CN105284139A - 基于用户设备的历史位置的分类位置标识 - Google Patents

Abstract

本文描述了至少部分基于用户设备的位置和时间对的集合确定用户设备的用户的分类位置的技术。用户设备的位置和时间对的集合包括与通过通信网络进行的用户设备的通信相关联的至少一个位置和时间对。在一些实施方式中，该技术还在给定指定时间并至少部分基于用户设备的位置和时间对的集合的情况下，预测用户的位置。

Description

基于用户设备的历史位置的分类位置标识

相关申请的交叉引用

本申请要求2013年6月28日申请的名称为“CategorizedLocationIdentificationBasedonHistoricalLocationsofaUserDevice”的美国专利申请序列号No.13/931,602的优先权，该申请No.13/931,602通过引用的方式完全结合于此。

背景技术

通信服务供应商，例如电信服务供应商，具有其订户的无线活动的详细记录。该信息包括位置——当订户使用其移动电话时，和账户的通常账单地址。账单地址能够提供对订户住所的了解，帮助服务供应商更好定位和开发服务并宣传这些服务。但是，该信息不总是对设备最常在哪里被使用的准确描述且不总是可得到的(例如，针对预付费订户)。

当缺少指定订户的有意义位置(例如家庭或工作位置)的直接信息时，这些服务供应商可以有它们可用的其他信息来用于得到这些位置。例如，当订户发起通信或连接到服务供应商的网络时，蜂窝塔位置和时间两者都可以被获取。

附图说明

参考附图提出详细描述。在附图中，最左边的附图标记数字表示首先出现附图标记的图。不同附图中的使用相同附图标记表示相似或相同的部件或特征项。

图1示出了用于至少基于用户设备的历史位置和相关联时间确定用户设备的用户的分类位置的技术的综述；

图2示出了被配置成确定用户设备的用户的分类位置的示例计算设备；

图3示出了用于至少基于用户设备的历史位置-时间对确定用户设备的用户的分类位置的示例过程；

图4示出了用于至少基于用户设备的历史位置-时间对预测在给定时间的用户设备的位置的示例过程。

具体实施方式

本公开部分描述了至少基于用户设备的历史位置和相关联时间确定用户设备的用户的分类位置的技术。分类位置的示例(这里也称为“有意义位置”，可以互换使用)包括但不限于工作日的白天和晚上的位置，这可以用作工作和家庭位置的代理，以及旅行位置和周末位置。在可预计时段期间的频繁访问的位置能够被视为不同用例的分类位置。

在一个时段，用户可以使用用户设备在不同位置进行不同活动。这样的活动可以包括语音呼叫、视频呼叫、消息发送、业务、社交网络以及数据消费。用户设备还可以独立于用户进行活动，例如连接到通信网络。这些活动的数据指示可以包括相关联的位置和时间的对，可以被通信网络、用户设备或另一设备或服务器收集并存储。在一些实施方式中，数据可以形成多因素身份指纹或是其一部分。

与通信网络相关联的计算设备可以接收该数据，或至少包括在该数据中的位置-时间对，并可以至少部分基于位置-时间对确定用户的分类位置。例如，位置-时间对可以指示在时间段上(例如上1-3个月)夜晚期间用户所在的多个位置。计算设备可以确定该多个位置的每一个位置的位置-时间对的计数并可以基于该计数选择这些位置中一者(例如选择计数最高的位置或计数超过阈值的平均位置)作为分类位置(例如选为家庭位置)。

在一些实施方式中，当接收到该数据时，计算设备确定与用户设备相关联的本地网络并排除与发生在本地网络之外的活动相关联的位置-时间对。在该实施方式中，本地网络用作过滤器，计算设备认为该分类位置在与本地网络相关联的地理区域内。

在各种实施方式中，计算设备还可以使用其他数据来确定用户的分类位置。例如，用户的账单地址或用户可知的相同套餐的另一订户的地址(推测是家庭成员)。这样的信息可以与位置-时间对相结合使用来作为过滤器，或用作与位置-时间对的位置进行加权的另一位置。

在进一步实施方式中，计算设备还可以基于位置-时间对预测在将来时间用户的位置。在这样的实施方式中，计算设备可以提供用户接口，且用户可以指定时间，例如当前或将来的时间。基于该指定的时间和位置-时间对，计算设备可以预测用户的位置并可以响应于查询提供该预测的位置。在一些实施方式中，该预测的位置可以用于认证用户的身份。

在各种实施方式中，可以为多个用户的任意者提供确定的分类位置。例如，可以提供该分类位置用于销售或广告，用于识别与通信网络相关联的服务供应商的预付费顾客的位置，或用于认证用户。

概述

图1示出了用于至少基于用户设备的历史位置和相关联时间确定用户设备的用户的分类位置的技术的概述。如图所示，用户设备102可以随其用户在多个位置104-108移动。在时间A110时在第一位置104，用户使用该用户设备102来通过通信网络114进行语音或视频呼叫112并经由通信网络114接收数据116，例如网页或社交网络数据。在时间B118时在第二位置106，用户使用用户设备102来参与通信网络114实现的业务120。在时间C112时又位于第一位置104，用户使用用户设备102通过通信网络114进行语音或视频呼叫124。在时间D126时在第三位置108，用户使用用户设备102通过通信网络114进行语音或视频呼叫128。此外在时间D126时在第三位置108，用户设备102连接到通信网络114(例如以接收软件更新)。这些活动、位置和时间线仅被提供用于示例，且任意数量的其他活动可以在可替换位置或可替换时间线被执行。

通信网络114可以记录与呼叫112、124和128、数据传输116、业务120、连接130和涉及用户设备102和通信网络114的任意其他活动相关联的数据。记录的数据可以至少包括位置104-108和时间110、118、122和126的标识符并可以被提供给一个或多个计算设备132或被其获取。计算设备132可以至少包括数据获取模块134用于从通信网络114接收或获取记录的数据；数据分析模块136用于至少基于记录的数据确定用户设备102的用户的分类位置；以及用户位置模块138以提供该分类位置的指示。

通信网络114可以是电信网络，提供电信服务(包括数据服务)给用户设备102和其他用户的多个其他设备。通信网络114可以是或包括公共或私用分组交换网络，例如因特网、电路交换网络或分组交换和电路交换网络的组合。通信网络114可以包括多个计算设备，例如基站和核心网组件，例如由一个或多个广域网(WAN)、一个或多个局域网(LAN)和/或一个或多个个域网(PAN)连接。通信网络114的这些计算设备的这些者之间的通信可以是有线的、无线的或两者都有。这些通信可以使用本领域中已知的任意种类的通信协议，用于发送和接收消息，例如传输控制协议/因特网协议(TCP/IP)、超文本传输协议(HTTP)、可扩展通讯和表示协议(XMPP)和/或会话发起协议(SIP)。这些协议的任意一个或多个还可以用于通过基站或其他接入点与用户设备102通信并还与一个或多个其他网络通信。

在基站或其他核心网络组件处，通信网络114可以记录与呼叫112、124和128、数据传输116、业务120、连接130和涉及用户设备102的任意其他活动相关联的数据。该记录的数据可以包括语音呼叫记录、视频呼叫记录、或存储与活动相关联的位置和时间对的其他记录。例如，这些记录可以与通过无线网络到通信网络114的连接、通过通信网络114的基站的数据连接、使用用户设备102传送支付或识别用户的业务、文本或视频消息传输或社交网络活动相关联。在一些实施方式中，与通信网络114相关联的一个或多个设备可以将记录的数据形成为多因素身份指纹。下面参考图2详细描述这样的身份指纹。

计算设备132可以被实施为任意一种或多种计算设备，例如个人计算机(PC)、笔记本电脑、工作站、服务器系统、主机、服务器群或任意其他的计算设备。而且，计算设备132的模块和数据可以被实施在单个计算机设备中或在多个计算设备之间分布。这样的计算设备132的示例在图2中详细示出且下面参考该图详细描述。

在一些实施方式中，数据获取模块134被配置成从通信网络114接收或获取位置和时间对。位置和时间对可以被包含在记录的数据中或从该记录的数据得到的多因素身份指纹中。数据获取模块134可以获取记录的数据和身份指纹，或可以只是从记录的数据和这些身份指纹中获取位置和时间对。

在各种实施方式中，数据分析模块136被配置成执行以下至少一者：确定用户设备102的用户的分类位置或预测用户设备102的用户的位置。数据分析模块136可以至少部分基于包含在记录的数据中的位置和时间对确定分类位置，并还可以考虑其他数据，例如账单地址、已知的关于用户的家庭成员的信息等。数据分析模块136还可以至少部分基于包含在记录的数据中的位置和时间对预测在将来时间用户的位置。该将来的时间在一些实施方式中可以在计算设备132提供的用户接口处接收的请求中被指定。

在一些实施方式中，用户位置模块138可以只响应于请求或查询提供分类位置或预测的位置。在一些实施方式中，用户位置模块138还可以提供用户接口或与另一模块提供的用户接口相关联。

下面参考图2更详细描述模块134-138。

示例设备

图2示出了被配置成确定用户设备的用户的分类位置的示例计算设备。如图所示，计算设备132包括系统存储器204，存储数据获取模块134、语音呼叫记录208、其他位置-时间对数据210、身份指纹212、数据分析模块136、其他分析数据216、用户位置模块138以及用户接口模块220。此外，计算设备132包括处理器222、可移动存储装置224、不可移动存储装置226、收发信机228、接口230、显示器232、输出设备234以及输入设备236。

在各种实施方式中，系统存储器204易失性的(例如RAM)、非易失性的(例如ROM、闪存等)或这两者的某组合。如所述的，系统存储器204可以存储数据获取模块134，被配置成从通信网络114接收或获取位置和时间对。该位置和时间对可以被包括在语音呼叫数据记录208中或包括位置-时间对数据210的其他记录中。此外，位置和时间对可以被包含在从记录的数据得到的多因素身份指纹212中。数据获取模块134可以从通信网络114的任意设备(例如基站或核心网组件)获得语音呼叫数据记录208、其他位置-时间对数据210和身份指纹212。此外或替代地，语音呼叫数据记录208、其他位置-时间对数据210和身份指纹212可以从连接到通信网络114的其他设备或用户设备102获取。当获取到语音呼叫数据记录208、其他位置-时间对数据210、身份指纹212时，数据获取模块134可以将该语音呼叫数据记录208、其他位置-时间对数据210和身份指纹212存储到系统存储器204中。

语音呼叫数据记录208可以是任意种类的语音呼叫数据记录并可以包括诸如呼叫或被呼叫方的标识符、服务呼叫或被呼叫方的基站的标识符、服务呼叫和被呼叫方的这些基站的位置、发起语音呼叫的时间以及语音呼叫的持续时间的信息。

其他位置-时间对数据210可以是与通过无线网络的到通信网络114的连接、通过通信网络114的基站的数据连接、使用用户设备102传送支付或识别用户的业务、视频呼叫数据记录、文本或视频消息传输或社交网络活动相关联的记录。

多因素身份指纹212可以是由通信网络114所构建的数据结构或其他编程结构、类或函数，或另一设备从指示随时间的用户位置和行为的数据中所构建的数据结构或其他编程结构、类或函数。每个多因素身份指纹212包括数据集、多个模式，每个模式指明被暴露用于查询的数据集的子集，以及可操作用于选择多个模式中一者的模式选择器。多因素身份指纹212被更详细描述在2012年9月12日申请的名称为“Multi-FactorProfileandSecurityFingerprintAnalysis”的美国申请No.13/612,755中。该美国申请No.13/612,755通过引用的方式完全结合于此。

在各种实施方式中，系统存储器204还存储数据分析模块136，其可以至少部分基于用户的位置和时间对确定用户的分类位置。数据分析模块136可以周期性或当数据208-212被接收时或响应于请求来确定分类位置。

在确定用户设备102的用户的分类位置之前，数据分析模块136可以过滤用户设备102的位置和时间对。例如，数据分析模块136可以选择与一个时间段(例如一个月)相关联的位置和时间对或可以分开选择与多个历史时间段(例如一个月和三个月)相关联的位置和时间对的集合。当选择多个集合时，每个时段一个，数据分析模块136可以确定每个集合/时段的分类位置。数据分析模块136还可以排除在用户的本地市场以外发生的活动相关联的位置和时间对。数据分析模块136可以通过计数与该市场中的活动相关联的位置和时间对的数量，计数位置和时间对的总数量，将每个市场的计数除以总计数并确定结果是否超过阈值(例如30％)来确定该市场是本地市场。

一旦数据分析模块136已经确定该位置和时间对的集合用于确定分类位置，则该数据分析模块136可以按位置聚集位置和时间对。每个位置和时间对中的位置可以由经度和纬度来定义，且数据分析模块136可以聚集纬度和经度的相交落入地理区域的所有位置和时间对。

数据分析模块136然后可以确定落入时间段的每个群集中的位置和时间对的计数。例如，给定群集可以有总计数20，这20个中有8个位置和时间对落入晚上8点到早上6点的每日时间段中。

在一些实施方式中，数据分析模块136然后可以只是选择具有落入该时间段的位置和时间对的最大计数的群集并将分类位置中一者设定为与该群集相关联的位置。例如，如果时间段是晚上8点到早上6点，最高计数的群集的位置可以是分类位置，例如家庭位置。如果白天的时间段被使用，则该位置可以认为是工作位置。在其他实施方式中，依据使用模式或其他信息，家庭和工作位置可以倒换。

在进一步实施方式中，不是只是选择最高计数，而是数据分析模块136可以确定落入时间段的群集的位置和时间段的计数，确定落入该时间段的位置和时间对的总计数，将该每个群集的计数除以该总计数，并将结果与阈值(例如25％)进行比较。与超过阈值的结果相关联的每个群集可以被认为是主群集。主群集然后可以被排名，最高排名的被选择且其相关联的位置被选为分类位置。可替换地，主群集的位置可以用于计算平均位置，且该平均位置可以被选为分类位置。在一些实施方式中，这样的计算可以涉及基于其排名给主群集中不同者以不同的权重。

在各种实施方式中，数据分析模块136可以使用其他分析数据216来确定用户的分类位置。该其他分析数据可以包括用户的账单地址、与该用户共享通信服务账户的其他用户的账单地址、或在不同位置的用户设备的使用模式。例如，数据分析模块136可以基于位置和时间对确定第一位置是家庭位置且第二位置是工作位置。但是，账单地址或使用模式可以指示相反的情况：第二位置是家庭位置。这可以是由于用户晚上工作。数据分析模块136然后可以基于其他分析数据倒转家庭位置和工作位置。

数据分析模块136还可以被配置成给定用户的用户设备102的位置和时间对的集合和指定时间的情况下预测用户的位置。例如，数据分析模块136可以在位置和时间对中确定用户设备102在对应于指定时间的一天中最频繁所处的位置。在一些实施方式中，数据分析模块136可以过滤掉在用户本地市场之外的位置或由于某其他原因而不合格的位置。

在一些实施方式中，系统存储器204还存储用户位置模块138，被配置成将用户设备102的标识符连同确定的分类位置一并提供。此外或可替换地，用户位置模块138可以被配置成提供用户在指定时间的预测的位置。分类位置或预测的位置可以用于销售或广告，用于在没有与通信网络114相关联的账单地址的情况下识别服务供应商的顾客的位置，或用于认证用户。分类位置或预测的位置可以通过编程接口被提供给另一程序，或由用于查看的用户接口提供，例如用户接口模块220提供的用户接口。分类位置或预测的位置还可以由用户位置模块138自动或响应于请求来提供。

在进一步实施方式中，系统存储器204存储用户接口模块220以提供用户接口，其能够请求用户的分类位置或预测的位置。通过用户接口，例如，用户可以指定个人或个人的设备，以及时间，并可以接收指定时间的个人的位置预测。在另一示例中，用户接口可以使得用户能够指定市场(例如纽约市)并在返回中得到该市场中具有分类位置的用户的计数。返回信息可以被指定为文本或具有图表和其他图形。

在一些实施方式中，处理器222是中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、或CPU和GPU两者，或任意其他种类的处理单元。

计算设备132还包括附加数据存储设备(可移动和/或不可移动)，例如磁盘、光盘或磁带。该附加存储装置在图2中示出为可移动存储装置224和不可移动存储装置226。有形计算机可读介质可以包括易失性和非易失性、可移动和不可移动介质，以任意信息存储方法或技术实现，例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。系统存储器204、可移动存储装置224和不可移动存储装置226都是计算机可读存储介质的示例。计算机可读存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储技术、CD-ROM、数字通用盘(DVD)或其他光存储装置、磁盒、磁带、磁盘存储装置或其他磁存储设备，或能够用于存储期望的信息且能够由计算设备132访问的任意其他介质。任意这样的有形计算机可读介质可以是计算设备132的部分。

在一些实施方式中，收发信机228包括本领域已知的任意种类的收发信机。例如，收发信机228可以包括无线电收发信机，其联合接口230执行经由天线传送和接收通信的功能。在各种实施方式中，接口230是任意种类的接口。接口230可以包括用于有线网络通信的有线接口，例如以太网接口。接口230还可以或替代地包括无线LAN接口或近场接口的任意一者或多者。

在各种实施方式中，显示器232是液晶显示器或通常用于计算设备的任意其他类型的显示器。例如，显示器232可以是触感显示屏并还能够用作输入设备或键盘，例如用于提供软键盘、导向按钮等。

在一些实施方式中，输出设备234包括本领域已知的任意种类的输出设备，例如显示器(已经描述为显示器232)、扬声器、振动机构、或触摸反馈机构。输出设备234还包括一个或多个外围设备的端口，外围设备例如是耳机、外围扬声器或外围显示器。

在各种实施方式中，输入设备236包括本领域已知的任意种类的输入设备。例如，输入设备236可以包括相机、麦克风、键盘/小键盘或触感显示器(例如上述的触感显示屏)。键盘/小键盘可以是按键数字拨号盘(例如在典型的电信设备)、多键键盘(例如常规的QWERTY键盘)或一个或多个其他类型的键或按钮，并还可以包括游戏手柄类控制器和/或指定的导向按钮，等等。

示例过程

图3-4示出了示例过程。这些过程被示出为逻辑流程图，其每一个操作表示能够以硬件、软件或其组合实施的操作序列。在软件环境中，操作表示存储在一个或多个计算机可读存储介质上的计算机可执行指令，当其被一个或多个处理器执行时执行所述的操作。一般地，计算机可执行指令包括例行程序(routine)、程序、对象、组件、数据结构等，其执行特定功能或实施特定抽象数据类型。描述操作的顺序不应当理解为限制，且任意数量的描述的操作能够以任意顺序组合和/或并行实施该过程。

图3示出了至少基于用户设备的历史位置-时间对来确定用户设备的用户的分类位置的示例过程。该过程包括在302，计算设备接收用户设备的位置和时间对的集合，该位置和时间对的至少一对与通过通信网络进行的用户设备的通信相关联。在一些实施方式中，该位置和时间对的集合是用户的多因素身份指纹的一部分。该多因素身份指纹从指示随时间的用户位置和行为的数据中被构建。多因素身份指纹可以包括数据集、多个模式，每个模式指定被暴露用于查询的数据集的子集，以及可操作用于选择多个模式中一者的模式选择器。在进一步实施方式中，位置和时间对的集合包括分别与不同历史时间段相关联的位置和时间对的多个子集，且该确定包括确定每个历史时间段的分类位置。在304，位置和时间对中的至少一对与语音呼叫数据记录相关联。在306，位置和时间对的一些与通过无线网络到通信网络的连接、通过通信网络的基站的数据连接、使用用户设备传送支付或识别用户的业务、视频呼叫数据记录、文本或视频消息传输或社交网络活动相关联。

在308，计算设备至少部分基于在市场中用户设备的通信计数除以用户设备的通信的总计数的值是否超过阈值来确定该市场是本地市场。

在310，计算设备从位置和时间对的集合中排除与用户设备在用户的本地市场之外进行的通信相关联的位置和时间对或与用户设备进行的与市场信息不相关联的通信相关联的位置和时间对。

在312，计算设备至少部分基于位置和时间对的集合确定用户设备的用户的分类位置。在314，该确定还包括基于用户的账单地址、与该用户共享通信服务账号的其他用户的地址或在不同位置用户设备的使用模式来确定该分类位置。

在316，计算设备基于每个群集的纬度和经度和计数、群集中与在每日时间段发生的用户设备的通信相关联的位置和时间对将位置和时间对聚集成不同的群集。在318，计算设备确定具有与在每日时间段发生的用户设备的通信相关联的位置和时间对的最高计数的群集，并将与具有最高计数的该群集相关联的位置选为确定的分类位置。318的可替换的是在320，计算设备针对每个群集计算该群集的时间和位置对的计数与时间和位置对的总数量的比值，确定该比值超过阈值的一个或多个群集，以及通过对于确定的一个或多个群集相关联的位置求平均来确定分类位置。

在322，计算设备至少部分基于位置和时间对的集合来预测将来时间的用户设备的位置。

在324，计算设备提供分类位置以在销售、广告中使用或用于识别与通信网络相关联的服务供应商的顾客的位置。

在326，计算设备提供分类位置用于在认证用户中使用。

图4示出了至少基于用户设备的历史位置-时间对预测在给定时间的用户设备位置的示例过程。该过程包括在402，计算设备接收对用户位置的请求，该请求指定时间。在404，该请求通过用户接口被接收，用于请求位置预测。

在406，计算设备至少部分基于该时间和用户的用户设备的位置和时间对的集合预测用户的位置。位置和时间对的至少一对可以与通过通信网络进行的用户设备的通信相关联。在408，位置和时间对的至少一对与语音呼叫数据记录相关联。

在410，计算设备响应于请求提供用户的预测的位置。在412，该预测的位置然后可以用在认证用户中。

结论

虽然以特定于结构特征和/或方法动作的语音描述了主题，可以理解权利要求书中定义的主题不必限于所述的特定特征或动作。而是，该特定特征和动作作为实施权利要求书的示例形式被公开。

Claims (22)

1.一种系统，包括：

一个或多个处理器；

数据获取模块，被配置成通过所述一个或多个处理器操作以接收用户设备的语音呼叫数据记录，每个语音呼叫数据记录包括位置和时间对；

数据分析模块，被配置成通过所述一个或多个处理器操作以至少部分基于包含在所述语音呼叫数据记录中的所述位置和时间对来确定所述用户设备的用户的分类位置；以及

用户位置模块，被配置成通过所述一个或多个处理器操作以将所述用户设备的标识符连同所确定的分类位置一并提供。

2.根据权利要求1所述的系统，还包括用户接口模块，用于接收针对所述用户的位置的预测的请求，其中所述数据分析模块还用于至少部分基于包含在所述语音呼叫数据记录中的所述位置和时间对预测所述位置，以及所述用户位置模块用于响应于所述请求提供所预测的位置。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述数据获取模块还用于接收与下列相关联的位置和时间对：通过无线网络的到通信网络的连接、通过所述通信网络的基站的数据连接、使用所述用户设备传送支付或识别所述用户的业务、语音呼叫数据记录、文本或视频消息传输、或社交网络活动。

4.一种计算机执行的方法，包括：

接收用户设备的位置和时间对的集合，所述位置和时间对中的至少一对与通过通信网络进行的所述用户设备的通信相关联；以及

至少部分基于所述位置和时间对的集合确定所述用户设备的用户的分类位置。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述位置和时间对中的至少一对与语音呼叫数据记录相关联。

6.根据权利要求4所述的方法，其中所述位置和时间对中的一些位置和时间对与下列相关联：通过无线网络的到所述通信网络的连接、通过所述通信网络的基站的数据连接、使用所述用户设备传送支付或识别所述用户的业务、语音呼叫数据记录、文本或视频消息传输、或社交网络活动。

7.根据权利要求4所述的方法，其中所述确定还包括基于所述用户的账单地址、与所述用户共享通信服务账户的其他用户的地址或所述用户设备在不同位置的使用模式来确定所述分类位置。

8.根据权利要求4所述的方法，其中所述位置和时间对的集合是所述用户的多因素身份指纹的一部分，所述多因素身份指纹从指示随时间的用户位置和行为的数据中被构建。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述多因素身份指纹包括：数据集；多个模式，每个模式指定所述数据集中被暴露用于查询的子集；以及模式选择器，可操作用来选择所述多个模式中一者。

10.根据权利要求4所述的方法，还包括从所述位置和时间对的集合中排除(1)与所述用户设备在所述用户的本地市场之外进行的通信相关联的位置和时间对或(2)与所述用户设备进行的与市场信息不相关联的通信相关联的位置和时间对。

11.根据权利要求10所述的方法，还包括至少部分基于市场中的所述用户设备的通信的计数除以所述用户设备的通信的总计数的值是否超过阈值来确定所述市场是所述本地市场。

12.根据权利要求4所述的方法，其中所述位置和时间对的集合包括分别与不同历史时间段相关联的位置和时间对的多个子集，且所述确定包括确定每个历史时间段的分类位置。

13.根据权利要求4所述的方法，其中所述位置和时间对的集合中的每个位置包括经度和纬度，且所述方法还包括基于经度和纬度将所述位置和时间对聚集成不同的群集。

14.根据权利要求13所述的方法，还包括对于每个群集，对所述群集中与在每日时间段发生的所述用户设备的通信相关联的位置和时间对进行计数。

15.根据权利要求14所述的方法，还包括：

确定具有位置和时间对的最高计数的群集，该位置和时间对与在所述每日时间段发生的所述用户设备的通信相关联；以及

将与具有所述最高计数的所述群集相关联的位置选为所确定的分类位置。

16.根据权利要求14所述的方法，还包括：

针对每个群集计算所述群集的位置和时间对的计数与位置和时间对的总数的比值；

确定所述比值超过阈值的一个或多个群集；以及

通过对与所确定的一个或多个群集相关联的位置进行平均来确定所述分类位置。

17.根据权利要求4所述的方法，还包括至少部分基于所述位置和时间对的集合预测将来时间的所述用户设备的位置。

18.根据权利要求4所述的方法，还包括提供所述分类位置以在销售、广告中使用，或用于识别与所述通信网络相关联的服务供应商的预付费顾客的位置。

19.根据权利要求4所述的方法，还包括提供所述分类位置以在认证所述用户中使用。

20.一种或多种存储计算机可执行指令的非暂态计算机可读介质，所述计算机可执行指令当被一个或多个计算设备执行时使得所述一个或多个计算设备执行操作，该操作包括：

接收对用户的位置的请求，所述请求指定时间；

至少部分基于所述时间和所述用户的用户设备的位置和时间对的集合，预测所述用户的所述位置，其中所述位置和时间对中的至少一对与通过通信网络进行的所述用户设备的通信相关联；以及

响应于所述请求提供所述用户的预测的位置。

21.根据权利要求20所述的一种或多种非暂态计算机可读介质，其中所述提供包括提供所述预测的位置以在认证所述用户中使用。

22.根据权利要求20所述的一种或多种非暂态计算机可读介质，其中所述位置和时间对中的所述至少一对与语音呼叫数据记录相关联。