基于交通标准的旅行服务的制作方法

基于交通标准的旅行服务
1.优先权申请
2.本技术是于2019年7月3日提交的美国专利申请第16/502,226号的继续申请，并要求该美国专利申请第16/502,226号的优先权的权益，该美国专利申请的内容通过引用整体并入本文。


背景技术：

3.基于web的旅行服务系统使得用户能够搜索由多个提供者提供的各种旅行服务。用户可以指定目的地和旅行时间范围以查找匹配的酒店、租车和机票以及对应的成本。用户可以按旅行服务的价格、类型和可用性对结果进行排序。在用户找到合适的酒店、租车或机票之后，用户可以利用基于web的旅行服务来预订酒店、租车或机票。
附图说明
4.附图中的各个附图仅示出了本公开内容的示例实施方式，并且不应当被认为是限制本公开内容的范围。
5.图1是示出根据一些示例实施方式的用于基于订阅的旅行服务的联网系统的框图。
6.图2示出了根据一些示例实施方式的旅行服务系统。
7.图3至图4示出了根据一些示例实施方式的旅行服务系统的处理的流程图。
8.图5a和图5b是根据一些示例实施方式的旅行服务系统的说明性图形用户界面。
9.图6是示出根据一些示例实施方式的可以安装在机器上的软件架构的示例的框图。
10.图7示出了根据示例实施方式的计算机系统形式的机器的图解表示，在该计算机系统内可以执行指令集以使机器执行本文中所讨论的方法中的任何一种或更多种方法。
具体实施方式
11.下面的描述包括体现本公开内容的说明性实施方式的系统、方法、技术、指令序列和计算机器程序产品。在下面的描述中，出于说明的目的，阐述了许多具体细节以提供对各种实施方式的理解。然而，对于本领域技术人员而言将明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践实施方式。一般地，公知的指令实例、协议、结构和技术不一定详细示出。
12.用户通常花费大量时间和精力来进行旅行安排，例如寻找他们的预算内的酒店、机票和租车。现有的旅行站点使得用户能够输入例如旅行日期和目的地的各种旅行标准，以搜索与旅行标准匹配的所有可用酒店、机票和租车。现有的旅行站点还使得用户能够基于指定的成本来对结果进行排序和筛选。虽然这样的现有的旅行站点通常可以很好地进行旅行安排，但是在不同的旅行站点上，相同或类似的酒店、机票和租车的成本和可用性之间通常存在较大差异。这最终会给用户带来负担，因为用户必须跨多个旅行站点搜遍可用选项，以确保他或她在他们的预算内获得最佳价格。搜索多个旅行站点花费大量的时间和精
力，并且迫使用户浏览多个信息页面并手动比较结果以进行旅行安排。即便如此，用户最终选定的旅行安排可能并未为用户提供对于他们的预算最佳的可用选项。
13.所公开的实施方式通过为用户提供更好的方式来安排旅行例如通过使用基于订阅的旅行服务进行旅行安排，来提高使用电子设备的效率。根据所公开的实施方式，基于订阅的旅行服务使得用户能够搜索旅行服务并以固定的年度或月度订阅费预订旅行服务(例如，酒店、租车、机票、住所/住宅、体验式旅行、有导游的游览、游轮、火车票价、私人航空、“豪华露营”、定制旅行、基于事件的旅行和/或太空旅行)。具体地，用户可以支付月度或年度订阅费，并且可以无限次预订旅行服务，而无需考虑预算限制。即，旅行服务自动识别、策划和生成针对指定的旅行时段和目的地的所有最佳可用旅行服务选项的预定列表，用户可以基于根据预约开始日期(例如，用户查看并选择以预订给定旅行服务的日期)和旅行日期(例如，所选择的旅行服务开始的日期，例如在酒店的第一晚)的用户的订阅值从预定列表进行选择。以这种方式，用户在搜索满足用户的预算的旅行服务上所花费的时间和精力显著减少。此外，通过提供用于进行旅行安排的单个界面和旅行站点——其在向用户提供旅行服务选项时自动考虑各种旅行服务成本，减少了用户必须浏览以进行旅行安排的步骤、页面和界面的数目。这为用户提供更好的方式来消费旅行。即，用户不需要搜索多个旅行站点和信息页面来找到满足用户的需要的旅行安排。
14.为了自动向用户提供可用旅行服务的列表，所公开的实施方式(例如，在用户请求查看旅行服务选项的策划列表之前，或者响应于用户指定旅行信息，自动地)接收具有旅行日期的旅行信息，并且作为响应，根据预约日期、旅行日期和一个或更多个交通标准来计算一个或更多个订阅值。交通标准表示用户在从用户的地理位置到达给定旅行服务时经历的难度水平，并且包括费用、停靠次数、旅行持续时间、交通模式和/或痛苦程度中的至少之一。具体地，所公开的实施方式基于与从用户的地理位置到达旅行服务列表中的给定旅行服务(例如，到达特定酒店)相关联的一个或更多个交通标准来计算用户的消费可能性值。响应于确定用户的消费可能性值小于或大于阈值，调整(增加或减少)与给定旅行服务相关联的旅行成本值。所公开的实施方式生成给定旅行服务的交互式视觉表示以用于在图形用户界面中向用户显示，该交互式视觉表示表示旅行成本值并且用户可以对其进行选择来预订该给定旅行服务。
15.在一些情况下，一个或更多个订阅值各自包括累积值部分和摊提价值部分，累积值部分表示用户将为从预约日期到旅行日期的订阅支付的总额，摊提价值部分表示相对于年度订阅成本用户从预约日期到给定时间段(例如一周)支付的订阅总额的估计。具体地，根据预约日期、旅行日期和与到达旅行服务列表中的第一组旅行服务中的每一个相关联的第一组交通标准来计算第一订阅值，并且根据预约日期、旅行日期和与到达旅行服务列表中的第二组旅行服务中的每一个相关联的第二组交通标准来计算第二订阅值。在一些情况下，第二组交通标准表示与第一组交通标准相比更高的旅行难度水平。
16.在一些实现方式中，第一订阅值包括第一最大购买金额，该第一最大购买金额是通过将第一权重应用于第一订阅值的摊提价值部分和累积值部分的函数(例如，平均值)而计算的。第二订阅值包括第二最大购买金额，该第二最大购买金额是通过将第二权重应用于第二订阅值的摊提价值部分和累积值部分的函数(例如，平均值)而计算的。基于与每个订阅值相关联的一组交通标准来确定所应用的权重。以这种方式，如果与第二订阅值相关
联的第二组交通标准表示比与第二订阅值相关联的第一组交通标准更大的从用户的地理位置到达目的地的难度水平，则第二最大购买金额可以被计算为比第一最大购买金额更高的数字。
17.搜索在旅行日期可用的旅行服务列表以识别候选旅行服务，每个候选旅行服务具有第一成本(例如，通过公共可用的数据库或旅行站点得到的成本)，该第一成本超过先前计算的给定用户的每个订阅值中的最小旅行值。然后，选择并生成各自具有小于第一和第二最大购买金额的第二成本(例如，经由订阅旅行服务系统数据库专门地可用于旅行服务的订户的成本)的候选旅行服务的子集，以用于使用一个或更多个交互式视觉表示在图形用户界面中向用户显示。特别地，确定与从用户的地理位置到达旅行服务列表中的每个旅行服务相关联的交通标准，并且将其用作与第一或第二最大购买金额进行比较的基础。即，将与第一组交通标准相关联的(例如，在距用户的地理位置的第一距离内的)旅行服务的第二成本与第一最大购买金额进行比较，并且将与第二组交通标准相关联的(例如，在距用户的地理位置大于第一距离的第二距离内的)旅行服务的第二成本与更大的第二最大购买金额进行比较。结果，与第二交通标准相关联的旅行服务的旅行成本值增加。用户可以选择所显示的视觉表示中的给定视觉表示，以指示系统自动地预订与所选择的视觉表示相关联的旅行服务。
18.根据所公开的实施方式，基于地理上位于不同地点的各个用户将消费可用旅行服务的可能性，向用户呈现不同组可用旅行服务。基于以下中的至少之一来确定所述可能性：与从用户的地理位置到达可用旅行服务相关联的交通标准；和/或预约旅行服务的时间与计划要消费旅行服务的时间之间的时间。例如，地理上靠近给定旅行服务(例如，与到达给定旅行服务的难度较低的一组旅行标准相关联)的用户与远离给定旅行服务(例如，与到达给定旅行服务的难度较高的一组旅行标准相关联)的另一用户相比被提供有用于消费给定旅行服务的较小值(例如，因为用户消费给定旅行服务的可能性高)。
19.具体地，对于正在特定地区搜索同一酒店的两个用户，可以基于每个用户预订该酒店住宿的可能性为其提供该酒店的不同值(例如，不同的住宿时长)。同样地，到达酒店较轻松的用户(例如，因为用户在距离酒店的阈值距离内和/或因为用户到酒店的行程少于一定的时间)与到达同一酒店较困难的另一用户(例如，因为用户比距酒店的阈值距离更远和/或因为用户到酒店的行程花费多于一定的时间)相比被提供有更短的住宿时长作为预订酒店的选项。
20.图1是示出根据一些示例实施方式的用于基于订阅的旅行服务的联网系统100的框图。系统100包括一个或更多个客户端设备，例如客户端设备110。客户端设备110包括但不限于移动电话、台式计算机、膝上型计算机、便携式数字助理(pda)、智能电话、平板电脑、超极本、上网本、膝上型计算机、多处理器系统、基于微处理器或可编程的消费电子产品、游戏控制台、机顶盒、车载计算机或者用户可以用来访问联网系统100的任何其他通信设备。在一些实施方式中，客户端设备110包括用于显示信息(例如，以图形用户界面的形式)的显示模块。在另一实施方式中，客户端设备110包括触摸屏、加速度计、陀螺仪、摄像装置、麦克风、全球定位系统(gps)设备等中的一个或更多个。客户端设备110可以是用于经由由应用服务器102实现的旅行服务系统124来访问和利用基于订阅的旅行服务的用户的设备。
21.例如，可以由用户使用客户端设备110来导航到旅行服务系统124的网站。在一些
实施方式中，客户端设备110可以包括具有与网站相同或类似功能的专用旅行服务系统124应用。在访问网站之后，用户输入个人信息(例如，姓名、地址、电话号码、支付信息、地理位置、家庭住址等)以向旅行服务系统124订阅。在一些实施方式中，订阅费按月支付，但是可以按任何其他周期性的间隔(例如，每周、每天、每隔一个月、每年、终生等)支付。在向旅行服务系统124订阅之后，用户被提供有可以用于导航和浏览旅行服务系统124上的可用旅行服务的登录凭证。例如，用户可以访问旅行服务系统124以浏览在特定日期或日期范围内所选择的地理位置的各种豪华类别中可用的酒店房间。
22.在一些实施方式中，客户端设备110呈现具有数据输入区域的图形用户界面，从而使得用户能够从在由用户输入的旅行日期可用的旅行目的地(例如，在各种地理位置)的预定义列表中进行选择。在一些实施方式中，图形用户界面使得用户能够手动输入期望地理位置目的地的名称和期望旅行日期(例如，用户计划进行行程和消费旅行服务的日期)。当用户输入期望地理位置目的地的名称时，旅行服务系统124搜索期望地理位置处在旅行日期可用的旅行目的地并且将可用的旅行目的地呈现给用户以供选择。在一些情况下，基于用户将消费(例如，预订或预约)旅行服务的可能性来选择呈现给用户的旅行服务列表。可以基于与从用户的地理位置到达旅行服务相关联的一个或更多个旅行标准和/或旅行服务被呈现给用户以供预约的时间与旅行服务将被消费的旅行日期之间的时间量来确定可能性。在一些情况下，基于机器学习模型的输出来确定可能性。
23.响应于在对目的地的选择之前或期间接收到用户对旅行目的地中的一个或更多个的选择，客户端设备110呈现数据输入区域以供用户输入特定旅行开始日期(例如，到达酒店的日期)和行程天数。在一些实施方式中，在不接收用户对旅行目的地和/或旅行开始日期的选择的情况下，每天自动搜索可用旅行服务的列表。旅行服务系统124检索用户的订阅信息，指定用户按月或周期性地支付的金额。使用订阅信息，旅行服务系统124根据预约日期和旅行日期以及与到达给定组旅行服务相关联的一组对应的一个或更多个交通标准来计算一个或更多个订阅值。可以基于接收到用户对旅行目的地的选择的当前日期和/或搜索和策划旅行服务列表的当前日期来计算预约日期。
24.旅行服务系统124利用订阅值和值保护来搜索满足订阅值和值保护的旅行服务。值保护用作旅行服务的过滤器，以确保呈现给用户的旅行服务选项具有满足最小旅行值金额且不超过与订阅值对应的最大购买金额的成本和/或值。作为示例，根据预约日期、旅行日期和与到达第一组旅行服务中的每个旅行服务相关联的第一组交通标准计算第一订阅值，并且根据预约日期、旅行日期和与到达第二组旅行服务的每个旅行服务相关联的第二组交通标准计算第二订阅值。确定与从用户的地理位置到达多个旅行服务中的每一个相关联的交通标准。基于针对旅行服务确定的交通标准，将每个旅行服务的成本与第一订阅值或第二订阅值进行比较。
25.例如，可以将第一旅行服务确定为与第一组交通标准相关联。同样地，可以将第一旅行服务的成本与第一最大购买金额而不是更大的第二最大购买金额进行比较，以确定是否将第一旅行服务包括在呈现给用户的列表中。如果第一旅行服务的成本小于第一最大购买金额，则将第一旅行服务包括在呈现给用户的列表中，但是如果第一旅行服务的成本大于第一最大购买金额且小于第二最大购买金额，则从列表中排除第一旅行服务。作为另一示例，可以将第二旅行服务确定为与第二组交通标准相关联。同样地，可以将第二旅行服务
的成本与第二最大购买金额而不是第一最大购买金额进行比较，以确定是否将第二旅行服务包括在呈现给用户的列表中。如果第二旅行服务的成本小于第二最大购买金额，则将第二旅行服务包括在呈现给用户的列表中，但是如果第二旅行服务的成本大于第二最大购买金额，则从列表中排除第二旅行服务。
26.在一些情况下，第二组交通标准表示与第一组交通标准相比更高的旅行难度水平。例如，第二组交通标准表示超过阈值的从用户的地理位置到达旅行服务的旅行持续时间，并且第一组交通标准表示小于阈值的从用户的地理位置到达旅行服务的旅行持续时间。作为另一示例，第二组交通标准表示从用户的地理位置到达旅行服务所需的停靠次数、痛苦和/或交通模式的类型，其大于与第一组交通标准相关联的从用户的地理位置到达旅行服务所需的停靠次数、痛苦和/或交通模式的类型。
27.在一些实现方式中，可以通过搜索各个旅行站点确定用户从用户的地理位置到达各个旅行服务的最快、最便宜和最少痛苦的一组交通标准，来确定每个旅行服务的交通标准。在一些实现方式中，每个旅行服务与不同的预定交通标准列表相关联，其中每个标准与交通所源自的用户的不同地理位置相关联。
28.旅行服务系统124向客户端设备110提供匹配结果以使用一种或更多种交互式视觉表示在图形用户界面中呈现结果。可以利用客户端设备110的图形用户界面来访问由交互式视觉表示所表示的每个旅行服务的评论、点评和附加信息。在一些情况下，可以基于与用户的每个旅行服务相关联的交通标准对在客户端设备110上呈现给用户的旅行服务进行排序或排名。作为示例，与表示从用户的地理位置到达第一旅行服务的低难度水平的第一组交通标准相关联的第一旅行服务而不是第二旅行服务可以排名较低(并且呈现在列表中的较低位置处或根本不呈现)。第二旅行服务可以与表示高难度水平(和低消费可能性)的第二组交通标准相关联，并且因此可以在列表中比第一旅行服务排名更高。以这种方式，两个不同的用户可以基于用户的地理位置和用户到达旅行服务的不同组交通标准来以不同的方式(例如，不同的排名或组织)呈现同一组旅行服务结果。即，可以基于第一用户的第一地理位置将第一旅行服务确定为与第一用户的第一组交通标准相关联，而可以基于第二用户的第二地理位置将第一旅行服务确定为与第二用户的第二组交通标准相关联。因此，如果第二组交通标准表示到达第一旅行服务的高难度水平，则第一旅行服务可以呈现在呈现给第二用户的旅行服务结果列表的顶部，以及可以被定位在呈现给第一用户的旅行服务列表的底部，或者可能根本不呈现给第一用户。
29.客户端设备110接收关于选择用于旅行服务的交互式视觉表示中之一的用户输入并且将选择传送至旅行服务系统124。旅行服务系统124自动预订与所选择的交互式视觉表示对应的旅行服务(例如，保留和支付酒店的房间)。客户端设备110可以向用户呈现确认页面，通知用户已经预订的旅行服务和旅行开始日期。
30.在一些实现方式中，旅行服务系统124可以限制用户可以预订的并发旅行服务的数目。例如，旅行服务系统124可以允许用户一次选择仅一个旅行服务预订，使得防止用户搜索和/或预订另外的旅行服务，直到已预订的当前选择的旅行服务到期或被取消。作为另一示例，旅行服务系统124可以一次仅允许用户预订三个旅行服务，使得当三个旅行服务中之一到期时，用户可以预订另外的旅行服务。即，在旅行服务的开始日期和结束日期过去——这指示用户已经使用了旅行服务——之后，客户端设备110可以允许用户以与之前
类似的方式搜索另外的旅行服务以进行预订。替选地，用户可以使用客户端设备110导航到取消页面或图形用户界面并且在取消窗口内取消先前(例如，在旅行开始日期前72小时内)选择的任何预订。响应于接收到取消旅行服务的用户请求，旅行服务系统124可以取消预订并且客户端设备110可以允许用户以与之前类似的方式搜索新的旅行服务。
31.在一些实施方式中，旅行服务系统124为用户提供改进的方式来消费旅行。旅行服务系统124在三个阶段或步骤中执行这样的改进的技术。在第一阶段或步骤中，旅行服务系统124通过在全年的特定日期或日期范围内搜索旅行目的地来生成旅行服务清单。通过直接访问预定的一组旅行服务、第三方源、专有源和与旅行服务系统124具有旅行服务的直接关系和合同的旅行服务，从公共可用的信息源(例如，旅行服务系统124的非订户可得到的其他旅行站点的数据库)中搜索旅行目的地。使用旅行日期和目的地的各种组合周期性地(例如，每晚或每周)搜索旅行目的地。该搜索返回在全世界在不同日期可用的旅行服务，并且包括在特定日期组合内消费旅行服务的总成本以及每个旅行服务的取消政策。取消政策可能指示一旦预约就取消旅行服务的费用，该费用可能是免费的，也可能是象征性的收费。基于用户的不同来源地理位置，针对每个旅行服务确定交通标准列表。即，每个旅行服务可以与包括针对不同地理位置的不同组交通标准的数据库相关联。结果，阶段一或步骤一的输出是在不同的旅行开始日期范围内、具有针对不同地理位置的对应的价格或成本、对应的交通标准并且具有对应的取消政策的数以千万的旅行服务(和旅行服务类型)的组合的集合或数据库。
32.在第一阶段或步骤之后，旅行服务系统124执行第二步骤或阶段。在第二步骤或阶段中，根据一个或更多个规则策划或过滤在第一阶段中识别的旅行服务的集合。具体地，与每个旅行服务相关联的信息(例如，旅行开始日期、价格、旅行服务类型、目的地、交通标准和取消政策)的任何、全部或组合被分析并与用于排除和选择候选旅行服务列表的一个或更多个规则进行比较。在实施方式中，规则包括用于策划或过滤旅行服务的集合的各种标准(例如，预约日期或对给定旅行服务进行预订或请求预订的日期、含税费的价格(预订成本)、给定的用户的地理位置的交通标准，以及取消费用或政策)。由于不同的用户处于地理上不同的位置——这意味着这些用户与用于到达旅行服务的不同交通标准相关联，因此规则可以在旅行服务系统124的用户之间变化。
33.具体地，规则考虑旅行服务系统124愿意或允许(例如，最大购买金额)为给定旅行服务花费多少，这受到提前多久进行预订(例如，预约日期与旅行开始日期之间的差)的影响。可以基于各种因素来计算最大购买金额，各种因素包括收到的付款(例如，订户从预约日期到旅行日期实际最终支付的金额以及订户的订阅成本的每周摊销金额)和与到达旅行服务的给定用户相关联的交通标准。即，可以计算一个或更多个最大购买金额以用作基于成本过滤旅行服务的基础。一个或更多个最大购买金额可以各自与不同组交通标准相关联，使得第二最大购买金额可以大于第一最大购买金额，这是因为第二最大购买金额与第二组交通标准相关联，该第二组交通标准表示到达给定旅行服务的难度水平比与第一最大购买金额相关联的第一组交通标准更大。以这种方式，基于不同用户的地理位置以及与每个用户到达特定旅行服务相关联的交通标准来针对不同用户计算不同的最大购买金额。
34.在一些情况下，可以通过确定在预约日期与旅行开始日期之间将收取多少订阅周期或多少付款来计算订户实际最终支付的金额。例如，订户在每个月的第一天按月支付，并
且预约日期在给定月份的中间，并且旅行开始日期为预约日期后的2个月。在这样的情况下，订户将在行程开始以前最终支付2个周期的订阅费——按月支付两次。摊销金额的粒度较小，并且以重复的时间间隔(例如，每天、每月、每周、每小时)表示订户最终支付的金额。最大购买金额于是被可以为正或负的保证金(权重)补偿。基于提前多久进行预订(例如，预约日期与旅行开始日期之间的差)和/或基于与给定用户相关联的交通标准，保证金(权重)可以变化。在一些情况下，第二组交通标准的保证金可以大于第一组交通标准的保证金，该第一组交通标准与从用户的地理位置到达给定旅行服务的比第二组交通标准更低的难度水平相关联。保证金可以基于预约或预订的旅行服务的类型而变化。例如，对于包括或涉及游轮的旅行服务，保证金可以更大，而对于包括或涉及家庭/住宅的旅行服务，保证金可以更小。
35.旅行服务系统124计算表示给定用户将愿意为旅行服务支付的最大金额的最小旅行值。这可以计算为订户在旅行开始以前将支付的金额的百分比(例如，80％)。具体地，金额是订户在从预约日期开始的旅行开始日期之前将进行的订阅周期支付的数目的百分比。该金额用于移除成本小于最小旅行值的任何旅行服务，因为订户可以独立于成为旅行服务系统124的订户而购买这些旅行服务。旅行服务系统124从旅行服务中排除任何重复，并且保持具有最大旅行日期持续时间的那些旅行服务。例如，如果旅行服务系统124识别同一酒店在同一时间段内具有2晚、3晚和5晚住宿选项，则旅行服务系统124选择仅5晚选项，并且移除或过滤掉在同一时间段期间的2晚和3晚住宿选项。
36.旅行服务系统124搜索各种旅行服务的实际价格或成本，并且对每个旅行服务的成本应用保证金。保证金可以为正或负，并且可以取决于旅行日期相对于预约日期提前多久。旅行服务系统124过滤具有超过与旅行服务的交通标准相关联的最大购买金额的成本的任何旅行服务，并且过滤具有低于最小旅行值的成本的任何旅行服务。例如，旅行服务系统124确定第一旅行服务与用于从用户的位置到达第一旅行服务的第一组交通标准相关联。因此，旅行服务系统124检索与第一组交通标准相关联的第一最大购买金额以确定第一旅行服务是否具有超过第一最大购买金额的成本。响应于旅行服务系统124确定第一旅行服务具有超过第一最大购买金额的成本，从呈现给用户的旅行服务列表中过滤第一旅行服务。
37.类似地，旅行服务系统124确定第二旅行服务与用于从用户的位置到达第二旅行服务的第二组交通标准相关联。在这种情况下，旅行服务系统124检索与第二组交通标准相关联的第二最大购买金额以确定第二旅行服务是否具有超过第二最大购买金额的成本。即，旅行服务系统124将第二旅行服务的成本与第二最大购买金额而不是第一最大购买金额进行比较，这是因为第二旅行服务与第二交通标准相关联。在这样的情况下，第二旅行服务可能具有超过第一最大购买金额的成本，但是第二旅行服务不会从呈现给用户的列表中移除或过滤，因为第二旅行服务可能具有不超过第二最大购买金额的成本。这导致向用户提供用于第二旅行服务的更大或增加的旅行成本值，因为在给定指示用户相当难以到达第二旅行服务的第二组交通标准的情况下，用户将消费或预订第二旅行服务的可能性更低。旅行服务系统124基于不满足给定取消政策标准的旅行服务的取消政策来应用附加过滤。
38.在一些情况下，基于给定用户的订阅类型，针对给定用户计算仅一个最大购买金额，这可能与用户从用户的地理位置到达旅行服务的交通标准无关。例如，旅行服务系统
124可以确定用户的订阅类型允许用户为与给定用户不同的地理位置中的一个或更多个其他用户预约旅行。在这样的情况下，旅行服务系统124可能不调整最大购买金额以基于交通标准创建多个最大购买金额。即，旅行服务系统124可以基于订户从预约日期到旅行日期实际最终支付的金额和订户的订阅成本的按周的摊销金额来计算单个最大购买金额。该单个最大购买金额用于滤出成本超过最大购买金额的旅行服务。
39.在一些实施方式中，旅行服务系统124呈现经过滤的旅行服务列表作为供用户或订户选择进行预订的选项。用户可以基于各种标准(例如，旅行日期、旅行目的地等)进一步过滤列表。在一些实施方式中，旅行服务系统124向用户呈现所呈现的每个旅行服务与公共可用或其他旅行站点上的相同旅行服务可用的比较。具体地，旅行服务系统124在每个旅行服务旁边或在旅行服务的一部分旁边呈现具有相同旅行服务的另一预约旅行站点的标识以及在另一预约旅行站点上预约该相同旅行服务的成本。呈现用于比较的该成本可以基于集合(其被分析和过滤以生成列表)中的内容从存储装置检索，和/或可以通过访问其他旅行站点、执行对特定旅行服务和特定旅行日期范围的搜索、以及基于所执行的搜索来检索在其他旅行站点上呈现的成本自动确定。
40.一个或更多个用户可以是人、机器或者与客户端设备110交互的其他装置。在示例实施方式中，用户可以不是系统100的一部分，但是可以经由客户端设备110或其他装置与系统100交互。用户可以向客户端设备110提供输入(例如，触摸屏输入或字母数字输入)，并且输入可以经由网络104传送至系统100中的其他实体(例如，第三方服务器130、服务器系统108等)。在这种情况下，系统100中的其他实体响应于接收到来自用户的输入，可以经由网络104将要呈现给用户的信息传送至客户端设备110。以这种方式，用户使用客户端设备110与系统100中的各种实体交互。
41.系统100还包括网络104。网络104的一个或更多个部分可以为自组织(ad hoc)网络、内联网、外联网、虚拟专用网络(vpn)、局域网(lan)、无线lan(wlan)、广域网(wan)、无线wan(wwan)、城域网(man)、因特网的一部分、公共交换电话网络(pstn)的一部分、蜂窝电话网络、无线网络、wifi网络、wimax网络、其他类型的网络或者两个或更多个这样的网络的组合。
42.客户端设备110可以经由网络客户端112(例如，浏览器，如由华盛顿州雷蒙德市的微软公司(microsoft corporation)开发的internet explorer浏览器)或一个或更多个客户端应用114访问由系统100中的其他实体提供的各种数据和应用。客户端设备110可以包括一个或更多个客户端应用114(也被称为“应用”)，一个或更多个客户端应用114例如但不限于网络浏览器、消息应用、电子邮件(email)应用、电子商务站点应用、地图绘制或位置应用、在线房屋买卖应用、旅行服务应用、房地产应用等。
43.在一些实施方式中，一个或更多个客户端应用114被包括在客户端设备110中的给定客户端设备中，并且被配置成在本地提供用户接口和功能中的至少一些功能，其中客户端应用114被配置成根据需要与系统100中的其他实体(例如，第三方服务器130、服务器系统108等)通信，以得到不是本地可用的数据和/或处理能力(例如，访问位置信息、访问如成本和可用性的旅行服务信息、认证用户、验证支付方法等)。相反，一个或更多个应用114可能不被包括在客户端设备110中，并且于是客户端设备110可以使用其网络浏览器来访问托管在系统100中的其他实体(例如，第三方服务器130、服务器系统108等)上的一个或更多个
应用。
44.服务器系统108经由网络104(例如，因特网或wan)向一个或更多个第三方服务器130和/或一个或更多个客户端设备110提供服务器端功能。服务器系统108包括实现应用程序接口(api)服务器120、网络服务器122和旅行服务系统124的应用服务器102，其可以与一个或更多个数据库128通信地耦接。一个或更多个数据库128可以是存储与系统108的用户有关的数据、与系统108相关联的应用、云服务、旅行服务数据、一种或更多种机器学习技术等的存储设备。一个或更多个数据库128还可以存储与第三方服务器130、第三方应用132、客户端设备110、客户端应用114、用户等有关的信息。在一个示例中，一个或更多个数据库128可以是基于云的存储装置。
45.在一个示例中，一个或更多个数据库128可以是基于云的存储装置。一个或更多个数据库128可以存储旅行服务系统124的一个或更多个用户的订阅信息。订阅信息可以识别旅行服务系统124的用户、用户的订阅开始日期、用户的订阅费、用户的地理位置、用户订阅的付讫日期总额、以及用户的一项或更多项旅行服务活动。旅行服务活动可以包括以下中的任何组合：每个用户在给定时间段内(例如，在给定订阅年度内)进行的预订次数、每个用户的订阅持续时间(例如，从订阅开始日期到当前日期来测量)、每个用户的预约持续时间(例如，从预约日期到旅行日期来测量)、每个用户距旅行目的地的距离(例如，从用户的地址和预订的旅行目的地的位置来测量)、对于每个用户的保证金金额(例如，在订阅过程中总计得到了多少利润)、取消频率(例如，用户取消所作出的预订的频率)和/或预订频率(例如，从一次预订结束到另一次预订开始之间平均经过了多长时间)。
46.一个或更多个数据库128可以存储旅行服务系统124的每个用户或订户的旅行服务的预订(例如，目的地和旅行开始日期和/或持续时间)。一个或更多个数据库128可以存储一个或更多个地理区域或目的地中所有可用的或选择的一组旅行服务的列表以及关于旅行服务的评论和/或详细信息。一个或更多个数据库128可以每晚或者按一些其他周期性的间隔(例如，每6晚)存储每个旅行服务的第一成本和第二成本。存储在一个或更多个数据库128中的第一成本可以表示提供给旅行服务系统124的非订户的旅行服务的成本，并且通过经由旅行服务的专用服务器直接进行预订和/或通过经由现有旅行服务搜索接口进行预订得到。一个或更多个数据库128可以周期性地(例如，每晚或每周)访问专用的现有旅行服务搜索接口，以获得和下载每个旅行服务或选择的一组旅行服务的第一成本。可以通过选择指定的旅行持续时间(例如，6晚)并且将每晚费率(由旅行服务提供)乘以指定的旅行持续时间来计算第一成本。每个旅行服务的第二成本可以是专用成本，该专用成本是按年或按月改变的并且由旅行服务系统124与对应的旅行服务之间的合同提供。第二费用可能仅对订阅旅行服务系统124的用户可用。每个旅行服务的第二成本可以表示在指定的旅行持续时间(例如，6晚)期间消费旅行服务的成本。
47.一个或更多个数据库128可以存储每个旅行服务的取消策略，该取消策略指示在给定旅行服务的预订开始日期之前多少时间可以无罚金地(例如，接收全额退款)取消旅行服务预订。一个或更多个数据库128可以存储在取消政策之外取消给定旅行服务的成本。一个或更多个数据库128可以存储按每个用户的预期保证金。预期保证金可能随着时间的推移而增加(例如，对于被分类为非常活跃的订户)或随着时间的推移而减少(例如，对于被分类为不是非常活跃的订户)。基于与从用户的地理位置到达给定旅行服务相关联的交通标
准，预期保证金可能增加或减少。以这种方式，基于每个相应用户在到达相应旅行服务或目的地时经历的交通标准或难度水平，不同的旅行服务或目的地可以与不同的预期保证金相关联。预期保证金可以基于预约日期与旅行开始日期之间的差而改变预定的因子(例如，保证金可以基于用户提前多久进行预订而改变)。如果在旅行日期之前的预定天数内进行预订，则这可以用于以第一因子将最大购买金额减少。如果在旅行日期之前的预定天数以上进行预订，则这可以用于以第二因子将最大购买金额增加。
48.根据一些示例实施方式，服务器系统108可以是云计算环境。在一个示例实施方式中，服务器系统108和与服务器系统108相关联的任何服务器可以与基于云的应用相关联。
49.服务器系统108包括旅行服务系统124。旅行服务系统124包括一个或更多个模块、存储设备和数据库。旅行服务系统124中的存储设备存储每个用户的各种旅行服务活动、旅行服务活动训练数据、以及用于对旅行服务系统124的用户进行分类的一种或更多种机器学习技术。旅行服务系统124中的模块被配置成响应于接收到对在给定目的地和时间范围的旅行服务的请求，计算订阅值的组成部分、计算值保护、并且搜索可用的旅行服务以提供给客户端设备110。旅行服务系统124中的模块被配置成接收用户对与请求匹配的旅行服务中之一的选择并且为用户预订所选择的旅行服务。旅行服务系统124中的模块被配置成确定给定用户的未决预订的数目是否超过未决预订的可允许数目(例如，多于一个，或多于三个)，并且作为响应，阻止用户进行其他预订，直到未决预订的数目在可允许数目以下(例如，通过取消未决预订或等待预订到期)。
50.旅行服务系统124中的模块被配置成训练机器学习技术，以通过建立已知旅行服务活动与已知或手动分配给用户或订户的分类之间的关系，使用用户或订户的旅行服务活动对给定用户或订户进行分类。旅行服务系统124中的模块被配置成基于客户端设备110的用户的分类、交通标准和/或各种旅行服务的取消策略，过滤向给定客户端设备110提供的可用旅行服务。下面结合图2提供旅行服务系统124的细节。
51.系统100还包括一个或更多个第三方服务器130。一个或更多个第三方服务器130可以包括一个或更多个第三方应用132。在第三方服务器130上执行的一个或更多个第三方应用132可以经由api服务器120提供的编程接口经由api服务器120与服务器系统108交互。例如，一个或更多个第三方应用132可以经由api服务器120请求并利用来自服务器系统108的信息，以支持由第三方托管的网站或由第三方托管的应用上的一个或更多个特征或功能。例如，第三方网站或应用132可以提供由服务器系统108中的相关功能和数据支持的软件版本分析功能。
52.第三方服务器130可以包括现有的基于非订阅的旅行服务。可以使用这样的基于非订阅的旅行服务来搜索对旅行服务系统124的非订户可用的第一成本的旅行服务。旅行服务系统124可以周期性地查询第三方服务器130以获得由旅行服务系统124提供的旅行服务的第一成本。第一成本可以表示旅行服务的每晚费率乘以预定的晚数(例如，6晚)。
53.图2示出了根据一些示例实施方式的旅行服务系统124。旅行服务系统124包括旅行服务训练数据模块210、机器学习技术训练模块220、经训练的机器学习技术模块230、新旅行服务请求模块240、订阅值模块250、旅行服务搜索模块260和旅行值保护模块252。在一些实现方式中，旅行服务系统124的一些模块可以在服务器系统108上实现，而其他模块可以在第三方服务器130或客户端设备110上实现。在一些实现方式中，旅行服务系统124的所
有模块均在服务器系统108、第三方服务器130或客户端设备110上实现。在这样的情况下，服务器系统108基于所实现的模块将信息传送至第三方服务器130，反之亦然。
54.新旅行服务请求模块240可以与客户端设备110通信以接收用于新旅行服务请求的参数和标准。例如，经由客户端设备110的图形用户界面，用户可以选择旅行目的地或地理位置并且可以可选地输入期望行程开始日期、结束日期和/或行程长度。新旅行服务请求模块240可以将该用户选择传送至旅行服务搜索模块260以识别可用旅行服务的列表。新旅行服务请求模块240可以将客户端设备110的用户的标识符传送至订阅值模块250。在一些实施方式中，每晚自动确定和计算参数并且使用参数来在给定用户的处理中策划旅行服务列表。在这样的情况下，用户可以输入旅行目的地并且策划列表呈现有先前选择的旅行日期(例如，未由用户输入或选择的旅行日期)。在这样的情况下，新旅行服务请求模块240可以周期性地(例如，每晚)检索一个或更多个用户的订阅值，该订阅值是基于与每个用户到达各个旅行目的地相关联的交通标准来计算的。新旅行服务请求模块240还可以检索一个或更多个旅行目的地以及与用户的地理位置相关联的对应的交通标准。新旅行服务请求模块240提供订阅值和旅行目的地以及对应的交通标准，作为对旅行服务搜索模块260的选择。以这种方式，旅行服务搜索模块260为一个或更多个用户识别跨日期范围的可用旅行服务并且策划这样的列表以用于随后向用户呈现。用户可以简单地输入期望目的地，并且在目的地的可用和策划的旅行服务列表以及可用的旅行日期被呈现给用户。
55.旅行服务搜索模块260可以与订阅值模块250通信以获得客户端设备110的用户的订阅值。订阅值模块250可以与数据库128通信以获得所识别的用户的预约日期和订阅成本以及用户的地理位置。预约日期可以是指示以下内容的当前日期：搜索模块260何时对可用旅行服务进行搜索，以及/或者从新旅行服务请求模块240接收到用户请求查看可用旅行服务的日期。订阅值模块250可以基于各种参数来计算订阅值：合计订阅成本参数、摊销订阅成本参数和一组交通标准。在示例中，订阅值模块250将第一订阅值计算为合计和摊销订阅成本参数以及第一组交通标准的平均值，并且将第二订阅值计算作为合计和摊销订阅成本参数以及第二组交通标准的平均值。
56.例如，基于由用户提供的数据，订阅值模块250可以确定行程被安排为从当前时间起10周开始。在这样的情况下，订阅值模块250通过合计从当前时间直到从当前时间起10周将支付的总额来计算用户将为订阅支付的总额的估计。即，订阅值模块250假设用户将继续为订阅支付直到从预约日期起的旅行开始日期，并且估计从当前预约日期直到未来旅行开始日期用户将为订阅支付多少。例如，如果订阅成本为每月2500美元，则订阅值模块250可以确定行程将从当天起10周开始，并且在接下来的10周内，将支付(假设费用是在每个月的第一天支付)三个月的订阅费(例如，7500美元)。因此，订阅值模块250可以将7500美元计算为从当前时间(预约日期)直到旅行开始时间将支付的订阅值的合计订阅成本参数。
57.订阅值模块250还可以将订阅成本在年度基础上的摊销金额计算为订阅值。例如，订阅值模块250可以将30000美元确定为全年订阅的总成本(例如，通过将一年中的月数12乘以每月订阅费2500美元)。订阅值模块250可以按指定的重复周期(例如，每天、每月、每小时、每周)摊销年度订阅成本，以确定从预约日期直到旅行开始日期支付的订阅金额。例如，如果行程计划在10周内开始，则订阅值模块250将5769美元计算为订阅值的摊销订阅成本参数，该5769美元是总计10周的每周订阅成本(例如，每年订阅费30000美元除以每年52周
再乘以10周)。
58.订阅值模块250可以根据预期在行程开始时已经支付的合计预订成本和直到旅行开始时的摊销订阅成本(其是从预约日期起测量的)并基于不同交通标准来计算第一订阅值和第二订阅值。例如，如果用户计划在从今天(预约日期)起10周内开始行程，则订阅值模块250计算7500美元和5769美元的平均值。然后，订阅值模块250通过对平均值应用第一权重(例如，做乘法)来计算第一订阅值，并且通过对平均值应用第二权重来计算第二订阅值。第一权重和第二权重的值可以基于与不同订阅值相关联的交通标准。例如，与到达给定目的地的第一旅行难度水平或痛苦程度相关联的交通标准可以用于计算第一权重值(例如，1.0)，并且与到达给定目的地的第二旅行难度水平或痛苦程度(其比第一旅行难度水平或痛苦程度更大或更困难)相关联的交通标准可以用于计算第二权重值(例如，1.3)。以这种方式，第二订阅值可以比第一订阅值大30％(导致提供给用户的旅行成本值多30％)。
59.订阅值模块250向旅行值保护模块252提供订阅值的参数。旅行值保护模块252被配置成基于订阅值来计算具有最小旅行值和最大购买金额的保护范围。保护范围确保由旅行服务搜索模块260识别的旅行服务满足最小参数，该最小参数确保订户与通过另一旅行服务系统(例如，由第三方服务器130提供的旅行服务系统)针对旅行服务进行相同的预订相比得到更好的交易或买卖。保护范围还确保由旅行服务搜索模块260识别的旅行服务满足向旅行服务系统124提供正或负盈利水平的保证金。可以基于预约日期与旅行日期之间的差来计算保证金，使得当差小于阈值时保证金较大，而当差大于阈值时保证金较小。即，最小旅行值用于确保提供给用户的旅行服务结果具有大于最小旅行值的值，该值由与旅行服务相关联的第一成本确定。此外，每个订阅值的最大购买金额用于确保提供给用户的旅行服务结果的值不大于相应的最大购买金额，该旅行服务结果的值由与旅行服务相关联的第二成本确定。在一些情况下，第一成本和第二成本可以是相同的值，而在其他情况下，它们是不同的值。
60.作为示例，旅行值保护模块252根据订阅值的合计(或累积)订阅成本参数来计算最小旅行值。具体地，旅行值保护模块252将最小旅行值计算为合计(或累积)订阅成本参数的80％。因此，如果合计订阅成本确定为7500美元，则最小旅行值计算为6000美元(例如，7500美元的80％)。
61.作为示例，旅行价值保护模块252根据合计和摊销订阅成本参数的调整平均值以及对应的第一权重和第二权重，计算第一订阅值和第二订阅值中的每一个的最大购买金额。可以基于由旅行值保护模块252从数据库128中检索的与用户相关联的保证金或值来调整平均值。具体地，旅行值保护模块252将第一最大购买金额计算为由检索的保证金和第一权重补偿的合计(或累积)订阅成本参数和摊销订阅成本参数的平均值，并且将第二最大购买金额计算为由检索的保证金和第二权重补偿的合计(或累积)订阅成本参数和摊销订阅成本参数的平均值。
62.旅行服务搜索模块260从旅行值保护模块252接收保护范围并且搜索从新旅行服务请求模块240接收的落入保护范围内并且满足由用户提供的旅行标准(可选地)的旅行服务。例如，旅行服务搜索模块260首先搜索在从客户端设备110接收和/或由旅行服务请求模块240自动接收的旅行日期范围(例如，旅行开始日期和旅行持续时间)内可用的所有旅行服务。旅行服务搜索模块260将搜索约束或限制为在从客户端设备110接收和/或由旅行服
务请求模块240自动接收的旅行目的地或地理区域的指定范围(例如，25英里)内的这些旅行服务。在一些情况下，旅行服务搜索模块260访问预定义旅行目的地列表并且搜索在全年过程中的6天时段(或其他定义时段)中可用的所有可用旅行服务。旅行服务搜索模块260搜索旅行日期和目的地的各种组合以生成在各种时段的可能的旅行目的地的数百万组合。
63.在旅行服务搜索模块260识别出在旅行开始日期可用并且满足旅行目的地或地理区域参数的旅行服务列表之后，旅行服务搜索模块260从数据库128获得与旅行目的地中的每一个相关联的第一成本和第二成本，并且确定给定用户到达每个旅行目的地的一个或更多个交通标准。旅行服务搜索模块260将识别的每个旅行服务的第一成本或第二成本与从旅行值保护模块252接收的最小旅行值进行比较。旅行服务搜索模块260从列表中移除或过滤具有最小旅行值以下的第一成本或第二成本的任何旅行服务。旅行服务搜索模块260还可以滤出并移除具有未能满足取消政策标准的取消政策的任何旅行目的地。
64.旅行服务搜索模块260从列表中移除或过滤具有与从旅行值保护模块252接收的旅行服务的确定的交通标准对应的最大购买金额以上的第二成本的任何旅行服务。具体地，旅行服务搜索模块260获得针对第一旅行服务确定的交通标准并且检索与所获得的交通标准相关联的最大购买金额。例如，如果第一旅行服务被确定为与用户的地理位置的第一组交通标准相关联，则旅行服务搜索模块260获得第一最大购买金额。在这样的情况下，如果第一旅行服务的成本超过第一最大购买金额，则从呈现给用户的旅行服务列表中过滤或移除第一旅行服务。另一方面，如果第一旅行服务被确定为与用户的地理位置的第二组交通标准相关联，则旅行服务搜索模块260获得第二最大购买金额。在这样的情况下，如果第一旅行服务的成本超过第二最大购买金额而不是第一最大购买金额，则从呈现给用户的旅行服务列表中过滤或移除第一旅行服务。如果第二交通标准表示与第一交通标准相比到达给定目的地的更大的难度水平或痛苦程度，则第二最大购买金额可以大于第一最大购买金额。
65.在一些实施方式中，为了确定第一成本或第二成本，旅行服务搜索模块260可以将旅行时段期间每个旅行服务的每晚第一成本和/或第二成本乘以旅行服务请求中的天数。在一些情况下，旅行服务搜索模块260与经训练的机器学习技术模块230通信以获得作出旅行请求的用户的分类并且基于用户的分类进一步过滤或移除旅行服务。旅行服务搜索模块260将过滤的旅行服务列表提供回新旅行服务请求模块240以提供给客户端设备110并呈现给用户以供选择和请求进行预订。
66.为了对用户进行分类，经训练的机器学习技术模块230最初是基于训练数据进行训练的。具体地，旅行服务训练数据模块210包括与旅行服务系统124的各种订户相关联的旅行服务活动列表。旅行服务活动由旅行服务训练数据模块210从数据库128和/或从第三方服务器130获得。例如，旅行服务训练数据模块210从数据库128获得由用户进行的预订次数并且从第三方服务器130获得取消频率。旅行服务训练数据模块210可以访问训练数据，该训练数据包括：由每个用户进行的预订次数、对预订进行预约的用户通常经历或使用的每个用户的交通标准、每个用户的订阅持续时间、每个用户距旅行目的地的距离、每个用户的保证金、每个用户的预订频率、每个用户的取消频率、以及每个用户的分配类别。分类可以表示每个用户的从不活跃、中等活跃到非常活跃的活动水平。分类用于控制和过滤提供给不同用户的旅行服务的类型和金额。这可以用作这样的措施：其确保向不是非常活跃的
用户提供比非常活跃的用户更大金额的更好类型的旅行服务，以激励非活跃用户利用旅行服务系统124。
67.在一些实施方式中，机器学习技术训练模块220被训练为：通过建立由旅行服务训练数据模块210提供的其他用户的一个或更多个已知旅行服务活动与由旅行服务训练数据模块210提供的其他用户的对应已知分类之间的关系，来预测旅行服务系统124的订户的分类。在一些实施方式中，机器学习技术训练模块220被训练为：通过建立由旅行服务训练数据模块210提供的其他用户的一个或更多个已知旅行服务活动(例如，其他用户预约的目的地)和其他用户的位置与这样的用户到达目的地所经历的对应交通标准之间的关系，来预测旅行服务系统124的订户消费给定旅行服务的可能性。即，机器学习技术被训练为预测给定用户到达目的地愿意经历的交通标准的类型。
68.机器学习是给予计算机学习的能力而无需被明确地编程的研究领域。机器学习探索算法——在本文中也被称为工具——的研究和构造，所述工具可以根据现有数据进行学习并且作出关于新数据的预测。这样的机器学习工具通过从示例训练数据(例如，旅行服务活动信息)构建模型来进行操作，以作出表达为输出或评估的数据驱动的预测或决策。尽管示例实施方式是相对于一些机器学习工具呈现的，但是本文中呈现的原理可以应用于其他机器学习工具。在一些示例实施方式中，可以使用不同的机器学习工具。例如，可以使用逻辑回归(lr)、朴素贝叶斯、随机森林(rf)、神经网络(nn)、矩阵分解和支持向量机(svm)工具来基于用户的旅行活动对给定用户进行分类。
69.机器学习算法利用特征(例如，由其他用户在与旅行服务系统124交互和进行预订时执行的旅行服务活动的各种组合)来分析数据以生成评估(例如，用户的分类)。特征是被观察的现象的个体可测量属性。特征的概念与诸如线性回归的统计技术中使用的解释变量的概念有关。选择信息量大的、有识别力的和独立的特征对于模式识别、分类和回归的有效操作很重要。特征可以是不同的类型，例如数字特征、字符串和图形。
70.在一个示例实施方式中，特征可以是不同的类型并且可以包括以下中的一个或更多个：由每个用户进行的预订次数、每个用户的订阅持续时间、每个用户距旅行目的地的距离、每个用户的保证金、用户到达目的地所经历或使用的交通标准、用户和目的地的地理位置、每个用户的预订频率、以及每个用户的取消频率。用户到达目的地所经历或使用的交通标准包括从以下中的任何组合：从用户的地理位置到达目的地的总旅行持续时间、从用户的地理位置到达目的地所使用的交通方式、从用户的地理位置到达目的地所进行的沿途停靠的次数等。
71.机器学习算法利用训练数据来发现影响结果或评估(例如，每个用户的已知或指定的分类)的识别的特征之间的相关性。在一些示例实施方式中，训练数据包括标记数据，该标记数据是一个或更多个识别的特征和一个或更多个结果(例如用户的指定分类)的已知数据。
72.一旦收集并处理了训练数据，就可以使用统计学习或机器学习技术来构建机器学习技术训练模块220模型。在一个实施方式中，可以使用回归分析来构建机器学习技术训练模块220模型。回归分析是用于估计变量之间的关系的统计过程。存在执行回归分析的许多已知方法。线性回归或普通最小二乘回归以及其他是“参数化的”，因为回归函数是根据有限数目的未知模型参数定义的，可以从训练数据中估计这些未知模型参数。对于未决预测
的天数，例如可以将回归模型(例如，等式1)定义为：
73.h≈f(x,β)，(式1)
74.其中，“h”表示一组属性的未决量的已知天数，“x”表示输入变量的向量(例如，与一组用户相关联的旅行服务活动中的任何一个)，以及“β”表示要针对回归模型确定或训练的未知参数的向量。
75.包括各种用户的旅行服务活动和对应分类(其可以为每个用户手动或自动指定)的训练数据提供具有对应x值(例如，从旅行服务活动中提取的特征向量)的一组已知的h值(例如，用户的分类)。使用这些数据，可以使用例如最小二乘法、最大似然法等数据拟合技术来计算模型参数β。一旦估计了β，模型于是就可以为一组新的x值(例如，从一组新的旅行服务活动中提取的特征向量)计算h(例如，用户旅行服务分类)。作为另一示例，包括各种用户的旅行服务活动和对应分类(其可以为每个用户手动或自动指定)的训练数据提供具有对应x值(例如，从旅行服务活动中提取的特征向量)的一组已知的h值(例如，消费给定旅行服务的可能性(基于旅行服务和用户的地理位置)和/或给定用户愿意经历的交通标准)。使用这些数据，可以使用例如最小二乘法、最大似然法等数据拟合技术来计算模型参数β。一旦估计了β，模型于是就可以为一组新的x值(例如，从一组新的旅行服务活动中提取的特征向量)计算h(例如，用户旅行服务分类)。
76.机器学习技术训练模型以准确地预测输入到模型中的数据(例如，用户在给定的话语中说了些什么；名词是人、地点还是事物；明天的天气如何)。在学习阶段期间，针对输入的训练数据集来开发模型以优化模型，从而正确地预测给定输入的输出。通常，学习阶段可以是监督的、半监督的或无监督的——这些指示对应于训练输入提供“正确”输出的下降程度。在监督学习阶段，所有输出均被提供给模型，并且模型旨在开发将输入映射到输出的一般规则或算法。相比之下，在无监督学习阶段，没有为输入提供期望输出，使得模型可以开发其自己的规则来发现训练数据集内的关系。在半监督学习阶段，提供不完全标记的训练集，其中对于训练数据集，输出中的一些是已知的，而一些是未知的。
77.模型可以针对训练数据集运行若干时期(例如，迭代)，其中训练数据集被重复输入到模型中以改进其结果。例如，在监督学习阶段，开发模型以预测给定组输入的输出，并且在若干时期内对模型进行评估以针对训练数据集的最大数目的输入更可靠地提供被指定为对应于给定输入的输出。在另一示例中，对于无监督学习阶段，开发模型以将数据集聚类为n个组，并且在若干时期内关于模型如何一致地将给定输入放置到给定组中以及如何可靠地跨每个时期产生n个期望聚类对模型进行评估。
78.一旦运行了一时期，就对模型进行评估并且调整模型的变量的值以尝试以迭代方式更好地改进模型。在各个方面，评估偏向于假阴性、偏向于假阳性、或相对于模型的总体准确度均匀地偏向。取决于所使用的机器学习技术，可以通过若干方式调整这些值。例如，在遗传或进化算法中，在预测期望输出方面最成功的模型的值被用于开发供模型在后续时期使用的值，这可能包括随机变化/突变以提供另外的数据点。本领域普通技术人员将熟悉可以用本公开内容来应用的若干其他机器学习算法，包括线性回归、随机森林、决策树学习、神经网络、深度神经网络等。
79.每个模型在若干时期内通过改变影响输入以更接近地映射到期望结果的一个或更多个变量的值来开发规则或算法，但是由于训练数据集可能变化并且优选地非常大，因
此可能无法实现完美的准确度和精度。因此，可以将构成学习阶段的多个时期设置为给定的试验数目或固定的时间/计算预算，或者当给定模型的准确度足够高或足够低或达到准确度平台区时，构成学习阶段的多个时期可能在达到该数目/预算之前终止。例如，如果训练阶段被设计成运行n个时期并且产生具有至少95％准确度的模型，并且这样的模型是在第n时期之前产生的，则学习阶段可能提早结束并且使用满足最终目标准确度阈值的产生的模型。类似地，如果给定模型足够不准确以满足随机机会阈值(例如，该模型在确定给定输入的真/假输出时仅55％准确)，则该模型的学习阶段可以较早终止，但是学习阶段中的其他模型可以继续训练。类似地，当给定模型跨多个时期继续在其结果中提供类似的准确度或波动时——已经达到性能平台区——给定模型的学习阶段可以在达到时期数目/计算预算之前终止。
80.一旦完成了学习阶段，模型就被最终确定。在一些示例实施方式中，对照测试标准来评估最终确定的模型。在第一示例中，包括其输入的已知输出的测试数据集被馈送到最终确定的模型中，以确定模型在处理其尚未被训练的数据时的准确度。在第二示例中，可以使用假正率或假负率来在最终确定之后评估模型。在第三示例中，使用数据聚类之间的描绘来选择产生其数据的聚类的最清晰边界的模型。在一些实施方式中，训练机器学习技术训练模块220以建立关系，以基于一个或更多个特征(例如，从旅行服务训练数据模块210接收的训练数据)的逻辑回归来对用户进行分类。
81.在被训练之后，机器学习技术被提供给经训练的机器学习技术模块230。在一个示例中，机器学习技术(例如，线性模型)的系数值被存储在经训练的机器学习技术模块230的存储装置中。经训练的机器学习技术模块230被配置成从新旅行服务请求模块240接收新用户的新旅行服务活动。例如，新旅行服务请求模块240接收标识期望旅行目的地和旅行日期的用户输入，并且访问用户的先前存储的交互信息(例如，由用户作出的先前预订的次数以及用户从用户的家庭地址到旅行目的地所旅行的距离)。新旅行服务请求模块240访问数据库128和/或服务器130，以获得新用户的旅行服务活动。例如，新旅行服务请求模块240获得由用户先前作出的预订次数、用户的订阅持续时间、用户到达目的地所经历的交通标准、用户到目的地所旅行的距离、为用户存储的保证金、用户的预订频率和/或用户的取消频率。新旅行服务请求模块240指示经训练的机器学习技术模块230将使用先前计算的系数的经训练的机器学习技术应用于由新旅行服务请求模块240提供的数据。经训练的机器学习技术模块230基于由新旅行服务请求模块240提供的数据，为新用户提供分类。在另一示例中，经训练的机器学习技术模块230基于由新旅行服务请求模块240提供的数据，提供新用户的交通标准和/或每个旅行服务的消费可能性。
82.在一个示例中，在被训练之后，机器学习技术训练模块220确定新用户对于给定旅行服务具有低消费可能性(例如，阈值以下的消费可能性)。这是因为机器学习技术训练模块220确定新用户到达目的地愿意经历第一组交通标准，并且给定旅行服务与第二组交通标准相关联。因此，系统基于由机器学习技术训练模块220提供的确定来增加新用户的给定旅行服务的旅行成本值。替选地，在被训练之后，机器学习技术训练模块220确定新用户具有对于给定旅行服务的高消费可能性(例如，超过阈值的消费可能性)。这是因为机器学习技术训练模块220确定新用户到达目的地愿意经历第一组交通标准，并且给定旅行服务与第一组交通标准相关联。因此，系统基于由机器学习技术训练模块220提供的确定来减小或
保持新用户的给定旅行服务的旅行成本值。
83.图3至图4示出了根据一些示例实施方式的旅行服务系统124的处理的流程图。处理300、处理400可以以计算机可读指令实现，以用于由一个或更多个处理器执行，使得处理300、处理400的操作可以部分地或全部地由服务器系统108的功能部件执行；因此，下面参照服务器系统108通过示例的方式描述处理300、处理400。然而，在其他实施方式中，处理300、处理400的操作中的至少一些可以部署在各种其他硬件配置上。因此，处理300至400不旨在限于服务器系统108，并且可以整体地或部分地由任何其他部件来实现。处理300、处理400中的任何操作可以以任何顺序执行或完全省略和跳过。
84.在操作301处，计算系统(例如，服务器系统108)接收表示由旅行服务的用户执行的不同类型的旅行活动的旅行服务信息。例如，旅行服务训练数据模块210从数据库128和/或服务器130获得与旅行服务系统124的用户相关联的各种类型的旅行服务活动(例如，进行的预订次数、订阅持续时间、距旅行目的地的距离、保证金、预订频率、交通标准、取消频率等)。
85.在操作302处，计算系统，针对每个用户和每个旅行服务(或旅行目的地位置的范围)，基于不同类型的旅行活动确定消费可能性值。
86.在操作303处，计算系统训练机器学习技术以建立不同类型的旅行活动与确定的消费可能性值之间的关系。例如，旅行服务训练数据模块210向机器学习技术训练模块220提供用户的已知旅行活动和每个用户到达由用户预约的目的地所经历的交通标准。机器学习技术训练模块220将接收的数据输入到线性模型(例如，对数发生比模型)中以估计或计算与每个活动相关联的系数。在一些实现方式中，机器学习技术训练模块220执行回归技术以估计模型的系数。
87.在操作304处，计算系统将经训练的机器学习技术应用于与新用户相关联的旅行活动，以基于新用户被估计愿意经历的交通标准的类型来计算新用户的每个旅行服务的消费可能性值。例如，新旅行服务请求模块240经由客户端设备110上的图形用户界面从用户获得旅行请求，并且从数据库128获得用户先前执行的旅行活动。将经训练的机器学习技术模块230应用于由新旅行服务请求模块240提供的信息，以估计新用户和/或新旅行请求的每个旅行服务的消费可能性值。
88.在操作305处，计算系统基于新用户的每个旅行服务的消费可能性值，过滤呈现给新用户的旅行服务的候选列表。例如，旅行服务搜索模块260接收用户分类，并且基于消费可能性来过滤与旅行搜索请求匹配的标识的旅行服务。在一些情况下，具有低消费可能性值的旅行服务不被过滤，并且在提供给用户的列表中比具有高消费可能性值的其他旅行服务排名更高。
89.在操作401处，计算系统确定基于订阅的旅行服务的第一用户的地理位置。
90.在操作402处，计算系统搜索可用于第一用户在旅行日期消费的旅行服务列表，以识别候选旅行服务。
91.在操作403处，计算系统基于与从第一用户的地理位置到达旅行服务列表中的给定旅行服务相关联的一个或更多个交通标准，计算第一用户的消费可能性值。例如，计算系统确定第一用户在到达给定旅行服务时愿意经历第一组交通标准，该第一组交通标准与指定量相比难度较低或具有更低的痛苦程度。计算系统可以将第一组交通标准同与到达给定
旅行服务相关联的一个或更多个交通标准进行比较。由比较产生的差或偏差反映了消费可能性值。例如，第一组交通标准可以包括航班上的1次停靠，并且与到达给定旅行服务相关联的一个或更多个交通标准可以指定航班上的3次停靠。在这样的情况下，差为2次停靠。作为另一示例，第一组交通标准可以包括从用户的位置到给定旅行服务的2小时旅行时间，并且与到达给定旅行服务相关联的一个或更多个交通标准可以指定从用户的位置到给定旅行服务的位置的4小时旅行时间。在这样的情况下，差为2个小时。
92.在操作404处，计算系统确定第一用户的消费可能性值小于阈值。例如，阈值可以被设置为1次停靠，并且2次停靠的差不超过该阈值。作为另一示例，如果与到达给定旅行服务相关联的一个或更多个交通标准包括0次停靠，则1次停靠与0次停靠之间的差可以为-1，其大于2次停靠的阈值。作为另一示例，阈值可以被设置为5小时，并且2小时的差不超过该阈值。
93.在操作405处，响应于确定第一用户的消费可能性值小于阈值，计算系统增加与给定旅行服务相关联的旅行成本值。例如，计算系统可以应用更高的最大购买金额来基于旅行服务的成本确定是否过滤给定旅行服务。即，计算系统应用旅行服务的成本未超过的较高的第二最大购买金额，而不是应用旅行服务的成本未超过的第一最大购买金额。结果，不从呈现给用户的旅行服务列表中过滤给定旅行服务。
94.在操作406处，计算系统生成表示旅行成本值的给定旅行服务的交互式视觉表示，以用于在图形用户界面中显示给第一用户。例如，旅行服务搜索模块260将满足旅行标准和保护范围的搜索结果列表(并且可选地，基于由经训练的机器学习技术模块230提供的每个旅行服务的消费可能性值来过滤)提供给新旅行服务请求模块240。新旅行服务请求模块240在图形用户界面中将搜索结果呈现回客户端设备110处的用户。
95.图5a和图5b是根据一些示例实施方式的旅行服务系统124的说明性图形用户界面。如图5a所示，第一用户(朱莉)可以输入旅行搜索标准501。该旅行标准可以包括各种参数502，各种参数502包括旅行目的地、距目的地的距离、旅行的开始日期、旅行的结束日期、行程中的天数、旅行服务的质量和/或其任何组合。旅行服务系统124处理旅行搜索标准，并且自动生成匹配旅行服务的列表，以使用一个或更多个交互式视觉表示503来呈现。在一些情况下，旅行服务系统124处理旅行搜索标准，并且自动选择多个先前生成和策划的旅行服务列表中之一，以使用一个或更多个交互式视觉表示503来呈现。用户可以选择交互式视觉表示503中的任何一个，以指示旅行服务系统124完成与所选择的视觉表示相关联的对应旅行服务的预订。
96.在一些实施方式中，图5的图形用户界面中的旅行服务是基于旅行行为、地理位置、交通标准、人口统计或用户的保证金目标，使用用户的个性化旅行服务列表来生成的。例如，旅行服务系统124可以基于第一用户的简档进一步过滤或重新组织在图5a中呈现给第一用户的可用旅行服务的列表，该简档指示用户的各种属性(例如，旅行行为、地理位置、人口统计、取消频率、在给定时间间隔内进行的预订次数、或者特定于用户的或用户的分类的保证金目标)。
97.图5a的图形用户界面可以包括选项，该选项使得用户能够基于用户预订旅行服务的可能性来对图形用户界面中呈现的旅行服务进行排序或过滤，该可能性是使用偏好技术或推荐技术基于与每个旅行服务相关联的交通标准预测得出的。在这样的情况下，具有较
大可能性的那些旅行服务于是可以呈现在列表的底部(或完全省略)，这是因为用户更可能对预订呈现在列表的顶部、具有较高可能性的这些旅行服务感兴趣。
98.作为示例，在从第一用户(朱莉)接收到搜索标准之后，旅行服务系统124可以获得可用的并且匹配搜索标准的旅行服务的列表。旅行服务系统124为第一用户(朱莉)生成一个或更多个订阅值，每个订阅值与不同组交通标准相关联。订阅值中的第一订阅值可以与第一组交通标准相关联，并且订阅值中的第二订阅值可以与第二组交通标准相关联。订阅值中的第二订阅值可以大于订阅值中的第一订阅值。旅行服务系统124基于第一用户的地理位置确定旅行服务列表中的每个旅行服务的交通标准。旅行服务系统124将每个旅行服务的成本与对应于所确定的旅行服务的交通标准的订阅值中的相应一个进行比较。基于该比较，旅行服务系统124生成过滤或策划的旅行服务列表并且将列表呈现给图5a中的用户。具体地，旅行服务系统124提供消息510，向第一用户(朱莉)指示示出了用户可以预约的旅行服务列表。
99.作为示例，旅行服务系统124可以基于第一用户的位置来确定第一用户可能消费给定酒店，因为用户在乔治亚州并且给定旅行服务在佛罗里达州迈阿密附近。对于该酒店，旅行服务系统124可以确定第一组交通标准适用于第一用户并且因此使用第一订阅值来确定是否将该酒店包括在列表中。在这种情况下，具有3个房间并且价值3500美元的酒店520被确定为小于第一订阅值并且被呈现给第一用户。同一酒店可能具有5500美元可获得的5个房间，但是该金额超过第一订阅值，并且因此不作为可用的旅行服务呈现给第一用户。
100.在一些实现方式中，如图5b所示，第二用户(亚历克斯)可以在基本相同的时间或日期提供与第一用户相同的旅行搜索标准。第二用户(亚历克斯)可能位于不同的地理位置(例如，加利福尼亚州)。同样地，旅行服务系统124可以基于第二用户的位置来确定第二用户不太可能消费同一酒店，因为第二用户在加利福尼亚州，其远离佛罗里达州迈阿密的给定旅行服务。对于该酒店，旅行服务系统124可以确定第二用户的第二组交通标准适用并且因此使用第二订阅值来确定是否将该酒店包括在列表中。在这种情况下，由于第二订阅值大于第一订阅值，因此可以确定具有5500美元可获得的5个房间的同一酒店550(其从图5a中呈现给第一用户的列表被排除)小于第二最大购买金额。因此，旅行服务系统124提供消息540，向第二用户(亚历克斯)指示示出了用户可以预约的旅行服务列表并且该旅行服务列表包括具有5个可用房间的酒店550。这是如何响应于确定第二用户不太可能消费或预约酒店(例如，具有小于阈值的酒店消费可能性值)而向第二用户提供比酒店的第一用户更大的旅行服务(酒店550)的旅行成本值的示例。
101.在一些实施方式中，可以基于与每个旅行服务相关联的交通标准对在图5a和5b中呈现给第一用户和第二用户的列表进行排序或组织。具体地，可以对列表进行排序，使得与第二组交通标准相关联的旅行服务(或用户不太可能消费的那些旅行服务)在列表中比与第一组交通标准相关联的其他旅行服务(或用户可能消费的那些旅行服务)呈现得更高或排名更高，与第二组交通标准相关联的旅行服务可以表示到达旅行服务的较大的难度，与第一组交通标准相关联的其他旅行服务可以表示到达旅行服务的较低的难度。例如，可能被消费的旅行服务可以从呈现给用户的列表中排除或者可以在呈现的列表中的位置比其他旅行服务更低。作为示例，酒店550可以在列表的顶部呈现给第二用户(亚历克斯)，但是可以从给第一用户(朱莉)的呈现被排除(或在列表的底部呈现)。这是因为第一用户与用于
phone的移动操作系统或另一移动操作系统上运行的移动软件。在该示例中，第三方应用640可以调用由操作系统602提供的api调用608以有助于本文中描述的功能。
107.一些实施方式可以特别包括基于订阅的旅行服务应用。在某些实施方式中，这可以是独立的应用，其操作以管理与诸如第三方服务器130或服务器系统108的服务器系统的通信。在其他实施方式中，该功能可以与另一应用集成。基于订阅的旅行服务应用可以请求和显示与基于订阅的旅行服务有关的各种数据，并且可以提供使用户经由触摸接口、键盘或使用机器700的摄像装置设备输入与对象有关的数据、与服务器系统的通信、以及对象数据在存储器/存储装置中的接收和存储的能力。信息的呈现以及与信息相关联的用户输入可以由基于订阅的旅行服务应用使用不同的框架618、库620元件或在机器700上操作的操作系统602元件来管理。
108.图7是示出根据一些实施方式的能够从机器可读介质(例如，机器可读存储介质)读取指令并且执行本文中讨论的方法中的任何一种或更多种方法的机器700的部件的框图。具体地，图7示出了以计算机系统的示例形式的机器700的图形表示，在该机器700中可以执行用于使机器700执行本文中讨论的方法中的任何一种或更多种方法的指令710(例如，软件、程序、应用616、小程序、app或其他可执行代码)。在替选实施方式中，机器700操作为独立设备或者可以耦接(例如，联网)至其他机器。在联网部署中，机器700可以在服务器-客户端网络环境中作为客户端设备110以服务器机器130、108、120、122、124等的能力进行操作，或者在对等(或分布式)网络环境中作为对等机器进行操作。机器700可以包括但不限于服务器计算机、客户端计算机、个人计算机(pc)、平板计算机、膝上型计算机、上网本、pda、娱乐媒体系统、蜂窝电话、智能电话、移动设备、可穿戴设备(例如，智能手表)、智能家居设备(例如，智能家用电器)、其他智能设备、web设备、网络路由器、网络交换机、网络桥接器或能够顺序地或以其他方式执行指定机器700要采取的动作的指令710的任何机器。此外，虽然仅示出了单个机器700，但是术语“机器”还应当被视为包括单独地或联合地执行指令710以执行本文中讨论的方法中的任何一种或更多种方法的机器700的集合。
109.在各种实施方式中，机器700包括处理器704、存储器714和i/o部件718，它们可以被配置成经由总线702彼此通信。在示例实施方式中，处理器704(例如，中央处理单元(cpu)、简化指令集计算(risc)处理器、复杂指令集计算(cisc)处理器、图形处理单元(gpu)、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、射频集成电路(rfic)、另一处理器或其任何合适的组合)包括例如可以执行指令710的处理器708和处理器712。术语“处理器”旨在包括多核处理器704，该多核处理器704可以包括可以同时执行指令710的两个或更多个独立的处理器(有时被称为“核”)。尽管图7示出了多个处理器704，但是机器700可以包括具有单个核的单个处理器704、具有多个核的单个处理器704(例如，多核处理器704)、具有单个核的多个处理器704、具有多个核的多个处理器704、或其任何组合。
110.根据一些实施方式，存储器/存储装置706包括主存储器714、静态存储器和处理器704可经由总线702访问的存储单元716。存储单元716可以包括机器可读介质，在其上存储实施本文中描述的方法或功能中的任何一个或更多个的指令710。指令710在其由机器700执行期间还可以完全或至少部分地驻留在主存储器714内、静态存储器内、处理器704中的至少之一内(例如，在处理器的高速缓存存储器内)或其任何合适的组合。因此，在各种实施方式中，主存储器714、静态存储器和处理器704被认为是机器可读介质。
111.如本文中所使用的，术语“存储器”是指能够临时或永久地存储数据的机器可读介质，并且可以被认为包括但不限于随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、缓冲存储器、闪存和高速缓存存储器。虽然机器可读介质在示例实施方式中被示出为单个介质，但是术语“机器可读介质”应当被认为包括能够存储指令710的单个介质或多个介质(例如，集中式数据库或分布式数据库，或相关联的高速缓存和服务器)。术语“机器可读介质”还应当被认为包括能够存储用于由机器(例如，机器700)执行的指令(例如，指令710)的任何介质或多个介质的组合，使得指令710当由机器700的一个或更多个处理器(例如，处理器704)执行时，使机器700执行本文中描述的方法中的任何一种或更多种方法。因此，“机器可读介质”是指单个存储装置或设备，以及包括多个存储装置或设备的“基于云”的存储系统或存储网络。因此，术语“机器可读介质”应当被认为包括但不限于以固态存储器(例如，闪存)、光学介质、磁介质、其他非易失性存储器(例如，可擦除可编程只读存储器(eprom))或其任何合适的组合的形式的一个或更多个数据储存库。术语“机器可读介质”具体地排除非暂态信号本身。
112.i/o部件718包括各种部件来接收输入、提供输出、产生输出、传送信息、交换信息、捕获测量结果等。通常，应当认识到，i/o部件718可以包括图7中未示出的许多其他部件。根据功能对i/o部件718进行分组仅用于简化以下讨论，并且该分组决不是限制性的。在各种示例实施方式中，i/o部件718可以包括输出部件726和输入部件728。输出部件726包括视觉部件(例如，诸如等离子体显示面板(pdp)、发光二极管(led)显示器、液晶显示器(lcd)、投影仪或阴极射线管(crt)的显示器)、声学部件(例如，扬声器)、触觉部件(例如，振动马达)、其他信号发生器等。输入部件728包括字母数字输入部件(例如，键盘、被配置成接收字母数字输入的触摸屏、光电键盘或其他字母数字输入部件)、基于点的输入部件(例如，鼠标、触摸板、轨迹球、操纵杆、运动传感器或其他定点仪器)、触感输入部件(例如，物理按钮、提供触摸或触摸姿势的位置和力的触摸屏或其他触感输入部件)、音频输入部件(例如，麦克风)等。
113.在一些其他示例实施方式中，i/o部件718包括生物计量部件730、运动部件734、环境部件736或定位部件738，以及各种的其他部件。例如，生物计量部件730包括用于检测表达(例如，手表达、面部表达、声音表达、身体姿势或眼睛跟踪)、测量生物信号(例如，血压、心率、体温、出汗或脑电波)、识别人(例如，语音识别、视网膜识别、面部识别、指纹识别或基于脑电图的识别)等的部件。运动部件734包括加速度传感器部件(例如，加速计)、重力传感器部件、旋转传感器部件(例如，陀螺仪)等。环境部件736包括例如照明传感器部件(例如，光度计)、温度传感器部件(例如，检测周围温度的一个或多个温度计)、湿度传感器部件、压力传感器部件(例如，气压计)、声学传感器部件(例如，检测背景噪声的一个或更多个麦克风)、接近传感器部件(例如，检测附近对象的红外传感器)、气体传感器部件(例如，机器嗅觉检测传感器、为了安全而检测危险气体的浓度或者测量大气中的污染物的气体检测传感器)、或者可以提供与周围物理环境对应的指示、测量或信号的其他部件。定位部件738包括位置传感器部件(例如，gps接收器部件)、海拔传感器部件(例如，检测可以得到海拔的气压的高度计或气压计)、取向传感器部件(例如，磁力计)等。
114.通信可以使用各种技术来实现。i/o部件718可以包括通信部件740，该通信部件740可操作成分别经由耦接724和耦接722将机器700耦接至网络732或设备720。例如，通信
部件740包括网络接口部件或与网络732接口的另一合适的设备。在另外的示例中，通信部件740包括有线通信部件、无线通信部件、蜂窝通信部件、近场通信(nfc)部件、蓝牙部件(例如，蓝牙低能耗)、wi-fi部件、和用于经由其他形式提供通信的其他通信部件。设备720可以是另一机器700或各种外围设备中的任何外围设备(例如，经由usb耦接的外围设备)。
115.此外，在一些实施方式中，通信部件740检测标识符或包括可操作以检测标识符的部件。例如，通信部件740包括射频识别(rfid)标签读取器部件、nfc智能标签检测部件、光学读取器部件(例如，用于检测一维条形码例如通用产品代码(upc)条形码、多维条形码例如快速响应(qr)码、aztec码、数据矩阵、数据标志符号(dataglyph)、最大编码(maxicode)、pdf417、超代码(ultra code)、2d的统一商业代码缩减空间符号体系(ucc rss)条形码以及其他光学代码的光学传感器)、声学检测部件(例如，用于识别标记的音频信号的麦克风)或其任何合适的组合。另外，可以经由通信部件740得到各种信息，例如经由因特网协议(ip)地理位置的定位、经由wi-fi信号三角测量的定位、经由检测可以指示特定位置的蓝牙或nfc信标信号的定位等。
116.在各种示例实施方式中，网络732的一个或更多个部分可以是自组织网络、内联网、外联网、vpn、lan、wlan、wan、wwan、man、因特网、因特网的一部分、pstn的一部分、普通老式电话服务(pots)网络、蜂窝电话网络、无线网络、wi-fi网络、另一类型的网络、或者两种或更多种这样的网络的组合。例如，网络732或网络732的一部分可以包括无线或蜂窝网络，并且耦接724可以是码分多址(cdma)连接、全球移动通信系统(gsm)连接或者另一类型的蜂窝或无线耦接。在该示例中，耦接722可以实现各种类型的数据传输技术中的任何一种，例如单载波无线电传输技术(1xrtt)、演进数据优化(evdo)技术、通用分组无线服务(gprs)技术、增强数据速率gsm演进(edge)技术、包括3g的第三代合作伙伴计划(3gpp)、第四代无线(4g)网络、通用移动电信系统(umts)、高速分组接入(hspa)、全球微波接入互操作性(wimax)、长期演进(lte)标准、由各种标准制定组织定义的其他标准、其他远程协议或其他数据传输技术。
117.在示例实施方式中，经由网络接口设备(例如，通信部件740中包括的网络接口部件)使用传输介质并且利用多个公知的传输协议中的任何一个(例如，超文本传输协议(http))来通过网络732发送或接收指令710。类似地，在其他示例实施方式中，经由耦接722(例如，对等耦接)使用传输介质向设备720发送或接收指令710。术语“传输介质”应当被视为包括能够存储、编码或承载用于由机器700执行的指令710的任何无形介质，并且包括数字或模拟通信信号或其他无形介质以有助于这样的软件的通信。
118.此外，机器可读介质是非暂态的(换言之，不具有任何暂态信号)，因为其不包含传播信号。然而，将机器可读介质标记为“非暂态”不应当被解释为意味着介质不能移动——介质应当被认为是能够从一个物理位置运输到另一物理位置。另外，由于机器可读介质是有形的，因此介质可以被认为是机器可读设备。
119.在整个说明书中，多个实例可以实现作为单个实例描述的部件、操作或结构。尽管一个或更多个方法的各个操作被示出和描述为单独的操作，但是各个操作中的一个或更多个可以同时执行并且不要求以示出的顺序执行操作。在示例配置中作为单独的部件呈现的结构和功能可以被实现为组合的结构或部件。类似地，作为单个部件呈现的结构和功能可以被实现为单独的部件。这些和其他变型、修改、添加和改进落入本文的主题的范围内。
120.尽管已经参照具体示例实施方式描述了本发明主题的概述，但是在不脱离本公开内容的实施方式的较宽范围的情况下，可以对这些实施方式进行各种修改和改变。
121.本文中示出的实施方式被足够详细地描述，使得本领域技术人员能够实践所公开的教导。可以使用并且从中得到其他实施方式，使得可以在不脱离本公开内容的范围的情况下进行结构和逻辑替换和改变。因此，具体实施方式不以限制性意义理解，并且各种实施方式的范围仅通过所附权利要求连同这样的权利要求所具有的等同物的全部范围来限定。
122.如本文中所使用的，术语“或”可以被解释为包括性或排他性意义。此外，可以针对在本文中描述为单个实例的资源、操作或结构提供多个实例。另外，各种资源、操作、模块、引擎和数据存储之间的边界在某种程度上是任意的，并且特定操作在特定说明性配置的背景下示出。功能的其他分配被预见并且可以落入本公开内容的各种实施方式的范围内。通常，在示例配置中作为单独的资源呈现的结构和功能可以实现为组合的结构或资源。类似地，作为单个资源呈现的结构和功能可以被实现为多个单独的资源。这些和其他变型、修改、添加和改进落入如由所附权利要求表示的本公开内容的实施方式的范围内。因此，说明书和附图应当被认为是说明性的而不是限制性意义的。