JP2012525646A - 複数ユーザの場所情報間の類似性に基づく推奨の生成 - Google Patents

Abstract

複数のユーザの場所情報間の類似性に基づいて推奨を生成するためのシステムおよび方法の様々な実施形態を記載する。様々な実施形態は、ユーザのグループのうちのそれぞれの所与のユーザに対して、所与のユーザが１つ以上のそれぞれの場所に旅行したことを決定するとともに、所与のユーザの１つ以上の特性を決定するように構成される、場所ベースの推奨システムを含み得る。システムはまた、特定のユーザが、１つ以上の特定場所のそれぞれに旅行したか、または旅行する予定であることを決定し得る。さらに、システムは、１つ以上の特定場所と、ユーザのグループの特定のユーザが旅行した１つ以上の場所との間の類似性を決定し得る。システムは、類似性が決定されたユーザのグループの特定ユーザの決定された特性の少なくともいくつかに基づいて、特定のユーザへの推奨を生成してもよい。

Description

携帯電話およびその他の携帯通信デバイスは、主に一流のビジネスマンが使用する珍しくて高価な機器から、一般的な低価格の身の回り品となった。多くの国々において、携帯電話の数は、今や固定電話を上回っており、今ではほとんどの大人と多くの子供が、携帯電話を所有している。米国では、子供の５０％が携帯電話を所有している。住居用に固定電話の代わりに単に携帯電話を所有する人々も珍しくはない。発展途上国では、固定電話基盤がほとんど整備されておらず、そのため携帯電話の使用が広まっている。一般に、携帯または移動電話は、長距離（または短距離）の個人的な電気通信のための、長距離型携帯電子デバイスである。最新の携帯電話は、基地局（セルサイト）の携帯電話ネットワークに接続し、一方でこれが公衆交換電話網（セルサイト）に相互接続される（衛星電話を除く）。携帯電話の高度の浸透により、携帯文化が発達し、電話は重要な社会的ツールとなり、人々は友人との連絡を自分の携帯電話のアドレス帳に依存している。多くの電話は、テキストメッセージサービスを提供しており、電話上でのメール作成の単純化および簡便性を向上させている。多くの人々はＳＭＳ等のテキストメッセージを使用して連絡を取り合い、これにより完全な「メール作成」文化が発達した。

最近、現代の携帯電話またはその他の携帯デバイスは、携帯電話信号三角測量により、またはグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）追跡を介して位置特定され得る。一般に、携帯デバイスサービスプロバイダは、救急サービスを支援するために、位置決め情報を提供することを益々要求されている。携帯電話信号三角測量を使用すると、携帯デバイスユーザは、携帯電話が通話中であるかどうかに関わらず、いつでも追跡され得る。例えば、携帯デバイスはサービスプロバイダに対して定期的な接続性チェックを実行するため、チェックにより携帯電話タワーに対しデバイスが登録され、三角測量に使用され得る。

人気の高まりを見せる別の技術としては、インターネット等の電子データネットワークがある。単に「ネット」とも呼ばれることもあるインターネットは、コンピュータネットワークの世界的システムであり、任意の１つのコンピュータにおけるクライアントは、許可があれば、任意の他のコンピュータから情報を得ることができる。インターネットの最も広く使用されている部分は、多くの場合「ＷＷＷ」と略されるワールドワイドウェブであり、これは一般に「ウェブ」と呼ばれる。ウェブは、全てのリソース（例えば、ウェブページおよびウェブサイト）ならびにハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）またはその変形を使用してリソースにアクセスするインターネット上のユーザとして定義することができる。ウェブサイトは、ホームページと呼ばれる開始ファイルを含む、関連したウェブファイルの集合である。ホームページから、ユーザはウェブサイト上を他のウェブページに移動することができる。ウェブサーバプログラムは、クライアント／サーバモデルおよびＨＴＴＰを使用して、ウェブサイトのウェブページを形成するファイルをウェブユーザに提供するプログラムであり、このユーザのコンピュータは、リクエストを転送し応答を表示するＨＴＴＰクライアントプログラム（例えば、ウェブブラウザ）を含有する。ウェブサーバプログラムは、１つ以上のウェブサイトをホストすることができる。

インターネットおよびウェブの様々な用途は、販売されている品物および／またはサービスを提供する市場を含む。例えば、消費者は、ある店のウェブサイトを訪問して、その店（および／または第三者の店）が販売用に提供している品物およびサービスを閲覧および／または購入することができる。いくつかのネットワークベースの市場（例えば、インターネットまたはウェブベースの市場）は、販売用に提供されるアイテムの膨大な電子カタログを含む。販売用に提供される各アイテムに対して、そのような電子カタログは、典型的には、アイテムに関する様々な情報、例えばアイテムの説明、アイテムの１つ以上の写真、およびアイテムの仕様（例えば、重量、寸法、機能）等を明記した製品詳細ページ（例えば、ウェブページ）を含む。

いくつかの実施形態による、ユーザ場所情報の収集の論理的表現を示す図である。

いくつかの実施形態による、推奨メッセージの生成および伝送を示す図である。

様々な実施形態による、ユーザ推奨を生成するための例示的方法のフローチャートである。

いくつかの実施形態による、推奨メッセージの例を示す図である。

いくつかの実施形態による、別の推奨メッセージの例を示す図である。

いくつかの実施形態による、システム構成の例を示す図である。

いくつかの実施形態による、場所ベースの推奨システムを実現するためのシステムの一例を示す図である。

本明細書において、複数ユーザの場所情報間の類似性に基づいて推奨を生成するためのシステムおよび方法を、いくつかの実施形態および例示的図面を参照して例として説明するが、複数ユーザの場所情報間の類似性に基づいて推奨を生成するためのシステムおよび方法は、説明される実施形態または図面に限定されないことが、当業者に理解されよう。図面およびその詳細な説明は、複数ユーザの場所情報間の類似性に基づいて推奨を生成するためのシステムおよび方法を、開示される具体的形態に限定することを意図せず、逆に、添付の特許請求の範囲により定義される、複数ユーザの場所情報間の類似性に基づいて推奨を生成するためのシステムおよび方法の精神および範囲内に含まれる全ての修正、等価物および代替物を包含することが意図される。本明細書において使用される表題は、本明細書の構成のみを目的とし、説明または特許請求の範囲を制限するように使用されることを意図しない。本出願全体において使用される場合、「してもよい」という単語は、必須の意味（すなわち、しなければならないことを意味する）ではなく、許容の意味（すなわち、その可能性を有することを意味する）で使用される。同様に、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、および「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」は、含むが、それに制限されないことを意味する。

序
複数ユーザの場所情報間の類似性に基づいて推奨を生成するためのシステムおよび方法の様々な実施形態を説明する。複数ユーザの場所情報間の類似性に基づいて推奨を生成するためのシステムおよび方法は、複数ユーザに対し推奨（例えば、アイテムまたはサービスの推奨）を生成するように構成される場所ベースの推奨システムを含んでもよい。それを行うために、場所ベースの推奨システムは、複数ユーザのデータを収集および集約するように構成されてもよい。このデータは、ユーザの１人の過去、現在および／または未来の場所を特定する場所データを含んでもよい。例えば、一実施形態において、場所ベースの推奨システムは、携帯電話（ＧＰＳ機能を装備した携帯電話を含むが、これに限定されない）から場所情報を受信してもよい。様々な実施形態において利用され得るユーザデバイスの他の例を、以下でより詳細に説明する。以下でより詳細に説明されるように、収集されたデータはまた、電子市場からの購入履歴等のユーザの購入履歴を含むがこれに限定されない、様々なユーザ特性を含んでもよい。

場所ベースの推奨システムは、特定のユーザの場所情報を、複数の他のユーザに対して収集された場所情報と比較するように構成されてもよい。この比較は、特定のユーザの場所情報と１人以上の他のユーザの場所情報との間の類似性を決定することを含んでもよいが、これに限定されない。所与のユーザに対して、場所情報は、そのユーザが旅行した場所、そのユーザが現在旅行している場所、およびユーザが旅行すると期待される、または旅行すると予測される場所を示す情報を含んでもよいが、これに限定されないことに留意されたい。例えば、場所ベースの推奨システムは、特定のユーザおよび１人以上の他のユーザのそれぞれが、ブリティッシュコロンビア州ウィスラー（例えばスキー旅行の一環として）に旅行したことを決定するように構成されてもよい。そのような類似性に基づいて、場所ベースの推奨システムは、特定のユーザに対し１つ以上の推奨を生成してもよい。例えば、特定のユーザに対する所与の推奨は、１人以上の他のユーザ（例えば、類似する場所情報を有すると決定された１人以上の他のユーザ）のユーザ特性に基づいてもよい。一例において、場所ベースの推奨システムは、１人以上の他のユーザの少なくとも幾人かにより購入されたアイテムまたはサービスを（例えば、その関連付けられたユーザ特性により示されるように）選択して、そのアイテムまたはサービスの推奨を生成してもよい。例えば、ブリティッシュコロンビア州ウィスラーに旅行したユーザのかなりの数が、スキー用ゴーグル（または他のスキー用品）を購入した可能性がある。この例では、場所ベースの推奨システムにより生成された推奨は、そのようなスキー用ゴーグルを購入する推奨であってもよい。様々な実施形態において、場所１０ベースの推奨システムは、その推奨を特定のユーザ（またはユーザが管理しているデバイス）に送信するように構成されてもよい。一実施例において、特定のユーザは、ウェブブラウザ（または他のネットワークベースブラウザ）を介してｅコマースウェブサイトの１つ以上のウェブページを閲覧することにより、ブラウジングセッションに加わっている可能性がある。この実施例において、場所ベースの推奨システムは、特定のユーザにより閲覧されているウェブページの１つに、スキー用ゴーグルの推奨を挿入するように構成されてもよい。
ユーザ場所情報の決定

図１は、様々な実施形態による、場所ベースの推奨システムによる場所情報の収集の論理的表現を示す。示されるように、場所ベースの推奨システム１００は、複数ユーザの場所情報を、それらのユーザと関連付けられたそれぞれのユーザデバイス１７０から収集するように構成されてもよい。ユーザデバイス１７０は、携帯電話もしくは移動電話、電子ブック（「ｅブック」）リーダ、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップノートパソコン、デスクトップコンピュータ、他の種類のコンピュータシステム、ナビゲーションシステム（例えば、携帯型ＧＰＳナビゲーションデバイスもしくはインダッシュカーナビゲーションシステム）、双方向通信用に構成された腕時計もしくはポケットベル、または、他のシステムと情報およびデータを通信するように構成された他の電子デバイスを含むがこれらに限定されない、多種多様な電子デバイスのうちのいずれであってもよい。いくつかの実施形態において、ユーザデバイス（複数を含む）１７０は、場所報告論理手段１６０（後述）が構成された任意のデバイスを表してもよく、デバイスは、本明細書に記載のものか、または将来開発されるものであるかに関わらない。この説明の具体的な事例は、いくつかの場合においてユーザデバイス（携帯電話）の具体例を示し得るが、これらの事例は非限定的に示されることを理解されたい。実際、本明細書において使用される場合、ユーザデバイスの具体例に関連して示される様々な実施形態の機能または動作はまた、ユーザデバイスの他の例にも適用され得る。

様々な実施形態において、ユーザデバイスは、ユーザの場所を決定するように構成されてもよい。ユーザの位置を決定するために、ユーザデバイス１７０は、ＧＰＳの使用によりユーザの場所を決定する能力を含む様々な機能性を含んでもよい。例えば、ユーザデバイス１７０は、複数のグローバルポジショニング衛星１８０からのＧＰＳ信号を受信するように構成されてもよい。受信したＧＰＳ信号に基づいて、ユーザデバイスは、緯度および経度の座標で表現される場所等、ユーザの場所を計算してもよい。他の実施形態において、ユーザデバイスは、中国の北斗衛星測位システムまたはロシアの全地球衛星航法システム等のＧＰＳ代替手段を含むがこれに限定されない、様々な代替技術によりユーザの場所を決定するように構成されてもよい。他の実施形態において、ユーザデバイス１７０は、通信タワー三角測量に基づいてユーザの場所を決定するように構成されてもよい。例えば、ユーザデバイス１７０は、通信タワー１９０から受信した信号に基づいて、自身の位置を三角測量するように構成されてもよく、通信タワー１９０は、携帯電話通信タワーまたは無線通信用に構成された他の通信タワーであってもよい。他の実施形態において、通信タワー１９０を管理する携帯サービスプロバイダがユーザデバイス１７０の場所を三角測量し、場所ベースの推奨システム１００にその場所を伝送してもよい。例えば、サービスプロバイダは、場所ベースの推奨システムに直接ユーザデバイスの場所を提供してもよい。別の実施例において、サービスプロバイダは、場所報告論理手段１６０に場所を提供してもよく、次いでこの論理手段が場所ベースの推奨システムに場所を転送してもよい。様々な実施携帯において、三角測量以外の技術が利用されてもよい。例えば、ユーザデバイス１７０（および／または携帯サービスプロバイダ）は、単一の通信タワーからユーザデバイスの場所を決定するように構成されてもよい。例えば、通信タワーの場所が特定の領域内に位置することが知られており、ユーザデバイス１７０がその通信タワーと通信する場合、ユーザデバイスの場所は、そのような領域と同じであると考えることができる。

ユーザの場所を決定するために、様々な方法のいずれが使用されてもよいことが、当業者に理解される。様々な実施形態は、そのような方法が現在知られているか、または将来開発されるかに関わらず、ユーザの場所を決定するための全てのそのような方法を含むことを意図する。また、本説明の目的のために、様々な実施形態において、ユーザの場所およびユーザのデバイスの場所は等しくてもよい（または等しいと見なされ得る）ことに留意されたい。実際、いくつかの場合において、場所情報の精度は、ユーザの場所間の僅かな差（例えば、携帯機器ユーザとその携帯電話またはラップトップコンピュータとの間の距離）が無視され得ると見なされることを許容し得る。他の実施形態において、より細かい精度が利用されてもよく、そのような差が考慮されてもよい。また、様々な実施形態は、「場所」に関する様々な精度のいずれかを利用してもよいことに留意されたい。例えば、場所は、点としての場所（例えば、緯度／経度座標により示される）、または地域（例えば、都市、町、州、国、地域、省、領地、商業地等）を指してもよい。場所を指すために、「位置」、「領域」、「ロケール」、「地方」、「土地」、「スポット」等の他の用語が使用されてもよいことに留意されたい。様々な実施形態は、これらの様々な種類の場所のいずれをも含むことを意図する。

様々な実施形態において、「場所」は、必ずしも政治的境界を有する場所に限定されない。例えば、様々な実施形態において、場所は、明確な政治的境界のない都市エリアを包含してもよい。別の実施例において、場所は、より広いエリアの一部のみを指してもよい。例えば、都市は、２つの場所、例えば東の場所と西の場所等に区切ることができる。いくつかの場合において、場所ベースの推奨システム１００により利用される場所は、互いの中に入れ子状になっていてもよい。例えば、所与の領域は、より小さい領域に、さらには関心ポイント（例えば、小売店、ガソリンスタンド、観光地等）等の単一場所に分けられてもよい。

様々な実施形態において、場所は、場所ベースの推奨システム１００により決定される、アルゴリズムで定義される領域を含んでもよい。例えば、様々なクラスタ化技術を利用して、様々なユーザの距離メトリクスを決定してもよい。例えば、そのような距離メトリクスは、地理的距離成分（例えば、ユーザの場所間の距離の尺度）および行動距離成分（例えば、様々なユーザの行動の類似性の尺度）の１つ以上を含んでもよい。そのような行動距離成分は、ネットワークベースの活動（例えば、特定のネットワークベースコンテンツの閲覧、ネットワークベース環境における特定の活動の実行等）を含むがこれに限定されない、以下で説明するユーザ特性（例えば、ユーザ特性１５０）のいずれにも基づいてもよい。いくつかの実施形態において、ユーザの最適領域を決定するために、複数ユーザの距離メトリクスに対しクラスタ化技術が実行されてもよい。いくつかの場合において、閾値が、クラスタが領域と見なされるのに必要なユーザの最低人数を特定してもよい。いくつかの場合において、そのような技術によって、非対称な地理的領域がもたらされてもよい。例えば、高い人口密度を有するエリアは地理的により小さい領域となってもよく、一方で低い人口密度を有するエリアは地理的により広い領域となってもよい。

ユーザデバイス１７０（または携帯サービスプロバイダ）がユーザデバイス１７０の場所を能動的に決定することに加えて、様々な実施形態は、ユーザ入力（例えば、例示されたユーザから受けた入力）を利用して、携帯デバイスに関連付けられるユーザの過去、現在、または将来の場所を決定してもよい。例えば、一実施形態において、ユーザデバイス１７０は、ユーザからの場所を示す情報および任意の関連付けられたメタデータ、例えばユーザがその場所にいた時またはユーザがその場所にいるであろう時を特定する情報等を受信するように構成されるユーザインターフェースを備えるように構成されてもよい。一実施形態において、ユーザインターフェースは、例えばキーパッドまたはキーボードから入力され得る特定の場所を特定する緯度および経度の座標を、ユーザから受信するように構成されてもよい。いくつかの実施形態において、ユーザインターフェースは、選択可能な場所を有するマップを提供してもよい（例えば、ユーザは、マウス等のポインティングデバイスで場所を選択してもよい）。他の場合において、ユーザインターフェースは、都市または国のドロップダウンメニュー等、そのような場所を選択するための様々なコントロールまたはメニューのいずれをも提供してもよい。

いくつかの実施形態において、場所ベースの推奨システム１００に転送されたユーザ場所情報は、ジオタグ付写真および／またはジオタグ付写真のメタデータを含んでもよい。例えば、一実施形態において、ジオタグ付写真は、電子画像およびその画像が撮影された場所を示す情報（例えば、ＧＰＳ座標または他の場所情報）、ならびにその画像が撮影された時間および／または日付等の他の情報を含んでもよい。一実施例において、上述のユーザインターフェースは、場所ベースの推奨システム１００にアップロードされる１つ以上のジオタグ付写真の選択を受け取るように構成されてもよい。

様々な実施形態において、ユーザ場所情報は、ユーザの場所だけでなく、様々な他の種類の情報またはデータを含んでもよいことに留意されたい。例えば、いくつかの実施形態において、ユーザ場所情報は、ユーザの場所、およびユーザがその場所にいた時間または時間範囲を含んでもよい。いくつかの場合において、ユーザ場所情報はまた、ユーザ識別情報（例えば、名前、ユーザ名、数値の識別情報、またはいくつかの他の識別情報）を含んでもよい。いくつかの場合において、ユーザの位置情報はまた、時折場所ベースの推奨システム１００により要求され得る任意の認証情報を含んでもよい。例えば、パスワードまたは他の認証情報が、ユーザ場所情報内に含まれてもよい。

いくつかの実施形態において、場所ベースの推奨システム１００は、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス（または他のネットワークベースアドレス）と、様々なＩＰアドレスまたはＩＰアドレスの範囲の既知の場所との比較に基づいて、ユーザの場所を決定するように構成されてもよい。いくつかの場合において、場所ベースの推奨システムは、ユーザを識別するユーザデバイス１７０からのファイル（例えば、ウェブブラウザクッキー）にアクセスすることにより、ユーザの身元を決定するように構成されてもよい。場所ベースの推奨システムは、そのようなファイルから決定されるようなユーザの身元に基づくユーザ場所情報１４０内のユーザの場所、およびユーザのＩＰアドレス（または他のネットワークベースアドレス）に基づいて決定された場所の記録を生成するように構成されてもよい。
ユーザ場所情報の収集および集約

上述の技術により決定されたユーザ場所情報は、ユーザデバイス（複数を含む）１７０の場所報告論理手段１６０またはいくつかの中間システム（例えば携帯サービスプロバイダシステム）により、場所ベースの推奨システム１００に報告されてもよい。場所報告論理手段１６０は、そのようなユーザ場所情報を、場所ベースの推奨システムに定期的または非定期的に伝送してもよい。例えば、一実施形態において、場所報告論理手段１６０は、毎時間または毎分ユーザ場所情報を報告するように構成されてもよい（他の場合においては他の時間精度が利用されてもよい）。別の実施例において、場所報告論理手段１６０は、ユーザの場所が変化したことの決定に応じて、ユーザ場所情報を場所ベースの推奨システム１００に送信するように構成されてもよい。別の実施例において、場所報告論理手段１６０は、必要に応じてユーザ場所情報を場所ベースの推奨システム１００に送信するように構成されてもよい。例えば、場所ベースの推奨システム１００は、定期的または非定期的に、ユーザデバイス１７０の１つにユーザ場所情報のクエリを送ってもよい。

１つの特定の実施形態において、場所報告論理手段１６０は、ユーザデバイス１７０上にインストールされたアプリケーションの構成部分であってもよい。例えば、ユーザデバイス１７０は、携帯デバイスのユーザが販売用に提供された様々なアイテムまたはサービスを閲覧、購入、レビュー、議論、および／または格付けすることができるように構成される、電子商取引（「ｅコマース」）アプリケーションを含んでもよい。様々な実施形態において、場所報告論理手段１６０は、そのようなｅコマースアプリケーションの構成部分であってもよい。

様々な実施形態において、場所報告論理手段１６０は、ユーザが場所報告をオンまたはオフにすることができるようにしてもよい。例えば、ユーザは、様々な取引条件を読んだことを示した後に、場所ベースの推奨システム１００にユーザ場所情報を報告するように「選択」してもよい。例えば、ユーザデバイス１７０のディスプレイ上で、取引条件がユーザに提示されてもよく、ユーザは、特定のボタンを押下するか、またはディスプレイの特定の部分（例えば、「同意します」ボタンまたは類似の要素）を選択することによって、そのような取引条件に同意してもよい。いくつかの場合において、ユーザはまた、ユーザデバイス１７０のユーザインターフェースにアクセスして、ユーザ場所情報の報告を「選択解除」またはオフにしてもよい。

いくつかの実施形態において、場所報告論理手段１６０は、ウェブブラウザ（または他のネットワークベースブラウザ）を介してユーザに提示されるウェブページ（または他のネットワークベースコンテンツ）の構成部分であってもよい。例えば、ユーザは、ｅコマースウェブサイトまたは別の種類のウェブサイトにログインして、ユーザが旅行した、または旅行する予定の１つ以上の場所を特定してもよい。別の実施例において、ユーザは、場所報告論理手段１６０を介して、ファイル（例えば、携帯電話またはメモリカードからの場所ログファイル）をアップロードしてもよい。

場所ベースの推奨システム１００は、複数の（いくつかの場合においては多くの）ユーザデバイス１７０から収集されたユーザ場所情報を記憶および集約するように構成されてもよい。例えば、ユーザ場所情報１４０は、様々な実施形態において、そのようなユーザ場所情報を含むデータストアであってもよい。様々な実施形態において、データストアは、データベースとして、データブロックもしくはファイルを記憶するように構成される１つ以上の大容量記憶デバイス（例えば、物理ディスク、論理ボリューム等）として、またはデータ記憶のための任意の他の好適な構成で構成されてもよい。

様々な実施形態において、場所ベースの推奨システム１００はまた、場所情報を収集する同じユーザに関するユーザ特性を収集および集約するように構成されてもよい。例示された実施形態において、そのようなユーザ特性はユーザ特性１５０として例示されるが、これはいくつかの場合において、ユーザ場所情報１４０と同様に、データストアに記憶されてもよい。様々な実施形態において、ユーザ特性は、様々なユーザの購入履歴を含んでもよい。所与のユーザの購入履歴は、そのユーザにより購入されたアイテムまたはサービス、およびその購入に関するメタデータ（例えば、購入時間／日付、使われた金額、発送先または請求先住所等）を特定してもよい。いくつかの実施形態において、そのような情報は、ｅコマースウェブサイトまたはそのようなウェブサイトを管理する事業体から得られてもよい。例えば、そのようなｅコマースウェブサイトを介して顧客がアイテムまたはサービスを購入する際、そのような購入の履歴は、ユーザ特性１５０として記憶されてもよい。また、いくつかの実施形態において、ユーザ場所情報１４０および／またはユーザ特性１５０の任意の部分が、設定可能な時間とともに減少するタイムディケイ値で重み付けされてもよいことに留意されたい。

様々な実施形態において、様々なユーザに対して購入履歴以外の特性が記憶されてもよい。例えば、一実施形態において、ユーザ特性は、ユーザがユーザデバイス１７０上で利用するアプリケーションを特定してもよい。例えば、場所報告論理手段１６０はまた、ユーザ場所情報の報告に加えて、そのような特性を場所ベースの推奨システムに報告してもよい。

様々な実施形態において、ユーザ特性は、ユーザが申し込んだサービスを特定してもよい。例えば、一実施例において、そのようなユーザ特性は、ユーザが交際相手紹介サービス（例えば、場所ベースの推奨システムを管理する事業体により提供される交際相手紹介サービス）に申し込んでいることを特定してもよい。そのようなユーザ特性の使用例は、推奨の生成に関して以下でより詳細に説明する。

様々な実施形態において、ユーザ特性は、ネットワークベースの活動（例えば、インターネットベースの活動）を含んでもよいが、これに限定されない。そのような活動の例には、ｅコマースウェブサイト（または任意の他のウェブサイト）上でユーザがアクセスしたアイテム詳細ページ（または任意の他のウェブページ）を含むがこれに限定されない、ユーザによりアクセスされるネットワークコンテンツが含まれ得る。いくつかの場合において、そのようなユーザ特性はまた、ウィッシュリストへのアイテムの追加、アイテムの格付け、またはｅコマースウェブサイト（または任意の他のウェブサイト）上で行われ得る任意の他の活動等の、他のユーザ操作を含んでもよい。
推奨の生成

図２に示すように、場所ベースの推奨システム１００は、様々なユーザデバイスに送達され得る１つ以上の推奨、例えば推奨メッセージ２００ａ〜ｂ等を生成するように構成されてもよい。様々な実施形態において、場所ベースの推奨システム１００は、別個のユーザのユーザ場所情報間の類似性を決定するように構成される、類似性コンポーネント１２０を含んでもよい。推奨生成コンポーネント１３０は、その分析の結果に基づいて推奨を生成するように構成されてもよく、この推奨は、場所ベースの推奨システム１００によって、推奨が意図される適切なユーザに関連付けられたユーザデバイスに送信されてもよい。

様々な実施形態において、類似性分析コンポーネント１２０は、特定のユーザのユーザ場所情報を、様々な他のユーザのユーザ場所情報、例えばユーザ場所情報１４０として記憶されたユーザ場所情報等と比較するように構成されてもよい。いくつかの実施形態において、類似性分析コンポーネント１２０は、特定のユーザの場所情報からの場所が、１人以上の他のユーザの場所情報からの場所と一致する（例えば同じである）ことを決定することによって、特定のユーザの場所情報と１人以上の他のユーザの場所情報との間の類似性を決定するように構成されてもよい。例えば、類似性分析コンポーネントは、特定のユーザおよび１人以上の他のユーザがそれぞれ、カリフォルニア州ナパに旅行した（および／または旅行する予定である）ことを決定するように構成されてもよい。そのような情報は、以下でより詳細に説明されるような推奨の生成のために利用されてもよい。

いくつかの実施形態において、類似性分析コンポーネント１２０は、特定のユーザの場所情報からの場所の具体的グループ（例えば、複数の場所）が、１人以上の他のユーザの場所情報からの場所の具体的グループと一致することを決定することによって、特定のユーザの場所情報と１人以上の他のユーザの場所情報との間の類似性を決定するように構成されてもよい。例えば、類似性分析コンポーネントは、特定のユーザおよび１人以上の他のユーザがそれぞれ、カリフォルニア州ナパ、カリフォルニア州サウサリート、およびカリフォルニア州サンフランシスコを含む場所のグループに旅行した（および／または旅行する予定である）ことを決定するように構成されてもよい。そのような情報は、以下でより詳細に説明されるような推奨の生成のために利用されてもよい。

いくつかの実施形態において、類似性分析コンポーネント１２０は、特定のユーザの場所情報からの場所の具体的経路（例えば、ある順番で旅行した、具体的な一連の場所）が、１人以上の他のユーザの場所情報からの場所の具体的経路と一致することを決定することによって、特定のユーザの場所情報と１人以上の他のユーザの場所情報との間の類似性を決定するように構成されてもよい。例えば、類似性分析コンポーネントは、特定のユーザおよび１人以上の他のユーザがそれぞれ、ワシントン州エバレットに到着する前に、ワシントン州タコマ、次いでワシントン州シアトルに旅行した（および／または旅行する予定である）ことを決定するように構成されてもよい。そのような情報は、以下でより詳細に説明されるような推奨の生成のために利用されてもよい。

いくつかの実施形態において、類似性分析コンポーネント１２０は、１つ以上の場所（例えば、特定のユーザの場所情報からの場所）が、１人以上の他のユーザの場所情報からの１つ以上の場所と同じ地域内に位置することを決定することによって、特定のユーザの場所情報と１人以上の他のユーザの場所情報との間の類似性を決定するように構成されてもよい。例えば、類似性分析コンポーネントは、特定のユーザおよび１人以上の他のユーザがそれぞれ、特定地域（例えば、テキサス州）内の都市に旅行したことを決定するように構成されてもよい。いくつかの場合において、特定のユーザおよび１人以上の他のユーザが必ずしも同じ地域内の同じ場所に旅行したとは限らない場合でも、特定のユーザのユーザ場所情報と１人以上の他のユーザのユーザ場所情報との間の類似性が検出されてもよい。例えば、特定のユーザは、オースティンおよびヒューストンに旅行したことがあってもよく、一方で１人以上の他のユーザは、ダラスおよびエルパソに旅行したことがあってもよい。そのような情報は、以下でより詳細に説明されるような推奨の生成のために利用されてもよい。

いくつかの実施形態において、類似性分析コンポーネント１２０は、ユーザ場所情報間の類似性を決定する際に、１つ以上の場所を旅行した（または旅行する予定である）時間を考慮するように構成されてもよい。例えば、いくつかの場合において、類似性分析コンポーネントは、同じ季節（例えば、夏、冬、秋、春）またはいくつかの他の時間範囲において訪問された場合にのみ、場所が一致すると見なしてもよい。他の場合において、類似性分析コンポーネントは、互いの特定の時期内に訪問された場合にのみ、場所が一致すると見なしてもよい。例えば、特定のユーザがシアトルを訪問し、第２のユーザが１週間後にシアトルを訪問し、第３のユーザが６ヶ月後にシアトルを訪問した場合、類似性分析コンポーネントは、第３のユーザもシアトルに訪問したにも関わらず、特定のユーザおよび第２のユーザのみが一致する場所を有すると見なすように構成されてもよい。

上述の類似性照合技術のうちのいずれにも従い、類似性分析コンポーネントは、推奨生成コンポーネント構成部分１３０に、１つ以上の特定の場所に旅行した（または旅行する予定である）特定のユーザ、および同様に同じ場所に旅行した（または旅行する予定である）１人以上の他のユーザを示すことができる。例えば、類似性分析コンポーネント構成部分１２０は、特定のユーザのユーザ識別情報、および、特定のユーザと同じ場所に旅行した（または旅行する予定である）１人以上の他のユーザに対応する、１人以上の他のユーザの識別情報を出力するように構成されてもよい。

類似性分析コンポーネント１２０により提供される結果に基づいて、推奨生成コンポーネント構成部分１３０は、各ユーザに対し１つ以上の推奨（例えば、アイテムまたはサービスのレコメンデーション）を生成してもよい。様々な実施形態において、推奨生成コンポーネント１３０は、推奨を生成する前に、類似性分析コンポーネント１２０により提供された結果を絞り込んでもよい。例えば、類似性分析コンポーネント１２０が、旅行した場所に基づいて、特定のユーザおよび１人以上の他のユーザのグループが類似していることを示す場合、推奨生成コンポーネント１３０は、ユーザ特性（例えば、ユーザ特性１５０）に基づいて、１人以上の他のユーザのグループからユーザを選抜するように構成されてもよい。一実施例において、旅行した場所に基づいて、特定のユーザおよび１人以上の他のユーザのグループが類似していると示される場合、推奨生成コンポーネント構成部分１３０は、幾人かのユーザが特定のユーザの特性に一致するある特性を有さない場合には、１人以上の他のユーザからそのようなユーザを不適格と見なしてもよい。例えば、特定のユーザが４０歳である場合、推奨生成コンポーネント１３０は、４０歳から５歳以内の年齢のユーザを、実際に特定のユーザに類似していると見なしてもよい。推奨生成コンポーネント１３０は、ユーザ特性１５０からの他の種類の特性（例えば、人口統計または他の情報）に対しても同様の様式で動作してもよい。

一実施例において、類似性分析コンポーネント１２０は、推奨生成コンポーネント１３０に、特定のユーザおよび１人の他のユーザが、上述の技術のいずれかに従い類似していると決定されることを示すリストを提示してもよい。この実施例において、推奨生成コンポーネントは、例えばユーザ特性１５０から決定される、他のユーザに関連付けられた任意の特性の推奨を含む推奨を生成するように構成されてもよい。例えば、推奨生成コンポーネント１３０は、ユーザ特性１５０の購入履歴に特定されるような、他のユーザにより購入された１つ以上のアイテムまたはサービスを検索してもよい。推奨生成コンポーネント１３０は、そのようなアイテムまたはサービスのうちの１つ以上の推奨を生成するように構成されてもよい。推奨生成コンポーネント１３０はまた、そのような推奨を含むメッセージを生成して、そのようなメッセージを、特定のユーザと関連付けられたユーザデバイス１７０（例えば、携帯電話、またはラップトップコンピュータ、またはいくつかの他のデバイス）に送信するように構成されてもよい。他の場合において、購入されたアイテムまたはサービスの代わりに、他のユーザの他の特性が、特定のユーザに推奨されてもよい。例えば、他のユーザがそのユーザの携帯電話上にインストールされた特定アプリケーションを有する場合（例えば、特性１５０で示されるように）、生成される推奨は、そのアプリケーション（例えば、携帯電話アプリケーション）の推奨を含んでもよい。別の実施例において、他のユーザが、特定の商業地（例えば、特定の書店チェーンまたは他の商業地）を訪問したことがある場合、生成される推奨は、その商業地の推奨を含んでもよい。

類似性分析コンポーネント１２０の出力が、特定のユーザ、および特定のユーザの場所情報に類似する場所情報と関連付けられていると決定されたユーザのグループを示す場合、推奨生成コンポーネント１３０は、特定のユーザに対するその推奨が基づくユーザのグループと関連付けられた最も一般的または人気のある特性のうちの１つ以上を決定してもよい。一実施例において、推奨生成コンポーネント１２０は、各アイテムを購入したグループのユーザの数に基づいて、ユーザのグループにより購入されたアイテムを格付けするように構成されてもよい。この実施例において、推奨コンポーネント１２０は、最も高い（または、例えば２番目に高い、三番目に高い等）格付けのアイテムを特定のユーザに推奨するように構成されてもよい。ユーザ特性１５０の任意の他の特性に対して、同様の格付けおよび推奨が行われてもよい。

様々な実施形態において、推奨生成コンポーネント１３０は、具体的な地域に合わせた推奨を生成するように構成されてもよい。例えば、上で示したランク付けされたアイテムの実施例において、推奨生成コンポーネント１３０は、高く格付けされているが、所与の場所に対して一意に格付けされていないアイテムまたはサービスの推奨を不適合と見なすように構成されてもよい。アイテムＡ、アイテムＢ、およびアイテムＣが所与の場所（例えば、都市または州）に対して高く格付けされている例を考える。この例において、アイテムＡ、アイテムＤ、およびアイテムＥが、所与の場所を含むより広い領域（例えば、国全体）に対して高く格付けされ得る。この例において、所与の場所に対してＡが高く格付けされているが、所与の場所を含む領域に対しても高く格付けされているため、その格付けはその領域に対し固有ではない可能性がある。実際、いくつかの場合において、アイテムＡは、より広い領域内の多くの場所で高く格付けされ得る。これらの技術に従い、推奨生成コンポーネント１３０は、所与の場所に対してある程度固有であり、高く格付けされているアイテムを推奨するように構成されてもよい。

様々な実施形態において、推奨生成コンポーネント１３０は、特定のユーザに対し、１人以上の他のユーザの推奨を生成するように構成されてもよい。例えば、上述のように、１人以上の他のユーザが交際相手紹介サービスに申し込んでいることが決定された場合（例えば、ユーザ特性１５０により示されるように）、推奨生成コンポーネント１３０は、特定のユーザに対し、特定のユーザに１人以上の他のユーザの交際プロファイルを閲覧すること（または、１つ以上の他のアクションを行うこと、例えばｅメールもしくは電話で１人以上の他のユーザに連絡すること）を推奨する推奨を生成してもよい。

様々な実施形態において、推奨生成コンポーネント１３０は、ユーザが興味を持つ可能性のある１つ以上の場所の推奨を生成するように構成されてもよい。例えば、ユーザは、旅行する予定の場所を特定し得、推奨生成コンポーネント１３０は、ユーザが興味を持つ可能性のある別の場所（例えば旅行先での立ち寄り場所または追加の目的地）の推奨を生成してもよい。いくつかの実施形態において、この推奨は、推奨が生成されるユーザと同じ目的地に旅行したユーザまたはユーザ特性（例えば、購入履歴、ウェブサーフィン特性等）を有するユーザ等の、他のユーザの場所情報および／またはユーザ特性に基づいて生成されてもよい。

図２により示されるように、上述の推奨を含む様々な推奨メッセージが、場所ベースの推奨システム１００により、ユーザデバイス１７０の１つに送信されてもよい。一実施例において、ユーザデバイス１７０ａは、（例えば、ユーザがある場所からある場所に移動する際に）リアルタイムの（またはほぼリアルタイムの）更新（ユーザ場所情報２０５として示されている）を、場所ベースの推奨システム１００に送信してもよい。そのような更新に応じて、場所ベースの推奨システム１００は、１つ以上の推奨メッセージ（複数を含む）２００ａを（上述の技術に従い）生成して、そのようなメッセージ（複数を含む）をユーザデバイス１７０ａに送信するように構成されてもよい。例示された実施形態において、ユーザは、様々な場所に旅行する際にユーザデバイス１７０ａ（例えば、携帯電話または他の携帯デバイス）を持ち歩いてもよい。

場所ベースの推奨システム１００は、様々な技術に従い、推奨メッセージ（例えば、推奨メッセージ２００ａ）をユーザデバイス１７０の１つに送信してもよい。一実施形態において、場所ベースの推奨システム１００は、テキストメッセージ（例えば、ショートメッセージサービスに従いフォーマットされたメッセージ）をユーザデバイス１７０ａに送信するように構成されてもよい。別の実施例において、場所ベースの推奨システム１００は、推奨メッセージをユーザデバイス１７０の１つに１つ以上のウェブページ（または他のネットワークベースコンテンツ）の一部として送信するように構成されてもよい。例えば、ユーザは、ユーザデバイス１７０のウェブブラウザを利用してｅコマースウェブサイトのウェブページにアクセスし得、場所ベースの推奨システム１００は、推奨メッセージをそのようなウェブページの要素として送達するように構成されてもよい。また、様々な実施形態において、推奨メッセージは、そこからユーザ場所情報が得られるユーザデバイス以外のユーザデバイスに送信されてもよいことに留意されたい。例えば、ユーザは、携帯電話およびラップトップコンピュータの両方を所有している可能性がある。この例において、ユーザ場所情報は、携帯電話から得られてもよく、推奨は、ラップトップコンピュータに送信されてもよい。様々な実施形態において、推奨は、推奨されるいかなるアイテムまたはサービス（またはその他任意のもの）をも得るための情報を含んでもよい。例えば、推奨メッセージは、そこから推奨されるアイテムまたはサービスを購入することができるｅコマースウェブサイトのアイテム詳細ページへのハイパーリンク（または他のネットワークベース識別子）を含んでもよい。
例示的方法

複数ユーザの場所情報間の類似性に基づいて推奨を生成するためのシステムおよび方法は、様々な方法を含んでもよく、その例を以下でより詳細に説明する。図３Ａ〜３Ｃは、様々な実施形態による、推奨を生成するための方法を示す。示された方法は、いくつかの場合において、上述の場所ベースの推奨システム１００により実行されてもよいことに留意されたい。ブロック３００により示されるように、方法は、ユーザのグループのうちのそれぞれの所与のユーザに対して、所与のユーザが１つ以上のそれぞれの場所に旅行した、または旅行する予定であることを決定するとともに、所与のユーザの１つ以上の特性を決定することを含んでもよい。例えば、そのようなユーザのグループは、いくつかの場合において、様々なユーザデバイス（例えば、ユーザデバイス１７０）のユーザに対応してもよく、所与のユーザが１つ以上のそれぞれの場所に旅行した、または旅行する予定であることを決定することは、そのようなデバイスからユーザ場所情報を受信することを含んでもよい。そのようなユーザ場所情報は、ＧＰＳ座標、通信タワー三角測量、または旅行した都市もしくは領域の指示を含むがこれらに限定されない、上述のユーザ場所情報のいずれかを含んでもよい。

ユーザが１つ以上の場所に旅行した、または旅行する予定であることを決定することに加えて、方法はまた、そのようなユーザのユーザ特性を決定することを含んでもよい。そのようなユーザ特性の一例は、上述のユーザ特性１５０を含む。例えば、様々な実施形態において、ユーザ特性は、様々なユーザの購入履歴を含んでもよい。所与のユーザの購入履歴は、そのユーザにより購入されたアイテムまたはサービス、およびその購入に関するメタデータ（例えば、購入時間／日付、使われた金額、発送先または請求先住所等）を特定してもよい。いくつかの実施形態において、そのような情報は、ｅコマースウェブサイトまたはそのようなウェブサイトを管理する事業体から得られてもよい。様々な実施形態において、様々なユーザに対して購入履歴以外の特性が記憶されてもよい。例えば、一実施形態において、ユーザ特性は、ユーザがユーザデバイス上で利用するアプリケーションを特定してもよい。様々な実施形態において、ユーザ特性は、ユーザが加入しているサービスを特定してもよい。例えば、そのようなユーザ特性は、ユーザが交際相手紹介サービスに加入していることを特定してもよい。そのようなユーザ特性の使用例は、推奨の生成に関して以下でより詳細に説明する。

ブロック３０２により示されるように、方法はまた、特定のユーザが、１つ以上の特定場所のそれぞれに旅行したか、または旅行する予定であることを決定することを含んでもよい。いくつかの実施形態において、そのような決定することは、ブロック３００に関して上述した方法の一部分を実行すると同時に実行されてもよい。他の場合において、方法は、ブロック３００に関連した一部分を実行し、続いて、特定のユーザが、１つ以上の特定場所のそれぞれに旅行したか、または旅行する予定であることを決定することを含んでもよい。特定のユーザが旅行した（または旅行する予定である）場所を決定するための技術は、例えばブロック３００または図１〜２に関して上述の、ユーザのグループが旅行した場所を決定するための技術のいずれをも（例えば、ＧＰＳ、通信タワー三角測量、ＩＰ追跡等の利用）含んでもよい。

ブロック３０４により示されるように、方法はまた、１つ以上の特定場所と、ユーザのグループのうちの具体的ユーザが旅行した、または旅行する予定である１つ以上の場所との間の類似性を決定することを含んでもよい。例えば、方法は、特定のユーザの場所情報と一致するユーザ場所情報を有する、ユーザのグループのうちの具体的ユーザを決定するために、特定のユーザの場所情報を、ユーザのグループの場所情報と比較することを含んでもよい。いくつかの実施形態において、方法は、特定のユーザの場所情報からの場所の具体的グループ（例えば、複数の場所）が、１人以上の具体的ユーザの場所情報からの場所の具体的グループと一致することを決定することによって、特定のユーザの場所情報と１人以上の具体的ユーザの場所情報との間の類似性を決定することを含んでもよい。いくつかの実施形態において、方法は、特定のユーザの場所情報からの場所の具体的経路（例えば、ある順番で旅行した具体的な一連の場所）が、１人以上の具体的ユーザの場所情報からの場所の具体的経路と一致することを決定することによって、特定のユーザの場所情報と１人以上の具体的ユーザの場所情報との間の類似性を決定することを含んでもよい。いくつかの実施形態において、方法は、１つ以上の場所（例えば、特定のユーザの場所情報からの場所）が、１人以上の具体的ユーザの場所情報からの１つ以上の場所と同じ領域内に位置することを決定することによって、特定のユーザの場所情報と１人以上の具体的ユーザの場所情報との間の類似性を決定することを含んでもよい。いくつかの場合において、方法は、特定のユーザおよび１人以上の具体的ユーザが必ずしも同じ領域内の同じ場所に旅行したとは限らなくても、特定のユーザのユーザ場所情報と１人以上の具体的ユーザのユーザ場所情報との間の類似性を決定することを含んでもよい。そのような類似性情報は、以下でより詳細に説明されるような推奨の生成のために利用されてもよい。

いくつかの実施形態において、方法はまた、ユーザ場所情報間の類似性を決定する際に、１つ以上の場所を旅行した（または旅行する予定である）時間を考慮することを含んでもよい。例えば、いくつかの場合において、方法は、同じ季節（例えば、夏、冬、秋、春）またはいくつかの他の時間範囲において訪問された場合にのみ、場所が一致すると見なすことを含んでもよい。他の場合において、方法は、互いの特定の時期内に訪問された場合にのみ、場所が一致すると見なすことを含んでもよい。

ブロック３０６により示されるように、方法は、類似性（例えば、ブロック３０４において決定された類似性）が決定されたユーザのグループのうちの具体的ユーザの決定された特性の少なくともいくつかに基づいて、特定のユーザへの推奨を生成することを含んでもよい。いくつかの実施形態において、そのような推奨は、ユーザのグループのうちの具体的ユーザに対して決定されたユーザ特性のうちの１つ以上の推奨を含んでもよい。例えば、そのような特性は、具体的ユーザ（複数を含む）により購入された、例えばそれらのユーザと関連付けられた購入履歴から決定されるアイテムまたはサービスを含んでもよい。一般に、方法は、具体的ユーザにより購入されたアイテムもしくはサービス、具体的ユーザの携帯デバイス上にインストールされたアプリケーション、またはさらにそのような具体的ユーザが加入しているサービス（例えば、データサービス）を含むがこれらに限定されない、それらの具体的ユーザの任意の特性の推奨を生成することを含んでもよい。

一実施例において、類似性は、上述の技術のいずれかに従い、特定のユーザおよび１人の他のユーザに対して決定されてもよい。この実施例において、方法は、例えばユーザ特性（例えば、ユーザ特性１５０）のデータストアから決定される、他のユーザに関連付けられた任意の特性の推奨を含む推奨を生成することを含んでもよい。例えば、方法は、他のユーザにより購入されたアイテムまたはサービスのうちの１つ以上の推奨を生成することを含んでもよい。方法は、いくつかの場合において、そのような推奨を含むメッセージを生成して、そのようなメッセージを、特定のユーザと関連付けられたユーザデバイス（例えば、携帯電話、またはラップトップコンピュータ、またはいくつかの他のデバイス）に送信することを含んでもよい。他の場合において、購入されたアイテムまたはサービスの代わりに、他のユーザの他の特性が、特定のユーザに推奨されてもよい。例えば、他のユーザがそのユーザの携帯電話上にインストールされた特定アプリケーションを有する場合、方法は、そのアプリケーション（例えば、携帯電話アプリケーション）の推奨を生成することを含んでもよい。別の実施例において、他のユーザが、特定の商業地（例えば、特定の書店チェーンまたは他の商業地）を訪問したことがある場合、方法は、その商業地の推奨を生成することを含んでもよい。

決定された類似性が、ユーザのグループが特定のユーザの場所情報に類似する場所情報と関連付けられていると決定されることを示す場合、方法は、特定のユーザに対する推奨が基づくべきユーザのグループと関連付けられた最も一般的または人気のある特性のうちの１つ以上を決定することを含んでもよい。一実施例において、方法は、各アイテムを購入したグループのユーザの数に基づいて、ユーザのグループにより購入されたアイテムを格付けすることを含んでもよい。この実施例において、方法は、最も高い（または、例えば２番目に高い、三番目に高い）格付けのアイテムを特定のユーザに推奨することを含んでもよい。方法は、他のユーザ特性に対して類似する格付けを行うことを含んでもよい。様々な実施形態において、方法は、具体的領域に合わせて設計される推奨を生成することを含んでもよい。例えば、上記の格付けされたアイテムの例においては、方法は、高く格付けされているにも関わらず、所与の場所に対して一意に格付けされていないアイテムまたはサービスの推奨を不適合と見なすことを含んでもよい（例えば、所与の都市のトップセラーは、その都市を含む国のトップセラーでもある場合には、その都市に固有ではない可能性がある）。

図３Ｂは、複数ユーザの場所情報間の類似性に基づいて推奨を生成するためのシステムおよび方法の例示的方法の、別のフローチャートを示す。様々な実施形態において、示された方法は、本明細書に記載の場所ベースの推奨システム１００により実行されてもよい。ブロック３２０により示されるように、方法は、複数ユーザのうちのそれぞれの所与のユーザに対して、所与のユーザに関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから、そのユーザのユーザ場所情報を受信することを含んでもよい。例えば、様々な実施形態において、方法は、上述のユーザデバイス（例えば、携帯デバイス、デスクトップまたはラップトップコンピュータ等）のいずれかから、ユーザ場所情報を受信することを含んでもよい。さらに、そのようなユーザ場所情報は、ユーザが特定場所に旅行したことを示す情報、およびユーザが現在特定場所内を旅行していることを示す情報を含むがこれらに限定されない、ユーザ場所情報１４０に関して上述した情報に類似する情報を含んでもよい。いくつかの場合において、ユーザ場所情報は、（ユーザデバイス１７０に関して上述したように）ユーザがユーザインターフェースを介して特定する場所等、ユーザが旅行すると期待される場所の指示を含んでもよい。

いくつかの実施形態において、所与のユーザのユーザ場所情報は、所与のユーザが旅行すると予測される１つ以上の場所を含んでもよい。様々な実施形態は、所与のユーザにより訪問された以前の場所に基づいて、そのような予測される場所を決定することを含み得る。一実施例において、方法は、所与のユーザに対し１つ以上の予測される場所を決定するために、歴史的なユーザ場所情報（および／または、本明細書に記載されるユーザ特性等の他の情報）のマルコフ連鎖分析を実行することを含んでもよい。他の実施形態において、他の分析または技術を使用してそのような予測を生成してもよい。

ブロック３２０により示されるように、方法はまた、所与のユーザのユーザ特性を含んでもよい。そのようなユーザ特性は、所与のユーザにより購入されたアイテムまたはサービスの購入履歴、および所与のユーザのネットワークベースの活動を含むがこれらに限定されない、本明細書に記載のユーザ特性のいずれかを含んでもよい。例えば、そのようなネットワークベースの活動は、ｅコマースウェブサイトのアイテム詳細ページへのアクセス、ｅコマースウェブサイト上のアイテムの購入、および／またはｅコマースウェブサイト上のアイテムのウィッシュリストへのアイテムの追加を含んでもよい。

ブロック３２２により示されるように、方法はまた、特定のユーザのユーザ場所情報を受信することを含んでもよい。そのようなユーザ場所情報は、図１および２に関して上述されたユーザデバイス等、特定のユーザと関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから受信されてもよい。ユーザ場所情報は、ユーザが旅行した場所、ユーザが現在旅行している場所、およびユーザが旅行すると期待される場所を示す情報を含んでもよい。いくつかの実施形態において、方法はまた、例えば上述のマルコフ連鎖分析を利用して、ユーザが旅行すると予測される１つ以上の場所を生成することを含んでもよい。

ブロック３２４により示されるように、方法はまた、特定のユーザに類似する複数ユーザの特定サブセットを決定することを含んでもよい。例えば、そのような決定は、特定のユーザのユーザ場所情報とそのユーザのサブセットのユーザ場所情報との間の類似性を決定することを含んでもよい。様々な実施形態において、そのような類似性を決定することは、図３Ａのブロック３０４に関して、および上述の類似性分析コンポーネント１２０に関して上述の技術に類似してもよい。

ブロック３２６により示されるように、方法はまた、特定のユーザに対して、ブロック３２４において決定されたユーザのサブセット（すなわち、特定のユーザに類似すると決定されたユーザのサブセット）に対応するユーザ特性に基づいて、推奨を生成することを含んでもよい。例えば、方法は、そのユーザのサブセットのうちで最も人気のあるアイテムを決定し（例えば、販売されたアイテムに基づいて）、そのようなアイテムを特定のユーザに推奨することを含んでもよい。類似の技術が推奨生成コンポーネント１３０に関して上で説明されているが、様々な実施形態において、推奨を生成する方法によりそのような技術のいずれをも使用されてよい。

また、推奨を生成するための様々な技術は、参照することよりその全内容が本明細書に組み入れられる、米国特許第６，２６６，６４９号、名称「Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ Ｕｓｉｎｇ Ｉｔｅｍ−Ｔｏ−Ｉｔｅｍ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ Ｍａｐｐｉｎｇｓ」（１９９８年９月１８日出願、出願人はＧｒｅｇｏｒｙ Ｄ．Ｌｉｎｄｅｎ、Ｊｅｎｎｉｆｅｒ Ａ．Ｊａｃｏｂｉ、およびＥｒｉｃ Ａ．Ｂｅｎｓｏｎ）にも記載されている。例えば、上述の参考文献は、購入されたアイテムの共通性指標（例えば、カタログの様々なアイテムに対して、アイテムＡを購入するとともにアイテムＢも購入したユーザのパーセンテージを示す共通性指標）を示すデータセットに基づいて、推奨を生成することを教示している。推奨を生成するためのそのような技術はまた、様々な実施形態のデータセットに適用されてもよい。例えば、所与の場所（または複数の場所）に旅行し（または現在旅行している、または旅行すると期待される、もしくは予測される）、また所与のアイテム（または複数のアイテム）も購入したユーザに対して、類似するデータセットが生成されてもよい。例えば、そのようなデータセットは、上述のユーザ場所情報１４０およびユーザ特性１５０に基づいて生成されてもよい。様々な実施形態において、そのようなデータセットを利用して、上述の参考文献に記載されている様々な技術に従い推奨を生成してもよい。

図３Ｃは、いくつかの実施形態による、ユーザ推奨を生成するための別の実施例を示す。ブロック３４０により示されるように、方法は、複数の場所のそれぞれの所与の場所に対して、複数ユーザの行動情報を決定することを含んでもよく、そのような行動情報は、様々な実施形態において、その所与の場所への訪問に関連付けられ得る。様々な実施形態において、そのような行動情報は、上述のようなユーザ場所情報および／またはユーザ特性を含んでもよい。例えば、行動情報は、様々なユーザが旅行した場所、および、それらの場所において、またはその周辺でそのようなユーザにより購入されたアイテムまたはサービスを示してもよい。方法は、上述のような情報を得る（例えば、ユーザデバイス１７０からユーザ場所情報を受信する、または、閲覧されたアイテム詳細ページもしくは格付けされたアイテムへのｅコマースサイトとのユーザのやりとりを監視する）ための任意の技術を含んでもよい。

ブロック３４２により示されるように、方法は、特定のユーザに対して、複数の場所のうちの特定場所に関連付けられたユーザ場所情報を受信することを含んでもよい。例えば、方法は、ユーザデバイスから、ユーザが旅行した場所、ユーザが現在旅行している場所、またはユーザが旅行すると期待される、もしくは予測される場所を受信してもよい。

ブロック３４４により示されるように、方法は、特定のユーザに対して、その特定場所（すなわち、特定のユーザの場所情報により示される特定場所）に対して決定された行動情報の統計分析に基づいて、推奨される行動を特定する推奨を生成することを含んでもよい。様々な実施形態において、この統計分析は、推奨される行動を、その特定場所に関連して複数ユーザにより実行された最も人気のある行動として決定することを含んでもよい。例えば、特定場所に対する最も人気のある行動は、特定の本（例えば、旅行ガイド）または特定の衣料品（例えば、寒い気候のための冬用コート等）の購入であり得る。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されるそのような統計分析は、特定場所に一意である最も人気のあるアイテムを決定することを含んでもよい。最も高く格付けされ、特定領域に一意であるアイテムを決定するための様々な技術は、推奨生成コンポーネント１３０に関して上で説明されている。方法は、そのような技術のいずれをも利用することを含んでもよい。

いくつかの実施形態において、そのような統計分析は、参照することによりその全内容が本明細書に組み入れられる、米国特許第６，９６３，８５０号、名称「Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｆｏｒ Ａｓｓｉｓｔｉｎｇ Ｕｓｅｒｓ Ｉｎ Ｌｏｃａｔｉｎｇ ａｎｄ Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ Ｉｔｅｍｓ Ｉｎ Ａｎ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃａｔａｌｏｇ Ｂａｓｅｄ Ｏｎ Ａｃｔｉｏｎｓ Ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ｂｙ Ｍｅｍｂｅｒｓ ｏｆ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ」（１９９９年８月１９日出願、発明者はＪｅｆｆｒｅｙ Ｐ．Ｂｅｚｏｓ、Ｊｏｅｌ Ｒ．Ｓｐｉｅｇｅｌ、およびＪｏｎ ＭｃＡｕｌｉｆｆｅ）に記載の技術のいずれかを利用することを含んでもよい。例えば、方法は、ブロック３４２において決定された特定場所をユーザコミュニティに照合し、次いでそのユーザコミュニティにおいて人気があると決定されたアイテムを購入する推奨を提供することを含んでもよい。
推奨の例

様々な実施形態は、推奨（例えば上述の推奨）を、本明細書に記載のユーザデバイスのいずれかに送達することを含んでもよい。一実施例において、そのような推奨は、１つ以上の携帯デバイス、例えばそのような推奨に加入している携帯デバイスに送信されてもよい。様々な実施形態において、示された推奨メッセージは、上述の場所１０ベースの推奨システムにより生成されてもよい。一実施形態において、ユーザは、類似する旅行習慣を有するユーザにより購入された様々なアイテムまたはサービスの推奨を受信するために、ユーザの携帯デバイスをｅコマースウェブサイトに登録してもよい。図４は、上述の技術に従い生成されていてもよい推奨メッセージ４００を受信した携帯デバイス４１０（例えば、携帯電話または類似するデバイス）を示す。様々な実施形態において、推奨メッセージはまた、推奨されるアイテムまたはサービスを注文するための製品詳細ページにアクセスするためのネットワークアドレス４２０（例えば、ハイパーリンク）を含んでもよい。

図５は、上述の技術に従い生成された推奨メッセージの別の実施例を示す。この実施例において、推奨メッセージ５４０は、ウェブコンテンツ（または他のネットワークベースコンテンツ）として生成されてもよい。示された実施形態において、ウェブブラウザディスプレイ５００は、様々なウェブコンテンツ５３０、ならびにウェブブラウザの様々な機能を制御するためのメニューバー５１０、およびコントロールバー５２０を表示するように構成されてもよい。一実施例において、ウェブコンテンツ５３０は、ユーザが販売用に提供された様々なアイテムまたはサービスを閲覧、購入、レビュー、議論および／または格付けすることができるようにする、ｅコマースポータルのコンテンツであってもよい。示された実施形態において、推奨メッセージ５４０は、上述の様々な技術のいずれに従って生成されてもよい。さらに、メッセージはまた、推奨されるアイテムまたはサービスを注文するための製品詳細ページにアクセスするためのネットワークアドレス５５０（例えば、ハイパーリンク）を含んでもよい。

図４および５の例示された実施例は、制限されない様式で示されていることに留意されたい。実際に、様々な実施形態において、推奨は、電子メール（「ｅメール」）、テキストメッセージ（例えば、ショートメッセージサービスメッセージ）、音声メッセージ、または任意の他の通信チャネルを含むがこれらに限定されない、他のチャネルを介して送信されてもよい。
システム構成の例

複数ユーザの場所情報間の類似性に基づいて推奨を生成するためのシステムおよび方法は、様々な実施形態による様々なシステム構成を含んでもよい。１つの例示的システム構成を、図６に示す。示されるように、例示的システムの様々な構成部分が、ネットワーク６００を介して結合されている。ネットワーク６００は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、コンピュータシステムへ／からデータを通信するように構成されるいくつかの他のネットワーク、またはそのいくつかの組み合わせの任意の組み合わせを含んでもよい。ユーザデバイス１７０のそれぞれ、および場所ベースの推奨システム１００は、コンピュータシステム、例えば上述のコンピュータシステム７００により実現されてもよい。さらに、いくつかの実施形態において、携帯サービスプロバイダシステム６１０は、複数ユーザデバイス１７０ｃ（例えば、携帯電話）のプロキシとして機能してもよい。
システムの例

本明細書に記載の、複数ユーザの場所情報間の類似性に基づいて推奨を生成するためのシステムおよび方法の様々な実施形態は、様々な他のデバイスとやりとりし得る１つ以上のコンピュータシステム上で実行されてもよい。１つのそのようなコンピュータシステムは、図７により示されるコンピュータシステム７００であり、これは、示された例において、場所ベースの推奨システム１００を実現し得る。示された実施形態において、コンピュータシステム７００は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース７３０を介してシステムメモリ７２０に結合される１つ以上のプロセッサ７１０を含む。コンピュータシステム７００は、Ｉ／Ｏインターフェース７３０に結合されるネットワークインターフェース７４０、および１つ以上の入力／出力デバイス７５０、例えばカーソル制御デバイス７６０、キーボード７７０、およびディスプレイ（複数を含む）７８０等をさらに含む。いくつかの実施形態においては、実施形態がコンピュータシステム７００の単一のインスタンスを使用して実現されてもよいことが企図され、一方他の実施形態においては、複数のそのようなシステム、またはコンピュータシステム７００を構成する複数のノードが、実施形態の異なる部分またはインスタンスをホストするように構成されてもよい。例えば、一実施形態において、いくつかの要素が、他の要素を実現するノードとは異なる、コンピュータシステム７００の１つ以上のノードを介して実現されてもよい。

様々な実施形態において、コンピュータシステム７００は、１つのプロセッサ７１０を含む単一プロセッサシステム、または、いくつかのプロセッサ７１０（例えば、２個、４個、８個、またはその他の好適な数）を含むマルチプロセッサシステムであってもよい。プロセッサ７１０は、命令を実行することができる任意の好適なプロセッサであってもよい。例えば、様々な実施形態において、プロセッサ７１０は、ｘ８６、ＰｏｗｅｒＰＣ、ＳＰＡＲＣ、もしくはＭＩＰＳ ＩＳＡｓ、または任意の他の好適なＩＳＡ等の様々な命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）のいずれかを実装する、汎用または埋め込みプロセッサであってもよい。マルチプロセッサシステムにおいて、プロセッサ７１０のそれぞれは、一般に同じＩＳＡを実装してもよいが、必須ではない。

システムメモリ７２０は、プロセッサ７１０によりアクセス可能なプログラム命令７２２および／またはデータ７３２を記憶するように構成されてもよい。様々な実施形態において、システムメモリ７２０は、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、同期型ダイナミックＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、不揮発性／フラッシュ型メモリ、または任意の他の種類のメモリ等の任意の好適なメモリ技術を使用して実装されてもよい。示された実施形態において、場所ベースの推奨システム１００を実現するプログラム命令７２２およびデータは、システムメモリ７２０内に記憶されるように示されている。さらに、メモリ７２０のデータ７３２内に記憶されるユーザ場所情報および特性７３４は、上述のユーザ場所情報１４０およびユーザ特性１５０に類似してもよい。他の実施形態において、プログラム命令および／またはデータは、コンピュータがアクセス可能な異なる種類の媒体、またはシステムメモリ７２０またはコンピュータシステム７００とは別個の類似の媒体上で受信、送信または記憶されてもよい。

一実施形態において、Ｉ／Ｏインターフェース７３０は、プロセッサ７１０、システムメモリ７２０、および、ネットワークインターフェース７４０または他の周辺インターフェース、例えば入力／出力デバイス７５０を含む、デバイス内の任意の周辺デバイスの間のＩ／Ｏトラフィックを調整するように構成されてもよい。いくつかの実施形態において、Ｉ／Ｏインターフェース７３０は、１つのコンポーネント（例えば、システムメモリ７２０）からのデータ信号を、別のコンポーネント（例えば、プロセッサ７１０）による使用に好適な形式に変換するために必要な、任意のプロトコル、タイミングまたは他のデータ転換を行ってもよい。いくつかの実施形態において、Ｉ／Ｏインターフェース７３０は、例えばペリフェラルコンポーネントインターコネクト（ＰＣＩ）バス標準またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）標準の変形型等の様々な種類の周辺バスを介して取り付けられるデバイスのサポートを含んでもよい。いくつかの実施形態において、Ｉ／Ｏインターフェース７３０の機能は、２つ以上の別個のコンポーネント、例えばノースブリッジおよびサウスブリッジ等に分割されてもよい。また、いくつかの実施形態において、システムメモリ７２０へのインターフェース等のＩ／Ｏインターフェース７３０の機能性の一部または全てが、直接プロセッサ７１０に組み込まれてもよい。

ネットワークインターフェース７４０は、コンピュータシステム７００とネットワーク（例えば、ネットワーク６００）に取り付けられた他のデバイス（例えば、ユーザデバイス１７０）、例えばログレポジトリ４１０ならびに／もしくはホストシステム７００ａおよびサービス（複数を含む）７５０ａとの間、またはコンピュータシステム７００のノード間でデータが交換されるのを可能にするように構成されてもよい。様々な実施形態において、ネットワークインターフェース７４０は、イーサネット（登録商標）ネットワークの任意の好適な種類等の有線または無線一般データネットワークを介した通信；アナログ音声ネットワークまたはデジタルファイバー通信ネットワーク等の電気通信／電話ネットワークを介した通信；ファイバーチャネルＳＡＮ等のストレージエリアネットワークを介した通信；または任意の他の好適な種類のネットワークおよび／もしくはプロトコルを介した通信をサポートしてもよい。

入力／出力デバイス７５０は、いくつかの実施形態において、１つ以上の表示端末、キーボード、キーパッド、タッチパッド、スキャンデバイス、音声または光学認識デバイス、または１つ以上のコンピュータシステム７００によるデータの入力またはアクセスに好適な任意の他のデバイスを含み得る。複数入力／出力デバイス７５０が、コンピュータシステム７００内に存在してもよく、またはコンピュータシステム７００の様々なノード上に分散されてもよい。いくつかの実施形態において、類似の入力／出力デバイスは、コンピュータシステム７００から分離されてもよく、また有線または無線接続により、例えばネットワークインターフェース７４０を介して、コンピュータシステム７００の１つ以上のノードとやりとりしてもよい。

図７に示されるように、メモリ７２０は、場所ベースの推奨システム１００を実現するように構成されるプログラム命令７２２を含んでもよい。一実施形態において、プログラム命令は、上述の方法、例えば図３Ａ〜３Ｃにより示される方法を実現してもよい。他の実施形態において、異なる要素およびデータが含まれてもよい。示されるように、データ７３２は、ユーザ場所情報および特性７３４を含んでもよく、これは、図１に関して上述したものに類似しても（または同じであっても）よいことに留意されたい。

コンピュータシステム７００は、単に例示であり、実施形態の範囲を制限することを意図しないことが、当業者に理解される。特に、コンピュータシステムおよびデバイスは、コンピュータ、ネットワークデバイス、インターネット家電、ＰＤＡ、無線電話、ポケベル等を含む、示された機能を実行し得るハードウェアまたはソフトウェアの任意の組合せを含んでもよい。コンピュータシステム７００はまた、示されていない他のデバイスに接続されてもよく、または代わりに、スタンドアロン型システムとして動作してもよい。さらに、示された構成部分コンピュータにより提供される機能は、いくつかの実施形態において、より少ない構成部分内に組み合わされてもよく、または追加の構成部分内に分散されてもよい。同様に、いくつかの実施形態において、示された構成部分のいくつかの機能は提供されなくてもよく、および／または他の追加の機能性が利用可能であってもよい。

また、様々なアイテムを、使用されている間メモリまたはストレージに記憶されるものとして示しているが、これらのアイテムまたはそれらの一部は、メモリ管理およびデータ完全性の目的で、メモリと他の記憶デバイスとの間で転送されてもよい。あるいは、他の実施形態において、ソフトウェア構成部分の一部または全てが、別のデバイス上のメモリで実行され、コンピュータ間通信を介して示されたコンピュータシステムと通信してもよい。また、システム構成部分またはデータ構造の一部または全ては、コンピュータがアクセス可能な媒体、または適切なドライブにより読み出される携帯型の物品、例えば上述されるもの等に記憶（例えば、命令または構造化データとして）されてもよい。いくつかの実施形態において、コンピュータシステム７００とは別個のコンピュータがアクセス可能な媒体に記憶された命令は、ネットワークおよび／または無線リンク等の通信媒体を介して伝達される、電気信号、電磁信号、またはデジタル信号等の伝送媒体または信号を介してコンピュータシステム７００に伝送されてもよい。様々な実施形態は、さらに、コンピュータがアクセス可能な媒体に、上述の説明に従い実装される命令および／またはデータを受信、送信または記憶することを含んでもよい。一般的には、コンピュータがアクセス可能な媒体は、磁気または光学媒体等の記憶媒体またはメモリ媒体、例えばディスクまたはＤＶＤ／ＣＤ−ＲＯＭ、揮発性または不揮発性媒体、例えばＲＡＭ（例えば、ＳＤＲＡＭ、ＤＤＲ、ＲＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等）、ＲＯＭ等を含んでもよい。いくつかの実施形態において、コンピュータがアクセス可能な媒体は、ネットワークおよび／または無線リンク等の通信媒体を介して伝達される、電気信号、電磁信号、またはデジタル信号等の伝送媒体または信号を含んでもよい。

第１項。コンピュータにより実現される方法であって、
複数のユーザのうちのそれぞれの所与のユーザに対して、所与のユーザと関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから、その所与のユーザのユーザ場所情報を受信することと、
所与のユーザの１つ以上のユーザ特性を決定することと、
特定のユーザと関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから、その特定のユーザのユーザ場所情報を受信することと、
特定のユーザに類似する複数のユーザの特定サブセットを決定することであって、
特定のユーザのユーザ場所情報と複数のユーザの特定サブセットのユーザ場所情報との間の類似性を決定することを含む、特定サブセットを決定することと、
前記特定のユーザに対して、複数のユーザの特定サブセットに対応するユーザ特性に基づいて、推奨を生成することと、
を含む、コンピュータにより実現される方法。

第２項。方法は、特定のユーザの１つ以上のユーザ特性を決定することをさらに含み、ユーザの特定サブセットを決定することは、特定のユーザのユーザ特性と、複数のユーザの特定サブセットに対応するユーザ特性との間の類似性を決定することをさらに含む、第１項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第３項。推奨を備えるメッセージを生成することと、特定のユーザにより管理される少なくとも１つのコンピュータデバイスにメッセージを送信することとをさらに含む、第１項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第４項。前記少なくとも１つのコンピュータデバイスは、携帯電話、携帯情報端末、ラップトップコンピュータシステム、デスクトップコンピュータシステム、およびナビゲーションシステムのうちの１つ以上を備える、第３項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第５項。所与のユーザのユーザ場所情報は、そのユーザが旅行した場所、そのユーザが現在旅行している場所、そのユーザが旅行すると期待される場所、およびそのユーザが旅行すると予測される場所のうちの１つ以上を特定する、第１項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第６項。複数のユーザおよび特定のユーザのユーザ場所情報の少なくともいくつかは、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、通信タワー三角測量、および場所を特定するユーザ入力のうちの１つ以上に基づいて生成される情報を含む、第１項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第７項。所与のユーザの前記１つ以上のユーザ特性は、所与のユーザにより購入されたアイテムまたはサービス、および所与のユーザにより実行されたネットワークベースの活動のうちの１つ以上を示す、第１項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第８項。前記ネットワークベースの活動は、ｅコマースウェブサイトのアイテム詳細ページへのアクセス、ｅコマースウェブサイト上のアイテムの購入、およびｅコマースウェブサイト上のアイテムのウィッシュリストへのアイテムの追加のうちの１つ以上を含む、第７項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第９項。所与のユーザの前記１つ以上の特性は、所与のユーザが特定の商業地に旅行したという指示を含む、第１項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第１０項。前記推奨は、特定サブセットのユーザ特性に従い、複数のユーザの特定サブセットにより購入された推奨アイテムまたはサービス、および特定サブセットのユーザ場所情報から決定された推奨場所のうちの１つ以上を含む、第１項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第１１項。コンピュータにより実現される方法であって、
複数の場所のうちのそれぞれの所与の場所に対して、その場所を訪問した、または訪問すると期待される複数のユーザの行動情報を決定することであって、前記行動情報の少なくともいくつかは、複数のユーザと関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから受信される、行動情報を決定することと、
特定のユーザに対して、そのユーザと関連付けられたコンピュータデバイスから、前記複数の場所のうちの特定場所を示すユーザ場所情報を受信することと、
特定のユーザに対して、推奨であって、特定場所に対する行動情報の統計分析に基づいて推奨される行動を特定する推奨を生成することと、
を含む、コンピュータにより実現される方法。

第１２項。前記推奨の推奨される行動は、購入するアイテム、購入するサービス、および訪問する場所のうちの１つ以上を示す、第１１項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第１３項。特定のユーザのユーザ場所情報は、そのユーザが旅行した場所、そのユーザが現在旅行している場所、そのユーザが旅行すると期待される場所、およびそのユーザが旅行すると予測される場所のうちの１つ以上を特定する、第１１項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第１４項。複数のユーザのうちの所与のユーザに対して、そのユーザの行動情報は、そのユーザが旅行した場所、そのユーザが現在旅行している場所、そのユーザが旅行すると期待される場所、およびそのユーザが旅行すると予測される場所、そのユーザにより購入されたアイテムまたはサービス、およびそのユーザにより実行されたネットワークベースの活動のうちの１つ以上を示す、第１１項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第１５項。特定場所に対する行動情報の前記統計分析は、推奨されるアクションを、その特定場所に関連して複数のユーザにより実行された最も人気のあるアクションとして決定することを含む、第１１項に記載のコンピュータにより実現される方法。

第１６項。システムであって、
メモリと、
メモリに結合される１つ以上のプロセッサと、
を備え、メモリは、
複数のユーザのうちのそれぞれの所与のユーザに対して、所与のユーザと関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから、その所与のユーザのユーザ場所情報を受信するプログラム命令と、
所与のユーザの１つ以上のユーザ特性を決定するプログラム命令と、
特定のユーザと関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから、その特定のユーザのユーザ場所情報を受信するプログラム命令と、
特定のユーザに類似する複数のユーザの特定サブセットを決定するプログラム命令であって、その決定は、特定のユーザのユーザ場所情報と複数のユーザの特定サブセットのユーザ場所情報との間の類似性を決定することを含む、特定サブセットを決定するプログラム命令と、
前記特定のユーザに対して、複数のユーザの特定サブセットに対応するユーザ特性に基づいて、推奨を生成するプログラム命令と、
を備える、システム。

第１７項。プログラム命令は、特定のユーザの１つ以上のユーザ特性を決定するように構成され、ユーザの特定サブセットを決定するために、プログラム命令は、特定のユーザのユーザ特性と、複数のユーザの特定サブセットに対応するユーザ特性との間の類似性を決定するようにさらに構成される、第１６項に記載のシステム。

第１８項。プログラム命令は、推奨を備えるメッセージを生成して、特定のユーザにより管理される少なくとも１つのコンピュータデバイスに前記メッセージを送信するように構成される、第１６項に記載のシステム。

第１９項。前記少なくとも１つのコンピュータデバイスは、携帯電話、携帯情報端末、ラップトップコンピュータシステム、デスクトップコンピュータシステム、およびナビゲーションシステムのうちの１つ以上を備える、第１８項に記載のシステム。

第２０項。所与のユーザのユーザ場所情報は、そのユーザが旅行した場所、そのユーザが現在旅行している場所、そのユーザが旅行すると期待される場所、およびそのユーザが旅行すると予測される場所のうちの１つ以上を特定する、第１６項に記載のシステム。

第２１項。複数のユーザおよび特定のユーザのユーザ場所情報の少なくともいくつかは、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、通信タワー三角測量、および場所を特定するユーザ入力のうちの１つ以上に基づいて生成される情報を含む、第１６項に記載のシステム。

第２２項。所与のユーザの前記１つ以上のユーザ特性は、所与のユーザにより購入されたアイテムまたはサービス、および所与のユーザにより実行されたネットワークベースの活動のうちの１つ以上を示す、第１６項に記載のシステム。

第２３項。前記ネットワークベースの活動は、ｅコマースウェブサイトのアイテム詳細ページへのアクセス、ｅコマースウェブサイト上のアイテムの購入、およびｅコマースウェブサイト上のアイテムのウィッシュリストへのアイテムの追加のうちの１つ以上を含む、第２２項に記載のシステム。

第２４項。所与のユーザの前記１つ以上の特性は、所与のユーザが特定の商業地に旅行したという指示を含む、第１６項に記載のシステム。

第２５項。前記推奨は、特定サブセットのユーザ特性に従い、複数のユーザの特定サブセットにより購入された推奨アイテムまたはサービス、および特定サブセットのユーザ場所情報から決定された推奨場所のうちの１つ以上を含む、第１６項に記載のシステム。

第２６項。コンピュータ可読記憶媒体であって、
複数のユーザのうちのそれぞれの所与のユーザに対して、所与のユーザと関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから、その所与のユーザのユーザ場所情報を受信し、所与のユーザの１つ以上のユーザ特性を決定することと、
特定のユーザと関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから、その特定のユーザのユーザ場所情報を受信することと、
特定のユーザに類似する複数のユーザの特定サブセットを決定することであって、その決定は、特定のユーザのユーザ場所情報と複数のユーザの特定サブセットのユーザ場所情報との間の類似性の決定を含む、特定サブセットを決定することと、
特定のユーザに対して、複数のユーザの特定サブセットに対応するユーザ特性に基づいて、推奨を生成することと、
がコンピュータにより実行可能なプログラム命令を記憶する、コンピュータ可読記憶媒体。

第２７項。プログラム命令は、特定のユーザの１つ以上のユーザ特性を決定するように構成され、ユーザの特定サブセットを決定するために、プログラム命令は、特定のユーザのユーザ特性と、複数のユーザの特定サブセットに対応するユーザ特性との間の類似性を決定するようにさらに構成される、第２６項に記載のシステム。

第２８項。プログラム命令は、推奨を備えるメッセージを生成して、特定のユーザにより管理される少なくとも１つのコンピュータデバイスに前記メッセージを送信するように構成される、第２６項に記載のシステム。

第２９項。前記少なくとも１つのコンピュータデバイスは、携帯電話、携帯情報端末、ラップトップコンピュータシステム、デスクトップコンピュータシステム、およびナビゲーションシステムのうちの１つ以上を備える、第２８項に記載のシステム。

第３０項。所与のユーザのユーザ場所情報は、そのユーザが旅行した場所、そのユーザが現在旅行している場所、そのユーザが旅行すると期待される場所、およびそのユーザが旅行すると予測される場所のうちの１つ以上を特定する、第２６項に記載のシステム。

第３１項。複数のユーザおよび特定のユーザのユーザ場所情報の少なくともいくつかは、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、通信タワー三角測量、および場所を特定するユーザ入力のうちの１つ以上に基づいて生成される情報を含む、第２６項に記載のシステム。

第３２項。所与のユーザの前記１つ以上のユーザ特性は、所与のユーザにより購入されたアイテムまたはサービス、および所与のユーザにより実行されたネットワークベースの活動のうちの１つ以上を示す、第２６項に記載のシステム。

第３３項。前記ネットワークベースの活動は、ｅコマースウェブサイトのアイテム詳細ページへのアクセス、ｅコマースウェブサイト上のアイテムの購入、およびｅコマースウェブサイト上のアイテムのウィッシュリストへのアイテムの追加のうちの１つ以上を含む、第３２項に記載のシステム。

第３４項。所与のユーザの前記１つ以上の特性は、所与のユーザが特定の商業地に旅行したという指示を含む、第２６項に記載のシステム。

第３５項。前記推奨は、特定サブセットのユーザ特性に従い、複数のユーザの特定サブセットにより購入された推奨アイテムまたはサービス、および特定サブセットのユーザ場所情報から決定された推奨場所のうちの１つ以上を含む、第２６項に記載のシステム。

本明細書に記載の方法は、ソフトウェア、ハードウェア、またはこれらの組み合わせに異なる実施形態で実現されてもよい。さらに、方法のブロックの順番は変更されてもよく、様々な要素の追加、再順序付け、組み合わせ、削除、修正等が行われてもよい。本開示の利益を受ける当業者には明らかなように、様々な修正および変更が行われてもよい。本明細書にお記載の様々な実施形態は、例示的であり、制限的ではないことを意図する。様々な変形、修正、追加、および改善が可能である。したがって、単一のインスタンスとして本明細書に記載される構成部分に対し、複数のインスタンスが提供されてもよい。様々な構成部分、動作およびデータストアの間の境界は、ある程度任意であり、特定の例示的構成に関して具体的動作が示されている。機能性の他の割り当てが想定され、続く特許請求の範囲内に含まれ得る。最後に、例示的構成において異なる構成部分として示される構造および機能は、組み合わされた構造または構成部分として実現されてもよい。これらの、および他の変形、修正、追加、および改善は、続く特許請求の範囲において定義される実施形態の範囲内に含まれ得る。

Claims (15)

1. コンピュータにより実現される方法であって、
   複数のユーザのうちのそれぞれの所与のユーザに対して、前記所与のユーザに関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから、前記所与のユーザのユーザ場所情報を受信して、前記所与のユーザの１つ以上のユーザ特性を決定することと、
   特定のユーザと関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから、その特定のユーザのユーザ場所情報を受信することと、
   前記特定のユーザに類似する前記複数のユーザの特定サブセットを決定することであって、前記特定のユーザのユーザ場所情報と前記複数のユーザの前記特定サブセットの前記ユーザ場所情報との間の類似性を決定することを含む、前記特定サブセットを決定することと、
   前記特定のユーザに対して、前記複数のユーザの前記特定サブセットに対応する前記ユーザ特性に基づいて、推奨を生成することと、
   を含む、コンピュータにより実現される方法。
2. 前記方法は、前記特定のユーザの１つ以上のユーザ特性を決定することをさらに含み、前記ユーザの特定サブセットを決定することは、前記特定のユーザの前記ユーザ特性と、前記複数のユーザの前記特定サブセットに対応する前記ユーザ特性との間の類似性を決定することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータにより実現される方法。
3. 前記推奨を備えるメッセージを生成することと、前記特定のユーザにより管理される少なくとも１つのコンピュータデバイスに前記メッセージを送信することとをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータにより実現される方法。
4. 前記複数のユーザおよび前記特定のユーザのユーザ場所情報の少なくともいくつかは、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、通信タワー三角測量、および場所を特定するユーザ入力のうちの１つ以上に基づいて生成される情報を含む、請求項１に記載のコンピュータにより実現される方法。
5. 前記ネットワークベースの活動は、ｅコマースウェブサイトのアイテム詳細ページへのアクセス、ｅコマースウェブサイト上のアイテムの購入、およびｅコマースウェブサイト上のアイテムのウィッシュリストへのアイテムの追加のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載のコンピュータにより実現される方法。
6. 前記推奨は、前記特定サブセットの前記ユーザ特性に従い、前記複数のユーザの前記特定サブセットにより購入された推奨アイテムまたはサービス、および前記特定サブセットの前記ユーザ場所情報から決定された推奨場所のうち１つ以上を含む、請求項１に記載のコンピュータにより実現される方法。
7. システムであって、
   メモリと、
   前記メモリに結合される１つ以上のプロセッサと、
   を備え、前記メモリは、
   複数のユーザのうちのそれぞれの所与のユーザに対して、前記所与のユーザに関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから、前記所与のユーザのユーザ場所情報を受信して、前記所与のユーザの１つ以上のユーザ特性を決定するプログラム命令と、
   特定のユーザと関連付けられた１つ以上のコンピュータデバイスから、その特定のユーザのユーザ場所情報を受信するプログラム命令と、
   前記特定のユーザに類似する前記複数のユーザの特定サブセットを決定するプログラム命令であって、その決定は、前記特定のユーザの前記ユーザ場所情報と前記複数のユーザの前記特定サブセットの前記ユーザ場所情報との間の類似性の決定を含む、プログラム命令と、
   前記特定のユーザに対して、前記複数のユーザの前記特定サブセットに対応する前記ユーザ特性に基づいて、推奨を生成するプログラム命令と、
   を備える、システム。
8. 前記プログラム命令は、前記特定のユーザの１つ以上のユーザ特性を決定するように構成され、前記ユーザの特定サブセットを決定するために、前記プログラム命令は、前記特定のユーザの前記ユーザ特性と、前記複数のユーザの特定サブセットに対応する前記ユーザ特性との間の類似性を決定するようにさらに構成される、請求項７に記載のシステム。
9. 前記プログラム命令は、前記推奨を備えるメッセージを生成して、前記特定のユーザにより管理される少なくとも１つのコンピュータデバイスに前記メッセージを送信するように構成される、請求項７に記載のシステム。
10. 所与のユーザの前記ユーザ場所情報は、そのユーザが旅行した場所、そのユーザが現在旅行している場所、そのユーザが旅行すると期待される場所、およびそのユーザが旅行すると予測される場所のうちの１つ以上を特定する、請求項７に記載のシステム。
11. 前記複数のユーザおよび前記特定のユーザのユーザ場所情報の少なくともいくつかは、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、通信タワー三角測量、および場所を特定するユーザ入力のうちの１つ以上に基づいて生成される情報を含む、請求項７に記載のシステム。
12. 前記所与のユーザの前記１つ以上のユーザ特性は、前記所与のユーザにより購入されたアイテムまたはサービス、および前記所与のユーザにより実行されたネットワークベースの活動のうちの１つ以上を示す、請求項７に記載のシステム。
13. 前記ネットワークベースの活動は、ｅコマースウェブサイトのアイテム詳細ページへのアクセス、ｅコマースウェブサイト上のアイテムの購入、およびｅコマースウェブサイト上のアイテムのウィッシュリストへのアイテムの追加のうちの１つ以上を含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記所与のユーザの前記１つ以上の特性は、前記所与のユーザが特定の商業地に旅行したという指示を含む、請求項７に記載のシステム。
15. 前記推奨は、前記特定サブセットの前記ユーザ特性に従い、前記複数のユーザの前記特定サブセットにより購入された推奨アイテムまたはサービス、および前記特定サブセットの前記ユーザ場所情報から決定された推奨場所のうちの１つ以上を含む、請求項７に記載のシステム。

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