TWI452479B - 行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法 - Google Patents

Description

行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法

本發明係有關於一種適性化的行動裝置，尤其更有關於可記錄使用者平常使用行動裝置的習慣，以於使用者再次處於相同環境下時，主動推薦應用程式給使用者使用的方法。

情境感知運算(Context Aware Computing)是一種因應使用者所在的地點、以及當下的日期、時間，甚至是重力、溫度、溼度等環境參數，提供最適合當下情境的服務給使用者的一種技術。舉例而言，現今很流行的適地性服務(Location-Based Service,LBS)，即是一種典型的情境感知運算。

LBS服務可依據使用者所在的地點，提供最適當的服務，舉例來說，使用者可在智慧型行動裝置上安裝一個用以推薦餐廳的應用程式(Application，簡稱為App)，當使用者到達一個陌生地點時，只要打開該應用程式，該應用程式即會通過行動裝置的GPS來取得使用者所在的地點，藉以於資料庫中找出該地點附近的餐廳資訊，並且推薦給使用者來參考。如此，使用者可有效排除距離較遠的餐廳，進而節省交通的時間。

上述的應用程式即符合LBS的標準，屬於一種情境感知運算的延伸運用。然而，現有技術多是讓使用者執行單一個應用程式，並由該應用程式來提供情境感知運算的服務給使用者。然而，當行動裝置內的應用程式眾多時，即使使用者在每天的同一時間同一地點都必須使用該應用程式，但仍需要費時於為數眾多的應用程式中尋找，相當不便。

是以，市場上實應提供一種新穎的方式，可以記錄使用者使用行動裝置上的應用程式的習慣，並且於再次經歷相同的使用環境時，依據使用習慣(即，日期、時間、地點等)，主動推薦使用者可能想要使用的應用程式，藉以令行動裝置更加人性化，避免使用者需要手動尋找的麻煩。

本發明之主要目的，在於提供一種行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，係可持續記錄使用者日常使用行動裝置時的使用習慣，藉以，當使用者再次處於相同的使用環境時，由行動裝置主動推薦應用程式給使用者，以令行動裝置的使用更為人性化。

為達上述目的，本發明係於行動裝置的正常使用狀態下，持續記錄使用者對於內部的應用程式的使用習慣，儲存至行動裝置本身或雲端的資料庫，以建立應用程式被使用的歷史記錄。當使用者下次使用行動裝置時，行動裝置會自動偵測當下的使用環境，並與資料庫中的歷史記錄進行比對，以取得符合推薦條件的至少一應用程式。最後，再將可推薦的應用程式名單顯示於行動裝置畫面的推薦欄位上，以推薦使用者開啟使用。

本發明對照先前技術所能達成之功效在於，行動裝置可持續記錄使用者的使用習慣，例如使用者習慣於特定日期、特定時間及特定地點，開啟行動裝置上的某一特定應用程式。當行動裝置記錄了此一使用習慣後，當使用者再次於該特定日期、時間及地點開啟該行動裝置時，該行動裝置即可主動推薦該特定應用程式給使用者使用。

如上所述，本發明可針對使用者的使用習慣來執行應用程式的推薦服務，讓使用者不必經過複雜的步驟來尋找想要使用的應用程式。是以，可提高使用者的使用便利性，並且令行動裝置更為人性化，實為一不可多得的創新發明。

茲就本發明之一較佳實施例，配合圖式，詳細說明如後。

首請參閱第一圖，為本發明的一較佳具體實施例的行動裝置示意圖。本發明所揭示者，主要為一種在行動裝置1(例如筆記型電腦、智慧型手機、平板電腦等，本實施例以平板電腦為例)上運用的使用行為記錄及回饋方法。本方法可以記錄使用者對該行動裝置1的使用習慣，更具體而言，係記錄使用者對該行動裝置1上的應用程式(Applications,簡稱為Apps)2的使用習慣。舉例來說，若使用者習慣於星期一早上八點，在上班的途中於捷運上使用閱報的應用程式2來閱讀報紙，則該行動裝置1會通過本發明的方法，記錄此一使用習慣。

如第一圖所述，該行動裝置1上係具有一顯示螢幕11，複數的該應用程式2被顯示於該顯示螢幕11上，以供使用者點選使用。並且，該顯示螢幕11上具有一推薦欄位12，當使用者於某個特定時間點或特定位置使用該行動裝置1時，該行動裝置1會執行本發明的方法，將當下的使用環境與使用者過去的使用習慣進行比對，以判斷出使用者可能會想要使用的應用程式2，並顯示於該推薦欄位12上。

以上述實施例為例，當使用者於隔週的星期一早上八點，於捷運上再次使用該行動裝置1時，該行動裝置1會自動偵測目前的使用環境，並依據使用者過去的使用習慣，自動推薦該閱報的應用程式2給使用者(即，顯示該閱報的應用程式2於該推薦欄位12上)。

如上所述，通過本發明的方法，使用者不必在為數眾多的應用程式2中，費時費工地找尋習慣使用的應用程式2。本實施例中，該推薦欄位12上顯示的該應用程式2係以四個為例，但並不以此為限。

值得一提的是，本發明的使用行為記錄及回饋方法，係可被寫成一常駐程式(routine daemon)，常駐執行於該行動裝置1內；再者，亦可直接將該方法的相關程序寫入該行動裝置1的韌體(firmware)內，但不加以限定。

續請參閱第二圖，為本發明的一較佳具體實施例的系統方塊圖。如第二圖所示，該行動裝置1可於使用者使用其上的該應用程式2時，持續地記錄使用者的使用習慣U1，並且，持續將該使用習慣U1儲存至一資料庫3中，以構成應用程式被使用的一歷史記錄H1。藉此，隨著時間的累積，該歷史記錄H1不斷地被更新，即可完全地貼近使用者對於該些應用程式2的使用習慣，因而可以提供相當準確的推薦服務。

該資料庫3主要可建立於該行動裝置1內部的記憶體，或是建構於雲端，並通過網路系統與該行動裝置1連線，但不加以限定。若為前者，則該行動裝置1不必連接網際網路亦可使用本發明的方法，而若為後者，則可擁有較大的儲存空間，惟該行動裝置1將必須具備網路連線功能，始可更新該資料庫3中的該歷史記錄H1並且加以取用。

然而，雖然該行動裝置1可自動記錄使用者的使用習慣，以構成該歷史記錄H1，但該歷史記錄H1可能與使用者實際所需有所出入。舉例來說，雖然使用者通常於星期一早上八點時坐捷運上班，因而不會使用導航軟體，但使用者偶爾會需要開車去客戶處洽案，因此需要使用導航軟體。於此一情況之下，使用者可能會希望該行動裝置1可以固定於每天早上八點皆自動推薦該導航軟體，若該行動裝置1只能依據該歷史記錄H1來進行比對分析，則上述要求將無法被實現。

如解決上述問題，該行動裝置1還可提供一管理介面4，使用者可於該行動裝置1上操作該管理介面4，以於該資料庫3中取得該歷史記錄H1。如此一來，使用者可通過該管理介面4，對該歷史記錄H1進行調整，修改成自己實際所需的態樣，並於調整完成後再回存至該資料庫3中。並且，使用者還可設定該歷史記錄H1的更新動作的優先順序，是要以該行動裝置1自行記錄的為主，或是以使用者手動調整的為主，不可加以限定。是以，當使用者於某一使用環境下使用該行動裝置1時，該行動裝置1將會比對目前的使用環境與該歷史記錄H1，取出符合推薦條件的至少一個應用程式2，以構成一推薦名單R1，再將該推薦名單R1中涵蓋的一或多個應用程式2顯示於該推薦欄位12上，以供使用者參考。

下述表一為該歷史記錄H1的示意表格，以令本實施例的說明更為清楚，但該歷史記錄H1的記錄格式並不以下表為限：

表一

如上表一所示，通過本發明的方法，該行動裝置1可記錄其上的應用程式2被使用的各項歷史資訊，例如被使用的日期、時間、位置等，並且可以記錄每一個應用程式2曾被使用過的次數，藉以，可由該歷史記錄H1得出使用者的使用習慣。值得一提的是，第一圖中該推薦欄位12上顯示的應用程式2係以四個為例，若該推薦名單R1中的應用程式數量大於四(即，符合推薦條件的應用程式2多於四個)，則該行動裝置1可依據該些應用程式2過去曾被使用的次數多寡(參考表一的使用次數欄位)，決定顯示在該推薦欄位12上的優先順序。並且，當使用者對該行動裝置1最優先推薦的應用程式2之順序不採納時，可將其由該推薦欄位12上刪除，此時，第一順位推薦的應用程式將由使用頻率次多的其他應用程式2補上。

如上所述之使用次數，本發明的方法主要可通過下列兩種方式來加以記錄：1.計算該應用程式2的圖標(icon)於該行動裝置1的桌面或該推薦欄位12中被點擊的次數；及，2.該應用程式2被開啟的次數(例如，使用者點擊Facebook應用程式的圖標，進入Facebook頁面，之後開啟瀏覽器進入別的網頁後，再切換回到Facebook頁面。於此一情況下，雖然該Facebook應用程式的圖標只被點擊一次，但其使用次數將會被記錄為兩次)。然而以上所述皆僅為本發明的較佳具體實例，不應以此為限。

參閱第三圖，為本發明的一較佳具體實施例的記錄流程圖。首先，使用者啟用搭載本方法的該行動裝置1，並且於該行動裝置1上使用至少一個該應用程式2(步驟S10)。於該應用程式2被使用的同時，該行動裝置1會自動記錄使用者對於該應用程式2的使用習慣U1(步驟S12)，並且，儲存至該資料庫3中(步驟S14)，以構成該歷史記錄H1(第一次)並更新之(第一次以後)。最後，該行動裝置1判斷使用者是否使用結束(如令該行動裝置1休眠或關機等)(步驟S16)，若使用者持續使用該行動裝置1，則回到該步驟S10，該行動裝置1等待使用者使用其他應用程式2，並記錄其他的使用習慣U1，藉以更新該歷史記錄H1。

參閱第四圖，為本發明的另一較佳具體實施例的記錄流程圖。上述該步驟S12中，該行動裝置1係可視使用者的設定，於其上的應用程式2被使用時，記錄該應用程式2被使用的日期(步驟S120)、記錄該應用程式2被使用的時間(步驟S122)、並記錄該應用程式2被使用的位置(步驟S124)。值得一提的是，使用者可通過上述的該管理介面4，設定該行動裝置1要記錄哪些使用習慣，本實施例中，係以記錄應用程式2被使用的時間、日期及位置的至少其中之一為例，但不加以限定。

舉例來說，若使用者設定該行動裝置1僅需記錄應用程式2被使用的時間，則該歷史記錄H1中將不會有使用日期及使用位置的欄位，使用者慣於使用該些應用程式2的日期及位置將不會被記錄。如此一來，當該行動裝置1要推薦應用程式2給使用者時，將只會參照當下的「時間」一個參數，是以符合推薦條件的應用程式2會比較多。

另舉例而言，若使用者習慣於星期一15:00使用應用程式一、於星期五15:00使用應用程式二，當使用者於隔週一15:00使用該行動裝置1時，若該行動裝置1事前僅記錄被使用的「時間」，則於比對分析後，將會同時推薦應用程式一及二給使用者；而若該行動裝置1事前被設定需同時記錄被使用的「時間」及「日期」，則該行動裝置1於比對過後，將僅會推薦應用程式一給使用者。是以，上述該步驟S120、S122及S124係可單獨存在，亦可同時存在，端看使用者欲記錄的詳細程度而定，不應加以限定。

續請參閱第五圖，為本發明的另一較佳具體實施例的系統方塊圖。於上述步驟S120及S122記錄應用程式被使用的日期及時間時，該行動裝置1係自動擷取被使用時的日期及時間，並儲存至該資料庫3中。另，該行動裝置1可具有一位置偵測單元5，該行動裝置1可通過該位置偵測單元5，由網路或全球定位系統(Global Positioning System,GPS)來取得被使用時的位置，並儲存至該資料庫3中。再者，若該行動裝置1未具備該位置偵測單元5，或是無法連接網路，則該行動裝置1可於記錄該使用習慣U1時，顯示一訊息畫面，以要求使用者手動輸入所在的位置，藉以更新該歷史記錄H1中的使用位置欄位。然而，以上所述僅為本發明的較佳實例，不應加以限定。

若該行動裝置1於記錄該使用習慣U1時，同時執行上述的該步驟S120至S124，則該資料庫3的該歷史記錄H1中，將會同時存在應用程式欄位31、使用日期欄位32、使用時間欄位33及使用位置欄位34，藉以，同時記錄被使用的應用程式2的名稱，及被使用的日期、時間及位置。並且，使用者係可設定一推薦條件，該行動裝置1可依據該推薦條件，決定要與該些欄位31-34中的哪幾個進行比對，並於符合該推薦條件時，將符合的應用程式2推薦給使用者。

參閱第六圖，為本發明的一較佳具體實施例的設定流程圖。使用者可開啟該行動裝置1上的該管理介面4(步驟S20)，以經過該管理介面4，於該資料庫3中取得該歷史記錄H1(步驟S22)，藉此，使用者可視實際所需，對該歷史記錄H1進行微調(步驟S24)。並且，使用者更可進一步通過該管理介面4，設定上述的該推薦條件(步驟S26)，最後再儲存該些設定(步驟S28)。

具體而言，該行動裝置1可於其上的該些應用程式2被使用時，常態性地記錄所有的使用資料，包括被使用的日期、時間及位置等。而於推薦時，則視當下的使用環境是否符合該推薦條件而定，決定是否要推薦給使用者。例如，若設定該推薦條件為「時間」參數符合，則該歷史記錄H1中所有與當下的時間相符的應用程式2，都會被列入該推薦名單R1中；而若設定該推薦條件為「日期」、「時間」及「位置」參數都必需符合，則該歷史記錄H1中，只有與當下的日期、時間及位置都符合的應用程式2，才會被列入該推薦名單R1，以推薦給使用者。也就是說，設定的推薦條件越多，該推薦名單R1中的被列出的應用程式2數量就會越少。

續請參閱第七圖，為本發明的一較佳具體實施例的推薦流程圖。值得一提的是，該行動裝置1欲實現推薦服務時，該資料庫3中須要儲存有一定參考價值的該歷史記錄H1，始可執行。

首先，使用者開啟該行動裝置1(步驟S30)，該行動裝置1自動偵測當下的使用環境(步驟S32)，其中該使用環境主要可包括當下的日期、當下的時間以及當下所在的位置等，但不加以限定。接著，該行動裝置1將當下的使用環境與該資料庫3中的該歷史記錄H1進行比對(步驟S34)，以取得一推薦名單R1(步驟S36)，其中，該推薦名單R1上記載了一或多個符合該推薦條件的應用程式2。

最後，依據該些應用程式2被使用的次數進行排序，並依序將該些應用程式2顯示於該顯示螢幕11上的該推薦欄位12中(步驟S38)。該步驟S38後，使用者係可點選使用該推薦欄位12上顯示的多個應用程式2的其中之一(步驟S40)，並且，於該應用程式2被使用後，記錄使用者的該使用習慣U1至該資料庫3中，以更新該歷史記錄H1(步驟S42)。

下述表二為一個較佳實例，用以舉例說明：

表二

如上述表二之例子，其中假設使用者於星期三的早上八點，於辦公室內使用該行動裝置1，並且該行動裝置1偵測到使用者的行為，因此要推薦應用程式給使用者。值得一提的是，本實施例中，該行動裝置1係可將日期區分為工作日與假日，以進行比對分析。上述實施例中，當下的日期為星期三(工作日)、時間為早上八點、所在位置為辦公室。

於第一實施例中，若該推薦條件設定僅需符合「時間」參數即可進行推薦，則如表二所示，應用程式三、四、五、六皆符合時間為「早上八點」的推薦條件，因此該行動裝置1會將應用程式三、四、五、六皆推薦給使用者。

於第二實施例中，若該推薦條件設定需同時符合「日期」及「時間」參數，才可進行推薦，則如表二所示，應用程式三、四、五皆符合日期為「工作日」及時間為「早上八點」的推薦條件，因此該行動裝置1會將應用程式三、四、五皆推薦給使用者。

於第三實施例中，若該推薦條件設定需同時符合「日期」、「時間」及「位置」參數，才可進行推薦，則如表二所示，只有應用程式三及五同時符合日期為「工作日」、時間為「早上八點」及位置為「辦公室」的推薦條件，因此在眾多的應用程式中，該行動裝置1僅會將應用程式三、五推薦給使用者，使用者在該推薦欄位12上將不會看到應用程式四、六。

除了上述將日期區分為工作日及假日來進行比對之外，該行動裝置1還可依據需求，將一天的時間區分為多個時段，以利比對。請同時參閱第八圖及第九圖，分別為本發明的一較佳具體實施例與另一較佳具體實施例的時段分配示意圖。該行動裝置1主要可將每一天的時間區分為八個時段，其中每一個時段涵蓋了三個小時，如第九圖中的實施例所示，即為0:00至3:00；3:00至6:00；6:00至9:00；9:00至12:00；12:00至15:00；15:00至18:00；18:00至21:00；21:00至24:00等八個時段。舉例來說，6:00、6:30、7:00仍至9:00，都屬於時段三所涵蓋的範疇。然而以上所述僅為本發明的較佳實例，該行動裝置1亦可視實際所需，將時間區分為兩個時段、四個時段、十二個時段或二十四個時段等，不應加以限定。

於上述實施例中，該行動裝置1係可以時段為單位，將該使用環境與該歷史記錄H1進行比對。如上述實施例所示，當下的使用時間為早上八點，屬於時段三，因此若「時間」參數被設定為該推薦條件的其中之一，則只有符合時間為「時段三」的應用程式會被列入該推薦名單R1之中。

最後請參閱第十圖，為本發明的另一較佳具體實施例的行動裝置示意圖。該行動裝置1上的該推薦欄位12，主要係以上述時段為單位，顯示該推薦名單R1上的至少一應用程式2。如第十圖所示，即是顯示於時段三(6:00至9:00)推薦給使用者的四個應用程式(即，該行動裝置1經比對後，認為是使用者過去習慣於6:00至9:00中時使用的應用程式)。並且，使用者可於該推薦欄位12上向左或向右滑動，以查閱其他時段推薦的應用程式，並且加以使用、刪除或調整。並且，於使用者使用後，該被使用的應用程式的使用記錄將會被儲存至該資料庫3中，以更新該歷史記錄H1。

以上所述僅為本發明之較佳具體實例，非因此即侷限本發明之專利範圍，故舉凡運用本發明內容所為之等效變化，均同理皆包含於本發明之範圍內，合予陳明。

1．．．行動裝置

11．．．顯示螢幕

12．．．推薦欄位

2．．．應用程式

3．．．資料庫

31．．．應用程式欄位

32．．．使用日期欄位

33．．．使用時間欄位

34．．．使用位置欄位

4．．．管理介面

5．．．位置偵測單元

U1．．．使用習慣

R1．．．推薦名單

S10~S16．．．步驟

S120~S124．．．步驟

S20~S28．．．步驟

S30~S42．．．步驟

第一圖為本發明的一較佳具體實施例的行動裝置示意圖。

第二圖為本發明的一較佳具體實施例的系統方塊圖。

第三圖為本發明的一較佳具體實施例的記錄流程圖。

第四圖為本發明的另一較佳具體實施例的記錄流程圖。

第五圖為本發明的另一較佳具體實施例的系統方塊圖。

第六圖為本發明的一較佳具體實施例的設定流程圖。

第七圖為本發明的一較佳具體實施例的推薦流程圖。

第八圖為本發明的一較佳具體實施例的時段分配示意圖。

第九圖為本發明的另一較佳具體實施例的時段分配示意圖。

第十圖為本發明的另一較佳具體實施例的行動裝置示意圖。

S30~S42．．．步驟

Claims (15)

1. 一種行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，係運用於一行動裝置之上，該行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法包括：
   a)該行動裝置被啟用；
   b)判斷目前的使用環境；
   c)將目前的使用環境與一資料庫中的歷史記錄進行比對；
   d)依據比對結果，取得符合推薦條件的一推薦名單；及
   e)於行動裝置的顯示螢幕上的一推薦欄位顯示該推薦名單上的至少一應用程式。
2. 如請求項1所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該步驟e係依據該至少一應用程式過去曾被使用的次數多寡，決定該至少一應用程式顯示在該推薦欄位上的優先順序，其中各該應用程式曾被使用的次數係記錄於該歷史記錄中。
3. 如請求項1所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該步驟a之前更包括下列步驟：
   a01)該行動裝置被啟用；
   a02)偵測該行動裝置上的一應用程式被使用；
   a03)該行動裝置記錄使用者對於該應用程式的使用習慣；
   a04)承步驟a03，儲存至該資料庫，以更新該歷史記錄；
   a05)判斷是否使用結束；及
   a06)若該行動裝置尚未被使用結束，重覆執行該步驟a02至a05。
4. 如請求項3所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該資料庫建立於該行動裝置內部的記憶體。
5. 如請求項3所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該資料庫位於雲端，並且該資料庫通過網路系統與該行動裝置連線。
6. 如請求項3所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該步驟a03中的使用習慣係為該應用程式被使用的時間；該步驟b中的該使用環境為當下的時間；該步驟d中，係由該歷史記錄取出在該時間曾被使用過的至少一應用程式，以構成該推薦名單。
7. 如請求項6所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該行動裝置將每一天的時間區分為八個時段，每一時段分別涵蓋三個小時，該步驟c係以時段為單位與該歷史記錄進行比對，該步驟e係以時段為單位顯示該推薦名單上的至少一應用程式。
8. 如請求項3所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該步驟a03中的該使用習慣係為該應用程式被使用的日期及時間；該步驟b中的該使用環境為當下的日期及時間；該步驟d中，係由該歷史記錄取出在該日期及該時間曾被使用過的至少一應用程式，以構成該推薦名單。
9. 如請求項8所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該行動裝置將日期區分為工作日及假日，並將每一天的時間區分為八個時段，其中每一個時段分別涵蓋三個小時，並且該步驟c係以時段為單位與該歷史記錄進行比對，該步驟e係以時段為單位顯示該推薦名單上的至少一應用程式。
10. 如請求項3所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該步驟a03中的使用習慣係指該應用程式被使用的日期、時間及位置；該步驟b中的該使用環境為當下的日期、時間及位置；該步驟d中，係由該歷史記錄取出在該日期、該時間及該位置曾被使用過的至少一應用程式，以構成該推薦名單。
11. 如請求項10所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該行動裝置將日期區分為工作日及假日，並將每一天的時間區分為八個時段，其中每一個時段分別涵蓋三個小時，並且該步驟c係以時段為單位與該歷史記錄進行比對，該步驟e係以時段為單位顯示該推薦名單上的至少一應用程式。
12. 如請求項10所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該步驟a03後更包括一步驟a031：該行動裝置接收使用者輸入目前所在的位置。
13. 如請求項10所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該行動裝置具有一位置偵測單元，該位置偵測單元通過網路或全球定位系統取得目前所在的位置。
14. 如請求項3所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該步驟a之前更包括下列步驟：
    a11)該行動裝置開啟內部的一管理介面；
    a12)由該資料庫取得該歷史記錄，並顯示於該管理介面上；
    a13)該管理介面接受外部操控，以調整該歷史記錄；及
    a14)該管理介面接受外部操控，以設定該推薦條件。
15. 如請求項14所述的行動裝置的適性化使用行為記錄及回饋方法，其中該步驟a14中，係設定該歷史記錄中需被比對的參數為曾被使用的日期、時間及位置的至少其中之一。