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特許7467680移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体
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(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】
(24)【登録日】2024-04-05
(45)【発行日】2024-04-15
(54)【発明の名称】移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体
(51)【国際特許分類】
   G01C 21/26 20060101AFI20240408BHJP
   G06Q 50/10 20120101ALI20240408BHJP
   G08G 1/005 20060101ALI20240408BHJP
【FI】
G01C21/26 P
G06Q50/10
G08G1/005
【請求項の数】 17
(21)【出願番号】P 2022565628
(86)(22)【出願日】2022-02-28
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2023-09-01
(86)【国際出願番号】 CN2022078235
(87)【国際公開番号】W WO2023000671
(87)【国際公開日】2023-01-26
【審査請求日】2022-10-26
(31)【優先権主張番号】202110819004.2
(32)【優先日】2021-07-20
(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN
(73)【特許権者】
【識別番号】514322098
【氏名又は名称】ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド
【氏名又は名称原語表記】Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd.
【住所又は居所原語表記】2/F Baidu Campus, No.10, Shangdi 10th Street, Haidian District, Beijing 100085, China
(74)【代理人】
【識別番号】100118902
【弁理士】
【氏名又は名称】山本 修
(74)【代理人】
【識別番号】100106208
【弁理士】
【氏名又は名称】宮前 徹
(74)【代理人】
【識別番号】100196508
【弁理士】
【氏名又は名称】松尾 淳一
(74)【代理人】
【識別番号】100138759
【弁理士】
【氏名又は名称】大房 直樹
(72)【発明者】
【氏名】チェン,ハオ
(72)【発明者】
【氏名】ジャオ,ルンメイ
(72)【発明者】
【氏名】ホワーン,ジージョウ
【審査官】佐藤 吉信
(56)【参考文献】
【文献】中国特許出願公開第112989229(CN,A)
【文献】特開2019-138642(JP,A)
【文献】特開2007-010571(JP,A)
【文献】特開2009-025238(JP,A)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G01C 21/00-21/36
G08G 1/00-99/00
G06Q 50/10
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
移動方式の推薦方法であって、
ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して前記ユーザの移動タイプを得るステップであって、
ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第1の興味のあるポイントの位置とタイプを確定することと
前記第1の興味のあるポイントの位置と前記ユーザの位置を分析し、前記第1の興味のあるポイントのタイプに合わせて、前記ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定することとを含む、ステップと、
前記移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得することと、前記候補移動方式に対応する移動コストを算出するステップと、
前記移動コストに基づいて、前記ユーザに少なくとも1つの移動方式を推薦するステップとを含む、移動方式の推薦方法。
【請求項2】
前記の、前記移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するステップは、
前記移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第1の興味のあるポイントから出発する少なくとも1つの候補移動方式を取得することと、
前記移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第1の興味のあるポイントに到着する少なくとも1つの候補移動方式を取得することとを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項3】
前記の、前記候補移動方式に対応する移動コストを算出するステップは、
前記ユーザ情報、前記第1の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、前記候補移動方式に対応する移動コストを算出することを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項4】
前記の、前記移動コストに基づいて、前記ユーザに少なくとも1つの移動方式を推薦するステップは、
前記移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択することと、
選択された移動コストに対応する移動方式を前記ユーザに推薦することとを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項5】
指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として前記ユーザに提供することをさらに含む、請求項4に記載の方法。
【請求項6】
前記移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも1つを含む、請求項1~5のいずれか一項に記載の方法。
【請求項7】
前記ユーザが第2の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第2の興味のあるポイントについて、少なくとも1つの移動方式を前記ユーザに推薦し、かつ前記第1の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項8】
移動方式の推薦装置であって、
ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して前記ユーザの移動タイプを得るための分析モジュールであって、ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第1の興味のあるポイントの位置とタイプを確定し、前記第1の興味のあるポイントの位置と前記ユーザの位置を分析し、前記第1の興味のあるポイントのタイプに合わせて、前記ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定するための分析モジュールと、
前記移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するための候補モジュールと、
前記候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュールと、
前記移動コストに基づいて、前記ユーザに少なくとも1つの移動方式を推薦するための推薦モジュールとを含む、移動方式の推薦装置。
【請求項9】
前記候補モジュールは、
前記移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第1の興味のあるポイントから出発する少なくとも1つの候補移動方式を取得し、
前記移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、前記第1の興味のあるポイントに到着する少なくとも1つの候補移動方式を取得するために用いられる、請求項8に記載の装置。
【請求項10】
前記コストモジュールは、
前記ユーザ情報、前記第1の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、前記候補移動方式に対応する移動コストを算出するために用いられる、請求項8に記載の装置。
【請求項11】
前記推薦モジュールは、
前記移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、
選択された移動コストに対応する移動方式を前記ユーザに推薦するために用いられる、請求項8に記載の装置。
【請求項12】
前記推薦モジュールは、さらに、
指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として前記ユーザに提供するために用いられる、請求項11に記載の装置。
【請求項13】
前記移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも1つを含む、請求項8~12のいずれか一項に記載の装置。
【請求項14】
前記ユーザが第2の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、前記第2の興味のあるポイントについて少なくとも1つの移動方式を前記ユーザに推薦し、かつ前記第1の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示するための対照モジュールをさらに含む、請求項8に記載の装置。
【請求項15】
電子機器であって、
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信接続されたメモリとを含み、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサが請求項1~7のいずれか一項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行される電子機器。
【請求項16】
請求項1~7のいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるために用いられるコンピュータ命令が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項17】
プロセッサによって実行されると、請求項1~7のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本出願は、2021年7月20日に中国国家知識産権局に提出された、出願番号が202110819004.2で、発明名称が「移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張する。
【0002】
本開示は、コンピュータ技術分野に関し、特にインテリジェント交通、インテリジェントサーチ、ビッグデータ分析などの分野に関し、具体的に、移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体に関する。
【背景技術】
【0003】
従来技術において、ユーザは複数のプラットフォームにアクセスするか、または複数のルートを利用して移動コストの関連要素を取得し、続いて自分で算出して比較し、最終的に最適な移動方式を1つ選択する必要がある。全過程は時間も手間もかかり、かつユーザの配慮が足りないため、間違った移動決定を下しやすく、これにより、悪い移動体験を得る。これに対して、関連技術では有効な解決策が存在しない。
【発明の概要】
【0004】
本開示は、移動方式の推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体を提供する。
本開示の一態様によれば、
ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して該ユーザの移動タイプを得ることと、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得することと、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出することと、
この移動コストに基づいて、このユーザに少なくとも1つの移動方式を推薦することとを含む移動方式の推薦方法を提供する。
【0005】
本開示の別の態様によれば、
ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して該ユーザの移動タイプを得るための分析モジュールと、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するための候補モジュールと、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュールと、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも1つの移動方式を推薦するための推薦モジュールとを含む移動方式の推薦装置を提供する。
【0006】
本開示の別の態様によれば、
少なくとも1つのプロセッサと、
該少なくとも1つのプロセッサに通信接続されたメモリとを含み、
該メモリには、少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、該命令は、該少なくとも1つのプロセッサが本開示のいずれか1つの実施例における方法を実行できるように、該少なくとも1つのプロセッサによって実行される電子機器を提供する。
【0007】
本開示の別の態様によれば、本開示に記載のいずれか1つの実施例における方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【0008】
本開示の別の態様によれば、プロセッサによって実行されると、本開示のいずれか1つの実施例における方法を実現するコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を提供する。
【0009】
本開示の実施例の技術案における利点または有益な効果は、本開示の技術によれば、ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストに基づいて、移動タイプをインテリジェントに判断することができ、その後、異なる移動タイプに基づいて、関連要素を全面的に收集、分析し、移動コストを正確に算出し、次にユーザフレンドリな比較を行い、最終的に、ユーザが選択可能な移動方式を迅速かつ正確に得て、それをユーザに推薦し、ユーザが移動決定を下すことを支援するために非常に大きな利便性を提供することである。
【0010】
理解すべきこととして、この部分に説明される内容は、本開示の実施例の要点または重要な特徴を識別することを意図しておらず、本開示の保護範囲を限定するためのものではないことである。本開示の他の特徴は、以下の明細書によって理解されやすくなる。
【0011】
上記の概説は単に明細書の目的のためであり、いかなる方式でも限定することを意図していない。上記に説明された例示的な態様、実施形態と特徴に加えて、本出願のさらなる態様、実施形態および特徴は、図面と以下の詳細な説明を参照することによって容易に明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
図面において、特に断りがない限り、複数の図面にわたって同一の図面符号は、同一または類似する部材または要素を示す。これらの図面は、必ずしも比例に従って描かれているとは限らない。理解すべきこととして、これらの図面は、本出願によって開示されたいくつかの実施形態のみを描かれており、それを本出願の範囲を限定するものと見なされるべきではない。
図1】本開示の一実施例による移動方式の推薦方法の概略図である。
図2】本開示の一実施例による興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器の概略図である。
図3】本開示の別の実施例による移動方式の推薦方法の概略図である。
図4a】本開示の一実施例による異なる天気における移動推薦インターフェースの概略図である。
図4b】本開示の一実施例による異なる興味のあるポイントの移動推薦インターフェースの概略図である。
図5】本開示のまた別の実施例による移動方式の推薦方法の概略図である。
図6】本開示の一実施例による複数の興味のあるポイントに対する移動推薦インターフェースの概略図である。
図7】本開示の一実施例による移動方式の推薦方法の階層概略図である。
図8】本開示の一実施例による移動方式の推薦装置の概略図である。
図9】本開示の別の実施例による移動方式の推薦装置の概略図である。
図10】本開示の実施例による移動方式の推薦方法を実現するための電子機器のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、図面に合わせて本開示の例示的な実施例を説明して、それに含まれる本開示の実施例における様々な詳細が理解を助けるためので、それらは単なる例示的なものと考えられるべきである。したがって、当業者であれば認識できるように、本開示の範囲および精神から逸脱することなく、ここで説明された実施例に対して様々な変更および修正を行うことができる。同様に、明瞭と簡潔のために、以下の説明では公知の機能および構造についての説明を省略している。
【0014】
本明細書における「および/または」という用語は、関連対象の関連関係を説明するものに過ぎず、三つの関係が存在可能であることを示し、例えば、Aおよび/またはBは、Aが単独で存在し、AとBが同時に存在し、Bが単独で存在するという3つの状況を表してもよい。本明細書における「少なくとも1つ」という用語は、複数のうちの任意の1つまたは複数のうちの少なくとも2つの任意の組み合わせを表し、例えば、A、B、Cのうちの少なくとも1つを含むことは、A、BおよびCからなる集合から選択された任意の1つまたは複数の要素を含むことを表してもよい。本明細書における「第1の」、「第2の」という用語は、類似する複数の技術用語を指してそれらを区別することを表し、順序を限定することも、2つのみを限定することも意味しなく、例えば、第1の特徴と第2の特徴とは、2つのタイプ/2つの特徴があることを指し、第1の特徴は1つまたは複数であってもよく、第2の特徴も1つまたは複数であってよい。
【0015】
さらに、本開示をより詳細に説明するために、多数の具体的な詳細が以下の具体的な実施形態に示される。当業者であれば、具体的な詳細なしに、本開示を同様に実施することができることを理解するであろう。いくつかの例では、本開示の趣旨を強調するために、当業者に周知の方法、手段、要素、および回路については詳細に説明しない。
【0016】
POIは「Point of Interest」の略で、中国語では「興味のあるポイント」と訳すことができる。地理情報システムにおいて、POIは住屋、店舗、バス停などであってもよい。実際の応用シーンにおいて、ユーザはまず自身のニーズに基づいて、POI検索プラットフォームで関連の興味のあるポイントを検索し、次に複数の移動ルートを確定し、続いて、天気、走行規制、公共交通機関の混雑度、近くに駐車場、ガソリンスタンドがあるかどうかなど、移動に影響を与える関連要素を調べ、最後に、上記の様々な要素に基づいて移動決定を下す必要がある。一般的に、上記の行動は異なるページ、ひいては異なるプラットフォームでそれぞれ完了する必要がある。例えば、第1のページでは興味のあるポイントを調べ、第2のページまたは別のウェブサイトでは移動ルートを調べ、第3のページまたは他の複数のウェブサイトでは移動に影響を与える関連要素を調べる。ユーザはすべての関連情報を自分で収集した後、これらの情報に基づいて、移動について最終的な決定を下す。決定過程全体は煩雑で時間がかかり、かつ関連情報の収集が不完全であるため、最適な移動決定を下すことができないことがよくある。
【0017】
また、いくつかのウェブサイトは、ユーザの出発地と目的地に基づいて、所要時間に応じてユーザに移動方式を推薦し、ユーザが移動決定を下すことをある程度支援することが、推薦過程で考慮される要素が簡単すぎるため、無効な推薦を生じ、例えば、非車主ユーザに、運転という機能の交通手段を優先的に推薦する可能性があり、それに、駐車などの要素の、運転という交通手段への移動コストを考慮しておらず、また、推薦された手段が自分に合っているかどうかをユーザに容易に理解させる明確な推薦理由も提供していない。
【0018】
本開示の実施例によれば,移動推薦方法を提供し、図1に示すように、該方法は、以下のステップS101~S104を含んでもよい。
ステップS101では、ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、ユーザの移動タイプを分析して得る。
【0019】
一例において、ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストは、ユーザがいずれか1つのPOIに関連するプラットフォームである興味のあるポイントを調べる具体的な行為、例えばある四川料理レストランを調べることであってもよい。該調べリクエストを受信し、次に該第1の興味のあるポイントの具体的な情報を利用して、ユーザの関連情報に合わせて、ユーザの具体的な移動タイプを判断することによって、さらにユーザが実際に取得したい情報を明確にし、例えば、ユーザが調べた第1の興味のあるポイントは遠隔地にある駅である場合、ユーザが出発ニーズを有すると判断し、即ちユーザが実際に取得したいのはこの駅から出発の移動方式であり、ユーザが調べた第1の興味のあるポイントはローカルにある四川料理レストランである場合、ユーザは到着ニーズを有すると判断し、即ちユーザが実際に取得したいのはこの四川料理レストランに到着の移動方式であり、またはユーザが調べた第1の興味のあるポイントは遠隔地にある四川料理レストランである場合、ユーザは到着ニーズと出発ニーズが同時に存在する可能性があると判断する。
【0020】
ステップS102では、該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得し、
一例において、ユーザ情報は以下の少なくとも1つを含むがこれに限定されない。(1)ユーザがマイカーを所有しているかどうか、マイカーのタイプ、車両の所在地、新エネルギー自動車かガソリン自動車かなどである車の所有者情報であり、ユーザがオートバイ、自転車などの非自動車を所有しているかどうかに関連する情報を知ることもできる。(2)ユーザは一般的にどのような方式で移動することを好むかという移動嗜好情報であり、該嗜好情報は、例えば、ユーザはマイカーを所有しているがウイークデーに公共交通機関で移動することを好み、あるいはユーザが夕食に出かけると酒を飲むことが多く、マイカーを所有しているが、オンライン配車を利用して移動することを好むなど、異なる時間や異なるシーンでの移動嗜好であってもよい。(3)具体的には、ユーザの常住都市、自宅の住所、会社の住所などのユーザ常住地情報であってもよい。指摘すべきこととして、上記の車の所有者情報は、ユーザにより自主的に設定されてよく、ユーザの履歴データをマイニングし分析することによって、その中から取得することもできる。
【0021】
移動タイプとユーザの具体的な情報に合わせて、候補移動方式を取得し、該候補移動方式は、ユーザが選択可能な、または習慣的に選択する移動方式であり例えば、ユーザは近くにある四川料理レストランに行きたいが、ユーザが車を所有しておらず、ユーザがバスで移動する習慣がある場合、候補移動方式はバス、自転車などを含んでよく、マイカーで移動することを候補移動方式とせず、例えば、ユーザは非常住都市にあるレストランに行きたいが、ユーザが車を所有していても、マイカーで移動することを候補移動方式としない。指摘すべきこととして、候補移動方式は可能な限り完全に選択し、実現可能な移動方式を漏らしてはならない。
【0022】
ステップS103では、該候補移動方式に対応する移動コストを算出し、
一例において、ユーザ情報、興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、該候補移動方式に対応する移動コストを算出することができる。具体的には、ステップS102で説明したように、ユーザ情報は車の所有者情報、移動嗜好情報または常住地情報を含んでもよく、興味のあるポイントの関連情報は、主に興味のあるポイント自体または近くの移動に関連するハードウェア装置の条件であり、具体的には、興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報および興味のあるポイントの近くの交通施設情報を含んでもよい。図2に示すように、興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報は以下の少なくとも1つを含むが、これに限定されない。(1)駐車場情報であって、主に、駐車場の位置、課金情報、グループユーザの駐車嗜好などであり、例えば、ある興味のあるポイントの周辺にA、Bの2つの駐車場があり、ユーザに歴史的にこの2つの駐車場の駐車嗜好を提供し、例えばユーザの60%が駐車場Aに駐車し、ユーザの35%が駐車場Bに駐車することにする。空き駐車スペースの情報を提供することもできる。(2)ガソリンスタンド情報であって、主に、ガソリンスタンドの位置、ガソリン番号、ガソリン価格などの情報、現在のキューイング情報などを含む。(3)充電スタンド情報であって、主に、高速充電、低速充電、空き充電スタンドなどの情報を含む。(4)主に、駐車場の位置などを含む自転車シェアリングの駐車場情報である。前記興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報は、ユーザの行動をマイニングすることによって得るか、第3者のウェブサイトから直接得ることができ、ここでは、取得方法やルートを限定しない。
【0023】
図2に示すように、興味のあるポイントの近くの交通施設情報は、主にバス停、地下鉄の駅などの公共交通機関のサイト情報を含み、各サイト情報は、具体的には、(1)具体的には、駅名、所属ルート、現在の興味のあるポイントからの距離などを含む基礎情報と、(2)具体的には、混雑状況、次の列車の到着時刻などを含むリアルタイム情報のうちの少なくとも1つを含む。上記の情報は、ニーズに応じて、地図データを介してオフラインで生成されてもよく、第3者のウェブサイトから取得されてもよいが、ここでは限定しない。
【0024】
移動影響情報は、主に、移動に影響を及ぼす環境条件情報であり、ユーザの移動時間、祝日かどうか、通勤ラッシュアワーかどうかなど、時空間シーン情報とも呼ばれ、例えば、雨や雪の天気などの天気情報も挙げられる。
【0025】
上記例において、ユーザ情報、第1の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に合わせて移動コストを算出し、移動コストに影響を与える可能性のある様々な要素を全面的に考慮して、これらの要素に基づいて、コストを比較的正確に算出することができ、実際にパーソナライズ化、インテリジェント化の移動推薦を実現することができる。
【0026】
一例において、該移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも1つを含んでもよい。移動コストを算出する過程では、次の3つの方式でコスト計算を行うことができる。(1)時間コスト計算(汎用移動コスト算出とも呼ばれる)であって、該計算ステップにおいては、一般的に、ユーザの位置、興味のあるポイントの位置、またはユーザの興味のあるポイント位置と近くの交通施設の位置に基づいて、移動ルートを生成し、移動距離を算出し、交通状況に応じて移動時間を推定する。説明すべきこととして、該ステップにおけるルートは複数であってもよく、それぞれ対応する移動時間を算出し、バスで移動する場合、道路上の走行時間を算出する必要があるだけでなく、車両の混雑状況、車両間の間隔に応じて、待ち時間を推定することができる。(2)金銭コスト計算であって、該計算ステップにおいて、特定の交通方式に対して、該当する金銭コストを算出し、例えば、オンライン配車で移動する場合、オンライン配車の料金を算出する必要があり、マイカーで移動する場合、駐車の料金を算出する必要があり、バスで移動する場合、バスの切符を買う料金を算出する必要がある。(3)難易度コスト計算であって、該計算ステップにおいて、特定の交通方式に対して、特別な移動コストを算出し、例えば、雨や雪の天気で、自転車になるのが非常に不便であり、自転車という移動方式の特別なコストの数値が高く設定されており、難易度が高いことを示す。例えば、レストランの近くに駐車場がない場合、マイカーという移動方式の特別なコストの数値が高く設定されており、難易度が高いことを示す。上記の算出手段に基づいて、候補移動方式に対応する移動コストを算出する。この例において、移動のコストを多方面から考慮して、それぞれ計算することで、コストをより正確に予測することができ、将来のユーザに移動プランを推薦するための優れたデータ基盤を提供することができる。
【0027】
ステップS104では、該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも1つの移動方式を推薦する。
一例において、ステップS103で算出された移動コストに基づいて、ユーザの実際のニーズに応じてそれぞれソーティングして算出し、次にソーティング結果に基づいて、少なくとも1つの移動方式を選択してユーザに推薦する。例えば、ユーザが調べた第1の興味のあるポイントはリモートにある駅であり、それは移動ニーズであり、駅の近くに複数のバス停、地下鉄の駅の情報を取得し、それぞれ時間コスト、金銭コストおよび難易度コストを算出し、次に算出された結果に基づいてソーティングし、金銭コストが少なく、難易度コストが低い少なくとも1つの移動方式を選択することでユーザに推薦する。ユーザの従来の習慣をマイニングすることで、決定を下す際のユーザの具体的なソーティング嗜好を知る場合、ユーザの具体的な嗜好に基づいてソーティングし、例えば、ユーザが時間だけに注目している場合、時間コストのソーティング結果の影響力を重み付け、即ち主に時間コストのソーティング結果に基づいて推薦する。
【0028】
上記実施例を採用して、ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストに基づいて移動タイプをインテリジェントに判断することができ、その後、異なる移動タイプに基づいて、関連要素を全面的に收集、分析し、移動コストを正確に算出し、次にユーザフレンドリな比較を行い、最終的に、ユーザが選択可能な移動方式を迅速かつ正確に得て、それをユーザに推薦し、ユーザが移動決定を下すことを支援するために非常に大きな利便性を提供する。
【0029】
本開示の実施例によれば、別の移動方式の推薦方法を提供し、この方法におけるステップS101は、具体的に、
ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第1の興味のあるポイントの位置とタイプを確定することと、
該興味のあるポイントの位置と該ユーザの位置を分析し、該第1の興味のあるポイントのタイプに合わせて、該ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定することを含む。
【0030】
一例において、第1の興味のあるポイントの位置は第1の興味のあるポイントの位置座標を含んでよく、タイプは、主に駅または非駅である。ユーザの位置には、ユーザの現在の位置が含まれる。ユーザの現在の位置と第1の興味のあるポイントの位置が予め設定される範囲内(例えば同一の都市や同一のエリアにある)にある場合、ユーザの移動タイプは到着ニーズであると確定され、即ち現在の位置から第1の興味のあるポイントに行く必要があり、ユーザの現在の位置と第1の興味のあるポイントの位置が予め設定される範囲を超えており、かつ第1の興味のあるポイントのタイプが駅である場合、ユーザの移動タイプは出発ニーズであると確定され、即ち第1の興味のあるポイントから出発する必要があり、ユーザの現在の位置と第1の興味のあるポイントの位置は予め設定される範囲を超えており、かつ第1の興味のあるポイントのタイプが非駅である場合、ユーザの移動タイプには、出発ニーズと到着ニーズの両方が含まれると確定する。この例を採用して、ユーザが興味のあるポイントを調べる挙動を利用し、ユーザの実際の移動ニーズを予測することができ、これによって、ユーザにより正確な移動方式の推薦を提供し、ユーザの体験を向上させることができる。
【0031】
さらに、該移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第1の興味のあるポイントから出発する少なくとも1つの候補移動方式を取得し、
該移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第1の興味のあるポイントに到着する少なくとも1つの候補移動方式を取得する。
【0032】
一例において、移動タイプが出発である場合、ユーザ情報に合わせて、ユーザの移動習慣に合致する、該第1の興味のあるポイントから出発の少なくとも1つの候補移動方式を得て、移動タイプが到着である場合、ユーザ情報に合わせて、ユーザの移動習慣に合致する、第1の興味のあるポイントに到着する少なくとも1つの候補移動方式を得る。ここでは、「ユーザの移動習慣に合致する移動方式」とは、具体的には、ユーザが一般的に使用するかまたは採用できる交通方式を指し、例えば、ユーザはマイカーを所有しており、その習慣的な移動方式にはマイカーが含まれ、ユーザが過去にバスをよく利用して移動していた場合、その習慣的な移動方式にはバスが含まれる。この習慣的なはユーザ情報をマイニングすることによって取得することができ、具体的な方式は、ステップS102における説明を参照してもよく、ここでは詳細な説明を省略する。この例を採用して、それぞれ出発、到着の2つの移動タイプに対して、ユーザ情報に合わせて候補の移動方式を全面的に取得することで、将来的に移動を正確に推薦するための優れたデータ基盤を構築できる。
【0033】
本開示の実施例によれば、別の移動方式の推薦方法を提供し、図3に示すように、該方法におけるステップS104は、具体的には、以下のステップS301~S303を含んでもよい。
【0034】
ステップS301では、該移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、
ステップS302では、選択された移動コストに対応する移動方式をこのユーザに推薦する。
【0035】
一例において、ステップS103で算出された複数のタイプのコストに基づいて、複数の候補移動方式間の比較を実行し、次にソーティングする。具体的なソーティングのルールは、例えば、速いものから遅いものへの時間コストによるソーティングしたり、安いものから高いものへの金銭コストによるソーティングしたり、または簡単なプロセスから難しいプロセスへの難易度コストによるソーティングしたりするなどのデフォルトされたルールに基づくことができ、または、予め設定されたルールに基づいて総合的にソーティングし、例えば、ユーザが時間をより重視する場合、時間コストによるソーティングの重みが大きくなり、ユーザが費用をより重視する場合、金銭コストによるソーティングの重みが大きくなる。全体をソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、例えば、コスト値が最も低い1つの移動コスト、または最も低い3つ移動コストを選択した後、ユーザに対応する移動方式を推薦する。この例を採用して、算出された複数のコストをユーザの実際のニーズに合わせて柔軟にソーティングすることができ、ユーザのニーズにより近くなり、真にインテリジェント化推薦を実現ことができる。
【0036】
上記のステップS302の後には、
指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として該ユーザに推薦するステップS303が含まれてもよい。
【0037】
ステップS302で説明したように、指定数の移動コストを選択する際には、例えば、費用が最も少なく、時間が最も節約され、または雨や雪の天気で、ライディングに適していないなど、一定の予め設定されたルールや理由に基づいて選択し、この予め設定されたルールや理由を移動方式とともにユーザに推薦し、図4aに示すように、マイカーを所有しないユーザに対して、ライディングは便利で速いため、晴れた日に最優先の推薦方式であり、雨の日に推薦方式はシェアリングカー(オンライン配車)であり、外は雨が降っているので、ライディングには適してなく、車を所有しているユーザへの推薦は図4bに示すように、POI1について、駐車しやすいので、マイカーで行くことを推奨し、POI2について、目的地で駐車しにくいことを検出したので、同じ時間がかかる場合には、ユーザにシェアリングカーで行くことを推奨しており、この例では明確な推薦理由が示されており、ユーザは推薦される方式が本当に自分に適しているかどうかをより直感的に判断することができる。
【0038】
本開示の実施例によれば、また別の移動方式の推薦方法を提供し、図5に示すように、該方法は、具体的には、
ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析してユーザの移動タイプを得るステップS501と、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するステップS502と、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するステップS503と、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも1つの移動方式を推薦するステップS504と、
該ユーザが第2の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第2の興味のあるポイントについて少なくとも1つの移動方式を該ユーザに推薦し、かつ該第1の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示するステップS505とを含む。
【0039】
ここでは、上記のステップS501~S504はステップS101~S104と同等であるため、ここでは拡張の説明を省略する。
ステップS505について、一例において、ユーザは複数の興味のあるポイントを連続的に調べる可能性があり、例えば、ユーザが四川料理を食べに行きたい場合、複数の四川料理レストランを調べる可能性がある。ユーザが調べた各興味のあるポイントに基づいて、いずれもステップS101~S104における方法で少なくとも1つの推薦される移動方式を得て、次に同一のページで比較的に表示され、具体的には、図6に示すように、ユーザがレストランAとレストランBの2つの興味のあるポイントを調べる場合、ユーザが車の所有者で、かつ車両がローカルにある場合、即ち車両とユーザが調べた興味のあるポイントは同一のエリアにある場合には、それぞれレストランAとレストランBへの少なくとも1つの移動方式を推薦し、そして該当する推薦理由を示し、また、ユーザが車の所有者であるが、車両がローカルにない場合、この状況に基づいてそれぞれレストランAとレストランBへの少なくとも1つの移動方式も推薦し、該当する推薦理由を示し、ユーザが横方向に比較した後、最終的な移動方式を自分で決定する。この例を採用して、ユーザは複数の候補目的地間で横方向に比較し、移動コストに基づいて最終的な目的地を選択し、最適な移動体験を取得することができる。
【0040】
本開示の実施例によれば、図7に示すように、本開示における解決策は技術的実現において主にサービス層とデータ層に分けられ、データ層に含まれるデータは、例えばステップS102で紹介したように、車の所有者情報、移動嗜好情報とユーザ常住地情報を含むユーザ情報と、興味のあるポイントに関連する情報と、移動影響情報とを有し、興味のあるポイントに関連する情報は、ステップS103で紹介したように、興味のあるポイントの周辺の移動に関連する機器情報および興味のあるポイント近くの交通施設情報を含み、移動影響情報は、いくつかの時空間シーン情報を含み、主に、例えばユーザの現在の場所、時間、天気情報などこの開示解決策における時間、場所に関するすべての情報を含む。
【0041】
サービス層によって実行される動作はニーズ認識、移動コスト算出、およびソーティング推薦を含み、ここでは、ニーズ認識はデータ層における関連データに基づいてユーザの移動に対する具体的なニーズの認識を実現し、例えば、移動タイプを判断し、移動コスト算出は、データ層における関連データおよびニーズ認識の結果に基づいて、複数の移動方式のコスト算出を実現し、ソーティング推薦は、移動コスト算出の結果に基づいて、コストのソーティングおよびそれに対応する移動方式の推薦を実現する。
【0042】
一例において、本開示における推薦方法は大量のデータを取得または生成することができ、算出過程全体では、これらのデータを頻繁にアクセスし、上記の実施例をより効率的かつ低コストで実現するためには、工程の実現でマルチレベルキャッシュメカニズムを構築する必要があり、下記の表1に示すとおりである。キャッシュはアプリ内キャッシュとアプリ外キャッシュを含み、ここでは、アプリ内キャッシュはこのアプリケーションプログラムに関連するデータのキャッシュのみを格納し、アプリ外キャッシュは他のアプリケーションプログラムのキャッシュも格納し、比較すると、アプリ内キャッシュからのデータの取得または格納は、アプリ外キャッシュの場合より速く、アプリ内キャッシュは2つのレベルに分けられ、1つはアプリ内の正確なキャッシュであり、キャッシュ内容はユーザ、現在の時刻、現在の場所と現在のPOIを含み、ここでは、現在の時刻は秒単位まで正確化され、現在の場所は具体的な座標まで正確化され、別のレベルは、アプリ内ファジィキャッシュであり、キャッシュ内容は現在の時刻、現在の位置と現在のPOIを含み、ここでは、アプリ内ファジィキャッシュの現在の時刻は1時間単位まで正確化され、現在の位置は、例えば、現在の位置が位置する街であり、または現在の位置の座標を中心とし、半径がある所定の数値とする円形領域など、現在の場所を含む所定の領域であり、正確なキャッシュの有効期限はファジィキャッシュの有効期限よりも短くなり、即ち正確なキャッシュが先に期限切れになり、次にファジィキャッシュが期限切れになる。有効期限が切れると、データはキャッシュから解放される。
【0043】
アプリ外キャッシュには、同様に、正確なキャッシュとファジィキャッシュも含まれ、具体的なキャッシュ内容とアプリ内キャッシュは類似するため、ここでは詳細な説明を省略する。アプリ外キャッシュの有効期限はアプリ内キャッシュの有効期限よりも短くなり、即ちアプリ外キャッシュが先に期限切れになり、次にアプリ内キャッシュが期限切れになる。このように分級してキャッシュに格納することで、一般的に使用されるデータの迅速な呼び出しを容易にすることができ、異なる有効期限および異なるデータ精度の分級キャッシュは、複数回の実際の応用における経験に基づいて設定するものであり、このようにして、キャッシュをタイムリーに解放することができるだけでなく、十分な記憶空間ことも保証することができ、コストを抑えるだけでなく、異なるレベルのデータに対するニーズを満たすこともできる。
【0044】
【表1】
図8に示すように、本開示は、上記のいずれか1つの移動方式の推薦方法を実現するための移動方式の推薦装置に関し、該装置は、
ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、分析して該ユーザの移動タイプを得るための分析モジュール801と、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得するための候補モジュール802と、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュール803と、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも1つの移動方式を推薦するための推薦モジュール804とを含んでもよい。
【0045】
一例において、該分析モジュールは、
ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第1の興味のあるポイントの位置とタイプを確定し、
該第1の興味のあるポイントの位置と該ユーザの位置を分析し、該第1の興味のあるポイントのタイプに合わせて、該ユーザの移動タイプが出発か、または到着であると確定するために用いられる。
【0046】
一例において、該候補モジュールは、
該移動タイプが出発である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第1の興味のあるポイントから出発する少なくとも1つの候補移動方式を取得し、
該移動タイプが到着である場合、ユーザの移動習慣に合致する、該第1の興味のあるポイントに到着する少なくとも1つの候補移動方式を取得するために用いられる。
【0047】
一例において、該コストモジュールは、
該ユーザ情報、該第1の興味のあるポイントの関連情報、および移動影響情報に基づいて、該候補移動方式に対応する移動コストを算出するために用いられる。
【0048】
一例において、該推薦モジュールは、
該移動コストをソーティングした後、指定数の移動コストを選択し、
選択された移動コストに対応する移動方式を該ユーザに推薦するために用いられる。
【0049】
一例において、該推薦モジュールは、さらに、
指定数の移動コストを選択する理由を推薦理由として該ユーザに推薦するために用いられる。
【0050】
上記の例では、該移動コストは、時間コスト、金銭コストまたは難易度コストのうちの少なくとも1つを含む。
図9に示すように、本開示は、上記のいずれか1つの移動方式の推薦方法を実現するための移動方式の推薦装置に関し、該装置は、
ユーザが第1の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該ユーザの移動タイプを分析して得るための分析モジュール901と、
該移動タイプに基づいて、ユーザ情報に合わせて、候補移動方式を取得する候補モジュール902と、
該候補移動方式に対応する移動コストを算出するためのコストモジュール903と、
該移動コストに基づいて、該ユーザに少なくとも1つの移動方式を推薦するための推薦モジュール904と、
該ユーザが第2の興味のあるポイントを調べるリクエストを受信し、該第2の興味のあるポイントについて少なくとも1つの移動方式を該ユーザに推薦し、かつこの第1の興味のあるポイントについて推薦する移動方式と対照的に表示するための対照モジュール905とを含んでもよい。
【0051】
本開示の実施例の各装置における各ユニットの機能は、上記の方法における対応説明を参照することができ、ここでは詳細な説明を省略する。
本開示の技術案において、関連するユーザ個人情報の取得、記憶と応用などは、すべて関連法律法規の規定に合致し、かつ公順良俗に違反しない。
【0052】
本開示の実施例によれば、本開示は、電子機器、可読記憶媒体およびコンピュータプログラム製品をさらに提供する。
図10では、本開示の実施例を実現するために使用できる例示的な電子機器1000の概略ブロック図が示されている。電子機器は、例えば、ラップトップ型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ、ワークステーション、パーソナルディジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、および他の適切なコンピュータのような各種の形式のデジタルコンピュータを示すことを目的とする。電子機器は更に、様々な形態の移動装置、例えば、個人デジタル処理、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイスとその他の類似する算出装置を表すことができる。本明細書に示される部品、これらの接続関係およびこれらの機能は例示的なものに過ぎず、本明細書に説明したおよび/または請求した本開示の実現を制限することを意図するものではない。
【0053】
図10に示すように、電子機器1000は、計算ユニット1010を含み、それはリードオンリーメモリ(ROM)1020に記憶されるコンピュータプログラムまた記憶ユニット1080からランダムアクセスメモリ(RAM)1030にロードされるコンピュータプログラムによって、種々の適当な操作と処理を実行することができる。RAM 1030において、機器1000を操作するために必要とされる様々なプログラムとデータを記憶してもよい。計算ユニット1010、ROM 1020およびRAM 1030はバス1040によって互いに接続される。入力/出力(I/O)インターフェース1050もバス1040に接続される。
【0054】
電子機器1000における複数の部品はI/Oインターフェース1050に接続され、例えばキーボード、マウスなどの入力ユニット1060と、例えば各種のタイプのディスプレイ、スピーカーなどの出力ユニット1070と、例えば磁気ディスク、光ディスクなどの記憶ユニット1080と、例えばネットワークカード、モデム、無線通信送受信機などの通信ユニット1090とを含む。通信ユニット1090は、電子機器1000が例えばインターネットなどのコンピュータネットワークおよび/または様々な電気通信ネットワークを介して他の機器と情報/データを交換することを可能にする。
【0055】
計算ユニット1010は処理およびコンピューティング能力を有する様々な汎用および/または専用の処理コンポーネントであってもよい。計算ユニット1010の例には、中央処理ユニット(CPU)、グラフィックス処理ユニット(GPU)、様々な専用人工知能(AI)算出チップ、様々な機械学習モデルアルゴリズムを実行する計算ユニット、デジタル信号プロセッサ(DSP)、およびいずれかの適当なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどが含まれるがこれらに限定されないことである。計算ユニット1010は上記内容で説明した各方法と処理、例えば移動方式の推薦方法を実行する。例えば、いくつかの実施例において、移動方式の推薦方法はコンピュータソフトウェアプログラムとして実現してよく、機械可読媒体、例えば、記憶ユニット1080に有形に含まれる。いくつかの実施例において、コンピュータプログラムの部分または全てはROM 1020および/または通信ユニット1090を経由して電子機器1000にロードおよび/またはインストールされてよい。コンピュータプログラムがRAM 1030にロードされて計算ユニット1010によって実行される時、上記内容で説明した移動方式の推薦方法の1つまたは複数のステップを実行することができる。候補的に、別の実施例において、計算ユニット1010は他のいかなる適切な方式で(例えば、ファームウェアにより)移動方式の推薦方法を実行するように構成されてよい。
【0056】
本明細書に以上に説明されたシステムおよび技術の各種の実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)、特定用途向け集積回路(ASIC)、特定用途向け標準製品(ASSP)、システムオンチップ(SOC)、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス(CPLD)、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および/またはそれらの組み合わせにおいて実現されてもよい。これらの様々な実施形態は、1つまたは複数のコンピュータプログラムに実施され、この1つまたは複数のコンピュータプログラムは少なくとも1つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムで実行しおよび/または解釈してもよく、このプログラマブルプロセッサは専用または汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも1つの入力装置、少なくとも1つの出力装置からデータと命令を受信し、データと命令をこの記憶システム、この少なくとも1つの入力装置、この少なくとも1つの出力装置に送信してよいこと、を含んでもよい。
【0057】
本開示の方法を実施するためプログラムコードは1つまたは複数のプログラミング言語のいかなる組み合わせで書かれてよい。これらのプログラムコードを汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサまたはコントローラに提供してよく、よってプログラムコードはプロセッサまたはコントローラにより実行される時にフローチャートおよび/またはブロック図に規定の機能/操作を実施する。プログラムコードは完全に機械で実行してよく、部分的に機械で実行してよく、独立ソフトウェアパッケージとして部分的に機械で実行し、かつ部分的に遠隔機械で実行してよく、または完全に遠隔機械またはサーバで実行してよい。
【0058】
本開示の文脈において、機械可読媒体は有形の媒体であってもよく、命令実行システム、装置またはデバイスに使用されるまたは命令実行システム、装置またはデバイスに結合されて使用されるプログラムを具備または記憶してよい。機械可読媒体は機械可読信号媒体または機械可読記憶媒体であってもよい。機械可読媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線的、または半導体システム、装置またはデバイス、または上記内容のいかなる適切な組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。機械可読記憶媒体のより具体的な例は、1つまたは複数のリード線による電気接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(RAM)、読み出し専用メモリ(ROM)、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ(EPROMまたはフラッシュメモリ)、光ファイバー、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ(CD-ROM)、光記憶機器、磁気記憶機器、または上記の内容のいかなる適切な組み合わせを含む。
【0059】
ユーザとのインタラクティブを提供するために、コンピュータにはここで説明したシステムと技術を実施してよく、このコンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置(例えば、CRT(陰極線管)またはLCD(液晶ディスプレイ)監視モニタ)、およびキーボードとポインティング装置(例えば、マウスやトラックボール)を備え、ユーザはこのキーボードとこのポインティング装置を介して入力をコンピュータに提供してよい。その他の種類の装置は更に、ユーザとのインタラクティブを提供するためのものであってもよい。例えば、ユーザに提供するフィードバックはいかなる形態の感覚フィードバック(例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック)であってもよく、いかなる形態(音入力、音声入力、または触覚入力を含む)でユーザからの入力を受信してよい。
【0060】
ここで説明したシステムや技術は、バックステージ部材を含む計算システム(例えば、データサーバとして)や、ミドルウェア部材を含む計算システム(例えば、アプリケーションサーバ)や、フロントエンド部材を含む計算システム(例えば、グラフィカルユーザインターフェースやウェブブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザが、そのグラフィカルユーザインターフェースやウェブブラウザを通じて、ここで説明したシステムおよび技術の実施形態とのインタラクティブを実現できる)、あるいは、それらのバックステージ部材、ミドルウェア部材、あるいはフロントエンド部材の任意の組み合わせを含む計算システムには実施されてもよい。システムの部材は、いずれかの形式や媒体のデジタルデータ通信(例えば、通信ネットワーク)により相互に接続されてもよい。通信ネットワークの一例は、ローカルネットワーク(LAN)、広域ネットワーク(WAN)とインターネットを含む。
【0061】
コンピュータシステムは、クライアントとサーバを含んでもよい。クライアントとサーバは、一般的に相互に遠く離れ、通常、通信ネットワークを介してインタラクティブを行う。互にクライアント-サーバという関係を有するコンピュータプログラムを対応するコンピュータで運転することによってクライアントとサーバの関係を生成する。サーバは、クラウドサーバであってもよく、分散型システムのサーバでも、またはブロックチェーンと組み合わせたサーバであってもよい。
【0062】
理解すべきこととして、以上に示した様々な形態のフローを用いて、ステップを改めて順位付け、増加または削除することができる。例えば、本開示に記載された各ステップは、並行に実行されてもよいし、順次に実行されてもよいし、異なる順次で実行されてもよく、本開示に開示された技術案で要望される結果を実現できる限り、本明細書はここで限定しない。
【0063】
上記した具体的な実施形態は、本開示の保護範囲に対する限定を構成するものではない。当業者であれば、設計要求および他の要素に応じて、各種の修正、組み合わせ、サブ組み合わせおよび候補を行うことができると理解すべきである。本開示の趣旨および原則内になされた任意の修正、同等置換および改良などは、いずれも本開示の保護範囲に含まれるべきである。
図1
図2
図3
図4a
図4b
図5
図6
図7
図8
図9
図10