(57)【要約】パケットベースのネットワークに結合されたシステムが、パケットベースのネットワークと通信する１つ以上のモバイル機器の位置を予測するように構成されている。このシステムは、パケットベースのネットワークと通信するモバイル機器に関連する位置事象を検出するように構成された要求プロセッサを具え、各位置事象はタイムスタンプに対応し、ジオデータベース内の地理的場所を識別する。このシステムはオフライン予測サブシステムをさらに具え、オフライン予測サブシステムは、種々の履歴的位置事象を用いて複数のオフライン予測モデル及び１つのオンライン予測モデルを学習させるように構成されている。オフライン予測サブシステムは、オフライン予測モデルに対応するオフライン予測結果を生成するようにさらに構成されている。このシステムはオンライン予測サブシステムをさらに具え、オンライン予測サブシステムは、リアルタイムで受信した要求に応答して、オフライン予測結果、及び近時に検出した位置事象を用いて特徴ベクトルを構成し、オンライン予測モデルを適用することによってオンライン予測結果を生成するように構成されている。
2021534499.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パケットベースのネットワークに結合された１つ以上のコンピュータシステムによって実行されてモバイル機器の位置を予測する方法であって、前記１つ以上のコンピュータシステム各々が少なくとも１つのプロセッサを含む方法において、
前記１つ以上のコンピュータシステムの１つ以上の前記プロセッサによって、前記パケットベースのネットワークと通信するモバイル機器に関連する位置事象を検出するステップであって、前記位置事象の各々がモバイル機器に関連しかつタイムスタンプに対応し、前記位置事象はジオブロックベースの位置事象及びジオフェンスベースの位置事象を含み、前記ジオブロックベースの位置事象の各々が、前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによってアクセス可能なジオブロック・データベース内のジオブロックに関係し、前記ジオフェンスベースの位置事象の各々が、前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによってアクセス可能なジオフェンス・データベース内のジオフェンスを有する関心地点（ＰＯＩ）に関係し、前記ジオブロック・データベースは複数のジオブロックに関連するデータを記憶し、該ジオブロックの各々が、公道または自然の境界によって規定される少なくとも１つの境界を有する地理的領域に相当し、前記ジオフェンス・データベースは、複数の関心地点（ＰＯＩ）に対する複数のジオフェンスに関連するデータを記憶するステップと、
前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによって、第１期間中の位置事象を用いて第１特徴空間を構成するステップであって、該第１特徴空間は、前記複数のジオブロックの少なくとも一部に関係する特徴、及び前記複数のＰＯＩの少なくとも一部に関係する特徴を含むステップと、
前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによって、１つ以上の予測位置に関係する第１組のラベルを、前記第１期間後の第１タイムフレーム内の位置事象から抽出するステップと、
機械学習プログラムを実行中の前記１つ以上のコンピュータシステムの１つ以上のプロセッサによって、前記第１特徴空間及び前記第１組のラベルを用いて第１予測モデルを学習させるステップと、
前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによって、第２期間中の位置事象を用いて第２特徴空間を構成するステップであって、前記第２期間は前記第１期間の開始時刻後に開始時刻を有し、前記第２特徴空間は、前記複数のジオブロックの少なくとも一部に関係する特徴、及び前記複数の関心地点の少なくとも一部に関係する特徴を含むステップと、
前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによって、前記第１予測モデルを前記第２特徴空間に適用して第１予測結果を得るステップであって、該第１予測結果は、前記第２期間後の第２タイムフレーム内に複数のモバイル機器の各々が前記１つ以上の予測位置のいずれかに存在する確率を含むステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記位置事象を検出するステップが、
前記パケットベースのネットワークから要求を受信するステップであって、該要求の各々が、関連するモバイル機器によって送信された信号から導出される要求データを含み、該要求データは、前記関連するモバイル機器の識別番号、タイムスタンプ、及び前記関連するモバイル機器の位置を示す位置データを含むステップと、
前記位置データが前記複数のジオブロックのいずれかをトリガするか否かを判定するステップと、
前記位置データが前記複数のジオフェンスのいずれかをトリガするか否かを判定するステップと、
複数のエントリを含む要求ログを生成するステップとを含み、
前記複数のエントリの各々が、それぞれの前記要求に対応し、１つ以上の位置事象を含み、前記それぞれの要求中の前記要求データの少なくとも一部が、前記関連するモバイル機器の識別番号（ＵＩＤ）、及び当該要求中の前記タイムスタンプを含み、前記１つ以上の位置事象の各々が、トリガされたジオブロックまたはトリガされたジオフェンスに関係する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数のジオブロックにおけるジオブロック毎に、位置グループについての関連性尺度を決定するステップと、
前記複数のジオブロックを複数のジオブロック・ブラケットに分けるステップであって、該ジオブロック・ブラケットの各々が前記関連性尺度の区別される範囲に対応するステップとをさらに含み、
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記ジオブロック・ブラケットに関係する特徴を生成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１特徴空間を構成するステップが、
一組のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、１つ以上の最も頻繁に来訪したジオブロックを特定するステップと、
前記１つ以上の最も頻繁に来訪したジオブロックの各々に関係する一組の特徴を、前記モバイル機器毎に生成するステップと
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１特徴空間を構成するステップが、複数のブランドの各々に関係する特徴を生成するステップをさらに含み、該複数のブランドの各々が、前記複数のＰＯＩのうちの少なくとも１つに関連する、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のジオブロックのうちの１つ以上の小売ジオブロックを識別するステップをさらに含み、
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記１つ以上の小売ジオブロックの各々に関係する特徴を生成するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記第１特徴空間を構成するステップが、一組のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、前記第１期間中に当該モバイル機器が位置する複数の区別されるＰＯＩを特定するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記第１特徴空間を構成するステップが、一組のモバイル機器におけるモバイル機器毎に複数の区別されるジオブロックを決定するステップを含み、当該モバイル機器が前記第１期間中に当該ジオブロックに位置する、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記一組のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、当該モバイル機器のユーザが前記第１期間中に前記複数のジオブロックのいずれかへの来訪を行った回数を特定するステップを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１特徴空間が、フィードバック・ログから導出したデータをさらに用いて構成され、該フィードバック・ログは表現エントリを含み、該表現エントリの各々が、関連するモバイル機器の識別番号、表現された文書の識別番号、及びタイムスタンプを含み、
前記第１特徴空間を構成するステップが、一組のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、当該モバイル機器が前記第１期間中に前記位置グループに関連する１つ以上の文書のいずれかを表現した回数を特定するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１１】
前記フィードバック・ログが、クリック／通話エントリ及び二次的行動エントリをさらに含み、該クロック／通話エントリ及び該二次的行動エントリの各々が、関連するモバイル機器の識別番号、表現した文書の識別番号、及びタイムスタンプを含み、
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記一組のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、前記第１期間中に当該モバイル機器上で行われたクリック／通話の回数、及び前記第１期間中に当該モバイル機器を用いて二次的行動が行われた回数を特定するステップを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
パケットベースのネットワークに結合され、モバイル機器の位置を予測するシステムであって、
複数のジオブロックに関連するデータを記憶するジオブロック・データベースと、
複数の関心地点に対応する複数のジオフェンスに関連するデータを記憶するジオフェンス・データベースと、
要求プロセッサと、
特徴生成器と、
機械学習モジュールと、
オフライン予測モジュールとを具えたシステムにおいて、
前記ジオブロックの各々が、公道または自然の境界によって規定される少なくとも１つの境界を有する地理的領域に相当し、
前記要求プロセッサは、前記パケットベースのネットワークと通信するモバイル機器に関連する位置事象を検出するように構成され、該位置事象の各々が、モバイル機器に関連し、タイムスタンプを有し、該位置事象はジオブロックベースの位置事象及びジオフェンスベースの位置事象を含み、前記ジオブロックベースの位置事象の各々が前記ジオブロック・データベース内のジオブロックに関係し、前記ジオフェンスベースの位置事象の各々が、前記ジオフェンス・データベース内のジオフェンスを有する関心地点のブランドに関係し、
前記特徴生成器は、第１期間中の位置事象を用いて第１特徴空間を構成し、第２期間中の位置事象を用いて第２特徴空間を構成するように構成され、前記第１特徴空間及び前記第２特徴空間の各々が、前記複数のジオブロックの少なくとも一部に関係する特徴、及び前記複数の関心地点の少なくとも一部のブランドに関係する特徴を含み、前記特徴生成器は、位置グループに関係する第１組のラベルを、前記第１期間後の第１タイムフレーム内のジオフェンスベースの位置事象から抽出するようにさらに構成され、
前記機械学習モジュールは、前記位置グループ用の第１予測モデルを、前記第１特徴空間及び前記第１組のラベルを用いて学習させるように構成され、
前記オフライン予測モジュールは、前記第１予測モデルを前記第２特徴空間に適用して、複数のモバイル機器のそれぞれが、前記第２期間後の第２タイムフレーム内に前記位置グループ内のいずれかの位置に存在する第１確率を得るように構成されているシステム。
【請求項１３】
パケットベースのネットワークに結合された１つ以上のコンピュータシステムによって実行されてモバイル機器の位置を予測する方法であって、該１つ以上のコンピュータシステムの各々が少なくとも１つのプロセッサを含む方法において、
前記１つ以上のコンピュータシステムの１つ以上の前記プロセッサによって、前記パケットベースのネットワークと通信するモバイル機器に関連する位置事象を検出するステップであって、該位置事象の各々が、タイムスタンプに対応し、前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによってアクセス可能なジオデータベース内の地理的場所を識別するステップと、
第１期間中の位置事象、及び該第１期間後の第１個数のタイムフレーム内の位置事象を用いて、複数のオフライン予測モデルを機械学習させるステップであって、該複数のオフライン予測モデルが前記第１個数のタイムフレームのそれぞれに対応するステップと、
前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによって、前記複数のオフライン予測モデル及び第２期間中の位置事象を用いて複数組のオフライン予測結果を生成するステップであって、前記第２期間は前記第１期間の開始時刻後に開始時刻を有し、前記複数組のオフライン予測結果は、前記複数のオフライン予測モデルにおける各オフライン予測モデルに対応する、それぞれの一組のオフライン予測結果を含み、前記それぞれの一組のオフライン予測結果は、複数のモバイル機器の各々が、前記第２期間後の第２個数のタイムフレームにおけるそれぞれのタイムフレーム中に１つ以上の予測位置に存在する確率を含むステップと、
第３期間中の位置事象、前記第１個数のタイムフレーム内の位置事象、及び前記第３期間後の第３タイムフレーム内の位置事象を用いて、オンライン予測モデルを機械学習させるステップと、
前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによって、前記複数のモバイル機器のうちの特定のモバイル機器に関連する要求を、前記パケットベースのネットワークからリアルタイムで受信したことに応答して、前記特定のモバイル機器に関連する１つ以上のオンライン予測結果を、前記オンライン予測モデル、前記特定のモバイル機器に関連するオフライン予測結果、及び第４期間中の前記特定のモバイル機器に関連する位置事象を用いて、前記特定のモバイル機器に関連する１つ以上のオンライン予測結果を生成するステップであって、前記第４期間は、前記第１期間または前記第２期間よりも大幅に短く、前記要求の時刻またはその付近に終了時刻を有し、前記オンライン予測結果は、前記特定のモバイル機器が、前記第４期間後の第４タイムフレーム中に前記１つ以上の予測位置のいずれかに存在する確率を含み、前記第４タイムフレームは、前記第２個数のタイムフレームのうち最短のタイムフレーム内に終了時刻を有する方法。
【請求項１４】
前記ジオデータベースがジオブロック・データベース及びジオフェンス・データベースを含み、前記ジオブロック・データベースは複数のジオブロックに関連するデータを記憶し、該複数のジオブロックの各々が、公道または自然の境界によって規定される少なくとも１つの境界を有する地理的領域に相当し、前記ジオフェンス・データベースは、複数の関心地点（ＰＯＩ）に対する複数のジオフェンスに関連するデータを記憶し、前記位置事象はジオブロックベースの位置事象及びジオフェンスベースの位置事象を含み、前記ジオブロックベースの位置事象の各々が前記ジオブロック・データベース内のジオブロックに関係し、前記ジオフェンスベースの位置事象の各々が、前記ジオフェンス・データベース内のジオフェンスを有する関心地点（ＰＯＩ）に関係する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数のオフライン予測モデルを機械学習させるステップが、
前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによって、前記第１期間中の第１個数のモバイル機器に関連する位置事象を用いて、該第１個数のモバイル機器用の第１特徴空間を構成するステップと、
前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによって、前記１つ以上の予測位置に関係する複数組のラベルを、前記第１個数のタイムフレーム内の前記第１個数のモバイル機器に関連する位置事象から抽出するステップと
を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数組のオフライン予測結果を生成するステップが、
前記第２期間中の第２個数のモバイル機器に関連する位置事象を用いて、前記第２個数のモバイル機器用の第２特徴空間を構成するステップと、
前記複数のオフライン予測モデルを前記第２特徴空間に適用して、前記複数組のオフライン予測結果を得るステップと
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記オンライン予測モデルを機械学習させるステップが、
前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによって、前記複数組のラベル、及び前記第３期間中の前記第１個数のモバイル機器に関連する位置事象を用いて、前記第１個数のモバイル機器用の第３特徴空間を構成するステップと、
前記１つ以上のコンピュータシステムの前記１つ以上のプロセッサによって、前記１つ以上の予測位置に関係する一組のラベルを、前記第３タイムフレーム内の前記第１個数のモバイル機器に関連する位置事象から抽出するステップと
を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記オンライン予測結果を生成するステップが、
モバイル機器に関連する直近に処理した要求のローリング・データベースを維持するステップと、
前記特定のモバイル機器に関連するオフライン予測結果、及び前記ローリング・データベース内に記憶されている前記第４期間中の前記特定のモバイル機器に関連する位置事象を用いて、前記特定のモバイル機器用の一組の特徴を構成するステップと、
前記オンライン予測モデルを前記一組の特徴に適用して、前記オンライン予測結果を得るステップと
を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記ジオデータベースがジオブロック・データベース及びジオフェンス・データベースを含み、前記ジオブロック・データベースは複数のジオブロックに関連するデータを記憶し、該ジオブロックの各々が、公道または自然の境界によって規定される少なくとも１つの境界を有する地理的領域に相当し、前記ジオフェンス・データベースは複数の関心地点（ＰＯＩ）に対する複数のジオフェンスに関連するデータを記憶し、前記位置事象がジオブロックベースの位置事象及びジオフェンスベースの位置事象を含み、該ジオブロックベースの位置事象の各々が前記ジオブロック・データベース内のジオブロックに関係し、該ジオフェンスベースの位置事象の各々が前記ジオフェンス・データベース内のジオフェンスを有する関心地点（ＰＯＩ）に関係し、前記第２特徴空間及び前記第３特徴空間の各々が、前記複数のジオブロックの少なくとも一部に関係する特徴及び前記複数のＰＯＩの少なくとも一部に関係する特徴を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記位置事象を検出するステップが、
前記パケットベースのネットワークから複数の要求を受信するステップであって、該要求の各々が、関連するモバイル機器によって送信された信号から導出される要求データを含み、該要求データは、前記関連するモバイル機器の識別番号、タイムスタンプ、及び前記関連するモバイル機器の位置を示す位置データを含むステップと、
前記位置データが前記複数のジオブロックのいずれかをトリガするか否かを判定するステップと、
前記位置データが前記複数のジオフェンスのいずれかをトリガするか否かを判定するステップと
を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
複数のエントリを含む要求ログを生成するステップをさらに含み、前記複数のエントリの各々が、それぞれの前記要求に対応し、１つ以上の位置事象を含み、前記それぞれの要求中の前記要求データの少なくとも一部が、前記関連するモバイル機器の識別番号（ＵＩＤ）、及び当該要求中の前記タイムスタンプを含み、前記１つ以上の位置事象の各々が、トリガされたジオブロックまたはトリガされたジオフェンスに関係する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記複数のジオブロックにおけるジオブロック毎に、位置グループについての関連性尺度を決定するステップと、
前記複数のジオブロックを複数のジオブロック・ブラケットに分けるステップであって、該ジオブロック・ブラケットの各々が前記関連性尺度の区別される範囲に対応するステップとをさらに含み、
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記複数のジオブロック・ブラケットの各々に関係する特徴を生成するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
前記第１特徴空間を構成するステップが、
複数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、１つ以上の最も頻繁に来訪したジオブロックを特定するステップと、
前記１つ以上の最も頻繁に来訪したジオブロックの各々に関係する一組の特徴を、前記モバイル機器毎に生成するステップと
をさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２４】
前記第１特徴空間を構成するステップが、複数のブランドの各々に関係する特徴を生成するステップをさらに含み、該複数のブランドの各々が、前記複数のＰＯＩのうちの少なくとも１つに関連する、請求項１９に記載の方法。
【請求項２５】
前記複数のジオブロックのうちの１つ以上の小売ジオブロックを識別するステップをさらに含み、
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記１つ以上の小売ジオブロックの各々に関係する特徴を生成するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２６】
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記第１個数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、前記第１期間中に当該モバイル機器が位置する複数の区別されるＰＯＩを特定するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２７】
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記第１個数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、複数の区別されるジオブロックを決定するステップを含み、当該モバイル機器が前記第１期間中に当該ジオブロック内に位置する、請求項１９に記載の方法。
【請求項２８】
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記第１個数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、当該モバイル機器のユーザが前記第１期間中に前記複数のジオブロックのいずれかへの来訪を行った回数を特定するステップを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２９】
前記第１特徴空間が、フィードバック・ログから導出したデータをさらに用いて構成され、該フィードバック・ログは表現エントリを含み、該表現エントリの各々が、関連するモバイル機器の識別番号、表現された文書の識別番号、及びタイムスタンプを含み、
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記第１個数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、当該モバイル機器が前記第１期間中に前記位置グループに関連する１つ以上の文書のいずれかを表現した回数を特定するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項３０】
前記フィードバック・ログが、クリック／通話エントリ及び二次的行動エントリをさらに含み、該クリック／通話エントリ及び該二次的行動エントリの各々が、関連するモバイル機器の識別番号、表現した文書の識別番号、及びタイムスタンプを含み、
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記第１個数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、前記第１期間中に当該モバイル機器上で行われたクリック／通話の回数、及び前記第１期間中に当該モバイル機器を用いて二次的行動が行われた回数を特定するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項３１】
前記第３特徴空間を構成するステップが、前記第１個数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、前記第３期間中の当該モバイル機器における直近のジオブロックベースの位置事象に関連する直近にトリガされたジオブロック、及び該直近にトリガされたジオブロックに関係する一組の特徴を決定するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項３２】
前記直近にトリガされたジオブロックに関係する前記一組の特徴が、当該直近にトリガされたジオブロックから前記位置グループ内の最寄りの位置までの距離を含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記第１特徴空間を構成するステップが、前記第１個数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、当該モバイル機器における直近のジオフェンスベースの位置事象に関連するブランド、及び該ブランドに関係する一組の特徴を決定するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項３４】
パケットベースのネットワークに結合され、モバイル機器の位置を予測するシステムであって、
複数の地理的場所に関連するデータを記憶するジオデータベースと、
要求プロセッサと、
オフライン予測サブシステムと、
オンライン予測サブシステムとを具えたシステムにおいて、
前記要求プロセッサは、前記パケットベースのネットワークと通信するモバイル機器に関連する位置事象を検出するように構成され、該位置事象の各々が、タイムスタンプに対応し、前記ジオデータベース内の地理的場所を識別し、
前記オフライン予測サブシステムは、第１期間中の位置事象、及び該第１期間後の第１個数のタイムフレーム内の位置事象を用いて、複数のオフライン予測モデルを学習させるように構成され、該複数のオフライン予測モデルは前記第１個数のタイムフレームのそれぞれに対応し、前記オフライン予測サブシステムは、前記複数のオフライン予測モデル及び第２期間中の位置事象を用いて複数組のオフライン予測結果を生成するようにさらに構成され、前記第２期間は前記第１期間の開始時刻後に開始時刻を有し、前記複数組のオフライン予測結果は、前記複数のオフライン予測モデルにおける各オフライン予測モデルに対応するオフライン予測結果のそれぞれの組を含み、前記オフライン予測結果のそれぞれの組は、複数のモバイル機器の各々が、前記第２期間後の第２個数のタイムフレームにおけるそれぞれのタイムフレーム中に１つ以上の予測位置に存在する確率を含み、前記オフライン予測サブシステムは、第３期間中の位置事象、前記第１個数のタイムフレーム内の位置事象、及び前記第３期間後の第３タイムフレーム内の位置事象を用いてオンライン予測モデルを学習させるようにさらに構成され、
前記オンライン予測サブシステムは、前記複数のモバイル機器のうちの特定のモバイル機器に関連するオンライン予測結果を生成するように構成され、該オンライン予測結果は、前記オンライン予測サブシステムが、前記パケットベースのネットワークからリアルタイムで受信した前記特定のモバイル機器に関連する要求に応答して、オンライン予測モデル、前記特定のモバイル機器に関連するオフライン予測結果、及び第４期間中の前記特定のモバイル機器に関連する位置事象を用いて生成され、前記第４期間は、前記第１期間または前記第２期間よりも大幅に短く、前記要求またはその付近に終了時刻を有し、前記オンライン予測結果は、前記特定のモバイル機器が、前記第４期間後の第４タイムフレーム中に前記１つ以上の予測位置のいずれかに存在する確率を含み、前記第４タイムフレームは、前記第２個数のタイムフレームのうちの最短のタイムフレーム内に終了時刻を有するシステム。
【請求項３５】
前記オフライン予測サブシステムが特徴生成器を含み、該特徴生成器は、
前記第１期間中の第１個数のモバイル機器に関連する位置事象を用いて、前記第１個数のモバイル機器用の第１特徴空間を構成し、
前記１つ以上の予測位置に関係する複数組のラベルを、前記第１個数のタイムフレーム内の前記第１個数のモバイル機器に関連する位置事象から抽出し、
前記第２期間中の第２個数のモバイル機器に関連する位置事象を用いて、前記第２個数のモバイル機器用の第２特徴空間を構成し、
前記複数組のラベル、及び前記第３期間中の前記第１個数のモバイル機器に関連する位置事象を用いて、前記第１個数のモバイル機器用の第３特徴空間を構成し、
前記１つ以上の予測位置に関係する一組のラベルを、前記第３期間中の前記第１個数のモバイル機器に関連する位置事象から抽出する
ように構成されている、請求項３４に記載のシステム。
【請求項３６】
前記オンライン予測サブシステムが、直近に検出した位置事象を記憶するローリング・データベース、及びオンライン予測モジュールを含み、該オンライン予測モジュールは、
前記特定のモバイル機器に関連する前記オフライン予測結果、及び前記ローリング・データベース内に記憶されている、前記第４期間中の前記特定のモバイル機器に関連する位置事象を用いて、前記特定のモバイル機器についての一組の特徴を構成し、
前記オンライン予測モデルを前記一組の特徴に適用して、前記オンライン予測結果を得る
ように構成されている、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３７】
前記ジオデータベースがジオブロック・データベース及びジオフェンス・データベースを含み、前記ジオブロック・データベースは複数のジオブロックに関連するデータを記憶し、該複数のジオブロックの各々が、公道または自然の境界によって規定される少なくとも１つの境界を有する地理的領域に相当し、前記ジオフェンス・データベースは、複数の関心地点（ＰＯＩ）に対する複数のジオフェンスに関連するデータを記憶し、前記位置事象はジオブロックベースの位置事象及びジオフェンスベースの位置事象を含み、前記ジオブロックベースの位置事象の各々が前記ジオブロック・データベース内のジオブロックに関係し、前記ジオフェンスベースの位置事象の各々が、前記ジオフェンス・データベース内のジオフェンスを有する関心地点（ＰＯＩ）に関係し、前記第２特徴空間及び前記第３特徴空間の各々が、前記複数のジオブロックの少なくとも一部に関係する特徴、及び前記複数のＰＯＩの少なくとも一部に関係する特徴を含む、請求項３６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
分野
本発明は、位置ベースの情報技術に関するものであり、より具体的にはモバイル機器位置を予測するシステム及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
関連技術の説明
モバイル機器位置は、モバイル（移動体）サービスの提供者にとってより普通に利用可能になりつつある。従って、受信した位置信号を有意味な信号に効果的に変換するための位置情報ベースの情報技術が開発され、これらの位置信号は一般に（緯度、経度）の対で表現され、有意味な信号は、例えば、モバイルサービスを提供するプロセスにおいて関連情報をモバイルユーザに提供するために有用である関心事及びパターンである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第９８８６７０３号明細書
【特許文献２】米国特許出願第１４／７１６８１６号明細書
【特許文献３】米国特許出願第１５／２８９１０４号明細書
【図面の簡単な説明】
【０００４】
【図１】特定実施形態による位置予測用システムの概略表現である。
【図２】実施形態によるパケットベース・ネットワークの概略表現である。
【図３】パケットベース・ネットワークに結合されたコンピュータ／サーバーの概略表現であり、このコンピュータ／サーバーは実施形態による方法のうちの１つ以上を実行し、及び／または実施形態による位置予測用システムの一部または全体を提供する。
【図４】特定実施形態による、地理的領域の地図上に重ね書きした例示的な多角形ジオフェンスを示す地図画像である。
【図５】特定実施形態によるジオフェンス・データベース内の内容の一部を示す表である。
【図６】特定実施形態による、地理的領域の地図上に重ね書きした例示的なジオブロックを示す地図画像である。
【図７】特定実施形態による、ジオブロック・データベース内の内容の一部を示す表である。
【図８】図８Ａ〜８Ｃは、特定実施形態による処理の異なる段階における要求データを示すブロック図である。
【図９】特定実施形態による要求ログ内の内容の一部を示す表である。
【図１０】特定実施形態によるフィードバック・ログ内の内容の一部を示す表である。
【図１１】特定実施形態による位置予測用システム内で実行される方法を示すフローチャートである。
【図１２】図１２Ａ〜１２Ｂは、特定実施形態による、位置予測モデルを学習させて適用するために用いる期間及びタイムフレームを示す図である。
【図１３】特定実施形態による、モバイル機器データを抽出するためのデータマネージャを示すブロック図である。
【図１４】特定実施形態による、１つの期間またはタイムフレームに対応して抽出したモバイル機器データを示す表を含む図である。
【図１５】特定実施形態による、特徴空間を構成する方法を示すフローチャートである。
【図１６】特定実施形態による、特徴空間内の例示的な特徴の表を含む図である。
【図１７】特定実施形態による、それぞれのタイムフレームに対応する複数組のラベルを示す表である。
【図１８】特定実施形態による、例示的なオフライン位置予測結果を示す表である。
【図１９】特定実施形態による、位置予測用システム内で実行される方法を示すフローチャートである。
【図２０】特定実施形態による、特徴空間を構成する方法を示すフローチャートである。
【図２１】特定実施形態による、特徴空間内の例示的な特徴の表を含む図である。
【図２２】特定実施形態による、１つ以上のコンピュータ／サーバーシステムを用いて提供される情報サーバーシステムの概略表現である。
【図２３】特定実施形態による、情報サーバーシステムによって実行される情報処理を示すフローチャートである。
【図２４】特定実施形態による、１つ以上のコンピュータ／サーバーによって提供されるジオブロック定義サブシステムの概略表現である。
【図２５】特定実施形態による、ジオブロック定義サブシステムによって実行される方法を示すフローチャートである。
【図２６】特定実施形態による、初期のジオブロックの輪郭を描く多角形を形成する方法を示すフローチャートである。
【図２７】特定実施形態による、初期のジオブロックについてのリアルタイム入力（例えば、広告要求）を処理して記録する方法を示すフローチャートである。
【図２８】特定実施形態による要求ログを示す表である。
【図２９】ジオブロックを地図に重ね書きした図であり、９桁の郵便番号の空間分布を調査することによる（青色の多角形で囲んだ）居住区域と森林区域との分離を示す。
【図３０】ジオブロックを地図に重ね書きした図であり、小学校を居住区域から分離して示す。
【図３１】特定実施形態によるジオブロック得点付けサブシステムの概略表現であり、ジオブロック定義サブシステムによって生成されたジオブロックに得点付けしてランク付けする。
【図３２】特定実施形態によるジオブロック得点付けサブシステムによって実行されるジオブロックの得点付け方法を示すフローチャートである。
【図３３】特定実施形態による、ジオフェンス定義モジュールによって実行される初期化及び／または更新プロセスを示すフローチャートである。
【図３４】図３４Ａ及び３４Ｂは、特定実施形態による、ジオブロックを地図に重ね書きした図であり、例示的なジオブロックを、異なるキャンペーン・パラメータ及び業績目標に基づいて導出した関連する得点付きで示す。
【図３５】特定実施形態による、ジオフェンスを地図に重ね書きした図であり、関心地点（ＰＯＩ）周囲のターゲットの地理的区域内のジオブロックから選択した比較的高得点のジオブロックを含む例示的なジオフェンスを示す。
【図３６】特定実施形態による、ジオブロックベースのターゲット決定プロセスのフローチャートである。
【図３７】図３７Ａ〜３７Ｃは、特定実施形態による、関心地点周囲のジオブロックを地図に重ね書きした図であり、情報キャンペーンの進度状態に基づく特定ジオブロックの動的な包含または除外を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
実施形態の説明
図１に示すように、本発明の特定実施形態は、パケットベース・ネットワークに結合された位置予測システム１００を提供し、位置予測システム１００は、パケットベース・ネットワークと通信する１つ以上のモバイル機器が特定タイムフレーム（時間枠）内に特定位置に存在する確率を予測する。システム１００は、とりわけ、要求プロセッサ１０１、オフライン予測サブシステム１１０、及びオンライン予測サブシステム１２０を具えている。特定実施形態では、システム１００が、以下に説明する１つ以上の位置予測方法を実行するように構成されている。
【０００６】
特定実施形態では、要求プロセッサ１０１がジオ（地理的）データベースを含み、あるいはジオデータベースにアクセスし、ジオデータベースは地理的な場所に関連するデータを記憶し、要求プロセッサ１０１は、パケットベース・ネットワークと通信するモバイル機器に関連する要求を受信して、ジオデータベース内の地理的場所（ジオプレース）に関してこれらの要求を処理して、モバイル機器に関連する位置事象（位置イベント）を検出する。各位置事象は１つのタイムスタンプ（日時印）に対応し、地理的場所を識別する。
【０００７】
特定実施形態では、オフライン予測サブシステム１１０が、第１及び第２期間（例えば、図１２Ａ及び１２Ｂに示すＴＴＰ及びＰＴＰ）中の位置事象を用いて、それぞれ第１及び第２特徴空間を構成し、第１個数のタイムフレーム（例えば、ＴＴＦ１, ＴＴＦ２, ＴＴＦ３,...）におけるそれぞれのタイムフレーム内のジオフェンス（地図上の囲い）ベースの位置事象から、１つ以上の予測位置から成る位置グループに関係するラベルの第１個数の組を抽出する。第２期間（例えば、ＰＴＰ）は、第１期間（例えば、ＴＴＰ）の開始時刻後に開始時刻を有し、第１個数のタイムフレームは、互いに異なる継続時間を有し、各々が第１期間後である。第１及び第２特徴空間の各々が、複数のジオブロックの少なくとも一部に関係する特徴、及び複数の関心地点の少なくとも一部の名称またはブランド（銘柄）に関係する特徴を含む。
【０００８】
特定実施形態では、オフライン予測サブシステム１１０が、第１特徴空間及びラベルの第１個数の組を用いて複数のオフライン予測モデルを学習させ、これら複数のオフライン予測モデルの各々を第２特徴空間に適用して複数組の予測結果を得るようにさらに構成されている。複数組の予測結果は、複数のモバイル機器のそれぞれが、上記第２期間（例えば、ＰＴＦ１, ＰＴＦ２, ＰＴＦ３,...）後の第２個数のタイムフレーム内に上記位置グループ内のいずれかの位置に存在する確率を含む。第２個数のタイムフレームは、上記第１個数のタイムフレームのそれぞれの継続時間と同じ継続時間を有する。
【０００９】
オフライン予測サブシステム１１０は、上記ラベルの第１個数の組、第３期間（例えば、ＴＴＰr）中のジオブロックベースの位置事象、及び第３期間中のジオフェンスベースの位置事象を用いて、第３特徴空間を構成するようにさらに構成されている。第３期間（例えば、ＴＴＰr）は、上記第１期間（例えば、ＴＴＰ）の終点付近にあり、第１期間よりも大幅に短い。オフライン予測サブシステム１１０は、第３期間（例えば、ＴＴＰr）後の第３タイムフレーム（例えば、ＴＴＦr）に対応する第２組のラベルを抽出するように構成されている。オフライン予測サブシステム１１０は、上記第３特徴空間及び第２組のラベルを用いてオンライン予測モデルを学習させるように構成されている。
【００１０】
特定実施形態では、オンライン予測サブシステム１２０が、ローリング・アップデートをオンライン・データベースに提供するように構成されたデータマネージャを含み、このオンライン・データベースは、直近に処理した特定個数の要求及び／またはそれらに関連する位置事象を記憶するように構成されている。オンライン予測サブシステム１２０はオンライン予測モジュールをさらに含み、このオンライン予測モジュールは、特定のモバイル機器に関連する要求をリアルタイムで受信したことに応答して、当該特定のモバイル機器に関連するオフライン予測結果及び第４期間（例えば、ＰＴＰr）中の当該特定のモバイル機器に関連する位置事象の少なくとも一部を用いて、当該特定のモバイル機器についての一組の特徴をオンライン・データベース内に構成するように構成されている。オンライン予測モジュールは、上記オンライン予測モデルを上記特徴の集合に適用して、上記特定のモバイル機器に関連するオンライン予測結果を得るようにさらに構成されている。オンライン予測結果は、上記特定のモバイル機器が上記第４期間（例えば、ＰＴＰr）後の第４タイムフレーム（例えば、ＰＴＦr）内に上記位置グループのうちのいずれかの位置に存在する確率を含む。第４タイムフレーム（例えば、ＰＴＦr）は、第３タイムフレーム（例えば、ＴＴＦr）の継続時間におよそ等しい継続時間を有し、第４期間の終了時刻後に終了時刻を有し、上記第２個数のタイムフレーム（例えば、ＰＴＦ１, ＰＴＦ２, ＰＴＦ３,...）のうちの最短のタイムフレーム内にある。
【００１１】
特定実施形態では、オフライン予測サブシステム１１０が、上記位置グループついての（あるいは情報キャンペーンについての）上記複数のジオブロック毎の関連性尺度（または業績尺度）を決定するようにさらに構成され、上記複数のジオブロックを複数のジオブロック・ブラケット（区分）に分け、各ジオブロック・ブラケットは関連性尺度（または業績尺度）の区別される範囲に対応する。オフライン予測サブシステム１１０は、他の特徴を生成することに加えて、上記複数のジオブロック・ブラケットの各々に関係する特徴を生成すること、第１個数または第２個数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、最も頻繁に来訪した１つ以上のジオブロックの各々に関係する特徴の集合を生成すること、複数のブランドの各々に関係する特徴を生成すること、及び／または１つ以上の小売（リテール）ジオブロックの各々に関係する特徴を生成することによって、上記第１特徴空間または第２特徴空間を構成するようにさらに構成されている。
【００１２】
特定実施形態では、上記地理的場所がジオブロック及びジオフェンスを含む。これらのジオブロックの各々が、公道または自然の境界によって規定される少なくとも１つの境界を有する地理的領域に相当する。上記ジオデータベースは、ジオブロックに関連するデータを記憶するジオブロック・データベース、及びジオフェンスに関連するデータを記憶するジオフェンス・データベースを含む。特定実施形態では、上記位置事象がジオブロックベースの位置事象及びジオフェンスベースの位置事象を含む。各ジオブロックベースの位置事象は、ジオブロック・データベース内の１つのジオブロックに関係し、各ジオフェンスベースの位置事象は、ジオフェンス・データベース内のジオフェンスを有する関心地点（ＰＯＩ：point of interest）の名称またはブランドに関係する。
【００１３】
特定実施形態では、第３特徴空間が、複数のモバイル機器におけるモバイル機器毎の、直近にトリガされたジオブロックに関係する特徴を含み、直近にトリガされたジオブロックは、当該モバイル機器についての、第３期間（例えば、ＴＴＰr）中の直近のジオブロックベースの位置事象に関連する。直近にトリガされたジオブロックに関係する特徴は、直近にトリガされたジオブロックから上記位置グループ内の最寄りの位置までの距離を含むことができる。第３特徴空間は、複数のモバイル機器におけるモバイル機器毎の、ブランドに関係する特徴をさらに含むことができ、このブランドは、当該モバイル機器についての直近のジオフェンスベースの位置事象に関連する。第３特徴空間は、複数のモバイル機器における各モバイル機器上で直近に使用されたアプリケーションに関係する特徴をさらに含むことができる。第３特徴空間は、第３期間（例えば、ＴＴＰr）中の、気象条件、複数のモバイル機器の各々の速度、モバイル機器が位置する付近の道路の名称（またはＩＤ（identification：識別）番号）、及び／またはモバイル機器が位置する都市の名称（またはＩＤ番号）をさらに含むことができる。
【００１４】
従って、システム１００は、生の要求データを、オフライン及びオンライン位置予測モデルを生成するための機械学習に適した特徴空間及びラベルに変換するように機能する。このシステムは、機械学習オンライン予測モデルをオフラインで学習させ、機械学習させたオンライン予測モデルを特徴空間に適用することによって、モバイル機器位置のオンライン（またはリアルタイム）予測を提供するようにさらに機能し、この特徴空間は、リアルタイムまたは準リアルタイムのモバイル機器データを関係するオフライン予測結果と組み合わせて用いてオンライン予測結果を得て、オンライン予測サブシステム内に構成される。オンライン予測結果は、モバイル機器に関連する要求をリアルタイムで受信したことに応答して生成される。オンライン及び／またはオフライン予測結果を用いて、要求にリアルタイムで応答して特定情報をモバイル機器に届けるか否かを決定することができる。特定実施形態では、オンライン予測結果及び／またはオフライン予測結果を、１つ以上のターゲット（対象）区域に対するモバイル機器のリアルタイム位置と組み合わせて用いることができる。特定実施形態では、上記ジオブロックを、情報キャンペーンについてのそれぞれの関連性尺度（または業績尺度）に応じてランク付けし、上記１つ以上のターゲット区域は選択されたジオブロックを含み、ジオブロックの選択は、情報キャンペーンの進度状態及びジオブロックのランク付けに基づいて動的に調整することができる。
【００１５】
本発明のいくつかの態様は、コンピュータ機能を直接改善する。例えば、本発明の実施形態は、生の位置データをジオブロック及びジオフェンスに関する位置事象に変換することによって、そしてこれらの位置情報を機械学習プロセス用に時間及び空間にわたってフィルタ処理して集めることによって、より高速な位置予測をより小量のメモリ及び処理要求で実現する。追加的な実施形態では、モバイル機器の信号を用いて関連性の尺度をジオブロックについて計算し、関連性の尺度を用いてジオブロックを次元低減及びデータ・クラスタリング（グループ分け）用のジオブロック・ブラケットに割り当て、コンピュータ・リソース（資源）の効率的な使用及び位置予測性能の改善を生じさせる。
【００１６】
図２は、開示する技術の一部の具体例が動作することのできる環境２０１の概要を示す概略図である。環境２０１は、パケットベース・ネットワーク２００に結合された１つ以上のコンピュータシステム２２０を含むことができる。特定実施形態では、パケットベース・ネットワーク２００が、インターネット２１０、及びインターネット・ゲートウェイを介してインターネット２１０に結合されたセルラ・ネットワーク２１１の一部または全体を含む。コンピュータ／サーバー２２０は、有線イーサネット（登録商標）、及び任意でパワー・オーバー・イーサネット（ＰｏＥ：Power over Ethernet：登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、及び／または複数のセルラタワー（携帯電話の電波塔）２１１ａを含むセルラ・ネットワーク２１１を経由したセルラ接続を用いてインターネット２１０に結合することができる。上記ネットワークは、１つ以上のネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ：network attached storage（記憶装置））システム２２１を含むこともでき、ＮＡＳシステム２２１は、コンピュータ・ネットワークに接続されて異種のクライアントのグループにデータアクセスを行わせるコンピュータ・データストレジ（データ記憶）サーバーである。図２に示すように、スマートホンまたはタブレット・コンピュータのような１つ以上のモバイル機器２３０も、セルラ・ネットワーク２１１へのセルラ接続を介してパケットベース・ネットワークに結合されている。（ホットスポット２３５のような）Ｗｉ−Ｆｉホットスポットが利用可能である際に、モバイル機器２３０は、内蔵のＷｉ−Ｆｉ接続を用いてＷｉ−Ｆｉホットスポット２３５を介してインターネット２１０に接続することができる。従って、モバイル機器２３０は、インターネット２１０に結合されたコンピュータ／サーバー２２０と相互作用することができる。モバイル機器２３０、またはそのユーザ、あるいはこのモバイル機器に関連する人または物、あるいはその任意の組合せを、本明細書では時としてモバイル・エンティティ（移動する実体）と称する。
【００１７】
図３に、特定実施形態によるコンピュータ／サーバー２２０の概略表現を示す。コンピュータ／サーバー２２０は、スタンドアロン（独立）型装置として、あるいはピア・ツー・ピア（または分散型）ネットワーク・コンピュータ環境ではピア・コンピュータ装置として動作することができる。図３に示すように、コンピュータ／サーバー２２０は、システムバス３００を介して互いに結合された、１つ以上のプロセッサ３０２（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ：central processing unit）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ：graphic processing unit）、及び／またはデジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor））及びシステムメモリまたはメインメモリ（主記憶装置）３０４を含む。コンピュータ／サーバー２２０は、スタティックメモリ３０６、ネットワーク・インタフェース装置３０８、記憶装置３１０、１つ以上のディスプレイ（表示）装置３３０、１つ以上の入力装置３３４、及び信号発生装置（例えば、スピーカ）３３６をさらに含むことができ、プロセッサ３０２はシステムバス３００を介してこれらと通信することができる。
【００１８】
特定実施形態では、ディスプレイ装置３３０が、１つ以上のグラフィック・ディスプレイ装置（例えば、プラズマ表示パネル（ＰＤＰ：plasma display panel）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：liquid display panel）、プロジェクタ、または陰極線管（ＣＲＴ：cathode ray tube））を含む。入力装置３３４は、英数字入力装置（例えば、キーボード）、カーソル表示装置（例えば、マウス、トラックボール、ジョイスティック、動きセンサ、または他のポインティング（指示）機器）を含むことができる。記憶装置３１０は機械可読媒体を含み、機械可読媒体上には、本明細書中に説明するシステム、方法、または機能のうちの任意の１つ以上を可能にする命令３１６（例えば、ソフトウェア）が記憶されている。記憶装置３１０は、これらのシステム、方法、または機能が使用及び／または生成するデータ３１８を記憶することもできる。命令３１６（例えば、ソフトウェア）は、コンピュータ／サーバー２２０による当該命令の実行中に、メインメモリ３０４内またはプロセッサ３０２内（例えば、プロセッサのキャッシュメモリ内）に全体的または部分的にロードすることができる。従って、メインメモリ３０４及びプロセッサ３０２も機械可読媒体を構成する。
【００１９】
特定実施形態では、本明細書中に説明する手順、装置、及びプロセスがコンピュータプログラム製品を構成し、このコンピュータプログラム製品は、非一時的コンピュータ可読媒体、例えば１つ以上のＤＶＤ−ＲＯＭ（digital versatile disc-read only memory：デジタル多用途ディスク型読出し専用メモリ）、ＣＤ−ＲＯＭ（compact disc-ROM：コンパクトディスク読出し専用メモリ）、ディスケット（登録商標）、テープ、等のようなリムーバブル（着脱可能型）記憶媒体を含み、この非一時的コンピュータ可読媒体は、上記システム用のソフトウェア命令の少なくとも一部を提供する。こうしたコンピュータプログラム製品は、現在技術において周知の適切なソフトウェア・インストール手順によってインストールすることができる。他の実施形態では、これらのソフトウェア命令の少なくとも一部を、ケーブル、通信、及び／または無線接続を通してダウンロードすることもできる。
【００２０】
特定実施形態による位置予測システム１００は、本明細書中に開示する機能及び方法を実行するためのプログラムを実行する１つ以上のコンピュータ／サーバーを用いて実現することができる。本明細書中に説明する実施形態は、多数の異なる方法で実現することができることは明らかである。一部の例では、本明細書中に説明する種々の方法の各々を、１つ以上の物理的、仮想的、またはハイブリッド汎用コンピュータによって実現することができ、これらの汎用コンピュータの各々が、中央処理装置、メモリ、ディスクまたは他の記憶装置、通信インタフェース、入力／出力（Ｉ／Ｏ：input/output）装置、及び他の周辺機器を有する。これらの汎用コンピュータは、例えば、ソフトウェア命令を１つ以上のデータ・プロセッサにロードし、次にこれらの命令の実行を行わせて本明細書中に説明する機能を実行することによって、本明細書中に説明する方法を実行するマシンに変わる。図２に示すように、コンピュータ／サーバー２２０の一部はローカルエリア・ネットワーク（ＬＡＮ：local area network）２１０を介して互いに結合され、ＬＡＮ２１０はインターネット２１０に結合されている。また、本明細書中で参照する各コンピュータ／サーバー２２０は、コンピュータ装置の任意の集合を含むことができる。
【００２１】
特定実施形態によれば、図１に示すように、システム１００が、パケットベース・ネットワーク２００から要求を受信するフロントエンド・サーバーを含む。これらの要求は、パケットベース・ネットワーク内の１つ以上のコンピュータ／サーバー２２０がモバイル機器にモバイルサービスを提供する際に生成する。特定実施形態では、システム１００が、フロントエンド・サーバーに結合された位置モジュールをさらに含み、位置モジュールは、各々の要求に関連するモバイル機器の位置を検出するように構成されている。特定実施形態では、位置モジュールが、受信した各要求中の位置データを調べて、これらの位置データが信頼できる緯度／経度（ＬＬ：latitude/longitude）対を含むか否かを判定するようにさらに構成され、要求が信頼できるＬＬ対を含まない場合、位置モジュールは、関連するモバイル機器の位置を、位置データ中の他の情報から導出することを開始し、これについては本願と共通の権利保有者による米国特許第９８８６７０３号明細書（特許文献１）、２０１８年２月６日公告により詳細に記載され、特許文献１はその全文を参照することによって本明細書に含める。システム１００は、位置モジュールに結合されたジオフェンス・モジュールをさらに含み、ジオフェンス・モジュールは、検出されたモバイル機器位置がジオデータベース内のいずれかの地理的場所をトリガするか否かを判定して、トリガされた地理的場所をフロントエンド・サーバーに戻すように構成されている。特定実施形態では、地理的場所がジオフェンス及びジオブロックを含み、ジオデータベースが、地理的領域または地理的空間を表すデータを記憶して質問するために最適化された空間データベースであり、地理的領域または地理的空間の各々に関連する空間データ及びメタデータを含む。
【００２２】
特定実施形態では、ジオデータベース内のジオフェンスが、所定の区域または場所の仮想的な周囲を表す空間データを含み、これらの空間データは、種々のエンティティ及び／またはブランドに関連する現実世界の地理的領域を反映する。特定実施形態による所定区域は、事業拠点を囲む静止した円、例えば、ＩｎｆｏＵＳＡ（www.infousa.com）のようなオフライン・インデックス（索引）を用いて得られるフェンスとすることができ、このオフライン・インデックスは、ＰＯＩ及びそれらの位置、あるいはマーケティング担当者が、近隣地区境界、学区（就学ゾーン）、または宅配境界のような所定の境界を用いて指定する区域のリストを提供する。
【００２３】
特定実施形態では、上記所定区域が、複数の関心地点における関心地点毎の、当該ＰＯＩの周辺の地図データを考慮した１つ以上のジオフェンスを含む。例えば、図４に示すように、１つ以上の多角形（ポリゴン）をコストコ（登録商標）アルマデン（Costco Almaden）の店舗４０１に対して、現実世界の地理的構造及び当該店舗の境界及びその周囲に合わせて定義し、例えば、店舗の建物を囲む第１多角形４１０、建物及びその駐車場を囲む第２多角形４２０、及び／または当該店舗及び他の関心地点（ＰＯＩ）を含む商店街または事業地域を囲む第３多角形４３０を定義する。特定実施形態では、これらの異なる種類のジオフェンスを１つの関心地点（ＰＯＩ）に対して定義して、当該ＰＯＩについてのモバイルユーザの異なるレベルの意図、関心、及び／または行動、等を示し、これらのジオフェンスは位置予測目的で用いることができる。
【００２４】
従って、特定実施形態では、異なる種類のジオフェンスが１つの事業に関連し、例えば、(1)例えば、当該事業の建物の周囲に相当する多角形によって表されるビジネスセンター（ＢＣ：business center：事業の中心地）（例えば、図４中の第１多角形４１０）；(2)事業用建物及びその近隣の駐車場の周囲に相当する多角形によって表される事業の敷地（例えば、図４中の第２多角形４２０）；及び(3)この事業が位置するショッピングセンター、あるいは事業区域または商業区域の周囲に相当する多角形によって表される事業地域（ＢＲ：business region）または事業区域（例えば、図４中の第３多角形４３０）を含むことができる。ビジネスセンターがモバイル機器位置によってトリガされれば、モバイル機器のユーザが実際にモバイル機器位置を来訪することによってその事業に関心があることを高い信頼性で推測することができる。事業の敷地をトリガすることは、その事業を来訪する意志のほど良い指示をもたらすが、ビジネスセンターをトリガするほど強い意志ではない。ユーザが事業地域をトリガすれば、その意志は確かであるが事業の敷地をトリガすることによる意志よりも弱いものと考えることができる。
【００２５】
図５に、特定実施形態による、ジオデータベース内のジオフェンスの一部の例を示す。図に示すように、アルマデン市内のコストコ（登録商標）は、関連する３つの異なる種類のジオフェンスを有し−フェンスＩＤ １９−３５１７５はビジネスセンター（ＢＣ）に相当し、店舗の建物を囲む多角形によって定義され、空間インデックス（指標）ａ１, ａ２,...,ａｉによって表され；フェンスＩＤ １９−３５１７６を有するジオフェンスは、その場所の駐車場を含めたより広い敷地を囲む多角形によって定義され、空間インデックスｂ１, ｂ２,...,ｂｉによって表され；フェンスＩＤ １９−３５１７７を有するジオフェンスは、店舗及び他のＰＯＩを含むショッピングセンターを囲む多角形に相当し、空間インデックスｃ１, ｃ２,...,ｃｉによって表される。なお、フェンスＩＤ１９−３５１７７を有するジオフェンスは、ショッピングセンター内の他のＰＯＩの名称／ブランド、並びにショッピングセンター自体の名称にも関連する。図５は、場所T.J. MaxxがフェンスＩＤ １９−３５１７７に関連し、このフェンスＩＤ及びこの場所に関連する他の２種類のフェンスも有することも示す。取引人ジョー（Joe）もフェンスＩＤ １９−３５１７７に関連し、このフェンスＩＤに関連する少なくともビジネスセンターを有する。図５に示すように、ジオデータベース内の各ジオフェンスのエントリは、それぞれの場所に関連する空間データを、それぞれの場所についての何らかのメタデータと共に含み、これらのメタデータは、例えば、その場所に関連する１つ以上の名称／ブランド、その場所のカテゴリ、その場所についての特定の地名（例えば、市、地区、等）、その場所の種類、及び／または、その名称／ブランドまたはその場所に関連する１つ以上の情報文書（例えば、１つ以上のhtml／JavaScript（登録商標）ファイル）を識別する１つ以上の文書ＩＤを含む。大部分の場合には、ＰＯＩの名称はそのブランドとして確立され、従って、これらは互換的に用いられる。説明を容易にするために、ＰＯＩのブランドは、以後、そのＰＯＩの名称またはブランドのどちらがジオフェンス・データベース内の当該ＰＯＩに関連するにせよ、そのＰＯＩの名称またはブランドのいずれかを称する。
【００２６】
特定実施形態では、ジオデータベース内のジオブロックが、主要道路、海岸線、山岳地帯、等のような自然の境界を有する地理的領域を表し、これについては以下でさらに詳細に説明する。図６に、特定実施形態による例示的なジオブロックを図形的に示す。この例では、カリフォルニア州サンタクララ（Santa Clara）市内のある地域について、ジオブロックを、この地域の地図上に重ね書き（オーバーレイ）した境界の形で輪郭を描いて示し、この地図は、例えばグーグルマップ（Google Map：登録商標）から取得し、ジオブロックの境界の大部分は、主要道路及び自然の境界と一致し、主要道路上の移動者からの信号を除外するように道幅を考慮に入れている。
【００２７】
例えば、ムーンライト（Moonlite）ショッピングセンターを含むジオブロック６０１は、その３辺のそれぞれを、主要道路El Camino Real、Bowers Ave.、及びBenton St.によって境界付けられ、他の辺はSaratoga Creek（クリーク：小川）によって境界付けられている。図６中に示すジオブロックの各々が、より小さい道路によって境界付けられるより細かいブロックにさらに区分することができる。これらのジオブロック内に存在する現実世界のエンティティは、共通の機能的目的（居住、小売、等）に役立つことが多く、これらのブロックは、意志及び購買層のような位置依存性の属性を強く示す境界を構成する基礎を形成する。図７に、特定実施形態による、ジオデータベース内のジオブロックの一部の例を示す。図に示すように、各ジオブロックは、当該ジオブロックの境界を規定する空間データ、及び例えば当該ジオブロックが位置する市／州を含むメタデータ、当該ジオブロックの機能（例えば、居住、小売、レクリエーション、教育、等）、当該ジオブロック内の１つ以上の主要なＰＯＩ、並びに当該ジオブロックの居住者または来訪者の購買層のような他の情報、及び当該ジオブロック内の位置データ付きの要求の一覧表、等を含み、これらは記録されている要求データから導出することができる。
特定実施形態では、図８Ａに示すように、フロントエンド・サーバーが、要求８０１を、例えばモバイルサービス・プロバイダ（ＭＳＰ（mobile service provider）が運用するサーバー（ＭＳＰサーバー）からネットワーク２００経由で受信する。要求８０１は、要求ＩＤ；モバイル機器ＩＤ、メーカー（製造業者）／型式（モデル）、オペレーティングシステム、等のようなモバイル機器データ；ユーザＩＤ（ＵＩＤ：user ID）、年齢、性別、所得階層、教育水準、等のようなモバイル・エンティティデータ；緯度及び経度座標（ＬＬ）、ＩＰアドレス（ＩＰ：Internet protocol）、郵便番号または区画番号（ＺＣ：zip （zone improvement plan）code）、及び／または市−州名（ＣＳ：city-state）、等のような複数の位置要素を含むモバイル機器位置データを含む。この要求は他の情報をさらに含むことができる。特定実施形態では、フロントエンド・サーバーが、位置要素の有効性及び一致をチェックすることによって、そしてあらゆる無効な位置要素を除くことによって、位置情報の有効性を確認する。一般に、ＬＬは通常、最も有用な位置要素であるものと確信されている。しかし、モバイル・エンティティがその位置情報を知らせない際には、ＭＳＰサーバーにあるモバイル・アプリケーションが一般に粗い位置データのみを、例えばＩＰアドレス、（例えば、ユーザが登録時に入力した）ＺＣ、またはＣＳの形式で提供する。従って、ＭＳＰサーバーにあるモバイル・アプリケーションは、ジオコーディング（地球上の符号化）ソフトウェアから取得したＬＬを頻繁に提供し、ジオコーディング・ソフトウェアは、ＺＣ、ＣＳ、及び他の関心地点を１つの代表的なＬＬに変換する。一実施形態では、こうした代表的なＬＬを「不良ＬＬ」として分類する。不良ＬＬは、例えば、あるＺＣ／ＣＳの重心、または地図上の任意の固定地点（例えば、（０, ０）または任意位置）とすることができる。
【００２８】
特定実施形態では、本願と共通の権利保有者による米国特許出願第１４／７１６８１６号明細書（特許文献２）、発明の名称”System and Method for Estimating Mobile Device Locations”、２０１５年５月１９日出願中に開示された技術を用いて、上記位置モジュールが不良ＬＬを除くように構成されて、不良ＬＬを有する位置データが次段の処理に提供されないようにし、この米国特許出願はその全文を参照することによって本明細書に含める。
【００２９】
上記位置モジュールは、要求８０１からモバイル機器の位置を推定し、推定したモバイル機器位置を表す位置データを生成するようにさらに構成され、この位置データは、図８Ｂ中の生成された位置データと共に、処理した要求８０２中に示すように、緯度／経度の対、あるいはモバイル機器があるものと推定された１つ以上の予想地域または区域によって表される地理的地点とすることができる。上記ジオフェンス・モジュールは、上記緯度／経度の対または１つ以上の予想地域についてジオデータベースに問い合わせて、位置データがジオデータベース内の１つ以上の地理的場所をトリガするか否かを判定して、トリガされた地理的位置をフロントエンド・サーバーに戻す。特定実施形態では、フロントエンド・サーバーが、トリガされた地理的位置を要求８０１に注記して注記付きの要求８１０を生成し、注記付きの要求８１０をバッファ１に出力し、バッファ１は注記付きの要求８１０をバッファ（一時）記憶して要求ログ（記録）に対して出力する。トリガされた地理的位置は、（ジオブロックとされた場所内にモバイル機器があれば）ジオブロックを含むことができ、そして、推定位置または予想地域または区域が１つ以上のジオフェンス内にあるかこれらのジオフェンスとオーバーラップ（重複）する場合に、これら１つ以上のジオフェンスをさらに含むことができる。説明を容易にするために、地理的位置（例えば、ジオブロックまたはジオフェンス）は、本明細書中では時として位置事象と称する。従って、注記付きの要求は１つ以上の位置事象を含むことができる。
【００３０】
図９は、特定実施形態による要求ログ中の例示的なエントリを示す表である。要求ログ中の各エントリは、それぞれの処理した（または注記付きの）要求に対応し、それぞれの注記付き要求中のデータの少なくとも一部、例えば要求（またはパケット）ＩＤ、モバイル機器ＩＤ、メーカー／型式のようなモバイル機器情報、ＵＩＤ、年齢、性別、教育、等のようなモバイルユーザ情報、緯度／経度の対、トリガされたジオフェンスを含む位置事象に関係するデータ、及び／またはジオブロック、要求時に使用されたモバイル・アプリケーション、及び要求のタイムスタンプ、等を含む。
【００３１】
特定実施形態では、図８Ａ及び図９に示すように、フロントエンド・サーバーがインターネットから受信した要求８０１が、位置情報と共に他の情報、例えばモバイル機器上で実行中のアプリケーション・プログラム、要求の時刻（例えば、日、時、分、等）を示すタイムスタンプ、モバイル機器に返送するための情報の種類を示唆する１つ以上のキーワード、及び／またはＭＳＰを含む。一部の場合には、位置データが複数の場所をトリガすることができる。例えば、図４に示すように、コストコ（登録商標）アルマデンのＢＣの場所４１０をトリガする要求は、同じ事業地域内のいずれかのＰＯＩのＢＲの場所、並びにこの事業地域（例えば、小売店センターまたはショッピングモール）についてのジオフェンスもトリガする。従って、この要求は、同じ事業地域内の他の１つ以上のＰＯＩのＢＲの場所、並びにコストコ（登録商標）アルマデンのＢＣの場所を注記することができる。事業地域自体については、ＢＲの場所は、当該ＢＲに関連するジオフェンスで区切られた場所のみとすることができ、従って、関連するＢＲの場所がトリガされる限り、その事業地域がトリガされる。
【００３２】
トリガされたジオフェンスまたはトリガされたジオブロックを含む各位置事象は、トリガされたジオフェンスまたはジオブロックについての情報と共に、注記付きの要求に含まれる。ある要求があるブランドに関連する複数の場所をトリガする場合、これらの場所のうち最小のもの（例えば、ＢＣまたはＢＲの場所）が位置事象に含まれる。図８Ｃに示すように、トリガされたジオフェンスのメタデータの一部または全部、及びトリガされたジオブロックのメタデータ８１４の一部または全部を、注記付きの要求８１０に含めることができる。
【００３３】
システム１００は文書（または情報）サーバーをさらに含み、この文書サーバーは、フロントエンド・サーバーから出力される注記付きの要求８１０を受信し、注記付きの要求８１０を評価して、この要求に応答して文書を提供すべきか否かを判定し、及びネットワーク２００を経由したＭＳＰサーバー（または他のサーバー）への伝送用に選択すべき文書を決定する。一部の実施形態では、情報サーバーがコンピュータ・サーバー、例えばウェブ・サーバーであり、情報のスポンサー（提供者）が当該情報の内容を更新するために使用するデータベース・サーバーを背後に控え、情報文書を記憶することができる。情報文書の各々が、例えば、html/JavaScript（登録商標）ファイルまたは当該ファイルへのリンクの形式で記憶することができ、このファイルは、モバイル機器上にロードされると、情報を例えばバナー（静止画／アニメーション）またはテキスト（文字列）の形式で表示する。特定実施形態では、システム１００がオフライン予測サブシステム１１０及びオンライン予測サブシステム１２０をさらに含み、オフライン予測サブシステム１１０はオフライン位置予測を生成するように構成され、オフライン位置予測は文書サーバーによる質問用に予測ライブラリ内に記憶され、オンライン予測サブシステム１２０はオンライン（またはリアルタイム）位置予測を生成するように構成され、オンライン位置予測はリアルタイムで文書サーバーに提供され、これについては以下でさらに詳細に説明する。特定実施形態では、以下でさらに説明するように、文書サーバーが注記付きの要求８１０を、オフライン位置予測及び／またはオンライン位置予測、並びに他の因子に基づいて評価する。
【００３４】
特定実施形態では、ＭＳＰへの伝送用に選択される文書を、例えばhtml/JavaScript（登録商標）ファイル、あるいはユニバーサル・リソース・ロケーション（ＵＲＬ：universal resource location）へのリンクの形式で提供することができ、ＭＳＰまたはモバイル機器はこのＵＲＬを用いてhtml/JavaScript（登録商標）ファイルを取得することができる。html/JavaScript（登録商標）ファイルは、一旦モバイル機器上に表示または表現されると、関心のあるユーザがクリックしてウェブページにアクセスするかモバイル機器を用いて電話することができる１つ以上のリンクも含む。このウェブページは、モバイル機器のユーザが、アプリケーションをダウンロードすること、あるいはオンライン購入を行うことのような二次的行動をとることを可能にする。
【００３５】
特定実施形態では、html/JavaScript（登録商標）ファイルがモバイル機器上に表示または表現されると、ＭＳＰサーバーまたはモバイル機器によって信号が自動的に、直接または他のサーバー（例えば、ＭＳＰサーバー）経由のいずれかで文書サーバーに送信され、これにより文書サーバーは当該ファイルが実際にモバイル機器上に表現されたか否かを追跡することができるように、html/JavaScript（登録商標）ファイルが設計されている。特定実施形態では、メカニズムを導入して、上記１つ以上のリンクのいずれかがクリックされると、あるいはモバイルユーザがリンクしたウェブページからアプリケーションをダウンロードするか購入を行うと、信号がモバイル機器から文書サーバーへバックグラウンドで直接または間接的のいずれかで送信され、これにより文書サーバーはクリック／通話、あるいは上記表現に応答して行われた二次的行動を追跡することもできる。文書サーバーは、こうしたフィードバック事象（即ち、表現、チェック／通話、及び二次的行動）のデータをバッファ２に提供し、バッファ２はこれらのデータをバッファ記憶してフィードバック・ログに出力する。図１０は、特定実施形態による、フィードバック・ログ内の例示的なエントリを示す図である。
【００３６】
従って、要求中の生の位置データは、処理された要求ではブランド及びジオブロックに変換される。ある期間（例えば、６ヶ月）にわたって収集され要求ログ内及びフィードバック・ログ内に記録されているデータは、モバイル機器データの大きな集合体（例えば、何百万個もの注記付きの要求及び何百万個もの表現／クリック／通話事象）を形成する。これらのデータの次元は、通常、有意味な位置予測に直接使用するには大き過ぎる。特定実施形態では、オフライン予測サブシステム１１０は、特徴及びラベルを位置データから抽出することによって、記録されているデータの次元を低減し、これらの特徴及びラベルを用いて１つ以上の予測モデルを学習させ、これらの予測モデルを適切な特徴空間に適用してオフライン予測を得るように構成されている。図１に示すように、オフライン予測サブシステム１１０は、オフライン・データマネージャ、モバイル機器データベース、特徴生成器、特徴／ラベル・データベース、学習モジュール、予測モデル・ライブラリ、オフライン予測モジュール、インデクサ（インデックス付け器）、及びインデックス付き予測ライブラリを含む。
【００３７】
特定実施形態では、オフライン予測サブシステム１１０は、図１１に示す方法１１００を実行するように構成され、その間にフロントエンド・サーバーは到来する要求を受信して処理し続ける。図１１中のブロック１１１０に記載されているように、オフライン・データマネージャは、複数の期間における各期間中の位置事象に対応する一組のモバイル機器データを、対応する期間中のタイムスタンプを有する要求ログ内から抽出するように構成されている。これら複数の期間を、図１２Ａ及び１２Ｂに、学習期間ＴＴＰ及び予測期間ＰＴＰを含むものとして示す。予測期間は、学習期間の開始時刻Ｔ0のしばらく後に開始時刻Ｔ0’を有し、予測が行われた時刻Ｔpまたは少し前に終了時刻を有する。特定実施形態では、ＴＴＰとＰＴＰとがおよそ同じ継続時間であり、この継続時間を例えば１〜３ヶ月にして、特徴処理用のデータプールの十分なサイズを可能にすることができる。
【００３８】
特定実施形態では、図１３に示すように、オフライン・データマネージャがサーチ（検索）エンジン及びバッファを含み、サーチエンジンは、複数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、当該モバイル機器に関連し、ある期間（例えば、ＴＴＰ）中のタイムスタンプを有する処理した要求を検索するように構成され、バッファは、検索エンジンからの出力をバッファ記憶するように構成されている。オフライン・データマネージャは、バッファ記憶しているデータを圧縮するように構成された圧縮装置（コンプレッサ）をさらに含み、この圧縮により、事前設定（プリセット）された時間間隔（例えば、１時間）内に同じ場所にあるモバイル機器によってトリガされた、連続したタイムスタンプに対応する複数の位置事象が単一の位置事象に低減される。例えば、図９に示すように、ＵＩＤ36***412を有するモバイル機器が、互いに対して１時間以内の異なる時刻に同じジオフェンスＢ１７５及び同じジオブロック３９６８４１をトリガしている。このジオフェンスまたはこのジオブロックに関係する２つの事象が単一の事象に低減されて、上記タイムスタンプのうちの１つ（例えば、最も早いタイムスタンプ）にトリガされたジオフェンスまたはジオブロックへの、当該モバイル機器による単一回の来訪を示し、この来訪は、最も早いタイムスタンプと、最も早いタイムスタンプから１時間以内の最も遅いタイムスタンプとの差を用いて計算した継続時間を有する。当該モバイル機器による、同じ場所であるが最も早いタイムスタンプから上記事前設定された時間間隔を過ぎたタイムスタンプを有する位置事象は、たとえ当該モバイル機器が常時同じ場所に留まることがあったとしても、当該モバイル機器によるその場所への他回の来訪と考えられる。
【００３９】
特定実施形態では、サーチエンジンを、関連するブランドに応じた特定種類のジオフェンスを有する位置事象のみを検索するように構成することができる。例えば、特定ブランドについては、トリガされたＢＣの場所での位置事象のみを、これらのブランド／名称への来訪と考え、他の特定ブランドについては、これらのブランドへの来訪と考えるために、トリガされたＢＰの場所での位置事象で十分であり、小売店センターまたはショッピングモールのような一部のブランドについては、トリガされたＢＲの場所での位置事象をこれらのブランドへの来訪と考える。
【００４０】
オフライン・データマネージャは他のバッファ及び集積器（アグリゲータ）をさらに含み、他のバッファはモバイル機器についての圧縮した位置事象を記憶し、集積器はこれらの位置事象を集積して、当該モバイル機器についての期間ＴＴＰ中の位置事象に対応する一組のモバイル機器データを形成するように構成されている。図１４に示すように、ＵＩＤ36***412を有するモバイル機器についてのモバイル機器データ１４１０は、例えば、年齢、性別、教育水準のような機器及びユーザのメタデータ、及びメーカー／型式、オペレーティングシステム、等のような他の情報、当該モバイル機器が期間ＴＴＰ中にトリガした各ジオブロックに関連する集積した位置事象、当該モバイル機器が期間ＴＴＰ中にトリガした各ブランドに関連する集積した位置事象、期間ＴＴＰ中に当該モバイル機器上に表現された１つ以上の文書に関連する集積したフィードバック事象、及び期間ＴＴＰ中に当該モバイル機器上で使用されたモバイル・アプリケーションに関連する集積した使用データを含むことができる。特定実施形態では、位置事象８１２があるブランドを含む際に、このブランドがトリガされる。あるいは、上述したように、このブランドが複数種類のフェンスを使用する場合には、位置事象８１２が、このブランド、及び学習させる予測モデル用に指定された種類のフェンスを含む際に、このブランドがトリガされる。
【００４１】
特定実施形態では、トリガされたジオブロック（例えば、ＧＢx）またはブランド（例えば、Ｂx）の各々に関連する集積した位置事象が、例えば、期間ＴＴＰ中の当該ジオブロックまたはブランドへの来訪の回数、ＴＴＰ中の最終回の来訪の時刻、来訪１回当たりの平均滞在時間長、等を含む。特定実施形態では、当該ジオブロックまたはブランドへの来訪の回数を、１日中の複数の時間ブロック（ＴＢ１, ＴＢ２, ＴＢ３として示す）に分け、例えば、午前（午前６時〜１２時）、午後（１２時〜午後６時）、及び夜（午後６時〜午前６時）に分ける。同様に、期間ＴＴＰ中にモバイル機器上で使用される各モバイル・アプリケーションに関連する使用データを同じように集積する。期間ＴＴＰ中にモバイル機器上に表現された１つ以上の文書（例えば、Ｄｏｃｘ）の各々に関連する集積されたフィードバック事象は、例えば、ＴＴＰ中にモバイル機器上で行われた文書の表現の回数、表現された文書に対してモバイル機器が行ったクリック／通話の回数、及び表現された文書に応答してモバイル機器でとった二次的行動の回数を含むことができる。これらの回数も異なる時間ブロックに分けることができる。
【００４２】
オフライン・データマネージャは、上記の検索、圧縮、及び集積プロセスを、複数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に実行して、複数のモバイル機器について圧縮して集積したデータをモバイル機器データベース内に記憶するように構成されている。特定実施形態では、図１４に示すように、モバイル機器データベース内の記憶空間を低減するために、上記圧縮して集積したデータを、モバイル機器毎に（例えば、ＵＩＤ36***412を有するモバイル機器について）、かつ期間毎に（例えば、期間ＴＴＰについて）、テキスト・ストリング（文字列）１４２０としてモバイル機器データベース内に記憶する。
【００４３】
他の期間（例えば、期間ＰＴＰ）についてのモバイル機器データも同様に抽出して記憶することができる。異なる期間に対応する集積したデータに関連するモバイル機器は、同じである必要はない。例えば、期間ＰＴＰに対応する集積したデータに関連するモバイル機器は、期間ＴＴＰに対応する集積したデータに関連するモバイル機器と同じ複数のモバイル機器とすることも、異なるモバイル機器の集合とすることもできる。
【００４４】
何千もの異なるジオブロック及びブランドが存在し得るし、異なるモバイル機器が異なるジオブロック及びブランドをトリガするので、モバイル機器データベース内のモバイル機器データの次元は大きくなり過ぎることが多く、関係するデータ点は、機械学習によって予測モデルを学習させるために直接使用するには粗過ぎることが多い。特定実施形態では、オフライン予測サブシステム１１０が特徴処理モジュールをさらに含み、この特徴処理モジュールは、複数の期間における各期間に対応する位置グループについての一組の特徴を、図１５に示す特徴処理プロセス１５００により処理するように構成されている。例えば、図１１中のブロック１１２０内に記載されているように、特徴処理モジュールは、上記位置グループについての学習特徴空間を、少なくとも学習期間ＴＴＰに対応するモバイル機器データを用いて構成するように構成されている。特定実施形態では、上記位置グループが予測用に選択された１つ以上の位置を含む。これら１つ以上の位置は、例えば１つ以上のジオフェンスに対応することができ、これらのジオフェンスは、ジオデータベース内の例えば１つ以上のブランドまたは１つ以上のカテゴリに関連する。
【００４５】
図１５に示すように、ある位置グループについての学習特徴空間を構成するために、図１５中のブロック１５０５内に記載されているように、特徴処理モジュールは、一組のジオブロックを選択して、当該位置グループについての関連性尺度をジオブロック毎に決定するように構成されている。あるジオブロックについての関連性尺度（または業績尺度）は、種々の関連性または業績の指標を用いて決定することができ、これについては以下でさらに詳細に説明する。例えば、このジオブロックについてのある位置グループに関する関連性尺度は、事前に選択した期間中に当該ジオブロックをトリガした区別されるモバイル機器の第１個数、及び同じ期間中に当該ジオブロックをトリガし、かつ当該位置グループ内のいずれかの位置に関連するブランドまたはカテゴリもトリガしたモバイル機器の第２個数を用いて決定することができる。この関連性尺度は、単純に第１個数に対する第２個数の比率とすることができ、あるいはこれら２つの個数及び／または他の因子の他の何らかの組合せとすることができる。第１個数及び第２個数は、記録されている要求データまたは抽出したモバイル機器データを用いて決定することができる。関連性尺度（または業績尺度）を決定する他の例は、以下に図２７〜３３を参照して提供する。
【００４６】
特定実施形態では、図１５中のブロック１５１０内に記載されているように、特徴処理モジュールが、選択したジオブロックを、それぞれの関連性尺度（または業績尺度）に応じて複数のジオブロック（ＧＢ：geo-block）ブラケットに割り当てるようにさらに構成されている。特定実施形態では、選択したジオブロックを複数のジオブロック・ブラケットに分け、各ジオブロック・ブラケットは関連性尺度（または業績尺度）の区別される範囲に対応する。例えば、２０００個の選択したブロックが存在するものとし、これらは１つ以上のターゲットの地理的領域内のジオブロックの全部とすることができ、２０個のジオブロック・ブラケット（例えば、ＧＢＢ１, ＧＢＢ２,...,ＧＢＢ２０）が存在するものとすれば、ＧＢＢ１内のジオブロックは最高の関連性尺度または業績尺度を有する１００個のジオブロックを含むことができ、ＧＢＢ２内のジオブロックは次に高い関連性尺度または業績尺度を有する１００個のジオブロックを含むことができ、等々である。ジオブロックをジオブロック・ブラケットに割り当てることは、データ次元を大幅に低減する。
【００４７】
特定実施形態では、図１５中のブロック１５０５内に記載されているように、特徴処理モジュールが、一組のブランドを選択するようにさらに構成され、これらのブランドは、例えば、モバイルユーザによる相当数の来訪があり十分なデータ密度を可能にする比較的大手のブランド（ＢＢ：big brand）の集合とすることができる。図１５中のブロック１５２０内に記載されているように、選択するブランドの数次第で、特徴処理モジュールは、選択した大手ブランドを、それぞれの関連性尺度に応じた複数の大手ブランド（ＢＢ）ブラケットに割り当てるようにさらに構成することができる。特徴処理モジュールは、選択したブランド毎に上記位置グループについての関連性尺度を決定するように構成することができる。あるブランドについての関連性尺度は、事前に選択した期間中に当該ブランドをトリガしたモバイル機器の第３個数、及び同じ期間中に当該ブランドをトリガし、上記位置グループ内のいずれかの位置に関連するブランドもトリガしたモバイル機器の第４個数を用いて決定することができる。この関連性尺度は、単純に第３個数に対する第４個数の比率とすることができ、あるいは、これら２つの個数及び／または他の因子の他の何らかの組合せとすることができる。第３個数及び第４個数は、記録されている要求データまたは抽出したモバイル機器データを用いて決定することができる。
【００４８】
特定実施形態では、選択したブランドを複数の大手ブランド・ブラケット（ＢＢＢ：big brand bracket）に分けることができ、各ＢＢＢは関連性尺度の区別される範囲に対応する。例えば、１０００個の選択したブランドが存在し、２０個の大手ブランド・ブラケット（例えば、ＢＢＢ１, ＢＢＢ２,...ＢＢＢ２０）が存在するものとすれば、ＢＢＢ１内のブランドは最高の業績尺度を有する５０個のブランドを含むことができ、ＢＢＢ２内のブランドは次に高い業績尺度を有する５０個のジオブロックを含むことができ、等々である。大手ブランドを選択し、任意で、これらのブランドを大手ブランド・ブラケットに割り当てることは、データ次元をさらに低減する。
【００４９】
特徴処理モジュールは、複数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に一組の特徴を、当該モバイル機器に関連し学習期間ＴＴＰに対応するモバイル機器データを用いて構成するようにさらに構成されている。図１５に示すように、特徴処理モジュールは：複数のユーザから１人のユーザを選択し（ブロック１５２５）、各ジオブロック・ブラケットに関係する特徴を当該ユーザについて生成し（ブロック１５３０）、小売ジオブロックに関係する特徴を当該ユーザについて生成し（ブロック１５３５）、一組の最も頻繁に来訪されるジオブロック（ＭＦＶＧＢ−１,...,ＭＦＶＧＢ−ｎ）を当該ユーザについて識別して、これらのＭＦＶＧＢの各々に関係する特徴を当該ユーザについて生成し（ブロック１５４０）、各ＢＢまたは各ＢＢブラケット（ＢＢＢ）に関係する特徴を当該ユーザについて生成し（ブロック１５４５）、他の１つ以上の特徴を当該ユーザについて生成する（ブロック１５５０）ように構成されている。特定実施形態では、上記一組のＭＦＶＧＢが、小売、居住、工業、等のような複数のジオブロック機能の各々からのＭＦＶＧＢを含むことができる。従って、これらのＭＦＶＧＢは、居住のＭＦＶＧＢ、工業のＭＦＶＧＢ、及び小売のＭＦＶＧＢを含むことができ、居住のＭＦＶＧＢはモバイルユーザの家庭とすることができ、工業のＭＦＶＧＢはモバイルユーザの作業場とすることができ、小売のＭＦＶＧＢは個人が買物等の大部分を行う場所とすることができる。
【００５０】
図１６に、例として、ＵＩＤ52***256を有するモバイル機器についての一組の特徴を期間ＴＴＰについて示す。図１６に示すように、これら一組の特徴は、機器／ユーザのメタデータを含むことができる。ジオブロック・ブラケット（ＧＢＢ1, ＧＢＢ2,...,ＧＢＢm）における各ＧＢＢに関係する特徴は、期間ＴＴＰ中の当該ＧＢＢ内のいずれかのジオブロックへの来訪の回数、ＴＴＰ中の当該ＧＢＢ内のいずれかのジオブロックへの最後の来訪の時刻、ＴＴＰ中の当該ＧＢＢ内のいずれかのジオブロックへの来訪１回当たりの平均滞在時間長、等を含む。特定実施形態では、当該ＧＢＢへの来訪の回数を、１日中の複数の時間ブロック（ＴＢ１, ＴＢ２, ＴＢ３として示す）に分け、例えば、午前（午前６時〜１２時）、午後（１２時〜午後６時）、及び夜（午後６時〜午前６時）に分ける。
【００５１】
同様に、大手ブランド（ＢＢ1, ＢＢ2,...,ＢＢm）または大手ブランド・ブラケット（ＢＢＢ1, ＢＢＢ2,...,ＢＢＢm）における各ＢＢまたはＢＢＢに関係する特徴は、期間ＴＴＰ中の当該ＢＢ、あるいは当該ＢＢＢ内のいずれかのブランドへの来訪の回数、ＴＴＰ中の当該ＢＢ、あるいは当該ＢＢＢ内のいずれかのブランドへの最後の来訪の時刻、ＴＴＰ中の当該ＢＢ、あるいは当該ＢＢＢ内のいずれかのブランドへの来訪１回当たりの平均滞在時間長を含む。特定実施形態では、１日中の当該ＢＢ、あるいは当該ＢＢＢ内のいずれかのブランドへの来訪の回数を、複数の時間ブロック（ＴＢ１, ＴＢ２, ＴＢ３として示す）に分け、例えば、午前（午前６時〜１２時）、午後（１２時〜午後６時）、及び夜（午後６時〜午前６時）に分ける。
【００５２】
小売ジオブロックは、関連するメタデータが示すように小売機能を有するジオブロックである。特定実施形態では、選択したジオブロックのうち小売ジオブロックに関係する特徴が、重み付き来訪回数及び正味の来訪回数を含む。正味の来訪回数は、期間ＴＴＰ中にモバイル機器を伴って小売ブロックのいずれかへの来訪を行った回数であり、当該モバイル機器に関連しＴＴＰに対応するモバイル機器データを用いて決定される。重み付き来訪回数は、小売ジオブロックの各々への来訪の回数に当該小売ジオブロックの重みを乗じた値の重み付き総和（加重和）である。小売ジオブロックの重みは、事前に選択した期間中に当該小売ジオブロックをトリガした区別されるモバイル機器の第５個数、及び同じ期間中に当該小売ジオブロックをトリガし、上記位置グループ内のいずれかの位置に関連するブランドもトリガしたモバイル機器の第６個数に基づいて計算することができる。この重みは、単純に第５個数に対する第６個数の比率とすることができ、あるいはこれら２つの個数及び／または他の因子の何らかの組合せとすることができる。第６個数及び第５個数は、記録されている要求データまたは抽出したモバイル機器データを用いて決定することができる。
【００５３】
特定実施形態では、最も頻繁に来訪されるジオブロック（ＭＦＶＧＢ：most frequently visited geo-block）は、モバイル機器による来訪の、他の選択したジオブロックと比較して最大の回数を有するジオブロックである。ＭＦＶＧＢに関連する特徴は、例えば、期間ＴＴＰ中のモバイル機器による当該ＭＦＶＧＢへの来訪の回数、及びＭＦＶＧＢから、上記位置グループ内の位置のうち最寄りの位置までの距離を含むことができる。特定実施形態では、ＭＦＶＧＢへの来訪の回数を、１日中の複数の時間ブロック（ＴＢ１, ＴＢ２, ＴＢ３として示す）に分け、例えば、午前（午前６時〜１２時）、午後（１２時〜午後６時）、及び夜（午後６時〜午前６時）に分ける。
【００５４】
特定実施形態では、モバイル機器についての一組の特徴が、移動性（モビリティ）の特徴及びフィードバックの特徴のような他の特徴を含むことができる。移動性の特徴は、例えば、期間ＴＴＰ中に当該モバイル機器によってトリガされた複数の区別されるブランド、及び期間ＴＴＰ中にトリガされた全部のジオブロックへの来訪の合計回数に対する当該モバイル機器によってトリガされた区別されるジオブロックの数のＧＢ比率を含むことができる。フィードバックの特徴は、例えば事前露出の特徴、クリック／通話の比率（Ｃ／Ｃ比）、及び二次的行動の比率（Ｓ／Ａ比）を含むことができ、事前露出の特徴は、上記位置グループに関係する１つ以上の文書が期間ＴＴＰ中に当該モバイル機器上で表現された回数とすることができ、クリック／通話の比率は、上記１つ以上の文書の表現回数に対する、上記１つ以上の文書に応答して当該モバイル機器上でクリックが行われた回数の比率とすることができ、二次的行動の比率は、上記１つ以上の文書の表現回数に対する、上記１つ以上の文書に応答して当該モバイル機器上で行われた二次的行動の回数の比率とすることができる。
【００５５】
複数のモバイル機器の全部についての上記一組の特徴がまとまって１つの特徴空間を形成する。期間ＴＴＰに対応する特徴空間を、本明細書中では学習特徴空間と称する。
【００５６】
特定実施形態では、上記特徴生成器が、学習期間ＴＴＰの直後のタイムフレーム（例えば、ＴＴＦ１）に対応する一組のラベルを、複数のモバイル機器について抽出するようにさらに構成されている。図１１中のブロック１１３０内に記載されているように、これら一組のラベルは、当該タイムフレーム内のタイムスタンプを有する上記処理した要求中の位置事象から抽出することができる。特定実施形態では、これら一組のラベルが、複数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に１つのラベルを含み、このラベルは、当該モバイル機器が当該タイムフレーム内に上記位置グループに関連するブランドをトリガしたか否かに応じて「１」または「０」である。上記特徴生成器は、図１７に示すように、即ち複数のタイムフレーム（例えば、ＴＴＦ１, ＴＴＦ２,...,ＴＴＦ−ｋ）のそれぞれについて一組の、複数組のラベルを抽出することができる。各組のラベルを用いて対応する予測モデルを学習させることができ、これについては以下でさらに詳細に説明する。
【００５７】
図１に示すように、オフライン予測サブシステム１１０は学習モジュールをさらに含み、図１１中のブロック１１４０内に記載されているように、この学習モジュールは、機械学習法を採用して、上記学習特徴空間を用いて予測モデルを学習させるように構成されている。特定実施形態では、学習モジュールが、例えばHadoop（登録商標）Hive機械学習プラットフォームを使用する。オフライン予測モデルを学習させるために使用する機械学習法は、ランダムフォレスト（random forest）、決定木、及び／またはブースティング木を含むことができる。オンライン予測モデルを学習させるに当たり使用する機械学習法は、例えばロジスティック回帰、バックプロパゲーション・ニューラルネットワーク（誤差逆伝搬神経回路網）、等を用いた教師あり学習；例えばアプリオリ（a priori：先験的）アルゴリズム、Ｋ平均法を用いた教師なし学習；半教師あり学習；例えばＱ学習アルゴリズム、時間差学習を用いた強化学習；及び／または他の何らかの適切な学習スタイル：のうちのいずれか１つ以上を含むことができる。
【００５８】
上記学習モジュールは、複数のタイムフレーム（ＴＴＦ１, ＴＴＦ２,...）のそれぞれについて１つの、複数の予測モデルを学習させることができる。これら複数のタイムフレームは異なる継続時間を有する。例えば、ＴＴＦ１は学習期間ＴＴＰの終了時から１日にわたることができ、ＴＴＦ２は学習期間ＴＴＰの終了時から２、３日または１週間にわたることができ、ＴＴＦ３は学習期間ＴＴＰの終了時から２週間または１ヶ月にわたることができる。図１に示すように、オフライン予測サブシステム１１０はモデル・ライブラリを記憶する記憶装置をさらに含み、このモデル・ライブラリは上記学習モジュールよって学習させた予測モデルを含み、モデル・ライブラリ内の各予測モデルは１つの位置グループ及び１つのタイムフレームに対応する。
【００５９】
上記フロントエンド・サーバーが要求を受信して処理し、処理した要求に対応する追加的エントリを要求ログ内に生成し続ける（図１１中のブロック１１５０）間に、上記オフライン・データマネージャは、予測期間（ＰＴＰ）に対応するモバイル機器データを抽出するように構成され（図１１中のブロック１１６０）、上記特徴生成器は、上述したように、上記位置グループについて学習特徴空間を構成する（図１１中のブロック１１７０）間に、予測期間ＰＴＰに対応する予測特徴空間を上記位置グループについて同様に構成するようにさらに構成されている。
【００６０】
図１に示すように、オフライン予測サブシステム１１０はオフライン予測モジュールをさらに含み、このオフライン予測モジュールは、上記位置グループ用の各予測モデルを上記予測特徴空間に適用して複数組の予測結果を取得し、予測結果の各組は、複数の予測タイムフレーム（例えば、図１２Ａ及び１２Ｂに示すＰＴＦ１, ＰＴＦ２, ＰＴＦ３）のそれぞれに対応する。これら複数の予測タイムフレーム（例えば、ＰＴＦ１, ＰＴＦ２, ＰＴＦ３）は、上記複数の学習タイムフレーム（例えば、ＴＴＦ１, ＴＴＦ２, ＴＴＦ３）のそれぞれに対応し、対応する学習タイムフレームとおよそ同じ継続時間を有する。例えば、ＰＴＦ１は学習期間ＰＴＰの終了時から１日にわたることができ、ＰＴＦ２は学習期間ＰＴＰの終了時から２、３日または１週間にわたることができ、ＰＴＦ３は学習期間ＰＴＰの終了時から２週間または１ヶ月にわたることができる。図１に示すように、オフライン予測サブシステム１１０はインデクサ及び記憶装置をさらに含み、インデクサは予測結果にインデックス付けするように構成され、記憶装置は予測結果のライブラリを記憶する。図１８に示すように、各予測結果は、１つのモバイル機器、１つの位置グループ、及び１つのタイムフレームに対応し、当該モバイル機器が当該タイムフレーム内に当該位置グループ内の少なくとも１つの位置を来訪する予測確率を示す。
【００６１】
特定実施形態では、オフライン予測サブシステム１１０が、上記位置グループ用の１つ以上のリアルタイム予測モデルを学習させるようにさらに構成されている。図１１中のブロック１１１０内に記載されているように、上記オフライン・データマネージャは、リアルタイム予測モデルの学習期間ＴＴＰr中の位置事象に対応する一組のモバイル機器データを、期間ＴＴＰr中の位置事象から抽出するように構成されている。期間ＴＴＰrは図１２Ａ及び１２Ｂ中にＴＴＰの終了時付近にあるように示され、ＴＴＰとオーバーラップしてもしなくてもよい。その継続時間は、例えば１時間、２、３時間、１日、等にすることがでえきる。一般に、この継続時間は、特徴処理にとって十分なデータを可能にするのに十分なほど長く選定し、かつリアルタイム予測にとって十分なほど短く選定する。例えば、ＴＴＰrは期間ＴＴＰ中の最後の１時間、２時間、または１日とすることができる。ＴＴＰrは、期間ＴＴＰの終了時の少し前に、あるいはＴＴＰのすぐ後に始まる１時間、２時間、または１日とすることもできる。
【００６２】
特定実施形態では、図１３に示すように、モバイル機器データをリアルタイム予測モデルの学習用に抽出するために、上記オフライン・データマネージャは、検索エンジンを使用して、複数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、当該モバイル機器に関連し期間ＴＴＰr中のタイムスタンプを有する処理した要求を検索し、上記バッファはこの検索エンジンからの出力をバッファ記憶するように構成されている。上記オフライン・データマネージャは、上記圧縮装置を用いて、バッファ記憶されているデータを圧縮し、これにより、当該モバイル機器によって同じ場所でトリガされた、事前設定された時間差（例えば、１時間）以内の近い間隔をおいたタイムスタンプを有する複数の位置事象が単一の位置事象に低減される。上記オフライン・データマネージャは、さらに、当該モバイル機器についての圧縮した位置事象をバッファ記憶して、圧縮した位置事象をモバイル機器データベース内に記憶する。上記オフライン・データマネージャは、関係するデータが短期間である性質により、上記集積器を省略することができる。
【００６３】
図１９は、オフライン予測サブシステム１１０によって実行され、リアルタイム予測学習特徴空間を構成する方法を示すフローチャートである。図１９中のブロック１９１０に記載されているように、上記特徴処理モジュールは、モバイル機器のグループ用の特徴空間を、少なくとも、事前設定された期間中の位置事象、及びオフライン予測用に用いた複数組のラベル（例えば、上記複数のタイムフレームＴＴＦ１, ＴＴＦ２,...,ＴＴＦ−ｋに対応する複数組のラベル）を用いて構成するように構成されている。この特徴空間は、複数のモバイル機器の各々についての一組の特徴を含む。
【００６４】
図２１に、複数のモバイル機器のうちの１つについての代表的な特徴の組を示す。図２１に示すように、上記一組の特徴は、モバイル機器に関連する複数のラベルに加えて、ＵＩＤ、ユーザ及び／または当該機器に関連するメタデータの一部、期間ＴＴＰr中に最後に来訪したジオブロックに関係する特徴、期間ＴＴＰr中に最後に来訪したブランドに関係する特徴、期間ＴＴＰr中に当該モバイル機器上で最後に使用したアプリケーションに関係する特徴、期間ＴＴＰr中に来訪した区別されるブランドの総数、期間ＴＴＰr中に来訪した区別されるジオブロックの総数、期間ＴＴＰr中の一連の時間間隔における各時間間隔中の、上記位置グループ内の最寄り位置からの最短距離、及び期間ＴＴＰrの終了時と一致する日にち内の時間及び／または週内の曜日を含み、上記最短距離は、当該モバイル機器の上記位置グループに対する移動がいずれの移動であるか（例えば、当該位置グループから離れて移動するか、当該位置グループへ向けて移動するか）を示す。上記一組の特徴は、期間ＴＴＰrの終了時またはその付近の気象条件（例えば、晴天(1)、曇天(2)、雨天(3)、土砂降り(4)、強風(5)、暑い(6)、暖かい(7)、寒い(8)、凍える(9)、等）、モバイル機器の速度、期間ＴＴＰrの終了時またはその付近にモバイル機器が位置する付近の道路の名称（またはＩＤ番号）、及び期間ＴＴＰrの終了時またはその付近にモバイル機器が位置する都市の名称（またはＩＤ番号）をさらに含むことができる。モバイル機器の速度は、期間ＴＴＰrの終了時付近に連続して受信した要求中の位置データから検出することができる。気象条件は、公的に入手可能な気象データから調べることができ、モバイル機器が位置する道路及び都市は、位置データ及び公的に入手可能な地図データから導出することができる。
【００６５】
特定実施形態では、図２１に示すように、直近に来訪したジオブロックまたはブランドに関係する特徴は、例えば、そのブランドのジオブロックまたはカテゴリの機能、来訪と期間ＴＴＰrの終了時との間の時間によって測定した来訪の時刻、来訪中の滞在の時間長、及び上記位置グループ内の最寄りの位置、等を含む。直近に使用したアプリケーションに関係する特徴は、例えば、そのアプリケーションの名称（例えば、グーグルマップ（登録商標））、そのアプリケーションのバージョン、及び使用の継続時間、等を含む。
【００６６】
図２０に、特定実施形態による、上記特徴生成器が実行する方法２０００を示す。図２０に示すように、リアルタイム予測モデルの学習特徴空間を構成するために、上記特徴生成器は、複数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に、（ブロック２０１０内に記載されているように）直近に来訪したジオブロックを特定し、（ブロック２０２０内に記載されているように）直近に来訪したジオブロックに関係する一組の特徴を生成し、（ブロック２０３０内に記載されているように）直近に来訪したブランドを特定し、（ブロック２０４０内に記載されているように）直近に来訪したブランドに関係する一組の特徴を生成し、（ブロック２０５０内に記載されているように）直近に使用したモバイル・アプリケーションを特定し、（ブロック２０６０内に記載されているように）直近に使用したモバイル・アプリケーションに関係する一組の特徴を生成し、（ブロック２０７０内に記載されているように）期間ＴＴＰr中に来訪した複数の区別されるジオブロックに関係する特徴を生成し、（ブロック２０８０内に記載されているように）期間ＴＴＰr中に来訪した複数の区別されるブランドに関係する特徴を生成し、（ブロック２０９０内に記載されているように）この期間中の位置履歴に関係する１つ以上の特徴を生成し、（ブロック２０９５内に記載されているように）複数のタイムフレームに対応する関連ラベルを用いて一組の特徴を生成するように構成されている。
【００６７】
特定実施形態では、上記特徴生成器が、複数のモバイル機器について、学習期間ＴＴＰrの直後の１つのタイムフレーム（例えば、図１２Ａ及び１２Ｂに示すＴＴＦr）に対応する一組のラベルをリアルタイム予測用に抽出するようにさらに構成されている。これら一組のラベルは、記録されている処理した要求のうち当該タイムフレーム内のタイムスタンプを有する位置事象から抽出することができる。特定実施形態では、上記一組のラベルが、複数のモバイル機器におけるモバイル機器毎に１つのラベルを含み、このラベルは、当該モバイル機器が当該タイムフレーム内に上記位置グループに関連するブランドをトリガしたか否かに応じて「１」または「０」を有する。上記特徴生成器は、複数のタイムフレーム（図示せず）に対して複数組のラベルを抽出することができる。各組のラベルを用いて、対応するリアルタイム予測モデルを学習させる。
【００６８】
特定実施形態では、図１９中のブロック１９３０内に記載されているように、上記学習モデルが、機械学習法を採用して、上記リアルタイム予測学習特徴空間及び上記一組のリアルタイム予測ラベルを用いてリアルタイム予測モデルを学習させるようにさらに構成され、上記オフライン予測モデルの学習におけるものと同じ機械学習法または異なる機械学習法を用いる。学習させたリアルタイム予測モデルは、上記位置グループ及びタイムフレームＴＴＦrに対応するモデル・ライブラリ内に記憶する。
【００６９】
図１に示すように、特定実施形態によれば、オンライン予測サブシステム１２０は、オンライン・データマネージャ、ローリング・データベース、及びリアルタイム予測モジュールを含む。オンライン・データマネージャは、文書サーバーからフィードバックを受信し、処理した要求をフロントエンド・サーバーから受信して、関連するデータをローリング・データベース内に記憶するように構成されている。ローリング・データベースは、フィードバック及び処理した要求の短期のローリングデータを記憶するように構成されている。このローリングデータの期間は、例えば、１時間、２時間、１日、等とすることができる。フロントエンド・サーバーが要求を受信し処理して、処理した要求を生成する（図１９中のブロック１９４０）間に、オンライン・データマネージャは、これらの処理した要求をバッファ記憶し、これらの処理した要求から抽出したモバイル機器データ及び位置事象を圧縮して記憶するように構成されている。
【００７０】
リアルタイム予測モジュールは、フロントエンド・サーバーが出力する処理した要求に応答して、ローリング・データベース内のデータのうち（図１２Ａ及び１２Ｂに示す）リアルタイム予測期間ＰＴＰr中のタイムスタンプを有する関連するデータから一組のリアルタイム予測の特徴を構成するように構成され、リアルタイム予測期間ＰＴＰrは、リアルタイム学習期間ＴＴＰrとおよそ同じ継続時間を有し、期間ＴＴＰの終了時の少し前に、あるいは少し後に開始時刻を有し、特定の要求の時刻の少し後に終了時刻を有する。リアルタイム予測モジュールは、適切な予測モデルを上記リアルタイムの特徴に適用して、（これも図１２Ａ及び１２Ｂ中に示す）リアルタイム予測タイムフレームＰＴＦrに対応するオンライン位置予測を取得し、オンライン位置予測を文書サーバーにリアルタイムで提供するようにさらに構成され、これにより文書サーバーは、処理した要求を評価して、文書を提供すべきか否か、及びどの文書を関連するモバイル機器に提供すべきかの決定を、少なくともオンライン位置予測に基づいて行うことができる。
【００７１】
特定実施形態では、上記リアルタイム予測モジュールが、方法２０００と同様の方法（図１９中のブロック１９６０）を用いて、上記パケットベース・ネットワークからリアルタイムで受信した特定モバイル機器に関連する特定の処理した要求に応答して、一組のリアルタイム予測の特徴を構成するように構成されている。特定実施形態では、一組のリアルタイム予測の特徴を、予測期間ＰＴＰr中の位置事象に対応するデータから、及び上記特定のモバイル機器に関連し図１８に示すもののようなオフライン予測タイムフレームＰＴＦ１, ＰＴＦ２, ＰＴＦ３,...に対応する複数のオフライン予測結果から構成する。結果的な特徴空間は、図２１に示す学習特徴空間と同様であり、リアルタイム学習期間ＴＴＰrがリアルタイム予測期間ＰＴＰrに置き換わり、オフライン・ラベルが対応するオフライン予測結果に置き換わっている。最短のオフライン予測タイムフレームを用いて一組のリアルタイム予測の特徴を構成する場合、リアルタイム予測タイムフレームＰＴＦrは、最短のオフライン予測タイムフレーム（例えば、ＰＴＦ１）内にあるべきである。
【００７２】
上記オンライン予測モジュールは、上記位置グループについてのリアルタイム予測モデルを上記モデル・ライブラリから検索し、このリアルタイム予測モデルを上記一組のリアルタイム予測の特徴に適用して、上記特定のモバイル機器についての予測結果を得るようにさらに構成され、この予測結果は、当該特定のモバイル機器がリアルタイム予測タイムフレームＰＴＦr内に上記位置グループ内の１つの位置を来訪する予測確率を含む。
【００７３】
特定実施形態では、ジオブロック・データベース内のジオブロックの少なくとも一部をジオブロック定義サブシステム２２１０によって生成し、これについては以下でさらに詳細に説明する。特定実施形態によれば、ジオブロック得点サブシステム２２２０を用いて、ジオブロック定義サブシステム２２１０が生成したジオブロックに得点（スコア）付けしてランク付けすることができ、これについては以下でさらに詳細に説明する。次に、上述したように、ジオブロックのランクを用いて、これらのジオブロックを複数のブラケットに編成することができる。
【００７４】
特定実施形態では、特定の情報をモバイル機器に届けるに当たり、当該モバイル機器に関連するオンライン及び／またはオフライン予測結果に加えて、当該モバイル機器に関連する要求中の位置データも１つ以上のターゲット区域に関して調べる。特定実施形態では、特定の情報キャンペーンについての業績尺度（または関連性尺度）に基づいて選択した１つ以上のジオブロックを用いてターゲット区域を形成する。図２２は、１つ以上のコンピュータ／サーバーシステム２２０によって提供される情報サーバーシステム２２００の概略表現であり、特定実施形態によれば、情報サーバーシステム２２００はシステム１００内の位置プロセッサとして機能することができる。システム２２００は、モバイル広告にとってのユーザの総数に達することができることを保証しつつ、位置来訪パターンを利用して動的に調整されたターゲット区域を用いて、キャンペーン目標によって動く業績尺度を最適化する。図２及び図２２に示すように、コンピュータ／サーバーシステム１２０内のプロセッサ２０２は、それぞれのメインメモリにロードされた１つ以上のソフトウェア・プログラムを実行すると、情報サーバー・サブシステム２２００を提供し（情報サーバー・サブシステム２２００として動作し）、情報サーバー・サブシステム２２００は、地理的領域定義サブシステム２２１０、来訪行動モデル化サブシステム２２１５、地理的領域業績得点サブシステム２２２０、地理的領域選択サブシステム２２２５、リアルタイム業績尺度報告サブシステム２２３０、及び位置履歴データロギング（データ記録）サブシステム２２３５を含む。システム２２００は、情報サーバーシステム２２００が使用及び／または生成したデータを記憶する複数のデータベースを利用し、これらのデータベースは、生成された地理的領域（またはジオブロック）の幾何学的形状及びメタ情報を記憶するデータベース２２５０、地理的場所の空間インデックス及びメタデータを記憶するデータベース２２５５、キャンペーン情報を記憶するデータベース２２６０、記録されているモバイルサプライ（モバイル機器供給）データを記憶するデータベース２２６５、及び他の１つ以上のデータベース（例えば、モバイル機器ユーザの行動モデルデータのような計算したメタデータを記憶するデータベース２２７０、及び地理的領域の業績得点データを記憶するデータベース２２７５、等）を含む。これらのデータベースのいずれか、あるいは全部を、１つ以上のコンピュータシステム１２０の記憶装置２１０内、または他の１つ以上のサーバー／コンピュータシステム１２０内、及び／またはネットワーク２００内のＮＡＳ１２１内に配置することができる。
【００７５】
図２３は、特定実施形態による、情報サーバーシステム２２００が実行する方法２３００を示すフローチャートである。図２３に示すように、方法２３００は、地理的領域定義サブシステム２２１０が実行するプロセス２３１１を含み、プロセス２３１１では、地理的領域を定義し関連する情報を取得し、これについては以下でさらに詳細に説明する。特定実施形態では、種々のメタ情報を、定義した地理的領域にマッピングし、これらのメタ情報は、当該地理的領域の機能（居住、労働、小売、等）、当該地理的領域の平均モバイルユーザ数、及び当該地理的領域のＫＰＩ（key performance indication：重要業績評価指標）業績指数である。これらのメタ情報は、システム２２００内の他のサブシステムにとって利用可能にすることができ、ターゲット区域の構成に含めることができる。
【００７６】
方法２３００は、来訪行動モデル化プロセス２３１６をさらに含み、このプロセスは、意図したモバイル機器ユーザ、例えば特定ブランドまたは特定事業エンティティの顧客の来訪行動をモデル化する。特定実施形態では、来訪行動モデル化サブシステムが、まず当該事業エンティティの顧客のサンプル集合を得て、次に、サブシステム２２３５が提供するデータから、データベース２２７０内に記憶されている地理的領域をサンプル顧客が来訪した履歴を抽出することによって、特定事業エンティティの顧客が異なる地理的領域を来訪する確率を推定する。
【００７７】
方法２３００は業績得点プロセス２３２１をさらに含み、このプロセスでは、品質または業績の得点または尺度を地理的領域毎に割り当てる。特定実施形態では、この得点が具体的なキャンペーン業績目標に依存する。例えば、一部の場合には、広告キャンペーンの目標が、より多数の人が自分のブランドの店舗を来訪することを後押しすることにある。次に、地理的領域の業績得点を、ユーザがこの特定の地理的領域を来訪した後に、このユーザがあるブランドの店舗を来訪する可能性として定義する。ブランドの総売上高が関心事である場合、業績得点はブランドの顧客の来訪行動及び購入行動から導出することができる。
【００７８】
特定実施形態では、プロセス２３１１、２３１６、及び２３２１をオフラインで実行する。方法２３００は、地理的領域選択サブシステム２２２５によって実行されるリアルタイムまたはオンライン調整プロセス２３２６をさらに含む。特定実施形態では、リアルタイム調整プロセス２３２６がいくつかのサブプロセスを含み、これらの一部または全部をオンラインまたはリアルタイムで実行することができる。図２３に示すように、リアルタイム調整プロセス２３２６は、地理的領域選択プロセス２３８２、ジオフェンスベースのターゲット決定プロセス２３８６、及びリアルタイム進度推定プロセス２３８２を含む。キャンペーンの開始時に、地理的領域得点サブシステム２２２０が、上位得点の地理的領域を特定数だけ選択することによって、初期のターゲット区域を提供する。この特定数は、推定した平均業績または連絡可能な平均の総ユーザ数の考慮に基づいて決定することができる。これらの領域を処理して空間インデックス（索引）ファイルを生成し、次のこの空間インデックスファイルを用いて、当該ユーザのリアルタイム位置が有効なジオフェンス内に入るユーザを検出する。これらのユーザは情報サービスを受け取る可能性のある候補となる。同時に、サブシステム２２２５が、プロセス２３２６において、キャンペーンに関係する情報がユーザに提供される速さ（即ち、進度状態）を追跡して、ジオフェンスを相応に調整する。こうして、方法２３００を用いて業績と進度とのバランス（平衡状態）に達することができる。
【００７９】
図２４は、特定実施形態による、１つ以上のコンピュータ／サーバーシステム２２０によって提供されるジオブロック定義サブシステム２２１０の概略表現である。図２４に示すように、コンピュータ／サーバーシステム１２０内のプロセッサ２０２は、メインメモリ２０４にロードされたジオブロック定義ソフトウェア・プログラム２４０１を実行すると、ジオブロック定義サブシステム２２１０を提供し（ジオブロック定義サブシステム２２１０として動作し）、ジオブロック定義サブシステム２２１０は、ジオデータ抽出モジュール２４１０、ジオブロック構成モジュール２４２０、リアルタイム・データロギング・モジュール２４３０、メタデータ計算モジュール２４４０、及びジオブロック改良モジュール２４５０を含む。ジオブロック定義サブシステム２２１０は、ジオブロック定義サブシステム２２１０が使用及び／または生成するデータを記憶する複数のデータベースを利用し、これらのデータベースは、ジオブロック構成モジュール２４２０及び／またはジオブロック改良モジュール２４５０が生成するジオブロックを記憶するデータベース２４６０、記録されているモバイルサプライデータを記憶するデータベース２４７０、及び購買層データ及び在庫データのような計算したメタデータを記憶する１つ以上のデータベース（例えば、データベース２４８０及び２４９０）を含む。これらのデータベースのいずれか、あるいは全部を、記憶装置２１０内、または他のサーバー／コンピュータ１２０内、及び／またはネットワーク２００内のＮＡＳ１２１内に配置することができる。
【００８０】
特定実施形態による、サブシステム２２１０によって作成されるジオブロックの例を図７に示す。一般に、地理的領域の定義は上述したものに限定されない。地理的領域の異なる集合を、それ自体のメタ情報と共に、あるいはそれ自体のメタ情報なしで、後続するプロセスように用いることもできる。
【００８１】
図２５に、一実施形態による、ジオブロック定義サブシステム２２００が実行する方法２５００を示す。図２５に示すように、ジオデータ抽出モジュール２４１０は、公的に入手可能な交通路及び自然の境界のデータを、当該データを提供するネットワーク２００内のサーバーから取得し、交通路及び自然の境界のデータに基づいて、交通路及び自然の境界の地理的情報（ジオデータ）を抽出して前処理する（２５１０）。ジオブロック構成モジュール２４２０は、抽出したジオデータ及び公的に入手可能な地図データを用いてジオブロックを作成する（２５２０）。リアルタイム・データロギング・モジュール２４３０は、リアルタイム・モバイルサプライ（例えば、モバイル向け発行元からの広告の要求）を、作成したジオブロックに関して処理して記録する（２５３０）。メタデータ計算モジュール２４４０は、位置特有の属性のようなメタデータを、記録されているモバイルサプライデータ及び種々のデータ源から取得する（２５４０）。ジオブロック改良モジュール２４５０は、これらのジオブロックを改良して、境界状況を改善して、ジオブロック構成モジュール２４２０が考慮しない現実世界の物体の地理的情報を含め、これらのジオブロックの質を関連のメタデータで高める（２５５０）。
【００８２】
プロセス２５１０では、交通路（幹線道路、鉄道、水路、等）の地理的情報、並びに自然の境界（海岸線、湖沼の境界、等）を収集する。この目的用のデータ源の一例は、OpenStreetMap（登録商標）（www.openstreetmap.org/）である。幾何学的には、これらの物体は線分の集合として、その種類、幅、及び走行速度のようなメタデータ情報と一緒に記述される。特定実施形態では、これらの線分を収集して、その重要性に基づいて得点付けし、例えば、居住区域の道路は幹線道路よりも低い得点を付ける。閾値を上回る得点の付いた線分を収集して線分集合を形成し、この線分集合をプロセス２５２０で用いて初期のジオブロックを定義する。
【００８３】
プロセス２５２０では、プロセス２５１０で定義した線分集合を用いて、線分集合中の直線と一致した境界を有する多角形を形成する。図２６に、特定実施形態による、こうした多角形を形成する方法２６００を示す。図２６に示すように、方法２６００は次のステップを含む：
（２６１０）線分集合を定義する；
（２６２０）均一な初期の色（Ｃ１）の画像を作成し、ある所定の縮尺比に基づいて、この画像のサイズを地理的区域にマッピングする；
（２６３０）画像上の線分集合における線分を異なる色（Ｃ２）でプロットし、このことは、道路幅を考慮に入れて、道路幅及び縮尺情報に基づいて、これらの直線を異なる厚さでプロットすることによって行う；
（２６４０）画像中の初期の色（Ｃ１）の画素を、カバーされていない領域として検索する；
（２６５０）カバーされていない領域毎に、この領域に属する画素を、領域拡張アルゴリズムを用いて識別する；
（２６６０）この領域の輪郭を多角形表現に変換する；
（２６７０）この領域に属する全画素を色（Ｃ２）に変更して、この領域がカバーされていることを示す；
（２６８０）色（Ｃ１）の画素がまだ存在するか否かを判定して、色（Ｃ１）の画素がそれ以上見出されなくなるまで、プロセス（２６４０）〜（２６７０）を反復する；
（２６９０）上記多角形表現を初期のジオブロックとして記憶する。
【００８４】
こうして形成された多角形が初期のジオブロックである。特定実施形態では、メートル未満の精度を維持しつつ、国家または地球規模でジオブロックを定義するために、複数の小区域の各々に対して画像処理方法２６００を用い、これら複数の小区域からの多角形どうしを併合したより大きな区域について、初期のジオブロックを形成する。異なる閾値を用いることによって、異なる粒度のジオブロックを形成して、ジオブロックの階層を形成する。プロセス２５２０で形成したジオブロックにインデックス付けして、これらのジオブロックをジオブロック・データベース２４００内に記憶する。
【００８５】
特定実施形態では、図２７に示すように、リアルタイム入力（例えば、広告の要求）を、初期のジオブロックをプロセス２５３０で処理して記録する。例えば、到着する広告の要求、あるいはモバイル機器の位置情報を搬送する他の何らかの信号があれば、この位置情報を位置モジュールによって処理し、位置モジュールは、例えば特許文献２に開示され、特許文献２はその全文を参照することによって本明細書に含める。位置モジュールは、検証した、あるいは導出したモバイル機器位置を、例えば緯度／経度（lat/long）形式で出力し、このモバイル機器位置を次にブロック検索モジュールによって処理する。ブロック検索モジュールは、ジオブロック・データベース２４６０内のブロック・インデックスの空間探索を実行して、モバイル機器がどのジオブロック内にあるかを特定して、モバイル機器が位置するジオブロックを識別するブロックＩＤを戻す。
【００８６】
同様に、モバイル機器位置を関心地点（ＰＯＩ）検索モジュールによって処理して、その位置がいずれかのＰＯＩに関連するか否かを判定する（ユーザがそのＰＯＩを来訪している可能性があることを示す）。一部の実現では、この検索をＰＯＩリスト全体にわたる空間インデックス検索として実現し、ある機器の位置が既存のＰＯＩのジオフェンス（例えば、あるブランドの事業位置を囲む円形のフェンス）をトリガする際に常に、その機器はそのＰＯＩに関連する。他の実現では、あるＰＯＩが、そのＰＯＩの建物、区域、または駐車場に対応する多角形ジオフェンスとして表現される。特許文献２に記載されているように、機器の位置がＰＯＩのジオフェンスをトリガする際に常に、ＰＯＩへの関連性が識別される。
【００８７】
図２７に示すように、プロセス２５３０は、あるＰＯＩをトリガするリアルタイム入力毎に５つのログファイル：ＰＯＩ来訪ログ（ＳＶログ）、要求ログ、表現ログ（ｉｍｐｓログ）、クリックログ、及び二次的行動ログ（ＳＡＲ（secondary action）ログ）を作成する。各ログの基本的な構成要素は次のように記述される：
ＳＶログ：（ＵＩＤ、ＢＲＡＮＤ＿ＩＤ（ブランドＩＤ）、ＴＩＭＥＳＴＡＭＰ＿ＩＤ（タイムスタンプＩＤ）、ＢＬＯＣＫ＿ＩＤ（ブロックＩＤ））
要求ログ：（ＵＩＤ、ＲＥＱＵＥＳＴ＿ＩＤ（要求ＩＤ）、ＢＬＯＣＫ＿ＩＤ、他の代表的な要求メタデータ）
表現ＩＤ：（ＵＩＤ、ＲＥＱＵＥＳＴ＿ＩＤ、ＢＬＯＣＫ＿ＩＤ、他の代表的な表現メタデータ）
クロックログ：（ＵＩＤ、ＲＥＱＵＥＳＴ＿ＩＤ、ＢＬＯＣＫ＿ＩＤ、他の代表的なクリック・メタデータ）
ＳＡＲログ：（ＵＩＤ、ＲＥＱＵＥＳＴ＿ＩＤ、ＢＬＯＣＫ＿ＩＤ、他の代表的なＳＡＲメタデータ）
ここに、ＵＩＤは、ＵＵＩＤ（Universally Unique Identifier：汎用一意識別子）、ＩＤＦＡ（Identifier for Advertisers：広告識別子）、ＧＩＤＦＡ、またはＡＮＤＲＯＩＤ＿ＩＤ（アンドロイド（登録商標）ＩＤ）形式の機器ＩＤであり；ＲＥＱＵＥＳＴ＿ＩＤは特定のリアルタイム入力（例えば、広告の要求）を識別する一意的なＩＤであり、ＢＬＯＣＫ＿ＩＤはこのリアルタイム入力に関連するモバイル機器が位置する一意的なジオブロックを表す。一例として、図２８は特定実施形態による要求ログを示す表である。
【００８８】
特定実施形態では、上記のログのうちの１つ以上をプロセス２５４０で用いて、複数のジオブロックについてのメタデータを計算することができ、これらのメタデータを用いて、これらのジオブロックに関連する近傍属性を決定することができる。例えば、広告要求の頻度をカウントすることによって人間の行動レベルを学習することができ、同じモバイル機器の存在を共有するジオブロックの部分集合を見出すことによってジオブロックの関連性を決定することができる。さらに、家庭の郵便番号データ（InfoUSA（登録商標）社がこうしたデータのプロバイダ（提供者）である）及び地図の購買層データで、居住のジオブロックを識別することができる。小売、学校、またはオフィスのジオブロックは、ＰＯＩデータで認識することができる（InfoUSA（登録商標）社、Tomtom（登録商標）社、OpenStreetMap（登録商標）がデータ・プロバイダの例である）。
【００８９】
プロセス２５５０では、既存のジオブロックを併合及び／または分割することによって、そしてジオブロックにメタデータを追加することによって、ジオブロックを改良して質を高める。一実施形態では、郵便番号データ、ＰＯＩデータ、及び購買層データ、及び記録されているリアルタイム入力データのようなメタデータを既存のジオブロックに重ね書き（オーバーレイ）し、併合ステップ及び分割ステップによって各ブロックを評価する。併合ステップでは、ブロックの幾何学的形状及びメタデータを用いて、ブロック間の類似性を決定する。例えば、隣接する２つのブロックが共に居住区域であり、同様なモバイル機器ユーザの構造を示す場合、これらのブロックを併合することができる。他の例は、統計的により信頼性のある分析のために、各々が不十分な広告要求データを有する１グループの近隣のジオブロックどうしを併合して一緒にすることができる。
【００９０】
分割ステップでは、上記メタデータを用いて、特定のジオブロックによって表される近傍属性を決定して、これらのジオブロックの各々を、各々がより明確に区別される近傍属性を有する複数のより小さいジオブロックに分割すべきであるか否か、及びその方法を決定する。特定実施形態では、初期のジオブロックを作成するために用いた境界情報以外の現実世界の物体の情報で、さらなる改良を行うことができる。１つのブロック内で何らかの不一致が識別された場合、分割を実行して、１つのブロックを、各々がより一致した近傍を得る複数のより小さいブロックに分割する。
【００９１】
図２９に、（青色の多角形によって囲まれた）居住区域２９０１と森林区域２９０２との分離を示し、この分離は、９桁の郵便番号（InfoUSA（登録商標）社）の空間分布を調査することによって、あるいは記録されているリアルタイム入力（例えば、広告の要求）を、赤色の星印によって表される検出した位置２９０３で分析することによって行う。図３０は、居住領域３００２からの小学校３００１の分離を実例で示し、学校の境界データはOpenStreetMap（登録商標）から導出される。
【００９２】
特定実施形態では、プロセス２５５０において、プロセス２５４０で計算したメタデータを利用して、ジオブロックにメタデータ情報を追加する。一実施形態では、１つのジオブロックに、その主要な機能により、居住、小売、オフィス、商業ブロック、及び工業、等のようなタグを付けることができる。他のいくつかの実施形態では、１つのジオブロックに、学校、病院、空港、競技場（スタジアム）、等のような、その主要なＰＯＩによって、代わりの、あるいは追加的なタグを付けることができる。特定実施形態による、メタデータで質を高めたジオブロックの例示的なデータ構造を図８に示す。追加したメタデータは、ターゲティング（特定ユーザ向け）広告の業績最適化、位置ベースのソーシャル・ネットワーキング（ネットワークを介した交流）、等のような位置ベースの情報サービスにおいて用いることができる。
【００９３】
従って、本発明は、交通路、自然の境界、及び人間の特定種類の行動に強く関連する他の現実世界の物体の地理的情報を用いて市街地を区分することによってジオブロックを生成するシステム及び方法を提供する、各ジオブロックは、交通路、湖沼、河川、丘陵または山岳地帯、レクリエーション区域、学校、空港、等のような大規模開発区域の境界のような現実世界の物体によって規定される少なくとも１つの境界を有し、近傍、オフィス、学校、空港、等のような特定の属性を示すメタデータを有することができる。実際に、ジオブロックの大部分は、各々がこうした現実世界の物体によって、その全部の辺または複数の辺上に境界を定められる。従って、これらのジオブロックは、現実世界の位置区分との高いレベルの関連性を有する特徴を形成し、道路交通による通り過ぎを自然に回避し、位置ベースの情報サービス及び位置ターゲティング目的の、フレキシブル（柔軟）な粒度のレベルを提供する。
【００９４】
例えば、図３１は、特定実施形態によるジオブロック得点サブシステム２２２０の概略表現であり、ジオブロック得点サブシステム２２２０は、ジオブロック定義サブシステム２２１０によって生成されるジオブロックに得点付けしてランク付けする。特定実施形態では、システム２２２０がコンピュータ／サーバーシステム２２０によって提供され、システム２２０は、サブシステム２２１０も提供するものと同じコンピュータ／サーバーシステム２２０とすることも、異なるコンピュータ／サーバーシステムにすることもできる。図３１に示すように、コンピュータ／サーバーシステム２２０内のプロセッサ２０２は、メインメモリ２０４にロードされたジオブロック得点付けソフトウェア・プログラム３１０１を実行すると、ジオブロック得点サブシステム２２２０を提供し（ジオブロック得点サブシステム２２２０として動作し）、ジオブロック得点サブシステム２２２０は、ジオブロック識別モジュール３１１０、在庫推定モジュール３１２０、重要業績評価指標（ＫＰＩ）推定モジュール３１３０、及び店舗来訪推定モジュール３１４０を含む。サブシステム２２２０はジオブロック得点モジュール３１５０をさらに含む。サブシステム２２２０は、サブシステム２２２０が使用及び／または生成したデータを記憶する複数のデータベースを利用し、これらのデータベースは、サブシステム２２１０が生成したジオブロックを記憶するデータベース３１６０、記録されているモバイルサプライデータを記憶するデータベース３１７０、ブロックレベルの推定結果を記憶する１つ以上のデータベース（例えば、データベース３１８０）、及びジオブロック選択用のデータベース３１９０を含み、上記ブロックレベルの推定結果は、ブロックレベルの在庫推定結果、ＫＰＩ推定結果、及び店舗来訪の推定結果を含む。これらのデータベースのいずれか、あるいは全部を、記憶装置２１０内、または他のサーバー／コンピュータ１２０内、及び／またはネットワーク２００内のＮＡＳ１２１内に配置することができる。
【００９５】
図３２は、特定実施形態による、ジオブロック得点サブシステム２２２０によって実行されるジオブロック得点方法３２００を示すフローチャートである。図３２に示すように、ジオブロック得点方法３２００は、あるブランドまたは事業エンティティに関連する店舗のような関心地点（ＰＯＩ）に関連するターゲット地域内のジオブロックを識別するステップ３２１０を含む。図３５に示すように、ターゲット地域は、ＰＯＩ１５０１の周りに描いた円３５００とすることができ、あるいは当該ブランドまたは事業用の広告キャンペーンによって設定される任意の形状または尺度の区域とすることができる。特定実施形態では、ジオブロック識別モジュール３１１０が、ジオブロック・データベース３１６０内で、ＰＯＩ３５０１に関連するターゲット地域３５００とほぼオーバーラップ（重複）する（例えば、識別される各ジオブロックの面積の少なくとも５０％がＰＯＩに関連するターゲット地域の内側にある）ジオブロックを検索することによって、ジオブロックを識別する。
【００９６】
方法３２００は、ブロックレベルの在庫を推定するステップ（３２２０）をさらに含み、このステップでは、在庫推定モジュール３１２０が、識別される各ジオブロック内の在庫を、異なるタイムフレームの次元に沿って、かつ異なるメタデータの次元に沿って集計することによって推定する。例えば、ブロックＩＤ1234568について、３０〜４０歳台の男性ユーザについて１日当たりの在庫を推定するために、直接的な方法は、要求ログ内に見られる要求の総数及び一意的なＵＩＤの総数の１日当たりの平均をとることとすることができ、この要求ログは、過去１週間（または１ケ月、等）のメタデータの要求及びブロックＩＤ要求を適格とする。他の一部の例では、線形回帰モデルまたは時系列モデルを用いて、異なるタイムフレームに適用された履歴的な記録（ログ）集積データに基づいて将来の在庫を予測する。
【００９７】
方法３２００は、ブロックレベルのキャンペーンＫＰＩを推定するステップ（３２３０）をさらに含み、このステップでは、ＫＰＩ推定モジュール３１３０が、表現（ｉｍｐ）ログ、クリックログ、及びＳＡＲログを利用して、クリックスルー（リンクをクリックする）率（ＣＴＲ：click through rate）、二次的行動率（ＳＡＲ：secondary action rate）、等のような重要業績評価指標を、識別されたジオブロック毎に推定する。この推定は、（ＢＬＯＣＫ＿ＩＤ（ブロックＩＤ）、ＣＭＰ＿ＩＤ、ＣＴＲ、ＴＦ）、及び（ＢＬＯＣＫ＿ＩＤ、ＣＭＰ＿ＩＤ、ＳＡＲ、ＴＦ）として表され、ここにＣＭＰ＿ＩＤはキャンペーンＩＤであり、ＴＦはＫＰＩを計算するために使用したタイムフレームである。一部の実現では、ジオブロックのサイズが比較的小さく、代表的なキャンペーンが１ケ月または２ヶ月しか続かないので、信頼性のあるＫＰＩを計算するのに十分な表現データ及びクリックデータをブロックレベルで収集することは困難である。例えば、平均ＣＴＲが約０．５％であり、信頼性のあるＳＡＲを推定するためのクリック数は少なくとも１００回または２００回であり、平均ＳＡＲが５％〜７％であるものとすれば、信頼性のあるＣＴＲを推定するためには、少なくとも２０００〜５０００の表現が時として必要になり得る。
【００９８】
この問題に応えるために、一部の実施形態では、ＫＰＩの推定をキャンペーンから垂直レベルまでロールアップし、従ってＣＴＲ及びＳＡＲの推定は（ＢＬＯＣＫ＿ＩＤ、ＶＥＲＴＩＣＡＬ＿ＩＤ（垂直ＩＤ）、ＣＴＲ、ＴＦ）及び（ＢＬＯＣＫ＿ＩＤ、ＶＥＲＴＩＣＡＬ＿ＩＤ、ＳＡＲ、ＴＦ）の組として表される。垂直は個々のキャンペーンのライフサイクルによって限定されないので、ＫＰＩ推定にとってより良好な個数を得るために、集計のタイムフレームも６ヶ月まで延長することができる。
【００９９】
一部の実現では、より良好なＫＰＩ推定をサポート（支援）するために、タイムフレーム次元のロールアップも必要になる。特定ブロックについて、過去３ヶ月分のデータを用いてＫＰＩをまず推定することができる。十分な量のデータが収集されれば、過去６か月分のデータを用いる。一部の実施形態では、タイムフレームを１年または１年超までロールアップすることができる。一部の実施形態では、タイムフレーム次元のロールアップに重み付けして、より近時のデータ点がより古いデータ点よりも高い重みを得るようにすることができる。タイムフレーム次元のロールアップが、一部のジオブロックについてＫＰＩを計算するのに十分なデータを生成することができない場合、大域的なキャンペーンレベルまたは大域的な垂直レベルにわたる平均値計算を用いて、これらのジオブロックについてのＫＰＩを推定することができる。
【０１００】
方法３２００は、ブロックレベルの店舗来訪（ＳＶ：store visitation）を推定するステップ（３２４０）をさらに含み、このステップでは、店舗来訪推定モジュール３１４０がブランド来訪の可能性の得点（ＳＶ得点）を、識別したジオブロック毎に計算する。そのブランドの総売上高が関心事である場合、この可能性の得点は、ブランドの顧客の来訪行動及び購買行動から導出することができる。一実施形態では、この可能性の得点を店舗来訪率（ＳＶＲ：store visitation rate）によって測定し、ＳＶＲは、あるジオブロック内に見られる一意的なＵＩＤのうち、所定のタイムフレーム（ＴＦ）内にあるブランド（ＢＲＡＮＤ＿ＩＤ）を来訪したＵＩＤの比率として定義される。この比率は、ユーザ行動モデル・データベース２２７０内のＳＶログ、及び位置履歴データベース２２６５内の要求ログを用いることによって、次のように計算される：
(a) タイムフレーム（ＴＦ）内に少なくとも１回、当該ＵＩＤの位置が所定ブロック（ＢＬＯＣＫ＿ＩＤ）によってカバーされるすべてのＵＩＤを要求ログから見出し、ＵＩＤの一意的な総数をカウントし、この総数がblock_unique変数を定義する；
(b) タイムフレーム（ＴＦ）内に関心事のブランド（ＢＲＡＮＤ＿ＩＤ）への少なくとも１回（またはｎ回、ここにｎ＞０）の店舗来訪を行った集合からＵＩＤをＳＶログから見出し、ＵＩＤの一意的な総数をカウントし、この総数がblock_sv変数を定義する；
(c) これら２つの一意的なＵＩＤの変数を用いてＳＶＲを次のように計算する：
block_svr＝block_sv／block_unique
【０１０１】
その代わりに、平均ブロックサイズが同様であり、より高いblock_svがより高いＳＶの可能性を直接示すものと仮定すれば、block_svrの代わりにblock_svを直接用いてＳＶ得点とする。
【０１０２】
特定実施形態では、ＳＶ得点をステップ(b)におけるように計算するが、ある反復的なパターンでブランドを来訪したユーザのみを考慮する。例えば、ＳＶ得点は、所定タイムフレームＴＦ内に１週間に少なくとも１回ブランドを来訪したユーザの数として定義することができる。
【０１０３】
方法３２００は、キャンペーン毎にジオブックを初期化及び／または更新するステップ（３２５０）をさらに含み、このステップでは、ジオブロック得点モジュール３１５０が、特定のキャンペーンについてのジオブロック３１９０の関連性尺度を、モジュール３１２０、３１３０、及び３１４０からの在庫推定値、ＫＰＩ推定値、及び店舗来訪推定値の供給に基づいて決定する。
【０１０４】
図３３は、特定実施形態による、ジオブロック得点モジュール３１５０によって実行される初期化及び／または更新プロセス３２５０を示すフローチャートである。図３３に示すように、プロセス３２５０は、関連性尺度または業績得点尺度を、キャンペーンの目標に基づいて決定するステップ（３２５２）を含む。例えば、キャンペーンの目標がユーザ・クリックの関わりを最大にすることにある場合、ＣＴＲを業績得点として用いる。あるいは、キャンペーンの焦点がクリック後の二次的行動にある場合、ＣＴＲとＳＡＲとの積は、出来高
ＹＩＥＬＤ（出来高）＝ＣＴＲ×ＳＡＲ
として一般に参照され、得点として用いることができる。あるいは、キャンペーンの目標がブランド・ロイヤルティー（ブランド忠実度、ブランド信仰、ブランドへのこだわり）に達することにある場合、ＳＶＲ（block_svr）及び／またはＳＶ（block_sv）を用いることができる。より一般的な場合には、得点尺度はこれらの異なるパラメータの重み付き総和として次式のように表すことができる：
得点＝ｗ１×ＣＴＲ＋ｗ２×ＹＩＥＬＤ＋ｗ３×ＳＶＲ＋ｗ４×ＳＶ
ここに、ｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４は特定のキャンペーン目標に基づく調整可能な重み係数である。ＣＴＲ及びＳＡＲ×ＣＴＲは、あるキャンペーンについての２つのあり得るＫＰＩ目標であり；ＳＶＲ及びＳＶは上述したように２つのあり得るＳＶ得点推定値である。
【０１０５】
特定実施形態では、ブロック品質得点を、正規化した変数を用いて次式のように定義する：
得点＝ｗ１×Ｎ(ＣＴＲ)＋ｗ２×Ｎ(ＹＩＥＬＤ)＋ｗ３×Ｎ(ＳＶＲ)＋ｗ４×Ｎ(ＳＶ)
ここに、正規化関数Ｎ( )は次式：
Ｎ(ｘ)＝(ｘ−ｍ)／ＳＴＤ
のようなガウス正規化関数とすることができ、ｍはｘの平均値であり、ＳＴＤはターゲットとなり得るジオブロック（即ち、所定キャンペーンにおけるターゲット地域内のジオブロック）である。特定実施形態では、プロセス３２５０が、ジオブロック業績得点を、キャンペーンにおけるターゲット地域内で識別されるジオブロック毎に、当該キャンペーンの業績得点尺度に基づいて計算するステップ（３２５４）をさらに含む。なお、ターゲット地域はキャンペーンによって設定される変数である。この地域は、ブランドの事業位置を囲む円形の範囲、複数の郵便番号、都市、州、さらには国家とすることができる。
【０１０６】
特定実施形態では、地理的領域（またはジオブロック）についての業績得点が、具体的なキャンペーン業績目標に依存する。例えば、一部の場合には、キャンペーンの目標が、より多数の人が自分のブランドの店舗を来訪することを後押しすることにある。従って、地理的領域の業績得点は、ユーザがこの地理的領域を来訪した後に、このユーザがあるブランドの店舗を来訪する可能性として定義することができる。特定実施形態では、次の手順を用いてその可能性を推定して、地理的領域毎の業績得点を導出することができる： 
(a) ブランドの顧客がある地理的領域を来訪する確率または比率Ｐaを、上述したように、そして同時係属の米国特許出願第１５／２８９１０４号、２０１６年１０月７日出願、発明の名称”Method and Apparatus for Measuring Effect of Information Delivered to Mobile Devices”（特許文献３）中に記載されているように推定し、この特許出願はその全文を参照することによって本明細書に含める；
(b) 局所的区域内（例えば、ＰＯＩから２０マイル以内）の一般人がある地理的領域を来訪する確率Ｐbを推定する；
(c) 地理的領域毎の比率Ｐa／Ｐbを、ある地理的領域を来訪中の人物が関心事のブランドも来訪する可能性の推定値として用いる。この推定値は、単独で、あるいはＫＰＩ得点のような他の因子と組み合わせて用いて、例えば、重み付き（加重）平均値を用いて、あるジオブロックについての業績得点を得ることができる。
【０１０７】
従って、ジオブロックは、異なる関心事またはパラメータを有する情報キャンペーンに対して異なるように得点付けすることができる。例えば、図３４Ａに、ＰＯＩ３４０１の周りのジオブロックの得点を示し、これらのジオブロックは、情報キャンペーンのプロットの中心付近の小さい正方形３４０１によって表され、ここではより暗色のジオブロックがより高い業績得点を有するジオブロックを表す。図３４Ｂに、ＰＯＩ３４０１の周りの同じジオブロックの得点を異なる情報キャンペーンについて示し、ここではより暗色のジオブロックがより高い業績得点を有するジオブロックを表す。これらの図に示すように、同じＰＯＩの周りの同じジオブロックの相対得点は、異なるキャンペーン・パラメータまたはキャンペーン目標に対して非常に異なり得る。例えば、図３４Ａでは、ジオブロック３４０２がジオブロック３４０３よりも相対的に高い得点を有するが、図３４Ｂでは、ジオブロック３４０３よりも相対的に低い得点を有する。
【０１０８】
特定実施形態では、プロセス３２５０が、ターゲット地域内で識別したジオブロックを、その業績得点に基づいてランク付けするステップ（３２５６）と、最良の業績得点を有するジオブロックを選択してキャンペーンのターゲット区域を形成するステップ（３２５８）とをさらに含む。特定実施形態では、特定閾値を上回る業績得点を有するジオブロックを選択する。特定実施形態では、ブロックレベルの在庫推定値を用いて、上記選択のプロセスを、十分なブロックがターゲット区域内に含まれることを確認するように導いて、総在庫がキャンペーン予算の目的にとって十分であるようにすることができる。例えば、ウォルマート（Walmart：登録商標）社のキャンペーンが１日当たり５０００ドルの予算を有する場合、選択したジオブロックは少なくとも１日当たり５０００ドルの総予算を有するべきである。多数の場合に、円滑な出荷を補償するためには、１日当たりの在庫の用意が予算を十分に上回るべきである。
【０１０９】
図３５に、カリフォルニア州マウンテンビュー市内のウォルマート（登録商標）店舗（ＰＯＩ）による超ローカル（局地的）なキャンペーンのターゲット区域を形成するために選択したジオブロックの例を示す。円３５００がキャンペーンのターゲット地域であり、この円の中心付近にピンク色で示すジオブロック３５０２がＰＯＩ３５０１（即ち、ウォルマート（登録商標）の店舗）であり、濃い灰色（ダークグレー）のジオブロック（即ち、ジオブロック３５０３、３５０４、３５０６、及び３５０７）は、キャンペーンのお届け用に選択した最良業績のジオブロックである。灰色（グレー）のジオブロック３５０３、３５０４、３５０６、及び３５０７は、ターゲット地域３５００と実質的に（即ち、それぞれの区域の半分以上が）オーバーラップするジオブロックから選択され、これらが一緒に上記ＰＯＩに対する動的なジオフェンスまたはターゲット区域を規定する。なお、ジオブロック３５０３は、実際には当該ジオブロック３５０３よりもＰＯＩ３５０１に近い他のジオブロック（例えば、ジオブロック３５０７、３５０８、及び３５０９）を差し置いて選択され、従って、ＰＯＩ、及び他に選択された１つ以上のブロックから、選択されていない１つ以上のジオブロックによって分離されている。本例では、ジオブロック３５０５以外は、他の選択されたジオブロックはＰＯＩを包含するジオブロック３５０２に隣接していない。また、本例中に示すように、選択したジオブロックは、ＰＯＩを包含するジオブロックを含まないことさえもできる。従って、本発明における方法を用いて形成されるターゲット区域は、成功の可能性に基づいてターゲット地域を選択することによって特定キャンペーンの業績を最適化することに、より適合する。
【０１１０】
他の一部の実現では、ＫＰＩ得点とＳＶ得点とを、その日の異なる時刻に推定することができ、このことは各ブロックの品質得点も時刻によって進化することを意味する。このことは時間と共に変化する動的なフェンス設計をもたらし、こうしたフェンス設計は朝の時間帯と晩の時間帯とで異なるフェンスを規定する。
【０１１１】
図３６を参照すれば、特定実施形態によれば、地理的領域選択サブシステム２２２５は、ジオブロックベースのターゲット決定モジュール３６１０、リアルタイム進度推定モジュール３６３０、地理的領域選択モジュール３６４０、及び空間インデックス構築モジュールを含み、これらのモジュールは、１つ以上のソフトウェア・プログラムを実行する１つ以上のコンピュータ／サーバーシステム２２０によって提供される。ジオブロックベースのターゲット決定モジュール３６１０は、情報サーバー、例えばモバイル向け発行元、広告代理店、及び／または広告取引所、等がネットワーク１１０経由で提出する情報要求を受信して処理する。各情報要求は、１つのモバイル機器に関係し、ジオブロックベースのターゲット決定モジュール３６１０に、例えばそれぞれの情報を搬送する複数のデータ単位を含むデータ・パケットの形式で到着し、これらの情報は、例えば当該モバイル機器（またはそのユーザ）の識別番号（ＵＩＤ）、当該モバイル機器のメーカー／型式（例えば、アイフォーン（登録商標）６Ｓ）、当該モバイル機器上で実行中のオペレーティングシステム（例えば、ｉＯＳ１０．０．１）、当該モバイル機器のユーザの属性（例えば、年齢、性別、教育水準、所得水準、等）、当該モバイル機器の位置（例えば、都市、州、郵便番号、ＩＰ（Internet Protocol：インターネット・プロトコル）アドレス、緯度／経度またはＬＬ、等）である。要求データ・パケットは、要求のタイムスタンプ、要求のＩＤ、及び他のデータ／情報を含むこともできる。
【０１１２】
特定実施形態では、ジオブロックベースのターゲット決定モジュール３６１０が、図３６に示すように要求データ・パケットを処理する方法３６００を実行する。方法３６００は、インターネットのようなネットワークへの接続を通して情報要求を受信するステップ（３６１１）と、情報要求中の位置データに基づいてモバイル機器位置を導出するステップ（３６１３）と、モバイル機器位置が１つ以上の所定の場所またはジオフェンスをトリガするか否かを判定するステップ（３６１５）と、モバイル機器位置が１つ以上の所定の場所またはジオフェンスをトリガする場合に、要求を満足させるための措置を講じるステップ（３６１７）と、処理した要求中の情報を分析用に位置履歴データベース２２６５内に記憶するステップ（３６１９）とを含む。
【０１１３】
特定実施形態では、モバイル機器位置を導出するステップ（３６１３）が、特許文献２に記載されたスマート位置測定システム及び方法を用いて、要求中の位置情報を処理し、特許文献２はその全文を参照することによって本明細書に含める。導出したモバイル機器位置を用いて、空間インデックス・データベース２２５５内で、要求に関係するモバイル機器が位置し得るジオフェンスを検索する。広告の要求が、トリガされたジオフェンスを有するものとして空間インデックス・データベース２２５５内に見出された場合、この要求に、当該ジオフェンスに対応するタグで注釈を付ける。これらのタグは、事業／ブランド名、当該事業／ブランド名に関連する製品またはサービス、及び当該ジオフェンス、等を識別することができ、注釈付きの要求を生じさせる。
【０１１４】
特定実施形態では、要求を満足させるステップが、注釈付きの要求を、キャンペーン・データベース２２６０内に記憶されている複数の情報キャンペーンのマッチング（適合）基準と比較し、予算、進度のような他の因子を考慮に入れる。特定実施形態では、要求を満足させるステップが、注釈付きの要求を情報サーバーシステムに提供することを含むことができ、この情報サーバーシステムはリアルタイム・ビッディング（ＲＴＢ：real time bidding：リアルタイムの入札、競売）を用いる。リアルタイム・ビッディング（ＲＴＢ）に基づく代表的な広告提供システムでは、要求を適格とすることは必ずしも要求を満足させることではなく、従って必ずしも表現事象を生じさせることではない。例えば、広告キャンペーンは進度予算を使い果たすこと、または同じ要求が２つ以上のキャンペーンを適格とすること、あるいはジオブロックベースのターゲット決定モジュール３６１０が落札しないことがある。
【０１１５】
進度合わせは、広告に対する投資収益率（ＲＯＩ：return on investment）を最適化するように、広告主の予算を時間に応じて費やす方法を決定する制御論理である。進度合わせなしでは、情報サーバーシステムは、できる限り多数の適合する（マッチング）要求を満足させようとして、キャンペーンの早期段階でキャンペーン予算を使い果たす。進度合わせにより、１つ以上の定期的な（例えば、１時間当たり、１日当たり、または１週間当たり）の出荷目標（予算）を設定し、情報サーバーシステム２２００は、段階的な方法を用いて、情報キャンペーンの１日当たりまたは１時間当たりの出荷目標を満足するように、この情報キャンペーンに適合する要求を満足させる進度を合わせる計画を策定する。こうして、あるキャンペーンに適合する広告要求は、特定の定期的目標に達しないか、関係予算を使い果たしていない際のみに満たされる。
【０１１６】
従って、上記注釈付き要求中の上記データ単位及びタグが１つ以上の情報キャンペーンに適合するものと判定すると、ジオブロックベースのターゲット決定モジュール３６１０または他の情報サーバーシステムは、当該要求を満足させるべきか否か、及び当該要求を満足させるためにどのマッチング（適合する）広告キャンペーンを選択すべきかを、進度、履歴的データ用データベース２２６５内に記憶されている関係モバイル機器（ユーザ）の行動についての履歴的データ、等のような因子に基づいて決定する。上記要求は、選択した情報キャンペーンに関連する文書へのリンクを上記注釈付き要求に貼り付けて、この注釈付き要求を、モバイル機器とやり取りするモバイルサービス・プロバイダ、例えばモバイル向け発行元、広告代理店、及び／または広告取引所、等にネットワーク１１０経由で送信する。ジオブロックベースのターゲット決定モジュール３６１０は、１つ以上の情報キャンペーンに関連する文書が、関係するモバイル機器に届けられたか（あるいは当該モバイル機器上で表現されたか）否かを監視して、そのフィードバックをリアルタイム進度推定モジュール３６３０に提供することも行う。
【０１１７】
情報キャンペーンの開始時に、地理的領域またはジオブロックの初期の集合を、地理的領域得点サブシステム２２２０によって提供する。キャンペーンがリアルタイムで進むに連れて、リアルタイム進度推定モジュール３６３０が、キャンペーンの進度状態を、ジオブロックベースのターゲット決定モジュール３６１０によって提供されるフィードバックに基づいて周期的に推定する。地理的領域選択モジュール３６４０は、リアルタイム進度推定モジュール３６３０によって提供される進度状態を、当該キャンペーンの所定の進度目標と比較して、ターゲット区域内に含まれる地理的領域の数を相応に増加／減少させる。リアルタイム進度推定モジュール３６３０は、ターゲット区域の動特性を、例えば、ジオフェンスが更新される速さ、及び当該ジオフェンスが含むことができる地理的領域の最小／最大数により制御する。こうして、リアルタイム進度推定モジュール３６３０は、業績と進度とのバランス、並びにそれらの達成可能な最小／最大値を制御する。
【０１１８】
従って、情報サーバーシステム２２００は、モバイルユーザに関係する情報を受信し処理して、モバイルユーザが特定の情報サービスを受信する潜在的な候補者であるか否かを判定する。同時に、地理的領域選択サブシステム２２２５は、特定の情報キャンペーンに関係する情報がモバイルユーザに提供される速さ（即ち、進度状態）を追跡して、この情報キャンペーンに関連するターゲット区域内に含まれるジオブロックの数を相応に調整して、業績と進度とのバランスに達する。
【０１１９】
図３７Ａ〜３７Ｃに、特定実施形態によるこうした動的な調整プロセスを示す。図３７Ａ〜３７Ｃは、関心地点３７０１の周りのジオブロックのプロット（経過）であり、関心地点３７０１は、プロットの中心付近の小さい正方形３７０１によって表す。比較的暗色の陰影を付けたジオブロックは、特定時刻に、情報キャンペーンに関連するターゲット区域内に含まれるジオブロックである。これらの比較的暗色の陰影付き区域内に位置するモバイル機器ユーザが、情報サービスを受信する潜在的候補である。第１期間中のより早い時刻には、図３７Ａに示すように、第１閾値を上回る業績得点を有するジオブロックのみがターゲット区域内に含まれる。図３７Ａ〜３７Ｃより、進度目標に達していないことを示す進度状態に応答して、より多数のジオブロックが、情報キャンペーンのターゲット区域の一部として次第に含まれていく。例えば、図３７Ａに示すように元々ターゲット区域内に含まれないジオブロック３７０２が今度はターゲット区域に加わる。図３７Ｂでは、第１閾値よりも低い第２閾値を上回る業績得点を有するジオブロックがターゲット区域内に含まれ、その後の図３７Ｃでは、より多数の要求が進度目標を満足する必要があるものと判定された際に、第２閾値よりも低い第３閾値を上回る業績得点を有するジオブロックがターゲット区域内に含まれる。例えば、図３７Ａまたは３７Ｂに示すように元々ターゲット区域内に含まれないジオブロック３７０３が、今度は含まれている。従って、進度目標よりも遅れている情報キャンペーンについてジオブロックの数を増加させることによって、あるいは進度目標よりも進んでいる情報キャンペーンについてジオブロックの数を減少させることによって、このキャンペーンを最適化して業績と進度とのバランスに達することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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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２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４Ａ】
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【図３４Ｂ】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７Ａ】
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【図３７Ｂ】
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【図３７Ｃ】
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【国際調査報告】
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