CN103210410B - 用于情境确定的方法和装置 - Google Patents

Abstract

提供了用于情境确定的方法和装置。一种方法可以包括确定位置标识符。位置标识符可以指示装置的位置。该方法还可以包括至少部分基于位置标识符确定位置聚类。该方法还可以包括至少部分基于确定的位置聚类确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率。该方法也可以包括至少部分基于确定的第一概率确定装置的情境。还提供了对应的装置。

Description

用于情境确定的方法和装置

技术领域

本发明的实施例总体上涉及情境感测技术，并且更具体地，涉及用于情境确定的方法和装置。

背景技术

现代计算时代已经带来计算能力的巨大扩张以及计算设备的增加的可购性。计算能力的这一扩张已经造成了计算设备尺寸的减少并且产生了能够执行如下功能的新一代移动设备，这些功能仅在数年前还需要只有由最高级台式计算机提供的处理能力。因而，具有小型外形规格的移动计算设备已经变得普及并且被用于执行广范的应用。

移动计算的广泛采用和可供它们用来通信的无线网络的扩张能力已经进一步激发了由移动计算设备提供的功能的扩张。除了提供电信服务之外，许多移动计算设备现在还提供功能，比如导航服务、相机和视频捕获能力、数字音乐和视频回放以及web浏览。由现代移动计算设备提供的扩张的功能和应用中的一些功能和应用允许捕获如下用户情境信息，应用可以利用该用户情境信息以向用户提供增值的基于情境的服务。就这一点而言，移动计算设备可以实施如下应用，这些应用响应于用户的当前情境（比如描述用户所在的环境的环境情境或者描述用户参加的活动的活动情境）来提供自适应服务。

发明内容

这里提供用于情境确定的方法、装置和计算机程序产品。根据各种实施例的方法、装置和计算机程序产品可以向计算设备、计算 设备用户、应用程序员和服务提供方提供若干优点。一些示例实施例提供至少部分基于历史上观测的情境数据的情境的预测。就这一点而言，一些示例实施例利用历史上观测的情境数据以确定一个或者多个位置聚类的集合，该集合包括分组的位置标识符和与在由位置标识符标识的位置处观测的情境对应的有关内容标签。这些位置聚类可以用来至少部分基于装置的当前位置预测装置的当前情境。一些示例实施例利用预测的情境以扩充基于感测数据确定的感测的情境。就这一点而言，一些示例实施例可以通过组合预测的情境的概率与感测的情境的概率以确定最可能情境来提供更准确的情境确定。因而，应用和服务可以访问用更大概率程度确定的情境数据，并且可以向用户提供可以更准确地反映用户的当前情境的基于情境的服务。

在第一示例实施例中，提供了一种包括确定位置标识符的方法。这一示例实施例的位置标识符指示装置的位置。这一示例实施例的方法还包括至少部分基于位置标识符确定位置聚类。这一示例实施例的方法还包括至少部分基于确定的位置聚类确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率。这一示例实施例的方法还包括至少部分基于确定的第一概率确定装置的情境。

在另一示例实施例中，提供了一种包括至少一个处理器和至少一个存储器的装置，该至少一个存储器存储计算机程序代码。至少一个存储器和存储的计算机程序代码被配置用于与至少一个处理器一起使这一示例实施例的装置至少确定位置标识符。这一示例实施例的位置标识符指示装置的位置。至少一个存储器和存储的计算机程序代码被配置用于与至少一个处理器一起还使这一示例实施例的装置至少部分基于位置标识符确定位置聚类。至少一个存储器和存储的计算机程序代码被配置用于与至少一个处理器一起还使这一示例实施例的装置至少部分基于确定的位置聚类确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率。至少一个存储器和存储的计算机程序代码被配置用于与至少一个处理器一起还使这一示例实施例的 装置至少部分基于确定的第一概率确定装置的情境。

在另一示例实施例中，提供了一种计算机程序产品。这一示例实施例的计算机程序产品包括具有在其中存储的计算机可读程序指令的至少一个计算机可读存储介质。这一示例实施例的程序指令包括被配置用于确定位置标识符的程序指令。这一示例实施例的位置标识符指示装置的位置。这一示例实施例的程序指令还包括被配置用于至少部分基于位置标识符确定位置聚类的程序指令。这一示例实施例的程序指令还包括被配置用于至少部分基于确定的位置聚类确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率的程序指令。这一示例实施例的程序指令还包括被配置用于至少部分基于确定的第一概率确定装置的情境的程序指令。

在另一示例实施例中，提供了一种包括用于确定位置标识符的装置的装置。这一示例实施例的位置标识符指示装置的位置。这一示例实施例的装置还包括用于至少部分基于位置标识符确定位置聚类的装置。这一示例实施例的装置还包括用于至少部分基于确定的位置聚类确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率的装置。这一示例实施例的装置还包括用于至少部分基于确定的第一概率确定装置的情境的装置。

提供上述发明内容仅为了概括本发明的一些示例实施例以便提供对本发明一些方面的基本理解。因而，将理解，上文描述的示例实施例仅为示例而不应被解释为以任何方式缩小本发明的范围或者精神实质。将理解，本发明的范围除了这里概括的实施例之外还涵盖许多潜在实施例，下文将进一步描述这些实施例中的一些实施例。

附图说明

已经这样用一般性的措词描述了本发明的实施例，现在将参照未必按比例绘制的以下附图：

图1图示了根据一个示例实施例的用于情境确定的情境认知 装置的框图；

图2是根据一个示例实施例的移动终端的示意框图；

图3图示了根据一个示例实施例的情境确定；

图4图示了根据一个示例实施例的根据用于情境确定的示例方法的流程图；

图5图示了根据一个示例实施例的根据用于情境确定的示例方法的流程图；

图6图示了根据一个示例实施例的根据用于情境确定的示例方法的流程图；以及

图7图示了根据一个示例实施例的根据用于位置聚类训练的示例方法的流程图。

具体实现方式

现在下文将参照附图更完全地描述本发明的一些实施例，在附图中示出了本发明的一些但是并非所有实施例。实际上，本发明可以用许多不同形式来实现而不应被解释为限于这里阐述的实施例；相反地，提供这些实施例以使得本公开内容将满足可适用法律要求。相似标号全篇指代相似单元。

如这里所用，术语“数据”、“内容”、“信息”和相似术语可以可互换地用来指代能够根据各种示例实施例被传输、接收、显示和/或存储的数据。因此，使用任何这样的术语不应被解释为限制公开内容的精神实质和范围。另外，在这里描述计算设备从另一计算设备接收数据时，将理解，可以从另一计算设备直接接收或者可以经由一个或者多个中间计算设备（如比如一个或者多个服务器、中继站、路由器、网络接入点、基站等）间接接收数据。

如这里所用，术语“计算机可读介质”指代被配置用于参与向处理器提供信息的任何介质，该信息包括用于执行的指令。这样的介质可以采用许多形式，这些形式包括、但不限于非瞬态计算机可读存储介质（例如，非易失性介质、易失性介质）和传输介质。传输 介质例如包括同轴线缆、铜线、光纤线缆和经过空间行进而无接线或者线缆的载波，比如声波和电磁波，这些电磁波包括无线电波、光波和红外线波。信号包括通过传输介质传输的在幅度、频率、相位、极化或者其它物理属性上的人为瞬态变化。计算机可读介质的示例包括软盘、柔性盘、硬盘、磁带、任何其它磁介质、紧致盘只读存储器（CD-ROM）、紧致盘可重写（CD-RW）、数字万用盘（DVD）、蓝光、任何其它光学介质、打孔卡、纸带、光学标记片、具有孔图案或者其它光学可识别戳记的任何其它物理介质、随机存取存储器（RAM）、可编程只读存储器（PROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM）、FLASH-EPROM、任何其它存储器芯片或者卡盒、载波或者计算机可以从其读取的任何其它介质。术语计算机可读存储介质这里用来指代除了传输介质之外的任何计算机可读介质。然而，将理解，在描述实施例使用计算机可读存储介质时，可以在备选实施例中用其它类型的计算机可读介质取代计算机可读存储介质或者除了计算机可读存储介质之外还使用其它类型的计算机可读介质。

附加地，如这里所用，术语“电路装置（circuitry）”指代以下各项：（a）仅硬件的电路实现方式（例如，在模拟电路装置和/或数字电路装置中的实现方式）；（b）电路与计算机程序产品的组合，该计算机程序产品包括在一个或者多个计算机可读存储器上存储的软件和/或固件指令，该计算机可读存储器一起工作以使装置执行这里描述的一个或者多个功能；以及（c）电路、如比如微处理器或者微处理器的一部分，这些电路需要用于操作的软件或者固件，即使该软件或者固件未在物理上存在。“电路装置”的这一定义适用于这一术语在这里（包括在任何权利要求中）的所有使用。作为又一示例，如这里所用，术语“电路装置”也包括如下实现方式，该实现方式包括一个或者多个处理器和/或其部分以及附带软件和/或固件。作为另一示例，如这里所用，术语“电路装置”也例如包括用于移动电话的基带集成电路或者应用处理器集成电路或者在服务 器、蜂窝网络设备、其它网络设备和/或其它计算设备中的相似集成电路。

这里下文公开的一些示例实施例提供情境确定。就这一点而言，呈现了可以使用依赖于位置的情境标签分布来预测情境的一些示例实施例。在一些示例实施例中，可以收集观测的情境信息，比如用户拜访的环境和用户在某些位置执行的活动。这一收集的在历史上观测的情境信息可以用来将具有相似“情境历史”的位置一起组合成“位置聚类”。就这一点而言，位置聚类可以包括具有一个或者多个情境（例如，环境、活动等）的共同似然度的位置。例如，商店、饭馆和街道是城市中心中的常见环境，而奔跑、行走和骑车是娱乐区域中的常见活动。

如这里下文将参照一些示例实施例进一步描述的那样，情境标签在位置聚类内的分布可以用来进行情境预测。如与仅基于感测数据确定情境比较，情境预测可以用来增强情境确定的准确性。就这一点而言，例如，预测的情境的概率可以与感测的情境的概率组合（例如，求和）以基于预测的情境与感测的情境的组合确定情境。因此，例如，如果仅基于环境感测数据不可以在满意的概率程度上确定用户是否在“家”或者“办公室”环境中（例如，概率相互接近），则可以基于当前位置确定预测的情境以有助于确定“家”或者“办公室”在当前位置给定时更有可能。

图1图示了根据一个示例实施例的用于情境确定的情境认知装置102的框图。将理解，情境认知装置102被提供作为一个实施例的示例而不应被解释为以任何方式缩小本发明的范围或者精神实质。就这一点而言，公开内容的范围除了这里图示和描述的实施例之外还涵盖许多潜在实施例。同样地，尽管图1图示了用于情境确定的情境认知装置的配置的一个示例，但是其它配置也可以用来实施本发明的实施例。

可以将情境认知装置102实现为台式计算机、膝上型计算机、移动终端、移动计算机、移动电话、移动通信设备、一个或者多个 服务器、一个或者多个网络节点、游戏设备、数字相机/可携式摄像机、音频/视频播放器、电视设备、无线电接收器、数字视频记录器、头戴式受话器、定位设备、芯片组、包括芯片组的计算设备、其任何组合等。在一个示例实施例中，将情境认知装置102实现为移动终端，比如图2中所示移动终端。

就这一点而言，图2图示了移动终端10的框图，该移动终端代表情境认知装置102的一个实施例。然而，应当理解，图示和下文描述的移动终端10仅举例说明可以实施和/或受益于本发明的各种实施例的一种类型的情境认知装置102，并且因此不应被解释为限制公开内容的范围。尽管出于示例的目的而图示并且下文将描述电子设备的若干实施例，但是其它类型的电子设备（比如移动电话、移动计算机、便携式数字助理（PDA）、寻呼机、膝上型计算机、台式计算机、游戏设备、电视和其它类型的电子系统）可以运用本发明的各种实施例。

如所示，移动终端10可以包括与发射器14和接收器16通信的一个天线12（或者多个天线12）。移动终端10也可以包括被配置用于分别向发射器提供信号和从接收器接收信号的处理器20。可以例如将处理器20实现为各种装置，这些装置包括电路装置、具有附带数字信号处理器的一个或者多个微处理器、无附带数字信号处理器的一个或者多个处理器、一个或者多个协处理器、一个或者多个多核处理器、一个或者多个控制器、处理电路装置、一个或者多个计算机、包括集成电路（如比如ASIC（专用集成电路）或者FPGA（现场可编程门阵列））的各种其它处理单元或者其某一组合。因而，虽然在图2中被图示为单个处理器，但是在一些实施例中，处理器20包括多个处理器。由处理器20发送和接收的这些信号可以包括根据可适用蜂窝系统的空中接口标准和/或任何数目的不同有线或者无线联网技术的信令信息，这些联网技术包括但不限于Wi-Fi、无线本地接入网（WLAN）技术（比如电气和电子工程师协会（IEEE）802.11、802.16）等。附加地，这些信号可以包括话音数据、用户生 成的数据、用户请求的数据等。就这一点而言，移动终端可以能够用一种或者多种空中接口标准、通信协议、调制类型、接入类型等操作。更具体而言，移动终端可以能够根据各种第一代（1G）、第二代（2G）、2.5G、第三代（3G）通信协议、第四代（4G）通信协议、网际协议多媒体子系统（IMS）通信协议（例如，会话发起协议（SIP））等操作。例如，移动终端可以能够根据2G无线通信协议IS-136（时分多址（TDMA））、全球移动通信系统（GSM）、IS-95（码分多址（CDMA））等操作。同样，例如，移动终端可以能够根据通用分组无线电服务（GPRS）、增强型数据GSM环境（EDGE）等这些2.5G无线通信协议操作。另外，例如，移动终端可以能够根据3G无线通信协议（比如通用移动电信系统（UMTS）、码分多址2000（CDMA2000）、宽带码分多址（WCDMA）、时分-同步码分多址（TD-SCDMA）等）操作。移动终端可以附加地能够根据3.9G无线通信协议（比如长期演进（LTE）或者演进型通用地面无线电接入网络（E-UTRAN）等）操作。附加地，例如，移动终端可以能够根据第四代（4G）无线通信协议等以及可以将来开发的相似无线通信协议操作。

一些窄带高级移动电话系统（NAMPS）以及全接入通信系统（TACS）移动终端也可以如双模或者更高模式的电话（例如，数字/模拟或者TDMA/CDMA/模拟电话）应当的那样受益于本发明的实施例。附加地，移动终端10可以能够根据Wi-Fi或者全球微波接入互操作性（WiMAX）协议操作。

应理解，处理器20可以包括用于实施移动终端10的音频/视频和逻辑功能的电路装置。例如，处理器20可以包括数字信号处理器设备、微处理器设备、模数转换器、数模转换器等。可以在这些设备之间根据它们的相应能力分配移动终端的控制和信号处理功能。处理器可以附加地包括内部语音编码器（VC）20a、内部数据调制解调器（DM）20b等。另外，处理器可以包括用于操作可以在存储器中存储的一个或者多个软件程序的功能。例如，处理器20可以 能够操作连通程序（connectivity program），比如web浏览器。连通程序可以允许移动终端10根据协议（比如无线应用协议（WAP）、超文本传送协议（HTTP）等）传输和接收web内容，比如基于位置的内容。移动终端10可以能够使用传输控制协议/网际协议（TCP/IP）以跨越因特网或者其它网络传输和接收web内容。

移动终端10也可以包括可以操作地耦合到处理器20的用户接口，该用户接口例如包括耳机或者扬声器24、振铃器22、麦克风26、显示器28、用户输入接口等。就这一点而言，处理器20可以包括用户接口电路装置，该用户接口电路装置被配置用于控制用户接口的一个或者多个单元（如比如扬声器24、振铃器22、麦克风26、显示器28等）的至少一些功能。处理器20和/或包括处理器20的用户接口电路装置可以被配置用于通过在处理器20可访问的存储器（例如易失性存储器40、非易失性存储器42等）上存储的计算机程序指令（例如，软件和/或固件）控制用户接口的一个或者多个单元的一个或者多个功能。虽然未示出，但是移动终端可以包括用于向与移动终端有关的各种电路（例如，用于提供机械振动作为可检测输出的电路）供电的电池。用户输入接口可以包括允许移动终端接收数据的设备，比如键区30、触摸显示器（未示出）、操纵杆（未示出）和/或其它输入设备。在包括键区的实施例中，键区可以包括数字键（0-9）和有关键（#、*）和/或用于操作移动终端的其它键。

如图2中所示，移动终端10也可以包括用于共享和/或获得数据的一个或者多个装置。例如，移动终端可以包括短程射频（RF）收发器和/或询问器64，因而可以根据RF技术与电子设备共享和/或从电子设备获得数据。移动终端可以包括其它短程收发器，如比如红外线（IR）收发器66、使用由蓝牙^TM特别兴趣小组开发的蓝牙 ^TM品牌无线技术来操作的蓝牙^TM（BT）收发器68、无线通用串行总线（USB）收发器70等。蓝牙^TM收发器68可以能够根据超低功率蓝牙^TM技术（例如，Wibree^TM）无线电标准操作。就这一点而言，移动终端10并且具体为短程收发器可以能够向在移动终端10的附 近内（如比如在10米内）的电子设备传输数据和/或从这些电子设备接收数据。虽然未示出，但是移动终端可以能够根据各种无线联网技术传输和/或接收来自电子设备的数据，这些无线联网技术包括Wi-Fi、WLAN技术，比如IEEE802.11技术、IEEE802.15技术、IEEE802.16技术等。

移动终端10还可以包括定位传感器37。定位传感器37可以例如包括全球定位系统（GPS）传感器、辅助型全球定位系统（辅助型GPS）传感器等。然而，在一个实施例中，定位传感器37包括计步器、加速度计或者惯性传感器。另外，定位传感器可以基于信号三角测量或者其它机制确定移动终端10的位置。定位传感器37可以被配置用于确定移动终端10的位置，比如移动终端10的纬度和经度坐标或者相对于参考点（比如目的地或者起点）的位置。可以向移动终端10的存储器或者向另一存储器设备传达来自定位传感器37的信息以被存储为位置历史或者位置信息。另外，移动终端10的存储器可以存储用于确定小区id信息的指令。就这一点而言，存储器可以存储用于由处理器20执行的应用程序，该应用程序可以确定移动终端10与之通信的当前小区的身份（例如小区id身份或者小区id信息）。与定位传感器37结合，小区id信息可以用来更准确地确定移动终端10的位置。

在一个示例实施例中，定位传感器37可以包括可以用来确定移动终端10的运动状态、运动轨迹、运动强度等的加速度计、惯性传感器和/或计步器。在其中定位传感器包括GPS传感器等的实施例中，也可以确定移动终端10的运动状态、运动轨迹等。就这一点而言，定位传感器可以被配置用于基于移动终端10的位置是否在区间10上改变来确定移动终端10是否在运动中。在一些示例实施例中，定位传感器37可以被配置用于例如基于移动终端10在时间区间内行进的距离、移动终端10的运动轨迹的角度等确定这一运动状态的程度或者强度。

虽然在图2中未图示，但是移动终端10可以除了定位传感器 37之外还包括或者取代定位传感器37而包括一个或者多个物理传感器。物理传感器可以例如包括能够感测或者确定具体物理参数的设备，这些物理参数描述移动终端10的当前情境。例如，在一些实施例中，物理传感器可以包括用于确定与移动终端环境有关的参数（比如速度、加速度、前进方向、定向、相对于起点的惯性位置、位置、与其它设备或者物体的邻近、照明条件等）的相应不同感测设备。

移动终端10可以包括可以存储与移动订户有关的信元的存储器，比如订户身份模块（SIM）38、可拆卸用户身份模块（R-UIM）等。除了SIM之外，移动终端还可以包括其它可拆卸和/或固定存储器。移动终端10可以包括易失性存储器40和/或非易失性存储器42。例如，易失性存储器40可以包括随机存取存储器（RAM）、片上或者片外高速缓冲存储器等，该RAM包括动态和/或静态RAM。可以嵌入和/或可拆卸的非易失性存储器42可以例如包括只读存储器、闪存、磁存储设备（例如，硬盘、软盘驱动、磁带等）、光盘驱动和/或介质、非易失性随机存取存储器（NVRAM）等。如同易失性存储器40，非易失性存储器42可以包括用于暂时存储数据的高速缓冲区域。存储器可以存储可以由移动终端用于执行移动终端的功能的一个或者多个软件程序、指令、一条或者多条信息、数据等。例如，存储器可以包括能够唯一标识移动终端10的标识符，比如国际移动设备标识（IMEI）代码。

回顾图1，在一个示例实施例中，情境认知装置102包括用于执行这里描述的各种功能的各种装置。这些装置可以包括处理器110、存储器112、通信接口114、用户接口116、情境确定电路装置118或者一个或者多个传感器中的一项或者多项。可以将如这里描述的情境认知装置102的装置例如实现为电路装置、硬件单元（例如，适当编程的处理器、组合逻辑电路等）、计算机程序产品或者其某一组合，该计算机程序产品包括由适当配置的处理设备（例如，处理器110）可执行的在计算机可读介质（例如，存储器112）上存储 的计算机可读程序指令（例如，软件或者固件）。

在一些示例实施例中，可以将图1中所示的装置中的一个或者多个装置实现为芯片或者芯片组。换言之，情境认知装置102可以包括一个或者多个物理封装（例如，芯片），该物理封装包括结构组件（例如，基板）上的材料、部件和/或接线。结构组件可以提供用于在其上包括的部件电路装置的物理强度、尺寸节约和/或电交互作用限制。就这一点而言，可以将处理器110、存储器112、通信接口114、用户接口116、情境确定电路装置118和/或传感器120实现为芯片或者芯片组。情境认知装置102因此可以在一些示例实施例中被配置用于在单个芯片上或者作为单个“片上系统”实施本发明的实施例。作为另一示例，在一些示例实施例中，情境认知装置102可以包括被配置用于在单个芯片上或者作为单个“片上系统”实施本发明的实施例的部件。同样地，在一些情况下，芯片或者芯片组可以构成用于执行一个或者多个操作的装置，该操作用于提供这里描述的功能和/或用于关于这里描述的功能和/或服务实现用户接口导航。

可以例如将处理器110实现为各种装置，这些装置包括具有附带数字信号处理器的一个或者多个微处理器、无附带数字信号处理器的一个或者多个处理器、一个或者多个协处理器、一个或者多个多核处理器、一个或者多个控制器、处理电路装置、一个或者多个计算机、包括集成电路（如比如ASIC（专用集成电路）或者FPGA（现场可编程门阵列））的各种其它处理单元、一个或者多个其它类型的硬件处理器或者其某一组合。因而，虽然在图1中被图示为单个处理器，但是在一些实施例中，处理器110包括多个处理器。多个处理器可以相互操作通信并且可以被共同配置用于执行如这里描述的情境认知装置102的一个或者多个功能。可以在单个计算设备上实现或者跨越被共同配置用于作为情境认知装置102来工作的多个计算设备分布多个处理器。在其中将情境认知装置102实现为移动终端10的实施例中，处理器110可以被实现为或者包括处理器 20。在一些示例实施例中，处理器110被配置用于执行存储器112中存储的或者处理器110以别的方式可访问的指令。这些指令在由处理器110执行时可以使情境认知装置102执行如这里描述的情境认知装置102的功能中的一个或者多个功能。同样地，无论被通过硬件或者软件方法或者通过其组合来配置，处理器110可以包括能够在被相应地配置之时根据本发明的实施例执行操作的实体。因此，例如，在将处理器110实现为ASIC、FPGA等时，处理器110可以包括用于进行这里描述的一个或者多个操作的具体配置的硬件。备选地，作为另一示例，在将处理器110实现为比如可以存储于存储器112中的指令的执行器时，指令可以具体配置处理器110以执行这里描述的一个或者多个算法和操作。

存储器112可以例如包括易失性存储器、非易失性存储器或者其某一组合。就这一点而言，存储器1120可以包括非瞬态计算机可读存储介质。虽然在图1中被图示为单个存储器，但是存储器112可以包括多个存储器。可以在单个计算设备上实现或者可以跨越被共同配置用于作为情境认知装置102来工作的多个计算设备分布多个存储器。在各种示例实施例中，存储器112可以包括硬盘、随机存取存储器、高速缓冲存储器、闪存、光盘只读存储器（CD-ROM）、数字万用盘只读存储器（DVD-ROM）、光盘、被配置用于存储信息的电路装置或者其某一组合。在其中将情境认知装置102实现为移动终端10的实施例中，存储器112可以包括易失性存储器40和/或非易失性存储器42。存储器112可以被配置用于存储用于使情境认知装置102能够根据各种示例实施例实现各种功能的信息、数据、应用、指令等。例如，在一些示例实施例中，存储器112被配置用于缓冲用于由处理器110处理的输入数据。附加地或者备选地，存储器112可以被配置用于存储用于由处理器110执行的程序指令。存储器112可以用静态和/或动态信息的形式存储信息。存储的信息可以例如包括历史上观测的情境数据、训练的位置聚类等。这一存储的信息可以由情境确定电路装置118和/或传感器120在执行它们的功能的过程期间存储和/或使用。

可以将通信接口114实现为被配置用于比如通过网络从/向另一计算设备接收和/或传输数据的、在电路装置、硬件、计算机程序产品或者其组合中实现的任何设备或者装置，该计算机程序产品包括在计算机可读介质(例如，存储器112)上存储并且由处理设备(例如，处理器110)执行的计算机可读程序指令。在一个示例实施例中，通信接口114被至少部分实现为处理器110或者以别的方式由处理器110控制。就这一点而言，通信接口114可以比如经由总线与处理器110通信。通信接口114可以例如包括用于实现与一个或者多个远程计算设备通信的天线、发射器、接收器、收发器和/或支持硬件或者软件。通信接口114可以被配置用于使用可以用于在计算设备之间通信的任何协议来接收和/或传输数据。就这一点而言，通信接口114可以被配置用于使用可以用于通过无线网络、有线网络、其某一组合等(情境认知装置102和一个或者多个远程计算可以通过该网络来通信)传输数据的任何协议来接收和/或传输数据。通信接口114可以附加地比如经由总线与存储器112、用户接口116、情境确定电路装置118和/或传感器120通信。

用户接口116可以与处理器110通信以接收对用户输入的指示和/或向用户提供可听、可视、机械或者其它输出。同样地，用户接口116可以例如包括键盘、鼠标、操纵杆、显示器、触屏显示器、麦克风、扬声器和/或其它输入/输出机制。在其中用户接口116包括触屏显示器的实施例中，用户接口116可以附加地被配置用于检测和/或接收对向触屏显示器的触摸手势或者其它输入的指示。用户接口116可以比如经由总线与存储器112、通信接口114、情境确定电路装置118、传感器120和/或定位传感器通信。

情境确定电路装置118可以被实现为各种装置，比如电路装置、硬件、计算机程序产品(该计算机程序产品包括在计算机可读介质(例如，存储器112)上存储的并且由处理设备(例如，处理器110)执行的计算机可读程序指令)或者其某一组合，并且在一些实施例中被实现为处理器110或者以别的方式由处理器110控制。在其中与处理器110分离地实现情境确定电路装置118的实施例中，情境确定电路装置118可以与处理器110通信。情境确定电路装置118还可以比如经由总线与存储器112、通信接口114、用户接口116或者传感器120中的一项或者多项通信。

在一些实施例中，情境装置102可以包括一个或者多个传感器120和/或与一个或者多个传感器120操作通信。在这样的实施例中，传感器120可以被实现为各种装置，比如电路装置、硬件、计算机程序产品（该计算机程序产品包括在计算机可读介质（例如，存储器112）上存储的并且由处理设备（例如，处理器110）执行的计算机可读程序指令）或者其某一组合，并且在一些实施例中被实现为处理器110或者以别的方式由处理器110控制。一个或者多个传感器120可以例如包括一个或者多个物理传感器，比如加速度计、磁力计、邻近传感器、环境光传感器、定位传感器（例如，定位传感器37）、音频传感器和/或在许多其它可能传感器中的任何传感器。一个或者多个传感器120可以附加地或者备选地包括一个或者多个虚拟传感器。虚拟传感器可以包括未测量物理参数的传感器。因此，例如，虚拟传感器可以监视比如RF（射频）活动、时间、日历事件、设备状态信息、与其它计算设备的邻近、邻近计算设备的身份、活动简档、报警、电池状态、应用数据、来自web服务的数据、基于定时测量的某些位置信息（例如，全球定位系统（GPS）位置）或者其它非物理参数（例如，小区ID）等这样的虚拟参数。同样地，传感器120可以包括被配置用于捕获感测数据的任何传感器，该感测数据可以由情境确定电路装置118用来确定情境认知装置102的情境（例如，环境情境、活动情境等）。

在一些示例实施例中，情境确定电路装置118被配置用于收集用于情境认知装置102的历史情境数据。用于情境认知装置102的历史情境数据可以描述用于情境认知装置102和/或其用户的一个或者多个在历史上观测的情境。可以用情境标签标注相应唯一观测的 情境。就这一点而言，情境标签可以对应于环境情境、活动情境等。情境标签可以包括文字标签或者可以包括代表情境的代码。这些情境标签可以比如基于一个或者多个传感器120的输出例如至少部分由情境确定电路装置118自动确定。附加地或者备选地，可以从情境认知装置102的用户获得情境标签。就这一点而言，用户可以在各种时间、响应于提示等录入他的或者她的情境。情境确定电路装置118可以将录入的情境映射到一个或者多个传感器120的输出。

在一些示例实施例中，情境确定电路装置118可以收集历史情境数据，该历史情境数据包括成对的有时间戳的位置标识符和在相应加戳时间在由位置标识符标识的相应位置观测的对应情境标签。因而，收集的历史情境数据可以包括用情境认知装置102位于由位置标识符标识的相应位置时的时间加戳的并且与在加戳时间在位置观测的相应情境标签配对的位置标识符序列。位置标识符可以包括小区标识符（小区ID）、网络接入点标识符（例如，无线局域网接入点标识符等）、路由器网际协议地址、设备标识符（例如，被检测为与情境认知装置邻近的设备的身份，比如蓝牙设备标识符等）、定位数据（例如，GPS位置数据、纬度/经度值等）。下表举例说明关于情境标签a、b和c的针对标识符123、456和789收集的可能情境数据。

另外，还可以将收集的历史情境数据布置成一个或者多个直方图，每个直方图对应于单个标识符并且代表经验情境标签分布。每个直方图仓还可以对应于特定情境标签，并且它的值可以指示在与标识符对应的位置观测特定标签的次数。下表示出可以从上述情境数据 收集的直方图的示例：

还可以通过除以计数的求和来对直方图进行归一化，从而使得每个直方图的值的求和将为一。归一化的直方图值指示设备在位置标识符已知时在已知情境a、b、c中的每个情境中的概率。

在一些实施例中，情境数据观测可以包括概率。例如，情境数据观测可以在其中使用在设备的一个或者多个传感器上操作的情境感测算法来执行情境观测的实施例中包括概率。在这一情况下，情境历史可以包括标识符、情境标签和概率。下表举例说明在使用概率时的情况下关于情境a、b和c的针对标识符123、456和789收集的可能情境数据：

在使用概率时，情境确定电路装置118可以跨越不同观测累计概率以构造用于标识符的汇总概率分布：

可以再次对直方图进行归一化，从而使得每个直方图的求和变成一。

在其中位置标识符包括设备标识符的实施例中，位置标识符可以依赖于时间。作为示例，如果位置标识符包括蓝牙设备标识符，则蓝牙设备标识符可以对应于多个唯一位置标识符，每个唯一位置标识符具有对应时间段。例如，蓝牙设备标识符XYZ可以对应于唯一位置标识符XYZ1、XYZ2...XYZ6，每个唯一位置标识符可以对应于四个小时的时段。就这一点而言，设备标识符未指示物理位置、而是实际上指示相对位置。因此，如果情境认知装置102在中午与设备XYZ邻近，则环境情境可以是“午餐”。如果情境认知装置102在上午或者下午与设备XYZ邻近，则环境情境更可能是“办公室”或者“会议”。如果情境认知装置102在晚上与设备XYZ邻近，则环境情境可以是“酒馆”。因而，可以向设备标识符赋予多个时隙，可以向每个时隙分配唯一位置标识符以说明随时间变化的情境。

在其中位置标识符包括定位数据的实施例中，位置标识符可以包括指向定位坐标组的索引。就这一点而言，相邻坐标组可以被分组在一起并且由索引引用。因而，位置可以由索引引用，该索引引用位置所在的坐标组。在一些实施例中，无需附加能力和/或计算开销来确定就可以可用的标识符（比如小区ID）可以在可用时默认用于位置标识符。

情境确定电路装置118可以被配置用于实施用于位置聚类训练的聚类算法。就这一点而言，情境确定电路装置118可以被配置用于通过使用历史上观测的情境数据作为训练数据来形成一个或者多个位置聚类。形成的位置聚类可以各自分别包括至少部分基于历史上观测的情境分组的一个或者多个位置标识符。附加地或者备选地，形成的位置聚类可以各自包括直方图，该直方图包括直方图值，这些直方图值可以例如代表用于在与分组的标识符对应的位置中的任何位置观测的每个情境标签的求和计数。

在一些示例实施例中，情境确定电路装置118可以被配置用于实施从与训练数据中的唯一位置标识符的数目等效的位置聚类数目开始的聚类算法。情境确定电路装置118可以被配置用于执行一系 列位置聚类合并操作。每个合并操作可以包括确定在当前位置聚类之间的距离并且合并被计算为具有比预定义阈值距离更少的距离的那些位置聚类。情境确定电路装置可以例如被配置用于使用加权Kullback-Leibler散度（K-L散度）、欧几里得距离计算、曼哈坦距离计算、马氏距离计算、相关性计算、余弦距离计算、其某一组合等来测量在两个聚类之间的距离。

情境确定电路装置118可以继续合并位置聚类直至仅单个位置聚类剩余。情境确定电路装置118继而可以选择将被形成用于在情境预测中使用的位置聚类的数目（例如，最优数目）。就这一点而言，在一些示例实施例中，可以未使用阈值数目的位置聚类。情境确定电路装置118可以被配置用于至少部分基于最小描述长度（MDL）原理、贝叶斯信息判据（BIC）、最大相互信息（MMI）、最小消息长度、Akaike信息判据、启发式（heuristic）计分方案、其一些组合等选择数目。就这一点而言，在每个合并操作之后的聚类的当前数目可以已知。此外，系统可以存储数据结构，该数据结构描述每个位置标识符向在每个合并操作之后产生的聚类的分配。分配数据结构可以例如包括用于每个位置标识符的索引，该索引指示位置标识符属于的聚类。MDL等可以相应地用来计算与聚类的当前数目对应的判据值。这一判据值是对当前数目的聚类及其关联情境标签分布如何好地描述训练数据的测量。因此，最终在留下仅一个聚类时，可以已经针对所有中间数目的聚类计算判据值。情境确定电路装置118可以相应地基于判据值确定哪个值是选择的判据的最优（最小或者最大）值。在其中使用MDL的实施例中，情境确定电路装置118可以确定最小值。情境确定电路装置118可以相应地选择产生最优判据值的聚类数目。使用分配数据结构，情境确定电路装置118可以通过从属于每个聚类的每个标识符的概率分布或者直方图收集数据来构造该聚类。

选择的位置聚类可以提供情境认知装置在系统已知的情境（比如“商店”、“饭馆”等）中的每个情境的概率。因而，在指示情境认知 装置102的位置的位置标识符给定时，情境确定电路装置118可以确定它属于的位置聚类并且使用确定的位置聚类以预测情境认知装置102的情境（例如，环境情境、装置情境等）。由于位置标识符（例如，小区ID）可以覆盖若干地点（例如，“商店”、“咖啡馆”、“公共汽车站”等），所以情境确定电路装置118可以考虑先前拜访的情境的序列以提高位置聚类中的预测准确性。

在一些示例实施例中，情境确定电路装置118可以被配置用于实施可以被视为概率聚类方法的聚类算法。就这一点而言，可以认为情境标签由多个随机变量生成，其中每个随机变量代表一个聚类。情境确定电路装置118可以推断随机变量的数目和与它们中的每个随机变量关联的概率分布。

现在将出于示例的目的而提供根据一个示例实施例的聚类算法。然而，将理解，仅出于示例的目的而未通过限制提供下文提供的示例聚类算法。同样地，其它聚类算法可以根据一些示例实施例容易地取代示例算法。这样的其它示例可以包括各种聚合或者划分聚类算法、k均值聚类、最大/最小聚类等。如先前描述的那样，情境确定电路装置118可以被配置用于维护和/或可访问历史上观测的情境数据，该情境数据包括用情境标签扩充的有时间戳的位置标识符。给定其中位置标识符包括小区ID的一个示例实施例，n可以用来表示唯一小区id的数目而x_i为第i个小区ID，i=1:n。然而，将理解，出于示例的目的而非通过限制在描述这一示例聚类算法时使用该小区ID。因而，可以除了小区ID之外还使用或者取代小区ID而使用其它类型的位置标识符。情境确定电路装置118可以收集用于每个唯一小区ID的情境标签的经验分布。情境标签j在小区ID i出现的次数可以由n_j|i表示。小区ID i在整个数据集中出现的次数可以由n_i表示。针对第i个小区id收集的经验标签分布可以由p_j|i=n_j|i/n_i给定，其中j=1:m并且m是相异情境标签的数目。在开始时，每个小区ID可以代表一个位置聚类，并且情境确定电路装置118可以合并在预定义阈值距离内的那些聚类直至留下仅一个位置聚类。情境 确定电路装置118继而可以比如基于MDL原理选择位置聚类的数目。

作为示例，情境确定电路装置118可以至少部分基于加权Kulback-Leibler散度计算在所有可能成对小区ID之间的距离。就这一点而言，在两个位置聚类u和v给定时，可以将在它们的概率分布之间的Kulback-Leibler散度定义为：

$\mathrm{KL}\left(u\right|\left|v\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{j|u}{\log }_2\frac{p_{j|u}}{p_{j|v}}---\left[1\right]$

由于Kulback-Leibler散度不对称，所以情境确定电路装置118可以使用加权求和以测量在两个位置聚类之间的距离：

$D(u,v)=\frac{n_u}{n}\mathrm{KL}\left(u\right|\left|v\right)+\frac{n_v}{n}\mathrm{KL}\left(v\right|\left|u\right)---\left[2\right]$

可以合并在预定义阈值距离内的位置聚类的标签分布以形成新位置聚类，该新位置聚类可以取代合并的位置聚类。令u和v为必须合并的两个位置聚类并且令t为所得位置聚类。所得位置聚类的标签分布可以由p_j|t=n_j|t/n_t给定，其中n_t=n_u+n_v并且n_j|t=n_j|u+n_j|v。最后，一个位置聚类可以剩余，该位置聚类包含整个数据集中的标签的经验分布。

使用MDL原理，情境确定电路装置118可以选择位置聚类的最优数目，比如可以产生用于对每个位置聚类中的情境标签及其关联分布进行编码的最短平均码长：

$k^{*}=\underset{k}{\arg \min }J\left(k\right)---\left[3\right]$

其中J(k)是在使用k个位置聚类时的判据值并且可以计算如下：

$J\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}-n_{j|i}{\log }_2{p}_{j|i}+\frac{m}{2}\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(n_i+1)---\left[4\right]$

在备选实施例中，情境确定电路装置118可以被配置用于对具有共同最大可能情境的位置标识符进行聚类而不是如上文描述的那样基于聚类算法合并位置聚类。就这一点而言，在位置聚类集合给定时，情境确定电路装置118可以确定针对位置聚类集合中的每个位置聚类具有最大概率的情境标签。如果在第一位置聚类中具有最大概率的情境标签和在第二位置聚类中具有最大概率的情境标签匹 配，则情境确定电路装置118可以合并第一位置聚类和第二位置聚类。在这样的备选实施例中，聚类数目可以等于相异情境标签的数目。

情境确定电路装置118可以被配置用于使用训练的位置聚类以确定用于情境认知装置102的预测情境。就这一点而言，情境确定电路装置118可以确定指示情境认知装置102的位置（例如，当前位置）的位置标识符。情境确定电路装置118还可以至少部分基于确定的位置标识符确定位置聚类。就这一点而言，情境确定电路装置118可以确定包含确定的位置标识符的位置聚类。情境确定电路装置118可以基于确定的位置聚类确定用于至少一个情境的概率。就这一点而言，情境确定电路装置118可以至少部分基于在确定的位置聚类内的情境标签分布确定情境的概率。在一些示例实施例中，情境确定电路装置118可以还基于时间（例如，当前时间）、一个或者多个先前观测的情境的序列等确定情境的概率。

在一些示例实施例中，情境确定电路装置118可以被配置用于至少部分通过确定如基于确定的位置聚类确定的具有最大概率的预测标签情境标签来确定情境认知装置102的情境。在一些实施例中，情境确定电路装置118可以被配置用于还基于感测数据确定情境认知装置102的情境。就这一点而言，情境确定电路装置118可以确定由一个或者多个传感器120收集的感测数据。情境确定电路装置118可以至少部分基于感测数据确定用于一个或者多个情境的概率。情境确定电路装置118可以组合基于位置聚类确定的情境的预测概率与基于感测数据确定的情境的概率。因而，情境确定电路装置118可以确定用于至少一个情境的组合概率并且确定具有最大组合概率的情境。

在一个示例实施例中，情境确定电路装置118可以使用感测数据和预测情境二者基于组合概率如下确定情境。情境确定电路装置118可以将一个或者多个分类器应用于感测数据。例如，情境确定电路装置118可以使用基于音频的环境分类器以确定用于情境j的概率 P_j|s(1)。另一传感器s(2)（例如，传感器120）可以产生用于情境j的概率P_j|s(2)。作为示例，可以存在S个传感器。当在由位置标识符t标识的位置执行情境识别时，情境确定电路装置118可以确定用于情境j的预测概率P_j|t。情境确定电路装置118可以如下组合基于传感器的情境分类与预测的情境：

$p_{j|\mathrm{total}}=W_s\frac{1}{s}{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{s}w\left(s\left(k\right)\right)\log \left(p_{j|s\left(k\right)}\right)+W_{\mathrm{pred}}\log \left(p_{j|t}\right)---\left[5\right]$

其中w(s(k))是用于传感器s(k)的在0与1之间的权值，并且W_s和W_pred分别是基于传感器的概率和预测概率。如果传感器中的任何传感器返回情境标签的概率的对数或者对数似然度而不是概率，则可以对似然度指数化并且继而归一化以获得情境标签概率。另外，在一些实施例中，在当前位置标识符t给定时，情境确定电路装置118可以丢弃用于在当前位置完全未看见的情境标签的概率并且继而计算新概率P′_j|s(1)。例如，如果基于音频的情境预测器混淆环境（比如家庭和办公室）（因为两个环境可能安静），则通过知道在当前位置标识符从未看见家里，则可以帮助基于音频的预测器进行更准确的预测。在一些实施例中，权值W_s和W_pred可以依赖于类，从而使得不同传感器可以在计算概率时接收不同权值。在一些实施例中，可以针对每个传感器和/或针对每个预测器动态计算权值。作为示例，可以通过计算在两个最可能情境标签之间的概率差值并且继而用所有计算的差值的求和归一化计算权值来针对每个预测器动态计算权值。同样，在一些实施例中，权值可以反映用于传感器和预测器中的每个传感器和预测器的最可能情境标签的分数（例如，p值）。在一些实施例中，系统可以运用另一分类器（比如支持矢量机（SVM）或者神经网络）以学习在基于传感器的概率和预测的概率与系统输出之间的映射而不是组合概率。例如，在一些示例实施例中，情境确定电路装置118可以通过串接（concatenate）基于传感器的概率和预测概率来构造新特征矢量。继而可以用分类器对这一组合特征矢量分类以产生识别结果。

在其中使用位置标识符的类型的混合的实施例中，可以扩展用 来组合基于传感器的情境分类与预测情景的等式[5]以包括用于多个位置标识符类型中的每个位置标识符类型的预测情境概率。作为其中针对小区ID位置标识符和无线局域网（WLAN）接入点标识符预测情境的示例，等式5可以包括用于当前小区ID的预测概率值p_j|t和用于当前WLAN接入点标识符的预测概率值p_j|t。每个预测概率值p_j|t可以在扩展的等式中由相应W_pred加权值加权。

现在参照图3，图3图示了根据一个示例实施例的情境确定的示例。就这一点而言，情境确定电路装置118可以在操作302确定预测的环境情境、预测的活动情境等。操作314可以包括情境确定电路装置118组合从一个或者多个环境传感器确定的环境情境分类结果以基于感测数据确定环境情境。环境传感器可以包括基于音频的环境分配传感器304、基于位置（例如，基于GPS）的环境分类传感器306、基于时间的环境分类传感器308、基于环境光的环境分类传感器310、基于小区ID/无线局域网的环境分类传感器312等中的一个或者多个传感器。情境确定电路装置118还可以在操作316至少部分基于以加速度为基础的活动分类传感器确定活动情境。操作318可以包括情境确定电路装置118组合在操作302中预测的情境与在操作314和316中确定的基于感测的情境。情境确定电路装置118可以在操作320基于在操作318中执行的组合的结果确定环境情境和活动情境。

在一些示例实施例中，情境确定电路装置118可以被配置用于使用融合的传感器数据和/或情境数据来确定基于感测的情境分类。就这一点而言，可以在多个系统级分布传感器数据的捕获，并且可以在多个系统级中的每个系统级融合捕获的感测数据。可以例如根据在通过引用将内容结合于此、于2010年5月13日提交的第PCT/IB2010/001109号国际专利申请中描述的方法中的任何方法执行这一分布式捕获和融合。作为情境数据分布式收集和融合的示例使用，在一些示例实施例中，可以将来自位置聚类的情境预测实施为虚拟传感器。在一些这样的示例实施例中，可以在系统的低级上 （比如在专用传感器处理器上）实施传感情境识别和获得用于每个小区中的情境的概率。可以向更高级传达结果并且在更高级（比如在中间件层中）使用结果以更新位置聚类。

情境确定电路装置118还可以被配置用于通过比如根据上文描述的聚类算法重复聚类来更新位置聚类中的情境标签分布。在一些示例实施例中，情境确定电路装置118可以响应于确定情境认知装置102的情境来执行再聚类。在一些示例实施例中，情境确定电路装置118可以定期（比如一天一次）执行再聚类。作为又一示例，情境确定电路装置118可以在其中训练的位置聚类无法满足预定义有效性判据的实例中执行再聚类。

图4图示了根据一个示例实施例的根据用于情境确定的示例方法的流程图。在图4中图示并且关于图4描述的操作可以例如由处理器110、存储器112、通信接口114、用户接口116、情境确定电路装置118或者传感器120中的一项或者多项、借助该一项或者多项和/或在该一项或者多项的控制之下执行。操作400可以包括确定指示情境认知装置102的位置的位置标识符。处理器110、存储器112、情境确定电路装置118和/或传感器120可以例如提供用于执行操作400的装置。操作410可以包括至少部分基于位置标识符确定位置聚类。处理器110、存储器112和/或情境确定电路装置118可以例如提供用于执行操作410的装置。操作420可以包括至少部分基于确定的位置标识符确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率。处理器110、存储器112和/或情境确定电路装置118可以例如提供用于执行操作420的装置。操作430可以包括至少部分基于确定的第一概率确定情境认知装置102的情境。处理器110、存储器112和/或情境确定电路装置118可以例如提供用于执行操作430的装置。

图5图示了根据一个示例实施例的根据用于情境确定的示例方法的流程图。在图5中图示并且关于图5描述的操作可以例如由处理器110、存储器112、通信接口114、用户接口116、情境确定 电路装置118或者传感器120中的一项或者多项、借助该一项或者多项和/或在该一项或者多项的控制之下执行。操作500可以包括确定指示情境认知装置102的位置的位置标识符。处理器110、存储器112、情境确定电路装置118和/或传感器120可以例如提供用于执行操作500的装置。操作510可以包括至少部分基于确定的位置标识符确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率。处理器110、存储器112和/或情境确定电路装置118可以例如提供用于执行操作510的装置。就这一点而言，在其中存在与唯一位置标识符一样多的聚类的实例中，可以无需如在操作410中确定的聚类确定，因为确定的位置标识符可以与对应聚类同延（coextensive）。同样地，确定的位置标识符可以具有它自己的可以用来确定情境概率的概率分布。操作520可以包括至少部分基于确定的第一概率确定情境认知装置102的情境。处理器110、存储器112和/或情境确定电路装置118可以例如提供用于执行操作520的装置。

图6图示了根据一个示例实施例的根据用于情境确定的示例方法的流程图。在图6中图示并且关于图6描述的操作可以例如由处理器110、存储器112、通信接口114、用户接口116、情境确定电路装置118或者传感器120中的一项或者多项、借助该一项或者多项和/或在该一项或者多项的控制之下执行。操作600可以包括确定指示情境认知装置102的位置的位置标识符。处理器110、存储器112、情境确定电路装置118和/或传感器120可以例如提供用于执行操作600的装置。操作610可以包括至少部分基于位置标识符确定位置聚类。处理器110、存储器112和/或情境确定电路装置118可以例如提供用于执行操作610的装置。操作620可以包括至少部分基于确定的位置聚类确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率。处理器110、存储器112和/或情境确定电路装置118可以例如提供用于执行操作620的装置。操作630可以包括确定感测数据。处理器110、存储器112、情境确定电路装置118和/或传感器120可以例如提供用于执行操作630的装置。操作640可以包括至少 部分基于确定的感测数据确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第二概率。处理器110、存储器112和/或情境确定电路装置118可以例如提供用于执行操作640的装置。操作650可以包括至少部分基于确定的第一概率和确定的第二概率确定情境认知装置102的情境。处理器110、存储器112和/或情境确定电路装置118可以例如提供用于执行操作650的装置。

图7图示了根据一个示例实施例的根据用于位置聚类训练的示例方法的流程图。在图7中图示并且关于图7描述的操作可以例如由处理器110、存储器112、通信接口114、用户接口114、情境确定电路装置118或者传感器120中的一项或者多项、借助该一项或者多项和/或在该一项或者多项的控制之下执行。操作700可以包括确定用于多个唯一位置标识符中的每个唯一位置标识符的情境标签的经验分布。处理器110、存储器112、通信接口114、情境确定电路装置118和/或传感器120可以例如提供用于执行操作700的装置。操作710可以包括合并位置聚类直至单个位置聚类剩余。就这一点而言，每个唯一位置标识符可以被视为位置聚类，并且可以渐进地合并位置聚类直至单个位置聚类剩余。处理器110、存储器112和/或情境确定电路装置118可以例如提供用于执行操作710的装置。操作720可以包括选择待使用（例如，待形成）的位置聚类的最优数目。处理器110、存储器112和/或情境确定电路装置118可以例如提供用于执行操作720的装置。

图4-图7各自图示了根据一个示例实施例的系统、方法和计算机程序产品的流程图。将理解，流程图的每个块和在流程图中的块组合可以由各种装置、比如硬件和/或包括一个或者多个计算机可读介质的计算机程序产品实施，该计算机可读介质具有在其上存储的计算机可读程序指令。例如，这里描述的过程中的一个或者多个过程可以由计算机程序产品的计算机程序指令实施。就这一点而言，实现这里描述的过程的计算机程序产品可以由移动终端、服务器或者其它计算设备的一个或者多个存储器设备（例如，在存储器112 中）存储并且由计算设备中的处理器（例如，由处理器110）执行。在一些实施例中，包括计算机程序产品的计算机程序指令可以由多个计算设备的存储器设备存储，该计算机程序产品实现上文描述的过程。如将理解的那样，任何这样的计算机程序产品可以被加载到计算机或者其它可编程装置（例如，情境认知装置102）上以产生机器，从而使得包括在计算机或者其它可编程装置上执行的指令的计算机程序产品产生用于实施在流程图的一个或者多个块中指定的功能的装置。另外，计算机程序产品可以包括计算机程序指令可以被存储于其上的一个或者多个计算机可读存储器，从而使得一个或者多个计算机可读存储器可以指引计算机或者其它可编程装置以特定方式工作，从而使得计算机程序产品包括实施在流程图的一个或者多个块中指定的功能的制造品。一个或者多个计算机程序产品的计算机程序指令也可以被加载到计算机或者其它可编程装置（例如，情境认知装置102）上以使一系列操作在计算机或者其它可编程装置上被执行以产生计算机实施的过程，从而使得在计算机或者其它可编程装置上执行的指令实施在流程图的一个或者多个块中指定的功能。

因而，流程图的块支持用于执行指定功能的装置的组合。也将理解，流程图的一个或者多个块和在流程图中的块的组合可以由执行指定功能的基于专用硬件的计算机系统实施或者由专用硬件与计算机程序产品的组合实施。

可以用许多方式实现上文描述的功能。例如，可以运用任何用于实现上文描述的功能中的每个功能的适当装置以实现本发明的实施例。在一个实施例中，适当配置的处理器（例如，处理器110）可以提供单元中的全部或者部分单元。在另一实施例中，单元中的全部或者部分单元可以由计算机程序产品配置并且在计算机程序产品的控制之下操作。用于执行一个示例实施例的方法的计算机程序产品包括计算机可读存储介质（例如，存储器112）（比如非易失性存储介质）和在计算机可读存储介质中实现的计算机可读程序代码部 分（比如一系列计算机指令）。

从在前文描述和关联附图中呈现的教导中受益的、在这些发明涉及的领域中的技术人员将想到这里阐述的本发明的许多修改和其它实施例。因此，将理解，本发明的实施例将不限于公开的具体实施例，并且修改和其它实施例旨在于包含在本发明的范围内。另外，虽然前文描述和关联附图在单元和/或功能的某些示例组合的背景中描述示例实施例，但是应当理解，备选实施例可以提供单元和/或功能的不同组合而不脱离本发明的范围。就这一点而言，例如，在本发明的范围内也设想除了上文明确描述的单元和/或功能组合之外的单元和/或功能的不同组合。虽然这里运用具体术语，但是它们仅在通用和描述的意义上加以使用而并非出于限制的目的。

Claims (20)

1.一种用于情境确定的方法，包括：

确定位置标识符，所述位置标识符指示装置的位置；

至少部分基于所述位置标识符确定位置聚类，其中确定的位置聚类包括从至少一个位置聚类的集合确定的位置聚类，并且其中所述至少一个位置聚类的集合中的每个位置聚类包括至少部分基于历史上观测的情境数据分组的一个或者多个位置标识符的聚类，所述历史上观测的情境数据包括用与所述装置的观测情境对应的情境标签扩充的多个位置标识符；

至少部分基于确定的位置标识符确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率，其中确定第一概率包括至少部分基于确定的位置聚类确定用于一个或者多个情境中的每个情境；以及

至少部分基于确定的第一概率确定所述装置的情境。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

确定感测数据；以及

至少部分基于所述感测数据确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第二概率；以及

其中确定所述装置的情境包括基于确定的第二概率确定所述装置的所述情境。

3.根据权利要求2所述的方法，其中确定所述装置的情境包括：

组合用于一个或者多个情境中的每个情境的所述第一概率和所述第二概率以确定用于所述一个或者多个情境中的每个情境的组合概率；以及

确定所述一个或者多个情境中的具有最大组合概率的情境。

4.根据权利要求1所述的方法，其中：

确定位置聚类包括从包括所述确定的位置标识符的所述至少一个位置聚类的集合确定位置聚类；以及

确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率包括至少部分基于用于所述确定的位置聚类的情境标签分布确定用于情境的预测概率。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

至少部分基于确定的情境更新所述确定的位置聚类中的情境标签分布。

6.根据权利要求5所述的方法，还包括：

确定在所述确定的位置聚类与第二位置聚类之间的距离；

比较确定的距离与预定义阈值距离；以及

在其中所述确定的距离少于所述阈值距离的实例中合并所述确定的位置聚类和所述第二位置聚类。

7.根据权利要求5所述的方法，还包括：

确定针对所述确定的位置聚类具有最大概率的情境标签；

比较确定的情境标签与针对第二位置聚类具有最大概率的情境标签；以及

在其中所述确定的情境标签和针对所述第二位置聚类具有最大概率的所述情境标签匹配的实例中，合并所述确定的位置聚类和所述第二位置聚类。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

选择待形成的位置聚类的数目；以及

形成选择的数目的位置聚类。

9.根据权利要求1-8中的任一权利要求所述的方法，其中所述确定的位置标识符包括小区标识、网络接入点标识符、设备标识符或者定位数据中的至少一项。

10.一种用于情境确定的装置，包括：

用于确定位置标识符的装置，所述位置标识符指示装置的位置；

用于至少部分基于所述位置标识符确定位置聚类的装置，其中确定的位置聚类包括从至少一个位置聚类的集合确定的位置聚类，并且其中所述至少一个位置聚类的集合中的每个位置聚类包括至少部分基于历史上观测的情境数据分组的一个或者多个位置标识符的聚类，所述历史上观测的情境数据包括用与所述装置的观测情境对应的情境标签扩充的多个位置标识符；

用于至少部分基于确定的位置标识符和确定的位置聚类确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率的装置；以及

用于至少部分基于确定的第一概率确定所述装置的情境的装置。

11.根据权利要求10所述的装置，所述装置还包括：

用于确定感测数据的装置；以及

用于至少部分基于所述感测数据确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第二概率的装置；以及

其中用于确定所述装置的情境的装置包括用于通过基于确定的第二概率确定所述装置的情境来确定所述装置的所述情境的装置。

12.根据权利要求11所述的装置，所述装置还包括：

用于组合用于一个或者多个情境中的每个情境的所述第一概率和所述第二概率以确定用于所述一个或者多个情境中的每个情境的组合概率的装置；以及

用于确定所述一个或者多个情境中的具有最大组合概率的情境的装置。

13.根据权利要求10所述的装置，其中所述装置还包括：

用于至少部分通过从包括所述确定的位置标识符的所述至少一个位置聚类的集合确定位置聚类来确定位置聚类的装置；以及

用于至少部分通过至少部分基于用于所述确定的位置聚类的情境标签分布确定用于情境的预测概率来确定用于一个或者多个情境中的每个情境的第一概率的装置。

14.根据权利要求13所述的装置，其中所述装置还包括：

用于至少部分基于确定的情境更新所述确定的位置聚类中的情境标签分布的装置。

15.根据权利要求14所述的装置，其中所述装置还包括：

用于确定在所述确定的位置聚类与第二位置聚类之间的距离的装置；

用于比较确定的距离与预定义阈值距离的装置；以及

用于在其中所述确定的距离少于所述阈值距离的实例中合并所述确定的位置聚类和所述第二位置聚类的装置。

16.根据权利要求14所述的装置，其中所述装置还包括：

用于确定针对所述确定的位置聚类具有最大概率的情境标签的装置；

用于比较确定的情境标签与针对第二位置聚类具有最大概率的情境标签的装置；以及

用于在其中所述确定的情境标签和针对所述第二位置聚类具有最大概率的所述情境标签匹配的实例中，合并所述确定的位置聚类和所述第二位置聚类的装置。

17.根据权利要求14-16中的任一权利要求所述的装置，其中所述装置还包括：

用于选择待形成的位置聚类的数目的装置；以及

用于形成选择的数目的位置聚类的装置。

18.根据权利要求10-16中的任一权利要求所述的装置，其中所述确定的位置标识符包括小区标识、网络接入点标识符、设备标识符或者定位数据中的至少一项。

19.根据权利要求10-16中的任一权利要求所述的装置，其中所述装置还包括：

用于通过使用显示器有助于用户控制移动终端的至少一些功能的装置；以及

用于使所述移动终端的用户接口的至少一部分显示于所述显示器上以有助于用户控制所述移动终端的至少一些功能的装置。

20.一种用于情境确定的装置，被配置用于执行如权利要求1-8中的任一权利要求所述的方法。