CN1581896A - 访问动态电话簿的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
当电子设备中的电话号码被拨打或访问时,产生和分析该号码及有关数据,如时间、日期和地点,或许同一号码上次被拨打或访问时的日期和类似数据及与最近拨打或访问的电话号码有关的类似数据。分析可能只涉及得出数据的这些单个成分并更新与该电话号码相关的属性数据,也可进一步寻求电话号码使用中的模式,产生与所拨打或访问的电话号码有关的规则。然后,访问电子电话簿(S202),以查找电话号码及与每个号码相关的属性数据,或查寻规则,并且根据当前时间、日期和地点或许还有先前拨打或访问的电话号码的日期和类似数据,产生分数(S206)。然后产生待选电话号码的列表(S208),并显示在电话簿的开头,作为该场合下最有可能被使用的号码。
Description
技术领域
本发明涉及访问电话簿。本发明特别适用于、但不局限于访问电子存储的电话簿,如:移动电话或个人数字助理(PDA)上使用的电话簿。
背景技术
现代电话机或其它电子设备通常包含电话号码簿,它是用户特别输入以供日后检索的号码或者用户以前拨过的号码的存储数据库。存储在数据库中的号码通常与名称等相关信息一同存储,如:其移动电话号为此号码的个人的姓名。其它相关信息可能包括用户用来识别某个号码的地点代码。
当要进行电话呼叫、或在其它情况下访问特定号码时,用户就打开数据库并查找号码。通常,这需要滚动浏览所有条目,或输入与该号码相关的名称的头几个字母。即使在只有少数号码时,滚动浏览所有条目也很耗时。当数据库中有几百个条目时,就更变得不切实际了。输入姓名的头几个字母可以使情况得到改善,当数据库包含具有相似名称的许多条目时,此改善的程度很有限,比如:当用户有一个大家庭,其每个成员都有家庭、办公室和移动电话号码时。
在本说明书及权利要求中,“包括”一词或相似的词汇意味着非排他的包括,因而,包括一系列要素方法或设备并不仅仅包括这些要素,而很可能也包括未列出的其它要素。
发明内容
根据本发明的一个方面,提供了一种方法,用来从电话号码数据库中识别待选电话号码,以便从中选择一个,该数据库中的电话号码均具有各自的属性数据与之相关。该方法包括产生一组变量数据,根据该组变量数据从各电话号码的属性数据中产生各电话号码的分数,并基于产生的分数产生一个待选电话号码列表。属性数据得自于与之相关的电话号码的先前使用。产生的分数随该组变量数据中的数据的值而变化。
根据本发明的另一个方面,提供了一种设备,用于从电话号码数据库中识别待选电话号码,以便从中选择一个,该数据库中的电话号码均具有各自的属性数据与之相关。该设备包括一个处理器和一个存储器,其中存储器存储电话号码及与每个电话号码相关的属性数据的数据库。处理器可以运行以产生一组变量数据,根据该组变量数据从各电话号码的属性数据中为各电话号码产生分数,并根据产生的分数产生一个待选电话号码列表。属性数据得自于与之相关的电话号码的先前使用。产生的分数根据该组变量数据中的数据的值而变化。
根据本发明的进一步的一个方面,提供了一种方法,用于从电话号码簿中识别待选电话号码,以从中产生一个列表。该方法包括当一个第一电话号码被使用时,产生一组变量数据,分析该组变量数据,并根据该分析,产生和存储得自起初的电话号码的使用的一组属性数据。该组属性数据与起初的电话号码相联系地存储起来。
根据本发明的又一个方面,提供了一种设备,用于从电话号码数据库中识别待选电话号码,以从中产生一个列表。该设备包括一个处理器和一个存储器,该存储器用于存储电话号码和与单个电话号码相关的属性数据的数据库。该处理器在一个第一电话号码被使用时,运行以产生一组变量数据,分析该组变量数据,并使用对所述一组变量数据的分析,产生和存储得自所述存储器中的所述第一电话号码的使用的、与所述第一电话号码相关的属性数据。
根据本发明的再一个方面,提供了一个电话机,它包含一个处理器和一个存储器,该存储器用于存储电话号码和与单个电话号码相关的属性数据的数据库。响应于当第一电话号码被使用时产生的第一组变量数据,处理器运行以分析第一组变量数据,使用对该第一组变量数据的分析,产生和存储属性数据,该属性数据得自所述第一电话号码的使用,并与所述第一电话号码相关地存储在存储器中。响应于产生的第二组变量数据,处理器运行,并根据第二组变量数据,从各电话号码的属性数据中,为各电话号码产生分数,并基于产生的分数产生一个电话号码列表。属性数据得自于与之相关的电话号码的先前使用。产生的分数根据第二组变量数据中的数据值而变化。
在以上描述中,第一组变量数据通常包括如下一项或多项:当前时间、日期、星期几、当前地点,以及以下一项或多项:至少上次电话号码被选择的时间、日期、星期几和地点。
在以上描述中,第二组变量数据通常包括从数据库中访问的一个电话号码或拨打过的一个电话号码,以及以下一项或多项:当前时间、日期、星期几、当前地点,以下一项或多项:至少上次同一个电话号码被访问或拨打的时间、日期、星期几和地点,以及以下一项或多项:至少上一次电话号码被访问或拨打的时间、日期、星期几和地点。
在一个实施例,如:电话或PDA中,当电子设备中的电话号码被拨打或访问时,该号码及其相关数据,如当前时间、日期和地点,或许还有当同一个号码上一次被拨打或访问时的日期或类似数据,以及与最近拨打或访问的电话号码相关的类似数据,均被产生和分析。该分析可能只涉及得出这些数据的单个成分,并更新与该电话号码相关的属性数据,或者进一步寻求电话号码使用中的模式,进而生成与拨打或访问的电话号码有关的规则。当此后访问电子电话簿以查找电话号码时,与每个号码或规则相关的属性数据被查寻,并基于当前的时间、日期和地点,或许还有先前拨打或访问的电话号码的类似数据,产生一组待选电话号码。待选电话号码显示在电话簿开头,作为该场合下最有可能使用的号码。
附图说明
为使本发明便于理解并投入实际应用,现在参照附图,对一个优选的和非排他性的实施例进行说明,在附图中:
图1的框图示出了根据本发明的两个实施例的一个移动电话;
图2的流程图涉及用于本发明的第一个实施例的学习过程;
图3A和3B示出了根据第一个实施例的电话簿数据库中的两个条目;
图4的流程图涉及用于第一个实施例的电话簿排列过程;
图5的流程图涉及用于本发明的第二个实施例的规则学习过程;
图6的框图示出了第二个实施例中规则学习过程中各组成部分之间的关系;
图7的流程图涉及用于本发明的第二个实施例的电话簿排列过程;
图8的框图示出了第二个实施例中电话簿排列过程中各组成部分之间的关系。
具体实施方式
在附图中,不同图中的同样标号用于在整个附图中表示相同的部分。参看图1,该图示出了无线电话1,用于所述的两个主要实施例中,该电话包括一个射频通信单元2,该通信单元与一个处理器3连接以通信。以屏幕4和键盘5为形式的输入界面也与处理器3连接并通信。
处理器3包括一个编码/解码器6及与之相联的一个只读存储器(ROM)7,该存储器存储用于编码和解码声音或其它可由无线电话1发送或接收的信号的数据。处理器3还包括:一个微处理器8,该微处理器通过一个公用的数据和地址总线9与编码/解码器6及相联的一个字符只读存储器10、随机存储器(RAM)11、静态可编程存储器12和可拆装SIM模块13连接。静态可编程存储器12和SIM模块13除存储其它信息外,均能存储所选的、进入的文本消息以及电话号码构成的电话簿数据库TDb。
微处理器8具有与键盘5、屏幕4和警报模块14相连的端口,该警报模块通常包括扬声器、振动马达和相联的驱动器。字符只读存储器10存储用于编码或解码通信单元2可能接收到的及从键盘5输入的文本信息的代码。在本实施例中,字符只读存储器10也存储微处理器8的操作码(OC),以及执行与不同实施例有关的、如下所述的方法的代码。
射频通信单元2是一个具有共用天线15的、合并的接收器和发送器。通信单元2具有一个收发器16,该收发器通过一个射频放大器17与天线15相连。收发器16也与一个合并的调制/解调器18相连,后者则连接通信单元2至处理器3。
本发明利用了人们的电话使用习惯常存在某种或某几种模式的事实。例如,某人可能每周在大致相同的时间和日子给父母打电话;丈夫可能每天在离开办公室之前大致相同的时间给妻子打电话;某人可能每次通过一个特殊机场时给一个朋友打电话等。
现在参照图2至4说明第一实施例,以描述从电话簿数据库TDb中识别电话号码的方法。
在本实施例中,只读存储器10包括一个学习程序,用于收集信息,并保存在电话簿数据库TDb中,该数据库存在于静态可编程存储器12或SIM模块13中。现在参照图2描述学习程序的使用。
每次使用电话机呼叫任何一个电话号码(步骤S102)时,学习程序都收集预定信息,产生第一组变量数据(步骤104),并分析它(步骤106)。第一组变量数据的确切值几乎每次都有变化,但信息的标题相同,其为:当前电话号码、时间、星期几和地点(借助于GPS、本地蜂窝识别或其它方式)。这些标题是为本实施例选择的,只是示例的可能选择,可以从中略去和/或添加其它项目。
对该组变量数据的分析导致产生属性数据,然后该属性数据被用来更新存储在存储器12或SIM模块13中的电话簿数据库TDb中的内容(步骤S108)。特别是,属性数据是与被呼叫号码相联地存储的。如果该电话号码的条目已经存在,则这将涉及基于新属性数据修改现有的、先前保存的属性数据。如果此条目尚未存在,则将产生一个条目,且有该属性数据与之相联。
图3A和3B示出了电话簿数据库TDb中的两个条目。图3A是电话号码12345678的条目,图3B是电话号码87654321的条目。每个条目均包括普通属性数据,如该电码号码所属人员的姓名、类别(朋友、工作等)和电子邮件地址。它也包括使用属性数据,其中有形式为得自该电话号码的使用的值、并由学习程序分析和存储的使用数据。特别是,该条目包括以该电话号码年使用频率为形式的先前使用的次数,以及对如下各项分布的分析:按时间划分的电话号码的先前使用(该电话号码所使用的时间),按日期划分的电话号码先前的使用(该电话号码使用时所在的星期中的日子),以及按地点划分的电话号码先前的使用(使用该电话号码的地点)。
这样,Dick Smith的电话号码87654321去年共用了9次。9次呼叫中的5次是在08:00和09:59之间进行的,而剩余的4次呼叫是在14:00和15:59之间进行的。9次呼叫中的1次是在星期一进行的,2次是在星期2进行的,2次是在星期三进行的,4次是在星期四进行的(并不奇怪,星期六或星期天没有进行呼叫,因为Dick Smith是工作关系)。9次呼叫中的7次是从上海地区进行的,而1次是从广州进行的,1次是从香港进行的。
如果星期五11:00在香港呼叫此电话号码,则数据库条目将被更新,在时间“频率”旁显示“10”,在时间“10:00-11:59”旁显示“5”,在日期“星期五”旁显示“1”,在地点“香港”旁显示“2”。如果呼叫地点是新的,如“武汉”,则“武汉”将添加到地点列表,并有“1”在其旁边。如果一个号码是第一次使用,则会创建此类条目,并每当再次使用时得到更新。
只读存储器10也包括一个排列程序,用于当访问电话簿时排列其显示内容。现参照图4描述此排列程序的使用。
访问电话簿(步骤S202)将启动该过程。排列程序收集信息,这样就产生了第二组变量数据(S204),包括当前时间、星期几和当前地点,作为输入数据。显然,变量数据的值将每次变化。
排列程序使用每个电话号码的属性数据和该输入数据,为电话簿中的每个电话号码产生分数(S206)。当该组变量数据中的数据变化时,产生的分数也会变化。基于这些分数,分数最高的10个电话号码被识别为当前呼叫的待选电话号码,并排序为一个列表(S208),该列表将显示为电话簿的第一页,或显示在电话簿的开头。
输入数据用于从电话簿中的每个电话号码中检索相关的使用属性数据,以此为每个电话号码产生分数。它特别为每个电话号码检索相应于以下各项的使用属性数据的值:当前时间、当前星期几和当前地点。这些值和频率值一起用于为每个电话号码产生总分数。
用来为一个电话号码产生总分数的方法意在给频率、时间分布、日期分布和地点分布中的每一个以适当的权重。在本例中,总分数T是由以下公式决定的:
T=[a×(时间值/频率)]×[b×(日期值/频率)]×[c×(地点值/频率)]×[d×(频率)],
其中
a、b、c和d是权重系数,对于本实施例均选择为单位值,即1;
(时间值/频率)允许的最小值为“1/24”(所选此值是任一单个先前呼叫处于任一特定时间段的概率的一半);
(日期值/频率)允许的最小值为“1/14”(所选此值是任一单个先前呼叫处于任一特定日期的概率的一半);以及
(地点值/频率)允许的最小值为“1/10”。
T是相乘而得,因而需要最小值,以防结果为零。
这样,如果电话用户星期四11:00在北京打开电话簿进行电话呼叫,图3A和图3B显示其条目的两个号码的分数将决定如下:
12345678频率=23;11:00的值=6;星期四的值=2;北京的值=21
T(12345678)=(6/23)×(2/23)×(21/23)×23=0.48;
87654321频率=9;11:00的值=0;星期4的值=4;北京的值=0;
T(87654321)=(1/14)×(4/9)×(1/10)×9=0.03;
(之所以出现数字1/14和1/10,是由于它们是有关项的最小可接受数字)。
在本例中,这两个号码排序为一个列表,其中12345678在87654321之前,因为前者获得了更高分数。
如果呼叫是在上海而非北京进行的,则各自的分数将另为:
T(12345678)=(6/23)×(2/23)×(1/10)×23=0.05
T(87654321)=(1/14)×(4/9)×(7/9)×9=0.22,
在此情况下,这两个号码将排序为一个列表,其中87654321在12345678之前,因为现在前者获得了更高分数。
尽管这里只显示了两个电话号码,但正常的电话簿通常具有多得多的号码需要计算T。
用于产生分数的公式以及施加于每项的权重系数在不同实施例中,可以根据是否打算给予不同属性以更多权重而不同。产生分数时还可以有其它限制,如不为在一个以上相关字段中具有“0”值的电话号码产生总分数。这将涵盖上述第一例中T(87654321)的产生。
在本实施例中,10个识别出的电话号码按分数排序。即将列出的号码的数量可以变化。作为另一种方案,识别出的待选电话号码可以是所有其值超出某一水准(如0.10)的号码。然后,所有这些号码再按分数排序。甚至也可能对数据库中的所有电话号码按分数排序,这此情况下,实际上每个号码都被识别为待选号码。
现在参照图5至8对第二特定实施例进行描述。
如同第一实施例,本实施例利用了在人们的电话使用习惯中常存在一种或几种模式的事实。例如,如前所述,某人可能每周在大致相同的时间和日子给父母打电话,丈夫可能每天在离开办公室之前大致相同的时间给妻子打电话,或某人可能每次通过一个机场时给一个朋友打电话等。然而,情况可以比这更复杂。例如,一位母亲如果在某一时间尚未回家,可能给她的孩子们打电话,或一位用户可能在每次无法接通有线时立即拨打某人的移动电话。
如同第一个实施例,只读存储器14包括一个学习程序,但这一次学习程序24用于校验信息并产生规则。现参照图5描述此学习程序。
每次当用电话呼叫任一电话号码(步骤S302)时,学习程序收集预定信息,产生第一组变量数据(步骤S304),并分析它(步骤S306)以发现模式。为此目的,学习程序可能是一个专家***,或许使用人工智能。第一组变量数据的确切值将几乎每次变化,但信息标题相同,且通常包括当前电话号码以及例如与之有关的以下项目:当前时间、日期和星期几、当前地点(通过GPS、本地蜂窝识别或其它方法)和通话时间,来自同一号码的先前使用的相应的详细信息,以及至少上一次所选电话号码、可能还有预定数量的其它紧邻在先的呼叫或指定时间范围的所有在先呼叫的类似信息。这些仅是示例的可能情况。可以在该列表中略去和/或添加其它项目。
这样,例如,所收集的信息可以使用如下:
(i)从一个特殊号码的使用历史和/或一天的某个特定时间所使用诸号码的历史,发现该用户每周在大致相同的时间给父母打电话,该程序注意到同一号码在一周的特定一天的某个特定时间段,以很高的频率被使用;
(ii)从一个特殊号码的使用历史的历史并参照地点,发现该用户如果在某一时间尚未到家,则给孩子们打电话,该程序注意到在一特定时间段当电话机不处于某一地点时,同一号码以很高的频率被使用。
(iii)从一个特殊号码的使用历史,并参照在该地点所使用诸号码的历史,发现该用户每次在通过一个特殊机场时给一个朋友打电话,该程序注意到当电话机处于一特殊地点时,同一号码以很高的频率被使用。
(iv)从一个特殊号码的使用历史,参照紧邻在先呼叫的电话号码及该呼叫的持续时间,发现该用户在每次无法接通有线时立即拨打某人的移动电话号码,该程序注意到在对一个特定其它号码的呼叫之后的有限时间内且该在先呼叫持续时间有限时,同一号码以很高的频率被使用。
这些仅为示例。其中可以有变化,例如示例(iv)中的持续时间可以忽略而产生类似的结果。同样的结果也可以通过分析其它数据而得到。也可以有其它可能性及组合的无数种情况。正常情况下,参考很高的频率是指该频率在该电话的使用历史中较显著。它是相对于同一电话中其它号码的使用而言的,而不是绝对的。
通过该分析得到的模式用于产生其形式为一个或多个规则的属性数据(步骤S308),该属性数据将被保存在规则数据库中(步骤S310),并因之而更新数据库。规则数据库与电话簿数据库TDb一起存储在静态可编程存储器16和SIM模块18中。规则是与相关的电话号码相联系地存储的。如果该电话号码的条目已经存在,则这将涉及基于新的属性数据对现有的、先前存储的数据进行修改。如果这种条目尚不存在,则将产生一个条目,并有此属性数据与之相联系。当规则数据库增长时,新的规则将被纳入而更新数据库。现有规则的修改可以通过对现有规则进行添加、合并、取消或重新构造而进行。
图6示出在了规则产生中收集的信息22、学习程序24和规则26之间的关系。
如同第一实施例,只读存储器14也包括一个排列程序,用于当访问电话簿时排列其显示内容。现参照图7描述此排列程序34的使用。
访问电话簿(步骤S402)即启动该过程。排列程序收集信息,并产生第二组变量数据,如当前时间、日期和星期几、当前地点以及诸先前呼叫的有关数据(如电话号码、时间、持续时间等),作为输入数据(步骤S404)。这些仅是示例性的可能情况。可以在此列表中略去和/或添加某些项目。显然变量数据的值将每次变化。
排列程序遍历规则(步骤S406),并使用每个电话号码的使用属性数据及该输入数据,为电话簿中的一些或每个电话号码产生分数(步骤S408)。当该组变量数据中的数据值变化时,产生的分数也会变化。基于这些分数,一个或多个电话号码即待选电话号码即被识别(步骤S410)。这些识别出的电话号码中的任何一个都可能是用户访问电话号码的电话簿数据库所要查找的。然后,识别出的待选电话号码排序为一个列表(步骤412),并显示为电话簿的第一页或显示在电话簿的开头。
接着前述示例(i)-(iv):
(v)如果在与上述示例(i)中呼叫的号码相联系的时间访问电话簿,则该电话号码显示为列表中的一个待选电话号码;
(vi)如果在与上述示例(ii)中呼叫的号码相联系的时间和地点(或非此地点)访问电话簿,则该电话号码显示为列表中的一个待选电话号码;
(vii)如果在与上述示例(iii)中呼叫的号码相联系的地点访问电话簿,则该电话号码显示为列表中的一个待选电话号码;
(viii)如果在上述示例(iv)中的一个特定第一号码被呼叫之后访问电话簿,且对第一个号码的呼叫持续时间较短,则第二个电话号码显示为列表中的一个待选电话号码。
使用规则数据库中的规则时所产生的结果均将具有相关联的分数。根据产生规则的学习程序,若干号码可能具有同样的分数(这些所选号码被认为具有同样的可能性),或不同号码中的每个都具有单独的可能性分数。在前一种情况下,列表将具有随机顺序,或以某种简单方式排序,如按字母顺序,按照所选号码中哪个最近被呼叫,或按照上个月所选号码中的哪个呼叫次数最多。如果每个号码具有单独的可能性分数,则产生的列表将以可能性最大的号码排第一。
并不能保证正确的号码一定会出现在所产生的识别出的待选电话号码列表中。然而,如果正确的号码未出现,则这并不比用户将不得不在电话簿中进行搜索的情况更糟。
图8示出了在电话簿排列时收集的信息32、排列程序34、规则26和电话簿36之间的关系。
由于本发明,电话簿变得更为动态和用户友好。电话簿显示号码的顺序几乎随每次访问而变化,这样就利用了用户的电话使用习惯,并加速了整个电话使用过程。
上述方法被描述为基于电话号码产生分数或规则,并识别电话号码和产生电话号码列表。但这并不限于只操作电话号码,也包括对与每个号码相关联的姓名进行处理和使用的情况,或者可以是二者的混合。
本发明是以移动电话为例说明的。然而,本发明并不限于此。有线电话也可以利用本方法,其主要的区别在于地点不再构成一个要素。同样地,本发明也可以在PDA上实现。即使从PDA上可能无法进行电话呼叫,仍可以用它查找相关号码并传送给一个电话,甚或简单地让人读出号码然后拨打此号码。其它设备也可以同样使用本发明以方便用户。
本详细描述只提供了优选的示例性实施例,并无意限制本发明的范围、可应用性或配置。此优选的示例性实施例的详细描述为本领域的技术人员提供了有力的说明,使其可以实现本发明的一个优选示例性实施例。应当理解的是,可以对各要素的功能和安排进行各种修改,而不会脱离如所附权利书所限定的本发明的精神和范围。
Claims (16)
1.一种用于从电话号码数据库中识别待选电话号码,以便从中选择一个的方法,所述数据库中的每个电话号码都具有单独的属性数据与之相关联,该方法包括:
产生一组变量数据;
根据该组变量数据,从各电话号码的属性数据中为各电话号码产生分数;以及
基于所产生的分数产生一个待选电话号码的列表;其中
所述属性数据得自于与之相关联的电话号码的先前使用;以及
所产生的分数根据该组变量数据的数据值而变化。
2.根据权利要求1的识别待选电话号码的方法,其中所述属性数据包括一个或多个规则,其中每个规则与所述数据库中的一个或多个特定电话号码相联系。
3.根据权利要求1的方法,其中所述属性数据包括与以下至少一项有关的数据:先前使用的次数、按时间划分的先前使用的分布、按日期划分的先前使用的分布和按地点划分的先前使用的分布。
4、根据权利要求1的识别待选电话号码的方法,其中所述变量数据包括以下一项或多项:当前时间、日期、星期几、当前地点以及以下一项或多项:至少所选上一个电话号码的时间、日期、星期几和地点。
5.一种用于从电话号码数据库中识别待选电话号码,以便从中选择一个的设备,该数据库中的电话号码均具有单独的属性值与之相联系,该设备包括:
一个处理器;和
一个存储器,用于存储电话号码数据库及与每个电话号码相联系的属性数据;
其中所述处理器可以:
产生一组变量数据;
根据所述一组变量数据,从各电话号码的属性数据中为各电话号码产生分数;
基于所产生的分数产生一个待选电话号码列表;其中
所述属性数据得自与之相联系的电话号码的先前使用;以及
所产生的分数根据所述一组变量数据中的数据值而变化。
6.根据权利要求5的识别待选电话号码的设备,其中所述属性数据包括一个或多个规则,其中每个规则与所述数据库中的一个或多个特定电话号码相联系。
7.根据权利要求5的识别待选电话号码的设备,其中所述属性数据包括与以下至少一项有关的数据:先前使用的数据、按时间划分的先前使用的数量、按日期划分的先前使用的数量和按地点划分的先前使用的数量。
8.根据权利要求5的识别待选电话号码的设备,其中所述一组变量数据包括以下一项或多项:当前时间、日期、星期几、当前地点以及以下一项或多项:至少上次所选电话号码的时间、日期、星期几和地点。
9.一种用于从电话号码数据库中识别待选电话号码,以便从中产生一个列表的方法,该方法包括:
当一第一电话号码被使用时产生一组变量数据;
分析所述一组变量数据;以及
使用对所述一组变量数据的分析,产生并存储得自起初的电话号码的使用的属性数据;其中
所述属性数据是与起初的电话号码相联系地存储的。
10.根据权利要求9的识别待选电话号码的方法,其中产生和存储所述属性数据将修改与所述第一电话号码相联系的、先前存储的属性数据。
11.根据权利要求9的识别待选电话号码的方法,其中所述一组变量数据包括从数据库中访问到的电话号码或拨打的电话号码和以下一项或多项:当前时间、日期、星期几、当前地点,和以下一项或多项:至少上次同一个电话号码被访问或拨打时的时间、日期、星期几和地点,以及以下一项或多项:至少上次电话号码被访问或拨打时的时间、日期、星期几和地点。
12.一种用于从电话号码数据库中识别待选电话号码,以从中产生一个列表的设备,该设备包括:
一个处理器;以及
一个存储器,用于存储电话号码数据库以及与每个电话号码相联系的属性数据;
其中所述处理器可以:
当一第一电话号码被使用时产生一组变量数据;
分析所述一组变量数据;并且
使用对所述一组变量数据的分析,产生得自该第一电话号码的使用的属性数据,并将其与该第一电话号码相联系地存储在所述存储器中。
13.根据权利要求12的识别待选电话号码的设备,其中产生和存储所述属性数据将修改与起初的电话号码相联系的先前存储的属性数据。
14.根据权利要求12的识别待选电话号码的设备,其中所述一组变量数据包括从数据库中访问到的电话号码或拨打的电话号码以及以下一项或多项:当前时间、日期、星期几、当前地点,和以下一项或多项:至少上次同一个电话号码被访问或拨打时的时间、日期、星期几和地点,以及以下一项或多项:至少上次电话号码被访问或拨打时的时间、日期、星期几和地点。
15.一种电话机,包括:
一个处理器;以及
一个存储器,用于存储电话号码和与单个电话号码相联系的属性数据的数据库;其中
响应当一第一电话号码被使用时第一组变量数据的产生,处理器能:
分析所述一组变量数据;并且
产生并将属性数据存储在所述存储器中,该属性数据是使用对所述一组变量数据的分析,而得自所述第一电话号码的使用并与所述第一电话号码相联系地存储的;
响应于第二组变量数据的产生,处理器能:
根据第二组变量数据,从各电话号码的属性数据中为各电话号码产生分数;并且
基于所产生的分数产生一个电话号码列表;其中
所述属性数据得自与之相联系的电话号码的先前使用;并且
所产生的分数根据第二组变量数据中的数据值而变化。
16.根据权利要求15的电话机,其中
所述第一组变量数据是当电话号码被访问或拨打时产生的;而
所述第二组变量数据是当所述电话号码数据库将被搜索时产生的。
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