CN109195219B - 服务器确定移动终端位置的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种服务器确定移动终端位置的方法,服务器能够获取一个移动终端在预设的N天内的地理位置信息集,包括L={l1,l2,…,lN},其中li是该移动终端在N天中第i天的地理位置信息集,li包括多条地理位置信息,i=1…N。所述方法包括以下步骤:步骤S100,根据li判断第i天是否存在候选位置,根据存在的候选位置,确定N天内对应于L的K个候选位置,K≤N;步骤S200,根据K个候选位置,从中确定移动终端的特定位置。
Description
技术领域
本发明涉及一种服务器确定移动终端位置的方法。
背景技术
目前,在多个应用领域,服务器通过用户行为分析,确定用户属性或用户画像,进而向用户提供有针对性的服务,例如,向用户推送用户相关信息,提高用户体验。已有技术实现了根据用户数据确定用户的特定位置,例如,中国专利申请CN201710458193.9公开了一种基于家乡定位的信息推荐方法,包括:根据用户的通讯录、通话内容、短信等通信信息以及用户与预设日期对应的多个位置信息,计算确定一个地点为用户的家乡。该方法能够挖掘出用户的特定位置,但是使用了涉及用户隐私的数据,不利于用户的信息安全,用户很可能拒绝提供这些数据,导致服务器无法计算,此外,该文献未给出利用位置信息确定用户家乡的具体实施方式。因此,需要提供一种使用不涉及用户隐私、且容易获取的数据,来准确定位用户特定位置的方法。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提出一种服务器确定移动终端位置的方法,其特征在于,服务器能够获取一个移动终端在预设的N天内的地理位置信息集,包括L={l1,l2,…,lN},其中li是该移动终端在N天中第i天的地理位置信息集,li包括多条地理位置信息,i=1…N;所述方法包括以下步骤:
步骤S100、根据li判断第i天是否存在候选位置,根据存在的候选位置,确定N天内对应于L的K个候选位置,其中,K≤N;
步骤S200、根据K个候选位置,从中确定移动终端的特定位置。
通过本发明的技术方案,服务器利用获取的移动终端的地理位置信息,确定移动终端在预设时段的特定位置,然后可以向用户提供有关该特定位置的服务和信息,提高了用户体验。相比于现有技术,本发明的技术方案不收集用户安全敏感的隐私数据,根据用户终端的地理位置信息,通过特定计算方法获取用户的特定位置,准确度得到大幅提高,更容易实施。
附图说明
图1是本发明的服务器确定移动终端位置的方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,将结合附图对本发明作进一步地详细描述。这种描述是通过示例而非限制的方式介绍了与本发明的原理相一致的具体实施方式,这些实施方式的描述是足够详细的,以使得本领域技术人员能够实践本发明,在不脱离本发明的范围和精神的情况下可以使用其他实施方式并且可以改变和/或替换各要素的结构。因此,不应当从限制性意义上来理解以下的详细描述。
本发明提供了一种服务器定位移动终端的方法。根据本发明,服务器可以物理实现为一个服务器,也可以实现为包括多个服务器的服务器群组;移动终端可以物理实现为智能手机、PAD等设备。本领域技术人员知晓,服务器和移动终端的型号、规格等参数并不影响本发明的保护范围。
根据本发明,服务器能够获取一个用户移动终端在预设的连续N天内的地理位置信息集L={l1,l2,…,lN},其中li是该移动终端在N天中第i天的地理位置信息集,li包括多条地理位置信息,i=1…N。所述N天可以是连续的,也可以是非连续的,例如包括多个春节假期的农历除夕至初六、国庆节假期、和/或五一劳动节假期等特定日期,N天由服务器管理员根据应用需要进行设置或选择,本发明不作限定,N天中一般存在用户的特定行为,例如停留行为、往返行为、居住行为。
移动终端或其上的SDK能够收集终端定位坐标,例如,GPS坐标、北斗坐标,或者通过其他移动应用获取的坐标数据,坐标数据指示了该终端某个时刻的具体地理位置,例如经度、纬度。此外,移动终端的该SDK,还能获取终端在某个时刻的网络信息,至少包括WIFI信息、IP地址信息等。移动终端的SDK定时收集坐标、WIFI信息、IP地址信息,并形成相应时刻的地理位置信息,上报给服务器。服务器获得了该终端一天中的多条地理位置信息,例如,因定时上报所获得的24条,48条信息,和/或非定时(例如当移动终端从连接到某个WIFI信号到断开连接时)上报所产生的多条信息,这些信息标识了用户移动终端的移动轨迹,也指示了用户的移动轨迹,通过分析得到用户在预设时段的特定位置。
根据本发明,服务器执行以下步骤:
步骤S100、根据li判断第i天是否存在候选位置,根据存在的候选位置,确定N天内对应于L的K个候选位置,其中,K≤N。进一步包括以下步骤:
步骤S101、根据li的多条地理位置信息,确定该移动终端在第i天的至少一个地理位置,并得到该移动终端在第i天于每个地理位置处停留时长和/或往返次数;其中,该移动终端在该位置停留的时长超过预设值(例如2个小时,4个小时等)或者当天离开该位置后返回该位置。
首先,服务器会进行数据清洗,包括过滤每天中多条地理位置信息中的无效信息,例如,用户从一个城市到另一个城市,乘坐交通工具快速移动中产生的地理位置信息。服务器能够使用现有技术中的技术手段,通过分析确定用户终端处于连续移动状态时收集的地理位置信息,将其过滤,不用于后续的计算分析,以节省计算的工作量,提高效率。
此外,每天中的多条地理位置信息中,可能两条地理位置信息实际指向同一个位置,服务器能够判断两者坐标十分接近,例如两者之间的距离小于阈值(例如10米,20米等),或者根据WIFI信息和/或IP地址信息确定两者使用的网络相同(例如通过IP地址相同、WIFI名称相同来判断),而认定两者同属一个位置。服务器综合分析指向同一个位置的多条地理位置信息,来统计该移动终端于该位置处停留的时长,以及离开该位置并返回该位置的次数,即往返次数。
最终服务器对移动终端在N天内每一天的地理位置信息进行聚类归拢,得到至少一个地理位置,用户终端在这些位置的停留时间较长,和/或有离开又返回的行为,服务器利用这些位置的数据用于后续数据计算。当然,服务器也有可能分析后确定该天没有适合后续计算的地理位置,因此该天没有候选位置。
步骤S102、对于每个地理位置,根据移动终端在该位置的停留时长和/或往返次数,计算该位置的加权值;其中,优选的往返次数的权重高于停留时长,并且该加权值是往返次数、停留时长的正相关函数。
步骤S103、根据至少一个地理位置的加权值,确定第i天的预备候选位置。
根据本发明的一个优选实施例,如果第i天的一个地理位置的加权值最大,或者一个位置的加权值最大且超过预设阈值,或者一个位置的加权值最大且与第二大的加权值的差值或比值超过预设阈值,则确定该位置是第i天的预备候选位置。
步骤S104、如果该预备候选位置的类型是第一预设类型,则预备候选位置所在的地理区域确定为第i天的候选位置。
本发明的一个实施例中,根据该位置的定位坐标,获取该位置所属兴趣点(POI,Point of Interest),如果获得的POI的类型对应第一预设类型,那么确定该位置的类型为第一预设类型。现有技术已有多种获取兴趣点数据的方法,例如,通过互联网地图服务商提供的地图数据或者服务,可以获得给定位置附近一定范围的兴趣点数据,也就是包含POI数据的地图数据。服务器将该位置的定位坐标与地图数据进行比较,如果该位置坐标落入地图中一个POI的位置范围内,那么确定该位置属于该POI;如果该位置坐标没有落入地图中每个POI的位置范围内,则根据该位置坐标临近的POI的类型,推测该位置的类型,例如,如果周边POI都是商店,则推测该位置的POI类型为商店,如果周边POI都是景点、旅游区,则推测该位置的POI类型为旅游区。
在本发明的一个优选实施例中,第一预设类型为住宅区,对应于第一预设类型的POI类型包括:地产小区、楼盘、别墅、村庄等指示用户住宅的POI类型,不同地图服务商可能有不同的定义,本发明不做限定。当然,服务器可以根据应用需要,指定第一预设类型为其他类型,例如,酒店、度假区等。
当判断该位置的POI类型不对应第一预设类型时,进一步根据该位置的移动终端的WIFI信息和/或IP地址信息,得到该位置处的网络属性,如果网络属性对应于第一预设类型,那么确定该位置的类型为第一预设类型,否则该位置的类型不是第一预设类型。一个实施例中,通过网络属性能够确定该网络属于家用,还是公用或商用;在第一预设类型为住宅区的情况下,如果确定该位置的网络属于家用,则确定该位置是第一预设类型的,否则不是第一预设类型。此外,根据WIFI信息、IP地址信息获得网络属性,己有多种实施的方式,例如,通过分析WIFI名称、连接终端的数量、连接用户的关系来判断,以及通过IP地址确定固网位置、性质等,由此确定网络是否属于个人家用,这些都属于现有技术,本发明不再赘述。另一个优选实施例中,服务器中存储有经过解析的WIFI信息和类型的映射关系(例如物理实现为关系数据库中的表),因此可在服务器端通过查询的方式快速获得第一预设类型。
在另一实施例中,在确定预备候选位置的类型过程中,根据该位置所在POI类型、WIFI信息、IP地址信息进行计算,各项数据可以分别计算确定位置的类型,但结果具有相同或不同的权重,例如,该位置所在POI确定结果的权重高于WIFI信息确定结果的权重;然后综合各结果,确定位置的类型。
服务器能够根据预备候选位置去获取位置所在地理区域,例如行政区划中的县、地市一级等,或者地理划分,例如东北、华北区域,本发明不作限定。服务器可以通过该位置的坐标与地图数据进行比对,或者采用地图服务商提供的服务来确定所在地理区域,具体实施手段不做限定。
执行完步骤S100,服务器确定N天中每天的候选位置,每天的候选位置为1个或0个。
接着执行步骤S200、根据K个候选位置,从中确定移动终端的特定位置,包括以下步骤:
步骤S201、计算K个候选位置中第j个候选位置在N天中的加权值j=1…K,其中,如果第j个候选位置是第i天的候选位置,则Cj,i是第j个候选位置在第i天的加权值或者为1,否则Cj,i为0,Wi是第i天的权重;
步骤S202、如果一个候选位置在N天中的加权值符合预设规则,则该候选位置被确定为移动终端的特定位置。
在本发明的优选实施例中,计算第j个候选位置在N天中的加权值时,如果第j个候选位置是第i天及第i天前一天的候选位置,那么Cj,i增加第一预设值,否则减少第二预设值;其中第一预设值和第二预设值相同或不同,可由管理员指定,或由系统自动生成。
在本发明的一个实施例中,步骤S202的预设规则是以下任一项:该候选位置的加权值最大;或者该候选位置的加权值最大且超过预设阈值;或者该候选位置的加权值最大且与第二大加权值的比值或差值超过预设阈值。
在另一实施例中,可以不采用步骤S201计算K个候选位置在N天的加权值,而是统计每个候选位置在N天中作为候选位置的天数,或者说出现次数,对于次数最多的候选位置,或最多次数超过预设阈值,或与第二多次数的差值或比值大于预设阈值的候选位置,确定为移动终端的特定位置。这样节省了计算量,实现简单。
在本发明的优选实施例中,为了准确获取移动终端的特定位置,本发明的方法结合历史数据,进行综合判断。
在一个实施例中,通过处理N天的地理位置信息,服务器能够得到K个候选位置,将K个候选位置按照加权值从高到低进行排序,根据所述K个候选位置的数据形成一个新预设时段的候选位置数据并存储,其中每个候选位置的数据至少包括候选位置的地理位置信息和在所述N天内的加权值和/或N天中各天的候选位置分布情况。所述存储候选位置数据于服务器或数据库中,用于今后的移动终端定位使用。
一个实施例中,当服务器获得所述N天内K个候选位置后,进一步执行以下处理:
步骤S201b、获取该移动终端在以往M个预设时段的候选位置数据,M≥1;得到M个预设时段和所述N天内的总计H个候选位置,K≤H,计算每个候选位置的加权值其中Ch表示H个候选位置中第h个候选位置的加权值,h=1…H,Ch,i是第h个候选位置在第i段预设时段内的加权值,Wyi是第i段预设时段对应的权重,Ch,c是第h个候选位置在所述N天内的加权值,当第h个候选位置在预设时段或N天内不是候选位置时,它的相应加权值为0,Wyc是所述N天对应的权重,Wy1<Wy2<…<Wyc;
步骤S201c、继续执行步骤S202,去判断所述H个候选位置的加权值,如果一个候选位置在N天中的加权值符合预设规则,则该候选位置被确定为移动终端的特定位置。
另一个实施例中,当服务器获得所述N天内K个候选位置后,进一步执行以下处理:
步骤S201e、获取该移动终端在以往M个预设时段的候选位置数据,M≥1;
步骤S201f、如果K个候选位置中加权值最大的候选位置与M个预设时段中每个时段的加权值最大的候选位置相同,那么该候选位置被确定为移动终端的特定位置。
优选实施例中,M个预设时段是距离所述N天最近的几段预设时间,或者与N天的类型相同的几段时间,例如当N天为春节假期时,则M个预设时段为此前几年的春节假期。
上述M的数值,可由管理员指定,或者系统自动生成或调整。例如,当M=1,进行计算,并未从多个候选位置中确定特定位置时,服务器可以递增M=2,直到找到符合预设规则的候选位置作为特定位置,或者达到计算上限,确认无法获取有效特定位置。服务器通过综合连续多个时段的位置数据,能更准确的获取符合要求的移动终端特定位置。
根据本发明,所有权重可以由服务器自动确定并调整,采用例如基于样本数据的机器学习算法,不断计算并调整所有权重,不断提高计算结果的准确性、可信度。此外,还可以进行结果验证,例如,结合第三方提供的特定用户实际所属地理区域,判断与本发明方法计算得出的该用户的特定地理区域是否一致,以及基于大量用户的数据对比,确定本发明方法计算结果的准确率。
在本发明的一个实施例中,N天可以选择自以下节假日时段的连续几天:春节、国庆节、五一劳动节等,其中春节假期中各天的权重高于其他假期中各天的权重,同一假期中各天的权重可以相同或不同。第一预设类型为住宅区。服务器经过上述处理,根据移动终端的特定位置,得到用户的原籍、家乡。于是,服务器可以准确的向用户推送他的家乡的各种信息。
进一步的,服务器可以结合其他数据(例如常住地),识别那些未定居在家乡的用户,例如外出务工人员,向他们推送家乡的信息,能够有效降低推送成本,避免浪费网络资源。
在本发明的另一个实施例中,N天可以选择非法定节假日的连续N个工作日,第一预设类型为住宅区,则根据移动终端的特定位置,得到用户的常住地。
管理员根据应用需要,选择N天、第一预设类型,利用本发明的方法去识别用户在所述N天的行为轨迹,结合历史数据,迭代计算,准确识别其中符合预设行为模式的特定位置。
此外,根据公开的本发明的说明书,本发明的其他实现对于本领域的技术人员是明显的。实施方式和/或实施方式的各个方面可以单独或者以任何组合用于本发明的系统和方法中。说明书和其中的示例应该是仅仅看作示例性,本发明的实际范围和精神由所附权利要求书表示。
Claims (7)
1.一种服务器确定移动终端位置的方法,其特征在于,服务器能够获取一个移动终端在预设的N天内的地理位置信息集,包括L={l1,l2,…,lN},其中li是该移动终端在N天中第i天的地理位置信息集,li包括多条地理位置信息,i=1…N;所述方法包括以下步骤:
步骤S100、根据li判断第i天是否存在候选位置,根据存在的候选位置,确定N天内对应于L的K个候选位置,其中,K≤N,每天的候选位置为1个或0个;
步骤S200、根据K个候选位置,从中确定移动终端的特定位置;
其中,步骤S100所述根据li判断第i天是否存在候选位置,进一步包括以下步骤:
步骤S101、根据li的多条地理位置信息,确定该移动终端在第i天的至少一个地理位置,并得到该移动终端在第i天于每个地理位置处停留时长和/或往返次数;
步骤S102、对于每个地理位置,根据移动终端在该位置的停留时长和/或往返次数,计算该位置的加权值;
步骤S103、根据至少一个地理位置的加权值,确定第i天的预备候选位置;
步骤S104、如果该预备候选位置的类型是第一预设类型,则预备候选位置所在的地理区域确定为第i天的候选位置,其中,第一预设类型是居住地类型;
其中,步骤S200所述根据K个候选位置,从中确定移动终端的特定位置,进一步包括以下步骤:
步骤S202、如果一个候选位置在N天中的加权值符合预设规则,则该候选位置被确定为移动终端的特定位置;
其中,步骤S201中在计算完K个候选位置在N天中的加权值后,执行以下操作:
步骤S201a、根据所述K个候选位置的数据形成一个新的预设时段的候选位置数据并存储,其中每个候选位置的数据至少包括候选位置在所述N天内的加权值;
步骤S201b、获取该移动终端在以往M个预设时段的候选位置数据,M≥1;得到M个预设时段和所述N天内的总计H个候选位置,K≤H,计算每个候选位置的加权值其中Ch表示H个候选位置中第h个候选位置的加权值,h=1…H,Ch,i是第h个候选位置在第i段预设时段内的加权值,Wyi是第i段预设时段对应的权重,Ch,c是第h个候选位置在所述N天内的加权值,当第h个候选位置在预设时段或N天内不是候选位置时,它的相应加权值为0,Wyc是所述N天对应的权重,Wy1<Wy2<…<Wyc;
步骤S201c、继续执行步骤S202,去判断所述H个候选位置的加权值。
2.根据权利要求1所述的服务器确定移动终端位置的方法,其特征在于,步骤S103、根据位置的加权值,确定第i天的预备候选位置,进一步包括:如果第i天的一个位置的加权值最大,或者一个位置的加权值最大且超过预设阈值,或者一个位置的加权值最大且与第二大的加权值的差值或比值超过预设阈值,则确定该位置是第i天的预备候选位置。
3.根据权利要求2所述的服务器确定移动终端位置的方法,其特征在于,服务器能够获得移动终端SDK收集并上报的地理位置信息,至少包括以下信息中的一种或多种:定位坐标、WIFI信息、IP地址信息;
步骤S104、判断该预备候选位置的类型是否为第一预设类型,进一步包括:
步骤S104a、根据该位置的定位坐标,获取该位置所属兴趣点(POI,Point ofInterest),如果获得的POI的类型对应第一预设类型,那么确定该位置的类型为第一预设类型,否则继续步骤S104b;
步骤S104b、根据该位置移动终端的WIFI信息和/或IP地址信息,得到该位置处的网络属性,如果网络属性对应于第一预设类型,那么确定该位置的类型为第一预设类型,否则该位置的类型不是第一预设类型。
4.根据权利要求3所述的服务器确定移动终端位置的方法,其特征在于,步骤S104a、根据该位置的定位坐标,获取该位置所属兴趣点,具体为:将该位置的定位坐标与地图数据进行比较,如果该位置坐标落入地图中一个POI的位置范围内,那么确定该位置属于该POI;如果该位置坐标没有落入地图中每个POI的位置范围内,则根据该位置坐标临近的POI的类型,推测该位置的类型。
5.根据权利要求1所述的服务器确定移动终端位置的方法,其特征在于,步骤S202的预设规则是以下任一项:
该候选位置的加权值最大;
或者该候选位置的加权值最大且超过预设阈值;
或者该候选位置的加权值最大且与第二大加权值的比值或差值超过预设阈值。
6.根据权利要求5所述的服务器确定移动终端位置的方法,其特征在于,步骤S201、计算第j个候选位置在N天中的加权值时,如果第j个候选位置是第i天及第i天前一天的候选位置,那么Cj,i增加第一预设值,否则减少第二预设值;其中第一预设值和第二预设值相同或不同,第一预设值和第二预设值都是预设的常数。
7.根据权利要求1所述的服务器确定移动终端位置的方法,其特征在于,步骤S201中在计算完K个候选位置在N天中的加权值后,执行以下操作:
步骤S201d、根据所述K个候选位置的数据形成一个新的预设时段的候选位置数据并存储,其中每个候选位置的数据至少包括该候选位置在所述N天内的加权值;
步骤S201e、获取该移动终端在以往M个预设时段的候选位置数据,M≥1;
步骤S201f、如果K个候选位置中加权值最大的候选位置与M个预设时段中每个时段的加权值最大的候选位置相同,那么该候选位置被确定为移动终端的特定位置。
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Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109547931B (zh) * | 2019-01-14 | 2020-11-24 | 每日互动股份有限公司 | 确定移动终端所在地的服务器 |
CN109922452A (zh) * | 2019-02-12 | 2019-06-21 | 浙江每日互动网络科技股份有限公司 | 一种服务器获取移动终端高度的方法 |
CN110677815A (zh) | 2019-08-07 | 2020-01-10 | 北京百度网讯科技有限公司 | 停留点识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110647675B (zh) | 2019-08-07 | 2022-05-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 停留点识别及预测模型训练方法、装置及存储介质 |
CN110798543B (zh) * | 2019-11-04 | 2020-11-10 | 北京数字联盟网络科技有限公司 | Ip定位方法及装置、计算机存储介质、计算设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105682025A (zh) * | 2016-01-05 | 2016-06-15 | 重庆邮电大学 | 基于移动信令数据的用户驻留地识别方法 |
CN105847310A (zh) * | 2015-01-13 | 2016-08-10 | 中国移动通信集团江苏有限公司 | 一种确定位置的方法及装置 |
CN106407519A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 浙江大学 | 一种人群移动规律的建模方法 |
CN107580069A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-01-12 | 挖财网络技术有限公司 | 用户地址的确定方法及装置 |
CN107704586A (zh) * | 2017-10-09 | 2018-02-16 | 陈包容 | 一种基于用户活动地址的用户画像的方法、装置和系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110099153A1 (en) * | 2009-10-26 | 2011-04-28 | Nokia Corporation | Method and apparatus for generating a polymorphic note |
-
2018
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105847310A (zh) * | 2015-01-13 | 2016-08-10 | 中国移动通信集团江苏有限公司 | 一种确定位置的方法及装置 |
CN105682025A (zh) * | 2016-01-05 | 2016-06-15 | 重庆邮电大学 | 基于移动信令数据的用户驻留地识别方法 |
CN106407519A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 浙江大学 | 一种人群移动规律的建模方法 |
CN107580069A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-01-12 | 挖财网络技术有限公司 | 用户地址的确定方法及装置 |
CN107704586A (zh) * | 2017-10-09 | 2018-02-16 | 陈包容 | 一种基于用户活动地址的用户画像的方法、装置和系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 310012 Room 418, West District, Building A, 525 Xixi Road, Xihu District, Hangzhou City, Zhejiang Province Applicant after: Daily interactive Co., Ltd Address before: 310012 Room 418, West District, Building A, 525 Xixi Road, Xihu District, Hangzhou City, Zhejiang Province Applicant before: ZHEJIANG MEIRI INTERDYNAMIC NETWORK TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
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CB02 | Change of applicant information | ||
GR01 | Patent grant | ||
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