用于管理交互邀请的系统和方法与流程

用于管理交互邀请的系统和方法
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求于2019年8月14日递交的名称为“systems and methods for managing interaction invitations”的美国临时申请no.62,886,647的权益，该美国临时申请出于所有目的通过引用以其整体并入本文中。
技术领域
3.本发明总体涉及促进通信的路由。更具体地，提供了自动发起交互邀请和动态路由邀请接受的技术，所述邀请和接受例如涉及被邀请使用人工智能(ai)和机器学习技术来与代理进行交互的用户的邀请和接受。


技术实现要素：

4.本文描述的实施方式涉及用于在通信系统中自动管理交互邀请的系统和方法。在一些实施方式中，通信系统的元件可以被认为是计算机实现的预测邀请或拨号系统。各种实施方式可以使用来自通信的历史信息来将系统中的终端(例如代理)设备容量与可以由系统主动发起的与连接到系统的用户设备的可能交互相匹配。在一些示例中，这还可以涉及关于与用户设备相关联的用户以及与具有容量的终端设备相关联的代理的补充信息。机器学习分析可以在这样的通信系统中用于提高终端设备的容量利用率，同时避免负面用户体验(例如，系统通过邀请来联系用户设备然后让用户在接受邀请之后等待代理的负面体验)。本文描述的邀请交互管理可以使用机器学习来避免这种负面结果，同时提高系统效率和利用率。
5.一个示例实施方式包括通信服务器基于与终端设备相关联的代理的工作负荷来确定与终端设备相关联的容量。访问与一个或多个标准相关联的用户设备对过往交互邀请的历史接受数据。然后使用当前数据来确定可用交互并基于历史数据和可用交互的当前数量使用交互邀请来促进交互。
6.术语实施方式及类似术语旨在宽泛地涉及本发明和所附权利要求的所有主题。包含这些术语的表述应该理解为不限制本文描述的主题或不限制所附权利要求的含义或范围。本文覆盖的本发明的实施方式由所附的权利要求限定而不由本发明内容限定。本发明内容是本发明的各个方面的高度概括并且介绍了在下面的具体实施方式部分进一步描述的一些概念。本发明内容不旨在标识所要求保护的主题的关键或必要特征，也不旨在单独用于确定所要求保护的主题的范围。应该通过参考本发明的整个说明书的适当部分、任一或全部附图以及每项权利要求来理解所述主题。
7.本发明的某些实施方式包括一种计算机实现的方法。该方法可以包括确定与多个终端设备相关联的容量。该方法还可以包括确定可用交互邀请的数量。可用交互邀请的数量可以使用与多个终端设备相关联的容量来确定。该方法还包括发送可用交互邀请。该方法还包括接收接受数据。接受数据可以对应于一个或多个网络设备对可用交互邀请的一个或多个接受。所述一个或多个网络设备可以与标准相关联。该方法还包括使用接受数据来
确定统计数据。统计数据与和标准相关联的附加网络设备将接受可用交互邀请的可能性相关联。该方法还包括确定一个或多个附加网络设备。该确定包括使用统计数据。所述一个或多个附加网络设备与标准相关联。该方法还包括更新可用于发送到所述一个或多个附加网络设备的可用交互邀请的数量。根据接受数据更新可用交互邀请的数量。
8.本发明的某些实施方式包括一种系统。该系统可以包括：一个或多个数据处理器；以及包含指令的非暂时性计算机可读存储介质，当该指令在所述一个或多个数据处理器上被执行时，使所述一个或多个数据处理器执行上文和本文所述的方法。
9.本发明的某些实施方式包括一种有形地体现在非暂时性机器可读存储介质中的计算机程序产品，该非暂时性机器可读存储介质包括被配置为使数据处理装置执行上述和本文所述的方法的指令。
附图说明
10.结合附图描述本发明：
11.图1示出了网络交互系统的一实施方式的框图；
12.图2示出了网络交互系统的另一实施方式的框图；
13.图3a-图3c示出了包括连接管理系统的网络交互系统的其他实施方式的框图；
14.图4示出了连接组件的操作的协议栈映射的表示；
15.图5表示根据一实施方式的多设备通信交换系统；
16.图6示出了连接管理系统的一实施方式的框图；
17.图7示出了根据一些实施方式的用于管理交互邀请的系统的框图；
18.图8示出了根据一些实施方式的通信服务器的框图；
19.图9随后示出了表示根据一些示例的示例机器学习引擎的框图；
20.图10示出了根据一些实施方式的用于管理交互邀请的方法的流程图；
21.图11示出了用于管理交互邀请的示例过程；
22.图12示出了根据一些实施方式的用于管理交互邀请的方法的流程图；以及
23.图13示出了可用于实现根据本文描述的示例的系统的各种组件的示例计算设备。
24.在附图中，相似的组件和/或特征可以具有相同的附图标记。此外，相同类型的各种组件可以通过在附图标记后加上破折号和第二标记来区分，第二标记在相似的组件之间进行区分。如果在说明书中仅使用了第一附图标记，则该描述适用于具有相同的第一附图标记的相似组件中的任一者，而与第二附图标记无关。
具体实施方式
25.本文描述的示例总体涉及促进终端设备和用户设备之间的交互，以及当用户接受来自通信系统的交互邀请时促进终端设备和用户设备的匹配之间的通信的路由。更具体地，提供了自动发起邀请，然后动态路由邀请接受的技术，所述邀请例如使用人工智能(ai)和机器学习技术与代理进行交互的邀请。
26.连接到网络(例如，互联网)的用户和企业可以有各种各样的原因进行交互。这些原因可能包括基于先前发起的关系的交互，例如为先前购买的产品提供客户服务或安排会面，以及首次接触交互，例如回答与产品或服务的潜在销售相关的问题。在这种情况下，网
络上的通信系统可以操作以促进用户(例如，企业的客户或潜在客户)和通信系统的客户端(例如，试图改善与用户的交互的企业)之间的连接。
27.这样的通信系统可以使代理可用于通过相应设备与用户交互。代理的终端设备可以管理代理的容量以避免使代理负担过度，用户设备可以允许用户与代理交互。在一些情况下，用户设备的网络活动可以允许通信系统确定用户设备连接到网络并且可用于与代理的交互。这样的情况可以包括用户设备浏览在线商店、在用户设备上运行的应用程序在该用户设备先前已经请求未发生的交互之后通知通信系统、或者网络上的其他这样的用户设备活动。在一些这样的情况下，通信网络可以确定比可用代理的当前容量所能处理的更多设备可用于可能的交互。向所有此类用户设备发送邀请，然后要求用户设备等待代理或在系统发送了可能会给客户端(例如使用通信系统的企业)带来重大负面结果的邀请后根本无法提供与代理的连接。负面结果可能包括破坏用户关系或将用户推向竞争对手。另一方面，未能发起交互同样有可能错过正面交互和通过交互改善关系的机会。
28.本文描述的示例可以使用关于代理容量、网络中的用户设备存在、和历史接受率数据的信息来将预期交互接受响应的数量与通信系统的容量相匹配。例如，在一个简单的实施方式中，通信系统接收到40个用户设备当前正在浏览网站的信息，但代理终端设备仅具有处理与10个用户设备交互的容量。指示交互邀请当时有50％被接受的历史接受率数据可由系统使用以发送20个交互邀请。在一定时间段之后，通信系统可以动态地重新评估终端设备容量和未被提供交互的剩余用户设备，然后如果代理容量可用，则根据类似模型自动发送附加交互邀请。
29.在各种示例中，可以使用附加系统机器智能，例如基于系统数据和参数对邀请用户进行优先级排序，基于系统参数动态将用户接受匹配到特定终端设备，或其他这样的自动化。本文描述的示例可以提高通信系统中终端设备和代理的容量利用率，同时保持与通过通信系统的用户交互和网络使用相关联的性能阈值。
30.随后的描述提供实施方式的示例，并且不旨在限制本发明的范围、适用性或配置。相反，随后的实施方式的示例的描述将向本领域技术人员提供用于实现如权利要求中反映的本文描述的实施方式的示例的使能描述。应该理解，在不脱离如所附权利要求书所阐述的精神和范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。
31.图1示出了实现并支持本文中描述的某些实施方式和特征的网络交互系统100的实施方式的框图。某些实施方式涉及在网络设备105(其可以由用户110操作)和终端设备115(其可以由代理120操作)之间建立连接通道。在某些实施方式中，网络交互系统100可以包括与客户端125相关联的客户端设备130。
32.在某些实施方式中，用户110可以是浏览网站或访问由远程服务器140提供的在线服务的个人。客户端125可以是提供、操作或运行网站或在线服务的实体，或者是这种实体雇佣或由该实体指派以执行如本文中所描述的客户端125可用的任务的个人。代理120可以是个人，例如支持代理，其任务是向用户110提供有关网站或在线服务的支持或信息。在大量代理中，代理的子集可能适合于为特定客户端125提供支持或信息。代理120可以与客户端125有关或无关。每个代理可以与一个或多个客户端125相关联。在一些非限制性示例中，用户110可以是从个人计算设备在在线商店购物的个人，客户端125可以是在线销售产品的公司，并且代理120可以是由该公司雇佣的代表。在各种实施方式中，用户110、客户端125和
代理120可以是其他个人或实体。
33.尽管图1仅示出了单个的网络设备105、终端设备115、和客户端设备130，但是交互系统100可以包括这些类型的设备中的一者或多者中的每一者的多个或许多(例如，数十个、数百个或数千个)设备。类似地，尽管图1仅示出了单个用户110、代理120、和客户端125，但是交互系统100可以包括这些实体中的一者或多者中的每一者的多个或许多实体。因此，可能有必要确定要选择哪个终端设备与给定的网络设备进行通信。另外使事情复杂化的是，远程服务器140也可以被配置为接收并响应以选择网络-设备通信。
34.连接管理系统150可以促进通信的策略路由。通信可以包括具有内容的消息(例如，基于来自实体的输入(诸如键入或口头输入)定义的消息)。该通信还可以包括：附加数据，例如关于发送设备的数据(例如，ip地址、账户标识符、设备类型和/或操作系统)；目的地址；客户端的标识符；网页或网页元素(例如，在生成通信时正在访问的或以其他方式与通信相关联的网页或网页元素)的标识符或在线历史数据；时间(例如一天中的时间和/或日期)；和/或目的地址。在通信中可以包括其他信息。在一些实例中，连接管理系统150将整个通信路由至另一设备。在一些实例中，连接管理系统150修改通信或生成新的通信(例如，基于初始通信)。新的或修改后的通信可以包括消息(或其经处理版本)、(例如，关于发送设备、网页或在线历史记录和/或时间的)附加数据的至少一些(或全部)和/或由连接管理系统150识别的其他数据(例如，与特定账户标识符或设备相关联的账户数据)。新的或修改后的通信也可以包括其他信息。
35.部分的策略路由促进可以包括在网络设备105与一个或多个终端设备115之间建立、更新和使用一个或多个连接通道。例如，在从网络设备105接收到通信后，连接管理系统150可以首先估计通信对应于哪个客户端(如果有的话)。在识别客户端之后，连接管理系统150可以识别与该客户端相关联的用于与网络设备105进行通信的终端设备115。在一些实例中，该识别可以包括评估多个代理(或专家或代表)中的每一者的资料，多个代理中的每个代理(例如，代理120)与终端设备(例如，终端设备115)相关联。该评估可以涉及网络-设备消息中的内容。终端设备115的识别可以包括例如在2010年3月17日递交的美国申请号12/725,799中描述的技术，该申请出于所有目的通过引用以其整体并入本文中。
36.在一些实例中，连接管理系统150可以确定在网络设备105和与客户端(或远程服务器140)相关联的终端设备之间是否建立了任何连接通道，并且如果是，则确定是否要使用这种通道来交换包括所述通信在内的一系列通信。
37.在选择终端设备115来与网络设备105通信时，连接管理系统150可以在网络设备105和终端设备115之间建立连接通道。在一些实例中，连接管理系统150可以将消息发送到所选择的终端设备115。该消息可以请求接受所提议的与网络设备105进行通信的指派或者识别已经生成了这种指派。该消息可以包括关于网络设备105的信息(例如，ip地址、设备类型和/或操作系统)、关于相关联用户110的信息(例如，所说的语言、已经与客户端交互的持续时间、技能水平、情绪和/或主题偏好)、接收到的通信、用于生成通信并将其发送到网络设备105的代码(例如，可点击的超链接)、和/或用于生成通信并将其发送到网络设备105的指令。
38.在一个实例中，可以通过连接管理系统150来路由网络设备105与终端设备115之间的通信。这种配置可以允许连接管理系统150监控通信交换并检测问题(例如，如基于规
则所定义的问题)，例如任一设备的无响应或延长的延迟。此外，这种配置可以促进通信的选择性存储或完整存储，这可以稍后用于例如评估通信交换的质量和/或支持学习以更新或生成路由规则，从而推进特定的后通信目标。
39.在一些实施方式中，连接管理系统150可以实时监控通信交换，并且基于实时通信执行自动化动作(例如，基于规则的动作)。例如，当连接管理系统150确定通信与特定项目(例如，产品)有关时，连接管理系统150可以自动向终端设备115发送包含关于该项目的附加信息(例如，可用项目的数量、到与该项目有关的支持文档的链接、或关于该项目或类似项目的其他信息)的附加消息。
40.在一个实例中，指定的终端设备115可以与网络设备105通信而无需通过连接管理系统150中继通信。设备105、115中的一者或两者可以(或者可以不)向连接管理系统150报告特定的通信度量或内容，以促进通信监控和/或数据存储。
41.如上所述，连接管理系统150可以将选择的通信路由到远程服务器140。远程服务器140可以被配置为以预定方式提供信息。例如，远程服务器140可以响应于通信而访问定义的一个或多个待发送的文本段落、语音记录和/或文件。远程服务器140可以基于例如对接收到的通信的分析(例如，语义或映射分析)来选择特定的文本段落、记录或文件。
42.可以基于至少部分地由一个或多个客户端设备130定义或由其提供的规则和/或数据来执行在连接管理系统150处执行的路由和/或其他确定或处理。例如，客户端设备130可以发送标识代理、终端设备类型和/或主题/技能匹配度的优先级的通信。作为另一示例，客户端设备130可以标识一个或多个权重以应用于可能影响路由确定的各种变量(例如，语言兼容性、预测的响应时间，设备类型和能力、和/或终端设备负载平衡)。将理解的是，哪些终端设备和/或代理将与客户端相关联可以是动态的。来自客户端设备130和/或终端设备115的通信可以提供指示给定的终端设备和/或代理将作为与客户端相关联的一个终端设备和/或代理被添加或移除的信息。例如，客户端设备130可以发送具有ip地址以及关于具有该地址的终端设备是否要添加到列表中或从该列表移除的指示的通信，该列表标识与客户端相关的终端设备。
43.每个通信(例如，设备之间的通信、设备与连接管理系统150之间的通信、远程服务器140与连接管理系统150之间的通信、或远程服务器140与设备之间的通信)可以在一个或多个网络170上进行。该一个或多个网络170中可以包括开放式或封闭式网络的组合。合适的网络的示例包括互联网、个人局域网、局域网(lan)、广域网(wan)或无线局域网(wlan)。其他网络也可能适用。该一个或多个网络170可以完全并入内联网、外联网或其组合内，或者可以包括内联网、外联网或其组合。在一些实例中，该一个或多个网络170中的网络包括短程通信通道，诸如蓝牙或蓝牙低功耗通道。在一个实施方式中，可以通过诸如安全套接层(ssl)或传输层安全性(tls)之类的安全通信协议来实现两个或更多个系统和/或设备之间的通信。此外，可以基于任何方便的、已知的或待开发的方式对数据和/或交易细节进行加密，这些方式例如但不限于数据加密标准(des)、三重des、rivest-shamir-adleman加密(rsa)、blowfish加密、高级加密标准(aes)、cast-128、cast-256、去相关快速密码(dfc)、微型加密算法(tea)、extended tea(xtea)、校正块tea(xxtea)和/或rc5等。
44.例如，网络设备105、终端设备115、和/或客户端设备130可以包括便携式电子设备(例如，智能电话、平板电脑、便携式计算机或智能可穿戴设备)或非便携式电子设备(例如，
一个或多个台式计算机、智能家电、服务器和/或处理器)。连接管理系统150可以与网络、终端、和客户端设备分开设置，或者可以是一个或多个这样的设备的一部分(例如，通过在设备上安装应用程序)。远程服务器140可以与每个设备和连接管理系统150分开设置，和/或可以是另一设备或系统的一部分。尽管图1中的每个设备、服务器和系统被示为单个设备，但是应该理解，可以替代地使用多个设备。例如，可以使用一组网络设备来传输来自单个用户的各种通信，或者远程服务器140可以包括服务器堆栈。
45.软件代理或应用程序可以被安装在所描绘的设备、系统或服务器上和/或在所描绘的设备、系统或服务器上可执行。在一个实例中，软件代理或应用程序被配置为使得各种描绘的元素可以互补的方式起作用。例如，可以将设备上的软件代理配置为收集关于设备使用情况的数据并将其发送到单独的连接管理系统，并且可以将单独的连接管理系统上的软件应用程序配置为接收和处理数据。
46.图2示出了另一实施方式的网络交互系统200的框图。总体上，图2示出了被配置和布置为使网络设备205能够与一个或多个终端设备215通信的各种组件。所描绘的实例包括在三个局域网235中包括的九个终端设备215。
47.在一些实例中，来自网络设备205的通信包括目的数据(例如，目的ip地址)，其至少部分或全部指示哪个终端设备将接收该通信。网络交互系统200可以包括一个或多个网络间连接组件245和/或一个或多个网络内连接组件255，它们可以处理目的数据并促进适当的路由。
48.每个网络间连接组件245可以连接到多个网络235，并且可以具有安装的多个网卡(例如，每个卡连接到不同的网络)。例如，网络间连接组件245可以连接到广域网270(例如，互联网)和一个或多个局域网235。在所描绘的实例中，为了将通信从网络设备205发送到任何终端设备，在所描绘的系统中，由多个网络间连接组件245来处理该通信。
49.当网络间连接组件245接收到通信(或与该通信相对应的一组数据包)时，网络间连接组件245可以确定路由的至少一部分，以将该通信传送给与目的地相关联的网络。可以使用例如路由表(例如，存储在路由器处)来确定该路由，该路由表可以包括基于传入消息(例如，来自另一路由器或另一设备)预定义生成的、或学习的一个或多个路由。
50.网络间连接组件245的示例包括路由器260和网关265。网络间连接组件245(例如，网关265)可以被配置为在网络系统之间或协议之间转换。例如，网关265可以促进传输控制协议/互联网协议(tcp/ip)设备与互联网分组交换/序列分组交换(ipx/spx)设备之间的通信。
51.在局域网235处接收到通信后，可能仍需要执行进一步的路由。可以通过诸如交换机280或集线器285之类的网络内连接组件255来执行这样的网络内路由。每个网络内连接组件255可以(例如，无线地或有线地，诸如通过以太网电缆)被连接至多个终端设备215。集线器285可以被配置为将所有接收到的通信重复到它所连接到的每个设备。每个终端设备然后可以评估每个通信以确定该终端设备是否是目的设备或者该通信是否将被忽略。交换机280可以被配置为选择性地将通信仅定向到目的终端设备。
52.在一些实例中，局域网235可以被划分成多个段，每个段可以与独立的防火墙、安全规则和网络协议相关联。可以在一个、多个或所有段中的每者中提供网络内连接组件255，以促进段内路由。桥接器290可以被配置为跨段275路由通信。
53.为了在网络之间或在网络内适当地路由通信，各种组件分析通信中的目的数据。例如，这样的数据可以指示通信将被路由到哪个网络、通信将被路由到网络内的哪个设备、或者终端设备将要处理(和忽略)哪些通信。然而，在一些实例中，不能立即清楚哪个终端设备(或甚至哪个网络)要参与来自网络设备的通信。
54.为了说明，可以配置一组终端设备以便提供类似类型的响应通信。因此，可以预期，可以以类似的方式来响应来自网络设备的通信中的查询，而不管该通信被路由到哪个网络设备。虽然该假设在高水平上可能是正确的，但是与终端设备有关的各种细节可能导致特定的路由与其他路由相比是有利的。例如，该组中的终端设备关于(例如)以下可能彼此不同：支持哪些通信通道、与网络设备的地理和/或网络接近度、和/或相关联代理的特征(例如，知识库、经验、所说的语言、可用性、一般性格或情绪等)。因此，选择路由可以促进更快的响应，该更快的响应更准确地和/或完整地响应于网络-设备通信。复杂的是，将网络设备映射至终端设备的静态路由可能无法解释通信主题、通道类型、代理可用性等的变化。
55.图3a-图3c示出了包括连接管理系统的网络交互系统300a、300b、和300c的其他实施方式的框图。为了简单起见，所描绘的系统300a-300c中的每一者仅示出了两个局域网235，然而可以理解的是，可以扩展实施方式以扩展局域网的数量。系统300a-300c中的每一者都包括连接管理系统350，该连接管理系统350可以识别哪个终端设备要与网络设备205通信，可以建立和管理(例如，保持或关闭)连接通道，可以确定是否以及何时在交换中重新路由通信等。因此，连接管理系统350可以被配置为动态地并且实时地评估通信、代理可用性、终端设备或代理的能力等，以影响路由确定。
56.在图3a中，连接管理系统350与网络设备205和远程服务器340中的每一者相关联(例如，连接管理系统350a与网络设备205相关联，而连接管理系统350b与远程服务器340相关联)。例如，可以将连接管理系统350a和/或连接管理系统350b作为应用程序分别安装或存储在网络设备205和远程服务器340中的每一者上。(一个或多个)应用程序的执行例如可以促进网络设备205与远程服务器340之间的通信，以标识被选择参与与网络设备205的通信交换的终端设备215。可以基于一个或多个本文中公开的因素(例如，可用性、通信的主题/详细水平与代理或终端设备的知识库之间的匹配度、预测的延迟、通道类型可用性等等)来进行标识。
57.客户端设备330可以提供客户端数据，该客户端数据指示将如何进行路由确定。例如，这种数据可以包括：关于特定特征如何被加权或匹配的指示或约束或偏差(例如，与负载平衡或预测的响应延迟有关)。客户端数据还可以包括与何时建立(或关闭)通信通道或者何时将通信重新路由至不同的网络设备有关的规范。客户端数据可用于定义各种客户端特定的规则，例如用于通信路由的规则等。
58.在远程服务器340上运行的连接管理系统350b可以监控与终端设备有关(例如，与给定的客户端有关)的各种度量，例如支持哪些通信通道、与网络设备的地理和/或网络接近度、与终端设备的通信延迟和/或稳定性、终端设备的类型、终端设备的能力、终端设备(或代理)是否在先已经与给定的网络设备(或用户)通信、和/或与代理相关联的特征(例如，知识库、经验、所说的语言、可用性、一般性格或情绪等)。因此，可以使连接管理系统350b能够选择路由以促进更快的响应，该更快的响应基于度量更准确地和/或完整地响应于网络-设备通信。
59.在图3a所描绘的示例中，网络设备205和远程服务器340之间的通信交换可以促进目的地址的更早识别。然后，网络设备205可以使用该目的地址来定向后续通信。例如，网络设备205可以向远程服务器340发送初始通信(例如，通过一个或多个网络间连接和广域网)，并且远程服务器340可以识别一个或多个相应的客户端。然后，远程服务器340可以识别与所述一个或多个相应的客户端相关联的一组终端设备，并收集针对那些终端设备的度量。可以(例如，通过远程服务器340)评估这些度量以便选择参与通信交换的终端设备，并且可以将与该终端设备有关的信息(例如，ip地址)发送至网络设备205。在一些实施方式中，远程服务器340可以连续地或周期性地收集和评估针对各种终端设备的度量并将评估结果存储在数据存储器中。在这种实施方式中，在识别与所述一个或多个相应的客户端相关联的一组终端设备时，远程服务器340可以从数据存储器访问存储的评估结果，并且基于存储的评估结果选择终端设备来参与通信交换。
60.在图3b中，连接管理系统350可以被配置为用作中继和/或目的地址。因此，例如，一组网络设备205可以发送通信，每个通信将连接管理系统350标识为目的地。连接管理系统350可以接收各个通信，并且可以同时监控一组终端设备(例如，以便生成针对每个终端设备的度量)。基于监控和规则，连接管理系统350可以识别其可以将各个通信中继到的终端设备215。根据该实施方式，终端设备通信可以类似地定向到一致的目的地(例如，连接管理系统350的目的地)，以用于进一步中继，或者终端设备可以开始直接与相应的网络设备通信。这些实施方式可以促进有效路由和全面的通信监控。
61.图3c中描绘的实施方式类似于图3b中的实施方式。然而，在一些实施方式中，连接管理系统350直接连接至网络内组件(例如，终端设备、网络内连接或其他)。
62.应该理解，图3a-图3c的许多变型是可预期的。例如，连接管理系统350可以与连接组件(例如，网络间连接组件245或网络内连接组件255)相关联，使得对应于连接管理系统350(或其一部分)的应用程序安装在该组件上。例如，可以独立地执行应用程序或通过与类似或互补的一个或多个应用程序(例如，在一个或多个其他组件、网络设备或远程服务器上执行的应用程序)通信来执行应用程序。
63.图4示出了连接组件的操作的协议栈映射400的表示。更具体地，图4标识了在开放系统交互(open systems interaction，osi)模型中的对应于各种连接组件的操作层。
64.osi模型可以包括多个逻辑层402-414。这些层布置成有序堆栈，使得层402-412中的每个层服务较高水平，而层404-414中的每个层由较低层服务。osi模型包括物理层402。物理层402可以定义参数物理通信(例如，电、光或电磁通信)。物理层402还定义连接管理协议，例如建立和关闭连接的协议。物理层402还可以定义流控制协议和传输模式。
65.链路层404可以管理节点到节点(node-to-node)的通信。链路层404可以检测并纠正错误(例如，物理层402中的传输错误)以及管理访问许可。链路层404可以包括媒体访问控制(media access control，mac)层和逻辑链路控制(logical link control，llc)层。
66.网络层406可以协调同一网络中的节点之间的(例如，作为数据报的)数据(例如，具有可变长度的数据)传输。网络层406可以将逻辑网络地址转换为物理机器地址。
67.传输层408可以管理发送和接收质量。传输层408可以提供用于传输数据的协议，例如传输控制协议(tcp)。传输层408可以执行用于传输的数据包的分割/重组，并且可以检测并解释在层402-406中发生的传输错误。会话层410可以发起、维持和终止本地应用程序
和远程应用程序之间的连接。会话可以用作远程过程交互的一部分。表示层412可以基于已知由应用程序或网络层接受的数据类型来加密、解密和格式化数据。
68.应用层414可以与控制或管理通信的软件应用程序进行交互。通过这样的应用程序，应用层414可以(例如)识别目的地、本地资源状态或可用性和/或通信内容或格式化。各个层402-414可以执行可用并适用的其他功能。
69.网络内连接组件422被示出在物理层402中操作，网络内连接组件424被示出在链路层404中操作。更具体地，集线器可以在物理层中操作，使得可以关于通信的接收和发送来控制操作。由于集线器缺乏寻址通信或过滤数据的能力，因此集线器几乎没有能力在更高水平操作。同时，交换机可以在链路层404中操作，因为交换机能够基于地址(例如，mac地址)过滤通信帧。
70.同时，网络间连接组件426、428被示出在更高水平(例如，层406-414)上操作。例如，路由器可以基于地址(例如，ip地址)过滤通信数据包。路由器可以根据地址将数据包转发至特定端口，以便将数据包定向至适当的网络。网关可以在网络层及其以上操作，执行类似的过滤和定向以及数据的进一步转换(例如，跨协议或架构)。
71.在各种实施方式中，连接管理系统450可以与各个层中的一个、多个、全部或任何层进行交互和/或在各个层中的一个、多个、全部或任何层上操作。例如，连接管理系统450可以与集线器交互，以便动态地调整集线器与哪些终端设备通信。作为另一示例，连接管理系统450可以与桥接器、交换机、路由器或网关进行通信，以便影响该组件选择哪个终端设备作为目的地址(例如，mac、逻辑或物理地址)。作为另外的示例，连接管理系统450可以监控、控制或定向传输层408上的数据包的分段、会话层410上的会话持续时间、和/或表示层412上的加密和/或压缩。在一些实施方式中，连接管理系统450可以通过与在特定层上操作的设备(例如，在链路层404上操作的交换机)进行交换通信(例如，发送命令至该设备)、通过以特定的方式路由或修改现有通信(例如，在网络设备和终端设备之间的通信)、和/或通过基于现有通信生成包含特定信息(例如，新目的地址)的新通信来与各个层进行交互。因此，连接管理系统450可以通过与各种设备的交互和/或通过影响在各种协议栈层处的操作来影响通信路由和通道建立(或保持或终止)。
72.图5表示根据一实施方式的多设备通信交换系统500。系统500包括网络设备505，该网络设备被配置为在各种类型的通信通道上与各种类型的终端设备通信。
73.在所描绘的实例中，网络设备505可以通过蜂窝网络(例如，通过基站510)传输通信。通信可以被路由至操作网络515。操作网络515可以包括连接管理系统520，该连接管理系统接收通信并标识哪个终端设备将响应于该通信。这种确定可以取决于识别该通信所属的客户端(例如，基于指示客户端的内容分析或用户输入)并确定与该客户端相关联的一个或多个终端设备中的每个终端设备的一个或多个度量。例如，在图5中，终端设备的每个集群530a、530b、和530c可以对应于不同的客户端。终端设备可以在地理上共同定位或是分散的。可以基于存储的或学习的数据和/或(例如，基于可用性的)实时监控来确定所述度量。
74.连接管理系统520可以通过一个或多个路由器525或其他网络间连接组件或网络内连接组件与各种终端设备进行通信。连接管理系统520可以在一个或多个数据存储器535处收集、分析和/或存储来自(或关于)通信、终端设备操作、客户端规则、和/或与用户相关联的动作(例如，在线活动)的数据。这种数据可能影响通信路由。
75.值得注意的是，还可以使用各种其他设备来影响通信路由和/或处理。例如，在所描绘的实例中，连接管理系统520还连接至网络服务器540。因此，连接管理系统520可以检索感兴趣的数据，例如技术项目细节等。
76.网络设备505还可以连接至网络服务器(例如，包括网络服务器545)。在一些实例中，与这种服务器的通信提供了发起与连接管理系统520的通信交换的初始选项。例如，网络设备505可以检测到在访问特定网页时通信机会是可获得的并且这种选项可以被呈现。
77.通信系统500的一个或多个元件也可以连接至社交联网服务器550。社交联网服务器550可以聚集从各种用户设备接收的数据。因此，例如，连接管理系统520能够估计针对给定用户或用户类别的一般(或用户特定)行为。
78.图6示出了连接管理系统600的实施方式的框图。消息接收器接口605可以接收消息。在一些实例中，例如，可以接收消息作为由源设备(例如，与连接管理系统600分开设置或在同一壳体内)发送的通信的一部分，所述源设备例如网络设备或终端设备。在一些实例中，通信可以是一系列通信的一部分或通信交换，其可以包括正在两个设备(例如，网络设备和终端设备)之间路由的一系列消息或消息交换。该消息交换或通信交换可以是设备之间的交互的一部分和/或可以定义设备之间的交互。通信通道或操作通道可以包括用于促进设备之间的路由和通信交换的一个或多个协议(例如，路由协议、任务分配协议和/或寻址协议)。
79.在一些实例中，消息可以包括基于在本地用户界面或远程用户界面接收的输入而生成的消息。例如，消息可以包括基于按钮或按键或记录的语音信号而生成的消息。在一个实例中，消息包括自动生成的消息，例如在检测到网络设备正在呈现特定的应用页面或网页或者已经提供特定输入命令(例如，键序列)时生成的消息。该消息可以包括指令或请求，例如用于发起通信交换的指令或请求。
80.在一些实例中，消息可以包括客户端的标识符或与客户端的标识符相关联。例如，消息可以明确地标识客户端(或与客户端相关联的设备)；消息可以包括与客户端相关联的网页或应用页面，或与客户端相关联的网页或应用页面相关联；消息可以包括与客户端相关联的目的地址，或与客户端相关联的目的地址相关联；或者消息可以包括与客户端相关联的项目(例如，产品)或服务的标识，或和与上述项目(例如，产品)或服务的标识相关联。为了说明，网络设备可以呈现特定客户端的应用页面，该应用页面可以提供将通信发送至代理的选项。在接收到与消息相对应的用户输入时，可以生成包含该消息和特定客户端的标识符的通信。
81.处理引擎610可以处理所接收的通信和/或消息。处理可以包括例如提取特定的一个或多个数据元素(例如，消息、客户端标识符、网络-设备标识符、账户标识符等)。处理可以包括转换格式化或通信类型(例如，以与特定设备类型、操作系统、通信通道类型、协议和/或网络兼容)。
82.消息评估引擎615可以评估(例如，提取或接收的)消息。评估可以包括识别例如消息的一个或多个类别或标签。类别或标签类型的示例可以包括(例如)主题(topic)、情绪、复杂性和紧急性。对消息进行分类和标记之间的区别可以在于，可以限制类别(例如，根据一组预定义的类别选项)，同时可以开放标签。主题可以包括例如技术问题、使用问题、或请求。例如，可以基于对消息的语义分析(例如，通过识别关键字、句子结构、重复的词、标点符
号和/或非冠词)、用户输入(例如，已经选择了一个或多个类别)、和/或与消息相关的统计信息(例如，键入速度和/或响应延迟)来确定类别或标签。
83.在一些实例中，消息评估引擎615可以确定针对消息的度量。度量可以包括例如多个字符、单词、大写字母、全部大写的单词或特定字符或标点符号的实例(例如，感叹号、问号和/或句号)。度量可以包括比率，例如以感叹号(或问号)结尾的句子的分数、全部大写的单词的分数等。
84.消息评估引擎615可以在消息数据存储器620中存储消息、消息度量和/或消息统计值。每个消息还可以与其他数据(例如，元数据)相关联地存储，所述其他数据诸如标识对应的源设备、目的设备、网络设备、终端设备、客户端、一个或多个类别、一个或多个阶段和/或与消息相关的统计值的数据。连接管理系统600的各种组件(例如，消息评估引擎615和/或交互管理引擎625)可以查询消息数据存储器620以检索查询响应消息、消息度量和/或消息统计信息。
85.交互管理引擎625可以确定将通信路由至哪个设备以及接收设备和发送设备将如何通信。这些确定中的每一者可以取决于例如特定的网络设备(或与特定用户相关联的任何网络设备)是否先前已与一组终端设备中的终端设备(例如，与连接管理系统600相关联的任何终端设备、或与一个或多个特定客户端相关联的任何终端设备)进行通信。
86.在一些实例中，当网络设备(或与同一用户或配置文件相关联的其他网络设备)先前已经与给定的终端设备进行通信时，通信路由通常可偏向于该同一终端设备。可影响路由的其他因素可以包括：例如，终端设备(或相应的代理)是否可用和/或终端设备的预测的响应延迟。这些因素可以绝对地或相对于与其他终端设备相对应的类似度量来考虑。重新路由规则(例如，客户端特定的或一般的规则)可以指示如何评估和加权这些因素以确定是否放弃代理一致性。
87.当网络设备(或与同一用户或账户相关联的其他网络设备)先前未与给定的终端设备进行通信时，可以基于诸如以下的因素执行终端设备的选择：例如，各种代理的知识库与通信主题对应的程度、各种代理在给定时间和/或通道类型上的可用性、(例如与客户端相关联的)终端设备的类型和/或能力。在一个实例中，规则可以标识如何确定一个或多个因素(诸如前述因素)的子参数以及分配给每个参数的权重。通过组合(例如，求和)加权子参数，可以确定每个代理的参数。然后可以通过比较终端设备的参数来进行终端设备的选择。
88.关于确定设备将如何通信，交互管理引擎625可以(例如)确定终端设备是否通过(例如)sms消息、语音呼叫、视频通信等来响应通信。可以基于例如以下项来选择通信类型：通信类型优先级列表(例如，至少部分地由客户端或用户来定义)；先前从网络设备接收的通信的类型(例如，以便促进一致性)、接收的消息的复杂性、网络设备的能力、和/或一个或多个终端设备的可用性。显然，一些通信类型将导致实时通信(例如，期望快速消息响应的情况)，而其他通信类型可能导致异步通信(例如，消息之间的延迟(例如，几分钟或几小时)是可接受的情况)。
89.此外，交互管理引擎625可以确定是否应该建立、使用或终止两个设备之间的连续通道。可以构造连续通道，以便促进从网络设备到指定终端设备的未来通信的路由。即使跨消息系列，所构造的促进也可以持续。在一些实例中，连续通道的表示(例如，标识代理)可
以包括在用户设备上待呈现的表示中。以这种方式，用户可以理解该通信将被一致地路由以便提高效率。
90.在一个实例中，可以使用一个或多个因素和规则(例如，包括所述一个或多个因素中的每个因素的权重)来生成参数，以确定对应于给定的网络(例如，用户)设备和终端(例如，企业客户端)设备的连接参数。该参数可以与总匹配度或特定于给定的通信或通信系列的匹配度有关。因此，例如，该参数可以反映预测给定终端设备适合于对网络-设备通信进行响应的程度。在一些实例中，参数分析可以用于标识要将给定通信路由到的每个终端设备以及是否建立、使用或终止连接通道。当参数分析用于处理路由决策和通道决策两者时，可以以相同、类似或不同的方式来确定与每个决策相关的参数。在一些示例中，参数与将在用户设备和客户端设备之间建立连接的可能性相关。在一些示例中，这些参数不与建立连接的可能性相关，而是可以与交互之后的预期满意度分数相关。
91.根据参数是预测长期匹配的强度还是响应特定消息查询，可以考虑不同因素来预测和促进交互。例如，在前一种实例中，对总体时间表和时间区域的考虑可能是重要的，而在后一种实例中，立即可用性可能有更高的权重。可以针对单个网络-设备/终端-设备组合来确定参数，或者可以确定多个参数，每个参数表征给定网络设备和一不同的终端设备之间的匹配度。
92.为了说明，可以由交互管理引擎625评估与客户端相关联的一组三个终端设备以用于用户到这三个终端设备之一的潜在通信路由。可以为每个终端生成与用于特定通信的代理(例如与特定终端相关联)之间的匹配度有关的参数。前两个终端设备(例如，或者与终端相关联的代理)中的每一者可能先前已经与已传输该通信的网络设备通信。来自用户设备(例如，或者与用户账户相关联的任何网络设备)的输入可以已经指示与和第一设备的(一个或多个)通信的交互相关联的正反馈。因此，第一设备、第二设备和第三设备的(如根据规则计算的)过往交互子参数可以分别是10、5和0。这些子参数可以与其他子参数一起使用，以确定总参数或以其他方式选择特定终端进行连接。在一些示例中，负反馈输入可以得到负的子参数。在一些示例中，系统可以确定仅第三终端设备是可用的(例如，因为其他终端离线或繁忙)。在一些示例中，交互管理引擎625或通信服务器的其他元件可以预测第二终端设备将在15分钟内可用于响应，但是第一终端设备将在第二天之前不可用于响应。因此，第一设备、第二设备和第三设备的快速响应子参数可以是1、3和10。最后，可以估计代理(例如，与终端设备相关联的代理)了解通信中的主题的程度。可以确定与第三终端设备相关联的代理比与其他两个设备相关联的代理更了解，从而得到的子参数为3、4和9。在该示例中，规则不包括加权或归一化参数(虽然，在其他实例中，规则可以包括加权或归一化参数)，从而得到的参数为14、11和19。因此，规则可以指示消息将被路由至具有最高参数的设备，即第三终端设备。如果到特定终端设备的路由不成功，则可以将消息路由至具有次高参数的设备，依此类推。以上是使用子参数来确定单个参数的简化示例，通信服务器进一步使用该单个参数来路由从用户设备到(例如与代理相关联的)终端设备的连接。在其他示例中，可以使用复杂的加权因子、阈值和其他标准。在一些示例中，仅使用阈值范围内的值。例如，指示等待15分钟的可用性值可以是阈值限制。低于15分钟，可以使用子参数并将其与其他子参数加权来确定总参数。高于15分钟，终端设备可以被排除在考虑之外，因为该等待被认为是不可接受的。在其他示例中，不使用截止阈值，但加权因子可以非线性地变化。例如，
低于15分钟的子参数不是15分钟的截止值，而是可以线性变化，而高于15分钟，子参数值可以呈指数增加，或者以线性因子增加，以线性因子增加大大降低了终端设备将被路由引擎(例如交互管理引擎625)选择的机会。
93.可以将参数与一个或多个绝对阈值或相对阈值进行比较。例如，可以将一组终端设备的参数相互比较以确定高参数，从而选择通信可以被路由至的终端设备。作为另一示例，可以将参数(例如，高参数)与一个或多个绝对阈值进行比较，以确定是否建立与终端设备的连续通道。用于建立连续通道的总阈值可以(但不必须)高于用于在给定的一系列消息中一致地路由通信的阈值。总阈值和用于确定是否一致地路由通信的阈值之间的这种差异可能是因为考虑到通道的扩展效用，强匹配在连续-通道环境中是重要的。在一些实施方式中，用于使用连续通道的总阈值可以(但不必须)低于用于建立连续通道的阈值和/或用于在给定的一系列消息中一致地路由通信的阈值。
94.交互管理引擎625可以在各种上下文中与账户引擎630交互。例如，账户引擎630可以在账户数据存储器635中查找网络设备或终端设备的标识符，以识别与该设备相对应的账户。此外，账户引擎630可以维持关于先前通信交换的数据(例如，时间、涉及的(一个或多个)其他设备、通道类型、解决阶段、(一个或多个)主题和/或相关联的客户端标识符)、连接通道(例如，对于一个或多个客户端中的每个客户端，指示：是否有任何通道存在、与每个通道相关联的终端设备、建立时间、使用频率、上次使用的日期、任何通道约束和/或支持的通信类型)、用户或代理偏好或约束(例如，关于终端-设备选择、响应延迟、终端-设备一致性、代理专业知识、和/或通信类型偏好或约束)、和/或用户或代理特征(例如，年龄、所说的或优选的(一种或多种)语言、地理位置、兴趣等)。
95.此外，交互管理引擎625可以向账户引擎630提醒各种连接通道(connection-channel)动作，使得可以更新账户数据存储器635以反映当前通道数据。例如，在建立通道时，交互管理引擎625可以通知账户引擎630该建立，并且标识网络设备、终端设备、账户和客户端中的一者或多者。账户引擎630可以(在一些实例中)随后通知用户该通道的存在，使得该用户可以意识到代理一致性是可用的。
96.交互管理引擎625还可以与客户端映射引擎640交互，客户端映射引擎640可以将通信映射至一个或多个客户端(和/或相关联的品牌(brand))。在一些实例中，从网络设备本身接收的通信包括对应于客户端的标识符(例如，客户端、网页或应用页面的标识符)。该标识符可以作为(例如，客户端映射引擎640可以检测的)消息的一部分而被包含或作为包含消息的通信中的其他数据而被包含。然后，客户端映射引擎640可以在客户端数据存储器645中查找该标识符，以检索关于客户端和/或客户端的标识符的附加数据。
97.在一些实例中，消息可以不特别对应于任何客户端。例如，消息可以包括一般查询。客户端映射引擎640可以例如对消息执行语义分析、识别一个或多个关键字并且标识与(一个或多个)关键字相关联的一个或多个客户端。在一些实例中，标识单个客户端。在一些实例中，标识出多个客户端。然后可以通过网络设备呈现每个客户端的标识，使得用户可以选择要与之(例如，通过相关联的终端设备)通信的客户端。
98.客户端数据存储器645可以包括与客户端相关联的一个或多个终端设备(和/或代理)的标识。终端路由引擎650可以检索或收集与一个、多个或所有的这种终端设备(和/或代理)中的每一者有关的数据，以便影响路由确定。例如，终端路由引擎650可以维持终端数
据存储器655，终端数据存储器655可以存储诸如终端设备的设备类型、操作系统、通信类型(communication-type)能力、安装的应用程序附件、地理位置和/或标识符(例如，ip地址)的信息。某些信息可以动态地更新。例如，基于(例如)来自终端设备的通信(例如，标识该设备是否处于睡眠状态、是否关闭/开启、是否非活动/活动，或标识是否在一段时间内已接收到输入)、通信路由(例如，指示终端设备是否参与通信交换或被分配为通信交换的一部分)、或者来自网络设备或终端设备的指示通信交换已经结束或开始的通信，可以动态地更新指示终端设备是否可用的信息。
99.应该理解，在各种上下文中，参与一个或多个通信交换不一定表示终端设备不可用于参与另一通信交换。诸如通信类型(例如，消息)、客户端标识的或用户标识的目标响应时间、和/或系统负载(例如，通常是或关于用户)的各种因素可能影响终端设备可参与交换的量。
100.当交互管理引擎625已经标识了参与通信交换或连接通道的终端设备时，交互管理引擎625可以通知终端路由引擎650，终端路由引擎650可以从终端数据存储器655检索关于该终端设备的任何相关数据，诸如目的地址(例如ip地址)、设备类型、协议等。然后，(在一些实例中)处理引擎610可以修改该包含消息的通信或者生成新的通信(包含消息)以便具有特定的格式、遵守特定的协议等。在一些实例中，新的或修改后的消息可以包括附加数据，例如对应于网络设备的账户数据、消息记录和/或客户端数据。
101.然后，消息发送器接口660可以将该通信发送至终端设备。该发送可以包括例如到达容纳在单独壳体内的设备的有线或无线发送。终端设备可以包括在与连接管理系统600相同或不同的网络(例如，局域网)中的终端设备。因此，将通信发送至终端设备可以包括将通信发送至网络间连接组件或网络内连接组件。
102.图7示出了根据一些实施方式的用于管理交互邀请的系统的框图。如图7所示，用户723可以操作设备720(例如，用户设备或网络设备)。如本文所述，设备720可以是具有通信能力的任何设备，例如移动设备、电话设备、计算设备、平板设备等。尽管示出和描述为单个用户723操作单个网络设备720，但可设想多个用户可以操作多个设备，并且这些设备可以通过账户详细信息相关联或以其他方式进行链接，以允许通过不同的设备和不同的通信机制(例如文本、语音、电子邮件等)联系用户723。
103.网络设备720可以与通信服务器710通信，通信服务器710可以将网络设备720通信地和选择性地联接到终端设备705。这些组件可以通过任何合适的网络进行通信，并且可以包括开放式网络，例如互联网、个人局域网、局域网(lan)、校园网(can)、城域网(man)、广域网(wan)、无线局域网(wlan)、专用网络，如内联网、外联网或其他主干网。
104.终端设备705可以由代理703操作。代理703可以是客户端的代表并且如本文所述可以向一个或多个用户723提供关于各种主题和意图的帮助。尽管示出和描述为单个代理703操作单个终端设备705，但是如本文所述可以设想多个代理可以操作多个终端设备并与通信服务器710通信。终端设备705可以是任何便携式设备(例如，移动电话、平板电脑、便携式计算机)或非便携式设备(例如，电子售货亭、台式计算机等)。在一些实例中，代理703可以使用在终端设备705上运行的浏览器来访问网站。例如，网站可以包括在终端设备705的浏览器上运行的控制台或平台。代理703可以使用浏览器登录到平台。在允许代理703访问控制台或控制台中包含的网络应用程序之前，可以使用一个或多个登录凭据(例如，用户
名、密码等)来验证代理703的身份。控制台的示例可以包括包含一个或多个api(应用程序编程接口)的平台、包含一个或多个功能的控制面板、在网络浏览器上运行的能够建立或加入通信会话的网络托管的应用程序(无需下载插件)、以及其他合适的接口。此外，控制台可以包括一个或多个可以执行的网络应用程序或功能。网络应用程序或功能可以在浏览器、通信服务器710、本地服务器、远程服务器或其他合适的计算设备处执行。例如，网络应用程序、本机应用程序或功能可以使代理703能够与用户723通信。
105.通信服务器710可以被配置为确定一个或多个代理703与用户723通信的可用性。通信服务器710可以通过多种方法中的一种或多种来确定一个或多个代理703的可用性。例如，通信服务器710可以通过向终端设备705发送ping或状态请求来确定相关联的终端设备705是否空闲。如果终端设备705不是空闲的，则通信服务器710可以ping终端设备705以确定代理703的容量，即相对于代理703的用户723的最大容量或阈值容量，该代理703已经与多少用户723进行通信。在另一个示例中，代理703可以主动设置与通信服务器710通信的终端设备705的状态。在又一个示例中，通信服务器710本身可以跟踪路由到终端设备705的网络设备720的数量、以及那些通信的状态(例如，已完成、已解决、正在进行等)。然后，通信服务器710可以推断终端设备705的关于可用性和容量的状态。
106.通信服务器710还可以确定网络设备720和/或用户723的身份。例如，可以通过检索与网络设备720相关联的识别数据来确定网络设备720的身份。识别数据可以包括ip地址、mac地址、位置、所访问或请求的网站、所访问或请求的数据、在网络设备720上进行的购买等。替选地或附加地，通信服务器710可以确定用户723的身份。例如，可以通过检索与用户723相关联的个人识别信息来确定用户723的身份。个人识别信息可以包括姓名、地址、信用卡号、令牌、购买历史、浏览历史等。这些身份可以由通信服务器710存储为标准712。
107.在实践中，通信服务器710可以被网络设备720联系以用于各种目的中的任何目的。例如，用户723可以使用网络设备720来加载用于购买烤架的网页。通信服务器710可以确定与网络设备720相关联的识别数据和/或与用户723相关联的个人识别信息，即标准712。通信服务器710还可以确定与网络设备720和所访问的资源(例如，网页)之间的交互相关联的标准712。例如，通信服务器710可以确定网络设备720在网页上停留了多长时间、网络设备720访问了网页多少次、在网络设备720上访问的其他网页(例如，“帮助”或“联系我们”页面)等。该信息可以存储为标准712。
108.通信服务器710可以通过终端设备705确定代理703的可用性。通信服务器710可以将标准712与存储在数据库中的历史数据713进行比较。历史数据713可以包括与先前用户723的先前交互以及那些交互的结果。例如，历史数据713可以包括统计数据，该统计数据指示当先前用户在网页上被提供与代理703聊天时是否从该网页购买了烤架。在该示例中，标准712可以是访问具有烤架的网页的用户。在其他示例中，标准712可以包括人口统计信息、个人历史信息等。可以使用人工智能和/或机器学习技术来收集和分析该数据。
109.如果与历史数据713相关联的统计数据基于标准712指示给定结果(例如，购买、对更多信息的请求、问题的解决等)的较高概率，则可以将交互邀请715延伸到网络设备720。交互邀请715可以是任何合适的格式。例如，交互邀请715可以是网页上的弹出框或到新网页的重定向的形式。交互邀请715可以允许用户723通过任何合适的方法与代理703交互，例如通过聊天或通过电话与代理703交互。在网络设备720完成其与终端设备705的交互之后，
通信服务器710可以确定交互的结果并将该信息存储在历史数据713中，以确定如何以及何时将交互邀请715延伸到具有类似标准712的未来用户723。
110.图8示出了根据一些实施方式的通信服务器805的框图。通信服务器805可以说明图7的通信服务器710的内部组件。通信服务器805可以包括中央处理单元(cpu)807，中央处理单元807包括处理器810和内存815。通信服务器805还可以包括存储器820。在一些实施方式中，存储器820可以包括历史数据713和标准712。然而，在一些实施方式中，这些组件中的一者或两者可以存储在通信服务器805的外部。
111.cpu 807可操作地联接到包括如下多个模块的计算机可读介质825：代理容量引擎827、交互确定引擎829、通信模块831、统计引擎833和机器学习引擎835。代理容量引擎827可以被配置为结合处理器810来确定与多个终端设备相关联的容量。终端设备可以如本文所述由代理操作。交互确定引擎829可以使用与多个终端设备相关联的容量来确定可用交互的数量。例如，如果单个代理能够一次与十个用户通信，并且该代理已经与五个用户通信，则可以有五个可用交互。
112.通信模块831可以被配置为结合处理器810来发送可用交互邀请。通信模块831还可以被配置为结合处理器810来接收接受数据。接受数据可以对应于一个或多个网络设备对可用交互邀请的一个或多个接受。如本文进一步描述的，网络设备可以由用户操作。一个或多个网络设备可以与标准相关联。该标准可以包括识别数据、关于用户的数据、关于交互的数据等。
113.统计引擎833可以被配置为结合处理器810来使用接受数据以确定统计数据。统计数据可以与和标准相关联的附加网络设备将接受交互邀请的可能性相关联。例如，如果延伸出五个交互邀请，并且只有一个被接受，则可以收集与所接受的邀请有关的数据(例如，标准)并分析这些数据以确定可能导致接受交互邀请的交互的特征。
114.机器学习引擎835可以被配置为结合处理器810来通过使用统计数据并使用标准选择网络设备来确定一个或多个附加网络设备。例如，机器学习引擎835可以确定哪些标准与接受相关联并且将那些标准应用到其他网络设备以确定哪些网络设备最有可能接受交互邀请。机器学习引擎835还可以被配置为结合处理器810来更新可用于发送到一个或多个附加网络设备的可用交互邀请的数量。可用交互邀请的数量可以根据接受数据来确定。例如，如果一个交互邀请被接受，则可能有四个剩余的交互邀请可用。与示例机器学习引擎相关的附加细节在下文参照图9进行描述。
115.在一些示例中，智能路由引擎837可配置为将与代理通信的邀请路由到适当的目的地(例如，路由到终端设备或客户端设备)。智能路由引擎837包括使一种或多种机器学习技术或人工智能技术智能地路由消息的代码。在一些实现方式中，智能路由引擎837可以执行一种或多种机器学习技术来训练预测与和终端或客户端设备通信的邀请相关联的目的地的模型。在一些示例中，使用智能路由引擎837中的代码来实现机器学习模型。在其他示例中，智能路由引擎用于将数据提供给在机器学习引擎885中实现的模型。在一些示例中，可以使用多于一个的机器学习模型，并且输出可以由智能路由引擎837以各种方式连接或解释，以选择用户和代理之间的通过他们相关联的设备(例如，用户网络设备和代理终端或客户端设备)的连接。
116.在一些示例中，邀请推荐引擎839包括用于可以分析邀请数据库(例如来自内存
815或存储器820)和结果的逻辑的代码、硬件或固件。在一些示例中，邀请推荐引擎839可以使用一种或多种机器学习算法或人工智能算法来评估存储在存储器中的邀请。在一些示例中，邀请推荐引擎839使用历史数据和来自交互确定引擎829的数据来确定要发送的邀请的数量。例如，这可以使用来自统计引擎833的分析和/或来自机器学习引擎835和代理容量引擎827的信息来确定对发送到网络中当前可用用户设备的交互邀请的接受的可能数量。可以针对分配给当前可用用户的参数来定制该确定，使得对于给定数量的当前可用用户设备，要发送的交互邀请的数量可以基于分配给这些用户的参数和子参数而不同。在一个示例中，在网络中识别出100个可用用户设备，并且有25个开放空位(slot)可用于将通信从用户设备路由到代理终端设备。邀请推荐引擎839可以使用来自通信服务器805的其他部分的信息来确定：如果50个交互邀请被传送到100个可用用户设备的某个子集，则将可以使用25个开放空位来实现可接受的性能和结果。在一不同的示例中，或使用100个可用用户设备的一不同子集，邀请推荐引擎839可以确定仅可以发送45个交互邀请，同时保持可接受的结果(例如，使代理立即可用于交互、或在发送交互邀请后的阈值时间内可用)。在一些示例中，这可以基于分配给各个代理和用户的参数。在一些示例中，这可以基于在某些用户响应时附加代理容量将可用的预期。例如，当前可用代理空位的数量(例如，25个)与要发送的邀请的数量(例如，50个)之间的一些差异不仅可能是某些邀请不会接收到响应，而且还可能是由于代理解决了现有的先前交互，一些代理空位的数量将随着一些用户响应于邀请而增加。
117.介质825的引擎的操作可以是周期性的或实时的，以通过代理和用户的关联设备在代理和用户之间发起连接和交互。在一些示例中，通信服务器805可以用作连续操作的自动拨号器，其基于对代理容量和分配给网络中识别的用户设备的参数的复杂分析预测性地向用户设备发出邀请。随着在网络中识别新设备，先前与代理的交互被解决以释放附加代理容量，以及其他参数(例如，日期、一天中的时间、自上次发送给特定用户的邀请以来的时间等)改变，通信服务器805可以发送附加的交互邀请。这些更新可以基于处理器810的执行实时操作的限制而实时处理以分析当前数据并基于更新信息发出交互邀请，或者可以批量地、周期性地(例如，每小时一次、每天两次、每周一次等)处理这些更新。
118.然后，图9示出了表示根据一些示例的示例机器学习引擎835的框图。图9的机器学习引擎835包括用于实现不同机器学习模型的多个机器学习系统，其示出为第一机器学习系统950和第n机器学习系统952。另外，示出了机器学习数据存储器970，其可以为机器学习系统使用的数据提供内存。模型训练系统可以与任何数量的机器学习系统和来自机器学习数据存储器970的数据一起使用，以训练不同的机器学习系统，并且数据反馈系统962可以管理数据更新或结果反馈(这些数据更新或结果反馈来自经训练的机器学习系统的实现)，以更新存储在机器学习数据存储器970中的数据，并提供数据以用于通过模型训练系统960更新训练不同的模型。
119.在一些示例中，数据反馈系统962可以与具有机器学习模型的系统交互以使用来自之前操作的先前数据以及邀请和路由的结果来改进对未来路由的选择和邀请选择。这种改进可以在工作负荷模型、邀请接受概率模型、用户模型、代理模型或任何其他此类模型中实现，这些模型通过利用构造数据集和历史数据的监督学习、基于系统中当前路由路径的预期或预测模型以及系统使用目标的无监督学习的任意组合来生成或更新。用于训练模型
的任何此类数据都可用于自然语言处理操作(例如自然语言理解、自然语言推理等)，以生成自然语言数据或更新机器学习模型。这样的数据然后可以由客户端系统使用或与运行在网络设备或服务器上的应用程序共享，以管理交互邀请和后续交互的不同方面(例如，通过改进的代理和用户匹配、改进的容量利用率、改进的交互邀请等)。
120.机器学习系统(例如系统950和952)可以包括不同类型的机器学习系统，包括神经网络、聚类算法和其他这样的机器学习模型。来自机器学习数据存储器970的数据可以由不同的系统以不同的方式使用。数据可以直接从具有连接管理系统150的系统100中的历史交互来收集，但也可以包括从其他源收集的数据，例如从关于用户的通常可用数据、从历史数据的分析得出的数据、从客户端、用户或第三方数据提供者接收或输入的数据(例如，包括可以接收和计算的参数数据)收集的数据。然后，此数据可用于机器学习和人工智能分析，以管理交互邀请以及代理和用户之间的交互。例如，在一个实现方式中，可以确定一组目的。这样的目的可以包括一组目标用户反馈分数、目标首次通信时间、增加的用户使用率、客户端为特定交互类型或分组设置的自定义目标、或其他这样的目标。例如，自定义目标可以包括用于一种类型的交互(例如，安排会面)的一组目标和用于不同类型的交互(例如，解决技术支持交互)的不同类型的目标。当机器学习系统被训练和实现以管理交互邀请时，这些目的可以成为该系统分析的一部分。
121.在一些示例中，交互邀请可以按预期交互类型分组，使得使用适用于预期交互类型的专门机器学习系统一起处理特定类型的交互邀请。系统可以使用数据来确定是否能够对网络中的某些可用用户进行预测。例如，可用数据可以预测有100个用户可用，其中30个用户预期会安排预约，15个用户预期会寻求技术支持，10个用户预期会需要关于产品的信息，而系统无法对该组用户中的剩余用户做出可接受的预测。在一些示例中，使用一个机器学习模型为这100个用户分析数据以生成该数据，然后使用不同的机器学习模型分别处理每组用户。然后可以使用每个组的可用参数来匹配代理可用性、与接受相关联的预期工作负荷、接受率和任何其他此类数据，以确定有多少交互邀请要传送。
122.在一个示例中，可以基于特定信息(例如先前尝试通过通信系统与代理交互失败)对一些用户设备进行优先级排序。在这样的示例中，当代理容量不可用于提供交互时，可以基于作为用户设备发起的交互请求的一部分接收的信息来识别用户设备。当通信系统稍后识别到相同的设备时，存储在通信系统处的数据可以验证该用户设备自先前用户设备请求交互以来没有参与交互。然后可以针对由通信系统发起的交互邀请对该用户设备进行优先级排序。在其他示例中，存储在通信系统中的其他此类信息可用于设置此类优先级。
123.在一些示例中，可以处理从数据存储器中选择的输入数据的一个或多个组合以选择与该组系统目的相关联的选项。在一个实现方式中，可以使用利用历史数据训练的卷积神经网络来处理数据的组合。训练这样的神经网络可以涉及确定与该组选项目的相关联的一组输出，围绕与这些目的相关联的历史数据构造网络以训练神经网络，然后在通信服务器805中实现神经网络。接收到数据后，该数据可以与关于用户和客户端的任何其他可用信息相结合，然后与其他数据一起处理以管理交互邀请。
124.在另一实现方式中，可以对可用于对与选项目的相关联的一个或多个选项或选项集进行分类的数据执行其他类型的分类分析。例如，这可以通过贝叶斯分类来执行，以识别特定类型的数据集(例如，商家标识符值集、购买金额值集、位置值集等)，这些数据集可以
基于与匹配选项目的的结果数据关联的历史数据进行分组。当接收到系统中实时用户存在的数据时，可以如上所述对当前实时用户交互的数据进行分类分析，以对可用用户进行分组，并且基于识别的类别，可以选择一组与所识别的类别相关联的选项，并将其提供给不同的系统，以进行与交互邀请相关联的进一步分析和确定。
125.如本文所述，在一些示例中，可以执行初始分析以确定如果所有可用用户都接受交互邀请，则当前可用代理容量是否足以满足所有现有的可能需求。如果有足够的代理容量可用，则不使用进一步的分析。如果没有足够的代理容量，则可以使用附加分析。在一些示例中，所识别的可用用户数量与不足的代理容量之间的不匹配水平可以触发机器分析水平的提高，以将有限的代理资源充分定向到网络中最高优先级的可用用户。这可以涉及不同的机器学习系统来分析用户数据并生成用户优先级水平组。一旦已经执行了分析，并且交互邀请最终确定，则由通信服务器805发起邀请。然后通信服务器805可以收集关于响应率的数据，并且可以根据先前的分析来路由接受响应以将代理容量匹配到交互接受响应。由于代理容量可以实时改变，因此通信服务器805的这种跟进可以包括进一步的操作以实时将接受适当地路由到交互邀请。
126.在一些这样的系统中，由机器学习系统支持的邀请推荐引擎决策可以与执行a/b测试的选项一起使用，以更新模型和测试用于作出决策的训练数据。例如，不同的模型可以与不同的用户组一起使用，并且可以在交互完成后处理结果，以分析诸如接受率、交互匹配性能(例如，与接受交互邀请的用户是否在阈值时间内连接到代理相关联)的信息或进行其他此类后处理性能分析。然后可以分析a操作和b操作之间的性能，以选择一组优选操作(例如，优选机器学习模型或训练数据集)，或选择c组进行附加测试。例如，在一个实现方式中，可以从历史数据中识别一组分类，但是用于特定分类的一组选项可以具有多个不同的组合，这些组合实现了与选项目的相关联的不同但所期望的预期结果。在这样的系统中，通信服务器805可以从选项的不同组合中进行选择，并识别提供给使用通信服务器805进行交互的用户组和客户端组的一组特定选项。由于不同的选项组被提供给不同的用户，并且后续结果数据被系统接收，因此该后续结果数据可用于进一步改善提供给客户端的选项，以在未来的操作中设置目的和路由以及管理邀请。
127.图10示出了根据一些实施方式的用于管理交互邀请的示例过程。在一些示例中，图10的方法1000可以由通信服务器805执行，或者在其他示例中由网络中的设备的组合执行。在一些示例中，设备的处理电路(诸如通信服务器805的处理器810)执行方法1000的所描述的框中的操作。在一些示例中，方法1000可以被实现为存储在设备(诸如通信服务器805)的内存中的计算机可读指令。当这些指令由设备的处理电路(例如处理器810)处理时，处理器(例如，和任何附加的处理电路)可以使设备执行方法1000的操作。
128.方法1000包括框1005，框1005包括如下操作：确定与多个终端设备相关联的容量。在一些示例中，容量基于与多个终端设备相关联的代理的工作负荷。在附加示例中，可以使用附加容量标准，例如在接受延迟时间(例如，在交互邀请的发送和接受响应之间的时间)期间预期的预期完成率或新容量可用性、针对当前配置的响应时间限制(例如，在交互邀请的通信之后的时间，在该时间之后该邀请将被视为过期并使用容量或代理可用性的新分析)、在接受延迟时间内代理调度改变、或其他此类信息。
129.方法1000包括框1010，该框1010包括如下操作：访问与一个或多个标准相关联的
用户设备对过往交互邀请的历史接受数据。如上所述，可以使用新的交互提供操作的结果定期或连续地更新该数据，并且可以围绕对历史数据的更新来构造访问。此外，其他数据，包括围绕交互类型、用户类型、客户类型或其他此类分类类型对历史数据进行划分，可用于改进结果。
130.方法1000包括框1015，框1015包括如下操作：访问网络中当前用户设备的当前数据，其中当前数据包括当前用户设备与一个或多个标准之间的关联。正如上面所描述的，该数据可以定期或实时更新，并且可以围绕当前数据的数据更新来配置访问。在一些示例中，访问或整个方法1000可以通过数据更新来触发。在一些示例中，可以定期地安排任何操作，或者任何操作可以基于执行方法1000的操作所需的系统(例如，处理器)资源。
131.方法1000包括框1020，其具有如下操作：基于历史接受数据和当前用户设备的当前数据来确定可用交互的当前数量。该可用交互的数量可以基于机器学习数据或模型结果、统计数据或建模、或者其他此类系统分析的不同组合。
132.方法1000然后包括框1025，其具有如下操作：使用根据可用交互的当前数量和历史接受数据生成的预测交互邀请来促进代理与当前用户设备中的一个或多个设备之间的交互。如上所述，这可以包括基于代理容量与系统中识别的当前用户之间的匹配或不匹配来发送一组邀请。如果可用用户数量超过预期容量，则基于机器学习或接受率的统计建模，可以发送比系统能够处理的容量更多数量的邀请。这可以包括拒绝模型(例如，否定响应或不响应用户)以及对响应时间的预期延迟进行建模。这可以包括对实时或即时响应的一些预期、以及在邀请被发送与接受邀请的响应被接收之间存在显著延迟的情况下的错位响应。该延迟可能导致在邀请与响应之间的时间代理容量改变，并且这种影响可以通过通信服务器或实现方法1000的其他设备来建模。
133.在一些示例中，当前数据包括通过网络为网络中可用于接收目标交互邀请的当前用户设备收集的实时数据。在一些示例中，确定可用交互的当前数量包括自动将代理的容量和当前用户设备的当前数据提供给使用包括一个或多个标准的历史接受数据训练的机器学习系统，以及从机器学习系统自动接收可用交互的当前数量的值。在一些这样的示例中，机器学习系统包括使用历史接受数据来训练以动态确定可用交互的当前数量的值的第一神经网络和使用历史接受数据来训练以动态确定当前用户设备中的每个设备的接受可能性的第二神经网络。
134.在一些示例中，促进代理与一个或多个设备之间的交互包括：动态地确定可用交互的当前数量小于当前用户设备的数量，自动分析当前用户设备以识别与可用交互的当前数量匹配的当前用户设备的子集，以及自动将目标交互邀请传送到当前用户设备的子集中的每个当前用户设备。在一些示例中，分析当前用户设备以识别当前用户设备的子集包括：分析对过往交互邀请的历史接受数据和当前用户设备的一个或多个标准，以基于接受目标交互邀请的可能性对当前用户设备中的每个设备进行优先级排序。
135.一些示例可以进一步涉及自动接收代理与一个或多个设备之间的交互的交互数据，使用交互数据和历史接受数据生成更新的历史接受数据，自动访问网络中当前用户设备的更新的当前数据，以及基于更新的历史接受数据和当前用户设备的更新的当前数据，动态生成可用交互邀请的更新的当前数量。
136.附加示例可以包括重复操作或中间操作。此外，其他设备，包括与代理相关联的终
端设备和与用户相关联的用户网络设备，可以为本文描述的每个操作执行相应的和支持的操作。因此，根据本文所述的示例，支持所述操作的附加的此类操作是可能的。
137.图11示出了表示用于使用机器学习技术增强网络设备选择的网络环境1100的框图。网络环境1100可以包括终端设备1105、通信服务器1110、以及网络设备1115和1120。通信服务器1110可以促进使终端设备1105与至少一个网络设备1115或1120能够通信的通信通道的建立。
138.通信服务器1110可以包括智能路由系统1125、邀请推荐系统1130和机器学习数据存储器1135。智能路由系统1125和邀请推荐系统1130中的每一者可以包括具有处理器和内存的一个或多个计算设备，其执行指令以实现某些操作。在一些实现方式中，智能路由系统1125可以是被配置为智能地将与终端设备1105通信的邀请路由到适当目的地的机器人。智能路由系统1125可以包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置为执行使一种或多种机器学习技术或人工智能技术智能地路由消息的代码。在一些实现方式中，智能路由系统1125可以执行一种或多种机器学习技术以训练模型，该模型预测和与终端设备1105通信的邀请相关联的目的地。
139.作为非限制性示例，智能路由系统1125可以通过由通信服务器1110(例如，被配置为使用户能够跨各种设备相互通信的本机应用程序)建立或促进的通信通道确定终端设备1105的容量。根据上述某些实施方式，智能路由系统1125可以评估终端设备1105的容量和可用性。例如，智能路由系统1125可以结合邀请推荐系统1130使用经训练的机器学习模型来评估用于发送邀请的容量和标准。可以将先前发送的邀请的结果输入到机器学习模型中以生成预测的目的地(例如，特定的网络设备1115或1120)。可以基于从网络设备1115或1120接收的反馈信号1140持续训练机器学习模型。如果网络设备1115接受了邀请，则智能路由系统1125可以训练机器学习模型以预测包括与被接受的邀请完全相同或类似的标准的未来邀请是将被发送的邀请。然而，如果智能路由系统1125接收到指示网络设备1115没有接受邀请，而是网络设备1120接受了邀请的反馈信号1140，则智能路由系统1125可以训练机器学习模型，从而包括与和网络设备1120相关联的标准完全相同或类似的标准的未来消息是将被发送的邀请。
140.机器学习数据存储器1135可以存储过去从一个或多个网络设备接收的一些(例如，但不必须是全部)或全部邀请和结果。此外，机器学习数据存储器1135还可以存储在与网络设备的先前通信会话期间由终端设备或机器人发送的一些或全部消息。机器学习数据存储器1135还可以存储在通信会话期间由网络设备发送到终端设备的一些或全部消息。在一些实现方式中，机器学习数据存储器1135可以是通信服务器1110处理(例如，由其发送或接收)的所有消息的数据库。
141.邀请推荐系统1130可以分析存储在机器学习数据存储器1135处的邀请和结果的数据库。在一些实现方式中，邀请推荐系统1130可以使用一种或多种机器学习算法或人工智能算法来评估存储在机器学习数据存储器1135处的邀请。例如，邀请推荐系统1130可以对存储在机器学习数据存储器1135中的邀请和结果的数据库执行一种或多种聚类算法，例如k均值聚类、均值偏移聚类、具有噪声的基于密度的应用空间聚类(dbscan)聚类、使用高斯混合模型(gmm)的期望最大化(em)聚类、和其他合适的机器学习算法。在一些实现方式中，循环神经网络(rnn)或卷积神经网络(cnn)可用于预测所发送的邀请的结果。在一些实
现方式中，邀请推荐系统1130可以使用支持向量机(svm)，监督、半监督的集成技术，或无监督机器学习技术来评估所有先前的邀请，以预测在被邀请入通信会话时来自网络设备的结果。
142.例如，邀请推荐系统1130可以评估从网络设备接收的识别数据的内容，并将评估结果与存储在机器学习数据存储器1135中的先前邀请和结果的一个或多个集群进行比较。一旦识别出集群，则邀请推荐系统1130可以基于置信度阈值识别最相关的接收邀请的网络设备。在一些实施方式中，消息推荐系统1130可以使用人工智能和机器学习来评估特定邀请是否可能被接受。邀请推荐系统1130可以访问机器学习数据存储器1135以识别网络设备接受的邀请的集群。邀请推荐系统1130可以基于置信度阈值来选择一个或多个网络设备。作为非限制性示例，可以执行置信度算法以生成置信度分数。置信度分数可以是百分比值，其中百分比越低，邀请被接受的可能性越小，百分比越高，邀请被接受的可能性越大。最小置信度阈值可以定义为与每个发现的模式相关联的确定性或可信度的测度。此外，置信度算法的示例可以是apriori算法、指示两个数据集之间的相似性的相似性算法、以及其他合适的置信度算法。
143.图12示出了根据一些实施方式的用于管理交互邀请的示例过程。在步骤1205，可以确定与多个终端设备相关联的容量。例如，终端设备的容量可以是特定终端设备在给定时间可以与之交互的网络设备的最大数量。可以使用任何合适的方法来确定终端设备的容量。例如，可以假设所有终端设备具有相同的容量(例如，十个)，除非特定终端设备另有指示。在一些实施方式中，基于操作终端设备的代理的优势和弱点、基于操作终端设备的代理的经验和知识等，终端设备可以具有不同的容量。例如，具有十年经验的代理在给定时间可以具有十个交互的容量，而具有一年经验的代理可以在给定时间具有两个交互的容量。
144.在步骤1210，可以确定可用交互邀请的数量。可用交互邀请的数量可以使用与多个终端设备相关联的容量来确定。例如，如果一个终端设备的容量是十个网络设备，并且该终端设备已经在与两个网络设备进行交互，那么可用交互邀请的数量可以是八个。可用交互邀请的数量可以使用任何合适的方法来确定。例如，在一些实施方式中，终端设备的可用性和容量可以由通信服务器自动跟踪。在一些实施方式中，终端设备可以定期地、周期性地、根据需要或根据请求以其可用性来ping通信服务器。
145.在步骤1215，可以发送可用交互邀请。在一些实施方式中，可用交互邀请可以被发送到由用户操作的网络设备。可用交互邀请可以任何合适的形式(例如显示在网络设备上的一个或多个交互元素)显示在网络设备的用户界面上。例如，交互邀请可以显示为覆盖在先前访问的资源、网站、网页或应用程序上的弹出窗口。在另一示例中，交互邀请可以替换先前访问的资源、网站、网页或应用程序界面，使得整个屏幕被交互邀请占据。在一些实施方式中，交互邀请可以在视觉和听觉上显示，或者在没有视觉表示的情况下在听觉上显示。
146.在步骤1220，可以接收接受数据。接受数据可以对应于一个或多个网络设备对可用交互邀请的一个或多个接受。例如，交互邀请可以声称：“你想和代理说话吗？”。交互邀请的接受可以包括用户在网络设备上对正面交互元素的选择，例如“是”、复选标记、赞成、绿色按钮等。所述一个或多个网络设备可以与标准相关联。标准可以是与网络设备或操作网络设备的用户相对应的任何数据，例如识别数据、个人识别信息、与交互相关的上下文信息(例如，交互的时长、浏览历史等)等。
147.在步骤1225，可以使用接受数据来确定统计数据。统计数据可以与和标准相关联的附加网络设备将接受可用交互邀请的可能性相关联。例如，接受数据可以指示与纽约州纽约的用户相关联的网络设备比一般人群更有可能接受交互邀请。因此，如果将机会延伸到与纽约州纽约相关联的附加网络设备的话，则它们将被视为很可能接受可用交互邀请。
148.在步骤1230，可以确定一个或多个附加网络设备。该确定可以包括使用统计数据。一个或多个网络设备可以与标准相关联。例如，可以监控与通信服务器交互的网络设备以确定它们的交互是否源自纽约州纽约。可以选择那些网络设备。
149.在步骤1235，可以更新可用于发送到一个或多个附加网络设备的可用交互邀请的数量。可用交互邀请的数量可以根据接受数据进行更新。例如，如果有200个可用交互邀请并且其中12个被接受，则可用交互邀请的数量可以减少到190个。因此，190个可用交互邀请可用于一个或多个附加网络设备。在一些实施方式中，可以将更新的可用交互邀请延伸到一个或多个附加网络设备。这些交互邀请的结果(例如，被接受、问题被解决、进行购买等)可以被跟踪并馈送到机器学习算法中，以得出推论并为最有可能接受交互邀请和/或在接受交互邀请后最有可能采取积极动作(例如解决问题、完成购买、请求更多信息等)的网络设备构造标准模型。
150.在以上描述中给出了具体细节以提供对实施方式的透彻理解。然而，应该理解，可以在没有这些具体细节的情况下实践实施方式。例如，电路可以被示为框图，以免在不必要的细节上使实施方式晦涩难懂。在其他实例中，可以示出公知的电路、过程、算法、结构和技术而没有不必要的细节，以避免使实施方式晦涩难懂。
151.图13示出了可用于实现根据本文所述的示例的系统的各种组件的示例计算设备。这可以包括任何终端设备、用户设备、网络设备、客户端设备、通信设备、服务器、或本文描述的用于管理交互邀请的其他设备。图13示出了根据一些实现方式的计算系统架构1300，其包括使用诸如总线的连接1306彼此电通信的各种组件。示例系统架构1300包括处理单元(cpu或处理器)1304和系统连接1306，系统连接1306将包括系统内存1320(例如rom 1318和ram 1316)的各种系统组件联接到处理器1304。系统架构1300可以包括为高速内存的高速缓存1302，其直接与处理器1304连接、靠近处理器1304或集成为处理器1304的一部分。系统架构1300可以将数据从内存1320和/或存储设备1308复制到高速缓存1302以便由处理器1304快速访问。以这种方式，高速缓存可以提供性能提升，从而避免处理器1304在等待数据时延迟。这些和其他模块可以控制或被配置为控制处理器1304执行各种动作。
152.其他系统内存1320也可用于使用。内存1320可以包括具有不同性能特征的多种不同类型的内存。处理器1304可以包括任何通用处理器和硬件或软件服务，例如存储在存储设备1308中的服务1 1310、服务2 1312和服务3 1314，它们被配置为控制处理器1304以及其中软件指令被合并到实际的处理器设计中的专用处理器。处理器1304可以是完全自包含的计算系统，包含多个核或处理器、总线、内存控制器、高速缓存等。多核处理器可以是对称的或不对称的。
153.为了实现用户与计算系统架构1300的交互，输入设备1322可以表示任意数量的输入机构，例如用于语音的麦克风、用于手势或图形输入的触敏屏幕、键盘、鼠标、运动输入、语音等等。输出设备1324也可以是本领域技术人员已知的多种输出机构中的一种或多种。在一些实例中，多模式系统可以使用户能够提供多种类型的输入以与计算系统架构1300通
信。通信接口1326通常可以支配和管理用户输入和系统输出。对在任何特定硬件布置上的操作没有限制，因此随着开发这里的基本特征可以很容易地替换为改进的硬件或固件布置。
154.存储设备1308是非易失性存储器并且可以是硬盘或可以存储计算机可访问的数据的其他类型的计算机可读介质，例如磁带盒、闪存卡、固态存储设备、数字通用光盘、盒式磁带、ram 1316、rom 1318及其混合。
155.存储设备1308可以包括用于控制处理器1304的服务1310、1312、1314。可以设想其他硬件或软件模块。存储设备1308可以连接到系统连接1306。在一方面，执行特定功能的硬件模块可以包括存储在与必要的硬件组件(例如处理器1304、连接1306、输出设备1324等)连接的计算机可读介质中的软件组件以实现所述功能。
156.上述技术、框图、步骤和装置的实现可以以各种方式来完成。例如，这些技术、框图、步骤和装置可以以硬件、软件或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以在一个或多个专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计为执行上述功能的其他电子单元和/或其组合内实现。
157.另外，应该注意，实施方式的各部分可以被描述为过程，该过程被描绘为流程图、作业图、数据流图、结构图或框图。尽管流程图可以将操作描述为顺序过程，但是许多操作可以并行或同时执行。另外，可以重新安排操作的顺序。当一个过程的操作完成时，该过程将终止，但是可以具有图中未包含的附加步骤。过程可以对应于方法、函数、程序、子例程、子程序等。当过程对应于函数时，其终止对应于该函数返回到调用函数或主函数。
158.此外，实施方式可以通过硬件、软件、脚本语言、固件、中间件、微代码、硬件描述语言、和/或他们的任何组合来实现。当以软件、固件、中间件、脚本语言和/或微代码实现时，执行必要任务的程序代码或代码段可以存储在诸如存储介质的机器可读介质中。代码段或机器可执行指令可表示过程、函数、子程序、程序、例程、子例程、模块、软件包、脚本、类，或指令、数据结构的任何组合，和/或程序声明。代码段可以通过传递和/或接收信息、数据、自变量、参数、和/或内存内容而联接至另一代码段或硬件电路。信息、自变量、参数、数据等可以通过任何合适的方式传递、转发或传输，所述方式包括内存共享、消息传送、票据传递、网络传输等。
159.对于固件和/或软件实现方式，可以利用执行本文描述的功能的模块(例如，程序、函数等)来实现方法。有形地体现指令的任何机器可读介质可用于实现本文描述的方法。例如，软件代码可以存储在内存中。内存可以在处理器内或处理器外部实现。如本文所使用的，术语“内存”是指任何类型的长期、短期、易失性、非易失性或其他的存储介质，并且不限于任何特定类型的内存或任何数量的内存、或者上面存储有内存的介质的类型。
160.此外，如本文中所公开的，术语“存储介质”、“存储器”或“内存”可以表示用于存储数据的一个或多个存储器，包括只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、磁性ram、磁心存储器、磁盘存储介质、光学存储介质、闪存设备和/或用于存储信息的其他机器可读介质。术语“机器可读介质”包括但不限于便携式或固定式存储设备、光学存储设备、无线通道、和/或能够存储的包含或承载(一个或多个)指令和/或数据的各种其他存储介质。
161.尽管以上已经结合具体的装置和方法描述了本发明的原理，但是应该清楚地理
解，该描述仅是通过示例的方式进行的，并且不作为对本发明范围的限制。