CN1675646A - 利用空间－语义建模确定聚会地点 - Google Patents

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Abstract

本发明的一个或多个实施例提供了一种用于确定聚会地点的方法、装置和制造产品。获得两个人或者更多个人各自的位置。然后基于获得的位置确定中心位置。还获得两个人或者更多个人各自的活动偏好列表。然后，基于获得的活动偏好列表计算活动偏好顺序表。所述顺序表表示两个人或者更多个人的兴趣集中。然后通过结合中心位置和顺序表确定一个或多个聚会地点。

Description

利用空间-语义建模确定聚会地点
技术领域
本发明大致而言涉及确定聚会地点，特别是涉及利用计算机应用程序来为一组要聚会的人建议有趣地点的方法、装置和制造产品。
背景技术
在无线消费应用中一个令人感兴趣的问题是为一群要聚会的朋友建议有趣的地点(也就是计算出一个聚会/集合地点)。在计算聚会地点时，应将各种因素纳入考虑范围。例如，应考虑到小组所有成员的当前位置。此外，可能有用的是要考虑到小组成员到达聚会地点的行进时间/距离，和/或小组的所有成员或每个成员的活动偏好或爱好(例如是否成员们喜欢像高尔夫这样的户外运动，或是否喜欢在商场会面)。此外有用的是减小或者确认子小组内的显著分歧。
当为两个第一次见面的人建议初次会见地点，或者基于以前的活动概况为单个用户建议一项活动时，适用其中一些上述的考虑。
应用中所使用的现有技术方法是聚会协调者、或某些聚会参加者、和/或所有的聚会参加者检索本地黄页(yellow page)。各人再选取喜爱的地点。然后在小组成员之间进行n平方(n2)次通信以确立一致意见以及都同意的地点。
这种现有技术方法有显著的局限性。例如，大量数据是通过低带宽网络(例如通过电话)传输给组中的每个用户的。此外，要求每个用户人工查阅黄页类别和子类别并选取喜爱的地点。为了最终费力地取得聚会地点的一致意见，需要n平方次交流。此外，从执行、时间、无线通话和服务使用的费用等等方面看，用户的成本高昂。
发明内容
本发明的一个或多个实施例提供了一种聚会地点建议的智能列表，该列表考虑到各用户的当前位置、个别用户的活动偏好、及出发地和目的地之间的距离/路途障碍。除了从被建议的2到3个地点选取一个最终聚会地点之外，不需要组中的各用户之间的交互作用。
为确定聚会地点，使用两条独立的轴：空间单元和语义单元。空间单元确定一个中心位置，该中心位置用作搜索有趣聚会地点的种子点。给定每个组成员的“喜爱类别”(表示活动偏好)的列表，语义单元便计算出一个建议类别列表。建议类别列表是一种类别的顺序表，表示一个组的一个兴趣集中点。
通过组合语义单元和空间单元，一个或多个聚会地点即可得到确定并提供给用户。得自空间单元的中心位置被用来作为种子点，搜索属于得自语义单元的建议类别的兴趣点。一旦获得可能的聚会地点列表，便可基于空间交互作用建模来使地点得到细化。换言之，各种因素如聚会地点类型、聚会地点的吸引力和距离/旅行阻碍均可被用来选择或者细化可能的聚会地点的列表。
附图说明
现在参考附图，其中相同的参考编号始终表示相应的部分：
图1图示说明了依据本发明的一个或多个实施例的一种硬件和软件环境；
图2是一个流程图，说明依据本发明的一个或多个实施例的中心计算；
图3是一个流程图，说明了依据本发明的一个或多个实施例的中值计算；
图4说明了依据本发明的一个或多个实施例，通过轮询对应于支持者类别的一个支持者组而获得的结果的一个示例；
图5是一个流程图，说明了依据本发明的一个或多个实施例，将要在语义单元中使用的分级图(hierarchical graph)的使用/创建；
图6是一个流程图，说明了依据本发明的一个或多个实施例，对聚会地点的确定；
图7是一个流程图，说明了依据本发明的一个或多个实施例，对于确定聚会地点所执行的步骤的概述。
具体实施方式
在下面的描述中参考了附图，这些附图构成本说明书的一部分，并且通过图示说明展示了本发明的若干实施例。应理解的是，在不偏离本发明范围的情况下，可以利用其他实施例和结构上的变化。
概述
本发明的一个或多个实施例计算出聚会地点建议的一种智能列表，这个列表考虑了各用户的当前位置、个别用户的活动偏好、和出发地及目的地之间的距离/路途障碍。除了从所建议的2到3个地点中选取最终聚会地点之外，不需要组中的用户之间的交互作用。这种最少的交互作用导致显著地减少在低带宽无线网络上的数据传输，并且还导致为用户节省了费用。此外，各个实施例对于作为聚会地点主人的商业机构来说，通过定向的个性化营销而提供了附加价值。这些商业机构由于已经知道所招待的人群对其提供的服务有特定兴趣而受益。另外，本发明通过减少用于为一组人选择活动的用户界面导航，提高了消费应用的实用性(还提供了一种意外因素)。
硬件和软件环境
图1图示说明了依据本发明的一个或多个实施例的一种硬件和软件环境，而更具体地说，是说明了用网络120来将客户计算机104连接到服务器计算机106的一个典型的分布式计算机系统100。网络102可以典型地包括因特网、局域网(LAN)、广域网(WAN)或者类似网络。客户机104可以典型地包括个人计算机、工作站、个人数字助理(PDA)、WINCE、PALM装置或者蜂窝式电话(例如启用无线应用(WAP)协议的电话)。服务器106可以典型地包括个人计算机、工作站、小型计算机或者大型计算机。此外，客户机104和服务器106都可能接收输入(例如光标位置输入)并显示光标以响应输入装置如光标控制装置118。
网络102，如因特网，将客户机104连接到服务器计算机106。此外，网络102可利用射频(RF)来连接并提供客户机104和服务器106之间的通信。客户机104可以执行客户应用程序或者Web浏览器108，并且与执行Web服务器110的服务器106通信。这样的Web浏览器108典型地是像NETSCAPE NAVIGATOR或者MICROSOFT INTERNETEXPLORER这样的程序。
Web服务器110可托管现用服务器页面(ASP)或者因特网服务器应用编程接口(ISAPI)应用程序112，其可能正在执行脚本。这些脚本调用执行商业逻辑(business logic)的对象(被称为商业对象)。这些商业对象然后通过数据库管理系统(DBMS)114来操作数据库116中的数据。可选择的是，数据库116可以是客户机104的一部分或者直接连接到客户机104，而不是通过网络102从数据库116传送/获得信息。
通常，这些组件108-118都包括逻辑和/或数据，该逻辑和/或数据包含在装置、介质或者载体中或者可从它们那里检索，上述装置、介质或载体例如为数据存储装置、数据通信装置、远程计算机或者经由网络或经由其他数据通信装置而连接到计算机的装置等等。而且，当被读取、执行和/或解释时，这种逻辑和/或数据导致执行为实现和/或使用本发明所必需的步骤。
因此，本发明的实施例可以作为方法、装置或者制造产品来实施，使用标准编程和/或工程技术来产生软件、固件、硬件或者它们的任意组合。这里使用的术语“制造产品”(或者替代为“计算机程序产品”)含义包括能够借助任何计算机可读装置、载体、或介质访问的逻辑和/或数据。
那些本领域技术人员将认识到可对这一示例性的环境进行许多修改，而不偏离本发明的范围。例如，本领域技术人员将认识到以上组件或任何数量的不同组件，包括不同的逻辑、数据、不同的外设和不同的装置，只要执行类似的功能，都可用于实现本发明。
软件实施例
本发明的一个或多个实施例使得应用程序(如服务器106上的应用程序112或者客户机104上的应用程序108)能够建议聚会地点的短列表(如2到4个地点)，例如用于一组用户的集会或用于两个或更多个用户的陌生人约会(Blind Date)。这种应用程序108或112被给定一组用户(例如客户机104)、上述用户的当前位置，以及表示个别用户的喜欢类别/爱好的一个列表。可替代的是，指定单个用户的当前位置和活动概况，应用程序108或112可以为单个用户建议一项活动。
为了确定一个合适的聚会地点列表，可以利用两个独立的轴——空间单元和语义单元。
空间单元
本发明的空间单元被用来确定一个中心位置，以用作搜索有趣聚会地点的种子点。给定n个用户的位置{(x1，y1)，(x2，y2)，…(xn，yn)}，空间单元便提供出上述中心位置。
可用各种不同的方法来计算上述要被用作种子点的中心位置。每种方法为一个聚会地点的搜索提供一个种子点，而并不表明聚会地点本身。两个这类方法的示例包括中心计算和中值计算。
在中心计算中，取用户的位置坐标的平均值。因此，Xcentral＝平均值(x1，x2，…xn)而Ycentral＝平均值(y1，y2，…yn)。通过取不同用户位置的每个坐标点的平均值，可以确定处于所有位置之间的中心。这个中心并不表示真正的聚会地点，并且可能是实际上由于该区域的环境(例如高度太高)或地理/地形(例如在洞穴中、湖/海中、山上、在南极洲内等等)而不可到达的地点。
图2是一个流程图，说明依据本发明的一个或多个实施例的中心计算。在步骤200，获得不同用户的位置的(X，Y)坐标。在步骤202，获得X坐标的平均值。在步骤204，获得Y坐标的平均值。在步骤206，中心位置被设定在所获得的(X，Y)值处，即(XAVG，YAVG)。
在中值计算中，用户的位置坐标是以升序/降序来排序的，并且每个坐标列表中的中间值被用于中心位置。图3是流程图，说明依据本发明的一个或多个实施例的中值计算。在步骤300，获得每个用户位置的(X，Y)坐标。在步骤302，以升序或降序而独立地将各个坐标(例如各个X和Y)排序。然后在步骤304确定每个列表中的中间值。在步骤306，将中心位置设定为该中间值。
以上所描述的中心点计算利用了(X，Y)坐标。但是，在所述的计算和方法中，或者在确定中心位置的其他方法中，也可以使用表示地理位置的替代方法，例如纬度和经度、3维坐标(X，Y，Z)，等等。
用于确定中心位置的更复杂的方法可以利用街道网(例如在某一街道网中的标定速度(posted speed))、交通时间(当前的或预计的)和/或天气条件(当前的或预计的)。在这类实施例中，可调整中心位置以反映每个人大约用相同时间所能到达的位置。例如，如果为了到达离中心(如上面确定的)仅10英里的位置，某个街道网却要迫使人行进50英里，那么本发明的实施例可调整该中心位置以考虑到这个不寻常的街道网和行进时间。类似地，如果利用飞机旅行，那么也可用每一方离机场的位置和从每个机场至到达城市的旅行时间来调整中心位置。
进一步的是，与到达目的地相关的价格和费用也可以被用来调整中心位置。例如，飞机/火车旅行的费用便可被用于调整中心位置，从而使每个人到达中心位置的代价保持相对平均。
因此，各种因素和方法均可被用来更准确地确定和反映被用作确定聚会地点的种子点的中心位置。
语义单元
本发明的语义单元是被用于提供建议类别列表的。该建议类别列表是一种类别的顺序表，表示一个组的兴趣集中点(如果在组内存在显著的兴趣分歧那么就表示主要子组的兴趣集中点)。给定一个活动偏好(也称为“爱好类别”)的列表，也就是表明组中的每个成员的活动偏好如中国饭馆、电影院、高尔夫、公园、商场、网球运动等等，语义单元计算便计算出类别或者活动偏好的顺序表。
各种方法均可被用于计算语义单元。分级树(hierarchical tree)已在其他领域(例如生物学中的有机体分类)被证明为是一种捕捉语义关系的良好模型。使用分级图/树，可以在专门化的合适级别查看和呈现出各种关系，例如较高级节点提供更一般的视图，而较低级节点提供专门化的增加级别)。因此，分级图/树可被用于帮助语义搜索。在这点上，分级图可被用于捕捉各种活动偏好之间的一般语义关系并且辨别聚类(cluster)例如一个指定的兴趣集中点。例如，沿着子树进行的聚类能够指示出兴趣的集中点，类似于分类(taxonomical classification)中的种类(genre)。同样，相邻的节点能够传达额外的语义距离信息。例如，室内娱乐活动节点，如电影院、运动吧(sports bar)等，可以被设定成彼此相邻并且和户外娱乐活动节点(如高尔夫、网球运动等等)隔开。
为了利用分级图，收集各种用户的兴趣点并将其分类。可以根据在Web浏览器或启用WAP的电话上的小型浏览器上所标识的用户的喜欢地点列表，来检索或利用兴趣点或喜爱类别。因此，可以记录/存储和利用在用户的浏览或使用期间的历史。
可选择的是，通过从服务器106或者客户机104上的软件提问可以从用户获得兴趣点。例如，由于在启用WAP的电话上可用的存储和屏幕空间有限，可询问从一般到更特殊的多个问题(如通过在连续屏幕上传送给客户机104的显示出的菜单列表)，从而能收集活动偏好。特别是，可要求一个用户选择一个兴趣类别(给定一组选择如饭馆、商店、商业娱乐场所等等)。当该用户回答时，就给出进一步的子类别列表以供用户选择。这种选择可以不断地变窄，直到给用户呈现实际的商业/地点列表(例如来自白页(white page)或黄页目录)为止。一旦用户选择了实际地点，便可给用户提供地图、指示、预订服务等等。
一旦创建了类别列表，并且用户的偏好已经结合进类别列表/分级图，即可基于偏好每个类别的用户的数量而给各类别加权。图4说明通过轮询对应于支持者类别的一个支持者组而获得的结果的一个示例。获得和分类了42个不同的类别。例如，基于轮询而获得来自多个用户的所有偏好并放入分级图400中。如图所示，兴趣点(各个POI)在第一级被分类成饭馆402、商店404、商业场所406和娱乐场所408。只要合适，这些类别可进一步被分成子类别，例如亚洲饭馆410和美国饭馆412。进一步分成子类别的适当程度可以基于各种因素包括用户的历史和爱好列表以及在此指定的分类级别。可选择的是，子类别的数量可以基于提供给用户的问题和由用户提供的回答。在另一个实施例中，可提供任意数量的子类别。
根据用户的爱好概况而提供的输入然后被覆盖到分级图上。然后基于偏好各类别的用户的数量来给这些类别加权。例如，5个用户偏好中国饭馆而11个用户偏好电影。
图5是流程图，说明依据本发明的一个或多个实施例，将要在语义单元中使用的分级图的使用/创建。在步骤500，将兴趣点分成类。在步骤502，如果合适，将兴趣点进一步分成子类。在步骤504，将得自用户的活动偏好覆盖到分级图/类别列表上。当覆盖活动偏好时，也可基于偏好各类别的用户的数量来加权各类别。这种加权的类别列表也可称为一种活动偏好的顺序表。因此，顺序表就表示出多个(即两个或更多个)用户的兴趣集合点。
聚会地点确定
通过结合上述的空间单元和语义单元，可以确定/提供聚会地点(或一个聚会地点列表)。将中心位置用作种子点，应用程序搜索属于建议类别列表中的一个或多个兴趣点。例如，如果中心位置是旧金山的Market and Powell，并且第一个建议的类别是运动吧，那么聚会地点将寻找最靠近Market and Powell的运动吧。
一旦获得了中心位置和活动偏好的顺序表，例如加权的分级图，即通过该顺序表来确定一个或多个可能的聚会地点的类别。为发现合适的类别，可浏览和搜索分级树(例如图4中的树400)来找到最大的子树或分枝。然后通过在这个最大的分枝或子树上设置支点(fulcrum)来选择聚会地点的一个或多个类别。
设置支点是为了在过于特殊的类别(POI.Restaurant.Asian.Chinese.Mandarin)和过于一般的类别(例如POI.Restaurant)之间提供平衡。为了提供这种平衡，可以利用阈值或者最小/最大满意水平。阈值水平可以反映所要满足的人的数量。在这点上，除非分解和选择子类别将导致用户满意度低于一定百分比，否则可以连续地选择子类别。例如，如果选定30％的阈值，便连续地分解所选择的类别，直到子类别的选择将导致满意的用户少于30％为止。在这点上，由于是以不断减少的数值来设定阈值，因此所选择的类别会使更少的人/用户满意。阈值水平可以任意地设定或者由系统的用户加以调整。
在图4中，通过遍历分级树和设置支点，获得了聚会地点的两个类别：POI.Restaurant.Asian.Chinese 414和POI.Entertainment.Cinema416。一旦选择了多个类别，就可以为用户提供选择偏好类别的选项。额外的(或者可替代的)是，可以通过在最靠近中心点的被标识类别中寻找特定的聚会地点来确定聚会地点。在图4中，聚会地点是通过寻找最靠近中值位置(-122.511，37.751)的电影院和中国饭馆来确定的。
图6是流程图，说明依据本发明的一个或多个实施例的聚会地点的确定。在步骤600，找到最大的子树(或分支)。在步骤602，在所找到的子树(或分支)上设置支点。如上面所描述的，设置支点可以包括选择一个或多个使最小阈值百分比的用户满意的类别，其中在选定的类别中再选择子类别会使满意的用户少于最小阈值百分比。在步骤604，从最靠近中心位置的支点所标识的类别中选择聚会地点。
图7是流程图，说明依据本发明的一个或多个实施例，为确定聚会地点而执行的步骤的概述。在步骤700，获得两个或更多个人的各自位置。在步骤702，基于所获得的位置来确定中心位置。在步骤704，获得两个或更多个人各自的活动偏好列表。在步骤706，基于从用户获得的列表来计算活动偏好的顺序表。这个顺序表表示两个或更多个人的兴趣集中点。在步骤708，通过结合上述的中心位置和顺序表来确定一个或多个聚会地点。
基于空间交互作用建模的细化
一旦已经计算确定一个或多个聚会地点，就可以应用进一步的细化来确定应被选择的特定聚会地点。例如，进一步的细化可被用来从邻近聚会地点的3个可能的可用候选者中选择一个特定的中国饭馆。这种细化可以使用空间交互作用建模(spatial interaction modeling)来确定。
在空间交互作用建模中，可以考虑各种因素/属性。这些因素可包括原始位置/聚会地点的流量特性(flow characteristics)倾向、原始位置/聚会地点的吸引力、和/或距离(或旅行)障碍、或原始位置/聚会地点与目的地的一般间隔。
当考虑原始位置/聚会地的倾向或流量特性时，可以调查各个用户的整体特征(overall profile)。在这点上，用户可能为聚会选择一个特定特征(particular profile)。可选择的是，可以基于组中各用户的历史、为聚会所计划的时间/日期等等来自动确定特征。例如可以根据用户组是有花费预算的采购者组，还是寻找快乐时光但是花销有限的青少年组，或者是希望在中等预算下出去度个美好夜晚的成年夫妇组，来考虑并做出决定。基于上述考虑，可以优先于另一聚会地点而选择一个特定聚会地点。
当考虑聚会地点的吸引力时，可以检查聚会地点的各种属性并与用户的期望相比较。例如，可将饭馆的占地面积、在饭馆的等待时间、或者商家所提供的服务水平与用户组所期望的进行比较。这种期望可基于由用户直接选择/提供的信息。可选择的是，可基于以前用户所访问地点(例如去吃过的饭馆)的历史来确定该用户的期望。这个历史可受到进一步分析，并且与提供关于一个特定地点的详情的可用指南(例如可从ZagatTM Survey得到的饭馆指南)比较。
可细化或选定最终聚会地点的进一步的考虑可以是评估距离/路途障碍，或聚会地点和用户位置的一般空间间隔。例如，如果一个用户能够开车到达一个地点，而另一用户则可能被迫要坐飞机，就可能要将费用差别纳入考虑范围。另外，如果用户位置和中心位置之间的距离要求所有各方(或多方)参加方坐飞机旅行，则实施例可调整聚会地点，以使得只有一个用户被迫坐飞机。在另一个例子中，比如天气条件这样的障碍可能迫使一个参与者在旅行之前等待风暴结束，而另一个参与者可能开始向第一个参与者那里行进。在这种情况下，可以调整聚会地点。
可以利用任何类型和数目的因素和情况来细化聚会地点。因此，本发明不限于以上所描述的这些细化方案。
结论
在此总结本发明的优选实施例的描述。以下描述实施本发明的某些可选择的实施例。例如，任何类型的计算机，如大型计算机、微型计算机、或个人计算机，或者任何类型的计算机配置如分时大型计算机、局域网、或独立的个人计算机，都能够和本发明一起使用。总之，本发明的实施例提供了基于多个用户的活动偏好列表和位置来确定聚会地点的方法。
前面关于本发明的优选实施例的描述用于说明和描述目的，而并非要穷尽列举或将本发明限制为所公开的精确形式。根据以上指导可能有许多修改和变化。本发明的范围不由这一详细描述所限定而是由所附权利要求限定。

Claims (57)

1.一种用于确定聚会地点的方法，包括：
获得两个人或者更多个人的各自的位置；
基于所获得的位置来确定一中心位置；
获得两个人或者更多个人的各自的活动偏好的列表；
基于所获得的活动偏好的列表来计算活动偏好的顺序表，其中该顺序表表示出所述两个人或者更多个人的一兴趣集中点；和
通过结合所述的中心位置和顺序表来确定一个或多个聚会地点。
2.如权利要求1所述的方法，其中确定中心位置包括计算所获得的位置的平均坐标。
3.如权利要求1所述的方法，其中确定中心位置包括：
将所获得的位置的坐标独立地排序成有序坐标表；和
将每个有序坐标表的中间值确定为所述中心位置。
4.如权利要求3所述的方法，其中所述坐标是以升序来排序的。
5.如权利要求3所述的方法，其中所述坐标是以降序来排序的。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述中心位置是基于一街道网中的标定速度的。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述中心位置是基于当前的交通时间的。
8.如权利要求1所述的方法，其中所述中心位置是基于天气条件的。
9.如权利要求1所述的方法，其中所述的兴趣集中点是所述两个人或者更多个人的主要子组的。
10.如权利要求1所述的方法，其中计算活动偏好的顺序表利用了一分级图来捕获各所述活动偏好之间的一般语义关系。
11.如权利要求1所述的方法，其中计算活动偏好的顺序表利用了一分级图，其中该分级图中的聚类指示出所述兴趣集中点。
12.如权利要求1所述的方法，其中计算活动偏好的顺序表包括将得自所述活动偏好的兴趣点分成类别，其中各所述类别基于偏好每个类别的用户的数量而被加权。
13.如权利要求12所述的方法，其中确定一个或多个聚会地点包括：
选择一个或多个具有最大权重的类别；和
从所选择的类别中选择一个或多个最靠近所述中心位置的聚会地点。
14.如权利要求13所述的方法，其中选择一个或多个具有最大权重的类别包括，选择使最小阈值百分比的用户满意的一个或多个类别，其中在一个或多个已选择的类别中的子类别选择会使满意的用户少于所述最小阈值百分比。
15.如权利要求1所述的方法，其中确定一个或多个聚会地点包括在所述活动偏好的顺序表中搜索最靠近所述中心位置的兴趣点。
16.如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个聚会地点是基于所述聚会地点的吸引力来确定的。
17.如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个聚会地点是基于一个或多个人到达所述聚会地点的距离障碍来确定的。
18.如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个聚会地点是基于要进行的聚会类型来确定的。
19.如权利要求1所述的方法，其中商业机构基于所述的中心位置或者活动偏好的顺序表而提供直接的个性化营销。
20.一种用于在计算机系统中确定聚会地点的系统，包括：
(a)一具有存储器的计算机；
(b)一在所述计算机上执行的应用程序；
(c)一中心位置，该中心位置是由所述应用程序基于所获得的两个人或者更多个人的各自的位置来确定的；
(d)一活动偏好的顺序表，该活动偏好的顺序表是由所述应用程序基于所述两个人或者更多个人的各自的活动偏好的列表来计算的，其中所述顺序表表示所述两个人或者更多个人的兴趣集中点；和
(e)一个或多个聚会地点，它们是由所述应用程序通过结合所述的中心位置和顺序表来确定的。
21.如权利要求20所述的系统，其中所述中心位置是通过计算所获得的位置的平均坐标来确定。
22.如权利要求20所述的系统，其中所述中心位置是通过：
将所获得的位置的坐标独立地排序成有序坐标表；且
将每个有序坐标表的中间值确定为所述的中心位置，来确定的。
23.如权利要求22所述的系统，其中所述坐标是以升序来排序的。
24.如权利要求22所述的系统，其中所述坐标是以降序来排序的。
25.如权利要求20所述的系统，其中所述中心位置是基于一街道网的标定速度的。
26.如权利要求20所述的系统，其中所述中心位置是基于当前的交通时间的。
27.如权利要求20所述的系统，其中所述中心位置是基于天气条件的。
28.如权利要求20所述的系统，其中所述兴趣集中点是两个人或者更多个人的主要子组的。
29.如权利要求20所述的系统，其中所述活动偏好的顺序表包括一捕获各活动偏好之间的一般语义关系的分级图。
30.如权利要求20所述的系统，其中所述活动偏好的顺序表包括一分级图，其中该分级图中的聚类表示出所述兴趣集中点。
31.如权利要求20所述的系统，其中所述活动偏好的顺序表包括得自所述活动偏好而被分成类别的兴趣点，其中各所述类别是基于偏好每个类别的用户数量而被加权的。
32.如权利要求31所述的系统，其中所述一个或多个聚会地点是通过以下步骤确定的：
选择一个或多个具有最大权重的类别；和
从所选择的类别中选择一个或多个最靠近所述中心位置的聚会地点。
33.如权利要求32所述的系统，其中选择一个或多个具有最大权重的类别包括：选择使最小阈值百分比的用户满意的一个或多个类别，其中在一个或多个已选择的类别中的子类别选择会使满意的用户少于所述最小阈值百分比。
34.如权利要求20所述的系统，其中所述一个或多个聚会地点是通过在所述活动偏好的顺序表中搜索最靠近所述中心位置的兴趣点来确定的。
35.如权利要求20所述的系统，其中所述一个或多个聚会地点是基于聚会地点的吸引力来确定的。
36.如权利要求20所述的系统，其中所述一个或多个聚会地点是基于一个或多个人到达聚会地点的距离障碍来确定的。
37.如权利要求20所述的系统，其中所述一个或多个聚会地点是基于要进行的聚会类型来确定的。
38.如权利要求20所述的系统，其中商业机构基于所述的中心位置或者活动偏好的顺序表而提供直接的个性化营销。
39.一种包括计算机可读程序存储介质的制造产品，其具体实现一个或多个计算机可执行的指令，以执行在计算机系统中确定聚会地点的方法，所述方法包括：
获得两个人或者更多个人的各自的位置；
基于所获得的位置来确定一中心位置；
获得两个人或者更多个人的各自的活动偏好的列表；
基于所获得的活动偏好的列表来计算活动偏好的顺序表，其中该顺序表表示出所述两个人或者更多个人的一兴趣集中点；和
通过结合所述的中心位置和顺序表来确定一个或多个聚会地点。
40.如权利要求39所述的制造产品，其中所述方法是通过计算所获得的位置的平均坐标来确定所述中心位置的。
41.如权利要求39所述的制造产品，其中所述方法通过以下步骤来确定所述中心位置：
将所获得的位置的坐标独立地排序成有序坐标表；和
将每个有序坐标表的中间值确定为所述的中心位置。
42.如权利要求41所述的制造产品，其中所述坐标是以升序来排序的。
43.如权利要求41所述的制造产品，其中所述坐标是以降序来排序的。
44.如权利要求39所述的制造产品，其中所述中心位置是基于一街道网的标定速度的。
45.如权利要求39所述的制造产品，其中所述中心位置是基于当前的交通时间的。
46.如权利要求39所述的制造产品，其中所述中心位置是基于天气条件的。
47.如权利要求39所述的制造产品，其中所述兴趣集中点是所述两个人或者更多个人的主要子组的。
48.如权利要求39所述的制造产品，其中所述方法利用了一分级图来捕获各所述活动偏好之间的一般语义关系，以计算所述活动偏好的顺序表。
49.如权利要求39所述的制造产品，其中所述方法利用了一分级图来计算所述活动偏好的顺序表，其中该分级图中的聚类指示出所述兴趣集中点。
50.如权利要求39所述的制造产品，其中所述方法通过将得自所述活动偏好的兴趣点分成类别，来计算所述活动偏好的顺序表，其中各所述类别基于偏好每个类别的用户数量而被加权。
51.如权利要求50所述的制造产品，其中所述方法通过以下步骤来确定一个或多个聚会地点：
选择一个或多个具有最大权重的类别；和
从所选择的类别中选择一个或多个最靠近所述中心位置的聚会地点。
52.如权利要求51所述的制造产品，其中选择一个或多个具有最大权重的类别包括：选择使最小阈值百分比的用户满意的一个或多个类别，其中在一个或多个已选择的类别中的子类别选择会使满意的用户少于所述最小阈值百分比。
53.如权利要求39所述的制造产品，其中所述方法通过在所述活动偏好的顺序表中搜索最靠近所述中心位置的兴趣点，来确定一个或多个聚会地点。
54.如权利要求39所述的制造产品，其中所述一个或多个聚会地点是基于所述聚会地点的吸引力来确定的。
55.如权利要求39所述的制造产品，其中所述一个或多个聚会地点是基于一个或多个人到达聚会地点的距离障碍来确定的。
56.如权利要求39所述的制造产品，其中所述一个或多个聚会地点是基于要进行的聚会类型来确定的。
57.如权利要求39所述的制造产品，其中商业机构基于所述的中心位置或者活动偏好的顺序表而提供直接的个性化营销。
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