TWI428564B - 個人化距離之判定及顯示系統與方法 - Google Patents

Description

個人化距離之判定及顯示系統與方法

本發明與一種用於在網路上選擇並呈現媒體的系統與方法有關，具體言之，其係關於一種在網路上選擇並呈現媒體以將一環境調適成符合該環境內使用者之品味，藉以改善其地點體驗的系統與方法。

人們使用電子裝置會產生大量的資訊，如當人們使用手機與有線電視機上盒時。這類資訊，如位置、所使用的應用程式、社交網絡、所造訪的實體與線上地點，僅列舉幾例，可用來傳送有用的服務與資訊給終端使用者，並提供商業機會給廣告商及零售商。然而，實際上這些資訊大多會因缺乏獲得這類資訊的方式而被捨棄。舉手機的例子來說，手機在待機狀態時(即沒有被使用者使用時)通常不會收集資訊。其他資訊，例如附近區域有其他人在、傳送訊息給其他使用者的時間與頻率、以及使用者社交網絡的活動等，也都沒有被有效地的獲取。

本發明的一實施例係針對一種方法。要進行個人化距離之判定的請求在一網路上被接收，其中該請求包含請求者的身份識別及包含複數個具有至少一起始位置與一終點位置的現實世界實體。該第一位置與該第二位置之間會判定出至少一路徑。利用該網路上可用的一全體索引來取得該網路上可用之關於該請求者、每一現實世界實體、及該路徑的空間性、時間性、主題性及社交性資料。透過網路利用關於該請求者、每一現實空間實體、及該路徑的空間性、時間性、主題性、社交性資料來計算介於該第一位置與該第二位置之間的一個人化距離。在一顯示媒介上顯示對該路徑所計算的該個人化距離之表示。

本發明的另一實施例係針對一種系統，該系統包含一請求接收模組，係接收那些要進行現實世界實體間個人化距離之計算的請求，其中該請求包含一請求者及包含複數個具有至少一起始位置與一終點位置的現實世界實體；一路徑判定模組，係對由該請求接收模組所接收的每一請求繪製出至少一介於起始位置與終點位置之間的路徑；一路徑資料取得模組，係利用該網路上可用的一全體索引來取得該網路上可用關於該請求者、每一現實空間實體、及該至少一路徑的空間性、時間性、主題性、及社交性資料；一個人化距離計算模組，係利用由該路徑資料取得模組所取得之資料來對該路徑決定模組所繪製的路徑計算出一個人化距離；以及一個人化距離顯示模組，係在一顯示媒介上顯示該個人化距離計算模組所計算出的該個人化距離。

本發明下列描述將參照方法與裝置的方塊圖及操作圖表以選出及呈現關於一特定主題的媒體。閱者將可瞭解到其中每一方塊圖或操作圖表以及該方塊圖或操作圖表中功能區塊之組合係可採用類比或數位硬體或電腦程式指令的方式來實施。

這些電腦程式指令可提供給一般用途型電腦、特定用途電腦、ASIC或其他可程式化的資料處理裝置之處理器來使用。如此一來，這些透過電腦或其他程式化的資料處理裝置之處理器來執行之指令將可執行上述方塊圖或功能區塊中所指定的功能或動作。

在一些其他的實作中，功能區塊中所記之功能或動作可以不按照操作圖表裡的順序進行。例如，圖中所示兩個連續的功能區塊實際上可能是同時被執行，或者該些區塊有時可以相反的順序來執行，端視所牽涉的功能或動作而定。

為本發明揭露之目的，「伺服器」一詞應歸類為一種可提供處理、資料庫、及通訊設備等功能或部件之服務點。舉例來說(但不限於)，「伺服器」一詞可歸類為一種具有相關通訊連結、資料儲存、以及資料庫設備的單一實體處理器，或者其亦可歸類成一種包含該伺服器處理器、相關網路與儲存裝置、作業軟體、一或多個資料庫系統、以及應用程式軟體之綜合體，其可支援該伺服器所提供之服務。

為本發明揭露之目的，「終端使用者」或「使用者」等詞應歸類為資料提供者所供應之資料消耗者。舉例來說(但不限於)，「終端使用者」一詞可歸類為在網際網路上透過瀏覽器連線以接收資料提供者所提供資料之個人，或者可歸類為一種接收資料及儲存或處理資料的自動軟體應用程式。

為本發明揭露之目的，「媒體」或「媒體內容」等詞可歸類為一種內含終端使用者感興趣內容的二進位式資料。舉例來說(但不限於)，「媒體」或「媒體內容」等詞可歸為多媒體資料，如視訊資料、音訊資料、或任何其他能夠轉換為可被終端使用者認知的資料形式。再者，這類資料為了特定目的可以現在已知或未來將發展出之方式來進行編碼。舉例來說(但不限於)，其資料可被加密、壓縮及/或是可內含嵌入式元資料(metadata)。

為本發明揭露之目的，電腦可讀取式媒介會以機器可讀取的格式來儲存電腦資料。舉例來說(但不限於)，電腦可讀取式媒介可包含電腦儲存媒體及通訊媒體。上述電腦儲存媒體包括揮發性(volatile)與非揮發性(non-volatile)、可移除式、與不可移除式的媒體，其可以任何資訊儲存之方法或技術來執行，例如利用電腦可讀取式指令、資料結構、程式模組或其它資料等。上述電腦儲存媒體包括(但不限於)隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、可抹寫編程式唯讀記憶體(EPROM)、電子式可抹寫編程式唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體(flash)或其它固態記憶體技術，光碟(CD-ROM)、數位多媒體影碟(DVD)或其它光學儲存裝置，磁性卡匣、磁帶等磁碟儲存裝置、或其它大容量儲存裝置、或任何其它可用於儲存所要資訊並可由電腦存取的媒介。

為本發明揭露之目的，模組係代表一種軟體、硬體或韌體(或其組合)系統、處理流程或功能性、或其組成元件等，來進行文中所描述的特徵及/或功能(其可具有或不具有人機互動或擴充)。該模組可包含子模組。模組的軟體組件可被儲存在電腦可讀取式媒體上。模組可整合在一或多個伺服器上，或是為一或多個伺服器所載入及執行。一或多個模組可群組成一個引擎或一個應用程式。

在本發明的目的中，引擎係代表一種軟體、硬體或韌體(或其組合)系統、處理流程或功能性、或其組成元件等，來進行文中所描述的特徵及/或功能(其可具有或不具有人機互動或擴充)。

本發明的實施例會利用網路所提供之資訊，其中該網路可提供由多個裝置在一網路上所收集與儲存的資料。這類資訊可包含(但不限於)時間性資訊、空間性資訊、以及關於特定使用者或硬體裝置的使用者資訊。上述使用者資訊可包含(但不限於)使用者人口統計、使用者偏好、使用者社交網路、及使用者行為等。W4通訊網路(W4 Communication Network”)即為這類網路的具體實例。

「W4通訊網路」或「W4 COMN」會提供該網路中「何者、何物、何時及何處」等互動資訊。在一實施例中，W4 COMN為使用者、裝置、及處理程序之集合，其同時促進使用者與其代理主機之間的同步與非同步通訊，其中包括一所操用的感測器網路，其可提供現實環境中關於任何主題、位置、使用者、或其組合之資料辨識及收集功能。

在一實施例中，W4 COMN可處理一新訊息之路由/定址、排程、過濾、優先化、回覆、轉送、儲存、刪除、私密性、交易及觸發以及傳遞變化、轉碼及鏈結等動作。再者，這些動作可在W4 COMN可存取之任何通訊頻道上執行。

在一實施例中，W4 COMN使用一資料模型化策略來產生不僅是使用者及位置之設定檔(profile)，亦可產生該網路上任何裝置以及使用者指定條件下任何種類的使用者定義之資料。使用關於特定使用者、主題或邏輯資料物件可利用的社交、空間、時間性及邏輯資料，W4 COMN已知的每一實體可對所有其它已知實體及資料物件進行對映及表示，藉以產生對該每一實體之微圖(micro graph，或稱縮影照片)以及一全局圖(global graph)，該些圖形使其所有已知實體間相互關連。在一實施例中，這種實體與資料物件間的關係會儲存在W4 COMN內的一全局索引中。

在一實施例中，W4 COMN網路會與被稱為現實世界實體(Real-world entities)的東西相關，下文中稱之為RWEs。RWE代表(但不限於)人、裝置、位置或其它W4 COMN已知的實體事物。在一實施例中，每個W4 COMN已知的RWE會被指派一獨有的W4識別號碼，其可辨識W4 COMN內的RWE。

RWE可直接或透過代理主機(其本身可為RWE)與網路互動。直接與W4 COMN互動的RWE例子包括任何因為要接收或傳送資料或控制訊號而連接到W4 COMN之裝置，像是感測器、馬達、或其他硬體部件等。RWE會包括所有可做為網路節點、可在網路化環境中產生、請求及/或消耗資料、或是可經由該網路進行控制的所有裝置。這類裝置包括任何種類的「非智能型」(dumb)裝置，其目的係設計成來與一網路互動(如行動電話、有線電視機上盒、傳真機、電話、及射頻識別(RFID,“Radio frequency identification”)標籤、感測器等裝置)。

會使用代理主機來與W4 COMN網路進行互動的RWE範例包括所有的非電子實體，其包括物理實體，例如人、位置(如州、城市、房屋、建築物、機場、道路等)及事物(如動物、寵物、家畜、公園、實體物件、汽車、飛機、藝術品等)、及無形的實體，如商務實體、法律實體、人群組織或運動團隊等。此外，「智慧型」裝置(如運算裝置，像是智慧型手機、智慧型機上盒、智慧型汽車等支援與其它裝置或網路、膝上型電腦、個人電腦、伺服器電腦、衛星等進行通訊之裝置)可視為會使用代理主機來與該些網路互動之RWE，在該些裝置上執行之軟體應用程式會作為代理主機。

在一實施例中，W4 COMN可允許RWE之間的關聯性被判定及追蹤。例如，一給定使用者(一RWE)可與任意數目與種類的其它RWE產生關聯，該其它RWE包括其他人、行動電話、智慧型信用卡、個人資料助理(PDA)、電子郵件、及其它通訊服務帳號、網路化電腦、智慧型家電、有線電視與其他媒體服務之機上盒及接收器、及任何其它網路化裝置。此關聯性可明確地由該使用者構成，如當RWE被安裝到W4 COMN時。

此一範例為設定一新的行動電話、有線電視服務或電子郵件帳號，其中使用者可明確地辨識出一RWE(例如該行動電話服務之使用者電話、該使用者有線電視服務之機上盒及/或位置、或該線上服務之使用者名稱及密碼)係與該使用者有直接的關聯。此明確的關聯性可以包括該使用者辨識該使用者與該RWE之間的特定關係(例如此為我的裝置、此為我的家電，此人為我的朋友/父親/兒子等，此裝置為我與其他使用者共享等)。RWE亦可根據目前狀況與一使用者有間接關聯。例如，W4 COMN上的天氣感測器可以根據那些指明該使用者生活在或是正通過該感測器附近位置之資訊來與一使用者產生間接的關聯。

在一實施例中，W4 COMN網路另外包含了被稱之為資料物件(Information Object)的東西，下文稱之為IOs。資訊物件(IO)是為一邏輯物件，其可儲存、維護、產生、或是提供資料來為其他RWE及/或W4 COMN所使用。在一實施例中，在一IO中的資料可由一RWE的動作來修正。W4 COMN中的一IO可具有其獨有的W4識別號碼來辨識W4 COMN內的IO。

在一實施例中，資訊物件(IO)包括被動物件，例如通訊信號(如數位及類比電話信號、串流媒體、及行程間通訊interprocess communication)、電子郵件訊息、交易記錄、虛擬卡、事件記錄(如辨識時間的資料檔案，其可能與一或多個使用者及位置等RWE結合，該檔案更與已知的主題/活動/重要事物產生關聯，如音樂會、汽車比賽、會議、運動活動等)、電話錄音、日曆註記、網頁、資料庫登錄項、電子媒體物件(如內含歌曲、視訊、相片、影像、音訊訊息、電話等資訊的媒體檔案)、電子檔案及相關的元資料。

在一實施例中，資料物件(IOs)包括任何會消耗或產生資料的執行程序或應用程式，例如電子郵件通訊應用程式(如MICROSOFT的OUTLOOK或YAHOO!的YAHOO! MAIL程式)、日曆程式、文字處理程式、影像編輯程式、媒體播放程式、天氣監測程式、瀏覽器程式、及網頁伺服器程式等。這類作用中的IOs可以是一或多個RWE之代理主機，也可能不是。例如，智慧型電話上的語音通訊軟體可同時做為智慧型電話與該智慧型電話之擁有者的代理主機。

在一實施例中，對於每一個資料物件(IOs)至少會有三種關聯RWE的等級。第一種為擁有或控制IO的RWE，無論其作為產生者或是權利擁有者(如具有IO編輯權利或使用權利的RWE)。第二種為該IOs相關的RWE(s)，如藉由容納RWE相關資訊或辨識該RWE之資訊。第三種為任何RWE，其為了取得來自該IOs之資料進行某些用途而存取該IO。

在W4 COMN的情境中，「可用資料」及「W4資料」代表存在於IO中的資料，或是自已知的IO或RWE(如所部署的感測器)收集而來資料。在W4 COMN的情境中，「感測器」代表W4資料的任何來源，其包括個人電腦、電話、可攜式個人電腦、或其它無線裝置、家用裝置、汽車、家電、安全掃描器、視訊監控、服裝、產品及地點中的RFID標籤、線上資料，或任何其它關於一現實世界使用者/主題/事物(RWE)或邏輯式代理者(agent)/程序/主題/事物(IO)之資訊來源。

第一圖為W4 COMN上RWE與IO之間關係之範例。在所示的具體實施例中，使用者102為具有一獨有網路ID的RWE。使用者102為透過與使用者102有關聯之代理主機裝置104、106、108、110來與該網路進行通訊的人，上述各者皆為具有獨有網路ID的RWE。這些代理主機可直接與W4 COMN進行通訊，並可透過IO來與W4 COMN進行通訊，如在一代理裝置上或由一代理裝置執行的應用程式。

在一實施例中，代理主機裝置104、106、108、110可與使用者102有明確地關聯。例如，裝置104可為一智慧型電話，其由一手機服務提供商連接到網路，且另一裝置106可為連接至該網路之一智慧型車輛。其它裝置可間接地與使用者102產生關聯。

例如，裝置108可為在符合使用者行動電話104目前位置處的一「非智能型」天氣感測器，因此其因兩RWE 104、108位在相同地方而與使用者102有間接關聯。另一個有間接關聯之裝置110可為W4 COMN已知實體位置112之感測器110。該位置112已知不論是明確地(經由一使用者指定的關係，如此為我的住家、工作場所、父母等)或間接地(該使用者102通常會與RWE 112位於相同位置，其可由位置112處的感測器110資料來證明)與第一使用者102有關聯。

使用者102亦可直接與一或多個人140有關聯，或是經由一直接關聯性與更多人142、144有間接的關聯。這類關聯性可為明確的(例如使用者102可能已經辨識出該關聯人士140為他/她的父親，或是已經辨識出該人士140為該使用者社交網路之一員)或間接的(例如他們共享相同的地址)。追蹤人們(以及其它RWE)間的關聯性可產生「親密性」(intimacy)之概念：親密性可定義為兩個人或RWE之間關聯程度的度量。例如，RWE之間各種程度的關聯免除動作都可被視為是降低親密性層級的行為，並會被指派較低的親密性分數。親密性可僅根據明確的社交資料或是可延展至含括所有包含空間性資料與時間性資料的W4資料。

在一實施例中，W4 COMN中的每個RWE 102、104、106、108、110、112、140、142、144可如所示般與一或多個IO產生關聯。第一圖所示為兩個與行動電話裝置104關聯之資料物件(IOs)122、124。其中一IO 122可為一被動性的資料物件，如行動電話上排程/日曆化軟體所使用之事件記錄、通訊錄應用程式所使用的聯絡人IO、使用裝置104進行的交易歷史記錄、或是由裝置104傳送之一訊息複本。其它的IO 124可能為一作用中的軟體程序或應用程式，其藉著經由W4 COMN傳送或接收資料之方式做為該裝置連到W4 COMN的代理主機。語音通訊軟體、排程/日曆軟體、通訊錄應用程式、或一文字傳訊應用程式皆為IO之範例，其可與網路上其它IO及RWE進行通訊。IOs可能另外與一或更多RWEs感興趣的話題有關聯，這類話題包含(但不限於)音樂家、音樂類型、及位置等。

IO 122、124可近端儲存在裝置104上，或是遠端儲存在W4 COMN可存取之某個節點或資料庫上，例如一訊息伺服器或行動電話服務資料中心。與汽車108有關之IO 126可能為一電子檔案，其內含汽車108之規格及/或目前狀態，如生產商、型號、識別號碼、目前位置、目前速度、目前條件、目前擁有者等。與感測器108有關之IO 128可以辨識感測器108所監測標的的目前狀態，例如目前天氣或目前交通。與行動電話110有關之IO 130可為資料庫中辨識目前帳單上最近電話或收費金額之資訊。

那些僅可透過代理主機與W4 COMN互動的RWE(如人102、140、142、144，運算裝置104、106及位置112)可具有一或多個與其有直接關聯的IO 132、134、146、148、150，其內含對該關聯RWE的RWE取向之資訊。例如，與一位人士有關聯之IO 132、146、148、150可包含一使用者設定檔，其內含電子郵件位址、電話號碼、實體位址、使用者偏好、裝置識別符、及其它與該使用者有關之RWE。IOs另外可包含使用者在W4 COMN上與其它RWE過去的互動記錄(例如交易記錄、訊息複本、記錄該使用者過去在何處之時間與地點組合的列表)、以及該位置及/或任何關係性資訊(例如該使用者與親屬、雇主、同事、鄰居、服務提供商等之關係的明確使用者指示)獨有的W4 COMN識別符。

與人士相關的IO132、146、148、150之另一範例包括遠端應用程式，藉此個人可與W4 COMN進行通訊，例如一網頁式電子郵件服務之帳號，如Yahoo! Mail。位置IO 134可以包含資訊，像是該位置的實際座標、到該位置的行駛方向、該位置的類別(住家、商務場所、公共區域、非公共區域等)、該位置可取得之服務或產品的相關資訊、該位置獨有的W4 COMN識別符、位在該位置處的商務、該位置之相片等。

在一實施例中，RWE會與IO產生關聯來辨識他們之間的關係。RWE與IO可使用元資料來產生關聯。例如，如果一IO是音樂檔案，該音樂檔案的元資料可以包括那些辨識樂手與歌曲等的資料、專輯類型、及該音樂資料的格式。此元資料可以儲存成該音樂檔案的一部份，或是儲存在與該音樂檔案有關的一或多個不同的IO中，或兩者皆是。此外，W4元資料可另外包括該音樂檔案的擁有者，及該擁有者在該音樂檔案中的權利。在另一範例中，如果該IO為一電子相機所拍攝的相片，該相片可以含有除了原有影像資料以外的其他資料，如其顯示器上可產生的影像、辨識該相片何時拍攝的元資料、該相片拍攝時該相機之位置、是用什麼相機拍攝該相片、誰(如果有的話)與該相機有關(如指明為該相機之擁有者)、以及該相片中的主題及人物。為了辨識實體與資料物件之間直接與間接的關聯性，W4 COMN會使用所有可利用的元資料。

第二圖為定義W4 COMN上RWE與IO之間關係之元資料的一具體實施例。在所示的具體實施例中，IO 202包括物件資料204，及五個個別的元資料項目206、208、210、212、214。某些元資料項目208、210、212可能包含僅與物件資料204有關而與任何其它IO或RWE無關的資訊。例如，會與該IO 202之物件資料204有關聯之產生日期、文字、或影像。

另一方面，某些元資料項目206、214可以辨識IO 202與其它RWE及IO之間的關係。如圖中所示，IO 202因其內含之一元資料項目206而與一RWE 220產生關聯，而基於某些W4 COMN已知之資訊，該RWE 220復與兩個IOs 224、226與一第二RWE 222有關聯。例如，其可描述一內含用來辨識電子相機(第一RWE 220)之元資料206的相片(IO 202)與該系統已知為相機220擁有者之使用者(第二RWE 224)之間的關係。這類擁有權資訊可由一或另一與該相機220有關聯之IO224、226來判定。

第二圖亦描繪出將該IO 202與另一IO 230產生關聯之元資料214。此IO 230本身與三個其它的IOs 232、234、236有關聯，該三個資料物件復又與不同的RWE 242、244、246有關聯。例如，此第二圖部份可描述一內含元資料206的音樂檔案(IO 202)之間的關係，該元資料206辨識了定義與此音樂檔案202有關之使用權利範疇的數位權利檔案(第一IO 230)。其它IO 232、234、236為其它與使用權利有關的音樂檔案，且其目前與特定擁有者(RWE 242、244、246)有關聯。

第三圖為W4 COMN之概念模型實施例。W4 COMN 300產生一所操用的傳訊基礎架構，其形式為一全體邏輯性的網路雲(network cloud，亦稱網路雲端)，在概念上次分為對圖中所示每一『4W』之網路雲：Who(何者)、Where(何處)、What(何物)及When(何時)。“Who”網路雲302為所有的使用者，不論其是做為傳送者、接收者、資料點、或確認/認證來源，或是作為使用者程式程序、裝置、代理者、日曆等形式之使用者代理主機。

“Where”網路雲304中為所有的實體位置、事件、感測器、或與一空間基準點或位置有關聯之其它RWE。“When”網路雲306是由自然的時間性事件(即為與特定位置或人無關之事件，像是日期、時間、季節)、集體的使用者時間性事件(假日、紀念日、選舉等)、以及使用者定義的時間性事件(生日、智能定時式的節目計畫等)所組成。

“What”網路雲308是由所有可存取至W4 COMN的已知資料-無論是網頁或私人方面、商務或使用者方面，例如其包括了天氣及新聞等環境性資料、RWE生成的資料、IO及IO資料、使用者資料、模型、程序、及應用程式等。因此在概念上，大多數的資料會含括在“What”網路雲308中。

一些實體、感測器、或資料將有可能存在於多個網路雲中，其可能在時間上錯開或同時存在。此外，一些IOs及RWE可為合成物，它們結合了來自一或多個網路雲之元件。這類合成物可被分類為適合幫助RWE與IO之間關聯性的判定。例如，一由位置與時間構成的事件可同等地分類在“When”網路雲306、“What“網路雲308及/或“Where”網路雲304等雲端中。

在一實施例中，W4引擎310為W4 COMN的智能中心，用於作出W4 COMN中所有的決定。W4引擎310會控制W4 COMN每一層間的所有互動，且負責執行那些由W4 COMN作業或互通性應用程式(interoperating)所致能、任何許可的使用者目的或應用程式目的。在一具體實施例中，W4 COMN為一開放式平台，其具有標準化、已發佈的應用程式介面(Application Program Interface,API)來進行請求同步化、排歧(disambiguate)、使用者或主題定址、存取權利、優先化、或其它價值式評等、智慧型排程、自動化，以及主題式、社交性、空間性或時間性警示等資訊之動作。

W4 COMN的其中一種功能為收集關於透過W4 COMN所進行的所有通訊與互動之資料，其可包括儲存IO複本、辨識所有RWE之資訊、以及其它關於IO之資訊(例如何者、何物、何時、何處等資訊)。其它由W4 COMN所收集之資料可包括有關任何給定時間下、任何所給定的RWE與IO之狀態相關資訊，例如位置、運作狀態、受監控的環境(如當RWE為一天氣感測器時，其目前天候狀況會被監控，或是當RWE為一行動電話時，其目前位置係基於其目前所接觸的手機基地台)、及目前狀態。

W4引擎310亦負責由通過W4 COMN之資料與通訊串流來辨識RWE及RWE與IO之間的關係。發明中，辨識那些與IOs有關聯之RWE或是那些有其它RWE所執行之IOs與動作涉入之RWE等之功能皆稱之為實體擷取。實體擷取同時包括簡單的動作，例如辨識一特定IO的傳送者與接收者；或是包括對由W4 COMN收集及/或可利用之資料進行較為複雜之分析，例如判定出那些列有即將來臨事件的時間與位置之訊息，並根據該訊息之內文來將該些事件與該訊息之傳送者與接收者產生關聯，或是根據其RWE位置與一位於共同位置處之交通監測器狀態間的相互關連性來判定一RWE是否塞在車陣中。

須注意當進行IO的實體擷取時，該IO可為一不透明物件，其中僅有與該物件相關的W4元資料為可見者，無法得知該IO的內部資料(即該物件實際內含的主要資料或物件資料)，因此元資料之擷取會限制在元資料。或者，假如該IO的內部資料為可見者，其亦可被用於實體擷取中，如一電子郵件內的字串被擷取並關聯成RWE來判定傳送者、使用者、主題、或其他受到該物件或程序影響的RWE或IO之間的關係。

在所示的具體實施例中，W4引擎310可為一個或一群分散式運算裝置，例如一般用途型個人電腦或是因特殊目的建構的伺服器電腦，其藉由通訊硬體及/或軟體連接至W4 COMN。這類運算裝置可為一單一裝置或是一起運作的裝置群組。運算裝置可具有任意數目的程式模組及資料檔案儲存在該運算裝置的近端或遠端大容量儲存裝置與本機記憶體中(如RAM)。例如，如上所述，一運算裝置可包括適合用來控制一網路化電腦運作之作業系統，如微軟公司所提供的WINDOWS XP或WINDOWS SERVER作業系統。

一些RWE亦可為運算裝置，例如(但不限於)智慧性手機、網路式家電、個人電腦、膝上型電腦、及個人資料助理(PDA)。運算裝置可連接至一或多種通訊網路，例如網際網路、公共交換電話網路、行動電話網路、衛星通訊網路、有線通訊網路，例如有線電視或私人的區域網路。運算裝置可透過一有線資料連接或無線連接來連接任何這類的網路，例如wi-fi、WiMAX(802.36)、藍芽或行動電話連接。

本地端的資料結構，包括分散式IO，其可儲存在一電腦可讀取式媒體(未示出)中，該媒體會連接至部份或任何文中所述之運算裝置，其中包括了W4引擎310。例如在一具體實施例中，下述W4 COMN之資料骨幹包括多個大容量儲存裝置，其可保存那些判定文中所述RWE與IO之間關係所需的IOs、元資料、及資料等。

第四圖為W4 COMN架構之功能層。在最低層處，稱之為感測器層402，其為實體裝置、使用者、節點、及其它RWE之網路404。該感測器包括已知的技術，例如網頁解析、全球定位系統(GPS)、手機基地台試接(ping)、使用記錄、信用卡交易、線上購物、明確的使用者設定檔、及透過行為標定達成的模糊使用者側寫(profiling)、搜尋分析、以及其他用來優化特定網路應用或功能的解析模型。

資料層406儲存並分類由感測器層402所產生的資料。該資料可由感測器之網路404或是建構在使用者、裝置、代理者、位置、程序及感測器所操用網路之上層的網路基礎結構408來管理。網路基礎架構408為核心的幕後基礎架構，其包括那些接收網路404上感測器與裝置等傳送之資料所需的硬體及軟體。其更包括進行意義上的分類及追蹤網路404產生之資料所需的處理及儲存能力。

使用者設定檔層410執行W4 COMN的使用者側寫功能。此層410更可分佈在網路基礎結構408與使用者應用程式/程序412之間，其係在W4引擎上或個別的使用者運算裝置上執行。其個人化功能係透過任何單一的通訊頻道與模式或其組合來達成，包括電子郵件、即時訊息(IM)、發文(簡訊服務SMS等)、相片部落格、音訊(如打電話)、視訊(視訊會議、現場廣播)、遊戲、資料信任流程、安全性、認證、或任何其他可用資料的W4 COMN程序呼叫。

在一實施例中，使用者設定檔層410為位在所有感測器之上的一邏輯式層，感測器資料以被最原始的形式傳送至該處進而被映射及放置到W4 COMN資料骨幹420中。該資料(被收集及篩選、關聯、去複製、同步化及排歧化)之後會被儲存在一個或一關連資料庫集合中，其可用於在W4 COMN上認可的應用程式。網路起始之動作及通訊係基於該資料骨幹之領域，且一些這類的動作會使其本身成為該骨幹中某處的記錄，例如發出單據(invoice)，而其它像是異常偵測(fraud detection)、同步化、排歧等，即可在不影響該骨幹內設定檔及模型的情況下而完成。

起源於網路外的動作，例如使用者、位置、代理主機及程序的RWE等，其係來自W4 COMN的應用層414。因為其與感測器處理及使用者設定檔層410密切運作，其中的一些應用程式可由W4 COMN運作者開發，並執行作為通訊基礎架構408的一部份，例如電子郵件或日曆程式。應用程式412亦可做為一感測器，它們會透過它們的動作產生資料並透過關於任何因程式執行而產生或可用的資料之資料骨幹而回到資料層406。

在一實施例中，應用層414亦可根據裝置、網路、載波、以及使用者所選的或基於安全性的客製化設定來提供使用者介面(UI,“User interface”)。如果是用來在使用者互動或動作上提供資料回到該網路，則任何的使用者介面皆可在W4 COMN內運作，。在啟用W4 COMN的行動裝置中，使用者介面亦可用來即時地(real-time)確認或排歧任何不完整的W4資料，以及對於任何其它鄰近啟用(enabled)或未啟用(non-enabled)裝置的關連、三角測量、及同步化感測器。

在某些方面，具有足夠多的啟用裝置所帶來之網路效應會因為其現實世界位置中啟用裝置慣常的交集與感知而使該網路得以收集一未啟用裝置之完整或近乎完整的資料(足以進行側寫及追蹤)。

應用層414(或在其中主控)之上為通訊傳送網路416。該通訊傳送網路可由W4 COMN運作器所運作，或是可為獨立的第三方載波服務，資料可透過同步或非同步通訊來傳送。在每一例中，通訊傳送網路414將代表一特定的應用程式或網路基礎架構408請求來傳送或接收資料。

通訊傳送層418亦具有做為感測器之元件，其中包括電話呼叫、電子郵件、部落格等的W4實體擷取，以及該傳送網路內文中特定的使用者命令，例如在呼叫結束之前說出「儲存及優先化此呼叫」可觸發要儲存的先前會話之錄音，並用於該會話內的W4實體來在個人化/使用者設定檔層410的加權優先化決策中進行分析及增加比重。

第五圖描繪出第三圖所示W4引擎的分析組件之具體實施例。如上所述，W4引擎負責從通過該W4 COMN之資料及通訊串流中辨識RWEs及RWEs與IOs之間的關係。

在一具體實施例中，W4引擎會透過該實體擷取程序中一系列進行不同運作的次引擎(sub-engine)來操用所有網路參與者/物並與之連接及交互運作。歸屬引擎(attribution engine)504會追蹤現實世界的擁有權、控制權、發佈、或其他任何IO中任何RWE之有條件性的權利。每當W4引擎502偵測到一個新的IO時，例如透過產生或傳輸一新訊息、一新的交易記錄、一新的影像檔案等，擁有權會被指派給該IO。歸屬引擎504會產生此擁有權資訊，並讓此資訊對W4 COMN已知的每個IO來判定。

關聯引擎506能運行兩種能力：第一，辨識相關的RWE與IO，及它們的關係(例如藉由產生該RWE與IOs間任何組合的結合圖形，以及它們在內文或情境中的屬性、關係及聲譽等；第二，做為任何來自內部或外部來源之注意事件的感測器分析預處理器。

在一具體實施例中，關連引擎506之相關RWE與IO功能之辨識會藉由使用如一或多個直方圖繪製該可用資料來完成。直方圖係一映射技術(mapping)，其統計落在多個分屬的類別(即範圍區間bin)的監測項目之數字。藉由選擇每個IO、RWE、及其它已知參數(例如時間、日期、位置等)做為不同的範圍區間(bin)並映射該等可用資料，RWE、IO及其它參數間的關係將可被判別出來。例中會產生一所有RWEs與IOs的直方圖，而基於該所繪製圖形之相關性可由此得出。

做為一預處理器，關連引擎506會監控RWE所提供的資訊，藉以決定是否判別出任何條件可以觸發W4引擎502部份上的動作。例如，假設有一傳送條件已經與一訊息有關連，當關連引擎506判定該條件已滿足時，其可傳送適當的觸發資訊到W4引擎502來觸發該訊息之傳送。

注意引擎508會使用所有適當的網路節點、雲端、使用者、應用程式、或其任何組合，且包括與關連引擎506及歸屬引擎504兩者進行密切的互動。

第六圖所示為一W4引擎的具體實施例，其表示出上述參照第四圖所描述之該些次引擎內的不同組件。在一具體實施例中，W4引擎602包括一注意引擎608、歸屬引擎604、及關連引擎606，還有數個基於基本功能的次管理器。

注意引擎608包括一訊息攝入及生成管理器610，以及一訊息傳送管理器612，其與一訊息配對管理器614與一即時通訊管理器616兩者緊密運工來傳遞及使用所有經過W4 COMN之通訊。

歸屬引擎604會在使用者設定檔管理器618內運作，並與所有其它模組配合來辨識、處理/驗證、及代表與RWE、IO及其組合有關的擁有權及權利資訊。

關連引擎606會將來自該兩個通道(感測器及程序)之資料丟至相同的資料骨幹620，其由W4分析管理器622來組織及控制。資料骨幹620可包含所有網路作業中集結歸檔形式或個別歸檔形式的資料，其中包括使用者記錄624、注意等級場所記錄626、網頁索引及環境性記錄618、電子商務及財務交易資訊630、搜尋索引及記錄632、贊助者的內容或條件式、廣告複本、以及任何或所有在任何W4 COMN程序、IO或事件中所用的資料。由於W4 COMN有可能將會儲存的資料量，資料骨幹620會包括許多資料庫伺服器與資料舖來與W4 COMN通訊以提供充份的儲存容量。

W4 COMN收集的資料包括空間性資料、時間性資料、RWE互動資料、IO內容資料(如媒體資料)及使用者資料，其包括明確提供及推演出的社交性及關係性資料。空間性資料可為任何辨識於一RWE有關之位置的資料。例如，上述空間性資料可包括任何被動收集的位置資料，如手機基地台資料、全球封包無線電服務(GPRS,“Global packet radio service”)資料、全球定位服務(GPS,“Global positioning service”)資料、WI-FI資料、個人區域網路資料、IP位址資料、及來自其它網路存取點之資料，或是主動收集的位置資料，如使用者輸入的位置資料。

時間性資料為一時間式資料(如時戳time stamp)，其與使用者及/或電子裝置相關之特定時間及/或事件有關。例如，該時間性資料可為被動收集而來的時間資料(例如來自存在該電子裝置中時鐘之時間資料，或是來自一網路時鐘的時間資料)，或該時間性資料可為主動收集而來的時間資料，例如由該電子裝置之使用者輸入的時間資料(例如使用者所維護的日曆)。

邏輯性與IO資料代表一IO內含的資料以及與該IO有關連之資料，例如產生時間、擁有者、相關RWE、何時該IO最後被存取等。例如，該IO可與媒體資料有關。該媒體資料可以包括任何關於可呈現媒體之資料，如音訊資料、視覺資料、及視聽資料。該音訊資料可為與下載的音樂有關之資料，例如類型、作者、專輯及類似者，並可包括來電鈴聲、回鈴鈴聲(ringback)、購買的媒體、播放清單、及共享的媒體等資料。視覺資料可為關於由一電子裝置所接收影像及/或文字之資料(例如透過網際網路或其它網路)。該視覺資料可為關於一電子裝置所傳出及/或獲取的影像及/或文字資料。

該視聽資料可為任何下載至一電子裝置、於該裝置獲取、或是該裝置有關聯之影像相關資料。該媒體資料包括透過網路呈現給使用者之媒體，例如使用網際網路，且包括關於使用者使用該網路輸入及/或接收的文字之資料(例如搜尋詞)，以及與該網路媒體間之互動，例如點擊資料(例如廣告橫幅點擊、書籤、點擊行為模式及類似者)。因此，該媒體資料可包括與使用者的RSS饋送、訂閱、群組會員、遊戲服務、警示等有關之資料。

該媒體資料亦可包括非網路性的活動，例如使用一電子裝置(像是行動電話)之影像捕捉及/或視訊捕捉動作。該影像資料可包括由該使用者加入的元資料，或該影像相關的其它資料，例如關於相片、相片被拍攝的地點、拍攝方向、拍攝內容、當日時間等等。媒體資料可用於如推論出活動資訊或喜好資訊，如文化及/或購買喜好資訊。

關係性資料可以包括關於一RWE或IO與另一個RWE或IO之間關係的資料。例如，該關係性資料可以包括使用者識別資料，例如性別、年齡、種族、名字、社會安全號碼、相片及其他與該使用者識別相關的資訊。使用者識別資訊亦可包括電子郵件位址、登入名稱及密碼。關係性資料更可包括辨識那些有明確關聯的RWE之資料。例如，一行動電話的關係性資料可以代表擁有該行動電話之使用者，以及提供該服務到該電話之公司。在另一範例中，智慧型車輛的關係性資料可以辨識其擁有者、識別該擁有者支付電子收費有關之信用卡、識別那些受允許駕駛該車輛之使用者、及識別該車輛的服務站。

關係性資料亦可包括社交網路資料。社交網路資料包括關於使用者或其它RWE所明確定義的任何關係之資料，例如關於使用者的朋友、家庭、同事、商業關係等之資料。社交網路資料可包括例如與使用者所維護電子位址簿對應之資料。關係性資料可與位置資料產生關連來推演其社交網路資訊，例如主要關係(例如使用者-配偶、使用者-小孩、及使用者-父母關係)，或其它關係(例如使用者-朋友，使用者-同事，使用者-商業相關關係)。關係性資料亦可利用來推演(例如)活動資訊。

互動資料可為任何與該電子裝置之使用者互動有關之資料，不論是為主動或被動。互動資料之例包括人際通訊資料、媒體資料、關係性資料、交易資料、及裝置互動資料、其所有皆在下文中作進一步的詳細說明。下表1為包括電子資料之例的非窮舉性質列表。

互動資料包含任何RWE之間經由W4 COMN傳送的通訊資料。例如，該通訊資料可為任何與簡訊服務(SMS,“Short message service”)收入或發出之訊息、電子郵件訊息、語音呼叫(例如行動電話呼叫、網路電話呼叫)有關之資料、或是其它關於RWE之人際通訊類型之資料。通訊資料可以與例如時間資料產生關連來推演出通訊頻率等相關之資訊，其中包括了密集的通訊行為模式，其可指出使用者之活動資訊。

該互動資料亦可包括交易性資料。該交易性資料可為任何由該行動電子裝置或由其本身所採取的商業交易之資料，像是賣主資訊、金融機構資訊(例如銀行資訊)、金融帳號資訊(例如信用卡資訊)、商品資訊、及成本/價格資訊、及購買頻率資訊等等。該交易性資料可被用來(例如)推演出活動及喜好資訊。該交易性資訊亦可被用來推演出該使用者所擁有裝置之種類及/或服務，及/或其中該使用者會感興趣者。

該互動資料亦可包括裝置或其它RWE互動資料。這類資料同時包含W4 COMN上使用者與RWE之間互動及該RWE與該W4 COMN之間互動所產生的兩種資料。RWE互動資料可為任何RWE與電子裝置互動相關之資料，其並未包括在任何以上的類別中，例如其它模組/應用程式之電子裝置資料之使用相關的慣常行為模式，例如關於一電子裝置上使用了哪些應用程式，以及這些應用程式多常或何時被使用等相關資料。如下文中所進一步說明的，裝置互動資料可與其它資料產生關聯，以推演出使用者活動相關或其間相關的行為模式之資訊。下表2為包括互動資料範例之非窮舉性質列表。

個人化距離之判定及顯示

在這流動的社會裡，人們經常要從一個點往另一個點移動。常常，一個人會想要或需要知道兩個現實世界位置間的距離。現今存有許多服務可計算空間距離。這類服務可為(但不限於)網頁式服務，像是Yahoo!Maps、Mapquest，或是全球化定位服務式(GPS-based)服務。這類服務會計算特定路徑沿線的空間距離，且能夠根據平均移動時間或是根據即時流量資料來評估移動時間。這類服務另可提供低程度上的客製化功能，像是尋找避開高速公路或收費站的路徑。

然而這類服務所計算出之距離一般不會個人化到顯著的程度。當在兩個點之間移動時，空間距離不會是個人目標或目的中的因子。再者，在判定特定路徑的合意度時，該空間距離亦不是個人排程、興趣、喜好、或社交網路中的因子。個人化距離可考量這類因子來加以判定。可用於判定兩個點間個人化距離的因子可分成空間性因子、時間性因子、社交性因子及主題性(或邏輯性)因子等類。

在一具體實施例中，在兩現實世界實體間個人化距離之計算可從判定該兩現實世界實體間的一或多個路徑開始。發明中可根據使用者偏好的移動模式來選擇一或多個路徑。例如，某人可能較偏好走路或使用大眾運輸工具而非開車。路徑安排可僅選擇最短的可用路徑。路徑安排可另外反映出進一步的移動偏好，像是避開高速公路、收費站、校區、建築工地區域等等。給定一個已知的路徑，之後則可對該路徑判定空間距離。在一具體實施例中，空間距離係該路徑之長度。在另一實施例中，移動至一目的地所費時間可被認為是一種空間距離的形式。

空間距離可藉由與距離沒有直接關連的空間性因子來修正。這類空間因子可能關於額外的空間大小，像是高度、海拔、一建築物樓層等等。這類因子可與路徑的實體特性或那些在該路徑上或靠近該路徑處有一位置的實體有關。例如，如果某人重視風景或視覺刺激的環境，無論是自然的或人工的，具有海灣或海洋或天際景觀的路徑則較為合意。如果已知其某部分路徑處於較差的實體狀況或正在建設中，則該路徑會被認為是較不合意者。空間性因子可另外包含一使用者或其他實體額外的速度(即方向與速率)度量。空間性因子另外可包含實體位置附近的環境狀況，像是區域天候狀況。

空間距離之後可進一步利用時間性因子、社交性因子及主題性因子來修正。時間性因子一般可被定義為關聯於時間的流逝是如何影響一路徑的合意度及傳輸模式的因子。最基本的時間性因子係一路徑移動所需的時間。在一路徑上的移動時間可根據在歷程上與該路徑相關的平均移動時間來評估。或者，移動時間可藉由即時監測器或感測器監測的平均速度及移動時間來作更精確的判定。這類感測器可為固定式的感測器，其係沿主要的行進街道設置來監控交通流量。這類感測器亦可為使用者裝置，像是手機電話或全球化定位服務，其位置會被持續地監測亦因此可用來判定實體位置已知的個別使用者裝置之移動速度。在一具體實施例中，用來判定路徑上移動時間之資料可為許多來自多個感測器網路之資料來源的結合。

這類移動時間可能很有用，但可再將其與一段時間內所累積的歷史移動時間資料接合來進一步增強。例如，根據歷史觀點，在星期五人們會較早離開辦公室，可預期6:00PM及7:00PM之間在離開市區的主要路徑上交通會有15到20分鐘的減緩。因此對一個平常花30分鐘通勤的人來說，以5:45PM時的交通速度來判定6:00PM與7:00PM之間的移動時間會得到過度樂觀的評估。

移動時間也可受天候狀況影響。因此根據歷史觀點，當開始下雨時在離開市區的主要路徑上的交通可能會有30分鐘的遲緩。因此，如果預測到要下雨或是剛開始下雨，可藉此調整對該路徑的移動時間。移動時間亦可被區域性事件影響。例如，在一特定日子，市中心的大活動場所預定會有一場音樂會在7:00PM開始。歷史資料會指出在音樂會期間，該活動場所附近的交通會減緩，增加了10分鐘的通勤時間。

時間性因子另外可包括關於一路徑起點與終點相關的時間性資料。例如，假設一路徑之目的地是為一餐廳或一零售地點，如果該零售地點在該路徑可完整往返的期間內會打烊，該路徑即為不合乎需求的路徑。如果該餐廳安排座位的等待時間超過(例如)30分鐘，則該路徑亦不合乎需求。如果一個事件排定在一特定時間時於一位置處發生，例如一現場音樂表演會在10:00PM開始，則在10:00PM之後才能到達該位置之路徑便是不合乎需求的路徑。

時間性因子可另外包括關於一特定人物的時間性相關資料。例如，如果某人有約在身，則可提前赴約的路徑便是合宜的路徑。如果某人一般都在家裡從事特定活動，像是看特定的電視節目，則那些會帶該人到一位置(如餐廳)使該人無法在節目播送前回到家的路徑便是不合宜的路徑。

因此，對一特定路徑或一組路徑而言，其於一路徑上往返所需時間(由即時與歷史資料所告知)，以及這類移動時間會對同時期發生的事件所造成之影響，在發明中都可藉以判定而出。在一具體實施例中，空間性距離、移動時間、以及會被移動時間所影響之事件會被個別顯示出來。或者，時間性因子可用來西正空間距離以產生出一個人化的距離。該個人化距離會反映出路徑的整體合意度。在一具體實施例中，該距離會隨該路徑之合意度降低而增加。例如，因為緩慢的移動時間或是基於即時移動評估由某路徑赴約會遲到，則可能原本反映出10英里空間距離的該路徑會被增加到30英里。或者，如果根據即時移動評估從某路徑赴約會遲到，則原先被表示為10分鐘空間距離之該路徑會增加到30分鐘或被表示成「太久」等字眼。

在一具體實施例中，時間性因子可作為權重因子(weighted)或附加因子(additive)，其用來採前後一致之方式修正空間距離。權重與附加因子可用來反映單一、連續的數值性關係。例如，假設一10英里的路徑以平均每小時20英里的速度行進來反映，預測會需要30分鐘的移動時間，此時若以平均每小時60英里的速度作為一隨選的目標移動速度，則經由目標移動速度乘以移動時間將可計算得出一加權後的30英里距離。在另一例中，如果某人預計會遲到，則每遲到一分鐘其空間距離就會增加一1英里單位的距離增額。在另一實施例中，預先定義的代碼或標籤可與空間距離產生關連，例如以「10L」代表晚十分鐘，或是以「TL」(too long)代表太晚或太久。

權重與附加因子可一起或擇一用來以倍增式或附加式之計算反映出一段抽象的間隔。例如，如果某人預計會晚上1到10分鐘赴約(抽象性條件)，則其空間距離可能要乘上1.5倍或外加10英里。反之，如果某人預計會晚上11到20分鐘赴約，則該空間距離可能要乘上10倍或外加100英里。

空間距離因此可由時間性因子進行多種方式的權重計算來產生一定性的個人化距離，其反映出一路徑之空間距離，亦反映出時間性因子在路徑合意度上(甚至是可行性上)的影響。在一具體實施例中，結合空間距離與時間性權重因子的確切方法可因人而異，且可客製反映出個人的性格或習慣。因此，不喜歡開車的人可能會加重其移動時間之權重，反之一個嚴格守時的人可能會加重對工作或約會遲到之權重。在一具體實施例中，使用者可明確地輸入這些偏好。在另一實施例中，這類偏好可由長期累積之感測資料及對使用者之互動資料等所反映出之使用者行為來輸入。

空間距離可另外使用社交性因子來修正。社交性因子一般可定義為關於一個人的社交關係如何影響到路徑合意度的相關因子。如果一路徑鄰近一或多個正位於其個人社交網絡的個體，則該路徑會被視為是較合宜的，否則發明中會展示出該些個體與一使用者之間在以空間性關聯、時間性關聯、或主題性關連、相關性、重疊性、或分隔程度等基礎上的社交關係。

這類因子可能是基於社交網絡中與個人有關聯的設定檔資料。例如會經過好友住家住址的路徑可被認為是較為合意的路徑，蓋因其提供了去拜訪朋友的潛在機會。這類因子亦可能是基於社交網絡中個人相關之動態資料或即時資料。例如，如果一或多個朋友或熟人目前正位在一位置上，則可到達該位置之路徑會被認為是較為合意的路徑。

社交因子亦可使用社交網絡中個人相關的互動或交易資料。例如，如果某位置是為一或多個朋友或親戚較常或較喜歡去的商家，則到該位置之路徑可被認為是較為合意的路徑。在另一例中，對那些內含不為朋友推薦或朋友會習慣性避免的路段之路徑，該些路徑會被認為是較不合宜的。

社交網路因子亦可用在消極的方面。因此，如果某一個體在個人的社交網絡中被識別為要避開的人，則傾向避開該個體與該個體常去的商家或場所之路徑會被認為是較佳的。

空間距離可另外利用主題性因子來修正。主題性因子一般可被定義為包含環境中位置、使用者、與其他實體相關的已知資料方面的因子。這類因子可能是關於某人的興趣、偏好、以及外來事件係如何影響一路徑的合意度。例如，主題性因子可與一路徑周遭的一般區域有關。對有安全意識的人而言，那些會經過高犯罪率區域的路徑會被認為是較不合宜的。而對享受時裝採購樂趣的人而言，會經過那些高級零售店或精品店林立區域的路徑則會被認為是較為合意之路徑。主題性因子可能會與一路徑上發生或該路徑附近發生的事件有關。例如，如果鄰近地區有節慶正在舉行，經過該鄰近地區的路徑有可能會被認為是較為合意或較不合意的路徑，端視該人是否對該節慶有興趣。

主題性因子可能與路徑的目的地有關。例如，就與使用者喜歡(或厭惡)主題有關的商家位置而言，到該商家位置之路徑會被認為是較為合意的路徑。例如，如果某人是藍調音樂迷，會到那些與藍調音樂相關之目的地(即藍調俱樂部)的路徑會被認為是較為合意之路徑。在另一例中，如果某人不喜歡小孩，會通往那些被評為大家庭的目的地之路徑則會被認為是較不合宜的路徑。如果一位置是為喜愛的記者、新聞刊物、或朋友所評介較喜歡的商家，則到該位置之路徑會被認為是較為合意的路徑。例如，會經過一受當地刊物強烈好評的餐廳之路徑會被認為是較為合宜的路徑，但如果使用者的摯友給予該餐廳惡評，則其會成為較不合宜之路徑。主題性因子可藉此以任何關於主題的已知社交因子來予以權重。

在一具體實施例中，除了前述的時間性因子外，社交性與主題性因子亦可另外用來作為權重因子或附加因子來以前後一致的方式修正空間距離以產生個人化距離。在一具體實施例中，結合空間性距離與時間性權重因子的確切方法可因人而異，且可客製反映出一個人的個性、習慣、與喜好。

須注意上述方法可擴展來判定那些不侷限在實體路徑，或甚至不侷限在空間性或時間性尺度的個人化距離。在一具體實施例中，其路徑可為一起始位置與一終點位置間的一條直線、從一中間第三點起算的一相對距離，或基於一群位置之計算，且該路徑可受社交性因子或主題性因子所調整。

在又一具體實施例中，空間性與時間性尺度會被忽略，而起始位置與終點位置間的個人化距離係基於關於進行請求之使用者、該起始位置與該終點位置、以及與該使用者、該起始位置與該終點位置相關的所有已知RWEs與IOs之社交性因子與主題性因子。，這樣的一個人化距離在功效上會變成一度量值，其可測量出與該使用者的興趣與關聯性相關的該起始位置與該終點位置間有多接近。

下面討論的本發明實施例係說明本發明在W4 COMN方面之應用。然而，須暸解本發明可利用任何能夠追蹤使用者與媒體啟用式電子裝置之實體位置的網路系統來實施，且更可收集與儲存使用者設定檔資料、位置資料、以及關於使用者及其裝置的時間性、空間性、主題性與社交性資料。

W4 COMN可提供一平台來進行兩個或更多現實世界物件間的個人化距離之判定，該些物件可包含空間性因子、時間性因子、社交性因子、與主題性因子等。在某種程度上，W4 COMN可以達到這類結果，因為W4 COMN會知道個人的實體位置與地點的相對位置，更知道這人與地點的偏好與他們對彼此以及對較大的網絡間的關係。

第七圖描繪出使用W4 COMN來進行兩個或更多現實世界物件之間個人化距離之判定。

在所示的實施例中，一個體702想要判定一起始位置720與一終點位置724間的個人化距離。在一具體實施例中，使用者702利用一使用者代理主機裝置704(像是個人資料助理PDA或可攜式媒體播放器)來輸入個人化位置請求並傳送至W4 COMN 750。在一實施例中，該請求包含該起始位置720與該終點位置724。在另一實施例中，該使用者可選擇輸入兩個以上的位置，其可包含一起始位置720、一終點位置724、與一或多個額外的位置，像是一會堂(如去買入場卷)與一朋友的房子718(如去拜訪)。

該起始位置720與該終點位置724間至少存在一實體路徑730。該路徑可由一繪圖應用程式所辨識，如Yahoo Maps，其能夠沿高速公路與道路畫出兩位置間之路徑。或者，該路徑亦可在個人化位置請求中被詳細指明。上述路徑可為(未限定)沿著道路及高速公路前進的路徑，可為一行人路徑，亦可包含利用大眾運輸之區段。當一路徑請求包含超過兩個位置，每一個路徑將會含有該路徑請求中的所有位置，且可提供其他具有不同終點位置的路徑。例如，在位置720起始且包含位置740、718及724之路徑可產生在位置718與位置724終止的不同路徑。

沿所有或部分該路徑730上會有固定式的交通感測器。該感測器會與W4 COMN通訊並持續地傳送包含至少一交通資訊的即時資料給W4 COMN。此外(又或者)，W4 COMN可追蹤在路徑730上移動的網路使用者裝置之位置。例如，網路可藉由對手機訊號進行三角量測或是透過內建的全球化定位服務(GPS)之使用來判定手機之位置。車輛708另外可內含感測器或包含汽車速率、方向、移動模式的地理定位裝置。這類車輛可包含該使用者的汽車。此外(又或者)，W4 COMN可追蹤由地方當局所傳送的警報與交通狀況諮詢，或由當地911網路(未示出)所提供的資料。此外(又或者)，W4 COMN可追蹤飛航709以及車流之移動。

路徑開始於一起始位置720。該起始位置可為一實體點、一地址、或一現實世界實體，像是一建築物或一個體(如進行請求之使用者)。路徑會730行進定期舉辦活動(像是音樂會)的市立會堂740。該路徑另外會經過該使用者702朋友的住家728附近。該路徑另外會經過一風景區744，像是海岸線、俯瞰台、或是可一覽市區天際線的景點。該位置終止於一終點位置724。該終點位置可為一實體點、一地址、或一現實世界實體，像是一建築物或是其位置已為網路所知的個體(例如請求者的朋友具有一裝置，如GPS，其位置可透過該裝置得知)。

請求者702有三個網路已知的朋友706、710及726。使用者706是請求者702的朋友之一，但與該路徑730沒有關聯性。使用者726在該路徑730上有一位於718位置的住家。使用者710目前位於終點位置724。使用者710具有一代理主機裝置712，像是一智慧型手機，其與W4 COMN通訊連結且其地理位置可藉由如全球化定位服務(GPS)或手機訊號三角測量等技術來加以判定。

任何形式的實體位置(如起始位置720及終點位置724)皆可進一步內含網路已知的代理主機裝置或是與之相關。這類裝置可包含(但不限於)與其他使用者的代理主機裝置、販賣機、印表機、家電、LANs、WANs、WiFi裝置、及RFID標籤相關聯的代理主機裝置，其可提供額外的資訊給該網路。第七圖中所示的所有實體可能皆已為W4 COMN所知，且所有網路可連接之裝置與感測器皆可連接至W4 COMN或由該W4 COMN所追蹤(須注意，第七圖中並沒有示出所有可能的連接)。

第八圖描繪出第七圖中所示物件是如何被定義至W4 COMN的具體實施例。

圖中個體702、706、712及726分別表示為使用者RWEs 802、806、810及826。每一個體的裝置表示為代理主機RWEs 804及812。位置720、724及740表示為位置(或商家)RWEs 820、824及840。交通狀況感測器730表示為感測器RWE 830。路徑730表示為內含路徑資訊的一IO 830。風景區由一RWEs代表，其包含該位置處之資訊及該風景區的其他特徵。所有的RWEs可另外具有(未限定)與該些RWEs代理主機、朋友、或朋友代理主機有關聯的IOs。

第九圖為表示第八圖中所示RWEs如何可與一W4 COMN內的實體與物件產生關連之資料模型的具體實施例。

代表請求者的RWE會與路徑IO 830有關聯。在一具體實施例中，該路徑IO包含足夠資料來完整定義該實體路徑，像是道路區段與距離、或一組GPS座標。該路徑IO會直接與一組RWEs有關聯：代表該路徑起始位置的RWE 820，代表該路徑上一交通狀況感測器的RWE 832；代表該路徑上或靠近該路徑的市立會堂之RWE 840、以及代表一風景區的RWE 844；及代表終點位置的RWE824。

在所示的實施例中，路徑IO會進一步與兩主題相關IOs產生關連：如代表RWE 820(代表朋友)的使用者設定檔之IO 828，其中該朋友826住家位置在該路徑上或靠近該路徑。須注意該路徑IO可直接與任何或所有沿著該路徑上的實體位置相關的IO有關，但其亦可能間接地與該路徑與請求者之空間性、時間性、與主題性因子相關的無界(unbouned)IO集有關。例如，在第九圖中，該路徑透過使用者802的社交網路間接地關聯於使用者802的朋友806、810及826。在第九圖中，所示的每一IO係直接地或間接地與該路徑830有關聯。

該請求者RWE會透過一社交網絡(由主題相關之IO 803來代表)與朋友/使用者RWEs 806、810及826產生關連。使用者RWE 806會與一或多個互動資料IO有關聯，該互動資料IO可包含(但不限於)終點位置RWE 824與其他使用者或位置相關的訊息。使用者RWE 810會與該終點位置RWE 824有關聯，例如，藉由可指出該使用者實際位在該位置上之關聯性來產生關聯。使用者RWE 810亦可與實體位置已知的一使用者代理主機裝置RWE 812有關聯。

代表市立會堂的位置RWE 840會進一步與一IO產生關聯，該IO會具有在該會堂上發生之事件資訊，包含帶有事件日期與時間的記事曆。代表目的地的位置RWE 824會進一步與主題828相關的一或多個IO有關聯，其可包含(但不限於)在該目的地演出的現場音樂表演之記事曆、由該目的地位置的消費者所作之評等、或是當地媒體對該位置之評論。

在一具體實施例中，第九圖所示的關係係由W4 COMN所產生，其使用一資料模型化策略來產生設定檔與其他對使用者之主題、位置、網路上任何裝置、及任何使用者定義的資料等形式的IOs類型。藉由利用特定使用者、主題、或邏輯資料物件相關的可用社交性、空間性、時間性、與主題性資料，W4 COMN已知的每一實體可映射(map)與對應所有其他已知的實體與資料物件以產生每一實體之微圖(micrograph)及所有已知實體彼此相關或彼此相對應的一全局圖(global graph)。在一具體實施例中，這類實體與資料物件間的關係會儲存在W4 COMN內的一全體索引中。

第十圖為一流程實施例900，其說明了一具有時間性、空間性、及社交性資料的網路(如W4 COMN)如何被用來判定兩個或更多現實世界物件間的個人化距離。

一請求被接收來計算現實世界實體間的個人化距離910，其中該請求包含對應一起始位置與一終點位置的兩個現實世界實體。該請求可另外包含該起始位置與一終點位置或其他條件間的一實體路徑。該請求可代表目前時間或可代表一未來的時間點。該起始位置與該終點位置之間會有一或多個實體路徑被繪製920。對每一路徑930而言，對該路徑上有關聯的實體與物件之資料940會從網路資料庫942及網路感測器944處取回，其中該網路資料庫內含該網路內與該些實體與物件相關的空間性、時間性、社交性與主題性資料。在一具體實施例中，該網路資料庫942包含一由W4 COMN所維持的RWE與IO關係之全體索引。該空間性、時間性、社交性與主題性資料係利用一或多個上述討論的方法實施例來計算一個人化距離950。然後對每一路徑顯示該個人化距離960。

第十一圖為能夠支援第十圖流程的個人化距離判定引擎1000之具體實施例。在一具體實施例中，該個人化距離判定引擎1000係W4 COMN內的一W4引擎502的組件，且可使用W4引擎內的模組去支援其功能。

一請求接收模組1100會接收請求來進行現實世界實體間個人化距離之計算，其中該請求包含至少兩個對應一起始位置與一終點位置的現實世界實體。該請求可另外包含在該起始位置與該終點位置之間的一實體路徑。一路徑判定模組1200會在該起始位置與該終點位置之間繪製一或多個實體路徑。一路徑資料取得模組1300會從網路資料庫1320及感測器1340處取回與一路徑上的實體與物件有關聯的空間性、時間性、社交性與主題性資料。個人化距離計算模組1400會利用取回的空間性、時間性、社交性與主題性資料以及使用一或多個上述討論的實施例的方法來計算出一個人化距離。一個人化距離顯示模組1500會在一顯示媒介1520上顯示該個人化距離。

在一具體實施例中，該請求接收模組會提供一介面以輸入個人化距離之請求。該介面可能為可顯示在電腦或PDA上的一圖形化使用者介面，其包含在網際網路上可存取的HTTP文件。這樣的一個介面亦可以其他形式執行，包含文字檔，像是電子郵件，及位在運算裝置上可由軟體應用程式使用的應用程式介面(APIs)。在一具體實施例中，個人化距離請求可在一繪圖應用程式介面上輸入，像是Yahoo Maps。該請求可代表目前時間或可代表一未來的時間點。

在一具體實施例中，路徑判定模組可利用一繪圖引擎來判定路徑，像是由Yahoo! Maps所提供可描繪兩位置間路徑的繪圖引擎。或者，該路徑亦可假設為兩位置間的一直線、從一中間第三點起算的一相對距離，或基於一群位置之計算。或者，亦有可能沒有判定任何實體路徑。在一具體實施例中，該路徑判定模組恢復多重實體路徑。該路徑可為完全包含道路、高速公路、人行道、公共運輸工具或其任何組合之路徑。

在一具體實施例中，該距離顯示模組會在一使用者介面上顯示個人化距離。該介面可為一可顯示在電腦或PDA上的一圖形化使用者介面，其包含在網際網路上可存取的HTTP文件。這樣的一個介面亦可以其他形式來執行，包含文字檔，像是電子郵件，及運算裝置上可由軟體應用程式使用的應用程式介面(APIs)。在一具體實施例中，對一或多個路徑的個人化距離可以表列成文字或數字。用來計算該個人化距離的因子可在同樣的顯示器上表列成文字或數字，如此一來該使用者可瞭解計算的準則。在一具體實施例中，超出或低於使用者所定義門檻的距離會被自動排除或拔擢。

在一具體實施例中，個人化距離可顯示成路徑圖上一圖形顯示之套圖層(overlay)，其與該個人化距離有關。例如，該個人化距離可在該路徑的長度上以顯著色彩顯示，其中顏色代表該距離的大小。例如，紅色表示20英里以上的距離或是表示其個人化距離為空間距離兩倍以上的路徑。該個人化距離可在該路徑上顯示為一文字標籤。用於該個人化距離計算或在靠近該路徑處具有一實體位置的實體或物件可另外在地圖上顯示為一文字標籤或符號。在另一實施例中，該路徑的色碼係基於使用者可能的偏好級別(例如最佳路徑著成綠色，最差的為褐色)。

在一具體實施例中，在W4 COMN中，路徑資料取得模組1300可為關聯引擎506的組件，且利用W4 COMN內的資料關係來取得一路徑相關資料。在一具體實施例中，網路資料庫1320包含由W4 COMN所維持的RWE與IO關係之全體索引。

例如，回頭參照第九圖，路徑IO 830可與許多物件與實體有關聯，該些物件與實體復與可用於計算路徑上個人化距離的資料有關。在所示的實施例中，該路徑IO係與一個定期或不斷進行資料調詢的即時感測器832有關。其感測資料可包含交通狀況資料、使用者目前狀況與移動資料、以及環境資料，像是溫度、能見度、與天氣狀況。交通狀況感測資料可用來計算路徑上的移動時間。其他類型的感測資料可在計算個人化距離時另外作為因子。例如，如果開始下雨了，移動時間可能會視歷史資料而增加。此外(又或者)，如果請求者RWE 826討厭在雨天開車(例如其使用者設定檔或互動資料中所指出的)，則在個人化距離計算中下雨會是為一主觀的個人因子。

路徑IO 830會進一步與一位置RWE 840(在該路徑附近具有一位置之會堂)產生關連。RWE 842係與一事件IO有關聯，其可能包含一事件曆。如果有一事件排定在該路徑可往返的時間內進行，則在個人化距離的計算中該事件可作為一因子。該路徑IO 830會進一步與該路徑附近一風景位置的主題相關IO有關聯。如果請求者802重視景色(例如其使用者設定檔或互動資料中所指出的)，在個人化距離的計算中該風景位置可作為一因子。

在所示的實施例中，路徑IO 830係由使用者RWE 802所擁有。該使用者RWE 802會透過一社交網路與三個使用者RWE 806、810及826(該請求者的朋友們)產生關連。當對該路徑計算個人化距離時，該些朋友RWEs每一者皆會與計算路徑上個人化距離中可為因子的資料有關。使用者RWE 806可具有目的地RWE 824相關的互動資料或設定檔資料，像是表達目的地相關意見的電子郵件或文字訊息(例如，不好的食物、好的音樂)。使用者RWE 810實際上會呈現在該目的地處，有可能增加該位置的吸引力。使用者/朋友RWE 826的設定檔IO 828會指出該使用者RWE住家實際上靠近該路徑，亦因此，對請求者而言較容易去拜訪。

目的地位置RWE 824具有主題性或其他與其關聯之IOs828，該些IO內含可在個人化距離之計算中作為因子之資料。音樂記事曆可指出某特定時間會有一場音樂表演。那些在該請求RWE的社交網絡外的使用者可能已經對該目的地位置的食物、氣氛、與服務作出評等。當地媒體亦可能已經評論過該終點位置。

在一具體實施例中，個人化距離計算模組1400可給予空間性、時間性、社交性與主題性因子不同的權重。這類權重給予動作可自動根據該請求之內容來判定。由於每個內容可能上會含有無界限的相關資料集，如果有足夠的資訊，該個人化距離計算模組1400可依據該些內容來判定出最重要的因子種類。例如，商店營業時間(時間性因子)在其目的地快要打烊的情況下會變成主要的因子，但在營業時間中間時計算上大多會被忽略。例如，如果一朋友目前正在該處逛街(社交性因子)，這類社交性因子在一空間距離之權重中會變成最重要的因子。

在一具體實施例中，每個與個人化距離之計算有關的RWE與IO會具有至少一個對於空間性、時間性、社交性與主題性因子之資料點，且可能具有對每一因子類型多組的資料點。這類因子可為了個人化距離計算之權重而被分類與分級。此外(又或者)，使用者的權重偏好會存在網路上一權重設定檔中，其可另外利用一使用者介面來維持，如第十二圖所示之介面。介面2000可使用滑動條2420、2320、2120及2220分別在不同的空間性2400、時間性2300、社交性2100、與主題性因子2200上施予不同的權重。

本領域之技藝人士將認知到本發明之方法及系統可以多種方式來實施，且因此不受前述之實施範例及例子所限制。換言之，由單一或多個組件所執行之功能性元件(呈多種硬體及軟體或韌體及個別功能之組合)可分佈在該客戶端層級或伺服器層級或兩者處的軟體應用程式當中。在此方面而言，文中所述不同具體實施例中任意數目之特徵可被結合成單一或多個具體實施例，且有可能有其它的具體實施例會具有比此處所述所有之特徵更多或更少的特徵。功能性亦可整體或部份地以現今已知或將成為已知的方式分佈在多個組件當中。因此，有無數的軟體/硬體/韌體組合有可能達成文中所述之該些功能、特徵、介面及偏好等。再者，本發明之範疇涵蓋以往習知的方式來實現所述之特徵及功能及介面以及那些可對文中所述硬體或軟體或韌體組件進行之變化及修改，其皆可為現在及以後本領域技藝人士所瞭解。

再者，本揭露書中呈現及描述為流程圖之方法具體實施例係藉以範例之方式來提供，以提供對於該技術更為完整的瞭解。所揭示之方法並不限於文中所呈現的該等運作及邏輯流程。其它的具體實施例則考慮到其中多種運作之次序會被更改，且其中被描述為一較大運作之部份的子運作會被獨立執行。

儘管文中為本發明揭露之目的描述了多種具體實施例，這類具體實施例不應被視為將本發明揭露之教示限制在那些具體實施例。上述該些元件及運作可進行多種的改變及修改來得到維持在本發明揭露中所述系統及程序範疇內的結果。

102,104,106,108,110．．．RWE

112．．．實體位置

122,124,126,128,130,132,134．．．IO

140,142,144,146,148,150,202．．．IO

204．．．物件資料

206,208,210,212,214,224,226,230,232,234,236．．．元資料

220,222,242,244,246．．．RWE

300．．．W4COMN

302,304,306,308．．．網路雲

310．．．W4引擎

402．．．感測器層

404．．．網路

406．．．資料層

408．．．網路基礎架構

410．．．設定檔層

412．．．程序

414．．．應用層

416．．．網路

418．．．通訊傳送層

420．．．資料骨幹

502．．．W4引擎

504．．．歸屬引擎

506．．．關聯引擎

508．．．注意引擎

602．．．W4引擎

604．．．歸屬引擎

606．．．關聯引擎

608．．．注意引擎

610,612,614,616,622．．．管理器

620．．．資料骨幹

624,626,628,632．．．記錄

630．．．資訊

702．．．請求者

704,712．．．代理主機裝置

706,710,726．．．朋友

708．．．汽車

720．．．起始位置

724．．．終點位置

728．．．家

730．．．路徑

740．．．會堂

744．．．風景區

802．．．使用者RWE

804．．．代理主機RWE

806．．．使用者RWE

808．．．感測器RWE

810．．．使用者RWE

812．．．代理主機RWE

820．．．位置RWE

821．．．代理主機RWE

824．．．位置RWE

825．．．代理主機RWE

826．．．使用者RWE

830．．．IO

840．．．位置RWE

844．．．位置RWE

900．．．流程

910,920,930,940,950,960．．．步驟

942．．．網路資料庫

944．．．感測器

1000．．．判定引擎

1100．．．請求接收模組

1200．．．路徑判定模組

1300．．．路徑資料取得模組

1320．．．網路資料庫

1340．．．感測器

1400．．．個人化距離計算模組

1500．．．個人化距離顯示模組

1520．．．顯示媒介

2000．．．介面

2100．．．社交性因子

2120,2220,2320,2420．．．滑動條

2200．．．主題性因子

2300．．．時間性因子

2400．．．空間性因子

本發明上述及其他目的、特徵、及優點將由下列較佳實施例所附圖式更詳細的說明予以充分描述，其中相同的元件符號可代表不同圖式中相同的組件。該些圖式並非要以任何方式限制本發明之範疇，所要強調的是本發明所闡明的原則。

第一圖為W4 COMN上RWE與IO之間關係之具體實施例。

第二圖為定義W4 COMN上RWE與IO之間關係之元資料的具體實施例。

第三圖為W4 COMN之概念模型之具體實施例。

第四圖為W4 COMN架構之功能層之具體實施例。

第五圖為第二圖所示之W4引擎的分析組件之具體實施例。

第六圖為W4引擎的具體實施例，其表示出第五圖中所示次引擎內的不同組件。

第七圖為使用W4 COMN在兩個或更多的現實世界物體之間判定個人化距離的具體實施例。

第八圖為表示在第七圖中所示的使用者及裝置是如何被定義至W4 COMN的具體實施例。

第九圖為一資料模型之具體實施例，其表示出第八圖中所示的RWEs是如何與W4 COMN內的實體與物件產生關連。

第十圖描繪出一流程900之具體實施例，該流程說明了一具有時間性、空間性、及社交性資料的網路，如W4 COMN，是如何被用來決定介於兩個或更多的現實世界物件間的個人化距離。

第十一圖為支援第十圖中流程的個人化距離判定引擎1000之具體實施例。

第十二圖為一使用者介面，其用來在一個人化距離之判定中調整空間性、時間性、社交性及主題性因子的權重。

702．．．請求者

704．．．代理主機裝置

706．．．朋友

708．．．汽車

710．．．朋友

712．．．代理主機裝置

720．．．起始位置

724．．．終點位置

726．．．朋友

728．．．家

730．．．路徑

740．．．會堂

744．．．風景區

802．．．使用者RWE

804．．．代理主機RWE

806．．．使用者RWE

808．．．感測器RWE

810．．．使用者RWE

812．．．代理主機RWE

820．．．位置RWE

821．．．代理主機RWE

824．．．位置RWE

825．．．代理主機RWE

826．．．使用者RWE

830．．．IO

840．．．位置RWE

844．．．位置RWE

Claims (27)

1. 一種個人化距離之判定及顯示方法，其包含下列步驟：由一處理器在一網路上接收一要進行一個人化距離之判定的請求，其中該請求包含一請求者之身份識別及包含複數個含有至少一起始位置及一終點位置的現實世界實體；由該處理器透過該網路判定在該起始位置與該終點位置之間的至少一路徑；由該處理器透過該網路利用該網路上可用的一全體索引來取得該網路上可用之關於該請求者、每一現實世界實體及該至少一路徑的空間性、時間性、主題性、社交性資料；由該處理器從感測器資料及就該請求者長時間累積的互動資料，取得該請求者的習慣；基於所取得的習慣由該處理器歸於該請求者之偏好；基於關聯於該請求者、每一現實空間實體、及該至少一路徑的該時間性、主題性、社交性資料，由該處理器修改在該起始位置與該終點位置之間該至少一路徑之一空間距離之一第一值為不同於該第一值之一第二值，其中該空間距離之該第二值係進一步由權重該時間性資料與歸於該請求者之該偏好所決定；由該處理器從所修改之空間距離來計算該起始位置與該終點位置之間的一個人化距離；由該處理器透過該網路傳送多個指令以對每一個該至少一路徑，在一顯示媒介上顯示對該至少一路徑所計算出的一個人化距離之表示。
2. 如申請專利範圍第1項之方法，其中該至少一路徑係該起始位置與該終點位置之間的一實體路徑。
3. 如申請專利範圍第1項之方法，其中該至少一路徑係該起始位置與該終點位置間的一直線。
4. 如申請專利範圍第1項之方法，其中該至少一路徑係該起始位置、該終點位置、及複數個位置之間的一相對距離。
5. 如申請專利範圍第1項之方法，其中該至少一路徑係該起始位置、該終點位置、及一第三點之間的一相對距離。
6. 如申請專利範圍第1項之方法，其中該請求另包含介於該起始位置與該終點位置之間的一實體路徑，且包含在該請求中的該實體路徑被用來計算該個人化距離。
7. 如申請專利範圍第1項之方法，更包含下列步驟：隨著該至少一路徑之可取的減少，由該處理器增加該至少一路徑之該個人化距離。
8. 如申請專利範圍第1項之方法，其中對該至少一路徑所計算出的該個人化距離之該表示係為一與該個人化距離相關的一路徑圖上的圖形化顯示套圖層。
9. 如申請專利範圍第1項之方法，其中在要進行一個人化距離之判定的請求中的該複數個現實世界實體另包含至少一第三位置，且在該第一位置與該第二位置之間所判定出的該至少一路徑另包含該至少一第三位置。
10. 一種個人化距離之判定及顯示系統，包含：一處理器；一電腦可讀取式媒體，該處理器執行且該電腦可讀取式媒體儲存一請求接收模組，係接收要進行現實世界實體間個人化距離之計算的多個請求，其中每一該等請求包含一請求者及複數個含有至少一起始位置與一終點位置的現實世界實體；一路徑判定模組，係對該請求接收模組所接收到的每一個請求繪製介於各該起始位置與終點位置之間的至少一路徑；一路徑資料取得模組，係利用網路上可用的一全體索引來取得網路上可用的關於該請求者、該每一個現實世界實體、及該至少一路徑的空間性、時間性、主題性、及社交性資料，該路徑資料取得模組從感測器資料及就該請求者長時間累積的互動資料取得該請求者的習慣，且基於所取得的習慣歸於該請求者之偏好；一個人化距離計算模組，係利用由該路徑資料取得模組所取得的資料來對由該路徑判定模組所繪製的一路徑計算一個人化距離之一第一值，該個人化距離係由該起始位置與該終點位置之間該至少一路徑 之一空間距離所計算，且該個人化距離基於該時間性、主題性、社交性資料係從該第一值修改為不同於該第一值之一第二值，該空間距離之該第二值係進一步由權重該時間性資料與歸於該請求者之該偏好所決定；以及一個人化距離顯示模組，係提供多個指令以在一顯示媒介上顯示由該個人化距離計算模組所計算出的該個人化距離之表示。
11. 如申請專利範圍第10項之系統，其中由該路徑判定模組所繪製的該至少一路徑係一起始位置與一終點位置之間的一實體路徑。
12. 如申請專利範圍第10項之系統，其中由該路徑判定模組所繪製的該至少一路徑係一起始位置與一終點位置之間的一條直線。
13. 如申請專利範圍第10項之系統，其中由該路徑判定模組所繪製的該至少一路徑係該起始位置、該終點位置、及複數個位置之間的一相對距離。
14. 如申請專利範圍第10項之系統，其中由該路徑判定模組所繪製的該至少一路徑係該起始位置、該終點位置、及一第三點之間的一相對距離。
15. 如申請專利範圍第10項之系統，其中該請求另包含介於該起始位置與該終點位置之間的一實體路徑，且包含在該請求中的該實體路徑係被該個人化距離計 算模組用來計算一個人化距離。
16. 如申請專利範圍第10項之系統，其中該路徑資料取得模組另外從至少一感測器取得關於該路徑之資料。
17. 如申請專利範圍第10項之系統，其中該個人化距離顯示模組將該個人化距離顯示成與該個人化距離相關的一路徑圖上的一圖形化顯示套圖層。
18. 如申請專利範圍第10項之系統，其中要進行一個人化距離之判定的請求中的該複數個現實世界實體另包含至少一第三位置，且由該路徑判定模組所繪製的該至少一路徑另包含該至少一第三位置。
19. 一種具有電腦可執行式指令之電腦可讀取式媒體，當一處理器執行該等指令，致使該處理器執行一方法，該方法包含下列步驟：在一網路上接收一要進行一個人化距離之判定的請求，其中該請求包含請求者之身份識別及包含複數個具有至少一起始位置及一終點位置的現實世界實體；透過該網路判定在該起始位置與該終點位置之間的至少一路徑；利用該網路上可用的一全體索引來取得該網路上可用之關於該請求者、該每一現實世界實體、及該至少一路徑的空間性、時間性、主題性、社交性資料；從感測器資料及就該請求者長時間累積的互動資料，取得該請求者的習慣； 基於所取得的習慣歸於該請求者之偏好；基於關聯於該請求者、每一現實空間實體、及該至少一路徑的該時間性、主題性、社交性資料，修改在該起始位置與該終點位置之間該至少一路徑之一空間距離之一第一值為不同於該第一值之一第二值，其中該空間距離之該第二值係進一步由權重該時間性資料與歸於該請求者之該偏好所決定；經由該網路，從所修改之空間距離來計算介於該起始位置與該終點位置之間的一個人化距離；在一顯示媒介上對每一個該至少一路徑顯示對該至少一路徑所計算出的該個人化距離之表示。
20. 如申請專利範圍第19項之電腦可讀取式媒體，其中該至少一路徑為一起始位置與一終點位置間的一實體路徑。
21. 如申請專利範圍第19項之電腦可讀取式媒體，其中該至少一路徑為該起始位置與該終點位置之間的一條直線。
22. 如申請專利範圍第19項之電腦可讀取式媒體，其中該至少一路徑為該起始位置、該終點位置、及複數個位置之間的一相對距離。
23. 如申請專利範圍第19項之電腦可讀取式媒體，其中該至少一路徑為該起始位置、該終點位置、及一第三點之間的一相對距離。
24. 如申請專利範圍第19項之電腦可讀取式媒體，其中該請求另包含在該起始位置與該終點位置之間的一實體路徑，且包含在該請求中的該實體路徑被用來計算一個人化距離。
25. 如申請專利範圍第19項之電腦可讀取式媒體，其中與該至少一路徑有關之資料係從至少一感測器取得。
26. 如申請專利範圍第19項之電腦可讀取式媒體，其中該個人化距離顯示模組將該個人化距離顯示成一與該個人化距離相關的一路徑圖上的圖形化顯示套圖層。
27. 如申請專利範圍第19項之電腦可讀取式媒體，其中在該要進行一個人化距離之判定的請求中的該複數個現實世界實體另包含至少一第三位置，且在該第一位置與該第二位置之間所判定出的該至少一路徑另包含該至少一第三位置。