管理电子设备上的通知的制作方法

管理电子设备上的通知
1.相关申请的交叉引用
2.本专利申请要求2021年5月12日提交的名称为“managingnotifications on electronic devices”的美国临时专利申请第63/187,894号 的优先权权益，该专利申请的公开内容据此全文并入本文。
技术领域
3.本说明书总体涉及机器学习，包括例如使用机器学习来管理电子设备 上的通知。


背景技术：

4.软件工程师和科学家一直使用机器学习来在不同行业应用中进行改进。
附图说明
5.本主题技术的一些特征在所附权利要求书中被示出。然而，出于解释 的目的，在以下附图中阐述了本主题技术的若干实施方案。
6.图1示出了根据本主题技术的一个或多个具体实施的示例性网络环境。
7.图2示出了根据本主题技术的一个或多个具体实施的示例性系统。
8.图3示出了根据本主题技术的一个或多个具体实施的用于生成实体的 实体分数的示例性框架。
9.图4示出了根据本主题技术的一个或多个具体实施的可执行用于计算 实体分数的操作的示例性表示。
10.图5示出了根据本主题技术的一个或多个具体实施的用于生成实体分 数的示例性框图。
11.图6示出了根据本主题技术的一个或多个具体实施的用于管理电子设 备上的通知的方法的流程图。
12.图7示出了根据本主题技术的一个或多个具体实施的图2的系统的基 于计算设备的具体实施。
具体实施方式
13.下面示出的具体实施方式旨在作为本主题技术的各种配置的描述并且 不旨在表示本主题技术可被实践的唯一配置。附图被并入本文并且构成具 体实施方式的一部分。具体实施方式包括具体的细节旨在提供对本主题技 术的透彻理解。然而，本主题技术不限于本文阐述的具体细节，而是可以 采用一个或多个其他具体实施来实践。在一个或多个具体实施中，以框图 形式示出了结构和部件，以便避免使本主题技术的概念模糊。
14.用户可使用与计算设备相关联的不同实体(诸如应用程序、桌面小程 序和联系人)来执行一个或多个任务。例如，用户可使用在其智能电话上 提供的应用程序来预定电影票。又如，用户可使用智能电话上的电子邮件 应用程序发送或接收电子邮件。再如，用户
可使用安装在智能电话上的天 气桌面小程序获得关于用户位置处的天气的信息。术语“桌面小程序”可 被理解为使用户能够执行功能或访问服务的应用程序或接口的部件。再 如，用户可使用在智能电话上提供的聊天应用程序或社交媒体应用程序与 其他用户聊天。再如，用户可使用智能电话的日历应用程序来设置提醒 等。除此之外，计算设备还可提供对呼叫服务的支持，用户可以通过该服 务呼叫其他用户或接收来自其他用户的呼叫。
15.在一些操作场景中，与和计算设备相关联和/或在计算设备上的实体中 的一个实体相关的动作或事件可能导致与该实体相关的通知被生成并且在 计算设备的显示器上向用户显示。例如，考虑新闻应用程序安装在智能电 话上并且用户已经订阅为要了解突发新闻的情况。在这种情况下，用户的 智能电话将显示与突发新闻相关的通知，诸如当突发新闻通知从服务器推 动到用户的智能电话时。同样，当接收到呼叫时，向用户显示通知，该通 知具有用于接受或拒绝该呼叫的选项。
16.在一些设备上，可通知用户关于计算设备上的所有此类实体的所有此 类动作。然而，这种不断通知的行为可被证明在某些情况下对用户造成打 扰。例如，考虑用户参加体力活动(诸如在健身房锻炼)并且用户的智能 电话持续向用户递送通知的情况。或又如，用户可能正在工作场所开会并 且可能够接收与工作无关的通知(例如，新闻通知或文本消息通知)，这 些通知可能打扰用户。
17.用于管理计算设备上的通知的一个选项包括在计算设备上实施一个或 多个配置文件。该一个或多个配置文件中的每个配置文件与在配置文件被 激活时实施的一个或多个预设操作设置相关联。例如，在实施静音配置文 件时，智能电话的所有声音和振动可被禁用，并且在接收到通知时只有智 能电话的显示器可亮起。在振动配置文件的情况下，智能电话的声音可被 禁用，并且在接收到通知时智能电话可仅使显示器亮起并提供振动。
18.尽管实施了上述选项，但用户仍然可能例如由于不需要的振动或显示 器上的通知显示而被打扰。例如，配置文件的使用可仅提供有限的管理， 因为通知仍然以振动、显示等形式递送到用户。
19.在用于管理通知的另一选项中，为用户提供用于单独定义实体的通知 设置的选项。然而，这可被证明对用户来说很麻烦。例如，考虑这种情 况：用户在给定的一天的不同时间使用20个应用程序。例如，用户可早上 在家里使用新闻应用程序和天气应用程序。在工作时，用户可使用电子邮 件应用程序和股市应用程序。在晚上，用户可使用音乐应用程序。在所有 此类情况下，期望接收来自相关实体的通知。然而，配置这一整天的20个 应用程序的通知可被证明对用户而言非常繁琐、耗时而且效果不佳。
20.根据本主题的各方面，公开了计算设备和用于管理该计算设备上的通 知的方法。本文所公开的计算设备和方法用于在每个操作模式中对不同实 体的相关性进行评分。操作模式可涉及预期使用和/或活动的模式。操作模 式的示例可包括工作模式、驾驶模式、休闲模式、旅行模式、学习模式、 睡眠模式等。在每个操作模式中，可基于实体在操作模式下的使用来对实 体中的每个实体进行评分。因此，在选择或进入特定操作模式时，向用户 提供基于该特定操作模式的实体的分数的一个或多个配置设置。该一个或 多个配置设置可包括但不限于每个实体的音频通知的设置、每个实体的显 示通知的设置以及每个实体的通知的振动设置。
21.在提供有配置设置的情况下，用户可选择应用配置设置，或者可修改 或拒绝其中
一个或多个配置设置。根据用户的选择，在计算设备上应用配 置设置。在应用时，自动管理与不同实体有关的通知。在一个或多个具体 实施中，确定在给定操作模式下与用户最相关的实体，并且自动选择对应 于此类实体的通知以用于在给定操作模式中显示。在一个或多个具体实施 中，可通过将实体和给定操作模式作为输入提供给机器学习模型来确定实 体的相关性，该机器学习模型基于给定操作模式的实体的使用模式而被训 练，以提供给定操作模式的实体的分数作为输出。在示例中，分数高于预 先确定的阈值的实体可被认为对于对应的操作模式与用户相关，并且因此 当计算设备处于该操作模式时，可显示来自此类实体的通知。然而，分数 低于该阈值的实体可被认为与用户不相关，并且因此来自此类实体的通知 可被阻止提示(即，通过显示、振动、音频、led亮起等)，直到计算设 备处于该操作模式。此类被阻止的通知可存储在计算设备中并且稍后呈现 给用户，例如，当用户切换操作模式时。这样，主题系统可在设备的不同 操作模式中自动管理通知对用户的显示。
22.在本主题技术的示例性具体实施的以下描述中，将引用形成本文的一 部分的附图，并且在附图中以举例方式示出了可实践本主题技术的特定具 体实施。应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可使用其他具体实 施并且可进行结构性改变。
23.图1示出了根据本主题技术的一个或多个具体实施的示例性网络环境 100。然而，并非所有所描绘的部件均可在所有具体实施中使用，并且一个 或多个具体实施可包括与图中所示的那些相比附加的或不同的部件。可进 行这些部件的布置和类型的变化，而不脱离本文所列出的权利要求的实质 或范围。可提供附加的部件、不同的部件或更少的部件。
24.网络环境100包括计算设备110和服务器120。网络106可以通信地 (直接地或间接地)耦接计算设备110和/或服务器120。在一个或多个具 体实施中，网络106可以是可包括互联网或可通信地耦接到互联网的设备 的互连网络。出于解释的目的，网络环境100在图1中示出为包括计算设 备110和服务器120；然而，网络环境100可包括任何数量的电子设备和 任何数量的服务器。
25.计算设备110可为例如台式计算机、便携式计算设备诸如膝上型计算 机、智能电话、外围设备(例如，数字相机、耳机)、平板设备、可穿戴 设备诸如手表、带等。在图1中，通过举例的方式，计算设备110被描绘 成智能电话。计算设备110可为和/或可包括下文相对于图7所述的系统的 全部或部分。
26.在一个或多个具体实施中，计算设备110可提供用于使用训练数据训 练机器学习模型的系统，其中经训练的机器学习模型随后在计算设备110 上本地部署。此外，计算设备110可提供用于训练机器学习模型和/或使用 此类机器学习模型开发应用程序的一个或多个框架。在示例中，计算设备 110可包括在其上显示通知的用户电子设备(例如，智能电话)。计算设 备110可与服务器120(例如，远程服务器)通信以用于管理计算设备110 上的通知的显示。
27.在一个具体实施中，服务器120可训练一个或多个机器学习模型以部 署到客户端电子设备(例如，计算设备110)。在其他具体实施中，服务 器120可提供用于使用训练数据训练机器学习模型的系统，其中经训练的 机器学习模型随后在服务器120本地部署。可部署在服务器120和/或计算 设备110上的机器学习模型然后可执行一个或多个机器学习算法。在一个 具体实施中，服务器120可提供云服务，该云服务利用经训练的机器学习 模型并且随时间推移持续学习。
28.在示例性具体实施中，计算设备110可包括可被配置为管理计算设备 110上的通知的系统过程。计算设备110可包括在其上配置的一个或多个操 作模式。在一个或多个具体实施中，操作模式可被理解为预期使用和/或活 动的模式。操作模式的示例可包括工作模式、驾驶模式、休闲模式、旅行 模式、学习模式、睡眠模式等。在每个操作模式中，计算设备处的系统过 程可被配置为对安装在计算设备上的实体(例如，应用程序、桌面小程 序、联系人等)进行评分。可使用基于实体的使用模式训练的机器学习模 型来对实体进行评分，这些使用模式诸如当用户参加不同的活动时用户与 实体的交互的频率、持续时间(例如，分钟/小时)和时间等，以提供给定 操作模式的实体的评分。例如，用户与实体“x”的交互历史指示用户在上 班时间期间每天与实体“x”交互3-4次，并且在上班时间期间不与实体
ꢀ“
y”交互。因此，实体“x”可具有用于操作模式“工作”的较高分数， 并且实体“y”可具有用于操作模式“工作”的较低/最低分数。
29.计算设备110可将实体和给定操作模式作为输入提供给机器学习模型 以获得该操作模式的实体的分数作为输出。此后，计算设备110将该分数 与预定义阈值进行比较以确定与给定操作模式相关的实体。例如，考虑40 的阈值分数，具有高于40的分数的实体可被认为与给定操作模式相关，并 且具有低于40的分数的实体可被认为与给定操作模式不相关。在一些示例 中，不同的阈值分数可与不同的操作模式相关联。
30.当计算设备110确定实体与给定操作模式的相关性时，计算设备110 在计算设备110的显示器上向用户提供一个或多个配置设置。这些配置设 置可基于实体与操作模式的相关性。配置设置的示例包括但不限于每个实 体的音频通知的设置、每个实体的显示通知的设置以及每个实体的通知的 振动设置。例如，对于给定操作模式，可为高评分(相关)实体“打开
”ꢀ
音频设置，并且为低评分(不相关)实体“关闭”音频设置。
31.用户可选择应用所呈现的配置设置或者可修改其中一个或多个配置设 置。因此，配置设置存储在计算设备110上。操作模式可由用户手动激活 或去激活。在一个或多个具体实施中，计算设备110可被配置为基于经由 计算设备110的一个或多个传感器检测用户活动来自动激活或去激活特定 操作模式。例如，在经由加速传感器检测到用户正在“行走”时，计算设 备110可自动激活“行走”操作模式。并且，当计算设备110未经由加速 传感器检测到运动时，计算设备110可去激活或退出“行走”操作模式。 在一个或多个具体实施中，计算设备110可自动检测适当的操作模式，并 且可在计算设备110的显示器上向用户呈现所检测的操作模式，以提示用 户激活所检测的操作模式(例如，检测到“行走”活动，您是否想要激活
ꢀ“
行走”操作模式)。
32.当操作模式被(手动和/或自动)激活时，系统过程根据已激活操作模 式的配置设置来控制或管理与不同实体有关的即将到来的通知。例如，分 数低于预先确定的阈值的实体被认为对于给定操作模式不与用户相关，并 且因此当计算设备110在该操作模式下操作时，来自此类实体的通知可被 阻止在计算设备110上显示。此类被阻止的通知可存储在计算设备110中 并且稍后呈现给用户，即当用户或设备切换操作模式时(例如，关闭当前 操作模式或从当前操作模式切换到不同的操作模式)呈现。例如，以“工 作”操作模式操作的计算设备110可应用对应的配置设置以阻止来自与
ꢀ“
工作”操作模式不相关的实体的通知。当计算设备110退出“工作”操 作模式时，可在计算设备110的显示器上向用户呈现被阻止的通知。
33.图2示出了根据本主题技术的一个或多个具体实施的示例性系统 200。在示例中，系统200可在计算设备(诸如计算设备110)中实施。在 另一示例中，系统200可在单个设备中或以分布式方式在多个设备中实 施，这些设备的实施对于本领域的技术人员将是显而易见的。
34.在示例中，系统200可包括处理器202，和存储器204(存储器设 备)和通信单元210。存储器204可存储数据206和一个或多个机器学习 模型208。
35.在示例中，处理器202可以是单个处理单元或多个单元，所有这些都 可以包括多个计算单元。处理器202可被实施为一个或多个微处理器、微 型计算机、微控制器、数字信号处理器、中央处理单元、状态机、逻辑电 路，和/或基于操作指令操纵信号的任何设备。在其他能力方面，处理器 202被配置为获取和执行存储在存储器204中的计算机可读指令和数据。
36.存储器204可包括本领域已知的任何非暂态计算机可读介质，包括例 如易失性存储器，诸如静态随机存取存储器(sram)和动态随机存取存 储器(dram)，和/或非易失性存储器，诸如只读存储器(rom)、可 擦除可编程rom、闪存存储器、硬盘、光盘和磁带。
37.除此之外，数据206用作存储由处理器202中的一个或多个处理器处 理、接收和生成的数据的储存库。进一步来说，以非限制性方式，系统 200的前述部件中的一个或多个部件可例如使用一个或多个输入/输出端口 和一个或多个通信单元来发送或接收数据。
38.在示例中，机器学习模型208可包括基于机器学习的模型和基于人工 智能的模型中的一个或多个模型，例如神经网络模型或任何其他模型。在 示例中，机器学习模型208可由处理器202实施用于执行如本文所述的操 作和步骤中的一者或多者。
39.在示例中，通信单元210可包括一个或多个硬件单元，这些硬件单元 支持处理器202与其他计算设备的处理器之间的有线或无线通信。在示例 中，实体可包括应用程序、桌面小程序、联系人和通知中的一者或多者。通 知可包括与应用程序相关的通知和/或与系统200的操作系统相关的通知。
40.在示例性具体实施中，由系统200的处理器202实施的系统过程可被 配置为获得和与系统200相关联的实体有关的实体数据。在不限制的情况 下，实体的示例可包括桌面小程序、应用程序、联系人等。桌面小程序可 被理解为使用户能够执行功能或访问服务的应用程序或接口的部件。在示 例中，对应于给定实体的实体数据可包括该实体在每个操作模式中的使用 的细节。实体数据的示例如下所示。
41.实体数据
[0042][0043]
在示例中，具体取决于实体，可基于以下中的一项或多项来确定实体 的使用：用户与实体的交互的频率(例如，每天或任何时间段的次数)、 持续时间(例如，分钟/小时)和/或时间窗口(例如，一天中的时间)、消 息的数量(例如，文本消息)、呼叫的数量、电子邮
件的数量、点击的数 量、屏幕时间的小时数量、所消耗的数据、下行链路数据、上行链路数据 的量等。例如，可基于点击的数量和屏幕时间的小时数量来确定实体的使 用。可基于发送到联系人和/或从联系人接收到的电子邮件、消息和呼叫的 数量来确定诸如联系人的实体的使用。
[0044]
如上所述，可以针对所有操作模式记录实体的实体数据。在示例中， 处理器202可被配置为将实体的实体数据记录和存储在数据206中。
[0045]
在获得实体数据之后，对于操作模式，处理器202可被配置为基于所 获得的实体数据针对该操作模式生成每个实体的实体分数。在一个或多个 具体实施中，处理器202可将实体和相关联实体数据提供给机器学习模型 208，该机器学习模型基于用户参与各种活动时实体的历史使用而被预先训 练，以针对给定操作模式输出实体的实体分数。在示例中，实体分数可与 实体在给定操作模式下的使用成正比。也就是说，实体在操作模式下使用 更多，实体分数就越高。
[0046]
在一个或多个具体实施中，机器学习模型208可包括被配置为针对不 同操作模式生成实体分数的不同机器学习模型。例如，可训练一个机器学 习模型以针对操作模式“x”生成实体分数，可训练另一机器学习模型以 针对操作模式“y”生成实体分数，以此类推。在一个或多个具体实施 中，机器学习模型208可包括被训练为针对任何种类的操作模式生成实体 分数的通用机器学习模型。
[0047]
在一个或多个具体实施中，系统200可存储各自使用不同类型的实体 使用参数训练的不同机器学习模型208。例如，第一机器学习模型可能已 经基于实体和实体在一个或多个操作模式下的使用的频率(例如，一天中 的次数)使用而被训练，第二机器学习模型可能已经基于实体和实体在一 个或多个操作模式下的使用的持续时间(例如，分钟/小时)而被训练，以 此类推。系统200可包括任何数量的已经基于任何种类的实体和任何种类 的使用参数而被训练的机器学习模型208，该机器学习模型可针对任何种 类的操作模式生成实体的分数。
[0048]
在示例中，操作模式中的实体的实体分数可被存储为数据206中的实 体数据的一部分。可以理解，当系统200包括多个操作模式时，处理器 202可针对每个操作模式生成实体的实体分数，并且可将实体分数存储在 数据206中的实体数据中。
[0049]
在一个或多个具体实施中，该机器学习模型可包括用于检测不同类型 的对象的不同机器学习模型。例如，一个机器学习模型可被训练为对图像 中的水果进行分类，另一机器学习模型可被训练为对图像中的花进行分 类，等等。在一个或多个具体实施中，机器学习模型208可包括被训练为 对在图像中检测到的任何类型的对象进行分类的通用机器学习模型。
[0050]
一旦生成实体分数，处理器202就可被配置为针对每个操作模式定义一 组配置设置。每个操作模式的该组配置设置可包括实体的操作设置，该操作 设置在实施时影响对应于实体的通知的呈现。例如，操作设置可包括音频、 显示器、振动、led亮起和/或数据使用设置。在一个或多个具体实施中， 该设置可基于感知的该设置的中断性和/或细腻性而被排名和/或优先化。
[0051]
在示例中，处理器202可被配置为基于实体的对应分数来确定实体的 操作设置。例如，可针对每个操作模式预定义(或即时确定或调整)阈值 实体分数。因此，可允许对应
的实体分数高于对应于操作模式的阈值实体 分数的所有实体在操作模式期间提供其通知。可阻止分数低于阈值实体分 数的实体在操作模式期间显示其通知(例如，直到该实体被使用/访问和/或 在另一操作模式期间的稍后时间为止)。
[0052]
在示例中，处理器202可被配置为向用户提供与操作模式相关联的配 置设置的推荐。推荐配置设置可包括例如为高于预定义阈值的实体“打 开”音频、振动和显示提醒，并且为低于预定义阈值的实体“关闭”音 频、振动和显示提醒。用户可接受推荐配置设置或者可修改该配置设置。 例如，用户可修改对于低评分实体的推荐配置设置，并且可选择为该低评 分实体“打开”所有提醒。在一个或多个具体实施中，如果没有接收到用 户对推荐的响应，则处理器202可被配置为自动接受推荐的配置设置。可 为用户提供用于在需要时手动改变存储的配置设置的选项。
[0053]
在用户请求修改推荐配置设置的情况下，用户可提供一个或多个用户 输入以改变一个或多个配置设置。根据该用户输入，处理器202可改变该 一个或多个配置设置，并且可存储修改的配置设置。作为示例，用户可选 择阻止列表中的实体以接收其通知，或者可改变被允许提供通知的实体的 通知设置。
[0054]
当处理器202检测到操作模式(例如，经由手动激活或自动激活)激 活时，处理器202可被配置为对传入通知应用与对应的操作模式相关联的 配置设置。通过这样做，处理器202至少部分地基于当系统200处于该操 作模式时的配置设置来控制通知的显示。例如，处理器202可被配置为接 收通知，并且可将配置设置应用于该通知以限制或允许在系统200的显示 器上显示该通知。
[0055]
在示例中，处理器202可基于配置设置的应用来显示第一通知。此 外，基于配置设置的应用，处理器202可被配置为阻止第二通知的显示。 处理器202被配置为存储阻止的第二通知。当处理器202检测到该操作模 式已经去激活时，处理器202可被配置为在检测到该操作模式的去激活之 后显示所存储的第二通知。在一个或多个具体实施中，处理器202可已经 在给定操作模式下阻止和存储了若干通知，并且此类通知可在该操作模式 去激活时由处理器202检索并且在系统200的显示器上显示。处理器202 可被配置为将此类通知以通知摘要的形式显示，包括在该操作模式期间被 阻止显示的所有此类通知。
[0056]
根据本公开的各方面，处理器202可被进一步配置为当系统200处于该 操作模式时接收第一通知。在接收到第一通知时，处理器202可被配置为生 成该通知的通知分数。在示例中，处理器202可通过使用机器学习模型来生 成通知分数，该机器学习模型已被预先训练为基于例如用户与该通知和/或与 该通知相关联的实体的历史交互来生成该通知的分数。在示例中，通知分数 可指示与该通知相关的计数。也就是说，针对给定实体的所述通知已经到达 了多少次。因此，处理器202可向经训练的机器学习模型提供传入通知，并 且该机器学习模式输出该传入通知的通知分数。在通知分数超过阈值的示例 中，处理器202可被配置为更新配置设置以获得用于该操作模式的新配置设 置。随后，处理器202可被配置为生成并提供对该新配置设置的推荐。在接 收该推荐时，用户可选择接受该新配置设置，或拒绝和/或修改推荐的配置设 置。该新配置设置可作为提示或提醒发送给用户。作为示例，可利用新设置 来提示用户，诸如“您在使用工作模式的设备时常常向该实体“联系人a
”ꢀ
发送消息，您是否想要在工作模式时允许来自“联系人a”的通知？”。
[0057]
图3示出了根据本主题的一个或多个方面的生成实体的实体分数的框架 300。在
示例中，该框架包括用于对实体304的相关性进行评分的多个参数 302。可基于参数302对实体304进行评分。在一个或多个具体实施中，可 在这些参数302上训练机器学习模型208以生成实体的分数。例如，如图所 示，可基于参数302-1对联系人304-1进行评分，该参数可以包括用户与该 联系人的交互以及该联系人是否已被用户标记为vip或收藏。同样，可基于 参数302-2对实体通知304-2进行评分，该参数包括用户与通知的接触和任 选地通知元数据，诸如通知的紧急性、与通知相关联的关键字或主题、与通 知相关联的联系人、通知的上下文等。在一个或多个具体实施中，通知元数 据可包括参数302中的一项或多项。在示例中，可接收对给定应用程序的输 入306，并且可将该输入用于对应用程序304-3进行评分。此外，参数302-3 (诸如应用启动和上下文)也可用作参数。对于桌面小程序304-4，除输入306之外，可将桌面小程序轻击的数量用作参数302-4。在示例中，给定输入 可与多于一个实体相关。例如，输入306可与应用程序304-3和桌面小程序 304-4相关。此外，在示例性具体实施中，实体304中的一个或多个实体可 彼此交互以用于评分的目的。本文所述的参数可用于确定实体的使用。
[0058]
图4示出了根据本主题的各方面的可执行以用于计算实体分数的操作的 表示400。在示例性具体实施中，处理器202可被配置为从数据206获得每 个实体的实体数据。然后，处理器202可执行在表示400中示出的操作。在 所述操作中，在402处，处理器202可逐个地选择每个操作模式。处理器 202可向机器学习模型208提供实体、实体数据和操作模式以在操作404-1 到404-n中生成实体的实体分数。在操作404-1到404-n中的每一者中，选 择实体，并且从数据206获得其在所选模式的对应实体数据。基于所获得的 分数，机器学习模型可生成实体分数并将其存储在数据206中。
[0059]
图5示出了根据本主题的示例性具体实施的生成实体分数的框图500。 此框图500已经参考作为实体404“的应用程序”来举例说明。在示例中， 可获得操作模式、实体404和对应于实体404的使用数据的细节并将其提供 给该机器学习模型。例如，获得来自应用启动事件提供器502的细节。应用 启动事件提供器被配置为跟踪该应用程序启动的次数。此外，可通过事件提 供器504获得实体404(应用程序)在其中启动的当前操作模式的细节。
[0060]
模式-实体相关器506可被配置为将所获得的细节映射在一起并将它们 作为模式-实体相关统计508存储。随后，基于输入、应用类别和/或模式 不可知的实体特征，机器学习模型可被配置为利用评分功能510(或预定 义的评分算法)来生成“应用程序”实体404的分数。同样，可对系统 202的所有此类应用程序进行评分。
[0061]
图6示出了根据本主题技术的一个或多个具体实施的过程600的流程 图。在示例中，过程600可由系统200实施。在示例中，过程600可在单 个计算设备例如系统200中实施。在另一示例中，在不脱离本发明主题的 实质和范围的情况下，过程600可采用分布式方式实施。此外，在上面的 附图(例如，图3和图4)中已经描述的过程600的操作的细节未包括在 过程600的描述中。此外，本文描述的过程600的操作可至少由系统200 的一个或多个部件(例如，处理器202)实施。进一步出于解释的目的， 过程600的一些框在本文中被描述为顺序地或线性地发生。然而，过程 600的多个框可并行发生。此外，过程600的框不必按所示顺序执行，并 且/或者过程600的一个或多个框不必执行和/或可由其他操作替代。
[0062]
在框602处，过程600包括由计算设备的系统过程获得和与该计算设 备(例如，计算设备110或系统200)相关联的实体有关的实体数据。在 示例中，实体包括安装在该计算
设备上的一个或多个应用程序、安装在该 计算设备上的一个或多个桌面小程序以及存储在该计算设备中的一个或多 个联系人。
[0063]
在框604处，过程600包括针对与该计算设备相关联的操作模式，基 于所获得的实体数据生成每个实体的实体分数。在一个或多个具体实施 中，该计算设备可将每个实体的实体数据提供给机器学习模型(例如，机 器学习模型208)以用于生成分数，并且该机器学习模型可针对给定操作 模式输出每个实体的实体分数。例如，可向该机器学习模型提供对应于实 体“应用程序x”和另一实体“应用程序y”的数据以生成实体分数。在 该示例中，考虑为“应用程序x”获得分数“40”，并且为“应用程序 y”获得分数“70”。
[0064]
在框606处，过程600包括为了由该计算设备显示并且基于该实体分 数，提供用于与该计算设备相关联的该操作模式的一组配置设置的推荐。 在一个或多个具体实施中，该计算设备可提供用于操作模式的一组配置设 置的推荐。基于实体分数来提供该推荐。例如，对于实体分数高于预定义 阈值的实体，该计算设备可提供在应用时可允许显示来自该实体的通知的 配置设置的推荐。对于实体分数低于预定义阈值的实体，该计算设备可提 供在应用时可阻止来自该实体的通知的配置设置的推荐。继续上述示例， 可提供用于阻止“应用程序x”的通知的配置设置的推荐，并且可提供用 于允许显示“应用程序y”的通知的配置设置。
[0065]
在框608处，过程600包括接收指示接受该组配置设置的用户输入。 在示例中，用户可接受推荐的设置，并且/或者可修改然后保存配置设置。 在一个或多个具体实施中，计算设备可接收用户输入并将配置设置(推荐 的或修改的)存储到非暂态存储器(例如，系统200的存储器204)中。 继续上例，可接收指示接受用于“应用程序x”和“应用程序y”的推荐 配置设置的用户输入，并且可将该配置设置存储在计算设备的存储器中。
[0066]
在框610处，过程600包括：当计算设备处于该操作模式时，至少部 分地基于该组配置设置来控制一个或多个通知的显示。在一个或多个具体实 施中，计算设备可基于应用用于该操作模式的已存储配置设置来控制(例 如，允许或阻止)通知的显示。继续上例，来自实体“应用程序x”的通知 可被阻止显示，并且来自实体“应用程序y”的通知可被允许显示。
[0067]
在一个或多个具体实施中，计算设备可将被阻止的通知存储在计算设 备的存储器中。在检测到该操作模式的去激活时，计算设备可显示被阻止 的通知(或存储的通知)。在示例中，被阻止的通知可(例如，随后)以 通知摘要的形式显示在计算设备的显示器上。
[0068]
图7示出了根据本主题技术的一个或多个具体实施的图2的系统的基 于计算设备的具体实施。系统700可以是图1所示的计算设备110、系统 200和/或服务器120并且/或者可以是其一部分。系统700可包括各种类型 的计算机可读介质以及用于各种其他类型的计算机可读介质的接口。系统 700包括总线708、一个或多个处理单元712、系统存储器704(和/或缓冲 器)、rom 710、永久性存储设备702、输入设备接口714、输出设备接 口706以及一个或多个网络接口716，或其子集及变体形式。
[0069]
总线708总体表示通信地连接系统700的许多内部设备的所有系统总 线、外围设备总线和芯片组总线。在一个或多个具体实施中，总线708将 一个或多个处理单元712与rom 710、系统存储器704和永久性存储设备 702通信地连接。一个或多个处理单元712从这些各种存储器单元检索要 执行的指令和要处理的数据，以便执行本主题技术的过程。在不
同的具体 实施中，一个或多个处理单元712可为单个处理器或者多核处理器。
[0070]
rom 710存储一个或多个处理单元712以及系统700的其他模块所需 的静态数据和指令。另一方面，永久性存储设备702可为读写存储器设 备。永久性存储设备702可为即使在系统700关闭时也存储指令和数据的 非易失性存储器单元。在一个或多个具体实施中，海量存储设备(诸如， 磁盘或光盘及其相应盘驱动器)可被用作永久性存储设备702。
[0071]
在一个或多个具体实施中，可移除存储设备(诸如软盘、闪存驱动器 及其对应的磁盘驱动器)可以用作永久性存储设备702。与永久性存储设 备702一样，系统存储器704可为读写存储器设备。然而，与永久性存储 设备702不同，系统存储器704可为易失性读写存储器，诸如随机存取存 储器。系统存储器704可存储一个或多个处理单元712在运行时可能需要 的指令和数据中的任何指令和数据。在一个或多个具体实施中，本主题技 术的过程被存储在系统存储器704、永久性存储设备702和/或rom 710 中。一个或多个处理单元712从这些各种存储器单元检索要执行的指令和 要处理的数据，以便执行一个或多个具体实施的过程。
[0072]
总线708还连接至输入设备接口714和输出设备接口706。输入设备接 口714使得用户能够向系统700传送信息以及选择命令。可与输入设备接口 714一起使用的输入设备可包括例如字母数字混合键盘和指向设备(也称为
ꢀ“
光标控制设备”)。输出设备接口706可例如使得能够显示系统700所生 成的图像。可与输出设备接口706一起使用的输出设备可包括例如打印机和 显示设备，诸如液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)显示器、有机发光二 极管(oled)显示器、柔性显示器、平板显示器、固态显示器、投影仪或用 于输出信息的任何其他设备。一个或多个具体实施可包括既充当输入设备又 充当输出设备的设备，诸如触摸屏。在这些具体实施中，提供给用户的反馈 可以是任何形式的感官反馈，诸如视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈；并且可 以任何形式接收来自用户的输入，包括声学、语音或触觉输入。
[0073]
最后，如图7所示，总线708还通过一个或多个网络接口716将系统 700耦接到一个或多个网络和/或耦接到一个或多个网络节点，诸如图1所 示的计算设备110。以此方式，系统700可为计算机网络(诸如lan、广 域网(“wan”)或内联网)的一部分，或者可为网络的网络(诸如互联 网)的一部分。系统700的任何或所有部件可与本主题技术一起使用。
[0074]
可以利用编写有一个或多个指令的有形计算机可读存储介质(或一种 或多种类型的多个有形计算机可读存储介质)部分地或全部地实现本公开范 围之内的具体实施。有形计算机可读存储介质实质上也可以是非暂态的。
[0075]
计算机可读存储介质可以是任何可以由通用或专用计算设备读、写或 以其他方式访问的存储介质，包括任何能够执行指令的处理电子器件和/或 处理电路。例如，非限制地，计算机可读介质可包括任何易失性半导体存 储器，诸如ram、dram、sram、t-ram、z-ram和ttram。计算 机可读介质也可包括任何非易失性半导体存储器，诸如rom、prom、 eprom、eeprom、nvram、闪存、nvsram、feram、fetram、 mram、pram、cbram、sonos、rram、nram、赛道存储器、fjg 和millipede存储器。
[0076]
此外，计算机可读存储介质可包括任何非半导体存储器，诸如光盘存 储装置、磁盘存储装置、磁带、其他磁性存储设备或者能够存储一个或多 个指令的任何其他介质。在一个或多个具体实施中，有形计算机可读存储 介质可直接耦接到计算设备，而在其他具体
实施中，有形计算机可读存储 介质可例如经由一个或多个有线连接、一个或多个无线连接、或它们的任 意组合而间接地耦接到计算设备。
[0077]
指令可以是直接能执行的，或者可用于开发可执行指令。例如，指令可 被实现为可执行的或不可执行的机器代码，或者可被实现为可被编译以产生 可执行的或不可执行的机器代码的高级语言指令。此外，指令也可被实现为 数据，或者可包括数据。计算机可执行指令也可以任何格式组织，包括例 程、子例程、程序、数据结构、对象、模块、应用、小程序、函数等。如本 领域技术人员认识到的那样，包括但不限于指令的数量、结构、序列和组织 的细节可明显不同，而不改变底层的逻辑、功能、处理和输出。
[0078]
虽然以上论述主要涉及执行软件的微处理器或多核处理器，但一个或 多个具体实施由一个或多个集成电路诸如asic或fpga执行。在一个或 多个具体实施中，此类集成电路执行存储在电路自身上的指令。
[0079]
本公开认识到在本发明技术中使用个人信息数据可用于使用户受益。 例如，个人信息可用于执行实体评分。此外，本公开还预期个人信息数据 有益于用户的其他用途。例如，可交换图像数据、健康和健身数据、位置 数据等并将其用于实体评分操作。
[0080]
本公开设想负责收集、分析、公开、传输、存储或其他使用此类个人 信息数据的实体将遵守既定的隐私政策和/或隐私实践。具体地，将期望此 类实体实现和一贯地应用一般公认为满足或超过维护用户隐私的行业或政 府所要求的隐私实践。关于使用个人数据的此类信息应当能够被用户大量 且方便地访问，并应当随数据的收集和/或使用变化而被更新。用户的个人 信息应被收集仅用于合法使用。另外，此类收集/共享应仅发生在接收到用 户同意或在适用法律中所规定的其他合法根据之后。此外，此类实体应考 虑采取任何必要步骤，保卫和保障对此类个人信息数据的访问，并确保有 权访问个人信息数据的其他人遵守其隐私政策和流程。另外，这种实体可 使其本身经受第三方评估以证明其遵守广泛接受的隐私政策和实践。此 外，应针对被收集和/或访问的特定类型的个人信息数据调整政策和实践， 并使其适用于适用法律和标准，包括可用于施加较高标准的辖区专有的具 体考虑因素。例如，在美国，对某些健康数据的收集或获取可能受联邦和/ 或州法律的管辖，诸如健康保险流通和责任法案(hipaa)；而其他国家的 健康数据可能受到其他法规和政策的约束并应相应处理。
[0081]
不管前述情况如何，本公开还设想用户选择性地阻止使用或访问个人 信息数据的具体实施。即本公开预期可提供硬件元件和/或软件元件，以防 止或阻止对此类个人信息数据的访问。例如，就实体评分操作而言，本发 明的技术可被配置为在注册服务期间或其后的任何时间允许用户选择“选 择加入”或“选择退出”参与对个人信息数据的收集。除了提供“选择加 入”和“选择退出”选项外，本公开设想提供与访问或使用个人信息相关 的通知。例如，可在下载应用时向用户通知其个人信息数据将被访问，然 后就在个人信息数据被应用访问之前再次提醒用户。
[0082]
此外，本公开的目的是应管理和处理个人信息数据以最小化无意或未 经授权访问或使用的风险。一旦不再需要数据，通过限制数据收集和删除 数据可最小化风险。此外，并且当适用时，包括在某些健康相关应用程序 中，数据去标识可用于保护用户的隐私。可在适当时通过移除标识符、控 制所存储数据的量或特异性(例如，在城市级别而不是在地址级别收集位 置数据)、控制数据如何被存储(例如，在用户间汇集数据)和/或其他方 法
诸如差异化隐私来促进去标识。
[0083]
因此，虽然本公开广泛地覆盖了使用个人信息数据来实现一个或多个 各种所公开的具体实施或实施方案，但本公开还预期各种实施方案也可在 无需访问此类个人信息数据的情况下被实现。即，本发明技术的各种实施 方案不会由于缺少此类个人信息数据的全部或一部分而无法正常进行。
[0084]
根据本公开的各方面，提供了一种方法，该方法包括：由计算设备的 系统过程获得和与该计算设备相关联的实体有关的实体数据；针对与该计 算设备相关联的操作模式，基于所获得的实体数据生成每个实体的实体分 数；以及为了由该计算设备显示并且基于该实体分数，提供用于与该计算 设备相关联的该操作模式的一组配置设置的推荐。该方法还包括：接收指 示接受该组配置设置的用户输入；以及当该计算设备处于该操作模式时， 至少部分地基于该组配置设置来控制一个或多个通知的显示。
[0085]
根据本主题技术的其他方面，提供了一种系统，该系统包括：处理 器；和存储器设备，该存储器设备包含指令，该指令在由该处理器执行时 使得该处理器：获得和与该计算设备相关联的实体有关的实体数据；针对 与该计算设备相关联的操作模式，基于所获得的实体数据生成每个实体的 实体分数；以及为了由该计算设备显示并且基于该实体分数，提供用于与 该计算设备相关联的该操作模式的一组配置设置的推荐。接收指示接受该 组配置设置的用户输入，并且当该计算设备处于该操作模式时，至少部分 地基于该组配置设置来控制一个或多个通知的显示。
[0086]
根据本主题技术的其他方面，提供了一种非暂态机器可读介质，该非 暂态机器可读介质包括代码，该代码在由处理器执行时使得该处理器执行 方法，该方法包括：由计算设备的系统过程获得和与该计算设备相关联的 实体有关的实体数据；针对与该计算设备相关联的操作模式，基于所获得 的实体数据生成每个实体的实体分数；以及为了由该计算设备显示并且基 于该实体分数，提供用于与该计算设备相关联的该操作模式的一组配置设 置的推荐。该方法还包括：接收指示接受该组配置设置的用户输入；以及 当该计算设备处于该操作模式时，至少部分地基于该组配置设置来控制一 个或多个通知的显示。
[0087]
本领域的技术人员将会认识到，本文所述的各种例示性的框、模块、 元件、部件、方法和算法可被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组 合。为了说明硬件和软件的这种可互换性，上文已经一般性地按照功能性 对各种例示性的框、模块、元件、部件、方法和算法进行了描述。此类功 能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用以及对整个系统施加的设计 约束。技术人员对于每个具体应用可通过不同方式实现所描述的功能性。 各种部件和框可被不同地布置(例如，以不同的顺序排列，或以不同的方 式划分)，而不脱离本主题技术的范围。
[0088]
应当理解，本发明所公开的过程中的框的特定顺序或分级结构为示例 性方法的例示。基于设计优选要求，应当理解，过程中的框的特定顺序或 者分级结构可被重新布置或者所有示出的框都被执行。这些框中的任何框 可被同时执行。在一个或多个具体实施中，多任务和并行处理可能是有利 的。此外，上述具体实施中各个系统部件的划分不应被理解为在所有具体 实施中都要求此类划分，并且应当理解，程序部件和系统可一般性地被一 起整合在单个软件产品中或者封装到多个软件产品中。
[0089]
如本说明书以及本专利申请的任何权利要求中所用，术语“基站”、
ꢀ“
接收器”、“计
算机”、“服务器”、“处理器”及“存储器”均是指 电子设备或其他技术设备。这些术语排除人或者人的群组。出于本说明书 的目的，术语“显示”或“正在显示”意指在电子设备上显示。
[0090]
如本文所用，在用术语“和”或“或”分开项目中任何项目的一系列 项目之后的短语“中的至少一者”是将列表作为整体进行修饰，而不是修 饰列表中的每个成员(即每个项目)。短语“中的至少一者”不要求选择 所列出的每个项目中的至少一个；相反，该短语允许包括任何一个项目中 的至少一个和/或项目的任何组合中的至少一个和/或每个项目中的至少一个 的含义。举例来说，短语“a、b和c中的至少一者”或“a、b或c中的 至少一者”各自是指仅a、仅b或仅c；a、b和c的任意组合；和/或 a、b和c中的每一个中的至少一个。
[0091]
谓词字词“被配置为”、“能够操作以”以及“被编程以”并不意味 着对某一主题进行任何特定的有形或无形的修改而是旨在可互换使用。在 一个或多个具体实施中，被配置为监视和控制操作或部件的处理器也可以 是意指处理器被编程以监视和控制操作或者处理器可操作以监视和控制操 作。同样，被配置为执行代码的处理器可解释为被编程以执行代码或能够 操作以执行代码的处理器。
[0092]
短语诸如方面、该方面、另一方面、一些方面、一个或多个方面、具 体实施、该具体实施、另一具体实施、一些具体实施、一个或多个具体实 施、实施方案、该实施方案、另一实施方案、一些实施方案、一个或多个 实施方案、配置、该配置、其他配置、一些配置、一种或多种配置、主题 技术、公开、本公开、它们的其他变型等等都是为了方便，并不意味着涉 及这样的一个或多个短语的公开对于主题技术是必不可少的，也不意味着 这种公开适用于主题技术的所有配置。涉及此类一个或多个短语的公开可 适用于所有配置或一个或多个配置。涉及此类一个或多个短语的公开可提 供一个或多个示例。短语诸如方面或一些方面可指代一个或多个方面，反 之亦然，并且这与其他前述短语类似地应用。
[0093]
词语“示例”或“示例性”在本文中用于意指“用作示例、实例或者 例示”。在本文中被描述为“示例性的”或作为“示例”的任何实施方案不 必被理解为优选于或优于其他具体实施。此外，在术语“包括”、“具有
”ꢀ
等在说明书或权利要求中使用的限度内，这样的术语旨在是包含性的，与术 语“包括”当在权利要求中被用作过渡字词时“包括”被解释的方式类似。
[0094]
本领域的普通技术人员已知或稍后悉知的贯穿本公开描述的各个方面 的元素的所有结构和功能等同物通过引用明确地并入本文，并且旨在被权 利要求书所涵盖。此外，本文所公开的任何内容并非旨在提供给公众，而 与该公开是否明确地被陈述在权利要求中无关。不应根据35u.s.c.
§
112(f) 的规定解释任何权利要求要素，除非使用短语“用于
……
的装置”明确陈 述了该要素，或者就方法权利要求而言，使用短语“用于
……
的步骤”陈 述了该要素。
[0095]
先前的描述被提供以使得本领域的技术人员能够实践本文所述的各个 方面。这些方面的各种修改对本领域的技术人员而言是显而易见的，并且 本文所限定的通用原则可应用于其他方面。因此，本权利要求书并非旨在 受限于本文所示的方面，而是旨在使得全部范围与语言权利要求书一致， 其中对奇异值中的元素的引用并非旨在意味着“仅仅一个”，而是指“一 个或多个”，除非被具体指出。除非另外特别说明，否则术语“一些”是 指一个或多个。男性的代名词(例如，他的)包括女性和中性(例如，她 的和它的)，并且反之亦然。标题和子标题(如果有的话)仅为了方便起 见而使用并且不限制本主题公开。