CN105117409B - 基于预期用户行为提供数字内容 - Google Patents
基于预期用户行为提供数字内容 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105117409B CN105117409B CN201510446336.5A CN201510446336A CN105117409B CN 105117409 B CN105117409 B CN 105117409B CN 201510446336 A CN201510446336 A CN 201510446336A CN 105117409 B CN105117409 B CN 105117409B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- information
- specific
- route
- specific geographic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 41
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 20
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 abstract description 14
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 40
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 37
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 36
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 30
- 235000013353 coffee beverage Nutrition 0.000 description 22
- 230000009471 action Effects 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 14
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 13
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 239000000047 product Substances 0.000 description 6
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 4
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 4
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 3
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 3
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 3
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 3
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- RYYVLZVUVIJVGH-UHFFFAOYSA-N caffeine Chemical compound CN1C(=O)N(C)C(=O)C2=C1N=CN2C RYYVLZVUVIJVGH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 2
- 235000019580 granularity Nutrition 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 241000501754 Astronotus ocellatus Species 0.000 description 1
- LPHGQDQBBGAPDZ-UHFFFAOYSA-N Isocaffeine Natural products CN1C(=O)N(C)C(=O)C2=C1N(C)C=N2 LPHGQDQBBGAPDZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 description 1
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 1
- 235000004789 Rosa xanthina Nutrition 0.000 description 1
- 241000109329 Rosa xanthina Species 0.000 description 1
- 230000018199 S phase Effects 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000000454 anti-cipatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 229960001948 caffeine Drugs 0.000 description 1
- VJEONQKOZGKCAK-UHFFFAOYSA-N caffeine Natural products CN1C(=O)N(C)C(=O)C2=C1C=CN2C VJEONQKOZGKCAK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000020289 caffè mocha Nutrition 0.000 description 1
- 235000019994 cava Nutrition 0.000 description 1
- 238000004883 computer application Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 239000006071 cream Substances 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 235000015114 espresso Nutrition 0.000 description 1
- -1 give up coffee Chemical compound 0.000 description 1
- 235000015220 hamburgers Nutrition 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 1
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000009329 sexual behaviour Effects 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/50—Network services
- H04L67/60—Scheduling or organising the servicing of application requests, e.g. requests for application data transmissions using the analysis and optimisation of the required network resources
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明涉及基于预期用户行为提供数字内容。在一种计算系统中,获取关于使用计算设备的多个事件的信息,以及识别事件中的至少部分中的每一个的活动的依赖于时间的增加。将所观察到的用户对事件的兴趣与所识别的事件的活动的增加相互关联。在与事件有关的时间提供关于活动的信息,以供用户查阅。
Description
分案说明
本申请属于申请日为2009年11月24日的中国发明专利申请No.200980154942.2的分案申请。
对相关申请的交叉引用
本申请要求于2008年11月25日提交的、题为PROVIDING DIGITAL CONTENT BASEDON EXPECTED USER BEHAVIOR(基于预期用户行为提供数字内容)的美国申请序列号No.12/277,432的优先权,在此通过引用并入所述美国申请的公开内容。
技术领域
本公开涉及基于响应于对用户行为的观察而作出的预测确定来提供数字内容。
背景技术
随着计算设备的速度增长,因此具有设备的用户施于其的需求。并且,半导体设计的进步导致了消耗更少电力的更小设备,使用户全天随身携带这样的计算设备更加实际。例如,诸如蜂窝电话、便携式电子邮件设备、智能手机以及个人数字助理的移动计算设备的用户可能需要能够执行多种功能的单个便携式设备,以及可能期望在他们忙于其日常生活时将该设备用于各种任务。
移动设备可以用于请求诸如股票报价、电影列表或行车路线指引的信息,以及可以从一个或多个外部服务器接收该信息,其中设备可以通过网络可通信地连接到所述一个或多个外部服务器。外部服务器可以向移动设备提供该信息,移动设备然后可以向移动设备用户展现该信息。其它所展现的信息可以包括响应于来自用户的搜索请求的搜索结果。
在一个示例中,单个移动设备可以用于拨打或接收电话呼叫、检查电子邮件、查看视频数据、收听音频数据、文本消息收发以及浏览因特网。在一些示例中,移动设备还可以用于执行商业交易,诸如购买本地餐馆的三明治。例如,移动设备的用户可以拨打特定号码来发起从用户账户到餐馆账户的货币转移。
发明内容
描述了用于基于响应于对用户行为的观察而作出的预测确定来提供数字内容的方法和系统。
在第一总括方面,一种计算机实现的方法包括:获取关于使用计算设备的多个事件的信息,以及识别事件中的至少部分中的每一个的活动的依赖于时间的增加。该方法还包括将所观察到的用户对事件的兴趣与所识别的事件的活动的增加相互关联。该方法进一步包括在与事件有关的时间提供关于活动的信息,以供用户查阅。
在各种实施方式中,可以从由电视节目、电影、购物交易以及音乐歌曲组成的组中选择事件。识别事件中的每一个的活动的依赖于时间的增加可以包括分析与事件有关的搜索请求。识别事件中的每一个的活动的一个或多个依赖于时间的增加可以包括识别位置或识别销售交易。所观察到的用户的兴趣可以包括接收到的用户简档或推断的用户简档。事件的活动的一个或多个依赖于时间的增加可以与交易的时刻有关。相互关联所观察到的用户兴趣可以包括用来自用户的识别对关于活动的信息的明确用户偏好的数据来补充关于活动的依赖于时间的增加的信息。该方法可以进一步包括:将所观察到的用户对事件的兴趣与反映具有事件类型的第一非特定于用户的事件的发生的信息相互关联,以及在具有事件类型的非特定于用户的事件发生时提供关于活动的信息。该方法可以进一步包括:识别在所观察到的用户的兴趣与第二非特定于用户的事件之间的相互关联的缺乏,以及基于相互关联和相互关联的缺乏的组合来识别信息。
在第二总括方面,一种在其上记录以及存储了当在计算设备上执行时执行动作的指令的可记录介质,所述动作包括:获取关于使用计算设备的多个事件的信息,以及识别事件中的至少部分中的每一个的活动的依赖于时间的增加。所执行的动作还包括将所观察到的用户对事件的兴趣与所识别的事件的活动的增加相互关联,以及在与事件有关的时间提供关于活动的信息,以供用户查阅。
在各种实施方式中,可以从由电视节目、电影、购物交易以及音乐歌曲组成的组中选择事件。识别事件中的每一个的活动的依赖于时间的增加可以包括分析与事件有关的搜索请求。识别事件中的每一个的活动的一个或多个依赖于时间的增加可以包括识别与事件中的每一个相关联的位置。
在第三总括方面,一种计算机实现的方法包括:获取关于与计算设备相对应的多个特定于用户的事件的信息,以及将特定于用户的事件与一个或多个非特定于用户的事件相互关联。该方法还包括使用关于多个特定于用户的事件的信息来识别设备的用户对非特定于用户的事件中的一个或多个的兴趣,以及使用所识别的兴趣来提供关于未来非特定于用户的活动的信息,以供用户查阅。
在各种实施方式中,信息可以包括非特定于用户的活动的促销信息、或非特定于用户的活动的地理邻近地区中的实体的促销信息。
在第四总括方面,一种计算机实现的系统包括:第一接口,其被布置为收集关于与移动计算设备相对应的多个事件的信息。该系统还包括:观察模块,其用来识别事件中的至少部分中的每一个的活动的依赖于时间的增加;以及预测模块,其用来将所观察到的用户对事件的兴趣与所识别的事件的活动的增加相互关联。该系统进一步包括:第二接口,其被布置为在与事件有关的时间提供关于活动的信息,以供用户查阅。
在各种实施方式中,可以从由电视节目、电影、购物交易以及音乐歌曲组成的组中选择事件。识别事件中的每一个的活动的依赖于时间的增加可以包括分析与事件有关的搜索请求。识别事件中的每一个的活动的一个或多个依赖于时间的增加可以包括识别与事件中的每一个相关联的位置。
在附图和下面的描述中阐述了一个或多个实施方式的细节。其它特征、目的和优势从描述和附图以及从权利要求将是显而易见的。
附图说明
图1是示出了示例性时间相关路线的地图的示意图。
图2A-2B是示出了事件以及其关于时间的发生的示例的时序图。
图3示出了基于时间相关的用户数据来提供的用户信息的示例。
图4是包括两个信息集合以及其交集的示例性集合图。
图5是可以用于展现时间相关的用户信息的系统的示意图。
图6是用于生成请求以及接收用户信息的无线通信手持机的示意图。
图7是可以由用于展现时间相关信息的系统执行的示例性方法的流程图。
图8示出了客户端和服务器之间的用于提供时间相关的目标信息的示例操作。
图9示出了通用计算机设备和通用移动计算机设备的示例。
附图中相同的参考标记指示相同的元素。
具体实施方式
计算设备,诸如连接到因特网的计算机、移动设备(例如,可通信地连接到网络的蜂窝电话、智能手机或个人数字助理(PDA))、定位设备(例如,可以是移动设备的一部分的全球定位系统(GPS)设备)或交互式视频递送系统,的用户可能倾向于以定期或半定期方式进行一些活动。在不同程度上,用户可能倾向于过着相当结构化的生活,其中其可能实施一些重复发生或半重复发生的行动,或可能从事重复发生或半重复发生的活动或事件。这些行动、活动或事件可能倾向于在各种时间段上(例如,在一分钟内、在一小时内、过几个小时、在一天时间期间、过几天、一周、一月、一年或过多年等)重复发生。例如,用户可能通常每个工作日从家开车去上班,以及可能在下午下班返回家里。尽管偶尔用户可能诸如通过拼车、休假或休病假、乘坐公交车等来违背该惯例,但是一般地,用户可能典型地遵循开车上下班的日常惯例。在其它示例中,用户可能倾向于每个周末打高尔夫、骑自行车或去划船、每个月的第一个星期二参加俱乐部聚会或几乎每个星期六早晨清洗汽车。
一些活动可能在特定时间间隔,诸如每个周末或在一周或一月的一个或多个特定日子,重复发生,但是可能另外地与诸如季节的另一个时间间隔相互关联。例如,高尔夫球手可能倾向于在春、夏以及秋季期间每一个周末(或许多或大部分周末)在本地高尔夫球场(或例如若干本地球场中的一个)打高尔夫,但是可能倾向于改为在冬季期间周末在室内高尔夫练球场进行练习。在另一个示例中,用户可能从事以年为基础、以一年两次为基础或一些其它长期重复发生时间安排表重复发生的活动。例如,用户可能每年在感恩节期间前往探亲。在另一个示例中,六对夫妇组可能喜欢每六个月聚在一起吃饭、饮酒以及联谊的传统,以及可能轮流主办该事件,使得每对夫妇每三年主办一次该事件。在此描述的系统、设备和方法使用这些倾向来预计未来行动,以及提供可能对用户有用的信息,诸如递送到用户的移动计算设备的数字内容。
当用户正在进行这些活动时,或在进行活动之前或之后的一些时间,用户可能与其移动设备或其它计算设备进行交互。当发生了这些交互时,与移动设备或其它计算设备通信的系统可以收集或获取与活动或事件有关的信息。在一些情况下,可以基于由移动设备的用户发起的通信,诸如对信息的请求、选择、命令、对交易的发起等,来获取这样的信息。并且,系统可以获取与和用户的通信不明确相关的信息(例如,天时间、周天、季节、日历信息、区域信息、全球、全国或地方新闻或事件信息、警示、警告等)。该信息可以例如从在系统内或外部的数字存储位置获取,包括存储在可通信地耦接到诸如LAN、WAN的通信网络的计算系统、或计算机和包括因特网的网络上的信息。
系统可以存储信息,以及可以将信息与何时发生交互或何时获取信息的时间戳或其它指示进行关联。这样的指示可以用于确定活动的模式,以及可以被引用来评估信息是当前的还是陈旧的。系统可以使用所收集到的信息来识别事件中的至少部分的活动的依赖于时间的增加。在一些情况下,活动的增加可以指示用户越来越倾向于参与事件或类似事件,以及可以预示用户可能在未来类似地参与的渐增的可能性。在一些情况下,活动的增加可以独立于特定用户指示,指示特定行动、事件或现象的受欢迎度的广义增加。系统然后可以将所观察到的用户对事件的兴趣与所识别的事件的活动的增加相互关联,以及可以向用户提供关于活动的信息以供查阅。以这种方式,用户可以在不必特定或通常请求这样的信息的情况下便利地接收可能对用户有用的信息。
在各种实施方式中,在此描述的系统、设备和方法可以用于通过观察外部信号来学习用户倾向,以及可以用于预测未来的用户行动。在一些实施方式中,可以基于用户倾向或预测的用户行动来提供适当的数字内容。可被观察的外部信号包括使用计算设备来进行的用户请求或通信(例如,从用户的设备传输的信号)、以及与时间有关的或时间相关信息,包括与用户的行动相关联的时间相关信息(例如,用户使用移动计算设备来请求信息的时间)、或独立于用户的行动的时间相关信息(例如,电视节目“Law & Order(法律与秩序)”播放的日期和时间、篮球队的已公布的时间安排表、本地舞蹈吧以排舞为特色的夜晚的时间安排表等)。
例如,通过将外部信号与时间相关信息相互关联,在此描述的系统、设备和方法可以基于所观察到的用户活动来确定用户在未来可能如何行动,以及可以基于该确定来向用户提供数字内容或信息。在一些实施方式中,可以在确定时使用所观察到的活动的增加。这样的活动的增加可以是特定的或一般的。例如,系统可以通过观察外部信号,诸如从用户的移动设备发起的关于节目的搜索请求,来观察到用户对电视节目“Law & Order”感兴趣。用户可能发起的请求可以包括对剧集信息、人物传记信息、剧集插播、商品可得性、评级信息、节目时间安排信息的请求、剧集或预告片下载请求、铃声或屏保请求等。
在此描述的系统、方法和装置可以是灵活的,因为其可以在各种时间适应用户活动或偏好的变体,以及可以适应于用户的对特定活动或事件(或例如关于活动或事件的询问或通信等)的稳定、渐增或渐减的兴趣或参与。随着对定期、半定期或偶尔的用户行为的模式进行观察,可以随着时间推移逐渐形成对用户偏好的变体的确定。在各种实施方式中,可以基于用户的与其移动设备或计算设备的普通日常交互来作出这样的确定。即,系统可以不依赖于具有接收到的对偏好(或优选活动、事件、原因、关联、特性、习惯、倾向、设置等)的明确用户指示,其典型地可以在一些程序应用的一些用户界面中的“偏好”视图下提交或输入。相反,系统、设备和方法可以例如基于在用户的普通交互期间收集的信息,以及还可选地基于与同系统的特定用户交互不相关或仅间接相关的外部信号,来对用户偏好作出确定,以及预测用户行动、活动、事件、需要等。在一些实施方式中,这样的信息可以如上所述由明确的用户偏好补充,其在一些实施方式中可以用于进一步精化预测性确定以为用户提供适当的内容。
系统可以基于所描述的确定来向用户展现各种各样的信息。示例可以包括广告、促销信息、新闻、事件信息、推荐、评论、路线指引等。以这种方式,用户可以通过在相关时间接收感兴趣的信息获益,其可以减少或最小化稍后用户可能另外执行的搜索努力。如此,可以节约例如诸如时间和花费的努力的用户资源,以及可以提高用户生活质量。
根据各种实施方式,可以在作出确定时向用户展现信息,或者可以存储信息用于稍后在适当的时间展现。信息可以以下述形式:图形或文本数据、可听见的数据、视频数据或以上的组合。在一些情况下,可以通过各种警示指示来向用户警示内容可获得,所述警示指示包括可听见的警示(例如,哔音、铃声、记录的消息、音频剪辑等)、触觉警示(例如,使设备的外壳振动或脉动)或可视警示(例如,光指示器或消息屏指示器等)。还可以使用以上的组合以及其它。
图1是示出了示例性时间相关路线103a、103b、103c的地图102a、102b、102c、102d的示意图。例如,路线103a、103b、103c中的每一个可以表示在特定时间或在一时间段上(例如,星期一上午8点、星期三下午5点、星期四从上午8:00到上午8:15的时段等)与用户有关的地理信息,以及可以指示用户在该时间段穿越的路径。类似地,路径103可以提供对用户可能定期或半定期实施的行动的指示,包括提供关于用户可能在未来实施的行动的信息。地图102a-d中的每一个示出了在用户的家(由地图102的每一个中的“H”指示)附近的区域。为简单起见,图1中的示例性地图102描绘了相对狭小的区域,但是在各种实施方式中可以使用任何适当范围和/或粒度的地图。
第一路线103a是用户在去上班(由地图102a中的“W”指示)时可能穿越的示例性路径。第二路径103b示出了用户可以为了行进到棒球场(由地图102b中的“S”指示)而遵循的示例性路径。第三路线102c示出了用户可以到电影院而遵循的示例性路径。第四地图102d识别了在用户的家附近的杂货店和加油站,而没有示出路径。由于在第四地图102d中没有示出相关联的路线,所以地图102d可以表示用户仍然在家。在所描绘的示例中,地图102a-d和/或路线103a-c可以与时间线(timeline)104相关联。
时间线104是在水平轴上展现时间的图,其中在图1中示出了一周。路线103可以与时间线104相互关联,以及路线103可以在时间线中由在图1中被说明性地描绘为圆圈的事件106a-e、108a-c、110来表示。示出了连接特定地图102以及相关联的路线103与时间线104的一个或多个时间线时段(例如,周天)中的事件的代表性线段。例如,事件106a-e表示用户在一周期间的每个工作日(星期一106a;星期二106b;星期三106c;星期四106d;星期五106e),如地图102a中的路线103a所表示的,在家和上班地点之间通勤。以类似的方式,事件108a、108b和108c表示用户分别在星期一、星期二以及星期三在体育场出席棒球比赛,以及事件110表示用户在星期五在电影院看电影。在时间线104中的特定日子内的事件位置还可以表示时间相关信息。例如,可以看到,在星期一,事件106a在事件108a之前发生,因为在时间线104中事件106a在事件108a的左边示出。虽然在图1中未示出,但是每一个事件可以与识别发生对应的行动的时间的时间戳或时间段指示相关联。事件106a-e、108a-c和110中的每一个可以表示时间线104所表示的一周期间所获取的用户信息的样本。在各种实施方式中,可以使用任何适当长度的时间的时间线,以及对于给定用户,系统可以维护一个或多个时间线。
可以使时间和路线信息一般化以增加事件之间的匹配数量。例如,可以将一天分成若干时段,诸如早晨、中午、下午以及晚上,使得在任何这样的时段期间发生的事件将被认为是共同事件,即使其在时间上稍微不同。以同样的方式,事件的位置可以主要由其端点分类,以使端点之间在路径上的有限偏离不会阻止事件被分类在一起。例如,如果用户一天采用替选路线作为其通勤的一部分,则可以将该通勤的事件对待为与使用了稍微不同路线的其它通勤是共同的。
在一些实施方式中,信息提供系统可以获取与地图102或路线103有关的信息,以及可以使用该信息来确定或预测未来的用户活动。在一个示例中,信息提供系统可以通过将路线与用户进行关联来获取关于用户以及与路线103有关的信息。例如,信息提供系统可以从检测路线103a-c中的路径的GPS设备接收数据。在另一个示例中,外部计算系统,诸如托管各种应用(包括例如提供行车路线指引或地图能力的应用)的服务器,可以通过观察与行车有关的查询和结果来确定路线103a-c。在另一个示例中,信息提供系统可以从支付处理服务提供者接收数据,其可以用于确定用户何地以及何时停下来购买产品。例如,系统可以确定用户停下来购买咖啡的咖啡店的位置,或用户购买了汽油的加油站的位置。该信息可以用于确定路线或预测用户活动。在其它示例中,诸如约会、会议、时间安排表等的日历信息可以用于确定路线103a-c。在一些实施方式中,可以基于关于沿着路线的机构的一个或多个信息请求来确定路线。以上的组合也是可能的。
还可以允许用户选择参加或选择退出某些信息集合。例如,可以允许用户确定何时收集信息,以及其计算设备可以警示他们何时正在收集信息。并且,可以许可用户设置信息的类型,例如使得关于用户的搜索活动或位置的信息被收集,而关于购买活动的信息不被收集。并且,为了帮助维护用户的隐私,可以使用适当的机制来确保某些信息仅在用户的设备上被处理,并且不由单独的服务器处理,或信息被充分匿名或屏蔽(例如,通过哈希信息,其中信息的实际值不是关键)。
使用所获取的信息,系统可以通过将路线103与时间线104进行关联来生成事件106a-e、108a-c和110。在该示例中,路线103a与工作日早晨事件106a-e相关联。路线103b与星期一、星期二以及星期三晚上事件108a-c相关联,以及路线103c与星期五晚上事件110相关联。在一些实施方式中,系统可以接收与时间有关的信息。例如,支付处理服务提供者可以提供用户购买产品的位置以及用户购买该产品的时间。通过将购买事件与时间进行关联,系统可以在时间线104中生成事件。在一些实施方式中,系统可以将所接收的数据与接收时间进行关联。例如,GPS设备可以例如几乎实时将用户行程数据传送给系统。信息提供系统可以在时间线104中生成与接收行程数据的时间相对应的行程事件。
基于时间相关信息(例如,时间线104中的事件),信息提供系统可以观察与时间相关联的用户的行为的模式,以及可以使用所观察到的信息来作出对未来用户行为的预测,并且相应地提供内容。在一个示例中,事件106a-d可以与在第一咖啡店(在地图102a中被标记为“咖啡店1”)购买咖啡有关,如此似乎用户养成了每个早晨在到达上班地点之前在咖啡店1停下来购买浓咖啡的习惯。在一些实施方式中,系统可以将事件与事件的时间相互关联以观察用户行为模式。例如,如上所述,一个用户行为模式可以包括在工作日早晨购买咖啡。在各种实施方式中,可以将事件细分以包括额外信息。例如,用户可以每个工作日在上班途中遵循地图102a中所描绘的路线103a,但是可以例如仅仅在星期一、星期二以及星期五在咖啡店1处停下。在这种情况下,与用户停下来买咖啡的那些日子相对应的事件106a、106b和106e可以包括指示咖啡停留的子事件,而事件106c和106d可以不包括。
使用所观察到或所确定的模式,系统可以确定适当的信息以在相关时间向用户展现。例如,系统可以使用所观察到的用户喜欢在工作之前喝早晨咖啡的信息,以及可以展现来自咖啡店1或来自位于沿着用户在工作日早晨去上班通常行进的路线103a的地方的另一个咖啡店(例如“咖啡店2”)的优惠券。在一个示例中,系统可以例如在用户典型地离开家去上班前不久向用户展现信息。用户可能重视该信息,因为其可以根据用户的偏好(例如,用户的对在工作日早晨喝咖啡的喜欢)调整,以及因为其可以以时间-机会主义方式(即,临近用户通常购买咖啡的时间)递送或展现。如此,用户可以用获取促销信息所花费的很少或根本没有额外努力节约金钱或时间。
在一些实施方式中,系统可以在与模式相关联的时间外的时间使用指示第一用户模式的信息和来自外部信号的信息来向用户展现信息。例如,假设在上面的示例中的用户在星期六早晨上午9:00在城镇周围驾驶。系统可以使用所观察到的关于用户的工作日咖啡购买(即,与发生在工作日早晨的活动的模式相关联)的信息,以及可以使用用户目前在早晨(尽管在星期六)正在驾驶的外部信号来展现与咖啡店相关联的内容,诸如购买中型或大型摩卡获赠百吉卷的优惠券。一个或多个额外的外部信号,诸如用户的当前位置、日历信息、移动设备通信或请求等,可以进一步用于调整内容以向用户展现,包括例如展现附近咖啡店的优惠券。
在某些实施方式中,信息提供系统还可以基于全局信息和所观察到的模式的组合来展现时间相关的用户信息。如一个说明性示例,系统可以基于事件108a-c来观察到用户在星期一、星期二以及星期三的晚上行进到体育场。在一个示例中,系统可以通过访问例如可以存储在服务器中并且在网页上可获得的全局信息,诸如棒球队的时间安排表,来在临近事件108a-c的发生的时间确定在体育场举行棒球比赛。例如,系统可以确定球队在体育场进行主场比赛,以及可以从球队或联盟网站访问球队的时间安排表。在各种实施方式中,系统可以请求用户上载棒球队的比赛时间安排表,或向搜索引擎发送查询以搜索与球队和其时间安排表有关的结果、或访问棒球队的网站以获取时间安排表。系统可以使用用户相关信息(在星期一、星期二和星期三行进到体育场),与全局信息或外部信号(那些夜晚中的每一个在体育场进行了棒球比赛)相组合,来确定用户可能在星期一、星期二和星期三夜晚的每一个在体育场出席了棒球比赛。
这样的确定可以指示若干含义中的任何含义。例如,其可以指示用户是该棒球队的全部或部分季票持有者,以及用户可能在体育场出席许多未来的比赛。如果用户在定期或半定期基础上继续在体育场出席棒球比赛,或如果观察到指示对本地棒球队的兴趣的外部信号(例如,使用用户的移动设备来检查联盟名次表或阅读关于球队的文章),则可以支持这样的指示。替选地,如果用户出席过的比赛中的每一个均是针对同样的对手,则替代地,其可以指示用户是该对手而不是本地球队的球迷,以及可以预示用户可能在该对手到访时在体育场出席未来的比赛,但是可以较少指示用户会在其他对手来到城镇时出席比赛。如果用户从不或很少出席涉及其他对手的棒球比赛、出席涉及同一对手的未来比赛或显出指示对对手棒球队的兴趣的可观察的行为,则可以支持这样的指示。
通过将全局信息(例如,棒球队时间安排表)与事件108a-c相组合,系统可以观察到指示用户可能出席在体育场排定的许多或全部即将举行的棒球比赛的模式。在一些示例中,系统可以使用该模式来预测用户将出席下一排定的棒球比赛,其可以从球队的时间安排表来确定。基于预测,系统可以在适当的时间展现相关的时间相关的用户信息以供用户查阅。例如,系统可以通过访问全局信息来检索下一次棒球比赛的日期和时间。然后,系统例如可以展现位于体育场附近、或沿着用户可能从家行进到体育场的路线或在所述路线附近的地方的餐馆的餐饮信息。可以例如在棒球比赛之前两小时展现这样的信息,使得用户可以有机会接收该信息,并且因此使用该信息。例如,参考地图102b,系统可以展现餐馆112的优惠券或经挑选的菜单项信息,所述餐馆112沿着所观察到的用户先前采用到体育场的路线103b。作为另一个示例,系统可以在比赛期间展现在体育场附近的为受欢迎的比赛后聚会场所的酒吧或酒馆(未在图1中示出)的促销信息。
在某些实施方式中,信息提供系统还可以基于检测到的事件来确定用户偏好。例如,系统可以观察到在星期五晚上到访电影院的事件110发生,尽管同时在体育场进行棒球比赛。这可以指示例如用户相对于出席棒球比赛偏好在星期五夜晚看电影,即使用户可能先前已购买了棒球比赛的球票(例如,如果用户是季票持有者)。在某些实施方式中,系统可以确定在星期五夜晚用户更喜欢去电影院,而不是观看棒球。例如,这可以区分星期五晚上,因为用户在其它日子(例如,如上所述星期一、星期二、星期三)期间在两个选择均可用的情况下,选择棒球优于电影。基于用户偏好,系统可以在两个活动均排定的星期五晚上,提供电影相关信息,而不是棒球相关信息,即使另一个观察到的用户模式(与事件108相关联)可能指示了用户出席许多或大部分在体育场进行的棒球比赛。例如,系统可以预计用户将再次选择在星期五晚上出席电影优于棒球比赛,而在星期五晚上下午6:00展现电影时间安排表信息、电影预告片、提前购票信息、买一送一奶油爆米花促销等。类似地,系统可以在星期五晚上展现关于类似于电影(例如,音乐剧)、可能在附近场所(例如,在电影院附近的学生运营的剧院中)发生的事件的信息,以供用户查阅。在一些情况下,考虑到上述用户倾向,系统可以在星期五晚上展现与棒球比赛有关的信息和与电影有关的信息。
在某些实施方式中,信息提供系统还可以基于全局用户简档来展现用户信息。作为一个说明性示例,系统可以观察到用户中的相当部分倾向于在周末期间到商店购买杂货以及给其车辆加油。在一些实施方式中,系统可以在周末时段向用户展现与如地图102d中所示的、在用户的家附近的杂货店或加油站有关的信息(例如,广告、优惠券、促销、位置或路线指引)。在各种实施方式中,可以将这样的全局信息与所观察到的用户倾向进行组合,或这样的全局信息可以被独立地用于预测用户行为,并且相应地提供适当的内容。
通过确定待向用户展现的时间相关信息,系统可以预期待被传送给用户的展现设备的信息。在一些实施方式中,系统可以在改善用户的体验时传送信息。在一个实施方式中,系统可以在所确定的展现时间之前的某个时间将信息存储在用户的设备中。例如,系统可以在事件之前生成相关信息(例如,关于当天的棒球比赛的首发阵容、在附近酒吧的欢乐时光特价、在星期五晚上在电影院放映的电影等的信息),并且将该信息本地存储在用户的设备上。系统可以预取系统预期用户感兴趣的信息,并且可以将该信息本地存储在用户的设备上。替选地,系统可以在所确定的展现时间时传送信息以在用户的设备上展现。
图2A-2B是示出了事件以及其关于时间的发生的示例的时序图200、250。类似于图1中的时间线104,时序图200、250在水平轴上展现时间。如图2A中所示,时序图200示出了一周期间特定于用户的事件202、204、206。事件202、204、206的每一次发生由时序图200中的沿着图200的时间中的特定点处的尖状物表示。在各种实施方式中,事件可以由数据库对象表示,以及事件的每一次发生可以由数据库对象的实例表示。在所描绘的示例中,事件202与在咖啡店的购买事件有关。如所示,在该示例中,时序图200指示用户每一个工作日早晨在咖啡店进行购买。事件204与出席棒球比赛有关,以及事件206与在电影院看电影有关。
如上所述,系统可以观察对在任何适当的时间段(分钟、小时、日、周、月、年等)内的用户行为的指示。在一些示例中,信息提供系统可以以每日为基础观察用户事件。从时序图200,系统可以确定事件202、204、206的用户模式。类似于图1中所描述的系统,信息提供系统可以获取与用户的活动有关的信息。例如,系统可以接收用户购买信息,并且确定用户倾向于在一周期间每个早晨在咖啡店购买咖啡。在另一个示例中,系统可以接收指示用户倾向于在与排定在那些日子的比赛一致的星期一、星期二和星期三晚上出席棒球比赛的GPS或基于位置的数据(或购票信息、商品或优惠购买信息、停车票购买信息、搜索请求、通信等)。在另一个示例中,系统可以从搜索查询确定用户经常在星期五到访电影院。在一些实施方式中,系统还可以观察在其它时间段的用户事件。例如,系统可以观察在数周内的用户事件以确定用户在每个星期五晚上均去电影院,或可以观察在与棒球队的赛季(例如,四月至九月)相对应的时段内的用户活动以确定与对棒球的兴趣有关的活动模式。
如图2B中所示,时序图250示出了两个事件252、254(分别由事件A 252和事件B254所指示),其是非特定于用户的事件。例如,事件A 252可以对应于涉及全球股市恐慌的全局事件,其中世界各地的若干股市可能同时或相继大幅跌价。事件B 254可以是区域性事件,诸如美国的独立日假期。这些和其它非特定于用户的事件可以用于向用户提供适当的时间相关信息,并且可以被独立地或与所观察到的用户行为信息或其它外部信号信息结合来使用。在一些实施方式中,信息提供系统可以将事件252、254存储在数据存储中。如将在下面更详尽描述的,通过将事件252、254与基于所观察到的行为或偏好来确定的用户的简档相组合,系统可以向用户展现时间相关信息。
图3示出了基于时间相关的用户数据来提供的用户信息的示例。时序图300包括节点302、304、306、308、310、312。节点302、304、306、308、310、312中的每一个表示用户信息的展现事件。在所描绘的示例中,节点302可以表示对咖啡店的优惠券的展现。节点304例如可以表示对在棒球场附近或在电影院附近的餐馆的广告的展现。节点306可以表示对与股市有关的信息的展现。节点308、310、312可以表示对与独立日有关的信息的展现。可以以各种方式对信息进行展现。例如,可以在用户的移动计算设备的诸如显示设备的输出设备上显示信息。信息可以是任何适当形式的,包括可视、可听见、可触知的等。
基于特定于用户的事件202、204、206和全局事件252、254,信息提供系统可以生成用户信息(例如,广告、促销资料、新闻文章、推荐等),并且在相关时间向用户展现用户信息。在该示例中,系统可以观察用户的在一周的前两天(星期一、星期二)的活动,并且确定用户行为模式。在各种实施方式中,系统可以使用所确定的模式来预报未来时段的用户活动。在这种情况下,系统可以使用所确定的模式来预测一周中的其余日子的用户活动。例如,系统可以基于事件202在星期一和星期二早晨的实例(参见图2A)来预测用户倾向于在工作日早晨购买咖啡,因此系统可以在余下工作日早晨中的每一个展现同一或竞争咖啡店的优惠券(节点302)。
在另一个示例中,系统可以观察到用户可能是本地职业棒球队的季票持有者。系统可以检索棒球比赛的时间安排表,并且在每一次棒球比赛之前或之后的时间展现餐馆信息(例如,晚餐菜单/午餐菜单)。如所示,可以基于棒球比赛时间安排表来展现在体育场附近的餐馆的信息。例如,可以在排定星期五夜晚比赛的星期五晚上展现该信息。类似地,可以在与星期六下午比赛一致的星期六中午展现该信息。
在一些示例中,系统可以检测到所展现的信息对用户是无用的。在一些实施方式中,系统可以通过检测用户是否查阅信息、使用信息或执行预测的活动来评估所展现的信息的有用性。例如,用户可能没有如所预测的在星期五晚上去看棒球比赛,而替代地可能去电影院。在一些示例中,系统可以检测到在星期五晚上展现的节点304可能不是有用的,因为用户没有查阅信息或使用信息(例如,如果用户没有使用所展现的优惠券)。在一些情况下,用户可以提供关于所展现的信息的直接反馈,诸如特定信息或信息种类是有用还是无用的。对于所展现的信息的有效性或有用性的评估可以用于更好地调整对用户的未来信息展现。并且,这样的信息可以用于更新预测的用户行为模式或预期。在某些实施方式中,系统可以基于检测到的信息来更新用户的行为模式。例如,系统可以更新用户的行为模式以反映在星期五晚上对电影优于棒球的用户偏好。
在一些实施方式中,系统可以识别与事件有关的用户活动的增加或减少。使用活动的增加或减少,系统可以使对活动中的每一个的用户兴趣相互关联。在一些示例中,系统可以基于渐增的活动频率来展现更相关的信息。例如,假设棒球队有个很棒的赛季,作为结果用户开始放弃星期五夜晚电影以出席比赛。系统可以注意行为的改变,并且可以相应地变更对信息的展现。例如,系统可以观察到对用户出席一个或多个星期五夜晚比赛而不是出席星期五夜晚电影的指示。系统还可以观察涉及棒球队的外部信号活动的增加。这些和其它指示可以用于确定用户行为模式的改变,以及预测性评估可以被相应地调整。
相反,如果球队开始疲于应付,则用户可以选择不出席一些比赛,即使那些不落在星期五。进一步假设用户开始显出增加的对高尔夫的兴趣,并且在数天或数周时段内在下班后一连打几轮。在一些示例中,系统可以将增加的对高尔夫的兴趣与减少的对棒球的兴趣相互关联,并且展现更多高尔夫相关信息(例如,对高尔夫装备的折扣、减少果岭费的优惠券等),而展现较少的棒球相关(或体育场相关)信息。例如,系统可以减少对在体育场附近的餐馆信息的展现,并且用与用户的替换活动,在该示例中高尔夫有关的展现信息来替代其。
再次参考图3,系统还可以响应于非特定于用户的事件而展现节点306。在一个示例中,信息提供系统可以响应于诸如全球股市调整的全局事件而展现信息。例如,系统可以在市场调整期间展现关于投资的信息,诸如现在可能是有吸引力的定价的更安全的金融产品或特定证券、经纪人信息等。在一些实施方式中,系统还可以识别其它地方、全国或全球事件,诸如地方性天气警报、自然灾害(例如,地震、龙卷风、海啸等)或政治警告(例如,在国家X的骚乱、在国家Y的总统暗杀)。基于事件信息,信息提供系统可以向用户提供适时信息。例如,与季节的首次冬季风暴警报相结合,系统可以展现关于可能对用户的车辆适合的雪地防滑轮胎的信息。信息可以包括在例如沿着预期用户穿越的路线、或可能在用户的当前位置附近、或在用户的家或工作场所附近的轮胎经销商处可获得的轮胎的出售信息。
在一些实施方式中,系统可以基于用户简档来提供信息。例如,用户简档可以包括一个或多个位置、职业、兴趣等,以及可以通过观察用户的普通日常活动,诸如通过观察用户的与移动设备的日常交互来确定。
信息提供系统还可以基于从多个用户收集的信息来提供信息。例如,节点308、310、312可以基于多于一个用户的时间相关偏好来生成。信息提供系统可以观察对事件的用户偏好中的与事件254(独立日假期)有关的尖状物。在一个实施方式中,由于关于某一活动或事件,在其它用户中活动的一般增加,系统可以向用户展现关于该活动或事件的信息,因为系统可以预测到用户可能类似地对这样的信息感兴趣。
基于观察,系统可以在7月3日展现烟花的广告(节点308)、在7月4日展现烟花表演信息或音乐会信息(节点310)、以及在7月5日展现汽车经销商扩展销售信息(节点312)。基于用户简档,系统可以向用户展现不同的信息。例如,系统可以仅仅展现在用户的家20英里内举行的演出的烟花演出信息。作为另一个示例,如果用户是居住在莫斯科的俄罗斯公民,则系统可以不展现任何7月4日独立日信息,因为这样的用户可能对这样的信息没有兴趣。
可以预计预期行动或响应于观察到的行动来展现信息。例如,假设为六月的一个星期四晚上排定了棒球比赛,以及系统已确定用户可能在体育场出席该比赛。假设天气预报称那晚有危险的雷暴。系统可以在比赛时间之前向用户展现天气警报,其可以包括如果计划出席比赛,则携带雨伞的建议。稍后,例如,如果在比赛期间风暴成为现实并且加剧为包括龙卷风警报,则系统可以展现描述体育场内的龙卷风避难所位置的信息。在一个示例中,只有系统确定用户出席比赛才可以展现这样的消息。消息可以考虑用户的在体育场中的座位位置,并且可以提供从用户的座位位置到避难所区域的步行路线指引。
事件类型之间的预先存在的关系可以用于向用户提供这样的信息。例如,在户外场所的事件可以分配有与天气的关系,其中该场所的位置是该关系的参数。作为结果,当用户与该场所的事件相关联时,诸如通过检查是否针对该场所周围的地理(例如,集中于被确定与该场所相关联的地址),与该场所相关联的各种事件可以被检查。
图4是包括两个信息集合402、404以及其交集406的示例性集合图400。信息集合402、404可以包括有资格向用户展现的信息(例如,产品信息、服务信息、位置信息、促销信息等)。基于集合402、404的交集406,信息提供系统可以选择信息来向用户展现。集合402、404可以表示与两个不同事件或其它这样的项相对应的信息。
在一些实施方式中,集合402包括时间相关信息。信息提供系统可以通过例如访问因特网上的外部服务器或访问数据库来收集信息。例如,集合402可以包括与当前时间有关的时间相关活动。在一个示例中,如果当前时间临近独立日,则系统可以将与在独立日期间发生的事件有关的信息收集在信息集合402中。
如一个说明性示例,集合402可以包括与从7月3日到7月5日的时间段有关的时间相关信息。例如,集合402可以包括关于在7月3日和7月5日之间发生的事件,诸如游行、烟花表演、棒球比赛、节日庆祝等,以及促销(例如,关于具有与假期时段相对应的销售的零售商的信息)的信息。在一个示例中,集合402可以包括烟花零售商的在7月3日提供33%的折扣、在7月4日提供50%的折扣以及在7月5日提供70%的折扣的优惠券。
信息集合404包括特定于用户的信息,诸如用户的居住地(例如,明尼苏达州明尼阿波利斯)、用户行为模式(例如,用户的在距用户的工作场所两个街区的汉堡店获得午餐的倾向)、用户兴趣(例如,本地职业棒球队、高尔夫、划船、股市、第二次世界大战历史书籍和视频)以及其它特定于用户的信息。在一些实施方式中,集合404可以包括与用户简档有关的信息。例如,信息提供系统可以从用户简档收集信息,诸如用户的兴趣、用户的工作信息、用户的行为、用户的居住地等。再次,以这样的方式提供的信息可以由用户控制并且限制。
在一些实施方式中,可以通过从用户接收简档信息和/或观察用户行为来构建用户简档。在一个示例中,信息提供系统可以接收上载自用户的指示用户居住在明尼苏达州明尼阿波利斯的用户简档。在一个示例中,信息提供系统可以通过观察在一段时间内对明尼阿波利斯区域中的餐馆的多个搜索查询,和/或观察指示用户居住在特定区域的其它用户行为,来确定用户居住在明尼苏达州明尼阿波利斯。在一个示例中,信息提供系统可以基于GPS信息来确定用户位于明尼阿波利斯。
在一个示例中,信息提供系统可以基于所观察到的用户行为来确定用户简档。例如,信息提供系统可以基于用户的与诸如独立日的特定事件或类似事件有关的过去行为,来确定用户的与该事件有关的偏好。例如,集合404可以包括与用户的先前独立日假期的行为有关的信息。作为一个示例,集合404可以包括与用户的过去活动有关的信息,诸如在独立日在出席棒球比赛之后观看烟花,以及在7月5日购买烟花以获得最大力度的特价商品。
在一些实施方式中,信息提供系统可以包括对集合402、404两者而言共有的信息,在图4中由相交区域406符号表示。因此,相交区域406可以包括与用户偏好以及与一段时间的兴趣有关的信息。在一个示例中,交集406可以包括在7月3日至7月5日期间在明尼苏达州明尼阿波利斯附近在棒球比赛之后的烟花事件,因为用户前一年在独立日在棒球比赛之后出席了烟花表演。交集406还可以包括在明尼阿波利斯附近的商店的7月5日的优惠券,因为用户在去年的7月5日购买过烟花。
可以基于交集406来向用户展现信息。在一些示例中,系统可以在独立日周末期间在棒球比赛之初展现关于在棒球比赛之后的烟花事件的信息。作为另一个示例,系统可以在7月3、4和5日的每一个早晨展现烟花优惠券信息以告知用户那天或不久的烟花折扣。
图5是可以用于展现时间相关的用户信息的示例性系统500的示意图。在一个示例中,系统500可以基于所观察到的用户行为和预测的未来用户行动来展现用户信息。在一些示例中,系统500可以执行在上面参考图1-4描述的部分或全部功能。
系统500包括信息提供系统(IPS)502、网络504、交通服务模块506以及数据库508。IPS 502可以与交通服务模块506和数据库508通信。例如,IPS 502可以从交通服务模块506请求并且接收交通信息(例如,道路关闭信息和交通拥堵信息)。例如,IPS 502与数据库508通信,以为用户检索信息。在一个实施方式中,数据库508可以包括用户相关信息,诸如用户的喜爱的棒球队的时间安排表、在用户的位置附近的本地事件列表和/或与用户的喜爱的商店相关联的促销信息等。在各种示例中,数据库508可以通过高带宽LAN或WAN连接到IPS502。在一些示例中,数据库508可以通过网络504连接到IPS 502。
通过网络504,IPS 502连接到一个或多个外部服务器510、移动设备512以及计算设备514。外部服务器510例如可以包括提供行程安排信息的地图服务器、提供企业信息(例如,商店信息、餐馆信息等)的企业目录服务器和/或提供有关新闻项、当前事件或各种公司和组织的信息的web服务器(例如,提供比赛时间安排表信息的棒球队网站)。在一些实施方式中,IPS 502可以基于用户偏好从外部服务器510检索信息(例如,基于用户的对观看棒球的兴趣,检索棒球比赛时间安排表)。在一些实施方式中,外部服务器510还可以提供待被存储在IPS 502中的信息。例如,外部服务器510可以向IPS 502提供企业信息,诸如企业的位置信息、营运时间、特征、联系信息和/或促销信息。在一些示例中,IPS 502可以基于用户的偏好向用户展现接收到的企业信息。
移动设备512和计算设备514可以由系统500的用户使用。在所描绘的示例中,移动设备512被示出为用于与用户通信的蜂窝电话手持机。例如,移动设备512可以使用无线应用协议(WAP)标准或其它适当的通信协议经由蜂窝电话网络与IPS 502通信。移动设备的其它示例可以是可能的。例如,移动设备512可以是个人数字助理、个人计算机或语音驱动的通信设备。移动设备512可以包括适当的输入和输出结构,诸如可以具有触敏式表面的显示屏、数据输入键、可点击的数据输入轮、扬声器以及麦克风,包括用于语音识别的。
在一些实施方式中,IPS 502可以从使用移动设备512的用户收集信息,以及向所述用户展现信息。例如,移动设备512可以从IPS 502接收目标信息。例如,通过显示目标信息,移动设备512的用户可以查阅目标信息。在一些实施方式中,移动设备512可以以其它格式展现目标信息。例如,移动设备512可以通过播放从IPS 502接收的音频数据来展现目标信息。在IPS 502向移动设备512提供优惠券的示例中,用户可以以各种方式兑换该优惠券。例如,用户可以向可以兑现该优惠券的服务员显示该优惠券。用户可以使用移动设备512来向在与该优惠券相关联的企业所在地处的计算设备发送通信以兑换。并且,优惠券的显示(例如,在设备512的显示屏上)可以包括可以被扫描以兑换优惠券的机器可读表示,仅列出一些示例。
计算设备514可以是台式计算机、机顶盒或可以连接到网络504的其它设备。在一些实施方式中,计算设备514的用户可以向IPS 502传送查询(例如,web搜索请求、行车路线指引请求和/或餐厅信息请求)。例如,计算设备514可以连接到因特网。IPS 502可以基于接收到的查询来观察用户行为,以及可以基于用户请求或与系统的交互来确定对各种活动、事件或主题的用户兴趣。在一些示例中,IPS 502可以向移动设备514展现时间相关的用户信息。例如,IPS 502可以向计算设备514展现各种咖啡店的优惠券。根据一些实施方式,用户可以打印优惠券以供稍后兑换。
系统500还包括车辆导航系统516、卫星518以及基站520。导航系统516通过卫星网络经由卫星518和基站520通信。如图5中所示,基站520连接到网络504以与IPS 502通信。用户可以使用车辆导航系统516来获取路线信息(例如,行车路线指引)。例如,车辆导航系统516的用户可以向IPS 502传送对路线信息的请求。在接收了请求时,IPS 502可以可能在首先与数据库508或外部服务器510进行通信之后,向用户提供所请求的路线信息。在一些实施方式中,导航系统516可以用于(例如,通过GPS系统)收集位置信息,以及显示地图和其它数据。在一些示例中,IPS 502还可以为车辆导航系统516的当前位置对车辆导航系统516进行查询。在接收了当前位置之后,IPS 502例如可以展现与车辆导航系统516的当前位置有关的目标信息(例如,在该区域中的餐馆、油价、汽车修理店等)。在一些实施方式中,移动设备512可以包括GPS系统,并且可以实现上述特征。
如所描述的,IPS 502可以从设备512、514、516接收请求。在图5中所示的实施方式中,IPS 502包括用来从设备512、514、516接收请求的接口522。例如,接口522可以是网络接口,诸如网卡。在一些示例中,接口522被配置为经由网络504传送以及接收数据。接口522耦接到数据库508和交通服务506。例如,IPS 502可以经由接口522从数据库508和交通服务506检索信息。在一些示例中,IPS 502还可以经由接口522和网络504访问外部服务器510以检索信息。
在所描绘的示例中,IPS 502包括请求处理器524和响应格式化器526,其分别用来处理用户请求以及生成对用户请求的响应。请求处理器524处理接口522所接收到的请求。例如,请求处理器526可以解析所接收到的请求,并且将该请求从网络消息格式(例如,HTML格式或文本格式)格式化为IPS 502可用的格式。
在对所接收到的请求进行格式化之后,IPS 502获取所接收到的请求所需要的信息。在一些示例中,IPS 502可以访问数据库508、交通服务模块506和/或外部服务器510来获取所需要的信息。例如,如果用户请求交通相关信息,则IPS 502可以访问交通服务模块506。IPS 502还包括地图数据储存库530。例如,IPS 502可以访问地图数据储存库530来获取与用户的位置或目的地有关的路线信息和其它信息。
在所描绘的示例中,IPS 502包括使IPS 502的各种组件互连的数据总线528。通过数据总线528,IPS 502可以将所获取的信息传送给响应格式化器526。例如,响应格式化器526可以经由数据总线528从地图数据储存库530接收信息。在接收信息之后,响应格式化器526将信息格式化为可以由发出请求的设备使用的格式。
基于用户请求和/或其它类型的所接收到的用户通信或交互、或其它所接收到的用户事件,IPS 502可以确定用户偏好,并且生成与用户偏好有关的用户简档。在所描绘的示例中,IPS 502包括用来确定用户偏好的观察模块532。例如,观察模块532例如基于从用户接收的搜索请求、用户引起的购物交易、用户所使用的路线信息、用户进行的选择、信息请求或其它用户活动,来确定用户偏好。例如,可以从设备512、514、516接收用户事件。
在一个示例中,观察模块532可以通过观察与一个或多个事件、活动或主题类别有关的用户活动的增加的频率来确定用户偏好。例如,如果用户频繁搜索与电视节目有关的信息(例如,放映时间、人物、剧集描述和/或后台采访),则观察模块532可以确定对该电视节目的用户偏好。观察模块532还可以检测用户活动的增加,并且可以使用检测到的增加来精化用户简档或偏好。
在确定用户信息之后,IPS 502将所确定的用户偏好存储在用户数据储存库534中。在一些实施方式中,用户数据储存库534还可以存储从用户接收到的用户简档数据(例如,地址、职业、兴趣以及其它个人信息)。
基于存储在用户数据储存库534中的信息,IPS 502向用户展现用户相关信息。在所描绘的示例中,IPS 502包括用来生成用户相关信息的用户相关信息生成器(URIG)536。在一些实施方式中,URIG 536可以基于用户数据储存库534中的用户数据来选择待被展现的信息。例如,URIG 536可以展现与用户感兴趣的特定电视节目有关的信息(例如,配乐、后台采访或放映时间信息)。
在各种实施方式中,URIG 536可以基于对所接收到的用户事件而言共同的一个或多个关联来生成用户相关信息。例如,观察模块532可以收集与对歌曲的下载有关的多个用户事件。在一个示例中,观察模块532可以基于相关联的类别,诸如与歌曲相关联的艺术家或艺术家集、歌曲的风格(例如,摇滚、乡村、蓝调、古典或嘻哈)和/或发行歌曲的时间段(例如,20世纪70年代、20世纪80年代、20世纪90年代等),来生成与所下载的歌曲的关联。在一些示例中,观察模块532可以通过将所下载的歌曲与相关联的类别进行关联,来识别一个或多个用户偏好。例如,观察模块532可以确定用户对来自20世纪80年代的摇滚乐感兴趣。在一些实施方式中,将所确定的用户兴趣存储在用户数据储存库534中。在一些示例中,URIG536可以基于对来自20世纪80年代的摇滚乐的用户兴趣来展现在20世纪80年代享有声望的Bon Jovi、U2或Guns N'Roses摇滚乐队的即将举行的巡回演唱会信息。
URIG 536还可以使用预测模块540来生成时间相关的用户信息。例如,预测模块540可以通过将用户相关信息与时间相关信息相组合来生成预测事件。在一个示例中,预测模块540可以将与电视节目有关的搜索请求与接收搜索请求的时间相互关联。例如,假设用户提交关于“美国偶像”的剧集信息的搜索请求,并且该请求在特定夜晚播出的节目结束后不久提交。在播出该节目的下一时间,用户可能再次提交类似的搜索请求。在一些示例中,基于搜索请求和接收搜索请求的时间之间的关系,预测模块540可以通过预测用户请求类似信息的下一时间来生成时间相关信息。例如,预测模块540可以生成例如播出该节目的下一时间或在那不久,用户可能请求“美国偶像”相关信息的预测,并且将该预测存储在用户数据储存库534中。
在一个实施方式中,使用预测模块540生成的预测,URIG 536可以基于用户偏好来选择并且展现时间相关的用户信息。URIG 536可以选择在节目播出之前、期间或之后展现诸如电视节目配乐的购买出价的信息,因为例如预测可以指示用户可能观看电视节目,并且可能对在接近观看节目的时间接收这样的促销出价感兴趣。在图1中描绘的示例中,预测模块540可以确定用户每一个工作日早晨会购买咖啡。基于所接收到的预测,URIG 536可以从数据库508和/或外部服务器510检索与在用户的行程路线附近的咖啡店有关的信息,并且可以在相关时间,诸如在用户每一个工作日离开家前不久,向用户展现这样的信息。
在一些实施方式中,URIG 536还可以从广告内容储存库550选择信息。例如,广告内容储存库550包括可以基于用户兴趣向用户展现的广告内容。例如,给定用户的观察到的对早晨咖啡的兴趣,广告内容储存库550可以包括咖啡店的促销信息(例如,优惠券)。在一个示例中,URIG 536可以在工作日早晨选择来自在用户的上班路线附近的咖啡店的优惠券、或在电视上播出的节目结束后三十分钟内选择购买电视节目的配乐光盘的链接。
图6是通信系统600的示意图。例如,通信系统600可以在图5的移动设备512中实现。系统600使用收发器602来无线地接收以及传送信息,其中所接收到的信号被传递给信号处理器604。信号处理器604可以包括用于处理所接收到的信号的数字信号处理(DSP)电路。标准语音通信可以被路由至或路由自音频处理器606。
如所示,音频处理器606与用户接口608通信。用户接口108处理用户和系统600之间的通信,诸如语音、可视以及数据输入通信。对信息的可视展现可以经由显示屏610来提供。除所输入的语音数据外,一般数据输入可以通过键区612发生。在所描绘的示例中,键区612被布置为标准12键电话键区。在其它示例中,键区612可以是触摸屏或具有其它布局的键区,诸如标准“qwerty(标准打字机键盘)”键盘布局。系统600还包括用于执行控制功能的适当控制键614。在一些示例中,键区612和控制键614可以包括接触按钮、操纵杆、触敏面板的部分或其它适当的输入设备。尽管为清楚起见,将通信示出为通过单个用户接口608发生,但是可以使用多个接口,以及可以将多个接口与其它组件相组合。
系统600包括多个计算机应用616,诸如游戏、帮助拨号的应用以及允许web浏览,包括作为web浏览的一部分的数据输入的应用。可以将应用616存储在ROM、闪存、RAM、MRAM或系统600可访问的其它存储器设备中。系统600包括为系统600提供标准拨号功能的拨号模块618。在通过接口608接收所输入的拨号数字或语音拨号指示后,拨号模块618例如可以经由通信接口620通过收发器602传送拨号信号。
在一些实施方式中,应用616可以包括语音识别应用。例如,语音识别应用被配置为将从用户接口608接收到的语音信号(例如,用户的语音通信)转变成数字数据。在一些示例中,IPS 502可以使用数字数据来确定用户偏好。
数据输入模块622可以对经由收发器602接收到的数据进行操作。例如,所接收到的数据可以是系统600的用户所请求的搜索结果。在另一个示例中,所接收到的数据可以是IPS 502所提供的目标信息。数据输入模块622可以将所输入的数据传递给应用616中的一个。在一些实施方式中,应用616可以在显示610上显示目标信息。在一些实施方式中,应用616可以显示表示已接收目标信息并且该目标信息对显示可用的图标。例如,用户可以选择控制键614中的一个来显示目标信息。
在一些实施方式中,系统600使用信息模块624来管理目标信息。例如,信息模块624可以确定展现目标信息的时间。在一些实施方式中,信息模块624可以周期性请求目标信息被下载到系统600。在各种实施方式中,来自图5的系统502的接收到的数据或信息可以包括指示何时将内容递送给用户(例如,通过在显示610上显示)的显示命令。在一些实施方式中,信息模块624可以自身确定何时展现信息,以及可以响应于用户发起的与移动设备的交互来这样做。
在一些示例中,可以将所下载的目标信息存储在数据存储626中。数据存储626可以是专用存储器设备,或可以是在共享存储器空间中的一个或多个存储块。例如,数据存储626例如可以是RAM、闪存、ROM、MRAM或其它适当的存储器技术。
在某些实施方式中,所下载的目标信息可以包括展现指令,诸如用于展现信息的时间。在一些实施方式中,信息模块624被配置为基于与目标信息一起指定的展现指令来展现目标信息。例如,系统600可以接收目标信息以及信息在特定时间(例如,2008年5月8日下午7:32)、或响应于特定用户行动(例如,当用户指示对特定主题的兴趣时,其基于用户的与移动设备的交互可观察到)显示的指令。信息模块624可以将目标信息存储在数据存储626中。在适当时间,信息模块624检索所存储的目标信息,并且向用户展现目标信息。
图7是可以由系统为展现时间相关信息执行的示例性方法700的流程图。在步骤702,获取关于事件的信息。这样的信息可以基于用户与移动设备的交互。搜索请求、信息请求、通信、选择以及其相关的事件、活动或主题是可以被获取的信息的示例。在步骤704,可以识别事件的活动的依赖于时间的增加。这样的活动的增加可以采用若干形式。例如,增加可以包括在预定时间段内观察到预定数量的事件。作为另一个示例,增加可以包括与在先前一段时间内活动的百分比相比,在一段时间内预定百分比的活动的增加。活动的增加可以基于其它用户的行动。例如,系统可以注意到奥斯卡颁奖典礼前的一月电影相关信息搜寻活动的增加。
如果在步骤706用户没有指示对事件的兴趣,则过程返回到步骤704。然而,如果在步骤706用户指示了对事件的兴趣,则在步骤708将所观察到的兴趣与所识别的事件的活动的增加相互关联。可以通过检查已存储的用户行为数据,例如其可以包括用户经由例如与用户的移动设备的交互表达过的兴趣的指示,来确定用户是否表露了对事件的兴趣。作为另一个示例,还可以使用基于位置的信息来确定指示。可以对用户的兴趣程度进行评分,其中分值指示感兴趣的程度。例如,如果用户在多个场合指示了对事件的兴趣,则用户可能具有比如果用户仅仅一次指示过对事件的兴趣对事件更大的兴趣。类似地,如果用户在一段时间内,可能以定期或半定期方式,指示了兴趣,则这可以指示较高程度的对事件的用户兴趣。用户活动的增加还可以用于相互关联。增加可以包括在一段时间内观察到预定数量的用户指示,包括与早期时段相比在一段时间内百分比增加、或行为模式的延展,诸如连续第三天观察到对兴趣的指示(从在前面连续两天所观察到的行为延展该模式等)。
在步骤710,如通过提供信息以供在用户的移动设备处查阅,向用户提供信息,以及方法700结束。例如,可以提供与当前用户兴趣和事件有关的目标信息。可以在被预测与用户可能对接收信息尤其感兴趣的时间相对应的时间提供信息,该时间可以使用在此公开的预测技术来确定。例如,可以观察用户行为的模式,无论是定期还是半定期的,以及可以确定对未来用户行为的预测。在一些情况下,预测还可以基于外部信号,诸如从存储位置或从其它计算设备检索到的信息,其中所述信息没有涉及用户的过去行为。
图8示出了客户端和服务器之间的用于提供时间相关的目标信息的示例操作800。在步骤802,诸如移动电话、智能手机或PDA的客户端设备将用户事件信息传送给服务器。诸如交易信息、信息请求、位置信息、通信信息等的用户事件信息可以诸如通过通信网络以该方式传送。在步骤804,服务器接收用户事件信息。在接收用户事件信息之后,在步骤806服务器可以识别与用户事件有关的用户偏好。例如,可以识别基于频率信息(例如,购买模式)以及时间信息(例如,购买时间)的在工作日早晨购买咖啡的用户偏好。
在识别与用户事件有关的用户偏好之后,在步骤808服务器基于所识别的用户偏好来更新用户数据。例如,这样的信息可以被存储在数字存储位置中,以及可以补充包括用户的简档的信息,其可以随着时间的推移由服务器逐渐形成以在对未来用户行为进行预测时使用。在步骤810,服务器确定是否将目标信息传送给客户端。例如,预测模块可以确定与用户偏好有关的时间。作为一个示例,预测模块可以基于所观察到的用户活动的模式来确定用户可能在体育场出席本地棒球队的下一排定的主场比赛。预测模块可以获取球队的时间安排表、确定下一主场比赛并且确定信息递送的适当时间。在一些实施方式中,与预测的事件相关联的所确定的时间可以被排定并且被存储在数据储存库中。时间安排程序然后可以管理递送时间安排表,使得可以在适当的时间递送依赖于时间的信息。
如果没有所存储的信息与当前时间的用户偏好有关,则重复步骤810。如果所存储的某些信息与当前时间的用户偏好有关,则在步骤812服务器生成时间相关的目标信息。在生成时间相关的目标信息之后,在步骤814将所生成的目标信息传送给客户端。可以例如通过通信网络传送这样的信息。
在步骤816,客户端设备可以接收信息。在步骤820,客户端可以提供信息以供用户查阅。在一些情况下,客户端可以在接收了信息时提供信息以供查阅。在其它情况下,客户端将在排定的时间,经常在接收信息后的某个时间,提供信息以供查阅。在又其它情况下,与在接收信息之后独立于用户行动的特定时间相对,客户端可以响应于用户的行动而提供信息。在这种情况下,客户端可以在向用户展现信息之前,接收信息并且等待来自用户的特定响应(例如,选择设备上的键)。在一些情况下,用户响应可以指示用户对信息不感兴趣,在这种情况下可以不展现信息。作为刚才描述的情况的示例,用户可以接受(例如,选择查看所展现的信息)或拒绝查阅信息。在一些实施方式中,如果用户拒绝信息,则服务器可以更新用户数据以调整对所展现的信息的用户兴趣的指示。在一些示例中,调整能够减少未来向用户展现所述信息或类似信息的可能性。
类似地,对所展现的信息的用户响应可以被跟踪,并且用于更新用户简档信息。这些调整可以指导未来的预测确定和信息递送。例如,如果用户兑换所展现的优惠券,则这样的系统可能更可能在未来展现类似的优惠券。在各种实施方式中,可以以各种方式组合或分离上述操作,可以执行更多或更少的操作,以及操作可以在客户端或服务器处发生等。
在任何上述实施方式中,用于观察用户活动或全局活动的时段可以是有限时段或无限时段。例如,系统可以被编程为捕捉数据持续一周,然后停止捕捉数据。替选地,可以收集数据,直到重复发生或半重复发生模式开始在数据中示出。在这样的情况下,可以建立最小收集时段,诸如一周、一个月等,使得如果偶然事件被观察到,并且被认为构成模式,则系统不会贸然地停止收集数据。类似地,可以建立最大时段。
可以在各级粒度确定共性的存在或缺乏。例如,如果观察到事件的若干实例,则如果某点对于特定百分比的实例是共同的,则该点可以被认为是“共同的”。作为一个示例,如果用户在第一周期间从星期一至星期五每一个早晨停下购买咖啡,但是在第二周的星期五跳过停下购买咖啡,则系统仍然可以预测用户将在每一个未来工作日停下购买咖啡。以这种方式,跳过日子的发生可以被认为是偏差,不值得更改基于所观察到的用户活动来逐渐形成的预测的时间安排表。另一方面,如果用户开始重复跳过早晨咖啡停留,则系统可以确定用户的行为活动正在改变,并且可以相应地调整预测性确定和信息递送。
还可以观察嵌套或重叠模式。例如,在每一个工作日停下购买咖啡的模式之上,可以基于交易记录来确定在特定日子购买特定美食的模式。作为另一个示例,用户可以典型地每一个星期五购买报纸以早日看到在即将到来的周末期间发生的事情,或可以在足球赛季期间在星期一早晨购买报纸以检查其梦想足球队的统计。所述报纸可以例如在咖啡店处或从在咖啡店附近的街道边的卖报人或分发箱购买。如果用户决定进行健康生活,并且戒掉咖啡因,包括戒除咖啡,则可以预期这样的报纸购买在发生频率上类似减少。
图9示出了通用计算机设备900和通用移动计算机设备950的示例。在各种实施方式中,设备可以用于实现在本文档中描述的系统和方法。计算设备900意在表示各种形式的数字计算机,诸如膝上型机、台式机、工作站、个人数字助理、服务器、刀片服务器、大型机以及其它适当的计算机。计算设备950意在表示各种形式的移动设备,诸如个人数字助理、蜂窝电话、智能手机以及其它类似的计算设备。在此示出的组件、其连接和关系以及其功能意在只是示例性的,并且并不意在限制在本文档中描述和/或主张的系统、方法、设备或技术的实施方式。
计算设备900包括处理器902、存储器904、存储设备906、连接到存储器904和高速扩展端口910的高速接口908以及连接到低速总线或端口914和存储设备906的低速接口912。组件902、904、906、908、910和912中的每一个使用各种总线互连,并且可以视情况被安装在公共主板上或以其它方式安装。处理器902可以处理用于在计算设备900内执行的指令,包括存储在存储器904中或存储设备906上、用来在诸如耦接到高速接口908的显示916的外部输入/输出设备上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,可以视情况使用多个处理器和/或多个总线以及多个存储器和存储器类型。并且,可以连接多个计算设备900,其中每一个设备提供部分必需操作(例如,作为服务器簇、刀片服务器组或多处理器系统)。
存储器904存储在计算设备900内的信息。在一个实施方式中,存储器904是计算机可读介质。在一个实施方式中,存储器904是易失性存储器单元。在另一个实施方式中,存储器904是非易失性存储器单元。
存储设备906能够为计算设备900提供海量存储。在一个实施方式中,存储设备906是计算机可读介质。在各种实施方式中,存储设备906可以是软盘设备、硬盘设备、光盘设备、带设备、闪存或其它类似的固态存储器设备、或设备阵列,包括在存储区域网络或其它配置中的设备。在一个实施方式中,计算机程序产品被有形地包含在信息载体中。在一个实施方式中,计算机程序产品可以被存储在计算机可读介质上,包括上述那些。计算机程序产品包含在被执行时执行诸如上述那些方法的一个或多个方法的指令。信息载体是计算机或机器可读介质,诸如存储器904、存储设备906、在处理器902上的存储器或传播信号。
高速控制器908管理关于计算设备900的带宽密集型操作,而低速控制器912管理较低带宽密集型操作。职能的这样的分配仅是示例性的。在一个实施方式中,高速控制器908(例如通过图形处理器或加速器)耦接到存储器904、显示916,以及耦接到可以接受各种扩展卡(未示出)的高速扩展端口910。在该实施方式中,低速控制器912耦接到存储设备906和低速扩展端口914。可以包括各种通信端口(例如USB、蓝牙、以太网、无线以太网)的低速扩展端口可以耦接到诸如键盘、指示设备、扫描仪的一个或多个输入/输出设备,或例如通过网络适配器耦接到诸如交换机或路由器的联网设备。
计算设备900可以如图中所示以多种不同的形式实现。例如,计算设备900可以被实现为标准服务器920或更多时间被实现在在一组这样的服务器中。计算设备900还可以被实现为机架服务器系统924的一部分。另外,计算设备900可以在诸如膝上型计算机922的个人计算机中实现。替选地,可以将来自计算设备900的组件与诸如设备950的移动设备(未示出)中的其它组件相组合。这样的设备中的每一个可以包含计算设备900、950中的一个或多个,以及整个系统可以由相互通信的多个计算设备900、950组成。
除其它组件外,计算设备950包括处理器952、存储器964、诸如显示954的输入/输出设备、通信接口966以及收发器968。设备950还可以装备有诸如微型驱动或其它设备的存储设备以提供额外的存储。组件952、964、954、966和968中的每一个使用各种总线互连,以及组件中的若干个可以视情况被安装在公共主板上或以其它方式安装。
处理器952可以处理在计算设备950内的指令,包括存储在存储器964中的指令。处理器还可以包括独立的模拟和数字处理器。处理器可以例如提供对设备950的其它组件的协调,诸如对用户接口、由设备950运行的应用以及设备950的无线通信的控制。
处理器952可以通过耦接到显示954的控制接口958和显示接口956与用户通信。显示954可以例如是TFT LCD显示或OLED显示或其它适当的显示技术。显示接口956可以包括用于驱动显示954向用户展现图形和其它信息的适当的电路。控制接口958可以从用户接收命令并且将命令进行转换以提交给处理器952。另外,可以提供与处理器952通信的外部接口962,以使得设备950能够与其它设备进行近区域通信。外部接口962可以例如提供有线通信(例如,经由对接程序)、或提供无线通信(例如,经由蓝牙或其它这样的技术)。
存储器964存储在计算设备950内的信息。在一个实施方式中,存储器964是计算机可读介质。在一个实施方式中,存储器964是易失性存储器单元。在另一个实施方式中,存储器964是非易失性存储器单元。还可以提供扩展存储器974并且通过可以包括例如SIMM卡接口的扩展接口972将其连接到设备950。这样的扩展存储器974可以为设备950提供额外的存储空间,或还可以存储用于设备950的应用或其它信息。具体地,扩展存储器974可以包括用来实现或补充上述过程的指令,以及还可以包括安全信息。因此,扩展存储器974例如可以作为用于设备950的安全模块提供,以及可以被编程有许可安全使用设备950的指令。另外,安全应用以及额外的信息可以经由SIMM卡提供,诸如以不可非法侵入的方式将识别信息放置在SIMM卡上。
如下所述,存储器例如可以包括闪存和/或MRAM存储器。在一个实施方式中,计算机程序产品被有形地包含在信息载体中。计算机程序产品包含在被执行时执行诸如上述那些方法的一个或多个方法的指令。信息载体是计算机或机器可读介质,诸如存储器964、扩展存储器974、在处理器952上的存储器或传播信号。
设备950可以视情况通过可以包括数字信号处理电路的通信接口966无线地通信。通信接口966可以提供在各种模式或协议下的通信,诸如GSM语音呼叫、SMS、EMS或MMS消息、CDMA、TDMA、PDC、WCDMA、CDMA2000或GPRS等。可以例如通过射频收发器968来发生这样的通信。另外,诸如使用蓝牙、WiFi或其它这样的收发器(未示出),可以发生短程通信。另外,GPS接收器模块970可以向设备950提供可以由运行在设备950上的应用视情况使用的另外的无线数据。
设备950还可以使用音频编解码器960可听见地通信,音频编解码器960可以从用户接收口语信息并且将其转换为可使用的数字信息。同样,音频编解码器960可以诸如通过例如在设备950的送受话器中的扬声器,为用户生成可听见的声音。这样的声音可以包括来自语音电话呼叫的声音,可以包括已记录的声音(例如,语音消息、音乐文件等)以及还可以包括由在设备950上操作的应用生成的声音。
计算设备950可以如图中所示以多种不同的形式实现。例如,计算设备950可以被实现为蜂窝电话980。计算设备950还可以被实现为智能手机982、个人数字助理或其它类似的移动设备的一部分。
可以以数字电子电路、集成电路、专门设计的ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件和/或以上的组合来实现在此描述的系统和技术的各种实施方式。这些各种实施方式可以包括在可编程系统上可执行和/或可解释的一个或多个计算机程序中的实施方式,所述可编程系统包括至少一个可编程处理器,其可以是专用或通用的,被耦接以从存储系统、至少一个输入设备和至少一个输出设备接收数据和指令以及向存储系统、至少一个输入设备和至少一个输出设备传送数据和指令。
这些计算机程序(也被称为程序、软件、软件应用或代码)包括用于可编程处理器的机器指令,并且可以以高级程序和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实现。如在此所使用的,术语“机器可读介质”或“计算机可读介质”是指用来向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何计算机程序产品、装置和/或设备(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑设备(PLD)),包括接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”是指用来向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何信号。
为了提供与用户的交互,在此描述的系统、设备和技术可以在具有下述的计算机上实现:用于向用户显示信息的显示设备(例如,CRT(阴极射线管)或LCD(液晶显示)监视器),以及用户通过其可以向计算机提供输入的键盘和指示设备(例如,鼠标或跟踪球)。也可以使用其它类型的设备来提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的感知反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈);以及可以以任何形式,包括声学的、话音的或触觉的输入,接收来自用户的输入。
在此描述的系统、设备和技术可以在包括下述的计算系统中实现:后端组件(例如数据服务器);或中间件组件(例如应用服务器);或前端组件(例如,具有用户通过其可以与在此描述的系统和技术的实施方式交互的图形用户界面或web浏览器的客户端计算机);或这样的后端、中间件或前端组件的任何组合。系统的组件可以通过任何形式或介质的数字数据通信(例如通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网("LAN")、广域网("WAN")以及因特网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器通常彼此远离并且典型地通过通信网络交互。客户端和服务器的关系依靠在各个计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序产生。
已描述了多个实施方式。然而,将理解的是,可以在不背离在此描述的系统、设备、方法和技术的精神和范围的情况下进行各种修改。例如,可以使用各种形式的在上面示出的流程,其中步骤被重新排序、添加或移除。将理解的是,任何适当的时间间隔可以用于作出上述确定,以及该确定可以使用时间间隔内的任何适当数量的数据点来作出。因此,其它实施方式在权利要求的范围内。
Claims (18)
1.一种提供数字内容的计算机实现的方法,包括:
由计算系统确定用户已经在多个场合下在特定地理路线上行进时购买了特定产品;
由所述计算系统基于所述用户已经在所述多个场合下在所述特定地理路线上行进时购买了所述特定产品,来识别所述用户未来在所述特定地理路线上行进时可能购买所述特定产品;
响应于确定所述用户未来在所述特定地理路线上行进时可能购买所述特定产品,由所述计算系统在预测所述用户在所述特定地理路线上行进时要购买所述特定产品之前的时间提供信息,所述信息包括用于所述特定产品的促销或者已由所述计算系统识别为与所述特定产品有关的另一产品。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中确定所述用户已经在多个场合下在所述特定地理路线上行进时购买了所述特定产品包括:
确定所述用户在所述多个场合的每个场合下都是在沿着所述特定地理路线的同一场所购买了所述特定产品。
3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法,其中所述促销(i)识别所述场所并且(ii)与在所述场所处可购买到的产品相关联。
4.根据权利要求2所述的计算机实现的方法,其中所述促销(i)识别与所述用户在所述多个场合的每个场合下购买所述特定产品的场所不同的场所,并且(ii)是用于购买所述特定产品。
5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,进一步包括确定所述用户已经开始在所述特定地理路线上行进,并且其中提供所述信息的步骤是(i)响应于确定所述用户已经开始在所述特定地理路线上行进、以及(ii)在所述用户被确定为在所述特定地理路线上行进时,才被执行的。
6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法,其中确定所述用户已经开始在所述特定地理路线上行进包括:接收指示所述用户已经在所述特定地理路线的一部分上行进的GPS信息。
7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中提供所述信息包括:在基于所述用户开始在所述特定地理路线上行进的先前时间来预测所述用户开始在所述特定地理路线上行进之前,提供所述信息。
8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中在所述多个场合下在所述特定地理路线上行进包括:在所述多个场合下从源地理位置通过不同路径向目的地地理位置行进。
9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中确定所述用户已经在所述多个场合下在所述特定地理路线上行进时购买了所述特定产品包括:从支付处理服务提供者接收指示所述用户在所述多个场合的每个场合下都购买了所述特定产品的信息。
10.一种其上编码有指令的计算机可读介质,所述指令在被一个或多个处理器执行时执行操作,所述操作包括:
由计算系统确定用户已经在多个场合下在特定地理路线上行进时购买了特定产品;
由所述计算系统基于所述用户已经在所述多个场合下在所述特定地理路线上行进时购买了所述特定产品,来识别所述用户未来在所述特定地理路线上行进时可能购买所述特定产品;
响应于确定所述用户未来在所述特定地理路线上行进时可能购买所述特定产品,由所述计算系统在预测所述用户在所述特定地理路线上行进时要购买所述特定产品之前的时间提供信息,所述信息包括用于所述特定产品的促销或者已由所述计算系统识别为与所述特定产品有关的另一产品。
11.根据权利要求10所述的计算机可读介质,其中确定所述用户已经在多个场合下在所述特定地理路线上行进时购买了所述特定产品包括:
确定所述用户在所述多个场合的每个场合下都是在沿着所述特定地理路线的同一场所购买了所述特定产品。
12.根据权利要求11所述的计算机可读介质,其中所述促销(i)识别所述场所并且(ii)与在所述场所处可购买到的产品相关联。
13.根据权利要求11所述的计算机可读介质,其中所述促销(i)识别与所述用户在所述多个场合的每个场合下购买所述特定产品的场所不同的场所,并且(ii)是用于购买所述特定产品。
14.根据权利要求10所述的计算机可读介质,所述操作进一步包括确定所述用户已经开始在所述特定地理路线上行进,并且其中提供所述信息的步骤是(i)响应于确定所述用户已经开始在所述特定地理路线上行进、以及(ii)在所述用户被确定为在所述特定地理路线上行进时,才被执行的。
15.根据权利要求14所述的计算机可读介质,其中确定所述用户已经开始在所述特定地理路线上行进包括:接收指示所述用户已经在所述特定地理路线的一部分上行进的GPS信息。
16.根据权利要求10所述的计算机可读介质,其中提供所述信息包括:在基于所述用户开始在所述特定地理路线上行进的先前时间来预测所述用户开始在所述特定地理路线上行进之前,提供所述信息。
17.根据权利要求10所述的计算机可读介质,其中在所述多个场合下在所述特定地理路线上行进包括:在所述多个场合下从源地理位置通过不同路径向目的地地理位置行进。
18.根据权利要求10所述的计算机可读介质,其中确定所述用户已经在所述多个场合下在所述特定地理路线上行进时购买了所述特定产品包括:从支付处理服务提供者接收指示所述用户在所述多个场合的每个场合下都购买了所述特定产品的信息。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US12/277,432 | 2008-11-25 | ||
US12/277,432 US8271413B2 (en) | 2008-11-25 | 2008-11-25 | Providing digital content based on expected user behavior |
CN200980154942.2A CN102282556B (zh) | 2008-11-25 | 2009-11-24 | 基于预期用户行为提供数字内容 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN200980154942.2A Division CN102282556B (zh) | 2008-11-25 | 2009-11-24 | 基于预期用户行为提供数字内容 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105117409A CN105117409A (zh) | 2015-12-02 |
CN105117409B true CN105117409B (zh) | 2019-06-18 |
Family
ID=41582032
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510446336.5A Active CN105117409B (zh) | 2008-11-25 | 2009-11-24 | 基于预期用户行为提供数字内容 |
CN200980154942.2A Active CN102282556B (zh) | 2008-11-25 | 2009-11-24 | 基于预期用户行为提供数字内容 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN200980154942.2A Active CN102282556B (zh) | 2008-11-25 | 2009-11-24 | 基于预期用户行为提供数字内容 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (6) | US8271413B2 (zh) |
EP (1) | EP2368197A1 (zh) |
JP (2) | JP5539377B2 (zh) |
KR (2) | KR101889934B1 (zh) |
CN (2) | CN105117409B (zh) |
WO (1) | WO2010068427A1 (zh) |
Families Citing this family (131)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9852624B2 (en) | 2007-09-07 | 2017-12-26 | Connected Signals, Inc. | Network security system with application for driver safety system |
US20110040621A1 (en) * | 2009-08-11 | 2011-02-17 | Ginsberg Matthew L | Traffic Routing Display System |
US11263543B2 (en) | 2007-11-02 | 2022-03-01 | Ebay Inc. | Node bootstrapping in a social graph |
US8494978B2 (en) | 2007-11-02 | 2013-07-23 | Ebay Inc. | Inferring user preferences from an internet based social interactive construct |
US8560964B2 (en) * | 2008-02-20 | 2013-10-15 | International Business Machines Corporation | Method and system for predictive browsing |
US8751948B2 (en) * | 2008-05-13 | 2014-06-10 | Cyandia, Inc. | Methods, apparatus and systems for providing and monitoring secure information via multiple authorized channels and generating alerts relating to same |
JP5325286B2 (ja) * | 2008-05-13 | 2013-10-23 | サイアンディア インコーポレイテッド | 複数種類のコンピューティングデバイス間で複数の情報形態に対話する装置および方法 |
WO2010014852A1 (en) * | 2008-07-30 | 2010-02-04 | Kevin Francis Eustice | Social network model for semantic processing |
US8271413B2 (en) * | 2008-11-25 | 2012-09-18 | Google Inc. | Providing digital content based on expected user behavior |
US20100174998A1 (en) * | 2009-01-06 | 2010-07-08 | Kiha Software Inc. | Calendaring Location-Based Events and Associated Travel |
AU2009345651B2 (en) * | 2009-05-08 | 2016-05-12 | Arbitron Mobile Oy | System and method for behavioural and contextual data analytics |
US10198942B2 (en) | 2009-08-11 | 2019-02-05 | Connected Signals, Inc. | Traffic routing display system with multiple signal lookahead |
US8395547B2 (en) | 2009-08-27 | 2013-03-12 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Location tracking for mobile computing device |
US8755815B2 (en) | 2010-08-31 | 2014-06-17 | Qualcomm Incorporated | Use of wireless access point ID for position determination |
EP2312515A1 (en) * | 2009-10-16 | 2011-04-20 | Alcatel Lucent | Device for determining potential future interests to be introduced into profile(s) of user(s) of communication equipment(s) |
US9589270B2 (en) * | 2009-10-23 | 2017-03-07 | Service Management Group, Inc. | Electronically capturing consumer location data for analyzing consumer behavior |
US8121618B2 (en) | 2009-10-28 | 2012-02-21 | Digimarc Corporation | Intuitive computing methods and systems |
US8175617B2 (en) | 2009-10-28 | 2012-05-08 | Digimarc Corporation | Sensor-based mobile search, related methods and systems |
JP2013512501A (ja) * | 2009-12-15 | 2013-04-11 | インテル コーポレイション | コンテクスト情報を利用するシステム、装置及び方法 |
US8762374B1 (en) | 2010-03-08 | 2014-06-24 | Emc Corporation | Task driven context-aware search |
US8719193B1 (en) * | 2010-05-12 | 2014-05-06 | Mastercard International Incorporated | Systems and methods for analysis and linkage between different transaction data providers |
US8316038B2 (en) * | 2010-06-02 | 2012-11-20 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Collecting and analyzing user activities on mobile computing devices |
US9194716B1 (en) * | 2010-06-18 | 2015-11-24 | Google Inc. | Point of interest category ranking |
US9715553B1 (en) | 2010-06-18 | 2017-07-25 | Google Inc. | Point of interest retrieval |
WO2012018431A1 (en) * | 2010-07-26 | 2012-02-09 | Seven Networks, Inc. | Prediction of activity session for mobile network use optimization and user experience enhancement |
JP5620578B2 (ja) | 2010-07-26 | 2014-11-05 | セブン ネットワークス インコーポレイテッド | 複数のアプリケーションにわたるモバイルネットワークトラフィック調整 |
WO2012034105A2 (en) * | 2010-09-10 | 2012-03-15 | Turnkey Intelligence, Llc | Systems and methods for generating prospect scores for sales leads, spending capacity scores for sales leads, and retention scores for renewal of existing customers |
US20120078903A1 (en) * | 2010-09-23 | 2012-03-29 | Stefan Bergstein | Identifying correlated operation management events |
EP4344257A3 (en) | 2010-09-29 | 2024-06-05 | QUALCOMM Incorporated | Location tracking for mobile computing device |
WO2012051539A2 (en) | 2010-10-14 | 2012-04-19 | Cyandia, Inc. | Methods, apparatus, and systems for presenting television programming and related information |
US9384216B2 (en) | 2010-11-16 | 2016-07-05 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Browsing related image search result sets |
US8412665B2 (en) | 2010-11-17 | 2013-04-02 | Microsoft Corporation | Action prediction and identification temporal user behavior |
CN102542474B (zh) | 2010-12-07 | 2015-10-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 查询结果排序方法及装置 |
JPWO2012124259A1 (ja) * | 2011-03-14 | 2014-07-17 | 株式会社ニコン | 装置およびプログラム |
US8799404B2 (en) * | 2011-05-26 | 2014-08-05 | Adobe Systems Incorporated | Weather analytics systems and methods |
GB2506082A (en) | 2011-06-27 | 2014-03-19 | Cadio Inc | Triggering collection of information based on location data |
US20130007240A1 (en) * | 2011-06-30 | 2013-01-03 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Systems and methods to provide availability notifications for denied content requests |
CN102956009B (zh) | 2011-08-16 | 2017-03-01 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种基于用户行为的电子商务信息推荐方法与装置 |
US10082574B2 (en) | 2011-08-25 | 2018-09-25 | Intel Corporation | System, method and computer program product for human presence detection based on audio |
US20130124631A1 (en) * | 2011-11-04 | 2013-05-16 | Fidelus Technologies, Llc. | Apparatus, system, and method for digital communications driven by behavior profiles of participants |
US20130151588A1 (en) * | 2011-11-15 | 2013-06-13 | Intelligent Mechatronic Systems Inc. | Vehicle to driver chronicle system |
US10438246B1 (en) * | 2011-11-21 | 2019-10-08 | Rightquestion, Llc | Advertising model |
US8974303B2 (en) | 2011-12-20 | 2015-03-10 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Ad-hoc user and device engagement platform |
JP5785869B2 (ja) * | 2011-12-22 | 2015-09-30 | 株式会社日立製作所 | 行動属性分析プログラムおよび装置 |
US9043133B2 (en) * | 2011-12-29 | 2015-05-26 | Intel Corporation | Navigation systems and associated methods |
US9275403B2 (en) * | 2012-01-31 | 2016-03-01 | Google Inc. | Experience sharing system and method |
US20130232148A1 (en) * | 2012-03-01 | 2013-09-05 | Microsoft Corporation | Content mapping |
US8867106B1 (en) | 2012-03-12 | 2014-10-21 | Peter Lancaster | Intelligent print recognition system and method |
US20130254026A1 (en) * | 2012-03-23 | 2013-09-26 | Fujitsu Limited | Content filtering based on virtual and real-life activities |
CN104205882A (zh) * | 2012-03-30 | 2014-12-10 | 英特尔公司 | 基于情境的消息传递系统 |
US20140189022A1 (en) * | 2012-04-17 | 2014-07-03 | Tengrade, Inc. | System and method for inputting end-user-selected electronic data, for inputting end-user-selected gradation values of said electronic data, and for creating correlation outputs of said inputted gradation values for optimization of systems and processes |
CN103390194A (zh) * | 2012-05-07 | 2013-11-13 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 用户意图预测及推荐建议的方法、设备和系统 |
US20130337785A1 (en) * | 2012-06-01 | 2013-12-19 | Airpush, Inc. | Methods and systems for providing a dynamic array of services and information through a dynamic icon |
US9584834B1 (en) | 2012-06-25 | 2017-02-28 | Google Inc. | Video broadcasting with geolocation |
US8855901B2 (en) * | 2012-06-25 | 2014-10-07 | Google Inc. | Providing route recommendations |
US10198742B2 (en) | 2012-06-29 | 2019-02-05 | Groupon, Inc. | Inbox management system |
US20140025755A1 (en) * | 2012-07-20 | 2014-01-23 | Google Inc. | Inferring events based on mob source video |
US9460205B2 (en) | 2012-07-20 | 2016-10-04 | Google Inc. | Crowdsourced video collaboration |
US8949334B2 (en) * | 2012-07-26 | 2015-02-03 | Microsoft Corporation | Push-based recommendations |
US10140372B2 (en) * | 2012-09-12 | 2018-11-27 | Gracenote, Inc. | User profile based on clustering tiered descriptors |
US10726431B2 (en) | 2012-10-01 | 2020-07-28 | Service Management Group, Llc | Consumer analytics system that determines, offers, and monitors use of rewards incentivizing consumers to perform tasks |
US20140046804A1 (en) * | 2012-10-22 | 2014-02-13 | Mojo Motors, Inc. | Customizing online automotive vehicle searches |
US9258353B2 (en) | 2012-10-23 | 2016-02-09 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Multiple buffering orders for digital content item |
US9418370B2 (en) * | 2012-10-23 | 2016-08-16 | Google Inc. | Obtaining event reviews |
US9300742B2 (en) | 2012-10-23 | 2016-03-29 | Microsoft Technology Licensing, Inc. | Buffer ordering based on content access tracking |
US10841352B2 (en) * | 2012-11-27 | 2020-11-17 | International Business Machines Corporation | Non-chronological buffering of segments of a media file |
US9690869B2 (en) * | 2012-12-27 | 2017-06-27 | Dropbox, Inc. | Systems and methods for predictive caching of digital content |
US10091149B2 (en) * | 2013-01-28 | 2018-10-02 | Empire Technology Development Llc | Spoiler alert scheme |
US9311640B2 (en) | 2014-02-11 | 2016-04-12 | Digimarc Corporation | Methods and arrangements for smartphone payments and transactions |
US20140279021A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Ford Global Technologies, Llc | Ad Manager for a Vehicle Multimedia System |
US9357021B2 (en) * | 2013-03-14 | 2016-05-31 | Comcast Cable Communications, Llc | Delivery of content |
US9311837B2 (en) | 2013-03-14 | 2016-04-12 | Martigold Enterprises, Llc | Methods and apparatus for message playback |
US9456308B2 (en) * | 2013-05-29 | 2016-09-27 | Globalfoundries Inc. | Method and system for creating and refining rules for personalized content delivery based on users physical activities |
JP6064793B2 (ja) * | 2013-06-04 | 2017-01-25 | 富士ゼロックス株式会社 | プログラム及び情報共有支援システム |
US8948783B2 (en) * | 2013-06-28 | 2015-02-03 | Facebook, Inc. | User activity tracking system |
US20150019409A1 (en) * | 2013-07-11 | 2015-01-15 | Anvesh Yah Vagiri | Systems and methods for location-based transaction information capturing |
US9965462B2 (en) | 2013-08-09 | 2018-05-08 | Tengrade, Inc. | Systems and methods for identifying and recording the sentiment of a message, posting, or other online communication using an explicit sentiment identifier |
CA2823315A1 (en) * | 2013-08-13 | 2015-02-13 | Applied Systems, Inc. | Systems and methods for accessing via a mobile computing device, in real-time or substantially real-time, client relationship management information |
US9736651B2 (en) * | 2013-10-10 | 2017-08-15 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Method and system for providing dash optimization for mobile devices |
US20180357303A1 (en) * | 2013-12-31 | 2018-12-13 | Google Inc. | Determining feature scores for message features |
US11030642B2 (en) * | 2014-01-29 | 2021-06-08 | Verizon Media Inc. | Qualitative user assessment in online video advertising |
US9940679B2 (en) * | 2014-02-14 | 2018-04-10 | Google Llc | Systems, methods, and computer-readable media for event creation and notification |
US10210885B1 (en) * | 2014-05-20 | 2019-02-19 | Amazon Technologies, Inc. | Message and user profile indications in speech-based systems |
US20150370903A1 (en) * | 2014-06-23 | 2015-12-24 | Google Inc. | Delivering Personalized Information |
US9836755B2 (en) * | 2014-08-06 | 2017-12-05 | Ebay Inc. | Determining a user's event experience through user actions |
US9295414B1 (en) * | 2014-09-24 | 2016-03-29 | Fujitsu Limited | Adaptive interruptions personalized for a user |
US11416566B2 (en) | 2014-12-31 | 2022-08-16 | Rovi Guides, Inc. | Methods and systems for determining media content to download |
KR101641677B1 (ko) * | 2015-02-16 | 2016-07-21 | 주식회사 코노랩스 | 이벤트에 관한 추천을 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
CN104759100B (zh) * | 2015-03-23 | 2018-02-06 | 小米科技有限责任公司 | 游戏生命周期的预测方法、装置及游戏运营商服务器 |
US10282455B2 (en) * | 2015-04-20 | 2019-05-07 | Splunk Inc. | Display of data ingestion information based on counting generated events |
US20170032248A1 (en) * | 2015-07-28 | 2017-02-02 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Activity Detection Based On Activity Models |
KR101656785B1 (ko) * | 2015-08-28 | 2016-09-12 | 주식회사 코노랩스 | 일정에 관한 알림을 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
KR101615730B1 (ko) * | 2015-08-28 | 2016-04-27 | 주식회사 코노랩스 | 일정 관리를 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
JP6620493B2 (ja) * | 2015-09-30 | 2019-12-18 | ブラザー工業株式会社 | モニタプログラム、情報処理端末、モニタシステム |
US10778835B2 (en) * | 2015-09-30 | 2020-09-15 | Piksel, Inc. | Inferring user context via time-series correlation analysis |
US10810620B2 (en) * | 2015-12-04 | 2020-10-20 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Facilitating dynamic event-based content distribution |
US10831827B2 (en) | 2016-04-01 | 2020-11-10 | International Business Machines Corporation | Automatic extraction of user mobility behaviors and interaction preferences using spatio-temporal data |
US10825554B2 (en) * | 2016-05-23 | 2020-11-03 | Baidu Usa Llc | Methods of feature extraction and modeling for categorizing healthcare behavior based on mobile search logs |
US10169794B2 (en) | 2016-06-07 | 2019-01-01 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Digital assistant for vehicle related activities |
EP3258391A1 (en) * | 2016-06-14 | 2017-12-20 | Snips | Means for determining past activities of a user and triggering an action accordingly |
US11477302B2 (en) | 2016-07-06 | 2022-10-18 | Palo Alto Research Center Incorporated | Computer-implemented system and method for distributed activity detection |
CN107959640B (zh) * | 2016-10-14 | 2020-07-07 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 网络业务调度方法及装置 |
KR101833644B1 (ko) | 2016-11-25 | 2018-03-02 | 국방과학연구소 | 이벤트 정보, 그래픽 정보 및 템플릿 영상이 결합된 화면 녹화 시스템 및 방법 |
US10356200B2 (en) * | 2016-12-28 | 2019-07-16 | Google Llc | Optimizing user interface data caching for future actions |
CN106909658A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-06-30 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 信息流推荐方法、装置和搜索引擎 |
US10341723B2 (en) * | 2017-03-10 | 2019-07-02 | Sony Interactive Entertainment LLC | Identification and instantiation of community driven content |
CA3059771A1 (en) | 2017-04-10 | 2018-10-18 | BoardActive Corporation | A platform for location and time based advertising |
US10521822B2 (en) | 2017-04-10 | 2019-12-31 | BoardActive Corporation | Platform for location and time based advertising |
US11790401B2 (en) | 2017-04-10 | 2023-10-17 | BoardActive Corporation | Platform for location and time based advertising |
CN107277103A (zh) * | 2017-04-27 | 2017-10-20 | 华晓燕 | 一种基于精确推送的通勤服务系统及实现方法 |
US10062069B1 (en) * | 2017-06-29 | 2018-08-28 | The Bartley J. Madden Foundation | Systems and methods regarding point-of-recognition optimization of onsite user purchases at a physical location |
CN109584705B (zh) * | 2017-09-29 | 2021-09-17 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种地图展现方法及设备 |
JP6567028B2 (ja) * | 2017-12-15 | 2019-08-28 | ヤフー株式会社 | 情報提供装置、情報提供方法、およびプログラム |
CN108446786B (zh) * | 2018-02-01 | 2021-09-07 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种信息处理方法、装置及电子设备 |
US11245962B2 (en) * | 2018-03-28 | 2022-02-08 | Rovi Guides, Inc. | Systems and methods for automatically identifying a user preference for a participant from a competition event |
CN110348653B (zh) | 2018-04-04 | 2020-07-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种业务数据处理方法、装置及电子设备 |
JPWO2019207962A1 (ja) * | 2018-04-26 | 2021-04-30 | 株式会社Nttドコモ | 興味推定装置 |
US11195205B2 (en) * | 2018-06-12 | 2021-12-07 | Capital One Services, Llc | Systems and methods for processing and providing transaction affinity profile information |
TWI676951B (zh) * | 2018-08-15 | 2019-11-11 | 中華電信股份有限公司 | 運用答鈴回饋之主動行銷音樂之系統與其方法 |
CN109684543B (zh) * | 2018-12-14 | 2021-04-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用户行为预测和信息投放方法、装置、服务器和存储介质 |
TWI695243B (zh) * | 2019-01-25 | 2020-06-01 | 孟菁 | 導引避障系統 |
KR102630874B1 (ko) | 2019-02-01 | 2024-01-30 | 삼성전자 주식회사 | 상황에 기반한 사용자 맞춤형 설정 방법 및 장치 |
CN111428127B (zh) * | 2020-01-21 | 2023-08-11 | 江西财经大学 | 融合主题匹配与双向偏好的个性化事件推荐方法及系统 |
US11301906B2 (en) | 2020-03-03 | 2022-04-12 | BrandActif Ltd. | Method and system for digital marketing and the provision of digital content |
US11593843B2 (en) | 2020-03-02 | 2023-02-28 | BrandActif Ltd. | Sponsor driven digital marketing for live television broadcast |
SG10202001898SA (en) | 2020-03-03 | 2021-01-28 | Gerard Lancaster Peter | Method and system for digital marketing and the provision of digital content |
US11854047B2 (en) | 2020-03-03 | 2023-12-26 | BrandActif Ltd. | Method and system for digital marketing and the provision of digital content |
JP6948425B2 (ja) * | 2020-03-19 | 2021-10-13 | ヤフー株式会社 | 判定装置、判定方法及び判定プログラム |
US11727450B2 (en) | 2020-09-25 | 2023-08-15 | Kyndryl, Inc. | Singularity recommendation engine |
KR20240054021A (ko) * | 2022-10-18 | 2024-04-25 | 삼성전자주식회사 | 상황 별 거동 패턴을 제안 가능한 전자 디바이스 및 그 제어 방법 |
JP7409715B1 (ja) | 2022-11-14 | 2024-01-09 | 株式会社須賀建設 | 壁枠組みの連結構造及び工法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1426529A (zh) * | 2000-04-27 | 2003-06-25 | 丰田自动车株式会社 | 导航系统及存储特定设施的位置数据的存储媒体 |
CN101147167A (zh) * | 2004-12-29 | 2008-03-19 | 谷歌公司 | 产生和/或提供诸如优惠券和广告的动态促销报价 |
Family Cites Families (87)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4496148A (en) * | 1981-12-09 | 1985-01-29 | Barry R. Morstain | Sporting event analysis device |
US4825045A (en) | 1986-07-24 | 1989-04-25 | Advance Promotion Technologies, Inc. | System and method for checkout counter product promotion |
US5442788A (en) * | 1992-11-10 | 1995-08-15 | Xerox Corporation | Method and apparatus for interfacing a plurality of users to a plurality of applications on a common display device |
US5596373A (en) * | 1995-01-04 | 1997-01-21 | Sony Corporation | Method and apparatus for providing program oriented information in a multiple station broadcast system |
US5966121A (en) * | 1995-10-12 | 1999-10-12 | Andersen Consulting Llp | Interactive hypervideo editing system and interface |
US6018699A (en) | 1996-06-04 | 2000-01-25 | Baron Services, Inc. | Systems and methods for distributing real-time site specific weather information |
US7080018B1 (en) * | 1999-05-10 | 2006-07-18 | Planalytics, Inc. | Method for weather-based advertising |
JP2001175761A (ja) * | 1999-12-21 | 2001-06-29 | Mediaseek Inc | 顧客のプロファイル、購買履歴、および情報への関心度に応じた情報・広告、サービス提供方法、および顧客データの管理方法 |
JP2000306007A (ja) | 2000-01-17 | 2000-11-02 | Oricon Direct Digital:Kk | 商品提案方法及びシステム並びに商品提案プログラムを記録した媒体 |
CA2403737C (en) * | 2000-03-21 | 2012-09-25 | Ted R. Rittmaster | System and process for distribution of information on a communication network |
US6498987B1 (en) | 2000-04-12 | 2002-12-24 | Weather Central, Inc. | System and method for providing personalized weather reports and the like |
JP2001331501A (ja) * | 2000-05-22 | 2001-11-30 | Minolta Co Ltd | ショップ検索システム、ショップ検索方法および表示制御方法 |
US7146416B1 (en) | 2000-09-01 | 2006-12-05 | Yahoo! Inc. | Web site activity monitoring system with tracking by categories and terms |
JP3838014B2 (ja) | 2000-09-27 | 2006-10-25 | 日本電気株式会社 | 嗜好学習装置、嗜好学習システム、嗜好学習方法および記録媒体 |
US20020068585A1 (en) * | 2000-12-04 | 2002-06-06 | Jawe Chan | Intelligent mobile information system |
CN100521689C (zh) * | 2000-12-15 | 2009-07-29 | 努力科技有限公司 | 基于位置的天气即时预报系统和方式 |
US20020111154A1 (en) * | 2001-02-14 | 2002-08-15 | Eldering Charles A. | Location based delivery |
JP2002251555A (ja) | 2001-02-21 | 2002-09-06 | Catalog City Japan Kk | 商品販売に係わるサービス提供方法、当該方法が実行可能なサーバ及びプログラム |
US7340691B2 (en) * | 2001-06-25 | 2008-03-04 | International Business Machines Corporation | Method, system, and program for accessing calendar information for shadowed users from a database |
US7233933B2 (en) * | 2001-06-28 | 2007-06-19 | Microsoft Corporation | Methods and architecture for cross-device activity monitoring, reasoning, and visualization for providing status and forecasts of a users' presence and availability |
US8960535B2 (en) * | 2001-07-10 | 2015-02-24 | Iii Holdings 1, Llc | Method and system for resource management and evaluation |
US8737958B2 (en) | 2001-08-21 | 2014-05-27 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Managing recurring payments from mobile terminals |
US8666380B2 (en) | 2001-08-21 | 2014-03-04 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Communication method and system |
FI118585B (fi) | 2006-05-02 | 2007-12-31 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Menetelmä ja järjestelmä teksti- ja ääniviestin yhdistämistä varten kommunikaatiodialogissa |
FI117663B (fi) | 2005-12-02 | 2006-12-29 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Menetelmä ja järjestelmä viestien massalähetystä varten |
FI119168B (fi) | 2006-04-21 | 2008-08-15 | Jukka Tapio Aula | Kyselyjen ja kutsujen SMS-jakelumenetelmä ja -järjestelmä |
US8737955B2 (en) | 2001-08-21 | 2014-05-27 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Managing recurring payments from mobile terminals |
US9406062B2 (en) | 2001-08-21 | 2016-08-02 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Authentication method and system |
US9406032B2 (en) | 2001-08-21 | 2016-08-02 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Financial fraud prevention method and system |
FI20011680A (fi) | 2001-08-21 | 2003-02-22 | Bookit Oy | Ajanvarausmenetelmä ja -järjestelmä |
US8737959B2 (en) | 2001-08-21 | 2014-05-27 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Managing recurring payments from mobile terminals |
US9288315B2 (en) | 2001-08-21 | 2016-03-15 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Method and system for mediating and provisioning services |
FI124899B (fi) | 2008-07-04 | 2015-03-13 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Menetelmä ja järjestelmä viestien lähetystä varten |
FI118586B (fi) | 2006-05-02 | 2007-12-31 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Menetelmä ja järjestelmä teksti- ja ääniviestien yhdistämistä varten kommunikaatiodialogissa |
US9937531B2 (en) | 2009-03-10 | 2018-04-10 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Method and system for delivery of goods |
US8737954B2 (en) | 2001-08-21 | 2014-05-27 | Bookit Oy Ajanvarauspalvelu | Managing recurring payments from mobile terminals |
JP2003099459A (ja) * | 2001-09-20 | 2003-04-04 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | メディア再生履歴情報を利用したサービス提供システム、サービス提供方法、メディア再生端末、サービスの享受方法、メディア再生端末のプログラム、サービス選定サーバ、サービスの選定方法、サービス選定サーバのプログラム、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
WO2003036232A1 (fr) * | 2001-10-25 | 2003-05-01 | Aisin Aw Co., Ltd. | Systeme d'affichage d'informations |
JP2003271633A (ja) * | 2002-03-12 | 2003-09-26 | Mazda Motor Corp | 情報提供方法及びそのコンピュータ・プログラム |
US7190960B2 (en) * | 2002-06-14 | 2007-03-13 | Cingular Wireless Ii, Llc | System for providing location-based services in a wireless network, such as modifying locating privileges among individuals and managing lists of individuals associated with such privileges |
US20040083131A1 (en) * | 2002-08-27 | 2004-04-29 | Kaufman Arthur H. | System and method for the targeted distribution of promotional information over a network |
JP3722229B2 (ja) | 2002-10-10 | 2005-11-30 | 松下電器産業株式会社 | 情報取得方法、情報提示方法、および情報取得装置 |
JP4248515B2 (ja) | 2002-10-10 | 2009-04-02 | パナソニック株式会社 | 情報取得方法、情報提示方法、および情報取得装置 |
JP4302967B2 (ja) | 2002-11-18 | 2009-07-29 | パイオニア株式会社 | 楽曲検索方法、楽曲検索装置及び楽曲検索プログラム |
KR100447526B1 (ko) * | 2003-03-18 | 2004-09-08 | 엔에이치엔(주) | 인터넷 사용자의 접속 의도 판단 방법 및 이를 이용한인터넷 상의 광고 방법과 그 시스템 |
US7343564B2 (en) * | 2003-08-11 | 2008-03-11 | Core Mobility, Inc. | Systems and methods for displaying location-based maps on communication devices |
US20050144069A1 (en) * | 2003-12-23 | 2005-06-30 | Wiseman Leora R. | Method and system for providing targeted graphical advertisements |
KR20050073126A (ko) * | 2004-01-08 | 2005-07-13 | 와이더댄 주식회사 | 무선 인터넷에서의 개인화된 웹 페이지 제공 방법 및 시스템 |
US7835859B2 (en) * | 2004-10-29 | 2010-11-16 | Aol Inc. | Determining a route to a destination based on partially completed route |
US7383130B1 (en) * | 2004-12-16 | 2008-06-03 | The Weather Channel, Inc. | Weather-based activity advisor |
US7881708B2 (en) * | 2004-12-27 | 2011-02-01 | Nokia Corporation | Mobile terminal, and an associated method, with means for modifying a behavior pattern of a multi-medial user interface |
US8836580B2 (en) * | 2005-05-09 | 2014-09-16 | Ehud Mendelson | RF proximity tags providing indoor and outdoor navigation and method of use |
US20060247060A1 (en) | 2005-04-15 | 2006-11-02 | Larry Hanson | Internet professional sports |
US8027877B2 (en) * | 2005-04-20 | 2011-09-27 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method of providing advertisements to mobile devices |
EP1911263A4 (en) | 2005-07-22 | 2011-03-30 | Kangaroo Media Inc | SYSTEM AND METHODS FOR ENHANCING THE LIVES OF SPECTATORS PARTICIPATING IN A LIVE SPORTS EVENT |
JP4481905B2 (ja) | 2005-08-25 | 2010-06-16 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | コンテンツ送信装置、通信装置及びコンテンツ送信方法 |
US20070061195A1 (en) * | 2005-09-13 | 2007-03-15 | Yahoo! Inc. | Framework for selecting and delivering advertisements over a network based on combined short-term and long-term user behavioral interests |
US8131271B2 (en) | 2005-11-05 | 2012-03-06 | Jumptap, Inc. | Categorization of a mobile user profile based on browse behavior |
US20070093235A1 (en) * | 2005-10-20 | 2007-04-26 | Sony Ericsson Mobile Communications Ab | Method and apparatus for calendar call functionality |
US7644121B2 (en) * | 2005-11-30 | 2010-01-05 | Clickpath, Llc | Method and system for online session tracking |
US7788188B2 (en) * | 2006-01-30 | 2010-08-31 | Hoozware, Inc. | System for providing a service to venues where people aggregate |
US7856360B2 (en) * | 2006-01-30 | 2010-12-21 | Hoozware, Inc. | System for providing a service to venues where people aggregate |
KR100773056B1 (ko) * | 2006-02-28 | 2007-11-02 | 삼성전자주식회사 | 이동 단말기에서 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법 |
US8662384B2 (en) * | 2006-02-28 | 2014-03-04 | Google Inc. | Text message payment |
US20070245020A1 (en) * | 2006-04-18 | 2007-10-18 | Yahoo! Inc. | Publishing scheduler for online content feeds |
US8571580B2 (en) * | 2006-06-01 | 2013-10-29 | Loopt Llc. | Displaying the location of individuals on an interactive map display on a mobile communication device |
KR100761398B1 (ko) * | 2006-07-04 | 2007-09-27 | 주식회사 케이티프리텔 | 네트워크를 통한 카드 결제 통보 시스템 및 그 방법 |
US20080091518A1 (en) * | 2006-09-28 | 2008-04-17 | Henry Eisenson | Adaptive cellular network advertising system |
JP4609896B2 (ja) * | 2006-11-14 | 2011-01-12 | 大日本印刷株式会社 | 情報提供システム |
US8402356B2 (en) | 2006-11-22 | 2013-03-19 | Yahoo! Inc. | Methods, systems and apparatus for delivery of media |
US20080154725A1 (en) | 2006-12-20 | 2008-06-26 | Microsoft Corporation | Engagement-based rewards |
US7937380B2 (en) | 2006-12-22 | 2011-05-03 | Yahoo! Inc. | System and method for recommended events |
US8073460B1 (en) * | 2007-03-08 | 2011-12-06 | Amazon Technologies, Inc. | System and method for providing advertisement based on mobile device travel patterns |
US8369846B2 (en) * | 2007-04-19 | 2013-02-05 | Apple Inc. | Personal area network systems and devices and methods for use thereof |
US8533761B1 (en) * | 2007-04-30 | 2013-09-10 | Google Inc. | Aggregating media information |
WO2009015370A1 (en) * | 2007-07-25 | 2009-01-29 | Oneworld Global Manufacturing Solutions Ltd. | Pocket weather station |
US8661046B2 (en) * | 2007-09-18 | 2014-02-25 | Palo Alto Research Center Incorporated | Using a content database to infer context information for activities from messages |
US20090150217A1 (en) | 2007-11-02 | 2009-06-11 | Luff Robert A | Methods and apparatus to perform consumer surveys |
US8694396B1 (en) * | 2007-12-26 | 2014-04-08 | Rovi Guides, Inc. | Systems and methods for episodic advertisement tracking |
US7904530B2 (en) * | 2008-01-29 | 2011-03-08 | Palo Alto Research Center Incorporated | Method and apparatus for automatically incorporating hypothetical context information into recommendation queries |
US20110040625A1 (en) * | 2008-02-12 | 2011-02-17 | David Woodruff | System and method for advertising on a mobile device |
US8024111B1 (en) * | 2008-04-02 | 2011-09-20 | Strategic Design Federation W, Inc. | Travel route system and method |
US8326630B2 (en) | 2008-08-18 | 2012-12-04 | Microsoft Corporation | Context based online advertising |
US7881861B2 (en) * | 2008-08-28 | 2011-02-01 | Skypebble Associates Llc | Networked navigation system |
US8271413B2 (en) | 2008-11-25 | 2012-09-18 | Google Inc. | Providing digital content based on expected user behavior |
US20130030994A1 (en) * | 2011-07-29 | 2013-01-31 | Bank Of America Corporation | Budget monitor, alert, and bill payment facilitation system |
US9990659B2 (en) * | 2014-05-28 | 2018-06-05 | Cellco Partnership | In-store self-serve and zoning using geo-fencing |
-
2008
- 2008-11-25 US US12/277,432 patent/US8271413B2/en active Active
-
2009
- 2009-11-24 WO PCT/US2009/065682 patent/WO2010068427A1/en active Application Filing
- 2009-11-24 EP EP09796181A patent/EP2368197A1/en not_active Withdrawn
- 2009-11-24 KR KR1020177032157A patent/KR101889934B1/ko active IP Right Grant
- 2009-11-24 CN CN201510446336.5A patent/CN105117409B/zh active Active
- 2009-11-24 CN CN200980154942.2A patent/CN102282556B/zh active Active
- 2009-11-24 JP JP2011537704A patent/JP5539377B2/ja active Active
- 2009-11-24 KR KR1020117014843A patent/KR101797184B1/ko active IP Right Grant
-
2012
- 2012-09-14 US US13/616,699 patent/US20130013545A1/en not_active Abandoned
-
2013
- 2013-05-30 US US13/905,687 patent/US20130262362A1/en not_active Abandoned
- 2013-05-30 US US13/905,678 patent/US20130262631A1/en not_active Abandoned
- 2013-05-30 US US13/905,712 patent/US9826057B2/en active Active
-
2014
- 2014-04-17 JP JP2014085589A patent/JP5820012B2/ja active Active
-
2017
- 2017-08-15 US US15/677,512 patent/US10462259B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1426529A (zh) * | 2000-04-27 | 2003-06-25 | 丰田自动车株式会社 | 导航系统及存储特定设施的位置数据的存储媒体 |
CN101147167A (zh) * | 2004-12-29 | 2008-03-19 | 谷歌公司 | 产生和/或提供诸如优惠券和广告的动态促销报价 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5539377B2 (ja) | 2014-07-02 |
US20130268625A1 (en) | 2013-10-10 |
KR20110100236A (ko) | 2011-09-09 |
US9826057B2 (en) | 2017-11-21 |
KR20170126029A (ko) | 2017-11-15 |
JP2012510113A (ja) | 2012-04-26 |
US20130013545A1 (en) | 2013-01-10 |
US10462259B2 (en) | 2019-10-29 |
EP2368197A1 (en) | 2011-09-28 |
WO2010068427A1 (en) | 2010-06-17 |
US20130262362A1 (en) | 2013-10-03 |
JP5820012B2 (ja) | 2015-11-24 |
CN105117409A (zh) | 2015-12-02 |
US8271413B2 (en) | 2012-09-18 |
CN102282556A (zh) | 2011-12-14 |
KR101797184B1 (ko) | 2017-11-13 |
US20100131443A1 (en) | 2010-05-27 |
US20180027091A1 (en) | 2018-01-25 |
JP2014139837A (ja) | 2014-07-31 |
US20130262631A1 (en) | 2013-10-03 |
KR101889934B1 (ko) | 2018-08-21 |
CN102282556B (zh) | 2015-07-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105117409B (zh) | 基于预期用户行为提供数字内容 | |
TWI519972B (zh) | 增進映射與路徑選擇之系統及方法 | |
US11423426B2 (en) | Cell-allocation in location-selective information provision systems | |
US8290982B2 (en) | Methods for managing content for brand related media | |
US20160343037A1 (en) | Method and system for the creating, managing, and delivering of enhanced feed formatted content | |
US20120209719A1 (en) | Systems for electronic interpersonal advertising | |
US20080126476A1 (en) | Method and System for the Creating, Managing, and Delivery of Enhanced Feed Formatted Content | |
CA2855070A1 (en) | Intelligent seat recommendation | |
JP2010531626A (ja) | モバイルコンテンツの一部に関連するコンテキストデータ及び挙動データに基づくモバイル通信設備へのコンテンツの提供 | |
JP2008535094A (ja) | 視聴セグメント情報を用いた自動オファー管理 | |
CN101689174A (zh) | 通过推荐引擎进行选择性媒体访问 | |
KR20070093135A (ko) | 쿠폰 및 광고 등의 동적 판촉 오퍼의 생성 및/또는 서비스 | |
US20120209718A1 (en) | Methods and systems for providing compensation for electronic interpersonal advertising | |
US20080154716A1 (en) | Consolidated digital direct advertising and advertisement distribution | |
US20210398153A1 (en) | Dynamic Platform For Physical Stores Information For Interactive Map | |
KR20130082829A (ko) | 컨텐츠 대결 방법 및 컨텐츠 대결 서버 | |
KR20050015017A (ko) | 근접 배달 서비스 검색 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: American California Applicant after: Google limited liability company Address before: American California Applicant before: Google Inc. |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |