场景、事件、人物与意图匹配的智能提醒机制制造技术

本发明专利技术提供一种场景、事件、人物与意图匹配的智能提醒机制。为实现提醒的自动调节和个性化，需要从多个维度分析提醒的影响因素，不同人物对应不同提醒，同一人物在不同场景和事件对应不同提醒，意图不同对应的提醒不同。结合初始设定和用户数据进行学习，同时兼顾用户数据的隐私保护；设计与提醒机制相对应的提醒调节的机制，提供满足多种需求的设置操作模式。

Intelligent reminder mechanism of matching scene, event, character and intention

【技术实现步骤摘要】
场景、事件、人物与意图匹配的智能提醒机制
本专利技术是一种场景、事件、人物与意图匹配的智能提醒机制，属于通讯提醒机制与软件工程交叉领域。
技术介绍
通讯工具已成为人们日常生活中必不可少的物品。从最初的单一语音通讯功能，逐步发展具有了文字通讯，即时通讯、办公及支付等功能。伴随着硬件的升级换代，各种提醒可以表现为更加复杂的音效和丰富的图形，常用的提醒方式包括声音、震动和弹窗，其中声音提醒仍然是主要的提醒方式。但在日常使用中，很多情形我们不希望被一些提醒打乱原有的节奏，如：通常人们希望有一段不被打扰的工作或休息时间，一些职业或职务要求保持24h可联系，教室、图书馆等公共场所或会议等特殊场合要求静音。在这些场景中产生了对更为智能的提醒机制的需求。简单的调整有声和无声，并不能彻底解决上述问题。需要构建一种新的提醒机制，实现根据需求智能调节提醒程度，并根据个人特点提供个性化的提醒方案，实现即时提醒与个性化需求的平衡。
技术实现思路
技术问题：现有的提醒机制功能单一，不能实现智能化个性化的调节，针对特定场景、事件、人物、意图，无法提供良好的用户体验。能够影响提醒机制的因素较多，需要设计一种新的智能提醒机制实现不同场景下，根据事件、人物和意图实现自动调节和满足个性化需求。技术方案：为实现提醒的自动调节和个性化，需要从多个维度分析提醒的影响因素，设计一种提醒机制，结合初始设定和用户数据进行学习，同时兼顾用户数据的隐私保护；设计与提醒机制相对应的提醒调节的机制，提供满足多种需求的设置操作模式。场景、事件、人物与意图匹配的智能提醒机制的实施步骤如下：S1：场景判断：提醒的影响因素归纳为：时间、空间、事件、人物、意图5个维度。其中，时间、空间定义为场景因素，具有相对稳定的特点；事件、人员、内容属于参与因素，具有即时变动的特点。从时间维度和空间维度定义场景因素二元组Scenario(Time,Position)，对提醒显著度的影响为:SIG_SC=α*SC_T+β*SC_P其中，α，β是比例系数，根据用户操作进行调整和修正，初始值需要引入大数据接口，从训练中获取预设参数；（1）时间维度：预设是根据地理空间匹配时间与当地生活习惯，调整不同时间段的提醒的程度；时间维度与人的生活习惯直接相关，一般情况下优先级较高，其他维度的因素可根据时间维度做调整；Time(S,F,t)→SC_T：时间维度分析函数，将设定时间T与参量SC_T进行匹配。将当前时间t与设定时间范围进（S,F）行匹配。如果F>t>S，得到相对应的背景参量SC_T。（2）空间维度：定位用户所处的空间位置，匹配当前空间位置对应的提醒预设或用户设置，调整提醒的显著程度；Place(X,Y,Z,x,y,z,λ)→SC_P：空间维度分析函数，将用户当前空间位置坐标和预设位置坐标进行对比，根据机器学习得到阈值λ，将当前空间位置坐标和预设空间位置坐标差值与λ进行对比，判断用户是否靠近或进入特定区域，得到相对应的背景参量SC_P；允许用户单独或批量的修改和增加坐标位置与背景参量SC_P的匹配。从事件维度、人物维度、意图维度定义参与因素三元组PT(Event,Role,Intention)，在不同的场景因素下，参与因素对应的提醒显著度会发生变化,参与因素对提醒显著度的影响为:SIG_PT=m*PT_E*SIG_SC+n*PT_I*SIG_SC+k*PT_I*SIG_SC其中，m,n,k是比例系数，根据用户操作进行调整和修正，初始值需要引入大数据接口，从训练中获取预设参数；S2事件判断：获取用户所参与事件的特点，判断匹配的提醒显著度。Event(CHAR，char)→PT_E：空间维度分析函数，建立预设事件特征量CHAR与背景参量BG_E的函数关系，获取用户所处环境特征量char，对比CHAR与char得到函数对应的背景参量PT_E。S3人物判断：将社交人员分类，建立不同类型人员与参与参量的对照表。Role（p,SIG_SC）→PT_R：通过匹配人员的类型，得到相应的人员参量PT_R；允许用户在预设的基础上，增加或修改成员与参与参量PT_R的对应关系；S4意图判断：建立内容意图与提醒的意图参量的对照表；Intention（i,SIG_SC）→PT_I：分析自然语言，提取情感和意图，判断提醒的显著度；只进行倾向判断，不涉及细节内容，兼顾隐私保护；收集分析文本信息或用户语言情感和表达内容变化，调整提醒显著度。S5参数和提醒设置：参数的初始设定，需要引入大数据接口，从训练中获取预设参数；提醒机制具备可学习性，通过收集用户操作的特点，修正参数，自动匹配用户的设置习惯；系统根据用户操作，临时变更特定人员重要性，如高频率或连续出现的提醒，根据用户操作，若多次拒绝就减弱提醒或自动屏蔽，如一直未操作，且其他维度重要性较高就增加提醒的显著度；允许用户设置特殊情况，优先级最高；对于用户的设定和临时变更，用户要选择是否计入学习数据中。提醒机制中通过设定不同的编码，对应不同的提醒响应，用户根据习惯设定个性化的提醒；如不同的编码对应到声音提醒中，可对应不同响度或响度变化趋势；对应到显示提醒中，可对应不同的背景属性和字体属性。操作界面提供简易、职业和专业三种模式。分别提供给普通用户、有特殊需求的用户、专业用户。简易模式提供提醒曲线的滑动调节，如声音设置中提供响度调节；职业模式额外提供特殊场景或人员的特殊预设选项；专业模式则提供参数调整权限，开源允许专业用户开发定制，如在声音设置中提供数字均衡器功能。对应于时间-显著程度曲线，用户可以直接拖动曲线，调整不同时间段内提醒的显著度。进一步，该提醒机制用于但不仅限于声音提醒，也可拓展到震动、显示颜色、显示次序、显示提示方式等。进一步，获取用户所处环境的特点，在环境特点基础上，对提醒显著度进行调节。本专利技术的有益效果：1.本专利技术给出了时间、空间、事件、人物、意图5个维度，解决提醒机制影响因素分析的问题；2.本专利技术分析了时间、空间、事件、人物、意图5个维度影响提醒机制的原理；3.本专利技术引入大数据接口，解决了机制中关键初始参数的来源；4.本专利技术采用不同操作模式，满足不同用户群体个性化需求。附图说明图1是提醒机制的影响因素图。具体实施方式提醒的影响因素归纳为：时间、空间、事件、人物、意图5个维度。其中，时间、空间定义为场景因素，具有相对稳定的特点；事件、人员、内容属于参与因素，具有即时变动的特点。定义背景因素二元组Scenario(Time,Position),背景因素对提醒显著度的影响为:SIG_SC=α*SC_T+β*SC_P其中，α，β是比例系数，根据用户操作进行调整和修正，初始值需要引入大数据接口，从训练中获取预设参数；（1）时间维度：预设是根据地理空间匹配时间与当地本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种场景、事件、人物与意图匹配的智能提醒机制，其特征在于从多个维度分析提醒的影响因素，实现提醒的自动调节和个性化；不同人物对应不同提醒，同一人物在不同场景和事件对应不同提醒，意图不同对应的提醒不同。/n

【技术特征摘要】
1.一种场景、事件、人物与意图匹配的智能提醒机制，其特征在于从多个维度分析提醒的影响因素，实现提醒的自动调节和个性化；不同人物对应不同提醒，同一人物在不同场景和事件对应不同提醒，意图不同对应的提醒不同。


2.根据权利要求1所述的智能提醒机制，还包括结合初始设定和用户数据进行学习，同时兼顾用户数据的隐私保护。


3.根据权利要求1所述的智能提醒机制，还包括设计与智能提醒机制相对应的提醒调节的机制，提供满足不同用户需求的操作模式。


4.根据权利要求1所述的智能提醒机制，还包括从时间维度和空间维度定义场景，场景因素二元组Scenario(Time,Position)对提醒显著度的影响为:
SIG_SC=α*SC_T+β*SC_P；
其中，α，β是比例系数，根据用户操作进行调整和修正，初始值需要引入大数据接口，从训练中获取预设参数；
（1）时间维度：预设是根据地理空间匹配时间与当地生活习惯，调整不同时间段的提醒的程度；Time(S,F,t)→SC_T：时间维度分析函数，将设定时间T与参量SC_T进行匹配；将当前时间t与设定时间范围进（S,F）行匹配；
（2）空间维度：定位用户所处的空间位置，匹配当前空间位置对应的提醒预设或用户设置，调整提醒的显著程度；Place(X,Y,Z,x,y,z,λ)→SC_P：空间维度分析函数，将用户当前空间位置坐标和预设位置坐标进行对比，根据机器学习得到阈值λ，将当前空间位置坐标和预设空间位置坐标差值与λ进行对比，判断用户是否靠近或进入特定区域，得到相对应的背景参量BG_P；允许用户单独或批量的修改和增加坐标位置与背景参量BG_P的匹配。


5.根据权利要求1所述的智能提醒机制，还包括从事件维度、人物维度、意图维度定义参与因素三元组PT(Event,Role,Intention)，在不同的场景因素下，参与因素对应的提醒显著度会发生变化,参与因素对提醒显著度的影响为:
SIG_PT=m*PT_E*SIG_SC+n*PT_I*SIG_SC+k*PT_I*SIG_SC
其中，m,n,k是比例系数，根据用户操作进行调整和修正，初始值...

【专利技术属性】
技术研发人员：段玉聪，湛楼高，曹凯，樊珂，雷羽潇，邓加成，赵俊，李宁，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：海南;46