(57)【要約】  本発明の実施例は、ユーザのコンテクスト情報を取得し、通常の知識データベースに基づくヒューリスティックを利用して、前記コンテクスト情報と組み合わされた経時的に追跡された位置を意味的な位置情報に変換するステップを有する方法を提供する。
2013512501.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザのコンテクスト情報を取得し、通常の知識データベースに基づくヒューリスティックを利用して、前記コンテクスト情報と組み合わされた経時的に追跡された位置を意味的な位置情報に変換するステップを有する方法。
【請求項２】
前記ヒューリスティックを生成及び特定するステップをさらに有する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
ＧＰＳ座標のトレースデータは、前記ユーザの日中を通じて継続的に取得され、関心位置を特定するためまずクラスタリングされ、ストリートアドレス又は企業名にアップレベル化され、その後に複数のカテゴリの１つに意味的に解釈される、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記ヒューリスティックは、ストリートアドレス又は企業名にアップレベル化された前記クラスタリングされた位置を複数のカテゴリの１つに意味的に解釈するのに利用される、請求項３記載の方法。
【請求項５】
カテゴリを日常パターンのセットに精緻化するステップをさらに有する、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記意味的な位置情報をサービスプロバイダに配信するステップをさらに有し、
前記サービスプロバイダは、前記コンテクスト情報について前記ユーザにインセンティブを提供する、請求項１記載の方法。
【請求項７】
ユーザが特定の製品のため買い物しているときを決定し、ユーザの一般的な買い物の嗜好及び習慣を知る方法であって、
ウェブブラウジング行動を利用して、前記ユーザが購入するのに関心のある製品と、前記ユーザが典型的にどのように買い物したいか決定するステップを有し、
前記ウェブブラウジング行動は、ロードされた一部の又はすべてのウェブページを視聴し、ロードされた各ウェブページに関連するＵＲＬ、ページテキスト及びクッキーを少なくとも解析することによって決定される方法。
【請求項８】
訪問した領域群を経時的に追跡し、個々のページを解析して、既知のウェブページパターンに基づきそれらがサーチ結果又は製品ウェブページを表しているか決定するステップをさらに有する、請求項７記載の方法。
【請求項９】
既知のＵＲＬフォーマット、ページ構造及びテキストパターンを利用し、サーチが実行された回数及び前記サーチが実行されたサイト群を追跡し、販売サイト上の製品の閲覧を特定し、パブリックウェブサービスエンジンから製品詳細ウェブページ及びさらなる情報を取得するステップをさらに有する、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記製品が閲覧されたサイト群を追跡し、各サイトについて、前記ユーザが前記サイト上で製品を訪問した回数、最終訪問日、前記ユーザがスクロール又はクリックにより前記サイトにおいてページとやりとりしたアクティブな訪問数、及び前記製品が販売店のバーチャルカートに追加された回数を追跡するステップをさらに有する、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
ウェブページ及びクッキーからユーザクレデンシャルを特定し、サーチ及び製品閲覧を特定ユーザに帰属させるステップをさらに有する、請求項７記載の方法。
【請求項１２】
以下の式に従って各製品をスコアリングすることによって、前記ユーザが購入するのに積極的に関心がある製品を計算するステップをさらに有し、
【数２】
2013512501.tif 000004
ここで、Ａは経年ファクタ（０．９など）であり、ｄは当該製品の最後の閲覧からの日数であり、Ｖｐはすべての販売店における当該製品の合計ページ閲覧数であり、Ｗｐはページ閲覧のための数値的な重みであり、Ｖａはすべての販売店における当該製品のアクティブなページ閲覧数であり、Ｗａはアクティブなページ閲覧のための数値的な重みであり、Ｍは当該製品が閲覧された販売店の個数であり、ＷＭは販売店のカウントに対する数値的な重みであり、Ｃはすべての販売店における製品がカートに入れられた回数であり、ＷＣは製品のカートへの追加のための数値的な重みであり、Ｓｉは当該製品のメタデータに一致した第ｉサーチにおける条件数である、請求項７記載の方法。
【請求項１３】
関連する製品又は販売店に関するオファーの形式の推奨を実行するため、収集された情報を利用して、前記ユーザが典型的に購入する製品のカテゴリと訪問した販売店群とを決定するステップをさらに有する、請求項１０記載の方法。
【請求項１４】
ユーザが特定の製品のため買い物しているときを決定し、ユーザの一般的な買い物の嗜好及び習慣を知る方法であって、
買い物の購入の関心を特定し、それらをユーザの目標として表すステップを有し、
前記目標はタイムラインを有し、
目標の充足は、位置、オンライン買い物活動からのトレース、クレジットカード請求又はペイ・バイ・フォン取引からなる群から選ばれた各種コンテクスト入力を介し特定可能である方法。
【請求項１５】
推奨を生成するため、活動をサブ活動に分割するステップをさらに有し、
前記異なるサブ活動の特定は、異なるタイプのセンサとそれらの導出されたコンテクストとを利用することにより実行され、
これらの系列は、各活動中の前記ユーザの状態に従って生成及びレーティングされる、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
コンテクストの手がかりを利用して、前記目標は前記ユーザ又は他の誰かに関するものであるときを決定し、前記ユーザに直接関連する主要なセグメントと前記ユーザに関する活動又は他人に関連する他のセグメントとによりセグメント化されるプロファイルを生成するステップをさらに有する、請求項１４記載の方法。
【請求項１７】
アクセスされると、ユーザのコンテクスト情報を取得し、通常の知識データベースに基づくヒューリスティックを利用して、前記コンテクスト情報と組み合わされた経時的に追跡された位置を意味的な位置情報に変換するステップを有する処理をマシーンに実行させるコンピュータ実行可能な命令により符号化されたコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記ヒューリスティックを生成及び特定するステップをさらに有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有する、請求項１７記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
ＧＰＳ座標のトレースデータは、前記ユーザの日中を通じて継続的に取得され、関心位置を特定するためまずクラスタリングされ、ストリートアドレス又は企業名にアップレベル化され、その後に複数のカテゴリの１つに意味的に解釈される、請求項１８記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記ヒューリスティックは、ストリートアドレス又は企業名にアップレベル化された前記クラスタリングされた位置を複数のカテゴリの１つに意味的に解釈するのに利用される、請求項１９記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
カテゴリを日常パターンのセットに精緻化するステップをさらに有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有する、請求項２０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記意味的な位置情報をサービスプロバイダに配信するステップをさらに有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有し、
前記サービスプロバイダは、前記コンテクスト情報について前記ユーザにインセンティブを提供する、請求項１７記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
アクセスされると、ウェブブラウジング行動を利用して、ユーザが購入するのに関心のある製品と、前記ユーザが典型的にどのように買い物したいか決定することによって、前記ユーザが特定の製品のため買い物しているときを決定し、ユーザの一般的な買い物の嗜好及び習慣を知るステップを有する処理をマシーンに実行させるコンピュータ実行可能な命令により符号化されたコンピュータ可読媒体であって、
前記ウェブブラウジング行動は、ロードされた一部の又はすべてのウェブページを視聴し、ロードされた各ウェブページに関連するＵＲＬ、ページテキスト及びクッキーを少なくとも解析することによって決定されるコンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
訪問した領域群を経時的に追跡し、個々のページを解析して、既知のウェブページパターンに基づきそれらがサーチ結果又は製品ウェブページを表しているか決定するステップをさらに有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有する、請求項２３記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
既知のＵＲＬフォーマット、ページ構造及びテキストパターンを利用し、サーチが実行された回数及び前記サーチが実行されたサイト群を追跡し、販売サイト上の製品の閲覧を特定し、パブリックウェブサービスエンジンから製品詳細ウェブページ及びさらなる情報を取得するステップをさらに有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有する、請求項２４記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２６】
前記製品が閲覧されたサイト群を追跡し、各サイトについて、前記ユーザが前記サイト上で製品を訪問した回数、最終訪問日、前記ユーザがスクロール又はクリックにより前記サイトにおいてページとやりとりしたアクティブな訪問数、及び前記製品が販売店のバーチャルカートに追加された回数を追跡するステップをさらに有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有する、請求項２５記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２７】
ウェブページ及びクッキーからユーザクレデンシャルを特定し、サーチ及び製品閲覧を特定ユーザに帰属させるステップをさらに有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有する、請求項２３記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２８】
以下の式に従って各製品をスコアリングすることによって、前記ユーザが購入するのに積極的に関心がある製品を計算するステップをさらに有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有し、
【数３】
2013512501.tif 000005
ここで、Ａは経年ファクタ（０．９など）であり、ｄは当該製品の最後の閲覧からの日数であり、Ｖｐはすべての販売店における当該製品の合計ページ閲覧数であり、Ｗｐはページ閲覧のための数値的な重みであり、Ｖａはすべての販売店における当該製品のアクティブなページ閲覧数であり、Ｗａはアクティブなページ閲覧のための数値的な重みであり、Ｍは当該製品が閲覧された販売店の個数であり、ＷＭは販売店のカウントに対する数値的な重みであり、Ｃはすべての販売店における製品がカートに入れられた回数であり、ＷＣは製品のカートへの追加のための数値的な重みであり、Ｓｉは当該製品のメタデータに一致した第ｉサーチにおける条件数である、請求項２３記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２９】
関連する製品又は販売店に関するオファーの形式の推奨を実行するため、収集された情報を利用して、前記ユーザが典型的に購入する製品のカテゴリと訪問した販売店群とを決定するステップをさらに有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有する、請求項２８記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３０】
買い物の購入の関心を特定し、それらをユーザの目標として表すステップを有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有し、
前記目標はタイムラインを有し、
目標の充足は、位置、オンライン買い物活動からのトレース、クレジットカード請求又はペイ・バイ・フォン取引からなる群から選ばれた各種コンテクスト入力を介し特定可能である、請求項２３記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３１】
推奨を生成するため、活動をサブ活動に分割するステップをさらに有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有し、
前記異なるサブ活動の特定は、異なるタイプのセンサとそれらの導出されたコンテクストとを利用することにより実行され、
これらの系列は、各活動中の前記ユーザの状態に従って生成及びレーティングされる、請求項２３記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３２】
コンテクストの手がかりを利用して、前記目標は前記ユーザ又は他の誰かに関するものであるときを決定し、前記ユーザに直接関連する主要なセグメントと前記ユーザに関する活動又は他人に関連する他のセグメントとによりセグメント化されるプロファイルを生成するステップをさらに有する処理を前記マシーンに実行させる命令をさらに有する、請求項３０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３３】
ユーザのコンテクスト情報を取得し、通常の知識データベースに基づくヒューリスティックを利用して、前記コンテクスト情報と組み合わされた経時的に追跡された位置を意味的な位置情報に変換するよう構成される情報同化及び通信プラットフォームを有するシステム。
【請求項３４】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、前記ヒューリスティックを生成及び特定する、請求項３３記載のシステム。
【請求項３５】
ＧＰＳ座標のトレースデータは、前記ユーザの日中を通じて継続的に取得され、関心位置を特定するためまずクラスタリングされ、ストリートアドレス又は企業名にアップレベル化され、その後に複数のカテゴリの１つに意味的に解釈される、請求項３４記載のシステム。
【請求項３６】
前記ヒューリスティックは、ストリートアドレス又は企業名にアップレベル化された前記クラスタリングされた位置を複数のカテゴリの１つに意味的に解釈するのに利用される、請求項３５記載のシステム。
【請求項３７】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、カテゴリを日常パターンのセットに精緻化する、請求項３６記載のシステム。
【請求項３８】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、前記意味的な位置情報をサービスプロバイダに配信し、
前記サービスプロバイダは、前記コンテクスト情報について前記ユーザにインセンティブを提供する、請求項３３記載のシステム。
【請求項３９】
ウェブブラウジング行動を利用して、ユーザが購入するのに関心のある製品と、前記ユーザが典型的にどのように買い物したいか決定することによって、前記ユーザが特定の製品のため買い物しているときを決定し、ユーザの一般的な買い物の嗜好及び習慣を知ることが可能な情報同化及び通信プラットフォームを有するシステムであって、
前記ウェブブラウジング行動は、ロードされた一部の又はすべてのウェブページを視聴し、ロードされた各ウェブページに関連するＵＲＬ、ページテキスト及びクッキーを少なくとも解析することによって決定されるシステム。
【請求項４０】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、訪問した領域群を経時的に追跡し、個々のページを解析して、既知のウェブページパターンに基づきそれらがサーチ結果又は製品ウェブページを表しているか決定することが可能である、請求項３９記載のシステム。
【請求項４１】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、既知のＵＲＬフォーマット、ページ構造及びテキストパターンを利用し、サーチが実行された回数及び前記サーチが実行されたサイト群を追跡し、販売サイト上の製品の閲覧を特定し、パブリックウェブサービスエンジンから製品詳細ウェブページ及びさらなる情報を取得することが可能である、請求項４０記載のシステム。
【請求項４２】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、前記製品が閲覧されたサイト群を追跡し、各サイトについて、前記ユーザが前記サイト上で製品を訪問した回数、最終訪問日、前記ユーザがスクロール又はクリックにより前記サイトにおいてページとやりとりしたアクティブな訪問数、及び前記製品が販売店のバーチャルカートに追加された回数を追跡することが可能である、請求項４１記載のシステム。
【請求項４３】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、ウェブページ及びクッキーからユーザクレデンシャルを特定し、サーチ及び製品閲覧を特定ユーザに帰属させることが可能である、請求項３９記載のシステム。
【請求項４４】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、以下の式に従って各製品をスコアリングすることによって、前記ユーザが購入するのに積極的に関心がある製品を計算することが可能であり、
【数４】
2013512501.tif 000006
ここで、Ａは経年ファクタ（０．９など）であり、ｄは当該製品の最後の閲覧からの日数であり、Ｖｐはすべての販売店における当該製品の合計ページ閲覧数であり、Ｗｐはページ閲覧のための数値的な重みであり、Ｖａはすべての販売店における当該製品のアクティブなページ閲覧数であり、Ｗａはアクティブなページ閲覧のための数値的な重みであり、Ｍは当該製品が閲覧された販売店の個数であり、ＷＭは販売店のカウントに対する数値的な重みであり、Ｃはすべての販売店における製品がカートに入れられた回数であり、ＷＣは製品のカートへの追加のための数値的な重みであり、Ｓｉは当該製品のメタデータに一致した第ｉサーチにおける条件数である、請求項３９記載のシステム。
【請求項４５】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、関連する製品又は販売店に関するオファーの形式の推奨を実行するため、収集された情報を利用して、前記ユーザが典型的に購入する製品のカテゴリと訪問した販売店群とを決定することが可能である、請求項４４記載のシステム。
【請求項４６】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、買い物の購入の関心を特定し、それらをユーザの目標として表すことが可能であり、
前記目標はタイムラインを有し、
目標の充足は、位置、オンライン買い物活動からのトレース、クレジットカード請求又はペイ・バイ・フォン取引からなる群から選ばれた各種コンテクスト入力を介し特定可能である、請求項３９記載のシステム。
【請求項４７】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、推奨を生成するため、活動をサブ活動に分割することが可能であり、
前記異なるサブ活動の特定は、異なるタイプのセンサとそれらの導出されたコンテクストとを利用することにより実行され、
これらの系列は、各活動中の前記ユーザの状態に従って生成及びレーティングされる、請求項３９記載のシステム。
【請求項４８】
前記情報同化及び通信プラットフォームはさらに、コンテクストの手がかりを利用して、前記目標は前記ユーザ又は他の誰かに関するものであるときを決定し、前記ユーザに直接関連する主要なセグメントと前記ユーザに関する活動又は他人に関連する他のセグメントとによりセグメント化されるプロファイルを生成することが可能である、請求項４６記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
無線装置及びそれらの永続的に改良される機能の急速な発展は、ユーザが高い移動性を有しながら膨大な情報を通信及び取得することを可能にしてきた。このような装置のユーザは、各種プラットフォーム上のユーザの環境、やりとり及びユーザ自身に関するコンテクスト情報をますます取得可能となる。これらのプラットフォームは、限定されることなく、モバイル計算／通信装置（ＰＤＡ、電話、ＭＩＤなど）、固定及び携帯計算装置（タップトップ及びデスクトップ）、及びクラウド計算サービス及びプラットフォームを含む。このコンテクストから導出される生コンテクストとプロフィールとの双方は、ユーザが当該情報を適切に管理し、サービスプロバイダと共有できる場合、ユーザに潜在的に高い価値を有する。サービスプロバイダは、この情報を利用して、ユーザに対するオファーをより良好にカスタマイズし、顧客をより良好に理解し、又はリパッケージ及び販売する（若しくは現金化する）ようにしてもよい。
【０００２】
ユーザは、より良いサービスを受けることを通じて、又は特定のインセンティブを通じて利益を得る可能性がある。このコンテクストをユーザが利用することを可能にすることは、現在は以下の方法に限定される。すなわち、同一のユーザにより所有されるプラットフォームを通じてコンテクストを共有、合成又は統合する自動的な方法はなく、ユーザが補償により又は補償なしに当該コンテクストをサービスプロバイダと共有するための自動的及び／又は標準的な方法はなく、コンテクストへのアクセスを制御するためのシンプルな機構はない。
【０００３】
ＧＰＳ座標、ストリートアドレス又は店舗名などの位置情報は、ナビゲーションに有用である。他のアプリケーションのため、“私の家”、“私の友人の家”、“私の職場”、“私のジム”などの意味的な位置ラベルは、より適切であるかもしれない。
【０００４】
オンラインの買い物中、ユーザは、典型的には、製品リストをブラウズし、サーチを実行するなどのウェブベースインタフェースとやりとりする。サーチは、製品カテゴリ、ブランド名又は具体的な製品識別子（モデル番号など）の組み合わせについて可能である。サーチ自体と閲覧されるページとの双方（閲覧されたサイトと具体的なページのコンテンツとの双方）は、製品に対するユーザのマーケット内の関心に関する手がかりを提供する。
【０００５】
従って、コンテクスト情報を収集、蓄積、操作、管理及び利用可能なシステム、装置及び方法に対する強い要求がある。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
本発明とみなされる主題は、特に明細書の結論部において指摘及び請求される。しかしながら、本発明は、構成と動作方法との双方に関して、その課題、特徴及び効果と共に、添付した図面と共に参照されるとき以下の詳細な説明を参照して最も良く理解されるであろう。
【図１】図１は、本発明の実施例の構成ブロックを示す。
【図２】図２は、本発明の実施例によるクラスタリング及びマッピングを示す。
【図３】図３は、本発明の実施例による識別及びアップレベル化を示す。
【図４】図４は、本発明の実施例によるユーザにより検出される、詳細を有する製品及びブラウジング／ショッピング情報／履歴を示す。  説明の簡単化のため、図面に示される要素は必ずしもスケーリングして示されていないことが理解されるであろう。例えば、これらの要素の一部の大きさは、簡単化のため他の要素に対して誇張される。さらに、適切であると考えられる場合、参照番号は、対応する又は同様の要素を示すため、図面を通じて繰り返される。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下の詳細な説明では、本発明の完全な理解を提供するため、多数の具体的な詳細が提供される。しかしながら、本発明はこれらの具体的な詳細なしに実現されてもよいことが当業者に理解されるであろう。他の例では、本発明を不明りょうにしないため、周知の方法、手順、構成要素及び回路は詳細には説明されていない。
【０００８】
本発明の実施例はこれに限定されるものでないが、例えば、“処理”、“計算”、“算出”、“決定”、“確定”、“解析”、“確認”などの用語を利用した説明は、コンピュータのレジスタ及び／又はメモリ内の物理量（電子量など）として表現されるデータを、演算及び／又は処理を実行するための命令を格納可能なコンピュータのレジスタ及び／又はメモリ若しくは他の情報記憶媒体内の物理量として同様に表現される他のデータに処理及び／又は変換するコンピュータ、計算プラットフォーム、計算システム又は他の電子計算装置の演算及び／又は処理に言及してもよい。
【０００９】
本発明の実施例はこれに限定されるものでないが、ここで用いられる“複数”という用語は、例えば、“複数”又は“２以上”などを含むものであってもよい。“複数”という用語は、２以上の構成要素、装置、要素、ユニット、パラメータなどを示すため明細書を通じて利用されてもよい。例えば、“複数のステーション”は、２以上のステーションを含むものであってもよい。
【００１０】
上述されるように、ユーザは、各種プラットフォーム上の自らの環境、インタラクション及び自分自身に関するコンテクスト情報をますます取得可能である。これらのプラットフォームは、限定されることなく、モバイル計算／通信装置（ＰＤＡ、電話、ＭＩＤなど）、固定及び携帯計算装置（ラップトップ及びデスクトップ）、及びクラウド計算サービス及びプラットフォームを含むものであってもよい。このコンテクストから導出される生コンテクストとプロファイルとの双方が、ユーザが当該情報を適切に管理し、サービスプロバイダと共有可能である場合、ユーザにとって潜在的に高い価値を有する。さらに、本発明のシステムの実施例は、情報同化及び通信プラットフォームであるプラットフォームを提供してもよい。
【００１１】
本発明の実施例は共通の知識データベースに基づくヒューリスティックを利用して、曜日や日時などのシンプルな他のコンテクストと組み合わされた経時的に追跡される位置を、図１の１００として示される基本的な構成ブロックによって意味的位置に変換してもよい。図１は、検知１０５、理解１１０、プロファイル及び推奨１１５、及び可視化１２０の構成ブロックを示す。検知ブロック１０５には、ＧＰＳデータ収集１２５が示され、近隣情報１３０がデータ１９７に供給される。理解ブロック１１０では、アップレベル化１４５、識別１５０、位置マッピング１５５及びクラスタリング１６０が、分類１７０及び識別１７５と共に含まれる。プロファイリング１８０、推奨１８５及び情報共有１９０が、プロファイル及び推奨ブロック１１５と共に含まれる。ＧＵＩ１９５は、可視化ブロック１２０において具体化される。
【００１２】
例えば、ある人のＧＰＳ位置１２５が、真夜中から午前中のある時間までほとんど毎日ほぼ同じ位置にあることを示す場合、当該位置が自宅であることを想定可能である。多くのケースにおいて、このような想定は、パブリックなデータを用いて容易に取得及び／又は検証できないが、人間の知識は、それらが高い確率により正しいことを示す。
【００１３】
本発明の実施例は、これらのヒューリスティックが生成及び特定可能なインタフェースを生成する。ユーザの１日を通じて連続的に取得されるＧＰＳ座標１２５のトレースデータは、まず１つの大まかな位置を表すためクラスタリングされ、その後に関心のある位置を特定するため位置マッピングされ（１５５）、さらにパブリック情報及び人間の知識１５０を用いてさらに特定され、ストリートアドレス又は企業名にアップレベル化され（１４５）、その後に、近隣識別情報１７５（例えば、誰が近くか？、家族メンバー、同僚など）に関して複数のカテゴリ又は分類１７０（家、仕事、買い物、娯楽、移動など）の１つに意味的に解釈される（理解１１０）。この最後のステップは、ヒューリスティックに関するものであり、例えば、（１）ユーザが同じ位置で大部分の夜を過ごす場合、それはおそらく自宅であり、（２）ユーザがある場所でまとまった労働時間を過ごす場合、それはおそらく自宅であり、（３）ユーザが同僚と一緒にレストランにいる場合、それはおそらく仕事の食事であり、（４）ユーザが家族メンバーと共に空港にいる場合、それはおそらく休暇である。これは、ＧＰＳ座標群１２５から企業名／アドレスへのマッピングは多数の誤った肯定及び否定を導くため、重要なステップである。このマッピングの結果はさらに、日常のパターン群に精緻化可能である。従って、本発明の実施例は、推奨又は市場製品を提供するため、典型的なユーザパターン及び興味、現在の活動及び目標、人生のイベント並びに具体的な機会を決定する。パターンは、ユーザが買い物をしたい時及び頻度、ユーザが行きたいタイプの店舗、ユーザが食事をしたい場所、ユーザが娯楽のためにすること、ユーザが運動する頻度、及び他の同様の人間の興味を含むものであってもよい。人生のイベントは、結婚、子供の誕生、休暇、新たな家の購入、又は他の大きな人生の活動を含むものであってもよい。これらのパターン及び人生のイベントは、１日以上の間にユーザが行く場所と、他人がユーザと一緒であることによってしばしば確認できる。
【００１４】
モバイル装置は、経時的に図２の２００及び図３の３００として全体表示されるように、ユーザにより訪問される位置をおそらくＧＰＳを介し追跡してもよい。図２は、本発明の実施例のクラスタリング及びマッピングを示し、ＧＰＳロギングのテクストファイルによりスタートすることを含む。すなわち、ユーザが留まり続けた場合（例えば、ある位置の周囲内に１０分以上など）、位置をクラスタリング及び解析し（２２０）、限定することなく、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ＭａｐＰｏｉｎｔ（登録商標）又はＧｏｏｇｌｅ  Ｍａｐｓ（登録商標）などの位置サービスを利用して近くの位置を特定する（２３０）。一例となるスマートフォン、ＰＤＡなどが２４０において全体表示され、本発明を何れか特定の情報同化及び通信装置に限定することを意図するものでない。
【００１５】
図３は、３００において、本発明の実施例のユーザの日の特定及びアップレベル化を全体表示し、他の共通の場所と共に居住エリアを特定しないパブリックディレクトリを利用してもよい。３２０において、複数の入力を利用して位置（例えば、ユーザは一泊し、その後におそらく家にいる）を特定すると共に、曜日、以前の行動、カレンダー情報又はユーザの入力とフィードバックを用いてデイテンプレートを特定するヒューリスティックを構成し、再びこれらは、ヒューリスティックを構成するのに考慮されてもよいデータの具体例にすぎない。３３０において、例えば、スマートフォンやＰＤＡなどがあり、本発明を何れか特定の情報同化及び通信装置に限定することを意図するものでない。図示されるように、その月の各日は、外食、旅行（ｈｗｙ）、自宅、職場又は娯楽などの具体的なハイレベルの活動を行うのにユーザが費やした時間のセグメントに分割されてもよい。
【００１６】
ユーザの一般的な買い物の嗜好及び習慣を知ることは、ターゲットとされる宣伝のためのキーとなる情報である。ここでの実施例は、ウェブブラウジング行動を利用して、現在のユーザが購入することに興味のある製品と、ユーザが典型的にはどのようにして購入したいかを決定してもよい。
【００１７】
上述されるように、オンラインショッピング中、ユーザは、典型的には、ウェブベースインタフェースとやりとりし、製品リストをブラウズし、サーチを実行する。製品カテゴリ、ブランド名又は具体的な製品識別子（モデル番号など）の組み合わせについてサーチが可能である。サーチ自体と閲覧されたページとの双方（特定のページのコンテンツと閲覧されたサイトとの双方）が、製品についてのユーザのマーケット内の関心に関する手がかりを提供する。例えば、ユーザが短時間に複数の商品サイト上で特定の製品モデル番号を検索する場合、それは製品の関心をおそらく示すものである。ユーザがその後に同一カテゴリの異なるモデルを検索する場合、それは、特定の製品自体でなく製品カテゴリに関心を示している可能性がある（従って、特定の製品からより広範なカテゴリにユーザの関心の概念をアップレベルしてもよい）。ユーザが製品カテゴリとブランド名とをサーチする場合、これは、ブランドの嗜好を示すものである可能性がある。ユーザが、おそらく価格や配送コストを確認するため、複数のサイトにおいて自分のｅバスケットにアイテムを入れる場合、ユーザは、まさに購入しようとしているかもしれない。上記の具体例は、買い物する人の複数の特性、すなわち、買い物する人が典型的に購入する製品種別（洋服や電子機器など）、ブランドロイヤリティ、販売者ロイヤリティ（ユーザが実際に購入するサイト）、衝動（購入前に必要とされるリサーチ及び時間）、安さ（配送を含む最低コストオプション、常に選択されるか）を特定するため拡張可能である。
【００１８】
これに限定されるものでないが、本発明の実施例は、ＦｉｒｅＦｏｘ（登録商標）のプラグインなどのインターネットブラウザに搭載されてもよい。本実施例では、拡張は、ロードされたすべてのウェブページを閲覧し、ロードされた各ウェブページに関連するＵＲＬ、ページテキスト及びクッキーを解析する。
【００１９】
それはまた、各ページを解析し、既知のウェブページパターンに基づきサーチ結果又は製品ウェブページを表しているか決定してもよい。サーチする人は、各種販売サイト（後述される）に加えて、ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ、ｓｈｏｐｐｅｒ．ｃｏｍにおいて特定可能である。システムは、既知のＵＲＬフォーマット、ページ構造及びテキストパターンを利用する。システムは、サーチが実行された回数と、サーチが実行されたサイト群とを追跡する。
【００２０】
本発明はこれに限定されるものでないが、本発明の実施例は、Ａｍａｚｏｎ．ｃｏｍ、ｈｏｍｅｄｅｐｏｔ．ｃｏｍ、ｂｅｄｂａｔｈａｎｄｂｅｙｏｎｄ．ｃｏｍ、ｂｅｓｔｂｕｙ．ｃｏｍ、ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ、ｔａｒｇｅｔ．ｃｏｍなどの販売サイト上の製品の閲覧を特定してもよい。商品の詳細（図４の４００として全体表示される）は、ウェブページ（既知のＵＲＬフォーマット、ページ構造及びテキストパターンを利用して）から収集可能であり、さらなる情報が販売に利用可能な多数の製品の詳細な説明、識別子及びカテゴリ情報を含む、Ａｍａｚｏｎウェブサービスや同様のＢｅｓｔＢｕｙデータベースなどのパブリックウェブサービスエンジンから取得可能である。ユーザが、図４の４００として示される典型的なウェブインタフェースを介し製品情報をブラウズする間、システムは、ユーザが経時的に閲覧した製品群を追跡してもよい（４１０）。各製品について、システムは、同一製品の複数の閲覧を相関させることを可能にするため、製品説明、カテゴリ、メーカー、モデル番号、アドＵＰＣコードなどのキー情報を追跡してもよい。システムは、製品に関する利用可能な情報の大多数が当該レコードに一致する場合、２つの製品が同一であると推察してもよい。各製品レコードについて、システムは、製品の販売店の識別子、当該販売店における最後の閲覧の日付、当該販売店における当該製品の閲覧総数、ユーザが製品のウェブページとアクティブにやりとりした回数（ページのクリック又はページ上のスクロール）、及び製品がバーチャルカートに入れられた回数を含む、ユーザが製品を閲覧したサイトのリストを維持してもよい（４４０）。システムは、サーチが実行されたサイト（販売店サイトとウェブサーチサイトの双方）、実行されたサーチ回数及び最後のサーチの日付を含む、ユーザが実行した具体的なサーチを追跡してもよい。システムはまた、各サイトの最後の訪問の日付と訪問回数とを含む、訪問されたすべてのサイトのリストを追跡してもよい。さらに、システムは、ウェブページ及びクッキーからユーザクレデンシャルを特定可能であり、これにより、特定のユーザにサーチ及び製品の閲覧を帰属させることが可能である（４５０）。現在のユーザの特定は、ウェブサイトへのアクティブなログインを示すクッキーを調べることによって、又はユーザが特定のウェブページに認証されているときに視聴することによってインタラクティブに、スタートアップ時に実行可能である。
【００２１】
上記情報を追跡することによって、システムは、何れの製品をユーザが購入することに積極的に関心があるか推察、計算又は決定しようとすることができる。本実施例では、これは、以下の式によって各製品をスコアリングすることによって実現される。
【００２２】
【数１】
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ただし、Ａは経年ファクタ（０．９など）であり、ｄは当該製品の最後の閲覧からの日数であり、Ｖｐはすべての販売店における当該製品の合計ページ閲覧数であり、Ｗｐはページ閲覧のための数値的な重みであり、Ｖａはすべての販売店における当該製品のアクティブなページ閲覧数であり、Ｗａはアクティブなページ閲覧のための数値的な重みであり、Ｍは当該製品が閲覧された販売店の個数であり、ＷＭは販売店のカウントに対する数値的な重みであり、Ｃはすべての販売店における製品がカートに入れられた回数であり、ＷＣは製品のカートへの追加のための数値的な重みであり、Ｓｉは当該製品のメタデータに一致した第ｉサーチにおける条件数であり、ＷＳはメタデータの一致のための数値的な重みである。
【００２３】
各製品スコアが、４１０に示される。リストはスコアの降順にソートされているため、先頭の製品は、ユーザに現在最も関心があると予測される。
【００２４】
システムはまた、収集された情報を利用して、ユーザが典型的に何れのカテゴリの製品のために買い物し、販売店群を訪問したか決定することが可能である。システムはまた、例えば、購入前にユーザがどのくらいの期間買い物したかなど（照会された情報ソースの時間及び数に関して）、ユーザの典型的な買い物パターンを決定してもよい。上記情報のすべては、該当する製品、製品カテゴリ又は販売店に関するオファー形式により推奨を実行するのに利用可能である。
【００２５】
上述されるように、ユーザ個人の装置は、マーケット内の購入の関心を特定する。これらの関心は、ユーザの目標を表すものであってもよい。いくつかのケースでは、これらの目標はタイムラインを有してもよい。例えば、愛する人の誕生日前に贈り物が購入されるに違いない。他のケースでは、タイムラインはオープンに終了されてもよい。目標はアクティブであるが、それはユーザのプロファイルの一部であり、ユーザが目標を充足するのを支援するため、推奨が行われてもよい。アイテムを購入する行動は、目標の充足を表し、当該目標に対するさらなる推奨を受信することのユーザの関心を低減するものであってもよい。しかしながら、他の目標は、結果として導出されてもよい。例えば、来年に他の贈り物を購入する。秋には、新たなスキー用ワックスを購入することを思い出せ。あなたの被保証人を来年更新せよ。本発明の実施例は、これらの目標がユーザのプロファイルに追加されてもよく、又はさらなる推奨をトリガするものであってもよいことを提供する。目標の充足は、各種コンテクスト入力、すなわち、位置（具体的な用事の宛先に移動したことに留意されたい）、オンラインショッピング活動からのトレース、クレジットカード請求、ペイ・バイ・フォン取引（一例として限定することなく、電話請求を介し行われる最終的な支払による電話機により開始される支払）を介し特定可能である。
【００２６】
本発明の実施例は、活動の一部が楽しまれ、他の部分が恐れられたため、推奨を生成するのに大変有用なサブ活動に分割される活動を提供する。活動全体のレーティングは、これらのニュアンスを容易には反映しない。これら異なるサブ活動の特定は、異なるタイプのセンサとそれらの導出されたコンテクストの利用を介し実行されてもよい。その後、これらの系列が各活動中のユーザの状態に従って生成及びレーティングされる。例えば、ユーザは映画館に行き、活動が分割されないとき、星３つにより自らの経験をレーティングする。しかしながら、活動を異なる部分、すなわち、映画館の駐車ロットに駐車し、ボックスオフィスからチケットを購入し、フードスタンドからポップコーンとリフレッシュメントを購入し、映画館に入場し、映画を視聴し、おそらくトイレを利用する、異なる部分に分割可能である。この結果、各サブ活動は異なるレーティングを取得し、これにより、以降の推奨は、行列が食べ物のために長すぎ、駐車ロットが混雑しすぎ良好に照明されていない場合、異なる映画館に関するものとなってもよく、同時に、ユーザが映画自体を楽しんだ場合、同じ監督による映画が推奨されるより高い確率を取得するようにしてもよい。各サブ活動は自らのコンテクストを有するため、レーティングは、他のコンテクストに肯定的又は否定的な影響を与えることなく、当該コンテクストに影響を与える。
【００２７】
本発明の実施例は、ユーザ活動又は他のコンテクストに基づき目標を特定するようにしてもよい。このような目標のすべてをユーザ（装置所有者）に帰属させることが可能である一方、ユーザはしばしば、他のものに関するタスクを実行する（例えば、友人との買い物、贈り物の購入、誰かのための用事の実行など）。従って、ユーザの関心及びプロファイルにすべてを帰属させることは、ユーザのプロファイルを汚すことになる。その代わりに、本発明の実施例は、コンテクストの手がかりを利用して、目標がユーザ又は他人に関するものであるときを決定してもよい。例えば、男性が記念日の数日前に香水店に行く場合、彼が奥さんのための贈り物を購入していることを結論付けてもよい。男性が女性の友人と女性用の衣服店にいる場合、買い物よりも付き添っていると結論付けてもよい。その結果は、セグメント化されるプロファイルである。主要なセグメントは、ユーザに直接関連する。他のセグメントは、他人やユーザに関する活動に関連する。
【００２８】
本発明の特定の特徴が図示及び開示されたが、多数の改良、置換、変更及び均等が当業者に想到するであろう。従って、添付した請求項はこのようなすべての改良及び変更を本発明の真の趣旨の範囲内であるとしてカバーすることが意図されることが理解されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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