JP6162781B2 - 新しい興味のある地点の位置を決定する方法及び装置 - Google Patents

Description

本願はコンピュータ技術分野に関し、具体的には、電気的デジタルデータ処理技術分野に関し、特に、新しい興味のある地点（ＰＯＩ：Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の位置を決定する方法及び装置に関する。

立地選定とは、建築または投資の前、位置について推論と意思決定を行う過程である。新ＰＯＩの位置の決定は主に人流量と潜在顧客を関連分析することに依存し、即ち、区域の人流量及び潜在顧客を描画して、推定し、例えば、人流量が大きいなどの地理的位置の特徴要素に基づいて、新ＰＯＩの位置を選択する。

しかし、前記の人流量と潜在顧客による立地選定において、立地選定用の情報次元が少ないので、立地選定の結果の精度と信頼性が低い。

従来の技術における上記欠陥や不備に鑑みて、高精度且つ高信頼性な技術案を提供することが期待される。前記１つまたは複数の目的を達成するために、本願は新ＰＯＩの位置を決定する方法及び装置を提供する。

本願の一態様は新ＰＯＩの位置を決定する方法を提供し、当該方法は、少なくともＰＯＩデータを含むユーザの検索データに基づいて、少なくとニーズの発生位置をも含むユーザのニーズ情報を決定するステップと、前記検索データに基づいて、供給区域を少なくとも含む既存ＰＯＩの供給情報を取得するステップと、前記ユーザのニーズ情報と前記既存ＰＯＩの供給情報をマッチングして、満たされていないユーザのニーズ情報を得るステップと、前記満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて、新ＰＯＩの位置を決定するステップとを含む。

本願の別の態様は新ＰＯＩの位置を決定する装置を提供し、当該装置は、少なくともＰＯＩデータを含むユーザの検索データに基づいて、少なくともニーズの発生位置を含むユーザのニーズ情報を決定するためのニーズ決定モジュールと、前記検索データに基づいて、少なくとも供給区域を含む既存ＰＯＩの供給情報を取得するための供給決定モジュールと、前記ユーザのニーズ情報と前記既存ＰＯＩの供給情報をマッチングして、満たされていないユーザのニーズ情報を得るためのニーズマッチングモジュールと、前記満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて、新ＰＯＩの位置を決定するための位置決定モジュールとを含む。

本願に係る新ＰＯＩの位置を決定する方法及び装置によれば、ユーザの検索データからユーザのニーズ情報を決定し、ニーズ情報に対応する供給情報を決定して、供給情報とニーズ情報をマッチングし、満たされていないニーズ情報を得て、最後に、満たされていないニーズ情報に基づいて新ＰＯＩの位置を決定することができる。当該方法及び装置における新ＰＯＩの位置を決定するためのニーズ情報はより正確で全面的であり、従って、新ＰＯＩの位置を決定する精度及び信頼性を向上させる。

以下の図面を参照しながら非限定的な実施例を詳細に説明することにより、本願の他の特徴、目的及び利点はより明らかになる。
図１は本願の実施例に係る新ＰＯＩの位置を決定する方法を模式的に示すフローチャートである。 図２は２つの異なるＰＯＩの一週間内のニーズの発生日付の確率密度関数を示す分布模式図である。 図３は２つの異なるＰＯＩの一日内のニーズの発生時点の確率密度関数を示す分布模式図である。 図４は２つの異なるＰＯＩのニーズの満たされた需給距離に基づく累積分布関数を示す分布模式図である。 図５は位置マッチングした既存供給点及び満たされていないユーザのニーズの発生位置を示す熱力学線図である。 図６は本願に係る、満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて新ＰＯＩの位置を決定する一実現態様を模式的に示すフローチャートである。 図７は本願に係る、満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて新ＰＯＩの位置を決定する別の実現態様を模式的に示すフローチャートである。 図８は満たされていないユーザのニーズの発生位置をクラスターして得られた複数の中心位置を示す地図のスクリーンショットの模式図である。 図９は図８の１つのクラスターの中心位置及びそれを最適化した新ＰＯＩの位置を示す地図のスクリーンショットの模式図である。 図１０は本願の実施例に係る新ＰＯＩの位置を決定する装置を模式的に示す構造図である。

以下、図面と実施例を参照しながら本願をさらに詳細に説明する。ここで説明されている具体的な実施例は係る発明を解釈するためのものに過ぎず、本発明の範囲を制限するものではないことを理解することができる。さらに、説明の便宜上、図面には本発明と関連する部分のみを示す。

ただし、衝突しない限り、本願の実施例及び実施例の特徴は相互に組合せてもよい。以下、図面を参照しながら、実施例に基づいて本願を詳細に説明する。

図１は本願の実施例に係る新ＰＯＩの位置を決定する方法を模式的に示す一フローチャート１００である。本実施例は主に当該方法をビッグデータ処理サーバに適用することを例として説明し、ただし、当該サーバは広義のサーバであり、１つのサーバであってもよく、サーバクラスターまたはデータを共有可能なサーバグループであってもよい。前記の新ＰＯＩの位置を決定する方法は下記のステップを含む。
ステップ１１０において、ユーザの検索データに基づいてユーザのニーズ情報を決定する。

本実施例では、まず、受信されたユーザの検索要求に基づいてユーザの検索データを取得することができる。検索データは検索エンジンからのＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）データと検索時の位置（例えば、経緯度座標）を含んでもよく、検索エンジンからの、ユーザＩＤ情報、検索要求の時間及び検索キーワードなどの少なくとも１つを含んでもよいが、これに限定されるものではなく、検索データは地図サービスからのＰＯＩデータとスタート地点（名前及び座標）を含んでもよい。地図サービスからの、ユーザＩＤ情報、検索要求の時間、目的地点（名前及び座標）及び現在位置座標などの少なくとも１つを含んでもよいが、これに限定されるものではない。前記ＰＯＩデータはＰＯＩ名前、タイプ、経緯度座標、具体的な位置、商業圏などの少なく１つを含んでもよいが、これに限定されるものではない。

続いて、ユーザの検索データに基づいてユーザのニーズ情報を決定することができる。決定されたニーズ情報はニーズの発生位置を含んでもよい。決定されたニーズ情報はニーズの発生時間、ニーズ数量及びユーザＩＤ情報の少なくとも１つを含んでもよいが、これに限定されるものではない。

いくつかの実現様態では、検索エンジンからの検索データに基づいて、検索データをニーズ情報として決定してもよい。例えば、検索時の位置をニーズの発生位置と決定すること、検索要求の時間をニーズの発生時間として決定すること、検索数量をニーズ数量として決定すること、及び検索データのユーザＩＤ情報をニーズ情報のユーザＩＤ情報として決定することなどが挙げられる。

別のいくつかの実現様態では、地図サービスからのデータに基づいて検索データをニーズ情報として決定してもよい。例えば、検索のスタート地点をニーズの発生位置として決定すること、検索の目的地点をニーズが満たされる地点として決定すること、検索要求の時間をニーズの発生時間として決定すること、検索数量をニーズ数量として決定すること、及び検索データのユーザＩＤ情報をニーズ情報のユーザＩＤ情報として決定することなどが挙げられる。

上記ニーズ情報に含まれる選択可能なパラメータによって、ニーズ情報への説明をさらに強化し、それによって、新ＰＯＩの位置を決定するためのニーズ情報はより正確で全面的になり、従って、新ＰＯＩの位置を決定する精度及び信頼性を向上させる。

以下、図２と図３を参照しながら、ニーズの発生時間を例として、タイプの異なるＰＯＩと対応するユーザのニーズ時間の分布模式図を記述する。

図２は２つの異なるＰＯＩの一週間内のニーズの発生日付の確率密度関数を示す分布模式図である。

図２に示すように、第１のＰＯＩ（レジャー類ＰＯＩ、例えば、喫茶店）と対応するユーザのニーズの発生日付は日による分布が均一であり、第２のＰＯＩ（飲食類のＰＯＩ、例えば、しゃぶしゃぶの店）と対応するユーザのニーズの発生日付は主に週末に集中する。

図３は２つの異なるＰＯＩの一日内のニーズの発生時点の確率密度関数を示す分布模式図である。

図３に示すように、第１のＰＯＩ（レジャー類ＰＯＩ、例えば、喫茶店）と対応するユーザのニーズの発生時点は主に午後に集中し、第２のＰＯＩ（飲食類のＰＯＩ、例えば、しゃぶしゃぶの店）と対応するユーザのニーズの発生時点は主に晩御飯の時間に集中する。

前記ニーズの発生時間というニーズ情報の時間特徴によって、新ＰＯＩの位置をより正確に決定することができる。例えば、新ＰＯＩがレジャー類ＰＯＩである場合、ユーザのニーズは日による分布が均一であるので、満たされていないユーザのニーズの日による分布が均一である候補位置を新ＰＯＩの位置として選出することができ、例えば、オフィスリビングブレンドコミュニティにある候補位置を新ＰＯＩの位置として選択し、新ＰＯＩのニーズが主に週末と晩御飯の時に集中する場合、満たされていないユーザのニーズが週末と晩御飯の時にピークを迎える候補位置を新ＰＯＩの位置として優先的に選出することができ、例えば、大規模な生活コミュニティにある候補位置を新ＰＯＩの位置として選択する。

図１に戻し、ステップ１２０において、検索データに基づいて、既存ＰＯＩの供給情報を取得する。

本実施例では、検索データは前記ステップ１１０における検索データと同じであるので、その詳細な説明を省略する。ＰＯＩの供給情報は検索エンジンまたは既定のＰＯＩの供給情報のデータベースからのものであってもよい。供給情報は供給区域を含んでもよい。選択的に、供給情報は供給位置、供給時間、及び供給量のうちの少なくとも１つをさらに含んでもよい。前記供給区域は履歴データにおける、満たされたニーズの発生位置と供給位置との間の距離に基づいて決定される。例えば、ニーズの満たされた８０％のユーザの需給距離に基づいて供給区域の影響半径を決定することができる。

以下、図４を参照しながら、ニーズの満たされた需給距離によって供給区域を決定する方法を説明する。

図４は２つの異なるＰＯＩのニーズの満たされた需給距離に基づく累積分布関数を示す分布模式図である。

図４に示すように、第１のＰＯＩ（レジャー類ＰＯＩ、例えば、喫茶店）に対して、その８０％のユーザの需給距離に基づいて、第１のＰＯＩの影響半径が２ｋｍであると決定でき、従って、その供給区域は第１のＰＯＩから２ｋｍ以内の範囲であり、第２のＰＯＩ（飲食類のＰＯＩ、例えば、しゃぶしゃぶ店）に対して、その８０％のユーザの需給距離に基づいて、第２のＰＯＩの影響半径が１０ｋｍであると決定でき、従って、その供給区域は第２のＰＯＩから１０ｋｍ以内の範囲である。

図１に戻し、ステップ１３０において、ユーザのニーズ情報と既存ＰＯＩの供給情報をマッチングして、満たされていないユーザのニーズ情報を得る。

ニーズ情報と既存ＰＯＩの供給情報をマッチングする時、まず、位置マッチングを行うことができ、即ち、ユーザのニーズの発生位置と既存ＰＯＩの供給区域をマッチングして、ニーズの発生位置が供給区域外に位置すれば、ユーザのニーズは満たされていない。

図５は位置マッチングした既存供給点及び満たされていないユーザのニーズの発生位置を示す熱力学線図である。

図５に示すように、既存供給点５０１の供給区域内ではユーザのニーズが満たされたので、満たされていないユーザのニーズの発生位置５０２の分布熱力学線図を示す。

いくつかの代替的な実現様態では、前記位置マッチングの上で、時間マッチングをさらに行ってもよく、即ち、ニーズの発生時間と供給時間をマッチングし、ユーザのニーズ発生時間が既存ＰＯＩの供給時間を超えれば、ユーザのニーズが満たされていない。

いくつかの代替的な実現様態では、前記位置マッチングまたは位置マッチングと時間マッチングの上で、数量マッチングをさらに行ってもよく、即ち、ニーズ数量と供給量をマッチングし、ニーズ数量が既定倍数の供給量を超えれば、超えたニーズ数量と対応するユーザのニーズが満たされていない。

図１に戻し、ステップ１４０において、満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて、新ＰＯＩの位置を決定する。

本実施例では、満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて新ＰＯＩの位置を決定する時、満たされていないユーザのニーズ数量を最大限に満たすことに基づいて新ＰＯＩの位置を決定することができる。例えば、適度なグリッド粒度によって、グリッドの中の満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量を最も多くし、それによって、グリッドの中心点に基づいて新ＰＯＩの位置を決定する。

いくつかの代替的な実現態様では、前記決定された新ＰＯＩの位置を起始位置として、新ＰＯＩの位置の決定に影響を与える他のパラメータ（例えば、人流量など）に基づいて、起始位置を最適化し、それによって、新ＰＯＩの位置を決定する。

本願の前記実施例に係る新ＰＯＩの位置を決定する方法では、満たされていないユーザのニーズ情報を取得することによって、新ＰＯＩの位置を決定し、それによって、新ＰＯＩのニーズを決定するための情報をより正確にし、新ＰＯＩの位置を決定する精度及び信頼性を向上させる。

さらに、いくつかの代替的な実現様態では、満たされていないユーザのニーズ情報は多次元パラメータを含み、満たされていないユーザのニーズ情報の多次元パラメータによって、新ＰＯＩの位置をより正確に決定することができ、それによって、ユーザの多様なニーズを満足する。

さらに、いくつかの代替的な実現様態では、満足しようとするニーズ情報のニーズ数量に基づいて新ＰＯＩの起始位置を先ず決定し、続いて、新ＰＯＩの位置の決定に影響を与える他のパラメータに基づいて、起始位置をさらに最適化し、それによって、新ＰＯＩの位置を決定し、新ＰＯＩの位置の決定の精度をさらに向上させる。

以下、図６と図７を参照しながら、２種の満足しようとするニーズ情報に基づいて新ＰＯＩの位置を決定する方法をそれぞれに示す。

さらに、図６は本願に係る、満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて新ＰＯＩの位置を決定する一実現態様を模式的に示すフローチャートであり、即ち、前記方法のステップ１４０の実現様態を模式的に示すフローチャートである。

図６に示すように、前記方法のステップ１４０は下記のステップを含んでもよく、
ステップ１４１において、複数の候補ＰＯＩの位置を設定する。

本実施例では、複数の候補ＰＯＩの位置は新ＰＯＩの位置を決定する操作員が出力した意向のある位置、または受信された、操作員が選択した、満たされていないユーザのニーズの発生位置の分布熱力学線図上の位置に由来してもよく、満たされていないユーザのニーズの発生位置に対してデータを分析して得られた位置に由来してもよい。候補ＰＯＩの位置の数量は操作員が入力した意向のある位置の数量、または受信された操作員が選択した、満たされていないユーザのニーズの発生位置の分布熱力学線図上の位置の数量に由来してもよく、満たされていないユーザのニーズの発生位置に対してデータを分析して得られた位置の数量に由来してもよい。

続いて、ステップ１４２において、候補ＰＯＩに位置する供給区域内の満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量を取得する。

本実施例では、候補ＰＯＩに位置する供給区域内の、満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量を取得する時、まず、新ＰＯＩのタイプ、規模、ユーザ評価などと同じまたは類似である既存ＰＯＩの供給区域に基づいて候補ＰＯＩの供給区域を決定してもよく、操作員が入力した供給区域を受信してもよい。

候補ＰＯＩの供給区域を決定した後、供給区域内に位置する、満たされていないユーザのニーズの発生位置を取得し、それによって、供給区域内の満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量を決定する。

続いて、ステップ１４３において、満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域が所属する候補ＰＯＩの位置に基づいて、新ＰＯＩの位置を決定する。

本実施例では、満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域に対応する候補ＰＯＩの位置を新ＰＯＩの位置として直接的に決定してもよく、満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域が所属する候補ＰＯＩの位置を新ＰＯＩの位置の起始位置として、人流量などのパラメータに基づいて起始位置をさらに最適化して、新ＰＯＩの位置を得てもよい。

いくつかの代替的な実現様態では、前記方法のステップ１４３は、満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域が所属する候補ＰＯＩの位置及び例えば人流量、人流密度、交通情報、既存ＰＯＩ、コスト、前記満たされていないニーズ情報のニーズ発生時間及び前記満たされていないニーズ情報のユーザＩＤ情報のうちの１項または複数項のパラメータに基づいて新ＰＯＩの位置を決定するステップをさらに含んでもよい。

ここで、人流量の重み値は他のパラメータの重み値より高くてもよい。

ユーザのＩＤ情報パラメータを導入して新ＰＯＩの位置を決定する時、ユーザのＩＤ情報に基づいて、ユーザの性別、年齢、職業及び所得等を決定し、さらにユーザの性別、年齢、職業及び所得等に基づいて新ＰＯＩの位置を決定することができる。

本願の前記実施例に係る、満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて新ＰＯＩの位置を決定する実現様態は、満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域が所属する候補ＰＯＩの位置及び１項または複数項のパラメータに基づいて新ＰＯＩの位置を決定し、新ＰＯＩの位置を決定する精度及び信頼性を向上させる。

さらに、図７は本願に係る、満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて新ＰＯＩの位置を決定する別の実現態様を模式的に示すフローチャートであり、即ち、前記方法のステップ１４０の別の実現様態を模式的に示すフローチャートである。

図７に示すように、前記方法のステップ１４０は下記のステップを含んでもよい。

ステップ１４５において、満たされていないユーザのニーズの発生位置をクラスターして、１つ以上のクラスター中心位置を得る。

本実施例では、クラスターアルゴリズムによって、満たされていないユーザのニーズの発生位置をクラスターして、１つ以上のクラスター中心位置を得ることができる。例えば、密度に基づくクラスターアルゴリズムＤＢＳＣＡＮによって、満たされていないユーザのニーズの発生位置をクラスターして、１つ以上のクラスター中心位置を得ることができる。

ただし、密度に基づくクラスターアルゴリズムＤＢＳＣＡＮは従来の別のクラスターアルゴリズム及び将来の技術に開発されるクラスターアルゴリズムであってもよく、本願はそれを限定しない。

図８は満たされていないユーザのニーズの発生位置をクラスターして得られた複数の中心位置を示す地図のスクリーンショットの模式図である。

図８に示すように、満たされていないユーザのニーズの発生位置８０１はクラスターアルゴリズムによってクラスターされて、クラスター中心位置８０２を得る。

図７に戻し、ステップ１４６において、クラスター中心位置に基づいて新ＰＯＩの位置を決定することができる。

本実施例では、クラスター中心位置を新ＰＯＩの位置として直接的に決定してもよく、クラスター中心位置を新ＰＯＩの位置の起始位置として、人流量などのパラメータに基づいて起始位置をさらに最適化して新ＰＯＩの位置を得てもよい。

いくつかの代替的な実現様態では、前記方法のステップ１４６は、クラスター中心位置及び例えば人流量、人流密度、通行情報、既存ＰＯＩ、コスト、前記満たされていないニーズ情報のニーズ発生時間及び前記満たされていないニーズ情報のユーザのＩＤ情報の１項または複数項のパラメータに基づいて新ＰＯＩの位置を決定するステップをさらに含んでもよい。

ここで、人流量の重み値は他のパラメータの重み値より高くてもよい。

ユーザのＩＤ情報パラメータを導入して新ＰＯＩの位置を決定する時、ユーザのＩＤ情報に基づいて、ユーザの性別、年齢、職業及び所得等を決定し、さらにユーザの性別、年齢、職業及び所得等に基づいて新ＰＯＩの位置を決定することができる。

図９は図８の１つのクラスター中心位置及びそれを最適化した後の新ＰＯＩの位置を示す地図のスクリーンショットの模式図である。

図９に示すように、クラスター中心位置９０１に、新ＰＯＩの位置の決定に影響を与える他のパラメータを導入し最適化して、新ＰＯＩの位置９０２を得る。

本願の前記実施例に係る、満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて新ＰＯＩの位置を決定する実現様態は、クラスター中心位置及び１項または複数項のパラメータに基づいて新ＰＯＩの位置を決定し、新ＰＯＩの位置を決定する精度及び信頼性を向上させる。

さらに、図１０は本願の実施例に係る新ＰＯＩの位置を決定する装置を模式的に示す構造図である。

図１０に示すように、新ＰＯＩの位置を決定するための装置１０００はニーズ決定モジュール１０１０、供給決定モジュール１０２０、ニーズマッチングモジュール１０３０及び位置決定モジュール１０４０を含んでもよい。

ただし、ニーズ決定モジュール１０１０は、ＰＯＩデータを少なくとも含むユーザの検索データに基づいて、ニーズの発生位置を少なくとも含むユーザのニーズ情報を決定するように配置されてもよい。

ニーズ決定モジュール１０１０は、まず、受信されたユーザの検索要求に基づいてユーザの検索データを取得することができる。検索データは検索エンジンからのＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）データと検索時の位置（例えば、経緯度座標）を含んでもよく、検索エンジンからの、ユーザＩＤ情報、検索要求の時間及び検索キーワードなどの少なくとも１つを含んでもよいが、これに限定されるものではなく、検索データは地図サービスからのＰＯＩデータとスタート地点（名前及び座標）を含んでもよく、地図サービスからの、ユーザＩＤ情報、検索要求の時間、目的地点（名前及び座標）及び現在位置座標などの少なくとも１つを含んでもよいが、これに限定されるものではない。前記ＰＯＩデータはＰＯＩ名前、タイプ、経緯度座標、具体的な位置、商業圏などの少なく１つを含んでもよいが、これに限定されるものではない。

続いて、ニーズ決定モジュール１０１０は、ユーザの検索データに基づいてユーザのニーズ情報を決定することができる。決定されたニーズ情報はニーズの発生位置を含んでもよい。ニーズ決定モジュール１０１０で決定されたニーズ情報はニーズの発生時間、ニーズ数量及びユーザＩＤ情報を含んでもよいが、これに限定されるものではない。

供給決定モジュール１０２０は、検索データに基づいて、供給区域を少なくとも含んでもよい既存ＰＯＩの供給情報を取得するように配置されてもよい。

供給決定モジュール１０２０が使用する検索データは前記ニーズ決定モジュール１０１０が使用する検索データと同じであるので、その詳細な説明を省略する。供給決定モジュール１０２０が使用するＰＯＩの供給情報は、検索エンジンまたは既定のＰＯＩの供給情報のデータベースからのものであってもよい。供給情報は供給区域を含んでもよい。供給決定モジュール１０２０が使用するＰＯＩの供給情報は供給位置、供給時間、及び供給量のうちの少なくとも１つをさらに含んでもよいが、これに限定されるものではない。前記供給区域は満たされたニーズの発生位置と供給位置との間の距離に基づいて決定される。例えば、ニーズの満たされた８０％のユーザの需給距離に基づいて供給区域の影響半径を決定することができる。

ニーズマッチングモジュール１０３０は、ユーザのニーズ情報と既存ＰＯＩの供給情報をマッチングして、満たされていないユーザのニーズ情報を得るように配置されてもよい。

ニーズマッチングモジュール１０３０はニーズ情報と既存ＰＯＩの供給情報をマッチングする時、まず、位置マッチングを行うことができ、即ち、ユーザのニーズの発生位置と既存ＰＯＩの供給区域をマッチングし、ニーズの発生位置が供給区域外に位置すれば、ユーザのニーズが満たされていない。

ニーズマッチングモジュール１０３０は、前記位置マッチングの上に、時間マッチングをさらに行ってもよく、即ち、ニーズの発生時間と供給時間をマッチングし、ユーザのニーズ発生時間が既存ＰＯＩの供給時間を超えれば、ユーザのニーズが満たされていない。

ニーズマッチングモジュール１０３０は、前記位置マッチングまたは位置マッチング及び時間マッチングの上に、数量マッチングをさらに行ってもよく、即ち、ニーズ数量と供給量をマッチングし、ニーズ数量が既定倍数の供給量を超えれば、超えたニーズ数量と対応するユーザのニーズが満たされていない。

位置決定モジュール１０４０は、満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて、新ＰＯＩの位置を決定するように配置されてもよい。

位置決定モジュール１０４０は満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて新ＰＯＩの位置を決定する時、満たされていないユーザのニーズ数量を最大限に満たすことに基づいて新ＰＯＩの位置を決定することができる。例えば、適度なグリッド粒度によって、グリッドの中の満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量を最も多くし、それによって、グリッドの中心点に基づいて新ＰＯＩの位置を決定する。

位置決定モジュール１０４０は前記決定された新ＰＯＩの位置を起始位置として、新ＰＯＩの位置の決定に影響を与える他のパラメータ（例えば人流量など）に基づいて、起始位置を最適化し、それによって、新ＰＯＩの位置を決定することもできる。

いくつかの代替的な実現様態（図示せず）では、位置決定モジュール１０４０は、複数の候補ＰＯＩの位置を設定するように配置されてもよい候補位置設定モジュール、候補ＰＯＩの供給区域内に位置する、満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量を取得するように配置されてもよいカバレッジ数量取得モジュール、及び満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域が所属する候補ＰＯＩの位置に基づいて、新ＰＯＩの位置を決定するように配置されてもよい第１の位置決定サブモジュールを含んでもよい。

前記実現様態では、第１の位置決定サブモジュールは、さらに、満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域が所属する候補ＰＯＩの位置及び例えば人流量、人流密度、通行情報、既存ＰＯＩ、コスト、前記満たされていないニーズ情報のニーズ発生時間及び前記満たされていないニーズ情報のユーザのＩＤ情報の１項または複数項のパラメータに基づいて新ＰＯＩの位置を決定してもよい。前記人流量の重み値は他のパラメータの重み値より高くてもよい。

別の代替的な実現様態（図示せず）では、位置決定モジュール１０４０は、満たされていないユーザのニーズの発生位置をクラスターし、１つ以上のクラスター中心位置を得るように配置されてもよいクラスターモジュール、及びクラスター中心位置に基づいて、新ＰＯＩの位置を決定するように配置されてもよい第２の位置決定サブモジュールを含んでもよい。

前記実現様態では、第２の位置決定サブモジュールは、さらに、クラスター中心位置及び例えば人流量、人流密度、通行情報、既存ＰＯＩ、コスト、前記満たされていないニーズ情報のニーズ発生時間及び前記満たされていないニーズ情報のユーザのＩＤ情報の１項または複数項のパラメータに基づいて新ＰＯＩの位置を決定することに用いられてもよい。前記人流量の重み値は他のパラメータの重み値より高くてもよい。

本願の前記実施例に係る新ＰＯＩの位置を決定するための装置は、ニーズマッチングモジュール１０３０を設置することによって満たされていないユーザのニーズ情報を取得し、位置決定モジュール１０４０を設置することによって新ＰＯＩの位置を決定し、それによって、新ＰＯＩを決定するためのニーズ情報をより正確にして、新ＰＯＩの位置を決定する精度及び信頼性を向上させる。

さらに、いくつかの代替的な実現様態では、ニーズマッチングモジュール１０３０が取得した、満たされていないユーザのニーズ情報は多次元パラメータを含み、満たされていないユーザのニーズ情報の多次元パラメータによって、新ＰＯＩの位置をより正確に決定することができ、それによって、ユーザの多様なニーズを満たす。

さらに、いくつかの代替的な実現様態では、位置決定モジュール１０４０は、満足しようとするニーズ情報のニーズ数量に基づいてまず新ＰＯＩの起始位置を決定し、続いて、新ＰＯＩの位置の決定に影響を与える他のパラメータに基づいて、起始位置をさらに最適化してもよく、それによって、新ＰＯＩの位置を決定し、新ＰＯＩの位置を決定する精度をさらに向上させる。

装置１０００に記載されたそれぞれのユニットは図１、図６及び図７を参照して説明した方法の各ステップに対応することを理解することができる。それによって、前記新ＰＯＩの位置を決定するための方法に対して説明した操作及び特徴が装置１０００及びそれに含まれるユニットに同様に適用でき、その詳細な説明を省略する。装置１０００における対応するユニットはサーバまたはサーバ群におけるユニットと互いに協働して、本願の実施例の解決策を実現する。

図面におけるフローチャート及びブロック図は、本発明の各実施例に係るシステム、方法及びコンピュータプログラム製品による実現可能な体系構造、機能及び操作を示す。ここで、フローチャートまたはブロック図における各枠は１つのモジュール、プログラムセグメント、またはコードの一部を代表することができ、前記モジュール、プログラムセグメント、またはコードの一部は規定された論理機能を達成するための１つまたは複数の実行可能な命令を含む。なお、いくつかの代替的な実施態様として、枠にマークされた機能は図面にマークされた順序と異なる順序で実行してもよい。例えば、接続して示される２つの枠は実際的に、係る機能に応じて、ほぼ並行的に実行されてもよく、反対の順序で実行されてもよい。なお、ブロック図及び／またはフローチャートにおける各枠、及びブロック図及び／またはフローチャートにおける枠の組合せは規定された機能または操作を実行する、ハードウェアに基づく専用システムで実現されてもよく、または、専用ハードウェアとコンピュータの命令の組合せで実行してもよい。

本願の実施例に記述されたモジュールはソフトウェアで実現されてもよく、ハードウェアで実現されてもよい。記述されたモジュールはプロセッサに設定されてもよく、例えば、ニーズ決定モジュール、供給決定モジュール、ニーズマッチングモジュール、及び位置決定モジュールを含むプロセッサとして記述されてもよい。そのうち、これらのモジュールの名称はある場合に当該モジュールの自体を限定するものではなく、例えば、ニーズ決定モジュールは「ユーザの検索データに基づいて、ユーザのニーズ情報を決定するためのユニット」と呼ばれてもよい。

一方、本願はコンピュータ可読記憶媒体をさらに提供し、当該コンピュータ可読記憶媒体は上記実施例の前記装置に含まれるコンピュータ可読記憶媒体であってもよく、独立に存在して、端末に組み立てされていないコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。前記コンピュータ可読記憶媒体は１つ又は１つ以上のプログラムを記憶し、前記プログラムは１つ又は１つ以上のプロセッサで本願に記述された新ＰＯＩの位置を決定するための方法を実行することに用いられる。

以上の記述は本願の最適実施例及び使用された技術的原理の説明に過ぎない。当業者が理解すべきであることは、本願に係る発明の範囲は上記した技術的特徴の特定な組合せからなる技術案に限定されることではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記の技術的特徴または同等の特徴の任意の組合せからなる他の技術的解決手段も含むべきである。例えば、上記の特徴と本願に開示された（限定されない）類似の機能を持っている技術的特徴を互いに置き換えてなる技術案が挙げられる。

Claims (20)

1. 新しい興味のある地点の位置を決定するデータ処理装置が実行する方法であって、
   少なくとも興味のある地点のデータを含むユーザの検索データに基づいて、少なくともニーズの発生位置を含むユーザのニーズ情報を決定するステップと、
   前記検索データに基づいて、少なくとも供給区域を含む既存の興味のある地点の供給情報を取得するステップと、
   前記ユーザのニーズ情報と既存の興味のある地点の供給情報をマッチングして、満たされていないニーズ情報を取得するステップと、
   前記満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
2. 前記ニーズ情報は、ニーズ発生時間、ニーズ数量及びユーザのＩＤ情報の１項または複数項をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記供給情報は供給位置、供給時間、及び供給量の１項または複数項をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記供給区域は満たされたニーズの発生位置と供給位置との間の距離に基づいて決定されることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
5. 前記の前記満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するステップにおいては、
   複数の候補の興味のある地点の位置を設定するステップと、
   候補の興味のある地点の供給区域内に位置する満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量を取得するステップと、
   満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域が所属する候補の興味のある地点の位置に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記の満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域が所属する候補の興味のある地点の位置に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するステップにおいては、
   満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域が所属する候補の興味のある地点の位置、及び人流量、人流密度、通行情報、既存の興味のある地点、コスト、前記満たされていないニーズ情報のニーズ発生時間及び前記満たされていないニーズ情報のユーザのＩＤ情報の１項または複数項のパラメータに基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するステップを含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記の前記満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するステップにおいては、
   前記満たされていないユーザのニーズの発生位置をクラスターして、１つ以上のクラスタ
   ー中心位置を取得するステップと、
   前記クラスター中心位置に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するステップと
   、を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
8. 前記の前記クラスター中心位置に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するス
   テップにおいては、
   前記クラスター中心位置、及び人流量、人流密度、通行情報、既存の興味のある地点、コスト、前記満たされていないニーズ情報のニーズ発生時間及び前記満たされていないニーズ情報のユーザのＩＤ情報の１項または複数項のパラメータに基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するステップを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記人流量の重み値は他のパラメータの重み値より高いことを特徴とする請求項６または８に記載の方法。
10. 新しい興味のある地点の位置を決定する装置であって、
    少なくとも興味のある地点のデータを含むユーザの検索データに基づいて、少なくともニーズの発生位置を含むユーザのニーズ情報を決定するためのニーズ決定モジュールと、
    前記検索データに基づいて、少なくとも供給区域を含む既存の興味のある地点の供給情報を取得するための供給決定モジュールと、
    前記ユーザのニーズ情報と前記既存の興味のある地点の供給情報をマッチングして、満たされていないユーザのニーズ情報を取得するためのニーズマッチングモジュールと、
    前記満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するための位置決定モジュールと、を含むことを特徴とする装置。
11. 前記ニーズ情報は、ニーズ発生時間、ニーズ数量及びユーザのＩＤ情報の１項または複数項をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
12. 前記供給情報は供給位置、供給時間、及び供給量の１項または複数項をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
13. 前記供給区域は満たされたニーズの発生位置と供給位置との間の距離に基づいて決定されることを特徴とする請求項１０〜１２のいずれかに記載の装置。
14. 前記位置決定モジュールは、
    複数の候補の興味のある地点の位置を設定するための候補位置設定モジュールと、
    前記候補の興味のある地点の供給区域内に位置する、満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量を取得するためのカバレッジ数量取得モジュールと、
    満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域が所属する候補の興味のある地点の位置に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するための第１の位置決定サブモジュール、を含むことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
15. 前記第１の位置決定サブモジュールは、さらに、
    満たされていないユーザのニーズの発生位置の数量が最も多い供給区域が所属する候補の興味のある地点の位置及び、人流量、人流密度、通行情報、既存の興味のある地点、コスト、前記満たされていないニーズ情報のニーズ発生時間及び前記満たされていないニーズ情報のユーザのＩＤ情報の１項または複数項のパラメータに基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定することを特徴とする請求項１４に記載の装置。
16. 前記位置決定モジュールは、
    前記満たされていないユーザのニーズの発生位置をクラスターし、１つ以上のクラスター中心位置を取得するためのクラスターモジュールと、
    前記クラスター中心位置に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定するための第２の位置決定サブモジュールと、を含むことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
17. 前記第２の位置決定サブモジュールは、さらに、
    前記クラスター中心位置及び、人流量、人流密度、通行情報、既存の興味のある地点、コスト、前記満たされていないニーズ情報のニーズ発生時間及び前記満たされていないニーズ情報のユーザのＩＤ情報の１項または複数項のパラメータに基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定することを特徴とする請求項１６に記載の装置。
18. 前記人流量の重み値は他のパラメータの重み値より高いことを特徴とする請求項１５または１７に記載の装置。
19. 新しい興味のある地点の位置を決定する装置であって、
    プロセッサと、
    記憶部を備えており、
    前記記憶部はコンピュータ可読命令を記憶し、前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサより実行される場合に、前記プロセッサは、
    少なくとも興味のある地点のデータを含むユーザの検索データに基づいて、少なくともニーズの発生位置を含むユーザのニーズ情報を決定し、
    前記検索データに基づいて、少なくとも供給区域を含む既存の興味のある地点の供給情報を取得し、
    前記ユーザのニーズ情報と既存の興味のある地点の供給情報をマッチングして、満たされていないニーズ情報を取得し、
    前記満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定することを特徴とする装置。
20. 不揮発性のコンピュータ記憶媒体であって、コンピュータ可読命令を記憶しており、前記コンピュータ可読命令がプロセッサより実行される場合に、前記プロセッサは、
    少なくとも興味のある地点のデータを含むユーザの検索データに基づいて、少なくともニーズの発生位置を含むユーザのニーズ情報を決定し、
    前記検索データに基づいて、少なくとも供給区域を含む既存の興味のある地点の供給情報を取得し、
    前記ユーザのニーズ情報と既存の興味のある地点の供給情報をマッチングして、満たされていないニーズ情報を取得し、
    前記満たされていないユーザのニーズ情報に基づいて、新しい興味のある地点の位置を決定することを特徴とする不揮発性のコンピュータ記憶媒体。