【手続補正書】
【提出日】令和2年6月29日(2020.6.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
偽住所情報を識別するコンピュータ実装方法であって、
検証されるべき住所情報に関して住所照会情報をアカウントに送信するステップと、
前記アカウントから前記住所情報を受信するステップと、
所定の期間内に前記アカウントから地理的位置情報を受信するステップと、
事前分割によって得た地理的区域内で、訓練された分類モデルに基づく前記アカウントの居住域と、前記地理的位置情報とを決定するステップであって、
事前分割により前記地理的区域を得ることが、
所定の格子サイズに基づいて地図をいくつかの格子に分割し、
事前分割に得た前記地理的区域として前記地図上の各格子を使用することを含み、
前記分類モデルが、
訓練サンプルとして、真の既知の住所情報を有するいくつかのアカウントを決定するステップと、
各訓練サンプルにより報告されたいくつかの地理的位置情報に基づき、訓練サンプルが各格子内に出現する回数を決定するステップと、
前記訓練サンプルが各格子内に出現する前記回数に基づいて、各格子内の前記訓練サンプルに対応する特性値を決定するステップと、
各格子の前記訓練サンプルに対応する前記特性値と前記訓練サンプルの真の既知の住所情報とに基づき、前記分類モデルを訓練するステップと
を含む方法を用いて訓練される、前記居住域と地理的位置情報とを決定するステップと、
検証されるべき前記住所情報を前記居住域と照合するステップと、
前記住所情報と前記居住域との照合の結果に基づいて、検証されるべき前記住所情報が偽住所情報であるかどうかを決定するステップと
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記地理的位置情報が経度および緯度を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記地理的位置情報がさらに位置決め精度を含む、請求項2に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
事前分割によって得た前記地理的区域内で、前記訓練された分類モデルに基づく前記アカウントの前記居住域と、所定の期間内に前記アカウントから報告される地理的位置情報とを決定するステップが、
所定の位置決め精度閾値に基づいて、前記所定の期間内に前記アカウントによって報告された前記地理的位置情報から、前記所定の位置決め精度閾値未満ではない位置決め精度を有する地理的位置情報を決定するステップと、
事前分割によって得た前記地理的区域内で前記アカウントの前記居住域を、前記訓練された分類モデルと、前記所定の位置決め精度閾値未満ではない位置決め精度を有する前記地理的位置情報とに基づいて決定するステップとを含む、請求項3に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
事前分割によって得た前記地理的区域内で、前記訓練された分類モデルに基づく前記アカウントの前記居住域と、前記所定の期間内に前記アカウントから報告される地理的位置情報とを決定するステップが、
前記所定の期間内に前記アカウントから報告された前記地理的位置情報に基づいて、各格子内の前記アカウントに対応する特性値を決定するステップと、
各格子内の前記アカウントに対応する前記特性値を前記訓練された分類モデルに入力して、前記アカウントの前記居住域を決定するステップとを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
検証されるべき前記住所情報と前記居住域との照合の前記結果に基づいて、検証されるべき前記住所情報が偽住所情報であるかどうかを決定するステップが、
検証されるべき前記住所情報に対応する経度および緯度に基づいて、検証されるべき前記住所情報の座標を決定するステップと、
検証されるべき前記住所情報の前記座標が前記居住域の範囲内に入るかどうかを決定するステップと、
検証されるべき前記住所情報の前記座標が前記居住域の範囲内に入るとの決定に応じて、検証されるべき前記住所情報が偽住所情報ではないと決定するステップ、または
検証されるべき前記住所情報の前記座標が前記居住域の範囲内に入らないとの決定に応じて、検証されるべき前記住所情報が偽住所情報であると決定するステップとを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
検証されるべき前記住所情報が、検証されるべき居住住所情報、および検証されるべき勤務住所情報を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
事前分割によって得た前記地理的区域内で、前記訓練された分類モデルに基づく前記アカウントの前記居住域と、前記所定の期間内に前記アカウントから報告される地理的位置情報とを決定するステップが、
事前分割によって得た前記地理的区域内で、前記訓練された分類モデルと、前記所定の期間内に前記アカウントから報告される前記地理的位置情報とに基づいて、前記アカウントの在住居住域および在住勤務域を決定するステップを含む、請求項7に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記分類モデルを訓練するステップが、
真の既知の居住住所情報および勤務住所情報を含むいくつかのアカウントを訓練サンプルとして決定するステップと、
各訓練サンプルによって報告されたいくつかの地理的位置情報に基づいて、前記訓練サンプルが各格子内に出現する回数および時点を決定するステップと、
前記訓練サンプルが各格子内に出現する前記回数および前記時点に基づいて、各格子内の前記訓練サンプルに対応する特性値を決定するステップと、
各格子内の前記訓練サンプルに対応する前記特性値と、前記訓練サンプルの真の既知の居住住所情報と、前記訓練サンプルの真の既知の勤務住所情報とに基づいて、前記分類モデルが前記在住居住域および前記在住勤務域を決定するのに使用されるように、前記分類モデルを訓練するステップとを含む、請求項8に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
任意の格子内の前記訓練サンプルに対応する前記特性値が、以下の、
前記訓練サンプルが出現する総回数に対する、前記訓練サンプルが前記格子内に出現する回数の比率、
前記訓練サンプルが出現する総日数に対する、前記訓練サンプルが前記格子内に出現する日数の比率、
前記訓練サンプルが出現する前記総日数に対する、前記訓練サンプルが前記格子内に出現する勤務日の数の比率、
前記訓練サンプルが出現する前記総日数に対する、前記訓練サンプルが前記格子内に出現する休日の数の比率、
前記訓練サンプルが出現する前記総日数に対する、前記訓練サンプルが昼間に前記格子内に出現する勤務日の数の比率、
前記訓練サンプルが出現する前記総日数に対する、前記訓練サンプルが夜に前記格子内に出現する勤務日の数の比率、
前記訓練サンプルが出現する前記総日数に対する、前記訓練サンプルが前記昼間に前記格子内に出現する休日の数の比率、および
前記訓練サンプルが出現する前記総日数に対する、前記訓練サンプルが夜に前記格子内に出現する休日の数の比率、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項9に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記アカウントの出現頻度、および前記アカウントの出現期間のうちの少なくとも1つを、前記特性値を使用して決定するステップをさらに含む、請求項9に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
検証されるべき前記住所情報と前記居住域との照合の前記結果に基づいて、検証されるべき前記住所情報が偽住所情報であるかどうかを決定するステップが、
検証されるべき前記住所情報が、検証されるべき前記居住住所情報であるとの決定に応じて、
検証されるべき前記居住住所情報に対応する経度および緯度に基づいて、検証されるべき前記居住住所情報の座標を決定するステップと、
検証されるべき前記居住住所情報の前記座標が在住居住域の範囲内に入るかどうかを決定するステップと、
検証されるべき前記居住住所情報の前記座標が前記在住居住域の範囲内に入るとの決定に応じて、検証されるべき前記住所情報が偽住所情報ではないと決定するステップ、または
検証されるべき前記居住住所情報の前記座標が前記在住居住域の範囲内に入らないとの決定に応じて、検証されるべき前記住所情報が偽住所情報であると決定するステップと、
検証されるべき前記住所情報が、検証されるべき前記勤務住所情報であるとの決定に応じて、
検証されるべき前記勤務住所情報に対応する経度および緯度に基づいて、検証されるべき前記勤務住所情報の座標を決定するステップと、
検証されるべき前記勤務住所情報の前記座標が在住勤務域の範囲内に入るかどうかを決定するステップと、
検証されるべき前記勤務住所情報の前記座標が前記在住勤務域の範囲内に入るとの決定に応じて、検証されるべき前記住所情報が偽住所情報ではないと決定するステップ、または
検証されるべき前記勤務住所情報の前記座標が前記在住勤務域の範囲内に入らないとの決定に応じて、検証されるべき前記住所情報が偽住所情報であると決定するステップとを含む、請求項7に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
偽住所情報を識別する装置であって、請求項1から12のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法を実行するように構成された複数のモジュールを備える、装置。