| 主权项 |
1.一种用于协助一第一与第二位置追踪服务而使得一相位空间中一第一与第二用户相关联偏好资料匿名之方法,该第一与第二追踪服务分别追踪该第一与第二用户之偏好,该偏好资料系藉由一或多个参数定义,该方法包含下列步骤:a.从各追踪服务接收一函数评估请求,该请求识别需发送之一参数以及需用于评估该识别参数之一对应函数;b.发送一确认至各追踪服务,以指示等待该识别参数之发送;c.从各追踪服务接收该识别参数;d.基于来自各追踪服务之该接收参数,评估该对应函数;e.将该评估结果发送至各追踪服务;以及其中对于所需用以定义偏好资料的各附加参数以及对应函数重复步骤a至e,使得各该等服务分别接收对于各参数之函数评估结果,且利用该等评估结果以局部估计该相位空间中的该第一与第二用户之间的接近,而不显示出其偏好资料。2.如申请专利范围第1项之方法,其中与该追踪服务之通信系经由该超文件传输协定(HTTP)来完成。3.如申请专利范围第1项之方法,其中该等参数系欧几里德座标。4.如申请专利范围第1项之方法,其中该等参数系该偏好资料之纯量量度。5.如申请专利范围第1项之方法,其中该等参数系该偏好资料之向量量度。6.一种电脑可用媒体,具有电脑可读取程式码,其系协助一第一与第二追踪服务而使得一相位空间中一第一与第二用户相关联偏好资料匿名,该第一与第二追踪服务分别追踪该第一与第二用户之偏好,该偏好资料系藉由一或多个参数定义,包含:a.电脑可读取程式码协助从各追踪服务中接收一函数评估请求,该请求识别需发送之一参数以及需用于评估该识别参数之一对应函数;b.电脑可读取程式码协助发送一确认至各追踪服务,以指示等待该识别参数之发送;c.电脑可读取程式码协助从各追踪服务中接收该识别参数;d.电脑可读取程式码协助基于来自各追踪服务之该接收参数来评估该对应函数;e.电脑可读取程式码协助将该评估结果发送至各追踪服务;以及其中对于所需用以定义偏好资料的各附加参数以及对应函数重复步骤a至e之电脑可读取程式码,使得各该等服务分别接收对于各参数之函数评估结果,且利用该等评估结果以局部估计该相位空间中的该第一与第二用户之间的接近,而不显示出其偏好资料。7.一种用于一第一与第二行动用户之间的匿名接近侦测之方法,该第一与第二用户分别系藉由一第一与第二位置追踪服务(LTS)追踪,各LTS所实施的该方法包含下列步骤:a.将一第一位置座标与对应的用以评估之一第一函数发送至一第三方;b.从该第三方接收一第一结果,该第一结果系基于对具有该第一位置座标的该第一函数之一评估;c.将一第二位置座标与对应的用以评估之一第二函数发送至该第三方;d.从该第三方接收一第二结果,该第二结果系基于对具有该第二位置座标的该第二函数之一评估;以及e.基于该等接收之第一与第二结果来计算一距离量度,该计算之距离提供给各用户相对于该其他用户之接近的一指示。8.如申请专利范围第7项之方法,其中该第三方系一非信任第三方。9.如申请专利范围第7项之方法,其中该等用户与该LTS之间的通信利用该超文件传输协定(HTTP)。10.如申请专利范围第7项之方法,其中该计算之距离系相对一临界値来量度,以决定该接近指示。11.如申请专利范围第7项之方法,其中该计算距离步骤系于与该等行动用户相关联的一行动装置中局部地实施。12.如申请专利范围第11项之方法,其中该距离系利用该行动装置中嵌入的一Java虚拟机来计算。13.一种匿名函数评估服务(AFES)系统,其包含:a.一介面,其与各种追踪服务或无线服务提供者(WSP)通信且接收参数及对应的函数,该等参数系与一或多个用户相关联;b.一任务列表,其储存需对接收资料进行评估的该等函数;c.一资料快取记忆体,其储存需处理之该等接收参数;d.一函数评估引擎,其对参数评估数学函数;以及e.一任务管理器,其可运作以与该任务列表、该资料快取记忆体以及该函数评估引擎连接,该任务管理器:(i)从该介面接收参数及对应的函数;(ii)将该等函数与参数分别传送至任务列表与资料快取记忆体;(iii)从资料快取记忆体取回该等函数;以及(iv)与函数评估引擎通信且将该函数评估引擎之结果传送回该介面,以将値转发至请求服务。14.如申请专利范围第13项之匿名函数评估服务系统,其中该等参数系欧几里德座标。15.如申请专利范围第14项之匿名函数评估服务系统,其中该等欧几里德座标系浮点形式座标。16.如申请专利范围第13项之匿名函数评估服务系统,其中该等参数系与用户相关联的偏好之纯量量度。17.如申请专利范围第13项之匿名函数评估服务系统,其中该等参数系与用户相关联的偏好之向量量度。18.如申请专利范围第13项之匿名函数评估服务系统,其中该介面经由该超文件传输协定(HTTP)通信。19.如申请专利范围第13项之匿名函数评估服务系统,其中该AFES系一非信任第三方。20.如申请专利范围第13项之匿名函数评估服务系统,其中该任务管理器对该等参数、评估函数以及任何识别密钥执行有效性检查。图式简单说明:图1显示利用向量V={pref_1,pref_2,…,pref_n}来代表与个人相关联的一偏好集之一方案。图2显示本发明之用于估计二行动用户之间的接近之方法的一项示范性具体实施例。图3显示本发明的用于匿名位置资料之架构的一项特定范例。图4提供图3之匿名函数评估服务(AFES)的详细架构。图5显示与该位置追踪服务(LTS)相关联的子组件。图6显示代表一特定范例之时间线图,其概述图3所示之本发明架构的组件(位置追踪服务A、位置追踪服务B以及该匿名函数评估服务)之各种互动。图7显示概述与该位置接收器相关联的程序之流程图。图8显示该请求处置器程序之流程图。图9显示概述该AFES之功能的流程图。图10系为基于A与B之间的欧几里德距离计算来计算接近之该特定范例而总结的流程图,其概述第三方(AFES)与用户A及B之间的各种互动。 |
