[发明专利]用于最大化连续事件的信息增益的方法及其系统

说明书

实施例提供了一种用于最大化消息的信息增益的系统。所述系统可以包括：信息处理单元，其被配置为接收具有多个属性的多个消息；以及集成优化器，其被配置为接收表示多个消息的信息增益的信息增益模型，并且输出用于在显示终端上显示多个消息的至少一个子集的消息调度表，包括：使用信息增益模型和多个属性来计算多个消息中的每一个的显著性和显示时间，以使得信息增益基本上得到最大化。计算的显著性可以确定多个消息中的哪些被包含在消息调度表中，并且显示时间可以提供子集的每一个消息被显示的时间段。

技术领域

背景技术

在当今环境下，相对大量的信息被呈现给人们，例如，来自其各种电子邮件账户、新闻源、社交媒体源、天气报告、污染报告、日历、和/或任何其他类型信息源的信息。然而，整合来自不同源的信息，并且以有效的方式向用户呈现此信息可能是一项富有挑战性的任务。

传统的方法可以基于先到先得服务、或者赋予一些信息超出其他信息的优先级的抢占式优先级队列，来处理连续事件数据。例如，一种传统的方法可以从各种源接收消息，然后基于先到先得服务来处理和显示消息，其中，新的消息取代旧的消息。另一种传统的方法可以使用抢占式优先级队列来处理消息，其中，向一些消息分配比其他消息更高的优先级，并且具有较高优先级的消息可以取代具有较低的优先级的旧的消息。然而，这些传统的方法以及其它相关的方法并不能在时间、视觉、和/或空间成本上有效地整合信息，以最大化信息增益。

发明内容

实施例提供了一种用于对消息的信息增益最大化的系统。该系统可以包括至少一个处理器；以及非临时性计算机可读介质，其包括可由所述至少一个处理器执行的指令。所述指令可以被配置为实现：信息处理单元，其被配置为接收具有多个属性的多个消息；以及集成优化器，其被配置为接收表示多个消息的信息增益的信息增益模型，并且输出消息调度表，以在显示终端上显示多个消息的至少一个子集，包括：使用信息增益模型和多个属性来计算多个消息中的每一个的显著性(significance)和显示时间，以使得信息增益基本上得到最大化。计算的显著性可以确定多个消息中的哪些被包含在消息调度表中，并且显示时间可以提供子集的每一个消息被显示的时间段。

系统可以包括信息增益单元，其被配置为基于由多个消息的每个消息所携带的信息的加权和来确定信息增益模型，其中，每个消息所携带的信息的和通过多个消息的每个消息的显著性来加权。

被配置为确定信息增益模型的信息增益单元还包括将获取模型合并到信息增益模型中，使得由每个消息携带的信息通过对于获取模型特定的参数以及对应于相应消息的显示时间来表示。

系统可以包括分散单元(distraction unit)，其被配置为确定处罚模型(penaltymodel)以防止显示的消息的至少一重叠。处罚模型可以基于与显示终端的容量相比较的多个消息的大小的加权和，其中，通过多个消息的每个消息的显著性来对大小的和进行加权。集成优化器可以被配置为将处罚模型合并到信息增益模型中。

系统可以包括被配置为基于每个消息的计算的显著性和显示时间来确定显示的消息的视觉选项的显示协调器，其中，视觉选项可以包括显示的消息的字体、大小、和颜色中的至少一个。

显示协调器可以被配置为基于相应的计算的显著性来确定每个显示的消息在显示终端上的位置。显示协调器可以被配置为基于相应计算的显著性来确定所显示的消息的移动速度。多个属性中的至少一个可以包括指示对于相应的源或用户的相对重要度等级的重要度属性(importance attribute)。

系统可包括更新单元，其被配置为接收新的消息，并且使集成优化器调整信息增益模型，以对显示消息的信息增益进行折扣，其中，集成优化器被配置为基于调整的信息增益模型，来输出用于新的消息和显示的消息的更新的调度表。