一天中的特定时间(诸如8AM)和一周中的特定一天(诸如星期一)的行程中心56A-C。在图3A的实例中，对于第一用户和第二用户的单行程中心56A-B分别可以表示第一用户和第二用户贯穿预定时间段在一周的特定那一天的当天的那个特定时间期间始终处于特定地理定位。相反，与第三用户相关联的多个行程中心56C可以表示在一周的特定那一天的当天的那个特定时间期间在第三用户的地理定位中的可变性。
[0036]在图3B的实例中，在星期一 9AM，与第二用户相关联的行程中心56B处于与如图3A的实例所示的当天先前的时间基本上相同的地理定位。与第一用户和第三用户相关联的多个行程中心56A和56C可以分别表不在一周的一天和特定时间中第一用户和第三用户的地理定位中的可变性。在图3C的实例中，与第三用户相关联的行程中心56C贯穿预定时间段在一周的特定那一天的当天的那个特定时间期间始终处于特定地理定位。与第一用户相关联的行程中心56A在比图3A至图3B的实例中示出的地理区域更小的地理区域内。在图3C的实例中，与第一用户和第三用户相关联的行程中心56A和行程中心56C分别在相对小的地理区域内。在【具体实施方式】中，当对于一周的特定一天的特定时间的定位读取被限制为相对小的地理区域时，行程中心56A-C可以确定与在图3A至图3C的实例中示出的详细水平相比行程中心56A-C为更高水平的精确度。
[0037]可以基于行程中心56A-C推断用户的基于时间的行程。在【具体实施方式】中，行程中心56A-C可以由社交网络系统或第三方系统被存储为横跨预定时间段的记录。作为实例并非限制性方式，行程中心56A-C可以显示为过去时间的动画序列或离散回放的行程中心56A-C从而形成与用户相关联的行程中心56A-C的模式。社交网络系统或第三方系统可以确定与一个或多个行程中心56A-C对应的地点。作为实例并非限制性方式，社交网络系统或第三方系统可以访问企业信息的数据库并且使一个或多个行程中心56A-C与特定企业相关联。在【具体实施方式】中，可以通过计算与特定时间对应的地理定位质心处于与特定地理定位对应的特定行程中心56A-C内的百分比来估计用户在一周中的特定一天的特定时间在特定地理定位的可能性。作为实例并非限制性方式，如果与第一用户相关联的行程中心56A包含与一天中的特定时间对应的10个地理定位质心中的8个地理定位质心，则社交网络系统或第三方系统可以推断第一用户在一周中的特定一天的当天的特定时间期间处于行程中心56A的确定性为80%。
[0038]如上所述，可以至少部分地基于用户的基于时间的行程来推断用户的信息。作为实例并非限制性方式，如图3A的实例所示，社交网络系统或第三方系统可以至少部分地基于第一用户在星期一 8AM具有单行程中心56A来推断第一用户的家庭定位是旧金山中的特定定位。如另一实例，如图3B至图3C的实例所示，社交网络系统或第三方系统可以至少部分地基于行程中心56A的可变性来推断第一用户可能通勤去工作。作为实例并非限制性方式，社交网络系统或第三方系统可以访问数据库来确定行程中心56A与特定的高速公路对应并且推断第一用户通勤去工作地点。另外，社交网络系统和第三方系统可以如图3D的实例所示基于在工作时间(诸如1PM)期间具有在相对小的地理区域内的行程中心56A并且将与行程中心56A对应的地理定位与存储在社交网络系统或第三方系统的一个或多个数据库中的工作地点建立联系来推断第一用户的工作地点。
[0039]如上所述，响应于特定用户偏离所推断出的基于时间的行程，可以向与该特定用户有关系的用户发送通知。在【具体实施方式】中，社交网络系统或第三方系统从行程中心56A-C的模式中确定具有离用户的当前地理定位最小距离的特定行程中心56A-C。社交网络系统或第三方系统可以确定在该模式的特定行程中心56A-C和当前地理定位之间的距离，并且响应于在特定行程中心56A-C和当前地理定位之间的距离大于预定偏离阈值来向一个或多个其他用户发送通知。作为实例并非限制性方式，如图3D的实例所示，响应于第一用户在星期一 IPM具有在旧金山的、偏离表示第一用户在那一天和时间正常处于门洛帕克的行程中心56A的定位读取，可以向与第一用户有“朋友”关系的用户发送通知。另外，在与第一用户有关系的用户的当前地理定位和第一用户的当前地理定位之间的距离比预定临近阈值更短，可以向与第一用户有关系的用户发送通知。作为实例并非限制性方式，可以向当前地理定位在旧金山的“朋友”发送第一用户由于处于旧金山而偏离他的行程的通知。
[0040]图4示出示例性移动设备。在【具体实施方式】中，客户端系统可以是如上所述的移动设备130。本公开内容考虑米用任何合适物理形式的移动设备130。在【具体实施方式】中，移动设备130可以是如下所述的计算系统。作为示例并非限制性方式，移动设备130可以是单板计算机系统(SBC)(诸如，电脑模组(computer-on-module) (COM)或系统模组(system-on-module) (SOM))、便携式计算机或笔记本计算机系统、移动电话、智能电话、个人数字助理(PDA)、平板计算机系统、或这些的两个或更多个的组合。在【具体实施方式】中，移动设备130可以具有作为输入部件的触摸传感器12。在图3的实例中，触摸传感器12合并在移动设备130的前表面上。在电容式触摸传感器的情况下，可能有两种类型的电极:发射型和接收型。这些电极可以连接至被设计为利用电脉冲驱动发射电极和测量由接触或者邻接输入所引起的接收电极的电容的变化的控制器。在图4的实例中，一个或多个天线14A至14B可以合并到移动设备130的一侧或多侧。天线14A至天线14B是将电流转换为无线电波的部件，并且反之亦然。在信号的传输期间，传输器将振荡射频(RF)电流施加于天线14A至天线14B的端子，并且天线14A至天线14B将所施加的电流的能量作为电磁(EM)波福射。在信号的接收期间，天线14A至天线14B在天线14A至天线14B的端子处将入射的EM波的功率转换为电压。电压可以被传输到接收器用于扩大。
[0041]如上所述，社交网络系统或第三方系统可以使用激活信号轮询或“ping”移动设备130来获得定位信息。作为实例并非限制性方式，社交网络系统可以通过发送激活信号激活移动设备130的定位服务以轮询由移动设备130实行的应用来获得定位数据。可以使用无线通信协议(诸如，W1-FI或者第三代移动通信技术(3G))传输激活信号，并且通过一个或多个天线14A至天线14B由移动设备130接收激活信号。在【具体实施方式】中，移动设备130的定位服务可以使用定位确定的一个或多个方法，诸如，使用一个或多个蜂窝塔的定位，与W1-FI热点相关的众包(crowd-sourced)定位信息，或者移动设备130的GPS功能。
[0042]如上所述，社交网络系统或第三方系统可以在预定采样持续时间结尾将激活信号传输至由移动设备130实行的应用程序。应用程序可以响应于接收传输信号将所获取的定位数据和其他相关数据传输至社交网络系统或第三方系统。在【具体实施方式】中，在定位数据获取期间将额外的定位服务激活信号周期性地传输到移动设备130从而在获取定位数据之前防止应用程序回到睡眠模式。如上所述，社交网络系统或第三方系统可以基于移动设备130是否是静止的或移动的来调整发送至移动设备130的数据量。在【具体实施方式】中，当接收保持使移动设备130的应用程序激活长达预定采样持续时间的一个或多个定位服务激活信号时，移动设备130的定位服务被激活长达预定采样持续时间。
[0043]应用程序响应于接收定位服务激活信号来激活移动设备130的定位服务。在【具体实施方式】中，移动设备130的定位服务可以使用定位确定的一个或多个方法，诸如，使用一个或多个蜂窝塔的定位，与W1-FI热点相关的众包(crowd-sourced)定位信息，或者移动设备130的GPS功能。在【具体实施方式】中，移动设备130的应用程序可以传输定位数据及其他相关的数据，例如来自附近的蜂窝塔的信号强度。在【具体实施方式】中，移动设备130的操作系统(OS)可以通过由移动设备130的定位服务使用的各种方法仲裁收集数据。作为实例并非限制性方式，移动设备130的地点服务使用的方法可以至少部分地取决于定位测量的预定采样持续时间。作为实例并非限制性方式，应用程序可以至少部分地根据移动设备130是否在预定采样持续时间内能够获取GPS数据来使用GPS数据作为定位信息的主要来源。如另一实例，如果移动设备130不能在预定采样持续时间内获取GPS数据，则应用程序可以使用一个或多个蜂窝塔或者W1-FI热点确定的定位。虽然本公开内容描述使用定位确定的特定方法的定位服务，但是本公开内容考虑使用任何合适的方法或者定位检测的方法的组合的定位服务。
[0044]在【具体实施方式】中，在移动设备130上实行的应用程序接收激活信号，该激活信号从睡眠模式唤醒应用程序并且激活移动设备130的定位服务长达预定采样持续时间(诸如10秒)。如上所述，社交网络系统或第三方系统可以根据移动设备130的行进距离调整轮询频率(即，信号传输之间的时间间隔)和采样持续时间。预定采样持续时间至少部分地取决于所希望的定位数据的准确度。增加预定采样持续时间增加移动设备130的定位的准确度，至少部分地由于应用程序具有获取GPS数据的较高的可能性或者能够获取更加详细的GPS数据的定位服务。
[0045]图5示出用于分组周围环境定位更新的示例性方法。该方法可以在步骤300处开始，在此，计算设备从与用户相关联的移动计算设备接收定位数据。在【具体实施方式】中，定位数据可以包括自动地且不用用户手动输入而发送的一个或多个定位读取。步骤302将定位数据表示为一个或多个地理定位数据点。在【具体实施方式】中，这种表示可以至少部分地基于在定位读取和地理定位数据点之间的距离。在步骤304处，计算设备将一个或多个地理定位数据点分组为一个或多个地理定位集群，这时该方法可以结束。在【具体实施方式】中，分组可以至少部分地基于在每个地理定位集群的地理定位质心和每个地理定位数据点之间的距离。虽然本公开描述并且示出如以特定顺序发生的图5的方法的特定步骤，但是本公开考虑了以任何合适顺序发生的图5的方法的任何合适步骤。而且，虽然本公开描述并且示出执行图5的方法的特定步骤的特定部件，但是本公开考虑了执行图5的方法的任何合适步骤的任何合适部件的任何合适组合。
[0046]图6示出用于行程估计的示例性方法。该方法可以在步骤310处开始，在此，计算设备确定一个或多个地理定位集群的每一个的地理定位质心。在【具体实施方式】中，地理定位质心与其地理定位集群内一个或多个地理定位数据点对应。地理定位数据点可以代表从与用户相关联的移动计算设备中的一个或多个定位读取。地理定位质心可以至少部分地基于在一周中的特定一天的当天的特定时间期间获得的定位读取。在【具体实施方式】中，定位数据包括自动地且不用用户手动输入而发送的一个或多个定位读取。步骤312通过计算设备将一个或多个地理定位质心分组到一个或多个组中。在步骤314处，计算设备至少部分地基于在每个组内的多个地理定位质心确定基于时间的行程，这时该方法可以结束。尽管本公开内容描述并且示出如以特定顺序发生的图6的方法的特定步骤，但是本公开内容考虑了以任何合适顺序发生的图6的方法的任