TWI806206B - 智慧撥號推薦方法、非暫態電腦可讀取媒體及其行動裝置 - Google Patents

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Abstract

本揭示內容揭露一種智慧撥號推薦方法，非暫態電腦可讀取媒體及其行動裝置。智慧撥號推薦方法包含：透過一機器學習演算法根據一過往時間範圍中相異的複數個時間段與複數個通聯號碼間的一對應關係建立一資料庫；取得一時間戳記；以及判斷該時間戳記是否過期。當判斷該時間戳記未過期，根據該資料庫中的該對應關係以及一現在時點，由該複數個通聯號碼中擷取相應於該現在時點的一推薦號碼。當判斷該時間戳記已過期，再次執行該機器學習演算法以更新該複數個通聯號碼。

Description

智慧撥號推薦方法、非暫態電腦可讀取媒體及其行動裝置
本案係關於一種行動裝置的控制方法，尤其是一種行動裝置的智慧撥號推薦方法。
傳統上當使用者欲撥出一筆電話時，通常會從通話紀錄中搜尋到想要撥打的紀錄，並透過該筆紀錄撥出電話；或者，從聯絡人清單中搜尋到要聯絡的對象，選擇該筆聯絡人的號碼撥出電話；或者，直接輸入電話號碼撥出電話。然而，隨著使用程度的越頻繁，其通話紀錄與聯絡人的資料量也會越龐大，如此一來，對於使用者在撥號體驗上的便利性也會隨之降低。
本揭示提供一種智慧撥號推薦方法，包含：透過一機器學習演算法根據一過往時間範圍中相異的複數個時間段與複數個通聯號碼間的一對應關係建立一資料庫；取得一時間戳記；以及判斷該時間戳記是否過期。當判斷該時間戳記未過期，根據該資料庫中的該對應關係以及一現在時點，由該複數個通聯號碼中擷取相應於該現在時點的一推薦號碼。當判斷該時間戳記已過期，再次執行該機器學習演算法以更新該複數個通聯號碼。
本揭示亦提供一種非暫態電腦可讀取媒體，包含一電腦程式指令。當一處理器執行電腦程式指令時，使處理器執行下列步驟包含：存取一資料庫，透過一機器學習演算法根據一過往時間範圍當中相異的複數個時間段與複數個通聯號碼間的一對應關係建立資料庫；取得一時間戳記；以及判斷時間戳記是否過期。當判斷時間戳記未過期，根據資料庫中的對應關係以及一現在時點，由複數個通聯號碼中擷取相應於現在時點的一推薦號碼。當判斷時間戳記已過期，再次執行機器學習演算法以更新複數個通聯號碼。
本揭示亦提供一種行動裝置，包含一介面、一記憶體以及一處理器。記憶體包含一電腦程式指令。處理器耦接至記憶體及介面，並且用以執行電腦程式指令。當處理器執行電腦程式指令時，使處理器執行下列操作包含：存取一資料庫，透過一機器學習演算法根據一過往時間範圍當中相異的複數個時間段與複數個通聯號碼間的一對應關係建立該資料庫；取得資料庫中的一時間戳記；以及判斷時間戳記是否過期。當判斷時間戳記未過期，根據資料庫中的對應關係以及一現在時點，由複數個通聯號碼中擷取相應於現在時點的一推薦號碼。當判斷時間戳記已過期，再次執行機器學習演算法以更新資料庫中的複數個通聯號碼。
下列係舉實施例配合所附圖示做詳細說明，但所提供之實施例並非用以限制本揭露所涵蓋的範圍，而結構運作之描述非用以限制其執行順序，任何由元件重新組合之結構，所產生具有均等功效的裝置，皆為本揭露所涵蓋的範圍。另外，圖示僅以說明為目的，並未依照原尺寸作圖。為使便於理解，下述說明中相同元件或相似元件將以相同之符號標示來說明。
於本文中，雖然本文中使用『第一』、『第二』、…等用語描述不同元件，該用語僅是用以區別以相同技術用語描述的元件或操作。
本揭示內容揭露一種智慧撥號推薦方法，首先說明用以執行此智慧撥號推薦方法的硬體。在一實施例中，此智慧撥號推薦方法係體現於一智慧撥號應用程式中，該應用程式可運行於一行動裝置（如行動電話）以執行該智慧撥號推薦方法。請參考第1圖，行動裝置100包含記憶體120、處理器140以及介面160。處理器140耦接至記憶體120及介面160且用以執行智慧撥號應用程式，記憶體120用以儲存資料（如行動電話的通話紀錄）及智慧撥號應用程式的執行結果，介面160用以接收輸入並顯示輸出（如智慧撥號應用程式運算出的推薦號碼，將於後詳細說明）。於一實施例中，記憶體120可以是硬碟、快閃記憶體、動態記憶體或其他具有儲存功能的元件，處理器140可以是中央處理器、圖形處理器、特殊應用積體電路或其他相似的運算電路，在一實施例中，介面160為觸控螢幕、顯示螢幕搭配按鍵、顯示螢幕搭配觸控板或其他相似的輸出入電路。
以下詳細說明智慧撥號推薦方法及各個步驟。請參照第2圖，智慧撥號推薦方法200包含步驟S210、S220、S230、S240、S250、S260及S270。
在步驟S210中，處理器140透過機器學習演算法根據過往時間範圍中相異的複數個時間段與複數個通聯號碼間的對應關係建立資料庫。換言之，處理器140執行機器學習演算法以得到複數個通聯號碼，接著將通聯號碼儲存至資料庫。此外，每一個通聯號碼皆對應至每星期當中的某個特定時間段，多個通聯號碼會分別對應到每週當中不同的時間段(例如星期一的上午8點至9點、星期二的下午3點至4點等)。
詳細而言，處理器140擷取行動裝置的一過往時間範圍中的通話紀錄，舉例來說，可以擷取從目前時間點往前至多五週的通話紀錄。通話紀錄包含使用者於行動裝置上撥打的電話號碼及時點。使用者於行動裝置上每輸入一筆電話號碼並選擇進行撥號，將產生一筆通話紀錄，而此筆通話紀錄中包含通話的電話號碼及通話時點之資訊，且包括在過往時間範圍中使用者可能進行之多次通話之資訊。需特別說明的是，實際應用中，也可以採用例如一週、兩週、一個月或兩個月等不同過往時間範圍的通話紀錄。
在一實施例中，通話紀錄儲存於行動裝置100的記憶體120，當處理器140執行智慧撥號應用程式時，處理器140存取記憶體120以擷取行動裝置在過往時間範圍中的通話紀錄。在一實施例中，資料庫係架構於行動裝置100的記憶體120中，智慧撥號推薦方法200將通聯號碼存入行動裝置100的記憶體120中。換言之，記憶體120中的資料庫是處理器140透過機器學習演算法所建立，且其中包含對應至一週中的各個時間段的通聯號碼。
在步驟S220中，處理器140取得時間戳記。在一實施例中，在執行步驟S220取得時間戳記之前，處理器140先提供一時間戳記。在一實施例中，時間戳記儲存於資料庫中。在一實施例中，時間戳記於週一零點零分時設定，於下週一零點零分時過期。智慧撥號推薦方法200透過時間戳記的設定、過期與重設，於每週的特定時點（如前述實施例的每週一的零點零分時）執行機器學習演算法並得到更新的推薦號碼。關於機器學習演算法及推薦號碼的產生將於後說明。
在步驟S230中，處理器140判斷時間戳記是否過期，其中時間戳記於經過一週後過期。換言之，步驟S230判斷在設定時間戳記之後是否已經過一週。
經步驟S230的判斷後，若時間戳記已過期，智慧撥號推薦方法200再次執行機器學習演算法以更新複數個通聯號碼，接著將通聯號碼儲存至資料庫。同樣地，每一個通聯號碼皆對應至每星期當中的某個特定時間段，多個通聯號碼會分別對應到每週當中不同的時間段(例如星期一的上午8點至9點、星期二的下午3點至4點等)，關於如何定義時間段將於後詳細說明。
在一實施例中，再次執行機器學習演算法以更新複數個通聯號碼的步驟S240進一步包含多個步驟S241、S242、S243以及S244。請參照第3圖流程圖。
在步驟S241中，處理器140擷取行動裝置的一特定時間區間內的通話紀錄，舉例來說，可以擷取從目前時間點往前至多五週的通話紀錄。特定時間區間通話紀錄包含使用者於行動裝置上撥打的電話號碼及時點。請再參照第1圖，在一實施例中，特定時間區間通話紀錄儲存於行動裝置100的記憶體120，當處理器140執行智慧撥號應用程式時，處理器140存取記憶體120以擷取行動裝置的特定時間區間通話紀錄。在一實施例中，智慧撥號推薦方法200於週一的零點零分時擷取行動裝置在特定時間區間內的通話紀錄（例如在特定時間區間為五週的實施例中，智慧撥號推薦方法200於週一的零點零分時擷取行動裝置從五週以前的週一零點零分時開始直至五週後的週一零點零分的所有通話紀錄）。
需特別說明的是，上述實施例以擷取行動裝置的過去五週的通話紀錄進行示範性說明，但本揭示文件並不僅以此為限。實際應用中，也可以採用例如一週、兩週、一個月或兩個月等不同特定時間區間的通話紀錄。
在步驟S242中，處理器140根據歷史資料特徵預測各時段的複數個通聯號碼，複數個通聯號碼的每一者對應一週當中相異的複數個時間段。在一實施例中，智慧撥號推薦方法200先將步驟S241擷取的特定時間區間(例如前五週)之通話紀錄中以一個小時切分為不同的時間段。換言之，以一小時為單位，一日就有二十四個時間段，一週（共七日）的通話紀錄將切分成一百六十八個時間段。
以下說明如何根據歷史資料特徵預測各時段的通聯號碼。處理器140以機器學習的方式，將使用者過往的特定時間區間的通話紀錄作為歷史資料，從此歷史資料中擷取出歷史資料特徵，並利用歷史資料特徵訓練出對應的模型，進而以此模型預測未來一週的各個時段中使用者最有可能撥打的電話號碼。換言之，若僅有前一週的通話紀錄，智慧撥號推薦方法200以前一週的通話紀錄作為歷史資料訓練出模型，以預測第二週使用者在各時段可能撥打的電話號碼；若有前兩週的通話紀錄，處理器140以前兩週的通話紀錄作為歷史資料訓練出模型，以預測第三週使用者在各時段可能撥打的電話號碼；以此類推，智慧撥號推薦方法200可考量過往的一段特定時間區間長度(例如可設定一週、五週或兩個月等)的通話紀錄並作為歷史資料訓練出模型，以預測下一週使用者在各時段可能撥打的電話號碼。
在一實施例中，歷史資料特徵為某一筆電話號碼的每週撥打頻率、或某一筆電話號碼在一週中的哪一個時段被撥出等等。透過歷史資料特徵，模型會利用特定時間區間內的通話紀錄針對一週中的各個時段計算出使用者撥打每筆號碼的機率值。在一實施例中，以機率最高的兩筆號碼作為該時段的預測結果，並將預測結果儲存至資料庫(例如可以用記憶體120中建立資料庫)中。
換言之，在特定時間區間內，使用者可能於不同時間段撥打不同電話號碼，處理器140採用機器學習方法透過歷史資料以學習使用者的撥號規則並建立模型，來決定於未來一週的各個時間段應向使用者推薦哪些電話號碼。舉例來說，若在特定時間區間內的其中一週中，使用者共撥打三通電話，分別為使用者於週二晚間八點打給老婆詢問是否下班；於週三下午五點打給補習班老師詢問小孩是否下課；於週六早上九點打電話預約場地。智慧撥號推薦方法200將於未來一週中的週二晚間八點向使用者推薦老婆的電話號碼，於週三下午五點向使用者推薦補習班老師的電話號碼，於週六早上九點向使用者推薦預約場地的電話號碼。換言之，老婆的電話號碼為對應至週二晚間八點至八點五十九分時間段的通聯號碼，補習班老師的電話為對應週三下午五點至五點五十九分時間段的通聯號碼，預約場地的電話號碼為對應週六早上九點至九點五十九分時間段的通聯號碼。
關於如何透過歷史資料學習使用者的撥號規則來建立模型並決定應於一時間段推薦使用者哪一電話號碼，再舉一例說明。若在特定時間區間內其中一週的週二，使用者於晚間八點整打給某甲、於晚間八點十分打給某乙、於晚間八點二十分再打給某甲，在此一時間段中使用者分別打給某甲兩次、打給某乙一次，上述幾筆通聯號碼全都對應至同一時間段（即週二晚間八點零分至八點五十九分的時間段），智慧撥號推薦方法200透過此歷史資料學習使用者的撥號規則並建立模型，且計算出使用者在此時段打給某甲的機率為三分之二、打給某乙的機率為三分之一。在一實施例中，智慧撥號推薦方法200針對特定一個時段推薦兩筆具有最高撥打機率的電話號碼，因此在前述情形中智慧撥號推薦方法200將推薦某甲及某乙的號碼。在一實施例中，智慧撥號推薦方法200針對特定一個時段推薦一筆具有最高撥打機率的電話號碼，因此在前述情形中智慧撥號推薦方法200將於下週二的晚間八點向使用者推薦某甲的電話號碼。
在一實施例中，處理器140於每一時間段所推薦的號碼至多包含兩筆電話號碼。舉例來說，若在特定時間區間內其中一週的週二，使用者於晚間八點整打給某甲、於晚間八點十分打給某乙、於晚間八點二十分再打給某甲，於晚間八點三十分再打給某乙，於晚間八點四十五分打給某丙，在此一時間段中使用者分別打給某甲兩次、打給某乙兩次、以及打給某丙一次，以上五筆通話紀錄全都對應至同一時間段（即週二晚間八點零分至八點五十九分的時間段），處理器140透過如此歷史資料學習使用者的撥號規則並得出模型，決定將於下週二的晚間八點向使用者推薦某甲及某乙的電話號碼（共兩個）。
在步驟S243中，處理器140將複數個通聯號碼儲存至記憶體120中資料庫。請再參照第1圖， 在一實施例中，資料庫系架構於行動裝置100的記憶體120中，智慧撥號推薦方法200將通聯號碼存入行動裝置100的記憶體120中。
在步驟S244中，處理器140重設時間戳記，以於一週後再次執行該機器學習演算法並得到通聯號碼。如前所述，時間戳記經過一週而過期，因此在步驟S244重新設定時間戳記，則在經過一週後智慧撥號推薦方法200再度執行時，第2圖實施例中的步驟S230將判定時間戳記過期，並經過第3圖實施例中的步驟S241、S242及S243根據特定時間區間內的通話紀錄更新通聯號碼。
請同時參照第2圖及第3圖。在完成步驟S244（即完成步驟S240）後，智慧撥號推薦方法200繼續執行步驟S250。在步驟S250中，處理器140存取記憶體120中的資料庫。如前所述，記憶體120中的資料庫是處理器140透過機器學習演算法所建立，且其中包含對應至一週中的各個時間段的通聯號碼。
在一實施例中，若經步驟S230判斷時間戳記未過期，處理器140直接存取資料庫以擷取推薦號碼。換言之，如第2圖所示，若於步驟S230之判斷為否，則直接進行步驟S250，而不會進行步驟S240或第3圖實施例中的步驟S241、S242、S243及S244。舉例來說，在一實施例中，時間戳記於每週一凌晨零點重新設定，假設使用者於週二的任一時點執行智慧撥號推薦方法200，步驟S230將判定時間戳記尚未過期而進入步驟S250以直接存取資料庫，此時資料庫中的通聯號碼為處理器140於週一零點時執行機器演算法所得到的推薦號碼。
在步驟S260中，處理器140根據資料庫中的對應關係以及現在時點，由複數個通聯號碼中擷取出相應於現在時點的推薦號碼。如前所述，複數個通聯號碼是依前述機器學習方式學習完成後所預測出的號碼，且此些號碼對應至一週當中相異的複數個時間段。因此，在步驟S260中，處理器140先擷取現在時點並判斷現在時點應屬於哪一時間段，再從資料庫所儲存的通聯號碼中尋找到對應此一時間段的通聯號碼，並以此一通聯號碼作為推薦號碼。
在步驟S270中，智慧撥號推薦方法200將推薦號碼顯示於行動裝置的介面（如第1圖實施例中行動裝置100的介面160）上。在一實施例中，行動裝置執行智慧撥號推薦應用程式時的介面包含推薦號碼欄位。請參照第4圖，第4圖為根據本揭示內容之實施例之智慧撥號推薦應用程式介面400的示意圖。智慧撥號推薦應用程式介面400顯示一行動裝置執行智慧撥號推薦應用程式的畫面，其中包含推薦號碼欄位410，推薦號碼欄位410中包含特定的電話號碼及通話對象的名稱等資訊。如第4圖所示，在一實施例中，智慧撥號推薦應用程式執行後，將以內嵌的推薦號碼欄位410顯示於行動裝置固有的撥打電話應用程式中。在一實施例中，智慧撥號推薦方法200於介面上顯示至多兩筆對應現在時間的推薦號碼。
在一實施例中，當該資料庫中有兩個通聯號碼皆對應現在時間點，將兩個通聯號碼皆顯示於行動裝置的介面上。換言之，若智慧撥號推薦方法200已執行數週以上，資料庫中可能有多個通聯號碼對應至一週中的同一個小時，舉例來說，若智慧撥號推薦方法200已執行五週，而在五週中特定的一個時間段（如五週中每一週的週二晚間八點零分至八點五十九分的時間段），使用者於第一週打給某甲，於第二週打給某乙，於第三週打給某丙，於第四週打給某甲，於第五週打給某乙，則智慧撥號推薦方法200在步驟S242、S243利用機器學習演算法預測對應週二晚間八點零分至八點五十九分時間段的通聯號碼，將包含某甲及某乙的電話號碼，且此二電話號碼已被儲存至資料庫中。因此在第六週的該時間段，智慧撥號推薦方法200將顯示某甲及某乙的電話在使用者行動裝置的介面上。
在一實施例中，機器學習演算法根據數週的通話紀錄預測使用者於未來一週特定時間段打給特定電話號碼的機率，如於前述實施例之情形，機器學習演算法將計算出使用者在第五週該時間段打給某甲的機率為二分之一，打給某乙或某丙的機率皆為四分之一。進一步來說，當智慧撥號推薦方法200執行數週而有越來越多的通話紀錄資料，智慧撥號推薦方法200能夠得到使用者更完整的撥打電話習慣及模式，進而建立個人化的智慧撥號推薦模型。
在一實施例中，智慧撥號推薦方法200於現在時點切換至另一時間段時自動存取資料庫並擷取對應現在時點的推薦號碼。換言之，假設以一週中的一小時作為一時間段，智慧撥號推薦方法200會根據資料庫每小時更新推薦號碼，當使用者於行動裝置上執行智慧撥號推薦應用程式時，介面上即會顯現更新的推薦號碼。例如當現在時點為週三早上九點時，智慧撥號推薦方法200自動查詢資料庫中對應此時間段的推薦號碼，而當現在時點切換為週三早上十點時，智慧撥號推薦方法200會自動查詢資料庫，來更新推薦號碼。
在一實施例中，當步驟S270將對應現在時間段的推薦號碼顯示於介面上時，若使用者確實點選介面上顯示的推薦號碼以進行撥號，於一實施例中，此次被選取的推薦號碼將繼續累積通話頻率，依照前述的機器學習演算法在隨後重新計算並更新下週的推薦清單時，在相同時段將因為此號碼累計了較多的撥出次數而繼續保持較高機率推薦同一號碼。
於另一實施例中，當推薦號碼被選取時，智慧撥號推薦方法200的機器學習演算法中可以進一步此號碼往後被推薦時的權重。換言之，若使用者選擇智慧撥號推薦方法200所推薦的電話號碼，智慧撥號推薦方法200將記錄此情形並於下次時間戳記到期、利用機器學習演算法得到推薦號碼時提高此一電話號碼於該時間段的推薦權重。
在一實施例中，當步驟S270將對應現在時間的推薦號碼顯示於介面上時，若使用者並未點選介面上顯示的推薦號碼以進行撥號，智慧撥號推薦方法200將調整機器學習演算法並降低推薦號碼於往後推薦號碼時的權重。換言之，若使用者並未選擇智慧撥號推薦方法200所推薦的電話號碼，智慧撥號推薦方法200將記錄此情形並於下次時間戳記到期、利用機器學習演算法得到推薦號碼時降低此一電話號碼於該時間段的推薦權重。
在一實施例中，若資料庫中並無對應現在時點的通聯號碼，顯示一週內通話頻率最高(或者通話筆數最高)的通聯號碼於介面上，作為推薦號碼。換言之，假若資料庫中針對一週中的一個時間段，並沒有通聯號碼（亦即根據使用者過去的通話紀錄，使用者未曾於特定時間段中撥打電話），則當使用者於該時間段於行動裝置上執行智慧撥號應用程式時，介面上將顯示使用者於最近一週內通話筆數最高的通聯號碼來作為推薦號碼。
於本揭示文件的另一實施例是一種非暫態電腦可讀取媒體。此非暫態電腦可讀取媒體可以用以儲存電腦程式指令。在一實施例中，非暫態電腦可讀取媒體為記憶體120。當處理器140運行電腦程式指令時，電腦程式指令使處理器140執行前述實施例中智慧撥號推薦方法200的各種操作。
綜上所述，本揭示內容之智慧撥號推薦方法利用機器學習演算法分析使用者的通話紀錄，預測使用者於特定時間段會撥打的電話號碼，並將該電話號碼推薦給使用者，讓使用者能在行動裝置上執行應用程式來查看推薦號碼。此外，智慧撥號推薦方法執行數週將能透過大量的通話紀錄來建立符合使用者撥號習慣的個人化模型。
雖然本揭露已以實施方式揭露如上，然其並非用以限定本揭露，任何本領域通具通常知識者，在不脫離本揭露之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本揭露之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
為使本揭露之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附符號之說明如下： 100:行動裝置 120:記憶體 140:處理器 160:介面 200:智慧撥號推薦方法 S210、S220、S230、S240、S250、S260、S270:步驟 S221、S222、S223、S224:步驟 400:智慧撥號推薦應用程式介面 410:推薦號碼欄位
為使本揭露之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附圖式之說明如下： 第1圖為根據本揭示內容之實施例之行動裝置的示意圖。 第2圖為根據本揭示內容之實施例之智慧撥號推薦方法的流程圖。 第3圖為根據本揭示內容之實施例之執行機器學習演算法以得到複數個通聯號碼的流程圖。 第4圖為根據本揭示內容之實施例之智慧撥號推薦應用程式介面的示意圖。
國內寄存資訊(請依寄存機構、日期、號碼順序註記) 無 國外寄存資訊(請依寄存國家、機構、日期、號碼順序註記) 無
200:智慧撥號推薦方法 S210、S220、S230、S240、S250、S260、S270:步驟

Claims (10)

  1. 一種智慧撥號推薦方法，包含： 透過一機器學習演算法根據一過往時間範圍中相異的複數個時間段與複數個通聯號碼間的一對應關係建立一資料庫； 取得一時間戳記；以及 判斷該時間戳記是否過期； 其中，當判斷該時間戳記未過期，根據該資料庫中的該對應關係以及一現在時點，由該複數個通聯號碼中擷取相應於該現在時點的一推薦號碼； 當判斷該時間戳記已過期，再次執行該機器學習演算法以更新該複數個通聯號碼。
  2. 如請求項1所述的智慧撥號推薦方法，其中當判斷該時間戳記已過期，再次執行該機器學習演算法以更新該複數個通聯號碼進一步包含： 擷取一行動裝置的一特定時間區間通話紀錄，該特定時間區間通話紀錄包含該行動裝置一特定時間區間內撥打的複數個電話號碼及複數個撥打時點； 根據一歷史資料特徵預測各時段的通聯號碼； 更新該資料庫中的該複數個通聯號碼；以及 重設該時間戳記。
  3. 如請求項1所述的智慧撥號推薦方法，進一步包含： 將該推薦號碼顯示於一行動裝置的一介面上。
  4. 如請求項3所述的智慧撥號推薦方法，進一步包含： 若使用者撥打顯示於該介面上的該推薦號碼，執行該機器學習演算法並提高該推薦號碼的權重。
  5. 如請求項3所述的智慧撥號推薦方法，進一步包含： 若使用者未撥打顯示於該介面上的該推薦號碼，調整該機器學習演算法並降低該推薦號碼的權重。
  6. 如請求項1所述的智慧撥號推薦方法，其中當該資料庫中有該複數個通聯號碼中的至少二者皆對應該現在時點，將該複數個通聯號碼的該至少二者皆顯示於一行動裝置的一介面上。
  7. 如請求項1所述的智慧撥號推薦方法，進一步包含： 於該現在時點切換至另一時間段時自動存取該資料庫並擷取對應該現在時點的該推薦號碼。
  8. 如請求項1所述的智慧撥號推薦方法，進一步包含： 若該資料庫中並無對應該現在時點的該通聯號碼，顯示一特定時間區間內通話頻率最高的該通聯號碼於一介面上。
  9. 一種非暫態電腦可讀取媒體，包含一電腦程式指令，當一處理器執行該電腦程式指令時，使該處理器執行下列步驟，包含： 存取一資料庫，透過一機器學習演算法根據一過往時間範圍當中相異的複數個時間段與複數個通聯號碼間的一對應關係建立該資料庫； 取得一時間戳記；以及 判斷該時間戳記是否過期； 其中，當判斷該時間戳記未過期，根據該資料庫中的該對應關係以及一現在時點，由該複數個通聯號碼中擷取相應於該現在時點的一推薦號碼； 當判斷該時間戳記已過期，再次執行該機器學習演算法以更新該複數個通聯號碼。
  10. 一種行動裝置，包含： 一介面； 一記憶體，包含一電腦程式指令；以及 一處理器，耦接至該記憶體及該介面，並且用以執行該電腦程式指令； 其中，當該處理器執行該電腦程式指令時，使該處理器執行下列步驟，包含： 存取該記憶體中的一資料庫，透過一機器學習演算法根據一過往時間範圍當中相異的複數個時間段與複數個通聯號碼間的一對應關係建立該資料庫； 取得該資料庫中的一時間戳記；以及 判斷該時間戳記是否過期； 其中，當判斷該時間戳記未過期，根據該資料庫中的該對應關係以及一現在時點，由該複數個通聯號碼中擷取相應於該現在時點的一推薦號碼； 當判斷該時間戳記已過期，再次執行該機器學習演算法以更新該資料庫中的該複數個通聯號碼。
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