[发明专利]分析个性化框架在审
| 申请号： | 201911011979.1 | 申请日： | 2019-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN110795624A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | S.S.多莱-拉吉;杜自林;N.N.耶;陈滢;W.张;A.阿尔-阿卢西 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N20/00 |
| 代理公司： | 11105 北京市柳沈律师事务所 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 用于个性化分析用户界面的方法、系统和计算机可读介质。该方法包括根据接收的用户交互数据生成训练数据集，将训练数据集输入到机器学习模型以训练该模型，生成对于特定用户的用户兴趣得分集，其中每个用户兴趣得分指示用户对访问与应用的UI元素相对应的信息的兴趣，根据用户兴趣得分确定用户对不被包括在初始UI中并且至少具有阈值得分的特定UI元素感兴趣，动态修改初始UI以包括该特定UI元素，呈现更新的UI，监控进一步的用户交互，基于进一步的用户交互更新模型，以及基于更新的模型修改更新的UI。 | ||
| 搜索关键词： | 用户兴趣 训练数据集 用户交互 更新 计算机可读介质 机器学习模型 用户交互数据 得分确定 动态修改 模型修改 用户界面 个性化 监控 应用 分析 访问 | ||
【主权项】：
1.一种由计算设备执行的方法，所述方法包括：/n由计算设备接收指示第一用户与呈现给第一用户的分析报告应用的初始用户界面(UI)的一个或多个UI元素的交互的用户交互数据；/n根据接收的用户交互数据生成训练数据集；/n将所述训练数据集输入到机器学习模型；/n响应于所述训练数据集，由计算设备训练所述机器学习模型；/n使用经训练的机器学习模型生成对于第二用户的用户兴趣得分集，其中所述用户兴趣得分中的每一个指示第二用户对访问与所述分析报告应用的UI元素相对应的信息的兴趣；/n基于与不被包括在初始UI中的特定UI元素相关联的阈值得分，确定所述用户兴趣得分集中的至少一个正面地指示第二用户对访问与所述特定UI元素相对应的信息的兴趣；/n响应于确定所述用户兴趣得分集中的至少一个正面地指示第二用户对访问与所述特定UI元素相对应的信息的兴趣，动态地修改所述初始UI，包括将所述特定UI元素合并到所述初始UI中以获取包括不被包括在所述初始UI中的特定UI元素的更新的UI；以及/n向第二用户呈现包括所述特定UI元素的更新的UI；/n在向第二用户呈现所述更新的UI之后，监控与所述更新的UI的进一步用户交互；/n基于进一步的用户交互来更新所述机器学习模型；以及/n基于所更新的机器学习模型来选择呈现在UI中的更新的UI元素集。/n
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