[发明专利]用于联邦位置指纹定位的方法和设备

说明书

本文中所描述的方法涉及识别客户端的上下文，且更明确地说，涉及在维持数据隐私和匿名的同时识别客户端的上下文。方法可包含：向客户端提供机器学习模型；从所述客户端接收状态矢量；基于使用所述状态矢量作为所述机器学习模型的输入而确定所述客户端的代表性位置；以及基于所述客户端的所述代表性位置而向所述客户端提供与位置相关的服务或信息。所述客户端的所述代表性位置可包含上下文矢量。所述上下文矢量可包含针对多个兴趣点类别的相应类别的兴趣点计数的指示。还提供了对应的设备和计算机程序产品。

技术领域

本公开的实例实施例大体上涉及识别客户端的上下文，且更明确地说，涉及在维持数据隐私和匿名的同时识别客户端的上下文。

背景技术

几个世纪以来，地图一直用于提供路线几何和地理信息。包含来自历史快照的道路和地理特征的静态图像的常规纸质地图已让位于计算机和移动装置上呈现的数字地图，并且通过使用图形用户接口来增强导航。

数字地图和导航可在用户沿着路线行进时向用户提供动态路线导引，或向用户提供一般辅助，包含兴趣点识别或关于位置的一般信息。典型的数字地图和导航系统可具有大量可用信息。

移动装置和能够跟踪人移动的位置的装置的普及产生了大量基于位置的数据，其有用性仍在探索中。了解区域内人的移动可向此类数据的各种消费者提供信息。位置信息可包含行人、骑行者、车辆等的位置和移动，使得可通过各种实体以各种方式使用数据以了解人、车辆等的移动。数据消费者可包含交通规划者、商家、开发人员(住宅/商业)、城市规划者等。然而，数据隐私和匿名是许多可能想要限制共享多少信息的用户的关注点。

发明内容

因此，提供一种用于识别客户端的上下文的方法、设备和计算机程序产品，且更明确地说，提供一种用于在维持数据隐私和匿名的同时识别客户端的上下文的方法、设备和计算机程序产品。本文中所提供的实施例包含一种设备，所述设备至少一个处理器和至少一个包含计算机程序代码指令的非暂时性存储器。计算机程序代码指令被配置成在被执行时使得设备至少：接收机器学习模型；识别位置或轨迹中的至少一个；基于位置或轨迹中的至少一个的上下文而生成上下文矢量；使用机器学习模型对上下文矢量进行降维以生成状态矢量；提供状态矢量；以及响应于状态矢量而接收与位置相关的信息或服务。

使得设备基于位置或轨迹中的至少一个的上下文而生成上下文矢量可包含使得设备：识别接近位置或轨迹中的至少一个的多个兴趣点；识别多个兴趣点的类别；确定相应类别的兴趣点计数；以及基于相应类别的兴趣点计数而生成上下文矢量。使得设备基于相应类别的兴趣点计数而生成上下文矢量可包含使得设备基于相应类别的兴趣点计数与相应类别的兴趣点平均值计数的相对关系而生成上下文矢量。

可使得一些实施例的设备将上下文矢量连同用于多个所存储的上下文矢量的先前存储的上下文矢量一起存储在存储器中。可使得一些实施例的设备：接收对客户端更新后的机器学习模型的请求；使用机器倾斜模型和多个所存储的上下文矢量生成客户端更新后的机器学习模型；以及响应于对客户端更新后的机器学习模型的请求而提供客户端更新后的机器学习模型的表示。

根据一些实施例，可使得设备：接收服务器更新后的机器学习模型，其中服务器更新后的机器学习模型至少部分地基于客户端更新后的机器学习模型的表示；以及依赖于服务器更新后的机器学习模型而不是机器学习模型。可使得设备：建立客户端更新后的机器学习模型与机器学习模型之间的增量，其中客户端更新后的机器学习模型的表示包含客户端更新后的机器学习模型与机器学习模型之间的增量。客户端更新后的机器学习模型的表示可包含客户端更新后的机器学习模型。