TWI443532B

TWI443532B - 上下文式查詢增廣系統與方法

Info

Publication number: TWI443532B
Application number: TW098137373A
Authority: TW
Inventors: Christopher William Higgins; Marc Eliot Davis; Christopher T Paretti; Simon P King; Rahul Nair; Carrie Burgener
Original assignee: Yahoo Inc
Priority date: 2008-12-05
Filing date: 2009-11-04
Publication date: 2014-07-01
Also published as: US20100145976A1; US20120078938A1; US8055675B2; TW201030544A; US8856167B2; WO2010065195A1

Description

上下文式查詢增廣系統與方法

本發明關於用於管理關於網路上使用者之資料的系統與方法，尤指用於管理部份來自第三方來源取得的在網路上使用者之資料的系統與方法。

當人們使用電子裝置時，或產生大量的資訊，例如當人們使用行動電話及有線電視機上盒時。這些資訊，例如位置、使用的應用程式、社交網路、所造訪之實體及線上位置等等，即可用於傳送有用的服務及資訊給終端使用者，並提供商業機會給廣告商及零售商。但是，大部份此資訊由於這些資訊可被擷取之方式的缺陷而實際上被棄置。例如，對於行動電話，當該行動電話為待機時(即未被使用者使用者時)，一般即不會收集資訊。其它資訊，例如其他人是否在附近，給其他使用者之訊息的時間與頻率，及一使用者社交網路之活動等，亦無有效地被擷取。

在一具體實施例中，本發明為一種方法。在網路上自一發問使用者收到一個問題，該問題包括一使用者的識別及至少一問題條件。一第一查詢被形成來經由網路搜尋網路上可取得且與該問題條件及該辨識的使用者相關聯的使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料，藉以辨識關於問題條件之使用者上下文資料。該問題經由網路使用該使用者上下文資料來修正，以基於該使用者上下文資料產生具有至少一額外條件的至少一修正的問題。一第二查詢被形成來經由網路搜尋網路上可取得且與該修正的問題條件及該辨識的使用者相關聯的知識資料、使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料，藉以辨識關於該辨識的使用者與該修正的問題條件之知識資料。該知識資料在網路上被傳送到該發問的使用者。

在另一具體實施例中，本發明為一種方法。在網路之上自一請求的使用者收到一請求至少一建議的問題，該問題包含一使用者之識別。一第一查詢被形成來經由網路搜尋在網路上可取得且關於該辨識的使用者的知識資料、使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料，藉以辨識關於該辨識之使用者的目前上下文之知識資料。該辨識的知識資料在網路上被傳送到該請求的使用者。

在另一具體實施例中，本發明為一種系統，該系統包含：一使用者管理員，其在網路上自發問的使用者接收問題，該問題包含一使用者之識別及至少一問題條件；一查詢分析器管理員，其對於由該使用者管理員收到的每一問題，形成一查詢，藉以經由該網路搜尋網路上可取得且與該問題條件及該辨識的使用者相關聯的使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料，藉以辨識關於問題條件的使用者上下文資料，其中該查詢分析器管理員使用該使用者上下文資料來基於該使用者上下文資料產生具有至少一額外條件之至少一修正的問題以修正該問題；及一問題管理員，其對於每個修正的問題形成一查詢，藉以經由網路來搜尋網路上可取得且與該修正的問題條件及該辨識的使用者相關聯的知識資料、使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料，藉以辨識關於該辨識的使用者與該修正的問題條件之知識資料，其中該辨識的知識資料由該使用者管理員經由網路傳送到該發問的使用者。

在另一具體實施例中，本發明為一種系統，該系統包含：一使用者管理員，其在網路上自請求的使用者接收請求至少一建議的問題，該請求包含一使用者的識別；及一問題管理員，其對於該使用者管理員接收的每個請求形成查詢，藉以經由網路搜尋網路上可取得且關於該辨識的使用者的知識資料、使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料，藉以辨識關於該辨識的使用者之目前上下文的知識資料，其中該使用者管理員在網路上傳送該辨識的知識資料到該請求的使用者。

本發明在以下參照方塊圖及方法與裝置之操作例示以選擇及呈現關於一特定主題之媒體的方式說明。其應瞭解到該等方塊圖之每一方塊或操作性例示，及其該等方塊圖中的方塊之或操作性例示之組合可藉由類比或數位硬體及電腦程式指令來實作。

這些電腦程式指令可被提供給通用電腦的處理器、特殊目的電腦、ASIC、或其它可程式化資料處理設備，使得經由該電腦之處理器或其它可程式化資料處理設備所執行的指令可實作在該等方塊圖或操作性方塊中所指明的該等功能/步驟。

在一些其它實作中，在該等方塊中標示的該等功能/步驟可與在該等操作性例示中標註之不同順序下發生。例如，連續顯示之兩個方塊事實上可實質同步執行，或該等方塊根據所牽涉的功能性/動作而可有時候以相反順序來執行。

對於本說明之目的，該術語”伺服器”應瞭解為代表提供處理、資料庫及通訊設施的一服務點。例如但非限制，該術語”伺服器”可代表一單一實體處理器，其具有關聯的通訊及資料儲存器及資料庫設施，或其可代表一網路化或叢集化的複雜處理器，及關聯的網路及儲存裝置，以及作業軟體及一或多個資料庫系統與應用軟體，其支援由該伺服器所提供的該等服務。

為了本說明之目的，該術語”末端使用者”或”使用者”應瞭解為代表由一資料提供商供應的資料使用者。例如但非限制，該術語”末端使用者”可代表在一瀏覽器通信期中接收由該資料提供商在網際網路上提供的資料的人，或可代表接收該資料及儲存或處理該資料之自動化軟體應用。

為了本說明之目的，該術語”媒體”及”媒體內容”應瞭解為代表包含對於一末端使用者有興趣的內容之二元化資料。例如但非限制，該術語”媒體”及”媒體內容”可代表多媒體資料，例如視訊資料或音訊資料，或可被轉換成由一末端使用者可察覺的型式的任何其它型式的資料。這些資料另外可用任何目前已知或在未來為了特定目的被開發的方式編碼。例如但非限制，該資料可被加密、壓縮及/或可包含嵌入的元資料。

為了本說明之目的，一電腦可讀取媒體以機器可閱讀型式儲存電腦資料。例如但非限制，一電腦可讀取媒體可包含電腦儲存媒體與通信媒體。電腦儲存媒體包括揮發性與非揮發性，可移除與不可移除式媒體，其可實施成儲存資訊的任何方法或技術，例如電腦可讀取指令、資料結構、程式模組或其它資料。電腦儲存媒體包括(但不限於)RAM,ROM,EPROM,EEPROM,快閃記憶體或其它固態記憶體技術，CD-ROM,DVD或其它光學儲存，磁性卡匣、磁帶、磁碟儲存或其它大量儲存裝置，或任何其它媒體，其可用於儲存所要的資訊，並可由該電腦存取。

為了本說明之目的，一模組為一軟體、硬體或韌體(或其組合)系統、程序或功能性，或其組件，其可執行或進行此處所述之該等程序、特徵及/或功能(其可具有或不具有人的互動或增廣)。一模組可包括次模組。一模組的軟體組件可以儲存在一電腦可讀取媒體上。模組可整合到一或多個伺服器上，或由一或多個伺服器載入並執行。一或多個模組可被群組成一引擎或一應用。

為了本說明之目的，一引擎為一軟體、硬體或韌體(或其組合)系統、程序或功能性，其執行或輔助此處所述之該等程序、特徵及/或功能(其可具有或不具有人的互動或增廣)。

本發明之具體實施例利用由一網路提供的資訊，其能夠提供由一網路上多個裝置收集及儲存的資料。這些資訊可以包括(但非限制)關於一特定使用者或硬體裝置之時間性資訊、空間性資訊及使用者資訊。使用者資訊可以包括(而非限制)使用者人口統計資料、使用者喜好、使用者社交網路及使用者行為。這種網路的一具體實施例為W4通訊網路。

一”W4通訊網路’或W4 COMN提供關於在該網路內互動之”何人、何事、何時及何處”的資訊。在一具體實施例中，W4 COMN為使用者、裝置及程序之集合，其同時促進使用者與他們提供感測器之器具網路的代理主機之間的同步與非同步通訊，其可提供在現實世界環境中關於任何主題、位置、使用者或其組合的資料辨識及收集。

在一具體實施例中，該W4 COMN能夠處理路由/定址、排程、過濾、優先化、回覆、轉送、儲存、刪除、私密性、交易、一新訊息之觸發，傳遞變化、交戶編碼及鏈結。再者，這些動作可在由W4 COMN可存取之任何通訊頻道上執行。

在一具體實施例中，W4 COMN使用一資料模型化策略，用於產生不僅是使用者及位置之設定檔，但亦用於該網路上任何裝置，以及任何種類具有使用者指定的條件之使用者定義的資料。使用關於一特定使用者、主題或邏輯資料物件可使用的社交、空間性、時間性及邏輯資料，W4 COMN已知的每一實體可對於所有其它已知實體及資料物件進行映射及表示，藉以同時產生每一實體的一微圖形以及一通用圖形，其將所有已知的實體彼此關聯。在一具體實施例中，實體與資料物件之間這些關係係以一通用索引儲存在W4 COMN內。

在一具體實施例中，一W4 COMN網路關於可被稱之為”現實世界實體”的那些實體，在以下稱之為RWE。一RWE代表(但非限制)人、裝置、位置或其它W4 COMN已知的實體事物。在一具體實施例中，W4 COMN已知的每一RWE被指定一唯一的W4識別號碼，其可辨識W4 COMN內的RWE。

RWE可直接與網路互動，或透過本身可為RWE之代理主機。直接與W4 COMN互動的RWE之示例包括任何裝置，像是連接至W4 COMN之感測器、馬達或其它硬體部份，藉以接收或傳送資料或控制信號。RWE可以包括所有裝置，其能夠做為網路節點或產生、請求及/或使用在一網路化環境中之資料或可經由網路所控制。這些裝置包括任何種類的”基本型”裝置，其目的係設計成與一網路互動(例如行動電話、有線電視機上盒、傳真機、電話及射頻識別(RFID,“Radio frequency identification”)標籤、感測器等)。

可以使用代理主機與W4 COMN網路進行互動之RWE的範例包括非電子實體，其包括實際實體，例如人、位置(如州、城市、房屋、建築物、機場、道路等)及事物(如動物、寵物、牲口、公園、實體物件、汽車、飛機、藝術品等)，及無形的實體，例如商業實體、法律實體、人群組織或運動團隊。此外，”智慧型”裝置(例如運算裝置，像是智慧型電話、智慧型機上盒、支援與其它裝置或網路進行通訊之智慧型汽車，膝上型電腦、個人電腦、伺服器電腦、人造衛星等)，可視為使用代理主機來與該網路互動的RWE，其中在該裝置上執行之軟體應用做為該等裝置之代理主機。

在一具體實施例中，一W4 COMN可以允許RWE之間的關聯性被決定及追蹤。例如，一給定使用者(一RWE)可關聯於任何數目與種類的其它RWE，其包括其他人、行動電話、智慧型***、個人資料助理、電子郵件及其它通訊裝置帳號，網路化電腦、智慧型家電、有線電視之機上盒及接收器，及其它媒體裝置，及任何其它網路化裝置。此關聯性可明確地由該使用者建立，例如當該RWE被安裝到W4 COMN中時。

此一範例為設定一新的行動電話、有線電視服務或電子郵件帳號，其中一使用者可明確地辨識一RWE(例如該行動電話服務之使用者的電話，該使用者之有線電視服務之機上盒及/或位置，或該線上服務之使用者名稱及密碼)，其係直接關聯於該使用者。此明確關聯性可以包括該使用者辨識該使用者與該RWE之間的特定關係(例如，此為我的裝置、此為我的家電，此人為我的朋友/父親/兒子等，此裝置為我與其他使用者之間共享等)。RWE亦可基於目前狀況為非明確地關聯於一使用者。例如，在W4 COMN上的天氣感測器可以基於指明該使用者生活在或通過靠近該感測器位置之資訊而間接地關聯於一使用者。

在一具體實施例中，一W4 COMN網路可以額外地包括被稱之為”資訊物件”者，在以下稱之為IO(Information Objects)。一資訊物件(IO)為一邏輯物件，其可儲存、維護、產生或另外提供由RWE及/或W4 COMN使用的資料。在一具體實施例中，在一IO內的資料可由一RWE的動作來修正。在一W4 COMN內的IO可被提供一唯一W4識別號碼，其可辨識該W4 COMN內的IO。

在一具體實施例中，IO包括被動物件，例如通訊信號(例如數位及類比電話信號、串流化媒體及內程序通訊)、電子郵件訊息、交易記錄、虛擬卡、事件記錄(例如辨識時間的資料檔案，其可能結合於一或多個RWE，例如使用者及位置，其更可關聯於一已知的主題/活動/意義，例如音樂會、大集會、會議、運動比賽等)，電話錄音、日曆登錄項、網頁、資料庫登錄項、電子媒體物件(例如包含歌曲、視訊、相片、影像、音訊訊息、電話等的媒體檔案)、電子檔案及關聯的元資料。

在一具體實施例中，IO包括任何執行中程序或應用，其會使用或產生資料，例如電子郵件通訊應用程式(例如MICROSOFT的OUTLOOK,或YAHOO!的YAHOO!MAIL)，一日曆應用程式，一文字處理應用程式，一影像編輯應用程式，一媒體播放器應用程式，一天氣監測應用程式，一瀏覽器應用程式，及一網頁伺服器應用程式。這些活躍IO可以亦或不可做為一或多個RWE之代理主機。例如，在一智慧型電話上的語音通訊軟體可同時做為智慧型電話與該智慧型電話之擁有者的代理主機。

在一具體實施例中，對於每一個IO，至少有三個關聯的RWE類別。第一個為擁有或控制IO的RWE，不論是做為產生者或權利擁有者(例如具有對IO之編輯權利或使用權利的RWE)。第二個為例如藉由包含關於RWE或辨識RWE之資訊而該IO所關聯的RWE。第三個為任何存取該IO之RWE，藉以為了某個目的自該IO獲得資料。

在一W4 COMN的上下文之內，”可使用資料”及”W4資料”代表存在於一IO或資料中的資料，其可自一已知的IO或RWE做收集，例如一部署的感測器。在W4 COMN的環境內，“感測器”代表任何W4資料的來源，其中包括PC、電話、可攜式PC或其它無線裝置、家用裝置、汽車、家電、安全掃描器、視訊監控、服裝、產品及地點中的RFID標籤，線上資料，或任何其它關於一現實世界使用者/主題/事物(RWE)或邏輯式代理/程序/主題/事物(IO)之資訊的來源。

第一圖所示為W4 COMN上RWE與IO之間的關係之一具體實施例。一使用者102為具有一唯一網路ID的RWE。使用者102可為使用關聯於使用者102之代理主機裝置104,106,108,110之網路進行通訊的人，其所有皆為具有唯一網路ID的RWE。這些代理主機可直接與W4 COMN進行通訊，或使用IO與W4 COMN進行通訊，例如在一代理主機裝置上或由一代理主機裝置執行的應用。

在一具體實施例中，代理主機裝置104,106,108,110可明確地關聯於使用者102。例如，一裝置104可為一智慧型電話，其由一行動電話服務提供商連接到該網路，且另一裝置106可為連接至該網路之一智慧型車輛。其它裝置可間接地關聯於使用者102。

例如，一裝置108可為匹配在使用者的行動電話104之目前位置之位置處一”基本型”天氣感測器，因此不明顯地關聯於使用者102，而兩個RWE 104,108位在相同地方。另一個不明顯關聯的裝置110可為用於W4 COMN已知的實體位置112之感測器110。位置112為已知，其可為明確地(經由一使用者指定的關係，例如此為我家、使用場所、父母等)或不明顯地(該使用者102通常與RWE 112位在相同處，其可由位置112處的感測器110的資料來證明)，以關聯於第一使用者102。

使用者102可直接地關聯於一或多個人140，並經由一直接關聯性的串鏈間接地關聯於更多的人142,144。這些關聯性可為明確(例如使用者102可以已經辨識關聯的人140為他/她的父親，或可以已經辨識人140為該使用者之社交網路的成員)或間接(例如他們共享相同的地址)。追蹤人們之間的關聯性(以及其它RWE)允許產生”親密性”的概念，其中親密性可定義成兩個人或RWE之間關聯性程度的度量。例如，RWE之間每個移除程度可視為較低層級的親密性，並指定一較低親密性分數。親密性可僅基於明確的社交資料，或可被擴充來包括包含有空間資料與時間資料的所有W4資料。

在一具體實施例中，一W4 COMN的每個RWE 102,104,106,108,110,112,140,142,144可以關聯於如所示的一或多個IO。第一圖所示有兩個IO 122,124，其關聯於行動電話裝置104。一IO 122可為一被動資料物件，例如由在行動電話上排程/日曆化軟體所使用之一事件記錄、由一通訊錄應用程式使用的聯絡人IO、使用裝置104進行的一交易之歷史記錄或由裝置104傳送之一訊息的複本。另一IO 124可為一主動軟體程序或應用程式，其做為該裝置的代理主機到W4 COMN，其經由W4 COMN傳送或接收資料。語音通訊軟體、排程/日曆化軟體、一通訊錄應用程式或一文字傳訊應用程式皆為IO的範例，其可與該網路上其它IO及RWE進行通訊。IO可額外地關聯於一或多個RWE有興趣的主題，這種主題包括(但非限制)音樂藝術家、音樂類型、地點等等。

IO 122,124可局部地儲存在裝置104上，或遠端地儲存在W4 COMN可存取之某個節點或資料庫上，例如一訊息伺服器或行動電話服務資料中心。關聯於汽車108之IO 126可為一電子檔案，其中包含汽車108之規格及/或目前狀態，例如車型、型號、識別號碼、目前位置、目前速度、目前狀態、目前擁有者等。關聯於感測器108之IO 128可以辨識感測器108監視的對象之目前狀態，例如目前天氣或目前交通。關聯於行動電話110之IO 130可為在一資料庫中辨識最近通話或目前帳單上收費金額之資訊。

那些僅可透過代理主機與W4 COMN互動的RWE，例如人102,140,142,144，運算裝置104,106，及位置112，其可具有直接與其相關聯的一或多個IO 132,134,146,148,150，其包含該關聯的RWE之RWE特定的資訊。例如，關聯於人132,146,148,150之IO可以包括一使用者設定檔，其包含電子郵件地址、電話號碼、實體位址、使用者喜好、裝置之識別、及關聯於該使用者之其它RWE。該等IO可額外地包括使用者在W4 COMN上與其它RWE之過去的互動(例如交易記錄、訊息複本、記錄使用者過往行蹤之時間與位置組合的清單)，該位置及/或任何關係資訊之唯一W4 COMN識別(例如使用者與親戚、雇主、同事、鄰居、服務提供商等之關係的明確使用者指定)。

關聯於一個人132,146,148,150之IO的另一示例包括遠端應用程式，藉此一個人可與W4 COMN進行通訊，例如一網頁式電子郵件服務之帳號，例如Yahoo!Mail。位置的IO 134可以包含資訊，像是該位置的實際座標，到該位置的行駛導引，該位置的類別(住家、商店場所、公共、非公共等)，關於可在該位置取得之服務或產品之資訊，該位置之唯一W4 COMN識別，位在該位置處的商店，該位置之相片等。

在一具體實施例中，RWE與IO係關聯於辨識它們之間的關係。RWE與IO可使用元資料相互關聯。例如，如果一IO為音樂檔案，該檔案的元資料可以包括辨識藝人、歌曲等的資料，專輯藝術，及該音樂資料的格式。此元資料可以儲存成該音樂檔案的一部份，或是在關聯於該音樂檔案或兩者之一或多個不同IO中。W4元資料可額外地包括該音樂檔案的擁有者，及該擁有者在該音樂檔案中具有的權利。在另一示例中，如果該IO為一數位相機拍攝的相片，該相片另外可以包括一影像可在一顯示器上產生的主要影像資料，元資料可辨識何時拍攝該相片，該相片拍攝時該相機的位置，是哪一個相機拍攝該相片，是誰(如果有的話)關聯於該相機(例如指定為該相機的擁有者)，以及在該相片中的主題為何人或何物。W4 COMN使用所有可使用的元資料，藉此辨識實體與資料物件之間間接及明確的關聯性。

第二圖所示為定義在W4 COMN上RWE與IO之間的關係之元資料的一具體實施例。在所示的具體實施例中，一IO 202包括物件資料204，及五個不同的元資料項目206,208,210,212,214。某些元資料項目208,210,212可以包含僅關於物件資料204而無關於任何其它IO或RWE之資訊。例如，關聯於IO 202之物件資料204的一產生日期、文字或影像。

另一方面，某些元資料項目206,214可以辨識IO 202與其它RWE及IO之間的關係。如所示，IO 202由一項元資料206關聯於一RWE 220，而基於某些W4 COMN已知的一些資訊RWE 220另關聯於兩個IO 224,226與一第二RWE 222。例如第二圖的此部份能夠描述包含辨識數位相機(第一RWE 220)之元資料206的影像(IO 202)與該系統已知為相機220的擁有者之使用者(第二RWE 224)之間的關係。這種擁有權資訊例如可由關聯於相機220之IO 224,226的一個或另一個所決定。

第二圖亦例示關聯IO 202與另一IO 230之元資料214。此IO 230本身關聯於三個其它IO 232,234,236，其另關聯於不同的RWE 242,244,246。第二圖的此部份例如可以描述包含辨識元資料206的音樂檔案(IO 202)之間的關係，其辨識了定義關聯於此音樂檔案202之使用權利的範圍之數位權利檔案(第一IO 230)。其它IO 232,234,236為其它關聯於使用權利的音樂檔案，且其目前關聯於特定擁有者(RWE 242,244,246)。

第三圖所示為W4 COMN之概念模型的一具體實施例。W4 COMN 300產生一實施的傳訊基礎設施，其形式為一全球邏輯網路雲，在概念上對每個4W再分成網路雲端：Who(誰),Where(何處),What(何事)及When(何時)。在是誰的雲端302中所有使用者，不論是做為傳送者、接收者、資料點或確認/驗證來源，以及使用者代理主機，其型式為使用者程式程序、裝置、代理人、日曆等。

在何處的雲端304中皆為實體位置、事件、感測器或其它關聯於一空間基準點或位置之RWE。何時的雲端306係由自然時間事件(即未關聯於特定位置或人的事件，像是日期、時間、季節)以及共同使用者時間事件(假日、週年紀念日、選舉等)，及使用者定義的時間事件(生日、智慧時序節目)。

何事的雲端308由所有已知資料構成-網頁或私密，商店或使用者-可存取到W4 COMN，其包括例如環境資料，像是天氣及新聞，RWE產生的資料，IO及IO資料，使用者資料，模型，程序及應用程式。因此在概念上，大多數資料係包含在何事的雲端308中。

一些實體、感測器或資料有可能在不同時間或同時地存在於多個雲端中。此外，一些IO及RWE可為組合因為它們結合來自一或多個雲端之元件。此種組合可被適當分類，以協助決定RWE與IO之間的關聯性。例如，由位置與時間構成的一事件可以同等地在何時的雲端306、何事的雲端308及/或何處的雲端304中分類。

在一具體實施例中，一W4引擎310為W4 COMN的智慧中心，用於進行W4 COMN中的所有決定。W4引擎310控制W4 COMN之每一層之間的所有互動，且負責執行由W4 COMN作業或交互運作應用程式所致能的任何許可的使用者或應用程式目的。在一具體實施例中，W4 COMN為具有標準化發行的應用程式介面(API,“Application Program Interface”)之一開放平台，其用於請求(除此之外)同步化、消除模糊、使用者或主題定址、存取權利，優先化(尚有其他者)，或其它價值式評等，智慧化排程、自動化及主題式、社交、空間或時間警示。

W4 COMN的一種功能為收集關於所有通訊之資料，及透過W4 COMN進行的互動，其可包括儲存IO的複本，及辨識所有RWE之資訊，及其它關於IO之資訊(例如何人，何事，何時，何處資訊)。其它由W4 COMN收集的資料可以包括關於在任何給定時間任何給定RWE與IO之狀態的資訊，例如位置、操作狀態、監視的條件(例如對於一RWE為一天氣感測器，正被監測的目前天氣條件，或對於一RWE為一行動電話，基於其目前所接觸的行動電話塔的目前位置)及目前狀態。

W4引擎310亦負責由通過W4 COMN之資料與通訊串流辨識RWE及RWE與IO之間的關係。辨識關聯於或由IO包含的功能及由其它RWE執行的動作皆稱之為實體擷取。實體擷取同時包括簡單動作，例如辨識一特定IO之傳送者與接收者，及由W4 COMN收集及/或可以使用的資料之更為複雜的分析，例如決定列出一即將發生事件的時間與位置之訊息，並基於該訊息之上下文來關聯該事件於該訊息的傳送者與接收者，或基於RWE的位置與一共同放置之交通監視器之狀態的相互關聯而決定一RWE係卡在一交通堵塞中。

其必須注意到當執行自一IO的實體擷取時，該IO可為一不透明物件，其中僅有關於該物件之W4元資料可以見到，但該IO之內部資料(即包含在該物件內實際主要或物件資料)並非可見，因此元資料擷取限制於該元資料。另外，如果該IO的內部資料為可見，其亦可用於實體擷取，例如在一電子郵件內的字串被擷取，並關聯成為RWE，用於決定傳送者、使用者、主題或其它RWE或受到該物件或程序影響的IO之間的關係。

在所示的具體實施例中，W4引擎310可為一個或一群的分散式運算裝置，例如通用個人電腦(PC)或特定目的伺服器電腦，其藉由通訊硬體及/或軟體連接至W4 COMN。這些運算裝置可為一單一裝置或一起運作之裝置的群組。運算裝置可具有任何數目之程式模組及資料檔案，其儲存在該運算裝置之本地或遠端大量儲存裝置與本地記憶體中(例如RAM)。例如，如上所述，一運算裝置可包括適用於控制一網路化電腦之作業的一作業系統，例如MICROSOFT公司所提供的WINDOWS XP或WINDOWS SERVER作業系統。

一些RWE亦可為運算裝置，像是(但非限制)智慧性電話、網路式家電、PC、膝上型電腦及個人資料助理(PDA,“Personal data assistant”)。運算裝置可連接至一或多種通訊網路，例如網際網路，公共交換電話網路，行動電話電話網路，衛星通訊網路，有線通訊網路，例如有線電視或私密區域網路。運算裝置可透過一有線資料連接或無線連接來連接任何這種網路，例如wi-fi,WiMAX(802.36),藍芽(Bluetooth)或行動電話電話連接。

本地資料結構，包括分散式IO，其可以儲存在一電腦可讀取媒體上(未示出)，其連接至此處所述之運算裝置或為運算裝置之部分，其中包括W4引擎310。例如，在一具體實施例中，下述的W4 COMN之資料骨幹包括多個大量儲存裝置，其可保持該等IO,元資料及決定此處所述之RWE與IO之間關係所需要的資料。

第四圖為W4 COMN架構之功能層的一具體實施例。在最低層處，稱之為感測器層402，其為實際裝置、使用者、節點及其它RWE之網路404。感測器包括已知的技術，像是網頁解析、GPS、行動電話塔試接、使用記錄、***交易、線上購物、明確使用者設定檔及間接使用者設定檔，其透過行為針對化達到，搜尋分析，及用於最佳化特定網路應用或功能之解析模型。

資料層406儲存並分類由感測器層402所產生的資料。該資料可由感測器之網路404或網路基礎設施406來管理，其建構在所實施的使用者、裝置、代理、位置、程序及感測器的網路之上。網路基礎設施408為在有覆蓋網路基礎設施的核心，其包括自網路404之感測器、裝置傳送的資料而接收所需要的硬體及軟體。其另包括有意義地分類化及追蹤由網路404產生的資料所需要的處理及儲存能力。

使用者設定檔化層410執行該等W4 COMN的使用者設定檔化功能。此層410另可分佈在網路基礎設施408與在W4引擎或分開的使用者運算裝置上執行的使用者應用/程序412之間。個人化被致能在橫跨任何單一或通訊頻道與模式之組合，其包括電子郵件、IM、文字化(SMS等)、相片部落格、音訊(例如打電話)、視訊(視訊會議、現場廣播)、遊戲、資料機密處理、安全性、驗證、或任何可使用資料之其它W4 COMN程序呼叫。

在一具體實施例中，使用者設定檔化層410為在所有感測器之上的一邏輯式層，其由感測器資料以最原始型式傳送，而要被映射及放置到W4 COMN資料骨幹420中。然後該資料(被收集及精製、相關、解複製、同步化及解明化)被儲存在W4 COMN上被認可的相關資料庫可使用應用之一或一集合當中。網路啟始動作及通訊係基於該資料骨幹的欄位，且部份這些動作係使得它們本身成為在該骨幹中某處的記錄，例如***，而其它像是詐騙偵測、同步化、解明化等，即可在不影響該骨幹內的設定檔及模型之下而完成。

由該網路之外所啟始的動作，例如RWE，像是使用者、位置、代理主機及程序，其係來自W4 COMN的應用層414。一些應用程式可由W4 COMN操作者開發，並呈現為實施成通訊基礎設施408的一部份，例如電子郵件或日曆程式，因為該作業如何靠近該感測器處理及使用者設定檔化層410。應用程式412亦可做為一感測器，因為它們透過它們的動作產生資料經由該資料骨幹回到資料層406，其係透過關於由於該等應用程式之執行而被產生或可使用的任何資料。

在一具體實施例中，應用程式層414亦基於裝置、網路、載波以及使用者選擇的或安全為主的顧客化來提供一個人化使用者介面(UI,“User interface”)。任何UI可在W4 COMN內運作，如果其被實施來在使用者互動或動作上提供資料回到該網路。如果是W4 COMN致能的行動裝置，UI亦可用於即時地確認或解明不完整的W4資料，以及對於任何其它鄰近致能或非致能裝置的相關聯、三角測量及同步化感測器。

在某時刻，足夠致能的裝置之網路效應允許該網路來收集一非致能裝置之完整或近乎完整的資料(足以設定檔化及追蹤)，因為其正常交會及其在現實世界位置處致能的裝置所感應。

在應用程式層414之上或在其中主控者為通訊傳遞網路416。該通訊傳遞網路可由W4 COMN運營商或獨立第三方載體服務來運作。資料可經由同步或非同步通訊來傳遞。在每一例中，通訊傳遞網路416將代表一特定應用程式或網路基礎設施408請求來傳送或接收資料。

通訊傳遞層418亦具有做為感測器之元件，其中包括自電話通話、電子郵件、部落格等之W4實體擷取，以及在該傳遞網路上下文內特定的使用者命令。例如，在通話結束之前所說”儲存及優先化此呼叫”能夠觸發先前對話的記錄被儲存，且對於該對話之內的該等W4實體被分析，並增加在個人化/使用者設定檔化層410中加權優先化決策。

第五圖所示為第三圖所示之W4引擎的分析組件之具體實施例。如上所述，W4引擎負責由傳送通過該W4 COMN之資料及通訊串流中辨識RWE，及RWE與IO之間的關係。

在一具體實施例中，W4引擎經由在該實體擷取程序中執行不同作業之一系列次引擎來連接、交互運作及實施所有網路參與者。屬性引擎504追蹤在任何IO中任何RWE之現實世界擁有權、控制、發行或其它條件式權利。每當一新的IO由W4引擎502偵測到時，例如透過產生或傳輸一新訊息、一新交易記錄、一新影像檔案等，擁有權被指定給該IO。屬性引擎504產生此擁有權資訊，且另允許此資訊對於W4 COMN已知的每個IO來決定。

相關聯引擎506可操作兩種能力：第一，辨識相關聯的RWE與IO，及它們的關係(例如藉由產生RWE與IO之任何組合，及它們的屬性、關係及上下文或狀況內名聲之結合的圖形)，第二，做為一感測器分析前處理器，來注意來自任何內部或外部來源之事件。

在一具體實施例中，相關聯引擎506之相關的RWE與IO功能之識別藉由繪製該可使用資料來完成，其使用例如一或多個長條圖。一長條圖為一種製圖技術，其可計數落在多個分離類別當中(即容器)的觀察次數。藉由選擇每個IO,RWE其及它已知的參數(例如時間、日期、位置等)做為不同的容器，及映射該等可使用資料，RWE,IO及其它參數之間的關係可被辨識。所有RWE及IO之長條圖被產生，藉此可以基於該圖形做出相關性。

做為一預處理器，相關聯引擎506監視由RWE提供的資訊，藉以決定是否辨識出任何條件可以觸發在W4引擎502之部份上的動作。例如，如果一傳送條件已經關聯於一訊息，當相關聯引擎506決定決定滿足該條件，其可傳送該適當觸發資訊到W4引擎502，其觸發該訊息的傳送。

注意引擎508實施所有適當的網路節點、雲端、使用者、應用程式或其任何組合，且包括緊密地同時與相關聯引擎506與屬性引擎504進行互動。

第六圖所示為一W4引擎的具體實施例，其顯示在概略參照以上第四圖所述之該等次引擎內的不同組件。在一具體實施例中，W4引擎602包括一注意引擎608、屬性引擎604、及相關聯引擎606，其基於基本功能具有數個次管理員。

注意引擎608包括一訊息吸收及產生管理員610，以及一訊息傳送管理員612，其緊密地同時與一訊息匹配管理員614與一即時通訊管理員616工作，以傳遞及實施橫跨W4 COMN之所有通訊。

屬性引擎604在使用者設定檔管理員618內工作，且配合所有其它模組來辨識、處理/驗證及代表關於RWE,IO及其組合的擁有權及權利資訊。

相關聯引擎606自其兩個頻道(感測器及程序)丟出資料到相同的資料骨幹620，其由W4分析管理員622組織化及控制。資料骨幹620同時包括來自所有網路作業之資料的聚集及個別化的歸檔版本，其中包括使用者記錄624、注意層級場所記錄626、網頁索引及環境記錄618、電子商店及財務交易資訊630、搜尋索引及記錄632、贊助商內容或條件、廣告複本，及在任何W4 COMN程序、IO或事件中使用的任何及所有其它資料。由於W4 COMN有可能將會儲存的資料量，資料骨幹620包括許多資料庫伺服器與資料舖與W4 COMN通訊來提供充份的儲存容量。

由W4 COMN收集的資料包括空間性資料、時間性資料、RWE互動資料、IO內容資料(例如媒體資料)及使用者資料，其包括明確提供及推演出的社交及關係資料。空間性資料可為任何辨識關聯於一RWE之位置的資料。例如，該空間性資料可包括任何被動收集的位置資料，例如行動電話塔資料、通用封包無線電服務(GPRS,“Global packet radio service”)資料、全球定位服務(GPS,“Global positioning service”)資料、WI-FI資料、個人區域網路資料、IP位址資料、及來自其它網路存取點之資料，或主動收集的位置資料，例如由一使用者輸入的位置資料。

時間性資料為一時間式資料(例如時間標記)，其關於關聯於一使用者及/或該電子裝置之特定時間及/或事件。例如，該時間性資料可為被動地收集的時間資料(例如來自存在於該電子裝置上的時鐘之時間資料，或來自一網路時鐘的時間資料)，或該時間性資料可為主動收集的時間資料，例如由該電子裝置之使用者輸入的時間資料(例如一使用者維護的日曆)。

邏輯與IO資料代表一IO所包含的資料，以及關聯於該IO的資料，例如產生時間、擁有者、相關的RWE，該IO被最後存取的時間，該IO之主題或主旨(例如來自訊息內容或”re”或主旨行)等。例如，一IO可關聯於媒體資料。媒體資料可以包括任何關於可呈現媒體之資料，例如音訊資料、視覺資料及視聽資料。音訊資料可為關於下載的音樂之資料，例如類型、作者、專輯及類似者，並可包括關於來電鈴聲、響鈴、購買媒體、播放列、及共享媒體等的資料。視覺資料可為關於由一電子裝置接收的影像及/或文字之資料(例如透過網際網路或其它網路)。該視覺資料可為關於來自一電子系統/裝置傳送及/或於其擷取到的影像及/或文字的資料。

視聽資料可為關聯於在一電子系統/裝置處擷取，或下載到該處，或另與其關聯的資料。該媒體資料包括透過一網路呈現給一使用者之媒體，例如使用網際網路，且包括關於由一使用者使用該網路輸入及/或接收的文字之資料(例如搜尋用語)，以及與該網路媒體之互動的資料，例如點擊資料(例如廣告橫幅點擊、書籤、點擊模式及類似者)。因此，該媒體資料可以包括關於一使用者的RSS回饋、訂閱、群組會員資格、遊戲服務、警示及類似者之資料。

該媒體資料可包括非網路活動，例如使用一電子裝置(像是行動電話)之影像擷取及/或視訊擷取。該影像資料可包括由該使用者加入的中繼資料，或關聯於該影像的其它資料，例如關於相片，相片被拍攝的地點，拍攝方向、拍攝內容、當日時間等等。例如媒體資料可用於例如推論出活動資訊或喜好資訊，像是文化及/或購買喜好資訊。

關係資料可以包括關於一RWE或IO與另一個RWE或IO之關係的資料。例如，該關係資料可以包括使用者識別資料，例如性別、年齡、種族、名字、社會安全號碼、相片及關聯於該使用者之識別的其它資訊。使用者識別資訊亦可包括電子郵件位址、登入名稱及密碼。關係資料另可包括辨識明確關聯的RWE之資料。例如，一行動電話的關係資料可以代表擁有該行動電話之使用者，以及提供該服務給該電話之公司。在另一範例中，一智慧型車輛的關係資料可以辨識該擁有者，關聯於電子過路費之付款的擁有者之***，被允許駕駛該車輛之那些使用者，及該車輛的維修站。

關係資料亦可包括社交網路資料。社交網路資料包括關於明確由一使用者或其它RWE定義的任何關係之資料，例如關於一使用者的朋友、家庭、同事、商業關係及類似者之資料。社交網路資料可包括例如對應於一使用者維護的電子通訊錄之資料。關係資料可關聯於例如位置資訊來推論社交網路資料，例如主要關係(例如使用者-配偶、使用者-小孩、及使用者-父母關係)，或其它關係(例如使用者-朋友，使用者-共事者，使用者-商業相關關係)。關係資料亦可用於推演例如活動資訊。

互動資料可為任何關聯於該電子裝置之使用者互動的資料，不論是主動或被動。互動資料之範例包括個人間通訊資料、媒體資料、關係資料、交易資料及裝置互動資料、其所有皆在以下進一步詳細說明。下表1為包括電子資料之範例的非窮盡列表。

互動資料包括任何經由W4 COMN傳送之RWE間的通訊資料。例如，該通訊資料可包括關聯於一進入或離開短訊服務(SMS,“short message service”)訊息、電子郵件訊息、語音通話(例如行動電話通話、網路電話通話)、或其它關於一RWE之人際通訊的種類之資料。通訊資料可以關聯於例如時間性資料來推論關於通訊頻率的資訊，其中包括集中式通訊模式，其可代表使用者活動資訊。

該互動資料亦可包括交易性資料。該交易性資料可為任何由該行動電子裝置或在其處所進行的商業交易之資料，像是販售商資料、金融機構資訊(例如銀行資訊)、金融帳號資訊(例如***資訊)、商品資訊、及成本/價格資訊、及購買頻率資訊等等。該交易資料可用於例如推論活動及喜好資訊。該交易性資訊亦可用於推論由該使用者擁有的裝置及/或服務之種類，及/或該使用者會有興趣者。

該互動資料亦可包括裝置或其它RWE互動資料。這種資料同時包括在W4 COMN上一使用者與一RWE之間互動及該RWE與該W4 COMN之間互動所產生的資料。RWE互動資料可為關於一RWE與該電子裝置互動之任何資料，其並未包括在任何以上的類別中，例如關聯於其它模組/應用程式之電子裝置資料的使用之慣用模式，例如關於在一電子裝置上使用那些應用程式，以及多常及何時使用那些應用程式之資料。如以下之更為詳細的說明，裝置互動資料可以關聯於其它資料，以推論與其關聯的關於使用者活動及模式之資訊。下表2為包括互動資料之範例的非窮盡列表。

上下文式查詢增廣

在網際網路上最受歡迎的資訊服務之一為知識搜尋服務，例如Yahoo!Answers。這些服務允許使用者張貼問題，並自廣大基礎的其他使用者接收答案，其中一些可能是主題事項專家，其中一些可能具有類似的生活經驗，而其中一些對於該問題的主題事項有興趣。經過一段時間，很寬廣的問題與答案的陣列被累積，並共同形成可被索引化及搜尋的知識庫。搜尋這種知識庫可以比搜尋該網路上內容匹配關鍵字要具有明顯的好處，因為這種搜尋時常能夠對於特定問題提供精確及針對性答案。

這種知識庫的潛在價值隨著每一個張貼的問題及提供的答案而成長，但使用該知識庫的困難度亦增加。一使用者有困難轉譯一般性的問題成為一種產生可管理之問題與答案組合的型式。會有太多的問題及答案要手動地瀏覽。一知識庫之關鍵字搜尋可能完全沒有答案，或是邊緣性地關於該使用者。

知識搜尋服務之使用者通常詢問的問題某種角度而言係關於他們目前的上下文。一使用者的上下文可以廣義地定義為在任何時間點環繞一使用者之狀況的所有組合。一使用者的上下文包括該使用者目前的位置、日期與時間，但亦可包括任何其它空間性、時間性、社交及主題式資料，其定義了使用者是誰，且該使用者到過何處，該使用者想要到那裏，他們要跟誰一起去，他們去的目的及該使用者有興趣的為何。

例如，一使用者可以詢問”哪裏是吃東西的好地方?”顯然關於無法合理地靠近該使用者之餐廳的任何答案就沒有用。因此，如果該使用者目前在Santa Fe，該問題實際上為”在Santa Fe哪裏是吃東西的好地方?”但是該使用者可能具有食物喜好，例如該使用者可能喜歡壽司或泰國菜，所以該問題實際上為”在Santa Fe哪裏有好的壽司或泰國菜餐廳?”在甚至更為摘要層級中，如果其超過下午12點，且一使用者尚未吃午餐，顯然下一個問題為”在哪裏吃午餐?”，當然除非該使用者永遠不吃午餐。使用者亦可能較喜歡聽到類似他們的人的意見，例如相同年齡、相同職業等等。

一W4 COMN或類似可追蹤Who,What,When及Where資料之網路可以探索關於使用者所累積的資料，以增進搜尋一知識庫，或任何其它種類的資料庫，其可包含關於人、地點、事物、事件或主題之資訊來增廣一使用者所張貼的問題。再者，經過一段時間，由特定使用者在特定上下文中詢問的問題可被存檔，並用於形成預測性模型，其可用於預測具有特定屬性之使用者有可能在特定狀況下詢問之問題。

例如，假設一使用者已經是在長距離火車旅行中，已經坐在他或她的位子上2.5小時，且已經在這段時間當中已使用其***向火車的行動點心販售商購買四罐啤酒。當該使用者離開火車時，該使用者拿出一PDA來進行查詢，且該裝置自動地突現該火車站的地圖，其在地圖上已經指明最靠近的廁所。該使用者可以選擇”並非這個”的按鈕，並顯示下一個可能的答案，例如外匯兌換及/或檢查行李提領及/或計程車站。每個個人可以收到他們目前狀況下最有可能答案之不同構成或評等的組合，例如如果一使用者的路徑歷史顯示出該使用者從來不會使用火車站的廁所，其可能根據我的個人資料歷史及設定檔顯示計程車或最靠近的旅館，或速食店廁所。在另一個自動具體實施例中，可能由一廣告商贊助，具有在音樂會購買禮品的歷史之使用者將使得他的裝置顯示在會場中紀念品販售商的位置。

第七圖所示為一W4 COMN如何能夠提供上下文增進的知識搜尋服務之具體實施例。

W4 COMN 1900維護一或多個知識資料庫1940，其包含由發問的使用者1100張貼的問題，及由回答使用者1500所給定的答案(即問題與答案資料庫)。存取到知識資料庫1940由一查詢增廣引擎1920所提供。一發問的使用者1100可以經由一代理主機裝置遞交一問題到查詢增廣引擎1920，例如PDA 1102，並經由該代理主機裝置接收該問題的一或多個答案。

發問的使用者1110目前位在紐約市，其為商店1130的顧客，且目前在餐廳1140用餐。發問的使用者1100額外地維護一部落格(BLOG)1150，具有電子郵件帳號1120及一群朋友。所有這些實體及資料物件，以及它們與發問的使用者1100之關聯性皆為W4 COMN 1900所已知，且可協助定義該使用者目前的上下文。該使用者的目前上下文可被廣泛地定義成該使用者所在之空間及時間，辨識該使用者之興趣、活動及社交關聯性之社交、主題式、時間性及空間性資訊的整體組合。

在問題與答案資料庫1940中每個答案由一回答的使用者1500提供。每個回答的使用者1500亦具有他或她本身的上下文。例如，回答的使用者1500之每一者係位在美國1510某處，為一或多個商店1530之顧客，在一或多個餐廳1540處用餐，具有至少一電子郵件帳號1520，並至少維護一BLOG 1550。所有這些實體及資料物件，以及它們與回答的使用者1500之它們的關聯性為W4 COMN 1900已知，並協助定義該回答的使用者之目前上下文。

查詢增廣引擎1920能夠探索關於一發問的使用者之目前上下文之社交、主題式、時間性及空間性資訊，以補充由該使用者詢問的問題。因此，例如如果發問的使用者1100詢問”我應該在哪裏吃飯?”，查詢增廣引擎1920能夠判定其為午餐時間，且該使用者在紐約市1110，且該使用者已經經常在壽司餐廳1140用餐，因此構成一更為特定的問題”在紐約市提供午餐的壽司餐廳在哪裏?”

查詢增廣引擎1920可額外地探索關於回答的使用者之目前上下文的社交、主題式、時間性及空間性資訊，以協助定義傳回給該問題之該組答案。例如，回應於問題”在紐約市提供午餐的壽司餐廳在哪裏?”，查詢增廣引擎1920能構較佳地選擇由發問的使用者之朋友1160提供的答案，其可較佳地選擇由紐約市居民的使用者提供的答案，具有類似於該發問的使用者的人口統計資料者(例如相同年齡、收入水準、相同興趣)等等。

W4 COMN 1900可額外地儲存關於每個問題及答案之歷史上下文資訊。例如，發問的使用者1110可能一年大多時間住在夏威夷，但當詢問問題”我應在何處吃飯?”時正在紐約市渡假。該問題的歷史上下文將包含一特定空間位置，紐約市。現在一回答的使用者1500可以是在高收入區塊，但當他或她回答該問題時可能已經變成低收入層級。該問題之歷史上下文將包含一特定人口統計資料，低收入層級。

經過一段時間，問題與答案資料庫1940可以累積並儲存關於寬廣陣列的上下文之問題與答案。查詢增廣引擎1920可以汲取此資訊，甚至在無人問問題時，建議問題。例如，如果正在紐約市度假且經常喜歡吃壽司的使用者在約下午12點時詢問問題”我應該在哪裏吃飯?”，查詢增廣引擎1920能夠偵測一使用者何時在這種上下文中，並自發性地建議這種問題給該使用者。

第八圖所示為第七圖所示之使用者、裝置及相關資料物件如何被定義到一W4 COMN之具體實施例。

使用者1110及1500分別表示成使用者RWE 2110及2500。發問的使用者之PDA 1102表示成一代理主機RWE 2102。商店1130及1150分別表示成位置RWE 2130及2150。餐廳1140及1540分別表示成位置RWE 2140及2540。紐約市及其它美國位置1110及1510分別表示成位置RWE 2110及2510。使用者電子郵件1120及1520分別表示成被動資料IO 2120及2520。使用者部落格1150及1550分別表示成被動資料IO 2150及2550。查詢增廣引擎1920及知識資料庫1940分別表示成主動IO 2920及2940。

第九圖所示為第八圖所示之RWE與IO如何能夠關聯一W4 COMN內一使用者問題的資料模型之具體實施例。

在一具體實施例中，由一發問的使用者使用一代理主機裝置遞交一問題即產生關聯於發問的使用者RWE 2100、使用者的PDA代理主機RWE 2104及查詢增廣引擎IO 2920之一被動問題IO 2108。該發問的使用者RWE 2100直接關聯於一使用者設定檔IO 2108。在一具體實施例中，使用者設定檔IO 2108為一總合的設定檔，其關聯該使用者與該使用者相關的該網路可使用之所有個人及人口統計資料。

發問的使用者RWE 2100目前關聯於紐約市的位置RWE，因為該使用者目前就在紐約市。該網路可能已經偵測到該使用者的目前位置，例如透過該使用者的PDA使用一嵌入式GPS裝置，或藉由該裝置所廣播之行動電話信號的三角定位。發問的使用者RWE 2100另外直接關聯於該使用者光顧的一商店2130的一RWE，其本身具有至少一IO 2132，其包含關於該商店的資訊，例如該商店的種類，擁有權資訊及營業時間。發問的使用者RWE 2100另外直接關聯於該使用者光顧的一餐廳2140的一RWE，其本身具有至少一IO 2142，其包含關於該商店的資訊，例如菜單、評論及營業時間。

發問的使用者RWE 2100另外直接關聯於由該發問的使用者傳送及接收之電子郵件2120的IO，及由該使用者所維護的一部落格2150。發問的使用者RWE 2100直接地關聯一群組的使用者RWEs 2160，其代表經由一社交網路IO 2162之使用者的朋友，其可為一被動資料IO，例如一聯絡人清單，或可為一主動IO，例如由一第三方提供商所提供的一社交網路化網站。使用者RWEs 2160之每一者具有至少一設定檔IO，其包含例如關於每個使用者之人口統計資訊。

在上述例示的具體實施例中的該等資料關係為示例性，且並未詳盡可以直接或間接地關聯到發問的使用者RWE 2100之實體與IO的無盡數目。發問的使用者RWE 2100可以經由多種資料關係與不同程度的區隔而間接地關聯於該網路已知的一大型且可能無界線之實體與資料的組合。例如，使用者的朋友2160之每一者可以光顧不同的商店及餐廳，維護他們本身的部落格，在任何時間點在不同的實體位置處等等。整體組合的RWE與IO直接或間接地關聯到發問的使用者RWE 2100，其可提供該使用者目前及歷史的上下文的詳細觀視，其可用於增廣在該上下文內一使用者所張貼的問題。

類似地，每個回答的使用者RWE 2500經由一資料關係的網路係直接或間接地關聯於一可能無限量之RWE與IO的組合。在所例示的具體實施例中，每個回答的使用者RWE 2500係直接地關聯於由該等使用者與RWE光顧的商店及餐廳2530與2540之RWE，其代表該等使用者之目前位置2510。每個回答的使用者RWE 2500另直接關聯於代表使用者電子郵件2520、使用者部落格2550及使用者設定檔2502之IO。商店及餐廳2530,2540之RWE之每一者關聯於分別與該等商店及餐廳有關的資訊之IO 2532及2542。直接或間接地關於回答的使用者RWE 2500之RWE與IO的整體組合提供該回答的使用者之目前及歷史上下文之詳細觀視，其可用於選擇對於該發問的使用者最有可能有幫助或有興趣的使用者之答案。

在一發問的使用者RWE與回答的使用者RWE之間亦有一個關係。這種關係可透過類似的興趣、共同的朋友、共同的實體位置、共同線上瀏覽、社群或通訊等等。在所例示的具體實施例中，該等發問的使用者朋友之RWEs 2160中至少一者為一回答的使用者RWE 2500，且發問的使用者之電子郵件2120中至少一者係關聯於一回答的使用者RWE，例如因為該電子郵件導向於或參照於該RWE所關聯的該回答的使用者。

在一具體實施例中，於一W4 COMN內，第九圖所示的關係由服務該W4 COMN之一W4引擎內一或多個相關聯引擎所建構及維護。這些關係的產生可以是自動，且為W4 COMN之正常運作的一部份。另外，這種關係可依要求來產生。

在一具體實施例中，第一次被張貼的問題2108被***到知識資料庫2940中，並由回答的使用者來回應。在一具體實施例中，被***到知識資料庫2940中的每一問題係在當該問題被張貼時關聯於該發問的使用者之上下文。在一具體實施例中，在知識資料庫2940中已經由多個使用者多次詢問的問題係關聯於在當該問題被張貼時所有或實質所有該等發問的使用者的上下文。在一具體實施例中，被***到知識資料庫2940中的每一答案係在當該答案被提供時關聯於該回答的使用者之上下文。

在一具體實施例中，查詢增廣引擎2920藉由檢查一使用者RWE 2100之目前上下文及將該使用者的上下文匹配到儲存在知識資料庫2940中問題之上下文，而自動地產生一問題IO 2108。然後IO 2108可被傳送到使用者的代理主機裝置2104做為一建議的問題。

第十圖為一網路(例如W4 COMN)如何能夠使用關聯於一使用者之時間性、空間性及社交資料以提供增廣查詢給一知識系統的程序3000之具體實施例。

在步驟3010，在網路上自一發問的使用者接收一問題，其關聯於該使用者有興趣的任何主題。該問題至少包含一使用者的識別及至少一問題條件。一使用者的識別可為(但非限制)名字、登入、電子郵件地址、來自一可信任來源之驗證的介紹，或在該網路內唯一地辨識一使用者之任何其它代符或代符的組合。該識別可包含在一社交網路化網站上一使用者ID。在一具體實施例中，一使用者的識別代表該發問的使用者。在一具體實施例中，該使用者之識別可以代表一第二使用者(即除了該發問的使用者之外)。

問題條件能夠(但非限制)包含關於現實世界實體與有興趣的主題之任何空間性、時間性、主題式或社交條件。在一具體實施例中，該條件可使用標準關聯或組合運算器而彼此相關聯。在一具體實施例中，該問題可被陳述為一自然語言查詢。在一具體實施例中，該問題可被陳述為一媒體物件，例如相片、影片或音訊片段。在一具體實施例中，查詢條件為利用標準字元形成的代符，例如字元或符號。

在一具體實施例中，查詢條件可包括資料物件。例如，一使用者能夠輸入該查詢，例如”這是什麼?<影像>”，”給我看更多類似此<影像>”，或”誰撰寫其歌詞?<媒體>”，其中<影像>及<媒體>代表該使用者附加到該問題之實際影像及媒體資料物件。在一具體實施例中，例如發問的使用者能夠即時地遞交一共同所在的建築物或物件之影像或影片片段。然後該程序能夠自動地格式化一問題，以收集一組類似的多媒體內容，其標示有關於該建築物/物件之已知名稱、功能、已知資訊。

然後一使用者之識別及該問題條件在步驟3020被用於形成一第一查詢，藉以經由該網路搜尋經由該網路可使用之使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料(包括網路資料庫3022及感測器3024)，其關聯於該問題條件及該辨識的使用者，藉以辨識關於問題條件之使用者上下文資料。在形成該查詢中，如果一資料物件被包括在該問題條件當中，該資料物件可被處理來進一步協助定義該物件，其藉由(但非限制)自該物件內容擷取關鍵字，自該物件擷取元資料，使用一影像分類器來分類該物件，取得一檢查總和，或自該物件取得一簽章。

然後該使用者上下文資料經由該網路可使用的處理能力來用於加入額外的條件到原始問題(如步驟3030)，以產生利用使用者上下文資料認證的一修正的問題。該額外的條件可為認證、個人化及精鍊該原始問題的任何種類的空間性、時間性、社交或主題式條件，藉以形成一更為特定及針對化的問題。在一具體實施例中，該原始問題條件及該額外的問題條件被形成到多個問題當中，其範圍在特定性或關於其它的主題。

視需要，該等修正的問題可在步驟3040經由網路傳送到使用者，藉以允許該使用者選擇特定修正的問題來進一步處理。在該使用者完成他或她的選擇之後，在步驟3050該使用者的選擇在網路之上接收，且僅有選擇的問題被處理。

然後在步驟3060一使用者之識別及修正的問題條件被用於形成一第二查詢，藉以經由該網路搜尋該網路可使用之知識資料、使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料(包括網路資料庫3022及感測器3024及知識資料庫3062)，其關聯於該修正的問題條件及該辨識的使用者，藉以辨識關於該辨識的使用者及該修正的問題條件之知識資料。由該第二查詢所取得的該辨識的知識資料可為與該修正的問題條件完全符合或可為接近符合。例如，問題”在Santa Fe哪裏有好的壽司或泰國菜餐廳?”能夠得到一關聯的問題”在Santa Fe哪裏有好的海鮮餐廳?”或”在Santa Fe區域哪裏有好的日本料理餐廳?”

在一具體實施例中，知識資料包含由複數使用者輸入的問題及答案。在一具體實施例中，該知識資料額外地包含輸入該等問題及答案之該等複數使用者之每一者的識別。在一具體實施例中，該知識資料額外地包含在當這些問題及答案被輸入時輸入該等問題及答案之該等複數使用者之每一者的空間性、時間性、社交及主題式資料(也就是說在該等問題及答案被輸入時該等使用者之上下文)。

在一具體實施例中，每個問題及答案之知識資料額外地包含已經使用該知識資料的複數使用者中至少一者的識別(例如任何已經檢視該知識資料的使用者)。在一具體實施例中，該知識資料額外地包含在當該資料被使用時使用該知識資料的該等複數使用者之每一者的空間性、時間性、社交及主題式資料(例如在當該知識資料被檢視時檢視該知識資料的該等使用者之上下文)。

在一具體實施例中，該知識資料額外地包含一最佳答案的選擇，其中原始輸入該問題之使用者已經從被張貼的該等答案當中選擇一最佳答案。在一具體實施例中，至少一些問題及答案之知識資料額外地包含使用普遍性資料(例如一問題或答案被選擇或檢視之次數)。在一具體實施例中，至少一些問題及答案之知識資料額外地包含註釋，其在一具體實施例中由該系統之任何使用者輸入。在一具體實施例中，至少一些答案的知識資料額外地包含由使用者對於該答案的有用性之評等，其可由該發問的使用者或由使用的使用者所輸入。

在一具體實施例中，該辨識的知識資料基於該修正的問題條件與該辨識的知識資料之間符合的接近度來進行評等。在一具體實施例中，該辨識的知識資料基於該辨識的使用者之上下文與輸入關於該使用者的問題之知識資料的該等使用者之目前或歷史上下文之間符合的接近度，來進行評等。在另一具體實施例中，該辨識的知識資料可基於該辨識的使用者之上下文與發現、瀏覽與關於該使用者的問題之知識資料有互動之使用者的目前或歷史上下文之間符合的接近度來進行評等，例如做為一類似或相同查詢或上下文之搜尋結果。然後在步驟3070，該選擇的知識資料被傳送到該末端使用者，。傳送到發問的使用者之資料可被格式化成任何適用於由一使用者裝置使用或顯示的任何電子格式中，例如像是HTML或XML檔案。

在一具體實施例中，如果沒有知識資料可接近符合於該修正的問題，則該修正的問題、該原始問題或兩者被張貼到知識資料庫3062，使得其他使用者能夠檢視該等問題及張貼答案。

第十一圖所示為一網路(例如W4 COMN)如何能夠使用關聯於一使用者之時間性、空間性及社交資料以提供自動產生的上下文敏感查詢的程序4000之具體實施例。

做為W4 COMN之正常運作的一部份，使用者之目前上下文經常地更新。空間性、時間性、主題式及社交資料對於來自全面來源的個別使用者進行追蹤、相關聯及索引化。如果一使用者攜帶一地理可定位之代理主機裝置，W4 COMN能夠即時地追蹤該使用者的位置。W4 COMN藉由擷取來自多種來源的互動資料(例如電子郵件、文字訊息等)能夠推斷一使用者有參與的活動。W4 COMN亦可知道一個人的喜好、厭惡、興趣、社交圈等等。每一實例，一使用者的上下文，環繞一使用者之Who,What,When及Where可改變。

經過一段時間，知識資料庫被累積，在多種上下文中的使用者會詢問類似或相同的問題。該知識資料庫可藉由在當該問題被詢問時問問題的該使用者之上下文來知道該上下文。當一問題以一特定上下文經常地被重複時，其可以經驗為基礎而推斷這種問題與在這種上下文中的使用者有特殊的相關性。因此，該知識資料庫不僅累積使用該資料庫之該等使用者的知識，亦可有效地由上下文索引化問題，使得該系統能夠建議未被問到的問題。

該程序開始於當一建議的問題或多個問題之請求在網路上由一請求的使用者或其代表被接收時開始(如4010)。該請求可由一使用者啟始的事件觸發，例如一使用者在一代理主機裝置上採取使用者介面動作，或當一使用者說出一關鍵字或關鍵片語到一行動電話或PDA時。該請求能夠以定期的方式(例如每小時)由W4 COMN內的一程序代表該使用者自動地被觸發。該請求亦可基於在該代理主機裝置上感測器或資料值超過一特定臨界值時由該W4 COMN或W4 COMN應用代表該使用者被自動地觸發，藉以啟始一問題，而不需要使用者介入。例如，一代理主機裝置可以感測在一撞擊之後一小段距離之上快速的減速度，並取得該使用者已經發生某種意外，藉此觸發一知識資料請求及回應。

更概言之，在W4 COMN內的一程序能夠追蹤在一使用者的目前上下文中多個空間性、時間性、主題式或社交變數，並當任何這些變數改變時，觸發請求一建議的問題。例如，該程序能夠當一使用者實際地進入一新的城鎮、新城市或新鄰近區時，當一使用者下載並聆聽新的歌曲，當一使用者傳送一電子郵件或文字訊息，或當一使用者在街上碰巧遇到一朋友時即觸發請求一建議的問題。

在另一示例中，該觸發事件可為關聯於該請求的使用者之一感測器的狀態之改變。該感測器能夠關聯於該使用者的代理主機裝置(例如異常的溫度升高，所以一建議的問題可能是”當發生火災時要怎麼辦?”，或加速計快速地停止，所以可能是”在撞車時要怎麼辦?”等)。該感測器可為位在該使用者附近的一網路感測器(例如交通或天氣感測器)。

該請求至少包含一使用者的識別。一使用者的識別可為(但非限制)名字、登入、電子郵件地址、來自一可信任來源之驗證的介紹，或在該網路內唯一地辨識一使用者之任何其它代符或代符的組合。該識別可包含在一社交網路化網站上一使用者ID。在一具體實施例中，一使用者的識別代表該請求的使用者。在一具體實施例中，該使用者的識別可代表相關於該查詢的一第二使用者(即除了該請求的使用者之外)，例如與該請求的使用者共處同一地，或在此主題事項上該請求的使用者之一較佳的過濾來源。

在該程序的下一步驟4020中，一第一查詢被形成，藉以經由網路搜尋關聯於該辨識的使用者在網路上可使用的知識資料、使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料(包括網路資料庫3022及感測器3024及知識資料庫3062)，藉以辨識關於該辨識之使用者的目前上下文之知識資料。在一具體實施例中，該辨識的知識資料包含由複數使用者輸入的一組問題及答案，其可在步驟4070直接傳送到該使用者，而不需要進一步處理。在一具體實施例中，該程序辨識最佳匹配的問題與答案配對，且另辨識密切相關的問題。

在一具體實施例中，該程序僅辨識關於該辨識的使用者之目前上下文之問題。在步驟4030，該等辨識的問題可經由網路傳送到請求的使用者，藉以允許該請求的使用者選擇特定的問題來進一步處理。在該使用者完成他或她的選擇之後，在步驟4040該使用者的選擇在網路之上接收，且僅有選擇的問題被處理。如果該第一查詢並未取得該等選擇的問題之答案，該等選擇的問題即用於在步驟4060形成一第二查詢，藉以經由網路搜尋關於該選擇的問題條件及該使用者之網路上可使用的知識資料、使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料，藉以辨識關於該使用者及該等選擇的問題之知識資料。

在一具體實施例中，該辨識的知識資料基於該辨識的使用者之上下文與輸入關於該使用者的問題之知識資料的該等使用者之目前或歷史上下文之間符合的接近度來進行評等。然後該選擇的知識資料被傳送到該請求的使用者(如步驟4060)。傳送到請求的使用者之資料可被格式化成任何適用於由一使用者裝置使用或顯示的任何電子格式中，例如像是HTML或XML文件。在一具體實施例中，傳回到一請求的使用者之知識資料使用使用者喜好來過濾。例如，一使用者可以選擇過濾成人或不想要的主題/主旨，來源，使用者，或任何其它空間性、時間性、社交或主題式條件的組合。

在一具體實施例中，當一建議的問題被一使用者選擇時，該知識資料庫被更新，以反應出事實上該問題已經被該使用者選擇。在一具體實施例中，一問題已經被選擇的次數被儲存在該知識資料庫上。在一具體實施例中，已經選擇該問題之每一使用者的上下文被記錄在該知識資料庫上。在一具體實施例中，選擇計數資料可用於評等被傳送到該末端使用者之辨識的知識資料。在一具體實施例中，該辨識的知識資料基於該辨識的使用者之上下文與在過去已經選擇該問題之該等使用者之目前或歷史上下文之間符合的接近度來進行評等。

第十二圖為能夠支援像是第十圖及第十一圖所示之程序的一查詢增廣引擎5000之具體實施例，其可在具有關聯於一使用者之時間性、空間性及社交資料的一網路(例如W4 COMN)內提供查詢增廣及自動產生的上下文敏感查詢。

查詢增廣引擎5000包含四個管理員，即使用者管理員5100、查詢分析器管理員5200、問題管理員5300及答案管理員5400。在一具體實施例中，查詢增廣引擎5000為一W4 COMN的組件。在另一具體實施例中，查詢增廣引擎5000存在於一或多個伺服器上，並連接到可存取到關於複數使用者之空間式、社交、時間性及主題式資料的網路。在一具體實施例中，每一個管理員5100,5200,5300及5400包含一或多個模組，其中一些可共享一或多個管理員。一或多個這些模組可為一W4 COMN內其它引擎之組件。

查詢增廣引擎5000經由W4 COMN可由輸入問題的使用者5140及回答問題的使用者5160存取。使用者5140及5160顯示在雲端之內，代表每個使用者由空間性、時間性、主題式及社交資料關聯性之雲端之內詢問或回答問題，即該使用者的目前上下文。知識資料係儲存可經由網路存取的一或多個知識資料庫5900中。

在一具體實施例中，該W4 COMN連續地收集關於網路5600已知之實體的空間性、時間性、社交及主題式資料，其可包括人5610、位置5620、商店5640、感測器5660及事件5680。在一具體實施例中，使用關於一特定使用者可使用的空間性、時間性、社交及主題式資料，該W4 COMN中每一實體已知的主題或邏輯資料物件可被映射，並代表所有其它已知的實體及資料物件，藉以同時產生每一實體的一微圖形，以及彼此關聯所有已知的實體之一通用圖形。在一具體實施例中，實體與資料物件之間這些關係係以一通用索引儲存在W4COMN內。在一具體實施例中，W4資料及該通用索引係儲存在網路5800可以存取的一或多個資料庫上。

使用者管理員5100提供有設施，以允許末端使用者存取查詢增廣引擎5000之服務。使用者管理員5100經配置以在網路上自發問的使用者5140接收關於該等使用者有興趣之任何主題的問題。該等問題之每一者至少包含一使用者的識別及至少一問題條件。一使用者的識別可為(但非限制)名字、登入、電子郵件地址、來自一可信任來源之驗證的介紹，或在該網路內唯一地辨識一使用者之任何其它代符或代符的組合。該識別可包含在一社交網路化網站上一使用者ID。在一具體實施例中，一使用者的識別代表該發問的使用者。在一具體實施例中，該使用者之識別可以代表一第二使用者(即除了該發問的使用者之外)。

問題條件能夠(但非限制)包含關於有興趣的現實世界實體與主題之任何空間性、時間性、主題式或社交條件。在一具體實施例中，該條件可使用標準關聯或組合運算器而彼此相關聯。在一具體實施例中，該問題可被陳述為一自然語言查詢。在一具體實施例中，該問題可被陳述為一媒體物件，例如相片、影片或音訊片段。在一具體實施例中，查詢條件為利用標準字元形成的代符，例如字元或符號。

在一具體實施例中，查詢條件可包括資料物件。例如，一使用者能夠輸入該查詢，例如”這是什麼?<影像>”，”哪裏我可找到其中之一?<影像>”，或”誰撰寫其歌詞?<媒體>”，其中<影像>及<媒體>代表該使用者附加到該問題之實際影像及媒體資料物件。在一具體實施例中，使用者管理員經配置以允許發問的使用者即時地遞交位在相同地點之建築物或物件之影像或視訊片段。然後該使用者管理員能夠自動地格式化一問題，以傳回給該使用者一組類似的多媒體內容，其標示有名稱、功能、關於該建築物/物件之已知的資訊。

使用者管理員5100額外地經配置以接收所建議問題之請求。該請求至少包含一使用者的識別。一使用者的識別可為(但非限制)名字、登入、電子郵件地址、來自一可信任來源之驗證的介紹，或在該網路內唯一地辨識一使用者之任何其它代符或代符的組合。該識別可包含在一社交網路化網站上一使用者ID。在一具體實施例中，一使用者的識別代表該請求的使用者。在一具體實施例中，該使用者之識別可以代表一第二使用者(即除了該請求的使用者之外)。

在一具體實施例中，對於所建議問題之請求由一使用者啟始的事件觸發，例如一使用者在一代理主機裝置上採取使用者介面動作，或當一使用者說出一關鍵字或關鍵片語到一行動電話或PDA時。在一具體實施例中，使用者管理員5100能夠以定期的方式(例如每小時)代表該使用者自動地觸發一建議的問題。在一具體實施例中，該使用者管理員追蹤在一使用者的目前上下文中多個空間性、時間性、主題式或社交變數，並當任何這些變數改變時觸發請求一建議的問題。在一具體實施例中，在該請求的使用者之目前上下文資料的改變為關聯於該請求的使用者之一感測器狀態之改變。在一具體實施例中，在該請求的使用者之目前上下文資料中的改變能夠在該使用者的實體位置中改變(例如經由一地理可定位代理主機裝置來偵測)。

使用者管理員5100額外地經配置以傳送由查詢分析器管理員5200修正的問題，或由問題管理員5300所辨識的問題(在以下詳細描述)回到發問的使用者，並自發問的使用者接收問題的選擇。使用者管理員5100額外地經配置以回應於使用者問題傳送由問題管理員5300所辨識的知識資料回到發問的使用者5140。被傳送到發問的使用者5140之資料可被格式化成適用於由一使用者裝置使用或顯示之任何電子格式，例如像是HTML或XML文件。在一具體實施例中，資料經由一API被傳送到發問的使用者5140。

使用者管理員5100額外地經配置以自回答的使用者5160接收對於張貼的問題之答案。使用者管理員5100能夠提供一介面，以允許回答的使用者5160瀏覽由發問的使用者5140所張貼的問題。在一具體實施例中，答案可以包括資料物件，例如媒體物件、文字物件、格式化檔案等等。在一具體實施例中，使用者管理員5100提供一API，其允許在使用者代理主機裝置上第三方應用顯示問題及張貼問題之答案。

查詢分析器管理員5200提供設施來分析及增廣使用者管理員5100接收的使用者問題。在一具體實施例中，對於每個由使用者管理員5100收到的問題，查詢分析器管理員5200使用該使用者之識別及問題條件到一形成的查詢，藉以經由網路搜尋經由該網路可使用之使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料(包括網路資料庫5800及感測器5700)，並關聯到該問題條件及該辨識的使用者，藉以辨識關於問題條件之使用者上下文資料。如果一資料物件被包括在該問題條件當中，查詢分析器管理員5200能夠處理該資料物件，以協助進一步定義該物件，其藉由(但非限制)自該物件內容擷取關鍵字，自該物件擷取元資料，使用一影像分類器來分類該物件，取得一檢查總和，或自該物件取得一簽章。

在一具體實施例中，查詢分析器管理員5200另經配置以使用使用者上下文資料來加入額外的條件到問題，以產生利用使用者上下文資料驗證的修正問題。該額外的條件可為認證、個人化及精鍊該原始問題的任何種類的空間性、時間性、社交或主題式條件，藉以形成一更為特定及針對化的問題。在一具體實施例中，該原始問題條件及該額外的問題條件被形成到多個問題當中，其範圍在特定性或關於其它的主題。

問題管理員5300提供設施，以允許使用者存取儲存在知識資料庫5800中的知識資料。在一具體實施例中，問題管理員5300能夠自查詢分析器管理員5200接收修正的問題。在一具體實施例中，問題管理員5300能夠自使用者管理員5100接收未修正的問題。在一具體實施例中，問題管理員5300能夠自使用者管理員5100接收選擇的問題。

在一具體實施例中，問題管理員5300使用該等使用者識別及問題條件來形成查詢，藉以經由該網路搜尋經由該網路可使用之知識資料、使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料(包括網路資料庫5800，感測器5700及知識資料庫)，並關聯於該等問題條件及該等辨識的使用者，藉以辨識關於該使用者與問題條件之知識資料。在一具體實施例中，所辨識的知識資料被傳送到使用者管理員5100，用於傳輸回到發問的使用者5140。由該等查詢取得的辨識之知識資料可為完全匹配於該問題條件，或可為接近符合。

在一具體實施例中，每個問題及答案之知識資料額外地包含已經使用該知識資料的複數使用者中至少一者的識別(例如任何已經檢視該知識資料的使用者)。在一具體實施例中，該知識資料額外地包含在當該資料被使用時已經使用該知識資料的該等複數使用者之每一者的空間性、時間性、社交及主題式資料(例如在當該知識資料被檢視時檢視該知識資料的該等使用者之上下文)。

在一具體實施例中，問題管理員5300可自使用者管理員5100接收請求建議的問題，每一請求包含至少一使用者之識別。在一具體實施例中，對於每一請求建議的問題，一查詢被形成，藉以經由該網路搜尋知識資料、使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料，並關聯於該辨識的使用者，藉以辨識關於該使用者之目前上下文的知識資料。在一具體實施例中，問題管理員5300僅辨識回應於該等建議問題之請求的問題。在一具體實施例中，問題管理員5300辨識回應於該等建議問題之請求的問題及答案。在一具體實施例中，該辨識的知識資料被傳送到使用者管理員5100，用於傳輸回到發問的使用者5160。

在一具體實施例中，如果僅有問題在初始時由問題管理員5300取得，使用者管理員5100能夠呈現該等問題給請求的使用者5140進行選擇，並自該等使用者接收所建議問題之選擇。然後問題管理員5300能夠使用該等選擇的問題來形成查詢，藉以經由網路搜尋知識資料、使用者設定檔資料、社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料，並關聯於選擇的問題條件及該辨識的使用者，藉以辨識關於該辨識的使用者與該修正的問題條件之知識資料。在一具體實施例中，該辨識的知識資料被傳送到使用者管理員5100，用於傳輸回到請求的使用者5160。

在一具體實施例中，當一建議的問題被一使用者選擇時，問題管理員5300更新知識資料庫5900，以反應出事實上該問題已經被該使用者選擇。在一具體實施例中，一問題已經被選擇的次數被儲存在該知識資料庫上。在一具體實施例中，已經選擇該問題之每一使用者的上下文被記錄在該知識資料庫上。在一具體實施例中，選擇計數資料可用於評等被傳送到該末端使用者之辨識的知識資料。

在一具體實施例中，問題管理員5300能夠基於該修正的問題條件與該辨識的知識資料之間符合的接近度來評等所辨識的知識資料。在一具體實施例中，問題管理員5300能夠基於輸入該原始問題的使用者之上下文與輸入關於該等使用者的問題之知識資料的該等使用者之目前或歷史上下文之間符合的接近度來評等所辨識的知識資料(例如經由該網路可使用的社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料之間符合的接近度，其係關於該辨識的使用者，其關於當該辨識的知識資料被收集時輸入該辨識的知識資料的第一複數使用者之每一者的空間性、時間性、社交及主題式資料)。

在一具體實施例中，問題管理員5300能夠基於輸入該原始問題的使用者之上下文與使用關於該等使用者的問題之知識資料的該等使用者之目前或歷史上下文之間符合的接近度來評等所辨識的知識資料(例如經由該網路可使用的社交網路資料、空間性資料、時間性資料及主題式資料之間符合的接近度，其係關於該辨識的使用者，其關於當該辨識的知識資料被使用時使用該辨識的知識資料的第二複數使用者之每一者的空間性、時間性、社交及主題式資料)。

在一具體實施例中，問題管理員5300經配置以當一使用者輸入先前尚未被張貼過的問題時加入問題到知識資料庫5900中。在一具體實施例中，被加入到該知識資料庫的每個問題包含一使用者之識別及至少一問題條件，其中可以包括資料物件。在一具體實施例中，對於被加入到該知識資料庫的每個問題，問題管理員5300加入關於當該問題被輸入時輸入該問題的使用者之空間性、時間性、社交及主題式資料(也就是說在當該問題被輸入時該使用者之上下文)。在一具體實施例中，如果一問題包含一資料物件，該資料物件被加入到關聯於該問題之知識資料庫。在一具體實施例中，如果相同的問題被一個以上的使用者詢問，輸入該問題之每一使用者的上下文被加入到關聯於該問題之知識資料庫。

在一具體實施例中，答案管理員5400經配置以加入答案到知識資料庫5900，其在一具體實施例中當一使用者使用由使用者管理員5100提供的一使用者介面來回答一問題時。在一具體實施例中，被加入到該知識資料庫之每個***含一使用者之識別及答案資料，其中可包括文字及其它資料物件，例如媒體物件。在一具體實施例中，對於被加入到該知識資料庫的每個問題，答案管理員5400加入關於當該問題被輸入時輸入該答案的使用者之空間性、時間性、社交及主題式資料(也就是說在當該答案被輸入時該使用者之上下文)。在一具體實施例中，該答案管理員另經配置以接收最佳答案的選擇，其中原始輸入該問題之使用者已經由被張貼的該等答案當中選擇一最佳答案。

本技藝專業人士將認知到本發明之方法及系統可用許多方式實施，且因此其並不受限於前述之範例性具體實施例及範例。換言之，由單一或多個組件所執行之功能性元件，在硬體及軟體或韌體之多種組合中，以及個別功能，其可在該客戶端層級或伺服器層級或兩者中分散在軟體應用程式當中。在此方面，此處所述之不同具體實施例的任何數目之特徵可被組合到單一或多個具體實施例，且有可能有其它的具體實施例可具有少於或多於所有此處所述之特徵。功能性亦可整體或部份地以現在已知或將要成為已知的方式分散在多個組件當中。因此，大量的軟體/硬體/韌體組合有可能來達成此處所述之該等功能、特徵、介面及喜好。再者，本發明的範圍涵蓋以往已知的方式來進行所述之特徵及功能及介面，以及可對此處所述之硬體或軟體或韌體進行之那些變化及修正，其皆可由現在及以後本技藝專業人士可以瞭解者。

再者，在本文中呈現及描述為流程圖之方法的具體實施例係藉由範例來提供，藉以提供對於該技術之更為完整的瞭解。所揭示的方法並不限於此處所呈現的該等作業及邏輯流程。其它的具體實施例可考慮為其中可改變多種作業之順序，且其中被描述為一較大作業之部份的次作業被獨立地執行。

當多種具體實施例已經為了本發明的目的來描述，這些具體實施例必須不能視為限制本發明之教示於那些具體實施例。對於上述之該等元件及作業可進行多種改變及修改可以得到的結果仍維持在本發明中所述之該等系統及程序之範圍內。

102．．．使用者

104-110．．．現實世界實體

112．．．實體位置

122-134．．．資訊物件

140-144．．．人

146-150．．．資訊物件

202．．．資訊物件

202．．．音樂檔案

204．．．物件資料

206、208、210、212、214．．．元資料

220、222．．．現實世界實體

224、226、230、232、234、236．．．資訊物件

242、244、246．．．現實世界實體

300．．．W4 COMN

302-308．．．雲端

310．．．W4引擎

402．．．感測器層

404．．．網路

406．．．資料層

408．．．網路基礎設施

410．．．使用者設定檔化層

412．．．使用者應用/程序

414．．．應用層

416．．．通訊傳遞網路

418．．．通訊傳遞層

420．．．W4 COMN資料骨幹

502．．．W4引擎

504．．．歸屬引擎

506．．．相關聯引擎

508．．．注意引擎

602．．．W4引擎

604．．．歸屬引擎

606．．．相關聯引擎

608．．．注意引擎

610．．．訊息吸收及產生管理員

612．．．訊息傳遞管理員

614．．．訊息匹配管理員

616．．．即時通訊管理員

618．．．使用者設定檔管理員

620．．．資料骨幹

622．．．W4分析管理員

624．．．使用者記錄

626．．．注意層級場所記錄

630．．．電子商務及財務交易資訊

632．．．搜尋索引及記錄

1100．．．發問的使用者

1102．．．個人數位助理

1110．．．紐約市

1110．．．發問的使用者

1110．．．使用者

1120．．．電子郵件帳號

1120．．．使用者電子郵件

1130．．．商店

1140．．．餐廳

1150．．．部落格

1160．．．發問的使用者之朋友

1500．．．回答的使用者/使用者

1510．．．美國

1510．．．其它美國位置

1520．．．使用者電子郵件

1530．．．商店

1540．．．餐廳

1550．．．部落格

1920．．．查詢增廣引擎

1940．．．知識資料庫

1940．．．問題與答案資料庫

2100．．．發問的使用者現實世界實體

2102．．．代理主機現實世界實體

2104．．．使用者的PDA代理主機裝置現實世界實體

2104．．．使用者的代理主機裝置

2108．．．被動問題資訊物件

2108．．．使用者設定檔資訊物件

2108．．．問題資訊物件

2110、2500．．．使用者現實世界實體

2120．．．電子郵件

2120、2150、2520．．．被動資料資訊物件

2130．．．位置實世界實體

2130．．．商店

2132．．．資訊物件

2140．．．餐廳

2142．．．資訊物件

2160．．．使用者現實世界實體

2160．．．使用者之朋友

2162．．．社交網路資訊物件

2500．．．回答的使用者現實世界實體

2502．．．使用者設定檔

2510．．．位置現實世界實體

2510．．．目前位置

2530．．．商店

2532、2542．．．資訊物件

2540．．．餐廳

2550．．．使用者部落格

2920．．．查詢增廣引擎

2920、2940．．．主動資訊物件

2940．．．知識資料庫

3000．．．方法

3010-3070．．．步驟

3022．．．網路資料庫

3024．．．感測器

3062．．．知識資料庫

4000．．．方法

4010-4070．．．步驟

4022．．．網路資料庫

4024．．．感測器

4060．．．第二查詢

4062．．．知識資料庫

4200．．．查詢分析器管理員

5000．．．查詢增廣引擎

5100．．．使用者管理員

5120．．．應用程式化介面

5140．．．輸入問題的使用者/使用者

5160．．．回答問題的使用者/使用者

5200．．．查詢分析器管理員

5300．．．問題管理員

5400．．．答案管理員

5500．．．主動W4圖形

5600．．．網路

5610．．．人

5620．．．位置

5640．．．商店

5660．．．感測器

5680．．．事件

5700．．．感測器

5800．．．網路/網路資料庫

5900．．．知識資料庫

前述及其它本發明之目的、特徵及好處將可由以下例示於附屬圖面中較佳具體實施例的更為特定的說明來進行瞭解，其中參考字元係代表多個視圖中所有相同的零件。該等圖面並不需要成比例，而是在於強調本發明之例示性原理。

第一圖為在一W4通訊網路(W4 COMN,“W4 Communications Network”)之一具體實施例中現實世界實體(RWE,“Real-world entities”)與資訊物件(IO,“Information objects”)之間的關係。

第二圖為定義一W4 COMN的具體實施例中RWE與IO之間關係的元資料。

第三圖為W4 COMN之一具體實施例的概念模型。

第四圖為W4 COMN架構之一具體實施例的功能層。

第五圖為如第二圖所示之W4引擎的一具體實施例之該等分析組件。

第六圖為W4引擎的具體實施例，其中顯示在第五圖所示的該等次引擎內的不同組件。

第七圖為一W4 COMN如何能夠提供上下文增進的知識搜尋服務之具體實施例。

第八圖為第七圖所示之使用者、裝置及相關資料物件如何被定義到一W4 COMN之具體實施例。

第九圖為第八圖所示之RWE與IO如何能夠關聯一W4 COMN內一使用者問題的資料模型之具體實施例。

第十圖為一網路(例如W4 COMN)如何能夠使用關聯於一使用者之時間性、空間性及社交資料以提供一知識系統之增廣查詢的程序之具體實施例。

第十一圖為一網路(例如W4 COMN)如何能夠使用關聯於一使用者之時間性、空間性及社交資料以提供自動產生的上下文敏感查詢的程序之具體實施例。

第十二圖為能夠支援像是第十圖及第十一圖所示之程序的一查詢增廣引擎之具體實施例，其可在具有關聯於一使用者之時間性、空間性及社交資料的一網路(例如W4 COMN)內提供查詢增廣及自動產生的上下文敏感查詢。