【手続補正書】
【提出日】平成26年11月11日(2014.11.11)
【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】
コンピュータシステム環境において電子通信のトリアージを行うための方法であって、
コンピュータ装置にてデフォルトモデルをトレーニングして受信者固有のモデルを受信者個人用に作成するステップであって、前記デフォルトモデルが、前記受信者と共通の特徴を有するユーザのサンプルに対して調整された複数の重み付けされた因子から形成され、前記受信者固有のモデルが、前記受信者の履歴挙動情報およびフィードバック情報を使用して修正された前記デフォルトモデルから形成されるステップと、
前記受信者に宛てられたアイテムを前記コンピュータ装置にて傍受するステップと、
前記アイテムに関連する複数のアイテム特性を前記コンピュータ装置にて抽出するステップと、
前記受信者固有のモデルを回収するステップであって、前記受信者固有のモデルが前記複数の抽出されたアイテム特性に関連する前記複数の重み付けされた因子を備えるステップと、
重要度の重みを閾値の確率範囲として計算することによって、前記複数の重み付けされた因子の組み合わせを形成するステップを含む、重要度分類モデルを前記複数の抽出されたアイテム特性に適用するステップと、
前記複数の重み付けされた因子の組み合わせに基づき、予測されるアイテムの重要度を生成するステップと、
前記予測されるアイテムの重要度に基づき、前記受信者用の前記アイテムに関連する少なくとも１つのアプリケーション特性を有効にするステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記受信者の履歴挙動情報およびフィードバック情報に基づき前記複数の重み付けされた因子を調整するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
推論訂正、処理規則の定義、閾値定義、および重要度粒度のうちの１つまたは複数を含む受信者カスタマイズを取得することにより、前記デフォルトモデルのトレーニングを継続して前記受信者固有のモデルを個人用に作成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記アイテムに関連する受信者の挙動を周期的に取得することにより、前記デフォルトモデルのトレーニングを継続して前記受信者固有のモデルを個人用に作成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記アイテムに関連する受信者の挙動を所定の期間周期的に取得して、前記予測されるアイテムの重要度の正確性を評価するステップをさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記取得した受信者の挙動に基づき、前記複数の重み付けされた因子および前記予測されるアイテムの重要度の少なくとも１つを調整するステップをさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記アイテムが、電子メールメッセージ、音声メールメッセージ、スケジュールメッセージ、インスタントメッセージ、ウェブベースメッセージ、およびソーシャルコラボレーションメッセージのうちの１つまたは複数を含む通信を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記抽出されたアイテム特性が、直接観察されるアイテムの特徴および推論されるアイテム特徴の内の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
処理装置と、
前記処理装置に接続されるシステムメモリと
を備えるコンピュータ装置であって、
前記システムメモリは、前記処理装置により実行されると、前記処理装置に、コンピュータシステム環境において電子通信のトリアージを行うためにユーザモデルを階層的にトレーニングするべく構成されたトレーニングモジュールを実装させる命令を含み、
前記トレーニングモジュールは、
プロトタイプのユーザモデルに基づくユーザのデフォルト推論のセットであって、前記デフォルト推論がアイテム属性、属性値、属性重み、および属性信頼性を含むデフォルト推論のセットを生成することと、
ユーザ固有の情報を取得して、アイテムの受領に応答して、ユーザ固有の履歴挙動情報およびフィードバック情報の回収と、ユーザ固有の挙動情報およびフィードバック情報の回収とを含め、前記ユーザに対する前記デフォルト推論のセットを個人用に作成することと、
前記ユーザ固有の情報を用いて前記デフォルト推論のセットを更新し、アイテムのトリアージモデルに適用するために個人用に作成された推論のセット形成することと、
予測されるアイテムの重要度を露出させるために、前記ユーザに関連する少なくとも１つのアプリケーション特性を有効にすることであって、前記予測されるアイテムの重要度は、複数の重み付けされた因子の組み合わせに基づいて、重要度の重みを閾値の確率範囲として計算するのに利用される重要度分類モデルから生成される、有効にすることと
を行うべく構成される
ことを特徴とするコンピュータ装置。
【請求項１０】
コンピュータ実行可能命令を記憶するコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令はコンピュータ装置により実行されると、
前記コンピュータ装置にてデフォルトモデルをトレーニングして受信者固有のモデルを受信者個人用に作成するステップであって、前記デフォルトモデルが、前記受信者と共通の特徴を有するユーザのサンプルに対して調整された複数の重み付けされた因子から形成され、前記共通の特徴が、共通の職業と共通の趣味を含む群から選択され、前記受信者固有のモデルが、前記受信者の履歴挙動情報およびフィードバック情報を使用して修正された前記デフォルトモデルから形成されるステップと、
前記受信者に宛てられたアイテムを前記コンピュータ装置にて傍受するステップであって、前記アイテムが、電子メールメッセージ、スケジュールメッセージ、インスタントメッセージ、ウェブベースのメッセージ、およびソーシャルコラボレーションメッセージを含む群から選択されるステップと、
前記アイテムに関連する複数のアイテム特性を前記コンピュータ装置にて抽出するステップであって、前記アイテム特性が、アイテム送信者の特徴、アイテム受信者の特徴、会話の特徴、および添付ファイルの特徴を含む群から選択される前記アイテムの特徴を含むステップと、
前記受信者固有のモデルを回収するステップであって、前記受信者固有のモデルが前記複数の抽出されたアイテム特性に関連する前記複数の重み付けされた因子を備えるステップと、
重要度の重みを閾値の確率範囲として計算することによって、前記複数の重み付けされた因子の組み合わせを形成するステップを含む、重要度分類モデルを前記複数の抽出されたアイテム特性に適用するステップと、
前記複数の重み付けされた因子の組み合わせに基づき、予測されるアイテムの重要度を生成するステップであって、前記予測されるアイテムの重要度がアイテムを重要または非重要の一方であると指定するステップと、
前記予測されるアイテムの重要度に基づき、前記アイテムのキーコンテンツをハイライトする強調特性、前記アイテムのクイックビューを提供する表示特性、および前記アイテムの一時的なビューを提供する通知特性を含む群から選択される、前記受信者用の前記アイテムに関連する少なくとも１つのアプリケーション特性を有効にするステップと、
前記デフォルトモデルのトレーニングを継続して前記受信者固有のモデルを個人用に作成するために、前記アイテムに関連する受信者の挙動とフィードバックを所定の期間周期的に取得するステップと
を含むステップを前記コンピュータ装置に実行させることを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。