[发明专利]用于发现和支付由团体所欠债务的方法在审

专利信息
申请号: 201380069627.6 申请日: 2013-12-05
公开(公告)号: CN104995647A 公开(公告)日: 2015-10-21
发明(设计)人: 纳雷勒·科曾斯;迈克尔·德帕斯奎尔;特拉维斯·哈里森·克罗尔·格林;博里斯·弥真;乔什·奥斯特罗;埃弗里·彭纳伦;霍艾·恩古延;彼得·施米特 申请(专利权)人: 谷歌公司
主分类号: G06Q20/32 分类号: G06Q20/32;G06Q50/30
代理公司: 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 代理人: 周亚荣;安翔
地址: 美国加利*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 用于 发现 支付 团体 债务 方法
【说明书】:

技术领域

本公开大致涉及点对点交易,更具体地涉及使用用户的社交网络内容和位置数据来为支付请求排名。

背景技术

智能手机和其它类似装置的用户越来越多地使用这些装置来执行电子交易。虽然与商家的金融交易已经变得更加人性化和普遍,但是用户还使用他们的装置来与其它移动装置用户执行交易。这些类型的传统点对点交易经常要求极大数量的数据输入以识别交易的另外一方并执行交易。

该技术的用户期望有用于定位交易请求详情的更简单且更快速的方法。用户可以执行该类型的点对点交易的一个例子是在饭店用餐时多方共同支付账单的情况。如果一个人向饭店支付一组用餐者的账单并且该方的其他成员均想向那个人支付自己应付的账单份额,则输入交易信息将是繁琐的。

传统的系统不提供为支付者推荐的可能交易的列表。此外,这些系统不提供可能性最大的交易的排名或顺序。

发明内容

本文的技术提供一种计算机执行方法,以向潜在支付者提供支付请求。该方法包括:使用一个或多个计算装置接收来自请求者计算装置的支付请求;使标识符关联到请求;接收所述请求者网络装置的位置数据,该位置数据指示发起请求时请求者计算装置的位置;对于来自支付者计算装置的潜在支付者,接收为支付请求排名的请求;搜索支付者的社交网络信息,以查找支付请求的请求者的事件;接收支付者网络装置的位置数据,该位置数据包括支付者计算装置的位置和支付者计算装置的历史位置;搜索支付者的交易历史,以查找支付请求的请求者的事件;至少部分地基于请求者的位置、每个支付请求者与支付者的社交网络连接的强度以及在支付者与请求者之间的之前交易的数量中的一个或多个来为该支付请求排名;以及向支付者提供用于在支付者计算装置上显示的支付请求的排名。

本发明的另外方面提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品安装在位于支付系统中的服务器上,以向潜在支付者提供支付请求。该计算机程序产品包括具有存储在其中的计算机可读程序指令的非暂态计算机可读存储装置。该计算机可读程序指令包括计算机程序指令,所述计算机程序指令用于:使用一个或多个计算机装置来接收来自请求者计算装置的支付请求;使标识符关联到该请求;接收请求者网络装置的位置数据,该位置数据指示发起请求时请求者计算装置的位置;对于来自支付者计算装置的潜在支付者,接收为支付请求排名的请求;搜索支付者的社交网络信息,以查找支付请求的请求者的事件;接收支付者网络装置的位置数据,该位置数据包括支付者计算装置的位置和支付者计算装置的历史位置;搜索支付者的交易历史,以查找支付请求的请求者的事件;至少部分地基于请求者的位置、每个支付请求者与支付者的社交网络连接的强度以及在支付者与请求者之间的之前交易的数量中的一个或多个来为该支付请求排名;以及向支付者提供用于在支付者计算装置上显示的支付请求的排名。

在考虑到图示的示例性实施方式的以下详细的描述后,这些示例性实施方式的这些和其它的方面、目的、特征和优点对本领域的普通技术人员来说是明显的,该图示的示例性实施方式包括执行当前所提出的本发明的最佳模式。

附图说明

图1是根据特定示例性实施方式描述用于向潜在支付者提供支付请求的系统的框图。

图2是根据特定示例性实施方式描述向潜在支付者提供支付请求的方法的方框流程图。

图3是根据特定示例性实施方式描述用于识别潜在支付者的方法的方框流程图。

图4是根据特定示例性实施方式描述用于选择已排名的支付请求的方法的方框流程图。

图5是根据特定示例性实施方式描述计算机器和模块的框图。

具体实施方式

示例性实施方式提供点对点(“P2P”)支付系统,所述支付系统可以使用用户的社交图谱和位置数据来识别团体交易或其他债务中的可能的潜在支付者。为了收到本文所描述的技术的功效,在特定实施方式中,用户将必须安装应用程序、使用特定装置或以其它方式接入本文的技术。潜在支付者可以定位支付请求并满足该请求。用户的社交图谱指的是用户在线网络的所有的用户联系人、朋友、家人和其它成员。该社交图谱可以是用户社交网络、用户联系人数据库、用户电邮联系人列表、用户的频繁交易对方列表以及任何其它适当的社交图谱数据的任何组合。

社交图谱不仅确定用户网络的成员,而且确定成员是如何被联系以及成员是如何紧密地联系的。

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