BRPI1011792B1

BRPI1011792B1 - sistema para inferir o contexto do usuário específico da localização e método

Info

Publication number: BRPI1011792B1
Application number: BRPI1011792A
Authority: BR
Inventors: Lin Jyh-Han
Original assignee: Microsoft Corp; Microsoft Technology Licensing Llc
Priority date: 2009-07-31
Filing date: 2010-07-30
Publication date: 2020-05-19
Also published as: ZA201109322B; KR20120052266A; CN102483835B; AU2010278765B2; CA2766234A1; BRPI1011792A2; US8521680B2; AU2010278765A1; WO2011014852A3; US20110029474A1; JP5597256B2; EP2460137A2; JP2013501275A; MX2012001287A; IL217368A; RU2544771C2; RU2012103186A; CN102483835A; CL2012000212A1; KR101740074B1

Abstract

sistema para inferir o contexto do usuário específico da localização e método a presente invenção refere-se à determinação da semântica para localizações baseado em dados do usuário, como as atividades do usuário e/ou comunicações do usuário. os dados do usuário são capturados e analisados para identificar palavras-chaves incluindo localizações. dados de localização descrevendo as localizações são obtidos e associados ao usuário e às palavras-chaves. as associações representam o contexto do usuário para as localizações. as associações são usadas para distribuir serviços e/ou produtos ao usuário em vários momentos, tal como quando o usuário se aproxima de uma localização específica ou entra nela.

Description

Relatório Descritivo da Patente de Invenção para “SISTEMA PARA INFERIR O CONTEXTO DO USUÁRIO ESPECÍFICO DA LOCALIZAÇÃO E MÉTODO”.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO

[001] Os dados de calendário eletrônico, as listas de coisas a fazer e outros dados específicos do usuário geralmente identificam localizações específicas. Os sistemas existentes identificam as localizações pelos nomes dos lugares, como os nomes de lojas, restaurantes, endereços de ruas ou coordenadas de latitude / longitude. Em alguns casos, entretanto, a mesma localização pode ter um significado diferente para o mesmo usuário, dependendo de fatores como a hora do dia. Por exemplo, uma cafeteria local pode ser a localização em que o usuário toma café da manhã no período da manhã e a mesma localização em que o usuário comparece a uma reunião do clube do livro durante o período da noite. De modo similar, o usuário pode comparecer a uma recepção de casamento em um salão de festas local em um dia e então comparecer a um chá de bebê no mesmo salão de festas em outro dia. Neste exemplo, a localização tem múltiplos significados para o mesmo usuário. Os sistemas existentes falham em identificar e distinguir entre os diferentes contextos que se aplicam à mesma localização para um usuário particular.

SUMÁRIO

[002] As concretizações da invenção inferem o contexto do usuário específico da localização. Dados do usuário são recebidos a partir de um ou mais dispositivos de computação. Os dados recebidos do usuário descrevem atividades do usuário e/ou comunicações do usuário. Os dados do usuário são analisados para identificar palavraschaves de localização associadas aos dados do usuário. As palavraschaves de localização incluem, por exemplo, localizações. O usuário,

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2/18 as palavras-chaves de localização e os dados de localização para as localizações são armazenados como uma ou mais associações representando o contexto do usuário para as localizações.

[003] A intenção deste sumário é de apresentar, de maneira simplificada, uma seleção de conceitos que são descritos em detalhes a seguir na Descrição Detalhada. O presente sumário não tem a intenção de identificar aspectos cruciais ou essenciais da matéria reivindicada, e não deve ser usado para ajudar a determinar o âmbito da matéria reivindicada.

DESCRIÇÃO RESUMIDA DOS DESENHOS

[004] A FIG. 1 é um diagrama de blocos ilustrativo ilustrando o conjunto de dados do usuário de uma pluralidade de usuários por uma pluralidade de dispositivos.

[005] A FIG. 2 é um diagrama de blocos exemplificativo ilustrando a geração de semântica e inteligência de localização baseado nas atividades do usuário e nas comunicações do usuário.

[006] A FIG. 3 é um diagrama de blocos ilustrativo ilustrando a análise dos dados coletados do usuário para inferir o contexto do usuário.

[007] A FIG. 4 é um diagrama de blocos ilustrativo ilustrando um dispositivo de computação contendo componentes executáveis por computador para inferir o contexto do usuário específico da localização a partir dos dados do usuário.

[008] A FIG. 5 é um diagrama de fluxo de dados exemplificativo ilustrando o conjunto e a análise dos dados do usuário para inferir o contexto do usuário para uma localização.

[009] Os caracteres de referência correspondentes indicam partes correspondentes em todos os desenhos.

DESCRIÇÃO DETALHADA

[0010] Com referência às figuras, as concretizações da revelação

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3/18 permitem, no mínimo, a determinação do contexto do usuário para as localizações. Ao inferir o contexto do usuário, os aspectos da revelação permitem a correlação sensível ao contexto e a distribuição de serviços relevantes aos usuários 102 nas localizações. Por exemplo, além de fornecer o contexto do usuário determinado ou inferido para as localizações aos usuários 102, o contexto do usuário pode ser potencializado pelos desenvolvedores para fornecer serviços da Rede e interfaces de programação de aplicativos (APIs) para semântica de localização 212 e inteligência de localização 214.

[0011] Referindo-se novamente à FIG. 1, um diagrama de blocos exemplificativo ilustra o conjunto de dados do usuário 408, tais como atividades do usuário 202 e/ou comunicações do usuário 204 de uma pluralidade de usuários 102 por uma pluralidade de dispositivos 104. Em algumas concretizações, os dados do usuário 408 são temporários. A pluralidade de dispositivos 104 detecta e/ou coleta os dados do usuário 408 do usuário 102. Por exemplo, os dispositivos 104 incluem, sem a isto se limitar, telefones móveis, computadores laptop, netbooks, câmeras digitais, câmeras de vídeo digital, consoles de jogo (inclusive consoles de jogo portáteis), reprodutores de música portáteis, assistentes pessoais digitais, equipamentos de informação, comunicadores pessoais, e quaisquer outros dispositivos de computação dos usuários 102. Em algumas concretizações, os dispositivos 104 incluem dispositivos de computação remotos em relação aos usuários 102, porém acessíveis pelos usuários 102. Tais dispositivos de computação incluem, por exemplo, dispositivos de computação servidores, dispositivos de computação pares, sensores de pacote de rede locais ou remotos, e similares.

[0012] Os dispositivos 104 detectam as atividades do usuário 202 e/ou comunicações do usuário 204 e coletam pelo menos uma parte das atividades e/ou comunicações detectadas. Os dados coletados

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4/18 são armazenados em uma área de memória associada aos dispositivos 104, em uma área de memória 110 associada aos dispositivos 108 que analisam os dados coletados (por exemplo, mineração) e/ou em uma ou mais outras áreas de memória. Os dispositivos 108 minam os dados do usuário 408 coletados pelos dispositivos de detecção 104 para inferir o contexto do usuário. O contexto do usuário é armazenado na área de memória 110. A área de memória 110 inclui qualquer área de memória interna ou externa aos dispositivos 108, ou que pode ser acessada por estes.

[0013] Uma rede 106 conecta os dispositivos de detecção 104 e os dispositivos de mineração 108. Também pode haver uma rede (não ilustrada) entre os usuários 102 e os dispositivos de detecção 104, e entre os dispositivos de mineração 108 e a área de memória 110. A rede 106 inclui qualquer rede com fio ou sem fio incluindo, mas sem a isto se limitar, redes de celular, intranets, a Internet e redes sem fio BLUETOOTH.

[0014] Referindo-se a seguir à FIG. 2, um diagrama de blocos exemplificativo ilustra a geração de semântica de localização 212 e inteligência de localização 214 baseado nas atividades do usuário 202 e nas comunicações do usuário 204. As atividades do usuário 202 são detectadas, acessadas, recebidas, obtidas, ou similar, para mineração dos dados de localização 206. As atividades do usuário 202 podem ser explícitas ou implícitas. Exemplos de atividades explícitas do usuário 202 incluem uma ou mais dentre as seguintes: entradas de calendário, entradas de tarefas, listas de coisas a fazer e listas de compras. Exemplos de atividades implícitas do usuário 202 incluem, sem a isto se limitar, transações comerciais (por exemplo, compra de mercadorias, compra de ingressos para filmes, etc.) e consumo de serviços móveis específicos do domínio. Os serviços móveis específicos do domínio incluem navegação turno a turno, recuperação

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5/18 de informações de bens imóveis de ponto de navegação ,comparação de preços de pontos de compra, sessão de fotos, marcação de fotos, dentre outros.

[0015] As atividades do usuário 204 são detectadas, acessadas, recebidas, obtidas, ou similar, para mineração dos dados de localização 206. Exemplos de comunicações do usuário 204 incluem uma ou mais dentre as seguintes: mensagens de correio eletrônico, mensagens instantâneas, mensagens de texto, postagens em blog, postagens em microblogs (por exemplo, “tweets”), postagem de fotos, postagem em sites, chamadas telefônicas de voz e chamadas telefônicas com vídeo. As comunicações do usuário 204 incluem comunicações nas quais o usuário 102 é o originador e comunicações nas quais o usuário 102 é o destinatário.

[0016] A mineração de dados de localização 206 obtém dados de localização de uma ou mais fontes de dados 208 baseado nas atividades do usuário 202 e nas comunicações do usuário 204. As fontes de dados 208 incluem bases de dados, sites da Rede (por exemplo, páginas da rede de perfil do usuário, sites de rede social) ou quaisquer outros repositórios de informações. Os dados de localização descrevem ou fornecem mais informações relacionadas às atividades do usuário 202 e às comunicações do usuário 204.

[0017] Em algumas concretizações, a mineração dos dados de localização 206 é implementada como programas aplicativos sendo executados em um ou mais dispositivos de computação 108. Por exemplo, a funcionalidade da mineração dos dados de localização 206 pode ser distribuída por uma pluralidade de dispositivos de computação 108 (por exemplo, computação em nuvem).

[0018] A mineração dos dados de localização 206 gera a semântica de localização 212, a inteligência de localização 214 e outros dados extraídos. A semântica de localização 212 descreve o

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6/18 significado associado a uma localização específica baseado nas atividades do usuário informadas 202 e/ou nas comunicações do usuário 204. Por exemplo, a mineração de dados de localização 206 acessa as fontes de dados 208 para associar as localizações específicas derivadas das atividades do usuário 202 e/ou das comunicações do usuário 204 a pontos de referência, lojas, atrações, etc. A inteligência de localização 214 inclui, por exemplo, informações que descrevem as localizações específicas. Por exemplo, se uma das localizações corresponder a um restaurante, a mineração de dados de localização 206 acessa as fontes de dados 208 para obter a inteligência de localização 214, tal como uma análise, avaliação, menu ou lista de horários de reserva disponíveis.

[0019] Referindo-se na sequência à FIG. 3, um diagrama de blocos exemplificativo ilustra a análise dos dados coletados do usuário 408 para inferir o contexto do usuário. Um módulo de coleta de dados 302 captura, intercepta, recebe ou de alguma outra forma acessa as atividades do usuário 202 e/ou comunicações do usuário 204. As atividades e/ou comunicações acessadas são transmitidas a um módulo de análise de imagem, áudio, vídeo e/ou texto 304. O módulo de análise de imagem, áudio, vídeo e/ou texto 304 realiza uma análise para identificar palavras-chaves (por exemplo, palavras-chaves de localização). As palavras-chaves incluem, por exemplo, nomes de pessoas, locais, itens e horários. A mineração de dados de localização 206 usa as palavras-chaves para extrair dados de localização das fontes de dados 208. Os dados de localização incluem, por exemplo, a semântica de localização 212 e a inteligência de localização 214 ilustrada na FIG. 2.

[0020] No exemplo da FIG. 3, a coleta de dados 302 e a funcionalidade de análise de imagem, áudio, vídeo e/ou texto 304 são ilustrados como elementos separados da mineração de dados de

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7/18 localização 206. No entanto, as várias funções realizadas pela coleta de dados 302, pela análise de imagem, áudio, vídeo e/ou texto 3044 e pela mineração de dados de localização 206 podem ser divididas em qualquer quantidade de elementos, ou realizadas por um único elemento funcional.

[0021] Uma ou mais associações 310 são criadas entre os usuários 102, as palavras-chaves e os dados de localização extraídos. Por exemplo, cada um dos usuários 102 pode ter uma associação 310 para cada localização. Isso resulta em uma pluralidade de associações 310 para cada um dos usuários 102. Em algumas concretizações, as associações 310 representam o contexto do usuário para as localizações identificadas a partir das atividades do usuário 202 e/ou das comunicações do usuário 204.

[0022] As associações criadas 310 são armazenadas na área de memória 110 como o contexto do usuário. Por exemplo, as associações 310 podem ser armazenadas como uma n-tupla conformando-se ao seguinte formato <usuário, localização, marcas>. Um exemplo inclui <Jane, 2411 Main Street, CoffeeHouse, 6am-5pm, BOGO lattes após 9 am>. Neste exemplo, a localização é o endereço de rua 2411 Main Street, e há três marcas. Uma marca identifica o nome do estabelecimento no endereço da rua, outra marca identifica as horas de operação do estabelecimento, e outra marca identifica uma oferta “compre um leve dois” (BOGO - buy-one-get-one). Os dados nas marcas refletem os dados de localização obtidos a partir das fontes de dados 208.

[0023] Em algumas concretizações, as marcas nas associações

310 assumem a forma de pares nome-valor ou pares chave-valor. Por exemplo, as associações 310 podem ser armazenadas no seguinte formato <usuário, localizações, nome=valor, nome=valor ...>. Um exemplo inclui <Jane, 2411 Main Street,

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8/18 nomedorestaurante=CoffeeHouse, horário=6am-5pm, cupom=BOGO lattes após 9 am>. Os nomes ou chaves neste formato podem ser organizados em categorias baseado na localização (por exemplo, restaurantes, museus, etc.).

[0024] As concretizações da revelação usam as associações armazenadas 310 para aprimorar a experiência do usuário. Por exemplo, as associações 310 podem ser fornecidas em 314 ao usuário 102 na forma de um perfil do usuário. Além disso, as associações 310 podem ser usadas para gerar recomendações de conteúdo em 316. Em algumas concretizações, o uso das associações 310 é desencadeado com base na hora e/ou na localização atual do usuário 102. Continuando o exemplo acima, se o usuário 102 estiver perto da 2411 Main Street e a hora for 9:15am, as concretizações da revelação apresentam a oferta BOGO ao usuário 102.

[0025] Referindo-se em seguida à FIG. 4, um diagrama de blocos exemplificativo ilustrando um dispositivo de computação 402 contendo componentes executáveis por computador para inferir o contexto do usuário específico da localização a partir dos dados do usuário 408. O dispositivo de computação 402 implementa a funcionalidade dentre um ou mais dos seguintes: coleta de dados 302, análise de imagem, áudio, vídeo e/ou texto 304, e mineração de dados de localização 206 da FIG. 3. O dispositivo de computação 402 inclui ao menos uma área de memória 406 e um processador 404. Na FIG. 4, a área de memória 406 está dentro do dispositivo de computação 402. No entanto, a área de memória 406 ou qualquer um dos dados armazenados nela pode ser associado a qualquer servidor ou outro computador, local ou remoto em relação ao dispositivo de computação 402 (por exemplo, acessível por uma rede). Por exemplo, a área de memória 406 pode ser implementada como um armazenamento em nuvem.

[0026] A área de memória 406, ou outro meio legível por

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9/18 computador, armazena dados do usuário 408 para um ou mais usuários 102. Os dados do usuário 408 incluem, por exemplo, as atividades do usuário 202 e/ou as comunicações do usuário 204, como ilustrado na FIG. 2.

[0027] A área de memória 406 adicionalmente armazena componentes executáveis por computador para implementar aspectos da revelação. Componentes ilustrativos incluem um componente de coleta 410, um componente analisador 412, um componente de mineração 414, um componente de memória 416 e um componente de grupo de pessoas 418. O componente de coleta 410, quando executado pelo processador 404, faz com que o processador 404 receba os dados do usuário 408 para os usuários 102 a partir de um ou mais dispositivos de computação, tais como os dispositivos 104 da FIG. 1. O componente analisador 412, quando executado pelo processador 404, faz com que o processador 404 identifique as palavras-chaves de localização associadas aos dados do usuário 408 recebidos pelo componente de coleta 410. Em algumas concretizações, as palavras-chaves de localização incluem ou correspondem a uma ou mais localizações (por exemplo, lojas, restaurantes, endereços de ruas, pontos de referência, entre outros).

[0028] O componente de mineração 414, quando executado pelo processador 404, faz com que o processador 404 para obter dados de localização para as localizações correspondendo às palavras-chaves de localização identificadas pelo componente analisador 412. Como descrito na presente invenção, os dados de localização incluem quaisquer dados descrevendo as localizações ou fornecendo informações adicionais sobre as localizações. O componente de memória 416, quando executado pelo processador 404, faz com que o processador 404 associe os dados de localização obtidos pelo componente de mineração 414 e as palavras-chaves de localização

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10/18 identificadas pelo componente analisador 412 aos usuários 102. Para cada um dos usuários 102, os dados de localização associados definem o contexto do usuário para esse usuário 102 para a respectiva localização.

[0029] Embora o contexto do usuário seja definido separadamente para cada um dos usuários 102 em algumas concretizações, outras concretizações contemplam o cálculo ou determinação do contexto para localizações baseado nos dados de localização associados a uma pluralidade dos usuários 102 (por exemplo, um grupo social). Os usuários 102 podem pertencer a múltiplos grupos sociais, e podem querer projetar diferentes personalidades nos vários grupos. Em tais concretizações, a mineração de dados de localização 206 é estendida para reconhecer atividades de grupo e comunicações de grupo, e manter afiliações de grupo social para os usuários 102.

[0030] Em um exemplo no qual a localização é uma cafeteria, as concretizações da revelação podem analisar os dados de localização para a pluralidade dos usuários 102 para identificar a bebida de café mais popular pedida na cafeteria. Tal informação representa o contexto específica da localização para a pluralidade de usuários 102, e pode ser adicionada a um ou mais dos contextos para os usuários específicos 102. Por exemplo, uma marca identificando a bebida de café mais popular determinada pode ser adicionada ao contexto do usuário para os usuários 102 que optarem por receber tais atualizações para seus contextos específicos da localização. Como outro exemplo, a bebida de café mais popular determinada pode ser identificada para a cafeteria como parte de um serviço que fornece dados comerciais às empresas. As empresas podem usar os dados comerciais para marketing, publicidade e para outros fins de desenvolvimento e gestão de negócio.

[0031] Cálculos ou determinações adicionais podem ser realizados

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11/18 nos dados ou associações de localização 310 entre os usuários 102 e os dados de localização correspondentes. Por exemplo, em algumas concretizações, métricas temporais podem ser calculadas entre eventos desencadeadores, tal como entrar em uma fila para uma atração, sair da fila e sair da atração. Exemplos de métricas incluem, sem a isto se limitar, o tempo gasto nas localizações, o tempo de espera para uma atração, o tempo de espera para um restaurante e a frequência de visitas para as localizações.

[0032] Além disso, as métricas podem ser usadas para identificar ou atualizar pontos de interesse para um dos usuários 102 ou comuns a uma pluralidade dos usuários 102 fornecendo os dados de usuário 408. Por exemplo, se o usuário 102 gastar uma quantidade de tempo limite específica em uma localização desconhecida e frequentar a localização desconhecida com regularidade, essa métrica atua como um gatilho para as concretizações da revelação para realizar buscas mais profundas de fontes de dados disponíveis 208 para criar um ponto de interesse para a localização desconhecida. Em algumas concretizações, o usuário 102 é solicitado a inserir manualmente dados de localização de semântica para a localização desconhecida, ou ajudar a capturar dados de localização usando uma câmera ou outros dispositivos de gravação.

[0033] Em outro exemplo, o componente de grupo de pessoas

418, quando executado pelo processador 404, faz com que o processador 404 analise o contexto do usuário definido pelo componente de memória 416 para identificar pontos de interesse para a pluralidade de usuários 102. Os pontos de interesse descrevem localizações de uma forma que tenha significado para um grupo específico de usuários 102 cujas atividades e/ou comunicações permitiram a identificação dos pontos de interesse. Como exemplo, se alguns dos usuários 102 se encontrarem em um local específico para

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12/18 discutir livros, o nome da localização pode ser CoffeHouse, mas o ponto de interesse derivado das atividades e das comunicações dos usuários 102 é Reunião do Clube de Livros. Indicados como mapas de pontos ativos ou gatilhos de multidão instantânea, as concretizações da revelação também contam e analisam a busca do usuário, indicações, digitalizações, fotos tiradas, reconhecimento de imagem, transações comerciais, eventos de comparação de preços, entre outros, para detectar novos pontos de interesse. Os pontos de interesse são criados e atualizados em uma base contínua (por exemplo, diariamente, semanalmente, mensalmente) em resposta às atividades do usuário 202 e/ou às comunicações do usuário 204 recebidas para detectar desvios ou outras alterações. Quando são detectadas alterações, os aspectos da revelação realizam buscas das fontes de dados 208 para atualizar a semântica de localização 212. Como alternativa ou em adição, uma quantidade dos usuários 102 associados ao ponto de interesse modificado é selecionada (por exemplo, por meio de um levantamento com amostragem aleatória ou direcionada) e são solicitados a confirmar as alterações e a auxiliar na atualização da semântica de localização 212.

[0034] Em algumas concretizações, o componente de mineração

414 é limitado por um ou mais dentre os seguintes: Restrições geoespaciais, restrições de gráfico social, restrições temporais, restrições de atividade e amostragem estatística. Exemplos de restrições geoespaciais incluem, sem a isto se limitar, os locais visitados com maior frequência, localizações com atividades comerciais e conjuntos de locais/lugares definidos pelo usuário. Exemplos de restrições de gráfico social incluem, sem a isto se limitar, contatos, vínculos de primeiro e segundo grau, e transações comerciais ou contrapartes de comunicação. Exemplos de restrições temporais incluem, sem a isto se limitar, eventos de calendário,

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13/18 eventos não-recorrentes, horas de trabalho ou livres, e horas gastas na viagem para o trabalho. Exemplos de restrições de atividade incluem, sem a isto se limitar, buscas de produtos e informações, compras e encontros de negócios.

[0035] O processador 404 inclui qualquer quantidade de unidades de processamento, e é programado para executar instruções executáveis por computador para implementar os aspectos da revelação. As instruções podem ser realizadas pelo processador 404 ou por múltiplos processadores sendo executados dentro do dispositivo de computação 402, ou realizadas por um processador externo ao dispositivo de computação 402 (por exemplo, por um serviço em nuvem). Em algumas concretizações, o processador 404 é programado para executar instruções, como as ilustradas nas figuras (por exemplo, a FIG. 5).

[0036] Referindo-se em seguida à FIG. 5, um diagrama de fluxo de dados exemplificativo ilustra o conjunto e a análise dos dados do usuário 408 para inferir o contexto do usuário para uma localização. Se os dados do usuário 408 forem recebidos em 502 a partir de um dispositivo de computação, como os dispositivos 104 (por exemplo, dados relacionados às atividades do usuário 202 e/ou às comunicações do usuário 204), os dados do usuário 408 são analisados em 504 para identificar palavras-chaves associadas aos dados do usuário 408. Por exemplo, uma análise de texto, análise de imagem e/ou análise de áudio são realizadas nos dados do usuário 408. Em algumas concretizações, os substantivos e verbos das atividades são identificados a partir dos dados do usuário 408. Por exemplo, se os dados do usuário 408 incluírem um evento de calendário como “jantar no Sushi Place com a Amy”, as palavras “jantar”, “Sushi Place” e “Amy” são selecionadas como palavraschaves. Em outro exemplo, se os dados do usuário 408 incluírem uma

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14/18 mensagem instantânea, como “tomando conta do Jonathan no clube de campo na piscina”, as palavras “tomando conta”, Jonathan”, “clube de campo” e “piscina” são selecionadas como palavras-chaves. As palavras-chaves incluem palavras-chaves de localização que correspondem a localizações (por exemplo, “Sushi Place”, “clube de campo”, “piscina”).

[0037] As palavras-chaves identificadas atuam como gatilhos para obter dados de localização em 506. Os dados de localização representam o conhecimento específico da localização. As concretizações da revelação podem obter um localizador de recursos uniforme (URL) de um site da Rede de uma ou mais palavras-chaves de localização, e então extrair, do site da Rede, informações adicionais sobre a localização. A partir dos exemplos acima, os dados de localização obtidos para “Sushi Place” podem incluir o tipo de restaurante, avaliação, preços, menu, horário de funcionamento e direções listadas no site da Rede “Sushi Place”. Além disso, os dados de localização obtidos para “tomar conta de crianças” pode incluir uma lista de oportunidades postadas no site da rede do clube de campo.

[0038] Uma ou mais marcas ou outros artefatos semânticos podem ser criados para armazenar os dados de localização obtidos. Uma ou mais associações 310 são definidas em 508 entre os usuários 102 correspondendo aos dados do usuário 408, às palavras-chaves de localização identificadas e aos dados de localização obtidos (por exemplo, as marcas). As associações definidas 310 são armazenadas na área de memória 110 em 510 como contexto específico da localização e específico do usuário.

[0039] As associações armazenadas 310 podem ser usadas para diversas finalidades. Por exemplo, à medida que um dos usuários 102 se aproxima ou entra em uma localização, as concretizações da invenção buscam esta localização nas associações armazenadas 310

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15/18 para o usuário 102. Por exemplo, as palavras-chaves de localização nas associações armazenadas 310 podem ser pesquisadas para encontrar uma associação correspondente. Se houver uma associação 310 para essa localização, os dados de localização, ou uma parte deles, da associação 310 são obtidos e fornecidos ao usuário 102 em alguma forma. Por exemplo, os dados de localização podem ser fornecidos ao usuário 102 para exibição, ou um produto ou serviço pode ser selecionado com base nos dados de localização. O produto ou serviço selecionado é apresentado ao usuário 102 quando o usuário 102 entra na localização, ou enquanto o usuário 102 permanece na localização. Como alternativa ou em adição, uma interface do usuário é criada ou modificada com base em pelo menos uma parte dos dados de localização a partir da associação correspondida. A interface do usuário é fornecida ao usuário 102, por exemplo, à medida que o usuário 102 entra na localização enquanto o usuário 102 está na localização, ou à medida que o usuário 102 deixa a localização.

[0040] Por exemplo, à medida que o usuário 102 se aproxima de uma cafeteria, as associações 310 são pesquisadas para identificar a associação 310 correspondendo à localização da cafeteria. Se encontrada, a associação 310 é analisada para extrair um ou mais itens dos dados de localização. Por exemplo, uma lista de bebidas de café pedidas recentemente pode ser extraída da associação. As informações extraídas são fornecidas ao usuário 102 à medida que o usuário 102 entra na cafeteria. Neste exemplo, a lista de bebidas de café pedidas recentemente foi armazenada na associação 310 anteriormente (por exemplo, após a visita prévia imediata pelo usuário 102 à cafeteria).

Ambiente Operacional Exemplificativo

[0041] A título exemplificativo, sem limitação, os meios legíveis por

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16/18 computador compreendem meios de armazenamento em computador e meios de comunicação. Os meios de armazenamento para computador armazenam informações, como instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa ou outros dados. Os meios de comunicação geralmente abrangem instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa ou outros dados em um sinal de dados modulado tal como uma onda portadora ou outro mecanismo de transporte, e incluem quaisquer meios de distribuição de informações. Combinações de qualquer um dos elementos anteriores também estão incluídas no âmbito de meios legíveis por computador.

[0042] Apesar de descrita em conexão com um ambiente de sistema de computação exemplificativo, as concretizações da invenção são operacionais com muitos outros ambientes ou configurações do sistema de computação de uso geral ou específico. Exemplos de sistemas, ambientes e/ou configurações de computação bem conhecidos que podem ser adequados para uso com os aspectos a invenção incluem, sem a isto se restringir, computadores pessoais, computadores servidores, dispositivos portáteis ou laptop, sistemas multiprocessadores, consoles de jogo, sistemas baseados em microprocessador, decodificadores de sinais, componentes eletrônicos programados pelo consumidor, telefones móveis, PCs de rede, microcomputadores, computadores de grande porte, ambientes de computação distribuída que incluem qualquer um dos sistemas ou dispositivos acima, entre outros.

[0043] As concretizações da invenção podem ser descritas no contexto geral de instruções executáveis por computador, tais como módulos de programa, executados por um ou mais computadores ou outros dispositivos. As instruções executáveis por computador podem ser organizadas em um ou mais componentes ou módulos executáveis

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17/18 por computador. Geralmente, os módulos de programa incluem, sem a isto se limitar, rotinas, programas, objetos, componentes e estruturas de dados que efetuam tarefas específicas ou implementam tipos de dados abstratos específicos. Os aspectos da invenção podem ser implementados com qualquer número e organização de tais componentes ou módulos. Por exemplo, os aspectos da invenção não se restringem às instruções executáveis por computador específicas ou aos componentes e módulos específicos ilustrados nas figuras e descritos na presente invenção. Outras concretizações da invenção podem incluir diferentes instruções executáveis por computador ou componentes com mais ou menos funcionalidades em relação às ilustradas e descritas aqui.

[0044] Os aspectos da invenção transformam um computador de uso geral em um dispositivo de uso especial quando configurado para executar as instruções descritas aqui.

[0045] As concretizações ilustradas e descritas aqui, bem como as concretizações não descritas especificamente aqui, mas dentro do escopo dos aspectos da invenção, constituem meios exemplificativos para mineração de dados associados ao usuário 102 e às localizações, e meios exemplificativos para obter os dados de localização.

[0046] A ordem de execução ou realização das operações nas concretizações da invenção ilustrados e descritos neste documento não é essencial, salvo indicação ao contrário. Isto é, as operações podem ser executadas em qualquer ordem, salvo indicação em contrário, e as concretizações da invenção podem incluir mais ou menos operações do que as reveladas neste documento. Por exemplo, contempla-se que executar ou realizar uma operação específica antes, simultaneamente ou após outra operação esteja dentro do âmbito dos aspectos da invenção.

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[0047] Ao introduzir os elementos dos aspectos da invenção ou de suas concretizações, os artigos “um”, “uma”, “o, “os”, a, as e “referido(a)(s)” tencionam indicar que existem um ou mais dos elementos. Os termos “compreendendo”, “incluindo” e “tendo” tencionam ser inclusivos, e significam que pode haver elementos adicionais aos listados.

[0048] Tendo descrito aspectos da invenção em detalhes, ficará evidente que são possíveis modificações e variações sem se afastar do âmbito dos aspectos da invenção, conforme definido nas concretizações. Uma vez que várias alterações poderiam ser feitas nas construções, produtos e métodos acima sem divergir do âmbito dos aspectos da invenção, tenciona-se que toda a matéria contida na descrição acima e ilustrada nos desenhos concomitantes seja interpretada como ilustrativa, e não em sentido limitado.

Claims

REIVINDICAÇÕES

1. Sistema para inferir o contexto do usuário específico da localização caracterizado pelo fato de que por compreende:

uma área de memória (406) para armazenar dados de usuário (408) para um usuário (102), os dados de usuário (408) descrevendo um ou mais dentre os seguintes:

atividades do usuário (202) e comunicações do usuário (204); e um processador (404) programado para:

realizar uma análise dos dados do usuário (408) armazenados na área de memória (406) para identificar uma ou mais palavras-chaves de localização, as palavras-chaves de localização correspondendo a uma ou mais localizações;

obter dados de localização para as localizações correspondendo às palavras-chaves de localização identificadas;

criar uma ou mais marcas baseado nos dados de localização obtidos;

definir uma ou mais associações (310) entre o usuário (102), as palavras-chaves de localização identificadas e as marcas criadas; e armazenar, na área de memória (406), as associações definidas (310) como contexto do usuário para as localizações; e gerar métricas temporais para as associações definidas pela análise dos dados do usuário.
2. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as palavras-chaves compreendem um ou mais dentre as seguintes: nomes de lugares e nomes de pessoas.
3. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as atividades do usuário compreendem um ou mais dentre as seguintes: entradas de calendário, entradas de tarefas, listas

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2/4 de coisas a fazer e listas de compras.
4. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as comunicações do usuário compreendem um ou mais dentre as seguintes: mensagens de correio eletrônico, mensagens instantâneas, mensagens de texto, postagens em blog, postagens em microblogs, postagens em sites da rede, chamadas telefônicas com voz e chamadas telefônicas com vídeo.
5. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as métricas temporais geradas compreendem um ou mais dentre as seguintes: tempo gasto nas localizações, tempo de espera para uma atração, tempo de espera para um restaurante, a frequência de visitas às localizações.
6. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:

meios para mineração de dados associados ao usuário e às localizações; e meios para obter os dados de localização.
7. Método caracterizado pelo fato de que compreende as etapas de:

receber dados de usuário (408) para um usuário (102) a partir de um ou mais dispositivos de computação, os referidos dados de usuário (408) recebidos descrevendo um ou mais dentre o seguinte: atividades do usuário (202) e comunicações do usuário (204);

analisar, por um processador (404), os dados de usuário (408) recebidos para identificar uma ou mais palavras-chaves de localização associadas aos dados de usuário (408) recebidos, as referidas palavras-chaves de localização correspondendo a uma ou mais localizações;

obter dados de localização para as localizações

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3/4 correspondendo às palavras-chaves de localização identificadas;

definir, pelo processador (404), uma ou mais associações (310) entre o usuário (102), as palavras-chaves de localização identificadas e os dados de localização obtidos; e armazenar, pelo processador (404), em uma área de memória (110), as associações (310) definidas como contexto do usuário para as localizações; e gerar, pelo processador (404), métricas temporais para as associações definidas pela análise dos dados do usuário.
8. Método, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:

selecionar ao menos um serviço baseado nas associações armazenadas; e fornecer o serviço selecionado ao usuário em uma ou mais das localizações.
9. Método, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:

criar uma ou mais marcas baseado nos dados de localização obtidos; e armazenar as marcas criadas com as associações armazenadas na área de memória.
10. Método, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:

determinar a localização atual do usuário;

selecionar ao menos uma das marcas criadas baseado na localização atual determinada; e apresentar uma interface do usuário ao usuário baseado nas marcas selecionadas.
11. Método, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:

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4/4 detectar a localização atual do usuário;

comparar a localização detectada com as palavras-chaves de localização;

selecionar pelo menos uma das associações baseado na comparação; e apresentar, ao usuário, pelo menos uma parte dos dados de localização correspondendo à associação selecionada.
12. Método, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que ainda compreende definir um ponto de interesse baseado nos dados de localização obtidos e nas métricas temporais geradas.
13. Método, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que ainda compreende modificar um ponto de interesse definido baseado nas métricas temporais geradas.
14. Método, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pelo fato de que as métricas geradas compreendem um ou mais dentre as seguintes: tempo gasto nas localizações, tempo de espera para uma atração, tempo de espera para um restaurante e frequência de visitas às localizações.
15. Método de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que as comunicações do usuário compreendem um ou mais dentre as seguintes: mensagens de correio eletrônico, mensagens instantâneas, mensagens de texto, postagens em blog, postagens em microblogs, postagens em sites da rede, chamadas telefônicas com voz e chamadas telefônicas com vídeo.