事件108的类型。例如，如果用户的日历指示该用户将在给定一天因出差而 去往加利福尼亚州的旧金山，则可以相对于该地点过滤该天的事件108。类似地，用户的当 前地点也可以用作过滤器。例如，如果用户位于芝加哥市中心区，并且在寻找在接下来几个 小时内要做的事，则系统可以滤除该城市其他城区的事件、或者在该城市中在其他时间发 生的事件。
[0027]另外，尽管在系统100中用所定义的关系示出了不同的元素，但是在一些实例中， 该配置可以是无定形的。例如，事件选择引擎102可以创建用户简档106并且然后可以利 用用户简档来选择机会事件104并同时基于对机会事件的用户反应更新用户简档。例如， 事件选择引擎可以确定：用户的主要兴趣是足球并且他们的次要兴趣是听音乐会。然后，如 果用户不断接受音乐会机会事件并拒绝足球比赛机会事件，则事件选择引擎可以在用户简 档中重新评估用户兴趣。
[0028] 事件选择引擎102可以找出特别决定性的特定场景。例如，假定事件选择引擎曾 建议与音乐会的机会事件同一天（并且可能甚至在同时）的足球比赛的机会事件。如果用 户选择了音乐会而不是足球比赛，则事件选择引擎可以更新用户简档。事件选择引擎可以 广泛地更新用户简档，比如通过切换对足球和音乐会的兴趣的顺序。可替代地，事件选择引 擎可以相对于音乐会的特定乐队或音乐类型、相对于特定足球队来更新用户简档。换言之， 用户可以总体上与音乐会相比更喜欢足球，但是如果用户的最喜爱的乐队正在演奏，则用 户可能更喜欢音乐会。
[0029] 注意，资源110中的一些涉及用户的或关于用户的个人信息。可以在收集或利用 任何个人信息以前通知用户。另外，用户可以被允许指定使用他/她的什么类型的数据以 及如何使用。例如，用户可以授权收集他们与谁联系，但是不授权使用电子邮件内的内容。 作为自动收集针对他们用户简档106的信息的替换或补充，用户可能想要人工地向用户简 档中输入信息（和/或更新或改变用户简档）。无论用户简档信息是如何获得的，该信息总 是可以以保护用户的安全、隐私和信任的方式被处理。
[0030] 从一个方面来看，事件选择引擎102可以促进用户简档106的形成和更新。用户 简档可以允许事件选择引擎具有对用户的兴趣和意图的更高级的理解。事件选择引擎可以 将来自用户简档的信息组织成多个类别，比如按照事件类型和事件地点。类别可以提供参 数。例如，类别可以是"足球"并且相关联的参数可以涉及"谁"、"在何时"和/或"在何处" 用户参与足球活动。事件选择引擎可以利用这些类别来对事件108排序以标识出潜在的机 会事件。例如，事件选择引擎可以从用户简档中确定：该用户有兴趣出席西雅图地区的足 球比赛。事件选择引擎于是可以查找匹配这些类别的事件1〇8(例如标识出潜在的机会事 件）。在一种配置中，与该事件修改的参数值可被确定并且参数值可被用来计算该事件的事 件值。
[0031] 换言之，事件选择引擎102可以基于用户简档106过滤事件108。例如，事件选择 引擎可以从用户简档106中确定该用户住在华盛顿州西雅图附近，并且喜爱去看西雅图海 湾人队（SeattleSounders)的足球比赛。事件选择引擎102于是可以利用诸如"足球"、 "西雅图"、"SeattleSounders?"和/或"家庭比赛"之类的项来过滤事件108。（本专利的 发明人和受让人与SeattleSounders?无任何关系，并且该项仅仅是出于通过现实生活实 例向读者解释发明概念的目的而使用的）。另外，事件选择引擎102可以滤除过去事件并且 聚焦于用户可能想要出席的未来事件。通过过滤出现的事件108可以被认为是"潜在的机 会事件"。
[0032]事件选择引擎102可以进一步评估从事件108中选择的潜在的机会事件。事件选 择引擎可以根据潜在机会事件与用户的简档106以及同该用户交迭的人的简档如何地对 齐来对该用户的潜在机会事件进行排名。在一个配置中，事件选择引擎可以将经排名的潜 在机会事件与阈值比较。满足该阈值的这些经排名的潜在机会事件可以被看成是机会事件 104。事件选择引擎可基于事件值为机会事件104确定置信水平。
[0033] 在一些实施方式中，事件选择引擎102可以将具有最高置信水平的机会事件104 添加到用户的日历并且通过他们偏好的通信方式（例电子邮件、SMS、Skype等等）通知他 们。下面相对于图3来描述一个这样的示例。对于具有中等的感兴趣确定性水平的机会事 件104,事件选择引擎可以将所述机会事件添加到与该用户相关联的机会日历。下面相对 于图4-6来描述一个这样的示例。排名较低的机会事件可以被存储以供用户酌情检查。当 然，本发明概念的动态性质可以允许用户询问诸如特定机会事件那样的更多机会事件104。 事件选择引擎102可以用迭代的方式根据用户的反馈来重复事件分析。类似地，用户可以 指定不接收与用户注意到的机会事件类似的未来机会事件。再者，用户简档106可以用该 用户反馈来更新。其他用户动作也可被用来更新用户简档。例如，用户对一事件的接受可 肯定地影响用户简档中的该事件类型，而拒绝该事件可否定地影响用户简档。用户接受连 同转发和/或邀请其他用户可具有更大的肯定影响。此外，用户是否实际出席或参与事件 可以是进一步的肯定因素。因而，一些用户动作可被用作用户简档的准确度的肯定指示符， 而其他用户动作是否定指示符。该过程可被迭代地执行，通常以持续进行的方式。如上所 述，事件选择引擎102可以使用用户对机会事件104的处理来进一步细化或更新用户简档 106。例如，如果用户倾向于接受一个类别的机会事件104而不是另一类别，则用户简档可 以被更新以反映该信息。另外，如果用户要求其他人参加机会事件，则该信息可以被添加到 用户简档，使得可以在这些人的时间表中检查下一个类似机会事件。用户邀请其他人的动 作也可被认为指示用户喜欢该机会事件并且因而用户的简档可被相应地更新和/或该机 会事件的置信水平可被增加。用户将该机会事件转发给其他人的动作可按类似的方式处 理，因为用户不可能转发他/她不感兴趣的日历事件。
[0034] 返回用户将其他人邀请到日历事件的以上场景，在一种情况下，如果这些人的时 间表对于下一个这样的机会事件是繁忙的，则该信息可以妨碍将该事件呈现给用户，因为 该用户在这些人不能去的情况下不大可能去。在其他情况下，这些人可以自动被添加为呈 现给该用户的下一个这样的机会事件的受邀请者。
[0035] 随着用户增加，用户简档可能交迭（例如用户和朋友、用户和家人、用户和同事等 等）。该交迭可以与孤立地取得的单个用户简档106相比提供更多信息。例如，该信息可以 被用于创建用户的更广的图的用户简档的交迭方面，以便为该用户、他们的内部圈子、稍广 的圈子、和/或他们最广的圈子构建一组群简档。这些群简档可以使得事件选择引擎102 能够更精确地评定给定的新潜在机会事件与用户的潜在匹配。
[0036] 总而言之，用户简档106可以指示用户倾向于干什么的细节和/或其它细节，诸如 他们与谁进行某些类型的事件和/或他们在哪里做这些事件。此外，用户简档可用各种方 式来搜索。例如，用户可倾向于一周中在工作后与来自工作的人参与某种类型的事件，而在 周末与不同的人参与不同的活动。该信息可对标识出用户简档的正确机会事件104的准确 性作出贡献。
[0037] 事件选择引擎102可以在用户期望时帮助用户管理他/她的用户简档。另外，事件 选择引擎可以帮助用户创建用户帐户或以其他方式配置与机会事件104相关的自动曰历 安排服务。例如，用户可标识他们是谁（例如，提供他们的帐户信息）并指示他们想要机会 事件被填充到哪一（些）日历。例如，用户可定义某些类型的机会事件被日历安排到他们 的工作日历，而其它类型的机会事件被日历安排到他们的私人日历。在另一情况下，多个日 历安全选项可以相对于机会事件提供给用户。用户于是可以决定如何处理各个机会事件。 下面相对于图4-6来讨论一个这样的示例。
[0038] 图2示出了用户202的活动图110(4)的示例。在这种情况下，活动图示出了用户 已经参与的四个活动204 (1)-204 (4)。在该示例中，活动204(1)和204 (2)是相对于在206 所指示的音乐会来组织的。活动204(3)和204(4)是相对于在208所指示的足球来组织的。
[0039] 活动图110(4)可以提供关于用户对什么类型的活动感兴趣的信息。该信息可以 在各种粒度水平下是有用的。例如，活动图指示用户对音乐会206感兴趣、但更具体而言是 夏季户外音乐会（假定Marymoor公园和Arena是户外地点）。另外，用户感兴趣的音乐类 型包括分别在活动204(1)和204(2)中指示的"蓝草"和"莫扎特"。活动图进一步指