JP2015506617A5 - - Google Patents

Claims (10)

1. １つまたは複数のコンテクスタから１つまたは複数の過去のコンテクスト値を取得するステップであって、前記１つまたは複数の過去のコンテクスト値は、モバイル機器に提供された特定のユーザ入力により機器動作が以前に開始された過去の事例に対応する、ステップと、
   前記モバイル機器において前記機器動作を自動的に行うための決定規則を学習するように意思決定エンジンをトレーニングするステップであって、前記意思決定エンジンは、前記過去の事例に対応する前記１つまたは複数の過去のコンテクスト値を用いてトレーニングされる、ステップと、
   前記決定規則を使用して、１つまたは複数の現在のコンテクスト値を評価し、前記１つまたは複数の現在のコンテクスト値は前記機器動作を生じさせるものであると判定するステップと、
   前記特定のユーザ入力がない場合に、前記機器動作が前記１つまたは複数の現在のコンテクスト値により生じさせられることに応じて、前記モバイル機器に、前記特定のユーザ入力により以前に開始された前記機器動作を自動的に行わせるステップと
   を含む方法。
2. 個々の過去のコンテクスト値および個々の現在のコンテクスト値の両方が前記モバイル機器の物理センサから取得される、請求項１に記載の方法。
3. 個々の過去のコンテクスト値が、前記モバイル機器のユーザによる行動、または他のモバイル機器における他のユーザの行動を反映する、請求項１に記載の方法。
4. 前記行動が、前記ユーザが前記モバイル機器でアプリケーションを実行することを含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記行動が、前記ユーザが前記モバイル機器を使用して別のユーザと通信することを含む、請求項３に記載の方法。
6. 個々の現在のコンテクスト値が、現在の時刻または前記モバイル機器の現在の位置を反映する、請求項１に記載の方法。
7. 前記意思決定エンジンが決定木を備える、請求項１に記載の方法。
8. 前記意思決定エンジンがベイズ分類器を備える、請求項１に記載の方法。
9. 前記ベイズ分類器が単純ベイズ分類器である、請求項８に記載の方法。
10. プロセッサに、請求項１乃至９いずれか一項に記載の方法を実行させるプログラム。