[发明专利]基于具有不确定性的用户移动数据的位置上下文推断

说明书

提供了由计算机服务器执行的方法和系统，用于推断具有至少两个成员的一组移动用户的位置上下文类别。方法包括，对于该组中的每个移动用户，响应于不确定的移动设备位置数据，从公共可用信息获取至少一个位置上下文类别。方法进一步包括将多用户协作机器学习应用于该组中的每个移动用户的至少一个位置上下文类别，以推断该组中的每个移动用户的单一精确的位置上下文类别。

技术领域

本发明一般涉及移动通信，更具体地说，涉及基于具有不确定性的用户移动数据的位置上下文推断。

背景技术

使用移动信息推断客户的行为和意图是很有价值的。然而，在推断这些信息方面存在重大挑战。例如，手机数据提供的经度和纬度没有上下文。此外，已知手机定位器不太准确。例如，取决于设备、操作系统和定位方法，这种蜂窝电话定位器引起的错误可能是一百米或更多。因此，需要基于不确定的用户移动数据准确地推断移动用户的位置上下文。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供了一种由计算机服务器执行的方法，用于推断具有至少两个成员的一组移动用户的位置上下文类别。该方法包括，对于该组中的每个移动用户，响应于不确定的移动设备位置数据，从公共可用信息获取至少一个位置上下文类别。该方法还包括将多用户协作机器学习应用于该组中的每个移动用户的至少一个位置上下文类别，以推断该组中的每个移动用户的单一精确的位置上下文类别。

根据本发明的另一方面，提供了一种由计算机服务器执行的方法，用于推断具有至少两个成员的一组移动用户的位置上下文类别。该方法包括，对于该组中的每个移动用户，向一个或多个移动web应用发送相应的查询，响应于在相应的查询中指定的移动用户位置输入，该一个或多个移动web应用返回适用于提交查询的移动用户的至少一个位置上下文类别。该方法还包括：对于该组中的每个移动用户，响应于相应的查询从移动web应用接收至少一个位置上下文类别。该方法还包括将多用户协作机器学习应用于该组中的每个移动用户的至少一个位置上下文类别，以推断该组中的每个移动用户的单一精确的位置上下文类别。

根据本发明的又一方面，提供了一种系统，用于推断具有至少两个成员的一组移动用户的位置上下文类别。该系统包括具有处理器和存储器的计算机服务器，被配置为对于该组中的每个移动用户，响应于不确定的移动设备位置数据，从公共可用信息获取至少一个位置上下文类别。具有处理器和存储器的计算机服务器还被配置为将多用户协作机器学习应用于该组中的每个移动用户的至少一个位置上下文类别，以推断该组中的每个移动用户的单一精确的位置上下文类别。

从以下结合附图对其说明性实施例的详细描述中，这些和其他特征和优点将变得显而易见。

附图说明

本公开将参考以下附图在以下优选实施例的描述中提供细节，其中：

图1示出了根据本发明的一个实施例的可以应用本发明的示例性处理系统；

图2示出了根据本发明的一个实施例的可以应用本发明的示例性环境；

图3示出了根据本发明的一个实施例的用于基于不确定的用户移动数据推断移动用户位置上下文的示例性方法；

图4示出了根据本发明的一个实施例的矩阵A、可能的位置二进制矩阵Y以及不可能的位置二进制矩阵Z。

图5示出了矩阵X，其在任何给定时间为n个用户中的每一个设置单一位置上下文类别；

图6示出了根据本发明的一个实施例的示例性云计算节点；

图7示出了根据本发明的一个实施例的示例性云计算环境；以及

图8示出了根据本发明的一个实施例的示例性抽象模型层。

具体实施方式