专利名称：预测性联系人信息表示的制作方法
预测性联系人信息表示相关申请本中请涉及共同待决的美国专利申请号为12/_，标题为“METH0DSAND
APPARATUS FOR CONTACT INFORMATION REPRESENTATION”，以及美国专利申请号为
12/_，标题为“METHODS AND APPARATUS F0RPR0VIDING PRESENCE SERVICE FOR
CONTACT MANAGEMENTREPRESENTATION”，这些申请被同期提交于2010年2月_日。所有的共同待决申请全部以引用的方式并入本文中。
背景技术：
电子形式的地址簿或者联系人(contact)信息列表，都是用来保存现在俗称为 “联系人”的条目的数据库。由于现在计算机设备(比如台式计算机，笔记本计算机，智能电话等等)的日益增长的功能列表，存储在联系人条目中的信息也同样增长，使得现在单独条目可以包括但不限制于(1)姓名；(2)与姓名相关联的图片；(3)若干电话号码(例如家庭，工作单位，无线电话等等)；(4) 一个或多个电子邮件地址(个人的和工作相关的)；(5) (一个或多个)传真号码；(6)与各种服务相关联的(一个或多个)用户名(例如即时通信应用程序，社交网络，等等)；以及(7)与用户相关联的各种其他信息(例如生日，相关家庭成员的姓名，纪念日，等等)。除了现在存储在与用户的联系人信息列表相关联的单独联系人条目中的大量信息，用户的联系人信息列表中存储的联系人数量也同样在增长，而使得联系人的导航可能很困难且耗时。大量的存储联系人是由许多因素造成的，包括不常使用的联系人条目与经常使用的联系人条目混合在一起。此外，因为联系人条目现在频繁在与个人熟人或者商业伙伴的第一次见面时被输入和分享(无论手工操作还是电子地)，这些名字倾向于被用户忘记，使得以后难以回忆起该特定熟人或者商业伙伴的名字。在现有技术中存在各种用于管理用户的联系人信息列表条目的方法和设备。在一个例子中，联系人信息列表条目可以根据各种用户定义组群来组织。但是，这些各种组群必须由用户手动汇编，并且因此存在很多与上述讨论的现有技术的地址簿和联系人列表相同的限制。其他常用联系人信息列表的实施方式，例如很多现有的智能电话中可用的联系人信息列表还包括搜索功能，这个功能允许用户通过输入与条目相关联的信息(即联系人条目的姓或名)来导航他或她的联系人信息列表。但是，在这种模式下来定位特定联系人信息的能力同样是基于用户准确回忆起关于该条目的特定信息的能力而预测的。今天很多的无线通信设备或智能电话的联系人信息列表允许用户通过以特别列表编排联系人来对联系人进行编排。例如，用户可以按照最近拨打的那些联系人对联系人进行编排，其中用户最近接到来自所述联系人的电话，或者最近错过其电话等等，每个按照日期(通常是时间)排序。但是这些特别列表都是面向呼叫的，并且因此它们根据关于已经发生的(或应该发生的)到联系人的呼叫的信息来编排联系人，并且因此基于以下任一来预测(1)与特定联系人条目的通信频率，(2)前一个通信或者试图通信之间的时间接近性。
详细的描述可以参考附图进行描述。在附图中，附图标记的的最左边的(一个或多个)数字标识该附图标记第一次出现于的附图。在说明书以及附图的不同的实例中，使用相同的附图标记可以指示相似或者相同的项目。图1图示了通过一个或多个天线传送和接收无线信号的系统的实施方式。图2图示了可以与无线通信设备或者计算机设备相关联的各种模块和逻辑。图3是过程流程图，该过程可用于基于联系人列表中中的联系人将被选择的概率而编制或产生预测性联系人列表。
图4和5分别图示了预测性联系人列表显示400和预测性联系人列表显示500。
具体实施例方式概要在一个或多个实施例中，一个或多个联系人可能被选择的概率被确定。一个或多个联系人可能被选择的概率可以基于存储在设备中的一个或多个信息类型来确定，并且其也可以被预测引擎模块用于确定一个或多个联系人可能被用户选择的概率。这样的信息类型可以包括用户的位置信息和与联系人列表中的联系人相关联的位置信息；至特定位置的距离；时间，包括与日历项相关联的绝对和相对的时间，诸如此类。高概率的联系人可以被聚集和显示在预测性联系人列表中。预测性联系人列表可能是与用户的全局联系人列表相关联的联系人信息的子集。示例性系统图1图示了通过一个或多个天线传送和接收无线信号的系统100的实施例。系统 100可以包括无线通信设备102，其被配置为向一个或多个外部设备传送无线信号和从一个或多个外部设备接收无线信号。无线信号可以包括语音业务、数据、控制信息或者其任意组合。无线通信设备102可以通过任意多种方式实现，包括例如智能电话、手持式计算机设备(例如个人数字助理(PDA))、移动电话、媒体播放设备、便携式游戏设备、个人计算机、膝上计算机，其他适合的无线通信设备，或者是其任意组合。在一个实施例中，无线通信设备102可以通过基站104传送和/或接收无线信号 103。基站104可以被包括在广域无线通信网络/系统中，例如但不限于时分多址(TDMA) 系统，例如符合全球移动通信(GSM)电信标准和它的增强(如GSM/EDGE)的蜂窝无线电话系统，以及码分多址(CDMA)系统，例如符合IS-95，cdma2000和宽带CDMA (WCDMA)电信标准的蜂窝式无线电话系统；以及数字通信系统还包括组合的TDMA和CDMA系统，例如符合通用移动电信系统(UMTS)标准的蜂窝式无线电话系统，该标准定义了由欧洲电信标准协会在国际电信联盟IMT-2000框架内开发的第三代(3G)移动系统。这样的无线通信系统可以实现高速下行链路分组接入(HSDPA)，这是WCDMA的演进，其通过使用更高阶的调制、多个扩频码和下行链路信道反馈信息，可以提供更高的比特率。WCDMA的另一种演进是增强型上行链路(EUL)，或者是高速上行链路分组接入(HSUPA)，这使得高速分组数据可以在反向或上行链路方向上传送。此外，这样的无线通信系统可以包括新的无线电接入技术(RAT)，这种技术正被考虑用于演进的3G和第四代(4G)通信系统，微波存取全球互通(WiMAX)网络，或者是其任意组合。在另一个实施例中，无线通信设备102可以通过通信卫星106传送和/或接收无线信号105。更进一步地，无线通信设备102可以通过无线接入点108传送和/或接收无线信号107。无线接入点108可以被包括在无线广域网或者无线局域网中，例如蓝牙网络或者电气和电子工程师协会(IEEE)802. 11协议网络。此外，无线通信设备102可以通过耳机 110传送和/或接收无线信号109，例如蓝牙耳机或者其他支持蓝牙的设备。在特定的实施例中，无线通信设备102包括第一天线112和第二天线114。第一天线112和第二天线114可以放在无线通信设备102的各种位置。例如，第一天线112可以放在无线通信设备102的底部，并且第二天线114可以放在无线通信设备102的顶部。在另一个实施例中，无线通信设备102包括单个天线，或者多于图1示出的两个天线的多个天线。无线通信设备102还可以包括一个或多个输入/输出设备116。在说明性实施例中，输入/输出设备116可以包括麦克风、扬声器、触摸板显示器、光标控制设备，例如鼠标、小键盘，或者是其任意组合。无线通信设备102还可以包括存储器118和处理逻辑120。存储器118可以包括随机存取存储器(RAM)、闪存、只读存储器(ROM)、PROM、EEPROM、DRAM、SDRAM、DDR/2SDRAM、 EDO/FPMS、RLDRAM、SRAM、硬盘，或者是其任意组合。此外，存储器118可以存储被配置为实现无线信号的传送和/或接收的一个或多个应用。例如存储器118可以存储被配置用于发送和接收与电话呼叫相关的无线信号的应用，例如语音业务或控制信息。在另一个实施例中，存储器118可以存储被配置用于请求和接收网站数据的应用、被配置用于传送和接收文本消息的应用、被配置用于传送和接收图片消息的应用、被配置用于传送和接收视频消息的应用，或者是其任意组合。存储器118中存储的应用可以包括软件指令、硬件、或者是其任意组合。另外，无线通信设备102可以包括收发器122和电源124，例如电池。收发器122 可以被配置为利用第一传送路径126传送无线信号到一个或多个外部设备104、106、108和 110。更进一步，收发器122可以被配置为利用第一接收路径128接收来自一个或多个外部设备104、106、108和110的无线信号。收发器122还可以被配置为利用第二传送路径130 传送无线信号到一个或多个外部设备104、106、108和110，并且利用第二接收路径132接收来自一个或多个外部设备104、106、108和110的无线信号。第一传送路径126、第一接收路径128、第二传送路径130和第二接收路径132还可以包括其他设备，例如滤波器、放大器、 交换机、混合电路，或者是其任意组合。无线通信设备102还可以包括定位模块134。定位模块134可以被实施为接收由通信卫星106传送的信号。通信卫星106可以被使能以传送允许定位模块134确定无线通信设备102的地理位置的信号。无线通信设备102的地理位置的准确确定可能需要接收来自多个卫星的信号，例如图1所示的通信卫星106。定位模块134在功能上还可以能够处理与美国GPS卫星、欧盟伽利略卫星、俄罗斯格洛纳斯卫星，以及任何其他全球导航卫星系统相关联的信号。定位模块134还可以包括通过小区识别以及本地或相邻小区或接入点的信号强度来实现确定无线通信设备102的地理位置的功能。更进一步，定位模块134可以使用基于网络的技术来获得无线通信设备102的地理位置。这种技术利用无线网络基础结构来识别无线通信设备102的位置。另外，定位模块134还可以被使能以通过到达角度 (AOA)定位、到达时间(TOA)定位、到达时间差(TDOA)定位、辅助GPS (A-GPS)来确定无线通信设备102的地理位置。更进一步的，定位模块134还可以被使能以接收并处理从射频识别(RFID)源等获得的无线信息，并且可以使用这样获得的信息来建立与无线通信设备102 相关联的估计的地理位置信息。图 2图示了与无线通信设备102或一般地说计算机设备相关联的各种模块和逻辑。如结合图1所讨论和说明的，无线通信设备102可以包括处理逻辑120和存储器118。 存储器118可以存储多个程序模块200。所述多个程序模块200可以包括联系人列表应用模块202、预测引擎模块204、时钟和计时器模块206、数据库应用模块208和日历应用模块 210。另外，存储器可以包括数据存储模块212。程序模块200可以是计算机指令，其在被处理逻辑120执行时实现在此描述的各种过程和办法。尽管程序模块200全部地显示在存储器118中，但是程序模块200也可以被分布在不同的计算机设备之中，这些计算机设备可以持续或不时地无线耦合或联网在一起。此外，尽管数据存储模块212被显示为与存储器118 集成在一起，但是存储在其中的各种内容也可以分布在与一个或多个计算机设备相关联的不同的存储器之中。联系人列表应用模块202可以被执行以创建和修改可以被存储在数据存储模块 212中的联系人列表。联系人列表可以容纳多个联系人，其中每个联系人包括各种字段。例如，联系人列表可以包括多个联系人，每个联系人与下列一个或多个字段相关联，例如条目号、姓名、和一个或多个电话号码、铃声、图片、电子邮件地址、家庭地址等等。联系人列表应用模块202根据这里描述的实施方式，还可以被执行创建和修改预测性联系人列表。这样的预测性联系人列表可以被存储在数据模块212中，其中与预测性联系人列表相关联的每一个联系人包括一个或多个前述字段。根据这里描述的实施方式，预测引擎模块204可以与各种其他程序模块200结合执行和使用，以促进预测性联系人列表的创建。时钟和计时器模块206可以被执行以用于时间记录，包括现行的、过去的、倒计时等等。数据库应用模块208可以被执行以创建和维护数据库，该数据库存储信息以辅助预测引擎模块204基于由预测引擎模块204编译和观察的各种信息在概率上(probabilistically)确定联系人列表中的一个或多个联系人是否可能被选择。日历应用模块210可以被执行以创建和维护电子日历，使得用户能够插入和浏览约会的日历事件，这样的约会可以与一个或多个联系人相关联，维护待办事项列表等等。当生成预测性联系人列表时，这里的一些实施方式可以使用日历应用模块210以及由此创建和维护的电子日历。示例性过程示例性过程描述如下。应当理解的是某些动作并不需要按照所描述的次序执行， 并且根据情况可以被修改，和/或可以被全部省略。被描述的动作可以被计算机、处理器或其他计算机设备(例如无线设备)基于存储在一个或多个计算机可读存储介质上的指令来实施和执行。计算机可读的存储介质可以是能够被计算机访问来执行存储在其上的指令的任何可用介质。这里使用的术语“指令”、“计算机程序”或者“软件”，意味着包括执行功能的任意序列或人或机器可识别动作。示例性过程和动作可以使用任意编程语言或编程环境来表述,例如C/C++，Fortran, COBOL, PASCAL，汇编语言，标记语言(例如HTML，SGML, XML,VoXML)等等，同时还可以使用面向对象的环境，例如公共对象请求代理体系结构(CORBA)， Java (包括J2ME，Java Beans等等)，二进制运行环境(BREW)等等。此外，公开的示例性过程和相关动作可以是硬件和固件，或者替代地是它们的某一组合。图3是可用于基于联系人列表中的联系人将被选择的概率而编译或生成预测性联系人列表的过程的流程图。该过程是与图1-2中示出的设备、元件和无线网络，以及除了在此示出和讨论的之外的实体和设备相兼容的。在动作302，与用户相关联的各种联系人的联系人信息可以被存储在存储器中。 在示例性实施方式中，对于给定联系人的联系人信息可以由用户使用给定的用户接口通过从用户接收的输入而手动地输入。用户接口可以包括任意数目的公知用户接口，例如键盘、 触摸屏、语音识别软件等等。该手动输入的数据然后可以存储在一个或多个计算机设备上， 例如图1所示的示例性无线通信设备102。在手动输入数据的替代方式或作为手动输入数据的补充过程，也可以通过有线或无线网络连接，将联系人信息从远程软件应用下载到计算机设备。远程软件应用在从用户处获得适当授权时，可以汇编和分发各种预先输入到联系人列表中的联系人信息(例如全局联系人列表)。例如，在一个示例性实施例中，用户可能输入与网络服务邮件客户端相关联的用户名和密码。然后，用户的计算机设备使用软件应用，登入用户的网络服务邮件客户端，编制存储在网络服务邮件服务器上的联系人信息，有选择地检查冗余的信息，并且然后从网络服务上下载联系人列表的内容以在本地存储到用户的计算机设备上。作为另一种机制(无论是上述技术的补充还是作为替代)，联系人信息可以通过自动机制进行交换并在本地存储在计算设备上。例如，用户的计算机设备可以装配有软件和/或硬件，一旦可获得用户感兴趣的联系人信息，这些软件和/或硬件使得用户可以自动从远程应用拉取联系人信息(或者可替换地接收基于推送的消息)。一种这样的实施方式通过存在于用户的计算设备上的蓝牙网络接口来实现该功能。蓝牙网络接口可以检测在计算机设备的范围内其他可用的设备的存在(直接地或通过同样配备了短距离技术的中间 (例如固定的)设备)，并且不管计算机设备感兴趣的联系人何时出现，计算机设备上的软件应用都可以请求感兴趣的联系人的联系人信息并通过蓝牙自组网络交换联系人信息。如果利用固定的或移动中间设备执行短距离通信以获取变得可用的用户感兴趣的联系人信息，那么中间设备可以提供感兴趣的位置和/或时间信息。在动作304，一个或多个联系人可能被选择的概率被确定。一个或多个联系人可能被选择的概率可以基于存储在设备中的一个或多个信息类型来确定，并且其可以被预测引擎模块使用来确定一个或多个联系人可能被用户选择的概率。这样的信息类型可以包括用户的位置信息和与联系人列表中的联系人相关联的位置信息；至特定位置的距离；时间，包括与日历项相关联的绝对和相对时间等等。在描述这个过程的进一步动作之前，下面将描述各种信息类型。与用户和用户的联系人相关地收集的各种信息类型可以被存储在数据库中。数据库应用模块可以促进此类信息的存储和维护。与用户和联系人相关联的地理信息(例如位置信息)可以被存储在存储器中。例如，对于用户和任意给定联系人，所访问的各种地理位置可以被记录在存储器中。在一个示例性实施方式中，所 存储的各种地理位置与用户的物理位置相关联。优选地，这些地理位置作为时间的函数存储，即，所存储的地理位置也拥有与时间相关的信息(例如用户位于给定位置的时间，和/或用户在给定位置的持续时间)。例如，当今很多现代智能电话也拥有全球定位系统(GPS)或者A-GPS接收器或芯片组，如图1、2中所示的示例性实施方式。智能电话的集成GPS功能然后能够结合软件应用被使用以存储地理信息， 用于之后当编排用户的联系人列表时使用。具有差不多粒度级别的可替代地理定位技术也可以代替GPS系统使用或作为除了 GPS系统之外的技术使用，这些定位技术包括公知的与无线基站或者接入点(例如蜂窝系统，Wi-Fi，等等)相关联的三角测量技术。RFID或其他“近场”系统还可以可行地用来在特定事件期间，例如移动设备接收到电话呼叫或拨打电话呼叫，生成与用户的移动设备相关联的位置信息。例如，对在杂货店或其他类似机构中使用的与一个或多个无源和/有源的RFID标签的询问，可能揭露所存储的信息，例如地址，其可以被用来确定移动设备的当前位置。所生成的位置信息可以与特定事件联系起来并且在为了生成预测性联系人信息而设计的过程中使用。在可替换的实施方式中，将考虑使用用户提供的的位置数据，例如由用户通过触摸屏界面(例如触摸代表他们家、办公室、喜欢的餐厅、车等等的图标)和语音输入系统等等输入他们当前位置。
在 一个实施方式中，与用户的联系人相关联的地理信息也可以被存储在存储器中。例如，对于用户联系人列表中的任何给定联系人，该联系人到访的各种地理位置也可以被记录到存储器中。用来存储与用户相关联的地理信息的系统可以与用来存储与联系人相关联的地理信息的系统是一样的(即，以简化系统为目的)；但是能考虑到也可以使用不同系统也可以从这些不同系统挑选位置信息。联系人的位置信息可以通过使用任意数目的不同技术并且从不同源获得，和上面提到的用于获得用户的定位或位置的技术和源可能相同也可能不同。例如，联系人的位置可以由用户的移动网络(直接地)提供(其中联系人也是相同服务提供商的用户)，或基于例如(一个或多个)联系人与给定基站或者AP的关联、从其接收器发送的GPS数据、用户输入的数据、与联系人相关联的(一个或多个)地址等等间接地(例如从其他移动服务提供商)提供。用户和联系人之间的协作事务(例如蓝牙询问/配对/绑定事件)可以用作确定用户和/或联系人位置的机制。在这个意义上，用户在给定时间的“绝对”位置可能不会知道，但是由于PAN(例如蓝牙)接口的短距离属性，其相对于联系人的位置是确定已知的。因此，在这样一个变形中，当他们彼此在足够接近时(比如说10米左右，取决于各种状况)， 用户的移动电话使用其蓝牙接口与联系人的配备了蓝牙的移动设备执行公知的配对或绑定操作。配对交换与时间参考一起被存储在用户的移动设备中，并且联系人的蓝牙ID与关联于联系人的条目相关联。因此，本发明的“智能”联系人应用知道两个人在所记录的时间 “相遇”，尽管它可能不知道具体在哪。在另一个变形中，蓝牙配对/绑定交换的存储被用来触发对用户GPS接收器的读取，该接收器之后将绝对地理坐标与配对事件关联起来，并且如果需要，位置数据可以与蓝牙相关的数据一起被存储。如果需要，绝对位置数据之后能够与已知的用户特定位置(例如用户的家、办公室、喜欢的餐馆、孩子的学校等等)相关。在另一个变形中，用户的联系人列表应用可以被配置为使联系人的设备通过例如 PAN接口在两个设备之间传送它的GPS坐标。例如，根据当前实施方式，两个设备都配备了联系人列表应用，用户设备可以在绑定/或配对期间(或以后)向联系人设备请求当前GPS 坐标。尤其是当用户的设备不具备绝对定位能力(即，无GPS接收器)，这个方法很有用。前 述的“相对”定位方法由于仅基于从用户设备(例如用户的手机和联系人的手机)得到的数据，而不必回到(一个或多个)主机移动网络去获得联系人的位置数据，从而具备优势。请求从网络实体设备传送绝对定位信息到移动设备的可能性不应被排除。在略微不同的实施例中，蓝牙配对/绑定过程可能触发来自网络实体的辅助数据或绝对位置信息的传输，并且分别地，在网络实体协助下，将移动设备中生成的绝对定位信息分配给用户特定或预定义位置。获得与用户联系人列表中各联系人相关联的地理信息的一个重大障碍是隐私。为了解决隐私的问题，上述功能的示例性实施方式以一定形式在用户联系人列表中存储关于各联系人的地理位置，以使得它不能被用户直接访问。例如，仅仅出于允许用户组织和编排用户的联系人列表的目的，用户的商业伙伴才可能愿意用户访问与该商业伙伴相关联的地理信息；但是商业伙伴可能不希望用户知道在给定时间该商业伙伴所位于的特定位置。相应地，由这个系统收集的地理信息能够有选择地以加密方式存储，其仅能被联系人列表表示软件(例如通过密钥)访问而不能直接被用户访问。在另一个实施方式中，数据库应用模块将(1)已知或计划事件的时间接近性，(2) 关于在感兴趣的日期和/或时间的活动(例如与联系人的电话或会议)的历史信息与联系人列表中的联系人相关联。该相关联的信息可以被存储在存储器中。该相关联的信息也可以包括关于与事件(如果有的话)相关联的位置的地理接近性的数据。作为前述的一个示例，考虑用户有一个在每年11月5日生日的好朋友或者其他重要的朋友。每一年的那一天或差不多那一天，用户都给他的朋友打电话祝他们“生日快乐”， 或者他们约在他们喜欢的餐厅共进晚餐。因此，联系人列表应用可以被编程以确定当时的日期(比如说11月3日)，并且基于历史约会/电话确定该朋友为“高概率”联系人。随着当前日期/时间与目标日期/时间的时间差的缩小，该联系人的优先级可以提升。这个方法也在作为向用户提醒即将发生的事件的“被动”提醒上有优势，因为在该时间段期间无论何时用户调用他们的联系人列表功能，他们将逐渐看到该联系人(朋友)在优先级上的提升，从而提醒他们某一重要的事件即将发生。前述的功能的逻辑也可以这样执行使得，例如，在目标日期/时间之后，优先级⑴可以随着时间下降，通常与该日期/时间之前的提升相对称(以防用户因为某种原因错过了这个事件)；或者(2)存在急剧的下降，甚至过滤掉，使得优先级明显降低或设为“零”。后面的这一选择也可以用任意实际数据被屏蔽或者启用，使得知道“事件”的要求已经被用户满足，其中所述实际数据涉及指示在目标日期或大约目标日期时，用户位于目标位置(例如喜欢的餐馆、朋友家等等)。在另一个实施方式中，数据库应用数据追踪(ke印track of)和存储用户与联系人列表中的联系人的通信。在一个示例性实施例中，该数据被本地存储在用户的无线设备上，因为该设备将很可能随时可以获得该信息。该数据包括相关信息，例如用户无线设备上用户收到的电话呼叫、用户拨打的电话呼叫、或者与未接来电相关联的其他数据。另外，与接收到的电话呼叫和拨打电话呼叫的持续时间相关联的数据也可以被存储。此外，关于在呼叫中涉及的各方的信息和号码(例如办公电话、家庭电话、手机等等)或针对该呼叫所使用的昵称也可以被存储。作为附加信息的结果，呼叫的特征能够被更精细地分类，并且之后 (即在呈现期间)，预测通信事件(商务、休闲等等)的类型可以与姓名及联系人信息以呈现给用户。除了与电话呼叫相关的信息，所存储的数据也可以追踪SMS文本、电子邮件、即时消息等等。数据库应用也可以追踪与电话呼叫相关联的地址。在 动作306，预测引擎使用前述至少一些信息以从用户的联系人列表信息生成预测性联系人列表。更具体地，预测引擎可以使用至少一些上述信息，以确定(一个或多个) 联系人将被呼叫或联系的概率。高概率的联系人可以被添加到预测性联系人列表。在动作 308，预测性联系人列表被显示在用户的无线设备的第一或第二显示器中，和/或可以被显示在与用户的无线设备耦合的另一设备的第一或第二显示器中。该另一设备例如可以是为显示联系人列表而优化的显示设备。如能够容易地被理解的，在用户的联系人列表中对联系人条目列表排序时，流程 300的动作302-308可以为用户提供更大的灵活性。特别地，这些条目可以任何数目的联系人信息参数来排序并编排。例如，但不限于，可以根据以下为用户编排联系人信息的呈现 (1)到上次与联系人见面发生的位置的当前距离；(2)自特定联系人见面以来已过去的时间；(3)自接近给定联系人以来已过去的时间；(4)到上次与联系人见面发生的位置的当前距离；(5)到在用户与特定联系人打电话(或者以其他方式进行数据通信)时的特定位置的当前距离；(6)到与链接(link)到联系人的事件相关联的特定位置的当前距离；到链接到联系人的事件的相对时间，等等。实施例实施例描述如下。应当理解为以下示例为非限制性的。在第一个示例中，通过不断保持最后η个小区-ID的序列为最新，设备的使用历史将会被保持。这可以在移位寄存器中完成。每当无线设备选择新的(更强的)小区驻留 (camp on)时，列表被相应地更新。因此，当新小区-ID被添加时，其他小区-ID (不是最后一个)在寄存器中移动一个位置。最后的小区-ID被简单地丢弃。无论何时检测到事件， 事件(这里是移动电话发起的呼叫)被分类，并赋予唯一事件ID。其他有用的信息也可以被收集(取决于事件的类型，这里指的是被叫呼者的电话号码或者姓名)。然后创建数据集，(至少)包括移动设备驻留的最后η个小区-ID的序列，唯一事件ID，事件类型，和其他可能有用的信息。然后这样的数据集被存储在数据库中，以供之后由预测引擎使用。作为上述的替代或补充，绝对位置(例如通过GPS提供的位置)可能被作为由设备保持的历史信息的一部分来收集。当移动设备移动通过移动蜂窝网络的小区时，RAT (RAT-无线电接入技术)调制解调器(例如用于根据3GPP的规范组的UMTS的调制解调器)检测到多个连续的小区-ID (信息A)，或者其他位置相关的信息(信息B)，例如GPS数据。这些小区-ID和其他位置相关的信息都被传递到预测引擎，其中在第一步骤中计算当前行为模式。这也可以是输出多个数据集的周期性过程，每个数据集包括小区-ID的序列和其他信息。在第二步骤中，这些连续计算努力的结果与来自无线设备的先前路线的位置信息和/或小区-ID的序列做比较。 为了该比较，从数据库中读取包含了位置信息和/或小区-ID的至少一个序列的多个数据集。每个数据集包含用于对应事件的唯一 ID。如果预测引擎模块发现至少一个匹配模式， 则预测引擎在第三步骤中为每个匹配模式使用(一个或多个)事件ID从数据库读取事件信息。事件信息可以包括事件类型和联系人列表条目的参考(例如姓名、电话号码、分类等等)。然后第四步骤中，在可能考虑从其他传感器/组件块接收的其他信息(信息C)的情况下，预测引擎预测事件的急迫性(imminence)。这样的其他信息可以包括日期和时间信息，过往、当前和/或未来日历事件，到事件位置的距离，等等。该第四步骤的程序可能减少步骤3期间收集的联系人列表条目(对其的参考)的数量。在第五步骤中，整个预测过程的结果被预测引擎用来向联系人列表应用提供联系人列表条目的缩减集(例如预测性联系人列表)。为了做到这一点，预测引擎可以分析之前收集的参考集(缩减集)。联系人列表应用现在被使能以与“普通联系人列表”表示分开地显示那些被预测为具有较高被呼叫概率的联系人列表条目。区别方式可以是，例如不同的颜色，字体大小，动画展示等等。这很大程度上取决于实施细节。参见图4和5，分别图示了预测性联系人列表显示400和预测性联系人列表显示500。作为图4、5的列表的替代，完整联系人列表的一部分可被显示，并且一个软键可以被使能以在完整联系人列表表示和预测性联系人列表表示之间切换。在第二个示例中，每当检测到事件时，该事件被分类(例如无线发起的电话)并且被赋予唯一事件ID。其他有用的信息也被收集(取决于事件的类型，这里日期和时间、被叫人的电话号码)。然后创建数据集，包括唯一事件ID、事件类型、电话号码、和其他可能有用的信息。这种数据集然后被存储在数据库中以供之后由预测引擎使用。在无线设备上的联系人列表功能被激活时，预测引擎向设备的内部时钟和计时器模块发送查询以便获取当前日期和时间，并向日历应用模块发送查询以获得当前日历项， 例如约会的开始时间或结束时间。在这种情况下第一步骤(当前行为模式的计算)很简单。 仅仅是来自时钟和日历功能模块的信息的收集。在第二步骤中，计算努力的结果与之前在类似条件下发生的事件做比较。为了该比较，从数据库中读取包含至少一条日期和时间信息的多个数据集。每个数据集包含相应事件的唯一 ID。如果预测引擎发现至少一个匹配模式，则预测引擎在第三步骤为每个匹配模式使用(一个或多个)事件ID，从数据库读取事件信息。事件信息可以包括联系人列表条目的参考(例如姓名、电话号码、分类等等)。在第四步骤中，在可能地考虑从其他传感器/组件块接收的其他信息的情况下，预测引擎预测事件的急迫性。第四步骤的程序可能减少在步骤3期间集合的联系人列表条目(对其的参考)的数量。在第五步骤中，整个预测过程的结果被预测引擎用来向联系人列表应用提供联系人列表条目的缩减集。为了做到这样，预测引擎分析之前收集的参考集(缩减集)。 联系人列表应用现在被使能以与“普通联系人列表”表示分开地显示那些被预测为具有较高被呼叫概率的联系人列表条目。同样，区别方式可以是，例如不同的颜色，字体大小，动画展示等等。这很大程度上取决于实施细节。参见图4和5，分别图示了预测性联系人列表显示400 和预测性联系人列表显示500。作为图4和5的列表的替代，完整联系人列表的一部分可被显示，并且一个软键可以被使能以在完整联系人列表表示和预测性联系人列表表示之间转换。出 于本公开和接下来的权利要求的目的，术语“耦合”和“连接”已经被用来描述各种元件如何对接。这样描述的不同元件的对接可以是直接的或是间接的。尽管已经以特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了该主题，但是应当理解，附加的权利要求中所定义的主题并不一定限于所描述的具体特征或动作。而是这些具体特征和动作只是被公开为执行权利要求的优选形式。本公开中描述的具体特征和动作以及这些具体特征和动作的变化可以分开执行或者组合执行。
权利要求
1.一种方法，包括基于联系人列表中的一个或多个联系人可能被选择的概率来编制联系人列表；以及在存储器中存储联系人列表。
2.如权利要求1的方法，进一步包括确定概率，所述确定动作包括 确定计算机设备的位置；以及确定在所确定位置的预定距离内发生的过往事件，以及编制动作包括 向联系人列表中添加与所述过往事件相关联的联系人。
3.如权利要求2的方法，其中所述过往事件是计算机设备和与联系人相关联的另一个计算机设备之间的通信会话。
4.如权利要求1的方法，进一步包括确定概率，所述确定动作包括 确定计算机设备的位置，以及编制动作包括向联系人列表添加联系人，其与属于计算机设备的位置的预定距离的范围的位置信息相关联。
5.如权利要求1的方法，进一步包括确定概率，所述确定动作包括 确定现在时间点；确定在等于或大约等于所确定的现在时间点的时间点发生的过往事件，以及编制动作包括向联系人列表添加与所述过往事件相关联的联系人。
6.如权利要求5的方法，其中所述过往事件是计算机设备和与联系人相关联的另一个计算机设备之间的通信会话。
7.如权利要求5的方法，其中所述现在时间点是日历日期。
8.如权利要求1的方法，进一步包括确定概率，所述确定动作包括 确定现在时钟时间或估计的时钟时间；确定现在时钟时间或估计的时钟时间的预定时间范围内排定的事件，以及编制动作包括向联系人列表添加与该事件相关联的联系人。
9.如权利要求8的方法，其中所述事件是排定约会，并且所述预定时间范围至少大于所述排定约会的预期持续时间。
10.一种生成与计算机设备相关联的联系人列表的方法，包括维护其中存储了历史数据的数据库，所述历史数据包括计算机设备的过往位置信息， 所述过往位置信息具有与之链接的附加数据；以及确定计算机设备的当前位置信息；以及基于相比较于历史数据的过往位置信息而言的计算机设备的当前位置信息生成其中具有至少一个联系人的联系人列表。
11.如权利要求10的方法，其中计算机设备的当前位置信息是从卫星定位信息中获得的，并且所生成的联系人列表中的至少一个联系人是从计算机设备相关联的另一个联系人列表中获得的。
12.如权利要求10的方法，其中生成联系人列表的动作包括在数据库中搜索具有与计算机设备的当前位置信息基本匹配的过往位置信息的历史数据；参考链接到与计算机设备的当前位置信息基本匹配的过往位置信息的附加数据； 比较附加数据和与计算机设备相关联的另一个联系人列表中的联系人条目；以及如果所述附加数据的至少一部分匹配与另一个联系人列表的联系人条目相关联的数据，则选择该联系人以包含在所生成的联系人列表中。
13.如权利要求12的方法，其中附加数据是电话号码。
14.如权利要求10的方法，其中过往和当前位置信息是从无线通信网络基础架构获得的小区识别信息。
15.如权利要求10的方法，进一步包括确定现在时间点，其中链接到过往位置信息的附加数据包括时间点信息，以及生成动作包括基于相比较过往位置信息和与其相关联的时间点信息而言的计算机设备的当前位置信息和现在时间点来生成其中具有至少一个联系人的联系人列表。
16.如权利要求15的方法，其中链接到过往位置信息的附加数据进一步包括电话号码，以及生成联系人列表的动作包括在数据库中搜索具有与计算机设备的当前位置信息基本匹配的过往位置信息的历史数据；参考链接到与计算机设备的当前位置信息基本匹配的过往位置信息的时间点信息； 确定链接到过往位置信息的时间点信息与现在时间点基本匹配； 比较该电话号码和与关联于计算机设备的另一个联系人列表的联系人条目相关联的电话号码；以及如果与联系人相关联的电话号码基本匹配与附加数据相关联的电话号码，则选择该联系人以包含在所生成的联系人列表中。
17.—种生成与计算机设备相关联的联系人列表的方法，包括维护其中存储了历史数据的数据库，所述历史数据包括具有相关联的第一和第二数据信息的至少一个历史数据条目；以及基于所述至少一个历史数据条目来生成其中具有至少一个联系人的联系人列表。
18.如权利要求17的方法，其中第一数据信息是过往事件，并且第二数据信息是至少一个电话号码。
19.如权利要求18的方法，进一步包括确定现在时间点，并且其中所述过往事件是过往时间点，生成联系人列表的动作包括比较现在时间点和过往时间点；确定现在时间点和过往时间点是一致的；以及生成其中具有至少一个联系人的联系人列表，所述至少一个联系人具有与至少一个电话号码基本匹配的相关联电话号码。
20.一种显示联系人列表的方法，包括在概率上预测与多个联系人相关联的至少一个联系人可能被选择； 区别于所述多个联系人，显示所述至少一个联系人。
21.如权利要求20的方法，其中显示的动作包括 在显示设备的第一部分中显示所述多个联系人；以及在显示设备的第二部分中显示所述至少一个联系人。
全文摘要
本发明涉及预测性联系人信息表示。确定一个或多个联系人可能被选择的概率。一个或多个联系人可能被选择的概率可以基于存储在设备中的一个或多个信息类型来确定，并且其可以被预测引擎模块用于确定一个或多个联系人可能被用户选择的概率。这样的信息类型可以包括用户的位置信息和与联系人列表中的联系人相关联的位置信息；至特定位置的距离；时间，包括与日历项相关联的绝对和相对的时间，诸如此类。高概率的联系人可以被聚集和显示在预测性联系人列表中。
文档编号G06F17/30GK102223429SQ201110078009
公开日2011年10月19日 申请日期2011年2月11日 优先权日2010年2月11日
发明者A·施密特, M·汉斯 申请人:英飞凌科技股份有限公司