CN107924506A - 推断通信的用户可用性和基于用户可用性或上下文改变通知设置 - Google Patents

推断通信的用户可用性和基于用户可用性或上下文改变通知设置 Download PDF

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Abstract

用户的逻辑位置可以使用用户的一个或多个计算设备的语义来推断。逻辑位置可以对应于用户访问的场所，诸如经常访问的场所，被称为中心。表示逻辑位置的逻辑中心可以通过将设备分类为与逻辑中心相关联而被标记给计算设备。分类可以基于设备的信号或特征，诸如设备使用或设备特性。设备可以被监测以检测用户活动。基于用户活动和关联的逻辑中心的分析，可以推断用户的逻辑位置。计算机用户体验可以基于用户的推断的逻辑位置或与设备相关联的一个或多个逻辑中心而被个性化给用户。在一些情况下，地理位置信息没有用于确定逻辑中心或推断用户的逻辑位置。

Description

推断通信的用户可用性和基于用户可用性或上下文改变通知 设置
背景技术
先进的计算机和通信系统已经改变了人类和计算机交互的很多重要方面。现有的通信模式包括电子邮件、语音邮件、文本消息、电话呼叫、社交媒体消息等。不同的通信模式要求接收者与通信交互的不同级别的可用性。例如，驾驶汽车的用户可能不(或不应当)能够读取文本消息并且键入响应。另一方面，用户可能能够接收电话呼叫。
接收设备当前不能基于接收者的当前上下文来传送用户的可用性。诸如自动化的外出消息等当前的自动化响应向接收者提供某种级别的信息，但是实际上并不让发送者知道用户是否接收到该消息或者建议在接收者的当前上下文中工作的替代通信模式。例如，外出消息可能建议呼叫用户的蜂窝电话，而不考虑用户当前是否可用于接收呼叫。接收计算机也无法确定消息的紧急程度并且根据接收者的当前上下文来确定是否应当中断接收者。计算设备还可以让通信的发起者知道用户下一次何时可用于接收原始形式的通信。
发明内容
提供本“发明内容”是为了以简化的形式介绍将在以下“具体实施方式”中进一步描述的一些概念。本发明内容不旨在确定所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在单独用于帮助确定所要求保护的主题的范围。
本文中描述的技术通过确定用户接收传入通信的可用性来管理由移动计算设备接收的通信。用户对于不同的通信模式可以具有不同的可用性。例如，用户可以可用于接收电话呼叫，但是不能读取文本消息或者可能不喜欢读取下一条消息。如本文中使用的，“不可用”可以表达在给定上下文的情况下不进行通信的用户的通信偏好，而不是不能进行通信。例如，新郎可能不喜欢在他的婚礼期间接电话，尽管接电话在理论上是可能的。
本文中描述的技术可以优化计算设备上的通知资源的使用，以仅在用户可用于对通知通告的通信进行响应时才提供通知。用户接收通信的可用性可以通过分析描述移动设备和/或移动设备用户的当前上下文的信号数据来推断。特别地，信号数据可以用于标识移动设备的地理位置。然后地理位置可以被绑定到诸如家庭或企业等场所。场所处的通信数据可以被分析以找到可以用于确定当前通信上下文的通信模式。关于场所的语义信息也可以用于进一步定义当前上下文。
在确定当前的可用性水平时，本文中描述的技术可以采取若干不同的动作。这些动作包括为新接收的通信生成正常通知，为新接收的通信生成替代通知，不为新接收的通信生成通知，向新接收的通信的发起者传送自动的“不可用”消息，将新接收的通信转录成用户可用于接收的不同模式，并且向发起者通知用户下一次何时可用于接收新接收的通信。例如，文本消息的发送者可以接收指示用户当前不可用于查看文本消息但是可以接收电话呼叫的自动响应。在另一方面，用户可能不能接收电话呼叫，在这种情况下，电话呼叫可以由计算设备来应答。计算设备可以通过可听消息让主叫方知道用户不可用于接收电话呼叫，但是可以接收文本消息。此外，自动应答服务可以转录语音邮件并且将语音邮件内容作为文本消息自动传送给用户。
附图说明
下面参考附图详细描述本文中描述的技术的各方面，在附图中：
图1是适合于实现本文中描述的技术的各方面的示例操作环境的框图；
图2是描绘适合于实现本文中描述的技术的各方面的示例计算架构的图；
图3-5描绘了根据本文中描述的技术的一方面的用于推断通信的用户可用性的方法的流程图；以及
图6是适用于实现本文中描述的技术的一方面的示例性计算环境的框图。
具体实施方式
本文中描述的技术的各方面的主题在本文中具体地描述以符合法定要求。然而，描述本身并不意在限制本专利的范围。代替地，发明人已经预期，结合其他当前或未来的技术，所要求保护的主题也可以以其他方式来实施，以包括与本文中描述的步骤不同的步骤或类似的步骤的组合。此外，虽然术语“步骤”和/或“框”在本文中可以用于暗示所采用的方法的不同元素，但是这些术语不应当被解释为表示本文中公开的各个步骤之中或之间的任何特定顺序，除非和当明确地描述了个体步骤的顺序。
本文中描述的技术通过确定用户接收传入通信的可用性来管理由移动计算设备接收的通信。用户对于不同的通信模式可以具有不同的可用性。例如，用户可以可用于接收电话呼叫，但是不能或不想要读取文本消息。如本文中使用的，“不可用”可以表达在给定上下文的情况下不进行通信的用户的通信偏好，而不是不能进行通信。例如，新郎可能不喜欢在他的婚礼期间接电话，尽管接电话在理论上是可能的。本文中描述的技术可以优化计算设备上的通知资源的使用，以仅在用户可用于对通知通告的通信进行响应时才提供通知。用户接收通信的可用性可以通过分析描述移动设备和/或移动设备用户的当前上下文的信号数据来推断。特别地，信号数据可以用于标识移动设备的地理位置。然后地理位置可以被绑定到诸如家庭或企业等场所。场所处的通信数据和场所处的其他设备的当前通信状态可被分析以找出可以用于确定当前通信上下文的通信模式。通信数据可以包括：在类似的上下文(例如，类似的日期和时间)中在该场所中的用户行为、该场所中的用户行为(总体)、在类似的上下文中来自多个用户的该场所中的聚合数据、该场所中的聚合数据、和在与此类似的场所中的聚合数据。类似的场所可以是那些分配给相同类别的场所。例如，不同的学校可以处于相同的场所类别并且被认为是类似的。关于场所的语义信息也可以用来进一步定义当前上下文。
在确定当前的可用性水平时，本文中描述的技术可以采取若干不同的动作。这些动作包括为新接收的通信生成正常通知，为新接收的通信生成替代通知，不为新接收的通信生成通知，向新接收的通信的发起者传送自动的“不可用”消息，将新接收的通信转录成用户可用于接收的不同模式，并且向发起者通知用户下一次何时可用于接收新接收的通信。例如，文本消息的发送者可以接收指示用户当前不可用于查看文本消息但是可以接收电话呼叫的自动响应。在另一方面，用户可能不能接收电话呼叫，在这种情况下，电话呼叫可以由计算设备来应答。计算设备可以通过可听消息让主叫方知道用户不可用于接收电话呼叫，但是可以接收文本消息。此外，自动应答服务可以转录语音邮件并且将语音邮件内容作为文本消息自动传送给用户。
本文中描述的技术可以确定在接收到通信时是否提供通知以及如果提供通知则什么通知是适当的。如本文中使用的，通知向用户主动地提供信息。用户不需要导航到界面来接收通知。例如，收件箱界面中的电子邮件列表不是通知。锁屏上指示电子邮件已经被接收的图标是通知，因为用户不需要打开界面来查看通知。通知可以是非中断或中断式的。无论用户当前是否正在与他的设备交互，中断通知对用户来说都是显而易见的。例如，可听见的声音和振动是中断式的。非中断通知可以包括图标、弹出界面或仅当用户正在查看其计算设备时才可注意到的其他可见指示。
另外，本文中描述的技术可以确定用户何时可以可用于接收以特定模式的通信并且提供指示用户将在何时可用的响应。可以推断用户接收以特定通信模式的通信的可用性。在一个实例中，用户没有提供关于可用性的明确指令。例如，用户可能没有提供外出消息或自动电子邮件响应。此外，用户可能没有用户不可用的任何特定的日历条目或明确的计算机化指示。代替地，本文中描述的技术可以分析信号数据，诸如用户的位置、用户与移动计算设备的交互、过去的通信模式等，以推断用户将在何时可用。例如，如果信号数据指示移动设备位于健身房并且过去的使用数据的分析指示用户先前在健身房时没有对任何形式的通信做出响应，则可以推断出用户在健身房时不可用。另外，如果用户通常在健身房花费一个小时，则用户的下一通信可用性可以被推断为从移动设备到达健身房起一小时。
本文中描述的技术可以使用上下文信息来确定用户的可用性。上下文信息可以包括从其他移动通信设备接收的通信模式。通信记录可以与场所和时间相关联。例如，可以分析大量用户的通信记录，以确定在给定的上下文中(诸如在周二上午9点至上午10点在学校)什么通信模式是最常见的。通信信号的分析可以揭示不同的通信模式在不同的时间是常见的。例如，学生在上学期间可能不会使用移动电话。对在学校的多个学生的通信记录的分析可以表明在上学期间几乎没有通信发生，但是在放学之后不久频繁地发生通信。通知状态(例如，打开铃声)的对应变化可以对应于通信的增加。可以分析以上数据以得出，用户在学校上学期间不能通信，但是在放学之后可用。因此，通信的上下文可用性可以具有位置和时间段分量。
上下文可用性可以基于从大量用户生成的使用模式，但是也可以针对个体用户定制。例如，来自多个移动设备的通信数据的分析可能导致各种场所被指定，以使得用户当存在时上下文不可用。然而，如果个体用户当在类似地被指定为上下文不可用的场所的同时仍然以一个或多个模式主动接收或发起通信，则针对该特定用户的移动设备上的通信模式可以被设置为可用。
除了位置和时间之外，用户在移动设备上的活动可以用于自动确定可用性。例如，在移动设备上玩游戏的用户在玩游戏时可能不接电话。另一方面，用户可以响应于文本通知。在这种使用模式中，本文中描述的技术可以自动拦截来电，并且提供用户当前不可用于接听电话呼叫的通知，但是可以通过文本消息来联系用户。如前所述，该技术的一方面还可以将一种通信模式转换为另一种模式，例如通过将语音邮件消息转录成被传送到用户的文本地址的文本消息。
一些通信比其他通信更重要。本文中描述的技术可以识别紧急通信并且仅当通信被确定为紧急时才提供自动响应。通信的紧急性可以根据关于用户的语义知识以及先前的通信模式来确定。例如，用户可以忽略来自社交联系人的电话呼叫，但是应答来自诸如同事等专业联系人的电话呼叫。在给定这种模式的情况下，当用户不可用于电话通信时，自动响应可以被发送给同事，但是不会发送给社交联系人。
另外，隐私分析可以准确地确定在自动响应中提供有什么信息。例如，用户可能不希望与每种类型的通信的发起者共享可用性信息。代替地，用户可能希望向同事和亲密的家人朋友而不是社交联系人提供可用性信息。替代地，自动响应中提供的信息可以基于一周中的一天和一天中的时间而变化。例如，可用性信息可以只在工作时间期间与同事共享。可用性信息可以在非工作时间期间与社交联系人共享。
可以为用户提供接口来选择或不选择自动提供可用性信息的服务。另外，可以给与用户选择或者不选择收集和共享使用数据的机会。通信数据的共享可以以保护用户身份的方式执行。例如，可以生成通信记录，其示出通信的时间和地点而非通信各方。
在一些方面，本公开的各方面涉及使用场所来帮助确定当前通信上下文。术语“场所”在本文中被广泛地用于包括几乎任何具有地理位置的实体。作为示例而非限制，场所可以包括商业、学校、组织、俱乐部和物理地点或位置(诸如公园、体育场或设施)。可以对场所进行分类，以在特定场所的数据很少或没有数据可用时帮助确定通信上下文。例如，场所类别可以是学校、宗教组织或连锁店，其中连锁店中的每个经销权都属于相同类别。场所也可以与诸如家庭位置、工作地点、健身房、朋友的地方等语义信息相关联。
在一些方面，关于用户访问的地理位置的场所逻辑或语义信息可以用来确定在存在多于一个场所的位置处的可能场所，诸如与电影院相邻的学校。例如，如果用户数据指示用户可能有10岁大的女儿并且用户具有每天早上7:45和每天下午3:00访问相同位置的模式，但是位置包括学校和电影院，则可以确定用户感兴趣的场所更可能是学校。另外，在一些情况下，用户可以明确指示特定场所是重要的。
另外，本技术的一些方面可以通过个人助理应用或服务来执行，个人助理应用或服务可以实现为一个或多个计算机应用、服务或例程，诸如在移动设备上或在云中运行的应用，如本文中进一步描述的。
现在转到图1，提供了示出其中可以采用本公开的一些方面的示例操作环境100的框图。应当理解，本文中描述的这种和其他布置仅作为示例被阐述。除了或代替所示的那些，可以使用其他布置和元素(例如，机器、接口、功能、顺序和功能分组等)，并且为了清楚起见，可以一起省略一些元件。此外，本文中描述的很多元件是功能实体，其可以被实现为离散或分布式部件或结合其他部件来实现，并且以任何合适的组合和位置来实现。本文中描述为由一个或多个实体执行的各种功能可以由硬件、固件和/或软件来执行。例如，一些功能可以由执行存储在存储器中的指令的处理器来执行。
在未示出的其他部件中，示例操作环境100包括多个用户设备，诸如用户设备102a和102b到102n；多个数据源，诸如数据源104a和104b到104n；服务器106；和网络110。应当理解，图1所示的环境100是一个合适的操作环境的示例。例如，图1所示的每个部件可以经由诸如结合图6描述的计算设备600等任何类型的计算设备来实现。例如。这些部件可以经由网络110彼此通信，网络110可以包括但不限于一个或多个局域网(LAN)和/或广域网(WAN)。在示例性实现中，网络110包括因特网和/或蜂窝网络、以及多种可能的公共和/或专用网络中的任何一种。
用户设备102a和102b到102n可以是操作环境100的客户端侧的客户端设备，而服务器106可以在操作环境100的服务器侧。用户设备可以发送和接收通信。可以分析从用户设备生成的通信记录的组合，以找到可以用于通知接收通信的当前可用性的使用模式。服务器106可以包括服务器侧软件，服务器侧软件被设计为结合用户设备102a和102b到102n上的客户端侧软件来工作以实现本公开中讨论的特征和功能的任何组合。例如，服务器106可以运行确定特定场所的通信上下文的可用性引擎，诸如引擎280。服务器106可以从用户设备接收通信记录。提供操作环境100的这种划分以说明合适的环境的一个示例，并且不要求每个实现使得服务器106和用户设备102a和102b到102n的任何组合保持为单独实体。
用户设备102a和102b到102n可以包括能够由用户使用的任何类型的计算设备。例如，在一个方面，用户设备102a到102n可以是本文中关于图6描述的类型的计算设备。作为示例而非限制，用户设备可以实施为个人计算机(PC)、膝上型计算机、移动装置或移动设备、智能电话、平板计算机、智能手表、可穿戴计算机、虚拟现实头戴式耳机、增强现实眼镜、个人数字助理(PDA)、MP3播放器、全球定位系统(GPS)或设备、视频播放器、手持通信设备、游戏设备或系统、娱乐系统、车辆计算机系统、嵌入式系统控制器、遥控器、家电、消费电子设备、工作站或这些描绘的设备的任何组合、或者任何其他合适的设备。
数据源104a和104b到104n可以包括数据源和/或数据系统，其被配置为使得数据可用于操作环境100或结合图2描述的系统200的各种组成部分中的任何一个。(例如，在一个方面，一个或多个数据源104a到104n向图2的用户数据收集部件214提供(或使得可以访问)用户数据)。数据源104a和104b到104n可以与用户设备102a和102b到102n和服务器106分立，或者可以被并入和/或集成到这些部件中的至少一个中。在一个方面，数据源104a到104n中的一个或多个包括可以被集成到用户设备102a、102b或102n或服务器106中的一个或多个中或者与其相关联的一个或多个传感器。由数据源104a到104n使得可用的感测到的用户数据的示例进一步结合图2的用户数据收集部件214来描述。数据源104a到104n可以包括存储关于与特定通信有关的场所、用户或其他实体的信息的知识库。
操作环境100可以用于实现图2中描述的系统200的一个或多个部件，包括用于收集用户数据、监测事件、生成通信通知、确定用户可用性、和/或以上下文适当的侵入性级别向用户呈现通知和相关的接收到的通信的部件。
现在参考图2，通过图1，提供了示出适合于实现本文中描述的技术的一方面的示例性计算系统架构的各方面的框图，该计算系统架构总体上被指定为系统200。系统200仅表示合适的计算系统架构的一个示例。除了或代替所示出的那些，可以使用其他布置和元件，并且为了清楚起见，可以一起省略一些元件。此外，与操作环境100一样，本文中描述的很多元件是功能实体，这些功能实体可以被实现为分立或分布式部件或者结合其他部件来实现，并且以任何合适的组合和位置来实现。
示例系统200包括结合图1描述的网络110，网络110在通信上耦合系统200的部件，包括用户数据收集部件214、可用性引擎280、发起者设备218和存储装置225。例如，可用性引擎280(包括其部件281、282、284、286、288、289、290、291、292和293)、用户数据收集部件214和发起者设备218可以实施为一组编译的计算机指令或函数、程序模块、计算机软件服务、或者在一个或多个计算机系统上执行的处理的布置，诸如结合图6描述的计算设备600。
在一个方面，由系统200的部件执行的功能与一个或多个个人助理应用、服务或例程相关联。特别地，这样的应用、服务或例程可以在一个或多个用户设备(诸如，用户设备102a)上运行，服务器(诸如，服务器106)可以跨一个或多个用户设备和服务器分布，或者在云中实现。另外，在一些方面，系统200的这些部件可以跨网络分布(网络包括一个或多个服务器(诸如，服务器106)和客户端设备(诸如，用户设备102a))，在云中，或者可以驻留在诸如用户设备102a等用户设备上。此外，这些部件、由这些部件执行的功能或者由这些部件执行的服务可以在一个或多个计算系统的一个或多个适当的抽象层(诸如，操作系统层、应用层、硬件层等)处实现。替代地或另外地，本文中描述的这些部件的功能和/或技术的各方面可以至少部分由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如而非限制，可以使用的说明性类型的硬件逻辑部件包括现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)等。另外，尽管本文中关于示例系统200中示出的特定部件来描述功能，但是可以设想，在一些方面，这些部件的功能可以跨其他部件共享或分布。
继续图2，用户数据收集部件214通常负责从一个或多个数据源(诸如图1的数据源104a和104b到104n)访问或接收(并且在一些情况下还标识)用户数据。在一些方面，可以采用用户数据收集部件214来支持用于可用性引擎280的一个或多个用户的用户数据(包括众包数据)的累积。数据可以被用户数据收集部件214接收(或访问)并且可选地累积、重新格式化和/或组合，并且被存储在诸如存储装置225等一个或多个数据存储库中，其中数据可用于可用性引擎280。例如，用户数据可以被存储在用户简档240中或与其相关联，如本文所述。在一些方面，任何个人标识数据(即，具体标识特定用户的用户数据)不是从一个或多个数据源与用户数据一起上载，不是永久存储的，和/或不可用于可用性引擎280。
用户数据可以从其中数据可以以各种格式可获得的多种来源接收。例如，在一些方面，经由用户数据收集部件214接收的用户数据可以经由可以位于一个或多个用户设备(诸如用户设备102a)、服务器(诸如服务器106)和/或其他计算设备上或与其相关联的一个或多个传感器来确定。如本文中使用的，传感器可以包括用于感测、检测或以其他方式从数据源104a获得诸如用户数据等信息的功能、例程、部件或其组合，并且可以实施为硬件、软件或两者。作为示例而非限制，用户数据可以包括从一个或多个传感器感测或确定的数据(在本文中称为“传感器数据”)，诸如一个或多个移动设备的位置信息、智能电话数据(诸如，电话状态、充电数据、日期/时间、或从智能电话得出的其他信息)、用户活动信息(例如：应用使用；在线活动；搜索；诸如自动语音识别等语音数据；活动日志；通信数据，包括呼叫、文本、即时消息和电子邮件；网站发布；与通信事件相关联的其他用户数据；等等)(包括在多于一个用户设备上发生的用户活动)、用户历史、会话日志、应用数据、联系人数据、日历和时间表数据、通知数据、社交网络数据、新闻(包括搜索引擎或社交网络上的流行或趋势项目)、在线游戏数据、电子商务活动(包括来自诸如视频流服务、游戏服务、或Xbox等在线账户的数据)、一个或多个用户账户数据(其可以包括来自用户偏好或与个人助理应用或服务相关联的设置的数据)、家庭传感器数据、设备数据、全球定位系统(GPS)数据、车辆信号数据、交通数据、天气数据(包括天气预报)、可穿戴设备数据、其他用户设备数据(其可以包括设备设置、简档，诸如Wi-Fi网络数据或配置数据等网络连接、关于型号、固件或设备、设备配对的数据，诸如在用户具有与蓝牙耳机配对的移动电话的情况下)、陀螺仪数据、加速度计数据、支付或信用卡使用数据(其可以包括来自用户的PayPal账户的信息)、购买历史数据(诸如，来自用户的Amazon.com或eBay账户的信息)，可以由传感器(或其他检测器)部件感测或以其他方式检测的其他传感器数据(包括从与用户相关联的传感器部件得出的数据(包括位置、运动、定向、定位、用户访问、用户活动、网络访问、用户设备充电或者能够由一个或多个传感器部件提供的其他数据))、基于其他数据得出的数据(例如，可以从Wi-Fi、蜂窝网络或IP地址数据得出的位置数据)、以及可以如本文所述地感测或确定的几乎任何其他数据源。在一些方面，可以在用户数据流或信号中提供用户数据。“用户信号”可以是来自对应数据源的用户数据的馈送或流。例如，用户信号可以来自智能电话、家庭传感器设备、GPS设备(例如，用于位置坐标)、车辆传感器设备、可穿戴设备、用户设备、陀螺仪传感器、加速度计传感器、日历服务、电子邮件帐户、信用卡帐户或其他数据源。在一些方面，用户数据收集部件214连续地、周期性地或根据需要接收或访问数据。
发起者设备218可以发起被发送到用户设备的通信。在一个方面，在接收到消息时确定用户的可用性。替代地，除了任何通信之外，周期性地确定用户的可用性。发起者设备218可以是响应于由用户设备接收到的通信而生成的通知的接收者。
在高级别，可用性引擎280的各方面可以从用户数据确定用户当前是否可用于接收通信。如果不可用，则可用性引擎280可以生成被传送给通信的发起者的定制响应。该响应可以提供与用户的通信状态有关的附加信息，诸如用户下次何时可用于接收通信。在一个方面，与场所相关联的信号数据用于确定用户的可用性。一组场所的场所数据和用户相关活动模式或者与场所相关联的交互或者其他用户场所相关数据可以被存储为用户简档240的用户相关场所数据242。场所的信息源可以被标识并且由这些源提供的信息可以针对与用户和/或通信可用性的相关性被分析。例如，可以提取和存储与场所相关联的事件信息以预测接收通信的可用性。当用户在事件期间在场所处存在时，可用性可以被确定为在事件结束之后。
可用性引擎280包括几个子部件。子部件包括场所标识符281、当前场所通信状态部件282、历史场所通信趋势部件284、历史用户通信趋势部件286、活动分析器288、当前可用性部件289、预测可用性部件290、用户通知部件291、发起者通知部件292和通信设置部件293。可用性引擎280和与其关联的功能可以跨系统200分布。例如，部件可以分布在服务器和诸如智能电话等客户端设备之间。在一些方面，可用性引擎280和/或其一个或多个子部件可以从所接收的用户数据确定解释性数据。解释性数据对应于由可用性引擎280的子部件用来解释用户数据的数据。例如，解释性数据可以用来向用户数据提供上下文，其可以支持由子部件做出的确定或推断。而且，可以预期，可用性引擎280及其子部件的各方面可以使用用户数据和/或结合解释性数据使用用户数据来执行本文中描述的子部件的目标。
场所标识符281可以确定移动设备当前位于特定场所内。然后可以分析与场所相关联的数据以确定用户的当前通信上下文。作为输入，场所标识符281从移动计算设备接收位置数据，并且确定移动计算设备当前位于诸如餐馆、教堂、犹太教堂、学校、医院等场所中。场所标识符281可以通过将位置数据与将场所与位置相关联的数据记录相匹配来标识场所。
在一些实例中，可以通过场所标识符来执行场所消歧，以确定用户实际上处于若干附近场所中的哪个场所。例如，GPS信息可以足够准确以确定移动设备位于商场内但是不能够精确定位到商场内的特定商店。由场所标识符281执行的场所消歧可以基于关于用户已知的语义数据来选择用户可能感兴趣的特定商店。例如，男性用户可以更有可能在鞋店，而不是相邻的为女性服务的美发沙龙。
场所标识符281可以将场所与由用户或其他用户生成的通信记录相关联。通信记录可以包括通信模式以及通信的日期和时间。可以包括诸如通信参与者等其他信息，诸如通信的发起者或接收者。通信记录还可以包括通信设备在场所中时的通知状态。例如，通知状态可以指示铃声被设置为静音。
通常，场所标识符281负责确定与地理位置相关联的场所。在一些方面，场所标识符281通过监测场所相关信息的用户数据(诸如GPS数据)来标识一组场所。可以使用推断引擎来推断场所并且基于例如用户数据与场所相关数据的关联来针对与用户的相关性分析场所(诸如使用本文中描述的活动分析器288)。作为示例，可以通过针对场所相关信息分析用户数据(包括解释性数据)来推断场所，场所相关信息诸如指示访问与场所位置对应的地理位置的模式的用户位置活动或者在线活动，诸如用户访问的网站或社交媒体页面、与场所相关的通信(诸如从商业或学校接收的电子邮件)、购买历史或这些的组合。在一些情况下，可以使用与在用户数据中观察到的数据特征相关联的场所或实体的知识库(诸如语义知识库)来标识场所，诸如与地理位置相关联的场所、网站或电子邮件的域、电话号码等。在一些方面，搜索引擎可以利用类似的方法来基于用户搜索查询和/或用户搜索历史来标识可以与用户有关的实体。
在一些方面，可以通过场所标识符281来跟踪(诸如监测和/或存储)与通信相关的场所变量。具体地，与被跟踪的场所变量相对应的值可以与用户相关联地存储，例如关于场所数据242中的用户简档240中的对应用户简档。跟踪变量可以对应于各种用户数据中的任何一个，其示例已经在上面描述并且包括可以由一个或多个传感器感测的传感器数据或读数(诸如与用户设备相关联的关于位置、定位、运动/定向、用户访问/触摸、连接/断开充电器、用户设备上的用户活动、或者可以由诸如移动设备上找到的传感器等一个或多个传感器感测的其他信息的信息)、GPS坐标样本等。应当理解，跟踪变量的值可以与一个或多个场所和/或用户活动相关联，并且不需要是场所特定的。跟踪变量的示例是与用户存在于场所处的相应实例相对应的时间戳。时间戳可以指示当在场所处时和/或紧接在到达场所之前和/或紧接在离开场所之后发生的通信和/或设备状态改变的相对顺序或序列。相关设备状态信息包括静音或改变通知设置。如在下面进一步描述的，可以使用当在场所处时发起或参与的通信类型来形成对应的例程或模式。
作为另外的示例，与场所的交互可以包括指示访问商店的用户的数据。一个跟踪变量可以对应于到达位置，诸如到达位置名称。在检测场所时，场所标识符281可以基于包括用户电话(例如，图1的用户设备102a)上的GPS数据的用户数据来推断到达被满足，其中到达位置名称被标识为商店并且基于包括用于将来自用户的电话的坐标与对应的位置名称相关联的地图数据的解释性数据来被存储。因此，作为示例，对于一个实例，到达位置名称可以是“沃尔玛”，而对于另一实例，到达地点名称可以是“目标”。然而，应当理解，检测和跟踪与场所的潜在用户交互的粒度级别可以变化。潜在跟踪变量的其他示例或者更一般的场所变量包括到达时间(例如，时间戳)、到达位置坐标、访问持续时间、路线或位置序列等。
场所标识符281可以针对包括场所变量的各种场所相关数据中的任一个搜索和/或分析用户数据。通过将用户数据与一个或多个场所和/或其场所变量相匹配，场所标识符281可以检测场所并且从用户的检测到的场所交互模式中标识相关场所；例如指示模式的场所交互，诸如用户每周三晚上访问杂货店。尽管本文中描述了场所标识符281如何做出这样的确定的若干示例，但是在本文中描述的技术的各个方面中，场所标识和场所变量监测的很多变化是可能的。
当前场所通信状态部件282可以确定当前共同位于场所中的其他计算设备的通信状态。在一个实例中，部件282确定当用户进入新的场所时的场所的上下文通信状态。通信状态可以定期更新。在一个方面，移动设备定期向诸如用户数据收集部件214等集中式数据收集源提供状态信息。部件282可以访问集中式数据源以寻找与当前在场所内的其他通信设备相关联的状态信息。通信设备可以包括电话、平板计算机、耳机等。通信状态可以描述通知音量，诸如铃声音量和其他通信状态。当前场所通信状态部件282还可以接收最近的通信活动，诸如近期通信的记录。这些记录可以被分析以确定主流通知模式。主流模式可以是用于确定特定用户当前是否可用于通信和/或接收通知的输入。
当前场所通信状态部件282可以确定场所的当前通信上下文。场所的当前通信上下文描述基于场所中的设备的电话或通信设备设置对通知的通信程度和敏感度。例如，如果场所内高于阈值百分比的其他用户使其铃声静音或设置为振动，则当前通信上下文可以对于呼叫“不可用”。类似地，对指示附近用户没有进行电话呼叫或进行很少电话呼叫的通信分析可以表明上下文暗示不应当进行电话呼叫。例如，用户可能在学校、图书馆或宗教设施，进行或接收电话呼叫会阻碍人们以造成中断。
类似地，通信记录的分析可以示出附近的设备正在发送和接收指示用户的当前上下文指示文本消息的可用性的文本消息。当前场所通信状态部件282的最终输出可以是指示不同的通信模式是否可用的当前通信上下文。应当注意，位于场所中的个体设备的通信记录可以与这些设备的历史趋势相比较。当存在于场所中时的传播模式的重大变化可能是强烈的信号。例如，当在场所外时接收频繁通信但是在场所内时没有通信的设备生成上下文不可用于通信的强信号。
历史场所通信趋势部件284可以建立场所的历史通信上下文。历史上下文可以被分解成不同的时间段。例如，场所可以在上午具有与下午的通信上下文不同的通信上下文。学校是这样的场所的一个示例，其在一天中的不同时间可以具有不同的通信上下文。当学校在上课时，通信上下文可以指示通信的不可用性。另一方面，当学校不在上课时，通信上下文可用于所有形式的通信。部件284可以分析当用户和/或其他用户的设备在场所处时生成的历史通信记录以确定模式。该模式可以是用于确定当前可用性的输入。
学校示例也说明，即使在相同场所内，通信上下文也因人而异。例如，教师可以在学校可用于通信，至少在有限的情况下，而学生不可用。历史场所通信趋势部件284可以分析当在场所中时在不同时间与不同用户发生的通信，以找到可以用于预测当前可用性的模式。例如，如果历史趋势指示用户在早上9点到10点之间在场所中时没有进行通信，则历史场所通信趋势部件284可以输出在早上9点到10点之间“不可用于通信”。部件284可以标识不同通信模式内的不同趋势以确定历史上人们是否在场所中时可用于不同的通信模式。
下面描述示例方法，其中与场所相关联的通信记录的每个实例具有形成模式的跟踪变量的对应历史值，并且部件284可以评估模式的跟踪变量的分布。在以下示例中，通信的跟踪变量是与场所中的通信的实例相对应的时间戳。然而，可以理解，在概念上，以下可以应用于不同类型的历史值。
一组时间戳(即给定跟踪变量的值)可以表示为并且映射到一周中的小时和天的二维直方图。二维直方图可以包括通信记录的实例的总和，诸如：
([一周中的天[tm]＝i]∧I[一天中的小时[tm]＝j])。
该直方图可以用于确定导数直方图。例如，星期直方图中的一天可以对应于：hj＝∑ihij。天直方图中的一小时可以对应于：hi＝∑jhij。作为另外的示例，可以针对下列形式为特定语义时间分辨率确定一个或多个直方图：hiC＝∑j∈C hij。可以采用各种语义时间分辨率中的任何一种，诸如工作日和周末、或者上午、下午和晚上。后者的示例是其中C∈{早晨，下午，晚上}，早晨＝{9，10，11}，下午＝{12，13，14，15，16}，晚上＝{21，22，23，24}。
用于表示通信事件的附加数据结构可以包括具有至少一个时间戳的每个日历周中的不同时间戳的数目，其可以表示为：
(＝||{m|tm在第i个j周时间段内)||)。
作为示例，可以表示在可用时间戳的第二3周时间段期间的不同时间戳的数目。N(j)可以用来表示跟踪数据中可用的j周时间戳的数目，例如，N(3)表示时间戳中可用的三周时间段的数目。
可用性引擎280结合其子部件可以生成量化特定模式由跟踪变量中的历史值形成的确定性级别的置信度得分。在以下示例中，利用贝叶斯统计来应用上述原理。在一些实现中，可以针对由变化的分辨率的时间间隔索引的对应跟踪变量来生成置信度得分。对于时间戳，示例包括星期二上午9点、工作日上午和星期三下午。置信度得分可以通过应用Dirchlet多项式模型并且计算每个时间段直方图的后验预测分布来计算。这样做，特定直方图中的每个区间的预测可以由下式给出：
其中K表示区间的数目，α0是对现有知识的强度进行编码的参数，并且i*＝argmaxixi。然后，模式预测是与i*对应的直方图的区间，并且其置信度由给出。作为示例，考虑其中早晨＝3，下午＝4，并且晚上＝3的直方图。使用α0＝10，模式预测是下午，并且置信度得分是根据各种实现，更多观察产生更高的置信度得分，指示对预测的置信度增加。作为示例，考虑其中早晨＝3000，下午＝4000，并且晚上＝3000的直方图。使用类似的计算，置信度得分为
另外，在一些实现中，可以针对由时间段和时间戳数目索引的对应跟踪特征生成置信度得分。示例包括每周访问1次和每2周访问3次。使用高斯后验，可以针对每个时间段分辨率的模式生成置信度得分，表示为j。这可以通过采用以下公式来完成：
其中
在前文中，σ2是样本方差，并且和μ0是公式的参数。可以通过如下在时间戳预测的数目周围采取固定间隔并且计算累积密度来计算置信度得分：
其中
作为示例，考虑以下观察： 和N(1)＝4和N(2)＝2。使用μ0＝1和μ(1)＝4.075，和conf1＝0.25。此外，μ(2)＝10.31和conf2＝0.99。在前面的示例中，虽然在两周的时间段内有较少的时间戳可用，但是用户信号的方差减小导致模式存在的置信度增加。
在确定存在模式或者模式的置信度得分足够高(例如，满足阈值)之后，历史场所通信趋势部件284可以标识一系列通信记录对应于用户的可用性模式。作为另外的示例，历史场所通信趋势部件284可以确定通信模式正被用户实践，其中一个或多个跟踪变量的一个或多个置信度得分满足阈值。在这方面，通信模式的交互可以被确定为基于历史场所通信趋势部件284来实践，该历史场所通信趋势部件284标识通信记录的一个或多个跟踪变量的历史值中的一个或多个模式。
在一些方面，可以通过监测与通信有关的一个或多个变量和/或与那些通信相关联的用户数据来确定通信模式。这些被监测的变量可以根据之前描述为跟踪变量的用户数据来确定，或者如结合用户数据收集部件214所描述的来确定。特别地，变量可以从与来自其他用户(诸如以前存在于相同场所的其他用户)的通信和/或用户数据相关的上下文数据(其可以由历史场所通信趋势部件284从用户数据中提取)来确定。因此，变量可以表示多个通信记录之间的上下文类似性。以这种方式，可以通过检测多个记录上共同的变量来标识模式。更具体地，与第一记录相关联的变量可以与第二记录的变量相关联以确定可能的模式。例如，如果第一记录包括用户在周三晚上在学校未进行或接收呼叫并且第二交互包括用户在下周三晚上访问相同学校并且也未进行或接收呼叫，则可以确定在周三晚上在学校时呼叫在社交上不可接受的模式。
在这个示例中，两个场所交互的共同变量包括相同场所地点(学校)、一周中的相同天(周三)和相同时间(晚上)。
历史用户通信趋势部件286可以在正在确定当前可用性的情况下分析个体用户的通信记录。历史用户通信趋势部件286可以在不同场所或其他类似设置中时查看用户的通信趋势。历史用户通信趋势部件286可以生成当前可用性得分。当前可用性得分通过分析来自类似的上下文的用户的通信数据被生成，诸如当用户先前在一天中的类似时间在场所中时。通信数据可以被分析以寻找可用性模式。如果用户在类似的上下文中频繁地通信，则用户可能在当前类似的上下文中可用于通信。历史用户通信趋势部件286可以将用户趋势与场所、一天中的时间、场所和一天中的时间或者其他变量组合相关联。
在一个方面，历史用户通信趋势部件286可以生成指示用户的历史数据是否指示用户符合当前通信上下文的通信或上下文敏感度得分。例如，如果用户将他的电话设置为静音并且在其他用户在场所中时展示类似的模式时不进行电话呼叫，则用户可以符合通信上下文。另一方面，如果当在类似上下文中的其他用户没有接收通信时，用户是唯一进行电话呼叫和接收电话呼叫的人，则用户可以与由其他人的动作建立的通信上下文具有弱相关性。当确定用户以一个或多个通信模式接收通信的最终可用性时，当前可用性部件289可以使用上下文确认或相关因子。强相关性可以在最终确定中针对其他人的使用数据(无论是现在还是历史的)给与更多的权重。与被给与其他人的通信记录的权重相比，弱相关性可能使得给与用户以前的通信记录更多的权重。
活动分析器288可以分析用户在一个或多个通信设备上的当前活动或通过其他上下文信号以确定基于活动的通信可用性得分。特别地，分析器288可以将当前活动与先前活动/模式相匹配以开发用户可用性模式。例如，当用户在社交网络应用上时，用户可以不检查电子邮件或短信，但是可能需要进行电话呼叫。通过对活动数据和同时期的通信记录进行统计分析，可以通过寻找通信活动与设备上的用户活动之间的相关性来学习模式。
除了设备上的活动之外，用户的非计算活动可以是活动分析器288的输入。例如，用户的上下文可以是在车辆中驾驶，这指示文本消息不可用，但是电话呼叫可用。前面的示例只是一般示例；用户在汽车内或者在驾驶汽车时的历史通信趋势可以指示用户更喜欢在驾驶时不接收通信或者仅接收紧急通信。因此，历史趋势可以与当前活动组合以确定当前可用性。
当前可用性部件289可以对当前时间的用户可用性做出最终确定。当前可用性部件289可以将来自当前场所通信状态部件282、历史场所通信趋势部件284、历史用户通信趋势部件286和活动分析器288中的一个或多个的输出作为输入以做出关于用户可用性的最终确定。在确定可用性时，前面提到的部件提供的可用性分析可以被给与不同的权重。在一个方面，机器学习模型被用于基于所接收的输入来推断可用性。机器学习模型可以使用将可用性输出分配给各种输入的训练数据来训练。使用该模型有效地分析特定情况下的实际输入，以确定用户在当前时间是否具有针对一个或多个通信模式的可用性。当前可用性部件289可以向用户通知部件291、发起者通知部件292和通信设置部件293提供输出。这些部件中的每个可以采取如随后所述的附加动作。
在一个方面，当前可用性部件289的各种输入和输出的可用性被表示为置信度得分。置信度得分可以对应于在通信/可用性模式的追踪变量的一个或多个值的分布中出现的对应建模模式的相对强度。置信度得分可以受到各种因素的影响，诸如模式的变化、形成模式的检测到的通信的年龄和形成模式的检测到的通信事件的数目。在一些情况下，在分配给通信模式的可用性的所有置信度得分满足它们相应的阈值的情况下，当前可用性部件289可以确定用户不可用于通信。应当注意，上述阈值的任何组合可以彼此相同或不同。
在一些方面，可用性的置信度得分可以通过利用一个或多个置信度度量来确定。在一些实现中，如由通信事件形成的模式中所指示的，置信度量度基于检测到的随时间的可用性相关交互的重复或迭代来增加置信度得分。可以基于相对于一个或多个重复或迭代的流逝时间来对置信度得分打折扣。例如，基于遥远过去发生的一个或多个对应的用户行为，过去可以很高的置信度得分当前可以很低。作为另一示例，迭代可以随着时间从考虑和/或存储中淘汰。以这种方式，当前可用性部件289可以适应变化的生活方式，其中用户可以随着时间改变他们的兴趣和行为，并且从而不再符合先前的可用性模式。
预测可用性部件290可以预测用户下一次将在何时可用于通信或特定通信模式。预测可用性部件290可以查看场所内的通信趋势、一时间段内用户的通信趋势等以检测非通信模式和该模式何时终止。例如，用户可以具有指示用户在下午10点到上午8点之间不进行通信的通信趋势。用户可以在这个时间睡着了或者否则解激活她的通信设备。在任何情况下，用户可以在上午8点具有针对通信的预测的可用性。
在一个示例中，预测可用性部件290考虑场所以及其他用户的通信记录。例如，可以通过分析数据来提取通信模式，该数据指示在用户在特定的场所时在上午9点到上午11点之间发生很少的通信。在这种情况下，预测可用性部件290可以使用该模式来预测在上午11点的用户可用性。
预测可用性部件290还可以考虑用户的日历条目以及相同场所中的其他人的日历条目。例如，用户可以具有从上午9点开始到上午11点结束的日历条目。尽管日历条目可以没有关于通信可用性的具体信息，但是可以推断用户的上下文将在上午11点改变，并且用户可以用于其他形式的通信。除了个体的日历条目之外，还可以访问场所处其他人的日历条目以确定正在进行的事件的持续时间。在一方面，该技术可以提取已经同意共享日历信息的各种用户的日历信息。日历上的实际信息可以保持私密，但是会议的持续时间可以聚合地被提取和分析，以确定事件何时结束以及参加事件的人的通信上下文何时改变。
用户通知部件291可以管理用户设备上的通信通知。用户通知部件291可以呈现指示通信在当前时间正被转移或保持的通知。换言之，通知部件291可以在移动设备上提供针对一个或多个通信模式的不可用性状态是活动的通知。例如，用户通知部件291可以从当前可用性部件289接收用户当前不可用于接收电话呼叫的指示。用户通知部件291可以在锁定屏幕上生成指示在当前时间电话呼叫正被转移到语音邮件的图标。可以为每个被阻塞的通信模式提供特定的图标，或者只是指示所有通信模式的一般不可用性的通用图标。
发起者通知部件292可以代表用户自动回复通信的发起者。例如，发起者通知部件292可以用指示用户当前不可用于这种通信模式的文本或电子邮件消息来自动回复。通知消息可以包括预期的可用性时间或其他信息，诸如用户当前可用于接收以不同模式的通信。发起者通知部件292还可以将以第一模式接收到的通信转换为用户当前可用于接收的第二模式。例如，发起者通知部件292可以接收文本消息并且将其自动转换为向用户通告的可听消息。在一个方面，发起者通知部件292仅在推断用户的不可用性之后执行这些任务。
通信设置部件293可以响应于当前可用性部件的确定来管理计算设备上的通信设置。例如，通信设置部件293可以自动禁止传入通信的可听通知。通信设置部件293也可以在确定用户现在可用于接收通信时将通信设置自动重置为其先前的设置。
在一些方面，通信设置部件293生成与通知相关联的用户界面特征。这些特征可以包括界面元素(诸如图形按钮、滑块、菜单、音频提示、警告、警报、振动、弹出窗口、通知栏或状态栏项目、应用内通知或与用户接口的其他类似的特征)、查询和提示。例如，通信设置部件293可以向用户询问关于场所的或者处理信息项的相关性、紧急性或用户偏好。通信设置部件293的一些方面捕获用户对通知或与通知相关联的用户活动的响应，并且将该信息提供给可用性引擎280以形成通信记录。
如前所述，在一些方面，结合通信设置部件293操作的个人助理服务或应用确定何时以及如何呈现通知。在这样的方面，通知内容可以被理解为给通信设置部件293(和/或个人助理服务或应用)的针对何时以及如何呈现通知的推荐，其可以被个人助理应用或通信设置部件293拒绝。
此外，通信设置部件293的一些方面包括用于管理用户的未决通知的功能，并且可以基于紧急性或相关性、用户可用性、用户偏好或其他上下文信息来优先化呈现哪些通知。替代地，在其他方面，通知服务或应用管理用户的未决通知，并且可以优先化呈现哪些通知或者如何向用户提供信息。
可以理解，在一些方面，可以评估诸如时间信息和/或位置信息等各种各样的信息以标识传感器数据和/或补充传感器数据(例如，用户的主日历可以用于标识冲突和/或验证从传感器数据得出的活动；可以对照实时数据(例如，交通信息、天气或补充信息)评估传感器数据，实时数据可以包括来自用户的社交媒体账户、家庭或朋友的社交媒体帐户、电子邮件、新闻和其他用户数据(例如，众包数据)的信息。以这种方式，可以利用从传感器数据得出的一个或多个条目(例如，基于推断的活动自动生成的条目)来构建补充日历。在一方面，补充日历可以与一个或多个日历(例如，用户的主日历、家庭日历、社交网络日历等)合并以创建包括补充日历中的至少一些(例如，从传感器数据得出/推断的自动生成的条目)和一个或多个日历中的至少一些(例如，用户在主日历中填充的用户条目)的灰色日历。然后可以基于日历信息来确定用于调度通知(或以其他方式提供信息项目)的用户可用性。
继续图2，可用性引擎280的一些方面使用统计和机器学习技术。具体地，可以使用这样的技术来确定与用户相关联的模式信息，诸如通信模式、诸如用户的语义理解等用户知识、场所和信息与用户的相关性、以及紧急性。例如，使用众包数据，基于确定其他用户如何与具有这些特征的信息项目做出响应或做出反应，本文中描述的技术的各方面可以学习将关键字或其他上下文和信息项目特征与更高级别的相关性或紧急性相关联。在一个方面，应用模式识别、模糊逻辑、神经网络、有限状态机、支持向量机、聚类或类似的统计和机器学习技术。
示例系统200还包括存储装置225。存储装置225通常存储信息，包括数据、计算机指令(例如，软件程序指令、例程或服务)、逻辑、简档和/或在本文中描述的技术的各方面中使用的模型。在一方面，存储装置225包括数据存储装置(或计算机数据存储器)。此外，虽然被描绘为单个数据存储部件，但是存储装置225可以实施为一个或多个数据存储装置或者可以在云中。
在一个方面，存储装置225存储一个或多个用户简档240，其示例性方面在图2中说明性地提供。示例用户简档240可以包括与特定用户相关联的信息，或者在一些实例中可以包括诸如存在于一个或多个相同场所中的用户的用户类别。如图所示，用户简档240包括场所数据242(其可以包括场所模式数据)、场所信息源关联243、用户偏好244、用户语义知识246(或用户知识库)、一个或多个用户账户和活动数据248和一个或多个通知250。存储在用户简档240中的信息可以可用于示例系统200的例程或其他部件。
如前所述，场所数据242通常包括关于与用户相关的场所以及与场所相关联的用户交互的信息，诸如场所通信模式。信息源关联部件243通常包括与场所对应的一组一个或多个信息源。如本文所述，用户偏好244通常包括关于针对指定人的特定通信、特定信息源、阈值和/或通知偏好的重要性(或相关性)的用户设置。例如，用户偏好244可以存储指示通知的接受级别或何时通知以及要通知多少的用户反馈和设置。在一些方面，例如，用户可以向特定的通信模式、通知的时间约束或通知偏好分配约束或优先级。
用户语义知识246通常包括关于用户推断或以其他方式确定的一组信息，并且可以实施为知识库。从用户数据(包括反馈和其他用户输入)确定的用户信息可以存储在用户语义知识246中。
一个或多个用户账户和活动数据248通常包括从用户数据收集部件214(其在一些情况下可以包括与特定用户相关的众包数据)收集的用户数据，并且可以用于确定关于用户的语义知识。(在一些方面，一个或多个用户账户和活动数据248包括用户语义知识246。)特别地，一个或多个用户账户和活动数据248可以包括关于以下各项的用户数据：用户电子邮件、文本、即时消息、呼叫、和其他通信；社交网络账户和数据，诸如新闻递送；在线活动；以及可以用于确定相关性、紧急性、调度、上下文信息和/或补充信息的日历、约会或其他用户数据。一个或多个用户账户和活动数据248和/或用户语义知识246的各方面可以跨一个或多个数据库、知识图或数据结构来存储信息。
一个或多个通知250通常包括关于与用户相关联的未决通知的数据，其可以包括对应于一个或多个信息项目的通知内容。在一些方面，一个或多个通知250包括与通知相关联的时间表、与尚未呈现给用户的通知相对应的数据、或者可以不提供给用户的补充内容。(此外，在一些方面，一个或多个通知250还可以包括关于先前未决通知的信息。)通知可以包括待办事项列表等。
现在转向图3，提供了推断用于接收通信的用户可用性的方法300。方法300可以在先前描述的计算环境(诸如系统200)中执行。例如，方法300中的很多步骤可以由可用性引擎280执行。用户的可用性可以针对一个或多个计算设备以及针对在用户的设备上可用的一个或多个通信模式来确定。在一个方面，用户不提供关于可用性的明确指示。代替地，评估用户的当前上下文以确定用户是否可用于接收通信。当不可用时，通信的发起者可以接收指示用户不可用的通知。替代地，通知可以包括经由用户当前可用于接收的第二通信模式与用户通信的建议。通知还可以包括关于用户下一次何时可以可用于接收通信的信息。
在步骤310，当移动计算设备处于某个位置时，在当前时间从发起者接收通信。通信以诸如电子邮件、文本、社交媒体、电话呼叫等的第一通信模式。移动设备的位置可以使用诸如GPS数据等从由GPS接收器接收的信号中得出的传感器数据来确定。在一个方面，位置用于将移动设备与诸如家庭、工作地点、餐厅、剧院、教堂、犹太教堂等场所相关联。场所可以由访问将场所与地理编码相关联的数据存储库的计算设备来标识。有关场所的更多信息可以从知识库中获取。知识库是描述各种实体的计算机化记录。作为示例，知识库可以包括在剧院中正在示出的电影的记录以及电影何时示出。知识库可以将场所分配给特定的类别，诸如餐馆、电影院、居民、学校等。场所也可以用来查找关于用户的语义信息。语义信息包括用户先前的通信或其在场所处的不足。语义信息可以包括在场所处时接收和/或发送的通信。语义信息还可以包括通信设置，诸如在场所处时静音铃声。
在步骤320，使用可用性引擎来使用被训练为使用来自多个用户的通信记录来确定可用性的计算机学习模型来确定接收者不可用于在当前时间接收以第一通信模式的通信。通信记录包括个体通信的通信细节、时间数据和位置。通信记录可以是当前在场所中的多个用户和/或先前访问场所的用户的通信记录。机器学习模型可以类似于先前参考当前场所通信状态部件282和历史场所通信趋势部件284所描述的那些模型。在一个方面，进一步确定用户在未来的特定时间将可用于接收通信。
在步骤330，在移动计算设备上生成指示已经接收到通信的非中断通知。在一个方面，当用户可用时的正常通知将是中断通信，诸如可听警报。
除了提供非中断通信而不是中断通信之外，可以向发起者传送接收者当前不可用于第一通信模式的通知。通知可以指示接收者当前可用于接收第二通信模式。通知还可以指示接收者在该时间点之后可用于接收以第一通信模式的通信。
现在转到图4，提供了用于推断通过移动计算设备进行通信的用户可用性的方法400。方法400可以诸如在先前描述的系统200等计算环境中执行。例如，方法400中的很多步骤可以由可用性引擎280执行。
在步骤410，分析由移动计算设备捕获的信号数据以确定移动计算设备的当前位置。
在步骤420，使用当前位置来确定计算设备在当前时间位于场所中。在一个方面，接收在当前时间位于场所中的多个设备的设备状态信息。设备状态信息包括特定通信模式的通知状态。
在步骤430，确定在当前时间的场所的通信上下文。通信上下文可以例如使用由部件282生成的当前场所通信状态确定来使用设备状态信息来包括。通信状态信息可以包括可以用于确定当前上下文的设备设置和最近的通信记录。
在步骤440，确定针对特定通信模式的移动计算设备上的通知设置被设置为不符合通信上下文的第一值。
在步骤450，将针对特定通信模式的移动计算设备上的通知设置从第一值自动改变为符合通信上下文的上下文通知值。
该方法可以包括确定用户已经离开场所并且将移动计算设备上的通知设置自动重置为第一值。
现在转到图5，提供了推断接收通信的可用性的方法500。方法500可以在诸如先前描述的系统200等计算环境中执行。例如，方法500中的很多步骤可以由可用性引擎280执行。
在步骤510，分析由移动计算设备捕获的信号数据，以确定移动计算设备的用户不可用于第一通信模式并且可用于第二通信模式。
在步骤520，从发起者接收以第一通信模式的通信。
在步骤530，分析用户与发起者之间的先前通信以标识指示用户认为来自发起者的通信很重要的通信模式。
在步骤540，响应于确定用户认为来自发起者的通信很重要，向发起者传送指示用户当前经由第二通信模式可用的通知。
因此，已经描述了针对用于从用户感兴趣的场所向用户提供个性化信息的系统和方法的技术的各个方面。可以理解，本文中描述的各个方面的各种特征、子组合和修改是有用的，并且可以在不参考其他特征或子组合的情况下用于其他方面。此外，示例方法300、400和500中示出的步骤的顺序和序列并不表示以任何方式限制本文中描述的技术的范围，并且实际上，这些步骤可以在其各方面内以各种不同的序列发生。这样的变化和组合也被认为是在本文中描述的技术的范围内。
示例性操作环境
通常参考附图并且特别是图6，示出了用于实现本文中描述的技术的各方面的示例性操作环境，并且其总体上表示为计算设备600。计算设备600仅仅是合适的计算环境的一个示例，并不意图对于本文中描述的技术的使用范围提出任何限制。计算设备600也不应当被解释为具有与所示部件的任何一个或组合相关的任何依赖性或要求。
本文中描述的技术可以在计算机代码或机器可用指令的一般上下文中描述，计算机代码或机器可用指令包括由诸如个人数据助理或其他手持设备等计算机或其他机器执行的诸如程序部件等计算机可执行指令。通常，包括例程、程序、对象、部件、数据结构等的程序部件是指执行特定任务或实现特定抽象数据类型的代码。本文中描述的技术可以在各种系统配置中实践，包括基于数据中心的服务器、手持设备、消费电子产品、通用计算机、更专业的计算设备等。本文中描述的技术的各方面还可以在分布式计算环境中实践，其中任务由通过通信网络链接的远程处理设备来执行。
继续参考图6，计算设备600包括直接或间接耦合以下设备的总线610：存储器612、一个或多个处理器614、一个或多个呈现部件616、输入/输出(I/O)端口618、I/O部件620和说明性电源622。总线610表示可以是一个或多个总线(诸如，地址总线、数据总线或其组合)的事物。尽管图6的各个框为了清楚起见而用线条示出，但是实际上，描绘各种部件不是那么清楚，并且隐喻地，线条将更准确地是灰色和模糊的。例如，可以将诸如显示设备等呈现部件认为是I/O部件。另外，处理器具有存储器。本发明人认识到，这是本领域的性质，并且重申图6的图仅仅是可以结合本文中描述的技术的一个或多个方面使用的示例性计算设备的说明。在诸如“工作站”、“服务器”、“膝上型计算机”、“手持式设备”等类别之间没有进行区分，因为它们都在图6的范围内并且参考“计算机”或“计算设备”。
计算设备600通常包括各种计算机可读介质。计算机可读介质可以是可以由计算设备600访问的任何可用介质，并且包括易失性和非易失性介质、可移除和不可移除介质。作为示例而非限制，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机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等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。
计算机存储介质包括RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储装置、磁带盒、磁带、磁盘存储装置或其他磁存储设备。计算机存储介质不包括传播的数据信号。
通信介质通常以诸如载波或其他传输机制等调制数据信号来实施计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据，并且包括任何信息传递介质。术语“调制数据信号”是指其一个或多个特征以使得能够在信号中对信息进行编码方式被设置或改变的信号。作为示例而非限制，通信介质包括诸如有线网络或直接有线连接等有线介质、以及诸如声学、RF、红外线和其他无线介质的无线介质。上述的任何组合也应当被包括在计算机可读介质的范围内。
存储器612包括易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质。存储器612可以是可移除的、不可移除的或其组合。示例性存储器包括固态存储器、硬盘驱动器、光盘驱动器等。计算设备600包括从诸如总线610、存储器612或I/O部件620等各种实体读取数据的一个或多个处理器614。一个或多个呈现部件616将数据指示呈现给用户或其他设备。示例性呈现部件616包括显示设备、扬声器、打印部件、振动部件等。I/O端口618允许计算设备600在逻辑上耦合到包括I/O部件620的其他设备，其中一些可以内置在其中。
说明性I/O部件包括麦克风、操纵杆、游戏手柄、卫星天线、扫描仪、打印机、显示设备、无线设备、控制器(诸如手写笔、键盘和鼠标)、自然用户界面(NUI)等。在各方面，提供笔式数字转换器(未示出)和伴随的输入仪器(也未示出，但是其仅作为示例可包括笔或手写笔)以便数字地捕获手写用户输入。笔式数字转换器和一个或多个处理器614之间的连接可以是直接的或者经由利用本领域已知的串行端口、并行端口和/或其他接口和/或系统总线的耦合。此外，数字转换器输入部件可以是与诸如显示设备等输出部件分离的部件，或者在一些方面，数字转换器的可用输入区域可以与显示设备的显示区域共存，与显示设备集成，或者可以作为覆盖或附接到显示设备的单独设备而存在。预期任何和所有这样的变化及其任何组合都在本文中描述的技术的各方面的范围内。
NUI处理由用户生成的空中手势、语音或其他生理输入。适当的NUI输入可以被解释为用于与计算设备600相关联地呈现的墨迹笔划。这些请求可以被传输到适当的网络元件以用于进一步处理。NUI实现屏幕上和屏幕附近的语音识别、触摸和触笔识别、面部识别、生物识别、手势识别、空中手势、头和眼睛跟踪以及与计算设备上的显示器相关联的触摸识别600的任何组合。计算设备600可以配备有深度相机，诸如立体相机系统、红外相机系统、RGB相机系统以及这些的组合，用于手势检测和识别。另外，计算设备600可以配备有能够检测运动的加速度计或陀螺仪。加速度计或陀螺仪的输出可以被提供给计算设备600的显示器以呈现沉浸式增强现实或虚拟现实。
计算设备可以包括无线电624。无线电624发送和接收无线电通信。计算设备可以是适于通过各种无线网络接收通信和媒体的无线终端。计算设备600可以经由诸如码分多址(“CDMA”)、全球移动系统(“GSM”)或时分多址(“TDMA”)等无线协议来与其他设备通信。无线电通信可以是短距离连接、远距离连接、或者短距离和远距离无线电信连接的组合。当提到“短”和“远”类型的连接时，不是指两个设备之间的空间关系。代替地，通常将短距离和远距离作为不同类别或类型的连接(即，主连接和辅连接)。短距离连接可以包括到提供对诸如使用802.11协议的WLAN连接等无线通信网络的接入的设备(例如，移动热点)的连接。到另一个计算设备的蓝牙连接是短距离连接的第二示例。远距离连接可以包括使用CDMA、GPRS、GSM、TDMA和802.16协议中的一个或多个的连接。
在不脱离以下权利要求的范围的情况下，所描绘的各个部件的很多不同的布置以及未示出的部件都是可能的。已经描述了本技术的各方面，目的是说明性的而不是限制性的。替代方面在阅读本公开之后并且因为阅读它而对于读者变得显而易见。在不脱离所附权利要求的范围的情况下，可以完成实施上述的替代方式。某些特征和子组合是有用的，并且可以在不参考其他特征和子组合的情况下使用，并且被认为在权利要求的范围内。

Claims (15)

1.一种移动计算设备，包括：
一个或多个传感器，被配置为提供传感器数据，所述传感器数据至少包括针对所述移动计算设备的位置数据；
可用性引擎，被配置为至少部分基于所述传感器数据来检测可用性状态；
一个或多个处理器；以及
存储计算机可用指令的一个或多个计算机存储介质，所述计算机可用指令在由所述一个或多个处理器使用时使所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：
(1)在所述移动计算设备处于一个位置时的当前时间，从发起者接收通信，所述通信处于第一通信模式；
(2)使用所述可用性引擎，使用计算机学习模型来确定接收者在所述当前时间不可用于接收所述第一通信模式，所述计算机学习模型被训练为使用来自多个用户的通信记录来确定可用性，所述通信记录包括通信细节、时间数据和位置；以及
(3)响应于所述确定，在所述移动计算设备上生成指示所述通信已经被接收的非中断通知，其中当所述用户可用时的正常通知是中断通知。
2.根据权利要求1所述的移动计算设备，还包括向所述发起者传送所述接收者当前不可用于所述第一通信模式的通知。
3.根据权利要求2所述的移动计算设备，还包括至少部分基于所述传感器数据来确定所述接收者当前可用于接收第二通信模式。
4.根据权利要求3所述的移动计算设备，其中到所述发起者的所述通知指示所述接收者可用于接收处于所述第二通信模式的通信。
5.根据权利要求2所述的移动计算设备，还包括通过将所述位置和所述当前时间输入到使用来自所述多个用户的所述通信记录被训练的计算机学习模型中，来确定所述接收者下次在一个时间点之后将可用于接收处于所述第一通信模式的通信。
6.根据权利要求5所述的移动计算设备，其中到所述发起者的所述通知指示所述接收者在所述时间点之后可用于接收处于所述第一通信模式的通信。
7.根据权利要求1所述的移动计算设备，其中所述方法还包括使用知识库来确定与所述位置相关联的场所和针对所述场所的场所类别，并且将所述场所类别输入到所述计算机学习模型中。
8.一种用于推断用于通过移动计算设备进行通信的用户可用性的计算机化方法，所述方法包括：
分析由所述移动计算设备捕获的信号数据，以确定所述移动计算设备的当前位置；
使用所述当前位置来确定计算设备在当前时间位于一个场所中；
确定针对所述场所的在所述当前时间的通信上下文；
确定所述移动计算设备上针对特定通信模式的通知设置被设置为不符合所述通信上下文的第一值；以及
在没有用户干预的情况下将所述移动计算设备上针对所述特定通信模式的所述通知设置从所述第一值自动改变为符合所述通信上下文的上下文通知值。
9.根据权利要求8所述的计算机化方法，其中所述方法还包括：接收在所述当前时间也位于所述场所中的针对多个设备的设备状态信息，其中所述设备状态信息包括针对所述特定通信模式的通知状态，其中所述确定所述通信上下文包括使用所述设备状态信息。
10.根据权利要求8所述的计算机化方法，其中所述确定所述通信上下文包括分析针对所述移动计算设备在先前位于所述场所时的通知设置。
11.根据权利要求8所述的计算机化方法，其中所述确定所述通信上下文包括检索针对所述场所的场所类别和针对所述场所类别的特定于场所的通信上下文。
12.根据权利要求8所述的计算机化方法，其中所述方法还包括确定所述用户已经离开所述场所并且将所述移动计算设备上的所述通知设置自动重置为所述第一值。
13.根据权利要求8所述的计算机化方法，其中所述方法还包括从发起者接收处于所述特定通信模式的通信，并且向所述发起者自动通知所述用户将可用于接收所述通信的时间。
14.根据权利要求8所述的计算机化方法，其中所述方法还包括向所述移动计算设备的所述用户提供指示所述通知设置已经被改变的非中断通知。
15.根据权利要求14所述的计算机化方法，其中所述非中断通知是用于在所述移动计算设备上显示的图标输出。
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