INTELLIGENT SNAP ASSIST RECOMMENDATION MODEL

• Main Authors: SUMAN, Upasna, KREISEDER, Peter Joseph, TUBBS, Kenneth Martin, KRUZICK, Amy Elizabeth, CARSON, Stacy
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 27.10.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

The techniques disclosed herein enable systems to provide intelligent snap assist recommendations using a diverse set of factors and factor weights. To generate recommendations, a system receives a user input placing a first item in a region of a snapped configuration in a display environment. In response, the system assigns a confidence score for a plurality of items including items open in the display environment as well as items that are not open. The system then ranks the items based on confidence score and selects a list of recommended items from the ranked list. The recommended items are then presented in a second region of the snapped configuration for selection. The system is further configured to receive and analyze user selections of snapped items to learn over time and adjust confidence scoring. Les techniques divulguées permettent à des systèmes de fournir des recommandations intelligentes d'assistance au chargement instantané à l'aide d'un ensemble varié de facteurs et de poids de facteurs. Pour générer des recommandations, un système reçoit une entrée d'utilisateur plaçant un premier élément dans une région d'une configuration à chargement instantané dans un environnement d'affichage. En réponse, le système attribue un score de confiance pour une pluralité d'éléments comprenant des éléments ouverts dans l'environnement d'affichage ainsi que des éléments qui ne sont pas ouverts. Le système classe ensuite les éléments sur la base du score de confiance et sélectionne une liste d'éléments recommandés à partir de la liste classée. Les éléments recommandés sont ensuite présentés dans une seconde région de la configuration à chargement instantané pour une sélection. Le système est en outre configuré pour recevoir et analyser des sélections d'utilisateur d'éléments chargés instantanément pour apprendre dans le temps et ajuster l'établissement d'un score de confiance.