JP6673906B2 - ユーザ端末に情報を伝達するための方法およびサーバ - Google Patents

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Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１４年９月１７日に出願された中国特許出願中国特許出願公開第２０１４１０４７５４８２．６号に基づき、かつそれに対する優先権を主張し、この特許出願の全内容は参照により本明細書に組み込まれる。
技術分野
本出願は、移動通信の技術分野に関し、より具体的には、ユーザ端末に情報を伝達するための方法およびサーバに関する。
背景
ネットワーク技術およびスマートデバイスの急速な開発と共に、情報プッシュサービスは、情報サービスプロバイダの注目を集め、コンテンツを配信するための一般向けの方法となった。情報プッシュは、通常、プッシュサーバが主導的にユーザ端末に情報を送信するプロアクティブな情報伝達モードを指す。例えば、広告プッシュサーバは、商人の製品またはサービス情報を消費者端末に積極的に配信することができる。
情報プッシュは、一般に、その地理的な場所に従ってユーザ端末に情報を伝達することを伴う。例えば、端末は、プッシュサーバが端末の地理的な場所に基づいて情報を回収してその情報を端末にプッシュできるように、リアルタイムでまたは短い時間間隔でプッシュサーバにその現在の地理的な場所を報告することができる。しかし、この方法は、端末が衛星測位ハードウェアデバイスまたは基地局を通じて測位能力を有することを必要とする。そのうえ、端末は測位機能を実行してその地理的な場所を頻繁に報告する必要があるため、端末の電力消費量が増大する。
概要
本開示は、ユーザ端末に情報を伝達するための方法を提供する。いくつかの実施形態と一致して、方法は、ユーザデータを取得するステップを含む。ユーザデータは、複数のユーザ活動場所および対応するユーザ活動時間を含み得る。方法は、ユーザ活動場所およびユーザ活動時間に基づいて第１の位置および第２の位置を識別するステップと、第１の位置および第２の位置に基づいて移動経路を選択するステップと、選択された移動経路に基づいてユーザ活動エリアを決定するステップと、ユーザ活動エリアに基づいてコンテンツをユーザ端末に送信するステップとをさらに含み得る。
いくつかの実施形態と一致して、本開示は、サーバを提供する。サーバは、ユーザデータを取得するように構成された取得ユニットを含む。ユーザデータは、複数のユーザ活動場所および対応するユーザ活動時間を含み得る。サーバは、ユーザ活動場所およびユーザ活動時間に基づいて第１の位置および第２の位置を識別するように構成された識別ユニットと、第１の位置および第２の位置に基づいて移動経路を選択するように構成された選択ユニットと、選択された移動経路に基づいてユーザ活動エリアを決定するように構成された決定ユニットと、ユーザ活動エリアに基づいてコンテンツをユーザ端末に送信するように構成された送信ユニットとをさらに含み得る。
開示される実施形態の追加の目的および利点は、以下の説明においてある程度記載されており、説明からある程度明らかになるか、または実施形態の実践により学習することができる。開示される実施形態の目的および利点は、請求項に記載される要素および組合せによって実現および達成することができる。
前述の概要および以下の詳細な説明は両方とも例示的なものであり、説明することのみを目的とし、特許請求されるような開示される実施形態を限定しようとするものではないことを理解されたい。
図面の簡単な説明
本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成する添付の図面は、本発明と一致する実施形態を示し、説明と共に本発明の原理を説明する役割を果たす。
本開示と一致する、ユーザ端末に情報を伝達するための例示的な方法のフローチャートである。 本開示のいくつかの実施形態と一致する、ユーザ活動場所情報を示す概略図である。 本開示のいくつかの実施形態と一致する、第１の位置および第２の位置を示す概略図である。 本開示のいくつかの実施形態と一致する、第１の位置と第２の位置との間の移動経路を示す概略図である。 本開示のいくつかの実施形態と一致する、ユーザ活動エリアを示す概略図である。 本開示のいくつかの実施形態と一致する、ユーザ活動エリアを示す別の概略図である。 本開示のいくつかの実施形態と一致する、例示的なサーバのブロック図である。 本開示のいくつかの実施形態と一致する、別の例示的なサーバのブロック図である。 本開示のいくつかの実施形態と一致する、別の例示的なサーバのブロック図である。 本開示のいくつかの実施形態と一致する、別の例示的なサーバのブロック図である。
実施形態の説明
ここでは、例示的な実施形態を詳細に参照し、その例は、添付の図面に示される。以下の説明は、添付の図面を参照し、添付の図面では、異なる図面における同じ番号は、別段の表現がない限り、同じまたは同様の要素を表す。例示的な実施形態の以下の説明において記載される実装形態は、本発明と一致するすべての実装形態を表すわけではない。代わりに、それらの実装形態は、添付の請求項に記述される本発明に関連する態様と一致する装置および方法の単なる例である。
図１は、本開示と一致する、ユーザ端末に情報を伝達するための例示的な方法１００のフローチャートである。方法１００は、サーバがプッシュサービスを提供する、サーバがデータ分析および／もしくは処理を実行する、または同様のものなど、サーバによって実行することができる。図１を参照すると、方法１００は以下のステップを含む。
ステップＳ１０１では、サーバはユーザデータを取得し、ユーザデータは、様々なユーザ活動に対するユーザ活動場所および対応するユーザ活動時間を含み得る。ユーザデータは、ユーザに以前に提供されたサービスを通じて事前に取得することができる。例えば、サーバは、ユーザが購入を行えるようにするサービスを提供することができ、活動場所および対応するユーザ活動時間の情報は、ユーザ支出履歴の記録を通じて取得することができる。
図２は、本開示のいくつかの実施形態と一致する、ユーザ活動場所を示す概略図２００である。図２を参照すると、ユーザ活動場所は、ユーザ活動が起こった２つの場所（すなわち、第１の場所および第２の場所）を含む。図２に示されるように、第１および第２の場所は、各々が特定のエリア内の複数の地理的な位置を含む。換言すれば、ユーザデータに含まれるユーザ活動場所は、特定の地理的な位置を指し示さない場所エリアを表すことができる。
ステップＳ１０２では、サーバは、ユーザ活動場所および関連付けられたユーザ活動時間に基づいて第１の位置および第２の位置を識別する。いくつかの実施形態では、サーバは、各ユーザ活動場所が事前に定義された時間帯に対応するように、事前に定義された時間帯およびユーザ活動場所と関連付けられた活動時間に基づいて、ユーザ活動場所の対応する時間帯を決定することができる。換言すれば、サーバは、各ユーザ活動場所に対して、事前に定義された時間帯のうちの１つに属する対応する時間帯を決定することができる。例えば、事前に定義された時間帯は、２つの事前に定義された時間帯を含み得、第１の時間帯は、午前９時〜午後５時に設定することができ、第２の時間帯は、午後９時〜翌日の午前６時に設定することができる。
図３は、本開示のいくつかの実施形態と一致する、第１の位置および第２の位置を示す概略図３００である。例えば、取得されたユーザデータは、午前９時〜午後５時のユーザ活動が主に職場付近に集中し、午後９時〜翌日の午前６時のユーザ活動が主に居住場所付近に集中していることを示し得る。それに応じて、図３に示されるように、サーバは、日常生活に基づいて第１の位置が職場であり、第２の位置が居住場所であると判断することができる。
図２と関係して上記で説明されるように、ユーザデータにおける第１の場所および第２の場所は、各々が複数の地理的な位置を含み得る。いくつかの実施形態では、クラスタリングアルゴリズムを使用して、第１の位置および第２の位置の特定の地理的な位置情報を取得することができる。クラスタリングアルゴリズムは、同じ場所の付近の一連の場所ポイントを１つのクラスタにグループ化し、クラスタリングされたポイントから特定の位置を引き出すことができる。以下の説明では、複数の地理的な位置を含む第１の場所および第２の場所は、第１のクラスタリング場所および第２のクラスタリング場所とそれぞれ称することもできる。
例えば、Ｋ平均法アルゴリズム、凝集型階層的クラスタリングアルゴリズムまたは雑音を適用した密度に基づく空間クラスタリング（ＤＢＳＣＡＮ）アルゴリズムなどのクラスタリングアルゴリズムを使用して、１つまたは複数のクラスタを形成することができ、各々は、複数の場所ポイントを含む。また、本開示の範囲から逸脱することなく、場所クラスタを取得するために、他のクラスタリングアルゴリズムを使用することもできる。
ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムは、クラスタリングプロセスを示すための一例として使用される。ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムは、密度に基づく空間クラスタリングアルゴリズムである。このアルゴリズムは、近くのポイントをグループ化してクラスタにまとめ、雑音を伴う空間データベースにおいて任意の形状のクラスタを見出し、密度接続ポイントの最大セットとしてクラスタを定義することができる。ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムは、低密度エリアをフィルタリングし、高密度のサンプルポイントを見出すことを目標とする。クラスタリングのための従来の階層的なクラスタおよび凸クラスタと異なり、このアルゴリズムは、任意の形状のクラスタを見出すことができる。例えば、Ｋ平均法アルゴリズムと比べて、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムは、入力としてクラスタの数を指定することを必要としない。ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによって取得されるクラスタの形状は、バイアスを受けない。さらに、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムは、雑音をフィルタリングするためのパラメータを入力することができる。ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムは、密度に基づくクラスタの概念に基づき、クラスタ空間のある特定のエリアに含まれる対象（ポイントまたは他の空間内のオブジェクト）の数が所定の閾値以上であることが必要とされる。ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムのクラスタリング速度は高く、雑音ポイントを効果的に処理し、いかなる形状の空間内のクラスタも見出すことができる。
例えば、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムは以下のステップを含み得る。第１のステップでは、データベースにおいて訪れていないオブジェクトｐが検出される。ｐが処理された（クラスタに分類されるか、または雑音としてマーク付けされる）場合、その近傍を訪れる。近傍に含まれるオブジェクトの数が事前に定義された閾値（すなわち、ｍｉｎＰｔｓ）以上である場合、新しいクラスタＣがセットアップされ、その近傍に含まれるすべてのポイントが候補セットＮに追加される。第２のステップでは、候補セットＮにおける未処理のオブジェクトｑの各々の近傍を訪れる。少なくともｍｉｎＰｔｓのオブジェクトがその近傍に含まれる場合、これらのオブジェクトはＮに追加される。ｑがいずれのクラスタにも分類されない場合、ｑはＣに追加される。第２のステップは、Ｎが空になるまでＮの未処理のオブジェクトを引き続き訪れるために繰り返される。上記のステップは、すべてのオブジェクトがクラスタに分類されるか、または雑音としてマーク付けされるまで繰り返される。ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムの例示的な疑似コードは、以下の表１に示される。
Figure 0006673906
クラスタリングアルゴリズムの使用を通じて、ユーザ活動場所は、多くのクラスタに分類することができる。図２に示されるように、その例では、ユーザ活動場所は、２つのクラスタ（すなわち、第１のクラスタリング場所および第２のクラスタリング場所）に分割される。
いくつかの実施形態では、クラスタに含まれる複数の場所ポイントの凝集ポイントは、分散、アルゴリズム平均および／または幾何平均を計算することによって取得することができる。例えば、クラスタに含まれる場所ポイントの各々は、ベクトルで提示することができ、凝集ポイントは、複数のベクトルの分散および／または平均を計算することによって取得することができる。第１および第２のクラスタリング場所の対応する凝集ポイントは、第１および第２の位置としてそれぞれ使用することができる。
例えば、第１の場所クラスタの第１の位置は、算術平均を使用することによって計算することができる。具体的には、第１の位置の水平軸座標は、（第１の場所クラスタにおけるポイントＡ１水平軸座標＋第１の場所クラスタにおけるポイントＡ２水平軸座標＋．．．＋第１の場所クラスタにおけるポイントＡｎ水平軸座標）／ｎとして設定することができる。同様に、第１の位置の垂直軸座標は、（第１の場所クラスタにおけるポイントＡ１垂直軸座標＋第１の場所クラスタにおけるポイントＡ２垂直軸座標＋．．．＋第１の場所クラスタにおけるポイントＡｎ垂直軸座標）／ｎとして設定することができる。
いくつかの実施形態では、第１の位置の座標値に基づいて地図上の対応するポイントを取得することができ、第１の位置の位置情報は、地図上の対応するポイントの位置情報として設定することができる。第２の位置の情報は、同様の方法で取得することができ、本明細書では繰り返さない。例えば、図３に示される第１および第２の位置は、上記で説明されるプロセスを使用して、図２の第１の場所および第２の場所から取得することができる。
いくつかの実装形態では、雑音をフィルタリングするためのクラスタリングアルゴリズムパラメータを適切な値に設定して、地図の異常なポイントを除去し、それにより、第１および第２の位置の位置情報の計算における異常なポイントの干渉を回避することができる。
図１に戻ると、ステップＳ１０３では、サーバは、第１の位置と第２の位置との間の移動経路を選択する。一般に、地図上に提示される移動ルートなど、第１の位置と第２の位置との間の直接経路が利用可能であり得る。ユーザは、この経路を通じて２つの位置ポイント間を移動することができる。例えば、第１の位置は職場であり、第２の位置は居住場所であると想定すると、ユーザは、居住場所と職場との間をある特定の移動モード（運転または公共交通機関など）によって規則的に通勤することができる。第１の位置と第２の位置との間の移動経路は、第１の位置と第２の位置との間の比較的速いルートなど、取り入れた移動モードに基づいて決定することができる。
いくつかの実装形態では、第１の位置と第２の位置との間の移動経路は、ナビゲーションおよび／または地図ソフトウェアアプリケーションを通じて取得することができる。ナビゲーションおよび／または地図アプリケーションにおけるユーザの好みの設定を使用して、第１の位置と第２の位置との間の移動経路の選択を容易にすることができる。例えば、ユーザは、ナビゲーションアプリケーションにおいて好ましい経路または避けるべき経路を設定することができる。さらに、選択された移動経路は、ユーザインタフェースを通じてユーザが修正することができ、ユーザインタフェースでは、ユーザは、表示される移動ルート上の場所ポイントを別の場所にドラッグしたり、移動ルートを相応に変更したりすることができる。
図４は、本開示のいくつかの実施形態と一致する、第１の位置と第２の位置との間の移動経路を示す概略図４００である。図４の点線で示されるように、第１の位置と第２の位置との間の移動経路は、ステップＳ１０３で説明される方法を使用して選択することができる。
ステップＳ１０４では、サーバは、選択された移動経路に基づいてユーザ活動エリアを決定する。図５は、本開示のいくつかの実施形態と一致する、ユーザ活動エリアを示す概略図５００である。例えば、プリセット間隔で移動経路に沿って多くのポイントを選択することができ、およびプリセット半径値を用いてポイントの各々を中心として取り入れることにより、多くの円を生成することができる。図５に示されるように、円に含まれるエリアは、ユーザ活動エリアとして設定することができる。
図６は、本開示のいくつかの実施形態と一致する、ユーザ活動エリアを示す別の概略図６００である。例えば、プリセット間隔で移動経路に沿って多くのポイントを選択することができる。ポイントの各々において、移動経路に垂直な線を生成することができ、その線は、移動経路の両側において移動経路からプリセット距離だけ離れて延びる。経路の両側の線のエンドポイントは、多角形を形成するように接続することができる。図６に示されるように、多角形で囲まれたエリアは、ユーザ活動エリアとして設定することができる。
図５および図６のユーザ活動エリアは、例示の目的のために示される。本開示は、第１の位置と第２の位置との間のユーザ移動経路のある一定の距離内にユーザ活動エリアを選択する手段を限定することを意図しない。
ステップＳ１０５では、サーバは、決定されたユーザ活動エリアに基づいてコンテンツをユーザ端末に送信する。例えば、コンテンツは、ユーザ活動エリアの登録された商人によって提供することができ、商人からの要求に応じて、サーバは商人情報をユーザ端末に主導的にプッシュすることができる。別の例として、ユーザ端末にプッシュされる情報は、ユーザ活動エリアにおける進行中または近く行われる活動に関連し得る。
方法１００では、サーバは、ユーザデータに基づいてユーザ活動エリアを決定し、ユーザ活動エリアに関連するコンテンツをユーザ端末にプッシュすることができる。そうすることで、ユーザ端末は、リアルタイムでまたは短い時間間隔でその地理的な場所を報告する必要がなくなり、それにより、端末の電力消費量を節約することができる。
図７は、本開示のいくつかの実施形態と一致する、例示的なサーバ７００のブロック図である。図７を参照すると、サーバ７００は、取得ユニット７１０、識別ユニット７２０、選択ユニット７３０、決定ユニット７４０および送信ユニット７５０を含む。
取得ユニット７１０は、ユーザ活動場所および対応するユーザ活動時間を含むユーザデータを取得するように構成される。
識別ユニット７２０は、ユーザ活動場所および関連付けられたユーザ活動時間に基づいて第１の位置および第２の位置を識別するように構成される。
選択ユニット７３０は、第１の位置と第２の位置との間の移動経路を選択するように構成される。いくつかの実施形態では、選択ユニット７３０は、ナビゲーションおよび／または地図ソフトウェアまたはサービスを通じて移動経路を選択するように構成することができる。また、いくつかの実施形態では、選択ユニット７３０は、ナビゲーションおよび／または地図ソフトウェアのユーザの好み設定に基づいて、第１の位置と第２の位置との間の移動経路を選択するように構成することもできる。
決定ユニット７４０は、選択された移動経路に基づいてユーザ活動エリアを決定するように構成される。
送信ユニット７５０は、ユーザ活動エリアに基づいてコンテンツをユーザ端末に送信するように構成される。例えば、コンテンツは、ユーザ活動エリアの商人によって提供することができ、商人は、コンテンツをユーザ端末にプッシュするようにサーバに要求することができる。別の例として、コンテンツは、ユーザ活動エリアにおける進行中の活動またはユーザ活動エリアで予定されている後の活動に関連し得る。
図８は、本開示のいくつかの実施形態と一致する、別の例示的なサーバ８００のブロック図である。図８を参照すると、サーバ８００は、取得ユニット７１０、識別ユニット７２０、選択ユニット７３０、決定ユニット７４０および送信ユニット７５０を含む。具体的には、識別ユニット７２０は、時間帯決定サブユニット７２１および位置決定サブユニット７２２を含む。
時間帯決定サブユニット７２１は、事前に定義された時間帯および取得されたユーザデータに含まれるユーザ活動場所と関連付けられたユーザ活動時間に基づいて、ユーザ活動の各々が起こる時間帯を決定するように構成される。
位置決定サブユニット７２２は、ユーザ活動場所の各々に対応する決定された時間帯に基づいて第１の位置および第２の位置を識別するように構成される。
図９は、本開示のいくつかの実施形態と一致する、別の例示的なサーバ９００のブロック図である。図９を参照すると、サーバ９００は、取得ユニット７１０、識別ユニット７２０、選択ユニット７３０、決定ユニット７４０および送信ユニット７５０を含む。具体的には、識別ユニット７２０は、クラスタリングサブユニット７２３および凝集サブユニット７２４を含む。
クラスタリングサブユニット７２３は、クラスタリングアルゴリズムを使用して、関連付けられたユーザ活動時間に基づいてユーザ活動場所を第１のクラスタリング場所および第２のクラスタリング場所に分類するように構成される。いくつかの実施形態では、クラスタリングアルゴリズムは、Ｋ平均法アルゴリズム、凝集型階層的クラスタリングアルゴリズムまたはＤＢＳＣＡＮアルゴリズムを含み得る。
凝集サブユニット７２４は、各クラスタリング場所に含まれる場所に基づいて、各クラスタリング場所に対応する凝集ポイントを生成するように構成される。いくつかの実施形態では、凝集サブユニット７２４は、対応するクラスタリング場所の凝集ポイントを生成するために、各クラスタリング場所に含まれる場所の分散、算術平均および／または幾何平均を計算するように構成することができる。
図１０は、本開示のいくつかの実施形態と一致する、別の例示的なサーバ１０００のブロック図である。図１０を参照すると、サーバ１０００は、取得ユニット７１０、識別ユニット７２０、選択ユニット７３０、決定ユニット７４０および送信ユニット７５０を含む。具体的には、決定ユニット７４０は、第１の決定ユニット７４１および第２の決定ユニット７４２を含み得る。
第１の決定ユニット７４１は、プリセット間隔で選択された移動経路上のポイントを選択し、プリセット半径値を用いてポイントの各々を中心として取り入れることによって円を生成し、かつ円で囲まれたエリアをユーザ活動エリアとして設定するように構成される。
第２の決定ユニット７４２は、プリセット間隔で選択された移動経路上のポイントを選択し、両側において移動経路からプリセット距離だけ離れて延びる、ポイントの各々に対する移動経路に垂直な線を生成し、かつ多角形を取得するために移動経路の両側のそれぞれの線のエンドポイントを接続して、多角形に含まれるエリアをユーザ活動エリアとして設定するように構成される。
例示的な実施形態では、命令を含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体も提供され、命令は、上記で説明される方法を実行するために、デバイス（端末デバイス、サーバ、パーソナルコンピュータまたは同様のものなど）によって実行することができる。デバイスは、１つまたは複数のプロセッサ（ＣＰＵ）、入力／出力インタフェース、ネットワークインタフェースおよび／またはメモリを含み得る。
例えば、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスクおよび光データ記憶装置などであり得る。ＲＡＭの例は、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）および他のタイプのＲＡＭを含む。
本明細書の「第１の」および「第２の」などの関係語は、実体または動作を別の実体または動作と区別するためにのみ使用され、これらの実体または動作間の実際のいかなる関係または順番も必要とされないかまたは含意しないことに留意すべきである。そのうえ、「含む（comprising）」、「有する（having）」、「含有する（containing）」、「包含する（including）」、および他の同様の形態は、意味が均等であることが意図され、これらの用語のいずれか１つに続く１つまたは複数のアイテムが、そのような１つまたは複数のアイテムの網羅的なリストではなか、またはリストに記載される１つまたは複数のアイテムのみに限定されないという点で非限定的であることが意図される。
当業者であれば、上記で説明される実施形態は、ハードウェアもしくはソフトウェア（プログラムコード）、またはハードウェアとソフトウェアとの組合せによって実装できることが理解されよう。ソフトウェアによって実装される場合、それは、上記で説明されるコンピュータ可読媒体に格納することができる。プロセッサによって実行される際、ソフトウェアは、開示される方法を実行することができる。本開示で説明されるコンピューティングユニットおよび他の機能ユニットは、ハードウェアもしくはソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアとの組合せによって実装することができる。また、当業者であれば、上記で説明されるモジュール／ユニットの複数のものを１つのモジュール／ユニットとして組み合わせることができ、上記で説明されるモジュール／ユニットの各々を複数のサブモジュール／サブユニットにさらに分割できることも理解されよう。
本発明の他の実施形態は、本明細書を考慮することからおよび本明細書で開示される本発明を実践することから当業者に明らかになるであろう。本出願は、その一般原理に従う、当技術分野で知られているものまたは慣例の範囲内に入るような本開示からの逸脱を含む、本発明のいかなる変形形態、使用または適応形態も包含することが意図される。本明細書および例は単なる例示と見なされ、本発明の真の範囲および趣旨は以下の請求項によって示されることが意図される。
本発明は、上記で説明され、添付の図面に示される正確な構造に限定されず、その範囲から逸脱することなく様々な変更形態および変化形態がなされ得ることが理解されるであろう。本発明の範囲は、添付の請求項によってのみ限定されるべきであることが意図される。

Claims (21)

  1. ユーザ端末に情報を伝達するための方法であって、
    サーバによってユーザデータを取得するステップであって、前記ユーザデータが複数のユーザ活動場所および対応するユーザ活動時間を含む、ステップと、
    前記サーバによって、前記ユーザ活動場所および前記ユーザ活動時間に基づいて第１の位置および第２の位置を識別するステップであって、第１の位置および第２の位置を識別することは、
    前記ユーザ活動場所を複数のクラスタにグループ化するステップであって、前記クラスタのそれぞれは複数の地理的な位置を含むステップと、
    各クラスタに含まれる前記複数の地理的な位置に基づいて、前記複数のクラスタのそれぞれに対応する凝集ポイントを取得するステップと、
    前記複数のクラスタのそれぞれについての前記凝集ポイントに基づいて、前記第１の位置および前記第２の位置を識別するステップと
    を含む、ステップと、
    前記サーバによって、前記第１の位置および前記第２の位置に基づいて移動経路を選択するステップと、
    前記サーバによって、プリセット間隔に基づいて前記移動経路上の複数のポイントを選択するステップと、
    前記サーバによって、前記移動経路上の前記複数のポイントに基づいてユーザ活動エリアを決定するステップと、
    前記サーバによって、前記ユーザ活動エリアに基づいてコンテンツを前記ユーザ端末に送信するステップと
    を含む、方法。
  2. 第１の位置および第２の位置を識別するステップが、
    前記ユーザ活動場所の各々に対して、前記ユーザ活動場所の各々に対応する前記ユーザ活動時間に基づいて活動時間帯を決定するステップであって、前記活動時間帯が複数の事前に定義された時間帯のうちの１つである、ステップと、
    前記ユーザ活動場所の各々に対応する前記活動時間帯に基づいて前記第１の位置および前記第２の位置を識別するステップと
    を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 第１の位置および第２の位置を識別するステップが、
    前記ユーザ活動場所を前記複数のクラスタにグループ化するために、クラスタリングアルゴリズムを使用するステップ
    を含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記クラスタリングアルゴリズムが、Ｋ平均法アルゴリズム、凝集型階層的クラスタリングアルゴリズムまたは雑音を適用した密度に基づく空間クラスタリング（ＤＢＳＣＡＮ）アルゴリズムを含む、請求項３に記載の方法。
  5. 前記複数のクラスタのそれぞれに対応する凝集ポイントを取得するステップが、
    前記複数のクラスタのそれぞれに含まれる前記地理的な位置の分散、算術平均または幾何平均を計算するステップ
    を含む、請求項３に記載の方法。
  6. ナビゲーションソフトウェアアプリケーションまたは地図ソフトウェアアプリケーションが、前記第１の位置と前記第２の位置との間の前記移動経路を選択する際に使用される、請求項１に記載の方法。
  7. 前記第１の位置と前記第２の位置との間の前記移動経路が、ナビゲーションソフトウェアアプリケーションまたは地図ソフトウェアアプリケーションのユーザの好み設定に基づいて選択される、請求項１に記載の方法。
  8. ユーザ活動エリアを決定するステップが、
    前記複数のポイントの各々を中心として取り入れ、かつプリセット半径値を使用することにより、複数の円を生成するステップと、
    前記複数の円で囲まれたエリアを前記ユーザ活動エリアとして決定するステップと
    を含む、請求項１に記載の方法。
  9. ユーザ活動エリアを決定するステップが、
    前記複数のポイントの各々において、前記移動経路に垂直な線を生じさせることにより、複数の線を生成するステップであって、前記線が、前記移動経路の両側において前記移動経路からプリセット距離だけ離れて延びる、ステップと、
    多角形を取得するために前記移動経路の両側の前記複数の線のエンドポイントを接続するステップと、
    前記多角形で囲まれたエリアを前記ユーザ活動エリアとして決定するステップと
    を含む、請求項１に記載の方法。
  10. 前記ユーザ端末に送信された前記コンテンツが、前記ユーザ活動エリアの商人によって提供された商人情報、または前記ユーザ活動エリアにおける進行中の活動もしくは近く行われる活動についての情報を含む、請求項１に記載の方法。
  11. ユーザデータを取得するように構成された取得ユニットであって、前記ユーザデータが複数のユーザ活動場所および対応するユーザ活動時間を含む、取得ユニットと、
    前記ユーザ活動場所および前記ユーザ活動時間に基づいて第１の位置および第２の位置を識別するように構成された識別ユニットであって、
    前記ユーザ活動場所を、それぞれが複数の地理的な位置を含む複数のクラスタにグループ化し、
    対応する前記複数の地理的な位置に基づいて、前記複数のクラスタのそれぞれについての凝集ポイントを取得し、
    前記複数のクラスタのそれぞれについての前記凝集ポイントに基づいて、前記第１の位置および前記第２の位置を識別する
    ように構成された、識別ユニットと、
    前記第１の位置および前記第２の位置に基づいて移動経路を選択するように構成された選択ユニットと、
    プリセット間隔に基づいて前記移動経路上の複数のポイントを選択し、前記移動経路上の前記複数のポイントに基づいてユーザ活動エリアを決定するように構成された決定ユニットと、
    前記ユーザ活動エリアに基づいてコンテンツをユーザ端末に送信するように構成された送信ユニットと
    を含む、サーバ。
  12. 命令の組を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、サーバの少なくとも一つのプロセッサによって、前記サーバに、ユーザ端末に情報を伝達するための方法を実行させるように、実行可能であり、前記方法は、
    ユーザデータを取得するステップであって、前記ユーザデータが複数のユーザ活動場所および対応するユーザ活動時間を含む、ステップと、
    前記ユーザ活動場所および前記ユーザ活動時間に基づいて第１の位置および第２の位置を識別するステップであって、第１の位置および第２の位置を識別することは、
    前記ユーザ活動場所を複数のクラスタにグループ化するステップであって、前記クラスタのそれぞれは複数の地理的な位置を含むステップと、
    各クラスタに含まれる前記複数の地理的な位置に基づいて、前記複数のクラスタのそれぞれに対応する凝集ポイントを取得するステップと、
    前記複数のクラスタのそれぞれについての前記凝集ポイントに基づいて、前記第１の位置および前記第２の位置を識別するステップと
    を含む、ステップと、
    前記第１の位置および前記第２の位置に基づいて移動経路を選択するステップと、
    プリセット間隔に基づいて前記移動経路上の複数のポイントを選択するステップと、
    前記移動経路上の前記複数のポイントに基づいてユーザ活動エリアを決定するステップと、
    前記ユーザ活動エリアに基づいてコンテンツを前記ユーザ端末に送信するステップと
    を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
  13. 前記命令の組が、前記サーバの前記少なくとも一つのプロセッサによって、前記サーバに、
    前記ユーザ活動場所の各々に対して、前記ユーザ活動場所の各々に対応する前記ユーザ活動時間に基づいて活動時間帯を決定するステップであって、前記活動時間帯が複数の事前に定義された時間帯のうちの１つである、ステップと、
    前記ユーザ活動場所の各々に対応する前記活動時間帯に基づいて前記第１の位置および前記第２の位置を識別するステップと
    をさらに実行させるように、実行可能である、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  14. 前記命令の組が、前記サーバの前記少なくとも一つのプロセッサによって、前記サーバに、
    前記ユーザ活動場所を前記複数のクラスタにグループ化するために、クラスタリングアルゴリズムを使用するステップ
    をさらに実行させるように、実行可能である、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  15. 前記クラスタリングアルゴリズムが、Ｋ平均法アルゴリズム、凝集型階層的クラスタリングアルゴリズムまたは雑音を適用した密度に基づく空間クラスタリング（ＤＢＳＣＡＮ）アルゴリズムを含む、請求項１４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  16. 前記命令の組が、前記サーバの前記少なくとも一つのプロセッサによって、前記サーバに、
    前記複数のクラスタのそれぞれに含まれる前記地理的な位置の分散、算術平均または幾何平均を計算するステップ
    をさらに実行させるように、実行可能である、請求項１４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  17. ナビゲーションソフトウェアアプリケーションまたは地図ソフトウェアアプリケーションが、前記第１の位置と前記第２の位置との間の前記移動経路を選択する際に使用される、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  18. 前記第１の位置と前記第２の位置との間の前記移動経路が、ナビゲーションソフトウェアアプリケーションまたは地図ソフトウェアアプリケーションのユーザの好み設定に基づいて選択される、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  19. 前記命令の組が、前記サーバの前記少なくとも一つのプロセッサによって、前記サーバに、
    前記複数のポイントの各々を中心として取り入れ、かつプリセット半径値を使用することにより、複数の円を生成するステップと、
    前記複数の円で囲まれたエリアを前記ユーザ活動エリアとして決定するステップと
    をさらに実行させるように、実行可能である、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  20. 前記命令の組が、前記サーバの前記少なくとも一つのプロセッサによって、前記サーバに、
    前記複数のポイントの各々において、前記移動経路に垂直な線を生じさせることにより、複数の線を生成するステップであって、前記線が、前記移動経路の両側において前記移動経路からプリセット距離だけ離れて延びる、ステップと、
    多角形を取得するために前記移動経路の両側の前記複数の線のエンドポイントを接続するステップと、
    前記多角形で囲まれたエリアを前記ユーザ活動エリアとして決定するステップと
    をさらに実行させるように、実行可能である、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  21. 前記ユーザ端末に送信された前記コンテンツが、前記ユーザ活動エリアの商人によって提供された商人情報、または前記ユーザ活動エリアにおける進行中の活動もしくは近く行われる活動についての情報を含む、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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