[发明专利]用于辅助用户完成任务的上下文感知的推荐

权利要求书

1.一种方法，包括：

在计算设备处接收输入信号；

解析所述输入信号以识别指示任务的短语；

选择适合于执行所述任务的多个应用；

基于所述短语中的关键字来确定针对所述多个应用中的个体应用的置信度分数；

基于针对所述个体应用的所述置信度分数来生成所述多个应用的排名列表；

在与所述计算设备通信的显示屏上显示推荐所述多个应用的所述排名列表，其中，所述个体应用在所述排名列表内的次序基于相关联的置信度分数；

从应用的所述排名列表中接收对选定应用的用户选择；

响应于对所述选定应用的所述用户选择，而更新任务列表以包括提供对所述任务的描述以及对所述选定应用的指示的任务项，其中，对所述任务列表的选择促使所述选定应用的执行；

接收对所述任务项的选择；以及

响应于对所述任务项的所述选择而促使所述选定应用的执行以用于完成所述任务。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

生成定义用于执行所述任务的动作列表的任务数据，其中，在所述动作列表中的个体动作包括从所述短语中的所述关键字导出的参数数据；

接收对所述任务项的选择；

使用所述参数数据来填充所述选定应用的一个或多个数据字段；以及

基于所述任务列表的所述个体动作来激活所述选定应用的功能。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：

基于所述参数数据从资源中取回补充数据；以及

使用所述补充数据来填充所述选定应用的一个或多个数据字段。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

接收对所述输入信号的更新，所述更新指示对所述短语的更新；

基于对所述短语的所述更新来确定针对所述多个应用中的个体应用的更新的置信度分数；以及

显示基于所述更新的置信度分数的、对所述个体应用在所述排名列表内的所述次序的更新。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述置信度分数是通过使用处理历史用户活动数据的机器学习算法来生成的，其中，所述用户活动数据指示对所述个体应用的至少一个先前的用户选择。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：存储指示对所述选定应用的所述用户选择的所述用户历史活动数据，以用于通过机器学习引擎进行处理以及生成额外的用户历史活动数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，针对个体应用的所述置信度分数还基于指示以下中的至少一项的上下文数据：与所述输入信号相关联的位置、日期或一天中的时间。

8.一种系统，包括：

一个或多个处理单元；以及

在其上编码有计算机可执行指令的计算机可读介质，所述计算机可执行指令用于使所述一个或多个处理单元用于：

在所述系统处接收输入信号；

解析所述输入信号以识别指示任务的短语；

选择适合于执行所述任务的多个应用；

基于所述短语中的关键字来确定针对所述多个应用中的个体应用的置信度分数；

基于针对所述个体应用的所述置信度分数来生成所述多个应用的排名列表；

在与所述系统通信的显示屏上显示所述排名列表的所述应用中的至少一个应用，其中，所述个体应用的在所述排名列表内的次序基于相关联的置信度分数；

从所述多个应用中确定选定应用；以及

更新任务列表以包括提供对所述任务的描述以及标识所述选定应用的任务项，其中，对所述任务项的选择促使所述选定应用的执行以完成所述任务。