基于引导请求活动和数据的推荐和有针对性的广告的制作方法

专利名称：基于引导请求活动和数据的推荐和有针对性的广告的制作方法
技术领域：
本发明涉及用于提供基于路线查询活动的推荐和广告的概念和技术，尤其涉及基于引导请求活动和数据的推荐和有针对性的广告。
背景技术：
基于web和/或基于软件的地图绘制应用的使用已经成为计算机用法的流行方面。例如，许多汽车、智能电话和/或便携式计算设备包括用于生成与区域或地区相关联的地图以及生成两点或多点之间的驾驶引导的地图绘制应用或程序。地图绘制数据以电子格式的存储允许地图保持被更新并且是精确的，延长所购买的地图产品的使用寿命，以及向用户提供改进用户体验的各种特性。尽管地图绘制应用或程序已经增长，但是由地图应用或程序所接收的每个请求通常被独立地看成是期望搜索结果的查询。此外，请求某个地图或特定地图信息的一个或多个实体的身份通常被一般性地处理，因为这样的数据通常不被用于任何目的。因此，地图应用的每个用户以及提交给地图应用的每个请求被独立地查看，而不考虑请求地图信息的实体的其他活动。此处所做出的本公开正是对于这些和其他考虑事项而提出的。

发明内容
在此描述了用于提供基于路线查询活动的推荐和广告的概念和技术。一个或多个查询被地图应用接收。所述查询和与所述查询相关联的上下文信息被存储为路线活动日志。与实体、一组实体和/或实体所属的人口统计组相关联的其他活动可以与其他数据一起存储在路线活动日志中。例如，与查询相关联的上下文信息可以与路线活动日志一起存储或者被存储为路线活动日志。可为与地图应用交互的任何数目的实体生成路线活动日
ο由在主存地图应用的web服务器上操作或者与该web服务器通信的搜索引擎接收到的搜索查询可以被分析以提供与路线查询相关联的上下文信息。类似地，当用户将查询提交给web服务器时，该查询、与该查询相关联的上下文信息、以及从其他实体接收的查询可以与路线活动日志一起存储或者存储为路线活动日志，以进一步指示输入特定查询的实体的活动。路线活动日志和/或与查询和搜索查询相关的其他所存储的信息可以被分析以开发出统计模型和基于规则的模型，这些模型可以用于预测之后输入类似或相同查询或搜索查询的实体的偏好、目标、目的等等。具体而言，所接收的查询和/或搜索查询可以与路线活动日志和/或其他所存储的信息相比较以标识出类似的查询、查询模式或使用模式等等，这些查询、查询模式或使用模式等中的任何项或全部都可以基于所开发的统计模型和/或基于规则的模型来确定。基于所存储的信息和所接收的查询和/或搜索查询，可以确定提交该查询和/或搜索查询实体的的目标、偏好、需求和/或目的，并且可以基于所预测的目标、偏好、需求和/或目的来生成一个或多个推荐和/或广告。因此，路线活动日志和其他所存储的信息可以用作范例库以预测偏好并建议到沿途停车点和所预测的其他感兴趣点的顺序访问。根据一方面，对推荐和/或广告的呈现由web服务器通过呈现查询的一个或多个结果以及被认为与查询或查询结果相关的一个或多个推荐来实现。在一些实施方式中，推荐和/或广告包括一个或多个相邻路线、一个或多个显式沿途停车点或沿途停车点类型、 一个或多个后续点、备选目的地和/或起点等等。在一些实施例中，推荐可以包括一个或多个广告或者可以与一个或多个广告一起被呈现，这些广告可以基于所建模或所预测的对广告的兴趣来选择，所建模或所预测的兴趣是根据统计模型和/或根据基于规则的模型来建模或预测的。因此，诸如沿途停车点、相邻路线、广告等等之类的相关数据可以基于路线查询、搜索查询、以及实体和/或其他用户的其他活动被推送给实体。应当理解，上述主题可被实现为计算机控制的装置、计算机进程、计算系统或诸如计算机可读存储介质等制品。通过阅读以下详细描述并审阅相关联的附图，这些及各种其他特征将变得显而易见。提供本概述以便以简化形式介绍在以下具体实施方式
中进一步描述的一些概念。 本概述并不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在将本概述用来限制所要求保护的主题的范围。此外，所要求保护的主题不限于解决在本发明的任一部分中提及的任何或所有缺点的实现。


图1是示出用于此处公开的各实施例的示例性操作环境的系统图。图2是示出根据示例性实施例的用于生成和呈现基于路线查询活动的推荐的方法的各方面的流程图。图3A-;3B是示出了根据各个实施例用于呈现基于路线查询活动的推荐的示例性用户界面的各方面的用户界面图。图4是示出能够实现在此所提出的实施例的各方面的计算系统的示例性计算机硬件和软件体系结构的计算体系结构图。
具体实施例方式下面的具体方式针对用于基于路线查询、搜索查询和/或其他活动生成推荐和广告的技术。尽管在结合计算机系统上的操作系统和应用程序的执行而执行的程序模块的一般上下文中呈现了本文所述的主题，但是本领域技术人员将认识到，其他实现可以结合其他类型的程序模块来执行。一般而言，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、组件、数据结构和其他类型的结构。此外，本领域技术人员将理解，可以利用其他计算机系统配置来实施此处描述的主题，这些计算机系统配置包括手持式设备、多处理器系统、基于微处理器的或可编程消费电子产品、小型计算机、大型计算机等。在以下详细描述中，参考了构成了详细描述的一部分并作为说明示出了各具体实施方式
或示例的附图。在附图中，相同的附图标记贯穿若干附图表示相同的元素，现在参考附图，将提出用于基于路线查询活动生成推荐的计算系统、计算机可读存储介质、以及计算机实现的方法的各方面。
现在参考图1，将描述用于此处所提出的各实施例的一个操作环境100的各方面。 图1中所示的操作环境100包括设备102。根据各个实施例，设备102是移动电话、智能电话、膝上型计算机、台式计算机、服务器计算机、手持式计算机、上网本计算机、或平板计算机。根据各个其他实施例，设备102是嵌入式计算机系统、视频游戏控制台、全球定位系统 (GPS)、个人数字助理和/或其他计算设备。设备102被配置为执行操作系统104和一个或多个应用程序106。操作系统104 是用于设备102的操作的计算机程序。应用程序106是被配置为在操作系统104之上执行的可执行程序。应用程序106在此将被描述成web浏览器，但是应当理解，应用程序106可以包括几乎任何类型的程序或应用，包括但不限于电子邮件程序、文本消息收发程序、文字处理程序、和/或其他程序或应用。设备102可连接到一个或多个网络108。网络108可以包括有线和无线网络的任何组合，所述网络包括但不限于蜂窝网络，以及诸如因特网、局域网(LAN)、广域网(WAN) 等分组数据网络，和/或其他公共和/或私有网络。设备102可以结合网络108上的或与网络108通信的其他计算系统来操作。在一些实施例中，设备102与在网络108上运行或与网络108通信的web服务器110通信。web服务器110可以通过网络108来访问或者可以主存一个或多个应用。在所示的实施例中，web服务器110主存地图应用112、搜索引擎114、路线安排日志模块116、以及推荐模块118或者与它们进行通信。尽管地图应用112、搜索引擎114、路线安排日志模块 116、以及推荐模块118被示为web服务器110的组件，但是应当理解，这些组件中的每个或其组合可以体现为在网络108和/或web服务器110上操作或者与网络108和/或web服务器110通信的独立设备或其组件，或者包括在这些独立设备或其组件中。地图应用112被配置为接收查询120以及响应于查询120生成地图信息122。查询120可以包括由地图应用112来识别成对地图信息122的请求的字符串。一般而言，对地图信息122的请求包括对特定位置的指示，该位置可以宽泛或狭窄地指定。在一些实施例中，特定位置被指定为经度/纬度坐标、GPS位置、街道地址、感兴趣的点、企业、邻里、邮政编码、城市、大都市区域、州、国家等等。因此，查询120可以被识别成对与特定地理区域或位置相关联的地图信息122的请求。另外，查询120可以被地图应用112识别成对两个或多个点或位置之间的引导的请求。例如，查询120可以被识别成对起点和目的地之间的引导的请求，其中起点和目的地任一或二者也可以按宽泛和狭窄的措辞来定义。查询120也可以指定一个或多个沿途停车点或后续点，这将在此更详细地解释，所述沿途停车点或后续点也可以按宽泛或狭窄的措辞来定义。因此，起点、沿途停车点、目的地、和/或后续点之中的一个或多个可以被指定为大的和/或宽泛定义的区域或地区，并且起点、沿途停车点、目的地、和/或后续点之中的一个或多个可以被定义为小的和/或被狭窄定义的区域或地区。地图应用112被配置为基于查询120访问地图数据以及确定两个或多个点之间的路线。尽管未在图1中示出，但是应当理解，地图应用112可以访问位置数据的一个或多个数据库。在一些实施例中，地图应用112被配置为生成包括多个点的路线。例如，实体可以请求起点与目的地之间的引导，并且地图应用112可以基于由实体所指定的起点和目的地来生成路线。地图应用112可以接收指示插入沿途停车点、后续点和/或其他附加点的数据。地图应用112被配置为生成从起点到沿途停车点、以及从该沿途停车点到另一沿途停车点(如果包括的话)、以及从沿途停车点到原始目的地的引导。也可以生成从目的地到诸如后续点和/或附加沿途停车点之类的其他点的引导。因此，应当理解，沿途停车点和 /或后续点可以被插入到起点以前和/或目的地之后，并且路线可以被相应地改变。此外， 应当理解，起点、沿途停车点、目的地、和/或后续点可以包括几乎任何感兴趣的场所，包括但不限于动物园、沙滩、餐馆、商店、博物馆、历史遗址、城市、城镇、或者自治区和/或其他位置。根据各个实施例，地图应用112被配置为跟踪地图应用112的使用以及将使用数据传递给路线安排日志模块116，这将在下面解释。由地图应用112所跟踪的使用可以涉及与地图应用112和/或搜索引擎114进行交互的任何数量的实体。更具体而言，路线安排日志模块116可以分析由地图应用112、搜索引擎114和/或其他设备或应用所收集和/或跟踪的数据以确定输入特定查询120或查询类型120的实体的行为并对该行为进行建模。 这些模型可以用于预测输入类似或相同查询120的实体的行为和具有通过人口统计信息、 搜索历史、偏好等确定的类似或相同特征的实体的行为。应当理解，所分析的数据可以涉及由任何数目的实体提交的任何数目的查询120。地图应用112可以跟踪指示任何数目的查询120的内容的数据以及指示与查询 120相关联的各方面的上下文数据。地图应用112还可以跟踪提交查询120的实体的其他活动，比如例如在地图应用112处接收到查询120之前和/或之后发生在实体与搜索引擎 114之间的搜索或其他活动。例如在一些实施例中，地图应用120跟踪与查询120相关联的位置、查询120被接收到的时刻、与查询120相关联的实体的其他活动、其他信息及其组合等等，这将在下面更详细地描述。跟踪特征可以在实体不希望使用在此所述的web服务器器110的功能的情况下由实体按需停用，或者被停用以解决所感受到的安全性和/或隐私问题。搜索引擎114被配置为接收搜索查询124以响应于搜索查询1 执行搜索以及响应于搜索查询1 生成搜索结果126。搜索查询1 可以包括由实体提交的搜索串，并且可以包括对几乎任何类型的数据的请求，包括但不限于新闻、图像、视频、音频、文本和/或其他内容或信息。如上面所提到的那样，在搜索引擎114处的活动可以由地图应用112和/ 或与web服务器110相关联的其他跟踪模块(未示出)来跟踪，并且可以用于生成在此所述的统计模型和/或基于规则的模型。在一些实施例中，搜索引擎114跟踪使用数据以供推荐模块118使用，并且被配置为将使用数据传递给路线安排日志模块116以供存储、分析和/或其他操作。搜索引擎114 被配置为跟踪指示搜索查询1 的内容的数据以及指示与搜索查询IM相关联的各方面的上下文数据。例如在一些实施例中，搜索引擎114跟踪与搜索查询IM相关联的位置、与搜索查询IM相关联的实体(如果知道的话)、搜索查询1 被接收到的时刻、会话数据、查询历史、以及路线安排活动，比如但不限于所提交的查询120、起点和/或目的地信息、所添加或移除的沿途停车点、所添加或移除的后续点、其他信息、其组合等等。如上面参考地图应用112所提到的那样，搜索引擎114的跟踪特征可以按需停用。路线安排日志模块116被配置为从地图应用112和搜索引擎114接收使用数据。该使用数据包括指示查询120和搜索查询124的内容的数据以及与查询120和搜索查询 1 相关联的上下文数据。路线安排日志模块116被配置为分析所接收的数据，对所接收的数据进行相关以生成路线活动日志128，以及将路线活动日志1 存储在一数据存储位置中。应当理解，路线活动日志1 可以包括同与地图应用112和/或搜索引擎应114通信的任何数目的实体相关的数据。数据存储位置可以包括存储器、服务器、数据库、或其他合适的存储位置。在所示的实施例中，数据存储位置是路线安排数据库130。路线安排日志模块116还被配置为分析所接收的数据以标识出与所接收的数据相关联的模式、概率、目标、意图、主题等等、和/或与所接收的数据相关联的实体。所述模式、概率、目标、意图、主题等等可以被确定、和/或与提交查询120和/或搜索查询124的一个或多个实体、各类别的实体和/或各类型的实体相关联。另外，所述模式、概率、目标、 意图、主题等等可以被确定和/或与同关联于查询120的路线相关的一个或多个位置(比如起点、目的地、沿途停车点、和/或后续点)相关联以及与各类别或类型的位置相关联，这些类别或类型可以基于地理区域、天气、人口统计信息、州、国家和/或位置的其他方面。在一些实施例中，目录服务被用于将主题、位置的类别或类型、和/或与位置相关联的其他信息与位置进行映射。因此，路线活动日志1 可以被分析以确定与特定位置或位置间路线相关联的主题或目标的集合或分层结构。因此，与提交其他查询120的实体相关联的偏好、目的、目标、 或意图可以基于所建模的行为来预测。类似地，与路线安排活动相关联的上下文变量可以被分析以提供同查询120和/或与查询120相关联的实体有关的附加信息。示例性的上下文变量包括但不限于与查询120相关联的时刻、星期、月份、和/或年份，与查询120相关联的地理区域，与查询120相关联的起点、沿途停车点、后续点、和/或目的地的人口统计信息等等。所有这些数据都可以被分析和/或被机器学习以标识出与各个路线安排和搜索活动相关联的模式和概率并构造统计模型和基于规则的模型。这些模式和/或概率可以用于基于这些模式、概率、目标等等对如下活动或特征进行假定和计划所述活动或特征与其他实体相关联或者预期与该其他实体相关联，其中该其他实体提交类似或相关查询120或与类似或相关查询120相关联。应当理解，上面的模式、概率、目标等等可以基于任何数目的模型被确定和/或应用于诸如搜索查询124、查询120之类的其他活动、或者其他活动。示例性的模块包括但不限于贝叶斯网络模型、隐马尔科夫模型(“HMM”)、其他统计模型和/或其他模型。这样的模型可以用于基于路线活动日志128的内容对相关搜索查询IM和/或实体的查询120进行预测或计划。例如，可以接收与起点与目的地之间的引导相关的查询120。提交查询120 的实体可以添加沿途停车点和/或后续点。该活动可以由被存储为路线活动日志128的数据来表示，从而有效地被存储为范例历史或者范例库中的范例。如果接收到与起点和目的地之间的引导有关的另一查询120，则提交查询120的实体将请求沿途停车点和/或后续点或者类似沿途停车点或后续点的可能性可以基于之前捕获的活动被分配相应的概率，所述之前捕获的活动由路线活动日志1 来反映。这些沿途停车点和/或后续点可以按需来向实体建议，这将在此更详细地描述。应当理解，取决于所预测的偏好和兴趣，也可以构造相邻的路线路径。路线活动日志128包括表示与地图应用112和/或搜索引擎114交互的任何数目的实体的活动的数据。与查询120和搜索查询124的内容一起收集的上下文数据被用于识别实体如何搜索地图信息122、以及搜索结果126。例如，实体可以提交与到纽约州的纽约市的计划休假相关的查询120和搜索查询124。路线活动日志1 可以包括表示实体与地图应用112和/或搜索引擎114的交互的数据。在一个示例性示例中，实体可以提交针对从他或她家到纽约市的驾驶引导的查询 120。路线活动日志1 可以包括对该查询120的指示，并且可以存储与该活动相关的上下文信息，比如生成查询120的位置、或者标识出用于生成驾驶引导的起点的位置信息，上面任一或二者都可以与实体的位置相关联。实体还可以在纽约市地图中搜索旅馆、餐馆、博物馆和其他感兴趣场所。这些查询120和/或搜索查询124中的一些、全部或没有查询120 和/或搜索查询1 可以被地图应用112和/或搜索引擎114跟踪，被存储在路线活动日志128中，和/或与来自同查询120或搜索查询IM相关联的位置的抽象或一般用户相关联。应当理解，可以不仅为单独的实体生成路线活动日志128，而且可为各类或类别的实体、与特定位置相关联的实体、指定特定起点或起始点的实体等等生成路线活动日志 128。因此，当实体提交查询120时，可以使用路线活动日志1 来创建实体的一般化或抽象，使得可以挖掘与具有类似人口统计信息、位置或搜索模式的其他实体相关的活动来标识并生成推荐132。下面将会解释，路线活动日志1 可以被推荐模块118使用，以将推荐推送给其活动在某些方面与另一实体一定类别的实体、抽象实体、实体的位置等等的活动类似的实体。推荐132可以包括但不限于所建议的沿途停车点、所建议的后续点、备选起点和 /或目的地点、备选路线路径、广告信息等等。推荐132可以与将推荐插入到路线中的选项和/或指示将推荐132插入到路线中将如何在距离、时间、花费、通行费、交通等等方面影响路线的信息一起被呈现给用户。在一些实施例中，推荐132在第一会话期间被生成，并且推荐是基于实体在第一会话期间的活动的。推荐可以在第一会话期间和/或在包括与第一会话类似的活动的第二或随后的会话期间被呈现。推荐模块118被配置为分析实体对web服务器110的使用以及路线活动日志128。 推荐模块118分析所接收的查询120或搜索查询124以及与其相关联的上下文数据。如上面所提到的那样，上下文数据可以指示与实体或查询120相关联的位置，该位置可以是驾驶引导请求或其他查询120的起点。上下文数据还可以包括查询120被接收到的时刻以及与同实体或查询120相关联的位置相对应的人口统计数据。应当理解，可以从推荐模块118 能够访问的一个或多个数据库、服务器或其他设备(图1中未示出)中检索与位置相关联的人口统计信息或其他数据。另外，路线活动日志1 可以用于确定实体或类似实体或类似类别的实体在以前是否曾经将查询120提交给地图应用112和/或搜索查询历史是否与所述实体相关联，搜索查询历史可指示在创建查询120之前或之后提交的搜索。推荐模块118可以分析所有数据，以基于该实体和/或相关实体的在先活动、与该实体类似的其他实体的在先活动、与查询120或搜索查询1 相关联的人口统计信息、或其组合来为该实体生成一个或多个推荐 132。在一些实施例中，操作环境100包括广告服务器(“ad服务器”)。ad服务器134主存用于生成广告138的广告应用136。在一些实施例中，广告138涉及由推荐模块118生成的推荐132之中的一个或多个。因此，广告138可以包括优惠券、打折码、或者与沿途停车点、后续点、或其他推荐132相关的其他信息，这将在下面更详细地解释。在一些实施例中，广告138涉及实体的活动，并且基于路线活动日志128中的信息而生成。广告应用136被配置为与web服务器110通信以从web服务器110和/或其组件 (比如推荐模块118)接收数据。例如，例如推荐模块118可以将指示要向实体作出推荐以及指示推荐132的主题的数据传输给ad服务器134。ad服务器134可以被配置为分析从推荐模块118接收的数据；标识出与推荐模块132相关联的广告138 ；以及将广告138传递给web服务器110。广告138可以与地图信息122、搜索结果126、和/或推荐132 —起传输给设备102。如上面关于推荐132所提到的那样，广告138可以在第一、第二和/或随后的会话期间被呈现，并且不一定在生成广告138的时刻被呈现。在一些实施例中，与web服务器110相关联的运营商如上面提到的那样基于模式和/或概率来销售广告。例如，对起点与目的地之间的引导的特定查询120常常跟随或伴随有对到特定的沿途停车点或特定类型的沿途停车点的引导的请求。因此，基于预期的沿途停车点或预期类型的沿途停车点的广告可以例如基于鉴于接收到特定查询120而被识别的概率、或者基于与一个或多个查询120相关联的上下文信息或同查询120相关联的实体(如果期望的话)来销售。在一个实施例中，因与以第一概率预期的沿途停车点相关联的广告138而收取第一价格，并且因与以较高的第二概率预期的沿途停车点相关联的广告 138而收取较高的第二价格。这些示例是说明性的，并且不应当被认为是以任何方式构成限制。在一个示例性的实施例中，路线活动日志1 存储与已经请求了第一点与第二点之间的引导的实体或各类型的实体相关联的活动的日志。在这些请求期间，实体平均地以概率P请求到沿途停车点的引导。运营商可以向被归类为所标识类型的沿途停车点的想要将与自己的企业相关的信息推送给实体的企业。可以基于如下的理解来吸引企业购买这样的广告请求与沿途停车点相关的信息的实体预期是对其商品和/或服务感兴趣的。换言之，企业可以理解，这些实体将要接收到高度针对性的广告，这些广告具有相关联的高回报率。广告138可以作为图形、文本或标语来传递，或者可以作为推荐132来传递。例如， 沿途停车点的信息可以与用于将沿途停车点添加到路线的选项一起被显示。沿途停车点的信息可以包括与所请求路线相关联的英里数的总数增加或减小；与向/从路线添加或移除沿途停车点相关联的时间增加或减少；到与沿途停车点相关联的评论的链接；与沿途停车点相关联的广告或特价等等。广告138和/或推荐132可以服从由运营商、偏好、设置等等所确定的各个阈值。例如，在一些实施例中，仅当与推荐132相关联的位置与例如起点、 目的地、沿途停车点、路线路径和/或后续点之类的同查询120相关联的位置相距在阈值距离以内时，才呈现广告138和/或推荐138。在一个实施例中，距离阈值是0. 25英里并且时间阈值是往返五分钟。该实施例是示例性的，并且其他阈值可以被构思出并且是可能的。为清楚起见，图1示出了一个设备102、一个网络108、一个web服务器110、一个路线安排数据库130、以及一个ad服务器134。然而，应该理解，操作环境100的某些实施方式包括多个设备102、多个网络108、多个web服务器110、多个路线安排数据库130、和/或多个ad服务器134。因此，所示实施例应当被理解为示例性的，并且不应当被认为是以任何方式构成限制。现在转到图2，将详细描述用于生成和呈现基于路线查询活动的推荐的方法200。 应该理解，不一定按任何特定次序来呈现此处公开的方法的操作，并且构想了用替换次序来执行部分或全部操作是可能的。为了易于描述和说明，按所示次序来呈现各操作。可以在不背离所附权利要求书的范围的情况下添加、省略和/或通知执行操作。还应当理解，所示方法可以在任何时候结束并且不必完整地执行。该方法的操作中的部分或全部和/或基本上等价的操作可以通过执行计算机存储介质上所包括的计算机可读指令来执行，这在下面予以定义。在说明书和权利要求书中所使用的术语“计算机可读指令”及其变型在此处是用来广泛地包括例程、应用、应用模块、程序模块、程序、组件、数据结构、算法等等。计算机可读指令可以在各种系统配置上实现，包括单处理器或多处理器系统、小型计算机、大型计算机、个人计算机、手持式计算设备、基于微处理器的可编程消费电子产品、其组合等等。因此，应该理解，此处所述的逻辑操作被实现为(1) 一系列计算机实现的动作或运行于计算系统上的程序模块；和/或( 计算系统内的互连的机器逻辑电路或电路模块。 取决于计算系统的性能及其他要求，可以选择不同的实现。因此，本文描述的逻辑操作被不同地称为状态操作、结构设备、动作或模块。这些操作、结构设备、动作和模块可以用软件、 固件、专用数字逻辑以及其任何组合来实现。出于图解说明和描述本公开的概念的目的，在此公开的方法被描述为由web服务器110来执行。应该理解，该实施例是示例性的，并且不应被视为以任何方式构成限制。方法200始于操作202，其中web服务器110接收请求。请求可以如上面所述的那样包括查询 120和/或查询124。从操作202，方法200前进到操作204，其中web服务器110分析在其中接收到请求的上下文。如上面解释的那样，查询120和/或搜索查询124的上下文可以包括与其相关联的各种数据。例如，上下文可以包括但不限于查询120或搜索查询IM被接收到的时刻；与查询120或搜索查询IM相关联的位置；以及从中接收到查询120或搜索查询IM的实体的其他活动。上下文的这些示例是示例性，并且应当理解，与实体的其他活动相关联的上下文数据可以由web服务器110和/或其组件来捕获。如上面所提到的那样，与查询120或搜索查询IM相关联的位置可以包括从中提交查询120或搜索查询124的位置和/或查询120或搜索查询124中所包括的位置信息。 与查询120相关联的位置还可以包括起点、目的地、和/或查询120中所包括的一个或多个沿途停车点。查询120或搜索查询IM的上下文还可以包括与同实体相关联的其他查询120或搜索查询1 相关的信息。例如，在接收到查询120之前或之后，可以分析web服务器110 接收到的搜索查询124以获知关于与查询120相关联的实体的更多东西。因此，查询120 或搜索查询1 不仅可被独立地查看，而且可以在实体的一些或所有活动的上下文中来查看。因此，查询120和/或搜索查询124的内容和上下文可以在实体对地图应用112和/ 或搜索引擎114的所有活动的上下文中来查看。例如，如果实体提交关于“休假和旅馆和曼哈顿和四星级”的搜索查询124，并且然后提交针对曼哈顿的旅馆的查询120，则web服务器110可以在实体与web服务器110的会话的上下文中查看查询120，并且检索曼哈顿的四星级或类似旅馆，而不是仅仅检索所有旅馆。附加地或者可替代地，web服务器110可以响应于查询120来推荐曼哈顿的四星级旅馆，而且还包括字面上满足查询120的所有旅馆。该示例仅仅示出了在此公开的原理和概念，并且不被应当认为是以任何方式构成限制。在一个实施例中，推荐模块118被配置为基于分析与web服务器110的随时间的交互来获知和/或识别查询120和/或搜索查询124的共同出现。出于本申请的目的，术语“共同出现”被用于指示第一搜索与第二搜索之间的所识别的相关性。对应于共同出现的数据可以被存储为路线活动日志128，并且可以用于基于所接收的查询120和/或搜索查询124找出推荐。例如，推荐模块118可以识别出针对特定位置处的“旅馆和汽车旅馆” 的查询120之后常常跟随有针对该位置处的“餐馆”的查询。类似地，推荐模块118可以识别出针对医生办公室的查询之后常常跟随有针对药物、药店和/或医疗用品店的查询。因此，如果查询120或搜索查询IM包括具有已识别的共同出现的串或主题，则该已识别的共同出现可以作为推荐138呈现给实体。应当理解，可以例如基于针对包括一个或多个沿途停车点的路线的查询120来从路线活动日志128中确定共同出现。例如，路线活动日志1 可以指示请求到医生的引导的实体有时请求到药房的引导。这样的指示是共同出现的另一示例。应当理解，这些共同出现可以被分配一个或多个概率和/或置信区间或者与一个或多个概率和/或置信区间相关联。另外，应当理解，这些示例是说明性的。根据各个实施例，web服务器110被配置为识别可以从特定位置抽象出的目标、任务、偏好等等。web服务器110可以机器学习用于预测与实体提交相关联的行为、目标、任务、偏好、需求等等的基于规则的模型和/或统计模型。这些目标、任务、偏好等等可以基于实际位置、对附近位置的考虑、在类似或相同路线的历史请求中的共同出现、和/或类似信息。如在此所解释的那样，这些目标、任务、偏好中的一些或全部等等或者没有目标、任务、 偏好等等可以用于生成推荐132。除识别诸如沿途停车点等等之类的显式地址的共同存在之外，web服务器110还可以被配置为基于沿途停车点、后续点、起点、目的地等等的类型、类别和/或其他宽泛定义来识别共同存在。例如，如果查询120包括到中国风格餐馆的引导，则取决于推荐132旨在被多么狭窄地定义，web服务器110可以生成与其他中国餐馆、其他亚洲餐馆或者其他餐馆相关的推荐132。这些示例是说明性的，并且不应当被认为是以任何方式构成限制。从操作204，方法200前进到操作206，其中web服务器110分析查询120或搜索查询124、上下文信息以及路线活动日志128以确定是否应当向实体作出一些推荐。web服务器110可以在路线活动日志128中搜索与同实体相关联的活动类似的活动，这在上面参考图1予以了解释。另外，web服务器110可以应用经机器学习得到的基于规则的模型或统计模型来基于查询120或查询124以及路线活动日志1 预测实体的行为。例如，web服务器110可以查找输入过与查询120或搜索查询IM类似的查询120或搜索查询124的任何实体。类似地，web服务器110可以基于与生成查询120和/或搜索查询124的实体相关联的一个或多个位置来搜索路线活动日志128，这可以基于人口统计信息、某一类型或类别的位置、实际位置、街道地址、其组合等等。另外，web服务器110可以将一个或多个模型应用于查询120或搜索查询124以对实体和/或与路线或同实体的交互相关联的偏好、目标、意图、目的等进行预测或建模。如上面所解释的那样，可以分析其他上下文和显式数据。对具有类似活动或活动模式的实体(比如已经输入类似查询120或搜索查询IM 的实体)的标识可以被web服务器110理解成以下指示这两个实体是类似的。因此，web 服务器110可以确定与查询120和/或搜索查询IM相关联的实体与同路线活动日志132 相关联的实体具有类似的品位、兴趣、需求、模式、人口统计信息和/或使用模式。类似地， web服务器110可以分析在web服务器110接收查询120或搜索查询124以前发生的活动并且确定该活动是否类似于与实体相关联的任何活动。这些和其他类似性或预期的类似性可以如上面所提到的那样以一个或多个概率来确定和/或预期。从操作206，方法200前进到操作208，其中web服务器110确定是否存在针对实体的任何推荐132。如果web服务器110确定不存在针对实体的推荐132，则方法200可以前进到操作210，其中搜索结果被呈现给设备102。在将搜索结果呈现给设备102以后，方法 200结束。下面在图3A-3B中示出了呈现推荐132的示例性实施例。简要地回顾操作208， 如果web服务器110确定应当向实体作出推荐132，则方法200可以前进到操作212。在操作212，web服务器110为实体生成推荐132。推荐132可以为如下形式所建议的沿途停车点、相邻或备选的路线路径、所建议的替代沿途停车点、所建议的替代目的地、所建议的附加或替代后续点、指示所建议的感兴趣场地或当地名胜的文本、呈现给实体以供在所建议的感兴趣产地或当地名胜处使用的优惠券和/或特价、其他推荐的活动或信息、其组合等等。此外，操作212包括对推荐132进行格式化以供接收推荐132的一方使用。根据各个实施方式，所生成或所呈现的推荐132可以包括推荐的位置和/或与推荐的位置相关联的广告138。推荐132和/或广告138可以与各种动作相关联和/或可以提示各种动作。例如，推荐132和/或广告138可以提示重新规划与查询120相关联的路线的选项。在一说明性示例中，实体可以提交请求到交响音乐会的引导的查询120。基于路线活动日志1 和/或其他信息，web服务器110可以生成对该交响音乐会附近的高端餐馆的推荐132。例如，请求到交响音乐会的引导的其他用户可以输入该餐馆作为沿途停车点。 对推荐132的呈现可以包括如下选项输入餐馆作为沿途停车点；以及重新计算包括该餐馆作为沿途停车点或后续点的路线，其中该餐馆被输入到路线中处于起点以前、起点与目的地之间和/或目的地之后。从操作212，方法200前进到操作214，其中web服务器110呈现推荐100和搜索结果126。根据一些实施例，呈现推荐132包括将推荐132插入到搜索结果页面和/或提示进行请求的实体输入对是否应当将推荐132插入到搜索结果页面、地图、路线等等的指示。搜索结果页面可以呈现在显示器上，并且推荐132可以嵌入到显示器上所显示的图像中，例如优惠券、广告或其他数据。下面将参考图3A-;3B来呈现用于提供推荐132和/或搜索结果的示例性用户界面。在一些实施例中，推荐132包括对路线建议的沿途停车点、起点或目的地改变、后续点插入和/或类似物。根据各个实施例，推荐132与指示推荐将如何改变路线的信息一起作出，该改变可以包括距离或时间的增加或减小等等。上面公开的所有示例都是示例性的，并且不应当被认为是以任何方式构成限制。方法200在操作216处结束。现在转到图3A，将描述示出一个实施例中用于呈现基于路线查询活动的推荐的用户界面(UI)的各方面的用户界面图。具体而言，3A示出了根据在此提出的一个特定实施方式的由一个或多个应用程序106所生成的屏幕显示300A。在该实施方式中，应用程序106 包括用于与web服务器110交互的web浏览器。应当理解，图3A-3B中示出的UI图是示例性的。图3A中所示的屏幕显示300A包括各种工具栏和菜单项。应当理解，所示的工具栏和菜单项仅仅是说明性的，并且附加的和/或可替代的工具栏和/或菜单项是可能的并且可以被构思出。在所示的实施例中，屏幕显示300A包括地图302和引导304。地图302 和引导304可以是对上面参考图1所述的地图信息122的视觉表示。地图302包括对起点 308与目的地310之间的路线306的视觉表示，而引导304包括逐转弯的指示以供实体对路线306进行导航。尽管所示的地图302包括利用多条道路312的路线306，但是应当理解，在此所述的概念和技术可以替代或补充旨在用于汽车交通的街道或道路而与包括徒步线路、自行车路径、人行道、轨道线路、公共交通地图、以及运输的其他模式一起使用。如上面所解释的那样，查询120由web服务器110接收，并且可以被web服务器 110或其组件识别成对驾驶引导、指定区域的地图的请求或者对地图信息122的另一请求。 web服务器110可以被配置为将查询120传递给地图应用112，并且地图应用112响应于查询120生成地图302。除生成地图302之外，地图应用112可以生成引导304。另外，如上面所解释的那样，web服务器110被配置为将查询120传递给推荐模块118以用于确定web 服务器110是否应当基于查询120生成推荐132。在图3A的上下文中，推荐模块118可以访问路线活动日志128以标识出与提交查询120的实体、起点308、目的地310或同地图302相关联的地理位置或区域相关联的路线活动日志128。任何相关的路线活动日志1 都可以被推荐模块118分析以标识出推荐 132。推荐132可以通过将路线活动日志1 的活动与提交查询120的实体的活动进行匹配而被标识出。推荐132也可以基于对实体、实体提交查询120的上下文的其他分析而被标识出。例如，如果其活动被反映在路线活动日志128中的用户提交了针对从查询120中指定的起点起或到查询120中指定的目的地的引导的查询，则可以在该实体的活动与该用户的活动之间划定相关性。如果用户请求了与起点或目的地附近的其他点相关联的附加地图信息122，则这些点可以作为推荐132被呈现给实体，因为web服务器110可以假定实体和用户至少在查询120的主题方面共享类似的兴趣。在地图302的上下文中，推荐132可以包括所建议的沿途停车点输入/插入。为了示出上述场景，下面的示例假定目的地310的地址是博物馆的街道地址。路线活动日志1 可以包括指示包括博物馆地址的请求的许多条目，这些条目中的一些、全部或没有条目可以与搜索实体相关联。另外，路线活动日志1 可以包括指示进行搜索的实体的其他活动的数据。当另一用户或实体输入与由该用户提交的搜索类似的搜索时，web 服务器110可以创建与博物馆相关的推荐，因为其他用户的活动暗示该实体可能也对博物馆感兴趣。如图3A中所示，屏幕显示300A还可以包括广告138。该广告可以涉及推荐132， 并且例如可以包括优惠券码、条形码、打折事件或者其他信息。应当理解，广告138和推荐 132可以相组合。例如，商品或服务的优惠券可以与如下标题一起生成该标题建议实体考虑由该标题指示的商品或服务。这些示例仅仅是说明性的，并且不应当被认为是以任何方
14式构成限制。现在转到图:3B，将描述示出另一实施例中用于呈现基于路线查询活动的推荐的用户界面(UI)的各方面的用户界面图。具体而言，;3B示出了根据另一实施方式的由应用程序 106中的一个或多个所生成的屏幕显示300B。在该实施方式中，应用程序106包括用于与搜索引擎114交互的web浏览器。图;3B中所示的屏幕显示300B包括搜索结果126的视觉表示。搜索结果1 可以包括由搜索引擎114响应于搜索查询IM所生成的结果页面，但是公知的是，可以构思其他实施例。应当理解，搜索结果1 可以包括图像、文本、链接、音频、视频和/或其他内容。屏幕显示300B可以包括一个或多个推荐132以及一个或多个广告138。如上面所解释的那样，搜索查询124可以被web服务器110接收，并且可以被web 服务器110或其组件识别成是由已经同地图应用112交互过的实体提交的或者是与该实体相关联的。web服务器110可以被配置为将查询IM传递给推荐模块118以用于确定web服务器110是否应当基于搜索查询IM生成推荐132。如上面所解释的那样，推荐模块118可以分析实体的活动而不仅仅是搜索查询124，以确定实体是否提交过一个或多个查询120， 并且如果是的话，搜索查询1 与该实体的一个或多个查询或其他活动有多相关。因此，推荐模块118可以分析一个或多个路线活动日志128以确定是否应当将一个或多个推荐132 提供给实体。推荐132可以基于实体对地图应用112和/或搜索引擎114的活动而不是仅仅基于查询120或搜索查询124的明语而生成。因此，一个或多个推荐132和/或广告138形式的相关信息可以基于与web服务器110的各种交互被推送给实体。在一些实施例中，web服务器110包括搜索引擎114的功能。例如，搜索引擎能够 114的功能可以由服务器或其他设备来提供，所述服务器或其他设备提供诸如例如来自华盛顿州雷蒙德市的微软公司的BING搜索之类的搜索服务。广告空间可以基于广告所针对的实体的类型来销售。举例来说，特定的人口统计信息可以与路线活动日志1 相关联。 web服务器110可以被配置为将与昂贵旅馆相关联的广告138推送给与特定人口统计信息的特性相匹配的实体。专注于特定人口统计信息的广告138的花费可以基于广告138的预期回报来调整。因此，如果特定人口统计信息包括富裕企业家用户类，则针对膝上型计算机或智能电话的广告138可能比针对具有较少的可支配收入和/或较不需要膝上型计算机或智能电话的人口统计的类似广告更加昂贵。这些示例是说明性的，并且不应当被认为是以任何方式构成限制。图4示出了用于能够执行在此所述的用于以上述方式生成基于路线安排活动的推荐的软件组件的设备的示例性计算机体系结构400。因此，图4中所示的计算机体系结构400示出了用于服务器计算机、移动电话、PDA、智能电话、服务器计算机、台式计算机、上网本计算机、平板计算机和/或膝上型计算机的体系结构。计算机体系结构400可以用来执行在此所提出的软件组件的任何方面，包括操作系统104、应用程序106、地图应用112、 搜索引擎114、路线安排日志模块116、推荐模块118、广告应用136、和/或其他软件。图4所示的计算机体系结构400包括中央处理单元402 (“CPU”)、包括随机存取存储器404( “RAM”)和只读存储器(“ROM”)406在内的系统存储器408、以及将存储器404 耦合至CPU 402的系统总线410。基本输入/输出系统被存储在ROM 400中，该系统包含帮助诸如在启动期间计算机体系结构408中的元件之间传送信息的基本例程。计算机体系结构400还包括大容量存储设备412，该大容量存储设备412用于存储操作系统104、地图应用112、搜索引擎114、路线安排日志模块116以及推荐模块118。尽管未在图4中示出，应当理解，大容量存储设备412可以存储应用程序106、路线安排日志模块116和/或广告应用136。大容量存储设备412还可以被配置为存储诸如由路线安排数据库130所存储的数据之类的数据。大容量存储设备412通过连接至总线410的大容量存储控制器(未示出)连接到 CPU 402。大容量存储设备412及其相关联的计算机可读介质为计算机体系结构400提供非易失性存储。尽管对此处包含的计算机可读介质的描述参考了诸如硬盘或CD-ROM驱动器之类的大容量存储设备，但是本领域的技术人员应当理解，计算机可读介质可以是可由计算机体系结构400访问的任何可用计算机存储介质。作为示例而非限制，计算机可读存储介质可包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。例如，计算机可读介质包括但不限于RAM、R0M、EPR0M、EEPR0M、闪存或其他固态存储器技术、⑶-ROM、数字多功能盘(“DVD”)、HD-DVD、蓝光(BLU-RAY)或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备、或能用于存储所需信息并且可以由计算机体系结构400访问的任何其他介质。根据各实施例，计算机体系结构400可以使用通过诸如网络108之类的网络到远程计算机的逻辑连接来在联网环境中操作。计算机体系结构400可以通过连接至总线410 的网络接口单元414来连接到网络108。应当理解，网络接口单元414也可以用于连接至其它类型的网络和远程计算机系统，例如设备102、web服务器110、路线安排数据库130和/ 或ad服务器134。计算机体系结构400还可以包括用于接收和处理来自多个其他设备的输入的输入/输出控制器416，这些设备包括键盘、鼠标或者电子指示笔(未在图4中示出)。 类似地，输入/输出控制器416可以提供至显示屏、打印机或其他类型的输出设备(也未在图4中示出)的输出。如前简述的那样，多个程序模块和数据文件可以存储在计算机体系结构400的大容量存储设备412和RAM 406内，包括适于控制服务器计算机、台式计算机、膝上型计算机的操作的操作系统104。大容量存储设备412和RAM 406还可以存储其它类型的程序模块和数据。应当理解，在此所描述的软件组件在被加载到CPU 402中并被执行时可以将CPU 402和总体计算机体系结构400从通用计算系统变换成为被定制为促进在此所提出的功能的专用计算系统。CPU 402可从任何数目的晶体管或其它分立电路元件中构造，这些元件可以独立地或集体地呈现任何数目的状态。更具体而言，CPU 402可以响应于包含在此处所公开的软件模块中的可执行指令充当有限状态机。这些计算机可执行指令可以通过指定 CPU 402如何在各状态之间转移来变换CPU 402，由此变换了构成CPU 402的晶体管或其它分立硬件元件。对本文所提出的软件模块的编码也可变换本文所提出的计算机可读介质的物理结构。在本说明书的不同的实现中，物理结构的具体变换可取决于各种因素。这样的因素的示例可以包括，但不仅限于用于实现计算机可读介质的技术，计算机可读介质被表征为
16主存储器还是辅存储器等等。例如，如果计算机可读介质被实现为基于半导体的存储器，则本文所公开的软件可以通过变换半导体存储器的物理状态而在计算机可读介质上编码。例如，软件可以变换构成半导体存储器的晶体管、电容器或其它分立电路元件的状态。软件还可变换这些组件的物理状态以在其上存储数据。作为另一示例，本文所公开的计算机可读介质可以使用磁或光技术来实现。在这些实现中，本文所提出的软件可以在其中编码了软件时变换磁或光介质的物理状态。这些变换可包括更改给定磁性介质内的具体位置的磁性。这些变换还可以包括改变给定光学介质内的特定位置的物理特征或特性，以改变这些位置的光学特性。物理介质的其它变换是可能的，而不脱离本说明书的范围和精神，而上述示例仅仅是为了方便这一讨论而提供的。鉴于以上内容，应当理解，在计算机体系结构400中发生许多类型的物理变换以便存储并执行在此所提出的软件组件。还应当理解，计算机体系结构400可以包括其它类型的计算设备，包括手持式计算机、嵌入式计算机系统、个人数字助理、以及本领域技术人员已知的其它类型的计算设备。还可以构想的是，计算机体系结构400可以不包括图4所示的全部组件，可以包括未在图4中明确示出的其它组件，或者可利用完全不同于图4所示的体系结构。基于上述内容，应当理解，在此已经公开了用于提供基于路线查询活动的推荐的技术。尽管用对计算机结构特征、方法和变换动作、特定计算机器和计算机可读介质专用的语言描述了本文所提出的主题，但可以理解，所附权利要求书中定义的本发明不必限于本文所述的具体特征、动作或介质。相反，这些具体特征、动作和介质是作为实现权利要求的示例形式来公开的。上述主题仅作为说明提供，并且不应被解释为限制。可对此处所述的主题作出各种修改和改变，而不必遵循所示和所述的示例实施例和应用，且不背离所附权利要求书中所述的本发明的真正精神和范围。
权利要求
1.一种计算机实现的用于提供推荐(13 的方法，该计算机实现的方法包括执行计算机实现的操作，这些操作用于接收与实体相关联的查询(120)；捕获与所接收的查询(120)相对应的上下文信息；访问路线活动日志(1 )，该路线活动日志(128)包括与针对起点、沿途停车点、后续点和目的地中至少两个之间的引导的请求相关的数据；以及分析所接收的查询(120)、上下文信息以及所述路线活动日志(1 )以确定是否生成推荐(132)。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括响应于所述确定来生成推荐，其中所述推荐包括附加的所推荐的沿途停车点、备选目的地、备选的所推荐的沿途停车点、或者后续点中的至少一个。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括基于所述查询、所述查询的上下文和所述路线活动日志中的至少一个来生成推荐，所述路线活动日志包括与在至少一个会话期间的路线查询活动相关的数据。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括将所述广告呈现给所述实体，所述广告在生成所述广告的第一路线查询会话和发生在该第一路线查询会话之后的第二路线查询会话中的至少一个期间被呈现给所述实体。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定包括通过如下方式确定是否推荐沿途停车点以供包括在所述路线内分析所述路线活动日志和与所述路线相关联的区域以标识出至少一个感兴趣的场所；确定所述路线与所述感兴趣的场所之间的距离；以及将所述感兴趣的场所作为所推荐的供包括在所述路线内的沿途停车点来与指示所述路线同所述感兴趣的场所之间的距离的数据一起呈现。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，呈现所述感兴趣的场所包括呈现针对所述感兴趣的场所的广告，并且其中所呈现的广告是基于所述实体对所述广告感兴趣的概率来确定的，该概率是基于对所述路线活动日志和所述查询的内容的分析来确定的。
7.如权利要求1所述的方法，其特征子在于，还包括基于所述查询、所述查询的上下文和所述路线活动日志中的至少一个来生成广告，所述路线活动日志包括与在至少一个会话期间的路线查询活动相关的数据。
8.如权利要求7所述的方法，其特征子在于，还包括呈现指示将所推荐的沿途停车点包括在所述路线内将如何影响所述路线的数据，该数据包括下列项目中的一个或多个通过添加所推荐的沿途停车点而被添加到所述路线的时间量；通过添加所推荐的沿途停车点而被添加到所述路线的距离；通过添加所推荐的沿途停车点而从所述线路去除的时间量；或者通过添加所推荐的沿途停车点而从所述路线去除的距离。
9.如权利要求3所述的方法，其特征子在于，还包括生成并显示地图，该地图包括地图信息；广告，该广告包括与所推荐的沿途停车点相关的信息；以及推荐，该推荐包括所推荐的沿途停车点。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括定义阈值，在超过该阈值的情况下不添加所推荐的沿途停车点，该阈值包括距离阈值或时间阈值中的至少一个；确定将所推荐的沿途停车点添加到所述路线是否满足所定义的阈值；以及响应于确定添加所推荐的沿途停车点满足所定义的阈值而呈现所推荐的沿途停车点。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，生成所述路线活动日志包括 捕获实体与地图应用的交互，所述交互包括查询；捕获与所述查询相关联的上下文信息；以及将与所述交互和所述上下文信息相关的数据存储为所述路线活动日志。
12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定包括通过如下方式确定是否推荐沿途停车点以供包括在所述路线内分析与所述查询相关联的区域以标识出至少一个感兴趣的场所； 确定所述路线与所述感兴趣的场所之间的距离；将所述感兴趣的场所作为供包括在所述线路内的所推荐的沿途停车点来呈现；以及呈现指示所述路线与所述感兴趣的场所之间的距离或者所述路线与所述感兴趣的区域之间的行进时间中的至少一个的数据。
13.如权利要求10所述的方法，其特征在于，还包括生成与包括所推荐的沿途停车点的路线相对应的新的路线信息。
14.一种其上存储有计算机可读指令的计算机可读存储介质，所述指令在由计算机执行时使得所述计算机接收与实体相关联的查询(120)，所述查询(120)包括针对地图信息(12 以及针对起点、目的地、沿途停车点和后续点中的至少两个之间的引导的请求； 捕获与所接收的查询(120)相对应的上下文信息；访问路线活动日志(1 )，所述路线活动日志(128)包括与由地图应用(112)所接收的针对引导的请求相关的数据；分析所接收的查询(120)、所述上下文信息以及所述路线活动日志(1 )以确定是否生成与所述查询(120)相关的推荐(132)，所述推荐(13 包括附加的所推荐的沿途停车点、备选目的地、备选的所推荐的沿途停车点或者附加的后续点中的至少一个；以及响应于所述确定来生成所述推荐(132)。
15.如权利要求14所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述确定包括通过如下方式确定是否推荐沿途停车点以供包括在所述路线内分析与所述查询相关联的区域以标识出至少一个感兴趣的场所； 确定所述路线与所述感兴趣的场所之间的距离；将所述感兴趣的场所作为供包括在所述线路内的所推荐的沿途停车点来呈现； 呈现指示所述路线与所述感兴趣的场所之间的距离或者所述路线与所述感兴趣的区域之间的行进时间中的至少一个的数据；以及呈现与所推荐的沿途停车点相关的广告。
全文摘要
本发明涉及用于提供基于路线查询活动的推荐和广告的概念和技术。web服务器被配置为从实体接收查询。所述查询和与之相关联的上下文数据可以被分析，并且与所述查询相关的数据可以被web服务器存储为路线活动日志。相邻路线和显式沿途停车点路线安排可以通过地址目录和本体论被抽象成更高级目标以及路线活动和目标。这样的数据可以充当范例库以供通过对模型进行机器学习来进行构造，所述模型预测对位置的参观和这些参观的顺序的兴趣和偏好。训练数据可以包括诸如时间和日期、在先路线查询、以及天气之类的相关上下文信息以学习预测模型。关于以上下文为中心和以目的地为中心的目标和兴趣的预测可以被用于预测偏好，确定与沿途停车点和潜在感兴趣的备选目的地有关的目标广告或者与以位置为中心或者位置无关的产品或服务有关的目标广告，所有这些都可以在当前或将来驱动推荐。
文档编号G06F17/30GK102289461SQ201110198548
公开日2011年12月21日 申请日期2011年7月6日 优先权日2010年7月7日
发明者E·霍维茨, J·C·克鲁姆 申请人:微软公司