CN104471561A - 用于确定情境-认知相似度的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种用于确定在应用之间的情境-认知相似度的方法和装置。相似度平台处理与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志以确定一个或者多个情境意图。该相似度平台还确定在一个或者多个设备执行的一个或者多个应用关于该一个或者多个情境意图的一个或者多个分布。该相似度平台还至少部分基于一个或者多个应用分布来确定在两个或者多个应用之间的情境-认知相似度。

Description

用于确定情境-认知相似度的方法和装置
背景技术
(例如无线、蜂窝等的)服务提供商和设备制造商不断地受到例如通过提供有吸引力的网络服务而向消费者递送价值和便利的挑战。一个感兴趣的领域是向消费者提供例如关于应用和应用类别的推荐。因而，服务提供商和设备制造商面临对于具体地关于不同情境改进推荐和使推荐与消费者更相关的显著技术挑战。例如消费者根据他们的情境环境可能具有不同偏好(例如应用偏好)。例如消费者可能在情境或者情境环境是雨夜时享受在移动设备上玩恐怖游戏。
发明内容
因此，需要一种用于确定在应用之间的情境-认知相似度的方式。
根据一个实施例，一种方法包括处理与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志以确定一个或者多个情境意图。该方法还包括确定在一个或者多个设备执行的一个或者多个应用关于一个或者多个情境意图的一个或者多个分布。该方法还包括至少部分基于一个或者多个应用分布来确定在两个或者多个应用之间的情境-认知相似度。
根据另一实施例，一种装置包括至少一个处理器和至少一个存储器，该至少一个存储器包括用于一个或者多个计算机程序的计算机程序代码，该至少一个存储器和该计算机程序代码被配置为与至少一个处理器一起至少部分使该装置处理与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志以确定一个或者多个情境意图。还使该装置确定在一个或者多个设备执行的一个或者多个应用关于一个或者多个情境意图的一个或者多个分布。还使该装置至少部分基于一个或者多个应用分布来确定在两个或者多个应用之间的情境-认知相似度。
根据另一实施例，一种计算机可读存储介质承载一个或者多个指令的一个或者多个序列，该一个或者多个指令的一个或者多个序列在由一个或者多个处理器执行时至少部分使装置处理与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志以确定一个或者多个情境意图。还使该装置确定在一个或者多个设备执行的一个或者多个应用关于一个或者多个情境意图的一个或者多个分布。还使该装置至少部分基于一个或者多个应用分布来确定在两个或者多个应用之间的情境-认知相似度。
根据另一实施例，一种装置包括用于处理与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志以确定一个或者多个情境意图的装置。该装置还包括用于确定在一个或者多个设备执行的一个或者多个应用关于一个或者多个情境意图的一个或者多个分布的装置。该装置还包括用于至少部分基于一个或者多个应用分布来确定在两个或者多个应用之间的情境-认知相似度的装置。
此外，对于本发明的各种示例实施例，以下各项适用：一种方法包括促进对(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号的处理和/或处理(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号，该(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号至少部分基于在本申请中公开为与本发明的任何实施例相关的方法(或者过程)中的任何一种方法(或者过程)或者任何方法(或者过程)的组合(或者至少部分从该任何一种方法(或者过程)或者任何方法(或者过程)的组合而获得)。
对于本发明的各种示例实施例，以下各项也可适用：一种方法包括促进对至少一个界面的访问，该至少一个界面被配置为允许访问至少一个服务，该至少一个服务被配置为执行在本申请中公开的网络或者服务提供商方法(或者过程)中的任何一种网络或者服务提供商方法(或者过程)或者任何网络或者服务提供商方法(或者过程)的组合。
对于本发明的各种示例实施例，以下各项也可适用：一种方法包括促进创建和/或促进修改(1)至少一个设备用户界面元素和/或(2)至少一个设备用户界面功能，该(1)至少一个设备用户界面元素和/或(2)至少一个设备用户界面功能至少部分基于以下各项：在本申请中公开为与本发明的任何实施例相关的方法或者过程中的一种方法或者过程或者任何方法或者过程的组合所产生的数据和/或信息；和/或在本申请中公开为与本发明的任何实施例相关的方法(或者过程)中的一种方法(或者过程)或者任何方法(或者过程)的组合所产生的至少一个信号。
对于本发明的各种示例实施例，以下各项也可适用：一种方法包括创建和/或修改(1)至少一个设备用户界面元素和/或(2)至少一个设备用户界面功能，该(1)至少一个设备用户界面元素和/或(2)至少一个设备用户界面功能至少部分基于以下各项：在本申请中公开为与本发明的任何实施例相关的方法(或者过程)中的一种方法(或者过程)或者任何方法(或者过程)的组合所产生的数据和/或信息；和/或在本申请中公开为与本发明的任何实施例相关的方法(或者过程)中的一种方法(或者过程)或者任何方法(或者过程)的组合所产生的至少一个信号。
在各种示例实施例中，该方法(或者过程)可以在服务提供商侧或者在移动设备侧或者以在两侧执行动作的在服务提供商与移动设备之间的任何共享方式来实现。
对于各种示例实施例，以下各项适用：一种装置，包括用于执行根据原始提交的权利要求1-20和36-38中的任一权利要求的方法的装置。
本发明的更多其它方面、特征和优点仅通过举例说明多个具体实施例和实现方式从以下具体描述中容易清楚，这些具体实施例和实现方式包括设想的用于实现本发明的最佳模式。本发明也能够有其它和不同实施例并且可以在各种明显方面修改它的若干细节而都未脱离本发明的精神和范围。因而，附图和说明书在性质上将被视为示例而非限制。
附图说明
本发明的实施例在附图的各图中通过示例而非通过限制来图示，其中：
图1是根据一个实施例的能够确定在应用之间的情境-认知相似度的系统的图；
图2是根据一个实施例的相似度平台的部件的图；
图3是根据一个实施例的用于确定在应用之间的情境-认知相似度的过程的流程图；
图4是根据一个实施例的用于至少部分基于情境-认知相似度确定来提供推荐的过程的流程图；
图5是根据一个实施例的用于基于情境-认知和情境-认知相似度确定在应用之间的总相似度的过程的流程图；
图6是图示根据一个实施例的图3-5的过程的图；
图7是根据一个实施例的在图3-5的过程中利用的用户界面的图；
图8是可以用来实施本发明的实施例的硬件的图；
图9是可以用来实施本发明的实施例的芯片组的图；以及
图10是可以用来实施本发明的实施例的移动终端(例如手机)的图。
具体实施方式
公开一种用于确定在应用之间的情境-认知相似度的方法、装置和计算机程序的示例。在以下描述中，出于说明的目的，阐述许多具体细节以便提供对本发明的实施例的透彻理解。然而本领域技术人员清楚，无需这些具体细节或者用等效布置也可实现本发明的实施例。在其它实例中，以框图形式示出公知结构和设备以免不必要地混淆本发明的实施例。
图1是根据一个实施例的能够确定在应用之间的情境-认知相似度的系统的图。如以上讨论的，当前推荐服务依赖于确定在推荐应用之间的内容相似度。这样的服务基于内容相似度确定。然而，内容相似度确定不识别基于不同情境的关于用户和应用的偏好和/或行为的改变。例如动作游戏可以当给定在家中放松或者娱乐的情境时与音乐相似。正在家中享受娱乐的用户可以恰如听音乐一样容易地玩动作游戏。然而，在给定移动场景的情境、比如驾车时，动作游戏不再与音乐相似。在移动场景、比如驾车中，用户的注意力必须主要聚焦于驾车。因此，用户不能将她的注意力聚焦于动作游戏。然而，由于听音乐可以是背景活动(例如不是主要活动)，所以用户在驾车时仍然可以听音乐。因此，以上示例举例说明尽管内容不变然而用户的偏好如何可以基于不同情境而改变。
为了解决这一问题，图1的系统100引入用于确定在应用之间的情境-认知相似度的能力。例如对于推荐系统或者嵌入式广告系统，如果用户经常在家里在假日晚上的情境期间玩游戏愤怒的小鸟，则系统100提供用于确定用户在给定相似情境时也将希望玩什么其它应用的能力并且向系统提供该信息。系统100关于在家里在假日晚上这一给定情境来测量在其它应用与愤怒的小鸟应用之间的相似度。系统100对于不同情境考虑在两个应用之间的不同相似度。例如动作游戏应用和音乐二者在给定在家里放松或者娱乐的情境时与视频相似。然而，对于移动场景这一给定情境，动作游戏的应用可能与视频不相似，因为在移动时玩动作游戏可能太难进行。然而，在移动时听音乐和/或观看视频可以是有可能的。因此，系统100提供用于对于给定情境确定在应用之间的情境-认知相似度的能力并且相应地向推荐系统提供该相似度和/或提供推荐。
系统100引入用于挖掘与用户设备关联的情境日志的能力以确定与各种情境和使用关于该情境的应用关联的潜在情境意图。基于这一分析，系统允许确定应用和情境关于潜在情境意图的概率分布以关于各种情境意图和情境确定关于应用的用户偏好。基于这些分布，系统100提供用于确定在给定指定的情境时在两个或者多个应用之间的基于情境的相似度的能力，以便允许对应用的情境-认知推荐。
确定在应用之间的情境-认知相似度源于如下认识：不同应用由于不同的情境驱动意图而具有不同情境-认知使用偏好。例如用户可以在可以指示娱乐或者消磨时间的情境期间在他们的UE 101上玩游戏。因此，不同应用在不同情境意图中将具有不同出现概率。不同情境在不同情境意图中将相似地具有不同出现概率。认识在情境意图之下的应用和情境这两个分布，系统100允许生成可以对于具体情境估计在两个不同应用之间的相似度的概率模型。另外，这一相似度的估计可以独立于两个不同应用的内容。然而，在一个实施例中，对在两个应用之间的相似度的估计可以与对两个应用的内容相似度的估计组合以进一步确定在两个应用之间的总相似度。
如图1中所示，系统100包括用户设备(UE)101，该UE具有经由通信网络105的与相似度平台103的连通。然而，在一个实施例中，在系统100内可以有多个UE 101。举例而言，系统100的通信网络105包括一个或者多个网络、比如数据网络、无线网络、电话网络或者其任何组合。设想数据网络可以是任何局域网(LAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)、公用数据网(例如因特网)、近程无线网络或者任何其它适当分组交换网络、比如商业上拥有的专有分组交换网络例如专有线缆或者光纤网络等或者其任何组合。此外，无线网络可以例如是蜂窝网络并且可以运用包括增强型数据速率全球演进(EDGE)、通用分组无线业务(GPRS)、全球移动通信系统(GSM)、网际协议多媒体子系统(IMS)、通用移动电信系统(UMTS)等的各种技术以及任何其它适当无线媒介、例如微波接入全球互通(WiMAX)、长期演进(LTE)网络、码分多址(CDMA)、宽带码分多址(WCDMA)、无线保真(WiFi)、无线LAN(WLAN)、近场通信(NFC)、网际协议(IP)数据播送、数字无线电/电视广播、卫星、移动自组网络(MANET)等或者其任何组合。
UE 101可以是任何类型的移动终端、固定终端或者便携终端，该终端包括移动手机、站、单元、设备、移动通信设备、多媒体计算机、多媒体写字板、因特网节点、通信器、桌面型计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本计算机、平板计算机、个人通信系统(PCS)设备、个人导航设备、个人数字助理(PDA)、音频/视频播放器、数字相机/可携式摄像机、定位设备、电视接收器、无线广播接收器、电子书设备、游戏设备或者其任何组合、包括这些设备的附件和外设或者其任何组合。还设想UE 101可以支持与用户的任何类型的接口(比如“可穿戴”电路等)。
UE 101可以包括可以在UE 101执行功能和/或过程的一个或者多个应用111a-111n(统称为应用111)。该应用111可以是任何类型的应用、包括游戏应用、多媒体(例如音频、视频等)演示应用、信息演示应用、社交联网应用、导航应用、日历应用、推荐应用、因特网浏览应用、零售应用、广告应用等。在一个实施例中，一个或者多个应用可以被组合成单个应用或者单个应用可以包括多个应用的功能。例如导航应用可以与广告应用组合，使得在用户正在接收导航信息时，广告应用可以提供一个或者多个广告。
在UE 101执行的一个或者多个应用111可以确定与UE 101和/或UE 101的用户关联的情境信息。举例而言，一个或者多个应用111可以通过全球定位系统(例如GPS)确定UE 101的位置。在这样的示例中，一个或者多个应用111可以和与UE 101关联的一个或者多个传感器115a-115n(统称为传感器115)进行对接。传感器115a可以与GPS进行对接以确定UE 101的定位并且向一个或者多个应用111传递信息。另举一例，一个或者多个应用111可以和与UE 101关联的其它传感器115、比如一个或者多个环境光传感器进行对接。一个或者多个应用111可以使用来自该环境光传感器的信息。另举一例，一个或者多个应用111可以确定与UE 101和/或UE 101的用户关联的情境信息而不与传感器进行对接。一个或者多个应用可以例如包括日历信息、比如可以构成情境信息的约会。一个或者多个应用可以包括例如娱乐信息、比如用户听什么类型的音乐、用户看什么视频和对应时间。这一信息也可以构成情境信息。
UE 101可以与可以包括一个或者多个情境日志的情境数据库117a关联或者包括该情境数据库。该情境日志可以由确定关于UE101和/或UE 101的用户的情境信息的应用111来生成。例如一个或者多个应用111可以在情境数据库117a中存储的情境日志内存储以上讨论的情境信息、比如位置信息、环境光信息、媒体信息等。在一个实施例中，传感器115可以被配置为在情境数据库117a内的一个或者多个情境日志中存储它们检测到的情境信息。另外，在一个实施例中，应用111a中的一个应用可以具有与其它应用111和/或传感器115进行对接的功能以便确定与UE 101和/或UE 101的用户关联的情境信息并且将该情境信息存储在情境数据库117a中的一个或者多个情境日志中。在一个实施例中，相似度平台103包括情境数据库117b。一个或者多个应用111和/或一个或者多个传感器115可以被配置为在与相似度平台103关联的情境数据库117b内存储的一个或者多个情境日志存储在UE 101收集的情境信息。在系统内存在多个UE 101时，情境日志可以与具体UE 101关联。因而，在相似度平台103处理情境信息时，相似度平台103可以从情境数据库117b取回情境信息而不是例如与在UE 101的情境数据库117a进行对接。
系统100还包括服务平台107。该服务平台107包括可以向系统100提供任何类型的服务的一个或者多个服务109a-109n(统称为服务109)。举例而言，服务109可以包括社交联网服务、内容(例如音频、视频、图像等)供应服务、导航服务、应用服务、存储服务、情境信息确定服务、基于位置的服务、基于信息(例如天气、新闻等)的服务等。该情境信息确定服务可以确定与UE 101关联的情境信息以补充或者辅助应用111和/或传感器115来确定与UE 101和/或UE 101的用户关联的情境信息。
系统100还包括可以向UE 101和/或服务109提供内容的一个或者多个内容提供商113a-113n(统称为内容提供商113)。所提供的内容可以是任何类型的内容、比如应用、音频内容(例如音乐、铃声等)、视频内容(例如电影、商业广告、电视节目等)、图像内容(例如相片、艺术作品、剪辑艺术等)以及诸如此类。在一个实施例中，内容提供商113可以提供情境信息，该情境信息可以补充由应用111、传感器115或者其组合中的一项或者多项确定的情境信息。举例而言，内容提供商113可以提供可以处理与UE 101关联的情境信息的或者辅助与UE 101关联的情境信息的处理的情景信息、比如天气信息、新闻信息等。在一个实施例中，内容提供商113还可以存储与UE 101和/或服务109关联的信息和/或内容。在一个实施例中，内容提供商113可以赋予数据的中央贮存库并且赋予与数据一致、标准的接口、比如用于应用、广告、音乐、视频、图像等的贮存库。
相似度平台103在关于不同情境确定在应用之间的情境-认知相似度时执行过程和功能。该相似度平台103提供用于通过挖掘一个或者多个用户的情境日志来测量情境-认知应用相似度的框架。如以上讨论的那样，该情境日志由情境记录构成。该情境记录由时间戳构成，这些时间戳与在时间戳的时间确定的情境信息关联。该情境记录可以按照与情境特征及其对应值关联的应用使用信息的形式包括情境信息。举例而言，该情境特征可以包括该星期几、当天时间和UE 101的位置。用于这些特征的值可以例如分别包括周一上午8点和华盛顿DC。该应用使用信息可以例如包括什么应用正在时间戳的时间运行或者正在时间戳的时间运行的应用的种类。例如，如果用户周一上午8点正在华盛顿DC玩儿动作游戏，则与情境记录关联的活动记录可以是玩儿动作游戏。在一个实施例中，情境日志可以包括原子情境特征组。举例而言，情境日志可以包括如下情境特征值对——星期几：星期一以及位置：在家。
在挖掘情境记录时，相似度平台103通过按应用类别而将情境记录进行重新组织来确定与应用关联的情境-认知使用偏好。应用类别与情境记录和在情境记录内的情境特征的关系将各种应用与该应用被执行期间的情境关联。举例而言，与应用、比如游戏关联的情境记录被一起分组，而与应用、比如因特网浏览关联的情境记录被一起分组。与应用的分组关联的情境记录构成与各种分组关联的情境-认知使用偏好。与情境记录关联的各种情境特征指示用户使用各种应用的情境。
基于这些情境-认知使用偏好，相似度平台103挖掘对应用的使用的潜在情境意图以确定用户在执行各种应用时的各种意图。例如某些情境特征可以指示在移动时、比如在步行、乘坐公共汽车、乘坐火车和/或乘坐飞机期间放松的情境意图，其中虽然用户正在移动，但是用户的主要注意力可以被引向应用。其它情境特征可以指示在家里放松、比如在作为用户的家里而指明的位置使用移动设备时看电影、听音乐、读书等的情境意图。另外，其它情境特征可以指示在家里与工作之间上下班的情境意图，比如其中用户在当天的某个时间期间正在移动。该情境意图可以是从情境记录推导的任何类型的意图，该情境记录示出从情境-认知使用偏好中推导的在情境与应用使用之间的模式。该相似度平台103可以使用对情境-认知使用偏好的任何类型的分析、比如通过矩阵分解、张量分解、主题模型等确定该情境意图。
在确定潜在情境意图时，相似度平台103将各种应用和确定的情境映射到不同潜在情境意图。每个应用和情境可以由确定的情境意图的分布来代表。该分布可以被描述为P(i|a)和P(c|i)，其中a是应用，c是给定情境，并且i是给定潜在情境意图。这两个分布P(i|a)和P(c|i)可以在训练过程中比如例如确定应用在与具体潜在情境意图有关的情境记录和/或情境特征关联的情境日志中出现的次数过程中被确定。基于该分布，情境和应用与潜在情境意图关联的概率P(i|a)可以根据下式来确定：
P(i|c，a)＝P(a)P(i|a)P(c|i/P(c，a)
＝P(i|a)P(c|i)/ΣIP(i|a)P(c|i)
其中P(i|a)和P(c|i)从以上描述的训练过程获得。
基于以上对用于情境和应用的概率的确定，相似度平台103可以对于给定情境确定在两个应用之间的情境-认知相似度。为了确定在两个应用之间的情境-认知相似度，相似度平台103可以利用欧几里得距离、余弦距离、KL散度等。举例而言，情境-认知相似度可以根据下式确定：
P(ik|c，a1)||P(ik|c，a2)
其中c是给定情境，ik是情境意图，并且a1和a2是正被比较的两个应用。这提供可以用来确定在各种应用之间的相似度的训练的情境-认知模型。
基于对于给定情境在两个应用之间的情境-认知相似度，相似度平台103可以基于用户的当前情境并且基于用户先前已经例如通过在情境内执行一个或者多个应用来与情境关联的应用而确定一个或者多个应用以向用户推荐。因而，相似度平台103可以确定在应用之间的适应用户的可变情境的相似度以向用户提供情境-认知推荐。该相似度平台103可以通过确定应用在组内和在组间的按对应用相似度确定在组内和在组间的相似度来相似地推荐应用组。一旦在两个应用之间确定情境-认知相似度(或者距离)，则该距离可以被用来确定用于高维空间的任何两点之间的所有种类的距离。另外，与情境和应用关联的潜在情境意图还可以被利用于其它推荐服务以获得情境-认知相似度和推荐、比如提供情境-认知嵌入式广告。
在一个实施例中，除了确定在两个或者多个应用之间的情境-认知相似度之外，相似度平台103也可以确定在两个或者多个应用之间的内容-认知相似度。该内容-认知相似度可以基于与两个或者多个应用关联的内容。因此，例如基于动作的游戏的应用可以与另一基于动作的游戏为内容相似。该相似度平台103可以通过基于文本取回的现有方式、比如通过使用语言模型、皮尔森相关性等来确定在两个或者多个应用之间的内容-认知相似度。在一个实施例中，相似度平台103可以与内容数据库119关联或者包括内容数据库119。该内容数据库119可以包括关于可以在UE 101执行的各种应用111的并且可以基于其来确定内容-认知相似度的信息和/或描述。在一个实施例中，一个或者多个服务109和/或一个或者多个内容提供商113可以提供关于应用111的内容信息。举例而言，提供应用的服务109a可以向相似度平台103提供关于应用的内容信息，从而相似度平台103可以确定在该应用与其它应用之间的内容-认知相似度。
在确定在两个或者多个应用之间的内容-认知相似度之后，相似度平台103可以组合两个或者多个应用的情境-认知相似度和内容-认知相似度(例如内容相似度)以生成在两个或者多个应用之间的总相似度。在一个实施例中，该相似度平台103可以确定与情境-认知相似度和内容-认知相似度关联的加权因子以影响哪个相似度被给予更多加权。这样的加权因子可以例如基于该用户和/或与该用户关联的UE 101的当前情境、与应用关联的当前情境或者其组合。因而，可以根据下式来确定总相似度：
总相似度＝[P(ik|c，a1)||P(ik|c，a2)]W1内容相似度(a1，a2)W2
其中W1和W2分别代表与情境-认知相似度和内容-认知相似度关联的加权因子。
举例而言，UE 101、相似度平台103、服务平台107和内容提供商113使用公知、新的或者仍然正在发展的协议来相互通信以及与通信网络的其它部件通信。在本文中，协议包括定义通信网络105内的网络节点如何基于通过通信链路发送的信息相互交互的规则集。协议在每个节点内的不同操作层有效，这些操作层从生成和接收各种类型的物理信号到选择用于传送那些信号的链路到那些信号指示的信息的格式、到标识在计算机系统上执行的哪个软件应用发送或者接收信息。用于通过网络交换信息的在概念上不同的协议层被描述在开放系统互连(OSI)参考模型中。
在网络节点之间的通信通常通过交换离散数据包来实现。每个数据包通常包括(1)与特定协议关联的首部信息和(2)净荷信息，该净荷信息跟随首部信息并且包含可以与该特定协议独立处理的信息。在一些协议中，数据包包括(3)尾部信息，该尾部信息跟随净荷并且指示净荷信息的结束。该首部包括信息、比如数据包的源、它的目的地、净荷的长度和协议使用的其它性质。在用于特定协议的净荷中的数据经常包括用于与OSI参考模型的不同更高层关联的不同协议的首部和净荷。用于特定协议的首部通常指示用于在它的净荷中包含的下一协议的类型。更高层协议被认为封装于更低层协议中。在穿越多个异构网络、比如因特网的数据包中包括的首部通常包括比如OSI参考模型定义的物理(第1层)首部、数据链路(第2层)首部、网络间(第3层)首部和传送(第4层)首部以及各种应用层(第5层、第6层和第7层)首部。
图2是根据一个实施例的相似度平台103的部件的图。举例而言，该相似度平台103包括用于确定在应用之间的情境-认知相似度的一个或者多个部件。设想这些部件的功能可以被组合在一个或者多个部件中或者由等效功能的其它部件来执行。例如这些部件的功能可以由服务平台107上的一个或者多个服务109和/或由在UE 101上执行的一个或者多个应用111来执行。在这一实施例中，该相似度平台103包括情境模块201、情境意图模块203、相似度模块205和推荐模块207。
情境模块201根据在UE 101的情境数据库117a或者情境数据库117b内的情境日志确定情境信息。该情境模块201从UE 101收集情境信息用于处理以例如确定情境特征、情境特征的情境值和应用使用信息。在一个实施例中，如以上讨论的那样，在UE 101上的应用111a可以与相似度平台103进行对接以向该相似度平台103递送可以在情境数据库117b内存储的、与UE 101关联的情境信息。在这样的实施例中，应用111a与情境模块201进行对接以向相似度平台103递送情境信息以便处理。在一个实施例中，情境模块201可以与在UE 101的一个或者多个应用111直接对接，该一个或者多个应用确定UE 101和/或UE 101的用户的情境信息以收集情境信息。另外，在一个实施例中，情境模块201可以与在UE 101的情境数据库117a直接对接以从在情境数据库117内的情境日志收集情境信息以处理和/或存储在情境数据库117b内。如以上讨论的那样，该情境信息可以例如包括与星期几、几月份、时间戳、位置信息、环境光信息、加速度信息、应用使用信息或者关于UE 101和/或UE 101的用户的任何其它类型的情境信息关联的情境记录。在一个实施例中，该情境信息可以包括与用户偏好和/或用户行为有关的信息。然而，该用户行为也可以基于处理可以不直接地包括行为信息的情境信息来确定。
情境意图模块203执行由情境模块201收集的情境信息的处理和/或促进由情境模块201收集的情境信息的处理，以用于根据情境日志确定与应用和/或情境关联的情境意图。该情境意图模块203通过根据应用类别重新组织获取的情境记录来确定与在UE 101执行的应用111关联的情境-认知使用偏好。举例而言，与游戏应用关联的情境记录被一起分组，与因特网浏览应用关联的情境记录被一起分组，与杂志或者读书应用关联的情境记录被一起分组等。因而，这些分组构成情境-认知使用偏好，因为对该应用的使用基于情境特征和情境记录来分组。即应用类别与情境记录和在情境记录内的情境特征的关系将各种应用与该应用通常被执行的情境关联。
情境意图模块203还根据应用的情境-认知使用偏好确定潜在情境意图以确定用户在执行各种应用时的各种潜在意图。如以上讨论的那样，某些情境特征可以指示在移动时放松、在家里放松、在办公室工作、在家里与办公室之间上下班的情境意图。然而，潜在情境意图可以是从情境记录推导的任何类型的意图，该类型的意图示出在情境与应用之间的模式，其中如从情境-认知使用偏好来推导的使用该应用。该情境意图模块203例如通过对情境-认知使用偏好的矩阵分解、张量分解、主题模型等推导潜在情境意图。
在确定潜在情境意图时，情境意图模块203在不同潜在情境意图上分布从情境日志推导的应用和情境。该情境意图模块203可以根据P(i|a)和P(c|i)来确定分布，其中a是应用，c是给定情境，并且i是给定潜在情境意图。这两个分布P(i|a)和P(c|i)可以基于一个或者多个训练过程来确定。根据该分布，情境和应用与潜在情境意图关联的概率可以基于P(i|a)P(c|i)/ΣIP(i|a)P(c|i，)来确定。
相似度模块205确定对于给定情境在两个或者多个应用之间的情境-认知相似度和基于两个或者多个应用的内容在它们之间的内容-认知相似度。关于情境-认知相似度，相似度模块205通过利用欧几里得距离、余弦距离、KL散度等确定对于给定情境在两个应用之间的情境-认知相似度。如以上讨论的那样，相似度平台103通过相似度模块205例如基于P(ik|c，a1)||P(ik|c，a2)来确定情境-认知相似度，其中c是给定情境，ik是情境意图，并且a1和a2是正被比较的两个应用。根据以下相似度确定，相似度模块205提供用于对于给定情境确定在两个或者多个应用之间的情境-认知相似度的训练模型。
相似度模块205也可以确定在两个或者多个应用之间的基于应用的内容的内容-认知相似度。该相似度模块205可以通过基于文本取回的现有方式、比如通过使用语言模型、皮尔森相关性等来确定在两个或者多个应用之间的内容-认知相似度。该相似度模块205可以从内容数据库119取回关于应用内容的信息。
在确定用于两个或者多个应用的情境-认知相似度和内容-认知相似度时，相似度模块205可以组合两个相似度以生成总相似度。在一个实施例中，该相似度模块205可以确定与两个相似度关联的加权因子以在确定总相似度时对相似度进行不同地加权。这样的加权因子可以例如基于用户和/或与用户关联的UE 101的当前情境、与应用关联的当前内容或者其组合。基于对情境-认知相似度计算的以上讨论，总相似度可以根据下式确定：
总相似度＝[P(ik|c，a1)||P(ik|c，a2)]W1*内容相似度(a1，a2)W2
其中W1和W2分别代表与情境-认知相似度和内容-认知相似度关联的加权因子。
基于对于给定情境在两个应用之间的情境-认知相似度、具有或者不具有内容-认知相似度，推荐模块207可以基于与用户关联的UE101和/或与用户关联的当前情境确定一个或者多个应用以例如向用户推荐。因而，基于由相似度模块205执行的相似度计算，推荐模块207可以根据在应用之间的情境-认知相似度来推荐一个或者多个应用。因此，虽然两个或者多个应用可以基于应用的内容而相似，但是推荐模块207也可以考虑用户当前关联的情境并且提供关于该情境的推荐，因为该情境涉及两个应用。推荐模块207还可以利用一个或者多个潜在情境意图用于其它服务、比如向其它推荐服务提供潜在情境意图以基于情境-认知相似度来提供推荐。
图3是根据一个实施例的用于确定在应用之间的情境-认知相似度的过程的流程图。在一个实施例中，相似度平台103执行过程300并且被实施在例如图8中所示包括处理器和存储器的芯片组中。在步骤301中，相似度平台103处理与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志和/或促进与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志的处理以确定在与情境关联的一个或者多个设备执行的一个或者多个情境和一个或者多个应用。该相似度平台103可以通过确定在情境日志内的哪些情境记录与应用关联来处理情境日志。与执行一个或者多个应用不关联的情境记录可以被忽略。该相似度平台103还确定与执行应用关联的情境记录关联的时间(比如例如时间戳)。
在步骤303中，相似度平台103处理收集的内容信息和/或促进收集的内容信息的处理以确定关于一个或者多个应用的一个或者多个情境-认知使用偏好。该相似度平台103将与应用类型/类别(例如游戏、教育等)关联的包括情境特征和情境特征的值的情境记录一起关联或者分组以确定用于应用类型/类别的情境-认知使用偏好。用于应用类型/类别的情境记录的分组描述与应用的执行通常关联的情境。因此，情境分组可以定义情境-认知使用偏好。
在步骤305中，相似度平台103处理一个或者多个情境-认知使用偏好和/或促进一个或者多个情境-认知使用偏好的处理以确定一个或者多个情境意图。一个或者多个情境意图可以是用户的潜在意图，其如图所示通过用户在情境记录定义的指定的情境期间执行应用来描述用户的意图。举例而言，用户可以在假日晚上在家里的情境期间在UE 101上反复地玩游戏。基于这一情境和应用使用，相似度平台103可以确定在家里放松的情境意图。潜在情境意图定义如根据应用使用情境确定的用户意图。然后该潜在情境信息可以被建模并且被跨服务使用以用于基于情境意图向用户提供推荐。该推荐然后可以基于情境意图而不是纯粹地基于内容。
在步骤307中，相似度平台103确定在一个或者多个设备执行的一个或者多个应用关于一个或者多个情境意图的一个或者多个分布。该分布可以代表具体应用与具体情境意图关联的概率。不同应用将具有关于情境意图的不同分布。例如教育/参考应用将具有与例如在工作、在学校、学习等的情境意图关联的、比玩动作游戏、查看多媒体等的情境意图关联的更高的出现概率。然而动作游戏可以具有与在家里娱乐关联的、比教育/参考应用关联的更高出现概率。因而，分布将各种应用与各种情境意图比其它情境意图更多关联。在一个实施例中，在步骤309中，相似度平台103可以执行确定情境关于确定的情境意图的分布的相似分析。该相似度平台103可以确定情境与确定的情境意图关联的概率。
在步骤311中，相似度平台103至少部分基于一个或者多个应用分布来确定在两个或者多个应用之间的情境-认知相似度。在给定两个应用和情境时，相似度平台103在步骤311中可以通过估计对于两个应用而确定的两个分布之间的情境-认知距离以及对于情境而确定的分布来测量相似度。因此，如以上讨论的那样，情境-认知相似度可以例如通过利用欧几里得距离、余弦距离或者KL散度来确定。因此，相似度平台103可以确定两个应用对于给定情境在情境上相似的概率。基于情境-认知相似度确定，相似度平台103可以向其它设备提供一个或者多个推荐和利用该情境-认知相似度确定、比如广告推荐等。
图4是根据一个实施例的用于至少部分基于情境-认知相似度确定提供推荐的过程的流程图。在一个实施例中，相似度平台103执行过程400并且例如被实施在如图8中所示包括处理器和存储器的芯片组中。在步骤401中，相似度平台103确定与至少一个设备、至少一个设备的至少一个用户或者其组合关联的至少一个情境。该情境可以由情境模块201基于与UE 101和/或UE 101的用户关联的当前情境信息来确定。该情境信息可以例如指示当天时间、位置、加速度信息等。基于当前情境信息，相似度平台103可以确定与用户关联的当前情境意图。举例而言，如果情境信息指示用户当前在家里、未移动并且时间是在下午8点之后，则相似度平台103可以确定用户的情境意图是在家里娱乐。因此，情境信息可以指示用户当前正在家里享受某个形式的娱乐。
在步骤403中，相似度平台103可以至少部分引起至少部分基于情境-认知相似度而对于至少一个情境推荐至少一个应用。该推荐可以至少部分基于与确定的情境关联的两个应用之间的情境-认知相似度来确定。因此，对于给定情境的与高情境-认知相似度关联的应用对可以被推荐至用户。高情境-认知相似度可以是在某个门限以上的相似度。该门限可以例如基于对于给定情境意图、对于所有应用而确定的按对相似度来确定。因此，可以推荐对于在家里娱乐的情境意图的与高情境-认知相似度分数关联的应用、比如涉及享受多媒体内容(例如音频、视频、书籍等)的应用、涉及视频游戏的应用等。在一个实施例中，用户在确定情境信息时可能当前正在UE 101执行应用。在这样的实施例中，推荐还可以基于在UE 101执行的具体应用关于确定的情境意图而确定的情境-认知相似度。因此，如果用户在家里娱乐的情境意图期间正在玩游戏，则相似度平台103可以推荐在家里娱乐的情境意图中与游戏相似的一个或者多个应用。另外，如果该应用是动作游戏，则相似度平台103还可以关于该游戏基于动作内容而确定推荐。
图5是根据一个实施例的用于基于情境-认知相似度和内容-认知相似度确定在应用之间的总相似度的过程的流程图。在一个实施例中，相似度平台103执行过程500并且例如被实施在如图8中所示包括处理器和存储器的芯片组中。在步骤501中，相似度平台103处理与一个或者多个应用关联的内容信息和/或促进与一个或者多个应用关联的内容信息的处理以确定在两个或者多个应用之间的内容-认知相似度。如以上讨论的那样，与相似度平台103关联的可以是内容数据库119，该内容数据库包括与当前与UE 101关联的应用111关联的内容信息。该内容数据库119也可以包括关于可以向UE 101的用户推荐并且下载至UE 101的其它应用的内容信息。相似度平台103可以向内容数据库119查询以确定关于两个或者多个应用的内容信息并且执行关于内容信息的内容分析以确定在两个应用之间的内容-认知相似度。内容-认知相似度分析可以例如基于语言模型、皮尔森相关性等。在一个实施例中，过程500然后可以与确定一个或者多个加权因子关联地继续步骤503。然而，在一个实施例中，过程500可以直接地继续步骤505。
在步骤503中，相似度平台103确定与内容-认知相似度、情境-认知相似度或者其组合关联的一个或者多个加权因子。该一个或者多个加权因子可以例如基于与用户关联的UE 101和/或与用户关联的当前情境。该一个或者多个加权因子也可以例如基于一个或者多个应用的内容。然而，加权因子可以基于与内容-认知相似度的加权相比较来调整情境-认知相似度的加权的任何类型的确定。
在步骤505中，相似度平台103至少部分基于内容-认知相似度和情境-认知相似度来确定在两个或者多个应用之间的总相似度。如以上讨论的那样，总相似度可以根据下式确定：
总相似度＝[P(ik|c，a1)||P(ik|c，a2)]W1*内容相似度(a1，a2)W2
其中W1和W2分别代表与步骤503中确定的(如果有)情境-认知相似度和内容-认知相似度关联的加权因子。因此，步骤505允许两个应用的情境-认知相似度和内容-认知相似度二者影响与两个应用关联的总相似度确定。
图6是图示根据一个实施例的图3-5的过程的图。如图所示，相似度平台103(例如在指示符601)收集多个情境日志。该情境日志包括多个情境记录(例如记录1-记录3)，这些情境记录包括关于UE 101的与相似度平台103关联的用户的情境信息。该情境信息除了用于获取的信息的时间戳和关于什么应用在收集情境信息期间正被UE 101执行的信息之外，还可以包括比如例如位置信息、移动信息、环境光信息、导航信息的信息。相似度平台103处理收集的情境信息以确定情境(例如情境1至情境M)和情境意图(例如情境意图1至情境意图N)。该情境意图基于以上讨论通过确定情境-认知使用偏好以及情境和应用在情境意图之间的分布来确定。举例而言，对于数目为M的情境和数目为K的应用，可能有数目为N的情境意图，其中取决于对意图的确定而N<M。
如指示符603指明的那样，相似度平台103然后可以基于应用关于情境意图而确定的分布或者概率来对于各种确定的情境确定两个应用(例如应用1和应用2)的情境-认知相似度。因此，举例而言，对于情境1，应用1和2可以具有相似度0.2，对于情境2，应用1和2可以具有相似度0.3，直至对于情境N，应用1和2可以具有相似度0.1。因而，相似度平台103可以对于多个情境确定在两个应用之间的情境-认知相似度并且基于用户的给定情境向用户施加两个应用的相似度。
另外，如指示符605指明的那样，相似度平台103可以基于不同情境以及在两个应用的内容之间的相似度确定在两个应用之间的总相似度而不是仅确定在两个应用之间的情境-认知相似度。相似度平台103可以确定来自提供应用的内容提供商113和/或服务109的应用的内容。如图所示，两个应用的内容-认知相似度可以是0.15。用于情境1至情境N的所示相似度可以被调整以适应在两个应用之间的内容-认知相似度以及情境-认知相似度，从而所示相似度是对于给定情境在两个应用之间的总相似度。因而，相似度平台103可以确定对于多个情境在两个应用之间的总相似度以及应用的内容并且基于用户的给定情境向用户施加两个应用的总相似度。
图7是根据一个实施例的在图3-5的过程中利用的用户界面700的图。举例而言，用户界面700可以是与UE 101关联的用户界面。UE 101的用户当前可能正在跨美国的长距离旅途上驾驶他们的汽车。基于对用户以及与用户的UE 101和/或用户关联的一个或者多个应用111的情境信息的分析，相似度可以确定例如长距离驾驶的情境意图。如果用户用UE 101浏览到提供应用111用于在UE 101下载和执行的服务109a和/或应用111b，则相似度平台103可以与服务109a和/或应用111b进行对接以基于情境-认知相似度来向用户提供情境-认知推荐。例如基于长距离驾驶的潜在情境意图，服务109b和/或应用111b可以通过与相似度平台103进行对接来推荐与汽车和/或驾驶关联的应用701a-701f、比如分别用于车辆维护和补给燃料的应用701a和701b或者用于沿着长途驾车的用餐地点的应用701e和701f。另外，相似度平台103可以引起分别用于确定旅途路线和在旅途期间收听音乐的应用701c和701d的推荐。因此，虽然应用701a-701f的内容可能不相似(例如车辆维护与快餐无关)，但是应用701a-701f基于情境-认知相似度确定而可能有关并且被呈现给用户。
本文描述的用于确定在应用之间的情境-认知相似度的过程可以有利地经由软件、硬件、固件或者软件和/或固件和/或硬件的组合实施。例如，本文描述的过程可以有利地经由处理器、数字信号处理(DSP)芯片、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等实施。用于执行所描述的功能的这样的示例硬件下文具体描述。
图8图示可以在其上实施本发明的一个实施例的计算机系统800。虽然关于特定设备或者装备描绘计算机系统800，但是设想图8内的其它设备或者装备(例如网元、服务器等)可以部署系统800的所示硬件和部件。计算机系统800(例如经由计算机程序代码或者指令)被编程为如本文描述的那样确定在应用之间的情境-认知相似度并且包括通信机制、比如用于在计算机系统800的其它内部与外部部件之间传递信息的总线810。该信息(也称为数据)被表示为可测量现象的物理表达，该现象通常为电压、但是在其它实施例中包括比如磁、电磁、压力、化学、生物、分子、原子、亚原子和量子互作用这样的现象。例如北和南磁场或者零和非零电压代表二进制数(位)的两个状态(0，1)。其它现象可以代表更高基数的数字。在测量之前的多个同时量子状态的叠加代表量子位(qubit)。一个或者多个数的序列构成数字数据，该数字数据用来代表用于字符的编号或者代码。在一些实施例中，称为模拟数据的信息由在特定范围内的可测量值的近连续体代表。计算机系统800或者其部分构成用于执行确定在应用之间的情境-认知相似度的一个或者多个步骤的装置。
总线810包括一个或者多个并行信息导体使得在耦合到总线810的设备之间快速传送信息。用于处理信息的一个或者多个处理器802与总线810耦合。
一个处理器(或者多个处理器)802对信息执行如与确定在应用之间的情境-认知相似度有关的计算机程序代码指定的操作集。计算机程序代码是用于处理器和/或计算机系统的执行指定功能的操作的指令的集合或者提供该指令的语句的集合。该代码例如可以用编译成处理器的本机指令集的计算机编程语言编写。该代码也可以使用本机指令集(例如机器语言)来直接编写。该操作集包括从总线810带入信息以及将信息置于总线810上。该操作集也通常包括比较两个或者多个信息单位、移位信息单位的位置以及比如通过加法或者乘法或者逻辑运算如OR、异或(XOR)和AND组合两个或者多个信息单位。该操作集的每个操作可以由称为指令的信息、比如一个或者多个数的操作代码向处理器表示处理器执行。将由处理器802执行的操作序列、比如操作代码序列构成也称为计算机系统指令或者简称为计算机指令的处理器指令。该处理器可以被实施为独自的或者组合的机、电、磁、光、化学或者量子部件以及其它部件。
计算机系统800也包括耦合到总线810的存储器804。存储器804、比如随机存取存储器(RAM)或者任何其它动态存储设备存储包括用于确定在应用之间的情境-认知相似度的处理器指令的信息。动态存储器允许其中存储的信息由计算机系统800改变。RAM允许在称为存储器地址的位置所存储的信息单位与在邻近地址的信息独立地存储和取回。存储器804也由处理器802用来在执行处理器指令期间存储临时值。计算机系统800也包括耦合到总线810的只读存储器(ROM)806或者其它静态存储设备，该ROM或者其它静态存储设备用于存储计算机系统800未改变的静态信息、包括指令。一些存储器由在失去电力时丢失其上存储的信息的易失性存储装置组成。非易失性(持久性)存储设备808、比如磁盘、光盘或者闪卡也耦合到总线810，该非易失性(持久性)存储设备用于存储即使在计算机系统800被关断或者以别的方式失去电力时仍然存留的信息、包括指令。
从外部输入设备812、比如包含由人类用户操作的字母数字键的键盘、麦克风、红外线(IR)遥控、操纵杆、游戏板、触笔、触屏或者传感器向总线810提供包括用于确定在应用之间的情境-认知相似度的指令的信息用于由处理器使用。传感器检测在它附近的状况并且将那些检测变换成与用来代表计算机系统800中的信息的可测量现象兼容的物理表达。主要用于与人类交互的、耦合到总线810的其它外部设备包括用于呈现文字或者图像的显示设备814、比如阴极射线管(CRT)显示器、液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器、有机LED(OLED)显示器、等离子体屏幕或者打印机以及用于控制在显示器814上呈现的小光标图像的位置并且发出与在显示器814上呈现的图元关联的命令的定点设备816、比如鼠标、跟踪球、光标方向键或者运动传感器。在一些实施例中、例如在计算机系统800自动执行所有功能而无人类输入的实施例中，省略外部输入设备812、显示设备814和定点设备816中的一个或者多个设备。
在所示实施例中，专用硬件、比如专用集成电路(ASIC)820耦合到总线810。专用硬件被配置为出于特殊目的而足够快地执行处理器802未执行的操作。ASIC的示例包括用于为显示器814生成图像的图形加速器卡、用于加密和解密通过网络发送的消息的密码板、话音识别以及与特殊外部设备的接口，这些特殊外部设备比如是反复地执行用硬件更高效实施的某一复杂操作序列的机器人手臂和医疗扫描装备。
计算机系统800也包括耦合到总线810的通信接口870的一个或者多个实例。通信接口870提供与多种外部设备的单向或者双向通信耦合，这些外部设备用它们自己的处理器操作、比如打印机、扫描仪和外部盘。一般而言，耦合是与连接到本地网络880的网络链路878，多种外部设备连接到该本地网络，这些外部设备具有它们自己的处理器。例如通信接口870可以是个人计算机上的并行端口或者串行端口或者通用串行总线(USB)端口。在一些实施例中，通信接口870是提供与对应电话线类型的信息通信连接的综合服务数字网络(ISDN)卡或者数字用户线(DSL)卡或者电话调制解调器。在一些实施例中，通信接口870是线缆调制解调器，该调制解调器将总线810上的信号转换成用于通过同轴线缆的通信连接的信号或者用于通过光纤线缆的通信连接的光学信号。作为另一示例，通信接口870可以是用于提供与兼容LAN、比如以太网的数据通信连接的局域网(LAN)卡。无线链路也可以被实施。对于无线链路，通信接口870发送或者接收或者发送和接收承载信息流、比如数字数据的电、声或者电磁信号，这些信号包括红外线和光学信号。例如在无线手持设备、比如移动电话如蜂窝电话中，通信接口870包括称为无线电收发器的无线电频带电磁发射器和接收器。在某些实施例中，通信接口870实现与通信网络85的连接用于向UE 101确定在应用之间的情境-认知相似度。
如本文所用术语“计算机可读介质”指代参与向处理器802提供信息的任何介质，该信息包括用于执行的指令。这样的介质可以采用许多形式，这些形式包括但不限于计算机可读存储介质(例如非易失性介质、易失性介质)和传输介质。非瞬态介质、比如非易失性介质例如包括光盘或者磁盘、比如存储设备808。易失性介质例如包括动态存储器804。传输介质例如包括双绞线缆、同轴线缆、铜线、光纤线缆和经过空间行进而无接线或者线缆的载波、比如声波和电磁波，这些电磁波包括无线电波、光波和红外线波。信号包括通过传输介质传输的在幅度、频率、相位、极化或者其它物理性质上的人为瞬态变化。常见计算机可读介质形式例如包括软盘、柔性盘、硬盘、磁带、任何其它磁介质、CD-ROM、CDRW、DVD、任何其它光学介质、打孔卡、纸带、光学标记片、具有孔图案或者其它光学可识别戳记的任何其它物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EPROM、EEPROM、闪存、任何其它存储器芯片或者盒、载波或者计算机可以从其读取的任何其它介质。术语计算机可读存储介质本文用来指代除了传输介质之外的任何计算机可读介质。
在一个或者多个有形介质上编码的逻辑包括计算机可读存储介质上的处理器指令和专用硬件、比如ASIC 820中的一项或者两项。
网络链路878通常通过一个或者多个网络使用传输介质向使用或者处理信息的其它设备提供信息通信。例如网络链路878可以提供通过本地网络880的与主机计算机882或者与因特网服务提供商(ISP)操作的装备884的连接。ISP装备884又通过现在普遍称为因特网880的一个或者多个公共全球范围分组交换通信网络提供数据通信服务。
连接到因特网的称为服务器主机882的计算机主控响应于通过因特网接收的信息提供服务的过程。例如服务器主机882主控提供如下信息的过程，该信息代表用于在显示器814呈现的视频数据。设想系统800的部件可以在各种配置中部署于其它计算机系统、例如主机882和服务器882内。
本发明的至少一些实施例与将计算机系统800用于实施本文描述的技术中的一些或者所有技术有关。根据本发明的一个实施例，计算机系统800响应于处理器802执行存储器804中包含的一个或者多个处理器指令的一个或者多个序列来执行那些技术。可以从另一计算机可读介质、比如存储设备808或者网络链路878向存储器804中读取也称为计算机指令、软件和程序代码的这样的指令。存储器804中包含的指令序列的执行使处理器802执行本文描述的方法步骤中的一个或者多个方法步骤。在备选实施例中，硬件、比如ASIC820可以取代软件或者与软件组合用来实施本发明。因此，除非本文另有明示，本发明的实施例不限于硬件与软件的任何具体组合。
经过通信接口870通过网络链路878和其它网络传输的信号承载去往和来自计算机系统800的信息。计算机系统800可以通过网络链路878和通信接口870、通过网络880、880以及其它网络发送和接收信息、包括程序代码。在使用因特网880的示例中，服务器主机882通过因特网880、ISP装备884、本地网络880和通信接口870传输从计算机800发送的消息所请求的用于特定应用的程序代码。接收的代码可以在它被接收时由处理器802执行或者可以存储于存储器804中或者存储设备808或者其它非易失性存储装置中用于以后执行或者兼而有之。以这一方式，计算机系统800可以用载波上的信号这一形式获得应用程序代码。
向处理器802承载一个或者多个指令序列或者数据或者二者用于执行可以涉及各种形式的计算机可读介质。例如可以起初在远程计算机、比如主机882的磁盘上承载指令和数据。远程计算机向它的动态存储器中加载指令和数据并且使用调制解调器通过电话线发送指令和数据。计算机系统800本地的调制解调器通过电话线接收指令和数据并且使用红外线发射器以将指令和数据转换成作为网络链路878的红外线载波上的信号。作为通信接口870的红外线检测器接收红外线信号中承载的指令和数据并且将代表指令和数据的信息置于总线810上。总线810向存储器804承载信息，处理器802从该存储器取回指令并且使用与指令一起发送的数据中的一些数据来执行指令。接收在存储器804中的指令和数据可以可选地在由处理器802处理之前或者之后被存储在存储设备808上。
图9图示可以在其上实施本发明的一个实施例的芯片组或者芯片900。芯片组900被编程为如本文描述的那样确定在应用之间的情境-认知相似度并且例如包括在一个或者多个物理封装(例如芯片)中并入的、关于图8描述的处理器和存储器部件。举例而言，物理封装包括一个或者多个材料、部件和/或接线在结构组件(例如基板)上的布置，该布置用于提供一个或者多个特性、比如物理强度、尺寸节约和/或电互作用限制。设想在某些实施例中，芯片组900可以用单个芯片实施。还设想在某些实施例中，芯片组或者芯片900可以实施为单个“片上系统”。还设想在某些实施例中，例如将未使用单独ASIC并且如本文公开的所有相关功能将由一个或者多个处理器执行。芯片组或者芯片900或者其部分构成用于执行一个或者多个步骤的装置，该一个或者多个步骤提供与功能的可用性关联的用户界面导航信息。芯片组或者芯片900或者其部分构成用于执行一个或者多个步骤的装置，该一个或者多个步骤确定在应用之间的情境-认知相似度。
在一个实施例中，芯片组或者芯片900包括通信机制、比如用于在芯片组900的部件之间传递信息的总线901。处理器903具有与总线901的连通以执行例如在存储器905中存储的指令并且处理例如在存储器905中存储的信息。处理器903可以包括一个或者多个处理芯而每个芯被配置为独立执行。多芯处理器在单个物理封装内实现多处理。多芯处理器的示例包括两个、四个、八个或者更大数目的处理芯。备选地或者附加地，处理器903可以包括经由总线901串接配置用于实现独立执行指令、流水线和多线程的一个或者多个微处理器。处理器903也可以附带有用于执行某些处理功能和任务的一个或者多个专门化部件、比如一个或者多个数信号处理器(DSP)907或者一个或者多个专用集成电路(ASIC)909。DSP 907通常被配置为与处理器903独立地实时处理现实信号(例如声音)。类似地，ASIC 909可以被配置为执行更通用处理器不容易执行的专门化功能。用于辅助执行本文描述的发明功能的其它专门化部件可以包括一个或者多个现场可编程门阵列(FPGA)、一个或者多个控制器或者一个或者多个其它专用计算机芯片。
在一个实施例中，芯片组或者芯片900仅包括一个或者多个处理器以及支持和/或涉及和/或用于一个或者多个处理器的一些软件和/或固件。
处理器903和附带部件具有经由总线901的与存储器905的连通。存储器905包括用于存储可执行指令的动态存储器(例如RAM、磁盘、可写入光盘等)和静态存储器(例如ROM、CD-ROM等)二者，这些可执行指令在被执行时执行本文描述的发明步骤以确定在应用之间的情境-认知相似度。存储器905也存储与发明步骤的执行关联或者通过执行发明步骤而生成的数据。
图10是根据一个实施例的能够在图1的系统中操作的用于通信的移动终端(例如手机)的示例部件的图。在一些实施例中，移动终端1001或者其部分构成用于执行一个或者多个步骤的装置，该一个或者多个步骤确定在应用之间的情境-认知相似度。一般而言，经常在前端和后端特性方面定义无线电接收器。接收器的前端涵盖所有射频(RF)电路装置，而后端涵盖所有基带处理电路装置。如在本申请中所用，术语“电路装置”指代以下二者：(1)仅硬件的实现方式(比如在仅模拟和/或数字电路装置中的实现方式)和(2)电路装置与软件(和/或固件)的组合(比如如果适用于特定情境则指代包括数字信号处理器的处理器、软件和存储器的组合，这些处理器、软件和存储器一起工作以使装置、比如移动电话或者服务器执行各种功能)。“电路装置”的这一定义适用于这一术语在本申请中、包括在任何权利要求中的所有使用。作为又一示例，如在本申请中所用并且如果适用于特定情境，则术语“电路装置”也将覆盖仅一个处理器(或者多个处理器)及其附带软件/或者固件的实现方式。术语“电路装置”如果适用于特定情境则也将例如覆盖移动电话中的基带集成电路或者应用处理器集成电路或者蜂窝网络设备或者其它网络设备中的相似集成电路。
电话的相关内部部件包括主控制单元(MCU)1003、数字信号处理器(DSP)1005和接收器/发射器单元，该接收器/发射器单元包括麦克风增益控制单元和扬声器增益控制单元。主显示单元1007向用户提供支持各种应用和移动终端功能的显示，这些应用和移动终端功能执行或者支持确定在应用之间的情境-认知相似度的步骤。显示器1007包括显示电路装置，该显示电路装置被配置为显示移动终端(例如移动电话)的用户界面的至少部分。此外，显示器1007和显示电路装置被配置为促进对移动终端的至少一些功能的用户控制。音频功能电路装置1009包括麦克风1011和放大从麦克风1011输出的话音信号的麦克风放大器。向编码器/解码器(CODEC)1013馈送从麦克风1011输出的放大的话音信号。
无线电部1015放大功率并且转换频率以便经由天线1017与移动通信系统中包括的基站通信。如本领域中所知，功率放大器(PA)1019和发射器/调制电路装置在操作上响应于MCU 1003，而来自PA1019的输出耦合到双工器1021或者循环器或者天线开关。PA 1019也耦合到电池接口和功率控制单元1020。
在使用中，移动终端1001的用户向麦克风1011中讲话，并且他的或者她的语音与任何检测到的背景噪音一起转换成模拟电压。然后通过模数转换器(ADC)1023将模拟电压转换成数字信号。控制单元1003向DSP 1005中传送数字信号用于其中的处理、比如话音编码、信道编码、加密和交织。在一个实施例中，未单独示出的单元使用蜂窝传输协议、比如增强型数据速率GSM演进技术(EDGE)、通用分组无线电服务(GPRS)、全球移动通信系统(GSM)、网际协议多媒体子系统(IMS)、通用移动电信系统(UMTS)等以及任何其它适当无线介质、例如微波接入(WiMAX)、长期演进(LTE)网络、码分多址(CDMA)、宽带码分多址(WCDMA)、无线保真(WiFi)、卫星等对处理的语音信号编码。
然后向均衡器1025传送编码的信号用于补偿在经过空气传输期间出现的任何依赖于频率的削弱、比如相位和幅度失真。在均衡位流之后，调制器1027组合信号与RF接口1029中生成的RF信号。调制器1027通过频率或者相位调制生成正弦波。为了准备信号用于传输，增频变频器1031组合从调制器1027输出的正弦波与合成器1033生成的另一正弦波以实现希望频率的传输。然后通过PA 1019发送信号以将信号增加至适当功率电平。在实际系统中，PA 1019充当可变增益放大器，该放大器的增益由DSP 1005根据从网络基站接收的信息来控制。然后在双工器1021内对信号滤波并且可选地向天线耦合器1035发送以匹配阻抗从而提供最大功率传送。最后经由天线1017向本地基站传输信号。自动增益控制(AGC)可以供应以控制接收器的末级的增益。该信号可以从本文向远程电话转发，该远程电话可以是另一蜂窝电话、其它移动电话或者是连接到公共交换电话网络(PSTN)或者其它电话网络的陆线。
向移动终端1001传输的语音信号经由天线1017接收并且立即由低噪声放大器(LNA)1037放大。降频变频器1039降低载波频率而解调器1041剥离RF从而仅留下数字位流。信号然后穿过均衡器1025并且由DSP 1005处理。数模转换器(DAC)1043转换信号并且通过扬声器1045向用户传输所得输出，所有这些都在可以实施为中央处理单元(CPU)的主控制单元(MCU)1003的控制之下。
MCU 1003接收各种信号、包括来自键盘1047的输入信号。与其它用户输入部件(例如麦克风1011)组合的键盘1047和/或MCU1003包括用于管理用户输入的用户界面电路装置。MCU 1003运行用户界面软件以促进对移动终端1001的至少一些功能的用户控制以确定在应用之间的情境-认知相似度。MCU 1003也分别向显示器1007和向话音输出切换控制器递送显示命令和切换命令。另外，MCU1003与DSP 1005交换信息并且可以访问可选地并入的SIM卡1049和存储器1051。此外，MCU 1003执行终端所需的各种控制功能。DSP 1005可以根据实现方式对语音信号执行多种常规数字处理功能中的任何数字处理功能。此外，DSP 1005根据麦克风1011检测的信号确定本地环境的背景噪声电平并且将麦克风1011的增益设置成为了补偿移动终端1001的用户的自然倾向而选择的电平。
CODEC 1013包括ADC 1023和DAC 1043。存储器1051存储各种数据、包括呼叫传入音频数据并且能够存储其它数据、包括例如经由全球因特网接收的音乐数据。软件模块可以驻留于RAM存储器、闪存、寄存器或者在本领域中已知的任何其它形式的可写入存储介质中。存储器设备1051可以是但不限于单个存储器、CD、DVD、ROM、RAM、EEPROM、光学存储装置、磁盘存储装置、闪存存储装置或者是能够存储数字数据的任何其它非易失性存储介质。
可选地并入的SIM卡1049例如承载重要信息、比如蜂窝电话号码、运营商供应服务、预订细节和安全信息。SIM卡1049主要服务于在无线电网络上标识移动终端1001。卡1049也包含用于存储个人电话号码注册表、文字消息和用户专属移动终端设置的存储器。
尽管已经结合多个实施例和实现方式描述了本发明，但是本发明不限于此，而是覆盖落入所附权利要求的范围内的各种明显修改和等效布置。虽然用权利要求之中的某些组合表达本发明的特征，但是设想可以用任何组合和顺序布置这些特征。

Claims (38)

1.一种方法，包括促进对(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号的处理和/或处理(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号，所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号至少部分地基于以下各项：
对与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志的、用以确定一个或者多个情境意图的处理；
在所述一个或者多个设备处执行的一个或者多个应用关于所述一个或者多个情境意图的一个或者多个分布；以及
至少部分基于所述一个或者多个应用分布的、在两个或者多个应用之间的情境-认知相似度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：
对所述一个或者多个情境日志的、用以确定关于所述一个或者多个应用的一个或者多个情境-认知使用偏好的处理；以及
对所述一个或者多个情境-认知使用偏好的用以确定所述一个或者多个情境意图的处理。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：
对所述一个或者多个情境日志的、用以确定一个或者多个情境的处理；以及
至少部分基于在所述一个或者多个应用与所述一个或者多个情境之间的关联而对所述一个或者多个情境-认知使用偏好的至少一个确定。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：
所述一个或者多个情境关于所述一个或者多个情境意图的一个或者多个分布；以及
针对至少部分基于所述一个或者多个情境分布的至少一个情境的、对在所述两个或者多个应用之间的所述情境-认知相似度的至少一个确定。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：
与至少一个设备、所述至少一个设备的至少一个用户或者其组合关联的至少一个情境；以及
针对至少部分基于所述情境-认知相似度的所述至少一个情境的、对至少一个应用的推荐。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：
至少部分基于与所述至少一个情境关联的、在与所述至少一个应用和至少一个其它应用关联的两个应用分布之间的情境-认知距离而对所述推荐的至少一个确定。
7.根据权利要求1-6中的任一权利要求所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：
对与所述两个或者多个应用关联的内容信息的、用以确定在所述两个或者多个应用之间的内容-认知相似度的处理；以及
至少部分基于所述内容-认知相似度和所述情境-认知相似度的、在所述两个或者多个应用之间的总相似度。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：
与所述内容-认知相似度、所述情境-认知相似度或者其组合关联的一个或者多个加权因子，
其中所述总相似度至少部分基于所述一个或者多个加权因子。
9.根据权利要求7和8中的任一权利要求所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：
与至少一个设备、所述至少一个设备的至少一个用户或者其组合关联的至少一个情境；
至少部分基于所述总相似度和所述至少一个情境的、对至少一个应用的推荐。
10.根据权利要求1-9中的任一权利要求所述的方法，其中所述情境日志包括关于所述一个或者多个应用的情境信息、行为信息、偏好信息或者其组合。
11.一种方法，包括：
处理与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志和/或促进对与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志的处理以确定一个或者多个情境意图；
确定在所述一个或者多个设备处执行的一个或者多个应用关于所述一个或者多个情境意图的一个或者多个分布；以及
至少部分基于所述一个或者多个应用分布来确定在两个或者多个应用之间的情境-认知相似度。
12.根据权利要求11所述的方法，还包括：
处理所述一个或者多个情境日志和/或促进对所述一个或者多个情境日志的处理以确定关于所述一个或者多个应用的一个或者多个情境-认知使用偏好；以及
处理所述一个或者多个情境-认知使用偏好和/或促进对所述一个或者多个情境-认知使用偏好的处理以确定所述一个或者多个情境意图。
13.根据权利要求12所述的方法，还包括：
处理所述一个或者多个情境日志和/或促进对所述一个或者多个情境日志的处理以确定一个或者多个情境；以及
至少部分基于在所述一个或者多个应用与所述一个或者多个情境之间的关联来确定所述一个或者多个情境-认知使用偏好。
14.根据权利要求13所述的方法，还包括：
确定所述一个或者多个情境关于所述一个或者多个情境意图的一个或者多个分布；以及
针对至少部分基于所述一个或者多个情境分布的至少一个情境确定在所述两个或者多个应用之间的所述情境-认知相似度。
15.根据权利要求14所述的方法，还包括：
确定与至少一个设备、所述至少一个设备的至少一个用户或者其组合关联的至少一个情境；以及
至少部分引起针对至少部分基于所述情境-认知相似度的所述至少一个情境的、对至少一个应用的推荐。
16.根据权利要求15所述的方法，还包括：
至少部分基于与所述至少一个情境关联的、在与所述至少一个应用和至少一个其它应用关联的两个应用分布之间的情境-认知距离而确定所述推荐。
17.根据权利要求11-16中的任一权利要求所述的方法，还包括：
处理与所述两个或者多个应用关联的内容信息和/或促进对与所述两个或者多个应用关联的内容信息的处理以确定在所述两个或者多个应用之间的内容-认知相似度；以及
至少部分基于所述内容-认知相似度和所述情境-认知相似度来确定在所述两个或者多个应用之间的总相似度。
18.根据权利要求17所述的方法，还包括：
确定与所述内容-认知相似度、所述情境-认知相似度或者其组合关联的一个或者多个加权因子，
其中所述总相似度至少部分基于所述一个或者多个加权因子。
19.根据权利要求17和18中的任一权利要求所述的方法，还包括：
确定与至少一个设备、所述至少一个设备的至少一个用户或者其组合关联的至少一个情境；
至少部分引起至少部分基于所述总相似度和所述至少一个情境的、对至少一个应用的推荐。
20.根据权利要求11-19中的任一权利要求所述的方法，其中所述情境日志包括关于所述一个或者多个应用的情境信息、行为信息、偏好信息或者其组合。
21.一种装置，包括：
至少一个处理器；以及
至少一个存储器，包括用于一个或者多个程序的计算机程序代码，
所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述装置至少执行以下各项：
处理与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志和/或促进对与一个或者多个设备关联的一个或者多个情境日志的处理以确定一个或者多个情境意图；
确定在所述一个或者多个设备处执行的一个或者多个应用关于所述一个或者多个情境意图的一个或者多个分布；以及
至少部分基于所述一个或者多个应用分布来确定在两个或
者多个应用之间的情境-认知相似度。
22.根据权利要求21所述的装置，其中还使所述装置：
处理所述一个或者多个情境日志和/或促进对所述一个或者多个情境日志的处理以确定关于所述一个或者多个应用的一个或者多个情境-认知使用偏好；以及
处理所述一个或者多个情境-认知使用偏好和/或促进对所述一个或者多个情境-认知使用偏好的处理以确定所述一个或者多个情境意图。
23.根据权利要求22所述的装置，其中还使所述装置：
处理所述一个或者多个情境日志和/或促进对所述一个或者多个情境日志的处理以确定一个或者多个情境；以及
至少部分基于在所述一个或者多个应用与所述一个或者多个情境之间的关联来确定所述一个或者多个情境-认知使用偏好。
24.根据权利要求23所述的装置，其中还使所述装置：
确定所述一个或者多个情境关于所述一个或者多个情境意图的一个或者多个分布；以及
针于至少部分基于所述一个或者多个情境分布的至少一个情境确定在所述两个或者多个应用之间的所述情境-认知相似度。
25.根据权利要求24所述的装置，其中还使所述装置：
确定与至少一个设备、所述至少一个设备的至少一个用户或者其组合关联的至少一个情境；以及
至少部分引起针对至少部分基于所述情境-认知相似度的所述至少一个情境的、对至少一个应用的推荐。
26.根据权利要求25所述的装置，其中还使所述装置：
至少部分基于与所述至少一个情境关联的、在与所述至少一个应用和至少一个其它应用关联的两个应用分布之间的情境-认知距离来确定所述推荐。
27.根据权利要求21-26中的任一权利要求所述的装置，其中还使所述装置：
处理与所述两个或者多个应用关联的内容信息和/或促进对与所述两个或者多个应用关联的内容信息的处理以确定在所述两个或者多个应用之间的内容-认知相似度；以及
至少部分基于所述内容-认知相似度和所述情境-认知相似度来确定在所述两个或者多个应用之间的总相似度。
28.根据权利要求27所述的装置，其中还使所述装置：
确定与所述内容-认知相似度、所述情境-认知相似度或者其组合关联的一个或者多个加权因子，
其中所述总相似度至少部分基于所述一个或者多个加权因子。
29.根据权利要求27和28中的任一权利要求所述的装置，其中还使所述装置：
确定与至少一个设备、所述至少一个设备的至少一个用户或者其组合关联的至少一个情境；
至少部分引起至少部分基于所述总相似度和所述至少一个情境的、对至少一个应用的推荐。
30.根据权利要求21-29中的任一权利要求所述的装置，其中所述情境日志包括关于所述一个或者多个应用的情境信息、行为信息、偏好信息或者其组合。
31.根据权利要求21-30中的任一权利要求所述的装置，其中所述装置是移动电话，所述移动电话还包括：
用户界面电路和用户界面软件，被配置为促进通过使用显示器来对所述移动电话的至少一些功能的用户控制并且被配置为对用户输入作出响应；以及
显示器和显示电路，被配置为显示所述移动电话的用户界面的至少一部分，所述显示器和显示电路被配置为促进对所述移动电话的至少一些功能的用户控制。
32.一种装置，包括用于执行根据权利要求11-20中的任一权利要求所述的方法的装置。
33.根据权利要求32所述的装置，其中所述装置是移动电话，所述移动电话还包括：
用户界面电路和用户界面软件，被配置为促进通过使用显示器来对所述移动电话的至少一些功能的用户控制并且被配置为对用户输入作出响应；以及
显示器和显示电路，被配置为显示所述移动电话的用户界面的至少一部分，所述显示器和显示电路被配置为促进对所述移动电话的至少一些功能的用户控制。
34.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质承载一个或者多个指令的一个或者多个序列，所述一个或者多个指令的一个或者多个序列在由一个或者多个处理器执行时使装置至少执行根据权利要求11-20中的任一权利要求所述的方法。
35.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括一个或者多个指令的一个或者多个序列，所述一个或者多个指令的一个或者多个序列在由一个或者多个处理器执行时使装置至少执行根据权利要求11-20中的任一权利要求所述的方法的步骤。
36.一种方法，包括促进对至少一个界面的访问，所述至少一个界面被配置为允许对至少一个服务的访问，所述至少一个服务被配置为执行根据权利要求11-20中的任一权利要求所述的方法。
37.一种方法，包括至少部分基于根据要求11-20中的任一权利要求所述的方法促进对(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号的处理和/或处理(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号。
38.一种方法，包括促进创建和/或促进修改(1)至少一个设备用户界面元素和/或(2)至少一个设备用户界面功能，所述(1)至少一个设备用户界面元素和/或(2)至少一个设备用户界面功能至少部分基于根据权利要求11-20中的任一权利要求所述的方法。
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