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1、(10)申请公布号 CN 103052964 A (43)申请公布日 2013.04.17 CN 103052964 A *CN103052964A* (21)申请号 201180038434.5 (22)申请日 2011.08.02 2010-174960 2010.08.04 JP G06Q 10/00(2012.01) G01C 21/00(2006.01) G06F 17/30(2006.01) (71)申请人 日本电气株式会社 地址 日本东京都 (72)发明人 大野岳夫 (74)专利代理机构 北京市金杜律师事务所 11256 代理人 王茂华 (54) 发明名称 行为特征提取设备、 行。
2、为特征提取系统、 行为 特征提取方法以及行为特征提取程序 (57) 摘要 从位置信息历史中提取用户的停留位置与行 为类型之间的相关性。行为模式存储单元 (202) 存储来自多个停留点的停留点信息 (212)， 该多 个停留点包括与第一行为类型对应的第一行为地 点类型的停留点和与第二行为类型对应的第二行 为地点类型的停留点。行为特征提取单元 (302) 参考停留点信息 ； 提取在第一行为地点类型的停 留点进行了停留的日子以作为第一行为类型的日 子 ； 在第一行为类型的任意日子， 如果在与第一 和第二行为地点类型的停留点不同的另一停留点 进行了停留， 则针对第一行为类型的日子而提取 与在该另一停留。
3、点进行停留的相同时段期间在第 一行为地点类型的停留点的停留频率 ； 并且确定 该另一停留点与第一行为类型之间的关系。 (30)优先权数据 (85)PCT申请进入国家阶段日 2013.02.04 (86)PCT申请的申请数据 PCT/JP2011/068004 2011.08.02 (87)PCT申请的公布数据 WO2012/018131 JA 2012.02.09 (51)Int.Cl. 权利要求书 3 页 说明书 12 页 附图 15 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 3 页 说明书 12 页 附图 15 页 1/3 页 2 1. 一种行为特征提取设。
4、备， 包括 ： 行为模式存储装置， 用于针对用户在多个停留点的每次停留而存储停留点信息， 所述 停留点信息包括指示停留点的停留点标识符、 停留开始日期和时间以及停留结束日期和时 间， 所述多个停留点包括与第一行为类型对应的第一行为地点类型的停留点以及与第二行 为类型对应的第二行为地点类型的停留点 ； 以及 行为特征提取装置， 用于通过参考从所述行为模式存储装置获取的所述停留点信息而 提取在所述第一行为地点类型的停留点进行了停留的一个或多个日子以作为与所述第一 行为类型相关的日子， 如果在与所述第一行为类型相关的所述一个或多个日子在与所述第 一行为地点类型和所述第二行为地点类型的所述停留点不同的。
5、另一停留点进行了停留， 则 针对与所述第一行为类型相关的所述一个或多个日子而计算与在所述另一停留点进行所 述停留的时段相同的时段期间在所述第一行为地点类型的所述停留点的停留频率， 以及基 于所述计算出的停留频率而确定并且输出所述另一停留点与所述第一行为类型之间的相 关度。 2. 根据权利要求 1 所述的行为特征提取设备， 其中 所述第一行为类型是工作或学业， 所述第一行为地点类型是办公室或学校， 所述第二 行为类型是私人， 并且所述第二行为地点类型是家庭， 以及 随着在所述另一停留点进行所述停留的所述相同时段期间在所述第一行为地点类型 的所述停留点的所述停留频率增加， 所述另一停留点与所述第一。
6、行为类型之间的所述相关 度变大。 3. 根据权利要求 1 或 2 所述的行为特征提取设备， 其中 所述行为特征提取装置通过参考从所述行为模式存储装置获取的所述停留点信息而 提取周期模式， 所述周期模式是一种这样的模式， 其中在多个日子中出现与所述第一行为 类型相关的所述一个或多个日子和不是与所述第一行为类型相关的所述日子的一个或多 个日子， 并且如果在与所述周期模式中与所述第一行为类型相关的所述一个或多个日子相 对应的一个或多个第 i 个日子 (1 i 与所述周期模式内的所述第一行为类型相关的所 述一个或多个日子的数目 ) 在所述另一停留点进行了停留， 则针对与所述周期模式内与所 述第一行为类。
7、型相关的所述一个或多个日子相对应的所述第 i 个日子而计算在所述另一 停留点进行所述停留的所述相同时段期间在所述第一行为地点类型的所述停留点的所述 停留频率。 4. 根据权利要求 1 或 2 所述的行为特征提取设备， 其中 所述行为特征提取装置针对星期中的每个日子而计算在所述第一行为地点类型的所 述停留点的停留频率， 并且从在所述第一行为地点类型的所述停留点进行了所述停留的所 述一个或多个日子中， 提取与所述星期中的日子相对应的、 对于所述星期中的每个日子的 所述计算出的停留概率等于或大于预定值的一个或多个日子， 作为与所述第一行为类型相 关的所述日子。 5. 一种行为特征提取系统， 包括 ：。
8、 根据权利要求 1 到 4 任一项所述的行为特征提取设备 ； 以及 行为模式提取设备， 用于基于指示所述用户的位置的定位点和定位时间提取所述停留 点信息， 所述提取的停留点信息由所述行为模式存储装置存储。 权 利 要 求 书 CN 103052964 A 2 2/3 页 3 6. 一种行为特征提取方法， 包括 ： 针对用户在多个停留点的每次停留而存储停留点信息， 所述停留点信息包括指示停留 点的停留点标识符、 停留开始日期和时间以及停留结束日期和时间， 所述多个停留点包括 与第一行为类型对应的第一行为地点类型的停留点以及与第二行为类型对应的第二行为 地点类型的停留点 ； 通过参考所述停留点信息。
9、， 提取在所述第一行为地点类型的停留点进行了停留的一个 或多个日子作为与所述第一行为类型相关的日子 ； 如果在与所述第一行为类型相关的所述一个或多个日子在与所述第一行为地点类型 和所述第二行为地点类型的所述停留点不同的另一停留点进行了停留， 则针对与所述第一 行为类型相关的所述一个或多个日子而计算与在所述另一停留点进行所述停留的时段相 同的时段期间在所述第一行为地点类型的所述停留点的停留频率 ； 以及 基于所述计算出的停留频率， 确定并且输出所述另一停留点与所述第一行为类型之间 的相关度。 7. 一种计算机可读存储介质， 在所述计算机可读存储介质上记录有使得计算机执行一 种方法的行为特征提取程。
10、序， 所述方法包括 ： 针对用户在多个停留点的每次停留存储停留点信息， 所述停留点信息包括指示停留点 的停留点标识符、 停留开始日期和时间以及停留结束日期和时间， 所述多个停留点包括与 第一行为类型对应的第一行为地点类型的停留点以及与第二行为类型对应的第二行为地 点类型的停留点 ； 通过参考所述停留点信息， 提取在所述第一行为地点类型的停留点进行了停留的一个 或多个日子作为与所述第一行为类型相关的日子 ； 如果在与所述第一行为类型相关的所述一个或多个日子在与所述第一行为地点类型 和所述第二行为地点类型的所述停留点不同的另一停留点进行了停留， 则针对与所述第一 行为类型相关的所述一个或多个日子而。
11、计算与在所述另一停留点进行所述停留的时段相 同的时段期间在所述第一行为地点类型的所述停留点的停留频率 ； 以及 基于所述计算出的停留频率， 确定并且输出所述另一停留点与所述第一行为类型之间 的相关度。 8. 根据权利要求 7 所述的计算机可读存储介质， 在所述计算机可读存储介质上记录有 使得所述计算机执行所述方法的所述行为特征提取程序， 其中 所述第一行为类型是工作或学业， 所述第一行为地点类型是办公室或学校， 所述第二 行为类型是私人， 并且所述第二行为地点类型是家庭， 以及 随着在所述另一停留点进行所述停留的所述相同时段期间在所述第一行为地点类型 的所述停留点的所述停留频率增加， 所述另一。
12、停留点与所述第一行为类型之间的所述相关 度变大。 9. 根据权利要求 7 或 8 所述的计算机可读存储介质， 在所述计算机可读存储介质上记 录有使得所述计算机执行所述方法的所述行为特征提取程序， 其中 在确定所述相关度时， 通过参考所述停留点信息而提取周期模式， 所述周期模式是一种模式， 其中在多个日 子中出现与所述第一行为类型相关的所述一个或多个日子和不是与所述第一行为类型相 权 利 要 求 书 CN 103052964 A 3 3/3 页 4 关的所述日子的一个或多个日子， 以及 如果在与所述周期模式中与所述第一行为类型相关的所述一个或多个日子相对应的 一个或多个第 i 个日子 (1 i 。
13、与所述周期模式内的所述第一行为类型相关的所述一个 或多个日子的数目 ) 在所述另一停留点进行了停留， 则针对与所述周期模式内与所述第一 行为类型相关的所述一个或多个日子相对应的所述第 i 个日子而计算在所述另一停留点 进行所述停留的所述相同时段期间在所述第一行为地点类型的所述停留点的所述停留频 率。 10.根据权利要求7或8所述的计算机可读存储介质， 在所述计算机可读存储介质上记 录有使得所述计算机执行所述方法的所述行为特征提取程序， 其中 在提取与所述第一行为类型相关的所述一个或多个日子时， 针对星期中的每个日子而计算在所述第一行为地点类型的所述停留点的停留频率， 以 及 从在所述第一行为地。
14、点类型的所述停留点进行了所述停留的所述一个或多个日子中， 提取与所述星期中的日子相对应的、 对于所述星期中的每个日子的所述计算出的停留概率 等于或大于预定值的一个或多个日子， 作为与所述第一行为类型相关的所述日子。 权 利 要 求 书 CN 103052964 A 4 1/12 页 5 行为特征提取设备、 行为特征提取系统、 行为特征提取方法 以及行为特征提取程序 技术领域 0001 本发明涉及提取关于用户行为的特征信息的行为特征提取设备、 行为特征提取系 统、 行为特征提取方法以及行为特征提取程序。背景技术 0002 近年来， 通过配备有 GPS( 全球定位系统 ) 的终端， 可以周期性地获。
15、取用户的位置 信息。 作为使用此类位置信息的服务， 例如提供了如下服务， 其诸如显示用户周围的地图或 示出从当前位置去往目的地的路线。这些服务基于用户的当前位置信息而被提供。而且， 作为更高级的服务， 提出了基于用户位置信息的历史来提取用户的行为模式， 并且基于所 提取的行为模式来提供服务。 0003 例如在专利文献 1 中， 公开了一种情形估计设备， 其定义针对行为状态 ( 睡眠、 工 作、 和不在办公室等 ) 的情形转换模型， 并且根据位置信息和时间信息来估计用户的当前 情形。 0004 为了提供与用户的行为状态相匹配的服务， 有效的是知道关于各停留位置的作 用。 特别地， 指示停留位置是。
16、否与工作相关的信息是重要的， 因为它对于用户的行为状态具 有很大影响。 0005 在专利文献1公开的情形估计设备中， 用户需要输入与各停留位置(例如， 家庭区 域和工作区域 ) 相关的作用的信息， 即， 与各停留位置相关的用户行为类型 ( 例如， 私人和 工作 ) 的信息。然而， 输入各停留位置的相关行为类型给用户造成了严重的负担。而且， 对 于向用户提供服务的运营商而言， 需要基于如下假设来提供服务， 即， 已经针对停留位置而 输入的行为类型不可更新或者可能是不准确的。 0006 例如， 在专利文献 2 中公开了一种方法， 其中与各停留位置相关的行为类型由用 户输入， 但是与各停留位置相关的。
17、行为类型被自动提取。 0007 在专利文献 2 中公开的行为历史分析设备基于用户的工作时段、 噪声水平以及环 境中的光照强度水平来估计用户的私人相关位置和业务相关位置。 0008 引用列表 0009 专利文献 0010 专利文献 1 日本专利申请公开号 2009-181476 0011 专利文献 2 日本专利申请公开号 2009-043057 发明内容 0012 技术问题 0013 在上述专利文献 2 中描述的行为历史分析设备中， 存在一个问题， 即， 为了区分一 个停留位置是私人相关位置还是业务相关位置， 需要关于光照强度或噪音的信息以及用户 的工作时段的信息， 它们是位置信息之外的信息。 。
18、0014 本发明的一个目的是提供一种可以从位置信息历史中提取停留位置与用户行为 类型之间的相关性的行为特征提取设备、 行为特征提取系统、 行为特征提取方法和行为特 说 明 书 CN 103052964 A 5 2/12 页 6 征提取程序。 0015 问题的解决方案 0016 根据本发明示例性方面的行为特征提取设备包括 ： 行为模式存储装置， 用于针对 用户在多个停留点的每次停留而存储停留点信息， 停留点信息包括指示停留点的停留点标 识符、 停留开始日期和时间以及停留结束日期和时间， 多个停留点包括与第一行为类型对 应的第一行为地点类型的停留点和与第二行为类型对应的第二行为地点类型的停留点 ；。
19、 以 及行为特征提取装置， 用于通过参考从所行为模式存储装置获取的停留点信息来提取在第 一行为地点类型的停留点进行过停留的一个或多个日子以作为与第一行为类型相关的日 子， 如果在与第一行为类型相关的一个或多个日子中在与第一行为地点类型和第二行为地 点类型的停留点不同的另一停留点进行了停留， 则针对与第一行为类型相关的一个或多个 日子而计算与在该另一停留点了进行停留的时段相同的时段期间在第一行为地点类型的 停留点的停留频率， 以及基于计算出的停留频率来确定并且输出该另一停留点与第一行为 类型之间的相关度。 0017 根据本发明的示例性方面的行为特征提取方法包括 ： 针对用户在多个停留点的每 次停。
20、留而存储停留点信息， 停留点信息包括指示停留点的停留点标识符、 停留开始日期和 时间以及停留结束日期和时间， 多个停留点包括与第一行为类型对应的第一行为地点类型 的停留点和与第二行为类型对应的第二行为地点类型的停留点 ； 通过参考停留点信息来提 取在第一行为地点类型的停留点进行过停留的一个或多个日子以作为与第一行为类型相 关的日子 ； 如果在与第一行为类型相关的一个或多个日子在与第一行为地点类型和第二行 为地点类型的停留点不同的另一停留点进行了停留， 则针对与第一行为类型的一个或多个 日子而计算与在该另一停留点进行停留的时段相同的时段期间在第一行为地点类型的停 留点的停留频率 ； 以及基于计算。
21、出的停留频率来确定并且输出该另一停留点与第一行为类 型之间的相关度。 0018 根据本发明的示例性方面的计算机可读存储介质在其上记录有使得计算机执行 一种方法的行为特征提取程序， 该方法包括 ： 针对用户在多个停留点的每次停留而存储停 留点信息， 停留点信息包括指示停留点的停留点标识符、 停留开始日期和时间以及停留结 束日期和时间， 多个停留点包括与第一行为类型对应的第一行为地点类型的停留点和与第 二行为类型对应的第二行为地点类型的停留点 ； 通过参考停留点信息来提取在第一行为地 点类型的停留点进行过停留的一个或多个日子以作为与第一行为类型相关的日子 ； 如果在 与第一行为类型相关的一个或多个。
22、日子在与第一行为地点类型和第二行为地点类型的停 留点不同的另一停留点进行了停留， 则针对与第一行为类型相关的一个或多个日子而计算 与在该另一停留点进行停留的时段相同的时段期间在第一行为地点类型的停留点的停留 频率 ； 以及基于计算出的停留频率来确定并且输出该另一停留点与第一行为类型之间的相 关度。 0019 本发明的有益效果 0020 本发明的一个效果是能够从位置信息历史中提取停留位置与用户行为类型之间 的相关性。 附图说明 说 明 书 CN 103052964 A 6 3/12 页 7 0021 图 1 是示出了根据本发明第一示例性实施例的特征配置的框图 ； 0022 图 2 是示出了根据本。
23、发明第一示例性实施例的行为特征提取系统 1 的配置的框 图 ； 0023 图3是示出了根据本发明第一示例性实施例的终端100的位置信息获取处理的流 程图 ； 0024 图4是示出了根据本发明第一示例性实施例的行为模式提取设备200的行为模式 提取处理的流程图 ； 0025 图5是示出了根据本发明第一示例性实施例的行为特征提取设备300的行为特征 提取处理的流程图 ； 0026 图 6 是示出了根据本发明第一示例性实施例的停留点信息 212 的示例的图示 ； 0027 图 7 是示出了根据本发明第一示例性实施例的各个时段在办公室停留点的停留 时间长度的图示 ； 0028 图 8 是示出了根据本发。
24、明第一示例性实施例的相关度信息 312 的示例的图示 ； 0029 图9是示出了根据本发明第一示例性实施例的用于计算相关度(在办公室停留点 的停留频率 ) 的表达式的示例的图示 ； 0030 图 10 是示出了根据本发明第二示例性实施例的行为特征提取设备 300 的行为特 征提取处理的流程图 ； 0031 图 11 是示出了根据本发明第二示例性实施例的停留点信息 212 的示例的图示 ； 0032 图 12 是示出了根据本发明第二示例性实施例的工作日的周期模式的示例的图 示 ； 0033 图 13 是示出了根据本发明第二示例性实施例的各时段在办公室停留点的停留时 间长度的图示 ； 0034 图。
25、14是示出了根据本发明第二示例性实施例的相关度信息312的示例的图示 ； 以 及 0035 图 15 是示出了根据本发明第二示例性实施例的用于计算相关度的表达式的示例 的图示。 具体实施方式 0036 首先， 将描述根据本发明示例性实施例的行为模式数据 211 和生活行为模型。 0037 在根据本发明示例性实施例的行为特性提取系统 1 中， 与用户一起移动的终端 100周期性地获取位置信息。 而且， 行为模式提取设备200基于所获取的位置信息而提取停 留点信息 212 以作为用户的行为模式数据 211。停留点信息 212 是关于用户访问和停留过 的停留点 ( 位置 ) 的信息。 0038 接下。
26、来， 用户的生活行为模型定义如下。 0039 假设用户的行为被分类为至少两个行为类型， 例如 “工作” ( 第一行为类型 ) 和 “私 人” ( 第二行为类型 )。而且， 假设在与每个行为类型对应的行为地点类型的停留点， 用户进 行属于相应行为类型的行为， 使得在办公室的停留点 ( 第一行为地点类型 ) 进行属于 “工 作” 的行为 ( 第一行为类型 )， 并且在家庭停留点 ( 第一行为地点类型 ) 进行属于 “私人” 的行为 ( 私人生活 )( 第二行为类型 )。例如， 用户的行为被分类为 “工作” 和 “私人” 两种 说 明 书 CN 103052964 A 7 4/12 页 8 行为类型。
27、， 并且用户在办公室的停留点(办公室停留点)处进行工作， 并且在家庭的停留点 ( 家庭停留点 ) 处具有私人生活。 0040 这里， 对于用户在办公室停留点停留的日子 ( 工作日 ( 与第一行为类型相关的日 子 )， 可以估计 ： 用户在具有在办公室停留点的高停留频率的时段期间曾停留的 “与办公 室停留点和家庭停留点不同的另一停留点” 具有与工作相关的高可能性。 0041 ( 第一示例性实施例 ) 0042 接下来， 将描述根据本发明的第一示例性实施例。 0043 根据本发明的第一示例性实施例， 假设第一行为类型为 “工作” ， 与第一行为类型 对应的第一行为地点类型是 “办公室” ， 第二行。
28、为类型是 “私人” ， 并且与第二行为类型对应 的第二行为地点类型是 “家庭” 。换言之， 用户的行为被分类为两个行为类型，“工作” 和 “私 人” ， 并且用户在办公室停留点进行工作， 在家庭停留点进行私人行为。对于用户的工作日 ( 在办公室停留点 ( 第一行为地点类型的停留点 ) 进行了停留的日子 )， 如果在不同于办公 室停留点和家庭停留点 ( 第一和第二行为地点类型的停留点 ) 的另一停留点进行了停留， 行为特征提取系统 1 计算与在该另一停留点进行停留的时段相同的时段期间在办公室停 留点 ( 第一行为地点类型的停留点 ) 的停留频率， 并且确定该另一停留点与 “工作” ( 第一 行为。
29、类型 ) 之间的相关度。 0044 首先， 将描述根据本发明第一示例性实施例的配置。图 2 是示出了根据本发明第 一示例性实施例的行为特征提取系统 1 的配置。 0045 参见图 2， 行为特征提取系统 1 包括终端 100、 行为模式提取设备 200、 行为特征提 取设备 300 和行为特征参考设备 400。终端 100 和行为模式提取设备 200、 行为模式提取设 备200和行为特征提取设备300、 以及行为特征提取设备300和行为特征参考设备400通过 网络 ( 未在图中示出 ) 连接并且可以彼此通信。 0046 终端100是可与用户一起移动的信息终端。 根据本发明的示例性实施例， 终端。
30、100 是蜂窝电话。 此外， 终端100可以不是蜂窝电话而是诸如PDA(个人数字助理)、 个人计算机 和车载导航系统终端之类的信息终端。 尽管图2中仅示出了一个终端100， 但可以包括多个 终端。终端 100 获取终端 100 的位置信息， 并将其作为位置信息数据 111 输出。 0047 这里， 终端 100 包括位置信息获取单元 101。位置信息获取单元 101 使用 GPS 获 取终端 100 的位置信息。终端 100 包括天线， 并且接收从 GPS 卫星 ( 未示出 ) 发送的无线 电波。位置信息获取单元 101 基于从卫星接收到的无线电波来计算终端 100 的位置 ( 定位 点 )。。
31、而且， 位置信息获取单元 101 在计算定位点的同时获取定位时间。由位置信息获取单 元 101 计算的定位点被用作终端 100 的位置。 0048 注意， 位置信息获取单元 101 可以不通过 GPS 而是例如从布置在特定位置 ( 例如 商店 ) 处的 RFID( 无线射频标识 ) 读取器的位置信息 ( 该信息被给予该读取器 ) 来获取定 位点。而且， 位置信息获取单元 101 可以通过由加速传感器或磁场传感器估计终端 100 的 移动距离来获取定位点。而且， 位置信息获取单元 101 可以在计算定位点的同时获取与定 位点相关的其他信息， 例如定位精度。 0049 位置信息获取单元101周期性。
32、地计算定位点并且将位置信息数据111发送给行为 模式提取设备 200， 该位置信息数据 111 包括指示定位点位置的位置信息、 定位时间和定位 精度信息。管理员或用户可以事先向位置信息获取单元 101 设置位置信息获取单元 101 计 说 明 书 CN 103052964 A 8 5/12 页 9 算定位点的时间间隔。而且， 定位点的位置信息可被指示在预定的坐标轴上或者利用经度 和纬度来指示。 0050 行为模式提取设备 200 基于位置信息数据 111 提取终端 100 的行为模式数据 11。 0051 这里， 行为模式提取设备 200 包括行为模式提取单元 201 和行为模式存储单元 20。
33、2。 0052 行为模式提取单元201从终端100接收位置信息数据111， 并且基于所接收到的位 置信息数据 111 提取停留点信息 212 以作为终端 100 的行为模式数据 211。这里， 例如， 如 果位置被包括在预定的范围内， 则行为模式提取单元 201 基于位置信息数据 111 而确定在 预定时间期间获取的多个定位点的位置之一作为停留点。 0053 而且， 对于每一个终端 100， 行为模式提取单元 201 将提取的行为模式数据 211 存 储在行为模式存储单元 202 中。此外， 行为模式提取单元 201 将行为模式数据 211 发送到 行为特征提取设备 300。 0054 图 6。
34、 是示出了根据本发明第一示例性实施例的停留点信息 212 的示例的图示。停 留点信息212包括 ： 用于标识每次停留的数据(停留数据)的停留数据标识符， 用于识别停 留的停留点的停留点标识符 S 1 到 S 11， 停留点的位置信息， 以及停留的停留开始日期和 时间以及停留结束日期和时间。这里， 停留点标识符由行为模式提取单元 201 给予每个提 取的停留点。 0055 行为特征提取设备300基于行为模式数据211生成终端100的行为特征数据311。 0056 这里， 行为特征提取设备 300 包括行为模式参考单元 301、 行为特征提取单元 302 和行为特征存储单元 303。 0057 行。
35、为模式参考单元 301 从行为模式提取设备 200 接收行为模式数据 211。 0058 对于用户的工作日， 如果在与办公室停留点和家庭停留点不同的另一停留点进行 了停留， 则行为特征提取单元 302 计算与停留在该另一停留点的时段相同的时段期间在办 公室停留点的停留频率， 并且确定该另一停留点与工作之间的相关度。 0059 行为特征提取单元302将相关度存储在行为特征存储单元303中以作为相关度信 息 312。此外， 行为特征提取单元 302 将包括相关度信息 312 的行为特征数据 311 发送到行 为特征参考设备 400。 0060 图 8 是示出了根据本发明第一示例性实施例的相关度信息。
36、 312 的示例的图示。相 关度信息 312 包括每个停留点与工作的相关度。 0061 行为特征参考设备 400 是服务器， 其上操作有使用用户的行为特征数据 311 的应 用。这里， 可以使用任何应用， 只要该应用使用用户的行为特征数据 311 即可。例如， 应用 可以是基于在行为特征数据 311 中包括的相关度信息 312 而提供广告递送服务等的应用。 0062 此外， 终端 100、 行为模式提取设备 200、 行为特征提取设备 300 和行为特征参考 设备 400 可以是分别根据程序进行操作的计算机。在这种情况下， 终端 100、 行为模式提取 设备 200、 行为特征提取设备 300。
37、 和行为特征参考设备 400 包括存储单元、 处理单元、 输入 / 输出单元和通信单元， 它们未在图中示出， 并且通过公共总线而电连接。存储单元包括 ROM( 只读存储器 )、 RAM( 随机存取存储器 ) 和闪存等， 并且存储用于实现每个设备的功能 的程序和数据。处理单元包括 CPU( 中央处理单元 )， 并且通过读取存储单元中的程序以及 执行处理来实现每个设备的功能。 输入/输出单元包括LCD(液晶显示器)、 键盘、 鼠标和扬 说 明 书 CN 103052964 A 9 6/12 页 10 声器等， 并且是每个设备的管理员的输入 / 输出接口。通信单元执行无线通信或有线通信 并且与其他设。
38、备通信。以此方式， 实现了终端 100、 行为模式提取设备 200、 行为特征提取设 备 300 和行为特征参考设备 400。 0063 注意， 在根据本发明第一示例性实施例的行为特征提取系统 1 中， 行为特征提取 设备 300 是与终端 100、 行为模式提取设备 200 和行为特征参考设备 400 不同的设备。然 而， 行为特征提取设备 300 与终端 100、 行为模式提取设备 200 和行为特征参考设备 400 中 的一个或多个可以组成一个设备。例如， 行为模式提取设备 200 和行为特征提取设备 300 可以组成一个设备。而且， 可以将行为特征提取设备 300 的每个部件分配到物理。
39、上不同的 位置并且其可以经由网络连接。而且， 行为特征提取设备 300 可以包括行为模式存储单元 202 而不是由行为模式提取设备 200 包括行为模式存储单元 202。换言之， 图 2 中示出的行 为特征提取系统1的配置是示例性的， 并且终端100、 行为模式提取设备200、 行为特征提取 设备 300 和行为特征参考设备 400 中每一个中所包括的组件可以灵活地改变。 0064 接下来， 将描述根据本发明第一示例性实施例的行为特征提取系统 1 的操作。 0065 首先， 将描述根据本发明第一示例性实施例的终端 100 的操作。图 3 是示出了根 据本发明第一示例性实施例的终端 100 的位。
40、置信息获取处理的流程图。 0066 终端100的位置信息获取单元101周期性地从卫星接收无线电波并且计算定位点 ( 步骤 S 101)。这里， 当计算出定位点时， 位置信息获取单元 101 同时获取定位精度信息以 及定位时间(步骤S102)。 位置信息获取单元101将包括定位点、 定位精度信息和定位时间 的位置信息数据 111 发送到行为模式提取设备 200( 步骤 S103)。 0067 接下来， 将描述根据本发明第一示例性实施例的行为模式提取设备 200 的操作。 图4是示出了根据本发明第一示例性实施例的行为模式提取设备200的行为模式提取处理 的流程图。 0068 行为模式提取设备 20。
41、0 的行为模式提取单元 201 从终端 100 接收位置信息数据 111( 步骤 S201)。行为模式提取单元 201 从发送自终端 100 的位置信息数据 111 提取停留 点信息212(步骤S202)。 行为模式提取单元201将提取的停留点信息存储在行为模式存储 单元 202 中以作为行为模式数据 211( 步骤 S203)。响应于从行为特征提取设备 300 接收的 行为模式数据 211 的获取请求， 行为模式提取设备 200 将行为模式数据 211 发送到行为特 征提取设备 300( 步骤 S204)。 0069 接下来， 将描述根据本发明第一示例性实施例的行为特征提取设备 300 的操。
42、作。 图5是示出了根据本发明第一示例性实施例的行为特征提取设备300的行为特征提取处理 的流程图。 0070 首先， 行为特征提取设备 300 的行为模式参考单元 301 从行为模式提取设备 200 接收行为模式数据 211( 步骤 S301)。 0071 例如， 行为模式参考单元 301 接收图 6 中示出的作为行为模式数据 211 的停留点 信息 212。 0072 这里， 行为特征提取单元 301 基于用户或管理员事先输入的家庭和办公室的位 置信息， 获取家庭停留点和办公室停留点的停留点标识符。例如， 如果输入的家庭的位置 ( 例如， 位置坐标、 经度和纬度 ) 存在于距停留点信息 20。
43、1 中所包括的停留点位置的预定范 围中， 行为特征提取单元 302 使用该停留点的停留点标识符作为家庭停留点的停留点标识 说 明 书 CN 103052964 A 10 7/12 页 11 符。类似地， 如果输入的办公室的位置存在于距停留点信息 212 中所包括的停留点位置的 预定范围中时， 行为特征提取单元 302 使用该停留点的停留点标识符作为办公室停留点的 停留点标识符。 0073 例如， 在图 6 中所示的停留点信息 212 的情况下， 行为特征提取单元 302 基于管理 员输入的家庭位置信息 ( 位置坐标 (x1， y1) 和办公室位置信息 ( 位置坐标 (x2， y2) 而获 取家。
44、庭停留点的停留点标识符 s1 和办公室停留点的停留点标识符 s2。 0074 注意， 行为特征提取单元 302 可以通过分析停留点信息 212 来获取家庭停留点和 办公室停留点的停留点标识符。在这种情况下， 基于停留点信息 212， 行为特征提取单元 302 例如可以使用具有最长停留时间的停留点的停留点标识符作为家庭停留点的停留点标 识符， 并且使用具有次长停留时间的停留点的停留点标识符作为办公室停留点的停留点标 识符。 0075 接下来， 行为特征提取单元 302 从行为模式参考单元 301 接收的停留点信息 212 中提取在办公室停留点停留过的日子作为工作日 ( 步骤 S302)。 007。
45、6 例如， 行为特征提取单元 302 从图 6 中所示的停留点信息 212 中提取 3/15 到 19 以及 3/22 到 26 作为工作日。 0077 接下来， 行为特征提取单元 302 参考停留点信息 212， 如果工作日中的一天曾经在 不同于办公室停留点和家庭停留点的另一停留点进行过停留， 则针对工作日的停留数据而 计算与在该另一停留点进行停留的时段相同的时段期间在办公室停留点的停留频率 ( 步 骤S303)。 而且， 行为特征提取单元302将计算出的停留频率设置作为该另一停留点与工作 之间的相关程度， 并且将包括该相关程度的相关度信息 312 存储在行为特征存储单元 303 中 ( 步。
46、骤 S304)。 0078 图9是示出了根据本发明第一示例性实施例的用于计算相关度(办公室停留点的 停留频率 ) 的表达式的示例的图示。这里， Rt 表示在工作日的时段 t 期间进行了停留的停 留点与工作的相关度， Ls 表示时段 t 的时间长度， N 表示在停留点信息 212 中包括的工作日 的数目， 以及 Wtk 表示在工作日 k(k 1 到 N) 并且在时段 t 期间在办公室停留点的停留时 间长度。 0079 图 7 是示出了根据本发明第一示例性实施例的各个时段在办公室停留点的停留 时间长度的图示。例如， 如果用于计算停留频率的时段被设置为每三个小时， 诸如从 0:00 到 3:00、 。
47、从 3:00 到 6:00 以及从 6:00 到 9:00， 则在图 6 中所示的停留点信息 212 中包括的 在工作日 3/15 到 19 以及 3/22 到 26 中的各时段期间在办公室停留点的停留时间长度如图 7 中所示那样被计算。 0080 在图 6 中所示的停留点信息 212 中包括的工作日 3/15 到 19 以及 3/22 到 26， 在 具有停留点标识符 s3、 s4、 s5、 s10 和 s11 的停留点进行过停留， 这些停留点不同于办公室 停留点 (s2) 和家庭停留点 (s1)。对于具有停留点标识符 s3 的停留点， 行为特征提取单元 302 使用图 9 中示出的表达式、。
48、 基于在图 7 中所示的时段 “从 15:00 到 18:00” 期间的停留 时间长度， 计算在该停留点进行了停留的时段 “从 15:00 到 18:00” 期间在办公室停留点的 停留频率。由此， 计算出停留频率为 0.87。类似地， 行为特征提取单元 302 还针对具有停留 点标识符 s4、 s5、 s10 和 s11 的停留点， 计算分别在时段 “从 9:00 到 12:00” 、“从 12:00 到 15:00” 、“从 6:00 到 9:00” 和 “从 18:00 到 21:00” 在办公室停留点的停留频率。由此， 针 说 明 书 CN 103052964 A 11 8/12 页 1。
49、2 对具有停留点标识符 s4、 s5、 s10 和 s11 的停留点计算出停留频率分别为 0.90、 0.77、 0 和 0.07。而且， 行为特征提取单元 302 将计算出的停留频率设置为各停留点与工作之间的相 关度， 并且输出如图 8 中所示的相关度信息 312。 0081 注意， 如果在多个时段期间进行了在特定停留点的停留， 行为特征提取单元 302 可以针对各时段而计算在办公室停留点的停留频率， 并且将停留频率的平均值设置为与工 作的相关度。 0082 接下来， 响应于从行为特征参考设备 400 接收到的针对行为特征数据 311 的获取 请求， 行为特征提取单元 302 将包括相关度信息 312 的行为特征数据 311 发送到行为特征 参考设备 400( 步骤 S305)。 0083 注意， 行为特征提取设备 300 可以按照事先设置的时间间隔处周期性地执行步骤 S301 到。