СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФАКТА ПОСЕЩЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕМ ТОЧКИ ИНТЕРЕСА Российский патент 2022 года по МПК G06N3/08 G06F17/40 

Область техники, к которой относится изобретение

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

Уровень техники

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

[3] Для различных целей и приложений 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.

[4] 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.

[5] 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.

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

[7] Например, в патенте US9639858B2 (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 контентом. Подробные данные отслеживания конверсии предоставляются поставщикам таргетированного контента и владельцам предприятий.

[8] В качестве другого примера можно привести патент US9135655B2 (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.

[9] В качестве еще одного примера можно привести патентную заявку US20090234745A1 (Methods and systems for mobile coupon tracking, Millennial Media LLC), в которой описаны способ и система для предоставления 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.

[10] 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

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

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

[13] В некоторых таких вариантах осуществления изобретения сервер выполняет модуль метрик, модуль сигнатур точек POI, модуль определения признаков, 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.

[14] Вкратце, модуль метрик обращается к беспроводным устройствам пользователей в конкретном интересующем географическом районе и получает от каждого из этих беспроводных устройств мгновенные состояния локальных сетей (LAN, Local Area Network) с отметками времени за некоторый период времени. Эти мгновенные состояния представляют сети Wi-Fi, обнаруженные беспроводными устройствами в конкретные моменты времени в конкретных геолокациях. Из каждого полученного мгновенного состояния сетей LAN модуль метрик исключает динамические и мобильные сети LAN и оставляет только информацию о статических сетях LAN. Таким образом, модуль метрик удаляет менее надежные признаки, индикаторы и данные из мгновенных состояний сетей LAN.

[15] Вкратце, модуль сигнатур точек POI использует подмножество мгновенных состояний сетей LAN, определенных модулем метрик, с целью формирования по меньшей мере одной сигнатуры точки POI для каждой точки POI в интересующем географическом районе, посещенной по меньшей мере один раз в течение заранее заданного временного интервала. С этой целью модуль сигнатур точек POI получает данные отслеживания геолокации с отметками времени беспроводных устройств пользователей и применяет к ним набор эвристических правил, определяющих факты и моменты времени посещений пользователями точек POI в этом географическом районе. Для каждого определенного факта посещения конкретным пользователем, имеющим конкретное беспроводное устройство, модуль сигнатур точек POI получает мгновенное состояние сетей LAN, определенное этим беспроводным устройством в момент времени, соответствующий определенному факту посещения.

[16] Таким образом, модуль сигнатур точек POI для каждой по меньшей мере один раз посещенной точки POI в географическом районе формирует по меньшей мере одно или во многих случаях множество мгновенных состояний сетей LAN, зафиксированных в точке POI, посещенной по меньшей мере один раз. Модуль сигнатур точек POI отфильтровывает шум из полученных наборов мгновенных состояний точек POI с использованием известных статистических способов и объединяет каждый набор мгновенных состояний сетей LAN для точки POI в единую сигнатуру этой точки POI. Таким образом, сигнатура точки POI в известном смысле, среди прочего, представляет собой типичный набор сетей Wi-Fi и их характеристик, которые, как предполагается, могут быть обнаружены беспроводным устройством, «посещающим» эту точку POI. В некоторых вариантах осуществления изобретения модуль статистики также создает дополнительные метрики и признаки, связанные с каждой сигнатурой точки POI.

[17] Затем модуль определения признаков выполняет различные сравнения данных, полученных вышеупомянутыми модулями, и определяет признаки сигнатуры точки POI, отличающие посещения первой точки POI от посещений второй точки POI. Затем модуль обучения алгоритма MLA вводит обучающий набор данных в алгоритм MLA для обучения этого алгоритма MLA.

[18] На этапе использования обученный алгоритм MLA может получать в качестве входных данных мгновенное состояние сетей LAN, определенное беспроводным устройством пользователя в некоторый момент времени. В некоторых случаях алгоритм MLA может получать последовательность таких входных данных, соответствующих различным моментам времени, в которые беспроводное устройство сообщает свою геолокацию. В некоторых случаях последовательность входных данных может соответствовать перемещению пользователя беспроводного устройства в интересующем географическом районе. Для каждых таких входных данных алгоритм MLA определяет, посещает ли пользователь одну из точек POI в данном географическом районе в момент времени, связанный с этими входными данными.

[19] С учетом приведенного выше обзора и согласно первому аспекту настоящей технологии реализован способ определения факта посещения пользователем, использующим беспроводное устройство с модулем локальной связи, точки POI, расположенной в некотором месте, связанном с сетью LAN, содержащей по меньшей мере одну точку беспроводного доступа, которая осуществляет широковещательную передачу беспроводного сигнала. Способ выполняется сервером, содержащим процессор и связанную с процессором долговременную память, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа.

[20] Способ включает в себя: получение на сервере на этапе использования идентификатора беспроводного устройства; определение на сервере на этапе использования соответствующего упомянутому моменту времени набора признаков локальной связи, связанных с модулем локальной связи беспроводного устройства пользователя, на основе идентификатора беспроводного устройства; ввод сервером на этапе использования набора признаков локальной связи модуля локальной связи беспроводного устройства в качестве входных данных этапа использования в алгоритм MLA, обученный на основе обучающего набора данных, связанного с точкой POI, на этапе обучения, предшествовавшем этапу использования.

[21] При этом обучающий объект из обучающего набора данных сформирован путем: определения по меньшей мере одной геолокации обучающего беспроводного устройства обучающего пользователя, с которой связан момент времени, предшествующий упомянутому моменту времени, при этом точка POI находится в заранее заданной окрестности по меньшей мере одной геолокации; определения набора обучающих признаков локальной связи, который соответствовал обучающему беспроводному устройству в момент времени, связанный с по меньшей мере одной геолокацией, и содержит указание на обучающее беспроводное устройство, обнаружившее в по меньшей мере одной геолокации беспроводной сигнал по меньшей мере одной точки беспроводного доступа сети LAN, имеющее обучающий идентификатор беспроводного устройства и содержащее обучающий модуль локальной связи; применения на этапе обучения набора эвристических правил к профилю пользователя, связанному с обучающим пользователем, для формирования обучающей метки, указывающей на то, посещал ли обучающий пользователь точку POI в момент времени, связанный с по меньшей мере одной геолокацией, с формированием на этапе обучения обучающего объекта, содержащего набор обучающих признаков локальной связи и связанную с ним обучающую метку.

[22] Способ включает в себя получение сервером на этапе использования указания на то, посетил ли пользователь точку POI в упомянутый момент времени, от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования на основе набора признаков локальной связи модуля локальной связи беспроводного устройства.

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

[24] 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 и имеющим телефонный номер, связанный с точкой POI, и/или веб-сайт, связанный с точкой POI.

[25] В некоторых вариантах осуществления изобретения первое подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять, что обучающий пользователь взаимодействовал с веб-ресурсом и что это взаимодействие включало в себя выполнение обучающим пользователем веб-поиска, связанного с точкой POI.

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

[27] В некоторых вариантах осуществления изобретения способ дополнительно включает в себя определение на основе обучающего идентификатора беспроводного устройства набора отслеженных геолокаций обучающего беспроводного устройства с отметками времени, который указывает на места, где обучающее беспроводное устройство находилось в течение заранее заданного временного периода, при этом 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 точки POI.

[28] 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 точки POI.

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

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

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

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

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

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

[35] В некоторых вариантах осуществления изобретения второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять подключение обучающего беспроводного устройства через обучающий модуль связи к сети LAN, связанной с точкой POI.

[36] В некоторых вариантах осуществления изобретения упомянутое место связано с множеством сетей LAN, при этом обучающие признаки локальной связи включают в себя идентификатор SSID (Service Set ID) каждой сети LAN из множества сетей LAN и/или адрес уровня управления доступом к среде (MAC, Media Access Control) точки беспроводного доступа, связанной с каждой сетью LAN из множества сетей LAN, и/или уровень сигнала точки беспроводного доступа, связанной с каждой сетью LAN из множества сетей LAN.

[37] В некоторых вариантах осуществления изобретения способ дополнительно включает в себя выполнение до этапа обучения процедуры определения признаков, определяющей множество признаков, которые представляют собой часть набора обучающих признаков локальной связи и для которых алгоритмом MLA на этапе обучения должны быть назначены бóльшие весовые коэффициенты, чем для оставшейся части набора обучающих признаков локальной связи.

[38] Согласно другому аспекту настоящей технологии реализован 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.

[39] 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 локальной связи и имеющее идентификатор беспроводного устройства, связанный с модулем локальной связи; получение на сервере на этапе использования множества наборов признаков локальной связи модулей локальной связи беспроводных устройств на основе идентификаторов беспроводных устройств множества пользователей; ввод сервером в алгоритм MLA в качестве входных данных этапа использования множества наборов признаков локальной связи беспроводных устройств; получение сервером от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования множества указаний на основе множества наборов признаков локальной связи модулей локальной связи беспроводных устройств, при этом указание из множества указаний 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; 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.

[40] Согласно другому аспекту настоящей технологии реализован 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.

[41] 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 формуле

.

[42] В некоторых вариантах осуществления изобретения по меньшей мере один из параметров visitors_site, bypassers_site, visitors_non-site и bypassers_non-site определен с использованием способа определения факта посещения, описанного выше.

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

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

[45] Представленные выше примеры не имеют ограничительного характера.

Краткое описание чертежей

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

[47] На фиг. 2 показан журнал, содержащий координаты геолокации, сформированный или размещенный на беспроводном устройстве в системе, представленной на фиг. 1.

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

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

[50] На фиг. 5 представлен не имеющий ограничительного характера пример географического района, точек POI в географическом районе и пользователей в географическом районе, каждый из которых имеет по меньшей мере одно беспроводное устройство.

[51] На фиг. 6 представлена блок-схема не имеющего ограничительного характера варианта осуществления способа согласно настоящей технологии.

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

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

Осуществление изобретения

[54] 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.

[55] 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, вероятно, что 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 это описание содержит единственно возможный вариант реализации того или иного элемента настоящей технологии.

[56] 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, чтобы способствовать лучшему ее пониманию. Специалистам в данной области должно быть понятно, что другие варианты осуществления настоящей технологии могут быть значительно сложнее.

[57] 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.

[58] 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.

[59] 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.

[60] 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.

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

[62] Как показано на фиг. 1, система 100 имеет доступ ко множеству 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 только 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.

[63] 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 Wi-Fi для подключения к сетям LAN и/или другим устройствам. В качестве не имеющих ограничительного характера примеров беспроводных устройств можно привести смартфоны и планшеты с поддержкой Wi-Fi 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.

[64] 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 Wi-Fi, способный подключаться к сети LAN, которая может совместно использоваться через точку доступа Wi-Fi, такую как беспроводной маршрутизатор. В некоторых вариантах осуществления изобретения модуль 109 локальной связи также содержит модуль Bluetooth™ для связи с использованием соединения Bluetooth.

[65] Беспроводное устройство 102 также 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.

[66] 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 настоящем 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.

[67] 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.

[68] 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.

[69] На фиг. 2 представлен не имеющий ограничительного характера вариант осуществления 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.

[70] 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 только четыре геолокации. Журнал 110 может содержать большее или меньшее количество геолокаций или координат.

[71] 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 MAC-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 206 беспроводного устройства 102.

[72] 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™.

[73] В некоторых вариантах осуществления изобретения действия пользователя, выполненные с использованием беспроводного устройства 102, собираются одним или несколькими серверами и используются для формирования 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, составляющие историю действий пользователя.

[74] Беспроводное устройство 102 содержит интерфейс связи (не показан) для обеспечения двухсторонней связи 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.

[75] На реализацию линии 116 связи не накладывается каких-либо особых ограничений, она зависит от реализации беспроводного устройства 102. Только 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 Wi-Fi^®, Bluetooth^® и т.п.) или проводной линии связи (такой как соединение на основе Ethernet).

[76] 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.

[77] 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.

[78] 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.

[79] 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.

[80] Согласно некоторым не имеющим ограничительного характера вариантам осуществления настоящей технологии сервер 118 способен выполнять приложение 124 выбора элемента цифрового контента (приложение 124 выбора). Способ реализации приложения 124 выбора подробно описан ниже.

База данных элементов цифрового контента

[81] Сервер 118 связан с базой 126 данных элементов цифрового контента. В других вариантах осуществления изобретения база 126 данных элементов цифрового контента может быть связана 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.

[82] 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.

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

[84] 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.

[85] 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.

[86] 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.

[87] 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 характер элемента цифрового контента и т.п.

База данных профилей пользователей

[88] 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.

[89] 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.

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

[91] 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.

[92] 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 пользователя соответствует идентификатору 206 пользовательского устройства беспроводного устройства 102.

[93] 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.

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

[95] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения база 128 данных профилей пользователей способна 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.

[96] 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.

[97] 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).

[98] 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.

[99] Несмотря на то, что здесь 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.

[100] 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 пользователя содержит адрес электронной почты, связанный с пользователем, можно дополнительно объединить профиль пользователя с третьим профилем пользователя (не показан), принятым от другой организации, если третий профиль пользователя связан с третьим уникальным идентификатором, соответствующим тому же адресу электронной почты.

[101] 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. В качестве не имеющего ограничительного характера примера такой дополнительной информации можно привести пол пользователей. Другой не имеющий ограничительного характер пример представляет собой истории покупок пользователей.

Модуль метрик

[102] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения сервер 118 хранит в своей памяти 120 и выполняет модуль 139 метрик (см. фиг. 1). Модуль 139 метрик в течение некоторого временного периода получает снабженные отметками времени геолокации доступных серверу 118 беспроводных устройств 101. В некоторых вариантах осуществления изобретения модуль 139 метрик постоянно получает данные геолокации с отметками времени по мере того, как данные геолокации с отметками времени становятся доступными в каждом беспроводном устройстве 101. Модуль 139 метрик хранит снабженные отметками времени данные 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 метрик дополнительно конфигурирует базу 141 данных геолокации пользователей путем сопоставления в ней данных геолокации каждого беспроводного устройства 101 с соответствующим профилем 402 пользователя и/или с идентификатором 206 пользовательского устройства либо с другим соответствующим уникальным идентификатором.

[103] Модуль 139 метрик также получает от каждого беспроводного устройства 101 информацию о сетях 135 LAN, обнаруженных каждым беспроводным устройством 101 в различных геолокациях, по меньшей мере с частотой сбора данных (см. фиг. 5). 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 обнаруживать доступные сети 135 LAN с частотой 1/3 Гц (один раз в три секунды).

[104] Как схематически показано на фиг. 5, сеть 135 LAN может содержать точку 137 беспроводного доступа, через которую сеть 135 LAN может быть связана с одним или несколькими беспроводными устройствами 101. В не имеющем ограничительного характера примере точка 137 беспроводного доступа может представлять собой маршрутизатор. Беспроводное устройство 101 может обнаруживать беспроводной сигнал, излучаемый точкой 137 беспроводного доступа сети 135 LAN. На основе беспроводного сигнала каждое беспроводное устройство 101 может определять: 1) MAC-адрес точки 137 беспроводного доступа, 2) идентификатор SSID сети 135 LAN и 3) уровень беспроводного сигнала. В некоторых вариантах осуществления изобретения беспроводное устройство 101 также может получить из обнаруженного беспроводного сигнала дополнительные метрики, которые могут указывать на по меньшей мере некоторые характеристики точки 137 беспроводного доступа.

[105] В любой геолокации беспроводное устройство 101 может обнаруживать множество беспроводных сигналов, излучаемых различными точками 137 беспроводного доступа, в зоне действия которых может находиться беспроводное устройство 101. Беспроводное устройство 101 может получать MAC-адрес, идентификатор SSID и уровень сигнала для каждого обнаруженного беспроводного сигнала. В не имеющем ограничительного характера примере пользователь 103 беспроводного устройства 102 в некоторый момент времени может посетить задание 500 MacDonald’s в географическом районе 136 (см. фиг. 5). Когда пользователь 103 находится в этом здании, беспроводное устройство 102 пользователя 103 может обнаружить следующий набор сетей Wi-Fi: 1) сеть 135 LAN, принадлежащую самому ресторану 500 MacDonald’s, 2) сеть 135 LAN жилого дома 501, расположенного рядом со зданием 500 MacDonald’s, и 3) сеть 135 LAN, совместно используемую через точку беспроводного доступа Wi-Fi в портативном беспроводном устройстве 502 другого пользователя 504, который находится в здании 500 MacDonald’s одновременно с пользователем 103.

[106] В другом не имеющем ограничительного характера примере после посещения здания 500 MacDonald’s пользователь 103 может решить перейти, как показано стрелкой 506, к расположенной поблизости автозаправочной станции 508 Petro-Canada™. В соответствующий последующий момент времени, когда пользователь 103 находится на автозаправочной станции 508, беспроводное устройство 102 пользователя 103 может обнаружить другой набор сетей Wi-Fi: 1) сеть 135 LAN, принадлежащую автозаправочной станции 508, и 2) сеть 135 LAN, принадлежащую ресторану 500 MacDonald’s, поскольку пользователь все еще находится в зоне ее действия.

[107] Как показано на фиг. 5, когда пользователь 103 находится на автозаправочной станции 508, беспроводное устройство 102 пользователя 103 находится за пределами зоны действия сетей LAN жилых домов в географическом районе 136 и вне зоны действия точки беспроводного доступа Wi-Fi другого пользователя 504, поскольку устройство 502 другого пользователя излучает более слабый сигнал, чем точка 137 беспроводного доступа, принадлежащая ресторану 500 MacDonald’s.

[108] Предполагается, что во время перемещения пользователя 103 из здания 500 MacDonald’s к автозаправочной станции 508 беспроводное устройство 102 пользователя 103 могло обнаруживать дополнительные отличающиеся наборы сетей LAN с частотой, связанной с беспроводным устройством 102.

[109] MAC-адрес (или адреса), идентификатор (или идентификаторы) SSID и уровень (или уровни) сигнала, обнаруженные каждым беспроводным устройством 101 в каждый момент времени, а также соответствующее время обнаружения и дополнительная метрика (или метрики), которые могут быть определены беспроводным устройством 101, могут обобщенно называться мгновенным состоянием 123 сетей LAN с отметкой времени (фиг. 1). Модуль 139 метрик может получать от каждого беспроводного устройства 101 соответствующее мгновенное состояние 123 сетей LAN с отметкой времени, например, с периодичностью, связанной с каждым беспроводным устройством 101, и сохранять мгновенные состояния 123 сетей LAN в базе 121 данных мгновенных состояний сетей LAN в подходящей структуре данных.

[110] Например, в некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения модуль 139 метрик может получать мгновенные состояния 123 сетей LAN от всех доступных ему беспроводных устройств 101 в пакетах через заранее заданные временные интервалы. Таким образом, сервер 118 может использовать собранные мгновенные состояния 123 сетей LAN от всех беспроводных устройств 101 для формирования базы 121 данных мгновенных состояний сетей LAN.

[111] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения модуль 139 метрик может отфильтровывать по меньшей мере некоторые сети LAN из собранных или сохраненных мгновенных состояний 123 сетей LAN. Например, в некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения сервер 118 и/или модуль 139 метрик может определять или обнаруживать для каждого беспроводного устройства 101, какие сети LAN вблизи этого беспроводного устройства 101 в любой момент времени или по меньшей мере в некотором количестве последовательных мгновенных состояний 123 сетей LAN являются статическими сетями LAN, а какие - мобильными или динамическими сетями LAN.

[112] На конкретные способы или алгоритмы, используемые, чтобы отличать и отфильтровывать мобильные или динамические сети LAN от статических сетей LAN, не накладывается каких-либо ограничений. Для этой цели могут использоваться любые подходящие способы или алгоритмы. В полученных в результате фильтрации последовательных мгновенных состояниях 123 сетей LAN представлены исключительно статические сети LAN. В по меньшей мере некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения мгновенные состояния 123 статических сетей LAN способствуют определению более надежных сигнатур точек 134 POI, как более подробно описано ниже.

[113] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения модуль 139 метрик может удалять из базы 121 данных мгновенных состояний сетей LAN или просто изначально не сохранять в базе 121 данных мгновенных состояний сетей LAN MAC-адрес (или адреса), идентификатор (или идентификаторы) SSID, уровень (или уровни) сигнала и любую дополнительную информацию о мобильных или динамических сетях LAN, обнаруженную в любом мгновенном состоянии (или состояниях) 123 сетей LAN.

[114] Соответственно, в таких не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения база 121 данных мгновенных состояний сетей LAN может содержать информацию только о статических сетях LAN вблизи беспроводных устройств 101. В качестве не имеющего ограничительного характера примера статической сети LAN можно привести сеть 135 LAN, идентификатор SSID и геолокация которой не изменяются по меньшей мере в течение заранее заданного временного периода, например, месяца. В качестве не имеющего ограничительного характера примера мобильной или динамической сети LAN можно привести сеть LAN, геолокация которой изменяется в течение заранее заданного временного периода, например, суток. В качестве не имеющего ограничительного характера примера мобильной или динамической сети LAN можно привести сеть LAN, совместно используемую через точку беспроводного доступа Wi-Fi в портативном беспроводном устройстве 502 пользователя 504 (см. фиг. 5).

[115] Предполагается, что дополнительные и/или другие определения для статических сетей LAN и/или мобильных или динамических сетей LAN могут использоваться вместо или в дополнение к вышеупомянутым не имеющим ограничительного характера примерам.

Базы данных точек POI

[116] Сервер 118 может быть дополнительно соединен с удаленной базой 130 данных профилей точек POI и с базой 131 данных сигнатур точек POI (см. фиг. 1). В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии удаленная база 130 данных профилей точек POI может быть связана с сервером 118 с использованием локального соединения или другого прямого соединения. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии база 131 данных сигнатур точек POI может представлять собой удаленную базу данных, связанную с сервером 118 через сеть 114 связи. Несмотря на то, что база 130 данных профилей точек POI и база 131 данных сигнатур точек POI схематично показаны здесь в виде соответствующих единых элементов, предполагается, что база 130 данных и/или база 131 данных могут быть распределенными.

[117] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения в базе 130 данных профилей точек POI может храниться 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). В частности, профиль 132 точки 134 POI может содержать график работы точки 134 POI, категорию точки 134 POI, геолокацию точки 134 POI, рейтинг точки 134 POI и т.п.

Модуль сигнатур точек POI

[118] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения сервер 118 может дополнительно хранить в своей памяти 120 и выполнять модуль 140 сигнатур точек POI (см. фиг. 1). Вкратце, модуль 140 сигнатур точек POI формирует базу 131 данных сигнатур точек POI для точек 134 POI в географическом районе 136 на основе по меньшей мере первого подмножества мгновенных состояний 123 сетей LAN, зафиксированных или полученных модулем 139 метрик в течение по меньшей мере первого временного периода и хранящихся в базе 121 данных мгновенных состояний сетей LAN, как подробно описано ниже.

[119] В сформированной базе 131 данных сигнатур точек POI хранится по меньшей мере одна сигнатура 157 точки POI для каждой точки 134 POI в географическом районе 136. Сигнатура 157 точки 134 POI указывает на типичный набор сетей 135 LAN (если имеются) и их соответствующие характеристики, поскольку они обычно обнаруживаются беспроводным устройством 101 пользователя, когда пользователь посещает эту точку 134 POI. Ниже подробно описан пример процесса, реализованного модулем 140 сигнатур точек POI.

[120] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения модуль 140 сигнатур точек POI формирует или определяет базу 131 данных сигнатур точек POI так, чтобы для каждого пользователя каждого беспроводного устройства 101 в ней содержался набор данных, указывающий на точки 134 POI, посещенные этим пользователем в течение некоторого временного интервала, и на моменты времени каждого посещения. Как более подробно описано ниже, затем модуль 140 сигнатур точек POI определяет одно или несколько мгновенных состояний 123 сетей LAN, соответствующих каждому обнаруженному посещению каждой точки 134 POI. Таким образом, модуль 140 сигнатур точек POI определяет набор мгновенных состояний 123 сетей LAN, соответствующих различным моментам времени и различным беспроводным устройствам 101 для каждой точки 134 POI. На основе каждого такого набора мгновенных состояний 123 сетей LAN для каждой точки 134 POI модуль 140 сигнатур точек POI определяет сигнатуру, представляющую точку 134 POI. Этот процесс подробно описан ниже.

[121] Модуль 140 сигнатур точек POI обращается к базе 128 данных профилей пользователей с целью получения идентификаторов 206 пользовательских устройств, профилей 129 пользователей и идентификаторов соответствующих беспроводных устройств 101. На основе по меньшей мере части этой информации модуль 140 сигнатур точек POI может затем идентифицировать журналы 110 соответствующих беспроводных устройств 101 и получить из них данные геолокации, связанные с беспроводными устройствами 101 в географическом районе 136 для по меньше мере заранее заданного временного интервала, например, месяца. Затем модуль 140 сигнатур точек POI может обратиться к базе 130 данных профилей точек POI и получить из нее профили точек 134 POI в географическом районе 136.

[122] Затем модуль 140 сигнатур точек POI может применить набор эвристических правил к вышеупомянутым полученным или определенным данных и таким образом определить для каждого сочетания пользователя и пользовательского устройства конкретные точки 134 POI (если имеются), которые пользователь посетил в течение заранее заданного временного интервала, и моменты времени каждого посещения.

[123] В не имеющем ограничительного характера примере модуль 140 сигнатур точек POI может определить, что пользователь 103, имеющий беспроводное устройство 102, посещал здание 500 MacDonald’s 29 ноября 2018 г. с 12:00 до 12:10, 31 ноября 2018 г. с 13:00 до 14:00 и 1 декабря 2018 г. с 18:25 до 18:45 (см. фиг. 5). Модуль 140 сигнатур точек POI также может определить, что другой пользователь 504, имеющий беспроводное устройство 502, посещал здание 500 MacDonald’s 29 ноября 2018 г. с 9:00 до 10:00 и 30 ноября 2018 г. с 13:30 до 14:30. Модуль 140 сигнатур точек POI также может определить множество других посещений этого здания другими пользователями.

[124] Модуль 140 сигнатур точек POI может аналогичным образом определять множество различных посещений множеством различных пользователей различных точек 134 POI в географическом районе 136. Достаточно сказать, что модуль 140 сигнатур точек POI выполняет подобные шаги для посещений и другими пользователями. Для простоты в настоящем примере далее описаны только пользователь 103 и соответствующие шаги модуля 140 сигнатур точек POI.

[125] Таким образом, если пользователь 103 используется в качестве примера пользователя из большого количества пользователей, для которых модуль 140 сигнатур точек POI определяет факты посещения, модуль 140 сигнатур точек POI может определить в журнале 110 беспроводного устройства 102 пользователя 103 множество геолокаций с отметками времени, представляющих три посещения здания 500 MacDonald’s. Например, для первого посещения модуль 140 сигнатур точек POI может определить двести геолокаций с отметками времени, предоставленных беспроводным устройством 102 пользователя 103 и связанных с первым посещением, если беспроводное устройство 102 в то время сообщало свои геолокации с частотой 1/3 Гц.

Набор эвристических правил

[126] Чтобы обеспечить возможность вышеупомянутого определения фактов и моментов времени посещений различными пользователями различных точек 134 POI, набор эвристических правил содержит первое подмножество эвристических правил, применимых к зависящей от пользователя части каждого профиля 129 пользователя. В некоторых вариантах осуществления изобретения первое подмножество эвристических правил позволяет определять взаимодействие релевантного пользователя с ресурсом, связанным с точкой 134 POI.

[127] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения ресурс, связанный с точкой 134 POI может иметь 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-ресурса представляет собой картографический сервис. Для описанного выше примера посещения 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 102 пользователя 103.

[128] 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 102 и что затем пользователь 103 прибыл в заранее заданную окрестность здания 500 MacDonald’s.

[129] В примере посещения пользователем 103 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 102, что поисковая система выдала указание на доступность этого товара на автозаправочной станции 508, и что данные отслеживания геолокации пользователя 103 в соответствующем временном интервале соответствовали направлению на автозаправочную станцию 508. Предполагается, что первое подмножество эвристических правил позволяет формировать соответствующие результаты определения посещений, дополнительно основываясь на других сочетаниях выполненных условий.

[130] 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 набору отслеженных геолокаций с отметками времени каждого беспроводного устройства 101, указывающих на места, где это беспроводное устройство 101 находилось в течение заранее заданного временного периода. В частности, модуль 140 сигнатур точек POI может применить второе подмножество эвристических правил для этого набора отслеженных геолокаций с отметками времени беспроводного устройства 101 и таким образом определить, что пользователь беспроводного устройства 101 переместился в заранее заданную окрестность точки 134 POI.

[131] В случае посещения пользователем 103 здания 500 MacDonald’s модуль 140 сигнатур точек POI может таким образом определить, что пользователь 103 беспроводного устройства 102 переместился в заранее заданную окрестность здания 500 MacDonald’s, например, равную 150 метрам, и оставался в той окрестности в течение времени, связанного с каждым посещением, иными словами, 29 ноября 2018 г. с 12:00 до 12:10, 31 ноября 2018 г. с 13:00 до 14:00 и 1 декабря 2018 г. с 18:25 до 18:45.

[132] 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 точки 134 POI. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения таргетированное сообщение может представлять собой онлайн-сообщение. Например, в случае здания 500 MacDonald’s таргетированное онлайн-сообщение может представлять собой доставленное беспроводному устройству 102 пользователя 103 указание на то, что в отношении одного из товаров, предлагаемых в ресторане 500 MacDonald’s, имеется специальное предложение.

[133] 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.

[134] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять, что пользователь переместился в заранее заданную окрестность точки 134 POI в пределах заранее заданного предельного срока после показа ему таргетированного сообщения, связанного с этой точкой 134 POI.

[135] Например, в некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения заранее заданный предельный срок, запрограммированный во втором подмножестве эвристических правил, может составлять пять часов. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения заранее заданная окрестность может определяться радиусом вокруг точки 134 POI, составляющим пятьсот метров. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения заранее заданная окрестность может определяться радиусом вокруг точки 134 POI, составляющим сто пятьдесят метров.

[136] В примере посещения пользователем 103 автозаправочной станции 508 второе подмножество эвристических правил позволяет определить, что рекламное объявление (таргетированное сообщение) для энергетического напитка, доступного на автозаправочной станции 508, было доставлено беспроводному устройству 102 пользователя. Второе подмножество эвристических правил позволяет дополнительно определить, что пользователь 103 в пределах 30 минут после показа ему этой рекламы переместился в 150-метровую окрестность автозаправочной станции 508. Соответственно, на основе этого сочетания результатов определения второе подмножество эвристических правил позволяет определить, что пользователь 103 посетил автозаправочную станцию 508.

[137] 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 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.

[138] 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 расположения точки 134 POI и/или с самой точкой 134 POI. В примере автозаправочной станции 508, посещенной пользователем 103, второе подмножество эвристических правил позволяет определить, что после прибытия в 50-метровую окрестность автозаправочной станции 508 пользователь 103 подключился к сети 135 LAN автозаправочной станции 508 с использованием своего беспроводного устройства 102.

[139] Вкратце, набор эвристических правил позволяет модулю 140 сигнатур точек POI определять факты и моменты времени посещений идентифицированными пользователями идентифицированных точек 134 POI. В по меньшей мере некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения модуль 140 сигнатур точек POI сохраняет указания на определенные посещения и/или моменты времени в базе 131 данных сигнатур точек POI.

[140] После определения первого набора фактов посещений различными пользователями каждой точки 134 POI в географическом районе 136 модуль 140 сигнатур точек POI получает мгновенные состояния 123 сетей LAN, соответствующие каждому факту и моменту времени посещения из первого набора фактов и моментов времени посещений.

[141] В частности, в некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения модуль 140 сигнатур точек POI получает из базы 121 данных мгновенных состояний сетей LAN в отношении заранее заданного временного интервала мгновенное состояние 123 сетей LAN с отметкой времени для беспроводного устройства 101 для каждой точки 134 POI и для каждой определенной пары (а) факта посещения и (б) момента времени посещения этой точки 134 POI пользователем беспроводного устройства 101 в течение заранее заданного временного интервала. Иными словами, модуль 140 сигнатур точек POI получает набор данных, указывающий на сети 135 LAN и их соответствующие метрики, обнаруженные или определенные беспроводными устройствами 101 пользователей в каждый момент времени посещения пользователями каждой соответствующей точки 134 POI.

[142] Таким образом, для каждой точки 134 POI модуль 140 сигнатур точек POI может определять множество мгновенных состояний 123 сетей LAN с отметками времени, соответствующих различным моментам времени и/или различным посещениям этой точки 134 POI. Множество мгновенных состояний 123 сетей LAN с отметками времени может отображать различные изменения сетей 135 LAN (если имеются) и/или их соответствующих характеристик, обнаруженных или определенных беспроводными устройствами 101 в соответствующие моменты времени.

[143] В не имеющем ограничительного характера примере во время посещения пользователем 103 здания 500 MacDonald’s 29 ноября с 12:00 до 12:10 беспроводное устройство 102 пользователя 103 могло сообщить двести мгновенных состояний 123 сетей LAN, если беспроводное устройство 102 предоставляло мгновенные состояния 123 сетей LAN с отметками времени с частотой 1/3 Гц. Очевидно, что конкретный пример частоты приведен лишь для иллюстрации и эта частота может отличаться. Например, двести мгновенных состояний 123 сетей LAN с отметками времени могут отображать изменения уровней сигнала и различных наборов идентификаторов SSID и MAC-адресов, поскольку они могли быть обнаружены беспроводным устройством 102 в течение десятиминутного периода посещения.

Сигнатуры точек POI

[144] После определения наборов мгновенных состояний 123 сетей LAN для каждой точки 134 POI модуль 140 сигнатур точек POI может определять сигнатуру 157 точки POI для каждой точки 134 POI. С этой целью модуль 140 сигнатур точек POI может выполнять для каждой точки 134 POI модуль статистики, который способен усреднять изменения различных метрик, представленных мгновенными состояниями 123 сетей LAN с отметками времени, соответствующими точке 134 POI, Этот модуль статистики может быть реализован с использованием любой подходящей известной технологии. Таким образом, модуль 140 сигнатур точек POI может формировать сигнатуру 157 точки POI для каждой точки 134 POI.

[145] Сигнатура 157 точки POI некоторой точки 134 POI может указывать на типичную сеть (или сети) 135 LAN (если имеется), которая должна определяться беспроводным устройством 101 в любой момент времени в месте расположения этой точки 134 POI. В по меньшей мере некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения сигнатура 157 точки POI для некоторой точки 134 POI представляет собой статистическое среднее всех мгновенных состояний 123 сетей LAN, которые были определены как полученные во время посещения пользователем этой точки 134 POI.

[146] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения модуль статистики модуля 140 сигнатур точек POI может также определять дополнительные статистические данные и/или метрики, которые предположительно могут быть обнаружены или определены беспроводным устройством 101 в любой момент времени в месте точки 134 POI. В некоторых таких вариантах осуществления изобретения дополнительные статистические данные и/или метрики могут формировать часть сигнатуры 157 точки POI для некоторой точки 134 POI. Например, в некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения дополнительные статистические данные и/или метрики могут включать в себя взвешенные доли в процентах посетителей или пользователей, беспроводное устройство (или устройства) 101 которых обнаружило конкретные сети LAN в каждой точке 134 POI. В другом примере дополнительные статистические данные и/или метрики могут включать в себя указания на разброс уровня сигнала в месте расположения каждой точки 134 POI.

[147] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения модуль 140 сигнатур точек POI формирует несколько сигнатур 157 точки POI для каждой точки 134 POI в географическом районе 136. В некоторых таких вариантах осуществления изобретения каждая сигнатура 157 точки POI соответствует конкретному временному интервалу некоторого дня. В некоторых таких вариантах осуществления изобретения каждая сигнатура 157 точки POI соответствует конкретному временному интервалу конкретного дня любой недели. В некоторых таких вариантах осуществления изобретения каждая сигнатура 157 точки POI соответствует конкретному временному интервалу конкретного дня конкретной недели года. Иными словами, в по меньшей мере некоторых таких не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения сигнатуры 157 точек POI обеспечивают информацию о сетевой среде различных точек POI в виде функции времени. В некоторых таких вариантах осуществления изобретения сигнатуры 157 точек POI могут быть относительно более точными.

[148] После формирования сигнатур 157 точек POI для точек 134 POI в географическом районе 136 сервер 118 может выполнять процедуру определения признаков. Ниже описан аспект настоящей технологии, касающийся определения признаков.

Модуль определения признаков

[149] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения сервер 118 дополнительно хранит в своей памяти 120 и выполняет модуль 152 определения признаков (см. фиг. 1). Модуль 152 определения признаков способен выполнять процедуру определения признаков для определения тех метрик сигнатур 157 точек POI, которые отличают посещения первой точки POI от посещений второй точки POI. Эти метрики могут называться более значащими признаками, которые в большей степени указывают на факт посещения точки POI.

[150] В частности, в некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии модуль 152 определения признаков определяет более значащие признаки путем сравнения сигнатур 157 точек POI с каждой другой сигнатурой для определения различий между ними. Затем модуль 152 определения признаков применяет набор статистических критериев к определенным различиям между сигнатурами 157 точек POI с целью определения соответствующих тенденций и таким образом получает более значащие признаки, относящиеся к каждому месту в географическом районе 136. Предполагается, что для этой цели может быть использован любой подходящий набор статистических критериев, например, позволяющий обнаруживать тенденции в данных. Также предполагается, что в некоторых вариантах осуществления изобретения модуль 152 определения признаков и соответствующие шаги могут быть опущены.

Модуль формирования обучающего набора данных

[151] Сервер 118 также 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 мгновенного состояния 123 сетей LAN, обнаруженного беспроводным устройством 101, как подробно описано ниже.

[152] Для формирования обучающего набора данных модуль 154 формирования обучающего набора данных получает идентификаторы ранее не использовавшегося набора беспроводных устройств 101, связанных с географическим районом 136, с целью получения от них ранее не использовавшихся данных отслеживания геолокации. В некоторых вариантах осуществления изобретения модуль 154 формирования обучающего набора данных получает ранее не использовавшиеся данные отслеживания геолокации по меньшей мере некоторых беспроводных устройств 101, которые могли быть использованы при формировании сигнатур 157 точек POI. Выражение «ранее не использовавшиеся» применительно к беспроводным устройствам 101 означает, что беспроводные устройства 101 не использовались сервером 118 при формировании сигнатур 157 точек POI. Выражение «ранее не использовавшиеся» применительно к данным отслеживания геолокации означает, что данные отслеживания геолокации не использовались сервером 118 при формировании сигнатур 157 точек POI. В по меньшей мере некоторых случаях использование ранее не использовавшихся беспроводных устройств 101 и/или их ранее не использовавшихся данных отслеживания геолокации повышает точность на этапе использования алгоритма 158 MLA, обученного, как подробно описано ниже.

[153] Этот новый ранее не использовавшийся набор данных отслеживания геолокации с отметками времени называется обучающим набором данных отслеживания геолокации с отметками времени, при этом каждый обучающий набор данных отслеживания геолокации с отметками времени содержит множество геолокаций с отметками времени соответствующего беспроводного устройства 101. Беспроводные устройства 101, от которых был получен обучающий набор данных отслеживания геолокации с отметками времени, называются обучающими беспроводными устройствами 101.

[154] Для каждой геолокации с отметкой времени обучающего беспроводного устройства 101 модуль 154 формирования обучающего набора данных получает из базы 121 данных мгновенных состояний сетей LAN, описанной выше, мгновенное состояние 123 сетей LAN с отметкой времени, которая соответствует отметке времени данной геолокации с отметкой времени. Иными словами, модуль 154 формирования обучающего набора данных определяет, какие сети LAN и соответствующие метрики (если имеются) были обнаружены обучающим беспроводным устройством 101 в этой геолокации с отметкой времени.

[155] Модуль 154 формирования обучающего набора данных определяет, какие точки 134 POI (если имеются) находятся в заранее заданной окрестности каждой геолокации с отметкой времени из каждых обучающих данных отслеживания геолокации каждого обучающего беспроводного устройства 101. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения заранее заданная окрестность определяется радиусом вокруг соответствующей геолокации с отметкой времени, составляющим 60 метров. В других не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения этот радиус отличается. Предполагается, что радиус может быть заранее задан на основе точности каждой соответствующей геолокации с отметкой времени. Предполагается, что радиус может быть заранее задан для каждого беспроводного устройства 101 как на этапе обучения, так и на этапе использования на основе точности геолокации этого беспроводного устройства 101.

[156] Если модуль 154 формирования обучающего набора данных определяет, что в заранее заданной окрестности геолокации с отметкой времени отсутствуют точки 134 POI, то модуль 154 формирования обучающего набора данных помечает мгновенное состояние 123 сетей LAN с отметкой времени, соответствующее этой геолокации с отметкой времени, меткой, указывающей на отсутствие посещаемых точек 134 POI.

[157] С другой стороны, если модуль 154 формирования обучающего набора данных определяет, что в заранее заданной окрестности геолокации с отметкой времени имеется по меньшей мере одна точка 134 POI, то модуль 154 формирования обучающего набора данных применяет набор эвристических правил, как описано выше, чтобы определить, посещалась ли точка 134 POI пользователем соответствующего обучающего беспроводного устройства 101 во время, соответствующее отметке времени этой геолокации. Затем модуль 154 формирования обучающего набора данных помечает мгновенное состояние 123 сетей LAN с отметкой времени, соответствующее этой геолокации с отметкой времени, меткой, указывающей на результат определения с использованием набора эвристических правил. Такие метки могут называться обучающими метками.

[158] Таким образом, в некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения, где набор эвристических правил обеспечивает положительный результат определения для точки 134 POI, модуль 154 формирования обучающего набора данных помечает мгновенное состояние 123 сетей LAN с отметкой времени, соответствующее геолокации с отметкой времени, обучающей меткой, указывающей на имя определенной посещенной точки 134 POI. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения обучающая метка может содержать имя посещенной точки 134 POI и 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.

[159] Набор данных, полученный в результате выполнения описанных выше шагов определения и разметки, называется обучающим набором данных алгоритма MLA и используется для обучения алгоритма 158 MLA определению или предсказанию фактов посещений пользователем беспроводного устройства 101 на основе мгновенного состояния 123 сетей LAN, обнаруженного этим беспроводным устройством 101 в некоторый момент времени. Этап обучения подробно описан ниже.

Модуль обучения алгоритма MLA

[160] Сервер 118 также хранит в своей памяти 120 модуль 156 обучения алгоритма MLA и алгоритм 158 MLA, например, алгоритм MLA типа нейронной сети или алгоритм MLA типа градиентного бустинга. Модуль 156 обучения алгоритма MLA вводит обучающий набор данных алгоритма MLA в алгоритм 158 MLA с целью обучения алгоритма 158 MLA.

[161] В частности, на этапе обучения модуль 156 обучения алгоритма MLA может вводить в алгоритм 158 MLA каждое обучающее мгновенное состояние 123 сетей LAN и может назначать обучающую метку, соответствующую обучающему мгновенному состоянию 123 сетей LAN, в виде соответствующих выходных данных алгоритма 158 MLA. В этом смысле каждое обучающее мгновенное состояние 123 сетей LAN обеспечивает обучающий набор признаков локальной связи для алгоритма 158 MLA.

[162] В не которых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения модуль 156 обучения алгоритма MLA адаптирует алгоритм 158 MLA для назначения более значащим признакам каждого обучающего мгновенного состояния 123 сетей LAN бóльшего весового коэффициента, используемого при определении посещения, чем другим признакам обучающего мгновенного состояния 123 сетей LAN. Предполагается, что в некоторых вариантах осуществления изобретения этот шаг адаптации может быть опущен.

[163] 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.

[164] 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.

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

Способ определения посещения точки POI

[166] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии реализован способ 600 определения факта посещения пользователем, использующим беспроводное устройство с модулем 109 локальной связи, точки 134 POI, расположенной в некотором месте, связанном с сетью LAN, содержащей по меньшей мере одну точку 137 беспроводного доступа, которая осуществляет широковещательную передачу беспроводного сигнала (см. фиг. 6).

[167] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения способ 600 выполняется на сервере 118, содержащем процессор 122 и связанную с процессором 122 долговременную память 120, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа 600. Один пример сервера, подходящего для выполнения способа 600, представляет собой сервер 118, описанный выше. Соответственно, способ 600 описан применительно к серверу 118 (для простоты, но не для ограничения объема изобретения).

[168] Шаг 602: получение на сервере на этапе использования идентификатора беспроводного устройства.

[169] В одном варианте осуществления изобретения способ 600 начинается с шага 602, который включает в себя получение на сервере 118 на этапе использования идентификатора 206 беспроводного устройства для беспроводного устройства 101, для которого способ 600 определяет факт посещения точки 134 POI.

[170] В качестве не имеющего ограничительного характера примера можно предположить, что сервер 118 получает идентификатор 206 беспроводного устройства для беспроводного устройства 166, используемого пользователем 162 (см. фиг. 5). Как описано выше, один пример идентификатора 206 беспроводного устройства представляет собой идентификатор 206 пользовательского устройства.

[171] Можно предположить, что точка 134 POI, для которой должен быть определен факт посещения пользователем 162, представляет собой здание 500 MacDonald’s в географическом районе 136. Следует отметить, что для простоты пользователь 162 показан той же фигуркой, что и пользователь 103, описанный выше. Тем не менее, предполагается, что в настоящем примере пользователь 162 отличается от пользователя 103, описанного выше.

[172] Шаг 604: определение на сервере на этапе использования соответствующего некоторому моменту времени набора признаков локальной связи, связанных с модулем локальной связи беспроводного устройства пользователя, на основе идентификатора беспроводного устройства.

[173] В одном варианте осуществления изобретения способ 600 может перейти к определению на сервере 118 на этапе использования соответствующего некоторому моменту времени набора признаков локальной связи, связанных с модулем 109 локальной связи беспроводного устройства 166 пользователя 162, на основе идентификатора 206 беспроводного устройства.

[174] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения упомянутый момент времени для каждого случая выполнения способа 600 соответствует моменту времени, для которого способу 600 требуется определить, посещает ли пользователь точку 134 POI.

[175] Можно предположить, что пользователь 162, имеющий беспроводное устройство 166, входит в здание 500 MacDonald’s 4 декабря 2018 г. в 10:43 по восточному времени (США и Канада) (см. фиг. 5).

[176] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения для этого момента времени сервер 118 на основе идентификатора 206 беспроводного устройства получает мгновенное состояние 123 сетей LAN, обнаруженное модулем 109 локальной связи (в настоящем не имеющем ограничительного характера примере - модулем Wi-Fi) беспроводного устройства 166 в этот момент времени.

[177] Таким образом, в данном примере мгновенное состояние 123 сетей LAN, полученное сервером 118, включает в себя сети 135 LAN, обнаруженные беспроводным устройством 166 внутри здания 500 MacDonald’s 4 декабря 2018 г. в 10:43 по восточному времени. Например, 4 декабря 2018 г. в 10:43 беспроводное устройство 166 могло обнаружить: 1) сеть 135 LAN, принадлежащую ресторану 500 MacDonald’s, 2) сеть 135 LAN жилого дома 501, расположенного на юго-востоке вблизи задания 500 MacDonald’s, и 3) сеть 172 Wi-Fi автозаправочной станции 508 Petro-Canada, расположенной поблизости на северо-востоке.

[178] В настоящем не имеющем ограничительного характера варианте осуществления изобретения и в примере беспроводное устройство 166 для каждой вышеупомянутой сети Wi-Fi обнаружило по меньшей мере идентификатор SSID, MAC-адрес соответствующей точки 137 беспроводного доступа и/или сети 135 LAN и уровень беспроводного сигнала соответствующей точки 137 беспроводного доступа. Эти определенные данные формируют по меньшей мере часть набора признаков локальной связи для ввода в алгоритм 158 MLA.

[179] Шаг 606: ввод сервером на этапе использования набора признаков локальной связи модуля локальной связи беспроводного устройства в качестве входных данных этапа использования в алгоритм MLA, обученный на основе обучающего набора данных, связанного с точкой POI, на этапе обучения, предшествовавшем этапу использования. Обучающий объект из обучающего набора данных сформирован путем: определения на этапе обучения по меньшей мере одной геолокации обучающего беспроводного устройства обучающего пользователя, с которой связан момент времени, предшествующий упомянутому моменту времени, при этом точка POI находится в заранее заданной окрестности по меньшей мере одной геолокации; определения на этапе обучения набора обучающих признаков локальной связи, который соответствовал обучающему беспроводному устройству в момент времени, связанный с по меньшей мере одной геолокацией, и содержит указание на обучающее беспроводное устройство, обнаружившее в по меньшей мере одной геолокации беспроводной сигнал по меньшей мере одной точки беспроводного доступа сети LAN, имеющее обучающий идентификатор беспроводного устройства и содержащее обучающий модуль локальной связи.

[180] В одном варианте осуществления способ 600 может перейти к вводу сервером 118 на этапе использования в алгоритм MLA, такой как алгоритм 158 MLA, в качестве входных данных этапа использования набора признаков локальной связи (идентификаторы SSID, MAC-адреса, уровни сигнала и т.д.), определенных беспроводным устройством 166 пользователя 162 в первый момент времени.

[181] Таким образом, в данной части примера набор признаков локальной связи, вводимый в алгоритм 158 MLA, содержит по меньшей мере идентификатор SSID, MAC-адрес и уровень сигнала каждой из: 1) сети 135 LAN, принадлежащей ресторану 500 MacDonald’s, 2) сети 135 LAN жилого дома 501 и 3) сети 172 Wi-Fi автозаправочной станции 508 Petro-Canada.

[182] Предполагается, что в некоторых вариантах осуществления изобретения может использоваться только идентификатор SSID и уровень сигнала. Также предполагается, что в некоторых вариантах осуществления изобретения может использоваться только MAC-адрес и уровень сигнала. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения точки 134 POI в заранее заданной окрестности геолокации, связанные с каждым набором признаков локальной связи, определяются подобно тому, как описано выше.

[183] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения на этом этапе алгоритм 158 MLA уже соответствующим образом обучен, как описано выше, на этапе обучения на основе обучающего набора данных, связанного по меньшей мере с точкой 134 POI и, в некоторых случаях, со всеми точками 134 POI в географическом районе 136. Описание формирования обучающего набора данных приведено выше и его подробности здесь не повторяются.

[184] Шаг 608: получение сервером на этапе использования указания на то, посетил ли пользователь точку POI в упомянутый момент времени, от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования на основе набора признаков локальной связи модуля локальной связи беспроводного устройства.

[185] В одном варианте осуществления способ 600 может перейти к получению сервером 118 на этапе использования указания на посещение пользователем 162 точки 134 POI в упомянутый момент времени от алгоритма 158 MLA в качестве выходных данных этапа использования на основе набора признаков локальной связи модуля 109 локальной связи беспроводного устройства 166.

[186] Таким образом, в настоящем примере алгоритм 158 MLA выдает указание на посещение пользователем 162 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.

[187] В некоторых вариантах осуществления изобретения алгоритм 158 MLA выдает ранжированный список потенциальных посещенных точек 134 POI расположенных в заранее заданной окрестности геолокации пользователя 162. 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.

[188] 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 ранжированный список может содержать следующую информацию: 1) MacDonald’s 500, 86% (вероятность посещения), Адрес: XYZ; 2) Petro-Canada, 14% (вероятность посещения), Адрес: XYZ.

[189] Очевидно, что шаги 602-608 способа 600 могут быть выполнены в отношении каждой геолокации, сообщенной беспроводным устройством 166 пользователя 162. Каждое новое мгновенное состояние 123 сетей LAN, соответствующее каждой новой предоставленной геолокации, может быть введено в алгоритм 158 MLA в качестве нового набора признаков локальной связи.

[190] В представленном выше примере отслеживаются посещения точек POI одним пользователем. Тем не менее, способ 600 может быть использован для отслеживания и определения посещений множеством пользователей любой точки 134 POI в географическом районе 136.

[191] Также предполагаются другие варианты осуществления, применения и реализации способа 600. Например, на фиг. 7 представлен способ 700, выполняемый с использованием способа 600.

Способ определения коэффициента конверсии таргетированного сообщения

[192] В частности, способ 700 представляет собой способ определения коэффициента конверсии таргетированного сообщения, связанного с точкой POI. Как и в случае способа 600, способ 700 может выполняться на сервере, содержащим процессор и связанную с процессором долговременную память, в которой хранятся команды, исполняемые процессором для выполнения способа.

[193] Как и в случае способа 600, один пример сервера, подходящего для выполнения способа 700, представляет собой сервер 118. Поэтому способ 700 описан ниже применительно к серверу 118 в качестве иллюстрации.

[194] Шаг 702: 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 локальной связи и имеющее идентификатор беспроводного устройства, связанный с модулем локальной связи.

[195] В одном варианте осуществления изобретения способ 700 начинается с шага 702, 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, содержащее модуль 109 локальной связи и имеющее идентификатор 206 беспроводного устройства, связанный с модулем 109 локальной связи.

[196] Можно предположить, что таргетированное сообщение, для которого способ 700 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. 5). Также можно предположить, что заранее заданный временной период соответствует дню недели.

[197] Кроме того, можно предположить, что сервер 118 определил, что пользователям U₁…U_n, показанным на фиг. 5, было показано таргетированное сообщение, отображаемое на рекламной панели, в различные моменты времени в течение этого дня недели.

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

[199] Шаг 704: получение на сервере на этапе использования множества наборов признаков локальной связи модулей локальной связи беспроводных устройств на основе идентификаторов беспроводных устройств множества пользователей.

[200] 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 наборов признаков локальной связи модулей 109 локальной связи беспроводных устройств 101 на основе идентификаторов 206 беспроводных устройств 101 множества пользователей U₁…U_n.

[201] В некоторых вариантах осуществления изобретения множество наборов признаков локальной связи представляет собой мгновенные состояния 123 сетей LAN, сформированные беспроводными устройствами 101 пользователей U₁…U_n, которые, как определил сервер 118, были сформированы беспроводными устройствами 101 в моменты времени после показа каждому соответствующему пользователю U₁…U_n таргетированного сообщения на рекламной панели 150.

[202] 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 действительно направятся к зданию 500 MacDonald’s. При вводе в алгоритм 158 MLA мгновенные состояния 123 сетей LAN с отметками времени из устройств каждого из этих пользователей, сформированные после показа им таргетированного сообщения, отражают эти перемещения и посещения.

[203] Этапы и способы определения мгновенных состояний 123 сетей LAN описаны выше, поэтому их подробности здесь повторно не описываются.

[204] Шаг 706: ввод сервером в алгоритм MLA в качестве входных данных этапа использования множества наборов признаков локальной связи беспроводных устройств, как описано выше.

[205] После получения или определения мгновенных состояний 123 сетей LAN сервером 118 способ 700 может перейти к вводу сервером 118 в алгоритм 158 MLA мгновенных состояний 123 сетей LAN в качестве входных данных.

[206] Шаг 708: получение сервером от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования, основанных на множестве наборов признаков локальной связи беспроводных устройств, 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.

[207] Способ 700 может перейти к получению сервером 118 множества указаний от алгоритма 158 MLA в качестве выходных данных этапа использования, основанных на множестве мгновенных состояний 123 сетей LAN (наборов признаков локальной связи) беспроводных устройств 101. Эти указания могут быть реализованы в любом подходящем виде, например, в виде одного или нескольких подходящих пакетов данных для каждого указания. Их можно описать следующим образом.

[208] 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.

[209] В настоящем не имеющем ограничительного характера примере можно предположить, что второй заранее заданный временной период равен пяти часам. Таким образом, на этом шаге каждое такое 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 пяти часов, используемых в качестве примера.

[210] Шаг 710: 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.

[211] В одном варианте осуществления изобретения способ 700 может перейти к определению сервером 118 на этапе использования параметра коэффициента конверсии, указывающего на коэффициент конверсии таргетированного сообщения, на основе множества упомянутых указаний. 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.

[212] 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.

[213] Несмотря на то, что способ 700 описан выше для одного конкретного примера значения времени, конкретной точки POI и конкретного таргетированного офлайн-сообщения, предполагается, что способ 700 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

[214] Настоящая технология также обеспечивает дополнительный конкретный вариант использования способа 600. В частности, согласно настоящей технологии реализован способ 800 определения метрики PVL.

[215] 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. 5), 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. 5).

[216] 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.

[217] 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, определенной согласно настоящей технологии.

[218] Конкретный не имеющий ограничительного характера вариант осуществления способа 800 для определения метрики PVL согласно настоящей технологии представлен на фиг. 8, описанной ниже. Способ 800 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 800 описан и проиллюстрирован на примере сервера 118 (для простоты, но не для ограничения объема изобретения).

[219] Шаг 802: определение сервером параметра visitors_site, равного количеству пользователей, (а) которым было показано таргетированное сообщение, направляющее пользователей в точку POI, и (б) которые посетили точку POI после показа им этого таргетированного сообщения.

[220] В одном варианте осуществления изобретения способ 800 начинается с шага 802, включающего в себя определение сервером 118 параметра visitors_site.

[221] 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.

[222] В качестве не имеющего ограничительного характера примера можно предположить, что таргетированное сообщение представляет собой размещенное на рекламной панели 150, показанной на фиг. 5, 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. 5.

[223] 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, поданной одновременно с настоящей заявкой этим же заявителем.

[224] 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 600, описанному выше.

[225] Шаг 804: определение сервером параметра bypassers_site, равного количеству пользователей, которые не посетили точку POI после показа им таргетированного сообщения.

[226] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения способ 800 может перейти к определению сервером параметра bypassers_site, равного количеству пользователей, которые не посетили точку POI после показа им таргетированного сообщения.

[227] 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 600, описанный выше, может быть использован для контроля действий пользователя в течение по меньшей мере заранее заданного временного периода после показа.

[228] В частности, способ 600 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.

[229] Шаг 806: определение сервером параметра visitors_non-site, равного количеству пользователей, которые посетили точку POI без показа им таргетированного сообщения.

[230] В одном варианте осуществления изобретения способ 800 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.

[231] Подобно описанному выше, факты и моменты времени посещений могут быть определены путем использования способа 600, а факты показа таргетированного сообщения могут быть определены с использованием технологии, описанной в патентной заявке с номером дела поверенного 40703-128, поданной одновременно с настоящей заявкой этим же заявителем.

[232] Шаг 808: определение сервером параметра bypassers_non-site, равного количеству пользователей, которым не было показано таргетированное сообщение и которые не посетили точку POI.

[233] В одном варианте осуществления изобретения способ 800 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.

[234] Подобно описанному выше, факты и моменты времени посещений могут быть определены путем использования способа 600, а факты отсутствия показа таргетированного сообщения могут быть определены с использованием технологии, описанной в патентной заявке с номером дела поверенного 40703-128, поданной одновременно с настоящей заявкой этим же заявителем.

[235] Шаг 810: определение сервером метрики PVL.

[236] После определения всех указанных выше параметров способ 800 может перейти к определению метрики PVL на основе определенных параметров.

[237] Согласно настоящей технологии метрика PVL определяется сервером 118 на основе описанных выше параметров по формуле

, (1)

[238] где каждый параметр имеет соответствующее определение, приведенное выше в описании предыдущих шагов способа 800.

[239] 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 800, представляет собой таргетированное офлайн-сообщение, в некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения способ 800 используется с целью определения метрики PVL для таргетированных онлайн-сообщений.

[240] 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.

[241] 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.

[242] 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.

Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в повышении точности определения факта посещения пользователем точки интереса. Технический результат достигается за счет получения идентификатора беспроводного устройства пользователя и определения на его основе набора признаков локальной связи модуля локальной связи беспроводного устройства. Эти признаки вводятся в алгоритм машинного обучения (MLA), обученный с использованием набора эвристических правил, применяемых к обучающим наборам признаков локальной связи обучающих беспроводных устройств. Алгоритм MLA на основе набора признаков локальной связи модуля локальной связи беспроводного устройства выдает указание на то, посетил ли пользователь точку POI. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 8 ил.

1. Способ определения факта посещения пользователем, использующим беспроводное устройство c модулем локальной связи, точки интереса (POI), расположенной в некотором месте, связанном с локальной сетью (LAN), содержащей по меньшей мере одну точку беспроводного доступа, которая осуществляет широковещательную передачу беспроводного сигнала, выполняемый сервером, содержащим процессор и соединенную 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;

- определение на сервере на этапе использования соответствующего некоторому моменту времени набора признаков локальной связи, связанных с модулем локальной связи беспроводного устройства пользователя, на основе идентификатора беспроводного устройства;

- ввод сервером на этапе использования набора признаков локальной связи модуля локальной связи беспроводного устройства в качестве входных данных этапа использования в алгоритм машинного обучения (MLA), обученный на основе обучающего набора данных, связанного с точкой POI, на этапе обучения, предшествовавшем этапу использования, при этом обучающий объект из обучающего набора данных сформирован путем:

- определения по меньшей мере одной геолокации обучающего беспроводного устройства обучающего пользователя, с которой связан момент времени, предшествующий упомянутому моменту времени, при этом точка POI находится в заранее заданной окрестности по меньшей мере одной геолокации;

- определения набора обучающих признаков локальной связи, соответствовавшего обучающему беспроводному устройству в момент времени, связанный с по меньшей мере одной геолокацией, и содержащего указание на обучающее беспроводное устройство, обнаружившее по меньшей мере в одной геолокации беспроводной сигнал по меньшей мере одной точки беспроводного доступа сети LAN, имеющее обучающий идентификатор беспроводного устройства и содержащее обучающий модуль локальной связи;

- применения на этапе обучения набора эвристических правил к профилю пользователя, связанному с обучающим пользователем, для формирования обучающей метки, указывающей на то, посещал ли обучающий пользователь точку POI в момент времени, связанный с по меньшей мере одной геолокацией, с формированием на этапе обучения обучающего объекта, содержащего набор обучающих признаков локальной связи и связанную с ним обучающую метку;

- получение сервером на этапе использования указания на то, посетил ли пользователь точку POI в упомянутый момент времени, от алгоритма MLA в качестве выходных данных этапа использования на основе набора признаков локальной связи модуля локальной связи беспроводного устройства.

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

3. Способ по п. 2, 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 и имеющим телефонный номер, связанный с точкой POI, и/или веб-сайт, связанный с точкой POI.

4. 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 включало в себя выполнение обучающим пользователем веб-поиска, связанного с точкой POI.

5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что веб-ресурс представляет собой картографический сервис, а взаимодействие представляло собой поиск для точки POI, выполненный обучающим пользователем в картографическом сервисе.

6. Способ по п. 2, отличающийся тем, что он дополнительно включает в себя определение на основе обучающего идентификатора беспроводного устройства набора отслеженных геолокаций обучающего беспроводного устройства с отметками времени, который указывает на места, где обучающее беспроводное устройство находилось в течение заранее заданного временного периода, при этом 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 точки POI.

7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять, что обучающему пользователю до его перемещения в заранее заданную окрестность точки POI было показано таргетированное сообщение, связанное с точкой POI.

8. Способ по п. 7, отличающийся тем, что таргетированное сообщение представляет собой таргетированное онлайн-сообщение.

9. Способ по п. 7, отличающийся тем, что таргетированное сообщение представляет собой таргетированное офлайн-сообщение.

10. Способ по п. 7, отличающийся тем, что второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять, что обучающий пользователь переместился в заранее заданную окрестность точки POI в пределах заранее заданного предельного срока после показа ему таргетированного сообщения.

11. Способ по п. 10, отличающийся тем, что заранее заданный предельный срок меньше пяти часов.

12. Способ по п. 6, отличающийся тем, что заранее заданная окрестность определяется радиусом вокруг точки POI, составляющим пятьсот метров.

13. Способ по п. 6, отличающийся тем, что заранее заданная окрестность определяется радиусом вокруг точки POI, составляющим сто пятьдесят метров.

14. Способ по п. 6, отличающийся тем, что второе подмножество эвристических правил дополнительно позволяет определять подключение обучающего беспроводного устройства через обучающий модуль связи к сети LAN, связанной с точкой POI.

15. Способ по п. 14, отличающийся тем, что упомянутое место связано с множеством сетей LAN, содержащим упомянутую сеть LAN, при этом обучающие признаки локальной связи включают в себя идентификатор SSID каждой сети LAN из множества сетей LAN и/или МAC-адрес точки беспроводного доступа, связанной с каждой сетью LAN из множества сетей LAN, и/или уровень сигнала точки беспроводного доступа, связанной с каждой сетью LAN из множества сетей LAN.

16. Способ по п. 1, отличающийся тем, что до этапа обучения он дополнительно включает в себя выполнение процедуры определения признаков, определяющей множество признаков, которые представляют собой часть набора обучающих признаков локальной связи и для которых алгоритмом MLA на этапе обучения назначаются бóльшие весовые коэффициенты, чем для оставшейся части набора обучающих признаков локальной связи.

17. 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 локальной связи и имеющее идентификатор беспроводного устройства, связанный с модулем локальной связи;

- получение на сервере на этапе использования множества наборов признаков локальной связи модулей локальной связи беспроводных устройств на основе идентификаторов беспроводных устройств множества пользователей;

- ввод сервером в алгоритм MLA в качестве входных данных этапа использования множества наборов признаков локальной связи беспроводных устройств;

- получение сервером в качестве выходных данных этапа использования от алгоритма MLA множества указаний на основе множества наборов признаков локальной связи модулей локальной связи беспроводных устройств, при этом указание из множества указаний 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;

- 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.

18. 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 формуле

,

где по меньше мере один из параметров visitors_site, bypassers_site, visitors_non-site и bypassers_non-site определен с использованием способа по п. 16.

19. Способ по п. 17, отличающийся тем, что таргетированное сообщение представляет собой таргетированное онлайн-сообщение.

20. Способ по п. 17, отличающийся тем, что таргетированное сообщение представляет собой таргетированное офлайн-сообщение.