【手続補正書】
【提出日】平成29年9月1日(2017.9.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モバイルデバイスに関連するコンテキストモデルを管理するための方法であって、
前記方法が、前記モバイルデバイスによって実施され、
1つまたは複数の第1のデータソースに割り振られた第1のデータストリームに関連する第1のデータ点を取得するステップであって、前記1つまたは複数の第1のデータソースが前記モバイルデバイスの1つまたは複数のセンサを含む、ステップと、
前記第1のデータストリームの中の1組のクラスタを特定するステップと、
閾値の量の類似性を呈し、互いの閾値の量の時間内の時間と関連付けられる前記第1のデータ点のうちのデータ点に前記特定された1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタが割り振られるように、前記特定された1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタに前記第1のデータ点のうちのデータ点を割り振るステップと、
前記それぞれのクラスタにおける前記第1のデータ点のうちの前記データ点から前記それぞれのクラスタに存在する特徴および推定を計算するステップと、
前記それぞれのクラスタにおける前記第1のデータ点のうちの前記データ点から計算された、前記それぞれのクラスタに存在する前記特徴および推定に関連付けられる統計をまとめるステップと、
前記それぞれのクラスタにおける前記第1のデータ点のうちの前記データ点から計算された、前記それぞれのクラスタに存在する前記特徴および推定に関連付けられる前記統計に基づいて、前記それぞれのクラスタにコンテキストラベルおよび信頼性のレベルを割り振るステップであって、前記コンテキストラベルを割り振るステップが、前記特定された1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタのために、1組のコンテキストラベルから前記1つのコンテキストラベルを選択するステップを含む、ステップと、
前記特定された1組のクラスタに関連付けられる任意のコンテキストラベルと閾値の度合い未満の関連を有する少なくとも1つのクラスタを、前記特定された1組のクラスタのうちから特定するステップと、
前記少なくとも1つのクラスタに未知のコンテキストラベルを割り振るステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記1つまたは複数の第1のデータソースが、音声センサ、位置センサ、ネットワークセンサ、動きセンサ、カメラ、またはカレンダのうちの少なくとも1つを含む請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴が、衛星位置決定、時間の測定値、気象データ、光センサの読み取り値、近接センサの読み取り値、カメラデータ、近くの注目点、Bluetooth(登録商標)の測定値、Wi-Fiの測定値、周囲の音声レベル、または移動の検出のうちの少なくとも1つを含む請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記推定が、動きの状態、デバイスの位置、発話の検出、話者の認識、目標音声の検出、または位置の検出のうちの少なくとも1つを含む請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記特定された1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタに割り振られた前記コンテキストラベルを用いて、かつ前記特定された1組のクラスタを用いて、前記コンテキストモデルを生成するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項６】
1つまたは複数の第2のデータソースに割り振られた第2のデータストリームに関連する第2のデータ点を取得するステップと、
前記第2のデータ点に対応する前記コンテキストモデルのクラスタを決定するステップと、
決定されたクラスタに関連する出力コンテキストラベルを選択するステップとをさらに含む請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも1つのクラスタのための新しいコンテキストラベルを生成するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項８】
取得する前記ステップが、前記モバイルデバイスのユーザを特定するステップを含み、
前記第1のデータ点が、前記モバイルデバイスの前記ユーザに対応するデータを含み、
前記方法が、前記特定された1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタに割り振られた前記コンテキストラベルに基づいて、かつ前記特定された1組のクラスタに基づいて前記モバイルデバイスの前記ユーザに関するユーザコンテキストモデルを生成するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項９】
前記第1のデータ点が、前記モバイルデバイスの第1のユーザおよび前記モバイルデバイスまたは1つもしくは複数のその他のデバイスの少なくとも1人の第2のユーザに対応するデータを含み、
前記方法が、前記特定された1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタに割り振られた前記コンテキストラベルに基づいて、かつ前記特定された1組のクラスタに基づいて前記第1のユーザおよび前記少なくとも1人の第2のユーザに関するマルチユーザコンテキストモデルを生成するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
コンテキストモデルに基づいてコンテキストの推定を実行するための、プロセッサによって実施される方法であって、
前記コンテキストモデルを読み出すステップであって、前記コンテキストモデルが、1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタに時間的にグループ化されたセンサデータ点、および前記1組のクラスタの前記それぞれのクラスタに割り振られたコンテキストラベルを含む、ステップと、
1つまたは複数の第1のデータソースに割り振られた第1のデータストリームに関連する第1のデータ点を取得するステップであって、前記第1のデータソースがモバイルデバイスの1つまたは複数のセンサを含む、ステップと、
前記第1のデータ点を表す前記コンテキストモデルの少なくとも1つのクラスタを決定するステップとであって、前記決定するステップが、前記少なくとも1つのクラスタにおける前記センサデータ点から計算された、前記少なくとも1つのクラスタに存在する特徴および推定に関連付けられた統計に少なくとも部分的に基づき、前記少なくとも1つのクラスタを前記決定するステップが、前記第1のデータ点に対応する前記少なくとも1つの決定されたクラスタに信頼性のレベルを割り振るステップを含む、ステップと、
前記信頼性のレベルに基づいて少なくとも1つの決定されたクラスタに関連する出力コンテキストラベルを選択するステップであって、前記出力コンテキストラベルを選択するステップが、前記1組のクラスタのために1組のコンテキストラベルから前記出力コンテキストラベルを選択するステップを含む、ステップと、
前記1組のクラスタに関連付けられる任意のコンテキストラベルと閾値の度合い未満の関連を有する少なくとも1つのクラスタを、前記1組のクラスタのうちから特定するステップと、
前記少なくとも1つのクラスタに未知のコンテキストラベルを割り振るステップとを含む、方法。
【請求項１１】
選択する前記ステップが、最も高い信頼性のレベルを有する前記コンテキストモデルのクラスタに対応する前記出力コンテキストラベルを選択するステップを含む請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
選択する前記ステップが、前記1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタおよび前記1組のクラスタのそれぞれの信頼性のレベルのベクトルを生成するステップを含む請求項10に記載の方法。
【請求項１３】
前記信頼性のレベルが信頼性のレベルの閾値未満であるときに少なくとも1つのセンサから追加のデータを収集するステップをさらに含む請求項10に記載の方法。
【請求項１４】
選択する前記ステップが、
前記1つまたは複数の第1のデータソースからの追加のデータの収集を指示するステップと、
指示する前記ステップに応じて前記1つまたは複数の第1のデータソースから収集された前記追加のデータに基づいて前記出力コンテキストラベルを選択するステップとを含む請求項10に記載の方法。
【請求項１５】
1つまたは複数の第2のデータソースに割り振られた第2のデータストリームに関連する第2のデータ点を取得するステップをさらに含み、決定する前記ステップが、前記第1のデータ点および前記第2のデータ点に対応する前記コンテキストモデルのクラスタを決定するステップを含む請求項10に記載の方法。
【請求項１６】
選択する前記ステップが、
前記第1のデータ点を表す第1のクラスタに関連する第1の出力コンテキストラベルを選択するステップと、
前記第2のデータ点を表す第2のクラスタに関連する第2の出力コンテキストラベルを選択するステップと、
前記第1の出力コンテキストラベルと前記第2の出力コンテキストラベルとを組み合わせることによって前記出力コンテキストラベルを決定するステップとを含む請求項15に記載の方法。
【請求項１７】
前記選択された出力コンテキストラベルに基づいて第1のコンテキストの推定を実行するステップと、
前記第2のデータソースから導出された特徴および推定に基づいて第2のコンテキストの推定を実行するステップと、
前記第1のコンテキストの推定と前記第2のコンテキストの推定とを組み合わせて組み合わされたコンテキストの推定を取得するステップとをさらに含む請求項15に記載の方法。
【請求項１８】
コンテキストモデルを管理することを容易にするモバイルデバイスであって、
メモリと、
前記メモリに通信可能なように結合されたプロセッサと、
前記メモリおよび前記プロセッサに通信可能なように結合され、第1のデータストリームに関連する第1のデータ点を提供するように構成された1つまたは複数の第1のデータソースであって、前記1つまたは複数の第1のデータソースが、前記モバイルデバイスの1つまたは複数のセンサを含む、1つまたは複数の第1のデータソースと、
前記1つまたは複数の第1のデータソースに通信可能なように結合されたクラスタ化モジュールであって、前記第1のデータストリームの中の1組のクラスタを特定し、閾値の量の類似性を呈し、互いの閾値の量の時間内の時間と関連付けられる前記第1のデータ点のうちのデータ点に前記特定された1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタが割り振られるように、1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタに前記第1のデータ点のうちのデータ点を割り振るように構成された、クラスタ化モジュールと、
前記1つまたは複数の第1のデータソースおよび前記クラスタ化モジュールに通信可能なように結合された統計モジュールであって、
前記それぞれのクラスタにおける前記1つまたは複数の第1のデータ点のうちの前記データ点から前記それぞれのクラスタに存在する特徴および推定を計算し、
前記それぞれのクラスタにおける前記第1のデータ点のうちの前記データ点から計算された、前記それぞれのクラスタに存在する前記特徴および推定に関連付けられる統計をまとめるように構成される、統計モジュールと、
前記クラスタ化モジュールおよび前記統計モジュールに通信可能なように結合されたコンテキストモデリングモジュールであって、前記それぞれのクラスタにおける前記第1のデータ点のうちの前記データ点から計算された、前記それぞれのクラスタに存在する前記特徴および推定に関連付けられる前記統計に基づいて、前記それぞれのクラスタにコンテキストラベルおよび信頼性のレベルを割り振るように構成された、コンテキストモデリングモジュールであって、前記コンテキストモデリングモジュールが、前記特定された1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタのために、1組のコンテキストラベルから前記1つのコンテキストラベルを選択することによって前記コンテキストラベルを割り振るように構成され、前記コンテキストモデリングモジュールがさらに、前記特定された1組のクラスタに関連付けられる任意のコンテキストラベルと閾値の度合い未満の関連を有する少なくとも1つのクラスタを、前記特定された1組のクラスタのうちから特定し、前記少なくとも1つのクラスタに未知のコンテキストラベルを割り振るように構成される、コンテキストモデリングモジュールとを含む、モバイルデバイス。
【請求項１９】
前記1つまたは複数の第1のデータソースが、音声センサ、位置センサ、ネットワークセンサ、動きセンサ、カメラ、またはカレンダのうちの少なくとも1つを含む請求項18に記載のモバイルデバイス。
【請求項２０】
前記統計モジュールが、動きの状態、デバイスの位置、発話の検出、話者の認識、目標音声の検出、または位置の検出のうちの少なくとも1つを含む前記推定を決定するようにさらに構成される請求項18に記載のモバイルデバイス。
【請求項２１】
前記コンテキストモデリングモジュールが、前記特定された1組のクラスタと前記特定された1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタに割り振られた前記コンテキストラベルとを用いて前記コンテキストモデルを生成するようにさらに構成される請求項18に記載のモバイルデバイス。
【請求項２２】
前記モバイルデバイスが、前記クラスタ化モジュールに通信可能なように結合された1つまたは複数の第2のデータソースであって、第2のデータストリームに関連する第2のデータ点を提供するように構成された、1つまたは複数の第2のデータソースをさらに含み、
前記クラスタ化モジュールが、前記第2のデータ点に対応する前記コンテキストモデルのクラスタを決定するようにさらに構成され、
前記モバイルデバイスが、前記コンテキストモデリングモジュールおよび前記クラスタ化モジュールに通信可能なように結合されたコンテキスト推定モジュールであって、決定されたクラスタに関連する出力コンテキストラベルを選択するように構成された、コンテキスト推定モジュールをさらに含む請求項21に記載のモバイルデバイス。
【請求項２３】
前記コンテキストモデリングモジュールが、前記少なくとも1つのクラスタのための新しいコンテキストラベルを生成するようにさらに構成される請求項18に記載のモバイルデバイス。
【請求項２４】
コンテキストモデルに基づいてコンテキストの推定を実行するための装置であって、
メモリと、
前記メモリに通信可能なように結合されたプロセッサと、
前記メモリおよび前記プロセッサに通信可能なように結合され、前記メモリからコンテキストモデルを読み出すように構成されたコンテキストモデリングモジュールであって、前記コンテキストモデルが、1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタに時間的にグループ化されたセンサデータ点、および前記1組のクラスタの前記それぞれのクラスタに割り振られたコンテキストラベルを含む、コンテキストモデリングモジュールと、
前記メモリおよび前記プロセッサに通信可能なように結合され、第1のデータストリームに関連する第1のデータ点を提供するように構成された1つまたは複数の第1のデータソースであって、前記1つまたは複数の第1のデータソースが、モバイルデバイスの1つまたは複数のセンサを含む、1つまたは複数の第1のデータソースと、
前記コンテキストモデリングモジュールおよび前記1つまたは複数の第1のデータソースに通信可能なように結合されたコンテキスト推定モジュールであって、前記それぞれのクラスタにおける前記センサデータ点から計算された、前記少なくとも1つのクラスタに存在する特徴および推定に関連付けられる統計に少なくとも部分的に基づいて前記第1のデータ点を表す前記コンテキストモデルの少なくとも1つのクラスタを決定するように構成され、前記コンテキスト推定モジュールが前記第1のデータ点に対応する少なくとも1つの決定されたクラスタに信頼性のレベルを割り振るようにさらに構成され、少なくとも1つの決定されたクラスタに関連する出力コンテキストラベルを選択するように構成され、前記コンテキスト推定モジュールが、前記1組のクラスタのための1組のコンテキストラベルから前記出力コンテキストラベルを選択することによって、前記出力コンテキストラベルを選択し、前記1組のクラスタに関連付けられる任意のコンテキストラベルと閾値の度合い未満の関連を有する少なくとも1つのクラスタを、前記1組のクラスタのうちから特定し、前記少なくとも1つのクラスタに未知のコンテキストラベルを割り振るように構成された、コンテキスト推定モジュールとを含む、装置。
【請求項２５】
前記コンテキスト推定モジュールが、最も高い信頼性のレベルを有する前記コンテキストモデルのクラスタに対応する出力コンテキストラベルを選択するようにさらに構成される請求項24に記載の装置。
【請求項２６】
前記コンテキスト推定モジュールに通信可能なように結合された1つまたは複数の第2のデータソースであって、第2のデータストリームに関連する第2のデータ点を提供するように構成された、1つまたは複数の第2のデータソースをさらに含み、前記コンテキスト推定モジュールが、前記第1のデータ点および前記第2のデータ点に対応する前記コンテキストモデルのクラスタを決定するようにさらに構成される請求項24に記載の装置。
【請求項２７】
前記コンテキスト推定モジュールが、前記第1のデータ点を表す第1のクラスタに関連する第1の出力コンテキストラベルを選択し、前記第2のデータ点を表す第2のクラスタに関連する第2の出力コンテキストラベルを選択し、前記第1の出力コンテキストラベルと前記第2の出力コンテキストラベルとを組み合わせることによって前記出力コンテキストラベルを決定するようにさらに構成される請求項26に記載の装置。
【請求項２８】
前記コンテキスト推定モジュールが、前記選択された出力コンテキストラベルに基づいて第1のコンテキストの推定を実行し、前記第2のデータソースから導出された特徴および推定に基づいて第2のコンテキストの推定を実行し、前記第1のコンテキストの推定と前記第2のコンテキストの推定とを組み合わせて組み合わされたコンテキストの推定を取得するようにさらに構成される請求項26に記載の装置。
【請求項２９】
前記1つまたは複数の第1のデータソースが、音声センサ、位置センサ、ネットワークセンサ、動きセンサ、カメラ、またはカレンダのうちの少なくとも1つを含む請求項24に記載の装置。
【請求項３０】
モバイルデバイスに関連するコンテキストモデルを管理するためのモバイルデバイスであって、
1つまたは複数の第1のデータソースに割り振られた第1のデータストリームに関連する第1のデータ点を取得するための手段であって、前記1つまたは複数の第1のデータソースが、前記モバイルデバイスの1つまたは複数のセンサを含む、手段と、
前記第1のデータストリームの中の1組のクラスタを特定するための手段と、
閾値の量の類似性を呈し、互いの閾値の量の時間内の時間と関連付けられる前記第1のデータ点のうちのデータ点に前記特定された1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタがそれぞれ割り振られるように、前記特定された1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタに前記第1のデータ点のうちのデータ点を割り振るための手段と、
前記それぞれのクラスタにおける前記第1のデータ点のうちのデータ点から前記それぞれのクラスタに存在する特徴および推定を計算するための手段と、
前記それぞれのクラスタにおける前記第1のデータ点のうちの前記データ点から計算された、前記それぞれのクラスタに存在する前記特徴および推定に関連付けられる統計をまとめるための手段と、
前記それぞれのクラスタにおける前記第1のデータ点のうちの前記データ点から計算された、前記それぞれのクラスタに存在する前記特徴および推定に関連付けられる前記統計に基づいて、前記それぞれのクラスタにコンテキストラベルおよび信頼性のレベルを割り振るための手段であって、前記コンテキストラベルを割り振るための手段が、前記特定された1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタのために、1組のコンテキストラベルから前記1つのコンテキストラベルを選択することによって、前記コンテキストラベルを割り振る、手段と、
前記特定された1組のクラスタに関連付けられる任意のコンテキストラベルと閾値の度合い未満の関連を有する少なくとも1つのクラスタを、前記特定された1組のクラスタのうちから特定するための手段と、
前記少なくとも1つのクラスタに未知のコンテキストラベルを割り振るための手段とを含む、モバイルデバイス。
【請求項３１】
前記特定された1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタに割り振られた前記コンテキストラベルを用いて、かつ前記1組のクラスタを用いて、前記コンテキストモデルを生成するための手段をさらに含む請求項30に記載のモバイルデバイス。
【請求項３２】
前記モバイルデバイスが、1つまたは複数の第2のデータソースに割り振られた第2のデータストリームに関連する第2のデータ点を取得するための手段をさらに含み、
割り振るための前記手段が、前記第2のデータ点に対応する前記コンテキストモデルのクラスタを決定するための手段を含み、
前記モバイルデバイスが前記決定されたクラスタに関連付けられる出力コンテキストラベルを選択するための手段をさらに含む
請求項31に記載のモバイルデバイス。
【請求項３３】
前記少なくとも1つのクラスタのための新しいコンテキストラベルを生成するための手段をさらに含む請求項30に記載のモバイルデバイス。
【請求項３４】
コンテキストモデルに基づいてコンテキストの推定を実行するように構成されたモバイルデバイスであって、
メモリから前記コンテキストモデルを読み出すための手段であって、前記コンテキストモデルが、1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタに時間的にグループ化されたセンサデータ点、および前記1組のクラスタの前記それぞれのクラスタに割り振られたコンテキストラベルを含む、手段と、
第1のデータストリームに関連する1つまたは複数の第1のデータソースから第1のデータ点を取得するための手段であって、前記1つまたは複数の第1のデータソースがモバイルデバイスの1つまたは複数のセンサを含む、手段と、
前記少なくとも1つのクラスタにおける前記センサデータ点から計算された、前記少なくとも1つのクラスタに存在する特徴および推定に関連付けられた統計に少なくとも部分的に基づいて、前記第1のデータ点を表す前記コンテキストモデルの少なくとも1つのクラスタを決定するための手段であって、前記少なくとも1つのクラスタを前記決定するための手段が、前記第1のデータ点に対応する前記少なくとも1つの決定されたクラスタに信頼性のレベルを割り振るための手段を含む、手段と、
前記信頼性のレベルに基づいて少なくとも1つの決定されたクラスタに関連する出力コンテキストラベルを選択するための手段であって、前記出力コンテキストラベルを選択するための手段が、前記1組のクラスタのために1組のコンテキストラベルから前記出力コンテキストラベルを選択することによって前記出力コンテキストラベルを選択する、手段と、
前記1組のクラスタに関連付けられる任意のコンテキストラベルと閾値の度合い未満の関連を有する少なくとも1つのクラスタを、前記1組のクラスタのうちから特定するための手段と、
前記少なくとも1つのクラスタに未知のコンテキストラベルを割り振るための手段と
を含む、モバイルデバイス。
【請求項３５】
第2のデータストリームに関連する1つまたは複数の第2のデータソースから第2のデータ点を取得するための手段をさらに含み、決定するための前記手段が、前記第1のデータ点および前記第2のデータ点に対応する前記コンテキストモデルのクラスタを決定するための手段を含む請求項34に記載のモバイルデバイス。
【請求項３６】
選択するための前記手段が、
前記第1のデータ点を表す第1のクラスタに関連する第1の出力コンテキストラベルを選択するための手段と、
前記第2のデータ点を表す第2のクラスタに関連する第2の出力コンテキストラベルを選択するための手段と、
前記第1の出力コンテキストラベルと前記第2の出力コンテキストラベルとを組み合わせることによって前記出力コンテキストラベルを選択するための手段とを含む請求項35に記載のモバイルデバイス。
【請求項３７】
前記出力コンテキストラベルに基づいて第1のコンテキストの推定を実行するための手段と、
前記第2のデータソースから導出された特徴および推定に基づいて第2のコンテキストの推定を実行するための手段と、
前記第1のコンテキストの推定と前記第2のコンテキストの推定とを組み合わせて組み合わされたコンテキストの推定を取得するための手段とをさらに含む請求項35に記載のモバイルデバイス。
【請求項３８】
前記1つまたは複数の第1のデータソースが、音声センサ、位置センサ、ネットワークセンサ、動きセンサ、カメラ、またはカレンダのうちの少なくとも1つを含む請求項34に記載のモバイルデバイス。
【請求項３９】
プロセッサに
1つまたは複数の第1のデータソースに割り振られた第1のデータストリームに関連する第1のデータ点を取得させるように構成された命令であって、前記1つまたは複数の第1のデータソースがモバイルデバイスの1つまたは複数のセンサを含む、命令と、
前記第1のデータストリームの中の1組のクラスタを特定させるように構成された命令と、
閾値の量の類似性を呈し、互いの閾値の量の時間内の時間と関連付けられる前記第1のデータ点のうちのデータ点に前記特定された1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタがそれぞれ割り振られるように、1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタに前記第1のデータ点のうちのデータ点を割り振らせるように構成された命令と、
前記それぞれのクラスタにおける前記第1のデータ点のうちの前記データ点から計算された、前記それぞれのクラスタに存在する前記特徴および推定に関連付けられる統計に基づいて、前記それぞれのクラスタにコンテキストラベルおよび信頼性のレベルを割り振らせるように構成された命令であって、前記プロセッサに前記割り振らせるように構成された命令が、前記特定された1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタのために、1組のコンテキストラベルから前記1つのコンテキストラベルを選択させるように構成された命令を含む、命令と、
前記特定された1組のクラスタに関連付けられる任意のコンテキストラベルと閾値の度合い未満の関連を有する少なくとも1つのクラスタを、前記特定された1組のクラスタのうちから特定させるように構成された命令と、
前記少なくとも1つのクラスタに未知のコンテキストラベルを割り振らせるように構成された命令とを含むコンピュータストレージ媒体。
【請求項４０】
前記プロセッサに、前記特定された1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタに割り振られた前記コンテキストラベルを用いて、かつ前記1つまたは複数の1組のクラスタを用いて、コンテキストモデルを生成させるための命令をさらに含む請求項39に記載のコンピュータストレージ媒体。
【請求項４１】
前記プロセッサに
1つまたは複数の第2のデータソースに割り振られた第2のデータストリームに関連する第2のデータ点を取得させ、
前記第2のデータ点に対応する前記コンテキストモデルのクラスタを決定させ、
決定されたクラスタに関連する出力コンテキストラベルを選択させるように構成された命令をさらに含む請求項40に記載のコンピュータストレージ媒体。
【請求項４２】
プロセッサに
1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタに時間的にグループ化されたセンサデータ点、および前記1組のクラスタの前記それぞれのクラスタに割り振られたコンテキストラベルを含むコンテキストモデルを読み出させるように構成された命令と、
第1のデータストリームに関連する1つまたは複数の第1のデータソースから第1のデータ点を取得させように構成される命令であって、前記1つまたは複数の第1のデータソースがモバイルデバイスの1つまたは複数のセンサを含む、命令と、
記少なくとも1つのクラスタにおける前記センサデータ点から計算された、前記少なくとも1つのクラスタに存在する特徴および推定に関連付けられた統計に少なくとも部分的に基づいて、前記第1のデータ点を表す前記コンテキストモデルの少なくとも1つのクラスタを決定させるように構成された命令であって、前記少なくとも1つのクラスタを前記決定させるように構成された命令が、前記第1のデータ点に対応する前記少なくとも1つの決定されたクラスタに信頼性のレベルを割り振らせるように構成された命令を含む、命令と、
前記信頼性のレベルに基づいて、少なくとも1つの決定されたクラスタに関連する出力コンテキストラベルを選択させるように構成された命令であって、前記選択させるように構成された命令が、前記1組のクラスタのために1組のコンテキストラベルから前記出力コンテキストラベルを選択することを含む前記選択させるように構成された命令を含む、命令と、
前記1組のクラスタに関連付けられる任意のコンテキストラベルと閾値の度合い未満の関連を有する少なくとも1つのクラスタを、前記1組のクラスタのうちから特定させるように構成された命令と、
前記少なくとも1つのクラスタに未知のコンテキストラベルを割り振るように構成された命令とを含むコンピュータストレージ媒体。
【請求項４３】
前記プロセッサに
第2のデータストリームに関連する1つまたは複数の第2のデータソースから第2のデータ点を取得させ、
前記第1のデータ点および前記第2のデータ点に対応する前記コンテキストモデルのクラスタを決定させるように構成された命令をさらに含む請求項42に記載のコンピュータストレージ媒体。
【請求項４４】
前記プロセッサに
前記第1のデータ点を表す第1のクラスタに関連する第1の出力コンテキストラベルを選択させ、
前記第2のデータ点を表す第2のクラスタに関連する第2の出力コンテキストラベルを選択させ、
前記第1の出力コンテキストラベルと前記第2の出力コンテキストラベルとを組み合わせることによって前記出力コンテキストラベルを選択させるように構成された命令をさらに含む請求項43に記載のコンピュータストレージ媒体。
【請求項４５】
前記プロセッサに
前記出力コンテキストラベルに基づいて第1のコンテキストの推定を実行させ、
前記第2のデータソースから導出された特徴および推定に基づいて第2のコンテキストの推定を実行させ、
前記第1のコンテキストの推定と前記第2のコンテキストの推定とを組み合わせて組み合わされたコンテキストの推定を取得させるように構成された命令をさらに含む請求項43に記載のコンピュータストレージ媒体。
【請求項４６】
前記それぞれのクラスタに存在する前記特徴および推定に関連付けられる前記統計をまとめるステップが、前記それぞれのクラスタに存在する前記特徴および推定を平均するステップを含む、請求項1に記載の方法。