[发明专利]解释用户状况的动态社交和传感器数据的近实时分析

说明书

在本发明的第一实施例中，提供一种解释电子设备的用户的状况的方法，包括：收集与用户相关的社交数据；在电子设备上监视一个或多个物理传感器以便收集与用户相关的物理数据；将物理数据和社交数据中的结构化数据映射为内部数据类型；从非结构化社交数据提取特征；标识与特征相关的属性；获得用于已标识的属性的值；通过检查物理数据来解释用户的动作；以及通过将用户的动作与非结构化社交数据的特征和结构化的社交数据的特征的已标识的属性融合来检测用户的状况。

技术领域

本发明一般涉及电子内容。更具体地，本发明涉及动态社交和传感器数据的近实时（near real-time）分析以解释用户状况（situation）用于更好地推荐电子内容。

背景技术

电子内容的数量，特别是在线内容的数量，近年来已经经历蓬勃发展，这主要由于互联网流行的增长。这种蓬勃发展还使得已经不堪重负的用户更加沮丧，因为在特定时刻大部分内容和信息与特定用户不相关。比以往更强烈地，用户渴望的解决方案是当他们需要信息和事物时使他们立即得到他们需要的信息或他们喜欢的事物。另一方面，商店已经累积了详述顾客的在线活动的天文数量的数据。普遍承认的是挖掘数据以理解顾客的兴趣和感想可以实现更好的目标行销和广告。

现有的挖掘技术的主要缺点是他们关于用户的状况的盲目性。在特定时刻，用户需要什么或喜欢什么以及什么适于向用户建议可能基于用户的状况而剧烈变化。例如，即使用户可能喜欢好酒，但是当与他在一起的他的朋友不喜欢酒的时候建议到附近品酒可能不是好主意。在另一示例中，用户可能喜爱去影院、访问博物馆以及远足，但是这些建议的活动可能在很大程度上取决于天气、用户心情、以及取决于共享相同兴趣的朋友是否有空。

虽然在任一计算平台上改善推荐都很重要，但是由于小显示区域、低处理速度和更有限的用户输入，所以对于诸如移动电话的具有小外形因素的设备特别重要。

可以基于用户的历史兴趣、物理行为、虚拟行为(诸如在线购物模式等等)推断用户的长期兴趣。然而，确定用户的当前“状况”(在他的或她的当前活动、位置、情感等等方面）以推断他或她的潜在短期需要将相当有价值。

发明内容

在本发明的第一实施例中，提供一种解释电子设备的用户的状况的方法，包括：收集与用户相关的社交数据；在电子设备上监视一个或多个物理传感器以便收集与用户相关的物理数据；将物理数据和社交数据中的结构化数据映射为内部数据类型；从非结构化社交数据提取特征；标识与特征相关的属性；获得用于已标识的属性的值；通过检查物理数据来解释用户的动作；以及通过将用户的动作与非结构化社交数据的特征和结构化的社交数据的特征的已标识的属性融合来检测用户的状况。

在本发明的第二实施例中，提供一种电子设备，包括：一个或多个物理传感器；一个或多个物理传感器监视器，被配置为监视所述一个或多个物理传感器并输出映射为内部数据类型的数据；一个或多个社交数据监视器，被配置为从电子设备监视社交交互并输出至少非结构化社交数据；特征提取器，耦接到所述一个或多个社交数据监视器并被配置为从非结构化社交数据提取特征；语义分析器，耦接到特征提取器并被配置为标识与特征相关的属性并获得用于已标识的属性的值；传感器融合和提取模块，耦接到所述一个或多个物理传感器模块并被配置为通过检查物理数据来解释电子设备的用户的动作；状况检测器，耦接到语义分析器以及传感器熔合和提取模块，并被配置为通过将用户的动作与非结构化社交数据的特征和结构化社交数据的特征的已标识的属性融合来检测用户的状况。

在本发明的第三实施例中，提供一种用于解释电子设备的用户的状况的装置，包括：用于收集与用户相关的社交数据的装置；用于监视电子设备上的一个或多个物理传感器以便收集与用户相关的物理数据的装置；用于将物理数据和社交数据中的结构化数据映射为内部数据类型的装置；用于从非结构化社交数据提取特征的装置；用于标识与特征相关的属性的装置；用于获得用于已标识的属性的值的装置；用于通过检查物理数据来解释用户的动作的装置；以及用于通过将用户的动作与非结构化社交数据的特征和结构化社交数据的特征的已标识的属性融合来检测用户的状况的装置。