KR20120127523A

KR20120127523A - 지리적인 위치들과 관련된 데이터를 종합하고 제공하기 위한 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20120127523A
Application number: KR1020127025519A
Authority: KR
Inventors: 마크 알 보인즈; 찬드 메타; 제프리 씨 차이; 기리다 디 만디암
Original assignee: 퀄컴 인코포레이티드
Priority date: 2008-05-27
Filing date: 2009-05-22
Publication date: 2012-11-21
Also published as: US10942950B2; KR20110022627A; HUE044459T2; US20210157828A1; WO2009151928A2; JP2011522331A; US20230350925A1; EP2307986B1; JP5661871B2; JP2013080495A; ES2745954T3; CN102047249A; US20170103089A1; US9646025B2; JP2013242891A; EP2307986A2; WO2009151928A3; JP5602822B2; CN102047249B; KR101463291B1

Abstract

구현들은, 지리적인 위치들에 관련된 데이터를 종합 및 제공하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다. 지리적인 위치들 및 관련 피처들 또는 속성들에 관련된 지오태그 데이터는 그 지역 내의 위치들의 세트를 특성화하는 지역 프로파일을 구축하도록 수집될 수 있다. 레스토랑들, 샵들, 공원들, 또는 다른 피처들, 사이트들, 또는 명소들에 대한 사용자 평점들 또는 인기도 랭크들과 같은 구성 위치들에 관련된 지오태그 데이터는, 그 지역 내의 위치들의 특징의 프로파일을 생성하도록 결합될 수 있다. 플랫폼은, 예를 들어, GPS 또는 다른 위치 서비스에 의해 리포트되는 바와 같은 지역 내의 디바이스의 위치 및 지역 프로파일에 기초하여, 이동 디바이스의 사용자에게 송신하기 위한 위치들의 추천들을 생성할 수 있다. 지오태그 데이터는 지역-특정된 항목들을 사용하여 분석된 오디오 데이터를 포함할 수 있으며, 사용자 추천들은, 지역 프로파일들, 사용자 선호도들 또는 다른 기준에 기초하여 동적 메뉴를 통해 제공될 수 있다.

Description

지리적인 위치들과 관련된 데이터를 종합하고 제공하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR AGGREGATING AND PRESENTING DATA ASSOCIATED WITH GEOGRAPHIC LOCATIONS}

관련 출원에 대한 상호-참조

본 출원은, 발명의 명칭이 "지리적인 위치들과 관련된 데이터를 종합 및 제공하기 위한 방법 및 장치 (Method and Apparatus for Aggregating and Presenting Data Associated with Geographic Locations)" 이고, 본 출원과 동일한 출원인에게 양도 또는 양도 협약하에 있고, 2008년 5월 27일자로 출원된 미국 가출원 제 61/056,406호에 관련되며, 그 가출원 우선권은 주장되고, 그 가출원은 여기에 참조로서 포함된다.

본 발명의 교시는 일반적으로 지리적인 위치들과 관련된 데이터의 종합 및 제공에 관한 것으로, 더 상세하게는, 사용자들에 대한 추천들 및 다른 서비스들을 생성하는데 사용될 수 있는, 소정의 지리적 영역에 대한 피처 (feature), 명소 (attraction), 및 관심있는 다른 포인트들을 특성화하는 지역 프로파일을 생성하기 위하여 이동 디바이스들 또는 다른 소스들에 의해 생성되는 지리적 데이터 태그들의 분석에 관한 것이다.

셀룰러 및 다른 애플리케이션들에서의 위치-기반 서비스들에서, "태그" 는, 정보의 일부에 할당되어 그 정보를 설명하는 키워드, 텍스트, 또는 다른 속성일 수 있다. 하나 이상의 태그들은 하나 이상의 사용자들에 의해 정보의 일부에 할당될 수 있다. 지리적 데이터 태그 ("지오태그") 는, 위도/경도 좌표와 같은 지리적인 위치를 관련 속성들과 함께 포함하는 태그의 타입일 수 있다. 지오태그는 설명 정보가 지구 상의 물리적인 위치와 관련되게 할 수 있다.

현재, 다양한 웹사이트들은, 디지털 사진, 티켓, 블로그 등과 같은 아이템들에 지리적인 위치 정보를 부가하기 위한 능력을 제공한다. 몇몇 디지털 카메라들은 촬영되었을 경우 지리적인 위치 정보를 사진에 부가하기 위한 능력을 갖지만, 지오태그 정보의 일부를 지리적인 위치와 자동적으로 관련시키기 위한 능력을 제공하지는 않는다. 또한, 이동 전화기 또는 디지털 카메라들이, 개별 사진 또는 다른 오브젝트들에 첨가하기 위한 지오태그들을 생성하고 이들 지오태그된 오브젝트들을 다른 사용자들과 직접 공유할 수 있을 수도 있지만, 다수의 사용자들로부터 수신되는 지오태그된 데이터에 반영된 고차원 속성들을 종합 및 분석할 수 있는 플랫폼은 존재하지 않는다.

예를 들어, 특정한 셀룰러 전화기들은 사용자가, 소정의 도시의 방문한 위치들의 맵을 저장하고 그들이 자주 방문하는 개별 레스토랑들의 지오태그된 평점 (rating) 들을 입력하도록 허용할 수도 있다. 그러나, 그 지오태그 정보를 집합적인 데이터베이스에 업로딩하기 위한 메커니즘은 이용가능하지 않으며, 그 후, 그 데이터베이스는 예를 들어, 일반적인 사용자 집단에 추천하기 위해 이용가능한 레스토랑들의 집합적인 지역 평점들을 생성하도록 그 정보를 어셈블리하고 분류할 수 있다. 따라서, 소정의 지역의 다양한 피처들 및 명소들에 대한 사용자들의 집합적인 응답들이 조직화되어 있지 않거나 인접한 다른 사용자들에 이용가능하지 않으므로, 마케팅 및 추천 기회들은 미개척 상태일 수도 있다. 지역의 로컬 거주자들도 그들의 지역에서 이용가능한 모든 피처들 및 명소들을 인식하지 못할 수도 있으며, 그 정보는 이들 및 다른 사용자들에 대한 새로운 여행, 휴가, 여가 또는 다른 가능성들에 대한 관심을 생성하도록 영향력을 행사할 수 있다.

따라서, 지리적 데이터 태그들의 형태로 정보의 일부를 지리적인 위치들과 관련시키기 위한 능력을 제공하며, 지리적인 지역의 고레벨 프로파일들을 생성할 뿐만 아니라 그들 지역 프로파일들로부터 유도된 관련 추천들을 생성하기 위해, 지리적 데이터 태그들에 포함된 데이터를 종합 및 분석하는 기술들 및 플랫폼들이 바람직할 수도 있다.

다음은, 하나 이상의 양태들의 기본적인 이해를 제공하기 위해 그 양태들의 간략화된 요약을 제공한다. 이러한 요약은 모든 고려되는 양태들의 확장적인 개관이 아니며, 모든 양태들의 키 또는 중요 엘리먼트들을 식별하거나 임의의 또는 모든 양태들의 범위를 서술하도록 의도되지는 않는다. 그의 유일한 목적은, 아래에서 제공되는 더 상세한 설명에 대한 전주부로서 간략화된 형태로 하나 이상의 양태들의 몇몇 개념들을 제공하는 것이다.

하나 이상의 양태들에서의 본 발명의 교시들에 따르면, 지역 프로파일링 플랫폼이 지리적인 위치들과 관련된 지오태그 데이터의 세트를 수신하고, 주변 지역들의 집합적 프로파일들을 생성하기 위해 그 콘텐츠를 분석하도록 동작하는, 지리적인 위치들과 관련된 데이터를 종합 및 제공하기 위한 시스템들 및 방법들이 제공된다. 본 발명의 교시들의 하나 이상의 구현들에서, 지역 프로파일링 플랫폼은, 하나 이상의 지리적인 위치들과 각각 관련된 다수의 세트들의 지오태그 데이터를 수신할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 각각의 지오태그들은, 관련 지리적인 위치를 식별하는 지리적 식별자를 포함할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 삽입된 지리적 식별자는, 지오태그 데이터 및 임의의 다른 인코딩된 정보를 수신하는 것과 동시에 자동적으로 획득될 수 있다.

하나 이상의 양태들에 따르면, 지역 프로파일링 플랫폼은, 지오태그 데이터의 집합 세트에 기초하여, 관련 지리적인 위치들의 하나 이상의 속성들을 식별, 종합, 조직화, 및 저장할 수 있다. 지오태그 데이터의 집합 세트는, 블록, 구역, 집 코드 영역, 도시, 주, 국가 또는 다른 지리적인 지역에 대한 지역 프로파일을 유도하는데 사용될 수 있다.

예를 들어, 지역 프로파일은, 지역 내의 로컬 레스토랑, 공원, 스포츠 현장, 거주자 섹션, 상업 또는 소매 센터, 또는 다른 리소스들과 같이 그 영역에서 이용가능한 관심 포인트들 (POI) 의 세트를 포함할 수 있다. 일 관점에서, 지역 프로파일은, 해당 지역에서 이용가능한 특징 또는 두드러진 피처들, 명소들, 서비스들, 또는 다른 리소스들을 인코딩 및 요약할 수 있다. 또 다른 관점에서의 하나 이상의 양태들에서, 다른 방법으로는, 지역 프로파일링 플랫폼은 소정의 위치에 대해 개발된 지역 프로파일에 액세스할 수 있으며, 그 영역 내의 개별 사용자들에 제공하기 위해 고차원 데이터를 개발하도록 그 프로파일을 사용할 수 있다.

예를 들어, 지역 프로파일링 플랫폼은 관심있는 로컬 포인트의 세트에서 피처들을 추출할 수 있으며, 그 지역 또는 그 지역의 서브섹션에서 이용가능한 레스토랑들, 숙소, 여가, 엔터테이먼트, 또는 다른 피처들 또는 리소스들에 대해 사용자들에 대한 추천 또는 제안들을 생성할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 사용자들은 그들이 수신하기를 원하는 추천들 또는 다른 정보를 필터링하는데 사용될 수 있는 개별 선호도들의 세트를 저장할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 사용자 프로파일들 또는 선호들을 추적 또는 생성하는 플랫폼에 의해 생성된 사용자 프로파일링 데이터는, 추천 정보를 필터링하는데 유사하게 사용될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 소셜 네트워킹 서비스의 멤버들과 같은 사용자의 친구들의 선호도들 또는 행동은 추천 정보를 필터링하는데 또한 사용될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 사용자들은, 지역 프로파일을 생성하는데 사용되는 데이터베이스를 점유하고 업데이트하기 위해, 일 영역과 관련된 평점들, 키워드들, 코멘트들 및 다른 주석들을 포함하는, 일 지역내의 위치들에 대한 부가적인 지오태그 데이터를 자유롭게 부가할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 사용자-공급된 지오태그 데이터는 음성 클립 또는 샘플들을 포함할 수 있으며, 그들의 콘텐츠는 소정의 지역에 특정한 맞춤화된 트레이닝 (training) 세트들을 사용하여 디코딩될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 추천 정보는, 사용자의 선호도들, 현재의 위치에 적응되거나 다른 변수들에 기초하여 동적으로 순서화된 메뉴 또는 다른 다이얼로그 또는 인터페이스에서 사용자에 제공될 수 있다.

상기 및 관련 목적들의 달성을 위해, 하나 이상의 양태들은 이하 완전하게 설명되고 청구항에서 특히 지정된 피처들을 포함한다. 다음의 설명 및 첨부한 도면들은, 하나 이상의 양태들의 특정한 예시적인 특성들을 상세히 개시한다. 그러나, 이들 특성들은 다양한 양태들의 원리들이 이용될 수도 있는 다양한 방식들 중 몇몇을 나타내며, 이러한 설명이 모든 그러한 양태들 및 그들의 등가물들을 포함하도록 의도된다.

본 명세서의 일부에 포함되고 그 일부를 구성하는 첨부한 도면들은, 본 발명의 교시들의 양태들을 도시하며, 설명과 함께 본 발명의 교시들의 원리들을 설명하도록 제공된다.

도 1은 본 발명의 교시들의 일 양태들에 따른, 이동 디바이스와 프로파일링 서버 사이의 지오태그-관련 정보의 예시적인 교환을 도시한다.
도 2는 일 양태에 따른, 프로파일링된 지역 내의 이동 디바이스에 대한 콘텍스트에서 이동 디바이스와 프로파일링 서버 사이의 지오태그-관련 정보의 예시적인 교환을 도시한다.
도 3은 하나 이상의 양태들에 따른 프로파일링된 지역 내의 추천된 위치들의 예시적인 세트의 선택과 함께, 지오태그 데이터의 사용자-리포트 세트들로부터 유도된 관심 포인트의 세트를 포함하는 예시적인 프로파일링된 지역을 도시한다.
도 4는 하나 이상의 양태들에 따른, 사용자-공급된 지오태그 및 다른 데이터를 입력하는데 사용될 수 있는 예시적인 사용자 다이얼로그를 도시한다.
도 5는 하나 이상의 양태들에 따른, 지역 프로파일을 생성하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 6은 하나 이상의 양태들에 따른, 하나의 영역과 비교된 또 다른 영역에 대한 유사도 평점 또는 추천을 생성하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 7은 하나 이상의 양태들에 따른, 현재의 위치와 비교된 하나의 위치 또는 장소에 대한 유사도 평점 또는 추천을 생성하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 8은 하나 이상의 양태들에 따른, 목적지 또는 사용자에 도움이 될 장소의 추천을 생성하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 9는 하나 이상의 양태들에 따른, 다양한 사용자 속성들로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 예시적인 다이어그램을 도시한다.
도 10은 하나 이상의 양태들에 따른, 사용자에 대한 새로운 장소 또는 위치에 관한 추천을 생성하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 11은 하나 이상의 양태들에 따른, 식별된 새로운 장소를 가장 잘 방문할 새로운 사용자 프로파일들의 세트의 추천을 생성하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 12는 하나 이상의 양태들에 따른, 다양한 관점들에서의 지오태그 데이터의 음성 분석에 대한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 13은 하나 이상의 양태들에 따른, 지오태그 데이터에 관련된 음성 인식에 대한 맞춤화된 트레이닝 세트를 구성하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 14a 및 14b는, 각각, 하나 이상의 양태들에 따른, 동일한 위치에 있는 사용자들 및 상이한 위치들로 이동할 사용자에 대한 동적으로 레코딩된 메뉴 엘리먼트들을 포함하는 예시적인 추천 뷰들을 도시한다.
도 15는 본 발명의 교시들의 구현들에 따른, 이동 디바이스 내의 하드웨어 및 다른 리소스들의 예시적인 세트를 도시한다.
도 16은 본 발명의 교시들의 구현들에 따른, 프로파일링 서버 및 관련 컴포넌트들 내의 하드웨어, 소프트웨어, 및 다른 리소스들의 예시적인 세트를 도시한다.

다음으로, 다양한 양태들이 도면을 참조하여 설명된다. 다음의 설명에서, 설명의 목적을 위해, 하나 이상의 양태들의 완전한 이해를 제공하도록 다수의 특정한 세부사항들이 개시된다. 그러나, 그러한 양태(들)가 이들 특정한 세부사항들 없이도 실행될 수도 있음은 명백할 수도 있다.

본 설명에서, "예시적인" 이라는 단어는 예, 예시 또는 예증으로서 제공되는의 의미로 사용된다. "예시적인" 것으로서 여기에서 설명되는 임의의 양태 또는 설계는 다른 양태들 또는 설계들에 비하여 반드시 바람직하거나 유리한 것으로서 해석할 필요는 없다. 대신, 예시적이라는 단어의 사용은 구체적인 방식으로 개념들을 나타내도록 의도된다.

또한, "또는" 이라는 용어는, 배타적인 "또는" 보다는 포괄적인 "또는" 을 의미하도록 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 콘텍스트로부터 명확하지 않다면, "X 는 A 또는 B 를 이용한다" 는 본래의 포괄적 치환들 중 임의의 치환을 의미하도록 의도된다. 즉, "X 는 A 또는 B 를 이용한다" 는 다음의 예시들, 즉, X 가 A 를 이용하거나; X 가 B 를 이용하거나; 또는 X 가 A 및 B 양자를 이용한다는 것 중 임의의 예시에 의해 만족된다. 또한, 본 명세서 및 첨부된 청구항에서 사용된 바와 같이, 일반적으로, 관사 "a" 및 "an" 은 달리 특정되지 않거나 단수형을 지시하는 것으로 콘텍스트로부터 명확하지 않다면, "하나 이상" 을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 다양한 양태들 또는 특성들은 다수의 디바이스들, 컴포넌트들, 모듈들 등을 포함할 수도 있는 시스템들의 관점에서 제공될 것이다. 다양한 시스템들이 부가적인 디바이스들, 컴포넌트들, 모듈들 등을 포함할 수도 있고/있거나 도면과 관련하여 설명된 디바이스들, 컴포넌트들, 모듈들 등 모두를 포함하지 않을 수도 있음을 이해 및 인식할 것이다. 또한, 이들 접근법들의 조합이 사용될 수도 있다.

본 발명의 교시들의 양태들은 지리적인 위치들과 관련된 데이터를 종합 및 제공하기 위한 방법들 및 장치들에 관한 것이다. 더 상세하게, 하나 이상의 양태들에서, 특정한 사이트들 또는 위치들에 대한 지리적 데이터 태그들 또는 지오태그들이 이동 디바이스들 또는 다른 소스들에 의해 생성되며, 그 위치들과 관련된 지역에 대한 지역 프로파일을 개발하도록 종합 및 분석되는 플랫폼들 및 기술들이 제공된다. 하나 이상의 양태들에서, 지오태그 데이터의 세트는, 저장되고 특정한 위치들과 관련되는 사용자 평점들, 카테고리 태그들, 리마크들, 링크들, 및/또는 다른 데이터, 속성들 또는 메타데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 캘리포니아 로스앤젤레스의 헐리우드 대로 상에 위치된 소매상은 모바일 사용자들 또는 다른 소비자들에 의해 평점이 매겨지거나 설명될 수 있으며, 평점들 또는 다른 설명적 콘텐츠 또는 태그들은 (예를 들어, 글로벌 측위 시스템, 또는 GPS 픽스를 통해 캡쳐된) 이들 위치들에 대한 지리적 장소와 관련될 수 있다.

하나 이상의 양태들에 따르면, 프로파일링 서버 또는 다른 리소스 또는 서비스에 호스팅된 프로파일 모듈은, 특정한 지역에 대한 지오태그 데이터의 세트를 수집 및 결합하여, 그 영역 내의 사이트들 또는 위치들에 대한 지오태그 데이터에 기초하여 지역 프로파일을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로파일 모듈은, 지오태그 데이터의 세트를 조직화 및 검사할 수 있고, 유사한 피처들, 명소들, 또는 리소스들을 나타내거나 포함하는 위치들을 식별할 수 있다. 따라서 예를 들어, 프로파일링된 지역은 여행업 또는 서비스업과 관련된 다수의 레스토랑들, 호텔들, 침대 및 아침식사 사이트들, 또는 다른 위치들을 포함할 수도 있다. 프로파일 모듈은, 예를 들어 레스토랑인 위치를 식별하는 지오태그 데이터의 세트들을 식별할 수 있고, 추가적으로, 레스토랑으로서 식별된 위치들을 멕시칸, 이탈리안, 타이 또는 다른 카테고리들 또는 타입들로 분류 또는 조직화할 수 있다. 일 지역 내의 위치들의 다른 속성들 또는 피처들은, 그 지역 내의 이용가능한 피처들, 명소들, 위치들, 및 다른 리소스들을 특성화하는 지역 프로파일을 생성하도록 식별, 조직화, 및 분류될 수 있다.

하나 이상의 구현들에서, 프로파일링 서버는 사용자들의 전체 집단으로부터 지오태그 데이터의 다수의 세트들을 수신할 수 있고, 그러한 다양한 소스들로부터의 지오태그 입력들을 종합 지역 프로파일로 종합할 수 있다. 지역 프로파일은 프로파일링 서버와 관련된 데이터베이스, 지역 프로파일 데이터베이스, 또는 네트워크의 다른 컴퓨팅 또는 데이터 리소스들에 저장될 수 있다. 누산된 지오태그 정보에 기초하여, 프로파일링 서버는, 특정한 지리적인 위치들과 관련된 지오태그들에 기초하여 지역 내의 지리적인 위치들의 다양한 고레벨 속성들을 추출, 식별 및 분류할 수 있다. 예를 들어, 프로파일링 서버는, 식별된 지리적인 위치가 이탈리안 레스토랑에 대응한다고 결정할 수 있다. 프로파일링 서버는 지역 프로파일 데이터베이스를 탐색하고, 그 위치를 방문하고 코멘트한 사용자들에 의해 제공된 모든 평점들을 집계하며, 해당 지리적인 위치와 관련된 지오태그들에 저장된 속성들에 기초하여 그 점포가 높은 등급의 피자를 제공한다고 결정할 수 있다. 본 발명의 교시들의 구현들은, 지리적인 위치들의 속성들에 기초하여 지오태그 데이터의 세트들을 종합하고, 그 지오태그들로부터 유도된 종합 정보로부터 고레벨 데이터 세트들을 생성하는 프로파일링 서버를 포함한다. 이들 출력들 및 서비스들은, 지역 프로파일 그 자체, 유사한 지역들의 리스트, 유사한 위치들의 리스트, 위치 또는 지역에 키잉된 관심들을 갖는 사용자들의 리스트, 및 핫 스팟 및 유명한 위치들과 같은 오브젝트들, 출력들, 또는 데이터를 포함할 수 있다.

그 후, 지역 프로파일 및 다른 데이터는, 그 지역 내의 관심 포인트들에 관련된 추천 정보 또는 다른 데이터를 생성하고, 그 정보를 이동 디바이스의 사용자들 또는 다른 클라이언트들에 송신하도록 사용될 수 있다. 예를 들어, 프로파일 모듈은, 접근하는 프로파일링된 지역 내의 또는 외부의 이동 전화기 또는 다른 디바이스의 사용자로부터 추천 또는 탐색 쿼리에 대한 요청을 수신할 수 있고, 그 사용자에 대한 지역 내의 추천된 목적지 위치들의 세트를 추출할 수 있다. 추천 정보는, 이동 디바이스의 사용자에 대한 사용자 프로파일, 그 사용자에 대한 위치 이력, 잠재적인 목적지들에 대한 인기도 평점, 또는 다른 기준 뿐만 아니라 지역 프로파일 그 자체에 기초하여 필터링된 위치들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 추천 정보는, 모바일 사용자가 현재 위치되는 위치와 유사할 수도 있는 부가적인 또는 새로운 위치들을 제안하도록 생성될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 지역 프로파일 데이터베이스에 업로드되고/되거나 개별 이동 디바이스들에 송신된 지오태크 데이터의 세트는, 그 지역에 대한 수집된 사용자 음성 입력들 또는 다른 속성들로부터 유도된 스피치 인식 트레이닝 세트들에 따라 프로세싱될 수 있는 오디오 데이터를 포함할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 사용자가 추천 정보를 선택할 수 있는 카테고리 선택들의 세트는, 사용자 프로파일들 또는 선호도들에 기초하여 생성되고 동적으로 순서화될 수 있다. 관심있는 지역의 지역 프로파일에 관련된 추천들, 평점들, 링크들 또는 다른 데이터를 송신하기 위한 다른 전달 기술들이 사용될 수 있다.

이러한 본 출원에서 사용된 바와 같이, "위치", "장소", 또는 "사이트" 와 같은 용어는 위도/경도 판독치, 또는 거리 주소와 같은 다른 수치 또는 다른 지리적 식별자에 의해 식별되거나 정의되는 관심 포인트 (POI) 를 지칭할 수 있다. 여기에 사용된 바와 같이, "지역" 또는 "지리적 지역" 이라는 용어는, 하나 이상의 위치들을 포함하는 포함 영역을 지칭할 수 있으며, 단일 주소, 빌딩, 또는 구조, 블록, 구역, 국가, 도시, 또는 다른 지리적 영역 또는 유닛을 포함하는 다양한 사이즈의 임의의 지리적 경계 또는 영역을 의미할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, "지역" 은 연속적일 수 있거나, 이산적이거나 반드시 연속적일 필요는 없는 영역들로 구성될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, "지역" 은 맵을 오버레이 (overlay) 하는 원, 사각형 또는 다각형과 같은 경계있는 지오메트리 형상에 의해 정의될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, "지역" 은 위도 및 경도와 같은 수치 경계들에 의해 정의될 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, "영역" 은 ZIP 코드와 같은 다른 식별자들에 의해 정의될 수 있다.

유사하게 일반적으로, 여기에서 사용된 바와 같이, "지오태그" 는 정의된 지리적인 위치와 관련된 정보의 세트를 지칭할 수 있다. "지오태그" 내의 관련 정보는, 예를 들어, 키워드, 태그, 코멘트, 텍스트, 비디오 클립들, 이미지들, 오디오 샘플들, 또는 다른 데이터일 수 있거나 포함할 수 있다. 여기에서 사용된 바와 같이, "핫스팟" 이라는 용어는 오토-태깅 또는 다른 프로세싱을 사용하여, 유명한 프로파일링된 지역 또는 지역 사회 내에서 자동적으로 결정된 장소를 지칭할 수 있다. 여기에서 사용된 바와 같이, "선호 장소" 라는 용어는, 사용자에 특정되거나 지역 사회의 사용자들에 의한 방문의 빈번도에 의해 결정되는 핫스팟 또는 다른 선호되는 위치 (예를 들어, 가정, 회사, 또는 여가 사이트) 를 지칭할 수 있다. 여기에서 사용된 바와 같이, "친구" 라는 용어는, 소셜 네트워킹 사이트 또는 서비스를 통해 행해질 수 있는 사용자에 의해 친구로서 식별되거나 열거되는 사람들을 지칭할 수 있다.

지역 프로파일링 및 관련 활성도의 관점에서, 도 1에 일반적으로 도시된 바와 같이, 기지국 (106) 및 관련 네트워크 리소스들에 의해 호스팅되거나 지원되는 무선 네트워크에서 동작하는 이동 디바이스 (102) 는 프로파일링된 지역에 또는 그 내에서 접근하거나 이동할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 이동 디바이스 (102) 는 셀룰러 전화기, 네트워크-인에이블된 미디어 플레이어, 네트워크-인에이블된 개인 휴대 정보 단말기 (PDA), WiFi^TM-인에이블된 통신 디바이스, 글로벌 측위 시스템 (GPS) 유닛, 또는 다른 무선, 모바일, 또는 휴대용 디바이스, 클라이언트 또는 하드웨어를 포함할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 이동 디바이스 (102) 는 이동 디바이스 (102) 의 지리적인 위치 또는 포지션을 식별하거나 캡쳐하기 위해 위치 모듈 (106) 을 포함할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 위치 모듈 (106) 은 글로벌 측위 시스템 (GPS), 기지국 삼각측량 및/또는 삼변측량, 갈릴레오 (글로벌 시스템 모바일) 로케이터 서비스, 또는 이동 디바이스 (102) 의 위치를 캡쳐하거나 검출하기 위한 다른 기술들과 같은 다양한 위치-검출 기술 또는 서비스들일 수 있거나 포함할 수 있다.

기지국 (106) 에 등록될 경우, 이동 디바이스 (102) 는 위치 모듈 (106) 을 통해 디바이스 위치 데이터 (146) 의 세트를 생성할 수 있고, 셀룰러 인터페이스와 같은 무선 인터페이스를 통해 기지국 (106) 에 디바이스 위치 데이터 (146) 를 송신하거나 업로드할 수 있다. 차례로, 기지국 (106) 은 관련 리소스들과 함께 원격으로 호스팅된 서버 또는 서버들의 세트와 같은 프로파일링 서버 (170) 와 통신할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 프로파일링 서버 (170) 는, 기지국 (106) 에 등록된 하나 이상의 이동 디바이스들 (102) 에 대한 디바이스 위치 데이터 (146) 및/또는 관련 지역 프로파일링 서비스들을 수신하도록 구성된 프로파일 모듈 (136) 을 호스팅할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 이동 디바이스 (102) 가 이동하고 있고, 이동 디바이스 (102) 가 접근하고 있거나, 이동 디바이스 (102) 의 근방 외부에 놓여있는 프로파일링된 지역을 식별할 수 있다. 후속하여, 여기에 설명된 바와 같이, 프로파일 모듈 (136) 은, 관심있는 지역에 대한 지역 프로파일 (190), 및 이동 디바이스 (102) 의 사용자에 대한 사용자 프로파일 (118) 을 위치시키기 위해 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 에 액세스할 수 있고, 추천 정보 (144) 의 세트를 생성하여 이동 디바이스 (102) 에 송신할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 이동 디바이스 (102) 의 사용자에 대한 사용자 프로파일 (118) 은, 관심있는 카테고리들 또는 위치들을 특정하기 위한 것을 포함하여 사용자 자신에 의해 입력되거나 구성될 수 있고/있거나, 프로파일링된 지역 (110) 에 관련된 사용자의 위치 이력, 평점 이력, 거래 이력, 또는 다른 행동의 분석에 의하여 프로파일 모듈 (136) 에 의해 생성되거나 변경될 수 있다.

추천 정보 (144) 는 그래픽 사용자 인터페이스와 같은 이동 디바이스의 사용자 인터페이스 (104) 를 통해 디스플레이되는 추천 선택기 (148) 에서 사용자에게 제공될 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 캘리포니아 샌디에고 소재의 퀄컴 인코퍼레이티드의 자회사인 Xiam Technologies Limited 로부터 입수가능한 Xiam

추천 엔진과 같은 추천 엔진일 수 있거나 포함할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 다른 추천 엔진들 또는 로직이 추천 정보 (144) 를 생성 또는 변경하기 위해 또한 또는 대신 사용될 수 있다.

더 상세하게 및 예를 들어 도 2에 도시된 바와 같이, 프로파일링된 지역 (110) 은, 캘리포니아 로스 앤젤레스를 나타내거나 그와 관련된 프로파일링된 지역 (110) 의 경우에서 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 에 등록될 수도 있는 헐리우드 대로 (270), 레돈도 비치 (272), 로데오 드라이브 (274) 와 같은 위치들 또는 명소들을 단지 예시적으로 포함할 수 있는 관심 포인트들의 세트 (112) 를 포함할 수 있거나 그와 관련될 수 있다. 관심 포인트들의 세트 (112) 에서 식별된 각각의 위치, 장소 또는 사이트는, 예를 들어 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 또는 다른 데이터 저장부들에 저장될 수 있는 지오태그 데이터의 세트 (114) 와 관련될 수 있다. 이동 디바이스 (102) 가 프로파일링된 지역 (110) 내에 위치되거나 프로파일링된 지역 (110) 에 접근하고 있을 경우, 사용자는 프로파일링된 지역 (110) 에 관련된 정보를 요청하거나, 다른 시간에서, 프로파일 모듈 (136) 은 그래픽 사용자 인터페이스와 같은 사용자 인터페이스와 같은 사용자 인터페이스 (104) 를 통해 사용자에게 디스플레이하기 위해 이동 디바이스 (102) 에 송신하도록 추천 정보 (144) 의 세트를 생성할 수 있다.

하나 이상의 양태들에서, 추천 정보 (144) 는, 사용자 자신의 사용자 프로파일 (118), 인기도, 카테고리 태그, 및 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 에 호스팅된 지역 프로파일 (190) 내에 포함되거나 그에 관련된 다른 정보를 사용하여, 이동 디바이스 (102) 의 특정한 사용자에 대해 개발되고 필터링될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 도시된 바와 같이, 추천 정보 (144) 는, 프로파일링된 지역 (110) 내에 방문하기 위한 위치에 대한 선택가능하거나 링크가능한 제안들, 식별들, 또는 추천들의 세트일 수 있거나 포함할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 도시된 바와 같이, 추천 정보 (144) 는 사용자 인터페이스 (104), 다른 가젯, 다이얼로그, 또는 인터페이스 상에 디스플레이되는 추천 선택기 (148) 를 통해 다시 제공될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 추천 선택기 (148) 를 통한 추천 정보 (144) 의 디스플레이는, 이동 디바이스 (102) 의 사용자가 그 사이트 또는 설비에 대한 이전의 사용자 평점들과 같은 추천된 위치에 관한 추가적인 정보를 뷰잉하도록 허용하기 위해 다이얼로그를 포함할 수 있다. 추천 정보 (144) 에 관련된 다른 속성들 또는 정보는 추천 선택기 (148) 또는 다른 인터페이스에서 사용자에 제공될 수 있거나 이용가능하게 될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 다른 방법으로, 프로파일링된 지역 (110) 에서의 하나 이상의 위치들에 대한 지오태그 데이터의 세트 (114) 내에 위치된 태그들은 서로 직접 링크가능하게 될 수 있으므로, 예를 들어, 이동 디바이스 (102) 의 사용자는 위치에 관계없이 "이탈리안 레스토랑" 이라는 태그를 포함하는 모든 태그들을 트래버스 (traverse) 할 수 있다.

지역 프로파일 (190) 의 생성, 조직화, 및 속성의 관점에서 그리고 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 하나 이상의 양태들에서, 프로파일링된 지역 (110) 의 관심 포인트들의 세트 (112) 의 집합 특성화는 프로파일링된 지역 (110) 의 전체 피처들을 반영하는 지역 프로파일 (190) 로 종합될 수 있다. 일반적으로, 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 는, 그 지역 내의 위치들에 대해 수집된 지오태그 데이터의 세트들 (114) 의 총 앙상블 (ensemble) 에 기초하여, 총 레벨 상에서 프로파일링된 지역 (110) 을 프로파일링하거나 카테고리화할 수 있다. 지역 프로파일 (190) 은, 프로파일링된 지역 (110) 과 관련된 지오태그 데이터의 모든 세트들 (114) 에 대한 집합적인 태그들, 평점들, 코멘트들, 및/또는 다른 속성들에 기초한 프로파일링된 지역 (110) 의 하나 이상의 분류들 또는 카테고리화들을 포함할 수 있다.

프로파일링된 지역 (110) 그 자체의 경계 또는 영역은, 예를 들어, 지역 식별자 및/또는 지역 사이즈를 포함할 수 있는 지역 파라미터에 기초하여 정의되거나 식별될 수 있다. 예를 들어, 지역 파라미터는 이동 디바이스 (102) 에 의해 획득되고/되거나 사용자 입력에 기초하여 계산된 반경 및 경도/위도 좌표를 포함할 수 있다. 또한, 프로파일링된 지역 (110) 은, ZIP 코드, 지방자치단체 명칭, 도시 명칭 등과 같은 미리 정의된 식별자 또는 지리적 코드에 의해 정의될 수 있다. 프로파일 모듈 (136) 은, 프로파일링된 지역 (110) 에 위치된 지리적인 위치들의 세트를 결정 또는 식별할 수 있으며, 그 지역 내의 지리적 장소들 또는 위치들의 각각과 관련된 지오태그 데이터의 하나 이상의 세트 (114) 를 검색할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 지리적인 위치들과 관련된 지오태그 데이터의 세트 (114) 에 저장된 지리적인 위치들의 속성들에 기초하여, 프로파일링된 지역 (110) 의 지역 내의 지리적인 위치들을 하나 이상의 유사한 위치들의 그룹들로 분류할 수 있다. 따라서, 프로파일 모듈 (136) 은, 학교 구역들, 거주지, 상업지, 공원 또는 여가지 등과 같은 하나 이상의 상이한 클래스들로 프로파일링된 지역 (110) 또는 그의 서브섹션들을 분류할 수 있다.

따라서, 프로파일 모듈 (136) 또는 다른 로직은, 하나 이상의 이동 디바이스 (102) 의 사용자들 또는 다른 사용자들에 추천, 탐색, 및 다른 정보를 전달하는데 사용하도록, 프로파일링된 지역 (110) 의 집합적 또는 고레벨 특성화를 생성하기 위해 그 프로파일링된 지역 (110) 에 대한 관심 포인트들의 세트 (112) 를 수집, 식별, 분류, 조직화 및 카테고리화할 수 있다. 일반적으로, 소정의 프로파일링된 지역 (110) 에 대한 관심 포인트들의 세트 (112) 는, 프로파일링된 지역 (110) 에 위치된 피처들, 위치들, 사이트들, 명소들 또는 다른 리소스들의 다양한 타입들, 클래스들, 또는 카테고리들 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있다. 단지 예시적으로 도시된 바와 같이, 그들은, 지오태그 데이터의 관련 세트 (114) 를 갖는 제 1 콘서트 사이트 (256), 지오태그 데이터의 관련 세트 (114) 를 갖는 제 1 학교 (252) (예시적으로, "학교 1" 로서 라벨링됨), 지오태그 데이터의 관련 세트 (114) 를 갖는 제 1 레스토랑 (254) (예시적으로, "레스토랑 1" 로서 라벨링됨), 지오태그 데이터의 관련 세트 (114) 를 갖는 제 1 스포츠 아레나 (258) (예시적으로, "스포츠 아레나 1" 로서 라벨링됨), 지오태그 데이터의 관련 세트 (114) 를 갖는 제 1 오피스 사이트 (260) (예시적으로, "오피스 사이트 1" 로서 라벨링됨), 지오태그 데이터의 관련 세트 (114) 를 갖는 제 2 학교 (262) (예시적으로, "학교 2" 로서 라벨링됨), 지오태그 데이터의 관련 세트 (114) 를 갖는 제 1 거주 위치 (266) (예시적으로, "거주 위치 1" 로서 라벨링됨), 지오태그 데이터의 관련 세트 (114) 를 갖는 제 2 거주 위치 (264) (예시적으로, "거주 위치 2" 로서 라벨링됨) 등을 포함할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 관심 포인트들의 세트 (112) 는, 호수 (268) 또는 물의 다른 몸체, 하이웨이 (250) (예시적으로, "하이웨이 1" 로서 라벨링됨), 다른 피처들, 위치들, 사이트들, 명소들, 또는 다른 리소스들과 같은 자연적이고 인공의 피처들을 또한 단지 예시적으로 더 포함할 수 있다.

하나 이상의 양태들에 따르면, 프로파일 모듈 (136) 또는 다른 로직은, 여기에 설명된 다양한 기준 및 탐색 프로세스에 따라, 하나 이상의 이동 디바이스들 (102) 의 사용자들, 인터넷 또는 다른 공용 또는 사적 네트워크들에 접속된 웹 브라우저들의 사용자들, 또는 관심있는 지역에 관한 정보를 수신하는데 관심이 있는 다른 사용자들에게 전달하도록 추천 정보 (144) 를 개발하기 위해, 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 에 등록된 프로파일링된 지역 (110) 내의 위치들 중 임의의 위치에 대해 지오태그 데이터의 세트 (114) 를 비교할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 추천 정보 (144) 는, 도 3에 도시된 바와 같이, 관심 포인트들의 세트 (112) 로부터 선택된 스포츠 아레나 (258) ("스포츠 아레나 1" 로 라벨링됨) 및 레스토랑 (254) ("레스토랑 1" 로 라벨링됨) 과 단지 예시적으로 같은 추천된 위치들의 세트 (280) 를 포함할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 사용자 프로파일 (118), 지역 프로파일 (190), 및/또는 다른 필터링 기준에 기초한 선택에 대해 퀄러파이 (qualify) 하지 않은 위치들 또는 장소들은, 추천된 위치들의 세트 (280) 또는 다른 추천 정보 (144) 로부터 배제될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 급류타기 (whitewater rapid) (276) 및 스키 리조트 (278) 의 도시된 피처들과 같이 프로파일링된 지역 외부에 위치된 위치들 또는 장소들은, 프로파일링된 지역 (110) 을 정의하거나 포함하는데 사용되는 지역 파라미터들에 기초하여, 지역 프로파일 (190) 및/또는 추천 정보 (144) 로부터 배제될 수 있다.

본 발명의 교시들의 하나 이상의 양태들에서 그리고 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 프로파일링된 지역 (110) 에 대한 지오태그 데이터의 다양한 세트들 (114) 의 교환 및 관련 정보는, 이동 디바이스 (102), 기지국 (106), 및 그 관련 리소스들을 갖는 프로파일링 서버 (170) 로의 방향 및 이동 디바이스 (102), 기지국 (106), 및 그 관련 리소스들을 갖는 프로파일링 서버 (170) 로부터의 방향 양자에서 발생할 수 있다. 따라서, 하나 이상의 양태들에서, 이동 디바이스 (102) 의 사용자는, 추천 선택기 (148) 또는 다른 인터페이스를 통해 추천 정보 (144) 를 수신하는 것 이외에, 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 로의 포함을 위해 기지국 (106) 에 지오태그 정보를 송신 또는 업로드할 수도 있을 수 있다. 이동 디바이스 (102) 의 사용자에 의해 업로드된 지오태그 데이터의 세트 (114) 는, 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 에 등록 및 저장되고, 지역 프로파일 (190) 에 포함되며, 최종적으로 사용자 그 자신 뿐만 아니라 다른 사용자들에 전송된 추천 정보 (144) 에 포함될 수 있다.

도시된 바와 같은 하나 이상의 양태들에서, 이동 디바이스 (102) 에서 또는 통해 수신된 지오태그 입력들의 세트 (108) 는, 프로파일링된 지역 내로, 프로파일링된 지역을 향해, 또는 프로파일링된 지역 외부로 이동하는 사용자에 대한 이동 디바이스의 사용자 인터페이스 (104) 상에서 제공되는 사용자 다이얼로그를 통해 입력될 속성들 또는 데이터를 포함할 수 있다. 도시된 바와 같은 하나 이상의 양태들에서, 사용자는, 지오태그 데이터의 세트 (114) 에 포함될 지오태그 입력들의 새로운 세트 (108) 를 부가하도록 프롬프트될 수 있으며, 최종적으로 셀룰러 전화기 또는 무선 데이터 접속과 같은 무선 인터페이스를 통해 기지국 (106) 또는 다른 목적지로 업로드될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 그 프롬프트들은, 위치 모듈 (106) 에 의해 캡쳐되고 디바이스 위치 데이터 (146) 에 반영되는 위치와 관련된 ("플레이스마크 (placemark)" 또는 다른 용어로 지칭될 수 있는) 지오태그 데이터의 새로운 세트 (114) 를 입력하도록 사용자를 쿼리하거나 프롬프트할 수 있다. 설명된 바와 같이, 디바이스 위치 데이터 (146) 는, 예를 들어, 글로벌 측위 시스템 (GPS) 픽스 또는 다른 지리적 또는 위치 식별자들 또는 데이터에 의해 리포트되는 위치/경도 좌표들일 수 있거나 포함할 수 있다.

도 4에 유사하게 도시된 바와 같은 하나 이상의 양태들에서, 지오태그 입력들의 세트 (108) 는 선택가능한 카테고리 태그들 ("멕시칸" 의 서브카테고리를 갖는 "레스토랑" 으로서 예시적으로 도시됨), 지오태그 데이터에 대한 사용자-입력된 명칭, 평점 다이얼로그, 새로운 또는 부가적인 태그 디스크립터 (descriptor) 를 입력하기 위한 새로운 태그(들) 다이얼로그, 선택된 카테고리들, (예를 들어, 서비스, 위치, 품질, 가격 등에 관한) 사용자-입력된 코멘트들, 및/또는 다른 속성들, 필드들 또는 데이터를 포함할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 지오태그 입력들의 세트 (108) 는, 예를 들어, 일 위치로부터의 사용자 음성 주석들 또는 오디오 샘플들과 같은 오디오 데이터, 일 위치로부터 취해진 비디오 클립들 또는 데이터, 디지털 스틸 이미지들, 또는 다른 콘텐츠와 같은, 텍스트 또는 수치 평점 정보 이외의 다른 정보를 또한 또는 대신 포함할 수 있다. 예를 들어, 지오태그 입력들의 세트 (108) 는 관련 지리적인 위치에 대하여 사용자에 의해 입력된 링크, 코멘트, 블로그, 또는 다른 정보를 유사하게 포함할 수 있다. 또한, 지오태그 입력들의 세트 (108) 에 포함된 속성들은, 사용자 이름, 사용자가 지리적인 위치를 방문하였던 시간, 및/또는 관련 지리적인 위치에 대한 사용자 방문의 시간 지속기간을 포함할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 이들 타입의 속성들은, 선택가능한 데이터 필드로서 지오태그 입력들의 세트 (108) 및 지오태그 데이터의 결과적인 세트 (114) 내에 또는 그들과 함께 저장될 수 있다. 사용자가 이동 디바이스 (102) 의 키패드를 통해 지오태그 입력들의 세트 (108) 를 제출할 경우와 같이, 지오태그 입력들의 세트 (108) 가 저장될 준비가 되었다는 표시를 이동 디바이스 (102) 가 수신할 경우, 이동 디바이스 (102) 는 이들 입력들 및 임의의 관련 데이터를 지오태그 데이터의 세트 (114) 로서 기지국 (106) 에 그 후에는 프로파일링 서버 (170) 또는 다른 목적지에 업로드할 수 있다. 이들 입력들은, 지역 프로파일 (190) 로의 포함을 위하여 프로파일링 서버 (170) 의 프로파일 모듈 (136) 을 통해 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 로 입력될 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 이동 디바이스 (102) 는 이동 디바이스 (102) 그 자체 내의 로컬 저장부 또는 메모리 위치에 직접 또는 다른 위치들에 지오태그 데이터의 생성된 세트 (114) 를 또한 또는 대신 저장할 수 있다.

하나 이상의 구현들에서, 프로파일링 서버 (170) 또는 다른 리소스들과 지오태그 입력들의 세트 (108) 및 다른 데이터를 공유하는 관점에서, 사용자가 그들의 위치 이력 및 관련 데이터를 지정된 친구들과 같은 원하는 사람들과 공유하도록 허용하기 위해 사용자가 사생활 제어들의 세트를 제공받을 수 있음을 유의할 수도 있다. 사용자는 예를 들어, 시간-기반 액세스 법칙들을 적용하거나 다른 사생활 또는 액세스 특권 또는 제한들을 시행하여, 실제 위치보다는 상대적인 거리들로 디스플레이를 제한하고, 실제 위치보다는 이동성 또는 행동 패턴 (예를 들어, 6:00pm 까지 근무) 으로 디스플레이를 제한하기 위해 다른 지오태그 데이터의 가시성을 필터링하기 위한 옵션들을 제공받을 수도 있다.

도 5는 본 발명의 교시들의 하나 이상의 양태들에 따른, 추천 정보 (144) 가 유도될 수 있는 지역 프로파일 (190) 을 생성하는데 사용될 수 있는 다양한 분석 및 탐색 프로세스들의 흐름도를 도시한다. 단계 504에서, 프로파일링된 지역 (110) 에 대한 지역 프로파일 (190) 은 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 또는 다른 데이터 저장부 또는 소스를 통해 생성되거나 액세스될 수 있다. 단계 506에서, 태그 클라우드가 프로파일링된 지역 (110) 에 대해 계산될 수 있으며, 여기서, 지오태그 데이터의 세트 (114) 내의 필드들 또는 속성들의 세트들은, 이들 필드들 또는 속성들의 빈도와 함께, 프로파일링된 지역 (110) 내의 다양한 위치들에 대해 식별되고 조직화될 수 있다. 단계 508에서, 결과적인 지오태그 클라우드 및/또는 프로파일링된 지역 (110) 과 관련된 지역 프로파일 (190) 내의 다른 데이터를 알려진 지역 프로파일들의 리스트와 비교하도록 프로세싱이 개시될 수 있다. 알려진 지역 프로파일들의 리스트 또는 집합은, 상이한 전체 타입의 지역들에 대한 지오태그 데이터의 각각의 집합적인 세트들 (114) 에 포함된 속성들의 빈도들 및 타입들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 알려진 지역 프로파일들은, 속성들 및 관련 피처들이 일반적으로 거주지 영역들, 상업 영역들, 리조트 영역들, 여가 영역들, 레스토랑 영역들, 나이트클럽 또는 유흥 영역 등에 관련된 지역을 반영할 수 있다. 알려진 지역 프로파일들의 리스트 또는 집합은, 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 또는 다른 로컬 또는 원격 데이터 저장부들로부터 검색될 수 있거나, 그들에 호스팅될 수 있거나, 그들에 저장될 수 있다. 단계 510에서, 프로파일링된 지역 (110) 이 알려진 거주 프로파일 또는 템플릿과 매칭하는지에 대한 결정이 행해질 수 있다. 그 결정은, 상이한 타입의 태그들의 빈도 및/또는 임계값 (예를 들어, 적어도 70%의 거주지) 또는 태그들이 결합 (예를 들어, 거주지 플러스 홈 어드레스) 을 결정하는 것으로 구성되거나 그것을 포함할 수 있다. 단계 510의 결정이 예라면, 프로세싱은 단계 516으로 진행할 수 있으며, 여기서, 프로파일링된 지역 (110) 이 거주지 카테고리화를 나타내는 매칭된 지역 프로파일 (190) 을 할당받을 수 있고, 그 후, 프로세싱은 단계 512로 진행할 수 있다. 단계 510에서의 결정이 아니오라면, 프로세싱은 단계 512로 직접 진행할 수 있다. 단계 512에서, 유사한 기술들을 사용하여, 프로파일링된 지역 (110) 이 알려진 상업 프로파일 또는 탬플릿과 매칭하는지에 대한 결정이 행해질 수 있다. 그 결정이 예라면, 프로세싱은 단계 516으로 진행할 수 있으며, 여기서, 프로파일링된 지역 (110) 은 상업 카테고리화를 나타내는 매칭된 지역 프로파일 (190) 을 할당받을 수 있고, 그 후, 프로세싱은 단계 514로 진행할 수 있다. 단계 512에서의 결정이 아니오라면, 프로세싱은 단계 514로 직접 진행할 수 있다.

단계 514에서, 유사란 기술들을 사용하여, 프로파일링된 지역 (110) 이 임의의 다른 알려진 프로파일 또는 탬플릿과 매칭하는지에 대한 결정이 행해질 수 있다. 그 결정이 예라면, 프로세싱은 단계 516으로 진행할 수 있으며, 여기서, 프로파일링된 지역 (110) 은, 대응하는 추가적인 카테고리화를 나타내는 매칭된 지역 프로파일 (190) 을 할당받을 수 있고, 그 후, 프로세싱은 단계 518로 진행할 수 있다. 단계 514에서의 결정이 아니오라면, 프로세싱은 단계 518로 직접 진행할 수 있다. 단계 518에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 프로파일링된 지역 (110) 의 속성들이 비교되는 각각의 알려진 프로파일에 대한 매치 스코어들의 세트를 계산할 수 있다. 예를 들어, 매치들은 0 내지 1의 스케일 또는 다른 범위 또는 신뢰도 레벨로 평점이 매겨질 수 있다. 단계 520에서, 프로파일링된 지역 (110) 에 대한 지역 프로파일 타입들에 관한 가능한 매치들의 세트는, 단계 520의 매치 스코어들에 기초하여 식별될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 예를 들어, 90% 신뢰도 또는 다른 기준과 같은 매치 스코어 임계값은, 지역 프로파일 타입을 프로파일링된 지역 (110) 에 할당하고 그 할당을 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 내의 지역 프로파일 (190) 에 저장하도록 적용될 수 있다. 단계 522에서, 프로세싱은 반복하거나, 이전의 프로세싱 포인트로 리턴하거나, 추가적인 프로세싱 포인트로 점프하거나 종료할 수 있다. 매치 값들 또는 다른 인자들에 의존하여, 2개 이상의 전체 타입이 프로파일링된 지역 (110) 에 할당될 수 있음을 유의할 수도 있다.

하나 이상의 양태들에서, 일단 지역 프로파일 (190) 이 개발되고 해당 프로파일링된 지역 (110) 에 대해 저장되면, 하나 이상의 양태들에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 관심있는 본래의 프로파일링된 지역 (110) 과 유사한 프로파일을 시연하는 부가적인 지역 또는 지역들을 식별하기 위해, 소정의 프로파일링된 지역 (110) 의 알려진 특징을 레버리지 (leverage) 할 수 있다. 도 6은 일 양태에 따른, 해당 프로파일링된 지역 (110) 과 유사란 지역의 식별을 생성하기 위한 프로세싱의 흐름도를 도시한다. 단계 602에서, 프로세싱이 시작할 수 있다. 단계 604에서, 예를 들어, 도 5 등에 도시된 프로세싱을 사용하여, 소정의 프로파일링된 지역 (110) 의 지역 프로파일 (190) 이 생성될 수 있다. 단계 606에서, 프로파일 모듈 (136) 은 프로파일링된 지역 (110) 의 지역 프로파일 (190) 과 비교하는데 사용하기 위해 하나 이상의 부가적인 타겟 지역들의 프로파일을 계산할 수 있다.

단계 608에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 프로파일링된 지역 (110) 의 지역 프로파일 (190) 과 매칭하는 임의의 지역들을 위치시키기 위해 하나 이상의 부가적인 타겟 지역들 내에 하나 이상의 프로파일들을 위치시킨다. 하나 이상의 양태들에서, 프로파일링된 지역 (110) 내의 위치들에 대한 지오태그 데이터의 집합 세트들 (114) 내의 최소 수의 속성들 또는 필드들을 식별된 부가적인 타겟 지역들의 세트 내의 비교 지역들에 대하여 매칭함으로써, 매칭이 수행될 수 있다. 예를 들어, 2개의 지역들은, 그들이 분류의 최고 레벨에서 "거주지" 로서 카테고리화되면 고레벨 매치로 고려될 수 있다. 단계 610에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 이용가능한 프로파일링된 지역 (110) 과 가장 유사한 지역 또는 지역들을 결정하기 위해, 부가적인 타겟 지역들을 추가적으로 비교할 수 있다. 예를 들어, 최고 레벨에서 "거주지" 로서 분류된 2개의 지역들은, 학교들, 도서관들, 공원들, 및/또는 다른 위치들, 장소들, 또는 피처들의 상호 존재를 식별하도록 추가적으로 비교될 수 있다. 단계 612에서, 비교 결과들에 기초한 가장 유사한 타겟 지역 또는 지역들은, 지역 유사도가 탐색되고 있는 해당 프로파일링된 지역 (110) 으로 가장 유사한 지역(들)으로서 리턴될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 다음의 최고로 유사한, 또는 다른 랭킹들 또는 수들의 매칭된 타겟 지역들이 리턴될 수 있다. 단계 618에서, 프로세싱은 반복하거나, 이전의 프로세싱 포인트로 리턴하거나, 추가적인 프로세싱 포인트로 점프하거나 종료할 수 있다.

또 다른 관점에서의 본 발명의 교시들의 하나 이상의 양태들에서, 유사한 지역들을 지역 레벨 상에 위치시키기 위한 탐색 프로세스를 실행하는 것 이외에, 이동 디바이스 (102) 의 사용자는 목적지 지역의 경계들 내에서 서로에 대해 유사도를 나타내는 개별 위치들을 위치시키거나 식별하기를 원할 수도 있다. 이러한 관점에서, 사용자의 바로 인접한 지역 또는 다른 목적지 지역의 지역 프로파일 (190) 은, 다른 위치들 또는 장소들이 유사한 세트의 특징들을 반영하는지를 결정하도록 액세스될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 영국의 런던에서의 펍 (pub) 에서 길게 대기하고 있고 근방의 유사한 점포를 위치시키기를 원하면, 이동 디바이스 (102) 의 사용자는 대도시 영역 내의 유사한 속성들을 디스플레이하는 "이곳과 유사한 장소" 의 리스트 또는 맵을 요청할 수 있다. 유사한 위치들은, 다음의 가장 근접한 거리, 블록, 타운, 또는 다른 지리적 거리 또는 영역 내의 목적지 지역들로 제한될 수 있다. 유사한 위치들에 대한 결과들은, 사용자 프로파일 (118), 프로파일들, 또는 다른 소셜 그룹들의 친구들 또는 멤버들의 현재 위치들, 또는 다른 기준과 같은 부가적인 인자들에 의해 필터링될 수 있다.

도 7은 프로파일링된 지역 (110) 내의 유사한 위치들을 위치시키기 위한 프로세싱의 흐름도를 도시한다. 단계 702에서, 프로세싱이 시작할 수 있다. 단계 704에서, 프로파일링된 지역 (110) 내의 현재의 위치 또는 장소에 대한 태그들, 평점들, 프로파일들, 및 다른 필드들 또는 데이터 지오태그 데이터의 하나 이상의 세트 (114) 가, 예를 들어, 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 로부터 검색될 수 있다. 단계 706에서, 목적지 지역에 대한 부가적인 위치들 또는 장소들에 관한 태그들, 평점들, 프로파일들, 및 다른 필드들 또는 데이터를 포함하는 지오태그 데이터의 집합 세트들 (114) 이 또한, 예를 들어, 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 로부터 검색될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 목적지 지역은 사용자가 현재 위치되는 프로파일링된 지역 (110) 일 수 있다.

단계 708에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 현재의 위치에 대한 동일한 또는 유사한 속성들과 비교된 각각의 후보 위치에 대한 태그들, 평점들, 프로파일들, 또는 다른 필드들 또는 데이터에 기초하여, 현재의 위치에 가장 근접한 매치를 나타내는 목적지 지역 내의 하나 이상의 위치 또는 장소를 발견 또는 식별할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 프로파일 모듈 (136) 은 현재의 위치와 가장 유사한 장소를 추천 정보 (144) 로서 이동 디바이스 (102) 또는 다른 클라이언트 또는 목적지에 송신할 수 있다. 단계 710에서, 프로세싱은 반복하거나, 이전의 프로세싱 포인트로 리턴하거나, 추가적인 프로세싱 포인트로 점프하거나, 종료할 수 있다. 몇몇 관점에서 하나 이상의 양태들에 따르면, 사용자가 현재의 위치 또는 사이트를 즐기거나 감상한다는 것을 발견한 그 사용자는, 그에 의해, 다른 출력들 중에서 프로파일링된 지역 (110) 내의 유사한 타입의 다른 위치들을 제안하는 추천 정보 (144) 를 수신할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 유사한 위치 프로세싱의 개시가, 이동 디바이스 (102) 의 사용자의 요청에 의해, 미리 결정된 또는 이벤트-트리거링된 것에 기초하여 프로파일 모듈 (136) 에 의해, 또는 다른 이벤트들 또는 조건들에 기초하여 개시될 수 있다.

본 발명의 교시들의 하나 이상의 양태들에서, 특정한 관점으로, 이동 디바이스 (102) 의 사용자는 프로파일링된 지역 (110) 내에서 갈 장소의 제안 또는 추천을 프로파일링 서버 (170) 의 프로파일 모듈 (136) 또는 다른 로직으로부터 요청할 수도 있다. 도 8은 프로파일링된 지역 (110) 에서 방문하거나 빈번하게 가는 위치에 대한 추천을 식별하기 위한 프로세싱의 흐름도를 도시한다. 단계 802에서, 프로세싱이 시작할 수 있다. 단계 804에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 프로파일링된 지역 (110) 내의 친구들에 대한 핫스팟들의 세트, 및 하루의 시간에 기초하여 필터링된 프로파일링된 지역 (110) 내의 친구들에 대한 핫스팟들의 세트, 프로파일링된 지역 (110) 의 전체 커뮤니티에 대한 핫스팟들, 및 하루의 시간에 의해 필터링된 프로파일링된 지역 (110) 의 전체 커뮤니티에 대한 핫스팟들을 포함하는 방문할 제안된 위치를 구별하기 위한 데이터의 세트에 액세스할 수 있다. 데이터의 세트는, 지정된 선호하는 장소들을 포함하는 이동 디바이스 (102) 의 사용자에 대한 사용자 프로파일 (118), 지정된 선호하는 장소들을 포함하는 이동 디바이스 (102) 의 사용자의 친구들의 프로파일들, 및 해당 프로파일링된 지역 (110) 에 대한 지역 프로파일 (190) 을 유사하게 포함할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 사용자의 친구들 또는 다른 소셜 그룹에 대한 평점들, 추천들, 위치 이력들, 및 다른 정보를 포함하는 이동 디바이스 (102) 의 사용자의 친구들 또는 다른 동료들에 대한 프로파일들 또는 다른 데이터는, 소셜 네트워킹 서비스를 통해 획득될 수 있다.

핫스팟 데이터를 생성하는 관점에서, 프로파일링된 지역 (110) 내의 하나 이상의 핫스팟들은, 프로파일링된 지역 (110) 내의 어느 위치들이 지난주, 지난달, 또는 다른 주기와 같은 미리 결정된 시간 주기 내에서 사용자에 의해 방문되거나 평점이 매겨졌는지를 식별함으로써 프로파일 모듈 (136) 에 의해 생성될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 프로파일링 서버 (170) 가 지역 프로파일 데이터베이스 (190) 에 기초하여 핫스팟들 및 유명한 위치들의 리스트 또는 맵을 보유하거나 제공할 수 있음을 유의할 수도 있다. 이러한 관점에서의 하나 이상의 구현들에서, 프로파일 모듈 (136) 은 소정의 시간 또는 간격에서의 모든 사용자 위치들의 분포를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로파일 모듈 (136) 은, 6:00pm 이고 사용자가 ZIP 코드 95008 과 같은 소정의 프로파일 지역 (110) 내에 현재 있다고 결정할 수 있다. 프로파일 모듈 (136) 은, 그 때에 서버 네트워크에 등록된 이동 디바이스들의 모든 사용자들의 분포가 다운타운에 50%, 집에 20%, 전시관에 10%, 쇼핑몰에 10%, 및 미지의 10% 라고 결정할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 예를 들어, 공원 또는 다른 영역에서의 공연과 같이, 프로파일링된 지역 (110) 내에 집합하는 사용자들의 집단에 대한 이유를 결정하기 위해 세부사항들이 특정한 위치로 줌 (zoom) 될 수 있다. 위치들의 분포는, 점심 시간, 저녁 시간, 통근 시간, 또는 공통적인 활동의 다른 간격들과 같은 하루의 시간 또는 다른 스케줄링된 밴드들의 관점에 의해 필터링될 수 있거나 그 관점으로 분석될 수 있다. 또한, 요일, 달 (month of year), 휴일, 또는 다른 정보는 집합적인 사용자 위치들을 분석에 통지하는데 사용될 수 있다. 또한, 소셜 그룹 프로파일들 및 개인 선호도들이 또한 핫스팟 또는 유명한 위치 히트 (hit) 를 필터링하는데 사용될 수 있다.

프로세싱 흐름으로 리턴하여 단계 806에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 사용자의 친구들의 프로파일들, 핫스팟 평점들, 또는 데이터, 지역 프로파일 (190) 에 대한 지오태그 데이터의 세트 (114), 및/또는 사용자 프로파일 (118) 을 사용하여, 프로파일링된 지역 (110) 의 지역 프로파일 (190) 내의 위치들 또는 장소들의 세트와 매칭할 수 있거나 그들을 분류할 수 있다. 예를 들어, 프로파일 모듈 (136) 은, 사용자에 대한 전체 관련도 또는 잠재적인 관심 레벨이 가장 큰, 다음으로 가장 큰 등의 순서인 프로파일링된 지역 (110) 내의 이들 위치들을 식별할 수 있다. 전체 관련도는, 예를 들어, 프로파일, 핫스팟 또는 다른 비교 속성들에 대해 각각의 후보 위치에 대한 지오태그 데이터의 세트 (114) 내의 매치들의 수에 평점을 매기거나 그 수를 가중함으로써 결정될 수 있다. 단계 808에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 이동 디바이스 (102) 의 사용자에게 송신하기 위해, 관련도의 정도에 의해 분류되는 추천 정보 (144) 의 세트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 추천 정보 (144) 는, 사용자의 친구들의 세트에 의해, 커뮤니티 내의 일반적인 다른 사용자들에 의해 가장 빈번하게 방문되고/되거나 가장 높게 평점이 매겨진, 과거에 사용자에 의해 가장 많이 방문된, 또는 다른 기준에 기초하여 멕시칸 레스토랑들의 리스트를 포함할 수 있다. 단계 8120에서, 프로세싱은 반복하거나, 이전의 프로세싱 포인트로 리턴하거나, 추가적인 프로세싱 포인트로 점프하거나 종료할 수 있다.

설명된 바와 같이, 지역 프로파일 (190) 에 저장된 지오태그 데이터의 세트 (114) 에 대한 발견 또는 탐색에서 사용을 위해 사용자 프로파일 (118) 을 생성하는 관점에서, 다양한 사용자-공급된 및/또는 네트워크-생성된 데이터는, 이동 디바이스 (102) 의 사용자에 대한 사용자 프로파일 (118) 을 구축하기 위해 선호도들, 선택들, 이력들, 및/또는 다른 데이터의 세트를 개발하는데 사용될 수 있다. 도 9는, 사용자 프로파일 (118) 을 생성하고 출력하기 위하여 프로파일 모듈 (136) 에 의해 입력으로서 액세스되거나 수신될 수 있는 다양한 사용자-관련 데이터의 세트들을 도시한다. 예시적으로 도시된 바와 같이, 이들 입력들은, 사용자와 관련된 선호 장소들의 세트 (120) 를 포함할 수 있다. 선호 장소들의 세트 (120) 는, 사용자가 선호 위치들로서 명시적으로 입력 또는 지정한 장소들을 포함할 수 있고, 부가적으로 또는 대신, 그 사용자에 대한 활동의 위치 이력 또는 다른 레코드들의 분석을 통해 식별된 위치들을 포함할 수 있다. 또한 예시적으로 도시된 바와 같이, 입력들은, 사용자가 과거의 위치들에 대한 지오태그 데이터의 하나 이상의 세트 (114) 의 일부로서 공급한 태그들 또는 다른 입력들을 나타내는 사용자 태깅 데이터 (122) 를 포함할 수 있다. 예를 들어, 골프 코스들 또는 프로샵들의 평점들을 빈번하게 입력하거나 업로드한 사용자는, 골프 활동에 평균적인 관심보다 더 큰 관심을 갖는다고 추론될 수 있으며, 사용자 프로파일 (118) 은 잠재적으로 선호하는 위치들에 대한 "골프" 의 카테고리 태그를 포함할 수 있다.

도 9에 유사하게 도시된 바와 같이, 사용자 프로파일 (118) 로의 입력들은, 사용자가 선호 위치 또는 장소로 지정한 임의의 하나 이상의 프로파일링된 지역 (110) 에 대한 지역 프로파일 (190) 을 또한 포함할 수 있다. 또한 도시된 바와 같이, 사용자 프로파일 (118) 로의 입력들은, 사용자에 관한 친구들의 세트에 대한 친구 사용자 프로파일들의 세트 (126) 를 또한 포함할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 이들 프로파일들 또는 다른 데이터는 소셜 네트워킹 서비스로부터 수입되거나 수신될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 다른 사용자 속성들의 세트 (270) 는, 사용자 프로파일 (118) 을 생성하기 위해 프로파일 모듈 (136) 로의 입력들에 또한 포함될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 사용자 프로파일 (118) 을 생성하기 위하여 프로파일 모듈 (136) 에 의해 수용된 상이한 입력들이, 예를 들어, 다양한 입력들의 상이한 예측 능력에 기초하여, 상이하게 가중되거나 사용될 수 있다. 따라서, 하나 이상의 양태들에서, 이동 디바이스 (102) 의 사용자에 대한 이전의 위치 또는 거래 이력은, 친구 사용자 프로파일들의 세트 (126) 내의 사용자들의 동일한 이력보다 더 큰 가중치가 부여될 수 있다. 또한, 사용자 프로파일 (118) 은, 사용자에 대한 선호 위치들, 사용자에 대한 위치 또는 거래 이력, 사용자가 관심있는 영역들 또는 활동들에 대한 카테고리 태그들, 및/또는 다른 데이터를 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 미리 결정된 간격과 같은 다양한 시간들에서, 또는 새로운 지오태그 데이터의 사용자 입력과 같은 트리거링 이벤트에 기초하여 사용자 프로파일 (118) 을 업데이트할 수 있다. 또한, 하나 이상의 양태들에서, 사용자 프로파일 (118) 은 사용자에 의해 직접 입력된 데이터 또는 선호도들을 부가적으로 또는 대신 포함할 수 있다.

또 다른 관점에서의 본 발명의 교시들의 하나 이상의 양태들에서, 이동 디바이스 (102) 의 사용자는 그 사용자가 프로파일링된 지역 (110) 에서 방문할 하나 이상의 새로운 장소들에 대한 추천들의 세트를 요청할 수 있고/있거나, 프로파일 모듈 (136) 은 그 세트를 결정할 수 있다. 즉, 사용자는, 그 사용자가 관심있는 잠재적인 사이트로서 수신할 사용자에 대한 이전에 미방문된 위치들의 세트를 요청할 수 있고/있거나, 미리 결정된 것에 기초한 프로파일링 서버 (170) 는 그 세트를 생성하기로 결정할 수 있다. 도 10은 사용자가 방문하거나 빈번하게 갈 관심있는 잠재적인 새로운 장소들을 식별하기 위한 프로세싱의 흐름도를 도시한다. 단계 1002에서, 프로세싱이 시작할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 사용자가 방문할 새로운 장소의 추천을 생성하기 위한 프로세싱은, 예를 들어, 사용자-개시된 요청 및/또는 네트워크에 의한 개시를 통해 개시될 수 있다. 단계 1004에서, 프로파일 모듈 (136) 또는 다른 로직은 제안된 새로운 장소들을 개발하기 위해 데이터 세트들에 액세스할 수 있다. 도시된 바와 같은 이들 데이터 세트들은 프로파일링된 지역 (110) 내의 위치들 또는 장소들의 리스트, 사용자 프로파일 (118) 또는 다른 레코드에 레코딩된 프로파일링된 지역 (110) 또는 다른 지역 내의 임의의 지정된 사용자 선호 장소들, 친구-기반 또는 커뮤니티-범위 핫스팟들을 포함하는 프로파일링된 지역 (110) 내의 임의의 식별된 핫스팟(들), 소셜 네트워킹 멤버들과 같은 사용자의 친구들에 의해 지정된 임의의 선호 위치들 및 그들에 의해 태깅되거나 추천된 장소들, 및/또는 프로파일링된 지역 (110) 과 관련된 다른 데이터를 포함할 수 있다.

단계 1006에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 임의의 제안된 위치들이 사용자에 대해 새로운 또는 이전에 미방문된 장소들을 나타낸다는 것을 보장하기 위해, 또는 그렇지 않더라도 사용자가 사용자 프로파일 (118) 내의 선호 장소로서 이미 지정한 임의의 위치들 또는 장소들을 제거할 수 있다. 단계 1008에서, 나머지 장소들의 세트는, 잠재적인 새로운 장소들의 결과적인 세트를 순서화하는데 사용되는 선택된 우선순위들 또는 가중치들에 기초하여, 프로파일 모듈 (136) 또는 다른 로직에 의해 분류될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 소셜 네트워킹 서비스의 멤버들에 의한 더 높은 핫스팟 평점을 디스플레이하는 장소들은, 커뮤니티-범위 핫스팟들보다 더 큰 가중치를 제공받을 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 잠재적인 새로운 장소들의 분류는, 하루의 시간 정보에 기초하여 또한 적응될 수 있다. 단계 1010에서, 새로운 추천된 장소들의 세트는, 이동 디바이스 (102) 로 송신될 추천 정보의 세트 (144) 의 일부로서 생성될 수 있거나 다른 방법으로 생성될 수 있다. 단계 1012에서, 프로세싱은 반복하거나, 이전의 프로세싱 포인트로 리턴하거나, 추가적인 프로세싱 포인트로 점프하거나 종료할 수 있다.

또 다른 관점에서의 본 발명의 교시들의 하나 이상의 양태들에서, 추천 정보 (144) 내의 잠재적인 새로운 장소들을 포함하는 것 이외에, 프로파일 모듈 (136) 은, 사용자(들)에 대한 추천된 새로운 위치들의 속성들에 대한 연관도 (linkage) 들 또는 유사도들을 사용하여, 기존의 사용자, 비지니스 오퍼레이터, 마케팅 조직부 등에 추천하거나 제공하도록 사용자 프로파일들을 개발하기 위해 지역 프로파일 (190) 에 포함된 정보를 레버리지할 수 있다. 이러한 타입의 추천의 일 특성은, 그것이 일 위치를 더 방문할 거 같을 수도 있는 사용자들의 식별을 허용하는 것이다. 도 11은, 하나 이상의 프로파일링된 지역 (110) 에 가입되거나 링크된 사용자 프로파일들을 포함하는 추천 정보 (144) 를 개발하기 위한 프로세싱의 흐름도를 도시한다. 단계 1102에서, 프로세싱이 시작할 수 있다. 단계 1104에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 추천된 새로운 위치 또는 장소와 매칭하거나, 그것과 유사하거나, 또는 상관되는 관련 지역 프로파일 (190) 을 갖는 하나 이상의 부가적인 프로파일링된 지역 (110) 을 식별할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 단계 1104의 제안된 새로운 위치는, 도 10에 도시된 프로세싱 또는 다른 기술들을 사용하여 식별될 수 있다. 예를 들어, 새로운 위치가 해변 또는 산책로와 같은 해안의 여가 영역이면, 프로파일 모듈 (136) 은, 지오태그 데이터의 세트 (114) 에 "해안" 이라는 태그를 포함하거나 각각의 관심 포인트 (112) 에 해안의 사이트들을 나타내는 하나 이상의 부가적인 프로파일링된 지역 (110) 을 위치시킬 수 있다.

단계 1106에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 식별된 새로운 위치와 유사한 속성을 포함하는 각각의 부가적인 프로파일링된 지역 (110) 내의 개별 위치들 또는 사이트들을 식별할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 프로파일 모듈 (136) 은, "서핑 공원" 을 포함하는 태그와 같이, 새로운 위치의 속성들에 매칭하는 하나 이상의 부가적인 프로파일링된 지역 (110) 의 각각 내의 위치들에 대한 지오태그 데이터의 세트 (114) 를 탐색할 수 있다. 단계 1108에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 새로운 위치의 속성들에 대응하거나 매칭하는 매칭 위치들과 관련된 하나 이상의 사용자 프로파일 (118) 을 식별할 수 있다. 따라서, 예를 들어, "스노클링", "서핑", "세일링 (sailing)" 등에 대한 관심을 나타내는 사용자 속성들, 선호도들, 또는 다른 태그들 또는 데이터는, 해변의 여가 영역인 새로운 위치와의 매칭으로서 식별될 수 있거나 그에 관련될 수 있다. 단계 1110에서, 프로파일 모듈 (136) 은, 새로운 위치가 추천되었던 사용자에 대한 사용자 프로파일 (118) 에 매칭하거나 대응하는 이러한 방식으로 생성된 하나 이상의 사용자 프로파일들의 세트 (118) 의 서브세트를 식별할 수 있다. 예를 들어, 선호 위치들, 선호된 관심들 등에 매칭하는 속성들은, 새로운 위치의 추천을 수신하는 이동 디바이스 (102) 의 사용자의 프로파일과 유사한 하나 이상의 사용자 프로파일 (118) 을 식별하는데 사용될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 유사한 것으로서 식별된 하나 이상의 사용자 프로파일 (118) 은, 예를 들어, 위치가 매칭 속성들에 관련되는 비지니스 오퍼레이터에 송신될 수 있거나 제공될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 예를 들어, 소셜 네트워크들로 초대들을 확장시키거나 지오태그 데이터의 세트 (114) 에 관련된 선호 위치들 또는 다른 속성들을 수입하기 위해, 이동 디바이스 (102) 의 사용자에게 그 정보가 송신될 수 있다. 단계 1112에서, 프로세싱은 반복하거나, 이전의 프로세싱 포인트에 리턴하거나, 추가적인 프로세싱 포인트에 점프하거나, 종료할 수 있다.

또 다른 관점에서의 하나 이상의 양태들에 따르면, 일반적으로, 장소 또는 위치, 지역, 또는 다른 지리적 영역과 관련된 지오태그 데이터의 세트 (114) 는, 위치 또는 지역에 관련된 사용자에 의해 공급된 스피치 샘플들 또는 주석들, 또는 다른 오디오 데이터의 형태를 포함하는 다양한 형태로 인코딩될 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 스피치 입력은, 정의된 어휘의 입력 단어들 또는 용어들을 사용하도록 사용자에게 요구할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 이동 디바이스 및/또는 지오태그 서버는, 스피치 인식 능력을 트레이닝시키거나 개선시키기 위해 사용자 또는 사용자들의 그룹에 의해, 공통적으로 사용된 지오태그 어휘를 또한 결정할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 지오태그 정보를 추출하는데 사용되는 스피치 프로세싱은, 제한되지 않은 스피치 패턴들로부터 의도된 태그 또는 다른 정보를 자동적으로 추출하기 위한 내추럴 (nature) 언어 프로세싱에 의존할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 소정의 사용자 및/또는 다른 사용자들의 스피치 패턴 뿐만 아니라 태깅될 해당 위치를 둘러싸는 태그들 내의 패턴들은, 인식 문법을 동적으로 생성하기 위해 분석될 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 동적으로 생성된 문법의 이들 타입들은, 각각의 인식 요청에 대해 생성될 수 있다.

예를 들어, 자연 공원을 방문하는 사용자는, 그들의 이동 디바이스 (102) 상의 음성 레코딩 피처를 활성화시키고, "밝은 오션 뷰" 또는 "큰 캠핑 설비들" 과 같이 리마크들, 태그들, 또는 다른 데이터를 레코딩하기 위해 그 디바이스에 구술할 수도 있다. 이들 관점에서의 하나 이상의 양태들에서, 프로파일 모듈 (136), 이동 디바이스 (102), 및/또는 다른 하드웨어 또는 다른 리소스들은, 음성, 스피치, 또는 오디오 콘텐츠를 지오태그 데이터의 세트 (144) 의 일부로서 캡쳐하고 분석하기 위해 스피치 프로세싱 회로 및/또는 로직이 탑재될 수 있다. (예를 들어, 후술될 도 15에 도시된 바와 같이) 하나 이상의 양태들에서, 이동 디바이스 (102) 는 이들 및 다른 목적들을 위해 스피치 모듈 (288) 이 탑재될 수 있다. (예를 들어, 후술될 도 16에 도시된 바와 같이) 하나 이상의 양태들에서, 프로파일링 서버 (170) 는 이들 및 다른 목적들을 위해 스피치 모듈 (298) 이 또한 또는 대신 탑재될 수 있다.

도 12는 하나 이상의 구현들에 따른, 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 내의 지오태그 데이터의 세트 (114) 의 일부로서 음성-주석 태그들, 코멘트들, 또는 다른 데이터를 분석 및 부가하기 위한 프로세싱의 흐름도를 도시한다. 단계 1202에서, 프로세싱이 시작할 수 있다. 단계 1204에서, 인코딩된 음성 클립이 이동 디바이스 (102) 로부터 또는 그것을 통해 수신될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 음성 데이터는, 지역 프로파일 (190) 및/또는 다른 프로파일 또는 데이터 레코드에 대한 프로파일 명칭과 같은 부가적인 속성들과 함께 수신될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 대응하는 인코딩된 음성 클립 또는 샘플은, 스피치 모듈 (298) 을 통해 프로파일링 서버 (170) 의 프로파일 모듈 (136) 에서, 스피치 모듈 (288) 을 통해 이동 디바이스 (102) 그 자체의 프로세서 또는 저장부에서, 또는 다른 프로세서, 메모리, 또는 저장 리소스들에서 수신될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 그 인코딩된 것은, 펄스 코드 변조 (PCM), MP3 (Motion Pictures Expert Group Layer 3), 또는 다른 포맷과 같은 다양한 미디어 포맷들 또는 인코딩 방식들로 레코딩될 수 있다. 단계 1206에서, 인코딩된 음성 클립이 디코딩될 수 있고 그 음성 클립의 특성이 추출될 수 있다. 예를 들어, 오디오 샘플에 대한 샘플링 레이트 (예를 들어, 44.1kHz), 채널들의 수 (예를 들어, 모노 또는 스테레오), 샘플 당 비트 (예를 들어, 16비트), 압축 기술들, 디더링 셋팅, 및/또는 다른 구성 세부사항들이 등록되거나 식별될 수 있다.

단계 1208에서, 음성 인식 엔진, 오디오 코덱, 또는 다른 스피치 모듈은 단계 1206에서 검출된 것 (예를 들어, 샘플링 레이트, 채널들의 수, 비트 깊이 등) 과 대응하는 셋팅들로 생성, 액세스, 및/또는 재사용될 수 있다. 단계 1210에서, 음성 인식 엔진, 오디오 코덱, 또는 다른 스피치 모듈은, 예를 들어, 프로파일링 서버 (170) 내의 소프트웨어 프로그래밍을 개시함으로써 호출될 수 있거나 인스턴스화될 수 있다. 단계 1212에서, 지오태그 데이터의 세트 (114) 에서 입력된 오디오 클립들 또는 샘플들에 대해 스피치 인식을 실행함으로써 생성되는 텍스트 결과는, 예를 들어, 태그들, 카테고리들, 코멘트들, 문장들, 및/또는 다른 언어적 또는 텍스트 출력을 추출하기 위해 파싱 (parse) 될 수 있다. 단계 1214에서, 음성 주석과 관련된 프로파일링된 지역 (110) 내의 관심 포인트들의 세트 (112) 에서의 위치 또는 장소의 장소 설명은, 디코딩된 음성 데이터를 반영하기 위해 확대될 수 있다. 예를 들어, 소정의 장소, 위치, 또는 지역과 관련된 지오태그 데이터의 세트 (114) 는, 사용자의 이름, 사용자가 데이터에 할당하는 임의의 태그들, 스피치 입력에 포함된 임의의 사용자 평점들, 스피치 입력에서 식별된 코멘트들, 및/또는 다른 필드들 또는 데이터와 같은 데이터 필드들에 의해 확대될 수 있다. 단계 1216에서, 사용자-공급 구술된 속성들을 포함하는 확대된 장소 설명은, 예를 들어, 지역 프로파일 (190) 로의 포함을 위해 지오태그 데이터의 세트 (114) 의 일부로서 프로파일링 서버 (170) 에 제공되거나 송신될 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 음성 또는 오디오 샘플 그 자체는, 예를 들어 원한다면, 잠재적인 재생을 위해 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 에 저장될 수 있다. 단계 1218에서, 프로세싱은 반복하거나, 이전의 프로세싱 포인트로 리턴하거나, 추가적인 프로세싱 포인트로 점프하거나 종료할 수 있다.

도 12 등에 도시된 프로세싱 동안 스피치 인식을 수행하는 관점에 있어서, 하나 이상의 양태들에서, 스피치 모듈 (288), 스피치 모듈 (298), 프로파일 모듈 (136), 또는 다른 로직은, 이동 디바이스 (102) 의 사용자에 의해 공급된 지오태그 데이터의 세트 (114) 내의 태그들 및 다른 속성들을 효율적으로 식별하기 위해, 특수화된 스피치 인식을 이용할 수 있다. 더 상세하게, 이동 디바이스 (102) 내의 스피치 모듈 (288), 프로파일링 서버 (170) 내의 스피치 서버 (298), 또는 다른 로직은, 잠재적으로 상당한 태그들, 단어들, 또는 다른 용어들 또는 스피치 컴포넌트들의 더 큰 인식을 허용하는 (예를 들어, 이동 디바이스 (102) 및 프로파일링 서버 (170) 에 호스팅될 경우, 각각, 도 15 및 도 16에 도시된 바와 같이) 맞춤화된 트레이닝 세트 (158) 를 생성하기 위해, 프로파일링된 지역 (110) 및/또는 그의 구성 위치들 중 하나와 관련된 스피치 트레이닝 세트들을 액세스할 수 있다.

이들 관점들에서의 하나 이상의 양태들에서, 도 13은 음성 인식에 대한 맞춤화된 또는 특수화된 트레이닝 세트들을 사용하여 음성 태그 데이터를 식별하는데 사용될 수 있는 프로세싱의 흐름도를 도시한다. 단계 1302에서, 프로세싱이 시작할 수 있다. 단계 1304에서, 예를 들어, 프로파일링 서버 (170) 및/또는 이동 디바이스 (102) 내의 음성 인식 엔진, 오디오 코덱, 또는 다른 스피치 모듈은, N-그램들의 순서화된 세트와 같이 스피치 디코딩 사전으로서 사용하기 위하여 스피치 유닛 시퀀스들의 초기 빈도를 식별함으로써 스피치 인식 프로세싱을 개시할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 스피치 유닛 시퀀스들은 N-그램, 또는 "10 마일 내의 멕시칸 레스토랑" 과 같이 소정의 순서로 나타내는 단어들의 세트로 구성될 수 있다. 단계 1306에서, 스피치 유닛 시퀀스들의 빈도는, 지오태그 데이터의 세트 (114) 에 포함된 음성 태그를 갖는 위치 주변의 모든 사용자들에 대해 결정될 수 있다. 단계 1308에서, 스피치 유닛 시퀀스들의 빈도는 해당 사용자에 의해 자주 누술된 스피치 샘플들에 대해 결정될 수 있다. 단계 1310에서, 특정한 해당 위치와 관련된 주변 영역 (또는 "클라우드" 라는 태그) 내의 태그들의 빈도가 결정될 수 있다. 예를 들어, 정의된 위도/경도 좌표들 (또는, 위도/경도/고도 좌표들) 을 갖는 프로파일링된 지역 (110) 내의 소정의 위치는, 소정의 임계값 이상의 빈도를 갖는 지오태그 데이터의 관련 세트 (114) 에서 나타나는 "골프" 라는 용어를 가질 수 있다.

단계 1312에서, 맞춤화된 트레이닝 세트 (158) 는, 단계 1304 내지 1310의 스피치 유닛 시퀀스들에서 계산되거나 식별된 빈도들에 기초하여, 관심있는 해당 위치에서의 사용자에 의해 공급된 음성 데이터 엘리먼트들을 식별하기 위한 문법으로 사용될 스피치 유닛 시퀀스들의 빈도를 반영하여 생성될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 다양한 스피치 유닛 시퀀스들은 스피치 인식 목적들을 위해 상이한 가중치들 또는 값들을 제공받을 수 있다. 예를 들어, 사용자 자신으로부터 추출된 스피치 유닛 시퀀스들은, 임의의 초기 또는 디폴트 빈도들에 비해, 및/또는 다른 사용자들의 시퀀스들에 비해 더 큰 가중치를 제공받을 수 있다. 그 결과, 맞춤화된 트레이닝 세트 (158) 는, 스피치 유닛 시퀀스들의 더 정확하고 더 효율적인 세트 및 결과적인 단어 인식을 제공할 수 있다. 단계 1314에서, 프로세싱은 반복하거나, 이전의 프로세싱 포인트로 복귀하거나, 추가적인 프로세싱 포인트로 점프하거나 종료할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 설명된 바와 같이 생성된 맞춤화된 트레이닝 세트 (158) 는, 예를 들어, 규칙적으로 또는 이벤트-트리거링적으로 업데이트될 수 있다.

여기에 설명된 바와 같이, 지오태그 데이터의 세트 (114) 및 다른 정보에 대해 프로파일 모듈 (136) 에 의해 수행된 지역 프로파일링 활동에 의하여 생성되는 출력의 일 타입은, 프로파일링된 지역 (110) 내의 잠재적인 사용자 관심들 및 피처들 또는 명소들의 매칭을 반영하는 추천 정보 (144) 의 세트일 수 있거나 포함할 수 있다. 다른 관점에서의 본 발명의 교시들의 하나 이상의 양태들에서, 및 예를 들어 도 14a 및 14b에 도시된 바와 같이, 프로파일 모듈 (136) 은 (예를 들어, 도 14a의 도면부호 (140 및 340) 및 도 14b의 도면부호 (140) 으로서 도시된 바와 같이) 동적으로 순서화된 메뉴, 또는 추천 정보 (144) 의 다른 적응적 표현을 생성할 수 있다. 동적으로 순서화된 메뉴 (140) (또는 340) 는, 이동 디바이스 (102) 의 사용자의 사용자 프로파일 (118) 및/또는 다른 필터들 또는 기준에 기초하여, 추천 정보 (144) 의 카테고리들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 14a에 도시된 바와 같은 하나 이상의 양태들에서, 추천 정보 (144) 는, 제 1 사용자의 이동 디바이스 (102) 및 제 2 사용자의 이동 디바이스 (302) 에서 수신될 수 있으며, 그 양자는 프로파일링된 지역 (110) 내의 동일한 위치에 위치된다. 도시된 바와 같은 하나 이상의 양태들에서, 2개의 디바이스들의 각각의 사용자들에 대해 생성된 추천 정보 (144) 는, 각각, (제 1) 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 및 (제 2) 동적으로 순서화된 메뉴 (340) 의 형태로 사용자 인터페이스 (104 및 304) 를 통해 이들 사용자들에게 제공될 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 프로파일 모듈 (136) 또는 다른 로직은, 각각의 사용자에 대한 추천된 위치들 또는 다른 데이터의 제공 순서에 로직을 적용하기 위해 추천 정보 (144) 를 프로세싱할 수 있다. (제 1) 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 및 (제 2) 동적으로 순서화된 메뉴 (340) 또는 다른 다이얼로그 내의 다른 선택들 또는 데이터의 카테고리들의 순서는, 예를 들어, 각각의 사용자에 제공된 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 및 동적으로 순서화된 메뉴 (340) 에서 나타나는 2개의 별개의 리스트들을 생성하기 위해, 그들 각각의 사용자 프로파일 (118) 또는 다른 데이터에 기초할 수 있다.

도시된 바와 같은 하나 이상의 양태들에서, 양자의 사용자들이 관심 포인트들 (112) 의 동일한 주변 세트를 갖는 동일한 또는 실질적으로 동일한 위치 또는 장소 (예시적으로는, 플로리다 마이애미의 도시) 에 위치되더라도, 제 1 사용자에 대한 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 는, 제 2 사용자에 대한 동적으로 순서화된 메뉴 (340) 과 비교하여, 선택에 대한 카테고리들의 상이한 세트를 제공할 수 있다. 또한, 예시적으로 도시된 바와 같이, 예를 들어, 제 1 사용자의 사용자 프로파일 (118) 이 워터스포츠들 또는 관련 사이트들 또는 활동들에 대한 선호도를 나타낸다면, 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 에 포함되는 추천된 사이트들의 제 1 카테고리는, 바다 공원 (350) 및 보트 여행 (352) 와 같은 위치들을 포함할 수 있거나 그 위치들로 확장하는 워터스포츠일 수 있다. 그 사용자에 대한 제 1 또는 선호되는 카테고리는 제 2 카테고리, 예시적으로는 레스토랑들에 선행할 수 있다. 이와 대조적으로, 그리고 유사하게 도시된 바와 같이, 예를 들어 제 2 사용자의 사용자 프로파일 (118) 이 레스토랑들에 대한 선호도를 나타내면, 그 사용자에 대한 동적으로 순서화된 메뉴 (340) 내의 제 1 카테고리는, 워터스포츠 등에 대한 카테고리에 선행하는 쿠바 레스토랑 (356) 및 시푸드 레스토랑 (358) 과 같은 위치들을 포함하거나 그 위치들로 확장할 수 있다.

하나 이상의 양태들에서, 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 및 동적으로 순서화된 메뉴 (340) 는, 예를 들어, 프로파일링된 지역 (110) 내의 소셜 네트워킹 그룹의 친구들의 현재 위치 또는 존재, 선호되는 활동들 또는 사이트들에 영향을 줄 수도 있는 현재 또는 기대된 날씨 조건들, 또는 다른 변수들 또는 기준과 같이, 지역 프로파일 (190) 에 커플링된 사용자 프로파일 (118) 에 부가하여 또는 대신 다른 인자들에 기초하여 적응될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 양태들에서, 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 또는 동적으로 순서화된 메뉴 (340) 는, 예를 들어, 비지니스 근무 날짜와 비교하여 주말 또는 휴일 주기 동안 상위를 취하거나 더 큰 가중치를 수신하는 여가 추천들을 갖는, 하루의 시간, 요일, 또는 달과 같은 스케줄링 인자들에 기초하여 분류될 수 있거나 재순서화될 수 있다.

유사하게 그리고 예를 들어, 도 14b에 도시된 바와 같이, 하나 이상의 양태들에서, 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 는, 사용자가 제 1 프로파일링된 지역 (110) 으로부터 예시적인 제 2 프로파일링된 지역 (380) 으로 이동하는 것과 동일한 이동 디바이스 (102) 의 사용자에 대해 상이한 방식으로 순서화될 수 있다. 도시된 바와 같은 하나 이상의 양태들에서, 사우스 캐롤라이나의 찰스턴의 도시로서 예시적으로 표시된 프로파일링된 지역 (110) 에 위치되는 동안, 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 는, 호텔들의 제 2 카테고리에 선행하여, 골프 코스 (362) (예시적으로, "골프 코스 1" 로 라벨링됨) 및 골프 코스 (364) (예시적으로, "골프 코스 2" 로 라벨링됨) 를 포함할 수 있거나 그로 확장할 수 있는 골프의 제 1 카테고리를 리스트할 수 있다. 그 위치에 대한 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 는, 예를 들어, 골프 사이트들 및 로컬 숙박시설에 대한 관심을 나타내는 태그 또는 선호도 데이터를 포함하는 사용자 프로파일 (118) 에 의해 필터링될 수 있다. 조지아의 아틀란타의 도시로서 예시적으로 나타낸 제 2 프로파일링된 지역 (380) 으로 이동한 이후, 동일한 사용자에 대한 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 는, 지역 축제들, 골프 등에 대한 카테고리들에 선행하여, 호텔 (376) (예시적으로, "호텔 1" 로 라벨링됨) 및 호텔 (374) (예시적으로, "호텔 2" 로 라벨링됨) 을 포함할 수 있거나 그로 확장할 수 있는 호텔들의 카테고리를 포함하는 추천된 장소들에 대한 카테고리들의 세트를 리스트할 수 있다. 하나 이상의 양태들에서, 제 2 위치의 동일한 사용자에 대한 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 에서 제공된 추천 정보의 카테고리들은, 사용자 프로파일 (118) 또는 다른 기준에 기초하여, 추천들의 상이한 세트, 순서, 또는 시퀀스를 나타낼 수도 있다. 예를 들어, 사용자 프로파일 (118) 은 골프 코스들에 대한 그 사용자 선호도를 나타낼 수 있지만, 그 사용자는 이용가능한 코스들이 길이에서 5000 야드를 초과하거나 다른 기준을 충족할 경우에만, 제 1 관심의 골프 코스들을 랭킹 (rank) 한다. 예를 들어, 하루의 시간, 요일, 달, 또는 다른 시간 또는 다른 스케줄-관련 정보를 포함하여, 동일한 또는 상이한 장소의 동일한 사용자에 대한 동적으로 순서화된 메뉴 (140) 에서 카테고리들 또는 다른 사용자 선택을 생성하기 위해 다른 변수들이 사용될 수 있다.

도 15는 본 발명의 교시들의 하나 이상의 구현들에 부합하는, 이동 디바이스 (102) 의 하드웨어, 소프트웨어, 및 다른 리소스들의 예시적인 구성을 도시한다. 이동 디바이스 (102) 는, (예를 들어, 이동 호출 개시 또는 다른 핸드쉐이크, 핸드쉐이크 응답, 이동 애플리케이션 데이터 전달, 데이터 이벤트, 데이터 이벤트 응답, 핸드쉐이크 종료 등에 관한) 신호를 수신하는 (예를 들어, 입력 인터페이스 등을 포함하는 송신 수신기 또는 그러한 수신기들의 그룹) 적어도 하나의 안테나 (702), 및 그 수신 신호에 대해 액션들 (예를 들어, 필터링, 증폭, 하향-변환 등) 을 수행하는 수신기 (704) 를 포함할 수 있다. 안테나 (702) 는 신호들을 송신하기 위한 송신기 (718) 에 추가적으로 커플링될 수 있다. 예를 들어, 안테나 (702) 는 핸드쉐이크 요청, 데이터 이벤트 요청 등에 응답하여 송신 또는 수신할 수 있다. 여기에 설명된 바와 같이, 송신된 신호들은 위치 픽스들의 세트 (130) 및 다른 데이터일 수 있거나 그를 포함할 수 있다. 안테나 (702) 및 수신기 (704) 는, 수신 신호를 복조할 수 있고 프로세싱을 위해 프로세서 (708) 에 복조된 정보를 제공할 수 있는 복조기 (706) 와 또한 커플링될 수 있다. 또한, 이동 디바이스 (102) 는, 프로세서 (708) 에 커플링되고 송신, 수신 등을 행할 데이터를 저장할 수 있는 메모리 (710) 를 포함할 수 있다.

프로세서 (708) 는 안테나 (702) 및/또는 이동 디바이스 (102) 의 사용자 인터페이스에 의해 수신된 정보를 분석할 수 있고/있거나, 변조기 (716) 를 통한 송신기 (718) 에 의한 송신을 위해 정보를 생성할 수 있다. 또한, 프로세서 (708) 는 이동 디바이스 (102) 의 하나 이상의 리소스들 또는 컴포넌트들 (예를 들어, 도면부호 (706, 712, 714, 716, 718) 을 제어 및/또는 액세스할 수 있다. 프로세서 (708) 는, 퀄컴 인코포레이티드로부터 입수가능한 BREW

와 같은 런타임 환경 (712) 뿐만 아니라 애플리케이션들 (714) 또는 다른 소프트웨어, 모듈들, 애플리케이션들, 로직, 코드 등의 하나 이상의 세트를 실행할 수 있다. 프로세서 (708) 는, 디바이스 위치 데이터 (146) 를 포함하는 위치-관련 정보를 수신 및 프로세싱하기 위해 글로벌 측위 시스템 (GPS) 모듈 또는 칩과 같은 위치 모듈 (106) 과 통신할 수 있다. 또한, 프로세서 (708) 는, 위치 정보, 지역 프로파일 데이터를 추출하고 본 발명의 교시들에 따라 추천 정보를 생성하기 위해 함수 호출을 실행하도록, 위치 API (애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) (720) 와 통신할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 이동 디바이스 (102) 는, 디지털-아날로그 (DAC) 칩, 디지털 신호 프로세싱 칩, 소프트웨어 애플리케이션, 및/또는 스피치 입력 및 다른 오디오 데이터를 프로세싱하기 위한 다른 리소스들과 같은 스피치 모듈 (288) 을 옵션적으로 포함할 수 있다. 제공될 경우, 프로세서 (708) 는, 오디오 샘플들 및 다른 데이터를 프로세싱하기 위해 스피치 모듈 (288) 과 통신할 수 있다. 유사하게, 프로세서 (708) 는, 그래픽, 비디오, 추천 정보 (144) 를 포함하는 위치-기반 정보, 및 다른 정보를 디스플레이하기 위해 그래픽 사용자 인터페이스 또는 다른 그래픽 디스플레이와 같은 사용자 인터페이스 (104) 와 커플링할 수 있다.

도 16은 다양한 구현들에 따른, 프로파일링 서버 (170) 및 관련 네트워크 리소스들 및 컴포넌트들에 포함될 수 있거나, 그에 의해 유지될 수 있거나, 그와 관련될 수 있는 하드웨어, 소프트웨어, 및 다른 리소스들의 예시적인 세트를 도시한다. 프로파일링 서버 (170) 는, 복수의 수신 안테나들 (806) 을 통해 하나 이상의 이동 디바이스 (102) 로부터 신호(들)를 수신하는 수신기 (810), 및 송신 안테나 (808) 를 통해 하나 이상의 이동 디바이스 (102) 로 송신하는 송신기 (822) 를 포함할 수 있거나, 액세스할 수 있거나, 통신할 수 있다. 수신기 (810) 는 수신 안테나들 (806) 로부터 정보를 수신할 수 있고, 수신 정보를 복조하는 복조기 (812) 와 동작적으로 커플링될 수 있다. 프로세서 (814) 는 복조기 (812) 에 의해 제공된 복조 신호들을 분석할 수 있다. 또한, 프로세서 (814) 는, 여기에 설명된 바와 같이 통신 및 프로파일링 활동을 실행하고, 지원하고, 용이하게 하고/하거나 참가할 수 있는 하나 이상의 애플리케이션 (818) 을 저장할 수 있는 메모리 (816) 에 커플링한다. 유사하게, 프로세서 (814) 는 여기에 설명된 바와 같이, 디바이스 위치 데이터 (146), 추천 정보 (144) 및 다른 정보를 캡쳐, 관리, 저장 및 송신하기 위해 프로파일 모듈 (136) 과 커플링할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 프로파일 서버 (170) 는, 디지털-아날로그 (DAC) 칩, 디지털 신호 프로세싱 칩, 소프트웨어 애플리케이션들, 및/또는 스피치 입력 및 다른 오디오 데이터를 프로세싱하기 위한 다른 리소스들과 같은 스피치 모듈 (298) 을 옵션적으로 포함할 수 있다. 제공될 경우, 프로세서 (814) 는 오디오 샘플들 및 다른 데이터를 프로세싱하기 위해 스피치 모듈 (298) 과 또한 통신할 수 있다. 또한, 프로세서 (814) 는, 셀룰러 또는 다른 공중 인터페이스와 같은 다른 네트워크 링크들 또는 리소스들과 통신하기 위해 이더넷 또는 다른 유선, 광, 또는 무선 인터페이스와 같은 네트워크 인터페이스 (822) 와 통신할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 프로세서 (814) 및 관련 리소스들은 무선 서버에서 호스팅될 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 프로파일링 서버 (170) 는 기지국 (106) 과 공통-호스팅되고/되거나 별개로 또는 원격으로 위치될 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 다수의 또는 분산된 서버들 또는 프로세서들이 사용될 수 있다.

전술한 설명은 예시이며, 구성 및 구현에서의 변경들이 당업자에게 떠오를 수도 있다. 예를 들어, 여기에 개시된 구현들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 로직들, 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서 (DSP), 주문형 집적 회로 (ASIC), 필드 프로그래밍가능한 게이트 어레이 (FPGA) 또는 다른 프로그래밍가능한 로직 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 여기에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 이들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안적으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 또한, 프로세서는 컴퓨팅 디바이스들의 결합, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 결합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 그러한 구성으로서 구현될 수도 있다. 하나 이상의 예시적인 구현들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어로 구현되면, 기능들은 컴퓨터-판독가능 매체 상의 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장되거나 송신될 수도 있다. 컴퓨터-판독가능 매체는, 하나의 장소로부터 다른 장소로의 컴퓨터 프로그램의 전달을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 및 컴퓨터 저장 매체 양자를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수도 있다. 제한이 아닌 예로서, 그러한 컴퓨터-판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광 디스크 저장부, 자성 디스크 저장부 또는 다른 자성 저장 디바이스들, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 운반 또는 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터-판독가능 매체로 적절히 지칭된다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬인 쌍, 디지털 가입자 라인 (DSL), 또는 적외선, 무선 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 송신되면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬인 쌍, 디지털 가입자 라인 (DSL), 또는 적외선, 무선 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의 내에 포함된다. 여기에 사용된 바와 같이, 디스크 및 disc는, 컴팩 disc (CD), 레이저 disc, 광 disc, DVD (digital versatile disc), 플로피 디스크, 및 블루-레이 disc를 포함하며, 여기서, 일반적으로 디스크들은 데이터를 자성적으로 재생하지만, disc들은 레이저들을 이용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 또한, 상기의 조합들은 컴퓨터-판독가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다. 여기에 개시된 구현들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접, 프로세서에 의해 실행된 소프트웨어 모듈, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 당업계에 알려진 임의의 다른 형태의 저장 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서에 커플링되어, 그 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 정보를 저장 매체에 기입할 수 있다. 대안적으로, 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기에 상주할 수도 있다. 대안적으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내의 별개의 컴포넌트들로서 상주할 수도 있다.

여기에 설명된 기술들은, CDMA, TDMA, FDMA, OFDMA, SC-FDMA 및 다른 시스템들과 같은 다양한 무선 통신 시스템들에 대해 사용될 수도 있다. "시스템" 및 "네트워크" 라는 용어는 종종 상호교환가능하게 사용된다. CDMA 시스템은, 유니버셜 지상 무선 액세스 (UTRA), cdma2000 등과 같은 무선 기술을 구현할 수도 있다. UTRA는 광대역-CDMA (W-CDMA) 및 CDMA의 다른 변형들을 포함한다. 또한, cdma2000은 IS-2000, IS-95, 및 IS-856 표준들을 커버링한다. TDMA 시스템은 이동 통신을 위한 글로벌 시스템 (GSM) 과 같은 무선 기술을 구현할 수도 있다. OFDMA 시스템은, 진보된 UTRA (E-UTRA), 울트라 모바일 브로드밴드 (UMB), IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802.20, 플래시-OFDM 등과 같은 무선 기술을 구현할 수도 있다. UTRA 및 E-UTRA는 유니버셜 이동 원격통신 시스템 (UMTS) 의 일부이다. 3GPP 롱텀 에볼루션 (LTE) 는 E-UTRA를 이용하는 UMTS의 릴리즈이며, 다운링크 상에서는 OFDMA 및 업링크 상에서는 FDMA를 이용한다. UTRA, E-UTRA, UMTS, LTE, 및 GSM은 "3세대 파트너쉽 프로젝트 (3GPP)" 로 명칭된 조직으로부터의 문헌들에 설명되어 있다. 또한, cdma2000 및 UMB는 "3세대 파트너쉽 프로젝트 2 (3GPP2)" 로 명칭된 조직으로부터의 문헌들에 설명되어 있다. 또한, 그러한 무선 통신 시스템은, 언페어드된 라이센싱되지 않은 스펙트럼들, 802.xx 무선 LAN, 블루투스 및 임의의 다른 단거리 및 장거리 무선 통신 기술들을 종종 사용하는 피어-투-피어 (예를 들어, 모바일-모바일) 애드혹 네트워크 시스템들을 포함할 수도 있다.

또 다른 예에 있어서, 프로파일링 서버 (170) 또는 다른 로직이 추천 정보 (144) 를 생성하기 위해, 위치 디바이스 위치 정보 (146), 사용자 프로파일 (118) 및 다른 데이터를 포함하는 감지된 데이터에 응답하는 양태들이 설명되었지만, 하나 이상의 구현들에서, 부가적으로 또는 대신, 이동 디바이스 (102) 의 사용자는, 다른 데이터를 갖거나 갖지 않는 지역 프로파일 데이터베이스 (116) 내의 쿼리 항목을 매칭하는 임의의 위치들 또는 장소들을 뷰잉하기 위해 탐색 항목들의 세트를 간단히 입력할 수 있다. 또 다른 예에 있어서, 단일 사용자가 단일 이동 디바이스 (102) 를 통해 추적하는 구현들이 설명되었지만, 하나 이상의 구현들에서, 하나의 사용자에 대한 행동 및 태깅 정보는 그 사용자가 사용할 수도 있는 다수의 이동 디바이스들로부터 종합될 수 있다. 단수 또는 집합적인 것으로 설명된 다양한 다른 리소스들은, 하나 이상의 구현들에서 복수 또는 분포될 수 있으며, 복수 또는 분배된 것으로 설명된 리소스들은, 하나 이상의 구현들에서 결합될 수 있다. 따라서, 본 발명의 교시들의 범위는 다음의 청구항들에 의해서만 제한되도록 의도된다.

Claims

지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법으로서,
상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련된 지오태그 데이터의 세트를 수신하는 단계로서, 상기 지오태그 데이터의 세트는, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 지오태그 데이터의 세트를 수신하는 단계; 및
상기 지오태그 데이터의 세트로부터, 상기 지리적인 지역의 결합된 속성들을 식별하기 위해 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치에 대한 속성들의 세트를 종합함으로써, 상기 지리적인 지역에 대한 지역 프로파일을 생성하는 단계를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 지오태그 데이터의 각각의 세트의 속성들의 세트는, 관심 포인트 카테고리, 상기 적어도 하나의 위치에서의 관심 포인트에 대한 사용자 평점들의 세트, 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 추천들의 세트, 또는 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 오디오 데이터의 세트 중 적어도 하나를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 속성들의 세트는 오디오 데이터를 포함하며,
상기 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법은,
상기 오디오 데이터의 스피치 특징을 식별하기 위해 상기 오디오 데이터를 분석하는 단계; 및
상기 식별된 스피치 특징에 기초하여 상기 속성들의 세트에 부가하기 위한 부가적인 속성들을 생성하는 단계를 더 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 오디오 데이터의 분석 단계는, 상기 지역 프로파일과 관련된 속성들의 세트에 저장된 오디오 데이터로부터 유도되는 맞춤화된 트레이닝 세트를 사용하여, 상기 오디오 데이터에 대한 언어 인식 프로세싱을 수행하는 단계를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 1 항에 있어서,
사용자로 송신하기 위한 추천 정보를 생성하기 위해 상기 지리적인 지역의 결합된 속성들에 기초하여 탐색 프로세스를 실행하는 단계를 더 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 추천 정보는, 지역들의 부가적인 세트에 대한 지역 프로파일들의 세트와 상기 지역 프로파일의 비교에 기초하여 식별된 부가적인 유사한 지역들의 세트를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치는 상기 지리적인 지역 내의 복수의 관련 위치들을 포함하며,
상기 추천 정보는, 상기 복수의 관련 위치들에 대한 지오태그 데이터의 세트에 포함된 속성들의 세트에 기초하여 식별된 상기 사용자의 현재 위치와 유사한 위치들의 세트를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치는 상기 지리적인 지역 내의 복수의 관련 위치들을 포함하며,
상기 추천 정보는, 상기 지역 프로파일 내의 위치들에 대한 지오태그 데이터의 세트에 기초하여 인기도에 의해 랭크된 상기 지리적인 지역 내의 위치들의 세트를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치는 상기 지리적인 지역 내의 복수의 관련 위치들을 포함하며,
상기 추천 정보는, 상기 지역 프로파일 내의 상기 사용자들에 의한 방문 빈도에 의해 랭크되는 상기 지리적인 지역 내의 위치들의 세트를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 추천 정보는, 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일과 상기 지역 프로파일의 비교에 기초한 적어도 하나의 새로운 위치를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 추천 정보는, 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일과 부가적인 사용자들의 세트에 대한 프로파일 정보와의 비교에 기초한 적어도 하나의 유사한 사용자 프로파일을 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 추천 정보는, 상기 사용자와 관련된 적어도 하나의 소셜 네트워킹 서비스의 멤버들의 세트에 대한 위치 정보를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 추천 정보는, 상기 지리적인 지역 내의 방문된 위치들의 세트를 포함하는 상기 사용자에 대한 위치 이력 정보의 세트를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 추천 정보는 위치들의 리스트를 포함하며,
상기 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법은, 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일에 기초하여 상기 위치들의 리스트의 선택적인 순서화를 생성하는 단계를 더 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하는 방법.
지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템으로서,
상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련된 지오태그 데이터의 세트를 저장하는 데이터 저장부로서, 상기 지오태그 데이터의 세트는, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 데이터 저장부; 및
상기 데이터 저장부와 통신하며, 상기 지오태그 데이터의 세트로부터, 상기 지리적인 지역의 결합된 속성들을 식별하기 위해 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치에 대한 속성들의 세트를 종합함으로써, 상기 지리적인 지역에 대한 지역 프로파일을 생성하도록 구성되는 프로세서를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 15 항에 있어서,
상기 지오태그 데이터의 각각의 세트의 속성들의 세트는, 관심 포인트 카테고리, 상기 적어도 하나의 위치에서의 관심 포인트에 대한 사용자 평점들의 세트, 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 추천들의 세트, 또는 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 오디오 데이터의 세트 중 적어도 하나를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 15 항에 있어서,
상기 프로세서는 또한, 사용자로 송신하기 위한 추천 정보를 생성하기 위해 상기 지리적인 지역의 결합된 속성들에 기초하여 탐색 프로세스를 실행하도록 구성되는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 17 항에 있어서,
상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치는 상기 지리적인 지역 내의 복수의 관련 위치들을 포함하며,
상기 추천 정보는, 상기 복수의 관련 위치들에 대한 지오태그 데이터의 세트에 포함된 속성들의 세트에 기초하여 식별된 상기 사용자의 현재 위치와 유사한 위치들의 세트를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 17 항에 있어서,
상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치는 상기 지리적인 지역 내의 복수의 관련 위치들을 포함하며,
상기 추천 정보는, 상기 지역 프로파일 내의 위치들에 대한 지오태그 데이터의 세트에 기초하여 인기도에 의해 랭크된 상기 지리적인 지역 내의 위치들의 세트를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 17 항에 있어서,
상기 추천 정보는, 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일과 상기 지역 프로파일의 비교에 기초한 적어도 하나의 새로운 위치를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 17 항에 있어서
상기 추천 정보는 위치들의 리스트를 포함하며,
방법은, 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일에 기초하여 상기 위치들의 리스트의 선택적인 순서화를 생성하는 것을 더 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템으로서,
데이터를 저장하는 수단으로서, 상기 데이터를 저장하는 수단은, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련된 지오태그 데이터의 세트를 저장하고, 상기 지오태그 데이터의 세트는, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 데이터를 저장하는 수단; 및
상기 데이터를 저장하는 수단과 통신하는, 데이터를 프로세싱하는 수단으로서, 상기 데이터를 프로세싱하는 수단은, 상기 지오태그 데이터의 세트로부터, 상기 지리적인 지역의 결합된 속성들을 식별하기 위해 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치에 대한 속성들의 세트를 종합함으로써, 상기 지리적인 지역에 대한 지역 프로파일을 생성하도록 구성되는, 상기 데이터를 프로세싱하는 수단을 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 22 항에 있어서,
상기 지오태그 데이터의 각각의 세트의 속성들의 세트는, 관심 포인트 카테고리, 상기 적어도 하나의 위치에서의 관심 포인트에 대한 사용자 평점들의 세트, 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 추천들의 세트, 또는 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 오디오 데이터의 세트 중 적어도 하나를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 22 항에 있어서,
상기 데이터를 프로세싱하는 수단은 또한, 사용자로 송신하기 위한 추천 정보를 생성하기 위해 상기 지리적인 지역의 결합된 속성들에 기초하여 탐색 프로세스를 실행하도록 구성되는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 24 항에 있어서,
상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치는 상기 지리적인 지역 내의 복수의 관련 위치들을 포함하며,
상기 추천 정보는, 상기 복수의 관련 위치들에 대한 지오태그 데이터의 세트에 포함된 속성들의 세트에 기초하여 식별된 상기 사용자의 현재 위치와 유사한 위치들의 세트를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 24 항에 있어서,
상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치는 상기 지리적인 지역 내의 복수의 관련 위치들을 포함하며,
상기 추천 정보는, 상기 지역 프로파일 내의 위치들에 대한 지오태그 데이터의 세트에 기초하여 인기도에 의해 랭크된 상기 지리적인 지역 내의 위치들의 세트를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 24 항에 있어서,
상기 추천 정보는, 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일과 상기 지역 프로파일의 비교에 기초한 적어도 하나의 새로운 위치를 포함하는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
제 24 항에 있어서,
상기 추천 정보는 위치들의 리스트를 포함하며,
상기 데이터를 프로세싱하는 수단은 또한, 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일에 기초하여 상기 위치들의 리스트의 선택적인 순서화를 생성하도록 구성되는, 지리적인 지역과 관련된 데이터를 종합하기 위한 시스템.
컴퓨터-판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서,
상기 컴퓨터-판독가능 매체는,
컴퓨터로 하여금, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련된 지오태그 데이터의 세트를 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령으로서, 상기 지오태그 데이터의 세트는, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 지오태그 데이터의 세트를 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령; 및
컴퓨터로 하여금, 상기 지오태그 데이터의 세트로부터, 상기 지리적인 지역의 결합된 속성들을 식별하기 위해 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치에 대한 속성들의 세트를 종합함으로써, 상기 지리적인 지역에 대한 지역 프로파일을 생성하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함하는, 컴퓨터-판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 29 항에 있어서,
상기 지오태그 데이터의 각각의 세트의 속성들의 세트는, 관심 포인트 카테고리, 상기 적어도 하나의 위치에서의 관심 포인트에 대한 사용자 평점들의 세트, 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 추천들의 세트, 또는 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 오디오 데이터의 세트 중 적어도 하나를 포함하는, 컴퓨터-판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 29 항에 있어서,
상기 컴퓨터-판독가능 매체는, 컴퓨터로 하여금, 사용자로 송신하기 위한 추천 정보를 생성하기 위해 상기 지리적인 지역의 결합된 속성들에 기초하여 탐색 프로세스를 실행하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 더 포함하는, 컴퓨터-판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
이동 디바이스에서 지리적으로 관련된 정보에 액세스하는 방법으로서,
상기 이동 디바이스에 대한 지리적인 위치를 획득하는 단계;
상기 이동 디바이스에 대한 상기 획득된 지리적인 위치와 관련되는 지역 프로파일에 관련된 데이터에 대한 요청을 개시하는 단계; 및
상기 지역 프로파일에 관련된 데이터를 수신하는 단계를 포함하며,
상기 지역 프로파일은, 상기 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트의 종합을 나타내는 지오태그 데이터의 세트를 적어도 포함하는, 지리적으로 관련된 정보에 액세스하는 방법.
제 32 항에 있어서,
상기 이동 디바이스는, 셀룰러 전화기, 글로벌 측위 시스템 (GPS) 디바이스, WiFi^TM-인에이블된 통신 디바이스, 네트워크-인에이블된 개인 휴대 정보 단말기, 또는 네트워크-인에이블된 미디어 플레이어 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는, 지리적으로 관련된 정보에 액세스하는 방법.
제 32 항에 있어서,
상기 이동 디바이스의 지리적인 위치와 관련되는 상기 이동 디바이스의 사용자에 의해 입력된 지오태그 정보의 부가적인 세트를 수신하는 단계를 더 포함하는, 지리적으로 관련된 정보에 액세스하는 방법.
제 34 항에 있어서,
상기 지오태그 정보의 부가적인 세트는, 상기 이동 디바이스를 통해 캡쳐된 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되는 오디오 데이터의 세트를 포함하는, 지리적으로 관련된 정보에 액세스하는 방법.
제 32 항에 있어서,
상기 지역 프로파일에 관련된 데이터는, 상기 지역 프로파일 및 상기 이동 디바이스에 대한 지리적인 위치에 기초하여 생성되는 추천 정보를 포함하는, 지리적으로 관련된 정보에 액세스하는 방법.
제 36 항에 있어서,
상기 추천 정보는, 상기 지역과 유사한 부가적인 지역들의 세트, 사용자의 현재 위치와 유사한 위치들의 세트, 인기도에 의해 랭크된 상기 지역 내의 위치들의 세트, 부가적인 사용자들에 의한 방문 빈도에 의해 랭크된 상기 지역 내의 위치들의 세트, 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일과 상기 지역 프로파일의 비교에 기초한 적어도 하나의 새로운 위치, 부가적인 사용자들의 세트에 대한 프로파일 정보와 상기 사용자 프로파일의 비교에 기초한 적어도 하나의 유사한 사용자 프로파일, 상기 사용자와 관련된 적어도 하나의 소셜 네트워킹 서비스의 멤버들의 세트에 대한 위치 정보, 상기 지역 내의 방문된 위치들의 세트를 포함하는 상기 사용자에 대한 위치 이력 정보의 세트, 또는 상기 사용자 프로파일에 기초한 상기 지역 내의 추천된 위치들의 선택적으로 순서화된 리스트 중 적어도 하나를 포함하는, 지리적으로 관련된 정보에 액세스하는 방법.
서버에 대한 무선 인터페이스; 및
상기 무선 인터페이스를 통해 상기 서버와 통신하는 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는,
이동 디바이스에 대한 지리적인 위치를 획득하고,
상기 이동 디바이스에 대한 상기 획득된 지리적인 위치와 관련되는 지역 프로파일에 관련된 데이터에 대한 요청을 개시하며,
상기 지역 프로파일에 관련된 데이터를 수신하도록 구성되고,
상기 지역 프로파일은, 상기 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트의 종합을 나타내는 지오태그 데이터의 세트를 적어도 포함하는, 이동 디바이스.
제 38 항에 있어서,
상기 이동 디바이스는, 셀룰러 전화기, 글로벌 측위 시스템 (GPS) 디바이스, WiFi^TM-인에이블된 통신 디바이스, 네트워크-인에이블된 개인 휴대 정보 단말기, 또는 네트워크-인에이블된 미디어 플레이어 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는, 이동 디바이스.
제 38 항에 있어서,
상기 프로세서는 또한, 상기 이동 디바이스의 지리적인 위치와 관련되는 사용자에 의해 입력된 지오태그 정보의 부가적인 세트를 수신하도록 구성되는, 이동 디바이스.
제 40 항에 있어서,
상기 지오태그 정보의 부가적인 세트는, 상기 이동 디바이스를 통해 캡쳐된 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되는 오디오 데이터의 세트를 포함하는, 이동 디바이스.
제 38 항에 있어서,
상기 지역 프로파일에 관련된 데이터는, 상기 지역 프로파일 및 상기 이동 디바이스에 대한 지리적인 위치에 기초하여 생성되는 추천 정보를 포함하는, 이동 디바이스.
제 42 항에 있어서,
상기 추천 정보는, 상기 지역과 유사한 부가적인 지역들의 세트, 사용자의 현재 위치와 유사한 위치들의 세트, 인기도에 의해 랭크된 상기 지역 내의 위치들의 세트, 부가적인 사용자들에 의한 방문 빈도에 의해 랭크된 상기 지역 내의 위치들의 세트, 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일과 상기 지역 프로파일의 비교에 기초한 적어도 하나의 새로운 위치, 부가적인 사용자들의 세트에 대한 프로파일 정보와 상기 사용자 프로파일의 비교에 기초한 적어도 하나의 유사한 사용자 프로파일, 상기 사용자와 관련된 적어도 하나의 소셜 네트워킹 서비스의 멤버들의 세트에 대한 위치 정보, 상기 지역 내의 방문된 위치들의 세트를 포함하는 상기 사용자에 대한 위치 이력 정보의 세트, 또는 상기 사용자 프로파일에 기초한 상기 지역 내의 추천된 위치들의 선택적으로 순서화된 리스트 중 적어도 하나를 포함하는, 이동 디바이스.
서버에 무선 인터페이스를 제공하는 수단; 및
상기 무선 인터페이스를 제공하는 수단을 통해 상기 서버와 통신하는, 데이터를 프로세싱하는 수단을 포함하며,
상기 데이터를 프로세싱하는 수단은,
이동 디바이스에 대한 지리적인 위치를 획득하고,
상기 이동 디바이스에 대한 상기 획득된 지리적인 위치와 관련되는 지역 프로파일에 관련된 데이터에 대한 요청을 개시하며,
상기 지역 프로파일에 관련된 데이터를 수신하도록 구성되고,
상기 지역 프로파일은, 상기 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트의 종합을 나타내는 지오태그 데이터의 세트를 적어도 포함하는, 이동 디바이스.
제 44 항에 있어서,
상기 이동 디바이스는, 셀룰러 전화기, 글로벌 측위 시스템 (GPS) 디바이스, WiFi^TM-인에이블된 통신 디바이스, 네트워크-인에이블된 개인 휴대 정보 단말기, 또는 네트워크-인에이블된 미디어 플레이어 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는, 이동 디바이스.
제 44 항에 있어서,
상기 데이터를 프로세싱하는 수단은 또한, 상기 이동 디바이스의 지리적인 위치와 관련되는 사용자에 의해 입력된 지오태그 정보의 부가적인 세트를 수신하도록 구성되는, 이동 디바이스.
제 46 항에 있어서,
상기 지오태그 정보의 부가적인 세트는, 상기 이동 디바이스를 통해 캡쳐된 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되는 오디오 데이터의 세트를 포함하는, 이동 디바이스.
제 44 항에 있어서,
상기 지역 프로파일에 관련된 데이터는, 상기 지역 프로파일 및 상기 이동 디바이스에 대한 지리적인 위치에 기초하여 생성되는 추천 정보를 포함하는, 이동 디바이스.
제 48 항에 있어서,
상기 추천 정보는, 상기 지역과 유사한 부가적인 지역들의 세트, 사용자의 현재 위치와 유사한 위치들의 세트, 인기도에 의해 랭크된 상기 지역 내의 위치들의 세트, 부가적인 사용자들에 의한 방문 빈도에 의해 랭크된 상기 지역 내의 위치들의 세트, 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일과 상기 지역 프로파일의 비교에 기초한 적어도 하나의 새로운 위치, 부가적인 사용자들의 세트에 대한 프로파일 정보와 상기 사용자 프로파일의 비교에 기초한 적어도 하나의 유사한 사용자 프로파일, 상기 사용자와 관련된 적어도 하나의 소셜 네트워킹 서비스의 멤버들의 세트에 대한 위치 정보, 상기 지역 내의 방문된 위치들의 세트를 포함하는 상기 사용자에 대한 위치 이력 정보의 세트, 또는 상기 사용자 프로파일에 기초한 상기 지역 내의 추천된 위치들의 선택적으로 순서화된 리스트 중 적어도 하나를 포함하는, 이동 디바이스.
컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서,
상기 컴퓨터 판독가능 매체는,
컴퓨터로 하여금, 이동 디바이스에 대한 지리적인 위치를 획득하게 하기 위한 적어도 하나의 명령;
컴퓨터로 하여금, 상기 이동 디바이스에 대한 상기 획득된 지리적인 위치와 관련되는 지역 프로파일에 관련된 데이터에 대한 요청을 개시하게 하기 위한 적어도 하나의 명령; 및
컴퓨터로 하여금, 상기 지역 프로파일에 관련된 데이터를 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함하며,
상기 지역 프로파일은, 상기 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트의 종합을 나타내는 지오태그 데이터의 세트를 적어도 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 50 항에 있어서,
상기 이동 디바이스는, 셀룰러 전화기, 글로벌 측위 시스템 (GPS) 디바이스, WiFi^TM-인에이블된 통신 디바이스, 네트워크-인에이블된 개인 휴대 정보 단말기, 또는 네트워크-인에이블된 미디어 플레이어 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 50 항에 있어서,
컴퓨터로 하여금, 상기 이동 디바이스의 지리적인 위치와 관련되는 상기 이동 디바이스의 사용자에 의해 입력된 지오태그 정보의 부가적인 세트를 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 52 항에 있어서,
상기 지오태그 정보의 부가적인 세트는, 상기 이동 디바이스를 통해 캡쳐된 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되는 오디오 데이터의 세트를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 52 항에 있어서,
상기 지역 프로파일에 관련된 데이터는, 상기 지역 프로파일 및 상기 이동 디바이스에 대한 지리적인 위치에 기초하여 생성되는 추천 정보를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 54 항에 있어서,
상기 추천 정보는, 상기 지역과 유사한 부가적인 지역들의 세트, 사용자의 현재 위치와 유사한 위치들의 세트, 인기도에 의해 랭크된 상기 지역 내의 위치들의 세트, 부가적인 사용자들에 의한 방문 빈도에 의해 랭크된 상기 지역 내의 위치들의 세트, 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일과 상기 지역 프로파일의 비교에 기초한 적어도 하나의 새로운 위치, 부가적인 사용자들의 세트에 대한 프로파일 정보와 상기 사용자 프로파일의 비교에 기초한 적어도 하나의 유사한 사용자 프로파일, 상기 사용자와 관련된 적어도 하나의 소셜 네트워킹 서비스의 멤버들의 세트에 대한 위치 정보, 상기 지역 내의 방문된 위치들의 세트를 포함하는 상기 사용자에 대한 위치 이력 정보의 세트, 또는 상기 사용자 프로파일에 기초한 상기 지역 내의 추천된 위치들의 선택적으로 순서화된 리스트 중 적어도 하나를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
스피치 인식을 위해 트레이닝 세트를 생성하는 방법으로서,
지오태그 데이터의 복수의 세트들을 포함하는 지역 프로파일에 액세스하는 단계로서, 상기 지오태그 데이터의 각각의 세트는, 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되고, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 지역 프로파일에 액세스하는 단계;
상기 지리적인 지역 내의 위치와 관련된 사용자-입력된 오디오 샘플을 수신하는 단계; 및
상기 지역 프로파일 내의 지오태그 데이터의 복수의 세트들로부터 스피치 유닛 시퀀스 빈도들의 세트를 추출함으로써 상기 사용자-입력된 오디오 샘플의 인식을 위한 맞춤화된 트레이닝 세트를 생성하는 단계를 포함하는, 스피치 인식을 위해 트레이닝 세트를 생성하는 방법.
스피치 인식을 위해 트레이닝 세트를 생성하기 위한 시스템으로서,
지오태그 데이터의 복수의 세트들을 포함하는 지역 프로파일을 저장한 지역 프로파일 데이터베이스에 대한 인터페이스로서, 상기 지오태그 데이터의 각각의 세트는, 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되고, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 인터페이스; 및
상기 인터페이스를 통해 상기 지역 프로파일 데이터베이스와 통신하는 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는,
상기 지리적인 지역 내의 위치와 관련된 사용자-입력된 오디오 샘플을 수신하고,
상기 지역 프로파일에 액세스하며,
상기 지역 프로파일 내의 지오태그 데이터의 복수의 세트들로부터 스피치 유닛 시퀀스 빈도들의 세트를 추출함으로써 상기 사용자-입력된 오디오 샘플의 인식을 위한 맞춤화된 트레이닝 세트를 생성하도록 구성되는, 스피치 인식을 위해 트레이닝 세트를 생성하기 위한 시스템.
이동 디바이스를 통한 스피치 인식을 위해 트레이닝 세트를 생성하는 방법으로서,
상기 이동 디바이스에서 지리적인 지역 내의 위치와 관련된 사용자-입력된 오디오 샘플을 수신하는 단계;
상기 이동 디바이스를 통해, 지오태그 데이터의 복수의 세트들을 포함하는 지역 프로파일에 액세스하는 단계로서, 상기 지오태그 데이터의 각각의 세트는, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되고, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 지역 프로파일에 액세스하는 단계; 및
상기 지역 프로파일 내의 지오태그 데이터의 복수의 세트들로부터 스피치 유닛 시퀀스 빈도들의 세트를 추출함으로써 상기 사용자-입력된 오디오 샘플의 인식을 위한 맞춤화된 트레이닝 세트를 생성하는 단계를 포함하는, 이동 디바이스를 통한 스피치 인식을 위해 트레이닝 세트를 생성하는 방법.
이동 디바이스에서 지리적인 지역 내의 위치와 관련된 사용자-입력된 오디오 샘플을 수신하도록 구성된 오디오 입력;
지오태그 데이터의 복수의 세트들을 포함하는 지역 프로파일을 저장하는 지역 프로파일 데이터베이스에 대한 무선 인터페이스로서, 상기 지오태그 데이터의 각각의 세트는, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되고, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 무선 인터페이스; 및
상기 무선 인터페이스를 통해 상기 지역 프로파일 데이터베이스와 통신하는 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는,
상기 지리적인 지역 내의 위치와 관련된 상기 사용자-입력된 오디오 샘플을 수신하고,
상기 지역 프로파일에 액세스하며,
상기 지역 프로파일 내의 지오태그 데이터의 복수의 세트들로부터 스피치 유닛 시퀀스 빈도들의 세트를 추출함으로써 상기 사용자-입력된 오디오 샘플의 인식을 위한 맞춤화된 트레이닝 세트를 생성하도록 구성되는, 이동 디바이스.
선택 메뉴의 동적 순서화를 생성하는 방법으로서,
이동 디바이스에 대한 디바이스 위치 데이터를 수신하는 단계;
지오태그 데이터의 복수의 세트들을 포함하는 지역 프로파일에 액세스하는 단계로서, 상기 지오태그 데이터의 각각의 세트는, 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되고, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 지역 프로파일에 액세스하는 단계;
상기 디바이스 위치 데이터 및 상기 지역 프로파일에 적어도 기초하여, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치를 추천하기 위해 상기 이동 디바이스의 사용자에게 송신하기 위한 추천 정보의 세트를 생성하는 단계; 및
상기 사용자에 대한 사용자 프로파일 및 상기 디바이스 위치 데이터 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 추천 정보를 제공하기 위한 메뉴의 동적 순서화를 생성하는 단계를 포함하는, 선택 메뉴의 동적 순서화를 생성하는 방법.
선택 메뉴의 동적 순서화를 생성하기 위한 시스템으로서,
이동 디바이스에 대한 인터페이스; 및
상기 인터페이스를 통해 상기 이동 디바이스와 통신하는 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는,
상기 이동 디바이스에 대한 디바이스 위치 데이터를 수신하고,
지오태그 데이터의 복수의 세트들을 포함하는 지역 프로파일에 액세스하는 것으로서, 상기 지오태그 데이터의 각각의 세트는 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되고, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 지역 프로파일에 액세스하고,
상기 디바이스 위치 데이터 및 상기 지역 프로파일에 적어도 기초하여, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치를 추천하기 위해 상기 이동 디바이스의 사용자에게 송신하기 위한 추천 정보의 세트를 생성하며,
상기 사용자에 대한 사용자 프로파일 및 상기 디바이스 위치 데이터 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 추천 정보를 제공하기 위한 메뉴의 동적 순서화를 생성하도록 구성되는, 선택 메뉴의 동적 순서화를 생성하기 위한 시스템.
이동 디바이스를 통해 선택 메뉴의 동적 순서화를 생성하는 방법으로서,
상기 이동 디바이스에 대한 디바이스 위치 데이터를 수신하는 단계;
상기 이동 디바이스를 통해, 지오태그 데이터의 복수의 세트들을 포함하는 지역 프로파일에 액세스하는 단계로서, 상기 지오태그 데이터의 각각의 세트는, 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되고, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 지역 프로파일에 액세스하는 단계;
상기 디바이스 위치 데이터 및 상기 지역 프로파일에 적어도 기초하여, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치를 추천하기 위해 상기 이동 디바이스의 사용자에게 제공하기 위한 추천 정보의 세트를 생성하는 단계; 및
상기 사용자에 대한 사용자 프로파일 및 상기 디바이스 위치 데이터 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 추천 정보를 제공하기 위한 메뉴의 동적 순서화를 생성하는 단계를 포함하는, 이동 디바이스를 통해 선택 메뉴의 동적 순서화를 생성하는 방법.
지오태그 데이터의 복수의 세트들을 포함하는 지역 프로파일을 저장한 지역 프로파일 데이터베이스에 대한 무선 인터페이스로서, 상기 지오태그 데이터의 각각의 세트는, 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치와 관련되고, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 관련 위치를 식별하는 지리 식별자, 및 상기 적어도 하나의 위치와 관련된 속성들의 세트를 적어도 포함하는, 상기 무선 인터페이스; 및
상기 무선 인터페이스를 통해 상기 지역 프로파일 데이터베이스와 통신하는 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는,
이동 디바이스에 대한 디바이스 위치 데이터를 수신하고,
상기 디바이스 위치 데이터 및 상기 지역 프로파일에 적어도 기초하여, 상기 지리적인 지역 내의 적어도 하나의 위치를 추천하기 위해 상기 이동 디바이스의 사용자에게 송신하기 위한 추천 정보의 세트를 생성하도록 상기 지역 프로파일에 액세스하며,
상기 사용자에 대한 사용자 프로파일 및 상기 디바이스 위치 데이터 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 추천 정보를 제공하기 위한 메뉴의 동적 순서화를 생성하도록 구성되는, 이동 디바이스.