CN105653134B - 应用切换方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用切换方法及其系统。所述方法包括：获取至少一个与用户的移动应用使用习惯相关的输入信息，并且基于获取的输入信息，判断是否满足预设的触发条件。所述方法还包括：当不满足触发条件时，在移动设备中运行常规的用户操作。进一步的，当满足触发条件时，通过至少一个用户交互动作，挖掘当前用户意图，基于当前用户意图，生成至少一个移动应用推荐及接入节点，所述接入节点包括至少一个功能项，获取用户从推荐的所述功能项中选择的至少一个功能项；并且在不回到移动设备的主页情况下，从当前移动应用页面直接切换到另一移动应用页面。

Description

应用切换方法及其系统

技术领域

本发明涉及计算机处理技术领域，尤其涉及一种移动应用间直接切换方法及其系统。

背景技术

如今，移动应用(app)已经成为移动设备，例如手机，平板电脑，智能手表及其他智能可穿戴式设备上最主要的用户交互部分。用户花费越来越多的时间在移动应用上。所述移动应用(也被称为app)是被设计用于在智能手机，平板电脑以及其他可移动设备上的一个电脑程序。但是，近几年的数据显示，一般经常使用的app数量稳定在每个月26个左右。与app的整体数量(在2014年中，已经总计有约250万的移动应用)相比，每个月稳定使用的26个app只占很少的百分比(0.001％)，这显示了用户可能由于缺乏检索app的能力而并未能充分的利用智能的app服务资源。在另一方面，在移动应用的使用过程中，移动应用有时需要用户付出很大的努力才能找到与自己当前需求相符的功能页面。

为了提高移动设备的用户体验，在现有技术中，用户可以通过直接切换不同的app页面来方便有效的满足他/她当前的需求。若系统能够准确的获取用户当前的意图，所述系统能够使用户进入能够满足其当前需求的已开启的app页面。但是由于不同的用户在不同的时候会具有不同的情况，系统通常很难获取到用户当前的意图。例如，用户当前具有一个非常强烈的意图去使用一个app，但可能由于用户不知道可以使用哪个app，或者不知道怎样与iPhone中的Siri交流，或者手机怎样帮助定位他的意图，导致没有获取相应app的线索。又例如，当用户正在移动设备上浏览网页时，他有一个不太强烈的使用某app的意图，但是用户正在阅读的内容能够引发一些想法并且导致需求的产生。

本发明公开的方法及其系统用于解决现有技术中的一个或者多个问题。

发明内容

本发明的一方面公开了一种在移动设备中移动应用间直接切换方法。所述方法包括：获取至少一个与用户的移动应用使用习惯相关的输入信息，并且基于获取的输入信息，判断是否满足预设的触发条件。所述方法还包括：当不满足触发条件时，在移动设备中运行常规的用户操作。进一步的，当满足触发条件时，通过至少一个用户交互动作，挖掘当前用户意图，基于当前用户意图，生成至少一个移动应用推荐及接入节点，所述接入节点包括至少一个功能入口以及一个功能项类型，获取用户选择的推荐功能项；并且在不回到移动设备的主页情况下，从当前移动应用的页面直接切换到另一移动应用的页面。

本发明另一方面公开了一种移动应用间直接切换系统。所述系统包括：用户交互控制模块，用于获取至少一个与用户移动应用使用习惯相关的输入信息并基于获取的输入信息，判断是否满足预设的触发条件。所述系统还包括“隐藏任务机”触发模块，用于当预设的触发条件满足时，将一系列可视项带到移动设备屏幕上并变为可供用户选择的可接入状态，所述预设的触发器为移动设备中移动应用的非常规操作手势以及移动设备额外添加的特定按钮。进一步的，常规操作控制模块，用于预设的触发条件不满足时，在移动设备上运行常规的用户操作；以及用户意图交互挖掘模块，用于当满足触发条件时，通过至少一个用户交互动作，挖掘当前用户意图并获取用户选择的在移动设备屏幕上的可视项。

本发明的其他方面，所属技术领域技术人员能够依据本发明的权利要求书，说明书，以及附图有效实施并充分公开。

附图说明

下述附图仅用于解释本发明的具体实施例而不用于限制本发明的保护范围。

图1为本发明具体实施方式中工作系统示意图。

图2本发明具体实施方式中计算系统的结构框图。

图3为本发明具体实施方式中移动应用间直接切换系统的结构框图。

图4为本发明具体实施方式中移动应用间直接切换方法的方法流程图。

图5为本发明具体实施方式中交互式用户意图挖掘方法的方法流程图。

图6为本发明具体实施方式中金字塔状层次数据结构的示意图。

具体实施方式

附图中展示的部分将被引用以具体说明，阐述本发明具体技术实施方案。说明书中引用的数字代表附图的相应部分。

当用户想要从一个app切换到另一个app时，现有的app切换会慢于直接在两个app功能页面之间进行切换，如果这两个功能页面之间存在连接。在用于在两个app功能页面或者app类型或者功能项目之间直接切换来替代切换回app启动首页或者其他首页的切换方法的自动程序中，用户可以直接从第一个app进入第二个app。

app推荐及接入节点可以用于在没有明显的用户交互或者介入中完成上述直接切换操作。所述app推荐及接入节点可以包括在移动设备或者网站上的功能接入口，功能的类型以及其他相关信息，例如位置、状态、功能项的自然状态等。所述功能可以包括本地app、在线app或者作为云端API的消费功能。本地app为对于特定的操作系统，用特定的编程语言编写的操作移动设备应用。所述本地app直接安装在移动设备中。在线app表示通过移动设备上的网站浏览器指向某一功能的网站。所述功能接入口和接入口的类型可以包括一系列配置。例如，一个接入节点可以包括到在线app页面的链接，消费性功能的链接，已安装的本地app页面的链接或者捷径，到本地app压缩包的页面的链接，下载并安装本地app的链接，以及用于建议用户打开其中候选app的app指引页面的链接，等等。

为陈述方便，上述移动app推荐及接入节点使用术语“功能项”(FUNC)来表示。每个FUNC是一个功能层次操作过程，连接能够满足当前用户的特定需求的功能或者服务。即使对于相同的需求，依据用户的习惯或者偏好，不同的用户也有可能在不同的app中使用不同的FUNC(例如，用户可以使用FACEBOOK来分享图片，某些用户则可能会使用WeChat完成上述分享图片的操作)。由于FUNC提供了本地app或者在线app或者消费性功能的入口，所述FUNC可以用于执行从一个app页面直接切换到另一app页面的操作。由于FUNC的使用，不再需要app层次操作(app-level operation)，实现用户操作的功能流程可以整合得更为流畅。所述app层次操作是指频繁的通过主页切换的方式来启动运行不同的app或者在线服务，并由此需要更多的用户交互操作(屏幕接触或者按压按键)。例如，一个典型的app层次操作模式为：用户启动某一app来满足当前需求，然后返回到主页中来重新启动另一app来解决另一任务。以及不断完成上述循环。

在另一方面，FUNC层次操作(FUNC-level operation，即通过在移动设备或者网站上的功能接口，在两个app页面或者其他相似应用程序页面中直接进行切换的操作)可以跨越多个app或者网站服务。

在多个FUNC中的传输数据也可以用来提升用户体验。亦即，在先前使用FUNC过程的一些数据可以用于设置当前FUNC使用习惯，使得用户不需要为选择当前FUNC重复输入信息。若用户的日常活动与一个需求和解决方式列表对应，与该列表对应的FUNC列表可以用来代替那些可以通过移动设备满足的解决方式，并且所述依次序排列的FUNC表示能够满足用户需求的移动设备最低用户交互，也可以称为最低触摸次数应用程序(或者app)。

为了进一步提高用户体验，在本发明中使用“隐藏任务机”(InvisibleMask)这一概念。InvisibleMask是一个整合在移动设备中，而不改变移动设备正常操作的机器(例如，应用程序)并且，这一InvisibleMask在未激活时，通常对于用户是不可视的。当InvisibleMask被某些触发因素激活后，在屏幕上的可视项开始显现并且所述系统能够引导用户与可视项进行交互从而实现其他/她的想法。

所述InvisibleMask建立于FUNC的基础上，当预设的触发条件满足，用户激活InvisibleMask时，所述InvisibleMask变为可视化。所述触发条件可以是在移动设备的应用中不常使用的特定操作手势(例如两个手指双击)或者是移动设备额外设置的按键。在InvisibleMask激活后，所有在移动设备屏幕上的可视项变为可供用户交互的可获取状态(或者是可点击)。例如，当用户不知道怎样做或者使用哪一app时，只需激活InvisibleMask其即可成为一个很方便的助手。图1为本发明具体实施例中的一个工作系统100.

如图1所示，所述工作系统100可以包括：移动设备102，网络连接设备106，用户108，网络110。可选择的，工作系统100还可以包括输入设备(未在图中示出)。所述输入设备具体可以包括任何简单的输入/输出设备，例如键盘，触摸笔，或者声控激活输入设备等。

移动设备102可以是任何合适类型的移动设备，例如平板或者手提电脑，智能手机等。移动设备102可以运行一些供用户使用的移动应用。所述移动设备102可以获得任何合适的app的资源，例如从本地存储设备中，从共享或者非共享的服务提供者的网络设备，或者从因特网中。更具体的，所述移动应用可以包括任何合适类型的移动应用，例如，娱乐应用，新闻应用，游戏应用，教育用于，旅游应用，社交应用，效率型应用以及公共应用。

更具体的，所述网络连接设备106可以包括任何合适的用于移动设备102建立连接，存储数据以及处理数据的计算或者消费电子设备。例如，当系统100使用网上在线服务时，一个由服务提供者提供的网络连接设备可以提供许多的移动应用给移动设备102，如，一个移动应用服务。移动设备102与网络连接设备106可以通过通信网络110，例如，有线网络，电话网络以及/或者卫星网络等进行连接。尽管图1仅显示了一个网络连接设备106及移动设备102，本发明还可以包括任何数量的网络连接设备106及移动设备102。

移动设备102及/或网络连接设备106可以在任何合适的电子计算平台上运行。如图2所示，为本发明具体实施例中的一种可用于实现上述设备102和/或106的功能的计算系统200的结构框图。

如图2所示，所述计算系统200包括一个处理器202、存储器204、播放设备206、通信模块208、数据库210以及外围设备212。所述计算系统可以减省上述设备，也可以添加一些其他类型的设备，而不限于上述设备。

所述处理器202可以是任何合适的处理器或处理器组。具体的，所述处理器202为能够进行多线程处理的多核心处理器。存储器204可以是任何合适的存储设备，例如ROM，RAM，闪存或者大容量存储器，例如CD-ROM，硬盘等。存储器204用于存储为进行各种数据处理而预设的计算机运行程序。

所述外围设备212具体包括：各种类型的传感器以及输入，输出设备，例如键盘，鼠标。通信模块208具体包括：用于在设备间通过网络系统建立连接的各类网络交互设备。外围设备212也可以包括其他多种设备。例如所述移动设备可以包括摄像机，麦克风获取其他传感器，等等。进一步的，数据库210可以包括一到多个用于存储不同数据以及对数据进行一些处理，例如搜索数据的数据库。

在实际操作中，所述移动设备102，网络连接设备106和/或输入设备可以在使用invisiblemask的两个或者更多的app页面或者其他类型的app或者功能之间运行一个app间自动直接切换程序。所述invisiblemask能够随着用户交互挖掘的用户意图有效率的在app间直接切换。若用户紧接的下一需求可以通过用户行为和偏好学习预测获得并准备好满足其需求的一个或者多个移动应用页面，这样的用户体验是非常理想的。图3为本发明具体实施例的app间直接切换系统的结构框图。

如图3所示，所述系统300可以包括用户交互控制模块310、“隐藏任务机”触发模块320，常规操作控制模块330以及用户意图交互挖掘模块34。所述用户意图交互挖掘模块34可以进一步包括可视项选择单元340，用户需求分析单元345以及用户需求获取单元350，场景分析引擎360，基于场景的意图挖掘单元370，交互式意图解释单元380,以及FUNC地址单元390。上述系统可以减省所述模块，也可以添加一些其他类型的模块，而不限于所述模块。上述多个模块具体可以由硬件实现其功能，也可以由软件实现其功能，还可以结合硬件和软件一起实现其功能。例如，这些模块和单元可以在计算系统200中执行实现。

所述用户交互控制模块310可以用于获取一系列与某用户app使用习惯相关的输入数据302以及调度在移动设备上的常规用户操作或者invisiblemask的特定激活手势。在获取用户的输入数据302后，所述用户交互控制模块310可以执行一些输入操程序，例如选择安装某一app或者将app从交互界面移除等等。进一步的，所述用户交互控制模块310可以决定用户输入数据是否改变了当前的推荐设置或者意图并控制“隐藏任务机”触发模块320激活invisiblemask。

基于获取的输入数据，所述用户交互控制模块310决定预设的invisiblemask触发条件320是否满足。其中，所述invisiblemask是一个有形化机器，用于使所有可视项在移动设备屏幕中出现并可供用户选择进入。

所述invisiblemask触发模块用于开启或者关闭invisiblemask。所述触发模块320可以是在移动设备上不常用的特定手势(例如两个手指同时双击)或者在移动设备上额外设置的特定按键。

当invisiblemask启动后，所有在屏幕上的可视项变为用户交互接入(或者可点击)状态。亦即，当invisiblemask由某些触发因素激活后，所述在移动设备屏幕上的可视项变为有形化并且所述系统可以引导用户通过与可视项的交互来实现他/她的目标。例如，当用户通过移动设备在因特网上冲浪时，用户没有形成一个非常强烈的意图。但是用户此时阅读的内容可以触发一些想法，向其展示一个智能引导地图来引导用户去获取满足他当前需求的解决方法。

所述用户可以由于如下原因而启动所述invisiblemask：(1)用户看见一个其感兴趣的在屏幕上的项目；(2)用户心中有一个强烈的意图，能够告知移动设备为其提供帮助；(3)虽然没有具体需求，但用户想要获知移动设备对她/他的建议。

因此，所述系统可以通过与用户的交流以及通过学习当前的、从多个传感器收集获得的场景数据(例如通过位置传感器获得的定位数据)来尝试解释用户的意图。并且推荐一些FUNC来解决用户当前的需求。当用户选择了其中一个FUNC并且启动，或者在触发invisiblemask之前，用户返回到先前的功能页面时，所述系统能够自动的关闭invisiblemask。由此，所述invisiblemask用于提供满足用户当前需求的整个解决方案来帮助用户。无论用户是否选择所述解决方案，所述invisiblemask均会关闭并且在移动设备上的操作将与没有设置invisiblemask的普通移动设备一样。当用户再产生需求时，可以用所述特定手势或者其他触发条件重新启动所述invisiblemask。

所述常规操作控制模块330可以用于在invisiblemask关闭时，执行在移动设备上用户的常规操作。亦即，所述常规操作控制模块330的运行在invisiblemask关闭时，与没有安装invisiblemask的系统一样。

所述用户意图交互挖掘模块34可以用于，当预设的触发条件320满足时，通过分析用户的交互动作/行为挖掘出用户的当前意图并且引导用户进入与其当前意图相匹配的打开的app功能页面。

所述可视项选择单元340可以用于使用户能够选择(通过在屏幕上的特定手势)图像、文本段落、手机号码或者表示个人定义或其他特定意思的图标以进行进一步处理。在普通的移动设备中，这一选择功能可能不会在所有可视项中应用并基于app的用法的设计或者执行。但是，在这一系统中，当所述预设的触发条件320满足时，随着用户输入选择手势，所有的可视项均变为可选择状态并可进行后续操作。

所述可视项选择单元340还可以用于将选中的可视项转换为表示文本作为用户的当前意图供后续处理。

所述用户需求分析单元345可以用于监视用户的交互情况并且检测用户情感来衡量用户需求的强烈程度。亦即，所述用户需求分析单元345可以判断用户的需求是否强烈。

所述用户需求获取单元350可以用于通过声音、文本或者其他输入方式来获取用户的需求，并且将获取的用户需求内容转换为特定格式文本。例如，通过使用语音文本转换(speech-to-text)技术，声音信号可以转换为特定格式文本。用户需求获取单元350的输入结果为表示用户需求的特定格式文本。

所述场景挖掘引擎360可以用于检测当前场景的知识(例如，时间、地点、事件以及用户偏好)并且自动的更新作为基础的知识，供其他模块使用(例如意图交互理解单元380)。

所述场景挖掘引擎360可以利用移动设备的传感器获取信息决定当前场景的主要页面。例如，所述场景可以是家庭、工作场所、宴会、车上等等。所述传感器包括地点/位置传感器、连接/交互操作传感器、媒体传感器、软件传感器等等。大部分挖掘的元素都获取自传感器。

进一步的，所述场景挖掘引擎360可以进一步用户行为及偏好分析器(图3中未展示)。一些挖掘的元素可以来源于用户行为及偏好分析器的学习程序。所述用户行为及偏好分析器可以用于密切的监视用户与移动设备之间的交互操作并分析用户使用移动设备的用户获取模式。用户平均交互次数可以用来作为衡量系统的用户体验的参数。所述用户平均交互次数表示在移动设备中，在一定的时间段(例如10min)内，完成相同任务的触摸次数或者手势。对于相同任务而言，用户交互的次数越低，所述移动设备的用户体验则越好。

所述用户行为及偏好分析器还可以监控用户在一段时间内的使用历史信息，并且依据用户的使用历史，例如用户的选择的app目录来定义用户的主要兴趣。具体的，所述用户行为及偏好分析器可以监控用户的交互情况并且计算用户的行为模式。例如，某用户可能通过移动设备上的按键频繁的选择app。

所述用户行为及偏好分析器可以从多个方面分析用户的移动设备使用习惯(例如，使用app的频率)来决定用户的行为和他/她的偏好之间的关系。例如，用户行为及偏好分析器可以通过用户交互的点击速率和/或选择使用的app来决定当前的用户偏好。

所述用户行为及偏好分析器还可以决定在移动设备中的图标(或者按键)使用模式或者用户使用图标(或者按键)的习惯。例如，在移动设备中，一些用户可能有很流畅点击图标(或者按键)的习惯，而其他一些用户可能仅研究有限的图标(或者按键)。男性、女性、儿童以及老年人均有其不同的选择app的方式。

所述用户行为及偏好分析器还可以决定在移动设备中的app使用模式。例如，通常的使用时长、频率等等。不同的人可能有不同的图标(或者按键)使用模式，包括某图标(或者按键)的使用的频率，某图标(或者按键)的更换频率等等。例如，所述用户行为及偏好分析器可以维持用户模式的概率表并且使用这一概率表来定义用户以及用户的行为模式。

更具体的，所述用户行为可以从多个角度进行分析，例如某些菜单/按键/按钮使用习惯以及某些手势操作习惯，从而获得用户行为与其偏好的内在联系。为了理解用户在所述系统中的接入节点模式，所述用户的接入节点分布由时间函数特征化。例如，所述用户行为和偏好分析器可以首先计算以一天中各小时为单位的接入节点分布，然后计算以一周中各天为单位的接入节点分布。所述用户行为及偏好分析器在FUNC推荐的引导中发挥重要作用。

当分析app聚类类型时，所述用户偏好分析目标在于以不同的场景及其相关内容背景为基础，特征化用户在长时段的移动设备使用习惯。一般地，在聚类算法中，一个FUNC可以被标记为向量<Xi>，其中，Xi属于一个无穷序列，例如{0,1,…,G}表示商用/工具聚类类型，例如旅行、经济、社交类型功能。

所述用户行为及偏好分析器可以用混合高斯分布(在本实施例中，K＝1，Xi为二值元素)来表示用户的偏好。其中每个高斯分布的权重由它所属的特定聚类的频率所决定。因此，所述用户偏好Xi在时间t的概率可以通过如下算式计算：

其中，t表示时间，K表示与当前app相关的聚类的数量，w_i,t为归一化权重，μ_i和σ_i分别表示第i个分布的中值和标准差。

需要决定在最大组成中最有影响的分布并且可以用于决定当前用户是否具有特定的偏好。那个具有最多支持证据并且变化最小的高斯分布显示其可能是上述的分布。所述用户行为及偏好分析器可以依据w/σ对K个分布进行排序并不断更新这一有序列表。因此，所述最佳分布可以保持在列表的第一位，此状态下最不可能的分布则保持在列表底部。

FUNC聚类的所述最优分布模型可以通过如下算式获得：

其中，阈值T为整体权重的一部分，由特定的聚类所给定。

所述知识挖掘对于场景是非常重要的，因为用户的意图一般无法准确的获得。在这样的实施例中，所述系统可以使用从场景挖掘引擎360中获得的知识来完成下一FUNC的推荐来取悦消费者。

所述交互式意图解释单元380可以用于在用户交互的辅助下，执行将输入文本转换为关键词或者关键项目的整合结果的程序，所述整合结果能够反映用户当前意图并且可以被系统所理解。

基于场景的意图挖掘单元370可以用于结合用户意图以及基于场景的知识来获得优化的知识。例如，一个用户的意图是寻找一个饭店，当移动设备的位置传感器检测到当前场景的位置信息时，当前意图便转变为“寻找一个饭店并显示其与当前位置的距离。”

所述FUNC地址单元可以用于在获得基于场景的用户意图知识时，进行FUNC预测或者推荐。

具体的，多个推荐的供用户选择的FUNC形成列表，在智能手机的屏幕上显示。例如所述列表可以包括email页面、联系页面、银行账户登陆页面、天气信息页面、医药词典页面等等。所述推荐的FUNC数量可以由用户决定。

需要指出的是，无论用户是选择在移动设备屏幕上显示的可视项还是输入一个句子，所述用户的需求可以拆分为用于代表他/她的需求的多个词组的组合，并且所述FUNC地址单元390能够将所述词组整合进FUNC推荐中。例如，对于句子“为我寻找一个海鲜酒店”可以表示为“酒店”+“海鲜”。

进一步的，所述FUNC地址单元390可以包括FUNC推荐器以及下一FUNC预测器(均未在图3中示出)。

所述FUNC推荐器可以用于依据当前移动设备的情况以及用户的当前需求，生成初始的FUNC推荐。所述初始的FUNC推荐可以决定或者由FUNC推荐器选定。所述下一FUNC预测器可以用于预测用户下一步想要进入的FUNC。亦即，所述下一FUNC预测器可以实时自动预测用户所需要的下一功能。

因此，在实际操作中，依据多种的用户输入信息，所述系统可以判断预设的invisiblemask触发条件是否满足。当所述invisiblemask启动后，可以获取当前用户意图并且将多个可视项在移动设备的屏幕上显示并变为可接入状态供选择，引导用户进入一个与其当前意图匹配的已开启app页面。图4为本发明具体实施例的app间直接切换方法的流程图。

如图4所示，所示app间直接切换方法包括如下步骤。首先，获取若干与app使用习惯相关的用户输入信息(S410)。所述输入信息可以是触摸屏手势、按压按键的操作(或者点击app图标)以及在app搜索栏中输入特征的操作。

基于获取的输入信息，判断预设的invisiblemask触发条件是否满足(S420)。所述invisiblemask是一个用于使所有可视项在移动设备的屏幕上显示并切换为可供用户选择的可接入状态的有形化机器。所述可视项可以是图片、文本块、电话号码、或者表示用户定义或者其他特定意义的图标。

当不满足预设的invisiblemask触发条件(S420，否)，在移动设备上执行用户的常规操作(430)。所述用户的常规操作可以包括与app相关的一些操作(例如，安装app，移除app等等)。

当满足预设的invisiblemask触发条件时，(S420，是)，通过运行交互式用户意图挖掘方法获取用户意图(S440)。在所述交互式用户意图挖掘方法中，可以通过优化他/她的意图表示以及与用户意图相关的潜在可使用FUNC的用户交互来挖掘所述当前用户意图。图5为本发明具体实施例的交互式用户意图挖掘方法的方法流程图。

如图5所示，交互式用户意图挖掘方法具备包括如下步骤。首先，系统获取用户的需求，并且将用户的需求转换为文本句子(S510)。所述用户需求可以由用户通过声音、文本或者其他输入方式来表示。例如，用户的输入信息(如“饿”)需要指向具体概念的需求(即“寻找饭店”)。然后，所述具体概念的需求可以转换为文本句子“寻找一个与我位置接近的饭店”。

结合自动文本总结方法，所述文本具体可以基于用户的交互，通过有限的词组来表示(S520)。例如，句子“为我寻找一个意大利披萨饭店”可以由词组“饭店”+“意大利披萨”表示。

结合自动寻址方法，将每个词组与某FUNC的关键词匹配(S530)该关键词表示最接近的意思或者功能。一般地，一个FUNC可以标记为向量<Xi>，其中，Xi属于一个无穷序列，例如{0,1,…,G}表示商用/工具聚类类型，例如旅行、经济、社交类型功能。

用户审查上述词组以及与其匹配的关键词来判断是否优化词作/关键词(S540)。在运行自动寻址方法后，用户需要定义每个词组与FUNC关键词之间的对应关系，通过审查词组以及关键词。若用户发现词组/关键词没有正确的表示他/她的意图时，用户可以优化词组/关键词。

当用户决定优化词组/关键词时，用户可以通过输入文字或者结合语音文本转换方法的声音记录来调整词组(S550)。然后，所述交互式用户意图挖掘方法返回到步骤530。例如，用户可能通过声音输入的方式对需要优化的词组/关键词进行调整，输入词组/关键词。然后将输入的词组/关键词音频转换为文字。

判断用户是否满意所有的词组及其匹配的关键词(S560)。当用户对所有的词组及关键词满意后，结束所述交互式用户意图挖掘方法。若用户对词组匹配的FUNC关键词不满意，用户可以通过缩放/调整功能,在关键词层次结构空间中不断操作，直到找到满意的替代FUNC关键词(570)。

这样的，当用户想要在一具体区域内获取更多与所述词组相关的推荐FUNC关键词时，用户可以使用一个特定的触摸手势或者按压在基于遥控的运动传感器上的按钮来进行放大操作。然后，围绕相同的中心点，提供金字塔状层次结构的下一层次的FUNC关键词。因此，所述用户可以围绕放大操作的中心点，获得更多的相关FUNC关键词。

相类似地，缩小操作提供金字塔状结构中的较高层次的FUNC关键词。当所述推荐层次到达层次0(如最高层次)时，只提供那些包含最多差异性、范围最大、最具代表性的推荐。所述最高层次可以通过一个单一图标显示，作为低一级层次推荐内容的总结或者可缩放操作的指示。例如，若“意大利披萨”并非用户想要的食物或者披萨，用户可以在相邻处获得更多信息并且看看“芝加哥披萨”是否是他/她的选择，或者缩小到“披萨”的高一级层次或者是“食物”层次，然后放大操作，在层次“披萨”或者“食物”的低级层次中寻找想要的食物或者披萨。然后，所述交互式用户意图挖掘方法返回到步骤540。所述交互是用户意图挖掘方法运行直到用户满意所有词组及相关关键词为止。

应当说明的是，需要一个创建app或者FUNC关键词层次结构的预处理步骤。也就是说，所有的FUNC关键词需要进行组织，编写入所述层次结构中，以便于在这一领域中，相同的缩放操作可以执行。亦即，在层次结构中寻找关键词就像通过缩小和放大地图，在地图中寻找某条街道。图6为本发明具体实施例的数据金字塔状层次结构示意图。

如图6所示，那些选中的内容，例如，所有的准备好用于推荐的FUNC关键词，标记好其在数据金字塔状层次结构中的位置。所示金字塔状数据结构可以包括多个层次(如可缩放的推荐层次)，从层次0(顶端层次或者最高层次)到层次n(底层层次或者最低层次)，并且n为所述可缩放的推荐层次数量。进一步的，所述金字塔状结构中，高一级层次具体为其相关低级层次的总结。

更具体的，所述推荐层次0可以包括单一内容区域(1×1)，层次1可以包括4个内容区域(2×2)，层次2则可以包括16个内容区域(4×4)并且层次n包括4n²个内容区域(2n×2n)。每个内容区域可以由一个或者多个定位在该区域的FUNC关键词表示。进一步的，所述最低推荐层次(例如层次n)表示没有经过总结的，所有选中的内容。因此，所述选中的FUNC关键词的总数N具体为4n²个。可以使用更多的，带一部分总结的关键词或者使用任何合适数量的关键词。

可以在整体推荐层次中的一部分设立一个初始推荐层次，这样用户可以从FUNC关键词定位的中间层次结构开始选择。在某具体实施例中，所述初始推荐层次还可以设置作为第一层次(即层次0)或者可以由用户设置。

在用户在初始的推荐层次中完成推荐选择后。用户可以通过任何合适的设备修改所述推荐层次，如缩小/放大操作。进一步的，所述用户同样可以改变观看的内容。所述候选池可以依据用户的改变不断更新。若不需要进行更新，所述候选池便不改变，否则则改变候选池。

所述选中的内容可以通过多种方式相互联系或者建立相关性，如在M-维空间中。但是，已指向内容则受限于维度的数量，例如2D-维空间。

请继续参阅图4，在当前用户意图挖掘完成后，依据当前用户意图，向用户推荐至少一个FUNC(S450)。所述最少一个FUNC包括至少一个与用户当前使用app不相同的app。

所述移动设备获取用户选中的至少一个在所述显示在设备屏幕上的FUNC(S460)，并据此直接从当前app页面切换到另一个与当前用户意图匹配的app页面中，而无需返回移动设备中的任何主页来完成上述操作。

例如，用户浏览存储在苹果手机中的相片，并且此时用户想要将一个照片上传到iCloud图片中。所述系统获取用户的需求，并且将用户的需求转换为文本语句“将某相片从手机上传到iCloud图片中”。然后所述文本语句可以由词组“相片”+“Cloud”+“苹果手机”表示以进行用户交互。在自动指向完成后，每个词组与一个FUNC关键词联系。

这样的，词组“相片”，“cloud”，“苹果手机”可以分别与FUNC关键词“文档”，“天气”以及“手机”相联系。用户可以审查所述词组及其相联系的FUNC关键词来决定是否需要优化词组/关键词。用户可能会将“cloud”调整为“iCloud”通过输入“iCloud”。并且，用户会发现词组“iCloud”不应该与FUNC关键词“天气”对应。

进一步的，用户可以通过使用缩放/选择功能在关键词层次结构空间中不断操作直到寻找到与词组“iCloud”相对应的FUNC关键词“存储”。这样将词组“iCloud”与FUNC关键词相联系。在获取当前用户需求后，所述移动设备获取用户选中的在设备屏幕上显示的FUNC，并据此直接从当前app页面(如相片处理app)切换到另一个与当前用户意图匹配的app页面(如iCloud app)中，而无需返回移动设备中的任何主页来完成上述操作。

通过本发明所述的方法及系统，用户动态变化的意图可以被理解。所述app之间直接切换方法及系统依据用户选择操作的可点击项目为用户带来个性化的多功能选择，这使用户以一种非常有效率的方式，快速的进入另一app的其他功能。所述场景信息，例如当前时间，定位以及用户的偏好会被一同考虑从而使用户意图挖掘更有效率。

可以理解的是，本发明公开的方法和系统并不限制于在手机app中使用。所述方法可以适合于任何加入网络的可联网设备，通过用户与系统之间的交流不断接近目标内容，有效的降低了烦人的错误推荐对用户的影响。例如，本发明所述系统可以整合到智能手机中，从而辅助组织以及分享有价值的数据从而为预定餐厅、搜索医生，选择电影，选择服务或者商店，租赁DVD，购买书籍等提供帮助。

尽管本发明所述方法公开了可以应用于上述目的，但相似的概念及方法也可以应用于所有的，包括多个相关联设备的场景中。其他对本发明具体实施例的简单应用、改进、变换、调整或者等同替换均为本领域技术人员不需要经过创造性劳动获得。

Claims (12)

1.一种应用切换方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

获取至少一个与用户的移动应用使用习惯相关的输入信息；

基于获取的输入信息，判断是否满足预设的触发条件；

当不满足触发条件时，在移动设备中运行常规的用户操作；

当满足触发条件时，具体执行如下操作：

利用至少一个用户交互动作，挖掘当前用户意图；

基于当前用户意图，生成至少一个移动应用推荐及接入节点，所述接入节点包括至少一个功能项；

获取用户在推荐的所述功能项中选择的至少一个功能项；并且在不回到移动设备的主页情况下，从当前移动应用页面直接切换到另一移动应用页面；

所述利用至少一个用户交互动作，挖掘当前用户意图的步骤还包括：

通过移动设备中的若干输入方式直接获取用户的需求；

所述输入方式包括声音或者文字；

将所述用户的需求转换为文本语句；

针对所述至少一个用户交互动作中的每一个用户交互动作，通过自动的文本总结方法，用若干词组表示所述文本语句；

将所述若干词组与描述最相关的功能及意义的关键词匹配；

所述方法还包括：

为当前场景检测和更新基于场景的知识；

将输入文本转换为反映用户当前意图的关键词以及关键项的组合；

结合用户当前意图与基于场景的知识来获得优化的知识；并且

基于优化的知识，生成至少一个功能项，所述至少一个功能项包括至少一个与当前应用不相同的应用。

2.依据权利要求1所述的应用切换方法，其特征在于，所述利用至少一个用户交互动作，挖掘当前用户意图的步骤还包括：

通过审阅所述词组及与其匹配的关键词，判断是否具有至少一个词组及与其匹配的关键词需要优化；

当所述词组及与其匹配的关键词需要优化时，调整至少一个词组；并且

当所述词组及与其匹配的关键词不符合要求时，通过在关键词层次结构空间中进行缩放操作，寻找目标关键词替代。

3.依据权利要求1所述的应用切换方法，其特征在于，所述基于场景的知识包括时间、位置信息、事件以及用户偏好。

4.依据权利要求1所述的应用切换方法，其特征在于，所述生成至少一个功能项的步骤进一步包括：

基于获取的优化的知识，在移动设备中为用户提供一个初始的功能项推荐；并且基于获取的优化的知识，在移动设备中为用户提供预测后续使用的功能项。

5.依据权利要求1所述的应用切换方法，其特征在于，所述方法还包括：当预设的触发条件满足时，将若干可视项带到移动设备屏幕上并变为可供用户选择的可接入状态。

6.依据权利要求3所述的应用切换方法，其特征在于，使用混合高斯分布来表示用户偏好，在时间t的用户偏好X_t的概率通过如下算式计算：

其中，t表示时间，K表示与当前移动应用相关的聚类的数量，w_i,t为归一化权重，μ_i和σ_i分别表示第i个分布的中值和标准差。

7.一种应用切换系统，其特征在于，所述系统包括：

用户交互控制模块，用于获取至少一个与用户移动应用使用习惯相关的输入信息；并基于获取的输入信息，判断是否满足预设的触发条件；

隐藏任务机触发模块，用于当预设的触发条件满足时，将若干可视项带到移动设备屏幕上并变为可供用户选择的可接入状态，所述预设的触发条件为移动设备中移动应用的非常规操作手势以及移动设备额外添加的特定按钮；

常规操作控制模块，用于预设的触发条件不满足时，在移动设备上运行常规的用户操作；以及

用户意图交互挖掘模块，用于当满足触发条件时，通过至少一个用户交互动作，挖掘当前用户意图；获取用户选择的在移动设备屏幕上的可视项；

所述通过至少一个用户交互动作，挖掘当前用户意图包括：

通过移动设备中的若干输入方式直接获取用户的需求；

所述输入方式包括声音或者文字；

将所述用户的需求转换为文本语句；

针对所述至少一个用户交互动作中的每一个用户交互动作，通过自动的文本总结方法，用若干词组表示所述文本语句；

将所述若干词组与描述最相关的功能及意义的关键词匹配；

所述系统还用于：

为当前场景检测和更新基于场景的知识；

将输入文本转换为反映用户当前意图的关键词以及关键项的组合；

结合用户当前意图与基于场景的知识来获得优化的知识；并且

基于优化的知识，生成至少一个功能项，所述至少一个功能项包括至少一个与当前应用不相同的应用。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述用户意图交互挖掘模块具体包括：

可视项选择单元，用于使用户能够从若干可视项中选择其中一个可视项，并且将选中的可视项转换为表示用户当前意图的表示文本；

用户需求分析单元，用于监视用户交互情况并且检测用户的情感从而衡量用户的需求强烈程度；

场景挖掘引擎，用于为当前场景检测并且动态更新基于场景的知识；

交互式意图解释单元，用于将输入文本转换为系统能够理解的，反映用户当前意图的关键词与关键项的组合；

功能项地址单元，用于利用获取的优化的知识，生成至少一个移动应用推荐和包括至少一个功能项的接入节点并且向用户推荐至少一个功能项，所述功能项包括至少一个与当前移动应用页面不相同的移动应用页面。

9.依据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述基于场景的知识包括时间、位置信息、事件以及用户偏好。

10.依据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述功能项指向单元具体用于，利用获取的优化的知识，在移动设备中为用户提供一个初始的推荐的功能项；并且

利用获取的优化的知识，在移动设备中为用户提供预测后续使用的功能项。

11.依据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述可视项为图片、文本块、手机号码以及表示某人的定义或者其他特定意义的图标。

12.依据权利要求9所述的系统，其特征在于，使用混合高斯分布来表示用户偏好，在时间t的用户偏好X_t的概率通过如下算式计算：

其中，t表示时间，K表示与当前移动应用相关的聚类的数量，w_i,t为归一化权重，μ_i和σ_i分别表示第i个分布的中值和标准差。