JP2013513183A - 推奨を提供するためユーザ行動の傾向、プロファイリング及びテンプレートベースの予測における確率的技術を利用するシステム、装置及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
8pm−5pm:GPS=位置1,近接=ユーザY,
6pm−7am:GPS=位置2,近接=ユーザA,
ユーザY:繰り返しルーチン+サイクル(仕事+日中の同僚、金曜午後+ランチに外出する同僚、家+夜間の家族メンバー);
月曜−火曜8pm−5pm:GPS=位置1,近接=ユーザX,
金曜午後−1pm:GPS=位置3,近接=ユーザX+ユーザZ,
月曜−金曜6pm−7am:GPS=位置4,近接=ユーザB+ユーザC,
他の例は、以下を含むものであってもよい。
8pm−午後及び1pm−5pm:GPS=位置1,近接=ユーザX+ユーザY+ユーザV
午後−1pm:GPS=位置[4,5,6,7,8]、近接=ユーザ[X,Y,V]
−・出力
・構成されたプロファイルを表示
−ユーザXは同一のルーチンに関し、ユーザYはサイクルにおいてルーチンセットを有し、ユーザZは共通のテーマを有する多様性に関する。
・ユーザXは、ユーザYとのランチの場所をシステムに尋ねる。
−システムレストランを推奨し、ユーザZを加えることを推奨する。
・ユーザYは、土曜のランチの場所をシステムに尋ねる。
−システムは、ユーザY、ユーザB及びユーザC(子供)に基づき子供にフレンドリーなレストランを推奨する。しかしながら、システムがユーザYと共にユーザB(大人)の存在を検出した場合、システムは、過去にユーザY及びユーザBが訪れたレストランのカテゴリに基づき“グルメ”レストランを推奨する。この場合、システムは、同じレストランの繰り返しのパターンを必ずしも見つけるのでなく、ユーザY及びユーザBが訪れたレストランのタイプを抽出する。
−複数の入力が位置を特定するのに利用可能であり、例えば、ユーザは特定の位置=>自宅において一晩過ごし、又はユーザは自分のカレンダー上である位置を仕事としてラベル付けした。
−デイテンプレートを特定するため、曜日とと共に以前の行動を利用する。例えば、ユーザは、毎水曜日に顧客の所に行き、ユーザが通常の仕事場に行かなかったとしても、その日を仕事日としてカテゴリ化する。
Claims (50)
- 推奨を提供するため、ユーザ行動のトレンド化及びプロファイリングにおいて確率的技術を利用する方法であって、
経時的にユーザの行動におけるパターンを検出し、前記ユーザに係るパーソナル装置が所与の日において前記ユーザが行う可能性のあること、又は開始されたアクションにおいて前記ユーザが達成しようとしていることを予測することを可能にする方法。 - 前記検出されたパターンに基づき、前記パーソナル装置は、それのインタフェースをカスタマイズ可能であるか、又はユーザのために積極的に動作可能である、請求項1記載の方法。
- 前記ユーザにより実行される各アクティビティの定義を生成し、その後に抽出されるこれらのアクティビティの間の特徴と共通性とを決定することをさらに有する、請求項1記載の方法。
- あるアクティビティから他のアクティビティへの移行には、収集されたデータに基づく確率が割り当てられ、
前記確率は、前記ユーザが次に行う可能性のあることの予測を反映する推奨に影響を与えるのに利用可能なスコアを構成する、請求項3記載の方法。 - パターンの検出は、特定の時間に繰り返し発生する特定のことを含む目標を含み、入力は、位置、タイミング及び近くの人々を含む、請求項4記載の方法。
- インタラクティブなモバイルショッピングアプリケーションに基づき購入推奨を提供する方法であって、
ユーザが、前記ユーザに係るモバイル装置とやりとりし、前記インタラクティブモバイルショッピングアプリケーションが存在するところにおいて、前記ユーザの興味を詳細にし、前記ユーザのニーズにより良好に適合しうる他の製品の推奨を取得し、
前記ユーザの市場における関心と全体の買い物パターンとに関する情報を収集し、対象とされる宣伝のための機会を可能にする方法。 - 前記ユーザが関心のあるアイテム、それのパッケージング又はそれのUPCコードの写真を撮影し、何れの製品が関心があるか示し、
前記モバイル装置は、その後に前記アイテムの特徴セットをリストし、前記ユーザが関心のある他の製品の推奨を起動するため、何れの特徴が所望されるか、所望されないか、重要でないか指定することを可能にする、請求項6記載の方法。 - 前記推奨は、前記ユーザの特徴の要求と、製品及び特徴のリストに対する基準セットとを用いて、利用可能な製品セットをフィルタリング及びスコア化することによって生成される、請求項7記載の方法。
- 前記モバイル装置は、スキャンされた特定の製品から始まり、考慮中の製品セットに拡大し、最終的に前記ユーザのニーズに合う特定の製品まで狭めて、前記ユーザの関心を追跡する、請求項7記載の方法。
- 前記モバイル装置は、前記ユーザが最も頻繁に買うアイテムのカテゴリを特定し、位置情報を利用してお気に入りの店舗を特定し、
あるアイテムの関心が特定されると、前記モバイル装置は、ローカルとオンラインとの双方の買い物機会に基づく購入推奨を提供する、請求項9記載の方法。 - 前記推奨は、ニーズ、価格、ユーザの衝動性及び好みのベンダに基づき、
トップの機会は、前記ユーザのプロファイル情報に基づき提示され、
オンライン取引が選択された場合、すべての詳細が、前記モバイル装置により管理され、
物理的な機会が特定された場合、指示とクーポンとが提供される、請求項10記載の方法。 - 目標に基づきルートを最適化する方法であって、
ユーザに係るパーソナル装置が、ルートを最適化し、前記ルートに沿った特定のストップを推奨するため、前記ユーザが向かっている場所と前記ユーザの時間自由度とを予測し、
前記特定のストップは、高い優先度のアイテム又はそれらの期限の近くのアイテムが強調されることによって、特定のストップにおいて達成可能な目標数に従って選択される方法。 - 前記特定の目標は、購入に関連し、
消費される合計金額に従ってストップが最適化される、請求項12記載の方法。 - 推奨によりガイドされたワンクリックセットトップ購入のための方法であって、
セットトップボックスのユーザが、前記ユーザに直接関連する購入機会を特定し、前記ユーザのセットトップボックスは、前記ユーザの装置のコンステレーションから受信したコンテクストを利用して、前記ユーザの購入行動のプロファイルを作成し、前記ユーザに関心がある可能性が最も高い購入機会を自動的に提供する方法。 - 前記ユーザが購入すると、前記購入のすべての詳細が自動処理される、請求項14記載の方法。
- テンプレートベース予測及び推奨の方法であって、
パーソナル装置が、ユーザの日を特徴付けるためのアクティビティ又は位置のシーケンスから構成されるテンプレートを利用し、前記ユーザが前記日に歩き回ると、前記パーソナル装置は、前記ユーザの位置及びアクティビティと既存のテンプレートとをマッチングしようと試み、各テンプレートに確率を割り当てる方法。 - 前記テンプレートの生成は、トレンドを規定し、ユーザに所与の時間中に前記ユーザの行動の前記テンプレートに従って色づけされたカレンダーが提示可能な化しかツールとして機能する方法を構成する、請求項16記載の方法。
- 前記テンプレートへのコンテクストの入力は、位置だけでなく、少なくとも天候、株式市場アクティビティ、ソーシャルインタラクション又は感情状態を含む入力を有する、請求項17記載の方法。
- ユーザに係るパーソナル装置であって、経時的にユーザの行動におけるパターンを検出することによって推奨を提供するため、ユーザの行動のトレンド化及びプロファイリングにおける確率的技術を利用し、前記ユーザに係るパーソナル装置が所与の日に前記ユーザが行う可能性のあること、又は開始されたアクションにおいて前記ユーザが達成しようとすることを予測することを可能にするパーソナル装置を有する装置。
- 前記検出されたパターンに基づき、前記パーソナル装置は、それのインタフェースをカスタマイズ可能であるか、又は前記ユーザのために積極的に動作する、請求項19記載の装置。
- 前記パーソナル装置は、前記ユーザにより実行される各アクティビティの定義を生成し、その後に抽出されるこれらのアクティビティの間の特徴及び共通性とを決定するよう構成される、請求項19記載の装置。
- あるアクティビティから他のアクティビティへの移行には、収集されるデータに基づく確率が割り当てられ、
前記確率は、前記ユーザが次に行う可能性のあることの予測を反映する推奨に影響を与えるのに利用可能なスコアを構成する、請求項21記載の装置。 - パターンの検出は、特定の時間に繰り返し発生する特定のことを含む目標を含み、
入力は、位置、タイミング及び近くの人々を含む、請求項22記載の装置。 - ユーザに係るパーソナル装置であって、前記ユーザが前記ユーザに係るモバイル装置とやりとりし、インタラクティブモバイルショッピングアプリケーション上で、前記ユーザの関心を詳細化し、前記ユーザのニーズにより良好に適合する他の製品の推奨を取得することによって、前記インタラクティブモバイルショッピングアプリケーションに基づき購入推奨を提供するよう構成される前記パーソナル装置を有する装置であって、
前記パーソナル装置はさらに、前記ユーザの市場における関心と全体の買い物パターンとに関する情報を収集し、対象とされる宣伝の機会を可能にするよう構成される装置。 - 前記パーソナル装置はさらに、前記ユーザが関心のあるアイテム、それのパッケージング又はそれのUPCコードの写真を撮影し、何れの製品が関心があるか示し、前記モバイル装置はその後に前記アイテムの特徴セットをリスト可能であり、関心のある他の製品の推奨を起動するため何れかの特徴が望まれるか、望まれないか、又は重要でないかを前記ユーザが指定することを可能にするよう構成される、請求項24記載の装置。
- 前記推奨は、前記ユーザの特徴の要求と、製品及び特徴のリストに対する基準セットとを利用して、利用可能な製品セットをフィルタリング及びスコア化することによって生成される、請求項25記載の装置。
- 前記パーソナル装置は、スキャンされた特定の製品から始めて、考慮中の製品セットに拡大し、最終的に前記ユーザのニーズに合う特定の製品に狭めることによって、前記ユーザの関心を追跡し、
前記パーソナル装置は、前記ユーザが最も頻繁に買うアイテムのカテゴリを特定し、位置情報を利用してお気に入りの店舗を特定し、あるアイテムの関心が特定されると、前記モバイル装置は、ローカルとオンラインとの双方の買い物機会に基づき購入推奨を提供する、請求項26記載の装置。 - 前記推奨は、ニーズ、価格、ユーザの衝動性及び好みのベンダに基づき、
トップの機会が、前記ユーザのプロファイル情報に基づき提示され、
オンライン取引が選択された場合、すべての詳細が前記パーソナル装置により管理され、
物理的な機会が特定された場合、指示及びクーポンが提供される、請求項27記載の装置。 - ユーザに係るパーソナル装置であって、前記パーソナル装置が、ルートを最適化し、前記ルートに沿って特定のストップを推奨するため、前記ユーザが向かっている場所と前記ユーザの時間自由度とを予測することによって、目標に基づきルートを最適化するよう構成される前記パーソナル装置を有する装置であって、
前記特定のストップは、高い優先度のアイテム又はそれらの期限に近いアイテムが強調されることによって、特定のストップにおいて達成可能な目標数に従って選択される装置。 - 前記特定の目標は、買い物に関し、
ストップは、消費される合計金額に従って最適化される、請求項29記載の装置。 - ユーザに係るパーソナル装置であって、セットトップボックスの前記ユーザが、前記ユーザに直接関連する購入機会を特定することによって推奨ガイドされたワンクリックセットトップ購入を提供するよう構成される前記パーソナル装置を有する装置であって、
前記ユーザのセットトップボックスは、前記ユーザの装置のコンステレーションから受信したコンテクストを利用して、前記ユーザの購入行動のプロファイルを作成し、前記ユーザに関心がある可能性の最も高い購入機会を自動的に提供する装置。 - 前記ユーザが購入すると、前記購入のすべての詳細が自動処理される、請求項31記載の装置。
- ユーザに係るパーソナル装置であって、前記パーソナル装置によって前記ユーザの日を特徴付けるアクティビティ又は位置のシーケンスから構成されるテンプレートを利用することによって、テンプレートベース予測及び推奨のために構成される前記パーソナル装置を有する装置であって、
前記ユーザが前記日に歩き回ると、前記パーソナル装置は、前記ユーザの位置及びアクティビティと既存のテンプレートとをマッチングすることを試み、各テンプレートに確率を割り当て、
前記マッチングテンプレートを用いて、前記ユーザが次に行うことを予測し、論理的な推奨セットを絞る装置。 - 前記テンプレートの生成は、トレンドを定義し、前記ユーザに所与の時間中に前記ユーザの行動のテンプレートに従って色づけされたカレンダーが提示可能な可視化ツールとして機能する他の方法を構成する、請求項33記載の装置。
- 前記テンプレートへのコンテクスト入力は、位置だけでなく、少なくとも天候、株式市場アクティビティ、ソーシャルインタラクション又は感情状態を含む入力を有する、請求項34記載の装置。
- アクセスされるとマシーンに、経時的にユーザの行動におけるパターンを検出することによって推奨を提供するため、前記ユーザの行動のトレンド化及びプロファイリングにおいて確率的な技術を利用し、前記ユーザに係るパーソナル装置が所与の日に前記ユーザが行う可能性のあること、又は開始されたアクションにおいて前記ユーザが達成しようとすることを予測することを可能にする処理を実行させるコンピュータ実行可能な命令により符号化されたコンピュータ可読媒体。
- 前記検出されたパターンに基づき、前記パーソナル装置は、それのインタフェースをカスタマイズ可能であるか、又は前記ユーザのために積極的に動作する、請求項36記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記マシーンに前記ユーザにより実行された各アクティビティの定義を生成し、その後に抽出されるこれらのアクティビティ間の特徴と共通性とを決定することを含むさらなる処理を実行させるさらなる命令を有する、請求項37記載のコンピュータ可読媒体。
- あるアクティビティから他のアクティビティへの行こうには、その後に収集されたデータに基づく確率が割り当てられ、
前記確率は、前記ユーザが次に行う可能性のあることの予測を反映する推奨に影響を与えるのに利用可能なスコアを構成する、請求項38記載のコンピュータ可読媒体。 - パターンの検出は、特定の時間に繰り返し発生する特定のことを含む目標を有し、
入力は、位置、タイミング及び近くの人々を含む、請求項39記載のコンピュータ可読媒体。 - アクセスされるとマシーンに、ユーザが前記ユーザに係るモバイル装置とやりとりし、インタラクティブモバイルショッピングアプリケーション上で前記ユーザの関心を詳細化し、前記ユーザのニーズにより良好に適合する他の製品の推奨を取得することによって、前記インタラクティブモバイルショッピングアプリケーションに基づき購入推奨を提供する処理を実行させるコンピュータ実行可能な命令により符号化されたコンピュータ可読媒体であって、
前記パーソナル装置はさらに、前記ユーザの市場における関心と全体の買い物パターンとに関する情報を収集し、対象とされる宣伝の機会を可能にするよう構成されるコンピュータ可読媒体。 - 前記マシーンに、前記ユーザによる関心のあるアイテム、それのパッケージング又はそれのUPCコードの写真を撮影し、何れの製品が関心があるか示すさらなる処理を実行させるさらなる命令を有し、
前記パーソナル装置は、その後に前記アイテムの特徴セットをリストし、関心のある他の製品の推奨を起動するため何れの特徴が所望されるか、所望されないか、又は重要でないか前記ユーザが指定することを可能にする、請求項41記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記パーソナル装置は、スキャンされた特定の製品から開始し、考慮中の製品セットに拡大し、最終的に前記ユーザのニーズに合う特定の製品に絞ることによって、前記ユーザの関心を追跡し、
前記パーソナル装置は、前記ユーザが最も頻繁に買うアイテムのカテゴリを特定し、位置情報を利用してお気に入りの店舗を特定し、
あるアイテムへの関心が特定されると、前記モバイル装置は、ローカルとオンラインとの双方の買い物機会に基づき購入推奨を提供する、請求項42記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記推奨は、ニーズ、価格、ユーザの衝動性及びお気に入りのベンダに基づき、
トップの機会が、前記ユーザのプロファイル情報に基づき提示され、
オンライン取引が選択された場合、すべての詳細が前記パーソナル装置により管理され、
物理的な機会が特定された場合、指示及びクーポンが提供される、請求項43記載のコンピュータ可読媒体。 - アクセスされるとマシーンに、ユーザに係るパーソナル装置が、ルートを最適化し、前記ルートに沿って特定のストップを推奨するため、前記ユーザが向かっている場所と前記ユーザの時間自由度とを予測することによって、目標に基づき前記ルートを最適化する処理を実行させるコンピュータ実行可能な命令により符号化されたコンピュータ可読媒体であって、
前記特定のストップは、高い優先度のアイテム又はそれらの期限に近いアイテムが強調されることによって、特定のストップにおいて達成可能な目標数に従って選択されるコンピュータ可読媒体。 - 前記特定の目標は、購入に関し、
ストップは、消費される合計金額に従って最適化される、請求項45記載のコンピュータ可読媒体。 - アクセスされるとマシーンに、セットトップボックスのユーザが前記ユーザに直接関連する購入機会を特定する推奨ガイドされたワンクリックセットトップ購入を提供する処理を実行させるコンピュータ実行可能な命令により符号化されたコンピュータ可読媒体であって、
前記ユーザのセットトップボックスは、前記ユーザの装置のコンステレーションから受信したコンテクストを利用して、前記ユーザの購入の行動のプロファイルを作成し、前記ユーザに関心がある可能性が最も高い購入の機会を自動的に提供するコンピュータ可読媒体。 - 前記ユーザが購入するとき、前記購入のすべての詳細が自動処理される、請求項47記載のコンピュータ可読媒体。
- アクセスされるとマシーンに、パーソナル装置によってユーザの日を特徴付けるアクティビティ又は位置のシーケンスから構成されるテンプレートを利用することによって、テンプレートベースの予測及び推奨を提供し、前記ユーザが前記日に歩き回ると、前記パーソナル装置が前記ユーザの位置及びアクティビティと既存のテンプレートとをマッチングすることを試み、各テンプレートに確率を割当て、
前記一致したテンプレートを利用して、前記ユーザが次に行うことを予測し、論理的な推奨セットを絞る処理を実行させるコンピュータ実行可能な命令により符号化されたコンピュータ可読媒体。 - 前記テンプレートの生成は、トレンドを定義し、前記ユーザに所与の時間中に前記ユーザの行動のテンプレートに従って色づけされたカレンダーが提示可能な可視化ツールとして機能する他の方法を構成する、請求項49記載のコンピュータ可読媒体。
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