CN101286173A - 基于用户简档数据的内容选择的***和方法 - Google Patents
基于用户简档数据的内容选择的***和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101286173A CN101286173A CNA200810100329XA CN200810100329A CN101286173A CN 101286173 A CN101286173 A CN 101286173A CN A200810100329X A CNA200810100329X A CN A200810100329XA CN 200810100329 A CN200810100329 A CN 200810100329A CN 101286173 A CN101286173 A CN 101286173A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- online
- profile
- content
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 claims description 22
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 18
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 18
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 18
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 7
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 5
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 35
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 13
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 241001269238 Data Species 0.000 description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 2
- 230000003997 social interaction Effects 0.000 description 2
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005242 forging Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000002650 habitual effect Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 1
- 230000002459 sustained effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
本发明涉及基于用户简档数据的内容选择的***和方法。至少部分基于用户简档数据选择在线内容。在一个实施例中,包括个人用户特征的用户简档数据被存储在简档服务器中。然后计算个人用户特征的简档概率。随后在线用户行为被分析并用于更新对应于用户特征的简档概率。在一个实施例中,特定的在线内容基于用户简档数据和/或更新的简档概率被选择和呈现。
Description
技术领域
[0001]当前发明涉及内容选择和呈现,尤其是在基于用户简档数据的在线环境中选择和呈现内容。
背景技术
[0002]近来,在线用户体验已经有了显著地发展,并且现在包括了在线呈现多媒体内容的所有方面。例如:用户可以访问很多在线内容资源以便听音乐,下载视频,阅读新闻文章,与其他人的社会交往等。对于这个特定在线用户的可获得的关注范围,伴随着该用户周围有限的交互空间,只有有限数量的预先选择的内容可以被有效的呈现给用户。这些预先选择的内容可以包括,例如,在线广告,购买选择,可用的服务或类似的信息。
[0003]随着越来越多的用户移往在线环境,无论是虚拟还是现实中,在竞争在线用户的注意力方面有一个相应的增长。从广告这点来看,目前没有办法精确的选择在线内容以便提供给一个特定的在线用户,而这些内容很可能是用户感兴趣的,例如目标广告或购买选择。一种减轻这种断开现象的方式是将用户简档信息与特定的可用的在线内容相匹配。然而,由此出现了很多效果不高的用来识别用户精选的在线内容的装置。这主要是因为,当用户可能典型的被要求提供特定的人口统计的和心理的信息作为例行的在线注册过程的一部分,这些用户经常不愿意泄漏个人信息,或者对于他们的回答是不可信的。因此,有获得一种基于用户简档数据的在线内容选择的***和方法的需求,所述在线内容选择***和方法至少部分基于用户简档数据。
发明内容
[0004]在此公开和要求的是一种用于在线内容选择的方法,简档服务器和计算机程序产品。在一个实施例中,一种方法包括接收包含了用户特征的用户简档数据的至少一部分,对用户特征计算简档概率,并接收在线用户行为数据。该方法进一步包括,至少部分基于在线用户行为数据为用户特征更新简档概率,然后基于用户简档数据选择在线内容。
[0005]鉴于随后对本发明的可仿效的实施例描述的基础上,本发明的其他方面,特征和技术,对于熟知相关技术的人来说是显而易见的。
附图说明
[0006]本发明的特点,目的和优点可以从下面阐明的与附图一起的详细描述中更明显的得到,类似的参考特征也相应的通过附图识别出来:
[0007]图1示出了根据本发明的一个实施例的通信***;
[0008]图2描述了根据本发明的一个实施例的基于用户简档数据选择内容的处理过程;
[0009]图3A-3B描述了根据本发明其他实施例的基于用户简档数据呈现内容的处理过程。
具体实施方式
[0010]本公开一般涉及基于用户简档数据选择和呈现在线内容。在某些实施例中,用户简档数据可以被接收,或者是在一个注册过程中,或者是在基于一个或多个在线用户的动作的选择性推断中。用户简档数据可以由很多独立的特征构成,其中的每一个特征可以具有关联的简档概率,它代表着底层数据的信心水平。
[0011]发明的一个方面是为了积累用户行为数据,优选地来自于多个在线应用或其他资源。在下面将被详细描述的某些实施例中,这种用户行为数据可以随即被用于更新前述的简档概率,然后是全部的用户简档数据。
[0012]在某些实施例中,可以至少部分基于更新的用户简档将特定的在线内容呈现给主体用户。这些在线内容可以被基于一个“最接近匹配”的对比从一组可用的内容中选择出来。
[0013]在此使用的术语“用户”可以涉及一个特定的个人或可以涉及一个或多个由该个人创造的(或与该个人相关)“人物”或“角色”。这样的每一个在线角色可以看起来被表现为所说的“替身”,其表示用户的他或她的视觉表示,典型的是一个二维图标的形式。此外,人物(aka演员)可以对于在线环境中的给定的“场景”是唯一的,或者是在不同的场景间选择性的移动。正如这样,应当理解,用户的参照物应当包括适当情况下的用户在线角色。
[0014]在此使用的术语“一个”应当意味着是一个或多于一个,术语“多个”应当意味着是两个或多于两个,术语“另一个”被定义为是第2个或更多,术语“包括”和/或“具有”是开放式的(例如,包含),术语“或”被解释为包括的或者表示任意一个或任意的组合。因此,“A,B或C”表示下列的任意一个含义:A;B;C;A和B;A和C;B和C;A,B和C。这种定义的一个例外仅仅是在当一些元件,功能,步骤或动作的组合在某些方式下固有的互斥时才发生。参考遍及当前文档中提及的“一个实施例”,“某个实施例”或类似的术语表示与这个实施例相关的描述的特定的特征、结构或特性被包含在本发明的至少一个实施例中。因此,这些短语在当前描述的各种不同地方出现时,并不一定只针对一个相同的实施例。尤其,特定的特征、结构或特性可以被不加限制的以任何一种合适的方式在一个或多个实施例上进行组合。
[0015]根据计算机编程的现有熟练技术人员的实践,下面结合由计算机***或相同的电子***执行的操作描述本发明。这些操作有时涉及的是可被计算机执行的。可以意识到这些符号表示的操作包括处理器的处理,如中央处理单元,处理电信号表示的数据位和那些存在于***存储中的存储器位置的数据位的维持,及对信号的其他处理。被维持的数据位的存储器位置是物理位置,它具有对应着数据位的特定的电的、磁的、光的或有机的属性。
[0016]当以软件执行时,本发明的元素本质上是执行必要任务的代码片段。这些代码片段能被存储在处理器可读媒体中,可以包括能够存储或传输信息的任意媒体。处理器可读媒体的举例包括电子电路,半导体存储器装置,只读存储器(ROM),闪存或其他非易失的存储器,软盘,CD-ROM,光盘,硬盘,光纤媒介,射频(RF)链接等。
[0017]图1中描述了一个通信***100,在其中本发明一个或多个方面可以被执行。特别的,通信***100包括因特网协议(IP)网络120,以提供在用户110、内容服务器130、应用服务器135和社区服务器195之间的通信路径。如所示的那样,用户110可以使用任意数量的通信装置来访问这些不同的在线服务器,包括无线装置140(如蜂窝电话、智能电话、个人数字助理等),便携式计算机150和/或个人计算机160。当用户110使用无线装置140连接IP网络120时,通信***100可以进一步包括载波网络170,该载波网络被配置成提供在无线装置140和网络120之间的无线通信服务。载波网络170支持至少一种无线通信协议:如全球移动通信***(GSM),通用分组无线业务(GPRS),码分多址(CDMA)或宽带码分多址(WCDMA)。
[0018]第三方内容服务器130可以包括任意能够在IP网络120上提供在线内容的服务器,包括声音内容、视频内容、流媒体、音乐、基于游戏的内容、基于交易的内容(如在线购买)、广告内容、基于文本的内容、基于图形的内容和上述内容的任意组合。此外,应用服务器135可以被配置成提供各种在线服务和访问在线应用。以非穷举的方式举例,这些服务和应用可以包括因特网搜索应用、邮件应用、基于定位的应用、梦幻体育、拍卖、角色、在线约会服务、地图服务和新闻服务。可以意识到的是很大范围内的内容、服务和应用可以由服务器130和135提供,并且本发明不意图被限制到任意一个特定的实例。可进一步意识到的是服务器130和135可以被合并成一个服务器或服务器群。
[0019]继续图1的描述,通信***100进一步包括与IP网络120耦合的简档服务器180。当单独表示时,简档服务器180和简档数据库190可以是单独的组件,或类似的被分离成在操作上互相关联的不同的服务器和/或数据库中。任何时候,简档服务器180可以被配置成在数据库190中保持多个用户的简档信息,其中包括用户110。这些简档数据可以包括个体的人口统计学的特征的集合,如年龄、社会地位、性别、血型、种族、收入、移动性(根据相对于工作的旅行时间或可用的汽车数量)、受到的教育、家庭关系、工作状态、方位等。另外,用户简档信息可以包括心理特征,如性格、价值观、态度、兴趣或生活方式。此外,简档服务器180可以被配置成仅从社区服务器195收集用户简档数据,或访问多个不同的社区服务器、内容服务器130和/或应用服务器135。
[0020]正如上面所提到的,通信***100进一步包括社区服务器195,用户110通过IP网络120对其进行访问。在某个实施例中,社区服务器195可以提供三维(3D)环境,如在公开号为US2007/001161的文献中描述的3D环境,在此通过参考被完全的合并到此。然而,社区服务器195可以类似是任意一种类型的在线环境,如二维(2D)环境。通过非穷举的方式举例,社区服务器195可以是一个社会网络服务器,一个在线市场服务器或游戏服务器。可以进一步预料的是,社区服务器195可以是一个访问在线社区的端口,并且其可以被用于对于各种应用、内容和服务的接口,这些服务可以是社区服务,进行约会/匹配,在线游戏,内容浏览,GUI菜单导航,安全服务,个人自传和记者/博客应用。
[0021]在某些实施例中,这种在线社区可以用于通过社会网络服务联系人们,如约会服务,博客,即时消息,邮件和在线事件。在线社区可以既有虚拟组件,也有真实组件。在虚拟社区情况下,用户可以展现在虚拟世界中的部分性格,在网络上与其他人玩游戏,并参与其他的虚拟服务。虚拟社区提供虚拟服务,如游戏社区,虚拟购物和虚拟冒险。用于表示虚拟社区的内容可以通过内容服务器130被提供,或由社区服务器195自己维持。相似的,各种可获得的基于社区的服务和应用可以由应用服务器135提供,或者可选的由社区服务器195自己提供。
[0022]社区服务器195可以被用于访问一个真实的社区,由真实时空(如当地时间),GPS位置,蜂窝位置或无线载波器的服务区域驱动。真实社区中可获得的社区内容被链接到真实的时空,并根据真实时空提供给真实社区中的用户。真实社区内容和服务可以由内容服务器130提供,可以包括信息附录,如当地新闻,运动,音乐和广告。信息检索可以被精选为当地商业,个人信息,住宿和购物。
[0023]当在图1中描述了单独的社区服务器195时,同样可以预料到,用户110可以在很多在线环境之间移动,同样存在于社区服务器195中,以及在同样被连接到IP网络120的许多单独的社区服务器之间。然而,为简单起见,通信***100被描述为具有一个单独的社区服务器195,但本发明不局限制于此。
[0024]正如下文中将被详细描述的,在对社区服务器195的注册过程或另一个在线注册过程中,用户110可以被要求提供人口统计数据(如,年龄,社会地位,性别,血型,种族,收入等),也可以是心理数据(如,价值观,兴趣,生活方式等)。这些信息被简档服务器180存储并被用于建立关于用户110的初始用户简档。正如下面那样将被详细描述的,根据本发明的原理,这些用户简档数据能被用于增强用户的经验和便于用户之间、用户与社区之间、用户和内容之间更好的匹配。
[0025]现在参照图2,描述了实施本发明的一个实施例的处理过程200。处理过程200开始于当用户简档数据在块210处被接收到时。在某些实施例中,用户简档数据可以由一个或多个个人用户特征构成,如个人人口统计学特征和/或心理品质。这些用户简档数据可以随后被存储在在线简档服务器中,如图1中的简档服务器180。在一个实施例中,块210的操作可以发生在一个主体用户(如图1中的用户110)注册或建立一个在线的认证或角色,并在这个处理过程中提供某些简档数据。可选的,块210的这些用户简档数据可以为基于一个或多个用户的在线动作的推断数据。这些在线动作可以包括音乐或视频下载历史/习惯,在线购买历史/习惯,和/或广告选择历史/习惯。此外,与主体用户交谈或交往的那些个人的简档数据可以相似的用于推断主体用户的简档数据。可用于推断简档数据的可能的在线动作的范围可以进一步包括主体用户的用于浏览、发邮件、文本撰写、玩游戏、社会交往、梦幻体育活动、拍卖、角色、导航和新闻选择的历史或习惯。实质上,可以被用于推断简档数据的用户的活动的形式像用户简档中能被进行分类的活动的类型那样多样。
[0026]一旦主体用户的简档数据被接收到,处理过程200可以继续进行到块220,在该处可以计算构成用户简档数据的个人特征的简档概率。在某些实施例中,一个简档概率表示某人对从块210初始提供的或推断的数据的相信程度。为了这个目的,在一个实施例中,像在本领域共知的那样,简档概率可以是基于贝叶斯概率分析。可选的,或协同贝叶斯概率分析,用户提供的数据可以自动的被指定一个预定义的概率。而且,对于用户提供的数据的初始概率可以被指定一个值,这个值是基于关于所述的某个特殊特征的假设。例如,如果确定与用户伪造血型相比,用户往往是倾向伪造他们的年龄,那么对于年龄特征的初始概率将要比对于血型特征的初始概率低。
[0027]处理过程200继续到块230,在此处用户的行为数据将被接收。像上面所述的块210那样,用户行为数据可以类似的被简档服务器(如图1中的简档服务器180)聚集。在一个实施例中,这些数据可以基于上述讨论的参照块210的推断数据的同样范围的在线动作和活动。例如,用户每次下载一首歌曲或一个视频时,这种选择表示了用户的行为数据。类似的,由主体用户执行的每个站点的访问或在线搜索也是可以被用于推断关于主体用户的人口统计学和/或心理学行为的行为。
[0028]在某些实施例中,在块230接收的在线用户行为的范围可以优选的来自于多个在线应用和/或环境。举例说明,可以从一个与浏览相关的资源接收这些行为数据,并且这些行为数据包括关于主体用户访问了哪些站点的行为数据。可以类似地从邮件应用、在线地图服务、社会社区应用(如图1中的社区服务器195),和其他提供内容的在线应用(如图1中的内容服务器130),或在线服务或应用(如图1中的应用服务器135)中接收行为数据。在一个实施例中,通过在这些应用上维持一个持续的用户识别,可以从多个在线资源接收行为数据。这可以通过要求用户登陆,然后当主体用户在不同的应用中移进和移出时通过在后台执行的处理过程维持登陆状态来完成。关于如何维持一个持续的登陆状态的细节在本领域是共知的并且在本公开的范围之外。
[0029]继续参考图2,处理过程200可以移动到块240,在此用于一个或多个用户简档特征的简档概率可以基于在块230接收到的行为数据被更新。在一个实施例中,块240的操作按照贝叶斯概率分析进行处理,基于此,对于给定特征的初始简档概率可以按照在块230接收的用户行为数据被更新。然而,同样可以预料的是任何已知的概率分析都可以类似的被使用。举一个简单的例子,但是不限于此,假设一个用户初始显示她是一个40岁的女性,她参与多玩家在线角色玩游戏可以被认为对于一个40岁的女性来说是不恰当的用户行为。因而,这个信息可以导致她的年龄和/或性别的概率会相应的降低。简档概率将如何被更新的变化的形式实质上是无限制的。
[0030]作为块240更新操作的一部分,它可能需要选择哪些动作保证了哪些特征的更新。为这个目的,简档服务器可以在接收用户行为数据时参考一个数据库,这个数据库中的特征可以已经被包含在接收到的行为数据的基本动作影响。一旦被影响的特征被识别出来,概率分析就可以被用于单独地更新这些特征,及更新作为一个整体的主体用户的简档数据。
[0031]一旦在块240处的更新操作完成,处理过程200继续到块250的处理,在此处至少部分基于更新的用户简档,特定的内容可以被提供给主体用户。下面将参照图3中的处理过程300进行更详细的描述,在某些实施例中,可以基于“最接近匹配”的对比从一组可用的内容中选取特定的内容形式。
[0032]参照图3A,描述了一个实施例中至少部分基于用户简档数据来选择内容的处理过程300,像图2中块250所执行的那样。处理过程300假设根据本发明的原理,对于一个主体用户的用户简档已经被建立,或是来自用户提供的信息,或可选的是从用户行为推断的。
[0033]选取处理过程300可以开始于在块305处的内容触发事件的检测。举例说明,但不限于此,这种触发事件可以包括主体用户(如图1中的用户110)访问一个在线虚拟社区的特定区域。内容触发事件可以包括虚拟的任何在线活动,如访问一个聊天室,进入一个在线市场,选择听或看内容,当然也包括导航到在线社区的特定区域。可以预料到,内容触发事件的发生仅仅是表示内容选择处理过程300将被初始化的一种方式。
[0034]在发广告内容的情况下,这种触发事件可以是主体用户进入广告位置的范围。这样,在虚拟环境中,或即使是在线真实环境中,广告位置可以被定位到在线空间中的一个特定位置。通过进入该位置的范围内,处理过程300可以将此解释为呈现广告的触发事件。
[0035]对于这类触发事件,在块310处一个可用内容的集合可以被识别。例如,当触发事件是进入一个在线音乐商店,可用内容的集合可以是用户进入商店时被显示给用户的新纪念册广告的集合。在一个实施例中,这种内容可以被存储在图1中的内容服务器130上、应用服务器135上或社区服务器195上,并且可以对应于广告内容、音乐内容、视频内容、购买选项等。
[0036]处理过程300然后继续到块315,在此处用户简档数据和与在块310处被识别的可用内容相关联的一个或多个参数进行比较。在一个实施例中,这个操作通过访问来自一个简档服务器(如图1中的简档服务器180)的一个主体用户的简档数据来进行。如前面所讨论的,这种简档数据可以同时包括人口统计学数据和心理数据。此外,可以基于从多个在线应用和/或环境收集到的在线用户行为,使用图2中的处理过程200进行更新这种简档数据。
[0037]在某些实施例中,块315处的对比操作可以通过比较目标数据中嵌入或其他与内容关联的数据来进行。在一个实施例中,这种目标数据可以是关键字的形式,其代表特定的广告中嵌入的音乐类型。再次的,在一个在线音乐商店的环境中,诸如年龄、性别和/和一般的音乐兴趣的简档数据可以与一组音乐广告进行匹配。
[0038]此外,在某些实施例中,可以优选的,块315的对比操作是内容敏感的。也就是说,内容参数/关键字可以在不同的环境中具有不同的意义。举例说明,关键字“java”在一个约会服务环境交流中指代咖啡(如“would you like to get somejava?”),或它在一个软件开发论坛的交流中是一种编程语言。
[0039]继续参考图3A,处理过程300继续到块320,在此处一个“最接近匹配”分析可以被执行。在一个实施例中,它涉及基于在块315执行的对比以确定在可用的内容和对应的用户特征之间的最接近性。这种“最接近匹配”可以包括一个普通关键字、重叠范围等的对比。
[0040]基于块320的最接近匹配,处理过程300可以随即为主体用户呈现从可用内容的集合中选择的内容,这些内容最接近地表示主体用户的兴趣的内容。再次的,在音乐广告的例子中,块320可以包括在音乐商店的虚拟的墙壁上显示一个可点击的广告,以购买由用户简档数据显示具有与主体用户的兴趣有高概率的特定乐队的新唱片。
[0041]虽然在处理过程300的描述中包括了对音乐广告的特定参照,但是应当预料到,这只是一个有限的例子,处理过程300的原理和操作可被类似的应用在多种环境中,而不意图被限制于此。
[0042]图3B描述了图3A中的处理过程300的另一个实施例。如所示的那样,处理过程330类似于处理过程300,其开始于在块335处内容触发事件的检测,随后是在块340处的可用内容的识别。类似的,处理过程330也包括简档数据与内容参数之间同样的比较(块345),然后参照上面详细讨论的处理过程300进行最接近匹配操作(块350)。简要的说,上面对图3A中块305-320的讨论被结合到图3B中块335-350的当前讨论内容。
[0043]如上所述,图3B的处理过程330区别于图3A中的处理过程300的地方在于:在块355确定:在块350进行最接近匹配操作时使用的强调用户特征的概率是否超过了一个预定阈值。也就是说,如果内容被识别出最接近匹配一个或多个用户特征,但是这些精确的特征的概率相对比较低,那么整个匹配的质量可以类似地也比较低。这样,如果确定所述特征的概率没有超过该阈值,处理过程330可以继续到块360,在此处缺省内容可以被呈现。相反,如果所述的概率超过该阈值,则处理过程300可以移动到块365,在此处用户匹配内容可以被呈现。根据这些内容的形式,它的呈现可以包括图像元素,音频元素,基于文本的元素或它们的任意组合。
[0044]呈现缺省内容的需求,如缺省广告,除非是达到某个最小阈值,否则可以对将成为在线广告者有吸引力。照这样,广告者们可以像平常那样继续对他们的产品做广告,以吸引和/或形成人们的兴趣,同时也投资于目标广告的优势。
[0045]尽管本发明以多个实施例的形式进行描述,应当理解本发明可以进行进一步的改进。这个申请意图包括本发明随后的任何的变形、使用或改变,这些通常符合本发明的原理,及从当前公开获得的启示都包括在本发明教义下的已知和惯用的实施中。
Claims (33)
1、一种用于在线内容选择的方法,包括:
接收包括用户特征的用户简档数据的至少一部分;
为用户特征计算简档概率;
接收在线用户行为数据;
至少部分基于所述在线用户行为数据更新用户特征的简档概率;和
基于该用户简档数据选择在线内容。
2、如权利要求1的方法,进一步包括至少部分基于所述在线用户行为数据来更新用户简档数据,并且其中选择在线内容包括基于所述用户简档数据的至少一部分与在线内容的一个或多个特征的匹配来选择在线内容。
3、如权利要求1的方法,其中计算简档概率包括为用户特征指定一个值,该值用于表示对用户特征的信任程度。
4、如权利要求1的方法,其中接收在线用户行为数据包括从多个独立的在线应用中接收在线用户行为数据。
5、如权利要求1的方法,其中用户简档数据包括多个用户特征,这些用户特征包括:年龄、社会地位、性别、血型、种族、收入、教育水平、家庭关系状态、工作状态、地理位置、居住地、国籍、外貌特征、性格特征、道德观、兴趣和生活方式中的一个或多个。
6、如权利要求1的方法,其中更新简档概率包括当在线用户行为数据与该用户的特征一致时,增加用户特征的简档概率,和当在线用户行为数据与该用户的特征不一致时,减小用户特征的简档概率。
7、如权利要求1的方法,其中选择在线内容包括从一组可用广告中选择一个广告。
8、如权利要求1的方法,进一步包括向在线环境中的用户呈现在线内容。
9、如权利要求1的方法,其中选择在线内容包括基于用户简档数据和简档概率来选择在线内容。
10、如权利要求1的方法,进一步包括在所述选择之前进行:
检测内容触发事件;
响应于所述检测,识别具有相关联的参数的一组可用内容;
对比用户简档数据和该组可用内容的相关联的参数;和
识别在用户简档数据和该组可用内容中之一之间的最接近匹配,其中所述选择包括选择对应于最接近匹配的在线内容。
11、如权利要求1的方法,进一步包括:
对比简档概率与阈值;
如果简档概率超过该阈值,则显示所选择的在线内容;
如果简档概率没有超过该阈值,则显示缺省内容。
12、一种配置为在网络上提供在线内容的简档服务器,该简档服务器包括:
网络接口,其被配置为将服务器连接到网络,接收包括了用户特征的用户简档数据,以及接收在线用户行为数据;
存储器,其包括用于实现在线内容选择的处理器可执行的指令;
处理器,其与存储器电耦合,该处理器被配置成执行处理器可执行的指令以:
计算用户特征的简档概率,
至少部分基于所述在线用户行为数据更新用户特征的简档概率,和
基于用户简档数据选择在线内容。
13、如权利要求12的简档服务器,其中处理器进一步被配置成执行处理器可执行的指令以便至少部分基于所述在线用户行为数据更新用户简档数据,和其中处理器基于用户简档数据的至少一部分与在线内容的一个或多个特征的匹配来选择在线内容。
14、如权利要求12的简档服务器,其中简档概率包括一组表示对用户特征的信任程度的值。
15、如权利要求12的简档服务器,其中在线用户行为数据是从多个独立的在线应用中接收的。
16、如权利要求12的简档服务器,其中用户简档数据包括多个用户特征,这些用户特征包括年龄、社会地位、性别、血型、种族、收入、教育水平、家庭关系状态、工作状态、地理位置、居住地、国籍、外貌特征、性格特征、道德观、兴趣和生活方式中的一个或多个。
17、如权利要求12的简档服务器,其中当在线用户行为数据与该用户的特征一致时,增加用户特征的简档概率,和当在线用户行为数据与该用户的特征不一致时,减小用户特征的简档概率。
18、如权利要求12的简档服务器,其中所述在线内容包括从一组可用广告中选择一个广告。
19、如权利要求12的简档服务器,其中处理器进一步被配置成执行处理器可执行的指令以向在线环境中的用户呈现在线内容。
20、如权利要求12的简档服务器,其中基于用户简档数据和简档概率来选择在线内容。
21、如权利要求12的简档服务器,其中处理器进一步被配置成执行处理器可执行的指令来:
检测内容触发事件;
响应于所述检测,识别具有相关联的参数的一组可用内容;
对比用户简档数据和该组可用内容的相关联的参数;和
识别在用户简档数据和该组可用内容中之一之间的最接近匹配,其中所述选择包括选择对应于最接近匹配的在线内容。
22、如权利要求12的简档服务器,其中处理器进一步被配置成执行处理器可执行的指令来:
对比简档概率与阈值;
如果简档概率超过该阈值,则显示所选择的在线内容;
如果简档概率没有超过该阈值,则显示缺省内容。
23、一种计算机程序产品,包括:
具有用于在线内容选择的处理器可执行代码的处理器可读媒介,该处理器可读媒介包括:
用于接收包括用户特征的用户简档数据的处理器可执行程序代码;
用于计算用户特征的简档概率的处理器可执行程序代码;
用于接收在线用户行为数据的处理器可执行程序代码;
用于至少部分基于所述在线用户行为数据更新用户特征的简档概率的处理器可执行程序代码;和
用于基于用户简档数据来选择在线内容的处理器可执行程序代码。
24、如权利要求23的计算机程序产品,其中计算机可读媒介进一步包括至少部分基于所述在线用户行为数据更新用户简档数据的处理器可执行程序代码,并且其中选择在线内容的处理器可执行程序代码包括基于所述用户简档数据的至少一部分与在线内容的一个或多个特征的匹配来选择在线内容的处理器可执行程序代码。
25、如权利要求23的计算机程序产品,其中计算简档概率的处理器可执行程序代码包括用于为用户特征指定一个表示用户特征是真实的概率的值的处理器可执行程序代码。
26、如权利要求23的计算机程序产品,其中接收在线用户行为数据的处理器可执行程序代码包括用于从多个独立的在线应用中接收在线用户行为数据的处理器可执行程序代码。
27、如权利要求23的计算机程序产品,其中用户简档数据包括多个用户特征,这些用户特征包括年龄、社会地位、性别、血型、种族、收入、教育水平、家庭关系状态、工作状态、地理位置、居住地、国籍、外貌特征、性格特征、道德观、兴趣和生活方式中的一个或多个。
28、如权利要求23的计算机程序产品,其中更新简档概率的处理器可执行程序代码包括,用于当在线用户行为数据与该用户的特征一致时,增加用户特征的简档概率的处理器可执行程序代码,和进一步包括用于当在线用户行为数据与该用户的特征不一致时,减小用户特征的简档概率的处理器可执行程序代码。
29、如权利要求23的计算机程序产品,其中选择在线内容的处理器可执行程序代码包括从一组可用广告中选择一个广告的处理器可执行程序代码。
30、如权利要求23的计算机程序产品,其中计算机可读媒介进一步包括用于向在线环境中的用户呈现在线内容的处理器可执行程序代码。
31、如权利要求23的计算机程序产品,其中选择在线内容的处理器可执行程序代码包括基于用户简档数据和简档概率来选择在线内容的处理器可执行程序代码。
32、如权利要求23的计算机程序产品,其中计算机可读媒介进一步包括:
用于检测内容触发事件的处理器可执行程序代码;
用于响应于所述检测,识别具有相关联的参数的一组可用内容的处理器可执行程序代码;
用于对比用户简档数据和该组可用内容的相关联的参数的处理器可执行程序代码;和
用于识别在用户简档数据和该组可用内容之一之间的最接近匹配的处理器可执行程序代码,其中所述的选择包括选择对应于最接近匹配的在线内容。
33、如权利要求23的计算机程序产品,其中计算机可读媒介进一步包括:
用于对比简档概率与阈值的处理器可执行程序代码;
用于如果简档概率超过该阈值,则显示所选择的在线内容的处理器可执行程序代码;
用于如果简档概率没有超过该阈值,则显示缺陷内容的处理器可执行程序代码。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US11/697,626 US20080249987A1 (en) | 2007-04-06 | 2007-04-06 | System And Method For Content Selection Based On User Profile Data |
US11/697626 | 2007-04-06 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101286173A true CN101286173A (zh) | 2008-10-15 |
Family
ID=39642688
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CNA200810100329XA Pending CN101286173A (zh) | 2007-04-06 | 2008-04-07 | 基于用户简档数据的内容选择的***和方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20080249987A1 (zh) |
EP (1) | EP1978454A1 (zh) |
JP (1) | JP2008287707A (zh) |
KR (1) | KR20080091045A (zh) |
CN (1) | CN101286173A (zh) |
WO (1) | WO2008124090A1 (zh) |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102362507A (zh) * | 2009-03-27 | 2012-02-22 | 松下电器产业株式会社 | 网络控制设备、网络控制***、网络控制方法及程序 |
CN102598736A (zh) * | 2009-10-30 | 2012-07-18 | 三星电子株式会社 | 移动设备、内容递送装置、内容提供装置及其控制方法 |
CN102981690A (zh) * | 2011-06-27 | 2013-03-20 | 株式会社理光 | 信息显示设备和信息显示方法 |
CN103294800A (zh) * | 2013-05-27 | 2013-09-11 | 华为技术有限公司 | 一种信息推送方法及装置 |
CN103348342A (zh) * | 2010-12-01 | 2013-10-09 | 谷歌公司 | 基于用户话题简档的个人内容流 |
CN103635924A (zh) * | 2011-06-30 | 2014-03-12 | 微软公司 | 多步投放活动 |
CN103678397A (zh) * | 2012-09-20 | 2014-03-26 | 富士通株式会社 | 应用搜索装置、应用搜索方法以及电子设备 |
CN104025140A (zh) * | 2011-06-06 | 2014-09-03 | 恩弗伦斯媒体公司 | 消费者驱动广告*** |
CN104346431A (zh) * | 2013-08-09 | 2015-02-11 | 索尼公司 | 信息处理装置、信息处理方法和程序 |
CN104978674A (zh) * | 2008-10-31 | 2015-10-14 | 雅虎公司 | 动态页面内广告 |
CN105830119A (zh) * | 2013-12-20 | 2016-08-03 | 脸谱公司 | 合并由各个社交网络***维护的用户资料信息 |
US9883326B2 (en) | 2011-06-06 | 2018-01-30 | autoGraph, Inc. | Beacon based privacy centric network communication, sharing, relevancy tools and other tools |
US10019730B2 (en) | 2012-08-15 | 2018-07-10 | autoGraph, Inc. | Reverse brand sorting tools for interest-graph driven personalization |
US10030988B2 (en) | 2010-12-17 | 2018-07-24 | Uber Technologies, Inc. | Mobile search based on predicted location |
US10470021B2 (en) | 2014-03-28 | 2019-11-05 | autoGraph, Inc. | Beacon based privacy centric network communication, sharing, relevancy tools and other tools |
CN110825730A (zh) * | 2018-08-08 | 2020-02-21 | 维萨国际服务协会 | 用于动态批量数据摄取优先化的***和方法 |
CN111240562A (zh) * | 2018-11-28 | 2020-06-05 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、装置、终端设备及计算机存储介质 |
CN114746882A (zh) * | 2019-11-26 | 2022-07-12 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 交互感知和内容呈现的***和方法 |
Families Citing this family (59)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8843481B1 (en) * | 2005-09-30 | 2014-09-23 | Yongyong Xu | System and method of forming action based virtual communities and related search mechanisms |
US20080320126A1 (en) * | 2007-06-25 | 2008-12-25 | Microsoft Corporation | Environment sensing for interactive entertainment |
US9485322B2 (en) | 2007-07-07 | 2016-11-01 | Qualcomm Incorporated | Method and system for providing targeted information using profile attributes with variable confidence levels in a mobile environment |
US9392074B2 (en) | 2007-07-07 | 2016-07-12 | Qualcomm Incorporated | User profile generation architecture for mobile content-message targeting |
US8713181B2 (en) * | 2007-08-03 | 2014-04-29 | International Business Machines Corporation | Method for transferring inventory between virtual universes |
US9002945B2 (en) * | 2007-09-19 | 2015-04-07 | Sony Computer Entertainment America Llc | Tracking, correlating, and processing multi-user online sessions |
EP2203815B1 (en) | 2007-09-20 | 2015-08-12 | Uniloc Luxembourg S.A. | Installing protected software product using unprotected installation image |
US8140982B2 (en) * | 2007-11-08 | 2012-03-20 | International Business Machines Corporation | Method and system for splitting virtual universes into distinct entities |
US20090125517A1 (en) | 2007-11-14 | 2009-05-14 | Qualcomm Incorporated | Method and system for keyword correlation in a mobile environment |
US20090132365A1 (en) * | 2007-11-15 | 2009-05-21 | Microsoft Corporation | Search, advertising and social networking applications and services |
US20090177530A1 (en) | 2007-12-14 | 2009-07-09 | Qualcomm Incorporated | Near field communication transactions in a mobile environment |
US7921128B2 (en) * | 2008-02-05 | 2011-04-05 | International Business Machines Corporation | Method and system for merging disparate virtual universes entities |
US8539364B2 (en) * | 2008-03-12 | 2013-09-17 | International Business Machines Corporation | Attaching external virtual universes to an existing virtual universe |
US8799787B2 (en) * | 2008-05-27 | 2014-08-05 | International Business Machines Corporation | Explicit use of user context objects in a virtual universe |
US8271475B2 (en) * | 2008-05-27 | 2012-09-18 | International Business Machines Corporation | Application of user context to searches in a virtual universe |
US8549163B2 (en) * | 2008-09-18 | 2013-10-01 | Jonathan M. Urdan | Passive parameter based demographics generation |
US20100211884A1 (en) * | 2009-02-13 | 2010-08-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System and method for joint user profile relating to consumer electronics |
US8595793B2 (en) * | 2009-02-13 | 2013-11-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System and method for user login to a multimedia system using a remote control |
US20100211863A1 (en) * | 2009-02-19 | 2010-08-19 | Microsoft Corporation | Action-based pre-population of user profiles |
US20100250347A1 (en) * | 2009-03-31 | 2010-09-30 | Sony Corporation | System and method for utilizing a transport structure in a social network environment |
JP5416474B2 (ja) * | 2009-05-07 | 2014-02-12 | 株式会社Nttドコモ | ユーザ管理方法及び情報処理システム |
US8316421B2 (en) | 2009-10-19 | 2012-11-20 | Uniloc Luxembourg S.A. | System and method for device authentication with built-in tolerance |
WO2011059276A2 (en) * | 2009-11-13 | 2011-05-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for managing content |
US9106424B2 (en) | 2010-01-04 | 2015-08-11 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and system for providing users login access to multiple devices via a communication system |
US10027676B2 (en) | 2010-01-04 | 2018-07-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and system for multi-user, multi-device login and content access control and metering and blocking |
WO2012031239A2 (en) * | 2010-09-02 | 2012-03-08 | Compass Labs, Inc. | User interest analysis systems and methods |
GB2484268A (en) | 2010-09-16 | 2012-04-11 | Uniloc Usa Inc | Psychographic profiling of users of computing devices |
JP5578040B2 (ja) * | 2010-11-15 | 2014-08-27 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および方法、情報処理システム、並びに、プログラム |
KR101785612B1 (ko) * | 2010-12-06 | 2017-11-15 | 삼성전자주식회사 | 통신 시스템에서 사용자 간 네트워크 형성 방법 및 장치 |
US10445782B2 (en) * | 2010-12-22 | 2019-10-15 | Facebook, Inc. | Expanded tracking and advertising targeting of social networking users |
US9424509B2 (en) | 2011-03-09 | 2016-08-23 | T-Mobile Usa, Inc. | System for application personalization for a mobile device |
EP2533184A1 (en) * | 2011-06-08 | 2012-12-12 | Research In Motion Limited | A system and method for selecting and providing content |
US8812591B2 (en) * | 2011-06-15 | 2014-08-19 | Facebook, Inc. | Social networking system data exchange |
CN103036921B (zh) * | 2011-09-29 | 2015-09-23 | 北京新媒传信科技有限公司 | 一种用户行为分析***和方法 |
US20130124322A1 (en) * | 2011-11-15 | 2013-05-16 | Brian Thomas Boland | Targeting information to a user based on viewed profile pages |
US8621381B1 (en) * | 2012-05-22 | 2013-12-31 | Google Inc. | System and method for adaptive use of keyboard or search term based on recent use |
WO2014003798A1 (en) * | 2012-06-30 | 2014-01-03 | Empire Technology Development, Llc | Profile construction based on asserted interest and actual participation in associated activities |
US10395276B1 (en) | 2012-09-07 | 2019-08-27 | Groupon, Inc. | Pull-type searching system |
US9015151B1 (en) * | 2012-10-10 | 2015-04-21 | QuikBreak | Content targeting to particular individuals based on demographic and psychographic segmentations, utilizing the computer-implemented methods and specifically programmed computer systems for performing thereof |
WO2014057486A1 (en) * | 2012-10-11 | 2014-04-17 | Sela Itai | System and method for providing content in real-time |
US20140150115A1 (en) * | 2012-11-28 | 2014-05-29 | Apple Inc. | Assigning electronically purchased items of content to users |
US9265458B2 (en) | 2012-12-04 | 2016-02-23 | Sync-Think, Inc. | Application of smooth pursuit cognitive testing paradigms to clinical drug development |
US9380976B2 (en) | 2013-03-11 | 2016-07-05 | Sync-Think, Inc. | Optical neuroinformatics |
US10438269B2 (en) | 2013-03-12 | 2019-10-08 | Mastercard International Incorporated | Systems and methods for recommending merchants |
US9535938B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-01-03 | Excalibur Ip, Llc | Efficient and fault-tolerant distributed algorithm for learning latent factor models through matrix factorization |
KR101497325B1 (ko) * | 2013-10-16 | 2015-03-04 | (주)컴버스테크 | 분할 콘텐츠를 이용한 가상 면접 처리 시스템 및 방법 |
CN103699594B (zh) * | 2013-12-11 | 2017-09-26 | 深圳先进技术研究院 | 一种信息推送方法及*** |
US9886710B2 (en) | 2014-03-25 | 2018-02-06 | Ebay Inc. | Data mesh visualization |
US9414100B2 (en) | 2014-03-31 | 2016-08-09 | Arris Enterprises, Inc. | Adaptive streaming transcoder synchronization |
US10327019B2 (en) | 2014-04-28 | 2019-06-18 | Rovi Guides, Inc. | Methods and systems for preventing a user from terminating a service based on the accessibility of a preferred media asset |
US9530151B2 (en) | 2014-11-26 | 2016-12-27 | Mastercard International Incorporated | Method and system for recommending a merchant based on transaction data |
US9454768B2 (en) | 2014-11-26 | 2016-09-27 | Mastercard International Incorporated | Method and system for estimating a price of a trip based on transaction data |
US9959258B2 (en) * | 2016-04-22 | 2018-05-01 | Facebook, Inc. | Generating characteristics of users of an online system presented with content in a context relative to other content |
SG10201604318PA (en) * | 2016-05-27 | 2017-12-28 | Mastercard International Inc | Method For Recommending A Vacation Option |
WO2018127944A1 (ja) * | 2017-01-04 | 2018-07-12 | クロス・メディア・ネットワークス株式会社 | 情報配信サーバおよび情報配信システム |
CN109275357B (zh) * | 2017-05-17 | 2022-05-24 | 谷歌有限责任公司 | 防止数据泄露的方法、***和计算机存储介质 |
US11070430B2 (en) | 2018-08-27 | 2021-07-20 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Persona/individual based actions based on community specific trigger |
US11354380B1 (en) * | 2019-03-01 | 2022-06-07 | Meta Platforms, Inc. | Systems and methods for evaluating page content |
US20220198525A1 (en) * | 2020-12-23 | 2022-06-23 | Show Advertising, Ltd. | Advertising to a crowd |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7062510B1 (en) * | 1999-12-02 | 2006-06-13 | Prime Research Alliance E., Inc. | Consumer profiling and advertisement selection system |
US20060212442A1 (en) * | 2001-05-16 | 2006-09-21 | Pandora Media, Inc. | Methods of Presenting and Providing Content to a User |
-
2007
- 2007-04-06 US US11/697,626 patent/US20080249987A1/en not_active Abandoned
-
2008
- 2008-04-04 WO PCT/US2008/004440 patent/WO2008124090A1/en active Application Filing
- 2008-04-04 JP JP2008098243A patent/JP2008287707A/ja active Pending
- 2008-04-04 EP EP08006849A patent/EP1978454A1/en not_active Withdrawn
- 2008-04-07 KR KR1020080032215A patent/KR20080091045A/ko not_active Application Discontinuation
- 2008-04-07 CN CNA200810100329XA patent/CN101286173A/zh active Pending
Cited By (35)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104978674A (zh) * | 2008-10-31 | 2015-10-14 | 雅虎公司 | 动态页面内广告 |
CN102362507A (zh) * | 2009-03-27 | 2012-02-22 | 松下电器产业株式会社 | 网络控制设备、网络控制***、网络控制方法及程序 |
CN102598736A (zh) * | 2009-10-30 | 2012-07-18 | 三星电子株式会社 | 移动设备、内容递送装置、内容提供装置及其控制方法 |
US9247421B2 (en) | 2009-10-30 | 2016-01-26 | Samsung Electronics Co., Ltd | Mobile device, content delivery apparatus, content providing apparatus and control method thereof |
US9317468B2 (en) | 2010-12-01 | 2016-04-19 | Google Inc. | Personal content streams based on user-topic profiles |
CN103348342A (zh) * | 2010-12-01 | 2013-10-09 | 谷歌公司 | 基于用户话题简档的个人内容流 |
CN103348342B (zh) * | 2010-12-01 | 2017-03-15 | 谷歌公司 | 基于用户话题简档的个人内容流 |
US9355168B1 (en) | 2010-12-01 | 2016-05-31 | Google Inc. | Topic based user profiles |
US9275001B1 (en) | 2010-12-01 | 2016-03-01 | Google Inc. | Updating personal content streams based on feedback |
US11614336B2 (en) | 2010-12-17 | 2023-03-28 | Uber Technologies, Inc. | Mobile search based on predicted location |
US10935389B2 (en) | 2010-12-17 | 2021-03-02 | Uber Technologies, Inc. | Mobile search based on predicted location |
US10030988B2 (en) | 2010-12-17 | 2018-07-24 | Uber Technologies, Inc. | Mobile search based on predicted location |
CN108446927A (zh) * | 2011-06-06 | 2018-08-24 | 恩弗伦斯媒体公司 | 消费者驱动广告*** |
US9898756B2 (en) | 2011-06-06 | 2018-02-20 | autoGraph, Inc. | Method and apparatus for displaying ads directed to personas having associated characteristics |
US10482501B2 (en) | 2011-06-06 | 2019-11-19 | autoGraph, Inc. | Method and apparatus for displaying ads directed to personas having associated characteristics |
CN104025140A (zh) * | 2011-06-06 | 2014-09-03 | 恩弗伦斯媒体公司 | 消费者驱动广告*** |
CN108460632A (zh) * | 2011-06-06 | 2018-08-28 | 恩弗伦斯媒体公司 | 消费者驱动广告*** |
US9883326B2 (en) | 2011-06-06 | 2018-01-30 | autoGraph, Inc. | Beacon based privacy centric network communication, sharing, relevancy tools and other tools |
CN102981690A (zh) * | 2011-06-27 | 2013-03-20 | 株式会社理光 | 信息显示设备和信息显示方法 |
CN103635924A (zh) * | 2011-06-30 | 2014-03-12 | 微软公司 | 多步投放活动 |
US10019730B2 (en) | 2012-08-15 | 2018-07-10 | autoGraph, Inc. | Reverse brand sorting tools for interest-graph driven personalization |
CN103678397A (zh) * | 2012-09-20 | 2014-03-26 | 富士通株式会社 | 应用搜索装置、应用搜索方法以及电子设备 |
CN103678397B (zh) * | 2012-09-20 | 2017-05-17 | 富士通株式会社 | 应用搜索装置、应用搜索方法以及电子设备 |
CN103294800B (zh) * | 2013-05-27 | 2016-12-28 | 华为技术有限公司 | 一种信息推送方法及装置 |
US9716765B2 (en) | 2013-05-27 | 2017-07-25 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Information push method and apparatus |
CN103294800A (zh) * | 2013-05-27 | 2013-09-11 | 华为技术有限公司 | 一种信息推送方法及装置 |
CN104346431A (zh) * | 2013-08-09 | 2015-02-11 | 索尼公司 | 信息处理装置、信息处理方法和程序 |
CN104346431B (zh) * | 2013-08-09 | 2019-04-30 | 索尼公司 | 信息处理装置、信息处理方法和程序 |
CN105830119B (zh) * | 2013-12-20 | 2017-12-08 | 脸谱公司 | 合并由各个社交网络***维护的用户资料信息 |
CN105830119A (zh) * | 2013-12-20 | 2016-08-03 | 脸谱公司 | 合并由各个社交网络***维护的用户资料信息 |
US10470021B2 (en) | 2014-03-28 | 2019-11-05 | autoGraph, Inc. | Beacon based privacy centric network communication, sharing, relevancy tools and other tools |
CN110825730A (zh) * | 2018-08-08 | 2020-02-21 | 维萨国际服务协会 | 用于动态批量数据摄取优先化的***和方法 |
CN111240562A (zh) * | 2018-11-28 | 2020-06-05 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、装置、终端设备及计算机存储介质 |
CN111240562B (zh) * | 2018-11-28 | 2023-04-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、装置、终端设备及计算机存储介质 |
CN114746882A (zh) * | 2019-11-26 | 2022-07-12 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 交互感知和内容呈现的***和方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2008124090A1 (en) | 2008-10-16 |
KR20080091045A (ko) | 2008-10-09 |
US20080249987A1 (en) | 2008-10-09 |
EP1978454A1 (en) | 2008-10-08 |
JP2008287707A (ja) | 2008-11-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101286173A (zh) | 基于用户简档数据的内容选择的***和方法 | |
US9123061B2 (en) | System and method for personalized dynamic web content based on photographic data | |
US8626818B2 (en) | System and method for generating user contexts for targeted advertising | |
US10013489B2 (en) | System and method for providing recommendations | |
KR101525417B1 (ko) | 웹 페이지 방문, 애플리케이션 사용, 위치 또는 경로에 기초한 여러 통신 장치의 동일한 사용자의 식별 | |
US20090176520A1 (en) | Generating User Contexts for Targeted Advertising | |
US20130283200A1 (en) | Apparatus, system and method for a media enhancement widget | |
KR100900323B1 (ko) | 위치 및 개인화 정보를 이용한 이동통신단말기의 대기화면제공 시스템 및 서비스 방법 | |
US20120005023A1 (en) | Methods and System for Providing Local Targeted Information to Mobile Devices of Consumers | |
US20130018897A1 (en) | System and method for distributing media related to a location | |
US20120005016A1 (en) | Methods and System for Providing and Analyzing Local Targeted Advertising Campaigns | |
US20120323685A1 (en) | Real world behavior measurement using identifiers specific to mobile devices | |
US20100131335A1 (en) | User interest mining method based on user behavior sensed in mobile device | |
CN101248424A (zh) | 基于用户偏好的定向媒体 | |
US20130117121A1 (en) | Content delivery using social affine targeting | |
JP2008501164A (ja) | 視覚刺激に基づくモバイル問合せシステムおよび方法 | |
US20140095307A1 (en) | Spotting trends by identifying influential consumers | |
AU2007270021A1 (en) | Methods and architecture for performing client-side directed marketing with caching and local analytics for enhanced privacy and minimal disruption | |
CN105528459B (zh) | 一种信息处理方法、服务器及终端 | |
KR20160036518A (ko) | 텍스트 메시징 시스템 사용자 디바이스를 위한 선택가능한 스타일 | |
KR20160036522A (ko) | 텍스트 메시징 시스템 폰트 서비스 제공자를 위한 선택가능한 스타일 | |
EP2120203A1 (en) | Method, apparatus and computer program product for managing advertising | |
KR20160036520A (ko) | 텍스트 메시징 시스템 퍼슬리셔를 위한 선택가능한 스타일 | |
KR20160036521A (ko) | 브랜드 소유자에 대한 선택가능한 텍스트 메시징 스타일 | |
CN103778550B (zh) | 获取信息的方法、装置及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Open date: 20081015 |