CN106471499A - 确定物理位置的方面且/或基于和物理位置有关的计算交互生成关于物理位置的文本概要 - Google Patents
确定物理位置的方面且/或基于和物理位置有关的计算交互生成关于物理位置的文本概要 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106471499A CN106471499A CN201580035895.5A CN201580035895A CN106471499A CN 106471499 A CN106471499 A CN 106471499A CN 201580035895 A CN201580035895 A CN 201580035895A CN 106471499 A CN106471499 A CN 106471499A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- interaction
- group
- physical location
- calculating
- user
- 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.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- 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
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
- G01C21/3679—Retrieval, searching and output of POI information, e.g. hotels, restaurants, shops, filling stations, parking facilities
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Abstract
用于基于和位置有关的用户的计算交互来确定位置的方面的方法和装置。在一些实施方式中,位置的方面可以基于将针对所述位置的第一计算交互量度与第二量度进行比较来被确定。可以基于和所述位置有关的计算交互的第一组来确定所述第一计算交互量度。在一些实施方式中,可以基于包括除所述第一组的交互之外的附加交互的交互的第二组来确定所述第二量度。在一些实施方式中,可以基于所述第一计算交互量度和/或第二计算交互量度并且/或者基于所确定的方面自动地生成文本概要。
Description
背景技术
可以从与物理位置有关的互联网文档和/或与物理位置有关的个体的显式输入确定物理位置(诸如企业)的方面。例如,可以分析与企业有关的网页以标识企业的类别、企业的位置等。作为另一示例,可以分析由用户提交的与企业有关的评论,以确定企业的总体排名。作为又一示例,企业的所有者或另一用户可以将信息手动地输入给维护企业信息的服务,以使企业信息被服务反映。例如,所有者可以键入与企业有关的地址、营业时间、网页和其它信息。然而,只对这些方面的依赖可能具有一个或多个缺点。例如,这些方面可能不可用于许多物理位置,可能包含明显的偏差,可能是过时的,可能不基于可靠的数据,并且/或者可能不包括特定唯一的方面。
发明内容
本申请大体致力于用于基于聚合并分析通过用户的和物理位置有关的计算交互来确定物理位置(诸如企业)的方面,并且/或者生成关于物理位置(诸如企业)的文本概要的技术特征。在一些实施方式中,可以被利用来确定物理位置的方面的通过用户的和物理位置有关的计算交互包括例如寻找到位置的方向(例如,驾驶、步行和/或公共交输方向)的定向查询、与位置有关的搜索(例如,基于地图的搜索和/或针对互联网文档的搜索)、来自移动设备的位置数据(例如,基于GPS、Wi-Fi和/或其它传感器)、与位置有关的日历条目、具有与位置有关的元数据的用户的照片或其它媒体项(例如,媒体项的地理标签)、到位置的签到、对位置的评论和/或在地图和/或其它界面上用星号标出或者以其它方式用旗号表示位置。物理位置的确定的方面可以被指派给物理位置,并且被作为物理位置的指派的方面存储在一个或多个数据库中。可以将生成的文本概要以各种方式呈现给用户。
指派给物理位置的一个或多个确定的方面可以被用于各种在线服务。例如,可以将所确定的企业的方面包括在文本概要中,以用于与和该企业有关的其它信息相结合地显示。另外,例如,所确定的企业的方面可以被利用来响应于指示方面的用户选择而标识企业的身份,并且向用户提供企业的身份。例如,“我附近呈上升趋势的餐馆”的用户选择可以被利用来标识在用户附近的与“呈上升趋势”的方面相关联的餐馆。另外,例如,所确定的企业的方面可以被利用来对与作为对用户的查询或其它信息请求的响应而标识的企业有关的信息进行排名。例如,如果企业与“呈上升趋势”的确定的方面相关联则可以提升与该企业有关的信息。另外,例如,查询可以包括诸如“受当地人欢迎”的一个或多个词项,企业可以与指示受当地人欢迎的相关方面相关联,从而可以在响应于查询而提供的搜索结果中提升与企业有关的信息的排名。
确定物理位置的方面并且/或者生成关于物理位置的文本概要以及在响应于查询而对与物理位置有关的信息进行标识和/或排名时利用这些方面和/或文本概要产生各种技术优点。例如,在一些实施方式中,基于确定的方面来标识与物理位置有关的信息增加与物理位置有关的信息响应于与该方面有关的查询而被提供的可能性,从而改进被标识为与查询相关的信息的准确性。另外,例如,基于确定的方面来对与物理位置有关的信息进行排名增加与物理位置有关的信息被提供有适当的突出的可能性,从而增加将响应于查询而消费信息的可能性。基于确定的方面对这种信息进行标识和/或排名可以减小将需要进一步搜索来标识信息的可能性,从而防止网络和计算机资源响应于这些后续查询的消耗。此外,可以被提供给计算设备以用于显示给用户的生成的文本概要可以提供与物理位置有关的有用信息,从而消除用户利用计算设备的资源和/或网络通信资源来对于并入所生成的文本概要中的有用信息执行进一步搜索的需要。
在一些实施方式中,针对物理位置的第一计算交互量度可以基于与该位置相关联的计算交互的第一组来确定。例如,可以针对一位置来确定指示计算交互的量,和/或如通过第一组的计算交互所指示的与该位置的计算交互的持续时间的第一计算交互量度。计算交互量度可以与第二量度进行比较以确定位置的方面并且/或者生成关于位置的文本概要。
在一些实施方式中,第二量度可以包括一个或多个静态或动态阈值。例如,第一计算交互量度可以指示与位置的交互的持续时间并且第二量度可以是静态阈值持续时间。如果第一计算交互量度未能满足阈值持续时间,则方面可以指示“快停”企业(例如,快速小吃餐馆),而如果它满足阈值持续时间,则方面可以指示“长停”企业(例如,长坐餐馆)。
在一些实施方式中,第二量度可以附加地或可替选地包括基于除被利用来确定第一计算交互量度的计算交互的第一组之外的计算交互的第二组的附加计算交互量度。例如,第二组可以包括与第一组的计算交互时间上不同的与物理位置相关联的计算交互。例如,第一计算交互量度可以指示在一个或多个第一时间段期间与位置的交互的量并且第二量度可以指示在一个或多个第二时间段期间与位置的交互的量。另外,例如,第二组可以包括与除所述位置之外的一个或多个附加物理位置相关联的计算交互。例如,第一计算交互可以指示与位置的交互的量并且第二量度可以指示与和该位置类似的一个或多个位置(例如,物理位置的“对等组”)的交互的量。在本文中提供了可以被确定的示例方面以及用于确定这些方面的示例技术的附加描述。
在一些实施方式中提供了一种方法,所述方法包括:基于和物理位置有关的组的计算交互从一个或多个数据库中标识计算交互的组。所述组的所述计算交互各自指示对所述物理位置的实际访问以及访问所述物理位置的意图中的至少一个,并且所述方法还包括:基于所述计算交互的所述组来针对所述物理位置确定第一计算交互量度;基于包括除所述组的所述计算交互之外的附加计算交互的第二组来确定第二计算交互量度,所述附加交互包括以下各项中的至少一个:与除所述物理位置之外的一个或多个附加物理位置相关联的附加物理位置交互,以及与所述物理位置相关联并且与所述组的所述交互时间上不同的时间上不同的交互;以及基于所述第一交互量度与所述第二交互量度的比较来将一个方面指派给所述物理位置。
这个方法以及本文中所公开的技术的其它实施方式可以各自可选地包括以下特征中的一个或多个。
在一些实施方式中,所述方法还包括:从用户的计算设备接收查询;作为对所述查询的响应而标识与所述物理位置有关的信息;至少部分地基于所指派的方面相对于响应于所述查询的附加信息对所述信息进行排名;以及响应于所述查询而将经排名的信息和附加信息提供给所述用户的所述计算设备。所述查询可以包括一个或多个词项并且至少部分地基于所述方面来相对于所述附加信息对所述信息进行排名的步骤还可以包括以下步骤:确定所述方面与所述词项中的至少一个词项之间的关系;以及基于所述关系来确定所述排名。
第二组的附加计算交互可以包括附加物理位置交互,并且所述方法还可以包括:基于所述附加物理位置与所述物理位置之间的相似性来将所述附加物理位置交互包括在所述第二组中。在那些实施方式中的一些中,所述方法还可以包括:基于所述物理位置的类别和地理区域中的至少一个与所述附加物理位置的类别和地理区域中的至少一个的比较来确定所述相似性。
所述组的所述计算交互可以与一个或多个第一时间段相关联并且第二组的附加计算交互可以包括时间上不同的交互并且可以与一个或多个第二时间段相关联。第一计算交互量度可以指示在第一时间段期间与物理位置的交互的量并且第二计算交互量度可以指示在第二时间段期间的交互的第二量。所述方面可以指示交互的量和交互的第二量方面的差。第二时间段可以是在时间上比第一时间段更早的日期的范围,并且所述方面可以指示当所述差指示满足阈值的增加时的肯定趋势。第二时间段可以是在时间上比第一时间段更早的日期的范围,并且所述方面指示当所述差满足新近开放的企业阈值时的新近开放的企业。第二时间段可以是在时间上比第一时间段更早的日期的范围,并且所述方面可以指示当所述差指示满足关闭的企业阈值的减小时的关闭的企业。第一时间段可以是跨越多个日期的第一时间范围并且第二时间段可以是跨越多个日期的第二时间范围,并且所述方面可以指示物理位置在第一时间范围期间的知名度。第一时间范围和第二时间范围可以各自为以下各项中的一个:一天的一个或多个分段以及一周的一天或多天。
第一计算交互量度可以指示如通过所述组的所述计算交互所指示的与所述物理位置的重复交互的量度并且第二计算交互量度可以指示如通过所述第二组的所述附加计算交互所指示的与所述附加物理位置的重复交互。所述方面可以指示客户忠诚。确定第一计算交互量度的步骤可以包括:基于确定重复交互的一个或多个量中的每一个的频率来确定重复交互的量度;以及基于重复交互的量度来确定第一计算交互量度。所述一个或多个量可以是多个离散量。
第一计算交互量度可以指示与物理位置的交互的量。所述方面可以是知名度的量度。
标识计算交互的组的步骤可以包括基于所述组的所述计算交互与以下各项中的至少一个的关联来确定所述组:时间段和用户属性。第二组的附加计算交互可以包括附加物理位置交互,并且所述方法还可以包括以下步骤:基于所述关联的附加物理位置与所述物理位置之间的相似性来将所述附加物理位置交互包括在所述组中;以及基于所述附加计算交互与以下各项中的至少一个的关联来标识所述附加的交互:所述时间段和所述用户属性。
所述方法还可以包括以下步骤:与和所述位置有关的所述信息相结合地向所述用户的所述计算设备提供所述物理位置的所述方面的指示。
所述方法还可以包括以下步骤:从用户的计算设备接收指示所述方面的查询;至少部分地基于所述查询以及所述方面到所述物理位置的指派来标识所述物理位置;以及向所述计算设备提供与所述物理位置有关的信息。在那些实施方式中的一些中,所述查询可以是经由用户界面对所述方面的用户选择。
确定计算交互的组的步骤可以包括基于满足隐私阈值的所述组的所述交互的量来确定交互的组的步骤。
在一些实施方式中,提供了方法,所述方法包括:从一个或多个数据库确定计算交互的组,所述确定基于所述组与物理位置的交互的关联;基于所述组的所述计算交互来确定第一计算交互量度;确定第二量度;以及基于所述第一计算交互量度与所述第二量度的比较来将一个方面指派给所述物理位置。
在一些实施方式中,提供了方法,所述方法包括:从一个或多个数据库中标识和物理位置有关的计算交互的第一组;从所述一个或多个数据库中标识和一个或多个附加物理位置有关的计算交互的第二组,其中,所述一个或多个附加物理位置满足一个或多个准则;基于计算交互的所述第一组来针对所述物理位置确定第一计算交互量度;基于计算交互的所述第二组来针对所述一个或多个附加物理位置确定第二计算交互量度;以及基于所述第一计算交互量度与所述第二计算交互量度的比较自动地生成所述物理位置的文本描述。
该方法以及本文中所公开技术的其它实施方式可以各自可选地包括以下特征中的一个或多个。在一些实施方式中,所述一个或多个准则可以包括位于与所述物理位置相关联的地理区域内。在一些实施方式中,所述方法还可以包括至少部分地基于所述地理区域的知名度或大小来选择所述地理区域。在一些实施方式中,所述一个或多个准则可以包括与特定价格范围相关联。
在一些实施方式中,所述方法还可以包括基于与所述物理位置或用户偏好相关联的价格范围来限定所述特定价格范围。在一些实施方式中,所述一个或多个准则可以包括与特定类别相关联。在一些实施方式中,所述一个或多个准则可以包括位于与所述物理位置相关联的地理区域内。在一些实施方式中,自动地生成所述物理位置的所述文本描述包括将所述第一计算交互量度如何与所述第二计算交互量度相比较的指示包括在所述文本描述中。
在一些实施方式中,所述方法还包括基于与用户计算设备相关联的上下文数据来确定所述一个或多个准则。在一些实施方式中,所述上下文数据可以包括与满足所述一个或多个准则的物理位置有关的在所述用户计算设备上执行的用户搜索。在一些实施方式中,所述上下文数据可以包括所述用户计算设备的位置。在一些实施方式中,所述上下文数据可以包括在所述用户计算设备上执行的定向查询。
其它实施方式可以包括存储指令的非时间上性计算机可读存储介质,所述指令可由处理器执行以执行诸如上面所描述的方法中的一个或多个的方法。又一个实施方式可以包括系统,所述系统包括存储器以及一个或多个处理器,所述一个或多个处理器可操作来执行存储在所述存储器中的指令,以执行诸如上面所描述的方法中的一个或多个的方法。
应该理解,上述构思以及在本文中更详细地描述的附加构思的所有组合被设想为本文中所公开的主题的一部分。例如,在本公开结尾处出现的要求保护的主题的所有组合被设想为本文中所公开的主题的一部分。
附图说明
图1示出可以确定物理位置的方面并且/或者可以基于和物理位置有关的计算交互来生成关于物理位置的文本概要的示例环境。
图2示出物理位置的方面如何可以被确定并指派给该物理位置以及关于物理位置的文本概要如何可以基于和物理位置有关的计算交互被生成的示例。
图3示出依照各种实施方式的将一个方面指派给物理位置的示例方法的流程图。
图4示出依照各种实施方式的生成关于物理位置的文本概要的示例方法的流程图。
图5示出包括基于位置的方面以及一个或多个生成的文本概要而提供的信息的示例界面。
图6示出计算机系统的示例架构。
具体实施方式
图1示出可以确定物理位置(在本文中还被简单地称为“位置”)的方面并且/或者基于和物理位置有关和/或与物理位置相关联的计算交互(在本文中还被称为“交互”)来生成文本概要的示例环境。该示例环境包括客户端设备105、方面确定系统120和信息系统140。方面确定系统120可以被实现在例如通过网络(未描绘)通信的一个或多个计算机中。方面确定系统120是可以在其中实现本文中所描述的系统、组件和技术并且/或者可以与本文中所描述的系统、组件和技术接口对接的系统的示例。
客户端设备105、方面确定系统120和信息系统140分别包括用于存储数据和软件应用的一个或多个存储器、用于访问数据并且执行应用的一个或多个处理器以及通过网络方便通信的其它组件。由方面确定系统120和/或信息系统140执行的操作可以跨越多个计算机系统分布。
客户端设备105可以是通过诸如局域网(LAN)或诸如互联网的广域网(WAN)的一个或多个网络101耦合到方面确定系统120、信息系统140和/或其它组件(例如,交互数据库152和/或管理交互数据库152的组件)的计算机。客户端设备105可以是例如桌面计算设备、膝上型计算设备、平板计算设备、移动电话计算设备、用户的车辆的计算设备(例如,车内通信系统、车内娱乐系统、车内导航系统),或用户的包括计算设备的可穿戴装置(例如,用户的具有计算设备的手表、用户的具有计算设备的眼镜)。可以提供附加和/或替代客户端设备。
如本文中所述,在确定物理位置的方面时,方面确定系统120可以利用来自交互数据库152的交互,所述交互指示通过用户和物理位置有关的计算交互。这些计算交互中的一个或多个可以指示用户经由诸如客户端设备105的计算设备的活动。为了简洁起见,在图1中图示并且在本文的一些示例中描述仅单个客户端设备105。然而,可以在确定物理位置的方面时利用多个用户经由多个客户端设备的活动。而且,尽管用户将很可能操作多个计算设备,并且可以基于用户经由多个计算设备的动作来确定物理位置的方面,然而为了简洁起见,本公开中所描述的特定示例将集中于操作客户端设备105的用户。
客户端设备105可以操作一个或多个应用和/或组件,诸如方便可以指示和物理位置有关的计算交互的用户选择和/或输入的那些、提供可以指示与物理位置有关的用户交互的位置数据的那些和/或方便基于信息系统140的输出提供与物理位置有关的搜索结果、建议和/或其它信息的那些。这些应用和/或组件可以包括但不限于浏览器106、位置坐标组件(诸如全球定位系统(“GPS”)组件108(可以使用诸如基于蜂窝或Wi-Fi的三角测量的其它位置坐标技术))、映射应用110(例如,以获得到或从位置起的驾驶方向)等。在一些实例中,可以在由用户操作的多个客户端设备上操作这些应用和/或组件中的一个或多个。图1中未描绘的可以提供用户与物理位置的交互的指示的客户端设备105的其它组件可以包括但不限于日历应用(例如,基于标识位置的条目)、电话应用(例如,基于到或来自与位置相关联的号码的呼叫)、电子邮件(例如,基于来自位置的电子邮件接收、针对位置的电子邮件保存)、社交网络应用(例如,基于与位置有关的贴子、到位置的签到、对位置的评论)、虚拟钱包应用(例如,基于与位置相关联的购买)、搜索应用(例如,基于与物理位置相关联的搜索)、相机应用(例如,基于经由相机捕获的照片中所包括的地理标签)等。前述示例组件中的一些可以是独立组件或者可以可选地经由浏览器106或另一组件来访问。
交互数据库152可以存储通过多个用户的和物理位置有关的计算交互的记录。通常,和物理位置有关的交互数据库152的计算交互包括该物理位置的标识符,诸如地址(例如,纬度/经度、街道地址)、别名和/或实体标识符。计算交互可以可选地包括与交互有关的附加信息,诸如例如,交互的日期、与交互相关联的时间(例如,单个时间、时间范围和/或指示交互的持续时间的时间)、置信量度(例如,基于交互的源方面的置信)等。可以被记录在交互数据库152中的计算交互包括例如寻找到位置的驾驶方向的定向查询、与位置有关的搜索、来自移动设备的位置数据、到位置的签到、对位置的评论、标识位置的日历条目、包括标识位置的地理标签的媒体项、与位置有关的提取的保存或接收信息(例如,从电子邮件中提取)、用户的与位置有关的浏览历史(例如,指示由用户访问的诸如网页的一个或多个文档)和/或在地图和/或其它界面上用星号标出或者以其它方式用旗号表示位置。
各种组件可以提供计算交互的指示,以用于存储在交互数据库152中,并且单独的组件可以可选地维护交互数据库152。可以提供交互以用于存储在交互数据库12中的组件的示例包括例如客户端设备105以及其它用户的其它计算设备、信息系统140和其它系统、在一个或多个计算设备上执行的电子邮件系统、导航系统和/或支持GPS的设备和/或可以标识与位置的交互的一个或多个其它组件。尽管图示了仅单个交互数据库152,然而在各种实施方式中交互数据库152可以包括多个数据库。例如,第一数据库可以包括与位置有关的定向查询并且第二数据库可以包括来自用户的移动计算设备的与位置有关的位置数据。在一些实施方式中,交互数据库152可以包括多个用户的条目,并且可以针对仅用户和/或一个或多个其它用户或者由用户授权的诸如方面确定系统120的组件允许对数据库中的用户的条目的访问。
在本文所述的系统收集关于用户的个人信息或者可以利用个人信息的情形下,可以给用户提供用于控制程序或特征是否收集用户信息(例如,关于用户的社交网络、社交动作或活动、职业、用户的偏好或用户的当前地理位置的信息)或者用于控制是否和/或如何从内容服务器接收可以与用户更相关的内容的机会。另外,特定数据可以在它被存储或者使用之前被以一个或多个方式处理,使得个人可标识的信息被移除。例如,可以处理用户的身份,使得对于该用户来说不能够确定个人可标识的信息,或者可以在获得了地理位置信息的情况下一般化用户的地理位置(诸如到城市、邮政编码或州级别),使得不能够确定用户的特定地理位置。因此,用户可以控制信息如何关于用户被收集和/或使用。
兴趣点(“POI”)数据库154可以包括实体的合集,并且针对这些实体中的一个或多个中的每一个,包括到与该实体和/或与该实体有关的一个或多个其它实体相关联的一个或多个属性的映射。例如,POI数据库154可以是知识图,诸如包括与企业和/或其它位置相关联的实体并且包括这些实体中的每一个的诸如电话号码、地址、开放时间、最受欢迎的时间等的属性的本地知识图。
在一些实施方式中,POI数据库154可以被利用来标识与交互数据库152的计算交互相关联的一个或多个位置。例如,POI数据库154中标识的物理位置可以与可以被利用来按物理位置映射交互数据库152的交互的地址、经度和纬度以及/或者其它坐标相关联。另外,例如,POI数据库154中标识的一个或多个物理位置中的每一个可以与物理位置的一个或多个别名和/或位置的属性的别名相关联,并且那些别名可以被利用来按物理位置映射交互数据库152的交互。
在各种实施方式中,分组引擎122可以利用来自POI数据库154的信息来确定来自交互数据库152的交互的组。例如,分组引擎122可以标识在POI数据库154中与经度和纬度坐标相关联的兴趣点并且进一步确定与那些相同的经度和纬度坐标相关联和/或与那些经度和纬度坐标的阈值距离内的坐标相关联的交互的组。例如,分组引擎122可以从POI数据库154中标识餐馆1以及餐馆1的纬度和经度。分组引擎122还可以确定与在所标识的餐馆1的纬度和经度的50码内的位置相关联的交互的组。另外,例如,餐馆1可以与POI数据库154中的街道地址相关联并且分组引擎122可以标识来自交互数据库152的包括到餐馆1的街道地址的导航方向的一个或多个交互。另外,例如,分组引擎122可以标识POI数据库154中的餐馆1的一个或多个别名,并且确定来自交互数据库152的与别名中的一个或多个相关联(并且可选地与诸如餐馆1附近的位置或与餐馆1相关联的类别的别名的附加属性相关联)的交互的组。
在本说明书中,词项“数据库”将被广泛地用来指代数据的任何合集。数据库的数据不需要被以任何特定方式构造或者完全构造,并且它能够被存储在一个或多个位置中的存储设备上。因此,例如,数据库152、154和/或158可以分别包括数据的多个合集,其中的每一个可以被不同地组织和访问。另外,例如,数据库152、154和/或158中的全部或部分可以被组合成一个数据库,并且/或者可以包含数据库中的条目之间的指针和/或其它链接。另外,在本说明书中,词项“条目”将被广泛地用来指代多个关联的信息项的任何映射。单个条目不必存在于单个存储设备中,并且可以包括可以存在于其它存储设备上的信息项的指针或其它指示。例如,标识交互数据库152中的计算交互的条目可以包括彼此映射的多个节点,其中每个节点包括实体的标识符,或者可以存在于另一数据结构和/或另一存储介质中的其它信息项。
方面确定系统120可以确定一个或多个方面,以基于用户的和位置有关的计算交互指派给位置。在各种实施方式中,方面确定系统120可以包括分组引擎122、交互量度引擎124、方面引擎126和/或文本概要生成引擎128。在一些实施方式中,可以省略引擎122、124、126和/或128中的一个或多个。在一些实施方式中,可以组合引擎122、124、126和/或128中的一个或多个的全部或方面。在一些实施方式中,可以在与方面确定系统120分开的组件中实现引擎122、124、126和/或128中的一个或多个。
一般地,分组引擎122确定各自与物理位置或物理位置的组相关联的计算交互的组。例如,分组引擎122可以从包括用户的和诸如企业、陆标、旅游胜地或公园的特定物理位置有关的计算交互的交互数据库152中确定计算交互的组。如本文中所述,分组引擎122可以在确定除与物理位置或物理位置的组相关联的组之外的用户交互的组时可选地考虑一个或多个附加参数。例如,分组引擎122可以确定与一个或多个物理位置相关联并且也与以下各项相关联的交互的组:诸如特定日期、特定日期范围和/或星期的特定天的一个或多个日期;诸如单个时间、时间范围和/或指示交互的持续时间的时间的一个或多个时间;至少阈值置信量度(例如,基于交互的源方面的置信);诸如指示特定用户组的属性的一个或多个用户属性;一个或多个特定源(例如,仅位置数据、仅驾驶方向);等等。
例如,分组引擎122可以确定用户在一个或多个时间段在一位置处的交互的组(例如,用户在上午11点与下午1点之间在餐馆1处的交互)。另外,例如,分组引擎122可以确定包括用户在地理区域内的位置的类别的多个位置处的交互(例如,用户与在特定邻域内或甚至在特定地理围栏内的披萨餐馆的交互)的交互的组。哪些参数在确定用户交互的一个或多个组时被分组引擎122利用可以至少部分地基于所期望的待关于位置确定的方面。在本文中提供了可以针对位置确定的示例方面以及可以可选地在确定交互的一个或多个组时考虑以用于在确定示例方面时利用的参数的示例。
在一些实施方式中,分组引擎122可以确定与位置相关联的交互的第一组,并且确定与和该位置类似的一个或多个位置相关联的交互的第二组(在本文中被称为“对等组”)。例如,分组引擎122可以确定与餐馆相关联的交互的第一组,并且确定包括与具有烹饪类型、价格、顾客群、地理区域、位置类别(例如,餐馆)和/或与位置的属性类似的其它属性的其它位置相关联的交互的交互的第二组。在一些实施方式中,相似性可以被定义为需要一个或多个属性之间的确切匹配(例如,餐馆和其它位置必须具有共同的烹饪类型)和/或一个或多个属性之间的软匹配(例如,餐馆和其它位置必须与在彼此的阈值内的平均价格相关联)。地理区域可以被定义有诸如邮政编码、邻域、城市、地区、区域代码等等的各种水平的粒度。
在确定组的一些实施方式中,分组引擎122可以确定一个或多个交互是界外值,并且不将这些交互包括在组中。可以基于一个或多个技术(诸如截断手段和/或缩尾手段)从组中标识和移除在外的交互,并且/或者可以丢弃低于阈值持续时间和/或高于阈值持续时间的交互。例如,分组引擎122可能不包括与访问的大于阈值的持续时间相关联的交互,因为它们可能指示员工而不是顾客的交互。另外,例如,分组引擎122可以标识位置的开放时间和/或关闭时间,并且确定来自用户的在开放时间之前和/或在关闭时间之后存在的交互很可能是员工。另外,例如,在一些实施方式中,一个或多个交互可以与置信水平相关联,并且仅满足阈值置信水平的交互可以被分组引擎122包括在交互的组中。例如,如果确切位置可能未被准确地确定(例如,交互可以基于指示包含多个兴趣点的区域的不准确位置数据),则指示多个潜在位置的交互可以与低置信水平相关联。在一些实施方式中,分组引擎122只有当满足该组的参数的指示的交互的计数满足阈值时才可以确定与物理位置相关联的交互的组。例如,分组引擎122只有当针对该组指示的交互的计数高于100个交互时才可以确定计算交互的组。在一些实施方式中,分组引擎122只有当具有满足该组的参数的交互的用户的计数满足阈值时才可以确定与物理位置相关联的计算交互的组。例如,分组引擎122只有当组包括来自至少X个用户的交互时才可以确定计算交互的组。在一些实施方式中,交互的组可能合乎一分布,诸如对数正态分布和/或威布尔(Weibull)分布,并且该分布的参数可以被一个或多个组件利用。
交互量度引擎124可以基于由分组引擎122确定的计算交互的一个或多个组来确定一个或多个计算交互量度。例如,分组引擎122可以确定包括通过和位置有关的组的计算交互的交互的组,并且交互量度引擎124可以确定指示由交互的组所指示的用户的交互的持续时间的一个或多个量度。在一些实施方式中,量度可以包括访问的平均或中值持续时间(例如,如由用户的GPS度数保持在特定半径内的时间或进出GPS读数之间的时间的长度来指示)。在一些实施方式中,量度可以附加地或可替选地包括访问的持续时间的连续或离散分布,例如,具有标准偏差的中值、包括访问的所有长度的向量或在一个或多个持续时间内的访问的长度的计数(例如,从0至5分钟的持续时间的计数、从5至10分钟的持续时间的计数等)等等。另外,例如,交互量度引擎124可以基于针对位置的交互的组来确定指示用户到该位置的访问的量的一个或多个量度。例如,量度可以包括该组的交互的原始计数、每天或其它时间段的平均和/或中值计数和/或交互的量的连续或离散分布(例如,具有标准偏差的中值、包括多个时间段中的每一个内的原始计数或平均值的向量(例如,在过去两个星期内每天的交互的计数;在第一时间段、第二时间段等期间的交互的计数))。哪些量度由交互量度引擎124确定可以至少部分地基于所期望的待关于位置确定的方面。在本文中提供了可以针对位置确定的示例方面以及可以可选地在确定示例方面时考虑的一个或多个量度的示例。
在一些实施方式中,交互量度引擎124可以确定基于交互的组的交互中的一个或多个的平均值的交互量度。例如,分组引擎122可以确定在多个日期的上午11时与下午1时之间(即,午餐时间)针对位置的位置数据交互的组并且交互量度引擎124可以确定指示在那个时间期间发起的与该位置的交互的平均持续时间的交互量度。另外,例如,分组引擎122可以确定在多个日期的下午5时与下午9时之间(即,晚餐时间)针对位置的位置数据交互的组并且交互量度引擎124可以确定指示在那个时间期间发生的与该位置的交互的平均持续时间的交互量度。
在一些实施方式中,交互量度引擎124可以确定指示在多个离散间隔期间的交互的量的一个或多个量度。例如,分组引擎122可以确定用户与餐馆1的交互的组,并且交互量度引擎124可以确定指示在上午11点与下午12点之间、在下午12点与下午1点之间、在下午1点与下午2点之间等发生的交互的数目的交互量度。另外,例如,分组引擎122可以确定针对与餐馆1相同的城市中的所有餐馆的交互的组并且交互量度引擎124可以确定指示每餐馆在相同的离散间隔内的交互的平均数的交互量度。
在一些实施方式中,交互量度引擎124可以基于与交互相关联的置信值来确定一个或多个交互量度。例如,如本文中所描述的,与位置的交互可以与指示交互指示与位置的实际交互的置信度的置信值相关联。交互量度引擎124可以利用关联的置信值来对这些交互中的一个或多个进行加权。作为示例,交互量度引擎124可以比与位置有关的非定向搜索更重地对用户在一位置处的在线签到进行加权。
方面引擎126可以基于由交互量度引擎124确定的一个或多个交互量度来确定位置的方面,并且可以将该方面指派给该位置。例如,方面引擎126可以在POI数据库154中使方面与位置相关联。作为确定方面的一个示例,交互量度引擎124可以确定指示在餐馆位置处的平均交互时间的交互量度,并且方面引擎126可以将该交互量度与第二量度进行比较以确定餐馆位置是“快速小吃”位置还是较长“坐下”位置。例如,第二量度可以是诸如30分钟的阈值,并且如果交互量度小于阈值,则餐馆的方面可以指示“快速小吃”位置。另外,例如,第二量度可以基于其它类似位置(例如,区域中的其它餐馆和/或相同类型的其它餐馆)的平均交互时间,并且如果交互量度小于平均值或者超过小于平均值的阈值,则餐馆的方面可以指示“快速小吃”位置。作为确定方面的另一示例,交互量度引擎124可以确定指示在过去6个月期间与餐馆的日常晚餐时间交互的平均量的第一计算交互量度以及指示在过去星期期间与餐馆的日常晚餐时间交互的平均量的第二计算交互量度。方面引擎126可以相对于第一计算交互量度确定第二计算交互量度指示交互增加并且确定餐馆“呈上升趋势”的方面。
在一些实施方式中,方面引擎126可以在针对位置确定方面时可选地利用一个或多个规则。例如,可以利用第一规则来针对所有位置或一类位置确定第一方面,并且可以利用第二规则来针对所有位置或一类位置确定第二方面。作为可以被利用的规则的一个示例,方面引擎126可以基于确定指示时间上更近的交互的量的第一量度与指示时间上不太近的交互的量的第二量度之间的差满足阈值、百分比和/或比例来标识位置具有指示“呈上升趋势”的方面。例如,方面引擎126可以在第一计算交互量度和第二计算交互量度指示至少20%的交互增加的情况下确定餐馆呈上升趋势(例如,如果指示在过去兴趣期间的日常交互的平均量的第一量度比在过去六个月期间的交互的平均量的第二计算交互量度大50%则餐馆可以具有“呈上升趋势”的方面)。作为可以被利用的规则的另一示例,方面引擎126可以基于确定指示时间上更近的交互的量的第一量度与时间上不太近的交互的量的第二量度之间的差满足第一阈值来标识位置具有指示“稍微呈上升趋势”的方面,并且在差满足第二阈值的情况下具有“显著地呈上升趋势”的方面。哪些技术被方面引擎126采用来确定方面可以至少部分地基于所期望的待确定的方面、由分组引擎122确定的组和/或基于由交互量度引擎124确定的交互量度。在本文中提供了可以针对位置确定的示例方面以及可以可选地在确定这些方面时利用的一个或多个示例技术的示例。
在一些实施方式中,方面引擎126可以基于针对位置的交互的多组来确定位置的方面。作为一个示例,分组引擎122可以确定在午餐时间期间针对一位置的交互的第一组以及在晚餐时间期间针对该位置的交互的第二组。交互量度引擎124可以确定指示在午餐时的平均用户交互的第一量度(基于第一组)以及指示在晚餐时的平均交互的第二量度(基于第二组)。方面引擎126可以基于确定第一量度大于第二量度并且/或者基于确定在午餐期间发生的交互的比例(即,第一量度)指示位置在午餐期间比在晚餐期间具有更多业务来确定指示该位置“对于午餐比晚餐来说更受欢迎”的方面。作为另一示例,分组引擎122可以确定与工作日相关联的针对位置的交互的第一组以及与周末相关联的交互的第二组。交互量度引擎124可以确定指示在工作日的平均日常交互的第一量度(基于第一组)以及指示在周末的平均日常交互的第二量度(基于第二组)。方面引擎126可以确定指示位置在工作日还是周末更受欢迎的方面。例如,方面引擎126可以在由交互量度引擎124确定的交互量度指示比周末交互更多的平均日常工作日交互的情况下确定“受欢迎的工作日位置”的方面。作为又一个示例,方面引擎126可以基于将指示在最近的时间段(例如,过去5天)期间与位置的交互的量的第一计算交互量度与指示在包括时间上不太近的交互的时间段(例如,过去3个月,可选地包括过去5天)期间的交互的量的第二计算交互量度进行比较来确定位置最近已开放或者关闭。例如,如果比较指示交互的显著增加,则针对该位置可以确定“最近开放”的方面。另外,例如,如果比较指示交互的显著减少并且第一计算交互量度指示相对更少的或无最近的交互,则针对该位置可以确定“最近关闭”的方面。
在一些实施方式中,方面引擎126可以基于将基于仅包括与位置的交互的组而确定的第一计算交互量度与基于包括与除该位置之外的一个或多个其它位置的交互的组而确定的第二计算交互量度进行比较来确定位置的方面。例如,分组引擎122可以确定针对地理区域中的所有意大利餐馆的交互的第一组并且交互量度引擎124可以基于该组来确定指示每餐馆的日常交互的平均量的第一计算交互量度。附加地,分组引擎122可以确定针对地理区域中的特定意大利餐馆的交互的第二组并且交互量度引擎124可以基于该第二组来确定指示与特定意大利餐馆的日常交互的平均量的第二计算交互量度。基于将第一量度与第二量度进行比较,方面引擎126可以确定指示特定意大利餐馆的知名度的方面。例如,如果针对餐馆的日常交互的平均量大于针对地理区域中的所有意大利餐馆的日常交互的平均量则该方面可以指示餐馆为受欢迎的意大利餐馆。
文本概要生成引擎128可以被配置成基于由各种组件(诸如交互量度引擎124和/或方面引擎126)提供的信号自动地生成关于物理位置的一个或多个文本概要。例如,在一些实施方式中,文本概要生成引擎128可以被配置成基于两个或更多个交互量度的比较自动地生成物理位置的文本描述。这个比较可以是产生被指派给物理位置的一个或多个方面的相同比较,并且实际上,在一些实施方式中,文本概要生成引擎128可以附加地或可替选地基于指派给物理位置的一个或多个方面自动地生成物理位置的文本描述。文本概要可以落入到各种类别中,包括与类似位置的“对等组”比较描述物理位置的文本概要(对等组也可以包括位置它本身)以及描述物理位置的绝对特性的文本概要。
将物理位置与对等组进行比较的文本概要可以包括将物理位置与满足一个或多个准则的其它物理位置(即,对等组)进行比较的文本概要。例如,文本概要“硅谷中搜索最多的意大利餐馆”将物理位置(硅谷中的印度餐馆)与硅谷中的意大利餐馆的对等组进行比较。“迪尔派克最受欢迎的面包房”将物理位置(迪尔派克的面包房)与迪尔派克的面包房的对等组进行比较。“在皇后区中具有完整酒吧的最便宜的法国餐馆”将物理位置(皇后区中的法国餐馆)与在皇后区中具有完整酒吧的法国餐馆的对等组进行比较。
可以基于一个或多个准则来选择与物理位置进行比较的对等组。这些准则可以包括但不限于位于特定地理区域内、具有特定类别(例如,印度餐馆、意大利餐馆、墨西哥餐馆、酒吧、面包房、咖啡店等)、销售特定价格范围内的商品/服务、具有一个或多个特性(安静环境、室外座位、完整酒吧、海滨景色、实况音乐等)等等。
用于将物理位置包括在对等组中的一个或多个准则可以例如由分组引擎122基于各种信号来选择。这些信号可以来自各种源(诸如客户端设备105)(直接地或间接地),或者来自信息系统140。一个这种信号是用户潜在感兴趣的特定位置。如果用户指示(显式地或隐式地)潜在对预订在特定豪华旅馆的房间感兴趣,则用于选择旅馆的对等组的准则可以包括具有与特定旅馆类似的价格范围的旅馆,或者和用户的特定偏好最佳匹配的其它旅馆(例如,具有特定星数的旅馆、带健身房的旅馆等)。
用于确定用于将物理位置包括在对等组中的一个或多个准则的另一信号是与用户计算设备相关联的上下文数据。与用户的计算设备(例如,智能电话、智能手表、智能眼镜等)相关联的上下文数据可以包括但不限于位置坐标(例如,使用GPS 108或诸如蜂窝三角测量的其它手段来获得)、使用浏览器106执行的搜索引擎查询、使用映射应用110执行的定向查询等等。假定用户位于特定邻域(例如,如通过她的GPS坐标来确定)中并且使用她的手机来搜索“便宜的意大利餐馆”。基于用户的上下文,分组引擎122可以例如从交互数据库152获得和在地理区域(例如,基于她的位置坐标来确定)内满足特定价格范围(例如,“$”或“$$”)的意大利餐馆有关的计算交互。如果适合这些准则的特定意大利餐馆例如由交互量度引擎124和/或方面引擎126确定为比其对等的其余部分更受欢迎,则文本概要生成引擎128可以为该餐馆生成文本概要,诸如“邻域中最受欢迎的便宜的意大利餐馆”或大意如此的东西。如果适合这些准则的另一意大利餐馆例如由交互量度引擎124和/或方面引擎126确定为具有比其对等的其余部分更好的室外座位,则文本概要生成引擎128可以为该餐馆生成文本概要,诸如“邻域中便宜的意大利餐馆的最好的室外座位”或大意如此的东西。
用于选择用于将物理位置包括在对等组中的一个或多个准则的另一信号可以附加地或可替选地为与用户(如与用户的计算设备相对)相关联的上下文数据。假定与用户相关联的在线日历条目指示用户在午餐之后不久被安排在特定地理区域中。进一步假定用户使用她的手机来搜索“快餐点”。分组引擎122可以例如从交互数据库152中选择和在该地理位置处或附近的已知为提供相对快的午餐选项的位置有关的交互。可以被用来确定用于选择物理位置的对等组的准则的其它用户相关上下文数据可以包括用户偏好、用户预算、用户社交网络状态更新等等。
用于选择用于将物理位置包括在对等组中的一个或多个准则的另一信号可以附加地或可替选地为诸如地理区域的知名度或大小的非用户相关信息。例如,假定用户位于好莱坞中并且搜索“印度食物”。将特定搜索结果描述为“加利福尼亚的最好的印度餐馆”的文本概要将不和例如“拉斯维加斯的最好的印度餐馆”一样有用。因此,与用户的位置相关联的地理区域的大小和/或知名度可以例如由分组引擎122使用,以确定用于从交互数据库152中选择交互的准则。在一些实施方式中,如果特定物理位置在地理区域内是唯一的(或者更一般地,特定对等组的单一成员),则可以例如由文本概要生成引擎生成特殊文本概要,诸如“圣马修斯的唯一波旁酒吧”。
另一类别的文本概要包括用它自己的绝对词项而不是与其它物理位置的对等组比较来描述物理位置的文本概要。如上所述,可以例如在不同的时间段(例如,午餐时间对晚餐时间)方面分析和物理位置有关的计算交互。绝对概要的示例包括但不限于“大量的访问者来再访问这个位置”、“这个地方越来越繁忙”、“这个点对于早午餐比对于晚餐来说更受欢迎”等等。在各种实施方式中,这些文本概要可以例如由文本概要生成引擎128基于由方面引擎126指派给物理位置的一个或多个方面来生成。
一般地,信息系统140在向用户提供信息时利用已由方面确定系统120确定的方面和/或由文本概要生成引擎128生成的文本概要。信息系统140可以例如在确定要提供的信息(例如,这些方面可以被包括在信息中)和/或确定何时或如何提供信息(例如,这些方面可以被利用来选择信息和/或相对于其它信息对该信息进行排名)时利用这些方面和/或文本概要。例如,信息系统140可以标识用户对一个或多个位置感兴趣并且基于位置的确定的方面来提供与一个或多个位置有关的信息。在一些实施方式中,文本概要生成引擎128可以与信息系统140而不是与方面确定系统120成一体。在其它实施方式中,文本概要生成引擎128可以是独立于方面确定系统120和信息系统140的独立组件。
信息系统140可以是例如搜索引擎、通知和/或建议系统以及/或者可以基于来自计算设备的隐式和/或显式指示(例如,基于来再计算设备的查询、经由计算设备对用户的选择、基于诸如对建议系统的访问的经由计算设备对应用的访问)向用户的计算设备提供与位置有关的信息的一个或多个其它系统。信息系统140可以可选地与信息数据库158通信。信息数据库158可以包括可以被信息系统140利用来向用户提供信息的信息。例如,信息数据库158可以包括文档、网页和/或可以被利用来标识要提供给用户的信息的其它信息项的索引。作为一个示例,信息系统140可以是搜索引擎并且信息数据库158可以是被利用来响应于搜索查询而标识文档的搜索索引。如本文中所描述的,可以可选地基于与文档相关联的确定的方面来针对搜索查询对这些文档进行排名。在一些实施方式中,信息系统140和/或另一组件可以可选地基于由方面引擎126确定的方面和/或由文本概要生成引擎128生成的文本概要来更新信息数据库158。例如,当信息数据库158是网页和其它文档的索引时,可以将该索引更新成包括与本文中所确定的方面有关的信息(例如,与位置相关联的网页可以基于该位置的确定的方面被索引)。
在一些实施方式中,信息系统140可以基于确定的方面响应于提交的搜索查询而对搜索结果进行选择和/或排名。例如,用户可以提供“trendy lunch places(时髦的午餐地点)”的搜索查询并且信息系统140可以标识在信息数据库158中与作为餐馆的一个或多个附近的位置有关的信息。基于“trendy”在搜索查询中的包括,信息系统140还可以标识所标识的位置中的一个或多个与指示为午餐服务和/或指示在知名度方面最近“呈上升趋势”的确定的方面相关联。信息系统140可以选择这些标识的位置以用于响应于搜索查询而提供并且/或者提升这些位置在响应于搜索查询而提供的搜索结果中的排名。作为另一示例,用户可以提供“new restaurants(新餐馆)”的查询并且信息系统140可以(例如,基于“new”存在于搜索查询中)标识在POI数据库154中与指示该餐馆最近已开放的方面相关联的一个或多个位置并且选择与这些位置有关的信息以用于响应于查询而提供并且/或者以用于响应于查询而更显著地提供。
在一些实施方式中,即便当查询的项不指示对所确定的方面感兴趣时,也可以基于确定的方面来对一个或多个搜索结果进行选择和/或排名。例如,用户可以提供“Italianrestaurants(意大利餐馆)”的搜索查询并且信息系统140可以经由信息数据库158标识响应于该查询的一个或多个网页。信息系统140可以标识在POI数据库154中与网页相关联的一个或多个位置并且进一步标识与这些位置相关联的一个或多个方面。信息系统140可以提供包括本地意大利餐馆的搜索结果并且已经与“呈上升趋势”方面相关联的餐馆可以被提升并且/或者以其它方式比一个或多个其它搜索结果更显著地显示。
如所描述的,在一些实施方式中,信息系统140可以独立于用户的任何查询提交提供与位置有关的信息。例如,信息系统140可以是可以在无需用户提交与位置有关的查询的情况下向用户提供与具有“高度受欢迎的”或“呈上升趋势”方面的位置有关的信息的通知或建议系统。例如,信息可以被“推送”给用户并且/或者响应于用户访问建议系统或者在建议系统中选择界面元素而被提供。另外,例如,信息系统140可以响应于对不是显式地打字、说话或者以其它方式输入查询的用户的用户的选择而提供一个或多个建议。例如,用户可以选择用于请求附近“受欢迎的餐馆”的用户界面元素并且信息系统140可以基于指示餐馆是“受欢迎的”的确定的方面来选择与一个或多个餐馆有关的信息。另外,例如,信息系统140可以是可以给地图提供各种兴趣点以用于显示在用户的计算设备上的映射应用。信息系统140可以基于兴趣点与一个或多个确定的方面的关联来确定要包括兴趣点中的一个或多个并且/或者可以基于兴趣点与一个或多个确定的方面的关联和/或基于由文本概要生成引擎128生成的关联的文本概要来确定要更显著地和/或与附加描述一起显示兴趣点中的一个或多个。另外,例如,可以在提供给用户的信息的排名中提升“最近开放”位置。例如,如果用户熟悉该区域则可以不给用户提供位置中的餐馆。即使用户熟悉该区域与“最近开放”的方面相关联的餐馆也可以被提供给用户并且将不另外提供该区域中的餐馆。
虽然在图1中被描绘为单独的组件,然而在各种实施方式中,可以可选地组合方面确定系统120和/或信息系统140中的全部或一部分。另外,在一些实施方式中,可以省略信息系统140。
图2示出物理位置的方面如何可以被确定并指派给该物理位置以及一个或多个文本概要如何可以基于和物理位置有关的计算交互被生成并提供给信息系统140的示例。和位置有关的计算交互被存储在交互数据库152中。分组引擎122可以被配置成针对位置的对等组、针对用户的类别、针对一个或多个特定时刻并且/或者基于一个或多个其它准则来确定包括针对特定位置的交互的交互的组。在一些实施方式中,分组引擎122可以至少部分地基于POI数据库154中的信息来标识物理位置。例如,分组引擎122可以在POI数据库154中标识位置并且确定和所标识的位置有关的交互的组(例如,与该位置的所有交互、在一个或多个时刻和/或在一定时间段期间的交互)。另外,例如,分组引擎122可以基于POI数据库154中的其它信息(例如,基于将交互映射到POI数据库154中的位置的别名、地址或其它信息)来确定和特定位置有关的交互数据库152的计算交互。
作为示例,分组引擎122可以标识餐馆1意大利餐馆的位置以及该位置的坐标和/或地址。分组引擎122还可以从包括在过去月期间和餐馆1有关的计算交互的交互数据库152中确定计算交互的组。分组引擎122可以向交互量度引擎124提供计算交互的一个或多个组以针对每个组来确定一个或多个交互量度。例如,针对这些组中的每一个,交互量度引擎124可以确定指示每天的交互的平均数的交互量度。另外,例如,交互量度引擎124可以确定指示在每个组的交互的时间段期间每天的每小时的交互的平均数的交互量度。交互量度引擎124可以将这些交互量度提供给方面引擎126。
在一些实施方式中,可以确定交互的仅一个组并且可以针对一位置确定仅一个交互量度,如由交互的第二组的虚线以及图2中的第二计算交互量度来表示(指示那些方面是可选的)。例如,第一计算交互量度可以是在该位置处每小时发生的总交互的百分比(例如,在上午10点与上午11点之间发生的总平均交互的5%、在上午11点与下午12点之间发生的总平均交互的15%等)。第二量度可能不是从交互的组确定的,而是可以替代地为阈值。例如,第二量度可以是在午餐时间期间的交互的85%的阈值,并且方面引擎126可以通过将该阈值与在午餐时间内每小时的总交互的百分比进行比较来确定位置是午餐餐馆。
方面引擎126可以基于交互量度来针对位置确定一个或多个方面并且在POI数据库154中使这些方面与位置相关联。例如,交互量度引擎124可以确定指示在时间上最近的月内的午餐时间期间的平均交互的第一计算交互量度以及指示在过去六个月内的午餐时间期间的平均交互的第二计算交互量度。方面引擎126可以通过对交互量度进行比较并且确定平均午餐时间交互已增加了至少阈值量来确定“对于午餐来说在知名度方面呈上升趋势”的方面。
作为可以针对位置确定的方面的另一示例,方面引擎126可以确定指示位置的顾客是否对该位置忠诚的方面(以及可选地忠诚的程度)。例如,分组引擎122可以确定用户与餐馆1的交互的组。交互量度引擎124可以基于该组来确定指示已与位置交互了一次的用户的数目、已与位置交互了两次、三次等的用户的数目的交互量度。另外,例如,交互量度引擎124可以(例如,基于包括诸如相同区域的类似价格范围的其它餐馆的附加位置的交互的组)确定指示用户的组已与其它位置交互了一次、两次、三次等的平均次数的第二量度。方面引擎126可以通过将位置的重复顾客的计数(或比例)与一个或多个其它位置的重复顾客计数(或比例)进行比较来确定指示餐馆有忠诚顾客群的方面(例如,重复顾客越多,越忠诚)
作为确定意大利餐馆A的顾客忠诚方面的另一示例,可以确定与意大利餐馆A相关联的交互的组。如果期望在具有特定属性的用户当中确定忠诚,则在一些实施方式中该组的交互可以可选地由分组引擎122基于与那些属性中的一个或多个的关联来选择。指示与意大利餐馆A的重复交互的量度的交互量度可以由交互量度引擎124基于交互的组来确定。例如,交互量度可以是通过用户的交互的平均量、通过用户的交互的中值量和/或交互的量的连续或离散分布(例如,具有标准偏差的中值、包括针对诸如一次交互、两次交互、三次交互的多个交互量中的每一个的原始计数或频率的向量等)。
作为另一示例,分组引擎122可以针对餐馆1确定计算交互的组并且针对其它意大利餐馆的组附加地确定计算交互的组。交互量度引擎124可以针对餐馆1和其它意大利餐馆确定交互的量度。方面引擎126可以基于交互量度来确定与餐馆1的知名度有关的餐馆的方面。例如,方面引擎126可以通过确定在晚餐时与餐馆1的交互大于在晚餐时其它意大利餐馆的交互的平均数来确定餐馆1是晚餐吃意大利餐的受欢迎的位置。
作为确定指示意大利餐馆A的趋势的意大利餐馆A的方面的示例,与意大利餐馆A相关联并且与最近的时间段(例如,最近的X天)相关联的计算交互的组可以由分组引擎122确定。如果期望在具有特定属性的用户当中确定趋势,则在一些实施方式中该组的交互可以可选地由分组引擎122基于与那些属性中的一个或多个的关联来选择。指示与意大利餐馆A的交互的量的交互量度可以由交互量度引擎124基于交互的组来确定。例如,交互量度可以是在最近的X天期间每天的交互的平均量。可以从包括在接下来最近的X天期间的交互的交互的第二组确定第二计算交互量度。方面引擎126可以基于对第一计算交互量度和第二计算交互量度进行比较来针对位置确定一个方面。例如,如果交互量度指示过去X天中的平均交互大于在以前X天中的平均交互,则方面引擎126可以确定位置呈上升趋势的方面。
如图2所示,文本概要生成引擎128可以基于从交互量度引擎124获得的计算交互量度并且/或者基于从方面引擎126获得的一个或多个方面来生成关于物理位置的文本概要。在一些实施方式中,文本概要生成引擎128可以从POS数据库154获得这些方面,例如,当那些方面已经由方面引擎126指派给POI数据库154中的物理位置时。在一些实施方式中,文本概要生成引擎128可以向信息系统140提供(或者以其它方式给其提供)一个或多个文本概要。信息系统140然后可以使文本概要被以各种方式(例如,相邻搜索结果、作为弹出窗口、在卡片中等)呈现给用户。
如由从信息系统140到分组引擎122的箭头所表示的,在各种实施方式中,分组引擎122可以从信息系统140接收例如和用户或用户的计算设备有关的上下文数据。分组引擎122可以出于各种目的使用这个文本信息。例如,分组引擎122可以使用上下文数据来确定用于选择特定物理位置(例如,用户的定向查询的目的地)的对等组的一个或多个准则。作为另一示例,分组引擎122可以将上下文数据用作起始点(例如,当用户尚未提供搜索时)来确定对特定位置的潜在隐式用户兴趣,并且基于该潜在兴趣,为到特定位置的对等组选择一个或多个准则。
假定分组引擎122接收到指示用户正经过墨西哥餐馆的GPS信号。分组引擎122可以标识在交互数据库152中和该墨西哥餐馆有关的计算交互的组。分组引擎122还可以标识例如在同一口语区域(例如,“太平洋高地”、“Butchertown”等)中的墨西哥餐馆的对等组。交互量度引擎124可以获得指示与对等组的墨西哥餐馆被搜索有多频繁相比该墨西哥餐馆被搜索有多频繁的交互量度,方面引擎126可以使用所述交互量度来将一个或多个方面指派给用户正经过的墨西哥餐馆。文本概要生成引擎128可以产生文本概要(例如,“区域中搜索次最多的墨西哥餐馆”),并且信息系统140可以将该概要提供给客户端设备105处的用户,例如,作为“卡片”或其它类似通知。
如信息数据库158与分组引擎122之间的箭头所示,在一些实施方式中,分组引擎122可以基于除上下文信息之外的其它信息来确定用于选择特定物理位置的对等组的一个或多个准则。例如,在一些实施方式中,分组引擎122可以基于特定地理区域的物理大小和/或人口来选择应该包含对等物理位置的地理区域。例如,假定经过布鲁克林的用户搜索“好的中国餐馆”。分组引擎122可以例如基于来自信息数据库158的信息来确定纽约州的物理大小/人口使它成为用于选择中国餐馆以包括在对等组中的不适合的(太大的)地理区域。这个判定可以基于一个或多个可调整的阈值(例如,少于50,000的人口、少于10英里的地理大小等)。取决于这一个或多个阈值如何被调整,分组引擎122可以关于纽约市做出相同的确定。然而,如果分组引擎122专注于布鲁克林或可能甚至布鲁克林内的口语地区,则可以满足一个或多个阈值,并且分组引擎122可以选择和该区域中的对等中国餐馆有关的计算交互。
图3示出基于与物理位置相关联的交互将一个方面指派给物理位置的示例方法的流程图。为了方便,参考执行操作的系统对流程图的操作进行描述。这个系统可以包括各种计算机系统的各种组件。例如,一些操作可以由方面确定系统120的一个或多个组件(诸如分组引擎122、交互量度引擎124和方面引擎126)来执行。而且,虽然以特定顺序示出了图3的方法的操作,然而这不意在为限制性的。可以重新排序、省略或者添加一个或多个操作。
在步骤300处,确定与物理位置相关联的交互的组。在一些实施方式中,交互的组可以由与分组引擎122共享一个或多个方面的组件来确定。在一些实施方式中,可以基于用户的一个或多个特性来确定包括用户的交互的交互的组。例如,分组引擎122可以确定与特定用户属性和/或特定用户组相关联的交互的组。在一些实施方式中,分组引擎122可以确定在一定时间段期间发生的交互的组。例如,分组引擎122可以确定在特定星期、月、星期几期间和/或在一定时间段期间的特定时刻期间发生的交互(例如,在过去月期间的午餐时间期间的交互)的组。
在步骤305处,基于组的交互确定物理位置的第一交互量度。第一交互量度可以由与交互量度引擎124共享一个或多个特性的组件来确定。在一些实施方式中,交互量度可以是基于交互的统计量。例如,针对交互的组的交互量度可以包括在一定时间段期间的交互的平均值、在一定时间段期间每小时的交互的平均数和/或在一定时间段期间每小时发生的平均日常交互的比例(例如,当天为午餐顾客的顾客百分比、当天为晚餐顾客的顾客百分比)。
在步骤310处,确定物理位置的第二交互量度。在一些实施方式中,第二交互量度可以是一个或多个静态或动态阈值。例如,第一交互量度可以指示与位置的交互的持续时间,第二量度可以是静态阈值持续时间。在一些实施方式中,第二量度可以附加地或可替选地包括基于包括除被利用来确定第一交互量度的交互的组之外的附加交互的交互的第二组的附加交互量度。例如,分组引擎122可以从被包括在交互的第一组中的交互中针对一个或多个不同的位置和/或针对用户的一个或多个不同组来确定在一个或多个不同时间内的交互的第二组(步骤300)。例如,步骤300的交互的组可以包括与意大利餐馆1的交互,第二量度可以基于与在意大利餐馆1附近的地理区域中的所有意大利餐馆的交互(可选地包括与意大利餐馆1的交互)。
在步骤315处,物理位置的一个方面基于第一交互量度与第二交互量度的比较而确定,并且该方面被指派给该物理位置。该物理位置的该方面可以由与方面引擎126共享一个或多个特性的组件来确定,并且可以基于与诸如POI数据库154的一个或多个数据库中的位置的关联被指派给该位置。在一些实施方式中,方面引擎126可以针对位置确定与该位置的呈上升趋势知名度有关的方面。例如,方面引擎126可以基于基于最近的交互而确定的第一交互量度以及基于不太近的交互的第二交互量度来确定餐馆在知名度方面呈上升趋势,并且确定交互量度指示知名度的最近增加。另外,例如,方面引擎126可以基于指示与位置的几个或无当前交互的位置的交互量度来确定餐馆最近已关闭。在一些实施方式中,方面引擎126可以基于与位置有关的第一交互量度以及与一个或多个其它位置(包括或者不包括所述位置)有关的第二交互量度来确定一个方面。例如,第一交互量度可以基于与餐馆的交互并且第二交互量度可以基于与和第一餐馆类似的其它餐馆的交互的第二组。例如,方面引擎126可以对交互量度进行比较,并且确定第一餐馆比为类似类型的烹饪服务、具有类似价格范围和/或在类似地理区域中的其它餐馆的平均交互更受欢迎。
图4示出基于和物理位置有关的计算交互来为物理位置生成文本概要的示例方法400的流程图。为了方便,参考执行操作的系统对流程图的操作进行描述。这个系统可以包括各种计算机系统的各种组件。例如,一些操作可以由方面确定系统120的一个或多个组件(诸如分组引擎122、交互量度引擎124、方面引擎126和/或文本概要生成引擎128)来执行。而且,虽然以特定顺序示出了图4的方法的操作,然而这不意在为限制性的。可以重新排序、省略或者添加一个或多个操作。
在块402处,系统可以标识和特定物理位置有关的计算交互的第一组。在一些实施方式中,系统可以基于用户的显式活动(诸如用户搜索关于特定旅馆的评论或者搜索到该旅馆的方向)来选择特定物理位置。在一些实例中,系统可以基于用户的隐式活动(例如,上下文)(诸如用户使在午餐期间在特定区域中安排的会议与用户对于特定烹饪的一般偏好耦合)来选择特定物理位置。假定Sue被安排紧接在午餐之后在被称作迪尔派克的邻域中参加会议,并且假定Sue一般地更喜欢花费不到$20的印度烹饪。系统可以标识与Sue的会议的位置最近的印度餐馆,然后可以标识和该印度餐馆有关的一个或多个计算交互。
在一些实施方式中,计算交互的第一组可以由与分组引擎122共享一个或多个方面的组件来标识。在一些实施方式中,可以基于用户的一个或多个特性来确定包括用户的交互的交互的组。例如,分组引擎122可以确定与特定用户属性和/或特定用户组相关联的交互的组。在一些实施方式中,分组引擎122可以确定在一定时间段期间发生的交互的组。例如,分组引擎122可以确定在特定星期、月、星期几期间和/或在一定时间段期间的特定时刻期间发生的交互(例如,在过去月期间的午餐时间期间的交互)的组。
在块404处,系统可以确定用于将一个或多个其它物理位置选择为特定物理位置的对等组的一个或多个准则。例如,与Sue和/或Sue的智能电话相关联的上下文信息可以指示Sue位于迪尔派克中,喜欢印度食物,并且对于食物有特定预算。例如来自信息数据库158的其它信息可以指示迪尔派克具有太小(地理大小或人口)而不能选择物理位置的令人满意的对等组的大小,但是迪尔派克所位于的城市被适当地调整大小以用于选择对等组。
在块406处,系统可以标识和满足在块404处确定的一个或多个准则的一个或多个附加物理位置有关的计算交互的第二组。例如,系统可以选择与在迪尔派克所位于的城市内、也满足Sue的预算需要中的一个或多个的印度餐馆相关联的计算交互。
在块408处,系统可以基于在块402处标识的第一组的交互来针对特定物理位置确定第一计算交互量度。第一计算交互量度可以由与交互量度引擎124共享一个或多个特性的组件来确定。在一些实施方式中,交互量度可以是基于交互的统计量。例如,针对交互的组的交互量度可以包括在一定时间段期间的交互的平均值、在一定时间段期间每小时的交互的平均数和/或在一定时间段期间每小时发生的平均日常交互的比例(例如,当天为午餐顾客的顾客百分比、当天为晚餐顾客的顾客百分比)。例如,系统可以确定靠近Sue的会议的印度餐馆已在过去月中被搜索了特定次数。
在块410处,系统可以基于在块406处确定的第二组的一个或多个计算交互来确定第二计算交互量度。例如,系统可以确定城市中的其它印度餐馆已在过去月中被用户搜索的次数。在其它实施方式中,不是与物理位置的对等组有关,而是第二计算交互量度可以是一个或多个静态或动态阈值。例如,第一计算交互量度可以指示与位置的交互的持续时间并且第二量度可以是静态阈值持续时间。
在块412处,系统可以基于第一计算交互量度与第二计算交互量度的比较来确定物理位置的一个方面。在一些实施方式中,可以将该方面指派给物理位置。该物理位置的该方面可以由与方面引擎126共享一个或多个特性的组件来确定并且可以基于与诸如POI数据库154的一个或多个数据库中的位置的关联被指派给该位置。
在块414处,系统可以生成和特定物理位置有关的一个或多个文本概要。文本概要可以由与文本概要生成引擎128共享一个或多个特性的组件来生成。这一个或多个文本概要可以基于两个或更多个计算交互量度(例如,在块408和410处确定)的比较被生成,或者可以基于在412处确定的一个或多个方面。
在一些实施方式中,系统可以使用多个模板文本概要中的一个或多个来生成文本概要。系统可以至少部分地基于用来在块408和410处确定计算交互量度的计算交互的类型来选择模板文本概要。下表1提供了可以被用来选择模板文本概要的基于对等组的查找表的非限制性示例,包括被分析的计算交互的类型以及可以被用来从多个潜在适用的模板文本概要中选择的示例阈值。
表1
概要类型 | 被分析的计算交互的类型 | 阈值 |
“搜索最多” | 驾驶方向 | 第1位 |
“在搜索最多的之中” | 驾驶方向 | 前1% |
“常常搜索” | 驾驶方向 | 前10% |
“唯一” | 任何 | N/A |
“评论最好中的一个” | 在线市场评论 | 前15% |
“最受欢迎的中的一个” | 总访问次数 | 前10% |
下表2提供了可以被用来选择模板文本概要的“绝对”查找表的非限制性示例,包括被分析的计算交互的类型以及可以被用来从多个潜在适用的模板文本概要中选择的示例阈值。
表2
参考图5,提供了包括基于位置的确定的方面的信息的示例界面500。在一些实施方式中,信息系统140可以确定图5的界面500中包括的信息,并且向客户端设备105提供界面500(或诸如方便界面500的渲染的HTML或XML的信息)以呈现给用户。例如,信息系统140可以是搜索引擎并且可以响应于用户提供搜索查询而经由浏览器106向用户提供界面500(或用于方便其渲染的信息)。另外例如,信息系统140可以是建议系统,并且可以经由客户端设备105的建议应用来提供界面500。在一些实施方式中,图5的界面500的仅一部分可以被提供给用户,并且/或者可以经由一个或多个供替换的界面来提供信息。
可以基于由信息系统140标识为与位置有关的一个或多个方面来向用户提供午餐建议502。例如,可以响应于用户提供“受欢迎的午餐餐馆”的查询、用户以其它方式指示对午餐餐馆感兴趣(例如,为“午餐餐馆”选择界面元素)或者基于标识的用户的上下文(例如,它在用户的当前位置接近于午餐时间)来向用户提供午餐建议502。在一些实施方式中,午餐建议502可以包括信息系统140已经在POI数据库154中标识为与“受欢迎的午餐位置”方面相关联的位置并且可以基于这些方面来提供位置的列表。在一些实施方式中,可以基于与POI数据库154中的位置相关联的一个或多个方面来确定各位置在午餐建议502中的排序。例如,可以在提供的位置的列表中在排名方面提升与在知名度方面呈上升趋势的方面相关联的位置。
最喜爱的餐馆建议504可以经由客户端设备105作为单独的界面或者作为界面500的一部分被提供给用户。在一些实施方式中,最喜爱的餐馆建议504可以包括由信息系统140从POI数据库154中标识的并且与“当地人的最喜爱的餐馆”方面相关联的一个或多个位置。例如,分组引擎122可以针对504的餐馆中的每一个来确定针对与“当地人”(例如,生活在餐馆附近的那些人)相关联的餐馆的计算交互的第一组以及针对包括“非当地人”的餐馆的计算交互的第二组(例如,针对餐馆的所有交互)。交互量度引擎124可以基于这些组来确定第一计算交互量度和第二计算交互量度,方面引擎126可以基于这些量度来确定餐馆受为当地人的用户欢迎。信息系统140可以基于确定它们各自与“当地人的最喜爱的餐馆”方面相关联来提供所列举的504的餐馆。这些餐馆中的每一个还包括附加信息,诸如可以经由信息数据库158和/或POI数据库154来标识的餐馆的知名度排名(由星来指示)和类别(即,披萨和牛排)。在一些实施方式中,可以基于附加关联的方面对这些位置中的一个或多个进行选择和/或排名(例如,可以提升趋势餐馆,可以提升更受欢迎的餐馆)。
搜索结果506可以像图5所示那样与其它信息一起提供在界面500中,并且/或者可以作为单独的界面被提供。例如,信息系统140可以是搜索引擎,搜索结果506可以响应于由用户提供的查询而经由客户端设备105提供给用户。在一些实施方式中,如本文所述,可以经由信息数据库158标识与搜索结果一起提供的信息,并且可以基于与和搜索结果有关的位置相关联的方面对结果进行选择和/或排名。
在这个示例中,搜索引擎结果506伴随有由例如文本概要生成引擎128生成的文本概要。例如,第一结果伴随有文本“附近最常被搜索的意大利餐馆”。这个意大利餐馆显然已经与特定邻域中的意大利餐馆的对等组进行了比较。第二结果伴随有文本“晚餐比午餐更受欢迎的意大利餐馆”。已经跨越各时间段(午餐和晚餐时间间隔)对和这个意大利餐馆有关的计算交互进行了比较。第三结果伴随有文本“仅是城市中具有实况音乐的意大利餐馆”。这个意大利餐馆已经与该“城市”中的意大利餐馆的对等组进行了比较,并且显然在具有实况音乐时在该对等组当中是唯一的。
图6示出计算机系统610的框图。计算机系统610通常包括经由总线子系统612与许多外围设备进行通信的至少一个处理器614。这些外围设备可以包括存储子系统624(包括例如存储器子系统625和文件存储子系统626)、用户接口输出设备620、用户接口输入设备622以及网络接口子系统616。输入和输出设备允许用户与计算机系统610交互。网络接口子系统616向外部网络提供接口并且耦合到其它计算机系统中的对应的接口设备。
用户接口输入设备622可以包括键盘、诸如鼠标、轨迹球、触摸板的指点设备或图形平板、扫描器、并入显示器的触摸屏、诸如语言识别系统、麦克风的音频输入设备和/或其它类型的输入设备。一般而言,词项“输入设备”的使用旨在包括用于将信息输入到计算机系统610中或者到通信网络上的所有可能类型的设备和方式。
用户接口输出设备620可以包括显示子系统、打印机、传真机或诸如音频输出设备的非视觉显示器。显示子系统可以包括阴极射线管(CRT)、诸如液晶显示器(LCD)的平板设备、投影设备,或用于创建可见图像的某种其它机构。显示子系统还可以诸如经由音频输出设备提供非视觉显示。一般而言,词项“输出设备”的使用旨在包括用于从计算机系统610向用户或者向另一机器或计算机系统输出信息的所有可能类型的设备和方式。
存储子系统624存储提供本文中所描述的模块中的一些或全部的功能性的编程和数据结构。例如,存储子系统624可以包括用于执行图3和/或图4的方法的选择方面以及由分组引擎122、交互量度引擎124、方面引擎126、文本概要生成引擎128等等所执行的操作中的一个或多个的逻辑。
这些软件模块一般由处理器614独自或者与其它处理器相结合地执行。存储器625可以包括许多存储器,包括用于在程序执行期间存储指令和数据的主随机存取存储器(RAM)630以及固定指令被存储在其中的只读存储器(ROM)632。文件存储子系统626能够为程序和数据文件提供永久存储,并且可以包括硬盘驱动器、软盘驱动器以及关联的可移除媒体、CD-ROM驱动器、光驱或可移除媒体盒。执行特定实施方式的功能性的模块可以由文件存储子系统626存储在存储子系统624中,或者存储在可由(一个或多个)处理器614访问的其它机器中。
总线子系统612提供用于让计算机系统610的各种组件和子系统按预期与彼此进行通信的机制。尽管总线子系统612作为单个总线被示意性地示出,然而总线子系统的替代实施方式可以使用多个总线。
计算机系统610可以具有不同类型,包括工作站、服务器、计算集群、刀片服务器、服务器场或任何其它数据处理系统或计算设备。由于计算机和网络的不断变化的性质,图6所示的计算机系统610的描述出于图示一些实施方式的目的仅旨在作为特定示例。具有比图6中所描述的计算机系统更多或更少的组件的计算机系统610的许多其它配置也是可能的。
虽然已经在本文中描述并图示了数个实施方式,但是可以利用用于执行功能并且/或者获得结果和/或本文中所描述的优点中的一个或多个的各种其它手段和/或结构,并且这些变化和/或修改中的每一个被视为在本文中所描述的实施方式的范围内。更一般地,本文中所描述的所有参数、尺寸、材料和配置意在为示例性的,并且实际的参数、尺寸、材料和/或配置将取决于教导被用于的一个或多个特定应用。本领域的技术人员将认识到或者能够仅仅使用例行程序试验来探知本文中所描述的特定实施方式的许多等同物。因此应当理解,上述实施方式仅通过示例来呈现,并且在所附权利要求及其等同物的范围内,除像具体地描述和要求保护的那样外还可以以其它方式实践这些实施方式。本公开的实施方式针对本文中所描述的每个单独的特征、系统、物品、材料、全套工具和/或方法。另外,两个或更多个这些特征、系统、物品、材料、全套工具和/或方法的任何组合在这些特征、系统、物品、材料、全套工具和/或方法是不相互不一致的情况下被包括在本公开的范围内。
Claims (39)
1.一种计算机执行的方法,所述计算机执行的方法包括:
基于与物理位置有关的组的计算交互,从一个或多个数据库中标识计算交互的组,其中,所述组的计算交互分别指示对所述物理位置的实际访问以及意于访问所述物理位置中的至少一个;
基于所述计算交互的组,确定用于所述物理位置的第一计算交互量度;
基于第二组来确定第二计算交互量度,所述第二组包括除了所述组的计算交互之外的附加计算交互,所述附加计算交互包括以下各项中的至少一个:
附加物理位置交互,所述附加物理位置交互与除了所述物理位置之外的一个或多个附加物理位置有关,以及
时间上不同的交互,所述时间上不同的交互与所述物理位置有关,并且与所述组的所述交互时间上不同;
基于所述第一计算交互量度与所述第二计算交互量度的比较,将一个方面指派给所述物理位置;
从用户的计算设备接收查询;
作为对所述查询的响应,对与所述物理位置有关的信息进行标示;
至少部分地基于所指派的方面,相对于响应于所述查询的附加信息对所述信息进行排名;以及
响应于所述查询,向所述用户的所述计算设备提供排名后的所述信息和附加信息。
2.根据权利要求1所述的计算机执行的方法,其中,所述第二组的所述附加计算交互包括所述附加物理位置交互,并且所述方法还包括:
基于所述附加物理位置与所述物理位置之间的相似性,将所述附加物理位置交互包括在所述第二组中。
3.根据权利要求2所述的计算机执行的方法,还包括:基于所述物理位置的类别和地理区域中的至少一个与所述附加物理位置的类别和地理区域中的至少一个的比较,从而确定所述附加物理位置与所述物理位置之间的所述相似性。
4.根据权利要求1所述的计算机执行的方法,其中,所述组的所述计算交互与一个或多个第一时间段相关联,所述第二组的所述附加计算交互包括所述时间上不同的交互,并且与一个或多个第二时间段相关联。
5.根据权利要求4所述的计算机执行的方法,其中,所述第一计算交互量度指示在所述第一时间段期间与所述物理位置的交互量,所述第二计算交互量度指示在所述第二时间段期间的第二交互量;其中,所述方面指示所述交互量和第二交互量的差。
6.根据权利要求5所述的计算机执行的方法,其中,所述第二时间段包括在时间上比所述第一时间段更早的日期范围,其中,所述方面指示以下各项中的一个:当所述差指示满足阈值的增加时的肯定趋势;当所述差满足新近开放的企业阈值时的新近开放的企业;以及当所述差指示满足关闭的企业阈值的减小时的关闭的企业。
7.根据权利要求5所述的计算机执行的方法,其中,所述第一时间段是跨越多个日期的第一时间范围,所述第二时间段是跨越多个日期的第二时间范围,其中,所述方面指示所述物理位置在所述第一时间范围期间的知名度。
8.根据权利要求1所述的计算机执行的方法,其中,所述第一计算交互量度指示如通过所述组的所述计算交互所指示的与所述物理位置的重复交互的量度,所述第二交互量度指示如通过所述第二组的所述附加计算交互所指示的与所述附加物理位置的重复交互。
9.根据权利要求8所述的计算机执行的方法,其中,确定所述第一计算交互量度包括:
基于确定重复交互的一个或多个量中的每一个的频率来确定重复交互的所述量度;以及
基于重复交互的所述量度来确定所述第一交互量度。
10.根据权利要求1所述的计算机执行的方法,其中,所述第一计算交互量度指示与所述物理位置的交互的量。
11.根据权利要求1所述的计算机执行的方法,还包括:
与和所述物理位置有关的所述信息相结合地向所述用户的所述计算设备提供所述物理位置的所述方面的指示。
12.根据权利要求1所述的计算机执行的方法,其中,从所述用户的所述计算设备接收所述查询包括接收指示所述方面的选择;其中,作为对所述查询的响应而标识与所述物理位置有关的所述信息包括:至少部分地基于所述选择以及所述方面到所述物理位置的指派来标识所述物理位置,并且基于标识所述物理位置来标识所述信息。
13.根据权利要求1所述的计算机执行的方法,其中,所述查询包括一个或多个词项,并且至少部分地基于所述方面相对于所述附加信息对所述信息进行排名包括:
确定所述方面与所述词项中的至少一个词项之间的关系;以及
基于所述关系来确定所述排名。
14.根据权利要求1所述的计算机执行的方法,其中,确定交互的所述组包括:基于满足隐私阈值的所述组的所述交互量来确定交互的所述组。
15.一种系统,所述系统包括:
存储器,所述存储器存储指令;
一个或多个处理器,所述一个或多个处理器能够进行操作来执行所述存储器中的所述指令,其中,所述指令包括用于进行下列指令:
基于和物理位置有关的组的计算交互,从一个或多个数据库中标识计算交互的组,其中,所述组的所述计算交互各自指示对所述物理位置的实际访问以及意于访问所述物理位置中的至少一个;
基于所述计算交互的组,确定用于所述物理位置的第一计算交互量度;
基于第二组来确定第二计算交互量度,所述第二组包括除了所述组的计算交互之外的附加计算交互,所述附加计算交互包括以下各项中的至少一个:
附加物理位置交互,所述附加物理位置交互与除了所述物理位置之外的一个或多个附加物理位置有关,以及
时间上不同的交互,所述时间上不同的交互与所述物理位置有关,并且与所述组的所述交互时间上不同;
基于所述第一计算交互量度与所述第二计算交互量度的比较,将一个方面指派给所述物理位置。
16.一种计算机执行的方法,包括:
从一个或多个数据库确定计算交互的组,所述确定基于所述组的交互与物理位置的关联;
基于所述组的所述计算交互来确定第一计算交互量度;
确定第二量度;以及
基于所述第一计算交互量度与所述第二量度的比较来将一个方面指派给所述物理位置。
17.根据权利要求16所述的计算机执行的方法,其中,所述第一计算交互量度指示如通过所述组的所述计算交互所指示的与所述物理位置的重复交互的量度,所述第二量度指示与一个或多个附加物理位置的重复交互的量度和阈值中的一个。
18.根据权利要求17所述的计算机执行的方法,其中,所述第二量度基于计算交互的第二组而确定。
19.根据权利要求17所述的计算机执行的方法,其中,确定所述第一交互量度包括:
基于确定重复交互的一个或多个量中的每一个的频率来确定重复交互的所述量度;以及
基于重复交互的所述量度来确定所述第一计算交互量度。
20.一种计算机执行的方法,包括:
从一个或多个数据库中标识和物理位置有关的计算交互的第一组;
从所述一个或多个数据库中标识和一个或多个附加物理位置有关的计算交互的第二组,其中,所述一个或多个附加物理位置满足一个或多个准则;
基于计算交互的所述第一组,确定用于所述物理位置的第一计算交互量度;
基于计算交互的所述第二组,确定用于所述一个或多个附加物理位置的第二计算交互量度;以及
基于所述第一计算交互量度与所述第二计算交互量度的比较,自动生成所述物理位置的文本描述。
21.根据权利要求20所述的计算机执行的方法,其中,所述一个或多个准则包括:位于与所述物理位置相关联的地理区域内。
22.根据权利要求21所述的计算机执行的方法,还包括至少部分地基于所述地理区域的知名度或大小来选择所述地理区域。
23.根据权利要求20所述的计算机执行的方法,其中,所述一个或多个准则:包括与特定价格范围相关联。
24.根据权利要求23所述的计算执行的方法,还包括基于与所述物理位置或用户偏好相关联的价格范围来限定所述特定价格范围。
25.根据权利要求20所述的计算机执行的方法,其中,所述一个或多个准则包括:与特定类别相关联。
26.根据权利要求25所述的计算机执行的方法,其中,所述一个或多个准则还包括:位于与所述物理位置相关联的地理区域内。
27.根据权利要求20所述的计算机执行的方法,其中,自动地生成所述物理位置的所述文本描述包括:将所述第一计算交互量度如何与所述第二计算交互量度相比较的指示包括在所述文本描述中。
28.根据权利要求20所述的计算机执行的方法,还包括:基于与用户计算设备相关联的上下文数据来确定所述一个或多个准则。
29.根据权利要求28所述的计算机执行的方法,其中,所述上下文数据包括用户搜索,所述用户搜索在所述用户计算设备上执行,且与满足所述一个或多个准则的物理位置有关。
30.根据权利要求28所述的计算机执行的方法,其中,所述上下文数据包括:所述用户计算设备的位置。
31.根据权利要求28所述的计算机执行的方法,其中,所述上下文数据包括:在所述用户计算设备上执行的定向查询。
32.一种系统,包括存储器以及能够操作来执行存储在所述存储器中的指令的一个或多个处理器,包括用于进行下列的指令:
从一个或多个数据库确定和物理位置有关的计算交互的第一组;
从所述一个或多个数据库确定和以下各项有关的计算交互的第二组:
除了所述物理位置之外的一个或多个附加物理位置,或者
与所述第一组的所述计算交互时间上不同的物理位置;并且
基于所述第一组,确定用于所述物理位置的第一交互量度;
基于所述第二组,确定用于所述物理位置的第二交互交量;以及
基于所述第一计算交互量度与所述第二计算交互量度的比较,自动地生成所述物理位置的文本描述。
33.根据权利要求32所述的系统,其中,计算交互的所述第二组与满足一个或多个准则的一个或多个物理位置有关。
34.根据权利要求33所述的系统,其中,所述一个或多个准则包括:位于与所述物理位置相关联的地理区域内。
35.根据权利要求34所述的系统,还包括用于至少部分地基于所述地理区域的知名度或大小来选择所述地理区域的指令。
36.根据权利要求33所述的系统,其中,所述一个或多个准则包括:与特定价格范围或者与特定类别相关联。
37.根据权利要求33所述的系统,还包括用于将所述第一计算交互量度如何与所述第二计算交互量度相比较的指示包括在所述文本描述中的指令。
38.根据权利要求33所述的系统,还包括:用于基于与用户计算设备相关联的上下文数据来确定所述一个或多个准则的指令。
39.包括指令的至少一个非时间上性计算机可读介质,所述指令响应于所述指令通过计算系统的执行,从而使所述计算系统执行以下操作:
基于与用户或由该用户操作的计算设备相关联的上下文数据来标识对所述用户潜在感兴趣的物理位置;
从一个或多个数据库中标识和对所述用户潜在感兴趣的所述物理位置有关的计算交互的第一组;
从所述一个或多个数据库中标识和一个或多个附加物理位置有关的计算交互的第二组,其中,所述一个或多个附加物理位置满足一个或多个准则;
基于计算交互的所述第一组来针对对所述用户潜在感兴趣的所述物理位置确定第一计算交互量度;
基于计算交互的所述第二组来针对所述一个或多个附加物理位置确定第二计算交互量度;
基于所述第一计算交互量度和所述第二计算交互量度来确定对所述用户潜在感兴趣的所述物理位置的一个方面;以及
基于所确定的方面自动地生成所述物理位置的文本描述。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011639579.8A CN112699198A (zh) | 2014-07-16 | 2015-07-15 | 生成关于物理位置的文本概要的方法,系统和存储介质 |
Applications Claiming Priority (7)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201462025341P | 2014-07-16 | 2014-07-16 | |
US62/025,341 | 2014-07-16 | ||
US14/504,074 US20160019556A1 (en) | 2014-07-16 | 2014-10-01 | Determining an aspect of a physical location based on interactions associated with the physical location |
US14/504,074 | 2014-10-01 | ||
US14/504,018 US10089326B2 (en) | 2014-07-16 | 2014-10-01 | Generating textual summary about physical location based on computing interactions pertaining to physical location |
US14/504,018 | 2014-10-01 | ||
PCT/US2015/040609 WO2016011176A1 (en) | 2014-07-16 | 2015-07-15 | Determining an aspect of and/or generating a textual summary about a physical location based on computing interactions pertaining to the physical location |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011639579.8A Division CN112699198A (zh) | 2014-07-16 | 2015-07-15 | 生成关于物理位置的文本概要的方法,系统和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106471499A true CN106471499A (zh) | 2017-03-01 |
CN106471499B CN106471499B (zh) | 2021-01-22 |
Family
ID=55074730
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201580035895.5A Active CN106471499B (zh) | 2014-07-16 | 2015-07-15 | 生成关于物理位置的文本概要的方法,系统和存储介质 |
CN202011639579.8A Pending CN112699198A (zh) | 2014-07-16 | 2015-07-15 | 生成关于物理位置的文本概要的方法,系统和存储介质 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011639579.8A Pending CN112699198A (zh) | 2014-07-16 | 2015-07-15 | 生成关于物理位置的文本概要的方法,系统和存储介质 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (5) | US20160019556A1 (zh) |
CN (2) | CN106471499B (zh) |
WO (1) | WO2016011176A1 (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108241738A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-07-03 | 广东林盟科技有限公司 | 基于mvc和svg的热区平面图实现方法、系统和装置 |
CN112136150A (zh) * | 2018-01-05 | 2020-12-25 | 科拉温股份有限公司 | 用于表征和确定物品与时刻之间的关系的方法和设备 |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10146871B2 (en) * | 2007-03-27 | 2018-12-04 | Sholem Weisner | Method and apparatus for a digital leg history |
US10235668B1 (en) | 2012-04-25 | 2019-03-19 | Wells Fargo Bank, N.A. | System and method for a mobile wallet |
US10192217B1 (en) | 2012-04-25 | 2019-01-29 | Wells Fargo Bank, N.A. | System and method for receipt tracking in a mobile wallet |
US20160019556A1 (en) | 2014-07-16 | 2016-01-21 | Google Inc. | Determining an aspect of a physical location based on interactions associated with the physical location |
US9824323B1 (en) * | 2014-08-11 | 2017-11-21 | Walgreen Co. | Gathering in-store employee ratings using triggered feedback solicitations |
US9955462B2 (en) * | 2014-09-26 | 2018-04-24 | Qualcomm Incorporated | Ultra-low latency LTE control data communication |
US9980257B2 (en) * | 2014-09-26 | 2018-05-22 | Qualcomm Incorporated | Ultra-low latency LTE reference signal transmission |
CN112187432A (zh) * | 2015-05-14 | 2021-01-05 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 传输上行控制信息的方法和设备 |
US10762515B2 (en) * | 2015-11-05 | 2020-09-01 | International Business Machines Corporation | Product preference and trend analysis for gatherings of individuals at an event |
US10650621B1 (en) | 2016-09-13 | 2020-05-12 | Iocurrents, Inc. | Interfacing with a vehicular controller area network |
WO2018084851A1 (en) * | 2016-11-04 | 2018-05-11 | Google Llc | Realtime busyness for places |
US11328727B2 (en) * | 2017-03-31 | 2022-05-10 | Optim Corporation | Speech detail recording system and method |
US20180349950A1 (en) * | 2017-05-31 | 2018-12-06 | Facebook, Inc. | Determining long-term value to a publishing user for presenting content to users of an online system |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110218992A1 (en) * | 2010-03-05 | 2011-09-08 | Apple Inc. | Relevancy ranking for map-related search |
CN102591911A (zh) * | 2010-12-01 | 2012-07-18 | 微软公司 | 位置相关实体的实时个性化推荐 |
CN102594905A (zh) * | 2012-03-07 | 2012-07-18 | 南京邮电大学 | 一种基于场景的社交网络位置兴趣点推荐方法 |
CN102611785A (zh) * | 2011-01-20 | 2012-07-25 | 北京邮电大学 | 面向手机的移动用户个性化新闻主动推荐服务系统及方法 |
US20120304087A1 (en) * | 2011-05-23 | 2012-11-29 | Brandon Marshall Walkin | Graphical User Interface for Map Search |
US8326831B1 (en) * | 2011-12-11 | 2012-12-04 | Microsoft Corporation | Persistent contextual searches |
US20130111512A1 (en) * | 2011-10-31 | 2013-05-02 | Salvatore Scellato | Method to evaluate the geographic popularity of geographically located user-generated content items |
US20140040236A1 (en) * | 2012-07-31 | 2014-02-06 | Microsoft Corporation | Visualization of top local geographical entities through web search data |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7054614B1 (en) * | 2000-08-07 | 2006-05-30 | Denso Corporation | Context privacy for delivery of context-aware content for wireless terminals |
US20060123014A1 (en) | 2004-12-07 | 2006-06-08 | David Ng | Ranking Internet Search Results Based on Number of Mobile Device Visits to Physical Locations Related to the Search Results |
US8037166B2 (en) * | 2009-01-26 | 2011-10-11 | Google Inc. | System and method of displaying search results based on density |
US8478306B2 (en) * | 2010-11-10 | 2013-07-02 | Google Inc. | Self-aware profile switching on a mobile computing device |
US8855681B1 (en) * | 2012-04-20 | 2014-10-07 | Amazon Technologies, Inc. | Using multiple applications to provide location information |
US8635021B2 (en) * | 2012-05-04 | 2014-01-21 | Google Inc. | Indicators for off-screen content |
US20150100383A1 (en) | 2013-10-08 | 2015-04-09 | Mastercard International Incorporated | Method and system to measure customer traffic at a merchant location |
US20160019556A1 (en) | 2014-07-16 | 2016-01-21 | Google Inc. | Determining an aspect of a physical location based on interactions associated with the physical location |
-
2014
- 2014-10-01 US US14/504,074 patent/US20160019556A1/en not_active Abandoned
- 2014-10-01 US US14/504,018 patent/US10089326B2/en active Active
-
2015
- 2015-07-15 CN CN201580035895.5A patent/CN106471499B/zh active Active
- 2015-07-15 CN CN202011639579.8A patent/CN112699198A/zh active Pending
- 2015-07-15 WO PCT/US2015/040609 patent/WO2016011176A1/en active Application Filing
-
2018
- 2018-08-30 US US16/117,152 patent/US10838989B2/en active Active
-
2020
- 2020-11-16 US US17/099,159 patent/US11657075B2/en active Active
-
2023
- 2023-04-13 US US18/134,156 patent/US20230252056A1/en active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110218992A1 (en) * | 2010-03-05 | 2011-09-08 | Apple Inc. | Relevancy ranking for map-related search |
CN102591911A (zh) * | 2010-12-01 | 2012-07-18 | 微软公司 | 位置相关实体的实时个性化推荐 |
CN102611785A (zh) * | 2011-01-20 | 2012-07-25 | 北京邮电大学 | 面向手机的移动用户个性化新闻主动推荐服务系统及方法 |
US20120304087A1 (en) * | 2011-05-23 | 2012-11-29 | Brandon Marshall Walkin | Graphical User Interface for Map Search |
US20130111512A1 (en) * | 2011-10-31 | 2013-05-02 | Salvatore Scellato | Method to evaluate the geographic popularity of geographically located user-generated content items |
US8326831B1 (en) * | 2011-12-11 | 2012-12-04 | Microsoft Corporation | Persistent contextual searches |
CN102594905A (zh) * | 2012-03-07 | 2012-07-18 | 南京邮电大学 | 一种基于场景的社交网络位置兴趣点推荐方法 |
US20140040236A1 (en) * | 2012-07-31 | 2014-02-06 | Microsoft Corporation | Visualization of top local geographical entities through web search data |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108241738A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-07-03 | 广东林盟科技有限公司 | 基于mvc和svg的热区平面图实现方法、系统和装置 |
CN108241738B (zh) * | 2017-12-27 | 2021-09-21 | 广东林盟科技有限公司 | 基于mvc和svg的热区平面图实现方法、系统和装置 |
CN112136150A (zh) * | 2018-01-05 | 2020-12-25 | 科拉温股份有限公司 | 用于表征和确定物品与时刻之间的关系的方法和设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106471499B (zh) | 2021-01-22 |
US11657075B2 (en) | 2023-05-23 |
US20230252056A1 (en) | 2023-08-10 |
US20210073250A1 (en) | 2021-03-11 |
WO2016011176A1 (en) | 2016-01-21 |
CN112699198A (zh) | 2021-04-23 |
US20160019238A1 (en) | 2016-01-21 |
US10838989B2 (en) | 2020-11-17 |
US20160019556A1 (en) | 2016-01-21 |
US20180373735A1 (en) | 2018-12-27 |
US10089326B2 (en) | 2018-10-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106471499A (zh) | 确定物理位置的方面且/或基于和物理位置有关的计算交互生成关于物理位置的文本概要 | |
US10311384B2 (en) | Automatic creation and maintenance of a taskline | |
US10366422B2 (en) | Quality visit measure for controlling computer response to query associated with physical location | |
JP5808802B2 (ja) | コンテキストの影響を受ける、関心点の検索 | |
US8838586B2 (en) | Relevancy ranking for map-related search | |
US9152726B2 (en) | Real-time personalized recommendation of location-related entities | |
US9122757B1 (en) | Personal concierge plan and itinerary generator | |
US9194716B1 (en) | Point of interest category ranking | |
JP6076489B2 (ja) | イベント評価の取得 | |
Zeng et al. | A restaurant recommender system based on user preference and location in mobile environment | |
US20140280576A1 (en) | Determining activities relevant to groups of individuals | |
CN112088390A (zh) | 对于地点的个性化匹配得分 | |
CN106910090A (zh) | 上下文信息使用系统、装置和方法 | |
KR20170030379A (ko) | 사용자 선호에 맞춘 여행 큐레이션 서비스 방법 및 시스템 | |
US20170097748A1 (en) | Dynamic sorting and inference using gesture based machine learning | |
US11573988B2 (en) | Storage of point of interest data on a user device for offline use | |
Luo et al. | Spatial pattern of hotel distribution in China | |
US9715553B1 (en) | Point of interest retrieval | |
JP2010033608A (ja) | 情報提供システム | |
TWI512511B (zh) | 訊息提示方法 | |
US20160371425A1 (en) | Determining a Characteristic of a Location Based on Visit Data | |
Kahveci et al. | Integrating social features into mobile local search | |
TW201419231A (zh) | 基於行動定位服務之適地性地標推薦系統 | |
KR20230155081A (ko) | 객체 추천 시스템 및 그 동작 방법 | |
ALTINGÖVDE et al. | Integrating social features into mobile local search |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for 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 |