的配对。
[0041]服务器150还可以包括信息收集模块308，其被配置为收集有关当前位置附近的场所的信息。收集有关用户所到访位置的信息可以包括使用来自用户的位置历史数据的地理位置(诸如从原始位置历史数据点所计算的圆心)进行本地搜索。在一个示例中，地理位置可以至少包括位置和时间。在一些示例中，地理位置还可以包括半径或者距该位置的距离。该半径可以从有关用于获取地理位置的技术的准确性信息所得出，或者其可以基于集群内的位置变化。可替换地，能够使用针对半径所预先选择的值。进行本地搜索的目的是返回接近于该地理位置的目的地。通常，目的地和景点是能够表示用户可能已经到访过的场所的企业、地址或其它可地图标示的特征。
[0042]该本地搜索可以在本地搜索引擎上进行。本地搜索引擎可以是试图返回具体地理区域以内的企业收录和/或相关网页的搜索引擎。针对本地搜索，用户可以输入搜索查询并且指定要在其附近执行该搜索查询的地理区域。本地搜索引擎可以向用户返回相关结果，诸如该地理区域中的企业和目的地的收录和/或有关该地理区域的相关网页。
[0043]在一个示例中，能够通过利用来自用户的位置历史数据的地理位置以及要在其中执行搜索的半径对本地搜索引擎进行调用来进行本地搜索。例如，可能针对玮度和经度以及诸如200米的半径来进行本地搜索。该玮度和经度一般是来自用户的位置历史数据的集群的点或圆心。该半径可以如以上所描述的那样进行计算，或者其可以是预先选择的，诸如200米。该200米的半径在位置历史数据中的预期准确性处于100米量级的情况下可能是有所帮助的。以这种方式，能够确信用户的实际目的地处于作为本地搜索的一部分而进行搜索的区域之内。
[0044]该本地搜索还能够针对每个所定位的目的地返回类别。例如，餐厅可能返回“食品”的类别，而剧院则可能返回“剧院”或“艺术”的类别。在一些示例中，所返回结果的类别可以局限于提供到访位置最可能的类型。例如，如果用户被确定要外出离家旅行(例如，使用以上所描述的技术)，则可以专门或者至少优先于可能处于旅行相关目的地附近的办公、本地企业等的收录提供有关旅游景点、餐厅、酒店等的本地搜索结果。
[0045]信息收集还可以包括确定用户所到访的位置是否远离与用户相关联的家庭位置超过某个距离。该确定可以被用来确定用户是正在旅行，还是该用户仅是在其家庭位置附近进行正常的通勤活动。在某些示例中，可能期望在旅行的同时排除表示用户的活动或位置的数据。为了确定用户是否远离相关联的家庭位置至少一定距离，能够计算到访位置的地理位置(例如，圆心位置、从这样的位置反向地理编码的地址、从本地搜索所返回的目的地位置等)与相关联的家庭位置的地理位置之间的距离。与用户相关联的家庭位置可以由用户预先设置，或者可以基于对与用户相关联的位置历史数据的分析来确定。在进行该确定时能够使用任意所期望的距离值，但是该值应当优选地足够大以排除大多数用户的日常行程。例如，设置低于大约10英里的距离值将继续包括了用户去上班、食品店等的日常通勤活动。通过设置足够高的距离值以排除这样的活动，有关到访位置的信息能够被局限于用户外出离家旅行时(例如，在度假时)所到访的位置。对于用户而言，与详细列出其正常日程的显示相比可能更期望有关这些类型的旅行的个人旅行显示。例如，该距离阈值可以为大约200英里。
[0046]在一些示例中，信息收集模块308能够通过使用场所的名称作为查询而进行互联网搜索来收集信息。例如，信息收集模块308能够查询互联网搜索引擎。搜索结果例如可以包括场所页面，其包括有关当前位置附近的场所的各种信息，诸如相关URL、有关该场所的描述信息，例如文本描述、电话号码、地图和图片。
[0047]在一些情况下，信息收集模块能够从对应于当前位置附近的场所的本地搜索结果检索信息。例如，除了当前位置附近的场所的名称之外，本地搜索能够返回有关在该场所发生的事件的信息。该事件信息例如可以包括该事件的一个或多个名称、该事件的文字描述以及指向有关该事件的细节的URL。
[0048]信息模块304所收集的信息还可以包括针对该场所的评级、有关该场所的历史到访信息、有关该场所的相关搜索项以及其它用户所提供的数据。例如，其它用户所提供的数据可以包括一个或多个评论、警告以及有关附近场所的贴士。在一些示例中，该信息可以包括用户的好友(例如，用户的社交网络中的其它用户)所提供的有关附近场所的信息。例如，该信息可以包括由用户的好友在社交网络上在该场所附近所发布的帖子。
[0049]用户的位置还可以从其它来源进行确定，诸如当用户使用提供签到的多种社交应用中的任意一种在一个位置使用签到模块310进行这种“签到”时，当用户通过在特定位置插上大头针(drop a pin)或者使用地图软件进行同样选择而指示其当前位置时，或者当用户对针对其当前位置的提示作出响应时。
[0050]图5是图示诸如智能电话的移动设备120上所运行的社交应用的示例签到屏幕500的示意图。在该示例中，用户尝试在加利福尼亚Mountain View的目的地进行签到。在这种情况下，在移动设备上运行的应用基于如在移动设备上所测量的用户的地理位置而为用户提供目的地列表。最接近目的地510在顶端列出，在下面提供了下一个最近目的地的列表520。用户能够选择这些目的地之一以便进行签到。这提供了有关用户可能如何在一个位置进行签到的示例，该位置随后能够由服务器150所使用。随后能够以与上文中信息收集模块308中搜索其它位置信息相同的方式而在用户进行签到的位置进行搜索。
[0051]还应当意识到的是，信息收集模块308所接收的位置数据并非必然指示用户的当前位置。相反，用户还能够提供一些其它位置，诸如用户在过去已经到访过或者计划在未来到访的位置，以便获得与该位置相关的地图历史信息。
[0052]服务器150可以包括出于提供及时推荐的目的而预测用户将在何时到访特定企业的类别的算法。在一个示例中，预测模块312基于用户的位置历史构建直方图。预测模块312跨所到访的场所的类别构建直方图。以这种方式，预测模块312能够容易地针对用户定期到访的类别来检查数据。预测模块312能够将该信息用于预测的用途(例如，用户在星期日6:00pm到访意大利餐厅)，或者预测模块312能够使用该信息来构建用户的简档以便向该用户传递相关推荐。
[0053]在该直方图内，该数据可以包括时间和日期、类别以及至少指示多次到访的得分。该直方图可以基于每周的模式。虽然可以使用其它时间帧，但是许多用户具有以周为基础来安排的日程并且一周可以用作便利的时帧。此外，每周的直方图可以被分割为时隙。例如，一周可以被分割为两小时的时隙。在该示例中，每个两小时的时隙均能够作为存储用户在该时隙期间所到访的企业的类别的存储桶(bucket)。如果一个时隙表示星期一早晨从9:00am到11:00am，则该存储桶将收集在此时间期间进行到访的所有数据。对于一周而言，可能仅有较小的数据样本，但是在多周内构建数据的情况下，如果特定用户喜欢特定时隙用于特定类别，则能够从直方图数据中确定这种情形。该数据可能显示出特定用户在该时隙常去咖啡店，或者进行洗车或一些其它的企业类别。如以下所解释的，预测模块312随后能够使用该数据在该时隙下一次出现之前一例如在星期一早晨9:00am之前一触发对于该特定时隙中经常出现的类别的推荐。
[0054]预测模块312用来构建该直方图的数据还可以基于本地活动。也就是说，如以上所解释的，在构建该直方图时能够排除可能基于用户外出离家旅行的数据。例如，来自纽约的经常在星期天去意大利餐厅吃饭的用户可能在给定的星期天去田纳西旅行并且选择在烤肉店用餐。这种选择可能是用户旅行的结果而并非偏好的改变一因此，当尝试预测用户在另一个星期天在家附近可能吃什么时可以将该数据排除。
[0055]用户的搜索历史(诸如用户所提交的查询以及用户所选择的搜索结果)也是用于确定用户兴趣的良好来源。在用户选择同意并且服从所发布的隐私限制的情况下，能够对例如存储在查询日志数据库中的用户搜索历史进行访问以确定用户的搜索兴趣。在用户进行搜索并且选择落入对应于该直方图所覆盖的类别的类别之中的搜索结果的情况下，该直方图能够通过将搜索历史字段包括在针对该类别的直方图数据中以反映给定类别内的搜索或选择次数而对这样的搜索加以反映。
[0056]用于生成推荐的一种示例触发是基于时间的。在直方图数据显示出在星期天6:00pm到访意大利餐厅的趋势的情况下，预测模块312能够在星期天6:00pm之前提供对于位置适当的意大利餐厅的推荐。作为另一个示例，在直方图数据显示出用户趋向于在星期六晚上去电影院的情况下，预测模块312能够在星期六下午提供对于附近具有良好评价的电影的推荐。
[0057]预测模块312能够从这样的推荐的数据库获取推荐。预测模块312能够将来自直方图的信息与推荐条目的数据库进行组合。条目可以是能够与可能有关于用户的潜在行为捆绑的一条信息。条目的类型例如可以包括:
[0058].电影
[0059].餐厅
[0060].夜总会
[0061].喜剧俱乐部
[0062].徒步路径
[0063].骑行路线
[0064].公园
[0065]?景点(动物园、博物馆等)
[0066]在一个示例中，推荐条目可以包括:
[0067]I)描述针对用户的推荐的主题的文本；
[0068]2)推荐所属的一个或多个类别(例如，食品、趣味活动、紧急警告)；
[0069]3)用户所能够选择以接纳推荐的行为(例如，运行应用或者显示URL);
[0070]4)该推荐在那里有效的位置或区域；和
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