KR102549472B1

KR102549472B1 - 매핑 애플리케이션에 개인화된 랜드마크 표시

Info

Publication number: KR102549472B1
Application number: KR1020207035932A
Authority: KR
Inventors: 하룬 백; 안키트 굽타
Original assignee: 구글 엘엘씨
Priority date: 2018-09-06
Filing date: 2018-09-06
Publication date: 2023-06-30
Also published as: US11821747B2; US20210364311A1; WO2020050842A1; JP7209746B2; EP3797263A1; KR20210009359A; JP2023022181A; EP3985357A1; JP2022500618A; EP3985358A1; CN112368546A; US20240027217A1

Abstract

지도에 표시할 개인화된 데이터를 제공하기 위해, 서버 장치는 사용자에 대한 위치 데이터를 획득하고, 사용자가 해당 위치를 방문한 빈도 및 최근성에 기초하여 사용자에게 익숙한 위치를 식별한다. 그 다음 서버 장치는 검색 결과/제안에서 익숙한 위치를 제공하고, 익숙한 위치와 사용자 간의 관계에 대한 설명을 익숙한 위치에 주석처리한다. 서버 장치는 또한 내비게이션 명령어의 세트에서 메뉴버를 수행하기 위한 랜드마크로서 익숙한 위치를 포함한다. 또한, 서버 장치는 사용자가 익숙한 위치 근처의 다른 위치를 선택할 때 지도 디스플레이에서 참조 프레임으로 익숙한 위치를 제공한다. 또한, 서버 장치는 사용자가 최종 목적지까지의 내비게이션 방향을 요청할 때 중간 목적지로서 친숙한 위치를 포함한다.

Description

매핑 애플리케이션에 개인화된 랜드마크 표시

본 명세서는 지리적 애플리케이션에서의 개인화에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자에 대한 친숙한 위치를 식별하고 친숙한 위치를 사용하여 지도 디스플레이에 내비게이션 방향, 검색 결과 또는 선택된 위치를 제시하는 것에 관한 것이다.

본 명세서에 제공된 배경 설명은 일반적으로 본 명세서 내용의 컨텍스트를 제시하기 위한 것이다. 현재 지명된 발명자의 작업은 이 배경 섹션에 설명된 범위 내에서 출원 당시의 선행 기술로 달리 자격이 없을 수 있는 설명의 양태는 본 명세서에 대한 선행 기술로서 명시적 또는 묵시적으로 인정되지 않는다.

오늘날 지리적 영역의 디지털 지도는 매핑 애플리케이션, 웹 브라우저 등을 통해 컴퓨터, 태블릿 및 휴대폰과 같은 컴퓨팅 장치에 표시된다. 많은 매핑 애플리케이션은 기업 또는 기타 조직과 같은 관심 지점(POI)을 지도에 표시한다. 각 POI는 아이콘 또는 POI 유형의 다른 인디케이터(표시자)(예: 레스토랑의 레스토랑 심볼, 백화점의 쇼핑 심볼 등)를 사용하여 표시될 수 있다. 또한 매핑 애플리케이션, 웹 브라우저 등은 지리적 검색 쿼리에 대한 응답으로 지리적 검색 결과(예: POI)를 제공하고, 아이콘 또는 기타 인디케이터를 사용하여 디지털 지도 내에서 지리적 검색 결과 중 하나 또는 여러 개를 표시한다.

또한 컴퓨터, 스마트폰 등 또는 임베디드 장치에서 실행되는 소프트웨어 애플리케이션은 단계별 내비게이션 방향을 생성한다. 일반적으로 사용자는 출발지와 목적지를 지정하고, 소프트웨어 애플리케이션은 즉시 및/또는 사용자가 출발지에서 목적지로 이동할 때 길 찾기를 표시한다.

이러한 소프트웨어 애플리케이션은 일반적으로 거리, 거리 이름, 건물 번호 표시를 활용하여 경로를 기반으로 내비게이션 방향을 생성한다. 예를 들어, 이러한 시스템은 "4 분의 1 마일을 주행한 다음 메이플 스트리트로 우회전"과 같은 지침을 운전자에게 제공할 수 있다. 그러나 운전자가 거리를 정확하게 판단하기 어렵고, 운전자가 도로 표지판을 보는 것이 항상 쉬운 것은 아니다. 또한 거리 및 도로 표지판이 열악한 지역이 있다.

다른 사람이 운전자에게 말할 수 있는 것과 더 유사한 안내를 운전자에게 제공하려면, 시각적으로 두드러진 건물 또는 광고판과 같은 경로를 따라 POI(본 명세서에서 "랜드마크"라고도 함)에 대한 참조를 사용하여 내비게이션 방향을 확장할 수 있다. 또한 랜드마크를 표시하여 디지털 지도 내에서 사용자의 방향을 맞추거나 지리적 검색 쿼리(예: "취리히의 바(Bars in Zurich)")에 대한 응답으로 지리적 검색 결과를 제공할 수도 있다. 그러나 일반 대중에게 잘 알려진 랜드마크의 수는 제한되어 있으며 소프트웨어 애플리케이션이 사용자의 방향을 지정하거나 탐색할 때 항상 랜드마크를 표시할 수 있는 것은 아니다.

내비게이션 방향에 포함하거나 사용자를 지정할 때 사용할 수 있는 랜드마크의 수를 확장하려면, 개인화된 지도 데이터 생성 시스템은 사용자가 위치 데이터를 획득하기 위해 시스템에 대한 권한을 부여할 때 사용자에 대한 위치 히스토리를 획득한다. 위치 히스토리에는 POI 또는 랜드마크의 위치, 사용자가 랜드마크를 방문한 날짜 및 시간, 랜드마크에서 보낸 시간량, "집", "직장", "존의 집(존 's House)", "즐겨찾는 식당(Favorite Restaurant)"등과 같이 사용자가 제공한 랜드마크에 대한 레이블과 같이 사용자가 이전에 방문한 POI에 관한 정보가 포함될 수 있다.

사용자가 매핑 애플리케이션에서 제공하는 위치 또는 POI를 선택하면 개인화된 지도 데이터 생성 시스템이 선택한 위치 근처에 있는 사용자의 위치 히스토리에서 랜드마크를 식별한다. 그 다음 사용자가 랜드마크를 방문한 빈도 및/또는 최근성에 기초하여 랜드마크 중 하나가 선택된다. 그 다음 매핑 애플리케이션은 선택된 위치에 대한 참조 프레임을 사용자에게 제공하기 위해 지도 디스플레이에서 선택된 위치와 함께 선택된 랜드마크를 제공한다.

다른 시나리오에서, 사용자는 사용자의 현재 위치와 같은 출발 위치에서 목적지 위치까지의 내비게이션 길찾기를 요청한다. 그 결과, 개인화된 지도 데이터 생성 시스템은 내비게이션 명령어의 세트를 생성하며, 각 명령어는 경로를 따라 특정 웨이포인트에서 메뉴버(maneuver)(예: "우회전")을 포함한다. 명령어(명령) 중 적어도 일부에 대해, 특정 웨이포인트 근처의 랜드마크는 사용자가 랜드마크를 방문한 빈도 및/또는 최근성에 기반하여 메뉴버를 위한 기준(참조) 프레임으로 선택된다(예: "밥의 집(Bob's House)을 지나 교차로에서 우회전). 그 다음 매핑 애플리케이션은 선택한 랜드마크를 참조하여 내비게이션 명령어 세트를 사용자에게 제공한다.

또 다른 시나리오에서, 사용자가 지리적 검색 쿼리 또는 부분 지리적 검색 쿼리를 매핑 애플리케이션에 제공한다. 따라서, 개인화된 지도 데이터 생성 시스템은 지리적 검색 쿼리와 관련된 검색 결과 세트를 생성하고 검색 결과 세트의 순위를 매길 수 있다(순위화). 또한 개인화된 지도 데이터 생성 시스템은 사용자의 위치 히스토리에서 POI에 해당하는 검색 결과를 식별하고 사용자가 해당 POI를 방문한 빈도 및/또는 최근성에 따라 검색 결과의 순위를 높인다. 예를 들어, 가장 최근 시간이 전날인 사용자가 여러 번 방문한 POI에 대한 검색 결과는 순위에서 여러 단계 상승할 수 있으며, 한 달 전에 사용자가 한 번 방문한 POI에 대한 검색 결과는 몇 군데만 상승되거나 다른 구현이나 시나리오에서는 전혀 상승되지 않을 수 있다. 개인화된 지도 데이터 생성 시스템은 또한 사용자가 POI를 방문하는 빈도에 대한 설명, 사용자가 POI를 가장 최근에 방문한 시간에 대한 설명과 같이 POI와 사용자 간의 관계에 대한 설명을 검색 결과에 주석처리한다. 그 다음 매핑 애플리케이션은 주석처리된 검색 결과를 순위 순서로 사용자에게 제공한다.

일부 메뉴버에 대한 참조 프레임으로 익숙한 랜드마크를 사용하여 단계별 내비게이션 방향을 제공하는 것 외에도, 개인화된 지도 데이터 생성 시스템은 최종 목적지까지의 내비게이션 방향 요청에 응답하여 친숙한 위치를 중간(intermediate) 목적지로 식별할 수 있다. 경우에 따라 중간 목적지는 출발지에서 최종 목적지까지의 직접 경로를 따라 배치되지 않고 경로의 가장 가까운 지점에서 어느 정도 떨어진 거리에 배치된다. 그러나 중간 목적지는 사용자가 매우 친숙하고 및/또는 사용자가 과거에 여러 번 주행한 랜드마크일 수 있다. 이런 방법으로, 개인화된 지도 데이터 생성 시스템은 내비게이션 방향 전송을 자제함으로써 또는 사용자가 중간 목적지 또는 실제 목적지와 중간 목적지로의 경로가 공유하는 웨이포인트에 접근할 때까지 스파스(sparse) 내비게이션 방향만 제공함으로써, 사용자에게 제공되는 내비게이션 명령어의 양을 크게 줄일 수 있다. 이 지점에서, 개인화된 지도 데이터 생성 시스템은 중간 목적지 또는 공통 웨이포인트에서 최종 목적지까지의 내비게이션 명령어 세트를 "인계(take over)"하여 제공할 수 있다. 따라서 개인화된 지도 데이터 생성 시스템은 경우에 따라 익숙한 위치를 참조하는 안내를 결합하여 나머지 경로에 대한 단계별 안내로 사용자에게 직관적인 느낌을 준다.

본 명세서의 기술의 하나의 예시적인 실시 예는 지리적 검색 결과를 찾기 위해 디지털 지도 상에 개인화된 랜드마크를 제공하는 방법이다. 방법은, 사용자의 휴대용 장치 상에 제시된 디지털 지도 내 관심 지점의 선택을 수신하고, 사용자에 대한 위치 히스토리를 획득하고, 선택된 관심 지점의 임계 거리 내에서 복수의 후보 랜드마크를 식별하는 단계를 포함한다. 방법은, (i) 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 빈도 또는(ii) 사용자가 위치 히스토리에 따라 후보 랜드마크를 가장 최근에 방문한 이후의 시간량 중 적어도 하나를 기반으로 복수의 후보 랜드마크 중 하나를 선택하는 단계; 선택된 랜드마크를 나타내는 인디케이터 및 선택된 관심 지점을 나타내는 인디케이터가 디지털 지도 내에 표시되도록 하는 단계를 포함한다.

다른 예시적인 실시 예는 개인화된 랜드마크를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하는 방법이다. 상기 방법은, 출발 위치에서 목적지 위치까지 휴대용 장치의 사용자에 대한 내비게이션 방향에 대한 요청을 수신하고, 목적지 위치에 대한 내비게이션 명령어 세트를 생성하는 단계를 포함하고, 세트의 각 내비게이션 명령어는 특정 위치에서의 메뉴버를 포함한다. 세트에서 하나 이상의 내비게이션 명령어에 대해, 방법은, 사용자의 위치 히스토리 획득하는 단계; 메뉴버를 위한 특정 위치의 임계 거리 내에서 내비게이션 랜드마크를 선택하는 단계 -내비게이션 랜드마크는 (i) 사용자가 내비게이션 랜드마크를 방문한 빈도 또는 (ii) 위치 히스토리에 따라 사용자가 가장 최근에 내비게이션 랜드마크를 방문한 이후의 시간량 중 적어도 하나에 기초하여 선택됨-; 선택한 내비게이션 랜드마크를 참조하여 내비게이션 명령어를 생성하는 단계를 포함한다. 방법은 휴대용 장치의 사용자 인터페이스를 통해 내비게이션 명령어 세트가 제공되도록 하는 단계를 더 포함한다.

또 다른 예시적인 실시 예는 친밀도에 기초한 검색 제안을 사용자에게 제공하는 방법이다. 방법은, 휴대용 장치의 사용자로부터 지리적 검색 쿼리를 수신하는 단계; 사용자에 대한 위치 히스토리를 획득하는 단계; 지리적 검색 쿼리에 응답하여 검색 결과 세트를 식별하는 단계를 포함하며, 검색 결과 세트는 위치 히스토리에 따라 사용자가 이전에 방문한 적어도 하나의 관심 지점을 포함한다. 방법은, 휴대용 장치의 사용자 인터페이스를 통해 검색 결과 세트가 제공되도록 하는 단계를 더 포함하며, 검색 결과 세트에는 위치 히스토리에 따라 관심 지점과 사용자 간의 관계에 대한 설명이 주석으로 추가(추석처리)된다.

다른 예시적인 실시 예는 중간 목적지로서 사용자에게 친숙한 위치를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하는 방법이다. 방법은, 출발 위치에서 최종 목적지 위치까지 사용자의 내비게이션 길 찾기 요청을 수신하는 단계; 사용자의 친밀도를 기반으로 선택된 중간 목적지 위치를 식별하는 단계; 사용자가 중간 목적지 위치를 향해 주행하도록 지시하는 제1 내비게이션 명령어를 제공하는 단계를 포함한다. 사용자가 중간 목적지 위치 또는 중간 목적지 위치를 향한 경로를 따라 특정 웨이포인트에 접근하고 있다는 결정에 응답하여, 방법은 사용자를 최종 목적지 위치로 안내하는 내비게이션 명령어 세트를 제공하는 단계를 포함한다.

또 다른 예시적인 실시 예는, 친숙한(familiar) 위치를 사용하여 중간 목적지로 사용자에게 내비게이션 방향을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치이며, 여기서 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 프로세서, 및 하나 이상의 프로세서에 결합되고 명령어를 저장하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 메모리를 포함한다. 명령어는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 컴퓨팅 장치로 하여금 출발 위치에서 최종 목적지 위치까지의 사용자에 대한 내비게이션 방향에 대한 요청을 수신하게 하고, 사용자에 대한 친밀도에 기초하여 선택된 중간 목적지 위치를 식별하게 하고, 사용자가 중간 목적지 위치를 향해 주행하도록 지시하는 제1 내비게이션 명령어를 제공한다. 사용자가 중간 목적지 위치 또는 중간 목적지 위치를 향한 경로를 따라 특정 웨이포인트에 접근하고 있다는 결정에 응답하여, 명령어는 컴퓨팅 장치가 사용자를 최종 목적지 위치로 안내하는 내비게이션 명령 세트를 제공하게 한다.

다른 예시적인 실시 예는 중간 목적지로서 사용자에게 친숙한 위치를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하기 위한 명령어를 저장하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체이다. 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 메모리는 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에 연결되고 명령어를 저장한다. 명령어는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 하나 이상의 프로세서로 하여금 출발 위치에서 최종 목적지 위치까지 사용자에 대한 내비게이션 방향에 대한 요청을 수신하게 하고, 사용자에 대한 친밀도를 기반으로 선택된 중간 목적지 위치를 식별하게 하고, 및 사용자가 중간 목적지 위치를 향해 주행하도록 지시하는 제1 내비게이션 명령어를 제공하게 한다. 사용자가 중간 목적지 위치 또는 중간 목적지 위치를 향한 경로를 따라 특정 웨이포인트에 접근하고 있다는 결정에 응답하여, 명령어는 하나 이상의 프로세서로 하여금 사용자를 최종 목적지 위치로 안내하는 내비게이션 명령 세트를 제공하도록 한다.

도 1은 개인화된 지도 데이터를 생성하기 위한 기술이 구현될 수 있는 예시적인 시스템의 블록도이다.
도 2a는 도 1의 개인화된 지도 데이터 생성 시스템이 디지털 지도에 표시할 랜드마크를 결정하기 위해 랜드마크를 점수화하기 위해 사용할 수 있는 사용자 위치 데이터의 예시적인 데이터 테이블이다.
도 2b는 도 1의 개인화된 지도 데이터 생성 시스템이 디지털 지도 상에 제시할 랜드마크를 결정하기 위해 대응하는 점수에 기초하여 랜드마크의 순위를 매길 수 있는(순위화) 예시적인 데이터 테이블이다.
도 3은 선택된 위치에 대한 기준 프레임을 제공하기 위해 사용자에게 친숙한 랜드마크와 함께 사용자에 의해 선택된 위치를 포함하는 예시적인 지도 디스플레이이다.
도 4는 검색 제안과 사용자 사이의 관계에 대한 설명이 주석으로 추가된(주석처리된) 검색 제안을 포함하는 예시적인 검색 결과 디스플레이이다.
도 5a는 경로를 따라 제시된 친숙한 랜드마크와 함께 목적지까지의 경로를 포함하는 예시적인 내비게이션 디스플레이이다.
도 5b는 메뉴버를 위한 기준 프레임으로서 친숙한 랜드마크를 갖는 메뉴버를 포함하는 다른 예시적인 내비게이션 디스플레이이다.
도 6a는 사용자의 현재 위치에서 최종 목적지까지의 내비게이션 방향에 대한 요청에 응답하여 제공되는 또 다른 내비게이션 디스플레이이며, 중간 목적지에서 최종 목적지까지의 경로와 함께 중간 목적지까지 내비게이션하는 제1 명령어를 포함한다.
도 6b는 중간 목적지에서 최종 목적지까지 도 6a에 제시된 경로를 따른 메뉴버를 포함하는 상세한 내비게이션 디스플레이이다.
도 6c는 도 6a에 제시된 중간 목적지 및 최종 목적지까지의 경로를 따라 공통 웨이포인트로부터의 메뉴버를 포함하는 또 다른 상세한 내비게이션 디스플레이이다.
도 7은 지리적 검색 결과를 찾기 위해 디지털 지도 상에 개인화된 랜드마크를 제공하는 예시적인 방법의 흐름도로서, 이는 개인화된 지도 데이터 생성 시스템에서 작동하거나 이와 협력하는 컴퓨팅 장치에서 구현될 수 있다.
도 8은 개인화된 랜드마크를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하는 예시적인 방법의 흐름도로서, 이는 개인화된 지도 데이터 생성 시스템에서 작동하거나 이와 협력하는 컴퓨팅 장치에서 구현될 수 있다.
도 9는 친밀도를 기반으로 사용자에게 검색 제안을 제공하는 예시적인 방법의 흐름도로서, 이는 개인화된 지도 데이터 생성 시스템에서 작동하거나 이와 협력하는 컴퓨팅 장치에서 구현될 수 있다.
도 10은 친숙한 위치를 사용하여 중간 목적지로서 사용자에게 내비게이션 방향을 제공하는 예시적인 방법의 흐름도로서, 이는 개인화된 지도 데이터 생성 시스템에서 작동하거나 이와 협력하는 컴퓨팅 장치에서 구현될 수 있다.

개요

본 명세서는 사용자에 대한 친밀도 또는 다른 적절한 기준에 기초하여 선택된 하나 이상의 중간 위치를 참조함으로써 내비게이션 방향을 보다 효율적으로 생성하기 위한 시스템을 설명한다.

본 명세서에 설명된 요지는 다음의 장점 중 하나 이상을 실현하기 위해 특정 실시 예에서 구현될 수 있다. 사용자는 이미 익숙한 특정 위치로 가는 길을 알고있을 것이다. 따라서, 본 명세서에 설명된 방법 및 시스템은 사용자를 최종 목적지 위치로 안내하기 전에 사용자에게 익숙한(familiar) 중간 목적지 위치로 이동하도록 사용자를 지시한다. 사용자에게 알려질 수 있는 중간 목적지 위치를 사용함으로써 필요한 내비게이션 명령어(안내)의 수를 줄일 수 있으며, 이에 따라 컴퓨팅 및 전송 오버헤드를 줄이고 시스템의 효율성을 향상시킬 수 있다. 또한, 내비게이션 명령어(안내)는 사용자를 위해 개인화될 수 있으며, 따라서 이러한 명령어는 사용자를 최종 목적지 위치로 안내하는 데 더욱 효과적이다.

위의 장점은 많은 잠재적인 애플리케이션에서 구현된다. 제1 실시 예에서, 개인화된 랜드마크는 사용자가 지도 내에서 가까운 지리적 결과를 찾는 것을 돕기 위해 디지털 지도 상에 제공된다. 랜드마크는 사용자가 랜드마크를 방문한 빈도 및/또는 사용자가 랜드마크를 가장 최근에 방문한 이후의 시간량에 기초하여 선택될 수 있다. 이를 통해 사용자는 근처에 알려진 참조 지점을 제공하여 지리적 결과를보다 효과적으로 찾을 수 있다. 또한 불필요한 정보(예: 사용자에게 알려지지 않은 일반적인 랜드마크)의 표시를 방지하여 시스템의 효율성을 향상시킬 수 있다. 또한 위치 히스토리를 사용하여 사용자에게 추가 컨텍스트를 제공하는 데 도움이되도록 사용자 히스토리의 세부 정보와 함께 랜드마크에 위치를 추가할 수 있다.

제2 실시 예에서, 내비게이션 방향은 개인화된 랜드마크의 사용을 통해 개선된다. 제1 실시 예와 같이, 개인화된 랜드마크는 사용자가 랜드마크를 방문한 빈도 및/또는 사용자가 랜드마크를 가장 최근에 방문한 이후의 시간량에 기초하여 선택될 수 있다. 제1 실시 예와는 대조적으로, 개인화된 랜드마크는 내비게이션 명령어로부터의 메뉴버가 일어날 위치 근처(미리 정의된 거리 이내)에 위치하는 것에 기초하여 선택될 수도 있다. 따라서 관련 내비게이션 명령어를 수정하여 랜드마크를 참조할 수 있다. 이는 사용자에게 더 관련성이 높은 향상된 내비게이션 명령어를 제공하므로 사용자를 원하는 위치로 안내하는 데 더 효과적이다.

제3 실시 예에서, 사용자의 위치 히스토리에 따라 사용자가 방문한 관심 지점의 식별을 통해 검색어에 대한 검색 제안이 개선된다. 검색 결과는 결과에 대한 추가 컨텍스트를 제공하기 위해 관심 지점과 사용자 간의 관계에 대한 설명을 포함하도록 주석을 달 수 있으며, 이에 따라 사용자가 검색 결과 내에서 관심 지점을 더 잘 인식하도록 도울 수 있다. 관심 지점은 다른 검색 결과보다 사용자에게 더 유 할 것 같다는 기준으로 검색 결과 내에 우선적으로 포함될 수 있다(예: 검색 결과 내에서 더 눈에 띄는 위치로 이동). 검색 결과 세트 내에서 관심 지점을 식별하고 주석을 달아 시스템은 보다 유용한 검색 결과 세트를 제공한다. 이는 사용자가 추가 검색을 수행할 가능성을 줄여 전체 시스템의 효율성을 향상시킨다.

사용자로부터 수신된 검색 쿼리는 부분 지리 검색 쿼리일 수 있다. 이와 관련하여, 검색 쿼리는 부분적으로 입력된 지리 검색 쿼리(예를 들어, 사용자에 의해 입력되는 전체 지리 검색 쿼리로부터 문자의 초기 서브세트)일 수 있다. 이를 통해 시스템은 사용자가 검색어 입력을 완료하기 전에도 적절한 검색 결과를 예측하고 제안할 수 있어 잠재적으로 사용자의 검색 프로세스 속도를 높일 수 있다.

여기에서 설명된 용어 "랜드마크"는 일반 대중에게 잘 알려진 위치를 의미 할 필요는 없지만, 대신 사용자의 위치 히스토리(예: 사용자가 이전에 해당 위치를 방문)를 고려하여 사용자에게 알려진 것으로 간주되는 위치를 의미할 수 있다.

하드웨어 및 소프트웨어 컴포넌트의 예

도 1을 참조하면, 개인화된 지도 데이터 생성 시스템이 구현될 수 있는 예시적인 통신 시스템(100)은 "매핑 애플리케이션(22)"이라고도 지칭될 수 있는 지리적 애플리케이션(22)을 실행하도록 구성된 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)를 포함한다. 구현에 따라, 애플리케이션(22)은 대화형 디지털 지도를 표시(디스플레이)하고, 운전, 도보 또는 다른 내비게이션 방향을 제공하기 위해 라우팅 데이터를 요청 및 수신하고, 다양한 지리적 위치 콘텐츠 등을 제공할 수 있다. 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 다양한 위치를 탐색(내비게이션)하면서 디지털 지도를 표시하는 사용자에 의해 조작될 수 있다.

클라이언트 컴퓨팅 장치(10) 외에도, 통신 시스템(100)은 사용자의 위치 히스토리에 기초하여 사용자에게 친숙한(인숙한) 랜드마크를 식별하고, 메뉴버를 위한 참조(기준) 프레임으로서(또는 최종 목적지로가는 중간 목적지, 근처의 익숙한 랜드마크를 포함한 선택된 위치의 지도 표시, 익숙한 랜드마크를 포함한 검색 결과/제안 등) 친숙한 랜드마크를 포함하는 내비게이션 방향과 같은 개인화된 지도 데이터를 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공하도록 구성된 서버 장치(60)를 포함한다. 서버 장치(60)는 예시적인 구현에서 사용자에 대한 위치 데이터를 저장하는 데이터베이스(80)에 통신적으로 결합될 수 있다. 위치 데이터는 도 2a 및 도 2b를 참조하여 아래에서 더 자세히 설명된다.

보다 일반적으로, 서버 장치(60)는 지리적 컨텍스트에 링크될 수 있는 임의의 유형의 적절한 지리 공간 정보 또는 정보를 저장하는 하나 또는 여러 데이터베이스와 통신할 수 있다. 통신 시스템(100)은 또한 예를 들어 운전, 도보, 자전거 또는 대중 교통 방향을 제공하는 내비게이션 데이터 서버(34)를 포함할 수 있다. 또한, 통신 시스템(100)은 지도 디스플레이를 생성하기 위해 서버 장치(60)에 지도 데이터를 제공하는 지도 데이터 서버(50)를 포함할 수 있다. 통신 시스템(100)에서 동작하는 장치는 통신 네트워크(30)를 통해 상호 연결될 수 있다.

다양한 구현에서, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터일 수 있다. 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 메모리(20), 하나 이상의 프로세서(CPU)(16), 그래픽 처리 장치(GPU)(12), I/O 모듈(I/O)(14), 사용자 인터페이스(UI)(32) 및 GPS(Global Positioning Service) 모듈을 포함하는 하나 또는 여러 센서(19)를 포함할 수 있다. 메모리(20)는 비-일시적 메모리일 수 있고, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 읽기 전용 메모리(ROM), 플래시 메모리, 다른 유형의 영구 메모리 등과 같은 하나 또는 여러 개의 적절한 메모리 모듈을 포함할 수 있다. I/O 모듈(14)은 예를 들어 터치스크린일 수 있다. 다양한 구현에서, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 도 1에 도시된 것보다 적은 수의 컴포넌트 또는 반대로 추가 컴포넌트를 포함할 수 있다. 다른 실시 예에서, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 임의의 적절한 휴대용 또는 비휴대용 컴퓨팅 장치일 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 스마트 워치 또는 스마트 글래스와 같은 웨어러블 장치 등일 수 있다.

메모리(20)는 임의의 유형의 적절한 모바일 또는 범용 운영 체제일 수 있는 운영 체제(OS)(26)를 저장한다. OS(26)는 애플리케이션이 센서 판독값을 검색할 수 있도록 하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 기능을 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(10)에서 실행하도록 구성된 소프트웨어 애플리케이션은 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)의 현재 위치를 검색하기 위해 OS(26) API를 호출하는 명령(명령어)을 포함할 수 있다. API는 API가 추정치(예: 백분율)에 얼마나 확실한지에 대한 정량적 표시를 리턴할 수도 있다.

메모리(20)는 또한 전술한 바와 같이 대화형 디지털 지도를 생성하고 및/또는 다른 지리적 기능을 수행하도록 구성된 매핑 애플리케이션(매핑 앱)(22)을 저장한다. 매핑 애플리케이션(22)은 지도 데이터 서버(50)로부터 래스터(raster)(예를 들어, 비트맵) 또는 비-래스터(예를 들어, 벡터 그래픽) 형식으로 지도 데이터를 수신하고 개인화된 데이터 디스플레이(24)를 통해 지도 데이터를 제공할 수 있다. 일부 경우에, 지도 데이터는 도로, 거리, 자연 지형 등을 나타내는 기본 레이어, 현재 교통 상황을 나타내는 교통 레이어, 현재 날씨 상태를 나타내는 날씨 레이어, 목적지 등에 도착하기위한 경로를 나타내는 내비게이션 레이어와 같은 레이어로 구성될 수 있다. 매핑 애플리케이션(22)은 또한 운전, 도보 또는 대중 교통 방향을 표시할 수 있으며, 일반적으로 개인화된 데이터 디스플레이(24)를 통해 지리, 지리적 위치, 내비게이션 등과 관련된 기능을 제공한다.

도 1은 독립형 애플리케이션으로서 매핑 애플리케이션(22)을 예시하고 있지만, 매핑 애플리케이션(22)의 기능은 또한 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에서 실행되는 다른 소프트웨어 애플리케이션에 대한 플러그인 또는 확장으로서 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에서 실행되는 웹 브라우저를 통해 액세스 가능한 온라인 서비스의 형태로 제공될 수 있다. 매핑 애플리케이션(22)은 일반적으로 상이한 각각의 운영 체제에 대해 상이한 버전으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)의 제작자는 Android™ 플랫폼용 매핑 애플리케이션(22), iOS™ 플랫폼용 다른 SDK 등을 포함하는 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공할 수 있다.

일부 구현에서, 서버 장치(60)는 하나 이상의 프로세서(62) 및 메모리(64)를 포함한다. 메모리(64)는 유형의 비-일시적 메모리일 수 있고, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 읽기 전용 메모리(ROM), 플래시 메모리, 기타 유형의 영구 메모리 등을 포함하는 임의의 유형의 적절한 메모리 모듈을 포함할 수 있다. 메모리(64)는 개인화된 지도 데이터 생성기(68)를 구성하는 프로세서(62)에서 실행 가능한 명령어를 저장하고, 이는 후보 랜드 마크를 식별하고, 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 빈도 및/또는 최근성에 따라 후보 랜드마크를 순위화하고 점수를 부여하고, 지도 디스플레이 및/또는 지도 디스플레이에 제시된 내비게이션 방향에 포함할 최고 순위 후보 랜드마크 중 하나 또는 여러 개를 선택한다. 개인화된 지도 데이터 생성기는 또한 사용자가 검색 결과에 대응하는 POI를 방문한 빈도 및/또는 최근성에 기초하여 검색 결과의 순위를 높일 수 있다. 그 후 개인화된 지도 데이터 생성기는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)의 개인화된 데이터 디스플레이(24)에 의한 디스플레이를 위해 친숙한 랜드마크를 포함하는 지도 데이터, 내비게이션 데이터 및/또는 검색 결과를 제공할 수 있다.

개인화된 지도 데이터 생성기(68) 및 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 개인화된 지도 데이터 생성 시스템의 컴포넌트로서 동작할 수 있다. 대안적으로, 개인화된 지도 데이터 생성 시스템은 서버측 컴포넌트만을 포함할 수 있고 개인화된 지도 데이터를 디스플레이하기 위한 명령어를 개인화된 데이터 디스플레이(24)에 간단히 제공할 수 있다. 즉, 이러한 실시 예에서 개인화된 지도 데이터 생성 기술은 개인화된 데이터 디스플레이(24)에 투명하게 구현될 수 있다. 다른 대안으로서, 개인화지도 데이터 생성기(68)의 전체 기능은 개인화 데이터 디스플레이(24)에서 구현될 수 있다.

단순화를 위해, 도 1은 서버의 단 하나의 인스턴스로서 서버 장치(60)를 도시한다. 그러나, 일부 구현에 따른 서버 장치(60)는 각각 하나 이상의 프로세서를 장착하고 다른 서버 장치와 독립적으로 동작할 수 있는 하나 이상의 서버 장치의 그룹을 포함한다. 이러한 그룹에서 작동하는 서버 장치는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)로부터의 요청을 개별적으로(예를 들어, 가용성에 기초하여) 처리할 수 있으며, 분산 방식으로 요청 처리와 관련된 하나의 작업이 하나의 서버 장치에서 수행되고 다른 작업은 동일한 요청이 다른 서버 장치에서 수행되거나 다른 적절한 기술에 따라 수행된다. 이 설명에서 "서버 장치"라는 용어는 개별 서버 장치 또는 둘 이상의 서버 장치 그룹을 의미할 수 있다.

동작시, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에서 동작하는 개인화 데이터 디스플레이(24)는 데이터를 수신하고 이를 서버 장치(60)로 전송한다. 따라서, 일 예에서, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 사용자가 위치 데이터를 공유하기 위해 매핑 애플리케이션(22)에 권한을 제공하는 사용자 컨트롤을 선택할 때 개인화된 지도 데이터 생성기(68)(서버 장치(60)에서 구현됨)로 위치 데이터를 전송할 수 있다. 위치 데이터는 위치에서의 체크인에 따라 사용자가 방문한 위치의 이름 또는 주소 또는 센서(19)로부터의 위치 데이터, 사용자가 위치를 방문한 날짜 및 시간, 사용자가 위치를 방문한 날짜와 시간, 사용자가 위치를 방문한 시간량 및/또는 스위스 취리히 123 거리(123 Hauptstrasse in Zurich, Switzerland)의 밥의 집(Bob’s House)와 같은 사용자가 위치를 방문한 시간량을 포함할 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)가 임계 시간 기간(예를 들어, 1 분) 이상 동안 위치에 있을 때 위치 데이터를 제공한다. 이러한 방식으로, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 사용자가 목적지로 가는 도중에 지나가는 위치를 식별하지 않는다.

다른 예에서, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 내비게이션 방향, 선택된 위치에 대한 지도 데이터, 검색 결과/제안 등을 요청하는 통신을 개인화된 지도 데이터 생성기(68)로 전송할 수 있다. 따라서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 요청 된 내비게이션 방향, 선택된 위치에 대한 지도 데이터, 또는 검색 결과/제안을 검색하기 위해 내비게이션 데이터 서버(34), 지도 데이터 서버(50) 및/또는 임의의 다른 적절한 서버와 통신할 수 있다. 추가로, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 예를 들어 도 2a에 도시된 바와 같이, 데이터베이스(DB)(80)에 저장된 위치 데이터 테이블(200)로부터 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)의 사용자에 대한 위치 데이터를 획득한다. 위치 데이터(200)는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)의 사용자에 대한 사용자 식별자(사용자 ID)(202)를 포함할 수 있다. 위치 데이터(200)는 또한 임계 시간양(예를 들어, 1 분) 이상 동안 사용자가 방문한 위치의 이름 또는 주소(위치)(204)를 포함할 수 있다. 또한, 위치 데이터(200)는 방문 날짜(206) 및 시간(208), 위치에서 보낸 시간량(210), 및 "부모의 집(Parents’ House)", "직장(Work)", "좋아하는(즐겨찾는) 레스토랑(식당) "등과 같은 위치에 대해 사용자가 제공한 이름을 나타내는 위치 레이블(212)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터 테이블(200)의 제1 엔트리는 사용자가 2018 년 7 월 11 일에 오후 8시에 5 분간 취리히의 789 거리(Hauptstrasse)에서 스타벅스(Starbucks®) 204를 방문했음을 나타내며, Starbucks® 레이블을 제공하지 않는다.

개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 도 2b에 도시된 데이터 테이블(250)에 도시된 바와 같이 빈도 점수(258), 최근성 점수(260) 및 전체 점수(overall score)(262)를 포함하는 위치 데이터 테이블(200)의 각 위치(204)에 하나 이상의 점수를 할당한다. 빈도 점수(258)는 사용자가 위치를 방문한 총 횟수, 사용자가 임계 시간 기간(예: 전월) 내에 위치를 방문한 횟수, 사용자가 위치를 방문하는 평균 비율(예: 월 3 회, 1 년에 2 회 등) 또는 기타 적절한 방식을 기반으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 위치 데이터 테이블(200)은 사용자가 2018 년 6 월 12 일 이후 취리히의 789 거리에서 스타벅스 두 번 방문했음을 나타낸다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 위치(210)에서 소요된 시간의 양을 빈도 점수(258)로 계수할 수 있는데, 이는 사용자가 빨리 떠난 위치에 비해 상당한 시간을 보낸 위치에 더 친숙할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 임계 시간(예: 5 분) 미만의 방문은 사용자가 해당 위치를 방문한 횟수에 포함되지 않을 수 있다. 다른 예에서, 빈도 점수(258)는 사용자가 위치를 방문한 가중치 횟수에 기초하여 결정될 수 있으며, 방문은 사용자가 위치에 더 오래 머무를수록 더 높은 가중치가 할당된다.

최근성(recency) 점수(260)는 사용자가 위치를 마지막으로 방문한 이후의 시간량 또는 사용자가 빈도 임계값(임계치) 이상의 비율로 위치를 방문한 이후의 시간량에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이전에 몇 달 동안 일주일에 한 번 위치를 방문했지만 지금은 일년에 한 번만 해당 위치를 방문하는 경우, 최근성 점수(260)는 사용자가 일주일에 한 번 마지막으로 해당 위치를 방문한 이후의 시간량에 기초할 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 위치(210)에서 소요된 시간의 양을 최근성 점수(260)로 계수(factor)할 수 있다. 예를 들어, 임계 시간(예 : 5 분) 미만의 방문은 사용자가 해당 위치를 방문한 가장 최근 시간으로 포함되지 않을 수 있다.

전체 점수(262)는 빈도 점수(258) 및 최근성 점수(260)의 임의의 적절한 조합에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 전체 점수(262)를 생성하기 위해 빈도 점수(258) 및 최근성 점수(260)를 집계하고, 전체 점수(262)를 생성하기 위해 빈도 점수(258) 및 최근성 점수(260)를 평균화하거나, 전체 점수(262)를 생성하기 위해 빈도 점수(258) 및 최근성 점수(260)를 곱한다. 다른 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 빈도 점수(258) 및 최근성 점수(260) 각각에 가중치를 할당하고, 전체 점수(262)를 생성하기 위해 빈도 점수(258) 및 최근성 점수(260)의 가중치 조합을 계산한다. 예를 들어, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 빈도 점수(258)에 0.6의 가중치, 최근성 점수(260)에 0.4의 가중치를 할당하고 점수의 가중치 평균을 계산할 수 있다.

내비게이션 방향에 대한 요청 및 내비게이션 데이터 서버(34)로부터 경로를 따라 다양한 웨이포인트에서의 메뉴버를 포함하는 후속 내비게이션 명령어 세트를 수신하는 것에 응답하여, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크로서 각 웨이포인트의 임계 거리 내의 위치 데이터 테이블(200)의 위치(204)를 식별한다. 그 다음 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크에 대한 전체 점수(262)를 획득하고 전체 점수(262)에 따라 후보 랜드마크의 순위를 매긴다(순위화함). 일부 실시 예에서, 후보 랜드마크가 임계 값 순위보다 높은 순위에 있거나 임계 값 점수보다 높은 점수를 가질 때, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 대응하는 메뉴버에 대한 내비게이션 명령어에 포함할 후보 랜드마크를 선택한다. 예를 들어, 메뉴버가 빌의 집(Bill's House)의 임계 거리 내에 있는 웨이포인트에서 우회전하는 경우 그리고 빌의 집의 전체 점수가 임계 점수를 초과하는 경우, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 "빌의 집을 지나 교차로에서 우회전(Turn right at the intersection past Bill’s House)" 또는 "빌의 집 앞 교차로에서 우회전(Turn right at the intersection before Bill’s House)" 명령어를 생성한다. 다른 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 각 웨이포인트의 임계 거리 내에서 후보 랜드마크를 식별하고, 특정 웨이포인트에 대응하는 후보 랜드마크의 순위를 매기고, 내비게이션 명령어에 포함할 특정 웨이포인트에 대해 가장 높은(최고) 순위의 후보 랜드마크를 선택한다.

일부 시나리오에서는, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 최고 순위 후보 랜드마크가 임계 점수 이상의 최소 점수를 가질 때 내비게이션 명령(명령어)에 포함할 특정 웨이포인트에 대한 최고 순위 후보 랜드마크만을 선택한다. 그렇지 않으면, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 "큰길(Main St.)에서 우회전"과 같은 기본 내비게이션 명령어를 사용한다. 다른 시나리오에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 내비게이션 명령(예를 들어, 3)에 포함할 랜드마크의 최대 임계 개수를 선택한다. 따라서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 최대 임계 개수를 초과하지 않도록 상이한 웨이포인트에 대해 가장 높은 순위 후보 랜드마크를 선택한다. 예를 들어, 최대 임계 개수가 3이고 제2 및 제3 순위인 후보 랜드마크가 동일한 웨이포인트에 대한 것이라면, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 내비게이션 명령에 포함할 제1 및 제2 순위 후보 랜드마크 및 제4 순위 후보 랜드마크를 선택한다. 임의의 경우에, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 개인화된 데이터 디스플레이(24)를 통한 프리젠테이션을 위해 선택된 랜드마크를 포함하는 네비게이션 명령어 세트를 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공한다.

지도 데이터 서버(50)로부터 위치 선택 및 선택된 위치에 대한 후속 지도 데이터를 수신하면, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크로서 선택된 위치의 임계 거리 내의 위치 데이터 테이블(200)의 위치(204)를 식별한다. 그 다음 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크에 대한 전체 점수(262)를 획득하고 전체 점수(262)에 따라 후보 랜드마크의 순위를 매긴다. 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 최고 순위 후보 랜드마크를 선택하고, 선택된 위치의 표시 및 선택된 랜드마크의 표시를 포함하는 지도 데이터를 개인화된 데이터 디스플레이(24)를 통한 프리젠테이션을 위해 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공한다. 이에 응답하여, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 선택된 위치 및 선택된 랜드마크를 나타내는 핀(pins) 또는 다른 아이콘과 같은, 선택된 랜드마크 및 선택된 위치의 표시와 함께 선택된 위치 및 선택된 랜드마크를 포함하는 지리적 영역의 지도 디스플레이를 제공한다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 사용자가 랜드마크를 방문한 빈도에 대한 설명(예: "여기 자주 오세요") 또는 사용자가 랜드마크를 방문한 최근성에 대한 설명(예: "지난주에 여기에 있었어요")과 같이 선택된 랜드마크와 사용자 간의 관계에 대한 설명을 생성한다. 그 후 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 선택된 랜드마크와 사용자 사이의 관계에 대한 설명이 지도 디스플레이에 주석처리되게한다.

지리적 검색 쿼리에 대한 응답으로 그리고 지도 데이터 서버(50)로부터 검색 결과에 대한 점수/순위와 함께 지리적 검색 쿼리 및 후속 검색 결과를 수신하는 것에 응답하여, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 검색 결과에 포함된 위치 데이터 테이블(200)에서 위치(204)를 식별한다. 그 다음, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 사용자가 해당 위치를 방문한 빈도에 대한 설명(예 : "여기 자주 오세요") 또는 사용자가 해당 위치를 최근에 방문한 날짜(최근성)에 대한 설명(예 : "지난주에 여기에 있었어요") 등과 같이, 위치와 사용자 사이의 관계에 대한 설명을 사용자의 위치 히스토리에 포함된 위치에 대한 검색 결과에 주석처리한다. 추가로, 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 예를 들어, 사용자가 이전에 방문한 위치에 대한 검색 결과에 대한 순위를 높이고 및/또는 점수를 증가시킴으로써 검색 결과의 점수/순위를 조정한다.

보다 구체적으로, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 지도 데이터 서버(50)에 의해 생성된 각 검색 결과에 대한 관련성(relevancy) 점수를 획득할 수 있다. 관련성 점수에 추가하여, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 사용자가 이전에 방문한 위치에 대해 도 2b에 도시된 데이터 테이블(250)로부터 빈도 점수(258), 최근성 점수(260) 및/또는 전체 점수(262)를 획득한다. 사용자가 이전에 방문한 적이없는 위치에 대해, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 기본 전체 점수 0을 위치 또는 다른 기본 점수에 할당할 수 있다. 각각의 검색 결과에 대해, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 관련성 점수, 빈도 점수(258) 및 최근성 점수(260)를 결합하여 부스트된 검색 결과 점수를 생성한다. 그 다음, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 부스트된(boosted) 검색 결과 점수에 따라 검색 결과의 순위를 재지정하고(재순위화), 개인화된 데이터 디스플레이(24)를 통한 프레젠테이션을 위해 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 각각의 주석과 함께 재순위화된 검색 결과를 제공한다.

다른 실시 예에서, 출발 위치(예를 들어, 사용자의 현재 위치)에서 최종 목적지까지의 내비게이션 방향에 대한 요청 및 내비게이션 데이터 서버(34)로부터의 경로를 따라 다양한 웨이포인트에서의 메뉴버를 포함하는 후속 내비게이션 명령어 세트를 수신하는 것에 응답하여, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 중간 목적지로서 최종 목적지의 임계 거리 내의 위치 데이터 테이블(200)의 위치(204)를 식별한다. 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 또한 후보 중간 목적지로서 각 웨이포인트의 임계 거리 내의 위치 데이터 테이블(200)의 위치(204)를 식별할 수 있다. 또한, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 출발 위치에서 최종 목적지까지의 제1 경로와 교차하는 출발 위치에서 후보 중간 목적지까지의 제2 경로를 갖는 후보 중간 목적지로서 위치(204)를 식별할 수 있다. 보다 구체적으로, 후보 중간 목적지는 출발 위치에서 최종 목적지까지의 제1 경로를 따르는 웨이포인트들 중 하나와 함께 출발 위치로부터 후보 중간 목적지까지의 제2 경로를 따라 공통 웨이포인트를 갖는 위치(204)를 포함할 수 있다.

일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 사용자가 후보 중간 목적지 위치를 방문한 빈도가 임계 빈도보다 크거나, 또는 사용자가 가장 최근에 후보 중간 목적지 위치를 방문한 이후의 시간량이 임계 시간량보다 적을 때 후보 중간 목적지를 선택한다.

다른 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 중간 목적지에 대한 전체 점수(262)를 획득하고 전체 점수(262)에 따라 후보 중간 목적지에 순위를 매긴다. 또 다른 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 중간 목적지에 대한 빈도 점수(258) 및 최근성 점수(260) 점수를 획득한다. 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 또한 후보 중간 목적지로부터 최종 목적지까지의 거리, 경로를 따라 공통 웨이포인트에서 후보 중간 목적지까지의 최종 목적지까지의 거리 및/또는 출발 위치(출발지)에서 최종 목적지까지의 경로를 따라 가장 가까운 웨이포인트에서 후보 중간 목적지까지의 거리에 기초하여, 각 후보 중간 목적지에 거리 점수를 할당한다.

일부 시나리오에서, 거리 점수는 최종 목적지까지의 거리와 반비례하여 최종 목적지까지의 거리가 감소함에 따라 거리 점수가 증가할 수 있다. 또한 일부 시나리오에서, 거리 점수는 후보 중간 목적지에서 최종 목적지까지의 거리에 기초한 거리 점수가 제1 계층(tier)에 배치될 수 있도록 계층화될 수 있다. 후보 중간 목적지에 대한 경로에 따른 공통 웨이포인트에서 최종 목적지까지의 거리에 기초한 거리 점수는 제2 계층에 배치될 수 있다. 더욱이, 출발지에서 최종 목적지까지의 경로를 따라 가장 가까운 웨이포인트로부터 후보 중간 목적지까지의 거리에 기초한 거리 점수는 제3 계층에 배치될 수 있다. 제1 계층 거리 점수는 각각 제2 계층 거리 점수보다 높을 수 있고, 제2 계층 거리 점수는 각각 제3 계층 거리 점수보다 높을 수 있다.

임의의 경우에, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 중간 목적지 점수를 생성하기 위해 임의의 적절한 방식으로 빈도 점수(258), 최근성 점수(260) 및 거리 점수를 결합한다. 그 다음, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 중간 목적지 점수에 따라 후보 중간 목적지를 순위화한다.

일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 빈도 점수(258), 최근성 점수(260) 및 거리 점수를 집계하여 중간 목적지 점수를 생성하고, 빈도 점수(258), 최근성 점수(260) 및 거리 점수를 평균하여 중간 목적지 점수를 생성하거나 빈도 점수(258), 최근성 점수(260) 및 거리 점수를 곱하여 중간 목적지 점수를 생성한다. 다른 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 빈도 점수(258), 최근성 점수(260) 및 거리 점수 각각에 가중치를 할당하고, 중간 목적지 점수를 생성하기 위해 빈도 점수(258), 최근성 점수(260) 및 거리 점수의 가중(가충치가 할당된) 조합을 계산한다. 예를 들어, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 빈도 점수(258)에 0.4의 가중치, 최근성 점수(260)에 0.4의 가중치, 거리 점수에 0.2의 가중치를 할당하고 점수의 가중 평균을 계산할 수 있다.

어떤 경우에도, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 최고 순위 후보 중간 목적지를 선택하고, 출발 위치에서 상기 선택된 중간 목적지까지의 턴-바이-턴(turn-by-turn) 내비게이션 명령어를 제공하지 않는다. 대신, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 개인화된 데이터 디스플레이(24)를 통한 프리젠테이션을 위해 사용자가 선택된 중간 목적지로 이동하도록 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치에 제1 내비게이션 명령어를 제공한다. 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 또한 선택된 중간 목적지로부터, 또는 최종 목적지까지의 경로를 따른 웨이포인트와 공통인 선택된 중간 목적지까지의 경로를 따른 웨이포인트로부터, 최종 목적지까지의 내비게이션 방향을 획득할 수 있다. 그 후 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 최종 목적지까지의 내비게이션 방향을 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공한다. 차례로, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 센서(19)를 통해 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)가 선택된 중간 목적지에 대한 경로를 따라 선택된 중간 목적지 또는 공통 웨이포인트에 접근하고 있음을 결정하는 것에 응답하여 최종 목적지에 대한 내비게이션 방향을 제시한다.

참조(기준) 프레임으로 익숙한 랜드마크가 있는 위치 표시 예

전술한 바와 같이, 사용자는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에서 동작하는 매핑 애플리케이션(22)에서 위치를 선택할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 개인화된 데이터 디스플레이(24)에 의해 지도 디스플레이 상에 제시된 위치를 터치-선택할 수 있고, 매핑 애플리케이션(22)에 의해 제시된 검색 제안 또는 검색 결과를 터치-선택할 수 있고, 매핑 애플리케이션(22)에서 사용자 컨트롤을 통해 특정 위치의 주소 또는 이름을 입력할 수 있거나, 다른 적절한 방식으로 위치를 선택할 수 있다. 그 다음, 개인화 데이터 디스플레이(24)는 위치 주변의 지리적 영역에 대한 지도 데이터에 대한 요청과 함께 선택된 위치를 서버 장치(60)에 제공할 수 있다. 이에 응답하여, 서버 장치(60)는 지도 데이터를 생성하고, 선택된 위치에 대한 기준 프레임으로서 제시될 선택된 위치의 임계 거리 내에서 친숙한(familiar) 랜드마크를 선택하여 지도 디스플레이 내에서 사용자를 향하게 한다. 그 다음, 서버 장치(60)는 지도 데이터, 선택된 랜드마크 및 선택된 랜드마크와 사용자 간의 관계에 대한 설명과 같은 선택된 랜드마크에 대한 정보를 개인화된 데이터 디스플레이(24)에 의해 제시될 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공한다. 도 3은 사용자에 의해 선택된 위치(302)를 포함하는 예시적인 지도 디스플레이(300)를 도시한다(Riffraff Kino/Bar/Bistro). 선택된 위치(302)에는 핀과 같은 인디케이터가 제공되거나 임의의 다른 적절한 아이콘이 제공될 수 있다. 예시적인 지도 디스플레이(300)에서, 위치(302)는 위치의 이름인 "Riffraff Kino/Bar/Bistro"를 검색 바에 입력함으로써 선택된다. 그러나, 위치(302)는 지도 디스플레이(300)상의 위치를 터치-선택하는 것과 같은 임의의 다른 적절한 방식으로 선택될 수 있다.

예시적인 지도 디스플레이(300)는 또한 핀 또는 다른 아이콘과 같은 인디케이터와 함께 사용자에게 친숙한 랜드마크(304)인 "The International Beer Bar"를 포함한다. 더욱이, 지도 디스플레이(300)는 친숙한 랜드마크(304)와 사용자 사이의 관계를 설명하는 주석(당신은 여기 자주와요(You come here often))(306)을 포함한다. 일부 실시 예에서, 선택된 위치(302)를 둘러싼 지리적 영역에 대한 지도 데이터, 친숙한 랜드마크(304) 및 주석은 서버 장치, 보다 구체적으로 개인화된 지도 데이터 생성기(68)로부터 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)로 제공된다. 예를 들어, 다른 지도 디스플레이(미도시)에서, 매핑 애플리케이션(22)은 위치 데이터 공유 요청 및 위치 데이터 공유 여부를 선택하기 위한 사용자 컨트롤을 사용자에게 프롬프트(prompt)한다. 사용자가 위치 데이터를 공유하기 위해 사용자 컨트롤을 선택하면, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 전술한 바와 같이 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)로부터 위치 데이터를 수신한다.

선택된 위치(302)를 둘러싼 지리적 영역에 대한 지도 데이터에 대한 요청에 응답하여, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크로서 선택된 위치(302)의 임계 거리(예를 들어, 50m, 100m, 200m, 0.5km, 1km 등) 내에 있는 위치 데이터의 위치를 식별한다. 그 다음 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크에 대한 전체 점수(262)를 획득하고 전체 점수(262)에 따라 후보 랜드마크의 순위를 매긴다. 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 가장 높은 순위의 후보 랜드마크를 선택하고 선택된 랜드마크와 사용자 간의 관계에 대한 설명을 생성한다. 예를 들어, 사용자가 선택된 랜드마크를 적어도 임계 횟수만큼 방문했을 때, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 "당신은 여기에 자주 와요(You come here often.)"라는 설명을 생성한다. 사용자가 임계 일 수 내에 선택된 랜드마크를 마지막으로 방문했을 때, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 "당신이 X 일 전에 여기에 있었다(You were here X days ago)" 또는 "당신이 지난 주에 여기에 있었다(You were here last week.)"라는 설명을 생성한다. 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 지도 데이터, 선택된 위치(302), 친숙한 랜드마크(304) 및 주석(306)을 사용하여 지도 디스플레이(300)를 제시한다. 이러한 방식으로, 사용자는 지도 디스플레이(300)를 보고, 주변의 친숙한 랜드마크를 기반으로 선택된 위치를 포함하는 영역을 적어도 이해할 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 선택된 랜드마크에 대한 위치 레이블(212)(예를 들어, "집(Home)", "직장(Work)", "밥의 집(Bob's House)")을 위치 이름(204)이 아닌 개인화된 데이터 디스플레이(24)에 제공하고, 지도 디스플레이(300)는 위치 레이블(212)과 함께 제공된다.

익숙한(친숙한) 위치에 대한 주석이 달린 결과를 갖는 검색 결과 표시의 예

선택한 위치와 함께 개인화된 지도 데이터를 제공하는 것 외에도, 개인화된 지도 데이터 생성 시스템은 친숙한 위치인 "Cafe Henrici"에 대응하는 주석이 달린 결과(402)와 함께 도 4에 도시된 바와 같이 검색 결과 디스플레이(400)를 제공한다. 주석이 달린 결과(402)의 순위는 친밀도에 기초하여 부스트될 수도 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 검색 결과/제안은 부분 지리 검색 쿼리일 수 있는 지리 검색 쿼리인 카페(caf

)에 응답하여 생성된다. 예를 들어, 개인화 데이터 디스플레이(24)는 사용자 입력 "카페(caf

)"를 수신하고, 사용자 입력을 서버 장치(60)에 제공할 수 있다. 따라서, 서버 장치(60)는 지도 데이터 서버(50) 또는 다른 적절한 서버와 통신하여 지리적 검색 쿼리와 관련된 지리적 검색 결과를 검색한다. 일부 실시 예에서, 검색된 지리적 검색 결과 각각은 사용자의 현재 위치의 임계 거리 내에 있거나, 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)의 지도 디스플레이 상에 제시된 지리적 영역의 임계 거리 내에 있다.

임의의 경우에, 서버 장치(60)는 지리적 검색 결과 각각에 대한 관련성 점수와 함께 순위화된 순서로 지리적 검색 결과를 획득할 수 있다. 검색 결과 디스플레이(400)에서, 검색 결과에는 "Cafe des Musees", "Cafe Henrici", "Cafe Grumpy", "Cafe Bistrot", "Cafe de Paris", "Cafe De La Paix" 및 "Cafe dolce amaro"가 포함된다. 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 "Cafe Henrici"와 같은 검색 결과에 포함된 사용자의 위치 히스토리으로부터 위치(204)를 식별한다. 그 다음, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 "당신이 지난주에 여기에 있었다(You were here last week)"(404)와 같은, 위치와 사용자 사이의 관계에 대한 설명을 사용자의 위치 히스토리에 포함된 위치에 대한 검색 결과에 주석처리한다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 예를 들어 사용자가 이전에 방문한 위치에 대한 검색 결과의 순위를 증가(부스트)(boosting)시킴으로써 검색 결과의 점수/순위를 조정한다. 예를 들어, "Cafe Henrici"는 검색 결과 디스플레이(400)에서 2위로 순위가 매겨졌지만, 관련성에 기반한 초기 순위는 "Cafe Henrici"가 4위를 차지할 수 있다. 그러나, "Cafe Henrici"에 대한 전반적인 친밀도 점수(262) 및 관련성 점수에 기초하여, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 "Cafe Henrici"를 2위 순위까지 증가(부스트)시킨다. 일부 실시 예에서, 사용자의 위치 히스토리에 포함된 검색 결과에 대해, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 위치(204)의 이름이 아니라 검색 결과에서 사용자에 의해 제공된 위치 레이블(212)(예를 들어, "집", "직장", "밥의 집")을 포함할 수 있다. 각각의 주석과 함께 재순위화된 검색 결과는 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)로 전송되고, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)의 사용자 인터페이스(UI)(32)에 검색 결과 디스플레이(400)를 제공한다.

익숙한 랜드마크가 있는 예시적인 내비게이션 방향(길안내)

또한 사용자에게 익숙한 랜드마크를 안내하기 위해 내비게이션 방향에 개인화된 지도 데이터가 제공된다. 개인화된 지도 데이터를 사용하면 랜드마크의 데이터 세트가 일반 대중에게는 잘 알려지지 않았지만 사용자에게는 특별히 알려진 랜드마크를 포함하도록 확장된다. 이는 사용자가 자주 방문하는 가족이나 가까운 친구의 집이나 아파트 건물, 사용자의 현재 사업장의 사무실 건물 또는 사용자가 이전에 고용된 사무실 건물 또는 로컬 업체, 바, 식당(레스토랑) 등과 같이 사용자에게 익숙한 기타 POI를 포함할 수 있다. 도 5a는 사용자의 현재 위치에서 목적지 "홈(Home)"까지의 경로(502)를 포함하는 예시적인 내비게이션 디스플레이(500)를 도시한다. 내비게이션 디스플레이(500)는 각각 특정 웨이포인트에서 메뉴버를 갖는 턴-바이-턴 내비게이션 명령어 세트를 제공할 수 있다. 메뉴버들 중 적어도 일부에 대해, 네비게이션 디스플레이(500)는 사용자가 자주 먹는 "하우스 힐틀(Haus Hiltl)"(504)과 같은 친숙한 랜드마크를 네비게이션 명령(명령어)에 포함한다.

예를 들어, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 내비게이션 디스플레이(500)에서의 사용자 입력에 기초하여 출발 위치(예를 들어, 사용자의 현재 위치)로부터 목적지 위치(예를 들어, "홈")까지의 내비게이션 방향(길안내)에 대한 요청을 수신한다. 그 후 개인화 데이터 디스플레이(24)는 요청을 서버 장치(60)로 전송하고, 이는 차례로 요청을 내비게이션 데이터 서버(34)로 전달할 수 있다. 내비게이션 데이터 서버(34)로부터 내비게이션 명령어 세트를 수신하는 것에 응답하여, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 디폴트(기본) 내비게이션 명령어를 사용자에게 친숙한 랜드마크를 포함하는 내비게이션 명령어로 대체한다.

예를 들어 위에서 언급했듯이, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 내비게이션 명령어 세트에서 각 웨이포인트의 임계 거리 내에 있는(예를 들어, 메뉴버를 위한 교차로의 임계 거리 내에 있는) 후보 랜드마크로서 위치 데이터 테이블(200) 내의 위치(204)를 식별한다. 그 다음, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크에 대한 전체 점수(262)를 획득하고, 전체 점수(262)에 따라 후보 랜드마크의 순위를 매긴다(순위화). 일부 실시 예에서, 후보 랜드마크가 임계 순위보다 높은 순위에 있거나 임계 점수보다 높은 점수를 가질 때, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 해당 메뉴버에 대한 내비게이션 명령어에 포함할 후보 랜드마크를 선택한다. 예를 들어, 메뉴버가 "Haus Hiltl"의 임계 거리 내에 있는 웨이포인트에서 우회전하는 것이고, "Haus Hiltl"의 전체 점수가 임계 점수보다 높을 때, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 "하우스 힐틀을 지나 교차로에서 우회전(Turn right at the intersection past Haus Hiltl,)" 또는 "하우스 힐틀 앞 교차로에서 우회전(Turn right at the intersection before Haus Hiltl.)" 명령어를 생성한다. 일부 실시 예에서, 내비게이션 명령어는 위치(204)의 이름이 아니라 사용자에 의해 제공된 위치 레이블(212)(예를 들어, "집", "직장", "밥집")을 포함할 수 있다. 개인화된 내비게이션 명령어 세트는 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공되고, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)의 사용자 인터페이스(32)에 내비게이션 디스플레이(500)를 제공한다.

도 5b는 사용자가 해당 메뉴버에 대한 웨이포인트에 접근함에 따라 제시되는 내비게이션 명령어(552)의 상세 디스플레이(550)를 도시한다. 사용자가 "Karl-Schmid Street"에 접근하면, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 "아카데미셔 스포르트베르밴드 취리히(스포츠 아카데미)를 지나 좌회전(Turn left after passing Akademischer Sportverband Zurich.)"하라는 내비게이션 명령어(552)을 표시한다. 사용자는 위치 히스토리를 기반으로 상기 스포츠 아카데미에 매우 익숙하기 때문에, 아카데미셔 스포르트베르밴드 취리히(스포츠 아카데미)를 통과할 시기와 후속 교차로에서 좌회전할 위치를 알고 있을 것이다. 이는 사용자에게 도로 표지판이 보이지 않거나 익숙하지 않은 "Karl-Schmid Street로 좌회전"하도록 안내하는 것보다 더 유용할 수 있다.

익숙한 랜드마크를 중간 목적지로 사용하는 예시적인 내비게이션 방향(길안내)

턴-바이-턴 내비게이션 명령어에 익숙한 랜드마크를 포함하는 것 외에도, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 또한 출발 위치에서 최종 목적지까지의 경로로부터 떨어져 있는 최종 목적지로 가는 도중에 중간 목적지로서 친숙한 랜드마크를 식별한다. 이러한 방식으로, 사용자는 사용자가 단일(하나의) 명령어로 최종 목적지로가는 대부분의 경로를 안내할 수 있는 익숙한 랜드마크로 주행하도록 안내받는다. 그 다음 사용자가 중간 목적지, 또는 최종 목적지까지의 경로에 있는 웨이포인트인 중간 목적지까지가는 웨이포인트에 접근하면, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)상의 개인화된 데이터 디스플레이(24)에 의해 제시된 최종 목적지에 대한 내비게이션 명령어 세트를 제공한다. 이는 사용자에게 제공되는 내비게이션 명령어의 수를 감소시킬 수 있고, 사용자가 추가 안내가 필요해지기 전에 익숙한 중간 목적지로 주행할 수 있도록 할 수 있다.

예시적인 시나리오에서, 존(John)은 그의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)의 매핑 애플리케이션(22)을 통해 그의 현재 위치에서 취리히 대학 병원(University Hospital Zurich Foundation)까지의 내비게이션 방향을 요청한다. 도 6a의 예시적인 내비게이션 디스플레이(600)에 도시된 바와 같이, 존의 현재 위치(602)는 취리히 대학 병원(604)에서 북쪽으로 수 킬로미터 떨어져 있다. 그 후 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 존의 현재 위치(602)로부터 취리히 대학 병원(604)까지의 내비게이션 방향(길안내)에 대한 요청을 서버 장치(60)로 전송한다. 따라서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 요청을 내비게이션 데이터 서버(34)로 전달할 수 있고, 존의 현재 위치(602)로부터 취리히 대학 병원(University Hospital Zurich Foundation)(604)까지의 내비게이션 명령어 세트를 수신할 수 있으며, 각 내비게이션 명령어는 해당 웨이포인트에서의 메뉴버를 포함한다.

그 다음, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는, 존의 현재 위치(602)에서 취리히 대학 병원(604)까지의 제1 경로에 따른 웨이포인트들 중 하나와, 존의 현재 위치(602)에서 후보 중간 목적지까지의 제2 경로를 따른 공통 웨이포인트가 있는 경우, 존의 현재 위치(602)로부터 취리히 대학 병원(604)까지의 경로상의 웨이포인트들 중 하나의 임계 거리 내에서, 취리히 대학 병원(604)의 임계 거리 내에 있는 후보 중간 목적지로서 사용자의 위치 히스토리 내의 위치를 식별한다. 일부 실시 예에서, 후보 중간 목적지는 도 2b에 도시된 바와 같이 데이터 테이블(250)로부터의 전체 점수(262)에 기초하여 순위가 매겨진다. 다른 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 도 2b에 도시된 바와 같이 데이터 테이블(250)로부터 후보 중간 목적지에 대한 빈도 점수(258) 및 최근성 점수(260)를 획득하고, 각각의 후보 중간 목적지에 거리 점수를 할당한다. 거리 점수는 후보 중간 목적지에서 취리히 대학 병원(604)까지의 거리, 후보 중간 목적지까지의 경로를 따라 공통 웨이포인트에서 취리히 대학 병원(604)까지의 거리 및/또는 존의 현재 위치(602)에서 취리히 대학 병원(604)까지의 경로를 따라 가장 가까운 웨이포인트(경유지)에서 후보 중간 목적지까지의 거리를 기반으로 할 수 있다.

임의의 경우에, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 중간 목적지 점수를 생성하기 위해 임의의 적절한 방식으로 빈도 점수(258), 최근성 점수(260) 및 거리 점수를 결합한다. 그 후, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 중간 목적지 점수에 따라 후보 중간 목적지를 순위화하고, 중간 목적지로서 가장 높은 순위 후보 중간 목적지를 선택한다. 이 예시적인 시나리오에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 하우스 힐틀(Haus Hiltl)(606)을 중간 목적지로 선택한다. 도 6a에 표시된 것처럼, 하우스 힐틀(606)은 취리히 대학 병원(604)와 같이 존의 현재 위치(602)의 남쪽에 있으며, 존의 현재 위치(602)보다 취리히 대학 병원(604)에 더 가깝다. 그러나, 하우스 힐틀(606)은 존의 현재 위치(602)에서 취리히 대학 병원(604)까지 내비게이션 데이터 서버(34)에 의해 생성된 경로에 없다.

개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 개인화된 데이터 디스플레이(24)를 통한 프리젠테이션을 위해 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 하우스 힐틀(606)을 향해 이동하기 위한 단일 명령어로서 제1 내비게이션 명령어를 제공한다. 일부 실시 예에서, 제1 내비게이션 명령어는 위치(204)의 이름보다는 중간 목적지에 대해 사용자에 의해 제공되는 위치 레이블(212)(예를 들어, "집", "직장", "밥의 집")을 포함할 수 있다. 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 또한 하우스 힐틀(606)에서 취리히 대학 병원(604)까지의 내비게이션 방향을 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공하거나, 취리히 대학 병원(604)으로가는 경로를 따라 있는 웨이포인트와 공통인 하우스 힐틀(606)로가는 경로를 따라있는 웨이포인트에서 취리히 대학 병원(604)까지의 내비게이션 방향을 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공한다. 따라서, 개인화 데이터 디스플레이(24)는 내비게이션 디스플레이(600)에 제1 내비게이션 명령어(610)을 제시(제공)한다. 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 또한 하우스 힐틀(606)에서 취리히 대학 병원(604)까지의 경로(612)의 강조 표시(highlighted representation)를 제공한다. 하우스 힐틀(606)은 존에게 친숙한 위치이기 때문에, 존은 추가 명령어없이 하우스 힐틀(606)으로 주행할 수 있고, 하우스 힐틀(606) 또는 하우스 힐틀(606) 및 취리히 대학 병원(604)으로가는 경로에 있는 공통 웨이포인트에 접근하면(예: 17 번 경로에서 나가는 출구(exit off route 17)), 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 취리히 대학 병원(604)에 대한 턴-바이-턴 내비게이션 명령어를 제공할 수 있다.

내비게이션 디스플레이(600)에 도시된 바와 같이, 존의 현재 위치(602)에서 하우스 힐틀(606)으로가는 제1 경로와 존의 현재 위치(602)에서 취리히 대학 병원(604)으로가는 제2 경로 모두 17번 경로에서 나가는 출구들 중 하나에 공통 웨이포인트가 있는 것으로 보인다. 취리히 대학 병원(604)로가는 제2 경로에서, 내비게이션 명령어의 세트는 특정 출구 또는 거리에서 17 번 경로에서 좌회전하는 메뉴버를 포함할 수 있으며, 반면에 하우스 힐틀(606)으로가는 제1 경로에서, 내비게이션 명령어 세트는 특정 출구 또는 거리에서 17 번 경로를 우회전하거나 우회전하기 전에 추가 출구 또는 거리에 도달할 때까지 직진하도록 하는 메뉴버를 포함할 수 있다.

도 6b는 존이 하우스 힐틀(606)에 접근할 때 제공되는 내비게이션 명령어(632)를 포함하는 상세한 내비게이션 디스플레이(630)를 도시한다. 예를 들어, 존의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 존이 센서(19)를 통해 하우스 힐틀(606)에 접근하고 있음을 감지(검출)할 수 있다. 존이 하우스 힐틀(606)에 접근하고 있음을 감지하는 것에 응답하여, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 취리히 대학 병원(604)에 대한 턴-바이-턴 내비게이션 명령어를 제공할 수 있다. 상세한 내비게이션 디스플레이(630)에 도시된 바와 같이, 내비게이션 명령어(632)는 존을 취리히 대학 병원(604)으로 안내하기 위해 존에게 제시된 내비게이션 명령어 세트 중 하나이다. 존이 내비게이션 명령어(632)에 포함된 메뉴버를 완료하면, 상세 내비게이션 디스플레이(630)는 강조 표시된 경로(634)에 다른 내비게이션 명령어(미도시)를 제시한다.

최종 목적지까지 턴-바이-턴 내비게이션 명령어를 제공하기 전에 사용자가 중간 목적지에 도착할 때까지 기다리는 대신, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 각각 중간 목적지 및 최종 목적지까지의 제1 및 제2 경로를 따라 공통 웨이포인트를 식별할 수 있다. 일부 실시 예에서, 복수의 공통 웨이포인트가 있을 때, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 제1 및 제2 경로를 따라 마지막 공통 웨이포인트를 식별할 수 있다. 예를 들어, 두 경로 모두 사용자가 고속도로 1(Highway 1)에서 주행해야하고 중간 목적지로가는 경로는 사용자가 40 번 출구에서 우회전해야하는 반면, 최종 목적지로가는 경로는 사용자가 45 번 출구에 도달할 때까지 직진한 다음 우회전해야하는 경우, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 출구(40)를 마지막 공통 웨이포인트로 식별할 수 있다. 그 다음, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 출구(40)에서 최종 목적지까지의 턴-바이-턴 내비게이션 명령어를 제공할 수 있으며, 이는 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치가 출구(40)에 도달하기 전에 개인화된 데이터 디스플레이(24)에 의해 제시되므로, 사용자는 출구(45)까지 직진하라는 내비게이션 명령어를 보기 전에 우회전하지 않는다.

도 6c는 사용자가 하우스 힐틀(606)으로가는 제1 경로와 취리히 대학 병원(604)으로가는 제2 경로 사이의 공통 웨이포인트에 접근할 때 제공되는 내비게이션 명령어(662)를 포함하는 상세한 내비게이션 디스플레이(660)를 도시한다. 상세한 내비게이션 디스플레이(660)에 도시된 바와 같이, 존은 하우스 힐틀(606)을 향해 주행하기 위해 도 6a에 도시된 바와 같이 내비게이션 디스플레이(600)에 제시된 제1 내비게이션 명령어(610)에 기초하여 경로 17을 따라 남쪽으로 주행하고있다. 존의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 그가 하우스 힐틀(606)으로가는 제1 경로와 취리히 대학 병원(604)으로가는 제2 경로 사이의 마지막 공통 웨이포인트에 접근하고 있음을 감지할 수 있다. 존이 마지막 공통 웨이포인트에 접근하고 있음을 감지하는 것에 응답하여, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 취리히 대학 병원(604)에 대한 턴-바이-턴 내비게이션 명령어를 제공할 수 있다. 이는 하우스 힐틀(606)으로의 내비게이션을 위해 우회전하는 것과는 반대로 경로 17에서 좌회전하라는 내비게이션 명령어(662)를 포함한다.

일부 시나리오에서, 중간 목적지는 사용자에게 익숙한 위치이지만 출발 위치는 익숙하지 않다. 따라서 사용자는 자세한 명령어없이 중간 목적지로 이동할 수 없다. 일부 실시 예에서, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 중간 목적지를 포함하는 내비게이션 방향을 수신할지 여부를 사용자가 선택할 수 있는 사용자 컨트롤을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 자신의 현재 위치에서 익숙한 중간 목적지로 이동하는 것이 편하다고 느끼면, 사용자는 사용자 컨트롤을 통해 중간 목적지를 포함하는 내비게이션 방향을 수신하도록 요청할 수 있다. 사용자가 현재 위치에서 탐색(내비게이션)하는 것이 불편할 경우, 중간 목적지없이 현재 위치에서 최종 목적지까지 턴-바이-턴 내비게이션 명령어(안내)를 수신하도록 요청할 수 있다.

다른 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 중간 목적지를 포함하는 내비게이션 방향을 제공할지 여부를 결정한다. 예를 들어, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 사용자의 현재 위치 또는 다른 출발 위치가 그녀의 위치 히스토리에 기초하여 친숙한 위치인지 여부를 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 출발 위치에 대한 전체 점수(262)가 임계 점수보다 높거나 출발 위치가 전체 점수(262), 빈도 점수(258) 또는 최근성 점수(260)에 기초하여 임계 순위보다 높은 경우, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 중간 목적지를 식별하고 중간 목적지에서 최종 목적지까지의 턴-바이-턴 내비게이션 명령어(안내)를 제공할 수 있다. 한편, 출발 위치에 대한 전체 점수(262)가 임계 점수를 초과하지 않거나 출발 위치가 전체 점수(262), 빈도 점수(258) 또는 최근성 점수(260)를 기반으로 임계 순위를 초과하지 않는 경우, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 중간 목적지없이 출발 위치에서 최종 목적지까지 턴-바이-턴 내비게이션 명령어를 제공할 수 있다.

또한 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 최종 목적지로가는 도중에 복수의 중간 목적지를 식별할 수 있다. 예를 들어, 개인화지도 데이터 생성기(68)는 개인화 데이터 디스플레이(24)를 통한 프리젠테이션을 위해 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제1 중간 목적지를 향해 주행하기 위한 제1 내비게이션 명령어를 제공할 수 있다. 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 또한 제1 중간 목적지보다 최종 목적지에 더 가까운 제2 중간 목적지를 향해 주행하기 위한 제2 내비게이션 명령어를 제공할 수 있다. 또한, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제2 중간 목적지로부터 최종 목적지까지의 내비게이션 방향을 제공하거나, 경로를 따른 웨이포인트로부터 최종 목적지까지의 경로를 따른 웨이포인트와 공통인 제2 중간 목적지까지의 내비게이션 방향을 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공할 수 있다.

따라서, 개인화 데이터 디스플레이(24)는 내비게이션 디스플레이에 제1 내비게이션 명령어를 제시할 수 있다. 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)가 제1 중간 목적지 및 제2 중간 목적지로의 경로상의 공통 웨이포인트 또는 제1 중간 목적지에 접근함에 따라, 개인화 데이터 디스플레이(24)는 내비게이션 디스플레이에 제2 내비게이션 명령어를 제시할 수 있다. 그 다음, 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)가 제2 중간 목적지 또는 제2 중간 목적지 및 최종 목적지까지의 경로상의 공통 웨이포인트에 접근함에 따라, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 내비게이션 디스플레이의 최종 목적지에 대한 턴-바이-턴 내비게이션 명령어를 제시할 수 있다. 이 예에는 두 개의 중간 목적지가 포함되어 있지만 이는 설명의 편의를 위한 하나의 예일뿐이다. 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 최종 목적지로가는 길에 사용자를 안내하기 위해 임의의 수의 중간 목적지를 식별할 수 있다.

개인화된 지도 데이터를 표시하는 방법의 예

도 7은 지리적 검색 결과를 찾기 위해 디지털 지도 상에 개인화된 랜드마크를 제공하는 예시적인 방법(700)의 흐름도를 도시한다. 방법은 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되고 서버 장치(60)의 하나 이상의 프로세서에서 실행 가능한 명령어 세트로 구현될 수 있다. 예를 들어, 방법은 개인화된 지도 데이터 생성기(68)에 의해 구현될 수 있다.

블록 702에서, 위치 데이터는 예를 들어 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에서 동작하는 개인화된 데이터 디스플레이(24)로부터 사용자를 위해 획득된다. 보다 구체적으로, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 사용자가 위치 데이터를 공유하기 위해 매핑 애플리케이션(22)에 권한을 제공하는 사용자 컨트롤을 선택할 때 위치 데이터를 개인화된 지도 데이터 생성기(68)로 전송할 수 있다. 위치 데이터는 위치 체크인 또는 센서(19)로부터의 위치 데이터에 따라 사용자가 방문한 위치의 이름 또는 주소, 사용자가 위치를 방문한 날짜 및 시간, 사용자가 해당 위치를 방문한 시간량 및/또는 스위스 취리히의 123 거리(123 Hauptstrasse in Zurich, Switzerland)에 대한 "밥의 집(Bob's House)"와 같이 사용자가 제공한 위치에 대한 레이블을 포함할 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)가 임계 시간 기간(예를 들어, 1 분) 이상 동안 위치(해당 위치)에 있을 때 위치 데이터를 제공한다.

그 다음 블록(704)에서, 위치는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에서 동작하는 매핑 애플리케이션(22)에서 선택되고, 선택된 위치를 둘러싼 지리적 영역에 대한 지도 데이터에 대한 요청과 함께 서버 장치(60)에서 수신된다. 예를 들어, 사용자는 개인화 데이터 디스플레이(24)에 의해 지도 디스플레이에 제시된 위치를 터치-선택하거나, 매핑 애플리케이션(22)에 의해 제시된 검색 제안 또는 검색 결과를 터치-선택할 수 있고, 매핑 애플리케이션(22)에서 사용자 컨트롤을 통해 특정 위치의 주소 또는 이름을 입력할 수 있고, 또는 다른 적절한 방식으로 위치를 선택할 수 있다.

요청에 대한 응답으로, 위치는 선택된 위치(302)의 임계 거리(예를 들어, 50m, 100m, 200m, 0.5km, 1km 등) 내에 있는 후보 랜드마크로서 사용자의 위치 히스토리에서 식별된다(블록 706). 각각의 후보 랜드마크는 도 2b에 도시된 전체 점수(262)와 같은 후보 랜드마크에 대한 전체 점수를 생성하기 위해 빈도 및 최근성에 따라 점수화된다. 더 구체적으로, 빈도 점수는 사용자가 해당 위치를 방문한 총 횟수, 사용자가 임계 기간(예: 전월) 내에 위치를 방문한 횟수, 사용자가 위치를 방문하는 평균 비율(예: 월 3 회, 1 년에 2 회 등) 또는 기타 적절한 방식을 기반으로 결정될 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 사용자가 빨리 떠난 위치와 비교하여 상당한 시간을 보낸 위치에 더 친숙할 수 있기 때문에 위치에서 소요된 시간의 양을 빈도 점수로 계수할 수 있다. 예를 들어, 빈도 점수는 사용자가 위치를 방문한 가중 횟수(가중치가 할당된 횟수)에 기초하여 결정될 수 있으며, 방문은 사용자가 위치에 더 오래 머무를수록 더 높은 가중치가 할당된다.

최근성 점수는 사용자가 위치를 마지막으로 방문한 이후의 시간량 또는 사용자가 빈도 임계치 이상의 비율로 위치를 방문한 이후의 시간량에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이전에 몇 달 동안 일주일에 한 번 위치를 방문했지만 지금은 1 년에 한 번만 해당 위치를 방문하는 경우, 최근성 점수는 사용자가 일주일에 한 번 위치를 마지막으로 방문한 이후의 시간량을 기반으로 할 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 위치에서 소요된 시간의 양을 최근성 점수로 계수할 수 있다.

그 다음, 전체 점수는 빈도 점수 및 최근성 점수의 적절한 조합에 기초하여 결정될 수 있다. 블록 710에서, 후보 랜드마크는 각각의 점수에 따라 순위가 매겨지고(순위화), 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 지도 디스플레이에 제시할 가장 높은 순위 후보 랜드마크를 선택한다(블록 712).

그 다음, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 선택된 위치의 표시 및 선택된 랜드마크의 표시를 포함하는 지도 데이터를 개인화된 데이터 디스플레이(24)를 통한 프리젠테이션을 위해 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공한다(블록 714). 이에 응답하여, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 선택된 위치 및 선택된 랜드마크를 나타내는 핀 또는 다른 아이콘과 같이, 선택된 랜드마크 및 선택된 위치의 표시와 함께 선택된 위치 및 선택된 랜드마크를 포함하는 지리적 영역의 지도 디스플레이를 제공한다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 사용자가 랜드마크를 방문한 빈도에 대한 설명(예를 들어, "You come here often") 또는 사용자가 랜드마크를 방문한 최근성에 대한 설명(예: "You were here last week")과 같이, 선택된 랜드마크와 사용자 간의 관계에 대한 설명을 생성한다. 그 후, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 선택된 랜드마크와 사용자 사이의 관계에 대한 설명이 지도 디스플레이에 주석처리되게 한다.

도 8은 친밀도에 기초한 검색 제안을 사용자에게 제공하기 위한 예시적인 방법(800)의 흐름도를 도시한다. 방법은, 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되고 서버 장치(60)의 하나 이상의 프로세서에서 실행 가능한 명령어 세트로 구현될 수 있다. 예를 들어, 방법은 개인화된 지도 데이터 생성기(68)에 의해 구현될 수 있다.

블록 802에서, 위치 데이터는 예를 들어 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에서 동작하는 개인화된 데이터 디스플레이(24)로부터 사용자를 위해 획득된다. 보다 구체적으로, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 사용자가 위치 데이터를 공유하기 위해 매핑 애플리케이션(22)에 권한을 제공하는 사용자 컨트롤을 선택할 때 위치 데이터를 개인화된 지도 데이터 생성기(68)로 전송할 수 있다. 위치 데이터는, 위치 체크인 또는 센서(19)로부터의 위치 데이터에 따라 사용자가 방문한 위치의 이름 또는 주소, 사용자가 위치를 방문한 날짜 및 시간, 사용자가 해당 위치를 방문한 시간량 및/또는 스위스 취리히의 123 거리(123 Hauptstrasse in Zurich, Switzerland)에 대한 "밥의 집(Bob's House)"와 같이 사용자가 제공한 위치에 대한 레이블을 포함할 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)가 임계 시간 기간(예를 들어, 1 분) 이상 동안 위치에있을 때 위치 데이터를 제공한다.

그 다음 블록(804)에서, 부분 지리 검색 쿼리일 수 있는 지리 검색 쿼리가 수신된다. 예를 들어, 개인화 데이터 디스플레이(24)는 사용자 입력 "카페"를 수신하고, 사용자 입력을 서버 장치(60)에 제공할 수 있다. 따라서, 서버 장치(60)는 지도 데이터 서버(50) 또는 다른 적절한 서버와 통신하여 지리적 검색 쿼리와 관련된 지리적 검색 결과/제안을 검색한다(블록 806). 일부 실시 예들에서, 검색된 지리적 검색 결과/제안들 각각은 사용자의 현재 위치의 임계 거리 내에 또는 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)의 지도 디스플레이 상에 제시된 지리적 영역의 임계 거리 내에 있다.

임의의 경우에, 서버 장치(60)는 지리적 검색 결과/제안 각각에 대한 관련성 점수와 함께 순위화된 순서로 지리적 검색 결과/제안을 획득할 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 예를 들어 사용자가 이전에 방문한 위치에 대한 검색 결과/제안의 순위를 높임(부스트)(boost)으로써 검색 결과/제안의 점수/순위를 조정한다(블록 808). 더 구체적으로, 관련성 점수 외에도, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 사용자가 이전에 방문한 위치에 대한 빈도 점수(258), 최근성 점수(260) 및/또는 전체 점수(262)(예를 들어, 도 2b에 도시된 데이터 테이블(250)로부터)를 획득한다. 사용자가 이전에 방문한 적이없는 위치에 대해, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 기본(디폴트) 전체 점수 0을 위치 또는 다른 기본 점수에 할당할 수 있다. 각각의 검색 결과/제안에 대해, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 부스트된 검색 결과 점수를 생성하기 위해 관련성 점수 및 전체 점수(262)를 결합한다. 그 후 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 부스트된 검색 결과 점수에 따라 검색 결과/제안의 순위를 재지정하고(재순위화), 개인화된 데이터 디스플레이(24)를 통한 프레젠테이션을 위해 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 재순위화된(re-ranked) 검색 결과/제안을 제공한다(블록 810).

검색 결과/제안의 순위를 다시 지정(재순위화)하는 것 외에도, 개인화지도 데이터 생성기(68)는 사용자가 위치를 방문한 빈도에 대한 설명(예: "You come here often") 또는 사용자가 위치를 방문한 최근성에 대한 설명(예: "You were here last week")과 같이, 위치와 사용자 사이의 관계에 대한 설명을 사용자의 위치 히스토리에 포함된 위치에 대한 검색 결과/제안에 주석처리한다. 그 다음, 주석은 개인화된 데이터 디스플레이(24)를 통해 해당 검색 결과/제안과 함께 제시하기 위해 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공된다(블록 812).

도 9는 개인화된 랜드마크를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하기 위한 예시적인 방법(900)의 흐름도를 도시한다. 방법은 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되고 서버 장치(60)의 하나 이상의 프로세서에서 실행 가능한 명령어 세트로 구현될 수 있다. 예를 들어, 방법은 개인화된 지도 데이터 생성기(68)에 의해 구현될 수 있다.

블록 902에서, 위치 데이터는 예를 들어 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에서 동작하는 개인화된 데이터 디스플레이(24)로부터 사용자를 위해 획득된다. 보다 구체적으로, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 사용자가 위치 데이터를 공유하기 위해 매핑 애플리케이션(22)에 권한을 제공하는 사용자 컨트롤을 선택할 때 위치 데이터를 개인화된 지도 데이터 생성기(68)로 전송할 수 있다. 위치 데이터는 위치 체크인 또는 센서(19)로부터의 위치 데이터에 따라 사용자가 방문한 위치의 이름 또는 주소, 사용자가 위치를 방문한 날짜 및 시간, 사용자가 해당 위치를 방문한 시간량 및/또는 스위스 취리히의 123 거리(123 Hauptstrasse in Zurich, Switzerland)에 대한 "밥의 집(Bob's House)"와 같이 사용자가 제공한 위치에 대한 레이블을 포함할 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)가 임계 시간 기간(예를 들어, 1 분) 이상 동안 위치에있을 때 위치 데이터를 제공한다.

그 다음 블록 904에서, 출발 위치에서 목적지 위치로의 내비게이션 방향에 대한 요청이 수신된다. 예를 들어, 요청은 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에서 제공된 사용자 입력에 응답하여 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)로부터 서버 장치로 전송될 수 있다. 블록 906에서, 목적지 위치까지의 내비게이션 명령어 세트가 생성될 수 있으며, 여기서 각각의 내비게이션 명령어는 경로를 따라 특정 웨이포인트에서의 메뉴버를 포함한다. 일부 실시 예에서, 내비게이션 명령어 세트를 생성하기 위해, 서버 장치(60)는 출발 위치에서 목적지 위치까지의 내비게이션 방향(길안내)에 대한 요청을 내비게이션 데이터 서버(34)로 전달한다.

내비게이션 데이터 서버(34)로부터 내비게이션 명령어의 세트를 수신하는 것에 응답하여, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 디폴트 내비게이션 명령어를 사용자에게 친숙한 랜드마크를 포함하는 내비게이션 명령어로 대체한다. 보다 구체적으로, 위치는 내비게이션 명령어 세트의 각 웨이포인트의 임계 거리(예 : 50m, 100m, 200m, 0.5km, 1km 등) 내에 있는 후보 랜드마크로 사용자의 위치 히스토리에서 식별된다.(블록 908). 그 다음, 각 메뉴버에 대해, 해당 후보 랜드마크는 도 2b에 도시된 전체 점수(262)와 같은 후보 랜드마크에 대한 전체 점수를 생성하기 위해 빈도 및 최근성에 따라 점수화된다. 더 구체적으로, 빈도 점수는 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 총 횟수, 사용자가 임계 기간(예: 전월) 내에 후보 랜드마크를 방문한 횟수, 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 평균 비율(예: 월 3 회, 1 년에 2 회 등) 또는 기타 적절한 방식에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크에서 소요된 시간의 양을 빈도 점수로 계수할 수 있다. 예를 들어, 빈도 점수는 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 가중 횟수(가중치가 할당된 횟수)에 기초하여 결정될 수 있으며, 여기서 방문은 사용자가 후보 랜드마크에 더 오래 머무를수록 더 높은 가중치가 할당된다.

최근성 점수는 사용자가 후보 랜드마크를 마지막으로 방문한 이후의 시간량 또는 사용자가 빈도 임계치 이상의 비율로 후보 랜드마크를 방문한 이후의 시간량에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이전에 후보 랜드마크를 몇 달 동안 일주일에 한 번 방문했지만 지금은 1 년에 한 번만 후보 랜드마크를 방문하는 경우, 최근성 점수는 사용자가 일주일에 한 번 후보 랜드마크를 마지막으로 방문한 이후의 시간량을 기반으로 할 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크에서 보낸(소요된) 시간량을 최근성 점수로 계수할 수 있다. 그 다음, 전체 점수는 빈도 점수 및 최근성 점수의 임의의 적절한 조합에 기초하여 결정될 수 있다(블록 910). 이 프로세스는 내비게이션 명령어 세트의 각 메뉴버를 위해 반복된다(블록 912).

그 다음, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크에 대한 전체 점수를 획득하고, 전체 점수에 따라 후보 랜드마크의 순위를 매긴다(블록 914). 일부 실시 예에서, 후보 랜드마크가 임계 순위보다 높은 순위에 있거나 임계 점수보다 높은 점수를 가질 때, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 해당 메뉴버에 대한 내비게이션 명령어에 포함할 후보 랜드마크를 선택한다(블록 916). 다른 실시 예에서, 각 웨이포인트에 대해, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 특정 웨이포인트의 임계 거리 내에서 후보 랜드마크를 식별하고, 특정 웨이포인트에 대응하는 후보 랜드마크를 순위화하고, 내비게이션 명령어에 포함할 특정 웨이포인트에 대한 가장 높은 순위 후보 랜드마크를 선택한다.

일부 시나리오에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 최고 순위 후보 랜드마크가 임계 점수 이상의 최소 점수를 가질 때 내비게이션 명령어에 포함할 특정 웨이포인트에 대한 최고 순위 후보 랜드마크만을 선택한다. 그렇지 않으면, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 "큰길에서 우회전(Turn right onto Main St.)"과 같은 기본 내비게이션 명령어를 사용한다. 다른 시나리오에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 내비게이션 명령어(예를 들어, 3)에 포함할 랜드마크의 최대 임계 개수를 선택한다. 따라서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 최대 임계 개수를 초과하지 않도록 상이한 웨이포인트에 대해 가장 높은(최고) 순위 후보 랜드마크를 선택한다.

개인화된 내비게이션 명령어 세트는 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공되고(블록 918), 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)의 사용자 인터페이스(32)에 내비게이션 디스플레이(500)를 제공한다.

도 10은 중간 목적지로서 친숙한 위치를 사용하여 사용자에게 내비게이션 방향을 제공하기 위한 예시적인 방법(1000)의 흐름도를 도시한다. 방법은 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되고 서버 장치(60)의 하나 이상의 프로세서에서 실행 가능한 명령어 세트로 구현될 수 있다. 예를 들어, 방법은 개인화된 지도 데이터 생성기(68)에 의해 구현될 수 있다.

블록 1002에서, 위치 데이터는 예를 들어 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에서 동작하는 개인화된 데이터 디스플레이(24)로부터 사용자를 위해 획득된다. 보다 구체적으로, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)는 사용자가 위치 데이터를 공유하기 위해 매핑 애플리케이션(22)에 권한을 제공하는 사용자 컨트롤을 선택할 때 위치 데이터를 개인화된 지도 데이터 생성기(68)로 전송할 수 있다. 위치 데이터는 위치 체크인 또는 센서(19)로부터의 위치 데이터에 따라 사용자가 방문한 위치의 이름 또는 주소, 사용자가 위치를 방문한 날짜 및 시간, 사용자가 해당 위치를 방문한 시간량 및/또는 스위스 취리히의 123 거리(123 Hauptstrasse in Zurich, Switzerland)에 대한 "밥의 집(Bob's House)"와 같이 사용자가 제공한 위치에 대한 레이블을 포함할 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)가 임계 시간 기간(예를 들어, 1 분) 이상 동안 위치에 있을 때 위치 데이터를 제공한다.

그 다음 블록 1004에서, 출발 위치에서 최종 목적지 위치까지의 내비게이션 방향에 대한 요청이 수신된다. 예를 들어, 요청은 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에서 제공된 사용자 입력에 응답하여 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)로부터 서버 장치(60)로 전송될 수 있다. 블록 1006에서, 최종 목적지 위치에 대한 제1 세트의 내비게이션 명령어가 생성될 수 있으며, 여기서 각각의 내비게이션 명령어는 경로를 따라 특정 웨이포인트에서의 메뉴버를 포함한다. 일부 실시 예에서, 제1 세트의 내비게이션 명령어를 생성하기 위해, 서버 장치(60)는 출발 위치에서 최종 목적지 위치까지의 내비게이션 방향에 대한 요청을 내비게이션 데이터 서버(34)로 전달한다.

그 다음, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 제1 경로 상의 웨이포인트들 중 하나와 함께 시작 위치에서 후보 중간 목적지까지의 제2 경로 상의 공통 웨이포인트가 있는 경우 또는 출발지에서 최종 목적지까지의 제1 경로 상의 웨이포인트 중들 하나의 임계 거리 이내에서, 최종 목적지 위치의 임계 거리 내에 있는 후보 중간 목적지 위치로 사용자의 위치 히스토리에서 위치를 식별한다(블록 1008). 그 후, 후보 중간 목적지는 도 2b에 도시된 바와 같이 전체 점수(262)와 같은 후보 랜드마크에 대한 전체 점수를 생성하기 위해 빈도 및 최근성에 따라 점수화된다. 더 구체적으로, 빈도 점수는 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 총 횟수, 사용자가 임계 기간(예: 전월) 내에 후보 랜드마크를 방문한 횟수, 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 평균 비율(예: 월 3 회, 1 년에 2 회 등) 또는 기타 적절한 방식에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크에서 소요된 시간량을 빈도 점수로 계수할 수 있다. 예를 들어, 빈도 점수는 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 가중 횟수(가중치가 할당된 횟수)에 기초하여 결정될 수 있으며, 여기서 방문은 사용자가 후보 랜드마크에 더 오래 머무를수록 더 높은 가중치가 할당된다.

최근성 점수는 사용자가 후보 랜드마크를 마지막으로 방문한 이후의 시간량 또는 사용자가 빈도 임계치 이상의 비율로 후보 랜드마크를 방문한 이후의 시간량에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이전에 후보 랜드마크를 몇 달 동안 일주일에 한 번 방문했지만 지금은 1 년에 한 번만 후보 랜드마크를 방문하는 경우, 최근성 점수는 사용자가 일주일에 한 번 후보 랜드마크를 마지막으로 방문한 이후의 시간량을 기반으로 할 수 있다. 일부 실시 예에서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 후보 랜드마크에서 보낸(소요된) 시간량을 최근성 점수로 계수할 수 있다.

또한, 후보 중간 목적지는, 후보 중간 목적지에서 최종 목적지까지의 거리, 후보 중간 목적지까지의 경로를 따라 공통 웨이포인트에서 최종 목적지까지의 거리 및/또는 출발 위치에서 최종 목적지까지의 경로를 따라 가장 가까운 웨이포인트에서 후보 중간 목적지까지의 거리에 기초한 거리 점수에 따라 점수화될 수 있다. 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 중간 목적지 점수를 생성하기 위해 임의의 적절한 방식으로 빈도 점수(258), 최근성 점수(260) 및 거리 점수를 결합한다(블록 1010). 그 다음, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 중간 목적지 점수에 따라 후보 중간 목적지를 순위화하고(블록 1012), 가장 높은 순위 후보 중간 목적지를 선택한다(블록 1014).

따라서, 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 개인화된 데이터 디스플레이(24)를 통한 프리젠테이션을 위해 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 선택된 중간 목적지로 이동하도록 사용자에게 제1 내비게이션 명령어를 제공한다(블록 1016). 제1 내비게이션 명령어는 유리하게는 "엘름 거리에서 남쪽으로(head south on Elm St.)", "큰길에서 좌회전(turn left onto Main St.)"등과 같은 특정 단계를 생략할 수 있다. 대신, 제1 내비게이션 명령어는 중간 목적지인 뮤직 박스 극장(Music Box Theater)이 현재 위치에서 복수의 메뉴버인 경우에도, 단순히 "뮤직 박스 극장으로 운전 시작(start driving toward the Music Box Theater)"일 수 있다. 일부 구현에서, 제1 내비게이션 명령어는 중간 목적지까지의 경로와 최종 목적지 사이의 분기점도 언급한다(예: "뮤직 박스 극장으로 주행하지만 사우스포트에서 턴하지말고 계속 직진"). 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 또한 선택된 중간 목적지로부터, 또는 최종 목적지까지의 경로를 따른 웨이포인트와 공통인 선택된 중간 목적지까지의 경로를 따른 웨이포인트로부터, 최종 목적지까지의 내비게이션 방향을 획득할 수 있다. 그 후 개인화된 지도 데이터 생성기(68)는 최종 목적지까지의 내비게이션 방향을 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)에 제공한다(블록 1018). 차례로, 개인화된 데이터 디스플레이(24)는 센서(19)를 통해, 클라이언트 컴퓨팅 장치(10)가 선택된 중간 목적지에 대한 경로를 따라 선택된 중간 목적지 또는 공통 웨이포인트에 접근하고 있음을 결정하는 것에 응답하여 최종 목적지에 대한 내비게이션 방향을 제시한다.

추가 고려 사항

다음과 같은 추가 고려 사항이 전술한 설명에 적용된다. 본 명세서 전반에 걸쳐 복수의 인스턴스는 단일 인스턴스로 기술된 컴포넌트, 동작 또는 구조를 구현할 수 있다. 하나 이상의 방법의 개별 동작이 별도의 동작으로 예시되고 설명되었지만, 하나 이상의 개별 동작이 동시에 수행될 수 있으며, 설명된 순서대로 동작을 수행 할 필요는 없다. 예시적인 구성에서 별도의 컴포넌트로 제시된 구조 및 기능은 결합된 구조 또는 컴포넌트로 구현될 수 있다. 마찬가지로, 단일 컴포넌트로 제공되는 구조 및 기능은 별도의 컴포넌트로 구현될 수 있다. 이들 및 다른 변형, 수정, 추가 및 개선은 본 명세서의 요지의 범위 내에 있다.

추가로, 특정 실시 예는 로직 또는 복수의 컴포넌트, 모듈 또는 메커니즘을 포함하는 것으로 여기에서 설명된다. 모듈은 소프트웨어 모듈(예: 기계 판독 가능 매체에 저장된 코드) 또는 하드웨어 모듈을 구성할 수 있다. 하드웨어 모듈은 특정 작업을 수행할 수 있는 유형의 단위이며 특정 방식으로 구성 또는 배열될 수 있다. 예시적인 실시 예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예: 독립형, 클라이언트 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 하드웨어 모듈(예: 프로세서 또는 프로세서 그룹)은 본 명세서에 설명된 바와 같이 특정 동작을 수행하도록 동작하는 하드웨어 모듈로서 소프트웨어(예: 애플리케이션 또는 애플리케이션 부분)에 의해 구성될 수 있다.

다양한 실시 예에서, 하드웨어 모듈은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 모듈은 특정 동작을 수행하기 위해 영구적으로 구성된 전용 회로 또는 로직(예: FPGA (Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC (application-specific integrated circuit)을 포함할 수 있다. 하드웨어 모듈은 또한 특정 동작을 수행하기 위해 소프트웨어에 의해 일시적으로 구성되는 프로그래밍 가능 로직 또는 회로(예를 들어, 범용 프로세서 또는 다른 프로그래밍 가능 프로세서 내에 포함됨)를 포함할 수 있다. 하드웨어 모듈을 기계적으로, 전용 및 영구적으로 구성된 회로 또는 임시로 구성된 회로(예를 들어, 소프트웨어에 의해 구성됨)에서 구현하는 결정은 비용 및 시간 고려 사항에 의해 구동될 수 있음을 알 수 있을 것이다.

따라서, 하드웨어라는 용어는 유형의 엔티티를 포함하는 것으로 이해되어야한다. 즉, 물리적으로 구성되거나 영구적으로 구성(예: 하드와이어)되거나 일시적으로 구성(예: 프로그래밍)되어 특정 방식으로 작동하거나 특정 동작을 수행하는 엔티티를 의미한다. 본 명세서에서 사용되는 "하드웨어 구현 모듈"은 하드웨어 모듈을 의미한다. 하드웨어 모듈이 일시적으로 구성(예를 들어, 프로그래밍)되는 실시 예를 고려할 때, 각각의 하드웨어 모듈은 한 번의 인스턴스에서 구성되거나 인스턴스화될 필요가 없다. 예를 들어, 하드웨어 모듈이 소프트웨어를 사용하여 구성된 범용 프로세서를 포함하는 경우, 범용 프로세서는 서로 다른 시간에 각각의 서로 다른 하드웨어 모듈로 구성될 수 있다. 따라서, 소프트웨어는 예를 들어 특정 하드웨어 모듈을 한 번에 구성하고 다른 하드웨어 모듈을 다른 시간에 구성하도록 프로세서를 구성할 수 있다.

하드웨어 모듈은 다른 하드웨어에 정보를 제공하고 다른 하드웨어로부터 정보를 수신할 수 있다. 따라서, 설명된 하드웨어 모듈은 통신적으로 결합된 것으로 간주될 수 있다. 그러한 하드웨어 모듈이 동시에 여러 개 존재하는 경우, 하드웨어 모듈을 연결하는 신호 전송(예: 적절한 회로 및 버스를 통해)을 통해 통신이 이루어질 수 있다. 여러 하드웨어 모듈이 서로 다른 시간에 구성되거나 인스턴스화되는 실시 예에서, 이러한 하드웨어 모듈 간의 통신은 예를 들어 여러 하드웨어 모듈이 액세스할 수 있는 메모리 구조에서 정보의 저장 및 검색을 통해 달성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 하드웨어 모듈은 동작을 수행하고 그 동작의 출력을 통신적으로 결합된 메모리 장치에 저장할 수 있다. 추가 하드웨어 모듈은 이후에 메모리 장치에 액세스하여 저장된 출력을 검색하고 처리할 수 있다. 하드웨어 모듈은 또한 입력 또는 출력 장치와의 통신을 시작할 수 있으며 리소스(예: 정보 콜렉션)에서 작동할 수 있다.

방법(700, 800, 900 및 1000)은 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되고, 컴퓨팅 장치의 프로세서(예를 들어, 서버 장치, 개인용 컴퓨터, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 스마트 워치, 모바일 컴퓨팅 장치 또는 여기에 설명된 다른 클라이언트 컴퓨팅 장치)를 사용하여 실행되는 유형의 컴퓨터 실행 가능 명령어의 형태로 하나 이상의 기능 블록, 모듈, 개별 기능 또는 루틴을 포함할 수 있다. 방법(700, 800, 900 및 1000)은 임의의 백엔드 서버(예를 들어, 지도 데이터 서버, 내비게이션 서버 또는 여기에 설명된 임의의 다른 유형의 서버 컴퓨팅 장치)의 일부, 예를 들어 예시 환경의 클라이언트 컴퓨팅 장치 모듈, 또는 이러한 환경 외부에 있는 모듈의 일부로 포함될 수 있다. 설명의 편의를 위해, 도면이 다른 도면을 참조하여 설명될 수 있지만, 방법(700, 800, 900 및 1000)은 다른 객체 및 사용자 인터페이스와 함께 이용될 수 있다. 더욱이, 위의 설명은 특정 장치(예: 서버 장치(60))에 의해 수행되는 방법(700, 800, 900 및 1000)의 단계를 설명하지만, 이는 예시 목적으로만 수행된다. 방법(700, 800, 900 및 1000)의 블록은 하나 이상의 장치 또는 환경의 다른 부분에 의해 수행될 수 있다.

본 명세서에 설명된 예시적인 방법의 다양한 동작은 관련 동작을 수행하도록 일시적으로 구성되거나(예를 들어, 소프트웨어에 의해) 영구적으로 구성되는 하나 이상의 프로세서에 의해 적어도 부분적으로 수행될 수 있다. 일시적으로 또는 영구적으로 구성되든, 이러한 프로세서는 하나 이상의 동작 또는 기능을 수행하도록 작동하는 프로세서 구현 모듈을 구성할 수 있다. 본 명세서에서 언급된 모듈은 일부 예시적인 실시 예에서 프로세서 구현 모듈을 포함할 수 있다.

유사하게, 본 명세서에 설명된 방법 또는 루틴은 적어도 부분적으로 프로세서로 구현될 수 있다. 예를 들어, 방법의 동작 중 적어도 일부는 하나 이상의 프로세서 또는 프로세서 구현 하드웨어 모듈에 의해 수행될 수 있다. 특정 동작의 성능은 하나 이상의 프로세서에 분산될 수 있으며 단일 시스템 내에 있을뿐만 아니라 여러 시스템에 배포될 수 있다. 일부 예시적인 실시 예에서, 프로세서 또는 프로세서는 단일 위치(예를 들어, 가정 환경, 사무실 환경 또는 서버 팜)에 위치할 수 있는 반면, 다른 실시 예에서 프로세서는 복수의 위치에 분산될 수 있다.

하나 이상의 프로세서는 "클라우드 컴퓨팅" 환경에서 또는 사스(SaaS)로서 관련 동작의 성능을 지원하도록 작동할 수도 있다. 예를 들어, 위에 표시된대로, 동작 중 적어도 일부는 컴퓨터 그룹(프로세서를 포함하는 머신의 예)에 의해 수행될 수 있으며, 이러한 동작은 네트워크(예: 인터넷) 및 하나 이상의 적절한 인터페이스(예: API)를 통해 액세스 가능하다.

더 나아가, 도면은 단지 예시의 목적으로 예시적인 환경의 일부 실시 예를 묘사한다. 당업자는 본 명세서에 설명된 원리를 벗어나지 않고 본 명세서에 예시 된 구조 및 방법의 대안적인 실시 예가 채용될 수 있다는 것을 다음 설명으로부터 쉽게 인식할 것이다.

본 명세서를 읽을 때, 당업자는 여기에 개시된 원리를 통해 개인화된 지도 데이터를 제공하기 위한 또 다른 대안적인 구조적 및 기능적 설계를 이해할 것이다. 따라서, 특정 실시 예 및 응용이 예시되고 설명되었지만, 개시된 실시 예는 본 명세서에 개시된 정확한 구성 및 컴포넌트로 제한되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 당업자에게 명백할 다양한 수정, 변경 및 변형은 첨부된 청구 범위에 정의된 사상 및 범위를 벗어나지 않고 여기에 개시된 방법 및 장치의 배열, 동작 및 세부 사항에서 이루어질 수 있다.

Claims

지리적 검색 결과를 찾기 위해 디지털 지도에 개인화된 랜드마크를 제공하는 방법으로서,
하나 이상의 프로세서에서, 사용자의 휴대용 장치 상에 제시된 디지털 지도 내의 관심 지점의 선택을 수신하는 단계;
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 사용자에 대한 위치 히스토리를 획득하는 단계;
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 선택된 관심 지점의 임계 거리 내에서 복수의 후보 랜드마크를 식별하는 단계;
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 위치 히스토리에 따라 상기 사용자가 가장 최근에 후보 랜드마크를 방문한 이후의 시간량에 기초하여 상기 선택된 관심 지점에 대한 기준 프레임을 상기 사용자에게 제공하기 위해 상기 복수의 후보 랜드마크 중 하나를 선택하는 단계 -상기 위치 히스토리는 상기 사용자가 임계 기간 이상 동안 방문한 위치를 나타내고, 상기 사용자가 상기 임계 기간 미만 동안 방문한 위치를 나타내지 않음-; 그리고
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 선택된 랜드마크를 나타내는 인디케이터 및 상기 선택된 관심 지점을 나타내는 인디케이터가 상기 디지털 지도 내에 표시되도록 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리적 검색 결과를 찾기 위해 디지털 지도에 개인화된 랜드마크를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 방법은,
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 위치 히스토리에 따라 선택된 랜드마크와 사용자 사이의 관계에 대한 설명(description)을 디지털 지도에 주석처리(annotating)하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지리적 검색 결과를 찾기 위해 디지털 지도에 개인화된 랜드마크를 제공하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 선택된 랜드마크와 사용자 사이의 관계에 대한 설명을 상기 디지털 지도에 주석처리하는 단계는,
사용자가 선택된 랜드마크를 방문한 빈도의 표시를 디지털 지도에 주석처리하는 단계; 또는
사용자가 선택한 랜드마크를 방문한 가장 최근 시간의 표시를 디지털 지도에 주석처리하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리적 검색 결과를 찾기 위해 디지털 지도에 개인화된 랜드마크를 제공하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 후보 랜드마크 중 하나를 선택하는 단계는,
복수의 후보 랜드마크 각각에 대해, 하나 이상의 프로세서에 의해,(i) 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 빈도 또는(ii) 사용자가 가장 최근에 후보 랜드마크를 방문한 이후의 시간량 중 적어도 하나에 기초하여 후보 랜드마크에 점수를 할당하는 단계;
하나 이상의 프로세서에 의해, 각각의 점수에 따라 복수의 후보 랜드마크 각각을 순위화하는 단계; 그리고
하나 이상의 프로세서에 의해, 최고 순위 후보 랜드마크를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리적 검색 결과를 찾기 위해 디지털 지도에 개인화된 랜드마크를 제공하는 방법.
제4항에 있어서,
복수의 후보 랜드마크 각각에 대해, 후보 랜드마크에 점수를 할당하는 단계는,
하나 이상의 프로세서에 의해, 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 횟수에 기초하여 후보 랜드마크에 빈도 점수를 할당하는 단계;
하나 이상의 프로세서에 의해, 사용자가 가장 최근에 후보 랜드마크를 방문한 이후의 시간량에 기초하여 후보 랜드마크에 최근성(recency) 점수를 할당하는 단계; 그리고
하나 이상의 프로세서에 의해, 빈도 점수 및 최근성 점수를 결합하여 후보 랜드마크에 대한 전체 점수를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리적 검색 결과를 찾기 위해 디지털 지도에 개인화된 랜드마크를 제공하는 방법.
제5항에 있어서, 상기 빈도 점수 및 최근성 점수를 결합하는 단계는 상기 빈도 점수 및 최근성 점수 각각에 가중치를 할당하고 그리고 상기 가중치가 할당된 빈도 점수 및 최근성 점수를 결합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리적 검색 결과를 찾기 위해 디지털 지도에 개인화된 랜드마크를 제공하는 방법.
개인화된 랜드마크를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하는 방법으로서,
하나 이상의 프로세서에서, 출발 위치로부터 목적지 위치까지 휴대용 장치의 사용자에 대한 내비게이션 방향에 대한 요청을 수신하는 단계;
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 목적지 위치에 대한 내비게이션 명령어의 세트를 생성하는 단계 -상기 세트의 내비게이션 명령어는 특정 위치에서의 메뉴버(maneuver)를 포함함-;
상기 세트의 적어도 하나의 내비게이션 명령어에 대해:
상기 사용자에 대한 위치 히스토리를 획득하는 단계;
상기 메뉴버에 대한 기준 프레임을 상기 사용자에게 제공하기 위해 상기 메뉴버에 대한 특정 위치의 임계 거리 내에서 내비게이션 랜드마크를 선택하는 단계 -상기 내비게이션 랜드마크는 상기 위치 히스토리에 따라 상기 사용자가 가장 최근에 내비게이션 랜드마크를 방문한 이후의 시간량에 기초하여 선택되고; 상기 위치 히스토리는 상기 사용자가 임계 기간 이상 동안 방문한 위치를 나타내고, 상기 사용자가 상기 임계 기간 미만 동안 방문한 위치를 나타내지 않음-; 그리고
상기 선택된 네비게이션 랜드마크를 참조하는 네비게이션 명령어를 생성하는 단계; 그리고
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 내비게이션 명령어의 세트가 휴대용 장치의 사용자 인터페이스를 통해 제공되도록 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 랜드마크를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하는 방법.
제7항에 있어서, 상기 메뉴버를 위한 특정 위치 근처의 내비게이션 랜드마크를 선택하는 단계는,
메뉴버를 위한 특정 위치 근처에 있는 복수의 후보 랜드마크 각각에 대해, 하나 이상의 프로세서에 의해,(i) 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 빈도 또는(ii) 사용자가 가장 최근에 후보 랜드마크를 방문한 이후의 시간량 중 적어도 하나에 기초하여 후보 랜드마크에 점수를 할당하는 단계;
하나 이상의 프로세서에 의해, 각각의 점수에 따라 복수의 후보 랜드마크 각각을 순위화하는 단계; 그리고
하나 이상의 프로세서에 의해, 최고 순위 후보 랜드마크를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 랜드마크를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하는 방법.
제8항에 있어서, 상기 복수의 후보 랜드마크 각각에 대해, 상기 후보 랜드마크에 점수를 할당하는 단계는,
하나 이상의 프로세서에 의해, 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 횟수에 기초하여 후보 랜드마크에 빈도 점수를 할당하는 단계;
하나 이상의 프로세서에 의해, 사용자가 가장 최근에 후보 랜드마크를 방문한 이후의 시간량에 기초하여 후보 랜드마크에 최근성 점수를 할당하는 단계; 그리고
하나 이상의 프로세서에 의해, 빈도 점수 및 최근성 점수를 결합하여 후보 랜드마크에 대한 전체 점수를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 랜드마크를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하는 방법.
제9항에 있어서, 빈도 점수 및 최근성 점수를 결합하는 단계는 빈도 점수 및 최근성 점수 각각에 가중치를 할당하고 그리고 상기 가중치가 할당된 빈도 점수 및 최근성 점수를 결합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 랜드마크를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하는 방법.
제7항에 있어서, 상기 세트의 적어도 하나의 내비게이션 명령어에 대한 내비게이션 랜드마크를 선택하는 단계는,
내비게이션 명령어의 세트의 각 내비게이션 명령어에 대해:
하나 이상의 프로세서에 의해, 후보 랜드마크를 식별하는 단계; 그리고
하나 이상의 프로세서에 의해,(i) 사용자가 후보 랜드마크를 방문한 빈도 또는(ii) 사용자가 가장 최근에 후보 랜드마크를 방문한 이후의 시간량 중 적어도 하나에 기초하여 후보 랜드마크에 점수를 할당하는 단계;
하나 이상의 프로세서에 의해, 임계 점수를 초과하는 점수를 갖는 후보 랜드마크의 서브세트를 선택하는 단계; 그리고
선택된 랜드마크와 연관된 각 내비게이션 명령어에 대해, 선택된 랜드마크를 참조하여 내비게이션 명령어를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 랜드마크를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하는 방법.
제7항에 있어서, 상기 메뉴버를 위한 특정 위치의 임계 거리 내에서 내비게이션 랜드마크를 선택하는 단계는,
하나 이상의 프로세서에 의해, 위치 히스토리에 따라 사용자가 이전에 방문한 복수의 관심 지점의 표시를 획득하는 단계;
하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 메뉴버를 위한 특정 위치의 임계 거리 내에서 복수의 관심 지점의 서브세트를 식별하는 단계; 그리고
하나 이상의 프로세서에 의해,(i) 사용자가 상기 서브세트의 각 관심 지점을 방문한 빈도 또는(ii) 사용자가 상기 서브세트의 각 관심 지점을 가장 최근에 방문한 이후의 시간량 중 적어도 하나에 기초하여 관심 지점의 서브세트 중 하나를 내비게이션 랜드마크로 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 랜드마크를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하는 방법.
제7항에 있어서, 상기 메뉴버를 위한 특정 위치의 임계 거리 내에서 내비게이션 랜드마크를 선택하는 단계는 상기 메뉴버를 위한 교차로의 임계 거리 내에서 상기 내비게이션 랜드마크를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 랜드마크를 사용하여 내비게이션 방향을 제공하는 방법.
사용자에 대한 친밀도(familiarity)에 기초하여 검색 제안을 제공하는 방법으로서,
하나 이상의 프로세서에서, 휴대용 장치의 사용자로부터 지리적 검색 쿼리를 수신하는 단계;
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 사용자에 대한 위치 히스토리를 획득하는 단계;
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 지리적 검색 쿼리에 응답하여 검색 결과의 세트를 식별하는 단계 -상기 검색 결과의 세트는 상기 위치 히스토리에 따라 사용자가 이전에 방문한 적어도 하나의 관심 지점을 포함하고; 상기 위치 히스토리는 상기 사용자가 임계 기간 이상 동안 방문한 위치를 나타내고, 상기 사용자가 상기 임계 기간 미만 동안 방문한 위치를 나타내지 않음-; 그리고
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 검색 결과의 세트가 상기 휴대용 장치의 사용자 인터페이스를 통해 제공되도록 하는 단계를 포함하며, 상기 검색 결과의 세트는 상기 사용자가 상기 적어도 하나의 관심 지점을 방문한 빈도의 표시 또는 상기 사용자가 상기 적어도 하나의 관심 지점을 방문한 가장 최근 시간의 표시로 주석처리(annotating)되는 것을 특징으로 하는 사용자에 대한 친밀도에 기초하여 검색 제안을 제공하는 방법.
제14항에 있어서, 상기 방법은,
하나 이상의 프로세서에 의해, 지리적 검색 쿼리에 대한 관련성(relevancy)에 따라 상기 세트의 각각의 검색 결과를 순위화하는 단계;
하나 이상의 프로세서에 의해, 위치 히스토리에 따라 사용자가 이전에 방문한 세트의 검색 결과의 순위를 높이는 단계; 그리고
하나 이상의 프로세서에 의해, 검색 결과의 세트가 휴대용 장치의 사용자 인터페이스를 통해 순위화된 순서로 제공되게 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에 대한 친밀도에 기초하여 검색 제안을 제공하는 방법.
제15항에 있어서, 상기 사용자가 이전에 방문한 세트의 검색 결과의 순위를 높이는 단계는,
하나 이상의 프로세서에 의해, 지리적 검색 쿼리에 대한 관련성에 따라 세트의 각각의 검색 결과에 점수를 할당하는 단계;
하나 이상의 프로세서에 의해, 사용자가 이전에 방문한 관심 지점에 대응하는 검색 결과의 세트에서의 검색 결과에 대한 점수를 증가시키는 단계; 그리고
하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 점수에 따라 세트의 각 검색 결과를 순위화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에 대한 친밀도에 기초하여 검색 제안을 제공하는 방법.
제15항에 있어서, 하나 이상의 프로세서에 의해, 위치 히스토리에 따라 사용자가 이전에 방문한 세트의 검색 결과의 순위를 높이는 단계는,
하나 이상의 프로세서에 의해, 지리적 검색 쿼리에 대한 관련성에 따라 세트의 각각의 검색 결과에 제1 점수를 할당하는 단계;
하나 이상의 프로세서에 의해, 사용자가 검색 결과에 대응하는 관심 지점을 방문한 횟수에 따라 세트의 각각의 검색 결과에 제2 점수를 할당하는 단계;
하나 이상의 프로세서에 의해, 사용자가 검색 결과에 대응하는 관심 지점을 가장 최근에 방문한 이후의 시간량에 따라 세트의 각각의 검색 결과에 제3 점수를 할당하는 단계;
하나 이상의 프로세서에 의해, 제1, 제2 및 제3 점수를 결합하여 세트의 각각의 검색 결과에 대한 전체 점수를 생성하는 단계; 그리고
하나 이상의 프로세서에 의해, 전체 점수에 따라 세트의 각각의 검색 결과를 순위화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에 대한 친밀도에 기초하여 검색 제안을 제공하는 방법.
삭제
제14항에 있어서, 상기 지리적 검색 쿼리는 부분적 지리적 검색 쿼리이고, 상기 검색 결과의 세트는 상기 부분적 지리적 검색 쿼리에 응답하는 검색 제안인 것을 특징으로 하는 사용자에 대한 친밀도에 기초하여 검색 제안을 제공하는 방법.
제14항에 있어서, 상기 방법은,
하나 이상의 프로세서에 의해, 각각의 검색 결과의 표시가 디지털 지도 디스플레이에 표시되게 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에 대한 친밀도에 기초하여 검색 제안을 제공하는 방법.
제1항 내지 제17항, 제19항, 제20항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하는 컴퓨터 시스템.
컴퓨팅 시스템에 의해 실행될 때 컴퓨팅 시스템으로 하여금 제1항 내지 제17항, 제19항, 제20항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 실행 가능한 명령어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.