(57)【要約】      （修正有）【課題】移動体ユーザ装置の存在を予測する方法、システムを提供。【解決手段】ユーザ装置およびコンピュータプログラムにおいて、互いに関連付けられた多数の移動体ユーザ装置１４１、１４２、１４３の時間分布の位置セットを決定し、位置セットの位置分布の関数として集約位置１７１を計算し、移動体ユーザ装置１４１、１４２、１４３の各々について、該移動体ユーザ装置が未来時間に集約位置１７１に存在する確率を予測し、多数の移動体ユーザ装置の何れかの移動体ユーザ装置１４１に対して、多数の移動体ユーザ装置１４１、１４２、１４３の他の移動体ユーザ装置１４２、１４３が特定の未来時間に集約位置１７１に存在すると予測されることを示すメッセージの送信を開始することを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステム（１３０）上で実行される、移動体ユーザ装置（１４１）の存在を予測する方法であって、
互いに関連付けられた多数の移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）の時間分布の位置セット（１７１−１７３）を決定するステップ（２０２）と、
前記位置セット（１７１−１７３）の位置分布の関数として集約位置（１７１）を計算するステップ（２０６）と、
移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）の各々について、該移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）が未来時間に前記集約位置（１７１）に存在する確率を予測するステップ（２０８）と、
前記多数の移動体ユーザ装置の何れかの移動体ユーザ装置（１４１）に対して、前記多数の移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）の他の移動体ユーザ装置（１４２、１４３）が特定の未来時間に前記集約位置（１７１）に存在すると予測されることを示すメッセージの送信を開始するステップ（２１２）と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
移動体ユーザ装置（１４１）から前記集約位置を受信するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記集約位置（１７１）は、地理座標を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記集約位置（１７１）は、該集約位置の領域を定義する距離値を含むことを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記距離値は、前記多数の移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）に対する時間分布の前記位置セットの関数であることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
移動体ユーザ装置（１４２、１４３）が特定の集約位置に存在する確率の関数として該特定の集約位置を選択するステップと、
移動体ユーザ装置（１４１）に対して、前記特定の集約位置に関連付けられた情報の送信を開始するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記集約位置（１７１）を格納するステップ（２０７）を含むことを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記集約位置（１７１）を計算する前記ステップは、前記位置セットの平均値を決定するステップを含むことを特徴とする請求項１乃至７の何れか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記集約位置（１７１）は、前記位置セットの平均値であることを特徴とする請求項１乃至８の何れか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）は、ソーシャル・ネットワークシステムを介して互いに関連付けられていることを特徴とする請求項１乃至９の何れか一項に記載の方法。
【請求項１１】
特定のユーザ装置（１４１）に対する時間分布の位置を所定の時間間隔で受信するステップを含むことを特徴とする請求項１乃至１０の何れか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記所定の時間間隔は、前記特定のユーザ装置（１４１）の移動速度の関数として決定されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
時間分布の位置を受信する前記ステップは、前記時間分布の位置を送信している前記特定のユーザ装置（１４１）で設定された送信時刻の値を受信するステップを含むことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記送信時刻の値と共に受信した前記時間分布の位置の有効性を評価するために、前記送信時刻の値を受信した時刻の値と比較するステップを含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記集約位置（１７１）での未来における存在のマニュアル確認をユーザ装置（１４１）から受信するステップを含むことを特徴とする請求項１乃至１４の何れか一項に記載の方法。
【請求項１６】
特定の移動体ユーザ装置（１４１）の予測された存在を示す任意のメッセージの送信を開始する前記ステップの前に、前記特定の移動体ユーザ装置（１４１）により受信された許容設定を検査するステップを含むことを特徴とする請求項１乃至１５の何れか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記許容設定が特定の条件を満たす場合、前記特定の移動体ユーザ装置（１４１）の予測された存在を示す任意のメッセージの送信を開始する前記ステップ（２１２）を省略するステップを含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
移動体ユーザ装置（１４１）の存在を予測するための、通信ネットワーク内のコンピュータシステムであって、
互いに関連付けられた多数の移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）の時間分布の位置セットを決定する手段（１３４）と、
前記位置セットの位置分布の関数として集約位置（１７１）を計算する手段（１３１）と、
移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）の各々について、該移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）が未来時間に前記集約位置（１７１）に存在する確率を予測するよう構成された手段（１３３）と、
前記多数の移動体ユーザ装置の何れかの移動体ユーザ装置（１４１）に対して、前記多数の移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）の他の移動体ユーザ装置（１４２、１４３）が特定の未来時間に前記集約位置（１７１）に存在すると予測されることを示すメッセージの送信を開始する手段と、
を含むことを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１９】
対応する多数の関連付けられた移動体ユーザ装置（１４２、１４３）との間で予測された存在を交換するよう構成された移動体ユーザ装置であって、
決定されることになる移動体ユーザ装置の時間分布の位置セットを許可する無線送信手段（１４４）と、
前記関連付けられた移動体ユーザ装置（１４２、１４３）の何れかの移動体ユーザ装置が特定の未来時間に集約位置（１７１）に存在すると予測されることを示すメッセージを受信する受信手段（１４４）であって、該集約位置（１７１）は、前記位置セットと多数の前記関連付けられた移動体ユーザ装置（１４２、１４３）の対応する時間分布の位置セットとの位置分布の関数として計算される、受信手段（１４４）と、
を含むことを特徴とする移動体ユーザ装置。
【請求項２０】
移動体ユーザ装置（１４１）の存在を予測するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータシステム（１３０）上で実行されたとき、該コンピュータシステム（１３０）に、
互いに関連付けられた多数の移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）の時間分布の位置セットを決定（２０２）させ、
前記位置セットの位置分布の関数として集約位置を計算（２０６）させ、
移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）の各々について、該移動体ユーザ装置が未来時間に前記集約位置に存在する確率を予測（２０８）させ、
前記多数の移動体ユーザ装置の何れかの移動体ユーザ装置（１４１）に対して、前記多数の移動体ユーザ装置（１４１、１４２、１４３）の他の移動体ユーザ装置（１４２、１４３）が特定の未来時間に前記集約位置に存在すると予測されることを示すメッセージの送信を開始（２１２）させる、
コード手段（１３１２）を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２１】
請求項２０に記載のコンピュータプログラムを格納したコンピュータ可読記録媒体（１３１１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体ユーザ装置の存在（presence）を予測するための方法、基地局、ユーザ装置およびコンピュータプログラムに関するものであり、存在を予測するとき他の移動体ユーザ装置との関連を考慮に入れるものである。
【背景技術】
【０００２】
今日、セルラー電話、ＰＤＡ（個人携帯情報機器）、無線ブロードバンド接続されたコンピュータのようなユーザ装置（ＵＥ）のユーザおよび無線移動通信が可能な他の電子装置のユーザは、彼らの友人の実際の移動および位置のパターンに基づいて、現在あるいは未来における位置での友人との対面を効率的に予測する可能性が制限されている。
【０００３】
既存のシステムを用いて、ＵＥのユーザは存在（物理的位置）情報および、カレンダー・イベントまたはユーザからの直接的マニュアル入力に基づいた未来の存在に関するある程度の情報を共有できる。しかしながら、既存のシステムは、実際の存在および時空間での動きの共用記録に基づいた、ユーザの現在または未来の位置における友人の近未来の存在可能性の自動化推定の実行には最適化されていない。
【０００４】
移動ノードの未来の位置の予測に関する周知の技術の例が特許文献１に記載されている。当該文献において、コンピュータに実装される方法は、第１の移動ノードの現在位置を決定するステップと、ソーシャル・ネットワークを介して第１の移動ノードに関連付けられた少なくとも１個の第２の移動ノードの位置を決定するステップと、第１のノードの位置と第２のノードの位置とに少なくとも部分的に従って決定される少なくとも１個の候補目的地を含むリストを生成するステップとを含む。リスト上の各候補目的地に対して、第１の移動ノードが候補目的位置までのルートに存在する確率を算出できる。第１の移動ノードの予測された未来位置であるリストからの確率に従って候補目的地が選択され得る。第１の移動ノードの予測された未来位置は出力され得る。
【０００５】
上述した周知の方法により移動ノードの未来位置を予測し得るが、未来位置を予測する場合、個々の移動ノードの動きの使用に限定され、それぞれの移動体ユーザ装置を使用している多数の友人とのフェイスツーフェイスでの遭遇を予測する場合には制限となる。
【０００６】
そして、本願出願人は、移動体ユーザ装置の存在の予測に改善の必要性があると認識した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００９／０５４０４３（Ａ１）号明細書
【発明の概要】
【０００８】
前述の視点から、上述の技術および従来技術に対する改善を提供することが本発明の目的である。より詳しくは、多数（２以上）のユーザ装置の位置のより正確な予測の方法を提供すると共に、予測場所に効率的にナビゲートするのに有用なナビゲーション情報をユーザに提供することが目的である。
【０００９】
それゆえ、移動体ユーザ装置の存在を予測する方法が提供される。当該方法は、コンピュータシステム上で実行され、互いに関連付けられた多数の移動体ユーザ装置の時間分布の位置セットを決定するステップと、前記位置セットの位置分布の関数として関心位置を計算するステップと、移動体ユーザ装置の各々について、該移動体ユーザ装置が未来時間に前記関心位置に存在する確率を予測するステップと、前記多数の移動体ユーザ装置の何れかの移動体ユーザ装置に対して、前記多数の移動体ユーザ装置の他の移動体ユーザ装置が特定の未来時間に前記関心位置に存在すると予測されることを示すメッセージの送信を開始するステップと、を含む。本明細書では前記関心位置を”集約位置（aggregated location）”と称する。
【００１０】
本発明は、それぞれのユーザ装置を使用している友人その他の予測された存在に関する情報に基づいて、ユーザ装置のユーザは、特定の場所を訪問するあるいは留まるべきか否かについての条件付き決定が可能になるという点で有利である。当該方法はユーザの識別を要求しないため（例えば、ユーザ装置が匿名の識別パラメータに関連付けられる場合）、他の有利な点はプライバシーにある。さらに、特定時刻に特定タイプ（例えば嗜好趣味に従った）の人に会うリスクを低減することが望ましい場合、本発明の方法はこの種の努力をサポートすることができる。
【００１１】
コンピュータシステムは、少なくとも１つの処理ユニットを含む１以上のコンピュータを指す。また、時間分布の位置（time-distributed location）は、特定のそれぞれの時刻における多数の物理的（地理的）位置を示すデータのセットを指す。すなわち、時間分布の位置は、位置−時間の多数のペアを含む。
【００１２】
関心位置（すなわち集約位置）は、人々が出会うことができる任意の物理的位置であり、概して、さまざまな理由の人々が日、週、月または年の特定の時刻に存在する場所である。関心位置の例は、人々が出会いたいまたは出会うことを合意した場所である、バー、ナイトクラブ、記念碑、特定の浜辺または他の任意の屋外または屋内の場所でもあり得る。加えて、関心位置は、また、例えばストックホルム・マラソン、デンマークのロスキレ・フェスティバルなど一定の間隔で行われるイベントであってもよい。関心位置は、ユーザ装置の時間分布の位置のいくつかの位置の組合せであり、したがって、関心位置は多数のユーザ装置の時間分布の位置に基づいて（すなわち関数として）決定されることを意味する。ユーザ装置間の関係は、以下で説明されるように、ソーシャル・ネットワークサービスを介した接続に基づいてもよい。”時間分布の”位置は、位置が時間の値との組み合わせとして与えられることを意味し、当該時間の値は、ユーザ装置の位置がいつ有効かを示している。例えば、時間分布の場所は、地理座標（例えば、度：分：秒の形式）および時間（例えば、年：月：日：時：分の形式）の形であってもよい。位置および時間を示す他のデータ形式を使うことができる。対応して、関心位置も時間分布である。
【００１３】
移動体ユーザ装置の予測された存在を示すメッセージは、ユーザ装置の推定された位置についての情報を含む任意のデータ送信を示す。この文脈において、移動体ユーザ装置の存在が通常、当該ユーザ装置を保持しているユーザの存在（場所）をしばしば表すと理解されるべきである。
【００１４】
本発明の範囲内にある互いに関連付けられた多数の移動体ユーザ装置の時間分布の位置セットを”決定する”は、当該ユーザ装置から時間分布の位置セットを”受信する”と解釈され得る点に留意する必要がある。すなわち、データの受信は、時間分布の場所を決定するのに充分である。さらに、”多数の（a number of）”ユーザ装置は、ここでは”２以上の（more than one）”ユーザ装置を意味し、典型的には”１１以上の（more than ten）”ユーザ装置を意味する。
【００１５】
互いに関連付けられた多数の移動体ユーザ装置は、移動体ユーザ装置の機能的または社会的な接続を示しており、すなわち、複数のユーザ装置には何らかの関連がある。例えば、複数の移動体ユーザ装置は、ソーシャル・ネットワークシステムを介して互いに関連付けられ得る。ソーシャル・ネットワークシステムは、基本的に、相互依存の１以上の特定タイプ（例えば、値、他の物理的近接、金銭的交換、友好関係、親類関係、関心、社会的接点の頻度、お互いの近接時間など）によって結合される（概して個人を代表する）複数のノードから構成されるソーシャル・ネットワークに関する情報を格納するコンピュータ・サーバである。ソーシャル・ネットワークは、人々の間のつながりの集合およびそのつながりの強さの双方を表し得る。したがって、この文脈において、ユーザ装置は、関係がノード間のつながりとして実現されていると共にソーシャル・ネットワーク内のそれぞれのノードとして実現され得る。
【００１６】
また、ネットワークシステムは、さまざまなメトリック演算を実行することでネットワークを分析するための、および、便利なようにノードおよびノード間のつながりを定義するためのソフトウェアモジュールおよび機能を含み得る。ネットワーク上のさまざまな動作の例は、例えば、”iPoint”、”NetMiner”、”InFlow”またはオープンソースのパッケージ”Social Networks Visualiser”のような利用可能なソーシャル・ネットワーク解析ソフトウェアにより見出される。
【００１７】
方法は、特定のユーザ装置に対する時間分布の位置を所定の時間間隔で受信するステップを含み得、時間分布の位置が報告される通信チャネルに対するストレスが減少するように、時間分布の位置の報告を計画する可能性を提供する。所定の時間間隔は静的であっても動的であってもよく、例えば１以上のユーザ装置に対して一定であり１日の時間に依存してもよい。より詳しくは、所定の時間間隔は特定のユーザ装置の移動速度の関数として決定され、それは通信チャネルの負荷を減らす最良の方法の１つであると判明している。移動速度の関数として時間間隔を決定の一例は、移動速度が遅い場合に時間間隔を長くし、移動速度が相対的に速い場合に相対的に短い時間間隔に設定することを含む。
【００１８】
時間分布の位置の受信は、当該時間分布の位置を送信する特定のユーザ装置で設定された送信時刻の値を受信するステップを含み得る。この種の送信時刻の値は、時間分布の位置がユーザ装置から送信された時刻を表す。これは、送信時刻の値が当該送信のローカル時刻（ユーザ装置時刻）を示すユーザ装置の時間インジケータによって典型的に与えられることを意味する。
【００１９】
送信時刻の値によって、受信される時間分布の位置の有効性を評価するために、当該送信時刻の値は受信時刻の値と比較され得る。受信時刻の値は、コンピュータシステムの時間インジケータによって、または当該コンピュータシステムに時刻の値を提供する他のいかなる時間インジケータにもよって与えられ得る。有効性の評価は概して送信時刻の値を受信時刻の値と比較する比較するステップを含み、その比較から生じる任意の相違は、当該相違に従って関連する時刻の値を変更することによって時間分布の位置を修正するために用いてもよい。これは、例えば、他のユーザ装置に相関する実際の時刻でのユーザ装置の実際の位置を保証するために実行され、いくつかのユーザ装置が異なるローカル時刻の値（ローカルクロックの異なるまたは間違った設定）を有する場合に非常に役立つ。
【００２０】
方法は、関心位置での未来における存在のマニュアル確認をユーザ装置から受信するステップを含み得、ユーザはマニュアルで関心位置を定義することが可能になる。関心位置の物理的位置を定義するだけでなく、関心位置がいつ本当に”関心”となるのかを示すために時刻の値が同様に定義され得る。
【００２１】
方法は、特定の移動体ユーザ装置の予測された存在を示す任意のメッセージの送信を開始するステップの前に、特定の移動体ユーザ装置により受信された許容設定を検査するステップを含み得る。許容値設定は、例えば、存在を示しているメッセージを他の特定のユーザ装置に送信するのを妨げる規則（ユーザ装置を使用している人による設定）であってもよい。許容値設定は、存在を共有したくない人のユーザ装置からコンピュータシステムにアップロードされ得、特定の時間間隔で存在が示されるかまたは隠されるように時間依存し得る。また、関心位置の位置に依存して存在が示されるかまたは隠されるように許容値設定を位置と組み合わせ、および／または許容値設定を人と組み合わせることができる。もちろん、許容値設定の検査は、肯定的結果（存在を示す）または否定的結果（存在を示さない）を付与することができる。
【００２２】
許容設定が特定の条件を満たす場合、特定の移動体ユーザ装置の予測された存在を示す任意のメッセージの送信を開始するステップを省略するステップを含み得る。この種の特定の状態の例は、”１４：００から１６：３０の間に場所Ｘで私が存在する場合、人Ａには私の予測された存在を示さない”である。”送信を開始するステップを省略するステップ”は、メッセージが許容条件を満たしているユーザ装置には送信されないことを意味する。もちろん、特定のユーザ装置によるメッセージの受信を防止する条件を満たすことが問題であるため、許容設定は”拒否設定”と見ることもできる。
【００２３】
方法は、移動体ユーザ装置から関心位置を受信するステップを含み得、ユーザまたはユーザグループが彼ら自身で関心位置を作成できる。一旦受信されると、コンピュータシステムは関心位置を算出することを必要とせず、時間分布の位置の収集後ただちに未来の時間に関心位置に移動体ユーザ装置が存在するという確率予測を決定することができる。また、コンピュータシステムは、ユーザ装置からマニュアルの（未来）時刻および位置データ（関心位置）を受信することも可能であり、ユーザは未来の存在をマニュアルで示すことができる。この場合、コンピュータシステムは、移動体ユーザ装置が未来時間に関心位置に存在する予測の非常に高い確率値を使用できる。厳密な意味で、関心位置を移動体ユーザ装置から受信するステップによって、ユーザが単独で関心位置を作成し得、ある実施形態においては関心位置の算出は（少なくとも受信された関心位置について）余分なり得る。
【００２４】
関心位置は地理座標を含み得る。住所と同様に関心位置を象徴する任意の名前を使用することができる。関心位置は、該関心位置の領域を定義する距離値を含み得、いくつかの関心位置が近接する場合に位置干渉のリスクを低減する可能性を提供する。関心位置の領域を定義する距離値は、多数の移動体ユーザ装置に対する時間分布の位置セットの関数であってもよい。
【００２５】
方法は、移動体ユーザ装置が特定の集約位置に存在する確率の関数として該特定の集約位置を選択するステップと、移動体ユーザ装置に対して、特定の集約位置に関連付けられた情報の送信を開始するステップと、を含み得る。
【００２６】
方法は、関心位置を格納するステップを含み得る。換言すれば、方法は、他の状況で使用可能な関心位置の形式の結果をもたらすことができ、例えば、その方法によって多数の関心位置はさまざまなナビゲーション・アプリケーションのような他のアプリケーションにエクスポートされ得る。関心位置は、概してコンピュータ可読のメモリに格納され得る。
【００２７】
関心位置を計算するステップは、位置セットの平均値を決定するステップを含み得る。換言すれば、関心位置は位置セットの平均値であり得る。この文脈において、平均値は位置セットの組合せから提供される結果であり得、概して位置セットの各々の位置の何らかの属性を反映する。位置セットの平均値として関心位置を決定するステップには多数の方法があり、例えば算術、幾何学的、調和、一般化、加重算術または切捨平均、あるいは位置セットを反映する他の任意の値を計算する方法がある。位置セットの組合せ（すなわち関心位置）は概して、位置セットを入力とした数値演算の結果であり得、”位置セットの平均値を決定するステップ”は位置セットを集約した位置を決定するための位置セットを入力とした任意の数値演算も含み得る。
【００２８】
本発明の別の態様では、移動体ユーザ装置の存在を予測するための通信ネットワーク内のコンピュータシステムが提供される。当該コンピュータシステムは、互いに関連付けられた多数の移動体ユーザ装置の時間分布の位置セットを決定する手段と、位置セットの位置分布の関数として関心位置を計算する手段と、移動体ユーザ装置の各々について、該移動体ユーザ装置が未来時間に関心位置に存在する確率を予測するよう構成された手段と、多数の移動体ユーザ装置の何れかの移動体ユーザ装置に対して、多数の移動体ユーザ装置の他の移動体ユーザ装置が特定の未来時間に関心位置に存在すると予測されることを示すメッセージの送信を開始する手段と、を含む。前述のように、コンピュータシステムは、１以上のコンピュータおよび／またはコンピュータ・サーバを含み得る。
【００２９】
コンピュータシステムにおいて、移動体ユーザ装置は、ソーシャル・ネットワークシステムを介して互いに関連付けられ得る。コンピュータシステムは、また、特定のユーザ装置に対する時間分布の位置を所定の時間間隔で受信する手段を含み得る。これらの受信手段は、時間分布の位置を送信する特定のユーザ装置で設定された送信時刻の値を受信するよう構成され得る。受信する手段は、また、関心位置での未来における存在のマニュアル確認をユーザ装置から受信するよう構成され得、関心位置がいつ本当に”関心”となるのかを示すために時刻の値を受信するよう構成され得る。
【００３０】
コンピュータシステムは、送信時刻の値を受信時刻の値と比較する手段を含み得る。
【００３１】
コンピュータシステムは、特定の移動体ユーザ装置の予測された存在を示す任意のメッセージの送信を開始する前に、特定の移動体ユーザ装置により受信された許容設定を検査する手段を含み得る。また、コンピュータシステムは、許容設定が特定の条件を満たす場合、特定の移動体ユーザ装置の予測された存在を示す任意のメッセージの送信の開始を省略する手段を含み得る。
【００３２】
上述の受信する手段は、移動体ユーザ装置から関心位置を受信し得る。また、コンピュータシステムは、ユーザ装置からマニュアルの（未来）時刻および位置データを受信することも可能である。
【００３３】
コンピュータシステムは、移動体ユーザ装置が特定の関心位置に存在する確率の関数として該特定の関心位置を選択する手段と、移動体ユーザ装置に対して、特定の関心位置に関連付けられた情報の送信を開始する手段と、を含み得る。
【００３４】
本発明のさらに別の態様では、対応する多数の関連付けられた移動体ユーザ装置との間で予測された存在を交換するよう構成された移動体ユーザ装置が提供される。当該移動体ユーザ装置は、決定されることになる移動体ユーザ装置の時間分布の位置セットを許可する無線送信手段と、関連付けられた移動体ユーザ装置の何れかの移動体ユーザ装置が特定の未来時間に関心位置に存在すると予測されることを示すメッセージを受信する受信手段であって、該関心位置は位置セットと多数の関連付けられた移動体ユーザ装置の対応する時間分布の位置セットとの位置分布の関数として計算される、受信手段と、を含む。
【００３５】
無線送信手段は、例えば三角測量によるユーザ装置の位置の決定を提供し、また、位置データおよび該位置での時刻の値を決定し送信するためのＧＰＳ受信機のような測位手段を含み得る。
【００３６】
本発明の更に別の態様によれば、移動体ユーザ装置の存在を予測するためのコンピュータプログラムが提供される。当該コンピュータプログラムは、コンピュータシステム上で実行されたとき、該コンピュータシステムに、互いに関連付けられた多数の移動体ユーザ装置の時間分布の位置セットを決定させ、位置セットの位置分布の関数として関心位置を計算させ、移動体ユーザ装置の各々について、該移動体ユーザ装置が未来時間に関心位置に存在する確率を予測させ、多数の移動体ユーザ装置の何れかの移動体ユーザ装置に対して、多数の移動体ユーザ装置の他の移動体ユーザ装置が特定の未来時間に関心位置に存在すると予測されることを示すメッセージの送信を開始させる、コード手段を含む。
【００３７】
本発明の更に別の態様によれば、コンピュータプログラム製品が提供され、コンピュータ可読の手段と、当該コンピュータ可読の手段に格納された上述のコンピュータプログラムと、を含む。
【００３８】
本発明のコンピュータシステム、ユーザ装置およびコンピュータプログラムは、コンピュータシステムの方法の発明に関連して上述した任意の特徴を実現するよう構成され／手段を含み、対応する有利点を共有する。
【００３９】
本発明の実施形態は、例としての添付の図面を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】一実施形態に従って本発明を実装している通信システムを示す図である。
【図２】図１の通信システムにおいて使用されるユーザ装置を示す図である。
【図３】図１の通信システムにおいて使用されるるコンピュータシステムを示す図である。
【図４】図１のシステムで実行される発明の方法の実施形態のフローチャートである。
【図５ａ】関心位置を決定する方法によって使用されおよび／または提供されるデータ点を示す図である。
【図５ｂ】関心位置を決定する方法によって使用されおよび／または提供されるデータ点を示す図である。
【図５ｃ】関心位置を決定する方法によって使用されおよび／または提供されるデータ点を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
一般に、未来の存在が予測されることになるユーザ装置（ＵＥ）は、日付及び時刻に関する情報と共に当該ユーザ装置（ＵＥ）の位置についてのデータを自動的かつ連続的に収集するため、現在の存在ソリューション（例えば、Open Mobile Alliance Presence and Group Management）を拡張するために周知の測位技術を使用する。このように、時間分布の位置は収集される。測位およびデータ収集システムは無線通信のＵＥ上で動作し、収集された時間分布の位置はコンピュータシステムの共通データベースに送信され格納される。
【００４２】
コンピュータシステムは、ユーザの規則的な地理的場所、通常その場所に存在する場合の通常の時間、通常どの位の期間滞在するか、どのようなシーケンスで場所に多く訪問されるか、通常どのようなルートで複数の場所間を移動するかを解釈して定義するために、収集した時間分布の位置を使用する。ＵＥがデータシステムと通信するネットワークのオーバーロードを回避するために、ユーザによりまたはＵＥの移動速度に依存して構成されるため、移動パターンはＵＥに記録され得、毎日または毎週、コンピュータシステムにアップロードされ得る。
【００４３】
しばらくして、コンピュータシステムが定期的な訪問場所での現在の存在を識別するのに十分なデータ（時間分布の位置）を収集すると、システムが、関心位置の境界に対する場所命名、分類、タグ付け、定義のようなマニュアルのユーザ入力を促すことによりコンピュータシステムの精度は更に改善され調整され得る。カレンダー・イベントの情報にアクセスすることによって向上した精度が取得され得る。これは、情報を渡すために明示的なグループ構造およびアクティブな同意を必要とする。命名されたグループに対して、ユーザは友人に会うためにどこに行けばよいかについて予測することができる。
【００４４】
システムが収集したデータから移動パターンを識別することが可能な場合、ユーザの未来の存在を予測するために後述するｋ平均クラスタリング法のような方法が識別された場所、ルートおよびスケジュールに適用され、いわゆる関心位置が作成される。当然、コンピュータシステムがより長くデータを集めるほど存在予測はより正確になる。
【００４５】
各ユーザはＵＥを介して他ユーザのＵＥを介して他ユーザに接続することができ、予測された存在に対する相互のアクセス許可を有する他ユーザのパーソナル・グループをつくることができ、すなわち、小さいソーシャル・ネットワークを作成する。グループ内の各ユーザは、彼らの現在位置において他のグループメンバの予測された近未来の存在を検索することができる。識別発見のレベルは各ユーザにより設定され得、システムは異なる侵入の程度で使用可能でありえる。ユーザはまた、人気のある訪問場所を見つけるためにより一般的なグループに加わることができ、ユーザは質問（例えば”バレーボールをしているストックホルム大学の学生は？”）を入力できる。その答えは、この種の人々に会う可能性が高い関心位置（また、集約位置とも称する）を示す出力であり得る。これによって、コーヒーショップ、レストランおよびバーのようなビジネスがこの種の関心位置に提供し得る。前述のような質問または提供の作成がユーザに許可されているかを確認するために、ユーザ識別の確認を含み、無線標準団体である第３世代パートナーシップ・プロジェクト（３ＧＰＰ）に従ったインターネット・プロトコル（ＩＰ）マルチメディアサービスを提供する設計フレームワークであるＩＰマルチメディア・サブシステム（ＩＭＳ）を使用することができる。
【００４６】
コンピュータシステムに対する質問の他の例は、”私のグループの何れかのユーザが１時間以内に場所Ｙにいる可能性はどれくらいか？”である。その答えはユーザの現在位置に関連し得、相対的な値、テキストまたはグラフィックとして表現され得る。また、その答えは、特定の場所で友人と遭遇する確率が特に高い他の特定の時間を示すことも出来る。これは、また、友人に遭遇する可能性を増やすためにどの関心位置に訪問すべきかをユーザに勧めるために用い得る。
【００４７】
プレゼンス・プロファイル（プレゼンティティ）への追加において、ユーザは、所与の期間の間に存在することを示す所与の関心位置に対する存在の報告を選択できる。類似した方法で、他のメンバが関心位置に接近する場合、この種の関心位置でのユーザの存在を隠しおよび／またはユーザに警告するためにシステムを用いることができる。この種の警告メッセージは、現在の場所において、例えば”１０分以内にユーザＡに遭遇する可能性は８５％である”と述べることができる。その情報を他の目的（例えば広告）のために利用することも可能である。また、ユーザによる関心位置の作成を許可することにより、人気の場所は通信システムの全体に伝播され、サービスプロバイダおよび／またはオペレータは、良好でより関連したサービス提供に役立つ知識を得ることが可能になる。しかしながら、主たる特徴は、特定の人々に出会う可能性が比較的高い物理的位置にナビゲート可能な情報をユーザに提供することに関連する。
【００４８】
図１を参照すると、移動体ＵＥの存在を予測するためのコンピュータシステム１３０を有する通信システム１００が示される。コンピュータシステム１３０（以下で詳述する）は、通信システム１００のサービスを提供しているオペレータの建物において（ハードウェアおよび通信機器に関して）従来のオペレータ・サーバを実装し得る。データベース１３９は、コンピュータシステム１３０に接続され、多数の関心位置１７１−１７３および受信された時間分布の位置に関する情報を格納する。データベース１３９は、ＲＯＭ、ＲＡＭまたはフラッシュメモリ、または、例えば従来のハードディスクのような他のいかなる適切なメモリまたはデータ記憶媒体であってもよい。
【００４９】
コンピュータシステム１３０は、例えばＷＡＮ（ワイド・エリア・ネットワーク）、ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）、公衆交換電話網、インターネットおよび１以上のイントラネットとして実装されるかまたは含むネットワーク１１０に接続している。通信ネットワーク１１０は、また、ブルートゥースまたはＩＥＥＥ８０２無線通信プロトコルの１つ、Ｗｉ−Ｆｉプロテクテッド・アクセスを使用して構築されたローカル・ワイヤレス・ネットワークのような無線の短距離・長距離ネットワーク、または、移動体、セルラーまたは衛星ベースの無線ネットワークのような長距離ワイヤレス・ネットワーク、を含み、音声、映像、テキストおよび／またはそれらの任意の組合せをサポートする（例えば、ＧＳＭ（移動通信のグローバルシステム）、ＴＤＭＡ（時間分割多元接続）、ＣＤＭＡ（符号分割多元接続）、Ｗ−ＣＤＭＡ（広帯域符号分割多元接続）および／または第３世代パートナーシップ・プロジェクト（３ＧＰＰ）リリース８により指定されるＬＴＥ（ロングターム・エボリューション）ネットワークのようなネットワーク）。
【００５０】
多数のＵＥ１４１、１４２、１４３との無線通信をサポートするために、多数の移動体無線基地局１２１、１２２、１２３が通信システム１００に含まれる。基地局１２１、１２２、１２３は、公知の技術の範囲内の方法で、ＵＥ１４１、１４２、１４３、ネットワーク１１０およびコンピュータシステム１３０との通信を確立することができる。
【００５１】
短距離または長距離であるにせよ、基地局１２１、１２２、１２３は上述の通信プロトコルの１以上をサポートするように構成される。例えば、基地局は、８０２．ｘｘタイプのアクセスポイントとして、または移動体またはセルラーのアクセスポイント（例えば従来の３Ｇ基地局またはＬＴＥネットワークのｅＮｏｄｅＢ）として実装されうる。また、パーソナルコンピュータ１５１のようないろいろな情報処理システムが含まれ、通信ネットワーク１００に通信可能に（固定または無線で）接続している。ＵＥ１４１−１４３または情報処理システム１５１に関連付けられたユーザ１９１−１９４が対応する装置の近くに示されている。装置１４１−１４３、１５１の各々は、ユーザにリンクするためのそれぞれの識別データに関連付けられている。ＵＥ１４１−１４３の各々は、基地局１２１−１２３の１つと無線通信リンクを確立可能な任意の携帯通信装置であり得る。
【００５２】
ＵＥ１４１−１４３は、また、それぞれのＵＥの時間依存位置を決定可能なようにＧＰＳ（全地球測位システム）衛星１６１からデータを受信できる。しかしながら、基地局１２１−１２３によって衛星および三角測量を利用する他の測位システムのような、ＵＥの位置を決定する他の従来の技術が同様に用いられ得る。
【００５３】
図２を参照すると、図１のＵＥ１４１のようなＵＥがより詳細に示され、複合無線送信手段と接続され制御可能な中央処理装置１４５と、基地局のような１２１と無線通信するための受信手段１４４を含む。記憶装置１４６は演算処理装置１４５に接続しており、１以上のソフトウェアアプリケーションのソフトウェア命令１４７は記憶装置１４６に格納される。ここで、ソフトウェアアプリケーションの１つは、存在の予測を容易にするための機能性を実装しており、実行されるときに中央処理装置１４５に存在するアプリケーションである。また、ＵＥ１４１の位置の決定を可能にするＧＰＳ受信機１４８のような測位モジュールもＵＥ１４１に含まれる。しかしながら、前述したように他の測位技術が同様に用いられ、特定のＧＰＳレシーバ１４８はオプションである。演算処理装置１４５は、また、例えば測位モジュール１４８によって収集されるデータを用いて、公知の方法でＵＥ１４１の移動速度を決定でき、外挿によりＵＥ１４１の速度ベクトル／運動方向を決定できる。
【００５４】
ＧＰＳ受信機の使用のオプションとして、セルＩＤ（ＵＥが通信する基地局に関連付けられた位置）に関する情報を使用し得る。現在のセルＩＤおよびアクセス・セルＩＤの情報（位置）を読み出すために、例えばＪＰ−７以降のソニーエリクソン（Ｒ）のＪａｖａ（登録商標）ＭＥアプリケーションまたはノキア（Ｒ）Ｓ６０プラットフォームおよびＵＩＱが使用され得る。時間分布の位置を読み出すために用いられることが可能な他の解決法は、前述したように、例えばエリクソンＭＰＳ（移動測位システム）製品を使用することにより達成される三角測量を含む。
【００５５】
時間分布の位置を決定する技術に依存して、ＵＥ１４１は、装置１４１を担持するユーザ１９１の移動トレースの収集を可能にする基地局のようなもの１４１に信号を収集するかまたは出力するように構成される。トレースは位置とタイムスタンプのペアを含み、前述したように、ユーザによって使用されるデバイスに依存して異なる方法で記録される。トレースは、また、時間分布の位置を収集するのに使用した方法または技術（ＧＰＳ、三角測量その他）に関する情報を含み得る。これは、多くの位置決定システムが異なる精度を有するため、関連する時間分布の位置の精度を推定する可能性を提供し得る。
【００５６】
時間分布の位置のような収集データは、更なる処理のためにコンピュータシステム１３０に送信される。時間分布の位置がＵＥ１４１で測定される場合、ネットワークトラフィックおよび消費電力の双方に関してオーバーヘッドを低減するため、データはコンピュータシステム１３０への送信の前に特定の時間の間に収集される。ＵＥの移動速度が例えば５０ｋｍ／ｈ超である場合、時間分布の位置を取集するための時間間隔の実施例は”３秒毎に”であり得、またはＵＥが移動していない限り、無限であってもよい。
【００５７】
多くの異なるプロトコルおよび／またはフレームワークが、時間分布の位置のグループ化に用いることができ、コンピュータシステム１３０（例えばそのＯＭＡ（Open Mobile Alliance）プレゼンスＳＩＭＰＬＥ（Session initiation protocol for Instant Messaging and Presence Leveraging Extensions）フレームワークまたはＲＥＳＴ（Representational State Transfer）ライクのウェブ・サービス）にデータを送信し得る。しかしながら、エリクソンＭＰＳのような、位置トラッキングに三角測量のような解決法が選択される場合、全ての時間／位置情報が基地局１２１−１２３によって、コンピュータ・サーバ１３０によって収集され得るため転送は必要でない。
【００５８】
後述するように、時間分布の位置が、他のＵＥから時間分布の位置と共に処理され、関心位置が一般に時間従属するため、時間同期が使われる。このために、各ＵＥはタイムスタンプまたは送信時刻（時間分布の位置を送信する時のＵＥクロック時刻）を送信する、そうすると、コンピュータシステム１３０はそれを受信時刻と比較する。受信時刻は、概して、時間分布の位置を受信した時のコンピュータシステム１３０におけるクロック時刻である。これは、コンピュータシステムがクロックを含むか、または連続的に他のシステム（不図示）から時間データを受信することを意味する。受信時刻は、また、推定された送信時刻のために調整され得る。不完全なタイムスタンプを有する時間分布の位置が発見されておそらく無視されるため、送信時刻と受信時刻との比較は、入来する時間分布の位置の確認と見ることもできる。
【００５９】
図３を参照すると、図１のコンピュータシステム１３０のようなコンピュータシステムが更に詳細に示され、インタフェースに接続した中央処理装置１３６と、ネットワーク１００上の通信のための通信モジュール１３７とを含む。コンピュータシステム１３０は、関心位置を計算するための手段１３１（すなわち関心位置計算モジュール１３１）を含み、移動体ユーザ装置１４１、１４２、１４３の何れかが未来の時間に関心位置１７１に存在するという確率を予測するように構成される手段１３３（すなわち存在予測モジュール１３３）を含む。また、コンピュータシステム１３０は、メッセージ（特定の時間のＵＥの予測された存在に関するメッセージなど）の送信を開始する手段１３２と称し得るメッセージング・モジュール１３２を含む。
【００６０】
また、ＵＥ位置モジュール１３４およびソーシャル・ネットワーク・モジュール１３５もコンピュータシステム１３０に含まれる。ＵＥ位置モジュール１３４は、１以上のＵＥの時間分布の位置セットを決定するための手段１３４と称され得、三角測量を用いておよび／またはＵＥの時間分布の位置についてのデータのＵＥからの受信によって、ＵＥの位置を導出するための機能性を含み得る。
【００６１】
ソーシャル・ネットワーク・モジュール１３５は、ノード（ユーザ装置）および結びつき（関連付け）を識別し、表し、分析し、シミュレーションするための一般的機能性を実装する。この種の機能性は現在のソーシャル・ネットワーク解析ソフトウェアが利用可能であり、例えば、ｉＰｏｉｎｔ、ＮｅｔＭｉｎｅｒ、ＩｎＦｌｏｗまたはオープンソースパッケージのＳｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ＶｉｓｕａｌｉｓｅｒおよびＳｏｃＮｅｔＶがある。ソーシャル・ネットワーク・モジュール１３５は、前述のソーシャル・ネットワークシステムと見ることができる。
【００６２】
モジュール１３１−１３５の各々は、コンピュータプログラム製品１３１０に格納されるコンピュータプログラムとして実装され、コンピュータプログラム製品１３１０は、少なくとも１つのメモリ（コンピュータ可読の手段）１３１１と、コンピュータシステム１３０内で実行されるコンピュータプログラム（コード手段）１３１２とを含む。メモリ１３１１は、ＲＯＭ、ＲＡＭまたはフラッシュメモリまたは他のいかなる適切なメモリまたはデータ記憶媒体（例えば従来のハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤ−ＲＯＭ）であり得る。モジュール１３１−１３５がコンピュータ内に位置するよう示されているが、モジュール１３１−１３５の１以上（例えばソーシャル・ネットワーク・モジュール１３２）は別体の（分散した）情報処理システム（例えば、より一般のネットワーク・パースペクティブ内の、単一の統一ノードとして機能するように構成されるシステムであるサーバ・ファーム内）に配置され得る。
【００６３】
メッセージング・モジュール１３２は、コンピュータシステム１３０の他のモジュールの１以上から受信される指示に応答し、インタフェースおよび通信モジュール１３７と協同し、通信ネットワーク１１０を介して送信されるメッセージを生成し得る。例えば、電子メール・メッセージ、インスタントメッセージング・メッセージまたはテキスト・メッセージが生成され送信され得、電話発信が配置され得、その他が配置され得る。
【００６４】
ソーシャル・ネットワーク・モジュール１３５は、１以上のユーザまたはＵＥ１２１−１２３に関するソーシャル・ネットワーク情報を通信システム１００に格納する。ソーシャル・ネットワーク情報は、ユーザの関連を特定し、２以上のユーザ１９１−１９３の関係を特定する場合、２つのユーザ１９１、１９２の間の任意の関連が更にユーザの移動体ノード１４１、１４２の間の関連を確立するように、各ユーザに属する（関連付けられた）移動体ノードのリストが特定されると認められる。ソーシャル・ネットワークは従来の方法で特定され、例えば、所与のユーザと関連する１以上のユーザのリストまたは各々のユーザがノードとして描かれ、関係がノードを接続する結びつきとして描かれるグラフとして特定される。ソーシャル・ネットワーク情報は、ソーシャル・ネットワーク・モジュール１３５内に格納される。現在のネットワーク・システムからネットワーク・データをインポートおよびＵＥ１４１−１４２のユーザが自分自身のデータを入力の双方により、新規のソーシャル・ネットワークを生成し得る。
【００６５】
ＵＥ位置モジュール１３４は、ＵＥ１４１−１４３の時間分布の位置をデータベース１３９内に格納する。コンピュータシステム１３０が時間分布の位置を決定するように構成される場合、ＵＥ位置モジュール１３４は、上述のように例えば基地局三角測量によってこれらの場所も決定する。ＵＥ位置モジュール１３４が、ＧＰＳ受信機を使用するＵＥから位置情報を受信する場合、ＵＥ位置モジュール１３４は、送信時刻を受信時刻と比較することにより前述のタイムスタンプ同期を実行する。
【００６６】
必要に応じて、ＵＥ位置モジュール１３４は時間分布の位置を適切なフォーマットに変換する。例えば、セルＩＤは、座標及び不確定半径に変換されることを必要とする。これは、異なるセルＩＤの物理的位置を格納するデータベースであるセルＩＤデータベースを使用して行われ得る。この種のデータベースの例として、ＯｐｅｎＣｅｌｌＩＤ.ｏｒｇまたはソニー・エリクソン社のＳｅｒｃＰｏｓがある。（受信または決定された）最終結果は、以下の表１にて示すようにＳＱＬライクのデータベースに格納され得る。
【００６７】
【表１】
2010263621.tif 000003
【００６８】
表１は、３つの時間分布の位置を示しており、ｉｄは時間分布の位置の識別子であり、緯度および経度は位置座標であり、精度は不確定半径であり、タイムスタンプはユーザが当該位置にいた時刻であり、ｕｓｅｒ＿ｉｄは時間分布の位置が帰属するＵＥの識別子である。より詳しくは、精度は、使用するＵＥ測位方法に特有のものであり、位置座標の点を中心とした半径を示す値である。ＵＥは当該範囲内のどこかに位置し、理解されるように、その半径は、真の位置座標を決定する観点で異なる測位技術はそのしばしば異なる精度を有するため、その半径は変化できる。ｕｓｅｒ＿ｉｄは、例えばＵＥのＩＭＥＩ（国際移動装置識別子）、ＵＥ内のＳＩＭカードのＩＭＳＩ（国際移動加入者識別子）、ＵＲＩ（統一リソース識別子）またはＵＥに関連付けられたＩＰアドレスの１つであり得る。
【００６９】
関心位置計算モジュール１３１は、例えばｋ平均クラスタリングのようなデータのクラスタリングアルゴリズムを用いて関心位置を計算するために、時間分布の位置を使用する。クラスタリングは、少なくとも４つの次元（緯度、経度、時間およびユーザ）において実行される、
クラスタリングアルゴリズムの結果は、多数の共通位置および強度（いくつのユーザが関連するか、地理的領域がいつまたはどの程度の期間関心位置であるかなど）を示すメトリックである。各々の関心位置に対して結果として生じる情報は、未来におけるアクセスにおける利便性のために個別にデータベース１３９に格納される。個人の関心位置を見つけるため、各々のユーザからのデータに対して類似したクラスタ分析がなされる。これは、各々のユーザがより長い期間滞在する傾向がある位置（例えば会社または自宅）をシステムが発見するのを助ける。これらの個人の関心位置は、当該ユーザ挙動を予測可能なユーザのいくつものルートを見つけるために用いられ、未来の何れかの時間におけるＵＥの位置を予測可能な存在予測モジュール１３３によって実行される。
【００７０】
より詳しくは、存在予測モジュール１３３は、未来の方向（オブジェクトが移動する方向および／または速度）およびＵＥ１４１のようなＵＥの位置を決定するように構成される。方向および位置は、位置およびタイムスタンプを特定するＵＥの位置情報（例えば各位置における日付および／または時間）である上述の表１のようなヒストグラムに基づいて、例えば決定されることができる。それから、存在予測モジュール１３３は、ＵＥが、特定の関心位置の候補点へのルート上にいる（または訪問する）確率を算出できる。この種の確率は、種々の要因のいずれかに従って決定されることができ、当業者の技術の範囲内で知られている統計および／またはデータ・マイニング技術、演繹法、ＧＳＰ（Generalized Sequential Pattern）またはＳＰＡＤＥ（Sequential PAttern Discovery using Equivalent Class）のようなアルゴリズム、またはＦｒｅｅＳｐａｎ（frequent pattern-projected sequential pattern mining）またはＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ（mining sequential patterns by prefix-projected growth）を用いて、好ましくは実行される。
【００７１】
図４を参照すると、ＵＥの存在を予測する方法を示すフローチャートが示される。この方法は、図１に関して記載される通信システム１００により実行され得る。このように、１以上のステップがフローチャートに示されるものとは異なった順番においても実行され得、１以上のステップがオプションで実行、省略、結合および／またはいくつかのステップに分割され得る。
【００７２】
最初のステップ２０２において、互いに関連付けられたＵＥの時間分布の位置の形式でデータ２５０がソーシャル・ネットワーク・データ２５２を介して収集される。この種の収集は、この種のデータの受信およびデータの能動的算出の双方を含み得、時間分布の位置が、ＵＥ１４１−１４２またはコンピュータ・サーバ１３０またはそれらの組合せの何れかによって”決定”され得ることを意味する。
【００７３】
いずれにせよ、次の２０４で、時間分布の位置は、以下で詳述する２０６で関心位置を計算する関心位置計算モジュール１３１に報告される。新規の関心位置が定期的に算出され、未来の用途のために格納され、関心位置を記載するデータ２５４はユーザによりマニュアルで挿入され得る。もちろん、必要条件（例えば人の訪問が十分）を満たさない以前の関心位置は、除去される関心位置として分類される。関心位置の格納に関して、方法の次のステップ２０７は、関心位置をデータベース１３９に格納し得る。
【００７４】
２０８で、各々のＵＥに対して、周知の統計的方法（例えばＧＳＰ法）を用いて、ＵＥが関心位置のいずれかに存在する確率が予測される。この予測２０８は、各々の関心位置に対して予測が終了すると２１０で完了する。
【００７５】
コンピュータシステム１３０は、２１２で、特定のＵＥが特定の未来の時間に関心位置に存在することが予測されたことを示すメッセージを開始する（すなわち、特定のＵＥの未来の存在の形式で出力データが２５６で生成される）。メッセージおよび任意の質問を生成するために、ＯＭＡプレゼンスＳＩＭＰＬＥフレームワーク、ＳＯＡＰ（Simple Object Access Protocol）プロトコルおよび／またはＲＥＳＴ（Representational State Transfer）原理のような周知の仕様および標準を使用し得る。
【００７６】
より詳細に関心位置計算モジュール１３１を説明するために、時間分布の位置に基づいて関心位置を決定するためにｋ平均クラスタリングアルゴリズムがどのように使用され得るかの説明を補助する図５ａ−５ｃを参照する。もちろん、このアルゴリズムは非常に多量のデータセットに用いられるが、原理は少ないデータ量の場合と同じである。全ユーザまたは１ユーザのみからの位置データのみを使用することにより、個人およびグローバルな関心位置を見つけるために、同じアルゴリズムが適用され得る。実際の使用事例においては、経度および緯度より多くの次元が使用され得、何百万ものデータ・ポイントが同様に使用され得る。
【００７７】
説明のために、ユーザ（またはいくつかのユーザ）に対する多数のトレース（または位置Ｌ１−Ｌ７）が仮定され、表２に示される。
【００７８】
【表２】
2010263621.tif 000004
【００７９】
データがより単純であるという点で表２は表１と異なるが、同じ原理が適用される。表２の各行は、特定のユーザに対する位置を表す。ｔ列はその列のインデックス番号を含み、疑似経度および疑似緯度は位置を表す。この例は２次元（経度および緯度）のアルゴリズムを示すが、同じアプローチはｎ次元の場合にも適用される。任意の新規の次元は表の他の列を生成し、典型的な更なる次元は、例えば時間である。
【００８０】
表２の値をプロットすると図５ａのようになる。
【００８１】
全ての緯度経度のペアを含むデータセットは、以下のように表現される。
【００８２】
【数１】
2010263621.tif 000005
【００８３】
動的なクラスタ量が必要な場合（計算が始まる前に必要なクラスタの正確な数は未知である）、計算においてリーダー・クラスタ法を使用することが可能である。説明を簡単にするために、この例は、固定のクラスタ数（ｋ＝２）を使用する。クラスタのセット（ｍｉ）は、従って、２つのクラスタｍ１およびｍ２から構成される。これは例として見られなければならない一方、クラスタを見つけるために組合せの使用が望ましく、クラスタが関心位置か否かの決定を調べることが可能となる。例えば、十分に密度が高い、以前既知であるなどである。
【００８４】
実際の計算が始まる前に、クラスタはスタート値を必要とする。これらは、多くの異なる方法で割り当てられ得る。１つの単純な方法は、クラスタの位置に対するスタート値をランダムに割り当てることである。ｋ平均クラスタリングアルゴリズムの最終結果はクラスタのスタート値に依存するため、計算は、何回も実行されるか、または、異なるスタート値を有する特定の時間期間において実行され、そして結果が比較される。これに加えて、データが位置データであるので、スタート位置は関心位置が見つかる関心領域の周辺で選択され得る。計算を実行する適切な回数または期間は、コンピュータシステムの処理許容量に依存するため、計算のリーズナブルな精度を得るためにコンピュータシステムの処理許容量を考慮に入れ経験的に選択され得る。
【００８５】
ランダムに、クラスタのスタート値が、ｍ１＝（０、９）およびｍ２＝（１０、６）と仮定すると、スタート状態は、図５ｂのようになり、ｍ１は参照番号Ｐ１により示され、ｍ２は参照番号Ｐ２により示される。
【００８６】
次のステップのｋ平均アルゴリズムでは、Ｘ内の緯度−経度ペアに対して、どのクラスタ点（ｍｉ）が最も近いかを計算する。この場合、２次元が使用され、以下の数式が使用される。
【００８７】
【数２】
2010263621.tif 000006
【００８８】
これは、どのクラスタ点（ｍｉ）が緯度−経度の各ペアに現在最も近いかの計算を表現し、より多くの列を追加することによって表３のように視覚化され得る。
【００８９】
【表３】
2010263621.tif 000007
【００９０】
一旦表３が生成されると、ｍｉ内のクラスタ位置の再計算が実行される。これは、以下の数式を用いてなされる。
【００９１】
【数３】
2010263621.tif 000008
【００９２】
現在の例において、ｍ１（０、９）に対する結果は以下のようになる。
【００９３】
【数４】
2010263621.tif 000009
【００９４】
【数５】
2010263621.tif 000010
これは、新規のｍ１（１，５、１，７５）に結果としてなる。
【００９５】
（１０、６）におけるｍ２の場合は、以下のようになる。
【００９６】
【数６】
2010263621.tif 000011
【００９７】
【数７】
2010263621.tif 000012
結果として、新規のｍ２（９，３３；９）となる。
【００９８】
新規のクラスタがグラフにプロットされる場合、プロット図は図５ｃのようになり、新規のｍ１は参照番号Ｐ１’により示され、新規のｍ２は参照番号Ｐ２’により示される。図１の関心位置１７１−１７３は、機能的にｍ１およびｍ２の新規の値に類似した値に対応し得る。このように、ｍ１およびｍ２の新規の値は、２つの関心位置（すなわち２の集約位置）がどのように決定され得るかを示す例を表す。新規のｍ１およびｍ２の決定は、いくつかの位置（すなわち、位置セット）に基づいている（すなわち、決定される）ため、関心位置は集約位置と称し得る。そして、後続の例では、位置セットは図５ａ−５ｃのその位置Ｌ１−Ｌ７で示される。
【００９９】
この単純な例において、クラスタは非常に急速に収束する。しかしながら、実際は、大量のデータが使用される場合、新規のクラスタ位置を推定する手順を収束する前に数回実行しなければならない。
【０１００】
前述したように、スタート点は、関心位置周辺で選択され得、時間のような更なる次元が利用可能な場合、評価の制約として使用することができる。また、関心位置の計算はときに計算的に重い演算が実行されるため、領域を制限することも可能である。
【０１０１】
もちろん、本願明細書に記載される通信システム、基地局およびＵＥは、無線通信の分野で周知の標準およびプロトコルに従って追加で実施し得る。実際、関連付けられた多数のＵＥの位置が識別可能でありコンピュータに報告可能である限り、本発明は現在のハードウェア装置で実施することができる。そして、上述の方法をコンピュータ内でいつ実行するかはソフトウェア命令の実装の問題のみである。
【０１０２】
ソフトウェア命令（すなわち、前述したシステムにおいて実行される実現方法のためのコンピュータプログラム・コード）は、Ｊａｖａ(登録商標）、Ｃおよび／またはＣ＋＋のような高級プログラミング言語だけでなく、これに限定されないがインタプリタ言語のような他のプログラミング言語によっても記述され得る。いくつかのモジュールまたはルーチンは、パフォーマンスおよび／またはメモリ使用状況を強化するために、アセンブリ言語またはマイクロコードにさえ記述され得る。当該方法の機能的なステップの何れかまたは全ての機能性は、また、個別のハードウェア・コンポーネント、１以上の特定用途向け集積回路、またはプログラムされたデジタル信号プロセッサまたはマイクロコントローラを使用して実施し得ると更に認められる。
【０１０３】
本発明の様々な実施形態が記載され説明されているが、本発明はこれらに限定されることなく以下の請求項で定義される対象の範囲内の他の方法で実施され得る。特に、本発明は、移動体ＵＥが未来時間に特定の場所に存在する確率を予測する他の技術を用いて実施することができる。
【図１】
2010263621.tif 000013
【図２】
2010263621.tif 000014
【図３】
2010263621.tif 000015
【図４】
2010263621.tif 000016
【図５ａ】
2010263621.tif 000017
【図５ｂ】
2010263621.tif 000018
【図５ｃ】
2010263621.tif 000019
【外国語明細書】
2010263621000001.pdf