用以完成被中断任务的选择性提醒制造技术

本发明专利技术提供一种方法、装置、系统和计算机可读介质，用于获得指示用户与在计算设备上执行的应用的交互的用户交互数据，基于用户交互数据确定用户未完成用户利用在计算设备上执行的应用而启动的任务的似然率，以及基于所述似然率而选择性地使得将任务完成提醒以至少部分地基于历史提醒消费而选择的方式呈现给用户。

Selective reminders for completing interrupted tasks

The present invention provides a method, apparatus, system and computer-readable medium for user interaction data obtained indicate that the user interactive application and execution on a computing device of the user interaction data to determine the likelihood the user did not complete the user using an application executing on the computing device and start the task based on the rate, and the likelihood ratio based on selectively makes task reminder based at least in part on the history and remind consumption presents to the users.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用以完成被中断任务的选择性提醒
技术介绍
诸如智能电话、平板计算机和可穿戴计算设备的移动计算设备可以被用来执行广泛多种的任务。这些任务可以包括但不限于撰写电子邮件和文本消息、进行语音和视频电话呼叫、创建任务和日历条目、更新社交网络状态、玩游戏等等。但是，用户可能在任务中被中断，且在一些实例下可能会转变为做其他事情，这可能导致用户稍后忘记完成任务。例如，用户在创建日历条目时可能被中断(例如，被电话呼叫)，因此，例如条目具有事件标题和日期，但缺少其他可能必要的数据点，诸如位置和开始时间。作为另一示例，在操作社交网络应用来更新她的状态时被中断的用户可能忘记在稍后回来完成/提交她的状态更新。特别是，移动计算设备通常包括相对小的显示器，所述显示器非常剧烈地在场境之间进行切换(例如，从一个应用到另一个应用)，与具有通常一次显示多个应用的较大屏幕的计算设备相反。因此。在移动计算设备上切换应用(例如，以接听传入电话呼叫)更可能导致用户忘记完成任务。
技术实现思路
本公开通常针对用于分析指示用户与在所述计算设备上执行的应用交互的用户交互数据以识别可能表明用户在使用应用执行任务时被中断的一个或多个事件的技术特征。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实现的方法，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，确定所述用户未完成任务的似然率，所述任务是所述用户利用在所述计算设备上执行的所述应用而启动的；以及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。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.02.23 US 14/629,2421.一种计算机实现的方法，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，确定所述用户未完成任务的似然率，所述任务是所述用户利用在所述计算设备上执行的所述应用而启动的；以及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。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...

【专利技术属性】
技术研发人员：西达尔塔·辛哈，
申请(专利权)人：谷歌公司，
类型：发明
国别省市：美国,US