CN101918939A - 增强和存储用于再调用的数据 - Google Patents
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Abstract
个人计算设备的用户可以看到令他或她感兴趣的项目并期望记忆该项目以供未来参考。用户捕获感兴趣项目的数据,并向记忆增强服务提交捕获的数据,以进行增强和存储。记忆增强服务向人类交互任务***提交捕获的数据,以进行增强。更具体地,人类交互任务***将捕获的数据分发至一个或多个工作人员,以识别捕获的数据的项目对象、确定用户对捕获的数据的项目对象的兴趣、以及基于该确定的兴趣来提供与用户有关的关于该项目的信息。然后记忆增强服务存储增强的数据,以供用户后续再调用以及用户或其他人使用。
Description
相关申请的交叉参考
本专利申请要求于2008年1月15日提交的Rode等人题为“Systemsand Methods of Retrieving Information”的美国临时专利申请序号No.61/021,275、以及于2008年8月28日提交的Agarwal等人题为“Enhancing and Storing Data for Recall and Use”的美国专利申请序号No.12/200,822的优先权。这些专利申请的全部内容通过引用合并于此。
背景技术
总体而言,计算设备和通信网络便于信息的收集、存储以及交换。在公共应用中,诸如个人计算设备等计算设备用于代表其用户存储各种信息,例如,日程表信息、个人信息、联系人信息、照片、音乐、以及文档,以上仅列举了少数项目。
在愈加移动化社会中,用户经常遇到他们感兴趣的项目并期望记忆这些项目以备后用。相应地,用户可以使用他们的个人计算设备来记录与项目有关的一些信息,并存储这些信息用于以后获取。例如,用户可以使用他或她的移动电话上的摄像机功能来拍摄和存储项目的数字图像。用户还可以将图像附着至电子消息(例如,电子邮件消息),并将包括用户已对图像做出的任何注释在内的图像发送至用户的电子邮箱账户以供后续获取,或者备选地,发送至另一联系人。在又一示例中,用户可以使用他或她的个人计算设备来记录与项目有关的语音注释,并存储该语音注释以备后用,或者类似地,将所记录的语音注释发送到其他地方用于存储和后续获取。
在又一应用中,用户可以经由通信网络向基于网络的服务(例如,web服务)提交问题或查询感兴趣的项目,该基于网络的服务能够处理和响应该查询或问题。例如,用户可以经由电子邮件从用户的个人计算设备向这样的服务提交问题。该服务可以采用自动算法,来处理该查询并返回答案,或者可以将该查询提交给尝试回答该查询的一组工作人员。
尽管上述应用使得用户能够存储与感兴趣项目有关的信息,以供后续获取,或向用户提供与感兴趣项目有关的附加信息,但是这些应用仅限于存储用户特定输入的信息,或者存储对来自用户的特定查询的响应形式的信息。
附图说明
当结合附图考虑时,参考以下详细描述,以上方面和许多附加优点将变得容易认识并同样变得更好理解,在附图中:
图1是示出了示意性操作环境的框图,在该操作环境中,记忆增强服务增强并存储捕获设备所捕获的、与用户感兴趣项目有关的数据;
图2是由图1所示记忆增强服务实现的特定示意组件的框图;
图3A是图1的操作环境的框图,示出了捕获设备向记忆增强服务提交请求,以增强并存储代表用户的捕获的数据;
图3B是图1的操作环境的框图,示出了记忆增强服务将与用户的增强并存储数据有关的请求转发到至少一个其他基于网络的服务,以进行进一步处理和/或使用;
图4是由记忆增强服务实现的示意例程以增强捕获设备所捕获的数据的流程图;
图5A-5D是在捕获设备上产生的示意用户界面,该用户界面使得用户能够捕获与感兴趣项目有关的数据、向记忆增强服务提交以增强和存储捕获的数据、以及查看由存储增强服务提供的与感兴趣项目有关的增强和存储数据;
图6是图1的操作环境的框图,示出了客户端设备向记忆增强服务提交与用户的增强和存储数据有关的请求;
图7A和7B是在客户端设备上产生的示意用户界面,该用户界面用于显示由记忆增强服务提供的、与用户的增强和存储数据有关的信息;
图8是在客户端设备上产生的示意用户界面,该用户界面用于显示由记忆增强服务提供的、与用户的增强和存储数据有关的信息;
图9是图1的操作环境的框图,示出了用户的客户端设备向记忆增强服务提供请求,以与用户的联系人共享用户的增强和存储数据;以及
图10是在联系人的客户端设备上产生的示意用户界面,该用户界面用于显示正由用户共享的增强和存储数据。
具体实施方式
总体而言,本公开的方面涉及增强用户所捕获的、与感兴趣项目有关的数据,并且存储该增强数据,以供用户后续再调用、共享、以及用户或其他人的可能使用。在这点上,描述了一种用于代表用户增强和存储捕获的数据记忆增强服务。例如,捕获设备(例如,移动电话)的用户可以看到他或她所感兴趣的项目,并且期望记忆该项目以供今后参考。感兴趣项目可以是任何项目,例如,人们能够看到、听到、想象到、思考或触摸到的任何项目。相应地,感兴趣项目可以是对象(例如,制造的物品、植物、动物或人)、场所(例如,大厦、公园、商店、地标、或地址)、或事件(例如,比赛、音乐会或电影)。在一个实施例中,用户可以捕获(例如,使用他或她的移动电话的摄像机功能)对象、场所或事件的图像,并且向记忆增强设服务提交该图像以增强和存储。
如以下更详细描述的,记忆增强服务可以向人类交互任务***提交捕获的数据以进行增强。更具体地,人类交互任务***将捕获的数据分发至一个或多个工作人员,以识别作为捕获的数据的对象的项目、确定用户对作为捕获的数据的对象的项目的兴趣、以及基于确定的兴趣向有关的用户提供与该项目有关的信息。由于记忆增强服务采用人类交互任务***来处理捕获的数据,而不采用自动算法和/或其他形式的人工智能,使捕获的数据的误识别的风险最小化,并且可以由人类交互任务***提供的各种信息实质上是无限的。
在一个示例中,捕获设备是配备图像捕获组件(例如,摄像机)的个人计算设备(例如,移动电话)。使用移动电话的摄像机功能,用户可以在遇到感兴趣项目时捕获这种项目的数字图像。例如,用户可以捕获对象(例如,一瓶酒)的图像,并向记忆增强服务提交捕获的图像。记忆增强服务向人类交互任务***提交捕获的图像,其中,对捕获的图像进行处理的工作人员可以根据捕获的图像,将感兴趣项目识别为特定的一瓶酒,并且确定用户对在图像中找到的这瓶酒的等级感兴趣。因此,工作人员可以获得该瓶酒的等级,并将该等级返回至记忆增强服务。记忆增强服务可以将增强数据(包括这瓶酒的图像、名称和等级)存储在与用户相关联的记忆账户中,并然后将增强和存储数据返回至用户的移动电话。备选地,工作人员可以确定用户对备有该酒的当地酒商店感兴趣,并因此可以将针对这种酒商店的位置信息返回至记忆增强服务。如同先前示例一样,记忆增强服务可以将该增强数据存储在用户记忆账户中,并且将增强和存储的数据返回至用户的移动电话。作为另一种可能性,如果该酒可经由基于网络的零售服务购买,则记忆增强服务可以向用户提供利用他或她的移动电话从零售服务直接购买这种酒的选项,并且将这种酒送到指定位置。
在另一实施例中,感兴趣项目可以是用户期望记忆的歌曲。在这样的情况下,如果捕获设备配备麦克风和音频记录组件,则用户可以记录歌曲样本,并向记忆增强服务提交样本的捕获音频记录。在另一实施例中,用户可以利用捕获设备来记录用户正在说、唱甚至哼唱的、用户期望记忆的歌曲的一部分。在这样的情况下,捕获设备可以用于向记忆增强服务提交增强和存储音频记录的请求。记忆增强服务还可以进一步增强捕获的数据(例如,音频记录),并将音频记录存储在与用户相关联的记忆账户中。例如,记忆增强服务可以(利用人类交互任务***)通过所记录的名称、艺术家、唱片、年份来识别该歌曲。此外,记忆增强服务可以确定用户对识别的歌曲感兴趣并提供与该歌曲有关的信息。例如,信息可以包括已经录制了该歌曲的艺术家的音乐会时间表、购买该歌曲的选项、不同艺术家录制的该歌曲的其他版本列表、用户哼唱的歌曲的商业可用样本等。如上所述,由于增强和存储捕获的数据(例如,音频记录)的请求最后由人类交互任务***来处理,因此可以找到对捕获的数据的各种可能增强,并且这些增强被视为是适当的。
在又一示意示例中,捕获设备可以用于捕获来自用户的手动输入。例如,用户可以经由捕获设备配备的键盘、触摸屏或触笔来请求记忆增强服务增强和存储用户已经做出的注释。这样的注释可以是图、几个字、一个或多个符号等。记忆增强服务还通过向人类交互任务***提交捕获的数据来增强捕获的数据。例如,如果注释包括大联盟棒球队的标志,人类交互任务***返回的增强数据可以识别该队,并包括针对该队的当前比赛时间表、到比赛场地的路线、或者关于该队最近的新闻文章,上面只是指出几个非限制示例。
参照图1,示出了包括记忆增强服务106的示意操作环境100,记忆增强服务106用于增强和存储于捕获设备102捕获的感兴趣项目有关的数据。捕获设备102可以是任何计算设备,例如,膝上型或平板计算机、个人计算机、个人数字助理(PDA)、混合PDA/移动电话、移动电话、电子书阅读器、机顶盒、摄像机、数字媒体播放器等等。捕获设备102还可以是能够从另一源(例如,数字摄像机、遥控器、另一计算设备、文件等)接收或获得与感兴趣项目有关的数据。在一个实施例中,捕获设备102经由通信网络104(例如,互联网)或通信链路与记忆增强服务106进行通信。本领域技术人员将认识到,网络104可以是任何有线网络、无线网络或它们的组合。此外,网络104可以是个人网、局域网、广域网、电缆网、卫星网、蜂窝电话网络、或它们的组合。用于经由互联网或其他上述类型的通信网络进行通信的协议和组件对于计算机通信领域的技术人员而言是公知的,因此这里不需要详细描述。
图1的记忆增强服务106可以增强与由捕获设备102捕获的感兴趣项目有关的数据,并且代表用户将该数据存储在可以由用户访问的记忆账户中。在一个实施例中,这样的用户记忆账户存储在可由记忆增强服务106访问的用户记忆账户数据存储器108中。存储数据可以包括与由捕获设备102捕获的感兴趣项目有关的任何数据,以及由记忆增强服务106提供的任何增强数据。此外并如以下详细所述,用户还可以增加与感兴趣项目有关的用户记忆账户所存储的数据。尽管图1所示的数据存储器108在记忆增强服务106附近,但是本领域技术人员将认识到,数据存储器106还可以远离记忆增强服务106,和/或可以是基于网络的服务本身。尽管图1所示的记忆增强服务106由操作环境100的单个组件来实现,但是这仅是示意性的。
记忆增强服务106可以以多个组件来体现,这些组件中的每一个执行记忆增强服务的要求。实现记忆增强服务106的服务器或其他计算组件可以包括网络接口、存储器、处理单元、以及计算机可读介质驱动器,所有这些组件可以通过通信总线彼此进行通信。网络接口可以提供通过网络104和/或其他网络或计算机***的连接。处理单元可以向包含程序的存储器以及从包含程序的存储器通信处理单元执行的指令,以便对记忆增强服务106进行操作。存储器一般包括RAM、ROM、和/或其他永久和辅助存储器。
图1所示的操作环境示为包括使用一个或多个网络互连的若干计算机***在内的计算机环境。然而,本领域技术人员将认识到,操作环境100能够具有比图1所示的组件更少或更多的组件。因此,图1中操作环境的示出应当视为示意性的,并非限制本公开。
如上所述,用户感兴趣的项目可以是人们能够看到、听到、想象到、思考或触摸到的任何事物。因此,感兴趣项目可以是对象110a、场所110b、事件110c、音频输入110d(例如,用户进行语音记录或歌曲样本)、或任何其他输入110e。这种其他输入的示例包括但不限于,经由运动捕获技术的运动输入、来自于利用捕获设备102的键区的用户的文本输入、使用捕获设备102的触摸屏或触笔的用户绘图输入、或来自于捕获设备102的媒体输入。相应地,与感兴趣项目有关的捕获的数据可以采用以下形式:视觉数据(例如,图像、绘图、文本、视频等)、听觉数据(例如,语音记录、歌曲样本等)、触觉数据(例如,运动捕获输入、触摸板输入等)。此外,这样的数据可以包括或代表认知数据(例如,用户想法、想象等)。可以向记忆增强服务106提交捕获的数据作为文件或附着至电子消息的文件,例如,电子邮件消息、短消息服务(SMS)消息等,或者经由任何其他输入机制(无论数字还是模拟)提交捕获的数据。
参照图2,实现了用于增强和存储如上所述捕获的数据的记忆增强服务106的示意组件。在一个实施例中,记忆增强服务106包括用于从捕获设备102接收捕获的数据并向人类交互任务***204提交捕获的数据的捕获设备接口202。在一个实施例中,捕获设备接口202利用应用程序接口(API)产生基于捕获的数据的人类交互任务(HIT),并且向人类交互任务***204提交HIT以进行处理。
一般而言,人类交互任务***204使得一个或多个工作人员完成可获得的人类交互任务或HIT。例如,可以将HIT分配至一个或多个操作人员来完成,或者可以以允许一个或多个操作人员查看HIT并选择HIT来完成的方式公布HIT。一个或多个操作人员因完成HIT而得到报酬。例如,对于每个完成的HIT、或者每组完成的HIT、对HIT的每个接受响应、或者在一些其他方式中它们的任何组合,工作人员可以得到补偿。此外,可以基于完成的HIT数目或对完成的HIT质量的评价,基于一些其他标准、或它们的任何组合,来对工作人员分等级。
在一个实施例中,捕获设备接口202所产生的HIT请求工作人员确定,来自于捕获的数据的感兴趣项目是什么,和/或确定用户感兴趣的项目。此外,HIT可以通过提供与感兴趣项目有关的附加信息来请求工作人员,进一步增强捕获的数据。多个工作人员可以完成并因此提供对捕获设备接口202产生的HIT的响应。相应地,不同工作人员可以实现与项目的识别和/或用户对该项目的兴趣有关的不同确定。
在一个实施例中,记忆增强服务106(和/或人类交互任务***204)聚集来自各个工作人员的响应,并且选择来自于工作人员的出现频率最高的响应,以进一步进行处理。备选地,记忆增强服务106可以对从工作人员接收到的响应进行群集或划分优先级(例如,选择最一般或最高等级的响应),以进一步进行处理。在又一实施例中,记忆增强服务106选择从人类交互任务***204接收到的第一响应,以进一步进行处理。本领域技术人员将认识到,各种技术可以用于选择要由记忆增强服务106进一步处理的HIT。因此,上述示例是示意的并不应视为限制性的。
在又一实施例中,用户可以为捕获设备102所捕获的数据增加记忆增强服务106可以使用的其他信息,来识别感兴趣项目和/或用户对该项目的兴趣。这样增加或添加的数据还可以被认为是提交至记忆增强服务106的捕获的数据的一部分。例如,用户可以添加一个或多个关键字,来提供附加上下文以处理捕获的数据。在一个实施例中,一个或多个关键字包括在捕获设备接口202产生的HIT中,并且被提交至人类交互任务***204,以向工作人员提供附加上下文,从而处理HIT。在其他实施例中,一个或多个关键字可以用于产生搜索查询,向由记忆增强服务106实现的搜索模块206提交该搜索查询。搜索模块206然后可以基于提交的搜索查询,来执行对与感兴趣项目有关的附加信息的搜索。在该实施例中,捕获设备接口202还可以利用API来产生这样的搜索查询,并向搜索模块206提交这些搜索查询。搜索结果可以用于进一步增强与捕获设备102所获得的感兴趣项目有关的数据。例如,可以将搜索结果与HIT的结果一同存储在保持在数据存储器108中的用户记忆账户。在其他实施例中,搜索结果可以包括在提交至人类交互任务***204的HIT中。本领域技术人员将认识到,搜索模块206可以向可用于记忆增强服务106的特定数据存储器提交搜索查询,以及从该特定存储器获得搜索结果。备选地,搜索模块206可以经由网络104可访问的进行网络资源的一般搜索。
用户对捕获的数据的项目对象的兴趣还可以包括或取决于用户对向记忆增强服务106提交捕获的数据的意图。相应地,在一些实施例中(例如,将捕获的数据提交至人类交互任务***204而没有用于增强捕获的数据的任何指示的那些实施例),人类交互任务***204确定用户对提交捕获的数据的意图(例如,用户对关于如何增强与感兴趣项目有关的数据的意图)作为确定用户对识别项目的兴趣的一部分。例如,如果用户提交语音记录,而没有用于增强数据的任何指示,则人类交互任务***204可以确定用户提交语音记录的意图在于记忆增强服务106识别歌曲的名称,而并非意图在于记忆增强服务106转录语音记录。相应地,人类交互任务***204提供歌曲的名称,以及歌曲的先前记录版本的样本。作为另一示例,如果用户提交咖啡杯的数字图像,则人类交互任务***204可以确定用户提交数字图像目的在于购买该咖啡杯,而并非意图找到当地咖啡店的位置。相应地,人类交互任务***204提供咖啡杯的名称和通用产品代码(UPC),以及链接至基于网络的零售服务的链接,在该基于网络的零售服务处可以获得能够购买的咖啡杯。
尽管上述作为记忆增强服务106的组件,但是人类交互任务***204和搜索模块可以是来自于记忆增强服务106的分离的服务或者组件。相应地,记忆增强服务106可以包括用于经由网络104与人类交互任务***204和/或搜索模块206进行通信的一个或多个接口组件。
提交至人类交互任务***204的搜索查询结果(如果进行)和HIT结果增强了捕获设备102所捕获的数据,并且被提交至记忆增强服务106。可以代表用户将这样的增强数据存储在与用户相关联的记忆账户中,并保持在数据存储器108中。如以下更详细描述的,用户可以随后从他或她的记忆账户中再调用增强数据,以进一步审阅或使用。在一些实施例中,用户还可以与她或他的联系人和/或与其他基于网络的服务共享增强的数据。
图3A是捕获设备102的框图,捕获设备102向记忆增强服务106提交请求,以代表用户增强和存储捕获的数据。如图3A所示,捕获设备102捕获与用户感兴趣项目有关的数据。如上所述,感兴趣项目可以是对象110a、场所110b、事件110c、音频输入110d或其他输入110e。捕获设备102所捕获的数据可以采用取决于感兴趣项目和/或捕获设备102的类型的各种形式。一旦数据被捕获并可能由用户进一步增加(例如,利用一个或多个关键字、注释等),捕获设备102经由网络104向记忆增强服务106提交请求,以增强和存储捕获的数据。然后,记忆增强服务106在将捕获的数据存储在数据存储器108中的用户记忆账户中之前增强捕获的数据。
如上所述,记忆增强服务106可以通过向人类交互任务***204提交与捕获的数据有关的HIT,和/或通过向搜索模块206提交与捕获的数据有关的搜索查询,来增强捕获的数据。这样的增强可以减少或消除捕获设备102的用户提交或输入识别感兴趣项目或者与感兴趣项目有关的详细注释的需要。此外,这样的增强可以向用户提供附加的并可能比用户利用其他方式获得的信息更鲁棒的与感兴趣项目有关的信息。以下结合图4更详细描述用于增强捕获的数据的示意例程。
再次参照图3A,一旦数据被增强,记忆增强服务106将增强的数据存储在数据存储器108所保持的用户记忆账户中,以供用户将来再调用。此外,记忆增强服务106经由网络104向捕获设备102返回增强的和存储的数据。返回先前示例,如果用户已经提交增强和存储歌曲的一部分的音频记录的请求,并且记忆增强服务106已经通过识别记录的歌曲名称来增强该数据,则记忆增强服务106将歌曲名称返回至用户的捕获设备102。在备选实施例中,记忆增强服务106可以将增强的和存储的数据(例如,歌曲名称)返回至用户所指定的另一客户端设备302。相应地,用户可以利用记忆增强服务106来配置他或她的账户,以将增强的和存储的数据返回至用户的捕获设备102(例如,用户的移动电话)和/或一个或多个用户的其他客户端设备302(例如,用户的家庭计算机)。在一个实施例中,例如以下更详细描述的图5C、5D、7A或7B所示,经由记忆增强服务106产生的并在捕获设备102上显示的用户界面将增强的和存储的数据返回至捕获设备102。在又一实施例中,经由电子邮件消息、SMS消息、公开或宣布以供其他人查看的电子消息(有时被称作“推特”(twitter)消息或“推”(tweet))、由另一基于网络的服务304(例如,社交网络服务)等,将增强的、捕获的数据返回至捕获设备102或其他客户端设备302。
如果用户进行与用户的返回的增强和存储数据有关的请求,则如图3B所示,可以将该请求提交至记忆增强服务106并进行处理。与用户的增强的和存储的数据有关的请求可以采用各种形式。例如,如以下更详细描述的,用户的请求可以是查看附加购买细节、共享增强的和存储的数据、标记增强的和存储的数据、或者向增强的和存储的数据添加注释。在又一示例中,该请求可以是购买感兴趣项目,或者提供感兴趣项目的位置和/或路线。在又一示例中,请求可以是:基于用户输入或者用户选择的各种准则对用户的增强的和存储的数据进行分类,搜索与增强的和存储的数据有关的附加信息,等等。
尽管在图3B中示出了捕获设备102所提交的、与用户的增强的和存储的数据有关的请求,但是本领域技术人员将认识到,可以从用户所使用的另一计算设备(例如图3A所示的客户端设备302)提交该请求。经由网络104向记忆增强服务106提交请求,在记忆增强服务106中对该请求进一步进行处理。在一个实施例中,这样的处理可以包括:向人类交互任务***204提交增强的和存储的数据,在这种情况下,可以将人类交互任务***204提供的另一增强的数据存储在用户记忆账户中,并将该数据返回至捕获设备102或其他客户端设备302。在其他实施例中,例如在用户已经添加与增强的和存储的数据有关的注释的情况下,记忆增强服务106可以将请求存储在用户记忆账户中,以供后续再调用。在又一实施例中,记忆增强服务106可以确定适当地将与用户的增强和存储数据有关的请求转发至一个或多个其他基于网络的服务304,以供进一步处理和/或与用户相关联的存储(例如,存储在愿望列表中作为推荐标准等)。例如,如果与用户的增强的和存储的数据有关的请求是用于购买感兴趣项目,则记忆增强服务106可以将购买请求转发至出售该感兴趣项目的基于网络的零售服务。然后零售服务对购买请求进行处理,并且可以在零售服务与捕获设备102之间交换这种处理的结果(例如,销售确认、支付数据请求、或发货信息等)。然后如本领域已知的,在捕获设备与其他零售服务之间执行完成购买所需的任何其他动作或信息。
在又一实施例中,与用户的增强的和存储的数据有关的请求可以是与用户的联系人共享用户的增强的和存储的数据的请求。在这样的实施例中,记忆增强服务106可以将请求转发至另一基于网络的服务304,例如,社交网络服务(例如,可以包括或支持虚拟社区、web日志(博客)等)、或消息公开服务,在消息公开服务记忆增强服务106获知具有账户的用户。相应地,社交网络服务或消息公开服务然后可以向用户的联系人提供用户的增强的和存储的数据,用户的联系人也是这种服务的成员。社交网络服务或消息公开服务然后可以向捕获设备102的用户返回已经共享了他或她的增强的和存储的数据的确认。以下结合图8、9和10更详细描述这种共享增强的和存储的数据的请求。
尽管在图3B中示出的其他基于网络的服务304与记忆增强服务106不同并远离记忆增强服务106,本领域技术人员将认识到,在不背离本公开范围的前提下,一个或多个其他基于网络的服务304可以临近记忆增强服务106、或是记忆增强服务106的一部分、由记忆增强服务106操作,或与记忆增强服务106相结合进行操作。此外,尽管以上描述了零售服务、社交网络服务以及消息公开服务作为可以向其转发增强的和存储的数据的其他基于网络的服务304的示例,但是这些示例是示意的,并不应视为限制性的。
图4是由记忆增强服务106实现以增强捕获设备102所捕获的数据的示例例程400的流程图。例程在方框402开始,并前进至方框404,在方框404中,记忆增强服务106获得来自捕获设备102的请求,以增强和存储捕获的数据。如上所述,捕获的数据可以采用各种形式,例如,数字图像、音频记录、文本文件等。此外,捕获的数据可以包括一个或多个关键字或用户输入的注释,以提供针对捕获的数据的上下文。在又一实施例中,捕获的数据可以包括与捕获的数据有关的、要进行搜索的具体类型的指示。例如,除了或代替关键字,用户还能够输入指示以搜索定价信息、可用性、审阅、相关物品、描述信息、位置、或与感兴趣项目有关的其他信息,或其任何组合。捕获设备102还可以被配置为,提供这样的关键字或其他搜索指示,使得用户不需要手动输入这样的信息。
在接收到增强和存储捕获的数据的请求时,但在向记忆增强服务106提交捕获的数据之前,可选地,可以在方框406中对捕获的数据进行处理,以便向人类交互任务***204提供附加信息或在以下方面有用的数据:识别捕获的数据的感兴趣项目对象、确定用户对项目的兴趣、提供与用户可能感兴趣的项目有关的信息、等等。例如,可以向搜索模块206提交与捕获的数据相关联的搜索查询。在一个实施例中,搜索查询包括从捕获设备102获得的要进行的搜索的类型的指示或一个或多个关键字,作为捕获的数据的一部分。相应地,搜索查询可以指定与感兴趣项目有关的任何信息。这种信息的非限制示例包括:感兴趣项目的位置、是否感兴趣项目是否经由一个或多个基于网络的零售服务可用于购买或发货、感兴趣项目的成本、与感兴趣项目相关联的审阅、针对感兴趣项目的最佳可获得价格、与感兴趣项目类似的项目、或者与感兴趣项目有关的任何其他信息,或其任何组合。相应地,在一个实施例中,搜索结果可以包括:链接至可以购买对象的基于网络的零售服务的链接,或者链接至可以找到与感兴趣项目有关的更多信息的其他网络资源或服务的链接。在接收到由搜索模块206产生的搜索结果时,该搜索结果可以用于增加提交至人类交互任务***204的HIT。
在又一实施例中,在方框406中进行的处理可以包括:利用自动算法对捕获的数据进行处理,以便向人类交互任务***204提供有用的附加信息。例如,捕获设备所捕获的数字图像可以经过光学字符识别(OCR)算法,以通过在数字图像中示出的感兴趣项目上出现的UPC来识别感兴趣项目。本领域技术人员将认识到,在不背离本公开范围的前提下,各种自动算法可以由记忆增强服务106来实现,以进一步处理捕获的数据,并且将附加信息提供至人类交互任务***204。此外,在一些实施例中,取代人类交互任务***204而使用自动算法来处理捕获的数据并提供附加信息。
在其他实施例中,在方框406中进行的处理可以包括:获得与用户相关联的简档信息,人类交互任务***204可以使用该简档信息来识别感兴趣项目、确定用户对向记忆增强服务106发送请求的意图、和/或提供与用户感兴趣的项目有关的附加信息。例如,记忆增强服务106可以为用户保持简档,该简档包括与用户有关的人口统计的数据(例如,年龄、性别、地址等)、与用户的偏好或兴趣有关的数据(例如,针对食物、书籍、电影、运动队、爱好、假日等)、日程表信息(例如,事件安排表、生日列表等)、联系人信息(例如,地址簿)等。在另一实施例中,用户简档信息可以由记忆增强服务106从保持与用户有关的这种信息的另一基于网络的服务304中获得。例如,基于网络的零售服务可以保持与用户有关的这种信息、以及购买历史信息、浏览历史信息等。相应地,可以向人类交互任务***204提供这种简档信息或使得人类交互任务***204可访问这种简档信息,以供产生增强的数据。例如,简档信息可以用于识别用户感兴趣的项目、确定用户向记忆增强服务106发送请求的意图、提供与用户可能感兴趣的项目有关的附加信息等。此外,在一些实施例中,一旦记忆增强服务106已经增强了与感兴趣项目有关的数据,服务可以将增强的数据存储在用户的简档中,使得记忆增强服务106或其他基于网络的服务304可以使用该增强的数据用于其他目的(例如,产生推荐、更新愿望列表等)。
在又一实施例中,记忆增强服务106所保持的用户简档包括用户对服务进行请求的历史。相应地,这种简档信息可以辅助人类交互任务***204产生增强的数据。例如,简档信息可以用于识别感兴趣项目、确定用户对向记忆增强服务106发送请求的意图、提供与用户可能感兴趣的项目有关的附加信息等。使用先前示例,如果用户先前已经向记忆增强服务106提交语音记录以进行识别并随后提交新的语音记录,则人类交互任务***204可以使用该历史信息来确定用户再次希望识别新语音记录的对象的歌曲。在又一示例中,如果用户先前已经提交了场所的数字图像,并且获得从记忆增强服务106获得去往该场所的路线,人类交互任务***204在处理由记忆增强服务106接收到的场所的下个图像时可以使用该历史信息。
在其他实施例中,在方框406中进行的处理可以包括:获得与捕获设备相关联的简档信息,人类交互任务***204可以使用该简档信息来识别感兴趣项目、确定用户对向记忆增强服务106发送请求的意图、和/或提供与用户可能感兴趣的项目有关的附加信息。例如,这样的简档信息可以包括捕获设备的物理或地理位置(例如,如设备的全球定位***(GPS)组件所提供的、如根据互联网协议(IP)地址所识别的、如用户手动输入的等)。可以向人类交互任务***204提供这样的简档信息,或者使得人类交互任务***204可访问这样的简档信息,以产生增强的数据。使用先前示例,人类交互任务***204可以使用由其GPS组件(或者其他位置识别机制,包括但不限于,手动输入)所指示的捕获设备102的位置,来提供当地酒商店的位置信息,该当地酒商店库存记忆增强服务106接收到的作为数字图像的对象的一瓶酒。
再次参照图4,在方框408中,基于捕获的(以及可能进一步处理的)数据产生HIT,并且在方框410中,由人类交互任务***204将HIT呈现给一个或多个工作人员。如上所述,工作人员对HIT进行处理,以识别感兴趣项目,并且确定用户对该项目的兴趣。HIT是人类交互任务***204管理的、一个或多个工作人员可获得的请求,该请求指定要完成的任务。任务可以包括相对于计算机而言工作人员更容易完成的动作。例如,查看数字图像的工作人员更容易识别所示的一个或多个对象、位置或事件。为了说明,图像可以示出前景中的第一对象以及背景中的多个其他对象。在这种情况下,计算算法可能很难将假定为感兴趣项目的第一对象与其他对象分离。然而,工作人员可以容易将第一对象识别为用户可能感兴趣的对象。作为又一示意,图像可以示出站在大厦(例如,电影院)前的人。在这种情况下,计算算法很难识别大厦,或者很难确定人是感兴趣项目还是大厦是感兴趣项目。然而,工作人员可以更容易将大厦识别为电影院,并因此推断用户对电影院感兴趣而并非对画面中的人感兴趣。相应地,响应于HIT,工作人员可以识别出电影院,并返回在给定日期所示影院播放的电影的时间表,和/或提供去往图像中所示电影院的路线。作为又一示例,捕获的数据可以包括用户进行的歌曲的语音记录。在这种情况下,工作人员还可以容易识别出用户所记录的歌曲,并从而确定用户对歌曲的名称感兴趣。因此,响应于HIT,工作人员可以返回歌曲的名称,以及链接至能够购买歌曲的基于网络的零售服务的链接。
在方框412中,记忆增强服务106从人类交互任务***204接收一个或多个完成的HIT。完成的HIT是工作人员已经处理的HIT,并包括由工作人员提供的增强数据,例如,感兴趣项目的识别,以及与工作人员认为用户可能感兴趣的项目有关的信息。由于可以通过人类交互任务***204向一个或多个工作人员呈现HIT,因此,可以接收到对HIT的一个或多个响应。
在方框414中,还可以对一个或多个完成的HIT进行进一步处理,以选择要存储在用户记忆账户中的HIT、验证所选的完成的HIT是精确的、获得与完成的HIT有关的附加数据等。例如,记忆增强服务106可以简要选择第一接收到的完成的HIT,以存储在用户记忆账户中并不采取其他动作。在又一实施例中,当接收到与第一完成的HIT一致的另一完成的HIT时,可以验证第一接收到的完成的HIT。作为又一示例,记忆增强服务106可以等待接收多个完成的HIT并聚集彼此共用的完成的HIT。相应地,可以将出现频率最高的完成的HIT存储在用户记忆账户中。作为实际示例,假定记忆增强服务106接收到10个完成的HIT。如果10个完成的HIT中的8个指示感兴趣项目是电影院,并且与用户感兴趣的项目有关的信息是电影院时间表,记忆增强服务106将来自这样的完成HIT的增强数据存储在用户记忆账户中。
在又一示例中,如果记忆增强服务106确定HIT已经完成限制次数,则验证完成的HIT。备选地,记忆增强服务106将完成的HIT与响应于其他用户的请求完成的类似HIT进行比较,以增强和存储捕获的数据。如果发现多个用户提交与相同或实质上类似的感兴趣项目有关的请求,并且人类交互任务***204通常返回与感兴趣项目有关的相同或类似的增强的数据,则记忆增强服务106相应地可以验证完成的HIT。本领域技术人员将认识到,在不背离本公开范围的前提下,可以使用各种技术来选择和/或验证完成的HIT。如果不对完成的HIT进行验证,则本领域技术人员还将认识到,可以向人类交互任务***204重新提交HIT,或者记忆增强服务106可以选择不同的完成的HIT以存储在用户记忆账户中。
在其他实施例中,可以对完成的一个或多个HIT进行处理,以获得与作为捕获的数据的感兴趣项目对象有关的更进一步信息。例如,从一个或多个完成的HIT获得的信息可以用于产生被提交至搜索模块206的搜索查询。完成的HIT可以包括感兴趣项目的名称或其他识别信息。识别信息然后可以用在被提交至搜索模块206的搜索查询。可以将搜索模块206产生的搜索结果与由人类交互任务***204提供的信息一同存储在用户记忆账户中。
再次参照图4,一旦被处理,在方框416中将一个或多个完成的HIT存储在用户记忆账户中。换言之,作为完成的HIT一部分、由工作人员返回的信息以及所获得(例如从搜索模块206)任何附加信息形成代表用户存储在用户记忆账户中的增强的数据。然后例程在方框418结束。
假定HIT正由人类交互任务***处理,本领域技术人员将认识到,在提交请求来增强和存储捕获的数据与代表用户将增强的数据存储在用户记忆账户中之间可以有一些延迟。相应地,记忆增强服务106和/或人类交互任务***204可以在获得来自于记忆增强服务106的响应时,通知用户。例如,当将一个或多个完成的HIT存储在用户记忆账户中时,可以通知用户。可以经由电子邮件消息、SMS消息、公开或宣布以供其他人查看的电子消息、另一基于网络的服务304(例如,社交网络服务)产生的用户界面、语音消息等发送这样的通知。在其他实施例中,当随后显示用户记忆账户(如图7A所示)时,可以与新添加的增强的数据相结合地显示视觉指示符(例如,图7A中的指示符719),以便向用户通知自用户最后一次访问账户后添加至用户记忆账户的任何增强的数据。如果(例如,在特定时间段内)还没有从记忆增强服务106接收到对增强和存储数据的请求的响应,则记忆增强服务106可以通知用户没有获得响应。在这样的情况下(以及可能甚至在接收到响应时),记忆增强服务106可以提醒用户输入附加数据(例如一个或多个关键字、搜索类型的指示、注释等),以辅助记忆增强服务106和/或人类交互任务***204处理捕获的数据。
在其他实施例中,记忆增强服务106和/或人类交互任务***204可以提醒用户输入与记忆增强服务106所产生的增强的数据有关的反馈。这样的反馈可以包括记忆增强服务106的性能的评估或其他指示。例如,与记忆增强服务106的性能有关的用户反馈可以基于:对来自于捕获的数据的感兴趣项目的识别的精确度、用户对该项目的兴趣的确定的精确度、与该项目有关的增强数据的提供的适合程度、和/或接收自记忆增强服务的响应的时间性。这样的反馈还可以用于辅助记忆增强服务106和/或人类交互任务***204处理捕获的数据。
在一个实施例中,一个或多个用户界面由记忆增强服务106产生,并显示在捕获设备上,以使得用户能够参考记忆增强服务106先前存储的增强的数据、捕获与附加感兴趣项目有关的数据、以及向记忆增强服务106提交增强和存储这种捕获的数据的请求。在图5A中示出了使得用户能够查看先前增强的和存储的数据的用户界面500的示例。用户界面500包括用户先前“记忆”的数据(即,与感兴趣项目有关的捕获的数据)的列表504,该数据是用户先前已经提交至记忆增强服务106并已经增强和存储在用户记忆账户中的数据。在所示的示例中,首先显示用户的最近增强的和存储的数据(如数据506所示),通过操作滚动控制505或类似的用户界面控制可以查看到附加数据。然而,本领域技术人员将认识到,在不背离本公开的前提下,可以对增强的和存储的数据进行分类,并以其他顺序或方式进行显示。
在所示示例中,列表504包括代表用户先前增强并存储在他或她的记忆账户中的对象C的图像508。对象C的图像508由记忆增强服务106进行处理,获得与感兴趣项目有关的增强的数据,即,结果512。在所示示例中,记忆增强服务106已经将作为图像对象的对象C识别为“Harris多色花瓶”(Harris Multicolor Vase)。相应地,在用户界面500中显示链接至与Harris多色花瓶有关的附加信息的链接512a。除了将对象C识别为Harris多色花瓶以外,由于Harris多色花瓶是公知的艺术装饰花瓶,因此记忆增强服务106已经确定用户还对艺术装饰花瓶的历史感兴趣。相应地,记忆增强服务106提供链接至题为“艺术装饰花瓶的历史”文章的链接512b。类似地,由于Harris多色花瓶在现代艺术博物馆展示,记忆增强服务106还确定用户对现代艺术博物馆的当前展览感兴趣,并且提供链接至与现代艺术博物馆相关联的网络资源(例如,网站)。相应地,如果用户对查看记忆增强服务106提供的增强的和存储的数据感兴趣,则用户可以选择与对象C的图像508相关联的链接512a、512b或512c中的任一链接,并且可以获取与图像508相关联的信息。
列表504还可以包括用户感兴趣的场所的图像514。在所示示例中,假定用户在将增强和存储图像514的请求提交至记忆增强服务106时将与关键字516“电影”与图像514一同提交。相应地,记忆增强服务106已经处理了关键字和图像514,并且将图像的场所对象识别为天使球场(Angel Stadium),天使球场位于洛杉矶安那罕中。使用关键字516“电影”作为上下文,记忆增强服务106已经确定用户对题为“棒球天使”(Angels in the Outfield)电影感兴趣,并从而提供链接至电影“棒球天使”的DVD的链接518a,该DVD可从基于网络的零售服务购买。在所示的示例中,记忆增强服务106还已经确定用户对购买电影“棒球天使”中所见到的天使棒球服感兴趣,并从而已经提供链接至出售这种天使棒球服的基于网络的零售服务的链接518b。此外,记忆增强服务106已经确定用户对天使球场附近的电影院的电影院时间表感兴趣,并从而已经提供链接至这样的电影院时间表的链接518c。
尽管仅在附图中示出了并在这里描述了增强和存储数据的几个示例,但是本领域技术人员将认识到,大量和各种增强数据可以由记忆增强服务106产生,并提供给用户。使用如上所述的天使球场图像,还能够提供购买“棒球天使”的DVD的打折券、短剪辑、或者DVD的零售商等。在又一示例中,如果记忆增强服务106确定感兴趣项目为书籍,则记忆增强服务可以提供该书籍的样本或摘要(例如,书籍的样本章节、包括与捕获的数据一同提交的一个或多个关键字在内的该书籍的一页,等等)。
在所示示例中,用户界面500还包括使得用户能够捕获与另一感兴趣项目有关的数据并将捕获的数据“记忆”(即,增强和存储)在用户记忆账户中的用户界面控制502。例如,如果产生和显示用户界面500的捕获设备102是包括摄像机功能的移动电话,则用户可以发起界面控制502,以启用移动电话的摄像机功能,并捕获用户感兴趣的另一项目的数字图像。一旦图像被捕获,可以经由如图5B所示的用户界面520向用户显示该图像。
例如,用户界面可以包括另一对象(对象D)的图像522以及与图像捕获相关联的日期528。用户可以使用任何数据条目或输入设备来输入附加关键字524。然而,在所示示例中,用户还没有输入任何关键字。然后用户可以通过选择“发送”用户界面控制526,向记忆增强服务106提交增强和存储捕获的数据的请求。如上所述,经由网络104向记忆增强服务106提交增强和存储捕获的数据(即,对象D的图像522和关键字524)的请求。记忆增强服务106然后在将捕获的数据存储在用户记忆账户中之前,对捕获的数据进行增强。本领域技术人员将认识到,在对增强和存储捕获的数据的请求进行处理时,可以有一些延迟。相应地,可以显示消息529,消息529通知用户他或她“当获得响应(来自于记忆增强服务)时将得到通知”。如上所述,还可以经由电子邮件消息、SMS消息、公开或宣传以供其他人查看的电子消息、另一基于网络的服务304(例如,社交网络服务)产生的用户界面、语音消息等,发送这样的通知。
同样如上所述,记忆增强服务106可以通过向人类交互任务***204提交与捕获的数据有关的HIT,和/或通过向搜索模块206提交与捕获的数据有关的搜索查询,来增强捕获的数据。这样的增强可以减少或消除捕获设备102的用户提交或输入用于识别感兴趣项目或与感兴趣项目有关的详细注释的需要。此外,这样的增强可以向用户提供附加的并可能比用户利用其他方式获得的信息更鲁棒的与感兴趣项目有关的信息。如上所述,当这样的增强变得可用时,记忆增强服务106(和/或人类交互任务***204)可以通知(例如,经由电子邮件消息、用户界面等)用户。
可以经由在捕获设备102上产生的用户界面来向用户显示增强的和存储的数据。在图5C中示出了这样的用户界面530。在所示的示例中,在用户记忆数据列表504中显示增强的和存储的数据。相应地,对象D的图像522与所捕获的图像的日期528一同显示。在一个实施例中,图像522是捕获设备102提交的捕获的图像。然而,在其他实施例中,记忆增强服务106返回的感兴趣项目的图像是记忆增强服务106所获取的或以其他方式获得的该项目的不同图像。例如,如果感兴趣项目可从基于网络的零售服务购买,则记忆增强服务106返回的图像可以是零售服务所使用的项目图像。
除了对象D的图像522以外,还显示与捕获的数据一同提交的任何关键字524。在一个示例中,并如图5C所示,没有附加关键字。记忆增强服务106所提供的增强的和存储的数据被显示为新结果526。在所示示例中,记忆增强服务106已经将作为图像522的对象的对象识别为“X牌旅行椅”,并且已经确定用户对购买该椅子感兴趣。相应地,记忆增强服务106向用户提供界面控制532,如果被用户选择,则该界面控制532使得获取可从基于网络的零售服务获得的X牌旅行椅的购买细节。
还可以提供用户界面控制534,使得用户能够与他或她的联系人共享感兴趣项目和/或记忆增强服务106所提供的增强和存储数据中的至少一些。在一个实施例中,如果选择用户界面控制534,则向记忆增强服务106提交针对感兴趣项目的增强的和存储的数据,记忆增强服务106然后将增强的和存储的数据转发至另一基于网络的服务304,例如,社交网络服务。在该实施例中,社交网络服务将用户的增强的和存储的数据提供给同样利用社交网络服务注册的用户的联系人(例如,社交网络中在用户的社交图中的其他用户)或其他用户。在另一实施例中,用户可以具有同样具有由记忆增强服务106保持的记忆账户的联系人。在这样的实施例中,如以下结合图8、9和10更详细描述的,记忆增强服务106可以直接将增强的和存储的数据转发至用户的联系人。本领域技术人员将认识到,在不同实施例中,用户所共享的增强的和存储的数据可以采用各种形式。例如,在一个实施例中,增强的和存储的数据可以以推荐的形式与用户的联系人共享,以购买感兴趣项目。相应地,当将增强的和存储的数据呈现给用户的联系人时,也可以向联系人提供购买感兴趣项目的选项。在另一实施例中,如果联系人购买感兴趣项目,则可以通过提供感兴趣项目的基于网络的零售服务和/或通过记忆增强服务106,以折扣、附送商品和服务、可兑换积分点、提高信用等级(例如,“金卡会员”)等形式,在金钱上补偿与联系人共享增强的和存储的数据的用户。
在又一实施例中,用户可以选择用户界面控制536,以将诸如非分级关键字或条件等标签添加至增强的和存储的数据,随后用户和/或用户的联系人可以利用该增强的和存储的数据用于浏览和/或搜索。在又一实施例中,可以提供用户界面控制538来使得用户能够向增强的和存储的数据添加注释。可以将注释存储在用户记忆账户中作为增强的和存储的数据的一部分,并同样与用户的联系人共享。
在又一实施例中,用户可以选择搜索项554来搜索与感兴趣项目类似或有关的附加项目或信息。例如,用户可以选择项目或信息的类别,在该类别中他或她期望从响应于选择菜单用户界面控制556而显示的下拉菜单(未示出)中进行搜索。这样的类别可以包括但不限于,书籍、玩具、音乐等。用户然后可以在字段558中输入搜索关键字,并通过选择“开始”(Go)用户界面控制560来发起搜索。用户所发起的搜索可以由记忆增强服务106的搜索模块206来执行,或者可以由记忆增强服务106转发至基于网络零售服务或另一基于网络的服务304以供处理。
在所示实施例中,假定用户进行的与增强的和存储的数据有关的请求是查看感兴趣项目的购买细节的请求(例如,通过选择图5C所示的用户界面控制532来发起的请求)。相应地,记忆增强服务106可以产生如图5D所示的用户界面540,该用户界面540显示在捕获设备102或另一客户端设备302上。用户界面540可以包括感兴趣项目(即,对象D)的图像522,以及与可从基于网络的零售服务可获取的、与对象有关的附加购买细节。例如,购买细节可以包括价格542、等级544、描述546、以及感兴趣项目的可用存货的指示。本领域技术人员将认识到,图5D所示的购买细节是示意性的,并且附加或不同的购买细节可以包括在用户界面540中。如果用户期望购买感兴趣项目,用户可以选择用户界面控制550(例如,用于使用零售服务将项目添加至他或她购物车),并使用零售服务进入购买协议。这样的购买协议在本领域是已知的,从而这里不需要进行更详细描述。在所示实施例中,备选地,用户可以选择用户界面控制552,来将感兴趣项目添加至用户的愿望列表,例如,用户期望获得的项目列表。在一些实施例中,用户可以具有由提供感兴趣项目的基于网络的零售服务、记忆增强服务106和/或另一基于网络的服务304保持的一个或多个愿望列表。相应地,如果用户选择添加愿望列表的用户界面控制522,则也可以将感兴趣项目添加至这样的愿望列表。
现在,已经描述了与感兴趣项目有关的数据的捕获和提交,以及记忆增强服务106对这种数据的增强,将描述本公开的其他方面,涉及再调用增强和存储数据以供进一步参考或使用。例如,用户可以访问记忆增强服务106,并再调用存储在他或她的记忆账户中的增强的和存储的数据。在这点上,图6是客户端设备602(可以与捕获设备102相同,也可以与捕获设备102不相同)向记忆增强服务106提交与用户的增强的和存储的数据有关的请求的框图。例如,可以将访问他或她的记忆账户的用户请求认为是,经由网络104从客户端设备602提交至记忆增强服务106的、与用户的增强和存储数据有关的请求。记忆增强服务106可以处理与增强和存储数据有关的用户请求,并且经由网络105将在用户记忆账户中找到的增强和存储数据返回至客户端设备602。在一些实施例中,记忆增强服务106缓存所返回的结果,使得如果用户重新提交请求,或者另一用户提交类似请求,记忆增强服务106可以从缓存获得增强和存储数据,而不是向人类交互任务***204提交HIT。用于显示返回的增强和存储数据的用户界面的示例是上述图5A中所示的用户界面500以及图7A所示的用户界面700。
在图7A所示的示例中,用户界面700包括用户先前“记忆”的数据(即,用于先前已经提交至记忆增强服务106并且已被增强和存储在用户记忆账户中的、与感兴趣项目有关的捕获的数据)的列表702。在一个实施例中,向用户显示增强的和存储的数据(或代表增强的和存储的数据的图标、图像等)。在所示示例中,用户已经向记忆增强服务106提交了对象C的图象705、事件的图像706、场所的图像707、音频文件708、以及对象D的图像709,并且记忆增强服务106已经代表用户对上述进行了存储。用户可以通过选择滚动用户界面控制704a或704b来浏览列表702。此外,用户还可以通过选择分类用户界面控制710来对他或她的增强的和存储的数据的列表进行分类。更具体地,用户可以从选择用户界面控制712时显示的下拉菜单中选择一个或多个准则,通过所述一个或多个准则来对他或她的增强的和存储的数据列表进行分类。相应地,在所示示例中,可以通过日期712a、项目类别712b、事件712c以及标签712d对列表702进行分类。本领域技术人员将认识到,这样的准则仅是示意性的,记忆增强服务106所产生的用户界面700可以被配置为提供用于对增强的和存储的数据进行分类的附加和/或不同准则。在其他实施例中,用户可以将增强的数据组织成类似于子文件夹或子目录结构的不同的类别或组,使得用户可以更容易地导航他或她的增强的数据列表并获取期望的项目。
在又一实施例中,用户可以通过以下操作来在他或她的列表702中搜索特定数据:选择搜索用户界面控制714、在字段716中输入一个或多个关键字、以及选择“开始”用户界面控制718。相应地,可以从记忆增强服务106中获取存储在用户记忆账户中与用户输入的关键字匹配的任何增强的和存储的数据,并向用户显示。
在又一示例中,用户可以通过从用户界面700中选择项目来请求与增强的和存储的数据有关的附加信息。在所示示例中,用户已经选择了场所的图像707。相应地,可以在客户端设备602上产生并显示如图7B所示的用户界面720。用户界面720可以包括场所图象707、以及其他与场所图像707一同存储在用户记忆账户中的其他增强的和存储的数据。这样的增强的和存储的数据可以包括用户先前输入的关键字730、以及从记忆增强服务106的人类交互任务***204接收到的结果732,人类交互任务***204对针对场所图像707的HIT进行了处理。在所示实施例中,还可以向用户呈现类似于先前描述的那些选项的选项。具体地,用户界面720包括看购买细节用户界面控制722、与联系人共享用户界面控制724、以及添加标签用户界面控制726。在所示实施例中,用户界面720还包括字段728,在字段728中,用户可以添加与可以被添加至用户记忆账户和/或与用户的联系人共享的感兴趣项目有关的注释。如果用户选择这些选项中的任何选项或者进行与感兴趣项目有关的一些其他请求,则可以如上结合图3B、5C和5D所述,对这样的请求进行处理。
在另一实施例中,如上所述,也可以与其他基于网络的服务304相关联地操作记忆增强服务106。在这样的实施例中,用户可以经由记忆增强服务106所产生的或其他基于网络的服务304之一所产生的用户界面,来访问他或她的用户记忆账户,以及访问这种其他基于网络的服务304所提供或保持的其他信息。在图8中示出了这种用户界面800的示例。在图8所示的实施例中,在标题“欢迎来到你的列表”802之下,用户界面800包括记忆增强服务106或其他基于网络的服务304所保持的大量数据列表或组。这样的示意列表包括从他或她的记忆账户中所获得的用户“记忆”(即,增强和存储)数据的列表804、另一基于网络的服务304(例如基于网络的零售服务)所保持的愿望列表806、以及零售服务、记忆增强服务106或另一基于网络的服务304所保持的购物列表808。类似于上述参照图7A和7B描述的示例,用户可以通过从列表804中选择增强和存储数据,来从他或她的用户记忆账户中再调用附加数据。相应地,如图6所示,经由网络104向记忆增强服务106提交获取与用户的增强的和存储的数据有关的附加信息的请求;如果适合,记忆增强服务106对用户的增强的和存储的数据进行处理;从数据存储器108中的用户记忆账户中请求用户的增强的和存储的数据;以及将用户的增强的和存储的数据返回至用户的客户端设备602。然后可以经由诸如图7B所示的用户界面向用户显示这样的附加数据。
在另一示例中,用户可以向记忆增强服务106重新提交与感兴趣项目有关的捕获的数据,以便再调用与感兴趣项目有关的增强的和存储的数据。例如,用户可以向记忆增强服务106重新提交感兴趣项目的先前捕获的数字图像(或感兴趣项目的新数字图像)。记忆增强服务106然后可以将感兴趣项目的数字图像与用户记忆账户中的增强的和存储的数据进行比较,并将匹配数据返回至用户的客户端设备602。然后经由如图7B所示的用户界面向用户显示这样的附加数据。
如上所述,记忆增强服务106的用户还可以与具有记忆增强服务106所保持的记忆账户的联系人,或者与具有根据其他社交网络服务或消息公开服务(与记忆增强服务106进行通信)的账户的联系人共享增强的和存储的数据。参照图9,用户可以经由网络104向记忆增强服务106提交共享来自于客户端设备602的他或她的增强的和存储的数据的请求。如果适当,记忆增强服务106通过将用户输入的注释添加至存储在用户记忆账户中的增强的和存储的数据,来处理用户的增强的和存储的数据。记忆增强服务106然后可以从数据存储器108所保持的用户记忆账户中获取用户共享请求的增强的和存储的数据,并且经由网络104将增强和存储数据直接地或经由其他服务(例如,社交网络服务或消息公开服务)转发至用户联系人的客户端设备902。
在一个实施例中,共享的增强的和存储的数据以文本消息、电子邮件消息等形式转发。在又一实施例中,代表用户的联系人将用户共享的增强的和存储的数据存储在联系人的用户记忆账户中。相应地,当联系人访问(例如,经由图8所示的用户界面800)他或她的记忆账户时,可以向联系人呈现用户共享的增强的和存储的数据。
返回图8,用户界面800可以包括用户的联系人与用户已经共享的“记忆”(即,增强和存储)数据的列表或组810。在图8所示的示例中,用户的联系人以上述图9描述的方式与用户已经共享了增强的和存储的数据。相应地,显示了这种用户与他或他的联系人已经共享的数据的列表810。如果用户期望再调用与共享的增强的和存储的数据中的任何数据有关的附加信息,则用户可以选择他或她期望更详细查看的增强的和存储的数据。在所示实施例中,用户通过选择场所图像814来选择Jane已经共享了的增强的和存储的数据。作为响应,记忆增强服务106可以产生如图10所示的用户界面1000。
如图10所示,联系人共享的场所图像814与关键字1002一同显示,关键字1002是与场所图像814一起提交的。此外,同样显示人类交互任务***204在处理针对场所图像814的HIT时提供的结果1004。在所述示例中,显示了链接(或其他访问机制)到人类交互任务***204提供的结果。然而,本领域技术人员将认识到,可以显示结果本身或结果的概要,以及可以以被视为适合的任何方式在用户界面1000中或这里描述的任何其他用户界面中显示结果和/或关键字。最后,还显示在请求与联系人共享该增强的和存储的数据时联系人所输入的注释1006。
在所示示例中,假定图像814是华盛顿州的西雅图的太空针塔(Space Needle)。人类交互任务***204返回的结果1004包括电影“西雅图不眠夜”的标题,并且来自于联系人的注释1006邀请用户与她一同观看该电影。用户可以通过选择用户界面控制1008以向联系人发送消息,来答复联系人并接受联系人的邀请。尽管未示出,但是选择这样的用户界面控制可以使得还显示另一用户界面,在该另一用户界面中,用户可以输入或选择用于发送消息和/或消息原文的联系人信息。本领域技术人员将认识到,在不背离本公开范围的前提下,可以经由文本消息、电子邮件消息、语音消息等,或者经由如图8所示的另一用户界面向联系人传送这样的消息。
同样如图10所示,用户可以通过选择用户界面控制1010,将他或她的联系人共享的增强的和存储的数据添加至用户自己的记忆账户。一旦添加之后,用户可以在任何时刻从他或她的记忆账户中再调用共享的增强的和存储的数据。尽管未示出,但是选择这样的界面控制可以使得还显示另一用户界面,如上所述,在另一用户界面中,用户可以将标签添加至增强的和存储的数据、将注释添加至增强的和存储的数据、发起针对相关信息的搜索、与其他人共享增强的和存储的数据等。在其他实施例中,用户记忆账户可以被配置为自动地接受其他人共享的增强的和存储的数据。例如,可以自动地接受其他人共享的所有增强的和存储的数据。备选地,可以仅自动地接受特定联系人共享、与特定感兴趣项目有关的增强的和存储的数据。在一些实施例中,用户界面可以被配置为向用户给出拒绝或删除这种共享数据的选项。
根据以上描述将认识到,用户可以将与感兴趣项目有关的增强的数据直接或经由他或她的联系人添加至他或她的记忆账户。相应地,用户可以利用记忆增强服务106来连续增强与用户感兴趣的任何特定项目有关的、用户所“记忆”的(即,他或她的记忆账户中所存储的)数据。使用先前示例,用户可以首先捕获诸如一瓶酒等对象的图像,并向记忆增强服务106提交捕获的图像。记忆增强服务106根据捕获的图像将感兴趣项目识别为特定瓶酒,获得针对对象瓶酒的等级,以及将该增强的数据(例如这瓶酒的图像、名称以及等级)存储在用户记忆账户中。随后,用户可以捕获与这瓶酒有关的其他数据(例如,酒商店的数字图像),并且同样向记忆增强服务106提交这样的捕获的数据。因此,人类交互任务***204可以确定用户对库存有这种酒的当地酒商店感兴趣,并从而将针对这种酒商店的位置信息返回至记忆增强服务106。记忆增强服务106还可以将该增强的数据存储在用户记忆账户中。在将这瓶酒推荐给联系人之后,用户的联系人可以与用户共享制造这种酒的葡萄园的图像(例如,如上结合图8、9和10描述的),用户可以将共享的图像添加至他或她的记忆账户,等等。
在其他实施例中,用户可以使他或她的记忆账户的全部或一部分对于其他用户和/或基于网络的服务而言是可用的。这样的其他用户可以包括:用户的联系人或用户准许根据用户可配置的一个或多个访问规则而进行访问的任何其他用户。例如,用户可以准许他或她的联系人的全部或子集的访问。联系人然后可以查看(例如,经由与记忆增强服务106产生的、图7A所示的界面类似的用户界面)增强的数据,并且从用户记忆账户中选择与一个或多个感兴趣项目有关的增强的数据,以添加至联系人的记忆账户。相应地,联系人可以在任何时刻从他或她自己的记忆账户中再调用所选的增强的和存储的数据,并且还将与感兴趣项目有关的增强的数据添加至他或她自己的记忆账户。在另一实施例中,用户可以准许公众的访问。因此,任何其他用户可以查看和选择存储在原始用户记忆账户中的增强的数据。
在又一实施例中,多个用户可以与记忆增强服务106所保持的单个记忆账户相关联。相应地,多个用户可以提交增强和存储数据的请求,并且记忆增强服务106可以这种增强存储在集中记忆账户。这样,集中记忆账户可以用作针对用户组的社区或部落记忆。组中的用户可以对集中记忆账户进行访问、添加、删除和修改,组中的一个或多个用户可配置的一个或多个规则可以对上述操作进行管理。由于以上情况,可以使集中记忆账户中全部或一部分对于组之外的用户和/或其他基于网络的服务而言是可用的。
这里描述的所有过程可以嵌入在有一个或多个通用计算机或处理器执行的软件代码模块中,并且全部由该软件代码模块自动操作。可以将代码模块存储在任何类型的计算机可读介质或其他计算机存储设备中。备选地,一些或全部方法可以嵌入在专用计算机中。此外,这里引用的组件可以以硬件、软件、固件或其组合的形式来实现。
诸如“能够”、“可能”或“可以”等条件语言,除非另外特别说明,否则应理解为在一般用于传达特定实施例包括特定特征、元件和/或步骤的上下文内,而不包括其他实施例。因此,这样的条件语言通常并不意在暗示特征、元件和/或步骤是一个或多个实施例所必需的,或者一个或多个实施例必需包括用于判定(利用或不利用用户输入或提醒)这些特征、元件和/或步骤包括在任何特定实施例中还是要在特定实施例中执行的逻辑。
这里描述和/或在附图中示出的流程图中的过程描述、元件或模块应被理解为,表示包括用于实现过程中的特定逻辑功能或元件的一个或多个可执行指令的代码的模块、段或部分。备选实现方式包括在这里描述的实施例的范围内,在备选实现方式中,如本领域技术人员能够理解的,可以根据所涉及的功能来删除元件或功能,以与所示或所讨论的顺序(包括实质上同时或相反顺序)不同的顺序来执行元件或功能。
应强调的是,可以对上述实施例进行许多改变和修改,其元件应理解为在其他可接受示例之中。所有这样的修改和改变意在包括在本公开的范围内并受到随后的权利要求的保护。
Claims (45)
1.一种用于增强和存储与用户感兴趣的至少一个项目有关的数据的方法,所述方法包括:
获得来自用户的请求,其中,所述请求包括与用户感兴趣的至少一个项目有关的数据;
向人类交互任务***提交与至少一个感兴趣项目有关的数据,以产生与至少一个感兴趣项目有关的增强的数据,所述增强的数据包括感兴趣项目的识别以及人类交互任务***确定的用户可能感兴趣的数据;以及
提供由人类交互任务***产生的与感兴趣项目有关的增强的数据,以存储在与用户相关联的记忆账户中。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,确定用户可能感兴趣的数据是由人类交互任务***至少部分基于产生与至少一个感兴趣项目有关的请求的用户的意图来确定的。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,与感兴趣项目有关的数据包括一个或多个关键字。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,与感兴趣项目有关的数据包括要进行的与感兴趣项目有关的数据的搜索类型的指示。
5.根据权利要求1所述的方法,还包括:进行与感兴趣项目有关的附加信息的搜索。
6.根据权利要求5所述的方法,还包括:提供附加信息,以同与感兴趣项目有关的增强的数据一起存储在与用户相关联的记忆账户中。
7.根据权利要求5所述的方法,还包括:向人类交互任务***提交附加信息,以产生与感兴趣项目有关的增强的数据。
8.根据权利要求1所述的方法,还包括:对与感兴趣项目有关的数据应用自动算法,以产生与感兴趣项目有关的附加信息。
9.根据权利要求8所述的方法,还包括:提供附加信息,以同与感兴趣项目有关的增强的数据一起存储在与用户相关联的记忆账户中。
10.根据权利要求8所述的方法,还包括:向人类交互任务***提交附加信息,以产生与感兴趣项目有关的增强的数据。
11.根据权利要求1所述的方法,还包括:显示与至少一个感兴趣项目有关的增强的数据。
12.根据权利要求1所述的方法,还包括:使与感兴趣项目有关的增强的数据可用于不同用户。
13.根据权利要求12所述的方法,其中,使与感兴趣项目有关的增强的数据可用于不同用户包括:向不同用户发送推荐。
14.根据权利要求1所述的方法,还包括:标记与感兴趣项目有关的增强的数据。
15.根据权利要求1所述的方法,还包括:将注释添加至与感兴趣项目有关的增强的数据。
16.根据权利要求1所述的方法,其中,增强的数据包括从用户获得与感兴趣项目有关的数据。
17.根据权利要求1所述的方法,还包括:发起对与感兴趣项目有关的其他项目的搜索。
18.根据权利要求1所述的方法,其中,与感兴趣项目有关的数据包括视觉数据、听觉数据、认知数据以及触觉数据中的至少一个。
19.根据权利要求1所述的方法,还包括:向基于网络的服务提供存储在与用户相关联的记忆账户中的与感兴趣项目有关的增强的数据。
20.一种用于增强和存储与用户感兴趣项目有关的数据的***,所述***包括:
数据存储器,保持用户的记忆账户;以及
与数据存储器进行通信的计算设备,所述计算设备操作于:
获得与感兴趣项目有关的用户的请求;
利用人类交互任务***确定的要与感兴趣项目有关的附加数据来增强与感兴趣项目有关的数据,所述附加数据包括感兴趣项目的识别以及人类交互任务***确定的用户可能感兴趣的数据;以及
将与感兴趣项目有关的增强的数据存储在数据存储器中用户保持的记忆账户中。
21.根据权利要求20所述的***,其中,确定用户可能感兴趣的数据是由人类交互任务***至少部分基于产生与至少一个感兴趣项目有关的请求的用户的意图来确定的。
22.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备还操作于,利用响应于搜索查询获得的附加信息来增强与感兴趣项目有关的数据。
23.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备还操作于,利用根据自动算法获得的附加信息来增强与感兴趣项目有关的数据。
24.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备操作于,向计算设备提供存储在用户的记忆账户中与一个或多个感兴趣项目有关的增强的数据。
25.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备操作于,向不同用户使用的计算设备提供存储在用户的记忆账户中与一个或多个感兴趣项目有关的增强的数据。
26.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备操作于,向基于网络的服务提供存储在用户的记忆账户中与一个或多个感兴趣项目有关的增强的数据。
27.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备操作于,接收来自用户的请求,以与不同用户共享存储在用户的记忆账户中与感兴趣项目有关的增强的数据。
28.根据权利要求27所述的***,其中,与不同用户共享与感兴趣项目有关的增强数据的请求是与感兴趣项目有关的推荐。
29.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备操作于,产生针对附加数据的请求。
30.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备操作于,接收对与感兴趣项目有关的增强的数据进行标记的请求。
31.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备操作于,接收将注释添加至与感兴趣项目有关的增强的数据的请求。
32.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备操作于,接收对与增强的数据有关的附加信息进行搜索的请求。
33.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备操作于,将与感兴趣项目有关的增强的数据存储在与用户相关联的简档中。
34.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备操作于,接收将感兴趣项目添加至用户的愿望列表的请求。
35.根据权利要求20所述的***,其中,所述计算设备操作于,允许不同用户访问存储在用户的记忆账户中的增强的数据。
36.一种用于增强和存储与用户感兴趣的项目有关的数据的***,所述***包括:
数据存储器,保持用户的记忆账户;以及
与数据存储器进行通信的计算设备,所述计算设备操作于:
获得来自用户的请求,以对与感兴趣项目有关的数据进行增强和存储,其中,所述请求不包括关于如何增强与感兴趣项目有关的数据的用户意图的指示;
利用确定用户可能感兴趣的附加数据来增强与感兴趣项目有关的数据,确定所述用户可能感兴趣的附加数据是基于感兴趣项目的识别以及确定如何增强与感兴趣项目有关的数据的用户的意图来确定的;以及
将与感兴趣项目有关的增强的数据存储在数据存储器中保持的用户的记忆账户中。
37.根据权利要求36所述的***,其中,附加数据是从人类交互任务***获得的。
38.根据权利要求36所述的***,其中,所述计算设备操作于,利用响应于搜索查询获得的附加数据来增强与感兴趣项目有关的数据。
39.根据权利要求36所述的***,其中,所述计算设备操作于,利用根据自动算法获得的附加数据来增强与感兴趣项目有关的数据。
40.根据权利要求36所述的***,其中,所述计算设备操作于,向计算设备提供存储在用户的记忆账户中与一个或多个感兴趣项目有关的增强的数据。
41.根据权利要求36所述的***,其中,所述计算设备操作于,向不同用户使用的计算设备提供存储在用户的记忆账户中与一个或多个感兴趣项目有关的增强的数据。
42.根据权利要求36所述的***,其中,所述计算设备操作于,向基于网络的服务提供存储在用户的记忆账户中与一个或多个感兴趣项目有关的增强的数据。
43.根据权利要求36所述的***,其中,所述计算设备操作于,接收来自用户的请求,以使存储在用户的记忆账户中与感兴趣项目有关的增强的数据可用于不同用户。
44.根据权利要求36所述的***,其中,所述计算设备操作于,利用与用户相关联的简档信息,来增强与感兴趣项目有关的数据。
45.根据权利要求36所述的***,其中,所述计算设备操作于,利用与设备相关联的简档信息,来增强与感兴趣项目有关的数据,其中能够从所述设备中获得与用户感兴趣的项目有关的数据。
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8503664B1 (en) | 2010-12-20 | 2013-08-06 | Amazon Technologies, Inc. | Quality review of contacts between customers and customer service agents |
US8542816B2 (en) | 2007-11-13 | 2013-09-24 | Amazon Technologies, Inc. | Independent customer service agents |
US8600035B2 (en) | 2009-08-25 | 2013-12-03 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods for customer contact |
CN103959314A (zh) * | 2011-07-05 | 2014-07-30 | 迈克尔·斯图尔特·舒诺克 | 用于注释图像的***和方法 |
CN105518738A (zh) * | 2013-09-03 | 2016-04-20 | 西部数据技术公司 | 重新发现历史数据 |
US9501551B1 (en) | 2009-10-23 | 2016-11-22 | Amazon Technologies, Inc. | Automatic item categorizer |
CN108764007A (zh) * | 2018-02-10 | 2018-11-06 | 集智学园(北京)科技有限公司 | 基于ocr与文本分析技术对注意力的测量方法 |
US10120929B1 (en) | 2009-12-22 | 2018-11-06 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods for automatic item classification |
CN108885646A (zh) * | 2016-03-25 | 2018-11-23 | 微软技术许可有限责任公司 | 使用推断的用户意图来增强对象表示 |
Families Citing this family (43)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8495047B2 (en) * | 2004-06-29 | 2013-07-23 | Blake Bookstaff | Method and system for automated intelligent electronic advertising |
US20090182622A1 (en) * | 2008-01-15 | 2009-07-16 | Agarwal Amit D | Enhancing and storing data for recall and use |
US20100070501A1 (en) * | 2008-01-15 | 2010-03-18 | Walsh Paul J | Enhancing and storing data for recall and use using user feedback |
US8166189B1 (en) * | 2008-03-25 | 2012-04-24 | Sprint Communications Company L.P. | Click stream insertions |
KR20100079639A (ko) * | 2008-12-31 | 2010-07-08 | 삼성전자주식회사 | 지도 정보를 이용한 음원 탐색 시스템 및 그 방법 |
US9424578B2 (en) | 2009-02-24 | 2016-08-23 | Ebay Inc. | System and method to provide gesture functions at a device |
US9406042B2 (en) | 2009-02-24 | 2016-08-02 | Ebay Inc. | System and method for supplementing an image gallery with status indicators |
WO2010129673A1 (en) * | 2009-05-06 | 2010-11-11 | General Mills, Inc. | Product information systems and methods |
EP2629211A1 (en) | 2009-08-21 | 2013-08-21 | Mikko Kalervo Väänänen | Method and means for data searching and language translation |
US8121618B2 (en) | 2009-10-28 | 2012-02-21 | Digimarc Corporation | Intuitive computing methods and systems |
US9159079B2 (en) | 2010-04-09 | 2015-10-13 | Ebates Performance Marketing, Inc. | Product discount system, apparatus and method |
US8868538B2 (en) | 2010-04-22 | 2014-10-21 | Microsoft Corporation | Information presentation system |
US9785987B2 (en) | 2010-04-22 | 2017-10-10 | Microsoft Technology Licensing, Llc | User interface for information presentation system |
US9280598B2 (en) * | 2010-05-04 | 2016-03-08 | Soundhound, Inc. | Systems and methods for sound recognition |
EP2583211B1 (en) | 2010-06-15 | 2020-04-15 | Oracle International Corporation | Virtual computing infrastructure |
US10715457B2 (en) | 2010-06-15 | 2020-07-14 | Oracle International Corporation | Coordination of processes in cloud computing environments |
US9043296B2 (en) | 2010-07-30 | 2015-05-26 | Microsoft Technology Licensing, Llc | System of providing suggestions based on accessible and contextual information |
US9639877B1 (en) | 2010-10-22 | 2017-05-02 | Amazon Technologies, Inc. | eBook citation enhancement |
US9484046B2 (en) | 2010-11-04 | 2016-11-01 | Digimarc Corporation | Smartphone-based methods and systems |
US8340275B1 (en) | 2010-12-21 | 2012-12-25 | Amazon Technologies, Inc. | Selective contact between customers and customer service agents |
US20120278816A1 (en) * | 2011-04-30 | 2012-11-01 | Research In Motion Limited | Apparatus, and associated method, for forming a media play-out list |
CN103051650A (zh) * | 2011-10-11 | 2013-04-17 | 北京千橡网景科技发展有限公司 | 基于通讯录的推荐方法和推荐设备 |
US10326708B2 (en) | 2012-02-10 | 2019-06-18 | Oracle International Corporation | Cloud computing services framework |
US8850301B1 (en) * | 2012-03-05 | 2014-09-30 | Google Inc. | Linking to relevant content from an ereader |
US20150278880A1 (en) * | 2012-10-26 | 2015-10-01 | David A. Hotchkiss | Generating sponsored content items |
US9053424B1 (en) * | 2012-10-26 | 2015-06-09 | Google Inc. | Learning mechanism for recommended reordering of elements based on demographic information |
US9922327B2 (en) | 2012-11-01 | 2018-03-20 | Ebates Inc. | System, method, and computer program for providing a multi-merchant electronic shopping cart for a shopping service |
US9472113B1 (en) | 2013-02-05 | 2016-10-18 | Audible, Inc. | Synchronizing playback of digital content with physical content |
CN104113572B (zh) * | 2013-04-19 | 2018-09-28 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 用户生成内容的发布方法、***和前端装置 |
US9317486B1 (en) | 2013-06-07 | 2016-04-19 | Audible, Inc. | Synchronizing playback of digital content with captured physical content |
US9619545B2 (en) | 2013-06-28 | 2017-04-11 | Oracle International Corporation | Naïve, client-side sharding with online addition of shards |
US9489360B2 (en) * | 2013-09-05 | 2016-11-08 | Audible, Inc. | Identifying extra material in companion content |
US9354778B2 (en) | 2013-12-06 | 2016-05-31 | Digimarc Corporation | Smartphone-based methods and systems |
US9311639B2 (en) | 2014-02-11 | 2016-04-12 | Digimarc Corporation | Methods, apparatus and arrangements for device to device communication |
CN105245681B (zh) * | 2015-09-28 | 2019-02-12 | 小米科技有限责任公司 | 标签添加方法和装置 |
CA2942804A1 (en) | 2015-09-30 | 2017-03-30 | Wal-Mart Stores, Inc. | Method and apparatus for using label data to assist in performing a retail store function |
US10970755B2 (en) | 2016-10-13 | 2021-04-06 | Ebates Performance Marketing, Inc. | System, method, and computer program for providing a wish list user interface within a web browser that alerts users to changes in multifactor-based prices |
US10740781B2 (en) | 2017-10-31 | 2020-08-11 | Ebates Performance Marketing, Inc. | System, method, and computer program for providing notification of a cashback reward from a shopping portal using online screen and email analysis |
JP6943192B2 (ja) * | 2018-01-24 | 2021-09-29 | 沖電気工業株式会社 | 家電機器および場所検索システム |
CN110691024B (zh) * | 2018-07-05 | 2023-01-31 | 连株式会社 | 收集对话相关数据的方法、计算机可读取存储介质、计算机装置及服务器*** |
US11568468B2 (en) | 2019-08-08 | 2023-01-31 | Rakuten Group, Inc. | System, method, and computer program for providing similar product recommendations for non-merchant publishers based on publisher preferences |
WO2021173837A1 (en) | 2020-02-28 | 2021-09-02 | Human AI Labs, Inc. | Memory retention system |
CN113423019B (zh) * | 2021-06-23 | 2023-04-07 | 北京字跳网络技术有限公司 | 一种控件显示方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6289333B1 (en) * | 1998-01-16 | 2001-09-11 | Aspect Communications Corp. | Methods and apparatus enabling dynamic resource collaboration when collaboration session host is distinct from resource host |
US20060002607A1 (en) * | 2000-11-06 | 2006-01-05 | Evryx Technologies, Inc. | Use of image-derived information as search criteria for internet and other search engines |
US7197459B1 (en) * | 2001-03-19 | 2007-03-27 | Amazon Technologies, Inc. | Hybrid machine/human computing arrangement |
Family Cites Families (60)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10254903A (ja) * | 1997-03-14 | 1998-09-25 | Omron Corp | 画像検索方法および装置 |
US6782370B1 (en) * | 1997-09-04 | 2004-08-24 | Cendant Publishing, Inc. | System and method for providing recommendation of goods or services based on recorded purchasing history |
US6681247B1 (en) * | 1999-10-18 | 2004-01-20 | Hrl Laboratories, Llc | Collaborator discovery method and system |
US6981040B1 (en) * | 1999-12-28 | 2005-12-27 | Utopy, Inc. | Automatic, personalized online information and product services |
WO2001067284A2 (en) * | 2000-03-06 | 2001-09-13 | Envoy Worldwide, Inc. | Message-based referral marketing |
US20020051262A1 (en) * | 2000-03-14 | 2002-05-02 | Nuttall Gordon R. | Image capture device with handwritten annotation |
US6655963B1 (en) * | 2000-07-31 | 2003-12-02 | Microsoft Corporation | Methods and apparatus for predicting and selectively collecting preferences based on personality diagnosis |
JP2002074064A (ja) * | 2000-09-01 | 2002-03-12 | Techno Brains Co Ltd | 技術情報の新流通システム |
US7016532B2 (en) * | 2000-11-06 | 2006-03-21 | Evryx Technologies | Image capture and identification system and process |
US8130242B2 (en) * | 2000-11-06 | 2012-03-06 | Nant Holdings Ip, Llc | Interactivity via mobile image recognition |
EP1346295A4 (en) * | 2000-11-15 | 2005-01-12 | Mark Frigon | METHOD AND DEVICE FOR OBTAINING INFORMATION ON THE PRESENCE OF AT LEAST ONE OBJECT IN AN IMAGE |
US20020072982A1 (en) * | 2000-12-12 | 2002-06-13 | Shazam Entertainment Ltd. | Method and system for interacting with a user in an experiential environment |
JP2002334099A (ja) * | 2001-03-05 | 2002-11-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 分散マルチメディア情報の検索装置、検索方法、プログラムおよび記録媒体 |
JP2002282980A (ja) * | 2001-03-21 | 2002-10-02 | Calsonic Kansei Corp | 触媒コンバータの製造方法 |
JP4616494B2 (ja) * | 2001-03-29 | 2011-01-19 | 富士通株式会社 | 相談者支援方法及び装置 |
JP2003006519A (ja) * | 2001-06-26 | 2003-01-10 | Tokuhiro Kumagai | 情報提供システム及び方法及びプログラム |
JP2003044497A (ja) * | 2001-07-31 | 2003-02-14 | Mikio Numata | モバイル図鑑 |
US7130861B2 (en) * | 2001-08-16 | 2006-10-31 | Sentius International Corporation | Automated creation and delivery of database content |
JP2003216633A (ja) * | 2002-01-22 | 2003-07-31 | Mitsubishi Denki Information Technology Corp | 画像問合せコンテンツシステム |
JP2003263439A (ja) * | 2002-03-08 | 2003-09-19 | Fujitsu Ltd | 問い合わせ応対プログラム、問い合わせ応対方法および問い合わせ応対サーバ |
US9172915B2 (en) * | 2004-08-04 | 2015-10-27 | Dizpersion Corporation | Method of operating a channel recommendation system |
JP2004021706A (ja) * | 2002-06-18 | 2004-01-22 | Toshiba Eng Co Ltd | 図鑑検索方法とその装置 |
JP2004118430A (ja) * | 2002-09-25 | 2004-04-15 | Ritsuko Tono | 専門家紹介方法及び専門家紹介用サーバー |
JP4191541B2 (ja) * | 2003-06-18 | 2008-12-03 | 富士通株式会社 | 顧客情報を用いた質問応答システム |
US20050119903A1 (en) * | 2003-12-01 | 2005-06-02 | Lee Fu C. | Guided tour system |
EP1719273A4 (en) * | 2004-02-19 | 2009-07-15 | Landmark Digital Services Llc | METHOD AND DEVICE FOR IDENTIFYING THE RADIATION SOURCE |
JP2005236729A (ja) * | 2004-02-20 | 2005-09-02 | Nec Corp | デジタル画像保存システム |
KR101222294B1 (ko) * | 2004-03-15 | 2013-01-15 | 야후! 인크. | 사용자 주석이 통합된 검색 시스템 및 방법 |
WO2006014454A1 (en) * | 2004-07-06 | 2006-02-09 | Icosystem Corporation | Methods and apparatus for query refinement using genetic algorithms |
US8005697B1 (en) * | 2004-11-16 | 2011-08-23 | Amazon Technologies, Inc. | Performing automated price determination for tasks to be performed |
US7881957B1 (en) * | 2004-11-16 | 2011-02-01 | Amazon Technologies, Inc. | Identifying tasks for task performers based on task subscriptions |
US20070100981A1 (en) * | 2005-04-08 | 2007-05-03 | Maria Adamczyk | Application services infrastructure for next generation networks including one or more IP multimedia subsystem elements and methods of providing the same |
US7542610B2 (en) * | 2005-05-09 | 2009-06-02 | Like.Com | System and method for use of images with recognition analysis |
US8732025B2 (en) * | 2005-05-09 | 2014-05-20 | Google Inc. | System and method for enabling image recognition and searching of remote content on display |
US7657100B2 (en) * | 2005-05-09 | 2010-02-02 | Like.Com | System and method for enabling image recognition and searching of images |
US7519200B2 (en) * | 2005-05-09 | 2009-04-14 | Like.Com | System and method for enabling the use of captured images through recognition |
WO2007021667A2 (en) * | 2005-08-09 | 2007-02-22 | Walker Digital, Llc | Apparatus, systems and methods for facilitating commerce |
CN101273368A (zh) * | 2005-08-29 | 2008-09-24 | 埃韦里克斯技术股份有限公司 | 经由移动图像识别的交互 |
JP2007102575A (ja) * | 2005-10-05 | 2007-04-19 | Fujifilm Corp | 撮影システム |
US20070106627A1 (en) * | 2005-10-05 | 2007-05-10 | Mohit Srivastava | Social discovery systems and methods |
US7822746B2 (en) * | 2005-11-18 | 2010-10-26 | Qurio Holdings, Inc. | System and method for tagging images based on positional information |
US7962466B2 (en) * | 2006-01-23 | 2011-06-14 | Chacha Search, Inc | Automated tool for human assisted mining and capturing of precise results |
US7636450B1 (en) * | 2006-01-26 | 2009-12-22 | Adobe Systems Incorporated | Displaying detected objects to indicate grouping |
US7813557B1 (en) * | 2006-01-26 | 2010-10-12 | Adobe Systems Incorporated | Tagging detected objects |
US7775437B2 (en) * | 2006-06-01 | 2010-08-17 | Evryx Technologies, Inc. | Methods and devices for detecting linkable objects |
US8160929B1 (en) * | 2006-09-28 | 2012-04-17 | Amazon Technologies, Inc. | Local item availability information |
US7945470B1 (en) * | 2006-09-29 | 2011-05-17 | Amazon Technologies, Inc. | Facilitating performance of submitted tasks by mobile task performers |
US8718538B2 (en) * | 2006-11-13 | 2014-05-06 | Joseph Harb | Real-time remote purchase-list capture system |
US8196166B2 (en) * | 2006-12-21 | 2012-06-05 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Content hosting and advertising systems and methods |
US7827286B1 (en) * | 2007-06-15 | 2010-11-02 | Amazon Technologies, Inc. | Providing enhanced access to stored data |
US7958518B1 (en) * | 2007-06-26 | 2011-06-07 | Amazon Technologies, Inc. | Providing enhanced interactions with software services |
US7730034B1 (en) * | 2007-07-19 | 2010-06-01 | Amazon Technologies, Inc. | Providing entity-related data storage on heterogeneous data repositories |
US8271987B1 (en) * | 2007-08-01 | 2012-09-18 | Amazon Technologies, Inc. | Providing access to tasks that are available to be performed |
US7949999B1 (en) * | 2007-08-07 | 2011-05-24 | Amazon Technologies, Inc. | Providing support for multiple interface access to software services |
US7627502B2 (en) * | 2007-10-08 | 2009-12-01 | Microsoft Corporation | System, method, and medium for determining items to insert into a wishlist by analyzing images provided by a user |
US20090182622A1 (en) * | 2008-01-15 | 2009-07-16 | Agarwal Amit D | Enhancing and storing data for recall and use |
US20100070501A1 (en) * | 2008-01-15 | 2010-03-18 | Walsh Paul J | Enhancing and storing data for recall and use using user feedback |
US20090198628A1 (en) * | 2008-02-01 | 2009-08-06 | Paul Stadler | Method for pricing and processing distributed tasks |
US20090240652A1 (en) * | 2008-03-19 | 2009-09-24 | Qi Su | Automated collection of human-reviewed data |
US8219432B1 (en) * | 2008-06-10 | 2012-07-10 | Amazon Technologies, Inc. | Automatically controlling availability of tasks for performance by human users |
-
2008
- 2008-08-28 US US12/200,822 patent/US20090182622A1/en not_active Abandoned
-
2009
- 2009-01-12 JP JP2010543176A patent/JP2011514573A/ja active Pending
- 2009-01-12 WO PCT/US2009/030772 patent/WO2009091700A1/en active Application Filing
- 2009-01-12 EP EP09702245A patent/EP2250575A4/en not_active Ceased
- 2009-01-12 CN CN200980102062.0A patent/CN101918939B/zh active Active
- 2009-01-12 KR KR1020107018081A patent/KR20100105773A/ko not_active Application Discontinuation
- 2009-01-12 CA CA2710883A patent/CA2710883C/en active Active
-
2012
- 2012-09-15 US US13/621,165 patent/US20130030853A1/en not_active Abandoned
-
2014
- 2014-09-16 JP JP2014188156A patent/JP2014238890A/ja active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6289333B1 (en) * | 1998-01-16 | 2001-09-11 | Aspect Communications Corp. | Methods and apparatus enabling dynamic resource collaboration when collaboration session host is distinct from resource host |
US20060002607A1 (en) * | 2000-11-06 | 2006-01-05 | Evryx Technologies, Inc. | Use of image-derived information as search criteria for internet and other search engines |
US7197459B1 (en) * | 2001-03-19 | 2007-03-27 | Amazon Technologies, Inc. | Hybrid machine/human computing arrangement |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8542816B2 (en) | 2007-11-13 | 2013-09-24 | Amazon Technologies, Inc. | Independent customer service agents |
US8600035B2 (en) | 2009-08-25 | 2013-12-03 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods for customer contact |
US8879717B2 (en) | 2009-08-25 | 2014-11-04 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods for customer contact |
US9501551B1 (en) | 2009-10-23 | 2016-11-22 | Amazon Technologies, Inc. | Automatic item categorizer |
US10120929B1 (en) | 2009-12-22 | 2018-11-06 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods for automatic item classification |
US8503664B1 (en) | 2010-12-20 | 2013-08-06 | Amazon Technologies, Inc. | Quality review of contacts between customers and customer service agents |
CN103959314A (zh) * | 2011-07-05 | 2014-07-30 | 迈克尔·斯图尔特·舒诺克 | 用于注释图像的***和方法 |
CN105518738A (zh) * | 2013-09-03 | 2016-04-20 | 西部数据技术公司 | 重新发现历史数据 |
CN105518738B (zh) * | 2013-09-03 | 2019-12-27 | 西部数据技术公司 | 重新发现历史数据 |
CN108885646A (zh) * | 2016-03-25 | 2018-11-23 | 微软技术许可有限责任公司 | 使用推断的用户意图来增强对象表示 |
CN108764007A (zh) * | 2018-02-10 | 2018-11-06 | 集智学园(北京)科技有限公司 | 基于ocr与文本分析技术对注意力的测量方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2009091700A1 (en) | 2009-07-23 |
JP2014238890A (ja) | 2014-12-18 |
JP2011514573A (ja) | 2011-05-06 |
US20090182622A1 (en) | 2009-07-16 |
CA2710883C (en) | 2018-05-01 |
US20130030853A1 (en) | 2013-01-31 |
CA2710883A1 (en) | 2009-07-23 |
CN101918939B (zh) | 2016-11-09 |
EP2250575A1 (en) | 2010-11-17 |
KR20100105773A (ko) | 2010-09-29 |
EP2250575A4 (en) | 2012-09-26 |
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---|---|---|
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Legal Events
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---|---|---|---|
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