用于分析学的位置分析的制作方法
【专利说明】
【背景技术】
[0001]每种商业或服务操作在空间维度内一一不管这是诸如零售商店之类的物理位置还是经由网站的虚拟位置。为了高效地操作商业或服务，必需了解商业或服务的客户和用户的人口学和心理行为。该过程已知为“客流量(footfall)分析”。
[0002]通常，客流量分析在零售商业部门内执行，并关注于测量到零售商店的访问者的数目和这些访问者的人口学，并且理想地这些如何转化为销售。
[0003]然而客流量分析不仅限于零售环境。例如，医院可能想要了解其患者的运动，地方当局可能想要了解有计划事件的影响，或者在线零售商可能想要了解他们的客户在使用该服务时在哪。
[0004]其中客流量分析具有特别重要的应用的一个领域是在设施管理的领域中。现代设施包括配置成控制设施的各方面的数个子系统。这可以包括室内设施(诸如建筑物)和室外设施(诸如街道)二者。
[0005]—些子系统基于存在于给定位置中的人的数目或特性而被控制。这传统地涉及手动计数进入位置的人的数目以及采访样本以确定他们的特性，诸如他们访问位置的原因。该手动收集的信息然后可以被用于近似将来在该区域中的人的数目和特性。基于该近似，可以设置子系统的各种参数(诸如输出级别和设置点)。然而，关于该手动过程的关键缺点在于，最初收集数据是非常耗时的。此外，由于数据不是完全实时的，并且实际上依赖于过去样本针对将来场合进行外推，所以其可能是非常不准确的，从而导致子系统的欠佳性能。
[0006]虽然准确的客流量分析将提供用于子系统的自动化控制的最佳基础，但是关于收集数据的困难性导致在现有技术中尝试考虑其他方法。一些子系统可以通过将子系统链接到一个或多个传感器而自动控制。子系统的输出然后可以基于传感器读数而自动调整。例如，空调子系统可以被配置成基于周期性或连续的传感器读数来调节区域内的温度以保持在两个设置点内。然而，这样的方法仅在其中存在容易测量的输出的情况下是合适的，并且在任何情况下，需要监视要安装和维护的基础结构。
[0007]自动控制的特别不精确的方法涉及使用运动传感器等来确定一个或多个人的存在。然而，这不提供存在的人的数目或种类的任何指示，并且容易出现大量的假正和真负。例如，确定某人是否为重复访问者是非常困难(甚至实用上不可能的)。虽然对于这样的传感器可能有可能确定某人是成人还是孩子(基于人的尺寸)，但是甚至这通常都是非常不准确和不可靠的。任何进一步的分析通常是不可能的。因此，这样的方法仅在其中准确度和精度不是那么重要的非常有限的情况下是适当的。
[0008]因此，在本领域中需要针对分析用户客流量和基于用户客流量来控制相关联的子系统的方法方面的改善或至少为公众提供有用的选择。
【发明内容】
[0009]在第一方面中，提供了一种用于推断第一用户和区域之间的关系的方法。第一用户与一个或多个第一用户设备相关联。一个或多个节点(例如，电信节点)能够服务位于所述区域之内的用户设备。该方法包括检索多个事件记录的第一子集。每一个事件记录对应于节点中的事件并且包括用户设备信息、时间信息和位置信息。所检索的第一子集包括具有对应于一个或多个第一用户设备的用户设备信息的一个或多个事件记录。随后，可以基于与所检索的事件相关联的用户设备信息、时间信息和位置信息中的一个或多个来推断第一用户和区域之间的关系。
[0010]在优选实施例中，该方法还包括在数据存储区中存储所述关系。以此方式，所存储的关系可以用于帮助
推断关系可以包括:过滤第一子集以产生第二子集，第二子集包括具有关于第一时间和第二时间之间的时间的时间信息的第一子集的事件记录;确定针对每一个位置的平均值和标准偏差，所述每一个位置具有第二子集中的至少一个对应的事件记录；以及基于针对每一个位置的平均值和标准偏差来推断针对用户的第一位置。
[0011]在优选实施例中，第一时间是白天时间且第二时间是夜晚时间。因此，推断用户和位置之间的关系包括记录位置是针对用户的工作位置。这反映许多用户将在白天期间位于工作处。
[0012]在优选实施例中，第一时间是夜晚时间且第二时间是白天时间。因此，推断用户和位置之间的关系包括记录位置是针对用户的家庭位置。这反映许多用户将在夜晚期间位于家庭处。
[0013]推断关系可以包括针对与第一子集中的至少一个记录中的位置信息对应的每一个位置:计算具有关于所述位置的位置信息的记录的数目；以及基于记录的数目来推断用户和位置之间的关系。
[0014]基于数目来推断用户和第一位置之间的关系还可以包括:如果数目大于第一数目，则记录所述用户是在第一位置处的现场工作人员；如果数目小于第一数目但大于第二数目，并且如果针对用户的工作位置与针对所述用户的家庭位置相同，则记录所述用户是在第一位置处的家庭工作人员；如果数目小于第一数目但大于第二数目，并且如果针对用户的工作位置与针对所述用户的家庭位置不相同且所述第一位置与所述用户相关联，则记录所述用户是在第一位置处的内部访问者；以及如果数目小于第一数目但大于第二数目，并且如果针对用户的工作位置与针对所述用户的家庭位置不相同且所述第一位置不与所述用户相关联，则记录所述用户是在第一位置处的外部访问者。
[0015]事件记录可以包括在节点处生成的计费数据记录。以此方式，存在生成事件记录中的减少的开销，这是因为计费数据记录将在任何情况下在节点的普通操作期间生成。
[0016]在优选实施例中，设施中的子系统的操作基于所推断的关系而自动控制。
[0017]在第二方面中，提供了一种具有存储在其上的计算机可执行指令的计算机可读介质，所述指令当由计算机执行时使得计算机执行第一方面的方法。
[0018]在第三方面中，提供了一种用于确定用户在具有多个级别的分级结构中组织的多个位置中的位置处的存在的方法。多个位置是区域的部分，其中分级结构的每一个级别与区域的区域类型相关联。多个节点能够服务位于所述区域内的用户设备。
[0019]首先，接收从分级结构选择的第一位置的指示。然后，确定与所选第一位置相关联的多个节点的子集。节点的子集中的每一个节点能够服务位于第一位置处的用户设备。从多个节点的子集中的每一个节点检索一个或多个事件记录。每一个事件记录对应于相关联的节点处的用户设备事件，并包括用户设备信息、事件信息和位置信息。最后，基于所检索的记录来确定位于所述所选第一位置处的用户的数目。以此方式，可以准确并高效地获得用户在分级结构中的存在。
[0020]在优选实施例中，该方法还包括在数据存储区中存储用户的数目。
[0021]在优选实施例中，该方法还包括将第一位置处的用户数目与针对第一位置的预定用户容量相比较。以此方式，可以在超过第一位置的容量时通过例如提高警告条件来采取动作。
[0022]区域类型可以包括分区、楼层或建筑物中的一个。这些反映其中区域可以具有分级结构的典型情况。
[0023]确定与所选第一位置相关联的多个节点的子集可以包括从与第一位置相关联的节点和所述节点的后代形成所述子集。
[0024]在第四方面中，提供了一种具有存储在其上的计算机可执行指令的计算机可读介质，所述指令当由计算机执行时使得计算机执行第三方面的方法。
【附图说明】
[0025]现在将参照附图描述本发明，在所述附图中:
图1示出用于处理用于在客流量分析中使用的事件记录的方法；
图2示出用于确定哪些位置承载针对用户的某些关系的方法；
图3示出用于推断用户针对位置的停留(dwell)类型的方法；
图示出基于小区(cell)的分级的示例性结构；
图5示出用于分析发生在形成分级结构的位置中的事件记录的第一方法；
图6示出用于分析发生在形成分级结构的位置中的事件记录的第二方法；
图7示出用于实现所描述的方法的示例性系统；以及图8A和8B示出用于分析门户的示例性实施例。
【具体实施方式】
[0026]为了实现任何有用的客流量分析，必须首先收集相关数据。在实际中，绝大多数人随身携带与用于移动服务等的基站(或电信节点)通信的一个或多个设备。通常，设备与最近的基站进行通信。
[0027]基于此，如果设备连接到基站，则其可以推论该设备位于基站周围的区域内，其更靠近该基站而不是任何其他基站。该分析可以在数学上使用Voronoi算法来建模以将具有多个基站的大的地理区域划分成小区。当然，其他方法可以用于将移动电信小区和/或通信覆盖区域映射到地理区域中。每一个小区因此可以被映射到通常将以基站为中心的地理区域。
[0028]基站可以是常规的移动电话基站，向覆盖跨若干千米的区域的宏小区提供服务。在一些设置中，也可以使用较小的小区(诸如毫微微小区)，特别是在室内需要服务的情况下。在这样的情况下，建筑物的每一个楼层或房间可以是单独的小区，并且用户设备可以与用于其楼层的基站进行通信。
[0029]在使用中，用户设备与基站通信。在这样做时，基站通常生成并存储基于已经发生的事件的事件记录。这些事件可以例如包括正在建立的电话呼叫或正在发送的文本消息。每一个事件记录包括指示事件何时发生的时间数据、指示涉及的用户设备的设备数据、指示发生的事件的类型的类型数据、以及指示事件发生在其中的网络小区的小区数据。
[0030]时间数据可以包括事件开始的日期和时间以及事件的持续