CN108604347A - 用于基于性能驱动的动态地理围栏的目标定位的系统和方法 - Google Patents

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CN108604347A CN201680076697.8A CN201680076697A CN108604347A CN 108604347 A CN108604347 A CN 108604347A CN 201680076697 A CN201680076697 A CN 201680076697A CN 108604347 A CN108604347 A CN 108604347A
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Abstract

用于运行基于位置的信息活动(活动)的系统和方法，选择一个或多个第一地理块，以从多个地理块中形成第一地理围栏，每个地理块都对应于具有由真实世界物体定义的至少一个边界且与同基于位置的信息活动相关联的目标区域基本重叠的地理区域，以及关于第一地理围栏处理信息请求。一个或多个第一地理块中的每一个与高于第一阈值的相应性能得分相关联。该系统和方法进一步监测与该活动相关的步调状态，并且响应于未满足与活动相关联的步调目标，定义用于该活动的第二地理围栏，第二地理围栏包括所述一个或多个第一地理块和一个或多个第二地理块，每个第二地理块与高于第二阈值的相应性能得分相关联，第二阈值低于第一阈值。

Description

用于基于性能驱动的动态地理围栏的目标定位的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求2015年11月4日提交的题为“用于创造和使用地理块的系统和方法”的第62/251090号美国专利申请的优先权，其全部内容以引用方式并入本文。
技术领域
本公开内容涉及基于位置的信息服务，更具体地，涉及用于基于性能驱动的动态地理围栏目标定位的系统和方法。
背景技术
移动服务提供商正变得越来越可普遍得到移动设备位置。在基于位置的信息服务中，主要挑战是如何有效地将位置信号(其通常成对(纬度、经度)表达)转换成诸如意图、人口统计和生活方式的有意义的信号，这些有意义的信号对于为移动设备用户提供相关信息是有用的。
现有的基于位置的目标定位系统利用标记一组地理区域的各种静态地理围栏。这种类型的地理围栏的一些例子包括以某些业务实体为中心的邮编区域边界和圆圈。在移动广告的情况下，在广告活动(campaign)开始之前，基于行业标准实践、考虑各种性能指标以及可达的移动设备用户的总量的来定义该活动的地理围栏。在活动期间，相对于预定义的地理围栏检查每个用户的实时位置，并且在地理围栏内的用户成为接收广告的潜在人选。在现实中，许多复杂问题，如用户行为的随机性、位置信号生成的不确定性、共存的竞争服务提供商之间，一起使可达移动设备用户量非常难以预测。因此，地理围栏的设计往往需要以显著地限制性能优化空间为代价，确保可达用户量的较大的安全裕度。
邮政编码已被用于基于位置的目标定位，其中位置信号(例如，纬度/经度对)首先被映射到邮政编码，并且在邮政编码级执行广告目标定位、库存分析和行为分析。这种方法的一个优点是邮政编码级人口统计资料很容易通过政府渠道获得。然而，在许多情况下，共享同一邮政编码的区域会具有极其不同的功能，并且会包括各种各样的社区。因此，邮政编码通常不能提供从位置到上述为移动设备用户提供相关的信息的信号的令人满意的映射。
PlaceIQ改进了邮政编码级的划分，它提出用10亿100米×100米的虚拟拼图覆盖世界。(参见http://www.placeiq.com/2013/11/27/placeiq-patent-validates-innovative-approach-to-mobile-targeting/)。这种方法以任意方式对现实世界对象进行划分或分组。当相邻拼图共享相同或具有明显不同的属性时，这种方法在捕捉相邻拼图之间的相似性或突出相邻拼图之间的差异方面会显得不足。此外，运行通过拼图的大量的道路交通可能会对准确地确定拼图相关位置意图带来重大挑战。最后，由于全球大部分没有人类分布，所以10亿个拼图中的大多数没有覆盖对于基于位置的信息服务感兴趣的事物。
附图说明
图1是根据实施例的基于分组网络(packet-based network)的图示；
图2是根据实施例的执行一个或多个方法论和/或提供用于提升测量的系统的一部分或全部的计算机/服务器的图示。
图3A是根据一些实施例由一个或多个计算机/服务器系统提供的地理围栏系统的图示；
图3B是示出根据一些实施例由地理围栏系统执行的地理围栏方法的流程图；
图4A是根据一些实施例由计算机/服务器系统提供的地理块定义子系统的图示；
图4B是根据一些实施例的示出示例性地理块的地图图像，所述示例性地理块叠加在地理块定义子系统所创建的地理区域的地图上。
图5是根据一些实施例说明由地理块定义系统执行的方法的流程图。
图6是根据一些实施例示出形成勾勒出初始地理块轮廓的多边形的方法的流程图。
图7是根据一些实施例示出处理和记录有关初始地理块的实时输入(例如，AD请求)的方法的流程图。
图8是根据一些实施例说明请求日志的表格。
图9是通过研究9位邮政编码的空间分布来示出居住区(被蓝色多边形包围)和森林区域分离的地理块的地图叠加图。
图10是示出小学与居住区分离的地理块的地图叠加图。
图11是根据一些实施例示出元数据充实的地理块的示例性数据结构的表格。
图12是根据一些实施例的地理块评分子系统的图示，它对地理块定义子系统产生的地理块进行评分和排序。
图13A是根据一些实施例示出地理块评分子系统执行的地理块评分方法的流程图。
图13B是根据一些实施例示出地理围栏定义模块执行的初始化和/或更新过程的流程图。
图14A和14B是根据一些实施例示出示例性地理块的地图叠加图，与示例性地理块相关联的得分基于不同的活动参数或性能目标导出；
图15是根据一些实施例示出示例性地理围栏的地图叠加图，该示例性地理围栏包括得分较高的地理块，得分较高的地理块从感兴趣点(POI)周围的目标地理区域中的地理块中选择；
图16是根据一些实施例的地理围栏构建子系统的框图。
图17A至17C是根据一些实施例的围绕感兴趣点的地理块的地图叠加图，解释了基于信息活动的步调(pacing)状态在地理围栏中动态地纳入某些地理块，或从地理围栏中动态地排除某些地理块。
具体实施方式
本公开内容提供了用于利用交通路线、自然边界和其他真实世界物体的地理信息来划分城市区域的方法和系统，从而产生与特定类型的人类活动高度相关的地理块；用于使用移动设备信号来微调和充实地理块的方法和系统；用于使用地理块来设计动态地理围栏以向移动设备用户提供相关信息的方法和系统。
图1示出了基于分组网络100(在本申请文件中有时称之为“云”)，在一些实施例中，它包括蜂窝网络101、因特网110和计算机/服务器120中的部分或全部，计算机/服务器120耦接到因特网(或万维网)110。计算机/服务器120可以使用有线以太网和可选地以太网供电(POE)、WiFi和/或蜂窝连接通过蜂窝网络101耦接到因特网110，该蜂窝网络101包括多个蜂窝塔101a。网络还可以包括一个或多个网络附加存储(NAS)系统121，其是连接到计算机网络以提供对异构客户端组的数据访问的计算机数据存储服务器)。如图1所示，一个或多个移动设备130(如智能电话或平板电脑)也通过到蜂窝网络101的蜂窝连接耦接到基于分组的网络，蜂窝网络101通过因特网网关耦接到因特网110。当WiFi热点(例如热点135)可用时，移动设备130可以通过WiFi热点135使用其内置的WiFi连接来连接到因特网110。因此，移动设备130可以与耦接到因特网110的其他计算机/服务器交互。
耦接到因特网的计算机/服务器120可以包括一个或多个移动服务提供商，例如与运行发行商提供的应用的移动设备交互的移动发行商、选择用于例如通过移动发行商发送到移动设备的相关信息的信息提供者(例如手机广告商)、以及用于收集和/或处理与移动设备相关联的数据的一个或多个计算机/服务器。当发行商与移动设备交互时，产生移动供应。这些移动供应可以是例如对携带移动设备特性的相关信息的请求，关于他们的用户的某些信息，以及与移动设备相关的原始位置数据等等。发行商可以直接或间接地向信息提供者提供移动供应，或者自己满足供应。
信息服务的一个例子是在移动设备与发行商和应用程序开发者交互时向移动设备投递广告。广告商(信息提供者)、中介机构、发行商和广告中间商也可以通过广告交易来购买移动供应。广告网络和其他实体也可以从交易中购买广告。广告网络通常从多家发行商那里聚集库存，并将其出售给广告商以获取利润。广告交易是数字市场，它使得广告商和发行商购买和销售广告空间(曝光(impression))和移动广告库存。曝光的价格可以通过实时拍卖，通过被称为实时竞价的过程来确定。这就意味着不需要人工销售人员与买家商谈价格，因为曝光只拍卖给出价最高的人。当移动设备加载应用或网页时，这些过程在几毫秒内发生。
广告商和代理机构可以使用需求侧平台(DSP)，它是使用某些算法来决定是否购买某供应的软件。现在许多广告网络也提供某种类似DSP的产品或实时竞价功能。随着线上和移动发行商使得他们更多的库存可通过交易获得，对于许多广告主来说，使用DSPs购买广告变得更具成本效益。
广告服务器是由数据库服务器支持的计算机服务器，例如万维网服务器，它存储线上营销中使用的广告，并将它们放置在网站和/或移动应用程序上。万维网服务器的内容不断更新，使得当用户访问或刷新站点或页面时广告显示的网站或网页包含新的广告，例如，横幅(静态图像/动画)或文本。除了选择和投递广告给用户之外，广告服务器还管理网站广告空间和/或为广告商提供独立的计数和跟踪系统。因此，广告服务器提供/供给广告，为广告计数，选择让网站或广告商最赚钱的广告，并监控不同广告活动的进展。广告服务器可以是发行商广告服务器、广告商广告服务器和/或广告中间商广告服务器。广告服务器可以是同一台计算机或服务器的也可以充当发行商、广告商和广告经纪人的部分。
广告服务也可涉及各种其他任务，如为广告活动的曝光/点击次数计数并生成报告，这有助于确定特定网站上广告商的投资回报率(ROI)。广告服务器可以在本地运行或远程运行。本地广告服务器通常由单个发行商运行，并为该发行商的域提供广告，允许该发行商对创意、设计和内容进行细粒度控制。远程广告服务器可以跨由多个发行商拥有的域提供广告。他们从一个中心源提供广告，使得广告商和发行商可以追踪他们线上广告的分布，并有一个位置来控制他们的广告在网络上的轮换和分布。
计算机/服务器120可以包括服务器计算机、客户端计算机、个人计算机(PC)、平板电脑、机顶盒(STB)、个人数字助理设备(PDA)、万维网设备、网络路由器、交换机或网桥，或任何能够执行指令(该指令指定计算机要采取的动作)的计算设备。如图1所示，一些计算机/服务器120通过局域网(LAN)110彼此耦接，而局域网(LAN)又耦接到因特网110。此外，本文提及的每个计算机/服务器120都可以包括单独或联合执行指令，以提供本文所讨论的系统中的一个或多个，或以执行本文讨论的方法或功能中的任何一个或多个，或以单独或联合地作为发行商、信息提供者、广告商、广告代理商、广告中间商、广告服务器、广告交易等中的一个或多个的计算设备的任何集合，其通过执行某些指令而采用本文所讨论的系统、方法、功能。
图2示出根据一些实施例的计算机/服务器120的图示。在对等(或分布式)网络计算环境中，计算机/服务器120可以作为独立的设备或作为对等计算设备来操作。如图2所示，计算机/服务器120包括经由系统总线200彼此耦接的一个或多个处理器202(例如，中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)和/或数字信号处理器(DSP))和系统或主存储器204。计算机/服务器120还可以包括静态存储器206、网络接口设备208、存储单元210、一个或多个显示设备230、一个或多个输入设备234、以及信号生成设备(例如，扬声器)236，处理器202可以通过系统总线200与它们进行通信。
在一些实施例中，显示装置230包括一个或多个图形显示单元(例如等离子体显示面板(PDP)、液晶显示器(LCD)、投影仪或阴极射线管(CRT))。输入设备234可以包括字母数字输入设备(例如，键盘)、光标控制设备(例如，鼠标、轨迹球、操纵杆、运动传感器或其他指向仪器)。存储单元210包括机器可读介质212，其上存储了指令216(例如，软件)，该指令使能本文描述的系统、方法或功能中的任何一个或多个。存储单元210还可以存储由系统、方法或功能使用和/或生成的数据218。指令216(例如，软件)可以在由计算机/服务器120执行其期间在主存储器204内或处理器202内(例如在处理器的高速缓冲存储器中)被完全地或部分地加载。因此，主存储器204和处理器1102也构成机器可读介质。
虽然在示例性实施例中示出机器可读介质212为单介质，但术语“机器可读介质”应理解为能够存储指令(例如，指令1124)的包括单介质或多介质(例如集中式或分布式数据库，或相关的高速缓存和服务器)。术语“机器可读介质”也应理解为包括任何能够存储指令(例如，指令216)以供计算机/服务器120执行、并使计算设备1100执行本文公开的任意一个或多个方法的介质。术语“机器可读介质”包括但不限于固态存储器、光学介质和磁介质形式的数据存储库。在一些实施例中，指令216和/或数据218可以存储在网络100中，并由计算机/服务器120通过其网络接口设备208访问，该网络接口设备208通过某种类型的网络连接器280a提供到网络(例如局域网111和/或广域网(如因特网110))的有线和/或无线连接。指令216(例如，软件)和/或数据218可以通过网络接口设备208发送或接收。
图3A是根据一些实施例的由一个或多个计算机/服务器系统120提供的地理围栏系统300的图示。系统300可用于构建动态调整的地理围栏，该地理围栏利用位置访问模式来优化由活动目标驱动的性能度量，同时确保移动广告可达的总用户量。如图2和图3A所示，计算机/服务器系统120中的处理器202在执行加载在相应主存储器(或多个存储器)204中的一个或多个软件程序时，提供包括地理区域定义子系统310、访问行为建模子系统315、地理区域性能评分子系统320、地理区域选择子系统325、实时性能度量报告子系统330和位置历史数据记录子系统335的地理围栏系统300。系统300利用存储由地理围栏系统300使用和/或生成的数据的多个数据库，包括用于存储生成的地理区域的几何和元信息的数据库350、用于存储构建的地理围栏空间索引的数据库355、用于存储活动信息的数据库360、用于存储记录的移动供应数据的数据库365以及一个或多个其他数据库(例如，用于存储计算的元数据(例如移动设备用户行为模型数据)的数据库370，和用于存储地理区域的性能得分数据的数据库375，等等)。这些数据库中的任何一个或全部可以位于一个或多个计算机系统120的存储器210中，或者位于网络100中的一个或多个其他服务器/计算机系统120和/或NAS 121中，处理器202可以通过网络接口设备208访问网络100。
图3B是根据一些实施例示出由地理围栏系统300执行的地理围栏方法303的流程图。如图3B所示，地理围栏方法303包括由地理区域定义子系统310执行的过程311，其中地理区域被定义并获得相关联的元信息，如下文将进一步详细讨论的。在一些实施例中，可以将各种元信息映射到定义的地理区域，诸如其功能(住宅、工作、零售等)、其平均移动用户量及其KPI性能指数。可使得元信息可用于系统300中的其他子系统，并可并入到地理围栏的构建中。
方法303还包括访问行为建模过程316，它对预期移动设备用户的访问行为进行模拟，例如特定品牌或特定业务实体的客户。在一些实施例中，访问行为建模子系统通过首先获取业务实体的客户样本集，然后从由子系统335提供的数据中提取出这些样本客户访问数据库370中存储的地理区域的访问历史，来估计特定业务实体的客户访问不同地理区域的概率。
方法303还包括性能评分过程321，在此过程中为每个地理区域分配质量得分。在一些实施例中，得分取决于特定的活动性能目标。例如，在某些情况下，广告活动的目标是使更多的人访问他们的品牌商店。然后，地理区域的性能得分可以被定义为用户在访问了该特定地理区域之后访问品牌商店的可能性。在对品牌销售收入有兴趣的情况下，性能得分可以从品牌客户访问行为和购买行为导出。
在一些实施例中，过程311,316和321离线执行。方法303还包括由地理围栏构建子系统325执行的地理围栏构建过程326。在一些实施例中，地理围栏构建过程326包括几个线上过程，其部分或全部可以在线上或实时执行。如图3B所示，地理围栏构建过程326包括地理区域选择过程382、空间索引建立过程384、基于地理围栏的目标定位过程386和实时步调估计过程388。在活动开始时，地理区域评分子系统320通过选择某数目的得分最高的地理区域来提供初始地理围栏。这个数目可以基于考虑估计的平均性能或平均总可达用户量来确定。这些区域被处理以产生空间索引文件，然后使用该空间索引文件来检测实时位置落入活跃地理围栏内的用户。这些用户成为接收信息服务的潜在人选。同时，子系统325跟踪与活动相关的信息被提供给用户时的速率(即，步调状态)，并在过程326中相应地调整地理围栏。因此，使用方法303可以达到性能和步调之间的平衡。
图4A是根据一些实施例由计算机/服务器系统120提供的地理块定义子系统310的图示。如图4A所示，计算机/服务器系统120中的处理器202在执行加载在主存储器204中的地理块定义软件程序401时，提供地理块定义子系统310，该地理块定义子系统310包括地理数据提取模块410、地理块构建模块420、实时数据记录模块430、元数据计算模块440和地理块改善模块450。系统400利用存储有由地理块定义子系统310使用和/或生成的数据的多个数据库，包括用于存储由地理块构建模块420和/或地理块改善模块450生成的地理块的数据库460，用于存储记录的移动供应数据的数据库470，以及用于存储计算的元数据(例如人口统计数据和库存数据)的一个或多个数据库(例如，数据库480和490)。这些数据库中的任何一个或全部可以位于存储器210中，或者位于网络100中的另一个服务器/计算机120和/或NAS121中，其中处理202可以通过网络接口设备208访问网络100。
图4B示出了根据一些实施例由子系统310创建的示例性地理块。在本例中，对于加利福尼亚圣克拉拉市中的一个区域，示出以红色边界勾勒的地理块，叠加在从例如谷歌地图中获取的该区域的地图上，并且地理块的边界大多与主要道路对齐，其中考虑到了道路的宽度，从而排除来自主要道路上的旅客的移动信号。所示每个地理块可以进一步划分成较小的块，这些较小的块以较小的道路为边界。这些地理块中存在的真实世界实体往往具有公共的功能目的(住宅、零售等)，并且这些块形成边界构建的基础，这些边界高度指示诸如意图和人口统计的位置相关属性。
一般而言，地理区域的定义不限于上述内容。具有或不具有其自身元信息的不同地理区域集合也可用于后续过程。
图5示出了根据一些实施例的地理块定义系统300执行的方法500。如图5所示，地理数据提取模块410从提供数据的网络100中的服务器获得公共可用的运输路线和自然边界数据，并基于运输路线和自然边界数据提取和预处理(510)运输路线和自然边界(地理数据)的地理信息。地理块构建模块420利用提取的地理数据和可公开获得的地图数据创建(520)地理块。实时数据记录模块430相对于创建的地理块处理和记录(530)实时移动供应(例如，对来自移动发行商的广告请求)。元数据计算模块440从记录的移动供应数据和各种数据源获得(540)诸如位置特定属性的元数据。地理块改善模块450改善(550)地理块以改进边界情况，并将地理块构建模块420未考虑的真实世界物体的地理信息合并，并用相关元数据充实地理块。
在过程510中，收集运输路线(公路、铁路、航道等)以及自然边界(海岸线、湖泊边界等)的地理信息。用于此目的的一个示例数据源是OpenStreetMap(www.openstreetmap.org/)。在几何学上，这些物体被描述为线段的集合，连同诸如它们的类型、宽度和交通速度的元数据信息。在一些实施例中，收集这些线段并对这些线段评分是基于它们的重要性进行的，例如，居住区中的居住区道路得分低于公路得分。收集得分在阈值以上的线段，以形成线集合，在过程520中使用该线集合来定义初始地理块。
在过程520中，在过程510中定义的线集合用于形成多边形，这些多边形的边界与线集合当中的线对齐。图6示出了根据一些实施例的用于形成这样的多边形的方法600。如图6所示，方法600包括：
(610)定义线集合；
(620)创建统一初始颜色(C1)的图像，该图像的大小被基于某预定义的缩放比例映射到地理区域上；
(630)在图像上以不同颜色(C2)绘制线集合中的线，通过根据道路的宽度和比例信息绘制粗细不等的线来考虑进道路宽度；
(640)在图像中搜索颜色为初始颜色(C1)的像素作为未覆盖区域；
(650)对于每个未覆盖区域，使用区域增长(region-growing)算法识别出属于该区域的像素；
(660)检测该区域的轮廓并将其转换为多边形表示；
(670)将属于该区域的所有像素转换为颜色(C2)以指示该区域被覆盖；
(680)确定是否仍有更多颜色为(C1)的像素，并重复从(640)到(670)的这些过程，直到不再有颜色为C1的像素；以及
(690)将多边形表示存储为初始地理块。
由此形成的多边形是初始地理块。在一些实施例中，为了在国家或全球范围定义地理块，同时保持分表精度，图像处理方法600被用于多个小区域中的每一个，并且来自多个小区域的多边形被合并以形成较大区域的初始地理块。通过使用不同的阈值，可以构建不同粒度的地理块以形成地理块分层。在过程520中形成的地理块被编索引并存储在地理块数据库460中。
在一些实施例中，如图7所示，在过程530中，相对于初始地理块对实时输入(例如广告请求)进行处理和记录。例如，给定进入的广告请求或携带移动设备的位置信息的任何其他信号，位置信息由位置模块处理，例如在2015年5月19日提交的同时待审的题为“用于营销移动广告供应的系统和方法”的美国专利申请第14/716811号中所公开的位置模块，其内容整体以引用方式并入本文。位置模块以例如纬度/经度(lat/long)的形式输出经验证或导出的移动设备位置，然后由块查找模块处理。块查找模块对地理块数据库460中的块索引进行空间搜索，以确定移动设备所在的地理块，并返回标识移动设备所在地理块的块标识。
类似地，移动设备位置由兴趣点(POI)查找模块处理，以确定位置是否与任何POI相关联(指示用户可能正在访问POI)。在一些实施中，该查找被实施为在POI列表上的空间索引搜索，每当设备的位置触发现有POI地理围栏(例如，围绕品牌的商业位置的圆形围栏)时，其就与POI相关联。在一些其他实施中，POI被表示为与POI的建筑物、区域或停车场相对应的多边形地理围栏。如上文引用的同时待审的美国专利申请第14/716811号所述，每当设备位置触发POI地理围栏时，POI关联就被识别。
如图7所示，过程530为触发POI的每个实时输入创建五个日志(log)文件：POI访问日志(SV日志)、请求日志、曝光日志(imp日志)、点击日志和辅助动作日志(SAR日志)。对每个日志的基本组件描述如下：
SV日志:(UID,BRAND_ID,TIMESTAMP,BLOCK_ID)
请求日志:(UID,REQUEST_ID,BLOCK_ID,其它典型请求元数据)
Imp日志:(UID,REQUEST_ID,BLOCK_ID,其它典型imp元数据)
点击日志:(UID,REQUEST_ID,BLOCK_ID,其它典型点击元数据)
SAR日志:(UID,REQUEST_ID,BLOCK_ID,其它典型SAR元数据)
这里UID是UUID、IDFA、GIDFA或ANDROID_ID形式的唯一的设备标识；REQUEST_ID是识别特定实时输入(例如广告请求)的唯一标识，BLOCK_ID表示与实时输入相关联的移动设备所在的唯一地理块。作为例子，图8是根据一些实施例说明请求日志的表格。
在一些实施例中，可以在过程540中使用一个或多个以上日志来计算地理块的元数据，其可以用于确定与地理块相关联的邻域属性。例如，可以通过计算广告请求频率来研究人类活动水平，并且可以通过发现共享相同移动设备的存在的地理块的子集来确定地理块关联。此外，可以识别具有家庭邮编数据的住宅地理块(Infousa正是这样的数据提供商之一)和地图人口统计数据。零售、学校或办公地理块可以用POI数据来识别(Infousa,Tomtom,OpenStreetMap是数据提供商的几个例子)。
在过程550中，通过应用现有地理块的合并和/或分割，并通过向地理块添加元数据，来改善和充实地理块。在一个实施例中，诸如zip数据、POI数据和人口统计数据的元数据，以及记录的实时输入数据被叠加到现有的地理块，并且对每个块通过合并步骤和分割步骤来评估。在合并步骤中，使用块几何和元数据来确定块之间的相似程度。例如，如果两个相邻块都是住宅区并且显示出相似的移动设备用户行为，则可以合并这两个相邻块。另一个例子是，可以将其中每一个地理块的广告请求数据都不足的临近的地理块组，合并在一起，用于统计上更可靠的分析。
在分割步骤中，使用元数据来确定由某些地理块表示的邻域属性，以确定这些地理块中的每一个是否应该被分割和如何分割成多个较小的地理块，其中每一个较小的地理块具有更独特的邻域属性。在一些实施例中，除了用于创建初始地理块的边界信息，还可以利用真实世界物体的信息进行进一步的改善。如果在块内识别出任何不一致的情况，则执行分割以将块划分成多个较小的块，每个块捕获更一致的邻域。
图9示出了通过研究9位邮政编码(Infousa)的空间分布或通过分析记录的实时输入(例如广告请求)，来将居住区域901(由蓝色多边形包围)和森林区域902分开，其中检测位置903用红星表示。图10示出了小学1001与居住区1002分开，其中学校边界数据来源于OpenStreetMap。
在一些实施例中，可以利用过程540中计算的元数据，在过程550中将元数据信息添加到地理块。在一个实施例中，可以根据地理块的主要功能将其标记为居住、零售、办公、商业街区和工业等。在一些其他实施例中，作为替代或补充，可以根据地理块的主要POI，把其标记为学校、医院、机场、体育场等。图11示出了根据一些实施例的元数据充实的地理块的示例性数据结构。所添加的元数据可以用于基于位置的信息服务，诸如广告定位、广告性能优化、基于位置的社交网络等。
因此，本公开内容提供了一种通过使用运输路线、自然边界和其他真实世界物体的地理信息来划分城市区域来产生地理块的系统和方法，其中真实世界物体与特定类型人类活动高度相关。每个地理块具有至少一个由现实世界物体定义的边界，例如运输路线、湖泊、河流、山丘或山脉、娱乐区、大型开发区诸如学校、机场的边界等，并且可以具有指示某些属性(诸如社区、办公、学校、机场等)的元数据。事实上，大多数地理块都是所有边或多个边以这样的现实世界物体作为边界。地理块因此产生与真实世界位置划分高度相关的特征，自然地避免了经过道路车辆，并且为基于位置的信息服务和位置目标定位目的提供灵活的粒度级别。
例如，图12是根据一些实施例的地理块评分子系统320的图示，该地理块评分子系统320对由地理块定义子系统310产生的地理块进行评分和排序。在一些实施例中，系统320由计算机/服务器系统120提供，计算机/服务器系统120可以是相同的计算机/服务器系统120，其可以是也提供子系统310的同一个计算机/服务器系统或者是不同的计算机/服务器系统。如图12所示，计算机/服务器系统120中的处理器202在执行加载在主存储器204中的地理块评分软件程序1201时，提供地理块评分子系统320，包括地理块识别模块1210、库存估计模块1220、关键绩效指标(key performance index,KPI)估计模块1230和存储访问估计模块1240。子系统320可以进一步包括地理围栏定义模块1250。子系统320利用存储有由子系统320使用和/或生成的数据的多个数据库，包括用于存储由子系统310生成的地理块的数据库1260、用于存储记录的移动供应数据的数据库1270、用于存储块级估计结果(包括块级库存估计结果、KPI估计结果和存储访问估计结果)的一个或多个数据库(例如，数据库1280)，以及用于存储地理围栏的数据库1290。这些数据库中的任何一个或全部可以位于存储器210中，或者位于网络100中的另一个服务器/计算机120和/或NAS 121中，处理202可以通过网络接口设备208访问网络100。
图13A是根据一些实施例说明由地理块评分子系统320执行的地理块评分方法1300的流程图。如图13A所示，地理块评分方法1300包括识别1310与兴趣点(POI)相关联的目标区域中的地理块，诸如与品牌或商业实体相关联的商店。如图15所示，目标区域可以是围绕POI 1501绘制的圆1500，或者是由品牌或业务的广告活动建立的任意形状或规模的区域。在一些实施例中，地理块识别模块1210通过在地理块数据库1260中搜索基本上与目标区域1500重叠的地理块来识别地理块，所述目标区域1500与POI 1501相关联(例如，每个识别的地理块的区域的至少50％位于与POI相关的目标区域内)。
方法1300还包括估计块级(block-level)库存(1320)，其中库存估计模块1220通过沿不同的时间范围和沿不同的元数据维度聚集请求日志，来估计每个识别出的地理块中的库存。例如，为了估计block_id 1234568中的针对30-40岁年龄组中男性用户的每日库存量，一种直截了当的方法可以是对请求总数和请求日志中所见的唯一UID的总数每天取一次平均，其中请求日志具备过去一周(或一个月等)block_id要求和元数据要求。在其他一些实施例中，使用线性回归模型或时间序列模型，基于不同的时间范围上应用的历史日志聚集数据，来预测未来库存。
方法1300还包括估计块级活动KPI(1330)，其中KPI估计模块1230利用曝光(imp)日志、点击日志和SAR日志来估计每个被识别的地理块的关键性能指标，如点击率(CTR)、辅助动作率(SAR)等。所述估计被表示为(BLOCK_ID,CMP_ID,CTR,TF)和(BLOCK_ID,CMP_ID,SAR,TF)，其中CMP_ID是campaign_id，TF是用于计算KPI的时间范围。在一些实施方式中，由于地理块的大小相对较小，并且通常活动只进行一个或两个月，所以很难在块级收集足够的曝光和点击数据以可靠地计算KPI。例如，假定CTR为约0.5％，有时可能需要至少2000到5000次的曝光才能可靠地估计CTR，并且若平均SAR为5％～7％，需要至少100或200次点击以便可靠地估计SAR。
为了解决这一问题，在一些实施例中，KPI估计从活动汇总(rollup)到垂直级别，对CTR和SAR的估计因此被表示为元组(BLOCK_ID,VERTICAL_ID,CTR,TF)和(BLOCK_ID,VERTICAL_ID,SAR,TF)。由于垂直不受各个活动的生命周期的限制，聚集的时间范围也可以延长到6个月以获得KPI估计的较好数字。
在某些实施方式中，还需要时间范围维度的汇总来更好地支持KPI估计。对于特定的块，可以首先使用过去3个月的数据来估计KPI。如果收集的数据量不足，则使用过去6个月的数据。在一些实施例中，时间范围可以被汇总至1年甚至更长时间。在一些实施例中，可以对时间范围维度中的汇总进行加权，使得较新的数据点获得比较早的数据点更高的权重。如果在时间范围中的汇总不能产生足够的数据来计算一些地理块的KPI，则可以通过计算出全球活动水平或全球垂直水平的平均值来估计这些地理块的KPI。
方法1300还包括估计块级存储访问(SV)(1340)得分，其中商店访问估计模块1240计算每个被识别出的地理块的品牌访问可能性得分(SV得分)。在对品牌销售收入感兴趣的情况下，这种可能性得分可以从品牌客户访问行为和购买行为导出。在一个实施例中，通过商店访问率(SVR)来测量该可能性得分，其被定义为在地理块(BLOCK_ID)中所看到的在给定时间范围(TF)期间访问过品牌(BRAND_ID)的唯一UID的百分比。这是通过使用用户行为模型数据库370中的SV日志和位置历史数据库365中的请求日志来如下计算的：
(a)从请求日志中查找所有的UID，该请求日志的位置在时间范围(TF)期间被给定块(BuffiID)覆盖至少一次，对唯一UID的总数进行计数，该总数定义block_unique变量；
(b)从SV日志中查找来自(a)集合的在时间范围TF期间对感兴趣的品牌(BRAND_ID)进行了至少一次(或n，其中n＞0)存储访问(SV)的UID，并对唯一UID的总数进行计数，该总数定义block_sv变量；
(c)使用这两个唯一UID变量计算SVR:
block_svr＝block_sv/block_unique
作为替代，在假定平均块大小相似并且较高block_sv直接指示较高SV可能性的条件下，block_sv代替block_svr被直接用作SV得分。
在某些实施例中，SV得分是在步骤(b)中计算的，但仅考虑以某种重复模式访问品牌的用户。例如，SV得分可以被定义为在给定的时间范围TF中每周至少访问一次品牌的用户的数量。
方法1300还包括对每个活动的地理围栏进行初始化和/或更新(1350)，其中地理围栏定义模块1250基于来自模块1220、1230、1240的库存估计、KPI估计、存储访问估计反馈，为特定活动确定优化的初始地理围栏。
图13B是根据某些实施例说明由地理围栏定义模块1250执行的初始化和/或更新过程1350的流程图。如图13B所示，过程1350包括基于活动目标确定性能得分测量(1352)。例如，如果活动的目标是最大化用户点击参与，则CTR被用作性能得分。或者，如果活动的焦点是点击后辅助动作，则CTR和SAR的乘积(其通常被称为产出(yield))可以用作得分：
YIELD＝CTR*SAR，
或者，如果活动的目标是获得品牌的忠实用户，则可以使用SVR(block_svr)和/或SV(block_sv)。在更一般的情况下，得分测量可以表示为这些不同参数的加权总和。
得分＝w1*CTR+w2*YIELD+w3*SVR+w4*SV
其中w1、w2、w3、w4是基于特定活动目标的可调谐权重因子。CTR和SAR＊CTR是活动的两个可能的KPI目标；而SVR和SV是如上所述的两个可能的SV得分估计。
在某些实施例中，使用归一化变量定义块质量得分为：
得分＝w1*N(CTR)+w2*N(YIELD)+w3*N(SVR)+w4*N(SV)
其中归一化函数N()可以是高斯归一化函数，例如
N(x)＝(x-m)/STD
其中，m是x的平均值，而STD是可作为目标的地理块(即给定活动的目标区域中的地理块)的X变量的标准差。在某些实施例中，过程1350还包括基于活动性能得分测量计算针对活动的目标区域中的每个识别出的地理块的地理块性能得分(1354)。注意，目标区域是由活动设置的变量。该地区可以是围绕品牌的商业地点、多个邮政编码区域、城市、州，甚至国家的圆形半径范围。
在某些实施例中，地理区域(或地理块)的性能得分取决于特定的活动性能目标。例如，在某些情况下，广告活动的目标是驱使更多的人访问他们的品牌商店。然后，地理区域的性能得分可以被定义为用户在访问了该地理区域之后访问品牌商店的可能性。在某些实施例中，可以使用以下过程来估计可能性并导出每个地理区域的性能得分：
(a)估计品牌的顾客访问地理区域的概率或比率Pa，如上文所讨论的和在2016年10月7日提交的题为“用于测量投递给移动设备的信息效果的方法和装置”的第15289104号共同待审的美国专利申请中，其全部内容以引用方式整体并入本文。
(b)估计本地区域(例如在POI的20英里范围以内)公众访问地理区域的概率Pb；以及
(c)使用每一地理区域的比值Pa/Pb作为对访问地理区域的人也访问感兴趣的品牌的可能性的估计。该估计可以单独使用或与诸如KPI得分等其他因素相结合使用，例如，使用例如加权平均值来获得地理块的性能得分。
因此，对于有不同兴趣或参数的信息活动，地理块可以评分不同。例如，图14A示出了围绕POI 1401的地理块的得分，POI1401由信息活动绘图的中心附近的绿色方块表示，其中颜色较深的地理块表示具有较高性能得分的地理块。图14B示出了围绕另一个不同信息活动的POI 1401的同一个地理块的得分，其中颜色较深的地理块表示具有较高性能得分的地理块。如图所示，围绕同一POI的相同地理块的相对得分对于不同活动参数或目标会非常不同。例如，在图14A中，相对于地理块1403，地理块1402具有较高的得分；而在图14B中，相对于地理块1403，地理块1402得分较低。
在一些实施例中，过程1350还包括基于目标区域中标识出的地理块的性能得分对它们进行排序(1356)，并选择具有最佳性能得分的地理块来形成用于活动的地理围栏(1358)。在一些实施例中，选择具有高于某一阈值的性能得分的地理块。在一些实施例中，块级库存估计可以用来指导选择过程，以确保足够的块被包含在地理围栏中，使得总库存足够用于活动预算目的。例如，如果沃尔玛活动的每日预算为5000美元，那么所选地理模块应该至少有5000美元的每日总库存。在许多情况下，每日库存供应应远远高于预算，以保证顺利交付。
图15示出了被选为在加利福尼亚山景城的沃尔玛商店(POI)的超本地化活动形成动态围栏的地理块的例子。圆1500是活动的目标区域，圆中心附近粉色示出的地理块1502是包含POI 1501(即沃尔玛商店)的块，深灰色地理块(即地理块1503,1504,1506和1507)是选出的活动投递性能最高的地理块。灰色地理块1503,1504,1506和1507从与目标区域1500基本重叠的地理块(例如，超过其相应区域的一半)中选择，并共同为POI定义动态地理围栏。注意，选择了地理块1503，而没有选择其它地理块(例如地理块1507,1508和1509)，而后者比地理块1503更接近POI 1501，从而地理块1503与POI和其他一个或多个被选地理块隔开了一个或多个未选地理块。实际上，在此例中，除了地理块1505之外，所选择的地理块1506与包含POI的地理块1502不相邻，甚至不包括包含POI的地理块1502。因此，使用本公开内容中的方法形成的地理围栏，其通过基于成功的可能性、而不是基于与POI的远近距离来选择目标区域，更适合于优化特定活动的性能。
在一些进一步的实施方式中，KPI得分和SVR和SV得分可以在一天中的不同时间进行估计，这意味着每个块的质量得分也随着时间的推移而演变。这就导致随时间变化的动态围栏设计的产生，它可以定义不同的围栏，分别用于上午时间和晚上时间。
参照图16，根据一些实施例，地理围栏构建子系统325包括基于地理围栏的目标定位模块1610、实时步调估计模块1630、地理区域选择模块1640和空间索引建立模块1650，它们由执行一个或多个软件程序的一个或多个计算机/服务器系统120提供。基于地理围栏的目标定位模块1610通过网络110接收和处理由信息服务器(例如移动发行商、广告中间商和/或广告交易等)呈递的信息请求。每个信息请求都与移动设备相关，并且以例如数据分组的形式到达基于地理围栏的目标定位模块1610，该数据分组包括携带相应信息的数据单元，例如移动设备(或其用户)(UID)的标识、移动设备(例如，iPhone 6S)的标号/型号、在移动设备上运行的操作系统(例如，iOS 10.0.1)、移动设备用户的属性(例如，年龄、性别、文化程度、收入水平等)、移动设备的位置(例如，城市、州、邮政编码、IP地址、纬度/经度(LL)等)。请求数据分组还可以包括请求时间戳、请求ID和其他数据/信息。
在一些实施例中，基于地理围栏的目标定位模块1610执行用于处理请求数据分组的方法1600，如图16所示。方法1600包括通过到诸如因特网的网络的连接来接收信息请求(1611)，基于信息请求中的位置数据导出移动设备位置(1613)，确定移动设备位置是否触发一个或多个预定义的位置或地理围栏(1615)，如果移动设备位置触发一个或多个预定义位置或地理围栏则采取措施来满足请求(1617)，以及将处理后的请求中的信息存储在位置历史数据库365中进行分析(1619)。
在一些实施例中，导出移动设备位置(1613)包括使用共同待审的美国专利申请中描述的智能定位系统和方法来处理请求中的位置信息，该美国专利申请的申请号为14/716816，于2015年5月19日提交，题目为“用于估计移动设备位置的系统和方法”，其内容整体以引用方式并入本文。所导出的移动设备位置用于在空间索引数据库355中搜索与请求相关的移动设备可能所在的地理围栏。如果发现广告请求在空间索引数据库355中已经触发了地理围栏，则用对应于地理围栏的标签来标注该请求。标签可以显示业务/品牌名称、与业务/品牌名称相关联的产品或服务的类别、地理围栏等，从而产生加了注释的请求。处理后的请求存储在数据库365中的请求日志中。
在一些实施例中，满足请求可以包括将加注释的请求与存储在活动数据库360中的多个信息活动的匹配标准进行比较，要将诸如预算、步调等其他因素考虑在内。在一些实施例中，满足请求可以包括向使用实时竞价(RTB)的信息服务器系统提出注释的请求。在基于实时竞价(RTB)的典型广告服务系统中，合格的请求并不总是得到满足从而导致曝光事件。例如，广告活动可能用尽了步调预算，或者相同的请求符合多于一项活动，或者基于地理围栏的目标定位模块1610没有赢得竞价等。
步调是确定广告商的预算相对于时间如何花费，以优化广告商的投资回报率(ROI)的控制逻辑。在没有步调的情况下，信息服务器系统会试图尽可能多地满足匹配请求，在活动的早期阶段耗尽活动预算。通过步调，设置一个或多个周期性(例如，每小时、每天或每周)投递目标(预算)，并且信息服务器系统120使用逐步的方法来创建计划以调整满足对信息活动的匹配请求的步调，以达到其每日和/或每小时的投递目标。因此，只有当某个周期性目标尚未达到或相关的预算尚未用尽时，才会满足与活动相匹配的广告请求。
因此，当确定注释的请求中的数据单元和标签与一个或多个信息活动相匹配时，基于地理围栅的目标定位模块1610或另一个信息服务器系统决定是否满足该请求以及选择哪个匹配广告活动来满足该请求，其依据的因素有步调、和关于存储在历史数据数据库365中的相关移动设备(用户)的行为的历史数据等。一个或多个其他信息服务器系统120通过将文档(文档与所选信息活动相关联)的链接附着在注释的请求上来满足请求，并通过网络110将注释的请求发送到与移动设备交互的信息服务器，例如移动发行商、广告中间商、和/或广告交易，等等。基于地理围栏的目标定位模块1610还监视指示与一个或多个信息活动相关联的文档是否已被投递到相关的移动设备(或曝光给移动设备)的反馈，并将反馈提供给实时步调估计模块1630。反馈也可以存储在数据库470中的曝光日志中。
在信息活动开始时，地理围栏或空间索引数据库355存储由地理区域评分子系统320提供的初始地理围栏。随着活动的实时进行，实时步调估计模块1630以基于地理围栏的目标模块1610提供的反馈为基础，周期性地估计活动的步调状态。地理区域选择模块1640将实时步调估计模块1630提供的步调状态与活动的预定步调目标进行比较，并相应地增加/减少活跃理围栏中包含的地理区域的数目。然后，空间索引建立模块计算更新的地理围栏的空间索引，并相应地更新地理围栏数据库355。实时步调估计模块1630通过例如地理围栏更新的速率和地理围栏中可以包括的地理区域的最小/最大数量来控制地理围栏的动态。因此，实时步调估计模块1630控制性能和步调之间的平衡，以及它们的最小/最大可达到值。
因此，地理围栏构建子系统325接收和处理与移动用户有关的信息请求，并确定移动用户是否是接收某些信息服务的潜在人选。同时，地理围栏构建子系统325还跟踪与某个信息活动相关的信息被提供给移动用户的速率(即，步调状态)，并相应地调整与信息活动相关联的地理围栏中包含的地理块的数量，以达到性能和步调之间的平衡。
图17A-17C示出了根据一些实施例的这种动态地理围栏过程。图17A至17C是围绕感兴趣点1701的地理块的绘图，感兴趣点1701用绘图中心附近的绿色方块表示。蓝色阴影地理块是包括在与特定时间实例处信息活动相关联的地理围栏中的地里块。在该时间实例中位于这些蓝色阴影区域内的移动设备用户是接收信息服务的潜在人选。在第一时间段内的较早时间实例中，如图17A所示，只有性能得分在第一阈值以上的地理块是包含在地理围栏内的。从图17A到图17C，响应于指示步调目标未达到的步调状态，逐渐将更多的地理块作为地理围栏的一部分包括在内，以满足信息活动的步调目标。例如，开始时不包括在地理围栏中的地理块1702(如图17A所示)现在被添加到地理围栏中。在图17B中，性能得分高于第二阈值且低于第一阈值的地理块被包括在地理围栏中，之后在图17C中，当确定需要更多的请求来满足步调目标时，性能得分高于第三阈值且低于第二阈值的地理块被包括在地理围栏中。例如，开始时未包括在地理围栏中的地理块1703(如图17A或图17B所示)现在包括在地理围栏中。因此，通过增加滞后于信息活动的步调目标的用于信息活动的地理块的数量，或者通过减少超前于信息活动的步调目标的用于信息活动的地理块的数量，可以优化地理围栏的性能以达到性能和步调之间的平衡。

Claims (20)

1.由运行基于位置的信息活动(活动)的一个或多个计算机系统执行的方法，所述一个或多个计算机系统耦接到基于分组的网络，并且包括或可访问多个存储空间，所述多个存储空间包括第一存储空间和第二存储空间，所述一个或多个计算机系统通过基于分组的网络接收数据分组，每个数据分组代表相应的信息请求(请求)并且包括请求数据，所述请求数据与通过基于分组的网络进行通信的相应移动设备相关，所述请求数据包括指示所述相应移动设备的相应位置的位置数据，所述方法包括：
从地理块数据库中存储在第一存储空间中的多个地理块中选择一个或多个第一地理块，所述多个地理块中的每一个对应于具有由真实世界物体定义的至少一个边界且与同活动相关联的目标区域基本重叠的地理区域，其中，所述多个地理块中的每一个与性能得分相关联，并且其中，所述一个或多个第一地理块中的每一个与高于第一阈值的相应的性能得分相关联；
为活动定义第一地理围栏，所述第一地理围栏包括所述一个或多个第一地理块；
利用第一地理围栏更新第二存储空间中的地理围栏数据库，其中，所述第一地理围栏用于至少基于与特定请求相关联的位置数据是否触发所述第一地理围栏来确定是否满足特定请求；
监测与活动相关联的步调状态，所述步调状态是相较于在某时间段内同活动相关联的步调目标，基于在所述某时间段内已经满足的请求的数量；
响应于指示需要更多的请求来满足步调目标的步调状态，为基于位置的信息服务活动定义第二地理围栏，所述第二地理围栏包括所述一个或多个第一地理块以及一个或多个第二地理块，其中，所述一个或多个第二地理块中的每一个都与高于第二阈值的相应性能得分相关联，所述第二阈值低于所述第一阈值；以及
通过用所述第二地理围栏替换所述第一地理围栏来更新存储在所述第二存储空间中的地理围栏数据库。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个地理块中的每个相应的地理块都与所述每个相应的地理块特定的元数据相关联，元数据包括与所述每个相应的地理块相关联的一个或多个邻域属性、与所述每个相应的地理块相关联的主要功能、与所述每个相应的地理块相关联的兴趣点(POI)数据以及与所述每个相应的地理块相关联的人口统计数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述元数据包括在所述每个相应的地理块中的人类活动水平，所述人类活动水平是从与同基于分组的网络通信的移动设备相关联的记录的实时输入数据导出的。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述元数据包括与位于所述每个相应的块中的一个或多个兴趣点相关联的数据。
5.根据权利要求2所述的方法，还包括记录从数据分组导出的实时输入数据，并使用记录的实时输入数据来调整所述元数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，由不在所述一个或多个第一地理块中的至少一个地理块将所述一个或多个第一地理块中的至少一个地理块与所述一个或多个第一地理块中的至少一个其他地理块隔开。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述至少一个第一地理块不包括包含与所述活动相关联的兴趣点的地理块。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，至少基于数据分组的估计的块级库存来确定所述多个地理块中的每个相应地理块的性能得分，其中位置数据触发所述每个相应的地理块。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，至少基于与所述多个地理块中的每个相应的地理块相关联的一个或多个估计的活动关键绩效指标(KPI)来确定所述每个相应的地理块的性能得分。
10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述一个或多个计算机系统可访问附加存储空间，在附加存储空间中存储有曝光日志、点击日志和辅助动作率(SAR)日志中的一个或多个，并且其中，KPI包括点进率和辅助动作率中的一个或多个，点进率和辅助动作率是从曝光日志、点击日志和SAR日志中的一个或多个导出的。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，至少基于在与移动用户相关联的请求包括触发每个相应的地理块的位置数据时，移动用户访问与活动相关联的兴趣点的估计的可能性，来确定所述多个地理块中的所述每个相应的地理块的性能得分。
12.根据权利要求9所述的方法，其中，可能性估计为兴趣点的客户访问所述每个相应的地理块的概率与预定义的本地区域中的一般公众访问所述每个相应的地理块的概率的比值。
13.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
通过基于分组的网络获取运输路线和自然边界数据；
从运输路线和自然边界数据中提取地理数据，地理数据定义地理区域中的运输路线和自然边界的集合；
从地理数据中生成初始地理块，每个初始地理块对应于具有由真实世界物体限定的至少一个边界的地理区域，并且大致与同基于位置的信息活动相关联的目标区域重叠；
用块级元数据充实每个相应的初始地理块，以形成充实的地理块，块级元数据包括与所述每个相应的初始地理块相关联的位置特定属性；以及
将充实的地理块存储在地理块数据库中。
14.根据权利要求13所述的方法，进一步包括：
从基于分组的网络接收实时输入，实时输入包括与同基于分组的网络通信的移动设备相关联的位置信息；
对于每一个实时输入，确定每一个实时输入是否触发初始地理块中的任何一个；
记录与触发了特定初始地理块的每个实时输入相关联的数据集合；以及
使用与触发了特定初始地理块的所述每个实时输入相关联的数据集合来充实特定初始地理块。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述块级元数据包括指示人类活动水平的数据，所述人类活动水平是从与同基于分组的网络通信的移动设备相关联的记录的实时输入数据导出的。
16.根据权利要求13所述的方法，进一步包括基于它们相应的块级元数据合并两个或多个初始地理块。
17.根据权利要求13所述的方法，进一步包括基于块级元数据将地理块分割成两个或多个地理块。
18.根据权利要求13所述的方法，其中，所述块级元数据包括从zip数据、POI数据、人口统计数据组成的组中选择的数据。
19.用于运行基于位置的信息活动(活动)的系统，所述系统耦接到基于分组的网络，并且包括或可访问多个存储空间，所述多个存储空间包括第一存储空间和第二存储空间，所述系统通过基于分组的网络接收数据分组，每个数据分组代表相应的信息请求(请求)并且包括请求数据，所述请求数据与通过基于分组的网络进行通信的相应移动设备相关，所述请求数据包括指示所述相应移动设备的相应位置的位置数据，所述系统包括：
地理区域定义模块，其用于：定义地理块，并将地理块数据库中的地理块存储在所述第一存储空间中，每一个地理块对应于具有由真实世界物体定义的至少一个边界且与所述每个地理块特定的元数据相关联的地理区域；
地理区域评分模块，其用于：导出所述每个地理块的性能得分，并用与每个地理块相关联的数据将性能得分存储在地理块数据库中，所述性能得分表示位于所述每个地理块中的移动设备用户访问与活动相关联的兴趣点(POI)的可能性；以及
地理围栏构建模块，其用于：
通过从大致与同活动相关联的目标区域重叠的地理块的子集中选择一个或多个第一地理块来构建第一地理围栏，其中，所述一个或多个第一地理块中的每一个与高于第一阈值的相应性能得分相关联；
利用第一地理围栏更新第二存储空间中的地理围栏数据库，使得第一地理围栏被用于至少基于与特定请求相关联的位置数据是否触发第一地理围栏来确定是否满足特定请求；
监测与活动相关联的步调状态，所述步调状态是基于相较于某时间段内同活动相关联的步调目标，在所述某时间段内已经满足的请求的数量；
响应于表明需要更多的请求来满足步调目标的步调状态，为基于位置的信息服务活动定义第二地理围栏，第二地理围栏包括所述一个或多个第一地理块以及一个或多个第二地理块，其中，所述一个或多个第二地理块中的每一个都与高于第二阈值的相应性能得分相关联，第二阈值低于第一阈值；以及
通过用第二地理围栏替换第一地理围栏来更新存储在第二存储空间中的地理围栏数据库。
20.根据权利要求19所述的系统，还包括第三存储空间，第三存储空间中存储有从数据分组导出的记录的实时输入数据，其中，地理区域定义模块还用于使用与所述每个地理块相关联的记录的实时输入数据来调整与所述每个地理块相关联的元数据。
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