(57)【要約】  様々な実施形態では、低コストかつ効率的なサンプリングおよび推定のアルゴリズムを使用して、位置に基づくネットワークの地理的な区域内でベニュー（つまり場所）の代表的なサンプルの組を得するための方法および装置を提供する。特に、動的でランダムな区域サンプリング・アルゴリズムは、地理的な区域内でターゲット位置をランダムに選択し、次に、ベニューの密度予測に基づいて、地理的な領域内のターゲット位置を含む下位領域を決定する。ベニューの密度予測は、地理的な区域内の２つ以上の比較可能な位置のベニュー密度の加重平均に基づく。
2016500862.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
探索区域内でベニュー・データセットを提供するための装置であって、
データ記憶装置と、
前記データ記憶装置に通信できるように接続されたプロセッサであって、
前記探索区域においてターゲット位置をランダムに選択し、
第１の比較可能な位置を選択し、前記第１の比較可能な位置は、第１のベニュー密度を持ち、
第２の比較可能な位置を選択し、前記第２の比較可能な位置は、第２のベニュー密度を持ち、
前記ターゲット位置、前記第１および第２の比較可能な位置、ならびに前記第１および第２のベニュー密度に基づいて、前記探索区域内の下位区域を決定し、かつ
前記下位区域内の１組の内ベニューを決定する
ように構成され、
前記第１および第２の比較可能な位置は、前記探索区域内の他の既知の位置より高い関連を持つと決定される
プロセッサと
を含む装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、
前記下位区域が、前記探索区域内の複数の他の既知の下位区域の少なくとも１つと重複するという決定に基づいて、前記下位区域を調節する
ようにさらに構成される請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、
前記探索区域において第２のターゲット位置をランダムに選択し、
前記第２のターゲット位置が前記下位区域に位置するという決定に基づいて、内ベニューの組を選択する
ようにさらに構成される請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記下位区域の領域は、前記第１および第２の比較可能な位置の加重平均および前記第１および第２のベニュー密度に基づく請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記より高い関連は、前記探索区域内の他の既知の位置と前記ターゲット位置との間のそれぞれの距離と比較したときの、前記第１の比較可能な位置と前記ターゲット位置との間の距離に基づく請求項１に記載の装置。
【請求項６】
探索区域内でベニュー・データセットを提供するための方法であって、
データ記憶装置に通信できるように接続されたプロセッサで、前記探索区域においてターゲット位置をランダムに選択するステップと、
前記データ記憶装置と協働するプロセッサによって、第１の比較可能な位置を選択するステップであって、前記第１の比較可能な位置は、第１のベニュー密度を持つステップと、
前記データ記憶装置と協働するプロセッサによって、第２の比較可能な位置を選択するステップであって、前記第２の比較可能な位置は、第２のベニュー密度を持つステップと、
前記データ記憶装置と協働するプロセッサによって、前記ターゲット位置、前記第１および第２の比較可能な位置、ならびに前記第１および第２のベニュー密度に基づいて、前記探索区域内の下位区域を決定するステップと、
前記データ記憶装置と協働するプロセッサによって、前記下位区域内の１組の内ベニューを決定するステップと
を含み、
前記第１および第２の比較可能な位置は、前記探索区域内の他の既知の位置より高い関連を持つと決定される
方法。
【請求項７】
前記データ記憶装置と協働する前記プロセッサによって、前記下位区域が、前記探索区域内の複数の他の既知の下位区域の少なくとも１つと重複するという決定に基づいて、前記下位区域を調節するステップ
をさらに含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記データ記憶装置と協働する前記プロセッサによって、前記探索区域において第２のターゲット位置をランダムに選択するステップと、
前記データ記憶装置と協働する前記プロセッサによって、前記第２のターゲット位置が前記下位区域に位置するという決定に基づいて、内ベニューの前記組を選択するステップと
をさらに含む請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記下位区域の領域は、前記第１および第２の比較可能な位置の加重平均および前記第１および第２のベニュー密度に基づく請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記より高い関連は、前記探索区域内の他の既知の位置と前記ターゲット位置との間のそれぞれの距離と比較したときの、前記第１の比較可能な位置と前記ターゲット位置との間の距離に基づく請求項６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に、位置に基づくネットワークにおいてベニュー（ｖｅｎｕｅ）収集を提供するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この節では、本発明についてより深い理解を促すために役に立つ可能性がある態様を紹介する。したがって、この節の記述は、これを考慮して読むべきであり、従来技術には何があるか、または従来技術には何がないかに関する自白として理解するべきではない。
【０００３】
一部の既知の位置に基づくネットワーク（ＬＢＮ：Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｂａｓｅｄ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）では、ベニュー・データセットの収集は、ユーザの友人関係およびベニューでのチェックインなどベニューのデータを取得するために、地理的な区域のネットワーク全体を横断する（たとえば、全数探索を実行する）ことによって収集される。他の既知のＬＢＮでは、ベニュー・データセットの収集は、ランダム・ウォークまたは幅優先探索などのサンプリング・アルゴリズムを使用して実行される。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
様々な実施形態では、低コストかつ効率的なサンプリングおよび推定のアルゴリズムを使用して、位置に基づくネットワークの地理的な区域内でベニュー（つまり場所）の代表的なサンプルの組を取得するための方法および装置を提供する。特に、動的でランダムな区域サンプリング・アルゴリズムでは、地理的な区域内においてターゲット位置をランダムに選択し、次に、ベニューの密度予測に基づいて、地理的な区域内でターゲット位置を含む下位区域を決定する。ベニューの密度予測は、地理的な区域内の２つ以上の比較可能な位置のベニュー密度の加重平均に基づく。
【０００５】
一実施形態では、探索区域内でベニュー・データセットを提供するための装置が提供される。装置は、データ記憶装置およびプロセッサを含む。プロセッサは、探索区域においてターゲット位置をランダムに選択し、第１の比較可能な位置を選択し、第１の比較可能な位置は、第１のベニュー密度を持ち、第２の比較可能な位置を選択し、第２の比較可能な位置は、第２のベニュー密度を持ち、ターゲット位置、第１および第２の比較可能な位置、ならびに第１および第２のベニュー密度に基づいて、探索区域内の部分区域を決定し、下位区域内で１組の内ベニューを決定するようにプログラムされている。ここで第１および第２の比較可能な位置は、探索区域内の他の既知の位置より高い関連を持つと決定される。
【０００６】
第２の実施形態では、探索区域内でベニュー・データセットを提供するための方法が提供される。方法は、探索区域においてターゲット位置をランダムに選択するステップと、第１の比較可能な位置を選択するステップであって、第１の比較可能な位置は、第１のベニュー密度を持つステップと、第２の比較可能な位置を選択するステップであって、第２の比較可能な位置は、第２のベニュー密度を持つステップと、ターゲット位置、第１および第２の比較可能な位置、ならびに第１および第２のベニュー密度に基づいて、探索区域内の下位区域を決定するステップと、下位区域内で１組の内ベニューを決定するステップとを含む。ここで第１および第２の比較可能な位置は、探索区域内の他の既知の位置より高い関連を持つと決定される。
【０００７】
第３の実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータによって実行された場合に、コンピュータに方法を実行させる命令を格納するために提供される。方法は、第１の比較可能な位置を選択するステップであって、第１の比較可能な位置は、第１のベニュー密度を持つステップと、第２の比較可能な位置を選択するステップであって、第２の比較可能な位置は、第２のベニュー密度を持つステップと、ターゲット位置、第１および第２の比較可能な位置、ならびに第１および第２のベニュー密度に基づいて、探索区域内の下位区域を決定するステップと、下位区域内で１組の内ベニューを決定するステップとを含む。ここで第１および第２の比較可能な位置は、探索区域内の他の既知の位置より高い関連を持つと決定される。
【０００８】
上記の実施形態のいずれでも、プロセッサは、サンプリング予算を決定し、サンプリング予算が満たされるまで（ａ）〜（ｆ）を繰り返すようにさらにプログラムされている。（ａ）〜（ｆ）は、（ａ）探索区域において新しいターゲット位置をランダムに選択するステップと、（ｂ）新しい第１の比較可能な位置を選択するステップであって、新しい第１の比較可能な位置は、新しい第１のベニュー密度を持つステップと、（ｃ）新しい第２の比較可能な位置を選択するステップであって、新しい第２の比較可能な位置は、新しい第２のベニュー密度を持つステップと、（ｄ）新しいターゲット位置、新しい第１および新しい第２の比較可能な位置、ならびに新しい第１および新しい第２のベニュー密度に基づいて、探索区域内で新しい下位区域を決定するステップと、（ｅ）新しい下位区域内で１組の新しい内ベニューを決定するステップとを含む。（ｆ）ここで新しい第１および新しい第２の比較可能な位置は、探索区域内の他の既知の有効な位置より高い関連を持つと決定される。
【０００９】
上記の実施形態のいずれでも、プロセッサは、下位区域が、探索区域内の複数の他の既知の下位区域の少なくとも１つと重複するという決定に基づいて、下位区域を調節するようにさらにプログラムされる。
【００１０】
上記の実施形態のいずれでも、プロセッサは、探索区域において第２のターゲット位置をランダムに選択し、第２のターゲット位置が下位区域に位置するという決定に基づいて、内ベニューの組を選択するようにさらにプログラムされる。
【００１１】
上記の実施形態のいずれでも、下位区域の領域は、第１および第２の比較可能な位置の加重平均ならびに第１および第２のベニュー密度に基づく。
【００１２】
上記の実施形態のいずれでも、下位区域の領域は、ベニュー返却制限（ｖｅｎｕｅ  ｒｅｔｕｒｎ  ｌｉｍｉｔ）にさらに基づく。
【００１３】
上記の実施形態のいずれでも、より高い関連は、探索区域内の他の既知の位置とターゲット位置との間のそれぞれの距離と比較して、第１の比較可能な位置とターゲット位置との間の距離に基づく。
【００１４】
上記の実施形態のいずれでも、より高い関連は、第１の比較可能な位置の第１の地理的な地形特性およびターゲット位置の第２の地理的な地形特性にさらに基づく。
【００１５】
上記の実施形態のいずれでも、より高い関連は、ターゲット位置に関する第１の比較可能な位置の方向と、ターゲット位置に関する第２の比較可能な位置との間の関係にさらに基づく。
【００１６】
上記の実施形態のいずれでも、内ベニューの組の決定は、下位区域の完全なベニュー探索を実行するようにプロセッサを構成するステップを含む。
【００１７】
上記の実施形態のいずれでも、方法は、下位区域が、探索区域内の複数の他の既知の下位区域の少なくとも１つと重複するという決定に基づいて、下位区域を調節するステップをさらに含む。
【００１８】
上記の実施形態のいずれでも、方法は、探索区域において第２のターゲット位置をランダムに選択するステップと、第２のターゲット位置が、下位区域に位置するという決定に基づいて、内ベニューの組を選択するステップとをさらに含む。
【００１９】
添付の図面において、様々な実施形態について説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】位置に基づくサービス・アプリケーションのために、位置に基づくサービス・システム１００の実施形態を含むクラウド・ネットワークを示す図である。
【図２】図１の位置に基づくサービス・システム１００で規定された地理的な区域内でベニューを収集するためのＤＲＲＳサーバ（たとえば、図１のＤＲＲＳサーバ１５０）のための方法２００の実施形態を示すフローチャートである。
【図３】図２の方法２００の一実施形態を示す図である。
【図４】図３の全数探索アルゴリズムを示す図である。
【図５】動的でランダムな区域サンプリング（ＤＲＲＳ：Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｒｅｇｉｏｎ  Ｓａｍｐｌｉｎｇ）を使用して、図１の位置に基づくサービス・システム１００で識別された地理的な区域内でベニューを収集するためのＤＲＲＳサーバ（たとえば図１のＤＲＲＳサーバ１５０）のための方法５００の実施形態を示すフローチャートである。
【図６】図５の方法５００の一実施形態を示す図である。
【図７】図６のＤＲＲＳ探索アルゴリズムを示す図である。
【図８】図１のＤＲＲＳサーバ１５０など様々な装置８００の実施形態を概略的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
理解を容易にするために、本質的に同じもしくは類似の構造、または本質的に同じもしくは類似の機能を持つ要素を示すために、同一の参照番号が使用されている。
【００２２】
記述および図面は、単に本発明の原理を示すものである。本明細書に明示的に記述して示していないが、本発明の原理を具体化し、その範囲に含まれる様々な配置を当業者であれば考案できることを理解されるだろう。さらに、本明細書に詳述したすべての例は、原則として、読者が本発明の原理、およびその技術を推進する発明者（ら）によって提供された概念を理解するのを支援するために、教育のみを目的とすることを明確に意図するものであり、そのような具体的に詳述された例および条件に限定しないものとして解釈するべきである。さらに、本明細書に使用する「または（ｏｒ）」という用語は、そうでないことが明記されていない限り（たとえば、「さもなければ（ｏｒ  ｅｌｓｅ）」または「別の方法では（ｏｒ  ｉｎ  ｔｈｅ  ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ）」など）、非排他的な「または（ｏｒ）」を示している。また、本明細書に記述した様々な実施形態は、必ずしも相互排他的ではなく、一部の実施形態は、新しい実施形態を形成するために、１つまたは複数の他の実施形態と組み合わせることができる。
【００２３】
様々な実施形態では、低コストかつ効率的なサンプリングおよび推定のアルゴリズムを使用して、位置に基づくネットワークの地理的な区域内でベニュー（つまり場所）の代表的なサンプルの組を取得するための方法および装置を提供する。特に、動的でランダムな区域サンプリング・アルゴリズムは、地理的な区域内においてターゲット位置をランダムに選択し、次に、ベニューの密度予測に基づいて、地理的な区域内のターゲット位置を含む下位区域を決定する。ベニューの密度予測は、地理的な区域内の２つ以上の比較可能な位置のベニュー密度の加重平均に基づく。
【００２４】
有利なことに、動的でランダムな区域サンプリングは、都市または国々など比較的大きな区域に適用することができ、サンプリングされたユーザおよびベニューの局所性（ｌｏｃａｌｉｔｙ）を制御することができる。
【００２５】
有利なことに、地理的な区域内のベニューの代表的なサンプリングは、ベニューの総数、チェックイン分布などを含む、様々な統計を推定するために利用することができる。そのような推定された統計により、ターゲットを絞ったマーケティングで使用される人気のあるルート検出やユーザ移動予測など、位置に基づくネットワークの異なる態様について理解する際に役に立つ見識を提供することができる。
【００２６】
図１は、位置に基づくサービス・アプリケーションのために、位置に基づくサービス・システム１００の実施形態を含むクラウド・ネットワークを示す図である。位置に基づくサービス・システム１００は、通信路を通じて位置アプリケーション・サーバ１４０−１〜１４０−ｎ（まとめて位置アプリケーション・サーバ１４０）の１つまたは複数に存在する、１つまたは複数の割り当てられた位置に基づくサービス・アプリケーションのインスタンス（明瞭さのために図示せず）にアクセスする、１つまたは複数のクライアント１２０−１〜１２０−ｎ（まとめてクライアント１２０）を含む。通信路は、クライアント通信チャネル１２５−１〜１２５−ｎ（まとめてクライアント通信チャネル１２５）の適切な１つ、ネットワーク１３０、およびＬＡＳ通信チャネル１４５−１〜１４５−ｎ（まとめてＬＡＳ通信チャネル１４５）の１つを含む。位置に基づくサービス・アプリケーションのインスタンスは、ＤＲＲＳ通信路を通じてベニュー・データベース１６０−１〜１６０−ｎ（まとめてベニュー・データベース１６０）の１つまたは複数からＤＲＳＳサーバ１５０によって収集されたベニューの代表的なサンプルの組を利用する。ＤＲＲＳ通信路は、ＤＲＲＳサーバ通信チャネル１５５およびベニュー・データベース通信チャネル１６５−１〜１６５−ｎ（まとめてベニュー・データベース通信チャネル１６５）の１つまたは複数を含む。
【００２７】
クライアント１２０は、クライアント通信チャネル１２５の１つまたは複数を介して、ネットワーク１３０を通じて情報を送信または受信できる任意のタイプの通信デバイスを含むことができる。たとえば、通信デバイスは、シン・クライアント、スマートフォン（たとえばクライアント１２０−ｎ）、パーソナル・コンピュータまたはラップトップ型コンピュータ（たとえばクライアント１２０−１）、サーバ、ネットワーク・デバイス、タブレット、テレビのセットトップ・ボックス、メディア・プレイヤなどの場合がある。通信デバイスは、処理または記憶などタスクの一部を実行するために、代表的なシステム内の他のリソースに依存する場合があるか、またはタスクを独立して実行することができる場合がある。ここでは２つのクライアントを示しているが、システム１００は、より少ない、またはより多いクライアントを含むことができることを理解されるだろう。さらに、クライアントは、動作中の様々なときにシステムに追加または削除できるため、いつでもクライアントの数は動的な場合がある。
【００２８】
通信チャネル１２５、１４５、１５５、および１６５は、ワイヤレス通信（たとえばＬＴＥ、ＧＳＭ、ＣＤＭＡ、ブルートゥース）、ＷＬＡＮ通信（たとえばＷｉＦｉ）、パケット・ネットワーク通信（たとえばＩＰ）、広帯域通信（たとえばＤＯＣＳＩＳおよびＤＳＬ）、ストレージ通信（たとえばファイバ・チャネル、ｉＳＣＳＩ）など、１つまたは複数の通信チャネルを通じて通信をサポートする。単一の接続として描写しているが、通信チャネル１２５、１４５、１５５、および１６５は、任意の数の通信チャネルまたは組み合わせの場合があることを理解されるだろう。
【００２９】
ネットワーク１３０は、任意の数のアクセス・ノードおよびエッジ・ノードならびにネットワーク・デバイスならびに任意の数および構成のリンクを含む。さらに、ネットワーク１３０は、ＬＴＥ、ＧＳＭ、ＣＤＭＡ、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイヤレス・ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）などを含む、任意の組み合わせおよび数のワイヤレスまたはワイヤラインのネットワークを含む場合があることを理解されたい。
【００３０】
位置アプリケーション・サーバ１４０は、位置に基づくサービス・アプリケーションのインスタンスを提供する任意の装置の場合がある。ここでは２つの位置アプリケーション・サーバのみを示しているが、システム１００は、より少ない、またはより多い位置アプリケーション・サーバを含むことができることを理解されたい。
【００３１】
ＤＲＲＳサーバ１５０は、ベニュー・データベース１６０の１つまたは複数から地理的な区域内の１組のベニューを取得する任意の装置の場合がある。特に、ＤＲＲＳサーバ１５０は、ベニューの総数、チェックイン分布、そのベニューに人々が残したチップ（Ｔｉｐ）などを含む様々な統計を推定するために、ベニュー・データベース１６０の１つまたは複数から区域におけるベニューの代表的なサンプルの組を取得する。ここでは１つのＤＲＲＳサーバのみを示しているが、システム１００は、より多くのＤＲＲＳサーバを含むことができることを理解されたい。
【００３２】
ベニュー・データベース１６０のそれぞれは、ＤＲＲＳサーバ１５０によって必要とされる位置（たとえば、地理的）に基づく情報の持続的な記憶装置である。特に、ベニュー・データベース１６０は、ＤＲＲＳサーバ１５０に所与の地理的な区域におけるベニューのリストを提供する。さらに、ベニュー・データベース１６０の少なくとも１つは、ベニュー探索のクエリ能力を限定するために、返却制限（たとえば、クエリごとに５０以下のベニューが返される）およびオプションとして速度制限（たとえば、許可されたユーザごとに毎時５００のＡＰＩクエリ）を課する。
【００３３】
本明細書で使用する「ベニュー」という用語は、物理的位置を意味する。本明細書で使用する「位置に基づく情報」という用語は、特定のベニューに関連する任意のデータを含む。たとえば、位置に基づく情報は、ベニューで人々がチェックインした数、ベニューのカテゴリ（たとえば、芸術およびエンターテイメントまたは薬局）、ベニュー名（たとえば、「ＣＶＳ」）、住所、連絡先情報、作成時刻、位置の評価などの場合がある。
【００３４】
一部の実施形態では、ベニュー・データベース１６０の１つまたは複数は、クエリに対して地理的な区域の応答ですべてのベニューを提供するとは限らない場合があることを理解されたい。たとえば、（１）たとえば、削除されたベニュー、新しいベニュー、重複するベニュー、誤って入力されたベニューなどによる、返却における小さなエラー率（たとえば、一部の実施形態では、エラー率が１パーセント以下である）、（２）たとえば、飛行機またはタクシーなど、同じ位置を共有するベニュー、または（３）たとえば「プライベート」として識別されたベニューなど、プライバシ制御の対象となるベニュー（たとえば、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅの「自宅（プライベート）」ベニューは、それらに共通の位置を割り当てることによって不明瞭にされる）がある場合がある。本明細書で使用する「内ベニュー（ｉｎ−ｖｅｎｕｅ）」という用語は、要求された地理的な区域内のベニューに対して、データベース１６０の１つまたは複数のクエリに応じて返された、要求された地理的な区域内におけるベニューを意味する。同様に、本明細書で使用する「外ベニュー（ｏｕｔ−ｖｅｎｕｅ）」という用語は、要求された地理的な区域内のベニューに対して、データベース１６０の１つまたは複数のクエリに応じて返される、要求された地理的な区域の外のベニューを意味する。ＶｅｎｕｅｓＩＮ＋ＶｅｎｕｅｓＯＵＴ＝ＶｅｎｕｅｓＴＯＴＡＬであることを理解されたい。一部の実施形態では、ベニュー・データベースの１つまたは複数は、地理的な区域の最大サイズを探索に課すことができる。
【００３５】
ベニュー・データベース１６０は、任意の適切な記憶装置またはメモリ・デバイスの場合があり、任意の数の記憶装置を含むことができる。含まれる記憶装置は、（１）分散型、（２）類似もしくは異種、または（３）相互にローカルであるか、または地理的に分散されている場合がある。ここでは２つのベニュー・データベースを示しているが、システム１００は、より少ない、またはより多いベニュー・データベースを含むことができることを理解されたい。
【００３６】
一部の実施形態では、ベニュー・データベース１６０の１つは、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅのベニュー探索サービスである。これらの実施形態の一部では、ＤＲＲＳサーバ１５０は、ＡＰＩを介してベニュー・データベース１６０の１つから位置に基づく情報にアクセスする。
【００３７】
システム１００が１つを超えるベニュー・データベース１６０を含む一部の実施形態では、ＤＲＲＳサーバ１５０は、ベニュー・データベース１６０の少なくとも２つから情報を集める。
【００３８】
一部の実施形態では、１つまたは複数の図示したコンポーネントの機能が同じ装置に存在する。たとえば、ＤＲＲＳサーバ１５０は、位置装置サーバ１４０の１つまたは複数と同じ装置に存在する場合がある。同様に、ＤＲＲＳサーバ１５０は、ベニュー・データベース１６０の１つまたは複数と同じ装置に存在する場合がある。
【００３９】
図２は、図１の位置に基づくサービス・システム１００の規定された地理的な区域内でベニューを収集するためのＤＲＲＳサーバ（たとえば、図１のＤＲＲＳサーバ１５０）のための方法２００の実施形態を示すフローチャートである。特に、方法２００は全数探索である。方法は、停止条件が満たされるかどうかを決定するステップ（ステップ２２０）と、停止条件が満たされない場合に、探索区域を分割するステップ（ステップ２４０）と、分割された検索区域に対してベニュー探索を実行するステップ（２６０）とを含む。ステップ２６０の後、方法はステップ２２０に戻る。
【００４０】
方法２００では、ステップ２２０は、停止条件が満たされているかどうかを決定するステップを含む。特に、停止条件は、識別された地理的な区域内の完全なベニューの収集が完了したことを示す条件である。完全なベニューの収集は、所与の地理的な区域から内ベニューの完全な組を取得するように設計された方法である。
【００４１】
方法２００では、ステップ２４０は、探索区域を分割するステップを含む。特に、探索区域は、ベニュー・データベース（たとえば、図１のデータベース１６０の１つ）の返却制限または最小分解能に違反しないサイズに分割される。
【００４２】
方法２００では、ステップ２６０は、ステップ２４０で分割された区域に対するベニュー探索を実行するステップを含む。特に、分割された地理的な区域内で内ベニューの組を取得するためのベニュー・データベースのクエリが実行される。
【００４３】
一部の実施形態では、方法２００は、最小分解能の探索である。これらの実施形態の一部では、地理的な区域は、最小分解能の探索区域のグリッドに分割され、各理由に対してベニュー探索が実行される。これらの実施形態では、停止条件は、グリッドにおける最小分解能の探索区域のそれぞれの探索の完了の場合がある。多くの探索アルゴリズムが、最小の規定された探索区域を指定することができるか、またはしきい値の最小サイズより小さい区域の観察された探索の結果は、同じベニュー結果を返す場合があることを理解されたい。これらの実施形態の一部では、課された最小の規定された探索区域またはしきい値の最小サイズは、最小分解能の探索区域である。たとえば、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅから返された結果において、境界ボックスの緯度または経度が４．８８２８×１０−５と同じくらい小さい場合に、任意の下位ボックスのクエリは、境界ボックスと同じベニューの組を返すことを観察した。これは、ＦｏｕｒｓｑｕａｒｅのＡＰＩによって扱われる最小分解能は、ほぼ、赤道で４．８２ｍ２および緯度６０°で２．４２ｍ２に等しいことを示している。
【００４４】
一部の実施形態では、方法２００は、２次元２分裂（ｔｗｏ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｂｉｎａｒｙ  ｄｉｖｉｓｉｏｎ）アルゴリズムである。これらの実施形態の一部では、方法２００について、図３に記述するとおりである。
【００４５】
一部の実施形態では、ステップ２２０は、ステップ２６０の後に発生する。
【００４６】
図３を参照して、Ｉｎｓｅａｒｃｈアルゴリズムについて以下に説明する。
【００４７】
１行目で、ＩｎＳｅａｒｃｈは、入力としてＧ０、Ｖ０（Ｇ０）、および
【００４８】
【数１】
2016500862.tif 000003
を受信する。ここでＧ０は、サイズがしきい値
【００４９】
【数２】
2016500862.tif 000004
未満の地理的な区域であり、Ｖ０（Ｇ０）は、１組のベニューであり、
【００５０】
【数３】
2016500862.tif 000005
は、１組の内ベニューである。
【００５１】
２行目で、ＩｎＳｅａｒｃｈは、Ｖ（Ｇ０）、Ｖｉｎ（Ｇ０）、およびＢ０を出力する。ここでＶ（Ｇ０）は、１組のベニューであり、Ｖｉｎ（Ｇ０）は、１組の内ベニューであり、Ｂ０は、実行されたクエリの数で指定されたアルゴリズムのコストである。
【００５２】
３行目で、Ｖ（Ｇ０）は空の組、Ｂ０はゼロへと変数が初期化される。
【００５３】
オプションとして、４行目で、地理的な区域Ｇ０のサイズが最小の分解能ｓｑより小さい場合、５行目で方法は戻る。
【００５４】
６行目で、地理的な区域Ｇ０は、四（４）つの区域に分割され、７行目で、内ベニューを返すために分割された区域に対して四（４）つの探索が実行され、８行目で、７行目で返された内ベニューを含めるようにベニューの組
【００５５】
【数４】
2016500862.tif 000006
が設定される。四（４）つの探索が実行されたため、コストＢ０は、７行目では四（４）によってインクリメントされることを理解されたい。
【００５６】
９行目で、新しい内ベニューが収集されたかどうかを決定するために、現在の内ベニューの組
【００５７】
【数５】
2016500862.tif 000007
が、以前の内ベニューの組
【００５８】
【数６】
2016500862.tif 000008
と比較され、返されたベニューの組がしきい値未満かどうかを決定するために、以前のベニューの組Ｖｏ（Ｇ０）の合計が、返却しきい値
【００５９】
【数７】
2016500862.tif 000009
と比較される。以前の内ベニューに対して新しい内ベニューの組を比較することで、ベニューの返された組が返却しきい値
【００６０】
【数８】
2016500862.tif 000010
未満であるインスタンスに対して保護するが、地理的な区域におけるベニューの実際の数は、返却しきい値
【００６１】
【数９】
2016500862.tif 000011
を超えていることを理解されたい。たとえば、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅの一部のインスタンスでは、その地理的な区域に実際には５０を超えるベニューがある場合に、地理的な区域上のクエリは、５０未満のベニューを返す場合があることを観察した（たとえば返却制限）。この観察が示すのは、
【００６２】
【数１０】
2016500862.tif 000012
未満のベニューの返却は、返却の完全さを示すのには十分ではない場合があることである。
【００６３】
１０行目で、９行目のテストが満たされた場合、方法は戻る。
【００６４】
１２行目で、９行目のテストが満たされなかった場合、方法は、四（４）つに分割された区域に対してＩｎＳｅａｒｃｈコールを再帰的に実行し（１３行目）、それぞれのＩｎＳｅａｒｃｈアルゴリズムのコストだけコストＢ０をインクリメントする（１４行目）。
【００６５】
１５行目で、Ｖｉｎ（Ｇ０）は、ステップ１３で分割された区域の内ベニューに対する四（４）つのＩｎＳｅａｒｃｈコールの結合に設定され、Ｖ（Ｇ０）は、ステップ１３で分割された区域のベニューに対する四（４）つのＩｎＳｅａｒｃｈコールに設定される。
【００６６】
１６行目で、方法は戻る。
【００６７】
一部の実施形態では、９行目は、Ｖ１（Ｇ０）のベニューが返却しきい値
【００６８】
【数１１】
2016500862.tif 000013
未満であるかどうかのテストによって置き換えることができる。一部の実施形態では、４行目は、Ｖ１（Ｇ０）のベニューが、返却しきい値
【００６９】
【数１２】
2016500862.tif 000014
未満であるかどうかを比較するテストをさらに含むことができ、９行目および１０行目は削除することができる。
【００７０】
９行目の一部の実施形態では、返却しきい値
【００７１】
【数１３】
2016500862.tif 000015
は、ベニュー・データベースの返却制限の場合がある。他の実施形態では、返却制限
【００７２】
【数１４】
2016500862.tif 000016
は、バッファしきい値より小さい返却制限の場合がある。
【００７３】
図３のアルゴリズムの一部の実施形態では、停止条件は次のとおりである：（１）（ａ）返されたベニューの数が返却しきい値
【００７４】
【数１５】
2016500862.tif 000017
未満である、および（ｂ）さらに１レベル進むことによって取得された返された内ベニューの組によって、新しい内ベニューが追加されない（９行目）、または（２）最小分解能に到達した（４行目）。
【００７５】
図４を参照すると、図３の全数探索アルゴリズムが示されている。地理的な区域４１０内の陰影の密度は、ベニューの密度カラーバー４９０に描写されている。図示するように、地理的な区域４１０のより暗い色調の部分は、より高いベニュー密度を持っている。レベル０では、図３のＩｎＳｅａｒｃｈルーチンが呼び出される。レベル１で、分割線４２０−１によって分離された４つの第１の分割区域を作成するために、２次元２分裂が地理的な区域４１０に適用され、四（４）つの第１の分割区域に対して４つのＡＰＩ探索が実行される。図３のＩｎＳｅａｒｃｈアルゴリズムに示したように、停止条件が満たされるまで、４つの第１の分割区域は、分割線４２０−２〜４２０−５によって細分される。区域の密度が低い部分は、より少なく細分される（たとえば、地理的な区域４１０の右上の象限は、それ以上は細分されない）一方、地理的な区域４１０の左上の象限は、分割線４２０−２、４２０−４、および４２０−５によってさらに細分されることを理解されたい。
【００７６】
図５は、動的でランダムな区域サンプリング（ＤＲＲＳ）を使用して、図１の位置に基づくサービス・システム１００の識別された地理的な区域内でベニューを収集するためのＤＲＲＳサーバ（たとえば、図１のＤＲＲＳサーバ１５０）のための方法５００の実施形態を示すフローチャートである。方法は、サンプリング予算を超えているかどうかを決定するステップ（ステップ５２０）と、決定に基づいて、方法を終了するか（ステップ５９５）、または識別された地理的な区域においてベニューを決定するステップとを含む。識別された地理的な区域においてベニューを決定するステップは、地理的な区域内でターゲット位置を選択するステップ（ステップ５３０）と、ターゲット位置が、含まれているベニューがすでに決定されている地理的な区域に含まれているかどうかをオプションとして決定するステップ（ステップ５４０）と、決定に基づいて、ステップ５２０に戻るか、ステップ５５０に進むステップとを含む。ステップ５５０では、比較可能な位置は、ターゲット位置に基づいて選択され（ステップ５５０）、探索区域は、ターゲット位置および比較可能な位置に基づいて決定され（ステップ５６０）、探索区域のベニューが決定され（ステップ５７０）、方法はステップ５２０に戻る。
【００７７】
方法５００で、ステップ５２０は、サンプリング予算を超えているかどうかを決定するステップを含む。決定に基づいて、方法は、ステップ５３０に進むか、または戻る（ステップ５９５）。特に、予算は、識別された地理的な区域内のベニュー分布を決定する際に使用するリソースのしきい値を識別し、しきい値を超える場合、方法は戻る。予算は、任意の適切なパラメータの場合がある。たとえば、一部の実施形態では、予算は、実行できるベニュー取得要求のしきい値数である。
【００７８】
方法５００では、ステップ５３０は、地理的な区域内でターゲット位置を選択するステップを含む。特に、位置「ＩＩ」は、識別された地理的な区域の内部からランダムに選択される。
【００７９】
方法５００は、オプションとしてステップ５４０を含む。ステップ５４０は、ターゲット位置が、含まれているベニューがすでに決定されている地理的な区域に含まれているかどうかを決定するステップを含む。決定に基づいて、方法は、ステップ５４０に進むか、またはステップ５２０に戻る。特に、識別された地理的な区域の以前に有効で決定された地理的な下位区域が存在する場合、方法は、その以前に決定された地理的な下位区域におけるベニューの組を再び決定する必要はないと決定することができる。たとえば、（１）下位区域が有効な時間しきい値の期間内に決定されたかどうかを決定するために、タイムスタンプおよび有効な時間しきい値を使用するか、または（２）下位区域が有効であることを示すために地理的な下位区域の存在を使用するなど、地理的な下位区域が有効であることを決定するために、任意の適切な方法を使用することができる。これらの実施形態の一部では、より古い下位区域は削除することができる。
【００８０】
方法５００では、ステップ５５０は、ターゲット位置に基づいて、比較可能な位置を決定するステップを含む。特に、識別された地理的な区域内の２つ以上の位置は、（１）既知のベニュー密度を持つ位置、および（２）他の既知の比較可能な位置と比較された場合にターゲット位置との最も関連すると決定されている比較可能な位置に基づいて決定される。最高の関連は、任意の適切な方法を使用して決定することができる。たとえば、最高の関連は、ターゲット位置に地理的に最も近いさらに２つの比較可能な位置を選択することによって決定することができる。
【００８１】
方法５００では、ステップ５６０は、ターゲット位置および比較可能な位置に基づいて、探索区域を決定するステップを含む。特に、探索区域の座標は、ターゲット位置に基づき、探索区域の領域は、比較可能な位置のベニュー密度に基づく。
【００８２】
有利なことに、ベニュー密度分布を考慮に入れることによって、動的でランダムな区域サンプリング・アルゴリズムは、比較可能な位置に基づいて、サンプリングされた区域のサイズを適応的に調整することができ、効率的なクエリ予算的制約下で正確な推定結果を提供することができる。
【００８３】
方法５００では、ステップ５７０は、探索区域においてベニューを決定するステップを含む。特に、全数探索アルゴリズム（たとえば図２の方法２００）は、探索区域内で内ベニューの組を決定するために実行される。
【００８４】
ステップ５５０の一部の実施形態では、初期の比較可能な位置として境界座標を使用することができる。たとえば、第１のランダムに選択された位置に対する最初の比較可能な位置として、方形区域の北東の角および南西の角を使用することができる。
【００８５】
ステップ５５０の一部の実施形態では、以前のＤＲＲＳサンプリング実行からのデータを利用することができる。たとえば、ＤＲＲＳサーバ（たとえば図１のＤＲＲＳサーバ１５０）が、方法５００を毎日実行する場合、｛位置、ベニュー｝密度の対の以前の組、サンプル区域の以前の組、または内ベニューの以前の組などの保存されたパラメータを方法５００の現在の実行に利用することができる。これらの実施形態の一部では、データの以前の組は、データ収集タイムスタンプに基づいて有効であると決定することができる。方法５００は、無効な（たとえば古い）データセットを使用することを拒否できることを理解されたい。たとえば、ステップ５５０では、比較可能な位置の決定は、有効かつ既知の位置に基づく場合がある。前のデータセットを使用することによって、方法５００の効率および正確性を改善できることを理解されたい。
【００８６】
これらの実施形態の一部では、方法は、データセットを一掃するステップをさらに含むことができる。特に、もはや有効でないデータセットは、システムから定期的に除去することができる。
【００８７】
ステップ５５０の一部の実施形態では、ベニュー密度の関係は、本明細書に記述した多数の決定的要因に与えられた重みに基づく。
【００８８】
ステップ５５０の一部の実施形態では、最高の関連は地理的な地形に基づく。地理的な地形は、（ａ）領域の特徴（たとえば、田舎、郊外、または都市）、（ｂ）領域における交通の指示（たとえば、Ｇｏｏｇｌｅマップによって報告されたものなど）、（ｃ）領域の人口密度の指示、（ｄ）領域における施設の密度の指示、（ｅ）地形の指示（たとえば、山地、森林、または水域）、（ｆ）特別区域の特性（たとえば、住居用または商用として特別区域に指定）、または（ｇ）その他など任意の適切な特性の場合がある。たとえば、市街地内にあるターゲット密度は、田園地帯または水域もしくは山岳地帯などの地形内に位置する密度と比べて、同じく市街地にある比較可能な位置に関連する可能性がより高い（たとえば、より重みが高い）。これらの実施形態の一部では、方法を実行する装置は、識別された地理的な区域のマップを維持する。これらの実施形態の一部では、方法を実行する装置は、マッピング・サービス（たとえば、Ｇｏｏｇｌｅマップ）へのクエリを介して、識別された地理的な区域のマップを取得する。
【００８９】
ステップ５５０の一部の実施形態では、最高の関連は、比較可能な位置の方向に基づく。たとえば、第１の最高の関連の比較可能な位置がターゲット位置の真西に位置する場合、ターゲット位置の東に位置する第２の比較可能な位置を選択するために重みが与えられる。第２の比較可能な位置は真東に存在しない場合があり、第２の比較可能な位置の方向は、決定に重みを付けるために使用できることを理解されたい。
【００９０】
ステップ５６０の一部の実施形態では、探索区域は、ターゲット位置を中心とする。
【００９１】
ステップ５６０の一部の実施形態では、探索区域は、以前に決定された探索区域からの領域を含まないように調節される。これらの実施形態の一部では、最初に決定された探索区域は、ターゲット位置を中心とするが、結果として生じる調節された探索区域は、もはや物理的には中心としない場合があることを理解されたい。これらの実施形態では、探索区域の中心化は、最初に決定された探索区域に基づく。
【００９２】
一部の実施形態では、ステップ５２０は、ステップ５７０の後など、他のステップの後に実行することができる。この実施形態では、ステップ５４０および５７０は、ステップ５３０に戻ることができる。
【００９３】
一部の実施形態では、方法５００は、動的でランダムな区域サンプリング・アルゴリズムである。これらの実施形態の一部では、方法５００は、図６に記述したとおりである。
【００９４】
図６を参照して、ＤＲＲＳアルゴリズムについて以下に説明する。
【００９５】
１行目で、入力パラメータが規定される。ここでＢは、ＤＲＲＳアルゴリズムによって使用されるリソースの予算（たとえば探索制限）であり、
【００９６】
【数１６】
2016500862.tif 000018
は、クエリでは返されるベニューの最大数を指定する返却制限であり、Ｇは、ＩＩｓｗおよびＩＩｎｅ（右上および左下の角）によって規定される目的の探索区域であり、ｓ０は、Ｇ内部の最初の探索区域の最初の辺長である。ただし、最初の探索区域は、この具体例では正方形であるが、最初の探索区域は、任意の形状でもよいことを理解されたい。したがって、領域など計算されたパラメータは、任意の適切な方法で計算することができる。最初の辺長は、境界座標ＩＩｓｗおよびＩＩｎｅから決定することができ、したがって、ＤＲＲＳアルゴリズムへの入力ではない場合があることも理解されたい。
【００９７】
２行目で、出力が規定される。ここでＸは返された内ベニューの組である。サンプリングされた区域の完全なベニュー探索から取得された。
【００９８】
３行目および４行目で、パラメータが初期化される。ここでＧ０は、サンプル区域の組を含み、ｃは、入手するコストを表し、ｍは、取得されたサンプル区域の数を表し、Ｍは、｛位置、ベニュー｝密度の対の組を含む。図示したように、Ｘは空集合に初期化され、Ｍは、境界位置ＩＩｓｗおよびＩＩｎｅのために推定されたベニュー密度で初期化される。
【００９９】
６〜８行目で、位置ＩＩがランダムに選択され、位置ＩＩが、Ｇ０区域の組のメンバーである区域Ｇｊのいずれかの中にある場合、Ｇｊは、再びサンプリングされたと考えられ、区域Ｇｊの以前の内ベニュー探索に基づいて組Ｘが更新され、サンプリング予算は費やされない。一部の実施形態では、区域Ｇｊにあると決定された内ベニューは、Ｘのベニューの組に値を入れるために使用される。
【０１００】
１０行目では、ターゲット位置に対して最高の関連を持つ組Ｍに含まれている少なくとも２つの比較可能な位置（たとえばＩＩ１およびＩＩ２）が選択される。この具体例では、最高の関連は、組Ｍの位置とターゲット位置との間の最小距離に基づく。
【０１０１】
１１〜１３行目では、ターゲット位置ＩＩならびに比較可能な位置ＩＩ１およびＩＩ２に基づいて、新しい区域ＧＩＩが作成される。特に、比較可能な位置ＩＩ１およびＩＩ２は、選択された位置ＩＩのベニュー密度を予測するために使用される（１１行目）。ここで、関数「ｄｉｓ」は、２つの位置間の重みを付ける距離を返し、ｄ’は、ターゲット位置ＩＩを中心とする新しい区域の予測された密度である。１２行目で、予測された密度ｄ’および返却制限
【０１０２】
【数１７】
2016500862.tif 000019
は、新しい区域の領域を規定する辺長を計算するために使用される（たとえば、図示するように正方形区域）。辺長の計算で返却制限
【０１０３】
【数１８】
2016500862.tif 000020
を使用することで、この新しい区域で返されるベニューの予想される数をＡＰＩ返却制限
【０１０４】
【数１９】
2016500862.tif 000021
の近くに維持できることを理解されたい。１３行目で、新しい区域ＧＩＩは、ターゲット位置ＩＩの緯度および経度の座標を中心とする。１２行目の一部の実施形態では、しきい値は、ＡＰＩ返却制限
【０１０５】
【数２０】
2016500862.tif 000022
から減算することができる。しきい値により、ベニュー探索が、ＡＰＩ返却制限において同様に多数のベニューを返すインスタンスの数を減らすことができることを理解されたい。
【０１０６】
１４行目および１５行目では、ＤＲＲＳアルゴリズムによりＧＩＩを調節するため、ＧＩＩは、Ｇ０の他の格納された区域と重複しない。
【０１０７】
１６行目および１７行目では、区域ＧＩＩ内でベニュー（たとえばＶｍ）および内ベニュー
【０１０８】
【数２１】
2016500862.tif 000023
の組、ならびにベニューおよび内ベニューの組の取得に関連するコスト（たとえばＢｍ）を取得するために、全数探索（たとえば図２の方法２００）が区域ＧＩＩで実行される。
【０１０９】
１８行目で、組Ｘは、１７行目で取得された内ベニューの組
【０１１０】
【数２２】
2016500862.tif 000024
で更新され、実際の密度が区域ＧＩＩに対して決定される。ここでａ（ＧＩＩ）は、区域ＧＩＩの領域を表している。
【０１１１】
１９〜２０行目では、アルゴリズム変数が更新される。
【０１１２】
図７を参照すると、ニューヨーク市の一部を使用して、図６のＤＲＲＳアルゴリズムが示されている。地理的な区域（ａ）〜（ｄ）内の陰影の密度は、ベニュー密度カラーバー７９０に描写されている。図示するように、より暗い色調の領域は、より高いベニュー密度を持っている。（ａ）では、位置ＩＩ１は、現在のランダムに選択された位置を表し、ＩＩ（ｎｅ）７１０およびＩＩ（ｓｗ）７２０は、探索区域７０５の境界座標を表している。計算された区域７１０は、位置ＩＩ１を中心としており、比較可能な位置ＩＩ（ｎｅ）７１０およびＩＩ（ｓｗ）７２０に関連するベニュー密度の加重平均に基づいてサイズ決定される。（ｂ）では、第２の区域７４０は、ランダムに選択された位置ＩＩ２ならびに最高の関連（たとえば、「最も近い」）の位置ＩＩ１およびＩＩ（ｎｅ）７１０に基づいて生成される。（ｃ）でも同様に、第５の区域７５０は、ランダムに選択された位置ＩＩ５ならびに最高の関連の位置ＩＩ３およびＩＩ４に基づいて生成される。第５の区域７５０は、それ自体と隣接する以前に生成された区域（たとえば区域７６０および７７０）との間の重複を排除するために調節されることを理解されたい。（ｄ）では、多数の反復の後に、サンプル区域の順序が形成される。より多くのサンプル・ボックスが形成されるほど、予測される密度の推定を改善できることを理解されたい。すでにサンプリングされたボックス（たとえば７８０）に当てはまる一部の位置により、対応するボックスの再サンプリングがトリガーされることに注意すること。
【０１１３】
主に特定の順序で描写および記述しているが、方法２００および５００に示したステップは、任意の適切な順序で実行できることを理解されたい。さらに、１ステップによって識別されるステップは、また、順序において１つまたは複数の他のステップで実行することができるか、または２つ以上のステップの共通する動作は、１度のみ実行することができる。
【０１１４】
上記の様々な方法のステップは、プログラムされたコンピュータによって実行できることを理解されたい。一部の実施形態は、また、機械またはコンピュータで読み取り可能であり、装置で実行可能またはコンピュータで実行可能なプログラム命令をエンコードする、たとえば、データ記憶メディアなど、プログラム記憶装置を包含することを意図するものであり、前述の命令は、上記方法のステップの一部またはすべてを実行する。プログラム記憶装置は、たとえば、デジタル・メモリ、磁気ディスクや磁気テープなどの磁気記憶メディア、ハード・ドライブ、または光学的に読み取り可能なデータ記憶メディアなどの場合がある。また、実施形態は、上記方法の上述したステップを実行するようにプログラムされたコンピュータを包含することを意図するものである。
【０１１５】
図８は、図１のＤＲＲＳサーバ１５０の１つなど、様々な装置８００の実施形態を概略的に示している。装置８００は、プロセッサ８１０、データ記憶装置８１１およびＩ／０インターフェース８３０を含む。
【０１１６】
プロセッサ８１０は、装置８００の動作を制御する。プロセッサ８１０は、データ記憶装置８１１と協働する。
【０１１７】
データ記憶装置８１１は、必要に応じてベニューの組、｛位置、ベニュー密度｝の対の組などのプログラム・データを格納することができる。データ記憶装置８１１は、また、プロセッサ８１０によって実行可能なプログラム８２０を格納する。
【０１１８】
プロセッサで実行可能なプログラム８２０は、Ｉ／Ｏインターフェース・プログラム８２１、またはＤＲＲＳプログラム８２３を含むことができる。プロセッサ８１０は、プロセッサで実行可能なプログラム８２０と協働する。
【０１１９】
Ｉ／Ｏインターフェース８３０は、上記のように、図１のＤＲＲＳサーバ通信チャネル１５５を通じて通信をサポートするために、プロセッサ８１０およびＩ／Ｏインターフェース・プログラム８２１と協力する。
【０１２０】
ＤＲＲＳプログラム８２３は、上記のように図２の方法２００または図５の方法５００のステップを実行する。
【０１２１】
一部の実施形態では、プロセッサ８１０は、プロセッサ／ＣＰＵコアなどリソースを含むことができ、Ｉ／Ｏインターフェース８３０は、任意の適切なネットワーク・インターフェースを含むことができ、またはデータ記憶装置８１１は、メモリもしくは記憶デバイスを含むことができる。さらに、装置８００は、１つまたは複数のサーバ、プロセッサ、メモリ、ネットワーク・インターフェースなどのコンポーネントから構成されるブレード、または記憶装置など任意の適切な物理的なハードウェア構成の場合がある。これらの実施形態の一部では、装置８００は、相互にリモートであるクラウド・ネットワーク・リソースを含むことができる。
【０１２２】
一部の実施形態では、装置８００は、バーチャル・マシンの場合がある。これらの実施形態の一部では、バーチャル・マシンは、異なるマシンからのコンポーネントを含む場合も、または地理的に分散している場合もある。たとえば、データ記憶装置８１１およびプロセッサ８１０は、２台の異なる物理的なマシン内にある場合がある。
【０１２３】
プロセッサで実行可能なプログラム８２０がプロセッサ８１０に実装される場合、特定の論理回路と同様に動作する一意の装置を提供するために、プログラム・コード・セグメントはプロセッサと結合する。
【０１２４】
たとえば、プログラムおよびロジックはデータ記憶装置内に格納され、メモリは、通信できるようにプロセッサに接続されている実施形態に関して本明細書に描写および記述しているが、そのような情報は、任意の適切な配置のデバイスに通信できるように接続されたメモリ、記憶装置、またはデータベースの任意の適切な配置を使用して、メモリ、記憶装置、または内部もしくは外部のデータベースの任意の適切な組み合わせに情報を格納して、または任意の適切な数のアクセス可能な外部メモリ、記憶装置、またはデータベースを使用して（たとえば、任意の適切な数のメモリ、記憶装置、またはデータベースを使用して）、他の適切な方法で格納できることを理解されたい。したがって、本明細書に言及するデータ記憶装置という用語は、メモリ、記憶装置、およびデータベースの適切な組み合わせをすべて包含することを意図している。
【０１２５】
記述および図面は、単に本発明の原理を示すものである。本明細書に明示的に記述して示していないが、本発明の原理を具体化し、その精神および範囲に含まれる様々な配置を当業者であれば考案できることが理解されるだろう。さらに、本明細書に詳述したすべての例は、原則として、読者が本発明の原理、およびその技術を推進する発明者（ら）によって提供された概念を理解するのを支援するために、教育のみを目的とすることを明確に意図するものであり、そのような具体的に詳述された例および条件に限定しないものとして解釈するべきである。さらに、本明細書において、本発明の原理、態様、および実施形態を詳述するすべての記述、およびその特定の例は、その等価物を包含することを意図するものである。
【０１２６】
「プロセッサ」と書かれた任意の機能ブロックを含む、図に示す様々な要素の機能は、専用ハードウェア、および適切なソフトウェアと連携してソフトウェアを実行する機能を持つハードウェアの利用を通じて提供することができる。プロセッサによって提供される場合、機能は、単一の専用プロセッサによって、単一の共有プロセッサによって、またはその一部を共有できる、複数の個々のプロセッサによって提供することができる。さらに、「プロセッサ」または「コントローラ」という用語の明示的な使用は、ソフトウェアを実行できるハードウェアを排他的に指すものと解釈するべきではなく、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウェア、ネットワーク・プロセッサ、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、ソフトウェアを格納するための読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、および不揮発性記憶装置を限定することなく、暗黙的に含むことができる。従来型またはカスタムの他のハードウェアも含むことができる。同様に、図に示すすべてのスイッチは概念のみを示すものである。それらの機能は、プログラム・ロジックの動作を通じて、専用ロジックを通じて、プログラム制御および専用ロジックの対話を通じて、または手動でも、実行することができ、内容からより明確に理解されるように、特定の技術を実装者が選択可能である。
【０１２７】
本明細書に示すブロック図は、本発明の原理を具体化する実例となる回路についての概念的な視点を表していることを理解されたい。同様に、そのようなコンピュータまたはプロセッサが明示的に示されているかどうかに関わりなく、任意のフローチャート、流れ図、状態遷移図、擬似コードなどは、コンピュータ可読媒体において本質的に表され、したがって、コンピュータまたはプロセッサによって実行できる様々なプロセスを表していることを理解されたい。
【図１】
2016500862.tif 000025
【図２】
2016500862.tif 000026
【図３】
2016500862.tif 000027
【図５】
2016500862.tif 000028
【図６】
2016500862.tif 000029
【図８】
2016500862.tif 000030
【図４】
2016500862.tif 000031
【図７】
2016500862.tif 000032
【国際調査報告】
2016500862.tif 000033
2016500862.tif 000034
2016500862.tif 000035