(57)【要約】  本開示の実施形態は、地理的エリアのヒートマップを生成する方法および装置を提供する。１つの実施形態において、方法は、１または複数のユーザからリンクデータを受信する段階であって、リンクデータは、１または複数のユーザと関連付けられるサービス特性データ、および１または複数のユーザと関連付けられる位置サービスデータを含む、受信する段階と、リンクデータおよび識別される地理的エリアに基づいて、１または複数のユーザから候補ユーザを抽出する段階と、リンクデータに基づいて、ユーザ分布密度を決定する段階であって、ユーザ分布密度は、識別される地理的エリアにおける候補ユーザの総数を含む、決定する段階と、識別される地理的エリアのユーザ分布密度を表示する段階とを備える。
2019508766.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１または複数のユーザと関連付けられるリンクデータを受信する段階であって、前記リンクデータは、前記１または複数のユーザと関連付けられるサービス特性データと、前記１または複数のユーザと関連付けられる位置サービスデータとを含む、受信する段階と、
前記リンクデータおよび識別される地理的エリアに基づいて、前記１または複数のユーザから候補ユーザを抽出する段階と、
前記候補ユーザと関連付けられるリンクデータに基づいて、ユーザ分布密度を決定する段階と、
前記識別される地理的エリアの前記ユーザ分布密度を表示する段階と
を備える方法。
【請求項２】
リンクデータを受信する段階は、
サービスプラットフォームにより収集される前記１または複数のユーザのサービスデータを受信する段階であって、前記サービスデータは、基本サービス特性データおよび行動サービスデータを含む、受信する段階と、
前記行動サービスデータに基づいて、行動サービス特性データを生成する段階と、
前記基本サービス特性データおよび前記行動サービス特性データを前記サービス特性データとして組み合わせる段階と
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記行動サービスデータに基づいて行動サービス特性データを生成する段階は、
重みを取得すべく、前記行動サービス特性データに基づいて、事前設定されるサービス特性データをトレーニングする段階と、
事前設定される因子より大きい重みを有する前記事前設定されるサービス特性データを前記行動サービス特性データとして使用する段階と
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
候補ユーザを抽出する段階は、
ユーザにより選択される地理的エリアを前記識別される地理的エリアとして受信する段階と、
前記ユーザにより提示される特性スクリーニング条件を受信する段階と、
前記位置サービスデータに基づいて、前記識別される地理的エリア内の第１のサブセットのユーザを識別する段階と、
前記サービス特性データに基づいて、第２のサブセットのユーザを識別する段階であって、前記第２のサブセットのユーザにおける各ユーザが、前記特性スクリーニング条件を満たすサービス特性データと関連付けられる、識別する段階と、
前記第１のサブセットのユーザおよび前記第２のサブセットのユーザに基づいて、セットの候補ユーザを識別する段階と
を含む、請求項１から３の何れか一項に記載の方法。
【請求項５】
ユーザにより選択される地理的エリアを前記識別される地理的エリアとして受信する段階は、
前記ユーザから経度、緯度、および半径を受信する段階と、
前記経度、緯度、および半径に基づいて、円形の地理的エリアを識別する段階と、
前記円形の地理的エリアを前記識別される地理的エリアとして使用する段階と
を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザから経度、緯度、および半径を受信する段階は、前記ユーザから関心点および半径を受信する段階を含み、前記関心点は、経度および緯度と関連付けられる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
位置サービスデータは、各ユーザと関連付けられる経度および緯度を含み、前記位置サービスデータに基づいて、前記識別される地理的エリア内の第１のサブセットのユーザを識別する段階は、
前記識別される地理的エリア内の前記位置サービスデータにおける経度および緯度を識別する段階と、
前記経度および緯度に対応するユーザを前記候補ユーザとして選択する段階と
を含む、請求項４から６の何れか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記ユーザ分布密度は、前記候補ユーザのそれぞれの経度および緯度を含み、前記リンクデータに基づいて前記ユーザ分布密度を決定する段階は、前記リンクデータから、前記候補ユーザから選択されるユーザ識別子に対応する経度および緯度を抽出する段階を含む、請求項１から７の何れか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記識別される地理的エリアの前記ユーザ分布密度を表示する段階は、事前設定されるマップデータにおいて、前記識別される地理的エリアの前記ユーザ分布密度を表示する段階を含む、請求項１から８の何れか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記識別される地理的エリアは、複数の地理的エリアを含み、前記方法は、前記事前設定されるマップデータにおいて、前記複数の地理的エリアを異なる色でそれぞれマーク付けする段階をさらに備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
１または複数のプロセッサと、
コンピュータ実行可能命令を格納する非一時的メモリとを備える装置であって、前記コンピュータ実行可能命令は、前記１または複数のプロセッサにより実行されると、前記装置に、
１または複数のユーザと関連付けられるリンクデータを受信させ、前記リンクデータは、前記１または複数のユーザと関連付けられるサービス特性データ、および前記１または複数のユーザと関連付けられる位置サービスデータを含み、
前記リンクデータおよび識別される地理的エリアに基づいて、前記１または複数のユーザから候補ユーザを抽出させ、
前記候補ユーザと関連付けられるリンクデータに基づいて、ユーザ分布密度を決定させ、
前記識別される地理的エリアの前記ユーザ分布密度を表示させる、装置。
【請求項１２】
前記装置にリンクデータを前記受信させる命令は、前記装置に、
サービスプラットフォームにより収集される前記１または複数のユーザのサービスデータを受信させ、前記サービスデータは、基本サービス特性データおよび行動サービスデータを含み、
前記行動サービスデータに基づいて、行動サービス特性データを生成させ、
前記基本サービス特性データおよび前記行動サービス特性データを前記サービス特性データとして組み合わせるようにさせる命令をさらに含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記行動サービスデータに基づいて、前記装置に行動サービス特性データを前記生成させる命令は、前記装置に、
重みを取得すべく、前記行動サービス特性データに基づいて、事前設定されるサービス特性データをトレーニングさせ、
事前設定される因子より大きい重みを有する前記事前設定されるサービス特性データを前記行動サービス特性データとして使用させる命令をさらに含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記装置に候補ユーザを前記抽出させる命令は、前記装置に、
ユーザにより選択される地理的エリアを前記識別される地理的エリアとして受信させ、
前記ユーザにより提示される特性スクリーニング条件を受信させ、
前記位置サービスデータに基づいて、前記識別される地理的エリア内の第１のサブセットのユーザを識別させ、
前記サービス特性データに基づいて、第２のサブセットのユーザを識別させ、前記第２のサブセットのユーザにおける各ユーザは、前記特性スクリーニング条件を満たすサービス特性データと関連付けられ、
前記第１のサブセットのユーザおよび前記第２のサブセットのユーザに基づいて、セットの候補ユーザを識別させる命令をさらに含む、請求項１１から１３の何れか一項に記載の装置。
【請求項１５】
前記装置にユーザにより選択される地理的エリアを前記識別される地理的エリアとして前記受信させる命令は、前記装置に、
前記ユーザから経度、緯度、および半径を受信させ、
前記経度、緯度、および半径に基づいて、円形の地理的エリアを識別させ、
前記円形の地理的エリアを前記識別される地理的エリアとして使用させる命令をさらに含む、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記装置に前記ユーザから経度、緯度、および半径を前記受信させる命令は、前記装置に、
前記ユーザから関心点および半径を受信させ、前記関心点は、経度および緯度と関連付けられる、受信させる命令をさらに含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記位置サービスデータは、各ユーザと関連付けられる経度および緯度を含み、前記装置に、前記位置サービスデータに基づいて、前記識別される地理的エリア内の第１のサブセットのユーザを前記識別させる命令は、前記装置に、
前記識別される地理的エリア内の前記位置サービスデータにおける経度および緯度を識別させ、
前記経度および緯度に対応するユーザを前記候補ユーザとして選択させる命令をさらに含む、請求項１４から１６の何れか一項に記載の装置。
【請求項１８】
前記ユーザ分布密度は、前記候補ユーザのそれぞれの経度および緯度を含み、前記装置に、前記リンクデータに基づいてユーザ分布密度を前記決定させる命令は、前記装置に、前記リンクデータから、前記候補ユーザから選択されるユーザ識別子に対応する経度および緯度を抽出させる命令をさらに含む、請求項１１から１７の何れか一項に記載の装置。
【請求項１９】
前記装置に前記識別される地理的エリアの前記ユーザ分布密度を前記表示させる命令は、前記装置に、事前設定されるマップデータにおいて、前記識別される地理的エリアの前記ユーザ分布密度を表示させる命令をさらに含む、請求項１１から１８の何れか一項に記載の装置。
【請求項２０】
前記識別される地理的エリアは、複数の地理的エリアを含み、前記コンピュータ実行可能命令は、前記装置に、前記事前設定されるマップデータにおいて、前記複数の地理的エリアを異なる色でそれぞれマーク付けさせる命令をさらに含む、請求項１９に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本願は、２０１６年１月２０日に出願された、「地理的エリアのヒートマップ表現のための方法および装置（Ａ  Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ  Ａｒｅａ  Ｈｅａｔ  Ｍａｐ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）」と題する、中国出願第２０１６１００３８９１４．６号、および２０１７年１月１９日に出願された、「地理的エリアのヒートマップを生成するシステム、方法、およびデバイス（Ｓｙｓｔｅｍ，  Ｍｅｔｈｏｄ，  ａｎｄ  Ｄｅｖｉｃｅ  ｆｏｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  ａ  Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ  Ａｒｅａ  Ｈｅａｔ  Ｍａｐ）」と題する、米国出願第１５／４０９，６６０号の優先権の利益を主張し、それらは、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、データ処理の技術分野に関し、特に、地理的エリアのヒートマップを生成するシステム、方法、およびデバイスに関する。
【背景技術】
【０００３】
データの処理および適用が、現在のコンピュータ技術において重要なトピックである。現在、最も代表的な適用は、クラウドコンピューティングサービスの分野におけるものであり、クラウドサービスは、ビッグデータにデータマイニングを実施して、マイニングされるデータの詳細な適用を提供する。
【０００４】
データ駆動型の用地選定を例として用いて、商店主が店舗のための用地を選定する場合、商店主は、多くの場合、ビジネス地区またはエリアの人口流動、ならびにその地区またはエリアの人口構造の知識を望む。クラウドアプリケーションは、ビッグデータを解析することにより、エリアが、店舗を開くための商店主の要件に合致するどうか決定する。
【０００５】
予め選択されるエリアの人口流動の推定を活用する既存の店舗用地選定方法は、多くの現地調査を必要とする。異なる時間枠での人口流動データが、調査および記録により取得される。具体的に、人口流動を調査する現在の技術は、様々な時間帯において、識別される年齢カテゴリの流動データを記録することを含む。例えば、コンビニエンスストアの主な時間帯は、第１期間（０７：００−０９：００）、第２期間（１１：００−１３：００）、第３期間（１７：００−１９：００）、および第４期間（２１：００−２３：００）である。同様に、年齢カテゴリが、年齢７−１３、１３−１７、および１７−４０へと分割されてよい。平日および直近の休日４日のこれらの４つの時間帯中の人口流動データの平均値が、用地を選定するための参照として用いられてよい。
【０００６】
現在の技術によれば、エリアの人口流動および人口分布が解析され得るが、大量の人的資源が消費されなければならず、関心特性データが店舗を開くことにかなり影響するにもかかわらず、調査される人の関心特性データ（例えば、人口統計学的情報、ユーザの関心事項など）が組み込まれ得ない。例えば、調査される人の大部分がペットを飼っていることが知られている場合、これは、ペットショップを開くことに直接的な影響を有するだろう。加えて、エリアの人口流動および人口構造が短期間において調査された場合、取得された結果は、全ての状況を表していない場合がある。さらに、手動で調査されるエリアは、必然的に限定され、あらゆるビジネス地区、またはそれぞれのエリアの全ての人口統計学的情報を網羅できない。従って、データの獲得および処理、ならびにデータの適用は、今日に至るまで重要な課題である。
【発明の概要】
【０００７】
先述の問題に関して、地理的エリアのヒートマップを生成するシステム、方法、およびデバイスが開示され、これにより、先述の問題を解決する、または少なくとも部分的に解決する。
【０００８】
１つの実施形態において、本開示は、地理的エリアのヒートマップを生成する方法を説明する。方法は、１または複数のユーザからリンクデータを受信する段階であって、リンクデータは、１または複数のユーザと関連付けられるサービス特性データ、および１または複数のユーザと関連付けられる位置サービスデータを含む、受信する段階と、リンクデータおよび識別される地理的エリアに基づいて、１または複数のユーザから候補ユーザを抽出する段階と、リンクデータに基づいて、ユーザ分布密度を決定する段階であって、ユーザ分布密度は、識別される地理的エリアにおける候補ユーザの総数を含む、決定する段階と、識別される地理的エリアのユーザ分布密度を表示する段階とを備える。
【０００９】
別の実施形態において、本開示は、地理的エリアのヒートマップを生成する装置を説明する。装置は、１または複数のプロセッサ、およびコンピュータ実行可能命令を格納する非一時的メモリを備え、命令は、プロセッサにより実行されると、装置に、１または複数のユーザからリンクデータを受信させ、リンクデータは、１または複数のユーザと関連付けられるサービス特性データ、および１または複数のユーザと関連付けられる位置サービスデータを含み、リンクデータおよび識別される地理的エリアに基づいて、１または複数のユーザから候補ユーザを抽出させ、リンクデータに基づいて、ユーザ分布密度を決定させ、ユーザ分布密度は、識別される地理的エリアにおける候補ユーザの総数を含み、識別される地理的エリアのユーザ分布密度を表示させる。
【００１０】
本開示の１つの実施形態に係る、ユーザのサービス特性データは、ｅコマースプラットフォームを介して収集されてよいことに留意すべきである。従って、特定のエリアの人口流動を手動で調査するおよび観察する作業が回避され得る。ユーザの位置サービスデータは、モバイル端末を通じて収集されてもよい。モバイル端末はユーザにより運ばれ得るので、ユーザの位置サービスデータ、例えば、ユーザが位置している経度および緯度は、自動で収集されてよい。他のデバイスに対して、モバイル端末は、持ち運び可能で、包括的であるという明らかな利点を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示のいくつかの実施形態に係る、地理的エリアのヒートマップを生成する方法を示すフロー図である。
【００１２】
【図２】本開示のいくつかの実施形態に係る、大量のユーザデータに基づく店舗用地選定プロセスの概略図である。
【００１３】
【図３】本開示のいくつかの実施形態に係る、大量のユーザデータに基づく店舗用地選定プロセスの概略図である。
【００１４】
【図４】本開示のいくつかの実施形態に係る、地理的エリアのヒートマップを生成する方法を示すフロー図である。
【００１５】
【図５】本開示のいくつかの実施形態に係る、端末によるユーザ分布密度の照会を示すプロセス図である。
【００１６】
【図６】本開示のいくつかの実施形態に係る、マップにユーザ分布密度を表すヒートマップの説明図である。
【００１７】
【図７】本開示のいくつかの実施形態に係る、地理的エリアのヒートマップを生成するデバイスのブロック図である。
【００１８】
【図８】本開示のいくつかの実施形態に係る、地理的エリアのヒートマップを生成するデバイスのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
ここで説明されている図面は、本開示のさらなる理解を提供するために用いられ、本願の一部を構成する。本開示の例示的な実施形態およびその説明は、本開示を不適切に限定するのではなく、本開示を説明することを意図している。
【００２０】
図１は、本開示のいくつかの実施形態に係る、地理的エリアのヒートマップを生成する方法を示すフロー図である。
【００２１】
いくつかの実施形態において、図１で示される方法は、ユーザの基本情報および「関心特性」の両方を表す大量の関連データを用いて、指定される地理的エリアのユーザの複数の「訪問条件」を決定する。後述するように、方法は、指定される地理的エリアに関する関連情報を提供する。例示される方法の適用が、商店主が店舗のための場所を選定する例を用いて、以下で説明される。これらの例は、実施形態の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【００２２】
段階１０１において、方法は、１または複数のユーザと関連付けられるリンクデータを受信する。本明細書においてより詳細に説明されるように、リンクデータは、サービス特性データおよび位置サービスデータの組合わせを備えてよい。１つの実施形態において、サービス特性データは、ユーザによってアクセスされるオンラインサービスに関するデータを備えてよく、位置サービスデータは、ユーザが訪れた位置に関するデータを備えてよい。
【００２３】
リンクデータを受信する段階は、以下のサブ段階を含んでよい。
【００２４】
サブ段階Ｓ１１において、方法は、１または複数のユーザからサービス特性データを受信する。１つの実施形態において、サービス特性データは、各ユーザの基本情報の基本サービス特性データと、各ユーザの関心特性の行動サービス特性データとを表すデータを含んでよい。非限定的な例として、基本サービス特性データは、ユーザの年齢、趣味、身長、予測される職業、および同様のものを表すデータを備えてよい。
【００２５】
いくつかの実施形態において、サブ段階Ｓ１１は、以下のサブ段階を含んでよい。
【００２６】
サブ段階Ｓ１１−１１において、方法は、サービスプラットフォームにより収集される、１または複数のユーザのサービスデータを受信してよく、サービスデータは、基本サービス特性データおよび行動サービスデータを含む。
【００２７】
サブ段階Ｓ１１−１２において、方法は、１または複数のユーザの行動サービスデータに基づいて、行動サービス特性データを生成してよい。
【００２８】
サブ段階Ｓ１１−１３において、方法は、基本サービス特性データおよび行動サービス特性データを１または複数のユーザのサービス特性データとして組み合わせてよい。
【００２９】
いくつかの実施形態において、サービスプラットフォームはｅコマースプラットフォームであってよく、ユーザの基本サービス特性データおよびユーザの行動サービスデータ（例えば、収集、購入、クリック、および検索）が、ｅコマースプラットフォームのデータ獲得システムを用いて、データセンタに格納される。このデータは、１または複数の次元に従って、ユーザ行動情報データセンタおよび基本ユーザ情報データセンタへと分割されてよい。
【００３０】
１つの実施形態において、行動サービスデータは、事前設定されるルールに従ってさらに処理されてよく、これにより、ユーザの関心特性を反映できる行動サービス特性データを取得する。
【００３１】
１つの実施形態において、サブ段階Ｓ１１−１２は、以下のサブ段階を含んでよい。
【００３２】
サブ段階Ｓ１１−１２−１１において、方法は、１または複数のユーザの行動サービス特性データに基づいて、事前設定されるサービス特性データをトレーニングすることにより、重みを取得してよい。
【００３３】
サブ段階Ｓ１１−１２−１２において、方法は、次に、事前設定される因子の値より大きい重みを有する事前設定されるサービス特性データを１または複数のユーザの行動サービス特性データとして使用してよい。
【００３４】
１つの実施形態において、ユーザの行動サービスデータに基づいて、ユーザの第１の行動サービス特性データが策定される。データモデリングが、次に、ロジスティック回帰を用いて実行され、これにより、各ユーザの行動サービス特性データに対応する重みを抽出する。最後に、行動サービス特性データが、ユーザの関心特性を反映する行動サービス特性データとして機能できるかどうかが、重みに従って決定される。
【００３５】
ロジスティック回帰は、一般的な機械学習方法であり、イベントの可能性、例えば、ユーザが商品を購入する可能性、患者が病気を患う可能性、ユーザが広告をクリックする可能性を推定するために用いられる。先述の「可能性」は、数学における「確率」ではなく、ロジスティック回帰の結果は、数学的定義における確率値ではなく、従って、確率値として直接的に用いられることはできないことに留意すべきである。
【００３６】
具体的に、事前設定される行動サービス特性データに関して、トレーニングが、ロジスティック回帰モデルに従って、各ユーザの行動サービス特性データに基づいて実行され、これにより、各行動サービス特性データに対応する重みを取得する。次に、ユーザの行動サービス特性データは、重みに従って順序付けされ、ユーザの行動サービス特性データとして機能するための特定の因子の値より大きい重みを有する行動サービス特性データがスクリーニングされる。
【００３７】
本開示の実施形態を実施する場合、他のデータモデルおよび他の方式が、また、ユーザの行動サービス特性データを取得するために用いられてよいことに留意すべきである。任意の具体例は、本開示の実施形態を限定することを意図していない。
【００３８】
１つの実施形態において、データセンタに保存されるサービス特性データによれば、一次キーとしてユーザ識別子（例えば、ユーザＩＤ）を有するユーザプロファイルテーブルが格納されてよい。
【００３９】
ユーザプロファイルテーブルは、ユーザの基本サービス特性データ（例えば、年齢および性別）を含み、ユーザの行動サービス特性データ（例えば、身長、体重、および予測される職業のような情報）をさらに含む。加えて、ユーザプロファイルテーブルは、ユーザの消費生活および関心特性を反映する関連する次元の情報、例えば、ユーザがペットを飼っているかどうかについての予測、ユーザがスポーツを好きかどうかについての予測、ユーザの消費レベル、予測される所得レベルのような情報をさらに含む。
【００４０】
当然ながら、基本サービス特性データは、行動サービス特性データから明確に区別されず、その２つは重複し得る、または、行動サービス特性データは、サービス特性データから基本サービス特性データを取り除くこと、および行動サービスデータをトレーニングすることにより取得され、これは、本開示の実施形態において限定されないことに留意すべきである。
【００４１】
サブ段階Ｓ１２において、方法は、１または複数のユーザから位置サービスデータを受信してよい。１つの実施形態において、サブ段階Ｓ１２は、モバイル端末により収集される１または複数のユーザの位置サービスデータを受信する段階を含んでよい。
【００４２】
いくつかの実施形態において、モバイル端末は、ユーザにより運ばれることができるハンドヘルドデバイス（例えば、スマートフォン）である。従って、本開示の１つの実施形態によれば、ユーザの位置ベースサービス（「ＬＢＳ」）データが、モバイル端末のデータ獲得モジュールで収集されてよく、これにより、ユーザに関するＬＢＳデータ、すなわち位置サービスデータを形成し、指定されるデータベースに保存される。
【００４３】
具体的に、ユーザのＬＢＳデータを保存するデータベース内のデータテーブルが、ユーザＩＤを一次キーとして使用し得、それに応じて、経度、緯度、関心点（「ＰＯＩ」）、および獲得時間のような、ユーザのコンテンツを保存する。
【００４４】
ＬＢＳデータは、モバイルデバイスまたはモバイルネットワーク電話端末により位置サービスデータが定期的に収集されるアプリケーションによって収集され、従って、これに基づいてデータが提供されること（例えば、ナビゲーションシステム）に留意すべきである。１つの実施形態によれば、位置サービスデータは、ユーザの照会の意図をより良く表わし得、従って、位置サービスデータを用いてユーザのＰＯＩを解析するおよび推測することは、不必要な動作を効果的に回避し得、これにより、照会の演算時間を短縮する。いくつかの実施形態において、ユーザにより予想されるコンテンツが正確に推定され得る場合、スクリーニングサイズによってもたらされる制限が低減される。
【００４５】
現在、ＬＢＳデータと関連付けられ、広く用いられている例は、地理情報システム（「ＧＩＳ」）である。ＧＩＳにおけるデータが、実際にはエンティティを表す。位置ベースサービスは、ユーザにより良いサービスを提供すべく、ＧＩＳに保存される客観的な空間データに加えて、より多くの情報を必要とする。従って、ユーザＰＯＩの概念は、ＧＩＳに導入される必要がある。各ＰＯＩは、ユーザに有用である、またはユーザに関心を持たせ得、多くの場合、経度および緯度により表される、地理的エリア内のポイントを示す。従って、本開示の１つの実施形態によれば、モバイル端末により収集される位置サービスデータに基づいて、ユーザが位置する経度および緯度が取得できる。
【００４６】
サブ段階Ｓ１３において、方法は、１または複数のユーザに係る、サービス特性データと位置サービスデータとをリンクしてよく、これにより、リンクデータを取得する。
【００４７】
１つの実施形態において、サービス特性データおよび位置サービスデータは、別々に、対応するユーザ識別子を有し、段階Ｓ１３は、同じユーザ識別子を有する１または複数のユーザに係る、サービス特性データと位置サービスデータとをリンクデータとして併合する段階を含んでよい。
【００４８】
１つの実施形態において、ユーザのサービス特性データとＬＢＳデータとの間の関連付けられる関係が、ユーザＩＤに従って確立されてよい。例えば、同じユーザＩＤを有するサービス特性データおよびＬＢＳデータにそれぞれ対応するデータテーブルが結合されてよい。これにより、サービス特性データと、ＬＢＳデータとの間の交点、つまり、サービス特性データとＬＢＳデータとの間のリンクデータを取得する。
【００４９】
段階１０２において、方法は、１または複数のユーザのリンクデータに基づいて、識別される地理的エリアに基づいて、１または複数のユーザから候補ユーザを抽出する。
【００５０】
１つの実施形態において、段階１０２は、以下のサブ段階を含んでよい。
【００５１】
サブ段階Ｓ２１において、方法は、事前設定されるマップデータにおいて、ユーザにより選択される地理的エリアを識別される地理的エリアとして受信および使用する。
【００５２】
サブ段階Ｓ２２において、方法は、ユーザにより提示される特性スクリーニング条件を受信する。
【００５３】
サブ段階Ｓ２３において、方法は、１または複数のユーザの位置サービスデータに基づいて、識別される地理的エリア内のユーザを識別し、サービス特性データが、候補ユーザとして機能するための特性スクリーニング条件に合致し得るユーザを識別する。
【００５４】
１つの実施形態において、事前設定されるマップデータにおいて、ユーザにより選択される地理的エリアは、識別される地理的エリアとして用いられ、次に、条件を満たす候補ユーザは、ユーザにより提示される特性スクリーニング条件に基づいて、識別される地理的エリア内にさらに位置する。
【００５５】
１つの実施形態において、サブ段階Ｓ２１は、以下のサブ段階を含んでよい。
【００５６】
サブ段階Ｓ２１−１１において、方法は、経度および緯度、ならびにユーザにより入力される半径を受信する。
【００５７】
サブ段階Ｓ２１−１２において、方法は、経度および緯度、ならびに半径に基づいて、事前設定されるマップデータにおける地理的エリアを円で囲む。
【００５８】
サブ段階Ｓ２１−１３において、方法は、地理的エリアを識別される地理的エリアとして使用する。
【００５９】
１つの実施形態において、サブ段階Ｓ２１−１１は、以下のサブ段階を含んでよい。
【００６０】
サブ段階Ｓ２１−１１−１１において、方法は、ＰＯＩおよびユーザにより入力される半径を受信し、ＰＯＩは、対応する経度および緯度を有する。
【００６１】
１つの実施形態において、位置サービスデータは、ユーザに対応する経度および緯度を含んでよく、サブ段階Ｓ２３は、以下のサブ段階を含んでよい。
【００６２】
サブ段階Ｓ２３−１１において、方法は、識別される地理的エリア内の位置サービスデータにおける経度および緯度を識別する。サブ段階Ｓ２３−１２において、方法は、経度および緯度に対応するユーザを候補ユーザとして選択する。サブ段階Ｓ２３−１３において、方法は、候補ユーザの中で、サービス特性データが特性スクリーニング条件と一致するユーザを位置付ける。サブ段階Ｓ２３−１４において、方法は、特性スクリーニング条件と一致するユーザを候補ユーザとして決定する。
【００６３】
１つの実施形態において、識別される地理的エリアは、その中に商店主が店舗を開くことを検討しているエリアであってよい。
【００６４】
商店主が店舗を開くためのエリアを選定することを例として用いて、商店主が、その中に店舗が開かれると予想されるエリアを円で囲むことを想定して、店舗を開くためのエリアは、特定のＰＯＩおよび半径を入力することにより円で囲まれる、または特定の経度、緯度、および半径に基づいて円で囲まれる。地理的エリアを境界付けされた地域へと、円で囲む、またはそうでなければ、区切る動作は、ユーザインタフェースを介して、ユーザによりマップ上に直感的に実行されてよい。商店主により提供される、店舗を開くためのエリアは、基礎となるデータをさらに照会するためのスクリーニング条件である。
【００６５】
店舗を開くためのエリアが決定された後、商店主は、開かれる店舗のタイプに従って、店舗タイプに一致するサービス特性データの人口を選択し、商店主により入力される、人口のサービス特性データが、基礎となるデータを照会するためのスクリーニング条件である。さらに、商店主は、照会のためのスクリーニング条件として機能するための指定される期間をさらに入力してよい。
【００６６】
１つの実施形態において、連続時間データが入力されてよく、これにより、店舗を開くためのエリアの期間中の人口で訪問条件を表示する。
【００６７】
本開示の実施形態において、商店主は１または複数の照会条件を入力してよく、条件の数は限定されないことに留意すべきである。
【００６８】
段階１０３において、方法は、候補ユーザと関連付けられるリンクデータに基づいて、ユーザ分布密度を決定する。
【００６９】
１つの実施形態において、ユーザ分布密度は、地理的エリアのユーザ分布状況を反映できる。具体的に、ユーザ分布密度は、地理的エリアのユーザの数量の特定の値、および指定される条件に合致するエリアのユーザ量の値を含む。加えて、ユーザ分布密度は、地理的エリアの他の関連情報、例えば、ＰＯＩおよび地理的エリアの経度および緯度の値のような情報を反映できるパラメータをさらに含んでよい。
【００７０】
１つの実施形態において、ユーザ分布密度は、候補ユーザのそれぞれの経度および緯度を含み、段階１０３は、リンクデータから、候補ユーザに存在するユーザ識別子に対応する経度および緯度を抽出する段階をさらに含んでよい。
【００７１】
１つの実施形態において、照会データパケットは、ＰＯＩ、経度および緯度の値、地理的エリアのカウント値（例えば、この経度および緯度のエリアに含まれるユーザ量の特定の値）、および同様の指標を含む。ヒートマップは、この情報に基づいて描かれてよい（例えば、ヒートマップは、事前設定されるマップのマップＡＰＩプラグインに基づいて描かれてよい）。ヒートマップは、経度および緯度、ならびに人口カウント値によって構成され、色の明度、または他の対比する視覚表現を用いて、エリアの指定される人口の密度度合いを反映できる。
【００７２】
段階１０４において、方法は、識別される地理的エリアのユーザ分布密度を表示する。
【００７３】
１つの実施形態において、段階１０４は、事前設定されるマップデータにおいて識別される地理的エリアのユーザ分布密度を表示する段階をさらに含む。
【００７４】
１つの実施形態において、取得したユーザ分布密度（例えば、地理的エリアのＰＯＩ、経度および緯度の値、およびカウント値）は、マップＡＰＩプラグインに基づいて事前設定されるマップに入力されてよく、次に、ヒートマップの形態でユーザ分布密度を反映してよい。従って、商店主としてのユーザは、識別される地理的エリアの人口分布状況を直感的に理解できる。
【００７５】
１つの実施形態において、複数の識別される地理的エリアがあってよく、方法は、識別される地理的エリアを事前設定されるマップデータに異なる色でそれぞれマーク付けする段階をさらに備えてよい。
【００７６】
いくつかの実施形態において、複数の識別される地理的エリアが必要である場合、それぞれ識別される地理的エリアは、異なる色でマーク付けされてよい、または、異なる濃い色および薄い色でマーク付けされてよい。これは、本開示の実施形態において限定されない。
【００７７】
１つの実施形態において、１または複数のユーザの取得されるサービス特性データおよび位置サービスデータによれば、サービス特性データおよび位置サービスデータは、ユーザに従って関連付けられ、これにより、リンクデータを取得し、次に、識別される地理的エリアのための候補ユーザが、リンクデータに基づいて決定され、ユーザ分布密度が、候補ユーザに対応するリンクデータに基づいて取得される。ユーザ分布密度は、識別される地理的エリアにおけるユーザ量を反映できる。
【００７８】
１つの実施形態において、ユーザは、特性スクリーニング条件を入力してよく、候補ユーザに対応するリンクデータにおいて、特性スクリーニング条件が一致するサービス特性データに対応するユーザを位置付けてよく、次に、ユーザに対応するリンクデータに基づいて、ユーザ分布密度を取得する。このとき取得されるユーザ分布密度は、特性スクリーニング条件に合致する、識別される地理的エリアにおけるユーザ量を反映できる。本開示のこの実施形態は、例えば、商店主の店舗用地選定のために、商店主が店舗を開くと予想するエリアにおける店舗タイプに合致するユーザ量を提供してよい。したがって、商店主は、店舗をエリア内に開くことができるかどうか、または店舗が開かれる必要があり、それにより、商店主に、良好な経験効果を提供するかどうか決定してよい。
【００７９】
１つの実施形態において、ユーザ分布密度を取得するために、各地理的エリアのユーザ量が、マッププラグインで対応するマップへと入力することにより、ヒートマップの形式で商店主に提示されてよく、それにより、ユーザにより良い照会経験および視覚効果をもたらす。
【００８０】
商店主が店舗を開くためのエリアを選定することを例として用いて、商店主が店舗を開くためのエリアを選定することは、以下の段階を含むべく、簡潔に要約されてよい。
１．ｅコマースプラットフォーム上でユーザのサービスデータを収集することにより、ユーザのサービス特性データを取得する段階であって、これにより、関心特性に従って、ユーザを分類する、段階。
２．モバイル端末により収集される、ユーザの位置サービス情報に従って、対応するサービス特性データを有するユーザをマップで表す段階。
３．マップ上のユーザ分布に従って、異なる期間中の、および特定の特性の異なる人口の、人口密度および分布特性にさらに基づいて、商店主のオフラインの店舗用地選定を命令する段階。
【００８１】
当業者が、開示されている実施形態をより良く理解することを可能にするために、実施形態は、商店主が店舗を開くためのエリアを選定する例を用いて、以下で説明される。
【００８２】
具体的に、いくつかの実施形態において、ユーザのサービス特性データは、多くのｅコマースユーザのサービスデータに基づいて抽出され、指定されるサービス特性データを有するユーザのＬＢＳデータは、同時にヒートマップで表される。
【００８３】
図２および図３に示されている開示に係る、大量のユーザデータに基づく店舗用地選定プロセスの図を参照して、プロセスは、２つのコアな処理部分を有し、第１部分は、データ層において、大量のユーザのサービス特性データを抽出し、ユーザのサービス特性データと、ユーザのＬＢＳデータとを関連付けることと、第２部分は、アプリケーション層において、異なるサービス特性を有するユーザをマップ上にヒートマップの形態で表すことを図２から知ることができる。
【００８４】
この例において、大量のｅコマースユーザデータおよびＬＢＳデータに基づく店舗用地選定方法は、具体的に以下の段階を含む。
【００８５】
［Ｉ．ｅコマースユーザデータおよびＬＢＳデータのうち多くをリンクするデータ層での処理段階］
ａ）ｅコマースプラットフォームのデータ獲得システムで、ユーザの基本サービス特性情報、および収集、購入、クリック、および位置付けのような行動サービスデータを指定されるデータセンタへ格納する段階。このデータは、次元に従って、ユーザの行動情報に基づくデータセンタ、およびユーザの基本情報に基づくデータセンタへと分割される。
【００８６】
ｂ）まず、ユーザの事前設定される行動サービス特性データを策定し、ロジスティック回帰でデータモデリングを実行することにより、ユーザの行動サービスデータに基づいて、各ユーザの行動サービス特性データの重みを抽出する段階。
【００８７】
ｃ）行動サービス特性データの重みを順序付けし、ユーザの行動サービス特性データとして機能するための特定の因子の値より大きい重みを有する特性をスクリーニングし、これにより、ユーザの関心特性を示す段階。１つの実施形態において、サービス特性データによれば、ユーザＩＤを一次キーとして用いるユーザプロファイルテーブルが形成されてよく、データセンタに保存されてよい。ユーザプロファイルテーブルは、ユーザの基本特性情報、例えば、年齢および性別を含み、行動サービス特性データ、例えば、身長、体重、および予測される職業のような情報をさらに含む。加えて、ユーザプロファイルテーブルは、また、ユーザの消費生活および関心特性の関連する次元の情報を含み、例えば、ユーザがペットを飼っているかどうかについての予測、ユーザがスポーツを好きかどうかについての予測、消費レベル、および予測される所得レベルなどを含む。
【００８８】
ｄ）ユーザのＬＢＳ情報を含むデータベースを形成するように、モバイル端末のデータ獲得モジュールに基づいて、ユーザのＬＢＳデータを収集する段階。ユーザのＬＢＳ情報テーブルは、ユーザＩＤを一次キーとして使用し、経度、緯度、ＰＯＩ、および獲得時間のような情報を具体的に含んでよい。
【００８９】
ｅ）ユーザＩＤに従って、ユーザのサービス特性データとＬＢＳデータとを接続する段階であって、２つのデータテーブルが、ユーザのサービス特性データとＬＢＳデータとを関連付けるように結合される、段階。
【００９０】
［ＩＩ．マップに関するウェブサービスを確立するアプリケーション層での処理段階］
ａ）商店主は、その中に店舗が開かれると予想されるエリアを円で囲む段階であって、エリアは、特定のＰＯＩおよび半径を用いて円で囲まれ、または特定の経度、緯度、および半径に基づいて円で囲まれる、段階。動作は、マップ上で直感的に実行されてよい。商店主により提供されるエリア情報は、基礎となるデータを照会するためのスクリーニング条件として機能する。
【００９１】
ｂ）開かれる店舗のタイプに従って、商店主が、店舗タイプと一致するサービス特性データに対応する人口を円で囲む段階。商店主により円で囲まれた人口の特性は、基礎となるデータを照会するためのスクリーニング条件として機能する。一方で、商店主は、照会のためのスクリーニング条件として機能するための指定される期間のようなデータを使用してよい。
【００９２】
ｃ）ａ）およびｂ）における先述のスクリーニング条件を用いてリンクデータ内を照会する段階であって、照会データは、ＰＯＩ、経度および緯度の値、ならびにカウント値（この経度および緯度のエリア内に含まれる特定の人の量）を具体的に含んでよい、段階。ヒートマップは、このデータを用いて描かれてよい（ヒートマップは、マップアプリケーションまたはソフトウェアのマップＡＰＩプラグインを用いて描かれてよい）。ヒートマップは、経度および緯度、ならびに人口カウント値に関する情報から構成される。エリアの指定される人口の密度度合いは、ヒートマップの色の明度、または異なる色に基づいて反映される。
【００９３】
ｄ）商店主が、システムにより提供される人口情報に従って、店舗の用地を選定する段階。例えば、オーナーが主にスポーツブランド品を販売する場合、店舗を開くために予め選択されるいくつかのエリアによれば、オーナーは、まず経度および緯度、またはＰＯＩおよび半径を用いてエリアを円で囲み、次に、サービス特性データ（例えば、商店主によって最も適切と見なされる、年齢１８−２４または２５−２９の消費者群を円で囲む）を用いて人口を円で囲む。結果として、人口は、マップ上に対応する年齢群の情報を入力し、次に、マップ上の照会サービスをクリックすることにより、マップ上にヒートマップの形態で表されてよい。商店主は、いくつかの異なる候補エリアの色の明度、または色を比較してよく、商店主の製品の指向を満たす候補エリアの人口密度に従って、高い人口密度のエリアを店舗を開くために好ましいエリアと選定してよい。
【００９４】
本開示の実施形態は、オンラインユーザのうち多くの行動データに基づいて、オフラインの店舗用地選定の命令作業を創造的に提供し、それにより、特定のエリアの人口流動を手動で調査および観察する作業を省く。加えて、特定の特性を有する人口は、マップ上にヒートマップの形態でさらに表されてよい。従って、商店主は、商店主により選択される特定のエリアにおける異なるサービス特性を有する人口の分布を直感的に理解できる。
【００９５】
上記で開示される本開示の実施形態は、ｅコマースプラットフォームのクラウドサーバで実施されてよい。代替的な実施形態において、本開示の一部は、また、モバイル端末で部分的に実行されてよく、クラウドサーバで部分的に実行されてよい。しかしながら、相対的には、ユーザの関連データは、クラウドサーバによってまとめて処理されることが好ましく、これにより、データ処理の効率を向上させる。
【００９６】
本開示の１つの実施形態に係るクラウドサーバは、コンテンツのプッシュ機能をさらに有してよい。例えば、商店主のためのヒートマップを表した後、クラウドサーバは、ユーザ分布密度に従って、ユーザ分布密度に合致する商店情報に関する情報をさらにプッシュしてよい。例えば、店舗を開くための条件に合致する特性の２００人がおり、店舗を開くための要件が満たされると想定すると、店舗を開くことができる選定用地がプロンプトされてよい。
【００９７】
図４は、本開示のいくつかの実施形態に係る、地理的エリアのヒートマップを表す方法を示すフロー図である。
【００９８】
段階２０１において、方法は、指定される端末で、ユーザ分布密度の獲得要求を指定されるサーバへ送信し、要求は、識別される地理的エリアを含む。
【００９９】
いくつかの実施形態において、指定されるサーバは、１または複数のユーザのリンクデータを収集する。具体的に、リンクデータは、サービス特性データ、および１または複数のユーザに対応する位置サービスデータを含む。位置サービスデータは、経度および緯度を含む。
【０１００】
図５において示されるように、ユーザは、地理的エリアが店舗を開くために適しているかどうか知りたくてよく、そのため、ユーザは、端末を用いて、経度および緯度（またはＰＯＩ）を入力し、経度および緯度（またはＰＯＩ）を保持する獲得要求をクラウドサービスプロバイダにより指定される、指定されるサーバへ送信する。指定されるサーバは、事前設定されるマップデータにおいて、経度および緯度（またはＰＯＩ）に従って、識別される地理的エリアを決定する。
【０１０１】
段階２０２において、方法は識別される地理的エリアに係る、指定されるサーバによりフィードバックされるユーザ分布密度を受信する。
【０１０２】
サーバが識別される地理的エリアを決定した後、識別される地理的エリア内のユーザ分布密度が取得され、対応する端末にフィードバックされる。ユーザ分布密度は、地理的エリアのカウント値、ＰＯＩ、ならびに経度および緯度の値を含んでよい。
【０１０３】
図４に戻ると、１つの実施形態において、要求は、サービス特性データを含んでよく、段階２０２は、識別される地理的エリアおよびサービス特性データに係る、指定されるサーバによりフィードバックされるユーザ分布密度を受信する段階をさらに含んでよい。
【０１０４】
さらに、獲得要求を提示する場合、関心特性および／またはユーザの基本情報を反映できるサービス特性データが、また、同時に提示されてよく、これにより、特性スクリーニング条件として機能する。サーバは、サービス特性データおよび識別される地理的エリアに係るユーザ分布密度を取得する。ユーザ分布密度は、カウント値、ＰＯＩ、地理的エリアの経度および緯度の値、およびサービス特性データに合致するユーザの数を含む。
【０１０５】
段階２０３において、方法は、指定される端末で、識別される地理的エリアのユーザ分布密度を表す。
【０１０６】
図６は、本開示のいくつかの実施形態に係る、マップにおいてユーザ分布密度を表すヒートマップの説明図である。
【０１０７】
図６において示されるように、ユーザ分布密度がサーバにより取得される場合、ユーザ分布密度が送信されてよく、指定される端末で、ヒートマップとして表示されてよい。従って、ユーザは、要件を満たす、識別される地理的エリアのユーザ分布状況を直感的に理解できる。
【０１０８】
図６において示されるように、マップ上に識別されるいくつかの地理的エリアがある。商店主が入力することを容易にするべく、人口スクリーニング条件は、１または複数のドロップダウンメニューで、ユーザにより選択されてよい。商店主が、性別、年齢、および教育的背景のような人口スクリーニング条件を決定する場合、サーバは、人口スクリーニング条件に従ってユーザ分布密度を計算し、ヒートマップの形態でマップにユーザ分布密度を表す。商店主がスクリーニングすることを可能にするために、人口スクリーニング条件に合致し、識別される各地理的エリアを反映できるアクティビティレベルが、ユーザ分布密度に従って、さらに取得でき、ユーザ経験の向上を提供する。
【０１０９】
代替的な実施形態において、人口スクリーニング条件として機能すべく、キーワードが入力されてよく、それにより、より正確に人口が円で囲まれる。
【０１１０】
上記に示されるように、ユーザは、識別される地理的エリアのユーザ分布密度を取得できる。ユーザ分布密度によれば、ユーザは、識別される地理的エリアのユーザ分布状況を決定でき、識別される地理的エリアの条件に合致するユーザ分布状況を決定できる。
【０１１１】
商店主が新たな店舗の住所を選定する例を用いて、説明されている実施形態を用いて、商店主が店舗を開くと予想されるエリアにおける店舗タイプに合致するユーザ量が提供され得る。これに応じて、商店主は、店舗を地理的エリア内に開くことができるかどうか、または店舗が開かれる必要があるがどうか決定してよく、それにより、商店主に信頼できる人口の指標を提供している。
【０１１２】
明確化のために、予め説明されている方法の実施形態が、一連の動作の組合わせとして説明される。しかしながら、当業者であれば、本開示の実施形態は、説明されている動作の順序により限定されず、いくつかの段階は、他の順序で実施されてよく、または同時に実施されてよいことが理解されるだろう。さらに、当業者であれば、説明において記載されている実施形態は、例示的な実施形態として提供され、特定の動作が、本開示の実施形態に全ては必要でないことが理解されるだろう。
【０１１３】
図７は、本開示のいくつかの実施形態に係る、地理的エリアのヒートマップを生成するデバイスのブロック図である。
【０１１４】
デバイスは、１または複数のユーザからリンクデータを受信するように構成されるリンクデータ獲得モジュール３０１を含む。１つの実施形態において、リンクデータ獲得モジュール３０１は、以下のサブモジュールを含んでよい。
【０１１５】
（１）１または複数のユーザからサービス特性データを受信するように構成される、サービス特性データ獲得サブモジュール。
【０１１６】
１つの実施形態において、サービス特性データ獲得サブモジュールは、以下のユニット、サービスプラットフォームにより収集される、１または複数のユーザのサービスデータを受信するように構成される、サービス特性データ獲得ユニットであって、サービスデータは、基本サービス特性データおよび行動サービスデータを含む、サービス特性データ獲得ユニットと、１または複数のユーザの行動サービスデータに基づいて、行動サービス特性データを生成するように構成される行動サービス特性データ生成ユニットと、基本サービス特性データおよび行動サービス特性データを１または複数のユーザのサービス特性データとして編成するように構成されるサービス特性データ編成ユニットとを含んでよい。
【０１１７】
１つの実施形態において、行動サービス特性データ生成ユニットは、以下のサブユニット、重みを取得するように、１または複数のユーザの行動サービス特性データに基づいて、事前設定されるサービス特性データをトレーニングするように構成されるサービス特性データ重み取得サブユニットと、事前設定される因子の値より大きい重みを有する事前設定されるサービス特性データを１または複数のユーザの行動サービス特性データとして使用するように構成される行動サービス特性データ決定サブユニットとを含んでよい。
【０１１８】
（２）１または複数のユーザから位置サービスデータを受信するように構成される位置サービスデータ獲得サブモジュール。
【０１１９】
１つの実施形態において、位置サービスデータ獲得サブモジュールは、モバイル端末によって収集される、１または複数のユーザの位置サービスデータを獲得するように構成される、位置サービスデータ獲得ユニットを含んでよい。
【０１２０】
（３）１または複数のユーザに係る、サービス特性データと、位置サービスデータとをリンクするように構成されるリンクデータ取得サブモジュールであって、これにより、リンクデータを取得する。
【０１２１】
１つの実施形態において、サービス特性データおよび位置サービスデータは、対応するユーザ識別子を別々に有し、リンクデータ獲得モジュール３０１は、同じユーザ識別子を有するサービス特性データと位置サービスデータとをリンクデータとして併合するように構成されるデータ併合ユニットを含んでよい。
【０１２２】
デバイスは、１または複数のユーザのリンクデータに基づいて、識別される地理的エリアに従って候補ユーザを抽出するように構成される候補ユーザ抽出モジュール３０２をさらに含む。
【０１２３】
１つの実施形態において、候補ユーザ抽出モジュール３０２は、以下のサブモジュール、事前設定されるマップデータにおけるユーザにより選択される地理的エリアを識別される地理的エリアとして使用するように構成される識別される地理的エリア選択サブモジュールと、ユーザにより提示される特性スクリーニング条件を受信するように構成される特性スクリーニング条件受信サブモジュールと、１または複数のユーザ位置サービスデータに基づいて、識別される地理的エリア内のユーザを位置付けし、サービス特性データが候補ユーザとして機能するための特性スクリーニング条件に合致し得るユーザを位置付けるように構成される候補ユーザ位置付けサブモジュールとを含んでよい。
【０１２４】
１つの実施形態において、識別される地理的エリア選択サブモジュールは、以下のユニット、ユーザにより入力される経度および緯度、ならびに半径を受信するように構成される経度および緯度、ならびに半径受信ユニットと、経度および緯度、ならびに半径に基づいて、本マップデータにおいて地理的エリアを円で囲むように構成される地理的エリアを円で囲むユニットと、地理的エリアを識別される地理的エリアとして使用するように構成される識別される地理的エリア決定ユニットとを含んでよい。
【０１２５】
１つの実施形態において、経度および緯度、ならびに半径受信ユニットは、ＰＯＩおよびユーザにより入力される半径を受信するように構成されるＰＯＩおよび半径受信サブユニットを含んでよく、ＰＯＩは、対応する経度および緯度を有する。
【０１２６】
１つの実施形態において、位置サービスデータは、ユーザに対応する経度および緯度を含んでよく、候補ユーザ位置付けサブモジュールは、以下のサブモジュール、識別される地理的エリア内の位置サービスデータにおける経度および緯度を位置付けるように構成される経度および緯度位置付けユニットと、経度および緯度に対応するユーザを候補ユーザとして使用するように構成される候補ユーザ決定ユニットと、サービス特性データが、候補ユーザの中で特性スクリーニング条件と一致するユーザを位置付けるように構成される一致ユーザ位置付けユニットと、特性スクリーニング条件が、候補ユーザとして一致するユーザを決定するように構成される候補ユーザ決定ユニットとを含んでよい。
【０１２７】
デバイスは、候補ユーザと関連付けられるリンクデータに基づいて、ユーザ分布密度を決定するように構成されるユーザ分布密度取得モジュール３０３をさらに含む。
【０１２８】
１つの実施形態において、ユーザ分布密度は、候補ユーザの経度および緯度を含み、ユーザ分布密度取得モジュール３０３は、リンクデータから、候補ユーザのユーザ識別子に対応する経度および緯度を抽出するように構成される経度および緯度抽出サブモジュールを含んでよい。
【０１２９】
デバイスは、識別される地理的エリアのユーザ分布密度を表すように構成されるユーザ分布密度表示モジュール３０４をさらに含む。
【０１３０】
１つの実施形態において、ユーザ分布密度表示モジュール３０４は、事前設定されるマップデータにおいて、識別される地理的エリアのユーザ分布密度を表すように構成されるヒートマップ表示サブモジュールを含んでよい。
【０１３１】
１つの実施形態において、複数の識別される地理的エリアがあり、デバイスは、事前設定されるマップデータにおいて、識別される地理的エリアを異なる色で、それぞれマーク付けするように構成される分布密度カラマーク付けモジュールをさらに含んでよい。
【０１３２】
１つの実施形態において、サービスプラットフォームは、ｅコマースプラットフォームであってよく、モバイル端末は、スマートフォンであってよく、ユーザ分布密度は、識別される地理的エリアの特定のユーザ量を含んでよい。
【０１３３】
図８は、本開示のいくつかの実施形態に係る、地理的エリアのヒートマップを生成するデバイスのブロック図である。
【０１３４】
デバイスは、ユーザ分布密度の獲得要求を指定されるサーバへ送信するように構成される、獲得要求送信モジュール４０１を含み、要求は、識別される地理的エリアを含む。
【０１３５】
デバイスは、識別される地理的エリアに従って、指定されるサーバによってフィードバックされるユーザ分布密度を受信するように構成されるユーザ分布密度受信モジュール４０２を含む。
【０１３６】
１つの実施形態において、要求は、サービス特性データをさらに含んでよく、ユーザ分布密度受信モジュール４０２は、識別される地理的エリアおよびサービス特性データに従って、指定されるサーバによりフィードバックされるユーザ分布密度を受信するように構成されるユーザ分布密度受信サブモジュールを含んでよい。
【０１３７】
デバイスは、識別される地理的エリアのユーザ分布密度を指定される端末で表すように構成されるユーザ分布密度表示モジュール４０３を含む。
【０１３８】
デバイスの実施形態は、方法の実施形態とおおよそ同様であり、従って、簡潔に説明されるのみであり、関連付けられる部分について、方法の実施形態に参照がなされてよい。
【０１３９】
本明細書における実施形態は、全て漸進的な方式で説明されている。各実施形態の説明は、他の実施形態との違いに焦点をあてており、それぞれの実施形態の中で同じまたは同様の部分について、互いに参照がなされてよい。
【０１４０】
当業者であれば、本開示の実施形態が、方法、デバイス、またはコンピュータプログラム製品として提供され得ることを理解すべきである。従って、本開示の実施形態は、ハードウェアの実施形態、全てソフトウェアの実施形態、またはソフトウェアとハードウェアとを組み合わせる実施形態の形式を使用してよい。加えて、本開示の実施形態は、コンピュータが利用可能なプログラムコーディングを含む、１または複数のコンピュータが利用可能なストレージ媒体上（磁気ディスクストレージ、ＣＤ−ＲＯＭ、または光メモリを含むがこれらに限定されない）で実施されるコンピュータプログラム製品の形式を使用してよい。
【０１４１】
典型的な構成において、コンピュータデバイスは、１または複数のプロセッサ（ＣＰＵ）、入出力インタフェース、ネットワークインタフェース、およびメモリを含む。メモリは、例えば、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）またはフラッシュメモリ（フラッシュＲＡＭ）のコンピュータ可読媒体における揮発性メモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、および／または不揮発性メモリのような形態を含んでよい。メモリはコンピュータ可読媒体の例である。コンピュータ可読媒体は、永久的および揮発性のリムーバブルおよびノンリムーバブルメディアを含み、任意の方法または技術で情報ストレージを実施できる。情報は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータであってよい。コンピュータストレージ媒体の例は、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または他のメモリ技術、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、または他の光ストレージ、および磁気カセットテープを含が、それらに限定されない。テープストレージ、ディスクストレージ、他の磁気メモリデバイス、または任意の他の非伝送媒体が、コンピューティングデバイスによりアクセスされ得る情報を格納するために用いられてよい。本文書における定義によれば、コンピュータ可読媒体は、変調データ信号または搬送波のような一時的な媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｍｅｄｉａ）を含まない。
【０１４２】
本開示の実施形態は、本開示の実施形態における、方法、デバイス（システム）、およびコンピュータプログラム製品のフロー図および／またはブロック図を参照して説明されている。コンピュータプログラム命令は、フロー図および／またはブロック図におけるそれぞれのプロセスおよび／またはブロックを、ならびにフロー図および／またはブロック図におけるプロセスおよび／またはブロックの組合わせを実施できることが理解されるべきである。これらのコンピュータプログラム命令は、機械を生成すべく、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組込みプロセッサ、または別のプログラマブルデータ処理デバイスのプロセッサに提供されてよく、そのため、フロー図および／またはブロック図の１または複数のブロックにおける１または複数のプロセスにおいて指定される機能を実施するように構成される装置は、汎用コンピュータまたは別のプログラマブルデータ処理デバイスのプロセッサにより実行される命令に基づいて生成される。
【０１４３】
これらのコンピュータプログラム命令は、また、特定の方式において作業するように、コンピュータまたは別のプログラマブルデータ処理デバイスをガイドできるコンピュータ可読メモリに格納され、そのため、コンピュータ可読メモリに格納される命令は、命令装置を含む製品を生成し、命令装置は、フロー図および／またはブロック図における１または複数のブロックにおいて指定される機能を１または複数のプロセスで実施する。
【０１４４】
これらのコンピュータプログラム命令は、また、コンピュータまたは別のプログラマブルデータ処理デバイスへとロードされ、そのため、一連の動作段階がコンピュータまたは別のプログラマブルデータ処理デバイス上で実行されて、コンピュータにより実施される処理を生成し、コンピュータまたは別のプログラマブルデータ処理デバイス上で実行される命令は、フロー図および／またはブロック図における１または複数のブロックの１または複数のプロセスにおいて指定される機能を実施するための段階を提供する。
【０１４５】
本開示の実施形態の好ましい実施形態が説明されているが、一旦、当業者が基本的な進歩性の概念を知ると、当業者は、これらの実施形態に追加的な変更および修正を行うことができる。従って、特許請求の範囲は、好ましい実施形態、および本開示の実施形態の範囲内に含まれる全ての変更および修正を含むように説明されることが意図される。
【０１４６】
最後に、第１および第２のような本明細書における相関的な用語は、エンティティまたは動作を別のエンティティまたは動作から区別するためにのみ用いられ、これらのエンティティまたは動作間での任意の実際の関係または順序を必要としない、または示唆しないことにさらに留意すべきである。さらに、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という用語、およびその任意の変更形態は、非排他的な包含を網羅することが意図される。従って、一連の要素を含む、プロセス、方法、目的、またはデバイスのコンテキストにおいて、プロセス、方法、目的、またはデバイスは、そのような要素を含むのみならず、明確に指定されない他の要素も含んでよい、またはプロセス、方法、目的、またはデバイスの固有の要素も含んでよい。別段の定めがない限り、「…１の…を含む（ｉｎｃｌｕｄｅ  ａ／ａｎ…）」により限定される要素は、要素を含む、プロセス、方法、物品、またはデバイスに存在する他の同じ要素を排除しない。
【０１４７】
先述の記載は、本開示において提供される、地理的エリアのヒートマップを表す方法、および地理的エリアのヒートマップを表すデバイスを詳細に紹介する。本開示は、本開示の理論および実装態様を説明するために具体例を使用している。先述の実施形態に対する説明は、単に、本開示の方法および精神の中核を説明する一助となるために用いられる。一方、当業者のために、本開示の精神に従って、実装態様の特定の実装態様および適用に変更がなされてよい。要約すると、本明細書の内容は、開示に対して制限するものとして理解されるべきではない。
【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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【国際調査報告】
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