JP2021507344A5 - - Google Patents

Claims (8)

1. ユーザが目的地に向かって進んでいると判断し、前記ユーザが前記目的地に到着する暫定到着時間を経路エンジンから受信する到着予測サービスと、
   前記暫定到着時間を調整し、目的地に応じたファクタに基づいて予測到着時間を与える、目的地に応じたモデルと
   を備えるシステム。
2. 前記到着予測サービスは、
   ロケーションが記録された時点における前記ユーザのロケーションを表す一連のロケーションを、前記ユーザに関連付けられたユーザデバイスから経時的に受信するステップと、
   各ロケーションがそれ以前に記録されたロケーションよりも前記目的地に近いことと、直近のロケーションが建物内ではないことと、前記ロケーションが前記目的地までの想定経路上の地点に位置していることとを判断するステップと
   により、前記ユーザが前記目的地に向かって進んでいると判断する、請求項１に記載のシステム。
3. 複数のユーザが行った移動を含むデータを記憶する移動履歴データベースを備え、
   前記データは少なくとも、過去の通知の識別子と、前記過去の通知の質評価と、前記過去の通知に関連付けられる目的地と、前記過去の通知に関連付けられる目的地に向かって前記複数のユーザの各々が取った経路を表す経路データと、各通知に関連した時刻とを含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記目的地に応じたモデルは、前記移動履歴データベース内のデータに関して機械学習アルゴリズムをトレーニングすることにより作成され、
   前記機械学習モデルは、特定のロケーションについてのデータを分析して前記目的地に応じたモデルを作成する、請求項３に記載のシステム。
5. 前記目的地に応じたファクタに基づいて予測された到着時間を得るために、前記目的地に応じたモデルにより前記暫定到着時間を調整するステップは、
   前記予測された到着時間が信頼できないと判断するステップと、
   前記目的地のコンピューティングデバイスに対して前記予測された到着時間を通知すべきではないと判断するステップと
   を含む、請求項４に記載のシステム。
6. 前記到着予測サービスが、前記ユーザが第１の所定時間内に到着すると予測されることと、前記目的地が前記ユーザから要求されたオーダを満たしておらず、前記ユーザが第２の所定時間内に到着すると予測されることとのうちの少なくとも一方を判断すると、前記到着予測サービスは、前記ユーザについて予測された到着時間を含む通知を前記目的地のコンピューティングデバイスに送信する、請求項１に記載のシステム。
7. ユーザが目的地に向かって進んでいると判断するステップと、
   暫定到着時間を経路エンジンから受信するステップと、
   目的地に応じたモデルに基づいて前記暫定到着時間を調整するステップと、
   調整された到着時間を含む通知を前記目的地のコンピューティングデバイスに送信するステップと
   を含む、正確な到着時間通知を提供するコンピュータ実施方法。
8. ユーザが目的地に向かって進んでいると判断するステップと、
   暫定到着時間を経路エンジンから受信するステップと、
   目的地に応じたモデルに基づいて前記暫定到着時間の信頼度を求めるステップと、
   前記目的地のコンピューティングデバイスに対する通知を、前記暫定到着時間の信頼度が前記通知を送信するのに十分なものであるときに、送信するステップと
   をコンピューティングシステムに実行させるためのプログラム。