CN109643412A - 电子邮件个性化 - Google Patents

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Abstract

可以基于多种因素来对用户的传入电子邮件消息进行排名、修改和/或概括，这些因素包括用于访问电子邮件的用户计算设备的特性和用户的当前上下文。用户上下文可以包括位置、用户当前是否正在驾驶、用户具有多少时间来阅读电子邮件消息等等。对传入电子邮件消息的特征进行分析，包括长度、附件、发件人等等。确定并分析用户相关活动和用户的计算设备的特性以确定用户上下文，例如，用户的位置、移动模式、可供用户阅读电子邮件消息的时间段、用户日历上即将来临的事件等等。随后根据用户上下文和/或用户计算设备特性来对电子邮件消息进行排名。基于排名来提供电子邮件消息的至少一部分以供经由用户计算设备来呈现。

Description

电子邮件个性化
背景技术
电子邮件消息(email消息)已经成为最流行的通信类型之一，特别是对于那些经常需要与他人交换信息的人。对个人在收件箱中接收的电子邮件数量进行整理可能令人难以应付，因为许多电子邮件可能完全或者目前与个人不相关。甚至，个人可能不能访问目前正在使用的设备上的特定电子邮件消息附件。虽然一些电子邮件系统尝试为用户对传入的电子邮件消息进行整理，但这通常不会使得用户的效率提高，因为它可能仅考虑对用户的预测的重要性。此外，用户可用的不同类型的设备正在增加，例如可穿戴计算设备和智能眼镜，这提出了关于如何在这些不同类型的设备上向用户呈现电子邮件内容的新问题。
发明内容
提供本发明内容以用简化形式引入一些概念，这些概念以下在详细描述中进一步描述。本发明内容并非旨在标识所要求保护的主题内容的关键特征或必要特征，也并非旨在单独使用以帮助确定所要求保护的主题内容的范围。
本公开内容的各实施例涉及用于通过基于用户上下文或用户计算设备(“用户设备”)上下文向用户提供电子邮件内容来个性化电子邮件的技术。各技术可以基于对电子邮件消息、用户上下文和/或用户设备能力的分析来修改电子邮件内容以用于向用户递送或呈现(例如通过排名、重新排序、过滤、概括或以其他方式修改)电子邮件内容。例如，用户上下文可以包括用户是在途中还是在家/工作、用户是独处的还是与其他人在一起、用户的位置、用户的兴趣/偏好、移动模式、用户可以阅读/查看电子邮件消息的时间段、用户日历上即将来临的事件等。例如，设备特性可以包括屏幕可用性和尺寸、阅读能力、可用的输入方法、设备上可用的应用、可用的通信带宽、数据使用等等。对电子邮件消息的修改可以基于用户当前正在使用哪个设备而不同，并且因此，修改系统可以多次对相同的电子邮件消息进行概括或排名。修改系统还可以定期地对电子邮件消息进行重新排名，以确保当前排名基于可获得的最新信息。
附图说明
下面参考附图详细描述本公开内容的各方面，其中：
图1是适合于本公开内容的实现方式的示例性操作环境的框图；
图2是描绘了适合于实现本公开内容的各方面的示例性计算架构的图；
图3描根据本公开内容的实施例描绘了用于使用与用户相关联的上下文信息和用户的移动设备的特性来修改电子邮件消息内容的方法的流程图；
图4根据本公开内容的实施例描绘了用于基于用户的用户设备的特性对电子邮件消息进行排名的方法的流程图；
图5根据本公开内容的实施例描绘了用于基于用户上下文来修改电子邮件消息内容的方法的流程图；
图6是适合于实现本公开内容的实施例的示例性计算环境的框图；以及
图7是根据本公开内容的实施例的用于基于用户上下文和用户设备特性的多个输入来个性化电子邮件消息内容的示例性系统的框图。
具体实施方式
本文中具体描述了本公开内容的各方面的主题内容以满足法定要求。然而，描述本身并不旨在限制本专利的范围。相反，发明人已经预期所要求保护的主题内容还可以结合其他现有或未来技术以其他方式体现，以包括与本文档中所描述的步骤不同的步骤或者类似的步骤的组合。此外，尽管本文可以使用术语“步骤”和/或“块”来表示所采用的方法的不同元素，但是这些术语不应被解释为暗示本文所公开的各个步骤之中或之间的任何特定顺序，除非明确描述了各个步骤的顺序。
本公开内容的各方面涉及使用与用户相关联的上下文信息和用户设备特性来修改(例如，排名或概括)电子邮件消息以供呈现给用户。现代电信和计算技术的融合使人类历史上第一次能够通过无处不在的个人计算资源(包括个人计算设备(“用户设备”)以及与通信网络耦合的云计算)来实现几乎不间断的通信，包括访问电子邮件。现在，用户在移动场景中、在可穿戴设备或移动设备上、在驾驶、等待会议开始的同时等等访问电子邮件应用是很常见的。但常规的电子邮件应用和服务还未发展为在这些新场景中或在这些较新的用户设备上提供高效、适当的利用。因此，使用常规的电子邮件技术(常规的电子邮件技术通常在电子邮件抵达时提供和呈现每个电子邮件(不包括垃圾邮件)，而不考虑用户上下文或设备特性)会产生许多问题，如先前讨论的，包括技术问题(例如，特定用户设备不能呈现某种类型的电子邮件附件或者没有用于呈现可视内容的显示器)和用户的不便(例如，用户在预定的会议之前仅有五分钟来检查她的电子邮件，因此应该仅提供较短的消息)。
尽管解决这些技术挑战的一些努力包括尝试对电子邮件消息进行排名的电子邮件系统，但排名不能产生预期效果，因为它不考虑用户当前正在做什么、移动模式、用户当前具有用于阅读/查看电子邮件消息的时间段、用户当前的兴趣是什么、活动模式，并且还不考虑用户当前正在使用的用户计算设备的特征(这对哪些电子邮件消息最好在特定时间呈现给用户可能具有显著影响)。例如，用户的上下文不仅可以通过电子邮件消息的分类直接或间接地显著影响电子邮件消息排名，而且还影响在用户驾驶时哪些电子邮件消息可以自动向用户阅读，以及在用户可以查看屏幕时最好打开哪些电子邮件消息并阅读。因此，本文所描述的技术的一些方面使得能够基于这些因素有效地对电子邮件消息进行排名。甚至，随着新类型的设备可供用户使用(例如可穿戴计算设备、智能眼镜和将来可嵌入人体的设备)，确定在给定时间最适合于呈现给用户的内容对于向用户提供增强型体验变得甚至更加重要。因此，本文提供了以使得用户体验更有效的方式对传入的电子邮件消息或其他类似类型的消息(例如，文本消息、语音邮件)进行排名(其可以包括过滤)。
因此，本公开内容的一些实施例通过基于所确定的与用户相关联的上下文信息和/或用户设备(用户访问该用户设备的电子邮件内容)的特性来修改原本将呈现给用户的电子邮件内容来解决由常规电子邮件技术引入的问题。以此方式，这些实施例通过以下操作来覆写电子邮件的常规操作：不必向用户呈现该用户接收到的每个电子邮件消息(不包括垃圾邮件)，而是选择性地呈现电子邮件(包括经由音频手段来呈现，例如计算机向用户阅读电子邮件)，包括基于考虑用户上下文和/或用户的计算设备的特性的修改来修改呈现的顺序。对电子邮件内容的修改可以包括对呈现给用户(或用于呈现给用户)的电子邮件进行概括或对电子邮件的顺序进行排名和/或过滤或扣留不太适合于用户的特定上下文或用户设备的电子邮件内容。(在一些实施例中，可以向用户提供概要，该概要指示存在电子邮件内容但是在用户的当前上下文中(或经由用户的设备)不太合适呈现。
另外，如提到的，本文的各方面提高了用户效率和可供用户使用的用户设备上的生产率。具体而言，当基于用户上下文和/或用户设备特性来对电子邮件消息进行概括或排名时，可以极大地增强用户与传入电子邮件消息的交互。本文所描述的电子邮件修改技术的实施例考虑用户的上下文和/或可用的用户设备上下文，包括读取电子邮件消息的交互能力。举例而言而非限制，这些因素可以包括用户是否在途中、设备屏幕尺寸(例如，智能电话与更大的屏幕)、消费内容所需要的应用、用户是独处的还是在其其他人附近、可用带宽、数据使用、应用是否可用于处理附件等等。修改系统和方法的一些实施例还可以考虑电子邮件消息本身，例如文本长度、嵌入内容(例如，图片、图形、表格)、附件(例如，附件数量、大小和类型)、以及电子邮件消息是否适合于与自动阅读应用一起使用。
还可以考虑跨设备排名或概括。例如，当多个用户设备同时可供用户使用时，这些用户设备中的一些或全部可以例如通过中央或分布式逻辑知晓其他用户设备以及其他用户设备的能力。因此，可以基于对所有可用设备的理解，针对每个用户设备以不同方式对电子邮件消息进行排名或概括。例如，对于坐在办公室中的用户，她的电话上可能出现与她的膝上型设备不同的电子邮件内容，因为已经根据她的设备的特性在她电话上对电子邮件进行排名。
因此，本公开内容的第一方面涉及一种计算机化系统。该计算机化系统包括：用户设备监视器，该用户设备监视器被配置为识别和监视用户设备和用户设备特性，用户数据收集组件，该用户数据收集组件被配置为标识和监视用户活动，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，这些计算机可用指令在由该一个或多个处理器执行时使得该一个或多个处理器执行操作。这些操作包括：对在电子邮件应用中接收到的与用户相对应的多个电子邮件消息中的每个电子邮件消息的一个或多个特征进行分析，以及确定与用户相关联的上下文信息或用户设备的特性中的一个或多个。在一些实施例中，电子邮件应用在云中或在电子邮件服务器上、在用户设备上、或两者上运行，并且在一些实施例中，用户的电子邮件内容可以经由一个或多个用户设备来访问。这些操作还包括：基于与用户相关联的上下文信息和用户设备的特性中的一个或多个来修改该多个电子邮件消息，以及基于该修改来传送该多个电子邮件消息的至少一部分以供呈现。
本公开内容的第二方面涉及一种用于基于用户设备特性来实现电子邮件消息排名的计算机化方法。该计算机化方法包括：确定用户与两个或更多个用户设备相关联，以及从数据存储设备取回这两个或更多个用户设备中的每个用户设备的一个或多个特性。此外，该方法包括：对于这两个或更多个用户设备中的第一用户设备，基于第一用户设备的一个或多个特性来对与用户相对应的多个电子邮件消息进行排名，以及对于这两个或更多个用户设备中的第二用户设备，基于第二用户设备的一个或多个特性来对该多个电子邮件消息进行排名。针对第一用户设备对该多个电子邮件消息的排名得到与针对第二用户设备对该多个电子邮件消息的排名不同的排名。
本公开内容的第三方面涉及一种用于基于用户上下文来实现电子邮件消息修改的计算机化方法。该方法包括：对在电子邮件应用中具有多个电子邮件的用户的用户上下文进行分析。该用户上下文包括以下各项中的一项或多项：用户的位置、用户的活动、与用户相关联的日程、用户的例行程序、或位于用户附近的其他人。该方法还包括：基于所分析的用户上下文来对与用户相对应的该多个电子邮件消息进行排名，以及修改至少一个电子邮件消息的内容。该方法还包括：根据排名来传送该多个电子邮件消息的至少一部分以供呈现。
现在转向图1，提供了示出其中可以采用本公开内容的一些实施例的示例性操作环境100的框图。应该理解的是，本文所描述的这个以及其他布置仅作为示例来阐述。作为所示出的那些布置和元件的补充或替代，可以使用其他布置和元件(例如，机器、接口、功能、顺序和功能分组等等)，并且为了清楚起见，可以完全省略一些元件。此外，本文所描述的许多元件是功能实体，这些功能实体可以实现为离散或分布式组件或者与其他组件一起实现，并且可以在任何合适的组合和位置中实现。本文所描述的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。
示例性操作环境100包括多个用户设备，例如用户设备102a和102b到102n；多个数据源，例如数据源104a和104b到104n；服务器106；传感器103a和107；以及网络110，以及未示出的其它组件。应该理解的是，图1中所示出的环境100是一个合适的操作环境的示例。可以经由任何类型的计算设备(例如结合图6所描述的计算设备600)来实现图1中所示出的计算设备。这些组件可以经由网络110彼此通信，其中网络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包括互联网和/或蜂窝网络，以及各种可能的公共和/或专用网络中的任何一种。
应当理解，在本公开内容的范围内可以在操作环境100内采用任何数量的用户设备、服务器和数据源。每一者可以包括单个设备或在分布式环境中协作的多个设备。例如，可以经由布置在分布式环境中的多个设备来提供服务器106，这些设备共同提供本文所描述的功能。另外，未示出的其他组件也可以包括在分布式环境内。
用户设备102a和102b到102n可以是操作环境100的客户端侧的客户设备，而服务器106可以在操作环境100的服务器侧。服务器106可以包括服务器侧软件，该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操作以便实现本公开内容中所讨论的特征和功能的任何组合。提供操作环境100的这种划分以示出合适环境的一个示例，并且对于每种实现方式不要求服务器106和用户设备102a和102b到102n的任何组合保持为单独的实体。
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，在一个实施例中，用户设备102a到102n可以是相对于本文的图6所描述的计算设备的类型。举例而言而非限制，用户设备可以体现为个人计算机(PC)、膝上型计算机、移动设备、智能电话、平板计算机、智能手表、可穿戴计算机、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、相机、遥控设备、条形码扫描器、计算机化测量设备、家用电器、消费电子设备、工作站、或这些所描绘设备的任何组合、或任何其它合适的设备。
数据源104a和104b到104n可以包括数据源和/或数据系统，这些数据源和/或数据系统被配置为使数据可用于操作环境100或结合图2所描述的系统200的各种组成部分中的任何部分。(例如，在一个实施例中，一个或多个数据源104a到104n向图2的用户数据收集组件202提供用户数据(或使得可用于访问用户数据)。)数据源104a和104b到104n可以与用户设备102a和102b到102n以及服务器106分离，或者可以被并入和/或集成到这些组件中的至少一个组件中。在一个实施例中，数据源104a到104n中的一个或多个数据源包括一个或多个传感器103a、107，这些传感器可以集成到用户设备102a、102b或102n或服务器106中的一个或多个中或与之相关联。例如，在一个实例中，传感器103a包括位置传感器，例如全球定位系统(GPS)或类似的位置确定组件或功能。例如，这可以帮助系统(例如系统200)理解用户当前是在途中还是静止的。
操作环境100可以用于实现图2中所描述的系统200的一个或多个组件，包括用于收集用户数据、收集特定于设备的数据和/或基于排名向用户呈现电子邮件消息的组件。现在参考图2，提供了示出适合于实现实施例并且通常被指定为系统200的示例性计算系统架构的各方面的框图。系统200仅表示合适的计算系统架构的一个示例。作为所示出的那些布置和元件的补充或替代，可以使用其他布置和元件，并且为了清楚起见，可以完全省略一些元件。此外，与操作环境100一样，本文所描述的许多元件是功能实体，这些功能实体可以实现为离散或分布式组件或与其他组件一起实现，并且可以在任何合适的组合和位置中实现。
示例性系统200包括网络110，其中网络110结合图1来描述并且通信地耦合系统200的各组件，包括用户数据收集组件202、呈现组件204、用户设备监视器206、电子邮件个性化引擎226、用户活动监视器280以及存储设备220。用户设备监视器206(包括其组件208和210)、用户数据收集组件202、呈现组件204、用户活动监视器280和电子邮件个性化引擎226可以体现为一组编译的计算机指令或功能、程序模块、计算机软件服务或、在一个或多个计算机系统(例如结合图6所描述的计算设备600)上执行的过程的布置。
在一个实施例中，由系统200的组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。具体而言，这种应用、服务或例程可以在一个或多个用户设备(诸如用户设备102a)、服务器(诸如服务器106)上操作，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。此外，在一些实施例中，系统200的这些组件可以跨网络(包括一个或多个服务器(例如服务器106)和客户设备(例如用户设备102a))分布，分布在云中，或者可以驻留在用户设备上，例如用户设备102a。此外，这些组件、由这些组件执行的功能、或由这些组件执行的服务可以在适当的抽象层(例如计算系统的操作系统层、应用层、硬件层等等)处实现。替代地或另外地，本文所描述的这些组件和/或实施例的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑组件来执行。举例而言而非限制，可以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)、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)等等。此外，尽管本文针对示例性系统200中所示出的特定组件描述了功能，但是预期在一些实施例中这些组件的功能可以跨其他组件共享或分布。
继续图2，用户数据收集组件202通常负责从一个或多个数据源(例如图1的数据源104a和104b到104n)访问或接收(并且在一些情况下还识别)用户数据。在一些实施例中，可以采用用户数据收集组件202来促进一个或多个用户(包括众包数据)的用户数据的累积，尤其是用户设备监视器206、电子邮件个性化引擎226、用户活动监视器280和/或呈现组件204。可以由用户数据收集组件202接收(或访问)数据，并且可选地累积、重新格式化和/或组合数据，并将数据存储在一个或多个数据存储设备(例如存储设备220)中以供电子邮件个性化引擎226或系统200的其他组件进一步使用。例如，用户数据可以存储在用户简档212中或与用户简档212相关联，如本文所描述的。在一些实施例中，任何个人识别数据(即，具体识别特定用户的用户数据)未从具有用户数据的一个或多个数据源上载、未被永久存储、和/或不可用于系统200的其他组件。
可接收的用户数据可以经由一个或多个传感器(例如图1的传感器103a和107)来确定，这些传感器可以在一个或多个用户设备(例如用户设备102a)、服务器(例如服务器106)和/或其他计算设备上或与其相关联。如本文所使用的，传感器可以包括用于从数据源104a感测、检测或以其他方式获得信息(例如用户数据)的功能、例程、组件或其组合，并且可以体现为硬件、软件或两者。举例而言而非限制，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(本文称为传感器数据)，例如用户设备的属性或特性，可以与用户设备相关联的用户活动信息(例如：app(应用)使用信息；在线活动；搜索；使用持续时间；以及其他用户交互数据；语音数据(例如自动语音识别)；活动日志；通信数据，包括呼叫、文本、即时消息和电子邮件；网站帖子；与通信事件相关联的其他用户数据；用户历史；会话日志)，在一些实施例中，用户获得信息包括在一个以上用户设备上发生的用户活动；网络相关信息(例如，网络名称或ID、域信息、工作组信息、连接数据、或其他网络相关信息)、应用数据、联系人数据、日历和调度数据、通知数据、社交网络数据、智能电话数据(例如电话状态、收费数据、日期/时间、或从智能电话推导出的其他信息)、新闻(包括搜索引擎或社交网络上的热门或趋势项目)、在线游戏数据、电子商务活动(包括来自在线账户(例如 视频流式传输服务、游戏服务或的数据)、用户帐户数据(其可以包括来自与个人助理应用或服务相关联的用户偏好或设置的数据)、家庭传感器数据、装备数据、GPS数据、车辆信号数据、交通数据、天气数据(包括预测)、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、网络连接(例如Wi-Fi网络数据)、或配置数据、关于型号、固件或装备的数据、设备配对，例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帐户的信息)、购买历史数据(例如来自用户的Amazon.com或eBay帐户的信息)、可以被传感器(或其他检测器)组件感测或以其它方式检测的其它传感器数据，包括从与用户相关联的传感器组件推导出的数据(包括位置、运动、方位、位置、用户访问、用户活动、网络访问、用户设备充电、或能够由一个或多个传感器组件提供的其他数据)、基于其他数据推导出的数据(例如，可以从Wi-Fi、蜂窝网络或IP地址数据推导出的位置数据)、以及可以如本文所描述地被感测或确定的几乎任何其他数据源。
用户数据还可以包括解释性数据，该数据可以使用其他用户数据来确定或推导出。解释性数据对应于由系统200的组件(或子组件)用于解释或从用户数据推导出额外信息的数据。例如，解释性数据可以用于向用户数据提供上下文，这可以支持由组件或子组件做出的确定或推断。例如，在一些实施例中，解释性数据包括特征值的统计比率(有时称为“相对特征”)。举例而言，这种用户数据可以包括但不限于用户移动模式数据，例如用户是否正在步行、跑步、游泳、驾驶、使用公共交通等等；可供用户阅读/查看电子邮件消息的时间段，例如可供用户完成阅读和回复电子邮件的过程的时间，以避免在完成单个电子邮件的过程时来回切换上下文(例如，用户可以在可用的时间段内处理电子邮件)；或者日历上即将发生的事件的主题(例如，与即将来临的会议相关联的电子邮件可以排名更高以实现对会议的适当准备)。在一些实施例中，解释性数据可以由系统200的一个或多个组件(或子组件)确定。例如，在一个实施例中，解释性数据的上述示例可以由活动监视器260来确定。在一些实施例中，在位置信息可供感测或以其他方式从用户设备检测到的情况下，用户数据包括位置信息。然而，如先前所描述的，在一些实施例中，用户数据不包括能够准确确定用户设备的位置以便保护用户隐私的信息。
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”可以是来自相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、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、信用卡卡帐户、或其他数据源。在一些实施例中，用户数据收集组件202连续地、定期地或根据需要来接收或访问数据。
用户设备监视器206通常负责监视用户数据，包括与用户相关联的用户设备的数据、与用户设备有关的信息、或可以用于促进识别特定用户的用户设备并提取用户设备活动信息的其他用户数据。如先前所描述的，可以通过监视从用户数据收集组件202接收的用户数据来确定用户设备特征。在一些实施例中，用户数据和/或从用户数据确定的关于用户的信息存储在用户简档(例如用户简档212)中。
在高级别，用户设备监视器206的实施例可以从用户数据确定与特定用户相关联的一个或多个用户设备以及用户设备相关活动(其可以包括与所识别的用户设备相关联的上下文信息)，这些用户设备和活动可以存储为用户简档212的一部分，例如用户的设备214和用户帐户/活动数据216。在一个实施例中，用户设备监视器206包括对用户所使用的用户设备进行分析以确定与设备和设备使用有关的信息的一个或多个应用或服务。在一些实施例中，用户设备监视器206跨多个计算设备或在云中监视与用户设备相关联的用户数据以及用户设备上的其他相关信息。与用户的用户设备有关的信息可以从经由用户数据收集组件202可用的用户数据来确定，并且可以提供给设备特征标识器210，以及系统200的其他组件。
如示例性系统200中所示出的，用户设备监视器206包括设备标识器208和设备特征标识器210。在一些实施例中，用户设备监视器206、其一个或多个子组件、或系统200的其他组件(例如设备特征标识器210)可以从接收到的用户数据确定解释性数据。如先前所描述的，解释性数据对应于由系统200的组件(或子组件)用于解释用户数据的数据。此外，预期用户设备监视器206、其子组件、以及系统200的其他组件的实施例可以使用用户数据和/或结合解释性数据来使用用户数据以执行本文所描述的子组件的目标。
设备标识器208通常负责识别与特定用户相关联的用户设备。在一些实施例中，设备标识器208通过针对用户设备相关信息来监视用户数据进而识别一组一个或多个设备。由设备标识器208提供的与所识别的设备有关的信息可以用于(例如由设备特征标识器210)确定与设备相关联的特征以及从用户数据收集组件202确定的信息，或者用于监视所识别的设备，包括用户与由用户设备监视器206识别的设备的交互。
在一些实现方式中，可以通过检测和分析用户设备的特性来识别用户设备，例如设备硬件、软件(例如操作系统(OS))、网络相关特性、经由设备访问的用户帐户、以及类似特性。例如，可以使用许多操作系统的功能来确定与用户设备有关的信息，以提供与硬件、OS版本、网络连接信息、安装的应用等等有关的信息。
设备标识器208的一些实施例确定与用户相关联的每个设备的设备名称或标识(设备ID)。与关联于用户的所识别的用户设备有关的该信息可以存储在与该用户相关联的用户简档中，诸如存储在用户简档212的用户设备简档214中。在一个实施例中，可以轮询、询问或以其他方式分析用户设备以确定与设备有关的信息。该信息可以用于确定设备的标签或标识(例如，设备ID)，以使得可以识别一个用户设备上的用户交互性并将其与另一用户设备上的用户交互性进行区分，使得用户设备监视器206或系统200的其它组件可以从用户数据识别该用户交互性。在一些实施例中，用户可以声明或注册设备，例如通过经由设备登录帐户、在设备上安装应用、连接到询问设备的在线服务、或以其他方式向应用或服务提供与设备有关的信息。在一些实施例中，识别并确定登录到与用户相关联的帐户(例如，帐户或Net通行证、电子邮件帐户、社交网络等等)的设备与用户相关联。
用户设备监视器206或其中的子组件可以搜索和/或分析可以由用户数据收集组件202提供的用户数据，用于包括用户设备变量的各种用户设备相关数据中的任何一个。通过将用户数据与一个或多个用户设备和/或其设备变量匹配，设备监视器206可以通过用户数据检测和监视设备以及用户与那些设备的交互。在一些实施例中，用户设备监视器206可以针对相应检测到的设备实例来跟踪(例如监视和/或存储)用户设备变量。具体而言，与被跟踪的设备变量相对应的值可以与用户相关联地存储，例如，针对用户简档212中的相应一个用户简档来存储，例如存储在用户设备简档214中。被跟踪的变量可以对应于与用户设备相关的各种用户数据中的任何一种，这些用户数据的示例已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(例如与用户设备相关联的关于设备特性的信息、网络或通信相关信息、位置/动作/方位、用户访问/触摸、连接/断开充电器、用户设备上的用户活动、或者可以由一个或多个传感器(例如移动设备上的传感器)感测的其他信息)等等。将意识到，被跟踪变量的值可以与一个或多个用户设备和/或用户活动相关联，并且不需要特定于设备。被跟踪变量的示例是对应于用户与用户设备的交互的相应实例的时间戳。该时间戳可以指示与设备的交互相对于其他交互的相对次序或顺序，并且可选地指示相应例行程序或模式(其可以被识别为设备特征)的一个或多个其他用户设备交互的实例，如下文进一步描述的。
举另一个示例，与用户设备的交互可以包括指示用户已经访问用户设备上的web浏览器的数据。一个被跟踪变量可以对应于用户所访问的特定网站、一系列网站或网站类别(例如，娱乐、新闻、金融、儿童相关、购物)。将意识到，检测和跟踪潜在用户与用户设备的交互的粒度级别可以变化。因此，举例而言，特定的被访问网站不必是被跟踪变量。此外，结合设备特征标识器210进一步描述了潜在被跟踪变量、或者更一般而言设备相关变量的其它示例。另外，尽管本文描述了用户设备监视器206或设备标识器208可以如何做出这种确定的若干示例，但在本公开内容的各种实施例中，用户设备标识和用户设备监视的许多变型是可能的。
继续图2的系统200，设备特征标识器210通常负责确定用户设备的用户设备特征。在一些实施例中，设备特征标识器210从用户设备监视器206接收信息，例如用户设备特性或与特定用户设备有关的其它信息和/或用户活动信息，并分析接收到的信息以确定与该用户设备相关联的一组特征。在一些实施例中，可以从用户活动监视器280接收用户活动信息。替代地或另外地，在一些实施例中，设备特征标识器210例如从用户数据收集组件202访问或以其他方式接收用户数据，并分析用户数据以识别设备并确定该设备的一组设备特征。
如本文所使用的术语“用户设备特征”可以泛指与用户设备有关或相关的任何信息，包括关于用户以及与该用户相关联的其他用户设备的信息，这些信息可以由电子邮件个性化引擎226或系统200的其它组件使用。用户设备特征的示例包括而不限于：设备屏幕可用性和尺寸；设备的阅读能力；用户设备对其他人的曝光水平(例如，屏幕与私人眼镜；耳机与扬声器；电子邮件是否敏感(例如，私人、医疗))；用户设备上可用的输入方法(例如，全键盘与部分智能电话键盘、语音命令、噪声过滤)；用户设备上可用的应用；时间相关特征，例如用户使用设备的一天中的时间、一周或一月中的某一天，或使用的长度；设备特性，例如设备类型(例如台式机、平板设备、移动电话、健身追踪器、心率监测器等等)；硬件属性或配置文件；OS或固件属性(其可以包括OS或固件相关信息、OS级帐户、用户级帐户和/或与设备相关联的管理员级帐户，这些帐户可以存在于指示设备与工作有关的企业环境中)；设备ID或型号；网络相关信息(例如，mac地址、网络名称、IP地址、域、工作组、与在本地网络上检测到的其他设备有关的信息、路由器信息、代理或VPN信息、其他网络连接信息等等)；与用户设备有关的位置/动作/方位相关信息，该信息可以指示与用户有关的信息(例如在可穿戴设备的情况下)；电力信息，例如电池电量(其可以指示特定设备可用于呈现电子邮件的时间；例如，如果设备电力低，则较短的电子邮件内容可以排在较长的电子邮件内容之前)；与使用相关的特征，例如应用使用(其还可以还包括应用数据)、网络使用信息、在线活动(例如，搜索、浏览的网站、购买、社交网络活动、发送或接收的通信，包括社交媒体帖子、用户设备设置信息、访问或以其他方式使用的用户帐户(例如，设备帐户或在线/云服务相关帐户，例如帐户或Net Passport、在线存储帐户、电子邮件或社交网络帐户等等))；设备是共享的还是公共的还是仅由单个用户使用，可能使用该设备的用户数量；或补充特征，例如用户日历信息或上下文信息，例如从用户设备监视器206确定的上下文信息。用户设备特征还可以包括与使用该设备的用户有关的信息；识别用户的其他信息，例如登录密码、可以由健身跟踪器或生物扫描仪提供的生物数据；和/或使用该设备的用户的特性。在一些实例中，可以识别外部特征(例如来自其他设备的特征、特性或其它信息)并将其与特定用户设备相关联。例如，用于与用户相关联的其他用户设备的用户设备特征(例如先前所描述的用户设备特征)可以被认为是与用户相关联的特定用户设备的用户设备特征(其可以被称为外部特征)。
在一些实施例中，可以利用补充特征(其可以包括上下文信息)来确定与设备用户或设备有关的信息，用于促进对电子邮件消息的排名。例如，用户可用性信息(在一个实施例中，用户可用性信息可以使用活动监视器260来确定)可以提供与用户是在途中还是在家/工作有关的洞察，例如在用户的日历包括如“与客户会面”之类的条目或如“与孩子在一起的时间”之类的条目的情况下。在一些实例中，可以使用来自一个或多个用户日历(例如办公室日历、个人日历、社交媒体日历、或甚至来自用户的家庭成员或朋友的日历)的日历信息来确定这种信息。一些实现方式为用户构造补充或阴影日历，以用于确定补充特征。另外，可以对用户数据中的信息或者从用户设备监视器206确定的设备信息执行语义分析，例如结合用户活动监视器280或上下文信息提取器284所描述的。
在一些实施例中，设备特征可以包括用户行为或模式特征，例如检测到的用户与用户设备的交互的模式。例如，用户可以每周一、周三和周六使用特定的用户设备，例如健身跟踪器。下面描述了示例性方法，其中用户设备交互的每个实例具有形成模式的被跟踪变量的对应历史值，并且设备特征标识器210可以评估针对模式的被跟踪变量的分布。在以下示例中，用于用户设备交互的被跟踪变量是对应于交互实例的时间戳。然而，将意识到，在概念上，下文可以应用于不同类型的历史值。
在一些实施例中，可以通过监视与用户设备相关的一个或多个变量和/或与那些设备相关联的用户数据来确定用户与用户设备的交互模式(即，特征模式)，如先前所描述的。这些被监视变量可以从先前被描述为被跟踪变量的用户数据确定，或者如结合用户数据收集组件202所描述的那样确定。在一些情况下，变量可以表示与设备的多个用户交互之中的上下文相似性。以此方式，可以通过在多个用户交互上检测共同的变量来识别模式。更具体而言，关联于第一用户与设备的交互的变量可以与第二用户与设备的交互的变量相关，以确定可能的模式。构成模式的用户交互实例重复得越频繁，所识别的特征模式就可以变得越强(即，更可能或更可预测)。类似地，特定变量在重复用户交互模式时可以变得与用户交互模式更强地相关联。
因此，设备特征标识器210确定与用户设备相关联的一组特征，其可以由电子邮件个性化引擎226用于修改用户的电子邮件或其他类型的消息或内容。在一些实施例中，由组件210识别的用户设备特征可以存储在用户设备简档中，诸如用户设备214的用户简档。
在实施例中，当多个设备同时可用于用户或与用户相关联时，不同设备可以通过中央或分布式逻辑了解彼此以及不同设备能力。随后可以使用对每个设备的能力的理解，针对每个设备以不同方式对电子邮件消息进行排名。如果特定用户确实可以访问多个设备或者与多个设备相关联(例如可以由设备标识器208确定)，则系统200可以例如通过设备特征标识器210来确定这些设备中的每个设备的特征。这些组件还可以基于例如特定设备上的用户活动来确定与用户相关联或用户可访问的哪个用户设备当前是活动的。
在一些实施例中，系统200的目标是提供跨多个设备的连续性。例如，如果用户在工作时从她的老板接收到电子邮件消息，则可以基于设备能力(即，用户设备特征)来调整该电子邮件消息的范围或曝光。例如，如果电子邮件消息很长并且包含附件，则向用户显示该消息的最佳时间可能不是当用户正离开工作步行十个街区前往餐馆时，而当用户返回工作并可以在她的工作计算机上阅读消息时提供全文和附件将是有意义的。但是，在一个实施例中，系统200可以提醒用户她确实从她的老板接收到电子邮件消息，使得她知道电子邮件消息存在。在该场景中，如果仅向用户提供电子邮件消息的概要或指示，则可能不会将电子邮件消息接收为“已读”。
因此，可以基于哪个设备目前可供用户使用来以不同方式对用户收件箱中的一组电子邮件消息进行排名以供潜在呈现给用户(或向用户扣留)。在一些情况下，这不是仅基于当前设备能力，而是还基于用户可访问或使用的其他用户设备的已知能力。这里，例如，知道特定用户可以访问智能手电话、平板设备以及家中具有29英寸显示器的计算机是有用的。在用户的智能电话上向用户提供具有附件的冗长电子邮件对于用户而言可能不如在平板设备或具有29英寸显示器的计算机上向用户提供该相同电子邮件那么有益。另外，如果用户的平板设备没有允许在该平板设备上打开/修改特定附件的应用，则系统200可以确定不将该电子邮件排在高位(或者根本不显示该电子邮件，或者仅提供关于该电子邮件存在的指示并且在一些情况下指示需要的特定的应用)，直到用户在具有所需应用的另一设备上操作为止。
继续图2的系统200，用户活动监视器280通常负责针对信息来监视用户数据，该信息可以用于确定用户活动、相关上下文信息以及用户上下文的各方面。由用户活动监视器280确定的用户上下文可以由电子邮件个性化引擎226与由用户设备监视器206确定的信息一起使用，以基于与用户相关联的上下文信息和/或用于访问电子邮件内容的用户设备的特性来修改用于呈现给用户的电子邮件内容(例如通过概括内容和/或对经由特定用户设备递送给用户的电子邮件消息进行排名)。在一些实施例中，从组件280确定的用户活动信息或用户上下文可以由用户设备监视器206使用，或者可以连同由用户设备监视器206确定的其他上下文信息来使用。
用户活动信息可以包括识别和/或跟踪特征(本文有时称为“变量”)或关于特定用户动作的其它信息以及相关上下文信息。因此，用户活动监视器280的实施例可以从被监视的用户数据确定与特定用户相关联的用户活动(或与活动相关的信息，例如上下文信息)，该用户活动表示用户上下文的各方面。在一些实施例中，由用户活动监视器280确定的用户活动信息和/或相关上下文信息可以包括从与用户相关联的多个用户设备和/或与用户相关联的基于云的服务(例如电子邮件、日历、社交媒体、或类似的信息源)确定的用户活动信息，并且可以包括与所识别的用户活动相关联的上下文信息。用户活动监视器280可以确定当前或接近实时的用户活动信息，并且还可以确定历史用户活动信息，在一些实施例中，可以基于收集随时间对用户活动的观察结果、访问过去活动的用户日志(例如位置历史或浏览历史)来确定历史用户活动信息。此外，在一些实施例中，用户活动监视器280可以确定来自其他类似用户的用户活动(其可以包括历史活动)(即，众包)，如先前所描述的。
在一些实施例中，可以将由用户活动监视器280确定的信息提供给电子邮件个性化引擎226，该信息包括与用户上下文有关的信息。一些实施例还可以向用户设备监视器206提供用户活动信息，例如当前或历史用户活动。如先前所描述的，可以通过监视从用户数据收集组件202接收到的用户数据来确定用户活动特征。在一些实施例中，用户数据和/或从用户数据确定的与用户活动有关的信息存储在用户简档中，例如存储在用户简档212的用户帐户/活动数据216中。
在一个实施例中，用户活动监视器280包括一个或多个应用或服务，这些应用或服务对经由用户所使用的一个或多个用户设备和/或与用户相关联的基于云的服务检测到的信息进行分析，以确定活动信息和相关上下文信息。与关联于用户的用户设备有关的信息可以从经由用户数据收集组件202可获得的用户数据来确定，并且可以提供给用户活动监视器280、用户设备监视器206或系统200的其他组件。
如示例性系统200中所示出的，用户活动监视器280包括用户活动检测器282、上下文信息提取器284和用户上下文特征确定器286。在一些实施例中，用户活动监视器280、其子组件中的一个或多个子组件、或系统200的其他组件可以从接收到的用户数据确定解释性数据，如先前所描述的。另外，虽然本文描述了用户活动监视器280及其子组件可以如何识别用户活动信息的若干示例，但是在本公开内容的各种实施例中，用户活动标识和用户活动监视的许多变型是可能的。
用户活动检测器282通常负责确定(或识别)特定用户活动(称为活动事件)已经发生的用户动作。活动检测器282的实施例可以用于确定当前用户活动或一个或多个历史用户动作。活动检测器282的一些实施例可以监视用户数据以获得与用户活动相对应的活动相关特征或变量，例如对启动或访问的应用、访问、修改、复制等等的文件，导航到的网站、下载并呈现或播放的在线内容或类似用户活动的指示，并且可以将该信息提供给用户设备监视器206或其子组件。
另外，用户活动检测器282的一些实施例从用户数据中提取、识别或以其他方式确定与用户活动有关的信息，该信息可以包括当前用户活动、历史用户活动和/或相关信息(例如上下文信息)。(替代地或另外地，在一些实施例中，上下文信息提取器284基于由用户活动检测器282确定的活动的标识来提取或以其他方式确定上下文信息。)由用户活动检测器282检测到的用户活动信息的示例可以包括但不限于位置信息、应用使用、在线活动、搜索、呼叫、使用持续时间、应用数据(例如，电子邮件、消息、帖子、用户状态、通知、日历信息等等)、或与用户用户相关的几乎任何其它数据、用户与一个或多个用户设备的交互、经由一个或多个用户设备确定的用户活动、或者从云确定的用户相关活动信息。由用户活动检测器282确定的用户活动信息可以提供给用户活动监视器280、用户设备监视器206或电子邮件个性化引擎226的其他子组件，以及系统200的其他组件。此外，用户活动可以存储在与用户相关联的用户简档中，例如存储在用户简档212的用户帐户/活动数据组件216中。在一些实施例中，用户活动检测器282或用户活动监视器280(或其子组件)或用户设备监视器206(或其子组件)对检测到的用户活动信息执行合并。例如，可以合并重叠信息并消除重复或冗余信息。
在一些实施例中，可以解释用户活动相关特征以确定用户活动已经发生。例如，在一些实施例中，用户活动检测器282采用用户活动事件逻辑，该逻辑可以包括规则、条件、关联、分类模型或其他标准，以识别用户活动。例如，在一个实施例中，用户活动事件逻辑可以包括将用户活动标准与用户数据进行比较，以便确定活动事件已经发生。取决于用于识别活动事件的机制，活动事件逻辑可以采用许多不同的形式。例如，用户活动事件逻辑可以是用于训练神经网络的训练数据，该神经网络用于评估用户数据以确定活动事件何时发生。活动事件逻辑可以包括模糊逻辑、神经网络、有限状态机、支持向量机、逻辑回归、聚类、或机器学习技术、类似的统计分类过程、或这些的组合，以从用户数据中识别活动事件。例如，活动事件逻辑可以指定与活动事件(例如导航到网站、撰写电子邮件、或启动应用)相关联的用户设备交互信息的类型。在一些实施例中，可以将经由用户设备检测到的用户设备交互或活动系列或序列映射到活动事件，以使得可以在确定用户数据指示已由用户执行用户交互的系列或序列时检测到活动事件。
在一些实施例中，活动事件逻辑可以指定被认为是用户活动(例如当用户登录到用户设备时、当用户接口正在接收输入时(例如，当计算机鼠标、触摸板、屏幕、语音识别界面等等是活动的时)发生的活动，或某些类型的活动，如启动应用、利用应用来修改文件、打开浏览器并导航到网站等等)的用户设备相关活动的类型。以此方式，活动事件逻辑可以用于将真实用户活动与在用户设备上运行的过程的自动化活动(例如自动更新或恶意软件扫描)进行区分。一旦确定了用户活动，就可以检测这些特征或另外的相关特征，并将其与检测到的活动相关联，以用于确定活动模式。
在一些实施例中，用户活动检测器282在用户的每个用户设备上运行或与其相关联。用户活动检测器282可以包括轮询或分析操作系统的各方面的功能以确定用户活动相关特征(例如，安装的或运行的应用或文件访问和修改)、网络通信和/或可经由用户设备检测的其它用户动作(包括动作的序列)。
上下文信息提取器284通常负责确定与(由用户活动检测器282或用户活动监视器280检测的)用户活动相关的上下文信息，例如与用户活动相关联的上下文特征或变量、相关信息以及用户相关活动，并且还负责将所确定的上下文信息与检测到的用户活动进行关联。在一些实施例中，上下文信息提取器284可以将所确定的上下文信息与相关用户活动进行关联，并且还可以将上下文信息与相关联的用户活动一起记录。替代地，这种关联或记录可以由另一服务执行。例如，上下文信息提取器284的一些实施例将所确定的上下文信息提供给用户上下文特征确定器286，该用户上下文特征确定器286确定可以用于表征用户上下文的各方面的用户活动的活动特征和/或相关上下文信息。
上下文信息提取器284的一些实施例确定与用户动作或活动事件相关的上下文信息，例如在用户活动中识别的或与该活动相关的实体(例如，受邀参加该用户正在参加的会议的其他用户)、用户的位置和/或场地信息(该信息可以经由用户设备来确定)、或者与位置或场地相关联的用户活动。举例而言而非限制，这可以包括上下文特征(例如位置数据)；其可以被表示为与活动相关联的位置戳记；与位置有关的上下文信息，例如场地信息(例如，这是用户的办公室位置、家庭位置、学校、餐馆、移动剧院等等)、黄页标识符(YPID)信息、时间、日期，其可以表示为与活动相关联的时间戳；与用户在其上执行活动的设备有关的用户设备特性或用户设备标识信息；用户活动的持续时间，用户活动之前和/或之后的其他一个或多个用户活动(例如访问的网站序列、进行的一系列在线搜索、应用和网站使用序列，例如浏览银行并且随后访问电子表格文件以记录财务信息等等)、交易(例如可以从云中可访问的用户财务记录(例如，信用卡或银行账户)或通过使用用户设备进行的NFC支付确定的票证或食品购买))、与活动有关的其他信息，例如与活动相关联的实体(例如，场地、人、对象等)、由与用户相关联的用户设备上的传感器检测到的与用户活动同时的或基本上同时的信息(例如，在健身追踪用户设备上检测到的运动信息或生理信息、可以经由麦克风传感器检测到的收听音乐(如果音乐的源不是用户设备))、或者与可检测的用户活动相关的可以用于确定用户活动的模式的任何其他信息。
由组件284确定的上下文信息还可以包括语义信息。在一些实施例中，上下文信息提取器284(或活动监视器280)执行语义信息分析以确定与由用户活动监视器280、用户活动监视器280的其它子组件或系统200的其他组件识别的用户活动相关信息相关联的语义信息。例如，虽然用户活动特征可以指示用户所访问的特定网站，但是语义分析可以确定网站的类别、相关网站、主题或话题或与网络或用户活动相关联的其他实体。类似地，虽然用户活动特征可以指示用户在运动中，但是语义分析可以确定用户正在前往工作以及用户正在驾驶还是乘坐火车(这影响用户接收电子邮件内容的能力或可用性)。此外，在一些实施例中，由上下文信息提取器284执行的语义分析可以确定在语义上与用户活动相关的另外的用户活动相关特征，这些特征可以用于识别用户活动模式或用户行为。
具体而言，如先前所描述的，可以对用户活动信息执行语义分析，该用户活动信息可以包括上下文信息，以表征用户动作或活动事件的各方面。例如，在一些实施例中，可以对与活动事件相关联的活动特征进行分类或归类(例如通过类型、时间范围或位置、与工作相关的、与家庭相关的、主题、相关实体、其他用户(例如与另一用户的活动或者去往或来自另一用户的通信)和/或另一用户与该用户的关系(例如，家庭成员、亲密朋友、工作熟人、老板等等)或其他类别)。此外，在一些实例中，可以识别相关特征以用于确定与其他用户活动事件的相似性或关系邻近度，其可以指示模式或行为。在一些实施例中，上下文信息提取器284(或活动监视器280)可以在执行语义分析时利用语义知识表示，例如关系知识图。
上下文信息提取器284(或活动监视器280)还可以利用语义分析逻辑(包括规则、条件或关联)来确定与用户活动相关的语义信息。例如，包括向与用户一起工作的人传送消息的用户活动事件可以被表征为与工作相关的活动。因此，在用户每周日晚上向与她一起工作的人(但不一定是相同的人)传送消息的情况下，可以确定用户通常在周日晚上执行与工作相关的活动的模式。因此，将与工作相关的电子邮件排名(和/或呈现)在与其他事项相关的电子邮件之前可能是适当的，因为用户处于“工作”上下文中并且与其它事务相关的电子邮件相比可能更偏好看到与工作相关的电子邮件。更进一步地，在一些实例中，可以确定用户刚刚向特定的同事传送消息(或者呼叫、或以其他方式与之交互)，并且因此来自该同事的消息或者在语义上与可以从该消息(或交互)确定的内容相关的消息可以排在其他电子邮件之上。在又一示例中，在确定用户明天与同事具有演示的情况下(其可以由用户数据(例如日历信息)、来自社交媒体或通信的信息(例如，电子邮件、文本、即时消息等等)、来自该同事的电子邮件(或具有与演示相关的内容的电子邮件)来确定)可以比其他电子邮件排名更高。以此方式，基于用户上下文的变化，在相同用户设备上呈现的电子邮件内容在一个时刻可以与另一时刻相比以不同方式被修改或排名。
由上下文信息提取器284(或活动监视器280)执行的语义分析还可以用于从与用户活动相关联的上下文信息来表征、解释或导出另外的知识。例如，可以基于用户访问位置的频率来确定与特定用户活动相关联的位置对应于用户感兴趣的中心或场地(例如用户的家、工作、健身房等等)。例如，可以(使用语义分析逻辑)确定用户的家庭中心是用户在晚上8点到早上6点之间花费大部分时间的位置。类似地，语义分析可以确定一天中与工作时间、午餐时间、通勤时间等等相对应的时间。类似地，语义分析可以基于活动的其他特性将活动分类为与工作或家庭相关联(例如，在对应于用户办公室的位置在工作时间期间发生的一批关于卡方分布的在线搜索可以被确定为与工作相关的活动，而在周五晚上在对应于用户家庭的位置处流式传输电影可以被确定为与家庭相关的活动)。以此方式，语义分析可以提供表征用户上下文的各方面的用户活动事件(包括行为模式)的其他相关特征。
语义分析可以与其他上下文信息(在一些实例中，以及与用户活动和/或用户设备有关的信息)一起使用以确定用户可用性。例如，使用上下文信息提取和语义分析，可以确定用户具有每天乘坐火车30分钟以通勤上班的模式。该推断可以基于用户的家庭位置(家庭中心)、工作位置(工作中心)、在用户从家到工作时收集的运动和/或位置信息(或反之亦然)、火车时刻表、购买(例如，火车票或在火车站的咖啡店)、或类似信息来确定。因此，可以确定用户具有去往或离开工作的特定时间段(基于乘火车的持续时间)以用于被呈现某些类型的电子邮件。更一般而言，在一些实施例中，上下文信息提取器264(或用户活动监视器280或用户设备监视器206)可以为用户确定阴影日历(或补充日历)，如先前所描述的。阴影日历可以用于确定用户可用性以及指示当前、历史或即将发生的事件。
以此方式，用户上下文的许多方面(例如用户移动模式信息(例如，用户是否在步行、跑步、游泳、驾驶、使用公共交通等等)；用户可用性(其可以表示为可用持续时间的时间段，如先前所描述的，并且还可以包括与用户接收电子邮件内容的能力有关的相应信息)；表征用户接收电子邮件内容的能力的信息(其可以基于用户当前可用的用户设备的设备特征和当前用户活动来确定；例如，正在驾驶汽车的用户可以访问智能电话，但是在驾驶时不能安全地在智能电话上可视地接收电子邮件内容)。但是相同用户可能能够以音频格式接收某种电子邮件内容(该内容可以通过汽车计算机(用户设备)或使用可以链接到汽车扬声器的用户的智能电话来呈现)；与当前或即将来临的用户活动或事件有关的信息，例如日历事件(其可以由电子邮件个性化引擎226用于优先化与这些当前或即将来临的活动或事件相关的电子邮件；例如，针对即将来临的会议的电子邮件可以比其它电子邮件排名更高(并且因此比其他电子邮件更快地呈现给用户))；或者可以确定本文所描述的其他解释性数据或用户上下文的各方面，并将其提供给电子邮件个性化引擎226、设备特征标识器210或系统200的其他组件。
在一些实现方式中，上下文信息提取器284可以从用户数据收集组件202接收用户数据，在一些实例中解析数据，在一些实例中执行语义分析，以及识别、提取或以其他方式确定上下文信息。还可以以类似方式从一个或多个其他用户的用户数据确定上下文信息。例如，在一个实施例中，来自一个或多个其他用户的用户数据可以由用户数据收集组件210提供以作为用于特定用户的用户活动信息的替代或补充，并且用于确定该特定用户的用户上下文。
用户上下文特征确定器286通常负责确定与用户活动相关联的用户上下文特征(或变量)和/或由用户活动监视器280的其他子组件(或系统200的其他组件，例如用户设备监视器206)确定的上下文信息。用户上下文特征可以由电子邮件个性化引擎226利用(并且可以结合如由用户设备监视器206确定的用户设备特征来利用)以基于与用户相关联的上下文信息和/或用于访问电子邮件内容的用户设备的特性来修改电子邮件内容以呈现给用户(例如通过概括电子邮件内容和/或对经由特定用户设备递送给用户的电子邮件消息进行排名)。用户上下文特征可以从与用户活动有关的信息和/或从可以由用户活动监视器280的其他组件确定的相关上下文信息来确定。在一些实施例中，用户上下文特征确定器286从用户活动监视器280(或其子组件)接收用户活动或相关信息，并对接收到的信息进行分析以确定与用户上下文相关联的一组一个或多个特征或变量。
在一个实施例中，用户上下文特征或变量可以存储为表示用户上下文的各方面的相关的上下文信息集合，并且可以存储在用户简档212中，例如存储在用户上下文特征组件217中。用户上下文特征的示例包括但不限于与位置相关的特征，例如用户的位置(其可以从用户设备确定并且可以指示用户偏离他或她的正常例行程序)；与位置相关联的场地相关信息，或其他位置相关信息；与时间相关的特征，例如一天中的时间、一周或一个月的某一天、或用户活动的持续时间、或相关的持续时间信息，例如用户使用与活动相关联的应用的时间；表征与用户活动相关联的内容的特征，例如内容显示为用于工作还是休闲/娱乐、表征在线活动的特征(例如，搜索、浏览的网站、购买、社交网络活动、发送或接收的通信，包括社交媒体帖子)；可以与用户活动同时或在靠近用户活动的时间检测到的其他特征；用户活动模式或行为信息，其可以用于确定用户是否偏离例行程序(即，不是根据模式的行为；例如，用户位于与根据模式预期的位置不同的位置，例如在不同的城市、在家里而不是在工作、或比正常情况工作更久)，这是用户上下文的一部分并且可能影响电子邮件排名；可以检测或感测并且用于确定用户活动的模式和/或用户是根据模式做出行为还是偏离例行程序的其他特征；表征用户活动的各方面的信息(例如，用户是否正在跑步、骑行、步行、站立不动等等)；表征用户上下文的其他方面的变量或特征，例如用户移动模式、用户可用性、用户接收电子邮件内容的能力、或与当前或即将来临的用户活动或事件有关的信息；或者由用户活动监视器280的子组件(或系统200的其他组件)确定的用户活动和/或相关上下文信息的任何其他方面。在一些实施例中，用户活动事件逻辑(结合用户活动检测器282描述)可以用于从用户活动信息和/或相关上下文信息中识别特定的用户上下文特征。
继续图2的系统200，电子邮件个性化引擎226通常负责修改电子邮件内容以便经由用户设备提供给用户。在各种实施例中，可以通过以下操作来修改电子邮件消息或内容：(a)概括电子邮件内容，这可以包括修改内容的格式(例如，将文本转换为音频或生成非文本内容(例如图像、演示或视频，其可以包括在电子邮件消息的正文中、作为附件、或者在电子邮件消息中带有超链接)的文本概要)、和/或(b)提供对一组电子邮件消息的排名。概要或排名可以基于电子邮件消息内容、用户上下文(例如由用户活动监视器280确定)或用户设备能力(例如由用户设备监视器206确定)中的一个或多个。
如示例性系统200中所示出的，电子邮件个性化引擎226包括消息分析器228子组件、内容概括229子组件以及排名230子组件。消息分析器228(或电子邮件个性化引擎226)可以用于分析电子邮件消息以获得各种特征，例如长度、是否包括任何附件、表征任何附件的其他信息、用户访问/读取/修改附件需要什么应用、电子邮件来自何处、紧急性或重要性(例如，消息是否与即将来临的会议或用户将要乘坐的航班相关)、电子邮件消息是否适合与自动阅读应用一起使用、或者本文所描述的其他特征。在一方面，这些特征可以与特定电子邮件消息相关联，并且可以存储为该特定消息的元数据。在一个实施例中，所确定的元数据存储在用户简档212中的电子邮件/元数据组件215中。例如，由电子邮件个性化引擎226确定的电子邮件元数据可以与相应的电子邮件消息一起存储，或者可以与标识相应电子邮件消息的信息一起存储。
内容概括229通常负责概括电子邮件内容。具体而言，在一些实施例中，可以基于用户上下文、用户设备特性以及电子邮件消息本身的内容(其可以包括任何附件)来概括电子邮件消息。在一些实施例中，内容概括229使用一个或多个自动概括过程；例如，在一个实施例中，利用文本概括工具，例如的某些版本中包括的AutoSummarize工具。
在一些方面，自动概括过程例如通过寻找最具信息性的句子来识别包含整个数据集的信息的代表性数据子集(概要)。自动概括的两种常用方法包括提取和抽象。基于提取的概要通常通过连接最具信息性的句子或关键短语来产生。抽象概要通常概括文档中的主要信息，并且可以包含基于文档的语义解释的文字短语或句子。例如，在电子邮件消息指示发件人抱歉他们基于特定理由将无法参加与收件人的事件的情况下，抽象概要可以包括发件人遗憾无法参加该事件。自动概括也可以应用于非文本内容；例如，可以基于图像特征提取(例如对象/面部识别、OCR、元数据(包括字幕))来概括图像或视频。也可以基于语义分析来概括文本和非文本内容，这可以包括利用语义知识库。在一个实施例中，可以对图像执行类似互联网搜索的操作，以识别与图像相关的类似图像和信息。例如，假设附件包括朋友在埃菲尔铁塔的照片。可以使用面部识别结合来自收件人用户的社交媒体账户的信息来识别该朋友。可以基于图像分析，通过将图像的特征与互联网上的其他图像进行比较以识别类似图像(即，图像搜索)并从那些搜索结果中提取信息来确定该图像包括埃菲尔铁塔。例如，其他图像的标题可以是“Eifel Tower(埃菲尔铁塔)”或包括关于Eifel Tower的相关文本。以此方式，可以生成图像的文本概要，其指示例如电子邮件包括特定朋友在埃菲尔铁塔的附件。
如上所述，在一些实施例中，由内容概括229生成的概要可以取决于用户上下文和/或可用用户设备的用户设备特性。具体而言，在用户活动监视器280确定用户具有有限可用性(例如5分钟的时间段)的情况下，则可以相应地概括电子邮件内容。例如，在基于特定用户设备仅存在一个消息要提供给用户的情况下，可能不必概括电子邮件内容，或者可以基于用户接收和/或回复所提供的概要的预期时间长度来生成概要。类似地，在存在十个消息并且用户具有相同的时间量可用的情况下，这十个消息的概要可以更短，因为用户仍然仅具有相同的可用性(例如，5分钟)。
以此方式，基于变化的用户上下文和用户设备上下文来生成不同的概要。例如，当用户具有五分钟可用与三十分钟可用时，概要中所包含的细节水平可以变化。在一个实施例中，要包括的细节水平(或概要的长度和/或格式)可以基于个性化逻辑222(下文进一步描述)，该个性化逻辑222可以包括用于执行自动概括的规则，例如概要的词语的最大数量(或长度)。举另一个示例，概要可以基于用户正在驾驶还是不在驾驶而不同。例如，当用户正在驾驶时，可以生成专门用于音频回放的概要，并且该概要可以包括所生成的对非文本内容(例如图像或视频)的描述。在一些实施例中，来自相关电子邮件消息的信息可以包括在所生成的概要中。例如，来自相同发件人或特定电子邮件线程(例如与共同主题相关的多个人之间的电子邮件对话)的过去消息。另外，在如上所述的一些实例中，由内容概括229执行的概括包括修改电子邮件内容的格式。例如，电子邮件内容可以从文本转换为音频，或者可以生成非文本内容(例如图像、演示或视频，其可以包括在电子邮件消息的正文中、附件中或在电子邮件消息中带有超链接)的文本概要。
排名230通常负责修改向用户呈现电子邮件消息或概要的顺序。如本文所描述的，可以基于用户上下文、用户设备上下文(即，可用用户设备的特性)和/或电子邮件消息内容来对电子邮件消息进行排名。在一些实施例中，如下文进一步描述的，个性化逻辑222可以用于执行对电子邮件消息的排名。举例而言，假设用户在该用户正在跑步时(用户上下文)接收到与会议有关的消息，如果会议是下周，则可以基于该用户上下文并且可能还基于用户设备上下文(例如可穿戴用户设备)来向用户提供消息的概要。此外，该消息可以排名较低，因为与用户可能想要接收的其他更紧急的消息相比，用户接收该消息可能不重要。但是假设用户正在跑步是因为用户开会迟到并且接收到的消息指示会议位置已改变或会议已取消。则用户将想要知道这一点，因此可以通过排名230将消息排名更高。
在一些实施例中，在用户上下文包括指示用户独处(私人)或公共(位于其他人附近，或预期其他人将很快在用户附近)的信息的情况下，可以相应地修改电子邮件消息。例如，可以更改具有敏感内容的消息或使其排名更低。敏感内容可以包括但不限于个人识别信息、财务信息、其他个人信息、或用户可能希望保护其免受他人窥探的内容，这可以根据用户偏好来确定。例如，在一个实施例中，可以阻挡敏感内容，从而防止该内容被另一个人看到或记录。类似地，具有敏感内容的电子邮件可以排名低于其他电子邮。在另一实施例中，可以向用户提供通知，该通知指示接下来的电子邮件消息包括敏感内容，从而使用户能够决定何时查看内容是安全的，例如当其他人不再在该用户周围时。
以此方式，元数据(或对电子邮件消息的分析)可以与关于用户上下文和设备能力/特征的信息结合使用(或在一些实例中与之比较)以确定概括和/或排名。例如，如先前提到的，用户很可能很容易地在智能电话上查看没有附件的短电子邮件消息，但是用户可能较难以在智能电话上查看具有多个附件的冗长电子邮件消息，并且因此可以针对智能电话和用户上下文进行适当概括，或者可能比用户的其他设备(例如平板、膝上型或台式计算机)的排名更低。因此，在一些实施例中，特定的概括或排名与特定用户设备上的呈现(或递送)相关联。此外，在一些实例中，可能不对每个消息执行概括和/或排名。例如，可以确定用户上下文和设备特性使得修改消息不是必需的或期望的。
在一些实施例中，使用个性化逻辑222来修改电子邮件(例如，根据如何向用户提供以及向用户提供什么内容来对电子邮件进行排名、概括或以其他方式修改)。个性化逻辑222可以包括规则、条件、关联、分类模型或其他标准，以分析和排名、过滤、概括或以其他方式修改电子邮件。通常，个性化逻辑222考虑以下各项中的一项或多项以便为用户确定电子邮件消息的个性化：(a)用户上下文，(b)用户设备特性，(c)电子邮件相关信息(例如，内容、长度、紧急性、发件人、附件、查看附件所需要的应用、或者本文所描述的其他示例)以及(d)用户偏好。例如，在一个实施例中，个性化逻辑222可以包括用于识别要提供给用户的电子邮件内容的逻辑，该电子邮件内容适合于在可用用户设备和给定用户上下文上递送给用户。在各种实施例中，个性化逻辑222可以采用许多不同的形式。例如，个性化逻辑222可以包括用于训练神经网络(或其他分类器)的训练数据，该神经网络用于针对一个或多个用户设备向特定电子邮件消息分配用于排名的分数或权重。在一些实施例中，个性化逻辑222包括用于对电子邮件内容执行自动概括的规则和过程，例如用于执行内容提取或抽象的过程。在一些实施例中，个性化逻辑222可以包括模糊逻辑、有限状态机、支持向量机、逻辑回归、聚类、神经网络、或其他机器学习技术或统计分类过程、或这些的组合。例如，在一个实施例中，个性化逻辑222确定一组电子邮件消息中的每个电子邮件的分数，该分数对应于电子邮件是否适合于经由特定的可用用户设备并在给定当前用户上下文的情况下向用户呈现(包括任何递送手段)。在一些实施例中，电子邮件消息分数是对应于该特定消息的元数据的一部分。因此，在一些实施例中，特定电子邮件可以具有带有多个分数的对应元数据，每一分数与特定用户设备上的呈现(或递送)相关联。例如，元数据可以包括用于对经由用户的智能电话、用户的智能手表、车辆计算机系统或台式计算机呈现(包括任何递送格式)的电子邮件进行排名的分数。
在一些实施例中，可以基于所确定的每个消息的分数和/或基于接收到电子邮件的时间，例如通过排名来修改电子邮件。例如，在一个实施例中，在确定两个电子邮件消息具有相同分数的情况下，首先接收到的电子邮件消息可以排名更高。在一些实施例中，可以使用阈值来确定是否扣留电子邮件而不在特定可用用户设备上呈现或者基于评分的电子邮件在当前用户上下文的情况下扣留电子邮件。在一个实施例中，在扣留电子邮件的情况下，可以提供指示，该指示通知用户存在其他电子邮件但在此时未呈现或者在特定用户设备上未呈现。例如，该指示可以包括用户的电子邮件应用中的图标或其他视觉指示符、用户设备上的通知窗口、或概要电子邮件消息。类似地，在扣留作为对话的一部分的电子邮件的情况下，可以向用户提供指示和/或可以呈现来自扣留消息的适合于呈现的内容，例如以概要电子邮件的形式。
在一些实施例中，电子邮件个性化引擎226可以连续地、定期地或根据需要对电子邮件消息进行概括或排名。例如，消息可以在给定时间范围内修改一次消息，或者可以定期地对电子邮件消息重新排名或重新概括，例如当接收到新的电子邮件消息时、当在用户的电子邮件系统中接收到预先确定数量的电子邮件消息时、或者当用户的上下文改变并且需要不同的格式(例如，音频)来呈现电子邮件内容时。重新排名也可以在经过预先确定的时间量之后定期进行，例如每五分钟、十分钟、十五分钟等等；并且例如如果/当用户的上下文已经改变时，可以进行重新概括，如上所述。
为了说明可以用于修改电子邮件消息的一些输入的示例，图7根据本公开内容的实施例示出了用于基于用户上下文和设备特性的多个输入来修改电子邮件消息的示例性系统700的框图。系统700包括多个输入，包括传入电子邮件分类702(例如，分析电子邮件消息的特征)、用户活动设备704、用户设备能力706、用户移动模式708(例如，用户在途中还是坐着/站立不动)、用户电子邮件时间段710(例如，可用于用户阅读电子邮件直到用户日历上的下一预定会议的时间)、以及用户的下一会议712(例如，下一会议的主题)。本文描述了这些输入中的每一个。一旦输入可用于示例性电子邮件修改系统，就基于经组合的上下文(包括电子邮件分类、用户上下文和用户设备上下文)来进行修改，如项目714所示。经修改的电子邮件消息716则是示例性系统700的输出。
示例性系统200还包括呈现组件204，该呈现组件204通常负责基于由电子邮件个性化引擎226执行的修改来向用户呈现个性化电子邮件消息。呈现组件204可以包括一用户设备上、跨多个用户设备或在云中的一个或多个应用或服务。例如，在一个实施例中，呈现组件204管理跨越与用户相关联的多个用户设备向该用户呈现经排名或概括的电子邮件消息。例如，基于个性化逻辑222和/或由消息分析器228或电子邮件个性化引擎226确定的元数据、用户设备特征、用户上下文和/或其他用户数据，呈现组件204确定在哪个用户设备上呈现经排名或概括的电子邮件消息，因为如上面提到的，取决于用户在其上查看电子邮件消息的设备，可以以不同方式对电子邮件消息进行排名或概括。此外，如先前所描述的，在一些实施例中，结合呈现组件204操作的个人数字助理服务或应用确定何时以及如何(例如，当确定用户在特定位置时呈现)呈现经排名或概括的电子邮件。
示例性系统200还包括存储设备220。存储设备220通常存储包括数据、计算机指令(例如，软件程序指令、例程或服务)、逻辑、用户简档和/或本文所描述的实施例中使用的模型的信息。在一个实施例中，存储设备220包括数据存储设备(或计算机数据存储器)。此外，尽管被描绘为单个数据存储组件，但是存储设备220可以体现为一个或多个数据存储设备或者可以在云中。
如示例性系统200中所示出的，存储设备220包括如先前所描述的个性化逻辑222，以及一个或多个用户简档212。图2中说明性地提供了用户简档212的一个示例性实施例。示例性用户简档212包括与特定用户相关联的信息，包括关于与用户相关联的用户设备和用户上下文的信息以及其它信息。如图所示，用户简档212包括与用户设备有关的数据(用户设备简档)214、电子邮件/元数据215、与用户帐户和活动数据有关的数据216、用户上下文特征217以及用户偏好218。存储在用户简档212中的信息可用于电子邮件个性化引擎226或示例性系统200的其他组件。
用户设备简档214的实施例可以包括与用户设备有关的信息，例如从用户设备监视器206(或设备标识器208和设备特征标识器210)确定的信息。在一个实施例中，用于给定设备的用户设备简档214包括由该设备的设备特征标识器210标识的设备特征，并且可以包括关于与用户相关联或由用户访问的其他用户设备的信息。如先前所描述的，该信息可以用于由电子邮件个性化引擎226进行排名或概括，以经由特定用户设备呈现给用户。
先前结合电子邮件个性化引擎226描述了电子邮件/元数据215的实施例。用户帐户和活动数据216通常包括从用户数据收集组件202收集的用户数据。在一些实施例中，从用户数据收集组件202或设备监视器206确定用户帐户和活动数据216中的信息。具体而言，用户帐户和活动数据216可以包括与用户帐户、在线帐户(例如，电子邮件、社交媒体)相关联的数据，例如Net通行证、用户电子邮件消息、文本、即时消息、呼叫、以及其他通信；社交网络帐户和数据，例如新闻馈送；在线活动；以及日历、预约、应用数据等等。用户帐户和活动数据216的一些实施例可以跨一个或多个数据库、知识图或数据结构存储信息。在一些方面，用户帐户和活动数据216可以对其接收的数据执行一个或多个操作，例如在语义上分析数据、重新格式化数据、将接收到的数据与对应于相同用户帐户/活动的其他数据进行组合等等。
用户上下文特征217的实施例可以包括与从用户活动监视器280(或其子组件或系统200的其他组件)确定的用户上下文有关的信息，如先前所描述的。用户偏好218通常包括关于与用户设备相关联的用户偏好、用户设备上的应用等等的用户设置；例如，当用户在家时不要利用工作通知来打扰用户。在一些实施例中，用户偏好可以用于对消息进行评分，以便对特定用户设备上的消息进行排名或过滤或扣留消息。例如，用户可以指定在她的可穿戴健身跟踪器上不接收任何与工作相关的电子邮件。或者举另一示例，用户客户指定设置以便即使当她的智能电话具有用于查看附件的适当应用时也不允许在她的智能电话上呈现具有任何附件(或任何超过指定文件大小的附件)的消息。用户可能出于方便或者可能为了减少她在电话上的数据使用而希望这样做。如先前所描述的，一些设置或其他用户偏好218可以由用户明确地提供或者从用户数据或设备特征推断。
现在转向图3，根据本公开内容的实施例描绘了用于使用与用户相关联的上下文信息和用户的移动设备的特性来对电子邮件消息进行排名的方法300的流程图。初始地在框302处，对电子邮件消息的特征进行分析，其中电子邮件消息被接收并存储在电子邮件帐户中，并且其中电子邮件消息对应于用户。例如，这些特征可以包括长度、主题、作者、附件、内容、电子邮件消息是否适合与自动阅读应用一起使用等等，包括本文所描述的其他方面。在一些实施例中，电子邮件特征包括与电子邮件相关联的元数据，如先前所描述的。当对电子邮件消息进行排名时，可以结合其他因素来考虑这些特征(包括电子邮件元数据)，如下文讨论的。可以使用消息分析器228(或更一般地，电子邮件个性化引擎226)来执行框302的一些实现方式，如图2的系统200中所描述的。结合图2中的电子邮件个性化引擎226提供了框302的实施例的另外细节。
在框304处，确定与用户相关联的上下文信息或者用户设备特性中的一者或两者。上下文信息包括例如由用户活动监视器280确定的用户上下文，并且还可以包括与用户相关联的其他用户数据(例如，由图2的用户数据收集组件202确定的数据)。例如，上下文信息可以包括用户的当前、过去或将来的用户活动、用户的位置、日程(例如通过日历条目)、例行程序、用户在他/她的日历上的事件之前的时间量、在收集用户数据时、在对消息进行排名时或者在将消息呈现给用户时其他人是否物理地位于用户附近、或者其它用户上下文特征或本文所描述的用户上下文的各方面。如先前提到的，例如，如果确定用户在途中并且正在使用智能电话，则系统可能不会在那时向用户呈现具有附件的冗长电子邮件消息，而是可以替代地提供电子邮件的概要，例如主题和发件人信息。这种类型的概要可以允许用户理解电子邮件消息的要点，并且还可以允许用户请求来自结构化内容的特定信息，例如来自表格或图表的特定单元格。在一个实施例中，用户设备特性可以包括确定有多少用户设备与用户相关联，以及确定当前活动的一个(或多于一个)用户设备，其中如果用户当前正在使用用户设备，则该设备当前是活动的。例如，这可以包括确定用户正在主动地检查电子邮件消息、使用设备上的应用等等。用户设备特性还可以包括诸如可用带宽、当前/先前/可用数据使用、用户设备的类型、屏幕尺寸、用户设备上可用的应用、以及输入方法(例如，语音、键盘、触摸)之类的特征。例如，移动设备的小屏幕尺寸对于显示大型电子表格附件可能不是最佳的，但可能更适合于没有附件的短电子邮件消息。还可以比较与用户相关联的多个用户设备的特性或特征，因为可以针对不同设备以不同方式对电子邮件消息进行排名。例如，如果用户与作为智能电话的第一用户设备和作为台式计算设备的第二用户设备相关联，则具有附件的电子邮件在第二用户设备上的排名可能高于第一用户设备。可以使用如图2的系统200中所描述的用户设备监视器206(或其子组件)和/或用户活动监视器280(或其子组件)来执行框304的一些实现方式。结合图2中的用户设备监视器206和用户活动监视器280提供了框304的实施例的另外细节。
在框306处，基于上下文信息和/或用户设备的特性来修改电子邮件消息。例如，如本文所述，可以对电子邮件内容进行概括和/或对电子邮件消息进行排名。在一些实施例中，也可以基于用户偏好来修改消息。基于修改来传送电子邮件消息的至少一部分以供呈现，如框308处所示出的。例如，电子邮件消息的该部分(其可以包括代替原始未概括消息的经概括消息)可以从服务器传送到特定用户设备，或者可以从用户设备内传送到与该用户设备相关联的呈现组件204，例如特定的用户界面。
在一个实施例中，预期特定用户设备可以包括未修改的电子邮件消息，并且在该用户设备上执行修改。此外，在一些情况下，修改可以随时改变或更新。例如，智能电话可以在用户驾驶时修改消息的格式以供音频回放；但是随后一旦用户停下并离开车辆，相同的消息就可以作为文本概要来提供或者在没有修改的情况下以其原始格式来提供。类似地，一旦用户不再驾驶，可以针对其他电子邮件消息以不同方式来对该消息进行排名，以便经由智能电话呈现给用户。
框306的一些实施例由如图2的系统200中所描述的电子邮件个性化引擎226来执行。分别结合图2中的电子邮件个性化引擎226和呈现组件204来提供框306和308的实施例的另外细节。
图4根据本公开内容的实施例描绘了用于基于用户设备的特性来对电子邮件消息进行排名的方法400的流程图。在框402处，确定用户与两个或更多个用户设备相关联。例如，从数据存储设备(例如存储设备220)，更具体而言，从图2的用户设备简档214接收这些用户设备中的每个用户设备的特性。在一些方面，执行对这两个或更多个用户设备的特性的比较，以使得系统理解每个用户设备的不同特征。对于第一用户设备，对与用户相对应的电子邮件消息进行排名，如框406处所示出的。对于第二用户设备，对与用户相对应的电子邮件消息进行排名，如框408处所示出的。在一个实施例中，基于所评估的用户设备特性，在第一用户设备和第二用户设备上对于电子邮件消息而言排名是不同的。两个设备的排名可以考虑这两个设备的特征的比较。例如，第一和第二用户设备的特性可以包括输入方法、可用应用、屏幕尺寸、输出方法、设备类型等等。
在一个实施例中，可以确定用户当前正在与第一用户设备进行交互。因此，可以至少基于第一用户设备的特性，根据排名来传送电子邮件消息的一部分以在第一用户设备上呈现。在后续的时间，可以确定用户当前正在与第二用户设备进行交互。因此，可以至少基于第二用户设备的特性，根据排名来传送电子邮件消息的一部分以在第二用户设备上呈现。另外，当用户在不同设备之间切换时，如果避免上下文切换，则对用户可能是有益的。例如，当对电子邮件消息进行排序以在第二用户设备上呈现时，可以考虑用户在第一用户设备上阅读的电子邮件消息的主题。举例而言，如果用户是教师，则系统可以考虑将来自学生的电子邮件消息保持在一起而不是将它们分开，如果用户在切换到第二用户设备之前正在第一用户设备上阅读来自学生的电子邮件消息则更是如此。目的是允许用户保持他/她当前的心理状态，而不需要仅仅因为用户切换到不同的设备而切换上下文。
参考图5，根据本公开内容的实施例示出了用于基于用户上下文来对电子邮件消息进行排名的方法500的流程图。在框502处，分析特定用户的用户上下文，其中该用户与电子邮件应用中的电子邮件消息相关联。电子邮件应用可以驻留在云中、用户设备上、或两者上，或者可以经由用户设备来访问。如先前所描述的，用户上下文可以由用户活动监视器280来确定。例如，用户上下文可以是用户的位置、活动、日程、例行程序、位于用户附近的其他人等等。这可以基于用户的过去、目前或预期的将来活动/位置。如本文所描述的，用户上下文还可以是基于过去和当前活动/行为的用户活动或行为的模式。类似地，用户上下文可以包括指示用户处于例行程序还是偏离例行程序的信息。框502的一些实施例由如图2的系统200中所描述的用户活动监视器280来执行。结合图2中的用户活动监视器280来提供框502的实施例的另外细节。
在框504处，基于所确定的用户上下文和电子邮件消息(包括电子邮件内容)的特性来对电子邮件消息进行排名。具体而言，可以如结合图2中的消息分析器228所描述的来确定电子邮件消息的特性。可以使用如图2的系统200中所描述的电子邮件个性化引擎226(或其子组件)来执行框504的一些实现方式。结合图2中的用户电子邮件个性化引擎226来提供步骤504的实施例的另外细节。
在框506处，根据排名来传送电子邮件消息以供呈现。方法500的一些实施例还包括：确定用户设备特性(或特征)并基于所确定的用户设备特性以及用户上下文来对电子邮件消息进行排名。例如，如本文进一步描述的，可以使用系统200(图2)中的用户设备监视器206来确定用户设备特性。
因此，已经描述了针对用于基于用户设备特性和与用户相关联的上下文信息(例如，用户数据)中的一个或多个来对电子邮件消息进行排名的系统和方法的技术的各个方面，其可以用于向用户提供查看他/她的电子邮件的增强型并且更有效的方式。要理解，本文所描述的实施例的各种特征、子组合和修改是有用的，并且可以在其他实施例中使用而不参考其他特征或子组合。此外，示例性方法300、400和500中示出的步骤的顺序和序列并不意味着以任何方式限制本公开内容的范围，并且事实上，在本公开内容的实施例内这些步骤可以用各种不同的顺序发生。这些变型及其组合也预期在本公开内容的实施例的范围内。
已经描述了各种实现方式，现在描述适合于实现本公开内容的实施例的示例性计算环境。参考图6，提供了示例性计算设备并且通常将其称为计算设备600。计算设备600仅是合适的计算环境的一个示例，并且不旨在对于本公开内容的实施例的使用范围或功能性提出任何限制。也不应将计算设备600解释为具有与所示出的组件中的任何一个或组合相关的任何依赖性或要求。
可以在计算机代码或机器可用指令的一般上下文中描述本公开内容的实施例，包括由计算机或其他机器(例如个人数据助理、智能电话、平板PC或其他手持设备)执行的计算机可用或计算机可执行指令(例如程序模块)。通常，程序模块(包括例程、程序、对象、组件、数据结构等等)是指执行特定任务或实现特定抽象数据类型的代码。本公开内容的实施例可以在各种系统配置中实践，包括手持设备、消费电子产品、通用计算机、更专业的计算设备等等。本公开内容的实施例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。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储器存储设备的本地和远程计算机存储介质两者中。
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、一个或多个呈现组件616、一个或多个输入/输出(I/O)端口618、一个或多个更多I/O组件620、以及说明性电源622。总线610表示可以是一个或多个总线(例如地址总线、数据总线、或其组合)。尽管为了清楚起见用线条示出图6中的各个块，但实际上，这些块表示逻辑的、不一定实际的组件。例如，可以将呈现组件(例如显示器设备)视为I/O组件。此外，处理器具有存储器。发明人在此认识到这是本领域的本质并且重申图6的示图仅仅是可以结合本公开内容的一个或多个实施例使用的示例性计算设备的说明。在诸如“工作站”、“服务器”、“膝上型设备”、“手持设备”等类别之间不进行区分，因为所有这些都在图6的范围内并参考“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能够由计算设备600访问的任何可用介质，并且包括易失性和非易失性介质、可移动和不可移动介质。举例而言而非限制，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信息(例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或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、闪存或其他存储技术、CD-ROM、数字多功能光盘(DVD)或其他光盘存储设备、盒式磁带、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备、或可以用于存储期望信息并且能够由计算设备600访问的任何其他介质。计算机存储介质不包括信号本身。通信介质通常体现计算机可读指令、数据结构、程序模块、或经调制数据信号(例如载波波形或其它传输机制)中的其他数据，并且包括任何信息传递介质。术语“经调制数据信号”表示如下信号，该信号的一个或多个特性以将信息编码到该信号中的形式来设置或改变。举例而言而非限制，通信介质包括有线介质(例如有线网络或直接有线连接)以及无线介质(例如声学、RF、红外和其他无线介质)。上述任何组合也应包括在计算机可读介质的范围内。
存储器612包括具有易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质。存储器可以是可移动的、不可移动的、或其组合。示例性硬件设备包括固态存储器、硬盘驱动器、光盘驱动器等等。计算设备600包括从各个实体(例如存储器612或I/O组件620)读取数据的一个或多个处理器614。呈现组件616向用户或其他设备呈现数据指示。示例性呈现组件包括显示设备、扬声器、打印组件、振动组件等等。
I/O端口618允许计算设备600逻辑地耦合到其他设备，包括I/O组件620，其中一些可以内置。说明性组件包括麦克风、操纵杆、游戏垫、圆盘式卫星天线、扫描仪、打印机、无线设备等等。I/O组件620可以提供自然用户界面(NUI)，该自然用户界面处理由用户生成的空中手势、语音或其他生理输入。在一些实例中，可以将输入发送到适当的网络元件以供进一步处理。NUI可以实现语音识别、触摸和手写笔识别、面部识别、生物识别、屏幕上和屏幕附近的手势识别、空中手势、头部和眼睛跟踪、以及与计算设备上的显示器相关联的触摸识别的任何组合。计算设备600可以装备有深度相机，例如立体相机系统、红外相机系统、RGB相机系统、以及它们的组合，以用于手势检测和识别。另外，计算设备600可以装备有能够检测运动的加速度计或陀螺仪。可以将加速度计或陀螺仪的输出提供给计算设备600的显示器以呈现沉浸式增强现实或虚拟现实。
计算设备600的一些实施例可以包括一个或多个无线电装置624(或类似的无线通信组件)。无线电装置624发送和接收无线电或无线通信。计算设备600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可以经由无线协议(例如码分多址(“CDMA”)、全球移动系统(“GSM”)或时分多址(“TDMA”)、以及其他协议)进行通信，以便与其它设备进行通信。无线通信可以是短程连接、长程连接、或短程和长程无线电信连接两者的组合。当提到“短”和“长”类型的连接时，并不是指两个设备之间的空间关系。相反，通常将短程和长程称为连接的不同类别或类型(即，主要连接和次要连接)。举例而言而非限制，短程连接可以包括至提供对无线通信网络的访问的设备(例如，移动热点)的Wi-Fi连接，例如使用802.11协议的WLAN连接；至另一计算设备的蓝牙连接是长程连接或近场通信连接的第二示例。举例而言而非限制，长程连接可以包括使用CDMA、GPRS、GSM、TDMA和802.16协议中的一个或多个的连接。
在不脱离所附权利要求的范围的情况下，所描绘的各个组件的许多不同布置以及未示出的组件都是可能的。已经描述了本公开内容的各实施例，其意图是说明性的而非限制性的。在阅读本公开内容之后并且由于阅读了本公开内容，替代实施例对于本公开内容的读者将变得显而易见。在不脱离所附权利要求的范围的情况下，可以完成实现前述内容的替代手段。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，并且预期在权利要求的范围内。

Claims (12)

1.一种计算机化系统，包括：
一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置为提供传感器数据；
用户设备监视器，所述用户设备监视器被配置为：部分地基于所述传感器数据来识别和监视用户设备和用户设备特性；
用户数据收集组件，所述用户数据收集组件被配置为：部分地基于所述传感器数据来识别和监视用户活动；
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得所述一个或多个处理器执行包括以下各项的操作：
对在电子邮件应用中接收到的与用户相对应的多个电子邮件消息中的每个电子邮件消息的一个或多个特征进行分析，
确定以下各项：
(1)部分地基于所述用户活动来确定与所述用户相关联的上下文信息，以及
(2)所述用户设备的特性，
基于与所述用户相关联的上下文信息和所述用户设备的特性来修改所述多个电子邮件消息中的一个或多个电子邮件消息，以及
基于所述修改来传送所述多个电子邮件消息的至少一部分以供呈现。
2.根据权利要求1所述的计算机化系统，其中，修改所述多个电子邮件包括以下各项中的至少一项：生成针对所述多个电子邮件消息中的至少一个电子邮件消息的内容概要，或者对所述多个电子邮件进行重新排名以供呈现。
3.根据权利要求1所述的计算机化系统，其中，修改所述多个电子邮件消息包括通过以下操作来修改所述多个电子邮件消息中的至少一个电子邮件消息的格式：(a)生成所述至少一个电子邮件消息的非文本内容的文本概要，或者(b)将所述至少一个电子邮件消息的文本内容转换成音频格式。
4.根据权利要求1所述的计算机化系统，其中，与所述用户相关联的上下文信息包括以下各项中的一项或多项：所述用户的位置、所述用户的活动、与所述用户相关联的日程、所述用户的例行程序、以及所述用户的预计将来活动。
5.根据权利要求1所述的计算机化系统，其中，与所述用户相关联的上下文信息包括：指示在修改所述多个电子邮件消息时其他人是否物理地位于所述用户附近或者在发生对所述多个电子邮件消息的所述至少一部分的呈现的将来时间所述其他人将物理地位于所述用户附近的可能性的信息。
6.根据权利要求1所述的计算机化系统，其中，与所述用户相关联的上下文信息包括：在与所述用户相对应的日历上的将来事件之前可用的时间段。
7.根据权利要求1所述的计算机化系统，其中，与所述用户相关联的上下文信息包括：对将来时间间隔期间用户可用性的指示。
8.根据权利要求1所述的计算机化系统，其中，所述用户设备的特性包括以下各项中的一项或多项：数据使用、带宽、所述用户设备的类型、屏幕尺寸、所述用户设备上可用的应用、以及所述用户设备上可用的输入方法。
9.根据权利要求1所述的计算机化系统，其中，所述用户设备的特性包括：对都与所述用户相关联的第一用户设备和至少第二用户设备的特性的比较。
10.根据权利要求1所述的计算机化系统，其中，所述多个电子邮件消息中的每个电子邮件消息的所述一个或多个特征包括以下各项中的一项或多项：消息长度、主题、作者、与消息附件有关的信息、或者表征消息内容的信息。
11.一种用于修改电子邮件消息的内容的计算机化方法，所述方法包括：
对在电子邮件应用中具有多个电子邮件消息的用户的用户上下文进行分析，其中，所述用户上下文包括以下各项中的一项或多项：所述用户的位置、所述用户的活动、与所述用户相关联的日程、所述用户的例行程序、或者位于所述用户附近的其他人；
基于所分析的用户上下文来对与所述用户相对应的所述多个电子邮件消息进行排名；
部分地基于与所述用户相关联的设备的类型来修改所述电子邮件应用中的至少一个电子邮件消息的内容；以及
根据所述排名和所述修改来传送所述多个电子邮件消息的至少一部分以供呈现。
12.根据权利要求11所述的计算机化方法，其中，对所述至少一个电子邮件的内容的所述修改包括对所述内容进行概括，并且其中，所述内容是部分地基于所述至少一个电子邮件消息的内容以及所分析的用户上下文来修改的。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111047455A (zh) * 2019-12-31 2020-04-21 武汉市烽视威科技有限公司 一种针对邮件的个人塑像方法及系统

Families Citing this family (166)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9729583B1 (en) 2016-06-10 2017-08-08 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for performing privacy assessments and monitoring of new versions of computer code for privacy compliance
US11244367B2 (en) 2016-04-01 2022-02-08 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for integrating privacy information management systems with data loss prevention tools or other tools for privacy design
US20220164840A1 (en) 2016-04-01 2022-05-26 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for integrating privacy information management systems with data loss prevention tools or other tools for privacy design
US10706447B2 (en) 2016-04-01 2020-07-07 OneTrust, LLC Data processing systems and communication systems and methods for the efficient generation of privacy risk assessments
US11004125B2 (en) 2016-04-01 2021-05-11 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for integrating privacy information management systems with data loss prevention tools or other tools for privacy design
US11188862B2 (en) 2016-06-10 2021-11-30 OneTrust, LLC Privacy management systems and methods
US11057356B2 (en) 2016-06-10 2021-07-06 OneTrust, LLC Automated data processing systems and methods for automatically processing data subject access requests using a chatbot
US10467432B2 (en) * 2016-06-10 2019-11-05 OneTrust, LLC Data processing systems for use in automatically generating, populating, and submitting data subject access requests
US11636171B2 (en) 2016-06-10 2023-04-25 OneTrust, LLC Data processing user interface monitoring systems and related methods
US10949170B2 (en) 2016-06-10 2021-03-16 OneTrust, LLC Data processing systems for integration of consumer feedback with data subject access requests and related methods
US11544667B2 (en) 2016-06-10 2023-01-03 OneTrust, LLC Data processing systems for generating and populating a data inventory
US11277448B2 (en) 2016-06-10 2022-03-15 OneTrust, LLC Data processing systems for data-transfer risk identification, cross-border visualization generation, and related methods
US11157600B2 (en) 2016-06-10 2021-10-26 OneTrust, LLC Data processing and scanning systems for assessing vendor risk
US11727141B2 (en) 2016-06-10 2023-08-15 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for synching privacy-related user consent across multiple computing devices
US10798133B2 (en) 2016-06-10 2020-10-06 OneTrust, LLC Data processing systems for data-transfer risk identification, cross-border visualization generation, and related methods
US11416589B2 (en) 2016-06-10 2022-08-16 OneTrust, LLC Data processing and scanning systems for assessing vendor risk
US10318761B2 (en) 2016-06-10 2019-06-11 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for auditing data request compliance
US11343284B2 (en) 2016-06-10 2022-05-24 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for performing privacy assessments and monitoring of new versions of computer code for privacy compliance
US10713387B2 (en) 2016-06-10 2020-07-14 OneTrust, LLC Consent conversion optimization systems and related methods
US11403377B2 (en) 2016-06-10 2022-08-02 OneTrust, LLC Privacy management systems and methods
US11341447B2 (en) 2016-06-10 2022-05-24 OneTrust, LLC Privacy management systems and methods
US11481710B2 (en) 2016-06-10 2022-10-25 OneTrust, LLC Privacy management systems and methods
US10909265B2 (en) 2016-06-10 2021-02-02 OneTrust, LLC Application privacy scanning systems and related methods
US10846433B2 (en) 2016-06-10 2020-11-24 OneTrust, LLC Data processing consent management systems and related methods
US11336697B2 (en) 2016-06-10 2022-05-17 OneTrust, LLC Data processing systems for data-transfer risk identification, cross-border visualization generation, and related methods
US10282559B2 (en) 2016-06-10 2019-05-07 OneTrust, LLC Data processing systems for identifying, assessing, and remediating data processing risks using data modeling techniques
US11074367B2 (en) 2016-06-10 2021-07-27 OneTrust, LLC Data processing systems for identity validation for consumer rights requests and related methods
US11392720B2 (en) 2016-06-10 2022-07-19 OneTrust, LLC Data processing systems for verification of consent and notice processing and related methods
US10282700B2 (en) 2016-06-10 2019-05-07 OneTrust, LLC Data processing systems for generating and populating a data inventory
US11520928B2 (en) 2016-06-10 2022-12-06 OneTrust, LLC Data processing systems for generating personal data receipts and related methods
US10572686B2 (en) 2016-06-10 2020-02-25 OneTrust, LLC Consent receipt management systems and related methods
US11023842B2 (en) 2016-06-10 2021-06-01 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for bundled privacy policies
US11151233B2 (en) 2016-06-10 2021-10-19 OneTrust, LLC Data processing and scanning systems for assessing vendor risk
US10839102B2 (en) 2016-06-10 2020-11-17 OneTrust, LLC Data processing systems for identifying and modifying processes that are subject to data subject access requests
US11200341B2 (en) 2016-06-10 2021-12-14 OneTrust, LLC Consent receipt management systems and related methods
US10706174B2 (en) 2016-06-10 2020-07-07 OneTrust, LLC Data processing systems for prioritizing data subject access requests for fulfillment and related methods
US11328092B2 (en) 2016-06-10 2022-05-10 OneTrust, LLC Data processing systems for processing and managing data subject access in a distributed environment
US11416109B2 (en) 2016-06-10 2022-08-16 OneTrust, LLC Automated data processing systems and methods for automatically processing data subject access requests using a chatbot
US11138242B2 (en) 2016-06-10 2021-10-05 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for automatically detecting and documenting privacy-related aspects of computer software
US10762236B2 (en) 2016-06-10 2020-09-01 OneTrust, LLC Data processing user interface monitoring systems and related methods
US10284604B2 (en) 2016-06-10 2019-05-07 OneTrust, LLC Data processing and scanning systems for generating and populating a data inventory
US10853501B2 (en) 2016-06-10 2020-12-01 OneTrust, LLC Data processing and scanning systems for assessing vendor risk
US10896394B2 (en) 2016-06-10 2021-01-19 OneTrust, LLC Privacy management systems and methods
US10708305B2 (en) 2016-06-10 2020-07-07 OneTrust, LLC Automated data processing systems and methods for automatically processing requests for privacy-related information
US10503926B2 (en) 2016-06-10 2019-12-10 OneTrust, LLC Consent receipt management systems and related methods
US11651104B2 (en) 2016-06-10 2023-05-16 OneTrust, LLC Consent receipt management systems and related methods
US11651106B2 (en) 2016-06-10 2023-05-16 OneTrust, LLC Data processing systems for fulfilling data subject access requests and related methods
US11416798B2 (en) 2016-06-10 2022-08-16 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for providing training in a vendor procurement process
US10706131B2 (en) 2016-06-10 2020-07-07 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for efficiently assessing the risk of privacy campaigns
US11100444B2 (en) 2016-06-10 2021-08-24 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for providing training in a vendor procurement process
US10776517B2 (en) 2016-06-10 2020-09-15 OneTrust, LLC Data processing systems for calculating and communicating cost of fulfilling data subject access requests and related methods
US11461500B2 (en) 2016-06-10 2022-10-04 OneTrust, LLC Data processing systems for cookie compliance testing with website scanning and related methods
US11188615B2 (en) 2016-06-10 2021-11-30 OneTrust, LLC Data processing consent capture systems and related methods
US11301796B2 (en) 2016-06-10 2022-04-12 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for customizing privacy training
US11038925B2 (en) 2016-06-10 2021-06-15 OneTrust, LLC Data processing systems for data-transfer risk identification, cross-border visualization generation, and related methods
US11438386B2 (en) 2016-06-10 2022-09-06 OneTrust, LLC Data processing systems for data-transfer risk identification, cross-border visualization generation, and related methods
US11354435B2 (en) 2016-06-10 2022-06-07 OneTrust, LLC Data processing systems for data testing to confirm data deletion and related methods
US10776514B2 (en) 2016-06-10 2020-09-15 OneTrust, LLC Data processing systems for the identification and deletion of personal data in computer systems
US10242228B2 (en) 2016-06-10 2019-03-26 OneTrust, LLC Data processing systems for measuring privacy maturity within an organization
US11144622B2 (en) 2016-06-10 2021-10-12 OneTrust, LLC Privacy management systems and methods
US11294939B2 (en) 2016-06-10 2022-04-05 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for automatically detecting and documenting privacy-related aspects of computer software
US10796260B2 (en) 2016-06-10 2020-10-06 OneTrust, LLC Privacy management systems and methods
US10997318B2 (en) 2016-06-10 2021-05-04 OneTrust, LLC Data processing systems for generating and populating a data inventory for processing data access requests
US10885485B2 (en) 2016-06-10 2021-01-05 OneTrust, LLC Privacy management systems and methods
US10949565B2 (en) 2016-06-10 2021-03-16 OneTrust, LLC Data processing systems for generating and populating a data inventory
US10607028B2 (en) 2016-06-10 2020-03-31 OneTrust, LLC Data processing systems for data testing to confirm data deletion and related methods
US10496846B1 (en) 2016-06-10 2019-12-03 OneTrust, LLC Data processing and communications systems and methods for the efficient implementation of privacy by design
US10848523B2 (en) 2016-06-10 2020-11-24 OneTrust, LLC Data processing systems for data-transfer risk identification, cross-border visualization generation, and related methods
US11222139B2 (en) 2016-06-10 2022-01-11 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for automatic discovery and assessment of mobile software development kits
US10706379B2 (en) 2016-06-10 2020-07-07 OneTrust, LLC Data processing systems for automatic preparation for remediation and related methods
US10565236B1 (en) 2016-06-10 2020-02-18 OneTrust, LLC Data processing systems for generating and populating a data inventory
US11418492B2 (en) 2016-06-10 2022-08-16 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for using a data model to select a target data asset in a data migration
US10685140B2 (en) 2016-06-10 2020-06-16 OneTrust, LLC Consent receipt management systems and related methods
US10416966B2 (en) 2016-06-10 2019-09-17 OneTrust, LLC Data processing systems for identity validation of data subject access requests and related methods
US10606916B2 (en) 2016-06-10 2020-03-31 OneTrust, LLC Data processing user interface monitoring systems and related methods
US10783256B2 (en) 2016-06-10 2020-09-22 OneTrust, LLC Data processing systems for data transfer risk identification and related methods
US11586700B2 (en) 2016-06-10 2023-02-21 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for automatically blocking the use of tracking tools
US11025675B2 (en) 2016-06-10 2021-06-01 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for performing privacy assessments and monitoring of new versions of computer code for privacy compliance
US11354434B2 (en) 2016-06-10 2022-06-07 OneTrust, LLC Data processing systems for verification of consent and notice processing and related methods
US10740487B2 (en) 2016-06-10 2020-08-11 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for populating and maintaining a centralized database of personal data
US11134086B2 (en) 2016-06-10 2021-09-28 OneTrust, LLC Consent conversion optimization systems and related methods
US11222142B2 (en) 2016-06-10 2022-01-11 OneTrust, LLC Data processing systems for validating authorization for personal data collection, storage, and processing
US10997315B2 (en) 2016-06-10 2021-05-04 OneTrust, LLC Data processing systems for fulfilling data subject access requests and related methods
US11228620B2 (en) 2016-06-10 2022-01-18 OneTrust, LLC Data processing systems for data-transfer risk identification, cross-border visualization generation, and related methods
US11146566B2 (en) 2016-06-10 2021-10-12 OneTrust, LLC Data processing systems for fulfilling data subject access requests and related methods
US11675929B2 (en) 2016-06-10 2023-06-13 OneTrust, LLC Data processing consent sharing systems and related methods
US11416590B2 (en) 2016-06-10 2022-08-16 OneTrust, LLC Data processing and scanning systems for assessing vendor risk
US11210420B2 (en) 2016-06-10 2021-12-28 OneTrust, LLC Data subject access request processing systems and related methods
US10706176B2 (en) 2016-06-10 2020-07-07 OneTrust, LLC Data-processing consent refresh, re-prompt, and recapture systems and related methods
US10565397B1 (en) 2016-06-10 2020-02-18 OneTrust, LLC Data processing systems for fulfilling data subject access requests and related methods
US10592648B2 (en) 2016-06-10 2020-03-17 OneTrust, LLC Consent receipt management systems and related methods
US10776518B2 (en) 2016-06-10 2020-09-15 OneTrust, LLC Consent receipt management systems and related methods
US11475136B2 (en) 2016-06-10 2022-10-18 OneTrust, LLC Data processing systems for data transfer risk identification and related methods
US10565161B2 (en) 2016-06-10 2020-02-18 OneTrust, LLC Data processing systems for processing data subject access requests
US11366786B2 (en) 2016-06-10 2022-06-21 OneTrust, LLC Data processing systems for processing data subject access requests
US11410106B2 (en) 2016-06-10 2022-08-09 OneTrust, LLC Privacy management systems and methods
US11366909B2 (en) 2016-06-10 2022-06-21 OneTrust, LLC Data processing and scanning systems for assessing vendor risk
US10726158B2 (en) 2016-06-10 2020-07-28 OneTrust, LLC Consent receipt management and automated process blocking systems and related methods
US10585968B2 (en) 2016-06-10 2020-03-10 OneTrust, LLC Data processing systems for fulfilling data subject access requests and related methods
US10510031B2 (en) 2016-06-10 2019-12-17 OneTrust, LLC Data processing systems for identifying, assessing, and remediating data processing risks using data modeling techniques
US10169609B1 (en) 2016-06-10 2019-01-01 OneTrust, LLC Data processing systems for fulfilling data subject access requests and related methods
US10944725B2 (en) 2016-06-10 2021-03-09 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for using a data model to select a target data asset in a data migration
US11295316B2 (en) 2016-06-10 2022-04-05 OneTrust, LLC Data processing systems for identity validation for consumer rights requests and related methods
US11138299B2 (en) 2016-06-10 2021-10-05 OneTrust, LLC Data processing and scanning systems for assessing vendor risk
US10909488B2 (en) 2016-06-10 2021-02-02 OneTrust, LLC Data processing systems for assessing readiness for responding to privacy-related incidents
US11087260B2 (en) 2016-06-10 2021-08-10 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for customizing privacy training
US11625502B2 (en) 2016-06-10 2023-04-11 OneTrust, LLC Data processing systems for identifying and modifying processes that are subject to data subject access requests
US10803200B2 (en) 2016-06-10 2020-10-13 OneTrust, LLC Data processing systems for processing and managing data subject access in a distributed environment
US10878127B2 (en) 2016-06-10 2020-12-29 OneTrust, LLC Data subject access request processing systems and related methods
US11227247B2 (en) 2016-06-10 2022-01-18 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for bundled privacy policies
US10678945B2 (en) 2016-06-10 2020-06-09 OneTrust, LLC Consent receipt management systems and related methods
US11562097B2 (en) 2016-06-10 2023-01-24 OneTrust, LLC Data processing systems for central consent repository and related methods
US11222309B2 (en) 2016-06-10 2022-01-11 OneTrust, LLC Data processing systems for generating and populating a data inventory
US10769301B2 (en) 2016-06-10 2020-09-08 OneTrust, LLC Data processing systems for webform crawling to map processing activities and related methods
US10873606B2 (en) 2016-06-10 2020-12-22 OneTrust, LLC Data processing systems for data-transfer risk identification, cross-border visualization generation, and related methods
US10592692B2 (en) 2016-06-10 2020-03-17 OneTrust, LLC Data processing systems for central consent repository and related methods
US11238390B2 (en) 2016-06-10 2022-02-01 OneTrust, LLC Privacy management systems and methods
US11171905B1 (en) * 2016-10-17 2021-11-09 Open Invention Network Llc Request and delivery of additional data
US10911382B2 (en) * 2017-01-30 2021-02-02 Futurewei Technologies, Inc. Personalized message priority classification
US10013577B1 (en) 2017-06-16 2018-07-03 OneTrust, LLC Data processing systems for identifying whether cookies contain personally identifying information
US11714522B2 (en) * 2017-12-08 2023-08-01 Yahoo Assets Llc Controlling a graphical user interface using a presentation of messages based upon predicted interactions with the messages
US10412556B1 (en) 2018-03-15 2019-09-10 Capital One Services, Llc Dynamic re-configuration of a user interface based on location information
US10135775B1 (en) * 2018-03-15 2018-11-20 Capital One Services, Llc Dynamic re-configuration of a user interface based on transaction information
US10803077B2 (en) * 2018-04-30 2020-10-13 Facebook, Inc. Applying templates to customize presentation of content based on surface type
US10742581B2 (en) 2018-07-02 2020-08-11 International Business Machines Corporation Summarization-based electronic message actions
US11144675B2 (en) 2018-09-07 2021-10-12 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for automatically protecting sensitive data within privacy management systems
US10803202B2 (en) 2018-09-07 2020-10-13 OneTrust, LLC Data processing systems for orphaned data identification and deletion and related methods
US11544409B2 (en) 2018-09-07 2023-01-03 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for automatically protecting sensitive data within privacy management systems
US11146522B1 (en) * 2018-09-24 2021-10-12 Amazon Technologies, Inc. Communication with user location
US10637815B2 (en) * 2018-10-01 2020-04-28 Oath Inc. Displaying messaging interfaces based upon email conversations
US10826855B2 (en) 2018-10-19 2020-11-03 Citrix Systems, Inc. Computing system with an email privacy filter and related methods
US11494502B2 (en) * 2018-10-25 2022-11-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Privacy awareness for personal assistant communications
US10986060B2 (en) * 2018-11-13 2021-04-20 Microsoft Technology Licensing, Llc Context and time prediction based message recommendation system
US11223596B2 (en) * 2018-11-19 2022-01-11 Stubhub, Inc. Generation of composite messages using qualifying events and actions
US11138265B2 (en) * 2019-02-11 2021-10-05 Verizon Media Inc. Computerized system and method for display of modified machine-generated messages
US10887425B2 (en) * 2019-03-20 2021-01-05 Allstate Insurance Company Digital footprint visual navigation
US11140103B2 (en) * 2019-03-30 2021-10-05 Verizon Media Inc. Computerized system and method for optimizing delivery of digital messages
US11177907B2 (en) 2019-07-22 2021-11-16 International Business Machines Corporation Recast repetitive messages
US10841266B1 (en) 2019-10-25 2020-11-17 Capital One Services, Llc Pre-dispatch dynamic customization of email instances of an email
US10776138B1 (en) * 2019-10-25 2020-09-15 Capital One Services, Llc Recipient-side dynamic customization of an email intended for the recipient
WO2021081505A1 (en) * 2019-10-25 2021-04-29 Capital One Services, Llc Recipient-side dynamic customization of an email intended for the recipient or pre-dispatch dynamic customization of email instances of an email
US11082387B1 (en) * 2020-04-30 2021-08-03 Capital One Services, Llc Computer-implemented systems configured for automated machine learning contact priority prediction for electronic messages and methods of use thereof
US11212383B2 (en) * 2020-05-20 2021-12-28 Snap Inc. Customizing text messages in modifiable videos of multimedia messaging application
US11334611B2 (en) 2020-06-29 2022-05-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Content item summarization with contextual metadata
US11797528B2 (en) 2020-07-08 2023-10-24 OneTrust, LLC Systems and methods for targeted data discovery
WO2022026564A1 (en) 2020-07-28 2022-02-03 OneTrust, LLC Systems and methods for automatically blocking the use of tracking tools
US11475165B2 (en) 2020-08-06 2022-10-18 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for automatically redacting unstructured data from a data subject access request
WO2022060860A1 (en) 2020-09-15 2022-03-24 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for detecting tools for the automatic blocking of consent requests
US11526624B2 (en) 2020-09-21 2022-12-13 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for automatically detecting target data transfers and target data processing
WO2022099023A1 (en) 2020-11-06 2022-05-12 OneTrust, LLC Systems and methods for identifying data processing activities based on data discovery results
US11687528B2 (en) 2021-01-25 2023-06-27 OneTrust, LLC Systems and methods for discovery, classification, and indexing of data in a native computing system
WO2022170047A1 (en) 2021-02-04 2022-08-11 OneTrust, LLC Managing custom attributes for domain objects defined within microservices
EP4288889A1 (en) 2021-02-08 2023-12-13 OneTrust, LLC Data processing systems and methods for anonymizing data samples in classification analysis
US11601464B2 (en) 2021-02-10 2023-03-07 OneTrust, LLC Systems and methods for mitigating risks of third-party computing system functionality integration into a first-party computing system
US11775348B2 (en) 2021-02-17 2023-10-03 OneTrust, LLC Managing custom workflows for domain objects defined within microservices
US11546661B2 (en) 2021-02-18 2023-01-03 OneTrust, LLC Selective redaction of media content
WO2022192269A1 (en) 2021-03-08 2022-09-15 OneTrust, LLC Data transfer discovery and analysis systems and related methods
US11562078B2 (en) 2021-04-16 2023-01-24 OneTrust, LLC Assessing and managing computational risk involved with integrating third party computing functionality within a computing system
CA3218921A1 (en) * 2021-05-05 2022-11-10 Rovi Guides, Inc. Message modification based on message context
US11463389B1 (en) * 2021-05-05 2022-10-04 Rovi Guides, Inc. Message modification based on device compatability
US11563701B2 (en) 2021-05-05 2023-01-24 Rovi Guides, Inc. Message modification based on message format
US11562124B2 (en) 2021-05-05 2023-01-24 Rovi Guides, Inc. Message modification based on message context
WO2022250909A1 (en) * 2021-05-28 2022-12-01 Microsoft Technology Licensing, Llc A personalized communication text compression system
IT202100015554A1 (it) * 2021-06-15 2022-12-15 Ianustec S R L Metodo di classificazione dei messaggi sullo schermo di un dispositivo elettronico intelligente.
US20230412887A1 (en) * 2022-05-21 2023-12-21 Vmware, Inc. Personalized informational user experiences using visual content
US11620142B1 (en) 2022-06-03 2023-04-04 OneTrust, LLC Generating and customizing user interfaces for demonstrating functions of interactive user environments

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5867164A (en) 1995-09-29 1999-02-02 Apple Computer, Inc. Interactive document summarization
US6618716B1 (en) 1999-07-30 2003-09-09 Microsoft Corporation Computational architecture for managing the transmittal and rendering of information, alerts, and notifications
US7120865B1 (en) 1999-07-30 2006-10-10 Microsoft Corporation Methods for display, notification, and interaction with prioritized messages
US20020016818A1 (en) * 2000-05-11 2002-02-07 Shekhar Kirani System and methodology for optimizing delivery of email attachments for disparate devices
EP1472633A2 (en) 2002-01-08 2004-11-03 Sap Ag Enhanced email management system
US20030140088A1 (en) * 2002-01-24 2003-07-24 Robinson Scott H. Context-based information processing
US7707317B2 (en) * 2002-07-01 2010-04-27 Prolifiq Software Inc. Adaptive electronic messaging
US7890960B2 (en) 2003-03-26 2011-02-15 Microsoft Corporation Extensible user context system for delivery of notifications
US8055713B2 (en) * 2003-11-17 2011-11-08 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Email application with user voice interface
US7941491B2 (en) 2004-06-04 2011-05-10 Messagemind, Inc. System and method for dynamic adaptive user-based prioritization and display of electronic messages
US8312086B2 (en) * 2007-06-29 2012-11-13 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and apparatus for message customization
US20100082750A1 (en) 2008-09-29 2010-04-01 Microsoft Corporation Dynamically transforming data to the context of an intended recipient
US20100223341A1 (en) * 2009-02-27 2010-09-02 Microsoft Corporation Electronic messaging tailored to user interest
US8719351B2 (en) * 2009-09-15 2014-05-06 International Business Machines Corporation Image rescale based on defined characteristics
US8412695B2 (en) 2009-11-30 2013-04-02 Infosys Technologies Limited Method and system for providing context aware communication
WO2011097309A2 (en) 2010-02-02 2011-08-11 4D Retail Technology Corporation Systems and methods for human intelligence personal assistance
US9576276B2 (en) * 2010-11-29 2017-02-21 International Business Machines Corporation Context-informed summarization of communications
US9223859B2 (en) * 2011-05-11 2015-12-29 Here Global B.V. Method and apparatus for summarizing communications
US20150033141A1 (en) 2013-07-24 2015-01-29 Yahoo! Inc. System and method for providing an interactive message inbox
US10389673B2 (en) 2013-08-01 2019-08-20 Jp Morgan Chase Bank, N.A. Systems and methods for electronic message prioritization
EP3084714A4 (en) 2013-12-20 2017-08-02 Robert Bosch GmbH System and method for dialog-enabled context-dependent and user-centric content presentation
US10320913B2 (en) 2014-12-05 2019-06-11 Microsoft Technology Licensing, Llc Service content tailored to out of routine events
US10353994B2 (en) * 2015-11-03 2019-07-16 Commvault Systems, Inc. Summarization of email on a client computing device based on content contribution to an email thread using classification and word frequency considerations

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111047455A (zh) * 2019-12-31 2020-04-21 武汉市烽视威科技有限公司 一种针对邮件的个人塑像方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
EP3497639A1 (en) 2019-06-19
US10257127B2 (en) 2019-04-09
WO2018031378A1 (en) 2018-02-15
US20180048595A1 (en) 2018-02-15

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