JP2015531913A5 - - Google Patents

Claims (20)

1. 推奨をユーザーにプッシュするための方法であって、
   ユーザーに関連する誘起イベントを特定するステップと、
   前記誘起イベントに対応する１または複数の提案エンティティを決定するステップであって、前記１または複数の提案エンティティは、第１提案エンティティと第２提案エンティティを含み、前記第１提案エンティティは、第１の要因に関連する第１の順位を有し、前記第２提案エンティティは、前記第１の要因に関連する第２の順位を有し、前記第１提案エンティティは、第２の要因に関連する第３の順位を有し、前記第２提案エンティティは、前記第２の要因に関連する第４の順位を有し、前記第１の順位は前記第２の順位よりも低く、前記第３の順位は前記第４の順位よりも高い、ステップと、
   前記誘起イベントに関連する観察データーから得られた１または複数の制約に基づいてエンティティ選択判断基準モデルを構築するステップと、
   前記エンティティ選択判断基準モデルを前記１または複数の提案エンティティに適用して、前記誘起イベントに対する推奨を作成するステップであって、前記推奨は、前記第１の順位が前記第２の順位よりも低く前記第３の順位が前記第４の順位よりも高いことに基づいて、前記第２提案エンティティではなく前記第１提案エンティティを含む、ステップと、
   前記推奨を前記ユーザーに関連するデバイスにプッシュするステップと、
   を含む方法。
2. 前記誘起イベントは、前記ユーザーが活動を実行するであろうとの推論に対応する、請求項１に記載の方法。
3. 前記ユーザーによる以前の活動の実行に基づいて前記推論を生成するステップを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記誘起イベントは、ユーザー・カレンダー内において予定されているイベント、前記ユーザーに関連付けられている電子メール、前記ユーザーに対するソーシャル・ネットワーク・データー、被観察行動、実世界値の変化、または前記ユーザーの車両内のガソリンの量のうちの少なくとも１つに対応する、請求項１に記載の方法。
5. エンティティ選択判断基準モデルを構築する前記ステップは、
   天候制約、ガソリン制約、交通制約、会員制約、価格制約、クーポン制約、営業時間制約、ユーザー趣向制約、目的地までの距離の制約、駐車場／目的地制約、時間制約、または被観察行動制約のうちの少なくとも１つに基づいて、前記エンティティ選択判断基準モデルを構築するステップを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記プッシュするステップは、
   前記推奨を前記ユーザーの車両と関連付けられた計算デバイスにプッシュするステップ、または
   前記推奨を地図にプッシュするステップ
   のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記プッシュするステップは、
   前記推奨に対するユーザーの要請なく前記推奨をプッシュするステップを含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記プッシュするステップは、
   前記エンティティ選択判断基準モデル内における１または複数の制約に基づいて、前記ユーザーによって予め定められたのではないプッシュ時刻を決定するステップと、
   前記推奨を前記プッシュ時刻においてプッシュするステップと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
9. プッシュ時刻を決定する前記ステップは、
   営業時間制約または現在値制約のうちの少なくとも１つに基づいて前記プッシュ時刻を決定するステップを含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記推奨は、一連のイベントに対応する一連の提案エンティティを含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記構築するステップは、
    １または複数のユーザーの行動を集計して制約を生成するステップ、
    １または複数のユーザーのユーザー趣向を集計して制約を生成するステップ、または
    実世界値に基づいて制約を生成するステップ
    のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
12. 実世界値の変化に基づいて誘起される被観察ユーザー行動に基づいて、１組の誘起イベントを作成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記第１の要因は前記ユーザーからの距離に対応する、請求項１に記載の方法。
14. 前記第２の要因は価格に対応する、請求項１に記載の方法。
15. 推奨をユーザーにプッシュするためのシステムであって、
    １または複数の処理ユニットと、
    前記１または複数の処理ユニットのうちの少なくとも１つによって実行された時に推奨コンポーネントのうちの少なくとも一部を実現する命令を備えるメモリーと、
    を備え、
    前記推奨コンポーネントは、
    ユーザーに関連する誘起イベントを特定するステップと、
    前記誘起イベントに対応する１または複数の提案エンティティを決定するステップであって、前記１または複数の提案エンティティは、第１提案エンティティと第２提案エンティティを含み、前記第１提案エンティティは、第１の要因に関連する第１の順位を有し、前記第２提案エンティティは、前記第１の要因に関連する第２の順位を有し、前記第１提案エンティティは、第２の要因に関連する第３の順位を有し、前記第２提案エンティティは、前記第２の要因に関連する第４の順位を有し、前記第１の順位は前記第２の順位よりも低く、前記第３の順位は前記第４の順位よりも高い、ステップと、
    前記誘起イベントに関連する観察データーから得られた１または複数の制約に基づいてエンティティ選択判断基準モデルを構築するステップと、
    前記エンティティ選択判断基準モデルを前記１または複数の提案エンティティに適用して、前記誘起イベントに対する推奨を作成するステップであって、前記推奨は、前記第１の順位が前記第２の順位よりも低く前記第３の順位が前記第４の順位よりも高いことに基づいて、前記第２提案エンティティではなく前記第１提案エンティティを含む、ステップと、
    前記推奨を前記ユーザーに関連するデバイスにプッシュするステップと、
    を実施するように構成される、システム。
16. 前記推奨コンポーネントは、
    ユーザーが活動を実行するであろうとの推論を、前記ユーザーによる以前の活動の実行に基づいて生成するステップと、
    前記誘起イベントを前記推論に基づいて特定するステップと、
    を実施するように構成される、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記推奨コンポーネントは、
    前記推奨に対するユーザーの要請なく前記推奨をプッシュするステップを実施するように構成される、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記推奨コンポーネントは、
    前記エンティティ選択判断基準モデル内における１または複数の制約に基づいて、前記ユーザーによって予め定められたのではないプッシュ時刻を決定するステップと、
    前記推奨を前記プッシュ時刻においてプッシュするステップと、
    を実施するように構成される、請求項１５に記載のシステム。
19. 前記観察データーは、以前のユーザー活動、ユーザー活動のパターン、ユーザーの製品趣向、ユーザーの業務趣向、ユーザーの時間趣向、またはユーザーの価格趣向のうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載のシステム。
20. 実行された時に推奨をユーザーにプッシュするための方法を実施するプロセッサー実行可能命令を備えた、信号を除くコンピューター読み取り可能媒体であって、
    前記方法は、
    ユーザーに関連する誘起イベントを特定するステップと、
    前記誘起イベントに対応する１または複数の提案エンティティを決定するステップであって、前記１または複数の提案エンティティは、第１提案エンティティと第２提案エンティティを含み、前記第１提案エンティティは、第１の要因に関連する第１の順位を有し、前記第２提案エンティティは、前記第１の要因に関連する第２の順位を有し、前記第１提案エンティティは、第２の要因に関連する第３の順位を有し、前記第２提案エンティティは、前記第２の要因に関連する第４の順位を有し、前記第１の順位は前記第２の順位よりも低く、前記第３の順位は前記第４の順位よりも高い、ステップと、
    前記誘起イベントに関連する観察データーから得られた１または複数の制約に基づいてエンティティ選択判断基準モデルを構築するステップと、
    前記エンティティ選択判断基準モデルを前記１または複数の提案エンティティに適用して、前記誘起イベントに対する推奨を作成するステップであって、前記推奨は、前記第１の順位が前記第２の順位よりも低く前記第３の順位が前記第４の順位よりも高いことに基づいて、前記第２提案エンティティではなく前記第１提案エンティティを含む、ステップと、
    前記推奨を前記ユーザーに関連するデバイスにプッシュするステップと、
    を含む、コンピューター読み取り可能媒体。