[发明专利]个性化的通知代理

权利要求书

1.一种用于在客户端设备上代理通知的方法，包括：在用于客户端设备的通知代理处从与所述客户端设备的用户相关联的多个应用接收多个通知；访问描述所述用户的当前状态的上下文数据；通过使用机器学习机制分析所述上下文数据，来计算针对所述多个通知中的每个通知的用户特定的交互概率，所述机器学习机制是使用历史通知事件数据而被训练的；确定所述多个通知中的通知的第一集合超过阈值交互概率；确定所述多个通知中的通知的第二集合不超过所述阈值交互概率；将所述通知的第二集合保持在通知队列中；以及通过所述客户端设备向所述用户输出所述通知的第一集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述历史通知事件数据描述了所述用户与被传送给所述用户的通知的交互。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述历史通知事件数据描述了多个用户与被传送给所述多个用户的通知的交互。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：在所述输出之前，确定在所述通知的第一集合中的通知量在一段时间段内小于阈值通知限制。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：检测重新排序事件；访问描述所述用户的更新后的状态的更新后的上下文数据；通过分析所述更新后的上下文数据，根据被保持在所述通知队列中的所述通知的第二集合来计算针对通知的新的交互概率；根据所述通知的第二集合来确定通知的第三集合超过所述阈值交互概率；以及通过所述客户端设备向所述用户输出所述通知的第三集合。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述重新排序事件是在所述通知代理处接收新的通知。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述重新排序事件是在所述输出之后经过的指定的时间量。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个通知具有指定的通知信道，其中，用于通知的单独的信道是由所述机器学习机制用于计算所述用户特定的交互概率的输入。

9.一种用于在客户端设备上代理通知的方法，包括：通过向机器学习机制提供针对用户的历史通知事件数据，来训练所述机器学习机制计算针对通知的用户特定的交互概率，所述历史通知事件数据包括描述所述用户响应于先前的通知呈现而采取的动作的用户交互信息；在所述训练被执行之后，将所述机器学习机制的经训练的版本存储在计算机存储装置中；通过向所述机器学习机制提供新的通知并且呈现针对所述用户的上下文信息，来计算针对所述新的通知的所述用户特定的交互概率；确定针对所述新的通知的所述用户特定的交互概率低于阈值交互概率；以及将所述新的通知存储在包括尚未被呈现给所述用户的一个或多个通知的通知队列中。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述历史通知事件数据还描述了多个用户与被传送给所述多个用户的通知的交互。

11.根据权利要求9所述的方法，还包括：确定由于所述用户在与所述用户相关联的第二计算设备上采取了与被呈现在所述客户端设备上的通知相关的动作而发生了与所述通知的用户交互。

12.根据权利要求9所述的方法，其中，所述阈值交互概率特定于第一通知信道，并且第二通知信道与不同的阈值交互概率相关联。

13.根据权利要求9所述的方法，还包括：检测重新排序事件；访问描述所述用户的更新后的状态的更新后的上下文数据；通过分析所述更新后的上下文数据来计算针对所述新的通知的新的交互概率；确定针对所述新的通知的用户特定的新的交互概率超过所述阈值交互概率；以及通过所述客户端设备向所述用户输出所述新的通知。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述重新排序事件是接收附加的通知。