基于用户人口统计的数据预取的制作方法
【专利摘要】提供了预取内容数据(470)和将内容数据(470)存储在移动设备(330)中的机制。接收移动设备(330)的标识符和移动设备(330)的地点(434)。根据移动设备(330)的标识符获取有关移动设备(330)的用户(430)的人口统计信息(432)。将用户(430)的人口统计信息(432)与其他用户(410，420)的人口统计信息(412，422)相比较，以识别人口统计信息与移动设备(330)的用户(430)的人口统计信息(432)相似的一个或多个类似用户(410，420)。根据移动设备(330)的地点和一个或多个类似用户(410，420)的识别，识别要发送给移动设备(330)的内容数据(470)。将内容数据(470)发送给移动设备(330)以便存储在移动设备(330)中。
【专利说明】基于用户人口统计的数据预取
【技术领域】
[0001] 本申请一般设及改进的数据处理装置和方法，尤其设及根据用户人口统计进行数 据预取的机制。
【背景技术】
[0002] 移动互联网的使用近年来随着智能手机、平板电脑和其它移动设备已经成为主流 计算和通信设备而飘升。与将该样的设备用于语音通信和交换语音消息相反，占主导地位 的使用趋势是将移动设备用于经由万维网数据连线访问网站和富媒体，例如，电视节目、电 影、和音乐。各种移动应用程序或"app"可W用于访问该样的内容。而且，越来越多的用户 在访问作为利用他们的移动设备扫描条形码（例如，印刷广告中的快速响应怕时或微软标 签）和/或捕获图像（例如，使用谷歌眼镜（Google Goggles?)的结果的媒体内容，W了解 更多有关产品和地点的信息。
[0003] 所有该些趋势正导致移动网络上的拥塞越来越严重。该降低了网络性能，转而降 低了经由移动设备消费媒体时用户体验的质量。其结果是，开发出了在物理上与使用点接 近地存储频繁访问文件的副本的数据高速缓存机制。该样的数据高速缓存机制可W在美国 专利第6, 871，236号和美国专利申请公告第2009/0326810和2010/0088614号中找到。
【发明内容】
[0004] 在一个例示性实施例中，提供了在数据处理系统中预取内容数据和将内容数据存 储在移动设备中的方法。该方法包含在数据处理系统中从移动设备接收移动设备的标识符 和移动设备的地点。此外，该方法还包含由数据处理系统根据移动设备的标识符获取有关 移动设备的用户的人口统计信息。另外，该方法还包含由数据处理系统将该用户的人口统 计信息与其他用户的人口统计信息相比较，W识别人口统计信息与移动设备的用户的人口 统计信息相似的一个或多个类似用户。而且，该方法还包含由数据处理系统根据移动设备 的地点和一个或多个类似用户的识别，识别要发送给移动设备的内容数据。另外，该方法还 包含由数据处理系统将内容数据发送给移动设备W便存储在移动设备中。
[0005] 在其它例示性实施例中，提供了包含具有计算机可读程序的计算机可用或可读介 质的计算机程序产品。该计算机可读程序当在计算设备上执行时，使计算设备可W执行上 面就方法例示性实施例概括的操作的各种操作和组合操作。
[0006] 在又一个例示性实施例中，提供了一种系统/装置。该系统/装置可W包含一个 或多个处理器和与该一个或多个处理器禪合的存储器。该存储器可W包含当被一个或多个 处理器执行时，使一个或多个处理器可W执行上面就方法例示性实施例概括的操作的各种 操作和组合操作的指令。
[0007] 本发明的该些和其它特征和优点将在本发明的示范性实施例的如下详细描述中 得到描述，或鉴于本发明的示范性实施例的如下详细描述，对于本领域的普通技术人员来 说是显而易见的。
【专利附图】
【附图说明】
[000引当结合附图阅读时，参照例示性实施例的如下详细描述将最佳地了解本发明及其 优选使用方式和进一步目的和优点，在附图中：
[0009] 图1描绘了可W实现例示性实施例的一些方面的示例分布式数据处理系统的图 形表示；
[0010] 国2是可W实现例示性实施例的一些方面的示例数据处理系统的框图；
[0011] 图3是实现一个例示性实施例的一些方面的服务器计算设备及其主要操作元件 的示例框图；
[0012] 图4A是例示依照一个例示性实施例进行社交网络评分操作的主要操作元件的示 例框图；
[0013] 图4B是例示依照一个例示性实施例进行社交网络通信链路分析的主要操作元件 的示例框图；
[0014] 图5是概括依照一个例示性实施例为万维网浏览活动进行内容数据的基于人口 统计预取的示例操作的流程图；
[0015] 图6是概括依照一个例示性实施例为标签扫描活动进行内容数据的基于人口统 计预取的示例操作的流程图；
[0016] 图7是概括依照一个例示性实施例，作为预取操作的一部分选择要发送给用户的 移动设备、与同特定用户的人口统计类似的人口统计群相联系的内容数据项的示例操作的 流程图；
[0017] 图8是概括依照一个例示性实施例，为将社交联网因素用作确定人口统计群的相 似性的基础的标签扫描活动进行内容数据的基于人口统计预取的示例操作的流程图；W及
[0018] 图9是概括依照一个例示性实施例，作为预取操作的一部分选择要发送给用户的 移动设备、与同特定用户的人口统计类似的人口统计群相联系的内容数据项的示例操作的 流程图。
【具体实施方式】
[0019] 例示性实施例提供了基于移动用户人口统计的数据预取的机制。例示性实施例的 机制根据如下若干因素主动地和自动地将网页内容、媒体、应用程序和其它数据网络可用 文件下载到移动计算/通信设备，例如，智能手机、平板电脑等；（1)移动设备用户的当前或 预测地点；（2)与潜在感兴趣的内容/应用程序相联系的物理地点；（3)用户与包括社交网 络特点的用户、访问过内容/应用程序的其他用户的人口统计相似性；W及（4)适合（例 如，较快、较便宜、免费）发送数据的无线网络的状态、可用性、和/或偏爱。
[0020] 例如，考虑如下情形。智能手机用户前往车展参观遇到一群朋友。用户的朋友是 他的电子社交网络的成员，正在拍摄和张贴某些汽车的照片，并且还与将智能手机用户同 与各种车辆相联系的信息提供应用程序和媒体联系的QR标签交互。众所周知，用户在车展 附近通常会感受到数据连接差。
[0021] 本文所述的例示性实施例经由与其在车展上的朋友的地点跟踪和监视交互来预 测用户正在接近车展。用户如与处在车展的相同地点中、和可能被过滤成只包括处在与当 前用户相同的社交网络中的用户的其他用户相比的人口统计可w用于进一步识别当前用 户可能感兴趣的最相关信息。因此，在到达低连接性的区域之前预取和在用户的移动设备 中高速缓存如反映在社交网络中的其朋友的活动所指、在展览会上的用户最有可能访问的 媒体和应用程序。该种媒体是地点和时间相关的。不高速缓存与其它QR标签有关的媒体。 在一个例示性实施例中预取和高速缓存的信息可用户不可访问信息直到他扫描相关 QR标签、或进行检索信息的必须操作的方式存储在移动设备中，从而使例示性实施例的机 制与特定营销模式匹配。当然，该不是必需的，而是，可W使用户在进行任何该样的行为或 操作之前经由他的移动设备获得该信息。因此，根据用户移动设备的物理地点、与潜在感兴 趣的内容/应用程序相联系的物理地点、用户的人口统计、和适合（例如，较快、较便宜、免 费）发送数据的无线网络的状态、可用性、和/或偏爱自动识别和下载下载到移动设备的信 息。
[0022] 如上所述，已经开发出了在物理上处在使用点附近的计算设备上高速缓存频繁访 问文件的机制。但是，该样的高速缓存解决方案的主要缺点是该些解决方案只考虑了用户 的地点或明确信息偏爱。该些高速缓存解决方案完全忽略了现在往往与移动设备和服务的 使用相联系的大量用户"社交"信息。此外，大多数高速缓存解决方案重点关注在网络中的 某些地方，例如，在边缘服务器上存储感兴趣的内容。但是，对于与网络的移动连接性差的 情形该是不够的。
[002引例示性实施例通过利用用户人口统计信息、实时社交网络活动、地点信息、和网络 状况信息将信息预取到移动设备减轻地点相关的网络拥塞。该种高速缓存技术比其它高速 缓存技术更加量身定制。此外，例示性实施例提高了试图使用移动网络输送地点相关信息 的商家（例如，营销人员、广告商、销售商等）的服务。
[0024] 本领域的普通技术人员应该懂得，本发明的一些方面可W具体化成系统、方法或 计算机程序产品。于是，本发明的一些方面可W采取本文一般可W统称为"电路"、"模块"或 "系统"的完全硬件实施例、完全软件实施例（包括固件、驻留软件、微码等）、或组合软件和 硬件方面的实施例的形式。而且，本发明的一些方面可W采取具体化在含有具体化在上面 的计算机可用程序代码的任何一种或多种计算机可读介质中的计算机程序产品的形式。
[0025] 可W利用一种或多种计算机可读介质的任何组合。计算机可读介质可W是计算 机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可W是，例如，但不是限于， 电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、设备、或上述的任何适当组合。计算机可读存储 介质的更具体例子（非穷举列表）包括如下：含有一根或多根电线的电连线、便携式计算 机磁盘、硬盘驱动器、随机访问存储器（RAM)、只读存储器（ROM)、可擦除可编程只读存储器 (EPROM或闪速存储器）、光纤、便携式光盘只读存储器（CD-ROM)、光存储设备、磁存储设 备、或上述的任何适当组合。在本文件的背景下，计算机可读存储介质可W是可W包含或存 储供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合的程序的任何有 形介质。
[0026] 计算机可读信号介质可W包括计算机可读程序代码具体化在其中，例如，在基带 中或作为载波的一部分的传播数据信号。该样的传播信号可W采取多种多样形式的任何一 种形式，包括但不限于电磁形式、光形式、或它们的任何适当组合。计算机可读信号介质可 W是不是计算机可读存储介质和可W传送、传播、或输送供指令执行系统、装置或设备使用 或与指令执行系统、装置或设备结合的程序的任何计算机可读信号介质。
[0027] 具体化在计算机可读介质上的程序代码可W使用任何适当介质发送，该样的介质 包括但不限于无线、有线、光纤、射频（R巧等，或上述的任何适当组合。
[002引执行本发明的一些方面的操作的计算机程序代码可-种或多种编程语言的 任何组合形式编写，该样的编程语言包括像化va?、Smalltalk?、C++等那样的面向对象编 程语言、和像"C"编程语言或类似编程语言那样的传统过程编程语言。程序代码可W完全 在用户计算机上，部分在用户计算机上，作为独立软件包，部分在用户计算机上和部分在远 程计算机上，或完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情形下，远程计算机可W通过 包括局域网（LAN)或广域网（WAN)的任何类型网络与用户计算机连接，或可W与外部计算 机连接（例如，通过使用互联网服务提供商的互联网）。
[0029] 本发明的一些方面将在下面参考按照本发明的例示性实施例的方法、装置（系 统）和计算机程序产品的例示性流程图和/或框图来描述。要明白的是，例示性流程图和/ 或框图的每个方框、和例示性流程图和/或框图中的方框的组合可W通过计算机程序指令 来实现。可W将该些计算机程序指令提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处 理装置的处理器形成一台机器，W便经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行 的指令形成实现规定在流程图和/或框图的一个或几个方框中的功能/动作的器件。
[0030] 该些计算机程序指令也可W存储在可W指示计算机、其它可编程数据处理装置或 其它设备W特定方式起作用的计算机可读介质中，W便存储在计算机可读介质中的指令形 成包括实现规定在流程图和/或框图的一个或几个方框中的功能/动作的指令的制品。
[0031] 也可W将计算机程序指令装载到计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备 上，使要在计算机、其它可编程装置或其它设备上执行的一系列操作步骤形成计算机实现 进程，W便在计算机或其它可编程装置上执行的指令提供实现规定在流程图和/或框图的 一个或几个方框中的功能/动作的进程。
[0032] 图形中的流程图和框图例示了按照本发明的各种实施例的系统、方法和计算机程 序产品的可能实现的架构、功能、和操作。关于该一点，流程图或框图中的每个方框可能代 表包括实现指定逻辑功能的一条或多条可执行指令的代码的模块、片段、或一部分。还应该 注意到，在一些可替代实现中，标注在方框中的功能可能未按标注在图形中的次序发生。例 如，相继显示的两个方框事实上可能几乎同时执行，或取决于所牵设的功能，该些方框有时 可能按相反的次序执行。还要注意到，框图和/或例示性流程图的每个方框，W及框图和/ 或例示性流程图中的方框的组合可W由执行指定功能或动作的基于专用硬件系统、或专用 硬件和计算机指令的组合体执行。
[0033] 因此，例示性实施例可W用在许多不同类型的数据处理环境中。为了提供描述例 示性实施例的特定元件和功能的背景，在下文中提供图1和2作为可W实现例示性实施例 的一些方面的示例环境。应当懂得，图1和2只是例子，而无意宣称或暗示有关可W实现本 发明的一些方面或实施例的环境的任何限制。可W不偏离本发明的精神和范围地对描绘的 环境作许多修改。
[0034] 图1描绘了可W实现例示性实施例的一些方面的示例分布式数据处理系统的图 形表示。分布式数据处理系统100可W包括可W实现例示性实施例的一些方面的计算机的 网络。分布式数据处理系统100包含至少一种网络102,该网络102是用于提供一起连接在 分布式数据处理系统100内的各种设备和计算机之间的通信链路的媒体。该网络102可w 包括像电线、无线通信链路、或光纤那样的连线。
[0035] 在描绘的例子中，服务器104和服务器106与存储单元108 -起与网络102连接。 另外，客户机110、112和114也与网络102连接。该些客户机110、112和114可W是，例如， 个人计算机、网络计算机等。此外，服务器104、106可W经由网络102和一种或多种无线通 信网络130与移动设备120、122和124通信。移动设备120、122和124可W是当前已知的 或W后开发的任何类型移动通信/计算设备。例如，移动设备120、122和124可W是平板 电脑、移动电话、智能手机、膝上型电脑等。无线通信网络130可W是像，例如，无线3G或 4G数据网络那样的蜂窝式网络、无线数据网络等。
[0036] 在描绘的例子中，服务器104向客户机110、112和114和/或移动设备120、122 和124提供像引导文件、操作系统映像、应用程序、媒体内容、媒体文件那样的数据，W促进 包括电子邮件、即时消息、和/或IP电话（Vol巧通信等的各种类型基于数据通信。在描绘 的例子中客户机110、112和114和移动设备120、122和124是服务器104的客户机。分布 式数据处理系统100可W包括未示出的另外服务器、客户机和其它设备。
[0037] 在描绘的例子中，分布式数据处理系统100是代表使用传输控制协议/互联网协 议（TCP^W成套协议相互通信的网络和网关的全球集合的带有网络102的互联网。在互联 网屯、脏的是由路由数据和消息的成千上万商业、政府、教育和其它计算机系统组成的主要 节点或主计算机之间的高速数据通信线的骨干。当然，分布式数据处理系统100也可W实 现成包括像，例如，内联网、局域网（LAN)、广域网（WAN)等那样的许多不同类型网络。如上 所述，图1旨在作为一个例子，而不是作为本发明的不同实施例的架构限制，因此，就可W 实现本发明的例示性实施例的环境而言，显示在图1中的具体元件不应该被认为是限制。 [003引图2是可W实现例示性实施例的一些方面的示例数据处理系统的框图。数据处理 系统200旨在例示可W实现例示性实施例的各种方面的一般数据处理系统，该样，可W代 表许多不同类型计算设备的任何一种。例如，数据处理系统200可W是实现本发明的例示 性实施例的过程的计算机可用代码或指令可能处在其中、像图1中的客户机106那样的服 务器计算机的例子。图2中的数据处理系统可W进一步实现成像移动设备120那样的移动 设备的一部分，W便移动设备120能够进行包括处理和输出媒体内容、执行应用程序、处理 数据文件等的计算操作。数据处理系统200同样可W是像，例如，图1中的客户机110那样 的客户计算系统。
[0039] 在描绘的例子中，数据处理系统200应用包括北桥和存储器控制器集线器（NB/ MCH) 202和南桥和输入/输出（I/O)控制器集线器（SB/ICH) 204的集线器架构。处理单元 206、主存储器208、和图形处理器210与NB/MC肥02连接。图形处理器210可W通过加速图 形端口（AGP)与NB/MC肥02连接。
[0040] 在描绘的例子中，局域网（LAN)适配器212与SB^O1204连接。音频适配器 216、键盘和鼠标适配器220、调制解调器222、只读存储器（ROM) 224、硬盘驱动器（皿D) 226、 CD-ROM驱动器230、通用串行总线扣SB)端口和其它通信端口 232、和PCI/PCIe设备234通 过总线238和总线240与SB^O1204连接。PCI/PCIe设备可W包括，例如，W太网适配器、 附加卡、和用于笔记本电脑的PC卡。PCI使用卡总线控制器，而PCI不用。R0M224可W是， 例如，闪速基本输入/输出系统炬10巧。
[004U 皿D226和CD-ROM驱动器230通过总线240与SB/1CH204连接。皿D226和CD-ROM 驱动器230可W使用，例如，集成驱动电子设备（I呢）或串行高级技术附件（SATA)接口。超 级I/0(SI0)设备236可W与SB/1C肥04连接。
[0042] 操作系统运行在处理单元206上。操作系统协调和提供图2中的数据处理系统 200内各种组件的控制。作为客户机，操作系统可W是像Microsoft"的Windows 7'i'那样 的商用操作系统。像化va?编程系统那样的面向对象编程系统可W结合操作系统来运行， 提供从在数据处理系统200上执行的化va?程序或应用程序到操作系统的调用。
[0043] 作为服务器，数据处理系统200可W是，例如，运行高级交互互执行（AIX?)操 作系统或LINUX?操作系统的巧M?eServer?System P?计算机系统。数据处理系统200 可W是在处理单元206中包括多个处理器的对称多处理器（SM巧系统。可替代地，可W应 用单个处理器系统。
[0044] 操作系统、面向对象编程系统、和应用程序或程序的指令处在像皿D226那样的存 储设备上，W及可W装载到主存储器208中供处理单元206执行。本发明的例示性实施例 的过程可W由处理单元206使用计算机可用程序代码来执行，该计算机可用程序代码可W 处在像，例如，主存储器208、R0M224那样的存储器中或在，例如，一个或多个外围设备226 和230中。
[0045] 像如图2所示的总线238或总线240那样的总线系统可W由一条或多条总线组 成。当然，总线系统可W使用为在附在通信结构或架构上的不同组件或设备之间传送数据 而提供的任何类型通信结构或架构来实现。像图2的调制解调器222或网络适配器212那 样的通信单元可W包括用于发送和接收数据的一个或多个设备。存储器可W是，例如，主存 储器208、R0M224、或像在图2中的NB/MC肥02中所找到那样的高速缓存。
[0046] 本领域的普通技术人员要懂得，图1和2中的硬件可W随实现而变。除了描绘在 图1和2中的硬件之外，或取代描绘在图1和2中的硬件，可W使用像闪速存储器、等效非 易失性存储器、或光盘驱动器等那样的其它内部硬件或外围设备。此外，例示性实施例的过 程可W不偏离本发明的精神和范围地应用于多处理器数据处理系统，而不是前述的SMP系 统。
[0047] 如上所述，应该注意到，数据处理系统200可W采取包括客户机计算设备、服务器 计算设备、平板电脑、膝上型电脑、移动电话（智能手机）或其它通信设备、个人数字助理 (PDA)等的许多不同类型数据处理系统的任何一种的形式。在一些例示性例子中，数据处理 系统200可W是配有闪速存储器W便提供存储例如操作系统文件和/或用户生成数据的非 易失性存储器的便携式计算设备。基本上，数据处理系统200可W是没有架构限制的任何 已知或W后开发的数据处理系统。
[0048] 如上所讨论，例示性实施例提供了预取信息、内容、数据等，并根据移动设备的地 点或预测地点、要分发给与该地点或预测地点相联系的移动设备的信息、内容、或数据、移 动设备的用户的人口统计、信息、内容或数据的目标接收者的人口统计、处在与移动设备的 用户相同或相似的社交网络群中的用户的人口统计、通信网络拥塞和偏爱等将数据发送给 移动设备的机制。该样，例示性实施例的一些方面可W在服务器计算设备中实现，W促进信 息、内容、数据等的预取和根据该些准则将信息、内容、数据等推向移动设备。例示性实施例 的其它方面可w在移动设备本身中实现，w便w用户可马上访问，或用户进行访问数据的 相应访问操作之前不可访问的方式存储推动的信息、内容、数据等，该样的操作可能取决于 移动设备的地点或移动设备的预测地点。
[0049] 图3是实现一个例示性实施例的一些方面的服务器计算设备及其主要操作元件 的示例框图。如图3所示，服务器计算设备300包括主判定引擎310、数据分类引擎312、 社交网络活动评分引擎314、政策引擎316、用户政策数据库318、移动网络信号质量数据 库320、用户人口统计和历史数据库322、社交网络应用程序/数据库324、内容数据数据库 326、和内容数据标签和地标数据库328。服务器300经由一种或多种网络340与一个或多 个移动设备330-334禪合，该网络340可W包括一种或多种无线通信网络和一种或多种数 据网络（有线和/或无线）。
[0化0] 如下文更详细所述，主判定引擎310根据各种人口统计、地点、政策、社交网络、 和通信网络信息进行有关将哪个信息、内容、数据等发送给移动设备的基本判定和相关操 作。主判定引擎310根据数据分类引擎312、社交网络活动评分引擎314、和政策引擎316 生成的分类、评分、和政策结果进行它的判定作出操作。该些引擎作用在从各种信息源 320-328获得的信息和从移动设备330-334获得的信息上。
[0化1] 根据各种引擎312-316生成的结果，主判定引擎310选择要发送给相应移动设备 330-334的信息、内容、或数据等（下文称为内容数据）。内容数据可W是数据文件、应用程 序、媒体文件等。移动设备330-334将发送给它们的内容数据存储在移动设备330-334的 本地存储设备中。可W使移动设备330-334的用户马上可获得内容数据，或可安全模 式存储内容数据，W便在为访问具体内容数据进行移动设备330-334的特定操作之前不能 访问内容数据。例如，特定操作可W是扫描特定标签、条形码、或与内容数据相联系的其它 物理标识符，例如，真实地存在于产品的包装、设备、广告、标牌等上的QR标签或条形码。在 一个例子中，内容数据可安全模式存储在移动设备330-334中，但当用户使用移动设 备330-334的照相机扫描QR标签时，相应QR扫描应用程序将检测QR扫描应用程序要检 索的内容数据的标识符，在本地存储体中检验内容数据，并且如果已经发送和在移动设备 330-334中存储了内容数据，则从本地存储体中检索内容数据，而不是开始经由无线网络检 索内容数据。该样，使内容数据得到更迅速检索和更迅速地再现在移动设备330-334上。 [0化2] 如上所述，主判定引擎310利用通过引擎312-316进行的分析获得的结果。引擎 312-316作用在从各种信息源320-328和移动设备330-334获得的数据上。移动网络信号 质量数据库320存储有关各种地理位置上的移动网络的信号质量的历史信息。移动网络信 号质量信息可在本领域中公知的许多方式的任何一种收集，因此该里不提供更详细说 明。该种信息可W与从移动设备330-334获得的当前地点信息一起被主判定引擎310用于 确定移动设备330-334当前是否在信号质量可能变差或有可能使移动设备330-334的用户 难W访问非远程地处在移动设备330-334上的内容数据的无线网络区域中、正走向该无线 网络区域、W该无线网络区域为目的地、或要不然在该无线网络区域附近。例如，如果信号 质量足够低，则用户可能无法在那个地点上经由无线网络访问数据网络来获取作为扫描标 签、在互联网上冲浪等的结果的信息。
[0053] 用户人口统计和历史数据库322存储与移动设备和/或客户机计算设备的用户有 关的人口统计和可能历史信息，W及人口统计群的人口统计信息，W便用在确定人口统计 群联系中。也就是说，可W根据相似人口统计，例如，55岁或更老的用户、具有$50, 000. 00 或更高的年收入水平的用户、有孩子的用户等建立各种群体。此外，可能存在组合不止一种 人口统计的人口统计群，例如，55岁或更老的男姓、具有$50, 000. 00或更高的年收入水平 的女姓、30岁或更老、有孩子、和每年挣至少$50, 000. 00的男姓。当然，可W不偏离例示性 实施例的精神和范围地为一种或多种人口统计的任何组合定义人口统计群。
[0化4] 用户人口统计和历史数据库322可W为每个用户存储人口统计，并且如有必要， 可W自动更新像，例如，年龄那样的那些人口统计的某些方面。人口统计最初可W由用户输 入用户人口统计和历史数据库322中，或可W从用户移动设备的用户注册、运行在用户移 动设备上的应用程序、或收集有关用户的人口统计信息的任何其它机构中自动收集。该种 人口统计信息规定了包括像种族、年龄、年收入、子女数、婚姻状况、兴趣爱好，W及其它各 种好恶等那样的特征的各种注册用户的各种标准特征。可W不偏离例示性实施例的精神和 范围地使用将用户归类成该些特征的各种类别和将那些特征与其它用户或用户群匹配的 任何人口统计信息。该种人口统计信息可W W类似于最初收集人口统计信息的自动方式周 期性更新和/或可W由用户人工更新。
[0化5] 可替代地，用户的人口统计信息可W本地地存储在用户的移动设备330中，并且 可W周期性地将人口统计信息与移动设备所处的特定背景，例如，地理位置、参与的特定事 件等有关的部分发送给主判定引擎310。所谓的特定背景指的是用户的移动设备330当前 所处的特定环境或根据用户的移动设备330的当前行迹预计用户的移动设备330将会到达 的特定环境。该背景通过用户的当前设置/环境来定义。背景的例子包括"在工作场所"、 "在教室中"、"在家里"等。例如，用户在家里与在工作时可能呈现不同偏好。
[0化6] 根据用户的移动设备330所处或预计用户的移动设备330将会到达的环境，可W 确定可能与那些地点相联系的各种内容数据，W及在将该个内容数据与用户匹配时可能感 兴趣的人口统计信息的类型。根据该种信息，可W确定什么人口统计信息对于从用户的移 动设备中检索来说是重要的，W及其结果是，可W将用户的人口统计信息存储在移动设备 中的部分发送给主判定引擎310。
[0057] 可W存储在用户人口统计和历史数据库322中的历史信息可W是指示用户访问 过或有可能感兴趣的内容数据的类型的任何历史信息。该种历史信息可W是，例如，用户经 由他们的移动设备330访问的内容数据的历史、移动设备330的互联网浏览器应用程序的 浏览历史、在当前时段之前的给定时段内用户的移动设备330所在的地点等。
[0化引社交网络应用程序/数据库324提供使用户可W通过社交联网协议相互交互的应 用程序。例如，社交网络应用程序可W是进行电子邮件通信、即时消息通信、博客、各种类型 的网站张贴、语音数据通信等的应用程序。社交网络应用程序/数据库324可W如图所示 是服务器300本地的，或可W配备在可能远离服务器300和可能经由一种或多种网络340 与服务器300通信的一个或多个其它计算设备上。
[0化9] 社交网络应用程序/数据库324存储有关用户的社交群联系的信息，W及在社 交群的用户之间交换的通信的日志。该种信息与来自其它信息源320-328和移动设备 330-334的信息一起，被社交网络活动评分引擎314和主判定引擎310用于确定移动设备 330-334的用户最有可能访问什么内容数据，W及根据该样的确定将该种内容数据预取到 移动设备330-334。
[0060] 例如，社交网络应用程序324的用户可w加入专属于特定电视节目，例如，星际迷 航（Star Trek?)等的粉丝的社交群。用户像通过登录到服务器300上和请求加入然后可 W启动检索或传送人口统计信息的过程的特定社交群中那样，通过提供个人信息，例如，姓 名、地址、电话号码等，或要不然从用户的无线设备上载人口统计信息或开始传送或查找用 户人口统计和历史数据库322中的该种人口统计信息向社交网络应用程序324注册。用户 然后可W通过交换像电子邮件消息、即时消息、博客帖子、新闻组张贴、语音消息等那样的 通信与作为相同社交群的成员的其他用户交互。可W存储该些通信的日志，包括例如提交 通信的用户的标识符、通信的内容、和可W用在确定通信的性质中的其它元数据。例如，可 W将该种日志存储在社交网络应用程序/数据库324中和/或存储在移动设备330-334中。 如果存储在移动设备330-334中，该日志可W只包括到/来自移动设备330-334的用户的 通信。
[0061] 如下文更详细所述，该些通信的日志可W用于进一步过滤要预取和发送给移动 设备330-334的内容数据。例如，可W通过将移动设备330-334的用户的人口统计信息与其 它用户和/或建立的人口统计群相比较识别内容数据的超集。可W按照移动设备330-334 的地点或预测地点识别和过滤该些其他用户访问过或表明感兴趣的内容数据。可W依照移 动设备的用户所属的社交网络群的通信日志和有关如通过通信日志所识别的社交网络群 中的其他用户的内容数据的所表达兴趣进一步过滤该种内容数据。可W将通过该一系列过 滤和判定机制选择的所得内容数据发送给将其存储、或高速缓存的移动设备330-334, W便 万一移动设备330-334的用户试图访问内容数据，就可W迅速检索。
[0062] 可W从内容数据数据库326中检索内容数据，W便由服务器300发送给移动设备 330-334。可W响应主判定引擎310对各种移动设备330-334发送的内容数据的请求的监 视，将内容数据存储在内容数据数据库326中。也就是说，可W将频繁请求的内容数据或最 近请求的内容数据存储在作为该样内容数据的高速缓冲存储器的内容数据数据库326中， 因为其他用户或甚至相同用户在不久的将来更有可能请求该个内容数据。任何适当准则都 可W不偏离例示性实施例的精神和范围地用于确定要存储在内容数据数据库326中的内 容数据。可W经由一种或多种网络340从其它内容数据源，例如，其它服务器或计算系统下 载或要不然检索内容数据。
[0063] 可替代地，存储在内容数据数据库326中的内容数据可W只是例示性实施例的预 取机制的订户的内容数据。也就是说，内容数据源可W认同例示性实施例的内容数据预取 机制，W便使它们的内容数据适合预取和发送给移动设备330-334。该种内容数据可W存储 在内容数据数据库326中，当移动设备330-334的状况、用户的人口统计、和用户的社交网 络特征满足检索和发送该样的内容数据供移动设备330-334预取所需的要求时，被检索和 发送到移动设备330-334。
[0064] 内容数据标签和地标数据库328存储与存储在内容数据数据库326中的各种内容 数据相联系的标签/地标的标识符。该种信息标识内容的什么标签或其它标识符处在特定 地理位置或地标中。该种信息可W与移动设备330-334的地点，或基于移动设备330-334 运动的行迹或路线的移动设备330-334的预测将来地点一起用于确定在该个地点或预测 地点上存在什么标签或地标。然后可W将该些标签和地标与内容数据数据库326中的特定 内容数据相关联，W识别移动设备330-334的用户可能感兴趣的内容数据的超集。然后可 W按照用户人口统计和从用户人口统计、历史数据库322和社交网络应用程序/数据库324 中获得的社交网络群信息向下过滤该个内容数据的超集。
[00化]在服务器300的操作引擎侧，数据分类引擎312使用存储在用户人口统计和历史 数据库322中的信息，根据用户的人口统计和其他用户或用户群的人口统计进行识别移动 设备330-334的用户的相似用户（即，伙伴）或用户群（伙伴群）的基本操作。该种相似 性确定可W是当前用户的人口统计与其他用户或用户群的人口统计的简单比较，W及识别 具有匹配的或在给定容限内匹配的预定数量人口统计特征，例如，在10%容差内匹配的至 少3种人口统计特征的那些其他用户或用户群。
[0066] 该种确定可能更加复杂，W及除了识别哪些用户/用户的群体与当前用户类似的 人口统计信息之外，还可能牵设到着眼于其它准则。例如，数据分类引擎312可能进一步着 眼于当前用户的最近活动，例如，万维网浏览器应用历史、最近访问的地理位置（如从，例 如，移动设备330的地点信息中确定）等，W便进一步确定哪些用户/用户的群体与当前用 户类似。例如，在一个例示性实施例中，数据分类引擎312可W确定移动设备330的用户正 在访问的当前网页，W及确定最近与那些网页相联系的一个或多个用户或人口统计群的集 合。该种联系可W是，例如，在当前时间的预定时间量内，访问了那些相同网页或相似网页 的其他用户的标识。该种信息可W与上述的人口统计比较一起用于识别具有相似人口统计 和最近浏览历史的一组用户/用户的群体。根据识别的相似用户/用户的群体，可W从内 容数据数据库326中检索该些其他用户/用户的群体最近访问的、或要不然与该些用户/ 用户的群体相联系的内容数据，并将其发送给移动设备330加W高速缓存。
[0067] 在其它例示性实施例中，数据分类引擎312可W通过与标识什么标签/地标处在 移动设备300的地点或预测将来地点上或附近的内容数据标签和地标数据库328的信息 结合，使用上述的人口统计特征比较确定移动设备330的当前用户与其他用户/用户的群 体之间的相似性。也就是说，可W由数据分类引擎312将移动设备330的地点/预测将来 地点与存储在内容数据标签和地标数据库328中的标签/地标的地点信息相比较，W识别 移动设备330的用户可能感兴趣的内容数据的第一超集。然后可W按照用户的人口统计和 它们与其他用户/用户的群体的相似性进一步过滤该个内容数据的超集。也就是说，上述 的人口统计比较可W用于识别具有与当前用户相似的人口统计的用户/用户的群体。根据 该种比较的结果，可W识别和与内容数据的超集比较该些其他用户/用户的群体访问或预 取、或要不然与该些其他用户/用户的群体相联系的内容数据，W便发送给移动设备330。 然后可W将该个内容数据的超集向下过滤成含有来自该些其他用户/用户的群体访问或 预取的超集的内容数据的内容数据的子集。
[0068] 可W不偏离例示性实施例的精神和范围地根据人口统计信息、地点信息、标签/ 地标信息等进行数据的其它分类和用户与其他用户/用户的群体的联系。在每个实施例 中，可W将用户与其他用户/用户的群体（例如，人口统计群）的联系与该些联系的相对强 度一起存储在用户人口统计和历史数据库322中，W便该些联系可W用在当前用户应该与 哪些用户/用户的群体相联系的将来确定中。也就是说，作为数据分类引擎312进行的分 类的一部分，数据分类引擎312可W识别已经存储在用户人口统计和历史数据库322中的 联系W及它们的强度，W便选择在确定要预取和发送给移动设备330的内容数据时要考虑 的那些联系。此外，当为了预取和发送给移动设备330而返回太多内容数据项时，数据分类 引擎312或主判定引擎310可W使用该些联系和它们的强度，W便可W超过根据联系强度 相对较低的联系选择的其它内容数据项地，为预取和发送选择根据联系强度相对较高的联 系选择的内容数据项。联系的强度可W根据为内容数据预取多久选择一次联系、预取之后 当前用户实际访问了多少内容数据项等来确定。可W根据该样的准则加强或减弱强度，W 便例如如果当前用户在预取操作的预定时段内访问预取内容数据的预定部分，则可W加强 联系的强度，而如果当前用户在预取操作的预定时段内未访问预取内容数据的预定部分， 则可W减弱联系的强度。
[0069] 社交网络活动评分引擎314作用在从移动设备330、用户人口统计和历史数据库 322和社交网络应用程序/数据库324获得的信息上，W评分移动设备330的当前用户与 社交网络群中的伙伴的联系。例如，社交网络活动评分引擎314可W比较当前用户和当前 用户向其注册的社交网络群中的用户的人口统计个人资料。社交网络活动评分引擎314可 W进一步进行地点比较，W便在给定地址容限内识别与当前用户相同的社交网络群中具有 与当前用户相同或相似的地点的其他用户（下文称为"伙伴"）。此外，社交网络活动评分 引擎314可W进行通信日志的通信分析，W识别与具有与当前用户的当前或预计将来地 点接近的标签/或地标的内容数据相对应的关键字。所有该些因素与社交网络活动评分引 擎314实现的评分规则一起，用于生成当前用户与社交网络群中的伙伴之间的每种联系的 分数。具有如针对预定阔值或相对于社交网络群的其他伙伴的相对度量确定的足够高分数 的伙伴访问或要不然与其相联系的内容数据项可W被预取和发送给移动设备330。
[0070] 通信分析可能牵设到时间过滤操作和主题相关过滤操作两者。也就是说，可W过 滤社交网络群的通信日志中的通信，W便可W只考虑在当前时间的预定时段内，例如，在当 前时间之前的3个小时内所作的通信。然后可W分析该些通信，W识别指示在确定要预取 的内容数据时可能感兴趣的主题的单词和术语。例如，可W使用内容数据标签和地标数据 库328检索描述适合预取的内容，例如，与用户接近的内容的关键字的列表。该些关键字 是内容数据标签和地标数据库328的一部分，可W由系统的拥有者或经由用户反馈随时更 新。该些关键字然后可W定义对于识别相关社交网络活动来说感兴趣的术语。
[0071] 此外，可W分析已经识别成与当前用户的地点、人口统计等相关的内容数据或与 内容数据相联系的元数据，W识别相关内容单词/术语。然后可W比较该两组单词/术语 W识别哪些单词/术语出现在两个组中，从而评分相应内容数据。含有出现在社交网络群 的通信中的单词/术语的内容数据被评分成相对高于没有用在社交网络群的通信中的相 应单词/术语的内容数据。该些分数指示用户与社交网络群中的各种伙伴的联系的强度。
[0072] 政策引擎316作用在用户政策数据库318中的已建立用户政策上，W确定应该预 取和向移动设备330-334发送内容数据的时间。也就是说，移动设备330的用户，例如，可 W建立规定应该在什么条件下预取和向移动设备330-334发送内容数据的用户政策，并且 还可W规定应该不进行该样的预取的条件。政策引擎316检验移动设备330、网络340等的 当前条件，W确定是否满足该些条件，然后通知主判定引擎310实施相应用户政策。例如， 用户可W建立当用户的移动设备处在信号质量小于预定阔值的地理区域中时，不应该进行 内容数据预取的政策。另一条政策可W是，如果预计移动设备进入信号质量将变得相对较 低的地理区域中，则在进入预计地理区域之前预取预计地点的内容数据。其它政策可W规 定将内容数据发送给移动设备330的时间表，例如，当天发送内容数据的特定时间、进入信 号质量相对较低的地理区域之前的特定时间等。
[0073] 用户政策可W定义预取最后一组内容的环境。例如，用户政策可W是"只有当与 wi-fi网络连接时才预取数据"或"当可用带宽是至少20MBPS时预取数据"。另一条示例用 户政策可W是，只有当，例如，与地标有关的相关内容的地点在当前用户地点的2公里之内 时才预取数据。用户政策可能使用户影响与预取相联系的设备能量、服务成本等。
[0074] 主判定引擎310综合数据分类引擎312、社交网络活动评分引擎314、和政策引擎 316所作的确定，W确定如果有的话，应该预取和向移动设备330-334发送来自内容数据数 据库326的内容数据项的哪些。此外，主判定引擎310可W进行必要操作，W便进行使用例 示性实施例的机制选择的内容数据项的预取和发送。而且，如上所讨论，主判定引擎310精 屯、安排服务器300的其它元件的操作，并促进服务器与移动设备330-334之间的通信。
[0075] 如上所讨论，例示性实施例的机制起选择可W预取和发送给移动设备330-334的 内容数据，W便将该个内容数据高速缓存在移动设备330-334中的作用。在一个例示性实 施例中，可W将内容数据存储在移动设备330-334中，W便移动设备330-334的用户简单地 通过访问存储在移动设备330-334中的相应数据文件就可W马上访问它。另一方面，用户 访问内容数据可能需要先决动作。该种先决动作可能是用户与移动设备上的特定应用程序 的所需交互、移动设备330-334与移动设备330-334所处的环境之间的交互等。例如，可W 响应用户使用浏览器应用程序尝试检索内容数据，从移动设备330-334的本地存储体中访 问内容数据。可W响应用户使用移动设备330-334扫描QR标签、条形码、Microsoft标签， 使用谷歌眼镜捕获图像，或要不然从"标签"或与地点、地标、产品、服务等相联系的标识机 制中获取图像，从移动设备330-334的本地存储体中访问内容数据。
[0076] 如上所述，社交网络活动评分引擎314评分当前用户与他/她在当前用户所属的 社交网络群中的伙伴的联系。图4A是例示依照一个例示性实施例进行社交网络评分操作 的主要操作元件的示例框图。如图4A所示，社交网络群中包括当前用户430的每个伙伴 410-430具有相关人口统计个人资料412、422和432。社交网络活动评分引擎314可W经 由人口统计个人资料比较器440比较伙伴410-430的人口统计特征，人口统计个人资料比 较器440根据当前用户的人口统计特征与该些其他伙伴的人口统计特征之间的匹配程度 生成有关当前用户430与其他伙伴410-430的每个配对的分数。可W完全匹配或在预定 容限内匹配的每种匹配人口统计特征可W提高当前用户430与那个伙伴410-430的联系的 分数。
[0077] 类似地，包括当前用户430的每个伙伴410-430具有相关当前地点414、424和 434。W与个人资料比较相似的方式，可W使用地点比较器445比较W及评分地点，W便将 处在与当前用户430类似的地点中或在与当前用户430的预计将来地点类似的地点中的伙 伴评分成高于不是该样的伙伴。
[007引而且，在社交网络群中包括当前用户430的每个伙伴410-430可W具有可W由通 信分析引擎450 W上述的方式分析的通信日志416、426和436。该些通信的分析可W基于 与当前用户470接近的标签/地标的内容数据和用在内容数据中或要不然与内容数据相联 系（例如，经由元数据等）的单词/术语。并且，可W对该些通信进行评分。
[0079] 比较器440-445和分析引擎450的每一个为社交网络群中的当前用户430与伙伴 410-420之间的每个配对生成独立分数。将该些分数输入相似性评分引擎460中，相似性评 分引擎460应用评分规则462生成当前用户430与伙伴410-420的联系的最终分数。该些 评分规则462可W规定，例如，特定功能、加权等，W便应用于来自比较器440-445和分析引 擎450的输入分数生成输出最终分数。该些输出最终分数被主判定引擎310用于确定要预 取和发送给移动设备330-334的内容数据。
[0080] 图4B是例示依照一个例示性实施例进行社交网络通信链路分析的主要操作元件 的示例框图。如上所述，社交网络活动评分引擎314的通信分析引擎450进行的通信分析 包括进行时间和主题相关过滤操作。如图4B所示，将社交网络通信日志415输入通信分析 引擎的时间过滤器453中，时间过滤器453然后识别通信日志中在当前时间的预定时段内 的通信。将该些通信转发给主题相关过滤器454,主题相关过滤器454还接收标签/地标内 容数据452(和/或与该个标签/地标内容数据相联系的元数据）作为输入。主题相关过 滤器454可W剖析该些通信W识别指示该些通信的主题的单词/术语，并且可W剖析内容 数据的内容和/或内容数据的元数据W识别与内容数据相联系的单词/术语。可W比较该 些组的单词/术语，并用于识别匹配单词/术语。匹配的程度可W被评分引擎455用于生 成指示社交网络群中的当前用户与伙伴之间的联系的强度的最终分数。该些分数可W与社 交网络活动评分引擎314生成的其它分数一起用于确定当前用户与伙伴之间的联系的最 终评分，W及最终选择要预取和发送给移动设备330-334的内容数据。
[0081] 因此，例示性实施例提供了选择要预取和发送给用户的移动设备的内容数据的机 审IJ。内容数据的选择可W基于包括人口统计信息、地点、历史信息等的许多因素。尤其，要 预取的内容数据的选择可W基于社交网络群通信和当前用户向其注册了的各种社交网络 群中当前用户的伙伴访问的内容数据。该样，可W识别和预取根据当前用户的地点和预计 将来地点当前用户最有可能感兴趣的内容数据，W便将其存储在用户的移动设备中供更快 速检索用。
[0082] 图5是概括依照一个例示性实施例为万维网浏览活动进行内容数据的基于人口 统计预取的示例操作的流程图。概括在图5中的操作可W由，例如，服务器计算设备执行。 该操作旨在根据移动设备的用户进行的万维网浏览预取内容数据，W便根据移动设备的当 前背景，例如，当前地点、当前使用等，预取与用户最有可能访问的网页相联系的内容数据。
[0083] 如图5所示，该操作始于从用户的移动设备接收用户的地点、行迹、和基于背景人 口统计信息（步骤510)。还从移动设备接收用户的万维网浏览活动（步骤515)。服务器 在人口统计和历史数据库中查询与用户的当前网页或访问过的类似网页的历史相联系的 人口统计群，即，网页或网页的历史所针对的群体的人口统计，例如，年龄、教育、收入（步 骤 520)。
[0084] 在用户的人口统计与同当前网页和/或访问过的类似网页的历史相联系的人口 统计群之间作出相似性测量（步骤525)。该种操作可W，例如，使用基于用户背景人口统计 和基于集群数据分析算法为每个人口统计群确定相似性值来进行，从而识别用户的人口统 计如何密切地与人口统计群的人口统计匹配。当生成了用户与同当前网页或访问过的类似 网页的历史相联系的各种人口统计群的相似性的度量时，接着如图7所概括进行内容数据 检索子操作（步骤530)。该种内容数据检索子操作的结果是同与用户的人口统计的相似性 超过阔值的人口统计群相联系的一组一个或多个内容数据项。
[0085] 然后调度与网页相联系的该组一个或多个内容数据项到用户移动设备的下载 (步骤535)。该调度可W，例如，根据用户的地点、平均速度、要发送的数据量和有关网络使 用的用户政策来进行。可W考虑该些因素W便调度下载，例如，W便使内容数据项在用户到 达用户可W访问内容数据项的地点之前或在基本相同的时间上出现在用户的移动设备之 中。如果用户已经出现在预计可W访问内容数据项的地点上，则可从隐下载调度成，例如， 马上下载。
[0086] 对每个相似人口统计群作出用户是否在某个时段内至少访问与那个相似人口统 计群相联系的预定数量网页的确定（步骤540)。如果用户实际上至少访问与相似人口统计 群相联系的预定数量网页，则对于当前背景增加用户的人口统计与人口统计群之间的相似 性度量（步骤545)。如果用户在该时段内实际上未至少访问与那个相似人口统计群相联 系的预定数量网页，则对于当前背景减小用户的人口统计与人口统计群之间的相似性度量 (步骤550)。然后终止该操作。
[0087] 图6是概括依照一个例示性实施例为标签扫描活动进行内容数据的基于人口统 计预取的示例操作的流程图。概括在图6中的操作可W由，例如，服务器计算设备执行。该 操作旨在根据移动设备的用户进行的标签扫描预取内容数据，W便根据移动设备的当前背 景，预取与用户最有可能扫描的标签相联系的内容数据。
[008引如图6所示，该操作始于从用户的移动设备接收用户的地点、行迹、和基于背景人 口统计信息（步骤610)。服务器在广告和地标标签数据库中查询如通过用户的移动设备的 地点所确定、在用户的地点附近或马上在用户的地点附近的带标签广告和/或地标（步骤 615)。服务器然后在人口统计和历史数据库中查询与在（或马上在）用户的地点附近的所 识别带标签广告和/或地标相联系的人口统计群（步骤620)。
[0089] 在用户的人口统计与同带标签广告和/或地标相联系的人口统计群之间作出相 似性测量（步骤625)。如上所述，该种操作可W，例如，使用基于用户背景人口统计和基于 集群数据分析算法为每个人口统计群确定相似性值来进行，从而识别用户的人口统计如何 密切地与人口统计群的人口统计匹配。当生成了用户与同带标签广告和/或地标相联系 的各种人口统计群的相似性的度量时，接着如图7所概括进行内容数据检索子操作（步骤 630)。该种内容数据检索子操作的结果是同与用户的人口统计的相似性超过阔值的人口统 计群相联系的一组一个或多个内容数据项。
[0090] 然后调度与网页相联系的该组一个或多个内容数据项到用户移动设备的下载 (步骤635)。该调度可W，例如，根据用户的地点、平均速度、要发送的数据量和有关网络使 用的用户政策来进行。可W考虑该些因素W便调度下载，例如，W便使内容数据项在用户到 达用户可W访问内容数据项的地点之前或在基本相同的时间上出现在用户的移动设备之 中。如果用户已经出现在预计可W访问内容数据的地点上，则可W将下载调度成，例如，马 上下载。
[0091] 对每个相似人口统计群作出用户是否在某个时段内至少访问与那个相似人口统 计群相联系的预定数量带标签广告和/或地标的确定（步骤640)。如果用户实际上至少访 问与相似人口统计群相联系的预定数量带标签广告和/或地标，则对于当前背景增加用户 的人口统计与人口统计群之间的相似性度量（步骤645)。如果用户在该时段内实际上未至 少访问与那个相似人口统计群相联系的预定数量带标签广告和/或地标，则对于当前背景 减小用户的人口统计与人口统计群之间的相似性度量（步骤650)。然后终止该操作。
[0092] 图7是概括依照一个例示性实施例，作为预取操作的一部分选择要发送给用户的 移动设备、与同特定用户的人口统计类似的人口统计群相联系的内容数据项的示例操作的 流程图。概括在图7中的操作可W，例如，作为图5和6中的步骤530和630的一部分来执 行。
[0093] 如图7所示，该操作始于接收与用户的人口统计的相似性超过阔值的人口统计群 的标识符（步骤710)。对与人口统计群相联系的内容数据项，例如，网页或标签相关内容 的数量是否超过阔值作出确定（步骤715)。如果不是，则返回与人口统计群相联系的内容 数据项，W便调度向用户的移动设备发送它们（步骤720)。如果与人口统计群相联系的内 容数据项超过阔值，则对相似人口统计群的数量是否超过阔值作出确定（步骤725)。如果 不是，则选择返回与相似人口统计群相联系的内容数据项的预定部分加W调度，例如，返回 与人口统计群相联系的内容数据项的最前面n%W便调度向用户的移动设备的发送（步骤 730) 〇
[0094] 如果相似人口统计群的数量超过阔值（步骤725)，则使用与属于所设及的人口统 计群的伙伴的社交网络钮带的强度重新计算用户与人口统计群的相似性（步骤735)。该种 重新计算可W使用如上所述的社交网络分析联系测量技术来进行。然后使该操作返回到步 骤 715。
[0095] 图8是概括依照一个例示性实施例，为将社交联网因素用作确定人口统计群的相 似性的基础的标签扫描活动进行内容数据的基于人口统计预取的示例操作的流程图。概括 在图8中的操作可W由，例如，服务器计算设备执行。该操作旨在根据移动设备的用户进行 的标签扫描预取内容数据，W便根据移动设备的当前背景，预取与用户最有可能扫描的标 签相联系的内容数据。该样，图8中的操作类似于图6的操作，但多了根据社交网络分析 机制确定人口统计群的相似性的附加机制。
[0096] 如图8所示，该操作始于从用户的移动设备接收用户的地点、行迹、和基于背景人 口统计信息（步骤810)。服务器在广告和地标标签数据库中查询如通过用户的移动设备的 地点所确定、在用户的地点附近或马上在用户的地点附近的带标签广告和/或地标（步骤 815)。服务器然后就有关对带标签广告/地标感兴趣的用户的伙伴的通信监视与用户相联 系的社交网络（步骤820)。
[0097] 在用户的人口统计与同带标签广告和/或地标相联系的人口统计群之间作出相 似性测量（步骤825)。该种操作可W，例如，使用基于用户背景人口统计和生成与各种人口 统计群相联系的相似性值的输出的社交网络分析算法来进行。当生成了用户与同带标签广 告和/或地标相联系的各种人口统计群的相似性的度量时，接着如图9所概括进行内容数 据检索子操作（步骤830)。该种内容数据检索子操作的结果是同与用户的人口统计的相似 性超过阔值的人口统计群相联系的一组一个或多个内容数据项。
[009引然后调度与网页相联系的该组一个或多个内容数据项到用户移动设备的下载 (步骤835)。该调度可W，例如，根据用户的地点、平均速度、要发送的数据量和有关网络使 用的用户政策来进行。可W考虑该些因素W便调度下载，例如，W便使内容数据项在用户到 达用户可W访问内容数据项的地点之前或在基本相同的时间上出现在用户的移动设备之 中。如果用户已经出现在预计可W访问内容数据的地点上，则可W将下载调度成，例如，马 上下载。
[0099] 对每个相似人口统计群作出用户是否在某个时段内至少访问与那个相似人口统 计群相联系的预定数量带标签广告和/或地标的确定（步骤840)。如果用户实际上至少访 问与相似人口统计群相联系的预定数量带标签广告/地标，则对于当前背景增加用户的人 口统计与人口统计群之间的相似性度量（步骤845)。如果用户在该时段内实际上未至少访 问与那个相似人口统计群相联系的预定数量带标签广告/地标，则对于当前背景减小用户 的人口统计与人口统计群之间的相似性度量（步骤850)。然后终止该操作。
[0100] 图9是概括依照一个例示性实施例，作为预取操作的一部分选择要发送给用户的 移动设备、与同特定用户的人口统计类似的人口统计群相联系的内容数据项的示例操作的 流程图。概括在图9中的操作可W，例如，作为图8中的步骤830的一部分来执行。
[0101] 如图9所示，该操作始于接收与用户的相似性超过阔值的社交网络伙伴的标识符 (步骤910)。对与社交网络伙伴相联系的内容数据项，例如，标签相关内容的数量是否超过 阔值作出确定（步骤915)。如果不是，则返回与社交网络伙伴相联系的内容数据项，W便调 度向用户的移动设备发送它们（步骤920)。如果与社交网络伙伴相联系的内容数据项的 数量超过阔值，则对相似社交网络伙伴的数量是否超过阔值作出确定（步骤925)。如果不 是，则选择返回与相似社交网络伙伴相联系的内容数据项的预定部分加W调度，例如，返回 与社交网络伙伴相联系的内容数据项的最前面n%W便调度向用户的移动设备的发送（步 骤 930)。
[0102] 如果相似人口统计群的数量超过阔值（步骤925)，则使用用户与社交网络伙伴之 间的最近社交网络活动重新计算用户与社交网络伙伴的相似性（步骤935)。该种重新计算 可W使用社交网络分析联系测量技术来进行。然后使该操作返回到步骤915。
[0103] 如上所述，应当注意到，例示性实施例可W采取完全硬件实施例、完全软件实施例 或包含硬件和软件元件两者的实施例的形式。在一个示范性实施例中，例示性实施例的机 制用包括但不限于固件、驻留软件、微代码等的软件或程序代码来实现。
[0104] 适合存储和/或执行程序代码的数据处理系统包括直接或通过系统总线间接与 存储元件禪合的至少一个处理器。存储元件可W包括在程序代码的实际执行期间采用的本 地存储器、大容量存储体、和提供至少一些程序代码的临时存储、W便减少在执行期间必须 从大容量存储体中检索代码的次数的高速缓冲存储器。
[01化]输入/输出或I/O设备（包括但不限于键盘、显示器、定位设备等）可W直接或通 过中介I/O控制器与系统禪合。网络适配器也可W与系统禪合，W便使数据处理系统能够 通过中介专用或公用网络与其它数据处理系统或远程打印机或存储设备禪合。调制解调 器、电缆调制解调器和W太网卡仅仅是几种当前可用类型的网络适配器。
[0106] 本发明的描述是为了例示和描述的目的给出的，而不是打算穷尽或W公开的形式 限制本发明。许多修改和变化对于本领域的普通技术人员来说是显而易见的。选择和描述 实施例是为了最佳地说明本发明的原理、实际应用，使本领域的其他普通技术人员能够针 对各种实施例W及如适合所设想的特定使用的各种变型来理解本发明。
【权利要求】
1. 一种在数据处理系统（200,300)中预取内容数据和将内容数据存储在移动设备 (330)中的方法，包含： 在数据处理系统（200, 300)中从移动设备（330)接收（510,610,810)移动设备（330) 的标识符和移动设备（330)的地点； 由数据处理系统（200, 300)根据移动设备（330)的标识符获取（510,610,810)有关移 动设备（330)的用户（430)的人口统计信息（432); 由数据处理系统（200, 300)将该用户（430)的人口统计信息（432)与其他用户（410， 420)的人口统计信息（412,422)相比较（525,625,825)，以识别人口统计信息与移动设备 (330)的用户（430)的人口统计信息（432)相似的一个或多个类似用户（410,420); 由数据处理系统（200, 300)根据移动设备（200, 300)的地点和一个或多个类似用户 (410.420) 的识别，识别（530,630,830)要发送给移动设备（330)的内容数据（470);以及 由数据处理系统（200, 300)将内容数据（470)发送（535,635,835)给移动设备（330) 以便存储在移动设备（330)中。
2. 如权利要求1所述的方法，其中识别（530,630,830)内容数据进一步包含： 识别（820)移动设备（330)的用户与之相联系的社交网络系统； 分析（820)至少在一个子集的被确定为在社交网络系统中的一个或多个类似用户 (410.420) 之间的一种或多种通信（416,426,436)，以便识别被确定为在社交网络系统中 的一个或多个类似用户（410,420)感兴趣的内容（470);以及 将内容数据（470)识别（830)成与一个或多个类似用户（410,420)感兴趣的所识别内 容相对应的内容数据。
3. 如权利要求2所述的方法，其中对于一个或多个类似用户（410,420)的每一个，分析 (820)至少在该子集的一个或多个类似用户（410,420)之间的一种或多种通信包含： 根据类似用户（410,420)与移动设备（330)的用户（430)之间的人口统计信息（412， 422,432)的相似性、移动设备（330)的地点（414,424,434)与类似用户（410,420)的地点 的相似性、和与类似用户（410,420)相联系的社交网络系统内的通信（416,426,436)中的 关键字的分数生成分数（314,460)。
4. 如权利要求3所述的方法，其中社交网络系统内的通信（416,426,436)中的关键字 的分数是根据通信（451)的时间过滤（453)或通信（451)的主题相关过滤（454)的至少一 种生成的。
5. 如权利要求1所述的方法，其中将内容数据（470)发送（535,635,835)给移动设备 (330)以便存储在移动设备（330)中包含将移动设备（330)的当前条件与规定在用户政策 (318)中的一个或多个条件相比较，其中用户政策（318)规定发送内容数据（470)所需的用 户建立条件，以及其中只响应满足规定在用户政策（318)中的一个或多个条件的移动设备 (330)的条件，将内容数据（470)发送给移动设备（330)。
6. 如权利要求1所述的方法，其中根据移动设备（330)的地点（434)识别要发送给移 动设备（330)的内容数据（470)包含： 根据用户的运动的预测路径预测用户的将来目的地，运动的预测路径是根据移动设备 (330)的地点（434)确定的；以及 识别与用户的将来目的地相对应的内容数据（470)。
7. 如权利要求1所述的方法，其中将内容数据（470)高速缓存在移动设备（330)的高 速缓冲存储器中供移动设备（330)的用户在以后的时间点访问，以及其中只响应用户利用 移动设备（330)进行的特定操作，向用户输出内容数据（470)。
8. 如权利要求1所述的方法，进一步包含： 获取与移动设备（330)的地点或移动设备（330)的预测将来地点相联系的地理区域的 无线网络信号强度信息（320);以及 确定地理区域的无线网络信号强度信息（320)是否低于预定阈值，其中将内容数据 (470)发送给移动设备（330)以便存储在移动设备（330)中是响应地理区域的无线网络信 号强度信息（320)低于预定阈值的确定进行的。
9. 如权利要求1所述的方法，进一步包含： 从移动设备（330)中检索万维网浏览历史；以及 分析万维网浏览历史以识别移动设备（330)的用户（430)的兴趣，其中根据移动设 备（330)的地点（434)以及一个或多个用户（410,420)的识别来识别要发送给移动设备 (330)的内容数据（470)进一步基于通过分析万维网浏览历史识别的移动设备（330)的用 户（430)的所识别兴趣。
10. 如权利要求1所述的方法，其中根据移动设备（330)的地点（434)和一个或多个类 似用户（410,420)的识别来识别要发送给移动设备（330)的内容数据（470)包含： 在与地理位置信息相联系地存储内容数据的标签数据和地标数据库（328)中进行查 找操作，以检索具有在移动设备（330)的地点的预定地理区域内的相关地理位置的内容数 据（470)以生成内容数据（470)的超集；以及 根据一个或多个类似用户（410,420)访问的内容数据选择内容数据（470)的超集的子 集，其中一个或多个类似用户（410,420)是与移动设备（330)的用户（330)相同的社交网 络系统或社交网络应用程序的用户。
11. 一种包含具有存储在其中的计算机可读程序的计算机可读存储介质（208,226， 230, 224)的计算机程序产品，其中该计算机可读程序当在计算设备（200, 300)上执行时， 使计算设备（200, 300)可以： 从移动设备（330)接收（510,610,810)移动设备（330)的标识符和移动设备（330)的 地点； 根据移动设备（330)的标识符获取（510,610,810)有关移动设备（330)的用户（430) 的人口统计信息（432); 将该用户（430)的人口统计信息（432)与其他用户（410,420)的人口统计信息（412， 422)相比较（525,625,825)，以识别人□统计信息与移动设备（330)的用户（430)的人口 统计信息（432)相似的一个或多个类似用户（410,420); 根据移动设备（200,300)的地点和一个或多个类似用户（410,420)的识别，识别（530， 630,830)要发送给移动设备（330)的内容数据（470);以及 将内容数据（470)发送（535,635,835)给移动设备（330)以便存储在移动设备（330) 中。
12. 如权利要求11所述的计算机程序产品，其中该计算机可读程序通过如下操作使计 算设备（200, 300)识别（530,630,830)内容数据（470): 识别（820)移动设备（330)的用户与之相联系的社交网络系统； 分析（820)至少在一个子集的被确定为在社交网络系统中的一个或多个类似用户 (410,420)之间的一种或多种通信（416,426,436)，以便识别被确定为在社交网络系统中 的一个或多个类似用户（410,420)感兴趣的内容（470);以及 将内容数据（470)识别（830)成与一个或多个类似用户（410,420)感兴趣的所识别内 容相对应的内容数据。
13. 如权利要求12所述的计算机程序产品，其中该计算机可读程序对于一个或多个类 似用户（410,420)的每一个，通过如下操作使计算设备（200, 300)分析（820)至少在该子 集的一个或多个类似用户（410,420)之间的一种或多种通信： 根据类似用户（410,420)与移动设备（330)的用户（430)之间的人口统计信息（412， 422,432)的相似性、移动设备（330)的地点（414,424,434)与类似用户（410,420)的地点 的相似性、和与类似用户（410,420)相联系的社交网络系统内的通信（416,426,436)中的 关键字的分数生成分数（314,460)。
14. 如权利要求13所述的计算机程序产品，其中社交网络系统内的通信（416,426， 436)中的关键字的分数是根据通信（451)的时间过滤（453)或通信（451)的主题相关过滤 (454)的至少一种生成的。
15. 如权利要求11所述的计算机程序产品，其中该计算机可读程序通过将移动设备 (330)的当前条件与规定在用户政策（318)中的一个或多个条件相比较，使计算设备（200， 300)将内容数据（470)发送（535,635,835)给移动设备（330)以便存储在移动设备（330) 中，其中用户政策（318)规定发送内容数据（470)所需的用户建立条件，以及其中只响应满 足规定在用户政策（318)中的一个或多个条件的移动设备（330)的条件，将内容数据（470) 发送给移动设备（330)。
16. 如权利要求11所述的计算机程序产品，其中该计算机可读程序通过如下操作使计 算设备（200, 300)根据移动设备（330)的地点（434)识别要发送给移动设备（330)的内容 数据（470): 根据用户的运动的预测路径预测用户的将来目的地，运动的预测路径是根据移动设备 (330)的地点（434)确定的；以及 识别与用户的将来目的地相对应的内容数据（470)。
17. 如权利要求11所述的计算机程序产品，其中该计算机可读程序进一步使计算设 备： 获取与移动设备（330)的地点或移动设备（330)的预测将来地点相联系的地理区域的 无线网络信号强度信息（320);以及 确定地理区域的无线网络信号强度信息（320)是否低于预定阈值，其中将内容数据 (470)发送给移动设备（330)以便存储在移动设备（330)中是响应地理区域的无线网络信 号强度信息（320)低于预定阈值的确定进行的。
18. 如权利要求11所述的计算机程序产品，其中该计算机可读程序进一步使计算设备 (200,300)： 从移动设备（330)中检索万维网浏览历史；以及 分析万维网浏览历史以识别移动设备（330)的用户（430)的兴趣，其中根据移动设 备（330)的地点（434)以及一个或多个用户（410,420)的识别来识别要发送给移动设备 (330)的内容数据（470)进一步基于通过分析万维网浏览历史识别的移动设备（330)的用 户（430)的所识别兴趣。
19. 如权利要求11所述的计算机程序产品，其中该计算机可读程序通过如下操作使计 算设备（200, 300)根据移动设备（330)的地点（434)和一个或多个类似用户（410,420)的 识别来识别要发送给移动设备（330)的内容数据（470): 在与地理位置信息相联系地存储内容数据的标签数据和地标数据库（328)中进行查 找操作，以检索具有在移动设备（330)的地点的预定地理区域内的相关地理位置的内容数 据（470)以生成内容数据（470)的超集；以及 根据一个或多个类似用户（410,420)访问的内容数据选择内容数据（470)的超集的子 集，其中一个或多个类似用户（410,420)是与移动设备（330)的用户（430)相同的社交网 络系统或社交网络应用程序的用户。
20. -种装置，包含： 处理器（206);以及 与处理器（206)耦合的存储器（208, 224)，其中存储器（208, 224)包含指令，当被处理 器（206)执行时，使处理器（206)可以： 从移动设备（330)接收（510,610,810)移动设备（330)的标识符和移动设备（330)的 地点； 根据移动设备（330)的标识符获取（510,610,810)有关移动设备（330)的用户（430) 的人口统计信息（432); 将该用户（430)的人口统计信息（432)与其他用户（410,420)的人口统计信息（412， 422)相比较（525,625,825)，以识别人□统计信息与移动设备（330)的用户（430)的人口 统计信息（432)相似的一个或多个类似用户（410,420); 根据移动设备（200,300)的地点和一个或多个类似用户（410,420)的识别，识别（530， 630,830)要发送给移动设备（330)的内容数据（470);以及 将内容数据（470)发送（535,635,835)给移动设备（330)以便存储在移动设备（330) 中。
【文档编号】H04W4/02GK104488292SQ201280055174
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2012年11月6日 优先权日:2011年11月11日
【发明者】J.W.布兰奇, 陈涵, 雷晖 申请人:国际商业机器公司