СИСТЕМА И СПОСОБ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ О МНОЖЕСТВЕ ТОЧЕК ИНТЕРЕСА Российский патент 2016 года по МПК G06F3/14 G01C21/20 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[1] Настоящая технология относится к системе и способу генерирования информации о множестве точек интереса.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[2] В современных условиях пользователи сталкиваются с обилием информации, которую они получают из сети Интернет. Представление всей доступной информации на дисплеях клиентских устройств может оказаться не лучшим решением в связи с трудностью восприятия.

[3] В публикации патентной заявки US 20130155181 A1, "Point of interest (poi) data positioning in image" ("Позиционирование на изображении данных точек интереса"), авторы учат кластеризовать точки интереса, которые показываются на двумерном изображении. Так, возможна кластеризация тэгов, соответствующих относительно последовательному ряду изображений. В частности, кластеризация возможна в зависимости от уровня масштаба изображения.

СУЩНОСТЬ ТЕХНОЛОГИИ

[4] Целью настоящей технологии является устранение или смягчение по меньшей мере некоторых из неудобств, присутствующих на существующем уровне техники.

[5] В соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, предусматривается способ генерирования информации о множестве точек интереса и представления указанной информации пользователю. Точки интереса представляют объекты. Осуществляется анализ точек интереса и ассоциированной с ними информации, и определяются точки интереса, представляющие комплексные объекты, а также определяются точки интереса, которые представляют объекты, являющиеся элементами данного комплекса. Далее создается комплексная точка интереса, с комплексной точкой интереса ассоциируется информация, которая показывается пользователю. Хотя информация, которая ассоциируется с комплексной точкой интереса, может быть показана пользователю как отметка на карте, это не является обязательным. Информация, которая ассоциируется с комплексной точкой интереса, может быть показана пользователю в любом виде, например, как карточка комплексного объекта.

[6] В соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, предусматривается способ генерирования информации о множестве точек интереса и представления указанной информации пользователю, включающий: получение карточки первой точки интереса и карточки второй точки интереса из множества карточек точек интереса, каждая из карточек точек интереса включает в себя предопределенный набор параметров, описывающих соответствующий объект, представленный соответствующей точкой интереса; получение первого множества параметров из первой карточки первой точки интереса, первое множество параметров, включающее по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр; получение второго множества параметров из второй карточки второй точки интереса, второе множество параметров, включающее по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр; основываясь на первом множестве параметров и втором множестве параметров, расчет количественного показателя близости первой точки интереса и второй точки интереса, указывающего на потенциальную возможность ассоциирования первой точки интереса и второй точки интереса; в ответ на превышение количественным показателем близости порогового значения близости, создание комплексной точки интереса, представляющей первую точку интереса и вторую точку интереса, причем создание комплексной точки интереса включает в себя осуществление следующих шагов: (i) применение к первой точке интереса и второй точке интереса эвристического алгоритма для определения одной из этих точек интереса в качестве главной точки интереса, и для определения другой точки интереса в качестве второстепенной точки интереса, (ii) получение из запоминающего устройства информационной карточки главной точки интереса; (iii) присвоение комплексной точке интереса, хотя бы частично, информации из информационной карточки главной точки интереса.

[7] В некоторых вариантах осуществления технологии, способ дополнительно включает: получение из запоминающего устройства карточки второстепенной точки интереса; присвоение комплексной точке интереса по меньшей мере части по меньшей мере одного параметра из карточки второстепенной точки интереса.

[8] В некоторых вариантах осуществления технологии, сервер генерирует множество карточек точек интереса, причем одна карточка точки интереса соответствует одному объекту.

[9] В некоторых вариантах осуществления технологии, генерация множества карточек точек интереса включает в себя получение сервером информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, включая получение предопределенного набора параметров каждого объекта из множества объектов, причем предопределенный набор параметров включает в себя по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр, и присвоение соответствующих параметров соответствующим карточкам точек интереса.

[10] В некоторых вариантах осуществления технологии, получение информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, осуществляется из открытых источников данных.

[11] В некоторых вариантах осуществления технологии, получение информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, дополнительно включает осуществление оценки приоритетности источников данных, и получение по меньшей мере части множества параметров соответствующей потенциальной точки интереса из источника данных, имеющего наибольший приоритет по сравнению с другими источниками данных.

[12] В некоторых вариантах осуществления технологии, описательным параметром является любое из: наименование объекта, описание объекта, фотография объекта, контактные данные, гиперссылка на сайт.

[13] В некоторых вариантах осуществления технологии, предопределенный набор параметров дополнительно включает в себя параметр значимости объекта, и в котором эвристический алгоритм для определении определения главной точки интереса и второстепенной точки интереса учитывает параметр значимости объекта.

[14] В некоторых вариантах осуществления технологии, параметр значимости объекта определяется путем определения его фоторейтинга.

[15] В некоторых вариантах осуществления технологии, предварительно запрограммирован набор маркеров значимости слов, и в котором эвристический алгоритм для определении определения главной точки интереса и второстепенной точки интереса учитывает маркеры важности слов из набора маркеров значимости слов.

[16] В некоторых вариантах осуществления технологии, способ дополнительно включает получение запроса пользователя на предоставление ему информацию о любом из: первом объекте и втором объекте и, в ответ на получение этого запроса предоставление пользователю информации из карточки комплексной точки интереса.

[17] В некоторых вариантах осуществления технологии, параметр местоположения определяется с учетом подпараметра географической близости и подпараметра плотности объектов, причем подпараметр географической близости зависит от дистанции между объектами, и подпараметр плотности объектов зависит от количества объектов на единицу площади.

[18] Другим объектом настоящей технологии является компьютер. Компьютер включает в себя процессор. Конфигурация процессора настроена таким образом, чтобы компьютер мог осуществлять: получение карточки первой точки интереса и карточки второй точки интереса из множества карточек точек интереса, каждая из карточек точек интереса включает в себя предопределенный набор параметров, описывающих соответствующий объект, представленный соответствующей точкой интереса; получение первого множества параметров из первой карточки первой точки интереса, первое множество параметров, включающее по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр; получение второго множества параметров из второй карточки второй точки интереса, второе множество параметров, включающее по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр; основываясь на первом множестве параметров и втором множестве параметров, расчет количественного показателя близости первой точки интереса и второй точки интереса, указывающего на потенциальную возможность ассоциирования первой точки интереса и второй точки интереса; в ответ на превышение количественным показателем близости порогового значения близости, создание комплексной точки интереса, представляющей первую точку интереса и вторую точку интереса, причем создание комплексной точки интереса включает в себя осуществление следующих шагов: (i) применение к первой точке интереса и второй точке интереса эвристического алгоритма для определения одной из этих точек интереса в качестве главной точки интереса, и для определения другой точки интереса в качестве второстепенной точки интереса, (ii) получение из запоминающего устройства информационной карточки главной точки интереса; (iii) присвоение комплексной точке интереса, хотя бы частично, информации из информационной карточки главной точки интереса.

[19] В некоторых воплощениях компьютера, конфигурация процессора настроена таким образом, чтобы компьютер мог дополнительно осуществлять: получение из запоминающего устройства карточки второстепенной точки интереса; присвоение комплексной точке интереса по меньшей мере части по меньшей мере одного параметра из карточки второстепенной точки интереса.

[20] В некоторых воплощениях компьютера, конфигурация процессора настроена таким образом, чтобы компьютер мог генерировать множество карточек точек интереса, причем одна карточка точки интереса соответствует одному объекту.

[21] В некоторых воплощениях компьютера, генерация множества карточек точек интереса включает в себя получение компьютером информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, включая получение предопределенного набора параметров каждого объекта из множества объектов, причем предопределенный набор параметров включает в себя по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр, и присвоение соответствующих параметров соответствующим карточкам точек интереса.

[22] В некоторых воплощениях компьютера, получение информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, осуществляется из открытых источников данных.

[23] В некоторых воплощениях компьютера, получение информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, дополнительно включает осуществление оценки приоритетности источников данных, и получение по меньшей мере части множества параметров соответствующей потенциальной точки интереса из источника данных, имеющего наибольший приоритет по сравнению с другими источниками данных.

[24] В некоторых воплощениях компьютера, описательным параметром является любое из: наименование объекта, описание объекта, фотография объекта, контактные данные, гиперссылка на сайт.

[25] В некоторых воплощениях компьютера, предопределенный набор параметров дополнительно включает в себя параметр значимости объекта, и в котором эвристический алгоритм для определении определения главной точки интереса и второстепенной точки интереса учитывает параметр значимости объекта.

[26] В некоторых воплощениях компьютера, параметр значимости объекта определяется путем определения его фоторейтинга.

[27] В некоторых воплощениях компьютера, в котором предварительно запрограммирован набор маркеров значимости слов, и в котором эвристический алгоритм для определении определения главной точки интереса и второстепенной точки интереса учитывает маркеры важности слов из набора маркеров значимости слов.

[28] В некоторых воплощениях компьютера, конфигурация процессора настроена таким образом, чтобы компьютер дополнительно мог получать запрос пользователя на предоставление ему информацию о любом из: первом объекте и втором объекте и, в ответ на получение этого запроса предоставление пользователю информации из карточки комплексной точки интереса.

[29] В некоторых воплощениях компьютера, параметр местоположения определяется с учетом подпараметра географической близости и подпараметра плотности объектов, причем подпараметр географической близости зависит от дистанции между объектами, и подпараметр плотности объектов зависит от количества объектов на единицу площади.

[30] В контексте описания настоящей технологии, «сервер» представляет собой программу, выполняемую на соответствующем оборудовании и способную осуществлять прием запросов (например, подаваемых навигационными устройствами), передаваемых по сети, и выполнять эти запросы или обеспечивать их выполнение. Оборудование может представлять собой один компьютер или одну компьютерную систему, однако ни одно, ни другое не является обязательным в отношении предлагаемой технологии. В данном контексте термин «сервер» не означает, что каждая задача (например, предусмотренная принятыми инструкциями или запросами) или какая-либо конкретная задача будет принята, выполнена или ее выполнение будет обеспечено тем же самым сервером (то есть тем же самым программным обеспечением и/или оборудованием); предполагается, что прием и передача, выполнение или обеспечение выполнения любой задачи или запроса либо обработка результатов задачи или запроса может осуществлять любое число компонентов программного обеспечения или устройств и все эти компоненты программного обеспечения или оборудования могут быть представлены одним сервером или несколькими серверами, причем термин «сервер» охватывает оба указанных варианта.

[31] В контексте описания настоящей технологии, термин «информация» включает в себя информацию любого характера или типа, которая может быть записана в базе данных. Таким образом, информация охватывает, среди прочего, аудиовизуальную информацию (изображения, видео, аудио и т.д.), данные (картографические данные, данные местоположения, числовые данные и т.д.), текстовую информацию (указатели, наименования, описания, предупреждения, текстовые сообщения и т.д.), документы, электронные таблицы и т.д.

[32] В контексте описания настоящей технологии, термин «компонент программного обеспечения» охватывает программное обеспечение (соответствующее конкретному оборудованию), которое является одновременно необходимым и достаточным для выполнения конкретной указанной функции (функций).

[33] В контексте описания настоящей технологии, термин «точка интереса» (POI, point of interest) обозначает отметку на карте, которой обозначен объект или группа объектов. Точки интереса могут содержать информацию об объекте (объектах), например наименование, тип, адрес, контактную информацию.

[34] В настоящем описании выражение «носитель информации, предназначенный для использования компьютером» (также кратко именуемый «носитель информации»), охватывает носители любого характера и типа, в том числе оперативные запоминающие устройства, постоянные запоминающие устройства, диски (компакт-диски, DVD-диски, гибкие диски, жесткие диски и т.д.), USB-ключи, твердотельные накопители, ленточные накопители и т.д.

[35] В контексте описания настоящей технологии, «база данных» представляет собой любой структурированный набор данных, независимо от конкретной структуры, программы управления базой данных или оборудования, на котором осуществляется хранение данных, реализована память или иным способом обеспечивается возможность использования данных. База данных может быть реализована на том же оборудовании, что и процесс, осуществляющий хранение или использование информации, записанной в базе данных, или на отдельном оборудовании, таком как выделенный сервер или множество серверов.

[36] В настоящем описании слова «первый», «второй», «третий» и т.д. используются только в качестве описательных элементов для целей разделения существительных, отличающихся друг от друга, а не с целью определения какого-либо конкретного соотношения между указанными существительными. Таким образом, например, следует понимать, что термины «первая точка интереса» и «третья точка интереса» не означают введения конкретной последовательности, типа, хронологии, иерархии или ранжирования (например) конкретной точки интереса или нескольких точек интереса, а их использование (само по себе) не означает, что в какой-либо конкретной ситуации должна обязательно существовать какая-либо «вторая точка интереса». Кроме того, как указано в данном описании относительно других примеров осуществления технологии, ссылка на «первый» элемент и «второй» элемент не означает, что два элемента не могут представлять собой в реальном мире фактически один и тот же элемент. Таким образом, например, в некоторых случаях «первый» сервер и «второй» сервер могут представлять собой один компонент программного обеспечения и (или) оборудования, а в других ситуациях могут быть реализованы на различном программном обеспечении и (или) оборудовании.

[37] Каждый из вариантов реализации технологии имеет по меньшей мере одну из вышеупомянутых целей и/или один из вышеупомянутых аспектов, но необязательно все их. Следует иметь в виду, что некоторые аспекты настоящей технологии, которые стали результатом попытки достичь вышеупомянутой цели, могут не достигать этой цели и/или могут достигать другие цели, специально не упомянутые здесь.

[38] Дополнительные и/или альтернативные особенности, цели, аспекты и преимущества данной технологии станут очевидны из нижеследующего описания, сопровождающих чертежей и прилагаемой формулы изобретения.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[39] Для лучшего понимания настоящей технологии, а также других ее аспектов и особенностей предлагается обратиться к нижеследующему описанию, которым следует пользоваться совместно с прилагаемыми чертежами, на которых:

[40] Фиг. 1 является схематическим изображением варианта воплощения сетевой компьютерной системы, реализованной в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем.

[41] Фиг. 2 является схематическим изображением фрагмента карты, сформированного сервером и представленного на дисплее клиентского устройства (существующий уровень техники).

[42] Фиг. 3 является схематическим изображением фрагмента карты, представленного на дисплее клиентского устройства, сформированного сервером в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем.

[43] Фиг. 4 является блок-диаграммой способа 400, выполняемого на сервере, схематически изображенном на Фиг. 1, выполняемого в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

[44] На Фиг. 1 изображена принципиальная схема различных компьютерных систем 100, находящихся в связи друг с другом с помощью сети 110 передачи данных. Важно иметь в виду, что различные компьютерные системы 100 представлены как иллюстративный вариант осуществления настоящей технологии. Таким образом, нижеследующее их описание должно рассматриваться исключительно как описание иллюстративных примеров настоящей технологии. Это описание не предназначено для определения объема или установления границ настоящей технологии. Некоторые полезные примеры модификаций компьютерных систем 100 также могут быть охвачены нижеследующим описанием. Целью этого является также исключительно помощь в понимании, а не определение объема и границ настоящей технологии. Эти модификации не представляют собой исчерпывающий список, и специалистам в данной области техники будет понятно, что возможны и другие модификации. Кроме того, это не должно интерпретироваться так, что там, где это еще не было сделано, т.е. там, где не были изложены примеры модификаций, никакие модификации невозможны, и/или что то, что описано, является единственным способом осуществления этого элемента данной технологии. Как будет понятно специалисту в данной области техники, это, скорее всего, не так. Кроме того, следует иметь в виду, что компьютерные системы 100 представляют собой в некоторых конкретных проявлениях достаточно простой вариант осуществления настоящей технологии, и в подобных случаях представлен здесь с целью облегчения понимания. Как будет понятно специалисту в данной области техники, многие варианты осуществления настоящей технологии будут обладать гораздо большей сложностью.

[45] Система 100 включает в себя сервер 102. Сервер 102 может представлять собой обычный компьютерный сервер. В примере варианта осуществления настоящей технологии, сервер 102 может представлять собой сервер Dell™ PowerEdge™, на котором используется операционная система Microsoft™ Windows Server™. Излишне говорить, что сервер 102 может представлять собой любое другое подходящее аппаратное и/или прикладное программное, и/или системное программное обеспечение или их комбинацию. В представленном варианте осуществления настоящей технологии, не ограничивающем ее объем, сервер 102 является одиночным сервером. В других вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, функциональность сервера 102 может быть разделена и может выполняться с помощью нескольких серверов.

[46] В данном варианте осуществления настоящей технологии, сервер 102 находится под контролем и/или управлением поставщика сервиса карт, такого, например, как провайдер сервиса карт Yandex™. В альтернативных вариантах воплощения настоящей технологии, сервер 102 может иметь доступ к сервису карт, обеспечиваемому сторонним провайдером.

[47] Сервер 102 включает в себя носитель информации 104, который может использоваться сервером. В принципе, данный носитель информации 104 может быть носителем абсолютно любого типа и характера, включая ОЗУ, ПЗУ, диски (компакт-диски, DVD-диски, дискеты, жесткие диски и т.д.), USB флеш-накопители, твердотельные накопители, накопители на магнитной ленте и т.д., а также их комбинации.

[48] Варианты осуществления сервера 102 хорошо известны в данной области техники. Таким образом, достаточно отметить, что сервер 102 содержит, среди прочего, интерфейс сетевой связи (например, модем, сетевую карту и тому подобное) (не изображен) для двусторонней связи по сети 110 передачи данных; и процессор (не изображен), соединенный с интерфейсом сетевой связи, который выполнен с возможностью выполнять различные процедуры, включая те, что описаны ниже. С этой целью процессор может сохранять или иметь доступ к машиночитаемым инструкциям, сохраненным на носителе информации 104, выполнение которых инициирует процессор, и может выполнять различные описанные здесь процедуры.

[49] Носитель информации 104 сервера 102 предназначен для хранения данных, в том числе машиночитаемых инструкций и баз данных.

[50] В частности, носитель информации 104 сервера 102 осуществляет хранение баз данных 106, в которых осуществляется хранение картографического материала и информации о множестве объектов, отмеченных на картографическом материале точками интереса.

[51] В данном воплощении настоящей технологии, множество объектов представляет собой множество достопримечательностей и пунктов интереса для туристов в г. Москве в Российской Федерации. Например, объектами из данного множества объектов могут быть, например, Московский Кремль, Большой театр, Малый театр, Успенский собор, Архангельский собор, вестибюль станции метро Площадь Революции и другие.

[52] В других воплощениях настоящей технологии, множество объектов может дополнительно или альтернативно включать в себя иные объекты, например объекты общественного питания, и/или объекты торговли, и другие. Например, это может быть Торгово-развлекательный центр «Европейский», расположенный по адресу: Россия, Москва, пл. Киевского Вокзала, 2. Это может быть также магазин сувениров «Красный куб», расположенный по адресу: Россия, Москва, ул. 1-я Тверская-Ямская, 4. Это может быть также магазин сувениров «Красный куб», расположенный в ТРК «Европейский».

[53] Объекты отмечены на картографическом материале точками интереса. Точка интереса может быть ассоциирована с карточкой этой точки интереса.

[54] В воплощениях настоящей технологии, точка интереса представляет собой отметку на карте, которой обозначен объект. Точки интереса ассоциированы с карточками точек интереса, которые могут содержать информацию об объекте, например наименование, тип, адрес, контактную информацию.

[55] Все точки интереса могут быть рубрицированы в соответствии с определенным классификатором, который может быть одноуровневым, двухуровневым или многоуровневым классификатором.

[56] Например, двухуровневый классификатор может включать в себя следующие рубрики и подрубрики (элементы классификатора, являющиеся подрубриками, указаны в скобках): бизнес и производство (бизнес-центры, компании, промышленные предприятия, прочие организации), государство и общество (безопасность, государственные учреждения, службы экстренной помощи, социальные учреждения), культура (библиотеки и архивы, выставочные центры, кинотеатры, концертные залы, культурные центры, музеи, галереи, религия, средства массовой информации, театры), медицина (аптеки, больницы, ветеринарные клиники, диспансеры, женские консультации, медицинские товары, медицинские центры, медкомиссии, медпункты, оптика, поликлиники, роддома, санатории, стоматологии, травмпункты, прочие медицинские учреждения), наука и образование (научные учреждения, образование), отдых (архитектурные достопримечательности, природные достопримечательности, развлечения, спорт, туризм), торговля (автомагазины, бытовые товары, одежда и обувь, продукты, специализированные магазины, центры торговли, электроника), транспорт (авиационный транспорт, автомобильный транспорт, водный транспорт, железнодорожный транспорт, общественный транспорт), услуги (автоуслуги, бытовые услуги, коммунальные службы, размещение, рестораны, кафе, ритуальные услуги, прочие услуги, связь, уход за внешностью, финансовые услуги, юридические и страховые услуги), населенные пункты (коттеджные поселки, центры населенных пунктов, садовые товарищества) и другие.

[57] Трехуровневые и многоуровневые классификаторы имеют больший уровень детализации за счет создания элементов классификатора более низких уровней. Так, например, в трехуровневом классификаторе все или некоторые из подрубрик могут детализироваться. Например, подрубрика «развлечения» рубрики «отдых» может содержать в себе элементы классификации более низкого уровня, например: аквапарки, аттракционы, бильярд, боулинги, зоопарки, игорные заведения, кинотеатры, ночные клубы, парки, сады, ПКиО, пейнтбол, страйкбол, пляжи, развлекательные центры, цирки, прочие развлечения. В качестве другого примера, подрубрика «автомагазины» рубрики «торговля» может содержать в себе элементы классификации более низкого уровня, например: автозапчасти, автосалоны, мотосалоны, прочие автомагазины.

[58] Карточка точки интереса представляет собой структурированный блок информации, описывающей соответствующий объект из множества объектов. Карточка точки интереса создается сервером 102 в результате выполнения программных инструкций, хранящихся на носителе информации 104, и затем загружается в базы данных 106.

[59] Карточка точки интереса имеет определенную структуру, обусловленную предопределенным набором сведений, которые в процессе создания карточки точки интереса сервер 102 должен собирать и сохранять в карточке точки интереса. Структура карточки точки интереса может также определяться набором параметров, характеризующих соответствующий объект, которые могут быть включены в карточку точки интереса. Например, набор сведений, включаемых в карточку точки интереса, представляющей объект торговли, может отличаться от набора сведений, включаемых в карточку точки интереса, представляющей достопримечательности. В различных воплощениях настоящей технологии, количество параметров, содержащихся в карточке точки интересе, может различаться.

[60] В настоящем воплощении настоящей технологии, каждая карточка точки интереса включает в себя три группы параметров: параметры местоположения, описательные параметры и параметры значимости объекта.

[61] В альтернативных воплощениях настоящей технологии, каждая карточка точки интереса может включать в себя иное количество и/или иной набор групп параметров. Например, каждая карточка может содержать в себе параметры, распределенные по следующим четырем группам: параметры местоположения, описательные параметры, параметры значимости объекта, параметры категории объекта. К категориям объектов могут относиться, например, такие категории, как «достопримечательности», «пункты общественного питания», «объекты торговли», и тому подобное.

[62] В данном воплощении настоящей технологии, параметром местоположения являются географические координаты объекта. Например, географические координаты Большого театра: 55°45′37′′ с.ш. 37°37′07′′ в. д.

[63] В альтернативных воплощениях настоящей технологии, параметром местоположения может быть, в качестве неограничивающего примера, адрес объекта. Так, адресом Большого театра является: Россия, Москва, Театральная площадь, дом 1. В некоторых альтернативных воплощениях настоящей технологии, может быть более одного параметра местоположения (например, географические координаты и адрес).

[64] В данном воплощении настоящей технологии, описательными параметрами являются наименование объекта, описание объекта, фотография объекта, контактные данные, гиперссылка на сайт. Так, например, в карточке точки интереса, созданной в отношении Большого театра, могут содержаться следующие описательные параметры. Наименование: «Большой театр». Описание: «Государственный дважды ордена Ленина академический Большой театр Российской Федерации (ГАБТ) или просто Большой театр - один из крупнейших в России и один из самых значительных в мире театров оперы и балета. Комплекс зданий театра расположен в центре Москвы на Театральной площади». Фотография - фотография фасада Большого театра. Контактные данные: «Тел.: +7 495 455-55-55». Гиперссылка на сайт: «https://ru.wikipedia.org/wiki/Большой театр».

[65] В альтернативных воплощениях настоящей технологии, описательными параметрами, дополнительно или альтернативно, могут быть любые другие параметры, описывающие объект.

[66] В данном воплощении настоящей технологии, параметром значимости объекта является параметр значимости, рассчитанный на основании фоторейтинга. Суть параметра значимости, рассчитанного на основании фоторейтинга, основывается на гипотезе о том, что значительное количество фотографий, отображающих объект, выложенных в Интернете, свидетельствует об интересе пользователей к данному объекту.

[67] Генерация карточек точек объекта осуществляется сервером 102. Первоначально сервер 102 может получить сведения о соответствующем объекте из любого доступного источника данных, в том числе из открытого источника данных. Под открытыми источниками данных следует понимать любые внешние источники данных, которые являются доступными для получения сервером 102, в том числе путем получения по сети 110 передачи с различных хостингов. Например, открытыми источниками данных являются различные веб-страницы и веб-сайты, в том числе Интернет-энциклопедии (например, Википедия), сайты социальных сетей (например, Фейсбук), официальные сайты объектов (например, сайт Большого театра), сайты фотохостингов (например, сайт фотохостинга Flickr), сайты провайдеров услуг в сфере туризма, общественного питания, любые иные веб-страницы и веб-сайты.

[68] Генерация множества карточек точек интереса включает в себя получение сервером информации об объектах. В значительном количестве случаев информация об одном и том же объекте может содержаться в различных источниках. Например, если сервер 102 получает информацию из сети Интернет, информация об объекте может содержаться на многих сайтах одновременно. В таком случае сервер 102 определяет приоритетность источника и получает информацию об объекте из доступного источника, имеющего самый высокий приоритет. Осуществление оценки приоритетности источников данных может осуществляться любым подходящим способом. Например, источником, имеющим наивысший приоритет, может быть признан источник, который будет выдан первым в поисковой системе Яндекс в ответ на поисковый запрос, содержащий наименование объекта. Например, в ответ на поисковый запрос «Успенский собор Москва», поисковая система Яндекс выдает страницу «Успенский собор (Москва)» веб-энциклопедии Википедия.

[69] Альтернативно или дополнительно, при поиске подходящих страниц приоритет может отдаваться, например, в первую очередь веб-энциклопедиям, во вторую очередь официальным сайтам, и в третью очередь прочим сайтам. Кроме того, при поиске информации об объектах определенных категорий, наибольший приоритет может присваиваться специализированным сайтам. Например, при получении информации о православных соборах, приоритет может отдаваться сайту sobory.ru.

[70] Определив наиболее значимый источник информации об объекте, сервер 102 получает из этого источника информацию, необходимую для занесения в карточку точки объекта параметра или параметров местоположения, и описательных параметров. В случае, если источник, имеющий наивысший приоритет, не содержит сведений, необходимых для заполнения одного или нескольких параметров, соответствующая информация может быть получена из источников меньшей значимости, следующих за источником, имеющим наиболее высокий приоритет. В некоторых воплощениях настоящей технологии, информация об объекте, подлежащая включению карточку точки, может включать в себя также специально агрегированную информацию. Например, для карточки точки интереса, представляющей кафе «Старбакс», такая специально агрегированная информация могла бы включать в себя специально агрегированную информацию «Кофейни». Данная информация может впоследствии использоваться для формирования карточек комплексных точек интереса.

[71] При определении параметра значимости на основании фоторейтинга, может учитываться количество фотографий, имеющихся в сети Интернет и доступных серверу 102, на которых запечатлен объект. Чем больше фотографий в сети Интернет, на которых запечатлен объект, будет выявлено сервером 102, тем выше будет рейтинг соответствующего объекта. Рост рейтинга может быть прямо пропорциональным количеству выявленных фотографий либо может быть выражен функцией, в которой учтены иные различные факторы, и где увеличение рейтинга не является прямопропорциональным количеству найденных фотографий, на которых запечатлен объект.

[72] Поиск и нахождение фотографий, имеющихся в сети Интернет, на которых запечатлен объект и которые потенциально могут быть найдены сервером 102, может осуществляться любым подходящим способом.

[73] В альтернативных воплощениях настоящей технологии, параметрами значимости, дополнительно или альтернативно, могут быть любые другие параметры, описывающие значимость объекта. Например, другие параметры значимости объекта могут быть рассчитаны на основе оценок различных пользователей, которые были даны пользователями соответствующим объектам на определенных ресурсах в сети Интернет.

[74] Информация об объектах, сохраняемых в базах данных 106 на носителе информации 104 сервера 102, может храниться в виде карточек точек интереса и карточек комплексных точек интереса.

[75] Носитель информации 104 сервера 102 также осуществляет хранение машиночитаемых инструкций, обеспечивающих управление базами данных 106, их обновление, пополнение, модификации. В частности, машиночитаемые инструкции, сохраненные на носителе информации 104, позволяют серверу 102 получать (обновлять) информацию об объектах по сети 110 передачи данных, сохранять информацию об объектах, в том числе об обозначающих их точках интереса, в базах данных 106, менять описание положения и/или характеристик указанных объектов, удалять указанные объекты с карты путем удаления таких объектов из баз данных 106. В частности, исполнение машиночитаемых инструкций обеспечивает возможность получения сервером 102 информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, включая получение предопределенного набора параметров каждого объекта из множества объектов, причем предопределенный набор параметров может включать в себя по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр. Исполнение указанных машиночитаемых инструкций также позволяет серверу 102 осуществлять присвоение соответствующих параметров соответствующим карточкам точек интереса и сохранять карточки точек интереса в базах данных 106.

[76] Машиночитаемые инструкции, сохраненные на носителе информации 104, позволяют серверу 102 получать информацию об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса из открытых источников данных.

[77] Альтернативно или дополнительно, машиночитаемые инструкции, сохраненные на носителе информации 104, позволяют серверу 102 получать информацию об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, из собственных источников данных. Например, владелец сервера 102 может самостоятельно на местности осуществить определение географических координат объектов - достопримечательностей в пределах города Москвы, - и самостоятельно внести полученные данные в карточки точек объектов и сохранить указанные данные в базах данных 106.

[78] Альтернативно или дополнительно, машиночитаемые инструкции, сохраненные на носителе информации 104, позволяют серверу 102 получать информацию об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, от публикатора, то есть лица, заинтересованного в размещении информации об объекте. Например, сервер 102, находящийся под контролем и/или управлением поставщика сервиса карт, может предоставлять возможность любому лицу отмечать объекты на картах и делать описание соответствующих объектов. Например, таким лицом может быть публикатор 111, который с электронного устройства 112, с использованием браузера 116, подключается к сервису карт, загружает с сервера 102 на электронное устройство 112 для отображении на дисплее 118 карту определенного участка местности, отмечает на карте, отображаемой на дисплее 118, вновь открывшуюся художественную галерею, указывает ее наименование, дает краткое описание и указывает контактные данные.

[79] Носитель информации 104 сервера 102 также осуществляет хранение машиночитаемых инструкций, обеспечивающих возможность получать с клиентского устройства 122 по сети 110 передачи данных запросы пользователя 120 на предоставление списка объектов, содержащихся в определенном участке пространства, получать из базы данных 106 информацию об объектах, сохраненных в базах данных 106, соответствующих участку пространства, которым интересуется пользователь 120, и передавать этот список на клиентское устройство 122 пользователя 120 по сети 110 передачи данных, а также передавать на клиентское устройство 122 пользователя 111 по сети 110 передачи данных инструкции по отображению на дисплее 128 клиентского устройства 122 одной или нескольких точек интереса и/или комплексных точек интереса на карте.

[80] В данном воплощении настоящей технологии, сервер 102 может быть выполнен с возможностью выполнять один или несколько поисков в ответ на поисковый запрос (в том числе по сервису карт), введенный пользователем 120 в браузер 126 клиентского устройства 122, соединенного с сервером 102 по сети 110 передачи данных. Сервер 102 также выполнен с возможностью передавать клиентскому устройству 122 результат поиска, который будет отображаться пользователю 120 клиентского устройства 122 на дисплее 128 через интерфейс браузера 126. Эти функции хорошо известны в данной области техники и поэтому не будут здесь описаны.

[81] Сервер 102 соединен с сетью 110 передачи данных через линию связи (не пронумерована). В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, сеть 110 передачи данных связи может представлять собой Интернет. В других вариантах осуществления настоящей технологии, сеть 110 передачи данных может быть реализована иначе - в виде глобальной сети передачи данных, локальной сети передачи данных, частной сети передачи данных и т.п.

[82] Реализация линии связи не ограничена и будет зависеть от того, какие устройства присоединены к сети 110 передачи данных. В качестве примера, но не ограничения, подключение сервера 102 к сети 110 передачи связи может быть осуществлено по проводной связи (соединение на основе сети Ethernet). В то же время, другие устройства могут быть подключены иными способами. Так, в случаях, в которых подключенное устройство представляет собой беспроводное устройство связи (например, электронное устройство 112, реализованное как смартфон), подключение представляет собой беспроводную сеть связи (например, среди прочего, линия связи сети 3G, линия связи сети 4G, беспроводной интернет Wireless Fidelity или коротко WiFi®, Bluetooth® и т.п.). В тех примерах, где устройство настольный компьютер (как, например, электронное устройство 112), линия связи может быть как беспроводной так и проводной (соединение на основе сети Ethernet).

[83] Важно иметь в виду, что различные воплощения сервера 102, электронного устройства 112, линий связи для подсоединения к сети 110 передачи данных даны исключительно в иллюстрационных целях. Таким образом, специалисты в данной области техники смогут понять подробности других конкретных вариантов осуществления воплощения сервера 102, электронного устройства 112, линий связи для подсоединения к сети 110 передачи данных. Таким образом, представленные здесь примеры не ограничивают объем настоящей технологии.

[84] Через сеть 110 передачи данных сервер 102 может быть соединен с электронным устройством 112. Электронное устройство 112 обычно связано с публикатором 111. Публикатором 111 является лицо, размещающее информацию об объектах, имеющих пространственные координаты, для дальнейшего предоставления доступа к ним пользователю 120. В качестве нескольких неограничивающих примеров публикаторов 111, из множества возможных примеров, можно назвать: (а) владелец вновь открытой художественной галереи, размещающий координаты, описание и часы работы галереи на сервисе двумерных карт (реализованном на сервере 102), например на двумерных Яндекс.Картах; (б) администрация музея, отмечающая наименование, координаты, адрес, часы работы и описание музея на сервисе двумерных карт (реализованном на сервере 102), например на двумерных Яндекс.Картах.

[85] Варианты электронного устройства 112 конкретно не ограничены, но в качестве примера электронного устройства 112 могут использоваться персональные компьютеры (настольные компьютеры, ноутбуки, нетбуки и т.п.), устройства беспроводной связи (мобильные телефоны, смартфоны, планшеты и т.п.), а также сетевое оборудование (маршрутизаторы, коммутаторы или шлюзы). Изображенное на Фиг. 1 электронное устройство 112 реализовано в виде персонального компьютера Dell Precision Т1700 МТ CA033PT170011RUWS с процессором Intel® Xeon™, частота процессора: 3300 МГц, с видеокартой nVIDIA Quadro К2000, с установленной и действующей операционной системой Windows 7 Pro 64-bit.

[86] Электронное устройство 112 включает в себя носитель информации 114, который может использоваться компьютером. В принципе, данный носитель информации может быть носителем абсолютно любого типа и характера, включая ОЗУ, ПЗУ, диски (компакт-диски, DVD-диски, дискеты, жесткие диски и т.д.), USB флеш-накопители, твердотельные накопители, накопители на магнитной ленте и т.д., а также их комбинации. В электронном устройстве 112, схематически изображенном на Фиг. 1, носитель информации реализован как жесткий диск с 500 Gb памяти. Носитель информации 114 может сохранять файлы пользователя и программные инструкции. В частности, носитель информации может хранить программное обеспечение для использования в браузере 116. В данном воплощении настоящей технологии, браузер 116 реализован как Internet Explorer 11 для Windows 7. В общем случае, целью браузера 116 является предоставление возможности публикатору 111 загружать файлы через сеть 110 передачи данных на сервер 102.

[87] Реализация браузера 116 для загрузки файлов никак конкретно не ограничена. В других вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, браузер 116 может представлять собой Яндекс браузер, Google Chrome браузер, и другие. Важно иметь в виду, что любое другое коммерчески доступное или собственное приложение может быть использовано для реализации вариантов осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем.

[88] Электронное устройство 112 соединено с сетью 110 передачи данных через линию связи (не пронумерована).

[89] Через сеть 110 передачи данных сервер 102 соединен также с клиентским устройством 122. Клиентское устройство 122 обычно связано с пользователем 120. Пользователем 120 является лицо, заинтересованное в получении информации об объектах, имеющих пространственные координаты. Такими объектами могут быть объекты, информация о которых была получена сервером 102 из собственных источников данных, и/или из открытых источников данных, и/или информация о которых была передана на сервер 102 публикатором 111 с помощью электронного устройства 112 путем загрузки таких объектов с помощью браузера 116 по сети 110 передачи данных. В данном воплощении настоящей технологии, пользователь 120 является туристом, осуществляющим с помощью клиентского устройства 122 поиск достопримечательностей в центре города Москвы.

[90] В альтернативных вариантах воплощения настоящей технологии, пользователь может осуществлять поиск объектов иной категории. Например, в качестве нескольких неограничивающих примеров пользователей 120, из множества возможных примеров, можно назвать: (а) турист, осуществляющий с помощью клиентского устройства 122 поиск достопримечательностей в центре города Москвы; (б) покупатель, который ищет магазин подарков и сувениров в районе Киевского вокзала в г. Москве; в) пользователь, который ищет поблизости кафе или ресторан.

[91] Следует отметить, что тот факт, что клиентское устройство 122 связано с пользователем 120, не подразумевает какого-либо конкретного режима работы, равно как и необходимости входа в систему, быть зарегистрированным, или чего-либо подобного.

[92] Варианты клиентского устройства 122 конкретно не ограничены, но в качестве примера клиентского устройства 122 могут использоваться персональные компьютеры (настольные компьютеры, ноутбуки, нетбуки и т.п.), устройства беспроводной связи (мобильные телефоны, смартфоны, планшеты и т.п.), а также сетевое оборудование (маршрутизаторы, коммутаторы или шлюзы). Схематически изображенное на Фиг. 1 клиентское устройство 122 реализовано в виде смартфона Apple iPhone 5S с установленной на нем и действующей операционной системой iOS 7, с Bluetooth, Wi-Fi, 3G, LTE, системами позиционирования GPS и ГЛОНАСС.

[93] Клиентское устройство 122 включает в себя также носитель информации 124. В принципе, данный носитель информации может быть носителем абсолютно любого типа и характера, включая ОЗУ, ПЗУ, диски (компакт-диски, DVD-диски, дискеты, жесткие диски и т.д.), USB флеш-накопители, твердотельные накопители, накопители на магнитной ленте и т.д., а также их комбинации. В клиентском устройстве 122, схематически изображенном на Фиг. 1, носитель информации 124 реализован как флеш-накопитель объемом 16 Гб.

[94] Носитель информации 124 может сохранять файлы пользователя и программные инструкции. В частности, носитель информации 124 может хранить программное обеспечение, реализующее функции браузера 126. В общем случае, целью браузера 126 является предоставление возможности пользователю 120 загружать на клиентское устройство 122 файлы через сеть 110 передачи данных с сервера 102 и показывать загруженные изображения (видео) на дисплее 128. Реализация браузера 126 никак конкретно не ограничена. В качестве неограничивающих примеров, такими браузерами могут быть Яндекс браузер, Google Chrome, Internet Explorer, различные мобильные поисковые приложения и так далее. В клиентском устройстве 122 браузер 126 реализован как мобильный браузер Яндекс. Важно иметь в виду, что любое другое коммерчески доступное или собственное приложение может быть использовано для реализации вариантов осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем.

[95] Альтернативно или дополнительно, носитель информации 124 может хранить программное обеспечение, специально разработанное для демонстрации консолидированной информации об объектах определенных категорий, представляющих интерес для пользователя. В таких воплощениях настоящей технологии, демонстрация консолидированной информации об объектах определенных категорий может осуществляться любым способом, в том числе на карте либо не на карте, в виде текста и/или иных визуальных элементов.

[96] Клиентское устройство 122 включает в себя также дисплей 128, являющийся сенсорным экраном 4′′, с разрешением 640×1136, позволяющий представлять видеоинформацию пользователю 120, а также который может использоваться как устройство ввода информации. Таким образом, пользователь 120 имеет возможность видеть на дисплее 128 в интерфейса браузера 126 клиентского устройства 122 различные объекты, например отмеченные точками достопримечательности на карте, либо текстовую информацию о достопримечательностях, и т.д. Кроме того, пользователь 120 может делать запросы на предоставление информации об объектах путем ввода запроса с использованием сенсорного экрана.

[97] Фиг. 2 является схематическим изображением фрагмента карты 200, сформированного сервером 102 и представленного на дисплее 128 клиентского устройства 122 (существующий уровень техники).

[98] В данном примере фрагмент карты 200 с расположенными на них объектами в виде отметок на карте был сформирован сервером 102 в ответ на запрос пользователя 120 предоставить ему список достопримечательностей, расположенных поблизости от пользователя 120. Сервер 102, получив запрос пользователя 120 с клиентского устройства 122, и определив, что клиентское устройство 122 расположено в непосредственной близости от выхода из станции метро «Охотный ряд» (точка 202), извлекает из баз данных 106 соответствующий фрагмент карты и отмечает на нем объекты, найденные в результате осуществления поиска. Данные операции, осуществляемые сервером 102, хорошо известны в существующем уровне техники, и поэтому не будут описываться далее.

[99] В результате обработки запроса пользователя 120 сервер 102 сформировал фрагмент карты со следующими объектами, обозначенными на фрагменте карты: Московский кремль (точка 203), Успенский собор (точка 204), Архангельский собор (точка 206), Большой театр (точка 208), Малый театр (точка 210).

[100] Пользователь 120 может кликнуть на дисплее 118 по любому из объектов. Например, он может кликнуть по точке 204, представляющей Успенский собор. В ответ пользователю может быть показана карточка 212, содержащая информацию об Успенском соборе. В некоторых воплощениях настоящей технологии, карточка 212 точки 204 может быть показана автоматически без клика пользователя 120 по точке 204. В некоторых воплощениях настоящей технологии, только карточка 304 комплексной точки 302 интереса будет показана. В некоторых воплощениях настоящей технологии, сервер 102 определяет оптимальное количество карточек точек интереса и/или карточек комплексных точек интереса, которые должны быть показаны на дисплее 108. Например, это может быть определено с таким расчетом, чтобы изображения карточек не перекрывались на дисплее 108.

[101] Фиг. 3 является схематическим изображением фрагмента карты 300, представленного на дисплее 128 клиентского устройства 122, сформированного сервером 102 в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем.

[102] В данном примере фрагмент карты 300 с расположенными на них объектами в виде отметок на карте, был сформирован сервером 102 в ответ на запрос пользователя 120 предоставить ему список достопримечательностей, расположенных поблизости от пользователя 120. Сервер 102, получив запрос пользователя 120 с клиентского устройства 122, и определив, что клиентское устройство 122 расположено в непосредственной близости от выхода из станции метро «Охотный ряд» (точка 202), извлекает из баз данных 106 соответствующий фрагмент карты и отмечает на нем объекты, найденные в результате осуществления поиска. В данном случае сервер 102 в результате поиска, идентичного поиску, описанному выше при описании Фиг. 2, найдет те же самые объекты, а именно: Успенский собор, Архангельский собор, Большой театр, Малый театр. До этого момента операции, осуществляемые сервером 102, хорошо известны в существующем уровне техники.

[103] Далее сервер 102, получает карточки точек интереса, каждая из карточек точек интереса включает в себя предопределенный набор параметров, описывающих соответствующий объект, представленный соответствующей точкой интереса. В данном случае объектами, представленными точками интереса, являются Московский Кремль, Успенский собор, Архангельский собор, Большой театр, Малый театр.

[104] Затем сервер 102 получает множество параметров из каждой точки интереса, представляющей соответствующий объект, и рассчитывает количественный показатель (или количественные показатели) найденных точек интереса, указывающие на потенциальную возможность ассоциирования некоторых из этих точек. В ответ на превышение одним (или несколькими) количественным показателем потенциальной близости порогового значения близости, сервер 102 создает комплексную точку интереса (или нескольких точек интереса).

[105] В результате выполнения данной операции сервер 102 в данном воплощении настоящей технологии формирует фрагмент карты 300 со следующими объектами, обозначенными на фрагменте карты 300: Большой театр (точка 208), Малый театр (точка 210), Московский кремль (точка 302, обозначенная на Фиг. 3 ромбом). Объект Московский Кремль в данном воплощении настоящей технологии представлен комплексной точкой интереса.

[106] Точка 302 является комплексной точкой интереса. При нажатии мышью на эту точку на дисплее 128 клиентского устройства 122, пользователю 120 будет показана карточка 304 комплексной точки интереса - Московского кремля, которая может также включать в себя краткую информацию о самом Московском Кремле (информация 306), а также об объектах, являющихся элементами исторического музейного комплекса Московский Кремль, а именно: об Успенском соборе (информация 308) и об Архангельском соборе (информация 310). Рядом с информацией 308 и 310 имеются стрелки (не пронумерованы), показывающие пользователю, что при нажатии на эти стрелки ему будет показана дополнительная информация. В альтернативных воплощениях настоящей технологии, карточка 304 комплексной точки интереса может включать в себя информацию об основном объекте в комплексной точке интереса в форме предварительно специально агрегированной информации, которая может включать либо не включать информацию об основном и о второстепенных объектах. Например, в случаях, когда предварительно сохранена карточка сложной точки интереса «Кофейни», такая точка интереса может не содержать специфическую информацию ни о главной точке интереса, ни о второстепенных точках интереса, либо она может содержать информацию о второстепенных точках интереса, например, о кафе «Старбакс», кафе «Шоколадница» и кафе «Кофе Хауз», расположенных в непосредственной близости друг от друга.

[107] Аналогичные операции, осуществляемые сервером 102 по отношению к другой категории точек интереса (по отношению к объектам торговли), будут описаны подробнее при описании блок-диаграммы способа 400, выполняемого на сервере 102, схематически изображенном на Фиг. 1, выполняемого в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем.

[108] Фиг. 4 является блок-диаграммой способа 400, выполняемого на сервере 102, изображенном на Фиг. 1, выполняемого в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем.

[109] Способ 400 начинается на этапе 402, на котором сервер 102 осуществляет получение карточки первой точки интереса и карточки второй точки интереса из множества карточек точек интереса, каждая из карточек точек интереса включает в себя предопределенный набор параметров, описывающих соответствующий объект, представленный соответствующей точкой интереса.

[110] Этапу 402 может предшествовать получение сервером 102 по сети 110 передачи данных с клиентского устройства 122 запроса пользователя 120, находящегося в Москве в районе станции метро «Охотный ряд» (точка 202 на Фиг. 2 и на Фиг. 3), на предоставление ему информации об объектах, представляющих интерес для туристов, расположенных в шаговой доступности. В результате осуществления поиска по запросу пользователя 120, сервер 102 может найти в непосредственной близости от пользователя 120 Московский Кремль (точка 203 на Фиг. 2), Успенский собор (точка 204 на Фиг. 2), Архангельский собор (точка 206 на Фиг. 2), Большой театр (точка 208 на Фиг. 2) и Малый театр (точка 210 на Фиг. 2).

[111] Сервер 102 получает карточки точек интереса, соответствующих Успенскому собору (точка 204 на Фиг. 2), Архангельскому собору (точка 206 на Фиг. 2), Большому театру (точка 208 на Фиг. 2), Малому театру (точка 210 на Фиг. 2) и Московскому кремлю (точка 203 на Фиг. 2). Карточки точек интереса, соответствующих этим объектам, были предварительно сформированы сервером 102.

[112] Далее метод 400 переходит к этапу 404.

[113] Этап 404 - получение первого множества параметров из первой карточки первой точки интереса, первое множество параметров, включающее по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр, и получение второго множества параметров из второй карточки второй точки интереса, второе множество параметров, включающее по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр.

[114] На этапе 404 сервер 102 осуществляет получение множества параметров из карточек точек интереса, которые соответствуют объектам, найденным сервером 102 в ответ на поисковый запрос пользователя 120. В данном воплощении настоящей технологии, когда пользователь 120 делает запрос на предоставление ему списка достопримечательностей, расположенных поблизости от пользователя 120, находящегося в непосредственной близости от выхода из станции метро «Охотный ряд» (точка 202), сервер 102 получает множество параметров из карточек точек интереса, соответствующих следующим объектам: Успенский собор (точка 204 на Фиг. 2), Архангельский собор (точка 206 на Фиг. 2), Большой театр (точка 208 на Фиг. 2 и на Фиг. 3), Малый театр (точка 210 на Фиг. 2 и на Фиг. 3), и Московский кремль (точка 203 на Фиг. 2).

[115] Как видно из приведенного примера, карточек точек интереса, получаемых сервером, может быть больше, чем две, если в результате поиска, осуществленного сервером 102, было получено более двух объектов. В таких случаях каждая карточка точки любого из объектов может считаться либо первой карточкой точки объекта, либо второй карточкой точки объекта. Таким образом, сервер 102 извлекает множество параметров из каждой карточки, при этом на данном этапе не располагая сведениями о том, является ли соответствующая карточка первой карточкой точки объекта или второй карточкой точки объекта.

[116] Далее метод 400 переходит к этапу 406.

[117] Этап 406 - основываясь на первом множестве параметров и втором множестве параметров, расчет количественного показателя близости первой точки интереса и второй точки интереса, указывающего на потенциальную возможность ассоциирования первой точки интереса и второй точки интереса.

[118] На этапе 406 сервер 102, основываясь на первом множестве параметров и втором множестве параметров, осуществляет расчет количественного показателя близости первой точки интереса и второй точки интереса, указывающего на потенциальную возможность ассоциирования первой точки интереса и второй точки интереса.

[119] Количественный показатель близости является числовым индикатором, который указывает на потенциальное наличие взаимосвязи объектов. Объекты будут считаться взаимосвязанными в случае, когда количественный показатель близости всех объектов превышает предварительно установленное пороговое значение близости.

[120] В самом простом случае будут сравниваться два объекта. В этом случае, значение будет иметь, превышает ли количественный показатель близости этих двух объектов заранее предустановленное пороговое значение близости.

[121] В случае, когда будут сравниваться больше чем два объекта, количественный показатель близости может рассчитываться для каждой пары объектов из группы объектов, которые потенциально могут быть взаимозависимыми. В случае, когда будет установлена взаимозависимость одного объекта с несколькими иными объектами, все эти объекты могут быть признаны взаимозависимыми.

[122] Расчет количественного показателя близости осуществляется сервером 102. При этом могут учитываться различные параметры, и каждому из параметров при расчете может быть присвоен различный вес. В данном воплощении настоящей технологии, для расчета количественного показателя близости используются две группы параметров: а) параметр местоположения (включающий в себя подпараметр географической близости и подпараметр параметр плотности объектов, и б) описательный параметр, являющийся параметром текстовой близости.

[123] Под подпараметром географической близости понимается параметр, отражающий дистанцию между объектами. Смысл данного параметра заключается в том, что взаимосвязанные объекты, как правило, расположены близко друг от друга. Соответственно, параметр географической близости может с высокой вероятностью свидетельствовать о том, что объекты не являются взаимозависимыми (например, Успенский собор в г.Москва и Успенский собор в г.Владимир находятся друг от друга на расстоянии, превышающем 185 километров, что может свидетельствовать об отсутствии связи между ними). Таким образом, параметр географической близости включает в себя предопределенное пороговое значение, при превышении которого объекты не будут считаться достаточно близко расположенными друг от друга и, следовательно, не могут считаться взаимосвязанными.

[124] Под подпараметром плотности объектов понимается корректирующий параметр, применяемый по отношению к параметру географической близости. Параметр плотности объектов отражает количество объектов определенной категории (например, достопримечательностей) на определенной территории. Чем выше плотность объектов на соответствующей территории, тем более строгие требования будут предъявляться к географической близости объектов. То есть строгость параметра географической близости обратна пропорциональна параметру плотности объектов. Например, в Центральном административном округе Москвы расположено множество достопримечательностей. Следовательно, параметр плотности объектов достаточно высок. В результате применения такого параметра, значение параметра географической близости будет снижаться. Таким образом, факт близкого расположения Большого театра и Малого театров в г.Москва будет не столь значимым, как в зонах, где количество объектов одной и той же категории незначительно. Напротив, в местностях, в которых количество объектов определенной категории относительно незначительно на определенной территории, относительно удаленные друг от друга объекты могут быть признаны взаимосвязанными объектами. Например, на полуострове Юкатан в Мексике, имеются такие туристические достопримечательности, как сеноты, то есть естественные провалы, образованные от обрушивания сводов известняковых пещер, в которых протекают подземные воды. Учитывая плотность достопримечательностей на соответствующих территориях, несколько сенотов могли бы считаться взаимосвязанными объектами, даже если бы они находились друг от друга на относительно большом расстоянии в радиусе 10 км.

[125] Под описательным параметром (параметром текстовой близости) понимается параметр, который рассчитывается с учетом текстовой близости описаний объектов. При расчете текстовой близости принимается в расчет наличие в тексте, описывающем объект, указание на иной объект. Например, описательный параметр из карточки точки объекта, относящейся к Успенскому собору, может содержать текст «Успенский собор Московского Кремля», то есть упоминать Московский кремль. В свою очередь, описательный параметр из карточки точки объекта, относящейся к Московскому Кремлю, может содержать текст «Первым начали строить новый Успенский собор, ибо старый, построенный Иваном Калитою, к тому времени уже сильно обветшал», то есть упоминать Успенский собор. Таким образом, описание каждого из этих двух объектов упоминает другой объект, что, с учетом параметров географической близости и параметра плотности, может повлечь за собой определение сервером 102 высокого количественного показателя близости парам объектов Московский Кремль - Успенский собор, и Московский Кремль - Архангельский собор.

[126] Используя вышеуказанный метод, сервер 102 может также определить, что количественный показатель близости следующих пар объектов является низким: Большой театр - Малый театр, Большой театр - Московский Кремль, Большой театр - Архангельский собор, Большой театр - Успенский собор, Малый театр - Московский Кремль, Малый театр - Успенский собор, Малый театр - Архангельский собор. Следует понимать, что количественный показатель близости может рассчитываться как для пар объектов, так и, альтернативно, для больших групп объектов.

[127] Далее метод 400 переходит к этапу 408.

[128] Этап 408 - в ответ на превышение количественным показателем близости порогового значения близости, создание комплексной точки интереса, представляющей первую точку интереса и вторую точку интереса.

[129] На этапе 408 сервер 102 создает комплексную точку интереса. Комплексная точка интереса представляет первую точку интереса и одну или несколько вторых точек интереса. Комплексная точка интереса создается в случае, когда количественный показатель близости первой точки и второй точки превышает предустановленное пороговое значение. В ряде случаев, вторых точек интереса может быть несколько, и тогда комплексная точка интереса представляет первую точку интереса и несколько вторых точек интереса. Например, когда количественный показатель близости пары объектов Московский Кремль - Успенский собор превышает пороговое значение близости, и когда количественный показатель близости пары объектов Московский Кремль - Архангельский собор также превышает пороговое значение близости, может быть создана комплексная точка интереса, представляющая все три точки интереса, одна из которых является первой точкой интереса, и две другие являются второстепенными точками интереса.

[130] Одна из точек интереса является главной точкой интереса. Одна или несколько других точек интереса являются второстепенной (второстепенными) точкой (точками) интереса.

[131] Комплексная точка интереса является точкой интереса, которая включает в себя информацию о главной точке интереса, а также может включать в себя информацию об одной или нескольких второстепенных точек интереса. Комплексная точка интереса является точкой интереса, которая будет показана пользователю 120 вместо главной точки интереса и второстепенной точки интереса (или нескольких второстепенных точек интереса). Первая точка интереса, являющаяся главной точкой интереса, является точкой интереса, представляющей комплексный объект, включающий в свой состав объекты, входящие в состав комплексного объекта. Вторая точка интереса, являющаяся второстепенной точкой интереса, является точкой интереса, представляющей объект, входящий в состав комплексного объекта. Например, ТРК «Европейский» включает в себя множество объектов торговли, одним из которых является магазин сувениров и подарков «Красный куб». Соответвенно, ТРЦ «Европейский» потенциально может быть представлен комплексной точкой интереса, являющейся главной точкой интереса, а магазин сувениров и подарков «Красный Куб» может быть представлен второстепенной точкой интереса, также как и прочие торговые точки, расположенные в ТРК «Европейский». В альтернативных воплощениях настоящей технологии, карточка комплексной точки интереса может включать в себя информацию об основном объекте в комплексной точке интереса в форме предварительно специально агрегированной информации, которая может включать либо не включать информацию об основном и о второстепенных объектах. Например, в случаях, когда предварительно сохранена карточка сложной точки интереса «Торгово-развлекательный центр», такая точка интереса может не содержать специфическую информацию ни о главной точке интереса, ни о второстепенных точках интереса, либо она может содержать информацию о второстепенных точках интереса, например, о расположенном в нем магазине сувениров и подарков «Красный куб» и магазине "The Body Shop", расположенных в непосредственной близости друг от друга.

[132] В данном воплощении настоящей технологии, сервер 102, определив между какими парами объектов количественный показатель близости превышает пороговое значение близости, применяет к таким парам объектов эвристический алгоритм для выявления главной точки интереса и второстепенных точек интереса.

[133] Построение эвристического алгоритма возможно путем метода машинного обучения. В частности, может применяться метод дедуктивного обучения, предполагающий формализацию знаний экспертов и перенос их на сервер 102 в виде базы знаний, которая может быть сохранена на носителе информации 104 сервера 102. Например, может быть создано множество терминов либо пар терминов, либо групп терминов, определяющих взаимную иерархию этих терминов. Например, следующие термины могут быть иерархически упорядочены, в порядке убывания важности, следующим образом: Кремль - Ансамбль - Комплекс - Лавра - Собор - Церковь -Часовня - Икона. Как будет понятно специалистам в данной области техники, на сервере 102 может быть сохранено большое количество иерархически связанных наборов терминов с указанием их иерархического положения внутри набора.

[134] В альтернативных воплощениях настоящей технологии, построение эвристического алгоритма возможно путем обучения по прецедентам или индуктивного обучения, основанного на выявлении закономерностей в эмпирических данных. В данном случае серверу 102, который является интеллектуальной системой, предварительно предъявляется набор положительных и отрицательных примеров, связанных с какой-либо заранее неизвестной закономерностью. В ответ сервер 102 вырабатывает решающие правила, с помощью которых происходит разделение множества примеров на положительные и отрицательные. Качество разделения, как правило, проверяется затем экзаменационной выборкой примеров.

[135] В данном воплощении настоящей технологии, как уже было указано выше, сервер 102 определил высокий количественный показатель близости парам объектов Московский Кремль - Успенский собор и Московский Кремль - Архангельский собор. Таким образом, в случае превышения обоих показателей близости (для пары Московский Кремль - Успенский собор, и для пары Московский Кремль - Архангельский собор) к обоим парам будет применен эвристический алгоритм для определения главной точки интереса и второстепенной точки интереса в данной паре объектов. В данном случае, по нескольким наборам иерархически упорядоченных терминов (в том числе по терминам Кремль -Ансамбль - Комплекс - Собор - Церковь - Часовня - Икона) сервер 102 определит, что в каждой из пар объектов - Московский Кремль - Успенский собор, и Московский Кремль - Архангельский собор, главным объектом является Московский Кремль. Таким образом, Московский Кремль представлен первой точкой интереса, являющейся главной точкой интереса, и Успенский собор и Архангельский собор являются вторыми точками интереса, то есть второстепенными точками интереса.

[136] Определив точку интереса, представляющую Московский Кремль как главную точку интереса (первую точку интереса), сервер 102 создает комплексную точку интереса, представляющую первую точку интереса и две вторые точки интереса, представляющие Успенский собор и Архангельский собор. Для этого сервер 102 получает из носителя информации 104 информационную карточку первой точки интереса как главной точки интереса (то есть информационную карточку, содержащую сведения о Московском Кремле) и присваивает комплексной точке интереса, хотя бы частично, информация из информационной карточки главной точки интереса. Таким образом, комплексной точке интереса присваивается, хотя бы частично, информации из информационной карточки, относящейся к Московскому Кремлю. Таким образом, данной комплексной точке может быть присвоены наименование, географические координаты и краткое описание Московского Кремля. Возможно, но необязательно, в кратком описании будет упомянуто, что Московский Кремль представляет собой архитектурно-исторический комплекс, включающий в себя Успенский и/или Архангельский соборы. Однако такого упоминания может и не быть. Наличие или отсутствие упоминания в этом случае будет зависеть от того, упоминаются ли эти объекты в описании Московского Кремля, содержащемся в главной карточке точки интереса.

[137] В альтернативных воплощениях настоящей технологии, способ может дополнительно включать в себя получение из запоминающего устройства, каковым является носитель информации 104, одной или несколько карточек второстепенной (второстепенных) точки интереса, и присвоение комплексной точке интереса по меньшей мере части по меньшей мере одного параметра из одной или нескольких карточке к второстепенной точки интереса. Если обратиться к вышеуказанному примеру, то такими двумя второстепенными карточками точек интереса могут быть карточки точек интереса, относящиеся к Успенскому собору и к Архангельскому собору. Таким образом, комплексной точке может быть присвоены наименование, географические координаты и краткое описание Московского Кремля, и также дополнительно краткое описание Успенского собора, и также краткое описание Архангельского собора.

[138] В рамках настоящего описания следует понимать, что везде, где указано получение данных от любого клиентского устройства и/или от любого почтового сервера, и/или от любого другого сервера, может использоваться получение электронного или иного сигнала от соответствующего клиентского устройства (сервера, почтового сервера), а отображение на экране устройства может быть реализовано как подача сигнала экрану, в котором содержится определенная информация, которая в дальнейшем может быть интерпретирована определенными образами и по меньшей мере частично отображена на экране клиентского устройства. Подача и получение сигнала не везде указаны в рамках настоящего описания для упрощения изложения и облегчения понимания настоящего решения. Сигналы могут передаваться оптическими методами (по волоконно-оптической связи, например), электронными методами (по проводной или беспроводной связи), механическими методами (передача давления, температуры и/или других физических параметров посредством которых возможна передача сигнала).

Изобретение относится к области обработки и предоставления пользователю информации об объектах, а именно к генерированию и представлению информации о множестве точек интереса. Технический результат заключается в более компактном отображении наиболее значимой информации, что обеспечивает пользователю возможность более быстрого ориентирования в полученных данных. Для этого на сервере осуществляют получение карточки первой точки интереса и карточки второй точки интереса, каждая из которых включает в себя предопределенный набор параметров, описывающих соответствующий объект, и получение из каждой карточки множества параметров, включающего параметры местоположения и описательные параметры. Далее осуществляют расчет количественного показателя близости первой и второй точек интереса, указывающего на потенциальную возможность ассоциирования этих точек интереса, и в ответ на превышение количественным показателем близости порогового значения близости создают комплексную точку интереса. Комплексной точке интереса присваивают, хотя бы частично, информацию из информационной карточки одной из точек интереса, определенной как главная точка интереса. 2 н. и 22 з.п. ф-лы, 4 ил.

1. Реализованный на сервере способ генерирования информации о множестве объектов, представленных множеством точек интереса, и представления указанной информации пользователю, включающий:
получение карточки первой точки интереса и карточки второй точки интереса из множества карточек точек интереса, каждая из карточек точек интереса включает в себя предопределенный набор параметров, описывающих соответствующий объект, представленный соответствующей точкой интереса;
получение первого множества параметров из первой карточки первой точки интереса, первое множество параметров, включающее по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр;
получение второго множества параметров из второй карточки второй точки интереса, второе множество параметров, включающее по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр;
основываясь на первом множестве параметров и втором множестве параметров, расчет количественного показателя близости первой точки интереса и второй точки интереса, указывающего на потенциальную возможность ассоциирования первой точки интереса и второй точки интереса;
в ответ на превышение количественным показателем близости порогового значения близости, создание комплексной точки интереса, представляющей первую точку интереса и вторую точку интереса, причем создание комплексной точки интереса включает в себя осуществление следующих шагов:
применение к первой точке интереса и второй точке интереса эвристического алгоритма для определения одной из этих точек интереса в качестве главной точки интереса и для определения другой точки интереса в качестве второстепенной точки интереса;
получение, из запоминающего устройства, информационной карточки главной точки интереса;
присвоение, комплексной точке интереса, хотя бы частично, информации из информационной карточки главной точки интереса.

2. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
получение, из запоминающего устройства, карточки второстепенной точки интереса;
присвоение, комплексной точке интереса, по меньшей мере части по меньшей мере одного параметра из карточки второстепенной точки интереса.

3. Способ по любому из пп. 1-2, в котором сервер генерирует множество карточек точек интереса, причем одна карточка точки интереса соответствует одному объекту.

4. Способ по п. 3, в котором генерация множества карточек точек интереса включает в себя получение сервером информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, включая получение предопределенного набора параметров каждого объекта из множества объектов, причем предопределенный набор параметров включает в себя по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр, и присвоение соответствующих параметров соответствующим карточкам точек интереса.

5. Способ по п. 4, в котором получение информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, осуществляется из открытых источников данных.

6. Способ по п. 1, в котором получение информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, дополнительно включает осуществление оценки приоритетности источников данных, и получение по меньшей мере части множества параметров соответствующей потенциальной точки интереса из источника данных, имеющего наибольший приоритет по сравнению с другими источниками данных.

7. Способ по п. 1, в котором описательным параметром является любое из: наименование объекта, описание объекта, фотография объекта, контактные данные, гиперссылка на сайт.

8. Способ по п. 1, в котором предопределенный набор параметров дополнительно включает в себя параметр значимости объекта и в котором эвристический алгоритм для определения главной точки интереса и второстепенной точки интереса учитывает параметр значимости объекта.

9. Способ по п. 8, в котором параметр значимости объекта определяется путем определения его фоторейтинга.

10. Способ по п. 1, в котором предварительно запрограммирован набор маркеров значимости слов, и в котором эвристический алгоритм для определения главной точки интереса и второстепенной точки интереса учитывает маркеры важности слов из набора маркеров значимости слов.

11. Способ по п. 1, дополнительно включающий получение запроса пользователя на предоставление ему информацию о любом из: первом объекте и втором объекте и, в ответ на получение этого запроса, предоставление пользователю информации из карточки комплексной точки интереса.

12. Способ по п. 1, в котором параметр местоположения определяется с учетом подпараметра географической близости и подпараметра плотности объектов, причем подпараметр географической близости зависит от дистанции между объектами, и подпараметр плотности объектов зависит от количества объектов на единицу площади.

13. Компьютер, включающий в себя процессор, где конфигурация процессора настроена таким образом, чтобы компьютер мог осуществлять:
получение карточки первой точки интереса и карточки второй точки интереса из множества карточек точек интереса, каждая из карточек точек интереса включает в себя предопределенный набор параметров, описывающих соответствующий объект, представленный соответствующей точкой интереса;
получение первого множества параметров из первой карточки первой точки интереса, первое множество параметров, включающее по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр;
получение второго множества параметров из второй карточки второй точки интереса, второе множество параметров, включающее по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр;
основываясь на первом множестве параметров и втором множестве параметров, расчет количественного показателя близости первой точки интереса и второй точки интереса, указывающего на потенциальную возможность ассоциирования первой точки интереса и второй точки интереса;
в ответ на превышение количественным показателем близости порогового значения близости, создание комплексной точки интереса, представляющей первую точку интереса и вторую точку интереса, причем создание комплексной точки интереса включает в себя осуществление следующих шагов:
применение к первой точке интереса и второй точке интереса эвристического алгоритма для определения одной из этих точек интереса в качестве главной точки интереса и для определения другой точки интереса в качестве второстепенной точки интереса,
получение, из запоминающего устройства, информационной карточки главной точки интереса;
присвоение, комплексной точке интереса, хотя бы частично, информации из информационной карточки главной точки интереса.

14. Компьютер по п. 13, где конфигурация процессора настроена таким образом, чтобы компьютер мог дополнительно осуществлять:
получение, из запоминающего устройства, карточки второстепенной точки интереса;
присвоение, комплексной точке интереса, по меньшей мере части по меньшей мере одного параметра из карточки второстепенной точки интереса.

15. Компьютер по п. 13, в котором конфигурация процессора настроена таким образом, чтобы компьютер мог генерировать множество карточек точек интереса, причем одна карточка точки интереса соответствует одному объекту.

16. Компьютер по п. 15, в котором генерация множества карточек точек интереса включает в себя получение компьютером информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, включая получение предопределенного набора параметров каждого объекта из множества объектов, причем предопределенный набор параметров включает в себя по меньшей мере один параметр местоположения и по меньшей мере один описательный параметр, и присвоение соответствующих параметров соответствующим карточкам точек интереса.

17. Компьютер по п. 16, в котором получение информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, осуществляется из открытых источников данных.

18. Компьютер по п. 13, в котором получение информации об объектах, которые потенциально могут быть представлены точками интереса, дополнительно включает осуществление оценки приоритетности источников данных и получение по меньшей мере части множества параметров соответствующей потенциальной точки интереса из источника данных, имеющего наибольший приоритет по сравнению с другими источниками данных.

19. Компьютер по п. 13, в котором описательным параметром является любое из: наименование объекта, описание объекта, фотография объекта, контактные данные, гиперссылка на сайт.

20. Компьютер по п. 13, в котором предопределенный набор параметров дополнительно включает в себя параметр значимости объекта, и в котором эвристический алгоритм для определения главной точки интереса и второстепенной точки интереса учитывает параметр значимости объекта.

21. Компьютер по п. 20, в котором параметр значимости объекта определяется путем определения его фоторейтинга.

22. Компьютер по п. 13, в котором предварительно запрограммирован набор маркеров значимости слов, и в котором эвристический алгоритм для определения главной точки интереса и второстепенной точки интереса учитывает маркеры важности слов из набора маркеров значимости слов.

23. Компьютер по п. 13, в котором конфигурация процессора настроена таким образом, чтобы компьютер дополнительно мог получать запрос пользователя на предоставление ему информацию о любом из: первом объекте и втором объекте и, в ответ на получение этого запроса, предоставление пользователю информации из карточки комплексной точки интереса.

24. Компьютер по п. 13, в котором параметр местоположения определяется с учетом подпараметра географической близости и подпараметра плотности объектов, причем подпараметр географической близости зависит от дистанции между объектами, и подпараметр плотности объектов зависит от количества объектов на единицу площади