ES2745954T3 - Procedimiento y aparato para agrupar y presentar datos asociados con ubicaciones geográficas - Google Patents

Procedimiento y aparato para agrupar y presentar datos asociados con ubicaciones geográficas Download PDF

Info

Publication number
ES2745954T3
ES2745954T3 ES09763219T ES09763219T ES2745954T3 ES 2745954 T3 ES2745954 T3 ES 2745954T3 ES 09763219 T ES09763219 T ES 09763219T ES 09763219 T ES09763219 T ES 09763219T ES 2745954 T3 ES2745954 T3 ES 2745954T3
Authority
ES
Spain
Prior art keywords
user
mobile device
profile
location
data
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.)
Active
Application number
ES09763219T
Other languages
English (en)
Inventor
Mark Boyns
Chand Mehta
Jeffrey Tsay
Giridhar Mandyam
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Qualcomm Inc
Original Assignee
Qualcomm Inc
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=41076749&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=ES2745954(T3) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Qualcomm Inc filed Critical Qualcomm Inc
Application granted granted Critical
Publication of ES2745954T3 publication Critical patent/ES2745954T3/es
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29Geographical information databases
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/40Data acquisition and logging
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/2866Architectures; Arrangements
    • H04L67/30Profiles
    • H04L67/306User profiles
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50Network services
    • H04L67/535Tracking the activity of the user
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02Services making use of location information
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02Services making use of location information
    • H04W4/029Location-based management or tracking services
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/18Information format or content conversion, e.g. adaptation by the network of the transmitted or received information for the purpose of wireless delivery to users or terminals
    • H04W4/185Information format or content conversion, e.g. adaptation by the network of the transmitted or received information for the purpose of wireless delivery to users or terminals by embedding added-value information into content, e.g. geo-tagging
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/20Services signaling; Auxiliary data signalling, i.e. transmitting data via a non-traffic channel
    • H04W4/21Services signaling; Auxiliary data signalling, i.e. transmitting data via a non-traffic channel for social networking applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Un procedimiento para acceder a información relacionada geográficamente en un dispositivo móvil, que comprende en el dispositivo móvil: transmitir datos relacionados con el usuario, asociados con el dispositivo móvil, a un servidor, incluyendo dichos datos relacionados con el usuario un registro de actividad para el usuario; adquirir una ubicación geográfica del dispositivo móvil, estando la ubicación geográfica dentro de una región geográfica; iniciar una solicitud de datos, relacionados con un perfil regional asociado con la ubicación geográfica adquirida para el dispositivo móvil, al servidor; y recibir desde el servidor datos filtrados relacionados con el perfil regional, comprendiendo los datos filtrados información de recomendaciones, generada en función del perfil regional, y la ubicación geográfica del dispositivo móvil, e incluyendo una pluralidad de conjuntos de datos de etiquetas geográficas, generados por el usuario, asociados con al menos una ubicación correspondiente a un punto de interés en la región geográfica, y en función de un perfil de usuario generado por el servidor, basándose en los datos relacionados con el usuario, transmitidos por el dispositivo móvil, en donde la información de recomendaciones comprende un conjunto de regiones geográficas similares, identificadas basándose en una comparación del perfil regional con un conjunto de perfiles regionales correspondientes al conjunto de regiones geográficas similares.

Description

DESCRIPCIÓN
Procedimiento y aparato para agrupar y presentar datos asociados con ubicaciones geográficas
REFERENCIA CRUZADA A SOLICITUD RELACIONADA
[0001] La presente solicitud está relacionada con la Solicitud Provisional Estadounidense con N.° 61/056.406, presentada el 27 de mayo de 2008, titulada "Method and Apparatus for Aggregating and Presenting Data Associated with Geographic Locations [Procedimiento y Aparato para agrupar y presentar datos asociados a ubicaciones geográficas]", cedida o bajo obligación de cesión a la misma entidad que esta solicitud, de la cual se reivindica la prioridad de solicitud provisional.
ANTECEDENTES
[0002] Las enseñanzas presentes se refieren en general a la agrupación y presentación de datos asociados con ubicaciones geográficas y, más en particular, al análisis de etiquetas de datos geográficos, generadas por dispositivos móviles u otros orígenes para generar un perfil regional que caracteriza rasgos, atracciones y otros puntos de interés para un área geográfica determinada, que se puede utilizar para generar recomendaciones y otros servicios para los usuarios.
[0003] En los servicios basados en la ubicación, en aplicaciones celulares y de otro tipo, una "etiqueta" puede ser una palabra clave, un texto u otro atributo que se asigna a un elemento de información para describir esa información. Una o más etiquetas pueden ser asignadas a un elemento de información por uno o más usuarios. Una etiqueta de datos geográficos ("etiqueta geográfica") puede ser un tipo de etiqueta que incorpora una ubicación geográfica, tal como las coordenadas de latitud/longitud, junto con los atributos asociados. Una etiqueta geográfica puede permitir que información descriptiva sea asociada con una ubicación física en la Tierra.
[0004] En la actualidad, varias sedes de la Red proporcionan una capacidad para agregar información de ubicación geográfica a elementos tales como fotos digitales, billetes, blogs y similares. Algunas cámaras digitales tienen la capacidad de agregar información de ubicación geográfica a las fotografías cuando se toman, pero no brindan la capacidad de asociar automáticamente un elemento de información de etiqueta geográfica con la ubicación geográfica. Además, si bien los teléfonos móviles o las cámaras digitales pueden crear etiquetas geográficas para adjuntarlas a fotografías u otros objetos, y compartir esos objetos geográficamente etiquetados, directamente con otros usuarios, no existe ninguna plataforma que pueda agrupar y analizar atributos de orden superior, reflejados en los datos geográficamente etiquetados, recibidos desde una serie de usuarios.
[0005] Por ejemplo, ciertos teléfonos celulares pueden permitir que un usuario almacene un mapa de las ubicaciones visitadas en una ciudad determinada e ingrese las calificaciones geográficamente etiquetadas de los restaurantes individuales que han frecuentado. Sin embargo, no hay ningún mecanismo disponible para cargar esa información de etiquetado geográfico en una base de datos colectiva que entonces podría, por ejemplo, reunir y clasificar esa información para hacer clasificaciones regionales colectivas de restaurantes disponibles a recomendar a la población de usuarios, en general. Por lo tanto, las oportunidades de mercadotecnia y de recomendación pueden quedar sin aprovechar, ya que las respuestas colectivas de los usuarios para diversas características y atracciones en una región determinada no se organizan ni se ponen a disposición de otros usuarios cercanos. Incluso los residentes locales en una región pueden no estar al tanto de todas las características y atracciones disponibles en su región, información que podría aprovecharse para generar interés en nuevas posibilidades de viajes, vacaciones, recreaciones u otras, para esos y otros usuarios.
[0006] Por lo tanto, pueden ser deseables técnicas y plataformas que brinden la capacidad de asociar elementos de información con ubicaciones geográficas en forma de etiquetas de datos geográficos, y agrupar y analizar los datos contenidos en las etiquetas de datos geográficos para generar perfiles de regiones geográficas de nivel superior, así como producir recomendaciones asociadas obtenidas a partir de esos perfiles regionales.
[0007] El artículo de R. Patel, R. Radhakrishnan, "Enhancing Access to Situational Vocabulary by Leveraging Geographic Context [Potenciación del acceso al vocabulario situacional aprovechando el contexto geográfico]" (Resultados y beneficios de la tecnología de asistencia, volumen 4, n° 1, 2007, páginas 99 a 114) se refiere a un procedimiento por el cual, en cada una de ocho ubicaciones, se utiliza un asistente digital personal para registrar grabaciones de voz selladas con fecha y hora. Un receptor del GPS y un registrador de datos se utilizan para crear un registro individual de longitud, latitud, fecha y hora. Cada fichero de audio se transcribe y codifica manualmente por ubicación, y se determinan las palabras habladas con mayor frecuencia en cada ubicación.
SUMARIO
[0008] A continuación se ofrece un sumario simplificado de uno o más aspectos con el fin de brindar una comprensión básica de dichos aspectos. El presente sumario no es una visión global extensa de todos los aspectos contemplados y no está previsto para identificar elementos clave o esenciales de todos los aspectos, ni para delimitar el alcance de algunos de, o todos, los aspectos. Su único fin es presentar algunos conceptos de uno o más aspectos de forma simplificada como preludio de la descripción más detallada que se presenta más adelante.
[0009] De acuerdo con las enseñanzas actuales en uno o más aspectos, se proporcionan sistemas y procedimientos para agrupar y presentar datos asociados con ubicaciones geográficas, en los cuales una plataforma regional de perfiles funciona para recibir un conjunto de datos de etiquetas geográficas, asociados con ubicaciones geográficas, y analizar ese contenido para generar perfiles colectivos de las regiones aledañas. En una o más implementaciones de las enseñanzas actuales, la plataforma regional de perfiles puede recibir múltiples conjuntos de datos de etiquetas geográficas, cada uno asociado con una o más ubicaciones geográficas. En una o más implementaciones, cada una de las etiquetas geográficas puede contener un identificador geográfico que identifica la ubicación geográfica asociada. En una o más implementaciones, el identificador geográfico incrustado puede ser automáticamente adquirido, simultáneamente con la recepción de los datos de etiquetado geográfico y cualquier otra información codificada.
[0010] De acuerdo con uno o más aspectos, la plataforma regional de perfiles puede identificar, agrupar, organizar y almacenar uno o más atributos de las ubicaciones geográficas asociadas, en función del conjunto colectivo de datos de etiquetas geográficas. El conjunto colectivo de datos de etiquetas geográficas se puede usar para obtener un perfil regional para un bloque, sección, área de código postal, ciudad, estado, país u otra región geográfica.
[0011] El perfil regional puede incluir, por ejemplo, un conjunto de puntos de interés (POI) disponibles en ese área, tales como restaurantes locales, parques, escenarios deportivos, secciones residenciales, centros comerciales o minoristas u otros recursos en la región. En un aspecto, el perfil regional puede codificar y resumir rasgos, atracciones, servicios u otros recursos, característicos o prominentes, disponibles en la región en cuestión. En uno o más aspectos en consideraciones adicionales, la plataforma regional de perfiles puede acceder al perfil regional desarrollado para una ubicación determinada y usar ese perfil para desarrollar datos de orden superior, a servir a usuarios individuales en ese área, o de otra manera.
[0012] Por ejemplo, la plataforma regional de perfiles puede extraer características en el conjunto de puntos de interés locales y generar recomendaciones o sugerencias a los usuarios para restaurantes, alojamiento, recreación, entretenimiento u otras características o recursos disponibles en esa región, o una subsección de esa región. En una o más implementaciones, los usuarios pueden almacenar un conjunto de preferencias individuales que pueden usarse para filtrar las recomendaciones u otra información que deseen recibir. En uno o más aspectos, los datos de perfiles de usuarios producidos por plataformas que rastrean o generan perfiles de usuario o preferencias también pueden usarse para filtrar la información de recomendación. En uno o más aspectos, las preferencias o el comportamiento de los amigos del usuario, tales como los miembros de un servicio de redes sociales, también se pueden usar para filtrar la información de recomendación. En uno o más aspectos, los usuarios pueden agregar libremente datos de etiquetas geográficas adicionales para ubicaciones en una región, incluyendo calificaciones, palabras clave, comentarios y otras anotaciones asociadas a un área, para poblar y actualizar la base de datos utilizada para generar el perfil regional. En uno o más aspectos, los datos de etiquetas geográficas provistos por el usuario pueden incluir secuencias de voz o muestras cuyo contenido puede decodificarse usando juegos de entrenamiento personalizados, específicos para una región determinada. En uno o más aspectos, la información de recomendación se puede presentar al usuario en un menú ordenado dinámicamente, u otro diálogo o interfaz que esté adaptada a las preferencias del usuario, o la ubicación actual o basándose en otras variables.
[0013] Para lograr los fines anteriores y otros relacionados, los uno o más aspectos comprenden las características descritas completamente más adelante en el presente documento, y señaladas en particular en las reivindicaciones.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS
[0014] Los dibujos adjuntos, que están incorporados en, y que forman parte de, esta memoria descriptiva, ilustran aspectos de las presentes enseñanzas y, junto con la descripción, sirven para explicar los principios de las presentes enseñanzas. En las figuras:
la FIG. 1 muestra un intercambio ejemplar de información relacionada con etiquetas geográficas entre un dispositivo móvil y un servidor de perfiles, de acuerdo con uno o más aspectos de las presentes enseñanzas;
la FIG. 2 ilustra un intercambio ejemplar de información relacionada con etiquetas geográficas, entre un dispositivo móvil y un servidor de perfiles, en contexto con el dispositivo móvil en una región perfilada, de acuerdo con un aspecto;
la FIG. 3 ilustra una región perfilada ilustrativa que incluye un conjunto de puntos de interés obtenidos a partir de conjuntos, en informes de usuarios, de datos de etiquetas geográficas, junto con la selección de un conjunto ejemplar de ubicaciones recomendadas en la región perfilada, según uno o más aspectos;
la FIG. 4 ilustra un diálogo de usuario ejemplar que se puede usar para ingresar etiquetas geográficas y otros datos proporcionados por el usuario, de acuerdo con uno o más aspectos;
la FIG. 5 muestra un diagrama de flujo ilustrativo para generar un perfil regional, de acuerdo con uno o más aspectos;
la FIG. 6 muestra un diagrama de flujo ilustrativo para generar una calificación de similitud o una recomendación para una región en comparación con otra, de acuerdo con uno o más aspectos;
la FIG. 7 muestra un diagrama de flujo ilustrativo para generar una calificación de similitud o una recomendación para una ubicación o lugar en comparación con una ubicación actual, de acuerdo con uno o más aspectos; la FIG. 8 muestra un diagrama de flujo ilustrativo para generar una recomendación de un destino o de dónde ir para un usuario, de acuerdo con uno o más aspectos;
la FIG. 9 muestra un diagrama ilustrativo para generar un perfil de usuario a partir de varios atributos de usuario, de acuerdo con uno o más aspectos;
la FIG. 10 muestra un diagrama de flujo ilustrativo para generar una recomendación para un nuevo lugar o ubicación para un usuario, de acuerdo con uno o más aspectos;
la FIG. 11 muestra un diagrama de flujo ilustrativo para generar una recomendación de un conjunto de nuevos perfiles de usuarios que muy probablemente visiten un nuevo lugar identificado, de acuerdo con uno o más aspectos;
la FIG. 12 muestra un diagrama de flujo ilustrativo para el análisis de voz de datos de etiquetas geográficas en diversas consideraciones, de acuerdo con uno o más aspectos;
la FIG. 13 muestra un diagrama de flujo ilustrativo para construir un conjunto de entrenamiento personalizado para el reconocimiento de voz, relacionado con datos de etiquetas geográficas, de acuerdo con uno o más aspectos; las FIG. 14A y 14B muestran vistas de recomendación ilustrativas que incluyen elementos de menú reordenados dinámicamente para usuarios en la misma ubicación y un usuario que viaja a diferentes ubicaciones, respectivamente, de acuerdo con uno o más aspectos;
la FIG. 15 ilustra un conjunto ejemplar de hardware y otros recursos en un dispositivo móvil, de acuerdo con las implementaciones de las presentes enseñanzas; y
la FIG. 16 ilustra un conjunto ejemplar de hardware, software y otros recursos en un servidor de perfiles y componentes asociados, de acuerdo con las implementaciones de las presentes enseñanzas.
DESCRIPCIÓN DETALLADA
[0015] A continuación se describen diversos aspectos con referencia a los dibujos. En la siguiente descripción se exponen, con propósitos explicativos, numerosos detalles específicos para proporcionar una plena comprensión de uno o más aspectos. Sin embargo, puede resultar evidente que dicho(s) aspecto(s) puede(n) llevarse a la práctica sin estos detalles específicos.
[0016] Adicionalmente, en la descripción en cuestión, la palabra "ejemplar' se usa para significar "que sirve de ejemplo, caso o ilustración". No ha de considerarse necesariamente que cualquier aspecto o diseño descrito en el presente documento como "ejemplar" sea preferente o ventajoso con respecto a otros aspectos o diseños. Más bien, el uso de la palabra "ejemplar' pretende mostrar conceptos de manera concreta.
[0017] Por otro lado, el término "o" está concebido para significar una "o" inclusiva en lugar de una "o" exclusiva. Es decir, a no ser que se indique lo contrario, o que resulte claro a partir del contexto, la frase "X utiliza A o B" pretende significar cualquiera de las permutaciones inclusivas naturales. Es decir, la frase "X utiliza A o B" se satisface en cualquiera de los siguientes casos: X utiliza A; X utiliza B; o X utiliza tanto A como B. Además, los artículos "un" y "uno/a", según se utilizan en esta solicitud y en las reivindicaciones adjuntas, deberían ser interpretados, en general, con el significado de "uno/a o más", a no ser que se especifique lo contrario o que resulte claro a partir del contexto que se orientan a una forma en singular.
[0018] Adicionalmente, diversos aspectos o características se presentarán en términos de sistemas que pueden incluir una pluralidad de dispositivos, componentes, módulos y similares. Se entenderá y apreciará que los diversos sistemas pueden incluir dispositivos, componentes, módulos, etc., adicionales y/o pueden no incluir todos los dispositivos, componentes, módulos, etc., analizados en relación con las figuras. También se puede usar una combinación de estos enfoques.
[0019] Los aspectos de las enseñanzas actuales se refieren a procedimientos y aparatos para agrupar y presentar datos asociados con ubicaciones geográficas. Más en particular, en uno o más aspectos, se proporcionan plataformas y técnicas en las que los dispositivos móviles u otros orígenes generan etiquetas de datos geográficos, o geoetiquetas, para sedes o ubicaciones específicas, y se agrupan y analizan para desarrollar un perfil regional para una región que está asociada con las ubicaciones. En uno o más aspectos, el conjunto de datos de etiquetas geográficas puede incluir calificaciones de usuarios, etiquetas de categoría, comentarios, enlaces y/u otros datos, atributos o metadatos que se almacenan y se asocian con ubicaciones específicas. Por ejemplo, las tiendas minoristas ubicadas en Hollywood Boulevard en Los Ángeles, California, pueden ser calificadas o descritas por usuarios móviles u otros consumidores, y las calificaciones u otro contenido descriptivo o etiquetas pueden asociarse con una posición geográfica (por ejemplo, capturado mediante un Sistema de localización global, o ubicación de GPS) para esas ubicaciones.
[0020] De acuerdo con uno o más aspectos, un módulo de perfiles alojado en un servidor de perfiles u otro recurso o servicio puede recopilar y combinar el conjunto de datos de etiquetado geográfico para una región particular, para generar el perfil regional basándose en datos de etiquetado geográfico para los sitios o ubicaciones dentro de la región. El módulo de perfiles puede, por ejemplo, organizar y examinar el conjunto de datos de etiquetas geográficas e identificar ubicaciones que representan o contienen características, atracciones o recursos similares. Así, por ejemplo, una región perfilada puede contener una serie de restaurantes, hoteles, sedes de pernocta y desayuno u otras ubicaciones asociadas con las industrias de viajes u hostelería. El módulo de perfiles puede identificar conjuntos de datos de etiquetas geográficas que identifican una ubicación como, por ejemplo, un restaurante, y además puede ordenar u organizar ubicaciones identificadas como restaurantes en diferentes tipos, tales como mexicanos, italianos, tailandeses, u otras categorías o tipos. Otros atributos o características de las ubicaciones dentro de una región pueden identificarse, organizarse y ordenarse para generar un perfil regional que caracterice los rasgos, atracciones, ubicaciones y otros recursos disponibles dentro de la región.
[0021] En una o más implementaciones, el servidor de perfiles puede recibir múltiples conjuntos de datos de etiquetas geográficas desde una población completa de usuarios y agrupar las entradas de etiquetas geográficas provenientes de esos diversos orígenes en un perfil regional agrupado. El perfil regional se puede almacenar en una base de datos asociada con el servidor de perfiles, la base regional de datos de perfiles u otros recursos informáticos o de datos de la red. Sobre la base de la información acumulada de etiquetas geográficas, el servidor de perfiles puede extraer, identificar y clasificar varios atributos de nivel superior de las ubicaciones geográficas en la región, en función de las etiquetas geográficas asociadas con posiciones geográficas específicas. Por ejemplo, el servidor de perfiles puede determinar que una ubicación geográfica identificada corresponde a un restaurante italiano. El servidor de perfiles puede buscar en la base de datos de perfiles regionales y compilar todas las calificaciones proporcionadas por los usuarios que visitan y comentan esa ubicación, y determinar que el establecimiento sirve pizzas de alta calificación, basándose en los atributos almacenados en las etiquetas geográficas asociadas con la ubicación geográfica en cuestión. Las implementaciones de las enseñanzas actuales implican al servidor de perfiles, agrupando los conjuntos de datos de etiquetas geográficas, en función de los atributos de las ubicaciones geográficas, y generando conjuntos de datos de nivel superior a partir de la información agrupada, obtenida a partir de las etiquetas geográficas. Esas salidas y servicios pueden incluir datos, salidas u objetos tales como el propio perfil de la región, una lista de regiones similares, una lista de ubicaciones similares, una lista de usuarios que tienen intereses relacionados con una ubicación o región y una lista de puntos importantes y ubicaciones populares.
[0022] El perfil regional y otros datos pueden utilizarse luego para generar información de recomendaciones u otros datos relacionados con puntos de interés en la región, y transmitir esa información a los usuarios de un dispositivo móvil, o a otros clientes. Por ejemplo, el módulo de perfiles puede recibir una solicitud de recomendación, o una consulta de búsqueda, desde el usuario de un teléfono móvil u otro dispositivo dentro, cerca o fuera de una región perfilada, y extraer un conjunto de ubicaciones de destino recomendadas dentro de la región para ese usuario. La información de recomendaciones puede incluir ubicaciones filtradas según un perfil de usuario, para el usuario del dispositivo móvil, un historial de ubicación de ese usuario, la clasificación por popularidad para los posibles destinos u otros criterios, así como el propio perfil regional. Por ejemplo, se puede generar información de recomendaciones para sugerir ubicaciones nuevas o adicionales que pueden ser similares a una ubicación en la que el usuario móvil se encuentra actualmente. En uno o más aspectos, el conjunto de datos de etiquetas geográficas cargados en la base regional de datos de perfiles y/o transmitidos a dispositivos móviles individuales puede incluir datos de audio, que pueden procesarse de acuerdo con los juegos de entrenamiento para el reconocimiento de voz, obtenidos a partir de las entradas recopiladas de voz del usuario u otros atributos para la región. En uno o más aspectos, un conjunto de selecciones de categorías, a partir de las cuales un usuario puede elegir información de recomendaciones, se puede generar y ordenar dinámicamente basándose en los perfiles o preferencias del usuario. Se pueden utilizar otras técnicas de entrega para transmitir recomendaciones, calificaciones, enlaces u otros datos relacionados con el perfil regional de una región de interés.
[0023] Tal como se utiliza en esta solicitud de patente, el término "ubicación", "lugar" o "sede" puede referirse a un punto de interés (POI) identificado o definido por una lectura de latitud/longitud, u otro identificador numérico u otro identificador geográfico, tal como un domicilio. Como se usa en el presente documento, el término "región" o "región geográfica" puede referirse a un área contenida que contiene una o más ubicaciones, y puede significar cualquier frontera geográfica o área de varios tamaños, incluyendo una única dirección, edificio o estructura, un bloque, una sección, un condado, una ciudad u otra área o unidad geográfica. En uno o más aspectos, una "región" puede ser contigua, o puede estar formada por áreas que son discretas o no necesariamente contiguas. En uno o más aspectos, una "región" se puede definir mediante una forma geométrica delimitada, tal como un círculo, un cuadrado o un polígono que se solapa con un mapa. En uno o más aspectos, una "región" se puede definir mediante fronteras numéricas, tales como la latitud y la longitud. En una o más implementaciones, una "región" puede ser definida por otros identificadores, tales como un código postal.
[0024] Del mismo modo, en general, como se usa en el presente documento, una "etiqueta geográfica" puede referirse a un conjunto de información asociado con una ubicación geográfica definida. La información asociada en una "etiqueta geográfica" puede, por ejemplo, ser o incluir una palabra clave, una etiqueta, un comentario, un texto, secuencias de vídeo, imágenes, muestras de audio u otros datos. Tal como se usa en el presente documento, el término "zona activa" puede referirse a un lugar que se ha determinado automáticamente dentro de una región o comunidad perfilada como popular, mediante el etiquetado automático u otro procesamiento. Tal como se usa en el presente documento, el término "lugar favorito" puede referirse a una zona activa u otra ubicación preferente que sea específica para un usuario (por ejemplo, un hogar, una oficina o una sede de recreación), o determinada por la frecuencia de visitas de una comunidad de usuarios. Como se usa en el presente documento, el término "amigo" puede referirse a una persona identificada o enumerada como amigo por un usuario, lo que puede hacerse mediante una sede o un servicio de redes sociales.
[0025] En términos de perfiles regionales y actividad relacionada, como se ilustra en general en la FIG. 1, un dispositivo móvil 102 que funciona en una red inalámbrica, con alojamiento o soporte por parte de una estación base 106 y los recursos de red asociados, puede acercarse, viajar hacia, o dentro de, una región perfilada. En uno o más aspectos, el dispositivo móvil 102 puede incluir un teléfono celular, un reproductor de medios habilitado para la red, un asistente digital personal (PDA) habilitado para la red, un dispositivo de comunicaciones habilitado para WiFi™, una unidad del Sistema de Localización Global (GPS), u otro dispositivo, cliente o hardware inalámbrico, móvil o portátil. En uno o más aspectos, el dispositivo móvil 102 puede incorporar un módulo de ubicación 106 para identificar o capturar la ubicación geográfica o la posición del dispositivo móvil 102. En uno o más aspectos, el módulo de ubicación 106 puede ser o incluir varios servicios o tecnologías de detección de ubicación, tales como el Sistema de localización global (GPS), la triangulación de estaciones base y/o la trilateración, el servicio localizador Galileo (Sistema global para comunicaciones móviles). u otras técnicas para capturar o detectar una ubicación del dispositivo móvil 102.
[0026] Mientras está registrado en la estación base 106, el dispositivo móvil 102 puede generar un conjunto de datos de ubicación de dispositivo 146 mediante el módulo de ubicación 106, y transmitir o cargar los datos de ubicación de dispositivo 146 a la estación base 106 a través de una interfaz inalámbrica, como una interfaz celular. La estación base 106 a su vez puede comunicarse con un servidor de perfiles 170, como un servidor alojado de forma remota o un conjunto de servidores, junto con los recursos asociados. En uno o más aspectos, el servidor de perfiles 170 puede alojar un módulo de perfiles 136 configurado para recibir datos de ubicación de dispositivo 146 para uno o más dispositivos móviles 102 registrados en la estación base 106 y/o servicios regionales asociados de perfiles. El módulo de perfiles 136 puede, en uno o más aspectos, identificar una región perfilada en la que se desplaza el dispositivo móvil 102, hacia la que se acerca el dispositivo móvil 102, o que se encuentra fuera de las proximidades del dispositivo móvil 102. El módulo de perfiles 136 puede acceder posteriormente a una base regional de datos de perfil 116 para ubicar un perfil regional 190 para la región de interés, y un perfil de usuario 118 para el usuario del dispositivo móvil 102, y generar un conjunto de información de recomendaciones 144 para transmitir al dispositivo móvil 102, como se describe en el presente documento. En uno o más aspectos, el usuario mismo puede ingresar o configurar el perfil de usuario 118 para el usuario del dispositivo móvil 102, incluso para especificar categorías o ubicaciones de interés, y/o puede ser generado o modificado por el módulo de perfiles 136 mediante el análisis del historial de ubicaciones, el historial de calificaciones, el historial de transacciones u otro comportamiento del usuario relacionado con la región perfilada 110.
[0027] La información de recomendaciones 144 se puede presentar al usuario en un selector de recomendaciones 148 que se muestra mediante una interfaz de usuario 104 del dispositivo móvil, tal como una interfaz gráfica de usuario. En una o más implementaciones, el módulo de perfiles 136 puede ser o incluir un motor de recomendaciones tal como el motor de recomendaciones Xiam® disponible en Xiam Technologies Limited, una subsidiaria de Qualcomm Incorporated de San Diego, California. En una o más implementaciones, otros motores o lógica de recomendaciones pueden usarse también, o en cambio, para generar o modificar la información de recomendaciones 144.
[0028] Más en particular y como, por ejemplo, se ilustra en la FIG. 2, una región perfilada 110 puede contener o haber asociado con la región un conjunto de puntos de interés 112, que puede incluir, meramente de manera ilustrativa, ubicaciones o atracciones tales como Hollywood Boulevard 270, Redondo Beach 272, Rodeo Drive 274, que podrían ser registradas en la base de datos de perfiles regionales 116 en el caso de una región perfilada 110 que representa, o está asociada con, Los Ángeles, California. Cada ubicación, lugar o sede identificados en el conjunto de puntos de interés 112 puede tener asociado consigo un conjunto de datos de etiquetas geográficas 114, que, por ejemplo, pueden almacenarse en la base de datos de perfiles regionales 116 u otros almacenes de datos. Cuando el dispositivo móvil 102 está ubicado dentro de la región perfilada 110, acercándose a la región perfilada 110, el usuario ha solicitado información relacionada con la región perfilada 110 o, en otros momentos, el módulo de perfiles 136 puede generar un conjunto de información de recomendaciones 144 a transmitir al dispositivo móvil 102 para mostrar al usuario a través de la interfaz de usuario 104, tal como una interfaz gráfica de usuario.
[0029] En uno o más aspectos, la información de recomendaciones 144 se puede desarrollar y filtrar para un usuario específico del dispositivo móvil 102, utilizando el propio perfil de usuario 118, la popularidad, la etiqueta de categoría y otra información del usuario contenida en, o relacionada con, el perfil regional 190 alojado en la base de datos de perfiles regionales 116. En uno o más aspectos, como se muestra, la información de recomendaciones 144 puede ser o incluir un conjunto de sugerencias, identificaciones o recomendaciones seleccionables o vinculables para una ubicación a visitar dentro de la región perfilada 110. En uno o más aspectos, como se muestra, la información de recomendaciones 144 se puede presentar nuevamente mediante un selector de recomendaciones 148 que se muestra en la interfaz de usuario 104, u otro artilugio, menú, diálogo o interfaz. En uno o más aspectos, la visualización de la información de recomendaciones 144 mediante el selector de recomendaciones 148 puede incluir un diálogo que permita al usuario del dispositivo móvil 102 ver información adicional sobre una ubicación recomendada, tal como las calificaciones de usuarios anteriores para esa sede o instalación. Otros atributos o información relacionada con la información de recomendaciones 144 pueden presentarse o ponerse a disposición del usuario en el selector de recomendaciones 148, u otra interfaz. En uno o más aspectos, las etiquetas ubicadas dentro del conjunto de datos de etiquetado geográfico 114 para una o más ubicaciones en la región perfilada 110, o de otro modo, se pueden hacer vinculables directamente entre sí, de modo que, por ejemplo, el usuario del dispositivo móvil 102 pueda recorrer todas las etiquetas que contienen la etiqueta "restaurante italiano", independientemente de la ubicación.
[0030] En términos de la generación, organización y naturaleza del perfil regional 190, y como se ilustra en la FIG.
3, en uno o más aspectos, la caracterización colectiva de un conjunto de puntos de interés 112 en una región perfilada 110 se puede agrupar en un perfil regional 190 que refleje las características generales de la región perfilada 110. La base de datos de perfiles regionales 116 puede, en general, perfilar o categorizar una región perfilada 110 en un nivel agrupado, basándose en el grupo total de conjuntos de datos de etiquetas geográficas 114 recopilados para ubicaciones en la región. El perfil regional 190 puede incluir una o más clasificaciones o categorizaciones de la región perfilada 110, basándose en las etiquetas colectivas, calificaciones, comentarios y/u otros atributos para todos los conjuntos de datos de etiquetas geográficas 114, asociados con la región perfilada 110.
[0031] La frontera o área de la propia región perfilada 110 puede definirse o identificarse en función de un parámetro de región, que puede, por ejemplo, incluir un identificador de región y/o un tamaño de región. Por ejemplo, el parámetro de región puede incluir un radio y una coordenada de longitud/latitud adquirida por el dispositivo móvil 102, y/o calculada en función de la entrada del usuario. La región perfilada 110 también puede ser definida por un identificador de región predefinido o un código geográfico, tal como un código postal, un nombre de municipio, un nombre de ciudad y similares. El módulo de perfiles 136 puede determinar o identificar un conjunto de ubicaciones geográficas situadas en la región perfilada 110, y recuperar uno o más conjuntos de datos de etiquetas geográficas 114, asociados con cada uno de los lugares geográficos o ubicaciones en la región. En uno o más aspectos, el módulo de perfiles 136 puede clasificar las ubicaciones geográficas en la región perfilada 110, en grupos de una o más ubicaciones similares, en función de los atributos de las ubicaciones geográficas almacenadas en el conjunto de datos de etiquetas geográficas 114, asociados con las ubicaciones geográficas. En consecuencia, el módulo de perfiles 136 puede clasificar una región perfilada 110 o subsecciones de la misma en una o más clases diferentes, tales como zonas escolares, residenciales, comerciales, de parques o recreativas, entre otras.
[0032] De este modo, el módulo de perfiles 136, u otra lógica, puede recopilar, identificar, clasificar, organizar y categorizar un conjunto de puntos de interés 112 para una región perfilada 110, para producir una caracterización colectiva o de alto nivel de la región perfilada 110, a usar para entregar información de recomendaciones, de búsqueda y otra información para usuarios de uno o más dispositivos móviles 102, u otros usuarios. En términos generales, el conjunto de puntos de interés 112 para una región perfilada 110 determinada puede incluir uno cualquiera o más entre varios tipos, clases o categorías de características, ubicaciones, sedes, atracciones u otros recursos situados en la región perfilada 110. Esos pueden incluir, como se muestra, y meramente de forma ilustrativa, una primera sede de conciertos 256 con un conjunto asociado de datos de etiquetas geográficas 114, una primera escuela 252 (ilustrativamente etiquetada como "escuela 1") con un conjunto asociado de datos de etiquetas geográficas 114, un primer restaurante 254 (ilustrativamente etiquetado como "restaurante 1") con un conjunto asociado de datos de etiquetas geográficas 114, un primer campo de deportes 258 (ilustrativamente etiquetado como "campo de deportes 1") con un conjunto asociado de datos de etiquetas geográficas 114, una primera sede de oficinas 260 (ilustrativamente etiquetada como "sede de oficinas 1 ") con un conjunto asociado de datos de etiquetas geográficas 114, una segunda escuela 262 (ilustrativamente etiquetada como "escuela 2") con un conjunto asociado de datos de etiquetas geográficas 114, una primera ubicación residencial 266 (ilustrativamente etiquetada como "ubicación residencial 1") con un conjunto asociado de datos de etiquetas geográficas 114, una segunda ubicación residencial 264 (ilustrativamente etiquetada como "ubicación residencial 2") con un conjunto asociado de datos de etiquetas geográficas 114 y similares. En uno o más aspectos, el conjunto de puntos de interés 112 puede incluir además, nuevamente de manera meramente ilustrativa, características naturales y artificiales tales como un lago 268 u otra masa de agua, una carretera 250 (ilustrativamente etiquetada como "Carretera 1") u otras características, ubicaciones, sedes, atracciones u otros recursos.
[0033] Según uno o más aspectos, el módulo de perfiles 136 u otra lógica pueden comparar el conjunto de datos de etiquetado geográfico 114 para cualquiera de las ubicaciones en la región perfilada 110, registrada en la base de datos de perfiles regionales 116, para desarrollar la información de recomendaciones 144 a entregar a los usuarios de uno o más dispositivos móviles 102, a usuarios de navegadores de la Red conectados a Internet u otras redes públicas o privadas, o a otros usuarios interesados en recibir información sobre una región de interés, de acuerdo con diversos criterios y procedimientos de descubrimiento descritos en el presente documento. En uno o más aspectos, la información de recomendaciones 144 puede comprender un conjunto de ubicaciones recomendadas 280, tales como, y de manera meramente ilustrativa, un campo deportivo 258 (etiquetado como "campo deportivo 1") y un restaurante 254 (etiquetado como "restaurante 1") seleccionado entre el conjunto de puntos de interés 112, como se muestra en la FIG. 3. En uno o más aspectos, las ubicaciones o los lugares que no merecen la selección basándose en el perfil de usuario 118, el perfil regional 190 y/u otros criterios de filtrado, pueden excluirse del conjunto de ubicaciones recomendadas 280 u otra información de recomendaciones 144. En uno o más aspectos, las ubicaciones o lugares situados fuera de la región perfilada 110, tales como las características ilustradas de los rápidos de aguas bravas 276 y la estación de esquí 278, pueden excluirse del perfil regional 190 y/o de la información de recomendaciones 144, según los parámetros de la región utilizados para definir o englobar la región perfilada 110.
[0034] En uno o más aspectos de las presentes enseñanzas y como, por ejemplo, se ilustra en la FIG. 4, el intercambio de varios conjuntos de datos de etiquetas geográficas 114 y de información asociada para una región perfilada 110 puede ocurrir en ambas direcciones, hacia y desde el dispositivo móvil 102, la estación base 106 y el servidor de perfiles 170 con sus recursos asociados. En uno o más aspectos, un usuario del dispositivo móvil 102 puede, por lo tanto, además de recibir la información de recomendaciones 144 mediante el selector de recomendaciones 148 u otra interfaz, de igual manera transmitir o cargar información de etiquetas geográficas en la estación base 106 para su inclusión en la base de datos de perfiles regionales 116. El conjunto de datos de etiquetas geográficas 114, cargados por el usuario del dispositivo móvil 102, puede ser registrado y almacenado en la base de datos de perfiles regionales 116, incorporado en el perfil regional 190 y, en última instancia, en la información de recomendaciones 144 que se envía al mismo usuario o a la misma usuaria, así como a otros usuarios.
[0035] En uno o más aspectos, como se muestra, un conjunto de entradas de etiquetas geográficas 108, recibidas en o mediante el dispositivo móvil 102, puede incluir atributos o datos ingresados mediante un diálogo de usuario presentado en la interfaz de usuario 104 del dispositivo móvil para un usuario que viaja en, hacia o fuera de, una región perfilada. En uno o más aspectos, como se muestra, se puede inducir a un usuario a agregar un nuevo conjunto de entradas de etiquetas geográficas 108 que se incorporarán a un conjunto de datos de etiquetas geográficas 114, y que finalmente se cargarán en una estación base 106 u otro destino a través de una interfaz inalámbrica, tal como un teléfono celular o una conexión inalámbrica de datos. En uno o más aspectos, las inducciones pueden consultar o inducir al usuario a ingresar un nuevo conjunto de datos de etiquetas geográficas 114 (que puede denominarse etiqueta, "marca de posición" u otro término), asociado con una ubicación capturada por el módulo de ubicación 106 y reflejado en los datos de ubicación del dispositivo 146. Los datos de ubicación del dispositivo 146, como se ha indicado, pueden ser o incluir, por ejemplo, coordenadas de latitud/longitud informadas por una ubicación del Sistema de localización global (GPS) u otros identificadores o datos geográficos o de posición.
[0036] En uno o más aspectos como también se muestra en la FIG. 4, el conjunto de entradas de etiquetas geográficas 108 puede incluir etiquetas de categoría seleccionable (ilustrativamente mostradas como "restaurante" con una subcategoría de "Mexicano", u otras categorías/subcategorías), un nombre ingresado por el usuario para los datos de etiquetas geográficas, un cuadro de diálogo de clasificación, un cuadro de diálogo de nueva(s) etiqueta(s) para ingresar descriptores de etiquetas nuevas o adicionales, categorías seleccionadas, comentarios ingresados por el usuario (con respecto, por ejemplo, al servicio, la ubicación, la calidad, el valor, etc.) y/u otros atributos, campos o datos. En uno o más aspectos, el conjunto de entradas de etiquetado geográfico 108 puede incluir, además o en cambio, otra información que no sea información de clasificación textual o numérica, tal como, por ejemplo, datos de audio tales como anotaciones de voz del usuario o muestras de audio de una ubicación, secuencias de vídeo o datos tomados desde una ubicación, imágenes fijas digitales u otro contenido. El conjunto de entradas de etiquetas geográficas 108 también puede incluir, por ejemplo, un enlace, comentario, blog u otra información ingresada por el usuario para la ubicación geográfica asociada. Los atributos incluidos en el conjunto de entradas de etiquetas geográficas 108 también pueden incluir el nombre del usuario, el momento en que el usuario visitó la ubicación geográfica y/o la duración cronológica de la visita del usuario a la ubicación geográfica asociada. En uno o más aspectos, los atributos de estos tipos se pueden almacenar en o con el conjunto de entradas de etiquetas geográficas 108 y el conjunto resultante de datos de etiquetas geográficas 114, como campos de datos objeto rastreables. Cuando el dispositivo móvil 102 recibe una indicación de que el conjunto de entradas de etiquetas geográficas 108 están listas para ser almacenadas, tal como cuando el usuario despacha el conjunto de entradas de etiquetas geográficas 108 mediante un panel de teclas del dispositivo móvil 102, el dispositivo móvil 102 puede cargar esas entradas y cualquier dato asociado como un conjunto de datos de etiquetas geográficas 114 en la estación base 106 y luego en el servidor de perfiles 170, u otro destino. Esas entradas pueden ingresarse en la base de datos de perfiles regionales 116 mediante el módulo de perfiles 136 del servidor de perfiles 170, para su incorporación en el perfil regional 190. En una o más implementaciones, el dispositivo móvil 102 puede, también o en cambio, almacenar el conjunto generado de datos de etiquetas geográficas 114, directamente en el almacenamiento local o en la memoria ubicada en el dispositivo móvil 102, o en otras ubicaciones.
[0037] Se puede observar que, en una o más implementaciones, en términos de compartir el conjunto de entradas de etiquetas geográficas 108 y otros datos con el servidor de perfiles 170 u otros recursos, se le puede proporcionar al usuario un conjunto de controles de privacidad para permitirle al usuario compartir su ubicación historial y datos relacionados con personas deseadas, tales como amigos designados. A un usuario se le pueden presentar opciones para filtrar la visibilidad de otros datos de etiquetas geográficas, tales como restringir la visualización a distancias relativas en lugar de la ubicación real, para restringir la visualización a la movilidad o a los patrones de comportamiento (por ejemplo, trabajo hasta las 18:00) en lugar de la ubicación real, aplicando reglas de acceso basadas en el tiempo o imponiendo otros privilegios o restricciones de privacidad o acceso.
[0038] La FIG. 5 ilustra un diagrama de flujo de varios procedimientos analíticos y de descubrimiento que se pueden usar para generar el perfil regional 190, del cual se puede obtener la información de recomendaciones 144, de acuerdo con uno o más aspectos de las presentes enseñanzas. En 504, un perfil regional 190 para una región perfilada 110 puede ser creado u objeto de acceso mediante la base de datos de perfiles regionales 116 u otro almacén u origen de datos. En 506, se puede calcular una nube de etiquetas para la región perfilada 110, en la que se pueden identificar y organizar conjuntos de campos o atributos en el conjunto de datos de etiquetas geográficas 114 para las distintas ubicaciones en la región perfilada 110, junto con la frecuencia de esos campos o atributos. En 508, se puede iniciar el procesamiento para comparar la nube de etiquetas geográficas resultantes y/u otros datos en el perfil regional 190 asociado con la región perfilada 110, con una lista de perfiles regionales conocidos. La lista o colección de perfiles regionales conocidos puede contener frecuencias y tipos de atributos contenidos en respectivos conjuntos colectivos de datos de etiquetas geográficas 114 para regiones de diferente tipo global. Por ejemplo, los perfiles regionales conocidos pueden reflejar una región cuyos atributos y características relacionadas en general se refieren a áreas residenciales, áreas comerciales, áreas recreativas, áreas de restaurantes, áreas de clubes nocturnos o de vida nocturna y similares. Una lista o colección de perfiles regionales conocidos se puede recuperar, alojar o almacenar en la base de datos de perfiles regionales 116 u otros almacenes de datos locales o remotos. En 510, se puede determinar si la región perfilada 110 coincide con un perfil o plantilla residencial conocida. La determinación puede consistir en, o incluir, la determinación de una frecuencia y/o un umbral de diferentes tipos de etiquetas (por ejemplo, al menos 70% residencial), o combinaciones de etiquetas (por ejemplo, residencial más domicilio). Si la determinación de 510 es afirmativa, el procesamiento puede avanzar a 516, donde se puede asignar a la región perfilada 110 un perfil regional coincidente 190 que indica una categorización residencial, después de lo cual el procesamiento puede avanzar a 512. Si la determinación en 510 es negativa, el procesamiento puede avanzar directamente a 512. En 512, se puede determinar si la región perfilada 110 coincide con un perfil o plantilla comercial conocida, utilizando técnicas similares. Si la determinación es afirmativa, el procesamiento puede avanzar a 516, donde se puede asignar a la región perfilada 110 un perfil regional coincidente 190 que indica una categorización comercial, después de lo cual el procesamiento puede avanzar a 514. Si la determinación en 512 es negativa, el procesamiento puede avanzar directamente a 514.
[0039] En 514, se puede determinar si la región perfilada 110 coincide con cualquier otro perfil o plantilla conocidos, utilizando técnicas similares. Si la determinación es afirmativa, el procesamiento puede avanzar a 516, donde a la región perfilada 110 se le puede asignar un perfil regional coincidente 190 que indica una categorización adicional correspondiente, después de lo cual el procesamiento puede avanzar a 518. Si la determinación en 514 es negativa, el procesamiento puede avanzar directamente a 518. En 518, el módulo de perfiles 136 puede calcular un conjunto de puntuaciones de coincidencia para cada perfil conocido con el que se comparan los atributos de la región perfilada 110. Por ejemplo, las coincidencias pueden clasificarse en una escala de 0 a 1, u otros rangos o niveles de confianza. En 520, se puede identificar un conjunto de posibles coincidencias para los tipos de perfiles regionales para la región perfilada 110 según las puntuaciones de coincidencia de 520. En uno o más aspectos, se puede aplicar un umbral de puntuación de coincidencia, por ejemplo, 90% de confianza u otros criterios, para asignar un tipo de perfil regional a la región perfilada 110 y almacenar esa asignación al perfil regional 190 en la base de datos de perfiles regionales 116. En 522, el procesamiento puede repetirse, volver a un punto de procesamiento anterior, saltar a un punto de procesamiento adicional o finalizar. Puede observarse que, según los valores de coincidencia u otros factores, se puede asignar más de un tipo general a una región perfilada 110.
[0040] En uno o más aspectos, una vez que se desarrolla y almacena un perfil regional 190 para una región perfilada 110 en cuestión, en uno o más aspectos, el módulo de perfiles 136 puede aprovechar las características conocidas de una región perfilada 110 dada para identificar una región o regiones adicionales que demuestren un perfil similar a la región originalmente perfilada 110 de interés. La FIG. 6 ilustra un diagrama de flujo de procesamiento para generar una identificación de una región similar a una región perfilada en cuestión 110, de acuerdo con un aspecto. En 602, el procesamiento puede comenzar. En 604, se puede generar un perfil regional 190 de una región perfilada dada 110, por ejemplo, usando el procesamiento ilustrado en la FIG. 5, o de otra manera. En 606, el módulo de perfiles 136 puede calcular el perfil de una o más regiones de destino adicionales, a usar para comparar con el perfil regional 190 de la región perfilada 110.
[0041] En 608, el módulo de perfiles 136 puede ubicar uno o más perfiles dentro de las una o más regiones de destino adicionales, para ubicar cualquier región que coincida con el perfil regional 190 de la región perfilada 110. En uno o más aspectos, la coincidencia se puede realizar haciendo coincidir un número mínimo de atributos o campos en los conjuntos colectivos de datos de etiquetas geográficas 114, para ubicaciones en la región perfilada 110, con regiones comparativas en el conjunto de regiones de destino adicionales identificadas. Por ejemplo, dos regiones pueden considerarse una coincidencia de alto nivel si ambas se clasifican como "residenciales" en el nivel más alto de clasificación. En 610, el módulo de perfiles 136 puede comparar además las regiones de destino adicionales para determinar la región o regiones más similares a la región perfilada 110 disponible. Por ejemplo, dos regiones clasificadas como "residenciales" en el nivel más alto pueden compararse aún más para identificar la presencia mutua de escuelas, bibliotecas, parques y/u otras ubicaciones, otros lugares o características. En 612, la región de destino más similar, o la región basada en los resultados comparativos, puede devolverse como la(s) región(es) más similar(es) a la región perfilada 110 en cuestión, cuya similitud regional se está buscando. En uno o más aspectos, se pueden devolver las siguientes clasificaciones más similares, u otras clasificaciones o números de regiones de destino coincidentes. En 618, el procesamiento puede repetirse, volver a un punto de procesamiento anterior, saltar a un punto de procesamiento adicional o finalizar.
[0042] En uno o más aspectos de las presentes enseñanzas en consideraciones adicionales, además de ejecutar un procedimiento de descubrimiento para ubicar regiones similares a nivel regional, el usuario del dispositivo móvil 102 puede desear ubicar o identificar ubicaciones individuales que muestren similitud entre sí, dentro de las fronteras de una región de destino. En este sentido, se puede acceder al perfil regional 190 de la región de la vecindad inmediata del usuario, u otra región de destino, para determinar si otras ubicaciones o lugares reflejan un conjunto similar de características. Por ejemplo, si un usuario está experimentando una larga espera en un pub en Londres, Inglaterra, y le gustaría ubicar un establecimiento similar en las cercanías, el usuario del dispositivo móvil 102 puede solicitar una lista o un mapa de "lugares como aquí" que exhiban atributos similares dentro del área metropolitana. Las ubicaciones similares se pueden restringir a las regiones de destino dentro de las calles, bloques, ciudades u otras distancias o áreas geográficas siguientes a las más cercanas. Los resultados para ubicaciones similares se pueden filtrar por factores adicionales, tales como un perfil de usuario 118, los perfiles, las ubicaciones actuales de amigos o miembros de otros grupos sociales u otros criterios.
[0043] La FIG. 7 ilustra un diagrama de flujo del procesamiento para ubicar ubicaciones similares dentro de una región perfilada 110. En 702, el procesamiento puede comenzar. En 704, se puede recuperar uno o más conjuntos de datos de etiquetado geográfico 114 que incluyen etiquetas, calificaciones, perfiles y otros campos o datos para una ubicación o lugar actual en una región perfilada 110, por ejemplo, de la base de datos de perfiles regionales 116. En 706, se pueden recuperar los conjuntos colectivos de datos de etiquetas geográficas 114 que incluyen etiquetas, calificaciones, perfiles y otros campos o datos para ubicaciones o lugares adicionales para una región de destino, también, por ejemplo, de la base de datos de perfiles regionales 116. En uno o más aspectos, la región de destino puede ser la región perfilada 110 en la que se encuentra el usuario actualmente.
[0044] En 708, el módulo de perfiles 136 puede encontrar o identificar una o más ubicaciones o lugares en la región de destino, que representan la coincidencia más cercana a la ubicación actual, basándose en etiquetas, calificaciones, perfiles u otros campos o datos para cada ubicación candidata, en comparación con atributos iguales o similares para la ubicación actual. En uno o más aspectos, el módulo de perfiles 136 puede transmitir el lugar más similar a la ubicación actual al dispositivo móvil 102 u otro cliente o destino, como información de recomendaciones 144. En 710, el procesamiento puede repetirse, volver a un punto de procesamiento anterior, saltar a un punto de procesamiento adicional o finalizar. De acuerdo con uno o más aspectos en algunos aspectos, un usuario que encuentra que disfruta o aprecia una ubicación o sitio actual puede recibir por ello información de recomendaciones 144 que sugiere otras ubicaciones de tipo similar dentro de la región perfilada 110, entre otros resultados. Puede observarse que, en uno o más aspectos, el inicio del procesamiento de una ubicación similar puede ser iniciado a petición del usuario del dispositivo móvil 102, por el módulo de perfiles 136, de forma predeterminada o activada por sucesos, o basándose en otros sucesos o condiciones.
[0045] En uno o más aspectos de las presentes enseñanzas, en ciertos aspectos, un usuario del dispositivo móvil 102 puede solicitar una sugerencia o recomendación sobre dónde ir dentro de una región perfilada 110, al módulo de perfiles 136 del servidor de perfiles 170, o a otra lógica. La FIG. 8 ilustra un diagrama de flujo del procesamiento para identificar una recomendación para un lugar para visitar o frecuentar en la región perfilada 110. En 802, el procesamiento puede comenzar. En 804, el módulo de perfiles 136 puede acceder a un conjunto de datos para discriminar una ubicación sugerida para visitar, incluido un conjunto de zonas activas para amigos en la región perfilada 110, y un conjunto de zonas activas para amigos en la región perfilada 110, filtrados según la hora del día, zonas activas para la comunidad general de la región perfilada 110 y zonas activas para la comunidad general de la región perfilada 110 filtrados por hora del día. El conjunto de datos puede incluir análogamente un perfil de usuario 118 para el usuario del dispositivo móvil 102, incluyendo los lugares favoritos designados, los perfiles de los amigos del usuario del dispositivo móvil 102, incluidos los lugares favoritos designados, y el perfil regional 190 para la región perfilada en cuestión 110. En uno o más aspectos, los perfiles u otros datos para amigos u otros asociados del usuario del dispositivo móvil 102 se pueden adquirir mediante un servicio de redes sociales, incluidas calificaciones, recomendaciones, historiales de ubicación y otra información para los amigos del usuario u otro grupo social.
[0046] En términos de generar datos de zonas activas, el módulo de perfiles 136 puede generar una o más zonas activas en una región perfilada 110, al identificar qué ubicaciones dentro de la región perfilada 110 han sido visitadas o calificadas por los usuarios dentro de un período de tiempo predeterminado, tal como la semana pasada, el mes pasado u otro período. En uno o más aspectos, se puede observar que el servidor de perfiles 170 puede mantener o servir una lista o mapa de zonas activas y ubicaciones populares, según la base de datos de perfiles regionales 190. En una o más implementaciones a este respecto, el módulo de perfiles 136 puede determinar una distribución de todas las ubicaciones de los usuarios en un momento o intervalo determinado. Por ejemplo, el módulo de perfiles 136 puede determinar que son las 18:00 y que el usuario está actualmente dentro de una determinada región perfilada 110, tal como dentro del código postal 95008. El módulo de perfiles 136 puede determinar que, en ese momento, la distribución de todos los usuarios de dispositivos móviles registrados en la red del servidor es del 50% en el centro, del 20% en el hogar, del 10% en un pabellón público, del 10% en un centro comercial y del 10% desconocido. En uno o más aspectos, los detalles se pueden ampliar en una ubicación particular para determinar el motivo por el cual una población de usuarios se congrega dentro de una región perfilada 110, por ejemplo, un concierto público en un parque u otra área. La distribución de ubicaciones se puede filtrar por, o analizar en términos de, la hora del día u otras bandas de planificación, tales como la hora del almuerzo, la hora de la cena, el tiempo de viaje u otros intervalos de actividad común. El día de la semana, el mes del año, las vacaciones u otra información también se pueden utilizar para informar el análisis de las posiciones colectivas de los usuarios. Nuevamente, los perfiles de grupos sociales y las preferencias personales también se pueden usar para filtrar zonas activas o visitas a lugares populares.
[0047] Volviendo al flujo de procesamiento, en 806, el módulo de perfiles 136 puede hacer coincidir u ordenar un conjunto de ubicaciones o lugares en el perfil regional 190 de la región perfilada 110, utilizando los perfiles de los amigos del usuario, las calificaciones de zonas activas o los datos, un conjunto de datos de etiquetas geográficas 114 para el perfil regional 190 y/o el perfil de usuario 118. Por ejemplo, el módulo de perfiles 136 puede identificar aquellas ubicaciones en la región perfilada 110 cuya relevancia general o nivel de interés potencial para el usuario son las más grandes, las siguientes más grandes, y así sucesivamente. La relevancia general se puede determinar, por ejemplo, clasificando o ponderando el número de coincidencias en el conjunto de datos de etiquetas geográficas 114 para cada ubicación candidata con respecto al perfil, la zona activa u otros atributos comparativos. En 808, el módulo de perfiles 136 puede generar un conjunto de información de recomendaciones 144, ordenada por grado de relevancia, a transmitir al usuario del dispositivo móvil 102. Por ejemplo, la información de recomendaciones 144 puede incluir una lista de los restaurantes mexicanos más visitados y/o mejor calificados por el conjunto de amigos del usuario, por otros usuarios en general en la comunidad, más visitados por el usuario en el pasado o basándose en otros criterios. En 8120, el procesamiento puede repetirse, volver a un punto de procesamiento anterior, saltar a un punto de procesamiento posterior o finalizar.
[0048] En términos de generar un perfil de usuario 118 para usar en el descubrimiento o la búsqueda en el conjunto de datos de etiquetas geográficas 114 almacenados en el perfil regional 190, como se ha señalado, se pueden usar varios datos suministrados por el usuario y/o generados por la red para desarrollar un conjunto de preferencias, selecciones, historiales y/u otros datos para crear el perfil de usuario 118 para un usuario del dispositivo móvil 102. La FIG. 9 ilustra varios conjuntos de datos relacionados con el usuario, a los que se puede acceder, o que pueden ser recibidos como entradas por el módulo de perfiles 136 para generar y emitir el perfil de usuario 118. Esas entradas, como se muestra ilustrativamente, pueden incluir un conjunto de lugares favoritos 120 asociados con el usuario. El conjunto de lugares favoritos 120 puede incluir lugares en los que el usuario ingresa o designa explícitamente como lugares favoritos, y puede, además o en cambio, incluir ubicaciones identificadas mediante el análisis del historial de ubicación u otros registros de actividad para ese usuario. Las entradas, como se muestra análogamente de manera ilustrativa, pueden incluir datos de etiquetado de usuario 122 que indican etiquetas u otras entradas que el usuario ha proporcionado como parte de uno o más conjuntos de datos de etiquetas geográficas 114 para ubicaciones en el pasado. Por ejemplo, se puede deducir que un usuario que frecuentemente ingresa o sube calificaciones de campos de golf o tiendas profesionales tiene un interés mayor al promedio en las actividades de golf, y el perfil de usuario 118 puede incluir una etiqueta de categoría de "golf' para ubicaciones potencialmente favoritas.
[0049] Las entradas a un perfil de usuario 118, como se muestra de manera similar en la FIG. 9, también pueden incluir el perfil regional 190 para una cualquiera o más regiones perfiladas 110 en las que el usuario ha designado una ubicación o un lugar favorito. Las entradas al perfil de usuario 118, como también se muestra, también pueden incluir un conjunto de perfiles de usuario de amigos 126 para un conjunto de amigos para el usuario. En uno o más aspectos, esos perfiles u otros datos se pueden importar o recibir desde un servicio de redes sociales. En uno o más aspectos, un conjunto de otros atributos de usuario 270 puede incorporarse análogamente en las entradas del módulo de perfiles 136 para generar el perfil de usuario 118. Puede observarse que en uno o más aspectos, las diferentes entradas aceptadas por el módulo de perfiles 136 para generar el perfil de usuario 118 se pueden ponderar o usar de manera diferente, por ejemplo, en función del diferente poder predictivo de varias entradas. Por lo tanto, en uno o más aspectos, la ubicación anterior o el historial de transacciones para el usuario del dispositivo móvil 102 puede tener concedido mayor peso que los mismos historiales de usuarios en el conjunto de perfiles de usuario de amigos 126. El perfil de usuario 118 puede, nuevamente, incluir datos que indiquen ubicaciones favoritas para el usuario, un historial de ubicaciones o transacciones para el usuario, etiquetas de categoría para áreas o actividades de interés para el usuario y/u otros datos. En uno o más aspectos, el módulo de perfiles 136 puede actualizar el perfil de usuario 118 en varios momentos, tales como a intervalos predeterminados, o en función de sucesos de activación, tales como la entrada de nuevos datos de etiquetas geográficas por parte del usuario. De nuevo, en uno o más aspectos, el perfil de usuario 118 puede, además o en cambio, incluir datos o preferencias ingresados directamente por el usuario.
[0050] En uno o más aspectos de las presentes enseñanzas en consideraciones adicionales, el usuario del dispositivo móvil 102 puede solicitar y/o el módulo de perfiles 136 puede determinar un conjunto de recomendaciones para uno o más lugares nuevos para que el usuario los visite en una región perfilada 110. Es decir, el usuario puede solicitar y/o el servidor de perfiles 170, de manera predeterminada, puede decidir generar un conjunto de ubicaciones no previamente visitadas para que el usuario las reciba como posibles sedes de interés para el usuario. La FIG. 10 ilustra un diagrama de flujo del procesamiento para identificar posibles nuevos lugares de interés para que un usuario visite o frecuente. En 1002, el procesamiento puede comenzar. En uno o más aspectos, el procesamiento para generar una recomendación de un nuevo lugar para que el usuario visite puede iniciarse, por ejemplo, mediante una solicitud iniciada por el usuario y/o iniciación por parte de la red. En 1004, el módulo de perfiles 136 u otra lógica puede acceder a conjuntos de datos para desarrollar nuevos lugares sugeridos. Aquellos conjuntos de datos que se muestran pueden incluir una lista de ubicaciones o lugares en una región perfilada 110, cualquier lugar favorito designado por el usuario en la región perfilada 110 o registrado en cualquier otro lugar en el perfil de usuario 118 u otro registro, incluyendo cualquier zona activa identificada en la región perfilada 110 zonas activas basadas en amigos o en toda la comunidad, cualquier ubicación favorita designada por amigos del usuario, tales como miembros de redes sociales, y lugares etiquetados o recomendados por ellos y/u otros datos asociados con una región perfilada 110.
[0051] En 1006, el módulo de perfiles 136 puede eliminar cualquier ubicación o lugar que el usuario ya haya designado como lugar favorito en el perfil de usuario 118 o, de otro modo, para garantizar que cualquier ubicación sugerida represente lugares nuevos o no visitados previamente para el usuario. En 1008, el conjunto de lugares restantes puede ser ordenado por el módulo de perfiles 136 u otra lógica, basándose en prioridades seleccionadas o ponderaciones utilizadas para ordenar el conjunto resultante de posibles nuevos lugares. Por ejemplo, los lugares que muestran una mayor calificación de zonas activas por parte de los miembros del servicio de redes sociales del usuario pueden tener mayor peso que las zonas activas de toda la comunidad. En uno o más aspectos, la clasificación de posibles nuevos lugares, análogamente, puede adaptarse en función de la hora del día. En 1010, se puede generar un conjunto de nuevos lugares recomendados como parte de un conjunto de información de recomendaciones 144 que se transmitirá al dispositivo móvil 102, o de otra manera. En 1012, el procesamiento puede repetirse, volver a un punto de procesamiento anterior, saltar a un punto de procesamiento adicional o finalizar.
[0052] En uno o más aspectos de las presentes enseñanzas, en más consideraciones adicionales, además de incluir posibles lugares nuevos en la información de recomendaciones 144, el módulo de perfiles 136 puede aprovechar la información contenida en el perfil regional 190 para desarrollar perfiles de usuario para recomendar o presentar a un usuario existente, un operador empresarial, una organización de mercadotecnia u otros, utilizando vínculos o similitudes con los atributos de las nuevas ubicaciones recomendadas para los uno o más usuarios. Una característica de este tipo de recomendación es que permite la identificación de usuarios que más probablemente visiten una ubicación. La FIG. 11 ilustra un diagrama de flujo del procesamiento para desarrollar la información de recomendaciones 144, incluidos los perfiles de usuarios afiliados o vinculados con una o más regiones perfiladas 110. En 1102, el procesamiento puede comenzar. En 1104, el módulo de perfiles 136 puede identificar una o más regiones perfiladas 110 adicionales que tienen un perfil regional 190 asociado que coincide con, es similar a o está correlacionado con, una nueva ubicación o lugar recomendado. En uno o más aspectos, se puede identificar una nueva ubicación sugerida en 1104, usando el procesamiento ilustrado en la FIG. 10, u otras técnicas. Por ejemplo, si la nueva ubicación es un área recreativa oceánica, tal como una playa o un paseo marítimo, el módulo de perfiles 136 puede ubicar una o más regiones perfiladas 110 adicionales que contienen una etiqueta "océano" en el conjunto de datos de etiquetas geográficas 114 o, de lo contrario, indican sedes océanicas en los respectivos puntos de interés 112.
[0053] En 1106, el módulo de perfiles 136 puede identificar ubicaciones individuales o sedes dentro de cada región adicional perfilada 110, que contienen atributos similares a la nueva ubicación identificada. En uno o más aspectos, el módulo de perfiles 136 puede buscar en el conjunto de datos de etiquetado geográfico 114 las ubicaciones en cada una de las una o más regiones perfiladas adicionales 110 que coincidan con los atributos de la nueva ubicación, tales como una etiqueta que contenga "parque de surf'. En 1108, el módulo de perfiles 136 puede identificar uno o más perfiles de usuario 118 asociados con las ubicaciones coincidentes que corresponden a, o coinciden con, los atributos de la nueva ubicación. Así, por ejemplo, los atributos del usuario, las preferencias u otras etiquetas o datos que indiquen un interés en "snorkel", "surf", "navegación", etc., pueden identificarse como coincidentes o relacionados con una nueva ubicación que sea un área recreativa océanica. En 1110, el módulo de perfiles 136 puede identificar un subconjunto de los uno o más perfiles de usuario 118 generados de esta manera que coinciden con, o corresponden a, el perfil de usuario 118, para el usuario al que se recomendó la nueva ubicación. Por ejemplo, los atributos que coinciden en ubicaciones favoritas, intereses preferentes y similares se pueden usar para identificar uno o más perfiles de usuario 118 que sean similares a los del usuario del dispositivo móvil 102 que recibe una recomendación de una nueva ubicación. En uno o más aspectos, los uno o más perfiles de usuario 118 que se identifican como similares, por ejemplo, pueden transmitirse o presentarse a un operador empresarial cuya ubicación se refiere a los atributos coincidentes. En uno o más aspectos, la información se puede transmitir al usuario del dispositivo móvil 102, por ejemplo, para extender invitaciones a redes sociales o importar ubicaciones favoritas u otros atributos relacionados con el conjunto de datos de etiquetas geográficas 114. En 1112, el procesamiento puede repetirse, volver a un punto de procesamiento anterior, saltar a un punto de procesamiento posterior o finalizar.
[0054] De acuerdo con uno o más aspectos en más consideraciones adicionales, se puede observar que, en general, el conjunto de datos de etiquetas geográficas 114, asociados con un lugar o ubicación, región u otra área geográfica, puede codificarse de varias formas, incluso en la forma de muestras de voz o anotaciones, u otros datos de audio suministrados por un usuario, relacionados con una ubicación o región. En una o más implementaciones, la entrada de voz puede requerir que el usuario use un vocabulario definido de palabras o términos de entrada. En una o más implementaciones, el dispositivo móvil y/o el servidor de etiquetas geográficas también pueden determinar el vocabulario de etiquetas geográficas usado comúnmente por el usuario o un grupo de usuarios, para capacitar y mejorar la capacidad de reconocimiento de voz. En una o más implementaciones, el procesamiento de voz utilizado para extraer información de etiquetas geográficas puede basarse en el procesamiento del lenguaje natural para extraer automáticamente la etiqueta deseada u otra información de patrones de voz no restringidos. En una o más implementaciones, se puede analizar el patrón de voz de un usuario determinado y/u otros usuarios, así como los patrones en las etiquetas que rodean la ubicación en cuestión, para crear dinámicamente una gramática de reconocimiento. En una o más implementaciones, estos tipos de gramática generada dinámicamente se pueden generar para cada solicitud de reconocimiento.
[0055] Por ejemplo, un usuario que visita un parque nacional puede activar una función de grabación de voz en su dispositivo móvil 102 y hablar al dispositivo para grabar comentarios, etiquetas u otros datos, tales como "vista clara del océano" o "grandes instalaciones para acampar". En uno o más aspectos en estas consideraciones, el módulo de perfiles 136, el dispositivo móvil 102 y/u otro hardware u otros recursos pueden equiparse con circuitos y / o lógica de procesamiento de voz para capturar y analizar contenido de voz, habla o audio, como parte de un conjunto de datos de etiquetas geográficas 144. En uno o más aspectos (por ejemplo, como se muestra en la FIG. 15 que se describe a continuación), el dispositivo móvil 102 puede estar equipado con un módulo de voz 288 para estos y otros fines. En uno o más aspectos (por ejemplo, como se muestra en la FIG. 16 que se describe a continuación), el servidor de perfiles 170 puede, también o en cambio, estar equipado con un módulo de voz 298 para estos y otros fines.
[0056] La FIG. 12 ilustra un diagrama de flujo de procesamiento para analizar y agregar etiquetas con anotaciones de voz, comentarios u otros datos como parte del conjunto de datos de etiquetas geográficas 114 en la base de datos de perfiles regionales 116, de acuerdo con una o más implementaciones. En 1202, el procesamiento puede comenzar. En 1204, se puede recibir una secuencia de voz codificada desde o mediante el dispositivo móvil 102. En uno o más aspectos, los datos de voz pueden recibirse junto con atributos adicionales, tales como un nombre de perfil para un perfil regional 190 y/u otro perfil o registro de datos. En uno o más aspectos, la correspondiente secuencia o muestra de voz codificada puede recibirse en el módulo de perfiles 136 del servidor de perfiles 170 a través del módulo de voz 298, en un procesador o almacenamiento del propio dispositivo móvil 102, mediante el módulo de voz 288, o en otro procesador, otra memoria u otros recursos de almacenamiento. En uno o más aspectos, lo codificado puede grabarse en varios formatos de medios o esquemas de codificación, tales como el modulado por código de pulso (PCM), el MP3 (Capa 3 del Grupo de Expertos en Imágenes en Movimiento) u otro formato. En 1206, la secuencia de voz codificada se puede decodificar y se pueden extraer las propiedades de la secuencia de voz. Por ejemplo, se pueden registrar o identificar la frecuencia de muestreo (por ejemplo, 44,1 kHz), el número de canales (por ejemplo, mono o estéreo), los bits por muestra (por ejemplo, 16 bits), las técnicas de compresión, los ajustes de vacilación y / u otros detalles de configuración para la muestra de audio.
[0057] En 1208, se puede crear, acceder a, y/o reutilizar, un motor de reconocimiento de voz, un códec de audio u otro módulo de voz, con los ajustes correspondientes a los detectados en 1206 (por ejemplo, frecuencia de muestreo, número de canales, profundidad de bits, etc.). En 1210, el motor de reconocimiento de voz, el códec de audio u otro módulo de voz se pueden invocar o instanciar, por ejemplo, iniciando la programación de software en el servidor de perfiles 170. En 1212, el resultado textual, producido al ejecutar el reconocimiento de voz para secuencias de audio o muestras ingresadas en el conjunto de datos de etiquetas geográficas 114, se puede analizar sintácticamente, por ejemplo, para extraer etiquetas, categorías, comentarios, oraciones y/u otra salida lingüística o textual. En 1214, la descripción de lugar de una ubicación o lugar en un conjunto de puntos de interés 112 en una región perfilada 110 asociada con la anotación de voz puede aumentarse para reflejar los datos de voz decodificados. Por ejemplo, el conjunto de datos de etiquetado geográfico 114, asociados con un lugar, ubicación o región determinados, puede aumentarse con campos de datos tales como el nombre del usuario, cualquier etiqueta que el usuario haya asignado a los datos, cualquier calificación de usuario contenida en la entrada de voz, comentarios identificados en la entrada de voz y/u otros campos o datos. En 1216, la descripción de lugar aumentada, que contiene los atributos hablados proporcionados por el usuario, puede despacharse o transmitirse al servidor de perfiles 170 como parte de un conjunto de datos de etiquetas geográficas 114, por ejemplo, para su incorporación en el perfil regional 190. En una o más implementaciones, la propia muestra de voz o audio se puede almacenar en la base de datos de perfiles regionales 116, por ejemplo, para una posible reproducción, si se desea. En 1218, el procesamiento puede repetirse, volver a un punto de procesamiento anterior, saltar a un punto de procesamiento adicional o finalizar.
[0058] En términos de realizar el reconocimiento de voz durante el procesamiento mostrado en la FIG. 12, o de otro modo, en uno o más aspectos, el módulo de voz 288, el módulo de voz 298, el módulo de perfiles 136 u otra lógica pueden emplear el reconocimiento de voz especializado para identificar etiquetas y otros atributos de manera más precisa o eficaz en el conjunto de datos de etiquetas geográficas 114 suministrados por un usuario del dispositivo móvil 102. Más en particular, el módulo de voz 288 en el dispositivo móvil 102, el módulo de voz 298 en el servidor de perfiles 170, u otra lógica, pueden acceder a conjuntos de entrenamiento de voz que están asociados con una región perfilada 110 y/o una de sus ubicaciones constituyentes, para generar un conjunto de entrenamiento personalizado 158 (como se muestra, por ejemplo, en la FIG. 15 y la FIG. 16 cuando se alojan, respectivamente, en el dispositivo móvil 102 y el servidor de perfiles 170) que permite un mayor reconocimiento de etiquetas, palabras u otros términos o componentes de voz potencialmente significativos.
[0059] En uno o más aspectos en estas consideraciones, la FIG. 13 ilustra un diagrama de flujo del procesamiento que se puede usar para identificar datos de etiquetas de voz utilizando conjuntos de entrenamiento personalizados o especializados para el reconocimiento de voz. En 1302, el procesamiento puede comenzar. En 1304, un motor de reconocimiento de voz, un códec de audio u otro módulo de voz, por ejemplo, en el servidor de perfiles 170 y/o en el dispositivo móvil 102, puede iniciar el procesamiento de reconocimiento de voz mediante la identificación de una frecuencia inicial de secuencias de unidades de voz, para su uso como diccionario de decodificación de voz, tal como un conjunto ordenado de N-gramas. En uno o más aspectos, las secuencias de la unidad de habla pueden consistir en un N-grama, o un conjunto de palabras que aparecen en un orden dado, tal como "restaurante mexicano dentro de 10 millas". En 1306, se puede determinar una frecuencia de secuencias de unidades de voz para todos los usuarios alrededor de una ubicación que tiene una etiqueta de voz contenida en el conjunto de datos de etiquetas geográficas 114. En 1308, se puede determinar una frecuencia de secuencias de unidades de voz para las muestras de voz habladas en cualquier momento por el usuario en cuestión. En 1310, se puede determinar una frecuencia de etiquetas en un área circundante (o etiqueta "nube") asociada con una ubicación específica en cuestión. Por ejemplo, una ubicación dada en la región perfilada 110 con coordenadas de latitud/longitud definidas (o coordenadas de latitud/longitud/altitud) puede tener el término "golf" que aparece en el conjunto asociado de datos de etiquetas geográficas 114 con una frecuencia por encima de un umbral predeterminado.
[0060] En 1312, se puede generar un conjunto de entrenamiento personalizado 158 que refleje la frecuencia de las secuencias de unidades de voz a utilizar en una gramática para reconocer los elementos de datos de voz suministrados por el usuario en la ubicación de interés en cuestión, en función de las frecuencias calculadas o identificadas en las secuencias de unidades de voz de 1304 a 1310. En uno o más aspectos, a las diversas secuencias de unidades de voz se les pueden dar ponderaciones o valores diferentes para fines de reconocimiento de voz. Por ejemplo, las secuencias de unidades de voz extraídas del propio usuario, o usuaria, pueden recibir mayor peso en relación con frecuencias iniciales o predeterminadas cualesquiera y/o en relación con las secuencias de otros usuarios. Como resultado, el conjunto de entrenamiento personalizado 158 puede proporcionar un conjunto más preciso y más eficaz de secuencias de unidades de habla y un reconocimiento de palabras resultante, como resultado. En 1314, el procesamiento puede repetirse, volver a un punto de procesamiento anterior, saltar a un punto de procesamiento adicional o finalizar. En uno o más aspectos, el conjunto de entrenamiento personalizado 158, generado como se ha descrito, puede actualizarse, por ejemplo, de forma regular o activada por sucesos.
[0061] Como se describe en el presente documento, un tipo de salida producida por la actividad de perfilado regional, realizada por el módulo de perfiles 136 en el conjunto de datos de etiquetas geográficas 114 y otra información, puede ser o incluir un conjunto de información de recomendaciones 144, que refleja una coincidencia de intereses y características o atracciones potenciales del usuario en una región perfilada 110. En uno o más aspectos de las presentes enseñanzas en consideraciones adicionales y como, por ejemplo, se ilustra en las FIG. 14A y 14B, el módulo de perfiles 136 puede generar un menú ordenado dinámicamente (por ejemplo, mostrado como 140 y 340 en la FIG.
14A, y 140 en la FIG. 14B), u otra representación adaptativa de la información de recomendaciones 144. El menú ordenado dinámicamente 140 (o 340) puede presentar categorías de información de recomendaciones 144 según el perfil de usuario 118 del usuario del dispositivo móvil 102, y/u otros filtros o criterios. En uno o más aspectos, como se muestra, por ejemplo, en la FIG. 14A, la información de recomendaciones 144 se puede recibir en el dispositivo móvil 102 de un primer usuario y en el dispositivo móvil 302 de un segundo usuario, ambos situados en la misma ubicación en una región perfilada 110. En uno o más aspectos, como se muestra, la información de recomendaciones 144 generada para los respectivos usuarios de los dos dispositivos se puede presentar a esos usuarios mediante la interfaz de usuario 104 y 304 en forma de un (primer) menú 140 ordenado dinámicamente y un (segundo) menú ordenado dinámicamente 340, respectivamente. En uno o más aspectos, el módulo de perfiles 136 u otra lógica pueden procesar la información de recomendaciones 144 para aplicar la lógica al orden de presentación de las ubicaciones recomendadas u otros datos para cada usuario. El orden de las categorías de otras selecciones o datos en el (primer) menú ordenado dinámicamente 140 y el (segundo) menú ordenado dinámicamente 340, u otro diálogo, puede estar, por ejemplo, basado en sus respectivos perfiles de usuario 118 u otros datos, para generar las dos listas independientes que aparecen en el menú ordenado dinámicamente 140 y el menú ordenado dinámicamente 340, presentados a cada respectivo usuario.
[0062] En uno o más aspectos, como se muestra, incluso aunque ambos usuarios se encuentren en los mismos, o esencialmente los mismos, ubicaciones o lugares (ilustrativamente, la ciudad de Miami, Florida) con el mismo conjunto circundante de puntos de interés 112, el menú ordenado dinámicamente 140 para el primer usuario puede presentar un conjunto diferente de categorías para la selección, en comparación con el menú ordenado dinámicamente 340 para el segundo usuario. De nuevo, como se muestra ilustrativamente, si el perfil de usuario 118 del primer usuario, por ejemplo, indica una preferencia por los deportes acuáticos o las sedes o actividades relacionadas, la primera categoría de sedes recomendadas contenidas en el menú ordenado dinámicamente 140 puede ser deportes acuáticos, que pueden incluir o expandirse a ubicaciones tales como un parque marino 350 y un paseo en barco 352. La primera categoría o la categoría preferente para ese usuario puede ser seguida por una segunda categoría, ilustrativamente, los restaurantes. A la inversa, y como también se muestra, si el perfil de usuario 118 del segundo usuario, por ejemplo, indica una preferencia por restaurantes, la primera categoría en el menú 340 ordenado dinámicamente para ese usuario puede incluir, o expandirse hacia, ubicaciones tales como un restaurante cubano 356 y un restaurante de mariscos 358, seguido de una categoría para deportes acuáticos, y así sucesivamente.
[0063] En uno o más aspectos, el menú 140 ordenado dinámicamente y el menú 340 ordenado dinámicamente pueden adaptarse en función de otros factores, además o en lugar, del perfil de usuario 118, junto con el perfil regional 190, tal como, por ejemplo, la ubicación actual o la presencia de amigos en un grupo de redes sociales dentro de la región perfilada 110, condiciones meteorológicas actuales o esperadas que puedan afectar a las actividades o sedes preferentes, u otras variables o criterios. Por ejemplo, en uno o más aspectos, el menú 140 ordenado dinámicamente o el menú 340 ordenado dinámicamente se pueden clasificar o reordenar en función de factores de planificación tales como la hora del día, el día de la semana o el mes del año, con recomendaciones recreativas, por ejemplo, tener prioridad o recibir mayor peso durante el fin de semana o los períodos de vacaciones, en comparación con los días hábiles de trabajo.
[0064] Del mismo modo, y como se muestra, por ejemplo, en la FIG. 14B, en uno o más aspectos, el menú ordenado dinámicamente 140 puede ordenarse de diferentes maneras para el mismo usuario del dispositivo móvil 102 cuando el usuario viaja desde una primera región perfilada 110 a una segunda región ilustrativa perfilada 380. En uno o más aspectos como se muestra, mientras se encuentra en la región perfilada 110, indicada de manera ilustrativa como la ciudad de Charleston, Carolina del Sur, el menú 140 ordenado dinámicamente puede enumerar una primera categoría de golf, que puede incluir o expandirse en el campo de golf 362 (ilustrativamente etiquetado "campo de golf 1") y el campo de golf 364 (ilustrativamente etiquetado "campo de golf 2"), seguido de una segunda categoría de hoteles. El perfil de usuario 118 puede filtrar el menú 140 ordenado dinámicamente para esa ubicación, incluyendo, por ejemplo, datos de etiquetas o preferencias que indican un interés en las sedes de golf y alojamientos locales. Después de viajar a una segunda región perfilada 380, indicada de manera ilustrativa como la ciudad de Atlanta, Georgia, el menú 140 ordenado dinámicamente para el mismo usuario puede enumerar un conjunto de categorías para los lugares recomendados que incluyen una categoría de hoteles que pueden incluir, o expandirse en, el hotel 376 (ilustrativamente etiquetado como "hotel 1") y el hotel 374 (ilustrativamente etiquetado como "hotel 2"), seguido por categorías para festivales locales, golf, etc. En uno o más aspectos, las categorías de información de recomendaciones, presentadas en el menú ordenado dinámicamente 140 para el mismo usuario en la segunda ubicación pueden indicar un conjunto, orden o secuencia de recomendaciones diferente, según el perfil de usuario 118 u otro criterio. Por ejemplo, el perfil de usuario 118 puede indicar una preferencia de usuario para campos de golf, pero que el usuario clasifica los de primer interés solo si los cursos disponibles superan las 5000 yardas de longitud, o satisfacen otros criterios. Se pueden usar otras variables para generar categorías u otras selecciones de usuario en el menú ordenado dinámicamente 140 para el mismo usuario en el mismo lugar o en diferentes lugares, incluyendo, por ejemplo, la hora del día, el día de la semana, el mes u otra información horaria o relacionada con la planificación.
[0065] La FIG. 15 ilustra una configuración ejemplar de hardware, software y otros recursos de un dispositivo móvil 102, congruente con una o más implementaciones de las presentes enseñanzas. El dispositivo móvil 102 puede incluir al menos una antena 702 (por ejemplo, un receptor de transmisión o un grupo de dichos receptores que comprende una interfaz de entrada, etc.) que recibe una señal (por ejemplo, correspondiente a un inicio de llamada móvil u otro saludo inicial, una respuesta a saludo inicial, una transferencia de datos de una aplicación móvil, un suceso de datos, una respuesta de suceso de datos, una terminación de saludo inicial, etc.) y un receptor 704, que realiza acciones (por ejemplo, filtra, amplifica, reduce en frecuencia, etc.) en la señal recibida. La antena 702 se puede acoplar adicionalmente a un transmisor 718 para transmitir señales. La antena 702 puede, por ejemplo, transmitir o recibir una respuesta a una solicitud de saludo inicial, una solicitud de suceso de datos o similares. Las señales transmitidas pueden ser o incluir un conjunto de ubicaciones 130 y otros datos, como se describe en el presente documento. La antena 702 y el receptor 704 también se pueden acoplar con un demodulador 706 que puede demodular las señales recibidas y proporcionar la información demodulada a un procesador 708 para su procesamiento. El dispositivo móvil 102 puede incluir adicionalmente una memoria 710 que esté acoplada al procesador 708 y que pueda almacenar datos a transmitir, recibir y similares.
[0066] El procesador 708 puede analizar la información recibida por la antena 702 y/o una interfaz de usuario 104 del dispositivo móvil 102 y/o generar información para su transmisión por un transmisor 718 mediante un modulador 716. Además, el procesador 708 puede controlar y/o acceder a uno o más recursos o componentes (por ejemplo, 706, 712, 714, 716, 718) del dispositivo móvil 102. El procesador 708 puede ejecutar un entorno de tiempo de ejecución 712, tal como BREW®, disponible en Qualcomm Incorporated, así como uno o más conjuntos de aplicaciones 714 u otro software, módulos, aplicaciones, lógica, código o similares. El procesador 708 puede comunicarse con un módulo de ubicación 106, tal como un módulo o chip del Sistema de localización global (GPS), para recibir y procesar información relacionada con la ubicación, incluidos los datos de ubicación del dispositivo 146. El procesador 708 puede comunicarse además con una API (Interfaz de programación de aplicaciones) 720 de ubicación para ejecutar llamadas de función para extraer información de ubicación, y datos de perfiles regionales, y generar información de recomendaciones de acuerdo con las enseñanzas actuales. En una o más implementaciones, el dispositivo móvil 102 puede incorporar optativamente un módulo de voz 288, tal como un chip digital a analógico (DAC), un chip de procesamiento de señales digitales, aplicaciones de software y/u otros recursos para procesar la entrada de voz y otros datos de audio. Cuando está presente, el procesador 708 también puede comunicarse con un módulo de voz 288 para procesar muestras de audio y otros datos. El procesador 708 también puede acoplarse con la interfaz de usuario 104, tal como una interfaz de usuario gráfica u otra pantalla gráfica, para mostrar gráficos, vídeo, información basada en la ubicación, incluida la información de recomendaciones 144, y otra información.
[0067] La FIG. 16 ilustra un conjunto ejemplar de hardware, software y otros recursos que pueden incorporarse, mantenerse o asociarse con el servidor de perfiles 170 y los recursos y componentes de red asociados, de acuerdo con varias implementaciones. El servidor de perfiles 170 puede incluir, acceder a o comunicarse con, un receptor 810 que recibe una o más señales procedentes de uno o más dispositivos móviles 102, a través de una pluralidad de antenas de recepción 806, y un transmisor 822 que transmite a los uno o más dispositivos móviles 102, a través de una antena de transmisión 808. El receptor 810 puede recibir información desde las antenas de recepción 806 y estar asociado de forma operativa con un demodulador 812 que demodula la información recibida. Un procesador 814 puede analizar señales demoduladas proporcionadas por el demodulador 812. El procesador 814 se acopla además a una memoria 816 que puede almacenar una o más aplicaciones 818 que pueden ejecutar, respaldar, facilitar y/o participar en las actividades de comunicación y creación de perfiles, como se describe en el presente documento. El procesador 814, análogamente, puede acoplarse con un módulo de perfiles 136 para capturar, administrar, almacenar y transmitir los datos de ubicación del dispositivo 146, la información de recomendaciones 144 y otra información, como se describe en el presente documento. En una o más implementaciones, el servidor de perfiles 170 puede incorporar optativamente un módulo de voz 298 tal como un chip de digital a analógico (DAC), un chip de procesamiento de señales digitales, aplicaciones de software y/u otros recursos para procesar la entrada de voz y otros datos de audio. Cuando está presente, el procesador 814 también puede comunicarse con un módulo de voz 298 para procesar muestras de audio y otros datos. Además, el procesador 814 puede comunicarse con una interfaz de red 822, tal como una interfaz Ethernet u otra interfaz cableada, óptica o inalámbrica, para comunicarse con otros enlaces de red o recursos, tales como una interfaz celular u otra interfaz aérea. En una o más implementaciones, el procesador 814 y los recursos asociados se pueden alojar en un servidor inalámbrico. En una o más implementaciones, el servidor de perfiles 170 puede ser alojado conjuntamente y/o ubicado por separado o de forma remota desde la estación base 106. En una o más implementaciones, se pueden usar servidores o procesadores múltiples o distribuidos.
[0068] La descripción anterior es ilustrativa, y los expertos en la técnica pueden presentar variaciones en la configuración y la implementación. Las diversas lógicas, bloques lógicos, módulos y circuitos ilustrativos, descritos en relación con las implementaciones divulgadas en el presente documento pueden implementarse o realizarse con un procesador de uso general, un procesador de señales digitales (DSP), un circuito integrado específico de la aplicación (ASIC), una formación de compuertas programables en el terreno (FPGA) u otro dispositivo de lógica programable, lógica de compuertas discretas o transistores, componentes de hardware discretos o cualquier combinación de los mismos diseñada para desempeñar las funciones descritas en el presente documento. Un procesador de propósito general puede ser un microprocesador pero, de forma alternativa, el procesador puede ser cualquier procesador, controlador, micro-controlador o máquina de estados convencional. Un procesador también puede implementarse como una combinación de dispositivos informáticos, por ejemplo, una combinación de un DSP y un microprocesador, una pluralidad de microprocesadores, uno o más microprocesadores junto con un núcleo de DSP o cualquier otra configuración de este tipo. En uno o más de las implementaciones ejemplares, las funciones descritas pueden implementarse en hardware, software, firmware o cualquier combinación de los mismos. Si se implementan en software, las funciones se pueden almacenar en, o transmitir por, un medio legible por ordenador, como una o más instrucciones o código. Los medios legibles por ordenador incluyen tanto medios de almacenamiento informático como medios de comunicación, incluyendo cualquier medio que facilite la transferencia de un programa informático desde un lugar a otro. Un medio de almacenamiento puede ser cualquier medio disponible al que se pueda acceder mediante un ordenador. A modo de ejemplo y no de limitación, dichos medios legibles por ordenador pueden comprender RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM u otros dispositivos de almacenamiento en disco óptico, almacenamiento en disco magnético u otros dispositivos de almacenamiento magnético, o cualquier otro medio que pueda utilizarse para transportar o almacenar código de programa deseado en forma de instrucciones o estructuras de datos y al que pueda accederse mediante un ordenador. Además, cualquier conexión recibe adecuadamente la denominación de medio legible por ordenador. Por ejemplo, si el software se transmite desde una sede de la Red, un servidor u otro origen remoto usando un cable coaxial, un cable de fibra óptica, un par trenzado, una línea de abonado digital (DSL) o tecnologías inalámbricas tales como infrarrojos, radio y microondas, entonces el cable coaxial, el cable de fibra óptica, el par trenzado, la DSL o las tecnologías inalámbricas, tales como infrarrojos, radio y microondas, se incluyen en la definición de medio. El término disco, como se utiliza en el presente documento, incluye el disco compacto (CD), el disco láser, el disco óptico, el disco versátil digital (DVD), el disco flexible y el disco Blu-ray, de los cuales algunos discos normalmente reproducen datos de magnéticamente, mientras que el resto de discos reproducen datos ópticamente con láseres. Las combinaciones de lo anterior se deberían incluir también dentro del alcance de los medios legibles por ordenador. Las etapas de un procedimiento o algoritmo descrito en relación con las implementaciones divulgadas en el presente documento se pueden realizar directamente en hardware, en un módulo de software ejecutado mediante un procesador o en una combinación de los dos. Un módulo de software puede residir en memoria RAM, memoria flash, memoria ROM, memoria EPROM, memoria EEPROM, registros, un disco duro, un disco extraíble, un CD-ROM o en cualquier otra forma de medio de almacenamiento conocida en la técnica. Un medio de almacenamiento ejemplar está acoplado al procesador de tal manera que el procesador pueda leer información de, y escribir información en, el medio de almacenamiento. De forma alternativa, el medio de almacenamiento puede estar integrado en el procesador. El procesador y el medio de almacenamiento pueden residir en un ASIC. El ASIC puede residir en un terminal de usuario. De forma alternativa, el procesador y el medio de almacenamiento pueden residir como componentes discretos en un terminal de usuario.
[0069] Las técnicas descritas en el presente documento se pueden usar para diversos sistemas de comunicación inalámbrica, tales como sistemas de CDMA, TDMA, FDMA, OFDMA, SC-FDMA y otros. Los términos "sistema" y "red" a menudo se usan de manera intercambiable. Un sistema de CDMA puede implementar una tecnología de radio tal como el Acceso por Radio Terrestre Universal (UTRA), cdma2000, etc. UTRA incluye CDMA de Banda Ancha (W-CDMA) y otras variantes de CDMA. Además, la tecnología cdma2000 abarca las normas IS-2000, IS-95 e IS-856. Un sistema de TDMA puede implementar una tecnología de radio tal como el sistema global para comunicaciones móviles (GSM). Un sistema de OFDMA puede implementar una tecnología de radio tal como el UTRA Evolucionado (E-UTRA), la Banda Ancha Ultra-móvil (UMB), IEEE 802,11 (Wi-Fi), IEEE 802,16 (WiMAX), IEEE 802,20, Flash-OFDM, etc. UTRA y E-UTRA son parte del Sistema Universal de Telecomunicación Móvil (UMTS). La Evolución a Largo Plazo (LTE) del 3GPP es una versión de UMTS que usa E-UTRA, que utiliza OFDMA en el enlace descendente y SC-FDMA en el enlace ascendente. Las tecnologías UTRA, E-UTRA, UMTS, LTE y GSM se describen en los documentos de un organismo denominado "Proyecto de Colaboración de Tercera Generación" (3GPP). Adicionalmente, las tecnologías cdma2000 y UMB se describen en los documentos de un organismo denominado "Proyecto de Colaboración de Tercera Generación 2" (3GPP2). Además, dichos sistemas de comunicación inalámbrica pueden incluir adicionalmente sistemas de red ad hoc de igual a igual (por ejemplo, de móvil a móvil) que usan a menudo espectros sin licencia no apareados, LAN inalámbrica 802.xx, Bluetooth y cualquier otra técnica de comunicación inalámbrica de corto o largo alcance.
[0070] Para un ejemplo adicional, aunque se han descrito aspectos en los que el servidor de perfiles 170 u otra lógica responde a los datos detectados, incluida la información de ubicación del dispositivo de ubicación 146, el perfil de usuario 118 y otros datos para generar la información de recomendaciones 144, en una o más implementaciones, el usuario del dispositivo móvil 102 puede, además o en cambio, ingresar simplemente un conjunto de términos de búsqueda para ver cualquier ubicación o lugar que coincida con los términos de consulta en la base de datos de perfiles regionales 116, con o sin otros datos. Para un ejemplo adicional, si bien se han descrito implementaciones en las que se rastrea un solo usuario mediante un solo dispositivo móvil 102, en una o más implementaciones, el comportamiento y la información de etiquetado para un usuario se pueden agrupar a partir de múltiples dispositivos móviles que el usuario pueda usar. Otros varios recursos, descritos como singulares o integrados, pueden, en una o más implementaciones, ser plurales o distribuidos, y los recursos descritos como múltiples o distribuidos pueden combinarse en una o más implementaciones. El alcance de las presentes enseñanzas está, por consiguiente, concebido para estar limitado únicamente por las siguientes reivindicaciones.

Claims (5)

  1. REIVINDICACIONES
    i. Un procedimiento para acceder a información relacionada geográficamente en un dispositivo móvil, que comprende en el dispositivo móvil:
    transmitir datos relacionados con el usuario, asociados con el dispositivo móvil, a un servidor, incluyendo dichos datos relacionados con el usuario un registro de actividad para el usuario;
    adquirir una ubicación geográfica del dispositivo móvil, estando la ubicación geográfica dentro de una región geográfica;
    iniciar una solicitud de datos, relacionados con un perfil regional asociado con la ubicación geográfica adquirida para el dispositivo móvil, al servidor; y
    recibir desde el servidor datos filtrados relacionados con el perfil regional, comprendiendo los datos filtrados información de recomendaciones, generada en función del perfil regional, y la ubicación geográfica del dispositivo móvil, e incluyendo una pluralidad de conjuntos de datos de etiquetas geográficas, generados por el usuario, asociados con al menos una ubicación correspondiente a un punto de interés en la región geográfica, y en función de un perfil de usuario generado por el servidor, basándose en los datos relacionados con el usuario, transmitidos por el dispositivo móvil, en donde la información de recomendaciones comprende un conjunto de regiones geográficas similares, identificadas basándose en una comparación del perfil regional con un conjunto de perfiles regionales correspondientes al conjunto de regiones geográficas similares.
  2. 2. El procedimiento de la reivindicación 1, que comprende además recibir un conjunto adicional de información de etiquetas geográficas, ingresado por el usuario en el dispositivo móvil asociado con la ubicación geográfica del dispositivo móvil, en el que, optativamente, el conjunto adicional de información de etiquetas geográficas comprende un conjunto de datos de audio asociados con la al menos una ubicación en la región capturada mediante el dispositivo móvil.
  3. 3. El procedimiento de la reivindicación 1, en el que la información de recomendaciones generada basándose en el perfil regional y la ubicación geográfica del dispositivo móvil se categoriza en una o más categorías de puntos de interés.
  4. 4. El procedimiento de la reivindicación 1, en el que la información de recomendaciones comprende al menos uno entre: un conjunto de ubicaciones similares a la ubicación geográfica adquirida para el dispositivo móvil, un conjunto de ubicaciones asociadas, cada una, con una categoría de punto de interés ubicada dentro de la región geográfica, un conjunto de ubicaciones en la región geográfica, clasificadas por popularidad, un conjunto de ubicaciones en la región geográfica, clasificadas por la frecuencia de visitas de usuarios adicionales, estando al menos una nueva ubicación basada en una comparación del perfil regional con un perfil de usuario asociado con el dispositivo móvil, estando al menos un perfil de usuario similar basado en una comparación del perfil de usuario con la información de perfil para un conjunto de usuarios adicionales, información de ubicación para un conjunto de miembros de al menos un servicio de redes sociales, asociado con el usuario, un conjunto de información de historial de ubicación para el usuario, incluido un conjunto de ubicaciones visitadas en la región, o una lista ordenada selectivamente de ubicaciones recomendadas en la región en función del perfil del usuario.
  5. 5. Un procedimiento en un servidor para proporcionar información geográficamente relacionada, filtrada para un dispositivo móvil, comprendiendo el procedimiento en el servidor:
    recibir datos relacionados con el usuario, asociados con el dispositivo móvil, incluyendo dichos datos relacionados con el usuario un registro de actividad para el usuario;
    recibir datos de ubicación de dispositivo para un dispositivo móvil;
    generar un perfil de usuario del dispositivo móvil basándose en los datos recibidos relacionados con el usuario;
    acceder a un perfil regional, comprendiendo el perfil regional una pluralidad de conjuntos de datos de etiquetado geográfico, estando cada uno de los conjuntos de datos de etiquetado geográfico asociado con al menos una ubicación en la región geográfica y comprendiendo al menos:
    un identificador geográfico que identifica la al menos una ubicación asociada en la región, y
    un conjunto de atributos asociados con la al menos una ubicación; y
    generar un conjunto de información de recomendaciones para transmitir al dispositivo móvil, para recomendar al menos una ubicación en la región geográfica, basándose al menos en los datos de ubicación del dispositivo y el perfil regional, en donde la información de recomendaciones comprende un conjunto de regiones geográficas similares, identificadas basándose en una comparación del perfil regional con un conjunto de perfiles regionales, correspondientes al conjunto de regiones geográficas similares; filtrar el conjunto de información de recomendaciones a presentar al usuario, en función del perfil de usuario asociado con el dispositivo móvil y los datos de ubicación del dispositivo móvil; y
    transmitir el conjunto filtrado de información de recomendaciones al dispositivo móvil.
    Un aparato que comprende medios para realizar un procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones precedentes.
    Un producto de programa informático que comprende un medio legible por ordenador, comprendiendo el medio legible por ordenador al menos una instrucción para hacer que un ordenador realice un procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5.
ES09763219T 2008-05-27 2009-05-22 Procedimiento y aparato para agrupar y presentar datos asociados con ubicaciones geográficas Active ES2745954T3 (es)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US5640608P 2008-05-27 2008-05-27
US12/470,475 US9646025B2 (en) 2008-05-27 2009-05-21 Method and apparatus for aggregating and presenting data associated with geographic locations
PCT/US2009/044991 WO2009151928A2 (en) 2008-05-27 2009-05-22 Method and apparatus for aggregating and presenting data associated with geographic locations

Publications (1)

Publication Number Publication Date
ES2745954T3 true ES2745954T3 (es) 2020-03-04

Family

ID=41076749

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
ES09763219T Active ES2745954T3 (es) 2008-05-27 2009-05-22 Procedimiento y aparato para agrupar y presentar datos asociados con ubicaciones geográficas

Country Status (8)

Country Link
US (4) US9646025B2 (es)
EP (2) EP3534273A1 (es)
JP (3) JP2011522331A (es)
KR (2) KR101463291B1 (es)
CN (1) CN102047249B (es)
ES (1) ES2745954T3 (es)
HU (1) HUE044459T2 (es)
WO (1) WO2009151928A2 (es)

Families Citing this family (472)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10438308B2 (en) * 2003-02-04 2019-10-08 Lexisnexis Risk Solutions Fl Inc. Systems and methods for identifying entities using geographical and social mapping
US8341112B2 (en) * 2006-05-19 2012-12-25 Microsoft Corporation Annotation by search
US9318108B2 (en) 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US20080234929A1 (en) * 2007-03-20 2008-09-25 Ford Motor Company System and method to determine, in a vehicle, locations of interest
JP5003755B2 (ja) * 2007-03-29 2012-08-15 富士通株式会社 情報配信システム、情報配信方法、および、情報配信プログラム
US9129230B2 (en) 2007-04-04 2015-09-08 Pathfinders International, Llc Virtual badge, device and method
US8930458B2 (en) 2007-04-04 2015-01-06 Pathfinders International, Llc GPS pathfinder cell phone and method
US8671143B2 (en) * 2007-04-04 2014-03-11 Pathfinders International, Llc Virtual badge, device and method
US9002944B2 (en) 2007-04-04 2015-04-07 Pathfinders International, Llc Virtual badge, device and method
US8972177B2 (en) * 2008-02-26 2015-03-03 Microsoft Technology Licensing, Llc System for logging life experiences using geographic cues
US8015144B2 (en) 2008-02-26 2011-09-06 Microsoft Corporation Learning transportation modes from raw GPS data
US8966121B2 (en) 2008-03-03 2015-02-24 Microsoft Corporation Client-side management of domain name information
US10163113B2 (en) 2008-05-27 2018-12-25 Qualcomm Incorporated Methods and apparatus for generating user profile based on periodic location fixes
US9646025B2 (en) 2008-05-27 2017-05-09 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for aggregating and presenting data associated with geographic locations
US9200901B2 (en) * 2008-06-19 2015-12-01 Microsoft Technology Licensing, Llc Predictive services for devices supporting dynamic direction information
US8700301B2 (en) 2008-06-19 2014-04-15 Microsoft Corporation Mobile computing devices, architecture and user interfaces based on dynamic direction information
US20090315775A1 (en) * 2008-06-20 2009-12-24 Microsoft Corporation Mobile computing services based on devices with dynamic direction information
US8467991B2 (en) 2008-06-20 2013-06-18 Microsoft Corporation Data services based on gesture and location information of device
US20090319166A1 (en) * 2008-06-20 2009-12-24 Microsoft Corporation Mobile computing services based on devices with dynamic direction information
US8214346B2 (en) 2008-06-27 2012-07-03 Cbs Interactive Inc. Personalization engine for classifying unstructured documents
US9268843B2 (en) * 2008-06-27 2016-02-23 Cbs Interactive Inc. Personalization engine for building a user profile
CA2733029C (en) * 2008-09-04 2015-12-01 United Parcel Service Of America, Inc. Determining speed parameters in a geographic area
US10453004B2 (en) * 2008-09-04 2019-10-22 United Parcel Service Of America, Inc. Vehicle routing and scheduling systems
US8380640B2 (en) 2008-09-04 2013-02-19 United Parcel Service Of America, Inc. Driver training systems
US8219312B2 (en) * 2008-09-04 2012-07-10 United Parcel Service Of America, Inc. Determining speed parameters in a geographic area
US8676904B2 (en) 2008-10-02 2014-03-18 Apple Inc. Electronic devices with voice command and contextual data processing capabilities
US20110124324A9 (en) * 2008-10-09 2011-05-26 411 Web Directory Systems and Methods for Providing Wireless Targeted Advertising
US20100094543A1 (en) * 2008-10-09 2010-04-15 411 Web Directory Systems And Methods For Providing Geography-Based Tours
US8841536B2 (en) 2008-10-24 2014-09-23 Magnaforte, Llc Media system with playing component
US10373079B2 (en) * 2008-12-18 2019-08-06 Oracle International Corporation Method and apparatus for generating recommendations from descriptive information
US9141694B2 (en) * 2008-12-18 2015-09-22 Oracle America, Inc. Method and apparatus for user-steerable recommendations
US8566433B2 (en) * 2008-12-23 2013-10-22 At&T Mobility Ii Llc Methods and apparatuses for providing location based ratings services on communications networks
US9063226B2 (en) 2009-01-14 2015-06-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Detecting spatial outliers in a location entity dataset
US20100228612A1 (en) * 2009-03-09 2010-09-09 Microsoft Corporation Device transaction model and services based on directional information of device
US9049543B2 (en) * 2009-04-29 2015-06-02 Blackberry Limited Method and apparatus for location notification using location context information
US20120046995A1 (en) * 2009-04-29 2012-02-23 Waldeck Technology, Llc Anonymous crowd comparison
WO2010138775A1 (en) * 2009-05-27 2010-12-02 Geodelic, Inc. Location discovery system and method
US9858925B2 (en) * 2009-06-05 2018-01-02 Apple Inc. Using context information to facilitate processing of commands in a virtual assistant
US8769396B2 (en) * 2009-06-05 2014-07-01 Microsoft Corporation Calibration and annotation of video content
US10241752B2 (en) 2011-09-30 2019-03-26 Apple Inc. Interface for a virtual digital assistant
US10706373B2 (en) 2011-06-03 2020-07-07 Apple Inc. Performing actions associated with task items that represent tasks to perform
US20100332324A1 (en) * 2009-06-25 2010-12-30 Microsoft Corporation Portal services based on interactions with points of interest discovered via directional device information
US8872767B2 (en) 2009-07-07 2014-10-28 Microsoft Corporation System and method for converting gestures into digital graffiti
US9104695B1 (en) * 2009-07-27 2015-08-11 Palantir Technologies, Inc. Geotagging structured data
US9117448B2 (en) * 2009-07-27 2015-08-25 Cisco Technology, Inc. Method and system for speech recognition using social networks
WO2011020101A2 (en) * 2009-08-14 2011-02-17 Telogis, Inc. Real time map rendering with data clustering and expansion and overlay
US20110067059A1 (en) * 2009-09-15 2011-03-17 At&T Intellectual Property I, L.P. Media control
US8275649B2 (en) * 2009-09-18 2012-09-25 Microsoft Corporation Mining life pattern based on location history
US20110072047A1 (en) * 2009-09-21 2011-03-24 Microsoft Corporation Interest Learning from an Image Collection for Advertising
US9009177B2 (en) * 2009-09-25 2015-04-14 Microsoft Corporation Recommending points of interests in a region
US9058818B2 (en) * 2009-10-22 2015-06-16 Broadcom Corporation User attribute derivation and update for network/peer assisted speech coding
US8589069B1 (en) * 2009-11-12 2013-11-19 Google Inc. Enhanced identification of interesting points-of-interest
US8595297B2 (en) * 2010-02-08 2013-11-26 At&T Intellectual Property I, L.P. Searching data in a social network to provide an answer to an information request
US8612134B2 (en) * 2010-02-23 2013-12-17 Microsoft Corporation Mining correlation between locations using location history
US9261376B2 (en) * 2010-02-24 2016-02-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Route computation based on route-oriented vehicle trajectories
US10288433B2 (en) 2010-02-25 2019-05-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Map-matching for low-sampling-rate GPS trajectories
US20110225151A1 (en) * 2010-03-15 2011-09-15 Srinivas Annambhotla Methods, devices, and computer program products for classifying digital media files based on associated geographical identification metadata
US8909629B2 (en) * 2010-03-22 2014-12-09 Google Inc. Personalized location tags
US8583725B2 (en) * 2010-04-05 2013-11-12 Microsoft Corporation Social context for inter-media objects
US8719198B2 (en) 2010-05-04 2014-05-06 Microsoft Corporation Collaborative location and activity recommendations
US9122701B2 (en) * 2010-05-13 2015-09-01 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for providing media content listings according to points of interest
US20120254804A1 (en) * 2010-05-21 2012-10-04 Sheha Michael A Personal wireless navigation system
US8468012B2 (en) * 2010-05-26 2013-06-18 Google Inc. Acoustic model adaptation using geographic information
US8903798B2 (en) 2010-05-28 2014-12-02 Microsoft Corporation Real-time annotation and enrichment of captured video
US9703782B2 (en) 2010-05-28 2017-07-11 Microsoft Technology Licensing, Llc Associating media with metadata of near-duplicates
US9593957B2 (en) 2010-06-04 2017-03-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Searching similar trajectories by locations
CN104066051B (zh) * 2010-07-09 2018-12-04 南京中兴新软件有限责任公司 导航信息的统计获取系统
CN101902688A (zh) * 2010-07-09 2010-12-01 中兴通讯股份有限公司 导航信息的统计获取系统及方法
KR101672216B1 (ko) * 2010-07-13 2016-11-04 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그 동작 제어방법
US20120023152A1 (en) * 2010-07-20 2012-01-26 Verizon Patent And Licensing, Inc. Methods and Systems for Providing Location-Based Interactive Golf Content for Display by a Mobile Device
DE102010032229A1 (de) * 2010-07-26 2012-01-26 Elektrobit Automotive Gmbh Technik zum Bestimmen von Points Of Interest für eine Navigationsvorrichtung
US9008693B2 (en) 2010-09-24 2015-04-14 Nokia Corporation Method and apparatus for information aggregation around locations
KR101425093B1 (ko) * 2010-10-12 2014-08-04 한국전자통신연구원 이동 단말의 개인화 검색 방법 및 이를 수행하는 이동 단말
US20120095862A1 (en) * 2010-10-15 2012-04-19 Ness Computing, Inc. (a Delaware Corportaion) Computer system and method for analyzing data sets and generating personalized recommendations
US9396492B2 (en) 2010-10-15 2016-07-19 Opentable, Inc. Computer system and method for analyzing data sets and providing personalized recommendations
US8559682B2 (en) 2010-11-09 2013-10-15 Microsoft Corporation Building a person profile database
US9122693B2 (en) * 2010-11-30 2015-09-01 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for determining contextually relevant geographical locations
US20120144117A1 (en) * 2010-12-03 2012-06-07 Microsoft Corporation Recommendation based caching of content items
CN102542474B (zh) 2010-12-07 2015-10-21 阿里巴巴集团控股有限公司 查询结果排序方法及装置
JP5065470B2 (ja) * 2010-12-07 2012-10-31 楽天株式会社 サーバ、情報管理方法、情報管理プログラム、及びそのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US20120158712A1 (en) * 2010-12-16 2012-06-21 Sushrut Karanjkar Inferring Geographic Locations for Entities Appearing in Search Queries
US9870594B2 (en) 2010-12-17 2018-01-16 Glenn Alan Dildy Methods and systems for analyzing and providing data for business services
JP2012142825A (ja) * 2011-01-05 2012-07-26 Sony Corp 情報処理装置、情報表示方法及びコンピュータプログラム
US20120179717A1 (en) * 2011-01-11 2012-07-12 Sony Corporation System and method for effectively providing entertainment recommendations to device users
US20120197751A1 (en) * 2011-01-27 2012-08-02 Electronic Entertainment Design And Research Product recommendations and weighting optimization systems
CN102682005A (zh) * 2011-03-10 2012-09-19 阿里巴巴集团控股有限公司 偏好类目的确定方法及装置
US8479299B1 (en) * 2011-03-15 2013-07-02 Symantec Corporation Strategically reducing the accuracy of geotags in digital photographs
US20130066634A1 (en) * 2011-03-16 2013-03-14 Qualcomm Incorporated Automated Conversation Assistance
JP5892839B2 (ja) * 2011-04-06 2016-03-23 日本放送協会 プロファイル生成装置及びプログラム
WO2012142158A2 (en) 2011-04-11 2012-10-18 Credibility Corp. Visualization tools for reviewing credibility and stateful hierarchical access to credibility
US8898176B2 (en) * 2011-04-22 2014-11-25 Google Inc. Retrieving ratable content based on a geographic location
IL212502A0 (en) * 2011-04-26 2011-07-31 Friedmann Michael Method and system for recommending geo-tagged items
CN103620595A (zh) * 2011-04-29 2014-03-05 诺基亚公司 用于情境感知角色建模和推荐的方法和装置
US8620764B2 (en) * 2011-05-09 2013-12-31 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Method for providing a recommendation such as a personalized recommendation, recommender system, and computer program product comprising a recommender computer program
US8473509B2 (en) * 2011-05-13 2013-06-25 General Electric Company Systems, methods, and apparatus for utility common pool database
WO2012158149A1 (en) * 2011-05-13 2012-11-22 James Allen Hymel Wireless communication system with server providing search facts and related methods
US9678992B2 (en) 2011-05-18 2017-06-13 Microsoft Technology Licensing, Llc Text to image translation
US8601005B2 (en) * 2011-05-27 2013-12-03 Roche Diagnostics Operations, Inc. Location enabled food database
US9552376B2 (en) 2011-06-09 2017-01-24 MemoryWeb, LLC Method and apparatus for managing digital files
US8429156B2 (en) * 2011-06-17 2013-04-23 Microsoft Corporation Spatial attribute ranking value index
US8234151B1 (en) 2011-06-21 2012-07-31 Kick Drum, LLC Systems and methods for estimating demand for attractions
US9032042B2 (en) * 2011-06-27 2015-05-12 Microsoft Technology Licensing, Llc Audio presentation of condensed spatial contextual information
US8930820B1 (en) * 2011-06-30 2015-01-06 Intuit Inc. Automatic calendaring system
US20130006881A1 (en) * 2011-06-30 2013-01-03 Avaya Inc. Method of identifying relevant user feedback
US9159324B2 (en) 2011-07-01 2015-10-13 Qualcomm Incorporated Identifying people that are proximate to a mobile device user via social graphs, speech models, and user context
US8949212B1 (en) * 2011-07-08 2015-02-03 Hariharan Dhandapani Location-based informaton display
WO2013013089A2 (en) * 2011-07-20 2013-01-24 Ness Computing, Inc. Method and apparatus for category based navigation
US20130024464A1 (en) * 2011-07-20 2013-01-24 Ness Computing, Inc. Recommendation engine that processes data including user data to provide recommendations and explanations for the recommendations to a user
US9195769B2 (en) 2011-07-20 2015-11-24 Opentable, Inc. Method and apparatus for quickly evaluating entities
CN109597945B (zh) * 2011-07-20 2023-05-02 电子湾有限公司 用于产生位置感知推荐的方法
US9298982B2 (en) * 2011-07-26 2016-03-29 Xerox Corporation System and method for computing the visual profile of a place
US8515399B2 (en) 2011-07-28 2013-08-20 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for generating media content
US8756641B2 (en) 2011-07-28 2014-06-17 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for generating media content
US8634597B2 (en) 2011-08-01 2014-01-21 At&T Intellectual Property I, Lp Method and apparatus for managing personal content
US9799061B2 (en) 2011-08-11 2017-10-24 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for managing advertisement content and personal content
CN102956009B (zh) * 2011-08-16 2017-03-01 阿里巴巴集团控股有限公司 一种基于用户行为的电子商务信息推荐方法与装置
US9485623B2 (en) * 2011-08-18 2016-11-01 Rivada Research, Llc Method and system for providing enhanced location based trilateration
CN102968421A (zh) * 2011-08-31 2013-03-13 北京千橡网景科技发展有限公司 显示社交网络中的poi信息的方法和设备
WO2013039961A2 (en) * 2011-09-12 2013-03-21 Get HookD LLC Aggregating check-in social networking system and method
US20130072233A1 (en) * 2011-09-15 2013-03-21 Thomas E. Sandholm Geographically partitioned online content services
US8972278B2 (en) 2011-09-15 2015-03-03 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Recommending print locations
US8775570B2 (en) * 2011-09-15 2014-07-08 Hewlett-Packard Development Company, L. P. Geographic recommendation online search system
US9396275B2 (en) 2011-09-15 2016-07-19 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Geographically partitioned online search system
JP5831084B2 (ja) * 2011-09-20 2015-12-09 大日本印刷株式会社 スポット情報提供装置、スポット情報提供システム及びスポット情報提供プログラム
WO2013043928A2 (en) 2011-09-20 2013-03-28 Telogis, Inc. Vehicle fleet work order management system
CN103023946A (zh) * 2011-09-26 2013-04-03 北京千橡网景科技发展有限公司 用于在社交网络中推荐共同兴趣场所的方法和设备
US10467677B2 (en) 2011-09-28 2019-11-05 Nara Logics, Inc. Systems and methods for providing recommendations based on collaborative and/or content-based nodal interrelationships
US11727249B2 (en) 2011-09-28 2023-08-15 Nara Logics, Inc. Methods for constructing and applying synaptic networks
US11151617B2 (en) * 2012-03-09 2021-10-19 Nara Logics, Inc. Systems and methods for providing recommendations based on collaborative and/or content-based nodal interrelationships
US8732101B1 (en) 2013-03-15 2014-05-20 Nara Logics, Inc. Apparatus and method for providing harmonized recommendations based on an integrated user profile
US10789526B2 (en) 2012-03-09 2020-09-29 Nara Logics, Inc. Method, system, and non-transitory computer-readable medium for constructing and applying synaptic networks
US8170971B1 (en) 2011-09-28 2012-05-01 Ava, Inc. Systems and methods for providing recommendations based on collaborative and/or content-based nodal interrelationships
EP2575379A1 (en) * 2011-09-29 2013-04-03 Alcatel Lucent Apparatuses and computer program products for discovering and accessing local services via WiFi hotspots
KR101907002B1 (ko) * 2011-09-29 2018-10-12 삼성전자주식회사 컴퓨팅 기기에서 위치 정보가 부착된 컨텐츠 생성 및 검색을 위한 장치 및 방법
WO2013049922A1 (en) * 2011-10-05 2013-04-11 WiFarer Inc. Mobile user profile and preferences from movement patterns
CN103052020A (zh) * 2011-10-11 2013-04-17 北京千橡网景科技发展有限公司 用于定位终端用户的方法和设备
EP2581703B1 (en) 2011-10-12 2017-05-17 Mapquest, Inc. Systems and methods for ranking points of interest
US8725168B2 (en) 2011-10-17 2014-05-13 Facebook, Inc. Content surfacing based on geo-social factors
US9385982B2 (en) * 2011-10-19 2016-07-05 International Business Machines Corporation Identification to a recipient of an electronic communication of another user who has accessed the electronic communication
US8655873B2 (en) * 2011-10-28 2014-02-18 Geofeedr, Inc. System and method for aggregating and distributing geotagged content
US8358903B1 (en) 2011-10-31 2013-01-22 iQuest, Inc. Systems and methods for recording information on a mobile computing device
CN103092879A (zh) * 2011-10-31 2013-05-08 北京千橡网景科技发展有限公司 用于推送兴趣点的方法和设备
KR101925057B1 (ko) * 2011-12-12 2019-02-28 삼성전자주식회사 컨텍스트 정보를 이용한 콘텐트 공유 시스템 및 방법
US9754226B2 (en) 2011-12-13 2017-09-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Urban computing of route-oriented vehicles
EP2639714A4 (en) * 2011-12-13 2015-03-04 Nec Corp INFORMATION COLLECTION DEVICE, SYSTEM, METHOD, AND PROGRAM
CN103164480A (zh) * 2011-12-13 2013-06-19 北京千橡网景科技发展有限公司 用于在社交网络中推荐兴趣点的方法和设备
US9021056B2 (en) 2011-12-13 2015-04-28 Facebook, Inc. Metadata prediction of objects in a social networking system using crowd sourcing
US9110894B2 (en) * 2011-12-16 2015-08-18 Yahooo! Inc. Systems and methods for determining related places
US20130166188A1 (en) 2011-12-21 2013-06-27 Microsoft Corporation Determine Spatiotemporal Causal Interactions In Data
US20130176334A1 (en) * 2012-01-09 2013-07-11 Nokia Corporation Method and apparatus for analyzing clustering of mixed reality content and computaions
US9144008B2 (en) * 2012-01-15 2015-09-22 Google Inc. Providing hotspots to user devices within server-controlled zones
EP2805568A4 (en) * 2012-01-18 2015-12-16 Kinectus LLC SYSTEMS AND METHODS FOR ESTABLISHING COMMUNICATIONS BETWEEN USERS OF MOBILE DEVICES
CN103218377A (zh) * 2012-01-19 2013-07-24 北京千橡网景科技发展有限公司 辅助用户选择兴趣点的方法和设备
US9423266B2 (en) 2012-01-26 2016-08-23 Telecommunication Systems, Inc. Navigational lane guidance
US8963805B2 (en) 2012-01-27 2015-02-24 Microsoft Corporation Executable virtual objects associated with real objects
US9239848B2 (en) 2012-02-06 2016-01-19 Microsoft Technology Licensing, Llc System and method for semantically annotating images
US9524077B1 (en) 2012-02-15 2016-12-20 Google Inc. Allowing users to categorize and visualize content recommendations
CN103294712B (zh) * 2012-02-29 2016-09-21 三星电子(中国)研发中心 实时热点区域推荐系统和方法
PT2820616T (pt) * 2012-02-29 2019-06-12 Airbnb Inc Determinação de especialistas empíricos e sistema e método de encaminhamento de perguntas
US10636041B1 (en) * 2012-03-05 2020-04-28 Reputation.Com, Inc. Enterprise reputation evaluation
US10853355B1 (en) 2012-03-05 2020-12-01 Reputation.Com, Inc. Reviewer recommendation
US9418649B2 (en) * 2012-03-06 2016-08-16 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and apparatus for phonetic character conversion
US20130238432A1 (en) * 2012-03-06 2013-09-12 GM Global Technology Operations LLC Automatic provider recommendation
CN102594905B (zh) * 2012-03-07 2014-07-16 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
CN103309875A (zh) * 2012-03-07 2013-09-18 宏碁股份有限公司 结合地标位置及社群网络以提供参考信息的方法及装置
GB201204613D0 (en) * 2012-03-16 2012-05-02 Batchu Sumana K Net sourcing
US20130254152A1 (en) * 2012-03-23 2013-09-26 Palo Alto Research Center Incorporated Distributed system and methods for modeling population-centric activities
JP5949049B2 (ja) * 2012-03-28 2016-07-06 大日本印刷株式会社 サーバ装置、プログラム及び通信システム
JP5915341B2 (ja) * 2012-04-06 2016-05-11 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム
US20130268414A1 (en) * 2012-04-10 2013-10-10 Nokia Corporation Method and apparatus for providing services using connecting user interface elements
US9031978B1 (en) * 2012-04-11 2015-05-12 WhitePages, Inc. Provision of location-based business information
US8983998B1 (en) * 2012-04-25 2015-03-17 Google Inc. Prioritizing points of interest in unfamiliar regions
CN103390002A (zh) * 2012-05-09 2013-11-13 北京千橡网景科技发展有限公司 用于更新poi标签的方法和设备
US10417037B2 (en) 2012-05-15 2019-09-17 Apple Inc. Systems and methods for integrating third party services with a digital assistant
CN102722838A (zh) * 2012-05-25 2012-10-10 北京邮电大学 用于网站向用户推荐物品的方法和装置
IN2014MN02649A (es) * 2012-06-01 2015-08-21 Locomizer Ltd
US9510141B2 (en) * 2012-06-04 2016-11-29 Apple Inc. App recommendation using crowd-sourced localized app usage data
US10042035B2 (en) * 2012-06-08 2018-08-07 Apple, Inc. System and method for tile-based reduction of access point location information
WO2013188762A1 (en) 2012-06-15 2013-12-19 Pathfinders International, Llc Gps pathfinder cell phone and method
US20130339266A1 (en) 2012-06-15 2013-12-19 Telogis, Inc. Vehicle fleet routing system
US20130339098A1 (en) 2012-06-15 2013-12-19 Telogis, Inc. Vehicle fleet routing system
US9448078B2 (en) * 2012-06-21 2016-09-20 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Route search device and route search method
EP2883368B1 (en) 2012-06-22 2019-06-05 Google LLC Labeling visited locations based on contact information
EP2864939A4 (en) * 2012-06-22 2016-12-07 Google Inc CLASSIFICATION CLOSELY OBJECTIVES BASED ON LIKELY VISIBILITIES AND PREDICTED FUTURE VISITS OF PLACES OF A LOCAL STORY
WO2013192538A2 (en) * 2012-06-22 2013-12-27 Jiwire, Inc. Location graph based derivation of attributes
US8855931B2 (en) * 2012-06-25 2014-10-07 Google Inc. Location history filtering
US9535885B2 (en) * 2012-06-28 2017-01-03 International Business Machines Corporation Dynamically customizing a digital publication
WO2014000224A1 (en) * 2012-06-28 2014-01-03 Nokia Corporation Method and apparatus for classifying significant places into place categories
US8918312B1 (en) 2012-06-29 2014-12-23 Reputation.Com, Inc. Assigning sentiment to themes
CN103532991B (zh) * 2012-07-03 2015-09-09 腾讯科技(深圳)有限公司 显示微博话题的方法及移动终端
US9262540B2 (en) * 2012-07-09 2016-02-16 Facebook, Inc. Ranking location query results based on social networking
US9094788B2 (en) 2012-08-03 2015-07-28 Blackberry Limited Centralized data store for providing all place-related data to applications on a mobile device
EP2693781B1 (en) * 2012-08-03 2017-10-04 BlackBerry Limited Centralized Data Store For Providing All Place-Related Data To Applications On A Mobile Device
US9173055B2 (en) 2012-08-03 2015-10-27 Blackberry Limited Managing of application access to centrally stored place-related data on a mobile device
KR101482756B1 (ko) * 2013-08-07 2015-01-14 네이버 주식회사 의미적 지역을 기반으로 검색어를 추천하는 방법 및 시스템
US20140047391A1 (en) * 2012-08-10 2014-02-13 Ian MacInnes System and Method for Communicating with Non-Verbal Persons
CN103596128B (zh) * 2012-08-16 2019-02-22 腾讯科技(深圳)有限公司 一种信息提供方法、装置、系统及移动终端
US9049547B2 (en) * 2012-08-31 2015-06-02 Blackberry Limited Displaying place-related content on a mobile device
GB2505480A (en) * 2012-08-31 2014-03-05 Metaswitch Networks Ltd Moving a communication session between user devices
US9712574B2 (en) * 2012-08-31 2017-07-18 Facebook, Inc. Real-world view of location-associated social data
US20140074610A1 (en) * 2012-09-13 2014-03-13 Qualcomm Incorporated Generating a point of interest profile based on third-party social comments
JP5806991B2 (ja) * 2012-09-13 2015-11-10 日本電信電話株式会社 位置情報データベース生成装置及び方法及びプログラム
US8595317B1 (en) * 2012-09-14 2013-11-26 Geofeedr, Inc. System and method for generating, accessing, and updating geofeeds
CN103701681A (zh) * 2012-09-27 2014-04-02 联想(北京)有限公司 一种信息处理的方法及电子设备
US20140088856A1 (en) * 2012-09-27 2014-03-27 Rita H. Wouhaybi Location metadata based on people visiting the locations
US9817997B2 (en) 2014-12-18 2017-11-14 Banjo, Inc. User-generated content permissions status analysis system and method
US9652525B2 (en) 2012-10-02 2017-05-16 Banjo, Inc. Dynamic event detection system and method
US9934368B2 (en) 2012-10-02 2018-04-03 Banjo, Inc. User-generated content permissions status analysis system and method
US10360352B2 (en) 2012-10-02 2019-07-23 Banjo, Inc. System and method for event-based vehicle operation
US9043329B1 (en) 2013-12-19 2015-05-26 Banjo, Inc. Dynamic event detection system and method
US10678815B2 (en) 2012-10-02 2020-06-09 Banjo, Inc. Dynamic event detection system and method
US8554873B1 (en) 2012-10-05 2013-10-08 Google Inc. Custom event and attraction suggestions
US9529867B1 (en) * 2012-10-11 2016-12-27 Google Inc. System and method for providing a dynamic dashboard
US8881209B2 (en) 2012-10-26 2014-11-04 Mobitv, Inc. Feedback loop content recommendation
US8886625B1 (en) 2012-10-31 2014-11-11 Google Inc. Methods and computer-readable media for providing recommended entities based on a user's social graph
JP2015537300A (ja) * 2012-11-02 2015-12-24 ジーイー・インテリジェント・プラットフォームズ・インコーポレイテッド インテリジェントなクエリおよびフィルタリングのための装置および方法
KR101393939B1 (ko) * 2012-11-05 2014-05-12 김영규 위치 기반의 참여형 소셜 게임 제공 시스템 및 방법
US20140129382A1 (en) * 2012-11-07 2014-05-08 Hipmunk, Inc. Presenting a venue based on its neighborhood
US8537998B1 (en) 2012-11-30 2013-09-17 Tribune Broadcasting Company, Llc Systems and methods for using caller data to add a phone number to an outbound-call list
US9788147B2 (en) 2012-11-30 2017-10-10 Tribune Broadcasting Company, Llc Systems and methods for using caller data to set an operational mode of a phone switch
US9357067B2 (en) 2012-11-30 2016-05-31 Tribune Broadcasting Company, Llc Systems and methods for using caller data to electronically disseminate a message
US8484224B1 (en) 2012-12-07 2013-07-09 Geofeedr, Inc. System and method for ranking geofeeds and content within geofeeds
US8639767B1 (en) 2012-12-07 2014-01-28 Geofeedr, Inc. System and method for generating and managing geofeed-based alerts
US8655983B1 (en) * 2012-12-07 2014-02-18 Geofeedr, Inc. System and method for location monitoring based on organized geofeeds
US20140180867A1 (en) * 2012-12-21 2014-06-26 Ebay Inc. System and method for cross-border location of equivalent goods and services
US9501507B1 (en) 2012-12-27 2016-11-22 Palantir Technologies Inc. Geo-temporal indexing and searching
EP2750417A1 (en) * 2012-12-28 2014-07-02 Telefónica, S.A. Method for determining points of interest based on user communications and location
US9996550B2 (en) * 2012-12-31 2018-06-12 Verizon Patent And Licensing Inc. Presenting information based on user profiles
KR101987696B1 (ko) * 2013-01-10 2019-06-11 엘지전자 주식회사 차량용 단말기 및 그것을 포함하는 위치 기반 콘텐츠 공유 시스템
US8732737B1 (en) * 2013-01-25 2014-05-20 Mobitv, Inc. Geographic context weighted content recommendation
US9380431B1 (en) 2013-01-31 2016-06-28 Palantir Technologies, Inc. Use of teams in a mobile application
US9411897B2 (en) * 2013-02-06 2016-08-09 Facebook, Inc. Pattern labeling
US8874594B2 (en) 2013-02-06 2014-10-28 Google Inc. Search with my location history
US9413837B2 (en) * 2013-02-06 2016-08-09 Facebook, Inc. Routine deviation notification
KR20150104615A (ko) 2013-02-07 2015-09-15 애플 인크. 디지털 어시스턴트를 위한 음성 트리거
US9479545B2 (en) * 2013-02-07 2016-10-25 Boaz HYMAN User-to-user selectable location-based information service
US9330421B2 (en) * 2013-02-21 2016-05-03 Facebook, Inc. Prompting user action in conjunction with tagged content on a social networking system
KR20140109563A (ko) * 2013-03-04 2014-09-16 건국대학교 산학협력단 Ucc업로드 이벤트를 이용한 가시화 및 서비스 방법과 시스템
US10685181B2 (en) * 2013-03-06 2020-06-16 Northwestern University Linguistic expression of preferences in social media for prediction and recommendation
US9307353B2 (en) 2013-03-07 2016-04-05 Geofeedia, Inc. System and method for differentially processing a location input for content providers that use different location input formats
US8612533B1 (en) 2013-03-07 2013-12-17 Geofeedr, Inc. System and method for creating and managing geofeeds
US8850531B1 (en) 2013-03-07 2014-09-30 Geofeedia, Inc. System and method for targeted messaging, workflow management, and digital rights management for geofeeds
WO2014138689A2 (en) 2013-03-08 2014-09-12 Ness Computing, Llc Context-based queryless presentation of recommendations
US20140278907A1 (en) * 2013-03-13 2014-09-18 Microsoft Corporation Rewarding User Generated Content
US9154917B2 (en) * 2013-03-13 2015-10-06 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for geotagging
US8996391B2 (en) 2013-03-14 2015-03-31 Credibility Corp. Custom score generation system and methods
US8712907B1 (en) 2013-03-14 2014-04-29 Credibility Corp. Multi-dimensional credibility scoring
US10652394B2 (en) 2013-03-14 2020-05-12 Apple Inc. System and method for processing voicemail
US8903717B2 (en) 2013-03-15 2014-12-02 Palantir Technologies Inc. Method and system for generating a parser and parsing complex data
US8855999B1 (en) 2013-03-15 2014-10-07 Palantir Technologies Inc. Method and system for generating a parser and parsing complex data
US8862589B2 (en) 2013-03-15 2014-10-14 Geofeedia, Inc. System and method for predicting a geographic origin of content and accuracy of geotags related to content obtained from social media and other content providers
US8930897B2 (en) 2013-03-15 2015-01-06 Palantir Technologies Inc. Data integration tool
US10748529B1 (en) 2013-03-15 2020-08-18 Apple Inc. Voice activated device for use with a voice-based digital assistant
WO2014145059A2 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Bell Tyler Apparatus, systems, and methods for analyzing movements of target entities
US8849935B1 (en) 2013-03-15 2014-09-30 Geofeedia, Inc. Systems and method for generating three-dimensional geofeeds, orientation-based geofeeds, and geofeeds based on ambient conditions based on content provided by social media content providers
US9317600B2 (en) 2013-03-15 2016-04-19 Geofeedia, Inc. View of a physical space augmented with social media content originating from a geo-location of the physical space
CN104063391B (zh) * 2013-03-21 2018-09-18 腾讯科技(深圳)有限公司 推荐方法及系统
CN104102328B (zh) * 2013-04-01 2017-10-03 联想(北京)有限公司 信息处理方法和信息处理设备
US9208439B2 (en) * 2013-04-29 2015-12-08 Palo Alto Research Center Incorporated Generalized contextual intelligence platform
US8799799B1 (en) 2013-05-07 2014-08-05 Palantir Technologies Inc. Interactive geospatial map
CN103258022B (zh) * 2013-05-07 2016-08-17 天津大学 基于用户兴趣的本地商业服务推荐方法
US10341421B2 (en) 2013-05-10 2019-07-02 Samsung Electronics Co., Ltd. On-device social grouping for automated responses
US10402915B2 (en) 2013-05-10 2019-09-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Methods and systems for on-device social grouping
US20140351078A1 (en) * 2013-05-24 2014-11-27 Wal-Mart Stores, Inc. Systems and Methods for Recommending Products
US10304122B2 (en) * 2013-05-30 2019-05-28 Ebay Inc. Time- and geolocation-limited marketplace
US10176167B2 (en) 2013-06-09 2019-01-08 Apple Inc. System and method for inferring user intent from speech inputs
US20150286667A1 (en) * 2013-06-27 2015-10-08 Google Inc. Systems and Methods for Using Listing Proximities to Improve Entity Listings
US8755824B1 (en) * 2013-06-28 2014-06-17 Google Inc. Clustering geofence-based alerts for mobile devices
CN108595520B (zh) * 2013-07-05 2022-06-10 华为技术有限公司 一种生成多媒体文件的方法和装置
US20150024711A1 (en) 2013-07-19 2015-01-22 James A. STOB Method and system for compiling map data
CN105453026A (zh) 2013-08-06 2016-03-30 苹果公司 基于来自远程设备的活动自动激活智能响应
US9262438B2 (en) 2013-08-06 2016-02-16 International Business Machines Corporation Geotagging unstructured text
WO2015021459A1 (en) * 2013-08-09 2015-02-12 Yang Shaofeng Method for processing and displaying real-time social data on map
WO2015038105A1 (en) * 2013-09-11 2015-03-19 Intel Corporation Low power voice triggers for finding mobile devices
CN104462143B (zh) * 2013-09-24 2018-01-30 高德软件有限公司 连锁品牌词词库、类别词词库建立方法和装置
US9396253B2 (en) * 2013-09-27 2016-07-19 International Business Machines Corporation Activity based analytics
US8938686B1 (en) 2013-10-03 2015-01-20 Palantir Technologies Inc. Systems and methods for analyzing performance of an entity
US8924872B1 (en) 2013-10-18 2014-12-30 Palantir Technologies Inc. Overview user interface of emergency call data of a law enforcement agency
US9858291B1 (en) 2013-10-30 2018-01-02 Google Inc. Detection of related local entities
US10025830B1 (en) 2013-10-30 2018-07-17 Google Llc Aggregation of disparate entity lists for local entities
US9021384B1 (en) 2013-11-04 2015-04-28 Palantir Technologies Inc. Interactive vehicle information map
US8868537B1 (en) 2013-11-11 2014-10-21 Palantir Technologies, Inc. Simple web search
US9367589B1 (en) * 2013-11-14 2016-06-14 Google Inc. Where to go next via mined trails
US20150134851A1 (en) * 2013-11-14 2015-05-14 Broadcom Corporation Geotagged communications in network systems and components
US10242114B2 (en) * 2013-12-30 2019-03-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Point of interest tagging from social feeds
CN104750762A (zh) * 2013-12-31 2015-07-01 华为技术有限公司 一种信息检索方法及装置
CN103761664A (zh) * 2014-01-07 2014-04-30 重庆仁腾科技有限公司 一种信息的页面展示方法、装置及系统
US20150199380A1 (en) * 2014-01-16 2015-07-16 Microsoft Corporation Discovery of viewsheds and vantage points by mining geo-tagged data
US10311095B2 (en) * 2014-01-17 2019-06-04 Renée BUNNELL Method and system for qualitatively and quantitatively analyzing experiences for recommendation profiles
US9665240B2 (en) 2014-01-27 2017-05-30 Groupon, Inc. Learning user interface having dynamic icons with a first and second visual bias
US9843642B2 (en) 2014-01-28 2017-12-12 Dolby International Ab Geo-referencing media content
KR102166743B1 (ko) * 2014-02-05 2020-10-16 에스케이텔레콤 주식회사 Poi 분포도를 이용한 관심 지역 추출 방법, 이를 이용한 장치 및 이를 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
US9727376B1 (en) 2014-03-04 2017-08-08 Palantir Technologies, Inc. Mobile tasks
TW201535232A (zh) * 2014-03-07 2015-09-16 Quanta Comp Inc 電子裝置之檔案瀏覽方法
US10102259B2 (en) * 2014-03-31 2018-10-16 International Business Machines Corporation Track reconciliation from multiple data sources
US20150287120A1 (en) * 2014-04-07 2015-10-08 Ebay Inc. Merchant menu suggestions based on user location and food preferences
KR20150126196A (ko) * 2014-05-02 2015-11-11 삼성전자주식회사 사용자 감성 활동 기반 데이터 처리 장치 및 방법
CN103995847B (zh) 2014-05-06 2017-08-18 百度在线网络技术(北京)有限公司 信息搜索方法及其装置
JP6405704B2 (ja) * 2014-05-26 2018-10-17 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム
WO2015182200A1 (ja) * 2014-05-27 2015-12-03 ソニー株式会社 情報処理装置、情報提示方法、およびプログラム
US9715875B2 (en) 2014-05-30 2017-07-25 Apple Inc. Reducing the need for manual start/end-pointing and trigger phrases
US10170123B2 (en) 2014-05-30 2019-01-01 Apple Inc. Intelligent assistant for home automation
TWI566107B (zh) 2014-05-30 2017-01-11 蘋果公司 用於處理多部分語音命令之方法、非暫時性電腦可讀儲存媒體及電子裝置
US9913100B2 (en) 2014-05-30 2018-03-06 Apple Inc. Techniques for generating maps of venues including buildings and floors
US9129219B1 (en) 2014-06-30 2015-09-08 Palantir Technologies, Inc. Crime risk forecasting
US9402161B2 (en) 2014-07-23 2016-07-26 Apple Inc. Providing personalized content based on historical interaction with a mobile device
CN104182486B (zh) * 2014-08-08 2018-09-21 百度在线网络技术(北京)有限公司 电子地图展现方法和装置
WO2016029150A1 (en) * 2014-08-21 2016-02-25 Seven Networks, Llc Optimizing network traffic management in a mobile network
US10824958B2 (en) 2014-08-26 2020-11-03 Google Llc Localized learning from a global model
US20160061617A1 (en) * 2014-09-02 2016-03-03 Microsoft Corporation Providing in-navigation search results that reduce route disruption
JP6506004B2 (ja) * 2014-10-10 2019-04-24 クラリオン株式会社 検索システム
US9729667B2 (en) 2014-12-09 2017-08-08 Facebook, Inc. Generating user notifications using beacons on online social networks
CN104408168B (zh) * 2014-12-09 2018-04-03 百度在线网络技术(北京)有限公司 地图搜索方法、用于识别地域倾向的方法和装置
US9692838B2 (en) 2014-12-09 2017-06-27 Facebook, Inc. Generating business insights using beacons on online social networks
US9729643B2 (en) 2014-12-09 2017-08-08 Facebook, Inc. Customizing third-party content using beacons on online social networks
KR101648641B1 (ko) * 2014-12-09 2016-08-17 한양대학교 에리카산학협력단 프라이버시 보호 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼 시스템 및 그의 위치 기반 서비스 제공 방법
CN104392007B (zh) * 2014-12-18 2017-11-24 西安电子科技大学宁波信息技术研究院 一种智能移动终端的街景检索与识别方法
RU2608882C2 (ru) 2014-12-25 2017-01-25 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ обработки поискового запроса пользователя и сервер
US10466055B2 (en) * 2014-12-26 2019-11-05 Sharp Kabushiki Kaisha Information processing device, portable terminal, method for controlling information processing device, and program recording medium
US10372879B2 (en) 2014-12-31 2019-08-06 Palantir Technologies Inc. Medical claims lead summary report generation
CN105824840B (zh) * 2015-01-07 2019-07-16 阿里巴巴集团控股有限公司 一种用于区域标签管理的方法及装置
US10327094B2 (en) 2016-06-07 2019-06-18 NinthDecimal, Inc. Systems and methods to track locations visited by mobile devices and determine neighbors of and distances among locations
US20160227367A1 (en) * 2015-02-04 2016-08-04 Sensewhere Limited Method of providing positioning data to mobile device
JP6363536B2 (ja) * 2015-03-05 2018-07-25 株式会社Nttドコモ ユーザ属性推定装置、ユーザ属性推定システム、携帯端末及びユーザ属性推定方法
US9886953B2 (en) 2015-03-08 2018-02-06 Apple Inc. Virtual assistant activation
US10223397B1 (en) * 2015-03-13 2019-03-05 Snap Inc. Social graph based co-location of network users
US9891808B2 (en) 2015-03-16 2018-02-13 Palantir Technologies Inc. Interactive user interfaces for location-based data analysis
US20160275086A1 (en) * 2015-03-17 2016-09-22 NewsByMe, LLC News publishing system and method
WO2016155768A1 (en) * 2015-03-30 2016-10-06 Telecom Italia S.P.A. Method and system for estimating a posteriori a number of persons in one or more crowds by means of aggregated data of a telecommunication network
CN104778231B (zh) * 2015-03-31 2018-09-11 北京奇艺世纪科技有限公司 一种地理区域的特征识别方法和装置
CN106156203A (zh) * 2015-04-23 2016-11-23 程东玉 社交网络中社交关系的扩展方法和系统
CN104765877B (zh) * 2015-04-27 2019-02-05 苏州大学 一种照片处理方法及系统
CN106203761B (zh) * 2015-04-30 2021-07-13 微软技术许可有限责任公司 提取并显现来自数据源的用户工作属性
US10460227B2 (en) 2015-05-15 2019-10-29 Apple Inc. Virtual assistant in a communication session
US9390323B1 (en) 2015-05-18 2016-07-12 International Business Machines Corporation Recommending sites through metadata analysis
US9460175B1 (en) 2015-06-03 2016-10-04 Palantir Technologies Inc. Server implemented geographic information system with graphical interface
US9529500B1 (en) 2015-06-05 2016-12-27 Apple Inc. Application recommendation based on detected triggering events
CN106294516A (zh) * 2015-06-12 2017-01-04 阿里巴巴集团控股有限公司 位置信息提供方法及装置
US9984168B2 (en) * 2015-06-15 2018-05-29 Facebook, Inc. Geo-metric
RU2609082C2 (ru) 2015-06-30 2017-01-30 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система определения адреса, соответствующего наиболее вероятному физическому положению электронного устройства, связанного с пользователем
JP6546798B2 (ja) * 2015-07-09 2019-07-17 クラリオン株式会社 情報処理装置および情報提示システム
CN104978437B (zh) * 2015-07-22 2018-09-25 浙江大学 一种基于地理位置的推荐方法和推荐系统
US9485318B1 (en) 2015-07-29 2016-11-01 Geofeedia, Inc. System and method for identifying influential social media and providing location-based alerts
US9600146B2 (en) 2015-08-17 2017-03-21 Palantir Technologies Inc. Interactive geospatial map
US10706434B1 (en) 2015-09-01 2020-07-07 Palantir Technologies Inc. Methods and systems for determining location information
CN106484748B (zh) * 2015-09-02 2019-07-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种确定兴趣点poi布设需求的方法及装置
US9639580B1 (en) 2015-09-04 2017-05-02 Palantir Technologies, Inc. Computer-implemented systems and methods for data management and visualization
CN105117475B (zh) * 2015-09-07 2018-01-26 广东欧珀移动通信有限公司 一种商店推荐方法及用户终端
US10671428B2 (en) 2015-09-08 2020-06-02 Apple Inc. Distributed personal assistant
WO2017044540A1 (en) 2015-09-08 2017-03-16 Mastercard International Incorporated Generating aggregated merchant analytics using origination location of online transactions
US10747498B2 (en) 2015-09-08 2020-08-18 Apple Inc. Zero latency digital assistant
SG10201508376RA (en) * 2015-10-09 2017-05-30 Mastercard International Inc Method And System For Providing A Housing Recommendation
CA3040856C (en) 2015-10-21 2024-01-02 15 Seconds of Fame, Inc. Methods and apparatus for false positive minimization in facial recognition applications
CN105405076A (zh) * 2015-11-02 2016-03-16 北京奇虎科技有限公司 基于互联网的点餐方法和装置
US10691473B2 (en) 2015-11-06 2020-06-23 Apple Inc. Intelligent automated assistant in a messaging environment
US11087445B2 (en) 2015-12-03 2021-08-10 Quasar Blu, LLC Systems and methods for three-dimensional environmental modeling of a particular location such as a commercial or residential property
US10607328B2 (en) 2015-12-03 2020-03-31 Quasar Blu, LLC Systems and methods for three-dimensional environmental modeling of a particular location such as a commercial or residential property
US9965837B1 (en) 2015-12-03 2018-05-08 Quasar Blu, LLC Systems and methods for three dimensional environmental modeling
US10540627B2 (en) * 2015-12-04 2020-01-21 Facebook, Inc. Content relevance in a social networking system using population-representative human rater pool
US10109094B2 (en) 2015-12-21 2018-10-23 Palantir Technologies Inc. Interface to index and display geospatial data
KR102015297B1 (ko) * 2016-02-03 2019-08-29 한국전자통신연구원 크라우드소싱을 이용하여 장소 데이터베이스를 구축하기 위한 방법 및 시스템
SG10201601867TA (en) * 2016-03-10 2017-10-30 Mastercard International Inc Methods and systems for identifying consumer preferences
US20170286534A1 (en) * 2016-03-29 2017-10-05 Microsoft Technology Licensing, Llc User location profile for personalized search experience
CN109074396B (zh) * 2016-05-10 2022-06-14 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 推荐个性化内容的系统和方法
US10068199B1 (en) 2016-05-13 2018-09-04 Palantir Technologies Inc. System to catalogue tracking data
US10586535B2 (en) 2016-06-10 2020-03-10 Apple Inc. Intelligent digital assistant in a multi-tasking environment
DK201670540A1 (en) 2016-06-11 2018-01-08 Apple Inc Application integration with a digital assistant
TWI618017B (zh) * 2016-07-15 2018-03-11 Chunghwa Telecom Co Ltd 結合生活行為分析與社群之地標推薦方法及其電腦程式產品
WO2018018206A1 (zh) * 2016-07-24 2018-02-01 严映军 一种地点筛选技术的使用次数收集方法以及筛选系统
WO2018018209A1 (zh) * 2016-07-24 2018-02-01 严映军 一种推荐景点时的专利信息推送方法以及搜索系统
WO2018018207A1 (zh) * 2016-07-24 2018-02-01 严映军 筛选旅游点时的信息推送方法以及筛选系统
WO2018018205A1 (zh) * 2016-07-24 2018-02-01 严映军 一种根据酒店位置筛选周边地点的方法以及筛选系统
WO2018018208A1 (zh) * 2016-07-24 2018-02-01 严映军 一种基于酒店的景点推荐技术使用统计方法以及搜索系统
WO2018018210A1 (zh) * 2016-07-24 2018-02-01 严映军 一种根据酒店位置搜索景点的方法以及搜索系统
US9686357B1 (en) 2016-08-02 2017-06-20 Palantir Technologies Inc. Mapping content delivery
US10437840B1 (en) 2016-08-19 2019-10-08 Palantir Technologies Inc. Focused probabilistic entity resolution from multiple data sources
CN106339506A (zh) * 2016-10-14 2017-01-18 国政通科技股份有限公司 一种提供数据服务的方法及系统
US9959864B1 (en) * 2016-10-27 2018-05-01 Google Llc Location-based voice query recognition
US10417671B2 (en) 2016-11-01 2019-09-17 Yext, Inc. Optimizing dynamic review generation for redirecting request links
US10789640B1 (en) * 2016-11-07 2020-09-29 Wells Fargo Bank, N.A. Integrating a wallet client with federated directory services
US10515433B1 (en) 2016-12-13 2019-12-24 Palantir Technologies Inc. Zoom-adaptive data granularity to achieve a flexible high-performance interface for a geospatial mapping system
US10497242B2 (en) * 2016-12-15 2019-12-03 David H. Williams Systems and methods for monitoring for and preempting pre-identified restriction violation-related behavior(s) of persons under restriction
US11412353B2 (en) 2016-12-15 2022-08-09 Conquer Your Addiction Llc Systems and methods for monitoring for and preempting the risk of a future occurrence of a quarantine violation
US11636941B2 (en) 2016-12-15 2023-04-25 Conquer Your Addiction Llc Dynamic and adaptive systems and methods for rewarding and/or disincentivizing behaviors
US10853897B2 (en) 2016-12-15 2020-12-01 David H. Williams Systems and methods for developing, monitoring, and enforcing agreements, understandings, and/or contracts
US10477342B2 (en) 2016-12-15 2019-11-12 David H. Williams Systems and methods of using wireless location, context, and/or one or more communication networks for monitoring for, preempting, and/or mitigating pre-identified behavior
US10270727B2 (en) 2016-12-20 2019-04-23 Palantir Technologies, Inc. Short message communication within a mobile graphical map
US10460602B1 (en) 2016-12-28 2019-10-29 Palantir Technologies Inc. Interactive vehicle information mapping system
US11204787B2 (en) 2017-01-09 2021-12-21 Apple Inc. Application integration with a digital assistant
CA3055626A1 (en) * 2017-03-15 2018-09-20 Financial & Risk Organisation Limited Systems and methods for detecting and locating unsecured sensors in a network
US10579239B1 (en) 2017-03-23 2020-03-03 Palantir Technologies Inc. Systems and methods for production and display of dynamically linked slide presentations
CN107194412A (zh) * 2017-04-20 2017-09-22 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种处理数据的方法、装置、设备和计算机存储介质
US10726832B2 (en) 2017-05-11 2020-07-28 Apple Inc. Maintaining privacy of personal information
US10803361B2 (en) * 2017-05-11 2020-10-13 Facebook, Inc. Systems and methods for partitioning geographic regions
DK179745B1 (en) 2017-05-12 2019-05-01 Apple Inc. SYNCHRONIZATION AND TASK DELEGATION OF A DIGITAL ASSISTANT
DK201770429A1 (en) 2017-05-12 2018-12-14 Apple Inc. LOW-LATENCY INTELLIGENT AUTOMATED ASSISTANT
US11334216B2 (en) 2017-05-30 2022-05-17 Palantir Technologies Inc. Systems and methods for visually presenting geospatial information
US10895946B2 (en) 2017-05-30 2021-01-19 Palantir Technologies Inc. Systems and methods for using tiled data
US10151824B1 (en) 2017-06-02 2018-12-11 Apple Inc. Compressing radio maps
US10545231B2 (en) 2017-06-02 2020-01-28 Apple Inc. Compressing radio maps using different compression models
EP3951613B1 (en) * 2017-06-05 2023-01-04 Google LLC Logical segmentation data processing
US10403011B1 (en) 2017-07-18 2019-09-03 Palantir Technologies Inc. Passing system with an interactive user interface
US10694237B2 (en) * 2017-08-04 2020-06-23 T-Mobile Usa, Inc. Wireless delivery of broadcast data
US10498442B2 (en) 2017-08-04 2019-12-03 T-Mobile Usa, Inc. Wireless delivery of broadcast data
KR102518540B1 (ko) * 2017-11-27 2023-04-07 현대자동차주식회사 카풀 멤버의 매칭 장치 및 방법
US10371537B1 (en) 2017-11-29 2019-08-06 Palantir Technologies Inc. Systems and methods for flexible route planning
CN110020150B (zh) * 2017-11-30 2022-10-14 腾讯科技(深圳)有限公司 信息推荐方法及装置
US11599706B1 (en) 2017-12-06 2023-03-07 Palantir Technologies Inc. Systems and methods for providing a view of geospatial information
US10698756B1 (en) 2017-12-15 2020-06-30 Palantir Technologies Inc. Linking related events for various devices and services in computer log files on a centralized server
US10671658B2 (en) * 2018-02-22 2020-06-02 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for automatically generating supplemental content for a media asset based on a user's personal media collection
US10818288B2 (en) 2018-03-26 2020-10-27 Apple Inc. Natural assistant interaction
US10896234B2 (en) 2018-03-29 2021-01-19 Palantir Technologies Inc. Interactive geographical map
US10830599B2 (en) 2018-04-03 2020-11-10 Palantir Technologies Inc. Systems and methods for alternative projections of geographical information
US11585672B1 (en) 2018-04-11 2023-02-21 Palantir Technologies Inc. Three-dimensional representations of routes
CN112005561B (zh) * 2018-04-12 2022-11-11 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 用于提供基于位置的服务的系统和方法
US10928918B2 (en) 2018-05-07 2021-02-23 Apple Inc. Raise to speak
US11145294B2 (en) 2018-05-07 2021-10-12 Apple Inc. Intelligent automated assistant for delivering content from user experiences
US10429197B1 (en) 2018-05-29 2019-10-01 Palantir Technologies Inc. Terrain analysis for automatic route determination
WO2019232041A1 (en) * 2018-05-29 2019-12-05 Google Llc Feature exposure for model recommendations and feedback
CN112352256B (zh) * 2018-05-30 2024-06-25 谷歌有限责任公司 优化地理区域选择
DK179822B1 (da) 2018-06-01 2019-07-12 Apple Inc. Voice interaction at a primary device to access call functionality of a companion device
US10892996B2 (en) 2018-06-01 2021-01-12 Apple Inc. Variable latency device coordination
CN109241456A (zh) * 2018-09-13 2019-01-18 上海宇佑船舶科技有限公司 地点推荐方法、装置及服务器
CN110942078B (zh) * 2018-09-22 2024-01-12 北京微播视界科技有限公司 聚合兴趣点数据的方法、装置、媒体文件服务器及存储介质
CN110968774B (zh) * 2018-09-29 2023-04-14 宁波方太厨具有限公司 基于语音识别的智能菜谱推荐方法
US11140128B2 (en) * 2018-10-05 2021-10-05 Palo Alto Research Center Incorporated Hierarchical geographic naming associated to a recursively subdivided geographic grid referencing
US11403565B2 (en) * 2018-10-10 2022-08-02 Wipro Limited Method and system for generating a learning path using machine learning
US10467435B1 (en) 2018-10-24 2019-11-05 Palantir Technologies Inc. Approaches for managing restrictions for middleware applications
US11025672B2 (en) 2018-10-25 2021-06-01 Palantir Technologies Inc. Approaches for securing middleware data access
US11475898B2 (en) 2018-10-26 2022-10-18 Apple Inc. Low-latency multi-speaker speech recognition
CN109558500A (zh) * 2018-11-21 2019-04-02 杭州网易云音乐科技有限公司 多媒体序列生成方法、介质、装置和计算设备
US10936178B2 (en) 2019-01-07 2021-03-02 MemoryWeb, LLC Systems and methods for analyzing and organizing digital photos and videos
CN110110055B (zh) * 2019-03-25 2021-10-12 杭州恩牛网络技术有限公司 一种从文本中提取地理位置信息的方法及装置
US11418919B1 (en) * 2019-04-24 2022-08-16 Ubimo Ltd Method of comparing locations and interactive audiences
US11307752B2 (en) 2019-05-06 2022-04-19 Apple Inc. User configurable task triggers
US11475884B2 (en) 2019-05-06 2022-10-18 Apple Inc. Reducing digital assistant latency when a language is incorrectly determined
US11423908B2 (en) 2019-05-06 2022-08-23 Apple Inc. Interpreting spoken requests
DK201970509A1 (en) 2019-05-06 2021-01-15 Apple Inc Spoken notifications
US11140099B2 (en) 2019-05-21 2021-10-05 Apple Inc. Providing message response suggestions
DK201970510A1 (en) 2019-05-31 2021-02-11 Apple Inc Voice identification in digital assistant systems
DK180129B1 (en) 2019-05-31 2020-06-02 Apple Inc. USER ACTIVITY SHORTCUT SUGGESTIONS
US11496600B2 (en) 2019-05-31 2022-11-08 Apple Inc. Remote execution of machine-learned models
US11289073B2 (en) 2019-05-31 2022-03-29 Apple Inc. Device text to speech
US11360641B2 (en) 2019-06-01 2022-06-14 Apple Inc. Increasing the relevance of new available information
KR102285964B1 (ko) * 2019-06-11 2021-08-03 이현환 선호도 평가 방법 및 시스템
CN110399570B (zh) * 2019-07-24 2023-09-05 腾讯科技(深圳)有限公司 地理对象推荐方法、装置及存储介质
US11438452B1 (en) 2019-08-09 2022-09-06 Apple Inc. Propagating context information in a privacy preserving manner
JP7177023B2 (ja) * 2019-09-17 2022-11-22 ヤフー株式会社 特定装置、特定方法及び特定プログラム
WO2021056255A1 (en) 2019-09-25 2021-04-01 Apple Inc. Text detection using global geometry estimators
CN110928893B (zh) * 2019-11-18 2022-10-21 中国建设银行股份有限公司 一种标签查询方法、装置、设备和存储介质
CN111061961B (zh) * 2019-11-19 2023-05-26 江西财经大学 一种融合多特征的矩阵分解兴趣点推荐方法及其实现系统
US11341438B2 (en) * 2019-11-22 2022-05-24 The Procter & Gamble Company Provisioning and recommender systems and methods for generating product-based recommendations for geographically distributed physical stores based on mobile device movement
US11436588B1 (en) * 2019-12-27 2022-09-06 United Services Automobile Association (Usaa) Location-based purchase verification for fund transfers
US11429980B1 (en) 2019-12-27 2022-08-30 United Services Automobile Association (Usaa) Secure purchase verification for fund transfers
US11485231B2 (en) * 2019-12-27 2022-11-01 Harman International Industries, Incorporated Systems and methods for providing nature sounds
CN111353011B (zh) * 2020-02-27 2024-05-17 北京市商汤科技开发有限公司 地点数据集及其建立方法和装置、数据处理方法和装置
KR102188008B1 (ko) * 2020-02-28 2020-12-07 팅크웨어(주) 전자 기기, 교통 관련 컨텐츠 제공 방법 및 시스템
KR102328234B1 (ko) * 2020-03-18 2021-11-17 충북대학교 산학협력단 소셜 네트워크에서 연관 문서 분석을 통한 지역 이벤트 검출 시스템 및 방법
CN111415204B (zh) * 2020-03-25 2023-04-14 中国—东盟信息港股份有限公司 一种基于隐私号平台信令与话单的广告投放系统及方法
CN111538904B (zh) * 2020-04-27 2023-03-17 北京百度网讯科技有限公司 用于推荐兴趣点的方法和装置
US20210342864A1 (en) * 2020-04-30 2021-11-04 Robert Bosch Gmbh System and method for evaluating black-box recommendation systems in infotainment systems
CN111708858B (zh) * 2020-06-10 2023-09-05 北京百度网讯科技有限公司 一种地图数据处理方法、装置、设备以及存储介质
CN111813487A (zh) * 2020-07-17 2020-10-23 四川长虹电器股份有限公司 一种优化智能面板页面展示的方法
US20220044267A1 (en) * 2020-08-04 2022-02-10 The Stable Group, Llc Dynamic data attribution of points of interest
CN112115225B (zh) * 2020-09-25 2024-03-01 北京百度网讯科技有限公司 一种推荐感兴趣区域方法、装置、设备和介质
US20220100796A1 (en) * 2020-09-29 2022-03-31 Here Global B.V. Method, apparatus, and system for mapping conversation and audio data to locations
US11900394B1 (en) * 2020-11-13 2024-02-13 Gen Digital Inc. Location-based anomaly detection based on geotagged digital photographs
US11653172B2 (en) * 2020-11-20 2023-05-16 Here Global B.V. Determining whether a tracking device is within an area of interest based on at least one set of radio signal observation results captured by a tracking device
KR102247897B1 (ko) * 2020-11-30 2021-05-04 팅크웨어(주) 전자 기기, 교통 관련 컨텐츠 제공 방법 및 시스템
US20230040968A1 (en) * 2021-07-21 2023-02-09 Nearme Entertainment, Inc. Search tool for local information
CA3226589A1 (en) * 2021-07-21 2023-01-26 George Meyer Search tool for local information
CN114710460B (zh) * 2022-02-28 2023-11-24 深圳耀金信息咨询有限责任公司 基于地理位置的企业微信添加方法、装置、系统及介质

Family Cites Families (82)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3125669B2 (ja) * 1996-01-31 2001-01-22 トヨタ自動車株式会社 旅行計画作成装置
EP1045345A1 (en) 1999-04-13 2000-10-18 Idc Ltd. Navigation system display of search engine retrieved data selected according to user-given geographical criteria
US6587835B1 (en) * 2000-02-09 2003-07-01 G. Victor Treyz Shopping assistance with handheld computing device
US7366522B2 (en) * 2000-02-28 2008-04-29 Thomas C Douglass Method and system for location tracking
US20020147717A1 (en) 2001-01-26 2002-10-10 Barros Mark Alexander Communication device, system, method, and computer program product for sorting data based on proximity
US20020198882A1 (en) * 2001-03-29 2002-12-26 Linden Gregory D. Content personalization based on actions performed during a current browsing session
US20020147619A1 (en) * 2001-04-05 2002-10-10 Peter Floss Method and system for providing personal travel advice to a user
US20020184196A1 (en) * 2001-06-04 2002-12-05 Lehmeier Michelle R. System and method for combining voice annotation and recognition search criteria with traditional search criteria into metadata
JP4694060B2 (ja) 2001-07-27 2011-06-01 大日本印刷株式会社 行動エリア探索サーバ、プログラム及び記録媒体
US7082365B2 (en) * 2001-08-16 2006-07-25 Networks In Motion, Inc. Point of interest spatial rating search method and system
US8024206B2 (en) * 2001-08-30 2011-09-20 Aol Inc. Travel
US7043501B2 (en) * 2001-12-21 2006-05-09 Andrew Schiller Method for analyzing demographic data
US7680859B2 (en) * 2001-12-21 2010-03-16 Location Inc. Group Corporation a Massachusetts corporation Method for analyzing demographic data
US20050071657A1 (en) * 2003-09-30 2005-03-31 Pss Systems, Inc. Method and system for securing digital assets using time-based security criteria
AU2003222989A1 (en) 2002-04-27 2003-11-17 Jennefer Margaret Tobin Method and apparatus for recording location-specific data
JP4400775B2 (ja) 2002-05-28 2010-01-20 パイオニア株式会社 ナビゲーション装置、この施設検索方法、このプログラム、および、このプログラムを記録する記録媒体
US20040125216A1 (en) 2002-12-31 2004-07-01 Keskar Dhananjay V. Context based tagging used for location based services
JP4299552B2 (ja) 2003-02-18 2009-07-22 パナソニック株式会社 コンテンツ受信装置およびコンテンツ受信方法
US7809565B2 (en) * 2003-03-01 2010-10-05 Coifman Robert E Method and apparatus for improving the transcription accuracy of speech recognition software
US20040174443A1 (en) 2003-03-07 2004-09-09 Simske Steven J. System and method for storing of records in a database
US9607092B2 (en) * 2003-05-20 2017-03-28 Excalibur Ip, Llc Mapping method and system
US20050068589A1 (en) * 2003-09-29 2005-03-31 International Business Machines Corporation Pictures with embedded data
US7599950B2 (en) 2004-03-15 2009-10-06 Yahoo! Inc. Systems and methods for collecting user annotations
JP2005275985A (ja) 2004-03-25 2005-10-06 Dainippon Printing Co Ltd 情報伝達システムおよび情報伝達方法
JP2005300989A (ja) 2004-04-13 2005-10-27 Mitsubishi Electric Corp 音声認識システム
US7593740B2 (en) * 2004-05-12 2009-09-22 Google, Inc. Location-based social software for mobile devices
US20050278371A1 (en) 2004-06-15 2005-12-15 Karsten Funk Method and system for georeferential blogging, bookmarking a location, and advanced off-board data processing for mobile systems
WO2006013571A1 (en) * 2004-08-05 2006-02-09 Viewscore Ltd. System and method for ranking and recommending products or services by parsing natural-language text and converting it into numerical scores
US8856117B2 (en) * 2004-10-29 2014-10-07 Opentable, Inc. System and method of accelerating response time to inquiries regarding inventory information in a network
US20060099970A1 (en) * 2004-11-10 2006-05-11 Morgan Scott D Method and system for providing a log of mobile station location requests
TW200632770A (en) 2005-03-07 2006-09-16 Giga Byte Comm Inc POI data structure and method for operating and applying the same
GB2424742A (en) 2005-03-31 2006-10-04 Ibm Automatic speech recognition
US8825370B2 (en) * 2005-05-27 2014-09-02 Yahoo! Inc. Interactive map-based travel guide
US20070005419A1 (en) * 2005-06-30 2007-01-04 Microsoft Corporation Recommending location and services via geospatial collaborative filtering
US20070112739A1 (en) * 2005-07-19 2007-05-17 4Info, Inc. Intelligent mobile search client
US8160614B2 (en) * 2005-08-05 2012-04-17 Targus Information Corporation Automated concierge system and method
US8024112B2 (en) * 2005-09-29 2011-09-20 Microsoft Corporation Methods for predicting destinations from partial trajectories employing open-and closed-world modeling methods
US20070079321A1 (en) 2005-09-30 2007-04-05 Yahoo! Inc. Picture tagging
US20070078883A1 (en) 2005-09-30 2007-04-05 Yahoo! Inc. Using location tags to render tagged portions of media files
US7840558B2 (en) * 2005-11-04 2010-11-23 Microsoft Corporation Geo-tagged based listing service and mapping engine
US7565157B1 (en) * 2005-11-18 2009-07-21 A9.Com, Inc. System and method for providing search results based on location
US20070218900A1 (en) 2006-03-17 2007-09-20 Raj Vasant Abhyanker Map based neighborhood search and community contribution
US8489438B1 (en) * 2006-03-31 2013-07-16 Intuit Inc. Method and system for providing a voice review
JP4909633B2 (ja) 2006-05-12 2012-04-04 ヤフー株式会社 投稿情報の評価方法およびシステム
US20070282621A1 (en) * 2006-06-01 2007-12-06 Flipt, Inc Mobile dating system incorporating user location information
US8571580B2 (en) * 2006-06-01 2013-10-29 Loopt Llc. Displaying the location of individuals on an interactive map display on a mobile communication device
US8989778B2 (en) * 2006-06-01 2015-03-24 Green Dot Corporation Secure and private location sharing for location-aware mobile communication devices
JP4758285B2 (ja) 2006-06-06 2011-08-24 株式会社ナビタイムジャパン 地図情報提供システムおよび地図情報提供サーバならびに端末装置および地図情報提供方法
US7739082B2 (en) 2006-06-08 2010-06-15 Battelle Memorial Institute System and method for anomaly detection
US7917852B2 (en) * 2006-06-30 2011-03-29 International Business Machines Corporation System and method for visually analyzing geographic data
JP2008046987A (ja) 2006-08-18 2008-02-28 Recruit Co Ltd 広告情報提供装置及び方法
US20080104531A1 (en) 2006-09-29 2008-05-01 Stambaugh Thomas M Spatial organization and display of enterprise operational integration information
US20080109761A1 (en) 2006-09-29 2008-05-08 Stambaugh Thomas M Spatial organization and display of travel and entertainment information
US20080086368A1 (en) 2006-10-05 2008-04-10 Google Inc. Location Based, Content Targeted Online Advertising
CN101162153A (zh) 2006-10-11 2008-04-16 丁玉国 一种语音控制的车载gps导航系统及其实现方法
KR20080035089A (ko) 2006-10-18 2008-04-23 야후! 인크. 위치 기반 지역 정보 제공 장치 및 방법
US20080104246A1 (en) 2006-10-31 2008-05-01 Hingi Ltd. Method and apparatus for tagging content data
US7930302B2 (en) * 2006-11-22 2011-04-19 Intuit Inc. Method and system for analyzing user-generated content
KR100820319B1 (ko) 2006-12-08 2008-04-07 한국전자통신연구원 네비게이션 서버를 이용하여 길 안내하는 방법 및 장치
KR20080087065A (ko) * 2007-02-02 2008-09-30 팅크웨어(주) 여행 정보 서비스 시스템 및 그 제공방법
US8803980B2 (en) 2007-05-29 2014-08-12 Blackberry Limited System and method for selecting a geographic location to associate with an object
US10454995B2 (en) 2007-06-11 2019-10-22 Crackle, Inc. System and method for obtaining and sharing content associated with geographic information
US20090012955A1 (en) * 2007-07-03 2009-01-08 John Chu Method and system for continuous, dynamic, adaptive recommendation based on a continuously evolving personal region of interest
US8165808B2 (en) * 2007-07-17 2012-04-24 Yahoo! Inc. Techniques for representing location information
US20090033633A1 (en) * 2007-07-31 2009-02-05 Palo Alto Research Center Incorporated User interface for a context-aware leisure-activity recommendation system
US7743081B2 (en) * 2007-09-18 2010-06-22 Palo Alto Research Center Incorporated Fast local recommender queries via modified spatial data structure querying
US8606650B2 (en) * 2007-10-30 2013-12-10 Weddingwire, Inc. Method and medium for cross-category wedding vendor recommendations
US8775420B2 (en) * 2007-10-31 2014-07-08 Yahoo! Inc. Text display of geo-referenced information based on relative distance to a user location
US9159034B2 (en) * 2007-11-02 2015-10-13 Ebay Inc. Geographically localized recommendations in a computing advice facility
US9612126B2 (en) * 2007-12-03 2017-04-04 Nokia Technologies Oy Visual travel guide
US8700539B2 (en) * 2007-12-17 2014-04-15 Nokia Corporation Creating a travel community
US7957895B2 (en) * 2008-01-07 2011-06-07 Tomtom International B.V. Navigation device and method
US20090197681A1 (en) * 2008-01-31 2009-08-06 Microsoft Corporation System and method for targeted recommendations using social gaming networks
US20090216633A1 (en) * 2008-02-26 2009-08-27 Travelocity.Com Lp System, Method, and Computer Program Product for Assembling and Displaying a Travel Itinerary
US8635192B2 (en) * 2008-02-28 2014-01-21 Blackberry Limited Method of automatically geotagging data
US8145661B1 (en) * 2008-03-31 2012-03-27 Unites Services Automobile Association (USAA) Systems and methods for a home area recommender
US8376755B2 (en) * 2008-05-09 2013-02-19 Location Inc. Group Corporation System for the normalization of school performance statistics
US8676001B2 (en) * 2008-05-12 2014-03-18 Google Inc. Automatic discovery of popular landmarks
US8086048B2 (en) * 2008-05-23 2011-12-27 Yahoo! Inc. System to compile landmark image search results
US9646025B2 (en) 2008-05-27 2017-05-09 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for aggregating and presenting data associated with geographic locations
US9009177B2 (en) * 2009-09-25 2015-04-14 Microsoft Corporation Recommending points of interests in a region
WO2014138689A2 (en) * 2013-03-08 2014-09-12 Ness Computing, Llc Context-based queryless presentation of recommendations

Also Published As

Publication number Publication date
US10942950B2 (en) 2021-03-09
US20230350925A1 (en) 2023-11-02
EP3534273A1 (en) 2019-09-04
WO2009151928A2 (en) 2009-12-17
WO2009151928A3 (en) 2010-03-04
JP2013242891A (ja) 2013-12-05
US20100076968A1 (en) 2010-03-25
US11720608B2 (en) 2023-08-08
CN102047249B (zh) 2015-07-08
JP5602822B2 (ja) 2014-10-08
US20170103089A1 (en) 2017-04-13
EP2307986A2 (en) 2011-04-13
KR101463291B1 (ko) 2014-11-18
CN102047249A (zh) 2011-05-04
US9646025B2 (en) 2017-05-09
KR20120127523A (ko) 2012-11-21
JP2011522331A (ja) 2011-07-28
JP2013080495A (ja) 2013-05-02
EP2307986B1 (en) 2019-06-19
HUE044459T2 (hu) 2019-10-28
JP5661871B2 (ja) 2015-01-28
US20210157828A1 (en) 2021-05-27
KR20110022627A (ko) 2011-03-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
ES2745954T3 (es) Procedimiento y aparato para agrupar y presentar datos asociados con ubicaciones geográficas
US11553302B2 (en) Labeling a significant location based on contextual data
JP6343010B2 (ja) ワイヤレスネットワークのアクセスポイントに関連したエンティティの識別
KR101749847B1 (ko) 정황 감정 판정 시스템
KR101741351B1 (ko) 정황 인구통계 판정 시스템
US11761785B2 (en) Labeling a significant location based on contextual data
CN104077329B (zh) 一种信息推荐方法和系统
JP2010139287A (ja) 携帯電話を利用した目的地紹介・案内システム
CN112733003A (zh) 标识重庆系统