[发明专利]基于用户意图提供建议

说明书

背景技术

在计算环境中，预测用户的行为能够给商务添加实用性，并给用户提供好处。例如，当在线用户把包括搜索项的查询输入在线搜索引擎中时，搜索引擎时常将试图（例如，基于这些项和其它信息）预测用户正在搜索什么，并给用户提供相关的搜索结果以及相关的广告、宣传和/或商业优惠券。进一步，用户行为预测能够用于规划给用户的资源分配（例如，服务器和系统来适应交通）和/或信息供应（例如，根据规划的路线，在GPS系统上提供交通信息或即将来临的吸引力/商务）。

发明内容

提供这个发明内容部分来以简化形式介绍概念的选择，其中这些概念在下面的具体实施方式部分中进一步进行描述。这个发明内容部分不打算来标识所请求保护的主题的关键因素或基本特征，也不打算用于限制所请求保护的主题的范围。

试图预测用户的行为往往可能是有问题的，因为人可能是特别不可预测的。进一步，当利用预测来提供相关的结果（例如，信息、数据、建议的活动、任务等等）时，有可能不相关的结果可能不能良好地被接收，尤其是在向用户建议这些结果而没有针对它们的用户提示（例如，在用户的移动电话上接收宣传、广告或甚至建议的活动和任务）时。当前的和以前的系统和技术是有缺陷的，这是因为它们试图预料用户接下来将干什么或其预定成就可能是什么。这些系统和技术常常无法给用户提供相关的信息或建议，因为人类行为时常是不可预测的，并可能最终由于不相关信息的泛滥而使用户受挫。

因此，公开一种或多种技术和/或系统，其识别用户的规则模式(pattern)，并利用用户的规则模式来识别意图，以便把（例如，在移动设备上）呈现给用户的信息按优先顺序排列。虽然人类行为在任何特定时刻时常是不可预测的，但是对于具有高度预测性的某些活动（例如，旅行、电话使用、数据使用）能够导出人类模式。例如，在每小时的基础上，某个人的行踪的真正不确定性小于两个位置。这些高度可预测的模式能够用于识别意图并将对于用户的建议按优先顺序排列。

在用于基于移动设备的用户的意图实时给用户提供按优先顺序排列的建议的一个实施例中，用户的惯例(routine)通过识别多个历史用户模式来识别。进一步，用于用户的实时上下文使用来自一个或多个传感器的实时上下文数据来识别。通过比较惯例与实时上下文，确定用户的意图。此外，根据意图按优先顺序排列对于用户的建议（例如，建议的活动、任务和信息）。

为了实现上述的和相关的目标，以下的描述和附图阐述某些说明方面和实现方式。这些指示其中可以利用一个或多个方面的各种方式中的仅仅几种方式。从结合附图考虑的以下详细描述中，本公开内容的其它方面、优点和新颖的特征将变得显而易见。

附图说明

图1是用于基于移动设备的用户的意图实时向用户提供按优先顺序排列的建议的示例方法的流程图。

图2是说明其中可以实现在这里描述的一种或多种技术的示例实施例的流程图。

图3是其中可以实现在这里描述的一种或多种技术和/或系统的示例实施例的图解。

图4是用于基于移动设备的用户的意图实时向用户提供按优先顺序排列的建议的示例系统的组件组。

图5是说明其中可以实现在这里描述的一种或多种系统的示例实施例的组件组。

图6是包括被配置成体现在这里阐述的一个或多个规定（provision）的处理器可执行指令的示例计算机可读介质的图解。

图7说明其中可以实现在这里阐述的一个或多个规定的示例计算环境。

具体实施方式

现在参照附图来描述所请求保护的主题，其中相同的参考数字用于在全文指示相同的元素。在以下的描述中，为了解释目的，阐述许多具体的细节，以便提供所请求保护的主题的透彻理解。然而，以下可能是显而易见的：所请求保护的主题可以在没有这些具体细节的情况下被实践。在其他的实例中，结构和设备以框图形式被显示，以便有助于描述所请求保护的主题。

基于用户惯例和关于用户的实时信息，可以设计出利用预测的用户意图来向用户呈现按优先顺序排列的建议的方法。图1是用于基于移动设备的用户的意图向用户实时提供按优先顺序排列的建议的示例方法100的流程图。该示例方法100开始于102并牵涉在104通过识别多个历史用户模式来识别用户的惯例。