CN105874447B - 用于被引导用户动作的方法、介质和设备 - Google Patents

用于被引导用户动作的方法、介质和设备 Download PDF

Info

Publication number
CN105874447B
CN105874447B CN201480071684.2A CN201480071684A CN105874447B CN 105874447 B CN105874447 B CN 105874447B CN 201480071684 A CN201480071684 A CN 201480071684A CN 105874447 B CN105874447 B CN 105874447B
Authority
CN
China
Prior art keywords
movement
user
prediction model
horizontal
machine learning
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.)
Active
Application number
CN201480071684.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105874447A (zh
Inventor
加思·休梅克
迈克尔·尤金·艾埃洛
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.)
Google LLC
Original Assignee
Google 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 Google LLC filed Critical Google LLC
Publication of CN105874447A publication Critical patent/CN105874447A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105874447B publication Critical patent/CN105874447B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0484—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] for the control of specific functions or operations, e.g. selecting or manipulating an object, an image or a displayed text element, setting a parameter value or selecting a range
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0487—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] using specific features provided by the input device, e.g. functions controlled by the rotation of a mouse with dual sensing arrangements, or of the nature of the input device, e.g. tap gestures based on pressure sensed by a digitiser
    • G06F3/0488—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] using specific features provided by the input device, e.g. functions controlled by the rotation of a mouse with dual sensing arrangements, or of the nature of the input device, e.g. tap gestures based on pressure sensed by a digitiser using a touch-screen or digitiser, e.g. input of commands through traced gestures
    • G06F3/04886—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] using specific features provided by the input device, e.g. functions controlled by the rotation of a mouse with dual sensing arrangements, or of the nature of the input device, e.g. tap gestures based on pressure sensed by a digitiser using a touch-screen or digitiser, e.g. input of commands through traced gestures by partitioning the display area of the touch-screen or the surface of the digitising tablet into independently controllable areas, e.g. virtual keyboards or menus
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F7/00—Methods or arrangements for processing data by operating upon the order or content of the data handled
    • G06F7/02—Comparing digital values
    • G06F7/023—Comparing digital values adaptive, e.g. self learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72448—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for adapting the functionality of the device according to specific conditions

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

描述了用于被引导用户动作的系统和方法，包括检测用户所执行的第一动作；收集与该第一动作相关联的信息；基于该信息检索预测模型；确定该预测模型对于该第一动作的适用性水平，该预测模型建议第二动作；当该适用性水平满足阈值水平时在用户界面中提供第二动作；并且接收来自用户的选择第二动作或第三动作的输入。

Description

用于被引导用户动作的方法、介质和设备
技术领域
这里所描述的主题总体上涉及到数据处理，尤其涉及到用于被引导用户动作的系统和方法。
背景技术
用户经常创建诸如新的照片、视频、和发布的内容以用于与家人、好友、熟人以及其它用户进行分享。然而，该分享过程可能是麻烦的。例如，即使用户处于已经建立了联系人群组或社交圈的电子邮件系统或社交网络上，用户也必须手动识别并选择他或她希望与之分享特定照片、视频、发布、或其它内容的用户。
例如，正在旅行的人(例如，Alice)每天都拍摄照片。Alice几乎每天都想与她的家人分享一些照片。每次与其家人分享照片时，Alice 都需要选择所要分享的照片，选择分享的方法(例如，经由电子邮件、社交网络等)，并且选择她的家人作为接收方。
发明内容
该主题包括用于被引导用户动作的方法，包括检测用户所执行的第一动作；收集与该第一动作相关联的信息；基于该信息检索预测模型；确定该预测模型对于该第一动作的适用性水平，该预测模型建议第二动作；当该适用性水平满足阈值水平时，在用户界面中提供第二动作；以及接收来自用户的选择第二动作或第三动作的输入。
该方法使用一个或多个计算设备和/或系统来实施。该方法可以存储在计算机可读媒体中。
附图说明
图1示出了根据一些实施方式的示例系统的数据流程图。
图2A示出了预测模型生成的示例实施方式的数据流程图。
图2B示出了用户动作预测的示例实施方式的数据流程图。
图3示出了根据一些示例实施方式的示例用户界面。
图4示出了过程实施方式的示例。
图5示出了适用于一些示例实施方式的示例环境。
图6示出了具有适于在一些示例实施方式中使用的示例计算设备的示例计算环境。
具体实施方式
这里所描述的主题通过示例实施方式而被教导。已经出于清楚以及避免对主题造成混淆的目的省略了各种细节。以下所示出的示例针对用于实现用于被引导用户动作的系统和方法的结构和功能。
图1示出了根据一些实施方式的示例系统的数据流程图。系统100 包括模型生成部分110-130以及模型应用部分130-180。在一些实施方式中，模型生成部分是110-135，并且模型应用部分是135-180，其中预测模型130和预测引擎150的功能被组合为预测生成器135。模型生成部分例如包括使用机器学习120来分析用户先前的动作、用户的行为和/或习惯、以及与用户相关联的数据(统称为用户历史110)，并且生成与用户相关联的预测模型130。例如，在用户许可的情况下，系统100(例如，机器学习120)使用并分析过去对用户分享行为(例如，过去分享动作)的观察以生成与用户相关联的所期望受众和/或用户所进行的新的分享动作的所期望分享方法的一种或多种预测(例如，预测模型)。历史110可以是一个或多个应用、网站、不同提供方的服务等的历史，用户已经许可或同意对所述用户的使用历史和用户动作进行收集。系统100的模型生成部分以下在图2A中进一步进行描述。
仍然在图1中，在系统100的模型应用部分中，当用户试图分享数据(例如，照片、视频等)或者采取一个或多个分享动作140时，系统 100(例如，预测引擎150)基于动作140识别并使用一个或多个预测模型130来为用户提供一种或多种预测160，预测160可以包括诸如分享预测(例如，通过电子邮件与用户的家人进行分享)的一种或多种动作选项，以及一种或多种其它分享选项(例如，通过用户所选择的方法与用户的家人进行分享；通过经用户的社交网络账户进行分享的所预测的方法与用户所选择的接收方进行分享；第三种分享选项，等等)。动作140在用户已经给出使用动作140的许可的情况下成为用户历史 110的一部分。
用户例如可以经由用户界面(未示出)提供用户输入170以选择或改变预测160或动作选项中的一个。用户可以选择预测引擎150所预测的分享预测。用户可以改变分享预测的一些部分或者选择其它预测选项中的一个预测选项。用户的选择成为最终动作180。在一些实施方式中，最终动作180(例如，用户的选择)作为反馈被提供至历史110。系统100的模型应用部分以下在图2B中进一步进行描述。
使用分享内容作为示例来描述这里的主题。应当注意的是，这里的主题应用于所有的用户动作而并不局限于分享内容。例如，用户动作中的一个动作可以是在互联网上进行浏览。许多浏览器允许用户以私密浏览模式进行浏览(例如，中的无痕浏览，Internet 中的InPrivate浏览，FirefoxTM和中的Private Browsing)。
模型生成部分或系统100可以从用户的浏览习惯和历史进行学习以生成一种或多种预测模型。例如，用户可能以开放模式浏览一些类型的网站(例如，学校、新闻组织、政府等的网站)并且以私密模式浏览其它类型的网站(例如，涉及个人金融、健康、在线购物等的网站)。
当用户开始浏览金融机构的网站时，系统100可以基于一种或多种模型预测用户可能想要以私密模式进行浏览并且在选项中的一个选项中提供该预测。用户可以接受该预测并且开始以私密模式进行浏览。如果用户以另一种模式开始浏览或者对预测的任意部分加以改变，则用户的动作或选择的反馈被提供回系统100(例如，历史110)以对系统100(例如，机器学习引擎和/或模型)进行精细调谐。
图2A示出了预测模型生成的示例实施方式的数据流程图。用户历史110(例如，与用户相关联的先前动作、行为、习惯、数据)例如包括被提供至(例如，由其读取)机器学习引擎120以生成预测模型(例如，隐私模型或偏好)130的先前动作111-114。在具有预测生成器135 以及具有用户授权的实施方式中，用户历史110被输入至机器学习120 以向预测生成器135提供输出。预测生成器135可以触发机器学习120来处理历史110和/或向预测生成器135提供输出。先前动作111-114由与先前动作的内容或动作相关的信息(IACA)来表示。
如这里所使用的，“与内容或动作相关的信息”或“IACA”是有关内容的任意信息、有关关联于内容所进行的一个或多个动作的任意信息、或者其二者。如这里所使用的，“内容”是任意的数字或数字化内容。内容是以数字形式表示(即，以二进制数据表示)的任意信息集合。内容的示例包括但并不局限于一个或多个文件、文档、图像、视频、音频、发布、通信消息(例如，电子邮件、短消息文本、视频消息、音频消息等，它们的任意组合)、游戏、其任意部分，以及它们的任意组合。
如这里所使用的，“有关内容的信息”是与内容相关联的任意信息。有关内容的信息可以是元数据，其包括但并不局限于应用元数据 (例如，以语言或文件格式所定义的元数据，诸如HTML(超文本标记语言)、JPEG(联合图形专家组)等)，描述性元数据(例如，用于识别和检索的资源的描述，诸如文件名、标题、作者和摘要等)、结构性元数据(例如，对象之内和之间的关系，诸如段落、页面、章节等)、管理性元数据(例如，用于管理资源，诸如版本、时间戳、访问控制、存储目录或位置等)。该信息仅在用户同意的示例实施方式中使用。
在一些示例实施方式中，有关内容的信息包括关于内容所记录或生成的任意数据。例如，该信息可以包括用户所访问的网页(例如，该网页的统一资源定位符或URL)、用户最后访问的网页(例如，超文本传输协议或HTTP中的引用)、访问该网页的时间、用户在访问该网页时的位置、工具的模式—诸如浏览器的私密模式、网页的类型、网页是否要求认证，等等。
以上有关网页的示例以及这里结合用户的其它示例是在假设实施方式获得了用户对于记录所描述信息的同意的情况下而进行描述的。如果用户并未结合一段信息给予同意，则该段信息不会被记录，此外，用户可以删除用户历史110中的数据或者整个历史110。
关于内容所记录或生成的数据的其它示例包括但并不局限于用户所生成、机器所生成、以及应用所生成的信息。例如，用户所生成的信息包括任何用户或管理员所生成的信息。用户可以提供有关一些内容的描述、反馈、和/或评论。管理员可以记录有关一些内容的事件。设备所生成的信息例如可以包括设备的类型、设备中包括的资源、用来打开内容的应用、设备的状态等。
应用所生成的信息例如可以包括图像的文本信息。该应用可以分析图像(例如，像素数据、元数据、和/或矢量数据)并且生成有关该图像的文本信息。例如，对于公园中野餐的图像而言，所生成的文本数据可以包括该照片或视频中的人的姓名或身份(例如，来自于面部识别)、图像的描述(例如，来自内容分析的“picnic party in a park with treesand grass drinking sodas(公园中的野餐排队，在树和草边喝苏打水)”)、以及元数据(例如，图像由某个型号的相机、使用某个光圈数值、以某个图像分辨率进行拍摄，等等)。
在一些示例实施方式中，有关内容的信息包括结构化的该内容的一个或多个字段。例如，如果该内容是存储在数据库中或者从数据库所检索的信息，则该内容的任意字段都能够被用作有关该内容的信息。如果该内容是电子邮件消息，则多个字段(例如，发往、来自、主题、 CC、BCC、主体等)可以被用作有关该内容的信息。
如这里所使用的，关联于内容所采用的“有关一个或多个动作的信息”是与动作相关联的任意信息或者有关动作的信息。有关动作的信息包括但并不局限于历史使用信息(例如，使用记录或使用日志)，被用来执行动作的有关网络、系统、设备、操作系统、应用、模块、软件等的信息，有关执行动作时的环境、日期、时间、位置的信息，以及其它可用信息(例如，接收方信息、用来执行动作的应用的语言，等等)。在一些实施方式中，有关动作的信息可以与有关内容的信息有所重叠。例如，无论用户何时针对一些内容(例如，照片、视频、发布、链接)设置分享许可，用户的许可都与该内容相关联(例如，将该许可存储为元数据)。在一些实施方式中，用户的环境可以随用户所给出的同意进行记录。例如，用户附近的其它已知用户的身份(通过追踪他们的设备或位置)。
参考图2A，先前动作(例如，动作111-114)例如包括有关如表1 所示的有关内容或动作的信息(IACA)。
表1
表1示出了例如考虑IACA的八个条目或字段(行1-7)的实施方式。实施方式能够考虑任何IACA信息(例如，任意字段以及任意数目的字段)。所述字段可以基于内容有所不同。例如，动作112包括作为目标的URL以及针对链接(例如，引用)数据类型的浏览的私密动作，其在具有照片和视频的数据类型的动作111、113和114中并未被包括或使用。
动作111-114中所示出的IACA信息仅是示例的IACA。可以存在不同和/或其它的IACA字段。例如，可以存在IACA设备字段(未示出) 以提供设备信息，诸如电话、平板电脑、膝上计算机、或另一种设备。
即使对于诸如位置字段的给定IACA字段而言，也可以存在不同或其它的信息。例如，对于位置字段，可以存在不同或其它类型的位置信息，诸如经纬度、某个事物(例如，建筑物)之内或之外、处于私人空间或公开场合空间。可以存在互相独立的捕捉相关“位置”信息的不同方式(例如，能够针对所有位置信息或者其任意组合实施以用于在生成预测模型130时使用)。
可以作为系统、设备、应用、或软件模块的机器学习120可以被实施为黑盒子来处理用户历史110以产生预测或预测模型130。机器学习120可以以任意方式来实施以执行任意一种或多种算法的指令。例如，这些算法中的一种算法可以是处理用户历史110(例如，动作111-114) 从而以例如50％的阈值生成“与谁分享(shared with)”和/或“由谁分享(shared by)”的模型130(例如，在达到50％阈值或更高的情况下生成模型)。
在对动作111-114进行处理之后，机器学习120例如生成表2所示的示例模型以用于基于内容的一个或多个属性来预测与谁分享内容和/或如何分享内容。
表2
表2示出了例如从历史110(例如，动作111-114)生成三个模型或预测模型130M1-M3。为了清楚，在说明中示出并描述了四个动作 111-114。M1可以使用动作111和114的IACA生成。M2和M3分别均可以使用仅一个动作—112或113—的IACA生成。在一些实施方式中，仅在支持模型的数据集合(即，用来生成模型的IACA)是某个样本大小的情况下才生成模型。例如，在表2的示例中，如果存在数据集合大小或样本大小要求为2，则模型M2和M3将由于数据集合大小为1不足而不被生成。模型M1将由于数据集合大小为2(动作111和114)而仍然被生成。在一些实施方式中，预测强度可以基于样本大小进行估计。预测强度还可以由系统100所使用的一种或多种算法来估计。
模型M1-M3以及这里所描述的其它模型仅是作为示例。在实际的实施方式中，可以存在不同的和/或其它的模型。此外，不同模型可以被组合为更少的模型。在再其它的实施方式中，模型是联机生成的概念模型或动态模型。
如以上所描述的，机器学习120可以被实施为基于用户历史110提供一种或多种预测的黑盒子。在该黑盒子中可以动态地应用任意数目的算法中的一种或多种。所常见的是数据110(图2A)进入而得到模型 130(图2A)。在一些实施方式中，替代模型130或者除其之外，机器学习120产生供预测生成器135生成一种或多种预测的输出。例如，在一些实施方式中，模型M1-M3可以都不生成。例如，系统100(图1) 可以针对不同领域利用不同渠道或过程来实施。一种过程渠道可以是用于浏览(例如，使用一个或多个浏览器)；另一种渠道可以是在社交网络上进行分享；第三种渠道可以涉及到电子邮件通信；一个或多个渠道可以基于内容类型(例如，一个渠道用于照片、一个渠道用于音频和/或视频，等等)。
以共享照片为例，机器学习算法将在内部基于其接收到的历史数据110确定什么是相关的，并且向预测生成器135提供输出以产生预测。类似地，针对诸如浏览的其它处理领域，不同机器学习算法将基于历史数据110在内部确定机器学习120进行处理所使用的相关浏览器设置是什么。
在实际实施方式中，历史110包含使用历史和/或用户动作的更大集合的信息。历史110可能随时间而增长并且与历史110相关联的有关内容或动作的信息(IACA)量也会变得更大。通常，更大的数据集合使得生成更为准确的模型。在包括数据集合大小的实施方式中，当数据模型足够大时(例如，至少为所要求的数据集合大小)，系统能够基于先前动作开始用户动作的预测(例如，基于历史110生成和应用预测模型)。
作为用户Alice的另一个示例，如果Alice的照片100包含Alice的亲戚，则Alice可能已经与Alice的“家人”在线社交圈(例如，被置于具有标签“家人”的群组中的一个或多个联系人)分享这100张照片中的 90张，并且与Alice的“同事”在线社交圈分享了这100张照片中的10张。作为被Alice所授权的系统确定或“学习”到Alice趋向于与Alice的“家人”在线社交圈分享Alice的亲戚的照片(例如，机器学习120基于该学习生成模型M4)。如果Alice已经在家拍摄了50张照片，则Alice可能已经与Alice的“家人”在线社交圈分享了这50张照片中的45张，并且与 Alice的“扩展好友”在线社交圈分享了这50张照片中的5张。该系统学习到Alice趋向于与Alice的“家人”在线社交圈分享在家中拍摄的照片 (例如，机器学习120基于该学习生成模型M5)。其结果是Alice总共具有多维模型(例如，M4和M5)，其能够将不同类型的IACA(例如，位置、一天中的时间、人的身份等)与不同分享偏好相关联。
在一些实施方式中，预测模型130可以基于用户的隐私偏好生成。这些预测模型或隐私偏好模型能够被用来作出所期望的隐私分享设置或偏好的预测。例如，Alice 3:30PM在公园拍摄了Alice的亲戚的照片并且想要将其分享(3:30的照片)。系统分析具有类似IACA的过往分享动作(例如，历史110)。该系统学习到并创建一个或多个模型(模型M6)来达到Alice趋向于与“家人”在线社交圈分享Alice的亲戚的照片和视频的效果，除非所述照片和视频在公共场合拍摄，在这种情况下Alice与“扩展好友”进行分享(模型M7)。在下午所捕捉的媒体(例如，照片和视频)趋向于被更为广泛的分享(模型M8)。在3:30的照片的示例中，隐私偏好模型M6和M7或者M8导致了Alice将会想要与其“家人”(M6)和“扩展好友”(M7，公园＝处于公共场所，或者M8， 3:30PM＝下午)在线社交圈分享她的亲戚的3:30的照片，这是因为该照片是在一天中在公共场所所捕捉的。所有上述内容都是在用户同意的情况下执行。
根据实施方式，能够使用不同算法来生成模型130，其可以基于用户的隐私偏好。例如，“数据进入，预测输出”的机器学习黑盒子能够使用不同算法以许多不同方式进行工作。产生最为准确的预测的算法(例如，基于最终动作)可以保持或浮动至算法应用优先级队列的顶端。用户能够在任何时候决定是否设置其隐私偏好(例如，同意) 从而参与到该示例实施方式之中。
图2B示出了用户动作预测的示例实施方式的数据流程图。用户(例如，Alice)可以已经选择了照片作为动作240。在一些实施方式中，拍摄或保存照片可以被认为是动作240，其触发预测生成器135或预测引擎150的过程。
如果实施预测引擎150，则在框252，提取与动作240和/或相对应的照片(例如，内容)相关联的IACA。所提取的IACA的一些示例字段可以包括照片的数据类型、时间戳、家中的位置，以及照片上作为亲戚的人的标识。在框254，基于所提取的IACA识别或选择一个或多个模型。例如，可以基于照片的数据类型、家中的位置、和/或作为家庭成员的人(例如，在该示例实施方式中作为家庭成员的亲戚)而识别出表2中所示的模型M1。
在一些实施方式中，可以基于诸如社交网络分享、电子邮件发送、浏览等的动作或潜在动作来识别出一个或多个模型。在一些实施方式中，可以基于动作和数据类型二者来选择模型，诸如在社交网络上分享照片、在社交网络上分享视频内容等。
如果在254识别出多于一种的模型，如在以上3:30的照片的示例中的M6-M8，则在框256确定使用所识别的模型中的一个或多个。框256 的一种示例实施方式可以涉及到向所提取的IACA中的一个或多个块或字段分配权重。例如，数据类型能够被分配以权重X；位置被分配以权重Y；并且人被分配以权重Z。如果X、Y、Z中的每一个都足以满足阈值水平，则选择具有最高权重的模型。如果采用两个或更多权重X、Y 和Z的组合来满足阈值水平，则选择对满足阈值水平的权重总和有所贡献的模型。如果能够从所选择的模型预测出多于一种的预测，则如图3 的截屏300B中所示，可以以权重或权重总和的降序向用户呈现预测。在一些实施方式中，并不使用权重而是使用不同因素来进行该确定，上述因素可以是任意因素。
如果实施预测生成器135，则预测生成器135可以对来自机器学习 120(图1)的现有输出进行处理或者可以请求机器学习120按照需求或者以需要为基础提供输出。例如，预测生成器135可以如框252中所描述的对动作140进行处理。替代框254，预测生成器135可以请求机器学习120基于动作140的IACA从历史110生成输出。如果生成了多于一个的预测，则该预测可以被优先化、排序、或减少。机器学习120和预测生成器135可以用作黑盒子预测引擎，其基于历史110以及来自最终动作 180的反馈而继续成长。在一些实施方式中，135和150二者都可以针对不同领域利用不同渠道或过程来实施。例如，可以在分享照片的领域中实施预测生成器135，并且可以在浏览互联网的领域中实施预测引擎 150。
在框160，一个或多个预测可以被呈现给用户(例如，Alice)。在一些实施方式中，用户可以决定(例如，通过配置或设置)预测中的一个预测是否满足某个水平(例如，具有80％或90％的权重或权重总和)，预测可以在没有表示同意的用户的输入的情况下自动被选择并使用(例如，向Alice的“家人”在线社交圈自动分享3:30的照片而并不向Alice呈现预测供其选择，虽然Alice之前已经同意该系统的使用)。如果一个或多个预测在160被呈现给用户，则用户可以使用用户界面 (未示出)提供输入170以识别或选择预测中的一个预测。用户还可以提供并不处于任何预测之中的输入(例如，与谁分享内容和/或由谁怎样分享内容等)。用户的输入可以作为反馈被例如提供至图1中的历史 110。机器学习120可以在生成模型时和/或为了改变已经生成的一个或多个模型合并或考虑用户的反馈。在一些实施方式中，预测模型130可以由管理员进行管理，该管理员基于用户反馈改变或删除一个或多个模型。
如之前的示例实施方式，用户保持对是否使用该特征的控制(例如，同意)，并且能够在任意时间决定不使用该特征。
在框180，采取最终动作，诸如在社交网络上向Alice的“家人”在线社交圈分享3:30的照片、通过电子邮件向所识别的接收方发送文档、切换或使用浏览器的私密模式来访问网站，等等。
图3示出了根据一些示例实施方式的示例用户界面。这里的用户界面使用移动设备的截屏300A-300C进行描述。在截屏300A中，用户采取动作(240，图2B)，其可以是拍摄照片、保存照片、或选择照片。在一些实施方式中，如截屏300B中所示，动作240被映射至更为确定的用户意图，诸如用户敲击“分享”按钮310。接下来，执行预测引擎的过程(例如，框252-256)以到达一个或多个预测160，如图2B中所描述的。在图3中，预测160在截屏300B和300C中示出。截屏300B示出了“由谁分享(shared by)”的预测并且截屏300C示出了“与谁分享(shared with)”的预测，它们可以基于对截屏300B中的“由谁分享”的预测的用户选择。
截屏300B中的示例的“由谁分享”的预测为“蓝牙”、“soc-network-Z.com”、“电子邮件”以及隐藏在“查看全部”子菜单中的其它方式。“由谁分享”的预测可以以预测确定性或权重得分从最高向最低的顺序进行呈现。例如，“蓝牙”可以具有90％的得分，“soc-network-Z.com”可以具有88％的得分，并且“电子邮件”可以具有65％的得分。满足最低要求阈值(例如，50％)的其它预测可以隐藏在“查看全部”子菜单中。
例如，在截屏300B中，用户提供输入以选择“soc-network-Z.com”选项，其可以如以上所描述的作为反馈被提供回系统。用户的选择导致截屏300C，其中“与谁分享”的预测可以被呈现给用户。通过 soc-network-Z.com330进行分享，并且用户在该示例中为JohnXYZ。示出了预测John XYZ将会想要与其“家人”在线社交圈320分享照片的一种预测。John能够输入更多接收方和/或替换“家人”在线社交圈，这可以如以上所描述的作为反馈被提供回系统。如以上所描述的，示例实施方式仅在用户同意的情况下才被执行，该用户在这种情况下是John XYZ。
在截屏300C中，与John的“家人”在线社交圈进行分享的预测是基于John并不改变预测的正确缺省预测。当John按压“分享”按钮或小部件340时，截屏300A中所拍摄的照片在soc-network-Z.com上与John的“家人”在线社交圈进行分享。
在一些实施方式中，“由谁分享”的预测与“与谁分享”的预测可以共同在一个用户界面或屏幕中进行呈现。例如，在截屏300B中，在每个“由谁分享”的选项旁边可以是一个或多个“与谁分享”的选项。
根据实施方式，不同设备或者一个设备的不同应用能够以不同方式对预测加以利用。例如，相机应用能够使一个或多个分享设置预先填充有所预测的隐私偏好(例如，“家人”在线社交圈)。在一些实施方式中，预测或隐私偏好可以作为捷径和/或建议而提供(例如，除了一种或多种缺省设置或预测之外)，这允许用户利用单次敲击或点击进行访问。在所有示例实施方式中，用户可以决定并不参与或者同意。
在一些实施方式中，可以实施用户动作预测以应用于批量分享(例如，媒体的分享或电子邮件发送)。例如，如果Alice拍摄了Alice的亲戚的10张照片，随后拍摄了同事的5张照片，接着拍摄了Alice的亲戚的另外10张照片，则用户动作预测的实施方式可以提示Alice首先在社交网络上与Alice的“家人”在线社交圈分享Alice的亲戚的全部20张照片，并且随后提示Alice通过电子邮件将Alice的同事的5张照片发送至工作团队(使用一个或多个电子邮件地址)。在所有示例实施方式中，用户对参与保持控制，并且可以在任何时间决定同意或不同意。
如以上所描述的，能够使用任意应用并且结合任意用户动作来实施用户动作预测以应用于任意内容。例如，可以基于Alice的浏览习惯和历史生成基于Alice的浏览的隐私偏好模型。该模型可以在Alice每次浏览时被使用。一种模型可以指示Alice何时浏览她趋向于以浏览器的私密模式进行浏览的一些类型的网站(例如，健康信息网站)。应用该模型，无论Alice何时开始浏览她通常以私密模式进行浏览(且Alice 并未正在以该模式进行浏览)的网站类型，浏览器都可以基于Alice在浏览器上的配置或设置而向Alice建议使用私密模式或者自动启用私密模式。如以上所提到的，Alice可以决定同意或不同意。
图4示出了过程实施方式的示例。过程400可以实施图2B和/或图3 中所描述的操作。在框405，检测用户所执行的动作(例如，动作240)。在410，采集、收集、识别、或提取与第一动作相关联的信息(例如， IACA)和/或结合第一动作的内容。在415，识别、选择、或检索基于 410所收集的信息的一种或多种预测模型。在420，例如使用如图2B的框256中所描述的权重来确定该预测模型对第一动作的适用性水平。每个预测模型建议或预测至少一种所预测的动作(例如，选择与谁分享内容的动作和/或选择如何分享内容的动作，诸如使用什么应用来分享内容)。
在425，基于该适用性水平满足阈值水平而被确定要使用的该模型中的一个或多个预测动作被提供或呈现在用户界面中。在430，接收来自用户的选择一种预测动作或另一种预测动作的输入(或者修改预测动作或提供并未预测的动作)。执行在430中所选择的动作。用户的选择或输入可以作为反馈被提供至系统以例如对该系统进行改进(例如，准确性、性能、预测等)。
在一些示例中，过程400可以利用不同、更少、或更多的框来实施。过程400可以被实施为计算机可执行指令，其能够被存储在介质上、加载到一个或多个计算设备的一个或多个处理器上，并且作为计算机实施的方法来执行。
图5示出了适用于一些示例实施方式的示例环境。环境500包括设备505-545，并且均例如经由网络560而通信地连接至至少一个其它设备 (例如，通过有线和/或无线连接)。一些设备可以通信地连接至一个或多个存储设备530和545。
一个或多个设备505-545的示例可以是以下在图6中描述的计算设备605。设备505-545可以包括但并不局限于计算机505(例如，膝上通信设备)、移动设备510(例如，智能电话或平板电脑)、电视515、与车辆相关联的设备520、服务器计算机525、计算设备535-540、存储设备530和545。
在一些实施方式中，设备505-520可以被认为是用户设备，诸如由用户用来创建内容和/或发出诸如在社交网络上分享内容的请求的设备。设备525-545可以是与服务提供方相关联的设备(例如，被服务提供方用来提供服务和/或存储数据，诸如网页、文本、文本部分、图像、图像部分、音频、音频分段、视频、视频分段和/或与之相关的信息)。
例如，用户(例如，Alice)可以使用用户设备510在一个或多个设备525-545所支持的社交网络上访问、观看、和/或分享内容或照片。设备510可以运行应用，所述应用实施被引导的用户动作或用户动作预测。在Alice如图3所示利用设备510拍摄照片之后，Alice敲击“分享”按钮310。实施被引导的用户动作的应用使用基于Alice的历史数据所生成的模型来提供一种或多种预测，如截屏300B-C中所示。Alice敲击“分享”按钮340来接受缺省或预测的分享动作，其可以包括与谁分享照片以及如何分享照片(例如，使用什么应用或服务来分享照片)。
图6示出了具有适于在一些示例实施方式中使用的示例计算设备的示例计算环境。计算环境600中的计算设备605可以包括一个或多个处理单元、核心、或处理器610、存储器615(例如，RAM、ROM和/ 或其他)、内部存储620(例如，磁性、光学、固态存储、和/或有机存储)，和/或I/O接口625，它们中的任何一个都能够在通信机制或总线 630上进行耦合以用于传输信息，或者被嵌入在计算设备605中。
计算设备605能够通信耦合至输入/用户接口635和输出设备/接口 640。输入/用户接口635和输出设备/接口640中的任一个或者其二者能够是有线或无线接口并且能够进行拆卸。输入/用户接口635可以包括能够被用来提供输入的物理或虚拟的任意设备、组件、传感器、或接口 (例如，按钮、触摸屏接口、键盘、指示/光标控制、麦克风、相机、盲文系统、运动传感器、光学读取器和/或其他)。输出设备/接口640 可以包括显示器、电视、监视器、打印机、扬声器、盲文系统等。在一些示例实施方式中，输入/用户接口635和输出设备/接口640能够嵌入计算设备605或者与之物理耦合。在其它示例实施方式中，其它计算设备可以充当输入/用户接口635和输出设备/接口640或者为计算设备605 提供它们的功能。
计算设备605的示例可以包括但并不局限于高度移动设备(例如，智能电话、车载设备和其它机器、人和动物所携带的设备，等等)、移动设备(例如，平板电脑、笔记本、膝上计算机、个人计算机、便携式电视、无线电设备等)，以及并非针对移动设计的设备(例如，台式计算机、其它计算机、信息亭、具有一个或多个嵌入其中和/或与之耦合的处理器的电视、无线电设备等)。
计算设备605可以通信耦合(例如，经由I/O接口625)至外部存储 645和网络650以用于与包括相同或不同配置的一个或多个计算设备的任意数目的联网组件、设备、和系统进行通信。计算设备605或任意连接的计算设备能够充当、提供其服务或者被称之为服务器、客户端、瘦服务器、通用机器、专用机器、或者其它标签。
I/O接口625可以包括但并不局限于使用任意通信或I/O协议或标准 (例如，以太网、802.11x、通用系统总线、WiMAX、调制解调器、蜂窝网络协议等)的有线和/或无线接口以往来于至少计算环境600中全部连接的组件、设备、和网络的传输信息。网络650可以是任意网络或网络组合(例如，互联网、局域网、广域网、电话网络、蜂窝网络、卫星网络等)。
计算设备605可以使用计算机可用或计算机可读媒体和/或使用它们进行通信，包括暂时性媒体和非暂时性媒体。暂时性媒体包括传输媒体(例如，金属线缆、光纤)、信号、载波等。非暂时性媒体包括磁性媒体(例如，磁盘和磁带)、光学媒体(例如，CD ROM、数字视频盘、蓝光盘)、固态媒体(例如，RAM、ROM、闪存、固态存储)，以及其它非易失性存储或存储器。
计算设备605能够被用来在一些示例计算环境中实施技术、方法、应用、过程、或计算机可执行指令。计算机可执行指令能够从暂时性媒体获取并且被存储在非暂时性媒体上并从那里获取。可执行指令能够源自于一种或多种任意的编程、脚本、和机器语言(例如，C、C++、 C#、Java、Visual Basic、Python、Perl、JavaScript等)。
处理器610能够在本地或虚拟环境中的任意操作系统(OS)(未示出)下执行。能部署一个或多个应用，它们可以包括逻辑单元660、应用编程接口(API)单元665、输入单元670、输出单元675、模型管理680、动作处理685、预测引擎690，以及用于不同单元互相通信、与OS 通信以及与其它应用(未示出)通信的单元间通信机制695。例如，模型管理680、动作处理685、和预测引擎690可以实施在图1-5中所描述并示出的一种或多种过程。所描述的单元和元件可以在设计、功能、配置、或实施方式中有所变化而并不局限于所提供的描述。
在一些示例实施方式中，当信息或执行指令被API单元665所接收时，其可以被传输至一个或多个其它单元(例如，逻辑单元660、输入单元670、输出单元675、模型管理680、动作处理685、和预测引擎690)。例如，在输入单元670已经检测到用户动作之后，预测引擎690对该动作进行处理并且与模型管理680进行对接以获取一个或多个预测模型从而提供一种或多种预测动作。该模型可以由动作处理685基于先前动作或用户历史而生成。输入单元670随后可以提供来自用户的选择或修改预测动作中的一个预测动作的输入。输出单元675随后基于用户输入执行最终动作。
在一些情况下，逻辑单元660可以被配置为对单元之间的信息流进行控制并且对以上所描述的一些示例实施方式中API单元665、输入单元670、输出单元675、模型管理680、动作处理685、和预测引擎690所提供的服务进行指引。例如，一种或多种过程或实施方式的流程可以由逻辑单元660单独控制或者结合API单元665进行控制。
在这里所讨论的系统收集关于用户的个人信息，或可使用个人信息的情形中，可向用户提供控制程序或特征是否收集用户信息(例如，关于用户的社交网络、社交动作或活动、职业、用户偏好或用户的当前位置的信息)，或控制是否和/或如何从内容服务器接收可能与用户更相关的内容的机会。另外，某些数据可在其被存储或使用之前用一种或多种方式处理，使得个人可识别信息被移除。举例来说，用户的身份可被处理，使得无法针对用户确定个人可识别信息，或可一般化用户的获得位置信息的地理位置(诸如到城市、邮政编码、或州级)，使得无法确定用户的特定位置。因此，用户可控制如何收集有关用户的信息和如何通过内容服务器使用信息。
虽然已经示出并描述了一些示例实施方式，但是这些示例实施方式被提供以向本领域技术人员传递这里所描述的主题。应当理解的是，这里所描述的主题可以以各种形式实施而并不局限于所描述的示例实施方式。这里所描述的主题可以在没有那些具体定义或描述的事物或者利用并未描述的其它或不同元件或事物来实践。本领域技术人员将会意识到，可以在这些示例实施方式中进行改变而并不背离如所附权利要求及其等同形式所限定的这里所描述的主题。

Claims (20)

1.一种计算机实施的方法，包括：
检测用户所执行的第一动作；
收集与所述第一动作相关联的信息；
基于所述信息和与所述信息相关联的过去共享动作，应用机器学习以生成所述用户的预测模型和隐私偏好，其中所述机器学习被应用为接收所述信息并输出所述预测模型的黑盒子，并且其中，为多个相应的领域提供多个渠道，所述渠道中的每个应用所述机器学习；
确定所述预测模型对于所述第一动作的适用性水平，其中，所述预测模型建议第二动作；
针对超过与关联于所述第一动作的内容共享程度相关联的第一阈值水平的所述适用性水平，在用户界面中提供所述第二动作；
针对超过所述第一阈值水平且不超过第二阈值水平的所述适用性水平，接收来自所述用户的选择所述第二动作或第三动作的输入，所述第二阈值水平超过第一阈值水平；以及
针对超过所述第二阈值水平的所述适用性水平，基于所提供的第二动作来自动选择所述第二动作或所述第三动作，而不接收来自所述用户的输入。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一动作包括在开放模式下浏览一个或多个在线网站，并且所述第二动作包括：基于所述一个或多个在线网站的标识来预测用户偏好以在私密模式下浏览；以及，向所述用户提供从所述开放模式切换到私密模式的选项，其中基于与所提供的选项关联的所述用户的输入来应用所述机器学习，以对所述机器学习进行精细调谐。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一动作包括识别内容，并且所述第二动作包括选择应用来处理所述内容。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一动作包括访问网站，并且所述第二动作包括选择访问所述网站的浏览器的模式。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个渠道包括与浏览活动相关联的第一渠道、与社交网络的在线社交圈上的共享活动相关联的第二渠道以及与电子邮件通信相关联的第三渠道。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述预测模型对于所述第一动作的适用性水平包括：
执行与所述预测模型相关联的属性的加权计算；以及
确定所述属性的加权计算中的至少一些加权计算的组合满足所述第一阈值水平。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，来自所述用户的选择所述第二动作或第三动作的输入对所述预测模型进行修改。
8.一种具有其中所存储的计算机可执行指令的非暂时性计算机可读介质，其用于：
检测用户所执行的第一动作；
收集与所述第一动作相关联的信息；
基于所述信息和与所述信息相关联的过去共享动作，应用机器学习以生成所述用户的预测模型和隐私偏好，其中所述机器学习被应用为接收所述信息并输出所述预测模型的黑盒子，并且其中，为多个相应的领域提供多个渠道，所述渠道中的每个应用所述机器学习；
确定所述预测模型对于所述第一动作的适用性水平，其中，所述预测模型建议第二动作；
针对超过与关联于所述第一动作的内容共享程度相关联的第一阈值水平的所述适用性水平，在用户界面中提供所述第二动作；
针对超过所述第一阈值水平且不超过第二阈值水平的所述适用性水平，接收来自所述用户的选择所述第二动作或第三动作的输入，所述第二阈值水平超过第一阈值水平；以及
针对超过所述第二阈值水平的所述适用性水平，基于所提供的第二动作来自动选择所述第二动作或所述第三动作，而不接收来自所述用户的输入。
9.根据权利要求8所述的介质，其中，所述第一动作包括在开放模式下浏览一个或多个在线网站，并且所述第二动作包括：基于所述一个或多个在线网站的标识来预测用户偏好以在私密模式下浏览；以及，向所述用户提供从所述开放模式切换到私密模式的选项，其中基于与所提供的选项关联的所述用户的输入来应用机器学习，以对所述机器学习进行精细调谐。
10.根据权利要求8所述的介质，其中，所述第一动作包括识别内容，并且所述第二动作包括选择应用来处理所述内容。
11.根据权利要求8所述的介质，其中，所述第一动作包括访问网站，并且所述第二动作包括选择访问所述网站的浏览器的模式。
12.根据权利要求8所述的介质，其中，所述多个渠道包括与浏览活动相关联的第一渠道、与社交网络的在线社交圈上的共享活动相关联的第二渠道以及与电子邮件通信相关联的第三渠道。
13.根据权利要求8所述的介质，其中，确定所述预测模型对于所述第一动作的适用性水平包括：
执行与所述预测模型相关联的属性的加权计算；以及
确定所述属性的加权计算中的至少一些加权计算的组合满足所述第一阈值水平。
14.一种包括存储和处理器的计算设备，所述计算设备被配置为执行：
检测用户所执行的第一动作；
收集与所述第一动作相关联的信息；
基于所述信息和与所述信息相关联的过去共享动作，应用机器学习以生成所述用户的预测模型和隐私偏好，其中所述机器学习被应用为接收所述信息并输出所述预测模型的黑盒子，并且其中，为多个相应的领域提供多个渠道，所述渠道中的每个应用所述机器学习；
确定所述预测模型对于所述第一动作的适用性水平，其中，所述预测模型建议第二动作；
针对超过与关联于所述第一动作的内容共享程度相关联的第一阈值水平的所述适用性水平，在用户界面中提供所述第二动作；
针对超过所述第一阈值水平且不超过第二阈值水平的所述适用性水平，接收来自所述用户的选择所述第二动作或第三动作的输入，所述第二阈值水平超过第一阈值水平；以及
针对超过所述第二阈值水平的所述适用性水平，基于所提供的第二动作来自动选择所述第二动作或所述第三动作，而不接收来自所述用户的输入。
15.根据权利要求14所述的计算设备，其中，所述第一动作包括在开放模式下浏览一个或多个在线网站，并且所述第二动作包括：基于所述一个或多个在线网站的标识来预测用户偏好以在私密模式下浏览；以及，向用户提供从所述开放模式切换到私密模式的选项，其中基于与所提供的选项关联的所述用户的输入来应用所述机器学习，以对所述机器学习进行精细调谐。
16.根据权利要求14所述的计算设备，其中，所述第一动作包括识别内容，并且所述第二动作包括选择应用来处理所述内容。
17.根据权利要求14所述的计算设备，其中，所述第一动作包括访问网站，并且所述第二动作包括选择访问所述网站的浏览器的模式。
18.根据权利要求14所述的计算设备，其中，所述多个渠道包括与浏览活动相关联的第一渠道、与社交网络的在线社交圈上的共享活动相关联的第二渠道以及与电子邮件通信相关联的第三渠道。
19.根据权利要求14所述的计算设备，其中，确定所述预测模型对于所述第一动作的适用性水平包括：
执行与所述预测模型相关联的属性的加权计算；以及
确定所述属性的加权计算中的至少一些加权计算的组合满足所述第一阈值水平。
20.根据权利要求14所述的计算设备，其中，来自所述用户的选择所述第二动作或第三动作的输入对所述预测模型进行修改。
CN201480071684.2A 2013-12-31 2014-12-18 用于被引导用户动作的方法、介质和设备 Active CN105874447B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/145,596 US9519408B2 (en) 2013-12-31 2013-12-31 Systems and methods for guided user actions
US14/145,596 2013-12-31
PCT/US2014/071265 WO2015102931A1 (en) 2013-12-31 2014-12-18 Systems and methods for guided user actions

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105874447A CN105874447A (zh) 2016-08-17
CN105874447B true CN105874447B (zh) 2019-09-17

Family

ID=52355225

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201480071684.2A Active CN105874447B (zh) 2013-12-31 2014-12-18 用于被引导用户动作的方法、介质和设备

Country Status (7)

Country Link
US (1) US9519408B2 (zh)
EP (2) EP3633524A1 (zh)
JP (1) JP6549128B2 (zh)
KR (1) KR102149017B1 (zh)
CN (1) CN105874447B (zh)
BR (1) BR112016014653B1 (zh)
WO (1) WO2015102931A1 (zh)

Families Citing this family (82)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8106856B2 (en) 2006-09-06 2012-01-31 Apple Inc. Portable electronic device for photo management
US8698762B2 (en) 2010-01-06 2014-04-15 Apple Inc. Device, method, and graphical user interface for navigating and displaying content in context
US9459781B2 (en) 2012-05-09 2016-10-04 Apple Inc. Context-specific user interfaces for displaying animated sequences
WO2014143776A2 (en) 2013-03-15 2014-09-18 Bodhi Technology Ventures Llc Providing remote interactions with host device using a wireless device
US10270898B2 (en) 2014-05-30 2019-04-23 Apple Inc. Wellness aggregator
US9824079B1 (en) 2014-07-11 2017-11-21 Google Llc Providing actions for mobile onscreen content
US10452253B2 (en) 2014-08-15 2019-10-22 Apple Inc. Weather user interface
US10949507B2 (en) 2014-10-17 2021-03-16 Vulpecula, Llc. Methods, systems, and computer program products for web browsing
US10073976B2 (en) * 2014-10-24 2018-09-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Application executing method and device, and recording medium thereof
EP3998762A1 (en) 2015-02-02 2022-05-18 Apple Inc. Device, method, and graphical user interface for establishing a relationship and connection between two devices
WO2016144385A1 (en) * 2015-03-08 2016-09-15 Apple Inc. Sharing user-configurable graphical constructs
US10275116B2 (en) 2015-06-07 2019-04-30 Apple Inc. Browser with docked tabs
US10003938B2 (en) 2015-08-14 2018-06-19 Apple Inc. Easy location sharing
EP3337583B1 (en) 2015-08-20 2024-01-17 Apple Inc. Exercise-based watch face
US10445425B2 (en) 2015-09-15 2019-10-15 Apple Inc. Emoji and canned responses
WO2017074398A1 (en) * 2015-10-29 2017-05-04 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Models based on data augmented with conceivable transitions
US10146397B2 (en) 2015-11-27 2018-12-04 International Business Machines Corporation User experience steering
US10613707B2 (en) * 2015-12-10 2020-04-07 International Business Machines Corporation Auditing icons via image recognition to provide individualized assets to software project teams
CN108781175B (zh) 2015-12-21 2021-09-21 谷歌有限责任公司 用于消息交换题绪的自动建议的方法、介质及系统
CN108476164B (zh) 2015-12-21 2021-10-08 谷歌有限责任公司 在消息传送应用中自动地提供机器人服务的方法
US10880833B2 (en) * 2016-04-25 2020-12-29 Sensory, Incorporated Smart listening modes supporting quasi always-on listening
DK201770423A1 (en) 2016-06-11 2018-01-15 Apple Inc Activity and workout updates
US10873786B2 (en) 2016-06-12 2020-12-22 Apple Inc. Recording and broadcasting application visual output
AU2017100670C4 (en) 2016-06-12 2019-11-21 Apple Inc. User interfaces for retrieving contextually relevant media content
DK201670609A1 (en) 2016-06-12 2018-01-02 Apple Inc User interfaces for retrieving contextually relevant media content
EP3475860A1 (en) * 2016-06-28 2019-05-01 Koninklijke Philips N.V. System and architecture for seamless workflow integration and orchestration of clinical intelligence
US10419381B2 (en) * 2016-08-30 2019-09-17 Facebook, Inc. Prompt ranking
US10547574B2 (en) 2016-09-20 2020-01-28 Google Llc Suggested responses based on message stickers
US10511450B2 (en) 2016-09-20 2019-12-17 Google Llc Bot permissions
US10635274B2 (en) * 2016-09-21 2020-04-28 Iunu, Inc. Horticultural care tracking, validation and verification
US11244398B2 (en) 2016-09-21 2022-02-08 Iunu, Inc. Plant provenance and data products from computer object recognition driven tracking
US10791037B2 (en) 2016-09-21 2020-09-29 Iunu, Inc. Reliable transfer of numerous geographically distributed large files to a centralized store
US11538099B2 (en) 2016-09-21 2022-12-27 Iunu, Inc. Online data market for automated plant growth input curve scripts
US9805306B1 (en) * 2016-11-23 2017-10-31 Accenture Global Solutions Limited Cognitive robotics analyzer
US10356200B2 (en) 2016-12-28 2019-07-16 Google Llc Optimizing user interface data caching for future actions
EP3579160A4 (en) * 2017-02-03 2019-12-11 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. APPRIS MODEL GENERATION METHOD, APPRIS MODEL GENERATION DEVICE, AND APPRIS MODEL USAGE DEVICE
US10439966B2 (en) 2017-02-17 2019-10-08 Google Llc Transitioning between private and non-private state
DK179412B1 (en) 2017-05-12 2018-06-06 Apple Inc Context-Specific User Interfaces
WO2018212822A1 (en) 2017-05-16 2018-11-22 Google Inc. Suggested actions for images
US10769291B2 (en) * 2017-06-12 2020-09-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Automatic data access from derived trust level
US10873545B2 (en) * 2017-06-12 2020-12-22 Microsoft Technology Licensing, Llc Automatic action responses
US10348658B2 (en) 2017-06-15 2019-07-09 Google Llc Suggested items for use with embedded applications in chat conversations
US10404636B2 (en) 2017-06-15 2019-09-03 Google Llc Embedded programs and interfaces for chat conversations
CN107220094B (zh) * 2017-06-27 2019-06-28 北京金山安全软件有限公司 页面加载方法、装置和电子设备
US11556548B2 (en) 2017-08-08 2023-01-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Intelligent query system for attachments
US10650306B1 (en) * 2017-09-29 2020-05-12 Amazon Technologies, Inc. User representation using a generative adversarial network
US10992773B2 (en) * 2017-10-30 2021-04-27 Microsoft Technology Licensing, Llc Action prompt transmission based on attribute affinity
US11113604B2 (en) * 2017-11-06 2021-09-07 Google Llc Training and/or utilizing an interaction prediction model to determine when to interact, and/or prompt for interaction, with an application on the basis of an electronic communication
US10891526B2 (en) 2017-12-22 2021-01-12 Google Llc Functional image archiving
US11062516B2 (en) 2018-02-07 2021-07-13 Iunu, Inc. Augmented reality based horticultural care tracking
US10884769B2 (en) * 2018-02-17 2021-01-05 Adobe Inc. Photo-editing application recommendations
US11036811B2 (en) 2018-03-16 2021-06-15 Adobe Inc. Categorical data transformation and clustering for machine learning using data repository systems
US11327650B2 (en) 2018-05-07 2022-05-10 Apple Inc. User interfaces having a collection of complications
DK180171B1 (en) 2018-05-07 2020-07-14 Apple Inc USER INTERFACES FOR SHARING CONTEXTUALLY RELEVANT MEDIA CONTENT
CN110456971B (zh) * 2018-05-07 2021-11-02 苹果公司 用于共享上下文相关的媒体内容的用户界面
US10680979B2 (en) * 2018-06-08 2020-06-09 Capital One Services, Llc System and method for proactive intervention to reduce high cost channel usage
US20190384622A1 (en) * 2018-06-14 2019-12-19 Microsoft Technology Licensing, Llc Predictive application functionality surfacing
US20190384621A1 (en) * 2018-06-14 2019-12-19 Microsoft Technology Licensing, Llc Next operation prediction for a workflow
US10949272B2 (en) 2018-06-14 2021-03-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Inter-application context seeding
US20190384460A1 (en) * 2018-06-14 2019-12-19 Microsoft Technology Licensing, Llc Surfacing application functionality for an object
US10885905B2 (en) * 2018-07-13 2021-01-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Predicting user actions on ubiquitous devices
US11163617B2 (en) * 2018-09-21 2021-11-02 Microsoft Technology Licensing, Llc Proactive notification of relevant feature suggestions based on contextual analysis
US11093510B2 (en) 2018-09-21 2021-08-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Relevance ranking of productivity features for determined context
EP3876117A4 (en) * 2018-11-26 2021-11-17 Huawei Technologies Co., Ltd. MODE SELECTION PROCEDURE AND TERMINAL DEVICE
DK201970535A1 (en) 2019-05-06 2020-12-21 Apple Inc Media browsing user interface with intelligently selected representative media items
US11131967B2 (en) 2019-05-06 2021-09-28 Apple Inc. Clock faces for an electronic device
CN113157190A (zh) 2019-05-06 2021-07-23 苹果公司 电子设备的受限操作
US11960701B2 (en) 2019-05-06 2024-04-16 Apple Inc. Using an illustration to show the passing of time
US11074408B2 (en) 2019-06-01 2021-07-27 Apple Inc. Mail application features
US11194467B2 (en) 2019-06-01 2021-12-07 Apple Inc. Keyboard management user interfaces
US20200380432A1 (en) * 2019-06-03 2020-12-03 Sap Se Predictive workflow control powered by machine learning in digital workplace
EP3783537A1 (en) 2019-08-23 2021-02-24 Nokia Technologies Oy Controlling submission of content
US11797880B1 (en) * 2019-08-27 2023-10-24 Meta Platforms, Inc. Systems and methods for digital content provision
US10878782B1 (en) 2019-09-09 2020-12-29 Apple Inc. Techniques for managing display usage
US11720980B2 (en) 2020-03-25 2023-08-08 Iunu, Inc. Crowdsourced informatics for horticultural workflow and exchange
DK181103B1 (en) 2020-05-11 2022-12-15 Apple Inc User interfaces related to time
CN115552375A (zh) 2020-05-11 2022-12-30 苹果公司 用于管理用户界面共享的用户界面
US11372659B2 (en) 2020-05-11 2022-06-28 Apple Inc. User interfaces for managing user interface sharing
US11694590B2 (en) 2020-12-21 2023-07-04 Apple Inc. Dynamic user interface with time indicator
US11720239B2 (en) 2021-01-07 2023-08-08 Apple Inc. Techniques for user interfaces related to an event
US11921992B2 (en) 2021-05-14 2024-03-05 Apple Inc. User interfaces related to time
EP4323992A1 (en) 2021-05-15 2024-02-21 Apple Inc. User interfaces for group workouts

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120045415A (ko) * 2010-10-29 2012-05-09 삼성에스디에스 주식회사 지능형서비스제공 라이프로깅장치 및 방법
CN103345513A (zh) * 2013-07-09 2013-10-09 清华大学 一种社交网络中的基于朋友关系传播的朋友推荐方法

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6400996B1 (en) * 1999-02-01 2002-06-04 Steven M. Hoffberg Adaptive pattern recognition based control system and method
JP2009514075A (ja) 2005-10-28 2009-04-02 テレコム・イタリア・エッセ・ピー・アー 選択されたコンテンツアイテムをユーザーに提供する方法
US8447020B2 (en) * 2007-08-09 2013-05-21 Google Inc. Speed-dial and speed-contact with predictive logic
US8010676B1 (en) * 2008-01-03 2011-08-30 Desktonc, Inc. Virtual computing services deployment network
US20090234876A1 (en) * 2008-03-14 2009-09-17 Timothy Schigel Systems and methods for content sharing
JP5235160B2 (ja) 2009-04-20 2013-07-10 日本電信電話株式会社 行動予測装置とそのプログラム
JP5316363B2 (ja) * 2009-10-20 2013-10-16 ソニー株式会社 情報処理装置、機能管理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システム
US20110196853A1 (en) 2010-02-08 2011-08-11 International Business Machines Corporation System, method, and apparatus for generating a script to perform a task at a target web interface instance
US20110208822A1 (en) * 2010-02-22 2011-08-25 Yogesh Chunilal Rathod Method and system for customized, contextual, dynamic and unified communication, zero click advertisement and prospective customers search engine
US8676892B2 (en) * 2010-11-01 2014-03-18 Google Inc. Visibility inspector in social networks
US8866701B2 (en) * 2011-03-03 2014-10-21 Citrix Systems, Inc. Transparent user interface integration between local and remote computing environments
US8464350B2 (en) * 2011-03-14 2013-06-11 International Business Machines Corporation System and method for in-private browsing
US10366341B2 (en) 2011-05-11 2019-07-30 Oath Inc. Mining email inboxes for suggesting actions
US20130091087A1 (en) 2011-10-10 2013-04-11 Topsy Labs, Inc. Systems and methods for prediction-based crawling of social media network
TWI522815B (zh) * 2011-10-19 2016-02-21 致伸科技股份有限公司 直接相片分享系統
US8812416B2 (en) 2011-11-08 2014-08-19 Nokia Corporation Predictive service for third party application developers
US20130132330A1 (en) 2011-11-22 2013-05-23 Motorola Mobility, Inc. Management of privacy settings for a user device
US8849730B2 (en) 2011-12-15 2014-09-30 Microsoft Corporation Prediction of user response actions to received data
US20130218637A1 (en) * 2012-02-20 2013-08-22 Katalus Advisors, LLC Systems and methods for collecting and analyzing customer feedback information
KR102150514B1 (ko) * 2012-08-22 2020-09-21 삼성전자주식회사 디바이스 및 그를 이용한 컨텐츠 공유 방법
US9338622B2 (en) * 2012-10-04 2016-05-10 Bernt Erik Bjontegard Contextually intelligent communication systems and processes
US20140130076A1 (en) * 2012-11-05 2014-05-08 Immersive Labs, Inc. System and Method of Media Content Selection Using Adaptive Recommendation Engine
US20140279048A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Balderdash Inc. Systems and methods for providing relevant pathways through linked information
US10049342B2 (en) * 2013-06-13 2018-08-14 Blackberry Limited Method and apparatus pertaining to sharing content with scheduled-event participants
US11074618B2 (en) * 2013-06-13 2021-07-27 Blackberry Limited Method and apparatus pertaining to history-based content-sharing recommendations
US20150081470A1 (en) * 2013-09-18 2015-03-19 W.W. Grainger, Inc. Methods and apparatus for providing supplemental content in communications sharing a webpage

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120045415A (ko) * 2010-10-29 2012-05-09 삼성에스디에스 주식회사 지능형서비스제공 라이프로깅장치 및 방법
CN103345513A (zh) * 2013-07-09 2013-10-09 清华大学 一种社交网络中的基于朋友关系传播的朋友推荐方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2017510867A (ja) 2017-04-13
JP6549128B2 (ja) 2019-07-24
US9519408B2 (en) 2016-12-13
EP3090353A1 (en) 2016-11-09
BR112016014653B1 (pt) 2023-02-23
US20150185995A1 (en) 2015-07-02
KR102149017B1 (ko) 2020-08-27
EP3090353A4 (en) 2017-07-19
CN105874447A (zh) 2016-08-17
KR20160105395A (ko) 2016-09-06
EP3633524A1 (en) 2020-04-08
WO2015102931A1 (en) 2015-07-09
BR112016014653A8 (pt) 2018-01-02
EP3090353B1 (en) 2019-12-04
BR112016014653A2 (zh) 2017-08-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105874447B (zh) 用于被引导用户动作的方法、介质和设备
US20210103837A1 (en) Systems and methods for guided user actions
US8166016B2 (en) System and method for automated service recommendations
JP6445073B2 (ja) モバイルデバイス関連の親和性の度合い
US11423126B2 (en) Computerized system and method for modifying a media file by automatically applying security features to select portions of media file content
KR101656819B1 (ko) 특징-추출-기반 이미지 점수화
US10713666B2 (en) Systems and methods for curating content
US9613340B2 (en) Method and system for shared document approval
US20100063993A1 (en) System and method for socially aware identity manager
KR20160042086A (ko) 상호작용 히스토리에 기반한 사용자 경험/사용자 인터페이스
US20190361857A1 (en) Method and system for associating data from different sources to generate a person-centric space
JP5890539B2 (ja) 予測に基づくサービスへのアクセス
JP2019096352A (ja) フレキシブルなイメージ・レイアウト
US20110161091A1 (en) Systems and Methods for Connecting Entities Through Content
US20150074599A1 (en) Mobile video channel-based gestural user interface
US20150026266A1 (en) Share to stream
KR20200091280A (ko) Sns의 인물정보 수집 및 제공과 공유에 관한 방법
KR20150083589A (ko) 북마크 공유관리 서버, 이를 이용한 북마크 공유관리 시스템 및 방법
JP2006048543A (ja) コンテキストによるカスタマイズ情報の作成方法およびシステム、プログラムおよび記録媒体
KR20210132932A (ko) 캡슐화된 sns 컨텐츠를 제공하기 위한 사용자 단말 및 서버
CN117009665A (zh) 基于多路召回融合的技术产品词推荐方法及其装置
CN117523445A (zh) 一种资源推荐方法、装置、电子设备和存储介质
KR20140075903A (ko) 소셜 네트워크 서비스 아카이브의 분류방법
Tokmakoff et al. Content engineering for the next-generation Internet
EP3153975A1 (en) A system and method for managing, publishing and using historical, artistic, cultural and touristic information and multimedia content

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: American California

Applicant after: Google limited liability company

Address before: American California

Applicant before: Google Inc.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant