基于活动模型的活动检测制造技术

事件跟踪器检测用户事件的实例，并且活动分析器至少部分地基于传感器数据来检测用户活动的实例。活动分析器标识针对事件的每个实例的候选活动，并且从事件的实例中检测与候选活动中的指定活动相对应的用户的一个或多个用户行为模式。活动分析器还从一个或多个用户行为模式中来预测指定活动的语义特征的值。此外，活动分析器使用活动模型中指定活动的实例的语义特征的预测值和语义特征的实际值，来将指定活动的实例标识为实践活动，该活动模型表示指定活动。基于实践活动来向用户提供个性化内容。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于活动模型的活动检测
技术介绍
计算机化的个人助理应用和服务可以基于用户经常访问的位置来提供对用户个性化的用户体验。这些体验可以经由诸如智能电话等移动设备来获得，因为这些设备能够为用户提供准确的位置信息。例如，如果用户的智能电话的GPS传感器检测到用户处于与用户的家相关联的位置，则个人助理应用可以阻止来自用户计算设备的与工作有关的通知，直到GPS传感器检测到用户处于与用户的工作地点相对应的位置。当向用户提供足够个性化的服务时，其计算资源的消耗减少。个性化不足的服务会对资源消耗产生相反的影响。但是，个性化服务往往缺少为用户可靠地提供足够个性化的服务所需要的数据点。在这些情况下，作为提供个性化不足的服务的备选方案，系统可能不提供个性化服务。在以上任一情况下，用户可能消耗其设备和内容提供商的大量计算资源(例如，网络带宽、电池寿命、功率、存储带宽等)来搜索、下载和/或评估内容，以尝试执行被足够个性化的服务所淘汰的任务。
技术实现思路
提供本“
技术实现思路
”是为了以简化的形式介绍将在以下“具体实施方式”中进一步描述的一些概念。本
技术实现思路
不旨在确定所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。本公开的各方面涉及基于活动模型来检测用户的活动。在一些实施方式中，事件跟踪器检测用户事件的实例，并且活动分析器至少部分地基于传感器数据来检测用户活动的实例。活动分析器标识针对事件每个实例的候选活动，并且从事件的实例中检测与候选活动中的指定活动相对应的用户的一个或多个用户行为模式。活动分析器还从一个或多个用户行为模式来预测指定活动的语义特性的值。此外，活动分析器使用在表示指定活动的活动模型中指定活动的实例的语义特性的预测值和语义特性的实际值，来将指定活动的实例标识为实践活动。可以基于所标识的实践活动来向用户提供个性化内容。在另外的方面，指定活动的实例可以对应于事件的相应实例，或者可以是从多个历史事件中提取的多事件活动。在某些情况下，指定活动的实例是当前活动，并且语义特性的实际值是语义特性的实时值。在其他情况下，语义特性的实际值可以是语义特性的非实时值，并且指定活动的实例可以对应于事件的特定历史实例。这些和其他概念被认为在本公开的范围内。附图说明以下参考附图详细描述本专利技术，在附图中：图1是示出根据本公开的实施方式的示例性操作环境的框图；图2是示出根据本公开的实施方式的示例性系统的框图；图3描绘了示出活动分析器的功能的示例性图；图4是示出根据本公开的实现的用于检测用户活动的方法的流程图；图5是示出根据本公开的实现的用于检测用户活动的方法的流程图；图6是示出根据本公开的实现的用于检测用户活动的方法的流程图；以及图7是适于在本公开的实施方式中使用的示例性计算环境的框图。具体实施方式本专利技术的主题在本文中描述为具有特异性以符合法定要求。然而，描述本身并不意在限制本专利的范围。相反，专利技术人已经预期，结合其他当前或未来的技术，所要求保护的主题也可以以其他方式来实施，以包括与本文中描述的步骤不同的步骤或类似的步骤的组合。此外，虽然术语“步骤”和/或“框”在本文中可以用于暗示所采用的方法的不同元素，但是这些术语不应当被解释为表示本文中公开的各个步骤之中或之间的任何特定顺序，除非和当明确地描述了各个步骤的顺序。本公开的各方面涉及基于活动模型来检测用户的活动。在一些实施方式中，事件跟踪器检测用户的事件实例，并且活动分析器至少部分地基于传感器数据来检测用户的活动实例。活动分析器标识针对事件每个实例的候选活动，并且从事件的实例中检测与候选活动中的指定活动相对应的用户的一个或多个用户行为模式。活动分析器还从一个或多个用户行为模式来预测指定活动的语义特性的值。此外，活动分析器使用在表示指定活动的活动模型中指定活动的实例的语义特性的语义特性的预测值和实际值来将指定活动的实例标识为实践活动。可以基于所标识的实践活动来向用户提供个性化内容。在另外的方面，指定活动的实例可以对应于事件的相应实例，或者可以是从多个历史事件中提取的多事件活动。在某些情况下，指定活动的实例是当前活动，并且语义特性的实际值是语义特性的实时值。在其他情况下，语义特性的实际值可以是语义特性的非实时值，并且指定活动的实例可以对应于事件的特定历史实例。这些和其他概念被认为在本公开的范围内。现在转到图1，提供了示出其中可以采用本公开的一些实施方式的示例操作环境100的框图。应当理解，本文中描述的这种和其他布置仅作为示例被阐述。可以使用其他布置和元素(例如，机器、接口、功能、顺序和功能分组等)以作为所示的那些的附加或备选，并且为了清楚起见，可以一起省略一些元件。此外，本文中描述的很多元件是功能实体，其可以被实现为离散或分布式部件或结合其他部件来实现，并且以任何合适的组合和位置来实施。本文中描述为由一个或多个实体执行的各种功能可以由硬件、固件和/或软件来执行。例如，一些功能可以由执行存储在存储器中的指令的处理器来执行。在未示出的其他部件中，示例操作环境100包括多个用户设备，诸如用户设备102a和102b到102n；多个数据源，诸如数据源104a和104b到104n；服务器106；和网络110。应当理解，图1所示的操作环境100是一个合适的操作环境的示例。例如，图1所示的每个部件可以经由诸如结合图7描述的计算设备700等任何类型的计算设备来实施。例如。这些部件可以经由网络110彼此通信，网络110可以包括但不限于一个或多个局域网(LAN)和/或广域网(WAN)。在示例性实施方式中，网络110包括因特网和/或蜂窝网络、以及多种可能的公共和/或专用网络中的任何一种。应当理解，在本公开的范围内，可以在操作环境100内采用任何数目的用户设备、服务器和数据源。每个可以包括单个设备或在分布式环境中协作的多个设备。例如，服务器106可以经由被布置在分布式环境中的、共同提供本文中描述的功能的多个设备来提供。另外，分布式环境内还可以包括未示出的其他部件。用户设备102a到102n可以是操作环境100的客户端侧的客户端设备，而服务器106可以在操作环境100的服务器侧。服务器106可以包括被设计为结合用户设备102a到102n上的客户端侧软件来工作以实施本公开中讨论的特征和功能的任何组合。提供操作环境100的这种划分以说明合适的环境的一个示例，并且不要求每个实施方式使得服务器106和用户设备102a到102n的任何组合保持为单独实体。用户设备102a到102n可以包括能够由用户操作的任何类型的计算设备。例如，在一个实施方式中，用户设备102a到102n可以是本文中关于图7描述的类型的计算设备。作为示例而非限制，用户设备可以实施为个人计算机(PC)、膝上型计算机、移动设备、智能手机、平板电脑、智能手表、可穿戴计算机、个人数字助理(PDA)、MP3播放器、全球定位系统(GPS)或设备、视频播放器、手持通信设备、游戏设备或系统、娱乐系统、车辆计算机系统、嵌入式系统控制器、遥控器、家电、消费电子设备、工作站或这些描绘的设备的任何组合、或者任何其他合适的设备。数据源104a和104b到104n可以包括数据源和/或数据系统，其被配置为使得数据可用于操作环境100或结合图2描述的系统200的各种组成部本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实施的系统，包括：一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置为提供传感器数据；事件跟踪器，所述事件跟踪器被配置为至少部分地基于所述传感器数据来检测用户的事件的实例；活动分析器，所述活动分析器被配置为至少部分地基于所述传感器数据来检测所述用户的活动的实例；一个或多个处理器；以及一个或多个计算机存储介质，所述一个或多个计算机存储介质存储有计算机可用指令，所述计算机可用指令在由所述一个或多个处理器使用时引起所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：使用所述活动分析器来标识针对所述事件的所述实例中的每个实例的候选活动；从所述事件的所述实例中检测所述用户的一个或多个用户行为模式，所述一个或多个用户行为模式与所述候选活动中的指定活动相对应；从所述一个或多个用户行为模式中预测所述指定活动的语义特性的值；由所述活动分析器使用活动模型中所述指定活动的实例的所述语义特性的预测值和所述语义特性的实际值，来将所述指定活动的所述实例标识为实践活动，所述活动模型表示所述指定活动；以及基于经标识的所述实践活动，来向与所述用户相关联的用户设备提供个性化内容。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.07.28 US 14/811,2551.一种计算机实施的系统，包括：一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置为提供传感器数据；事件跟踪器，所述事件跟踪器被配置为至少部分地基于所述传感器数据来检测用户的事件的实例；活动分析器，所述活动分析器被配置为至少部分地基于所述传感器数据来检测所述用户的活动的实例；一个或多个处理器；以及一个或多个计算机存储介质，所述一个或多个计算机存储介质存储有计算机可用指令，所述计算机可用指令在由所述一个或多个处理器使用时引起所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：使用所述活动分析器来标识针对所述事件的所述实例中的每个实例的候选活动；从所述事件的所述实例中检测所述用户的一个或多个用户行为模式，所述一个或多个用户行为模式与所述候选活动中的指定活动相对应；从所述一个或多个用户行为模式中预测所述指定活动的语义特性的值；由所述活动分析器使用活动模型中所述指定活动的实例的所述语义特性的预测值和所述语义特性的实际值，来将所述指定活动的所述实例标识为实践活动，所述活动模型表示所述指定活动；以及基于经标识的所述实践活动，来向与所述用户相关联的用户设备提供个性化内容。2.根据权利要求1所述的计算机实施的系统，其中将所述指定活动的所述实例标识为实践活动包括：基于检测到与所述指定活动相对应的补充活动的实例，来增加所述指定活动的所述实例是实践活动的置信度水平。3.根据权利要求1所述的计算机实施的系统，还包括：基于语义特性中的至少一个语义特性的历史值的变化，来计算所述用户的忠诚度得分，将所述指定活动的所述实例标识为所述实践活动是基于所述忠诚度得分。4.根据权利要求1所述的计算机实施的系统，其中向所述用户设备提供所述个性化内容包括：基于语义特性中的至少一个语义特性的历史值的变化来计算所述用户的忠诚度得分；基于所述忠诚度得分超过阈值数值，来选择所述历史值中的一个历史值；以及基于所述历史值中的被选择的历史值，来选择所述个性化内容。5.根据权利要求1所述的计算机实施的系统，其中向所述用户设备提供所述个性化内容包括：基于语义特性中的至少一个语义特性的历史值的变化来计算所述用户的忠诚度得分；基于低于阈值数值的所述忠诚度得分来选择异常值；以及基于选择的所述异常值来选择所述个性化内容。6.根据权利要求1所述的计算机实施的系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：D·多塔恩科恩，I·普里奈斯，H·索梅奇，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US