CN106570033A - 基于场景化数据的个性化推荐方法及装置 - Google Patents
基于场景化数据的个性化推荐方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106570033A CN106570033A CN201510657668.8A CN201510657668A CN106570033A CN 106570033 A CN106570033 A CN 106570033A CN 201510657668 A CN201510657668 A CN 201510657668A CN 106570033 A CN106570033 A CN 106570033A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- mobile terminal
- change
- module
- location information
- 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.)
- Pending
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
- 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
- G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Abstract
本发明提供的基于场景化数据的个性化推荐方法及装置，通过开启移动终端的定位服务；搜集一预设时间内移动终端的位置变化信息；根据位置变化信息分析使用移动终端的用户的行为特征；根据行为特征对用户添加多个表示用户行为特征的标签；筛选出符合标签的应用或服务；根据一预设时间向用户推送筛选出的应用或服务等步骤，基于用户位置变化信息等场景化数据，分析获得符合该用户行为特征的应用或服务的个性化推荐，可以大大提高推送应用或服务的准确性。
Description
技术领域
本发明属于移动终端技术领域，涉及一种基于场景化数据的个性化推荐方法及装置。
背景技术
近几年，移动互联网呈现出了爆发增长的趋势，移动终端如手机的软件出现了各种五花八门、品类丰富的App(Application，应用程序)，硬件也推出各种各样的机型以适用于各种用户需求。
据appFigures提供的数据显示，谷歌应用商店已在移动应用数量上超过了苹果的AppStore，为安卓开发应用的开发者在数量上也较支持苹果或亚马逊移动平台的要更多。据统计，谷歌应用商店中的应用数量为143万，而苹果的则为121万，亚马逊的是29.3万；谷歌的平台吸引了38.8万名开发者，苹果的这一数量为28.2万，亚马逊则为4.8万。
应用程序数量的爆炸式增长不但给移动互联网带来了新的商机，同样也带来了新的问题。用户在庞大的App商店中举步维艰，他们很多时候不知道该选择什么应用，也不知道哪些应用适合自己。用户对于智能终端的需求已经不再仅限于快捷方便，用户希望他们的智能设备越来越聪明，了解用户的想法，以至于能预测用户的思想。用户通常需要到应用商店或者App的下载网页上查找并获取App，这种获取App的方式比较繁琐，为了便于用户快速获取App，可以向用户提供主动推送App的服务。
常用的应用程序推送方法可以为：根据用户下载的应用程序，向该用户推送与下载的应用程序相似的应用程序。比如当用户下载某个音乐播放应用程序时，则向该用户推送其他各种音乐播放应用程序；又如当用户下载某一个游戏程序时，则向该用户推送相似的游戏程序。
然而，上述推送方法仅能在用户下载应用程序时进行推送，如果用户长时间没有主动下载应用程序，则无法向该用户进行推送；同时，现有推送方法的另一个可能的前提是用户在其终端上已经安装了某个应用程序，才能推送与该应用程序相类似的另一款应用程序，如果用户的终端上没有安装这个类型的应用程序，就无法为该用户提供所需要的或可能需要的某类应用程序的推送；此外，现有推送方法更无法收集、分析用户的特征，无法提供精准推送。
因此，如何提供一种应用程序个性化推荐方法及装置，为用户精准、快速、便捷地推送用户所需要的应用程序，是本领域技术人员亟待解决的技术问题之一。
发明内容
本发明的目的在于弥补上述现有技术的不足，提供一种基于场景化数据的个性化推荐方法及装置，可提高给用户推送应用或服务的准确性。
为实现上述目的，本发明提供一种基于场景化数据的个性化推荐方法，其包括以下步骤：
步骤S01，开启移动终端的定位服务；
步骤S02，搜集一预设时间内所述移动终端的位置变化信息；
步骤S03，根据所述位置变化信息分析使用所述移动终端的用户的行为特征；
步骤S04，根据所述行为特征对所述用户添加多个表示用户行为特征的标签；
步骤S05，筛选出符合所述标签的应用或服务；
步骤S06，根据一预设时间向所述用户推送筛选出的应用或服务。
进一步地，步骤S02中位置变化信息包括位置信息以及位置信息所对应的时刻信息。
进一步地，步骤S03包括根据所述位置变化信息获得所述移动终端的行为方式，所述行为方式包括在某一位置及某一时间段的停留、在两个位置之间的移动、在某一位置预设半径范围内及某一时间段的范围运动、在预设时间范围内在某个位置的出现频率。
进一步地，步骤S03包括根据所述移动终端的行为方式和所述行为方式所对应的时刻信息，分析用户的行为特征。
进一步地，步骤S03还包括将所述位置变化信息对应至移动终端预存的地图信息。
进一步地，所述地图信息包括位置点以及位置点所对应的地点类型。
其中，所述地点类型包括但不仅限于住宅、学校、医院、酒店、公园、道路、商场、办公楼、餐厅、咖啡厅、体育场馆、休闲娱乐场所、景点、生活服务场所、停车场等等。
进一步地，步骤S05包括筛选出符合两个或两个以上所述标签的应用或服务。
为实现上述目的，本发明还提供一种基于场景化数据的个性化推荐装置，其包括：
定位服务模块，内置于移动终端中，用于提供移动终端的定位信息；
位置变化信息搜集模块，用于根据所述定位服务模块提供的定位信息搜集一预设时间内移动终端的位置变化信息；
分析模块，用于根据所述位置变化信息分析使用所述移动终端的用户的行为特征；
标签添加模块，用于根据所述行为特征对所述用户添加多个表示用户行为特征的标签；
筛选模块，用于筛选出符合所述标签的应用或服务；
推送模块，用于根据一预设时间将筛选出的应用或服务推送给所述用户。
进一步地，所述位置变化信息包括位置信息以及位置信息所对应的时刻信息。
进一步地，所述分析模块包括行为方式获取模块，用于根据所述位置变化信息获得所述移动终端的行为方式，所述行为方式包括在某一位置及某一时间段的停留、在两个位置之间的移动、在某一位置预设半径范围内及某一时间段的范围运动、在预设时间范围内在某个位置的出现频率。
进一步地，所述移动终端内置有地图模块，所述分析模块还用于将所述位置变化信息对应至所述地图模块的地图信息。
进一步地，所述地图信息包括位置点以及位置点所对应的地点类型。
其中，所述地点类型包括但不仅限于住宅、学校、医院、酒店、公园、道路、商场、办公楼、餐厅、咖啡厅、体育场馆、休闲娱乐场所、景点、生活服务场所、停车场等等。
进一步地，所述应用或服务筛选模块用于筛选出符合两个或两个以上所述标签的应用或服务。
本发明提供的基于场景化数据的个性化推荐方法及装置，通过开启移动终端的定位服务；搜集一预设时间内移动终端的位置变化信息；根据位置变化信息分析使用移动终端的用户的行为特征；根据行为特征对用户添加多个表示用户行为特征的标签；筛选出符合标签的应用或服务；根据一预设时间向用户推送筛选出的应用或服务等步骤，基于用户位置变化信息等场景化数据，分析获得符合该用户行为特征的应用或服务的个性化推荐，可以大大提高推送应用或服务的准确性。
附图说明
为能更清楚理解本发明的目的、特点和优点，以下将结合附图对本发明的较佳实施例进行详细描述，其中：
图1为本发明基于场景化数据的个性化推荐方法的流程示意图；
图2为本发明基于场景化数据的个性化推荐装置的结构示意图；
图3为本发明一实施例中表示位置变化信息的示意图。
具体实施方式
第一实施例
请同时参阅图1和图2，本实施例的基于场景化数据的个性化推荐方法及装置，用于提高给用户推送应用或服务的准确性，本发明可应用于现有的任一电子设备中，如智能手机、Pad、个人计算机、智能电视、电子书阅读器等移动终端。
如图1所示，本实施例中的个性化推荐方法包括以下步骤：
步骤S01，开启移动终端的定位服务；
步骤S02，搜集一预设时间内移动终端的位置变化信息；
步骤S03，根据位置变化信息分析使用移动终端的用户的行为特征；
步骤S04，根据行为特征对用户添加多个表示用户行为特征的标签；
步骤S05，筛选出符合标签的应用或服务；
步骤S06，根据一预设时间向用户推送筛选出的应用或服务。
其中，步骤S01包括用户打开移动终端的定位服务或利用移动终端已经开启的定位服务，该定位服务利用GPS、蓝牙和众包Wi-Fi热点以及信号塔位置来确定移动终端的大致方位，且设置成允许本发明的推荐装置访问定位服务的位置信息。实际应用中，位置信息等数据可以但不限于通过SDK获取，可将SDK置于任何一个应用程序制作者的App中，便可通过该App中的SDK采集该移动终端的位置信息等数据。
步骤S02包括搜集一预设时间内移动终端的位置变化信息。该预设时间可以根据需要进行调整，如预设一周的时间搜集用户前往某个学校地区的频次来判断用户行为特征是否包含接送孩子，又如预设晚上或白天12个小时内搜集用户在某个位置半径范围内的停留时间来判断用户行为特征是否包含在家和在单位上班。该位置变化信息较佳地包括位置信息以及位置信息所对应的时刻信息，即某个时刻在某个位置，如搜集到某用户在晚上20:00至第二天早上8:00都在某住所。
步骤S03，根据位置变化信息分析使用移动终端的用户的行为特征。该步骤较佳地包括根据位置变化信息获得移动终端的行为方式，即用户的行为方式，该行为方式可根据上述位置信息和时刻信息来获得，行为方式的种类可包括在某一位置及某一时间段的停留、在两个位置之间的移动、在某一位置预设半径范围内及某一时间段的范围运动、在预设时间范围内在某个位置的出现频率等。因此，本步骤较佳地可以根据该行为方式和行为方式所对应的时刻信息，来分析用户的行为特征。如某用户在每天晚上20:00至第二天早上8:00都在某住所，可以判断其行为为在家；又如某用户在一周之内去过五次同一所小学，且都是在每天16:00之后，可以判断其行为为接孩子放学。
其中，本步骤较佳地还包括将位置变化信息对应至移动终端预存的地图信息，地图信息较佳地包括位置点(坐标点)以及位置点所对应的地点类型，如住宅、学校、医院、酒店、公园、道路、商场、办公楼、餐厅、咖啡厅、体育场馆、休闲娱乐场所、景点、生活服务场所、停车场等等，使得位置变化信息中的位置信息与地图信息中的位置点相对应，从而对应到具体的地点类型。如某用户8:00离开某一位置并用一定的速度移动，一段时间后到达另一位置并停留15分钟，继续以一定的速度移动，一段时间后到达第三个位置并在100米的半径范围内停留8个小时左右。通过本步骤分析得到该用户的行为特征：8:00离开住所，使用交通工具或走路来到早餐店(根据位置信息对应的地点类型为某餐厅或咖啡厅)，用15分钟吃完早餐(记录到达和离开时刻)，再次使用交通工具或走路来到工作地点，工作了8个小时(位置小范围运动)。确定行为特征是根据行为方式和时刻信息来综合判断、计算，可以预置多个判断规则，每个判断规则可以包括一个或多个地点类型、一个或多个时刻信息的预设阈值，如预设“10min<School local time<60min；1<School localrate<5”(表示满足在某个地点类型为学校的停留时间在10-60分钟之间，且满足每周去该学校的次数为1-5次)，则可以判断该用户有孩子的概率很高，后续可以推送关于育儿、亲子相关的应用或服务(如店铺、儿童节提醒、孩子生日提醒功能等)。一周中去某一位置的频率可以通过算法“Local rate＝firsttime+secondtime+..../7”实现。图3显示了一个实施例中表示位置变化信息的示意图，POI Name列表示地点信息，Start Time表示到达时刻，End Time表示离开时刻，图中每一格表示某用户从到达第一地点到离开最末地点的时间(End Time-Start Time)。
通过本步骤的分析，甚至可以根据预设算法判断用户的工作类型，如工作时间在某个具体位置点停留时间较长的可能是程序员、数据分析师、财务人员等，工作时间的位置点变化较大的有可能是销售人员，那么就可以推送相关的应用或服务给这些用户。本步骤也可以根据场景化数据判断用户是否经常去超市，最常去的购物场所是哪里，是否喜欢旅行等，判断方式可从上述描述中在不付出创造性劳动的情况下得到，不再赘述。
步骤S04，根据行为特征对用户添加多个表示用户行为特征的标签。在上一步骤获得了用户的行为特征之后，根据行为特征对该用户添加多个标签，该标签可以自定义，如“爱旅游”、“有小孩”、“白领”、“爱喝咖啡”、“不爱逛街”、“注重健身”等有关性别、年龄、职业、教育、地域和兴趣爱好等的标签。
步骤S05，筛选出符合标签的应用或服务。对于应用或服务，可以预先对其设置标签，也可以使用网络上、应用中心已有的标签。较佳地，筛选出符合两个或两个以上上述标签的应用或服务，甚至符合所有标签的应用或服务，以尽可能接近用户的个性特征，进一步提高推送的准确性。
步骤S06，根据一预设时间向用户推送筛选出的应用或服务。推送的时间可以根据实际需要以及搜集位置变化信息的时间而定，如每天中午推送一次、每周末推送一次等。为了提高给用户的体验感受，可以在移动终端系统的首屏进行推送，在一个实施例中，本发明通过预制一个App图标在智能手机的首屏界面，该App即具有本发明的推送装置，实施本发明的推送方法，并在有推送的应用程序之后，在该App图标上予以显示，如以数字显示有推送应用程序的数量，用户点击该图标即可跳转到下载页面。
本实施例的基于场景化数据的个性化推荐装置如图2所示，包括：
定位服务模块11，内置于移动终端中，用于提供移动终端的定位信息；
位置变化信息搜集模块12，用于根据定位服务模块11提供的定位信息搜集一预设时间内移动终端的位置变化信息；
分析模块13，用于根据位置变化信息分析使用移动终端的用户的行为特征；
标签添加模块14，用于根据行为特征对用户添加多个表示用户行为特征的标签；
筛选模块15，用于筛选出符合标签的应用或服务；
推送模块16，用于根据一预设时间将筛选出的应用或服务推送给用户。
较佳地，分析模块13包括行为方式获取模块，用于根据位置变化信息获得移动终端的行为方式，行为方式包括在某一位置及某一时间段的停留、在两个位置之间的移动、在某一位置预设半径范围内及某一时间段的范围运动、在预设时间范围内在某个位置的出现频率。较佳地，移动终端内置有地图模块，分析模块13还用于将位置变化信息对应至地图模块的地图信息。
本实施例个性化推荐装置各模块之间的运行方式如上述方法实施例所述，不再赘述。
Claims (10)
1.一种基于场景化数据的个性化推荐方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤S01，开启移动终端的定位服务；
步骤S02，搜集一预设时间内所述移动终端的位置变化信息；
步骤S03，根据所述位置变化信息分析使用所述移动终端的用户的行为特征；
步骤S04，根据所述行为特征对所述用户添加多个表示用户行为特征的标签；
步骤S05，筛选出符合所述标签的应用或服务；
步骤S06，根据一预设时间向所述用户推送筛选出的应用或服务。
2.根据权利要求1所述的个性化推荐方法，其特征在于：步骤S02中位置变化信息包括位置信息以及位置信息所对应的时刻信息。
3.根据权利要求1或2所述的个性化推荐方法，其特征在于：步骤S03包括根据所述位置变化信息获得所述移动终端的行为方式，所述行为方式包括在某一位置及某一时间段的停留、在两个位置之间的移动、在某一位置预设半径范围内及某一时间段的范围运动、在预设时间范围内在某个位置的出现频率。
4.根据权利要求3所述的个性化推荐方法，其特征在于：步骤S03包括根据所述移动终端的行为方式和所述行为方式所对应的时刻信息，分析用户的行为特征。
5.根据权利要求4所述的个性化推荐方法，其特征在于：步骤S03还包括将所述位置变化信息对应至移动终端预存的地图信息。
6.根据权利要求5所述的个性化推荐方法，其特征在于：所述地图信息包括位置点以及位置点所对应的地点类型。
7.根据权利要求1所述的个性化推荐方法，其特征在于：步骤S05包括筛选出符合两个或两个以上所述标签的应用或服务。
8.一种基于场景化数据的个性化推荐装置，其特征在于，其包括：
定位服务模块，内置于移动终端中，用于提供移动终端的定位信息；
位置变化信息搜集模块，用于根据所述定位服务模块提供的定位信息搜集一预设时间内移动终端的位置变化信息；
分析模块，用于根据所述位置变化信息分析使用所述移动终端的用户的行为特征；
标签添加模块，用于根据所述行为特征对所述用户添加多个表示用户行为特征的标签；
筛选模块，用于筛选出符合所述标签的应用或服务；
推送模块，用于根据一预设时间将筛选出的应用或服务推送给所述用户。
9.根据权利要求8所述的个性化推荐方法，其特征在于：所述分析模块包括行为方式获取模块，用于根据所述位置变化信息获得所述移动终端的行为方式，所述行为方式包括在某一位置及某一时间段的停留、在两个位置之间的移动、在某一位置预设半径范围内及某一时间段的范围运动、在预设时间范围内在某个位置的出现频率。
10.根据权利要求9所述的个性化推荐方法，其特征在于：所述移动终端内置有地图模块，所述分析模块还用于将所述位置变化信息对应至所述地图模块的地图信息。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510657668.8A CN106570033A (zh) | 2015-10-13 | 2015-10-13 | 基于场景化数据的个性化推荐方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510657668.8A CN106570033A (zh) | 2015-10-13 | 2015-10-13 | 基于场景化数据的个性化推荐方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106570033A true CN106570033A (zh) | 2017-04-19 |
Family
ID=58508551
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510657668.8A Pending CN106570033A (zh) | 2015-10-13 | 2015-10-13 | 基于场景化数据的个性化推荐方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106570033A (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107368521A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-11-21 | 广东广业开元科技有限公司 | 一种基于大数据和深度学习的知识推介方法及系统 |
| CN107395725A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-11-24 | 广东小天才科技有限公司 | 一种应用程序推荐方法、应用程序推荐装置及电子设备 |
| CN107590245A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-16 | 广州神马移动信息科技有限公司 | 轻应用推荐方法、设备和电子设备 |
| CN107644093A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-01-30 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 智能终端的穿衣推荐方法及系统 |
| CN108123999A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-06-05 | 维沃移动通信有限公司 | 一种消息推送方法及移动终端 |
| CN108848022A (zh) * | 2018-06-05 | 2018-11-20 | 华南理工大学 | 一种基于场景与用户行为的消息推送方法 |
| CN110020192A (zh) * | 2018-07-31 | 2019-07-16 | 北京微播视界科技有限公司 | 一种信息内容推送方法和装置、服务端设备 |
| TWI783157B (zh) * | 2019-06-21 | 2022-11-11 | 聚英企業管理顧問股份有限公司 | 基於活動行為的推薦方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104050278A (zh) * | 2014-06-26 | 2014-09-17 | 北京奇虎科技有限公司 | 消息推送方法及装置 |
| US20140304337A1 (en) * | 2012-11-06 | 2014-10-09 | SaleMove, Inc. | Method and apparatus for pushing applications to a web site visitor during co-browsing |
| CN104133878A (zh) * | 2014-07-25 | 2014-11-05 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用户标签的生成方法和装置 |
| CN104346471A (zh) * | 2014-11-18 | 2015-02-11 | 北京奇虎科技有限公司 | 基于地理位置信息确定待推送应用的方法、装置和系统 |
-
2015
- 2015-10-13 CN CN201510657668.8A patent/CN106570033A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140304337A1 (en) * | 2012-11-06 | 2014-10-09 | SaleMove, Inc. | Method and apparatus for pushing applications to a web site visitor during co-browsing |
| CN104050278A (zh) * | 2014-06-26 | 2014-09-17 | 北京奇虎科技有限公司 | 消息推送方法及装置 |
| CN104133878A (zh) * | 2014-07-25 | 2014-11-05 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用户标签的生成方法和装置 |
| CN104346471A (zh) * | 2014-11-18 | 2015-02-11 | 北京奇虎科技有限公司 | 基于地理位置信息确定待推送应用的方法、装置和系统 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107368521A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-11-21 | 广东广业开元科技有限公司 | 一种基于大数据和深度学习的知识推介方法及系统 |
| CN107368521B (zh) * | 2017-06-06 | 2020-04-14 | 广东广业开元科技有限公司 | 一种基于大数据和深度学习的知识推介方法及系统 |
| CN107395725A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-11-24 | 广东小天才科技有限公司 | 一种应用程序推荐方法、应用程序推荐装置及电子设备 |
| CN107395725B (zh) * | 2017-07-26 | 2020-08-04 | 广东小天才科技有限公司 | 一种应用程序推荐方法、应用程序推荐装置及电子设备 |
| CN107590245A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-16 | 广州神马移动信息科技有限公司 | 轻应用推荐方法、设备和电子设备 |
| CN107644093A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-01-30 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 智能终端的穿衣推荐方法及系统 |
| CN108123999A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-06-05 | 维沃移动通信有限公司 | 一种消息推送方法及移动终端 |
| CN108848022A (zh) * | 2018-06-05 | 2018-11-20 | 华南理工大学 | 一种基于场景与用户行为的消息推送方法 |
| CN110020192A (zh) * | 2018-07-31 | 2019-07-16 | 北京微播视界科技有限公司 | 一种信息内容推送方法和装置、服务端设备 |
| TWI783157B (zh) * | 2019-06-21 | 2022-11-11 | 聚英企業管理顧問股份有限公司 | 基於活動行為的推薦方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106570033A (zh) | 基于场景化数据的个性化推荐方法及装置 | |
| CN104965920B (zh) | 用于确定目标地址的方法和装置 | |
| CN105283896B (zh) | 营销系统以及营销方法 | |
| JP5276746B1 (ja) | 地図を利用した情報共有システム | |
| US8559979B2 (en) | Mobile terminal, location-based service server, and information providing system | |
| CN104657416B (zh) | 地图显示方法和装置 | |
| TW201828233A (zh) | 業務對象的顯示、地圖資料的處理方法、客戶端及伺服器 | |
| US20080250337A1 (en) | Identifying interesting locations based on commonalities in location based postings | |
| CN110060090A (zh) | 推荐商品组合的方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| US20110081634A1 (en) | Behaviour Pattern Analysis System, Mobile Terminal, Behaviour Pattern Analysis Method, and Program | |
| CN105247915A (zh) | 上下文敏感相关联引擎平台 | |
| AU2010291144A1 (en) | Method and apparatus for customizing map presentations based on user interests | |
| CN102025780A (zh) | 地理信息收集处理方法 | |
| CN107437393A (zh) | 自助导游的方法及装置 | |
| CN107124476A (zh) | 信息推送方法和装置 | |
| CN111798260A (zh) | 用户行为预测模型构建方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| KR20160133304A (ko) | 사용자 리뷰 제공 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 | |
| KR101907002B1 (ko) | 컴퓨팅 기기에서 위치 정보가 부착된 컨텐츠 생성 및 검색을 위한 장치 및 방법 | |
| CN107885856A (zh) | 一种页面展示方法和装置 | |
| CN105229595B (zh) | 使用本地语义评分进行位置感知的系统、方法和装置 | |
| KR101572664B1 (ko) | 컴퓨터 판독이 가능한 기록 매체, 지도 정보를 이용한 쇼핑 서비스 제공 시스템 및 그 방법 | |
| JP4906705B2 (ja) | デジタル地図内の関心領域を自動的に特定する方法及び装置 | |
| CN107729528A (zh) | 一种建筑物信息获取方法及装置、计算机装置和计算机可读存储介质 | |
| Takeuchi et al. | A user-adaptive city guide system with an unobtrusive navigation interface | |
| CN102902698A (zh) | 移动运算装置的内容提供方法 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170419 |