CN106062731A - 使用空间和时间分析以将数据源和移动设备关联的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本技术的各种实施例一般涉及数据传输。更具体地，本技术的一些实施例涉及用于使用空间和时间分析以将数据源与移动设备相关联的系统和方法。数据传输以支持各种被基于存储在企业、商业和政府数据库中的数据的移动设备的服务，该数据当前未连接至个体移动设备。一些实施例允许广告商更好更准确地将其广告定位到相关的目标受众。

Description

使用空间和时间分析以将数据源和移动设备关联的系统和 方法
相关专利申请的交叉引用
本申请要求2013年10月9日提交的美国临时专利申请61/888,950的优先权，该申请通过引用被并入本文，犹如所载充分。
技术领域
本技术的各种实施例一般涉及数据传输。更具体地，本技术的一些实施例涉及用于使用空间和时间分析以将数据源与移动设备相关联的系统和方法。
背景技术
本技术的各种实施例一般涉及数据传输。更具体地，本技术的一些实施例涉及用于使用空间和时间分析以将数据源与移动设备相关联的系统和方法。数据的传输以支持各种移动设备的或与移动设备有关的服务，其基于当前未连接至个人的存储在企业、商业和政府的数据库中的数据。一些实施例允许广告商以更高的准确率更好地定位自己的广告到相关的目标受众。
一些实施方案使用来自网站，移动广告网络，移动应用，和/或具有设在商场，机场，交通枢纽，宾馆，写字楼，医疗机构，电梯等的传感器的网络的位置数据记录。该位置数据可以用于构建位置配置文件，其可以通过一系列的分析过程被链接到住宅地址。一旦移动设备与住宅地址相关联，任何包含住宅地址作为数据元素的数据库可以与移动设备相关联以建立可以被输送到移动设备的增强的服务，或可以被用于提供需要关于在区域中使用移动设备的位置和条件的信息的服务以建立配置文件。
在各种实施方案中，该系统还可以具有基于输入到系统的单个位置的位置数据重叠或由系统自动确定的多个位置的分析将设备分组为“社交网络”的能力。这些社交网络可使用在链接的数据库中的对应的数据元素来进一步分析以基于在数据中发现的共同特征优化社交网络。
各种实施例可以执行下面的一个或多个功能：
1.为个人或家庭提供移动设备的标识，其可用于提供匹配返回到使用地址作为关键元素的任何数据库以识别数据。
2.提供移动设备的标识，其中系统可以与任何类型的唯一移动设备标识符一起使用，如UDID，Wi-Fi的MAC地址，蓝牙ID，浏览器cookies，或任何其他持久性或半持久标识符。半持久标识符是在其改变之前存在一段时间的标识符，该时间段可能是一天，一周，一个月，或更多。
3.提供移动设备的标识，其中系统可以与卫星，蜂窝或Wi-Fi网络上的任何类型的移动设备一起使用，使用任何类型的服务计划包括订阅、合作、预付，等等。
4.提供移动设备的标识，其中系统提供各种移动设备标识符的交叉匹配至匿名标识符。
5.提供移动设备的标识，其中系统提供数据的匿名，这样当数据被用于商业目的时隐私受到保护系统。
6.提供移动设备的标识，其中系统可以与任何移动设备的数据一起使用，该数据包括下列元素：1)移动设备标识符和2)地理位置标签，诸如纬度和经度对或其他位置编码系统。与移动设备的数据相关联的时间/日期戳是可取的，并且可能或可能不被要求用于链接设备到数据库，但可能需要某些应用和分析，以提供不同的服务。
7.提供移动设备的标识，其中系统适用于任何移动设备位置数据，取决于数据的源引起移动位置数据的准确性中的偏差。
8.提供移动设备的标识，其中系统可以采取实时数据以及批处理数据。
9.提供移动设备的标识，其中系统以下面三种方式提供链接的数据的传输至商业服务，商业，政府和其他客户-1)响应于关于个人设备的查询，或2)响应于关于围绕一个位置的位置或半径的查询，或3)响应于关于设备的列表或组的查询。
10.提供移动设备的标识，其中系统不从移动运营商要求任何用户数据以将设备链接回任何数据库。
11.提供移动设备的标识，其中系统不从移动运营商要求任何位置数据。
12.提供移动设备的标识，其中系统基于位置数据识别具有共同利益的设备的“社交网络”，其可以被链接回商业数据库用于分析目的。
13.提供移动设备的标识，其中系统可以基于输入到系统的单个选定的位置或基于由系统分析自主生成的多个位置识别“社交网络”。
本发明技术的实施例还包括含指令组的计算机可读存储介质以使一个或多个处理器执行本文所描述的方法，方法的变化，以及其他操作。
尽管公开了多个实施例，本技术的其它实施例从下面的详细描述中对本领域技术人员而已仍然是显而易见的，其示出和描述了本技术的示例性实施例。如将要认识到，本技术能够在各个方面修改，所有这些都不脱离本技术的范围。因此，附图和详细描述应被视为本质上是说明性的而不是限制性的。
附图说明
本技术的实施方式通过使用附图进行说明，其中：
图1示出了本技术的一些实施例可以在其中被使用的基于网络的环境的例子；
图2示出了根据本技术的一个或多个实施例的各种部件和相互作用；
图3示出了根据本技术的各种实施例的各种数据和合作组件的框图；
图4示出了根据本技术的一些实施例的由广告网络合作伙伴使用匿名请求来从系统检索数据的框图；
图5是示出了根据本技术的一个或多个实施例的用于将移动设备与住宅地址相关联的一组示例性操作的流程图；
图6示出与本发明技术的一些实施例一起使用的计算机系统的一个例子。
附图不一定是按比例绘制。例如，一些附图中元件的尺寸可以扩大或缩小，以帮助改善对本技术的实施例的理解。同样，为了本技术的一些实施例的讨论的目，一些部件和/或操作可被分成不同的块或合并成单个的块。此外，虽然该技术可具有各种修改和替代形式，但具体实施例已通过在附图中的示例方式被显示并在下面被详细描述。然而，该意图不是将本技术限制于所描述的特定实施例中。与此相反，该技术旨在覆盖由所附权利要求限定的技术的范围之内的所有修改，等同物和替代物。
具体实施例
本技术的各种实施例一般涉及数据传输。更具体地，本技术的一些实施例涉及用于使用空间和时间分析以将数据源与移动设备相关联的系统和方法。一些实施例中使数据传输支持多种移动设备的或与移动设备有关的服务，其基于当前未准确链接至个人的存储在企业，商业和政府的数据库中的数据。这项技术的一个应用是让广告商更好更准确地定位自己的广告到相关的目标受众。该技术采用来自移动广告网络，移动应用，以及数以百计的具有设在商场，机场，交通枢纽，宾馆，写字楼，医疗机构，电梯等的传感器的网络的位置数据记录，该位置数据可以用于构建位置配置文件，其可以通过一系列的分析过程被链接到住宅地址。
一旦移动设备与住宅地址相关联，任何包含住宅地址作为数据元素的数据库可以与移动设备相关联以建立可以被输送到移动设备的增强的服务，或可以被用于提供需要关于在区域中使用移动设备的位置和条件的信息的服务以建立配置文件。这些信息还可以用来打造“社交网络”，其识别具有共同利益，关联和社会动态的个人以提供对移动用户的额外的洞察。
每个个人和家庭的大量数据存储在企业，零售商，政府和市场营销数据库。此数据可以包括任何类型的今天收集的数据-人口统计数据，心理数据，行为数据，购买数据，感兴趣的数据，犯罪数据，职业数据，登记数据，调查数据，医疗数据等等。此数据可以用于多种目的，包括广告，市场推广，位置的研究，公共安全，医疗以及更多。存在用于从移动设备获取位置数据，并建立与设备相关的历史位置配置文件的许多技术。
目前的挑战是连接移动设备至个人或家庭，使得来自这些现有的数据库的数据，其通常以名称和地址为键值索引，可用于向移动设备的用户提供更好的服务并扩大对广告商，企业和充分利用来自移动设备的位置数据的政府的服务。即使在这些商业和政府数据库有在数据库中的移动电话号码，将移动设备链接用于其他服务仍然是不容易的。移动应用和服务只能访问不存在于这些数据库中的设备ID键，移动数据网络ID键，Wi-Fi网络键，蓝牙标识，cookies和软件定义持久性和瞬态设备标识符。
识别与移动设备相关联的家庭地址可以由移动运营商通过从他们的帐单和配置数据库来完成，但此信息不提供给其他服务提供商和政府机构。为了提供增强的服务，这些商业和政府机构需要一种替代的解决方案，可以准确地识别移动设备的家庭地址以将其数据链接到其不依赖于移动运营商的数据或数据库中。
市场营销的一个主导趋势是通过利用社交网络的基于社交的市场营销，且意在通过利用基于他们共同的社交兴趣和联系找到志同道合的消费者。不幸的是，到达这些受众的能力是由几大社交网络公司来控制的，其决定了广告主可以达到并与这些消费者互动的方式。移动设备为广告主提供了巨大的覆盖面且能够达到独立于这些大型社交网络公司的社交网络和利益团体的移动设备提供了新的渠道来宣传并与这些消费者进行互动。这是特别强大的，如果这些社会网络和利益团体都可以链接到与这些消费者相关的商业和市场的数据，以允许对这些群体进行更丰富的分析，并且使预测建模找到类似类型的客户成为可能。
面临的挑战是试图找出社交群体或兴趣集团中的移动设备。移动广告网络，移动应用和移动网站都有数十亿的与移动交易相关的记录，其可被开采以创造这些社交网络的“图”，其链接设备并因此将个人链接在一起。本技术的各种实施例提供了解决这个难题的方案。
在下面的描述中，出于解释的目的，许多具体的细节进行了阐述，以便提供对本技术的实施例的透彻理解。然而，对本领域技术人员而言，本技术的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实施将是显而易见的。
此外，这里介绍的技术可以体现为专用硬件(例如，电路)，以软件和/或固件适当地编程的可编程电路，或者专用和可编程电路的组合。因此，实施例可包括具有其上存储有指令的机器可读介质，其可用于对计算机(或其它电子设备)编程以执行程序。机器可读介质可以包括，但不限于，光盘，光盘只读存储器(CD-ROM)，可磁光盘，ROM，随机存取存储器(RAM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，专用集成电路(ASIC)，磁卡或光卡，闪存，或其他类型的适于存储电子指令的媒体/机器可读介质。
术语
在本申请中使用的术语，缩写词和短语简要定义如下。
术语“连接”或“耦合”和相关术语被在操作的意义上使用，并且不必限于直接物理连接或耦合。因此，例如，两个装置可直接耦合，或通过一个或多个中间媒介或设备。作为另一示例，设备可以以信息可以传递其间这样的方式来耦合，而不是共享彼此的任何物理连接。基于本文提供的公开内容，本领域的普通技术人员将理解根据上述定义连接或耦合存在于其中的多种方式。
短语“在一些实施方案中”，“根据某些实施例”，“示出在实施例中”，“在其他实施例”，等等通常是指跟随短语的特定特征，结构或特性被包括在本技术的至少一个实现中，并且可以被包括在多于一个的实现中。此外，这些短语不一定指的是同一实施例或不同的实施例。
如果说明书陈述部件或功能“可”，“可以”，“可能”，或“可能”是包含或具有特征，不要求特定的组件或特征被包含或具有的特性。
术语“模块”或“引擎”广泛地指一般或特定目的的硬件，软件，或固件(或其任何组合)组件。模块和引擎可以是生成有用的数据或使用特定输入的其他输出的典型的功能组件。模块或引擎可以是或可以不是独立的。取决于特定的实现或其他方面的考虑，模块或引擎可以是集中式或功能上分布。应用程序(也称为“应用”)，可以包括一个或多个模块和/或引擎，或者一个模块和/或引擎可包括一个或多个应用程序。
概述
图1是根据本技术的一个或多个实施例的基于网络的环境100的框图。如图1所示，用户设备110A-110N可以使用网络115提交和检索来自数据传输平台120的信息。用户设备110A-110N可以通过应用程序编程接口(API)与数据传输平台120交互，该API在设备的本机操作系统上运行，例如IOS或AndroidTM。通过数据传输平台120，移动设备用户可以针对使用由数据传输平台120传输的定制数据，使用例如，空间和时间分析，以将移动设备与数据源相关联。内容管理平台125使数据库130中的数据传输支持基于存储在企业，商业和政府数据库中的数据的移动设备的和与移动设备有关的各种服务，其当前并未准确地链接到个人移动设备。
例如，数据传输平台120可以使用来自网站，移动广告网络，移动应用，以及数以百计的具有设在商场，机场，交通枢纽，宾馆，写字楼，医疗机构，电梯等的传感器的网络的位置数据记录。该位置数据可用于构建位置配置文件，其可以通过一系列的分析过程被链接到住宅地址。使用该信息，定制的配置文件可以围绕移动设备构建。
用户设备110A-110N可以是任何能够经由网络115接收用户输入，以及传送和/或接收数据的计算设备。在一个实施例中，用户设备110A-110N可以是任何具有计算机功能的设备，诸如个人数字助理(PDA)，移动电话，智能电话，可穿戴计算设备(例如，包括眼镜，手表等)平板电脑，或类似的装置。用户设备110A-110N可以被配置为经由网络115，其可以包括局域网和/或广域网络的任何组合，同时使用有线和无线通信系统进行通信。在一个实施例中，网络115使用标准的通信技术和/或协议。因此，网络115可以包括利用，例如以太网，802.11，微波接入(WiMAX的)全球互通，3G，4G，CDMA，数字用户线(DSL)等技术的链路。
类似地，网络115使用的网络协议可包括多协议标签交换(MPLS)，传输控制协议/网际协议(TCP/IP)，用户数据报协议(UDP)，超文本传输协议(HTTP)，简单邮件传输协议(SMTP)和文件传输协议(FTP)。通过网络115交换的数据可以使用包括超文本标记语言(HTML)或可扩展标记语言(XML)的技术和/或格式来表示。此外，所有的或某些链路可以用常规的加密技术，如安全套接字层(SSL)，传输层安全性(TLS)和因特网协议安全(IPsec)进行加密。
图1所示的各种组件可以用多种类型的网络通信机制被连接到网络115。这些网络通信机制可以通过使用许可、半许可或授权频谱通过网络115发送和接收无线信号与其他电子设备进行通信。在某些情况下，网络115可以由多个网络，甚至多个异构网络组成，例如一个或多个边界网络，语音网络，宽带网络，服务提供商网络，互联网服务提供商(ISP)网络和/或公共交换电话网(PSTN)，其通过可操作促进不同的网络之间的通信的网关相互关联。网络115还可以包括第三方通信网络，诸如全球移动通信系统(GSM)的移动通信网，码/时分多址(CDMA/TDMA)移动通信网，第三或第四代(3G/4G)移动通信网络(例如，通用分组无线业务(GPRS/EGPRS))，用于GSM演进(EDGE)的增强数率，通用移动电信系统(UMTS)，或长期演进(LTE)网络，或其它通信网络。
图2示出了根据本技术的一个或多个实施例的各种组件和交互。该系统可以将在商务、商业和政府的数据库中的数据与来自多个供应商的移动设备数据关联起来，其包括移动广告网络，移动运营商，移动应用，企业Wi-Fi网络供应商，和任何其他可行的资源。图2中所示的组件提供了执行所描述的各种操作的装置的一些例子。
在一些情况下，系统收集移动设备的数据。移动设备数据可以包括事件数据，诸如，但不限于以下：移动网络的呼叫数据，移动数据网络注册和使用，移动设备的位置数据，移动装置浏览和网络数据，交易数据，移动应用数据，社交媒体数据，购买数据，登录数据，设备传感器数据，信用卡数据等。移动设备的事件数据可包括一个或多个以下的字段：1)设备标识符，如UDID，MAC地址，cookies，或任何其他永久性或半永久性标识符；2)位置信息，一般纬度和经度或地址；3)包括日期和时间，以分和秒的时间戳记。注意，并非所有的数据必须包含时间戳，以提供基本匹配。时间戳可以使用在一些实施例中与不同设备标识符交叉匹配数据源。
移动设备事件数据可以按位置，设备标识符，和一天中的时间进行群集。然后，这些集群可以针对家庭地址数据进行评估。然后，该地址数据用于将移动设备ID与其他数据库链接。作为这个过程的一部分，系统匿名数据以为收集和链接的数据提供增强的安全性，并确保个人身份信息(PII)没有公开给任何人。作为该过程的一部分，可以创建匿名的ID，使得当数据被客户应用程序使用时，PII从未被公开。
图3是示出了使用独立的数据处理器将来自系统的数据与由广告网络合作伙伴提供的相匹配的输出数据的框图。因为PII被用于匹配过程中，独立的数据处理被用于防止任何系统或广告网络合作伙伴访问PII。数据处理器的输出结果是从两个数据源相匹配的链接的数据。
如图3所示，系统可以收集原始的移动设备和来自各种不同的伙伴的个人的数据和商业，企业和政府数据。数据可以由图2中的系统进行处理并用于创建包含PII作为关键索引的系统数据仓库。系统可输出数据仓库至系统文件，其可以被发送给其他方，包括独立的数据处理器。
同样，合作伙伴等广告网络还搜集来自合作伙伴服务(应用程序，网站等)的客户以及这些合作伙伴服务的注册用户的客户信息，其同样可以累积到广告网络数据仓库。广告网络数据仓库还可以使用PII作为关键索引。广告网络数据仓库也可以被传输作为到独立的数据处理器的传输的合作伙伴文件。
独立的数据处理器获得系统文件和合作伙伴的文件并比较PII关键词。独立数据处理器创建包含来自系统文件和合作伙伴文件的合并的记录的输出文件，且仅为带有来自两个文件的匹配PII关键词的记录。在一些实施方案中，如果PII关键词的记录仅对一个文件是唯一的，则它不被包括在输出中。然后，将合并后的文件传输到广告网络合作伙伴以供使用。在各种实施方案中，该系统可以确保没有PII数据与任一系统或对于他们而言未知的个人广告网络合作伙伴共享。
图4是示出由广告网络合作伙伴使用匿名请求的根据本技术的一些实施方案中，以从系统中检索数据的框图。使用匿名请求的一个优点是，其消除了在实时访问系统输出的同时暴露PII的需要。
如图4所示，系统收集原始的移动设备的数据并从各种合作伙伴的个人收集商业，企业和政府数据。此数据由图2的系统处理并用于创建包含PII作为关键词的系统数据仓库。然后，该系统通过匿名过程处理系统数据仓库，其用不能直接链接到PII的数据消除或修改PII。这样做的一种方式是某种单向散列算法，以使数据不能被任何人被转换回原始PII，但包括内部的用于系统以映射PII至非PII数据的系统匹配表的其它方法可被使用，但其因为匹配表本身潜在的脆弱是更不安全的。该匿名数据可以存储，例如，在实时访问系统的移动数据市场中。
当出版商网站(或移动应用)向合作伙伴广告服务器发出请求，广告服务器反过来对系统目标数据引擎发出请求，提供外部接口至系统数据市场。系统目标数据引擎采用由广告服务器传递的匿名键并查找在系统移动数据市场中的数据。由系统数据市场返回的数据被发送到广告服务器，其反过来使用该数据来做出关于返回何种广告到发布商的决定。
图5是示出了根据本技术的一个或多个实施例的用于将移动设备与住址关联的示例性的一组操作的流程图。在图5所示的操作可以通过各种方式来执行，包括但不限于，数据分析平台120，内容管理平台125，数据库130，一个或多个服务器，一个或多个处理器，网络和网络硬件，各种模块或引擎(例如，一接收模块，分析模块，链接模块，关联模块，等等)，和/或一个或多个计算系统，诸如以下那些在图6中所描述的。如图5所示，在接收操作510期间位置数据可以从一个或多个源接收。使用该信息，构建操作520可以构建位置配置文件，其在链接操作530期间被连接到住宅地址。关联操作540然后可使用该信息将移动设备和住宅地址相关联。
数据操作流程
使用空间和时间分析链接移动设备数据和其它数据库的系统的各种实施例可以包括一个或多个以下组件和处理算法，其可以在商业上可用的服务器上执行，使用组织成服务器集群的真实或虚拟服务器。根据各种实施例，系统可以执行下列七个功能的一个或多个：
功能1：移动设备/位置事件数据的处理
移动设备/位置事件数据可以以批处理文件格式或实时地经由提供给数据供应商的应用程序接口(API)传送到系统。传送到系统的批处理文件使用标准的安全文件传输协议(FTP)技术。实时传输按每个事件被完成，并使用应用程序接口(API)构建，其使用WS02开源平台。这些API可以使用JavaScript对象符号(JSON)，并为合作伙伴提供在请求数据时发送数据到平台的方式来构建。在一些实施方案中，任何移动设备/位置记录通过批处理文件或AP传送的元件可能包含至少：
·设备ID-可能的设备ID包括，但不限于：
ο手机号
ο唯一设备标识符(UDID)
ο国际移动设备识别码(IMEI)
ο移动设备识别码(MEID)
ο电子序列号(ESN)
ο媒体访问控制(MAC)地址(MAC-48/EUI-48/EUI-64)
ο蓝牙地址(BD_ADDR)
·日期：MMDDYY
·时间：HH：MM：SS
·纬度：整数
·经度：整数
·合作伙伴ID：由E2M实时订阅分配
移动事件数据可以被认为是PII，因为它包含用于每个移动设备的唯一标识符。虽然它可以从数据提供商“in the clear”被发送到系统，典型地是机制涉及安全连接，以及在发送数据到系统之前移动设备ID数据使用模糊处理算法(诸如之前的散列)的约定被编码。一旦数据被系统接收它确保所有移动设备ID被存储在系统数据库和用于处理之前是模糊的。这个模糊处理可以在传输之前由例如数据提供者执行或由使用SHA-1散列算法的接收系统来执行，其是单向散列不能逆转回原始数据的算法。任何其他类似的单向散列或编码算法可以代替SHA-1算法。
传入的移动事件数据通过一系列的由移动设备ID组织系统中的数据的过滤器处理。该数据可以被组织，以便它可以以不同的优先级来处理或在后续处理期间进行不同的评估。这些过滤器可以包括，但不限于以下内容：
·时间/日期过滤器-数据可以由事件的日期/时间分段以及时间戳可以被归一化到一个时区或多个不同的时区，即使数据是从用于存储使用不同的默认时区时间的系统。例如，过滤器标记下午6时至早上6点之间发生的记录，为选址分析赋予他们更高的优先级。
·位置数据清洗-这些过滤器通过以下确保位置数据是准确的方式：
○改正或消除具有已经由供应商逆转的无效的纬度/经度数据的记录，缺少前置负号，或全部丢失。
○丢弃具有默认或列入“黑名单”位置的记录。处理执行同时识别与移动设备相关联的地址创建了从特定供应商(广告网络或发布者)经常发生的位置(其对于设备而言不是有效位置)的黑名单。
○调整跨源的数据的准确性分辨率用于基于源进行处理。根据数据源，我们可能会圆整纬度/经度数据至特定小数位以基于与源相关联的准确度归一化跨不同的数据源的分辨率或加权数据点。该加权可以基于包含在所提供的数据中的源或其它信息被应用，或者可以在系统中为每个源或每个数据点单独地被定义。注意，此过程还可以应用到先前处理或存储的位置数据，以不断提高在系统中的结果的质量，
○丢弃与已被系统标记为不活动的或被删除的设备相关联的位置数据。该系统可以使用许多方法，如分析自最后针对该装置的报告的数据点的时间，移动运营商的登记数据，或其它手段以确定特定的设备为不再被使用。一旦一个设备被标记，过滤器可以处理历史位置数据时，可以使用，以消除来自处理这些设备的数据点。
·移动设备ID过滤器-这些过滤器评估传递到系统的移动设备ID以检查现有的ID，以及识别什么其他移动设备ID可以与相同的设备相关联。
一旦移动事件数据已通过过滤器处理并存储在数据库中，它就准备好做位置分析了。位置分析是系统通过其分析与单个设备相关联的所有经过滤的移动事件位置数据，以识别最频繁与移动设备相关联的位置。这种处理采用基于密度的扫描算法，以将这些数据点分组，并发现这些数据点的组的中心位置。注意，任何其他类型的分组算法都可以采用。
基于密度的扫描可以考虑每个移动/位置记录纬度/经度对作为用于集群分析的单点。集群是为使用不同算法的每个设备ID执行的。该算法可使用以下两个参数：
·Eps(e)：邻点的最大半径。当前实施例使用30英尺，但可以调整设置，以平衡准确性与处理时间。
·MinPts：在Eps-相邻(指定半径)中的点的最小数量。
当前实施例使用10这个值，但是其他的设置也可以用于平衡准确性与处理时间。
算法可以识别点的集群，其满足在Eps中MinPts的密度要求。然后，每个数据点可以被分类。一些实施例使用以下类别：
·核心点是具有比Eps中的指定数目的点(MinPts)更多的一个。这些是在集群的内部的点。
·边界点具有比Eps中的MinPts较少的一个，但在核心点(EPS的内)的相邻之内。
·噪声点是不是核心点或边界点的任何一点。
这些点被忽略
一个或多个实施例的集群算法可以通过以下进行：
·任意选择点p。
·检索可由p w.r.t.Eps和MinPts密度-可达的所有点。
·如果p是一个核心点时，形成集群。
·如果p是一个边界点，没有从p的点密度-可达，且DBSCAN访问数据库的下一个点。
·继续该过程，直到所有的点都被处理。
集群处理的结果可以是一个包含核心点位置和与该位置相关联的数据点的数量的列表。这些位置可以然后基于与位置相关联的数据点的数目从最高到最低频率来排序。生成的位置是使用纬度和经度的地理位置坐标，尽管任何位置参考系统可以使用。
功能2.识别街道地址与每个移动设备
一旦移动事件数据已被处理，并为每个设备产生所得的位置列表，这些位置可以以两种方式与数据源相关联：1)位置标识符，例如，纬度/经度，与之相关联的一对可以与和数据源一起存储的位置标识符进行比较。如果数据源使用街道地址，并且不包括位置标识符，则作为这些源的输入数据处理的一部分，系统将产生可用于比较的位置标识符。2)第二种方法是使用商业可用的反向地理编码服务或数据库将为每个设备生成的位置转换为街道地址(例如，123主街，城镇，哥伦比亚，80301)产生的位置进行转换。这种处理试图为每台设备确定两个主要地址：
·住宅地址：住宅地址是将移动设备连接到使用住址作为关键字域的商业，商务和政府数据库必不可少的。住宅地址匹配将许多潜在的设备匹配至相同的住宅地址，即使该地址是一个家庭，因为在家庭中有多个设备和多个个人。这被认为是一个“家庭”级别的匹配从数据库返回数据。一个异常是多户住宅，如公寓楼。因为所用的地理定位数据不能区分公寓号码或楼层差异，多个住户将具有相同的地址为多户住宅。
·“商业”地址：这可能是一个企业，学校，零售或其他商业地址。由于住址在一个单户住宅户级别相匹配，白天地址对于识别单户住宅的个人或多户住宅单元内的家庭或个人是至关重要的。白天地址与包括感兴趣的点的数据的附加数据库，业务目录，以及可以用来确定在一位置的商业和公共机构的其他数据源进行比较。
由商业反向地理编码服务返回的地址的品质变化很大，试图返回最接近传入的地理编码的街道地址。这些地址然后与用作包含配置文件信息的在商业数据库中的键索引的地址进行比较。在一些实施方案中，系统分析返回的地址和商业数据库，并将其分类为以下类别之一：
·精确匹配地址-在商业数据库中找到的地址
·城市别名精确匹配-当使用城市别名时，在商业数据库中找到的地址。一些城市在来自地理编码地址的通信地址中具有不同的名称。
·不完全匹配：但非常接近地址-街道号码不完全匹配，但可以匹配地址的+/-N房屋号码内的街道号码的地址(其中N可以在系统中定义)。
·不完全匹配：但非常接近具有城市别名的地址：街道号码不完全匹配，但当城市别名被使用时，可以匹配地址的+/-N房屋号码内的街道号码的地址(其中N可以在系统中定义)。
·不完全匹配：但稍微远离地址-街道号码不完全匹配，但可以匹配地址的N和M之间的房屋号码内的街道号码的地址(其中N和M可以在系统中定义)。
·不完全匹配：但稍微远离具有城市别名的地址-地址所在街道数不完全匹配，但当城市别名被使用时，但可以匹配地址的N和M之间的房屋号码内的街道号码的地址(其中N和M可以在系统中定义)。
·不完全匹配：但非常远离城市别名的地址：街道号码不完全匹配，但可以匹配地址的+/-M房屋号码外的街道号码的地址(其中M可以在系统中定义)。
·不完全匹配：但是非常远离具有城市别名的地址-街道号码不完全匹配，但当城市别名被使用时，可以匹配地址的+/-M房屋号码外的街道号码的地址(其中M可以在系统中定义)。
·无法匹配的地址-无法满足任何匹配标准
·无法匹配地址，即使是在用了别名之后-无法满足任何匹配标准，即使城市别名被使用。
·地址是不能够被匹配
·无法匹配地址：没有纬度/经度或假纬度/经度-没有地址甚至可以通过反向地理编码器被返回
这些类别可以用来评价返回的匹配的质量并提高所提供的数据的质量。这些类别还可以用于当为系统中商业数据源创建自街道地址的位置数据点时，评价从街道地址创建的位置数据点的质量。
功能3.将移动设备ID链接至家庭和个人级别的数据源
一旦与设备相关联的住宅地址已被确定，它可以链接到在使用其作为关键元素的任何数据库中提供的数据。这些数据库可以是商业，商务，市场，政府，执法，保健或含有家庭或个人信息的任何其它数据库。
使用住宅地址匹配家庭和个人数据，将导致只有一个人的家庭的一对一匹配，或者具有多个个人的多对多匹配-在多个单独的家庭将存在与需要被匹配至家庭中的个人的地址相关联的多个设备。对于多家庭单位，如公寓楼，将有匹配至地址的多个设备，该地址稍后首先必须与住宅中的特定家庭相匹配，然后依次与特定家庭内的个人的匹配。虽然使设备在家庭级别进行匹配是有用的，但更加可取的是，能够识别与家庭内的单个个人相关联的设备，或识别多家庭住宅单元内的家庭。
为将设备与家庭或多家住宅中的个人相匹配，可以使用与每个设备ID相关联的非住宅位置集群的分析。最简单的是家庭中的个体的标识。该系统使用外部数据源，其为家庭中的每个个人提供数据，可被用于与位置集群的特性相关联。这些数据源可以是营销数据提供商，在线数据库，如LinkedIn和胡佛的数据库，等等。数据库兴趣点或包含有关于与位置集群相关联的位置的信息的其他数据库在比较个人的已知数据，诸如兴趣，爱好，休闲活动，购物中是有用的。
通过比较与为每个设备生成的非住宅的位置相关的数据和个人的已知数据，有可能唯一地识别与设备相关联的个人。同样地，年龄信息可以与与学校对应的位置记录进行比较以唯一地识别其他家族成员。在此过程中，设备可以与家庭的个人成员相关联，并凭借消除，可潜在地被链接到其中直接数据匹配没有被实现的个人。个人标识对于禁止测量，跟踪，分析，或服务于儿童的服务显得尤为重要。
多个家庭住宅地址中的个人的标识以类似增强的方式被执行。首先，额外的处理被执行以确定与多家庭住宅中的每个家庭相关联的设备。该处理使用每个移动设备的数据的重叠分析，以确定哪些设备具有大量的共同位置，指示这些设备的个人如家庭成员一样经常在一起。一旦设备被家庭识别，用于内识家庭内的个人的相同处理可以被执行以识别个人。
功能4.无需住宅位置数据而链接移动设备ID
移动事件数据的某些来源提供仅来自商业或公共位置的数据，且不包括任何处理后的住宅位置。为了配合与这种“非住宅”的数据(NR数据)相关联的移动设备ID返回基于住宅数据来源，数据可以链接到已链接到这些数据源的其它ID。
这个过程可以使用来自NR数据的事件位置和时间戳数据与来自链接源的事件位置和时间戳记数据的重叠分析。在一些实施方案中，该分析可以基于重叠的出现次数建立可能的匹配，并且还允许在来自不同源的事件的定时改变，因为发现完全匹配是罕见的。
重叠分析的一些实施方式可包括以下步骤：
1)来自NR数据的每个记录由位置对来自包括住宅数据的位置源的位置记录进行比较。
2)对于位置匹配的记录，将时间戳与NR记录(t)到一个特定的变化区间内查找记录的时间戳进行比较以找到一个特定的变化区间N，在t-N至t+N窗口内的记录被认为是装置的可能的匹配。
3)计数可以通过可能是针对来自NR数据的设备ID的匹配的来自住宅数据源的设备ID创建。然后这些计数被从最大到最小排序，最大代表两个数据集之间的最有可能的匹配。
4)用于可能匹配的住宅数据源设备ID然后与所有其他NR数据设备的可能的匹配进行比较，以确定是否多个NR设备ID是同一住宅数据设备ID的可能匹配。如果多于一个装置是可能的匹配，则将它们按最大数量的匹配进行排序。
使用不同的参数重复这一过程，或当获取了新NR数据或者新的住宅数据后重复这一过程以改善结果并获得能实现的最高品质的匹配。一旦匹配获得，链接到住宅数据设备ID的所有的家庭和个人数据现在还可以链接到NR数据设备ID。
这个过程可以针对任何不包括居住地点的设备数据执行，如公共Wi-Fi数据，蓝牙数据，数字输出的户外传感器数据，店内传感器数据等。
功能5.确定“社交网络”群组
设备的唯一分组可以通过附加的位置和数据分析来创建。识别的这些“社交网络”可以作为唯一受众进行出售，其用来达到社会性连接的群组，而不必依赖于传统的社交网站如Facebook提供的数据。由系统分析创建的群组的附加价值是，这些是在人的社交现实生活中的群组，不只是仅是虚拟的在线的群组。
各种实施例可使用用于确定社会网络群组的各种方法：1)针对特定的输入位置或位置/日期/时间，或2)自主的基于自主多位置的群组。每种类型的群组对广告主都有不同利益。具体的基于位置的群组往往是确定的宏观观众更大的群组，如表现出对一种特定类型的体育赛事，娱乐或零售类类型的兴趣的受众。多位置群组是表现出更多兴趣特点的较小的群组，提供更为集中的受众。
根据一些实施方案中，从一组移动设备的位置或事件的数据识别社交网络组的过程可以包括以下步骤：
1)如上“数据操作流程”的“功能1”中所述的处理数据，但进行以下修改。代替在执行集群算法前对设备对数据进行划分群组，该数据源可以通过离散的日期和时间段，例如10月5日12：00时至下午12：15对数据源进行分组，并且然后通过集群算法运行。这会产生基于位置的集群，每个集群多台设备。这是针对多个日期/时间段完成的。
2)使用一个算法将来自一个日期/时间段中的一个集群中呈现的设备与来自其它日期/时间段的集群中呈现的设备进行比较并识别哪些设备在不同日期/时间段的许多不同集群中同时发生。
3)使用算法来对以上2)中识别的设备之间的可能关联的品质进行评分，并
4)创建唯一的标识符识别设备的“社交组”的数据库，每个群组具有唯一的标识符。
5)由系统创建包含位置记录设备的列表，并给予以供将来参考的唯一的群组ID。
因为必须处理的数据量，由系统自主地识别的社交网络群组的过程是更复杂一些。自主创建社交网络群组的步骤，根据一个或多个实施方案中，可以包括：
1)系统由每个日期内的日期和时间块排序和分段在系统中的所有位置的记录。时间块可以以N分钟为增量进行指定。例如，15分钟(N＝15)的时间块会为整个24小时期间针对时间00：00至00：14，00：15至00：29，00：30至00：44等将自特定日期开始的所有数据划分为单独的群组。
2)每个时间块中的位置坐标是使用在上述功能1)所描述的相同类型的集群算法进行分组。所得的群组是由位置且包括所有设备，并会导致为每个时间块创建的多个群组。这些群组被给予临时组标识符，如针对第1组时间块1，是T1 G1。
3)该系统然后可以创建具有代表单个设备ID的行和代表群组标识符的列的表单。如果设备出现在了群组中，则相应的单元格可以由指示符(1，真实，等等)标记。如果设备没有出现在群组中，则单元格可以是空的。
4)系统则可以做一个逐行比对以将设备与其他后续设备进行分析。如果另一个设备具有至少个位置群组重叠(其中，两个设备都有的位置群组中有一个“1”)，其中Z是由运营商输入的且可变，则这两个设备被放入由社交群组ID(SG0，SG1，SG2等)键索引的一个新的表中，以及与每个社交群组相关联的设备的列表。每当有设备被添加到新的社交群组时，都更新设备表单中的计数器。
5)系统以下一个设备重复该过程，但只比较随后的设备，而不是那些以前已经分析的。
6)一旦所有设备已经被分析，则将存在一个由系统识别的社交群组大表。单个设备可以是在零个，一个，或更多的识别的社交群组中。
7)设备表单中的计数器可被用于识别和排名基于其覆盖的社会影响者(最多群组至最少群组)。
8)社交群组表也可以以关系图表格的形式进行处理，以确定群组之间的关系。
该系统还可以通过叠加来自链接数据库的数据扩大社交网络以提供社交群组的表征，以及进一步由这些标准细分它们来创建子群组。这个过程可以使用不同的时间段和/或新的或修改的数据，以改善结果、识别变化，并提高识别出的社会群组的品质的置信度。
功能6.将数据传送到应用程序
一旦移动设备已与各种数据库中的家庭和个人链接，它可以交付给消费者应用以用于各种商业，公共安全，以及其他用途。消费者在这种情况下指定任意移动的，基于网页的，或其他类型的使用数据以提供基于该数据的服务的应用。第一个实现通过将感兴趣数据传递给那些网络支持广告目标的移动广告网络，但可以被用于任何应用，其基于使用移动设备或位置信息。
该服务可以提供从数据库到消费者应用的实时或历史信息。这些应用可根据JSON或其他类似协议作为文件传送或基于网络的同步或异步服务从系统接收数据。向消费者应用提供数据的两个主模式为：1)设备的具体请求和2)位置的请求。
设备具体请求被设计为返回与具体设备相关的家庭或个人信息。对于此服务消费者应用程序向系统传递移动设备ID，适当加密或混淆，而该服务返回一组与那个设备ID相关联的匿名数据。
位置请求可以采取两种形式，但在每种形式中，消费者应用程序在位置中传递，通常以纬度/经度的格式，它是从系统请求信息。第一种类型的位置请求产生在现在的位置的特定半径范围内的针对所有移动设备的组合的响应。第二种生成的位置的特定半径范围内的所有设备的个体水平的响应。对于这两种类型的请求，系统使用实时移动事件数据，以确定请求的位置附近的移动设备的ID。
将合并的响应请求建立所有的设备的聚合视图。这通常用于营销类型服务，在那里他们正在寻找的群组的特性。在该响应的系统结合要返回的数据字段的数据，并提供在每个数据字段中的值的加权比例。例如，如果数据字段之一是“男性”，并有10个所识别的设备在该位置附近，其中3个链接到标记字段为“是”的数据，则系统会向消费者应用程序返回响应，告诉它一共有多少设备，而其中“男性”为30％。
个人响应请求可以构建由单独的设备中的所有数据的数组，并将此传递至消费者应用程序。这使得消费者应用程序分开查看每个人的数据。重要的是要注意，系统可能会或可能不会返回编码设备ID作为该服务的一部分。
为合作伙件使用瞄准数据
系统不提供服务广告。为了提供在线广告的使用和聚集的买家观众数据的数据提供有针对性的提供给消费者系统共享，即家具采购商，与选定的广告投放，出版或广告网络合作伙伴，如下所述。有4种方法可以做到这一点。
选项1：通过PII匹配在广告网络提供受众级数据
该系统提供数据至独立的数据处理器是第三方合作伙伴与其他会员NAI进行个人身份信息(PII)基于数据库的匹配。通常情况下，部分或全部的以下字段被用于匹配-移动号码，设备ID，MAC地址，姓名，地址等。
根据一些实施例的数据相匹配的方法被总结在下面的步骤，并在图4中示出：
·系统创建包括姓名，地址，电话号码，UDID，或MAC地址或其它标识符的数据文件，以用于匹配观众和通过安全通道发送到数据处理器。
·系统还提供买家观众的属性，即家具买家，在数据文件中，该数据文件最终将由E2M的合作伙伴找目标所使用。
·系统文件被发送到数据处理器上，并与合作伙伴文件进行比较，以确定输出匹配的记录。
·称为系统匹配集的输出文件被构件以包括合作伙伴的记录标识符(ANONYMOUS-ID)和系统目标属性。
·没有个人身份信息(PII)被包含在从数据处理器至合作伙伴的输出文件中。
在匹配期间，在有PII匹配的地方，独立的数据处理器附加系统Buyer_Audience级信息至合作伙伴的文件。匹配结束发生后，所有非匹配信息都可以被丢弃。
匹配输出：系统匹配集从数据处理器传输至合作伙伴的数据存储，在那里其将被提供于数字广告传播。
合作伙伴定位过程：
·数据将处理器匹配过程的输出-系统匹配集通过安全通道传送至合作伙伴。伙伴然后执行用于准备数据进行找目标的步骤如下：
·合作伙伴标准化体系买方受众数据，并在其数据库中存储数据
·用户配置文件的匿名化
·将系统瞄准数据提供给在线广告投放系统
·开始广告投放
用户配置文件的合伙人匿名化：
合作伙伴的广告投放是基于匿名ID，而不是个人身份信息进行的，如UDID或与个人身份信息相关的ID。为了能够使用上述匹配集为合作伙伴网络上的找目标，正向散列技术转化PII-ID的成ANONYMOUS-ID的发生。
注意：
数据键入关闭ANONYMOUS-ID和PII-ID被保存在单独的操作环境，且不被政策共同定位。
有有查找表以将ANONYMOUSID和PII-ID相关
从PII-ID至ANONYMOUS-ID的翻译是一种方式。
这些匿名的配置文件然后移动到用户配置文件存储以提被供广告投放。
合作伙伴提供广告投放服务
如上所述，伙伴网络上的活动的每个用户可具有与它们相关联的至少一个伙伴匿名识别码(ANONYMOUS-ID)。合作伙伴的广告投放系统可以提供不基于此标识ANONYMOUS-ID的广告。每当用户是在合作伙伴网络上，浏览器请求的广告投放请求将与用户ANONYMOUS-ID关联。该浏览器的请求可以通过合作伙伴实现。
广告利用系统数据被投放，当广告投递系统查看具有定义的系统属性1的用户，该属性1为那个特定竞赛进行特定设置。
选项2：针对广告服务器和广告网络的受众级数据的实时配置
该系统可与合作伙伴广告服务器和广告网络整合，使得在一个时间的请求被在Get_Offer的广告投放平台中作出，即显示广告，广告投放平台将作出系统目标数据引擎的请求。在此调用系统的推荐引擎期间，广告服务器将移动设备标识符，如哈希UDID或位置，提供给系统。然后，系统可以返回与设备或位置有关的受众数据。然后，广告服务器将使用系统提供的受众数据来选择要显示的广告。这被示于图4中。
根据一些实施方案中，Get_Audience请求可以具有包括以下内容的格式：
PID：由系统分配的合作伙伴ID以识别请求的来源
RT：位置(1)或设备(0)。默认值是设备。
DID：标识符这是一个SHA-1散列的手机号码，设备ID(UDID，IMEI，MEID，ESN)，MAC地址，或将由E2M用于检索设备请求的观众数据的Cookie ID。如果这是一个位置请求该字段应该被用作请求/响应一个伙伴生成的跟踪ID。
LLAT：为设备请求(如有)从设备收集的位置的纬度或被请求的聚集的观众的位置的纬度。
LLON：为设备请求(如有)从设备收集的位置的经度或被请求的聚集的观众的位置的经度。
请求标签是完全合格的URL，具有整套的查询参数：
URL语法：
http：//on.spot.extendtomobile.com/onspot.js？PID＝<PartnerlD＞&RT＝<值＞&DID＝<Hashed_ID_VALUE＞&LLAT＝<纬度＞&L LON＝<经度＞
该Audience_Data响应标签将对设备和位置请求有不同的格式。无论哪种类型的响应可以是下列3种类型之一：脚本，图片或i-帧。每个合作伙伴将为系统提供的他们的反应标签所需的格式/语法。
设备请求响应。该设备请求响应将简单地返回哈希设备ID的找目标信息，其在请求中与该设备所属的观众类别一起发送。响应的一个例子可以是：
http：//www.ThePartner.com？DID＝<Hashed_ID_Value＞&id＝D045&id＝C001&ID＝C004
上述这个响应返回请求的设备ID的3个受众分段，且基于这个广告网络现在可以选择广告。
地址请求响应。位置请求响应可以在特定位置返回聚集的观众的找目标数据。例如，如果系统发现在请求中传递的位置坐标附近的100个人，其将标识在D045中有10个，C001中有1个，和在C004中有25个目标对象。响应看起来是这样的：
http：//www.ThePartner.com？DID＝<Partner_Tracking_ID＞&tot＝100&id＝COO4与CNT＝25&ID＝D045与CNT＝10&ID＝C001与CNT＝1
这提供了具有总观众规模和按类别的受众规模的合作伙伴，使他们能够决定他们的广告的决定的数量上与品质。
响应标签的具体项目可以按照各种实施方式进行定制：
分隔符：合作伙伴可以代表单个字符用来分隔元件之间的段。最常见的是“&”
后缀：合作伙伴可以包括额外的静态信息，其将后附到响应标记，它可以是后附的名称/值的元素。
类型：合作伙伴可以指定一个脚本，图像或i-帧标记。
选项3：针对广告服务器和广告网络的受众级数据的自动配置
该系统可以与我们的合作伙伴广告服务器和广告网络等整合，使得我们发送给他们针对在系统数据库中所有已知的受众的找目标数据。这可以使用如在选项2中相同类型的响应格式或作为使用安全FTP文件传输被周期性地传送。
自定义受众：减少广告服务器处理
前面的讨论集中在将系统标准的受众传输给合作伙伴。系统还可以针对合作伙伴建立和提供定制的受众。例如，如果广告商希望展示自己的广告给收入在$100,000$和150,000的西班牙家具买家。这些特征对应于系统的标准受众D047(西班牙的)，D104(收入100-150)和C001(家具)。系统可以运行脱机过程以构建自定义受众-具有所有这些已经分析了的特征的P1001，这样当系统报告回其响应的广告服务器时，广告服务器将只需查看P1001，以看看它是否应该显示广告客户的广告，而不是试图实时交叉检查所有的标准，尤其是如果有大量的选择标准。
为此广告网络将不得不提前通知系统广告活动，并提供广告客户的标准，由此，该系统能够提供给受众。提供的目标时间是自收到伙伴请求＜1个工作日。
功能7.查询数据集市(Datamart)的互动工具。
为了提供附加价值给客户，一些互动报告工具可通过网站，移动设备，计算机，或其他平台被作成可用。这些报告工具包括，但不限于：
1.受众计数工具：该系统可以提供实时的接口，其中用户可以从在数据库中可用的数据选择标准，并获得匹配规则的数据中的设备的数量的实时计数。这些基本信息使销售团队或广告商交互估计广告活动的受众大小，除了可以这种类型的计数数据的其他潜在用途。通过扩大具有其它数据的基本计数数据，如设备每天在特定广告网络作出的广告请求数，可能构建针对特定的广告网络上可行的广告展示次数的更全面的模型上比较不同的广告网络的效果和覆盖范围。
2.位置装置计数和配置文件：用户可以输入一个位置，例如，街道地址或纬度/经度，并获得已在该位置看到的设备的数量的报告，或实时多少设备当前在该位置。用户可以选择标准，以获取以不同日期/日/时间期间分解的信息的报告，并基于存储在系统中的数据集市的信息创建统计概要分析报告。
3.基于位置的受众：该系统可以为用户提供接口以输入的位置或一组位置，并用一组数据特征标记它们，该特征可在数据集的查询中使用以识别具有特定标准的设备。例如，用户可以输入一组位置，并以下面的数据特征识别他们：“珠宝店”，“高端”或“商城”。这个数据可能来自关键词数据库的点，政府数据库，如商业数据库的室，零售商数据库，或任何其它商业或私人数据库，或被手动输入。
一旦新的数据特性存储在系统中，用户可以输入查询“找到那些在过去14天访问了高端珠宝店的所有设备”。该系统将能够识别已在这些位置的所有设备，并建立在与这些设备相关的个人/家庭的特征的概况报告。此外，该系统可以采用结果和构建有可能标记为“在市场中”的受众的设备的表单。
注意，通过设置陷阱查询，这些类型受众可以实时构建，以便每个系统接收并处理移动设备位置数据，匹配在陷阱查询中的位置之一的任何设备将自动地被添加到受众。该受众可能通过在上面的功能6中的方法提供给用户。
4.基于位置的配置文件：报告可以为零售商和其他寻求关于查看或接近物理位置的个人的信息产生。例如，零售商可能想要知道每天谁路过他们的商店，他们是否进来。该系统可以提供输入除了时间段(天/日期/时间)，的街道位置或纬度/经度，并提供基于符合此条件的设备上的信息的报告的接口。这些信息可用于构建移动广告活动的设备表单，或者对设备的来源和运动行为进行分析。
工业实用性
来自多个移动事件数据源的数据导致快速构建一个非常大的移动设备ID组，其可被链接回至无数的数据源。虽然大多数适用是现今移动数据服务的大消费者的智能手机和平板设备，它最终将包括整个移动设备人口作为在未来几年采用这些设备的消费者。
通过提供与移动设备相关联的个人信息，该系统使得一些不同的解决方案能够被构建，其包括但不限于：
智能方案-访问数据使应用程序和服务能够根据提供的数据定制服务交付和用户体验。这可以是基于年龄，收入和投资信息，或基于个人的购物兴趣或品牌偏好投递不同广告的移动广告网络的提供金融解决方案给潜在客户的金融应用。
解析方案-这些解决方案在不同时间给定区域提供人口综合意见。想想零售商计划新店位置，其希望明白来到特定的商场或街道的人。或者说，想通过查看一天的不同时间来了解某一特定区域的通勤模式的城市规划者。
态势感知方案-这些解决方案为公共安全，国土安全，急救人员等提供实时观点和信息。例子包括能够识别在事件位置的可能人数，具有年龄，健康状况，犯罪背景等信息。
这些只是少数的应用，因为每一个企业和政府机构有着丰富数据，其是他们今天使用的，并愿与移动设备和用户关联起来，以扩大其效用。
1.系统可以提供个人或家庭的移动设备的标识，可用于提供匹配回到使用地址作为关键元素以识别数据的任何数据库。
2.系统可以提供移动设备的标识，其中系统可以与任何类型的移动设备标识符一起使用，如UDID，无线网络的MAC地址，蓝牙的ID，浏览器cookies，或任何其他持久性或半持久标识符。半持久标识符是在其改变之前存在一段时间的标识符，该时间段可能是一天，一周，一个月，或更多。
3.系统可以提供移动设备的标识，其中该系统可以与蜂窝式或Wi-Fi网络上的任何类型的移动设备一起使用，其使用任何类型的服务计划包括订阅，公司，预付卡等，
4.系统可以提供各种移动设备标识符，其具有多个移动设备标识符到单个匿名标识符的交叉匹配。
5.系统能够提供具有数据匿名的移动设备的标识，这样当数据被用于商业目的时隐私受到保护。
6.系统可以提供可以与包括下列元素的任何移动设备的数据一起使用的移动设备的标识：1)移动设备识别符和2)地理位置标记。与移动设备的数据相关联的时间/日期戳是可取的，并且可以要求或可以不要求链接设备到数据库，但需要某些应用和分析提供不同的服务。
7.系统可以提供移动设备的标识，其与任何移动装置的位置数据一起工作，取决于数据的源说明在移动的位置数据中的准确性的方差。
8.系统可以提供一种可以采取实时数据以及批处理数据的移动设备的标识。
9.系统可以提供移动设备的标识，其该系统以两种方式提供了用于链接数据到商业服务，企业，政府和其他客户的输送-1)响应关于个人设备的查询，或2)响应于关于一个位置的查询。
10.系统可以提供移动设备识别，其不需要来自移动运营商的任何用户数据以链接设备回到任何数据库。
11.系统可以提供移动设备的标识，其不需要来自移动运营商的任何位置数据。
12.系统可以提供移动设备的标识，其可以根据位置数据识别具有共同利益的设备的“社交网络”，它可以被链接回商业数据库用于分析目的。
13.系统可以提供移动设备的标识，其能够基于到系统中的单个选定的位置输入，或基于由系统分析自主生成的多个位置识别“社交网络”。
示例性计算机系统概述
本技术的实施例包括上面已经描述的各种步骤和操作。多个这些步骤和操作可以由硬件部件来执行，或者可以以机器可执行指令实现，其可用于使由指令编程的通用或专用处理器执行步骤。或者，该步骤可以通过硬件，软件和/或固件的组合来执行。因此，图6是本技术的实施例可利用的计算机系统600的一个例子。计算机系统600是用于实现功能和执行以上描述的几个操作的装置的一个例子。根据本实施例，该计算机系统包括总线610，至少一个处理器620，至少一个通信端口630，主存储器640，可移动存储介质650，只读存储器660，和大容量存储器670。
处理器620可以是任何已知的处理器，比如，但不限于，， 产品线处理器；产品线处理器；或产品线处理器。通信端口630可以是任何一个RS-232端口，用于与基于调制解调器的拨号连接，60/100以太网端口，或者使用铜缆或光纤千兆端口。通信端口630可以根据网络进行选择，例如局域网(LAN)，广域网(WAN)，或者计算机系统600所连接的任何网络。
主存储器640可以是随机存取存储器(RAM)或在本领域中公知的任何其它动态存储设备。只读存储器660可以是任何静态存储设备，如可编程只读存储器(PROM)，用于存储静态信息的芯片，例如用于处理器620的指令。
大容量存储器670可以用于存储信息和指令。例如，如家族的SCSI驱动器的硬盘，光盘，磁盘，诸如RAID的磁盘阵列，如Adaptec家族的RAID驱动器的、，或者任何其他大容量存储设备。
总线610以其他内存、存储和通信模块通信地连接处理器620。总线610可根据所使用的存储设备是基于系统总线的PCI/PCI-X或SCSI。
可移动存储介质650可以是任何一种外部硬盘驱动器，软盘驱动器，固态存储驱动器，云存储系统，艾美加Zip驱动器，光盘-只读存储器(CD-ROM)，压缩盘-重-Writable(CD-RW)，和/或数字视频盘-只读存储器(DVD-ROM)。
以上描述的组件意在举例某些类型的可能性。上述实施例决不应限制本技术的范围，因为它们仅是示例性实施例。
本技术的实施例可以使用一个或多个模块或引擎的组合来实现。例如，实施例提供了图形用户界面生成模块，以生成一个或多个图形用户界面屏幕来传达结果/信息和采取指令，通用或专用“通信模块”以用于各种部件和数据库接口，“数据采集模块”以从各种渠道收集信息，“匿名模块”以匿名数据，“分级模块”以评估住宅匹配的质量，“连接模块”以将地址链接到移动设备，“社交图形模块”以根据一个或一个以上的空间和时间分析对设备分组，“报告模块”来产生设备和位置报告，以及其它模块和引擎，用于提供本技术的实施方式所需的各种功能。还有，各实施例可结合两种或更多的这些模块到单个模块和/或将中的一个或多个的这些模块中的功能的一部分与不同的模块相关联。每个这些模块和引擎提供用于实现功能和执行本文描述的操作的装置的例子。
各种修改和添加可以在不脱离本技术的范围的情况下对实施例做出。例如，虽然上述实施例提及特定的特征，本技术的范围也包括具有不包括所有的描述的特征的特征和实施方案的不同组合的实施方式。因此，本技术的范围旨在涵盖所有这些替代，修改和变型和所有等同物。

Claims (28)

1.一种计算机实现的方法，包括：
使用与数据传输平台相关联的处理器将多个纬度-经度对组织至对应于一时间段内由移动设备访问的地理区域的集群；
使用与所述数据传输平台相关联的所述处理器计算每个集群的分数，所述分数表示所述移动设备的用户位于所述集群中的家庭内的可能性；
使用与所述数据传输平台相关联的所述处理器识别所述用户的所述家庭的位置，所述位置对应于具有最高分数的集群；以及
使用与所述数据传输平台相关联的所述处理器将所述移动设备与所述用户的所述家庭相关联。
2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述纬度-经度对通过使用从由使用全球定位系统全球定位技术、蜂窝三角测量技术，和/或WiFi标识技术组成的组中选择的而获得。
3.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述纬度-经度对并不产生自移动运营商。
4.如权利要求1所述的计算机实现的方法，所述纬度-经度对与由所述移动设备发送的广告请求相关联。
5.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中计算所述分数包括根据与经度-纬度对相关联的时间和位置中的至少一个施加权重。
6.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其中所述权重是基于与所述纬度-经度对相关联的时间，根据所述移动装置在所述时间是在所述家庭之中的可能性。
7.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其中所述权重是基于与所述纬度-经度对相关联的位置，根据所述位置对应于住宅位置的可能性。
8.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：基于所述纬度-经度对是错误的指示拒绝纬度-经度对。
9.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：
在第二时间段内，在通信端口接收针对所述移动设备的多个第二纬度-经度对，所述第二纬度-经度对对应于在所述第二时间段内的所述移动设备的位置；
将所述多个第二纬度-经度对组织至多个第二集群，所述第二集群对应于在所述第二时间段内由所述移动设备访问的地理区域；
使用与所述数据传输平台相关联的所述处理器计算每个第二集群的第二分数，所述第二分数表示所述移动设备的所述用户位于所述第二集群的家庭内的可能性；以及
使用与所述数据传输平台相关联的所述处理器识别所述用户的所述家庭的第二位置，所述第二位置对应于具有最高的第二分数的所述第二集群。
10.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括执行状态更新，包括：
确定所述用户的所述家庭的所述位置和所述用户的所述家庭的所述第二位置是否一致；
如果所述位置和所述第二位置是一致的，作为所述位置和所述第二位置的函数确定所述用户的所述家庭的修订后的位置；
如果(i)所述位置和所述第二位置并不一致，且(ii)所述最高的第二分数小于或等于所述最高分数，则将所述移动设备与所述位置相关联；以及
如果(i)所述位置和所述第二位置并不一致，且(ii)所述最高的第二分数大于所述最高分数时，则将所述移动设备与所述用户的所述家庭的所述第二位置相关联。
11.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括步骤：分配统计指标来衡量所述设备ID和家用ID联合的健康度。
12.一种系统，包括：
在服务器计算机上运行的数据存储设备，数据存储设备存储移动设备的多个纬度-经度对，所述纬度-经度对对应于一时间段内移动设备的位置；
存储器，具有存储在其上的非临时性计算机可读指令；以及
执行所述非临时性计算机可读指令的处理器，其中，当执行时使系统：
将所述多个纬度-经度对组织至对应于在所述时间段内由所述移动设备访问的地理区域或位置的一个或多个集群；
为所述一个或多个集群的每一个计算表示所述移动设备的用户位于所述集群的家庭内的可能性的分数；
基于具有最高分数的集群的住宅位置识别所述用户的家庭；
将所述移动设备与所述用户的所述家庭相关联；
匿名移动设备标识符以提供用户的安全性和匿名性；以及
将所述用户的所述家庭的上的数据与在所述存储设备中的所述移动设备标识符相关联。
13.如权利要求12所述的系统，其中当由所述处理器执行所述非临时性计算机可读指令时使得所述系统过滤所述多个纬度-经度对。
14.如权利要求12所述的系统，其中当由所述处理器执行所述非临时性计算机可读指令时使得所述系统将每个集群关联并附加至额外的数据元素以提供有关在所述集群中的位置的更详细的信息以在额外分析中使用；
15.如权利要求12所述的系统，其中当由所述处理器执行所述非临时性计算机可读指令时使得所述系统：
将所述家庭内的每一个个体上的数据与所述附加的数据进行比较以识别与所述设备相关联的所述家庭中的个体；
将所述移动设备与个体相关联；以及
将个体上的数据与所述移动设备链接。
16.如权利要求12所述的系统，其中当由所述处理器执行所述非临时性计算机可读指令时使得所述系统
在第二时间段内接收所述移动设备的多个第二纬度-经度对，所述第二纬度-经度对对应于在所述第二时间段内的所述移动设备的位置：
过滤并组织所述多个第二纬度-经度对至多个第二集群中，所述第二集群对应于在所述第二时间段内由所述移动设备访问的地理区域或位置；
计算每个第二集群的第二分数，所述第二分数表示所述移动设备的所述用户位于所述第二集群的家庭内的可能性；以及
识别所述用户的所述家庭的第二位置，所述第二位置对应于具有最高的第二分数的所述第二集群。
17.如权利要求12所述的系统，其中所述纬度-经度对通过使用选自由全球定位系统全球定位技术、蜂窝三角测量技术，和/或WiFi标识技术组成的组中的技术被获得。
18.如权利要求12所述的系统，其中所述纬度-经度对与移动设备的任何活动相关联，如由所述移动设备发送的广告请求，应用内位置收集，设备网络注册或通信，或数据交换。
19.如权利要求12所述的系统，其中计算所述分数包括根据与经度-纬度对相关联的时间和位置中的至少一个施加权重。
20.如权利要求19所述的系统，其中所述权重是基于与所述纬度-经度对相关联的时间，根据所述移动装置在所述时间是在所述家庭之中的可能性。
21.如权利要求19所述的系统，其中所述权重是基于与所述纬度-经度对相关联的位置，根据所述位置对应于住宅位置的可能性。
22.如权利要求12所述的系统，其中所述权重是基于所述纬度-经度的所述位置，根据所述位置基于分析对应于特定住宅地址的可能性。
23.如权利要求12所述的系统，还包括基于纬度-经度对的分析过滤和拒绝所述纬度-经度对。
24.如权利要求12所述的系统，其中与集群，家庭或个体相关联的数据包括来自商业源，企业数据库，零售商数据库，政府数据库中的数据。
25.如权利要求24所述的系统，其中所述数据包括兴趣点信息，商务信息，或零售信息。
26.如权利要求12所述的系统，还包括执行状态更新，包括：
确定所述用户的所述家庭的所述位置和所述用户的所述家庭的所述第二位置是否一致；
如果所述位置和所述第二位置是一致的，作为所述位置和所述第二位置的函数确定所述用户的所述家庭的修订后的位置；
如果(i)所述位置和所述第二位置并不一致，且(ii)所述最高的第二分数小于或等于所述最高分数，则将所述移动设备与所述位置相关联；以及
如果(i)所述位置和所述第二位置并不一致，且(ii)所述最高的第二分数大于所述最高分数时，则将所述移动设备与所述用户的所述家庭的所述第二位置相关联。
27.如权利要求12所述的系统，还包括步骤：分配统计指标来衡量所述设备ID和家用联合的健康度。
28.一种具有存储在其上的指令的非临时性计算机可读介质，所述指令当由一个或多个处理器执行时使得机器：
过滤并组织多个纬度-经度对至多个集群中，所述多个集群对应于在所述时间段内由所述移动设备访问的地理区域或位置；
计算每个集群的分数，所述分数表示所述移动设备的所述用户位于所述集群的家庭内的可能性；
将额外的数据元素关联并附加至所述多个集群中的每个集群以提供有关在所述集群中的位置的更详细的信息以在额外分析中使用；
基于为每个集群计算的分数识别所述用户的所述家庭的位置；
将所述移动设备与所述用户的所述家庭相关联；
匿名移动设备标识符并附加数据以提供用户的安全性和匿名性；
将所述用户的所述家庭上的数据关联并附加至数据库中的所述移动设备标识符；
将所述相关联的家庭内的每一个个体上的数据与所述附加的集群数据元素进行比较以识别与所述设备相关联的所述家庭中的个体；
将所述移动设备与个体相关联；
将所述个体上的数据关联并附加至所述移动设备。
在第二时间段内接收所述移动设备的多个第二纬度-经度对，所述第二纬度-经度对对应于在所述第二时间段内的所述移动设备的位置；
过滤并组织所述多个第二纬度-经度对至多个第二集群中，所述第二集群对应于在所述第二时间段内由所述移动设备访问的地理区域或位置；
计算每个第二集群的第二分数，所述第二分数表示所述移动设备的所述用户位于所述第二集群的家庭内的可能性；以及
识别所述用户的所述家庭的第二位置，所述第二位置对应于具有最高的第二分数的所述第二集群。
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