(57)【要約】      （修正有）【課題】現在の注文に関係がある情報を決定するためのシステムおよび方法を提供する。【解決手段】方法は、サーバとユーザ機器の間に接続を確立するステップと、サーバにより、現在の時間およびユーザ機器の現在位置を含み、かつ、サービスを要求する、ユーザ機器の意図を含む現在の注文をユーザ機器から得るステップ５１０と、サーバにより、ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定するステップ５２０と、サーバにより、ユーザプロファイルおよび現在の注文に基づき、現在の注文に関係がある情報を決定するステップ５３０と、を含む。【選択図】図５
2020074190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
１組の命令を記憶するコンピュータ可読記憶媒体と、
前記コンピュータ可読記憶媒体と通信状態にあるプロセッサとを備え、前記１組の命令を実行するとき、前記プロセッサは、
ユーザ機器との接続を確立し、
前記ユーザ機器から、現在の時間、および前記ユーザ機器の現在位置を含み、かつサービスを要求する、前記ユーザ機器の意図を含む現在の注文を得て、
前記ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定し、
前記ユーザプロファイルおよび前記現在の注文に基づき、前記現在の注文に関係がある情報を決定する
ように指示されるシステム。
【請求項２】
前記ユーザプロファイルを決定するために、前記プロセッサは、
１つまたは複数の期間で前記ユーザ機器の場面情報を得て、
前記場面情報に基づき、前記１つまたは複数の時期で、１つまたは複数の共通位置についての、前記ユーザ機器の１つまたは複数の意味表現を決定し、
１つまたは複数の場面に前記ユーザ機器が出現する１つまたは複数の頻度を決定し、
前記１つまたは複数の意味表現、および前記１つまたは複数の頻度に基づき、前記ユーザプロファイルを決定する
ように指示される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ユーザプロファイルは、輸送手段モデル、頻繁にとどまる位置、または目的地分布モデルのうち少なくとも１つを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ユーザプロファイルでの前記頻繁にとどまる位置を決定するために、前記プロセッサは、
１つまたは複数の過去の注文で、前記ユーザ機器に関連し、かつ１つまたは複数の位置を含む第１の情報を得て、
前記第１の情報での前記１つまたは複数の位置から、第１の事前設定された回数よりも多く出現する少なくとも１つの位置を選択し、
前記選択した少なくとも１つの位置に基づき、前記頻繁にとどまる位置を決定する
ように指示される、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記現在の注文に関係がある前記情報は、現在の目的地または現在の輸送手段を含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記現在の注文は特性情報を含み、前記現在の輸送手段を決定するために、前記プロセッサは、
１つまたは複数の過去の輸送手段を含む１つまたは複数の過去の注文を得て、
前記１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関して、前記１つまたは複数の過去の注文に基づき、前記過去の輸送手段を前記ユーザ機器が選択する確率を決定し、
前記１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関して、前記特性情報に基づき、前記現在の注文の注文完了確率を決定し、
前記１つまたは複数の過去の輸送手段を前記ユーザ機器が選択する前記１つまたは複数の確率、および前記１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、前記現在の注文の前記１つまたは複数の注文完了確率に基づき、前記現在の輸送手段を決定する
ように指示される、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記現在の注文は前記ユーザ機器の識別を含み、前記現在の目的地を決定するために、前記プロセッサは、
前記ユーザ機器の前記識別に基づき、前記ユーザ機器に関連する目的地分布モデルを得て、
１つまたは複数の過去の目的地の各々に関して、前記目的地分布モデルおよび前記現在の時間に基づき、前記現在の時間に前記過去の目的地を前記ユーザ機器が選択する確率を決定し、
前記現在の時間に前記１つまたは複数の過去の目的地を前記ユーザ機器が選択する前記１つまたは複数の確率に基づき、前記現在の目的地を決定する
ように指示される、請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
前記１つまたは複数の過去の目的地の前記少なくとも１つと、１つまたは複数の過去の注文時間との間の関係は、正規分布を満たす、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記現在の注文に関係がある前記情報を前記ユーザ機器に伝送するように構成された伝送モジュール
をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記現在の注文に関係がある前記情報の確認を前記ユーザ機器から受信するように構成された受信モジュール
をさらに備える、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
方法であって、
サーバとユーザ機器の間に接続を確立するステップと、
前記サーバにより、前記ユーザ機器から、現在の時間、および前記ユーザ機器の現在位置を含み、かつサービスを要求する、前記ユーザ機器の意図を含む現在の注文を得るステップと、
前記サーバにより、前記ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定するステップと、
前記サーバにより、前記ユーザプロファイルおよび前記現在の注文に基づき、前記現在の注文に関係がある情報を決定するステップと、
を備える方法。
【請求項１２】
前記ユーザプロファイルの前記決定は、
前記サーバにより、１つまたは複数の期間で前記ユーザ機器の場面情報を得るステップと、
前記サーバにより、前記場面情報に基づき、前記１つまたは複数の時期で、１つまたは複数の共通位置についての、前記ユーザ機器の１つまたは複数の意味表現を決定するステップと、
前記サーバにより、１つまたは複数の場面に前記ユーザ機器が出現する１つまたは複数の頻度を決定するステップと、
前記サーバにより、前記１つまたは複数の意味表現、および前記１つまたは複数の頻度に基づき、前記ユーザプロファイルを決定するステップと
を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ユーザプロファイルは、輸送手段モデル、頻繁にとどまる位置、または目的地分布モデルのうち少なくとも１つを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ユーザプロファイルでの前記頻繁にとどまる位置の前記決定は、
前記サーバにより、１つまたは複数の過去の注文で、前記ユーザ機器に関連し、かつ１つまたは複数の位置を含む第１の情報を得るステップと、
前記サーバにより、前記第１の情報での前記１つまたは複数の位置から、第１の事前設定された回数よりも多く出現する少なくとも１つの位置を選択するステップと、
前記サーバにより、前記選択した少なくとも１つの位置に基づき、前記頻繁にとどまる位置を決定するステップと
を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記現在の注文に関係がある前記情報は、現在の目的地または現在の輸送手段を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記現在の注文は特性情報を含み、前記現在の輸送手段の前記決定は、
前記サーバにより、１つまたは複数の過去の輸送手段を含む１つまたは複数の過去の注文を得るステップと、
前記１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関して、前記サーバにより、前記１つまたは複数の過去の注文に基づき、前記過去の輸送手段を前記ユーザ機器が選択する確率を決定するステップと、
前記１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関して、前記サーバにより、前記特性情報に基づき、前記現在の注文の注文完了確率を決定するステップと、
前記サーバにより、前記１つまたは複数の過去の輸送手段を前記ユーザ機器が選択する前記１つまたは複数の確率、および前記１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、前記現在の注文の前記１つまたは複数の注文完了確率に基づき、前記現在の輸送手段を決定するステップと
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記現在の注文は前記ユーザ機器の識別を含み、前記現在の目的地の前記決定は、
前記サーバにより、前記ユーザ機器の前記識別に基づき、前記ユーザ機器に関連する目的地分布モデルを得るステップと、
１つまたは複数の過去の目的地の各々に関して、前記サーバにより、前記目的地分布モデルおよび前記現在の時間に基づき、前記現在の時間に前記過去の目的地を前記ユーザ機器が選択する確率を決定するステップと、
前記サーバにより、前記現在の時間に前記１つまたは複数の過去の目的地を前記ユーザ機器が選択する前記１つまたは複数の確率に基づき、前記現在の目的地を決定するステップと
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記１つまたは複数の過去の目的地の前記少なくとも１つと、１つまたは複数の過去の注文時間との間の関係は、正規分布を満たす、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記サーバにより、前記現在の注文に関係がある前記情報を前記ユーザ機器に伝送するステップ
をさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項２０】
前記サーバにより、前記現在の注文に関係がある前記情報の確認を前記ユーザ機器から受信するステップ
をさらに備える、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１５年８月２０日に出願された中国特許出願第２０１５１０５１６２２９．５号明細書、２０１６年４月１８日に出願された中国特許出願第２０１６１０２４１０５７．Ｘ号明細書、２０１６年５月５日に出願された中国特許出願第２０１６１０２９３４５０．３号明細書、および２０１６年５月１９日に出願された中国特許出願第２０１６１０３４０８７９．３号明細書の優先権を主張する。
【０００２】
本開示は、一般に現在の注文に関係がある情報を決定するためのシステムおよび方法に関し、詳細にはオン・デマンド・サービスでユーザプロファイルに基づき現在の注文に関係がある情報を決定するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
現在、オン・デマンド・サービスがますます広く普及してきている。ユーザまたはユーザグループを正確に認識し、かつユーザまたはユーザグループの輸送パターンを正確に予測することは、オンデマンド輸送サービスで商業上の製品およびサービスを販売促進し、発展させるために重要である。たとえば、ユーザを概説し、ユーザのニーズと関連付け、ユーザ行動を予測するために、ユーザまたはユーザグループのユーザプロファイルを決定してもよく、異なるユーザまたはユーザグループを正確に対象にすることができる。別の例として、ユーザの現在の注文に関係がある情報（たとえば、現在の目的地、現在の輸送手段など）を決定して、よりよいサービスをユーザに提供し、ユーザの体験を向上させることができる。
【発明の概要】
【０００４】
したがって、現在の注文に関係がある情報を決定するための方法およびシステムが必要である。
【０００５】
本開示の一様態によれば、システムが提供される。システムが、１つのプロセッサ、および１つのコンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。コンピュータ可読記憶媒体が、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに：ユーザ機器との接続を確立させ；ユーザ機器から、現在の時間およびユーザ機器の現在位置を含み、かつサービスを要求する、ユーザ機器の意図を含む現在の注文を得させ；ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定させ；ユーザプロファイルおよび現在の注文に基づき、現在の注文に関係がある情報を決定させる命令を記憶するように構成されてもよい。
【０００６】
本開示の一様態によれば、方法が提供される。方法が、本開示で現在の注文に関係がある情報を決定するためのシステムおよび方法と関連があってもよい。方法が：サーバとユーザ機器の間で接続を確立するステップと；サーバにより、現在の時間およびユーザ機器の現在位置を含んでもよく、かつサービスを要求する、ユーザ機器の意図を含む現在の注文をユーザ機器から得るステップと；サーバにより、ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定するステップと；サーバにより、ユーザプロファイルおよび現在の注文に基づき、現在の注文に関係がある情報を決定するステップとを含んでもよい。
【０００７】
さらに別の特徴が、以下の説明で一部示され、以下の添付図面を検討すれば当業者に一部明らかになるであろう、または実施例の製造および動作により習得されてもよい。本開示の特徴が、下記で説明する詳細な実施例で示される方法論、手段、および組合せのさまざまな様態を実施および使用することにより理解され、達成されてもよい。
【０００８】
本開示について、代表的実施形態に関してさらに記載する。これらの代表的実施形態について、図面を参照して詳細に記載する。これらの実施形態は、非限定的な代表的実施形態であり、そこでは、同様の参照番号が、図面のいくつかの図全体にわたって類似の構造を表す。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示のいくつかの実施形態による、輸送サービスシステムの代表的ネットワーク環境の概略図である。
【図２】本開示のいくつかの実施形態による、代表的サービスおよび／またはユーザ機器を例示する構造図である。
【図３】本開示のいくつかの実施形態による代表的プロセッサを例示する構成図である。
【図４】本開示のいくつかの実施形態による代表的ネットワークインタフェースを例示する構成図である。
【図５】本開示のいくつかの実施形態による、現在の注文に関係がある情報を決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図６】本開示のいくつかの実施形態による、ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図７】本開示のいくつかの実施形態による、ユーザプロファイルを得るための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図８】本開示のいくつかの実施形態による、ユーザプロファイルを得るための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図９】本開示のいくつかの実施形態による、頻繁にとどまる位置を決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図１０】本開示のいくつかの実施形態による、頻繁にとどまる位置を決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図１１】本開示のいくつかの実施形態による、頻繁にとどまる位置を決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図１２】本開示のいくつかの実施形態による、頻繁にとどまる位置を決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図１３】本開示のいくつかの実施形態による、頻繁にとどまる位置を決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図１４】本開示のいくつかの実施形態による、輸送手段を決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図１５】本開示のいくつかの実施形態による、１つまたは複数の輸送手段をユーザが選択する１つまたは複数の確率を決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図１６】本開示のいくつかの実施形態による、１つまたは複数の輸送手段に関する、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率を決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図１７】本開示のいくつかの実施形態による、現在の注文の推奨目的地を決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図１８】本開示のいくつかの実施形態による、サーバによりユーザ機器の現在の目的地を決定するための代表的処理を例示する別のフローチャートである。
【図１９】本開示のいくつかの実施形態による、サーバにより目的地分布モデルを決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。
【図２０Ａ】本開示のいくつかの実施形態による、目的地情報に関する分布データの概略図を例示する。
【図２０Ｂ】本開示のいくつかの実施形態による、目的地情報に関する分布データの概略図を例示する。
【図２１Ａ】本開示のいくつかの実施形態によるベクトル化注文時間の概略図を例示する。
【図２１Ｂ】本開示のいくつかの実施形態による、注文時間のベクトル変換の概略図を例示する。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本開示の実施形態に関係がある技術的解決策を例示するために、実施形態の説明で参照する図面について簡単な紹介を下記に提供する。明らかに、下記に記載する図面は、本開示のいくつかの実施形態でしかない。当業者は、創造的努力をさらにすることなく、これらの図面に従って本開示を他の類似のシナリオに適用してもよい。特に指定のない限り、または前後関係から明らかではない限り、図面内の同じ参照番号が同じ構造および動作を指す。
【００１１】
本開示および添付の特許請求の範囲で使用するとき、内容が他の方法で明確に指示されない限り、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は複数の指示物を含む。用語「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ（備える）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備える）」、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ（含む）」、および／または「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）」は、本開示で使用するとき、言及するステップおよび要素の存在を明示するが、１つまたは複数の他の特徴および要素の存在または追加を除外しないことをさらに理解されたい。
【００１２】
本開示および特許請求の範囲で示すように、「システム」、「モジュール」、および／または「ユニット」などの用語は、構造の階層関係を示すためだけに使用され、厳密な意味を有しない。これらの用語を交換可能に使用してもよい、または他の言葉で置き換えてもよいことを理解されたい。
【００１３】
本開示は、本開示のいくつかの実施形態による、システム内のある種のモジュールをさまざまに参照するが、任意の数の異なるモジュールを使用し、クライアント端末および／またはサーバ上で走らせてもよい。モジュールは例示でしかなく、システムおよび方法の、異なる様態が、異なるモジュールおよびユニットを使用してもよい。
【００１４】
用語「モジュール」および／または「ユニット」は、本開示では論理回路、またはハードウェアもしくはファームウェアに記憶された１組のソフトウェア命令を指す。「モジュール」および／または「ユニット」を、ソフトウェアモジュールおよび／またはハードウェアモジュールにより実行することができる、または任意のコンピュータ可読非一時的媒体もしくは他の記憶装置に記憶することができる。いくつかの実施形態では、ソフトウェアモジュールを、実行可能プログラムにコンパイルし、接続してもよい。ソフトウェアモジュールは、自身または他のモジュールにより伝送される情報に応答してもよい、および／またはある種のイベントを検出した、または中断したときに、応答してもよい。コンピューティング機器（たとえば、プロセッサ２１０）上で動作することができるソフトウェアモジュールを、コンピュータ可読媒体（たとえば、記憶領域２２０）上に提供してもよく、コンピュータ可読媒体が、ディスク、デジタルディスク、フラッシュディスク、磁気ディスク、または任意の他の種類の有形媒体であってもよい、すなわち、ソフトウェアモジュールをデジタルダウンロード手法によって得てもよい（デジタルダウンロードはまた、実行前に圧縮解除される、または復号される必要がある、圧縮されたパッケージまたはインストールパッケージの形で記憶されたデータを含んでもよい）。ソフトウェアコードが、動作を実行するコンピューティング機器の記憶装置に一部または全部記憶され、コンピューティング機器の動作に適用されてもよい。ソフトウェア命令が、ファームウェア内に、たとえば、消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ、ＥＰＲＯＭ）内に埋め込まれてもよい。明らかに、ハードウェアモジュールが、接続された論理ユニットを、たとえば、ゲート、トリガを含んでもよい、および／またはプログラム可能ユニットを、たとえば、プログラム可能ゲートアレイもしくはプロセッサを含んでもよい。本明細書に記載するモジュールまたはコンピューティング機器の機能が、好ましくはソフトウェアモジュールとして実装されてもよいが、ハードウェアまたはファームウェアの形で表現されてもよい。一般に、本明細書で参照するモジュールは、論理モジュールであり、特定の物理的形態またはメモリ制約条件により限定されない。モジュールおよび／またはユニットを、他のモジュールおよび／またはユニットと組み合わせてもよい、または一連のサブモジュールおよび／またはサブユニットに分割してもよい。
【００１５】
本開示では、本開示のいくつかの実施形態によるシステムにより遂行される動作を例示するために、フローチャートを使用する。先行する動作または後続の動作が、必ずしも正確に順に遂行されなくてもよいことを理解されたい。むしろ、さまざまなステップを逆の順序で、または同時に処理してもよい。さらに、これらの手順の中に他の動作を追加してもよい、またはこれらの手順から１つまたは複数のステップを取り除いてもよい。
【００１６】
本開示のいくつかの実施形態を、陸上輸送、海上輸送、航空輸送、宇宙輸送など、またはそれらの任意の組合せのうち１つまたは複数を含んでもよいが、それらに限定されない、異なる輸送システムに適用してもよい。たとえば、タクシー、特別車、ヒッチハイク、バス、列車、超特急列車、高速鉄道、地下鉄、船舶、飛行機、飛行船、熱気球、操縦者のいない車両、速達便受信／送信などの輸送システムが、管理および／または割当ての方法を使用する。本開示の異なる実施形態の適用シナリオが、ウェブページ、ブラウザ・プラグ・イン、クライアント、カスタムシステム、企業解析システム、人工知能ロボットなど、またはそれらの任意の組合せのうち１つまたは複数を含んでもよいが、それらに限定されない。本明細書で開示するシステムおよび方法の適用シナリオが、いくつかの実施例または実施形態にすぎないことを理解されたい。当業者が、創造的努力をさらにすることなく、これらの図面を他の適用シナリオに適用してもよい。たとえば、他の類似のサービスシステムに適用してもよい。
【００１７】
本開示に記載する「ユーザ」、「乗客」、「運転者」、「顧客」、「要求者」、「提供者」、「供給者」、「使用要求者」、「サービス要求者」、「サービスを要求する側」、「消費者」、「消費側」、「サービス提供者」、「サービスを提供する側」、「サーバ」、「サービスを提供する側」などの用語が、交換可能であり、サービスを必要とする、もしくはサービスを利用する、および／またはサービスを提供する際にサービスもしくは援助を提供する側を指し、人または道具である。本開示に記載する「ユーザ」が、サービスを必要とする、もしくはサービスを利用する側であってもよい、またはサービスを提供する際にサービスまたは援助を提供する側であってもよい。たとえば、ユーザが、運転者および乗客の任意の一方、または両方を指してもよい。本明細書に記載する「サービス要求」、「配車要求」、および「注文」が、交換可能である。サービスを必要とする、もしくは要求する側が、サービスリクエストを開始するものの役割を果たしてもよい、またはサービスを提供する際にサービスもしくは援助を提供する側が、サービスリクエストを開始するものの役割を果たしてもよい。同様に、サービスリクエストが、サービスを必要とする、もしくは要求する側により、またはサービスを提供する際にサービスもしくは援助を提供する側により、開始されてもよい。「サービスリクエスト」が、消費者とサービス提供者の両方により承認されたサービスリクエストであっても、サービス提供者および消費者の一方だけにより承認されたサービスリクエストであってもよい。「サービスリクエスト」が、有料サービスリクエストであっても、無料サービスリクエストであってもよい。
【００１８】
本開示で使用する測位技術が、全地球測位システム（ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ、ＧＰＳ）、全地球航法衛星システム（ｇｌｏｂａｌ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  ｓｙｓｔｅｍ、ＧＬＯＮＡＳＳ）、コンパス航法システム（ｃｏｍｐａｓｓ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ、ＣＯＭＰＡＳＳ）、Ｇａｌｉｌｅｏ測位システム、準天頂衛星システム（ｑｕａｓｉ−ｚｅｎｉｔｈ  ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  ｓｙｓｔｅｍ、ＱＺＳＳ）、基地局測位、およびＷｉ−Ｆｉ測位技術など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態で、ＧＰＳ測位技術（たとえば、ＧＰＳモジュール、ＧＰＳ座標、またはデータ点測位）の使用について例示するが、他の測位技術を選択してもよいことを認識されたい。
【００１９】
図１は、本開示のいくつかの実施形態による、輸送サービスシステムの代表的ネットワーク環境１００の概略図である。輸送サービスシステムが、輸送サービスサーバ１１０（「サーバ１１０」と呼ぶ）、ネットワーク１２０、ユーザ機器１３０、およびデータベース１４０を含んでもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０が、ユーザ機器１３０から現在の注文を得て、ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定し、ユーザプロファイルに従って、現在の注文に関係がある情報を決定してもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０が、事前設定された期間で、ユーザ機器１３０に関連する１つまたは複数の過去の注文を得て、１つまたは複数の過去の注文に基づき、ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定してもよい。
【００２０】
いくつかの実施形態では、サーバ１１０が、サーバであっても、サーバグループであってもよい。サーバグループが、集中型であってもよい、たとえば、サーバグループがデータセンタであってもよい。サーバグループが分散型であってもよい、たとえば、サーバグループが分散システムであってもよい。サーバ１１０がローカルにあっても、遠隔にあってもよい。たとえば、サーバ１１０が、ネットワーク１２０を介してユーザ機器１３０および／またはデータベース１４０に記憶された情報にアクセスしてもよい。別の実施例として、サーバ１１０が、ユーザ機器１３０および／またはデータベース１４０に記憶された情報にアクセスするために、ユーザ機器１３０および／またはデータベース１４０に直接接続されてもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０がクラウドプラットフォームであってもよい。たとえば、クラウドプラットフォームが、パブリッククラウド、プライベートクラウド、コミュニティクラウド、ハイブリッドクラウドなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０が、図２に例示する１つまたは複数の構成要素を有するコンピューティングプラットフォームであってもよい。
【００２１】
ネットワーク１２０が、情報交換を提供するためのチャネルであってもよい。たとえば、サーバ１１０、ユーザ機器１３０、およびデータベース１４０が、ネットワーク１２０を介して情報を交換してもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１２０が、単一ネットワークであっても、複数のネットワークの組合せであってもよい。たとえば、ネットワーク１２０が、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、公衆網、プライベートネットワーク、無線ローカル・エリア・ネットワーク、仮想ネットワーク、メトロポリタン・エリア・ネットワーク、公衆交換電話網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、および近距離無線通信ネットワークなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。ネットワーク１２０が、サーバ１１０、ユーザ機器１３０、およびデータベース１４０がネットワーク１２０に接続し、ネットワーク１２０を介して情報を受信および伝送してもよい、複数のネットワーク・アクセス・ポイントを、たとえば、有線アクセスポイントもしくは無線アクセスポイント、基地局、またはネットワーク相互接続ポイントを含んでもよい。
【００２２】
本開示に記載する「ユーザ」は、サービスリクエストを必要とする、もしくは利用する側（たとえば、乗客）であってもよい、またはサービスを提供する際にサービスまたは援助を提供する側（たとえば、運転者）であってもよい。本開示では、「ユーザ」および「ユーザ機器」を交換可能に使用してもよい。ユーザはまた、ユーザ機器１３０を使用する人を含んでもよい。いくつかの実施形態では、人がユーザ自身ではなくてもよい。たとえば、ユーザ機器１３０を使用する人Ａが、ユーザ機器１３０を使用して、サービスリクエストを伝送しても、サービスを受ける、または他の情報、もしくはユーザＢのためにサーバ１１０により伝送される命令を受信してもよい。簡潔にするために、ユーザ機器１３０を使用する人を、本開示では単にユーザと呼ぶ場合がある。
【００２３】
いくつかの実施形態では、ユーザ機器１３０が、移動体機器１３０−１、タブレットコンピュータ１３０−２、ラップトップコンピュータ１３０−３、および車両に内蔵された機器１３０−４など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。移動体機器１３０−１が、スマートホーム機器、ウェアラブル機器、インテリジェントな移動体機器、仮想現実機器、拡張現実感機器など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。スマートホーム機器が、スマート照明機器、インテリジェントな電気器具の制御機器、スマート監視機器、スマートテレビ、スマート・ビデオ・カメラ、インターホンなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。ウェアラブル機器が、スマートブレスレット、スマート履物、スマートメガネ、スマートヘルメット、スマートヘッドバンド、スマート衣服、スマートバックパック、スマートアクセサリなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。インテリジェントな移動体機器が、スマートホン、携帯情報端末（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ、ＰＤＡ）、スマートウォッチ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、車両に内蔵された機器（カーピュータ（ｃａｒｐｕｔｅｒ）、車載テレビなど）、ゲーム機器、ナビゲーション機器、ＰＯＳ（ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｓａｌｅ）機器など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。仮想現実機器および／または拡張現実感機器が、仮想現実ヘルメット、仮想現実メガネ、仮想現実パッチ、拡張現実感ヘルメット、拡張現実感メガネ、拡張現実感パッチなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、グーグルグラス（Ｇｏｏｇｌｅ  Ｇｌａｓｓ）、オキュラスリフト（Ｏｃｕｌｕｓ  Ｒｉｆｔ）、ホロレンズ（Ｈｏｌｏｌｅｎｓ）、ギアＶＲ（Ｇｅａｒ  ＶＲ）などを含んでもよい。車両に内蔵された機器１３０−４が、カーピュータなどであってもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器１３０が、ユーザまたはユーザ機器１３０の位置を決めるための測位機能を有する機器であってもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器１３０が、測位を遂行するために、他のポインティング機器と通信してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器１３０が、測位情報をサーバ１１０に伝送してもよい。
【００２４】
いくつかの実施形態では、データベース１４０が、一般に記憶機能を有する機器を指す場合がある。データベース１４０が、ユーザ機器１３０から収集したデータを記憶してもよい。データベース１４０が、サーバ１１０の動作中に発生したさまざまなデータを記憶してもよい。データベース１４０がローカルにあっても、遠隔にあってもよい。データベース１４０が、階層型データベース、ネットワークデータベース、リレーショナルデータベースなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。データベース１４０が、情報をデジタル化し、次いで、電子記憶装置、磁気記憶装置、または光記憶装置を使用して情報を記憶してもよい。データベース１４０が、プログラム、データなどの、複数の情報を記憶してもよい。データベース１４０が、電気エネルギーを用いて情報を記憶する機器、たとえば、ランダム・アクセス・メモリ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）などであってもよい。ランダム・アクセス・メモリが、１０進計数管、セレクトロン管、遅延線メモリ、ウィリアムズ管（Ｗｉｌｌｉａｍｓ  ｔｕｂｅ）、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ｄｙｎａｍｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、ＤＲＡＭ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、ＳＲＡＭ）、サイリスタ・ランダム・アクセス・メモリ（ｔｈｙｒｉｓｔｏｒ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、Ｔ−ＲＡＭ）、ゼロ・キャパシタ・ランダム・アクセス・メモリ（ｚｅｒｏ−ｃａｐａｃｉｔｏｒ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、Ｚ−ＲＡＭ）など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。読出し専用メモリが、磁気バブルメモリ、磁気ツイスタ（ｔｗｉｓｔｏｒ）メモリ、薄膜メモリ、磁気メッキ線（ｍａｇｎｅｔ  ｐｌａｔｅｄ  ｗｉｒｅ）メモリ、磁気コアメモリ、磁気ドラムメモリ、光ディスクドライブ、ハードディスク、テープ、不揮発性ランダム・アクセス・メモリ（ｎｏｎ−ｖｏｌａｔｉｌｅ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、ＮＶＲＡＭ）、相変化メモリ、磁気抵抗ランダム・アクセス・メモリ、強誘電体ランダム・アクセス・メモリ、不揮発性ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、電気的消去可能プログラム可能ＲＯＭ、消去可能プログラム可能ＲＯＭ、プログラム可能ＲＯＭ、マスクＲＯＭ、フローティング接続ゲート・ランダム・アクセス・メモリ、ナノ・ランダム・アクセス・メモリ、レーストラック（ｒａｃｅｔｒａｃｋ）メモリ、抵抗変化型ランダム・アクセス・メモリ、プログラム可能金属化セルなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。データベース１４０が、磁気エネルギーを用いて情報を記憶する機器、たとえば、ハードディスク、フロッピーディスク、テープ、磁気コアメモリ、磁気バブルメモリ、ＵＳＢフラッシュディスク、およびフラッシュメモリであってもよい。データベース１４０が、光学的手法を用いて情報を記憶する機器、たとえば、ＣＤまたはＤＶＤであってもよい。データベース１４０が、磁気光学的手法を用いて情報を記憶する機器、たとえば、光磁気ディスクであ���てもよい。データベース１４０のアクセス手法が、ランダム記憶、順次アクセス記憶、読出し専用記憶など、またはそれらの任意の組合せであってもよい。データベース１４０が、非永続メモリであっても、永続メモリであってもよい。上記の記憶装置は実施例でしかなく、システム内で使用してもよい記憶装置はそれらに限定されない。いくつかの実施形態では、データベース１４０が、データ記憶機能を有するクラウドコンピューティングプラットフォームであってもよく、パブリッククラウド、プライベートクラウド、コミュニティクラウド、ハイブリッドクラウドなどを含んでもよい。
【００２５】
データベース１４０が、ネットワーク１２０と相互接続されても、通信してもよい、またはサーバ１１０またはその一部と直接相互接続されても、直接通信してもよい。いくつかの実施形態では、データベース１４０をサーバ１１０のバックグラウンドで提供してもよい。いくつかの実施形態では、データベース１４０が独立しており、ネットワーク１２０に直接接続されてもよい。データベース１４０がネットワーク１２０と相互接続される、または通信するとき、ユーザ機器１３０が、ネットワーク１２０を介してデータベース１４０内の情報にアクセスしてもよい。データベース１４０、またはシステム内の他の記憶装置が、一般に読出機能／書込機能を使ってすべての媒体を参照する。いくつかの実施形態では、データベース１４０、またはシステム内の他の記憶装置が、システム内部の機器であっても、システムの外部機器であってもよい。データベース１４０とシステム内の他の記憶装置との間の接続が、有線であっても、無線であってもよい。データベース１４０とシステム内の他のモジュールとの間の接続または通信が、有線であっても、無線であってもよい。ネットワーク１２０が、情報交換を提供するためのチャネルであってもよい。
【００２６】
サーバ１１０もしくはその一部、および／またはユーザ機器１３０を、データベース１４０に別様に接続してもよい。モジュールによるデータベース１４０へのアクセス権が制限されてもよい。たとえば、サーバ１１０またはその一部が、データベース１４０へのアクセス権を有してもよく、データベース１４０からの公の情報または個人情報を読み出しても、修正してもよいが、その一方で、一定の条件が満たされたとき、ユーザ機器１３０が、公の情報、またはユーザに関係がある個人情報のうち、いくつかを読み出してもよい。たとえば、サーバ１１０が、１回または複数回サーバ１１０を使用するユーザの体験に基づき、データベース１４０内の公の情報、またはユーザ（乗客または運転者）に関係がある情報を更新／修正してもよい。別の実施例では、ユーザ機器１３０（サービスを提供する際にサービスまたは援助を提供する側）が、別のユーザ機器１３０（サービスリクエストを必要とする、または利用する側）からサービスリクエストを受信したとき、データベース１４０内の、ユーザ機器１３０（サービスリクエストを必要とする、または利用する側）に関係がある情報を、部分的に閲覧してもよいが、ユーザ機器１３０（サービスを提供する際にサービスまたは援助を提供する側）が、データベース１４０内の、ユーザ機器１３０（サービスリクエストを必要とする、または利用する側）に関係がある情報を自律的に修正してよいのではなく、サーバ１１０に報告することだけができ、サーバ１１０が、データベース１４０内の、ユーザ機器１３０（サービスリクエストを必要とする、または利用する側）に関係がある情報を修正すべきかどうかを判断してもよい。
【００２７】
いくつかの実施形態では、システム内の異なる部分間の情報交換を、サービスリクエストを用いて行ってもよい。サービスリクエストの対象物が、任意の製品であってもよい。いくつかの実施形態では、製品が有形の製品であっても、無形の製品であってもよい。有形の製品が、任意の形状またはサイズの対象物、たとえば、食糧、医薬品、日用品、化学製品、電気器具、衣服、自動車、不動産、ぜいたく品など、またはそれらの任意の組合せであってもよい。無形の製品が、サービス商品、金融商品、知的産物、インターネット製品など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。インターネット製品が、情報、娯楽、通信、または商取引に関する、人々のニーズを満たす任意の製品であってもよい。インターネット製品を、多くの方法で分類してもよく、インターネット製品のキャリープラットフォームに基づき分類したとき、インターネット製品が、パーソナルホスト製品、ウェブ製品、移動体インターネット製品、商用ホストプラットフォーム製品、組込型製品など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。移動体インターネット製品が、移動体端末で使用されるソフトウェア、プログラム、またはシステムであってもよい。移動体端末が、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、電子時計、ＰＯＳ機器、カーピュータ、車載テレビ、スマートウェアラブル機器など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、社交行事、ショッピング、輸送、娯楽、学習、投資のためにコンピュータまたは携帯電話内で使用するさまざまなソフトウェアまたはアプリケーションを含んでもよい。輸送ソフトウェアまたは輸送アプリケーションが、輸送ソフトウェア、輸送スケジューリングソフトウェアもしくは輸送スケジューリングアプリケーション、地図、または他のソフトウェアもしくはアプリケーションであってもよい。輸送スケジューリングソフトウェアまたは輸送スケジューリングアプリケーションが、馬、馬車、人力車（たとえば、手押し車、二輪自転車、三輪車など）、自動車（たとえば、タクシー、バスなど）、列車、地下鉄、船、および航空機（たとえば、飛行機、ヘリコプタ、スペースシャトル、ロケット、熱気球など）など、またはそれらの任意の組合せを予約してもよい。
【００２８】
図２は、本開示のいくつかの実施形態による代表的サーバおよび／またはユーザ機器２００を例示する構造図である。サーバおよび／またはユーザ機器２００が、プロセッサ２１０、記憶領域２２０、およびネットワークインタフェース２３０を含んでもよい。いくつかの実施形態では、サーバおよび／またはユーザ機器２００が、集中型であっても、分散型であってもよい。サーバおよび／またはユーザ機器２００が、ローカルにあっても、遠隔にあってもよい。いくつかの実施形態では、図１に例示するサーバ１１０および／またはユーザ機器１３０が、図２に例示するサーバおよび／またはユーザ機器２００と同じ、またはそれに類似する構造および／または構成を有してもよい。
【００２９】
プロセッサ２１０が、コンピュータプログラム命令を介して、サーバおよび／またはユーザ機器２００の動作を制御してもよい。コンピュータプログラム命令を、１つまたは複数の記憶領域２２０に記憶してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、マイクルコントローラ、縮小命令セットコンピュータ（ｒｅｄｕｃｅｄ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ、ＲＩＳＣ）、特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、ＡＳＩＰ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、中央処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、グラフィック・プロセッシング・ユニット（ｇｒａｐｈｉｃ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、ＧＰＵ）、ＰＰＵ（ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサユニット、デジタル・シグナル・プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）、またはコンピュータプログラム命令を実行することができる他の回路もしくはプロセッサ、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、図３に例示するプロセッサ３００と同じ、またはそれに類似する構造および／または構成を有してもよい。
【００３０】
記憶領域２２０が、複数の情報を、たとえば、サーバおよび／またはユーザ機器２００のコンピュータプログラム命令およびデータを記憶してもよい。いくつかの実施形態では、記憶領域２２０が、電気エネルギーを用いて情報を記憶する機器、たとえば、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ），読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、または他の異なる種類の記憶領域であってもよい。ランダム・アクセス・メモリが、１０進計数機、セレクトロン管、遅延線メモリ、ウィリアムズ管、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、サイリスタ・ランダム・アクセス・メモリ（Ｔ−ＲＡＭ）、ゼロ・キャパシタ・ランダム・アクセス・メモリ（Ｚ−ＲＡＭ）など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。読出し専用メモリが、磁気バブルメモリ、磁気ツイスタメモリ、薄膜メモリ、磁気メッキ線メモリ、磁気コアメモリ、磁気ドラムメモリ、光ディスクドライブ、ハードディスク、テープ、不揮発性ランダム・アクセス・メモリ（ＮＶＲＡＭ）、相変化メモリ、磁気抵抗ランダム・アクセス・メモリ、強誘電体ランダム・アクセス・メモリ、不揮発性ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、電気的消去可能プログラム可能ＲＯＭ、消去可能プログラム可能ＲＯＭ、プログラム可能ＲＯＭ、マスクＲＯＭ、フローティング接続ゲート・ランダム・アクセス・メモリ、ナノ・ランダム・アクセス・メモリ、レーストラックメモリ、抵抗変化型ランダム・アクセス・メモリ、プログラム可能金属化セルなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、記憶領域２２０が、磁気エネルギーを用いて情報を記憶する機器、たとえば、ハードディスク、フロッピーディスク、テープ、磁気コアメモリ、磁気バブルメモリ、ＵＳＢフラッシュディスク、およびフラッシュメモリであってもよい。いくつかの実施形態では、記憶領域２２０が、光学的手法を用いて情報を記憶する機器、たとえば、ＣＤまたはＤＶＤであってもよい。いくつかの実施形態では、記憶領域２２０が、磁気光学的手法を用いて情報を記憶する機器、たとえば、光磁気ディスクであってもよい。いくつかの実施形態では、記憶領域２２０のアクセス手法が、ランダム記憶、順次アクセス記憶、読出し専用記憶など、またはそれらの任意の組合せであってもよい。いくつかの実施形態では、記憶領域２２０が、非永続メモリであっても、永続メモリであってもよい。いくつかの実施形態では、記憶領域２２０が、ローカルにあっても、遠隔にあってもよい（たとえば、記憶領域２２０がクラウドサーバ内にあってもよい）。
【００３１】
ネットワークインタフェース２３０が、ネットワーク１２０を通して、サーバおよび／またはユーザ機器２００の一部またはすべての構成要素と、図１に示す１つまたは複数の機器（たとえば、データベース１４０、ユーザ機器１３０、サーバ１１０など）との間の通信を実装してもよい。いくつかの実施形態では、ネットワークインタフェース２３０が、ネットワーク１２０を通して、サーバおよび／またはユーザ機器２００の一部またはすべての構成要素の間で通信を実装してもよい。ネットワークインタフェース２３０が、有線ネットワークインタフェースであっても、無線ネットワークインタフェースであってもよい。ネットワークインタフェース２３０が、金属ケーブル、光ファイバ、ハイブリッドケーブル、接続回路、もしくは他の有線ネットワークインタフェースなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。ネットワークインタフェース２３０が、無線ローカル・エリア・ネットワーク（ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ、ＷＬＡＮ）・インタフェース、ローカル・エリア・ネットワーク（ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ、ＬＡＮ）・インタフェース、広域ネットワーク（ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ、ＷＡＮ）インタフェース、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈインタフェース、無線センサ・ネットワーク（ＺｉｇＢｅｅ）・インタフェース、近距離無線通信（ｎｅａｒ  ｆｉｅｌｄ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ、ＮＦＣ）インタフェースなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ネットワークインタフェース２３０が、図４に示すネットワークインタフェース４００と同じ、またはそれに類似する構造および／または構成を有してもよい。
【００３２】
図３は、本開示のいくつかの実施形態による代表的プロセッサ３００を例示する構成図である。いくつかの実施形態では、図３に例示するプロセッサ３００が、図２に例示するサーバおよび／またはユーザ機器２００内のプロセッサ２１０と同じ、またはそれに類似する構造または構成を有してもよい。プロセッサ３００が、獲得モジュール３１０、決定モジュール３２０、予測モジュール３３０、トレーニングモジュール３４０、生成モジュール３５０、および選択モジュール３６０を含んでもよい。プロセッサ３００の構造に関する上記の説明は、単に代表的なものであり、本開示を限定するものではないことに留意されたい。いくつかの実施形態では、プロセッサ３００が、他のモジュールまたはユニットをさらに含んでもよい。いくつかの実施形態では、上記モジュールのいくつかを取り除いてもよい。いくつかの実施形態では、上記モジュールのいくつかを組み合わせて、１つのモジュールにしてもよい。いくつかの実施形態では、上記モジュールが、独立していてもよい。いくつかの実施形態では、上記モジュールを相互接続してもよい。上記モジュールのいくつかまたはすべてを、ネットワーク１２０と接続してもよい。上記モジュールが、集中型であっても、分散型であってもよい。上記モジュールの１つまたは複数が、ローカルにあっても、遠隔にあってもよい。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の上記モジュールの機能が、１つまたは複数のプロセッサ３００により実装されてもよい。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の上記モジュールの機能が、１つまたは複数のプロセッサ２１０、１つまたは複数の記憶領域２２０、１つまたは複数のネットワークインタフェース２３０など、またはそれらの任意の組合せにより実装されてもよい。
【００３３】
獲得モジュール３１０が、必要な情報を複数の方法で得てもよい。情報を得る方法が、直接的（たとえば、ネットワーク１２０を介して１つまたは複数のユーザ機器１３０から情報を直接得る）であっても、間接的（たとえば、データベース１４０、記憶領域２２０、またはプロセッサ２１０内の他のモジュールもしくはユニットを介して情報を得る）であってもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０により得た情報が、過去の注文、現在の注文、ユーザの個人情報、ユーザに関連する場面情報、１つまたは複数の場面にユーザが出現する頻度、地図データなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０により得た情報を、処理するために、プロセッサ２１０内の他のユニットまたはモジュールに伝送してもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０により得た情報を、記憶するために、記憶領域２２０もしくはデータベース１４０に伝送してもよい、またはネットワークインタフェース２３０を介してユーザ機器１３０に伝送してもよい。
【００３４】
決定モジュール３２０が、獲得モジュール３１０、データベース１３０、記憶領域２２０、ネットワークインタフェース２３０、プロセッサ２１０、または他のユニットもしくはモジュールの情報を受信してもよく、受信した情報を処理してもよい。いくつかの実施形態では、決定モジュール３２０が、ユーザ機器に関連するユーザプロファイル（輸送手段、目的地、頻繁にとどまる位置、輸送手段モデル、目的地分布モデルなどを含む）を決定してもよい。いくつかの実施形態では、決定モジュール３２０が、ユーザプロファイルに基づき、現在の注文に関係がある情報を決定してもよい。いくつかの実施形態では、決定モジュール３２０が、獲得モジュール３１０により得た場面情報に基づき、１つまたは複数の場面にユーザが出現する頻度を決定してもよい。決定モジュール３２０が、特徴ベクトルをさらに決定してもよい。いくつかの実施形態では、決定モジュール３２０が、計算機能などを実装してもよい。いくつかの実施形態では、決定モジュール３２０により生成された結果を、他のモジュールまたはユニットに伝送してもよい。たとえば、決定モジュール３２０により生成された結果を、記憶するために、データベース１４０または記憶領域２２０に伝送してもよい。決定モジュール３２０により生成された結果を、他の処理を行うために、予測モジュール３３０、トレーニングモジュール３４０、生成モジュール３５０、または選択モジュール３６０に伝送してもよい。
【００３５】
予測モジュール３３０が、獲得モジュール３１０から情報（たとえば、現在の注文）を受信し、受信した情報を処理してもよい。いくつかの実施形態では、予測モジュール３３０が、現在の注文に基づき、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関して、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率を予測し、輸送手段モデルを生成してもよい。いくつかの実施形態では、予測モジュール３３０が、輸送手段モデルに基づき、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関して、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率を予測してもよい。
【００３６】
トレーニングモジュール３４０が、１つまたは複数のモデルを得るためにトレーニングを遂行してもよい。１つまたは複数のモデルが、輸送手段モデル、目的地分布モデルなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、トレーニングにより得た輸送手段モデルが、線形回帰モデルであっても、非線形回帰モデルであってもよい。線形回帰モデルが、単純線形回帰モデル、バイナリ線形回帰モデル、多重線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、サポート・ベクトル・マシン・モデルなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。非線形回帰モデルが、単純非線形回帰モデル、バイナリ非線形回帰モデル、および多重非線形回帰モデル、ニューラルネットワーク、決定木、マルコフ連鎖、モンテカルロ法、変分法など、またはそれらの任意の組合せであってもよい。トレーニングデータが、１つまたは複数の入力、および１つまたは複数の出力を含んでもよい。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の入力が、注文の特性情報を含んでもよい。
【００３７】
生成モジュール３５０が、特徴ベクトルを生成してもよい。いくつかの実施形態では、生成モジュール３５０が、事前設定された時間周期の範囲内で、１つまたは複数の期間での共通位置および／または輸送手段についての、ユーザの意味表現、および事前設定された期間の範囲内で、１つまたは複数の場面にユーザが出現する１つまたは複数の頻度を収集し、輸送場面の下での、ユーザの特徴ベクトルを生成してもよい。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の場面が、空港、鉄道駅、映画館、ショッピングモール、外国など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。
【００３８】
選択モジュール３６０が、情報を選択してもよい。いくつかの実施形態では、選択モジュール３６０が、獲得モジュール３１０により得た過去の注文を選択してもよい。たとえば、選択モジュール３６０が、一定の条件を設定し、その条件を満たす過去の注文を選択してもよい。いくつかの実施形態では、選択モジュール３６０が、一定の条件に基づき、輸送手段、目的地、または頻繁にとどまる位置を選択してもよい。たとえば、選択モジュール３６０が、過去の注文の目的地の中の、事前設定された範囲を超えて出現する目的地を選択してもよい。いくつかの実施形態では、選択モジュール３６０が、削除ユニット、演算器、および結果決定ユニットをさらに含んでもよい。いくつかの実施形態では、削除ユニットが、第１の情報で第２の事前設定された回数未満出現する位置を削除して、第２の情報を得てもよい。いくつかの実施形態では、演算器が、第２の情報で、１つまたは複数の位置に関する第一の比、１つまたは複数の位置の出現時間間隔、第２の情報での１つまたは複数の位置に関する第２の比、第２の位置など、またはそれらの任意の組合せを決定してもよい。いくつかの実施形態では、結果決定ユニットが、頻繁にとどまる位置のような、一定の条件を満たす位置を決定してもよい。
【００３９】
いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０、決定モジュール３２０、予測モジュール３３０、トレーニングモジュール３４０、生成モジュール３５０、および選択モジュール３６０が、１つのシステム内に組み入れられた異なるモジュールであっても、２つ以上の上記モジュールの機能を実装する、１つのモジュールの中に統合されてもよい。類似の修正形態が、本開示の特許請求の範囲の保護範囲に依然として入る。
【００４０】
図４は、本開示のいくつかの実施形態による代表的ネットワークインタフェース４００を例示する構成図である。いくつかの実施形態では、図４に例示するネットワークインタフェース４００が、図２に例示するサーバおよび／またはユーザ機器２００のネットワークインタフェース２３０と同じ、またはそれに類似する構造または構成を有してもよい。ネットワークインタフェース４００が、サーバ１１０内のネットワークインタフェースであっても、ユーザ機器１３０のネットワークインタフェースであってもよい。ネットワークインタフェース４００が、受信モジュール４１０および伝送モジュール４２０を含んでもよい。受信モジュール４１０が、情報を受信してもよい。受信した情報が、テキスト、画像、音声、ビデオなど、またはそれらの任意の組合せであってもよい。いくつかの実施形態では、情報が、ユーザ機器１３０により伝送された現在の注文、ユーザ機器１３０に関連する過去の注文、ユーザ機器１３０に関連するユーザ（乗客または運転者）の個人情報、交通情報、気象情報、地図情報など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、受信モジュール４１０が、現在の注文に関係がある情報に対する確認をユーザ機器１３０から受信してもよい。いくつかの実施形態では、受信モジュール４１０はまた、収集または記憶するために、信号変換などを用いて、乗客または背景（たとえば、周囲環境）の視覚情報、聴覚情報、電磁情報、またはそれらの任意の組合せを、静止画像、ビデオ、音声、機械振動などに変換してもよい。
【００４１】
伝送モジュール４２０が、情報を伝送してもよい。いくつかの実施形態では、伝送モジュール４２０が、プロセッサ２１０により生成された情報をユーザ機器１３０に、または記憶するために記憶装置に伝送してもよい。たとえば、伝送モジュール４２０が、現在の注文に関係がある情報をユーザ機器１３０に伝送してもよい。いくつかの実施形態では、伝送モジュール４２０が、処理するために、生成した情報をプロセッサ２１０に伝送してもよい。伝送される情報が、テキスト、画像、音声、ビデオなど、またはそれらの任意の組合せであってもよい。
【００４２】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による、現在の注文に関係がある情報を決定するための代表的処理５００を例示するフローチャートである。現在の注文に関係がある情報を決定するための処理５００を、図１に例示する輸送サービスシステムに適用してもよい。たとえば、処理を、１組の命令としてサーバ２００の非一時的メモリに記憶し、プロセッサ２１０により呼び出し、実行してもよい。
【００４３】
ステップ５１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、ユーザ機器１３０から現在の注文を得てもよい（たとえば、ユーザ機器と通信し、ネットワーク１２０を介して現在の注文を得る）。いくつかの実施形態では、現在の注文が、現在の時間情報、およびユーザ機器１３０の現在位置情報を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器上で一定の動作を実行した後に、ユーザ機器１３０により現在の注文を生成してもよい。たとえば、動作が、ユーザにより、ユーザ機器１３０上の該当するサービス・アプリケーション・プログラムを開始するステップ、ユーザ機器の表示画面上に示されるサービス・アプリケーション・プログラムのインタフェース（サービス・アプリケーション・プログラム・インタフェース）上のアイコンをクリックするステップ、またはサービス・アプリケーション・プログラムのインタフェース上の入力動作を選ぶステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、現在の注文が、サービスを要求する、ユーザ機器の意図を含んでもよい。いくつかの実施形態では、現在の注文が、注文の位置情報（たとえば、ユーザおよび／またはユーザ機器の現在の測位位置、ユーザにより入力される、現在の注文の出発位置および／または目的地）、注文の時間情報（たとえば、出発時間、現在の注文の出発期間）、ユーザ機器の識別など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。
【００４４】
ステップ５２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、ユーザ機器１３０に関連するユーザプロファイルを決定してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザプロファイルが、実際のユーザの仮想表現または記述であってもよく、ユーザニーズに関連して対象ユーザを概説し、ユーザ行動を予測するために使用されてもよい。たとえば、ユーザプロファイルが、頻繁にとどまる位置の情報（たとえば、頻繁に利用する出発位置、頻繁に利用する目的地、頻繁に利用する測位位置、目的地分布モデルなど）、輸送手段の情報（たとえば、輸送手段モデル、ユーザ機器１３０の好ましい輸送手段、１つまたは複数の過去の輸送手段をユーザ機器１３０が選択する１つまたは複数の確率、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、注文の１つまたは複数の注文完了確率など）、支払情報（たとえば、注文の単価、総額、価格設定手法、追加料金、割引など）、ユーザ機器の識別、ユーザの好みの情報など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ユーザプロファイルを使用して、ユーザまたはユーザのグループに印をつけてもよい。たとえば、ユーザプロファイルを商用旅行者、事務員、学生など、またはそれらの任意の組合せとして印をつけてもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、図６に例示する処理６００に基づき、ユーザ機器１３０に関連するユーザプロファイルを決定してもよい。
【００４５】
ステップ５３０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、ユーザプロファイルおよび現在の注文に基づき、現在の注文に関係がある情報を決定してもよい。いくつかの実施形態では、現在の注文に関係がある情報が、現在の注文の、頻繁にとどまる位置の情報（たとえば、現在の注文の出発位置、現在の注文の目的地など）、現在の注文に含まれる、現在の輸送手段の情報（たとえは、現在の注文の輸送手段）、現在の注文に含まれる支払情報など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、ユーザプロファイルに基づき、現在の注文に含まれる現在の輸送手段を決定してもよい。別の実施例として、プロセッサ２１０が、ユーザプロファイルに基づき、現在の注文に含まれる推奨目的地を決定してもよい。
【００４６】
いくつかの実施形態では、サーバ１１０（たとえば、サーバ１１０のネットワークインタフェース２３０、またはネットワークインタフェース２３０の伝送モジュール４１０）が、ステップ５３０で決定した、現在の注文に関係がある情報をユーザ機器１３０に伝送してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器１３０が、サーバ１１０により伝送される、現在の注文に関係がある情報に対して動作を遂行してもよい。いくつかの実施形態では、動作が、現在の注文に関係がある情報を確認するステップ、現在の注文に関係がある情報を拒絶するまたは否定するステップ、現在の注文に関係がある情報を修正するステップなど、またはそれらの任意の組合せであってもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０（たとえば、サーバ１１０のネットワークインタフェース２３０、またはネットワークインタフェース２３０の受信モジュール４１０）が、現在の注文に関係がある情報に対して、ユーザ機器１３０により遂行される動作（たとえば、確認動作、否定動作、修正動作など）を受信してもよい。
【００４７】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定するための代表的処理６００を例示するフローチャートである。処理６００を、図１に例示する輸送サービスシステムに適用してもよい。たとえば、処理を、１組の命令としてサーバ２００の非一時的メモリに記憶し、プロセッサ２１０により呼び出し、実行してもよい。
【００４８】
ステップ６１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、ネットワーク１２０を介してユーザ機器１３０との通信を確立し、事前設定された期間の範囲内で、過去の注文をユーザ機器１３０から得てもよい。たとえば、サーバ１１０が、一定期間（たとえば、１年、半年、３か月、１か月、１０日、１週間など）で、ユーザに関連する過去の注文を得てもよい。過去の注文が、時間情報、位置情報、支払情報、ユーザ機器の識別など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。
【００４９】
ステップ６２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、過去の注文に基づき、ユーザ機器１３０に関連するユーザプロファイルを決定してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、図７に例示する処理７００に基づき、ユーザ機器１３０に関連するユーザプロファイルを決定してもよい。
【００５０】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による、ユーザプロファイルを得るための代表的処理７００を例示するフローチャートである。
【００５１】
図７に例示するように、ステップ７１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、事前設定された時間周期の範囲内で、１つまたは複数の期間での、ユーザの場面情報を得てもよい。場面が、場所の位置と、場所の周囲環境の組合せを指してもよい。たとえば、場面が、頻繁にとどまる商業地区、頻繁にとどまる行政区画、頻繁にとどまる都市、頻繁にとどまる国などを含んでもよいが、それらに限定されない。いくつかの実施形態では、場面が、公共の場所であっても、私的な場所であってもよい。たとえば、場面が、空港、鉄道駅、ショッピングモール、映画館、波止場、公園、学校、オフィスビル、ホテル、ユーザの居住用の自宅、友人の居住用の自宅など、またはそれらの任意の組合せであってもよい。
【００５２】
いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、事前設定された期間の範囲内で、ユーザに関連する過去の注文を得てもよい。過去の注文に基づき、事前設定された時間周期の範囲内で、１つまたは複数の期間での、ユーザの場面情報を得てもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、一定期間（たとえば、１年、半年、３か月、１か月、１０日、１週間など）の範囲内で、ユーザに関連する過去の注文を得てもよい。過去の注文が、時間情報、位置情報、支払情報、ユーザ機器の識別など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。過去の注文に基づき、プロセッサ２１０が、事前設定された時間周期（たとえば、２４時間、７日、１０日、１か月など）の範囲内で、１つまたは複数の期間（たとえば、１時間または数時間、１日または数日、１週間または数週間、１か月または数か月など）でのユーザの場面情報を得てもよい。
【００５３】
いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、事前設定された期間の範囲内で、ユーザまたはユーザ機器１３０の測位情報を得てもよい。測位情報に基づき、事前設定された時間周期の範囲内で、１つまたは複数の期間での、ユーザの場面情報を得てもよい。たとえば、ユーザが保持するユーザ機器１３０が、測位機能を有する機器であってもよい。プロセッサ２１０が、一定期間（たとえば、１年、半年、３か月、１か月、１０日、１週間など）で、ユーザ機器１３０に関連する測位情報を得てもよい。測位情報が、位置情報、時間情報、ユーザ機器の識別など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。測位情報に基づき、プロセッサ２１０が、事前設定された時間周期（たとえば、２４時間、７日、１０日、１か月など）の範囲内で、１つまたは複数の期間（たとえば、１時間または数時間、１日または数日、１週間または数週間、１か月または数か月など）でのユーザの場面情報を得てもよい。
【００５４】
ステップ７２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、場面情報に基づき、事前設定された時間周期の範囲内で、１つまたは複数の共通位置についての、ユーザの１つまたは複数の意味表現を得てもよい。いくつかの実施形態では、意味表現が、１次元ベクトルであっても、多次元ベクトルであってもよい。意味表現が、期間、共通位置（たとえば、出発位置、目的地、他の位置など）、輸送手段など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、意味表現が、一定期間および、ユーザに関連する一定期間に対応する共通位置であってもよい。別の実施例では、意味表現が、一定期間、出発位置、および目的地だけではなく、ユーザに関連する輸送手段であってもよい。
【００５５】
ステップ７３０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、事前設定された期間で、１つまたは複数の場面にユーザ機器が出現する１つまたは複数の頻度を得てもよい。いくつかの実施形態では、場面が、ユーザが頻繁に、または繰り返し訪問する位置とその周囲環境の組合せであってもよい。いくつかの実施形態では、場面が、頻繁にとどまる領域、たとえば、頻繁にとどまる商業地区、頻繁にとどまる行政区画、頻繁にとどまる都市、頻繁にとどまる国などであってもよい。いくつかの実施形態では、場面が、公共の場所であっても、私的な場所であってもよい。たとえば、場面が、空港、鉄道駅、ショッピングモール、映画館、波止場、公園、学校、オフィスビル、ホテル、ユーザの居住用の自宅、友人の居住用の自宅など、またはそれらの任意の組合せであってもよい。いくつかの実施形態では、場面が、ユーザ機器１３０が頻繁に出現するわけではない位置であっても、訪問するわけではない位置であってもよい。いくつかの実施形態では、場面が、たまにしかとどまらない領域、たとえば、居住している商業地以外の商業地区、頻繁にとどまる行政区画以外の行政区画、頻繁にとどまる都市以外の都市、頻繁にとどまる国以外の国などであってもよい。たとえば、場面が、ユーザが定住または居住する位置以外の位置、たとえば、外国の景勝地、公の警備局、または裁判所であってもよい。
【００５６】
いくつかの実施形態では、事前設定された期間の範囲内で、１つまたは複数の場面にユーザが出現する頻度が、１次元ベクトルであっても、多次元ベクトルであってもよい。たとえば、事前設定された期間の範囲内で、１つまたは複数の場面にユーザが出現する頻度が、３か月の範囲内で、空港にユーザが出現する頻度、３か月の範囲内で、映画館にユーザが出現する頻度、３か月の範囲内で、オフィスビルにユーザが出現する頻度、３か月の範囲内で、外国にユーザが出現する頻度など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。上記の１次元ベクトルまたは多次元ベクトルを、これらの組合せを定量化することにより得てもよい。
【００５７】
ステップ７４０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の生成モジュール３５０）が、事前設定された時間周期の範囲内で、１つまたは複数の共通位置についての、ユーザの意味表現、および事前設定された期間で、１つまたは複数の場面にユーザ機器が出現する頻度に基づき、特徴ベクトルを決定してもよい。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルが、輸送場面の下での、ユーザの特徴ベクトルであってもよい。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルが、意味表現ベクトルと発生頻度ベクトルとの連結計算結果であってもよい。特徴ベクトルの次元が、意味表現ベクトルの次元と発生頻度ベクトルの次元との和であってもよい。
【００５８】
ステップ７５０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、特徴ベクトルに基づき、ユーザプロファイルを得てもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、ユーザプロファイルを得るために、輸送場面の下でユーザの特徴ベクトルをクラスタ化してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、特徴ベクトルのサイズ、ベクトル間の距離などに基づき、クラスタ化を遂行してもよい。
【００５９】
いくつかの実施形態では、ユーザプロファイルが、実際のユーザの仮想代表者であってもよく、ユーザニーズに関連して対象ユーザを概説し、かつユーザ行動を予測するために使用されてもよい。たとえば、ユーザプロファイルが、共通位置の情報（たとえば、頻繁に利用する出発位置、頻繁に利用する目的地、頻繁に利用する測位位置、目的地分布モデルなど）、輸送手段の情報（たとえば、輸送手段モデル、ユーザ機器１３０の好ましい輸送手段、ユーザ機器１３０が１つまたは複数の過去の輸送手段を選択する１つまたは複数の確率、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、注文の１つまたは複数の注文完了確率など）、支払情報（たとえば、注文の単価、総額、価格設定手法、追加料金、割引など）、ユーザの名前、ユーザの好みの情報など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。
【００６０】
いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、ユーザプロファイルに基づき、ユーザを１つまたは複数のユーザおよび／またはユーザグループに分割してもよい。プロセッサ２１０が、ユーザプロファイルに基づき、異なるユーザおよび／またはユーザグループのための活動を、それらの個々の違い、異なる適用場面などに従って遂行してもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、ユーザプロファイルに基づき、異なるユーザグループに、割引戦略（たとえば、頻繁に出張する商用旅行者に定期便クーポンを伝送する、代行運転サービスを頻繁に要求するユーザに代行運転のための助成金を伝送するなど）、販売促進戦略（たとえば、払戻しを必要とするユーザにタクシーを推奨する、平日の事務員にヒッチハイクを推奨するなど）、マーケティング戦略（たとえば、ユーザに保険コマーシャルを送りつける、ユーザに車両広告を送りつけるなど）など、またはそれらの任意の組合せを、異なるユーザグループに伝送してもよい。
【００６１】
いくつかの実施形態では、図７に例示するような、ユーザプロファイルを得るための処理７００の１つまたは複数のステップを、同時に、または異なる順序で遂行してもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、最初に、事前設定された期間の範囲内で、１つまたは複数の場面にユーザが出現する１つまたは複数の頻度を得るステップ７３０を遂行し、次いで、事前設定された時間周期の範囲内で、ユーザの１つまたは複数の場面情報を得るステップ７１０、および事前設定された時間周期の範囲内で、１つまたは複数の共通位置に関する、ユーザの１つまたは複数の意味表現を決定するステップ７２０を遂行してもよい。別の実施例として、プロセッサ２１０が、ステップ７１０およびステップ７３０を同時に遂行し、場面情報、およびユーザの出現頻度を同時に得てもよい。
【００６２】
よりよく理解するために、図８は、２４時間という事前設定された時間周期、および３か月という事前設定された期間を使って、図７に例示するような、ユーザプロファイルを得るための代表的処理８００を例示するフローチャートである。
【００６３】
ステップ８１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、２４時間の範囲内で、１つまたは複数の期間での、ユーザの場面情報を得てもよい。
【００６４】
ステップ８２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、共通位置の意味表現であるベクトル１を得てもよい。たとえば、ベクトル１が、（００：００〜０６：５９住宅地、…、０８：００〜０８：５９学校、０９：００〜１８：５９オフィスビル、１９：００〜１９：５９ショッピングモール、２０：００〜２３：５９住宅地）であってもよい。
【００６５】
ステップ８３０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、３か月の範囲内で、ユーザの場面情報を得てもよい。
【００６６】
ステップ８４０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、１つまたは複数の場面にユーザが出現する頻度であるベクトル２を得てもよい。たとえば、ベクトル２が、（３か月の範囲内で、空港にユーザが出現する頻度、３か月の範囲内で、鉄道駅にユーザが出現する頻度、…、３か月の範囲内で、外国にユーザが出現する頻度）であってもよい。
【００６７】
ステップ８５０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の生成モジュール３５０）が、ベクトル１およびベクトル２に基づき、特徴ベクトルを決定してもよい。たとえば、特徴ベクトルが、（ベクトル１，ベクトル２）であってもよい。
【００６８】
ステップ８６０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、特徴ベクトル（ベクトル１，ベクトル２）に基づき、ユーザプロファイルを得てもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、１つまたは複数の特徴ベクトルをクラスタ化して、１つまたは複数のユーザプロファイルを得てもよい。別の実施例として、プロセッサ２１０が、特徴ベクトル間の距離に基づき、ユーザの類似度を決定してもよい。ユーザの類似度に基づき、１つまたは複数のユーザプロファイルを得てもよい。
【００６９】
いくつかの実施形態では、ステップ８１０（またはステップ８１０およびステップ８２０）およびステップ８３０（またはステップ８３０およびステップ８４０）を、同時に、または逆順で遂行してもよい。
【００７０】
図６に戻ると、いくつかの実施形態では、ユーザプロファイルが、頻繁にとどまる位置を含んでもよい。過去の注文に基づきユーザプロファイルを決定するステップ６２０を、図９に例示する、頻繁にとどまる位置を決定する処理９００に従って達成してもよい。処理９００を、図１に例示する輸送サービスシステムに適用してもよい。たとえば、処理を、１組の命令としてサーバ２００の非一時的メモリに記憶し、プロセッサ２１０により呼び出し、実行してもよい。いくつかの実施形態では、頻繁にとどまる位置が、ユーザが頻繁に出現する位置、たとえば、頻繁に出現する出発位置、頻繁に出現する目的地、頻繁に出現する測位位置などであってもよい。いくつかの実施形態では、用語「頻繁に」を、出現数、出現頻度、出現数の割合など、またはそれらの任意の組合せにより表してもよい。
【００７１】
ステップ９１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、ユーザに関連する過去の注文で第１の情報を得てもよい。いくつかの実施形態では、ユーザの過去の注文が、事前設定された期間（たとえば、１年、半年、１か月、１０日、１週間など）の範囲内での、ユーザに関連する注文情報の集合であってもよい。いくつかの実施形態では、第１の情報が、位置情報（たとえば、出発位置、目的地、測位位置、地理座標、ユーザに関連する１つまたは複数の位置の出現数など）、時間情報（たとえば、出発時間、到着時間、注文継続期間など）、ユーザの基本情報（たとえば、名前、性別、ユーザの年齢など）など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、サーバ１１０が、３か月の範囲内で、ユーザに関連する過去の注文で位置情報およびユーザの名前を得て、位置情報およびユーザの名前を第１の情報として決定してもよい。
【００７２】
ステップ９２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の選択モジュール３６０）が、第１の情報で第１の事前設定された回数を超えて出現する少なくとも１つの位置を選択してもよい。いくつかの実施形態では、第１の事前設定された回数が、適用場面に基づきサーバ１１０により設定された回数（たとえば、３回、５回、１０回、２０回、１００回など）であってもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、第１の情報で６回以上出現する位置を選択してもよい。
【００７３】
ステップ９３０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、第１の情報で第１の事前設定された回数を超えて出現する少なくとも１つの位置に基づき、ユーザの頻繁にとどまる位置を決定してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、第１の情報で第１の事前設定された回数を超えて出現する位置を、頻繁にとどまる位置として決定してもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、第１の情報で６回以上出現する位置を、頻繁にとどまる位置として決定してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、第１の情報で位置に対して、無意味な情報の除去処理を遂行し、処理した位置に基づき、頻繁にとどまる位置を決定してもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、第１の情報で出現数が比較的少ない無意味な位置情報を取り除き、次いで、頻繁にとどまる位置を決定してもよい。
【００７４】
図１０は、本開示のいくつかの実施形態による、頻繁にとどまる位置を決定するための代表的処理１０００を例示するフローチャートである。
【００７５】
ステップ１０１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、ユーザに関連する過去の注文で第１の情報を得てもよい。いくつかの実施形態では、ユーザの過去の注文が、事前設定された期間（たとえば、１年、半年、１か月、１０日、１週間など）の範囲内での、ユーザに関連する注文情報の集合であってもよい。いくつかの実施形態では、第１の情報が、位置情報（たとえば、出発位置、目的地、測位位置、地理座標、ユーザに関連する１つまたは複数の位置の出現数など）、時間情報（たとえば、出発時間、到着時間、注文継続期間など）、ユーザの基本情報（たとえば、名前、性別、ユーザの年齢など）など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、３か月の範囲内で、ユーザに関連する過去の注文で位置情報およびユーザの名前を得て、位置情報およびユーザの名前を第１の情報として決定してもよい。
【００７６】
ステップ１０２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の選択モジュール３６０）が、第１の情報で第２の事前設定された回数未満出現する少なくとも１つの位置を削除して、第２の情報を得てもよい。いくつかの実施形態では、第２の事前設定された回数が、適用場面に基づきプロセッサ２１０により設定された回数（たとえば、１回、２回、３回、５回、１０回など）であってもよい。たとえば、１２４の位置が第１の情報に存在する場合があり、そのうち２４が１回以下出現する。プロセッサ２１０が、第１の情報で１回以下出現する２４の位置を削除して、第２の情報を得てもよい。１００の位置が第２の情報に存在する場合があり、すべての位置が１００回出現する。
【００７７】
ステップ１０３０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の選択モジュール３６０）が、第２の情報での、すべての位置の総出現数に対する、第２の情報での、１つまたは複数の位置の出現数の１つまたは複数の第１の比を決定してもよい。たとえば、第２の情報で、すべての位置の総出現数が１００回であり、５回出現する位置の第１の比が５％であり、１０回出現する位置の第１の比が１０％であり、１５回出現する位置の第１の比が１５％である。
【００７８】
ステップ１０４０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、第２の情報での、１つまたは複数の位置に関する１つまたは複数の第１の比と、第１の事前設定された比を比較することにより、ユーザの頻繁にとどまる位置を決定してもよい。いくつかの実施形態では、第１の事前設定された比が、適用場面に従ってプロセッサ２１０により設定された、いくつかの比（たとえば、２５％、５０％、８０％、９５％など）であってもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、第２の情報で第１の比が８０％を超える位置を、頻繁にとどまる位置として決定してもよい。
【００７９】
図１１は、本開示のいくつかの実施形態による、頻繁にとどまる位置を決定するための代表的処理１１００を例示するフローチャートである。処理１１００を、図１に例示する輸送サービスシステムに適用してもよい。たとえば、処理を、１組の命令としてサーバ２００の非一時的メモリに記憶し、プロセッサ２１０により呼び出し、実行してもよい。
【００８０】
ステップ１１１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、ユーザに関連する過去の注文で第１の情報を得てもよい。いくつかの実施形態では、ユーザの過去の注文が、事前設定された期間（たとえば、１年、半年、１か月、１０日、１週間など）の範囲内での、ユーザに関連する注文情報の集合であってもよい。いくつかの実施形態では、第１の情報が、位置情報（たとえば、出発位置、目的地、測位位置、地理座標、ユーザに関連する１つまたは複数の位置の出現数など）、時間情報（たとえば、出発時間、到着時間、注文継続期間など）、ユーザの基本情報（たとえば、名前、性別、ユーザの年齢など）など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、３か月の範囲内で、ユーザに関連した過去の注文で位置情報およびユーザの名前を得て、位置情報およびユーザの名前を第１の情報として決定してもよい。
【００８１】
ステップ１１２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の選択モジュール３６０）が、第１の情報で第２の事前設定された回数未満出現する少なくとも１つの位置を削除して、第２の情報を得てもよい。いくつかの実施形態では、第２の事前設定された回数が、適用場面に基づきプロセッサ２１０により設定された回数（たとえば、１回、２回、３回、５回、１０回など）であってもよい。たとえば、１２４の位置が第１の情報に存在する場合があり、そのうち２４が１回以下出現する。プロセッサ２１０が、第１の情報で１回以下出現する２４の位置を削除して、第２の情報を得てもよい。１００の位置が第２の情報に存在する場合があり、すべての位置が１００回出現する。
【００８２】
ステップ１１３０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の選択モジュール３６０）が、第２の情報での、すべての位置の総出現数に対する、第２の情報での、１つまたは複数の位置の出現数の、１つまたは複数の第１の比を決定してもよい。たとえば、第２の情報ですべての位置の総出現数が１００回であり、５回出現する位置の第１の比が５％であり、１０回出現する位置の第１の比が１０％であり、１５回出現する位置の第１の比が１５％である。
【００８３】
ステップ１１４０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、第２の情報で１つまたは複数の位置の出現時間間隔を決定してもよい。いくつかの実施形態では、時間間隔が、過去の注文の期間を得る以前の、最後の出現時間と、得た過去の注文の期間での、最初の出現時間との間の時間間隔であってもよい。３か月（２０１６年１月１日〜２０１６年３月３１日）を実施例とすると、過去の注文の期間を得る前に（２０１６年１月１日以前）、第２の情報での、位置（たとえば、遊園地）の最後の出現時間が、２０１５年１２月１４日であり、得た過去の注文のうち、３か月の範囲内での、遊園地の最初の出現時間が、２０１６年２月１４日であり、それに応じて、プロセッサ２１０が、第２の情報での、遊園地の出現時間間隔を６２日と決定してもよい。
【００８４】
ステップ１１５０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、第２の情報で、１つまたは複数の位置の時間間隔に基づき、１つまたは複数の位置に関する１つまたは複数の時間補正係数を決定してもよい。いくつかの実施形態では、時間補正係数が、時間誤差を補償するために必要な任意の数値であってもよい。いくつかの実施形態では、時間補正係数が、時間間隔に逆比例してもよく、時間間隔が増大するにつれ低減する。いくつかの実施形態では、時間補正係数が、０〜１の間の数値であってもよい。たとえば、時間間隔が８０日〜９０日であるときに、時間補正係数が０．１であり、時間間隔が７０日〜８０日であるときに、時間補正係数が０．２であり、時間間隔が６０日〜７０日であるときに、時間補正係数が０．３であり、時間間隔が５０日〜６０日であるときに、時間補正係数が０．３であり、時間間隔が０日〜５０日であるときに、時間補正係数が１である。遊園地の出現時間間隔が６２日であるので、遊園地の時間補正係数が０．３である。
【００８５】
ステップ１１６０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、１つまたは複数の位置に関する１つまたは複数の第１の比、および１つまたは複数の位置に関する１つまたは複数の時間補正係数に基づき、１つまたは複数の位置に関する１つまたは複数の第２の比を決定してもよい。いくつかの実施形態では、第２の比が、第１の比と時間補正係数の積であってもよい。たとえば、遊園地の第１の比が２０％であり、かつ遊園地の時間補正係数が０．３であると仮定すると、その結果、遊園地の第２の比が６％（２０％と０．３の積）になる。
【００８６】
ステップ１１７０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、１つまたは複数の位置に関する１つまたは複数の第２の比と、第２の事前設定された比を比較することにより、ユーザの頻繁にとどまる位置を決定してもよい。いくつかの実施形態では、第２の事前設定された比が、適用場面に従ってプロセッサ２１０により設定された、いくつかの比（たとえば、５％、１０％、５０％、８５％など）であってもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、第２の情報で第２の比が５０％を超える１つまたは複数の位置を、頻繁にとどまる位置として決定してもよい。
【００８７】
図１２は、本開示のいくつかの実施形態による、頻繁にとどまる位置を決定するための代表的処理１２００を例示するフローチャートである。処理１２００を、図１に例示する輸送サービスシステムに適用してもよい。たとえば、処理を、１組の命令としてサーバ２００の非一時的メモリに記憶し、プロセッサ２１０により呼び出し、実行してもよい。
【００８８】
ステップ１２１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、ユーザに関連する過去の注文で第２の情報を得てもよい。いくつかの実施形態では、第２の情報を、図１０のステップ１０２０に例示する方法により得てもよい。いくつかの実施形態では、第２の情報が、位置情報（たとえば、出発位置、目的地、測位位置、地理座標、ユーザに関連する１つまたは複数の位置の出現数など）、時間情報（たとえば、出発時間、到着時間、注文継続期間など）、ユーザの基本情報（たとえば、名前、性別、ユーザの年齢など）など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、第２の情報が、第１の位置を含んでもよい。いくつかの実施形態では、第１の位置が、第２の情報での、１つまたは複数の位置であってもよい。
【００８９】
ステップ１２２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、第２の情報での、１つまたは複数の第１の位置と他の第１の位置の間の距離を決定してもよい。いくつかの実施形態では、第１の位置が、第２の情報での、１つまたは複数の位置であってもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、第２の情報で１つまたは複数の位置を調べて、第２の情報での、第１の位置と他の第１の位置の間の距離を決定してもよい。
【００９０】
ステップ１２３０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、第２の情報で、他の位置と第１の位置の間の距離と、事前設定された距離を比較し、第１の位置からの距離が、事前設定された距離未満である、その他の第１の位置のうち１つを、第２の位置として決定してもよい。いくつかの実施形態では、事前設定された距離が、適用場面に従ってプロセッサ２１０により設定された、いくつかの距離（たとえば、２００メートル、５００メートル、１０００メートル、２キロメートルなど）であってもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、第１の位置からの距離が５００メートル未満である１つまたは複数の位置を、第２の位置として決定してもよい。いくつかの実施形態では、１つの第１の位置が、少なくとも１つの第２の位置に対応してもよい。たとえば、第２の情報で、第１の位置が、位置Ａ、位置Ｂ、位置Ｃ、位置Ｄ、および位置Ｅを含んでいる場合がある。プロセッサ２１０が、位置Ａと他の第１の位置（たとえば、位置Ｂ、位置Ｃ、位置Ｄ、および位置Ｅ）の間の、１つまたは複数の距離を決定してもよい。位置Ｂと位置Ａの間の距離、および位置Ｃと位置Ａの間の距離が、事前設定された距離未満であり、かつ位置Ｄと位置Ａの間の距離、および位置Ｅと位置Ａの間の距離が、事前設定された距離よりも大きい場合、位置Ｂおよび位置Ｃを、第１の位置Ａに対応する第２の位置と呼んでもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、第２の情報で各位置を調べて、第２の情報で、位置と他の位置の間の、１つまたは複数の距離を別個に計算し、その位置に対応する第２の位置を決定してもよい。いくつかの実施形態では、たとえば、位置Ｂを第１の位置Ａの第２の位置としてすでに決定した場合、位置Ｂと他の位置（たとえば、位置Ｃ、位置Ｄ、または位置Ｅ）の間の距離をもはや計算しなくてもよい。この実施例では、第１の位置Ａに対応する第２の位置が、位置Ｂおよび位置Ｃであり、したがって、プロセッサ２１０が、位置Ｄと位置Ｅの間の距離をさらに計算してもよい。位置Ｄと位置Ｅの間の距離が、事前設定された距離未満である場合、位置Ｅを位置Ｄに対応する第２の位置と決定する。
【００９１】
ステップ１２４０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、第２の情報での、第２の位置、第１の位置、第２の位置に関する第２の比、および第１の位置に関する第２の比に基づき、第２の情報での第３の位置、および第３の位置に関する第２の比を決定してもよい。いくつかの実施形態では、第２の位置に関する第２の比、および第１の位置に関する第２の比を、本開示の図１１に例示する処理１１００に従って決定してもよい。
【００９２】
いくつかの実施形態では、第３の位置が、第１の位置および少なくとも１つの第２の位置を併合した位置であってもよい。表１は、位置情報を併合する代表的表である。たとえば、表１の位置に関しては、第３の位置が、間の距離が５００メートル未満の範囲にある第１の位置および第２の位置に基づき併合した位置であってもよい。北京市昌平区文化路に位置するＬｏｎｇｙｕｅｙｕａｎ２区西門と、北京市昌平区龍騰街に位置するＬｏｎｇｙｕｅｙｕａｎ２区西門との間の距離が、３４３メートルであり、５００メートル未満であり、したがって、２つの位置を１つの位置に併合し、第３の位置の役割を果たさせてもよい。北京市永定門東街および北京市永定門東、地下鉄西二七区駅および西二七区地下鉄駅、ならびにピースゲート地下鉄駅およびピースゲートに関しては、これらの位置の各２つの間の距離が、５００メートル未満であり、したがって、これらの位置の各２つを１つの位置に併合し、第３の位置の役割を果たさせてもよい。西二七区、および西二七区Ｍｉｎｇｋｅｙｕａｎに関しては、２つの位置の間の距離が８５８メートルであり、５００メートルを超えており、したがって、この実施例ではこれらの２つの位置を併合してはならない。
【００９３】
【表１】
2020074190.tif 000003
【００９４】
いくつかの実施形態では、第２の位置が１つだけ存在するとき、第３の位置が、第１の位置と第２の位置の間で出現数が相対的により大きい位置であってもよい。たとえば、第１の位置の出現数が８回であり、第２の位置の出現数が２６回であり、したがって、第３の位置が、第２の位置という位置になる。いくつかの実施形態では、第２の位置の数が２つ以上であるとき、第３の位置が、複数の位置の中心の位置であってもよい。
【００９５】
いくつかの実施形態では、第３の位置に関する第２の比が、第１の位置に関する第２の比と、第２の位置に関する少なくとも１つの第２の比の和であってもよい。たとえば、第１の位置に関する第２の比が１６％であり、３つの第２の位置に関する第２の比が１０％、２７％、および１５％であり、したがって、第３の位置に関する第２の比が６８％（１６％＋１０％＋２７％＋１５％）である。
【００９６】
図１２に戻ると、ステップ１２５０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、第３の位置に関する第２の比と第３の事前設定された比を比較して、ユーザに関する、頻繁にとどまる位置を決定してもよい。いくつかの実施形態では、第３の事前設定された比が、適用場面に従ってプロセッサ２１０により設定された、いくつかの比（たとえば、５％、１０％、５０％、８５％など）であってもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、第３の位置に関する第２の比が５０％を超える位置を、頻繁にとどまる位置として決定してもよい。
【００９７】
図１３は、本開示のいくつかの実施形態による、頻繁にとどまる位置を決定するための代表的処理１３００を例示するフローチャートである。処理１３００を、図１に例示する輸送サービスシステムに適用してもよい。たとえば、処理を、１組の命令としてサーバ２００の非一時的メモリに記憶し、プロセッサ２１０により呼び出し、実行してもよい。
【００９８】
ステップ１３１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、ユーザに関連する過去の注文で第１の情報を得てもよい。いくつかの実施形態では、ユーザの過去の注文が、事前設定された期間（たとえば、１年、半年、１か月、１０日、１週間など）の範囲内での、ユーザに関連する注文情報の集合であってもよい。いくつかの実施形態では、第１の情報が、位置情報（たとえば、出発位置、目的地、測位位置、地理座標、ユーザに関連する１つまたは複数の位置の出現数など）、時間情報（たとえば、出発時間、到着時間、注文継続期間など）、ユーザの基本情報（たとえば、名前、性別、ユーザの年齢など）など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、３か月の範囲内で、ユーザに関連する過去の注文の位置情報およびユーザの名前を得て、位置情報およびユーザの名前を第１の情報として決定してもよい。
【００９９】
ステップ１３２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、事前設定された期間以前の、ユーザに関連する過去の注文で、第３の情報を得てもよい。いくつかの実施形態では、第３の情報が、位置情報（たとえば、出発位置、目的地、測位位置、地理座標、ユーザに関連する１つまたは複数の位置での出現数など）、時間情報（出発時間、到着時間、注文継続期間など）、ユーザの基本情報（たとえば、名前、性別、ユーザの年齢など）など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、事前設定された期間以前の過去の注文が、事前設定された期間以前の時間帯の範囲内での、ユーザに関連する過去の注文であってもよい。たとえば、事前設定された期間が３か月であるとき、３か月以前の一定期間（たとえば、１年、半年、３か月、１か月、１０日、１週間など）で、ユーザに関連する過去の注文を得る。
【０１００】
ステップ１３３０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の選択モジュール３６０）が、第１の情報で第１の事前設定された回数を超えて出現し、かつ第３の情報で第３の事前設定された回数を超えて出現する、少なくとも１つの位置を選択してもよい。いくつかの実施形態では、第３の事前設定された回数が、適用場面に基づきプロセッサ２１０により設定された回数（たとえば、３回、５回、１０回、２０回、１００回など）であってもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、第１の情報で６回以上出現する位置を選択し、第３の情報で１１回以上出現する位置を選択してもよい。
【０１０１】
ステップ１３４０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、第１の情報および第３の情報で選択した少なくとも１つの位置に基づき、ユーザの頻繁にとどまる位置を決定してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、第１の情報で第１の事前設定された回数を超えて出現し、かつ第３の情報で第３の事前設定された回数を超えて出現する位置を、頻繁にとどまる位置として決定してもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、第１の情報で６回以上出現し、かつ第３の情報で１１回以上出現する位置を、頻繁にとどまる位置として決定してもよい。
【０１０２】
いくつかの実施形態では、本開示で明らかにする「第１の事前設定された回数」、「第２の事前設定された回数」、および「第３の事前設定された回数」が、同じ回数であっても、異なる回数であってもよい。いくつかの実施形態では、本開示で明らかにする「第１の事前設定された比」、「第２の事前設定された比」、および「第３の事前設定された比」が、同じ数値の比であっても、異なる数値の比であってもよい。
【０１０３】
図１４は、本開示のいくつかの実施形態による、輸送手段を決定するための代表的処理１４００を例示するフローチャートである。処理１４００を、図１に例示する輸送サービスシステムに適用してもよい。たとえば、処理を、１組の命令としてサーバ２００の非一時的メモリに記憶し、プロセッサ２１０により呼び出し、実行してもよい。
【０１０４】
サーバ１１０のネットワークインタフェース２３０が、ユーザ機器１３０（たとえば、乗客機器）により伝送される現在の注文を受信してもよい。現在の注文が、サービスを要求する、ユーザ機器１３０の意図を含んでもよい。ユーザ機器１３０によりいくつかの動作を遂行した後に、現在の注文を生成してもよい。動作が、サービス・アプリケーション・プログラムを開始するステップ、サービス・アプリケーション・プログラムのインタフェース上でアイコンをクリックする、もしくは選択するステップ、またはサービス・アプリケーション・プログラムのインタフェース上で入力動作を遂行するステップなどを含んでもよい。現在の注文が、１つまたは複数の特性情報を含んでもよい。特性情報が、識別情報、時間情報、位置情報、価格情報など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。識別情報が、アカウント名、頭部の写真、表示名（ニックネーム）、文書（たとえば、運転免許証、ＩＤカードなど）番号、携帯電話番号、登録時間、ユーザ等級／レベル、ユーザ格付け、ユーザグループ（たとえば、職業、教育レベル、職歴、社会階級、および他の属性に従って分類する）、ユーザ機器の識別など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。時間情報が、注文時間、出発の時間、到着の推定時間、走行時間、推定高速走行時間、推定低速走行時間、推定待ち時間など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。位置情報が、注文の開始位置（出発位置）、注文の終了位置（目的地）、乗る位置、降りる位置、通過した位置など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。価格情報が、追加チップ、許容される費用、総費用などを含んでもよい。
【０１０５】
ステップ１４１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、現在の注文を得てもよく、現在の注文が、特性情報を含んでもよい。いくつかの実施形態では、現在の注文の特性情報が、現在の注文の出発位置と目的地の間の直線距離（直線距離、道路距離、経路など）、現在の注文に対応するユーザ装置１３０の周囲の、事前設定された範囲内での注文数、現在の注文に対応するユーザ装置１３０の周囲の、事前設定された範囲内での、各輸送手段に対応する運転者機器の数、現在の注文に対応するユーザ装置１３０の周囲の、事前設定された範囲内での、各輸送手段に対応する、一定期間での第３の注文完了量および／または第３の注文完了比、現在の注文の目的地の周囲の、一定範囲内での第４の注文数、現在の注文の目的地の周囲の、一定範囲内での、各輸送手段に対応する運転者機器の数を含んでもよい。事前設定された範囲を、ユーザ機器１３０の位置の周囲にある、注文数および／または運転者機器の数に基づき決定してもよい。事前設定された範囲が、ユーザ装置１３０からの距離しきい値の範囲であってもよい。いくつかの実施形態では、距離しきい値が、１キロメートル、２キロメートル、３キロメートルなどであってもよい。本実施形態は、単に例示にすぎず、現在の注文の特性情報の内容を限定せず、特性情報が、実際の状況に従って当業者により選択されてもよいことに留意されたい。
【０１０６】
ステップ１４２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、ユーザ機器１３０に関係がある過去の注文を得てもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０が、事前設定された期間の範囲内で、ユーザ機器１３０に関係がある過去の注文のすべてまたは一部を得てもよい。事前設定された期間が、１週間、１か月、四半期、半年、１年、または現在の注文時間以前の、任意の他の時間長の範囲内の期間であってもよい。たとえば、現在の注文時間が午前８：００であるとき、事前設定された期間が、１週間前の午前８：００から現在の時間までの期間であってもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０が、事前設定された期間の範囲内で、就業日に関する過去の注文だけを得てもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０が、事前設定された期間の範囲内で、休日に関する過去の注文だけを得てもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０が、事前設定された期間の範囲内で、就業日に関する過去の注文のすべてもしくは一部、および／または事前設定された期間の範囲内で、休日に関する過去の注文のすべてもしくは一部だけを獲得してもよい。いくつかの実施形態では、事前設定された期間が、一定期間の中の指定した時間であってもよい。たとえば、獲得モジュール３１０が、先月の就業日ごとの、午前６：００〜午前１０：００までの過去の注文を得てもよい。
【０１０７】
ステップ１４３０で、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０が、１つまたは複数の過去の注文に基づき、１つまたは複数の過去の輸送手段をユーザ機器が選択する１つまたは複数の確率を決定してもよい。１つまたは複数の確率の各々が、すべての注文数に対する、ユーザ（たとえば、乗客）により選択された、ある種の輸送手段に関する注文数の比を指してもよい。たとえば、事前設定された期間の範囲内で、過去の注文が１０存在し、それらの注文の中で、タクシー、特別車、急行便、およびヒッチハイクに関する注文数が、４、２、２、および２であると仮定すると、その結果それに応じて、ユーザがタクシーを選択する確率が４０％であってもよく、ユーザが特別車を選択する確率が２０％であってもよく、ユーザが急行便を選択する確率が２０％であってもよく、ユーザがヒッチハイクを選択する確率が２０％であってもよい。いくつかの実施形態では、ユーザが１つまたは複数の過去の輸送手段を選択する１つまたは複数の確率を、過去の注文での輸送手段に基づき、直接決定してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザが１つまたは複数の過去の輸送手段を選択する１つまたは複数の確率を、過去の注文の注文支払情報と、各輸送手段に対応する単価の両方に基づき決定してもよい。たとえば、注文の、キロメートル当たりの単価が、ヒッチハイクの、キロメートル当たりの単価と同じ、またはそれに近いことを、過去の注文が示す場合、過去の注文がヒッチハイクの注文であってもよい。各輸送手段に対応する単価が、固定されていても、変更可能であってもよい。各輸送手段に対応する単価が、同じであっても、異なっていてもよい。各輸送手段に対応する単価が、システムにより設定されても、ユーザにより設定されてもよい。
【０１０８】
ステップ１４４０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、現在の注文の特性情報に基づき、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率を決定してもよい。注文完了確率が、事前設定された期間の範囲内で、ユーザにより選択されたサービスに関する注文数に対する、ユーザによりある種のサービスが選択され、最終的に完了した注文数の比、たとえば、輸送手段に関するすべての注文数に対する、ユーザに関連する輸送手段に関する、完了した注文数の比を指してもよい。たとえば、事前設定された期間の範囲内で、過去の注文が１０存在すると仮定すると、タクシー、特別車、急行便、およびヒッチハイクに関する注文数が、４、２、２、および２である。完了した注文での、タクシー、特別車、急行便、およびヒッチハイクに関する注文数が、３、１、２、および１である。タクシーに関する注文完了確率が７５％であってもよく、特別車に関する注文完了確率が５０％であってもよく、急行便に関する注文完了確率が１００％であってもよく、ヒッチハイクに関する注文完了確率が５０％であってもよい。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率を、過去の注文での各輸送手段に関する各注文完了確率に基づき直接決定してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、過去の注文に基づき輸送手段モデルを決定し、現在の注文の特性情報、および輸送手段モデルに基づき、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率をさらに決定してもよい。輸送手段モデルが、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率と、注文の特性情報との間の関係を含んでもよい。
【０１０９】
ステップ１４５０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、１つまたは複数の過去の輸送手段をユーザ機器１３０が選択する１つまたは複数の確率、および１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率に基づき、現在の注文の現在の輸送手段を決定してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、１つまたは複数の過去の輸送手段をユーザ機器１３０が選択する１つまたは複数の確率と、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率との積を計算し、比較的大きな積を有する輸送手段を、現在の注文の現在の輸送手段として決定してもよい。たとえば、プロセッサ２１０が、積に基づき輸送手段をソートし、比較的大きな積を有する輸送手段を、現在の輸送手段として決定してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、最大の積を有する輸送手段を、現在の輸送手段をして決定してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０の決定ユニットが、現在の注文が完了した条件の下で、ユーザ機器１３０が輸送手段を選択する、各輸送手段に関する１つまたは複数の条件付き確率値をさらに決定し、最大の条件付き確率値を有する輸送手段を、現在の注文の現在の輸送手段として決定してもよい。
【０１１０】
いくつかの実施形態では、処理が、他のステップを含んでもよく、たとえば、サーバ１１０が、ステップ１４５０の後に、現在の輸送手段を記憶してもよい。上述のステップの中間処理結果および／または最終処理結果を記憶してもよい。結果を、データベース１３０、またはシステム内の、記憶機能を有する他のモジュールもしくはユニットに記憶してもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０が、プロセッサ２１０により決定された現在の輸送手段に対応する１つまたは複数の運転者機器に注文を直接送りつけてもよい。運転者機器が、プロセッサ２１０により決定された現在の輸送手段に対応してもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０が、プロセッサ２１０により決定された現在の輸送手段をユーザ機器１３０（乗客機器）に伝送してもよい。乗客が輸送手段を受け入れた場合、サーバ１１０が、輸送手段に対応する運転者機器に注文を送りつけてもよい。乗客が輸送手段を受け入れない場合、サーバ１１０が、乗客により選択された輸送手段を受け入れ、乗客により選択された輸送手段に対応する運転者機器に注文を送りつけてもよい。
【０１１１】
いくつかの実施形態では、上記処理で、ステップのいくつかを、たとえば、ステップ１４３０およびステップ１４４０を、同時に遂行してもよい。いくつかの実施形態では、上記処理で、ステップのいくつかの順序を交換してもよい。たとえば、ステップ１４３０およびステップ１４４０の順序を交換してもよい。プロセッサ２１０が、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率を決定し、次いで、１つまたは複数の過去の輸送手段をユーザ機器が選択する１つまたは複数の確率を決定してもよい。
【０１１２】
図１５は、本開示のいくつかの実施形態による、１つまたは複数の輸送手段をユーザが選択する１つまたは複数の確率を決定するための代表的処理を例示するフローチャートである。処理１５００を、図１に例示する輸送サービスシステムに適用してもよい。たとえば、処理を、１組の命令としてサーバ２００の非一時的メモリに記憶し、プロセッサ２１０により呼び出し、実行してもよい。
【０１１３】
ステップ１５１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、ステップ１４２０で得た、過去の注文の支払情報に基づき、過去の注文の各々に対応する単価を決定してもよい。過去の注文の支払情報が、輸送手段、タクシーメータ上に表示された価格、第１の価格、および第２の価格を含んでもよい。第１の価格が、ユーザ（たとえば、乗客）により運転者に支払われる追加費用、たとえば、チップまたは燃料費であってもよい。第２の価格が、割引クーポンまたは金券などの、乗客の支払いからシステムまたは運転者により請求されない費用であってもよい。過去の注文それぞれに対応する単価が、キロメートル当たりの単価であっても、マイル当たりの単価であってもよい。
【０１１４】
いくつかの実施形態では、過去の注文での、単価の獲得モデルが、次式であってもよい。
【０１１５】
【数１】
2020074190.tif 000004
【０１１６】
式中、Ｐａは、過去の注文それぞれに対応する単価であり、価格１は、過去の注文に対応する輸送手段の、事前設定された単価であり、Ｐ１は、タクシーメータ上に示された価格であり、Ｐ２は第１の価格であり、Ｐ３は第２の価格である。
【０１１７】
いくつかの実施形態では、過去の注文での、単価の獲得モデルが、次式であってもよい。
【０１１８】
【数２】
2020074190.tif 000005
【０１１９】
式中、価格２は、過去の注文に対応する輸送手段の、最適化された単価である。価格１と価格２の間の関係が、任意であってもよい。いくつかの実施形態では、価格２の獲得モデルが、次式であってもよい。
【０１２０】
【数３】
2020074190.tif 000006
【０１２１】
ステップ１５２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、過去の注文の総数に対する、異なる単価に対応する過去の注文数の比を決定してもよい。たとえば、過去の注文が１００あり、かつステップ１５１０で決定した、過去の注文での単価が１１あると仮定すると、過去の注文の総数に対する、ステップ１６２０で得た、異なる単価に対応する過去の注文数の比Ｆ（Ｐａ）を表２に示す。
【０１２２】
【表２】
2020074190.tif 000007
【０１２３】
ステップ１５３０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、異なる単価と、１つまたは複数の輸送手段の各々に対応する単価を比較して、異なる単価に対応する輸送手段を決定してもよい。たとえば、輸送手段タクシーに関する、対応する事前設定された単価が２．５であり、その結果、表２でＰａ＝２．５に対応する輸送手段がタクシーである。
【０１２４】
ステップ１５４０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、異なる単価に対応する輸送手段をユーザ機器が選択する確率を決定してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０が、過去の注文の総数に対する、ステップ１６２０で得た異なる単価に対応する過去の注文数の比を、１６１０として決定してもよい。たとえば、表２でＰａ＝２．５に対応する輸送手段がタクシーであり、Ｐａ＝２．５に対応する比Ｆ（Ｐａ）＝２０％が、乗客がタクシーを輸送手段として選択する確率である。
【０１２５】
いくつかの実施形態では、処理が、他のステップを、たとえば、記憶するステップをさらに含んでもよい。上述のステップの中間処理結果および／または最終処理結果を記憶してもよい。結果を、データベース１３０、またはシステム内の、記憶機能を有する他のモジュールもしくはユニットに記憶してもよい。いくつかの実施形態では、処理の中にあるステップのいくつかを、たとえば、ステップ１５３０およびステップ１５４０を、同時に遂行してもよい。
【０１２６】
図１６は、本開示のいくつかの実施形態による、１つまたは複数の輸送手段に関する、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率を決定するための代表的処理１６００を例示するフローチャートである。処理１６００を、図１に例示する輸送サービスシステムに適用してもよい。たとえば、処理を、１組の命令としてサーバ２００の非一時的メモリに記憶し、プロセッサ２１０により呼び出し、実行してもよい。
【０１２７】
サーバ１１０のネットワークインタフェース２３０が、ユーザ機器１３０（たとえば、乗客機器）により伝送される現在の注文を受信してもよい。ステップ１６１０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、現在の注文を得てもよい。現在の注文が特性情報を含んでもよい。いくつかの実施形態では、現在の注文の特性情報が、出発位置と現在の注文の目的地との間の直線距離、現在の注文に対応するユーザ装置１３０の周囲の、事前設定された範囲内での注文数、現在の注文に対応するユーザ装置１３０の周囲の、事前設定された範囲内での、各輸送手段に対応する運転者機器の数、現在の注文に対応するユーザ装置１３０の周囲の、事前設定された範囲内での、各輸送手段に対応する、一定期間での第３の注文完了量および／もしくは第３の注文完了比、現在の注文の目的地の周囲の範囲内での、第４の注文数、現在の注文の目的地の周囲の一定範囲内での、各輸送手段に対応する運転者機器の数など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。本実施形態は、単に例示にすぎず、現在の注文の特性情報の内容を限定せず、特性情報が、実際の状況に従って当業者により選択されてもよいことに留意されたい。
【０１２８】
ステップ１６２０で、プロセッサ２１０（プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、輸送手段モデルを得てもよい。輸送手段モデルを、プロセッサ２１０のトレーニングモジュール３４０により遂行されるトレーニングにより得てもよい。輸送手段モデルが、トレーニングデータのような、事前設定された期間の範囲内で、各輸送手段の注文に関係がある特性情報を取り上げてもよく、線形回帰モデルまたは非線形回帰モデルなどの方法を採用してもよい。線形回帰モデルが、単純線形回帰モデル、バイナリ線形回帰モデル、多重線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、サポート・ベクトル・マシン・モデルなどであってもよい。非線形回帰モデルが、単純非線形回帰モデル、バイナリ非線形回帰モデル、および多重非線形回帰モデル、ニューラルネットワーク、決定木、マルコフ連鎖、モンテカルロ法、変分法などであってもよい。トレーニングデータが、１つまたは複数の入力、および１つまたは複数の出力を含んでもよい。１つまたは複数の入力が、注文に関係がある特性情報を含んでもよい。１つまたは複数の出力が、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率を含んでもよい。
【０１２９】
いくつかの実施形態では、輸送手段モデルが、システム内にすでに存在していてもよい。たとえば、輸送手段モデルを、データベース１４０、記憶領域２２０、またはシステム内の、記憶機能を有する他のユニットもしくはモジュールに記憶してもよい。プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、データベース１４０、記憶領域２２０、またはシステム内の、記憶機能を有する他のユニットもしくはモジュールから輸送手段モデルを得てもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器により伝送される現在の注文を受信したとき、プロセッサ２１０が、得た過去の注文に基づき、輸送手段モデルをリアルタイムで決定してもよい。
【０１３０】
ステップ１６３０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、輸送手段モデル、および現在の注文の特性情報に基づき、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、現在の注文の１つまたは複数の注文完了確率を決定してもよい。
【０１３１】
いくつかの実施形態では、処理が、他のステップを、たとえば、記憶するステップをさらに含んでもよい。上述のステップの中間処理結果および／または最終処理結果を記憶してもよい。結果を、データベース１３０、またはシステム内の、記憶機能を有する他のモジュールもしくはユニットに記憶してもよい。いくつかの実施形態では、処理の複数のステップを、たとえば、ステップ１６１０およびステップ１６２０を結合して、１つのステップにしてもよい。現在の注文の特性情報、および輸送手段モデルを、同じステップで得てもよい。いくつかの実施形態では、処理のステップの順序を、たとえば、ステップ１６１０およびステップ１６２０の順序を交換してもよい。プロセッサ２１０が、輸送手段モデルを最初に得て、次いで、現在の注文の特性情報を得てもよい。
【０１３２】
図１７は、本開示のいくつかの実施形態による、現在の注文の推奨目的地を決定するための代表的処理１７００を例示するフローチャートである。処理１７００を、図１に例示する輸送サービスシステムに適用してもよい。たとえば、処理を、１組の命令としてサーバ２００の非一時的メモリに記憶し、プロセッサ２１０により呼び出し、実行してもよい。
【０１３３】
本開示では、ユーザ機器に推奨する目的地を、現在の目的地と呼ぶ場合がある。たとえば、配車サービスに関しては、ユーザが配車ソフトウェアをオープンして、配車サービスを使用するとき、いくつかの実施形態では、ユーザが、出発位置および目的地などの情報を手作業で入力してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザにより手作業で入力する処理をなくし、それにより、ユーザ体験を改善するために、サーバが、ユーザに関連する過去の注文に基づき、目的地をユーザに推奨してもよい。ユーザに推奨する目的地が、過去の目的地であっても、過去の目的地と異なる位置であってもよい。本開示では、過去の目的地が、過去の注文で出現した目的地を指す場合がある。
【０１３４】
ステップ１７１０で、サーバ１１０のネットワークインタフェース２３０が、ユーザ機器１３０（たとえば、乗客機器）により伝送される目的地推奨リクエストを受信してもよい。目的地推奨リクエストが、ユーザ機器１３０の識別、および現在の時間を含んでもよい。いくつかの実施形態では、現在の時間が、ユーザ機器内のサービス・アプリケーション・プログラム（たとえば、ユーザ機器１３０内の配車ソフトウェア）をオープンした時間を指してもよい。ユーザ機器の識別が、アカウント名、頭部の写真、表示名（ニックネーム）、文書（たとえば、運転免許証、ＩＤカードなど）番号、携帯電話番号など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、目的地推奨リクエストが、たとえば、サービス・アプリケーション・プログラムをオープンするステップ、サービス・アプリケーション・プログラムのインタフェース内のアイコンに対する動作を遂行するステップ、およびサービス・アプリケーション・プログラムのインタフェース上でサービス・アプリケーション・プログラム内に設定された他の動作を入力する、または実行するステップを含む形で存在してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザが、配車ソフトウェアで目的地推奨サービスを設定してもよく、ユーザが配車ソフトウェアをオープンしたとき、サーバ１１０により決定された現在の目的地を、ユーザ機器により受信してもよい。
【０１３５】
ステップ１７２０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の獲得モジュール３１０）が、事前設定された期間の範囲内で、ユーザ機器１３０に関係がある過去の注文を得てもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０が、ユーザ機器１３０に関連する過去の注文をデータベース１３０から抽出してもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０が、ユーザ機器１３０に関連する過去の注文を得てもよい。過去の注文が、過去の目的地および過去の注文時間を含んでもよい。過去の注文に含まれる他の情報が、本開示の他の場所にある記述と類似していてもよく、ここに繰り返さない。
【０１３６】
いくつかの実施形態では、事前設定された期間が、現在の時間に関係があってもよい。事前設定された期間が、１週間、１０日、１か月、四半期、半年、１年、または現在の時間以前の任意の他の時間長であってもよい。たとえば、現在の時間が午前８：００である場合、事前設定された期間が、１週間前の午前８：００から現在の時間までの期間であってもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０が、事前設定された期間で、範囲内の就業日に関する過去の注文だけを得てもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０が、事前設定された期間の範囲内で、休日に関する過去の注文だけを得てもよい。いくつかの実施形態では、獲得モジュール３１０が、事前設定された期間の範囲内で、就業日に関する過去の注文のすべてもしくは一部、および／または事前設定された期間の範囲内で、休日に関する過去の注文のすべてもしくは一部を獲得してもよい。いくつかの実施形態では、事前設定された期間が、現在の時間に関係がなくてもよい。いくつかの実施形態では、事前設定された期間が、一定期間の中の指定した時間であってもよい。たとえば、獲得モジュール３１０が、先月の就業日ごとの、午前６：００〜午前１０：００までの過去の注文を得てもよい。
【０１３７】
【表３】
2020074190.tif 000008
【０１３８】
過去の注文のいくつかの実施例を表３に例示する。表３に例示するように、過去の注文が、過去の注文時間および過去の目的地を含んでもよい。過去の目的地が、中関村ソフトウェア・パーク・ゲート６、Ｊｉｎｇｕｙｕａｎビル１などを含んでもよい。過去の注文時間が、２０１５年１２月１０日の午前１０：０５などを含んでもよい。
【０１３９】
ステップ１７３０で、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、得た過去の注文および現在の時間に基づき、過去の注文で１つまたは複数の過去の目的地をユーザ機器１３０が選択する１つまたは複数の確率を決定してもよい。いくつかの実施形態では、過去の注文を使用して、過去の注文で１つまたは複数の過去の目的地をユーザ機器１３０が選択する１つまたは複数の確率を決定してもよい。いくつかの実施形態では、選択モジュール３６０が、過去の注文を選択し、過去の注文のいくつかを選んで、１つまたは複数の過去の目的地をユーザ機器１３０が選択する１つまたは複数の確率を決定してもよい。いくつかの実施形態では、過去の注文が、複数の過去の目的地を含んでもよく、決定モジュール３１０が、すべての過去の注文数に対する、同じ過去の目的地を有する注文数の比を計算してもよく、過去の目的地をユーザ機器１３０が選択する確率として比を決定してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、過去の注文に基づき、目的地分布モデルを決定してもよい。さらに、プロセッサ２１０（たとえば、プロセッサ２１０の決定モジュール３２０）が、目的地分布モデルに基づき、異なる過去の目的地をユーザ機器１３０が選択する１つまたは複数の確率を決定してもよい。
【０１４０】
ステップ１７４０で、プロセッサ２１０が、過去の注文で１つまたは複数の過去の目的地をユーザ機器１３０が選択する１つまたは複数の確率に基づき、現在の目的地を決定してもよい。現在の目的地の数が、１つであっても、複数であってもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０のネットワークインタフェース２３０の伝送モジュール４２０が、現在の目的地をユーザ機器１３０にさらに伝送してもよい。いくつかの実施形態では、現在の目的地が、過去の注文での、すべての目的地であってもよい。いくつかの実施形態では、現在の目的地を、サービス・アプリケーション・プログラムのユーザインタフェース上に表示してもよい。いくつかの実施形態では、現在の目的地を、ユーザインタフェースの第１の画面上に表示してもよく、その結果、配車ソフトウェアをオープンしている限り、ユーザが現在の目的地を見ることができる。いくつかの実施形態では、ユーザが、入力すべき目的地に関する情報の領域をクリックしたとき、現在の情報を表示してもよい。いくつかの実施形態では、現在の目的地を、表作成、地図、目的地マークなどを含むが、それらに限定されない方法で表示してもよい。
【０１４１】
いくつかの実施形態では、現在の目的地が、過去の注文でのいくつかの目的地であってもよい。たとえば、サーバ１１０が、比較的大きな出現数または比を有する目的地を、たとえば、上位１０の、上位５の、上位３の、上位２の、または１位の出現数または比を有する目的地を、ユーザ機器１３０に伝送してもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０が、事前設定されたしきい値に基づき目的地を選択し、第１の画面上に目的地推奨の形で目的地を表示してもよい。たとえば、サーバ１１０により伝送される現在の目的地が、Ａ、Ｂ、およびＣを含んでいる場合があり、そこでは、ユーザ機器１３０によりＡ、Ｂ、およびＣが選択される確率がａ、ｂ、およびｃであり、ユーザ機器で事前設定されたしきい値ｄとａ、ｂ、およびｃとの間の関係が、ａ＜ｂ＜ｄ＜ｃであると仮定すると、それに従って、ｃに対応する目的地Ｃが、ユーザ機器により第１の画面上に目的地推奨の形で表示されてもよい。
【０１４２】
いくつかの実施形態では、１つまたは複数の現在の目的地をユーザ機器が選択する１つまたは複数の確率を、現在の目的地と関連付けて、次いで、ユーザ機器１３０に一緒に伝送してもよい。現在の目的地を、第１の画面上に一定の順序で表示してもよい。たとえば、現在の目的地を、対応する確率、または現在の目的地の出現数に応じて、ユーザ機器１３０のユーザインタフェース上に、降順に、昇順に、または順不同に表示してもよい。
【０１４３】
ユーザ機器１３０が、現在の目的地を受信したとき、ユーザが望む目的地が現在の目的地に含まれている場合、ユーザが、目的地として住所を直接選択してもよい。ユーザが望む目的地が現在の目的地に含まれていない場合、ユーザが、目的地を手作業で入力しても、現在の目的地を生成するための条件を修正してもよく、その結果、サーバが、ユーザが選択するための現在の目的地を再生成してもよい。
【０１４４】
いくつかの実施形態では、処理が、他のステップを、たとえば、記憶するステップをさらに含んでもよい。上述のステップの中間処理結果および／または最終処理結果を記憶してもよい。結果を、データベース１４０、またはシステム内の、記憶機能を有する他のモジュールもしくはユニットに記憶してもよい。処理で他のステップをさらに追加してもよく、たとえば、ステップ１７２０で得た後に、過去の注文をさらに選択してもよい。ステップ１７４０の前に、現在の目的地を生成するための条件をさらに追加してもよく、たとえば、５つの目的地だけを選択し、伝送してもよい。いくつかの実施形態では、処理の中にあるステップのいくつかを、他の方法により置換してもよい。たとえば、過去の注文で１つまたは複数の目的地をユーザ機器が選択する１つまたは複数の確率を決定するステップ１７３０が、必須ではなくてもよく、サーバが、過去の注文での、目的地の出現数に直接基づき、現在の目的地を生成してもよい。
【０１４５】
図１８は、本開示のいくつかの実施形態による、サーバによりユーザ機器の現在の目的地を決定するための代表的処理１８００を例示するフローチャートである。
【０１４６】
ステップ１８１０で、プロセッサ２１０が、ユーザ機器の識別に基づき、ユーザ機器に関連する目的地分布モデルを得てもよい。いくつかの実施形態では、目的地分布モデルを、データベース１４０、記憶領域２２０、またはシステム内の、記憶機能を有する他のユニットもしくはモジュールから得てもよい。
【０１４７】
ステップ１８２０で、プロセッサ２１０が、目的地分布モデルおよび現在の時間に基づき、１つまたは複数の過去の目的地をユーザ機器が選択する１つまたは複数の確率を決定してもよい。
【０１４８】
ステップ１８３０で、プロセッサ２１０が、現在の時間に１つまたは複数の過去の目的地をユーザ機器が選択する１つまたは複数の確率に基づき、現在の目的地を決定してもよい。
【０１４９】
いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、１つまたは複数の過去の目的地をユーザ機器が選択する、決定した１つまたは複数の確率に基づき、１つまたは複数の過去の目的地をソートしてもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、最高の確率を有する１つまたは複数の目的地を、現在の目的地として決定してもよい。
【０１５０】
いくつかの実施形態では、処理が、他のステップを、たとえば、記憶するステップをさらに含んでもよい。上述のステップの中間処理結果および／または最終処理結果を記憶してもよい。結果を、データベース１４０、またはシステム内の、記憶機能を有する他のモジュールもしくはユニットに記憶してもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０が、ネットワークインタフェース２３０を通してユーザ機器１３０に、決定した現在の目的地を伝送してもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０が、現在の目的地をユーザ機器が選択する、決定した確率をさらに伝送してもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０が、ユーザ機器１３０から情報を受信してもよい。受信した情報が、ユーザ機器１３０による、現在の目的地の選択／確認／拒否、ユーザ機器１３０による、１つまたは複数の現在の目的地のソーティング、ユーザ機器１３０からの、非推奨情報のフィードバックなどを含んでもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０により推奨された目的地に関する確率しきい値を、ユーザ機器１３０内で設定してもよい。いくつかの実施形態では、サーバ１１０により伝送される、各目的地に関して選択されている確率が、ユーザ機器で設定したしきい値よりも低いことを検出したとき、ユーザ機器１３０が、非推奨情報というフィードバックをサーバに提供してもよい。サーバ１１０が、ユーザ機器により伝送される非推奨情報を受信したとき、ユーザ機器１３０に伝送される各目的地情報に関する確率の中に、要件を満たす確率が存在するように、および推奨目的地がまったく現れない状況を避けるように、過去の注文を選択するための出現数を調節してもよい。
【０１５１】
図１９は、本開示のいくつかの実施形態による、サーバにより目的地分布モデルを決定するための代表的処理１９００を例示するフローチャートである。
【０１５２】
ステップ１９１０で、プロセッサ２１０が、過去の注文の注文時間に基づき、１つまたは複数の目的地の各々に関する、時間領域での分布データを得てもよい。いくつかの実施形態では、分布データが、ヒストグラムなどの形式であってもよい。代表的な、目的地の分布データを、図２０Ａおよび図２０Ｂに例示する。図２０Ａは、目的地として中関村ソフトウェア・パーク・ゲート６を取り上げる、表３に基づき得た分布データであり、図２０Ｂは、目的地としてＪｉｎｇｕｙｕａｎビル１を取り上げる、表３に基づき得た分布データである。図２０Ａおよび図２０Ｂでは、水平軸が注文時間分布を表してもよい。図２０Ａでは、垂直座標が、目的地が中関村ソフトウェア・パーク・ゲート６である過去の注文の出現頻度を表してもよい。図２０Ａからわかるように、中関村ソフトウェア・パーク・ゲート６が目的地であるとき、ユーザの注文時間が９：００〜１０：００の間に集中する。図２０Ｂでは、垂直座標が、目的地がＪｉｎｇｕｙｕａｎビル１である過去の注文の出現頻度を表してもよい。図２０Ｂからわかるように、Ｊｉｎｇｕｙｕａｎビル１が目的地であるとき、ユーザの注文時間が、１８：００〜２１：００の間に集中する。
【０１５３】
ステップ１９２０で、プロセッサ２１０が、分布データに基づき、１つまたは複数の目的地の各々に関する１つまたは複数の確率密度関数を決定してもよい。
【０１５４】
いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０が、各目的地に関する、時間領域での分布データに基づき、１つまたは複数の過去の目的地に関する１つまたは複数の確率密度関数ｆ（ｔ）を推定してもよい。時間領域での目的地の分布が、正規分布、ポアソン分布、指数分布、一様分布などであってもよい。同じ目的地への、ユーザの注文時間分布Ｔが、正規分布に従うと仮定すると、プロセッサ２１０が、過去の注文での、目的地の時間分布に関する平均値μおよび標準偏差σを計算してもよく、正規分布をＮ（μ、σ２）と表現してもよい。正規分布に従う、過去の目的地の確率密度関数ｆ（ｔ）を、式（４）により決定してもよい。
【０１５５】
【数４】
2020074190.tif 000009
【０１５６】
ステップ１９３０で、プロセッサ２１０が、１つまたは複数の確率密度関数に基づき、目的地分布モデルを決定してもよい。
【０１５７】
式（５）に例示するように、過去の目的地の時間確率分布関数を、過去の目的地の１つまたは複数の確率密度関数ｆ（ｔ）に基づき得てもよい。
【０１５８】
【数５】
2020074190.tif 000010
【０１５９】
さらに、時間Ｔに注文される過去の目的地（Ｘｉにより表す）を含む過去の注文の確率Ｐ（Ｔ｜Ｘｉ）を、式（６）により決定してもよい。
【数６】
2020074190.tif 000011
式中、ΔＴが、小さな時間窓を表してもよく、時間Ｔを中心とする近傍を、Ｔ−ΔＴ〜Ｔ＋ΔＴによって形成してもよい。Ｔが正規分布Ｎ（μ，σ２）に従うので、
【０１６０】
【数７】
2020074190.tif 000012
【０１６１】
が標準正規分布Ｎ（０，１）に従う。
【０１６２】
【数８】
2020074190.tif 000013
【０１６３】
式中、
【０１６４】
【数９】
2020074190.tif 000014
【０１６５】
である。
【０１６６】
目的地分布モデルを、式（９）に基づき得てもよい。
【０１６７】
【数１０】
2020074190.tif 000015
【０１６８】
式中、ｎ≧１が、過去の注文での、目的地の数を表してもよく、Ｔが、現在の時間であってもよく、Ｘｉが、過去の注文での、ｉ番目の目的地情報を表してもよく、Ｐ（Ｘｉ｜Ｔ）が、現在の時間にｉ番目の目的地をユーザ機器１３０が選択する確率を表してもよく、Ｐ（Ｘｉ）が、ｉ番目の目的地をユーザ機器１３０が選択する確率を表してもよく、
【０１６９】
【数１１】
2020074190.tif 000016
【０１７０】
である。
【０１７１】
いくつかの実施形態では、ステップ１９１０の前に、プロセッサ２１０が、過去の注文で各目的地に関して、出現数に関する統計情報を収集してもよく、たとえば、同じ目的地を有する過去の注文を集めてもよい。事前設定された回数のしきい値以上出現する目的地を、目的地ごとの異なる出現数だけではなく、事前設定された回数のしきい値に基づき、選択してもよい。いくつかの実施形態では、事前設定された回数のしきい値が、任意であってもよく、たとえば、１０回、５回、３回などであってもよい。いくつかの実施形態では、事前設定された回数のしきい値を、過去の注文の、選択した、事前設定された期間に基づき、事前設定してもよい。事前設定された期間が長いほど、それだけ事前設定された回数のしきい値が大きくなり、事前設定された期間が短いほど、それだけ事前設定された回数のしきい値が小さくなる。本実施形態は、単に例示にすぎず、事前設定された回数のしきい値の設定方法を限定するものではなく、当業者が、実際の状況に従って、適切な、事前設定された回数のしきい値を選択してもよいことに留意されたい。
【０１７２】
いくつかの実施形態では、何人かのユーザに関する輸送データが疎であって、一様でなくてもよい。表３に例示するように、２つの比較的集中する目的地に加えて、他の目的地が、１度または２度しか出現しない場合があり、それにより、ぴったり合う正規分布関数の標準偏差σが極めて小さくなる場合がある。いくつかの実施形態では、標準偏差σにペナルティ係数
【０１７３】
【数１２】
2020074190.tif 000017
【０１７４】
を追加してもよく、そこでは、ｈが過去の注文の出現数であってもよい。
【０１７５】
さらに、理論上、標準偏差の範囲が（−∞，＋∞）であるが、実際には、区間（−３σ，＋３σ）内の確率がすでに０．９９９に達する場合があり、したがって、区間（−３σ，＋３σ）を超える確率を、最小値０．０００１に設定してもよい。
【０１７６】
ステップ１９２０で、１つまたは複数の目的地に関する１つまたは複数の確率密度関数を得るとき、プロセッサ２１０が、ステップ１９１０で得た分布データを処理してもよい。最初に、日付を取り除いてもよく、１日の時間だけを保持してもよく、次いで、時間のフォーマットを変換してもよい。たとえば、表３では、９：３０を９．５に変換してもよく、２２：３０を２２．５に変換してもよい。表３の時間すべてを変換した後に、表４を得てもよい。表４からわかるように、個々の無意味な情報ポイントに加えて、ユーザが、午前９：００〜午前１０：００の期間の範囲内に会社（中関村ソフトウェアパーク）に行き、午後６：００〜午後９：００の期間の範囲内に自宅（Ｊｉｎｇｕｙｕａｎ）に戻る注文をしている。
【０１７７】
【表４】
2020074190.tif 000018
【０１７８】
各目的地に関する時間分布および頻度のコンパクト性／疎であることを定量化するために統計情報指標を採用してもよい。統計情報指標が、平均値ｅ、標準偏差ｄ、頻度ｆなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。
【０１７９】
図２１Ａおよび図２１Ｂは、平均値ｅの計算を例示する。図２１Ａは、ベクトル化注文時間の概略図を例示し、図２１Ｂは、注文時間のベクトル変換の概略図を例示する。図２１Ａおよび図２１Ｂの円盤が、時計（１日の中の０：００〜２３：５９：５９）を表してもよく、円弧矢印が時計の進む方向を表してもよく、２つの座標軸がそれぞれｘ軸およびｙ軸を表す。図２１Ａで３つのベクトルにより反時計回りの順で表される時間が、３：００、２２：００、および２３：００である。３つのベクトルの和をとり（ベクトルに関する加算演算を図２１Ｂに示す）、和ベクトルを得る。円盤上の和ベクトルの位置により表される時間が、３つの時間の平均時間（たとえば、平均値）であってもよい。したがって、３：００、２２：００、および２３：００の平均時間が０：００であってもよく、８：００、９：００、および１０：００の平均時間が９：００であってもよく、２３：００、０：００、および４：００の平均時間が１：００であってもよい。
【０１８０】
ｍ個のベクトルの和ベクトルに対応する時間を見つけ出す数学的方法を、以下のように表現してもよい、すなわち、ｋ番目の時間のベクトルｔｋを（ｃｏｓθｋ，ｓｉｎθｋ）と表現してもよく、式中、
【０１８１】
【数１３】
2020074190.tif 000019
【０１８２】
であり、ｍ個の時間ベクトルに対応するベクトルの和ベクトルを
【０１８３】
【数１４】
2020074190.tif 000020
【０１８４】
と表現してもよく、このとき、和ベクトルとｘ軸の間の角度が
【０１８５】
【数１５】
2020074190.tif 000021
【０１８６】
であり、θに対応する時間が
【０１８７】
【数１６】
2020074190.tif 000022
【０１８８】
である。
【０１８９】
表５に例示するデータの、時間分布および分布指標を、表３のデータに基づき得てもよい。
【０１９０】
【表５】
2020074190.tif 000023
【０１９１】
時間Ｔ＝９：００であると仮定すると、表５中の目的地の時間分布に基づき、以下の情報を得てもよい：
Ｐ（Ｔ＝９｜Ｘ＝中関村ソフトウェア・パーク・ゲート６）＝０．３、Ｐ（Ｘ＝中関村ソフトウェア・パーク・ゲート６）＝０．４７；
Ｐ（Ｔ＝９｜Ｘ＝Ｊｉｎｇｕｙｕａｎビル１）＝０．０５、Ｐ（Ｘ＝Ｊｉｎｇｕｙｕａｎビル１）＝０．３７；
Ｐ（Ｔ＝９｜Ｘ＝知春路）＝０．０２、Ｐ（Ｘ＝知春路）＝０．０５；
Ｐ（Ｔ＝９｜Ｘ＝五道口ショッピングセンタ）＝０．０２、Ｐ（Ｘ＝五道口ショッピングセンタ）＝０．０５；および
Ｐ（Ｔ＝９｜Ｘ＝北京首都国際空港）＝０．０１、Ｐ（Ｘ＝北京首都国際空港）＝０．０５。
式（９）に基づき、以下の情報を得てもよい：
Ｐ（Ｘ＝中関村ソフトウェア・パーク・ゲート６｜Ｔ＝９）＝０．８８１２５；
Ｐ（Ｘ＝Ｊｉｎｇｕｙｕａｎビル１）｜Ｔ＝９）＝０．１１５６２５；
Ｐ（Ｘ＝知春路｜Ｔ＝９）＝０．００６２５；
Ｐ（Ｘ＝五道口ショッピングセンタ｜Ｔ＝９）＝０．００６２５；および
Ｐ（Ｘ＝北京首都国際空港｜Ｔ＝９）＝０．００３１２５。
【０１９２】
いくつかの実施形態では、サーバが、得たデータをユーザ機器に伝送してもよい。ユーザ機器で設定した確率しきい値が０．８８であると仮定すると、画面上の目的地推奨で「中関村ソフトウェア・パーク・ゲート６」が表示される。
【０１９３】
いくつかの実施形態では、処理が、他のステップを、たとえば、記憶するステップをさらに含んでもよい。上述のステップの中間処理結果および／または最終処理結果を記憶してもよい。結果を、データベース１３０、またはシステム内の、記憶機能を有する他のモジュールもしくはユニットに記憶してもよい。
【０１９４】
基本概念についてこのように記載してきたが、この詳細な開示を読んだ後に、前述の詳細な開示が、単なる実施例として提示されることが意図され、かつ限定していないことが、当業者にかなり明らかになってもよい。本明細書で明示的に言及していないが、さまざまな改変、改善、および修正が行われてもよく、当業者に意図される。これらの改変、改善、修正が、これらの開示により示唆されることが意図され、本開示の代表的実施形態の趣旨および範囲に入る。
【０１９５】
さらに、本開示の実施形態を説明するために、ある種の専門用語を使用してきた。たとえば、用語「一実施形態」、「ある実施形態」、および／または「いくつかの実施形態」は、その実施形態に関連して説明する特定の特徴、構造、または特性が、本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本開示のさまざまな部分で「ある実施形態」、「一実施形態」、または「代替実施形態」への２つ以上の参照が、すべて同じ実施形態を参照しているわけでは必ずしもないことを、強調されており、認識されたい。さらに、特定の特徴、構造、または特性を、本開示の１つまたは複数の実施形態で、適切であるとして組み合わせてもよい。
【０１９６】
さらに、本開示の様態について、任意の新しく有用な処理、機械、製造、もしくは組成物、またはそれらの任意の新しい有用な改善を含む、いくつかの特許性のあるクラスまたは関係のいずれかで、本明細書で例示し、説明している場合があることが当業者には認識されるであろう。それに応じて、本開示の様態を、完全にハードウェアで、完全にソフトウェアで（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）、または本明細書で一般にすべて「ブロック」、「モジュール」、「エンジン」、「ユニット」、「構成要素」、または「システム」と呼ぶ場合がある、ソフトウェアとハードウェアを組み合わせる実装で、実装してもよい。さらに、本開示の様態が、具体化されたコンピュータ可読プログラムコードを有する１つまたは複数のコンピュータ可読媒体の形で具体化されたコンピュータプログラム製品の形をとってもよい。
【０１９７】
コンピュータ可読信号媒体が、中に具体化された、たとえば、ベースバンドの中に、または搬送波の一部として具体化された、コンピュータ可読プログラムコードを有する、伝播データ信号を含んでもよい。そのような伝播信号が、電磁的、光学的など、またはそれらの任意の適切な組合せを含むさまざまな形のいずれをとってもよい。コンピュータ可読信号媒体が、コンピュータ可読記憶媒体ではなく、かつ命令実行システム、装置、または機器により、またはそれらと接続して使用するために、プログラムを伝達し、伝搬し、または転送してもよい、任意のコンピュータ可読媒体であってもよい。コンピュータ可読信号媒体上に具体化されたプログラムコードを、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦなど、または前述の任意の適切な組合せを含む、任意の適切な媒体を使用して伝送してもよい。
【０１９８】
本開示の様態に関する動作を行うためのコンピュータ・プログラム・コードを、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｃａｌａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｅｉｆｆｅｌ、ＪＡＤＥ、Ｅｍｅｒａｌｄ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＶＢ．ＮＥＴ、Ｐｙｔｈｏｎなどのようなオブジェクト指向プログラミング言語、「Ｃ」プログラミング言語、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ  １７０３、Ｐｅｒｌ、ＣＯＢＯＬ  １７０２、ＰＨＰ、ＡＢＡＰなどの従来の手続き型プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ、およびＧｒｏｏｖｙなどの動的プログラミング言語、または他のプログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書いてもよい。プログラムコードが、ユーザのコンピュータ上で全部を、スタンド・アロン・ソフトウェア・パッケージとしてユーザのコンピュータ上で一部を、ユーザのコンピュータ上で一部を、かつ遠隔コンピュータ上で一部を、または遠隔コンピュータもしくはサーバ上で全部を実行されてもよい。遠隔コンピュータまたはサーバ上で全部を実行するシナリオでは、遠隔コンピュータが、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む、任意のタイプのネットワークを通してユーザのコンピュータに接続されてもよい、または（たとえば、インターネットサービス提供者を使用してインターネットを通して）外部コンピュータに接続されても、接続が、クラウドコンピューティング環境で行われても、ＳａａＳ（ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  ｓｅｒｖｉｃｅ）などのサービスとして提供されてもよい。
【０１９９】
その結果さらに、処理要素もしくはシーケンスについて説明する順序、または数値、文字、もしくは他の指定の使用が、特許請求の範囲で指定する場合があるときを除いて、特許請求される処理および方法を任意の順序に限定することを意図するものではない。上記の開示は、開示のさまざまな有用な実施形態であると現在考えられることを、さまざまな実施例を通して説明しているが、そのような詳細が、単にその目的のためだけのものであること、および添付の特許請求の範囲が、開示する実施形態に限定されるのではなく、それどころか、開示する実施形態の趣旨および範囲に入る修正形態および均等の構成を包含することが意図されることを理解されたい。たとえば、上述のさまざまな構成要素の実装が、ハードウェア機器の形で具体化されてもよいが、同じく、ソフトウェアだけの解決策として、たとえば、既存のサーバまたは移動体機器上へのインストールとして実装されてもよい。
【０２００】
同様に、本開示の実施形態についての前述の説明では、さまざまな特徴が、本開示を合理化する目的で、さまざまな特徴の単一の実施形態、図、または説明の形で一緒にグループ化されることがあり、さまざまな実施形態の１つまたは複数について理解する手助けになることを認識されたい。しかしながら、この開示方法は、特許請求される主題が、各請求項で明示的に説明されるよりも多くの特徴を必要とするという意図を反映していると解釈されるべきではない。むしろ、特許請求される主題が、単一の前述の開示される実施形態の特徴すべてよりも少ない特徴に見いだされる場合がある。
【０２０１】
いくつかの実施形態では、ある種の実施形態を説明するために使用する、材料、性質などの量を表現する数値が、いくつかの例では、用語「約」、「およそ」、または「実質的に」により修飾されることを理解されたい。特に指定のない限り、「約」、「およそ」、または「実質的に」が、それが説明する値の±２０％の変動を示してもよい。それに応じて、いくつかの実施形態では、明細書および特許請求の範囲に示す数値パラメータは、特定の実施形態の望ましい性質に応じて代わる場合がある近似値である。いくつかの実施形態では、数値パラメータが、所定の有効数字を考慮し、数値パラメータを近似するための一般的な方法を採用してもよい。本開示のいくつかの広範な実施形態を例示するように構成された数値範囲およびパラメータが近似値であるにもかかわらず、具体的な実施例での数値が、実用的範囲内で、できるだけ正確であってもよい。
【０２０２】
記事、書籍、取扱説明書、刊行物、文献、論文などの、本明細書で引用するそれぞれの特許、特許出願、特許出願公開、および他の資料が、その全体が参照により本明細書に組み入れられる。本開示の内容と相反する、または矛盾する出願履歴文書は対象外となり、本開示の最も広い範囲を限定する（本開示に現在または後で添付される）文書もまた対象外になる。本開示の添付の出願で使用する説明、定義、および／または用語が、本開示に記載する内容と相反する、または矛盾する場合、本開示の説明、定義、および／または用語の使用が優先されなければならないことに留意されたい。
【０２０３】
最後に、本開示に記載する実施形態が、本開示の実施形態の原理の、単に例示にすぎないことを理解されたい。他の修正形態が本開示の範囲に入る場合がある。それに応じて、限定ではなく実施例として、本開示の実施形態の代替構成が、本開示の教示に適合すると考えられる場合がある。それに応じて、本開示の実施形態が、本明細書に明示的に導入され、記載される実施形態に限定されない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年2月20日(2020.2.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
過去の注文に基づき、ユーザ機器により伝送された、対象の注文に関係がある情報を決定するための１組の命令を記憶した少なくとも１つのコンピュータ可読記憶媒体と、
前記コンピュータ可読記憶媒体と通信状態にある少なくとも１つのプロセッサとを備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記１組の命令を実行することによって、
前記ユーザ機器との接続を確立し、
現在の時間、および前記ユーザ機器の現在位置を含み、かつ前記ユーザ機器のユーザの意図を含む、サービスを要求するための、前記ユーザ機器から伝送された前記対象の注文を得て、
前記過去の注文に基づき、前記ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定し、前記ユーザプロファイルは、前記ユーザ機器のためにカスタマイズされて、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、前記対象の注文の１つまたは複数の注文完了確率を出力するように構成された輸送手段モデルを含み、前記１つまたは複数の注文完了確率は、事前設定された期間の範囲内で、輸送手段に関するすべての注文数に対する、前記ユーザに関連する輸送手段に関する、完了した注文数の比を指し、
前記ユーザプロファイルおよび前記対象の注文に基づき、前記対象の注文の輸送手段を含む、前記対象の注文に関係がある情報を決定する
ように構成され、
前記ユーザ機器に関連する前記ユーザプロファイルを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、
事前設定された期間の事前設定された時間周期の範囲内で、１つまたは複数の期間での前記ユーザ機器の場所情報を得て、
複数の第１のベクトルを決定し、各第１のベクトルは、前記場所情報に基づき、前記１つまたは複数の期間での１つまたは複数の共通位置における前記ユーザ機器の１つまたは複数の意味表現を示し、
前記事前設定された期間の範囲内で、１つまたは複数の場所に前記ユーザ機器が出現する１つまたは複数の頻度を示す第２のベクトルを決定し、
前記複数の第１のベクトルおよび前記第２のベクトルに基づいて複数の特徴ベクトルを決定し、
前記複数の特徴ベクトルをクラスタ化することによって、前記複数の特徴ベクトルに基づいて前記ユーザプロファイルを決定する
ようにさらに構成される、
システム。
【請求項２】
前記ユーザプロファイルは、前記ユーザの頻繁にとどまる位置、または目的地の分布モデルのうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ユーザプロファイルでの前記頻繁にとどまる位置を決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記ユーザ機器から、前記ユーザ機器に関連する１つまたは複数の過去の注文内の、１つまたは複数の位置を含む第１の情報を得て、
前記第１の情報内の前記１つまたは複数の位置から、少なくとも１つの位置を選択し、過去の注文の数は、前記プロセッサによって設定された第１の事前設定された数よりも多い少なくとも１つの位置を含み、
前記頻繁にとどまる位置として前記選択された少なくとも１つの位置を決定する
ように構成される、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記対象の注文に関係がある前記情報は、ユーザに推奨する目的地を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記対象の注文の輸送手段を決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記ユーザ機器から、１つまたは複数の過去の輸送手段を含む１つまたは複数の過去の注文を得て、
前記１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関して、前記１つまたは複数の過去の注文での輸送手段に基づき、前記過去の輸送手段を前記ユーザが選択する確率を決定し、
前記１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関して、前記複数の過去の注文の数および前記完了した注文数に基づき、前記対象の注文の注文完了確率を決定し、
前記１つまたは複数の過去の輸送手段を前記ユーザが選択する前記１つまたは複数の確率と、前記１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、前記対象の注文の前記１つまたは複数の注文完了確率との積に基づき、前記対象の注文の輸送手段を決定し、前記対象の注文の前記輸送手段は最大の積に対応する、
ように構成される、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記対象の注文は前記ユーザの識別情報を含み、前記ユーザに推奨する目的地を決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記ユーザの前記識別情報に基づき、前記ユーザプロファイルから前記ユーザ機器に関連する時間領域における目的地の分布モデルを得て、
１つまたは複数の過去の目的地の各々に関して、前記目的地の分布モデルおよび前記現在の時間に基づき、前記現在の時間に前記過去の目的地を前記ユーザが選択する確率を決定し、
前記現在の時間に前記１つまたは複数の過去の目的地を前記ユーザが選択する前記１つまたは複数の確率に基づき、前記ユーザに推奨するしきい値を超える確率または第１／第２の比または出現の最大数を有する目的地を決定する
ように構成される、請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
時間領域での目的地の分布が、正規分布を満たす、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記対象の注文に関係がある前記情報を前記ユーザ機器に伝送するように構成された伝送モジュール
をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記対象の注文に関係がある前記情報の確認を前記ユーザ機器から受信するように構成された受信モジュール
をさらに備える、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
少なくとも１つのプロセッサおよび少なくとも１つのコンピュータ可読記憶媒体を含むサーバが実行する方法であって、
ユーザ機器との接続を確立するステップと、
現在の時間、および前記ユーザ機器の現在位置を含み、かつ前記ユーザ機器のユーザの意図を含む、サービスを要求するための、前記ユーザ機器から伝送された、対象の注文を得るステップと、
過去の注文に基づき、前記ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定するステップであって、前記ユーザプロファイルは、前記ユーザ機器のためにカスタマイズされて、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、前記対象の注文の１つまたは複数の注文完了確率を出力するように構成された輸送手段モデルを含み、前記１つまたは複数の注文完了確率は、事前設定された期間の範囲内で、輸送手段に関するすべての注文数に対する、前記ユーザに関連する輸送手段に関する、完了した注文数の比を指す、ステップと、
前記ユーザプロファイルおよび前記対象の注文に基づき、前記対象の注文の輸送手段を含む、前記対象の注文に関係がある情報を決定するステップと、
を備え、
前記ユーザ機器に関連する前記ユーザプロファイルを決定することは、
事前設定された期間の事前設定された時間周期の範囲内で、１つまたは複数の期間での前記ユーザ機器の場所情報を得て、
複数の第１のベクトルを決定し、各第１のベクトルは、前記場所情報に基づき、前記１つまたは複数の期間での１つまたは複数の共通位置における前記ユーザ機器の１つまたは複数の意味表現を示し、
前記事前設定された期間の範囲内で、１つまたは複数の場所に前記ユーザ機器が出現する１つまたは複数の頻度を示す第２のベクトルを決定し、
前記複数の第１のベクトルおよび前記第２のベクトルに基づいて複数の特徴ベクトルを決定し、
前記サーバが、前記複数の特徴ベクトルをクラスタ化することによって、前記前記複数の特徴ベクトルに基づいて前記ユーザプロファイルを決定する、
ことを備える、方法。
【請求項１１】
実行可能な命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記実行可能な命令が、少なくとも１つのプロセッサにより実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
ユーザ機器との接続を確立することと、
現在の時間、および前記ユーザ機器の現在位置を含み、かつ前記ユーザ機器のユーザの意図を含む、サービスを要求するための、前記ユーザ機器から伝送された、対象の注文を得ることと、
過去の注文に基づき、前記ユーザ機器に関連するユーザプロファイルを決定することであって、前記ユーザプロファイルは、前記ユーザ機器のためにカスタマイズされて、１つまたは複数の過去の輸送手段の各々に関する、前記対象の注文の１つまたは複数の注文完了確率を出力するように構成された輸送手段モデルを含み、前記１つまたは複数の注文完了確率は、事前設定された期間の範囲内で、輸送手段に関するすべての注文数に対する、前記ユーザに関連する輸送手段に関する、完了した注文数の比を指す、ことと、
前記ユーザプロファイルおよび前記対象の注文に基づき、対象の注文の輸送手段を含む、前記対象の注文に関係がある情報を決定することと
を行わせ、
前記ユーザ機器に関連する前記ユーザプロファイルを決定することは、
事前設定された期間の事前設定された時間周期の範囲内で、１つまたは複数の期間での前記ユーザ機器の場所情報を得て、
複数の第１のベクトルを決定し、各第１のベクトルは、前記場所情報に基づき、前記１つまたは複数の期間での１つまたは複数の共通位置における前記ユーザ機器の１つまたは複数の意味表現を示し、
前記事前設定された期間の範囲内で、１つまたは複数の場所に前記ユーザ機器が出現する１つまたは複数の頻度を示す第２のベクトルを決定し、
前記複数の第１のベクトルおよび前記第２のベクトルに基づいて複数の特徴ベクトルを決定し、
前記プロセッサが前記複数の特徴ベクトルをクラスタ化することによって、前記複数の特徴ベクトルに基づいて前記ユーザプロファイルを決定する、
ことを備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【外国語明細書】
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