[发明专利]用以完成被中断任务的选择性提醒

权利要求书

1.一种用于选择性提醒的计算机实现的方法，包括：

由来自计算设备的一个或多个处理器获得用户交互数据，所述用户交互数据指示用户与在所述计算设备上执行的应用的交互；

由所述一个或多个处理器基于所述用户交互数据来检测下述事件的发生：所述事件表明所述用户在使用所述计算设备上执行的所述应用来执行任务时被中断，其中所述事件是所述计算设备上的应用之间的转换；

由所述一个或多个处理器基于所述用户交互数据，确定所述用户未完成所述任务的似然率；

由所述一个或多个处理器至少部分地基于所述似然率而选择性地使得将任务完成提醒提供给所述用户作为所述计算设备上的输出；以及

由所述一个或多个处理器重新激活所述应用来提醒所述用户完成所述任务，其中所述应用已经在后台中操作。

2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：由所述一个或多个处理器至少部分地基于历史提醒消费而选择向所述用户呈现所述任务完成提醒的方式。

3.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，确定所述似然率包括：确定与所述应用相关联的状态机已经达到特定状态。

4.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述用户交互数据包括所述应用的一个或多个快照。

5.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，确定所述似然率包括：基于与所述应用相关联的历史应用交互数据而确定所述似然率。

6.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其中，确定所述似然率是使用机器学习分类器而执行的。

7.如权利要求6所述的计算机实现的方法，其中，所述分类器是针对与已知关联于未完成任务的所述应用的用户交互的多个实例而训练的。

8.如权利要求7所述的计算机实现的方法，进一步包括：由所述一个或多个处理器基于来自所述用户的指示所述似然率的准确性的反馈而修改所述机器学习分类器。

9.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，确定所述似然率包括：对所述用户输入到所述应用的文本执行自然语言处理，以识别所述用户使用所述应用而创作的一个或多个句子片段。

10.如权利要求2所述的计算机实现的方法，进一步包括：由所述一个或多个处理器使用机器学习分类器选择将所述任务完成提醒呈现给所述用户的方式。

11.如权利要求10所述的计算机实现的方法，其中，所述机器学习分类器是针对任务完成提醒消费的多个实例而训练的。

12.如权利要求10所述的计算机实现的方法，进一步包括：由所述一个或多个处理器基于指示所述任务完成提醒的所述用户的消费的反馈而修改所述机器学习分类器。

13.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述应用是第一应用，并且获得和确定的所述操作是由与所述第一应用不同的第二应用来执行的。

14.一种用于选择性提醒的系统，所述系统包括存储器和一个或多个处理器，所述一个或多个处理器能够操作以执行存储在所述存储器中的指令，包括用于以下的指令：

基于与计算设备的用户交互，检测下述事件的发生：该事件表明用户在执行与在所述计算设备上执行的应用相关联的任务时被中断，其中所述事件是所述计算设备上的应用之间的转换；

确定所述用户未完成与所述应用相关联的所述任务；

以至少部分地基于历史提醒消费而选择的方式，将任务完成提醒呈现给所述用户；以及

重新激活所述应用来提醒所述用户完成所述任务，其中所述应用已经在后台中操作。