JP7056049B2 - 機械学習に基づくアクセス制御のためのシステムおよび方法、プログラム - Google Patents
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Description
前記第1のパターンに関連する活動への前記集中的な関与のレベルが、インタラクション率に基づいて閾値を満たすようにしてもよい。
前記インタラクション率が、期間中のアプリケーション分類におけるユーザイベント率を含み、前記閾値が、過去の期間と比較される前記期間中の前記ユーザイベント率の平均に応答して満たされるようにしてもよい。
前記カスタマイズされた移行モデルが、以前のセッション中の前記第1のパターンの活動に基づいてデジタルリソースアクセスを提案する生産的計画を含む。
前記生産的計画が、前記第2のパターンに関連する活動へのアクセスに対する前記ユーザへのアラートまたは前記第2のパターンに関連する活動へのアクセスのブロックを表示するか否かを判定することを含むようにしてもよい。
前記カスタマイズされた移行モデルが、トレーニングデータ、ユーザの好み、環境制御、およびソーシャルグラフのうちの1つ以上に関連する機械学習を用いて生成されるようにしてもよい。
前記カスタマイズされた移行モデルを生成する前記ステップが、デジタルリソースに関連するユーザフィードバックに基づいて前記ユーザに関連する集中度評価を計算することをさらに含むようにしてもよい。
前記第1のパターンへの移行を示す前記検出されたトリガが、ユーザの身体の動き、位置、および視線のうちの1つ以上を追跡することに基づくようにしてもよい。
前記デジタルリソースへのアクセスを動的に管理する前記ステップが、前記ユーザに関連する複数の同じ場所に配置されたデバイスにおいて別々にデジタルリソースを管理することを含むようにしてもよい。
前記情報が、検知データ、ピンポイントデータ、および環境データのうちの1つ以上を含むようにしてもよい。
前記情報が、位置データ、生理学的データ、コンピュータ使用量、電話使用量、およびセンサデータのうちの1つ以上を含むようにしてもよい。
前記第1のパターンに関連するフィードバック情報を受信するステップであって、前記フィードバック情報が、前記第1のパターンへの復帰に関する時間、別のユーザの共存の追跡、ユーザ位置データ、ユーザ調査、および休憩後活動のうちの1つ以上を含むステップと、前記受信したフィードバック情報に基づいて前記モデルをアップデートするステップとをさらに含むようにしてもよい。
前記第1のパターンに関連する活動への前記集中的な関与のレベルが、インタラクション率に基づいて閾値を満たし、前記インタラクション率が、期間中のアプリケーション分類におけるユーザイベント率を含み、前記閾値が、過去の期間と比較される前記期間中の前記ユーザイベント率の平均に応答して満たされるようにしてもよい。
前記カスタマイズされた移行モデルが、トレーニングデータ、ユーザの好み、環境制御、臨床ガイドライン、安全規則、およびソーシャルグラフのうちの1つ以上に関連する機械学習を用いて生成されるようにしてもよい。
前記カスタマイズされた移行モデルが、以前のセッション中の前記第1のパターンの活動に基づいてデジタルリソースアクセスを提案する生産的計画を含むようにしてもよい
前記プロセッサが、前記第1のパターンに関連するフィードバック情報であって、前記第1のパターンへの復帰に関する時間、別のユーザの共存の追跡、ユーザ位置データ、ユーザ調査、および休憩後活動のうちの1つ以上を含むフィードバック情報を受信し、および前記フィードバック情報に基づいて前記モデルをアップデートするようにさらに構成されているようにしてもよい。
前記カスタマイズされた移行モデルを生成することが、前記デジタルリソースに関連するユーザフィードバックに基づいて前記ユーザに関連する集中度評価を計算することをさらに含むようにしてもよい。
前記カスタマイズされた移行モデルが、トレーニングデータ、ユーザの好み、環境制御、およびソーシャルグラフのうちの1つ以上に関連する機械学習を用いて生成されるようにしてもよい。
前記デジタルリソースへのアクセスを動的に管理することが、前記ユーザに関連する複数のデバイスに別々に、同じ場所に配置されたデジタルリソースを管理することを含む。
前記第1のパターンに関連するフィードバック情報であって、前記第1のパターンへの復帰に関する時間、別のユーザの共存の追跡、ユーザ位置データ、ユーザ調査、および休憩後活動のうちの1つ以上を含むフィードバック情報を受信させ、および前記フィードバック情報に基づいて前記モデルをアップデートさせるようにしてもよい。
Claims (25)
- 生産性を向上させるための方法であって、
活動に関連する情報を受信するステップと、
第1のパターン及び第2のパターンを特定するために前記情報を解析するステップと、
前記第1のパターンへの復帰のためのカスタマイズされた移行モデルを生成するステップと、
前記第1のパターンへの移行を示す検出されたトリガに応答して、コンテキスト要因を評価し、前記カスタマイズされた移行モデルを適用して、前記第1のパターンへの前記移行中にデジタルリソースへのアクセスを動的に管理するステップと、
前記第1のパターンに関連する活動への集中的な関与のレベルが閾値を満たしたとの判定に応答して、前記デジタルリソースへのアクセスを回復するステップと、
を含み、
前記カスタマイズされた移行モデルが、
特定のユーザに対して、前記第1のパターンへの移行時において、特定された第1のパターン及び第2のパターンに関連するユーザの挙動と、前記特定された第1のパターン及び第2のパターンに関連するデータから決定された前記コンテキスト要因とから、適用すべき前記デジタルリソースへのアクセスポリシーを出力するモデルであり、
前記特定のユーザに対して得られた、前記第1のパターンへの移行時における前記ユーザの挙動及び前記コンテキスト要因、適用された前記デジタルリソースへのアクセスポリシー、及び前記アクセスポリシーの適用により得られた前記集中的な関与のレベルをトレーニングデータとして用いて、機械学習により生成された、
方法。 - 前記第1のパターンに関連する活動への前記集中的な関与のレベルが、インタラクション率に基づいて閾値を満たす、請求項1に記載の方法。
- 前記インタラクション率が、期間中のアプリケーション分類におけるユーザイベント率を含み、前記閾値が、過去の期間と比較される前記期間中の前記ユーザイベント率の平均に応答して満たされる、請求項2に記載の方法。
- 前記カスタマイズされた移行モデルが、以前のセッション中の前記第1のパターンの活動に基づいてデジタルリソースアクセスを提案するアクセスポリシーを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記アクセスポリシーが、前記第2のパターンに関連する活動へのアクセスに対するユーザへのアラートまたは前記第2のパターンに関連する活動へのアクセスのブロックを表示するか否かを判定することを含む、請求項4に記載の方法。
- 前記カスタマイズされた移行モデルが、前記トレーニングデータ以外に、ユーザの好み、環境制御、およびソーシャルグラフのうちの1つ以上を考慮した機械学習を用いて生成される、請求項1に記載の方法。
- 前記カスタマイズされた移行モデルを生成する前記ステップが、デジタルリソースに関連するユーザフィードバックに基づいてユーザに関連する集中度評価を計算することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記第1のパターンへの移行を示す前記検出されたトリガが、ユーザの身体の動き、位置、および視線のうちの1つ以上を追跡することに基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記デジタルリソースへのアクセスを動的に管理する前記ステップが、ユーザに関連する複数の同じ場所に配置されたデバイスにおいて別々にデジタルリソースを管理することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記情報が、検知データ、ピンポイントデータ、および環境データのうちの1つ以上を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記情報が、位置データ、生理学的データ、コンピュータ使用量、電話使用量、およびセンサデータのうちの1つ以上を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記第1のパターンに関連するフィードバック情報を受信するステップであって、
前記フィードバック情報が、前記集中的な関与のレベルを含むステップと、
前記受信したフィードバック情報に含まれる前記集中的な関与のレベルと、対応する前記ユーザの挙動、前記コンテキスト要因、及び適用された前記デジタルリソースへのアクセスポリシーとを、前記トレーニングデータに追加して、機械学習により前記移行モデルをアップデートするステップと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 生産性を改善するためのシステムであって、
メモリと、
前記メモリに動作可能に結合されたプロセッサであって、
活動に関連する情報を受信し、
第1のパターンおよび第2のパターンを特定するために前記情報を解析し、
前記第1のパターンへの復帰のためのカスタマイズされた移行モデルを生成し、
前記第1のパターンへの移行を示す検出されたトリガに応答して、コンテキスト要因を評価し、前記カスタマイズされた移行モデルを適用して、前記第1のパターンへの前記移行中にデジタルリソースへのアクセスを動的に管理し、および
前記第1のパターンに関連する活動への集中的な関与のレベルが閾値を満たしたとの判定に応答して、前記デジタルリソースへの前記アクセスを回復する
ように構成されたプロセッサと
を備え、
前記カスタマイズされた移行モデルが、
特定のユーザに対して、前記第1のパターンへの移行時において、特定された第1のパターン及び第2のパターンに関連するユーザの挙動と、前記特定された第1のパターン及び第2のパターンに関連するデータから決定された前記コンテキスト要因とから、適用すべき前記デジタルリソースへのアクセスポリシーを出力するモデルであり、
前記特定のユーザに対して得られた、前記第1のパターンへの移行時における前記ユーザの挙動及び前記コンテキスト要因、適用された前記デジタルリソースへのアクセスポリシー、及び前記アクセスポリシーの適用により得られた前記集中的な関与のレベルをトレーニングデータとして用いて、機械学習により生成された、
システム。 - 前記第1のパターンに関連する活動への前記集中的な関与のレベルが、インタラクション率に基づいて閾値を満たし、前記インタラクション率が、期間中のアプリケーション分類におけるユーザイベント率を含み、前記閾値が、過去の期間と比較される前記期間中の前記ユーザイベント率の平均に応答して満たされる、請求項13に記載のシステム。
- 前記カスタマイズされた移行モデルが、前記トレーニングデータ以外に、ユーザの好み、環境制御、およびソーシャルグラフのうちの1つ以上を考慮した機械学習を用いて生成される、請求項13に記載のシステム。
- 前記カスタマイズされた移行モデルが、以前のセッション中の前記第1のパターンの活動に基づいてデジタルリソースアクセスを提案するアクセスポリシーを含む、請求項13に記載のシステム。
- 前記プロセッサが、
前記第1のパターンに関連するフィードバック情報であって、前記集中的な関与のレベルを含むフィードバック情報を受信し、
前記受信したフィードバック情報に含まれる前記集中的な関与のレベルと、対応する前記ユーザの挙動、前記コンテキスト要因、及び適用された前記デジタルリソースへのアクセスポリシーとを、前記トレーニングデータに追加して、機械学習により前記移行モデルをアップデートする、
ようにさらに構成されている、請求項13に記載のシステム。 - プロセッサによって実行されると、
活動に関連する情報を受信させ、
第1のパターンおよび第2のパターンを特定するために前記情報を解析させ、
前記第1のパターンへの復帰のためのカスタマイズされた移行モデルを生成させ、
前記第1のパターンへの移行を示す検出されたトリガに応答して、コンテキスト要因を評価し、前記カスタマイズされた移行モデルを適用して、前記第1のパターンへの前記移行中にデジタルリソースへのアクセスを動的に管理させ、および
前記第1のパターンに関連する活動への集中的な関与のレベルが閾値を満たしたとの判定に応答して、前記デジタルリソースへの前記アクセスを回復させ、
前記カスタマイズされた移行モデルが、
特定のユーザに対して、前記第1のパターンへの移行時において、特定された第1のパターン及び第2のパターンに関連するユーザの挙動と、前記特定された第1のパターン及び第2のパターンに関連するデータから決定された前記コンテキスト要因とから、適用すべき前記デジタルリソースへのアクセスポリシーを出力するモデルであり、
前記特定のユーザに対して得られた、前記第1のパターンへの移行時における前記ユーザの挙動及び前記コンテキスト要因、適用された前記デジタルリソースへのアクセスポリシー、及び前記アクセスポリシーの適用により得られた前記集中的な関与のレベルをトレーニングデータとして用いて、機械学習により生成された、
プログラム。 - 前記カスタマイズされた移行モデルを生成することが、前記デジタルリソースに関連するユーザフィードバックに基づいてユーザに関連する集中度評価を計算することをさらに含む、請求項18に記載のプログラム。
- 前記カスタマイズされた移行モデルが、前記トレーニングデータ以外に、ユーザの好み、環境制御、およびソーシャルグラフのうちの1つ以上を考慮した機械学習を用いて生成される、請求項18に記載のプログラム。
- 前記デジタルリソースへのアクセスを動的に管理することが、ユーザに関連する複数のデバイスに別々に、同じ場所に配置されたデジタルリソースを管理することを含む、請求項18に記載のプログラム。
- 前記プログラムがさらに、
前記第1のパターンに関連するフィードバック情報であって、前記集中的な関与のレベルを含むフィードバック情報を受信させ、
前記受信したフィードバック情報に含まれる前記集中的な関与のレベルと、対応する前記ユーザの挙動、前記コンテキスト要因、及び適用された前記デジタルリソースへのアクセスポリシーとを、前記トレーニングデータに追加して、機械学習により前記移行モデルをアップデートさせる、
請求項18に記載のプログラム。 - 前記第1のパターンは、業務中であることを示すパターンであり、
前記第2のパターンは、休息中であることを示すパターンである、
請求項1~請求項12の何れか1項に記載の方法。 - 前記第1のパターンは、業務中であることを示すパターンであり、
前記第2のパターンは、休息中であることを示すパターンである、
請求項13~請求項17の何れか1項に記載のシステム。 - 前記第1のパターンは、業務中であることを示すパターンであり、
前記第2のパターンは、休息中であることを示すパターンである、
請求項18~請求項22の何れか1項に記載のプログラム。
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