CN111247782B - 用于自动创建即时ad-hoc日历事件的方法和*** - Google Patents

Abstract

提供了一种电子设备、方法和非暂时性计算机可读介质，用于自动创建Ad‑hoc日历事件。所述电子设备包括存储器和耦接到所述存储器的处理器。所述处理器从多个数据源接收包括用户信息、场所信息和位置信息的数据；基于所接收到的数据确定高于预定阈值的兴趣；基于所确定的兴趣和所接收到的数据来创建事件；以及向另一电子设备提供对所创建的事件的推荐。

Description

用于自动创建即时AD-HOC日历事件的方法和***

技术领域

本公开总体上涉及用于创建日历事件的方法、装置和非暂时性计算机可读介质。更具体地，本公开涉及一种用于自动创建Ad-hoc日历事件的方法、装置和非暂时性计算机可读介质。

背景技术

千禧一代通过移动设备进行连接比以往任何时候都多。在美国，超过90％的年轻智能手机用户依赖于使用其智能手机找到在其感到无聊时要做的事情或要互动的人。通常，人们可能不知道在无聊时到底打算做什么或人们在做什么。在现有日历应用上创建事件需要仔细计划和用户执行。

发明内容

技术问题

本公开提供了自动创建Ad-hoc日历事件。

问题的解决方案

在一个实施例中，提供了一种电子设备，用于自动创建Ad-hoc日历事件。所述电子设备包括收发器和耦接到所述收发器的处理器。所述处理器从多个数据源接收包括用户信息、场所信息和位置信息的数据；基于所接收到的数据来确定高于预定阈值的兴趣；基于所确定的兴趣和所接收到的数据来创建事件；以及向另一电子设备提供对所创建的事件的推荐。

在另一实施例中，提供了一种方法，用于自动创建Ad-hoc日历事件。所述方法包括：从多个数据源接收包括用户信息、场所信息和位置信息的数据；基于所接收到的数据来确定高于预定阈值的兴趣；基于所确定的兴趣和所接收到的数据来创建事件；以及向另一电子设备提供对所创建的事件的推荐。

在另一实施例中，提供了一种实施计算机程序的非暂时性介质，用于自动创建Ad-hoc日历事件。程序代码在由至少一个处理器执行时，使处理器从多个数据源接收包括用户信息、场所信息和位置信息的数据；基于所接收到的数据来确定高于预定阈值的兴趣；基于所确定的兴趣和所接收到的数据来创建事件；以及向另一电子设备提供对所创建的事件的推荐。

根据下面的附图、描述和权利要求，其他技术特征对于本领域技术人员而言可以是容易理解的。

在进行下面的具体实施方式之前，阐述贯穿本专利文档所使用的某些词语和短语的定义可能是有利的。术语“耦接”及其派生词是指两个或更多个元素之间的任何直接或间接的通信，不管这些元素是否彼此物理接触。术语“发送”、“接收”和“通信”及其派生词涵盖直接通信和间接通信这二者。术语“包括”和“包含”及其派生词意味着在没有限制的情况下的包括。术语“或”是包含性的，意味着和/或。短语“与…相关联”及其派生词意味着包括、被包括在…内、与…互连、包含、被包含在…内、连接到或与…连接、耦接到或与…耦接、可与…通信、与…协作、交织、并置、接近…、绑定到或与…绑定、具有、具有…的属性、具有到…的关系或与…的关系等。短语“…中的至少一项”在与项目列表一起使用时意味着可以使用所列出的项目中的一个或多个项目的不同组合，并且可能仅需要列表中的一个项目。例如，“A、B和C中的至少一个”包括以下组合中的任一项：A，B，C，A和B，A和C，B和C，以及A和B和C。

此外，下面所描述的各种功能可以由一个或多个计算机程序实现或支持，每个计算机程序由计算机可读程序代码形成并实施在计算机可读介质中。术语“应用”和“程序”是指一个或多个计算机程序、软件组件、指令集、过程、功能、对象、类、实例、相关数据或其适于在合适的计算机可读程序代码中实现的部分。短语“计算机可读程序代码”包括任何类型的计算机代码，包括源代码、目标代码和可执行代码。短语“计算机可读介质”包括能够由计算机访问的任何类型的介质，诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、硬盘驱动器、高密度盘(CD)、数字视频盘(DVD)或任何其他类型的存储器。“非暂时性”计算机可读介质不包括传输瞬时电信号或其他信号的有线、无线、光学或其他通信链路。非暂时性计算机可读介质包括其中能够永久存储数据的介质和其中能够存储数据且随后能够被重写的介质，诸如可重写的光盘或可擦除的存储器设备。

贯穿本专利文档提供了对其他某些词语和短语的定义。本领域普通技术人员应该理解的是，在许多情况下(如果不是大多数情况)，这样的定义适用于这样定义的词语和短语的先前以及未来的使用。

附图说明

为了更完整地理解本公开及其优点，现在结合附图参考以下描述，在附图中：

图1示出了可以实现本公开的各种实施例的示例通信***；

图2示出了根据本公开的实施例的示例服务器；

图3示出了根据本公开的实施例的示例电子设备；

图4示出了根据本公开的实施例的示例事件推荐；

图5示出了根据本公开的实施例的示例服务器框图；

图6示出了根据本公开的实施例的示例服务器架构；

图7示出了根据本公开的实施例的示例智能通知引擎框图；

图8示出了根据本公开的实施例的用于智能通知的示例流程图；

图9示出了根据本公开的实施例的示例未来估计引擎框图；

图10示出了根据本公开的实施例的用于可用性预测的示例未来估计规则流程图；

图11示出了根据本公开的实施例的用于位置预测的示例未来估计规则流程图；

图12示出了根据本公开的实施例的用于身体状况预测的示例未来估计规则流程图；

图13示出了根据本公开的实施例的实时闪烁事件推荐的示例；

图14示出了根据本公开的实施例的基于人工智能的事件推荐的示例；

图15示出了根据本公开的实施例的示例日历内事件推荐；

图16示出了根据本公开的实施例的用于自动创建即时Ad-hoc日历事件的示例过程；

图17示出了根据本公开的实施例的用于智能通知的示例过程；以及

图18示出了根据本公开的实施例的用于事件排名的示例过程。

具体实施方式

以下讨论的图1至图18以及在本专利文档中用于描述本公开原理的各种实施例仅是说明性的，而不应以任何方式被解释为限制本公开的范围。本领域的技术人员应理解的是，可以在任何适当地布置的物联网***中实现本公开的原理。

在下文中，参考附图描述了本公开的实施例。然而，应理解的是，本公开不限于这些实施例，并且对这些实施例的所有改变和/或等同或替换也属于本公开的范围。贯穿说明书和附图，相同或相似的附图标记可以用于指代相同或相似的元素。

如本文中所使用的，术语“具有”、“可以具有”、“包括”或“可以包括”特征(例如，数量、功能、操作或诸如部件的组件)指示该特征的存在，而不排除其他特征的存在。

如本文中所使用的，术语“A或B”、“A和/或B中的至少一个”或“A和/或B中的一个或多个”可以包括A和B的所有可能组合。例如，“A或B”、“A和B中至少一个”或“A或B中至少一个”可以指示下列所有情形：(1)包括至少一个A，(2)包括至少一个B，或者(3)包括至少一个A和至少一个B。

如本文中所使用的，术语“第一”和“第二”可以修饰各种组件而与重要性无关，并且不限制这些组件。这些术语仅用来将组件彼此区分开。例如，第一用户设备和第二用户设备可以指示彼此不同的用户设备，而与设备的顺序或重要性无关。例如，在不脱离本公开的范围的情况下，第一组件可以被表示为第二组件，反之亦然。

将理解的是，当一元素(例如，第一元素)被称为(操作地或通信地)与另一元素(例如，第二元素)“耦接”或“连接”/“耦接”或“连接”到另一元素(例如，第二元素时，该元素可以直接地或通过第三元素与该另一元素耦接或连接/耦接或连接到该另一元素。相反，将理解的是，当一元素(例如，第一元素)被称为与另一元素(例如，第二元素)“直接耦接”或“直接连接”/“直接耦接”或“直接连接”到另一元素(例如，第二元素)时，没有其他元素(例如，第三元素)介于该元素与该另一元素之间。

如本文中所使用，术语“被配置(或者，设置)为”可以取决于场景与术语“适合于”、“具有……的能力”、“被设计为”、“适于”、“使……”或者“能够……”互换使用。术语“被配置(或者，设置)为”实质上并非意指“在硬件中被专门设计为”。更确切地说，术语“被配置为”可以意指一设备能够与另一设备或部件一起执行操作。

例如，术语“被配置(或者，设置)为执行A、B和C的处理器”可以意指可以通过执行存储在存储器设备中的一个或多个软件程序来执行操作的通用处理器(例如，CPU或应用处理器)、或者用于执行操作的专用处理器(例如，嵌入式处理器)。

本文中所使用的术语仅被提供来描述其一些实施例，而不限制本公开的其他实施例的范围。应当理解的是，除非上下文另有清楚指明，否则单数形式“一”、“一个”和“该(所述)”包括复数指示物。本文中所使用的包括技术和科学术语的所有术语具有本公开的实施例所属领域的普通技术人员通常所理解的相同含义。还应当理解的是，诸如在常用词典中定义的那些术语应被解释为具有与其在相关技术的上下文中的含义一致的含义，并且除非本文中明确定义，否则这些术语将不被解释为理想的或过于正式的意义。在一些情况下，本文中所定义的术语可以被解释为排除本公开的实施例。

例如，根据本公开的实施例的电子设备的示例包括以下项中的至少一项：智能手机、平板个人计算机(PC)、移动电话、视频电话、电子书阅读器、台式PC、膝上型计算机、上网本计算机、工作站、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PMP)、MP3播放器、移动医疗设备、相机或可穿戴设备(例如，智能眼镜、头戴式设备(HMD)、电子服装、电子手镯、电子项链、电子配饰、电子纹身、智能镜子或智能手表)。

根据本公开的实施例，电子设备可以是智能家用电器。智能家用电器的示例包括以下项中的至少一项：电视、数字视频盘(DVD)播放器、音频播放器、冰箱、空调、吸尘器、烤箱、微波炉、洗衣机、干燥器、空气净化器、机顶盒、家庭自动控制面板、安全控制面板、TV盒(例如，SAMSUNG HOMESYNC、APPLE TV或GOOGLE TV)、游戏机(XBOX、PLAYSTATION)、电子词典、电子钥匙、摄像机或电子相框。

根据本公开的实施例，电子设备的示例包括以下项中的至少一项：各种医疗设备(例如，多功能便携式医疗测量设备(血糖测量设备、心跳测量设备或体温测量设备)、磁共振血管造影(MRA)设备、磁共振成像(MRI)设备、计算机断层扫描(CT)设备、成像设备或超声设备)、导航设备、全球定位***(GPS)接收器、事件数据记录器(EDR)、飞行数据记录器(FDR)、汽车信息娱乐设备、航海电子设备(例如，航海导航设备或陀螺仪罗盘)、航空电子设备、安保设备、车辆头单元、工业或家庭机器人、自动柜员机(ATM)、销售点(POS)设备或物联网设备(例如，灯泡、各种传感器、电表或燃气表、洒水器、火警警报器、恒温器、街灯、吐司机、健身器材、热水箱、加热器或烧水壶)。

根据本公开的各种实施例，电子设备的示例可以是以下项中的至少一项：家具或建筑物/结构的一部分、电子板、电子签名接收设备、投影仪或各种测量设备(例如，用于测量水、电、燃气或电磁波的设备)。

根据本公开的实施例，电子设备可以是上面列出的设备中的一个或组合。根据本公开的实施例，电子设备是柔性电子设备。本文中所公开的电子设备不限于上面列出的设备，并且可以取决于技术的发展而包括新的电子设备。

在下文中，根据本公开的各种实施例，参考附图描述了电子设备。如本文中所使用的，术语“用户”可以表示使用电子设备的人或另一设备(例如，人工智能电子设备)。

图1示出了可以实现本公开的各种实施例的示例通信***100。图1中所示的通信***100的实施例仅用于说明。在不脱离本公开的范围的情况下，可以使用通信***100的其他实施例。

如图1中所示，***100包括网络102，网络102促进***100中的各种组件之间的通信。例如，网络102可以在网络地址之间传送互联网协议(IP)分组、帧中继帧或其他信息。网络102可以包括：一个或多个局域网(LAN)；城域网(MAN)；广域网(WAN)；全球网络的全部或一部分，比如Intemet；或者一个或多个位置处的任何其他通信***。

网络102促进各种服务器103和104与各种电子设备106-114之间的通信。每个服务器104包括可以为一个或多个电子设备提供计算服务的任何合适的计算或处理设备。例如，每个服务器104可以包括一个或多个处理器、存储指令和数据的一个或多个存储器、以及便于通过网络102进行通信的一个或多个网络接口。

每个电子设备106-114代表通过网络102与至少一个服务器或其他计算设备交互的任何合适的计算或通信设备。在该示例中，电子设备106-114包括诸如台式计算机106、移动电话或智能手机108、个人数字助理(PDA)110、智能电视111、膝上型计算机112、智能扬声器113、平板计算机114、头戴式耳机、显示器、可穿戴设备、智能手表等的电子设备。然而，可以在通信***100中使用任何其他或附加的电子设备。

在该示例中，一些电子设备108-114间接地与网络102通信。例如，电子设备108-110通过一个或多个基站120(比如，蜂窝基站或eNodeB)进行通信。此外，电子设备112-114通过一个或多个无线接入点(AP)118进行通信，比如电气和电子工程师协会(IEEE)802.11无线AP、蓝牙和无线保真(WiFi)直连。注意，这些仅用于说明，并且每个电子设备可以直接地与网络102通信，或通过任何合适的中间设备或网络间接地与网络102通信。例如，电视111和扬声器113可以通过蓝牙连接与平板计算机114通信，并且可以通过Wi-Fi与包括服务器103和104的其他设备通信。

如下面更详细描述的，电子设备108-114进行交互以自动创建即时Ad-hoc日历事件。虽然电子设备108-114被描述为自动创建即时Ad-hoc日历事件，但是服务器103和104也可以用于自动创建即时Ad-hoc日历事件。

尽管图1示出了通信***100的一个示例，但是可以对图1进行各种改变。例如，***100可以包括任何数量的、具有任何合适布置的各个组件。通常，计算和通信***具有各种各样的配置，并且图1不将本公开的范围限制于任何特定的配置。虽然图1示出了可以使用本专利文档中公开的各种特征的一个操作环境，但是这些特征可以用于任何其他合适的***中。

图2和图3示出了根据本公开的各种实施例的通信***中的示例电子设备。特别地，图2示出了示例服务器200，并且图3示出了示例电子设备300。服务器200可以代表图1中的服务器103或服务器104，并且电子设备300可以代表图1中的一个或多个客户端设备106-114。

如图2中所示，服务器200包括总线***205，总线***205支持至少一个处理器210、至少一个存储设备215、至少一个通信单元220和至少一个输入/输出(I/O)单元225之间的通信。

处理器210执行可以加载到存储器230中的指令。处理器210可以包括任何合适数量和类型的、具有任何合适布置的处理器或其他设备。处理器210的示例类型包括微处理器、微控制器、数字信号处理器、现场可编程门阵列、专用集成电路和分立电路。

存储器230和持久性存储235是存储设备215的示例，表示能够存储和促进信息(比如，数据、程序代码和/或临时或永久的其他合适信息)的检索的任何结构。存储器230可以代表随机存取存储器或任何其他合适的易失性或非易失性存储设备。持久性存储235可以包含一个或多个支持长期存储数据的组件或设备，比如只读存储器、硬盘驱动器、闪存或光盘。持久性存储235可以包括用户兴趣241、用户可用性242、用户的位置243、用户的过去活动信息244、用户的社交事件245、用户的事件推荐246、事件场所247、天气248、交通249、事件的趋势和受欢迎度250、事件人口统计251和对于事件的促销/折扣/奖励252。用户的位置243包括当前位置、过去位置历史和预计位置。用户可用性242包括在日历上标记的空闲和忙碌时隙。用户兴趣241包括：通过用户简档和偏好设置明确指定的兴趣；通过事件接受、拒绝历史、电子邮件或消息和浏览器流量隐式推断出的兴趣；以及朋友之间共享的共同兴趣。过去活动信息244包括：过去接受、拒绝或撤消的事件的特性和属性，具有诸如事件位置、事件类型、事件场所、事件天气、一天中的时间、星期几、受邀者的列表、出席者的列表、参加的朋友的列表等的细节；事件接受率、拒绝率和撤消率，比如包括总体统计数据以及根据每个事件特性和属性的细分；以及事件不显示率，比如包括总体统计数据以及根据每个事件特性和属性的细分并还显示代替最初接受的事件的事件或活动。用户的社交图或社交事件245信息包括：标记有分离度的当前朋友的列表；用户过去与之经历过相同事件的朋友的列表；用户过去与之经历过相同事件的非朋友的列表；以及与用户共享共同兴趣的朋友的列表等。事件场所247信息包括：标记有对应事件类型的场所处的事件的列表；评级信息；特性和属性，比如位置、事件类型、可用性信息、预订信息、最大占用率、犯罪记录、费用等。天气248信息包括用户当前位置的天气预报、事件场所位置的天气预报等。交通249信息包括从用户当前位置到事件位置的估计到达时间、地区的交通和事故信息等。趋势和受欢迎度250信息包括事件的频率或稀缺性，比如城市范围、地区范围、州范围、国家范围等的事件频率或稀缺性。事件人口统计251信息包括年龄、性别等。促销/折扣/奖励252信息包括用户是否具有从用户可以要求的奖励计划或其他符合条件的促销中待领取的利益。可以针对单个事件考虑多个有益的促销。

通信单元220支持与其他***或设备的通信。例如，通信单元220可以包括便于通过网络102进行通信的网络接口卡或无线收发器。通信单元220可以支持通过任何合适的物理或无线通信链路的通信。

I/O单元225允许数据的输入和输出。例如，I/O单元225可以通过键盘、鼠标、键区、触摸屏或其他合适的输入设备提供用户输入连接。I/O单元225还可以将输出发送到显示器、打印机或其他合适的输出设备。

如下面更详细描述的，处理器210自动创建即时Ad-hoc日历事件。电子设备200存储并跟踪用户兴趣241、用户可用性242、用户位置243和过去活动信息244。每当服务器200检测到有多个用户正在积极地寻找要做的事情(例如，积极地使用移动app并与之交互，比如浏览事件推荐246)时，服务器200自动创建并推荐用户可以立即或在不久的未来采取行动的Ad-hoc社交事件245。服务器200基于满足某些条件的用户(比如，彼此物理接近的一组用户、共享共同兴趣的一组用户以及当前在用户日历上没有现有社交事件245的一组用户)来确定是否对社交事件245做出事件推荐246。

注意，虽然图2被描述为代表图1的服务器104，但是相同或相似的结构可以用在一个或多个客户端设备106-114中。例如，膝上型计算机或台式计算机可以具有与图2中所示的结构相同或相似的结构。

如图3所示，电子设备300包括天线305、通信单元310、发送(TX)处理电路315、麦克风320和接收(RX)处理电路325。电子设备300还包括扬声器330、处理器340、输入/输出(I/O)接口(IF)345、输入350、显示器355和存储器360。存储器360包括操作***(OS)程序361和一个或多个应用362。

通信单元310可以接收输入RF信号，比如

或

信号。通信单元310可以将输入RF信号进行下变频以生成中频(IF)或基带信号，然后通过对基带或IF信号进行滤波、解码和/或数字化来生成经处理的基带信号。通信单元310将经处理的基带信号发送到处理器340以进行进一步处理(比如，用于web浏览数据、在线游戏数据、通知数据或其他消息数据)。

通信单元310还从处理器340接收模拟或数字语音数据或其他输出基带数据(比如web数据、电子邮件或交互式视频游戏数据)。通信单元310对输出基带数据进行编码、复用和/或数字化，以生成经处理的基带或IF信号。在通信单元310是RF收发器的情况下，通信单元310将基带或IF信号上变频为通过天线发送的RF信号。

处理器340可以包括一个或多个处理器或其他处理设备，并且执行存储在存储器360中的OS 361，以便控制电子设备300的整体操作。例如，处理器340可以根据众所周知的原理来控制由通信单元310进行的正向信道信号的接收和反向信道信号的发送。处理器340还可以从麦克风320接收模拟或数字语音数据，并且将模拟或数字音频输出到扬声器330。在一些实施例中，处理器340包括至少一个微处理器或微控制器。

处理器340还能够执行存储器360中驻存的其他进程和程序。处理器340可以根据执行进程的要求将数据移入或移出存储器360。在一些实施例中，处理器340被配置为基于OS程序361或响应于从外部设备或操作者接收的信号来执行应用362。处理器340还耦接到I/O接口345，I/O接口345向电子设备300提供连接到诸如膝上型计算机和手持式计算机的其他设备的能力。I/O接口345是这些附件和处理器340之间的通信路径。

处理器340还耦接到输入350和显示器355。电子设备300的操作者可以使用输入350(例如，键区、触摸屏、按钮等)将数据输入到电子设备300中。显示器355可以是液晶显示器、发光二极管(LED)显示器、光学LED(OLED)、有源矩阵OLED(AMOLED)或能够渲染诸如来自web站点的文本和/或至少有限图形的其他显示器。

存储器360耦接到处理器340。存储器360的一部分可以包括随机存取存储器(RAM)，并且存储器360的另一部分可以包括闪存或其他只读存储器(ROM)。

如下面更详细描述的，处理器340自动创建即时Ad-hoc日历事件。电子设备300自动创建即时Ad-hoc日历事件。

尽管图2和图3示出了通信***中的设备的示例，但是可以对图2和图3进行各种改变。例如，可以将图2和图3中的各种组件进行组合、进一步细分或省略，并且可以根据特定需要来添加附加组件。作为特定示例，处理器340可以被划分为多个处理器，比如一个或多个中央处理单元(CPU)和一个或多个图形处理单元(GPU)。此外，尽管图3示出了被配置为移动电话或智能手机的电子设备300，但是电子设备可以被配置为用作其他类型的移动或固定设备。另外，与计算和通信网络一样，电子设备和服务器可以具有多种配置，并且图2和图3不将本公开限制于任何特定的电子设备或服务器。

图4示出了根据本公开的实施例的示例事件推荐400。图4中所示的事件推荐400的实施例仅用于说明。图4不将本公开的范围限制于事件推荐的任何特定实施例。事件推荐400是呈现用户界面405的示例，其中用户界面405具有针对彼此接近的一组人的推荐。

借助按需自动新事件创建能力，该应用提供了对新的竞争性社交服务的创建，其中事件的提供不受限制，这与现有解决方案不同。该应用应用了机器学习/AI技术，以通过学习用户的行为并根据其兴趣、可用性和当前位置定制推荐，来不断提高推荐事件的相关性。具有较高用户接受概率的相关事件被首先推送给用户；而具有较低用户接受率的事件被稍后推送或根本不推荐。该应用具有直观的用户界面(UI)405，其在用户的开放时隙中呈现推荐事件，从而允许用户更容易地做出接受决定。

用户使用该移动应用。然后，用户设置他们的事件兴趣。在用户正使用该移动应用时，他们的大致位置和近期可用性被同步到服务器。服务器使用位置、可用性、兴趣和过去的app内活动模式，针对每个用户构建特征向量。服务器用特征向量更新搜索索引。

服务器中运行的调度器对索引调度多维匹配算法，并基于用户的位置、兴趣和可用性对用户进行分组。一旦该移动应用找到了一组彼此接近、共享共同兴趣且可用的活跃用户，那么该移动应用就创建针对该组用户的事件(例如，针对喜欢踢足球的人的足球接力游戏)。

作为此新事件推荐的一部分，服务器建议适合于此类型事件且与所有用户接近的适当场所。当每个用户决定参加或放弃推荐事件时，服务器存储反馈并记录用户的活动模式，以在未来向特征向量提供更有针对性的输入。

在事件创建过程中，如果有多个事件推荐给用户，则服务器应用机器学习/AI技术以基于事件的接受可能性对事件进行排名。具有较高接受概率的事件将被首先推送给用户；而具有较低接受概率的事件将被稍后推送给用户或根本不推送给用户。这样应用此算法的好处是提高推荐的相关性，从而提高用户满意度，同时避免利用不太相关的事件向用户发送垃圾信息。

图5示出了根据本公开的实施例的示例服务器500的框图。图5中所示的服务器500的实施例仅用于说明。图5不将本公开的范围限制于服务器的任何特定实施例。

服务器500用于自动创建Ad-hoc日历事件。服务器500包括用户兴趣数据库505、用户活动模式数据库510、移动应用515、用户特征索引520、用于创建用户特征向量的服务电路525、闪烁事件创建服务电路530、调度器电路535和推送服务电路540。

服务器500可以检测正在积极寻找要做的事情的用户。服务器500基于用户与对应移动app的当前交互(比如，查看、摇晃、轻扫、轻敲、打字或执行其他用户动作)来确定用户是否正在积极寻找要做的事情。服务器500基于用户一直积极地与对应移动app进行交互的适当指定的最小持续时间来确定用户是否正在积极地寻找要做的事情。

服务器500基于当前位置、兴趣、可用性和过去历史来匹配活跃用户。服务器500基于活跃用户的地理位置对活跃用户进行划分。服务器500基于过去事件参与历史和用户明确指定的兴趣来得出用户兴趣。服务器500基于其他日历服务和用户明确指定的可用性的整合来得出用户可用性。服务器500基于默认的移动设备位置服务(例如，GPS/WiFi/蜂窝塔)和用户的app内活动(例如，签到)来得出当前用户位置。

服务器500基于作为反馈的所创建事件的填充率来确定用于创建新事件的适当频率和数量。服务器500基于当前时间、预期的用户旅行时间和用户可用性来确定适当的事件开始时间。服务器500基于事件类别、场所可用性和用户可用性来确定适当的事件持续时间。服务器500基于事件类别、用户当前位置、场所可用性和天气来确定适当的事件场所。

服务器500基于用户兴趣来确定适当的事件类别。如果有多个事件类别候选可供选择，并且使用以下标准，则对事件类别进行优先级排序，比如产生最大接收者组的事件类别或产生与接收者当前位置最接近的建议场所的事件类别。服务器500基于事件类别和场所容量来确定适当数量的事件受邀者。服务器500可以使用移动支付服务购买所建议事件的门票或预订所建议场所。

服务器500处理用户数据收集。当变化足够大(例如，超过预定阈值)时，移动设备主动将更新的数据推送到服务器。服务器500周期性地轮询移动设备并检查是否存在任何数据更新。轮询的频率是基于服务器的繁忙程度、移动设备和当前网络流量而动态调整的。为了节省能量和网络数据的使用，移动设备可以执行批量传输(即，累积的多个数据的传输，并且在移动设备、服务器、网络不太忙时同时进行)。

服务器500执行日历中的个性化事件推荐的用户发现。除了其他日历事件外，移动设备还在用户的开放时隙中显示推荐事件。移动设备在单独的UI视图中显示符合用户兴趣的所有推荐事件。

服务器500执行涵盖物理事件和虚拟事件两者的事件创建。物理事件是在物理场所中举行的事件，例如体育运动、社交郊游。虚拟事件是在虚拟网络空间中举行的事件，例如虚拟现实聚会、游戏。

服务器500对推荐事件执行排名。服务器500基于用户将接受并参加推荐事件的可能性对推荐事件进行排名。数学模型表示事件成功率的可能性。基于过去事件发生历史来训练数学模型的训练过程。具有最高成功概率的推荐事件将被首先推送给用户，而具有较低成功概率的事件将被稍后推送或根本不推送。

服务器500提供智能通知。结合有智能通知引擎(INE)的移动设备基于下列一种或多种上下文智能地向用户提供每个事件的通知：1)用户上下文，比如用户状态(例如，驾驶、骑行、慢跑、步行、锻炼、站立、睡觉等)、用户位置(例如，家、办公室、饭店、公共空间等)；2)设备上下文，比如移动设备形式因子(例如，电话、手表、眼镜、平板电脑、HMD等)以及用户如何使用移动设备(例如，接听电话、使用app、空闲等)；以及3)环境上下文(例如，声音、光、温度、湿度等)。备选实施例是将INE并入服务器500中，服务器500还从客户端接收一种或多种上下文，即用户上下文、设备上下文、环境上下文，并且通过元信息直接向用户推送通知，这些元信息指定这些通知应在移动设备上如何格式化。

在用户未处于准备好消费全文通知的状态(例如，在驾驶、在骑行等)的情况下，服务器500提供智能通知，INE将自动把通知的内容重新格式化为更好消费的形式，比如较大的图标或示出相关信息的其他代表性图像或更大且更简洁的文本。如果用户未处于被打扰的状态(例如，在睡觉、在接电话、在会议中、在安静的公共图书馆中)，则INE将自动使通知静音，并且将其***队列以备后用，从而减少对用户的干扰。

INE可以通过闪烁移动设备LED或在其状态栏中显示图标来向用户示意有通知。如果用户即将到达或已经到达事件场所，则INE可以与服务器500核查以查看有多少其他事件受邀者也已经到达并相应地通知用户。如果用户处于环境声音太大而使用户无法听到默认通知警报的公共空间中，则INE可以自动增加警报音量，更改为更明显的警报音，和/或打开振动。如果用户处于炎热潮湿的环境中，用户可能没有心情或无法集中精力消费全文通知，或者根本不消费通知，则INE可以将通知重新格式化为更简要的形式(例如，只有图片，更大且简洁的文本)，或者将通知排队，直到用户处于较舒适的环境中。

如果环境光超过预定义的水平，则在移动设备配备有反射型和透反射型显示器的情况下，INE可以自动通知移动设备打开反射模式；否则，INE可以自动将显示亮度增加到预定义的水平，以提高通知可读性。

服务器500提供与事件有关的用户的未来估计。结合有未来估计引擎(FEE)的服务器500可以估计用户的未来状态，比如生理状况、位置、可用性，并且相应地调整事件推荐以定制用户的预测未来状态。备选实施例将FEE并入移动设备中，移动设备可以向服务器500发送用户的预测未来状态。

如果用户刚刚参加了需要体力的事件(例如，马拉松、越野远足)，则服务器500可以估计用户可能将会感到疲劳，因此可以推荐用户访问其最喜欢的按摩店、餐厅或其他类似的活动。如果用户针对未来的特定日期提交了在其典型的“家庭区域”之外的事件(例如，州外音乐会事件、较长的周末滑雪旅行)，则服务器500可以估计用户可能在事件的持续时间期间将待在其家庭区域之外，并因此推荐接近用户附近的位置的事件/活动/场所。服务器500考虑用户去往所提交事件/从所提交事件返回所花费的旅行时间，并且估计用户将在那些旅行时间期间不可用于其他事件/活动。

图6示出了根据本公开的实施例的示例服务器架构600。图6中所示的服务器架构600的实施例仅用于说明。图6不将本公开的范围限制于服务器架构的任何特定实施例。

服务器架构600提供了自动创建Ad-hoc日历事件。服务器架构600包括云上行为模式挖掘610、移动客户端620、web服务器630、推荐服务器640、推荐引擎650、外部事件DB665、事件/用户数据库670和分布式日志***675。

云上行为模式挖掘610包括共现篮611、行为分析器612、基本频率计算器613、频率评估器614、候选模式615、项目集融合616和项目集修剪器617。

移动客户端620包括用户行为621、用户简档622、用户创建的事件623、推荐624、智能通知625。

web服务器630包括用户和事件服务631、推荐服务632和外部事件检索器633。

推荐服务器640包括用户简档和行为模式641、推荐642和事件日志643。

推荐引擎650包括事件特征提取器651、用户简档和模式提取器652、模式匹配653、简档匹配654(精确简档匹配654a和近似简档匹配654b)、未来估计655、个性化排名656、原因生成657、推荐生成658、现在/未来推荐659和附近推荐660。

图7示出了根据本公开的实施例的示例智能通知引擎700的框图。图7中所示的智能通知引擎700的实施例仅用于说明。图7不将本公开的范围限制于智能通知引擎的任何特定实施例。

智能通知引擎700确定电子设备的状态以确定如何提供通知。智能通知引擎700包括用户上下文710、设备上下文720、环境上下文730、应用/***事件和更新740、智能通知生成规则750和智能通知760。

用户上下文710包括用户状态712和用户位置714。用户可能正在例如驾驶、骑行、慢跑、醒来、锻炼、站立、睡觉等。用户位置可以是例如家、办公室、饭店、公共空间等。

设备上下文720包括移动设备形式因子722和移动设备使用724。移动设备形式因子722可以是例如电话、手表、眼镜、平板电脑、头戴式设备(HMD)。移动设备使用724可以是例如接听电话、使用app、空闲等。

环境上下文730包括声音732、光734、温度736和湿度738。可以通过电子设备上的麦克风来捕获声音732，可以使用电子设备中的光学传感器来捕获光734。可以使用电子设备中的温度计来捕获温度736。可以使用电子设备上的湿度传感器来测量湿度738。也可以通过接近电子设备的其他传感器来测量声音732、光734、温度736和湿度738，或者可以通过接收有关该区域的一般信息(比如特定城市的天气预报)来确定声音732、光734、温度736和湿度738。

图8示出了根据本公开的实施例的智能通知的示例流程图800。例如，图8中所描绘的智能通知的流程图800可以由图1中的电子设备106-114、图3中的电子设备300或图7中的智能通知引擎700执行。

在操作805中，智能通知引擎700接收输入的应用/***事件和更新以通知用户。在操作810中，智能通知引擎700检查用户状态和当地时间。在操作815中，智能通知引擎700确定用户是否可以读取通知。在操作820中，当用户处于不读取通知的状态时，智能通知引擎700将通知静默地传递给通知用户界面以供以后访问。

在操作825中，当用户处于读取通知的状态时，智能通知引擎700检查用户位置和环境声音。在操作830中，智能通知引擎700确定用户是否处于期望安静的状态。在操作835中，当用户处于期望安静的状态时，智能通知引擎700将通知音量减小到预定义的水平。

在操作840中，智能通知引擎700在确定安静状态之后检查环境光。在操作845中，智能通知引擎700确定环境光是否太亮而无法阅读屏幕。

在操作850中，智能通知引擎700检查电子设备是否配备有反射型或透反射型显示器。在操作855中，智能通知引擎700确定反射型或透反射型显示器是否可用。在操作860中，当特殊显示器不可用时，智能通知引擎700将显示器亮度增加到预定义的水平。在操作865中，当特殊显示器可用时，智能通知引擎700启用反射模式。

在操作870中，智能通知引擎700检查用户状态、设备使用、环境温度和湿度。在操作875中，智能通知引擎700基于用户状态、设备使用、环境温度和湿度来确定用户是否可以读取完整通知。在操作880中，智能通知引擎700基于用户能够读取完整通知而使用具有预定义的音量和亮度水平的常规完整内容格式来传递通知。在操作885中，智能通知引擎700检查设备形式因子。在操作890中，智能通知引擎700基于设备形式因子而使用适当的文本和图像来格式化通知。在操作895中，智能通知引擎700使用具有预定义的音量和亮度水平的预定义的简化格式来传递通知。

尽管图8示出了智能通知的示例流程图800，但是可以对图8进行各种改变。例如，虽然被示作一系列步骤，但是每个图中的各种步骤可以重叠、并行发生、以不同顺序发生或多次发生。

图9示出了根据本公开的实施例的示例未来估计引擎900的框图。图9中所示的智能未来估计引擎900的实施例仅用于说明。图9不将本公开的范围限制于未来估计引擎的任何特定实施例。

未来估计引擎900包括未来估计规则905、用户上下文910、事件上下文920、对根据时间估计的未来用户状态的请求930、以及预测的未来用户状态和概率940。未来估计引擎900可以作为处理器或物理控制器并入服务器500或电子设备300中。未来估计引擎900确定未来用户状态和概率。

用户上下文910包括健身活动数据911、当前和过去位置912、日历信息913、过去事件参与模式914、社交图915等。用户上下文提供与用户有关的信息，用于确定未来用户状态和概率。可以使用健身***或具有心率监视器、计步器等的任何电子设备来跟踪健身活动数据911。当前和过去位置信息912包括当前位置、过去位置历史和预计位置。日历信息913包括在日历上标记的空闲和忙碌时隙。过去事件参与模式信息914包括：过去接受、拒绝或撤消的事件的特性和属性，具有诸如事件位置、事件类型、事件场所、事件天气、一天中的时间、星期几、受邀者的列表、出席者的列表、参加的朋友的列表等的细节；事件接受率、拒绝率和撤消率，比如包括总体统计数据以及根据每个事件特性和属性的细分；以及事件不显示率，比如包括总体统计数据以及根据每个事件特性和属性的细分并还显示代替最初接受的事件的事件或活动。社交图信息915包括：标记有分离度的当前朋友列表；用户过去与之经历过相同事件的朋友的列表；用户过去与之经历过相同事件的非朋友的列表；以及与用户共享共同兴趣的朋友的列表等。

事件上下文920包括事件持续时间921、事件场所922、事件出席者923、天气预报924、交通信息925等。事件持续时间信息921包括特定活动的典型持续时间。事件场所信息922包括：标记有对应事件类型的场所处的事件的列表；评级信息；特性和属性，比如位置、事件类型、可用性信息、预订信息、最大占用率、犯罪记录、费用等。事件出席者信息923包括当前在事件处的出席者、前往事件途中的出席者、事件的总出席者、取消或退出事件的出席者等。天气预报信息924包括事件的当前天气、事件的先前天气、事件的预测天气。交通信息925包括先前相似事件处的交通信息、当前交通状态以及未来预测或估计的交通。可以针对事件的特定位置和事件的备选位置来存储所有的事件信息。各个用户可以请求更改特定的事件信息以供批准或用于所有当前出席者或用于未来的兴趣。

预测的未来用户状态和概率940包括身体状况预测941、位置预测942和可用性预测943。图11中进一步描述了身体状况预测941，图12中进一步描述了位置预测，图10中进一步描述了可用性预测943。

图10示出了根据本公开的实施例的用于可用性预测的示例未来估计规则流程图1000。例如，图10中所描绘的用于可用性预测的未来估计规则流程图1000可以由图1中的电子设备106-114、图3中的电子设备300或图9中的未来估计引擎900执行。

在操作1005中，未来估计引擎900接收用于根据时间估计未来可用性的请求。在操作1010中，未来估计引擎900检查日历信息。在操作1015中，未来估计引擎900确定时隙是否被标记为忙碌。

在操作1020中，当时隙被标记为忙碌时，未来估计引擎900在服务器中检查用户所指示的任何提交/感兴趣的事件。在操作1025中，未来估计引擎900确定是否存在提交或感兴趣的事件。

在操作1030中，当事件位于服务器上时，未来估计引擎900检索感兴趣/提交的事件的上下文。在操作1035中，未来估计引擎900将检索到的事件上下文与事件参与模式进行比较。在操作1040中，未来估计引擎900确定用户是否将可能能够参加事件。

在操作1045中，当时隙被标记为忙碌时或当用户可能正在参加事件时，未来估计引擎900将可用性预测为忙碌。在操作1050中，当时隙未被标记为忙碌且用户将很可能不参加事件时，未来估计引擎900将可用性预测为空闲。

尽管图10示出了用于可用性预测的示例未来估计规则流程图1000，但是可以对图10进行各种改变。例如，虽然被示作一系列步骤，但是每个图中的各种步骤可以重叠、并行发生、以不同顺序发生或多次发生。

图11示出了根据本公开的实施例的用于位置预测的示例未来估计规则流程图1100。例如，图11中所描绘的用于位置预测的未来估计规则流程图1100可以由图1中的电子设备106-114、图3中的电子设备300或图9中的未来估计引擎900执行。

在操作1105中，未来估计引擎900接收用于根据时间估计未来位置的请求。在操作1110中，未来估计引擎900检查日历信息。在操作1115中，未来估计引擎900确定时隙是否被标记为旅行。

在操作1120中，当时隙被标记为旅行时，未来估计引擎900从日历、电子邮件、文本等中提取或推断目的地信息。在操作1125中，未来估计引擎900确定是否找到目的地。在操作1130中，未来估计引擎900将位置预测为所提取或推断出的旅行目的地。

在操作1135中，当时隙未被标记为条目时或当未找到目的地时，未来估计引擎900在服务器中检查用户所指示的任何提交/感兴趣的事件。在操作1140中，未来估计引擎900确定日历信息中是否存在任何感兴趣或提交的事件。

在操作1145中，当日历信息中存在感兴趣或提交的事件时，未来估计引擎900检索感兴趣或提交的事件的上下文。在操作1150中，未来估计引擎900将检索到的事件上下文与事件参与模式进行比较。在操作1155中，未来估计引擎900确定用户是否将可能参加事件。在操作1160中，当确定日历信息中不存在感兴趣或提交的事件时或当用户将可能不参加事件时，未来估计引擎900将位置预测为从挖掘的用户频繁模式分析中识别出的默认家庭区域。

在操作1165中，当确定用户将可能参加事件时，未来估计引擎900检索事件位置或场所信息。在操作1170中，未来估计引擎900将位置预测为事件位置。

尽管图11示出了用于位置预测的示例未来估计规则流程图1100，但是可以对图11进行各种改变。例如，虽然被示作一系列步骤，但是每个图中的各种步骤可以重叠、并行发生、以不同顺序发生或多次发生。

图12示出了根据本公开的实施例的用于身体状况预测的示例未来估计规则流程图1200。例如，图12中所描绘的用于身体状况预测的未来估计规则流程图1200可以由图1中的电子设备106-114、图3中的电子设备300或图9中的未来估计引擎900执行。

在操作1205中，未来估计引擎900接收用于根据时间估计未来身体状况的请求。在操作1210中，未来估计引擎900将感兴趣的时隙提前x小时。在操作1215中，未来估计引擎900检查日历信息。在操作1220中，未来估计引擎900确定时隙是否被标记为忙碌。

在操作1225中，当时隙被标记为忙碌时，未来估计引擎900从日历、电子邮件、文本等中提取或推断事件细节并确定时隙是否用于医生的预约或是否存在任何疾病的迹象。在操作1230中，未来估计引擎900使用提取和推断出的事件细节来确定用户是否生病。在操作1235中，未来估计引擎900基于提取和推断出的事件细节来预测身体状况为生病。

在操作1240中，当用户未被确定为生病时，未来估计引擎900从日历、电子邮件、文本等中提取或推断事件细节并确定时隙是否用于长途旅行或其他需要体力的活动。在操作1245中，未来估计引擎900确定事件是否是需要体力的。

在操作1250中，当时隙未被标记为忙碌时或当事件不是需要体力的时，未来估计引擎900在服务器中检查用户所指示的任何提交或感兴趣的事件。在操作1255中，未来估计引擎900确定日历信息是否包括任何感兴趣或提交的事件。

在操作1260中，当日历信息包括感兴趣或提交的事件时，未来估计引擎900检索感兴趣或提交的事件的上下文。在操作1265中，未来估计引擎900将检索到的事件上下文与事件参与模式进行比较。在操作1270中，未来估计引擎900确定用户是否将可能参加事件。

在操作1275中，当用户将可能参加事件时，未来估计引擎900检索事件类型和位置信息，并且确定时隙是否用于长途旅行或其他需要体力的活动。在操作1280中，未来估计引擎900确定事件是否是需要体力的。在操作1285中，当事件是需要体力的时，未来估计引擎900预测用户感到身体上的疲倦。在操作1290中，当事件不是需要体力的，没有任何感兴趣或提交的事件，或者用户将可能不参加事件时，未来估计引擎900预测用户的状况是正常的。

尽管图12示出了用于身体状况预测的示例未来估计规则流程图1200，但是可以对图12进行各种改变。例如，虽然被示作一系列步骤，但是每个图中的各种步骤可以重叠、并行发生、以不同顺序发生或多次发生。

图13示出了根据本公开的实施例的实时闪烁事件推荐1300的示例。图13中所示的实时闪烁事件推荐1300的实施例仅用于说明。图13不将本公开的范围限制于实时闪烁事件推荐1300的任何特定实施例。

图14示出了根据本公开的实施例的基于人工智能的事件推荐1400的示例。图14中所示的基于人工智能的事件推荐1400的实施例仅用于说明。图14不将本公开的范围限制于基于人工智能的事件推荐1400的任何特定实施例。

图15示出了根据本公开的实施例的示例日历内事件推荐1500。图15中所示的日历内事件推荐1500的实施例仅用于说明。图15不将本公开的范围限制于日历内事件推荐的任何特定实施例。用户界面1501显示针对日历调度的多个事件。用户界面1502在日历的当日的空时隙中显示推荐。用户界面1503显示其他推荐事件供用户添加到日历。

图16示出了根据本公开的实施例的用于自动创建即时Ad-hoc日历事件的示例过程1600。例如，图14中描绘的过程1400可以由图1中的电子设备106-114或图2中的服务器200执行。

在操作1605中，服务器200从多个数据源接收数据，所述数据包括用户上下文信息910、场所上下文信息(比如，事件持续时间921、事件场所922和事件出席者923)和位置信息(比如，天气预报924和交通信息925)。

在操作1610中，服务器200基于接收到的数据来确定高于预定阈值的兴趣。服务器200可以接收或检测对事件推荐的请求或需要。服务器可以基于电话上的不同活动(比如，一段时间内不动、过度滑动或电话使用等)来检测用户何时感到无聊。

在操作1615中，服务器200基于所确定的兴趣和接收到的数据来创建事件。服务器200可以使用未来估计规则905来确定要推荐的事件。

在操作1620中，服务器200向另一电子设备提供所创建的事件的推荐。服务器200可以向多个设备提供对事件的推荐。当其他用户指示他们感兴趣或不感兴趣时，服务器200可以提供关于推荐的更新。

在操作1625中，服务器200接收对所提供的推荐的选择。电子设备可以选择特定的推荐事件并通知服务器200。然后，服务器200可以更新未拒绝或拒绝了推荐的事件的其他用户。换言之，只有更新的用户接受了对事件的推荐或者没有响应。也可以将接收更新的用户的列表设置为在事件之前或当前正在查看推荐的特定时间。

在操作1630中，服务器200基于生理状况、位置和可用性来估计用户的未来状态。服务器200可以确定用户感到身体上的疲倦，用户当前位置太远，或者出现其他事件，以更改推荐。

在操作1640中，服务器200基于未来状态来调整推荐。服务器200可以基于未来状态做出不同的推荐或调整事件的时间/位置。例如，如果在某个事件的位置处正在下雨，则可以将该事件移到不同位置或更改为不同类型的事件。

尽管图16示出了自动创建即时Ad-hoc日历事件的示例1600，但是可以对图16进行各种改变。例如，虽然被示作一系列步骤，但是每个图中的各种步骤可以重叠、并行发生、以不同顺序发生或多次发生。

图17示出了根据本公开的实施例的用于智能通知的示例过程1700。例如，图17中所描绘的用于智能通知的过程1700可以由图1中的电子设备106-114或图2中的服务器200执行。

在操作1705中，服务器200确定电子设备的通知状态。电子设备可以被设置为静音、正常等。

在操作1710中，服务器200确定电子设备未处于用户要消费全文通知的状态。在操作1715中，服务器200基于电子设备处于不消费全文通知的状态而重新格式化通知的内容。

在操作1720中，服务器200确定电子设备处于用户不被打扰的状态。在操作1725中，服务器200基于电子设备处于不被打扰的状态而使文本通知静音并将通知***队列以备后用。

在操作1730中，服务器200确定电子设备处于具有环境声音的公共空间中。在操作1735中，服务器200增加用于通知的警报音量。

在操作1740中，服务器200基于用户状态来提供通知。当电子设备未被确定为处于特殊状态(比如，不消费全文的状态、不被打扰的状态、位于具有环境声音的公共空间中的状态等)时，服务器200以正常状态提供通知。

尽管图17示出了用于智能通知的示例过程1700，但是可以对图17进行各种改变。例如，虽然被示作一系列步骤，但是每个图中的各种步骤可以重叠、并行发生、以不同顺序发生或多次发生。

图18示出了根据本公开的实施例的用于事件排名的示例过程1800。例如，图18中所描绘的用于事件排名的过程1800可以由图1中的电子设备106-114或图2中的服务器200执行。

在操作1805中，服务器200基于用户的信息构造表示潜在推荐事件的上下文的特征向量。基于服务器收集的用户信息，构造表示潜在推荐事件的上下文的n维特征向量(μ)。事件上下文可以包括但不限于：位置、事件类型、一天中的时间、星期几、分成组的用户之间共享的兴趣、平均出席率以及取消过去闪烁事件推荐的比率。

在操作1810中，服务器200构造线性预测器评分函数。使用

来构造线性预测器评分函数以表示推荐事件被用户接受的可能性，其中w_i是在训练过程中应用于特征的权重。

在操作1815中，服务器200构造概率函数以表示在给定特定事件上下文的情况下的条件概率事件发生。通过如下将评分函数归一化来构造概率函数以表示在给定特定事件上下文(例如，周六下午3点在山景城的足球接力事件)的情况下事件发生的条件概率：

其中P()是事件发生的概率，且w_i是事件的权重。

在操作1820中，服务器200监视对推荐的响应。为了开始训练，首先为权重分配随机值。每次服务器向用户推送具有特定上下文的推荐事件时，如果事件成功发生(即，用户接受并参加事件)，则服务器将该推荐事件标记为真。否则，服务器将其标记为假。

在操作1825中，服务器200基于对推荐的响应来调整概率函数。由于预测器受到更多事件发生历史的训练，因此如果预测不准确，则服务器运行梯度下降以调整权重。随着时间的流逝，权重将逐渐收敛并产生更准确的预测。

在操作1830中，当产生的预测达到或超过预定阈值时，服务器200将预测器视为已训练。一旦模型产生的预测达到或超过预定阈值，就将预测器视为已训练。

在操作1835中，服务器200获得通过预测器运行的每个推荐的成功概率。在运行时，当服务器确定可以创建多个推荐事件时，服务器可以用预测器运行每个推荐事件并获得成功概率。然后，其可以根据所有推荐事件的概率对它们进行排名，并且首先推送具有最高概率的推荐。

在操作1840中，服务器200丢弃成功概率在预定概率阈值以下的推荐。服务器还可以设置预定概率阈值，低于该预定概率阈值，服务器将丢弃并且永远不会推送给用户。

尽管图18示出了用于智能通知的示例过程1700，但是可以对图18进行各种改变。例如，虽然被示作一系列步骤，但是每个图中的各种步骤可以重叠、并行发生、以不同顺序发生或多次发生。

根据本公开的实施例，提供了一种实施计算机程序的非暂时性计算机可读介质。在这里，计算机程序包括计算机可读程序代码，所述计算机可读程序代码在被执行时使至少一个处理器执行下列操作：从多个数据源接收包括用户信息、场所信息和位置信息的数据；基于所接收到的数据来确定高于预定阈值的兴趣；基于所确定的兴趣和所接收到的数据来创建事件；以及向另一电子设备提供对所创建的事件的推荐。

在这里，处理器还被配置为从电子设备基于用户信息、设备信息和环境信息提供关于所提供的推荐的通知。

在这里，计算机可读程序代码在被执行时还使至少一个处理器执行下列操作：确定所述电子设备的通知状态。

在这里，计算机可读程序代码在被执行时还使至少一个处理器执行下列操作：当电子设备不处于用户要消费全文通知的状态时，重新格式化通知的内容，其中所重新格式化的内容包括增加与推荐相对应的图标、文本或其他代表性图像的大小；当电子设备处于用户不被打扰的状态时，将通知静音，并且将通知***队列以备后用；以及当电子设备处于具有环境声音的公共空间时，增加通知的警报音量。

在这里，计算机可读程序代码在被执行时还使至少一个处理器执行下列操作：基于生理状况、位置和可用性来估计用户的未来状态；以及基于所估计的未来状态来调整推荐。

在这里，生理状况是基于在推荐之前所参加的事件的体力消耗而估计的；位置是基于之前参加的事件的位置和距家位置的距离而估计的；并且所述可用性是基于从之前事件到所述推荐以及从之后事件到所述推荐的距离而估计的。

本申请中的描述不应被解读为暗示任何特定的元素、步骤或功能是必须包括在权利要求范围中的必要元素。专利主题的范围仅由权利要求限定。

Claims (12)

1.一种电子设备，包括：

收发器；

耦接到所述收发器的处理器，所述处理器配置为：

从多个数据源接收包括用户信息、场所信息和位置信息的数据；

基于所接收到的数据来估计根据时间的用户的未来状态，其中用户的未来状态包括根据时间的用户的未来生理状况、根据时间的用户的未来位置和根据时间的用户的未来可用性中的至少一项；

基于所估计的用户的未来状态来创建日历事件；

向至少一个其他电子设备提供对所创建的日历事件的推荐；

从所述至少一个其他电子设备中的一个或多个其他电子设备接收对所提供的推荐的否定响应；

基于所接收到的否定响应来创建不同日历事件；以及

向所述至少一个其他电子设备提供对所述不同日历事件的替代推荐。

2.根据权利要求1所述的电子设备，其中所述处理器还被配置为从所述电子设备基于所述用户信息、设备信息和环境信息提供关于所提供的推荐的通知。

3.根据权利要求2所述的电子设备，其中所述处理器还被配置为：

确定所述电子设备的通知状态。

4.根据权利要求3所述的电子设备，其中所述处理器还被配置为：

当所述电子设备不处于用户要消费全文通知的状态时，重新格式化所述通知的内容，其中所重新格式化的内容包括增加与所述推荐相对应的图标、文本或其他代表性图像的大小；以及

当所述电子设备处于用户不被打扰的状态时，将所述通知静音，并且将所述通知***队列以备后用。

5.根据权利要求2所述的电子设备，其中所述处理器还被配置为：

当所述电子设备处于具有环境声音的公共空间时，增加所述通知的警报音量。

6.根据权利要求1所述的电子设备，其中：

所述未来生理状况是基于在所述推荐之前所参加的事件的体力消耗而估计的；

所述未来位置是基于之前参加的事件的位置和距家位置的距离而估计的；以及

所述未来可用性是基于从之前事件到所述推荐以及从之后事件到所述推荐的距离而估计的。

7.一种用于操作电子设备的方法，所述方法包括：

从多个数据源接收包括用户信息、场所信息和位置信息的数据；

基于所接收到的数据来估计根据时间的用户的未来状态，其中用户的未来状态包括根据时间的用户的未来生理状况、根据时间的用户的未来位置和根据时间的用户的未来可用性中的至少一项；

基于所估计的用户的未来状态来创建日历事件；

向至少一个其他电子设备提供对所创建的日历事件的推荐；

从所述至少一个其他电子设备中的一个或多个其他电子设备接收对所提供的推荐的否定响应；

基于所接收到的否定响应来创建不同日历事件；以及

向所述至少一个其他电子设备提供对所述不同日历事件的替代推荐。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：从所述电子设备基于所述用户信息、设备信息和环境信息提供关于所提供的推荐的通知。

9.根据权利要求8所述的方法，还包括：

确定所述电子设备的通知状态。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：

当所述电子设备不处于用户要消费全文通知的状态时，重新格式化所述通知的内容，其中所重新格式化的内容包括增加与所述推荐相对应的图标、文本或其他代表性图像的大小；以及

当所述电子设备处于用户不被打扰的状态时，将所述通知静音，并且将所述通知***队列以备后用。

11.根据权利要求8所述的方法，还包括：

当所述电子设备处于具有环境声音的公共空间时，增加所述通知的警报音量。

12.根据权利要求7所述的方法，其中：

所述未来生理状况是基于在所述推荐之前所参加的事件的体力消耗而估计的；

所述未来位置是基于之前参加的事件的位置和距家位置的距离而估计的；以及

所述未来可用性是基于从之前事件到所述推荐以及从之后事件到所述推荐的距离而估计的。

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