Аннотирование контента с помощью контекстных метаданных



Аннотирование контента с помощью контекстных метаданных
Аннотирование контента с помощью контекстных метаданных
Аннотирование контента с помощью контекстных метаданных

 


Владельцы патента RU 2481626:

Нокиа Корпорейшн (FI)

Изобретение относится к аннотированию контента с помощью контекстных метаданных. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей аннотирования данных за счет аннотирования контента с помощью контекстных метаданных. Способ аннотирования контента с помощью контекстных метаданных состоит из получения первого списка пунктов контекстных метаданных для экземпляра контента, получения второго списка пунктов контекстных метаданных из первого списка, при этом второй список содержит некоторые, но не все, пункты метаданных из первого списка, и аннотирования экземпляра контента с помощью второго списка путем формирования ассоциативной связи между пунктами метаданных второго списка и экземпляра контента. 4 н. и 26 з.п. ф-лы, 3 ил.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ

Настоящее изобретение относится к аннотированию контента с помощью контекстных метаданных. В частности, оно относится к способу, устройству и компьютерной программе, которые делают контекстные метаданные более значимыми и облегчают аннотацию контента с помощью значимых метаданных.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Увеличение емкости запоминающих устройств позволяет пользователям сохранять очень большие количества контента в своих мобильных телефонах и других портативных электронных устройствах. В то время как количество контента, которым необходимо управлять, растет очень быстро, физический UI (пользовательский интерфейс) не претерпевает значительных изменений. Разрешающие способности дисплеев растут, но физические размеры дисплеев вероятно больше не будут увеличиваться, поскольку в уже существующих телефонах дисплей занимает большую часть поверхности аппарата. Скорость ввода текста вряд ли будет значительно увеличена. Неклавиатурные способы ввода текста (например, на основе стилуса), как оказалось, не решают проблему трудности и медленности ввода текста, и общая тенденция к миниатюризации телефонов, а также необходимость увеличения размеров дисплея оставляют все меньше и меньше места для клавиатуры.

В данной области техники по-видимому существует несбалансированное развитие количества сохраненного контента и физического телефонного пользовательского интерфейса (UI).

Решение, предложенное Сорвари и др.: "Проблемы удобства и простоты использования в применении контекстных метаданных для управления контентом мобильных устройств" (NordiCHI 104: Доклады третьей скандинавской конференции по взаимодействию между человеком и компьютером, АСМ' Пресс: 357-363), предполагает, что для улучшения управления контентом могут быть использованы контекстные метаданные.

Контекстные метаданные представляют собой информацию, которая описывает контекст, в котором контент был создан (или принят). Эти контекстные метаданные могут быть использованы для аннотирования экземпляра контента. Они обеспечивают эффективное управление контентом, например поиск, а также обеспечивают организационные средства.

Однако контекстные метаданные могут быть «засорены» метаданными, которые не представляют интереса для пользователя. Например, если контекстные метаданные включают идентификаторы соседних устройств, то некоторые из этих устройств могут представлять интерес для пользователя, то есть быть значимыми, например устройства друзей, тогда как другие устройства не представляют интерес для пользователя, то есть незначимы, например устройства прохожих. Засорение значимых метаданных незначимыми метаданными может помешать эффективному использованию контекстных метаданных.

Когда пользователь намерен аннотировать экземпляр контента с помощью контекстных метаданных, может возникнуть проблема с выбором значимых контекстных метаданных из доступных контекстных метаданных. Незначимые контекстные метаданные засоряют значимые контекстные метаданные.

Аналогично, когда пользователь получает доступ к метаданным, которые сохранены в ассоциативной связи с контентом, может возникнуть проблема с показом на дисплее только значимых контекстных метаданных, выбранных из сохраненных контекстных метаданных.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Задача настоящего изобретения состоит в том, чтобы обеспечить способ использования контекстных метаданных, устраняющий проблему засорения.

Согласно первой реализации настоящего изобретения, предложен способ аннотирования контента с помощью контекстных метаданных, включающий: а) получение первого списка пунктов контекстных метаданных для экземпляра контента; b) получение второго списка пунктов контекстных метаданных из первого списка, причем второй список содержит некоторые, но не все, пункты метаданных из первого списка; и с) аннотирование экземпляра контента с помощью второго списка путем формирования ассоциативной связи между пунктами метаданных второго списка и экземпляром контента.

Согласно другой реализации настоящего изобретения, предложено электронное устройство для аннотирования экземпляров контента с помощью контекстных метаданных, включающее: память, чтобы сохранять первый список пунктов контекстных метаданных для экземпляра контента и сам экземпляр контента; и процессор, чтобы получать второй список пунктов контекстных метаданных из первого списка, причем второй список содержит некоторые, но не все, пункты метаданных из первого списка, и чтобы аннотировать экземпляр контента с помощью второго списка путем формирования ассоциативных связей между пунктами метаданных второго списка и экземпляром контента.

Согласно другой реализации настоящего изобретения, предложена компьютерная программа для аннотирования экземпляров контента с помощью контекстных метаданных, включающая компьютерные программные команды, которые при загрузке в процессор позволяют процессору осуществить: а) получение второго списка пунктов контекстных метаданных из первого списка пунктов контекстных метаданных для экземпляра контента, причем второй список содержит некоторые, но не все, пункты метаданных из первого списка; и b) аннотирование экземпляра контента с помощью второго списка путем формирования ассоциативной связи между пунктами метаданных второго списка и экземпляром контента.

Согласно другой реализации настоящего изобретения, предложен графический пользовательский интерфейс, в котором пункты контекстных метаданных отображаются для выбора пользователем, обеспечивающий средство для выделения некоторых пунктов контекстных метаданных среди других пунктов контекстных метаданных, чтобы помочь пользователю выбрать значимые пункты метаданных.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Для лучшего понимания настоящего изобретения далее будут сделаны ссылки на сопровождающие чертежи, приведенные здесь лишь для примера, на которых:

Фиг.1 иллюстрирует структурную схему 1 устройств;

Фиг.2 иллюстрирует связь между первым списком пунктов контекстных метаданных и вторым списком пунктов контекстных метаданных, которые могут быть использованы для аннотирования экземпляра контента; и

Фиг.3 схематично иллюстрирует процедуру аннотирования экземпляра контента с помощью пунктов метаданных согласно реализации настоящего изобретения.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

На приложенных чертежах проиллюстрирован способ аннотирования экземпляра 43 контента с помощью пунктов 50 контекстных метаданных, включающий:

a) получение первого списка 41 пунктов (элементов) 50 контекстных метаданных для экземпляра 43 контента;

b) получение второго списка 42 пунктов 50 контекстных метаданных из первого списка 41, причем второй список 42 содержит некоторые, но не все, пункты 50 метаданных из первого списка 41; и

c) аннотирование экземпляра контента с помощью второго списка путем формирования ассоциативной связи 44 между пунктами 50 метаданных из второго списка 42 и экземпляром 43 контента.

Информация, которая относится к местоположению, времени, дате и ближайшему окружению, при осуществлении в пользовательском устройстве действия над экземпляром 43 контента, может быть использована как контекстные метаданные для этого экземпляра 43 контента. Действие может быть, например, созданием, приемом или редактированием экземпляра 43 контента. Эти метаданные делают такую информацию доступной помимо той, что присутствует непосредственно в экземпляре контента. Контекстные метаданные можно рассматривать как подборку пунктов 50 метаданных, которые обеспечивают различную информацию. Соответствующие пункты 50 метаданных могут включать: время, дату, местоположение, соседние устройства (и для каждого соседнего устройства его местоположение и/или расстояние от пользовательского устройства).

Экземпляр 43 контента аннотируют с помощью пунктов 50 контекстных метаданных, собранных, когда в пользовательском устройстве 10 осуществлялось действие над экземпляром 43 контента. Эту аннотацию выполняют формированием ассоциативной связи 44 между пунктами 50 метаданных из контекстных метаданных и экземпляром 43 контента. Аннотация обеспечивает организацию экземпляра 43 контента на основе пунктов 50 контекстных метаданных и/или поиск экземпляра контента с использованием пунктов 50 контекстных метаданных.

Информация о ближайшем окружении пользовательского устройства 10 может быть определена, например, приемом идентификаторов, переданных местными радиоустройствами 2, 4, 6. Один тип идентификатора может указывать сегмент сети, в которой расположено местное устройство 10. Например, идентификатор может быть SSID для сети WLAN или комбинацией сетевого идентификатора и сотового идентификатора для сотовой телекоммуникационной сети. Другой тип идентификатора может указывать на присутствие устройства вблизи. Например, согласно стандарту Bluetooth, устройство Bluetooth (ВТ) может выполнить процедуру запроса, которая позволяет ему получать идентификаторы устройств ВТ, а также имена дружественных ВТ от местных устройств ВТ. Как устройство 10 ВТ, так и дружественное имя ВТ могут быть использованы как идентификатор. Некоторые устройства ВТ могут быть стационарными, и в этом случае идентификатор устройства определяет местоположение, тогда как другие устройства ВТ могут быть пользовательскими портативными устройствами, например мобильными сотовыми телефонами, которые указывают на присутствие конкретного пользователя.

Пункты 50 контекстных метаданных и, в частности, метаданных, идентифицирующих соседние устройства (идентификаторы устройств), могут быть использованы, чтобы значительно улучшить автоматическую организацию и увеличить возможности поиска, которые обеспечиваются пользовательским устройством 10. Кроме того, эти пункты 50 метаданных также могут быть сделаны доступными и в других устройствах, например персональных компьютерах, чтобы улучшить управление контентом в других устройствах.

Автоматическое обнаружение контекстных метаданных означает, что в ряде случаев контекстные метаданные "засорены" информацией, незначимой для пользователя. Например, если с помощью пользовательского устройства захватывают изображение в общественном месте, вполне возможно, что некоторые соседние устройства могут быть незначимыми для пользователя, но они также будут включены в контекстные метаданные. Эти устройства могут принадлежать незнакомым лицам, которые случайно попадали в кадр, когда был выполнен захват изображения.

Даже при ограниченном радиусе действия современных радиоустройств Bluetooth, незнакомые лица с большой вероятностью попадают в пределы обнаружения радиоустройств ВТ в общественных местах. При использовании технологии WLAN или любой другой технологии с более дальним радиусом действия, количество незначимых устройств растет пропорционально квадрату радиуса (площади области обнаружения).

Фиг.1 иллюстрирует структурную схему 1 электронных устройств 10, 2, 4, 6. Пользовательское устройство 10 выполнено с возможностью сохранять контекстные метаданные в форме первого списка 41, когда над экземпляром 43 контента осуществляют действие, например создание, прием или редактирование. Экземпляр контента может быть, например, видеоклипом, изображением, звуковым файлом, текстом, мультимедийным представлением и т.д.

Пользовательское устройство 10 включает процессор 20, пользовательское устройство 22 ввода, например клавиатуру, память 24, дисплей 26 и устройства 30 обнаружения контекста для получения пунктов контекстных метаданных. На чертеже изображено лишь столько элементов, сколько необходимо для объяснения настоящего изобретения.

Процессор 20 включен в схему, чтобы считывать из памяти 24 и записывать в память 24, принимать введенные данные от пользовательского входного устройства 22 и от устройств 30 обнаружения контекста, и подавать выходные данные на дисплей 26.

Память 24 сохраняет команды 25 компьютерной программы, которые при загрузке в процессор 20 позволяют пользовательскому устройству работать так, как описано ниже. Команды компьютерной программы обеспечивают логику и подпрограммы, которые позволяют электронному устройству 10 осуществлять способы, проиллюстрированные на фиг.2 и 3.

Команды компьютерной программы могут попадать в электронное устройство 10 с помощью сигнала электромагнитного носителя или с физического объекта, например компьютерного программного продукта, устройства памяти или носителя записи, например CD-ROM или DVD.

Пункты 50 метаданных и экземпляры 43 контента сохраняют в базе 27 данных в памяти 24. Эта база данных также сохраняет информацию об ассоциативных связях между пунктами 50 метаданных и экземплярами 43 контента.

Устройства 30 обнаружения контекста могут включать датчик 32 времени/даты, например часы реального времени, датчик 34 местоположения, например приемник GPS, и датчик 36 близости, который обнаруживает устройства 2, 4, 6, ближайшие к пользовательскому устройству 10. Датчик близости может быть устройством Bluetooth, которое входит в соединение с устройствами 2, 4, 6 Bluetooth или устройствами WLAN и WiMAX, или устройством UWB. Альтернативно может быть использована любая другая технология радиоопределения близости, чтобы обнаруживать соседние устройства. Кроме того, соседние устройства также могут быть обнаружены, если эти устройства включены в одну (беспроводную) сеть.

Устройства 30 обнаружения контекста обеспечивают пункты (элементы) контекстных метаданных для процессора 20. Эти метаданные могут включать: время, дату, местоположение, соседние устройства (и для каждого соседнего устройства - его местоположение и/или расстояние от пользовательского устройства).

Процедура согласно изобретению схематично проиллюстрирована на фиг.2 и 3.

Фиг.2 иллюстрирует связь между первым списком 41 пунктов 50 контекстных метаданных, которые были первоначально получены при выполнении действия над экземпляром 43 контента, и вторым списком 42 пунктов контекстных метаданных, которые используются для аннотирования 44 экземпляра контента 43. Первый список 41 пунктов 50 контекстных метаданных включает "мусор", то есть пункты 50 контекстных метаданных, незначимые для пользователя пользовательского устройства 10. Второй список 42 пунктов 50 метаданных содержит подгруппу первого списка 41 и включает те пункты 50 метаданных из первого списка 41, которые значимы. Фильтр автоматически фильтрует первый список 41 пунктов метаданных так, чтобы идентифицировать пункты метаданных в первом списке, которые вероятно могут быть значимыми, и/или автоматически извлекать из первого списка пункты метаданных, которые вероятно могут быть значимыми, и включать их во второй список 42. Экземпляр контента 43 аннотируется формированием ассоциативной связи 44 между каждым из пунктов 50 метаданных во втором списке 42 и экземпляром контента 43.

Фиг.3 схематично иллюстрирует процедуру аннотирования экземпляра контента с помощью пунктов метаданных согласно реализации настоящего изобретения.

На шаге 60 выполняют действие над экземпляром 43 контента. Действием может быть, например, создание, прием или редактирование экземпляров 43 контента. Экземпляром 43 контента может быть, например, видеоклип, изображение, звуковой файл, текст и т.д.

В зависимости от шага 60, на шаге 62 для экземпляра 43 контента получают первый список 41 из пунктов 50 контекстных метаданных. Этот список сохраняют в ассоциативной связи с этим экземпляром контента в базе 27 данных. Если экземпляр контента принят в пользовательском устройстве 10, то пункты контекстных метаданных первого списка 41 могут быть пунктами контекстных метаданных, принятыми с экземпляром 43 контента, и/или пунктами контекстных метаданных, определенными устройствами 30 обнаружения контекста в пользовательском устройстве 10 при приеме экземпляра 43 контента. Если экземпляр 43 контента создается, то пункты контекстных метаданных в первом списке 41 представляют пункты контекстных метаданных, определенные устройствами 30 обнаружения контекста в пользовательском устройстве 10 при создании экземпляра 43 контента.

После шага 62 на шаге 64 из первого списка получают второй список 42 пунктов контекстных метаданных. Это описано более подробно ниже. Второй список сохраняют в ассоциативной связи с экземпляром контента в базе 27 данных.

Затем на шаге 66 экземпляр 43 контента аннотируют с помощью второго списка 42, создавая ассоциативную связь между пунктами 50 метаданных из второго списка и экземпляром контента 43.

Шаг 64, на котором из первого списка 41 получают второй список 42 пунктов 50 контекстных метаданных, включает фильтрование первого списка для улучшения значимости пунктов метаданных.

Шаг 64 может включать выполняемый вручную шаг, и в этом случае на дисплее отображают первый список 41, используют фильтр для выделения некоторые пунктов метаданных среди других, и пользователь сам выбирает по меньшей мере некоторые пункты метаданных из первого списка 41 для использования их во втором списке 42. Выделение может быть осуществлено с использованием визуальной оценки для каждого пункта метаданных и/или расположением пунктов метаданных в соответствии с приоритетом согласно оценке 51. Ручной перенос может быть выполнен при осуществлении действия или некоторое время спустя.

Шаг 64 может включать автоматизированный шаг, и в этом случае первый список 41 может быть, но не обязательно, отображен на дисплее, фильтр выбирает по меньшей мере некоторые пункты метаданных из первого списка 41 для использования во втором списке 42. Фильтр при выборе может использовать оценку 51.

Оценка 51 для пункта 50 метаданных может зависеть от статистики использования этого пункта метаданных при аннотировании экземпляров 43 контента. Например, фильтрование может связать подчиненный пункт метаданных первого списка 41 с экземплярами контента, которые он уже аннотирует. Это может быть достигнуто обеспечением доступа к предварительно сохраненным вторым спискам 42 метаданных в базе 27 данных и идентификацией этих вторых списков 42 метаданных, в которых встречается этот подчиненный пункт метаданных из первого списка 41.

Каждый пункт 50 метаданных может включать поле 51 оценки, которое указывает, в этом примере, количество экземпляров контента, с которыми уже связан этот пункт 50 метаданных. Это поле 51 оценки определяет значимость пунктов 50 метаданных путем идентификации тех пунктов метаданных, которые пользователь статистически предпочитает использовать для аннотирования экземпляров 43 контента. Это позволяет пользователю распознавать те пункты метаданных, которые с наибольшей вероятностью будут выбраны из первого списка пунктов метаданных для использования при аннотации. Пункты метаданных первого списка могут быть упорядочены в порядке убывания согласно значению поля 51.

Оценка 51 для пункта метаданных 50 может зависеть от статистики появления этого пункта метаданных в сохраненных первых списках 41, которые ассоциативно связаны с различными экземплярами контента. Это может быть достигнуто обеспечением доступа к предварительно сохраненным первым спискам 41 метаданных в базе 27 данных и идентификацией этих сохраненных первых списков 41 метаданных, в которых встречается подчиненный пункт метаданных из существующего первого списка. Каждый пункт 50 метаданных может включать поле 51 оценки, которое указывает, в этом примере, количество первых списков 41, в которых встречается этот пункт 50 метаданных.

После этого поле 51 оценки может быть использовано пользователем как критерий для переноса вручную пунктов 50 метаданных из первого списка 41 во второй список 42. Альтернативно или дополнительно, поле 51 оценки может быть использовано как критерий для автоматического переноса пунктов 50 метаданных из первого списка 41 во второй список 42 без вмешательства пользователя. Пункт 50 метаданных автоматически добавляют во второй список 42, если поле 51 оценки для этого пункта метаданных превышает пороговое значение. Пороговое значение может быть различным для экземпляров контента различных типов. То есть, пороговое значение зависит от того, что представляет собой данный экземпляр контента, с которым должен быть ассоциативно связан второй список пунктов метаданных: аудиофайл, текст, изображение, видео и т.д. Альтернативно или дополнительно может быть задан комбинированный порог для всех или выбранных групп типов экземпляров контента.

Поле 51 оценки, в частности, важно для пунктов метаданных, которые представляют идентификаторы соседних устройств 2, 4, 6, поскольку идентификатор такого устройства не всегда значим для пользователя. Когда перенос идентификатора устройства выполняют вручную, пользователю может быть предоставлена возможность исправлять или дополнять содержание этого пункта метаданных, чтобы сделать его более значимым, или связывать идентификатор устройства с существующим псевдонимом/именем/контактом или другим объектом, описывающим устройство или его владельца. Такой объект может быть доступным, например, с помощью телефонного справочника, системы (мгновенной) передачи сообщений, публикации или существующих приложений.

Поле 51 оценки может быть вычислено другими способами, как дополнение или как альтернатива способу, описанному выше. Поле оценки может быть поставлено в зависимость от других признаков, а не только от количества ассоциативных связей/аннотаций.

Оценка может зависеть, например, от любого из следующих признаков или их комбинации:

a. Количество ассоциативных связей 44 между пунктом метаданных и другими экземплярами 43 контента. Чем больше количество ассоциативных связей, тем больше оценка 51, и чем меньше количество ассоциативных связей, тем меньше оценка 51. Ассоциативные связи могут быть сформированы в результате появления пункта метаданных в группе первых списков 41. Альтернативно, ассоциативные связи могут быть сформированы в результате появления пункта метаданных в группе вторых списков 42.

b. Насколько недавно сформированы ассоциативные связи 44 между пунктом метаданных и другими экземплярами контента. Больше значения придают более свежим ассоциативным связям по сравнению с более старыми ассоциативными связями. Ассоциативные связи могут быть сформированы в результате появления пункта метаданных в группе первых списков 41. Альтернативно, ассоциативные связи могут быть сформированы в результате появления пункта метаданных в группе вторых списков 42.

c. Тип действия, которое выполняют над экземпляром контента, и/или тип контента, например захват изображения/видео, запись звукового клипа, прием сообщения, редактирование и т.д.

d. Для идентификатора устройства, расстояние до устройства и/или направление на устройство, представленные идентификатором устройства, относительно устройства пользователя, при осуществлении действия над экземпляром контента. Если расстояние большое или устройство расположено позади пользователя, когда осуществляемое действие представляет захват изображения/видео, то значение оценки низкое. Однако если расстояние небольшое и/или устройство расположено перед пользователем, когда осуществляемое действие представляет собой захват изображения/видео, значение оценки высокое. Для реализации этого варианта, первый список пунктов метаданных включает для каждого соседнего устройства метаданные, которые обеспечивают идентификатор устройства для каждого соседнего устройства, а также метаданные, которые обеспечивают расстояние до этого соседнего устройства и/или направление на это соседнее устройство.

Местное окружение устройства, от которого получен пункт метаданных контента, может также быть использовано в вычислении оценки. Окружение может включать количество устройств, расстояние и/или направление и оценку для соседних устройств.

Как пример, для идентификатора устройства, количество устройств, расстояние до других соседних устройств и/или направление на другие соседние устройства, когда осуществляют действие над экземпляром контента. Эти признаки могут быть использованы, чтобы определить, расположено ли устройство, которое снабжено этим идентификатором устройства, в середине большой толпы, и тогда значение оценки низкое, или устройство представляет одно из немногих устройств, и тогда значение оценки высокое. Для реализации этого варианта первый список пунктов метаданных включает для каждого соседнего устройства метаданные, которые предоставляют такой идентификатор устройства для каждого соседнего устройства, и также метаданные, которые предоставляют расстояние до этого соседнего устройства и/или направление на это соседнее устройство.

Как другой пример для идентификатора устройства, количество устройств, расстояние до устройств с высокой оценкой и/или направление на устройства с высокой оценкой, соседние с устройством, представленным этим идентификатором устройства, когда осуществляют действие над экземпляром контента. Устройство с высокой оценкой означает любое устройство, идентификатор которого уже добавлен во второй список или идентификатор которого содержит поле с высокой оценкой. Если устройство обнаружено недалеко или рядом с устройством с высокой оценкой, то его оценка может быть значительно увеличена.

Более сложные механизмы для определения оценки могут быть использованы дополнительно или альтернативно. Например, оценка, ассоциативно связанная с идентификатором устройства, может зависеть от оценки, которую устройство, представленное этим идентификатором устройства, получает в пользовательском устройстве 10. Для каждого идентификатора устройства в первом списке 41 пользовательское устройство посылает сообщение с запросом об оценке устройству, представленному этим идентификатором устройства (целевого устройства). В это сообщение с запросом об оценке включен идентификатор устройства пользователя. Целевое устройство или исправляет оценку в связи с принятым идентификатором устройства, или вычисляет оценку для этого идентификатора устройства. Затем оно отправляет в устройство пользователя ответное сообщение, которое содержит вычисленную оценку. Устройство пользователя корректирует свою оценку для идентификатора этого целевого устройства в зависимости от оценки, принятой в ответном сообщении от соответствующего целевого устройства. Чем выше принятая оценка, тем выше прибавка значимости, применяемая к оценке идентификатора этого целевого устройства.

Таким способом, если устройство пользователя признано как значимое другим соседним устройством в первом списке 41, то другое устройство может быть добавлено во второй список 42, который включает значимые устройства. Таким способом, устройства, которые признают вас значимыми, могут быть добавлены в ваш второй список значимых устройств.

В другом варианте осуществления настоящего изобретения, ответное сообщение об оценке может дополнительно или альтернативно включать имена, соответствующие идентификаторам целевых устройств с наивысшей оценкой. Идентификаторы устройств, присутствующих в первом списке, которые также присутствуют в таком ответном сообщении об оценке, могут быть автоматически перенесены во второй список, или их оценка в значительной степени возрастает. Другой пункт метаданных, маркер, также может быть ассоциативно связан с идентификатором устройства, который добавляют во второй список следующим способом. Этот маркер также передают в ответном сообщении об оценке и увеличивают на единицу каждый раз, когда его принимают. Оценка идентификатора устройства, принятая пользовательским устройством в ответном сообщении об оценке, действительна для увеличения оценки этого идентификатора устройства, только если маркер меньше заданного порогового значения.

Также во втором списке на шаге 64 может быть выполнена процедура дополнения. Эта процедура добавляет распознаваемое пользователем значение к кажущимся незначимыми пунктам метаданных во втором списке.

Например, вместо или дополнительно к заданию координат местоположения, координаты могут быть заданы как название района. Название района может соответствовать наименьшей географической области, ранее используемой пользовательским устройством, которая точно обозначает это местоположение. Альтернативно или дополнительно, местоположение может быть сравнено с местоположениями адресов, сохраненных в базы данных контактов (адресов). Местоположение в этом случае может быть задано как, например, «около дома Джона Доу», если домашний адрес Джона Доу представляет самый близкий адрес в базе данных контактов и расположен в пределах порогового расстояния.

Например, вместо или в дополнение к заданию даты и времени, дата и время могут быть заданы как период относительно записи в программе-календаре. Если дата и время соответствуют встрече с Джоном, то пользовательское устройство может дополнительно предоставить как метаданные фразу «встреча с Джоном в его офисе», или, если дата и время следуют за встречей, пользовательское устройство может предоставить дополнительные метаданные в форме фразы «после встречи с Джоном в его офисе».

Другие варианты для дополнительных метаданных также могут быть представлены на выбор пользователю.

В результате фильтрования будет сформирован второй список пунктов метаданных, значимых для пользовательского устройства. Второй список может быть представлен пользователю. Процедура дополнения также может улучшить значимость пунктов метаданных, представленных пользователю.

Прикладная программа-органайзер может быть использована для организации/управления сохраненных экземпляров 43 контента при использовании соответствующих им вторых списков 42 пунктов 50 метаданных. Средство поиска также может быть сформировано на основе пунктов метаданных во вторых списках 42.

Хотя реализации настоящего изобретения были описаны выше в отношении различных примеров, тем не менее, в данных примерах могут быть сделаны модификации, не выходящие из объема изобретения, определенного в приложенной формуле.

Хотя в предшествующем описании привлечено внимание к тем отличительным признакам настоящего изобретения, которые имеют особенно важное значение, заявитель утверждает свои права относительно любого патентоспособного отличительного признака или комбинации таких признаков, упомянутых выше и/или показанных на приложенных чертежах, независимо от того, был на них сделан или нет конкретный акцент в предшествующем описании.

1. Способ аннотирования контента с помощью контекстных метаданных, включающий
a) получение первого списка пунктов контекстных метаданных для экземпляра контента, при этом пункты контекстных метаданных содержат информацию, относящуюся к устройствам, которые были рядом с электронным устройством в момент, когда экземпляр контента был создан;
b) получение второго списка пунктов контекстных метаданных, причем второй список содержит некоторые, но не все пункты метаданных из первого списка; и
c) аннотирование экземпляра контента с помощью второго списка путем формирования ассоциативной связи между пунктами метаданных второго списка и экземпляром контента.

2. Способ по п.1, в котором получение второго списка пунктов контекстных метаданных из первого списка включает обработку первого списка так, чтобы повысить значимость пунктов метаданных.

3. Способ по п.2, в котором обработка включает дополнение метаданных.

4. Способ по п.3, в котором дополнительные метаданные зависят от предварительно сохраненных данных.

5. Способ по п.4, в котором дополнительные метаданные включают оценку.

6. Способ по п.4 или 5, в котором дополнительные метаданные включают пользовательскую значимую информацию, основанную на данных, полученных из персональной базы данных.

7. Способ по любому из пп.1-5, также включающий
показ первого списка;
выделение некоторых пунктов метаданных в первом списке по сравнению с другими пунктами метаданных в первом списке; и
предоставление пользователю возможности выбора по меньшей мере некоторых пунктов метаданных из первого списка для использования во втором списке.

8. Способ по п.7, в котором выделение обеспечивают использованием визуальных оценок для пунктов метаданных.

9. Способ по п.7, в котором выделение обеспечивают расположением пунктов метаданных в соответствии с приоритетом согласно оценке.

10. Способ по любому из пп.1-5, в котором обработка автоматически выбирает по меньшей мере некоторые пункты метаданных из первого списка для использования во втором списке.

11. Способ по п.10, в котором пункты метаданных в первом списке снабжены оценками, и эти оценки используют как критерий выбора.

12. Способ по любому из пп.1-5, в котором получение второго списка пунктов контекстных метаданных из первого списка включает снабжение оценкой пунктов метаданных в первом списке.

13. Способ по п.5, в котором оценка для пункта метаданных зависит от статистики использования этого пункта метаданных для аннотирования экземпляров контента.

14. Способ по п.13, в котором оценка для пункта метаданных зависит от количества предыдущих использований пунктов метаданных для аннотирования экземпляров контента.

15. Способ по п.13 или 14, в котором оценка для пункта метаданных зависит от того, насколько недавно этот пункт метаданных использовали для аннотирования экземпляров контента.

16. Способ по п.5 или 14, в котором оценка для пункта метаданных, принятого от устройства, зависит от местного окружения этого устройства.

17. Способ по п.5 или 14, в котором оценка для пункта метаданных, принятого от устройства, зависит от оценки, которую устройство имеет для пункта метаданных, соответствующего другому устройству.

18. Способ по любому из пп.1-5, в котором второй список может включать пункты метаданных, не присутствующие в первом списке.

19. Электронное устройство для аннотирования экземпляров контента с помощью контекстных метаданных, включающее
память для хранения экземпляра контента и первого списка пунктов контекстных метаданных для экземпляра контента, при этом пункты контекстных метаданных содержат информацию, относящуюся к устройствам, которые были рядом с электронным устройством в момент, когда экземпляр контента был создан; и
процессор для получения второго списка пунктов контекстных метаданных, где второй список содержит некоторые, но не все пункты метаданных из первого списка, и для аннотирования экземпляра контента с помощью второго списка путем формирования ассоциативных связей между пунктами метаданных второго списка и экземпляром контента.

20. Электронное устройство по п.19, которое представляет собой ручное портативное устройство.

21. Физический объект, реализующий компьютерную программу для аннотирования экземпляров контента с помощью контекстных метаданных, при этом пункты контекстных метаданных содержат информацию, относящуюся к устройствам, которые были рядом с электронным устройством в момент, когда экземпляр контента был создан, при этом компьютерная программа включает компьютерные команды, которые при загрузке в процессор позволяют процессору осуществлять
а) получение второго списка пунктов контекстных метаданных путем автоматической фильтрации первого списка пунктов контекстных метаданных для экземпляра контента, причем второй список содержит некоторые, но не все пункты метаданных из первого списка; и b) аннотирование экземпляра контента с помощью второго списка путем формирования ассоциативной связи между пунктами метаданных второго списка и экземпляром контента.

22. Физический объект по п.21, в котором получение второго списка пунктов контекстных метаданных из первого списка включает обработку первого списка так, чтобы повысить значимость пунктов метаданных.

23. Физический объект по п.22, в котором обработка включает дополнение метаданных.

24. Физический объект по п.23, в котором дополнительные метаданные зависят от предварительно сохраненных данных.

25. Физический объект по п.24, в котором дополнительные метаданные включают оценку.

26. Физический объект по п.24 или 25, в котором дополнительные метаданные включают пользовательскую значимую информацию, основанную на данных, полученных из персональной базы данных.

27. Физический объект по любому из пп.21-25, также включающий компьютерные команды для
показа первого списка;
выделения некоторых пунктов метаданных в первом списке по сравнению с другими пунктами метаданных в первом списке; и
предоставления пользователю возможности выбора по меньшей мере некоторых пунктов метаданных из первого списка для использования во втором списке.

28. Физический объект по любому из пп.21-25 для автоматического выбора по меньшей мере некоторых пунктов метаданных из первого списка для использования во втором списке.

29. Физический объект, реализующий компьютерную программу для осуществления способа по любому из пп.1-18.

30. Графический пользовательский интерфейс, в котором пункты контекстных метаданных отображаются для выбора пользователем, при этом контекстные метаданные содержат информацию, относящуюся к устройствам, которые были рядом с электронным устройством в момент, когда экземпляр контента был создан, при этом упомянутый пользовательский интерфейс предоставляет средство для выделения некоторых из пунктов контекстных метаданных среди других пунктов контекстных метаданных, чтобы помочь пользователю выбрать значимые пункты метаданных.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к способу и системе для осуществления многонаправленного визуального просмотра данных на электронном устройстве. .

Изобретение относится к автоматическому созданию атмосферы, в частности, атмосферы освещения, на основании ввода ключевого слова, например ключевого слова, набранного или произнесенного пользователем.

Изобретение относится к автоматизированным информационно-поисковым системам. .

Изобретение относится к функционалу средств мобильной связи и раскрывает способ информационного поиска в удаленных базах данных, подключенных к телекоммуникационным сетям.

Изобретение относится к сфере обработки и хранения больших объемов разнородных данных и может быть использовано в системах управления базами данных (БД) для организации высокоэффективного поиска информации.

Изобретение относится к области потоковых мультимедийных данных и организации таких данных с помощью метаданных и индексов. .

Изобретение относится к идентификации объектов по их текстовым или иным описаниям и может использоваться, например, в анализе ситуаций, при информационном поиске, в построении поисковых систем, в системах контекстной рекламы и т.п.

Изобретение относится к идентификации определенного объекта данных из набора объектов данных. .

Изобретение относится к области форматов мультимедийных файлов

Изобретение относится к финансовым транзакциям, осуществляемым с использованием выпущенного финансовым учреждением платежного средства с предварительной оплатой

Изобретение относится к области контрольно-вычислительной техники и может быть использовано при разработке систем автоматического управления (САУ) летательных аппаратов (ЛА)

Изобретение относится к области классификации веб-страниц и организации соответствующего информационного наполнения

Изобретение относится к технологиям обработки информации, а более конкретно - к способам обеспечения доступа к информации, хранящейся в базах данных

Изобретение относится к способу выполнения работ на месторождении. Техническим результатом является повышение эффективности регулирования работы на месторождении. Способ включает в себя этапы, на которых извлекают контекстную информацию из главного приложения, связанного с проектом месторождения, сортируют контекстную информацию по совокупности аспектов релевантности, генерируют, по меньшей мере, один профиль поиска для каждого из совокупности аспектов релевантности, запрашивают совокупность поисков с использованием, по меньшей мере, одного профиля поиска, принимают один или несколько элементов данных месторождения, полученных в результате совокупности поисков, и избирательно регулируют работы на месторождении на основании одного или нескольких элементов данных месторождения. 3 н. и 14 з.п. ф-лы, 20 ил.

Устройство для преобразования данных на основе полиномов может содержать процессор. Этот процессор может быть сконфигурирован для идентификации данных, которые релевантны для набора из одного или более запросов, и для генерирования вектора источника информации, который указывает на источники информации, ассоциированные с данными. Процессор также может быть сконфигурирован для генерирования кругового полинома на основе вектора источника информации и для факторизации кругового полинома для генерирования множества ортогональных сигнатур данных. Также предложены соответствующие способы и компьютерные программные продукты. 4 н. и 21 з.п. ф-лы, 4 ил.

Изобретение относится к области технологии браузеров. Техническим результатом является обеспечение автоматической идентификации ресурсов, относящихся к веб-странице, повышение эффективности их независимого представления, упрощение выполняемых пользователем операций. Предоставлен способ показа относящихся к веб-странице ресурсов. Способ содержит этапы, на которых: загружают веб-страницу; собирают атрибутивную информацию ресурсов, относящихся к веб-странице, во время загрузки веб-страницы; идентифицируют конкретный ресурс в соответствии с атрибутивной информацией; после того как конкретный ресурс идентифицирован, выбирают через посредство пользователя, представить ли идентифицированный конкретный ресурс в независимом окне, или представляют ресурс в независимом окне автоматически браузером. 4 н. и 39 з.п. ф-лы, 9 ил.
Наверх