CN1598817A - 计算及通讯应用中构造使用重大事件的模型的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及在计算及通讯应用中构造使用重大事件的模型的系统及方法，且提供一个或多个重大事件模型，方便了各种基于计算机那些应用，它们致力于信息的存储、检索和处理，致力于提供用户他们有记不住或忽略的危险的事项，并方便了所作提醒的通讯。在一个应用中，使用模型帮助组成和引导大量有关用户的活动、通讯、图象和其他内容的个人故事信息。在另一个应用中，观看目录中的文件借助于增加记忆的里程碑，以及通过改变在推导重大事情上的阈值提供的用于控制重大事情的数目的方法而得以扩展。在另外应用中，提供一个系统，通过结合显示至少部分根据内容的索引对询问的结果提供时间线的可视性表示的设计和分析，方便于基于计算机的对信息的搜索。

Description

计算及通讯应用中构造使用重大事件的模型的系统及方法
对有关专利的参考
本发明要求得到美国暂时专利申请No.60/444,827的利益，后者在2003年2月4日归档，题为“便于基于计算机的内容搜索的系统和方法”，该专利的整体加和这里作为参考。
技术领域
本发明涉及按照一个或多个重要事情的模型方便基于计算机的应用的系统和方法，此模型捕捉人们将特定事件及时识别成重要的里程碑，并通过少在引导或审说该内容中使用该里程碑而得益的能力。
发明背景
全球性竞争导致对快速访问有关信息日益增长的要求。例如，迅速访问有关信息在库存市场上能作出关于赚钱超过亏钱的差值。对媒体及报纸杂志的需要对于在竞争面前获得有关信息是至关重要的。如在高技术方面及咨询领域的其他工业，要求在那些工业中的人在某些市场方面站在当前事件及趋势的顶端。类似地，在基于客户系统和企业内联网中，快速地访问有关信息与与在工作环境中保持效益关系密切。因而对便于迅速访问相关信息的系统及方法有日益增长的需求。
发明概述
下面提出本发明简单的概述，以便提供本发明某些方面的基本理解。此概述不是本发明范围广泛的概貌。它不试图识别本发明的关键/重要元素，或勾划出本发明的范围。其仅有的目的是以简化的形式提出本发明的某些概念，作为以后给出的更详细的序言。
本发明提供用于开发和处理重大事情的模型的系统和方法，该模型以自动方式抓住人们及时将事件识别成重要的里程碑的能力。重大事情的模型包括对各种基于计算机的应用利用来帮助用户处理，接收和/或通讯信息的事件，分类或赋以某个重大事情度量的过程及策略。例如，事件能包括在用户的日程表中的约会或其他标准，节日，随时的新闻故事，照相和其他事情。在一个特定的例子应用中，利用该模型提供包括适时的里程碑的个性化索引，其中那样的索引能用于浏览文件或其他信息的目录和审阅搜索引擎的结果。重大事情的模型能包括民意测验模型，启发式模型，规划模式，统计模型，和/或互补(complemenlary)模型，它们是根据忘却的样式而不是记住的事项。此外，提供用户界面，它方便了模型的应用，帮助用户检索及处理信息。而且，本发明包括各种应用和方法，用于建立数据存储本身，如提供重要(和次重要)数据的可浏览的文档。例如，数据存储能捕捉生活历史(或其他事件)，如“我们家庭的传记”和“我的自传”等。
在另一方面，附带的发明提供了系统和方法，它方便了按重大事情的模型的基于计算机的信息搜索。这包括至少部分根据内容的索引，结合显示询问的结果，设计和分析时间线的可视性表示。结合附带发明的可视性表示关系到一个搜索引擎，后者提供对用户展示的信息的统一的索引(如包括网页、电子邮件、文档、图片、声频节目…)附带发明通过增加公共里程碑(如节日，重要新闻事件)和/或个人里程碑(如照相、重要的日程表事件)发挥了扩展基本时间视图的价值。按照本发明的一个特定方面，搜索的结果能用概括加上详细的时间线的可视性表示来表示。概括的视图能表示随时间变化搜索结果的分布，而详细的视图考虑到个人搜索结果的审视。若希望，返回的事项能用图标和简短描述标注。
人们在通过个人电子邮件、文件或网络书签搜索特定事项时，利用各种策略，虽然人们不记得他们所寻找的事项的所有方面(如一个文件的确切标题和路径)，他们确实可能记住在他们生活中的重要事件(如他们的子女的生日，国外旅游，如911攻击那样的突出事件或JFK暗杂)。附带发明能利用那样类型的周边信息来支持通过内容的搜索。按附带发明的互动可视性表示提供搜索结果的基于时间线的表示，它能用公共的(如新闻，节日)和/或个人的(如约会，照相，里程碑事件确定参考位置。按照此附带发明在可视性表示的基础上的索引和搜索系统能索引向用户展示的事项的文本和元数据(如文档，所访问的网页，和电子邮件)，以致能提供快速和方便的搜索和检索信息内容与方法。
对于实现上述和有关的目标，这里结合下面描述及附图描述本发明的某些示例方面。然而，这些方面只是可以利用本发明的原理的各种方法的一些的表示，而本发明试图包括的避孕药方面及其等价物。通过下面结合附图的详细描述，本发明的其他优点及新颖的特征变得显而易见。
附图说明
图1是按本发明的一方面能与基于计算机的应用一起使用的各种重大事情的模型的高层的原理性图示。
图2～5图示了按本发明的一个方面的示例性用户界面。
图6和7图示了按本发明的一个方面的示例性影响模型。
图8和9图示了按本发明的一个方面的示例性决策树。
图10图示了按本发明的一个方面的示例性显示控件。
图11是按附带发明示例性系统的高层原理性图示。
图12是按附带发明的一个特定方法的流程图。
图13是按附带发明的时间线的可视性表示的示例性屏幕显示。
图14是代表性的可视性表示，在时间线的骨架左面只显示日期。
图15是代表性的可视性表示，除了基本日期外显示了里程碑(如节日、头条新闻、日程表的约会和个人照片)。
图16图示了按照附带发明带有在时间线上显示的里程碑事件的中间搜索时间远快于只有日期被用于标记时间线的中间搜索时间。
图17是按照附带发明的示例性操作环境。
本发明的详细描述
现在参考附图描述本发明，其中类似的参照号在各图中参照类似的单元。在下面描述中为了解释清楚，列出许多特定的细节，以便提供对本发明透彻的理解。然而容易明白，本发明可以实现而不必这些特定的细节。在另外的范例中，为便于描述本发明以方块图的形式示出众知的结构和设备。
如本应用中使用的那样，术语“组件”，“系统”，“模型”，“应用”等指的是计算机相关的实体，无论是硬件，软硬件的组合，软件或是执行中的软件。例如，组件可以是在处理器上运行的过程、处理器、对象、可执行程序、执行的线程、程序和/或计算机，但不限于这些，作为说明，在服务器运行的应用和服务器能是组件。一个或多个组件能驻留在过程和/或执行的线程中，而一个组件能定位在一台计算机和/或二台或多台计算机之间的分布式系统中。
这里使用的术语“推理”通常指的是通过事件和/或数据从一组捕捉到的观察对系统、环境和/或用户的状态的推论或推理。能利用推进来识别特定的周边情况或活动，或者例如能产生各状态的概率分布。推理能是概率的——即，根据数据和事件的考虑对各重要状态的概率分布的计算。推理也能表示用于从一组事件和/或数据合成高层事件的技术。那样的推理导致从一组已观察到的事件和/或存储的事件数据构造新的事件或活动，而不论那些事件是否紧密关联，也不论这些事件或数据是否来自于一个或若干事件或数据源。
参考图1，系统100示出一个或多个重大事情模型，按本发明的一方面，它们能与基于计算机的应用一起使用，提供了一个或多个重大事情模型110，它们驱动一个或多个应用120，在管理、检索、处理和/或信息通讯方面帮助用户。重大事情模型110确定人们或用户对一个或多个事件114(如公共的和/或私人的回忆)的回忆的各个方面，且在某些情况该模型能根据忘却而不是回忆的能力。能够理解，按本发明可以同时利用记忆和忘却模型。一方面，重大事情模型110能利用共享的民意测验模型130来确定可记忆的事项。例如，这能包括请求来自动轮询一组用户为公共事件的重大事情记分。在一个例子中，通过请求一组人赋予1-10的值(或其他分系统)记收集重大事情的标量度量，重大事情能包括从新闻故事的大全中抽取的突出的新闻故事，从而通过平均分数(或其他统计过程掌握一个新闻故事的可回忆性。
一个或多个启发性模型140能作为重大事情模型110提供。例如，这些模型140能利用消息的若干特性并创建异常的策略，它根据特性的函数赋予重大事情记分或决定性的分类。例如，可以构筑一个启发性函数，它将在日程表上事件(或其他信息源)的不断增加的期间分析成肯定地影响事件的重大事情性。这能包括直观推断的考虑，推断关系到哪里图象或从一组图象来的图象的子集，根据如图片本身那样的特性，当作在一个事件上获取的图象组中最值得记忆的，这些图片包括在场景中对象的合成，彩色直方图，认识别的面孔(如由自动面孔识别软件识别)，涉及在图片中顺序和临时关系的特征(如为掌握一事件抓住的一组图片中第一个或其次一个)，与短的图片之间间隙的相关的图片，捕捉拍照者并于事件114的一方面的激动，和指出关于图片的用户的活动的特征，这些活动如审查或显示(在该图片上有相当长的停顿时间)图象，编辑图片等。图象的其他特征包括自动分析图象质量，例如，包括聚焦和定向。
在150，能提供一个或多个规则模型或规则，以确定事件114。这能包括对新闻故事自动地赋予重大事情性的度量的规则，新闻故事能包括如下列那样的特征，如新闻故事的序号，在媒体上的持久性，伤亡数，与该新闻故事有关的损失的美元金额，抓住惊讶或异常的范围的特征，和事件对用户的邻近性(如同一/不同的国家，州，城市等)，在160，为了模型化事件114，能提供各种统计模型。能对各种事项利用统计模型160，集中在机器学习方法的使用，这些学习方法能提供预测事项的重大事情性的模型，事项包括日程表事件，节日，新闻故事和根据特征组的图象等。例如，统计模型160和过程包括Vayesion学习机的使用，它能产生如Bayesian网络那样的Bayesian依赖模型，自然的Bayesian分类器，和/或Support Vector Machines(SVM)。能供给一个训练器(未示出)，它采取里程碑事项或看来最被忘却的事项的明确的例子(到底取哪个事项取决于应用)，或能供给通过隐性训练识别的例子。
重大事情的模型110也能在170以互补的方式公式化，以产生忘却的模型，并因此能在应用120中阐明(Leveraged)。因此，互补模型170描述各种各样重大事件110的模型的使用，它们着眼于推导用户将不记住重要的即将来临的事件或其他有关信息的似然率，这些模型170能使用在如日程表那样的应用120中的推论以醒目的方式可选择地高亮度显示用户看来要忘却的信息，或者按照该信息将不被记住的似然率改变信息的定时或警示。那样的重大事情和忘却的模型能与发消息和提醒系统结合，例如其中对周边情况敏感的发送信息并警示用户他们可能记不起来的需要的信息(如发送到外围设备或显示器的信息)的代价和利益能以异常的代价一利益分析或正规的决策分析考虑，后者考虑如果，何时和如何带着提示进行的期望值。下面更详细描述，能提供随时观看事件和帮助用户的过程以便在事件组的周边环境中浏览信息故事，这些事件组对于减轻识别随时创建的文件的任务是重要的。
重大事件模型110支持各种系统，过程和应用120。这能包括利用重大事情信息管理应用的模型，这些应用按照事项将被回忆和识别成里程碑或是事件或时间的最高代表的似然率的某种度量。用数字或分类标号标记事件。这些应用能利用数学函数，它在事件或事项被回忆并识别成里程碑，或成为事件或时间最高代表时，对事件或事项赋以突出性的标量度量。借助机器学习方法的重大事情的统计模型也能被应用，被隐含地被训练或带有直接的训练系统，后者收集有关可记忆或不可记忆的事件或事项的样本的信息。这能包括提供有关事件或事项被回忆并识别成里程碑或成为事件或时间的最高代表时的似然率的实时推进或分类，或者更通常地提供由本发明支持的系统或过程的不同程度或方面上的概率分布。
其他应用包括使用重大事情的模型自动地过滤不同事件和内容的流，使得能可选择地在存储事件作为日常生活事件的日志，例如过滤可以限止所需的存储量。也能利用重大事情的模型来创建浏览的方法(如，不同事件的分层的日常生活日志，或在不同时间精度等级上(如小时，日，月，年，十年)的内容浏览数据。另外的应用包括使用代表的里程碑和重大事情的模型以便可选地选择图片作为从图片库取出的图片的环境显示。另外的应用包括使用代表的记忆里程碑和重大事情的模型在用户拟显示的幻灯片总数的约束下可选地选择随时的幻灯片显示的一组图片或在有关一个或多个事情的时间中的不同点。在又一个方面，应用包括使用代表的记忆的里程碑和重大事情的模型，可选地选择一组事项(如图象)以表征或概述全部事项的内容(如照片库，图象的速写，或在操作系统(如MS Windows)中的文件，项，或文件夹上显示的照片图象)。应该看到，重大事情的概念通过学习与推导也应用于目标的范围，如：
重大事情：一个事项被回忆或认识的程度。
可回忆的里程碑：一个事项被看作时间上的里程碑的程度，对引导和索引有用。
代表的里程碑：一个事项被当作对事项，时间周期，事件，事件序列等的代表的程度。
如上指出，对重大事情的模型的互补是忘却的模型。因此，本发明能类似地根据数据训练模型，和完成有关可能被忘却的事项的推论，并将一个事项将被忘却的推导的似然率与提醒用于有关一个事项的期望值的代价一利益分析结合起来。有关何时在需要帮助的不确定性情况下进行的通常决策论分析在例如下面的著作中描述，“Principles of Mixed-Initiative Interaction”，由Horvitz，Proceddings of CHI’99，ACM SIGCHI Coference on Humen Factor inCopmuting System，Pittsburgh，PA，May 1999.ACM Press，pp 159-166。
本发明明利用那样的预期—使用方法，作为计算提醒用户的预期值和从重大事情的模型推导的忘却(和记住)的似然率的核心。因此，本发明能完成预期—使用决策作出有关是否和何时进行提醒用户看来要忘却的某些事情和决定，这些事情有给定的事项类型和情况—考虑提醒引起打断的代价(如打断的当前代价)。那样的模型能用于通过爆炸性的加入和传输的代价控制在桌面和移动设备上有关提醒的警示。
除了对健康人的使用外，那样的模型也能被利用来帮助带有能导致记忆扮演的各种认识缺陷的病人。例如，从训练数据建立的重大事情的模型能被用于预测带有Alzheimer疾病的病人处在疾病的特定阶段的似然率。那样的模型能结合如上所述的代价—利益分析，配以合适的硬件，向用户提供视听觉的提示提供理想的提醒。
图2～17示出利用按本发明的重大事情模型的某些示例性界面。应该注意，能够以各种不同的设置和周边情况提供画出的各种界面。例如，上面讨论的应用和/或重大事情模型能与桌面开发工具，电子邮件应用，日程表应用，和/或Web浏览器相关，虽然也能利用其他类型的应用。这些应用能与图形用户界面(GUI)相结合，其中GUI提供具有一个或多个显示对象(未示出)的显示，包括下列那些方面，如：可配置的图标，按键，滑动块，输入栏，选择选项，菜单，表等，它们具有多种配置的大上，形状，颜色，文字，数据和声音以便于与各应用和/或重大事情模型一起操作。此外，GUI还能包括多个其他输入或控件，用于调节和配置本发明的一个或多个方面，将在下面更详细地描述。这能包括从鼠标，键盘，语音输入，网站，远程Web服务，模式识别器，面孔识别器，和/或如摄影机或视频输入那样的其他设备接收用户命令，以便影响或修改GUI的操作。
图2示出示例界面200，它利用按本发明的重大事情模型，界面200(如MemoryLens)在拟调研的任何目录上通告事件的主要梗概。重要的个人事件从所有可得到的事件中过滤出来，并在左手栏210中布告。在不同时间创建或修改的文件或其他数据在220的右手列上在适当的时间周期中显示。滑动块230移向“最能回忆”的里程碑，因此允许从用户的日程表来的里程表事件被显示，经过设定滑动块230。它们具有比可回忆的阈值有更高的似然率。界面200画出约会事项的使用，但是如能理解，可以应用类似的方法将关键图象和新闻故事等加到左手栏210。如在其他文件浏览器那样，文件能从那些栏(如鼠标点击)直接起动。图4示出滑动块300如何向右移动(箭头方向)，使能加入较低概率成为记忆的里程碑的事件。因此，加入更多的从图3中画出的事件。进到图4，滑动块400进一步右移，允许加入更多的事件—即，包括较低概率成为记忆的里程碑的事件。当滑动块移动时，其他事件被加入，包括如圣烛节，一个协会周期的会议，和兄弟的生日。提供显示的可利用性，随着成为里程碑的逐渐变低的似然率逐渐变亮地显示事件；在此情况，能引入步进函数，它将显示强度指定为在成为里程碑的似然率的不同范围中事件成员的函数。
在上面画面的界面中能引用训练系统及方法。图5示出一界面500，其中训练者取出用户在各年的日程表约会，并让用户指出这些约会是否作为记忆的里程碑。用户对这些约会的某个子集指定这些标号。当用户做完时，他或她点击“train-训练”按键510，并创建统计分类器，它能采取在用户的日程表上的事件的多个特性，并预测每个事件是里程碑事件的似然率，即：
P(记忆里程碑(E1...En)，其中P是概率，E1...En是关系到一个或多个事件特性的数据(如事件对节日的接近性，如重要或紧急的会议的关键词，奖品提出或接收指示器，里程碑会议，性能审视等)。为了在上面界面使用，此概率能赋予非记分的日程表事件。
注意到，为计算重大事情模型，能公式化一个或多个决策模型。例如考虑在图6中显示表示成影响原理图的模型600。在决策科学界中，影响原理图是众知的的决策问题的表示。该模型捕捉在关键变量的不确定关系，包括观察变量，决策和价值函数。在图6中示出的影响原理图抓住影响从用户的约会来的重大事情的成分，虽然也能利用其他变量源。在模型600中，包括观察的和推理的变量的关键变量(能包括其他变量)由图600中的椭圆型节点表示。有方向的弧代表在变量之中概率性的或决定性的依赖关系。模型600示出从数据推导出的Bayesian网络(概率依赖模型)。注意到，所考虑的变量能从用户的在线约定自动地搜集，某些更重要的变量包括是否对等者(有组织地)在一个会议上，星期几，一天内的某时刻，会议的时间期间，是否会议是周期的，为提前提醒会议设定的时间，用户的角色(组织者？听众？等)，会议是通过别名或来自于个人，有多少听众在会上，用户的直接报告，是管理者，或会议上的管理者的管理者，谁是会议的组织者，会议的议题，会议的位置，用户如何响应会议的邀请。统计模型中考虑的某些变量(见Bayesian网络模型)是专门为这类记忆的里程碑的应用设计的。这些包括“组织者异常—atypia”，“位置异常”，和“听众异常”。这些从用户的约会存储计算，并捕捉一个事件或约会的特性的罕见性或“异常”。
组织者异常指的是组织者组织会议的频数，所有的约会被审查，且组织者被记下。当前的组织者作为会议组织者的次数的分数对每个拟分析的会议被计算。对于在会议上的位置和听众也执行相同过程。对听众而言，最导演的听众认为是对一个事件的异常的听众会议性后。在一个实施中，本发明根据频数的范围将对地点，组织者和听众的典型性离散化成状态，如：
0％到1％——很异常
1％到1％——异常
5％到10％——典型
10％到100％——非常典型。
图7画出某些从特定的测试集来的最重要的变量——通过直接对表示会议是在710的里程碑会议的似然率的变量的依赖性。图8是决策树，它由统计建模工具产生。此树在图7的“里程碑会议”变量710之中操作。
图9画出在图8的决策树中间部分的局部放大，用于预测里程碑会议。每组分支或“路径”的叶子处的横杆的长度是会议被认为里程碑会议的似然率。这里显示的主枝表示会议不是循环的，我已作出响应，那会议不在我的建筑内，那被标记为忙碌时间。附加的特性在向下的分枝中考虑。
图10画面显示控制件，它能由用户选择，用于控制如何/何时显示事件事项(如总显示，当具有一个事件或事项，当它具有一个事件，当它具有一个事项)以上的界面提出有关方法和控件的某些重要的设计问题，每个自选用于显示直接的日期和时间，根据文档或其他事项和/或超过阈值的事件的存在—且当随着滑动块的移动更多事件超过阈值时用于重新组成，用于控制阈值，以便允许约定进入事件的主干。
图11示出按本发明的特定方面的系统1100，它方便了对信息的基于计算机的搜索。系统1100结合至少部分根据内容的索引询问的显示结果提供时间线可视性表示的设计和分析。询问1120由询问组件1130接收(组件能是搜索引擎的部分，它提供向用户展示的信息的统一索引(如信息，包括网页，电子邮件，文档，图片，声频等))询问组件1130将询问分析成各部分，它们与实施按附带发明的有意义的搜索有关。询问组件能访问和填充包括被搜索的信息的数据存储1140。可以理解，数据存储代表存储数据的位置。因此，数据存储1140能代表分布式存储系统，多个完全不同的数据存储，单个存储器位置等。里程碑组件1150接收和/或访问从询问组件1130和数据存储来的信息，并确定公共的(如新闻，假日)和/或个人的(如约会，照片)里程碑事件的参考位置，以便搜索与结果相关的信息。里程碑组件1150在1160输出带有里程碑数据的与结果有关的数据。应该理解，里程碑能自动产生和/或由用户定义。系统1100能索引向用户展示的事项(如文档，访问的网页，和电子邮件)的文本和元数据，以至于提供搜索内容的快速和容易的方法。于是，系统1100通过加入公共里程碑(如节日，重要的新闻事件)和/或个人里程碑(如照片，重要的日程表事件)发挥了扩展基本时间视图的价值。
图12示出按附带发明的特定方面的高层方法1200。在1210接收询问。在1220，与询问有关的结果数据里里程碑有关的数据确定参考位置/加注释。在1230，提供时间线可视性表示，它显示至少部分根据内容的索引的询问的结果。
心理学的文献包括大量的情节记忆(episodic memory)的讨论，那是关于过去事情的记忆可以由情节来组织的理论，情节包括如事件的位置，谁出现，在事件的前后及期间发生什么等信息。研究还提出，当试图重构过去的记忆时人们使用常规的或异常的事件作为“支撑点——anchor”。通过借助其他历史的或自传的事件组成框架，特定事件的时间能被回忆。结合附带发明的可视性表示在显示用户对个人内容的搜索的结果时通过标注带有个人的和/或公用的里程碑的基本时间线利用这些概念。
对计算事件的记忆的研究表明，人们记忆他们在一个月之前完成的计算任务的数目。他们对于那些任务的时间次序的知识在一个月之后也已衰退，但是在用他们在目标时间周期工作的视频记录和照片提醒时，他们能够基本上更多回忆起他们完成的任务，并能更精确地记起那些任务的精确顺序。更通常地，关于编码特性的研究强调在被编码的内容和以后成功用于检索的线索之间的互相依赖关系。记忆还依赖于不仅是针对事项的情况的恢复而且是更普通的学习情况的恢复。
存在大量关于有效搜索的研究，包括关于在矩阵中可视化研究的结果的工作，(其矩阵的行和列能由各种针对用户的参数排序)，包括作出下述建议的工作，文本和2维界面对于大多数搜索任务比3维界面更有效的工作，包括在显示搜索结果的详细的，综合的和/或简要信息的研究。附带发明利用时间线和时间里程碑来引导内容(如个人的内容)的搜索。对于应用和数据，时间是共同的组织结构。Plaisant，et al.’s Lifelines(见Plaisant，C.，Milesh，B.，Rose.A.，Widoff，S.，和Shneiderman，B.LifeLines；Visualizing Personal Histories.Proceedings of CHI 1996，221-218)通过以时间线的格式显示个人历史得益于人类记忆的基于时间线的结构。Kumar，et al.关于数字图书馆的工作(见Kumar，V.，Furute，R.，和Allen，R.Metadata Visualization for Digital Libraries：InteractiveTimeline Editing and Review.Proceedings of the 3rd ACM Conference on Digitallibraries(1998)，126-133)使用时间线使如世界历史和存储价格那样的论题以及如发表日期那样关于在图书馆中文档的元数据可视化。Rekimoto的“time-machine computing——时间机器计算”(见Rehimoto，J.Time-MachineComputing：A Time-centric Approach for the Information Environment.Proceedingof UIST 1999，45-54)通过让用户经过“时间旅行——time travel”到出现目标事项的桌面的以前的版本找到老的文档而阐明了下述事实，人们的活动与时间紧密相关。Fertig，et al的LifeStream(生命流)(见Rekimoto，J.Time——Machine Computing：A Time-centric Approach for the Information Envirenment.Proceeding of UIST 1999，45-54)以时间线的格式表示用户的个人文件系统。“Forget-Me-Not”是普遍存在的计算系统，它通过从环境中的其他设备惧有关日常事件的信息并细究和过滤那些记录而用作记忆增扩设备，与同事的会议(时间，位置和与会人们的名字)，电话呼叫和电子邮件是惧的数据的类型的例子，并可用作记忆的线索。“Save Everything——保存所有事”(见Hull，J.和Hart，P.Toward，Zero Effort Personal Document Management.IEEEComputer(March，2001)，30-35)具有类似的方法，收集各种有关文档的数据，然后允许使用如文档获取方式(如传真，通过电子邮件，通过照明复制)或在数据获取时发生的有关活动那样的个人的元数据查询。Minneman和Harrison的TimeStreams(时间流)(见Minneman，S.和Harrison，S.Space，Timestreams，andArchitecture：Design in the Age of Digital Video.Proceedings of the ThirdInternational Federation of Information Processing WG 5.2 Workshop on FormalDesign Methods for(AD(1997))使用日常活动(如讲话，画草图，打印注释)索引声频和视频流。与这些工作相反，按附带发明的系统1100使用各和个人和公共的里程碑作为记忆的线索来调查，是否那样的情况能提供有用的记忆提醒用于有效地搜索个人的内容。虽然以前的研究努力单独地研究了基于时间的可视性，用于检索的前后关系的线索，或其他用于增加搜索效率的方法，附带发明通过使用结合在搜索内容(如个人内容)中的周边情况的线索的隐喻在所有三个方面之间架起桥梁。
可视性表示
图13是按照附带发明的时间线可视性表示的示例性屏幕显示表示，在左边的概貌区示出带有表示随时间搜索结果的分布的散列标记的时间线。概貌时间线的高亮度显示区对应于在详细视图中显示的时间段。在详细时间线主干的左边，基本日期从头条新闻，节日，日程表约会和数字照相引出的里程碑提供了周边情况。主干的右边，个人搜索结果的细节(由图标和标题表示)按时间顺序地出现。
为测试标记带时间里程碑的时间线的价值，开发了一个原型，它提供由搜索应用输出的结果的互动的可视性表示。在图13中显示的可视性表示具有两个主要组件，用于提供关于搜索结果的概貌和细节。显示的左边示出概貌时间线，其端点被标记为第一个和最后的返回结果的日期。若搜索结果跨越多年，年的边界也标记在概貌中，时间从显示的顶端向底端流，最近的结果在顶部。概貌为用户提供搜索结果的数目和他们随时间分布的总的印象。概貌的一部分高亮度显示；它对应于当前在可视性表示的细节区域的部分。用户能与概貌时间线互动，如若有一滚动条，通过选择高亮度区域(如用鼠标光标)并将其移动到时间线的不同段，从而改变在细节视图中显示的时间部分。可视性表示的细节部分示出对应于在概貌区高亮度显示的时间片的放大的时间线段。当文档最近被存储时，每个搜索结果当时被显示。表示文档类型(html.电子邮件，文字处理器等)的图标和文档的标题(或在电子邮件情况中的韪行和作者)被显示。通过将光标停留在特定的特定的搜索结果上，用户能看到包含有关该对象的更详细信息的强出的概述，包括全路径，文档的头512个(或其他数)字符的预览，以及在电子邮件报文情况的to-from-和cc)(到-，从-，和抄送-)信息。在结果上点击打开了带着合适的应用的目标事项。搜索结果显示在细节的时间线的主干的右边。主干的左边用于表示日期和里程碑信息。日期出现在最靠近主干处。看到日期的详细程度(小时，日，月或年)取决于当时放大的程度。四种类型的里程碑能显示在日期的左边：节日，头条新闻，日程表约会，和数字照相(能包括更多或更少的类型)。每个里程碑以不同颜色出现(能是相似的颜色)。能够理解，上述方面的尺度，次序和放置能按各自的需要适当地作适应性变化。
公共里程碑
公共里程碑从广泛的用户通常觉察的意外事件提取。里程碑被赋予优先级等级，并通常只显示满足阈值优先级的里程碑。对于按照附带发明的原型，所有用户看到相同的公共里程碑，虽然能够理解，本发明的不同方面能调查，使用户容易化他们的里程碑，如增加对他们重要的宗教假日，或降低他们认为不值得记忆的头条新闻的等级。
节日
通常在美国实行的常年假日表和从1994到2004年那些节日发生的日期，通过从日历史提取信息而得到。根据美国文化的知识对每个节日人工指定优先级(如圣灯节被赋予低的优先级，而感恩节被赋予高的优先级)。节日和优先级很容易适应于每种文化。
头条新闻
从1994-2001年的头条新闻从来自于商业上可得到的多媒体大百科全书节目的世界历史时间线提取。因为2002年的事件沿不具备，附带发明的发明者使用他们自己对当前事件的回忆提供那年的主要头条新闻。从一个组织的10个员工(无人参与其后的用户研究)根据他们认为这些事件如何可记忆在1到10的尺度上评定一组头条新闻。那些分数的平均值被用于对新闻里程碑指定优先级。
个人的里程碑
个人的里程碑对每个用户是各不相同的。对原型，所有里程碑自动地产生，但对于附带发明的其他方面，可以理解用户具有规定他们自己的里程碑的选择。
日程表约会
存在用户的日程表中的约会的日期，时间和标题被自动提取，用作里程碑事件。按照一组直观推断，约会被指定优先级。若约会是重复发生的，其优先级被降低，因为它看来不是突出成可记忆的。约会的优先级随着事件的期间的增加正比地增加，因为更长的事件例如会议，假期)看来是特别能回忆，为了相似的理由，指定为“不办公”时间的约会接收在记分上的提高。标志为“暂时性”的约会降低了优先级，而明确标记为“重要的”增加了优先级。
数字照相
原型缓缓移动用户的数字照相(或有的话)。在给定日子拍的第一张照片被选作那天的里程碑，并创建一速写(沿较长侧为64个象素)。在给定年份中第一张照片给予比一个月中第一张照片更高的优先级，而后者比一天中的第一张照片优先级更高。因此，当放大等级改变时，能显示适当数目的照片里程碑。发明者不探索更复杂的选择要显示的照片的算法，但是可以理解，那样的技术(见Graham，A.，Garcia-Molina，H.，Paepcke，A.，和Winograd，T.，“Timeas Essence for Photo Browsing Through Personal Digital Libraries，”Proceedings ofSecond ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries(2002)，326-335或由Platt，J.“AutoAlbum：Clustering Digital Photographs Using Probabilistic ModelMerging，IEEE Workshop on Centent-Based Access of Image and Video Libraries2000.96-100)对于附带发明是预料之中的，并打算落入附后的权利要求的范围中，
研究
为了估计在原型背后的概念，进行用户的研究。目标是掌握，基于时间线的搜索结果的表示是否有助于用户，并且不同类型的里程碑是否改善了时间线视图对搜索的使用。等集数量上及质量上的数据以调查这些问题。
参与者
对象是从一个组织来的12个员工，他们均是年令在25到60之间的男人。参于该研究的先决条件是搜索系统(如StuffI’ve Seen(SIS))的用户。
准备
在每个对象来到可用性实验室外之前的日子请求他们做两件事。首先，发明者请求对象安装从他们的日程表抽取所有他们的非私人约会的标题的程序，随后将标题的表用电子邮件发给发明者。根据有关他们的约会的受训练的猜测此信息被用于对每个参与者创建2到8个个性化的问题(如若他们具有称为“到弗罗里达旅游”的约会，发明者能准备一个如“在购买你的到弗罗里达的机标时找到你用的网页”，或者若他们具有称为“CHI2002”的约会时，发明者可以请求他们找到他们提交给CHI2002的文章)。
第二，每个对象发出.pst文件(如Microsoft OutlookTM电子邮件报文的repository)使得在他们未到作研究之间，在他们的机器上运行的SIS应用有时间索引该文件的内容。此文件包含已发送到该组织中多数人员的报文的集合(如演讲通告，节日聚会，升职等)，每个人在某一点收到它们。虽然因为每个人开始就发送大的电子邮件表，发明者知道他们已经收到了这些报文，但发明者事先不知道各个参与者是否将那样的邮件归档或删除它，所以发明者向他们发出.pst文件，以便于使目标事项在他们的索引中。
方法
当参与者来到可用性实验室外时，请求他们使用Window xp的远程桌面特征，以访问他们的办公室计算机。当参与者参观该实验室外时，发明者按附带的发明在他们的机器上安装可视化表示的客户端。参与者首先填满调查表，问及统计信息，和有关他们的搜索和保存的习惯以及有关他们回忆信息的方法的信息。接着，他们阅读指导并使用时间线界面完成两次实际的搜索。给他们完成指导所需的足够时间，并允许提问题。在指导完成后开始实验。
实验具有对象内部的设计。每个参与者得到使用两个不同界面完成的一系列任务。对于一半任务，他们看到出现在仅由日期标注的时间线情况(图14)的搜索结果，而对另一半他们看到除了基本日期外由日程表约会，头条新闻，节日，和数字照相(或他们有一些存在他们计算机中)标注的时间线(图15)。条件是均衡的，以避免学习效果，所以一半参与者在只有日期的条件前实验里程碑条件，而另一半以相反的次序实验这些条件。为避免排序效果，问题的次序对每一对参与者是随机改变的。
发明者使用两类问题：30个对所有参与者相同的问题，和2-8单独的个性化问题。在涉及寻找发明者知道的事项的两个条件的每一个的头15个问题已被发送到多数员工，并且发明者已将其包括在发明者在前些日子中已经安装的.pst文件中。对这些30个共同任务的每一个发明者向参与者提供对问题的预定询问，并命令他们不改变此询问。发明者选择使用预置的询问，因为他们的目标是测试，时间线和里程碑如何好地帮助用户在他们的搜索结果中引导，并且发明者不希望无意地结束关于用户是如何好地能够公式化一个询问的测试。因此，发明者选择的询问，保证目标事项将出现在时间线的某处，且该处不会宽到也出现许多其他结果。
在每组共同问题结束时，发明者根据从发明者前些日子抽出的他们的日程表约会的对象线，问几个发明者对每个用户客户化的问题。虽然这些问题对每个参与者是不同的，发明者感到它们加入是重要的，因为他们的目标是比公司范围的电子邮件报文更加专用和可记忆的文档。对这些专用的任务，允许用户输入他们选择的询问，并重新公式该询问以便在希望时细化他们的搜索。
一旦询问被发出，用户能引导时间线，并通过注视图标和标题，停顿鼠标以便弹出带更详细信息的概要，或点击以打开实际的文档而审查搜索结果。当他们找到目标事项，他们点击标记“Found It”的大按键，并自动出现下一个任务和询问。若他们不能够定位目标事项，还有标记为“Give Up”的按键，允许他们进到下一上问题。在实验期间，软件登录他们的互动的所有细节，包括对每次询问返回的搜索结果的数目，显示的各种类型的里程碑的数目，和关于用户停顿鼠标，点击的信息以及互动的整个时间。
在完成所有任务之后，对象填满另外的调查表，问及有关软件可用性的反馈，时间线表示和各种类型里程碑的使用，以及自由格式的注释。
总之，12个研究参与者的每一个面临两个实验条件——使用带有日期和里程碑的时间线，和使用只带日期时间线。在每个条件中，参与者使用可视化表示回答两类问题——有关已被发送到大的分配表的电子邮件的固定问题和对每个对象的客户化的个性化问题。
结果
搜索时间
对每个参与者完成关于平均搜索时间的分析，以帮助缓解共同的人类实施时间的时滞。这里发明者只注意对所有参与者共同的问题以保证公正的比较。对每个参与者平均搜索时间的成对样本的t-测试表明，对里程碑条件的时间大大快于只有日期的状态，t(11)＝2.33，p＜0.05。平均搜索时间的平均值的比较示于图14(平均值周围的±标准误差)。对于里程碑情况，平均搜索时间的平均值是18.37秒，而对只有日期的情况，此值是24.25秒。不出所料，对个性化问题的时间数据特别混乱；对那些问题在两种情况之间没有重大的差别。
调查表
除了时间数据以外，参与者在实验开始及结束时完成调查表。参与者首先填入某些统计信息。接着是使用7点Likert尺度的若干问题(如记分是1＝“强烈地不同意”和7＝“强烈的同意”，“我喜欢使用此软件”或“当我需要找到老文档或电子邮件时，这是相对容易做到”)。最后，参与者回答一系列自由格式的问题(如“是否有某些类型的搜索任务，你认为里程碑将帮助你更有效地搜索它？”)。
在每次会议开始，在看可视性表示之前，对象回答一系列有关他们的当前定位文档的策略的问题(表1)。三个最高等级的搜索属性是论题，人和时间。现存的搜索工具支持通过论题和人的访问，但对针对时间的搜索提供较少的支持。可视性表示通过允许基于关键词的搜索以产生初始结果组，并伴有丰富的时间显示用于在结果之间引导来予以弥补。
在开始研究会话之前，请求对象评定不同类型用于回忆事件的里程碑的重要性(表2)。重要的是注意到，公共事件(世界事件和节日)比更加个性化的事件接受更低的评价。一个用户评论，“照片象日程表约会那样容易成为有用的。但新闻事件和节日是较不重要。我认为，我知道万圣节是在10月...而圣诞节是在12月。喊出那个不增加信息。”另外用户说，“对我来说更多的事件在我的生活中，然后才能世界上的事件。当然911是大事情，但对我来说，我考虑在我到非洲之前或我搬到新房子后等发生什么。”
对进一步工作的一个重要手段是通过在不同类型事件(除了这里探索的两个条件外，提出“个人的里程碑和”和“公共的里程碑”条件)之间加以区分扩展对只有日期及相对所有里程碑的状态的研究。在结束实验之后，参与者估算时间线界面的一般有用性(表3)。参与者通常发现结果的基于时间的表示是有用的，虽然进一步探究，某些类型的搜索任务是否更适合于基于时间的结果表示，而其他类型的任务用另外的组织方案更好，会是有益的。一个参与者建议，里程碑在“寻找时间相关或事件相关的电子邮件：寻找Rick的有关机场关闭的邮件很好地耦合于911”是最有用的。
虽然时间线的垂直表示容易被接收，许多用户希望有颠倒时间流的选项，使更当前的搜索结果被显示在靠近屏幕底部。有关时间方向的自选常常关系到他们的电子邮件客户是在报文队列的顶部或是在底部显示较新的报文。能够理解，本发明能使用各种时间线的表达(如水平的时间线，反方向的时间线)。
用户通常发现，在可视性表示中提供的概貌是有用的(一个用户评述，“我喜欢显示活动的突然产生的小的水平线的方式。以那种方式我能搞清事情发生在什么时间周期”。)但是许多用户发现通过选择一段概貌的时间线来引导通过搜索结果是混乱的(另外用户说：“调节在概貌方格上的时间尺度看来对我不是直沉的”)。
结论
本发明者开发和估价在个人内容上搜索结果的基于时间线的可视性表示。关于情节回忆的结果激起他们增加带有公共的(头条新闻和节日)和个人(日程表的约会和数字照相)里程碑事件的时间线，希望此增加周边情况将帮助人们定位他们搜索的目标。用户研究发现，对于带有增加了里程碑的时间线的搜索与只标记有日期的时间线比较在统计上有重要的时间节省。此外，发明者收集了关于用户相信他们记住事件的方法和关于他们对可视性表示的反映的重要的反馈。此工作表示了增加全球的和个人的周边情况到搜索结果的表示的使用，并提出进一步研究的方向。
至少考虑到上述，发明者仔细考虑不同类型的时间里程碑在评价搜索结果时的相对价值，并更通常地用于调查，对于寻找感兴趣的目标结果何时围绕时间线的视图最有用。例如，看来对一个特定的询问事项随返回时间的分布将影响时间线视图对寻找事项的整体使用。有一系列其他机会用于细化该系统。用户报告了在引导时间线中的某些困难，且发明者想通过在时间方面的放大及平移的更好的耦合改善引导的控制。因此，附带发明的一个特定方面能在探索不同类型的概要里程碑中细化直观推断(或其他模型)，用于选择和分级里程碑(从所有来源)。例如，能利用概貌时间线的带不同颜色的阴影段指出一年中的月或季度。关于搜索结果本身的里程碑(如关于文档的内容和结构的关键属性)也能被识别。除了被动地显示里程碑之外，用户能组合里程碑和在公式化询问中的更传统的搜索项，使用户能“通过里程碑”搜索，例如说什么事，如“向我示出恰好在与我的强理的项目评论之前我组成的所有文档”或“向我示出在地震的星期我接收的所有电子邮件”。
参考图17，用于实现本发明的各种方面的示例性环境1700包括一台计算机1702，该计算机1702包括一个处理单元1704，系统存储器1706和系统总线1708。系统总线1708将包括(但不限于)系统存储器1706的系统组件连接到处理单元1704。处理单元1704能是各种商业上可得到的处理器的任一种。也能利用双微处理器和其他多处理器结构作为处理单元1704。
系统总线1708能是若干类型总线结构的任一种，包括存储器总线或存储控制器，外围总线和使用多种商业上可得到的总线结构的任一种的局部总线。系统存储器1706包括只读存储器(ROM)1710和随机存储器(RAM)1712。包含(如在起动期间)帮助在计算机1702的各单元之间传输信息的基本例行程序的基本输入/输出系统(BIOS)存在ROM1710中。
计算机1702还包括硬盘驱动器1714，磁盘驱动器1716(如读写的可取走的盘1718)和光盘驱动器1720(如读CD-ROM盘1722或读写其他光介质)。硬盘驱动器1714，磁盘驱动器1716和光盘驱动器1720能分别通过硬盘驱动器接口1724，磁盘驱动器接口1726和光盘驱动器接口1728连接到系统总线1708。驱动器和它们相关的计算机可读介质提供数据，数据结构，计算机可执行指令等的非易失性存储。对于计算机1702，驱动器和介质适合于以合适的数字格式编程的广播的存储。虽然上面计算机可读介质的描述指的是硬件，可仅是磁盘和CD，本专业熟练人士认识到，由计算机可读的其他类型的介质，如Zip驱动器，盒式磁带，闪存卡，数字视频盘，卡式带等也能用于示例性操作环境，而且任何那样的介质能包含计算机可读指令，用于完成本发明的方法。
若干程序模块能存在驱动器和RAM1712中，包括操作系统1730，一个或多个应用程序1732，其他程序模块1734和程序数据1736。可以理解，本发明能用各种商业上可得到的操作系统或操作系统的组合实现。
用户能通过键盘1738和如鼠标1740那样的定位设备1740输入命令和信息到计算机1702。其他输入设备(未示出)能包括麦克风，IR遥控器，操纵杆，游戏垫，卫星盘，扫描器等。这些和其他输入设备常常通过连接到系统总线1708的串口接口1742连接到处理单元1704，但也能通过其他接口连接，如平行口，游戏口，通用串行总线(“USB”)，IR接口等。监视器1744或其他类型的显示设备也通过如视频适配器1746那样的接口连接系统总线1708。除了监视器1744以外，计算机通常包括如扬声器，打印机等其他外围输出设备(未示出)。
计算机1702能使用到一个或多个如远程计算机1748那样的远程计算机的逻辑连接，在网络环境中操作。远程计算机1748能是工作站，服务器计算机，路由器，个人计算机，便携计算机，基于微处理器的娱乐装置，对等设备或其他公共的网络节点。并通常包括有关计算机1702描述的许多或所有单元，虽然为简单起见只示出存储设备1750。画面的逻辑连接包括LAN1752和WAN1754。那样的网络环境在办公室，企业范围的计算机网络，内联网和因特网中是常见的。
在LAN网络环境中使用时，计算机1702通过网络接口或适配器1756连接到局域网1752。在WAN网络环境中使用时，计算机通常包括调制解调器1758，或连接到LAN上的通讯服务器，或具有其他装置用于建立经过如因特网那样的WAN1754的通讯。内置或外接的调制解调器1758通过串行接口1742连接到系统总线1708。在网络环境中，相对于计算机1702画面的程序模块或其部分能存储在远程存储设备1750中。应该理解，示出的网络连结是示意性的，能使用在计算机之间建立通讯链路的其他方法。
按本发明的一方面，过滤器结构适应于由利用过滤的系统的特定用户所希望的过滤程度。然而能够理解，此“自适应”的方面能从当地的用户系统环境往回扩展到系统分销商的制造过程，在那里为了在工厂中生产销售的系统中实现，能对特定类的用户选择过滤的程度，例如，若购买者决定第一批购买的系统提供给不需要访问任何垃圾邮件的用户，在工厂中对这批系统的默认设置能设置成高，而对第二类用户的第二批系统能配置成较低的设置，让更多的无用邮件能审阅。在两种情景，本发明的自适应本质局部地能允许任何类别的单独用户随后调节过滤的程度，或者若加以禁止，能完全防止更改默认的设置。也应理解，执行相当的访问权限来用揭示的过滤结构适当地配置一个或多个系统的网络管理员也能局部地实施那样类型的配置。
上面描述的内容包括本发明的例子。当然，不可能为了描述本发明的目的描述每个可想象的组件或方法的组合，但是本专业的一般人员能认识到本发明许多进一步的组合和变更是可能的。因而，本发明试图包容所有落在附后的权利要求的精神和范围内所有那些更改，修改和变化。而且，在术语“包括”用在详细和权利要求的范围内，那样的术语试图以类似于术语“包含”的方式是内含的，就好象“包含”解释成在权利要求中作为过渡词被利用的那样。

Claims (66)

1.一个方便基于计算机的搜索的系统，其特征在于，包括：
访问组件，它接收关于搜索信息的信息；和
里程碑组件，它利用基于内容的里程碑信息，方便于信息的搜索，该里程碑信息对应于关系到对搜索的组织者可回忆的事件的周边情况信息。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，至少部分地根据个人内容的索引，结合显示搜索结果提供时间线的可视性表示。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，还包含搜索引擎，它提供向用户展示的信息的统一索引。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，该信息至少包括下列之一：网页、电子邮件、文档、图片和声频。
5.如权利要求2所述的系统，其特征在于，搜索结果用概貌细节的时间线的可视性表示来表示。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，还提供概要视图，它示出搜索结果随时间的分布。
7.如权利要求5所述的系统，其特征在于，还提供细节视图，它允许观察单个搜索结果。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，用图标和/或简短描述标注返回的事项。
9.如权利要求1所述的系统，其特征在于，里程碑组件通过增加公共的里程碑和/或个人的里程碑扩展基本的时间视图。
10.如权利要求1所述的系统，其特征在于，利用周围有关信息来支持通过内容的搜索。
11.如权利要求1所述的系统，其特征在于，用公共的和/或个人的里程碑事件确定搜索的基于时间线的表示的参考位置。
12.如权利要求1所述的系统，其特征在于，还包含索引组件，它能索引向用户展示的事项的文本/或元数据，使便于以快速和容易的方式搜索内容。
13.使如权利要求1的的组件存储其中的计算机可读介质。
14.便于基于计算机的搜索的方法，其特征在于，包括：
接收关于信息搜索的信息；
利用基于内容的里程碑信息以便于信息的搜索，该里程碑信息对应于关系到搜索的组织者可回忆的事件的与周边情况有关的信息；和
至少部分地根据与周边情况有关的信息的子集的索引提供搜索结果的时间线可视性表示。
15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，还包含利用一个重大事情模型来确定里程碑信息。
16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，该重大事情模型包括下列中至少一个：民意测验模型、启发式模型、规则模型、统计模型、推理模型和互补模型。
17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，互补模型是根据忘却的样式。
18.如权利要求14所述的方法，其特征在于，还包括在浏览器界面中利用里程碑信息，该界面将有关里程碑信息的一个或多个事件与由浏览器可检索的一个或多事项相联系。
19.便于基于计算机的搜索的系统，其特征在于，包括：
用于接收关于信息搜索的信息的装置；
用于利用基于内容的里程碑信息方便于信息搜索的装置，该里程碑信息对应于关系到对搜索的组织者可回忆的事件的与周边情况有关的信息；和
用于至少部分地根据与周边情况有关的信息的子集的索引提供搜索结果的时间线可视性表示的装置。
20.利用重大事情模型的系统，其特征在于，包括：
一个或多个重大事情模型，它们自动地抓住人们将事件及时认识为里程碑的能力；和
利用重大事情模型方便于按照该事件处理信息的一个应用。
21.如权利要求20所述的系统，重大事件模型包括用于对事件赋于重大事情性的度量的过程和策略，它们能由各种基于计算机的应用程序利用，帮助用户处理、接收，和/或通讯信息。
22.如权利要求21所述的系统，其特征在于，该事件能包括下列中至少一个：约会、用户的日程表中的标注、节日、随时的新闻故事和图象。
23.如权利要求20所述的系统，其特征在于，利用重大事情模型及时提供包含里程碑的个性化索引，在涉及信息的浏览目录的至少一个应用中和在审阅搜索引擎的结果中利用该索引。
24.如权利要求20所述的系统，其特征在于，重大事情模型包括下列中至少一个：民意测验模型、启发式模型、规则模型、统计模型和根据样式的互补模型。
25.如权利要求24所述的系统，其特征在于，民意测验型自动地轮询一组用户以便为公共事件的重大事情记分。
26.如权利要求25所述的系统，其特征在于，记分是根据重大事情性的标量度量，它包括从新闻故事的全集中取出的至少一个突出的新闻故事，并询问一组人来赋以一个值。
27.如权利要求24所述的系统，其特征在于，启发式模型利用消息的特征并创建非正式的策略，它根据特性的函数赋予重大事情的记分或决定性的类别。
28.如权利要求27所述的系统，其特征在于，还包括启发式函数，它将日程表上事件的增加的期间分析为正向的影响事件的重大事情性。
29.如权利要求28所述的系统，其特征在于，该启发式函数应用于那个图象或从一组图象来的图象的子集，它们是采取基于事件的一个或多个图象特性的最可回忆的图象组。
30.如权利要求29所述的系统，其特征在于，该特征包括下列中至少一个：在情景中对象的合成，彩色直方图，认识的面孔，涉及在图片中顺序和时间关系的特征，与短的图片间的间隙相关的图片，捕捉照相者有关事件的一方面的激动，和指出用户关于图象的活动的特性。
31.如权利要求30所述的系统，其特征在于，用户的活动包括用较长或较短的停顿时间审查或显示图象，编辑图象，修剪图象，和重新命名图象。
32.如权利要求30所述的系统，其特征在于，还包含自动分析图象的质量，包括聚焦和定向。
33.如权利要求24所述的系统，其特征在于，规则模型包括用于对新闻故事自动赋予重大事情性的度量的规则，它们包括涉及下列中至少一个的特性：新闻故事的数目，在媒体节目上的滞留时间，伤亡的数目，与该新闻故事相关的损失的美元数，抓住惊讶或非正常的程度的特征，和对事件的用户的邻近性。
34.如权利要求33所述的系统，其特征在于，该统计模型利用机器学习方法，它提供预测事项的重大事情性的模型，该统计模型包括能产生Bayesion依赖模型(如Bayesion网络)，自然的Bayesion分类器，和Support VectorMachines(SVM)中至少一个的Bayesion学习的使用。
35.如权利要求24所述的系统，其特征在于，还包括训练器组件，它采用里程碑事项或被忘却的事项的直接的例子。
36.如权利要求35所述的系统，其特征在于，向训练器提供通过隐性训练识别的例子。
37.如权利要求24所述的系统，其特征在于，该互补模型描述各种各样重大事情的使用，这些模型着眼于推导用户不记起即将来临事件的似然率。
38.如权利要求37所述的系统，其特征在于，该互补模型利用在应用中的推理显眼的方法用可选择的方式高亮度显示用户看来要忘却的信息，或按照该信息将记不住的似然率改变信息的定时或警示。
39.如权利要求37所述的系统，其特征在于，该互补模型结合包括内容敏感的传输信息的代价和利益的发消息和提醒系统，并警示用户有可能忘记的信息。
40.如权利要求20所述的系统，其特征在于，还包括阈值调节，使得经过调节的设置从要显示的用户的日程表来的里程碑事件具有比能记住的阈值具有更高的似然率。
41.如权利要求40所述的系统，其特征在于，还包括显示器，它随着成为里程碑的越来越低的似然率，越来越亮显示事件。
42.如权利要求41所述的系统，其特征在于，还包括一个步骤，指定显示强度作为在成为里程碑的似然率不同范围内的事件的成员的函数。
43.如权利要求20所述的系统，其特征在于，还包括一训练界面，提取在数年中用户的日程表约会的文件，并允许用户指出是否约会成为记忆的里程碑。
44.如权利要求43所述的系统，其特征在于，训练界面还包括训练按键，它创建统计分类器，后者取得在用户的日程表中的事件的多种特性，并预测每个事件成为重大事情的事件的似然率。
45.如权利要求44所述的系统，其特征在于，该似然率是基于下列表达式：
P(记忆里程碑E1…En)，其中P是概率而E1…En是关系到一个或多个事件特性的数据。
46.如权利要求20所述的系统，其特征在于，还包含处理至少包括下列之一的重大事情变量的推理模型：是否对等者与会；星期几；一天的时间；会议时间期间；会议是否周期举行；较早提醒会议的时间设置；用户的角色；会议来自别名或者个人；会议有多少听众；是否用户直接报告；管理者，或者管理者的管理者与会；谁是会议的组织者；会议的议题；会议的位置；用户如何响应会议的邀请。
47.如权利要求46所述的系统，其特征在于，还包括处理下列中至少一个：“组织者异常”，“位置异常”，“听众异常”，它们根据用户的约会存储中计算并抓住事件或约会的特性的罕见性或异常。
48.如权利要求47所述的系统，其特征在于，还包括根据频数的范围将对位置、组织者和听众的典型特性离散化成状态。
49.如权利要求20所述的系统，其特征在于，还包括一个或多个控件，它们由用户选择，用于控制如何和何时显示事件。
50.用于应用重大事情信息的方法，包括：
按照事项将被回忆，识别成里程碑或成为事件或时间的最大代表，自动地用数字的或类别标号标记事件或事项；和
实行对信息—管理应用的加标号。
51.如权利要求50所述的方法，其特征在于，还包括利用数字函数，该函数赋予事件或事项的突出性一个标量度量，作为被回忆，识别为里程碑，或事件或事项的最大代表的度量。
52.如权利要求51所述的方法，其特征在于，包括下列的至少一个：
通过机器学习方法应用重大事情的统计模型，方法是隐性训练或用直接训练系统训练；
收集有关可回忆的或不可回忆事件或事项的样本的信息，它们提供有关事件或事项被回忆，被识别成里程碑或成为事件或事项的最大代表的似然率的实时推理或分类；和
提供在事件或事项的不同程度上的概率分布。
53.如权利要求50所述的方法，其特征在于，还包括自动地过滤不同的事件和内容的流，以至于选择地存储用于日常生活事件日志的事件。
54.如权利要求50所述的方法，其特征在于，还包括层次地浏览不同事件或内容的日志或浏览在不同的时间精度层次上的数据。
55.如权利要求50所述的方法，其特征在于，还包括利用代表的里程碑和重大事情以便可选地从图片库选择用于图片的环境显示的图片。
56.如权利要求50所述的方法，其特征在于，还包括利用代表记忆里程碑和重大事件，以便在随时间显示的幻灯片中或在有关一个或多个事件的不同时间点可选地选择一组图片，其约束是用户希望显示的幻灯片的总数。
57.如权利要求50所述的方法，其特征在于，还包括利用代表的记忆里程碑和重大事情以便可选地选择一组事项以表征或概括全体事项的内容。
58.如权利要求57所述的方法，其特征在于，该事项包括下列中至少一个：图象、照片、图书馆，在文件事项或文件夹显示的图象或照片图的速写。
59.如权利要求50所述的方法，其特征在于，信息—管理应用被应用到下列中至少一个：涉及将被回忆及理解的事项的重大事项应用；涉及将被看作时间上里程碑的可回忆的里程碑；涉及到作为时间周期，事项或事件序列的事项代表的代表性里程碑。
60.用于确定提醒的方法，其特征在于，包括
从数据自动地训练模型；和
完成有关可能被忘却的事项的推理。
61.如权利要求60所述的方法，其特征在于，还包括：
推导事项将被忘却的似然率；和
完成提醒用户有关事项的期望值的代价—利益分析。
62.如权利要求60所述的方法，其特征在于，还包括完成预期的使用决策，决策是关于是否和何时进行提醒用户他们看来要忘却的某些事，考虑打断的代价而给出事项的类型和周边情况。
63.如权利要求60所述的方法，其特征在于，还包括通过加入破裂和传输的代价控制有关在桌面应用或移动设备中提醒的警示。
64.如权利要求60所述的方法，其特征在于，还包括用各种可能导致记忆异常的认识力的不足自动地帮助病人。
65.如权利要求64所述的方法，其特征在于，还包括预测有Alzheimer疾病的病人处于疾病的特定阶段的似然率。
66.如权利要求65所述的方法，其特征在于，还包括向用户自动地提供视听觉线索和自动地提供理想的提醒中的至少一个。
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