CN102326176A - 用于递送赞助地标和位置标签的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于基于与地标有关的相关性因素(例如用户的位置是否接近已知的地标或赞助的位置)构造地理位置服务答复(例如“您靠近Bob的咖啡店”或者“向北前进一个街区到Bob的咖啡店”)来提供给客户端系统(例如用户的移动电话、智能电话、GPS终端)的方法。系统接收用户的地理位置服务请求(例如“我在何处”)，并进而构造一个或多个响应候选来服务该用户的地理位置服务请求。然后基于相关性因素来为候选答复打分(例如候选位置是否涉及用户最近的地理服务查询，在大体邻近区域中是否有赞助地标等等)，并且打分高的地理服务答复被发送到用户的客户端终端。在一些情况下，考虑不止一个相关性因素(例如邻近度相关性、可见度相关性、熟悉度相关性等等)。

Description

用于递送赞助地标和位置标签的系统和方法
技术领域
本发明涉及基于地标和位置数据来选择广告。
背景技术
许多位置系统(例如GPS系统、车辆导航系统)利用用户位置(例如街道地址(例如1200 Main Street))的人类可读文本表示来操作。然而，很少有位置系统能够正确地识别用户的当前地址。这部分是由于位置感测的不准确，部分是由于在反向地理编码技术中使用的基础地理数据中的精度或完备性的缺乏。结果，一些位置系统只是报告用户在某个纬度和经度(例如纬度43.1234，经度21.2345)或者可报告用户在某个“伪”地址(例如1200 Main Street，其中1200 Main Street实际上并不存在)，或者可报告用户靠近某个特定位置而不是在某个特定位置。例如，如果用户“A”在某个经度和纬度并且该经度和纬度在基础地理数据中被报告为在与比如帝国大厦相同的经度和纬度，则一些位置系统报告用户“A”靠近帝国大厦。在大多数城市环境中，用户将经常靠近大量的企业或地标，从而列出靠近用户位置的地标或者在用户位置的某个邻近区域内的地标的位置系统报告可能报告太多的信息。包括在所谓的“地理模型”内采用的过滤技术在内的传统过滤技术可减少呈现给用户的位置信息的量，然而希望对呈现给用户的地标作出“最佳”选择。本发明解决了对某个不确定区域内的地标或企业的排名，并且本公开给出了用于对赞助地标(sponsoredlandmark)和位置标签(location label)进行构造和排名以产生一组“最佳”地标来报告的技术。另外，将赞助内容与这里公开的技术相组合可带来赞助者活动的业绩(例如印象数、点击数、促销性下载数、实际销售等等)的改善，因此可增加收入。
从附图和接下来的详细描述中将清楚本发明的其他特征和优点。
发明内容
一种用于基于与地标有关的相关性因素(例如用户的位置是否接近已知的地标或赞助的位置)构造地理位置服务答复(例如“您靠近Bob的咖啡店”或者“向北前进一个街区到Bob的咖啡店”)来提供给客户端系统(例如用户的移动电话、智能电话、GPS终端)的方法。系统接收用户的地理位置服务请求(例如“我在何处”)，并进而构造一个或多个响应候选来服务该用户的地理位置服务请求。然后基于相关性因素来为候选答复打分(例如候选位置是否涉及用户最近的地理服务查询，在大体邻近区域中是否有赞助地标等等)，并且打分高的地理服务答复被发送到用户的客户端终端。在一些情况下，考虑不止一个相关性因素(例如邻近度相关性、可见度相关性、熟悉度相关性等等)。
附图说明
本发明的新颖特征在所附权利要求中记载。然而，出于说明目的，在以下附图中记载本发明的若干实施例。
图1A示出了系统的示意性表示，其包括一些实施例在其中操作的网络环境；
图1B是根据一些实施例用于响应地理位置请求的方法的流程图；
图2A-2D是根据一些实施例用于响应地理位置请求的方法的流程图；
图3示出了W4引擎的一个实施例的概念模型；
图4示出了根据一些实施例使用滑块来影响定量打分；
图5示出了W4的一个实施例的可能的分析组件；
图6示出了W4引擎的一个实施例，其中示出了图5所示的子引擎内的不同组件；
图7是采取计算机系统的示例性形式的机器的概略表示，在该计算机系统内可执行一组指令；
图8是采取客户端服务器网络的示例性形式的若干个计算机系统的概略表示，在该环境内可执行通信协议。
具体实施方式
在以下描述中，出于说明目的，记载了许多细节。然而，本领域的普通技术人员将会认识到，不使用这些具体细节也可以实现本发明。在其他情况下，以框图形式示出公知的结构和设备，以免对本发明的描述因不必要的细节而模糊。
移动电话和其他移动设备已经激增到了许多发达国家的大多数人都携带至少一个移动设备的程度。另外，这种移动设备能够有地理位置知觉(geo-location awareness)。从而，对于所谓的地理位置服务的需求持续增长，并且移动用户(以下称为“用户”)对于这种服务的期待越来越高。虽然上述移动设备或被用户宣称为位置平台的任何设备(“UDLP”)与网络服务提供商一起能够以某种准确度(例如在10米左右的半径内)按经度和纬度识别用户的位置。然而，仅仅知道经度和纬度对于用户的帮助是有限的；地标名称或照片与经度和纬度相比很有可能对用户有用得多。然而，在大多数城市环境中，在任何给定的时刻，用户将靠近许多地标和企业-它们全都位于非常近的距离内。仅仅列出候选(例如按字母顺序，或者按类别)可能对用户也是没有帮助的，因为移动设备在任何给定时刻只能合理地显示相对少量的信息。
这里公开的本发明的实施例考虑了与用户的相关性，其中可能包括关连到企业位置(例如“Bob的咖啡店”)的相关性因素。这种相关性(例如空间相关性、时间相关性、社交相关性、主题相关性、关键字或其他相关性因素)使得广告主或企业主可以付款以使其企业在地理位置服务的情境内被作为特色显著展示，并且这种广告主可能想要使其品牌与附近的地标相关联。当然，这里提供了技术来对相关性因素和其他因素进行排名或打分，从而在系统内呈递来自较大一组许多附近地标的一组合理选择-并且这样做时不会大大地降低返回给用户的地理服务信息的准确度。结果，真实世界企业付款以为附近的位置关联相关参考位置标签。这与给定查询的赞助搜索结果是相似的，因为真实世界企业付款以将相关广告关联到搜索查询结果。除了返回标签和赞助标签以外，系统还可返回从任意位置到赞助地标的方向指引(例如，“从科伊特塔往北前进两个街区到达Bob的咖啡店”)。从而，系统的末端用户获得了有可靠的人类可理解位置标签的益处，而同时广告主获得了一种找到“合格的可能顾客”(例如要，正在寻找咖啡店并且正好站在Bob的咖啡店前面的人，或者仅仅是正好站在Bob的咖啡店前面的人)的新途径。由于更好的用户体验，地理编码服务的运营者取得了甚至更多的效用。
本发明的实施例创建了结合来自UDLP(以下称为“用户设备”)的反向地理编码(位置)请求的新形式的地理位置服务和赞助广告。通常，用户的位置可为网络所得。网络上的应用服务器于是可使用位置信息结合其他信息来向用户呈现回高度相关的信息。具体而言，返回给用户的信息可包括公知的地标的常用名称(例如“帝国大厦”)或知名的企业的名称(例如“星巴克”)。然而，这里公开的技术提供了基于相关性因素匹配(可能结合实时竞价市场)来引导用户的替换模型。被组织为电子竞价短语拍卖的实时竞价市场可包括针对地标和赞助位置标签两者的本地和全国性广告主的任何组合。另外，用于引导用户的技术可包括专用标签(例如，文本标签、音频标签、视频标签、媒体标签、被翻译成任何一种或多种语言的文本标签、或者图像、声音、视频和/或其他媒体)并且被选择用于引导用户的标签可以是从通用标签(例如，“帝国大厦”)中选择的和/或从赞助标签(例如，“帝国大厦的百老汇入口处的星巴克”)中选择的并且被以瞄准方式递送给用户。
当然，可以使用用于瞄准用户的任意数目的技术，包括用户偏好(例如，比起电子邮件来更偏好文本消息)，用户许可(例如，用户许可跟踪位置，用户许可使用先前捕捉的用户简档数据或用户行为数据)和/或就此而言的任何其他用户信息。类似地，可以使用用于向用户递送信息的任意数目的技术，包括文本消息传递、以及文本页面、推送媒体、逐路段导航指示、链接、网页显示、流媒体、交互式媒体，等等。
单独地和组合地，这里公开的技术基于真实世界地标和真实世界企业以及其他真实世界实体(以下称为“RWE”)将用户连接到有用的地理定位方案，以使得用户可以更容易地且更高效地利用由真实世界UDLP提供的和提供给真实世界UDLP的地理编码信息。本发明的一些实施例包括赞助搜索广告市场系统，连同广告主账户和活动管理功能(例如，用于赞助事件的最大竞价系统)。其他实施例使来自用户的地理位置请求(或与用户的地理位置请求有关)的信息可用于动态构造或以其他方式为对地理位置请求的响应加标签的内容。
图1A的示意图示出了涉及移动用户和该用户与提供一个或多个用于递送赞助地标和位置标签的服务的网络的交互的可能场景。如图所示，位于位置L0处的步行用户向网络150请求地理位置服务。响应于用户的请求，网络150相对于地标和赞助位置的数据库分析用户的地理位置，这种分析可能包括一个或多个专用服务器160、165。这种分析还可包括用于形成竞价市场155并且执行实时拍卖的操作。一旦网络150将信息返回给用户，用户就可以利用返回的信息。这种信息可包括赞助信息，例如“您在城市公园游泳池对面-这是由Mike体育器具店带给您的”。或者，其可包括非赞助地理位置信息，例如“您在城市公园的东侧边界”。取决于用户位置的密度，其甚至可包括与相邻位置有关的地理信息，例如“您距Bob的咖啡店只有两个街区”。继续此场景，用户行走到位置L1(在Bob的咖啡店的方向上)，并再次请求地理位置服务。网络可再次基于新的地理位置形成新的竞价市场175，并且可再次执行实时拍卖。至少部分与地理位置L1相关的这种结果被返回给用户。这种结果可以是一般性的，例如“您距Bob的咖啡店只有一个街区了”，或者可以是更特定于用户的(例如，“在Bob的咖啡店获得您最喜爱的法式面包咖啡”)或者甚至是用户定制的，可能包括到Bob的咖啡店的实时的、逐路段的方向指引。实际上，上述用户定制的结果可以使用(或者如下所述可以不使用)可从用户获得的任何种类的信息、用户的简档、用户的行为、或者在相关性匹配的过程中使用的任何其他数据。用户继续与网络交互，并且只要用户继续作出对地理位置服务的请求，网络就作出响应。
现在，稍微更详细地考虑图1的情境内描述的系统的各种特性，则应注意到竞价市场155、175可在用户从特定位置请求地理服务的情况下自发地形成。即使自发拍卖可能只有单个胜利者(赞助者)，该赞助者的广告也不一定被选择。可能考虑某一范围的用户数据的其他相关性因素标准可被包括在任何过滤和打分操作中以便决定出一组最相关的结果(并且不一定只是最高出价者规定的结果)来返回给用户。在一些实施例中，系统在不知道用户简档或特性的情况下操作(例如匿名地理编码)，并且在这些情况下所有有资格的广告主都被包括在针对赞助事件的市场中。
以上所述的系统和场景可被概括成如图1B中所示的方法。所示的步骤包括：(a)接收用户的地理位置服务请求1B10，(b)分析用户地理位置数据1B20，(c)构造相关响应1B30，以及(d)将相关响应返回给用户1B40。
在一些实施例中，如操作1B10中暗示的，地理请求来自用户(例如来自蜂窝电话，或其他UDLP)，其中用户向地理编码服务请求答复，并且系统经由一种或多种技术(例如经由GPS、小区三角定位等等)计算实际位置以创建基本位置。然后可应用各种技术来分析用户的基本地理位置1B20。地理位置一般产生点位置，具有遵从定位技术(例如经由GPS、小区三角定位等等)的精度，因此一般地基本位置被向外扩展以包含更宽的地理覆盖范围。当然，更宽可能意味着在地理定位技术的分辨率的某个分数的范围中更宽，或者其可能意味着在地理定位技术的分辨率的倍数的范围中更宽。地理覆盖范围的扩展可向外继续，直到达到区域覆盖范围上限为止，或者直到足够数目的与覆盖的区域相关联的广告主被填充到初始的广告主候选集合中为止。操作1B30构造相关响应以创建一组候选响应，其中可能包括赞助响应(例如“距Bob的咖啡店只有50英尺”)和/或非赞助响应(例如“您在城市公园东边2个街区处”)。当然，在足够的赞助者(广告主)被填充在初始候选广告主集合中的情况下(即在操作1B20中)，则可利用用户的地理位置作为竞价特性来形成自发的竞价市场。本领域的技术人员将会立即认识到，可以形成自发市场，并且竞价在几秒钟内或一转眼的工夫即可完成。一旦竞价完成，就根据加权距离对广告主进行排名，并且还可基于竞价和过去业绩模型来对广告主排名以为该请求/事件产生胜利者(并且可能产生排名靠前者的列表)。在操作1B40中，相关结果被返回给用户。返回给用户的结果可包括文本、图像、音频、视频或其任何组合，并且可将用户的位置指定为“靠近”某一企业或地标、或者在某一企业或地标“旁边”、或者在某一企业或地标“旁边的街角附近”、或者“紧邻”某一企业或地标、或者在某一企业或地标“后面”、或者在某一企业或地标“外面”、或者在某一企业或地标“前面”、或者在某一企业或地标“中间”、在某一企业或地标的“街对面”、“在某一企业或地标中”、“在某一企业或地标处”、在某一企业或地标的“北面”、在某一企业或地标的“南面”、在某一企业或地标的“左侧”、在某一企业或地标的“右侧”，等等。这些结果可被存储在计算机的存储器中，或者其可被存储在缓存中或者可能存储在非易失性介质中，或者其可被存储在通过网络或总线传递到作出请求的用户的消息中。
图2A呈现了实现用于分析用户地理位置数据的可能技术的系统2A00。当然，系统2A00可在图1A-1B的任何情境中实现。如图所示，图2A的操作可被顺序执行，或者它们可被并行执行，或者顺序或并行执行的某种组合。如前所述，由于地理位置一般产生点位置，精度取决于定位技术(例如经由GPS、小区三角定位等等)，因此一般地基本位置被向外扩展以包含更宽一点的地理覆盖范围。在点地理位置周围扩展的一种可能的技术是从该点起放射状地扩展以包括足以覆盖至少一个额外的地标或带标签的位置的区域。例如，如果用户的地理位置在点L0处，则可以扩展区域以包括如区域110中所示的所有地标和/或带标签的位置。当然，由所包括的地标的地理位置点所限定的这种区域可以产生不规则的形状(如区域110处所示)。在一些情况下，可能有大量的地标以及很少或者甚至零个赞助的(带标签的)位置。相反，可能有大量的赞助位置和很少或者甚至零个常用地标。因此，限定了分开的操作2A10和2A20，使得可以限定邻近区域(使用较大的半径)以在候选位置集合中包括每种类型的至少一个位置。相反，在高密度位置中，可以限定邻近区域(使用较小的半径)以在候选位置集合中包括每种类型的足够少的位置。在这样识别了每种类型的至少一个位置后，操作2A30可取回与候选集合中的任何/所有位置有关的数据库记录。这种取回物或其子集随后可被存储2A40以供其他操作使用。应当强调，虽然存在各种供应位置数据的服务和数据库，但在实施例中可使用的一种用于填充位置数据库的技术包括由赞助者或广告主自填充的数据。只要通过认识到以下事实就可以明白自填充这个概念的价值：限定与这里描述的技术一起使用的赞助或广告活动可以致使填充不仅对赞助者/广告主重要而且在上述供应的位置数据中没有明确找到的位置。例如，与从诸如本地商会之类的公共数据源容易获得的相比，一家连锁咖啡店可以发布其更新近的一组商店位置作为赞助位置。当然，有可能地标数据库可以被完全填充以赞助位置，并且在这种情况下可能不需要上述供应的位置数据。一些赞助地标有可能将是企业本身，但在其他情况下企业可赞助公知的公共地标(例如，“伯克利的人民公园，在Raleigh酒馆的街对面”)。在公共地标的情况下，系统只要通过对为特定地标竞争/竞价的赞助者的数目与为其他地标竞争/竞价的赞助者的数目相比较进行排名，就可以获知该特定地标的相对关注排名(流行度)。
图2B呈现了实现用于选择相关响应的可能技术的系统2B00。当然，系统2B00可在图1A-2A的任何情境中实现。如图所示，图2B的操作可被顺序执行，或者它们可被并行执行，或者顺序或并行执行的某种组合。至少，系统2B00能够访问在操作2A40中准备的关于候选位置的信息。在一些情况下，在操作2B10中取回的信息可以是与操作2A40中准备的完全相同的候选信息集合。在其他情况下，在操作2A40中准备的候选信息集合可被用在另外的数据库操作(例如连接或投影)内。例如，在操作2A40中准备的候选信息集合可能不包含任何时间性信息，例如新闻条目或在某个日期或者某段持续时间期间在某个地理位置处或其附近发生的某个事件的通告；然而连接或投影可产生这种关连。
如操作2B20所引入的，可以应用预过滤器。实际上，候选的构成可触发解决明显的平局或冲突的规则(例如，如果在用户的邻近区域中有多个Bob的咖啡店位置，则过滤掉除最近那个以外的所有)。很多种预过滤技术是可能的并且被设想到，包括分类和比较，以及试探以消除重复或平局，或者其他冲突。作为示例，一个赞助者例如酒类经销商可表达出被从由在与反饮酒示威游行一致的时间和位置接收的地理请求产生的竞价市场中排除的愿望。当考虑以下情况时可以理解进行预过滤的任何操作的意义：这种预过滤操作至少部分旨在支持赞助者的活动排除-因此赞助者的活动中的赞助者想要排除(预过滤)的广告不会被带到自发的竞价市场。更一般而言，在一些实施例中，广告主可以限制其想要在拍卖中为之竞争的用户的类型或种类。为此，广告主可以指定人口统计或其他瞄准数据作为明确的排除，或者明确的限制因素，或者明确地限定可由到来的用户请求创建的特定市场的合格/不合格标准。作为示例，咖啡店可以设立活动设定，以使得早晨和下午三点左右的时间期间的出价金额高于午餐时间期间的。另外，特定位置的活动设定可以明确地排除在该特定位置处的咖啡店关闭的时间期间参与竞价。
操作2B30用于向拍卖提交候选的并且经预过滤的市场参与者。当然，这种关键字或关键词拍卖是公知的。在系统2B00的情境中此操作的重点只是形成了电子竞价关键字和/或竞价短语市场，举行了拍卖，并且从拍卖产生了至少一个胜利者(或者有时是多个，在平局的情况下)并且可能有一系列的排名靠前者。类似地，对于在一个区域内具有多个位置的广告主，在系统2B00中并且更一般而言在系统1B00中实现的位置特定技术通过对在具有较低的实际商店交通量的区域中的广告花费进行实时调整而提供了有效的方式来平衡和增加到多个位置的交通量。
在一些实施例中，系统通过使用用户简档或用户兴趣简档或者其他用户数据对市场中的可能广告主的列表进行预过滤或者基于用户偏好或在用户数据中找到的其他加权因素对该列表进行后期重排名，来选择相关候选用于最终返回给用户(参见操作2B40)。在一些情况下，用户数据(例如用户简档、用户许可、用户行为、或任何其他与用户有关的数据)可用于应用指示出的或推断出的对于合格市场内的任何广告主的高于其他广告主的偏好。一般地，如果广告主满足请求的地理约束并且对于特定的市场和时间段是合格的，并且用户的简档数据没有使广告主丧失资格，则广告主有被考虑的资格。
通常，在传统的在线关键字拍卖中，特定物业内的“最佳”位置被提供来供拍卖中竞价，并且胜利者的广告被置入在该“最佳”位置。在一些情形中，在置入中包括了除金钱化以外的因素。具体地，满足用户对地理位置服务的请求的操作可合理地包括除金钱化以外的一个或多个因素，例如类似于空间相关性的因素。实际上，在一些情况下，呈现某些响应可能是不合理的或者至少不是特别相关的。例如，Bob的咖啡店可能是特定拍卖中的最高出价者，并且从一个角度来看这是合理的，因为Bob的咖啡店的位置“就在河对岸”。然而，如果请求地理位置服务的用户是步行的，并且过河的桥梁对于步行交通是关闭的，则其对于用户来说几乎肯定是不相关的，因为用户无法容易地到达Bob的咖啡店。对于Bob的咖啡店的赞助者来说也几乎肯定是不相关的，因为用户无法容易地到达Bob的咖啡店，从而在当时当地呈现广告将不太可能引起期望的用户动作。当然，以上只是一个示例。更一般地说，出价较高者的列表和内在的金钱相关性因素可以与旨在在地理服务应用的情境内产生高度相关置入的其他相关性因素相结合。如操作2B40中所示，为了排名/打分而要考虑的合理的并且设想到的标准包括可见度(例如视线可见度、标牌或地址的大小/突出性、关注排名，等等)、W4相关性因素即谁/何时/何地/什么相关性(例如社交相关性、时间相关性、空间相关性、主题相关性)、熟悉度(地标或带标签的位置被众所周知的程度如何)以及额外的金钱相关性因素(例如按绝对价值计算获胜的出价是多少？排名靠前者的出价是多少？等等)。
打分操作的情境中的熟悉度的概念超越了常用的定义并且可被看作与社交相关性、时间相关性、空间相关性、主题相关性中的任何一个或全部相交的模型。例如，某个社交群组中的多个用户之间已知或共享了其标签的地标与未共享的某个标签相比可被排名为对于该用户群组来说是更熟悉的。类似地，地标“女生联谊会”与“美国银行ATM”相比对于该校园的学生而言可能是更熟悉的，即使地理定位器系统返回的物理地理位置可能是相同的。另外，从广告主的角度来看，广告主可以创建活动来向特定地标构建该广告主的品牌的知觉或熟悉度，例如糖果制造商“Ghirardelli”很久已经就建立了一个活动来将该品牌名称与被称为“Pier 39”的位置关联起来，并且这种活动可被扩展到与地理位置服务相结合的广告。此外，特定位置或地标的熟悉度可基于汇总的用户数据而实现更高的价值。例如，如果许多用户总是经常从通常被称为“Hachiko”的位置发出对于“我的朋友在哪”的请求，则系统2C00可以考虑该位置并将“Hachiko”标记为熟悉的。换言之，人们“用脚投票”，并且这种行为可被用在排名/打分操作的情境中。
打分操作的情境中的可见度的概念超越了常用的定义并且可包括简单的绝对可见度的特性(例如埃菲尔铁塔)，或者获知的可见度的特性(例如基于用户行为随着时间的过去而获知)，或者使用3D模型，和/或视线计算，或者使用街面的图像，或者甚至包括关注排名。时间性信息也可影响可见度。例如，洛克菲勒中心的圣诞树在12月期间是优秀的地标，而在一年的其他时间则不用作地标。类似地，点亮的霓虹灯在夜间或者企业开放的时间期间可以是有效的地标；纪念碑在冬季未被树叶遮掩时可能从公路上是可见的；但是上述这些地标在其他时间可能是打分较低或者可能无用的地标。此外，品牌认识度可影响可见度-20英尺高的金色拱形被广泛认识为与一品牌相关联，而本地咖啡店的标牌即使是相似大小的也可能不会留下相同的可见印象。受众对于可见度打分和品牌认识度之间的关系也是有影响的；外国游客可能不具有本地人那样的品牌知觉，因此个人品牌或地标可见度至少部分是过去的个人体验的函数。例如，通过代理设备收集的物理空间-时间路径可示出到特定的地标、位置或品牌关联位置的若干次重复访问，并且此数据在将来可用于增大这些位置作为对该用户的请求的潜在响应的权重。包含在通信内或者是通信的主题的地标、位置和品牌也可影响该位置对该用户的个人可见度，因此即使用户过去没有实体访问过某一位置，关于位置或地标的通信仍是相关的。在一些实施例中，其他用户的实时位置也可用于影响可见度，其方式是优选作出请求的用户认识的其他用户所公知的或靠近这些其他用户的位置或地标。
打分操作的情境中的空间相关性的概念超越了仅仅距离的概念，并且可包括个性化距离。在一个实施例中，对两个真实世界实体之间的个性化距离的计算可开始于确定两个真实世界实体之间的一条或多条路线。可基于用户偏好的行进模型来选择一条或多条路线。例如，一个人可能偏好步行或使用公共交通而不是驾车。路线选择可以简单地选择最短的可用路线。路线选择还可反映未来的行进偏好，例如避免公路、收费站、学校区域、建设区域等等。给定已知的路线，然后可为该路线确定空间距离。在一个实施例中，空间距离是该路线的长度。在另一实施例中，行进到目的地的时间可被认为是一种形式的空间距离。可以用不与距离直接有关的空间性因素来修正空间距离。这种空间性因素可涉及诸如高度、海拔高度、建筑物上的楼层等等之类的额外空间尺度。这种因素可涉及该路线或者具有在该路线上或靠近该路线的位置的实体的物理属性。例如，如果一个人看重景色或者视觉上刺激的周围环境，则具有海湾或海洋或地平线的风景的路线可能是更合需要的。如果路线的一部分以物理状况差而著称或者正在建设中，则该路线可被认为是不那么合乎需要的。空间性因素还可包括用户或其他实体的速度这个额外尺度(即方向和速率)。空间性因素还可包括与物理位置相联系的环境状况，例如本地天线状况。然后可利用时间性因素、社交性因素和主题性因素进一步修正空间距离。
时间性因素可被一般定义为涉及时间的流逝如何影响路线的合乎需要性和交通运输的模式的因素。最基本的时间性因素是在一路线上行进所花的时间。可以基于历史上与一路线相关联的平均行进时间来估计路线上的行进时间。或者，可以通过从实时监视器或传感器监视平均速度和行进时间来更精确地确定行进时间。这种传感器可以是沿着行进的主要大道特别安装的用于监视交通流的固定传感器。这种传感器也可以是用户设备，例如蜂窝电话或GPS，其位置被持续监视并从而可用于确定物理位置已知的个体用户设备的行进速度。在一个实施例中，用于确定一路线上的行进时间的数据可以是来自多个传感器网络的许多数据来源的组合。这种行进时间可能是有用的，但是通过与在一段时间中积累的历史行进时间数据相组合可得到增强。例如，在星期五，人们在历史上可能离开办公室较早，并且在出城的主要路线上在6:00PM到7:00PM之间可以预测交通遭遇15至20分钟的减慢。从而，5:45PM的交通速度对于通勤通常是30分钟的人可能会提供6:00PM到7:00PM之间的行进时间的过于乐观的估计。行进时间也可受天气状况的影响。从而，当开始下雨时，在历史上，在出城的主要路线上交通可能遭遇30分钟的减慢。从而，如果预测有雨或者如果正开始下雨，则可以相应地调整这种路线的行进时间。行进时间也可受本地事件的影响。例如，对于某个特定日期，从7:00PM开始，可能在市区的某个大型场地预订了一场音乐会。历史数据可能表明在音乐会期间在场地附近交通减慢，从而使通勤时间增加10分钟。时间性因素还可包括涉及路线的起点和终点的时间性数据。例如，如果路线的目的地是餐馆或零售位置，如果该位置在穿行完该路线之前关闭，则该路线是不合需要的。如果在餐馆等待就座的时间超过例如30分钟，则该路线可能也是不合需要的。如果在特定时间在某个位置安排发生某个事件，例如实况音乐开始于10PM，则在10:00PM后到达该位置的路线可能是不合需要的。时间性因素还可包括涉及特定的人的时间性数据。例如，如果一个人有约会，则对于该约会提早到达的路线是合乎需要的。如果一个人通常在家从事特定的活动，例如观看特定的电视节目，那么如果一条路线将人带到远离家的位置，例如餐馆，并且该位置是如此之远以至于该人将不能在节目播放前到家，则该路线可能是不合需要的。从而，可以为特定的一条路线或一组路线确定由实时和历史数据告知的穿行路线所花的时间以及这种行进时间对同时发生的事件的影响。空间距离、行进时间和受行进时间影响的事件在一个实施例中可被分别显示。或者，时间性因素可用于修正空间距离以创建个性化距离。个性化距离反映了路线的整体合乎需要性。在一个实施例中，距离随着路线的合乎需要性降低而增大。例如，反映10英里的空间距离的路线可因为缓慢的行进时间或因为基于实时行进估计得出该路线对于某次约会将会晚到而被增大到30英里。被表达为10分钟的时间性距离的路线可被增大到30分钟或“TL”(表示太长)，如果基于实时行进估计得出该路线对于某次约会将会晚到的话。
打分操作的情境中的时间相关性的概念超越了仅仅时间上的分离的概念。在一个实施例中，时间性因素可用作被用于以一致方式修正空间距离的加权因素或加性因素。加权和加性因素可用于反映简单的连续数值关系。例如，如果一条10英里的路线被预测为具有30分钟的行进时间，反映20mph的平均速度，而60mph被认为是任意目标行进速度，则可通过将行进时间乘以目标行进速度来计算出30英里的加权距离。在另一示例中，对于预测某人对于某次约会将会迟到的每一个额外的分钟，可以向空间距离添加1英里的任意增量。在另一实施例中，预定义的代码或标志可与空间距离相关联，例如“10L”代表晚10分钟，或者“TL”表示太晚或太长。加权和加性因素可以额外地或可替换地被使用反映乘法性或加法性使用的离散间隔。例如，如果预测某人对于某次约会将会晚1至10分钟，则可以向空间距离应用1.5的乘数或10英里的加数，而如果预测某人将会晚11-20分钟，则可以向空间距离应用10的乘数或100英里的加数。从而可以按很多种方式来用时间性因素对空间距离加权以产生定性的个人距离，该个人距离反映出路线的空间距离并且还反映出时间性因素对该路线的合乎需要性(或者甚至可行性)的影响。在一个实施例中，组合空间距离和时间性加权因素的确切方法对于不同的人可以是不同的，并且可被定制来反映人的个性或习惯。从而，讨厌驾车的人可以对行进时间给予很重的权重，而强迫性守时的人则可以对工作或约会迟到给予很重的权重。在一个实施例中，用户可以明确地输入这种偏好。在另一实施例中，这种偏好可以是推算的用户行为，用户行为是由随着时间的过去而积累的用户的传感器数据和交互数据反映的。还可利用社交性因素来修正空间距离。社交性因素可被一般定义为涉及人的社交关系可如何影响路线的合乎需要性的因素。如果路线在用户的社交网络中的一个或多个个人的邻近区域中或者基于空间性、时间性或主题性关联、关连、重叠或分离度以其他方式表现出与用户的社交关系，则可以认为该路线更合乎需要。这种因素可基于与某人的社交网络中的个人相关联的简档数据。例如，经过好友的家庭地址的路线可被认为是更合乎需要的，因为其提供了顺便拜访朋友的机会。这种因素还可基于与社交网络中的人相关联的动态的实时数据。例如，如果一个或多个朋友或熟人目前在某个位置处，则可认为到该位置的路线是更合乎需要的。
打分操作的情境中的社交相关性的概念超越了仅仅人与人间的联系。社交性因素也可利用与人的社交网络中的个人相关联的交互或交易数据。例如，如果某个位置是一个或多个朋友或亲戚经常出入或给予赞扬评论的企业，则可认为到该位置的路线是更合乎需要的。在另一示例中，包含被朋友给出负面评价或被朋友习惯性避开的道路的路线可被认为是不那么合乎需要的。也可以以否定的方式来使用社交网络因素。从而，如果在某人的社交网络内识别出某个个人是要避开的人，则倾向于避开该个人和企业以及该个人经常出入的场所的路线可被认为是优选的。
打分操作的情境中的主题相关性的概念超越了仅仅存储和比较关键字。主题性因素可被一般定义为包括涉及与位置、用户和环境中的其他实体相关联的已知信息的因素。这种因素可涉及人的兴趣和偏好以及外部事件如何影响路线的合乎需要性。例如，主题性因素可涉及路线周围的一般区域。对于很在意安全的人，经过具有高犯罪率的区域的路线可被认为是不那么合乎需要的。如果一个人喜欢购买高级女装，则经过具有高密度的高端零售店或小商店的区域的路线可能是更合乎需要的。主题性因素可涉及在路线上发生或在路线附近发生的事件。例如，如果在附近地区中正在发生某个节庆，则经过该附近地区的路线可能是更合乎需要的或不那么合乎需要的，这取决于人对于该节庆是否有兴趣。主题性因素可涉及路线的目的地。例如，如果某个位置是与用户感兴趣(或讨厌)的主题相关联的企业，则可以认为到该位置的路线是更合乎需要的。例如，如果某个人是蓝调音乐迷，则到与蓝调音乐相关联的目的地(例如蓝调俱乐部)的路线可被认为是更合乎需要的。在另一示例中，如果某个人不喜欢孩子，则去往被评定为很好的家庭目的地的目的地的路线可被认为是不那么合乎需要的。如果某个位置是被喜爱的记者或新闻出版物或朋友给予赞扬评论的企业，则到该位置的路线可被认为是更合乎需要的。例如，去往在本地出版物中大受好评的餐馆的路线可被认为是更合乎需要的，但如果用户的最好朋友给予该餐馆坏评，则该路线可被认为是不那么合乎需要的。从而可用与主题有关的任何已知的社交性因素来对主题性因素加权。在一个实施例中，除了时间性因素以外，还可使用社交性和主题性因素作为用于以一致方式修正空间距离以产生个性化距离的加权因素或加性因素。在一个实施例中，用于组合空间距离和时间性加权因素的确切方法对于不同的人可以是不同的，并且可被定制来反映人的个性、习惯和偏好。注意，以上所述的方法可被扩展来确定不与物理路线相联系或者甚至不与空间性或时间性尺度相联系的个性化距离。在一个实施例中，路线是起始位置与结束位置之间的直线、相对于中央的第三点的相对距离、或者基于位置集群的计算，并且可被社交性和主题性因素所调整。
除了上述涉及打分的技术以外，广告主到用户地理位置服务请求的匹配也可以在没有实时竞价市场的情况下实现，而是改为基于某个时间定界的固定价格赞助时段来实现。这种风格的赞助具有在实际位置周围创建虚拟领地的效果，伴随着对于来自这些位置或相邻区域的请求的就经济而言的差异。
系统2B00的其他实施例利用了以下事实，即，位置感测技术的精度有限，而反向地理编码(即将纬度和经度坐标转化成街道地址)甚至经常更不精确。即，给定这种局限，说用户靠近(而不是在)给定位置经常是更正确的(如果只是不那么精确的话)。从而，广告主可以基于适当的介词短语在其出价中包括对于递增高的出价的某些规定。即，推送广告给“就在Bob的咖啡店前面”的爱喝咖啡者与联络上推送广告给“在商场的与Bob的咖啡店相反的一侧”的用户相比更有可能引起期望的用户响应。因此，与使用介词短语“在商场的相反的一侧”的标签相比，Bob的咖啡店的赞助者对于使用介词短语“就在前面”的标签可以出价更高。
再次参考图2B，操作2B50用于选择一组排名的候选来呈现给作出请求的用户。应当注意，不同的设备(例如蜂窝电话、4行LCD屏幕设备、具有VGA显示屏的蜂窝电话、具有触摸屏的智能电话、移动PC等等)各自具有使对多个置入的显示更容易/更困难的不同特性。操作2B50用于选择排名的候选置入以对应于用户的设备的显示特性。
返回图1B，具体而言是操作1B40，本领域的技术人员可以理解，向作出请求的用户返回相关响应的现代技术考虑许多变量，其中许多是本领域中已知的。这样，操作1B40可被扩展以包括在在线广告置入使用的任意数目的技术，包括广告的动态合成。当然，即使一特定广告主在对置入的拍卖中成为了最高出价者，在一些实施例中，仍然要从一组广告中选择要置入的。实际上，一些广告的方案和形式是基于关键字或其他相关性因素动态创建的。在对用户的地理位置请求的响应的情境中呈现方案或广告或其他赞助信息中包括的扩展可包括广告主期望的可应用到特定位置的标签。标签可以简单直接如地标的常用名称(例如“帝国大厦”)，或者其可以是赞助者的名称(例如“Bob的咖啡店”)，或者标签可以采取介词短语的形式(例如“您现在靠近城中最好的汉堡包-Bob的咖啡店”)，或者标签可以采取交叉促销短语的形式(例如“您现在靠近城中最好的汉堡包和甜点-Just Desserts位于Bob的咖啡店内部”，或者“光临Diamond Jim的晚餐俱乐部-紧邻电影院”)，或者标签可以是用于特定的地理位置点和某个不确定区的用户定义标签(例如靠近“我的住宅”，或者在“我侄子的公寓”前面)。在更多实施例中，标签可具有图标或图像或视频或声音或任何其他媒体的形式，其中可能包括实时数据(例如卫星馈送或街面馈送)。
以上段落将不动的位置例示为地标。然而，合理且已设想到的是将运动物体或人的地理位置报告给用户。例如，响应于“我的朋友在哪里”形式的地理位置查询，服务可以返回“Cindy在Bob的咖啡店”或者“Tony在科伊特塔附近”。当然，对社交相关性因素排名在这种实施例可能是特别重要的。
继续此实施例，可随着时间的过去而周期性地跟踪或者甚至根据连续跟踪方案来跟踪一个人或运动物体随着时间的过去而采取的路径，从而地理位置服务可以对用户想要知道“Tony将何时到达”的请求作出响应。给定这个级别的信息和推断，广告主将会建议“您需要从杂货商店买点什么吗-Tony现在正在那里”。此外，给定这个级别的信息和推断，广告主将会建议会面位置和按事件促销，比如“要不在Bob的咖啡店会面吧，Cindy现在在那里。Tony可在3分钟内到那里”，并且甚至可在响应中包括“获取Bob的咖啡店的饮料优惠券”。作为变体，上述优惠券可被推送到用户的设备，或者可以为用户提供链接以便根据需要拉出。当然，诸如“Tony可在3分钟内到那里”之类的建议进行了关于行进模式的假设或推断。类似地，这里使用的技术可以考虑费力度以及距离。例如，从“点A”走到“科伊特塔的塔顶”可能花费一个人5分钟，而从“科伊特塔的塔顶”走到“点A”可能只花费2分钟。
图2C呈现了实现用于向用户返回相关响应的可能技术的系统2C00。当然，系统2C00可在图1A-2B的任何情境中实现。图2C的操作可被顺序执行，或者它们可被并行执行，或者顺序或并行执行的某种组合。如图所示，系统2C00可开始于构造在选择一组排名的候选的操作2B50中选择的一个或多个广告。当然，如以上段落中所示，各种已知技术中的任何一种可用于创建广告方案。另外，或者可能取代呈现上述广告方案给作出请求的用户，可以调用构造标签2C20的操作。构造标签的操作是与构造广告的操作分开示出和论述的，然而广告方案和标签之间的显著区别对于理解这里给出的实施例是不必要的。实际上，一些实施例将任意数目的标签与任意数目的广告或赞助标签相混合。作为示例，响应于用户想要地理位置服务帮助导航的请求(例如“我从这里如何到泰国菜馆”)，系统2C00可构造响应：“向西一个街区，经过Bob的咖啡店，然后再过两个街区到泰国菜馆。如果您到了城市公园，则您就走得太远了”。当然，“Bob的咖啡店”、“泰国菜馆”和/或“城市公园”中的任何一个或全部都可以被赞助，并且可通过实时拍卖来解决对于该位置竞争的赞助者。当然，为用户创建方向指引或者甚至只是路线列表可包括偏向于使用更可见的地标，或者使用熟悉的地标路线路径，或者甚至可包括略长的路径，或者基于对一个或多个赞助地标的包括而可包括阶梯路径。
继续，系统2C00在操作2C30中组装广告和标签的某种组合。对标签和广告的适当组合的选择可以简单如从第一组(区分了优先级的)结果中选择要返回的并且只返回在某个限度(例如字节计数限度、用户偏好限度等等)内的那些，该限度可与用户的设备相关联或者与用户的简档或其他用户数据相关联。或者，组装广告和标签的操作2C30可执行广告和标签(或标签和广告)之间的某种关联并且相应地返回结果。例如，响应于用户对地理位置服务的请求，系统2C00可返回：“您靠近科伊特塔-这是由SF港务局带给您的”。在前一示例中，标签部分是“您靠近科伊特塔”，并且广告部分是“这是由SF港务局带给您的”。当然，标签和广告都可以仅仅是文本，或者可以是任何其他图像或媒体，或者可以分开返回呈现给用户，例如返回给用户的结果可包括“您靠近科伊特塔”并且还可包括从用户的地理位置的大体邻近区域拍摄的科伊特塔的照片。在地理位置服务的情境中，有可能该服务可具有关于特定地理位置的信息(例如“您靠近科伊特塔”)，但对于该位置不具有任何相应的赞助者。即使在这种(在该时刻)不具有赞助的位置的情况下，用户仍将期待地理位置服务返回有用的结果。因此，系统1B00、更具体而言系统2C00支持赞助地标标签添加和非赞助地标标签添加。
在系统2C00的另一实施例中，可以从结果集合中合理地省略对作为地标标签的仅由常用名称(例如“科伊特塔”)构成的标签的递送，而对赞助位置标签给予优先(例如“Bob的咖啡店在科伊特塔”，“最好的泰国菜馆靠近科伊特塔”)。在系统2C00的另一实施例中，通过使用相对的或取了别名的标签或者用户或用户的同伴可识别的用户取了别名的标签来构造标签。例如，具有常用名称“James Goodhand纪念场”的地标的标签可以从诸如“Shannon的足球场”(指的是用户的女儿Shannon)之类的用户取了别名的标签来构造或者从通过推断或串接构造的用户取了别名的标签来构造(例如“您距Shannon的足球场附近的星巴克300英尺”)。这些用户取了别名的标签可以从明确的用户输入(例如用户输入其“家庭”位置或者将来自给定位置的照片标注为“Shannon的足球场”)来构造，或者可以从随时间变化的数据来推断(例如，从用户在夜间待得最多的位置可以推断出“家庭”，从Joseph Smith在大多数日子在9:00到5:00待的位置推断出“Joe的办公室”，并且可从由给定用户应用的地址簿标签中获知标签“Joe”为Joseph Smith的适当标签)。标签也可经由音频或视觉记录(例如与地标或位置相关联的媒体剪辑)来应用，并且可与文本标签相关联或者本身可以是标签。
图2D呈现了实现用于组装广告和标签给用户的可能技术的系统2D00。当然，系统2D00可在图1A-2C的任何情境中实现。图2D的操作可被顺序执行，或者它们可被并行执行，或者顺序或并行执行的某种组合。至少，系统2D00用于向候选响应列表应用后期排名算法。如图所示，操作2D10对于一组相关性因素建立区别性加权(参见图4)。除了向特定相关性因素应用的区别性权重以外，用户可以设定偏好或区别性权重以及一连续统(continuum)，该连续统反映出用户对于包括但不限于以下因素的任意数目的因素的偏向：使用更常用或品牌化的名称，对于位置使用更个性化的名称以及取了别名的名称。表达出对于使用这种品牌化名称的偏好的用户可成为每动作成本(CPA)广告活动中的目标群组的候选，其中用户可被激励执行与品牌的CPA活动相符的动作(例如说服朋友在星巴克而不是隔壁的Joe的咖啡店会面)。或者更一般地，用户可被激励执行与品牌的CPA活动相符的动作，其中可能包括多个独立的任务或多个相依赖的任务的层次体系(例如在Costco购买手表并且在Costco购买蒲团)。在其他实施例中，每动作成本的概念可利用用户和用户的终端的移动性。严格来说，作为示例，古老的“买一赠一”促销(例如用一份的价格获得两份摩卡爪哇卡布奇诺咖啡)在以下情况下对于广告主和消费者都变得相关得多：通过地理服务请求可识别出利用该促销所需的人(例如同样在附近的朋友)并且通过个性化通信和指示可协调该人以便满足商业激励或广告主的促销或活动的其他条件。
再次参考操作2D10，这种区别性权重和偏好可用在计算和规则应用操作2D20、2D30和2D40中。在一些实施例中，甚至在应用基于非熟悉度相关性因素的打分之前，就可以自动增大熟悉度相关性因素以偏向于选择具有更高熟悉度的标签。另外，考虑用于应用试探并且对因素使用区别性权重的技术，广告主可以赞助基于地标的可见度或熟悉度的交叉促销。例如，一家难以找到的五金店可以赞助使用诸如“Bing的五金店-位于卡内基音乐厅的对面”之类的标签的促销，其中地标标签“卡内基音乐厅”是由于可见度尺度上的高排名而从所有其他邻近的相同位置的地标中选择出来的。作为包括涉及可见度标准(具体而言是视线可见度标准)的对用户的响应的构造的另一示例，响应于来自比如Embarcadero的街面的用户请求，对于去往“Ghirardelli工厂”的请求可返回“向北前进到Pier39”，而不是“向北前进到卡内基音乐厅”，因为在Embarcadero的街面对于Pier 39的可见度远好于对于Ghirardelli标牌的可见度(即使从水上的邻近相同位置来看，Ghirardelli标牌的可见度较高)。
操作2D20和2D30应用定量和基于规则的技术来对候选群组进行过滤和排名。当然，在W4空间中的排名或者在可能包括W4空间的任何N空间中的排名在文献中被理解为生成N空间向量并且取向量之间的距离来产生定量度量。类似地，基于规则的技术的应用2D30用于使定量度量偏向或者甚至推翻定量度量。在一些情况下，一些定量度量是在应用试探之前执行的，因此通用系统2D00包括在应用试探之前和之后取得定量度量。
给定候选的定量排名的列表(由操作2D20、2D30、2D40产生)，该候选列表随后可在操作2D50中被后期排名和过滤，以返回经后期过滤的列表。此操作可包括对相同或略微不同的候选的过滤。
图3对于在排名操作(例如2B40的排名操作)中可使用的相关性因素进行了扩展，并且引入了包括适合于返回包括“谁”(Who)、“何时”(When)、“何地”(Where)和“什么”(What)相关性在内的相关性信息的引擎的系统的可能实施例。系统300创建了采取全局逻辑网络云形式的装备有测量仪器的消息传递基础设施，该全局逻辑网络云被概念性地细分为针对4W中的每一个的联网云：谁、何地、什么和何时。在Who云302中，是所有用户，无论其充当发送者、接收者、数据点还是确认/认证源，以及用户程序进程、设备、代理、日历等等形式的用户代理。在Where云304中，是所有物理位置、事件、传感器或与空间参考点或位置相关联的其他RWE。When云306包括自然时间性事件(即不与特定位置或人相关联的事件，比如日期、时间、季节)以及集体性用户时间性事件(假日、纪念日、选举等等)和用户限定的时间性事件(生日、智能定时程序)。What云308包括系统300可访问的所有已知的数据-无论其是web上的还是私有的，商业的还是用户的，例如包括像天气和新闻这样的环境数据、由RWE生成的数据、信息对象(一个或多个“IO”)和IO数据、用户数据、模型、进程和应用。从而，概念上，大多数数据被包含在What云308中。一些实体、传感器或数据可能在不同时间或同时存在于多个云中。此外，一些IO和RWE可以是复合的，因为它们组合来自一个或多个云的元素。这种复合可被适当地分类以帮助对RWE和IO之间的关联的确定。例如，由位置和时间构成的事件可以被同等地分类在When云306、What云308和/或Where云304内。W4引擎310控制系统300的每个层之间的所有交互并且负责执行由系统300操作或交互操作的应用所使能的任何批准的用户或应用目标。在一实施例中，系统300是开放平台，具有标准化的发布的API，用于(除了其他操作以外)请求同步、歧义消除、用户或主题寻址、访问权限、优先级区分或其他基于价值的排名、智能调度、自动化和主题性、社交性、空间性或时间性提醒。系统300的一个功能是收集关于经由系统300进行的所有通信和交互的数据，这可包括将信息存储在对象中以及存储标识地标、企业或任何其他真实世界实体的信息，包括相应的相关性信息(例如谁、什么、何时、何地信息)。系统300收集的其他数据可包括关于在任何给定时间任何给定的真实世界实体的状态的信息，例如位置、操作状态、所监视的状况(例如对于作为天气传感器的真实世界实体是所监视的天气状况，或者对于作为蜂窝电话的真实世界实体是其基于其所联络的蜂窝塔的当前位置)以及当前状态。识别与其信息和/或由其他真实世界实体执行的动作相关联或由其信息和/或由其他真实世界实体执行的动作所暗示的真实世界实体的功能可被称为实体提取。实体提取可包括简单的动作，例如特定信息对象的识别发送者和接收者，也可包括对由系统300收集和/或系统300可得的数据的更复杂分析，例如确定一条消息列出了即将发生的事件的时间和位置并且基于该消息的情境将该事件与该消息的发送者和(一个或多个)接收者相关联，或者基于真实世界实体位置与相同位置的交通监视器的关连而确定一真实世界实体困在了交通堵塞中。在所示出的实施例中，W4引擎310可以是一个或一组分布的计算设备，例如通用个人计算机(PC)或专用服务器计算机，其通过通信硬件和/或软件连接到系统300。这种计算设备可以是单个设备或一起行动的一组设备。计算设备可具有任意数目的程序模块和存储在本地或远程大容量存储设备和计算设备的本地存储器(例如RAM)中的数据文件。例如，如上所述，计算设备可包括适用于控制联网的计算机的操作的操作系统，例如来自MICROSOFT CORPORATION的WINDOWS XP或WINDOWS SERVER操作系统。一些真实世界实体也可以是诸如(但不限于)智能电话、具备web能力的器具、PC、膝上型计算机和个人数字助理(PDA)之类的计算设备。计算设备可连接到一个或多个通信网络，例如因特网、公共交换电话网络、蜂窝电话网络、卫星通信网络、有线通信网络(例如有线电视)或者私有区域网络。计算设备可经由有线数据连接或无线连接(例如wi-fi、WiMAX(802.36)、蓝牙或蜂窝电话连接)而连接任何这种网络。本地数据结构可被存储在计算机可读介质(未示出)上，该计算机可读介质连接到这里描述的任何计算设备(包括W4引擎310)或是其一部分。例如，在一个实施例中，以下所述的系统300的数据骨干包括多个大容量存储设备，这些存储设备维护信息对象、元数据和确定这里描述的真实世界实体和信息对象之间的关系所必要的数据。
图4示出了可用于向W4因素中的任何一个/所有和/或任何其他因素应用区别性权重的接口400。再次参考操作2B40，具体地，在广告活动的情境中，广告主或广告主的广告活动管理者可能想要影响操作2B40的排名/打分算法。因此，如图所示，接口400可用于利用滑块2620、2520、2420、2320、2220和2210向其相应的可见度因素2600、熟悉度因素2500、空间性因素2400、时间性因素2300、主题性因素2200和社交性因素2100应用区别性权重。
图5示出了W4引擎的实施例的可能体系结构，其中W4引擎502通过在实体提取过程中执行不同操作的一系列子引擎来连接、交互操作和用仪器测量所有网络参与者。属性引擎504跟踪任何IO中的任何RWE的真实世界所有权、控制、发布或其他附条件权限。每当W4引擎502例如通过新消息、新交易记录、新图像文件等等的创建或传送而检测到新的IO时，则向该IO赋予所有权。属性引擎504创建此所有权信息并且还允许为系统500已知的每个IO确定此信息。关连引擎506可以以两个身份来操作：第一，识别相关联的RWE和IO及其关系(例如通过创建RWE和IO及其在情境或情形内的属性、关系和声誉的任何组合的组合图)，以及第二，对于来自任何内部或外部源的关注事件作为传感器解析预处理器。在一个实施例中，关连引擎506的识别相关联的RWE和IO的功能是通过利用例如一个或多个直方图来将可用数据图形化而完成的。通过选择每个IO、RWE和其他已知的参数(例如时间、日期、位置等等)作为直方图的不同bin并且映射可得数据，可以识别出RWE、IO和其他参数之间的关系。创建所有RWE和IO的直方图，从其可以作出基于图的关连。作为预处理器，关连引擎506监视由RWE提供的信息以便确定是否识别出了能够触发W4引擎502方面的动作的任何条件。例如，如果一递送条件与一消息相关联，则当关连引擎506确定符合该条件时，它可向W4引擎502发送触发该消息的递送的适当触发信息。关注引擎508用仪器测量所有适当的网络节点、云、用户、应用或其任何组合并且包括与关连引擎506和属性引擎504两者的紧密交互。
图6示出了W4引擎的一个实施例，其中示出了以上参考图5所述的子引擎内的不同组件。在一个实施例中，W4引擎602包括关注引擎608、属性引擎604和关连引擎606，具有若干个基于基本功能的子管理器。关注引擎608包括消息取入和生成管理器610以及消息递送管理器612，它们与消息匹配管理器614和实时通信管理器616密切合作，以递送和用仪器测量系统600上的所有通信。属性引擎604在用户简档管理器618内工作并且结合所有其他模块来识别、处理/验证和表示与RWE、IO及其组合有关的所有权和权限信息。关连引擎606把来自其两个渠道(传感器和进程)的数据倾倒到同一数据骨干620中，该数据骨干620由W4解析管理器622组织和控制。数据骨干620包括来自所有网络操作的数据的汇总和个体归档的版本，其中包括用户日志624、关注排名地位日志626、web索引和环境日志618、电子商务和金融交易信息630、搜索索引和日志632、赞助者内容或条件、广告方案以及在任何进程、IO或事件中使用的任何和所有其他数据。因为系统600可能会存储的数据的量，数据骨干620包括与系统600通信的许多数据库服务器和数据存储库，以提供足够的存储容量。系统600所收集的数据包括空间性数据、时间性数据、RWE交互数据、IO内容数据(例如媒体数据)、以及用户数据(包括明确提供的和推导出的社交性和关系数据)。空间性数据可以是标识与RWE相关联的位置的任何数据。例如，空间性数据可包括任何被动收集的位置数据，例如蜂窝塔数据、全球分组无线电服务(GPRS)数据、全球定位系统(GPS)数据、WI-FI数据、个人区域网络数据、IP地址数据和来自其他网络接入点的数据，或者主动收集的位置数据，例如由用户输入的位置数据。
时间性数据是涉及与用户和/或电子设备相关联的特定时间和/或事件的基于时间的数据(例如时间戳)。例如，时间性数据可以是被动收集的时间数据(例如来自驻留于电子设备上的时钟的时间数据，或者来自网络时钟的时间数据)，或者时间性数据可以是主动收集的时间数据，例如由电子设备的用户输入的时间数据(例如用户维护的日历)。逻辑和IO数据指的是IO包含的数据以及与IO相关联的数据，例如创建时间、拥有者、相关联的RWE、最后一次访问IO的时间等等。例如，IO可涉及媒体数据。媒体数据可包括涉及可呈现媒体的任何数据，例如音频数据、视觉数据和视听数据。音频数据可以是涉及下载的音乐的数据，例如体裁、艺术家、专辑等等，并且包括关于铃音、回铃、已购买的媒体、播放列表和共享的媒体的数据，等等。视觉数据可以涉及由电子设备接收(例如经由因特网或其他网络)的图像和/或文本的数据。视觉数据可以是涉及从电子设备发送和/或在电子设备处捕捉的图像和/或文本的数据。视听数据可以是与在电子设备处捕捉、下载到电子设备或者以其他方式与电子设备相关联的任何视频相关联的数据。媒体数据包括经由网络(例如利用因特网)呈现给用户的媒体，并且包括涉及用户利用网络输入和/或接收的文本(例如搜索词)和与网络媒体的交互的数据，例如点击数据(例如广告主条幅点击、书签、点击模式等等)。从而，媒体数据可包括涉及用户的RSS馈送、预订、群组成员资格、游戏服务、提醒等等的数据。媒体数据可包括非网络活动，例如利用电子设备(比如移动电话)的图像捕捉和/或视频捕捉。图像数据可包括用户添加的元数据，或者与图像相关联的其他数据，例如对于照片，有拍摄照片的位置、拍摄的方向、拍摄的内容以及一天中的时段，等等。媒体数据可用于例如推导出活动信息或偏好信息，例如文化和/或购买偏好信息。关系数据可包括涉及RWE或IO或另外的RWE或IO的关系的数据。例如，关系数据可包括用户身份数据，比如性别、年龄、种族、姓名、社会安全号、照片和与用户的身份相关联的其他信息。用户身份信息还可包括电子邮件地址、登录名和口令。关系数据还可包括标识明确关联的RWE的数据。例如，蜂窝电话的关系数据可指示出拥有该蜂窝电话的用户和向该电话提供服务的公司。作为另一示例，智能车辆的关系数据可标识出拥有者、与拥有者相关联的用于在电子收费站处付款的信用卡、被许可驾驶该车辆的用户以及该车辆的维修站。关系数据还可包括社交网络数据。社交网络数据包括涉及由用户或其他RWE明确限定的任何关系的数据，例如涉及用户的朋友、家人、同事、业务关系等等的数据。社交网络数据例如可包括与用户维护的电子地址簿相对应的数据。关系数据可与例如位置数据相关连以推导出社交网络信息，例如主要关系(例如用户-配偶、用户-孩子和用户-父母关系)和其他关系(例如用户-朋友、用户-同事、用户-业务伙伴关系)。关系数据还可被利用来推导例如活动信息。交互数据可以是与电子设备的用户交互相关联的任何数据，无论交互是主动的还是被动的。交互数据的示例包括人与人间的通信数据、媒体数据、关系数据、交易性数据和设备交互数据等等。交互数据包括经由系统600传送的任何RWE之间的通信数据。例如，通信数据可以是与传入或传出的短消息服务(SMS)消息、电子邮件消息、语音呼叫(例如蜂窝电话呼叫、语音IP呼叫)或与RWE有关的其他类型的人与人间通信相关联的数据。通信数据可与例如时间性数据相关连以推导出关于通信频率的信息，包括集中通信模式，其可指示出用户活动信息。交互数据还可包括交易性数据。交易性数据可以是与由移动电子设备进行或在移动电子设备处进行的商业交易相关联的任何数据，例如厂商信息、金融机构信息(例如银行信息)、金融账户信息(例如信用卡信息)、商品信息以及成本/价格信息以及购买频率信息，等等。交易性数据可被利用来例如推导出活动和偏好信息。交易性信息还可用于推导出用户拥有和/或用户可能有兴趣的设备和/或服务的类型。交互数据还可包括设备或其他RWE交互数据。这种数据包括系统600上的用户与RWE之间的交互和RWE与系统600之间的交互所生成的数据。RWE交互数据可以是涉及RWE与不包括在任何上述类别中的电子设备的交互的任何数据，例如与其他模块/应用的电子设备数据的使用相关联的习惯模式，例如关于在一电子设备上使用哪些应用以及使用这些应用的频率和时间的数据。
图7示出了采取计算机系统700的示例性形式的机器的概略表示，在其内可以执行用于使得该机器执行上述方法中的任何一种的一组指令。所示出的实施例仅是示例性的，并且可以在图1至图6中的一个或多个的情境中实现。在替换实施例中，该机器可包括网络路由器、网络交换机、网桥、个人数字助理(PDA)、蜂窝电话、web用具或能够执行指定该机器可采取的动作的指令序列的任何机器。
计算机系统700包括处理器702、主存储器704和静态存储器706，它们经由总线708相互通信。计算机系统700还可包括视频显示单元710(例如液晶显示器或阴极射线管)。计算机系统700还包括文字数字输入设备712(例如键盘)、光标控制设备714(例如鼠标)、盘驱动单元716、信号生成设备718(例如扬声器)和网络接口设备720。
盘驱动单元716包括机器可读介质724，其上存储着体现上述方法中的任何一个或全部的一组指令(即软件)726。软件726也被示为全部或至少部分驻留在主存储器704和/或处理器702内。也可经由网络接口设备720在网络上发送或接收软件726。
要理解，本发明的实施例可以用作或者用于支持在某种形式的处理核心(例如计算机的CPU)上执行或者以其他方式在机器或计算机可读介质上或内实现或实行的软件程序。机器可读介质包括用于以机器(例如计算机)可读取的形式存储或传输信息的任何机构。例如，机器可读介质包括：只读存储器(ROM)；随机访问存储器(RAM)；磁盘存储介质；光存储介质；闪存设备；电的、光的、声的或其他形式的传播信号(例如载波、红外信号、数字信号等等)；或者任何其他类型的适用于存储或传输信息的介质。
图8是采取客户端服务器网络800的示例性形式的若干个计算机系统(即客户端、内容服务器、广告服务器)的概略表示，在该环境内可以执行通信协议。所示出的实施例仅是示例性的，并且可以在图1至图7中的一个或多个的情境中实现。如图所示，客户端820能够通过作出请求来发起通信协议。这种请求可以仅由内容服务器840满足，或者其可由协同动作的内容服务器840和任何数目的另外的内容服务器或广告服务器870满足。一般地，任何服务器可能能够获得各种形式的相关性数据、执行竞价拍卖(可能结合其他服务器，未示出)和/或发送所选择的广告到另外的服务器。另外，用于分析地理位置数据、组装候选标签、获得相关性数据、执行竞价拍卖、选择广告、构造广告文案、为广告文案打分以及选择广告文案的操作可在任何服务器上执行，并且关于哪个服务器以及在通信协议中的什么相对时间的判决只是怎样更方便的问题；从而任何服务器(或客户端)可以进行操作来执行任何上述任务。
虽然已经参考许多具体细节描述了本发明，但是本领域的普通技术人员将会认识到，在不脱离本发明的精神的情况下可以以其他具体形式来实现本发明。从而，本领域的普通技术人员将理解本发明不由前述例示性细节限制，而是由所附权利要求来限定。

Claims (20)

1.一种用于基于与地标有关的相关性因素构造一个或多个地理位置服务答复来提供给客户端系统的方法，该方法包括：
接收用户地理位置服务请求；
基于所述相关性因素来构造对所述用户地理位置服务请求的一个或多个响应候选；
为所述一个或多个响应候选打分；以及
存储所述响应候选中的至少一个。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述构造包括以下各项中的至少一个：金钱相关性、可见度相关性、熟悉度相关性、空间相关性、时间相关性、社交相关性、主题相关性。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述构造包括使用来自电子拍卖的竞价短语。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述构造包括构造至少一个标签。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述构造包括构造至少一个路线描述。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述打分包括以下各项中的至少一个：金钱相关性、可见度相关性、熟悉度相关性、空间相关性、时间相关性、社交相关性、主题相关性。
7.如权利要求4所述的方法，其中，所述构造包括以下各项中的至少一个：常用名称标签、用户取别名的标签、赞助的标签、文本标签、照片标签、音频标签、视频标签、媒体标签、交叉促销标签。
8.如权利要求5所述的方法，其中，所述构造包括以下各项中的至少一个：逐路段路线列表、熟悉地标路线列表、赞助地标路线列表。
9.如权利要求1所述的方法，其中，所述存储包括在以下各项的至少一个中存储：计算机的存储器、缓存、非易失性介质、通过总线传递的消息、通过网络传递的消息。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述存储包括存储时间戳。
11.一种用于实现用于基于与地标有关的相关性因素构造一个或多个地理位置服务答复来提供给客户端系统的方法的系统，该方法包括：
接收用户地理位置服务请求；
基于所述相关性因素来构造对所述用户地理位置服务请求的一个或多个响应候选；
为所述一个或多个响应候选打分；以及
存储所述响应候选中的至少一个。
12.如权利要求11所述的系统，其中，所述构造包括以下各项中的至少一个：金钱相关性、可见度相关性、熟悉度相关性、空间相关性、时间相关性、社交相关性、主题相关性。
13.如权利要求11所述的系统，其中，所述构造包括使用来自电子拍卖的竞价短语。
14.如权利要求11所述的系统，其中，所述构造包括构造至少一个标签。
15.如权利要求11所述的系统，其中，所述构造包括构造至少一个路线描述。
16.如权利要求11所述的系统，其中，所述打分包括以下各项中的至少一个：金钱相关性、可见度相关性、熟悉度相关性、空间相关性、时间相关性、社交相关性、主题相关性。
17.如权利要求14所述的系统，其中，所述构造包括以下各项中的至少一个：常用名称标签、用户取别名的标签、赞助的标签、文本标签、照片标签、音频标签、视频标签、媒体标签、交叉促销标签。
18.如权利要求15所述的系统，其中，所述构造包括以下各项中的至少一个：逐路段路线列表、熟悉地标路线列表、赞助地标路线列表。
19.如权利要求11所述的系统，其中，所述存储包括在以下各项的至少一个中存储：计算机的存储器、缓存、非易失性介质、通过总线传递的消息、通过网络传递的消息。
20.一种包含在有形计算机可读介质上的计算机程序产品，包括用于执行以下步骤的计算机代码：
接收用户地理位置服务请求；
基于所述相关性因素来构造对所述用户地理位置服务请求的一个或多个响应候选；
为所述一个或多个响应候选打分；以及
存储所述响应候选中的至少一个。
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