TWI414758B - 行動導覽推薦系統與方法 - Google Patents

Description

行動導覽推薦系統與方法

本發明主要關於導覽推薦之系統與方法，特別係有關於一種針對不同使用者而提供個人化導覽推薦之系統與方法。

隨著網路通訊技術的蓬勃發展以及相關產品與應用之普及，世界各國紛紛以發展優質網路社會(Ubiquitous Network Society)為目標，透過有線與無線網路的匯流，結合具連網能力之數位消費產品，使人們在日常生活的不同情境中，隨時隨地可透過連網活動存取各式運算平台的服務與資源，包括各類行動應用服務亦開始朝向優質化的目標發展。以展場應用而言，參觀者莫不希望在有限的參觀展覽期間看遍自己有興趣的所有攤位，廠商亦希望吸引有機會買他們產品的顧客前來，在有限的時間內引發更多顧客的購買意願，進而促成更多的交易。個人化導覽推薦技術的目標就是從顧客的喜好出發，在眾多的標的(攤位或產品)之中，推測顧客的喜好及其可能有興趣的標的，並依推測的顧客喜好排序推薦清單。在忙碌的現代社會中，展場或賣場的個人化導覽推薦技術必需滿足上述顧客及廠商的需求，在有限時間內，推薦顧客走近更多其有興趣的攤位或產品架位，以促成更多的交易。

傳統的導覽推薦技術大致上可分為內容式推薦與協同式推薦。內容式推薦係考量標的物的內容相關性，例如：標的物的品名、類別、生產商、產地等等的資訊，以產生推薦。協同式推薦則是根據使用者(即顧客)給定的量化數值，例如：使用者的消費習慣、消費類型等等，來了解其喜好之相似性，並據此產生推薦清單。然而，在展場或賣場的實際應用中，因標的物種類繁多，若需使用者在瀏覽標的物時一一給定量化數值，將使得整體過程複雜且耗時，因此，傳統的內容式推薦或協同式推薦並不適用於展場或賣場的環境。

本發明之一實施例提供了一種行動導覽推薦系統，包括一無線通訊模組、一移動軌跡模組、一偏好關聯模組、以及一導覽推薦模組。上述無線通訊模組用以接收複數使用者之複數位置資訊；上述移動軌跡模組用以儲存上述位置資訊，並根據上述位置資訊產生上述使用者之複數移動軌跡資訊。上述偏好關聯模組用以根據上述移動軌跡資訊產生上述使用者與上述移動軌跡資訊之間之一軌跡關聯資訊。上述導覽推薦模組用以根據上述軌跡關聯資訊產生一推薦清單。

本發明之另一實施例提供了一種行動導覽推薦方法，該方法之流程步驟為：透過一無線收發器接收複數使用者之複數位置資訊；根據上述位置資訊產生上述使用者之複數移動軌跡資訊；根據上述移動軌跡資訊產生上述使用者與上述移動軌跡資訊之間之一軌跡關聯資訊；根據上述使用者之一者之一導覽請求與上述軌跡關聯資訊產生一推薦清單；以及透過上述無線收發器將上述推薦清單傳送至對應於上述導覽請求之上述使用者。

關於本發明其他附加的特徵與優點，此領域之熟習技術人士，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可根據本案實施方法中所揭露之行動導覽推薦系統與方法，做些許的更動與潤飾而得到。

本章節所敘述的是實施本發明之最佳方式，目的在於說明本發明之精神而非用以限定本發明之保護範圍，本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

本發明考量到使用者的行為與其喜好有極大的關聯性，因此採用使用者喜好樣式(User Preference Pattern，UPP)模型，從使用者參觀展覽或逛賣場的移動軌跡去分析使用者喜好的相似性，並據以產生個人化的導覽推薦。第1圖係根據本發明一實施例所述之行動導覽推薦環境，該行動導覽推薦環境100涵蓋一展場空間20、使用者行動裝置10、以及本發明之行動導覽推薦系統30。展場空間20內包含有展出攤位A~X，使用者隨身攜帶使用者行動裝置10在展場空間20內依喜好前往其感興趣的展出攤位參觀，使用者行動裝置10透過無線通訊傳送其所在位置資訊給行動導覽推薦系統30。在一實施例中，可將使用者行動裝置10設定為定期傳送目前位置資訊，而在其它實施例中，可將使用者行動裝置10設定為當其位於特定展出攤位時再傳送其目前位置資訊。又或者可在每個展出攤位皆設置一無線傳輸裝置，當使用者行動裝置10足夠靠近其感應區域時，觸發使該展出攤位之該無線傳輸裝置或另一有線網路模組傳送該展出攤位之位置資訊或攤位識別碼，行動導覽推薦系統30可根據展場空間20內的佈局圖(layout)與該攤位識別碼決定該展出攤位之位置，意即使用者行動裝置10之位置。上述無線通訊可使用短距離無線傳輸技術來實現，例如：WiFi(Wireless Fidelity)、Zigbee、超寬頻(Ultrawideband，UWB)、藍牙(Bluetooth)等。上述位置資訊可透過室內定位(Indoor Positioning System，IPS)技術產生，例如：紅外線(Infra-red)定位技術、全球定位系統(Global Positioning System，GPS)、射頻(Radio Frequency，RF)定位技術、以及射頻辨識(Radio Frequency Identification，RFID)定位技術等。且最佳的狀況是上述室內定位技術使用與上述無線通訊相同的無線傳輸技術，以節省系統資源、降低系統複雜度、以及避免不同無線傳輸技術之間所產生的訊號干擾。

本發明之行動導覽推薦系統30除了可應用在展場空間之外，在其它實施例中，亦可應用在賣場空間中推薦使用者其所可能感興趣的產品架位位置，以節省使用者尋找產品的時間。

第2圖係根據本發明一實施例所述之行動導覽推薦系統之區塊圖。行動導覽推薦系統30中包括無線通訊模組231、移動軌跡模組232、偏好關聯模組233、以及導覽推薦模組234。無線通訊模組231可為一無線收發器，用以提供無線通訊的功能，以接收展場空間20所有使用者之使用者行動裝置10所回報的位置資訊。移動軌跡模組232則用以儲存該位置資訊，並根據每個使用者所回報的位置資訊進行事件序列萃取，以產生每個使用者的移動軌跡資訊，該移動軌跡資訊包括使用者識別碼、使用者停留在哪些展出攤位、以及停留時間長短。偏好關聯模組233再根據該移動軌跡資訊產生使用者與移動軌跡資訊之間之一軌跡關聯資訊，進一步說明，由於移動軌跡資訊代表了每個使用者的喜好模式，例如：如果使用者a與使用者b的移動軌跡資訊顯示出兩者所停留的展出攤位以及時間長短都極為相近，則代表使用者a與使用者b具有近似的喜好，因此，可透過統計所有使用者的移動軌跡資訊並予以分群，而將使用者劃分為多個喜好族群，其中，具有相近的移動軌跡資訊的使用者會被劃分在同一族群中。而後，當使用者欲使用導覽推薦服務時，會透過使用者行動裝置10傳送一導覽請求至行動導覽推薦系統30，此時，行動導覽推薦系統30中的導覽推薦模組234則根據該軌跡關聯資訊產生適用於該名使用者之一推薦清單，再由無線通訊模組231將推薦清單傳送至使用者行動裝置10以供該名使用者參考。

第3圖係根據本發明一實施例所述之行動導覽推薦方法流程圖。首先所進行的是後端的探勘程序，在此程序中，行動導覽推薦系統30透過一無線收發器接收展場空間20所有使用者之使用者行動裝置10所回報的位置資訊(步驟S310)，根據該位置資訊進行事件序列萃取，以計算產生每個使用者的移動軌跡資訊(步驟S320)，行動導覽推薦系統30再根據該移動軌跡資訊進一步產生使用者與移動軌跡資訊之間之一軌跡關聯資訊(步驟S330)。接著進行前端的推薦程序，在此程序中，行動導覽推薦系統30會接收到來自使用者行動裝置10的導覽請求，代表使用者行動裝置10的使用者欲使用導覽推薦服務，所以行動導覽推薦系統30根據該導覽請求與軌跡關聯資訊產生一推薦清單(步驟S340)，最後，再透過無線收發器將推薦清單傳送至使用者行動裝置10以供其使用者參考(步驟S350)。

上述事件序列萃取係指將使用者所回報的位置資訊依其時間特性轉換為以展出攤位停留時間為主的事件序列，如第4圖所示，使用者a在展場空間20中的移動軌跡如實線箭頭方向指示，其所回報的位置資訊依序為：{A,[1,3]}、{B,[3,7]}、{C,[7,7]}、{D,[7,12]}、{J,[12,12]}、{K,[12,12]}、{L,[13,13]}、{R,[14,14]}、{X,[14,14]}、{W,[15,15]}、{P,[15,22]}、{O,[22,22]}、{U,[22,32]}、{T,[32,32]}、{S,[32,33]}。使用者b在展場空間20中的移動軌跡如虛線箭頭方向指示，其所回報的位置資訊依序為：{A,[1,5]}、{G,[5,11]}、{H,[11,19]}、{B,[20,22]}、{C,[22,22]}、{I,[22,23]}、{O,[25,35]}、{U,[36,48]}、{T,[49,56]}、{N,[56,56]}、{M,[57,71]}、{S,[72,77]}。其中，A～X代表的是展出攤位，數字配對的部分代表的是抵達與離開該展出攤位的時間。行動導覽推薦系統30在透過無線通訊模組231接收到這些位置資訊時，移動軌跡模組232進行事件序列萃取，根據抵達與離開該展出攤位的時間計算出使用者a在各展出攤位其停留的時間，進一步再依停留時間長短產生上述移動軌跡資訊，以此實施例而言，使用者a的事件序列依序為：A.short、B.short、D.short、P.long、U.long、S.short，使用者b的事件序列依序為：A.short、G.long、H.long、B.short、I.short、O.long、U.short、T.long、M.long、S.short，其中short/long代表的是停留時間長短的類別，停留時間長或短的判定係統計出所有使用者在其所停留的展出攤位的時間分佈，如第5圖所示，再根據轉換參數決定區隔線的位置，若停留時間位於區隔線左邊則代表停留時間為短，若停留時間位於區隔線右邊則代表停留時間為長。在其它實施例中，停留時間長短的類別可設定為兩種以上，例如：short/medium/long三種，並且以兩條區隔線將停留時間曲線劃分為三個區域，由左至右，若停留時間位於第一停留時間區域則代表停留時間為短，停留時間位於第二停留時間區域則代表停留時間為中，停留時間位於第三停留時間區域則代表停留時間為長。事件序列的完整集合代表的就是該使用者的移動軌跡資訊，因此，使用者a的移動軌跡資訊為{A.short,B.short,D.short,P.long,U.long,S.short}，使用者b的移動軌跡資訊為{A.short、G.long、H.long、B.short、I.short、O.long、U.short、T.long、M.long、S.short}。

上述軌跡關聯資訊係指將使用者依其移動軌跡資訊進一步分群後所得到的群組資訊，如第6圖所示，每一軌跡關聯群組具有使用者與移動軌跡資訊之間的對應關係，同一軌跡關聯群組內的使用者即代表彼此具有相近的喜好，不同的軌跡關聯群組則表示群組與群組之間具有不同的喜好。以上述例子而言，由於使用者a與使用者b的移動軌跡資訊有明顯的差異，因此，兩者分別被分類到軌跡關聯群組l與軌跡關聯群組2。進一步說明，判斷兩軌跡關聯資訊之間是否相似可使用以下公式計算一出相似值：

其中u _a 、u _b 分別代表使用者a與使用者b的軌跡關聯資訊，d ₁ ~d _δ 代表停留時間長短的類別，δ代表停留時間長短的類別數量，代表各個停留時間長短類別的權重值，而代表u _a 、u _b 在特定停留時間長短類別上的相似度，進一步由以下公式得出：

其中分別代表u _a 、u _b 停留時間長短類別為d _i 的攤位之集合，而則分別代表此二集合的項目(即攤位)數，為之交集之項目數。

在根據計算出的相似值進行分群後，則必須決定每個軌跡關聯群組的代表樣式，意即代表此軌跡關聯群組的事件序列，而此一代表樣式不僅是最能代表該軌跡關聯群組的事件序列，亦需是最具有能與其它軌跡關聯群組區隔之事件序列。因此，針對每個軌跡關聯群組內部的所有事件，根據以下公式計算一群內樣式支援(inner-group pattern support)值：

其中e 代表軌跡關聯群組c 內的一使用者u 的事件序列中的事件，群內樣式支援值越高則表示該事件越能代表該軌跡關聯群組的使用者行為特徵；另外，亦根據以下公式計算一群間樣式支援(between-group pattern support)值：

其中k 代表軌跡關聯群組的總數，C 為所有軌跡關聯群組的集合，c 為C 中任一軌跡關聯群組，群間樣式支援值越低則表示該事件越具鑑別力，可用以鑑別不同軌跡關聯群組的使用者。行動導覽推薦系統30可設定一最低群內樣式支援值與一最高群間樣式支援值，用以將群內樣式支援值不及最低群內樣式支援值的事件過濾掉，以及將群間樣式支援值大於最高群間樣式支援值的事件過濾掉，以保留最能代表該軌跡關聯群組同時又最能與其它軌跡關聯群組區隔的事件。

由於行動導覽推薦系統30會持續不斷的記錄與累積展場空間20內所有使用者的位置資訊，以具備足夠的資料量進行上述軌跡關聯資訊的產生，然而，如果一目標使用者欲使用該導覽推薦服務，但行動導覽推薦系統30中所蒐集到關於該目標使用者的移動軌跡資訊不充足時，便無法使用軌跡關聯資訊來產生推薦清單。尤其，在展覽初期會因為所記錄的使用者位置資訊不足而無法產生足夠的移動軌跡資訊。為了解決這個問題，本發明另外採用了輪廓喜好規則(Profile to preference Rules，PPR)模型，在上述探勘程序中更根據使用者的輪廓特徵(feature)，例如個人基本資料，包括：性別、年齡、職業、教育程度等，分析出上述各個軌跡關聯群組所對應的輪廓特徵，進而產生各輪廓特徵與軌跡關聯群組之間的一輪廓喜好(profile to preference)關聯資訊。進一步說明，輪廓喜好關聯資訊係由所有輪廓喜好規則(profile-to-preference rule)所形成的集合，而每個輪廓喜好規則具有一重要性分數(significant score)，該重要性分數可定義為：

其中fs _i 代表一個輪廓特徵集合，c _j 代表一軌跡關聯群組，P(fs _i |c _j ) 代表輪廓特徵集合fs _i 出現在軌跡關聯群c _j 中使用者的輪廓特徵的機率，P(fs _i ) 代表輪廓特徵集合fs _i 出現在所有使用者的輪廓特徵的機率。行動導覽推薦系統30可進一步設定一過濾門檻值，以過濾掉重要性分數不及該門檻值的輪廓喜好規則。在一實施例中，當行動導覽推薦系統30收到一使用者發出的導覽請求時，偏好關聯模組233可根據輪廓喜好關聯資訊中具有最高重要性分數的輪廓喜好規則比對出與該使用者具有相同輪廓的軌跡關聯群組，再根據該軌跡關聯群組的代表移動軌跡產生上述推薦清單。如此一來，便可補足使用者喜好樣式模型在目標使用者的移動軌跡資訊不足時的缺點。

在另一實施例中，行動導覽推薦系統30可另外計算一適切值以決定目前使用者的移動軌跡資訊適合選擇軌跡關聯資訊或輪廓喜好關聯資訊作為產生推薦清單的依據，該適切值的計算公式如下：

其中k 代表軌跡關聯群組的數量，seq _i 代表使用者i 的移動軌跡資訊，n 代表有多少個軌跡關聯群組包含有使用者i 的移動軌跡資訊中所有的關鍵事件，而關鍵事件指的是已存在於軌跡關聯資訊中的事件。因此，當fitness 為1時，表示使用者i 的移動軌跡資訊對應到唯一的軌跡關聯群組，所以選擇根據軌跡關聯資訊產生上述推薦清單；當fitness 為1/n 時，表示使用者i 的移動軌跡資訊對應到n 個軌跡關聯群組，所以選擇根據輪廓喜好關聯資訊產生上述推薦清單。或者可進一步設定一適切門檻值，當計算出的適切值大於等於該適切門檻值時，則選擇根據軌跡關聯資訊產生上述推薦清單；反之，則選擇根據輪廓喜好關聯資訊產生上述推薦清單。

在其它實施例中，可進一步設置一項目擴充模型(Item Expansion Model)，在此模型中，可設定推薦清單中所推薦的展出攤位的應達最低數量，而當推薦的展出攤位不及該最低數量時使用內容式推薦的方式，根據展出攤位的內容相關性來擴充推薦清單中所推薦的展出攤位以達該最低數量，或者，亦可使用協同式推薦，根據使用者給定的量化數值來擴充推薦的展出攤位的數量。經由此模型的處理，使得推薦清單包含足夠數量的展出攤位，以適度彌補上述喜好樣式模型或輪廓喜好規則模型在展覽初期因為軌跡關聯資訊不足而無法產生足夠數量的展出攤位的問題。

上述步驟S340更進一步包括針對發出導覽請求的該名使用者執行事件序列萃取取得其移動軌跡資訊，比對軌跡關聯資訊中與該移動軌跡資訊相符的軌跡關聯群組，並以該軌跡關聯群組的代表事件序列為產生推薦清單的依據。上述推薦清單係指一列展出攤位的清單，在另一實施例中，行動導覽推薦系統30中的導覽推薦模組234可於上述步驟S340中再進一步根據展場空間20的區域平面資訊，例如：展場的佈局圖，計算出使用者目前位置與上述推薦清單中所推薦的展出攤位的距離遠近，然後據以調整推薦清單中所推薦的展出攤位的排序順序，以期更切合使用者的實際需求。或者，行動導覽推薦系統30中的導覽推薦模組234可更進一步根據使用者目前位置以及展場空間20的區域平面資訊將推薦清單轉換為一導覽路徑，以方便使用者走訪展場空間20內的推薦展出攤位。

上述的使用者喜好樣式模型與輪廓喜好規則模型在執行上可採用手動或自動的方式，手動方式係指在行動導覽推薦系統30在運作的過程中，儲存在移動軌跡模組232中的移動軌跡資訊會一直維持不變；自動方式係指行動導覽推薦系統30為一適應式(adaptive)的推薦系統，意即在行動導覽推薦系統30在運作的過程中，無線通訊模組231會持續接收使用者所回報的位置資訊，移動軌跡模組232會根據新收到的位置資訊產生對應之移動軌跡資訊，而當新的移動軌跡資訊累積至一定量或者當經過一定時間間隔時，再據以更新所儲存的移動軌跡資訊，且偏好關聯模組233會根據更新後的所儲存移動軌跡資訊去更新軌跡關聯資訊，所以導覽推薦模組234用來產生推薦清單的軌跡關聯資訊係根據展場空間20內最新的使用者移動狀態，且隨著移動軌跡資訊持續地累積，所產生的推薦清單將越能貼近使用者的真實喜好。

第7圖係根據本發明一實施例所述以手動方式進行之行動導覽推薦方法流程圖。行動導覽推薦方法可分為探勘階段與推薦階段，如第7圖所示，在探勘階段，會先設定探勘所需的參數(步驟S710)，例如：上述轉換參數、最低群內樣式支援值、最高群間樣式支援值、輪廓喜好規則、以及過濾門檻值等等。然後進行後端的探勘程序(步驟S720)，探勘程序包括：透過無線收發器接收使用者之位置資訊、根據位置資訊產生使用者之移動軌跡資訊並記錄移動軌跡資訊、採用使用者喜好樣式模型根據移動軌跡資訊產生使用者與移動軌跡資訊之間之一軌跡關聯資訊、採用輪廓喜好規則模型根據使用者之輪廓特徵產生輪廓特徵與軌跡關聯資訊之間之一輪廓喜好關聯資訊。而後，在推薦階段，行動導覽推薦系統30會進入等待狀態(步驟S730)，直到收到目標使用者所傳送的導覽請求，再進行前端的推薦程序(步驟S740)：針對目標使用者執行事件序列萃取取得其移動軌跡資訊，判斷該移動軌跡資訊是否足夠採用使用者喜好樣式模型，若是，則比對軌跡關聯資訊中與該移動軌跡資訊相符的軌跡關聯群組，並以該軌跡關聯群組的代表事件序列為產生推薦清單的依據；若否，則比對輪廓喜好關聯資訊中與該移動軌跡資訊相符的群組，並據以產生推薦清單。需注意的是，雖然推薦階段需使用到探勘階段所產生的軌跡關聯資訊，但兩階段可分別進行(未必接連進行)。另外，在進行推薦階段之前，可先設定推薦階段所需的參數，例如：上述適切門檻值、所推薦的展出攤位的應達最低數量等等。

第8圖係根據本發明一實施例所述以自動方式進行之行動導覽推薦方法流程圖。與手動方式相同，在探勘階段，會先設定探勘所需的參數(步驟S810)，然後再執行後端的探勘程序(步驟S820)，然而，不同於手動方式的行動導覽推薦方法，後端的探勘程序結束後會進入等待狀態(步驟S830)，直到收到更新請求時會根據新接收到的使用者移動軌跡資訊去更新移動軌跡資訊記錄，以供再次執行後端的探勘程序並更新軌跡關聯資訊與輪廓喜好關聯資訊。而後，在推薦階段，行動導覽推薦系統30在等待狀態(步驟S840)下接收到目標使用者所傳送的導覽請求時，再進行如第7圖所示之前端的推薦程序(步驟S850)。然而，不同於手動方式的行動導覽推薦方法，推薦程序在針對目標使用者執行事件序列萃取取得其移動軌跡資訊之後，會將該移動軌跡資訊儲存在移動軌跡資訊暫存區(步驟S860)，且推薦階段會在推薦程序結束後判斷是否需要送出更新請求給後端的探勘程序(步驟S870)，當處於等待狀態的探勘程序接收到更新請求時，會將移動軌跡資訊暫存區中的移動軌跡資訊更新至移動軌跡資訊記錄中，並重新執行後端的探勘程序(步驟S820)。如此一來，行動導覽推薦系統30中的軌跡關聯資訊與輪廓喜好關聯資訊將持續更新。

第9圖係根據本發明一實施例所述之後端探勘程序流程圖。在此實施例中，後端探勘程序同時採用了使用者喜好樣式模型與輪廓喜好規則模型。首先，行動導覽推薦系統30透過無線收發器接收使用者之位置資訊，並根據位置資訊進行事件序列萃取(步驟S910)以產生移動軌跡資訊，然後採用使用者喜好樣式模型根據移動軌跡資訊產生使用者與移動軌跡資訊之間之一軌跡關聯資訊(步驟S920)，此時，行動導覽推薦系統30的系統管理者可進一步決定所產生的軌跡關聯資訊是否適當(步驟S930)，若否，則接受系統管理者對探勘參數中關於使用者喜好樣式模型的參數調整(步驟S940)，然後重複步驟S920直到調整後的探勘參數能夠產生適當的軌跡關聯資訊；在步驟S930，若是，則行動導覽推薦系統30採用輪廓喜好規則模型根據使用者之輪廓特徵產生輪廓特徵與軌跡關聯資訊之間之一輪廓喜好關聯資訊(步驟S950)，此時，再由系統管理者進一步決定所產生的輪廓喜好關聯資訊是否適當(步驟S960)，若是，則流程結束；若否，則必須調整探勘參數，而由於輪廓喜好關聯資訊是根據軌跡關聯資訊所產生，所以系統管理者需先決定要調整關於使用者喜好樣式模型的參數亦或關於輪廓喜好規則模型的參數(步驟S970)，若是關於使用者喜好樣式模型的參數，則回到步驟S940，再重新產生軌跡關聯資訊與輪廓喜好關聯資訊；若是關於輪廓喜好規則模型的參數，則接受系統管理者對探勘參數中關於輪廓喜好規則模型的參數調整(步驟S980)，再重新產生輪廓喜好關聯資訊。

第10圖係根據本發明一實施例所述之前端推薦程序流程圖。在此實施例中，前端推薦程序接收了來自後端探勘程序所產生的軌跡關聯資訊和輪廓喜好關聯資訊，並將軌跡關聯資訊和輪廓喜好關聯資訊一併納入推薦過程的考量。首先，針對發出導覽請求之使用者執行事件序列萃取取得其移動軌跡資訊(步驟S1010)，並將該移動軌跡資訊儲存在移動軌跡資訊暫存區，然後根據該使用者的移動軌跡資訊是否充足來選擇軌跡關聯資訊或輪廓喜好關聯資訊(步驟S1020)，若選擇根據軌跡關聯資訊進行推薦，則比對軌跡關聯資訊中與該移動軌跡資訊相符的軌跡關聯群組，並以該軌跡關聯群組的代表事件序列為產生推薦清單的依據(步驟S1030)；在步驟S1020中，若選擇根據輪廓喜好關聯資訊進行推薦，則比對輪廓喜好關聯資訊中與該移動軌跡資訊相符的群組，並據以產生推薦清單(步驟S1040)。接著，決定推薦清單中所含的展出攤位數量數是否足夠、是否達到一預設值(步驟S1050)，若否，則使用上述項目擴充模型，根據所有展出攤位之間的內容相關性來擴充推薦清單中所含的展出攤位數量(步驟S1060)，最後，再根據展場空間20的區域平面資訊，例如：展場的佈局圖，計算出使用者目前位置與上述推薦清單中所推薦的展出攤位的距離遠近，然後據以調整推薦清單中所含的展出攤位的排序順序(步驟S1070)。在步驟S1050，若是，則執行步驟S1070，流程結束。

本發明雖以各種實施例揭露如上，然而其僅為範例參考而非用以限定本發明的範圍，任何熟習此項技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可做些許的更動與潤飾。因此上述實施例並非用以限定本發明之範圍，本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

100．．．行動導覽推薦環境

10．．．使用者行動裝置

20．．．展場空間

30．．．行動導覽推薦系統

231．．．無線通訊模組

232．．．移動軌跡模組

233．．．偏好關聯模組

234．．．導覽推薦模組

A~X．．．展出攤位

a、b．．．使用者

．．．區隔線

第1圖係根據本發明一實施例所述之行動導覽推薦環境。

第2圖係根據本發明一實施例所述之行動導覽推薦系統之區塊圖。

第3圖係根據本發明一實施例所述之行動導覽推薦方法流程圖。

第4圖係根據本發明一實施例所述之使用者移動軌跡示意圖。

第5圖係根據本發明一實施例所述之使用者停留時間統計曲線圖。

第6圖係根據本發明一實施例所述之使用者與移動軌跡資訊之間的對應關係圖。

第7圖係根據本發明一實施例所述以手動方式進行之行動導覽推薦方法流程圖。

第8圖係根據本發明一實施例所述以自動方式進行之行動導覽推薦方法流程圖。

第9圖係根據本發明一實施例所述之後端探勘程序流程圖。

第10圖係根據本發明一實施例所述之前端推薦程序流程圖。

30．．．行動導覽推薦系統

231．．．無線通訊模組

232．．．移動軌跡模組

233．．．偏好關聯模組

234．．．導覽推薦模組

Claims (18)

1. 一種行動導覽推薦系統，包括：一無線通訊模組，用以接收複數使用者之複數位置資訊；一移動軌跡模組，用以儲存上述位置資訊，並根據上述位置資訊產生上述使用者之複數移動軌跡資訊；一偏好關聯模組，用以根據上述移動軌跡資訊產生上述使用者與上述移動軌跡資訊之間之一軌跡關聯資訊；以及一導覽推薦模組，用以根據上述軌跡關聯資訊產生一推薦清單。
2. 如申請專利範圍第1項所述之行動導覽推薦系統，其中上述偏好關聯模組更用以根據上述使用者之複數輪廓特徵產生上述輪廓特徵與上述軌跡關聯資訊之間之一輪廓喜好關聯資訊，且上述導覽推薦模組更用以根據上述輪廓喜好關聯資訊產生上述推薦清單。
3. 如申請專利範圍第1項所述之行動導覽推薦系統，其中上述導覽推薦模組更用以根據一區域平面資訊與上述使用者之目前位置調整上述推薦清單。
4. 如申請專利範圍第3項所述之行動導覽推薦系統，其中上述導覽推薦模組更用以根據上述區域平面資訊與上述使用者之目前位置將上述推薦清單轉換為一導覽路徑。
5. 如申請專利範圍第1項所述之行動導覽推薦系統，其中上述導覽推薦模組更用以判斷上述推薦清單之一瀏覽 物件數量是否小於一預設值，若是，則根據上述瀏覽物件之複數內容特徵擴充上述瀏覽物件數量以達上述預設值。
6. 如申請專利範圍第1項所述之行動導覽推薦系統，其中上述無線通訊模組、上述移動軌跡模組、以及上述偏好關聯模組更分別定期更新上述位置資訊、上述移動軌跡資訊、以及上述軌跡關聯資訊，使上述導覽推薦模組根據更新後的上述軌跡關聯資訊產生上述推薦清單。
7. 如申請專利範圍第2項所述之行動導覽推薦系統，其中上述無線通訊模組、上述移動軌跡模組、以及上述偏好關聯模組更分別定期更新上述位置資訊、上述移動軌跡資訊、以及上述軌跡關聯資訊與上述輪廓喜好關聯資訊，使上述導覽推薦模組根據更新後的上述輪廓喜好關聯資訊產生上述推薦清單。
8. 如申請專利範圍第1項所述之行動導覽推薦系統，其中上述移動軌跡資訊包括上述使用者之複數識別碼、上述位置資訊、以及分別對應至上述位置資訊之複數停留時間。
9. 如申請專利範圍第1項所述之行動導覽推薦系統，其適用於一展場或賣場環境。
10. 一種行動導覽推薦方法，包括：透過一無線收發器接收複數使用者之複數位置資訊；根據上述位置資訊產生上述使用者之複數移動軌跡資訊；根據上述移動軌跡資訊產生上述使用者與上述移動軌 跡資訊之間之一軌跡關聯資訊；根據上述使用者之一者之一導覽請求與上述軌跡關聯資訊產生一推薦清單；以及透過上述無線收發器將上述推薦清單傳送至對應於上述導覽請求之上述使用者。
11. 如申請專利範圍第10項所述之行動導覽推薦方法，更包括根據上述使用者之複數輪廓特徵產生上述輪廓特徵與上述軌跡關聯資訊之間之一輪廓喜好關聯資訊，並根據上述輪廓喜好關聯資訊產生上述推薦清單。
12. 如申請專利範圍第10項所述之行動導覽推薦方法，更包括根據一區域平面資訊與上述使用者之目前位置調整上述推薦清單。
13. 如申請專利範圍第12項所述之行動導覽推薦方法，更包括根據上述區域平面資訊與上述使用者之目前位置將上述推薦清單轉換為一導覽路徑。
14. 如申請專利範圍第10項所述之行動導覽推薦方法，更包括判斷上述推薦清單之一瀏覽物件數量是否小於一預設值，若是，則根據上述瀏覽物件之複數內容特徵擴充上述瀏覽物件數量以達上述預設值。
15. 如申請專利範圍第10項所述之行動導覽推薦方法，更包括定期更新上述位置資訊、上述移動軌跡資訊、以及上述軌跡關聯資訊，使上述推薦清單根據更新後的上述軌跡關聯資訊而產生。
16. 如申請專利範圍第11項所述之行動導覽推薦方 法，更包括定期更新上述位置資訊、上述移動軌跡資訊、上述軌跡關聯資訊、以及上述輪廓喜好關聯資訊，使上述推薦清單根據更新後的上述輪廓喜好關聯資訊而產生。
17. 如申請專利範圍第10項所述之行動導覽推薦方法，其中上述移動軌跡資訊包括上述使用者之複數識別碼、上述位置資訊、以及分別對應至上述位置資訊之複數停留時間。
18. 如申請專利範圍第10項所述之行動導覽推薦方法，其適用於一展場或賣場環境。