[发明专利]针对相关性提供建议的行为修改

说明书

一种方法包括从数据库访问第一变量与第二变量之间的相关性；针对相关性检索建议的用户行为修改的列表；从列表中选择用户行为修改；向计算机设备呈现所选择的用户行为修改；接收指示用户对用户行为修改的依从程度的依从数据；以及基于依从数据重新评估第一变量与第二变量之间的相关性。该方法可以改进变量之间的因果关系的确定，而不仅仅是相关性。该确定可以允许对个体的改进的推荐以实现期望的用户结果。

技术领域

本文所描述的实施例总体上涉及针对相关性提供建议的行为修改，并且具体地但不限于涉及基于相对于建议的行为修改的依从数据来重新评估相关性。

背景技术

在很多情况下，可以标识人们行为的相关性(例如，运动与健康水平之间的相关性)。然而，如果无法证明相关性是因果关系，则很难对这样的相关性采取行动。理解因果关系对于解释从个体和/或人群中收集的数据可能是至关重要的。

发明内容

根据一些实现，机器(例如，计算系统)将各种变量(例如，睡眠时间、行驶里程、卡路里摄入等)作为输入。计算系统在变量之间建立相关性，并且基于变量建议行为修改。作为示例，变量可以证明认知功能(即，注意力)与前24小时的睡眠小时数之间的相关性(例如，非线性相关性)。

基于这种相关性，计算系统可以生成用作建议行为修改的基础的决策规则。决策规则的一个示例可以是运动的人在晚上睡得更好。另一示例决策规则可以是不喝咖啡的人在晚上睡得更好。一些已知的方法试图从历史数据中推断出因果关系而无需干预(即，请求用户动作)。在很多情况下，这可能是有问题的，因为推断的因果关系没有经过测试以证明其因果关系，而是仅被推导得到的。

附图说明

在不一定按比例绘制的附图中，相似的数字可以在不同视图中描述相似的组件。具有不同字母后缀的相似数字可以表示相似组件的不同实例。在附图的各图中，通过示例而非限制的方式示出了一些实施例，在附图中：

图1示出了根据一些实施例的其中可以收集和存储变量的示例系统。

图2是示出根据一些实施例的用于基于相对于建议的行为修改的依从数据来重新评估相关性的示例方法的流程图。

图3是根据一些实施例的由基于网络的通信服务的基于网络的通信应用产生的示例图形用户界面(GUI)的示图。

图4是图3所示的示例图形用户界面(GUI)的修改图。

图5是示出图2所示的用于重新评估相关性的示例方法的示例附加操作的流程图。

图6是示出图2所示的用于重新评估相关性的示例方法的示例附加操作的流程图。

图7是示出根据一些实施例的能够从机器可读介质读取指令并且执行本文所讨论的任何方法的机器的组件的框图。

具体实施方式

本公开描述了分别提供各种功能的方法、系统和计算机程序产品等。在下面的描述中，出于解释的目的，阐述了很多具体细节以便提供对本公开的不同实施例的各个方面的透彻理解。然而，对于本领域的技术人员很明显的是，可以在没有所有具体细节的情况下实践本公开。

本文所描述的实现涉及使用小型实验(例如，建议的用户行为改变)检测变量之间的相关性强度的变化来改进变量之间的相关性分析。分析的结果可以改进变量之间因果关系的确定，而不仅仅是相关性。该确定可以允许对个体的改进的推荐以实现期望的用户结果。

本公开描述了分别提供与获取和使用改进的相关性有关的各种功能的方法、系统和计算机程序产品等。在下面的描述中，出于解释的目的，阐述了很多具体细节以便提供对本公开的不同实施例的各个方面的透彻理解。然而，对于本领域的技术人员很明显的是，可以在没有所有具体细节的情况下实践本公开。