[发明专利]用于智能移动伴侣的用户行为建模在审
申请号: | 201380052210.9 | 申请日: | 2013-10-04 |
公开(公告)号: | CN104704863A | 公开(公告)日: | 2015-06-10 |
发明(设计)人: | 伊施塔·马宗达;约翰·沃克尔斯盖;乔治·文尼克;克里斯·拜德福德;蒂姆·特雷;珈亚瑟瑞·娜马席瓦亚 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | H04W4/02 | 分类号: | H04W4/02;H04W52/02;G06F1/32;G06Q10/04;G06Q10/10;G06Q30/02 |
代理公司: | 无 | 代理人: | 无 |
地址: | 518129 中国广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 智能 移动 伴侣 用户 行为 建模 | ||
1.一种用于对用户行为建模的移动装置,其包括:
至少一用于感测参数的传感器;
存储器;
与所述传感器及所述存储器耦合的处理器,其中所述存储器含有当由所述处理器执行时使得所述设备进行以下操作的指令:
从所述传感器采集数据;
将所述数据与时间要素融合以获得上下文特征;
基于所述上下文特征确定第一状态;
将所述第一状态记录在状态信息库中,其中所述状态信息库用于存储多个状态,使得所述状态信息库允许实现基于时间的模式识别,并且其中每一状态对应于用户活动;
将基于时间的模式识别信息并入行为模型;及
基于所述行为模型来预测预期的用户行为。
2.根据权利要求1所述的移动装置,其中所述传感器为用于感测地理位置的传感器、用于感测物理运动的传感器,或用于感测光、声音或温度的传感器。
3.根据权利要求1所述的移动装置,其中融合所述数据包括利用卡尔曼过滤方法、贝氏算法,或相关回归。
4.根据权利要求1所述的移动装置,其中将基于时间的模式识别信息并入一行为模型包括利用k均值算法、隐式马儿可夫模型或条件随机域,并且其中将所述第一状态记录在所述状态信息库中包括使用状态转换算法或谐波搜索来更新状态转换模型。
5.根据权利要求1所述的移动装置,其中所述传感器是用于感测所述设备上的多个软件应用程序关于以下指标中至少一个的性能的传感器:使用频率、功率消耗、处理器需求、随机存取存储器(RAM)需求、后台使用持续时间,及前台使用时间。
6.根据权利要求1所述的移动装置,其中所述上下文特征选自由下列组成的组:位置、使用中的软件应用程序、行进模式、活动数据,及环境。
7.根据权利要求1所述的移动装置,其中所述指令的执行进一步使得所述设备基于所述预期的行为来执行动作。
8.根据权利要求7所述的移动装置,其中所述动作选自由下列组成的组:提供个性化服务、建议因交通管理的替换路线、发送通信给联系人列表中的联系人、发送通信给紧急服务、发送指令给远端装置,及运行上下文感知的功率管理例程,并且其中所述个性化服务包括选自由下列组成的组的服务:提供优惠券、进行预订,及提供前往商家的指引。
9.根据权利要求1所述的设备,其中预测所述预期的用户行为包括自使用多个其他用户的行为开发出的偏好相关数据集选择所述预期的用户行为。
10.根据权利要求1所述的设备,其中将基于时间的模式识别信息并入所述行为模型包括进行模式认知分析以识别用于预测分析的序列模式。
11.根据权利要求1所述的设备,其中预测所述预期的用户行为包括进行第一行为向量分析以提取关于用户偏好的隐含信息及将所述隐含信息并入第二行为向量分析。
12.一种针对移动装置上的平台的对用户行为建模的方法,其包括:
从多个传感器采集基于时间的数据;
分析所述数据以确定多个状态,其中每一状态对应于用户正在进行的现实活动;
将所述多个状态记录在状态信息库中;
将关于所述多个状态的信息并入行为模型,其中构建所述行为模型包括将一或多个行为算法应用于所述状态信息库以便识别一或多个行为模式;
基于所述行为模型来预测预期的用户行为;及
基于所述预期的行为将进行动作的指令发送到至少一硬件组件、软件应用程序,或两者。
13.根据权利要求12所述的方法,其中所述传感器包含两个或两个以上选自由下列组成的组的传感器:地理位置传感器、物理运动传感器、声学传感器、光学传感器,及温度传感器。
14.根据权利要求12所述的方法,其中确定至少一状态需要利用上下文特征,并且其中所述上下文特征选自由下列组成的组:位置、使用中的软件应用程序、行进模式、活动数据,及环境。
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