本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種信息展示方法、裝置及移動終端。

背景技術(shù)：

目前，智能手機、平板電腦等移動終端已成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚墓ぞ?，而隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，移動終端的可實現(xiàn)的功能也越來越多，例如視頻聊天、網(wǎng)絡(luò)直播、電子地圖等。

雖然移動終端已具備的功能已經(jīng)很豐富，但是，大部分都是需要用戶頻繁地與移動終端進行手動交互才可以實現(xiàn)，且通過移動終端進行信息展示時效率較低，需要經(jīng)常觸發(fā)才可以獲取到用戶所需要的信息。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種信息展示方法、裝置及移動終端以克服上述問題或者至少部分地解決上述問題。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種信息展示方法，包括：

獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)，根據(jù)所述活動參數(shù)識別所述用戶的活動狀態(tài)的類別；

當(dāng)所述用戶的活動狀態(tài)的類別為步行時，獲取所述用戶當(dāng)前的地理位置；

結(jié)合所述用戶當(dāng)前的地理位置，在移動終端的地圖應(yīng)用上進行信息展示。

可選地，所述結(jié)合所述用戶當(dāng)前的地理位置，在移動終端的地圖應(yīng)用上進行信息展示包括：

增加所述地圖應(yīng)用的顯示比例。

可選地，所述獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)，根據(jù)所述活動參數(shù)識別所述用戶的活動狀態(tài)的類別之后還包括：

調(diào)起所述移動終端的地圖應(yīng)用；

在所述地圖應(yīng)用上顯示與所述用戶的活動狀態(tài)的類別相對應(yīng)的地圖。

可選地，所述獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)，根據(jù)所述活動參數(shù)識別所述用戶的活動狀態(tài)的類別之后還包括：

當(dāng)所述用戶的活動狀態(tài)的類別為駕車時，獲取所述用戶當(dāng)前的地理位置；

沿著所述用戶的駕駛方向，獲取所述用戶當(dāng)前的地理位置前方的路況信息；

通過移動終端以預(yù)設(shè)的方式提示所述路況信息。

可選地，

所述通過移動終端以預(yù)設(shè)的方式提示所述路況信息包括：

通過所述移動終端以語音播報的方式播報所述路況信息。

可選地，通過移動終端以預(yù)設(shè)的方式提示所述路況信息包括：

喚醒所述移動終端的屏幕并調(diào)起所述移動終端中的地圖應(yīng)用；

基于所述地圖應(yīng)用以屏保的形式在所述移動終端的屏幕上顯示所述路況信息。

可選地，上述方法還包括：

當(dāng)所述用戶的活動狀態(tài)的類別為駕車時，判斷所述用戶是否處于駕駛過程中的等待狀態(tài)；

若是，則通過移動終端為所述用戶推送與所述駕駛過程中的等待狀態(tài)相關(guān)的信息。

可選地，上述方法還包括：

收集識別出的用戶活動狀態(tài)和相應(yīng)的時間信息；

基于收集的用戶活動狀態(tài)和相應(yīng)的時間信息，確定用戶活動狀態(tài)為靜止?fàn)顟B(tài)的時間區(qū)間；

當(dāng)?shù)竭_所述時間區(qū)間時，獲取用戶所在的地理位置信息；

將獲取的所述地理位置信息所在的地點作為用戶的常停留點。

可選地，所述獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)，根據(jù)所述活動參數(shù)識別所述用戶的活動狀態(tài)的類別包括：

讀取所述移動終端的傳感器采集的傳感器數(shù)據(jù)；

提取所述傳感器數(shù)據(jù)中的特征向量，并輸入從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型；

利用所述分類模型識別出所述當(dāng)前的傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別。

可選地，所述獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)，根據(jù)所述活動參數(shù)識別所述用戶的活動狀態(tài)的類別還包括：

基于所述移動終端獲取用于識別用戶活動狀態(tài)的類別的輔助識別信息；

利用所述輔助識別信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。

可選地，基于所述移動終端獲取用于識別用戶活動狀態(tài)的類別的輔助識別信息，包括：判斷所述移動終端上的指定通信模塊是否接入相應(yīng)協(xié)議類型的通信設(shè)備；若是，則獲取所述移動終端上的通信模塊接入的通信設(shè)備的相關(guān)信息；

利用所述輔助識別信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別，包括：基于獲取的所述相關(guān)信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。

可選地，基于所述移動終端獲取用于識別用戶活動狀態(tài)的類別的輔助識別信息，包括：獲取所述移動終端上的指定應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

利用所述輔助識別信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別，包括：基于獲取的所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。

可選地，獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)，根據(jù)所述活動參數(shù)識別所述用戶的活動狀態(tài)的類別之后，還包括：

判斷本次識別是否為初次識別操作；

若是，則將本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別作為本次確定的用戶活動狀態(tài)的類別；

若否，則獲取上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別，并基于上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別，確定本次用戶活動狀態(tài)是否發(fā)生切換。

可選地，基于上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別，確定本次用戶活動狀態(tài)是否發(fā)生切換，包括：

若上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別相同，則確定本次用戶活動狀態(tài)未發(fā)生切換；

若上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別不相同，則將上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別稱為第一類別，本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別稱為第二類別，并繼續(xù)進行上述的讀取、識別操作，當(dāng)后續(xù)識別出的用戶活動狀態(tài)的類別為所述第二類別的次數(shù)超出閾值，則確定超出閾值時對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)發(fā)生切換。

可選地，在確定所述用戶的活動狀態(tài)切換之后，所述方法還包括：

向移動終端用戶推薦與切換后的活動狀態(tài)相關(guān)的信息；和/或

調(diào)起移動終端上與切換后的活動狀態(tài)相關(guān)的功能。

可選地，通過以下步驟訓(xùn)練得到從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型，包括：

收集移動終端上傳感器采集的數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)序列；

將所述數(shù)據(jù)序列作為訓(xùn)練樣本提取其中的特征向量，將特征向量映射到用戶活動狀態(tài)的類別，使用機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型。

可選地，將所述數(shù)據(jù)序列作為訓(xùn)練樣本提取其中的特征向量，將特征向量映射到用戶活動狀態(tài)的類別，使用機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型，包括：

將所述各組傳感器中各類傳感器對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列作為訓(xùn)練樣本提取其中的特征向量，將特征向量映射到用戶活動狀態(tài)的類別，使用機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練所述各組傳感器的從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型。

根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供了一種信息展示裝置，包括：

狀態(tài)識別模塊，配置為獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)，根據(jù)所述活動參數(shù)識別所述用戶的活動狀態(tài)的類別；

地理位置獲取模塊，配置為當(dāng)所述用戶的活動狀態(tài)的類別為步行時，獲取所述用戶當(dāng)前的地理位置；

信息展示模塊，配置為結(jié)合所述用戶當(dāng)前的地理位置，在移動終端的地圖應(yīng)用上進行信息展示。

可選地，所述信息展示模塊包括：

地圖放大單元，配置為增加所述地圖應(yīng)用的顯示比例。

可選地，上述裝置還包括：

地圖調(diào)起模塊，配置為調(diào)起所述移動終端的地圖應(yīng)用；

地圖顯示模塊，配置為在所述地圖應(yīng)用上顯示與所述用戶的活動狀態(tài)的類別相對應(yīng)的地圖。

可選地，上述裝置還包括：

位置獲取模塊，配置為當(dāng)所述用戶的活動狀態(tài)的類別為駕車時，獲取所述用戶當(dāng)前的地理位置；

路況信息獲取模塊，配置為沿著所述用戶的駕駛方向，獲取所述用戶當(dāng)前的地理位置前方的路況信息；

路況信息顯示模塊，配置為通過移動終端以預(yù)設(shè)的方式提示所述路況信息。

可選地，所述路況信息顯示模塊還配置為：通過所述移動終端以語音播報的方式播報所述路況信息。

可選地，所述路況信息顯示模塊還配置為：喚醒所述移動終端的屏幕并調(diào)起所述移動終端中的地圖應(yīng)用；基于所述地圖應(yīng)用以屏保的形式在所述移動終端的屏幕上顯示所述路況信息。

可選地，上述裝置還包括：

判斷模塊，配置為當(dāng)所述用戶的活動狀態(tài)的類別為駕車時，判斷所述用戶是否處于駕駛過程中的等待狀態(tài)；

信息推送模塊，配置為若是，則通過移動終端為所述用戶推送與所述駕駛過程中的等待狀態(tài)相關(guān)的信息。

可選地，上述裝置還包括：

常停留點確定模塊，配置為收集識別出的用戶活動狀態(tài)的類別和相應(yīng)的時間信息，其中，所述用戶活動狀態(tài)的類別包括靜止、步行、跑步、駕車、乘坐公共交通中的一項或多項；基于收集的用戶活動狀態(tài)的類別和相應(yīng)的時間信息，確定用戶活動狀態(tài)為靜止?fàn)顟B(tài)的時間區(qū)間；當(dāng)?shù)竭_所述時間區(qū)間時，獲取用戶所在的地理位置信息；將獲取的所述地理位置信息所在的地點作為用戶的常停留點。

可選地，所述狀態(tài)識別模塊還配置為：

讀取所述移動終端的傳感器采集的傳感器數(shù)據(jù)；提取所述傳感器數(shù)據(jù)中的特征向量，并輸入從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型；利用所述分類模型識別出所述當(dāng)前的傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別。

可選地，所述狀態(tài)識別模塊還配置為：

在利用所述分類模型識別出所述當(dāng)前的傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別之后，基于所述移動終端獲取用于識別用戶活動狀態(tài)的類別的輔助識別信息；利用所述輔助識別信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。

可選地，所述狀態(tài)識別模塊還配置為：

判斷所述移動終端上的指定通信模塊是否接入相應(yīng)協(xié)議類型的通信設(shè)備；若是，則獲取所述移動終端上的通信模塊接入的通信設(shè)備的相關(guān)信息；基于獲取的所述相關(guān)信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。

可選地，所述狀態(tài)識別模塊還配置為：

獲取所述移動終端上的指定應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；基于獲取的所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。

可選地，上述裝置還包括：

狀態(tài)切換確定模塊，配置為在所述識別模塊識別出用戶活動狀態(tài)的類別之后，判斷本次識別是否為初次識別操作；以及

若是，則將本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別作為本次確定的用戶活動狀態(tài)的類別；

若否，則獲取上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別，并基于上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別，確定本次用戶活動狀態(tài)是否發(fā)生切換。

可選地，所述狀態(tài)切換確定模塊還配置為：

若上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別相同，則確定本次用戶活動狀態(tài)未發(fā)生切換；

若上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別不相同，則將上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別稱為第一類別，本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別稱為第二類別，并繼續(xù)進行上述的讀取、識別操作，當(dāng)后續(xù)識別出的用戶活動狀態(tài)的類別為所述第二類別的次數(shù)超出閾值，則確定超出閾值時對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)發(fā)生切換。

可選地，上述裝置還包括：信息推薦模塊，配置為在所述狀態(tài)切換確定模塊確定所述用戶的活動狀態(tài)切換之后，向移動終端用戶推薦與切換后的活動狀態(tài)相關(guān)的信息；和/或

功能調(diào)起模塊，配置為調(diào)起移動終端上與切換后的活動狀態(tài)相關(guān)的功能。

可選地，上述裝置還包括：

分類模型建立模塊，配置為收集移動終端上傳感器采集的數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)序列；將所述數(shù)據(jù)序列作為訓(xùn)練樣本提取其中的特征向量，將特征向量映射到用戶活動狀態(tài)的類別，使用機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型。

可選地，所述分類模型建立模塊還配置為：

將所述各組傳感器中各類傳感器對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列作為訓(xùn)練樣本提取其中的特征向量，將特征向量映射到用戶活動狀態(tài)的類別，使用機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練所述各組傳感器的從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型。

根據(jù)本發(fā)明的再一個方面，還提供了一種計算機程序，包括計算機可讀代碼，當(dāng)所述計算機可讀代碼在計算設(shè)備上運行時，導(dǎo)致所述計算機設(shè)備執(zhí)行根據(jù)上述任一項所述的信息展示方法。

根據(jù)本發(fā)明的再一個方面，還提供了一種計算機可讀介質(zhì)，其中存儲了所述的計算機程序。

根據(jù)本發(fā)明的再一個方面，還提供了一種移動終端，包括處理器和存儲器：

所述存儲器用于執(zhí)行上述任一項移動終端路況信息展示方法的程序；

所述處理器被配置為用于執(zhí)行所述存儲器中存儲的程序。

本發(fā)明提供了一種更加智能的信息展示方法、裝置及移動終端，通過獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)識別用戶的活動狀態(tài)為步行時，根據(jù)用戶當(dāng)前所處的地理位置在移動終端的地圖應(yīng)用上為用戶進行信息展示。本發(fā)明提供的信息展示方法無需用戶手動搜索選擇信息展示的類型，移動終端可以自動識別出用戶當(dāng)前的狀態(tài)，智能地為用戶篩選出適合用戶當(dāng)前瀏覽的信息或是用戶需要的信息并進行信息展示，大大提升了用戶體驗。

上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實施方式。

根據(jù)下文結(jié)合附圖對本發(fā)明具體實施例的詳細描述，本領(lǐng)域技術(shù)人員將會更加明了本發(fā)明的上述以及其他目的、優(yōu)點和特征。

附圖說明

通過閱讀下文優(yōu)選實施方式的詳細描述，各種其他的優(yōu)點和益處對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實施方式的目的，而并不認(rèn)為是對本發(fā)明的限制。而且在整個附圖中，用相同的參考符號表示相同的部件。在附圖中：

圖1是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的信息展示方法流程示意圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的在移動終端的地圖應(yīng)用上的信息展示示意圖；

圖3是根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的信息展示方法流程示意圖；

圖4是根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實施例的信息展示方法流程示意圖；

圖5是根據(jù)本發(fā)明實施例的用戶狀態(tài)識別方法流程示意圖；

圖6是根據(jù)本發(fā)明實施例的分類模型的訓(xùn)練方法流程示意圖；

圖7是根據(jù)本發(fā)明實施例的信息展示裝置結(jié)構(gòu)示意圖；

圖8是根據(jù)本發(fā)明一個優(yōu)選實施例的信息展示裝置結(jié)構(gòu)示意圖；

圖9是根據(jù)本發(fā)明另一個優(yōu)選實施例的信息展示裝置結(jié)構(gòu)示意圖；

圖10是根據(jù)本發(fā)明實施例的移動終端的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖11是根據(jù)本發(fā)明實施例的用于執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的信息展示方法的計算設(shè)備的框圖；

圖12根據(jù)本發(fā)明實施例的用于保持或者攜帶實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明的信息展示方法的程序代碼的存儲單元。

具體實施方式

下面將參照附圖更詳細地描述本公開的示例性實施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實施例所限制。相反，提供這些實施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。

圖1是根據(jù)本發(fā)明一個實施例提供了一種信息展示方法流程示意圖，如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明一個實施例提供的信息展示方法包括：

步驟s102，獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)，根據(jù)上述活動參數(shù)識別用戶的活動狀態(tài)的類別；

步驟s104，當(dāng)用戶的活動狀態(tài)的類別為步行時，獲取用戶當(dāng)前的地理位置；

步驟s106，結(jié)合用戶當(dāng)前的地理位置，在移動終端的地圖應(yīng)用上進行信息展示。

本發(fā)明實施例提供了一種更加智能的信息展示方法，通過獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)識別用戶的活動狀態(tài)為步行時，根據(jù)用戶當(dāng)前所處的地理位置在移動終端的地圖應(yīng)用上為用戶進行信息展示。本發(fā)明實施例提供的信息展示方法無需用戶手動搜索或選擇信息展示的類型，移動終端可以自動識別出用戶當(dāng)前的狀態(tài)，自動調(diào)起地圖應(yīng)用，智能地為用戶篩選出適合用戶當(dāng)前瀏覽的信息或是用戶需要的信息并進行信息展示，大大提升了用戶體驗。

本實施例主要通過在移動終端的電子地圖為處于步行狀態(tài)的用戶進行信息展示，因此，在移動終端的地圖應(yīng)用上進行信息展示時，可以增加地圖應(yīng)用的顯示比例，方便用戶查看。當(dāng)用戶處于步行狀態(tài)時，通常是在散步或是逛街，因此，通過移動終端的地圖應(yīng)用為用戶進行信息展示時，可以結(jié)合用戶當(dāng)前所處地理位置為用戶展示附近的熱點信息或是用戶可能感興趣的信息，例如：可以在地圖應(yīng)用上顯示商場信息、餐飲信息、公園信息、游覽景點信息或是公園等信息中的一種或多種，還可以進一步地顯示商場的促銷活動信息等等，圖2為根據(jù)本實施例的在移動終端地圖應(yīng)用上的信息展示示意圖，當(dāng)然，還可以有其他信息展示方式，本發(fā)明不做限定。

在上述步驟s102中，獲取到用戶當(dāng)前的活動參數(shù)之后，根據(jù)所獲取到的活動參數(shù)可以識別出用戶的活動狀態(tài)類別，如靜止、步行、跑步、乘坐公交、乘坐地鐵等。根據(jù)用戶不同的活動狀態(tài)類別，移動終端上的地圖應(yīng)用也可以是多種顯示形式的。

圖3是根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的信息展示方法流程示意圖，如圖3所示，本發(fā)明另一個實施例的信息展示方法包括：

步驟s302，獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)，根據(jù)上述活動參數(shù)識別用戶的活動狀態(tài)的類別；

步驟s304，調(diào)起移動終端的地圖應(yīng)用；

步驟s306，在地圖應(yīng)用上顯示與用戶的活動狀態(tài)的類別相對應(yīng)的地圖。

用戶的活動狀態(tài)類別不同，對應(yīng)的地圖顯示類別也可以不同。在移動終端的地圖應(yīng)用上顯示地圖之前，可以預(yù)先設(shè)定靜止活動狀態(tài)對應(yīng)普通地圖，步行、跑步活動狀態(tài)對應(yīng)運動地圖，駕車活動狀態(tài)對應(yīng)駕車地圖，乘坐公交、乘坐地鐵對應(yīng)公共出行地圖。針對不同的地圖，顯示的信息也是不同的。在普通地圖中，可以顯示全部的地圖信息；在運動地圖中，僅顯示可供行人通行的路徑，屏蔽其他地圖信息；在駕車地圖中，僅顯示車行道路，屏蔽其他地圖信息；在公共出行地圖中，僅顯示公交線路圖和/或地鐵線路圖，屏蔽其他地圖信息。

進一步地，還可以在地圖上突出顯示用戶的活動狀態(tài)類別相匹配的poi(pointofinterest，興趣點)信息。若地圖為普通地圖，則可以在地圖上顯示熱點poi信息；若地圖為運動地圖，則可以增加地圖的顯示比例，并且在地圖上突出顯示商場、餐飲店、公園、景點中的至少一種poi信息；若地圖為駕車地圖，則在地圖上突出顯示路況信息，并突出顯示加油站、停車場、維修站中的至少一種poi信息；若地圖為公共出行地圖，則在地圖上突出顯示公交站點、地鐵站點中的至少一種poi信息。當(dāng)然，在以上的地圖中所顯示的poi信息并不是固定的，可以根據(jù)不同的情景進行設(shè)置，本發(fā)明不做限定。此外，在地圖上突出顯示poi信息的方式可以將與活動狀態(tài)的類別相匹配的poi信息加粗顯示，將與活動狀態(tài)的類別相匹配的poi信息高亮顯示，和/或?qū)⑴c活動狀態(tài)的類別相匹配的poi信息以預(yù)設(shè)的顏色進行顯示，對于不同的地圖所采用的配色方案也是不同的，在實際應(yīng)用中，還可以通過其他方式突出顯示與活動狀態(tài)的類別相匹配poi信息，此處不一一贅述。

圖4是根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實施例的信息展示方法流程示意圖，如圖4所示，本發(fā)明優(yōu)選實施例的信息展示方法包括：

步驟s402，獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)，根據(jù)上述活動參數(shù)識別用戶的活動狀態(tài)的類別；

步驟s404，當(dāng)用戶的活動狀態(tài)的類別為駕車時，獲取用戶當(dāng)前的地理位置；

步驟s406，沿著用戶的駕駛方向，獲取用戶當(dāng)前的地理位置前方的路況信息；

步驟s408，通過移動終端以預(yù)設(shè)的方式提示路況信息。

根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實施例提供的信息展示方法，當(dāng)識別出用戶的活動狀態(tài)的類別為駕車時，會根據(jù)用戶當(dāng)前的地理位置，通過移動終端自動為用戶提示駕駛前方的路況信息，無需用戶頻繁地與移動終端進行交互，方便用戶及時獲取路況信息。

在上述步驟s408中，可以通過移動終端以語音播報的方式播報路況信息，當(dāng)識別到用戶處于駕車狀態(tài)時，可以實時或定時，自動為用戶語音提示駕駛前方的路況信息。

除了通過語音播報的方式為用戶提示路況信息，還可以在移動終端的屏幕上顯示路況信息，即上述步驟s408還可以包括：喚醒移動終端的屏幕并調(diào)起移動終端中的地圖應(yīng)用，基于地圖應(yīng)用以屏保的形式在移動終端的屏幕上顯示路況信息，為了節(jié)省移動終端的電量，可以通過預(yù)設(shè)的時間間隔喚醒移動終端的屏幕。也就是說，當(dāng)識別出用戶處于駕車狀態(tài)時，主動喚醒移動終端的屏幕，調(diào)起移動終端中的地圖應(yīng)用，直接將路況信息以屏保的方式顯示在移動終端的屏幕上。也可以是用戶在觸發(fā)移動終端后，自動為用戶顯示路況信息。當(dāng)然，還可以通過其他方式為用戶提示路況信息，本發(fā)明不做限定。

進一步地，當(dāng)用戶的活動狀態(tài)的類別為駕車時，還可以判斷用戶是否處于駕駛過程中的等待狀態(tài)，若是，則通過移動終端為用戶推送與駕駛過程中的等待狀態(tài)相關(guān)的信息。處于出行高峰期時，正在駕車狀態(tài)的用戶可能會遇到堵車、等待通過高速公路收費站或是其他停車等待的情況，可以適時為用戶推送信息，如前方路況、加油站打折信息、最新的熱點新聞等。

上文中所提及的信息展示方法，均需要準(zhǔn)確識別出用戶的活動狀態(tài)的類別。因此，本發(fā)明實施例提供了一種用戶活動狀態(tài)識別方法，如圖5所示，根據(jù)本發(fā)明實施例提供的用戶狀態(tài)識別方法包括：

步驟s502，讀取移動終端的傳感器采集的傳感器數(shù)據(jù)；

步驟s504，提取上述傳感器數(shù)據(jù)中的特征向量，并輸入從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型；

步驟s506，利用分類模型識別出當(dāng)前的傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別。

其中，傳感器可以是加速度計(accelerometer)、磁力計(magnetometer)、陀螺儀(gyroscope)或其他類型的傳感器，本發(fā)明不做限定。這些傳感器中，加速度計測量作用于設(shè)備的三個軸方向x、y、z的加速度，包含了重力加速度，加速度計是本發(fā)明實施例用戶活動狀態(tài)識別最主要的傳感器；地磁傳感器監(jiān)測三個軸方向x、y、z的磁場強度值；陀螺儀測量設(shè)備三個軸x、y、z旋轉(zhuǎn)的速度。讀取到傳感器數(shù)據(jù)之后，再從讀取的傳感器數(shù)據(jù)中提取特征向量，由于提取的特征向量是輸入分類模型中來識別用戶活動狀態(tài)的類別，如靜止、步行、騎行、跑步、駕車、坐公交、坐地鐵等，分類模型中的特征向量與提取的特征向量是對應(yīng)的，圖6為根據(jù)本發(fā)明實施例提供的分類模型的訓(xùn)練方法的流程示意圖，如圖6所示，本發(fā)明實施例提供的分類模型的訓(xùn)練方法包括：

步驟s602，收集移動終端上傳感器采集的數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)序列；

步驟s604，將數(shù)據(jù)序列作為訓(xùn)練樣本提取其中的特征向量，將特征向量映射到用戶活動狀態(tài)的類別，使用機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型。

根據(jù)本發(fā)明實施例提供的分類模型的訓(xùn)練方法，主要包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、數(shù)據(jù)分割、特征提取以及機器學(xué)習(xí)，詳細介紹如下。

1.數(shù)據(jù)收集。收集移動終端上傳感器采集的數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)序列?？梢詮募铀俣扔?、磁力計、陀螺儀等傳感器中獲得用戶活動期間的傳感器數(shù)據(jù)序列，具體可以以恒定采樣頻率(如50赫茲等)采樣得到數(shù)據(jù)。并且，傳感器采集的數(shù)據(jù)可以包括多個方向的數(shù)據(jù)，這樣，數(shù)據(jù)序列也可以包括相應(yīng)的各個方向的數(shù)據(jù)序列。例如，加速度計、地磁傳感器、陀螺儀都有三個軸的讀數(shù)，因而對于每個傳感器，都會得到三個軸x、y、z的信號值序列。在數(shù)據(jù)收集過程中，本發(fā)明實施例對前述的各個類別的用戶活動狀態(tài)都需要收集充分的樣本，同一類別的用戶活動狀態(tài)，也可以考慮移動終端的姿態(tài)等各種不同的情況。

2.預(yù)處理。有些移動終端不一定支持所有的傳感器，因此，本發(fā)明實施例從收集的數(shù)據(jù)中，提取不同傳感器組合的數(shù)據(jù)。即，對多種類型的傳感器進行組合，得到多組傳感器，其中，各組傳感器中包含一類或多類傳感器；進而收集移動終端上的各組傳感器采集的數(shù)據(jù)，得到各組傳感器中各類傳感器對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列。由于加速度計是最主要的傳感器，本發(fā)明實施例選擇以下三種可能的組合：a.加速度計；b.加速度計和地磁傳感器；c.加速度計、地磁傳感器和陀螺儀，對這三種情況的數(shù)據(jù)將分別進行訓(xùn)練。

3.數(shù)據(jù)分割。將傳感器數(shù)據(jù)序列分割成子序列，每個子序列映射到一個對應(yīng)的活動標(biāo)簽。對于加速度計、地磁傳感器和陀螺儀這些以恒定采樣頻率采樣的數(shù)據(jù)，本發(fā)明實施例將整個傳感器數(shù)據(jù)序列分割為時間間隔相等的子序列。選擇最佳的時間窗口大小或時間間隔是影響識別效果的關(guān)鍵因素之一，因此，本發(fā)明實施例分別選擇1至6秒的不同間隔進行分割得到子序列，后面通過機器學(xué)習(xí)分類時，對不同尺度的數(shù)據(jù)分別進行學(xué)習(xí)，得到基于不同時間窗口大小的識別模型，然后對不同的模型評測其識別效果，以選擇最佳的分割間隔。需要說明的是，這里選取的1至6秒的時間間隔僅是示意性的，并不對本發(fā)明實施例進行限制，在實際應(yīng)用中，還可以選取7或8秒等時間間隔來對序列進行分割。

數(shù)據(jù)分割完畢后得到的樣本集中，可以選取一部分作為后續(xù)機器學(xué)習(xí)的輸入，剩下的部分作為測試集，用來評測分類模型的分類效果。

在本發(fā)明的優(yōu)選實施例中，在利用各個時間窗口對數(shù)據(jù)序列進行分割處理時，每時間窗口生成一個子序列，子序列之間互不重疊，得到該時間窗口對應(yīng)的多個子序列作為訓(xùn)練樣本；或者，將各個時間窗口在數(shù)據(jù)序列上進行滑動，每滑動指定時長生成當(dāng)前時間窗口對應(yīng)的子序列，得到各個時間窗口各自對應(yīng)的多個子序列作為訓(xùn)練樣本。

4.特征提取。對于分割后的傳感器數(shù)據(jù)子序列，本發(fā)明實施例舉例以下公式來計算以下特征量來得到序列的特征向量，但需要說明的是，本發(fā)明保護的技術(shù)方案并不局限于以下及說明書中列的各個公式實現(xiàn)的方案，本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠想到通過合理變化、增減比例、調(diào)整系數(shù)、增加權(quán)重等方式依然可以實現(xiàn)本發(fā)明技術(shù)方案，而這些未窮舉的方案也都在本發(fā)明保護范圍內(nèi)。

(1)均值(mean)

對于大小為n的序列s，其均值為n個信號值相加的總和除以序列大小，計算公式如下：

mean(s)＝sum(s)/n

(2)標(biāo)準(zhǔn)差(standarddeviation)

標(biāo)準(zhǔn)差是各信號值與均值離差平方的算術(shù)平均數(shù)的平方根，可以反映樣本的變化度。

對于大小為n的序列x1,x2...xn，其均值為μ，標(biāo)準(zhǔn)差公式為：

(3)中位數(shù)(median)

中位數(shù)為數(shù)據(jù)序列按順序排列后位于中間位置的數(shù)。對于大小為n的序列，將該序列按升序排序，如果n為奇數(shù)，則取(n+1)/2個數(shù)為中位數(shù)；如果n為偶數(shù)，則取第n/2個數(shù)和第n/2+1個數(shù)的平均數(shù)為中位數(shù)。

(4)中位數(shù)絕對偏差(medianabsolutedeviation)

當(dāng)存在異常值可能影響平均值的一些情況下，中位數(shù)絕對偏差相對標(biāo)準(zhǔn)差可以提供更好的變化度測量。將序列的各項減去序列的中位數(shù)后求絕對值，得到新序列，對于新序列求中位數(shù)，即可以得到中位數(shù)絕對偏差。

對于序列x1,x2...xn，中位數(shù)絕對偏差為：

mad＝median(|xi-median(x)|)

(5)零交叉(zerocrossing)

零交叉為信號值與中位置相交的次數(shù)，這個特征量用于區(qū)分快運動和慢運動。計算方法是遍歷序列的各項值，如果中位數(shù)大于當(dāng)前項且小于后一項，或者小于當(dāng)前項且大于后一項，則零交叉次數(shù)加1。

(6)相關(guān)性(correlation)

多分量的傳感器，其各個分量之間存在相關(guān)性，如加速度計的x、y、z三個方向相互之間的相關(guān)性。不同的活動狀態(tài)各分量的相關(guān)性可能存在差異。對于大小為n的序列x和y，其相關(guān)性的計算公式如下：

(7)峰-峰振幅

該值表示信號的峰值到谷值之差，即數(shù)據(jù)序列的最大值與最小值之差，計算公式如下：

p2pa(s)＝max(s)-min(s)

(8)信號能量

信號能量指信號曲線與時間軸之間構(gòu)成的區(qū)域的面積，對于傳感器數(shù)值序列，信號能量可以表示為平方值之和：

以上介紹了本發(fā)明實施例從數(shù)據(jù)序列或子序列中主要提取的特征向量，當(dāng)然還可以有其他特征向量提取方式，本發(fā)明不做限定。

5.機器學(xué)習(xí)。本發(fā)明實施例使用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，將特征向量映射到用戶活動狀態(tài)的類別，建立從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型。這里，如前文介紹，數(shù)據(jù)序列對應(yīng)有用戶活動狀態(tài)的類別的標(biāo)簽，這樣在將特征向量映射到用戶活動狀態(tài)的類別時，可以將數(shù)據(jù)序列對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別的標(biāo)簽作為其特征向量的標(biāo)簽，從而將數(shù)據(jù)序列的特征向量映射到用戶活動狀態(tài)的類別。

針對不同的傳感器組合，本發(fā)明實施例將訓(xùn)練不同的分類模型，之后就可以利用這些分類模型，識別新的樣本對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別。

不同的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對活動的識別效果有明顯的差異，本發(fā)明實施例選取支持向量機(supportvectormachine，svm)作為主要的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。svm的目標(biāo)是使預(yù)測精度最大化而又不會引起數(shù)據(jù)的過擬合，對于二元分類，svm算法在特征空間里建立一個區(qū)域模型，將數(shù)據(jù)(特征向量)在多維空間中分隔成兩個不同的類別，使分類邊界離最近的數(shù)據(jù)點的距離盡量遠。對活動進行分類屬于多類別問題，多類別問題可以分解為多個二元分類問題，本發(fā)明實施例選擇一對一方法，即最大贏選舉法(maximum-winsvoting)來處理活動分類問題，對每對不同的活動類別，訓(xùn)練一個svm模型，最終得到k(k-1)/2個svm分類器，對新樣本分類時，每個分類器將得出一個分類，記錄每個類別的得票數(shù)，得票最多的分類勝出，即確定為新樣本對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別。

需要說明的是，此處列舉的機器學(xué)習(xí)svm算法僅是示意性的，本發(fā)明實施例還可以使用決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯等算法來實現(xiàn)分類，并且還可以對比評估不同學(xué)習(xí)算法的效果，從而選擇合適的學(xué)習(xí)算法。具體地，利用測試樣本集可以實現(xiàn)學(xué)習(xí)效果的評測，本發(fā)明實施例選擇召回率、準(zhǔn)確率、f-score作為評測指標(biāo)，通過不斷調(diào)整訓(xùn)練樣本、特征向量等相關(guān)參數(shù)以達到更佳的標(biāo)準(zhǔn)，優(yōu)化識別效果。

在訓(xùn)練得到分類模型之后，接下來就可以利用分類模型來識別用戶活動狀態(tài)的類別。即讀取移動終端的傳感器采集的傳感器數(shù)據(jù)，提取傳感器數(shù)據(jù)中提取特征向量，并輸入從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型，利用上述分類模型識別讀取的傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別。這里，在讀取傳感器數(shù)據(jù)時，可以以固定時間間隔生成樣本，有以下兩種生成樣本的方式：

第一，假設(shè)樣本所需持續(xù)時間為5秒，每5秒生成一個樣本，樣本之間互相不重疊；

第二，假設(shè)樣本所需持續(xù)時間為5秒，每1秒生成一個樣本，取之前5秒內(nèi)的數(shù)據(jù)，樣本之間會相互重疊。

在提取特征向量時，提取的特征向量與訓(xùn)練時相同，即，可以利用上文特征提取步驟中提及的方法計算數(shù)據(jù)序列或子序列的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、中位數(shù)絕對偏差、零交叉、相關(guān)性、峰-峰振幅、信號能量，將這些特征值作為序列的特征向量。接下來，根據(jù)移動終端支持的傳感器，選擇合適的分類模型，使得訓(xùn)練好的分類模型對樣本進行分類，識別出讀取的傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別。

在本發(fā)明的優(yōu)選實施例中，為了進一步提高識別的準(zhǔn)確率，利用分類模型識別讀取的傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別之后，還可以基于移動終端獲取用于識別用戶活動狀態(tài)的類別的輔助識別信息，進而利用輔助識別信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。也就是說，將利用分類模型識別用戶活動狀態(tài)的類別稱為初步識別，可以利用輔助識別信息來調(diào)整初步識別的識別結(jié)果。

在利用輔助識別信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別時，可以判斷移動終端上的藍牙、wifi、zigbee等指定通信模塊是否接入相應(yīng)協(xié)議類型的通信設(shè)備；若是，則獲取移動終端上的通信模塊接入的通信設(shè)備的相關(guān)信息，進而基于獲取的相關(guān)信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。下面通過幾個實施例來詳細介紹。

實施例一，藍牙連接狀態(tài)

本發(fā)明實施例可以獲取藍牙連接狀態(tài)及連接的藍牙設(shè)備類型，查看連接的藍牙設(shè)備類型可以識別車載藍牙設(shè)備，當(dāng)確認(rèn)移動終端連接了車載藍牙設(shè)備，且初步識別的用戶活動狀態(tài)為駕車或與駕車接近的狀態(tài)，則可以確認(rèn)或糾正為駕車狀態(tài)。

實施例二，周邊藍牙設(shè)備

通過藍牙掃描可以得到周邊的藍牙設(shè)備列表，分析其中的設(shè)備類型及數(shù)量，統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)駕車時掃描到的藍牙設(shè)備數(shù)量通過不會太多。因此，可以設(shè)定數(shù)量閾值，如果該數(shù)量超過了數(shù)量閾值且無車載藍牙設(shè)備，而初步識別為駕車，則認(rèn)為是誤識別。

實施例三，gps

通過gps可以獲得當(dāng)前的位置及移動速度，通過設(shè)定速度閾值，可以確認(rèn)是否在行駛的車輛上。由于gps長時間使用功耗較高，因此，本發(fā)明實施例僅在用戶活動狀態(tài)可能發(fā)生切換，進行確認(rèn)時才使用gps輔助判斷。

實施例四，wifi

目前，許多公交車上都會安裝wifi，這些wifi通常都有較明顯的特征(如名稱等)，通過數(shù)據(jù)收集與分析可以提取這些特征，如果移動終端連接了wifi，通過判斷當(dāng)前連接的wifii的特征，可以輔助判斷是否在公交車上。

實施例五，歷史狀態(tài)

歷史狀態(tài)用于狀態(tài)切換，在判斷是否可以切換到新的狀態(tài)時，需要考察歷史狀態(tài)，確認(rèn)新的狀態(tài)是否已經(jīng)持續(xù)了指定時長，若是，則確認(rèn)切換到新的狀態(tài)；若否，則不認(rèn)為切換到新的狀態(tài)。

在利用輔助識別信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別時，本發(fā)明實施例還可以獲取移動終端上的指定應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，進而基于獲取的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。例如，用戶開啟指定應(yīng)用程序，利用指定應(yīng)用程序打開自行車車鎖，然后進入騎行狀態(tài)，該指定應(yīng)用程序從開鎖到關(guān)鎖一直會記錄用戶的騎行時間，本發(fā)明實施例從指定應(yīng)用程序獲取到這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時，則確認(rèn)用戶活動狀態(tài)為騎行狀態(tài)。又例如，用戶開啟刷公共交通卡功能，刷卡之后，該公共交通卡功能會記錄用戶乘坐公共交通的時間或站點，本發(fā)明實施例從公共交通卡功能處獲取到這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時，則確認(rèn)用戶活動狀態(tài)為乘坐公共交通狀態(tài)。

在本發(fā)明的優(yōu)選實施例中，當(dāng)發(fā)生調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別的事件時，獲取調(diào)整后的用戶活動狀態(tài)的類別，進而利用傳感器數(shù)據(jù)中的特征向量與調(diào)整后的用戶活動狀態(tài)的類別對分類模型進行訓(xùn)練。

在本發(fā)明的另一個優(yōu)選實施例中，還可以確定用戶的活動狀態(tài)是否發(fā)生切換。在識別出用戶活動狀態(tài)的類別之后，可以判斷本次識別是否為初次識別操作；若是，則將本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別作為本次確定的用戶活動狀態(tài)的類別；若否，則獲取上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別，并基于上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別，確定本次用戶活動狀態(tài)是否發(fā)生切換。

進一步地，若上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別相同，則確定本次用戶活動狀態(tài)未發(fā)生切換；若上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別不相同，則將上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別稱為第一類別，本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別稱為第二類別，并繼續(xù)進行上述的讀取、識別操作，當(dāng)后續(xù)識別出的用戶活動狀態(tài)的類別為第二類別的次數(shù)超出閾值，則確定超出閾值時對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)發(fā)生切換。

舉例來說，如果根據(jù)用戶當(dāng)前的活動參數(shù)識別出用戶的活動狀態(tài)的類別為靜止?fàn)顟B(tài)，為了確定用戶活動狀態(tài)是否發(fā)生切換，首先判斷本次識別是否為初次識別操作，若是，則將本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別作為本次確定的用戶活動狀態(tài)的類別；若否，則獲取到上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別為步行，此時不會立即確定用戶活動狀態(tài)切換為靜止?fàn)顟B(tài)，而是再次根據(jù)用戶當(dāng)前的活動參數(shù)識別出用戶的活動狀態(tài)的類別，若通過多次識別用戶活動狀態(tài)的類別為靜止，則確定用戶活動狀態(tài)切換為靜止?fàn)顟B(tài)。

根據(jù)本優(yōu)選實施例，在狀態(tài)發(fā)生變化時，進入新的狀態(tài)前，需要一段時間進行確認(rèn)，以確保狀態(tài)的準(zhǔn)確性，以下是狀態(tài)切換時的基本策略。

首先是初始狀態(tài)。在初次識別之前，由于還無法確定狀態(tài)，可以將狀態(tài)設(shè)為未知。

其次是狀態(tài)進入。無論原先是未知狀態(tài)或其它已識別的狀態(tài)，進入新的狀態(tài)都需要持續(xù)一段時間的穩(wěn)定狀態(tài)，才確認(rèn)切換到新的狀態(tài)。

再次是狀態(tài)退出。通常有三種情況會退出原來的狀態(tài)：

a.進入新的狀態(tài)；

b.未確認(rèn)進入新狀態(tài)，但已經(jīng)連續(xù)有一段時間識別的狀態(tài)不符合舊的狀態(tài)。對于簡單的狀態(tài)，這個時間相對較短(如30秒)；對于復(fù)雜的狀態(tài)(如駕車、公交等)，這些狀態(tài)持續(xù)期間通常會包含其它狀態(tài)，如等紅綠燈時靜止，因此只有持續(xù)較長時間(如5分鐘)未識別為原來的狀態(tài)才退出；

c.系統(tǒng)或應(yīng)用退出。

最后是狀態(tài)維持。進入新的狀態(tài)之后，將一直維持該狀態(tài)，直到滿足退出條件。

接下來針對各種狀態(tài)，詳細描述其切換條件。

1.關(guān)于靜止?fàn)顟B(tài)

從未知、步行、跑步等狀態(tài)到靜止?fàn)顟B(tài)，只需要靜止?fàn)顟B(tài)持續(xù)穩(wěn)定一段時間(如5-15秒)，即可確認(rèn)切換到靜止?fàn)顟B(tài)。

從駕車狀態(tài)到靜止?fàn)顟B(tài)，為避免等紅綠燈這類情況下狀態(tài)變化，需要靜止的穩(wěn)定持續(xù)時間更長(如超過2分鐘)才會切換狀態(tài)。

從坐公交狀態(tài)到靜止?fàn)顟B(tài)，通常不應(yīng)該從坐公交狀態(tài)直接切換到靜止?fàn)顟B(tài)，為避免異常情況，設(shè)置一個較長的確認(rèn)時間即可(如5分鐘以上)。

2.關(guān)于步行、跑步狀態(tài)

從未知、靜止等狀態(tài)到步行或跑步狀態(tài)，只需步行或跑步狀態(tài)持續(xù)穩(wěn)定一段時間(如5-15秒)，即可確認(rèn)切換到新狀態(tài)。

步行和跑步之間的切換，為避免像快走和慢跑等這類很接近的狀態(tài)導(dǎo)致狀態(tài)來回變化，步行與跑步之間的狀態(tài)切換需要的確認(rèn)時間更長(如15-30秒)。

從駕車狀態(tài)到步行、跑步狀態(tài)，因駕車狀態(tài)較為復(fù)雜，而且駕車過程中經(jīng)過顛簸道路時，有可能誤識別為步行等其它狀態(tài)，因此從駕車狀態(tài)切換到步行或跑步狀態(tài)，需要確保新狀態(tài)穩(wěn)定持續(xù)了較長時間(如30秒以上)。在駕車和步行之間通常存在停車靜止?fàn)顟B(tài)(時間較短未切換到靜止)，如果步行狀態(tài)之前存在靜止?fàn)顟B(tài)，可適當(dāng)降低確認(rèn)時間。為了確保準(zhǔn)確性，還可以利用gps確認(rèn)當(dāng)前速度沒有超過步行的速度。

從坐公交狀態(tài)到步行、跑步狀態(tài)，乘坐公交時，因可能在車廂內(nèi)走動，還可能站立，因此進入步行、跑步狀態(tài)需要確保新狀態(tài)持續(xù)較長時間(如30秒以上)。為了確保準(zhǔn)確性，還可以利用gps確認(rèn)當(dāng)前速度沒有超過步行的速度。

3.關(guān)于駕車狀態(tài)

從未知、靜止?fàn)顟B(tài)到駕車狀態(tài)，需要駕駛狀態(tài)穩(wěn)定持續(xù)較長的時間(如30秒以上)，且在確認(rèn)期間開啟gps獲取當(dāng)前速度，如果連續(xù)一段時間(如15秒內(nèi))速度太低(如小于10千米每小時)或無gps信號，則不進入駕車狀態(tài)。

從步行、跑步狀態(tài)到駕車狀態(tài)，進入的條件類似從未知或靜止進入駕車，但相比上一種情況，從步行或跑步到駕車狀態(tài)之間，剛進入車內(nèi)還未開動時，通常會有一段時間的靜止?fàn)顟B(tài)(時間太短未切換到靜止)，因此需額外再增加駕車狀態(tài)前的靜止?fàn)顟B(tài)判斷，如不存在靜止?fàn)顟B(tài)，需要適當(dāng)增加確認(rèn)時間。

從坐公交到駕車狀態(tài)，通常不允許從坐公交狀態(tài)直接切換為駕車狀態(tài)。

4.坐公交、地鐵

坐公交相比駕車是更復(fù)雜的狀態(tài)，因其狀態(tài)相對更不穩(wěn)定，比如乘客可坐可站，也可能頻繁操作移動終端等，因此僅僅通過初步識別的狀態(tài)結(jié)合wifi、gps等，還不足以準(zhǔn)確識別，需要進一步結(jié)合公交站點及線路數(shù)據(jù)來進行判斷。

從未知、步行、跑步狀態(tài)到乘坐公共交通狀態(tài)，上車時通常會識別為步行，因此從步行狀態(tài)切換為乘坐公共交通是進入乘坐公共交通狀態(tài)比較普遍的方式。在確認(rèn)是否進入乘坐公共交通狀態(tài)期間，本發(fā)明實施例開啟移動終端上的gps，通過開啟的gps獲取移動終端用戶所在的第一位置信息。接著，將第一位置信息與公共交通站點和線路數(shù)據(jù)進行匹配，判斷當(dāng)前是否在公共交通站點或其附近，或者是否沿公共交通線路行駛，若匹配上，則在指定時長后獲取移動終端用戶所在的第二位置信息和移動速度，若匹配上，且移動速度符合預(yù)設(shè)條件，則確定用戶活動狀態(tài)為乘坐公共交通狀態(tài)。

從靜止到乘坐公共交通狀態(tài)，通過定位位置結(jié)合公共交通站點和線路數(shù)據(jù)，判斷當(dāng)前是否在公共交通站點附近及站點是否為始發(fā)站，如果不是從始發(fā)站上車，通常不會存在靜止?fàn)顟B(tài)，即便存在，也可能持續(xù)時間很短，因此設(shè)定閾值，靜止時間超過閾值則不認(rèn)為是乘坐公共交通狀態(tài)；如果是始發(fā)站，則該閾值可以設(shè)為較長的時間，同時還需要判斷靜止之前的歷史狀態(tài)，需存在步行狀態(tài)才可以識別為乘坐公共交通狀態(tài)。

通過以上方式識別用戶活動狀態(tài)的類別之后，本發(fā)明實施例還可以基于這些識別出的用戶活動狀態(tài)的類別進行各種功能、信息或服務(wù)的推薦，以滿足用戶個性化的需求。

在本發(fā)明實施例中，可以收集識別出的用戶活動狀態(tài)的類別和相應(yīng)的時間信息，其中，用戶活動狀態(tài)的類別可以包括靜止、步行、跑步、駕車、乘坐公共交通等，本發(fā)明不限于此；進而，基于收集的用戶活動狀態(tài)的類別和相應(yīng)的時間信息，確定用戶活動狀態(tài)為靜止?fàn)顟B(tài)的時間區(qū)間；之后，當(dāng)?shù)竭_該時間區(qū)間時，獲取用戶所在的地理位置信息；最后，將獲取的地理位置信息所在的地點作為用戶的常停留點。

在本發(fā)明的另一個實施例中，在確定用戶活動狀態(tài)從第一活動狀態(tài)切換為第二活動狀態(tài)之后，可以向移動終端用戶推薦與第二活動狀態(tài)相關(guān)的信息，也可以調(diào)起移動終端上與第二活動狀態(tài)相關(guān)的功能。舉例來說，當(dāng)?shù)诙顒訝顟B(tài)為駕車狀態(tài)時，可以調(diào)起移動終端上的地圖導(dǎo)航功能，也可以調(diào)起移動終端上的語音交互駕駛模式，等等。

對應(yīng)于上述的信息展示方法，本發(fā)明實施例還提供了一種對應(yīng)的信息展示裝置，可以設(shè)置任意類型的終端設(shè)備中。圖7是根據(jù)本發(fā)明實施例的信息展示裝置結(jié)構(gòu)示意圖，如圖7所示，根據(jù)本發(fā)明實施例的信息展示裝置可以包括：

狀態(tài)識別模塊10，配置為獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)，根據(jù)所述活動參數(shù)識別所述用戶的活動狀態(tài)的類別；

地理位置獲取模塊20，配置為當(dāng)所述用戶的活動狀態(tài)的類別為步行時，獲取所述用戶當(dāng)前的地理位置；

信息展示模塊30，配置為結(jié)合所述用戶當(dāng)前的地理位置，在移動終端的地圖應(yīng)用上進行信息展示。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，如圖8所示，上述信息展示模塊30還可以包括：

地圖放大單元31，配置為增加所述地圖應(yīng)用的顯示比例。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，如圖9所示，上述信息展示裝置還可以包括：

位置獲取模塊40，配置為當(dāng)所述用戶的活動狀態(tài)的類別為駕車時，獲取所述用戶當(dāng)前的地理位置；

路況信息獲取模塊50，配置為沿著所述用戶的駕駛方向，獲取所述用戶當(dāng)前的地理位置前方的路況信息；

路況信息顯示模塊60，配置為通過移動終端以預(yù)設(shè)的方式提示所述路況信息。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，路況信息顯示模塊60還配置為：

通過所述移動終端以語音播報的方式播報所述路況信息。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，路況信息顯示模塊60還配置為：

喚醒所述移動終端的屏幕并調(diào)起所述移動終端中的地圖應(yīng)用；基于所述地圖應(yīng)用以屏保的形式在所述移動終端的屏幕上顯示所述路況信息。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，如圖9所示，上述信息展示裝置還可以包括：

判斷模塊70，配置為當(dāng)所述用戶的活動狀態(tài)的類別為駕車時，判斷所述用戶是否處于駕駛過程中的等待狀態(tài)；

信息推送模塊80，配置為若是，則通過移動終端為所述用戶推送與所述駕駛過程中的等待狀態(tài)相關(guān)的信息。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，如圖9所示，上述信息展示裝置還可以包括：

常停留點確定模塊90，配置為收集識別出的用戶活動狀態(tài)的類別和相應(yīng)的時間信息，其中，所述用戶活動狀態(tài)的類別包括靜止、步行、跑步、駕車、乘坐公共交通中的一項或多項；基于收集的用戶活動狀態(tài)的類別和相應(yīng)的時間信息，確定用戶活動狀態(tài)為靜止?fàn)顟B(tài)的時間區(qū)間；當(dāng)?shù)竭_所述時間區(qū)間時，獲取用戶所在的地理位置信息；將獲取的所述地理位置信息所在的地點作為用戶的常停留點。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，上述狀態(tài)識別模塊10還配置為：

讀取所述移動終端的傳感器采集的傳感器數(shù)據(jù)；提取所述傳感器數(shù)據(jù)中的特征向量，并輸入從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型；利用所述分類模型識別出所述當(dāng)前的傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，上述狀態(tài)識別模塊10還配置為：

在利用所述分類模型識別出所述當(dāng)前的傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)的類別之后，基于所述移動終端獲取用于識別用戶活動狀態(tài)的類別的輔助識別信息；利用所述輔助識別信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，上述狀態(tài)識別模塊10還配置為：

判斷所述移動終端上的指定通信模塊是否接入相應(yīng)協(xié)議類型的通信設(shè)備；若是，則獲取所述移動終端上的通信模塊接入的通信設(shè)備的相關(guān)信息；基于獲取的所述相關(guān)信息來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，上述狀態(tài)識別模塊10還配置為：

獲取所述移動終端上的指定應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；基于獲取的所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來調(diào)整識別出的用戶活動狀態(tài)的類別。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，如圖9所示，上述信息展示裝置還可以包括：

狀態(tài)切換確定模塊100，配置為在所述識別模塊識別出用戶活動狀態(tài)的類別之后，判斷本次識別是否為初次識別操作；以及

若是，則將本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別作為本次確定的用戶活動狀態(tài)的類別；

若否，則獲取上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別，并基于上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別，確定本次用戶活動狀態(tài)是否發(fā)生切換。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，上述狀態(tài)切換確定模塊100還配置為：

若上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別相同，則確定本次用戶活動狀態(tài)未發(fā)生切換；

若上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別與本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別不相同，則將上一次確定的用戶活動狀態(tài)的類別稱為第一類別，本次識別出的用戶活動狀態(tài)的類別稱為第二類別，并繼續(xù)進行上述的讀取、識別操作，當(dāng)后續(xù)識別出的用戶活動狀態(tài)的類別為所述第二類別的次數(shù)超出閾值，則確定超出閾值時對應(yīng)的用戶活動狀態(tài)發(fā)生切換。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，如圖9所示，上述信息展示裝置還可以包括：

信息推薦模塊110，配置為在所述狀態(tài)切換確定模塊確定所述用戶的活動狀態(tài)切換之后，向移動終端用戶推薦與切換后的活動狀態(tài)相關(guān)的信息；和/或

功能調(diào)起模塊120，配置為調(diào)起移動終端上與切換后的活動狀態(tài)相關(guān)的功能。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，如圖9所示，上述信息展示裝置還可以包括：

分類模型建立模塊130，配置為收集移動終端上傳感器采集的數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)序列；將所述數(shù)據(jù)序列作為訓(xùn)練樣本提取其中的特征向量，將特征向量映射到用戶活動狀態(tài)的類別，使用機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型。

在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，上述分類模型建立模塊130還配置為：

將所述各組傳感器中各類傳感器對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列作為訓(xùn)練樣本提取其中的特征向量，將特征向量映射到用戶活動狀態(tài)的類別，使用機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練所述各組傳感器的從特征向量到用戶活動狀態(tài)的類別的分類模型。

此外，本發(fā)明實施例還提供了一種移動終端，如圖10所示，包括處理器1080和存儲器1020：

存儲器1020用于執(zhí)行上述任一項信息展示方法的程序；

處理器1080被配置為用于執(zhí)行存儲器1020中存儲的程序

為了便于說明，圖10僅示出了與本發(fā)明實施例相關(guān)的部分，具體技術(shù)細節(jié)未揭示的，請參照本發(fā)明實施例方法部分。該移動終端可以為包括手機、平板電腦、pda(personaldigitalassistant，個人數(shù)字助理)、pos(pointofsales，銷售終端)、車載電腦等任意終端設(shè)備，以終端為手機為例：

圖10示出的是與本發(fā)明實施例提供的移動終端相關(guān)的手機的部分結(jié)構(gòu)的框圖。參考圖10，手機包括：射頻(radiofrequency，rf)電路1010、存儲器1020、輸入單元1030、顯示單元1040、傳感器1050、音頻電路1060、無線保真(wireless-fidelity，wi-fi)模塊1070、處理器1080、以及電源1090等部件。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，圖10中示出的手機結(jié)構(gòu)并不構(gòu)成對手機的限定，可以包括比圖示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者不同的部件布置。

下面結(jié)合圖10對手機的各個構(gòu)成部件進行具體的介紹：

rf電路1010可用于收發(fā)信息或通話過程中，信號的接收和發(fā)送，特別地，將基站的下行信息接收后，給處理器1080處理；另外，將設(shè)計上行的數(shù)據(jù)發(fā)送給基站。通常，rf電路1010包括但不限于天線、至少一個放大器、收發(fā)信機、耦合器、低噪聲放大器(lownoiseamplifier，lna)、雙工器等。此外，rf電路1010還可以通過無線通信與網(wǎng)絡(luò)和其他設(shè)備通信。上述無線通信可以使用任一通信標(biāo)準(zhǔn)或協(xié)議，包括但不限于全球移動通訊系統(tǒng)(globalsystemofmobilecommunication，gsm)、通用分組無線服務(wù)(generalpacketradioservice，gprs)、碼分多址(codedivisionmultipleaccess，cdma)、寬帶碼分多址(widebandcodedivisionmultipleaccess,wcdma)、長期演進(longtermevolution，lte)、電子郵件、短消息服務(wù)(shortmessagingservice，sms)等。

存儲器1020可用于存儲軟件程序以及模塊，處理器1080通過運行存儲在存儲器1020的軟件程序以及模塊，從而執(zhí)行手機的各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理。存儲器1020可主要包括存儲程序區(qū)和存儲數(shù)據(jù)區(qū)，其中，存儲程序區(qū)可存儲操作系統(tǒng)、至少一個功能所需的應(yīng)用程序(比如聲音播放功能、圖像播放功能等)等；存儲數(shù)據(jù)區(qū)可存儲根據(jù)手機的使用所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)(比如音頻數(shù)據(jù)、電話本等)等。此外，存儲器1020可以包括高速隨機存取存儲器，還可以包括非易失性存儲器，例如至少一個磁盤存儲器件、閃存器件、或其他易失性固態(tài)存儲器件。

輸入單元1030可用于接收輸入的數(shù)字或字符信息，以及產(chǎn)生與手機的用戶設(shè)置以及功能控制有關(guān)的鍵信號輸入。具體地，輸入單元1030可包括觸控面板1031以及其他輸入設(shè)備1032。觸控面板1031，也稱為觸摸屏，可收集用戶在其上或附近的觸摸操作(比如用戶使用手指、觸筆等任何適合的物體或附件在觸控面板1031上或在觸控面板1031附近的操作)，并根據(jù)預(yù)先設(shè)定的程式驅(qū)動相應(yīng)的連接裝置?？蛇x的，觸控面板1031可包括觸摸檢測裝置和觸摸控制器兩個部分。其中，觸摸檢測裝置檢測用戶的觸摸方位，并檢測觸摸操作帶來的信號，將信號傳送給觸摸控制器；觸摸控制器從觸摸檢測裝置上接收觸摸信息，并將它轉(zhuǎn)換成觸點坐標(biāo)，再送給處理器1080，并能接收處理器1080發(fā)來的命令并加以執(zhí)行。此外，可以采用電阻式、電容式、紅外線以及表面聲波等多種類型實現(xiàn)觸控面板1031。除了觸控面板1031，輸入單元1030還可以包括其他輸入設(shè)備1032。具體地，其他輸入設(shè)備1032可以包括但不限于物理鍵盤、功能鍵(比如音量控制按鍵、開關(guān)按鍵等)、軌跡球、鼠標(biāo)、操作桿等中的一種或多種。

顯示單元1040可用于顯示由用戶輸入的信息或提供給用戶的信息以及手機的各種菜單。顯示單元1040可包括顯示面板1041，可選的，可以采用液晶顯示器(liquidcrystaldisplay，lcd)、有機發(fā)光二極管(organiclight-emittingdiode,oled)等形式來配置顯示面板1041。進一步的，觸控面板1031可覆蓋顯示面板1041，當(dāng)觸控面板1031檢測到在其上或附近的觸摸操作后，傳送給處理器1080以確定觸摸事件的類型，隨后處理器1080根據(jù)觸摸事件的類型在顯示面板1041上提供相應(yīng)的視覺輸出。雖然在圖10中，觸控面板1031與顯示面板1041是作為兩個獨立的部件來實現(xiàn)手機的輸入和輸入功能，但是在某些實施例中，可以將觸控面板1031與顯示面板1041集成而實現(xiàn)手機的輸入和輸出功能。

手機還可包括至少一種傳感器1050，比如光傳感器、運動傳感器以及其他傳感器。具體地，光傳感器可包括環(huán)境光傳感器及接近傳感器，其中，環(huán)境光傳感器可根據(jù)環(huán)境光線的明暗來調(diào)節(jié)顯示面板1041的亮度，接近傳感器可在手機移動到耳邊時，關(guān)閉顯示面板1041和/或背光。作為運動傳感器的一種，加速計傳感器可檢測各個方向上(一般為三軸)加速度的大小，靜止時可檢測出重力的大小及方向，可用于識別手機姿態(tài)的應(yīng)用(比如橫豎屏切換、相關(guān)游戲、磁力計姿態(tài)校準(zhǔn))、振動識別相關(guān)功能(比如計步器、敲擊)等；至于手機還可配置的陀螺儀、氣壓計、濕度計、溫度計、紅外線傳感器等其他傳感器，在此不再贅述。

音頻電路1060、揚聲器1061，傳聲器1062可提供用戶與手機之間的音頻接口。音頻電路1060可將接收到的音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的電信號，傳輸?shù)綋P聲器1061，由揚聲器1061轉(zhuǎn)換為聲音信號輸出；另一方面，傳聲器1062將收集的聲音信號轉(zhuǎn)換為電信號，由音頻電路1060接收后轉(zhuǎn)換為音頻數(shù)據(jù)，再將音頻數(shù)據(jù)輸出處理器1080處理后，經(jīng)rf電路1010以發(fā)送給比如另一手機，或者將音頻數(shù)據(jù)輸出至存儲器1020以便進一步處理。

wifi屬于短距離無線傳輸技術(shù)，手機通過wifi模塊1070可以幫助用戶收發(fā)電子郵件、瀏覽網(wǎng)頁和訪問流式媒體等，它為用戶提供了無線的寬帶互聯(lián)網(wǎng)訪問。雖然圖10示出了wifi模塊1070，但是可以理解的是，其并不屬于手機的必須構(gòu)成，完全可以根據(jù)需要在不改變發(fā)明的本質(zhì)的范圍內(nèi)而省略。

處理器1080是手機的控制中心，利用各種接口和線路連接整個手機的各個部分，通過運行或執(zhí)行存儲在存儲器1020內(nèi)的軟件程序和/或模塊，以及調(diào)用存儲在存儲器1020內(nèi)的數(shù)據(jù)，執(zhí)行手機的各種功能和處理數(shù)據(jù)，從而對手機進行整體監(jiān)控?？蛇x的，處理器1080可包括一個或多個處理單元；優(yōu)選的，處理器1080可集成應(yīng)用處理器和調(diào)制解調(diào)處理器，其中，應(yīng)用處理器主要處理操作系統(tǒng)、用戶界面和應(yīng)用程序等，調(diào)制解調(diào)處理器主要處理無線通信?？梢岳斫獾氖?，上述調(diào)制解調(diào)處理器也可以不集成到處理器1080中。

手機還包括給各個部件供電的電源1090(比如電池)，優(yōu)選的，電源可以通過電源管理系統(tǒng)與處理器1080邏輯相連，從而通過電源管理系統(tǒng)實現(xiàn)管理充電、放電、以及功耗管理等功能。

盡管未示出，手機還可以包括攝像頭、藍牙模塊等，在此不再贅述。

本發(fā)明實施例提供了一種更加智能的信息展示方案，通過獲取用戶當(dāng)前的活動參數(shù)識別用戶的活動狀態(tài)為步行時，根據(jù)用戶當(dāng)前所處的地理位置在移動終端的地圖應(yīng)用上為用戶進行信息展示。本發(fā)明實施例無需額外增加硬件工具，充分利用了移動終端本身具備的傳感器，讀取傳感器采集的傳感器數(shù)據(jù)，并基于傳感器數(shù)據(jù)和分類模型能夠識別出使用該移動終端的用戶的日?；顒訝顟B(tài)。并且，本發(fā)明實施例中傳感器采集的傳感器數(shù)據(jù)是實時的，因而本發(fā)明可以基于實時的傳感器數(shù)據(jù)來識別用戶實時的活動狀態(tài)，識別結(jié)果全面且準(zhǔn)確，能夠滿足用戶后續(xù)的各種個性化需求。當(dāng)準(zhǔn)確識別出用戶的活動狀態(tài)之后，智能地為用戶篩選出適合用戶當(dāng)前瀏覽的信息或是用戶需要的信息并進行信息展示，大大提升了用戶體驗。

在此處所提供的說明書中，說明了大量具體細節(jié)。然而，能夠理解，本發(fā)明的實施例可以在沒有這些具體細節(jié)的情況下實踐。在一些實例中，并未詳細示出公知的方法、結(jié)構(gòu)和技術(shù)，以便不模糊對本說明書的理解。

類似地，應(yīng)當(dāng)理解，為了精簡本公開并幫助理解各個發(fā)明方面中的一個或多個，在上面對本發(fā)明的示例性實施例的描述中，本發(fā)明的各個特征有時被一起分組到單個實施例、圖、或者對其的描述中。然而，并不應(yīng)將該公開的方法解釋成反映如下意圖：即所要求保護的本發(fā)明要求比在每個權(quán)利要求中所明確記載的特征更多的特征。更確切地說，如下面的權(quán)利要求書所反映的那樣，發(fā)明方面在于少于前面公開的單個實施例的所有特征。因此，遵循具體實施方式的權(quán)利要求書由此明確地并入該具體實施方式，其中每個權(quán)利要求本身都作為本發(fā)明的單獨實施例。

本領(lǐng)域那些技術(shù)人員可以理解，可以對實施例中的設(shè)備中的模塊進行自適應(yīng)性地改變并且把它們設(shè)置在與該實施例不同的一個或多個設(shè)備中?？梢园褜嵤├械哪K或單元或組件組合成一個模塊或單元或組件，以及此外可以把它們分成多個子模塊或子單元或子組件。除了這樣的特征和/或過程或者單元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何組合對本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的所有特征以及如此公開的任何方法或者設(shè)備的所有過程或單元進行組合。除非另外明確陳述，本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的每個特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征來代替。

此外，本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠理解，盡管在此所述的一些實施例包括其它實施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實施例的特征的組合意味著處于本發(fā)明的范圍之內(nèi)并且形成不同的實施例。例如，在權(quán)利要求書中，所要求保護的實施例的任意之一都可以以任意的組合方式來使用。

本發(fā)明的各個部件實施例可以以硬件實現(xiàn)，或者以在一個或者多個處理器上運行的軟件模塊實現(xiàn)，或者以它們的組合實現(xiàn)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以在實踐中使用微處理器或者數(shù)字信號處理器(dsp)來實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實施例的信息展示裝置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本發(fā)明還可以實現(xiàn)為用于執(zhí)行這里所描述的方法的一部分或者全部的設(shè)備或者裝置程序(例如，計算機程序和計算機程序產(chǎn)品)。這樣的實現(xiàn)本發(fā)明的程序可以存儲在計算機可讀介質(zhì)上，或者可以具有一個或者多個信號的形式。這樣的信號可以從因特網(wǎng)網(wǎng)站上下載得到，或者在載體信號上提供，或者以任何其他形式提供。

例如，圖11示出了可以實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明的信息展示方法的計算設(shè)備的框圖。該計算設(shè)備傳統(tǒng)上包括處理器1110和以存儲器1120形式的計算機程序產(chǎn)品或者計算機可讀介質(zhì)。存儲器1120可以是諸如閃存、eeprom(電可擦除可編程只讀存儲器)、eprom、硬盤或者rom之類的電子存儲器。存儲器1120具有存儲用于執(zhí)行上述方法中的任何方法步驟的程序代碼1131的存儲空間1130。例如，存儲程序代碼的存儲空間1130可以存儲分別用于實現(xiàn)上面的方法中的各種步驟的各個程序代碼1131。這些程序代碼可以從一個或者多個計算機程序產(chǎn)品中讀出或者寫入到這一個或者多個計算機程序產(chǎn)品中。這些計算機程序產(chǎn)品包括諸如硬盤，緊致盤(cd)、存儲卡或者軟盤之類的程序代碼載體。這樣的計算機程序產(chǎn)品通常為如圖12所示的便攜式或者固定存儲單元。該存儲單元可以具有與圖11的計算設(shè)備中的存儲器1120類似布置的存儲段、存儲空間等。程序代碼可以例如以適當(dāng)形式進行壓縮。通常，存儲單元包括存儲有用于執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的方法步驟的計算機可讀程序代碼1131’，即可以由例如諸如1110之類的處理器讀取的程序代碼，當(dāng)這些程序代碼由計算設(shè)備運行時，導(dǎo)致該計算設(shè)備執(zhí)行上面所描述的方法中的各個步驟

應(yīng)該注意的是上述實施例對本發(fā)明進行說明而不是對本發(fā)明進行限制，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離所附權(quán)利要求的范圍的情況下可設(shè)計出替換實施例。在權(quán)利要求中，不應(yīng)將位于括號之間的任何參考符號構(gòu)造成對權(quán)利要求的限制。單詞“包含”不排除存在未列在權(quán)利要求中的元件或步驟。位于元件之前的單詞“一”或“一個”不排除存在多個這樣的元件。本發(fā)明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于適當(dāng)編程的計算機來實現(xiàn)。在列舉了若干裝置的單元權(quán)利要求中，這些裝置中的若干個可以是通過同一個硬件項來具體體現(xiàn)。單詞第一、第二、以及第三等的使用不表示任何順序。可將這些單詞解釋為名稱。

至此，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)認(rèn)識到，雖然本文已詳盡示出和描述了本發(fā)明的多個示例性實施例，但是，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的情況下，仍可根據(jù)本發(fā)明公開的內(nèi)容直接確定或推導(dǎo)出符合本發(fā)明原理的許多其他變型或修改。因此，本發(fā)明的范圍應(yīng)被理解和認(rèn)定為覆蓋了所有這些其他變型或修改。