CN1655119A - 依用户群优选编码支持应用与服务个性化的统计模型、方法 - Google Patents
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Abstract
一种统计学方法论被用来帮助人们设置软件应用或服务的参数。有了该方法，就可分析关于人口统计学的信息和/或关于其他人的完整或部分优选信息，用来推断对于计算机应用或服务的设置和功能性的推荐。研究了一种能够接收关于多个用户的数据并将这些用户的相应简介存储在群体存储器中的系统。该系统能依靠这些完成的和/或部分完成的代表软件操作优选的与为用户(新的和/或现有的)建立新简介有关的参数简介得以发挥。建立新简介需要的有关用户数据，连同群体简介一起被用来推动用户建立个性化简介。各种统计学和/或概率方案例如协作过滤技术，被用来为用户识别按(多个)特定参数的最佳n个设置、按流行程度的最佳m个设置、最相似的x个简介，以帮助用户选择作为个性化简介构造成果一部分的最适当子简介。
Description
相关申请
本申请要求于2003年12月11日提交的题为“Statistical Models andMethods to Support the Personalization of Applications and Services viaConsideration of Preference Encodings of A Community of Users”的美国临时专利申请60/528,597的优先权，其完整内容在此引入作为参考。
技术领域
本发明一般涉及软件和/或系统管理，尤其涉及分析用户群体的优选设置以建立潜在设置简介(profile)、用来在配置复杂的计算和通信系统时帮助新用户的系统和方法。
背景技术
现代计算系统支持服务于大量不同用户的大量应用。尽管硬件处理和存储器已在性能上有了持续改进，但软件还是因其被开发用来支持新应用和现有应用的新特征数目众多而持续超越了硬件和存储器的进步。以手机为例，许多特征可用于设置该设备的期望操作，包括铃声类型和音量、电话号码簿、菜单命令、收件箱设置、显示设置、安全设置、等等。除了电话功能，其它诸如数码相机和网络服务等硬件特征及相关联软件开始出现在手机上。在更为复杂的系统诸如操作系统、软件开发系统、或高级通信架构中，为把特定环境调整到特定用户的爱好或舒适程度而进行的设置数量之大会令人生畏。
为了根据期望的优先选择来配置较复杂的系统，诸如基于规则的系统或统计学引导的自动推理系统，用户常常会面临这样的任务，那就是先要读大量的电子版或印刷版书面材料汇编，然后对系统做试验以判断所作调整是否适当。这种试验是乏味的，而且所花时间会超出用户愿意投入在改进设置上的时间。可以理解，这类试验性学习过程是乏味和令人沮丧的。在学习复杂系统的另一可选形式中，用户可能由另一用户进行人工培训，其中，提供培训的人往往因为时间限制而仅传达了关于系统的基本信息。在由同事进行的人工培训中，还存在着更糟糕的情况。在这些情况下，提供培训的人通常仅传达那些与给出指示的人相关的特征。如此，很多用户可能并未体验到计算系统及其相关联软件的全部功能和效用。
发明内容
为提供对本发明某些方面的基本理解，以下提供了本发明的简要归纳。本“发明内容”部分并非是本发明的广泛总览。它并非要标识本发明的关键或重要元素或是描绘本发明的范围。它的唯一目的是用简化形式介绍本发明的某些概念，作为以下提供的更详细说明的序言。
本发明便于软件应用和服务的个性化。更特别地，通过考虑用户群体的优选编码，采用统计学模型和方法来支持应用和服务的个性化。基于对群体数据的分析，创建或提出用户可以采用其作为他们个人的系统设置的潜在简介，由此，这些简介的好处是与给定用户共享相似特征的较大用户群体可以选择它们作为当前可用。例如，本发明减轻了与在评估和确定复杂系统的理想设置方面有困难的用户设立常规的路由或计算系统相关联的问题，其中本发明采用诸如设置数据库的统计学推断这样的自动技术来便于推荐简介设置。
本发明的一个特定方面，结合了简介构造和选择，考虑可为特定的个性化尝试提供示例上下文的人口统计学数据、使用情况、现有简介、以及各种外来数据。本发明的另一方面在个性化中采用推断方法。例如，考虑到某些有关用户或设置的局部信息，可采用协作过滤、流行分析、人口统计学分析和各种群集方法来分析“用户群体”所存储的优选数据库，以确定适合一给定用户的一个或多个潜在的优选简介。其它特征可包括使得用户能够定义有关他们自己的属性，以便利用来自有相似需求和性能要求的其它用户的潜在设置。这包括允许直接检查和/或选择一个或多个其它相似的简介，从所述一个或多个其它相似的简介中能合成当前的简介。其它自动化技术包括询问用户一组或一小组问题，来确定随后可用来指示如何最好地配置和使用给定系统的另一组问题。可以理解，当选择了新的简介设置时，系统中的自动化模型可基于已改变的设置对可能的未来系统性能提供预测(例如，如果此设置被改变，你每天会多接收20％的中等优先级消息)。
为了完成前述及相关目标，本发明的某些说明性方面在这里结合以下说明及附图来描述。但这些方面仅仅是示出了本发明诸原理可在其中采用的各种方式的其中几种，且本发明旨在包括所有这些方面及其等同方案。结合附图参阅本发明的以下具体说明，本发明的其它优点和新特征会变得清楚。
附图说明
图1说明了根据本发明一方面生成个性化简介的系统和接口。
图2-3说明了根据本发明一方面的示例协作过滤图。
图4-8阐述了根据本发明一个方面的示例成本效益概念、中断概念和用户界面。
图9是根据本发明一个方面的简介构造器的框图。
图10-20说明了根据本发明一个方面的示例简介界面。
图21是根据本发明一个方面示出的适当操作环境的示意框图。
图22是本发明可与其相互作用的样本计算环境的示意框图。
具体实施方式
本发明涉及为各种计算机应用自动产生潜在或建议简介设置的系统和方法。存储组件接收有关一用户群体的数据，而该数据与该群体的简介或设置优选相关。分析器处理群体数据和涉及现有简介的信息，以便为用户提供关于构建个性化简介的推荐。该分析器可采用诸如协作过滤等各种统计学和建模技术以确定个性化简介。
术语“组件”、“模型”、“系统”、“分析器”、“构造器”等等在本申请中使用时，意指计算机相关实体，即硬件、硬件和软件的组合、软件、或执行中的软件。例如，组件可以是但不限于是：运行于处理器上的进程、处理器、对象、可执行程序、执行线程、程序和/或计算机。作为说明，运行于服务器上的应用和服务器都是组件。一个或多个组件可驻留于执行的进程和/或线程中，且组件可位于一台计算机上和/或分布在两台或多台计算机之间。同样，这些组件可从存储有各种数据结构的各种计算机可读介质执行。组件可经由本地和/或远程的进程进行通信，比如根据有一个或多个数据包的信号进行通信(所述数据包例如，来自一个与本地系统、分布式系统中的另一组件交互的组件、和/或一个通过该信号跨越诸如因特网的网络与其它系统交互的组件的数据)。
术语“推断”在这里使用时，一般是指从经事件和/或数据捕捉的一系列观察中推理或推断系统、环境和/或用户的状态的过程。推断可用来识别具体的上下文或行动，或产生例如状态间的概率分布。推断可以是概率性的一即，相关状态间的概率分布计算是基于对数据和事件的考虑。推断也可指用来从一组事件和/或数据中组成较高级别事件的技术。这种推断导致了从一组观察到的事件和/或存储的事件数据构建新事件或行动，不管这些事件是否在时间上相接近，及无论这些事件和数据是来自一个还是若干个事件和数据源。此外，推断可基于逻辑模型或规则，而组件或数据间的关系根据对数据及从中所作结论的分析来确定。例如，通过观察到某用户在网上与一小组其他用户交互，可确定或推断，相对于多个该用户从不或很少与之交互的其他用户而言，这一小组的用户属于与该用户所重视的期望社交网络。
首先参照图1，系统100阐述了根据本发明的一个方面的自动化简介生成器和接口。系统100包括存储有来自某用户群体的多个简介和设置数据的数据库110(或多个数据库)。简介数据由多个根据各种应用已生成简介设置的客户计算机120生成。这些应用可包括通信系统、诸如操作系统设置这样的通用计算系统、开发系统应用、以及基本上任何类型的应用，配置设置由此用于根据用户优选来定制该应用。分析器130把各种统计学的、数学的和/或模型应用到数据库110，以确定可在用户界面150上显示的一个或多个简介140。这种简介140由分析器130从多个因素中自动选择，诸如从采用一个或多个已生成的简介140进行配置或操作的客户计算系统160的用户提供的人口统计学或调查信息中自动选择。用户界面150也包括各种用户输入或选择170，以使用户能通过分析器130引导期望简介的选择。
如上所述，分析器130可采用若干技术来处理数据库110中的简介或设置数据。一方面，这可包括采用协作过滤技术来为用户分析数据并确定简介140。协作过滤系统通常使用有关用户优选的数据库来预测新用户可能会喜欢的附加话题或产品。根据本发明，协作过滤被分析器130用来处理用户的先前系统设置优选，以预测系统新用户的合适或可能的设置或简介。可采用若干算法，包括基于相关系数的技术、基于向量的近似性计算和统计学贝叶斯方法。
协作过滤的一个任务是为特定用户(当前用户)基于来自其他用户样本或用户群(用户数据库110)的用户投票(显式或隐式)数据库来预测条目效用。基于存储器的算法在整个用户数据库上运行以作预测。而相反，在基于模型的协作过滤中，采用用户数据库来估算或学习随后用于预测的模型。在截然不同的基于存储器的算法和基于模型的算法之外，已经开发出了各种组合方法。例如，可采用一种称为个性诊断(PD)的协作过滤方法，它可被视为基于存储器的算法和基于模型的算法间的混合物。所有数据被全程维护，新数据可不断增加，且预测有具意义、概率性的语义学。每个用户所报告的优选被解释为其根本的“个性类型”的显示。假设用户对一个条目所报告的分级是存在高斯误差的(Gaussianerror)。当给出当前用户对条目的已知分级，可算出他或她拥有与每个其他用户相同个性类型的概率，然后算出他或她将喜欢某一新条目的概率。PD保留了基于存储器的算法和基于模型的算法两者的某些优点，即简洁性、可扩展性、标准化基础和解释效能。
协作过滤系统可通过它们是基于隐式还是显式投票来区别。显式投票是指用户有意地表达他或她对某一标题的优选，通常是以离散数字度量。隐式投票是指通过解释用户行为或选择来得出一投票或优选。隐式投票可基于浏览数据(例如在web应用中)、购物历史(例如在网上或传统商店中)、或其它类型的信息访问模式，比如从存储有系统120中先前选择的或当前使用的优选设置的数据库110。
通常，协作过滤的任务是根据其他用户采样或用户群的用户投票数据库来预测特定用户(称之为当前用户)的投票。在基于存储器的协作过滤算法中，当前用户的投票是基于有关当前用户的部分信息和从用户数据库计算得来的一组权重进行预测的。在信息检索领域中，两文档的相似性常通过将每个文档视为词频率的向量、并计算两个频率向量所形成角度的余弦来测定。
从概率论角度，在给定了关于用户已知的情况，协作过滤任务可被视为计算一投票的期望值。对于当前用户而言，需要对未观察的条目预测投票。协作过滤的一看似合理的概率模型是贝叶斯分类器，其中在给定取相对少量离散值的未观测类变量C的成员资格情况下，投票概率是条件独立的。其概念是：存在捕获一组共同优选和喜好的某些用户组或用户类型。如果给定该类，关于各种条目(表示为投票)的优选是独立的。使类别和投票联合概率与一组易处理的条件和边际分布联系起来的概率模型是标准“自然的”(″naive″)贝叶斯公式。
概率协作过滤的另一可选模型公式是一贝叶斯网络，其具有与域内每一条目相对应的节点。每一节点的状态对应于每一条目的可能投票值。当对遗漏数据没有自然解释时，还包括对应于那些域中“无投票”的状态。然后为学习贝叶斯网络，一算法被用于训练数据，其中训练数据中的遗漏投票由“无投票”值来表示。学习算法根据每一条目的相关性搜寻各种模型结构。在所得网络中，每一条目将有一组作为其投票最佳预测者的父条目。各条件概率表可由对该节点的条件概率进行编码的决策树来表示。
在继续之前，要注意用户界面150可被提供为图形用户界面(GUI)。例如，界面150可具有一个或多个显示对象(例如图标)，包括诸如可配置的图标、按钮、滑尺、输入框、选择项、菜单、制表符等等，它们有多种可配置尺寸、形状、颜色、文字、数据和声音，以便于操作在此所述的系统。另外，用户输入170还可包括多种其它输入或控制，所述其它输入或控制用于调整或配置本发明的一个或多个方面。这包括从鼠标、键盘、语音输入、网站、浏览器、远程web服务和/或其它诸如麦克风、照相机或视频输入等设备接收用户命令，以影响或修改在此所述的各种组件的操作。
现在参看图2-3，示出了根据本发明一方面的示例协作过滤图。图2显示的是在三维空间中均匀分布的优选数据的示意图200。但是，用户常常以不同的方式类似于与其他用户，而不是在优选的多属性空间中均匀分布。
在图3中，示意图300示出了一种更具代表性的数据形式。在很多情况下，人们有着与其他人相似的优先选择，且可基于多维空间中的相似性将人们组成群集。本发明可采用机器学习和推断技术或更简单的统计群集方法，来推理带有某些优选或人口统计信息的用户将同意其它先前未指定设置或优选的可能性。
这种类型的服务或应用被广泛地称为“协作过滤”。一方面，本发明集中于用来识别软件设置一般情形的协作过滤应用，更具体地，是用来识别有关上下文敏感的计算优选，特别是在一特定示例中用于定义通信中的应用在不同设置中的中断成本。然而，如上所述，本发明实质上可用于任意类型的采用配置和操作设置的电子系统。尽管以下示例的许多情形囿于在通信系统方面，它们不应被视为将本发明限制在通信系统中。例如，某些以下系统描述了一种“Bestcom”通信系统，该系统采用所选择的接触者(contactor)和被接触者(contactee)的优选项，通过在该等优选项条件下用于在双方之间建立通信的“最佳”或最可能的手段来传递电子通信。
转到图4，根据本发明的一方面示出了通信原型界面400。如上所述，Bestcom系统采用基于接触者和被接触者优选项的最佳通信方式。Bestcom原型被描述为界面400，并经高级成本效益规则规范而被用于探究期望效用及控制的正式使用。考虑成本效益规则控制，通信系统和界面400考虑上下文，包括一天中的时刻和星期几，以及个人和群组的呼叫优先级(可被解释为推迟一个呼叫的代价)。此界面400显示一种将人们按组织和行为分组显示的群组管理器，它包括这样的群组：如从现在起一小时内要会见的人、今天我致电的人、等等。
继续看图5，示意图500描述了在随时间且考虑到区分优先级消息的中断成本的情况下、如何把区分优先级的呼叫或者消息路由到消息接收者。甚至当用户处于移动设置时，通信系统的高级成本效益型式都允许把呼叫路由到用户，但需基于会议、感测观察(诸如采集对话的麦克风和对话分析系统)和桌面动作(如用户当前所做动作)以及诸如用户的即时Messageer(信使)状态(忙碌、离开等等)的设置考虑当前动态改变的中断成本。
示意图500中描述的隐喻的一个概念是：人们能打电话给那些优先级(低、中、高)比中断成本高或者一样高的人。按照这个根据优选项来路由区分优先级的消息的例子，可以应用软件设置的协作过滤。应当理解，协作过滤技术可应用于许许多多的人们可基于优选项来配置软件或其它系统的情况和应用。如此，可构建从多个用户收取有关设置的信息、并分析这些设置以建立帮助单个用户设置其优选项的系统的架构。如果人口统计信息与以下所述的其它因素一起作为另一输入可用，则可以使用该信息。
简单参照图6，示出一界面600。在此例中，可通过在不同设置中指定呼叫者优先级及中断成本来设立成本效益系统。在示例界面600中，用户进入优选项指定视图。注意，系统所感测的当前上下文和中断成本在界面右下角610处示出。简单参照图7，界面700被描绘为允许用户指定他们被认为忙碌时的动作和时间。在此例中，用户可按时间和/或动作来指定他们何时分别处于低、中、高成本中断状态。尽管以下说明集中在动作上，但其相关联方法可广泛用于任何设置和/或系统。
图8说明了为各种用户状态定义变化的上下文状态及其相关联中断成本的界面800。在此例中，动作选择器810允许用户从动作、日程表和传感器的类别中选择和参数化观察资料。动作是指桌面计算动作(当前使用和注意的应用)或设置(例如，信使Messenger)。日程表是指关于进行中会议的属性。传感器是指声音和视觉感测以及其它多模式感测。
有了这个作为与服务器通信的客户端电话应用的一部分运行的这一特定样本界面800，用户可选择、参数化、和拖移条目到820处的高、中、低中断成本文件夹中。一组条目表示区别特征的布尔或；当类别中的任一区别特征是活动时，该类别变为真。系统回报被类别中区别特征的状态激活的最高成本类别。在建立此系统时，曾建立将用户优选设置存储于中央服务器上的示例架构，但也可存储于分布式或基于web的服务器上。
在此例中，本发明采用优选编码进行中央通信系统的成本一效益控制，以开发考虑多个用户的优选项和背景而建立简介辅助的优选推荐系统。用户可通过点击简介辅助按钮830来访问该简介辅助。简介辅助按钮将用户从客户端优选评估应用带到一web服务，该web服务运行推断以执行协作过滤以及用户群体中的用户优选项统计概要，以提供优选评估辅助服务。从按钮830激活的简介辅助界面将在下面参照图10-20进行更详细说明。
图9是根据本发明一方面的简介构造器900框图。简介构造器900接收关于多个用户的数据，并在群体存储器910中存储这些用户的相应群体简介。简介构造器900可以在为用户(新的和/或现有的)建立新简介时利用这些已完成和/或部分完成的简介。与期望建立新简介的用户有关的数据连同群体简介一起，被用来便于用户建立个性化的简介。可以采用各种统计学和/或概率论的方案，例如，为用户识别按(多个)特定参数的最佳n个设置、按流行程度的最佳m个设置、最相似的x个简介，以便于用户选择作为个性化简介构造成果一部分的最适当的子简介。
简介构造器900可用简介编辑器来采用，提供了从多个状态(例如，动作、日程表、……)进行选择，及连同建立个人简介而使用这样选中的状态。另外，简介辅助可通过多种合适度量(例如，推荐、当前用户和群体简介中表示的一小组用户间的相似性、特定设置(如给定上下文)的流行程度…)的任一种、至少部分基于群体简介来提供推荐。可以理解，本发明实质上通过利用现有简介来便于个性化简介的建立。更具体地说，本发明考虑到很大比例的个人可能在关于具体状态的简介设置会有一致优选；而且通过识别若干小组个人间的相互关系，关于简介设置的推荐可提供给个人，以有效简化并增强个性化的简介建立。
图10-20说明了根据本发明一方面的示例简介界面。参照图10，示出了web服务界面1000的视图。1010处“My Profile(我的简介)”带有已被输入到客户机软件中的当前设置及样本人口统计信息(在此例中，组织角色)。可用观测根据类别列于“My Profile(我的简介)”左侧1020处。协作过滤被用在该栏右侧1030处，并基于已经由示例用户放在那里的设置，来显示人们可能愿意包括在低、中、高中断成本定义中的设置。在1030Recommendations(推荐)栏中的任一区别特征，都可被选中并移入1010处“My Profile(我的简介)”中。除了查看推断以外，用户可能需要根据流行程度来检查设置。通过在1040处选择“By popularity(根据流行程度)”，用户现在可看到根据流行程度排列的清单，如图11所示。
参照图11，界面1100描绘了根据流行程度排列的视图。同样，用户可从Recommendations(推荐)栏1110选择观测资料，并将其移入1120处“My Profile(我的简介)”栏。推断的另一强大特征在此例中说明，是根据相似性来访问其他人。通过选择“Show Profiles of People Like Me(显示与我相像人的简介)”按钮1130，用户可根据他们所说如何定义低、中、高中断成本及(如果可用)其组织角色或职称来观看与他们最相像的人们。这种人口统计应包括其他属性，象年龄、性别、进公司年数、每天所接电话数量等等。
参照图12，界面1200说明了开启图11的1130处相似人们的视图简介栏，最相似于当前用户的简介和人口统计的真实匿名简介被显示。在此例中，88个简介超过显示的相似性阈值。用户可细读多个用户的真实存在的按用户制作的简介。这些是在此应用的用户群体中按最相像到不太相像的简介顺序排列的。在此例中，用户已从共88个超过阈值的简介中选择简介7为关注对象。用户可通过选择观测材料或点击1210处的“Make this My Starting Point(以此为我的起始点)”按钮，从而选则特定的观测。作出此选择1210载入了整个简介并替代了用户的先前设置。图12的新简介在1210被选中后，“My Profile(我的简介)”设置被更新为如图13的界面1300在1310所示。定义扩展的推荐通过1320处的协作过滤推断来更新，而相似简介清单在1330处也被采用和重新计算阈值。如果愿意，用户可继续精练其自己的简介并进行保存。当用户完成时，他们可将该简介和设置象其出现在他或她的客户机软件设置中那样存储。
参照图14，说明了界面1400，由此用户处于之前没有优选评估的起始点上。视图1400描述了用户以空白记录开始的时候，并在1410处表示(选择或输入选项)该用户在组织中是Program Manager(程序管理器)。来自协作过滤系统的推荐在1420处推荐栏下显示。类似的简介也在1430表示。
图15-20说明了本发明的各种特征。图15说明了在1510处将人口统计从程序管理器(Program Manager)变成开发人员/设计人员(Developer/Architect)导致了其它推断和相似的简介。图16说明了用户怎样选择一条目，并在1610添加以定义他/她何时处于高中断成本的状态(例如使用开发工具包，Visual Studios)。现在更新推荐和相似性以反映此优选。在图17，用户转到推荐清单并进行选择，在1710的“Using aDebugger(使用调试器)”。它被加入列表并出现推断，导致图18中Recommendations(推荐)和相似简介栏中的变化。在图19，用户沿着最象到最不象(大于阈值)方向浏览某些简介，并停下来检查某个看来记录他/她优选的简介。用户在1910选择“以此为出发点”，并载入此简介作为其自己的优选。此时，为扩展进行的推荐推断又生成了，且推荐清单和最相似简介清单如图20所示得以更新。
参照图21，实现本发明各种方面的示例性环境2110包括计算机2112。计算机2112包括处理单元2114、系统存储器2116和系统总线2118。系统总线2118将包括系统存储器2116在内的系统组件耦合到处理单元2114。处理单元2114可以是各种可用处理器的任一种。双微处理器和其它多处理器架构也可用作处理单元2114。
系统总线2118可以是若干总线架构的任一种，包括存储器总线或存储器控制器、外围总线或外部总线和/或使用各种可用总线架构的任一种的本地总线，所述可用总线架构包括、但不限于：11位总线、工业标准架构(ISA)、微信道架构(MSA)、扩展ISA(EISA)、智能磁盘设备(IDE)、VESA局部总线(VLB)、外围部件互连(PCI)、通用串行总线(USB)、加速图形接口(AGP)、个人计算机存储卡国际协会总线(PCMCIA)和小型计算机系统接口(SCSI)。
系统存储器2116具有易失性存储器2120和非易失性存储器2122。基本输入/输出系统(BIOS)包含在计算机2112的元件间传送信息的基本例程，例如在起动时，所述基本输入/输出系统(BIOS)存储在非易失性存储器2122上。作为说明且不加限制，非易失性存储器2122可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器2120具有作为外部高速缓存的随机存取存储器(RAM)。作为说明且不加限制，RAM有多种形式可用，如同步RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双倍数率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型DSRAM(ESDRAM)、同步链接DRAM(SLDRAM)、和直接Rambus RAM(DRRAM)。
计算机2112还具有可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质。图21示出了例如磁盘存储器2124。磁盘存储器包括、但不限于：磁盘、软盘、磁带、Jaz盘、Zip盘、LS-100盘、闪存卡或存储棒。另外，磁盘存储器2124可具有单独存储介质或结合其它存储介质包括，但不限于，诸如光盘ROM设备(CD-ROM)、可记录光盘驱动器(CD-R盘)、可重写光盘驱动器(CD-RW盘)、或数字化视频ROM盘(DVD-ROM)的光盘。为便于磁盘存储器2124与系统总线2118的连接，通常可使用诸如接口2126的可移动或不可移动接口。
可以理解的是，图21描述了作为用户和在适当操作环境2110中描述的基本计算机资源间中间体的软件。这种软件具有操作系统2128。操作系统2128可存储在磁盘存储器2124中，其作用是控制和分配计算机系统2112的资源。系统应用2130得益于操作系统2128通过存储在或系统存储器2116或磁盘存储器2124中的程序模块2132和程序数据2134对资源的管理。可以理解本发明可用各种操作系统或操作系统组合来实现。
用户通过输入设备2136将命令或信息输入到计算机2112中。输入设备2136包括、但不限于：诸如鼠标、跟踪球、铁笔、触板、键盘、麦克风、操纵杆、游戏垫、卫星接收器、扫描仪、电视调谐器卡、数字相机、数字录像照相机、网络相机等定点设备。这些和其它输入设备经系统总线2118通过接口端口2138与处理单元2121相连。接口端口2138包括例如串行端口、并行端口、游戏端口、和通用串行总线(USB)。输出设备2140使用象输入设备2136的某些相同类型端口。因此，例如USB端口可用来为计算机2112提供输入，并将信息从计算机2112输出到输出设备2140。输出适配器2142被提供用来说明某些输出设备象监视器、扬声器、和打印机，与其它输出设备2140之间，需要特殊适配器。输出适配器2142包括，作为说明且无限制，视频卡和声卡在输出设备2140和相同总线2118间提供了连接方法。应该注意的是诸如远程计算机2144的其它设备和/或设备系统提供输入和输出功能。
计算机2112使用与一台或多台远程计算机如远程计算机2144的逻辑连接在网络化环境中操作。远程计算机2144可以是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、工作站、基于微处理器设备、同等设备或其它相同网络节点等等，而且通常包括所述与计算机2112相关的许多或全部元件。为简化起见，仅存储器存储装置2146与远程计算机2144一起图示。远程计算机2144经网络接口2148与计算机2112逻辑连接，然后通过网络连接2150进行物理连接。网络接口2148包括诸如局域网(LAN)和广域网(WAN)的有线和/或无线通信网络。LAN技术包括光纤分布式数据接口(FDDI)、铜线分布式数据接口(CDDI)、以太网、令牌环等等。WAN技术包括，但不限于，点对点链接、象综合服务数字网(ISDN)及其后变种的电路切换网络、报文分组交换网络、和数字用户线路(DSL)。
通信连接2150指向被用来将网络接口2148连接到总线2118的硬件/软件。尽管为了清晰地说明，通信连接2150被示为位于计算机2112内，但它也可在计算机2112之外。与网络接口2148连接所必需的硬件/软件具有，仅作为示例，诸如包括常用电话级调制解调器、电缆调制解调器和DSL调制解调器的调制解调器、ISDN适配器、和以太网卡等内部和外部技术。
图22是本发明可与其交互的样本计算环境2200的示意框图。系统2200包括一台或多台客户机(们)2210。客户机(们)2210可以是硬件和/或软件(例如，线程、过程、计算设备)。系统2200还具有一台或多台服务器(们)2230。服务器(们)2230可以是硬件和/或软件(例如线程、过程、计算设备)。服务器2230可采用本发明覆盖线程来执行变换。在客户机2210和服务器2230间的一可能通信可能是以适于在两个或多个计算机过程间传送的数据包形式进行。系统2200包括可用来便于客户机(们)2210和服务器(们)2230间通信的通信框架2250。客户机(们)2210可与用来存储客户机(们)2210本地信息的一个或多个客户数据存储2260作可操作连接。类似地，服务器(们)2230可与用来存储服务器(们)2230本地信息的一个或多个客户数据存储2240作可操作连接。
以上所述包括本发明的诸多示例。当然，为描述本发明而对每一能想到的组件或方法论组合进行描述是不可能的，但本领域普通技术人员明白本发明的更多排列和组合是可能的。因此，本发明旨在包含所有这样的在所附权利要求书精神和范围内的变更、修改、和变化。此外，在术语“具有”用于本说明或权利要求的范围内，这样的术语旨在以类似于术语“包括”的方式作包含意义解，就象权利要求中包括作为过渡词解释。
Claims (31)
1.一种便于生成系统简介的系统，其特征在于，它包括：
一存储组件，其接收关于用户群体的数据，以及
一分析器，其处理群体数据和关于现有简介的信息，以向用户提供与建立个性化简介相关的推荐。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分析器采用协作过滤来为用户确定一个或多个简介。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述现有简介从根据各种应用生成简介设置的多台客户计算机生成。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述应用包括通信系统、一般计算系统、操作系统设置、开发系统应用、和采用根据用户优选定制所述应用的配置或操作设定的应用。
5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分析器把统计学进程、数学进程、或模型应用到存储组件以确定一个或多个可在用户界面上显示和选择的简介。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，该用户界面包括各种用户输入或选项，使得用户能通过所述分析器引导对期望简介的选择。
7.如权利要求1所述的系统，其特征在于，一过滤器组件根据所述分析器应用协作过滤来处理用户的先前系统设置优选，用来为系统新用户预测合适或可能的设置或简介。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述过滤器组件具有一种或多种算法，包括记忆基方法、模型基方法、和采用部分记忆基方法和模型基方法的混合方法。
9.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述过滤器组件采用显式或隐式投票来为一给定用户确定潜在简介。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述过滤器组件基于有关一当前用户的部分信息和从用户数据库中计算的一组权重，确定该当前用户的投票。
11.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述过滤器组件采用至少一个贝叶斯分类器或一个贝叶斯网络确定一潜在简介。
12.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述过滤器组件采用推断技术或统计学群集技术，来推理带有某些优选或人口统计信息的用户会同意其它先前未指定设置或优选的可能性。
13.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述过滤器组件被用来识别软件设置或识别有关上下文敏感计算的优选。
14.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述过滤器组件被用来在与通信中一应用相关的不同设置中对中断成本进行定义。
15.如权利要求14所述的系统，其特征在于，所述应用处理上下文，包括时刻、星期几、个人的呼叫优先级、和群组。
16.如权利要求14所述的系统，其特征在于，该应用采用成本效益规则用于在各方间路由消息。
17.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分析器根据现有简介的流行程度、根据简介之间的相似性、和根据与一参数相关联的设置，基于一简介潜在用户的人口统计信息来确定该简介。
18.如权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括一简介辅助界面，以使用户能确定期望简介。
19.如权利要求18所述的系统，其特征在于，所述简介辅助是一基于web的应用。
20.一计算机可读介质，其特征在于，它具有存储于其上的计算机可读指令，用以实现如权利要求1所述组件。
21.一种用来自动生成优选简介的方法，其特征在于，它包括：
在一数据库中存储一计算机应用的多种设置；以及
自动将协作过滤应用于该数据库，用来为该计算机应用的个别用户确定一小组优选设置，该优选设置用来配置或操作该计算机应用。
22.一种用于自动生成一优选简介的系统，其特征在于，它包括：
用于为一计算机或一计算机应用聚集现有配置的装置；
用于过滤所述现有配置，用来为该计算机或该计算机应用的个别用户确定一小组潜在配置设置的装置；以及
用于选择或影响该小组潜在配置设置的装置。
23.一种有助于为一应用确定优选的图形用户界面，其特征在于，它包括：
一显示对象，其与查看有关一用户群体优选的潜在简介相关联；
至少一输入，用来选择或改变该潜在简介；以及
一过滤器组件，用来自动确定该潜在简介。
24.如权利要求23所述的图形用户界面，其特征在于，还包括用已输入到客户软件中的现有设置填充的一“我的简介”选项。
25.如权利要求23所述的图形用户界面，其特征在于，还包括通过一协作过滤器确定的潜在简介的推荐显示。
26.如权利要求23所述的图形用户界面，其特征在于，还包括根据相似性或流行程度选择设置的一输入。
27.如权利要求23所述的图形用户界面，其特征在于，还包括将潜在设置移入用户简介设置的拖放功能。
28.如权利要求26所述的图形用户界面，其特征在于，还包括采用人口统计信息来确定该相似性。
29.如权利要求23所述的图形用户界面，其特征在于，还包括一起始点输入，以选择一推荐简介。
30.如权利要求29所述的图形用户界面，其特征在于，还包括一组件，以根据选择或新简介或参数更新协作过滤简介。
31.如权利要求23所述的图形用户界面，其特征在于，还包括基于用户角色或状态的一简介显示。
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