确定用户的兴趣点的相关性的制作方法

文档序号:11142274阅读:280来源:国知局
确定用户的兴趣点的相关性的制造方法与工艺

用户可以提交指示地理位置的地图绘制请求。可以为用户提供对该请求作出响应并且可以包括地理位置中的兴趣点的一个或多个指示的地图。例如,用户可以提交对地理区域的地图绘制请求并且可以被提供包括地理区域的一个或多个企业和/或吸引物的地图。



技术实现要素:

本公开通常针对用于确定用户私人的兴趣点的技术特征。更具体地说,本公开针对基于来自与用户相关联的一个或多个电子源(例如用户的电子邮件、用户的日程表条目)的内容确定用户的兴趣点并且基于与用户相关联的附加信息确定用于兴趣点的相关性得分的方法和装置。可以从用来确定兴趣点的同一源识别该附加信息和/或可以利用替选源来识别附加信息。在一些实施方式中,在确定何时和/或如何提供用于经由显示或者提供一个或多个兴趣点的地图绘制应用和/或其他应用呈现给用户的兴趣点信息中利用兴趣点和相关联的相关性得分。例如,在一些实施方式中,可以利用兴趣点的相关性得分来确定所提供的兴趣点信息的突出性。

提供用于呈现给用户的私人兴趣点信息由可以实现确定兴趣点信息对用户是私人的并且可以进一步使确定的私人兴趣点信息以允许用户有效地识别该兴趣点信息对用户是私人的技术特征产生。例如,与其他非私人兴趣点信息相比,可以向用户更突出地显示私人兴趣点信息,由此使用户更有效地识别对用户私人的那些兴趣点。当同时移除和/或降级确定不是该用户私人的其他私人兴趣点时,这种呈现向用户更突出地显示用户私人的兴趣点信息,这带来技术、认知优势。在一些实施方式中,用户私人的兴趣点可以包括从用户的电子源识别并且基于与用户相关联的附加信息确定的相关性得分而被认为对用户私人的那些兴趣点。

在一些实施方式中,提供一种计算机实现的方法,并且包括步骤:从由用户创建、能够由所述用户电子地访问或电子地发送到所述用户的一个或多个电子源识别内容;基于所述内容来确定兴趣点,所述兴趣点识别物理位置;识别与所述用户相关联并且与所述内容相关联的附加信息,其中,所识别的附加信息来自不同于用来确定所述兴趣点的一个或多个源的源;基于所述附加信息来确定所述兴趣点的相关性得分;基于所述相关性得分来确定所述兴趣点的视觉指示的显示突出性;以及提供具有所确定的显示突出性的所述视觉指示以经由地图绘制应用呈现给所述用户,所述视觉指示被提供以便以所述显示突出性来呈现在经由所述地图绘制应用渲染的地图上的对应于所述物理位置的位置。

在一些实施方式中,提供一种计算机实现的方法并且包括步骤:从与用户相关联的一个或多个电子源识别内容;基于所述内容来确定兴趣点;识别与所述用户相关联并且与所述内容相关联的附加信息;基于所述附加信息来确定所述兴趣点的相关性得分;以及基于所述相关性得分来提供与所述兴趣点有关的兴趣点信息。所述兴趣点信息被提供以呈现给所述用户。

该方法和本文所述的技术的其他实施方式可以分别可选地包括下述特征中的一个或多个。

提供所述兴趣点信息的步骤可以包括经由地图绘制应用提供所述兴趣点的视觉指示。在那些实施方式的一些中,该方法进一步包括基于所述相关性得分来确定所述视觉指示的显示突出性,以及基于所述相关性得分来提供所述兴趣点信息可以包括提供具有所确定的显示突出性的所述视觉指示。在那些实施方式的一些中,该方法可以进一步包括确定所述相关性得分是否满足阈值,以及仅当所述相关性得分满足阈值时,才提供所述兴趣点信息。

所述附加信息可以指示用户与所述兴趣点的一个或多个交互。例如,所述附加信息可以指示下述的至少一个:所述用户与所述兴趣点的交互的频率、所述用户与所述兴趣点的交互的持续时间以及所述用户与所述兴趣点的交互的规律性。同时,例如,所述附加信息可以指示自所述用户与所述兴趣点交互以来的时间。

所述附加信息可以指示与确定所述兴趣点的内容的提供者相关联的可信度度量。

所述附加信息可以指示一个或多个源中,与所述兴趣点相关联的内容的突出性。

所述附加信息可以指示一个或多个源中,与所述兴趣点相关联的内容的频率。

确定所述兴趣点的步骤可以包括步骤:基于所述内容来确定第一位置实体;基于所述内容外的信息来确定所述第一位置实体与至所述兴趣点实体的映射;以及基于所述兴趣点实体来确定所述兴趣点。确定所述兴趣点的步骤可以进一步包括步骤:基于所述内容来确定第二位置实体;以及基于所述内容外的信息来确定所述第二位置实体至所述兴趣点实体的映射。确定所述相关性得分的步骤可以包括确定所述第一位置实体与所述兴趣点实体之间的第一距离;确定所述第二位置实体与所述兴趣点实体之间的第二距离;以及基于所述第一距离和所述第二距离来确定所述相关性得分。

该方法可以进一步包括步骤:基于所述内容来确定第二兴趣点;基于所述附加信息来确定所述第二兴趣点的第二相关性得分;以及基于所述第二相关性得分来提供与所述第二兴趣点有关的第二兴趣点信息,所述第二兴趣点信息被提供以呈现给所述用户。

其他实施方式可以包括非瞬时计算机可读存储介质,存储可由处理器执行的指令以实现一种方法,诸如本文所述的一个或多个方法。又一实施方式可以包括一种系统,该系统包括存储器和用来执行在存储器中存储的指令以实现一种方法,诸如本文所述的一个或多个方法的一个或多个处理器。

本文所述的主题的具体实施方式基于来自与用户相关联的源的内容来确定兴趣点。可以利用来自一个或多个源的附加信息来确定所确定的兴趣点的相关性得分。特定实施方式基于兴趣点的确定的相关性得分,确定何时和/或如何向用户提供兴趣点信息。

应当意识到,上述概念与本文更详细所述的另外的概念的所有组合被认为本文公开的主题的一部分。例如,在本公开结尾处出现的要求的主题的所有组合被认为本文公开的主题的一部分。

附图说明

图1是可以确定用户的兴趣点和/或将用户的兴趣点提供给用户的示例性环境的框图。

图2是包括可以用来确定兴趣点的内容的样本消息的示例。

图3是包括可以用来确定兴趣点的内容的另一样本消息的示例。

图4是包括可以用作确定兴趣点的相关性得分的附加信息的内容的样本消息的示例。

图5A是用于将包括兴趣点的指示的地图提供给用户的示例图形用户界面。

图5B是用于基于对兴趣点确定的相关性得分,将具有兴趣点的地图提供给用户的示例性图形用户界面。

图5C是用于基于对兴趣点确定的相关性得分,将具有兴趣点的地图提供给用户的另一示例性图形用户界面。

图6是确定的兴趣点和附加位置的示例图。

图7是图示出基于与用户相关联的一个或多个源的内容,确定该用户的兴趣点的示例方法的流程图。

图8图示出示例计算机系统的框图。

具体实施方式

可以从与用户相关联的电子源的内容确定用户的一个或多个兴趣点。还可以从与用户相关联的一个或多个电子源的内容识别附加信息并且用来对确定的兴趣点确定相关性得分。例如,用户可以与包括诸如航班的到达机场和/或出发机场的到港航班的航班信息的电子邮件相关联。同时,例如,电子邮件与可以用来确定兴趣点的相关性得分的一个或多个时间相关联,所述时间诸如用户接收电子邮件的时间和/或用户最后访问该电子邮件的时间。电子邮件的内容可以用来将到达和/或出发机场确定为兴趣点。可以从电子邮件的内容识别附加信息,电子邮件的内容诸如电子邮件的发送者和/或电子邮件中的机场指示的突出性。同时,例如,可以从与用户相关联的一个或多个附加源识别附加信息,所述附加源诸如用户的日程表条目和/或用户的位置信息。

基于所识别的、与用户相关联的附加信息,确定兴趣点的相关性得分。相关性得分指示兴趣点与用户有关和/或用户对被提供与兴趣点有关的信息感兴趣的可能性。例如,可以基于识别从诸如航空预订部和/或来自在线旅行预订代理的信任源发送的包括有关机场的内容的电子邮件来确定可以被确定为兴趣点的到达机场的相关性得分。同时,例如,可以基于识别用户已经针对包括与所确定的到达机场兴趣点相同机场代码的航班创建日程表条目,来确定到达机场兴趣点的相关性得分。同时,例如,可以利用用户的在前位置信息并且可以基于识别用户出现在到达机场的频率来确定到达机场兴趣点的相关性得分。例如,在一些实施方式中,与用户不太常去的另一兴趣点的相关性得分相比,可以确定用户更常去的到达机场兴趣点的相关性得分指示更低相关性。这种相关性得分可以反映用户更常去的机场对用户来说更熟悉并且用户不太感兴趣。同时,例如,在一些实例中,可以确定比第二兴趣点的相关性得分指示更相关的第一兴趣点的相关性得分,相对于第一兴趣点用户不太常去第二兴趣点。

可以经由诸如地图绘制应用的一个或多个应用来为用户提供一个或多个兴趣点。在一些实施方式中,基于确定的兴趣点的相关性得分来提供一个或多个确定的兴趣点。在一些实施方式中,可以基于兴趣点的相关性得分来确定所提供的用于兴趣点的兴趣点信息的突出性。例如,可以利用兴趣点的相关性得分来确定地图上兴趣点的指示的大小和/或兴趣点列表中的兴趣点的排名。在一些实施方式中,可以基于兴趣点的相关性得分来确定何时向用户提供兴趣点的兴趣点信息。例如,可以仅当相关性得分满足阈值时,才向用户提供兴趣点。

图1图示出一种示例环境的框图,其中,可以确定用户的兴趣点和/或将用户的兴趣点提供给用户。示例环境包括便于环境中的各个组件之间通信的通信网络101。在一些实施方式中,通信网络101可以包括互联网、一个或多个内联网、和/或一个或多个总线子系统。通信网络101可以可选地利用一个或多个标准通信技术、协议、和/或进程间通信技术。示例环境还包括兴趣点引擎105、内容数据库110、相关性引擎115、实体数据库120、和用户设备125。用户设备125可以执行一个或多个应用,诸如Web浏览器和/或地图绘制应用。

在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以识别与用户相关联的电子源。电子源可以包括例如电子邮件、即时消息、文档、Web历史、日程表条目、用户的当前位置数据、用户的在前位置数据、来自用户的联系人集合的联系人的地址(例如电子邮件联系人、电话联系人)等。在本文所述的系统收集有关用户的个人信息,或可以利用个人信息的情况下,可以为用户提供机会来控制程序或功能组件是否收集用户信息(例如有关用户的社交网络的信息、社交动作或活动、职业、用户偏好、或用户的当前地理位置)或控制是否和/或如何从可能与用户更相关的内容服务器接收内容。同时,某些数据在被存储或使用前,可以以一种或多种方式处理,使得去除个人可识别信息。例如,可以处理用户的身份,使得不能确定有关用户的个人可识别信息,或可以概括获得地理位置信息的用户的地理位置(例如到市、邮政编码或州级),使得不能确定用户的地理具体位置。由此,用户有权控制如何收集和/或使用有关用户的信息。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以识别具有已经以去除个人标识信息和/或其他信息的一个或多个方式处理的某些数据的源。

兴趣点引擎105可以从一个或多个源识别内容并且确定所识别的内容是否与兴趣点相关联。来自源的内容可以包括例如来自源的一个或多个术语、来自源的一个或多个术语的格式、源中的一个或多个术语的位置、源的作者和/或发送者,和/或可以包括在源中的元数据。在一些实施方式中兴趣点引擎105可以识别源的全部内容。例如,兴趣点引擎105可以识别用户的电子邮件的全部内容。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以从源仅识别潜在地与兴趣点有关的内容部分。

在一些实施方式中,内容数据库110可以包括一个或多个存储介质以及可以用来存储和/或访问本文所述的信息的一个或多个方面。例如,可以由一个或多个组件利用内容数据库110来存储、修改和/或访问来自一个或多个源的与用户相关联的内容。在一些实施方式中,内容数据库110可以存储多个用户的内容和/或源,并且,对于每一条目,可以仅允许该用户和/或由该用户授权的一个或多个其他用户或组件(诸如兴趣点引擎105)访问该源和/或内容。在一些其他实施方式中,内容数据库110可以仅存储单个用户的内容和/或源。

在本说明书中,术语“数据库”广泛地用来指代任何数据集合。数据库中的数据不需要以任何特定的方式结构化,或完全不结构化,并且能存储在一个或多个位置中的存储设备上。由此,例如,数据库可以包括多个数据集合,可以不同地组织和访问每一数据集合。同时,在本说明书中,术语“条目”将广泛地用来指代多个相关信息项的任何映射。单个条目不需要出现在单个存储设备中,并且可以包括可以出现在其他存储设备上的信息项的指针或其它指示。例如,条目可以包括相互映射的多个节点,每一节点包括可以出现在另一数据结构和/或另一存储介质中的实体或其他信息项的标识符。

在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以经由内容数据库110,识别与用户相关联的内容。例如,内容数据库110可以包括来自一个或多个源的内容,所述一个或多个源先前已经被识别为潜在地包括与一个或多个兴趣点有关的内容。同时,例如,内容数据库110可以包括来自一个或多个源的内容,所述一个或多个源先前未由兴趣点引擎105或其他组件识别为包括与兴趣点有关的内容。

在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以从内容数据库110识别用户的所有内容。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以使用基于规则和/或其他方法来识别可能与兴趣点有关的源的子集和/或内容。例如,兴趣点引擎105可以确定包括地址的所有源可能包括与兴趣点有关的内容。同时,例如,兴趣点引擎105可以确定源自航空公司的所有内容可能与兴趣点相关联。同时,例如,兴趣点引擎105可以确定包括一个或多个关键术语的源很可能与兴趣点有关,诸如包括“flight(航班)”、“hotel(酒店)”、和/或“reservations(预留)”的源。

兴趣点引擎105可以基于所识别的内容来确定兴趣点。兴趣点是可以用来向用户呈现与物理位置有关的信息的物理位置的标识符。兴趣点的示例包括物理位置的唯一标识符,诸如该位置的一个或多个街道地址、该位置的实体标识符、和/或一个或多个经度和纬度坐标等。同时,兴趣点可以定义具有任意粒度级的物理位置。例如,兴趣点可以定义特定坐标、特定建筑物、建筑物的特定部分、特定地理区域(附近地区、公园、整个城市)、和/或特定地形特征的一部分(街道、高速、水体、桥梁等)。

在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以利用一个或多个规则来从所识别的内容确定兴趣点。例如,兴趣点引擎105可以基于识别符合地址的一个或多个术语(例如,符合规则[编号][街道名]的“123Airport Road(机场路123号)”)来确定兴趣点。同时,例如,兴趣点引擎105可以基于识别指示机场的一个或多个术语(诸如“airport(机场)”、“departs(出发)”和/“arrives(到达)”)附近的三个大写字母(例如“LAX”和/或“SFO”)来识别机场代码。

参考图2,提供包括可以用来确定兴趣点的内容的样本源的示例。该源是可以响应于用户经由航空公司和/或在线旅行公司预订航班而提供给用户的电子邮件200。该电子邮件包括包括机场名称210的出发信息以及到达信息。此外,电子邮件200包括发送者信息205。

兴趣点引擎105可以经由内容数据库110和/或电子邮件服务,接收电子邮件200。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以利用基于规则的方法,基于电子邮件200中的一个或多个术语,确定兴趣点。例如,兴趣点引擎105可以将机场名称210“LAX”识别为符合识别机场代码的一个或多个规则,并且将“LAX”用作兴趣点和/或基于“LAX”来确定兴趣点(例如映射到LAX的地址、映射到LAX的纬度/经度、和/或映射到LAX的实体标识符)。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以利用基于规则的方法来确定与所确定的兴趣点相关联的附加信息。例如,兴趣点引擎105可以将“April 30,2014(2014年4月30日)”识别为符合识别日期的一个或多个规则,并且基于一个或多个规则(诸如考虑“April 30,2014”与“LAX”的邻近度)进一步将“April 30,2014”识别为与LAX相关联。

在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以利用基于分类器的方法基于电子邮件200中的一个或多个术语,确定兴趣点。例如,兴趣点引擎105可以包括被训练来基于源的一个或多个段和/或附加信号,识别源的一个或多个段是否指示兴趣点的分类器。例如,兴趣点引擎105可以基于来自电子邮件的内容的一个或多个信号将电子邮件中的术语分类为指示兴趣点,所述信号诸如与术语本身有关的信号、与该术语前后的一个或多个术语有关的信号、与电子邮件中该术语的位置有关的信号、和/或与源的元数据有关的信号。一个或多个信号可以可选地包括基于由一个或多个附加部件处理该源的信号。例如,信号可以包括与一个或多个术语的词性、一个或多个术语的语法关系等有关的信号,以及这些信号可以基于解析器的输出。兴趣点引擎105的分类器可以被训练来基于利用监督或半监督训练技术的先前训练,将段分成兴趣点。附加或替选的基于规则和/或基于分类器的技术可以被用来确定来自源的内容的兴趣点。

在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以直接基于来自源的内容确定兴趣点。例如,参考图3,提供包括可以用来确定兴趣点的内容的另一示例源。该源是包括发送者信息305、租车位置地址310、和酒店地址315的电子邮件300。兴趣点引擎105可以基于符合地址格式的术语来将“123Airport Road”和/或“200S.Main Street(缅恩大道南200号)”确定为兴趣点。同时,例如,兴趣点引擎105可以利用除“123Airport Road”外的其他术语确定“123Airport Road”为兴趣点,诸如通过识别“123Airport Road”在酒店地址315附近、确定电子邮件300的发送者与租车位置有关、和/或基于电子邮件300中的其他术语。

在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以基于所识别的内容的一个或多个术语,间接地确定兴趣点。例如,再次参考图2,电子邮件200包括机场名称210“LAX”作为内容。兴趣点引擎105可以基于例如消息中的一个或多个附加术语(“Flight”、“Departs”、“Arrives”等)和/或与机场代码的列表比较来识别“LAX”为机场代码。兴趣点引擎105可以利用实体数据库120来识别映射到“LAX”的实体并且进一步识别映射到同一实体的地址,诸如“500Airport Road”。兴趣点引擎105可以基于所识别的机场名称210与实体数据库120中的地址“500Airport Road”之间的关联,将相关地址确定为兴趣点。

在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以从源的内容识别位置并且确定与所识别的位置相关联的兴趣点。例如,参考图3,兴趣点引擎105可以基于例如电子邮件300中的一个或多个术语和/或基于识别实体数据库120中映射到“123Airport Road”的“car rental location(租车位置)”实体,将“123Airport Road”识别为地址并且进一步将“123Airport Road”识别为租车位置的地址。兴趣点引擎105可以将租车位置附近的加油站(gas station)确定为与租车位置有关的兴趣点。兴趣点引擎105可以确定作为租车位置附近的加油站的兴趣点。例如,兴趣点引擎105可以将“123Airport Road”识别为电子邮件300中的内容、识别映射到“123Airport Road”的“rental car location(租车位置)”实体、并且进一步识别与“rental car location”实体相关联的“gas station(加油站)”。兴趣点引擎105可以基于所识别的关联,将“gas station”实体的地址或其他标识符确定为兴趣点。

在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以从源的内容识别两个或更多个位置并且确定包括两个或更多个位置之间的路径的兴趣点。例如,兴趣点引擎105可以从一个或多个源识别酒店位置和机场位置。兴趣点引擎105可以确定作为所识别的位置之间的路径的兴趣点。例如,兴趣点引擎105可以识别可以由用户使用来从所识别的位置中的一个行进到一个或多个其他位置的一条或多条道路、公交线路、和/或其他路径。

在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以基于所识别的位置的类别和与兴趣点相关联的类别之间的所确定的关系,由从内容识别的相关位置确定兴趣点。可以从实体数据库120确定在源的内容中识别的位置和兴趣点之间的关系。例如,兴趣点引擎105可以确定“123Airport Road”是具有实体类别“rental car location”的位置并且从一个或多个数据库(诸如实体数据库120)确定实体类别“rental car location”和实体类别“gas station”彼此关联。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以基于识别“rental car location”和“gas station”之间的关系,识别接近该租车位置的加油站。在一些实施方式中,可以利用规则来确定从源的内容识别的位置与兴趣点之间的关系。例如,兴趣点引擎105可以识别源的内容中的租车位置,并且基于识别租车位置识别规则来将加油站确定为兴趣点。

在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以基于源的内容的同一段,确定多个兴趣点。参考图4,提供可以用来确定多个兴趣点的源的示例图。消息线索400包括“Chain Restaurant(连锁餐厅)”的引用,其可以具有多个位置。兴趣点引擎105可以从一个或多个数据库确定“Chain Restaurant”的多个位置并且确定每一位置可以是用户的兴趣点。例如,兴趣点引擎105可以识别实体数据库120中映射到多个地址的“Chain Restaurant”实体。在一些实施方式中,可以将多个兴趣点提供给相关性引擎115来基于来自一个或多个源的附加信息确定位置中的一个或多个是否与用户更相关,如本文所述。例如,兴趣点引擎105可以将多个加油站确定为兴趣点并且相关性引擎115可以基于加油站与一个或多个位置之间的距离来确定兴趣点的相关性得分,所述一个或多个位置之间的距离诸如每一加油站与租车位置之间的距离。

兴趣点引擎105可以将一个或多个确定的兴趣点存储在内容数据库110中,用于由一个或多个组件稍后使用。例如,兴趣点引擎105可以将“123Airport Road”作为位置存储在内容数据库110中并且稍后将“123Airport Road”提供给相关性引擎115来确定该兴趣点的相关性得分。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以将被用来确定兴趣点的全部或部分内容与兴趣点一起存储在内容数据库110中。例如,兴趣点引擎105可以由电子邮件300确定兴趣点“123Airport Road”并且将电子邮件300连同所确定的兴趣点一起存储在内容数据库110中。同时,例如,兴趣点引擎105可以仅连同发送者信息305一起存储“123Airport Road”。

相关性引擎115从与用户相关联的一个或多个源识别附加信息并且使用该附加信息来基于该附加信息确定兴趣点的相关性得分。在一些实施方式中,相关性引擎115可以是兴趣点引擎105的组件。例如,兴趣点引擎105可以识别内容、从该内容确定兴趣点,以及基于附加信息确定该兴趣点的相关性得分。在一些实施方式中,相关性引擎115从同一源的内容识别被用来确定兴趣点的附加信息。例如,兴趣点引擎105可以基于用户的电子邮件确定兴趣点,并且相关性引擎115可以基于包括在该电子邮件中的附加信息来确定相关性得分,所述附加信息诸如电子邮件的发送者、电子邮件中的一个或多个术语的格式、和/或电子邮件中兴趣点的引用位置。在一些实施方式中,源的内容可以不包括识别信息。例如,可以为相关性引擎115提供消息的发送者的分类(用户的私人联系人、广告商、在线服务等),而不提供发送者的识别信息。在一些实施方式中,相关性引擎115可以从与由兴趣点引擎105使用来确定兴趣点的源分立的一个或多个源识别附加信息。例如,兴趣点引擎105可以从用户的电子邮件确定兴趣点,而相关性引擎115可以将第二电子邮件识别为附加信息和/或从不同类型的源(诸如用户的GPS数据和/或用户的Web历史)识别附加信息。

在一些实施方式中,相关性引擎115可以从先前用来确定兴趣点的一个或多个源识别附加信息。例如,兴趣点引擎105可以从电子邮件1确定兴趣点,并且将兴趣点提供给相关性引擎115来确定该兴趣点的初始相关性得分。相关性引擎115可以将兴趣点、确定的相关性得分、和/或来自该源的内容存储在内容数据库110中。接着,兴趣点引擎105可以从电子邮件2确定同一兴趣点并且将该兴趣点提供给相关性引擎115。相关性引擎115可以将电子邮件1识别为附加信息以用来确定该兴趣点的相关性得分。例如,相关性引擎115可以将电子邮件1中对兴趣点的引用的出现次数识别为附加信息来确定相关性得分。同时,例如,相关性引擎115可以利用兴趣点的先前确定的相关性得分来确定新的相关性得分。相关性引擎115可以将兴趣点、新的相关性得分、和/或电子邮件1和/或电子邮件2的内容存储在内容数据库110中来用于后续确定相关性得分。

相关性引擎115可以基于识别包括与确定的兴趣点有关的内容的一个或多个源来从源识别附加信息。例如,兴趣点引擎105可以将兴趣点提供给相关性引擎115并且相关性引擎115可以识别包括该兴趣点的内容。例如,兴趣点引擎105可以基于电子邮件300,将“123Airport Road”确定为兴趣点,并且将该兴趣点以及电子邮件300的内容存储在内容数据库110中。随后,兴趣点引擎105可以从另一源确定“123Airport Road”并且为相关性引擎115提供“123Airport Road”作为兴趣点。相关性引擎115可以基于识别电子邮件300先前被确定为包括与“123Airport Road”相关联的内容而从内容数据库110识别电子邮件300作为附加信息。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以确定作为实体标识符的兴趣点。例如,兴趣点引擎105可以将兴趣点确定为“Los Angeles International Airport(洛杉矶国际机场)”实体。相关性引擎115可以识别包括被映射到兴趣点实体的内容的源中的附加信息,诸如包括实体的别名(例如“LAX”)和/或实体的其他属性(例如机场的地址)的源。

在一些实施方式中,附加信息可以包括与一个或多个源中确定的兴趣点相关联的内容的突出性。例如,兴趣点引擎105可以基于电子邮件400的内容,为相关性引擎115提供兴趣点“Chain Restaurant”。相关性引擎115可以将电子邮件400的标题415中的术语“Chain Restaurant”识别为可以被用来确定“Chain Restaurant”的相关性得分的附加信息。同时,例如,相关性引擎115可以将一个或多个源的内容中对兴趣点的引用的特殊格式识别为可以被用来确定兴趣点的相关性得分的附加信息。

在一些实施方式中,附加信息可以包括与包含确定的兴趣点的内容源的发送者和/或作者有关的信息。例如,兴趣点引擎105可以为相关性引擎115提供确定的兴趣点“LAX”以及作为电子邮件200的发送者的“booking@exampleairline.com”。替选地,兴趣点引擎105可以将全部或部分电子邮件200提供给相关性引擎115以及相关性引擎115可以识别电子邮件200的发送者。同时,例如,兴趣点引擎105可以从用户的日程表条目确定兴趣点并且为相关性引擎115提供兴趣点以及用户是内容的创建者的指示。

在一些实施方式中,相关性引擎115可以识别包括用户的位置信息的附加信息。例如,相关性引擎115可以识别如由GPS指示的用户的在前位置、蜂窝电话信号的三角测量、用户入住登记等。同时,例如,相关性引擎115可以识别一个或多个位置处的用户的在线入住登记。在一些实施方式中,可以从内容数据库110识别用户的在前位置信息。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以为相关性引擎115提供兴趣点和包括位置信息的附加信息,其可以由相关性引擎115用来确定相关性得分。

例如,参考图4,兴趣点引擎105可以基于电子邮件400的内容,确定“Chain Restaurant”的多个兴趣点。兴趣点引擎105可以为相关性引擎115提供兴趣点“Chain Restaurant”和/或“Chain Restaurant”的一个或多个位置的地址。在一些实施方式中,相关性引擎115可以识别位于“Chain Restaurant”的确定位置中的一个或多个处和/或附近的用户的一个或多个实例的指示。相关性引擎115可以利用所识别的、“Chain Restaurant”的位置处和/或附近的用户的出现实例来确定一个或多个确定的兴趣点的相关性得分。

相关性引擎115可以基于识别的附加信息,确定用于确定的兴趣点的相关性得分。在一些实施方式中,相关性引擎115可以确定作为二进制值的相关性得分。例如,相关性引擎115可以确定兴趣点为用户感兴趣或用户不感兴趣。在一些实施方式中,相关性引擎115可以确定作为数值的相关性得分,诸如从0至1的值或从0至100的值。例如,相关性引擎115可以确定兴趣点的相关性得分,其中,值0指示用户对提供兴趣点不感兴趣,而100指示用户对该兴趣点非常有兴趣(两者之间的值指示相对兴趣)。

在一些实施方式中,可以基于与用户相关联的一个或多个源的内容中所识别的兴趣点的引用,确定相关性得分。在一些实施方式中,兴趣点的相关性得分可以基于包括对兴趣点的引用的、与用户相关联的源的计数。例如,兴趣点引擎105可以确定兴趣点并且将兴趣点提供给相关性引擎115。在一些实施方式中,相关性引擎115可以识别包括对兴趣点的引用的源并且基于包括对兴趣点的至少一个引用的源的计数,确定相关性得分。例如,相关性引擎115可以基于确定在一时间段期间阈值数目个源包括对兴趣点的引用和/或包括对兴趣点的引用的源的计数,确定相关性得分。同时,例如,相关性引擎115可以基于确定包括对兴趣点的引用的源的频率(在与用户相关联的所有源中、在包括兴趣点的源中等,在一时间段内包括引用的源的频率),确定相关性得分。在一些实施方式中,兴趣点的相关性得分可以基于对在一个或多个源的内容中的确定的兴趣点的引用的计数。例如,兴趣点引擎105可以为相关性引擎115提供确定的兴趣点和被用来确定兴趣点的、来自该源的内容。相关性引擎115可以识别该源中对兴趣点的引用计数和/或相关性引擎115可以识别包括对兴趣点的引用的其他源并且确定多个源中对兴趣点的引用的数目的频率。相关性引擎115可以利用对兴趣点的引用计数来确定兴趣点的相关性得分。同时,例如,相关性引擎115可以确定对兴趣点的引用频率。例如,相关性引擎115可以基于在兴趣点的所有引用中对该兴趣点的引用频率、在对源中的兴趣点的所有引用中对该兴趣点的引用频率、一段时间内的引用频率等,确定相关性得分。

在一些实施方式中,相关性得分可以基于与包括与兴趣点有关的内容的一个或多个源相关联的时间。在一些实施方式中,相关性得分可以基于对一个或多个源中所确定的兴趣点的引用的新近性。例如,相关性引擎115可以确定与过去一周在源中提及的兴趣点相比,在24小时前在源中提及的兴趣点的相关性得分指示用户对该兴趣点更感兴趣。同时,例如,相关性引擎115可以基于在包括对兴趣点的引用的一个或多个源中引用的时间,确定兴趣点的相关性得分。例如,基于相比于更早时间提及的兴趣点而言包括更近时间的源中的引用可能与用户更加相关,与在包括“We ate there last year(我们去年去吃过)”的源中引用的兴趣点相比,相关性引擎115可以针对在包括“We ate there last week”的源中引用的兴趣点确定指示更相关的相关性得分。

在一些实施方式中,兴趣点的相关性得分可以基于用户与兴趣点的交互的规律性的指示。例如,相关性得分可以基于识别用户在常规基础上与兴趣点交互,诸如每月基础上、每周至少一个早上、和/或每周、月、年至少一次等。可以基于例如指示一段时间内用户多次出现在兴趣点处和/或附近的位置信息、与兴趣点有关的用户的反复出现的日程表事件、一段时间内多次查看与兴趣点相关联的一个或多个文档、一段时间内与兴趣点有关的用户多次搜索查询等,来确定与兴趣点的交互的规律性的指示。

在一些实施方式中,与源相关联的一个或多个附加时间可以被用来确定与该源的内容有关的兴趣点的相关性得分。例如,消息可以包括与兴趣点有关的内容。消息可以与指示用户何时接收到该消息的接收时间和/或指示用户何时访问该消息的查看时间相关联。例如,相关性引擎115可以确定与接收时间后的稍后时间相比,指示更相关的用户首次接收到该消息时的相关性得分。同时,例如,相关性引擎115可以确定与在第一时间后的稍后时间确定的相关性得分相比,指示更相关的、在用户首次访问该消息后不久的第一时间的相关性得分。

在一些实施方式中,可以基于与和兴趣点有关的内容相关联的当前时间来确定兴趣点的相关性得分。例如,参考图3,酒店地址315可以是确定的兴趣点。在一些实施方式中,相关性引擎115可以将入住登记日期和退房日期识别为附加信息来确定兴趣点的相关性得分。相关性引擎115可以确定与退房日期后的兴趣点的所确定的相关性得分相比,指示更相关的、入住登记日期和退房日期之间的相关性的兴趣点的相关性得分。同时,例如,相关性引擎115可以确定入住时间接近时,指示对该兴趣点更相关的相关性得分,在入住日期时达到峰值相关性得分,并且在退房日期后减小。

在一些实施方式中,可以基于包括用于用户的位置信息的附加信息来确定相关性得分。在一些实施方式中,用于兴趣点的相关性得分可以基于兴趣点附近的用户的频率。例如,相关性得分可以基于用户到访兴趣点的次数、用户到访第一兴趣点与第二确定兴趣点的频率、用户到访兴趣点的新近性、和/或用户过去到访兴趣点的时间长度。例如,基于电子邮件400的内容,诸如通过识别映射到实体数据库120中与“Chain Restaurant”相关联的实体的两个地址,兴趣点引擎105可以确定“Chain Restaurant”是兴趣点并且“Chain Restaurant”有两个位置。兴趣点引擎105可以为相关性引擎115提供两个地址并且相关性引擎115可以基于在位置中的每一位置处所识别的用户出现来确定位置中的每一位置的相关性得分。可以使用用户处于位置中的每一位置处的计数(或与另一位置相比,用户处于位置中的一个位置处的频率)、用户处于位置中的每一位置处的新近性、和/或用户在位置中的每一位置处停留的长度来确定位置中的每一位置的相关性得分。

在一些实施方式中,可以基于识别到一个或多个确定的兴趣点与从用户的一个或多个源识别的另一位置之间的距离来确定相关性得分。例如,如前所述,兴趣点引擎105可以基于电子邮件300的内容,将多个加油站位置确定为兴趣点。相关性引擎115可以将电子邮件300识别为附加信息并且进一步将“123Airport Road”和“200S.Main Street”均识别为包括在电子邮件300的内容中的位置。相关性引擎115可以基于确定给定加油站和所识别的地址中的一个或两个地址之间的距离来针对确定的兴趣点(即,加油站位置)的给定加油站确定相关性得分。

在一些实施方式中,可以为用户提供具有基于兴趣点的相关性得分确定的一个或多个特性的个人地图。个人地图可以具有可以基于相关性得分调整的一个或多个不同的视觉指示。例如,可以向用户提供具有一个或多个兴趣点的个人地图,所述兴趣点以变化的插图(例如,基于兴趣点的类型的特殊符号)、各种颜色、各种大小、和/或依据各种排版(例如字体、加粗、斜体)显示。同时,例如,可以经由定制的兴趣点显示来提供有关兴趣点的附加信息,诸如所提供的具有已经从与兴趣点有关的一个或多个源的内容识别的所识别的航班登机时间和/或航班号的机场兴趣点。

例如,参考图6,提供确定的兴趣点和附加位置的示例图示。该图示包括两个加油站,“Gas Station 1”和“Gas Station 2”,如本文所述,可以利用电子邮件300的内容由兴趣点引擎105将其确定为兴趣点。如本文所述,相关性引擎115可以将租车地址310和酒店地址315识别为附加信息。在图8的图示上,提供酒店位置和租车位置。在一些实施方式中,相关性引擎115可以基于兴趣点与所识别的租车地址310和酒店地址315两者之间的距离,确定“Gas Station 1”和“Gas Station 2”的相关性得分。例如,可以基于“Gas Station 1”与酒店地址315之间的距离和/或“Gas Station 1”与租车地址310之间的距离,确定“Gas Station 1”的相关性得分。同时,例如,相关性引擎115可以基于“Gas Station 2”与酒店地址315之间的距离和/或“Gas Station 2”与租车地址310之间的距离来确定“Gas Station 2”的相关性得分。

在一些实施方式中,当用来确定相关性得分时,可以加权兴趣点和另外识别的位置之间的距离。例如,相关性引擎115可以确定所确定的加油站兴趣点和所识别的租车位置之间的距离可以被加权大于加油站兴趣点和所识别的酒店位置之间的距离。相关性引擎115可以基于例如,先前位置数据的所识别的趋势、与一个或多个实体相关联的权重、和/或实体数据库120中的实体之间的关系、和/或从该源的内容识别的一个或多个因子(内容中的另外识别的位置的突出性、内容的格式、元数据等),确定用于分配给另外识别的位置与所确定的兴趣点之间的一个或多个距离的权重。基于确定“Gas Station 2”离“Rental Car Location”更近,可以确定与“Gas Station 1”的相关性得分相比指示与用户更相关的“Gas Station 2”的相关性得分。在一些实施方式中,当确定相关性得分时,可以平均地加权所确定的兴趣点与另外的位置之间的距离。在一些实施方式中,可以利用另外识别的位置之间的可能路径来确定相关性得分。例如,可以基于与“Hotel(酒店)”和“Rental Car Location”之间的路径的偏差距离来确定用于加油站兴趣点中的一个或多个的相关性得分。

在一些实施方式中,相关性得分可以基于附加信息的源的来源的可信度。例如,相关性引擎115可以确定与从来自不请自来的广告商的电子邮件确定的兴趣点相比指示更相关的从用户创建的日程表条目所确定的兴趣点的相关性得分。

可以利用相关性得分来在对地图绘制请求作出响应的地图上提供兴趣点的指示。例如,在一些实施方式中,用户可以提交对地理区域的地图绘制请求。可以经由用户设备125为用户提供对地图绘制请求作出响应的地图。在一些实施方式中,可以将包括包含在地理区域中的一个或多个兴趣点的指示的地图提供给用户。例如,可以经由图形指示,将包括餐厅、酒店、观光胜地、和/或在地图上提供的其他兴趣点的地图提供给用户。

在一些实施方式中,作为所提供的兴趣点的一个或多个兴趣点可以是由兴趣点引擎105提供的兴趣点。例如,兴趣点引擎105可以基于与用户相关联的源中的内容来确定兴趣点,并且可以将诸如星号、信息框的指示和/或兴趣点的位置的另一指示在对地图绘制请求作出响应的地图上提供给用户,其中,所绘制的地理区域包括所述兴趣点。在一些实施方式中,除不是由兴趣点引擎105确定的其他兴趣点外,还可以将确定的兴趣点提供给用户。在一些实施方式中,由兴趣点引擎105确定的兴趣点的指示可以具有不同于由不是兴趣点引擎105确定的其他兴趣点的指示。例如,以不同于用于兴趣点的其他指示的一个或多个颜色的颜色,来提供由兴趣点引擎105确定的兴趣点。

参考图5A,给出用于向用户提供包括兴趣点的指示的示例性图形用户界面。地图500A包括两个兴趣点的指示,餐厅指示505A和餐厅指示510A。在一些实施方式中,餐厅指示505A和510A中的一个或两者可以由兴趣点引擎105确定。例如,兴趣点引擎105可以基于来自电子邮件400的内容,确定对应于餐厅指示505A和510A的兴趣点。

在一些实施方式中,基于兴趣点的所确定的相关性得分,与地图一起提供一个或多个兴趣点的指示。例如,仅当确定的相关性得分满足阈值值时,才与地图一起提供兴趣点的指示。在一些实施方式中,基于兴趣点的相关性得分,对兴趣点提供突出性。例如,如果第一兴趣点的相关性得分指示比第二兴趣点更相关,则可以对该兴趣点提供比第二兴趣点更高的突出性。突出性可以包括例如兴趣点指示的字体大小、兴趣点指示的颜色、和/或兴趣点指示的标记的大小。

例如,参考图5B,提供基于兴趣点的确定的相关性得分,为用户提供具有兴趣点的地图的示例图形用户界面。地图500B可以对与图5A的地图500A相同的地图绘制请求作出响应。地图500B包括餐厅指示505B。餐厅指示505B可以是与餐厅指示505A相同的指示。在一些实施方式中,可以基于满足阈值的对应兴趣点的确定的相关性得分,与地图一起提供餐厅指示505B。地图500A的餐厅指示510A的另外的兴趣点指示没有与地图500B一起提供。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以确定对应于餐厅指示510A的餐厅的兴趣点以及相关性引擎115可以确定该兴趣点的相关性得分。基于确定该兴趣点的相关性得分不满足阈值值,如图5B所图示,可以不提供对应于餐厅指示510A的餐厅的指示。

参考图5C,给出用于向用户提供具有兴趣点的地图的示例性图形用户界面,所述兴趣点具有基于该兴趣点的确定的相关性得分的突出性。地图500C可以对与图5A的地图500A和图5B的地图500B相同的地图绘制请求作出响应。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以确定对应于餐厅指示505C和餐厅指示510C的兴趣点。在一些实施方式中,如本文所述,相关性引擎115可以确定兴趣点的相关性得分。例如,兴趣点引擎105可以基于图4的电子邮件400的内容确定兴趣点。相关性引擎115可以基于来自电子邮件400和/或来自另外的源的附加信息来确定兴趣点的相关性得分,所述附加信息诸如用户的在前位置历史、另外的源中的兴趣点中的每一兴趣点的指示数目、和/或来自一个或多个另外的源的内容。基于对应于指示中的每一指示的兴趣点的相关性得分,为餐厅指示505C提供比餐厅指示510C更高的突出性。例如,相关性引擎115可以确定与由餐厅指示510C表示的兴趣点的确定的相关性得分相比,指示更相关的、由餐厅指示505C表示的餐厅的相关性得分。例如,基于用户的在前位置信息和/或包括兴趣点中的一个或多个兴趣点的附加内容,相关性引擎115可以确定与由餐厅指示510C表示的兴趣点相比,用户可能对与餐厅指示505C对应的兴趣点更感兴趣。在所图示的界面中,餐厅指示510C具有比餐厅指示510C更大的字体。此外,用加粗提供餐厅指示505C。在一些实施方式中,可以利用附加的或替选的突出性指示,诸如不同颜色和/或不同标记。

在一些实施方式中,可以利用兴趣点的相关性得分来为用户提供兴趣点的列表,其中,基于相关性得分,确定兴趣点的顺序。例如,可以经由在用户设备125上执行的应用,为用户提供附近兴趣点的列表。与具有指示不太相关的相关性得分的兴趣点相比,具有指示更相关的相关性得分的兴趣点可以在列表中被提供在更高处。同时,例如,仅当相关性得分满足阈值值时,才在列表中提供兴趣点。

参考图7,图示出基于与用户相关联的一个或多个源的内容,确定用户的兴趣点的示例方法的流程图。其他实施方式可以以不同的顺序执行步骤、省略某些步骤和/或执行与图7所示不同的和/或附加的步骤。为了方便,将参考可以执行该方法的图1的一个或多个组件(诸如兴趣点引擎105)来描述图7的方面。

在步骤700,从一个或多个源识别内容。在一些实施方式中,由与兴趣点引擎105共享一个或多个特性的组件来识别内容。在一些实施方式中,可以由与兴趣点引擎105共享一个或多个特性的组件来识别可以包括与兴趣点相关联的内容的源。例如,兴趣点引擎105可以将电子邮件、即时消息、Web历史、用户的在前位置信息、日程表条目、和/或与用户相关联的其他文档识别为可以包括与兴趣点有关的内容的源。

在步骤705,基于所识别的源的内容来确定兴趣点。在一些实施方式中,可以基于源中的兴趣点的指示来确定兴趣点。例如,可以基于识别到源的内容中的术语“123Airport Road”,将“123Airport Road”确定为兴趣点。在一些实施方式中,可以确定与在消息中指出的位置有关的兴趣点。例如,电子邮件可以包括与租车有关的信息以及兴趣点引擎105可以将一个或多个加油站确定为兴趣点。兴趣点引擎105可以基于例如识别到在内容中指示出的实体与经由实体数据库120和/或其他数据库识别的相关实体之间的关系,来确定与内容中的位置有关的一个或多个兴趣点。在一些实施方式中,兴趣点引擎105可以由源的内容,确定多个兴趣点。例如,兴趣点引擎105可以基于识别到对内容中的餐厅的名称的单一引用来将餐厅的多个位置确定为兴趣点。

在步骤710,识别与用户相关联的附加信息。在一些实施方式中,附加信息可以与用来确定兴趣点的内容来自相同的源。例如,可以利用电子邮件来确定兴趣点以及来自电子邮件的附加信息可以被识别为附加信息,诸如消息的发送者、消息中的术语的格式、和/或与消息相关联的元数据。在一些实施方式中,可以从不被用来确定兴趣点的一个或多个源识别附加信息。例如,可以利用电子邮件的内容来确定兴趣点,并且可以从其他电子邮件、用户的在前位置信息、用户的Web历史、和/或一个或多个附加内容源来识别附加信息。

在步骤715,基于该附加信息,确定兴趣点的相关性得分。可以由与相关性引擎115共享一个或多个特性的组件来确定相关性得分。在一些实施方式中,相关性得分可以是二进制值。例如,兴趣点的相关性得分可以是“相关”或“不相关”,或另一二进制值。在一些实施方式中,相关性得分可以是相关性指数,诸如0和100之间的值。

在一些实施方式中,相关性得分可以基于附加信息的源的来源的可信度度量。例如,相关性引擎115可以确定与从来自不请自来的广告商的电子邮件确定的兴趣点相比,指示更相关的、从由用户创建的日程表条目确定的兴趣点的相关性得分。在一些实施方式中,可以基于用户的过去位置信息来确定相关性得分。例如,相关性引擎115可以基于用户到访兴趣点的频率、用户最后一次到访该位置的新近性、和/或用户一次或多次到访该兴趣点的长度,来确定兴趣点的相关性得分。在一些实施方式中,可以基于与源中的兴趣点有关的一个或多个术语的突出性来确定相关性得分。例如,相关性引擎115可以确定与包括在电子邮件的正文中的兴趣点相比,指示更相关的、在电子邮件的标题中提到的兴趣点的相关性得分。同时,例如,可以基于源中的术语的格式来确定相关性得分。

在一些实施方式中,可以利用当前时间来确定兴趣点的相关性得分。例如,可以将时间识别为与兴趣点有关,并且可以基于当前时间和所识别的相关时间之间的时间来确定相关性得分。当接近与兴趣点相关联的时间时,可以确定相关性得分变得指示更相关。在一些实施方式中,如前所述,可以利用一个或多个附加因子来确定相关性得分。

在步骤720,基于相关性得分来提供兴趣点信息。在一些实施方式中,可以经由地图绘制应用来提供兴趣点信息。例如,可以将包括一个或多个确定的兴趣点的指示的地图提供给用户。在一些实施方式中,仅当相关联的相关性得分满足阈值时,可以经由地图绘制应用提供兴趣点。例如,相关性引擎115可以确定兴趣点的二进制相关性得分并且仅当兴趣点被确定为“相关”时,才提供兴趣点的指示。在一些实施方式中,可以在地图上提供具有与确定的相关性得分有关的突出性的兴趣点。例如,地图上的兴趣点的指示的大小可以与兴趣点的确定的相关性得分有关,其中,与具有指示不太相关的相关性得分的兴趣点相比,该兴趣点可以显得更大。

在一些实施方式中,可以经由一个或多个兴趣点的列表,向用户提供兴趣点信息。例如,可以为用户提供在离用户阈值距离内的多个兴趣点的列表。在一些实施方式中,列表中的一个或多个兴趣点的排序可以基于兴趣点的确定的相关性得分。例如,与具有指示不太相关的确定的相关性得分的兴趣点相比,该兴趣点在兴趣点的列表中较高处出现。同时,例如,仅当兴趣点的确定的相关性得分满足阈值值时,才在列表中提供兴趣点。

图8是示例计算机系统810的框图。计算机系统810通常包括至少一个处理器814,其经由总线子系统812与多个外围设备进行通信。这些外围设备可以包括存储子系统824,后者例如包括存储器子系统825和文件存储子系统826、用户接口输入设备822、用户接口输出设备820、和网络接口子系统816。输入和输出设备允许用户与计算机系统810进行交互。网络接口子系统816提供了针对外部网络的接口并且耦合至其它计算机系统中相对应的接口设备。

用户接口输入设备822可以包括键盘,诸如鼠标、轨迹球、触摸板、或图形板的指示设备,扫描仪,整合到显示器中的触摸屏,诸如语音识别系统、麦克风的音频输入设备,和/或其它类型的输入设备。通常,使用术语“输入设备”旨在包括向计算机系统810中或者通信网络上输入信息的所有可能类型的设备和方式。

用户接口输出设备820可以包括显示子系统、打印机、传真机,或者诸如音频输出设备的非视觉显示器。显示子系统可以包括阴极射线管(CRT),诸如液晶显示器(LCD)的平板设备,投影设备,或者用于创建可见图像的一些其它机制。该显示子系统还可以经由诸如音频输出设备提供非视觉显示。通常,使用术语“输出设备”旨在包括从计算机系统810向用户或者另一个机器或计算机系统输出信息的所有可能类型的设备和方式。

存储子系统824存储提供本文所描述的一些或全部模块的功能的程序和数据结构。例如,存储子系统824可以包括用于从与用户相关联的一个或多个源的内容确定兴趣点的逻辑。如另一示例,存储子系统824可以包括用于基于与用户相关联的附加信息来确定兴趣点的相关性得分的逻辑。

这些软件模块通常由处理器814单独或者结合其它处理器一起来执行。在存储子系统中所使用的存储器825可以包括多种存储器,包括用于在程序执行期间存储指令和数据的主随机存取存储器(RAM)830以及在其中存储固定指令的只读存储器(ROM)832。文件存储子系统826可以为程序和数据文件提供持久性存储,并且可以包括硬盘驱动器、带有相关联的可移除媒体的软盘驱动器、CD-ROM驱动器、光学驱动器,或者可移除的媒体卡盒。实施某些实施方式的功能的模块可以被文件存储子系统824存储在存储子系统824中,或者存储在处理器814所能够访问的其它机器中。

总线子系统812提供了使得计算机系统810的各个组件和子系统如所期望的那样互相通信的机制。虽然总线子系统812被示意性地示为单个总线,但是总线子系统的替选实施方式可以使用多个总线。

计算机系统810可以是各种类型,包括工作站、服务器、计算集群、刀锋服务器、服务器群,或者任意其它数据处理系统或计算设备。由于计算机和网络不断变化的属性,图8中所描绘的计算机系统810的描述仅旨在作为为了说明一些实施方式的具体示例。计算机系统810的许多其它配置是可能的,它们具有比图8所描绘的计算机系统更多或更少的组件。

虽然已经在本文对多种实施方式进行了描述和说明,但是可以利用用于执行本文所描述的功能和/或获得其结果和/或一种或多种优势的各种其它器件和/或结构,并且每种这样的变化和/或修改意在处于本文所描述的实施方式的范围之内。更一般地,本文所描述的所有参数、尺寸、材料和配置都意在是示例性的,并且实际的参数、尺寸、材料、和/或配置将取决于针对其使用该教导的一种或多种具体应用。本领域技术人员仅仅使用常规的实验将认识到或者能够确认许多等同于本文所描述的具体实施方式。因此,所要理解的是,以上实施方式仅是作为示例而给出,并且处于所附权利要求及其等同形式的范围之内,实施方式可以以不同于所特别描述并要求保护的方式进行实践。本公开的实施方式针对于本文所描述的每种个体的特征、系统、物品、材料、套件和/或方法。此外,两种或更多的这样的特征、系统、物品、材料、套件和/或方法的任意组合在这样的特征、系统、物品、材料、套件和/或方法并不互相抵触的情况下都包括在本公开的范围之内。

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