される第二のクラスタリングサブモジュールと、
前記軌跡点セットにおける各前記軌跡点の緯度及び経度に従って、前記ユーザの非熟知エリアを確定するように構成される第二の統計サブモジュールと、
を含み、
前記第二の密度条件は、前記軌跡点セットにおけるいずれか一つの軌跡点を中心とするプリセットカバレッジ内に、個数が第二の閾値を超えている軌跡点が存在することを含む、
ことを特徴とする請求項６に記載の装置。

【請求項9】

ユーザアクセス行動に対応するユーザ識別子、アクセス時間及び位置軌跡を少なくとも含む前記ユーザの履歴アクセスログを収集するように構成される収集モジュールと、
サーバーが前記履歴アクセスログに基づいて前記ユーザの前記アクティブ時間範囲と前記非熟知エリアを確定するように、前記サーバーへ前記ユーザの履歴アクセスログをアップロードするように構成されるアップロードモジュールと、
前記サーバーから前記ユーザの前記アクティブ時間範囲と前記非熟知エリアを取得するように構成される第二の取得モジュールと、
をさらに備えることを特徴とする
請求項６に記載の装置。

【請求項10】

前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアでの前記ユーザの滞在時間を取得し、前記滞在時間が予め設定された時間閾値を超えている場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推薦するように構成される第二の推薦モジュールをさらに備えることを特徴とする
請求項６−９のいずれか一項に記載の装置。

【請求項11】

メモリ、プロセッサ及び前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサで実行可能なプログラムを備えるコンピューティング装置であって、前記プロセッサが前記プログラムを実行する時に請求項１−５のいずれか一項に記載の情報推薦方法のステップを実施することを特徴とする前記コンピューティング装置。

【請求項12】

プログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体であって、前記プログラムがプロセッサによって実行される時に請求項１−５のいずれか一項に記載の情報推薦方法のステップを実施することを特徴とする前記コンピュータ可読記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

＜関連出願の相互参照＞
本特許出願は、２０１７年６月２６日に提案され、出願番号が２０１７１０４９６４４１．９、発明名称が「情報推薦方法及び装置」である中国特許出願の優先権を主張し、該出願の全内容がここで参照により本明細書に組み込まれる。

【0002】

本出願は地理情報技術分野に関し、特に情報推薦方法及び装置に関する。

【背景技術】

【0003】

ＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：興味ポイント）は地理情報システムにおける一つの用語であり、ポイントとして抽象化できる地理オブジェクト、特に人々の生活に関連するいくつかの地理エンティティ、例えば学校、銀行、レストラン、ガソリンスタンド、病院、スーパーマーケットなどを広く指す。

【0004】

移動端末と通信技術の急速な発展に伴い、ユーザが移動端末でのＡＰＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ：アプリケーション）を使用する場合、移動端末でのＡＰＰは、ユーザの現在の位置を取得し、現在の位置の付近のＰＯＩ、例えばレストラン、ガソリンスタンド、スーパーマーケットなどをユーザに推奨することができ、ユーザの生活に大きな利便性をもたらす。

【0005】

従来のＰＯＩ推薦方法では、通常、ユーザの地理的位置に基づいて推薦する。しかし、ユーザが熟知するエリア、例えば職場又は自宅の付近にいる場合、ユーザは既に付近のＰＯＩに対して熟知し、又はユーザが消費意欲を有しない場合、ＰＯＩをユーザに推薦すると、ＰＯＩ情報伝送プロセスにおけるネットワークリソースの浪費を引き起こすだけでなく、ユーザに不必要な邪魔をもたらす。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

上記問題に鑑み、本出願は上記問題を克服し又は少なくとも部分的に上記問題を解決するように情報推薦方法及び装置を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本出願の一つの態様による情報推薦方法は、
現在の時間及びユーザの現在の地理的エリアを取得することと、
前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨することと、
を含む。

【0008】

選択可能に、以下のステップにより前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定する。

【0009】

予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得し、前記履歴アクセスログに対応するアクセス時点を抽出する。

【0010】

抽出された前記アクセス時点をクラスタリングし、第一の密度条件を満たす時点セットを取得する。ここで、前記第一の密度条件は、個数が第一の閾値を超えているアクセス時点を前記時点セットが含み、且つ前記時点セットの２つあたりのアクセス時点の間の時間間隔が予め設定された間隔より小さいことを含む。

【0011】

前記時点セットの各前記アクセス時点を統計し、前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定する。

【0012】

選択可能に、以下のステップにより前記ユーザの非熟知エリアを確定する。

【0013】

予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得し、前記履歴アクセスログに対応する位置軌跡を確定する。

【0014】

緯度及び経度に従って確定された前記位置軌跡における軌跡点をクラスタリングし、第二の密度条件を満たす軌跡点セットを取得する。ここで前記第二の密度条件は、前記軌跡点セットにおけるいずれか一つの軌跡点を中心とするプリセットカバレッジ内に、個数が第二の閾値を超えている軌跡点が存在することを含む。

【0015】

前記軌跡点セットにおける各前記軌跡点の緯度及び経度に従って、前記ユーザの非熟知エリアを確定する。

【0016】

選択可能に、前記方法はさらに、
ユーザアクセス行動に対応するユーザ識別子、アクセス時間及び位置軌跡を少なくとも含む前記ユーザの履歴アクセスログを収集することと、
前記サーバーが前記履歴アクセスログに基づいて前記ユーザの前記アクティブ時間範囲と前記非熟知エリアを確定するように、サーバーへ前記ユーザの履歴アクセスログをアップロードすることと、
前記サーバーから前記ユーザの前記アクティブ時間範囲と前記非熟知エリアを取得することと、
を含む。

【0017】

選択可能に、前記方法はさらに、
前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアでの前記ユーザの滞在時間を取得し、前記滞在時間が予め設定された時間閾値を超えている場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推薦することを含む。

【0018】

本出願の別の態様による情報推薦装置は、
現在の時間及びユーザの現在の地理的エリアを取得するように構成される第一の取得モジュールと、
前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨するように構成される第一の推薦モジュールと、を備える。

【0019】

選択可能に、前記装置はさらに、
前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定するように構成されるアクティブ時間範囲確定モジュールを備え、
前記アクティブ時間範囲確定モジュールは、
予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得し、前記履歴アクセスログに対応するアクセス時点を抽出するように構成される第一の取得サブモジュールと、
抽出された前記アクセス時点をクラスタリングし、第一の密度条件を満たす時点セットを取得するように構成される第一のクラスタリングサブモジュールと、ここで、前記第一の密度条件は、個数が第一の閾値を超えているアクセス時点を前記時点セットが含み、且つ前記時点セットの２つあたりのアクセス時点の間の時間間隔が予め設定された間隔より小さいことを含み、
前記時点セットの各前記アクセス時点を統計し、前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定するように構成される第一の統計サブモジュールと、を含む。

【0020】

選択可能に、前記装置はさらに、
前記ユーザの非熟知エリアを確定するように構成される非熟知エリア確定モジュールを備え、
前記非熟知エリア確定モジュールは、
予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得し、前記履歴アクセスログに対応する位置軌跡を確定するように構成される第二の取得サブモジュールと、
緯度及び経度に従って確定された前記位置軌跡における軌跡点をクラスタリングし、第二の密度条件を満たす軌跡点セットを取得するように構成される第二のクラスタリングサブモジュールと、ここで前記第二の密度条件は、前記軌跡点セットにおけるいずれか一つの軌跡点を中心とするプリセットカバレッジ内に、個数が第二の閾値を超えている軌跡点が存在することを含み
前記軌跡点セットにおける各前記軌跡点の緯度及び経度に従って、前記ユーザの非熟知エリアを確定するように構成される第二の統計サブモジュールと、を含む。

【0021】

選択可能に、前記装置はさらに、
ユーザアクセス行動に対応するユーザ識別子、アクセス時間及び位置軌跡を少なくとも含む前記ユーザの履歴アクセスログを収集するように構成される収集モジュールと、
前記サーバーが前記履歴アクセスログに基づいて前記ユーザの前記アクティブ時間範囲と前記非熟知エリアを確定するように、サーバーへ前記ユーザの履歴アクセスログをアップロードするように構成されるアップロードモジュールと、
前記サーバーから前記ユーザの前記アクティブ時間範囲と前記非熟知エリアを取得するように構成される第二の取得モジュールと、を備える。

【0022】

選択可能に、前記装置はさらに、
前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアでの前記ユーザの滞在時間を取得し、前記滞在時間が予め設定された時間閾値を超えている場合、現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推薦するように構成される第二の推薦モジュールを備える。

【0023】

本出願の別の態様によるコンピューティング装置は、メモリ、プロセッサ及び前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサで実行可能なプログラムを備え、前記プロセッサが前記プログラムを実行する時に上記の情報推薦方法のステップを実施する。

【0024】

本出願の別の態様によるプログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体は、前記プログラムがプロセッサによって実行される時に上記の情報推薦方法のステップを実施する。

【0025】

本出願の実施例による情報推薦方法及び装置では、従来のユーザの地理的位置に基づくＰＯＩ情報推薦を基にし、さらに取得された現在の時間、及びユーザの現在の地理的エリアに基づき、ユーザがＰＯＩ情報のニーズを有するか否かを判定する。具体的には、前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記ユーザがＰＯＩ情報のニーズを有すると判定することができ、この場合で現在の地理的エリアのＰＯＩ情報を前記ユーザに推薦すると、ＰＯＩ情報の正確な配信を実現することができるだけでなく、無関係なＰＯＩ情報の推薦によって引き起こされるネットワークリソースの浪費及びユーザへの邪魔を減少させることができる。

【0026】

上記の説明は本出願の技術的解決策の概要だけであり、本出願の技術的解決策をより明確に理解することができるために、明細書の内容に応じて実施することができ、且つ本出願の上記及び他の目的、特徴と利点がより明らか且つ理解しやすくなるために、以下に本出願の具体的な実施形態を特に挙げる。

【図面の簡単な説明】

【0027】

以下に図面と組み合わせて選択可能な実施形態を詳細に説明し、本発明の様々な他の利点と効果が当業者に対して明らかになる。図面は選択可能な実施形態を示すことに用いられるものに過ぎず、本出願を制限するものと見なされるべきではない。そして図面全体において、同じ参照記号で同じ部材を表す。図面は以下のとおりである。

【図1】本出願の一つの実施例による情報推薦方法のステップを示すフローチャートである。

【図2】本出願の一つの実施例によるユーザのアクティブ時間範囲を確定するためのステップを示すフローチャートである。

【図3】本出願の一つの実施例によるユーザの非熟知エリアを確定するためのステップを示すフローチャートである。

【図4】本出願の別の実施例による情報推薦方法のステップを示すフローチャートである。

【図5】本出願の別の実施例による情報推薦方法のステップを示すフローチャートである。

【図6】本出願の一つの実施例による情報推薦装置を示す構造ブロック図である。

【図7】本出願の別の実施例による別の情報推薦装置を示す構造ブロック図である。

【図8】本出願の別の実施例による情報推薦装置を示す構造ブロック図である。

【図9】本出願の別の実施例による情報推薦装置を示す構造ブロック図である。

【図10】本出願のコンピューティング装置１５００を示す構造図である。

【発明を実施するための形態】

【0028】

以下に図面を参照して本開示の例示的な実施例をより詳しく説明する。図面に本開示の例示的な実施例が示されるが、しかしながら、様々な形態で本開示を実現することができ、ここで記載される実施例に制限されないことを理解するべきである、逆に、これらの実施例は本開示をより明瞭に理解するために提供され、且つ本開示の範囲を当業者に完全に伝えることができる。

【0029】

従来の解決策では、ユーザが移動端末でのＡＰＰにアクセスする場合、アクセスされたＡＰＰは、ユーザの現在位置を取得し、且つ現在位置の付近のＰＯＩ情報をユーザに推薦することができ、例えば、ユーザがケータリングＡＰＰにアクセスする場合、ケータリングＡＰＰは、現在の位置から５００メートル以内のレストランをユーザに推薦することができる。しかし、従来の解決策ではユーザが現在ＰＯＩ情報を必要とするか否かを考慮しないため、不要なＰＯＩ情報を伝送してネットワークリソースの浪費、及びユーザへの邪魔を引き起こす。

【0030】

不要なＰＯＩ情報の伝送によって引き起こされるネットワークリソースの浪費、及びユーザへの邪魔を減少するために、本出願の実施例は、現在の時間及びユーザの現在の地理的エリアを判定し、前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、ユーザがＰＯＩ情報のニーズを有すると判定することができ、この場合で現在の地理的エリアのＰＯＩ情報を前記ユーザに推薦すると、ＰＯＩ情報の正確な配信を実現することができるだけでなく、無関係なＰＯＩ情報の推薦によって引き起こされるネットワークリソースの浪費及びユーザへの邪魔を減少させることができる。

【0031】

図１を参照すると、本出願の一つの実施例による情報推薦方法のステップを示すフローチャートであり、具体的に以下のステップを含むことができる。

【0032】

ステップ１０１において、現在の時間及びユーザの現在の地理的エリアを取得する。

【0033】

ステップ１０２において、前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨する。

【0034】

本出願の実施例は移動端末に適用し、移動端末を介してＰＯＩ情報をユーザにインテリジェントに推薦することができ、したがって、移動端末のネットワークリソースを節約することができ、且つ移動端末に対するユーザのエクスペリエンスを向上させることができる。前記移動端末は具体的にスマートフォン、タブレットコンピュータ、ノートパソコンなどの任意の移動端末であってもよく、本出願の実施例は具体的な移動端末を制限しない。説明を容易にするために、本出願の実施例はスマートフォンを例として情報推薦方法を説明し、他の移動端末に対応する情報推薦方法について相互に参照すればよい。

【0035】

本出願の実施例では、アクティブ時間範囲はユーザアクセス行動の高頻度期間を反映することに用いられてもよい。例えば、ケータリングＡＰＰによって取得された現在の時間がユーザのアクティブ時間範囲にある場合、ユーザがケータリングＡＰＰで付近のレストランを見つける傾向があり、即ちユーザがＰＯＩ情報のニーズを有すると判定することができ、ケータリングＡＰＰはＰＯＩ情報をユーザに推薦することができ、例えば推薦されるＰＯＩ情報がユーザの現在の地理的エリアの付近のレストラン情報を含むことができる。

【0036】

本出願の実施例では、非熟知エリアがユーザアクティブの低頻度地理的エリアを反映することに用いられてもよく、ユーザが非熟知エリアにいる場合、ユーザが該エリアにおけるＰＯＩ情報に対して熟知しないことを示し、ＰＯＩ情報をユーザに推薦することができる。

【0037】

本出願の実施例はユーザのアクティブ時間範囲とユーザの非熟知エリアに基づき、ユーザが現在の時間と現在の地理的エリアにＰＯＩ情報のニーズを有するか否かを判定することができ、ＰＯＩ情報の正確な推薦を実現することができるだけでなく、ネットワークリソースの浪費とユーザへの邪魔を減少させることができる。

【0038】

実際の応用において、ユーザが移動端末でのＡＰＰ、例えばケータリングＡＰＰにアクセスする場合、アクセスされたＡＰＰは対応するアクセス情報をアクセスログに記録することができ、ここで、前記アクセス情報が具体的にアクセス時間、位置情報（例えば緯度及び経度、街路アドレスなどの情報）、ソースＡＰＰ、又はページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ：ユニフォームリソースロケータ）アドレスなどを含むことができ、したがって、本出願の実施例は、予め設定された期間内のユーザの履歴アクセスログを予め収集し、そして収集された履歴アクセスログを分析し、ユーザのアクティブ時間範囲とユーザの非熟知エリアを取得することができる。

【0039】

本出願の実施例では、上記履歴アクセスログは移動端末でのあるＡＰＰ（例えばケータリングＡＰＰ）だけでなく、移動端末での複数のＡＰＰ（例えばケータリングＡＰＰ、ナビゲーションＡＰＰ、ショッピングＡＰＰなど）に由来することができる。又は、ユーザの複数の移動端末での一つ又は複数のＡＰＰに由来することもでき、例えば、ユーザがユーザアカウントを介して複数の移動端末でのＡＰＰにログインする場合、本出願の実施例はユーザアカウントを介して該ユーザの複数の移動端末でのＡＰＰに記録された履歴アクセスログを収集することができる。本出願の実施例で予め設定された期間内のユーザの履歴アクセスログに対する具体的な収集方式が制限されないことは理解可能である。前記予め設定された期間は最近の期間、例えば最近の一か月、最近の３か月、又は最近の６か月内などであってもよく、本出願の実施例で予め設定された期間の長さが制限されないことは理解可能である。

【0040】

図２に示すように、本出願による一つの可能な実施形態では、以下のステップにより前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定することができる。

【0041】

ステップＳ１１において、予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得し、前記履歴アクセスログに対応するアクセス時点を抽出する。

【0042】

ここで、前記履歴アクセスログはユーザが移動端末により行った任意のアクセス行動によって生じたアクセスログ、例えば、ユーザがＡＰＰにアクセスしたり、販売者リスト又は販売者ページをクリックしたり、位置決めサービスを呼び出して移動端末の位置を位置決めしたり、販売者ページに予約又は取引したりするなどの任意のアクセス行動によって生じたアクセスログを含むことができる。本出願の実施例で前記履歴アクセスログの具体的な内容が制限されないことは理解可能である。

【0043】

具体的には、移動端末でのＡＰＰはユーザの最近の一か月の全ての履歴アクセスログを取得し、そしてその中からアクセス時間を含む履歴アクセスログをスクリーニングすることができる。

【0044】

ステップＳ１２において、抽出された前記アクセス時点をクラスタリングし、第一の密度条件を満たす時点セットを取得し、ここで、前記第一の密度条件は、個数が第一の閾値を超えているアクセス時点を前記時点セットが含み、且つ前記時点セットの２つあたりのアクセス時点の間の時間間隔が予め設定された間隔より小さいことを含むことができる。

【0045】

選択可能に、本出願の実施例では、ＤＢＳｃａｎ（Ｄｅｎｓｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｏｆ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ Ｎｏｉｓｅ：密度に基づくクラスタリングアルゴリズム）を用いて前記アクセス時点をクラスタリングする。該アルゴリズムは密度に基づくクラスタリングの概念を利用し、クラスタリングスペースにおける一定のエリアに含まれるオブジェクト（ポイント又は他のスペースオブジェクト）の数がある所定閾値以下であることを要求する。本出願の実施例で具体的なクラスタリングアルゴリズムが制限されず、例えばＯＰＴＩＣＳ（オブジェクトソート識別子）クラスタリングアルゴリズム、ＤＥＮＣＬＵＥ（密度分布関数）クラスタリングアルゴリズムなどが用いられてもよいことは理解可能である。

【0046】

例えば、前記予め設定された間隔が３０秒であり、第一の閾値が４であると仮定すると、クラスタリングされた第一の密度条件を満たす時点セットには、時間間隔３０秒内にアクセス時点が存在し、そしてこの３０秒の時間間隔内に存在するアクセス時点の数が４以上であり、これにより得られた時点セットにユーザアクセス行動の高頻度時点が含まれ、該高頻度時点がユーザアクセス行動のアクティブ時間を反映することができる。

【0047】

ステップＳ１３において、前記時点セットのアクセス時点を統計し、前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定する。

【0048】

具体的には、本出願の実施例で前記時点セットにおけるアクセス時点を統計し、平均値を計算し、例えば、前記時点セットにおけるアクセス時点に基づいて平均値を日曜日の１２時として計算することができ、実際の応用において、ユーザのアクセス時間が通常ある具体的な時点に固定されなく、したがって、本出願の実施例で前記平均値に基づき、適切な期間ほど上下にフロートして実際により適合するアクティブ時間範囲を得る。例えば、前記時点セットにおけるアクセス時点がほとんど日曜日の１１時２０分〜１３時３０分に分布する場合、前記平均値と組み合わせ、前記ユーザのアクティブ時間範囲が日曜日の１１時〜１３時点であることを確定でき、該アクティブ時間範囲がユーザアクセス行動の高頻度期間を反映することができる。現在の時間がユーザのアクティブ時間範囲にある場合、ユーザが現在の時間にＰＯＩ情報のニーズを有することを判定することができる。

【0049】

上記のフロートした期間はアクセス時点の分布に応じて確定されてもよく、又は実際の生活経験に応じて確定されてもよく、本出願の実施例はこれに制限されない。例えば、ケータリングＡＰＰに対して、ユーザは通常、昼食時（１１時〜１３時）又は夕食時（１７時〜１９時）の時間範囲でアクセスニーズなどを有する。

【0050】

本出願の実施例では、前記時点セットにおけるアクセス時点の平均値を計算する時に、前記時点セットにおける全てのアクセス時点に基づいて計算することができ、又は、その中の最大値と最小値を除去して平均値を計算することができ、これにより、個別の極値点が平均値に与える影響を回避し、アクティブ時間範囲の精度を向上させる。本出願の実施例で前記時点セットにおけるアクセス時点の平均値を計算する具体的な方式が制限されないことは理解可能である。当然、上述した、平均値を計算することで前記時点セットにおけるアクセス時点を統計し、そしてユーザのアクティブ時間範囲を確定することは本出願の応用例の一つにすぎず、本出願の実施例で前記時点セットにおけるアクセス時点を統計する具体的な方式が制限されることはなく、例えば標準差を用いて前記時点セットにおけるアクセス時点を統計することができることなどがある。

【0051】

本出願の実施例では、ユーザが移動端末でのＡＰＰにアクセスする場合、ＡＰＰはユーザの履歴アクセスログを収集し、そしてユーザの履歴アクセスログを分析し、ユーザの非熟知エリアを取得することができ、例えば該非熟知エリアが熟知エリア以外のエリアであってもよく、該熟知エリアは仕事エリア、居住エリアなどを含むことができる。ユーザの現在の地理的エリアがユーザの非熟知エリアである場合、ユーザが該エリア内のＰＯＩを熟知しないことを示し、したがって、ユーザが現在の時間にＰＯＩ情報のニーズを有すると判定することができる。

【0052】

図３に示すように、本出願の一つの可能な実施形態では、以下のステップにより前記ユーザの非熟知エリアを確定することができる。

【0053】

ステップＳ２１において、予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得し、前記履歴アクセスログに対応する位置軌跡を確定する。

【0054】

ここで、前記履歴アクセスログはユーザが移動端末により行った任意のアクセス行動によって生じたアクセスログ、例えば、ユーザがＡＰＰにアクセスしたり、販売者リスト又は販売者ページをクリックしたり、位置決めサービスを呼び出して移動端末の位置を位置決めしたり、販売者ページに予約又は取引したりするなどの任意のアクセス行動によって生じたアクセスログを含むことができる。本出願の実施例で前記履歴アクセスログの具体的な内容が制限されないことは理解可能である。

【0055】

具体的には、移動端末でのＡＰＰはユーザの最近の一か月の全ての履歴アクセスログを取得し、その中から緯度及び経度情報を含む履歴アクセスログをスクリーニングすることができ、例えば、ある履歴アクセスログに記録されたアクセス情報が緯度及び経度情報を含み、且つ該緯度及び経度情報が（３４．２２９４７１００００、１０８．９５３８４０００００）であり、該緯度及び経度情報に基づき、対応する位置が「ＳＡＧＡショッピングセンター」であること、即ちユーザが「ＳＡＧＡショッピングセンター」にかつて出向いたことを確定することができる。ユーザの最近の一か月の全ての緯度及び経度情報を含む履歴アクセスログに基づき、前記履歴アクセスログに対応するユーザの位置軌跡を取得することができる。

【0056】

ステップＳ２２において、緯度及び経度に従って確定された前記位置軌跡における軌跡点をクラスタリングし、第二の密度条件を満たす軌跡点セットを取得し、ここで前記第二の密度条件が、前記軌跡点セットにおけるいずれか一つの軌跡点を中心とするプリセットカバレッジ内に、個数が第二の閾値を超えている軌跡点が存在することを含むことができる。

【0057】

アクセス時点クラスタリング方式と同じ、本出願の実施例はＤＢＳｃａｎクラスタリングアルゴリズムを用いて前記軌跡点をクラスタリングする。例えば、前記予め設定されたカバレッジが前記軌跡点セットにおけるいずれかの軌跡点を中心とし、半径が５００メートルとする円形のカバレッジであり、第二の閾値が５０であると仮定する場合、クラスタリングされた、第二の密度条件を満たす軌跡点セットに、いずれかの軌跡点を中心し、半径が５００メートルとする円形のカバレッジに軌跡点が存在し、且つ軌跡点の数が５０つ以上であり、これにより得られた軌跡点セットにユーザ位置軌跡におけるユーザアクティブの高頻度位置点が含まれ、ユーザが常にアクティブになる地理的位置を反映する。本出願で前記予め設定されたカバレッジの形状が制限されることはなく、例えば矩形エリアなどであってもよいことは理解可能である。

【0058】

ステップＳ２３において、前記軌跡点セットにおける軌跡点の緯度及び経度に従って、前記ユーザの非熟知エリアを確定する。

【0059】

具体的には、本出願の実施例は前記軌跡点セットにおける軌跡点の緯度及び経度を統計し、平均値を計算することができ、そして軌跡点セットにおける軌跡点の分布に応じて、生活常識と組み合わせ、ユーザの熟知エリアを得ることができ、ユーザの非熟知エリアがユーザの熟知エリア以外のエリアであってもよく、具体的な統計プロセス及び方式はアクセス時点の統計プロセスと類似し、ここで説明を省略する。

【0060】

選択可能に、確定された非熟知エリアがユーザの実際の生活習慣により一致するために、本出願の実施例は、予め設定された期間内の前記ユーザの履歴アクセスログ及び前記履歴アクセスログに対応する位置追跡以外、前記履歴アクセスログに対応するアクセス時間を取得することができ、クラスタリングされた軌跡点セットにおける軌跡点がほとんど９時〜１９時間にあると仮定し、生活常識により、この期間が通常ユーザの仕事時間であることがわかり、該軌跡点セットがユーザの仕事エリアであることを確定することができ、該軌跡点セットにおける軌跡点がほとんど１９時〜８時点にある場合、該軌跡点セットが居住エリアであることを確定することができる。

【0061】

上述したように、本出願の実施例は従来のユーザの地理的位置に基づくＰＯＩ情報推薦を基にし、さらに現在の時間、及びユーザの現在の地理的エリアに基づき、ユーザがＰＯＩ情報のニーズを有するか否かを判定し、具体的には、前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、ユーザがＰＯＩ情報のニーズを有すると判定することができ、この場合で現在の地理的エリアのＰＯＩ情報を前記ユーザに推薦すると、ＰＯＩ情報の正確な配信を実現するだけでなく、無関係なＰＯＩ情報の推薦によって引き起こされるネットワークリソースの浪費及びユーザへの邪魔を減少させることができる。

【0062】

本出願の実施例では、移動端末を介してユーザの履歴アクセスログを収集し、そして履歴アクセスログを分析し、ユーザのアクティブ時間範囲とユーザの非熟知エリアを得ることができる。選択可能に、移動端末の記憶スペースを節約し、移動端末のコンピューティング負荷を軽減するために、本出願の実施例は移動端末によって収集されたユーザの履歴アクセスログをサーバーにアップロードし、サーバーによってユーザの履歴アクセスログに対して分析処理を行うことができる。図４を参照すると、本出願の別の実施例による情報推薦方法のステップを示すフローチャートであり、具体的に以下のステップを含むことができる。

【0063】

ステップ２０１において、ユーザの履歴アクセスログを収集し、前記履歴アクセスログがユーザアクセス行動に対応するユーザ識別子、アクセス時間及び位置軌跡を少なくとも含むことができる。

【0064】

具体的な応用において、ユーザが移動端末でのＡＰＰにアクセスする場合、移動端末でのＡＰＰは、ユーザのアクセスログを記録し、そして記録されたアクセスログを移動端末ローカルに保存することができる。ここで、前記ユーザ識別子は前記ユーザの移動端末に対応する装置識別子、又は前記ユーザのユーザアカウントなどの識別子情報であってもよく、本出願の実施例は前記ユーザ識別子の具体的な内容を制限しない。

【0065】

ステップ２０２において、前記サーバーが前記ユーザの履歴アクセスログに基づいて前記ユーザの前記アクティブ時間範囲と前記非熟知エリアを得るように、サーバーへ前記ユーザの履歴アクセスログをアップロードする。

【0066】

具体的には、移動端末は、ローカルに保存されたユーザの履歴アクセスログをバッチでサーバーにタイミングでアップロードすることができ、前記履歴アクセスログはユーザアクセス行動に対応するユーザ識別子、アクセス時間及び位置軌跡を少なくとも含むことができる。

【0067】

サーバーは移動端末によってアップロードされたユーザの履歴アクセスログを整理し、その中のエラーデータをフィルタリングしてサーバーに記憶し、ユーザの履歴アクセスログを継続的に蓄積する。サーバーは予め設定された時間範囲内のユーザの履歴アクセスログに対して分析処理を行い、クラスタリングアルゴリズムによりユーザのアクティブ時間範囲及びユーザの非熟知エリアを計算し、そしてサーバーにユーザのユーザ識別子とユーザのアクティブ時間範囲及びユーザの非熟知エリアとのマッピング関係を確立する。

【0068】

ステップ２０３において、前記サーバーから前記ユーザのユーザ識別子に対応する前記ユーザのアクティブ時間範囲と前記ユーザの非熟知エリアを取得する。

【0069】

具体的には、移動端末でのＡＰＰは現在の時間、及びユーザの現在の地理的エリアを取得し、そしてサーバーから前記ユーザのユーザ識別子に対応する前記ユーザのアクティブ時間範囲、及び前記ユーザの非熟知エリアを取得することができる。

【0070】

ステップ２０４において、現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲にあるか否かを判定し、そうである場合、ステップ２０５を実行し、そうでない場合、ステップ２０７を実行する。

【0071】

ステップ２０５において、現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアであるか否かを判定し、そうである場合、ステップ２０６を実行し、そうでない場合、ステップ２０７を実行する。

【0072】

ステップ２０６において、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨する。

【0073】

ステップ２０７において、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨しない。

【0074】

説明すべきものとして、本出願の実施例はステップ２０４とステップ２０５の実行順序を制限しなく、両者が順番、逆番、並列で実行されてもよい。

【0075】

本出願の一つの応用例では、ユーザがスマートフォンでのケータリングＡＰＰにアクセスする場合、該ケータリングＡＰＰは現在の時間とユーザの現在の地理的エリアを取得することができ、また、該ケータリングＡＰＰはさらにケータリングレビューサーバーに該ユーザのスマートフォンの装置識別子を送信し、該ユーザのアクティブ時間範囲と熟知エリアをケータリングレビューサーバーにリクエストすることができ、ケータリングレビューサーバーはケータリングＡＰＰからのリクエストを受信した後、該ユーザのスマートフォンの装置識別子に対応するアクティブ時間範囲と熟知エリアを返信し、該ケータリングＡＰＰが、現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアであることを判定した場合、前記現在の地理的エリアのレストラン情報を前記ユーザに推薦する。

【0076】

上述したように、本出願の実施例は、サーバーがユーザの履歴アクセスログに対して分析処理を行い、ユーザのアクティブ時間範囲とユーザの非熟知エリアを得て、ＰＯＩ情報の正確な配信を実現するように、移動端末によって収集されたユーザの履歴アクセスログをサーバーにアップロードし、そして無関係なＰＯＩ情報の推薦によって引き起こされるネットワークリソースの浪費及びユーザへの邪魔を減少させることに基づき、移動端末の記憶スペースを節約し、移動端末のコンピューティング負荷を軽減することができる。また、本出願の実施例はビッグデータに基づくクラスタリング分析アルゴリズムを用いてユーザの履歴アクセスログをクラスタリングし、クラスタリング結果の精度を保証する。

【0077】

図５を参照すると、本出願の一つの実施例による情報推薦方法のステップを示すフローチャートであり、具体的に以下のステップを含むことができる。

【0078】

ステップ３０１において、現在の時間及びユーザの現在の地理的エリアを取得する。

【0079】

ステップ３０２において、前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアであり、前記現在の地理的エリアでの前記ユーザの滞在時間が予め設定された時間閾値を超えている場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推薦する。

【0080】

ユーザのアクティブ時間範囲とユーザの熟知エリアに基づき、ＰＯＩ情報をユーザに推薦するか否かを判定する以外に、本出願の実施例はさらに現在の地理的エリアでのユーザの滞在時間に基づいて判定することもできる。ここで、前記滞在時間はユーザのアクセス傾向を反映することに用いられてもよい。例えば、ユーザがあるショッピングモールに３０分間以上滞在する場合、該ユーザが該ショッピングモールで消費する傾向を有すると判定することができ、該ショッピングモール内の販売者情報を該ユーザに推薦することができる。該ショッピングモールでの該ユーザの滞在時間が５分間だけである場合、該ユーザが該ショッピングモールに対して消費傾向を有しないと判定することができ、そのため該ショッピングモール内の販売者情報を該ユーザに推薦しなくてもよい。

【0081】

説明すべきものとして、方法の実施例に対して、簡単に説明するために、それらを一連の動作の組み合わせとして説明するが、本出願の実施例によれば、いくつかのステップが他の順番で又は同時に実行されることができるため、本出願の実施例が説明される動作の順番の制限を受けないことは当業者が理解すべきである。次に、当業者であれば、明細書に説明される実施例はいずれも好ましい実施例に属し、係る動作が必ず本出願の実施例の必要なものではないと理解すべきである。

【0082】

図６を参照すると、本出願の一つの実施例による情報推薦装置を示す構造ブロック図であり、具体的に以下のモジュールを備えることができる。

【0083】

第一の取得モジュール４０１は、現在の時間及びユーザの現在の地理的エリアを取得するように構成される。

【0084】

第一の推薦モジュール４０２は、前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨するように構成される。

【0085】

選択可能に、図７に示すように、前記装置はさらに、
前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定するように構成されるアクティブ時間範囲確定モジュール５０１を備えることができる。

【0086】

前記アクティブ時間範囲確定モジュール５０１は、具体的に、
予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得し、前記履歴アクセスログに対応するアクセス時点を抽出するように構成される第一の取得サブモジュール５０１１と、
前記抽出された前記アクセス時点をクラスタリングし、第一の密度条件を満たす時点セットを取得するように構成される第一のクラスタリングサブモジュールであって、前記第一の密度条件は、個数が第一の閾値を超えているアクセス時点を前記時点セットが含み、且つ前記時点セットの２つあたりのアクセス時点の間の時間間隔が予め設定された間隔より小さいことを含む、第一のクラスタリングサブモジュール５０１２と、
前記時点セットの各前記アクセス時点を統計し、前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定するように構成される第一の統計サブモジュール５０１３と、
を含むことができる。

【0087】

選択可能に、前記装置はさらに、
前記ユーザの非熟知エリアを確定するように構成される非熟知エリア確定モジュール５０２を備えることができる。

【0088】

前記非熟知エリア確定モジュール５０２は具体的に、
予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得し、前記履歴アクセスログに対応する位置軌跡を確定するように構成される第二の取得サブモジュール５０２１と、
緯度及び経度に従って確定された前記位置軌跡における軌跡点をクラスタリングし、第二の密度条件を満たす軌跡点セットを取得するように構成される第二の統計サブモジュールであって、前記第二の密度条件が、前記軌跡点セットにおけるいずれか一つの軌跡点を中心とするプリセットカバレッジ内に、個数が第二の閾値を超えている軌跡点が存在することを含む第二のクラスタリングサブモジュール５０２２と、
前記軌跡点セットにおける各前記軌跡点の緯度及び経度に従って、前記ユーザの非熟知エリアを確定するように構成される第二の統計サブモジュール５０２３と、を含むことができる。

【0089】

選択可能に、図８に示すように、前記装置はさらに、
ユーザアクセス行動に対応するユーザ識別子、アクセス時間及び位置軌跡を少なくとも含む前記ユーザの履歴アクセスログを収集するように構成される収集モジュール６０１と、
前記履歴アクセスログに基づいて前記サーバーが前記ユーザの前記アクティブ時間範囲と前記非熟知エリアを確定するように、サーバーへ前記ユーザの履歴アクセスログをアップロードするように構成されるアップロードモジュール６０２と、
前記サーバーから前記ユーザの前記アクティブ時間範囲と前記非熟知エリアを取得するように構成される第二の取得モジュール６０３とを備えることができる。

【0090】

図９を参照すると、本出願の一つの実施例による情報推薦装置を示す構造ブロック図であり、具体的に以下のモジュールを備えることができる。

【0091】

第一の取得モジュール４０１は、現在の時間及びユーザの現在の地理的エリアを取得するように構成される。

【0092】

第二の推薦モジュール４０３は、前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアでの前記ユーザの滞在時間を取得し、前記滞在時間が予め設定された時間閾値を超えている場合、現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推薦するように構成される。

【0093】

図６〜図９に示す装置の実施例については、それが図１〜図５に示す方法の実施例とほぼ同じであるため、簡単に説明し、関連するところは図１〜図５に示す方法の実施例の部分の説明を参照すればよい。

【0094】

本出願の実施例によるコンピューティング装置は、メモリ、プロセッサ及びメモリに記憶され且つプロセッサで実行可能なプログラムを備え、ここで、前記プロセッサは前記プログラムを実行する時に図１〜図５に示す情報推薦方法のステップを実施する。

【0095】

図１０を参照すると、本出願のコンピューティング装置１５００を示す構造図であり、具体的に少なくとも一つのプロセッサ１５０１、メモリ１５０２、少なくとも一つのネットワークインタフェース１５０４とユーザインタフェース１５０３を備えることができる。コンピューティング装置１５００の各部材はバスシステム１５０５を介して結合される。理解できるものとして、バスシステム１５０５はこれらの部材間の接続通信を実現することに用いられる。バスシステム１５０５はデータバス以外、電源バス、制御バスと状態信号バスを含む。しかしながら、説明を明確にするために、図１０では様々なバスシステムがバスシステム１５０５として標識される。

【0096】

ここで、ユーザインタフェース１５０３は、ディスプレイ、キーボード又はクリック装置（例えば、マウス、トラックボール（ｔｒａｃｋｂａｌｌ）、タッチパッド又はタッチスクリーン）などを含むことができる。

【0097】

本出願の実施例におけるメモリ１５０２が揮発性メモリ又は不揮発性メモリであってもよく、又は揮発性メモリ及び不揮発性メモリ両者を含むことができることは理解可能である。ここで、不揮発性メモリは読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、プログラマブル読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ：Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ：Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ）又はフラッシュメモリであってもよい。揮発性メモリは外部キャッシュメモリとして機能するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）であってもよい。制限的でなく例示的な説明により、多くの形態のＲＡＭは利用可能であり、例えばスタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ：Ｓｔａｔｉｃ ＲＡＭ）、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ：Ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭ）、同期動的ランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ：Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ＤＲＡＭ）、ダブルデータレート同期動的ランダムアクセスメモリ（ＤＤＲＳＤＲＡＭ：Ｄｏｕｂｌｅ Ｄａｔａ Ｒａｔｅ ＳＤＲＡＭ）、強化型同期動的ランダムアクセスメモリ（ＥＳＤＲＡＭ：Ｅｎｈａｎｃｅｄ ＳＤＲＡＭ）、同期リンク動的ランダムアクセスメモリ（ＳＬＤＲＡＭ：Ｓｙｎｃｈｌｉｎｋ ＤＲＡＭ）とダイレクトラムバスランダムアクセスメモリ（ＤＲＲＡＭ(登録商標)：Ｄｉｒｅｃｔ Ｒａｍｂｕｓ ＲＡＭ）である。本出願の実施例に記載されるシステムと方法のメモリ１５０２はこれらと任意の他の適切なタイプのメモリを含むことを図るがこれらに限定されない。

【0098】

いくつかの実施形態では、メモリ１５０２は、実行可能モジュール又はデータ構造、又はそれらのサブセット、又はそれらの拡張セット即ち操作システム１５０２１とアプリケーションプログラム１５０２２を記憶する。

【0099】

ここで、操作システム１５０２１は、様々なシステムプログラム、例えばフレームワークレイヤー、コアライブラリレイヤー、ドライバーレイヤーなどを含み、様々な基礎サービスを実現し、ハードウェアに基づくタスクを処理することに用いられる。アプリケーションプログラム１５０２２は、様々なアプリケーションプログラム、例えばメディアプレーヤー（Ｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、ブラウザ（Ｂｒｏｗｓｅｒ）などを含み、様々なアプリケーションサービスを実現することに用いられる。本出願の実施例の方法を実現するためのプログラムはアプリケーションプログラム１５０２２に含まれてもよい。

【0100】

本出願の実施例では、メモリ１５０２に記憶されたプログラム又は命令を呼び出し、具体的に、アプリケーションプログラム１５０２２に記憶されたプログラム又は命令を呼び出すことができ、プロセッサ１５０１は現在の時間及びユーザの現在の地理的エリアを取得し、前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨することに用いられる。

【0101】

プログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体は、前記プログラムがプロセッサによって実行される時に図１〜図５に示す情報推薦方法のステップを実施する。

【0102】

上記本出願の実施例で開示される方法は、プロセッサ１５０１に応用されてもよく、プロセッサ１５０１によって実現されもよい。プロセッサ１５０１は信号処理機能を有する集積回路チップである可能性がある。実施プロセスでは、上記方法の各ステップは、プロセッサ１５０１内のハードウェアの集積論理回路又はソフトウェアの形態の命令によって完了されてもよい。上記プロセッサ１５０１は、本出願の実施例で開示される各方法、ステップ及び論理ブロック図を実現又は実行するように、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲート又はトランジスタ論理デバイス、ディスクリートハードウェア部材であってもよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってもよく、又はいずれかの従来のプロセッサなどであってもよい。本出願の実施例と組み合わせて開示された方法のステップはハードウェア復号プロセッサによって実行されて完了され、又は復号プロセッサにおけるハードウェア及びソフトウェアモジュールの組み合わせによって実行されて完了されるように直接具現化されてもよい。ソフトウェアモジュールはランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ、プログラマブル読み取り専用メモリ又は電気的消去可能プログラマブルメモリ、レジスタなどの本分野における成熟した記憶媒体に位置してもよい。該記憶媒体はメモリ１５０２に位置し、プロセッサ１５０１はメモリ１５０２における情報を読み取り、そのハードウェアと組み合わせて上記方法のステップを完了する。

【0103】

理解できるものとして、本出願の実施例に記載されるこれらの実施例は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。ハードウェアで実現される場合、処理ユニットは、一つ又は複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ：ＤＳＰ Ｄｅｖｉｃｅ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、汎用プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、本出願に記載される機能を実行するための他の電子ユニット又はその組み合わせで実現されてもよい。

【0104】

ソフトウェアで実現される場合、本出願の実施例に記載される機能を実行するためのモジュール（例えばプロセス、関数など）によって本出願の実施例に記載される技術を実現することができる。ソフトウェアコードはメモリに記憶されてプロセッサによって実行されてもよい。メモリはプロセッサ内部又はプロセッサ外部で実現されてもよい。

【0105】

選択可能に、プロセッサ１５０１はさらに以下のステップにより前記ユーザのアクティブ時間範囲を確定することに用いられる：

【0106】

予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログを取得し、前記履歴アクセスログに対応するアクセス時点を抽出する。

【0107】

前記アクセス時点をクラスタリングし、第一の密度条件を満たす時点セットを取得し、ここで、前記第一の密度条件は、前記時点セットにおける各アクセス時点の間の時間間隔が予め設定された間隔より小さく、且つ前記時点セットにおけるアクセス時点の数が第一の閾値を超えていることを含む。

【0108】

前記時点セットのアクセス時点を統計し、前記ユーザのアクティブ時間範囲を取得する。

【0109】

選択可能に、プロセッサ１５０１はさらに以下のステップにより前記ユーザの非熟知エリアを確定することに用いられる：即ち、
予め設定された期間での前記ユーザの履歴アクセスログ、及び前記履歴アクセスログに対応する位置軌跡を取得し、
緯度及び経度に従って前記位置軌跡における軌跡点をクラスタリングし、第二の密度条件を満たす軌跡点セットを取得し、ここで前記第二の密度条件は、前記軌跡点セットにおけるいずれか一つの軌跡点を中心とするプリセットカバレッジ内に、個数が第二の閾値を超えている軌跡点が存在することを含み、
前記軌跡点セットにおける軌跡点の緯度及び経度に従って、前記ユーザの非熟知エリアを得る。

【0110】

選択可能に、プロセッサ１５０１はさらにユーザの履歴アクセスログを収集し、前記履歴アクセスログがユーザアクセス行動に対応するユーザ識別子、アクセス時間及び位置軌跡を少なくとも含み、前記サーバーが前記ユーザの履歴アクセスログに基づいて前記ユーザのアクティブ時間範囲と前記ユーザの非熟知エリアを確定するように、前記サーバーへ前記ユーザの履歴アクセスログをアップロードし、前記サーバーから前記ユーザのユーザ識別子に対応する前記ユーザのアクティブ時間範囲と前記ユーザの非熟知エリアを取得することに用いられる。

【0111】

選択可能に、プロセッサ１５０１はさらに、前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアであり、前記現在の地理的エリアでの前記ユーザの滞在時間が予め設定された時間閾値を超えている場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推薦することに用いられる。

【0112】

本出願の実施例はさらにプログラムを記憶しているコンピュータ可読記憶媒体を提供し、前記プログラムがプロセッサに実行される時に以下のステップを実現する：現在の時間及びユーザの現在の地理的エリアを取得し、前記現在の時間が前記ユーザのアクティブ時間範囲内にあり、且つ前記現在の地理的エリアが前記ユーザの非熟知エリアである場合、前記現在の地理的エリアの興味ポイント情報を前記ユーザに推奨する。

【0113】

本明細書で提供されるアルゴリズム及び表示はいかなる特定のコンピュータ、仮想システム又は他の装置と固有に関連しない。様々な汎用システムは本明細書に基づく教示とともに使用されてもよい。以上の説明によれば、このようなシステムに要求される構造を構築することは明らかである。また、本出願はいかなる特定のプログラミング言語に対するものではない。理解すべきものとして、様々なプログラミング言語を用いて本明細書に記載された本出願の内容を実現することができ、且つ特定の言語に対して行われた上記記述は本出願の最適な実施形態を開示するためのものである。

【0114】

ここで提供された明細書において、多くの具体的な詳細を説明した。しかしながら、本出願の実施例がこれらの具体的な詳細なしで実施されてもよいことは理解できる。いくつかの例では、本明細書の理解をあいまいにしないように、周知の方法、構造及び技術は詳細に示されていない。

【0115】

同様に、理解すべきものとして、本開示を簡素化して個々の発明態様の一つ又は複数への理解を助けるために、以上の本出願の例示的な実施例の説明において、本出願の様々な特徴が単一の実施例、図、又はそれに対する記述にグループ化される。しかしながら、該開示された方法を以下の意図に解釈するべきではない：即ち、保護が要求される本出願は各請求項において明確に記載された特徴よりも多く要求される。より具体的には、以下の特許請求の範囲によって反映されるように、発明態様は以上に開示された単一の実施例の全ての特徴より少ない。したがって、具体的な実施形態に従う特許請求の範囲はこれにより明確に該具体的な実施形態に組み込まれ、その中の各請求項自体が本出願の別個の実施例とする。

【0116】

当業者であれば、実施例における装置のモジュールを適応的に変更し且つそれらを該実施例と異なる一つ又は複数の装置に設置することができると理解できる。実施例におけるモジュール又はユニット又は部材を一つのモジュール又はユニット又はアセンブリに組み合わせることができ、またそれらを複数のサブモジュール又はサブユニット又はサブ部材に分割することができる。このような特徴及び／又はプロセス又はユニットのうちの少なくともいくつかが相互に排他的である以外、いかなる組み合わせを用いて本明細書（付随の特許請求の範囲、要約書及び図面を含む）に開示される全ての特徴及びこのように開示されるいかなる方法又は装置の全てのプロセス又はユニットを組み合わせることができる。特に明記しない限り、本明細書（付随の特許請求の範囲、要約書及び図面を含む）に開示された各特徴は同一、同等又は類似の目的を提供する代替的な特徴で代替されてもよい。

【0117】

また、当業者であれば、本明細書に記載された幾つかの実施例は他の特徴ではなく、他の実施例に含まれるいくつかの特徴を含むが、異なる実施例の特徴の組み合わせは本出願の範囲内にあり且つ異なる実施例を形成することを意味すると理解できる。例えば、以下の特許請求の範囲において、保護が要求された実施例のいずれかの一つは任意の組み合わせで使用されてもよい。

【0118】

本出願の各部材の実施例はハードウェアで実現され、又は一つ又は複数のプロセッサで動作されるソフトウェアモジュールで実現され、又はそれらの組み合わせで実現されることができる。当業者であれば、実践中にマイクロプロセッサ又はデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を使用して本出願の実施例による情報推薦方法及び装置のいくつか又は全ての部材のいくつか又は全ての機能を果たすことができる。本出願はさらに本明細書に記載される方法の一部又は全てを実行するための装置又は装置プログラム（例えば、プログラム及びプログラム製品）として実現されてもよい。このように本出願を実現するプログラムはコンピュータ可読媒体に記憶されてもよく、又は一つ又は複数の信号の形態を有してもよい。このような信号はインターネットプラットフォームからダウンロードされてもよく、又はキャリア信号で提供されてもよく、又は任意の他の形態で提供されてもよい。

【0119】

注意すべきものとして、上記実施例は本出願を説明するものであるが本出願を限定するものではなく、且つ当業者は添付する請求項の範囲から逸脱せずに代替的な実施例を設計することができる。特許請求の範囲において、括弧間に位置するいかなる参照記号は特許請求の範囲を限定するものとして構成されるべきではない。単語“含む”は特許請求の範囲に記載されない素子又はステップの存在を排除しない。素子の前に位置する単語“一”又は“一つ”はこのような素子が複数存在することを排除しない。本出願はいくつかの異なる素子を含むハードウェア及び適切にプログラムされたコンピュータによって実現されてもよい。いくつかの装置のユニットを列挙した特許請求の範囲において、これらの装置のいくつかは同一のハードウェアアイテムにより具現化されてもよい。第一、第二、及び第三などの単語の使用はいかなる順序を表しない。これらの単語が名称として解釈されてもよい。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】