CN105229638A - 作为对内容的收集的贡献者的自动化的库管理员 - Google Patents

作为对内容的收集的贡献者的自动化的库管理员 Download PDF

Info

Publication number
CN105229638A
CN105229638A CN201480024737.5A CN201480024737A CN105229638A CN 105229638 A CN105229638 A CN 105229638A CN 201480024737 A CN201480024737 A CN 201480024737A CN 105229638 A CN105229638 A CN 105229638A
Authority
CN
China
Prior art keywords
content
user
library manager
assembly
collection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201480024737.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105229638B (zh
Inventor
K·莫里斯
L·贾佛
K·纽米勒
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Microsoft Technology Licensing LLC
Original Assignee
Microsoft Technology Licensing LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Microsoft Technology Licensing LLC filed Critical Microsoft Technology Licensing LLC
Publication of CN105229638A publication Critical patent/CN105229638A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105229638B publication Critical patent/CN105229638B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/951Indexing; Web crawling techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/23Updating
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/953Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535Search customisation based on user profiles and personalisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

自动化的研究组件被邀请来将内容贡献到研究材料的收集。自动化的研究组件可被设置成以给定的节奏或针对给定的持续时间来持续添加内容。被自动添加的内容与被手动添加的内容一起被添加到收集。

Description

作为对内容的收集的贡献者的自动化的库管理员
背景技术
计算机系统当前被广泛应用。它们被部署用于各种各样的环境。一个环境用于执行在线研究。
研究是获取信息以变得通晓任何学科的过程。例如,可完成关于学术项目或工作项目的研究。还可完成用以比较产品以购买给定品牌的产品的研究。类似地,可以在规划度假或事件(诸如婚礼或生日等)时或者在仅仅遵照个人兴趣或爱好时进行研究。还可以在查找要阅读的好文章或好书时或者在尝试找到好餐馆时使用研究。在这些和其他领域执行在线研究可呈现一些挑战。
通常,进行研究的人并不准确地知晓他们在查找什么,尤其在研究的早期阶段。对于找到与给定主题相关的有用且准确的信息可以是耗时的。信息还可以是存在偏见的。此外,新的信息源几乎不断地变得可用,并且用任何给定领域的最新发展和公布来保持最新可以是困难的。此外,研究的深度和广度也是需要考虑的重要事宜。如果研究具有过窄的关注点,则这可导致研究错过重要的稍有关联的发现。如果研究在关注点方面过宽,则其可导致注意力分散和不必要的偏离。
即使在通过研究过程获得信息之后,对内容进行文档化和组织也可以是耗时且困难的。可能,相同内容的不同安排或组织可揭示各种不同的信息。
一些当前系统提供推荐引擎,该推荐引擎基于用户的过往爱好、搜索、声明的兴趣或评分来建议内容。这些类型的推荐引擎被用于一些在线购物站点以及在线多媒体订购站点(诸如其中歌曲或电影或视频可被订购并被流传输或下载以供查看的站点)。此外,类似的推荐引擎被用于推荐书籍、杂志或其他用于阅读的文章。
也存在提供社交书签站点的一些协作环境。即,用户可邀请其他人员来帮助他们收集关于特定主题的内容。此外,一些服务允许用户将研究外包给第三方。然而,这些服务依赖于远程人类来完成任务,并且它们在提供个人化的、准确的、深入和持续的研究的能力方面非常受限。
提供以上讨论仅用作一般的背景信息,并不旨在帮助确定所要求保护的主题的范围。
概述
自动化的研究组件被邀请来将内容贡献到研究材料的收集。自动化的研究组件可被设置成以给定的节奏或针对给定的持续时间来持续添加内容。被自动添加的内容与被手动添加的内容一起被添加到收集。
提供该概述以便以简化形式介绍概念的选集,所述概念在以下详细描述中被进一步描述。该概述不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或基本特征,也不旨在被用来帮助确定所要求保护的主题的范围。所要求保护的主题不限于解决在背景中提及的任何或所有缺点的实现。
附图简述
图1是研究体系结构的一个实施例的框图。
图2A和2B(统称为图2)示出了图1所示的体系结构的整体操作的一个实施例的流程图。
图2C-2G是说明性的用户界面显示。
图3是解说个人人工智能(AI)库管理员组件的操作的一个实施例的流程图。
图4示出被部署在基于云的体系结构中的图1中的体系结构的一个实施例。
图5-10示出了移动设备的各实施例。
图11是一个说明性计算环境的框图。
详细描述
图1是研究体系结构100的一个实施例的框图。体系结构100示出了可由用户104使用多个不同的用户设备106和108来访问的内容收集系统102。体系结构100还示出了可由用户112通过一个或多个用户设备114访问的第二内容收集系统110。虚线箭头116还示出,在一个实施例中,用户104和用户112两者(以及可能其他用户)也能访问相同的内容收集系统102。
然而,本描述将主要针对用户104通过用户设备106或108之一来访问内容收集系统102来进行。在这样做时,用户104控制内容收集系统102以从具有要被搜索的内容的站点118收集内容。这可以说明性地通过网络120来完成,网络120可以是广域网、局域网或另一类型的网络。
在图1所示的实施例中,用户设备106生成具有供用户104交互的用户输入机制124的用户界面显示122。用户设备108生成具有供用户104交互的用户输入机制128的用户界面显示126。用户104说明性地与用户输入机制124或128交互,以控制并操纵内容收集系统102以及在其上显示用户输入机制的特定用户设备。
用户输入机制124和128可以采取各种各样的不同形式。例如,它们可以是链接、按钮、图标、文本框、下拉菜单、复选框、或任何其他各种各样不同的用户输入机制。另外,用户输入机制也可以按各种各样的不同方式来致动。例如,它们可以使用点击设备(诸如鼠标或跟踪球),使用物理键盘或软键盘或小键盘、拇指垫、按钮、操纵杆等来致动。类似地,在其上显示用户输入机制124或128的特定用户设备包括语音识别组件的情况下,用户输入机制可使用语音命令来致动。类似地,在用户界面显示122或126被显示在触敏屏上的情况下,用户输入机制124和128可使用触摸姿势(诸如用用户的手指、指示笔或另一机制)来致动。
并且,每个用户设备106和108可说明性地分别包括处理器130和132。处理器130和132说明性地是它们被部署在其上的用户设备的功能部分,并且它们通过用户设备上的各个组件来激活以促进用户设备的功能性。还注意,用户设备114可以类似于用户设备106或用户设备108。然而,出于方便的目的,其被显示为简化形式。
内容收集系统102说明性地包括数据存储134。数据存储134包括所收集的内容136、贡献者收集138、翻译140、用户信息142、概要146、连接148、亲和力图150以及其他信息152。内容收集系统102还被显示为具有处理器154、个人人工智能(AI)库组件156、应用信息158、自然语言理解(NLU)组件160、搜索引擎162、访问排序度量166的排序组件164、贡献者选择组件168、机器翻译器170、概要组件172、连接标识符174、分组/分类组件176、标记组件178和用户界面组件180。当然,系统102也可具有更少或其他组件。
处理器154说明性地是具有相关联的存储器和时序电路(未分开示出)的计算机处理器。处理器154说明性地是内容收集系统102的功能部件,并且由内容收集系统102中的其他项激活,并且促成其他项的功能性。另外,虽然只示出了单个处理器154,但也可使用多个处理器,并且这些处理器可位于系统102内或系统102外。
数据存储134也被示为单个数据存储。然而,将注意到可使用多个不同的数据存储。这些数据存储可以在系统102本地或远离系统102并且可由系统102访问。类似地,一些可以是本地的,而其他是远程的。
另外,图1示出了具有相应功能性的多个不同块。将注意到两个或更多块的功能性可以组合到单个块中,或者功能性也可分成附加块。所示的这些块只是出于示例的目的。
在提供对体系结构100的操作的更详细的讨论之前,为了简明起见将提供简要概览。在所讨论的实施例中,用户104希望开始对内容的收集。用户104可说明性地通过搜索站点118(例如,使用搜索引擎162)来手动地收集内容,并手动地将所收集的内容136添加到数据存储134。此外,用户104可邀请协作环境中的其他用户(诸如用户112)。在这种情况下,其他用户也可将内容或数据136添加到收集中。用户104还可邀请个人AI库管理员组件156来自动地添加内容。用户104可说明性地确定库管理员组件156将内容添加到所收集的数据136的节奏以及库管理员组件156所添加的内容的广度。库管理员组件156可接着使用内容收集系统102中的其他项来对内容执行操作,诸如对该内容进行排序、翻译该内容、概述该内容、标识对用户104的连接或标识内容自身内的连接、分组或分类该内容、标记该内容或用各种方式来显示该内容。
图2A和2B(统称作图2)示出了更详细地阐明生成所收集的内容136的集合的体系结构100的操作的一个实施例的流程图。图2C-2G是说明性的用户界面显示。图2-2G现在将彼此相结合地描述。
用户104首先通过用户设备(在这个示例中为用户设备106)上的用户输入机制124来提供用户输入以指示用户希望开始收集。这由图2中的框200指示。用户104可通过指定关键词或搜索项202、指定类似于用户感兴趣的内容的其他内容204或提供其他输入206来这么做。
内容收集系统102接着生成允许用户指示该收集是公开的(诸如对协作者或其他用户可用)还是私有的用户界面显示。这由框208指示。如果用户指示该收集是私有的,则用户可依然将个人AI库管理员组件156添加为对内容的贡献者。用户被提供用户界面机制来选择这个。这由图2中的框210指示。如果库管理员没有被添加,则用户仅手动地将内容添加到收集,如框212指示的。如果库管理员被添加,则处理参考框216继续下去。
图2C示出被内容收集系统102生成的允许用户104定义新的收集(或新的栈)来指示其是公开的还是私有的并将个人库管理员组件156添加为贡献者的用户界面显示218。图2C示出具有下拉菜单框220的用户界面显示218。当用户致动框220时,用户可选择新的收集是公开的还是私有的。复选框222允许用户将个人库管理员组件156添加为对新的收集的贡献者,而不管该新的收集是公开的还是私有的。文本框224、226和228是用户如何能明确地声明新的收集的主题的示例。例如,用户可在文本框224中输入关键词或搜索项。此外,用户可提供到与用户正在查找的内容类似的类似文档(或其他类似内容项)的路径或链接。在这样的实施例中,内容收集系统102使用自然语言理解(NLU)组件160来分析该类似文档(或其他类似内容)以标识其主题。这被用于标识正被用户104启动的新的收集的主题。当然,用户可在框228(或任意其他合适的用户输入机制)中提供其他信息来明确地声明新的收集的主题。
在图2的框214中,如果新的收集不被限于用户104和个人库管理员组件156,则内容收集系统102使用贡献者选择组件168来向用户呈现允许用户指示该收集是否将是协作收集的用户界面显示。如果是,则贡献者选择组件168生成接收邀请贡献者对新的收集进行贡献的用户输入的用户界面显示。图2D是用于实现这一点的用户界面显示230的一个实施例。
用户界面显示230示出其中人员(包括库管理员组件156)被复选框232表示的一个实施例。人员的组被复选框234表示。通过点击(或用其他方式选择)复选框中的一个,用户104可将相关联的人员(或组)邀请到新的收集。在图2D示出的实施例中,库管理员组件明确地由框236表示。其余人员按字母顺序排列并被其余框232表示。当用户选择这些框中的一个时,对应的用户或人员被自动地通知(诸如通过消息、电子邮件消息、即时消息、社交网络消息、工作网络消息或另一类型的消息或通知)他们已经被邀请对新的收集进行协作。并且,用户界面显示230被更新来显示每个所选的用户已经被选择来对该收集进行协作。类似地,当组的框234中的一个被用户选择时,相关联的组中的每个成员也被通知。
当用户完成针对新的收集的来邀请贡献者时,用户可简单地致动“完成”按钮238。邀请组由图2中的框240指示,邀请个人由框242指示,邀请个人库管理员由框244指示而邀请其他人员或其他贡献者由框246指示。
贡献者选择组件168接着生成允许用户设置个人库管理员组件156将内容添加到新的收集的频率的用户界面显示。图2E示出用于实现这一点的用户界面显示240的一个实施例。用户界面显示240包括频率设置区域242,该频率设置区域242允许用户104设置自动化的库管理员组件156添加内容的频率。在图2E示出的实施例中,用户可选择多个不同的可选频率244-252中的一个。例如,用户可选出库管理员仅仅向用户提供可能的项并且用户手动地添加它们。这由按钮244指示。此外,用户可授权库管理员组件156自动地为用户添加的每个人添加一项。这由按钮246指示。类似地,用户可授权库管理员每天添加一项,或在项变得可用时添加它们。这分别由按钮248和250指示。并且,用户可授权库管理员以增加的频率(例如,指数地)来添加项,如按钮252指示的。
通过以增加的频率来添加项,这可增进组件156的帮助。例如,组件156可分析被手动地添加到收集的内容。随着用户手动地添加内容,组件156将由此具有对用户到底正在查找什么具有更好的理解。因此,组件156可被设置为以增加的频率来添加内容,因为相比于更早添加的内容,更晚添加的内容可能更加相关(并且更加有用)。
确定用户是否设置针对库管理员的频率由图2中的框256指示,并且接收用于设置贡献者的频率的用户输入由框258指示。设置更快地贡献频率由框260指示,更慢的贡献频率由框262指示,其他方式由框264指示。
图2还示出用户可设置预定义的时间段266,在该预定义的时间段266上,库管理员添加内容。再次参考图2E,用户界面显示240示出查询输入268和预定义的定时输入270。例如,如果用户正在查找对于一问题的相对快速的答案(诸如对意大利餐厅的推荐),则用户可简单地在文本框268中键入查询并在框270设置时间,用户希望在该时间内获得推荐。此外,在框272,用户可标识用户希望在收集中的建议或推荐的数量。在图2E示出的实施例中,用户指示出他或她具有30分钟来接收收集并且用户希望在新的收集(或栈)中有20个项。当用户致动按钮274时,库管理员组件156开始将内容添加到新的收集(或栈)。
还将注意到,用户可使得库管理员组件156自动填充收集或匹配用户或协作者、竞争者或另一用户的节奏。
尽管时间段和贡献频率在图2E中被显示为离散地可选择的按钮,但是它们也可用其他方式被选择。例如,用户界面显示可包括可被移动来设置库管理员组件156的贡献频率的滑块。当然,还可以使用其它用户输入机制。
再次参考图2,在一个实施例中,用户104还可设置库管理员组件156要返回的内容的细节。例如,库管理员组件156可被要求随着更多的项被用户添加到收集中,提供越来越具体和相关的信息。库管理员组件156确定这些手动添加的项是高度相关的,并且可使用NLU组件160来标识它们的内容和主题,并细化其正在用于搜索相关内容的搜索准则。库管理员组件156还可被赋予添加来自相关主题的内容以向收集提供更多上下文和广度的任务。类似地,库管理员组件156可使用NLU组件160来分析所收集的内容并标识可被用于填充当前收集中的间隙的填隙内容。用户可通过设置库管理员组件156用其进行搜索的细节或广度来确定这一点。确定用户要设置细节由图2中的框280指示并且接收设置所贡献的内容的细节的用户输入由框282指示。再次,这可通过使用各种各样不同的用户输入机制(诸如可从宽到窄移动的滑块(标识要搜索的内容的类型))、使用文本框、复选框等来实现。
一旦被正确地配置,个人库管理员组件156和其他邀请的贡献者随着时间将内容添加到收集。这由图2的框284指示。
应当注意,在用户104添加内容时,用户104可添加来自多个不同的用户设备106-108中的任意的内容。例如,用户可从他或她的台式计算机中选择内容并将其添加到所收集的数据136。类似地,用户可使用他或她的平板计算机或智能电话、或其他设备来选择内容并也将其添加到所收集的数据136。
一旦项已经被收集在收集(例如,所收集的数据136)中,它们可被显示并基于用户输入被分类。这由图2中的框186指示。例如,它们可按照主题288、基于贡献它们的是谁290、或基于内容的源(诸如媒体的类型(例如,书、博客、视频等))来被分类。这由框292指示。当然,它们也可按其他方式来显示和分类,如框294指示的。
图2F示出显示按贡献者分类的收集的内容的用户界面显示300的一个示例。在图2F示出的实施例中,存在两个贡献者,一个是一般地被显示在302处的自动化的库管理员组件156,另一个是一般地被显示在304处的名为Joy的贡献者。在贡献者的名称的下方,说明性地存在到被贡献者添加的每个内容项的链接。可以看到,链接可以是到视频、文档、博客、文章等。到被库管理员添加的内容的链接被一般地显示在306处,而到被Joy添加的内容的链接被一般地显示在308处。
图2G显示了在贡献者窗格312中列出贡献者并且在收集窗格314中列出内容的用户界面310的另一实施例。在一个实施例中,窗格314中的内容按照内容类型被分类。文档一般地被显示在316处,期刊一般地被显示在318处,书籍一般地被显示在320处,并且web(网络)项一般地被显示在322处。当然,这些仅仅是不同类型的内容的示例,并且其他也可被显示。
此外,在图3G中显示的实施例中,窗格312中的贡献者被以某种方式在视觉上绑定到收集窗格314中他们所贡献的内容。例如,在一个实施例中,对应于窗格312中的贡献者的图标或单词、或其他指示符在颜色上被编码以对应于到他们所贡献的被显示在收集窗格314中的内容的链接。换言之,如果一般地被显示在324处的库管理员贡献者在颜色上是蓝色的,则到库管理员324添加的文档、期刊、书籍或网站的每个链接也可用蓝色来划出轮廓或以其他方式显示。通过这种方式,用户104不仅仅可以看到贡献者是谁、以及什么类型的项在收集中、按媒体类型分类,而且还可以看到谁贡献了这些项。
不管收集被如何显示,自动化的库管理员组件156说明性地与任一人类贡献者所被显示的方式相同的方式来显示。用户104可容易地知晓哪个内容被自动地添加以及哪个内容被手动地添加。
内容收集系统102还可提供接收用于给予个人库管理员组件156任务来也执行其他任务的用户输入的用户界面显示。例如,在内容被标识为具有多个不同的语言的情况下,库管理员组件156可使用机器翻译器170来生成另一语言的翻译140并存储该翻译。组件156可用多种不同的方式来标识目标语言。例如,用户104可指定所有内容要被翻译成的目标语言。替换地或附加地,组件156可标识用户104通常用其操作的语言并将内容翻译到该语言。库管理员组件156还可使用连接标识符174来标识所收集的内容中的各项与用户104之间的、或所收集的各项与其他所收集的各项之间的、或所收集的内容中的各项与对应于用户104的社交图之间等的连接148。在这样做时,组件156可访问用户信息142来标识连接。用户信息142说明性地包括对应于用户104的社交图(来自社交网络或其他方式)。用户信息142还说明性地包括简档信息,诸如用户的位置、特定偏好等。连接148可采取各种不同的形式。作为示例,连接可说明用户104可如何被连接到内容片段的作者,或它们可指示用户的兴趣之一对应于作者的兴趣之一等。此外,它们可指示所贡献的内容的各片段之一的作者正在地理上位于靠近用户104的城市说话。其还可示出用户的个人网络或社交图中的谁知晓故事的作者或主题。类似地,其还可示出用户的个人网络或社交图中也阅读/喜爱/连接/锁定等这个内容或具有相关主题的内容的人员。也可生成这些以及许多其他类型的连接148。
此外,组件156可使用概要组件172来生成所收集的内容的概要。概要146可以是针对收集中每个个别内容项或针对收集中的内容组来生成的概要。在一个实施例中,用户可基于他们有多少时间来要求概要。例如,“给我5分钟的版本”或“给我5小时的版本”。组件156还可从所收集的内容中提取图像350。此外,它可使用分组/分类组件176来生成所收集的内容的一个或多个亲和力图150。亲和力图说明性地示出内容如何根据各种各样不同的特征被分组或分类。它们可按照媒体类型、按照作者、按照主题、基于写作的时间、收集的时间或基于各种其他类型的分类准则来被分组或分类。内容可按各种不同的方式来被动态地分类、透视、过滤或重组。组件156还可这么做来揭示用户可能没有想到或注意到的群集、组、主题、连接等。
此外,组件156可提取所收集的内容的片段并将它们缝合在一起以用于导出或与其他用户或协作者共享。这由图2的框152指示。组件156也可被给予执行其他工作的任务,诸如使用标记组件178来标记内容或其他任务。这由框354指示。接收向个人库管理员组件156给予生成和显示其他信息的任务的用户输入一般地由图2中的框356指示。
还应当注意,组件156可访问标识组件156正在其中操作的应用的类型的应用信息158。例如,如果所收集的数据136被用在文字处理应用中,则内容可用一种方式被标识并添加到收集中。然而如果所收集的数据136被用在幻灯片演示应用中,则组件156可用不同的方式来标识并添加它。这些只是示例。库管理员组件156还可利用该特定应用的功能性。例如,文字处理程序中的库管理员组件156可利用属于该程序的功能性的语法建议来成为更好或更有用的贡献者。此外,文字处理程序内的库管理员组件156可对于语言尤其智能,而设计程序中的库管理员组件156可对于格式化和颜色尤其智能,所有这些都通过充分利用程序本身的工具和功能性来实现。
图3是示出个人库管理员组件156在将内容添加到数据存储134中所收集的数据136方面的操作的一个实施例的更详细的流程图。组件156首先访问数据存储134中的用户信息142和已经存在于收集中的任何现有的内容以及用户104做出的声明什么类型的信息要被添加到内容的任何所声明的信息。这由图3中的框370指示。组件156接着访问以上关于图2讨论的频率设置和细节设置并接着用理想的频率和细节来搜索内容。这分别由框372、374和376指示。在这样做时,组件156说明性地使用搜索引擎162来搜索具有要被搜索的内容的站点118。当然,也可用其他方式来进行搜索。
在任一情况下,一旦搜索被进行,组件156就可标识到内容、免费内容380的各部分、付费内容的概览(诸如书籍等)382、填隙内容384或揭示与已经在收集中的观点大致相反的观点的内容的链接378。并且,它还建议在该学科领域内的主题专家或领导者。这由框386指示。当然,组件156可标识与已经在收集中的内容有关的主题,如框388指示的。还将注意,库管理员组件156将说明性地细化搜索技术以标识与已经被手动地添加到收集的内容越来越相似的内容。这由框390指示。当然,组件156也可标识其他内容392。
组件156可接着使用排序组件164,该排序组件164访问优先级(或排序)度量166以对被库管理员组件156标识的内容区分优先级或排序。访问度量由图3中的框394指示。组件156可接着使用排序组件164来基于优先级或排序度量对内容区分优先级或排序。这由框396指示。排序度量可包括各种不同的度量。例如,它们可包括被搜索引擎162分配到结果的搜索引擎排序。这由框398指示。此外,它们可包括内容的日期400、被各个社交网络提供的内容的评分402、或其他评分、或对内容的引用404或链接406的数量。
组件156还可基于其他信息来对内容区分优先级或排序。例如,它可使用用户的知识408(如被用户的库、文件、文件夹等中的其他内容指示的)。类似地,它可使用来自简档或用户信息142的用户的个人兴趣410。此外,内容可基于用户的阅读水平412来被区分优先级。例如,如果用户是5年级,并且用户尝试收集关于绿色能源的信息,则相比于用户是在查找相同类型的内容的工科大学生,信息可被不同地区分优先级。根据其他度量区分优先级被框414指示。
组件156接着将内容添加到数据存储134中的收集(所收集的数据)136。这可以用多种不同的方式来完成。例如,组件156可仅添加高于优先级阈值的项,或仅添加具有最高优先级的项等。添加优先级内容到收集由图3中的框416指示。在这么做时,组件156可自动地如框418指示的那样标记内容,虽然这是任选的并且用户也可被邀请来标记或重新标记内容。
还将注意,组件156可随着用户特性或偏好被习得来随着时间修改其行为。这由框420指示。例如,随着用户变得越来越知晓特定主题领域(如由收集中的内容、被用户创作的其他文档、用户的电子邮件、社交网络或浏览通信量等指示的),组件156可修改其搜索技术以标识对应于该主题的更加复杂的信息或更高等级的信息。此外,随着用户趋向更不频繁地访问给定主题的内容,组件156可更不频繁地更新其对该种类型的内容的搜索。当然,这仅仅是组件156可如何基于用户特性来修改其行为的两个示例。
组件156接着基于频率设置、针对研究的固定时间段(如果存在一个的话)或基于其他准则来重复图3中描述的标识内容的过程。这由框422指示。
内容收集系统102可在其内使用的上下文的另一示例是在众包网站或社区环境中。库管理员组件156可被给予以与由大众或社区做出的到站点的其他添加的节奏匹配的节奏来将内容添加到站点或社区的任务。这仅仅是一个附加的示例。
图4是图1中所示的体系结构100的框图,除了其组件被置于云计算体系结构500中。云计算提供了不要求最终用户知晓交付服务的系统的物理位置或配置的计算、软件、数据访问和存储服务。在各个实施例中,云计算通过诸如因特网之类的广域网使用合适的协议来交付服务。例如,云计算提供者通过广域网交付应用,并且它们可以通过web浏览器或任何其他计算组件被访问。体系结构100的软件或组件以及相对应的数据可被存储在远程位置处的服务器上。云计算环境中的计算资源可以被整合在远程数据中心位置处或者它们可以是分散的。云计算基础体系结构可以通过共享数据中心来交付服务,即使在用户看来它们是单个访问点。因此,在此所述的组件和功能可以从使用云计算体系结构的远程位置处的服务提供者来提供。可替代地,它们可以从常规的服务器中提供,或者它们可以直接地或以其他方式安装在客户端设备上。
本说明书旨在包括公共云计算和私有云计算两者。云计算(公共和私有两者)提供了基本无缝的资源联营以及对管理和配置底层硬件基础结构的降低的需求。
公共云由供应商管理,并且通常支持使用同一基础结构的多个消费者。此外,与私有云相反,公共云能够将终端用户从管理硬件中释放出来。私有云可由机构本身管理,并且基础结构通常不与其他机构共享。该机构在某种程度上仍然维护着硬件,诸如安装和维修等。
在图4中显示的实施例中,一些项与图1中显示的那些是类似的,并且它们被类似地编号。图4具体地示出内容收集系统102位于云502(可以是公共的、私有的或者其中某些部分是公共的而某些部分是私有的组合)中。因此,用户104使用用户设备106通过云502来访问那些系统。
图4还描绘了云体系结构的另一实施例。图4示出还构想了系统102中的某些元素被置于云502中而其他元素没有被置于云502中。作为示例,数据存储134可被置于云502的外部,并且通过云502来访问。在另一实施例中,个人AI库管理员组件156也在云502的外部。无论它们位于哪里,它们都可直接由设备104通过网络(广域网或局域网)访问,它们可由服务主存在远程站点处,或者它们可作为通过云来提供或通过驻留在云中的连接服务来访问的服务。本文构想了所有这些体系结构。
还要注意,体系结构100或其部分可被置于各种不同的设备上。这些设备中的某些包括:服务器、台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、或其他移动设备,诸如掌上计算机、蜂窝电话、智能电话、多媒体播放器、个人数字助理等。
图5是可被用作其中可部署本系统(或其部分)的用户或客户端的手持式设备16的手持式或移动计算设备的一个说明性实施例的简化框图。图6-9是手持式或移动设备的示例。
图5提供了客户端设备16的组件的总体框图,该客户端设备16可以运行内容收集系统102的组件或与体系结构100交互,或这二者。在设备16中,提供了通信链路13,该通信链路允许手持设备与其它计算设备通信,并且在一些实施例中提供用于诸如通过扫描来自动接收信息的信道。通信链路13的示例包括:红外端口、串行/USB端口、诸如以太网端口之类的电缆网络端口、以及允许通过一个或多个通信协议的通信的无线网络端口,所述通信协议包括作为用于提供对网络的蜂窝接入的无线服务的通用分组无线服务(GPRS)、LTE、HSPA、HSPA+、以及其他3G和4G无线电协议、1Xrtt和短消息服务,并包括提供对网络的本地无线连接的802.11和802.11b(WiFi)协议、和蓝牙协议。
根据其他实施例,应用或系统(如内容收集系统102)在连接到SD卡接口15的可移动安全数字(SD)卡上被接收。SD卡接口15和通信链路13沿总线19与处理器17(也可实现来自图1的处理器130、132或154)进行通信,该总线19还连接到存储器21和输入/输出(I/O)组件23、以及时钟25和位置系统27。
在一个实施例中,提供了I/O组件23以促进输入和输出操作。针对设备16的各个实施例的I/O组件23可以包括:输入组件,比如按钮、触摸传感器、多点触摸传感器、光学或视频传感器、语音传感器、触摸屏、邻近传感器、话筒、倾斜传感器以及重力开关;以及输出组件,比如显示设备、扬声器和或打印机端口。也可以使用其他I/O组件23。
时钟25解说性地包括输出时间和日期的真实时间时钟组件。时钟还可以解说性地为处理器17提供定时功能。
位置系统27解说性地包括输出设备16的当前地理位置的组件。这例如可以包括全球定位系统(GPS)接收机、LORAN系统、航位推算系统、蜂窝三角测量系统或者其他定位系统。这例如还可以包括生成所期望的地图、导航线路和其它地理功能的测绘软件或导航软件。
存储器21存储操作系统29、网络设置31、应用33、应用配置设置35、数据存储37、通信驱动程序39以及通信配置设置41。存储器21可以包括所有类型的有形易失性和非易失性计算机可读存储器设备。其还可以包括计算机存储介质(下面描述)。存储器21存储计算机可读指令,所述指令在被处理器17执行时致使处理器根据所述指令执行计算机实现的步骤或功能。收集数据136或数据存储134中的项例如可驻留在存储器21中。类似地,设备16可具有客户端内容收集系统102,该客户端内容收集系统102可运行各种应用或实现内容收集组件102的部分或全部。处理器17可以也被其他组件激活以促进它们的功能性。
网络设置31的示例包括诸如代理信息、因特网连接信息以及测绘之类的事物。应用配置设置35包括为特定企业或用户定制应用的设置。通信配置设置41提供了用于与其他计算机进行通信的参数,并且包括诸如GPRS参数、SMS参数、连接用户名和口令之类的项目。
应用33可以是之前已经存储在设备16上的应用或是在使用期间安装的应用,但是这些应用可以是操作系统29的一部分,或者也可以在设备16之外被托管。
图6示出其中设备16是平板计算机600的一个实施例。在图6中,计算机600被示为具有在显示屏602上显示的用户界面显示240(来自图2E)。屏幕602可以是触摸屏(使得来自用户手指604的触摸姿势可以用于与应用交互)或者启用笔的界面,其接收来自笔或指示笔的输入。其还可以使用屏幕上虚拟键盘。当然,其还例如可以通过诸如无线链路或USB端口之类的合适的附连机制附连到键盘或其他用户输入设备。计算机600还可以解说性地接收语音输入。
图图7和图8提供了可被使用的设备16的附加示例,尽管也可以使用其他设备。在图7中,提供功能电话、智能电话或移动电话45作为设备16。电话45包括:一组小键盘47,其用于拨打电话号码;显示器49,其能够显示包括应用图像、图标、网页、照片和视频在内的图像;以及控制按钮51,其用于选择在显示器上示出的项目。电话包括天线53,该天线53用于接收诸如通用分组无线服务(GPRS)和1Xrtt之类的蜂窝电话信号以及短消息服务(SMS)信号。在一些实施例中,电话45还包括容纳安全数字(SD)卡57的SD卡槽55。
图8的移动设备是个人数字助理(PDA)59或多媒体播放器或平板计算设备等等(在此称为PDA59)。PDA59包括电感屏61,所述电感屏感测指示笔63(或其他指示器,诸如用户的手指)在该指示笔被置于屏幕之上时的位置。这允许用户在屏幕上选择、突出显示和移动项目以及绘图和书写。PDA59还包括多个用户输入键或按钮(比如按钮65),其允许用户将显示器61上所显示的菜单选项或其他显示选项滚屏,并且允许用户在没有接触显示器61的情况下改变应用或选择用户输入功能。尽管未被示出,但是PDA59可以包括允许与其他计算机进行无线通信的内置天线和红外发射机/接收机、以及允许与其他计算设备的硬件连接的连接端口。这样的硬件连接通常是通过经由串行或USB端口连接到其他计算机的支架来完成的。因此,这些连接是非网络连接。在一个实施例中,移动设备59还包括容纳SD卡69的SD卡槽67。
图9类似于图7,不同之处在于电话是智能电话71。智能电话71具有显示图标或图块或其他用户输入机制75的触敏显示器73。机制75可由用户用来运行应用、进行呼叫、执行数据传输操作,等等。一般而言,智能电话71被构建在移动操作系统上且提供比功能电话更高级的计算能力和连接性。图10显示了具有被显示在显示器73上的图2E的显示的智能电话71的实施例。
注意,设备16的其他形式是可能的。
图11是其中可采用体系结构100(或体系结构100的部分,作为示例)的计算环境的一个实施例。参考图11,用于实现一些实施例的示例性系统包括计算机810形式的通用计算设备。计算机810的组件可以包括,但不限于,处理单元820(可以包括处理器130、132或154)、系统存储器830和将包括系统存储器在内的各种系统组件耦合至处理单元820的系统总线821。系统总线821可以是若干类型的总线结构中的任一种,包括存储器总线或存储器控制器、外围总线和使用各种总线体系结构中的任一种的局部总线。作为示例而非限制,这样的体系结构包括工业标准体系结构(ISA)总线、微通道体系结构(MCA)总线、增强型ISA(EISA)总线、视频电子技术标准协会(VESA)局部总线和外围部件互连(PCI)总线(也称为夹层(Mezzanine)总线)。参考图1描述的存储器和程序可被部署在图11的对应部分中。
计算机810通常包括各种计算机可读介质。计算机可读介质可以是能由计算机810访问的任何可用介质,而且包含易失性和非易失性介质、可移动和不可移动介质。作为示例而非限制,计算机可读介质可包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质不同于且不包括已调制数据信号或载波。计算机存储介质包括硬件存储介质,该硬件存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的信息的任何方法和技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括,但不限于,RAM、ROM、EEPROM、闪存或其它存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其它光盘存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其它磁性存储设备、或能用于存储所需信息且可以由计算机810访问的任何其它介质。通信介质通常具体化计算机可读指令、数据结构、程序模块或传输机制中的其他数据,并包括任何信息递送介质。术语“已调制数据信号”是指使得以在信号中编码信息的方式来设置或改变其一个或多个特性的信号。作为示例而非限制,通信介质包括诸如有线网络或直接线连接之类的有线介质,以及诸如声学、RF、红外及其他无线介质之类的无线介质。上述任何组合也应该包括在计算机可读的介质范围内。
系统存储器830包括易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质,如只读存储器(ROM)831和随机存取存储器(RAM)832。包含诸如在启动期间帮助在计算机810内的元件之间传输信息的基本例程的基本输入/输出系统833(BIOS)通常存储在ROM831中。RAM832通常包含处理单元820可立即访问和/或当前正在操作的数据和/或程序模块。作为示例而非限制,图11示出了操作系统834、应用程序835、其他程序模块836和程序数据837。
计算机810还可以包括其它可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质。仅作为示例,图11示出了从不可移动、非易失性磁介质中读取或向其写入的硬盘驱动器841,从可移动、非易失性磁盘852中读取或向其写入的磁盘驱动器851,以及从诸如CDROM或其他光学介质等可移动、非易失性光盘856中读取或向其写入的光盘驱动器855。可在示例性操作环境中使用的其它可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质包括但不限于,磁带盒、闪存卡、数字多功能盘、数字录像带、固态RAM、固态ROM等。硬盘驱动器841通常通过诸如接口840之类的不可移动存储器接口连接到系统总线821,并且磁盘驱动器851和光盘驱动器855通常通过诸如接口850之类的可移动存储器接口连接到系统总线821。
作为替换或补充,本文所述的功能可至少部分地由一个或多个硬件逻辑组件来执行。例如、但非限制,可使用的硬件逻辑组件的说明性类型包括现场可编程门阵列(FPGA)、程序专用的集成电路(ASIC)、程序专用的标准产品(ASSP)、片上系统系统(SOC)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)、等等。
以上讨论并在图11中示出的驱动器及其相关联的计算机存储介质为计算机810提供了对计算机可读指令、数据结构、程序模块和其他数据的存储。在图11中,例如,硬盘驱动器841被示为存储操作系统844、应用程序845、其他程序模块846和程序数据847。注意,这些组件可与操作系统834、应用程序835、其它程序模块836和程序数据837相同,也可与它们不同。在此操作系统844、应用程序845、其它程序模块846以及程序数据847被给予了不同的编号,以至少说明它们是不同的副本。
用户可以通过诸如键盘862、话筒863以及诸如鼠标、跟踪球或触摸垫等定点设备861等输入设备来将命令和信息输入至计算机810中。其它输入设备(未示出)可以包括操纵杆、游戏手柄、圆盘式卫星天线、扫描仪等。这些以及其它输入设备通常通过耦合到系统总线的用户输入接口860连接到处理单元820,但也可通过诸如并行端口、游戏端口或通用串行总线(USB)之类的其它接口和总线结构来连接。视觉显示器891或其他类型的显示设备也经由诸如视频接口890之类的接口连接至系统总线821。除了监视器以外,计算机还可包括诸如扬声器897和打印机896之类的其它外围输出设备,它们可通过输出外围接口895来连接。
计算机810使用到诸如远程计算机880等一个或多个远程计算机的逻辑连接在网络化环境中操作。远程计算机880可以是个人计算机、手持设备、服务器、路由器、网络PC、对等设备或其它常见的网络节点,且一般包括以上关于计算机810描述的多个或所有的元件。图11中所描绘的逻辑连接包括局域网(LAN)871和广域网(WAN)873,但还可包括其他网络。此类联网环境在办公室、企业范围的计算机网络、内联网和因特网中是常见的。
当在LAN联网环境中使用时,计算机810通过网络接口或适配器870连接到LAN871。当在WAN联网环境中使用时,计算机810通常包括调制解调器872或用于通过诸如因特网等WAN873建立通信的其它手段。调制解调器872可以是内置的或外置的,可经由用户输入接口860或其它适当的机制连接到系统总线821。在联网环境中,相关于计算机810所示的程序模块或其部分可被存储在远程存储器存储设备中。作为示例,而非限制,图11示出了远程应用程序885驻留在远程计算机880上。应当理解,所示的网络连接是示例性的,并且可使用在计算机之间建立通信链路的其它手段。
还应注意,本文描述的不同实施例可以按不同的方式来组合。即,一个或多个实施例的各部分可以与一个或多个其他实施例的各部分组合在一起。本文中构想了所有这些。
尽管用结构特征和/或方法动作专用的语言描述了本主题,但可以理解,所附权利要求书中定义的主题不必限于上述具体特征或动作。更确切而言,上述具体特征和动作是作为实现权利要求的示例形式公开的。

Claims (10)

1.一种将内容收集到收集中的计算机实现的方法,包括:
显示接收库管理员选择用户输入的用户库管理员界面显示,所述库管理员选择用户输入选择自动化的库管理员组件以标识内容并将所述内容添加到所述收集;
将用户标识的内容添加到所述收集;
将库管理员标识的内容添加到所述收集,所述库管理员标识的内容被所述自动化的库管理员组件标识;以及
显示所述收集中的内容以指示所述内容是用户标识的内容还是库管理员标识的内容。
2.如权利要求1所述的计算机实现的方法,其特征在于,将库管理员标识的内容添加到所述收集包括:
用所述自动化的库管理员组件来访问用户信息;以及
用所述自动化的库管理员组件基于所述用户信息来标识所述库管理员标识的内容。
3.如权利要求2所述的计算机实现的方法,其特征在于,标识所述库管理员标识的内容包括:
访问被添加到所述收集的所述用户标识的内容;以及
基于被添加到所述收集的所述用户标识的内容的主题来标识被所述自动化的库管理员组件标识的所述库管理员标识的内容。
4.如权利要求2所述的计算机实现的方法,其特征在于,将库管理员标识的内容添加到所述收集包括:
接收频率设置用户输入,所述频率设置用户输入指示所述自动化的库管理员组件将内容添加到所述收集的内容添加频率;以及
以所述内容添加频率将所述库管理员标识的内容添加到所述收集。
5.如权利要求2所述的计算机实现的方法,其特征在于,将库管理员添加的内容添加到所述收集包括:
接收细节用户输入,所述细节用户输入指示所述库管理员标识的内容的主题的细节;以及
将具有所述细节的内容标识为所述库管理员标识的内容。
6.如权利要求1所述的计算机实现的方法,其特征在于,显示所述收集中的内容包括:
标识所述收集中所述内容的各项之间以及所述收集中所述内容的各项与所述用户之间的连接;以及
显示所述连接。
7.如权利要求2所述的计算机实现的方法,其特征在于,访问用户信息包括:
访问指示关于给定主题领域的用户知晓的知晓信息;以及
其中标识所述库管理员标识的内容包括基于所述知晓信息来标识所述库管理员标识的内容。
8.如权利要求2所述的计算机实现的方法,其特征在于,访问用户信息包括:
访问知识用户阅读水平的阅读水平信息;以及
其中标识所述库管理员标识的内容包括基于所述阅读水平信息来标识所述库管理员标识的内容。
9.一种将内容收集到收集中的内容收集系统,包括:
用户界面组件,所述用户界面组件显示接收库管理员选择用户输入的用户库管理员界面显示;
自动化的库管理员组件,所述自动化的库管理员组件基于所述库管理员选择用户输入被激活以访问用户信息,并基于所述用户信息来标识内容并将所述内容添加到所述收集,所述用户界面显示组件显示所述收集中的内容以指示所述内容是用户标识的内容还是库管理员标识的内容;以及
计算机处理器,所述计算机处理器是所述系统的功能部分并被所述自动化的库管理员组件激活以标识内容并将所述内容添加到所述收集。
10.一种储存计算机可执行指令的计算机可读存储介质,所述计算机可执行指令在被计算机执行时,使得所述计算机执行一种方法,所述方法包括:
显示接收库管理员选择用户输入的用户库管理员界面显示,所述库管理员选择用户输入选择自动化的库管理员组件来标识内容并将所述内容添加到所述收集;
将用户标识的内容添加到所述收集;
用所述自动化的库管理员组件来基于用户信息标识库管理员标识的内容;
将被所述自动化的库管理员组件标识的库管理员标识的内容添加到所述收集;以及
显示所述收集中的内容以指示所述内容是用户标识的内容还是库管理员标识的内容。
CN201480024737.5A 2013-04-29 2014-04-29 作为对内容的收集的贡献者的自动化的库管理员 Active CN105229638B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/872,165 2013-04-29
US13/872,165 US9460140B2 (en) 2013-04-29 2013-04-29 Automated librarian as contributor to a collection of content
PCT/US2014/035764 WO2014179245A1 (en) 2013-04-29 2014-04-29 Automated librarian as contributor to a collection of content

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105229638A true CN105229638A (zh) 2016-01-06
CN105229638B CN105229638B (zh) 2019-08-13

Family

ID=50829308

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201480024737.5A Active CN105229638B (zh) 2013-04-29 2014-04-29 作为对内容的收集的贡献者的自动化的库管理员

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9460140B2 (zh)
EP (1) EP2992459A1 (zh)
CN (1) CN105229638B (zh)
WO (1) WO2014179245A1 (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10243908B2 (en) * 2013-06-28 2019-03-26 Bridgepoint Education Dynamic comment methods and systems
US20160019268A1 (en) * 2014-07-18 2016-01-21 Kobo Inc. User-interface for providing a stack view of an e-book collection
US10992772B2 (en) * 2015-05-01 2021-04-27 Microsoft Technology Licensing, Llc Automatically relating content to people
US10459995B2 (en) * 2016-12-22 2019-10-29 Shutterstock, Inc. Search engine for processing image search queries in multiple languages
US10552478B1 (en) 2016-12-28 2020-02-04 Shutterstock, Inc. Image search using intersected predicted queries
US11921812B2 (en) * 2022-05-19 2024-03-05 Dropbox, Inc. Content creative web browser

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6108686A (en) * 1998-03-02 2000-08-22 Williams, Jr.; Henry R. Agent-based on-line information retrieval and viewing system
CN1273400A (zh) * 1999-05-10 2000-11-15 松下电器产业株式会社 使用用户描述数据记录介质的多媒体内容提取系统和方法
US6671682B1 (en) * 2000-07-28 2003-12-30 Lucent Technologies Method and system for performing tasks on a computer network using user personas
US20050278312A1 (en) * 2004-06-10 2005-12-15 International Business Machines Corporation Framework reactive search facility
US7133879B1 (en) * 2001-12-28 2006-11-07 Cogentmedicine, Inc. Personalized library interface for providing data to a user
US20070220552A1 (en) * 2006-03-15 2007-09-20 Microsoft Corporation Automatic delivery of personalized content to a portable media player with feedback
US20100049862A1 (en) * 2008-08-21 2010-02-25 Apple Inc. Personalized streaming digital content

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8249854B2 (en) * 2005-05-26 2012-08-21 Microsoft Corporation Integrated native language translation
US9015301B2 (en) 2007-01-05 2015-04-21 Digital Doors, Inc. Information infrastructure management tools with extractor, secure storage, content analysis and classification and method therefor
US8429185B2 (en) 2007-02-12 2013-04-23 Microsoft Corporation Using structured data for online research
US8108398B2 (en) * 2007-06-29 2012-01-31 Microsoft Corporation Auto-summary generator and filter
US8332439B2 (en) * 2007-10-05 2012-12-11 Fujitsu Limited Automatically generating a hierarchy of terms
DE202010018551U1 (de) 2009-03-12 2017-08-24 Google, Inc. Automatische Bereitstellung von Inhalten, die mit erfassten Informationen, wie etwa in Echtzeit erfassten Informationen, verknüpft sind
US20110153605A1 (en) 2009-12-23 2011-06-23 Fred Silverman System and method for aggregating and curating media content
US10607235B2 (en) 2009-12-24 2020-03-31 Outbrain Inc. Systems and methods for curating content
WO2013101388A1 (en) * 2011-12-29 2013-07-04 Chegg, Inc. Connecting users in an education platform

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6108686A (en) * 1998-03-02 2000-08-22 Williams, Jr.; Henry R. Agent-based on-line information retrieval and viewing system
CN1273400A (zh) * 1999-05-10 2000-11-15 松下电器产业株式会社 使用用户描述数据记录介质的多媒体内容提取系统和方法
US6671682B1 (en) * 2000-07-28 2003-12-30 Lucent Technologies Method and system for performing tasks on a computer network using user personas
US7133879B1 (en) * 2001-12-28 2006-11-07 Cogentmedicine, Inc. Personalized library interface for providing data to a user
US20050278312A1 (en) * 2004-06-10 2005-12-15 International Business Machines Corporation Framework reactive search facility
US20070220552A1 (en) * 2006-03-15 2007-09-20 Microsoft Corporation Automatic delivery of personalized content to a portable media player with feedback
US20100049862A1 (en) * 2008-08-21 2010-02-25 Apple Inc. Personalized streaming digital content

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HSIEH-CHANG TU ET AL.: "An architecture and category knowledge for intelligent information retrieval agents", 《PROCEEDINGS OF THE THIRTY-FIRST HAWAII INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEM SCIENCES》 *
INNES MARTIN ET AL: "Fetch: A personalised information retrieval tool", 《INTERNATIONAL ACM SIGIR CONFERENCE ON RESEARCH AND DEVELOPMENT IN INFORMATION RETRIVAL.ACM》 *
LINGLING ZHANG ET AL: "An intelligent interface agent for Web-based information retrieval", 《PROCEEDINGS 1999 IEEE WORKSHOP ON INTERNET APPLICATIONS (CAT. NO.PR00197)》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN105229638B (zh) 2019-08-13
US20140324913A1 (en) 2014-10-30
US9460140B2 (en) 2016-10-04
EP2992459A1 (en) 2016-03-09
WO2014179245A1 (en) 2014-11-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105229637B (zh) 内容集合的自动生成
JP6063965B2 (ja) 個人情報のジオコーディング
CN105264492B (zh) 系统行为的自动发现
US9772755B2 (en) Remote control for displaying application data on dissimilar screens
CN105229638A (zh) 作为对内容的收集的贡献者的自动化的库管理员
US11416948B2 (en) Image tagging for capturing information in a transaction
CN104067270A (zh) 在多文档知识库中的人员在场检测
EP3610376B1 (en) Automatic context passing between applications
CN104756110A (zh) 关系数据库上的即时搜索
KR101610883B1 (ko) 정보 제공 장치 및 방법
CN105408922A (zh) 过程流基础结构和配置界面
CN105393086A (zh) 捕捉和管理项目的用户体验
US20140279823A1 (en) Lifecycle product analysis
US9575747B2 (en) Automatic configuration of a computer system based on process modeling of an implemented process
CN106062793A (zh) 已被呈现的企业内容的检索
CN104769579A (zh) 文档管理系统中的列表管理
US20170140019A1 (en) Automated data replication
KR20130091197A (ko) 일정 정보 완성 방법과 시스템 및 기록 매체
US20150248227A1 (en) Configurable reusable controls
CN105940419A (zh) 具有可选工作空间表示的控制板
KR101757755B1 (ko) 선행기술조사의 분배처리 방법 및 이를 운용하는 서버 및 시스템
US10909138B2 (en) Transforming data to share across applications
US20160239164A1 (en) Context-based control of property surfacing
CN117556155A (zh) 基于大语言模型的行程规划方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant