WO2019086782A1 - Procédé, dispositif et programme de composition d'une liste ordonnée d'éléments recommandés - Google Patents

Procédé, dispositif et programme de composition d'une liste ordonnée d'éléments recommandés Download PDF

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WO2019086782A1
WO2019086782A1 PCT/FR2018/052637 FR2018052637W WO2019086782A1 WO 2019086782 A1 WO2019086782 A1 WO 2019086782A1 FR 2018052637 W FR2018052637 W FR 2018052637W WO 2019086782 A1 WO2019086782 A1 WO 2019086782A1
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WO
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analysis
criterion
probability
rank
representative
Prior art date
Application number
PCT/FR2018/052637
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English (en)
Inventor
Emmanuel Le Huerou
Mikaël SZCZERBAK
Original Assignee
Orange
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Publication date
Application filed by Orange filed Critical Orange
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    • H04M1/26—Devices for calling a subscriber
    • H04M1/27—Devices whereby a plurality of signals may be stored simultaneously
    • H04M1/274—Devices whereby a plurality of signals may be stored simultaneously with provision for storing more than one subscriber number at a time, e.g. using toothed disc
    • H04M1/2745—Devices whereby a plurality of signals may be stored simultaneously with provision for storing more than one subscriber number at a time, e.g. using toothed disc using static electronic memories, e.g. chips
    • H04M1/27453—Directories allowing storage of additional subscriber data, e.g. metadata
    • H04M1/2746—Sorting, e.g. according to history or frequency of use
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    • H04M1/72472—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones for operating the device by selecting functions from two or more displayed items, e.g. menus or icons wherein the items are sorted according to specific criteria, e.g. frequency of use
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    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2250/00—Details of telephonic subscriber devices
    • H04M2250/60—Details of telephonic subscriber devices logging of communication history, e.g. outgoing or incoming calls, missed calls, messages or URLs

Definitions

  • the invention belongs to the field of predictive user interfaces, and relates in particular to a method for generating a semantic indication to justify highlighting one of a plurality of elements.
  • the software makes available to their users a large number of options and actions that can be used by the users. These interaction possibilities are not used by users at the same frequency: while some software features are very frequently used, others can be used much less often, or never used.
  • the smartphone or tablet type mobile terminals have a restricted display area, which imposes a limit on the number of interaction elements that can be offered on the same display.
  • various techniques have been implemented. For example, some techniques rely on usage statistics to select items that will be available to the user. Thus, the display space is not cluttered with features that will not be useful to the user.
  • Other techniques are based on a context of use (use of a phone with a hands-free kit, activated speaker or headphones connected, etc.) or predictions based on probable sequences of action (For example, the "paste" function can be highlighted after the user has performed a "copy” action).
  • the invention improves the situation.
  • a method of composing an ordered list of recommended items from a plurality of items the rank of an item in the list being determined from at least one data source.
  • the method is remarkable in that it comprises the following steps: calculating, from the at least one data source, at least a first and a second value representative of a probability of use for the element, according to respectively at least a first and a second criterion of analysis,
  • the method proposes to rank according to several analysis criteria of one or more data sources.
  • Each of the criteria analyzes a particular property of a data source to calculate for a considered element a value representative of a probability that the suggestion of that element is relevant.
  • the values calculated for an element according to the different criteria are weighted and then summed according to the weighting so as to determine a rank for the element.
  • the weights associated with the various analysis criteria make it possible to avoid that certain properties of the data source prevail by their redundancy on other properties. The method thus makes it possible to improve the quality of the recommendations compared with the techniques of the prior art.
  • the term "probability” should be interpreted broadly and may include both a mathematical probability whose value is in the range [0..1] and a “representative value of probability "which also reflects a probability but whose value is in a range other than the interval [0..1], for example in the interval [0..100].
  • An analysis criterion is a basis for calculating a probability from a particular property of the data source.
  • a first analysis criterion may be the occurrence frequency of events
  • a second criterion may be a day of the week or a time in the day in which events occur.
  • different analysis criteria may relate to different properties of the same data source, or may relate to properties from different data sources.
  • the method may implement analysis criteria such as birthday dates, days of the week, hours in the day. According to such criteria, the data are evaluated periodically, at frequencies that may vary from one criterion to another. Other analysis criteria, such as event sequences, can only be evaluated at the occurrence of the event concerned.
  • the method is such that it also comprises, according to a particular embodiment, steps of: composing a semantic indication associated with the element, said indication being composed at least of a semantic datum representative of the analysis criterion according to which is calculated the highest value representative of a probability for the element, and of a datum representative of the value representative of the probability calculated for the element according to said criterion, and
  • the semantic indication composed may be of different nature. It may be for example a natural language sentence composed according to the method, or a visual indication such as for example an icon composed of different elements adapted to provide an indication of the reason for which an element is suggested. .
  • a clock icon associated with a particular color may indicate that the selection is based on a certain frequency of use of the item.
  • the method is such that the weight of a value representative of a probability calculated according to the first criterion of analysis from at least one property of the data source is a function of the use of said at least one property of the data source for computing the at least one second probability according to the at least one second analysis criterion.
  • the different analysis criteria used to calculate the rank of a particular element are not necessarily independent.
  • different analysis criteria can exploit the same property of a data source.
  • the fact that a property of a data source is used by several analysis criteria to produce different probabilities of use of the same element can distort the result, since this property will have an excessive impact with respect to other properties exploited.
  • the determined rank better reflects the reality of the exploited data because redundancies in the exploitation of the data source are discarded.
  • the weight of the value representative of the property calculated according to the first criterion of analysis is all the more important that the analysis is based on a property of the given source which is not used for the calculation of the second probability according to the second criterion of analysis.
  • the method thus makes it possible to favor probabilities calculated from properties of the data source that are not exploited by other analysis criteria. In this way, the determination of the rank of an element is not influenced by a particular property that would be used by different analysis criteria.
  • the method is such that the composition step further comprises a substep of adaptation of the semantic indication composed according to a data associated with the user of the terminal.
  • the semantic indication generated may take into account the user's gender, his name or surname, or his geographical location. Such an arrangement makes it possible to increase the relevance of the indication.
  • the method is such that the elements are contact coordinates.
  • the method thus makes it possible to suggest to the user a selection of contacts that he is likely to want to call, in association with the reason for which they are selected. Providing a relevant explanation of why a contact is selected encourages the user to use this list and thus reduces the user's interactions with his or her device.
  • the method is such that the data source comprises at least data from: a communications history,
  • a call history includes many properties that can be exploited to predict a user's usage. For example, a communications history can be used to determine an outgoing call frequency, user-preferred contacts based on the day of the week or the time in the day. When associated with a geographic location, it also determines a preferred location for the user to establish communications with particular contacts. For example, an agenda allows you to know birthdays of certain contacts or scheduled meetings with certain people in order to predict a possible communication to this contact or these people.
  • a weather history provides a useful link between the user's actions and the weather and can be used to predict some of the user's future actions, such as watching a movie or calling a friend when 'it is raining.
  • Other sources of data may be exploited for the purpose of the invention.
  • the method is such that at least one data source is a call history, the data source being periodically analyzed, the period being calculated from an average call frequency calculated from history.
  • the data source must be analyzed periodically to take into account new events to update the rank of the different elements, new calls issued or received, the time of day, or for example the day of the week that can influence the rank of the contacts proposed in the suggestion.
  • a continuous analysis of the data source can have a significant impact on the consumption of terminal resources.
  • the data source is analyzed periodically, according to the average frequency of the communication events calculated from a call history. This analysis of the average frequency can be performed over a predefined time window, for example over a window of one week and take into account various parameters, such as, for example, the day of the week or the time in the day. Indeed, the frequency of the calls can vary according to the day of the week or time of day. In this way, the list of suggested contacts can be updated more frequently at certain times, and less frequently at other times.
  • the method is such that it comprises, on detecting an interaction of the user on an interface element associated with a particular analysis criterion, a step of inhibiting said criterion d analysis when calculating the weighted sum.
  • a user can easily disable an analysis criterion when it is not appropriate to the context of use or when it produces a false result.
  • the method comprises, on detecting an interaction of the user on an interface element associated with a particular analysis criterion, a step of modifying a weighting associated with said analysis criterion.
  • the user can modify the influence of the various criteria on the final classification of the elements according to a context in which the method is implemented.
  • the device is remarkable in that it comprises the following modules: a computer, adapted to calculate from the at least one data source, at least a first and a second value representative of a probability of use for the element, according to respectively at least a first and a second criterion of analysis,
  • a determination module adapted to determine a rank associated with the element, the rank corresponding to a weighted sum of the representative values of the probabilities calculated for said element according to the first and second analysis criteria
  • the device further comprises a composition module, adapted to compose a semantic indication associated with the element, said indication being composed at least of a semantic data representative of the analysis criterion according to which is calculated the representative value of a highest probability for the element, and a semantic data representative of the value of the calculated probability for the element according to said criterion.
  • the invention also relates to a terminal comprising a composition device as described above.
  • the composition devices and terminals have advantages similar to those of the composition process.
  • composition method is determined by computer program instructions.
  • the invention is also directed to a computer program comprising instructions adapted to the implementation of the steps of a compositing method as described above, when the program is executed by a processor.
  • This program can use any programming language, and be in the form of source code, object code, or intermediate code between source code and object code, such as in a partially compiled form, or in any other form desirable shape.
  • the invention also provides a computer-readable recording medium on which a computer program is recorded including instructions for performing the steps of the compositing method.
  • the information carrier may be any entity or device capable of storing the program.
  • the medium may include storage means, such as a ROM, for example a CD ROM or a microelectronic circuit ROM, a flash memory, or a magnetic recording means, such as a hard disk.
  • the information medium may be a transmissible medium such as an electrical or optical signal, which may be conveyed via an electrical or optical cable, by radio or by other means.
  • the program according to the invention can be downloaded in particular on an Internet type network.
  • the information carrier may be an integrated circuit in which the program is incorporated, the circuit being adapted to execute or to be used in the execution of the method in question.
  • Figure la shows the screen of a terminal on which is displayed a suggestion of telephone contacts ordered according to the method
  • FIG. 1b is a table showing probabilities calculated for different elements according to 3 analysis criteria, according to a particular embodiment
  • FIG. 1a is a table showing an example of association of a semantic indication according to a probability
  • FIG. 2 illustrates the main steps of the method of composition according to a particular embodiment
  • FIG. 3 illustrates an architecture of a device adapted to implement the method of composition according to a particular embodiment.
  • FIG. 1 shows a smartphone-type terminal 100 on the screen of which a list comprising 3 contacts 101, 102 and 103 is displayed.
  • the contacts 101, 102 and 103 are ordered according to the probability that the user wishes to communicate. with one of them.
  • each List entry includes a semantic hint suitable for providing the user with an explanation of why a contact is selected. For example, admitting that we are a Friday night, contact 101 "Pierre” has been selected and takes first place in the list because the terminal user often calls Peter on Friday night. The method makes it possible to prevent the user from searching for the "Pierre” contact in the terminal's address book.
  • the second contact, "Rose”, is selected because today is her birthday, and the terminal user usually calls Rose for her birthday. Without the mention "birthday today", the user may not have understood why the contact Rose was suggested, and would have deemed the suggestion irrelevant.
  • the contact "Elise” is proposed because the user sometimes calls Elise on Friday.
  • FIG. 1b is a table comprising probabilities calculated according to 3 criteria of analysis CRIT1, CRIT2 and CRIT3 for 5 contacts (pink, Elise, Jacques, Pierre and Paul) of the address book of the terminal 100.
  • the first criterion CRIT1 analysis is configured to analyze a call history to determine, for each of the contacts, the probability that the user wishes to establish a communication with the contact considered.
  • the current date being a Friday as indicated on the terminal 100 at the location 104, the criterion evaluates for each of the contacts the probability for a call to be triggered on Friday.
  • the second analysis criterion CRIT2 is configured to analyze a call history in order to determine, for each of the contacts, the probability that the user wishes to establish a communication with the contact considered in the evening.
  • the day's date being a Friday, and the time being 19:30, the criterion evaluates for each of the contacts the probability that a call is triggered on Friday night.
  • the third criterion CRIT3 evaluates the probability that the user triggers a communication to a contact from a calendar with birthdays and a call history.
  • the rank assigned to particular contact is determined by a weighted sum of the probabilities calculated according to the 3 criteria for this contact.
  • the contacts are then presented on the screen of the terminal 100 in an order according to the rank of each contact.
  • criteria 1 and 2 both evaluate the same property of the data source: the fact that one is a Friday is taken into account twice in the weighted sum. In order for this property not to have a great impact on the final rank, the probabilities calculated for these criteria 1 and 2 are weighted to take into account the fact that the same property is (call on Friday) be evaluated by both criteria, but also that criterion 2 evaluates an additional property: the evening call. Thus, since criteria 1 and 2 are not independent, respective weights of 0.4 and 0.6 have been arbitrarily assigned to criteria 1 and 2.
  • Criterion 3 assesses a birthday date. Such a criterion is in this example independent of the criteria 1 and 2. That is why it was arbitrarily assigned a weight of 1.
  • each displayed contact is associated with an indication as to why the contact occupies a particular place in the list.
  • Such an indication is constructed, according to a particular embodiment of the invention, from a semantic data representative of the analysis criterion according to which is calculated the representative value of the highest probability for the element, and d a semantic data representative of the calculated probability for the element according to said criterion.
  • the indication for the contact "Pierre” is composed of a part associated with the criterion C IT1 "call on Friday" which is the criterion that has calculated the highest probability for Pierre, and another part relating to the value of this probability according to a correspondence given as an example in the table of the figure the.
  • the present description is based on a telephone contact recommendation system
  • the invention can be applied in the same way to many other fields.
  • the method of composition can find applications in the field of the recommendation of audiovisual content or software applications, in the recommendation of purchases on a site of distance selling or in the home automation, automotive guidance.
  • FIG. 2 represents the main steps of the method of composition according to a particular embodiment of the invention implemented on a terminal.
  • the terminal obtains a list of elements 200 to thus organize context data 202.
  • the context data 202 can be directly or indirectly linked to the elements of the list 201.
  • the list of elements 201 is for example an address book comprising a set of entries corresponding to the terminal user's contacts.
  • the method comprises a step of selecting the elements of the list 201. The selection step makes it possible to keep only the elements for which a sufficient amount of information is available. For example, calculating a call frequency to a particular contact from a call history with only 3 occurrences of calls to that contact is meaningless.
  • the data source 202 is for example a call history, a calendar, a geographical location history, an address book or for example a weather history. Of course, other data sources may also be envisaged depending on the application context of the method.
  • the data source 202 may correspond to one or more data sources. Such data are for example made available in a database 202 and accessible for example by means of a suitable SQL query. For example, for a given contact, for example the "Pierre" contact of FIG. 1, the terminal may perform an SQL query to the database 202 in order to obtain the dates and times of all the outgoing calls to Pierre. . Such a request may be limited to a particular time window, for example the request may relate to the last 7 days.
  • Such an SQL query also allows to obtain data that is not directly related to the elements of the list 201. For example, from a call history, a weather history history and a history of geographical location, it is possible thanks to an adapted SQL query, to obtain the weather conditions each time the user calls a particular contact.
  • the terminal calculates, for each of the elements of the list 201, a first probability of use according to a first criterion of analysis.
  • this first criterion of analysis corresponds to a call frequency to a considered contact of the list 201.
  • Such an analysis criterion makes it possible, for example, to calculate a probability for the user of the terminal to make a call to a particular contact as a function of the time interval. that has passed since the last call to the contact.
  • the terminal calculates, for each of the elements of the list 201, a second probability of use according to a second analysis criterion.
  • this second analysis criterion corresponds to the calls made to each of the elements of the list 201 according to the day of the week.
  • Such an analysis criterion makes it possible to obtain a probability for the user of the terminal to initiate a call to a particular contact depending on the day of the week.
  • the terminal calculates, for each of the elements of list 201, a third probability of use according to a third analysis criterion.
  • this third analysis criterion corresponds to the calls made to each of the elements of the list 201 according to a calendar of anniversaries.
  • Such an analysis criterion makes it possible to obtain a probability for the user of the terminal to initiate a call to a particular contact according to the current date.
  • a rank is determined for each of the elements of the list 201.
  • the rank of a particular element results from a weighted sum of the probabilities calculated for the element, according to the first, second and third analysis criteria.
  • the rank determined for a particular element represents the relevance of a suggestion of that element. The higher the rank of an element compared to the ranks calculated for the other elements, the more relevant it is to suggest this element to the user.
  • An analysis criterion can be implemented by a software module m comprising an expert system adapted to analyze at a time t a property of a data source 202 and provide a value V mt of between 0 and 1 associated with each element of the list 201 comprising e elements.
  • Vm, t [ v m, l, t> v m, 2, t>-> v m, A, t]> v m, a, t e > 1))
  • Each of the analysis criteria 203, 204 and 205 being adapted to calculate a probability for each contact of the list 201, they all contribute to the determination of a rank for a particular contact at a given time.
  • the property of a data source means a characteristic of these data that will be used by an analysis criterion.
  • a call history may include a first property such as the frequency of calls and a second property such as the call sequence (a call to X is always preceded by a call to Y for example).
  • a simple sum of the probabilities evaluated according to the various analysis criteria is only suitable if the analysis criteria are independent of each other. However, this is not always the case. Certain analysis criteria may be completely independent (for example a "day of the week" criterion is independent of an "anniversary" criterion), other analysis criteria may use the same data source to calculate probabilities, and are therefore not independent.
  • analysis criteria such as “day in the week” and “time of day” can both use the same call log. Although they use different properties of the call log, there may be a relationship between these properties (for example, calling a contact in the morning but only on Friday). It may happen that analysis criteria use the same property of the same data source, with different parameters.
  • a probability calculated according to a particular analysis criterion from a particular property of the data source is weighted for the calculation of the rank, by the number of use of this property by the other analysis criteria.
  • the impact of a particular analysis criterion on the final rank of the element depends on the difference between the data used by each of the analysis criteria to calculate a probability.
  • weights associated with the probabilities calculated according to the different analysis criteria can be fixed arbitrarily or dynamically established.
  • the difference between two analysis criteria at a time t can be defined by a distance from Manatthan.
  • the probability values V assigned by a module are treated as coordinate points v m A t in a hyperspace of A dimensions, the difference between the criteria analysis for a moment t corresponding to a distance of Manatthan between these points divided by the number of dimensions:
  • the differences with the other criteria must be considered and then averaged over a time interval.
  • M is the number of system criteria and T is the number of historical data.
  • the calculation of the weighted sum for determining the rank of the elements is carried out periodically, for example every hour.
  • the calculation of the weights themselves is also done periodically, but much less often than the calculation of the rank, for example every 4 days, or after a hundred calculation of the rank. Indeed, weights are less subject to change than the rank of elements, on which each new event has a direct influence.
  • each new calculation of the weights f (Wm, i) takes into account the previous weights / (W m , / _ i):
  • the weight of a probability calculated according to a first analysis criterion from at least one property of the data source is a function of the use of said at least one property of the data source by the second and third analysis criteria.
  • the weight of the probabilities calculated according to these criteria is defined in order to relativize the weight of this property on the calculated rank for an element. For example, if the two analysis criteria 203 and 204 exploit a frequency property of the calls, while the analysis criterion 205 uses another independent property, the weight of the probabilities calculated according to the criteria 203 and 204 will have to be reduced.
  • the weight of the probability calculated according to a first criterion of analysis is all the more important that the analysis is based on a property of the data source which is not used for the calculation of probability according to the second and third analysis criteria.
  • the different analysis criteria can calculate probabilities at different frequencies.
  • an analysis criterion for birthday dates can be configured with a daily calculation frequency, while an analysis criterion that evaluates a call probability at a given time of the day will have to recalculate the probabilities every 15 minutes.
  • An analysis criterion based on events, such as a criterion evaluating call sequences, will be able to recalculate the probabilities for each new event. The method thus makes it possible to optimize the calculation times necessary to produce a relevant classification.
  • the method includes a step of inhibiting a particular analysis criterion associated with the calculation of the weighted sum at the detection of a user interaction on an interface element associated with said particular criterion of analysis. In this way, the user can easily disable an analysis criterion that would produce an incorrect ranking.
  • the method comprises, on detecting a user interaction on an interface element associated with a particular analysis criterion, a step of modifying a weighting associated with said analysis criterion. .
  • the terminal composes a semantic indication associated with each of the elements for which a rank has been calculated. Such an indication is composed at least by combination of a semantic data representative of the analysis criterion according to which is calculated the highest probability for the element, and a semantic data representative of the value of the probability calculated for the element according to said criterion.
  • Each analysis criterion is associated with a semantic data representative of this criterion.
  • a first analysis criterion implements rules for analyzing the frequency of use of a particular element according to the days of the week, it can be associated with a string of characters such as "Used Monday, "" used on Tuesdays, "etc.
  • the semantic data can be a character string of the form "You call ⁇ freq> ⁇ contact> in the evening", the field ⁇ freq> being expected to be replaced, during the composition step, by a representative semantic indication of a probability, and the field ⁇ contact> being planned to be replaced by an identifier of the element.
  • This semantic data representative of the analysis criterion is associated according to the invention to a semantic data representative of the value of the calculated probability for an element according to this criterion.
  • the semantic data can then be "Always,” Often, “From time to time,” and so on.
  • the semantic data can be "Always", for a probability greater than or equal to 0.8, “Very often", for a probability greater than or equal to 0.6, “Frequently", for a higher probability. or equal to 0.4, "Sometimes", and for a probability greater than or equal to 0.2, “From time to time”.
  • An element for which a probability less than 0.2 is calculated may not be presented.
  • Such thresholds are indicative and may vary, as well as their semantic correspondence, according to alternative embodiments of the invention. According to a particular embodiment, these thresholds can be personalized by the user, for example by means of a graphical interface provided for this purpose.
  • the method makes it possible to compose a relevant semantic indication as to why a particular element is associated with a particular rank among the other elements analyzed. Such a combination results for example in an indication of the type "Used frequently on Monday". It may be emphasized that the invention proposes to use a semantic indication associated with the analysis criterion according to which the highest probability is calculated, and not the analysis criterion having the greatest impact on the final rank.
  • the semantic indication thus composed can be personalized according to a characteristic associated with the user or with the element to which it refers, for example according to its kind.
  • step 211 the terminal proceeds to display elements for which a rank has been determined, in association with the compound semantic indication.
  • Each element is then displayed on the terminal screen in association with the compound semantic indication.
  • the user understands why the element is put forward, this having the consequence of increasing the probability that the element thus suggested is actually used by the user.
  • the interactions of the user with the terminal are then reduced compared to a simple display of frequently used elements without further explanation while the function associated with the element is more frequently used by the user.
  • the display why an item is offered allows the user to be aware of an analysis error and to avoid the use of the item proposed by mistake.
  • FIG. 3 illustrates a device 300 adapted to implement the method of composition according to a particular embodiment of the invention.
  • the device comprises a storage space 301, for example a memory MEM, a processing unit 302 equipped for example with a processor PROC.
  • the processing unit may be driven by a program 303, for example a PGR computer program, implementing the composition method as described in the invention with reference to FIGS. 1 and 2, and in particular the calculation steps.
  • the instructions of the computer program 303 are for example loaded into a RAM (Random Access Memory in English) before being executed by the processor of the processing unit 302.
  • program can also be stored on a storage medium such as a flash memory, a hard disk or any other non-transitory storage medium.
  • the processor of the processing unit 302 implements the steps of the method of composition according to the instructions of the computer program 303.
  • the device comprises, in addition to the memory 301, a display module 304 (DISP) allowing the device for displaying graphic elements, and in particular for displaying a list of elements sorted according to a rank, and according to a particular embodiment of the device, in association with a semantic indication relating to the reason why the associated element occupies a particular rank in the list.
  • the device also comprises a computer 305, adapted to calculate from the at least one data source, at least a first and a second value representative of a probability of use for the element, according to respectively at least one first and a second criterion analysis.
  • a module can be implemented by a computer program comprising instructions configured to control a processor unit 302 of the processor and perform probability calculations on data from a data source.
  • the device 300 also comprises a determination module 306 adapted to determine a rank associated with a particular element, the rank corresponding to a weighted sum of the representative values of the probabilities calculated for said element according to the first and second analysis criteria implemented by the calculation module 305.
  • a determination module 306 adapted to determine a rank associated with a particular element, the rank corresponding to a weighted sum of the representative values of the probabilities calculated for said element according to the first and second analysis criteria implemented by the calculation module 305.
  • a module can be implemented by a computer program comprising instructions configured to drive a processor unit 302 of the processor and make a weighted sum on data from a data source.
  • the determination module is further configured to calculate and assign weights, according to the method described in connection with FIG. 2, to the various criteria of analyzes.
  • the device 300 also optionally comprises a composition module, adapted to compose a semantic indication associated with a particular element, said indication being composed at least of a semantic data item representative of the analysis criterion having the greatest impact on determining the rank of the element as calculated by the module 306, and a data item representative of the value of the probability calculated for the element according to said criterion by the calculation module 305.
  • a composition module adapted to compose a semantic indication associated with a particular element, said indication being composed at least of a semantic data item representative of the analysis criterion having the greatest impact on determining the rank of the element as calculated by the module 306, and a data item representative of the value of the probability calculated for the element according to said criterion by the calculation module 305.
  • the device can be integrated in a smartphone-type terminal, a touch pad, a personal computer, a control center of a home automation system, an on-board computer in a vehicle, a control module of Global Positioning System (GPS) type, a television set, a video decoder or a multimedia player.
  • GPS Global Positioning System

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Abstract

Procédé, dispositif et programme de composition d'une liste ordonnée d'éléments recommandés. L'invention concerne un procédé de composition d'une liste ordonnée d'éléments recommandés parmi une pluralité d'élément, le rang d'un élément dans la liste étant déterminé à partir d'au moins une source de données. Un tel procédé est remarquable en ce qu'il comprend des étapes de calcul, à partir de la au moins une source de données, d'au moins une première et une seconde probabilité d'usage pour l'élément, selon respectivement au moins un premier et un second critère d'analyse, de détermination d'un rang associé à l'élément, le rang correspondant à une somme pondérée des probabilités calculée pour ledit élément selon les premiers et seconds critères d'analyse, et d'affichage de l'élément selon son rang tel que déterminé.

Description

Procédé, dispositif et programme de composition d'une liste ordonnée d'éléments recommandés. Domaine technique
L'invention appartient au domaine des interfaces utilisateur prédictives, et concerne en particulier un procédé pour générer une indication sémantique pour justifier la mise en avant d'un élément parmi une pluralité d'éléments.
Art antérieur
Les logiciels mettent à disposition de leurs utilisateurs un grand nombre d'options et d'actions utilisables par les utilisateurs. Ces possibilités d'interactions ne sont pas utilisées par les utilisateurs à la même fréquence : alors que certaines fonctionnalités de logiciels sont très fréquemment utilisées, d'autres peuvent l'être nettement moins souvent, ou même jamais utilisées.
Les terminaux mobiles de type smartphone ou tablette disposent d'une surface d'affichage restreinte, ce qui impose une limite quant au nombre d'éléments d'interaction qu'il est possible de proposer sur un même affichage. Pour faciliter l'accès aux éléments utilisés le plus fréquemment, diverses techniques ont été mises en œuvre. Par exemple, certaines techniques s'appuient sur des statistiques d'usage pour sélectionner des éléments qui seront disponibles pour l'utilisateur. Ainsi, l'espace d'affichage n'est pas encombré par de fonctionnalités qui ne seront pas utiles à l'utilisateur. D'autre techniques s'appuient sur un contexte d'utilisation (utilisation d'un téléphone avec un kit mains-libres, haut-parleur activé ou casque audio branché, etc..) ou des prédictions basées sur des enchaînements probables d'action (par exemple, la fonction « coller » peut être mise en avant après que l'utilisateur ait effectué une action « copier »).
Une autre application de ces techniques concerne la génération de listes de contacts fréquemment utilisés. En effet, les utilisateurs disposent souvent de plusieurs dizaines d'entrées dans le carnet d'adresses de leur smartphone, ce qui rend parfois fastidieux la recherche d'un contact particulier. Afin de faciliter l'accès aux contacts les plus souvent utilisés, certains terminaux constituent une liste des contacts les plus fréquemment utilisés. De cette façon, les utilisateurs peuvent rapidement accéder aux contacts souvent utilisés. De telles techniques peuvent également être utilisées dans le domaine de la recommandation de contenus audiovisuels, afin par exemple de proposer aux utilisateurs un sous ensemble de chaînes, de vidéo ou de clips musicaux qu'ils sont susceptibles de vouloir regarder ou écouter.
L'utilisation de telles recommandations apporte un gain de temps à l'utilisateur qui n'a pas à chercher un produit, un service ou un contact et par la même occasion, un gain de ressources pour le terminal puisqu'une économie d'actions notamment sur l'interface utilisateur du terminal est réalisée.
Malgré tout, les recommandations comprennent souvent des erreurs et manquent de pertinence. Il existe donc un besoin pour améliorer les prédictions d'usage afin de proposer un classement d'un ensemble d'éléments qui soit plus performant que les techniques actuelles.
L'invention vient améliorer la situation.
Résumé de l'invention
A cet effet, il est proposé un procédé de composition d'une liste ordonnée d'éléments recommandés parmi une pluralité d'élément, le rang d'un élément dans la liste étant déterminé à partir d'au moins une source de données.
Le procédé est remarquable en ce qu'il comprend les étapes suivantes : calcul, à partir de la au moins une source de données, d'au moins une première et une seconde valeur représentative d'une probabilité d'usage pour l'élément, selon respectivement au moins un premier et un second critère d'analyse,
- détermination d'un rang associé à l'élément, le rang correspondant à une somme pondérée des valeurs représentatives des probabilités calculée pour ledit élément selon les premiers et seconds critères d'analyse, et
affichage de l'élément selon son rang tel que déterminé.
Le procédé propose d'établir un classement selon plusieurs critères d'analyse d'une ou plusieurs sources de données. Chacun des critères analyse une propriété particulière d'une source de données pour calculer pour un élément considéré, une valeur représentative d'une probabilité que la suggestion de cet élément soit pertinente. Les valeurs calculées pour un élément selon les différents critères sont pondérées puis additionnées selon la pondération de manière à déterminer un rang pour l'élément. Les pondérations associées aux différents critères d'analyse permettent d'éviter que certaines propriétés de la source de données prévalent par leur redondance sur d'autres propriétés. Le procédé permet ainsi une amélioration de la qualité des recommandations par rapport aux techniques de l'art antérieur.
Au cours de la présente description, le terme « probabilité » doit être interprété au sens large et peut recouvrir aussi bien une probabilité mathématique dont la valeur est comprise dans l'intervalle [0..1] qu'une « valeur représentative d'une probabilité » qui reflète également une probabilité, mais dont la valeur est comprise dans un intervalle différent de l'intervalle [0..1], par exemple dans l'intervalle [0..100].
Un critère d'analyse correspond à une base de calcul d'une probabilité à partir d'une propriété particulière de la source de données. Par exemple, lorsque la source de données est un historique d'événements, un premier critère d'analyse peut être la fréquence d'occurrence des événements, un second critère peut être un jour de la semaine ou une heure dans la journée au cours duquel surviennent des événements. Ainsi, différents critères d'analyse peuvent porter sur différentes propriétés d'une même source de données, ou bien porter sur des propriétés issues de différentes sources de données. De façon non exhaustive, le procédé peut mettre en œuvre des critères d'analyse tels que des dates d'anniversaire, des jours de la semaine, des heures dans la journée. Selon de tels critères, les données sont évaluées de façon périodique, à des fréquences qui peuvent varier d'un critère à l'autre. D'autres critères d'analyse, tels que des enchaînements d'événements, peuvent être évalués uniquement à la survenue de l'événement concerné.
On constate toutefois que malgré la pertinence statistique de telles suggestions, certains utilisateurs sont réticents à utiliser de tels services. Des études ont montré qu'une des raisons pour lesquelles des utilisateurs délaissent cette facilité, notamment dans le cadre d'une liste de contacts suggérés, est qu'ils ne comprennent pas pourquoi certains contacts sont proposés. C'est pourquoi certains services, notamment des services de recommandation vidéo ou musicaux, associent des indications du type « les utilisateurs ayant aimé le produit X ont également aimé le produit Y». Les utilisateurs comprennent ainsi pourquoi les suggestions leurs sont proposées et sont plus enclins à considérer pertinentes les propositions qui leurs sont faites.
Malgré tout, les indications de ce type restent assez vagues et ne suffisent pas toujours à emporter la conviction des utilisateurs.
Afin d'améliorer la pertinence du classement perçu par les utilisateurs, le procédé est tel qu'il comporte en outre, selon un mode particulier de réalisation, des étapes de : composition d'une indication sémantique associée à l'élément, ladite indication étant composée au moins d'une donnée sémantique représentative du critère d'analyse selon lequel est calculée la plus haute valeur représentative d'une probabilité pour l'élément, et d'une donnée représentative de la valeur représentative de la probabilité calculée pour l'élément selon ledit critère, et
d'affichage de l'indication composée en association avec l'élément.
Ainsi, il est possible de présenter une justification concise et pertinente lorsqu'une recommandation est faite à l'utilisateur. Un tel résultat améliore la pertinence des suggestions du point de vue de l'utilisateur et l'incite à utiliser les éléments proposés. De cette façon, le procédé permet de limiter les interactions avec le terminal. D'autre part, il est ainsi possible pour l'utilisateur de se rendre compte d'une éventuelle erreur dans une recommandation et d'éviter d'utiliser l'élément suggéré par erreur.
Au sens de l'invention, l'indication sémantique composée peut être de différente nature. Il peut s'agir par exemple d'une phrase en langage naturelle composée selon le procédé, ou encore d'une indication visuelle telle que par exemple une icône composée de différents éléments adaptés pour fournir une indication sur la raison pour laquelle un élément est suggéré. Par exemple, une icône en forme d'horloge associé à une couleur particulière peut indiquer que la sélection est basée sur une certaine fréquence d'utilisation de l'élément.
Selon une réalisation particulière, le procédé est tel que le poids d'une valeur représentative d'une probabilité calculée selon le premier critère d'analyse à partir d'au moins une propriété de la source de données est fonction de l'utilisation de ladite au moins une propriété de la source de données pour le calcul de la au moins une seconde probabilité selon le au moins un second critère d'analyse.
Les différents critères d'analyse utilisés pour calculer le rang d'un élément particulier ne sont pas nécessairement indépendants. Par exemple, différents critères d'analyse peuvent exploiter une même propriété d'une source de données. Le fait qu'une propriété d'une source de donnée soit utilisée par plusieurs critères d'analyse pour produire différentes probabilités d'utilisation d'un même élément peut fausser le résultat, car dès lors cette propriété aura une incidence trop importante par rapports aux autres propriétés exploitées. Ainsi, selon ce mode de réalisation particulier du procédé, il est tenu compte du fait qu'une même propriété est exploitée par différents critères d'analyse. Il en résulte que le rang déterminé reflète mieux la réalité des données exploitées car des redondances dans l'exploitation de la source de données sont écartées. Selon un mode particulier de réalisation du procédé, le poids de la valeur représentative de la propriété calculé selon le premier critère d'analyse est d'autant plus important que l'analyse se base sur une propriété de la source donnée qui n'est pas utilisée pour le calcul de la seconde probabilité selon le second critère d'analyse.
Le procédé permet ainsi de privilégier les probabilités calculées à partir de propriétés de la source de données qui ne sont pas exploitées par d'autres critères d'analyse. De cette façon, la détermination du rang d'un élément n'est pas influencée par une propriété particulière qui serait utilisée par différents critères d'analyse.
Selon un mode de réalisation particulier, le procédé est tel que l'étape de composition comprend en outre une sous étape d'adaptation de l'indication sémantique composée selon une donnée associée à l'utilisateur du terminal.
Par exemple, l'indication sémantique générée peut prendre en compte le sexe de l'utilisateur, son nom ou son prénom ou encore sa localisation géographique. Une telle disposition permet d'augmenter la pertinence de l'indication.
Selon un mode de réalisation particulier, le procédé est tel que les éléments sont des coordonnées de contacts. Le procédé permet ainsi de suggérer à l'utilisateur une sélection de contacts qu'il est susceptible de vouloir appeler, en association avec la raison pour laquelle ils sont sélectionnés. Le fait de fournir une explication pertinente sur la raison pour laquelle un contact est sélectionné encourage l'utilisateur à utiliser cette liste et permet ainsi de réduire les interactions de l'utilisateur avec son terminal.
Selon un mode particulier de réalisation, le procédé est tel que la source de donnée comprend au moins des données issues : d'un historique de communications,
d'un agenda,
d'un historique de localisation géographique d'un carnet d'adresses
d'un historique de conditions météo,
d'une installation domotique,
de transactions financières ou bancaires,
- de consommation multimédia.
Le procédé permet ainsi de suggérer un ensemble d'éléments pertinents et d'y associer une explication claire sur la raison de la sélection d'un élément particulier. Un historique d'appels comprend de nombreuses propriétés qui peuvent être exploitées pour prédire un usage de l'utilisateur. Par exemple, un historique de communications permet de déterminer une fréquence d'appels sortant, des contacts privilégiés par l'utilisateur en fonction du jour de la semaine ou de l'heure dans la journée. Lorsqu'il est associé à une localisation géographique, il permet également de déterminer un lieu privilégié par l'utilisateur pour établir des communications avec des contacts particuliers. Un agenda permet par exemple de connaître des dates d'anniversaires de certains contacts ou des réunions prévues avec certaines personnes afin de prédire une éventuelle communication vers ce contact ou ces personnes. Un historique des conditions météo permet d'établir un lien exploitable entre des actions de l'utilisateur et le temps qu'il fait et peut servir à prédire certaines actions futures de l'utilisateur, comme par exemple regarder un film ou appeler un ami lorsqu'il pleut. Bien entendu, d'autres sources de données peuvent être exploitées aux fins de l'invention.
Selon une réalisation particulière, le procédé est tel qu'au moins une source de données est un historique d'appels, la source de données étant analysée périodiquement, la période étant calculée à partir d'une fréquence d'appels moyenne calculée à partir de l'historique.
La source de données doit être analysée périodiquement afin de prendre en compte de nouveaux événements pour mettre à jour le rang des différents éléments, de nouveaux appels émis ou reçus, l'heure de la journée, ou encore par exemple le jour de la semaine pouvant influencer le rang des contacts proposés dans la suggestion. Toutefois, une analyse continue de la source de données peut avoir un impact trop important sur la consommation des ressources du terminal. Selon ce mode de réalisation particulier, la source de données est analysée périodiquement, selon la fréquence moyenne des événements de communication calculée à partir d'un historique d'appels. Cette analyse de la fréquence moyenne peut être réalisée sur une fenêtre temporelle prédéfinie, comme par exemple sur une fenêtre d'une semaine et prendre en compte divers paramètres, comme par exemple le jour de la semaine ou l'heure dans la journée. En effet, la fréquence des appels peut varier selon le jour de la semaine ou l'heure de la journée. De cette façon, la liste de contacts suggérés peut être mise à jour plus fréquemment à certains moments, et moins fréquemment à d'autres moments.
Selon un mode particulier de réalisation, le procédé est tel qu'il comporte, à la détection d'une interaction de l'utilisateur sur un élément d'interface associé à un critère d'analyse particulier, une étape d'inhibition dudit critère d'analyse lors du calcul de la somme pondérée.
Un utilisateur peut ainsi facilement désactiver un critère d'analyse lorsque ce dernier n'est pas approprié au contexte d'utilisation ou quand il produit un résultat erroné.
Selon une réalisation particulière, le procédé comporte, à la détection d'une interaction de l'utilisateur sur un élément d'interface associé à un critère d'analyse particulier, une étape de modification d'une pondération associée audit critère d'analyse.
L'utilisateur peut modifier l'influence des différents critères sur le classement final des éléments selon un contexte dans lequel le procédé est mis en œuvre.
Selon un autre aspect de l'invention, et de façon correspondante au procédé de composition, il est proposé un dispositif de composition d'une liste ordonnée d'éléments recommandés parmi une pluralité d'élément, le rang d'un élément dans la liste étant déterminé à partir d'au moins une source de données.
Le dispositif est remarquable en ce qu'il comprend les modules suivants : un calculateur, adapté pour calculer à partir de la au moins une source de données, au moins une première et une seconde valeur représentative d'une probabilité d'usage pour l'élément, selon respectivement au moins un premier et un second critère d'analyse,
- un module de détermination adapté pour déterminer un rang associé à l'élément, le rang correspondant à une somme pondérée des valeurs représentatives des probabilités calculée pour ledit élément selon les premiers et seconds critères d'analyse,
un module d'affichage, adapté pour afficher l'élément selon son rang tel que déterminé. Selon un mode particulier de réalisation du dispositif, le dispositif comporte en outre un module de composition, adapté pour composer une indication sémantique associée à l'élément, ladite indication étant composée au moins d'une donnée sémantique représentative du critère d'analyse selon lequel est calculée la valeur représentative d'une probabilité la plus haute pour l'élément, et d'une donnée sémantique représentative de la valeur de la probabilité calculée pour l'élément selon ledit critère.
L'invention concerne également un terminal comprenant un dispositif de composition tel que décrit ci-dessus. Les dispositifs et terminaux de composition présentent des avantages analogues à ceux du procédé de composition.
Dans un mode particulier de réalisation, les différentes étapes du procédé de composition sont déterminées par des instructions de programmes d'ordinateurs.
En conséquence, l'invention vise aussi un programme d'ordinateur comportant des instructions adaptées à la mise en œuvre des étapes d'un procédé de composition tel que décrit ci-dessus, lorsque le programme est exécuté par un processeur.
Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. L'invention vise aussi un support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé de composition.
Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, une mémoire flash, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, comme par exemple un disque dur.
D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question.
Les différents modes ou caractéristiques de réalisation précités peuvent être ajoutés indépendamment ou en combinaison les uns avec les autres, aux étapes du procédé des procédés de notification et/ou de réception.
Brève description des figures
D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture d'un mode de réalisation préféré décrit en référence aux dessins annexés parmi lesquels :
La figure la montre l'écran d'un terminal sur lequel est affichée une suggestion de contacts téléphoniques ordonnés selon le procédé,
La figure lb est un tableau montrant des probabilités calculées pour différents éléments selon 3 critères d'analyse, selon une réalisation particulière,
- La figure le est un tableau montrant un exemple d'association d'une indication sémantique en fonction d'une probabilité,
La figure 2 illustre les principales étapes du procédé de composition selon un mode particulier de réalisation,
La figure 3 illustre une architecture d'un dispositif adapté pour mettre en œuvre le procédé de composition selon un mode particulier de réalisation.
Description détaillée
Le procédé de composition d'une liste de recommandations va maintenant être décrit selon un mode particulier de réalisation. Dans cette description le procédé est mis en œuvre sur un terminal pour suggérer à un utilisateur une liste de contacts pertinents qu'il est susceptible de vouloir appeler, en association avec la raison pour laquelle un contact particulier occupe une position particulière dans la liste. Un exemple de liste comprenant des contacts ordonnés par ordre de pertinence à un instant donné est illustré sur la figure la. On observe sur la figure la un terminal 100 de type smartphone sur l'écran duquel est affichée une liste comprenant 3 contacts 101, 102 et 103. Les contacts 101, 102 et 103 sont ordonnés selon la probabilité que l'utilisateur souhaite entrer en communication avec l'un d'eux. En outre, conformément à un mode particulier de réalisation de l'invention, chaque entrée de la liste comprend une indication sémantique adaptée pour fournir à l'utilisateur une explication sur la raison pour laquelle un contact est sélectionné. Par exemple, en admettant que nous sommes un vendredi soir, le contact 101 « Pierre », a été sélectionné et occupe la première place dans la liste car l'utilisateur du terminal appelle souvent Pierre le vendredi soir. Le procédé permet d'éviter à l'utilisateur une recherche du contact « Pierre » dans le carnet d'adresses du terminal. Le second contact, « Rose », est sélectionné car c'est aujourd'hui son anniversaire, et que l'utilisateur du terminal à l'habitude d'appeler Rose pour son anniversaire. Sans la mention « anniversaire aujourd'hui », l'utilisateur n'aurait peut-être pas compris pourquoi le contact Rose était suggéré, et aurait jugé la suggestion non pertinente. De même, le contact « Elise » est proposé car l'utilisateur appelle parfois Elise le vendredi. Lorsqu'un utilisateur juge que des recommandations qui lui sont faites ne sont pas pertinentes, il a tendance à délaisser le service de recommandation. Pourtant, une telle fonctionnalité permet de réduire le nombre d'interactions avec le terminal qui sont nécessaires pour établir une communication. En réduisant les interactions, on augmente d'autant l'autonomie du terminal. La figure lb est un tableau comprenant des probabilités calculées selon 3 critères d'analyse CRIT1, CRIT2 et CRIT3 pour 5 contacts (rose, Elise, Jacques, Pierre et Paul) du carnet d'adresses du terminal 100.
Le premier critère d'analyse CRIT1 est configuré pour analyser un historique d'appel afin de déterminer, pour chacun des contacts, la probabilité que l'utilisateur souhaite établir une communication avec le contact considéré. La date du jour étant un vendredi comme indiqué sur le terminal 100 à l'emplacement 104, le critère évalue pour chacun des contacts la probabilité pour qu'un appel soit déclenché le vendredi.
Le deuxième critère d'analyse CRIT2 est configuré pour analyser un historique d'appel afin de déterminer, pour chacun des contacts, la probabilité que l'utilisateur souhaite établir une communication avec le contact considéré en soirée. La date du jour étant un vendredi, et l'heure étant 19h30, le critère évalue pour chacun des contacts la probabilité pour qu'un appel soit déclenché le vendredi soir.
Enfin, le troisième critère d'analyse CRIT3 évalue la probabilité pour que l'utilisateur déclenche une communication vers un contact à partir d'un calendrier comprenant des dates d'anniversaires et d'un historique des appels. Selon l'invention le rang attribué à contact particulier est déterminé par une somme pondérée des probabilités calculées selon les 3 critères pour ce contact. Les contacts sont ensuite présentés sur l'écran du terminal 100 dans un ordre fonction du rang de chaque contact.
On constate que les critères 1 et 2 évaluent tous les deux une même propriété de la source de données : le fait que l'on soit un vendredi est pris en compte deux fois dans la somme pondérée. Afin que cette propriété n'ait pas trop d'incidence sur le rang final, les probabilités calculées pour ces critères 1 et 2 sont pondérées de façon à prendre en compte le fait qu'une même propriété soit (appel le vendredi) soit évaluée par les deux critères, mais aussi que le critère 2 évalue une propriété supplémentaire : l'appel en soirée. Ainsi, les critères 1 et 2 n'étant pas indépendant, des poids respectifs de 0.4 et de 0.6 ont été arbitrairement affectés aux critères 1 et 2.
Le critère 3 évalue une date d'anniversaire. Un tel critère est dans cet exemple indépendant des critères 1 et 2. C'est pourquoi il lui a été affecté arbitrairement un poids de 1.
La somme des probabilités calculées selon les critères 1, 2 et 3 est ainsi pondérée par les poids associés à ces critères pour déterminer le rang des différents contacts. On peut noter que les contacts dont le rang est inférieur à 0.2 ne sont pas affichés car il est peu probable que l'utilisateur souhaite entrer en communication avec eux.
Nous verrons par la suite comment le procédé propose de calculer dynamiquement et périodiquement les poids associés aux différents critères.
On observe également sur la figure la que chaque contact affiché est associé à une indication relative à la raison pour laquelle le contact occupe une place particulière dans la liste. Une telle indication est construite, selon un mode particulier de réalisation de l'invention, à partir d'une donnée sémantique représentative du critère d'analyse selon lequel est calculée la valeur représentative de la probabilité la plus haute pour l'élément, et d'une donnée sémantique représentative de la probabilité calculée pour l'élément selon ledit critère. Par exemple, l'indication relative au contact « Pierre » est composée d'une partie associée au critère C IT1 « appel le vendredi » qui est le critère ayant calculé la probabilité la plus élevée pour Pierre, et d'une autre partie relative à la valeur de cette probabilité selon une correspondance fournie en exemple dans le tableau de la figure le.
Bien que la présente description s'appuie sur un système de recommandation de contacts téléphoniques, l'invention peut s'appliquer de la même manière à bien d'autres domaines. Par exemple, le procédé de composition peut trouver des applications dans le domaine de la recommandation de contenus audiovisuels ou d'applications logicielles, dans la recommandation d'achats sur un site de vente à distance ou encore dans la domotique, guidage automobile.
La figure 2 représente les principales étapes du procédé de composition selon un mode de réalisation particulier de l'invention mis en œuvre sur un terminal.
Lors d'une première étape 200, le terminal obtient une liste d'éléments 200 à organiser ainsi des données de contexte 202. Les données de contexte 202 peuvent être directement ou indirectement liées aux éléments de la liste 201. La liste d'éléments 201 est par exemple un carnet d'adresses comportant un ensemble d'entrées correspondant à des contacts de l'utilisateur du terminal. Selon un mode particulier de réalisation, le procédé comprend une étape de sélection des éléments de la liste 201. L'étape de sélection permet de ne conserver que les éléments pour lesquels une quantité suffisante d'information est disponible. Par exemple, calculer une fréquence d'appel vers un contact particulier à partir d'un historique d'appels ne comprenant que 3 occurrences d'appels vers ce contact n'a pas de sens.
La source de donnée 202 est par exemple un historique d'appel, un agenda, un historique de localisation géographique, un carnet d'adresses ou encore par exemple un historique de conditions météorologiques. Bien entendu, d'autres sources de données peuvent également être envisagées selon le contexte d'application du procédé. La source de données 202 peut correspondre à une ou plusieurs sources de données. De telles données sont par exemple mises à disposition dans une base de données 202 et accessibles par exemple au moyen d'une requête SQL adaptée. Par exemple, pour un contact donné, par exemple le contact « Pierre » de la figure 1, le terminal peut effectuer une requête SQL vers la base de données 202 afin d'obtenir les dates et heures de toutes les communications sortantes à destination de Pierre. Une telle requête peut être limitée à une fenêtre temporelle particulière, par exemple la requête peut porter sur les 7 derniers jours. Une telle requête SQL permet également d'obtenir des données qui ne sont pas directement liées aux éléments de la liste 201. Par exemple, à partir d'un historique d'appel, d'un historique de conditions météorologique et d'un historique de localisation géographique, il est possible grâce à une requête SQL adaptée, d'obtenir les conditions météo à chaque fois que l'utilisateur appelle un contact particulier.
Lors d'une étape 203, le terminal calcule, pour chacun des éléments de la liste 201, une première probabilité d'usage selon un premier critère d'analyse. Par exemple, ce premier critère d'analyse correspond une fréquence d'appel vers un contact considéré de la liste 201. Un tel critère d'analyse permet par exemple de calculer une probabilité pour que l'utilisateur du terminal émette un appel vers un contact particulier en fonction de l'intervalle de temps qui s'est écoulé depuis le dernier appel vers le contact considéré.
Lors d'une étape 204, pouvant être réalisée consécutivement ou en parallèle à l'étape 203, le terminal calcule, pour chacun des éléments de la liste 201, une seconde probabilité d'usage selon un second critère d'analyse. Par exemple, ce second critère d'analyse correspond aux appels passés vers chacun des éléments de la liste 201 selon le jour de la semaine. Un tel critère d'analyse permet d'obtenir une probabilité pour que l'utilisateur du terminal déclenche un appel vers un contact particulier en fonction du jour de la semaine.
Lors d'une étape 205 optionnelle, pouvant être réalisée consécutivement ou en parallèle aux étapes 203 et 204, le terminal calcule, pour chacun des éléments de la liste 201, une troisième probabilité d'usage selon un troisième critère d'analyse. Par exemple, ce troisième critère d'analyse correspond aux appels passés vers chacun des éléments de la liste 201 selon un calendrier d'anniversaires. Un tel critère d'analyse permet d'obtenir une probabilité pour que l'utilisateur du terminal déclenche un appel vers un contact particulier en fonction de la date courante.
Bien que la présente description considère 3 critères d'analyses 203, 204 et 205, l'invention peut être mise en œuvre avec un nombre quelconque de critères d'analyse supérieur à deux. Les probabilités calculées suite aux étapes 203, 204 et 205 sont respectivement mémorisées, de façon optionnelle, dans des bases de données temporaires 206, 207 et 208.
A l'étape 209, il est procédé à la détermination d'un rang pour chacun des éléments de la liste 201. Le rang d'un élément particulier résulte d'une somme pondérée des probabilités calculée pour l'élément, selon les premiers, seconds et troisièmes critères d'analyse. Le rang déterminé pour un élément particulier représente la pertinence d'une suggestion de cet élément. Plus le rang d'un élément est élevé par rapport aux rangs calculés pour les autres éléments, plus il est pertinent de suggérer cet élément à l'utilisateur.
Un critère d'analyse peut être mis en œuvre par un module logiciel m comprenant un système expert adapté pour analyser à un instant t une propriété d'une source de données 202 et fournir une valeur Vm t comprise entre 0 et 1 associée à chaque élément de la liste 201 comprenant e éléments. Vm,t = [vm,l,t> vm,2,t>— > vm,A,t]> vm,a,t e > 1) )
Chacun des critères d'analyse 203, 204 et 205 étant adapté pour calculer une probabilité pour chaque contact de la liste 201, ils contribuent tous à la détermination d'un rang pour un contact particulier à un instant donné.
On entend par propriété d'une source de données une caractéristique de ces données qui sera utilisée par un critère d'analyse. Par exemple, un historique d'appels peut comprendre une première propriété telle que la fréquence des appels et une seconde propriété telle que la séquence des appels (un appel vers X est toujours précédé d'un appel vers Y par exemple). Une simple somme des probabilités évaluées selon les différents critères d'analyse n'est adaptée que si les critères d'analyse sont indépendant les uns des autres. Cependant, ce n'est pas toujours le cas. Certains critères d'analyse peuvent être complètement indépendants (par exemple un critère "jour de la semaine" est indépendant d'un critère "anniversaire"), d'autres critères d'analyse peuvent utiliser une même source de données pour calculer des probabilités, et ne sont donc pas indépendants. Par exemple, des critères d'analyse tels que "jour dans la semaine" et "heure du jour" peuvent utiliser tous les deux un même journal d'appel. Bien que qu'ils utilisent différentes propriétés du journal d'appel, il peut exister une relation entre ces propriétés (par exemple, appeler un contact le matin mais seulement le vendredi). Il peut arriver que des critères d'analyse utilisent une même propriété d'une même source de données, avec des paramètres différents. Ainsi, selon un mode de réalisation particulier, lorsque les critères d'analyse utilisent des données qui ne sont pas indépendantes, une probabilité calculée selon un critère d'analyse particulier à partir d'une propriété particulière de la source de donnée est pondérée pour le calcul du rang, par le nombre d'utilisation de cette propriété par les autres critères d'analyse. Ainsi, l'incidence d'un critère d'analyse particulier sur le rang final de l'élément dépend de la différence entre les données utilisées par chacun des critères d'analyse pour calculer une probabilité.
Les poids associés aux probabilités calculées selon les différents critères d'analyse peuvent être fixés de manière arbitraire ou établis de façon dynamique.
La différence entre deux critères d'analyse à un instant t peut être définie par une distance de Manatthan. Pour cela, les valeurs de probabilité V assignées par un module sont traitées comme des points de coordonnées vm A t dans un hyperespace de A dimensions, la différence entre les critères d'analyse pour un instant t correspondant à une distance de Manatthan entre ces points divisée par le nombre de dimensions :
Figure imgf000016_0001
Pour calculer le poids associé à un critère particulier, les différences avec les autres critères doivent être considérées, puis moyennées sur un intervalle de temps.
Dans les formules qui suivent, M est le nombre de critères du système et T le nombre de données d'historique.
Figure imgf000016_0002
Le calcul de la somme pondérée permettant de déterminer le rang des éléments est réalisé de façon périodique, par exemple toutes les heures. Le calcul des pondérations elles-mêmes est également réalisé de façon périodique, mais nettement moins souvent que le calcul du rang, par exemple tous les 4 jours, ou après une centaine de calcul du rang. En effet, les pondérations sont moins sujettes à des changements que le rang des éléments, sur lequel chaque nouvel événement a une influence directe.
Pour lisser l'évolution des pondérations au cours du temps, chaque nouveau calcul des pondérations f(Wm,i) prend en compte les précédentes pondérations/ (Wm,/_i) :
Par exemple, Wm I =
Figure imgf000016_0003
= WmJ~1 (5)
Ainsi, en référence à la figure 2, dans une telle approche par critères d'analyse, le poids d'une probabilité calculée selon un premier critère d'analyse à partir d'au moins une propriété de la source de données est fonction de l'utilisation de ladite au moins une propriété de la source de données par les deuxièmes et troisièmes critères d'analyse. Ainsi, lorsqu'une même propriété est utilisée par différents critères d'analyse le poids des probabilités calculées selon ces critères est défini de façon à relativiser le poids de cette propriété sur le rang calculé pour un élément. Par exemple, si les deux critères d'analyse 203 et 204 exploitent une propriété de fréquence des appels, alors que le critère d'analyse 205 exploite une autre propriété indépendante, le poids des probabilités calculées selon les critères 203 et 204 devra êtrediminué. D'autre part, le poids de la probabilité calculé selon un premier critère d'analyse est d'autant plus important que l'analyse se base sur une propriété de la source de donnée qui n'est pas utilisée pour le calcul de probabilité selon les deuxièmes et troisièmes critères d'analyse.
Une telle approche modulaire qui distingue différents critères d'analyse, présente l'avantage d'éliminer les redondances d'analyse lorsque plusieurs critères utilisent une même propriété. D'autre part, les différents critères d'analyse peuvent calculer des probabilités à des fréquences différentes. Par exemple, un critère d'analyse portant sur des dates d'anniversaire peut être configuré avec une fréquence de calcul quotidienne, alors qu'un critère d'analyse qui évalue une probabilité d'appel à une heure donnée de la journée devra recalculer les probabilités toutes les 15 minutes. Un critère d'analyse basé sur des événements, comme par exemple un critère évaluant des séquences d'appels, pourra quant à lui recalculer les probabilités à chaque nouvel événement. Le procédé permet ainsi d'optimiser les temps de calcul nécessaires à la production d'un classement pertinent.
Selon un mode particulier de réalisation, le procédé comporte une étape d'inhibition d'un critère d'analyse particulier associé lors du calcul de la somme pondérée à la détection d'une interaction de l'utilisateur sur un élément d'interface associé audit critère d'analyse particulier. De cette façon, l'utilisateur peut facilement désactiver un critère d'analyse qui produirait un classement erroné.
Selon une réalisation particulière, le procédé comporte, à la détection d'une interaction de l'utilisateur sur un élément d'interface associé à un critère d'analyse particulier, une étape de modification d'une pondération associée audit dudit critère d'analyse. Lors d'une étape 210, le terminal compose une indication sémantique associée à chacun des éléments pour lesquels un rang a été calculé. Une telle indication est composée au moins par combinaison d'une donnée sémantique représentative du critère d'analyse selon lequel est calculée la probabilité la plus haute pour l'élément, et d'une donnée sémantique représentative de la valeur de la probabilité calculée pour l'élément selon ledit critère. Chaque critère d'analyse est associé à une donnée sémantique représentative de ce critère. Par exemple, lorsqu'un premier critère d'analyse met en œuvre des règles d'analyse de la fréquence d'utilisation d'un élément particulier selon les jours de la semaine, il peut être associé à une chaîne de caractères telle que « Utilisé le lundi », « utilisé le mardi », etc. La donnée sémantique peut être une chaîne de caractère de la forme « Vous appelez <freq> <contact> le soir », le champ <freq> étant prévu pour être remplacé, au cours de l'étape de composition, par une indication sémantique représentative d'une probabilité, et le champ <contact> étant prévu pour être remplacé par un identifiant de l'élément. Cette donnée sémantique représentative du critère d'analyse est associée selon l'invention à une donnée sémantique représentative de la valeur de la probabilité calculée pour un élément selon ce critère. Selon la valeur de la probabilité calculée, la donnée sémantique peut alors être « Toujours, « Souvent », « De temps en temps », etc. Par exemple, pour une probabilité égale à 1.0, la donnée sémantique peut être « Toujours », pour une probabilité supérieure ou égale à 0.8, « Très souvent », pour une probabilité supérieure ou égale à 0.6, « Fréquemment », pour une probabilité supérieure ou égale à 0.4, « Parfois », et pour une probabilité supérieure ou égale à 0.2, « De temps en temps ». Un élément pour lequel une probabilité inférieure à 0.2 est calculée pourra ne pas être présenté. De tels seuils sont donnés à titre indicatifs et peuvent varier, ainsi que leur correspondance sémantique, selon des variantes de mise en œuvre de l'invention. Selon une réalisation particulière, ces seuils peuvent être personnalisés par l'utilisateur, par exemple au moyen d'une interface graphique prévue à cet effet.
En combinant une donnée sémantique représentative du critère d'analyse selon lequel a été calculée la probabilité d'utilisation la plus haute pour l'élément parmi les probabilités calculées selon d'autres critères d'analyse, avec une donnée sémantique représentative de la valeur de la probabilité calculée selon ce critère, le procédé permet de composer une indication sémantique pertinente relative à la raison pour laquelle un élément particulier est associé à un rang particulier parmi les autres éléments analysés. Une telle combinaison résulte par exemple en une indication du type « Utilisé fréquemment le lundi ». On peut souligner que l'invention propose d'utiliser une indication sémantique associée au critère d'analyse selon lequel est calculée la probabilité la plus haute, et non le critère d'analyse ayant a plus grande incidence sur le rang final.
En outre, selon une réalisation particulière, l'indication sémantique ainsi composée peut être personnalisée selon une caractéristique associée à l'utilisateur où à l'élément à laquelle elle se réfère, par exemple selon son genre.
A l'étape 211, le terminal procède à l'affichage des éléments pour lesquels un rang a été déterminé, en association avec l'indication sémantique composée.
Chaque élément est alors affiché sur l'écran du terminal en association avec l'indication sémantique composée. De cette façon, l'utilisateur comprend pourquoi l'élément est mis en avant, ceci ayant pour conséquence d'augmenter la probabilité que l'élément ainsi suggéré soit effectivement utilisé par l'utilisateur. Les interactions de l'utilisateur avec le terminal se trouvent alors réduites par rapport à un simple affichage des éléments fréquemment utilisés sans autres explication alors que la fonction associée à l'élément est plus fréquemment utilisée par l'utilisateur. A l'inverse, l'affichage de la raison pour laquelle un élément est proposé permet à l'utilisateur de se rendre compte d'une erreur d'analyse et d'éviter l'utilisation de l'élément proposé par erreur.
La figure 3 illustre un dispositif 300 adapté pour mettre en œuvre le procédé de composition selon un mode particulier de réalisation de l'invention. Le dispositif comprend un espace de stockage 301, par exemple une mémoire MEM, une unité de traitement 302 équipée par exemple d'un processeur PROC. L'unité de traitement peut être pilotée par un programme 303, par exemple un programme d'ordinateur PGR, mettant en œuvre le procédé de composition tel que décrit dans l'invention en référence aux figures 1 et 2, et notamment les étapes de calcul, à partir de la au moins une source de données, d'au moins une première et une seconde probabilité d'usage pour l'élément, selon respectivement au moins un premier et un second critère d'analyse, de détermination d'un rang associé à l'élément, le rang correspondant à une somme pondérée des probabilités calculée pour ledit élément selon les premiers et seconds critères d'analyse, de composition d'une indication sémantique associée à l'élément, ladite indication étant composée au moins par combinaison d'une donnée sémantique représentative du critère d'analyse ayant la plus grande incidence sur la détermination du rang de l'élément, et d'une donnée représentative de la valeur de la probabilité calculée pour l'élément selon ledit critère, et d'affichage de l'élément selon son rang tel que déterminé, en association avec l'indication sémantique telle que composée.
À l'initialisation, les instructions du programme d'ordinateur 303 (PGR) sont par exemple chargées dans une mémoire RAM (Random Access Memory en anglais) avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement 302. Les instructions du programme peuvent également être mémorisées sur un support de stockage tel qu'une mémoire flash, un disque dur ou tout autre support de stockage non-transitoire. Le processeur de l'unité de traitement 302 met en œuvre les étapes du procédé de composition selon les instructions du programme d'ordinateur 303. Pour cela, le dispositif comprend, outre la mémoire 301, un module d'affichage 304 (DISP) permettant au dispositif d'afficher des éléments graphiques, et en particulier d'afficher une liste d'éléments trié selon un rang, et selon une réalisation particulière du dispositif, en association avec une indication sémantique relative à la raison pour laquelle l'élément associé occupe un rang particulier dans la liste. Le dispositif comprend également un calculateur 305, adapté pour calculer à partir de la au moins une source de données, au moins une première et une seconde valeur représentative d'une probabilité d'usage pour l'élément, selon respectivement au moins un premier et un second critère d'analyse. Un tel module peut être mis en œuvre par un programme d'ordinateur comportant des instructions configurées pour piloter une unité de calcul du processeur 302 et réaliser des calculs de probabilité sur des données issues d'une source de données.
Le dispositif 300 comprend aussi un module de détermination 306 adapté pour déterminer un rang associé à un élément particulier, le rang correspondant à une somme pondérée des valeurs représentatives des probabilités calculée pour ledit élément selon les premiers et seconds critères d'analyse mis en œuvre par le module de calcul 305. Un tel module peut être mis en œuvre par un programme d'ordinateur comportant des instructions configurées pour piloter une unité de calcul du processeur 302 et réaliser une somme pondérée sur des données issues d'une source de données. Le module de détermination est en outre configuré pour calculer et affecter des pondérations, selon la méthode décrite en relation avec la figure 2, aux différents critères de d'analyses.
Le dispositif 300 comprend aussi, de façon optionnelle, un module de composition, adapté pour composer une indication sémantique associée à un élément particulier, ladite indication étant composée au moins d'une donnée sémantique représentative du critère d'analyse ayant la plus grande incidence sur la détermination du rang de l'élément tel que calculé par le module 306, et d'une donnée représentative de la valeur de la probabilité calculée pour l'élément selon ledit critère par le module de calcul 305.
Selon un mode particulier de réalisation, le dispositif peut être intégré dans un terminal de type smartphone, une tablette tactile, un ordinateur personnel, un centre de contrôle d'une installation domotique, un ordinateur de bord dans un véhicule, un module de guidage de type GPS (global Positioning System), un téléviseur, un décodeur vidéo ou encore un lecteur multimédia.

Claims

Revendications
Procédé de composition d'une liste ordonnée d'éléments recommandés parmi une pluralité d'élément, le rang d'un élément dans la liste étant déterminé à partir d'au moins une source de données, le procédé est caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes :
calcul (201, 202, 203), à partir de la au moins une source de données, d'au moins une première et une seconde valeur représentative d'une probabilité d'usage pour l'élément, selon respectivement au moins un premier et un second critère d'analyse,
composition (207) d'une indication sémantique associée à l'élément, ladite indication étant composée au moins d'une donnée sémantique représentative du critère selon lequel est calculée la valeur représentative d'une probabilité la plus élevée pour l'élément, et d'une donnée sémantique représentative de ladite valeur représentative de la probabilité la plus haute calculée pour l'élément selon ledit critère,
détermination (208) d'un rang associé à l'élément, le rang correspondant à une somme pondérée des valeurs représentatives d'une probabilité calculée pour ledit élément selon les premiers et seconds critères d'analyse, une pondération étant associée à un critère d'analyse, et
Affichage (209) de l'élément selon son rang tel que déterminé en association avec l'indication composée.
Procédé selon la revendication 1 dans lequel le poids d'une valeur représentative d'une probabilité calculée selon le premier critère d'analyse à partir d'au moins une propriété de la source de données est fonction de l'utilisation de ladite au moins une propriété de la source de données pour le calcul de la au moins une seconde valeur représentative d'une probabilité selon le au moins un second critère d'analyse.
Procédé selon la revendication 2 dans lequel le poids de la valeur représentative d'une probabilité calculé selon le premier critère d'analyse est d'autant plus important que l'analyse se base sur une propriété de la source donnée qui n'est pas utilisée pour le calcul de la seconde valeur représentative d'une probabilité selon le second critère d'analyse.
Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 ou 3 dans lequel l'étape de composition comprend en outre une sous étape d'adaptation de l'indication sémantique composée selon une donnée associée à l'utilisateur du terminal. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel les éléments sont des coordonnées de contacts.
Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel la source de donnée comprend au moins des données issues :
d'un historique de communications,
d'un agenda,
d'un historique de localisation géographique
d'un carnet d'adresses
d'un historique de conditions météo,
d'une installation domotique,
de transactions financières ou bancaires,
de consommation multimédia.
Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes tel qu'il comporte, à la détection d'une interaction de l'utilisateur sur un élément d'interface associé à un critère d'analyse particulier, une étape d'inhibition dudit critère d'analyse lors du calcul de la somme pondérée.
Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 tel qu'il comporte, à la détection d'une interaction de l'utilisateur sur un élément d'interface associé à un critère d'analyse particulier, une étape de modification d'une pondération associée audit dudit critère d'analyse.
Dispositif de composition d'une liste ordonnée d'éléments recommandés parmi une pluralité d'élément, le rang d'un élément dans la liste étant déterminé à partir d'au moins une source de données caractérisé en ce qu'il comprend les modules suivants:
- un calculateur (305), adapté pour calculer à partir de la au moins une source de données, au moins une première et une seconde probabilité d'usage pour l'élément, selon respectivement au moins un premier et un second critère d'analyse,
un module de composition (307), adapté pour composer une indication sémantique associée à l'élément, ladite indication étant composée au moins d'une donnée sémantique représentative du critère d'analyse selon lequel est calculée la valeur représentative d'une probabilité la plus haute pour l'élément, et d'une donnée représentative de la valeur de ladite valeur représentative de la probabilité calculée pour l'élément selon ledit critère, - un module de détermination (306) adapté pour déterminer un rang associé à l'élément, le rang correspondant à une somme pondérée des probabilités calculée pour ledit élément selon les premiers et seconds critères d'analyse, et
- un module d'affichage (304), adapté pour afficher l'élément selon son rang tel que déterminé en association avec l'indication sémantique telle que composée.
Terminal caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif de composition selon la revendication 9.
Programme d'ordinateur comportant les instructions pour l'exécution du procédé de composition selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, lorsque le programme est exécuté par un processeur.
Support d'informations lisible par un processeur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé de composition selon l'une quelconque des revendications 1 à 8.
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