KR20150138346A - 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법, 시스템 및 서버 - Google Patents

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KR20150138346A
KR20150138346A KR1020157031490A KR20157031490A KR20150138346A KR 20150138346 A KR20150138346 A KR 20150138346A KR 1020157031490 A KR1020157031490 A KR 1020157031490A KR 20157031490 A KR20157031490 A KR 20157031490A KR 20150138346 A KR20150138346 A KR 20150138346A
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준 루오
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베이징 바이두 넷컴 사이언스 앤 테크놀로지 코., 엘티디.
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Abstract

본 발명은 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법을 제공하는바, 사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록하는 단계, 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 사용자의 상주 지역을 획득하는 단계; 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입한다고 판단할 경우 사용자의 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 사용자에게 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시예의 방법은 사용자의 관심을 충분히 발굴하여 개성화된 맞춤을 진행함으로써 사용자의 수요를 보다 잘 만족시키고 불러 일으킬 수 있어 적용 범위가 넓고 확장이 용이하다. 본 발명은 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템과 서버를 더 제공한다.

Description

위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법, 시스템 및 서버 {PUSH METHOD, SYSTEM AND SERVER BASED ON LOCATION INFORMATION}
본 발명은 인터넷 기술 분야에 관한 것으로 특히 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법, 시스템 및 서버에 관한 것이다.
인터넷의 발전에 따라 클라이언트와 서버간의 인터렉션이 더욱 심입되고 광범위해지고 있으며, 서버가 단순하게 클라이언트의 요청만을 응답하던 것으로부터 점차적으로 변화가 발생하면서 더욱 더 많은 서버가 자발적으로 클라이언트에 정보를 푸시하고 있다. 최근 몇 년간 모바일 인터넷의 발전에 따라 많은 사용자들이 모바일 단말기를 사용하여 서버와 실시간 인터렉션을 진행하고 있다. 예를 들면 지도 등 애플리케이션은 서버에 위치 정보를 제공할 수 있다. 사용자의 사용에 의하여, 일반적인 경우에 서버는 사용자의 위치를 획득하고, 어휘와 궤적 등 정보를 조회할 수 있다.
사용자는 지도를 조회하는 과정에서 지역 주변 정보에 대해 관심을 가질 가능성 있거나 또는 사용자가 신 지역에 진입할 경우 흔히 얼마간의 기본 정보를 요해해야 할 경우가 있다. 만약 기록된 정보에 따라 사용자의 취미를 발굴하거나, 또는 사용자의 설정 정보를 결부하여 위치에 따라 상응한 내용을 푸시할 수 있다면, 사용자의 사용이 편리해지고 사용자가 시간과 정력을 절약하는데 도움을 줄 수 있다. 하지만 기존의 기술은 이러한 정보들에 대해 충분한 발굴과 이용을 진행하지 않고 있다.
본 발명은 기존 기술 중에 존재하는 적어도 하나의 기술문제를 해결하고저 한다.
이를 위해, 본 발명의 하나의 목적은 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법을 제공한다. 본 방법은 사용자의 관심을 충분하게 발굴하고 개성화된 맞춤을 진행함으로써 사용자의 수요를 보다 더 잘 만족시키고 불러 일으킬 수 있어 적용 범위가 넓고 확장이 용이하다.
본 발명의 두번째 목적은 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템을 제공한다.
본 발명의 셋째 목적은 서버를 제공한다.
상술한 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 제1 측면의 실시예는, 사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록하는 단계; 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자의 상주 지역을 획득하는 단계; 상기 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입한다고 판단할 경우, 상기 사용자의 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 상기 사용자에게 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하는 단계, 를 포함하는 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법을 제공한다.
본 발명의 실시예의 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법은, 사용자가 경과한 지역에 대한 기록을 통하여 사용자의 상주 지역을 판단해 내고, 사용자가 신 지역에 진입할 경우 지능적으로 판단을 하여 사용자에게 관심 포인트 정보를 푸시하고, 지도 등 제품에 적용되어 사용자의 수요를 핵심으로 하여 충분하게 개성적인 맞춤을 진행하고, 사용자의 관심을 충분하게 발굴하고 사용자의 수요를 보다 잘 만족시키고 불러 일으킬 수 있어 전통적인 서버가 피동적으로 응답하는 모식을 개변시키고, 인터랙션 특성이 강하고 적용범위가 넓고 확장이 용이하다.
본 발명의 일 실시예에서, 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자의 상주 지역을 획득하는 단계는, 구체적으로 상기 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자가 상기 복수의 지역들에 대응하는 관계 강도 정보를 획득하는 단계; 상기 관계 강도 정보에 의하여 상기 복수의 지역들 중에서 상기 사용자의 상주 지역을 선택하는 단계, 를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에서, 하기와 같은 공식을 통하여 상기 관계 강도 정보K를 계산한다.
K=SEQ*Sn+Sum(TYPE*Tx)*Tn/Count(TYPE).
여기서, SEQ는 참조 빈도를 나태내고, Sn은 상기 참조 빈도가 대응하는 제1가중치 계수를 나타내고, TYPE은 상기 사용자가 전자 지도를 사용 할 경우의 조작 타입을 나타내고, Tx는 상기 조작 타입이 대응하는 제2가중치 계수를 나타내고, Sum(TYPE*Tx)은 각각의 조작 타입TYPE과 대응하는 제2 가중치 계수Tx의 승적의 합을 나타내고, Tn은 제3 가중치 계수를 나타내고, Count(TYPE)는 상기 조작 타입TYPE의 총합을 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 사용자의 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개를 획득하는 단계, 상기 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개 및 상기 상주 지역 중의 관심 포인트 정보를 결부하여 상기 사용자에게 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하는 단계, 를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 신 지역과 상기 상주 지역이 동일한 도시에 위치하여 있는지를 판단하는 단계; 만약 동일한 도시에 위치하여 있지 않다고 판단되면, 상기 사용자에게 상기 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시하는 단계, 를 더 포함한다.
본 발명의 제2 측면의 실시예는 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템을 제공하는바, 서버와 클라이언트를 포함한다. 여기서, 상기 서버는 사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록하고 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자의 상주 지역을 획득하고, 및 상기 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입하였다고 판단할 경우 상기 사용자가 상기 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 상기 사용자가 사용하는 클라이언트로 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하는데 사용되고, 상기 클라이언트는 상기 서버가 푸시한 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 수신하고 상기 사용자에게 디스플레이하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예의 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템은, 사용자가 경과한 지역에 대한 기록을 통하여 사용자의 상주 지역을 판단해 내고, 사용자가 신 지역에 진입할 경우 지능적으로 판단을 하여 사용자에게 관심 포인트 정보를 푸시하고, 지도 등 제품에 적용되어 사용자의 수요를 핵심으로 하여 충분하게 개성적인 맞춤을 진행하고 사용자의 관심을 충분하게 발굴하고 사용자의 수요를 보다 잘 만족시키고 불러 일으킬 수 있어 전통적인 서버가 피동적으로 응답하는 모식을 개변시키고, 인터랙션 특성이 강하며 확장이 용이하다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 서버는 상기 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자가 상기 복수의 지역들에 대응하는 관계 강도 정보를 획득하고 상기 관계 강도 정보에 의하여 상기 복수의 지역들에서 상기 사용자의 상주 지역을 선택한다.
본 발명의 일 실시예에서 상기 서버는 하기와 같은 공식을 통하여 상기 관계 강도 정보K를 계산한다.
K=SEQ*Sn+Sum(TYPE*Tx)*Tn/Count(TYPE).
여기서, SEQ는 참조 빈도들 나타내고, Sn은 상기 참조 빈도가 대응하는 제1가중치 계수를 나타내고, TYPE은 상기 사용자가 전자 지도를 사용할 경우의 조작 타입을 나타내고, Tx는 상기 조작 타입이 대응하는 제2 가중치 계수를 나타내고, Sum(TYPE*Tx)은 각각의 조작 타입TYPE과 대응하는 제2 가중치 계수Tx의 승적의 합을 나타내고, Tn은 제3가중치 계수를 나타내고, Count(TYPE)는 상기 조작 타입TYPE의 총수를 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 서버는 또 상기 사용자의 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개를 획득하고, 상기 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개 및 상기 상주 지역에서의 관심 포인트 정보를 결부하여 상기 사용자에게 상기 신 지역의 관심 포인트를 푸시하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 신 지역과 상기 상주 지역이 동일한 도시에 위치되어 있지 않다고 판단할 경우 상기 서버는 상기 사용자에게 상기 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시한다.
본 발명의 제3 측면의 실시예는 서버를 제공하였는바, 기록 모듈, 상주 지역 획득 모듈 및 푸싱 모듈을 포함하되, 여기서 기록 모듈은 사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록하기 위한 것이고; 상주 지역 획득 모듈은 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자의 상주 지역을 획득하기 위한 것이고; 푸싱 모듈은 상기 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역으로 진입하는 것을 판단할 경우 상기 사용자의 상기 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 상기 사용자에게 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예의 서버는, 사용자가 경과한 지역에 대한 기록을 통하여 사용자의 상주 지역을 판단해 내고, 사용자가 신 지역에 진입 하였을 때 경우 지능적으로 판단을 하여 사용자에게 관심 포인트 정보를 푸시하고, 지도 등 제품에 적용되어 사용자의 수요를 핵심으로 하여 충분하게 개성적인 맞춤을 진행하고 사용자의 관심을 충분하게 발굴하고 사용자의 수요를 보다 잘 만족시키고 불러 일으킬 수 있어 전통적인 서버가 피동적으로 응답하는 모식을 개변시키고 인터랙션 특성이 강하고 확장이 용이하다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 상주 지역 획득 모듈은, 상기 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자가 상기 복수의 지역들에 대응하는 관계 강도 정보를 획득하고 상기 관계 강도 정보에 의하여 상기 복수의 지역들에서 상기 사용자의 상주 지역을 선택한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 상주 지역 획득 모듈은 하기와 같은 공식을 통하여 상기 관계 강도 정보K를 계산한다.
K=SEQ*Sn+Sum(TYPE*Tx)*Tn/Count(TYPE).
여기서, SEQ는 참조 빈도를 나타내고, Sn는 상기 참조 빈도가 대응하는 제1가중치 계수를 나타내고, TYPE은 상기 사용자가 전자 지도를 사용 할 경우의 조작 타입을 나타내고, Tx는 상기 조작 타입이 대응하는 제2가중치 계수를 나타내고, Sum(TYPE*Tx)은 각각의 조작 타입TYPE과 대응하는 제2가중치 계수Tx의 승적의 합을 나타내고, Tn은 제3가중치 계수를 나타내고, Count(TYPE)는 상기 조작 타입TYPE의 총수를 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개 및 상기 상주 지역에서의 관심 포인트 정보를 결부하여 상기 사용자에게 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하도록 상기 사용자의 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개를 획득하기 위한 채집 모듈을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 신 지역이 상기 상주 지역과 동일한 도시에 위치하여 있지 않다고 판단할 경우 상기 푸싱 모듈은 상기 사용자에게 상기 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시한다.
본 발명의 추가적인 측면과 장점은 아래의 설명에서 부분적으로 제시되고 일부분은 아래의 설명 중에서 명확해지거나, 또는 본 발명의 실천을 통하여 요해되게 된다.
본 발명의 상술한 및/또는 추가적인 방면과 장점은 아래의 도면을 결합하여 실시예에 대한 설명으로부터 명확해지고 용이하게 이해될 것인바, 여기서,
도1은 본 발명의 실시예에 따른 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법의 흐름도이고,
도2는 본 발명의 실시예에 따른 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템의 구조 안내도이고,
도3은 본 발명의 실시예에 따른 서버의 구조 안내도이다.
아래에서 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하기로 한다. 상기 실시예의 예시는 도면에서 도시된다. 그중, 시종일관하게 같거나 유사한 번호는 같거나 유사한 소자 또는 같거나 유사한 기능을 구비한 소자를 나타낸다. 아래의 도면을 참조하는 것을 통하여 설명되는 실시예는 예시적인 것으로서 오직 본 발명을 해석하는데만 사용될 뿐, 본 발명에 대해 한정하는 것으로 이해되어서는 안된다.
아래의 설명과 도면을 참조하면 본 발명의 실시예의 이러한 측면과 기타 측면이 명백해진다. 이러한 설명과 도면에서는 구체적으로 본 발명의 실시예에서의 일부 특정된 실시 방식을 공개하여 본 발명의 실시예의 원리의 일부 방식을 나타내었지만, 본 발명의 실시예의 범위가 이에 한정되지 않음으로 이해되어야 한다. 반면, 본 발명의 실시예는 추가된 청구범위의 취지와 내포된 범위내에 놓이는 모든 변화, 수정과 균등물을 포함한다.
도1은 본 발명의 실시예에 따른 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법의 흐름도이다. 아래에서는 도1를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법을 설명하기로 한다. 도1에서 도시하는 바와 같이 당해 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법은 하기와 같은 단계를 포함한다.
단계 S110, 사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록한다.
단계 S120, 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 사용자의 상주 지역을 획득하되, 여기서, 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 사용자의 상주 지역을 획득하는 것은 구체적으로 하기의 단계S121, 단계 S122를 포함한다. 즉,
단계 S121, 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 사용자의 복수의 지역들에 대응되는 관계 강도 정보를 획득한다.
단계 S122, 관계 강도 정보에 의하여 복수의 지역 중 사용자의 상주 지역을 선택한다.
단계S130, 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입한다고 판단할 경우 사용자의 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 사용자에게 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시한다.
본 발명의 일 실시예에서, 하기와 같은 공식을 통하여 관계 강도 정보K를 계산한다.
K=SEQ*Sn+Sum(TYPE*Tx)*Tn/Count(TYPE),
여기서, SEQ는 참조 빈도를 나타내고, Sn은 상기 참조 빈도가 대응하는 제1 가중치 계수를 나타내고, TYPE은 사용자가 전자 지도를 사용 할 경우의 조작 타입을 나타내고, Tx는 상기 조작 타입이 대응하는 제2가중치 계수를 나타내고, Sum(TYPE*Tx)은 각각의 조작 타입TYPE이 대응하는 제2가중치 계수Tx와의 승적의 합을 나타내고, Tn은 제3가중치 계수를 나타내고, Count(TYPE)는 상기 조작 타입 TYPE의 총수를 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에서는, 사용자의 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개를 획득하는 단계; 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개 및 상주 지역에서의 관심 포인트 정보를 결부하여 사용자에게 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에서는, 신 지역이 상주 지역과 동일한 도시에 위치하여 있는지를 판단하고, 만약 동일한 도시에 위치하여 있지 않다고 판단되었을 경우 사용자에게 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 실시예의 방법은 모바일 단말기의 지도 애플리케이션에 적용될 수 있는바, 서버가 사용자의 속성, 설정과 행위 특징에 의하여 클라이언트에게 개성화 정보를 푸시한다. 아래에서는 모바일 단말기 지도 애플리케이션의 장면을 예로 본 방법에 대해 설명하기로 한다. 당해 애플리케이션 장면은 예시적인 목적인 것일 뿐, 본 발명의 실시예가 이에 한정되지 않음으로 이해되어야 한다.
단계 S210, 서버가 사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록한다.
사용자가 지도 애플리케이션을 적용하거나 또는 지도 애플리케이션을 사용하여 정보를 조회할 경우, 지도 애플리케이션이 서버로 보내는 메시지에는 사용자가 현재 소재한 도시, 지역 정보가 포함될 수 있으며, 서버는 이런 정보들에 대해 기록을 진행한다.
단계 S220, 서버는 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 사용자의 상주 지역을 획득한다. 단계 S220은 구체적으로, 단계 S221, 단계 S222을 포함한다.
단계 S221, 서버는 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도-지역내에서의 조작 횟수, 조작 타입 등 차원을 포함- 에 의하여, 사용자와 복수의 지역의 관계 강도 정보를 계산하고, 구체적인 공식은 하기와 같다.
K=SEQ*Sn+Sum(TYPE*Tx)*Tn/Count(TYPE),
여기서, SEQ는 참조 빈도를 나타내고, Sn은 참조 빈도가 대응하는 제1가중치 계수를 나타내고, TYPE은 사용자가 전자 지도를 사용 할 경우의 조작 타입을 나타내고, Tx는 조작 타입이 대응하는 제2가중치 계수를 나타내고, Sum(TYPE*Tx)은 각각의 조작 타입TYPE과 대응하는 제2가중치 계수Tx의 승적의 합을 나타내고, Tn은 제3가중치 계수를 나타내고, Count(TYPE)는 상기 조작 타입TYPE의 총수를 나타낸다. 여기서, SEQ는 주기 내의 출현 횟수/참조 빈도 지표를 지정한다. 다른 유형의 도시나 지역에서의 사용자의 사용 습관은 다른바, 따라서 당해 참조 빈도는 도시의 다름에 따라 배치될 수 있다.
단계 S222, 서버는 관계 강도 정보K에 의하여 복수의 지역들에서 사용자의 상주 지역을 선태한다. 구체적으로 서버는 관계 강도 정보K에 의하여 자동적으로 사용자가 상주 도시와 상주 지역에 있는지를 분석하고 판단할 수 있다. 예를 들면 하기와 같은 형식으로 나타낼 수 있다.
UserArea=사용자가 출현했었던 지역 리스트[Max(K)];
UserCity=Area.city;
여기서, UserArea는 사용자의 상주 지역으로서, 사용자가 출현했었던 지역 리스트 중에서 관계 강도 정보 K가 최대인 지역에 부여된 것이고, UserCit는 사용자의 상주 도시로서, 지역이 소재하는 도시에 부여된 것이다.
이 외에, 지도 애플리케이션은 상주 도시, 상주 지역에 대한 추정을 사용자에게 송신하고, 사용자가 상주 도시와 지역을 확인하도록 안내하며, 사용자가 확인한 후의 정보에게 더 높은 관계 계수, 예를 들면, K=1를 설정할 수 있다.
단계 S230, 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입한다고 판단할 경우, 서버는 사용자의 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 사용자에게 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시한다.
여기서, 사용자의 신 지역에서의 관심 포인트 정보는 사용자의 상주 지역의 정보와 신 지역의 특징의 결합에 의하여 산생되고, 서버가 판단한 사용자가 신 지역에서 관심을 가질수 있는 내용이다. 예를 들면, 신 지역이 상주 지역과 동일한 도시에 위치하여 있지 않다고 판단되면, 서버는 사용자에게 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시한다.
여기서, 서버가 사용자에게 푸시하는 신 지역에서의 관심 포인트 정보는 구체적으로 하기의 단계 S231, 단계 S232, 단계 S233을 포함한다. ,
단계 S231, 서버는 사용자의 실시간 위치와 역사 궤적에 의하여, 사용자가 이미 신 지역에 진입하였는지의 여부를 판단한다.
단계 S232, 만약 신 지역에 진입하였다면 서버는 사용자가 설정한 시간 윈도우와 주목 지역에 의하여 관심 가중치를 조정한다.
단계 S233, 서버는 신 지역의 속성, 사용자의 거리, 관심 가중치 등 요소에 의하여 종합적인 계산을 진행하고, 계산 결과를 취합하여 사용자에게 추천을 진행한다.
예를 들면, 사용자가 그의 상주 도시, 상주 지역에서 신 지역으로 전이함을 서버가 판단하였을 경우, 서버는 푸시 결책을 진행하여, 당해 사용자에게 신 지역내의 사용자 관심 포인트 정보를 푸시하는지 하지 않는지를 결정한다. 구체적인 결책은 하기와 같은 (1), (2), (3)을 포함한다.
(1) 사용자가 신 지역, 즉 상주 지역과 최근 역사 궤적에 모두 당해 지역이 없는 지역에 진입한다. 만약 상주 지역과 동일한 도시이면, 부근의 소비 정보- 소비 정보는 공동구매, 혜택 등을 포함- 를 취합한다. 만약 상주 지역과 동일한 도시가 아니면 당해 도시의 여행 정보, 외출 안내 정보 등을 취합한다.
(2) 만약 사용자가 상주 지역에 진입하였다면, 부근의 새로 증가된 생활 정보를 취합한다.
(3) 사용자가 비 상주 지역에 진입하고, 또 당해 지역이 최근의 역사 궤적에 출현한 적이 있으면, 정보 교란을 방지하기 위해 정보 푸시를 진행하지 않는다.
이 외에, 만약 사용자가 이미 푸시 개폐 시간 윈도우를 설정하였다면, 개폐 시간 윈도우 내에서만 추천을 진행한다. 만약 사용자가 이미 사전에 상주 지역과 주목 지역을 설정하였다면, 이러한 지역 이 외의 내용 관심 가중치를 낮추고, 푸싱을 진행하지 않는다.
나아가, 서버의 푸시 결책에 의하여 취합해야 할 내용 타입을 확정한다. 여기서, 내용 자체는 위치, 분류 등 속성을 가지고 있고, 관심 가중치, 거리 가중치에 의하여 내용 선별을 진행한다. 사용자의 행위에 의하여 사용자가 관심을 가질 가능성이 있는 내용을 판단할 수 있는바, 예를 들면, 사용자의 검색어 분류, 검색 빈도에 대해 순서 배열을 하여 순서 배열이 앞자리에 있는 분류를 취하되, 예를 들면, 관심 가중치가 Iu=Seq(query_words_category)이고, 관심 가중치 Iu 를 사용자의 검색어 분류query_words_category의 순서 배열의 앞 n개 값- n은 설정 숫자임-으로 설정하는 것으로 표시할 수 있다. 사용자의 구독 설정을 통하여 사용자가 관심을 갖는 내용을 확정할 수도 있다. 예를 들면, 사용자가 설정한 관심을 갖는 구독 내용의 관심 가중치를 1， 예를 들면, Iu=1로 설정한다. 정보 내용 자체의 속성을 결부하여 관심 가중치를 조정한다. 정보 내용 자체는 일정한 관심값 기수를 구비함으로써, 사용자가 요해하기를 바라는 정보를 표기하기 위한 것이다. 예를 들면, 관심값 기수는 I로 표시할 수 있고, 계산 공식은 I=CONTENT*Cn+Iu*In이다. 여기서, CONTENT는 내용 정보, Cn, In은 각각 내용 속성 가중치 비중, 관심 가중치 비중이고, Iu는 관심 가중치이다. 관심 결책은 최종적으로 사용자의 내용 관심 가중치와 거리 가중치의 순서 배열의 앞 n개를 취하되, List(content)=Top(Sort(I)*Distance(Content))이다, 여기서, sort （I）는 내용 관심 가중치의 순서 배열을 나타내고, Distance(Content)는 거리 가중치를 나타내고, TOP은 앞 n개를 취함을 나타낸다.
단계 S240, 정보가 클라이언트 프로그램에 도착된 후, 클라이언트는 정보를 인식 및 해석하고, 상응하게 디스플레이하며 사용자 안내, 예를 들면, 혜택 정보, 도로 상황 양보 알림 등을 실시한다.
본 발명의 실시예의 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법은, 서버가 클라이언트 위치, 궤적, 사용자 설정, 검색 등 요소에 의하여 지능적으로 사용자의 상주 지역, 신착 지역 및 관심을 가질 가능성이 있는 내용을 판단하고, 사용자에게 추천을 실시한다. 본 실시예의 방법은 사용자의 위치를 핵심 요소로 하여 지능적으로 개성화된 주변 정보를 추천하여, 제품의 인터랙션 특성을 강화시키고, 클라이언트가 피동적으로 사용자의 요청에 응답하는 서비스 모식을 개변시키고, 사용자 장면을 주동적으로 분석하고, 사용자의 행위 특징에 의하여 정보 푸시를 진행함으로써 사용자의 수요를 보다 잘 만족시키고 사용자의 잠재적 수요를 불러 일으킬 수 있어 확장이 용이하고 적용 범위가 넓다.
상술한 실시예를 실현하기 위해, 본 발명의 실시예에서는 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템을 더 제공한다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템의 구조 안내도이다. 아래에서는 도2 를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템을 설명하기로 한다. 도2에서 도시하는 바와 같이 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템(100)은 서버(110)과 클라이언트(120)를 포함한다.
여기서,
서버(110)는 사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록하고, 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 사용자의 상주 지역을 획득하며, 및 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입한다고 판단할 경우, 사용자의 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 사용자가 사용하는 클라이언트(120)으로 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하기 위한 것이고; 클라이언트(120)은 서버(110)가 푸시한 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 수신하고 사용자에게 디스플레이하기 위한 것이다.
여기서, 서버(110)는 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 사용자의 복수의 지역들에 대응하는 관계 강도 정보를 획득하고, 관계 강도 정보에 의하여 복수의 지역들에서 사용자의 상주 지역을 선택한다.
본 발명의 일 실시예에서, 서버(110)는 사용자의 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개를 획득하여, 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개 및 상주 지역에서의 관심 포인트 정보를 결부하여 사용자에게 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에서, 신 지역과 상주 지역이 동일한 도시에 위치하여 있지 않다고 판단되었을 경우, 서버(110)는 사용자에게 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시한다.
본 발명의 실시예의 시스템은 모바일 단말기의 지도 애플리케이션에 적용될 수 있는바, 서버(110)는 사용자의 속성, 설정과 행위 특징에 의하여 클라이언트(120)으로 개성화 정보를 푸시한다. 아래에서는 모바일 단말기의 지도 애플리케이션의 장면을 예로 하여 본 시스템에 대해 설명하기로 한다. 당해 애플리케이션 장면은 예시적 목적인 것일 뿐, 본 발명의 실시예가 이에 한정되지 않음으로 이해되어야 한다.
단계 S310, 서버(110)가 사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록한다.
사용자가 클라이언트(120) 애플리케이션을 적용하거나 또는 클라이언트(120)를 사용하여 정보 조회를 진행 할 경우, 클라이언트(120)가 서버(110)로 보내는 메시지에는 사용자의 현재 소재한 도시, 지역의 정보가 포함된다. 서버(110)는 정보에 대해 기록을 진행한다.
단계S320, 서버(110)는 사용자가 복수에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 사용자의 상주 지역을 획득한다. 구체적으로, 단계 S320은 단계S321, 단계 S322를 포함한다.
단계 S321, 서버(110)는 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도- 지역내의 조작 횟수, 조작 타입 등 차원을 포함- 에 의하여, 사용자와 복수의 지역의 관계 강도 정보K를 산출하고, 구체적인 공식은 하기와 같다.
K=SEQ*Sn+Sum(TYPE*Tx)*Tn/Count(TYPE).
여기서, SEQ는 참조 빈도를 나타내고, Sn은 상기 참조 빈도가 대응하는 제1가중치 계수를 나타내고, TYPE은 사용자가 전자 지도를 사용 할 경우의 조작 타입을 나타내고, Tx는 조작 타입이 대응하는 제2가중치 계수를 나타내고, Sum(TYPE*Tx)은 각각의 조작 타입TYPE과 대응하는 제2가중치 계수Tx의 승적의 합을 나타내고, Tn은 제3가중치 계수를 나타내고, Count(TYPE)는 상기 조작 타입TYPE의 총수를 나타낸다. 여기서, SEQ는 주기 내의 출현 횟수/참조 빈도 지표를 지정한다. 다른 유형의 도시나 지역에서의 사용자의 사용습관은 다른바, 따라서 당해 참조 빈도는 도시의 다름에 따라 배치될 수 있다.
단계S322, 서버(110)는 관계 강도 정보K에 의하여 복수의 지역들에서 사용자의 상주 지역을 선태한다. 구체적으로 서버(110)는 관계 강도 정보K에 의하여 자동적으로 사용자가 상주 도시와 상주 지역에 있는지를 분석하고 판단한다. 예를 들면, 하기와 같은 형식으로 나타낼 수 있다.
UserArea=사용자가 출현했었던 지역 리스트[Max(K)];
UserCity=Area.city;
여기서, UserArea는 사용자의 상주 지역이고, 사용자가 출현했었던 지역 리스트 중 관계 강도 정보 K가 최대인 지역에 부여된 것이다. UserCit는 사용자의 상주도시로서 지역이 소재하는 도시에 부여된 것이다.
이 외에, 지도 애플리케이션은 상주 도시, 상주 지역의 추정을 사용자에게 송신하고, 사용자가 상주 도시와 지역을 확인하도록 안내하며, 사용자가 확인한 후의 정보에게 더 높은 관계 계수, 예를 들면K=1을 설정할 수 있다.
S330, 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입하였다고 판단 할 경우, 서버(110)는 사용자가 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 사용자에게 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시한다.
여기서, 사용자의 신 지역에서의 관심 포인트 정보는 사용자의 상주 지역의 정보와 신 지역의 특징의 결합에 의하여 산생되고, 서버(110)가 판단한 사용자의 신 지역에서의 관심을 가질 가능성이 있는 내용이다. 예를 들면, 만약 신 지역과 상주 지역이 동일한 도시에 위치하여 있지 않다고 판단되면 서버(110)는 사용자에게 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시한다.
여기서, 서버(110)는 사용자에게 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하는바, 구체적으로 하기의 단계 S331, 단계 S332, 단계 S333을 포함한다. 즉
단계 S331, 서버(110)는 사용자의 실시간 위치와 역사 궤적에 의하여, 사용자가 이미 신 지역에 진입하였는지의 여부를 판단한다.
단계 S332： 만약 신 지역에 진입하였다면 서버(110)는 사용자가 설정한 시간 윈도우와 주목 지역에 의하여 관심 가중치를 조정한다.
단계 S333： 서버(110)는 신 지역의 속성, 사용자 거리, 관심 가중치 등 요소에 의하여 종합적인 계산을 진행하고, 계산 결과를 취합하여 사용자에게 추천을 진행한다.
예를 들면, 서버(110)는 사용자가 그의 상주 도시, 상주 지역에서 신 지역으로 전이한다고 판단하였을 경우, 서버(110)는 푸시 결책을 실행하여, 당해 사용자에게 신 지역내의 사용자 관심 포인트 정보를 푸시하는지 아닌지를 결정한다. 구체적인 결책은 하기와 같은 (1), (2), (3)을 포함한다.
(1) 사용자가 신 지역 즉, 상주 지역과 최근 역사 궤적에 모두 당해 지역이 없는 지역에 진입한다. 만약 상주 지역과 도일한 도시이면, 부근의 소비 정보- 소비 정보는 공동구매, 혜택 등을 포함- 를 취합한다. 만약 상주 지역과 동일한 도시가 아니면, 이 도시의 여행 정보, 외출 안내 정보 등을 취합한다.
(2) 만약 사용자가 상주 지역에 진입하였다면, 부근의 새로 증가된 생활 정보를 취합한다.
(3) 사용자가 비 상주 지역에 진입하고, 또 당해 지역이 최근의 역사 궤적에 출현한 적이 있으면, 정보 교란을 방지하기 위해 정보 푸시를 진행하지 않는다.
이 외에, 만약 사용자가 이미 푸시 개폐 시간 윈도우를 설정하였다면, 개폐 시간 윈도우 내에서만 추천을 진행한다. 만약 사용자가 이미 사전에 상주 지역과 주목 지역을 설정하였다면, 이러한 지역 이 외의 내용 관심 가중치를 낮추고, 푸시를 진행하지 않는다.
나아가, 서버(110)의 푸시 결책에 의하여 취합해야 할 내용 타입을 확정한다. 여기서, 내용 자체는 위치, 분류 등 속성을 가지고 있고, 관심 가중치, 거리 가중치에 의하여 내용 선별을 진행할 수 있다. 사용자의 행위에 의하여 사용자가 관심을 가질 가능성이 있는 내용을 판단할 수 있는바, 예를 들면, 사용자의 검색어 분류, 검색 빈도에 대해 순서 배열을 하여 순서 배열이 앞자리에 있는 분류를 취하되, 예를 들면: 관심 가중치가 Iu=Seq(query_words_category)이고, 관심 가중치 Iu 를 사용자의 검색어 분류query_words_category의 순서 배열의 앞 n개 값- n은 설정 숫자임-으로 설정하는 것으로 표시할 수 있다. 사용자의 구독 설정을 통하여 사용자가 관심을 갖는 내용을 확정할 수도 있다. 예를 들면, 사용자가 설정한 관심을 갖는 구독 내용의 관심 가중치를 1，예를 들면, Iu=1로 설정한다. 정보 내용 자체의 속성을 결부하여 관심 가중치를 조정한다. 정보 내용 자체는 일정한 관심 값 계수를 구비함으로써, 사용자가 요해하기를 바라는 정보를 표기하기 위한 것이다. 예를 들면, 관심값 기수는 I로 표시할 수 있는데 계산 공식은 I=CONTENT*Cn+Iu*In이다. 여기서, CONTENT는 내용 정보, Cn, In은 각각 내용 속성 가중치 비중, 관심 가중치 비중이고, Iu는 관심 가중치이다. 관심 결책은 최종적으로 사용자의 내용 관심 가중치와 거리 가중치의 순서 배열의 앞 n개를 취하되, List(content)=Top(Sort(I)*Distance(Content))이다. 여기서, sort （I）는 내용 관심 가중치의 순서 배열을 나타내고, Distance(Content)는 거리 가중치를 나타내고, TOP은 앞 n개를 나타낸다.
단계 S340, 정보가 클라이언트(120)에 도착된 후, 클라이언트(120)는 정보를 인식 및 해석하고, 상응하게 디스플레이 및 사용자 안내, 예를 들면, 헤택 정보, 도로 상황 양보 알림 등을 실시한다.
본 발명의 실시예의 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템은, 서버가 클라이언트 위치, 궤적, 사용자 설정, 검색 등 요소에 의하여 지능적으로 사용자의 상주 지역, 신착 지역 및 관심을 가질 가능성이 있는 내용을 판단하고 사용자에게 추천을 실시한다. 본 실시예의 시스템은 사용자의 위치를 핵심 요소로 하여 지능적으로 개성화된 주변 정보를 추천하여, 제품의 인터랙션 특성을 강화시키고 클라이언트가 피동적으로 사용자의 요청에 응답하는 서비스 모식을 개변시키고, 사용자의 장면을 주동적으로 분석하고 사용자의 행위 특징에 의하여 정보 푸시를 진행함으로써 사용자의 수요를 보다 잘 만족시키고 사용자의 잠재적 수요를 불러 일으킬 수 있어 확장이 용이하고 적용 범위가 넓다.
상술한 실시예를 실현하기 위해, 본 발명의 실시예는 서버를 더 제공한다.
도3은 본 발명의 실시예에 따른 서버의 구조 안내도이다. 아래에서는 도3을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 서버를 설명하기로 한다. 도3에서 도시하는 바와 같이 서버(200)은 기록 모듈(210), 상주 지역 획득 모듈(220), 푸싱 모듈(230)과 채집 모듈(240)을 포함한다.
여기서, 기록 모듈(210)은 사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록하기 위한 것이고; 상주 지역 획득 모듈(220)은 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 사용자의 상주 지역을 획득하기 위한 것이고; 푸싱 모듈(230)은 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입한다고 판단할 경우, 사용자의 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 사용자에게 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하기 위한 것이다.
채집 모듈(240)은 사용자의 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개를 획득하기 위한 것이고, 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개 및 상주 지역에서의 관심 포인트 정보를 결부하여 사용자에게 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하도록 한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상주 지역 획득 모듈(220)은 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 사용자의 복수의 지역들에 대응되는 관계 강도 정보를 획득하고 관계 강도 정보에 의하여 복수의 지역들에서 사용자의 상주 지역을 선택한다.
본 발명의 일 실시예에서, 신 지역과 상주 지역이 동일한 도시에 위치하여 있지 않다고 판단할 경우, 푸싱 모듈(230)은 사용자에게 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시한다.
본 발명의 실시예의 서버는 모바일 단말기의 지도 애플리케이션에 적용될 수 있는바, 서버는 사용자의 속성, 설정과 행위 특징에 의하여 클라이언트로 개성화 정보를 푸시한다. 아래에서 모바일 단말기의 지도 애플리케이션의 장면을 예로 본 서버에 대해 설명하기로 한다. 본 애플리케이션의 장면은 예시적인 목적일 뿐, 본 발명의 실시예가 이에 한정되지 않음으로 이해되어야 한다.
단계 S410, 기록 모듈(210)은 사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록한다.
사용자가 지도 애플리케이션을 적용하거나 지도 애플리케이션을 사용하여 정보를 조회 할 경우, 지도 애플리케이션이 서버로 보내는 메시지에는 사용자의 현재 소재한 도시, 지역 정보가 포함될 수 있으며, 기록 모듈 210은 정보에 대해 기록을 진행한다.
단계 S420, 상주 지역 획득 모듈(220)은 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 사용자의 상주 지역을 획득한다. 단계 S420은 구체적으로 하기의 단계 S421, 단계 S422를 포함한다.
단계 S421, 상주 지역 획득 모듈(220)은 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도- 지역내 조작 횟수, 조작 타입 등 차원을 포함- 에 의하여 복수의 지역들과의 관계 강도 정보K를 계산한다. 구체적인 공식은 하기와 같다.
K=SEQ*Sn+Sum(TYPE*Tx)*Tn/Count(TYPE).
여기서, SEQ는 참조 빈도를 나타내고, Sn은 참조 빈도가 대응하는 제1가중치 계수를 나타내고, TYPE은 상기 사용자가 전자 지도를 사용 할 경우의 조작 타입을 나타내고, Tx는 상기 조작 타입이 대응하는 제2가중치 계수를 나타내고, Sum(TYPE*Tx)은 각각의 조작 타입TYPE과 대응하는 제2가중치 계수Tx의 승적의 합을 나타내고, Tn은 제3 가중치 계수를 나타내고, Count(TYPE)는 상기 조작 타입TYPE의 총수를 나타낸다. 여기서, SEQ는 주기 내의 출현 횟수/참조 빈도 지표를 지정한다. 다른 유형의 도시나 지역에서의 사용자의 사용 습관은 다른바, 따라서 당해 참조 빈도는 도시의 다름에 따라 배치될 수 있다.
단계 S422： 상주 지역 획득 모듈(220)은 관계 강도 정보K에 의하여 복수의 지역들에서 사용자의 상주 지역을 선택한다. 구체적으로, 상주 지역 획득 모듈(220)은 관계 강도 정보K에 의하여 자동적으로 사용자가 상주 도시와 상주 지역에 있는지를 분석하고 판단한다. 예를 들면, 하기와 같은 형식으로 표시할 수 있다.
UserArea=사용자가 출현했었던 지역 리스트[Max(K)];
UserCity=Area.city;
여기서, UserArea는 사용자의 상주 지역으로서, 사용자가 출현했었던 지역 리스트 중에서 관계 강도 정보 K가 최대인 지역에 부여된 것이고 UserCit는 사용자의 상주 도시로서, 지역이 소재하는 도시에 부여된 것이다.
이외에, 애플리케이션 소프트웨어 App는 상주 도시, 상주 지역의 추정을 사용자에게 송신하고, 사용자가 상주 도시와 지역을 확인하도록 안내하며 사용자가 확인한 후의 정보에게 더 높은 관계 계수, 예를 들면, K=1을 설정한다.
단계 S430, 푸싱 모듈(230)은 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입한다고 판단할 경우, 푸싱 모듈(230)은 사용자의 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 사용자에게 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시한다.
여기서, 사용자의 신 지역에서의 관심 포인트 정보는 사용자의 상주 지역의 정보와 신 지역의 특징의 결합에 의하여 산생되고, 서버가 판단한 사용자의 신 지역의 관심을 가질 가능성이 있는 내용이다. 예를 들면, 만약 푸싱 모듈(230)이 신 지역과 상주 지역이 동일한 도시에 위치해 있지 않다고 판단되면, 푸싱 모듈(230)은 사용자에게 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시한다.
여기서, 푸싱 모듈(230)이 사용자에게 푸시하는 신 지역에서의 관심 포인트 정보는 구체적으로 하기 단계 S431, 단계 S432, 및 단계 S433을 포함한다.
단계S431, 푸싱 모듈(230)은 사용자의 실시간 위치와 역사 궤적에 의하여 사용자가 신 지역에 진입하였는지의 여부를 판단한다.
단계 S432, 만약 신 지역에 진입하였다면, 푸싱 모듈(230)은 사용자가 설정한 시간 윈도우와 주목 지역에 의하여 관심 가중치를 조정한다.
단계 S433, 푸싱 모듈(230)은 신 지역의 속성, 사용자 거리, 관심 가중치 등 요소에 의하여 종합적인 계산을 진행하고, 계산 결과를 취합하여 사용자에게 추천을 진행한다.
예를 들면, 푸싱 모듈(230)은 사용자가 상주 도시, 상주 지역에서 신 지역으로 전이함을 판단하였다면 푸싱 모듈(230)은 푸시 결책을 진행하여 당해 사용자에게 신 지역 내의 사용자 관심 포인트 정보를 푸시하는지 아닌지를 결정한다. 구체적인 결책은 하기와 같은 (1), (2), (3)을 포함한다.
(1) 사용자가 신 지역, 즉 상주 지역과 최근의 역사 궤적에 모두 당해 지역이 없는 지역에 진입한다. 만약 상주 지역과 동일한 도시이면, 부근의 소비 정보- 소비 정보는 공동 구매, 혜택 등이 포함됨 -를 취합한다. 만약 상주 지역과 동일한 도시가 아니면 당해 도시의 여행 정보, 외출 안내 정보 등을 취합한다.
(2) 만약 사용자가 상주 지역에 진입하였다면, 부근의 새로 증가된 생활 정보를 취합한다.
(3) 사용자가 비 상주 지역에 진입하고, 또 당해 지역이 최근의 역사 궤적에 출현한 적이 있으면 정보 교란을 방지하기 위해 푸시를 진행하지 않는다.
이 외에, 만약 사용자가 이미 푸시 개폐 시간 윈도우를 설정하였다면, 개폐 시간 윈도우 내에서만 추천을 진행한다. 만약 사용자가가 이미 사전에 상주 지역과 주목 지역을 설정하였다면, 이런 지역 이 외의 내용 관심 가중치를 낮추고, 푸시를 진행하지 않는다.
나아가, 푸싱 모듈(230)의 푸시 결정에 의하여 취합해야 할 내용 타입을 확정한다. 여기서, 내용 자체는 위치, 분류 등 속성을 가지고 있고, 관심 가중치, 거리 가중치에 의하여 내용 선별을 진행한다. 사용자의 행위에 의하여 사용자가 관심을 가질 가능성이 있는 내용을 판단할 수 있는바, 예를 들면, 사용자의 검색어 분류, 검색 빈도에 대해 순서 배열을 하여 순서 배열이 앞자리에 있는 분류를 취하되, 예를 들면: 관심 가중치가 Iu=Seq(query_words_category)이고, 관심 가중치 Iu 를 사용자의 검색어 분류query_words_category의 순서 배열의 앞 n개 값- n은 설정 숫자임-으로 설정하는 것으로 표시할 수 있다. 사용자의 구독 설정을 통하여 사용자가 관심 갖는 내용을 확정할 수도 있다. 예를 들면, 사용자가 설정한 관심을 갖는 구독 내용의 관심 가중치를 1，예를 들면, Iu=1로 설정한다. 정보 내용 자체의 속성을 결부하여 관심 가중치를 조정한다. 정보 내용 자체는 일정한 관심값 기수를 구비함으로써 사용자가 요해하기를 바라는 정보를 표기하기 위한 것이다. 예를 들면, 관심값 기수는 I로 표시할 수 있고, 계산 공식은 I=CONTENT*Cn+Iu*In이다. 여기서, CONTENT는 내용 정보, Cn, In은 각각 내용 속성 가중치 비중, 관심 가중치 비중이고, Iu는 관심 가중치이다. 관심 결책은 최종적으로 사용자의 내용 관심 가중치와 거리 가중치의 순서 배열의 앞 n개를 취하되, List(content)=Top(Sort(I)*Distance(Content))이다. 여기서, sort （I）는 내용 관심 가중치의 순서 배열을 나타내고 Distance(Content)는 거리 가중치를 나타내고 TOP은 앞 n개를 나타낸다.
본 발명의 실시예에 의한 서버는 클라이언트의 위치, 궤적, 사용자 설정, 검색 등 요쇼에 의하여 지능적으로 사용자의 상주 지역, 신착 지역 및 관심을 가질 가능성이 있는 내용을 판단하고, 사용자에게 추천을 실시한다. 본 실시예의 서버는 사용자의 위치를 핵심 요소로 하여 지능적으로 개성화된 주변 정보를 추천하여, 제품의 인터랙션 특성을 강화시키고 클라이언트가 피동적으로 사용자의 요청에 응답하는 서비스 모식을 개변시키고, 사용자의 장면을 주동적으로 분석하고, 사용자의 행위 특징에 의하여 정보 푸시를 진행함으로써 사용자의 수요를 보다 잘 만족시키고 사용자의 잠재적 수요를 불러 일으킬 수 있어 확장이 용이하고 적용 범위가 넓다.
참조 용어 “일 실시예”, “일부 실시예”, “예시”, “구체적인 예시”, 또는 “일부 예시”등 설명은 당해 실시예 또는 예시를 결부하여 설명한 구체적인 특징, 구조, 재료나 특징이 본 발명의 적어도 하나의 실시예 또는 예시에 포함된다는 것을 의미한다. 본 명세서에서, 상술한 용어에 대한 설명적인 서술은 반드시 동일한 실시예 또는 예시임을 의미하지는 않는다. 또한, 설명된 구제적 특징, 구조, 재료 또는 특점은 임의의 하나 또는 여러개의 실시예 또는 예시에서 적절한 방식으로 결합될 수 있다.
비록 본 발명의 실시예를 이미 도시하고 설명하였지만 본 발며이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자들에게 있어서 본 발명의 원리와 취지를 벗어나지 않는 전제하에서 이러한 실시예들에 대해 여러가지 변경, 수정, 대체와 변형을 실시할 수 있고, 본 발명의 범위는 첨부된 청구범위 및 균등물에 의하여 한정됨이 이해되어야 한다.
100 : 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템
110 : 서버
120 : 클라이언트
200 : 서버
210 : 기록 모듈
220 : 상주 지역 획득 모듈
230 : 푸싱 모듈
240 : 채집 모듈

Claims (15)

  1. 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법으로서,
    사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록하는 단계；
    사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자의 상주 지역을 획득하는 단계； 및
    상기 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입한다고 판단할 경우, 상기 사용자의 상기 상주 지역의 관심 포인트에 의하여 상기 사용자에게 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하는 단계, 를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자의 상주 지역을 획득하는 단계는 구체적으로,
    상기 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자의 상기 복수의 지역들에 대응하는 관계 강도 정보를 획득하는 단계;
    상기 관계 강도 정보에 의하여 복수의 지역들에서 상기 사용자의 상주 지역을 선택하는 단계, 를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    하기와 같은 공식,
    K=SEQ*Sn+Sum(TYPE*Tx)*Tn/Count(TYPE)
    - 여기서, SEQ는 참조 빈도를 나타내고, Sn은 상기 참조 빈도가 대응하는 제1가중치 계수를 나타내고, TYPE은 상기 사용자가 전자 지도를 사용할 경우의 조작 타입을 나타내고, Tx는 상기 조작 타입이 대응하는 제2가중치 계수를 나타내고, Sum(TYPE*Tx)은 각각의 조작 타입TYPE과 대응하는 제2가중치 계수Tx의 승적의 합을 나타내고, Tn은 제3가중치 계수를 나타내고, Count(TYPE)는 상기 조작 타입 TYPE의 총합을 나타냄 -을 통하여 상기 관계 강도 정보 K를 계산하는 것, 을 특징으로 하는 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법.
  4. 제1항 내지 제3항의 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자의 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개를 획득하는 단계;
    상기 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개 및 상기 상주 지역의 관심 포인트를 결부하여 상기 사용자에게 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하는 단계, 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법.
  5. 제1항 내지 제4항의 어느 한 항에 있어서,
    상기 신 지역과 상기 상주 지역이 동일한 도시에 위치하여 있는지를 판단하는 단계;
    만약 동일한 도시에 위치하여 있지 않다고 판단할 경우, 상기 사용자에게 상기 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시하는 단계, 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 방법.
  6. 서버로서,
    사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록하기 위한 기록 모듈;
    사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자의 상주 지역을 획득하기 위한 상주 지역 획득 모듈; 및
    상기 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입한다고 판단할 경우, 상기 사용자의 상기 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 상기 사용자에게 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하기 위한 푸시 모듈, 을 포함하는 것을 특징으로 하는 서버.
  7. 제6항에 있어서, 상기 서버는
    상기 상주 지역 획득 모듈은 상기 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자의 상기 복수의 지역들에 대응하는 관계 강도 정보를 획득하고 상기 관계 강도 정보에 의하여 상기 복수의 지역들에서 상기 사용자의 상주 지역을 선택하는 것, 을 특징으로 하는 서버.
  8. 제7항에 있어서, 상기 서버는
    상기 상주 지역 획득 모듈은 하기와 같은 공식,
    K=SEQ*Sn+Sum(TYPE*Tx)*Tn/Count(TYPE)
    - 여기서, SEQ는 참조 빈도를 나타내고, Sn은 상기 참조 빈도가 대응하는 제1가중치 계수를 나타내고, TYPE은 상기 사용자가 전자 지도를 사용 할 경우의 조작 타입을 나타내고, Tx는 상기 조작 타입이 대응하는 제2가중치 계수를 나타내고, Sum(TYPE*Tx)은 각각의 조작 타입TYPE과 대응하는 제2가중치 계수Tx의 승적의 합을 나타내고, Tn은 제3 가중치 계수를 나타내고, Count(TYPE)는 상기 조작 타입TYPE의 총수를 나타냄 -을 통하여 상기 관계 강도 정보K를 계산하는 것, 을 특징으로 하는 서버.
  9. 제6항 내지 제8항의 어느 한 항에 있어서,
    상기 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개 및 상기 상주 지역에서의 관심 포인트 정보를 결부하여 상기 사용자에게 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하도록 상기 사용자의 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개를 획득하기 위한 채집 모듈, 을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서버.
  10. 제6항 내지 제9항의 어느 한 항에 있어서,
    상기 신 지역과 상기 상주 지역이 동일한 도시에 위치하여 있지 않다고 판단할 경우, 상기 푸시 모듈은 상기 사용자에게 상기 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시하는 것, 을 특징으로 하는 서버.
  11. 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템으로서,
    서버와 클라이언트를 포함하고, 여기서,
    상기 서버는, 사용자가 경과한 복수의 지역들을 기록하고 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자의 상주 지역을 획득하며, 및 상기 사용자가 상주 지역으로부터 신 지역에 진입하였다고 판단할 경우 상기 사용자의 상주 지역에서의 관심 포인트 정보에 의하여 상기 사용자가 사용하는 클라이언트로 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하기 위한 것이고,
    상기 클라이언트는 상기 서버가 푸시하는 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 수신하고 상기 사용자에게 디스플레이하기 위한 것임, 을 특징으로 하는 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 서버는 상기 사용자가 복수의 지역들에서 전자 지도를 사용하는 빈도에 의하여 상기 사용자가 상기 복수의 지역들에 대응하는 관계 강도 정보를 획득하고 상기 관계 강도 정보에 의하여 상기 복수의 지역들에서 상기 사용자의 상주 지역을 선택하는 것, 을 특징으로 하는 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 서버는 하기와 같은 공식,
    K=SEQ*Sn+Sum(TYPE*Tx)*Tn/Count(TYPE)
    - 여기서, SEQ는 참조 빈도를 나타내고, Sn은 상기 참조 빈도가 대응하는 제1가중치 계수를 나타내고, TYPE은 상기 사용자가 전자 지도를 사용 할 경우의 조작 타입을 나타내고, Tx는 상기 조작 타입이 대응하는 제2가중치 계수를 나타내고, Sum(TYPE*Tx)은 각각의 조작 타입TYPE과 대응하는 제2가중치 계수Tx의 승적의 합을 나타내고, Tn은 제3 가중치 계수를 나타내고, Count(TYPE)는 상기 조작 타입TYPE의 총수를 나타냄 -을 통하여 상기 관계 강도 정보K를 계산하는 것, 을 특징으로 하는 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템.
  14. 제11항 내지 제13항의 어느 한 항에 있어서,
    상기 서버는 또 상기 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개 및 상기 상주 지역에서의 관심 포인트 정보를 결부하여 상기 사용자에게 상기 신 지역에서의 관심 포인트 정보를 푸시하도록 상기 사용자의 검색 정보, 구독 정보, 행위 정보 중의 하나 또는 여러개를 획득하기 위한 것인, 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템.
  15. 제11내지 제14항의 어느 한 항에 있어서,
    상기 신 지역과 상주 지역이 동일한 도시에 위치하여 있지 않다고 판단할 경우, 상기 서버는 상기 사용자에게 상기 신 지역이 속하는 도시의 여행 정보, 외출 내비게이션 정보 중의 하나 또는 여러개를 푸시하는 것, 을 특징으로 하는 위치 정보를 기초로 하는 푸싱 시스템.
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