專利名稱：自動地改變或更新通信系統(tǒng)的配置或設置的方法和系統(tǒng)的制作方法
技術領域：
本發(fā)明總體上涉及自動地改變或更新通信系統(tǒng)的配置或設置的方法和系統(tǒng)。
背景技術：
不同的系統(tǒng)和方法在本領域中是眾所周知的，提供各種各樣的通信服務。此類 系統(tǒng)的示例是電話交換系統(tǒng)、即時消息系統(tǒng)和所謂的社交媒體網(wǎng)絡系統(tǒng)，例如Twitter、 LinkedIn或facebook。其中，公共、辦公室或私人系統(tǒng)是有區(qū)別的。所有這些系統(tǒng)基于其最終用戶的特殊表示及其各自的數(shù)據(jù)庫來提供其特殊的服 務組。結果是不相交(disjoint)的通信流，其特征在于由于例如要照顧并手動地維護的多 個存在狀態(tài)字段而引起的一定程度的用戶不友好性。此外，如果在日間非常頻繁地進行，則 手動地開始呼叫和會議可能被體驗為用戶的爭論。在本領域中已通過分發(fā)許多同步應用(“Sync Apps")以橋接不同系統(tǒng)之間的 信息來接近促進此類現(xiàn)代通信系統(tǒng)的使用的目標。作為示例，用于facebook服務的應用 ”TwitterApp"允許使facebook狀態(tài)與用戶的Twitter狀態(tài)同步。遺憾的是，這種應用局 限于僅僅將狀態(tài)信息從一個數(shù)據(jù)庫轉換到另一通信服務的數(shù)據(jù)庫中的各條目。為了進一 步促進呼叫建立，存在可用的、然而僅存在于許多已使用通信系統(tǒng)之一中的所謂點擊呼叫 (click-to-call)或點擊會議應用。

發(fā)明內容
本發(fā)明旨在通過提供一種自動地改變或更新第一通信系統(tǒng)的配置或設置的方法 來改善使用現(xiàn)代通信系統(tǒng)的簡易性，所述方法使用由第一通信系統(tǒng)搜集的信息或由第二通 信系統(tǒng)提供的信息或這兩種信息。根據(jù)本發(fā)明，所使用的信息包括自然人類語言。在本公開的上下文下，術語自動地改變或更新通信系統(tǒng)的配置或設置涵蓋在許多 情況下完全由信息處理系統(tǒng)執(zhí)行的至少得到輔助的所有此類改變或更新過程，其優(yōu)選地采 用某種上下文敏感觸發(fā)機制、通過智能和用戶友好手段優(yōu)選地將不同的不相交通信系統(tǒng)耦 合在一起。可以通過使用由通信系統(tǒng)搜集的要改變或更新的信息或通過使用由另一通信系 統(tǒng)提供的信息或通過以各種組合的方式采用這兩種信息來執(zhí)行自動地改變或更新通信系 統(tǒng)的配置或設置的此過程。用于改變或更新通信系統(tǒng)的配置或設置的使用信息包括任何種類或任何形式的 自然人類語言，例如通過對聲信號進行采樣并轉換聲信號至數(shù)字域而記錄的人類語音或采 取作為例如文本文件、電子郵件、短消息服務或此類信息實體的一部分的符號序列形式的 自然人類語言?？梢詫⒅T如數(shù)字語音和文本消息或其一部分等不同種自然人類語言組合。根據(jù)本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例，所述第一通信系統(tǒng)通過從至少一個第二通信系 統(tǒng)所使用的至少一個服務器收集狀態(tài)信息或狀態(tài)改變信息來搜集信息。例如，通信系統(tǒng) facebook具有稱為“狀態(tài)更新”(也簡稱為“狀態(tài)”)的特征，其允許用戶張貼消息以供其所 有朋友閱讀。隨后，朋友可以用其自己的評論進行響應，并且還按下“喜歡(Like)”按鈕以表明其喜歡閱讀它。用戶的最新狀態(tài)更新出現(xiàn)在其簡檔的頂部，并且還在用戶的朋友列表 中的“最近更新”部分中注明。最初，該特征的目的是允許用戶通過以第三人稱稱呼他們自己來將其當前“狀 態(tài)”(即，其當前感覺、行蹤或動作)告知其朋友(例如，“George是快樂的”或“John與 Robert 一起在他家里”)。然而，不再要求用戶以第三人稱寫入。facebook最初用“用戶名是...⑴ser name is...) ”來提示狀態(tài)更新并且 facebook用戶填充其余部分。后來，消除了以“是(is)”開始狀態(tài)更新的要求。引入了問 題“你現(xiàn)在在做什么？ ”。在2009年3月，狀態(tài)更新問題從“你現(xiàn)在在做什么？ ”變成“你在 想什么？”。后來，facebook添加了特征以通過在某些朋友(或群組等)的名稱的前面添加@ 字符、將該朋友的名稱轉換成到其簡檔的鏈接并將該消息包括在該朋友的墻壁(wall)上 來在一個人的狀態(tài)更新內對其加標簽。在2009年，通信系統(tǒng)Myspace還添加了新的狀態(tài)更 新特征。如果Myspace用戶具有Twitter帳戶，則tweet還將更新Myspace狀態(tài)。其它前 沿社交聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站facebook、MySpace、Linkedln、和XING也具有其自己的狀態(tài)更新特征，也 稱為微博(microblogging)。隨著微博的使用的增加，許多用戶想在不止一個或多個社交網(wǎng)絡中保持存在。諸 如Lifestream和ftOfilactic的服務將來自多個社交網(wǎng)絡的微博聚合成單個列表。諸如 Ping, fm的服務將把你的微博發(fā)送到多個社交網(wǎng)絡。hcebook具有類似特征。然而，其要 求通過用戶或管理員的相應同步動作來使兩個帳戶同步(“同步起來”)。根據(jù)本發(fā)明，用于 改變或更新通信系統(tǒng)的配置或設置的使用信息包括任何種類或任何形式的自然人類語言， 例如通過對聲信號進行采樣并轉換聲信號至數(shù)字域而記錄的人類語音或采取作為例如文 本文件、電子郵件、短消息服務或此類信息實體的一部分的符號序列形式的自然人類語言。 可以將諸如數(shù)字語音和文本消息或其一部分等不同種類自然人類語言組合。根據(jù)可以與本發(fā)明的其它實施例組合的本發(fā)明的另一優(yōu)選實施例，第一通信系統(tǒng) 通過采用在第一通信系統(tǒng)的用戶所使用的至少一個終端設備上運行的至少一個按鍵收聽 器(keystroke listener)來搜集信息。根據(jù)可以與本發(fā)明的其它實施例組合的另一優(yōu)選實施例，用所使用的自然人類語 言數(shù)據(jù)來執(zhí)行表達匹配步驟。這樣，可以在所使用的自然人類語言數(shù)據(jù)中檢測表達或成組 的此類表達，并且其可以用來控制已與此類表達相關聯(lián)的后續(xù)行動。根據(jù)可以與本發(fā)明的其它實施例組合的另一優(yōu)選實施例，在根據(jù)本發(fā)明的方法期 間執(zhí)行從所使用的自然人類語言數(shù)據(jù)提取改變或更新信息的步驟和根據(jù)所提取的改變或 更新信息來改變或更新第一通信系統(tǒng)的配置或設置的步驟。這樣，可以從所使用的自然人 類語言數(shù)據(jù)中提取在匹配步驟中所檢測的表達或可以與后續(xù)動作相關聯(lián)的其它表達，諸如 改變或更新信息，并且可以根據(jù)所提取的改變或更新信息來改變或更新第一通信系統(tǒng)的配 置或設置。根據(jù)可以與本發(fā)明的其它實施例組合的本發(fā)明的另一優(yōu)選實施例，可以由第一通 信系統(tǒng)來執(zhí)行至少一個通信動作，該動作由根據(jù)包括第一通信系統(tǒng)所使用的自然人類語言 的信息進行的第一通信系統(tǒng)的配置或設置的改變或更新而觸發(fā)。根據(jù)可以與本發(fā)明的其它實施例組合的另一優(yōu)選實施例，將基于至少一個第一或4第二通信系統(tǒng)的至少一個用戶的相關行為的監(jiān)視的學習算法用作根據(jù)本發(fā)明的方法的一 部分。本領域的技術人員知道可以在此上下文下使用的各種學習算法。此類學習算法的示 例可以是所謂的基于規(guī)則的學習算法或適合于適應至少一個第一或第二通信系統(tǒng)的至少 一個用戶的行為中的相關性的其它種類的自適應算法，所述相關性可以通過監(jiān)視此類行為 觀察到。根據(jù)可以與本發(fā)明的其它實施例組合的另一優(yōu)選實施例，所述學習算法包括離散 優(yōu)化算法(discrete optimization algorithm)，其目的是使表示至少一個第一或第二通 信系統(tǒng)的用戶友好性的至少某些方面的目標函數(shù)優(yōu)化。根據(jù)可以與其它優(yōu)選實施例組合的本發(fā)明的另一優(yōu)選實施例，所述離散優(yōu)化算法 是隨機(stochastic)優(yōu)化算法。隨機優(yōu)化(0 方法是在問題數(shù)據(jù)(目標函數(shù)、約束等) 中或在算法本身中(通過隨機參數(shù)值、隨機選擇等)、或在兩者中結合概率(隨機)元素的 優(yōu)化算法。該概念與確定性優(yōu)化(deterministic optimization)方法形成對比，在確定性 優(yōu)化方法中，將目標函數(shù)的值假設為是精確的，并且完全由到目前為止采樣的值來確定該 計算。部分隨機輸入數(shù)據(jù)在諸如實時估計和控制、其中運行Monte Carlo模擬作為實際 系統(tǒng)的估計的基于模擬的優(yōu)化、和其中在標準的測量中存在實驗(隨機)誤差的問題等領 域中出現(xiàn)。在這種情況下，函數(shù)值被隨機“噪聲”污染的知識自然地導致使用統(tǒng)計推斷工具 來估計函數(shù)的“真實”值和/或在統(tǒng)計上進行關于接下來的步驟的最佳或接近最佳判定的 算法。此類方法包括隨機近似、隨機梯度下降等。另一方面，即使當數(shù)據(jù)是精確的時，有時有益的是故意地向搜索過程中引入隨機 性作為加速收斂并使得算法對建模誤差較不敏感的手段。此外，所注入的隨機性可以提供 在搜索全局最佳值時離開局部解的所需動力。這種隨機優(yōu)化方法包括模擬退火、隨機爬坡 法(stochastic hill climbing)、演進算法、遺傳算法(genetic algorithm)等。遺傳算法(GA)是越來越多地在計算中用來找到對優(yōu)化和搜索問題的精確(最佳) 或近似(近最佳)解的搜索技術。可以將遺傳算法分類為全局搜索試探法?？梢詫⑦z傳算 法視為演進算法(EA)的特殊子群，其使用由諸如遺傳、突變、選擇、和交叉等進化生物學所 啟發(fā)的技術。可以在計算機模擬中實現(xiàn)遺傳算法，其中，優(yōu)化問題的候選解(稱為“個體”、 “生物”、或“表現(xiàn)型(phenotype) ”)的抽象表示(有時稱為“染色體”或“基因組的基因型”) 的總體(population)朝著“更好的”解演進。常常用二進制形式將解表示為0和1的串，但是還可以有且一般使用其它編碼。演 進通常從隨機生成的個體的總體開始且通常以代(generation)為單位發(fā)生。在每代中，評 估總體中的每個個體的“適合性(fitness)”，從當前總體中隨機地選擇多個個體(基于其 適合性)，并進行修改(重組或可能隨機地變異)以形成新的總體。然后，在算法的下一次 迭代中使用該新的總體。一般，算法在已產(chǎn)生最大數(shù)目的代、或對于總體而言已達到令人滿 意的適合性水平時終止。如果算法已由于最大數(shù)目的代而終止，則可能已達到或也可能未 達到令熱滿意的解。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的公開實施例之一的方法或該方 法所采用的系統(tǒng)、器件(arrangement)、裝置或設備。根據(jù)優(yōu)選實施例，本發(fā)明提供一種上下文敏感觸發(fā)機制，其通過智能和用戶友好手段、尤其是通過自然人類語言的手段將不同的不相交通信系統(tǒng)耦合在一起。還可以以基 于兩種眾所周知的通信系統(tǒng)、即Twitter和Oper^cape的示例來進一步舉例說明本發(fā)明。在一個示例中，在Twitter告示(“Tweet”)中，用戶鍵入“我現(xiàn)在外出吃午餐”， 然后上下文敏感觸發(fā)機制的動作是將Oper^cape —個號碼服務變成語音郵件，例如在不要 求用戶的任何進一步交互的情況下將用戶的電話自動地轉到其語音郵件。在另一示例中，在Tweet中答復多個人，用戶可以張貼“我們真的需要就這個問題 開個電話會議”。在這種情況下，上下文敏感觸發(fā)機制的動作將是在Oper^cape系統(tǒng)中自動 地建立包括答復中的所有人的電話會議。用戶現(xiàn)在僅僅需要點擊“開始”以啟動會議。如 果用戶已鍵入"...需要現(xiàn)在召開會議”或"...會議在下午2點”，則上下文敏感觸發(fā)機制 將觸發(fā)Oper^cape系統(tǒng)在沒有任何進一步用戶交互的情況下立即啟動會議呼叫或發(fā)出對 于下午2點的電子郵件邀請。在另一示例中，類似于例如“我剛剛到達波士頓”的Tweet觸發(fā)上下文敏感觸發(fā)機 制激活Oper^cape中的特定角色簡檔，其在這種情況下將把時刻行程安排規(guī)則適配為遵循 正確的時區(qū)。在本發(fā)明的公開的意義上，上下文敏感觸發(fā)機制可以優(yōu)選地使用以下組件第一有用組件是從通信系統(tǒng)所使用的服務器收集現(xiàn)有狀態(tài)改變信息。通過由大多數(shù)通信系統(tǒng)提供的應用編程接口(API)，即例如Twitter REST-full API或facebook API或“MySpaCe”API或任何其它博客狀態(tài)API，上下文敏感觸發(fā)機制調用 或被通知各個通信系統(tǒng)上的任何活動或張?zhí)?。此偵聽過程或服務可以本地地在用戶的個人 計算機(PC)上或集中地在例如Oper^cape服務器的服務器上運行。收集期望信息的替換并且優(yōu)選方法是使用安裝在用戶的PC上的按鍵收聽器。這 引入捕捉由用戶輸入的所有信息的優(yōu)點，包括在通信系統(tǒng)外面的信息。另一方面，其不捕捉 在沒有計算機的情況下張貼的信息，例如從移動電話通過SMS張貼的Tweet。因此，要捕捉 這兩種信息，在一些情況下，兩種方法的組合可能是優(yōu)選的。另一有用組件是例如已收集信息內部的某些關鍵字的某種重復表達匹配。優(yōu)選地以下列方式通過表達匹配算法優(yōu)選地連續(xù)掃描如前所述優(yōu)選地收集的已 收集信息可能存在頂層匹配(top level matching)以根據(jù)某些關鍵字(例如“會議”、“呼 叫”、“外出”、“午餐”等)來尋找主要內容。然后，可以根據(jù)發(fā)現(xiàn)的頂層匹配來應用上下文特 定匹配，例如在“會議”的情況下，可以確定將在會議中涉及的諸如時間或人等更具體信息。另一有用組件是已確定動作到另一通信系統(tǒng)中的用戶的通信表示的某種映射和 觸發(fā)。然后優(yōu)選地由上下文敏感觸發(fā)機制通過例如以下各項來觸發(fā)類似于會議的自動建立等期望動作-將來自提供優(yōu)選地根據(jù)上述公開搜集的信息的通信系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)映射到將在 其中執(zhí)行期望動作的目標通信系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)庫中的用戶表示，以及-通過由目標通信系統(tǒng)提供的接口來觸發(fā)該動作。本發(fā)明的優(yōu)選實施例可以包括需要(在用戶設備處)預先做的社交網(wǎng)絡與通信用 戶數(shù)據(jù)庫的擴展。本發(fā)明的其它優(yōu)選實施例可以包括元用戶數(shù)據(jù)庫服務。可以由管理員來配置頂層上或必須考慮的以下上下文敏感搜索水平上的關鍵字。可以以多種方式來進行上下文觸發(fā)規(guī)則的此類配置。-可以在例如由上下文敏感觸發(fā)機制的開發(fā)者預編程的作為默認的上下文敏感觸 發(fā)機制中包括預定義匹配列表。-用戶可以具有自配置的選項。在這種情況下，用戶可以添加、改變或去除觸發(fā)規(guī) 則。-自學習上下文敏感觸發(fā)機制可以自動地檢測用戶的通信行為中的統(tǒng)計相關性， 并基于該信息自主地提出或創(chuàng)建新的觸發(fā)規(guī)則，例如在Twitter和Oper^cape UC的情況 下，可以應用以下方案定期地-在將Twitter設置為跟隨者(follow person)X之后-還 將那個人添加在其UC聯(lián)系人列表中的用戶將被呈現(xiàn)上下文敏感觸發(fā)機制，如果選擇是具 有新上下文敏感觸發(fā)規(guī)則(其說明任何Twitter follower設定動作自動地觸發(fā)到UC聯(lián)系 人列表的添加)。為了在所涉及的通信系統(tǒng)中映射同一物理用戶的兩個不同帳戶和用戶數(shù)據(jù)庫條 目，上下文敏感觸發(fā)機制需要橋接這些到目前為止不相交的信息片。它需要執(zhí)行不同通信 系統(tǒng)之間的用戶數(shù)據(jù)的聯(lián)合(federation)。因此，上下文敏感觸發(fā)機制優(yōu)選地使用電子郵 件地址作為公共和唯一標識符并通過其提供的API定期地掃描各個數(shù)據(jù)庫。在到目前為止公開的本發(fā)明的優(yōu)點之中，以下各點值得特別注意。本發(fā)明有助于 使用采取自然語言而不是機器命令形式的觸發(fā)或來自高級因特網(wǎng)(web 2.0)服務或社交 聯(lián)網(wǎng)服務的狀態(tài)信息的觸發(fā)、或來自個人Twitter張?zhí)蝾愃仆ㄐ欧盏挠|發(fā)來使通信動 作的創(chuàng)建自動化。優(yōu)選地，上下文敏感觸發(fā)機制不僅將一個信息片從一個通信系統(tǒng)傳輸?shù)搅硪粋€， 而且首先基于某種智能來解釋該信息并隨后在所述另一通信系統(tǒng)上觸發(fā)正確的相關行為。


借助于參照附圖的示例，可以更好地理解本發(fā)明，在附圖中圖1示出第一通信系統(tǒng)；圖2示出根據(jù)本發(fā)明的一些優(yōu)選實施例的第一通信系統(tǒng)的配置或設置的改變或 更新；圖3示出根據(jù)本發(fā)明的一些優(yōu)選實施例的第一和第二通信系統(tǒng)的配置或設置的 改變或更新。
具體實施例方式如圖1所示，用戶20向第一通信系統(tǒng)1中輸入信息4、5或從這個通信系統(tǒng)接收此 類信息。由用戶輸入或接收到的信息可以包括所有種類的信息，包括但不限于文本5或其 它數(shù)字信息4，類似于例如語音數(shù)據(jù)、數(shù)字圖像等。被輸入到第一通信系統(tǒng)1或從第一通信 系統(tǒng)1接收到的信息通常將被存儲6在數(shù)字存儲裝置2中。同樣存儲在第一通信系統(tǒng)1的 某一數(shù)字存儲裝置2中的通常將是采取某種信息記錄3形式的某種配置或設置信息，包括 狀態(tài)信息及其它用戶特定信息。第一通信系統(tǒng)1的配置3或設置的自動改變或更新使用例如由如圖1和2所示的 第一通信系統(tǒng)搜集的信息9或由如圖3所示的第二通信系統(tǒng)1'提供的信息12，或這兩種信息，并且所使用的信息包括自然人類語言。由例如所涉及的通信系統(tǒng)之一的處理器或連 接到所涉及的通信系統(tǒng)之一的用戶設備中的處理器等某一信息處理裝置7來進行所述自 動改變或更新。信息處理裝置7優(yōu)選地通過采用用所使用的自然人類語言數(shù)據(jù)執(zhí)行的表達 匹配步驟并優(yōu)選地通過從所使用的自然人類語言數(shù)據(jù)提取改變或更新信息來分析所述自 然人類語言信息。 當在通信流9、12中檢測到觸發(fā)事件時，上下文敏感觸發(fā)機制可以優(yōu)選地通過適 當?shù)馗淖兯婕暗耐ㄐ畔到y(tǒng)1、1'中的至少一個的存儲設備2、2'的至少一個中的相應信 息記錄的內容來觸發(fā)10、10'配置3、3'或設置的更新。
權利要求
1.一種自動地改變或更新第一通信系統(tǒng)(1)的配置C3)或設置的方法，該方法使用由 第一通信系統(tǒng)搜集的信息(9)或由第二通信系統(tǒng)(I')提供的信息(12)或這兩種信息，其特征在于所使用的信息包括自然人類語言。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于所述第一通信系統(tǒng)通過從至少一個第二通信系統(tǒng)所使用的至少一個服務 器收集狀態(tài)信息或狀態(tài)改變信息來搜集信息。
3.如前述權利要求中的任一項所述的方法，其特征在于所述第一通信系統(tǒng)通過采用在第一通信系統(tǒng)的用戶所使用的至少一個終 端設備上運行的至少一個按鍵收聽器來搜集信息。
4.如前述權利要求中的任一項所述的方法，其特征在于用所使用的自然人類語言數(shù)據(jù)執(zhí)行的表達匹配步驟。
5.如前述權利要求中的任一項所述的方法，其特征在于從所使用的自然人類語言數(shù)據(jù)提取改變或更新信息的步驟和根據(jù)所提取 的改變或更新信息來改變或更新第一通信系統(tǒng)的配置或設置的步驟。
6.如前述權利要求中的任一項所述的方法，其特征在于由第一通信系統(tǒng)來執(zhí)行至少一個通信動作，該動作由根據(jù)包括第一通信系 統(tǒng)所使用的自然人類語言的信息進行的第一通信系統(tǒng)的配置或設置的改變或更新來觸發(fā)。
7.如前述權利要求中的任一項所述的方法，其特征在于基于至少一個第一或第二通信系統(tǒng)的至少一個用戶的相關行為的監(jiān)視的 學習算法。
8.如前述權利要求中的任一項所述的方法，其特征在于所述學習算法包括離散優(yōu)化算法，旨在使表示至少一個第一或第二通信系 統(tǒng)的用戶友好性的至少某些方面的目標函數(shù)優(yōu)化。
9.如前述權利要求中的任一項所述的方法，其特征在于所述離散優(yōu)化算法是隨機優(yōu)化算法。
10.執(zhí)行根據(jù)前述權利要求中的一項所述的方法或該方法所采用的系統(tǒng)、器件、裝置或
全文摘要
本發(fā)明涉及自動地改變或更新通信系統(tǒng)的配置或設置的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明旨在通過提供自動地改變或更新第一通信系統(tǒng)(1)的配置或設置的方法來改善使用現(xiàn)代通信系統(tǒng)的便利性，所述方法使用由第一通信系統(tǒng)搜集的信息(9)或由第二通信系統(tǒng)(1′)提供的信息(12)或這兩種信息。根據(jù)本發(fā)明，所使用的信息包括自然人類語言。
文檔編號H04L29/08GK102055793SQ20101053073
公開日2011年5月11日 申請日期2010年10月29日 優(yōu)先權日2009年10月29日
發(fā)明者P·馬迪森 申請人:西門子企業(yè)通訊有限責任兩合公司