[发明专利]响应于满足基于机器学习的条件自动执行计算机动作

权利要求书

1.一种由一个或多个处理器实施的方法，所述方法包括：

接收指向自动化界面的用户界面输入的一个或多个实例，所述用户界面输入的一个或多个实例定义响应于满足要经由所述自动化界面被定义的一个或多个动作条件而要被自动地执行的一个或多个计算机动作；

标识与所述一个或多个计算机动作的多个过去出现相关联的对应数据；

基于所述对应数据，生成针对多个基于机器学习的条件中的每一个的对应度量，其中，所述对应度量各自指示基于所述对应数据所述多个基于机器学习的条件中的对应基于机器学习的条件将被视为满足的频率；

使所述多个基于机器学习的条件中的给定基于机器学习的条件的标识符在所述自动化界面处被渲染，

其中，使所述给定基于机器学习的条件的所述标识符被渲染基于针对所述给定基于机器学习的条件的所述对应度量，和/或

其中，所述标识符的内容和/或显示特性基于针对所述给定基于机器学习的条件的所述对应度量；

响应于接收确认将所述给定基于机器学习的条件分配给所述一个或多个计算机动作的另一用户界面输入：

在一个或多个计算机可读介质中将所述给定基于机器学习的条件分配作为所述动作条件中的一个。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述标识符的所述内容基于所述对应度量，并且其中，所述内容包括所述对应度量的视觉显示。

3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其中，所述标识符的所述显示特性基于所述对应度量，并且其中，所述显示特性包括在所述自动化界面中所述标识符的大小和/或所述标识符的位置。

4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，使所述给定基于机器学习的条件的所述标识符被渲染基于针对所述给定基于机器学习的条件的所述对应度量满足显示阈值。

5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，进一步包括：

防止所述多个基于机器学习的条件中的另外的基于机器学习的条件的任何标识符在所述自动化界面处被渲染，其中，所述防止基于针对所述另外的基于机器学习的条件的所述对应度量无法满足显示阈值。

6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，进一步包括：

基于针对所述给定基于机器学习的条件的所述对应度量满足预选择阈值，使在所述自动化界面中所述给定基于机器学习的条件的所述标识符被预选择为所述动作条件中的一个；

其中，确认将所述给定基于机器学习的条件分配给所述一个或多个计算机动作的所述另一用户界面输入是在没有改变所述给定基于机器学习的条件的所述预选择的其他用户界面输入的情况下出现的另外的界面元素的选择。

7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，基于所述对应数据生成针对所述给定基于机器学习的条件的所述对应度量包括：

使用针对所述基于机器学习的条件的给定机器学习模型来处理所述对应数据，以生成多个对应值；以及

基于所述多个对应值生成所述度量。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述多个对应值是概率，并且其中，生成所述度量包括根据所述概率生成所述度量。

9.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，进一步包括：

接收定义一个或多个基于规则的条件的另外的用户界面输入；

其中，所述另一用户界面输入确认将所述给定基于机器学习的条件分配给所述一个或多个计算机动作，并且确认所述一个或多个基于规则的条件的分配；以及

进一步包括，响应于所述另一用户界面输入：

在一个或多个计算机可读介质中将所述一个或多个基于规则的条件分配作为所述动作条件中其满足导致所述一个或多个计算机动作的自动执行的另外的动作条件。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述一个或多个基于规则的条件和所述给定基于机器学习的条件被分配为都需要被满足以导致所述一个或多个计算机动作的自动执行。