JP5072183B2 - 空間意味的モデル化を用いる会合場所決定法 - Google Patents

Description

発明の背景
（１．発明の分野）
本発明は、概して、会合場所を決定することに関し、特に、コンピュータアプリケーションを用いて会合する人々のグループに関心のある場所を提案する方法、装置及び製品に関する。

（２． 関連技術の説明）
無線の消費者向けアプリケーションにおいて興味ある問題は、会合する友達のグループに関心のある場所を提案する（すなわち、会合／集合場所を計算する）ということである。会合場所を計算する場合、様々な要素を考慮しなければならない。例えば、このグループの全メンバーの現在位置を考慮しなければならない。その上、会合場所に到達するまでのグループのメンバーの移動距離／時間、及び／または、グループの各々／全てのメンバーの行動嗜好または傾向（例えば、メンバーがゴルフのような屋外スポーツを好む、あるいは、彼らがショッピングセンタで合うのを好む場合）を考慮することが有益である可能性がある。更に、下位グループにおける関心の著しい発散を収束または容認するのが有益である。

これら同様な考慮の幾つかが、初めて会う２人に対してブラインドデート開催場所を提案する場合に、あるいは、前の行動プロファイルに基づいて単独ユーザーに行動を提案するために適用される。

アプリケーションにより用いられる従来技術の方法は、局部的なイエローページを調べる会合コーディネータ、何人かの会合参加者及び／またはすべての会合参加者向きである。この場合、各個人は、お気に入りの場所を選択する。その後、ｎの２乗（ｎ^２）の通信がグループのメンバー間に発生して、意見の一致と、合意された場所とを確定する。

このような従来技術の方法は、著しい制限を有する。例えば、大量のデータが低帯域幅ネットワークで（例えば、電話を介して）グループ内の各ユーザーに送信される。更に、各ユーザーは、イエローページのカテゴリー及び下位カテゴリー内を手動で検索し、お気に入りの場所を選択しなければならない。会合場所の困難な合意を最終的に引き出すため、ｎの２乗の通信が必要とされる。その上、性能、時間、そしてまた、無線通信時間、サービス利用などのドル価格の点から見てユーザーにとって高コストである。

（発明の要旨）
本発明の１つ以上の実施形態は、ユーザーの現在位置と、個々のユーザーの行動嗜好と、起点及び目的地間の距離／進行阻害要因とを計上する会合場所提案の知的リストを提供する。提案された２〜３つの場所から最終会合場所を選択する以外、グループのユーザー間での相互作用は必要とされない。

会合場所を決定するため、２つの独立した軸すなわち、空間要素及び意味要素が用いられる。空間要素は、関心のある会合場所を検索するシード点として用いるための中心位置を決定する。意味要素は、グループの各メンバーに対する（行動嗜好を表す）「お気に入りカテゴリー」のリストが与えられた提案されたカテゴリーリストを計算する。提案されたカテゴリーリストは、グループに対する関心の収束を表すカテゴリーのランクリストである。

意味要素及び空間要素を組み合わせることにより、１つ以上の会合場所を決定し、ユーザーに提示できる。空間要素からの中心位置をシード点として用いて、意味要素からの提案されたカテゴリーに属する関心地点が検索される。見込みのある会合場所のリストを得た後、空間相互作用モデル化に基づいて場所を絞り込むことができる。言い換えれば、会合場所の種類、会合場所の魅力、及び距離／進行阻害要因のような様々な要素を用いて、見込みのある会合場所のリストを選択または絞り込むことができる。

（好適な実施形態の詳細な説明）
以下の説明では、説明の一部を形成し、例示の目的で本発明の幾つかの実施形態を示す添付図面を参照する。当然のことながら、他の実施形態を用いることができ、本発明の範囲から逸脱することなく、構造上の変更を行うことができる。

（概要）
本発明の１つ以上の実施形態は、ユーザーの現在位置と、個々のユーザーの行動嗜好と、起点及び目的地間の距離／進行阻害要因とを計上する会合場所提案の知的リストを計算する。提案された２〜３つの場所から最終会合場所を選択する以外、グループのユーザー間での相互作用は必要とされない。このような最小限の相互作用は、低帯域幅無線ネットワークでのデータの転送を著しく減少させ、しかも、ユーザーにとって費用の節約になる。その上、実施形態は、直接の個人化マーケティングを通じて会合場所を主催する商業施設の対価を増大させる。この商業施設は、その提供物に特定の関心を持つということで知られている人々のグループを接待することから利益を得る。更に、本発明は、グループの行動を選択するユーザーインターフェースナビゲーションを減少させることにより消費者向けアプリケーションの使い易さを改善する（しかも、驚きの要素を提供する）。

（ハードウェア及びソフトウェアの環境）
図１は、本発明の１つ以上の実施形態によるハードウェア及びソフトウェア環境を線図的に示し、特に、ネットワーク１０２を用いてクライアントコンピュータ１０４をサーバコンピュータ１０６に接続する典型的な分散型コンピュータシステム１００を示している。ネットワーク１０２は、インターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）または同様のものを典型的に有することができる。クライアント１０４は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、ＷＩＮＣＥ、ＰＡＬＭデバイスまたは携帯電話（例えば、無線アプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）使用可能な電話）を典型的に有することができる。サーバ１０６は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、小型コンピュータまたはメインフレームを典型的に有することができる。その上、クライアント１０４及びサーバ１０６の双方は入力（例えば、カーソル位置入力）を受信し、カーソル制御装置１１８のような入力装置に応答してカーソルを表示できる。

インターネットのようなネットワーク１０２はクライアント１０４をサーバコンピュータ１０６に接続する。その上、ネットワーク１０２は、無線周波数（ＲＦ）を用いてクライアント１０４とサーバ１０６とを接続し、これらの間で通信を行うことができる。クライアント１０４はクライアントアプリケーションまたはウェブブラウザ１０８を実行し、ウェブサーバ１１０を実行しているサーバコンピュータ１０６と通信できる。このようなウェブブラウザ１０８は典型的に、ネットスケープナビゲータまたはマイクロソフトインターネットエクスプローラのようなプログラムである。

ウェブサーバ１１０は、スクリプトを実行できるアクティブサーバページ（ＡＳＰ）またはインターネットサーバアプリケーションプログラミングインターフェース（ＩＳＡＰＩ）アプリケーション１１２をホストできる。これらスクリプトは、ビジネスロジックを実行する（ビジネスオブジェクトとも称する）オブジェクトを呼び出す。次に、ビジネスオブジェクトは、データベース管理システム（ＤＢＭＳ）１１４を介してデータベース１１６内のデータを操作する。あるいはまた、ネットワーク１０２を通してデータベース１１６から情報を伝達する／得る代わりに、データベース１１６をクライアント１０４の一部とすることができ、またはクライアント１０４に直接に接続できる。

一般に、これら構成要素１０８〜１１８のすべては、装置、媒体、信号またはキャリア例えば、データ記憶装置、データ通信装置、遠隔コンピュータ、または、ネットワークを介するか、もしくはその他のデータ通信装置を介してコンピュータに結合された装置などの内部に実施できるか、あるいは、これらから取り出すことができるロジック及び／またはデータを有する。更に、このロジック及び／またはデータが読み取られ、実行され、かつ／または解釈されると、実行すべき本発明を実施し、かつ／または用いるのに必要な工程を結果として生ずる。

このように、標準のプログラミング及び／またはエンジニアリング技術を用いてソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアまたはそれらのいずれかの組み合せを生成する方法、装置または製品として本発明の実施形態を実施できる。ここで用いる「製品」（あるいはまた、「コンピュータプログラム製品」）という言葉は、いずれかのコンピュータ可読装置、キャリアまたは媒体からアクセス可能なロジック及び／またはデータを含むものとする。

この典型的な環境に対して多くの変更形態を、本発明の範囲から逸脱することなく構成できることを当業者は認識するであろう。例えば、上記の構成要素のいずれかの組み合せを用いて、または、異なるロジック、データ、異なる周辺機器及び異なる装置を含むいかなる数の異なる構成要素を用いて、これらにより類似機能が実行される限りは本発明を実施できることを当業者は認識するであろう。

（ソフトウェア環境）
本発明の１つ以上の実施形態は、アプリケーション（例えば、サーバ１０６上のアプリケーション１１２または、クライアント１０４上のアプリケーション１０８）が（例えば、２〜４つの）会合場所（例えば、ユーザーのグループの、または、２人またはそれ以上のユーザーのブラインドデートの集合場所）のショートリストを提案することを可能にする。このようなアプリケーション１０８または１１２には、ユーザーのグループ（例えば、クライアント１０４）、ユーザーの現在位置、そして、個々のユーザーのお気に入りカテゴリー／傾向を表すリストが与えられる。あるいはまた、単一ユーザーの現在位置及び行動プロファイルが与えられてアプリケーション１０８または１１２は個々のユーザーの行動を提案できる。

適切な会合場所のリストを決定するため、２つの独立した軸すなわち、空間要素及び意味要素を用いることができる。
空間要素
本発明の空間要素は、関心のある会合場所を検索するシード点として活用する中心位置を決定するのに用いられる。ｎ人のユーザーの位置｛（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），．．．．（ｘｎ，ｙｎ）｝が与えられたとすると、空間要素は中心位置を具える。

シード点として用いられる中心位置を、様々な異なる方法を用いて計算できる。各方法はシード点を会合位置検索に用い、それ自体は会合位置を表さない。２つのこのような方法の例は、重心計算及び中央値計算を含む。

重心計算では、ユーザーの位置座標について平均／中間がとられる。従って、Ｘ中心＝中間（ｘ１，ｘ２，．．．．ｘｎ）及びＹ中心＝中間（ｙ１，ｙ２，．．．．ｙｎ）である。様々なユーザーの位置に対する各座標点について平均／中間をとることにより、すべての位置の間の重心を決定できる。重心は現実の会合場所を表さず、実際には、重心を、地域（例えば、洞窟内、湖／大洋の中心、山の上、南極大陸内など）の（例えば、高度の高すぎる）風土または地形／地質のために近づき難い位置とすることができる。

図２は、本発明の１つ以上の実施形態による重心計算を示すフローチャートである。工程２００では、様々なユーザーの位置に対する（Ｘ，Ｙ）座標を得る。工程２０２では、Ｘ座標に対する平均／中間を得る。工程２０４では、Ｙ座標に対する平均／中間を得る。工程２０６では、中心位置を、得られた（Ｘ，Ｙ）値（すなわち、（ＸＡＶＧ，ＹＡＶＧ））に設定する。

中央値計算では、ユーザーの位置座標を昇順／降順にソートし、各座標リストの中央値を中心位置に用いる。図３は、本発明の１つ以上の実施形態による中央値計算を示すフローチャートである。工程３００では、各ユーザーの位置に対する（Ｘ，Ｙ）座標を得る。工程３０２では、（例えば、Ｘ及びＹ）座標を、各々独立して昇順または降順にソートする。そして、工程３０４では、各リストの中央値を決定する。工程３０６では、中心位置を中央値に設定する。

上述の中心地点計算の説明は（Ｘ，Ｙ）座標を用いる。しかし、地理的位置を描写する別の手段（例えば、緯度及び経度、３次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）など）をも、記述した計算及び方法（または、中心位置を決定するその他の方法）に用いることができる。

中心位置を決定する精巧な方法は、街路網（例えば、街路網内の標識速度）、（現在の、または予測された）交通時間及び／または（現在の、または予測された）気象条件を用いることができる。このような実施形態では、到達するのにほぼ同じ時間がかかる位置を各ユーザーに反映するように中心位置を調整できる。例えば、街路網が、（上記で決定された）重心からたった１０マイルの位置に到達するために道を外れて５０マイル走行することを人に余儀なくさせれば、本発明の実施形態は、この普通でない街路網及び交通時間を計上するように中心位置／重心を調整できる。同様に、航空機の運航を用いている場合、各関係者から飛行機までの位置と、各空港から到着都市への運航時間とを用いて、この場合も中心位置を調整できる。

更に、目的地への到着に関連する値段及び費用をも用いて中心位置を調整できる。例えば、中心位置に到着する各人の価格設定が比較的均一のままであるように飛行機／列車の運行費用を用いて中心位置を調整できる。

従って、様々な要素及び方法を用いて、シード点として用いられる中心位置を正確に決定でき、会合場所を決定するのに反映させることができる。
意味要素
本発明の意味要素は、提案されたカテゴリーリストを形成するのに用いられる。提案されたカテゴリーリストは、グループ（または、グループ内に関心の著しい発散が存在すれば、主要な下位グループ）に対する関心の収束を表すカテゴリーのランクリストである。（「お気に入りカテゴリー」とも称する）（すなわち、グループの各メンバーに対する行動嗜好、例えば、中華料理店、映画館、ゴルフ、公園、ショッピングセンタ、テニスなどを表す）行動嗜好のリストが与えられたとすると、意味要素は、カテゴリーまたは行動嗜好のランクリストを計算する。

様々な方法を用いて意味要素を計算できる。階層ツリーは、他の分野（例えば、生態学における生物の分類学的分類）の意味関係を獲得する良い見本であることが歴史的に証明されている。階層グラフ／ツリーを用いると、関係を見ることができ、専門化の適切なレベル（例えば、全体的な表示を与える高次ノードや、専門化の増加するレベルを与える低次ノード）で示すことができる。従って、階層グラフ／ツリーを用いて意味検索を助けることができる。この点に関して、階層グラフを用いて、行動嗜好間の全体的な意味関係を獲得し、しかも、集団（例えば、先のとがった関心の収束）を識別できる。例えば、サブツリーに沿っての集団化は、（分類学的分類における類型に類似する）関心の収束を表すことができる。また、隣接ノードは追加の意味的距離情報を知らせることができる。例えば、屋内での娯楽行動ノード（例えば、映画館、スポーツバーなど）を互いに隣接して設定でき、屋外での娯楽行動ノード（例えば、ゴルフ、テニスなど）から分離できる。

階層グラフを用いるため、関心地点を様々なユーザーから収集し、カテゴリーに分類する。関心地点及びお気に入りカテゴリーを、ウェブブラウザ上または、ＷＡＰ使用可能な電話のミニブラウザ上で確認されたお気に入りの場所のユーザーリストから取り出すか、あるいは用いることができる。従って、ユーザーがブラウジングまたは使用中の経歴を記録／記憶し、利用できる。

あるいはまた、サーバ１０６からの、またはクライアント１０４上のソフトウェアからの質問を介してユーザーから関心地点を獲得できる。例えば、ＷＡＰ使用可能な電話で利用できる限定されたメモリ及び画面空間のため、行動嗜好の収集を可能にするように（例えば、クライアント１０４に送信された連続画面上に表示されたメニューのリストを介して）概要から詳細までの複数の質問を尋ねることができる。特に、（例えば、レストラン、小売店、接待などの選択の組が与えられて）関心のあるカテゴリーを選択するようにユーザーに依頼できる。ユーザーが答えると、下位カテゴリーの更なるリストを選択のためにユーザーに提示できる。実際の仕事／場所のリストが（例えば、ホワイトページまたはイエローページディレクトリから）ユーザーに提示されるまで、選択を連続して狭めることができる。ユーザーが実際の場所を選択した後、地図、方角、予約などをユーザーに提示できる。

カテゴリーリストが作成され、ユーザーの嗜好がカテゴリーリスト／階層グラフに組み込まれると、各カテゴリーを好むユーザーの数に基づいてカテゴリーを重み付けできる。図４は、友達カテゴリーについて友達グループに聞き取り調査をすることにより得た結果の一例を示している。４２個の異なるカテゴリーが得られ、分類された。例えば、複数のユーザーから嗜好のすべてが得られ、聞き取り調査に基づいて階層グラフ４００内に配置された。図示のように、関心地点（ＰＯＩ）が第１レベルでレストラン（Ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ）４０２、小売店（Ｓｈｏｐ）４０４、仕事（Ｂｕｓｓｉｎｅｓｓ）４０６及び娯楽（Ｅｎｔｅｒｔａｉｎｍｅｎｔ）４０８に分類された。必要に応じて、カテゴリーは更に下位カテゴリー（例えば、アジア風レストラン（Ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ．Ａｓｉａｎ）４１０及びアメリカ風４１２レストラン（Ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ．Ａｍｅｒｉｃａｎ））に分類された。下位カテゴリーへの更なる分類の適切性は、ユーザーの経歴と、お気に入りのリストと、指定された分類レベルとを含む様々な要素に基づくことができる。あるいはまた、下位カテゴリーの数は、ユーザーへ／により与えられた質問及び回答に基づくことができる。更にもう１つの実施形態では、任意の数の下位カテゴリーを構成できる。

次に、ユーザーのお気に入りプロファイルにより与えられた入力を階層グラフに上書きする。この場合、各カテゴリーを好むユーザーの数に基づいてカテゴリーを重み付けした。例えば、５人のユーザーは中国料理店を好み、１１人のユーザーは映画館を好む。

図５は、本発明の１つ以上の実施形態に従って、意味要素で用いられる階層グラフの利用／作成を示すフローチャートである。工程５００では、関心地点をカテゴリーに分類する。工程５０２では、適切な場合、関心地点を下位カテゴリーに更に分類する。工程５０４では、ユーザーからの行動嗜好を階層グラフ／カテゴリーリストに上書きする。行動嗜好を上書きすると、各カテゴリーを好むユーザーの数に基づいて各カテゴリーもまた、重み付けできる。このように重み付けされたカテゴリーリストを、行動嗜好のランクリストとも称することができる。従って、このランクリストは、複数（すなわち、２人以上）のユーザーに対する関心の収束を表す。
会合場所の決定
空間要素及び意味要素を組み合わせることにより会合場所（または会合場所のリスト）を決定／提示できる。シード点として中心位置を用いて、アプリケーションは、提案されたカテゴリーリストに属する１つ以上の関心地点を検索する。例えば、中心位置がサンフランシスコのパウエルアンドマーケットであり、最初に提案されたカテゴリーがスポーツバーであれば、会合場所は、パウエルアンドマーケットに最も近いスポーツバーを検索する。

中心位置と行動嗜好のランクリスト（例えば、重み付けされた階層グラフ）とを得た後、見込みのある会合場所に対する１つ以上のカテゴリーを決定するのにランクリストを詳しく検討する。適切なカテゴリーを見つけ出すため、最も重いサブツリー（またはトレイル）を見つけ出すように階層ツリー（例えば、図４のツリー４００）を使い、検索する。次に、最も重いトレイルまたはサブツリーに支点を設定することにより、会合場所に対する１つ以上のカテゴリーを選択できる。

この支点は、専門すぎるカテゴリー（例えば、ＰＯＩ．レストラン．アジア風．中国風．高級官僚風）と、概略すぎるカテゴリー（ＰＯＩ．レストラン）との間に均衡を形成するように設定される。このような均衡を形成するため、しきい値または最小／最大満足レベルを用いることができる。しきい値レベルは、満足することを必要とされている人の数を反映できる。この点に関して、下位カテゴリーを分解及び選択した結果が、ある百分率よりも低いユーザー満足をもたらさない限り、下位カテゴリーを連続して選択できる。例えば、３０％のしきい値が選択されると、下位カテゴリーの選択結果が、３０％未満のユーザーを満足させるカテゴリーの選択を生じさせるまで、選択されたカテゴリーは連続的に分解される。この点に関して、減少する値にしきい値を設定するにつれて、より少数の人／ユーザーが、選択されたカテゴリーにより満足できる。しきい値レベルを任意に設定することができ、あるいは、システムのユーザーごとに調整できる。

図４では、ツリーを詳しく検討し、支点を設定することにより、会合場所に対する２つのカテゴリーすなわち、ＰＯＩ．レストラン．アジア風．中国風（ＰＯＩ．Ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ．Ａｓｉａｎ．Ｃｈｉｎｅｓｅ）４１４及びＰＯＩ．娯楽．映画館（ＰＯＩ．Ｅｎｔｅｒｔａｉｎｍｅｎｔ．Ｃｉｎｅｍａ）４１６を得た。複数のカテゴリーが選択された後、好みのカテゴリーを選択するための選択肢をユーザーに与えることができる。その上（または、代わりに）、中心地点に最も近い特定されたカテゴリー内で特定の会合場所を検索することにより会合場所を決定できる。図４では、中央位置（−１２２．５１１，３７．７５１）に最も近い映画館または中国料理店を検索することにより会合場所を決定する。

図６は、本発明の１つ以上の実施形態による会合場所の決定を示すフローチャートである。工程６００では、最も重いサブツリー（または、トレイル）を見つけ出す。工程６０２では、見つけ出したサブツリー（または、トレイル）に支点を設定する。上述したように、支点の設定は、最低限のしきい値百分率のユーザーを満足する１つ以上のカテゴリーを選択することを含み、この場合、選択されたカテゴリー内の下位カテゴリーの選択は最低限のしきい値百分率未満のユーザーを満足する。工程６０４では、中心位置に最も近い支点により特定されたカテゴリーから会合場所を選択する。

図７は、本発明の１つ以上の実施形態に従って会合場所を決定するのに実行される工程の概観を示すフローチャートである。工程７００では、２人以上の各人の位置を獲得する。工程７０２では、獲得した位置に基づいて中心位置を決定する。工程７０４では、２人以上の人々に対する行動嗜好のリストを獲得する。工程７０６では、ユーザーから獲得したリストに基づいて行動嗜好のランクリストを計算する。ランクリストは、２人以上の人々に対する関心の収束を表す。工程７０８では、中心位置及びランクリストを組み合わせることにより１つ以上の会合場所を決定する。
空間相互作用モデル化に基づく絞り込み
２つ以上の会合場所を計算した後、どちらの特定の会合場所を選択すべきかを決定するのに更なる絞り込みを適用できる。例えば、更なる絞り込みを用いて、会合場所付近で利用できる３つの可能な候補から特定の中華料理店を選択できる。このような絞り込みを、空間相互作用モデル化を用いて決定できる。

空間相互作用モデル化では、様々な要素／属性を考慮できる。このような要素は、基点／会合場所の流れ特性の傾向、基点／会合場所の魅力、及び／または、目的地から基点／会合場所の一般的な分離あるいは距離（または進行）阻害要因を含むことができる。

基点／会合場所の流れ特性または傾向を考慮する場合、ユーザーの総合プロファイルを検査できる。この点に関して、ユーザーは、会合に対して特定のプロファイルを選択できる。あるいはまた、グループ内のユーザーの経歴や、会合に対して計画された時間／日付などに基づいてプロファイルを自動的に決定できる。例えば、ユーザーのグループが、支出予算を有するビジネス訪問者グループか、楽しい時間を期待しているが、支出する小遣いで制限された１０代のグループか、適度な予算で素晴らしい夕べに外出するのを期待している成人のカップルかどうかに関して決定し、考慮できる。これらの考慮に基づいて、別の会合場所より優れた特定の会合場所を選択できる。

会合場所の魅力を考慮する場合、会合場所の様々な属性を検査し、ユーザーの期待と比較できる。例えば、レストランの床面積、レストランの待ち時間、または、店主により提供されるサービス水準を、ユーザーのグループにより期待されるものと比較できる。これらの期待は、ユーザーにより直接に選択された／与えられた情報に基づくことができる。あるいはまた、ユーザーにより訪問された場所（例えば、食事をしたレストラン）の前歴に基づいてユーザーの期待を決定できる。経歴を更に分析し、特定の場所に関する詳細を提供する入手可能な案内書（例えば、ザガット（登録商標）サーベイから入手できるレストラン案内書）と比較できる。

最終的な会合場所を絞り込むか、選択できる更なる考慮は、ユーザー位置から会合場所の一般的な空間分離または距離／進行阻害要因を評価できる。例えば、１人のユーザーが所在地まで車で行くことができ、その一方で、別のユーザーが飛行機で行くことを強いられるおそれがあれば、費用の差を考慮できる。あるいはまた、ユーザー位置から中心位置の間の距離がすべて（または複数）の当事者ごとに飛行機旅行を必要とすれば、実施形態は、１人のユーザーだけに飛行機で行くことを強いるように会合場所を調整できる。別の例では、気象条件のような阻害要因は、旅行より前に、嵐が止むのを待つように１人の参加者に強いるおそれがあり、その一方で、別の参加者は、最初の参加者に向かって旅行を始めている可能性がある。このような状況で会合場所を調整できる。

会合場所を絞り込むのにいかなる種類及び数の要素及び状況を用いることができる。従って、本発明は、上述したこれら絞り込みに限定されるものではない。
結論
ここで、本発明の好適な実施例の説明を終わらせる。以下は、本発明を達成するいくつかの他の実施形態を説明する。例えば、メインフレーム、小型コンピュータまたはパーソナルコンピュータのようないずれかの種類のコンピュータか、あるいは、タイムシェアリングメインフレーム、ローカルエリアネットワークまたはスタンドアロンパーソナルコンピュータのようなコンピュータ構成を本発明で用いることができる。要約すれば、本発明の実施形態は、行動嗜好のリストと、複数のユーザーに対する位置とに基づいて会合場所を決定する方法を提供する。

本発明の好適な実施形態の上述の説明を、例示及び説明の目的で提示した。本発明をすべて言い尽くすものではなく、あるいは、開示した明確な形態に本発明を限定するものではない。上記の教示を考慮して、多くの変更形態及び変形形態が可能である。本発明の範囲は、この詳細な説明ではなく、むしろ、添付の請求項により限定されるものである。

ここで、図面を参照する。図中、同一符号は対応の部分を表す。

図１は、本発明の１つ以上の実施形態によるハードウェア及びソフトウェア環境を線図的に示している。 図２は、本発明の１つ以上の実施形態による重心計算を示すフローチャートである。 図３は、本発明の１つ以上の実施形態による中央値計算を示すフローチャートである。 図４は、本発明の１つ以上の実施形態に従って、友達カテゴリーについて友達グループに聞き取り調査をすることにより得た結果の一例を示している。 図５は、本発明の１つ以上の実施形態に従って、意味要素で用いられる階層グラフの利用／作成を示すフローチャートである。 図６は、本発明の１つ以上の実施形態による会合場所の決定を示すフローチャートである。 図７は、本発明の１つ以上の実施形態に従って会合場所を決定するのに実行される工程の概観を示すフローチャートである。

Claims (15)

1. 会合場所を決定する方法であって、前記方法は、コンピュータによって実行され、前記コンピュータは、入力手段と、プロセッサ手段とを備え、
   前記方法は、
   前記入力手段が、２つ以上のクライアントデバイスの各々の地理的位置データを取り出すことと、
   前記プロセッサ手段が、前記２つ以上のクライアントデバイスの各々の前記取り出された地理的位置データに基づいて地理的中心位置データを計算することと、
   前記プロセッサ手段が、前記２つ以上のクライアントデバイスの各々に連続的な行動嗜好の選択肢を送信することと、前記２つ以上のクライアントデバイスの各々が各選択肢に対する行動嗜好で応答することと、前記２つ以上のクライアントデバイスの各々から受信された各行動嗜好をそれぞれのデータリスト内に配置することとにより、前記２つ以上のクライアントデバイスの各々に対して行動嗜好のデータリストを取り出すことと、
   前記プロセッサ手段が、前記取り出された行動嗜好のデータリストに基づいて行動嗜好のランク付きデータリストを計算することであって、前記計算することは、前記取り出されたデータリストにおいて現れる頻度の最も高い行動嗜好を最高のランクにランク付けし、現れる頻度が次に高い行動嗜好を次に高いランクにランク付けし、前記取り出されたデータリストにおいて現れる頻度が最も低い行動嗜好が最低のランクにランク付けされるまで順次ランク付けを続ける、ことと、
   前記プロセッサ手段が、前記計算された地理的中心位置データにより表される地理的中心位置と、前記ランク付きデータリストにおいてランク付けされた行動嗜好に関連した地理的位置との距離を計算することにより、１つ以上の地理的会合場所を計算することであって、前記計算された１つ以上の会合場所が、前記計算された地理的中心位置に最も近い最高のランクにランク付けされた行動嗜好である、ことと
   を含む、方法。
2. 前記地理的中心位置データを計算することは、前記取り出された地理的位置データに対して地理的平均座標を計算することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記地理的中心位置データを計算することは、
   前記取り出された地理的位置データの地理的座標を独立してソートすることにより、ソート済み地理的座標データリストを生成することと、
   前記ソート済み地理的座標データリストの各々に対する地理的中央値を前記地理的中心位置として決定することと
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記地理的座標は、昇順にソートされる、請求項３に記載の方法。
5. 前記地理的座標は、降順にソートされる、請求項３に記載の方法。
6. 前記地理的中心位置データは、街路網内の標識速度に基づく、請求項１に記載の方法。
7. 前記地理的中心位置データは、現在の交通時間に基づく、請求項１に記載の方法。
8. 前記地理的中心位置データは、気象条件に基づく、請求項１に記載の方法。
9. 前記行動嗜好のランク付きデータリストを計算することは、階層グラフを用いることにより、行動嗜好間の全体的な意味関係を獲得する、請求項１に記載の方法。
10. 前記行動嗜好のランク付きデータリストを計算することは、関心地点を前記行動嗜好からカテゴリーに分類することを含み、前記カテゴリーは、各カテゴリーを好むユーザーの数に基づいて重み付けされる、請求項１に記載の方法。
11. 前記１つ以上の地理的会合場所を決定することは、
    最大の重みを有する１つ以上のカテゴリーを選択することと、
    前記選択されたカテゴリーから前記地理的中心位置に最も近い１つ以上の地理的会合場所を計算することと
    を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記最大の重みを有する１つ以上のカテゴリーを選択することは、前記クライアントデバイスの最低限のしきい値百分率を満足する１つ以上のカテゴリーを選択することを含み、前記１つ以上の選択されたカテゴリーにおける下位カテゴリーの選択は、前記クライアントデバイスの前記最低限のしきい値百分率未満を満足する、請求項１１に記載の方法。
13. 前記１つ以上の地理的会合場所は、前記地理的会合場所の魅力に基づいて計算される、請求項１に記載の方法。
14. 前記１つ以上の地理的会合場所は、一つ以上のクライアントデバイスに対する前記１つ以上の地理的会合場所への距離阻害要因に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
15. 前記１つ以上の地理的会合場所は、実施すべき会合の種類に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。

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