Способ и система для определения факта посещения пользователем точки интереса

Изобретение относится к области вычислительной техники. Техническим результатом является обеспечение определения фактов посещения точки интереса пользователями, использующими беспроводные устройства. Раскрыт способ определения факта посещения расположенной в некотором месте точки интереса (POI) пользователем, использующим беспроводное устройство, содержащее модуль геолокации и имеющее идентификатор беспроводного устройства, выполняемый на сервере, содержащем процессор и связанную с процессором долговременную память, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа, и включающий в себя: получение на сервере на этапе использования идентификатора беспроводного устройства; получение на сервере на этапе использования данных отслеживания геолокации, сформированных беспроводным устройством, на основе идентификатора беспроводного устройства; формирование на основе данных отслеживания геолокаций профиля пребывания беспроводного устройства пользователя, указывающего на нахождение беспроводного устройства пользователя в заранее заданной окрестности места точки POI в течение заранее заданного временного интервала; ввод сервером профиля пребывания беспроводного устройства пользователя в качестве входных данных этапа использования в алгоритм машинного обучения (MLA), обученный на основе обучающего набора данных, при этом обучающий объект из обучающего набора данных сформирован путем: определения обучающего набора последовательных отслеженных и снабженных отметками времени геолокаций обучающего беспроводного устройства, связанного с обучающим пользователем, на основе идентификатора обучающего беспроводного устройства; определения на основе обучающего последовательного набора отслеженных геолокаций обучающего профиля пребывания обучающего беспроводного устройства, указывающего на нахождение обучающего беспроводного устройства пользователя в заранее заданной окрестности места точки POI в течение заранее заданного обучающего временного интервала; и применения набора эвристических правил к обучающему последовательному набору отслеженных геолокаций и профилю пользователя, связанному с обучающим пользователем, с целью формирования обучающей метки, указывающей на то, посещал ли обучающий пользователь место точки POI, с формированием обучающего объекта, содержащего обучающий профиль пребывания и обучающую метку; получение сервером на этапе использования указания на посещение пользователем точки POI от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования на основе профиля пребывания. 3 н. и 22 з.п. ф-лы, 9 ил.

 

Область техники, к которой относится изобретение

[0001] Настоящая технология относится к компьютерным способам и системам для определения фактов посещения пользователями точек интереса.

Уровень техники

[0002] Беспроводные устройства, такие как смартфоны и планшеты с поддержкой технологии WiFi™, повсеместно применяются пользователями. Многие беспроводные устройства содержат одну или несколько систем геолокации, таких как система глобального позиционирования (GPS, Global Positioning System), для определения их географического местоположения (далее - геолокации).

[0003] Для различных целей и применений может быть желательно определять посещение пользователями различных точек интереса (POI, Point of Interest) на основе геолокации пользователей либо в реальном времени, либо путем обработки имеющихся данных отслеживания геолокации, предоставляемых беспроводными устройствами пользователей. В качестве примеров точек POI можно привести парки или другие достопримечательности, предприятия, частные дома и т.д. В некоторых случаях может быть желательно определять имя и/или другую информацию, относящуюся к каждой конкретной точке POI, посещаемой пользователями, на основе геолокации пользователей либо в реальном времени, либо путем обработки имеющихся данных отслеживания геолокации, предоставляемых беспроводными устройствами пользователей.

[0004] В по меньшей мере некоторых случаях для этих целей подходят известные системы геолокации, включая системы геолокации самих беспроводных устройств. Например, многие известные системы геолокации обычно подходят для определения посещения пользователем большого парка, рядом с которым немного других точек POI или они отсутствуют. В этом случае беспроводное устройство может определять свою геолокацию с относительно высоким уровнем достоверности по сравнению с ситуацией, когда это же устройство находится в районе плотной городской застройки с большим количеством точек POI поблизости.

[0005] Тем не менее, в других ситуациях известные системы геолокации могут быть неточными и в некоторых случаях могут оказаться просто непригодными для использования. Например, чем плотнее район, посещаемый пользователем, с точки зрения количества точек POI в этом районе, тем меньше надежность известных систем геолокации вследствие, по меньшей мере частично, меньшей точности геолокации, обеспечиваемых такими системами геолокации, и вследствие большего количества возможных точек POI, которые пользователь может посещать в этом месте.

[0006] Некоторые системы геолокации разработаны для устранения по меньшей мере некоторых описанных выше недостатков.

[0007] Например, в патенте US 9639858 B2 «Systems and methods to attribute real-world visits of physical business locations by a user of a wireless device to targeted digital content or publicly displayed physical content previously viewable by the user» (Facebook Inc.) описаны способы и системы для регистрации местоположения пользователя и отправки таргетированного контента пользователю на основе информации о его текущем и прошлом местоположении. Сеть может содержать запрограммированный сервер с базой данных таргетированного контента, базой данных с информацией о местоположении, базой данных с информацией о пользователях, алгоритмом поиска в базах данных и системой беспроводной связи, позволяющей связываться с пользовательским мобильным устройством. Местоположение мобильного устройства определяется и регистрируется. Информация о местоположении анализируется для определения маршрутов, по которым перемещался пользователь, предприятий, посещенных пользователем, и другого поведения пользователя. Таргетированный контент отправляется мобильному устройству пользователя или отслеживается видимость физического контента. Контролируется посещение пользователем физических мест, связанных с таким контентом. Подробные данные отслеживания конверсии предоставляются поставщикам таргетированного контента и владельцам предприятий.

[0008] В качестве другого примера можно привести патент US 9135655 B2 «Systems and methods for using server side cookies by a demand side platform» (MediaMath Inc.), в котором описаны способы идентификации пользователя платформой на стороне спроса (DSP, Demand Side Platform) на рекламных биржах. Способ включает в себя обеспечение платформой DSP соотнесения куки-файлов с пользователем. Соотнесение куки-файлов включает в себя соотнесение идентификаторов пользователя для рекламных бирж с идентификатором пользователя, назначенным платформой DSP для этого пользователя. Платформа DSP хранит в соотношении куки-файлов первое соотношение с идентификатором пользователя платформы DSP, содержащее первый идентификатор пользователя, полученный участником торгов от первой биржи и первый идентификатор биржи для первой биржи. Участник торгов вставляет т.н. «пиксель» в заявку для возможности показа на второй бирже. «Пиксель» содержит ключ для соотношения куки-файлов, второй идентификатор пользователя и второй идентификатор биржи. Второй идентификатор пользователя получается участником торгов от второй биржи.

[0009] В качестве еще одного примера можно привести патентную заявку US20090234745 A1 «Methods and systems for mobile coupon tracking)) (Millennial Media LLC), в которой описаны способ и система для представления спонсируемого мобильного купона средству мобильной связи, по меньшей мере частично, на основе релевантности, которая, по меньшей мере частично, основана на характеристике мобильного абонента; погашения купона в месте расположения спонсора без подключения к сети Интернет с использованием средства мобильной связи; регистрации конверсии купона в репозитории данных конверсии; отправки репозитория данных конверсии оператору мобильной связи; и анализа репозитория данных конверсии для определения действия.

[0010] Несмотря на то, что описанные выше системы и способы могут быть подходящими для по меньшей мере некоторых предполагаемых областей применения, они имеют определенные недостатки. Раскрытие изобретения

[0011] Настоящая технология разработана для устранения по меньшей мере некоторых недостатков известных систем геолокации для по меньшей мере некоторых конкретных вариантов применения.

[0012] Вкратце, настоящая технология обеспечивает способы и системы для определения фактов посещения идентифицированными или идентифицируемыми пользователями идентифицированных или идентифицируемых точек POI. Эти способы и системы используют особым образом сконфигурированный алгоритм машинного обучения (MLA, Machine Learning Algorithm), определяющий факты посещения одним или несколькими пользователями на основе профилей пребывания, связанных с беспроводными устройствами одного или нескольких пользователей. В некоторых конкретных не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии системы содержат сервер, используемый для создания конкретного обучающего набора данных и обучения алгоритма MLA с использованием этого обучающего набора данных.

[0013] В некоторых таких вариантах осуществления изобретения сервер выполняет модуль профилей пребывания, модуль формирования обучающего набора данных и модуль обучения алгоритма MLA. Каждый из этих модулей подробно описан ниже. По меньшей мере один не имеющий ограничительного характера вариант осуществления каждого модуля представлен ниже. Должно быть понятно, что несмотря на описание здесь конкретного набора модулей, выполняемые ими функции могут быть реализованы с использованием другого набора модулей и/или других конфигураций сервера.

[0014] Вкратце, модуль профилей пребывания обращается к беспроводным устройствам пользователей в конкретном интересующем географическом районе и получает от каждого из этих беспроводных устройств данные отслеживания геолокации с отметками времени за некоторый временной период. Эти данные отслеживания геолокации представляют собой последовательности геолокаций, определенных и/или сообщенных беспроводными устройствами в конкретные моменты в течение этого временного периода. На основе данных отслеживания геолокации модуль профилей пребывания формирует множество профилей пребывания. Каждый профиль пребывания беспроводного устройства указывает на то, что беспроводное устройство находилось в заранее заданной окрестности конкретной геолокации в течение заранее заданного временного интервала.

[0015] Вкратце, модуль формирования обучающего набора данных анализирует подмножество данных отслеживания геолокации, связанных с данным географическим районом, с целью формирования множества обучающих профилей пребывания. Для каждого обучающего профиля пребывания модуль формирования обучающего набора данных применяет набор эвристических правил, определяющих посещение пользователем беспроводного устройства, связанного с обучающим профилем пребывания, некоторой точки POI в данном географическом районе. Модуль формирования обучающего набора данных помечает каждый обучающий профиль пребывания обучающей меткой, указывающей на результат работы набора эвристических правил, примененных для этого обучающего профиля пребывания. Таким образом модуль формирования обучающего набора данных формирует обучающий набор данных для алгоритма MLA.

[0016] Вкратце, модуль обучения алгоритма MLA подает в алгоритм MLA обучающий набор данных алгоритма MLA, содержащий обучающие профили пребывания и обучающие метки, представляющие собой входные данные для обучения алгоритма MLA прогнозированию факта посещения («цели»). Таким образом модуль обучения алгоритма MLA обучает алгоритм MLA определению факта посещения пользователем точки POI в данном географическом районе на основе профиля пребывания, связанного с беспроводным устройством пользователя.

[0017] Во время использования обученный алгоритм MLA может получать профиль пребывания в качестве входных данных. В некоторых случаях алгоритм MLА может получать последовательность профилей пребывания, соответствующих различным моментам времени, в которые беспроводное устройство сообщает свою геолокацию. В некоторых случаях последовательность профилей пребывания может соответствовать перемещению пользователя беспроводного устройства, проводящего время в различных местах в интересующем географическом районе. Для каждого введенного профиля пребывания алгоритм MLA определяет, посещает ли пользователь одну из точек POI в данном географическом районе в момент времени, связанный с этим профилем пребывания.

[0018] В по меньшей мере некоторых случаях обучение алгоритма MLА на профилях пребывания согласно настоящей технологии и последующее использование алгоритма MLA с новыми профилями пребывания в качестве входных данных способствует повышению точности работы алгоритма MLA по сравнению с известными технологиями, в которых не используется алгоритм MLА, а просто сопоставляется местоположение пользователя с одной или несколькими точками POI. В частности, профили пребывания могут помогать различать моменты времени, когда пользователь просто проходит рядом или даже через точку POI без ее посещения, от других моментов времени, когда пользователь действительно посещает точку POI. Таким образом, в по меньшей мере некоторых случаях, когда известная технология может давать ложноположительный результат определения посещения точки POI, настоящая технология способна обеспечивать надлежащий отрицательный результат. В случаях фактического посещения точки POI настоящая технология позволяет обеспечивать надлежащий положительный результат определения. Кроме того, в по меньшей мере некоторых случаях, когда пользователь посещает географический район с высокой плотностью размещения точек POI, известная технология может давать неправильные результаты определения для по меньшей мере для некоторых точек POI. Настоящая же технология способна обеспечивать надлежащий результат определения в по меньшей мере некоторых таких случаях.

[0019] С учетом приведенного выше обзора и согласно первому аспекту настоящей технологии, реализован способ определения факта посещения расположенной в некотором месте точки POI пользователем, использующим беспроводное устройство, содержащее модуль геолокации и имеющее идентификатор беспроводного устройства. Способ выполняется сервером, содержащим процессор и связанную с процессором долговременную память, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа.

[0020] В некоторых вариантах осуществления способ включает в себя: получение на сервере на этапе использования идентификатора беспроводного устройства; получение на сервере на этапе использования данных отслеживания геолокации, сформированных беспроводным устройством, на основе идентификатора беспроводного устройства; формирование на основе данных отслеживания геолокации профиля пребывания беспроводного устройства пользователя, указывающего на нахождение беспроводного устройства пользователя в заранее заданной окрестности места точки POI в течение заранее заданного временного интервала; ввод сервером в алгоритм MLA профиля пребывания беспроводного устройства пользователя в качестве входных данных этапа использования.

[0021] В некоторых вариантах осуществления изобретения алгоритм MLA обучен на основе обучающего набора данных, а обучающий объект из обучающего набора данных сформирован путем: определения обучающего набора последовательных отслеженных и снабженных отметками времени геолокаций обучающего беспроводного устройства, связанного с обучающим пользователем, на основе идентификатора обучающего беспроводного устройства; определения на основе обучающего последовательного набора отслеженных геолокаций обучающего профиля пребывания обучающего беспроводного устройства, указывающего на то, что обучающее беспроводное устройство находилось в заранее заданной окрестности места точки POI в течение заранее заданного обучающего временного интервала; и применения набора эвристических правил к обучающему последовательному набору отслеженных геолокаций и профилю пользователя, связанному с обучающим пользователем, с целью формирования обучающей метки, указывающей на то, посещал ли обучающий пользователь место точки POI, с формированием обучающего объекта, содержащего обучающий профиль пребывания и обучающую метку.

[0022] В некоторых вариантах осуществления способ может дополнительно включать в себя получение сервером на этапе использования указания на посещение пользователем точки POI от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования на основе профиля пребывания.

[0023] В некоторых вариантах осуществления изобретения формирование профиля пребывания беспроводного устройства включает в себя: анализ данных отслеживания геолокации, сформированных модулем геолокации и содержащих набор отслеженных геолокаций с отметками времени, полученных от модуля геолокации беспроводного устройства, и набор отслеженных геолокаций с отметками времени, содержащий последовательный набор отслеженных геолокаций, при этом оба набора находятся в заранее заданной окрестности места точки POI и снабжены отметками времени, соответствующими заранее заданному временному интервалу.

[0024] В некоторых вариантах осуществления изобретения профиль пользователя содержит зависящую от пользователя часть и зависящую от устройства часть.

[0025] В некоторых вариантах осуществления изобретения набор эвристических правил содержит первое подмножество эвристических правил, применимое к зависящей от пользователя части и позволяющее определять, что обучающий пользователь взаимодействовал с ресурсом, связанным с точкой POI, включая телефонную линию, связанную с точкой POI, и/или веб-сайт, связанный с точкой POI.

[0026] В некоторых вариантах осуществления изобретения первое подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять, что обучающий пользователь взаимодействовал с веб-ресурсом и что это взаимодействие с веб-ресурсом включало в себя веб-поиск обучающим пользователем точки POI на этом веб-ресурсе.

[0027] В некоторых вариантах осуществления изобретения веб-ресурс представляет собой картографический сервис, а веб-поиск для точки POI выполнялся обучающим пользователем в картографическом сервисе.

[0028] В некоторых вариантах осуществления изобретения набор эвристических правил содержит второе подмножество эвристических правил, применимое к зависящей от устройства части и предназначенное для определения на основе набора отслеженных геолокаций с отметками времени того, что обучающий пользователь переместился в заранее заданную окрестность места точки POI.

[0029] В некоторых вариантах осуществления изобретения второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять, что обучающему пользователю было показано таргетированное сообщение, связанное с точкой POI, до его перемещения в заранее заданную окрестность места точки POI.

[0030] В некоторых вариантах осуществления изобретения таргетированное сообщение представляет собой таргетированное онлайн-сообщение.

[0031] В некоторых вариантах осуществления изобретения таргетированное сообщение представляет собой таргетированное офлайн-сообщение.

[0032] В некоторых вариантах осуществления изобретения второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять, что обучающий пользователь переместился в заранее заданную окрестность места точки POI в пределах заранее заданного предельного срока после показа ему таргетированного сообщения.

[0033] В некоторых вариантах осуществления изобретения заранее заданный предельный срок меньше пяти часов.

[0034] В некоторых вариантах осуществления изобретения заранее заданная окрестность определяется радиусом вокруг точки POI, составляющим пятьсот метров.

[0035] В некоторых вариантах осуществления изобретения заранее заданная окрестность определяется радиусом вокруг точки POI, составляющим сто пятьдесят метров.

[0036] В некоторых вариантах осуществления изобретения второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять подключение обучающего беспроводного устройства через обучающий модуль связи к локальной сети (LAN, Local Area Network), связанной с точкой POI.

[0037] В некоторых вариантах осуществления изобретения отметка времени каждой отслеженной геолокации в последовательном наборе отслеженных геолокаций указывает на момент времени по прошествии по меньшей мере заранее заданного временного интервала после момента времени, указанного отметкой времени отслеженной геолокации, предшествующей данной отслеженной геолокации.

[0038] В некоторых вариантах осуществления изобретения заранее заданный временной интервал составляет 75 секунд.

[0039] В некоторых вариантах осуществления изобретения расстояние между каждой отслеженной геолокацией в последовательном наборе отслеженных геолокаций и другой отслеженной геолокацией в последовательном наборе отслеженных геолокаций не превышает заранее заданного расстояния.

[0040] В некоторых вариантах осуществления изобретения заранее заданное расстояние составляет 30 метров.

[0041] В некоторых вариантах осуществления изобретения последовательный набор отслеженных геолокаций содержит первое последовательное подмножество отслеженных геолокаций и второе последовательное подмножество отслеженных геолокаций; разница во времени между последней по времени отслеженной геолокацией из первого последовательного подмножества отслеженных геолокаций и первой по времени отслеженной геолокацией из второго последовательного подмножества отслеженных геолокаций не превышает заранее заданного порогового значения разницы во времени; каждое из первого и второго последовательных подмножеств отслеженных геолокаций имеет центроид, определенный на основе отслеженных геолокаций данного подмножества отслеженных геолокаций; и расстояние между центроидами первого и второго последовательных подмножеств отслеженных геолокаций не превышает заранее заданного порогового значения расстояния между центроидами.

[0042] Согласно другому аспекту настоящей технологии разработан способ определения метрики роста посещаемости места (PVL, Place Visit Lift), выполняемый на сервере, содержащем процессор и связанную с процессором долговременную память, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа.

[0043] В некоторых вариантах осуществления способ включает в себя: определение сервером параметра visitors site, равного количеству пользователей, которым (а) было показано таргетированное сообщение, направляющее пользователей в точку POI, и которые (б) посетили точку POI после показа им таргетированного сообщения; определение сервером параметра bypassers_site, равного количеству пользователей, которые не посетили точку POI после показа им таргетированного сообщения; определение сервером параметра visitors non-site, равного количеству пользователей, которые посетили точку POI без предварительного показа им таргетированного сообщения; определение сервером параметра bypassers_non-site, равного количеству пользователей, которым не было показано таргетированное сообщение и которые не посетили точку POI; и определение сервером метрики PVL по следующей формуле:

[0044]

[0045] В некоторых вариантах осуществления изобретения по меньшей мере один из параметров определяется с использованием способа определения факта посещения, как описано выше.

[0046] В некоторых вариантах осуществления изобретения параметр visitors_site, параметр bypassers_site, параметр visitors_non-site и параметр bypassers_non-site определяются с использованием способа определения факта посещения, как описано выше.

[0047] В некоторых вариантах осуществления изобретения таргетированное сообщение представляет собой таргетированное онлайн-сообщение.

[0048] В некоторых вариантах осуществления изобретения таргетированное сообщение представляет собой таргетированное офлайн-сообщение.

[0049] Согласно еще одному аспекту настоящей технологии разработан способ определения коэффициента конверсии таргетированного сообщения, связанного с точкой POI, выполняемый на сервере, содержащем процессор и связанную с процессором долговременную память, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа.

[0050] В некоторых вариантах осуществления способ включает в себя: определение сервером на этапе использования множества пользователей, которым в пределах первого заранее заданного временного периода было показано таргетированное сообщение, связанное с точкой POI, при этом каждый пользователь из множества пользователей использует беспроводное устройство, содержащее модуль геолокации и имеющее идентификатор беспроводного устройства; получение на сервере на этапе использования множества данных отслеживания геолокации для географического района на основе идентификаторов беспроводных устройств множества пользователей и определение множества профилей пребывания на основе множества данных отслеживания геолокации; ввод сервером в алгоритм MLA в качестве входных данных этапа использования множества профилей пребывания, как описано выше; получение сервером от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования, основанных на множестве профилей пребывания, множества указаний, каждое из которых связано с пользователем из множества пользователей и указывает на то, посетил ли этот пользователь точку POI после показа ему таргетированного сообщения в пределах второго заранее заданного временного периода; определение сервером на этапе использования на основе этого множества указаний параметра коэффициента конверсии, указывающего на коэффициент конверсии таргетированного сообщения, который представляет собой долю в процентах множества пользователей, посетивших точку POI после показа им таргетированного сообщения в пределах второго заранее заданного временного периода.

[0051] Представленные выше примеры не имеют ограничительного характера. Краткое описание чертежей

[0052] На фиг. 1 представлена схема системы, пригодной для осуществления вариантов настоящей технологии, не имеющих ограничительного характера.

[0053] На фиг. 2 показан журнал, содержащий координаты геолокации, который сформирован или размещен на беспроводном устройстве в системе, представленной на фиг. 1.

[0054] На фиг. 3 показана база данных элементов цифрового контента в системе, представленной на фиг. 1.

[0055] На фиг. 4 показана база данных профилей пользователей в системе, представленной на фиг. 1.

[0056] На фиг. 5 представлен не имеющий ограничительного характера пример географического района с примерами обучающих профилей пребывания, точками POI в географическом районе и пользователями в географическом районе, каждый из которых имеет по меньшей мере одно беспроводное устройство.

[0057] На фиг. 6 представлен не имеющий ограничительного характера пример географического района с примерами профилей пребывания этапа использования, точками POI в географическом районе и пользователями в географическом районе, каждый из которых имеет по меньшей мере одно беспроводное устройство.

[0058] На фиг. 7 представлена блок-схема не имеющего ограничительного характера варианта осуществления способа согласно настоящей технологии.

[0059] На фиг. 8 представлена блок-схема не имеющего ограничительного характера варианта осуществления другого способа согласно настоящей технологии.

[0060] На фиг. 9 представлена блок-схема не имеющего ограничительного характера варианта осуществления еще одного способа согласно настоящей технологии.

Осуществление изобретения

[0061] На фиг. 1 представлена схема системы 100, пригодной для реализации вариантов осуществления настоящей технологии, не имеющих ограничительного характера. Очевидно, что система 100 приведена лишь для иллюстрации варианта реализации настоящей технологии. Таким образом, дальнейшее описание системы представляет собой описание примеров, иллюстрирующих настоящую технологию. Это описание не предназначено для определения объема или границ настоящей технологии.

[0062] В некоторых случаях приводятся полезные примеры модификаций системы 100. Они способствуют пониманию, но также не определяют объем или границы настоящей технологии. Эти модификации не составляют исчерпывающего перечня. Как должно быть понятно специалисту в данной области, возможны и другие модификации. Кроме того, если в некоторых случаях модификации не описаны (т.е. примеры модификаций отсутствуют), это не означает, что они невозможны и/или что описание содержит единственно возможный вариант реализации того или иного элемента настоящей технологии.

[0063] Специалисту в данной области должно быть понятно, что это может быть не так. Кроме того, следует понимать, что система 100 в некоторых случаях может представлять собой упрощенную реализацию настоящей технологии, и что такие варианты представлены для того, чтобы способствовать лучшему ее пониманию. Специалистам в данной области должно быть понятно, что другие варианты осуществления настоящей технологии могут быть значительно сложнее.

[0064] Представленные здесь примеры и условный язык предназначены для обеспечения лучшего понимания принципов настоящей технологии, а не для ограничения ее объема до таких специально приведенных примеров и условий. Очевидно, что специалисты в данной области техники способны разработать различные способы и устройства, которые явно не описаны и не показаны, но реализуют принципы настоящей технологии в пределах ее существа и объема. Кроме того, чтобы способствовать лучшему пониманию, последующее описание может содержать упрощенные варианты реализации настоящей технологии. Специалисту в данной области должно быть понятно, что другие варианты осуществления данной технологии могут быть значительно сложнее.

[0065] Более того, описание принципов, аспектов и вариантов реализации настоящей технологии, а также их конкретные примеры предназначены для охвата их структурных и функциональных эквивалентов, независимо от того, известны они в настоящее время или будут разработаны в будущем. Например, специалистам в данной области техники должно быть очевидно, что любые описанные здесь структурные схемы соответствуют концептуальным представлениям иллюстративных принципиальных схем, реализующих основы настоящей технологии. Также должно быть очевидно, что любые блок-схемы, схемы процессов, диаграммы изменения состояния, псевдокоды и т.п. соответствуют различным процессам, которые могут быть представлены на машиночитаемом физическом носителе информации и могут выполняться компьютером или процессором, независимо от того, показан такой компьютер или процессор явно или нет.

[0066] Функции различных элементов, показанных на чертежах, включая любой функциональный блок, обозначенный как «процессор», могут быть реализованы с использованием специализированных аппаратных средств, а также аппаратных средств, способных выполнять соответствующее программное обеспечение. Если используется процессор, эти функции могут выполняться одним выделенным процессором, одним совместно используемым процессором или множеством отдельных процессоров, некоторые из которых могут использоваться совместно.

[0067] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии процессор может представлять собой процессор общего назначения, такой как центральный процессор (CPU), или специализированный процессор, такой как графический процессор (GPU). Кроме того, явное использование термина «процессор» или «контроллер» не должно трактоваться как указание исключительно на аппаратные средства, способные выполнять программное обеспечение, и может подразумевать, помимо прочего, аппаратные средства цифрового сигнального процессора (DSP), сетевой процессор, специализированную интегральную схему (ASIC), программируемую вентильную матрицу (FPGA), постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) для хранения программного обеспечения, оперативное запоминающее устройство (ОЗУ) и энергонезависимое запоминающее устройство. Также могут подразумеваться другие аппаратные средства, общего назначения и/или заказные.

[0068] Далее с учетом вышеизложенных принципов рассмотрены некоторые не имеющие ограничительного характера примеры, иллюстрирующие различные варианты реализации аспектов настоящей технологии.

[0069] Как показано на фиг. 1, системе 100 доступно множество беспроводных устройств 101. Некоторые беспроводные устройства 101 показаны на фиг. 1. Беспроводные устройства 101 подобны друг другу, по меньшей мере настолько, что они пригодны для использования в рамках настоящей технологии. По этой причине здесь подробно описано лишь одно типичное беспроводное устройство 101, а именно, беспроводное устройство 102. Беспроводное устройство 102 обычно представляет собой портативное беспроводное устройство, которое взаимодействует с пользователем (не показан) и иногда может называться «клиентским устройством». Следует отметить, что взаимодействие беспроводного устройства 102 с пользователем не означает необходимости предлагать или предполагать какой-либо режим работы, например, вход в систему, регистрацию и т.п.

[0070] В контексте настоящего описания, если явно не указано другое, термин «беспроводное устройство» означает любое портативное беспроводное устройство, снабженное средствами геолокации по меньшей мере одного вида для определения его геолокации и имеющее возможность использования соединения WiFi для подключения к локальным сетям (LAN) и/или другим устройствам. В качестве не имеющих ограничительного характера примеров беспроводных устройств можно привести смартфоны и планшеты с поддержкой WiFi и GPS, которые пользователи обычно всегда имеют с собой. Следует отметить, что в данном контексте устройство, функционирующее как беспроводное устройство, также может функционировать как сервер в отношении других беспроводных устройств. Использование выражения «беспроводное устройство» не исключает использования нескольких клиентских устройств для приема, отправки, выполнения или инициирования выполнения любой задачи или запроса либо результатов любых задач или запросов либо шагов любого описанного здесь способа.

[0071] Беспроводное устройство 102 содержит энергонезависимое запоминающее устройство 104 (ЗУ), в котором хранятся исполняемые процессором команды, процессор 106, связанный с энергонезависимым ЗУ 104, и модуль 109 локальной связи, связанный с процессором 106. Энергонезависимое ЗУ 104 может содержать один или несколько носителей информации и обеспечивает пространство для хранения компьютерных команд, исполняемых процессором 106. Например, энергонезависимое ЗУ 104 может быть реализовано в виде машиночитаемого физического носителя информации, включая ПЗУ, жесткие диски (HDD), твердотельные накопители (SSD) и карты флэш-памяти. В данном варианте осуществления изобретения модуль 109 локальной связи содержит модуль WiFi, способный подключаться к сети LAN, которая может совместно использоваться через точку доступа WiFi, такую как беспроводной маршрутизатор. В некоторых вариантах осуществления изобретения модуль 109 локальной связи также содержит модуль Bluetooth™ для связи с использованием соединения Bluetooth.

[0072] Кроме того, беспроводное устройство 102 содержит аппаратные средства и/или прикладное программное обеспечение и/или встроенное программное обеспечение (либо их сочетание) для выполнения множества 107 приложений, включая навигационное приложение 108, которое, по меньшей мере частично, хранится в энергонезависимом ЗУ 104. Одна из целей навигационного приложения 108 заключается в предоставлении пользователю маршрута для перемещения из одного места в другое место. Способ реализации навигационного приложения 108 известен в данной области техники и здесь не описан. Например, в качестве навигационного приложения 108 может использоваться приложение Yandex.Maps™, Yandex.Navigator™ или другое коммерчески доступное или проприетарное картографическое приложение.

[0073] Беспроводное устройство 102 также имеет доступ к GPS-приемнику, способному принимать сигналы спутника системы GPS и определять геолокацию беспроводного устройства 102, или к другим средствам определения геолокации беспроводного устройства 102 в определенные моменты времени и/или в течение определенных временных интервалов. В данном варианте осуществления изобретения беспроводное устройство 102 содержит встроенный GPS-приемник. В по меньшей мере некоторых вариантах осуществления изобретения беспроводному устройству 102 для приема сигналов спутника системы GPS не требуется подключение к сети Интернет или выполнение навигационного приложения 108. Поэтому беспроводное устройство 102 может отслеживать перемещение пользователя в виде геолокаций, которые могут быть зарегистрированы в виде широты и долготы, независимо от доступности подключения к сети Интернет. В данном варианте осуществления изобретения беспроводное устройство 102 определяет GPS-координаты с частотой, в частности, зависящей от конкретного варианта реализации беспроводного устройства 102 и его операционной системы, и регистрирует их в журнале 110.

[0074] В некоторых вариантах осуществления изобретения беспроводное устройство 102 хранит журнал 110 во встроенном энергонезависимом ЗУ 104. В некоторых вариантах осуществления изобретения журнал 110 хранится удаленно по отношению к беспроводному устройству 102, например, на удаленном сервере. В некоторых вариантах осуществления изобретения беспроводное устройство 102 обеспечивает одному или нескольким удаленным серверам доступ к своей геолокации. В некоторых вариантах осуществления изобретения беспроводное устройство 102 обеспечивает доступ к своей геолокации одному или нескольким удаленным серверам в реальном времени или почти в реальном времени.

[0075] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения в журнале 110 хранятся геолокации беспроводного устройства 102 в виде координат геолокации беспроводного устройства 102 с отметками времени, собранных или предоставленных беспроводным устройством 102 в течение некоторого времени. В некоторых вариантах осуществления изобретения беспроводное устройство 102 собирает и в некоторых случаях хранит журнал 110 и/или соответствующие GPS-координаты с отметками времени, например, путем сочетания использования приложений 107 и/или операционной системы беспроводного устройства 102 без открывания пользователем конкретного приложения, хранящегося в беспроводном устройстве 102.

[0076] На фиг. 2 представлен не имеющий ограничительного характера вариант реализации журнала 110. На способ и формат наполнения и хранения журнала 110 не накладывается каких-либо ограничений. Например, беспроводное устройство 102 может принимать сигналы спутника системы GPS через заранее заданные временные интервалы и преобразовывать сигналы спутника системы GPS в координаты геолокации с отметками времени. В некоторых вариантах осуществления изобретения беспроводное устройство 102 содержит и/или использует средства триангуляции по вышкам сотовой связи либо другие средства определения геолокации для получения своих геолокаций вместо или в дополнение к применению системы GPS.

[0077] В представленном на фиг. 2 примере журнал 110 содержит первые координаты 202 геолокации, которые в не имеющем ограничительного характера примере соответствуют зданию 500 MacDonald's™ в географическом районе 136. Первые координаты 202 геолокации связаны с первой отметкой 204 времени. Первая отметка 204 времени соответствует времени, когда беспроводное устройство 102 находилось согласно первым координатам 202 геолокации. Журнал 110 также содержит дополнительные координаты геолокации и соответствующие отметки времени (отдельно не обозначены). Например, исходя из отметок времени и координат геолокации в журнале 110 должно быть понятно, что беспроводное устройство 102 в течение 6 минут переместилось на 0,1 угловой секунды на север и на 0,4 угловой секунды на запад. Для ясности в журнале 110 показаны лишь четыре геолокации. Журнал 110 может содержать больше или меньше геолокаций или координат.

[0078] В некоторых вариантах осуществления изобретения беспроводное устройство 102 способно назначать идентификатор 206 пользовательского устройства для журнала 110. Например, идентификатор 206 пользовательского устройства может представлять собой МАС-адрес беспроводного устройства 102 либо его элемента и/или может представлять собой указание на имя пользователя (такое как адрес электронной почты), связанное с пользователем, если беспроводное устройство 102 требует авторизации пользователя и т.п. В другом примере идентификатор 206 пользовательского устройства может соответствовать проприетарному идентификационному номеру, назначенному, например, навигационным приложением 108 и/или другим сервисным приложением (или приложениями) 112 (описано ниже). Таким образом, идентификатор 206 пользовательского устройства представляет собой один пример идентификатора беспроводного устройства 102.

[0079] Беспроводное устройство 102 содержит аппаратные средства и/или прикладное программное обеспечение и/или встроенное программное обеспечение (либо их сочетание) для выполнения одного или нескольких сервисных приложений 112 (см. фиг. 1). В некоторых вариантах осуществления изобретения одно или несколько сервисных приложений 112 включают в себя по меньшей мере одно сервисное приложение (не обозначено), управляемое организацией, предоставляющей описанное выше навигационное приложение 108. Например, если навигационное приложение 108 представляет собой приложение Yandex.Navigator, то одно или несколько сервисных приложений 112 могут включать в себя приложение веб-браузера Yandex.Browser™, новостное приложение Yandex.News™, приложение для поиска и подбора товаров Yandex.Market™ и т.п. Очевидно, что одно или несколько сервисных приложений 112 также могут включать в себя сервисные приложения, которые не управляются организацией, предоставляющей описанное выше навигационное приложение 108, например, приложения социальных медиа, такие как приложение Vkontakte™, и приложение потоковой передачи музыки, такое как Spotify™.

[0080] В некоторых вариантах осуществления изобретения действия пользователя, выполненные с использованием беспроводного устройства 102, собираются одним или несколькими серверами и используются для построения профиля пользователя, связанного с пользователем и/или с беспроводным устройством (или устройствами) 102 пользователя. В некоторых вариантах осуществления изобретения профиль пользователя содержит зависящую от пользователя часть, содержащую информацию относительно пользователя, и зависящую от устройства часть, содержащую информацию относительно беспроводного устройства (или устройств) 102 пользователя. В некоторых вариантах осуществления изобретения одно или несколько сервисных приложений 112, управляемых организацией, предоставляющей навигационное приложение 108, способны сообщать и/или сохранять действия и/или геолокации пользователя с сопутствующим указанием на идентификатор 206 пользовательского устройства или на другие средства, обеспечивающие возможность последующего определения истории действий или геолокаций пользователя с беспроводным устройством (или устройствами) 102 пользователя, с использованием которого пользователь выполнял действия, формирующие историю действий пользователя.

[0081] Беспроводное устройство 102 содержит интерфейс связи (не показан) для обеспечения двухстороннего соединения с сетью 114 связи по линии 116 связи. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии в качестве сети 114 связи может использоваться сеть Интернет. В других вариантах осуществления настоящей технологии сеть 114 связи может быть реализована иначе, например, в виде любой глобальной сети связи, локальной сети связи, частной сети связи и т.п.В некоторых вариантах осуществления изобретения интерфейс связи содержит модуль 109 локальной связи беспроводного устройства 102 и/или работает с ним.

[0082] На реализацию линии 116 связи не накладывается каких-либо особых ограничений, она зависит от реализации беспроводного устройства 102. Лишь в качестве примера, не имеющего ограничительного характера, в тех вариантах осуществления настоящей технологии, в которых беспроводное устройство 102 реализовано в виде беспроводного устройства (такого как смартфон), линия 116 связи может быть реализована в виде беспроводной линии связи (такой как канал сети связи 3G, канал сети связи 4G, Wireless Fidelity или сокращенно WiFi® Bluetooth® и т.п.) или проводной линии связи (такой как соединение на основе Ethernet).

[0083] Должно быть очевидно, что варианты реализации беспроводного устройства 102, линии 116 связи и сети 114 связи приведены лишь для иллюстрации. Специалисту в данной области должны быть ясны и другие конкретные детали реализации беспроводного устройства 102, линии 116 связи и сети 114 связи. Представленные выше примеры никак не ограничивают объем настоящей технологии.

[0084] Система 100 также содержит сервер 118, соединенный с сетью 114 связи (см. фиг. 1). Сервер 118 может быть реализован в виде компьютерного сервера. В примере осуществления настоящей технологии сервер 118 может быть реализован в виде сервера Dell™ PowerEdge™, работающего под управлением операционной системы Microsoft™ Windows Server™. Очевидно, что сервер 118 может быть реализован с использованием любых других подходящих аппаратных средств и/или прикладного программного обеспечения и/или встроенного программного обеспечения либо их сочетания. В представленном не имеющем ограничительного характера варианте осуществления настоящей технологии сервер 118 реализован в виде одного сервера. В других не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии функции сервера 118 могут быть распределены между несколькими серверами.

[0085] Сервер 118 содержит интерфейс 119 связи, структура и настройки которого позволяют осуществлять связь с различными элементами (такими как беспроводные устройства 101 и другие устройства, которые могут быть связаны с сетью 114 связи) через сеть 114 связи. Сервер 118 содержит долговременную память 120, которая включает в себя один или несколько носителей информации и в общем случае обеспечивает пространство для хранения компьютерных программных команд, исполняемых процессором 122. Например, память 120 может быть реализована в виде машиночитаемого физического носителя информации, включая ПЗУ и/или ОЗУ. Память 120 также может включать в себя одно или несколько устройств хранения данных, таких как жесткие диски (HDD), твердотельные накопители (SSD) и карты флэш-памяти.

[0086] В некоторых вариантах осуществления изобретения сервер 118 может управляться организацией, предоставляющей описанное выше браузерное приложение 108. Например, если навигационное приложение 108 представляет собой приложение Yandex.Navigator, то сервер 118 может управляться компанией Yandex LLC (ул. Льва Толстого, 16, Москва, 119021, Россия). В других вариантах осуществления изобретения сервер 118 может управляться организацией, отличной от той, что предоставляет описанное выше навигационное приложение 108. Несмотря на то, что ниже в некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения описана конфигурация сервера 118 с конкретным набором модулей, обеспечивающих различные сочетания функций, в альтернативных не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения сервер 118 может быть сконфигурирован с другим набором модулей и/или по меньшей мере частично распределенным образом при условии обеспечения описанных здесь функциональных возможностей. База данных элементов цифрового контента.

[0087] Сервер 118 соединен с базой 126 данных элементов цифрового контента. В других вариантах осуществления изобретения база 126 данных элементов цифрового контента может быть соединена с сервером 118 через сеть 114 связи. Несмотря на то, что база 126 данных элементов цифрового контента схематично показана здесь в виде одного элемента, предполагается, что база 126 данных элементов цифрового контента может быть распределенной.

[0088] База 126 данных элементов цифрового контента наполнена множеством элементов цифрового контента (отдельно не обозначены). На характер каждого элемента из множества элементов цифрового контента не накладывается каких-либо особых ограничений. В общем случае элемент цифрового контента может соответствовать таргетированному сообщению, связанному с одной или несколькими точками POI и содержащему одно или несколько предложений, изображений, видеоматериалов и т.д.

[0089] На фиг. 3 представлен не имеющий ограничительного характера вариант осуществления базы 126 данных элементов цифрового контента, наполненной множеством элементов цифрового контента.

[0090] На способ наполнения базы 126 данных элементов цифрового контента не накладывается каких-либо ограничений. Например, база 126 данных элементов цифрового контента может получать элементы цифрового контента от одного или нескольких поставщиков контента.

[0091] В по меньшей мере некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии в базе 126 данных элементов цифрового контента может храниться множество элементов цифрового контента, сгруппированных в соответствии с одной или несколькими темами. Таким образом, база 126 данных элементов цифрового контента может выполнять процедуру кластеризации по темам (не показана). На способ кластеризации множества элементов цифрового контента в соответствии с одной или несколькими темами или событиями не накладывается каких либо ограничений. Например, при этом могут использоваться традиционные способы кластеризации, такие как подходы на основе тематического моделирования или ключевых слов.

[0092] Множество элементов цифрового контента сгруппировано в один или несколько тематических кластеров 302. Например, в базе 126 данных элементов цифрового контента хранятся первый тематический кластер 304, второй тематический кластер 306, третий тематический кластер (не обозначен) и четвертый тематический кластер (не обозначен). Первый тематический кластер 304 содержит первый элемент 308 цифрового контента и второй элемент 312 цифрового контента, а второй тематический кластер 306 содержит третий элемент 310 цифрового контента.

[0093] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии база 126 данных элементов цифрового контента содержит дополнительную информацию относительно каждого элемента из множества элементов цифрового контента, такую как длительность элемента цифрового контента, минимальная предлагаемая цена, выбранные источником элемента цифрового контента целевые параметры, указание на статический или динамический элемент цифрового контента и т.п.

Базы данных точек POI

[0094] Сервер 118 может быть дополнительно соединен с удаленной базой 130 данных профилей точек POI (см. фиг. 1). В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии база 130 данных профилей точек POI может быть связана с сервером 118 с использованием локального соединения или другого прямого соединения. Несмотря на то, что база 130 данных профилей точек POI схематично показана здесь в виде одного элемента, предполагается, что база 130 данных профилей точек POI может быть распределенной.

[0095] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения в базе 130 данных профилей точек POI хранится множество профилей 132 точек 134 POI, расположенных в географическом районе 136. Не имеющий ограничительного характера пример географического района 136 и расположенных в нем точек 134 POI схематически показан на фиг. 5. Например, географический район 136 может представлять собой регион в стране, город, конкретный городской квартал, конкретную улицу и т.п. Например, точки 134 POI могут представлять собой предприятия, учреждения, достопримечательности и т.п.В качестве конкретных примеров точек 134 POI можно привести здание 500 MacDonald's™ и автозаправочную станцию 508 Petro-Canada™ (см. фиг. 5).

[0096] В частности, профиль 132 точки 134 POI может содержать график работы точки 134 POI, категорию точки 134 POI, геолокацию точки 134 POI, адрес точки 134 POI, рейтинг точки 134 POI и т.п.

База данных профилей пользователей

[0097] Сервер 118 также соединен с базой 128 данных профилей пользователей, в которой, среди прочего, хранятся профили 129 пользователей (описано ниже) беспроводных устройств 101 (см. фиг. 1). В других не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии база 128 данных профилей пользователей может быть соединена с сервером 118 через сеть 114 связи. Несмотря на то, что база 128 данных профилей пользователей схематично показана здесь в виде одного элемента, предполагается, что база 128 данных профилей пользователей может быть распределенной или иметь любую другую конфигурацию.

[0098] База 128 данных профилей пользователей представляет собой репозиторий профилей 129 пользователей, каждый из которых связан с одним или несколькими беспроводными устройствами 101. На способ хранения одного или нескольких профилей 129 пользователей не накладывается каких-либо ограничений. Например, они могут представлять собой набор векторов, представляющих интересы пользователя одного или нескольких беспроводных устройств 101.

[0099] На фиг. 4 представлена схема объединения различных профилей пользователей, связанных с пользователем беспроводного устройства 102, представляющего собой пример одного из беспроводных устройств 101.

[0100] Первый профиль 402 принимается от первого сервисного сервера 404. Например, первый сервисный сервер 404 может быть связан с первым сервисным приложением 401, представляющим собой приложение Yandex.Browser, которое управляется организацией, предоставляющей описанное выше навигационное приложение 108 беспроводного устройства 102. Например, первый профиль 402 может быть сформирован первым сервисным сервером 404 на основе журналов 403 просмотра, связанных с беспроводным устройством 102.

[0101] Первый профиль 402 связан с первым уникальным идентификатором 406, представляющим собой проприетарный идентификатор пользователя, связанный с беспроводным устройством 102. В частности, с учетом того, что первое сервисное приложение 401 управляется организацией, предоставляющей вышеупомянутое навигационное приложение 108 беспроводного устройства 102, первый уникальный идентификатор 406 первого профиля 402 соответствует идентификатору 206 пользовательского устройства беспроводного устройства 102.

[0102] Второй профиль 408 для пользователя беспроводного устройства 102 принимается от второго сервисного сервера 410. Например, второй сервисный сервер 410 может быть связан со вторым сервисным приложением 409 беспроводного устройства 102, представляющим собой приложение Yandex.Market, которое управляется организацией, предоставляющей описанное выше навигационное приложение 108. Например, второй профиль 408 может быть сформирован вторым сервисным сервером 410 на основе журналов 411 поиска, связанных с поисками, выполненными пользователем беспроводного устройства 102 с использованием приложения Yandex.Market на беспроводном устройстве 102.

[0103] Второй профиль 408 также связан со вторым уникальным идентификатором 412. Поскольку в приложении Yandex.Market для доступа к цифровому сервису требуется, чтобы пользователь предоставил адрес электронной почты, второй уникальный идентификатор 412 содержит как адрес электронной почты пользователя, так и проприетарный идентификатор пользователя, соответствующий идентификатору 206 пользовательского устройства.

[0104] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения база 128 данных профилей пользователей может выполнять процедуру объединения профилей (не показана). Процедура объединения профилей позволяет определять, соответствуют ли первый профиль 402 и второй профиль 408 одному и тому же пользователю. Например, процедура объединения профилей может определять, соответствует ли, по меньшей мере частично, первый уникальный идентификатор 406 второму уникальному идентификатору 412.

[0105] Если определено, что первый уникальный идентификатор 406 по меньшей мере частично соответствует второму уникальному идентификатору 412, то процедура объединения профилей может объединить первый профиль 402 и второй профиль 408 для формирования объединенного профиля 414.

[0106] В результате выполнения процедуры объединения профилей в базе 128 данных профилей пользователей сохраняется объединенный профиль 414 вместе с третьим уникальным идентификатором 416 (который соответствует идентификатору 206 пользовательского устройства и адресу электронной почты).

[0107] С другой стороны, если процедура объединения профилей определяет, что первый уникальный идентификатор 406 даже частично не соответствует второму уникальному идентификатору 412, то первый профиль 402 и второй профиль 408 рассматриваются как связанные с различными пользователями. Тогда первый профиль 402 (и первый уникальный идентификатор 406) и второй профиль 408 (и второй уникальный идентификатор 412) хранятся в базе 128 данных профилей пользователей раздельно.

[0108] Несмотря на то, что показаны лишь два профиля пользователя (первый профиль 402 и второй профиль 408) для формирования объединенного профиля 414, должно быть понятно, что объединенный профиль 414 для беспроводного устройства 101 может быть сформирован на основе более чем двух профилей пользователя.

[0109] Кроме того, несмотря на то, что объединенный профиль 414 сформирован исключительно на основе сервисных приложений, управляемых одной и той же организацией, объем изобретения этим не ограничивается. Поскольку второй профиль 408 содержит адрес электронной почты, связанный с пользователем, можно дополнительно объединить профиль пользователя с третьим профилем (не показан), принятым от другой организации, если третий профиль также связан с третьим уникальным идентификатором, соответствующим тому же адресу электронной почты.

[0110] Вкратце, в базе 128 данных профилей пользователей хранится множество профилей 129 пользователей, каждый из которых связан с по меньшей мере одним беспроводным устройством 101. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии профили 129 пользователей содержат дополнительную информацию о пользователях, которым они принадлежат.

[0111] В качестве не имеющих ограничительного характера примеров такой дополнительной информации можно привести истории просмотра пользователей из различных приложений, предпочтения пользователя, указанные пользователем для конкретных продуктов, предпочтения пользователя, определенные одной или несколькими третьими сторонами, и т.п. Другие не имеющие ограничительного характера примеры представляют собой истории покупок пользователей.

[0112] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения предпочтения пользователя включают в себя указания на предпочтения пользователя для конкретных определенных точек 134 POI в географическом районе 136 (фиг. 5) и/или для конкретных определенных видов точек 134 POI в географическом районе 136. Как более подробно описано ниже, в по меньшей мере некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии такие данные профиля пользователя используются для повышения точности определения фактов посещений пользователями конкретных точек 134 POI в географическом районе 136.

Модуль профилей пребывания

[0113] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения сервер 118 хранит в своей памяти 120 и выполняет модуль 139 профилей пребывания (см. фиг. 1). Модуль 139 профилей пребывания в течение временного периода получает снабженные отметками времени геолокации доступных серверу 118 беспроводных устройств 101.

[0114] Как более подробно описано ниже, модуль 139 профилей пребывания анализирует данные отслеживания геолокации с отметками времени, полученные от различных беспроводных устройств 101 пользователей, для формирования указаний на пользователей, находившихся в заранее заданной окрестности различных геолокаций в географическом районе 136 в течение заранее заданного временного интервала. Каждое такое указание далее называется профилем пребывания. Таким образом, профиль пребывания пользователя указывает на то, что пользователь находился в заранее заданной окрестности геолокации в пределах заранее заданного временного интервала.

[0115] На фиг. 5 для иллюстрации представлены два примера профилей 512 и 514 пребывания. Как показано, профиль 512 пребывания указывает на то, что соответствующий пользователь в течение некоторого времени находился в здании 500 MacDonald's™ или рядом с ним в географическом районе 136. Профиль 514 пребывания расположен отдельно от профиля 512 пребывания и указывает на то, что впоследствии соответствующий пользователь в течение некоторого времени находился на автозаправочной станции 508 или рядом с ней в географическом районе 136.

[0116] Для формирования профилей пребывания модуль 139 профилей пребывания получает данные отслеживания геолокации с отметками времени, содержащие последовательные геолокации с отметками времени большого количества различных беспроводных устройств 101 в географическом районе 136. На фиг. 5 представлен пример данных 510 отслеживания геолокации беспроводного устройства 101 пользователя 103, используемого для иллюстрации настоящей технологии. Как показано, данные 510 отслеживания геолокации содержат множество последовательных местоположений 511 с отметками времени беспроводного устройства 101 и, следовательно, его пользователя в географическом районе 136. Последовательные местоположения 511 с отметками времени означают перемещение пользователя 103 в географическом районе 136. С целью упрощения на фиг. 5 обозначено лишь одно местоположение из последовательных местоположений 511 с отметками времени.

[0117] В некоторых вариантах осуществления изобретения модуль 139 профилей пребывания постоянно получает и обновляет данные отслеживания геолокации от каждого беспроводного устройства 101 по мере того, как становятся доступными данные геолокации с отметками времени. Частота сбора данных может быть различной для различных беспроводных устройств 101 и может зависеть от конкретного варианта реализации каждого беспроводного устройства 101 и/или от его операционной системы и/или от конфигурации каждого беспроводного устройства 101. В не имеющем ограничительного характера примере беспроводное устройство 101 может сообщать свою геолокацию с частотой 1/3 Гц или один раз в три секунды.

[0118] Модуль 139 профилей пребывания хранит снабженные отметками времени данные отслеживания геолокации каждого беспроводного устройства 101 вместе с соответствующим уникальным идентификатором беспроводного устройства 101 в базе 141 данных геолокации пользователей. В некоторых вариантах осуществления изобретения модуль 139 профилей пребывания дополнительно конфигурирует базу 141 данных геолокации пользователей путем сопоставления в ней данных геолокации каждого беспроводного устройства 101 с соответствующим профилем 129 пользователя и/или с идентификатором 206 пользовательского устройства либо с другим соответствующим уникальным идентификатором.

[0119] Затем модуль 139 профилей пребывания анализирует данные 510 отслеживания геолокации из базы 141 данных геолокации пользователей с целью формирования профилей пребывания. Ниже описан конкретный вариант осуществления способа формирования профилей пребывания, выполняемого модулем 139 профилей пребывания.

[0120] Сначала модуль 139 профилей пребывания группирует снабженные отметками времени геолокации из всех данных 510 отслеживания геолокации во множество заранее заданных первых групп последовательных геолокаций согласно следующим правилам.

[0121] В каждой такой группе каждая данная геолокация имеет по меньшей мере одну другую соседнюю геолокацию, которая (а) расположена на расстоянии от данной геолокации, не превышающем заранее заданного расстояния, и (б) имеет отметку времени, указывающую на момент времени по прошествии по меньшей мере заранее заданного временного периода после момента времени, указанного отметкой времени данной геолокации. В некоторых вариантах осуществления изобретения заранее заданное расстояние составляет 30 метров, а заранее заданный временной период равен 75 секундам. Предполагается, что другие значения этих констант могут быть использованы, например, в зависимости от конкретного географического района и плотности размещения точек POI в этом конкретном географическом районе. Предполагается, что другие значения этих констант могут быть использованы, например, в зависимости от точности определения геолокации каждого беспроводного устройства 101, которую может обеспечивать беспроводное устройство 101.

[0122] Затем модуль 139 профилей пребывания пытается объединить по меньшей мере некоторые из первых групп последовательных геолокаций для формирования одной или нескольких вторых групп последовательных геолокаций согласно следующим правилам. Одна первая группа объединяется с другой первой группой для формирования второй группы, если выполняются оба следующих условия: (а) разница во времени (delta-Т) между последней по времени геолокацией в одной первой группе и первой по времени геолокацией в другой первой группе меньше заранее заданного порогового значения разницы во времени; и (б) расстояние между центроидом одной первой группы и центроидом другой первой группы не превышает порога расстояния между центроидами.

[0123] Параметр delta-T рассчитывается путем вычитания из отметки времени первой по времени геолокации отметки времени последней по времени геолокации. Центроид любой группы рассчитывается путем назначения для каждой геолокации в группе весового коэффициента, равного времени, в течение которого соответствующий пользователь находился в этой геолокации. Затем рассчитывается центр масс на основе всех взвешенных по времени геолокаций в этой группе. Рассчитанный таким образом взвешенный по времени центр масс используется в качестве центроида. Иными словами, считается, что пользователь находился в одной геолокации, соответствующей полученному в результате центроиду, в течение всего времени, связанного с этой группой. В некоторых вариантах осуществления изобретения заранее заданное пороговое значение разницы во времени равно 180 секундам, а пороговое значение расстояния между центроидами равно 60 метрам. Очевидно, что эти параметры представляют собой не имеющие ограничительного характера примеры и могут отличаться в зависимости от конкретного варианта применения настоящей технологии.

[0124] Модуль 139 профилей пребывания повторяет описанные выше шаги для каждой пары первых групп последовательных геолокаций и объединяет каждую пару, соответствующую указанным выше требованиям, в одну группу. Модуль 139 профилей пребывания также пытается продолжать объединение пар полученных в результате групп согласно описанным выше условиям. Когда модуль 139 профилей пребывания определяет группу, для которой невозможно дальнейшее объединение, поскольку не выполняется одно или несколько описанных выше условий, модуль 139 профилей пребывания помечает эту группу как отдельный профиль пребывания.

[0125] Таким образом, каждый полученный в результате профиль 512, 514 пребывания содержит последовательные геолокации с отметками времени и один центроид с соответствующим общим временем, в течение которого, как предполагается, пользователь находился в этом центроиде. На фиг. 5 показаны центроид 516 профиля 512 пребывания и центроид 518 профиля 514 пребывания пользователя 103. Очевидно, что пользователь 103 может иметь больше или меньше связанных с ним профилей 512, 514 пребывания.

[0126] Как подробно описано ниже, первое подмножество профилей пребывания, сформированных модулем 139 профилей пребывания для пользователей в географическом районе 136, используется на этапе обучения для обучения алгоритма 158 MLA. Благодаря описанному ниже обучению алгоритм 158 ML А способен определять факты посещения пользователями точек 134 POI в географическом районе 136.

Модуль формирования обучающего набора данных

[0127] Сервер 118 хранит в своей памяти 120 и выполняет модуль 154 формирования обучающего набора данных. Вкратце, модуль 154 формирования обучающего набора данных формирует обучающий набор данных, который затем подается в алгоритм 158 MLA для обучения алгоритма 158 MLA определению факта посещения точки 134 POI на основе профиля пребывания пользователя, как подробно описано ниже.

[0128] Вкратце, для формирования обучающего набора данных модуль 154 формирования обучающего набора данных получает множество профилей пребывания множества пользователей в географическом районе 136, определенных модулем 139 профилей пребывания. Эти профили пребывания называются обучающими профилями пребывания. Аналогично, пользователи, связанные с обучающими профилями пребывания, называются обучающими пользователями.

[0129] Модуль 154 формирования обучающего набора данных с использованием набора эвристических правил определяет, соответствует ли каждый обучающий профиль пребывания каждого обучающего пользователя соответствующему обучающему пользователю, посещающему точку POI. Затем модуль 154 формирования обучающего набора данных помечает каждый обучающий профиль пребывания соответствующей обучающей меткой, указывающей на результат определения посещения с использованием эвристических правил. Таким образом модуль 154 формирования обучающего набора данных создает обучающий объект из обучающего набора данных. Модуль 154 формирования обучающего набора данных повторяет эвристический процесс для каждого обучающего профиля пребывания и таким образом создает все обучающие объекты в обучающем наборе данных.

[0130] В частности, модуль 154 формирования обучающего набора данных сначала получает идентификаторы беспроводных устройств 101, связанных с географическим районом 136. На основе идентификаторов беспроводных устройств 101 модуль 154 формирования обучающего набора данных получает множество обучающих профилей пребывания множества беспроводных устройств 101, далее называемых обучающими беспроводными устройствами 101.

[0131] Для каждого обучающего профиля пребывания обучающего беспроводного устройства 101 модуль 154 формирования обучающего набора данных определяет, какая точка из точек 134 POI (если она имеется) расположена в заранее заданной окрестности центроида этого обучающего профиля пребывания. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения заранее заданная окрестность определяется кругом с центром в центроиде соответствующего обучающего профиля пребывания и радиусом 60 метров. В других не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения этот радиус отличается. Предполагается, что радиус может быть заранее задан на основе точности геолокации каждого обучающего беспроводного устройства 101. Предполагается, что радиус может быть заранее задан для каждого обучающего беспроводного устройства 101 как на этапе обучения, так и впоследствии на этапе использования на основе точности геолокации этого беспроводного устройства 101.

[0132] Если модуль 154 формирования обучающего набора данных определяет, что в заранее заданной окрестности центроида отсутствуют точки 134 POI, то модуль 154 формирования обучающего набора данных помечает обучающий профиль пребывания меткой, указывающей на отсутствие посещаемых точек 134 POI.

[0133] С другой стороны, если модуль 154 формирования обучающего набора данных определяет, что в заранее заданной окрестности имеется по меньшей мере одна точка 134 POI, то модуль 154 формирования обучающего набора данных применяет набор эвристических правил, описанный в следующем разделе, чтобы определить факт посещения одной из точек 134 POI обучающим пользователем с обучающим профилем пребывания во время, соответствующее обучающему профилю пребывания. Набор эвристических правил дает положительный или отрицательный результат определения. Затем модуль 154 формирования обучающего набора данных помечает обучающий профиль пребывания меткой, указывающей на результат определения. Такие метки могут называться обучающими метками.

[0134] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения обучающая метка может содержать имя и/или другой идентификатор, такой как адрес, посещенной точки 134 POI и/или вероятность посещения точки 134 POI. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения обучающая метка может дополнительно содержать имена других точек 134 POI в заранее заданной окрестности и соответствующие вероятности посещения этих других точек 134 POI.

[0135] Например, можно предположить, что набор эвристических правил, примененных для обучающего профиля 512 пребывания, дает отрицательный результат определения, указывающий на то, что пользователь 103 не посетил здание 500 MacDonald's в момент времени, связанный с обучающим профилем 512 пребывания (см. фиг. 5). В этом случае модуль 154 формирования обучающего набора данных помечает обучающий профиль 512 пребывания обучающей меткой, указывающей на отрицательный результат определения. Если для профилей пребывания другого пользователя набор эвристических правил дает положительный результат определения посещения здания 500 MacDonald's, то модуль 154 формирования обучающего набора данных помечает этот другой обучающий профиль пребывания обучающей меткой, указывающей на положительный результат определения.

[0136] Также можно сказать, что набор эвристических правил, примененных для обучающего профиля 514 пребывания, дает положительный результат определения факта посещения пользователем 103 автозаправочной станции 508 в момент времени, связанный с обучающим профилем 514 пребывания. Соответственно, модуль 154 формирования обучающего набора данных помечает обучающий профиль 514 пребывания обучающей меткой, указывающей на положительный результат определения. Очевидно, что две точки 134 POI и два обучающих профиля 512, 514 пребывания используются лишь для иллюстрации и что модуль 154 формирования обучающего набора данных помечает много различных обучающих профилей пребывания многих различных обучающих пользователей с учетом каждой точки 134 POI в данном географическом районе. Окончательный результат представляет собой размеченный обучающий набор данных, используемый для обучения алгоритма 158 MLA.

[0137] Ниже подробно описан набор эвристических правил. Набор эвристических правил

[0138] Чтобы обеспечить возможность вышеупомянутого определения фактов и моментов времени посещений, набор эвристических правил содержит первое подмножество эвристических правил, применимых к зависящей от пользователя части каждого профиля 129 пользователя соответствующего пользователя. В некоторых вариантах осуществления изобретения первое подмножество эвристических правил позволяет определять взаимодействие релевантного пользователя с ресурсом, связанным с точкой 134 POI. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения ресурс, связанный с точкой 134 POI, может включать в себя телефонную линию, связанную с точкой 134 POI, и/или веб-сайт, связанный с точкой 134 POI. Веб-сайт представляет собой один пример веб-ресурса, связанного с точкой 134 POI. Другой пример веб-ресурсов представляют собой картографический сервис. Для описанного выше примера здания 500 MacDonald's телефонная линия может представлять собой телефонную линию конкретного здания 500 MacDonald's, веб-сайт может представлять собой общий веб-сайт MacDonald's, а картографический сервис может представлять собой навигационное приложение 108 беспроводного устройства 101 пользователя 103.

[0139] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения набор эвристических правил дополнительно позволяет определять взаимодействие пользователя одного из беспроводных устройств 101 с веб-ресурсом точки 134 POI и выполнение пользователем веб-поиска, связанного с точкой 134 POI, при этом взаимодействии. Например, в случае здания 500 MacDonald's первое подмножество эвристических правил позволяет определить, что пользователь 103 выполнил поиск местоположения задания 500 MacDonald's с использованием навигационного приложения 108 беспроводного устройства 101 и что затем пользователь 103 прибыл в заранее заданную окрестность места здания 500 MacDonald's, на основе центроида 516 релевантного профиля 512 пребывания.

[0140] В случае вышеупомянутого примера автозаправочной станции 508 первое подмножество эвристических правил позволяет определить, что пользователь 103 выполнил поиск товара, такого как энергетический напиток, с использованием поисковой системы, выполняемой в беспроводном устройстве 101, и что поисковая система выдала указание на доступность этого товара на автозаправочной станции 508, и что затем пользователь 103 прибыл в заранее заданную окрестность места автозаправочной станции 508, на основе центроида 518 релевантного профиля 514 пребывания. Предполагается, что первое подмножество эвристических правил позволяет формировать соответствующие результаты определения посещений, дополнительно основываясь на других сочетаниях выполненных условий и признаков.

[0141] Например, можно предположить, что и здание 500 MacDonald's, и автозаправочная станция 508 находятся в заранее заданной окрестности центроида 516 обучающего профиля 512 пребывания и расположены на приблизительно равном расстоянии от центроида 516 (см. фиг. 5). Также можно предположить, что некоторые факторы, определенные описанным выше первым подмножеством эвристических правил, указывают на посещение пользователем здания 500 MacDonald's, а другие факторы, определенные описанным выше первым подмножеством эвристических правил, указывают на посещение пользователем автозаправочной станции 508.

[0142] В некоторых вариантах осуществления изобретения, чтобы повысить точность работы набора эвристических правил в по меньшей мере некоторых случаях с по меньшей мере некоторыми конфликтующими эвристическими факторами или признаками, первое подмножество эвристических правил дополнительно позволяет анализировать профиль 129 пользователя каждого пользователя на предмет признаков, позволяющих отличить посещение пользователем конкретной точки 134 POI в заранее заданной окрестности согласно профилю пребывания от посещения другой точки 134 POI в этой заранее заданной окрестности.

[0143] Например, путем применения первого подмножества эвристических правил для проверки профиля 129 пользователя модуль 154 формирования обучающего набора данных может на основе профиля 129 пользователя дополнительно определить, что пользователь в течение последнего месяца регулярно приобретал один или несколько товаров в сетевых ресторанах MacDonald's, расположенных в других местах. Модуль 154 формирования обучающего набора данных может дополнительно определить, что для пользователя 103 отсутствуют признаки взаимодействий с автозаправочными станциями. Таким образом, в соответствии с этими дополнительными факторами модуль 154 формирования обучающего набора данных может определить, что пользователь 103 фактически посетил здание 500 MacDonald's, а не автозаправочную станцию 508.

[0144] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения набор эвристических правил может дополнительно содержать второе подмножество эвристических правил, применимое к зависящей от устройства части профиля 129 пользователя, связанной с каждым беспроводным устройством 101 каждого пользователя. Второе подмножество эвристических правил может применяться к отслеженным геолокациям с отметками времени, ведущим к каждому профилю пребывания, а также в некоторых случаях - к отслеженным геолокациям с отметками времени для каждого профиля пребывания. В частности, модуль сервера 118 может применить второе подмножество эвристических правил для этих отслеженных геолокаций с отметками времени беспроводного устройства 101 и таким образом определить, что пользователь этого беспроводного устройства переместился в заранее заданную окрестность места точки 134 POI и оставался в той окрестности в пределах по меньшей мере заранее заданного временного периода.

[0145] Например, в случае посещения пользователем 103 автозаправочной станции 508 модуль 154 формирования обучающего набора данных может определить, что пользователь 103 беспроводного устройства 101 переместился в заранее заданную окрестность места автозаправочной станции 508 и оставался в той окрестности в течение времени, связанного с обучающим профилем 512 пребывания.

[0146] Кроме того, в некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения второе подмножество эвристических правил позволяет определять, что пользователю было показано таргетированное сообщение, связанное с точкой 134 POI, до его перемещения в заранее заданную окрестность места точки 134 POI. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения таргетированное сообщение может представлять собой онлайн-сообщение. Например, в случае автозаправочной станции 508 таргетированное онлайн-сообщение может представлять собой доставленное беспроводному устройству 101 пользователя 103 указание на то, что в отношении одного из товаров, предлагаемых на автозаправочной станции 508, имеется специальное предложение.

[0147] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения таргетированное сообщение может представлять собой физическое (офлайн) сообщение. Например, в случае здания 500 MacDonald's офлайн-сообщение может представлять собой указание на то, что в отношении одного из товаров, предлагаемых в ресторане 500 MacDonald's, имеется специальное предложение, показанное пользователю 103 с использованием рекламной панели 150 (фиг. 5), расположенной в географическом районе 136.

[0148] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять, что пользователь переместился в заранее заданную окрестность места точки 134 POI в пределах заранее заданного предельного срока после показа ему таргетированного сообщения, связанного с этой точкой 134 POI. Например, заранее заданный предельный срок, запрограммированный во втором подмножестве эвристических правил, может составлять пять часов, а заранее заданная окрестность может соответствовать пятидесяти метрам от места точки 134 POI.

[0149] Например, второе подмножество эвристических правил позволяет определить, что таргетированное сообщение, такое как реклама продукта питания, доступного в здании 500 MacDonald's, доставлено беспроводному устройству 101 пользователя 103 в момент времени, предшествующий профилю пребывания беспроводного устройства 101, для которого должно выполняться эвристическое определение посещения. Второе подмножество эвристических правил позволяет дополнительно определить, что пользователь 103 в пределах 30 минут после показа ему этой рекламы переместился в 150-метровую окрестность здания 500 MacDonald's и что время посещения этой заранее заданной окрестности соответствует времени, связанному с профилем пребывания, который анализируется согласно второму подмножеству эвристических правил. Соответственно, на основе этого сочетания факторов второе подмножество эвристических правил позволяет определить, что пользователь 103 посетил задние 500 MacDonald's в момент времени, связанный с профилем пребывания.

[0150] В некоторых таких не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения факты показа и соответствующие моменты времени показа идентифицированным пользователям одного или нескольких идентифицированных таргетированных сообщений, включая таргетированные онлайн-сообщения и таргетированные офлайн-сообщения, могут быть определены сервером 118 с использованием технологии, описанной в патентной заявке этого же заявителя «Method and system for providing a recommended digital content item» с номером дела поверенного 40703-128 (подана одновременно с настоящей патентной заявкой), содержание которой полностью включено в настоящий документ посредством ссылки. Предполагается, что также могут быть использованы другие способы определения моментов времени показа пользователям таргетированных сообщений.

[0151] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определить, что беспроводное устройство 101 подключено через его модуль 109 локальной связи к сети 135 LAN, связанной с местом точки 134 POI и/или с самой точкой 134 POI. В примере автозаправочной станции 508, посещаемой пользователем 103, второе подмножество эвристических правил позволяет определить, что после прибытия в 150-метровую окрестность автозаправочной станции 508 пользователь 103 подключился к сети 135 LAN автозаправочной станции 508 с использованием своего беспроводного устройства 101.

[0152] На основе этих факторов модуль 154 формирования обучающего набора данных может определить, что пользователь 103 посетил автозаправочную станцию 508 в момент времени, связанный с соответствующим профилем пребывания, который анализируется согласно второму подмножеству эвристических правил.

[0153] Вкратце, эвристические правила, включая описанные выше первое и второе их подмножества, позволяют модулю 154 формирования обучающего набора данных определять и формировать для каждого обучающего профиля пребывания обучающую метку, указывающую на то, соответствует ли обучающий профиль пребывания факту и времени посещения определенной точки 134 POI обучающим пользователем, связанным с обучающим профилем пребывания. Обучающие профили пребывания и связанные с ними обучающие метки, сформированные модулем 154 формирования обучающего набора данных, образуют часть обучающего набора данных, который затем подается в алгоритм 158 MLA, как описано ниже.

Модуль обучения алгоритма MLA

[0154] Сервер 118 также хранит в своей памяти 120 модуль 156 обучения алгоритма MLA, который подает обучающий набор данных, сформированный модулем 154 формирования обучающего набора данных, в алгоритм 158 MLA, например, представляющий собой алгоритм MLA типа нейронной сети или алгоритм MLA типа градиентного бустинга.

[0155] В частности, на этапе обучения модуль 156 обучения алгоритма MLA может вводить в алгоритм 158 MLA каждый обучающий профиль пребывания и может назначать обучающую метку, соответствующую обучающему профилю пребывания, в виде соответствующих выходных данных алгоритма 158 MLA. В этом смысле каждый обучающий профиль пребывания обеспечивает обучающий набор признаков связи с локальной сетью для алгоритма 158 MLA.

[0156] В некоторых вариантах осуществления изобретения алгоритм 158 MLA обучен выдавать имя или другой идентификатор посещаемой точки 134 POI для положительных результатов определения и указание на отсутствие посещаемых точек 134 POI для отрицательных результатов определения.

[0157] В некоторых вариантах осуществления изобретения алгоритм 158 MLA может быть обучен выдавать ранжированный список определенных точек 134 POI, в котором каждая точка 134 POI представлена с указанием на вероятность посещения соответствующим пользователем конкретной точки 134 POI. Список может быть упорядочен от точки 134 POI с наибольшей вероятностью посещения к точке 134 POI с наименьшей вероятностью посещения.

[0158] Когда алгоритм 158 MLА достаточно обучен, для описанной выше структуры сервера 118 и системы 100 могут применяться различные способы. Эти способы описаны ниже.

Способ определения посещения точки POI

[0159] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии реализован способ 700 определения факта посещения расположенной в некотором месте точки 134 POI пользователем, использующим беспроводное устройство, содержащее модуль геолокации и имеющее идентификатор беспроводного устройства (см. фиг. 7).

[0160] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения способ 700 выполняется на сервере 118, содержащем процессор 122 и связанную с процессором 122 долговременную память 120, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа 700. Один пример сервера, подходящего для выполнения способа 700, представляет собой сервер 118, описанный выше. Соответственно, способ 700 описан применительно к серверу 118 (для простоты, но не для ограничения объема изобретения).

[0161] Шаг 702: получение на сервере на этапе использования идентификатора беспроводного устройства.

[0162] В одном варианте осуществления изобретения способ 700 начинается с шага 702, который включает в себя получение на сервере 118 на этапе использования идентификатора беспроводного устройства, такого как идентификатор 206 пользовательского устройства, для беспроводного устройства 101, для которого способ 700 определяет факт посещения точки 134 POI. На этапе использования алгоритм 158 MLA использует профили пребывания, которые ранее не использовались при обучении алгоритма 158 MLА.

[0163] В качестве не имеющего ограничительного характера примера можно предположить, что сервер 118 получает идентификатор беспроводного устройства (в этом примере идентификатор 206 пользовательского устройства) для беспроводного устройства 602, используемого пользователем 600 (см. фиг. 6). Как описано выше, один пример идентификатора беспроводного устройства представляет собой идентификатор 206 пользовательского устройства.

[0164] Можно предположить, что точка 134 POI, для которой должен быть определен факт посещения пользователем 600, представляет собой здание 500 MacDonald's в географическом районе 136.

[0165] Шаг 704: получение на сервере на этапе использования данных отслеживания геолокации, сформированных модулем геолокации, на основе идентификатора беспроводного устройства.

[0166] В одном варианте осуществления изобретения способ 700 может перейти к получению на сервере 118 на этапе использования данных отслеживания геолокации беспроводного устройства 602 пользователя 600 на основе идентификатора беспроводного устройства (в этом примере - идентификатора 206 пользовательского устройства).

[0167] На фиг. 6 представлен пример данных 604 отслеживания геолокации, полученных от беспроводного устройства 602. Как показано, данные 604 отслеживания геолокации содержат множество различных геолокаций 606 с отметками времени, предоставленных беспроводным устройством 602. Различные геолокации 606 с отметками времени указывают на перемещение пользователя 600 в географическом районе 136 в течение заранее заданного временного интервала. С целью упрощения чертежа лишь одна геолокация 606 с отметкой времени имеет соответствующее позиционное обозначение.

[0168] В этом примере данные 604 отслеживания геолокации указывают на то, что пользователь пошел на восток рядом с жилым домом (который может представлять собой точку 134 POI), затем в течение некоторого времени находился между жилым домом (точка 134 POI), расположенным на юго-западе географического района 136, и другим жилым домом (который может представлять собой точку 134 POI), расположенным на юго-востоке географического района 136. Затем пользователь 600 пошел на север и в течение некоторого времени находился рядом с рекламной панелью 150, затем пошел дальше на север и на запад мимо автозаправочной станции 508 и прибыл в окрестность здания 500 MacDonald's, где находился некоторое время.

[0169] Шаг 706: формирование на основе данных отслеживания геолокации профиля пребывания беспроводного устройства пользователя, указывающего на нахождение беспроводного устройства пользователя в заранее заданной окрестности места точки POI в течение заранее заданного временного интервала.

[0170] В одном варианте осуществления изобретения способ 700 может перейти к формированию одного или нескольких профилей пребывания на основе данных 604 отслеживания геолокации. Сервер 118 анализирует данные 604 отслеживания геолокации согласно шагам, описанным выше. Для краткости эти шаги здесь не повторяются. Достаточно сказать, что, как описано выше, данные отслеживания геолокации могут не содержать профилей пребывания либо содержать один или несколько профилей пребывания.

[0171] В данном примере, представленном на фиг. 6, сервер 118 на основе данных 604 отслеживания геолокации определяет три различных профиля 608, 610 и 612 пребывания. Сервер 118 определяет, что в заранее заданной окрестности (в этом примере 150 метров) центроидов профилей 608 и 610 пребывания отсутствуют точки POI. Таким образом сервер 118 определяет, что профили 608, 610 пребывания не соответствуют посещению какой-либо точки 134 POI. В некотором смысле этот результат определения позволяет предварительно отфильтровать любой профиль (или профили) пребывания из данных отслеживания геолокации, который ясно указывает на отсутствие посещений какой-либо точки 134 POI. В некоторых вариантах осуществления изобретения этот шаг предварительной фильтрации может отсутствовать.

[0172] Сервер 118 может дополнительно определить, что здание 500 MacDonald's и автозаправочная станция 508 находятся в заранее заданной окрестности (например, 150 метров) центроида профиля 612 пребывания и что время, связанное с профилем 112 пребывания, равно 10 минутам.

[0173] Причем благодаря использованию описанной выше процедуры определения профилей пребывания некоторые геолокации 606 из данных 604 отслеживания геолокации не учитываются, поскольку определено, что они не принадлежат какому-либо профилю. В представленном на фиг. 6 примере эти не принимаемые во внимание геолокации 606 соответствуют перемещению пользователя 600 мимо автозаправочной станции 508 без ее посещения. Такие опущенные геолокации 606 не вводятся в алгоритм 158 MLA. Следовательно, в по меньшей мере некоторых случаях использование профилей пребывания согласно настоящей технологии не только повышает точность определения посещений конкретных точек 134 POI, но и увеличивает эффективность работы сервера 118.

[0174] Как становится ясно из представленного выше описания, эффективность, среди прочего, повышается, поскольку алгоритм 158 MLA выполняется не для каждой отдельной геолокации 606 каждого отдельного пользователя, который должен отслеживаться с использованием способов настоящей технологии. В результате уменьшается нагрузка на процессор 122, память 120 и другие элементы сервера 118. Следовательно, уменьшается энергопотребление сервера 118 и повышается скорость выполнения сервером 118 способа 700 для отслеживания посещений точки POI большим количеством различных пользователей.

[0175] Шаг 708: ввод сервером профиля пребывания беспроводного устройства пользователя в качестве входных данных этапа использования в алгоритм MLA, который обучен на основе обучающего набора данных, при этом обучающий объект из обучающего набора данных сформирован путем: определения обучающего набора последовательных отслеженных и снабженных отметками времени геолокаций обучающего беспроводного устройства, связанного с обучающим пользователем, на основе идентификатора обучающего беспроводного устройства; определения на основе обучающего последовательного набора отслеженных геолокаций обучающего профиля пребывания обучающего беспроводного устройства, указывающего на то, что обучающее беспроводное устройство находилось в заранее заданной окрестности места точки POI в течение заранее заданного обучающего временного интервала; и применения набора эвристических правил к обучающему последовательному набору отслеженных геолокаций и профилю пользователя, связанному с обучающим пользователем, с целью формирования обучающей метки, указывающей на то, посещал ли обучающий пользователь место точки POI, с формированием обучающего объекта, содержащего обучающий профиль пребывания и обучающую метку.

[0176] В одном варианте осуществления изобретения способ 700 может перейти к вводу сервером 118 в алгоритм 158 MLA профиля 612 пребывания беспроводного устройства 602 пользователя 600 в качестве входных данных этапа использования.

[0177] На этом этапе алгоритм 158 MLА уже обучен на основе обучающего набора данных, как описано выше. Обучение подробно описано выше, и поэтому повторно подробно не описывается.

[0178] Шаг 710: получение сервером на этапе использования указания на то, посетил ли пользователь точку POI, от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования на основе профиля пребывания.

[0179] В одном варианте осуществления способ 700 может перейти к получению сервером 118 на этапе использования указания на посещение пользователем 600 точки 134 POI от алгоритма 158 MLA в качестве выходных данных этапа использования на основе профиля 612 пребывания.

[0180] Как показано на фиг. 6, в данном примере пользователь 600 действительно посетил здание 500 MacDonald's в момент времени, связанный с профилем 612 пребывания. Таким образом, в данном примере алгоритм 158 MLA на основе профиля 612 пребывания выдает указание на посещение пользователем 600 здания 500 MacDonald's. В некоторых вариантах осуществления изобретения указание содержит имя и/или адрес и/или другой идентификатор (или идентификаторы) конкретной определенной посещенной точки 134 POI. Таким образом, в описанном выше примере указание может просто представлять собой следующую информацию: MacDonald's 500, Адрес: XYZ.

[0181] В некоторых вариантах осуществления изобретения алгоритм 158 MLA выдает ранжированный список потенциальных посещенных точек 134 POI. В некоторых вариантах осуществления изобретения ранжированный список содержит указание «Да» или «Нет» рядом с каждой точкой 134 POI в списке, и точки 134 POI с большей вероятностью посещения располагаются ближе к началу списка чем остальные точки 134 POI в списке. В некоторых вариантах осуществления изобретения ранжированный список в описанном выше примере может содержать следующую информацию: 1) MacDonald's 500, «Да», Адрес: XYZ; 2) Petro-Canada, «Нет», Адрес: XYZ.

[0182] В других вариантах осуществления изобретения ранжированный список может указывать на вероятность посещения каждой точки 134 POI в ранжированном списке. Таким образом, в описанном выше примере может содержать следующую информацию: 1) MacDonald's 500, 86% (вероятность посещения), Адрес: XYZ; 2) Petro-Canada, 14% (вероятность посещения), Адрес: XYZ.

[0183] Очевидно, что в тех вариантах осуществления изобретения, где описанный выше шаг предварительной фильтрации опущен, способ 700 может быть выполнен в отношении каждого профиля 608, 610, 612 пребывания, связанного с беспроводным устройством 602 пользователя 600. В этом случае в представленном на фиг. 6 примере способ 700 выдаст указание на то, что в моменты времени, связанные с профилями 608 и 610 пребывания, точки POI не посещались.

[0184] В некоторых вариантах осуществления изобретения посещения могут определяться согласно способу 700 в реальном времени или почти в реальном времени по мере того, как становится доступной новая информация геолокации, связанная с беспроводным устройством 602 пользователя 600. В других вариантах осуществления изобретения посещения могут определяться согласно способу 700 из сохраненной информации, содержащей данные отслеживания геолокации, связанные с конкретным временным периодом, таким как месяц.

[0185] В представленном выше примере отслеживаются посещения точек POI одним пользователем. Тем не менее, способ 700 может быть использован для отслеживания и определения посещений множеством пользователей любой точки 134 POI в географическом районе 136.

[0186] Также предполагаются другие варианты осуществления, применения и реализации способа 700. Например, на фиг. 8 представлен способ 800, выполняемый с использованием способа 700.

Способ определения коэффициента конверсии таргетированного сообщения

[0187] В частности, способ 800 представляет собой способ определения коэффициента конверсии таргетированного сообщения, связанного с точкой POI. Как и в случае способа 700 способ 800 может выполняться на сервере, содержащем процессор и связанную с процессором долговременную память, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа.

[0188] Как и в случае способа 700, один пример сервера, подходящего для выполнения способа 800, представляет собой сервер 118. Поэтому способ 800 описан ниже применительно к серверу 118 в качестве иллюстрации.

[0189] Шаг 802: определение сервером на этапе использования множества пользователей, которым в пределах первого заранее заданного временного периода было показано таргетированное сообщение, связанное с точкой POI, при этом каждый пользователь из множества пользователей использует беспроводное устройство, имеющее идентификатор беспроводного устройства.

[0190] В одном варианте осуществления изобретения способ 800 начинается с шага 802, включающего в себя определение сервером 118 на этапе использования множества пользователей, которым в пределах первого заранее заданного временного периода было показано таргетированное сообщение, связанное с точкой POI, при этом каждый пользователь из множества пользователей использует беспроводное устройство 101, имеющее идентификатор беспроводного устройства (в этом примере - идентификатор 206 пользовательского устройства).

[0191] Можно предположить, что таргетированное сообщение, для которого способ 800 определяет коэффициент конверсии, представлено на рекламной панели 150 и направляет зрителей в здание 500 MacDonald's (т.е. в целевую точку 134 POI в этом примере) (см. фиг. 6). Также можно предположить, что заранее заданный временной период соответствует дню недели.

[0192] Кроме того, можно предположить, что сервер 118 определил, что пользователям U₁…U_n, показанным на фиг. 6, было показано таргетированное сообщение, отображаемое на рекламной панели, в различные моменты времени в течение этого дня недели.

[0193] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения этот шаг определения выполняется сервером 118 с использованием технологии, описанной в вышеупомянутой патентной заявке с номером дела поверенного 40703-128. Предполагается, что также могут быть использованы другие способы определения пользователей, которым были показаны таргетированные сообщения.

[0194] Шаг 804: получение на сервере на этапе использования множества данных отслеживания геолокации для географического района на основе идентификаторов беспроводных устройств множества пользователей и определение множества профилей пребывания на основе множества данных отслеживания геолокации.

[0195] После получения или определения сервером 118 момента (или моментов) времени показа каждому из пользователей U₁…U_n таргетированного сообщения на рекламной панели 150, способ 700 может перейти к получению на сервере 118 на этапе использования множества данных отслеживания геолокации для географического района 136 на основе идентификаторов (в этом примере идентификатор 206 пользовательского устройства) беспроводных устройств 101 множества пользователей U₁…U_n. Затем сервер 118 может определить множество профилей пребывания на основе множества данных отслеживания геолокации с использованием методики определения профилей пребывания, описанной выше.

[0196] В некоторых вариантах осуществления изобретения множество данных отслеживания геолокации представляет собой данные отслеживания геолокации, которые, как определил сервер 118, были сформированы беспроводными устройствами в моменты времени после показа каждому соответствующему пользователю U₁…U_n таргетированного сообщения на рекламной панели 150.

[0197] Некоторые пользователи U₁…U_n могут игнорировать таргетированное сообщение и перемещаться в географическом районе 136 без посещения здания 500 MacDonald's. Некоторых пользователей U₁…U_n может привлечь таргетированное сообщение и они фактически направятся к зданию 500 MacDonald's. При вводе в алгоритм 158 MLA профили пребывания из устройств каждого из этих пользователей, сформированные после показа им таргетированного сообщения, отражают эти перемещения и посещения.

[0198] Шаг 806: ввод сервером в алгоритм MLA в качестве входных данных этапа использования множества профилей пребывания, как описано выше.

[0199] После определения профилей пребывания сервером 118 способ 800 может перейти к вводу сервером 118 в алгоритм 158 MLA профилей пребывания в качестве входных данных.

[0200] Шаг 808: получение сервером от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования, основанных на множестве профилей пребывания, множества указаний, каждое из которых связано с пользователем из множества пользователей и указывает на то, посетил ли этот пользователь точку POI в пределах второго заранее заданного временного периода после показа ему таргетированного сообщения.

[0201] Способ 800 может перейти к получению сервером 118 множества указаний от алгоритма 158 MLA в качестве выходных данных этапа использования, основанных на множестве профилей пребывания беспроводных устройств 101. Указания могут быть реализованы в любом подходящем виде, например, в виде одного или нескольких подходящих пакетов данных для каждого указания. Указания можно описать следующим образом.

[0202] Указание из множества указаний может быть связано с пользователем из множества пользователей U₁…U_n и может указывать на посещение этим пользователем здания 500 MacDonald's в пределах второго заранее заданного временного периода после показа ему таргетированного сообщения на рекламной панели 150.

[0203] В настоящем не имеющем ограничительного характера примере можно предположить, что второй заранее заданный временной период равен пяти часам. Таким образом, на этом шаге каждое указание указывает на посещение одним из пользователей U₁…U_n здания 500 MacDonald's в пределах пяти часов после показа ему таргетированного сообщения на рекламной панели 150. Очевидно, что значение второго заранее заданного временного периода может отличаться от используемых в качестве примера пяти часов.

[0204] Шаг 810: определение сервером на этапе использования на основе множества указаний параметра коэффициента конверсии, указывающего на коэффициент конверсии таргетированного сообщения, который представляет собой долю в процентах множества пользователей, посетивших точку POI в пределах второго заранее заданного временного периода после показа им таргетированного сообщения.

[0205] В одном варианте осуществления изобретения способ 800 может перейти к определению сервером 118 на этапе использования на основе множества указаний параметра коэффициента конверсии, указывающего на коэффициент конверсии таргетированного сообщения. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения коэффициент конверсии представляет собой долю в процентах множества пользователей, посетивших точку 134 POI, на которую нацелено таргетированное сообщение, в пределах второго заранее заданного временного периода после показа им таргетированного сообщения.

[0206] Таким образом, в настоящем не имеющем ограничительного характера примере коэффициент конверсии представляет собой долю в процентах пользователей U₁…U_n, посетивших здание 500 MacDonald's в пределах пяти часов после показа им таргетированного сообщения на рекламной панели 150.

[0207] Несмотря на то, что способ 800 описан выше для одного конкретного примера значения времени, конкретной точки POI и конкретного таргетированного офлайн-сообщения, предполагается, что способ 800 может быть использован с целью определения коэффициентов конверсии для большого количества разных точек POI в течение разных временных интервалов и для разных видов таргетированных сообщений. Предполагается, что таргетированные сообщения могут представлять собой таргетированные офлайн-сообщения, таргетированные онлайн-сообщения и/или их сочетание.

Способ определения роста посещаемости места

[0208] Настоящая технология также обеспечивает дополнительный конкретный вариант использования способа 700. В частности, согласно настоящей технологии реализован способ 900 определения метрики PVL.

[0209] Настоящая технология определения метрики PVL разработана на основе понимания разработчиками того, что когда таргетированные сообщения предназначены для места без подключения к сети Интернет, такого как точка POI (например, для точек 134 POI, представленных на фиг. 6), сложно определить эффективность таких таргетированных сообщений с точки зрения направления пользователей, которым были показаны таргетированные сообщения, в точки POI, на которые нацелены эти таргетированные сообщения. В частности, разработчики установили, что сложность определения эффективности таргетированных сообщений увеличивается в по меньшей мере некоторых случаях, когда таргетированные онлайн-сообщения предназначены для точек POI без подключения к сети Интернет (например, для физических точек 134 POI, представленных на фиг. 6).

[0210] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения определение метрики PVL согласно настоящей технологии позволяет количественно оценить эффективность таргетированного сообщения с точки зрения направления пользователей в конкретную точку POI, к которой относится это таргетированное сообщение. Согласно одному аспекту, можно сказать, что увеличение метрики PVL указывает на то, насколько больше пользователей было стимулировано одним или несколькими таргетированными сообщениями посетить конкретные точки POI, к которым относятся эти таргетированные сообщения, по сравнению с пользователями, которым не показывалось одно или нескольких таргетированных сообщений.

[0211] Таким образом, контроль метрики PVL для одного или нескольких таргетированных сообщений согласно настоящей технологии позволяет определить, какое таргетированное сообщение (или несколько сообщений) неэффективно, эффективно или сверхэффективно. Соответственно, благодаря настоящей технологии поставщик (или поставщики) одного или нескольких таргетированных сообщений могут, например, отменить показ неэффективных таргетированных сообщений пользователям и, следовательно, могут сократить и/или сэкономить ресурсы, связанные с показом таких таргетированных сообщений. Также предполагаются другие варианты использования метрики PVL, определяемой согласно настоящей технологии.

[0212] Конкретный не имеющий ограничительного характера вариант осуществления способа 900 для определения метрики PVL согласно настоящей технологии представлен на фиг. 9, описанной ниже. Способ 900 выполняется на сервере, содержащем процессор и связанную с процессором долговременную память, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа. В качестве примера подходящего сервера можно привести сервер 118, описанный выше. Таким образом, способ 900 описан и проиллюстрирован на примере сервера 118 (для простоты, но не для ограничения объема изобретения).

[0213] Шаг 902: определение сервером параметра visitors_site, равного количеству пользователей, которым (а) было показано таргетированное сообщение, направляющее пользователей в точку POI, и которые (б) посетили точку POI после показа им этого таргетированного сообщения.

[0214] В одном варианте осуществления изобретения способ 900 начинается с шага 902, включающего в себя определение сервером 118 параметра visitors_site.

[0215] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения параметр visitors_site равен количеству пользователей, которым (а) было показано таргетированное сообщение, направляющее пользователей в точку POI, и которые (б) посетили точку POI после показа им этого таргетированного сообщения.

[0216] В качестве не имеющего ограничительного характера примера можно предположить, что таргетированное сообщение представляет собой размещенное на рекламной панели 150, показанной на фиг. 6, указание на то, что для одного из товаров, предлагаемых в ресторане 500 MacDonald's в географическом районе 136, доступно специальное предложение. В этом не имеющем ограничительного характера примере точка POI или целевая точка POI таргетированного сообщения представляет собой здание 500 MacDonald's, представленное на фиг. 6.

[0217] В этом не имеющем ограничительного характера примере факты и моменты времени показа таргетированного сообщения каждому пользователю могут быть определены с использованием технологии, описанной в вышеупомянутой патентной заявке с номером дела поверенного 40703-128.

[0218] Кроме того, в этом не имеющем ограничительного характера примере факты посещений или просто посещения и соответствующие моменты времени посещений каждого (идентифицированного) пользователя могут быть определены согласно способу 700, описанному выше.

[0219] Шаг 904: определение сервером параметра bypassers_site, равного количеству пользователей, которые не посетили точку POI после показа им таргетированного сообщения.

[0220] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения способ 900 может перейти к определению сервером параметра bypassers_site, равного количеству пользователей, которые не посетили точку POI после показа им таргетированного сообщения.

[0221] В этом не имеющем ограничительного характера примере для каждого пользователя одного из беспроводных устройств 101, для которого определено, что ему было показано таргетированное сообщение, отображаемое на рекламной панели 150, способ 700, описанный выше, может быть использован для контроля действий пользователя в течение по меньшей мере заранее заданного временного периода после показа.

[0222] В частности, способ 700 может быть использован для определения посещения пользователем здания 500 MacDonald's в любой момент времени (или в несколько моментов времени) в пределах заранее заданного временного периода после показа.

[0223] Шаг 906: определение сервером параметра visitors_non-site, равного количеству пользователей, которые посетили точку POI без предварительного показа им таргетированного сообщения.

[0224] В одном варианте осуществления изобретения способ 900 может перейти к определению параметра visitors_non-site. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения параметр visitors_non-site равен количеству пользователей, которые посетили точку POI без предварительного показа им таргетированного сообщения.

[0225] Подобно описанному выше, факты и моменты времени посещений могут быть определены путем использования способа 700, а факты показа таргетированного сообщения могут быть определены с использованием технологии, описанной в вышеупомянутой патентной заявке с номером дела поверенного 40703-128.

[0226] Шаг 908: определение сервером параметра bypassers_non-site, равного количеству пользователей, которым не было показано таргетированное сообщение и которые не посетили точку POI.

[0227] В одном варианте осуществления изобретения способ 900 может перейти к определению параметра bypassers_non-site. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения параметр bypassers_non-site равен количеству пользователей, которым не было показано таргетированное сообщение и которые не посетили точку POI.

[0228] Подобно описанному выше, факты и моменты времени посещений могут быть определены путем использования способа 700, а факты отсутствия показа таргетированного сообщения могут быть определены с использованием технологии, описанной в вышеупомянутой патентной заявке с номером дела поверенного 40703-128.

[0229] Шаг 910: определение сервером метрики PVL.

[0230] После определения всех указанных выше параметров способ 900 может перейти к определению метрики PVL на основе этих определенных параметров.

[0231] Согласно настоящей технологии, метрика PVL определяется сервером 118 на основе описанных выше параметров по следующей формуле:

[0232] где каждый параметр имеет соответствующее определение, приведенное выше в описании предыдущих шагов способа 900.

[0233] Предполагается, что в некоторых вариантах осуществления изобретения некоторые, но не все вышеупомянутые параметры могут быть определены согласно настоящей технологии. Несмотря на то, что конкретное таргетированное сообщение, используемое для иллюстрации способа 900, представляет собой таргетированное офлайн-сообщение, в некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения способ 900 используется с целью определения метрики PVL для таргетированных онлайн-сообщений.

[0234] Для специалиста в данной области могут быть очевидными возможные изменения и усовершенствования описанных выше вариантов осуществления настоящей технологии. Предшествующее описание приведено лишь в иллюстративных целях, а не для ограничения объема изобретения.

[0235] Несмотря на то, что выше задан определенный порядок шагов в способах, предполагается, что для выполнения описанных способов может использоваться другой порядок шагов в способах и/или дополнительные и/или альтернативные шаги в способах.

[0236] Для специалиста в данной области могут быть очевидными возможные изменения и усовершенствования описанных выше вариантов осуществления настоящей технологии. Приведенное выше описание обеспечивает конкретные не имеющие ограничительного характера варианты осуществления настоящей технологии.

1. Способ определения факта посещения расположенной в некотором месте точки интереса (POI) пользователем, использующим беспроводное устройство, содержащее модуль геолокации и имеющее идентификатор беспроводного устройства, выполняемый на сервере, содержащем процессор и связанную с процессором долговременную память, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа, и включающий в себя:

- получение на сервере на этапе использования идентификатора беспроводного устройства;

- получение на сервере на этапе использования данных отслеживания геолокации, сформированных беспроводным устройством, на основе идентификатора беспроводного устройства;

- формирование на основе данных отслеживания геолокаций профиля пребывания беспроводного устройства пользователя, указывающего на нахождение беспроводного устройства пользователя в заранее заданной окрестности места точки POI в течение заранее заданного временного интервала;

- ввод сервером профиля пребывания беспроводного устройства пользователя в качестве входных данных этапа использования в алгоритм машинного обучения (MLA), обученный на основе обучающего набора данных, при этом обучающий объект из обучающего набора данных сформирован путем:

- определения обучающего набора последовательных отслеженных и снабженных отметками времени геолокаций обучающего беспроводного устройства, связанного с обучающим пользователем, на основе идентификатора обучающего беспроводного устройства;

- определения на основе обучающего последовательного набора отслеженных геолокаций обучающего профиля пребывания обучающего беспроводного устройства, указывающего на нахождение обучающего беспроводного устройства пользователя в заранее заданной окрестности места точки POI в течение заранее заданного обучающего временного интервала; и

- применения набора эвристических правил к обучающему последовательному набору отслеженных геолокаций и профилю пользователя, связанному с обучающим пользователем, с целью формирования обучающей метки, указывающей на то, посещал ли обучающий пользователь место точки POI, с формированием обучающего объекта, содержащего обучающий профиль пребывания и обучающую метку;

- получение сервером на этапе использования указания на посещение пользователем точки POI от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования на основе профиля пребывания.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что формирование профиля пребывания беспроводного устройства включает в себя:

- анализ данных отслеживания геолокаций, сформированных модулем геолокации и содержащих набор отслеженных геолокаций с отметками времени, полученных от модуля геолокации беспроводного устройства, и

- использование набора отслеженных геолокаций с отметками времени, содержащего последовательный набор отслеженных геолокаций, при этом оба набора находятся в заранее заданной окрестности места точки POI и снабжены отметками времени, соответствующими заранее заданному временному интервалу.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что профиль пользователя содержит зависящую от пользователя часть и зависящую от устройства часть.

4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что набор эвристических правил содержит первое подмножество эвристических правил, применимое к зависящей от пользователя части и позволяющее определять, что обучающий пользователь взаимодействовал с ресурсом, связанным с точкой POI, включая телефонную линию, связанную с точкой POI, и/или веб-сайт, связанный с точкой POI.

5. Способ по п. 3, отличающийся тем, что первое подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять, что обучающий пользователь взаимодействовал с веб-ресурсом, и что это взаимодействие с веб-ресурсом включало в себя веб-поиск обучающим пользователем точки POI на веб-ресурсе.

6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что веб-ресурс представляет собой картографический сервис, а веб-поиск для точки POI был выполнен обучающим пользователем в картографическом сервисе.

7. Способ по п. 3, отличающийся тем, что набор эвристических правил содержит второе подмножество эвристических правил, применимое к зависящей от устройства части и позволяющее определять на основе набора отслеженных геолокаций с отметками времени, что обучающий пользователь переместился в заранее заданную окрестность места точки POI.

8. Способ по п. 7, отличающийся тем, что второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять, что обучающему пользователю было показано таргетированное сообщение, связанное с точкой POI, до его перемещения в заранее заданную окрестность места точки POI.

9. Способ по п. 8, отличающийся тем, что таргетированное сообщение представляет собой таргетированное онлайн-сообщение.

10. Способ по п. 8, отличающийся тем, что таргетированное сообщение представляет собой таргетированное офлайн-сообщение.

11. Способ по п. 8, отличающийся тем, что второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять, что обучающий пользователь переместился в заранее заданную окрестность места точки POI в пределах заранее заданного предельного срока после показа ему таргетированного сообщения.

12. Способ по п. 11, отличающийся тем, что заранее заданный предельный срок меньше пяти часов.

13. Способ по п. 7, отличающийся тем, что заранее заданная окрестность определяется радиусом вокруг точки POI, составляющим пятьсот метров.

14. Способ по п. 7, отличающийся тем, что заранее заданная окрестность определяется радиусом вокруг точки POI, составляющим сто пятьдесят метров.

15. Способ по п. 7, отличающийся тем, что второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять подключение обучающего беспроводного устройства через обучающий модуль связи к локальной сети (LAN), связанной с точкой POI.

16. Способ по п. 1, отличающийся тем, что отметка времени каждой отслеженной геолокации в последовательном наборе отслеженных геолокаций указывает на момент времени по прошествии по меньшей мере заранее заданного временного интервала после момента времени, указанного отметкой времени отслеженной геолокации, предшествующей данной отслеженной геолокации.

17. Способ по п. 16, отличающийся тем, что заранее заданный временной интервал составляет 75 секунд.

18. Способ по п. 1, отличающийся тем, что расстояние между каждой отслеженной геолокацией в последовательном наборе отслеженных геолокаций и другой отслеженной геолокацией в последовательном наборе отслеженных геолокаций не превышает заранее заданного расстояния.

19. Способ по п. 18, отличающийся тем, что заранее заданное расстояние составляет 30 метров.

20. Способ по п. 18, отличающийся тем, что:

- последовательный набор отслеженных геолокаций содержит первое последовательное подмножество отслеженных геолокаций и второе последовательное подмножество отслеженных геолокаций;

- разница во времени между последней по времени отслеженной геолокацией из первого последовательного подмножества отслеженных геолокаций и первой по времени отслеженной геолокацией из второго последовательного подмножества отслеженных геолокаций не превышает заранее заданного порогового значения разницы во времени;

- каждое из первого и второго последовательных подмножеств отслеженных геолокаций имеет центроид, определенный на основе отслеженных геолокаций данного подмножества отслеженных геолокаций; и

- расстояние между центроидами первого и второго последовательных подмножеств отслеженных геолокаций не превышает заранее заданного порогового значения расстояния между центроидами.

21. Способ определения метрики роста посещаемости места (PVL), выполняемый на сервере, содержащем процессор и связанную с процессором долговременную память, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа, и включающий в себя:

- определение сервером параметра visitors_site, равного количеству пользователей, которым (а) было показано таргетированное сообщение, направляющее пользователей в точку POI, и которые (б) посетили точку POI после показа им таргетированного сообщения;

- определение сервером параметра bypassers_site, равного количеству пользователей, которые не посетили точку POI после показа им таргетированного сообщения;

- определение сервером параметра visitors_non-site, равного количеству пользователей, которые посетили точку POI без предварительного показа им таргетированного сообщения;

- определение сервером параметра bypassers_non-site, равного количеству пользователей, которым не было показано таргетированное сообщение и которые не посетили точку POI; и

- определение сервером метрики PVL по следующей формуле:

где по меньшей мере один параметр определен с использованием способа по любому из пп. 1-20.

22. Способ по п. 21, отличающийся тем, что параметр visitors_site, параметр bypassers_site, параметр visitors_non-site и параметр bypassers_non-site определяются с использованием способа по п. 1.

23. Способ по п. 21, отличающийся тем, что таргетированное сообщение представляет собой таргетированное онлайн-сообщение.

24. Способ по п. 21, отличающийся тем, что таргетированное сообщение представляет собой таргетированное офлайн-сообщение.

25. Способ определения коэффициента конверсии таргетированного сообщения, связанного с точкой POI, выполняемый на сервере, содержащем процессор и связанную с процессором долговременную память, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа, и включающий в себя:

- определение сервером на этапе использования множества пользователей, которым в пределах первого заранее заданного временного периода было показано таргетированное сообщение, связанное с точкой POI, при этом каждый пользователь из множества пользователей использует беспроводное устройство, содержащее модуль геолокации и имеющее идентификатор беспроводного устройства;

- получение на сервере на этапе использования множества данных отслеживания геолокации для географического района на основе идентификаторов беспроводных устройств множества пользователей и определение множества профилей пребывания на основе множества данных отслеживания геолокации;

- ввод сервером в алгоритм MLA в качестве входных данных этапа использования множества профилей пребывания;

- получение сервером от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования, основанных на множестве профилей пребывания, множества указаний, каждое из которых связано с пользователем из множества пользователей и указывает на то, посетил ли пользователь точку POI после показа ему таргетированного сообщения в пределах второго заранее заданного временного периода; и

- определение сервером на этапе использования на основе множества указаний параметра коэффициента конверсии, указывающего на коэффициент конверсии таргетированного сообщения, который представляет собой долю в процентах множества пользователей, посетивших точку POI после показа им таргетированного сообщения в пределах второго заранее заданного временного периода.