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权利要求书

1.一种计算机实现的方法，包括：

使用活动日志数据训练神经网络系统；

由一个或多个计算设备基于使用所述活动日志数据训练所述神经网络系统来确定用户设备可能未连接到无线网络的第二未来时间以及用于配置在所述第二未来时间之前的第一未来时间由所述用户设备对数据的获取的一个或多个参数，其中，确定用于配置在所述第一未来时间对数据的获取的所述一个或多个参数包括：

确定在所述第一未来时间的无线连接性的可能水平，

基于所述无线连接性的可能水平和要获取的数据的大小确定所述用户设备下载所述数据所需要的功率量，

预期在所述第一未来时间的电池电量，以及

基于在所述第一未来时间的所预期的电池电量与所确定的所述用户设备下载所述数据所需要的功率量的比较，确定所述用户设备被预期在所述第一未来时间具有下载所述数据的足够电池功率；

由所述一个或多个计算设备基于所述一个或多个参数以及使用所述活动日志数据训练所述神经网络系统来生成在所述第一未来时间获取所述数据的推荐；

由所述一个或多个计算设备接收指示接受或拒绝所生成的在所述第一未来时间获取所述数据的推荐的用户输入；以及

响应于接收到指示接受所生成的推荐的所述用户输入：由所述一个或多个计算设备在所述第一未来时间从一个或多个内容传递服务器向所述用户设备下载所述数据以及使用接收到的用户输入来训练所述神经网络系统；以及

由所述一个或多个计算设备控制所述用户设备的显示器输出所获得的数据。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中：

所述一个或多个参数包括内容类型、内容大小、位置和无线连接性阈值；以及

所述活动日志数据包括指示用户行为的活动数据。

3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，基于使用所述活动日志数据训练所述神经网络系统来确定用于配置在所述第一未来时间对数据的获取的所述一个或多个参数包括：

确定满足触发条件；

确定与所述触发条件相关联的时间；

确定用户在与所述第一未来时间相关联的时间频繁获取的内容类型；以及

确定所述第一未来时间和与所述触发条件相关联的时间相关联。

4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中，基于使用所述活动日志数据训练所述神经网络系统来确定用于配置在所述第一未来时间对数据的获取的所述一个或多个参数进一步包括确定所述内容类型的大小。

5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，基于所述一个或多个参数以及使用所述活动日志数据训练所述神经网络系统来生成在所述第一未来时间获取所述数据的推荐包括：

确定所述数据的全部在从所述第一未来时间开始的阈值时间段期间能够以所确定的无线连接性的可能水平下载的概率，所述阈值时间段是(i)所述用户设备可能以特定无线连接性阈值水平或更高水平保持连接到无线网络的时间段，或(ii)由第二用户输入选择的时间段；以及

确定所述概率超过置信度阈值。

6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：

由所述一个或多个计算设备控制输出设备输出所述推荐，所述输出设备包括所述显示器或扬声器中的一个或多个，

其中，当所述输出设备是所述显示器时，所述用户输入使用由所述显示器显示的图形用户界面来接收。

7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，当在下载所述数据时预期将维持最小电池阈值时，确定所述用户设备被预期在所述第一未来时间具有足够电池功率。

8.根据权利要求1至7中的任一项所述的计算机实现的方法，基于使用所述活动日志数据训练所述神经网络系统来确定用于配置在所述第一未来时间对数据的获取的所述一个或多个参数包括：

在使用一个或多个应用输出应用数据之前，确定被配置为在特定时间获取所述应用数据的所述一个或多个应用；以及

确定所述应用数据的内容类型和所述应用数据的内容大小。