KR20180017085A

KR20180017085A - 위치 정보 제공 방법 및 디바이스

Info

Publication number: KR20180017085A
Application number: KR1020187000412A
Authority: KR
Inventors: 밍스 샤오; 하오유안 팬; 디 스; 샤오리 치엔; 런 조우; 지안 콩; 타오 왕; 후이 왕
Original assignee: 알리바바 그룹 홀딩 리미티드
Priority date: 2015-06-12
Filing date: 2016-06-03
Publication date: 2018-02-20
Also published as: EP3309693A4; SG10201907393WA; SG11201710020TA; EP3309693A1; ES2878059T3; WO2016197857A1; JP2018517218A; EP3309693B1; KR102175603B1; JP6756744B2; CN106294516A; PL3309693T3; US20180101541A1

Abstract

본원의 실시형태는 위치 정보 제공 방법 및 디바이스를 제공한다. 상기 방법은 제1 사용자가 입력한 키워드를 서버가 수신하는 단계와, 상기 키워드에 따라 타겟 사용자 특성을 결정하는 단계와, 다수의 제2 지역을 포함하는 제1 지역을 결정하는 단계와, 상기 제1 지역 내에서의 사용자의 위치 정보에 따라, 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수(quantity)를 결정하는 단계와, 상기 제2 사용자의 수에 따라 상기 다수의 제2 지역 중에서 후보 지역을 결정하는 단계와, 상기 후보 지역을 상기 제1 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다. 본원의 실시형태에서 제공되는 방법은 사용자에게 제공되는 위치 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.

Description

위치 정보 제공 방법 및 디바이스

본 출원은 2015년 6월 12일자로 출원한 발명의 명칭이 "POSITION INFORMATION PROVIDING METHOD AND DEVICE"인 중국 특허 출원 제201510323607.8호에 대해 우선권을 주장하며, 그 전체 내용은 본 명세서에 참조로 포함된다.

<기술 분야>

본 출원은 위치 결정 기술에 관한 것으로서, 구체적으로는 위치 정보를 제공하는 방법 및 디바이스에 관한 것이다.

공간적 위치 선택은 특정 인덱스 또는 종합 인덱스가 최적화되게 하기 위하여, 특정 지리적 영역 내의 하나 이상의 위치 선택 객체에 대한 위치를 선택하는 프로세스를 나타낸다.

종래 기술에서의 공간적 위치 선택시, 사용자가 위치 선택 결정을 하는 것을 도와주기 위해, 일반적으로 여러 지역의 모집단(population)의 현황이 설문 조사(questionnaire survey)를 통해 학습된 후, 설문 조사가 분석되고, 분석 결과에 따라 사용자에게 해당 위치 정보가 제공된다.

설문 조사 모집단의 범위, 수량 및 충실도(honesty degree)에 따라 제한되는, 기존의 위치 정보 제공 방법은 충분히 정확하지 않다.

본원의 실시형태는 사용자에게 제공되는 위치 정보가 충분히 정확하지 않다는 종래 기술의 문제를 해결할 수 있는 위치 정보 제공 방법 및 디바이스를 제공한다.

본원의 실시형태의 일 양태에 따르면, 위치 정보 제공 방법이 제공되며, 이 위치 정보 제공 방법은 제1 사용자가 입력한 키워드를 서버가 수신하는 단계와, 상기 키워드에 따라 타겟 사용자 특성을 결정하는 단계와, 다수의 제2 지역을 포함하는 제1 지역을 결정하는 단계와, 상기 제1 지역 내에서의 사용자의 위치 정보에 따라, 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수(quantity)를 결정하는 단계와, 상기 제2 사용자의 수에 따라 상기 다수의 제2 지역 중에서 후보 지역을 결정하는 단계와, 상기 후보 지역을 상기 제1 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.

본원의 실시형태의 다른 형태에 따르면, 위치 정보 제공 디바이스가 제공된다. 이 디바이스는 서버에 적용되며, 제1 사용자가 입력한 키워드를 수신하도록 구성된 수신 모듈과, 상기 키워드에 따라 타겟 사용자 특성을 결정하도록 구성된 특성 결정 모듈과, 제1 지역을 결정하도록 구성된 제1 지역 결정 모듈과, 상기 제1 지역 내에서의 사용자의 위치 결정에 따라, 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수를 결정하도록 구성된 사용자 수 결정 모듈과, 상기 제2 사용자의 수에 따라 상기 다수의 제2 지역 중에서 후보 지역을 결정하도록 구성된 후보 지역 결정 모듈과, 상기 후보 지역을 상기 제1 사용자에게 제공하도록 구성된 결과 피드백 모듈을 포함한다.

본원의 실시형태에서의 위치 정보 제공 방법 및 디바이스는 타겟 지역 내에서의 사용자의 위치에 따라 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자의 수를 결정하고, 또한 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자의 수에 따라 제2 지역 중에서 후보 지역을 결정하며, 마지막으로 후보 지역을 사용자에게 제공한다. 이런 식으로, 사용자가 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자의 분포를 직관적으로 알 수 있어, 설문 조사 모집단의 범위, 수량 및 충실도에 대한 종속성으로 인한 종래 기술의 정확도가 낮다는 문제점을 피할 수 있고, 사용자에게 제공되는 위치 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.

여기에 설명하는 첨부 도면은 본 출원의 이해를 돕기 위해 사용되며 본 출원의 일부를 구성한다. 본 출원의 개략적인 실시형태 및 그에 대한 설명은 본 출원을 설명하기 위해 사용되며, 본 출원에 대한 임의의 부적절한 제한을 구성하지 않는다. 첨부 도면에 있어서,
도 1은 본원의 실시형태 1에 따른 위치 정보 제공 방법의 흐름도이다.
도 2는 본원의 실시형태 2에 따른 위치 정보 제공 디바이스의 개략적 구조도이다.
도 3은 본원의 실시형태 3에 따른 위치 정보 제공 방법의 흐름도이다.

본원의 실시형태의 기술적 솔루션 및 이점을 더 명확하고 이해하기 쉽게 하기 위해, 본원의 예시적인 실시형태는 첨부 도면을 참조하여 이하에 더 상세하게 설명된다. 명백한 것은, 설명하는 실시형태들은 모든 실시형태를 검토한 것이 아니라 본원의 일부 실시형태에 불과하다. 본원의 실시형태 및 그 실시형태의 특징들은 서로 충돌하지 않는다면 서로 조합될 수도 있음을 알아야 한다.

발명의 과정에서, 본 발명자들은 지리적 위치, 교통, 환경 등의 요인뿐만 아니라 인적 요인도 위치 선택에서 고려될 필요가 있음을 발견하였다.

데이터 획득 병목현상(bottleneck) 때문에, 종래의 엔터프라이즈 위치 선택에는 다음과 같은 단점이 있다.

1. 데이터 획득 비용은 비교적 고가인데, 오프라인 설문 조사에는 대량의 인력과 물적 자원이 소비된다.

2. 데이터 적시성(data timeliness)이 만족스럽지 않고 샘플이 편향될 수도 있는데, 설문 결과를 얻고 최종적으로 위치를 선택하는 데에 비교적 장시간이 걸리며, 조사 샘플도 인적 요인으로 인해 편향될 수 있다.

3. 종래의 솔루션에는 온라인 사용자 행동은 고려되지 않는데, 종래의 공간적 위치 선택에서 고려되는 사람들은 일반적으로 정적인 사람들이지만, 실세계의 사람들은 대개 동적이다. 사람들의 생활 순환(life circle)은 24시간의 경과에 따라 변한다. 인터넷이 사람의 생활에 지속적으로 영향을 미치기 때문에, 온라인 행동 데이터는 사람들의 오프라인 행동에도 영향을 미칠 것이다. 그러나 종래의 공간적 위치 선택에는 인터넷을 통한 사용자의 온라인 행동이 고려될 수 없다.

전술한 단점으로 인해, 최종 위치 선택 결과는 적시성이 부족하고 일면성이 있다. 이상의 단점을 해결하기 위해, 본원은 데이터 획득 비용을 줄이고, 데이터 적시성을 강화시키며, 사용자의 온라인 및 오프라인 행동을 통합하기 위해 빅 데이터 기술(big data technology)을 채택하여, 종래의 위치 선택 방식을 보완할 수 있는 새로운 아이디어 및 솔루션을 상인(merchant)의 위치 선택에 제공한다. 본원은 사용자의 온라인 행동 특성과 함께 모바일 인터넷 사용자의 일반적인 오프라인 위치에 따라 빅 데이터를 사용하여, 기업 사용자가 위치 선택 문제를 해결하는 것을 돕는다.

본원은 타겟 지역 내에서의 사용자의 위치 및 사용자 특성에 따라 사용자에게 위치 정보를 제공하는 솔루션을 제공하여, 종래 기술의 위치 정보 제공 솔루션의 정확도가 떨어지는 문제점을 해결할 수 있고, 사용자에게 제공되는 위치 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.

도 1은 본원의 실시형태 1에 따른 위치 정보 제공 방법의 흐름도이다.

도 1에 도시하는 바와 같이, 본원의 실시형태 1에 따른 위치 정보 제공 방법은 다음의 단계들을 포함한다.

S102: 서버가 제1 사용자가 입력한 키워드를 수신한다.

S103: 키워드에 따라 타겟 사용자 특성이 결정된다.

S104: 다수의 제2 지역을 포함하는 제1 지역이 결정된다.

S106: 제1 지역 내에서의 사용자의 위치 정보에 따라, 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수가 결정된다.

S108: 제2 사용자의 수에 따라 다수의 제2 지역 중에서 후보 지역이 결정된다.

S110: 후보 지역이 제1 사용자에게 제공된다.

본원의 실시형태에 있어서, 제1 사용자는 공간적 위치 선택 요건을 갖는 사용자일 수 있고, 제2 사용자는 제2 지역 내에서 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자일 수 있다.

특정 구현 시에, 서버는 제1 사용자가 입력한 키워드를 다수의 방식으로 수신할 수 있다. 예를 들어, 서버는 클라이언트 단말로부터 위치 정보 요청 메시지를 수신하는데, 이 요청 메시지는 클라이언트 단말 상에서 제1 사용자가 입력한 키워드를 포함하며, 또는 서버는 서버의 입출력 디바이스를 통해 제1 사용자가 입력한 키워드를 직접 수신할 수도 있으나, 이것은 본원에서 한정되지 않는다.

특정 구현 시에, 사용자가 입력한 키워드를 수신하기 위해 해당 기술 분야의 다수의 일반적인 기술적 수단이 채택될 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자는 입력 필드에 키워드를 직접 입력할 수도 있고, 또는 사용자를 위한 페이지 상에 제공되는 옵션들 중에서 선택할 수도 있다. 당업자라면 사용자가 입력한 키워드를 수신하는 전술한 방식은 예시일 뿐이며, 본원을 제한하려는 의도가 아님을 이해해야 한다.

특정 구현 시에, 키워드에 따라 다수의 방식으로 타겟 사용자 특성이 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 입력한 키워드가 서버에 미리 저장된 타겟 사용자 특성과 일치하면, 타겟 사용자 특성이 바로 결정될 수도 있다. 사용자가 입력한 키워드가 서버에 미리 저장된 타겟 사용자 특성과 불일치하면, 키워드와 타겟 사용자 특성 사이의 대응하는 관계에 따라 대응하는 타겟 사용자 특성이 결정될 수도 있다. 대응하는 관계는 미리 저장될 수도 있고, 또는 네트워크로부터 서버에 의해 학습될 수도 있는데, 이것은 본원에서 한정되지 않는다.

본원의 실시형태에 있어서, 타겟 사용자 특성은 사용자의 직업, 나이, 소비 수준, 및 소비 시간대(consumption time period) 등의 제1 사용자의 타겟 사용자의 캐릭터 키워드를 포함한다. 당업자라면 모든 인간 관련 특성이 본원의 보호 범위 내에 있음을 이해해야 한다.

특정 구현 시에, 제1 지역은 제1 사용자의 현재 위치 정보에 따라 결정될 수도 있고, 또는 제1 사용자가 입력한 타겟 지역에 따라 결정될 수도 있으며, 또는 타겟 지역 옵션들이 사용자에게 제공될 수도 있고, 제1 지역은 사용자의 선택에 따라 결정될 수도 있다. 예를 들어, 제1 사용자가 인터넷을 서핑하는데 사용하는 IP 어드레스에 따라, 제1 사용자가 베이징에 있다고 결정될 수 있고, 이어서 제1 지역이 베이징인 것으로 결정된다. 이와 다르게, 제1 사용자의 로그인 계정에 따라 제1 사용자의 이동 전화 번호가 결정될 수 있고, 그런 다음 그 번호가 모바일 네트워크에 액세스하는 위치에 따라, 제1 사용자가 현재 항저우에 위치하고 있다고 결정될 수 있으며, 이어서 제1 지역이 항저우인 것으로 결정된다. 한편, 사용자가 "청두"를 입력하면 제1 지역이 청두인 것으로 결정된다. 당업자는 전술한 제1 지역 결정 방식은 모두 예시일 뿐이며, 본원을 제한하려는 의도가 아님을 이해해야 한다.

분석용 데이터를 보다 정확하게 하기 위해, 일반적으로 최신 기간의 데이터가 분석 기준으로 선택된다. 그러므로, 특정 구현 시에, 미리 결정된 기간 동안 제1 지역에서의 사용자의 위치는 일반적으로 제2 사용자의 수를 결정하기 위해 선택된다. 미리 결정된 기간은, 예를 들면, 특정 요건 또는 특정 데이터 획득 상황에 따라 설정될 수 있는 최신 1개월, 최신 2개월, 최신 3개월 등일 수 있다.

특정 구현 시에, 제1 지역에서의 사용자의 위치는 제1 지역에서 사용자가 액세스한 네트워크에 따라 획득될 수도 있고, 또는 사용자가 로그온하는 애플리케이션, 예를 들어 사용자가 로그온하는 Alipay™에 따라 획득될 수도 있다.

특정 구현 시에, 제2 지역을 결정하는 단계는 제1 사용자가 입력한 키워드가 수신되기 전에, 또는 제1 지역이 결정된 다음 그리고 제1 지역 내의 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수가 결정되기 전에, 수행될 수 있는데, 이것은 본원에서 한정되지 않는다.

특정 구현 시에, 제2 사용자의 수에 따라 다수의 방법으로 다수의 제2 지역 중에서 후보 지역이 결정될 수 있다. 예를 들어, 제2 사용자의 수에 따라 제2 지역이 정렬(sort)되고, 최상위 순위를 갖는 지역이 후보 지역으로서 사용된다. 한편, 제2 사용자의 수가 미리 결정된 수치보다 큰 제2 지역이 후보 지역으로서 사용되거나 등등이며, 이것은 본원에서 한정되지 않는다.

특정 구현 시에, 후보 지역은 다수의 방식으로 제1 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 후보 지역은 사용자에게 텍스트 형태로 제공될 수도 있는데, 예를 들어, 제1 추천 지역: 지역 A; 제2 추천 지역: 지역 B....이다. 후보 지역은 사용자에게 더 직관적으로, 예를 들어 지도 상에 하이라이팅되어 제공될 수도 있다. 예를 들어, 제2 사용자의 수가 더 많은 지역은 더 어두운 색 및 더 낮은 투명도를 가지며, 제2 사용자의 수가 더 적은 지역은 더 밝은 색 및 더 높은 투명도를 갖는다. 당업자라면 후보 지역을 사용자에게 제공할 수 있는 모든 방식이 본원의 보호 범위 내에 있음을 이해해야 한다.

특정 구현 시에, 사용자에 의해 입력된 사전 배제된 위치는 후보 지역이 제1 사용자에게 제공되기 전에 또한 제거될 수도 있다. 예를 들면, 사용자는 주의를 기울일 필요가 없는 다수의 제2 지역을 입력하고, 이 경우, 후보 지역이 제1 사용자에게 제공되기 전에, 사용자가 주목할 필요가 없는 제2 지역이 후보 지역 중에서 배제되어, 사용자에게 제공되는 위치 정보가 사용자 요구를 더 잘 충족시킨다.

예를 들어, 현재 사용자는 이미 베이징의 위치 A에 멋진 카페를 소유하고 있지만 체인점도 열고 싶어한다. 지금 사용자는 항저우에 있다. 본원의 실시형태에서 제공되는 위치 정보 제공 방법을 사용한 다음에, 사용자는 제1 지역으로서 "베이징"을 선택한다. 타겟 사용자 특성 "화이트 칼라" 및 "고빈도수 중간 금액"을 입력한 후, 사용자는 사전 배제되는 위치 A를 입력하고, A 주변의 반경 2 킬로미터 내의 영역을 A의 커버리지로서 선택한다. 데이터 프로세싱 및 정렬 후에, 베이징 지도 상에 하이라이팅된 후보 지역으로서, A를 제외한 4개의 제2 지역 B, C, D, E가 결정되어, 위치 선택을 위한 기준으로 사용자에게 반환된다.

본원의 이 실시형태의 위치 정보 제공 방법에 있어서, 타겟 지역 내에서의 사용자의 위치에 따라, 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자의 수가 결정되고, 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자의 수에 따라 후보 지역이 결정되며, 마지막으로 후보 지역이 사용자에게 제공된다. 이런 식으로, 사용자가 제2 지역에서의 타겟 사용자의 분포를 직관적으로 알 수 있어, 설문 조사 모집단의 범위, 수량 및 충실도에 대한 종속성으로 인한 종래 기술의 정확도가 낮다는 문제점을 피할 수 있고, 사용자에게 제공되는 위치 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.

바람직하게는, 제1 지역 내에서의 사용자의 위치 정보에 따라, 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수를 결정하는 단계 전에, 본 방법은, 미리 결정된 규칙에 따라 제1 지역을 다수의 제2 지역으로 분할하는 단계와, 미리 결정된 기간 내에 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 위치를 획득하는 단계와, 미리 정해진 기간 내에 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 사용자 특성을 획득하는 단계를 더 포함한다.

특정 구현 시에, 미리 결정된 규칙에 따라 제1 지역을 다수의 제2 지역으로 분할하는 단계는, 제1 지역을 미리 결정된 지역의 사이즈, 예를 들어 20m * 20m에 따라 분할하는 것일 수도 있고, 또는 수집된 사용자 위치를 먼저 경도와 위도로 변환한 다음에, 경도와 위도를, Amap에 의해 제공되는 인터페이스 등의 지리적 위치 서비스 제공자의 애플리케이션에 따라 대응하는 제2 지역으로 변환하는 것일 수도 있다. 또한, 분할은 인구 밀도를 사용하여 행해질 수도 있다. 예를 들어, 상대적으로 인구 밀도가 높은 지역(예컨대, 도심)은 상대적으로 소지역 사이즈를 사용하여 분할될 수 있고, 인구 밀도가 상대적으로 낮은 지역(예컨대, 교외)은 상대적으로 대지역 사이즈를 사용하여 분할될 수 있다. 당업자는 전술한 방식들은 예시를 위해 나타내는 것일 뿐이며, 본원을 제한하려는 의도가 아님을 이해해야 한다.

특정 구현 시에, 사용자의 위치는 사용자가 액세스하는 네트워트에 따라 획득될 수도 있거나, 또는 사용자의 위치는 사용자가 로그온한 애플리케이션에 따라 획득될 수도 있다.

특정 구현 시에, 본원의 이 실시형태에 있어서, 미리 결정된 규칙에 따라 제1 지역을 다수의 제2 지역으로 분할하는 단계와, 미리 결정된 기간 내에 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 위치를 획득하는 단계와, 미리 결정된 기간 내에 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 사용자 특성을 획득하는 단계의 3개의 단계들 간에는 이들 단계가 제1 지역 내의 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수를 결정하는 단계 전에 수행된다면, 단계의 순서는 고정되지 않는다.

사용자에게 위치 정보를 제공하는 응답 속도를 높이기 위해서, 사용자가 입력한 키워드가 수신되기 전에, 미리 결정된 규칙에 따라 제1 지역이 다수의 제2 지역으로 분할될 수 있으며, 미리 결정된 기간 내에 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 위치가 획득되며, 미리 결정된 기간 내에 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 사용자 특성이 획득된다. 이런 식으로, 제1 지역과 타겟 사용자 특성을 포함하는, 사용자가 입력한 키워드가 수신된 후에, 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자의 수가 신속하게 획득될 수 있다. 또한, 그 수에 따라 제2 지역이 정렬되고 최종적으로 사용자에게 위치 정보가 피드백됨으로써, 사용자 경험을 향상시킨다.

바람직하게는, 미리 결정된 기간 내에 제1 지역에서의 제3 사용자의 위치를획득하는 단계는 구체적으로, 제1 지역 내의 제3 사용자가, 미리 결정된 기간 내에 미리 결정된 애플리케이션에 로그온할 때에, 위치하는 다수의 제2 지역과, 제3 사용자 각각이 각각의 제2 지역에서 그 애플리케이션에 로그온하는 횟수를 획득하는 단계와, 한명의 제3 사용자가 상기 애플리케이션에 가장 많은 횟수로 로그온하는 제2 지역을 그 제3 사용자의 위치로서 사용하는 단계를 포함한다.

각 사용자가 미리 결정된 애플리케이션에 가장 많은 횟수로 로그온하는 지역은 최근 기간의 사용자의 생활 순환이다. 특정 구현 시에, 제1 사용자가 입력한 타겟 사용자 특성이 주간 또는 야간의 사용자의 시간대 특성(time-period characteristic)을 더 포함하면, 사용자가 각 지역에서 미리 결정된 애플리케이션에 로그온하는 횟수가 획득될 때에, 각 지역에서 사용자가 미리 결정된 애플리케이션에 로그인하는 특정 시간대를 또한 결정하여, 후속으로, 각 지역에서 사용자가 주간에 애플리케이션에 로그온하는 횟수, 각 지역에서 사용자가 야간에 애플리케이션에 로그온하는 횟수, 및 각 지역에서 사용자가 애플리케이션에 로그온하는 횟수를 결정한다. 마지막으로, 각 사용자가 애플리케이션에 가장 많은 횟수로 로그온하는 제2 지역이 사용자의 위치로서 사용된다. 한편, 각 사용자가 주간에 애플리케이션에 가장 많은 횟수로 로그온하는 제2 지역이 사용자의 주간 위치로서 결정되고, 각 사용자가 야간에 애플리케이션에 가장 많은 횟수로 로그온하는 제2 지역이 사용자의 야간 위치로서 사용된다.

특정 구현 시에, 미리 결정된 애플리케이션은 위치 획득 서비스 기능을 가진 임의의 애플리케이션, 예컨대 Alipay™, QQ, Weibo, Wechat 등일 수 있다. 당업자는 전술한 설명은 예시용일 뿐이며, 본원을 제한하려는 의도가 아님을 이해해야 한다.

특정 구현 시에, 제3 사용자가 미리 결정된 기간 내에 미리 결정된 애플케이션에 로그인하는 횟수를 결정하기 위해, 제3 사용자와 미리 결정된 애플리케이션 간의 대응 관계가 결정되어야 한다. 이 대응 관계는 당업자가 일반적으로 사용하는 다양한 수단, 예를 들면, 애플리케이션에 로그온하는 사용자의 ID와 사용자의 이동 전화 번호 간의 대응 관계, 사용자가 애플리케이션에 로그온하기 위해 사용하는 IP 어드레스와 사용자 장비의 IP 어드레스 간의 대응 관계 등에 의해 결정될 수 있다. 당업자는 전술한 설명은 예시용일 뿐이며, 본원을 제한하려는 의도가 아님을 이해해야 한다.

바람직하게는, 미리 결정된 기간 내에 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 사용자 특성을 획득하는 단계는 구체적으로, 제1 지역에서의 제3 사용자의 네트워크 정보를 획득하는 단계와, 네트워크 정보에 따라 제3 사용자의 사용자 특성을 결정하는 단계를 포함한다.

특정 구현 시에, 제3 사용자의 사용자 특정은 다음의 다수의 방식으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 제3 사용자의 사용자 특성은 사용자가 로그온하는 미리 결정된 애플리케이션의 사용자 정보에 따라 결정되는데, 예를 들어 인스턴트 메시징 툴(예컨대, QQ)의 사용자 정보에 따라 사용자의 나이, 성별, 생일 등을 결정한다. 사용자의 일반 물류 주소(logistic address)가 대학/사무실 건물이라는 사실에 따라 사용자의 신원(identity)이 대학생/사무직 근로자인 것으로 판단된다. 사용자의 쇼핑 빈도 및 양에 따라 사용자의 소비 특성이 고빈도수 높은 금액(high-frequency high-amount)인 것으로 판단된다. 당업자는 전술한 설명은 예시용일 뿐이며, 본원을 제한하려는 의도가 아님을 이해해야 한다.

바람직하게는, 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수를 결정하는 단계는 구체적으로, 각각의 제2 지역 내에 위치를 갖는 제3 사용자를 결정하는 단계와, 제3 사용자 중에서 타겟 사용자 특성을 가진 제2 사용자를 선별(screening out)하는 단계와, 제2 사용자의 수를 카운트하는 단계를 포함한다.

바람직하게는, 제2 사용자의 수에 따라 다수의 제2 지역 중에서 후보 지역을 결정하는 단계는 구체적으로, 제2 사용자의 수에 따라 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성의 인덱스 값을 결정하는 단계와, 인덱스 값에 따라 다수의 제2 지역을 정렬하는 단계와, 상위 M개의 제2 지역을 후보 지역으로서 사용하는 단계를 포함하고, M은 미리 결정된 수치이다.

바람직하게는, 제2 사용자의 수에 따라 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성의 인덱스 값을 결정하는 단계는 구체적으로, 제2 사용자의 수의 오름차순에 따라 제2 지역을 정렬하여, 1부터 N(여기서 N은 1보다 큰 양의 정수임)까지의 시퀀스 번호를 순차적으로 할당하는 단계와, 다음의 수식: 시퀀스 번호 값 = (각각의 제2 지역의 시퀀스 번호/제2 지역의 총 수-0.5) * 2에 따라 각각의 제2 지역에 대응하는 시퀀스 번호 값을 결정하는 단계와, 다음의 수식: 인덱스 값 = round((ASIN(시퀀스 번호 값)/π+0.5) * 1000)에 따라 각각의 제2 지역에 대응하는 인덱스 값을 결정하는 단계를 포함한다.

통계적 왜곡을 피하기 위해, 제2 사용자의 수의 오름차순에 따라 제2 지역이 정렬되기 전에, 사용자 수가 100 등의 미리 결정된 수치보다 작은 제2 지역도 또한 제거될 수 있다.

전술한 알고리즘을 통해, 지정된 사용자 특성을 갖는 사용자의 수는 [0-100] 범위 내의 인덱스로 변환되고, 인덱스의 출현수는 대략 정규 분포를 충족한다.

특정 구현 시에, 당업자의 다른 통상적인 방법도 사용자 수를 인덱스로 변환하는 데에 사용될 수 있는데, 이것은 본원에서 한정되지 않는다.

본원의 실시형태의 위치 정보 제공 방법은 지역 내의 태그 조건을 만족하는 사용자의 수를 0부터 100까지의 인덱스로 변환하여, 지역 내의 제2 사용자의 수의 시퀀스에 영향을 미치는 일 없이, 민감한 사용자 수 데이터를 피할 수 있다. 한편, 지정된 사용자 특성을 갖는 사용자의 모든 수가 지역 인덱스로 변환되므로, 계산량이 감소할 수 있고, 사용자 레벨 데이터에 대한 계산이 회피됨에 따라, 사용자에게 위치 정보를 제공하는 응답 속도를 높일 수 있으며, 사용자 경험을 향상시킬 수 있다.

바람직하게는, 제1 사용자가 다수의 타겟 사용자 특성을 입력한다. 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수를 결정하는 단계는 구체적으로, 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 다수의 제2 사용자의 수를 결정하는 단계를 포함한다. 제2 사용자의 수에 따라 다수의 제2 지역을 정렬하는 단계는 구체적으로, 다수의 제2 사용자의 수에 따라 각각의 제2 지역에서의 각각의 타겟 사용자 특성의 인덱스 값을 개별적으로 결정하는 단계와, 타겟 사용자 특성의 인덱스 값과, 각각의 타겟 사용자 특성에 대해 미리 설정된 가중치에 따라 각각의 제2 지역의 종합 인덱스 값(comprehensive index value)을 결정하는 단계 - 종합 인덱스 값 = a*X1 + b*X2 + c*X3 ..., 여기서, X1, X2, X3 ...은 각각의 타겟 사용자 특성의 인덱스 값이고, a, b, c ...는 각각의 타겟 사용자 특성의 가중치임 - 와, 종합 인덱스 값에 따라 다수의 제2 지역을 정렬하는 단계를 포함한다.

실제 위치 선택에 있어서, 지역의 인구 밀도, 지역의 나이, 지역의 성별, 지역의 제품 침투력 등을 포함한 다양한 측면이 포괄적으로 고려되어야 한다.

특정 구현 시에, 미리 설정된 가중치는 제1 사용자에 의해 설정될 수도 있고, 또는 디폴트 가중치일 수도 있다. 예를 들어, 평균 가중치가 사용자 특성에 사용되거나 경험적 가중치가 사용자 특성에 사용된다. 전술한 모든 구현은 본원의 보호 범위에 포함되는데, 이것은 본원에서 한정되지 않는다.

본원의 이 실시형태의 위치 정보 제공 방법에 있어서, 타겟 사용자 특성을 포함하는, 사용자가 입력한 키워드가 수신된 후에, 타겟 지역 내에서의 사용자의 위치에 따라, 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자의 수가 결정될 수 있고, 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자의 수에 따라 후보 지역이 결정되며, 마지막으로 그 후보 지역이 사용자에게 제공된다. 이런 식으로, 사용자가 제2 지역에서의 타겟 사용자의 분포를 직관적으로 알 수 있어, 설문 조사 모집단의 범위, 수량 및 충실도에 대한 종속성으로 인한 종래 기술의 정확도가 낮다는 문제점을 피할 수 있고, 사용자에게 제공되는 위치 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.

동일한 발명적 개념에 기초하여, 본원의 실시형태는 위치 정보를 제공하는 디바이스도 제공한다. 디바이스의 과제 해결 원리가 위치 정보 제공 방법의 것과 유사하기 때문에, 디바이스의 구현을 위해, 상기 방법의 구현을 참조할 수 있으며, 반복되는 부분은 본 명세서에서 다시 설명하지 않는다.

도 2는 본원의 실시형태 2에 따른 위치 정보 제공 디바이스의 개략적 구조도이다.

도 2에 도시하는 바와 같이, 서버에 적용되며 본원의 실시형태 2에서 나타내는 위치 정보 제공 디바이스(200)는, 제1 사용자가 입력한 키워드를 수신하도록 구성된 수신 모듈(202)과, 상기 키워드에 따라 타겟 사용자 특성을 결정하도록 구성된 특성 결정 모듈(203)과, 다수의 제2 지역을 포함하는 제1 지역을 결정하도록 구성된 제1 지역 결정 모듈(204)과, 상기 제1 지역 내에서의 사용자의 위치 결정에 따라, 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수를 결정하도록 구성된 사용자 수 결정 모듈(206)과, 제2 사용자의 수에 따라 다수의 제2 지역 중에서 후보 지역을 결정하도록 구성된 후보 지역 결정 모듈(208)과, 상기 후보 지역을 제1 사용자에게 제공하도록 구성된 결과 피드백 모듈(210)을 포함한다.

특정 구현 시에, 수신 모듈(202)과 결과 피드백 모듈(210)은 일반적으로 클라이언트 단말 상에 위치한다. 제1 지역 결정 모듈(204)은 클라이언트 단말 또는 서버 단말 상에 위치할 수 있다. 사용자 수 결정 모듈(206)과 후보 지역 결정 모듈(208)은 일반적으로 서버 단말 상에 위치한다. 그러나, 전술한 구현예들은 당업자가 본원을 실시하는 것을 돕기 위해 나타내는 것일 뿐이며, 본원을 한정하려는 의도가 아님이 이해되어야 한다.

바람직하게는, 위치 정보 제공 디바이스(200)는 미리 결정된 규칙에 따라 제1 지역을 다수의 제2 지역으로 분할하도록 구성된 지역 분할 모듈과, 미리 결정된 기간 내에 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 위치를 획득하도록 구성된 위치 획득 모듈과, 미리 결정된 기간 내에 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 사용자 특성을 획득하도록 구성된 사용자 특성 획득 모듈을 더 포함한다.

바람직하게는, 위치 획득 모듈은 구체적으로, 제1 지역 내의 제3 사용자가, 미리 결정된 기간 내에 미리 결정된 애플리케이션에 로그온할 때에, 위치하는 다수의 제2 지역과, 제3 사용자 각각이 각각의 제2 지역에서 그 애플리케이션에 로그온하는 횟수를 획득하도록 구성된 횟수 획득 서브모듈과, 한명의 제3 사용자가 상기 애플리케이션에 가장 많은 횟수로 로그온하는 제2 지역을 그 제3 사용자의 위치로서 사용하도록 구성된 위치 획득 서브모듈을 포함한다.

바람직하게는, 사용자 특성 획득 모듈은 구체적으로, 제1 지역 내에서의 제3 사용자의 네트워크 정보를 획득하도록 구성된 네트워크 정보 획득 서브모듈과, 네트워크 정보에 따라 제3 사용자의 사용자 특성을 결정하도록 구성된 사용자 특성 결정 서브모듈을 포함한다.

바람직하게는, 사용자 수 결정 모듈은 구체적으로, 각각의 제2 지역 내에 위치를 갖는 제3 사용자를 결정하도록 구성된 사용자 결정 서브모듈과, 제3 사용자 중에서 타겟 사용자 특성을 가진 제2 사용자를 선별하여 그 제2 사용자의 수를 카운트하도록 구성된 사용자 수 결정 서브모듈을 포함한다.

바람직하게는, 후보 지역 결정 모듈은 구체적으로, 제2 사용자의 수에 따라 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성의 인덱스 값을 결정하도록 구성된 제1 인덱스 값 결정 서브모듈과, 인덱스 값에 따라 다수의 제2 지역을 정렬하도록 구성된 인덱스 값 정렬 서브모듈과, 상위 M개의 제2 지역을 후보 지역으로서 사용하도록 구성된 후보 지역 결정 서브모듈을 포함하고, M은 미리 결정된 수치이다.

바람직하게는, 제1 인덱스 값 결정 서브모듈은 구체적으로, 제2 사용자의 수의 오름차순에 따라 제2 지역을 정렬하여, 1부터 N(여기서 N은 1보다 큰 양의 정수임)까지의 시퀀스 번호를 순차적으로 할당하도록 구성된 정렬 유닛과, 다음의 수식: 시퀀스 번호 값 = (각각의 제2 지역의 시퀀스 번호/제2 지역의 총 수-0.5) * 2에 따라 각각의 제2 지역에 대응하는 시퀀스 번호 값을 결정하도록 구성된 시퀀스 번호 값 결정 유닛과, 다음의 수식: 인덱스 값 = round((ASIN(시퀀스 번호 값)/π+0.5) * 1000)에 따라 각각의 제2 지역에 대응하는 인덱스 값을 결정하도록 구성된 인덱스 값 결정 유닛을 포함한다.

바람직하게는, 다수의 타겟 사용자 특성이 존재하며, 사용자 수 결정 모듈은 각각의 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 다수의 제2 사용자의 수를 결정하도록 구성된다. 정렬 모듈은 구체적으로, 다수의 제2 사용자의 수에 따라 각각의 제2 지역에서의 각각의 타겟 사용자 특성의 인덱스 값을 개별적으로 결정하도록 구성된 제2 인덱스 결정 서브모듈과, 타겟 사용자 특성의 인덱스 값과, 각각의 타겟 사용자 특성에 대해 미리 설정된 가중치에 따라 각각의 제2 지역의 종합 인덱스 값을 결정하도록 구성된 종합 인덱스 값 결정 서브모듈 - 종합 인덱스 값 = a*X1 + b*X2 + c*X3 ..., 여기서, X1, X2, X3 ...은 각각의 타겟 사용자 특성의 인덱스 값이고, a, b, c ...는 각각의 타겟 사용자 특성의 가중치임 - 와, 종합 인덱스 값에 따라 다수의 제2 지역을 정렬하도록 구성된 종합 인덱스 값 정렬 서브모듈을 포함한다.

설명의 편의상, 디바이스의 부분들은 기능에 기초하여 다양한 컴포넌트 또는 유닛으로서 개별적으로 설명된다. 명확하게는, 본원의 구현 시에, 컴포넌트 또는 유닛의 기능은 소프트웨어 또는 하드웨어의 동일한 부분 또는 다수의 부분에서 구현될 수 있다.

타겟 사용자 특성을 포함하는, 사용자가 입력한 키워드를 수신한 후에, 본원의 이 실시형태의 위치 정보 제공 디바이스는 타겟 지역에서의 사용자의 위치에 따라 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자의 수를 결정할 수 있다. 디바이스는 또한, 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자의 수에 따라 후보 지역을 결정하고, 마지막으로 후보 지역을 사용자에게 제공한다. 이런 식으로, 사용자가 제2 지역에서의 타겟 사용자의 분포를 직관적으로 알 수 있어, 설문 조사 모집단의 범위, 수량 및 충실도에 대한 종속성으로 인한 종래 기술의 정확도가 낮다는 문제점을 피할 수 있고, 사용자에게 제공되는 위치 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.

도 3은 본원의 실시형태 3에 따른 위치 정보 제공 방법의 흐름도이다.

도 3에 도시하는 바와 같이, 본원의 실시형태 3에 따른 위치 정보 제공 방법은 다음의 단계들을 포함한다.

S302: 최근 30일 이내에 모집단이 가장 일반적으로 출현하는 위치에 관한 통계가 작성된다.

S304: 위치 및 대응하는 지역에 따라 모집단에서의 사용자의 일반적인 오프라인 위치가 결정된다.

S306: 위치 선택 사용자가 타겟 모집단 특성, 즉 사용자 태그를 입력하는데, 사용자 태그의 경우, 사용자 요구에 따라 주간 태그 또는 야간 태그를 포함할 수도 있고, 주간 및 야간 태그를 포함하지 않을 수도 있다.

S308: 다양한 유형의 태그를 가진 사용자의 수가 각 지역에서 카운트된다.

S310: 지역 데이터가 지역 인덱스로 변환된다.

S312: 인덱스의 가중치가 설정된다.

S314: 지역의 종합 인덱스가 얻어진다.

S316: 가장 큰 종합 인덱스를 가진 여러 지역이 위치 선택 사용자에게 후보 위치로서 제공된다.

본원의 이 실시형태의 위치 정보 제공 방법에 있어서, 제2 지역에서의 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자의 수는, 타겟 사용자 특성을 포함하는, 사용자가 입력한 키워드가 수신된 후에 타겟 지역 내에서의 사용자의 위치에 따라, 결정될 수 있고, 제2 지역은 타겟 사용자 특성을 갖는 사용자의 수에 따라 또한 정렬되며, 마지막으로 다수의 제2 지역의 정렬 결과가 사용자에게 제공된다. 이런 식으로, 사용자가 제2 지역에서의 타겟 사용자의 분포를 직관적으로 알 수 있어, 설문 조사 모집단의 범위, 수량 및 충실도에 대한 종속성으로 인한 종래 기술의 정확도가 낮다는 문제점을 피할 수 있고, 사용자에게 제공되는 위치 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.

본원의 실시형태의 위치 정보 제공 방법의 특정 구현 프로세스는 미리 결정된 애플리케이션으로서 Alipay™가 사용되는 일례를 이용하여 설명된다. 본원의 실시형태 4에 따른 위치 정보 제공 방법은 다음의 단계들을 포함한다.

S402: 사용자의 모바일 디바이스를 사용하여 사용자의 경도와 위도가 수집된다.

S404: 사용자의 모바일 디바이스와 Alipay™ 사용자 ID 간의 대응하는 관계가 획득된다.

S406: 경도 및 위도 데이터는 Amap이 제공하는 인터페이스에 따라 지역 ID로 변환되며, Alipay™ 사용자 ID와 지역 ID 간의 대응 관계가 획득된다.

S408: 최근 30일 이내에 각 기간 동안 각 지역 ID 상에 각 Alipay™ 사용자가 출현하는 횟수가 카운트된다.

S410: 각 Alipay™ 사용자가 주간에 각 지역 ID 상에 출현하는 횟수, 각 Alipay™ 사용자가 야간에 각 지역 ID 상에 출현하는 횟수, 및 각 Alipay™ 사용자가 각 지역 ID 상에 출현하는 총 횟수가 카운트된다.

S412: 각 Alipay™ 사용자가 가장 많이 출현하는 지역은 Alipay™ 사용자의 주간 지역 ID, 야간 지역 ID 및 통상의 지역 ID로 구분된다.

S414: 위치 선택 사용자가 타겟 모집단 특성, 즉 사용자 태그를 입력한다.

S416: 사용자 태그를 충족하는 사용자 수(cnt)가 각 지역에서 카운트된다.

S418: 각 지역에서의 사용자 태그를 충족하는 사용자 수가 100보다 큰지 여부가 판정되고, 사용자 수가 100보다 크지 않다면, 사용자의 수가 100 미만인 지역은 제거되며, 사용자 수가 100보다 크면, S420이 수행된다.

S420: cnt의 오름차순으로 지역이 정렬되어 1부터 N까지의 시퀀스 번호가 할당되는데, 예를 들어, 사용자 수가 100보다 큰 지역이 50개라면, 1부터 50까지의 시퀀스 번호가 할당된다.

S422: 지역의 시퀀스 번호 값이 계산된다: 시퀀스 번호 값 = (각각의 제2 지역의 시퀀스 번호/제2 지역의 총 수-0.5) * 2.

S424: 지역의 인덱스 값이 계산된다: 인덱스 값 = round((ASIN(시퀀스 번호 값)/π+0.5) * 1000).

S426: 인덱스 값에 따라 인덱스 지역 렌더링 그래프가 지도 상에 표시된다.

당업자라면 본 발명의 실시형태가 방법, 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 제공될 수 있음을 이해해야 한다. 따라서, 본원의 실시형태는 완전한 하드웨어 실시형태, 완전한 소프트웨어 실시형태, 또는 소프트웨어와 하드웨어를 결합한 실시형태로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명은 컴퓨터 사용 가능한 프로그램 코드를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 사용 가능한 저장 매체(자기 디스크 메모리, CD-ROM, 광학 메모리 등을 포함하지만 이에 한정되지는 않음) 상에서 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품일 수 있다.

본원은 본 발명의 실시형태에 따른 방법, 디바이스(시스템) 및 컴퓨터 프로그램 제품에 따른 흐름도 및/또는 블록도를 참조하여 설명되었다. 흐름도 및/또는 블록도 내의 각각의 프로세스 및/또는 블록, 및 흐름도 및/또는 블록도 내의 프로세스 및/또는 블록의 조합을 구현하는 데에 컴퓨터 프로그램 명령어가 사용될 수 있음을 이해해야 한다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령어는 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 임베디드 프로세서, 또는 머신을 생성하기 위한 기타 프로그래머블 데이터 프로세싱 디바이스의 프로세서에 제공되어, 컴퓨터 또는 기타 프로그래머블 데이터 프로세싱 디바이스의 프로세서에 의해 실행되는 명령어가 흐름도 내의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도 내의 하나 이상의 블록에서 특정 기능을 구현하는 장치를 생성한다.

이들 컴퓨터 프로그램 명령어는 또한 컴퓨터 판독 가능한 메모리에 저장되어, 컴퓨터 또는 기타 프로그래머블 데이터 프로세싱 디바이스로 하여금, 그 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 명령어가 지시 장치(instruction apparatus)를 포함하는 아티팩트를 생성하게 하는, 특정 방식으로 동작하도록 지시할 수 있다. 지시 장치는 흐름도의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도의 하나 이상의 블록에서 특정 기능을 구현한다.

이들 컴퓨터 프로그램 명령어는 또한, 컴퓨터 또는 또 다른 프로그래머블 데이터 프로세싱 디바이스 상에 로딩되어, 일련의 동작 단계가 컴퓨터 또는 또 다른 프로그래머블 디바이스 상에서 수행되는 것에 의해 컴퓨터 구현 프로세싱을 생성하게 할 수 있다. 이에, 컴퓨터 또는 또 다른 프로그래머블 디바이스 상에서 실행되는 명령어는 흐름도의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도의 하나 이상의 블록에서 지정된 기능을 구현하기 위한 단계를 제공한다.

본원의 바람직한 실시형태들을 설명하였지만, 일단 기본적인 발명 개념을 알게 되면, 당업자는 이들 실시형태에 대해 다른 변화 및 변형을 가할 수 있다. 따라서, 첨부하는 청구범위는 본원의 실시형태의 범위에 속하는 바람직한 실시형태 및 모든 변경예 및 수정예를 포함하는 것이 의도된다.

명백한 것은, 당업자라면 본원의 취지 및 범위를 벗어나지 않으면서 본원에 대해 다양한 변형 및 변화를 가할 수 있다. 이와 같이, 본원의 이들 변형 및 변화가 본원의 청구범위 및 그 균등한 기술에 속한다면, 본원은 또한 이들 변형 및 변화를 포함하는 것이 의도된다.

Claims

위치 정보 제공 방법에 있어서,
제1 사용자가 입력한 키워드를 서버가 수신하는 단계와,
상기 키워드에 따라 타겟 사용자 특성을 결정하는 단계와,
다수의 제2 지역을 포함하는 제1 지역을 결정하는 단계와,
상기 제1 지역에서의 사용자의 위치 정보에 따라, 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수(quantity)를 결정하는 단계와,
상기 제2 사용자의 수에 따라 상기 다수의 제2 지역 중에서 후보 지역을 결정하는 단계와,
상기 후보 지역을 상기 제1 사용자에게 제공하는 단계
를 포함하는 위치 정보 제공 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 지역에서의 사용자의 위치 정보에 따라, 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수를 결정하는 단계 전에,
미리 결정된 규칙에 따라 상기 제1 지역을 다수의 제2 지역으로 분할하는 단계와,
미리 결정된 기간 내에 상기 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 위치를 획득하는 단계와,
상기 미리 결정된 기간 내에 상기 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 사용자 특성을 획득하는 단계
를 더 포함하는 위치 정보 제공 방법.
제2항에 있어서, 상기 미리 결정된 기간 내에 상기 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 위치를 획득하는 단계는 구체적으로,
상기 제1 지역 내의 제3 사용자가, 상기 미리 결정된 기간 내에 미리 결정된 애플리케이션에 로그온할 때에, 위치하는 다수의 제2 지역과, 상기 제3 사용자 각각이 각각의 제2 지역에서 상기 애플리케이션에 로그온하는 횟수를 획득하는 단계와,
한명의 제3 사용자가 상기 애플리케이션에 가장 많은 횟수로 로그온하는 제2 지역을 상기 제3 사용자의 위치로서 사용하는 단계를 포함하는 것인 위치 정보 제공 방법.
제2항에 있어서, 상기 미리 결정된 기간 내에 상기 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 사용자 특성을 획득하는 단계는 구체적으로,
상기 제1 지역에서의 상기 제3 사용자의 네트워크 정보를 획득하는 단계와,
상기 네트워크 정보에 따라 상기 제3 사용자의 사용자 특성을 결정하는 단계를 포함하는 것인 위치 정보 제공 방법.
제4항에 있어서, 상기 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수를 결정하는 단계는 구체적으로,
각각의 제2 지역 내에 위치를 갖는 상기 제3 사용자를 결정하는 단계와,
상기 제3 사용자 중에서 상기 타겟 사용자 특성을 가진 제2 사용자를 선별(screening out)하여, 상기 제2 사용자의 수를 카운트하는 단계를 포함하는 것인 위치 정보 제공 방법.
제1항에 있어서, 상기 제2 사용자의 수에 따라 상기 다수의 제2 지역 중에서 후보 지역을 결정하는 단계는 구체적으로,
상기 제2 사용자의 수에 따라 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성의 인덱스 값을 결정하는 단계와,
상기 인덱스 값에 따라 상기 다수의 제2 지역을 정렬(sort)하는 단계와,
상위 M개의 제2 지역을 후보 지역으로서 사용하는 단계
를 포함하고, 상기 M은 미리 결정된 수치인 것인 위치 정보 제공 방법.
제6항에 있어서, 상기 제2 사용자의 수에 따라 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성의 인덱스 값을 결정하는 단계는 구체적으로,
상기 제2 사용자의 수의 오름차순에 따라 상기 제2 지역을 정렬하여, 1부터 N(여기서 N은 1보다 큰 양의 정수임)까지의 시퀀스 번호를 순차적으로 할당하는 단계와,
다음의 수식: 시퀀스 번호 값 = (각각의 제2 지역의 시퀀스 번호/제2 지역의 총 수-0.5) * 2에 따라 각각의 제2 지역에 대응하는 시퀀스 번호 값을 결정하는 단계와,
다음의 수식: 인덱스 값 = round((ASIN(시퀀스 번호 값)/π+0.5) * 1000)에 따라 각각의 제2 지역에 대응하는 인덱스 값을 결정하는 단계를 포함하는 것인 위치 정보 제공 방법.
제1항에 있어서, 다수의 타겟 사용자 특성이 존재하며,
상기 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수를 결정하는 단계는 구체적으로, 상기 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성을 갖는 다수의 제2 사용자의 수를 결정하는 단계를 포함하고,
상기 제2 사용자의 수에 따라 상기 다수의 제2 지역을 정렬하는 단계는 구체적으로,
상기 다수의 제2 사용자의 수에 따라 각각의 제2 지역에서의 각각의 타겟 사용자 특성의 인덱스 값을 개별적으로 결정하는 단계와,
상기 타겟 사용자 특성의 인덱스 값과, 상기 각각의 타겟 사용자 특성에 대해 미리 설정된 가중치에 따라 각각의 제2 지역의 종합 인덱스 값(comprehensive index value)을 결정하는 단계 - 상기 종합 인덱스 값 = a*X1 + b*X2 + c*X3 ..., 여기서, X1, X2, X3 ...은 각각의 타겟 사용자 특성의 인덱스 값이고, a, b, c ...는 각각의 타겟 사용자 특성의 가중치임 - 와,
상기 종합 인덱스 값에 따라 상기 다수의 제2 지역을 정렬하는 단계를 포함하는 것인 위치 정보 제공 방법.
서버에 적용되는 위치 정보 제공 디바이스에 있어서,
제1 사용자가 입력한 키워드를 수신하도록 구성된 수신 모듈과,
상기 키워드에 따라 타겟 사용자 특성을 결정하도록 구성된 특성 결정 모듈과,
다수의 제2 지역을 포함하는 제1 지역을 결정하도록 구성된 제1 지역 결정 모듈과,
상기 제1 지역에서의 사용자의 위치 정보에 따라, 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성을 갖는 제2 사용자의 수를 결정하도록 구성된 사용자 수 결정 모듈과,
상기 제2 사용자의 수에 따라 상기 다수의 제2 지역 중에서 후보 지역을 결정하도록 구성된 후보 지역 결정 모듈과,
상기 후보 지역을 상기 제1 사용자에게 제공하도록 구성된 결과 피드백 모듈
을 포함하는 위치 정보 제공 디바이스.
제9항에 있어서,
미리 결정된 규칙에 따라 상기 제1 지역을 다수의 제2 지역으로 분할하도록 구성된 지역 분할 모듈과,
미리 결정된 기간 내에 상기 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 위치를 획득하도록 구성된 위치 획득 모듈과,
상기 미리 결정된 기간 내에 상기 제1 지역에서의 모든 제3 사용자의 사용자 특성을 획득하도록 구성된 사용자 특성 획득 모듈
을 더 포함하는 위치 정보 제공 디바이스.
제10항에 있어서, 상기 위치 획득 모듈은 구체적으로,
상기 제1 지역 내의 제3 사용자가, 상기 미리 결정된 기간 내에 미리 결정된 애플리케이션에 로그온할 때에, 위치하는 다수의 제2 지역과, 상기 제3 사용자 각각이 각각의 제2 지역에서 상기 애플리케이션에 로그온하는 횟수를 획득하도록 구성된 횟수 획득 서브모듈과,
한명의 제3 사용자가 상기 애플리케이션에 가장 많은 횟수로 로그온하는 제2 지역을 상기 제3 사용자의 위치로서 사용하도록 구성된 위치 획득 서브모듈을 포함하는 것인 위치 정보 제공 디바이스.
제10항에 있어서, 상기 사용자 특성 획득 모듈은 구체적으로,
상기 제1 지역에서의 상기 제3 사용자의 네트워크 정보를 획득하도록 구성된 네트워크 정보 획득 서브모듈과,
상기 네트워크 정보에 따라 상기 제3 사용자의 사용자 특성을 결정하도록 구성된 사용자 특성 결정 서브모듈을 포함하는 것인 위치 정보 제공 디바이스.
제12항에 있어서, 상기 사용자 수 결정 모듈은 구체적으로,
각각의 제2 지역 내에 위치를 갖는 상기 제3 사용자를 결정하도록 구성된 사용자 결정 서브모듈과,
상기 제3 사용자 중에서 상기 타겟 사용자 특성을 가진 제2 사용자를 선별하여, 상기 제2 사용자의 수를 카운트하도록 구성된 사용자 수 결정 서브모듈을 포함하는 것인 위치 정보 제공 디바이스.
제9항에 있어서, 상기 후보 지역 결정 모듈은 구체적으로,
상기 제2 사용자의 수에 따라 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성의 인덱스 값을 결정하도록 구성된 제1 인덱스 값 결정 서브모듈과,
상기 인덱스 값에 따라 상기 다수의 제2 지역을 정렬하도록 구성된 인덱스 값 정렬 서브모듈과,
상위 M개의 제2 지역을 후보 지역으로서 사용하도록 구성된 후보 지역 결정 서브모듈을 포함하고, 상기 M은 미리 결정된 수치인 것인 위치 정보 제공 디바이스.
제14항에 있어서, 상기 제1 인덱스 값 결정 서브모듈은 구체적으로,
상기 제2 사용자의 수의 오름차순에 따라 상기 제2 지역을 정렬하여, 1부터 N(여기서 N은 1보다 큰 양의 정수임)까지의 시퀀스 번호를 순차적으로 할당하도록 구성된 정렬 유닛과,
다음의 수식: 시퀀스 번호 값 = (각각의 제2 지역의 시퀀스 번호/제2 지역의 총 수-0.5) * 2에 따라 각각의 제2 지역에 대응하는 시퀀스 번호 값을 결정하도록 구성된 시퀀스 번호 값 결정 유닛과,
다음의 수식: 인덱스 값 = round((ASIN(시퀀스 번호 값)/π+0.5) * 1000)에 따라 각각의 제2 지역에 대응하는 인덱스 값을 결정하도록 구성된 인덱스 값 결정 유닛을 포함하는 것인 위치 정보 제공 디바이스.
제9항에 있어서, 다수의 타겟 사용자 특성이 존재하며, 상기 사용자 수 결정 모듈은 각각의 제2 지역에서의 상기 타겟 사용자 특성을 갖는 다수의 제2 사용자의 수를 결정하도록 구성되고,
상기 정렬 모듈은 구체적으로,
상기 다수의 제2 사용자의 수에 따라 각각의 제2 지역에서의 각각의 타겟 사용자 특성의 인덱스 값을 개별적으로 결정하도록 구성된 제2 인덱스 결정 서브모듈과,
상기 타겟 사용자 특성의 인덱스 값과, 상기 각각의 타겟 사용자 특성에 대해 미리 설정된 가중치에 따라 각각의 제2 지역의 종합 인덱스 값을 결정하도록 구성된 종합 인덱스 값 결정 서브모듈 - 상기 종합 인덱스 값 = a*X1 + b*X2 + c*X3 ..., 여기서, X1, X2, X3 ...은 각각의 타겟 사용자 특성의 인덱스 값이고, a, b, c ...는 각각의 타겟 사용자 특성의 가중치임 - 과,
상기 종합 인덱스 값에 따라 상기 다수의 제2 지역을 정렬하도록 구성된 종합 인덱스 값 정렬 서브모듈을 포함하는 것인 위치 정보 제공 디바이스.