DE102018000039A1

DE102018000039A1 - Bündeln von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen

Info

Publication number: DE102018000039A1
Application number: DE102018000039.8A
Authority: DE
Inventors: Balaji Vasan Srinivasan; Shiv Kumar Saini; Kundan Krishna; Anandhavelu Natarajan; Tanya Goyal; Pranav Ravindra Maneriker; Cedric Huesler
Original assignee: Adobe Systems Inc
Current assignee: Adobe Inc
Priority date: 2017-03-21
Filing date: 2018-01-04
Publication date: 2018-10-11
Also published as: CN108629651B; AU2018200067A1; CN108629651A; US20180276725A1; US10891667B2

Abstract

Offenbart werden Ausführungsformen zum Bündeln und Anordnen von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen. Eine Contentverwaltungsanwendung greift beispielsweise auf Kandidatencontentfragmente, eine contentspezifische Metrik und eine Intercontentrandbedingung zu. Die Contentverwaltungsanwendung berechnet Minimal- und Maximalbeitragswerte für die Kandidatencontentfragmente. Die Contentverwaltungsanwendung wählt auf Grundlage der berechneten Minimal- und Maximalbeitragswerte einen Teilsatz der Kandidatencontentfragmente aus. Die Contentverwaltungsanwendung wendet in Abhängigkeit von der Intercontentrandbedingung eine Bündelauswahlfunktion bei den ausgewählten Kandidatencontentfragmenten an und identifiziert hierdurch ein Bündel von Onlinecontentfragmenten. Die Contentverwaltungsanwendung gibt das identifizierte Bündel von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation über einen Onlinedienst aus.

Description

Verweis auf verwandte Anmeldungen
Die vorliegende Offenbarung beansprucht die Priorität der am 21. März 2017 eingereichten indischen Patentanmeldung mit der Nummer 201711009821 und dem Titel „Bundling Online Content Fragments for Presentation Based on Content-Specific Metrics and Inter-Content Contraints“, die hiermit durch Verweisung in Gänze mit aufgenommen wird.
Technisches Gebiet
Die vorliegende Offenbarung betrifft allgemein computerimplementierte Verfahren und Systeme zum Optimieren der Präsentation von Onlinecontent und insbesondere das Bündeln und Anordnen (beispielsweise das Ermitteln, Vorbereiten und Gruppieren) von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen.
Urheberrechtlicher Hinweis
Ein Teil der Offenbarung der vorliegenden Patentdruckschrift enthält Material, das dem Urheberrechtsschutz unterliegt. Der Urheberrechtsinhaber erhebt keine Einwände gegen die Faksimilereproduktion der Patentdruckschrift oder der Patentoffenbarung von irgendeiner Seite, so diese in den Patentakten oder Aufzeichnungen des Patent- und Markenamtes vorliegen, behält sich jedoch ansonsten sämtliche Urheberrechte vor.
Hintergrund
Contentanbieter, beispielsweise solche, die Videos oder anderen Mediencontent, der über das Internet bereitgestellt wird, kreieren und bearbeiten, stellen einen Zugriff auf Mediencontent über mehrere verschiedene Onlineumgebungen und Vorrichtungen (beispielsweise Desktops, Mobilvorrichtungen, tragbare Vorrichtungen und dergleichen mehr) bereit. Sobald Content kreiert worden ist, wollen die Anbieter den Content oftmals derart auswählen und präsentieren, dass dieser für einen Nutzer oder eine Gruppe von Nutzern angepasst oder auf andere Weise optimiert ist. Diese Anpassung verbessert die Qualität des Online-Erlebnisses (online experience) für den Nutzer.
Das Auswählen und Anordnen von Onlinecontent zu dem Zweck, Interaktionen mit dem Content über ein Datennetzwerk zu bewirken, impliziert einen merklichen manuellen Aufwand. Derzeit setzen Contentanbieter gegebenenfalls eigens hierfür vorgesehene Teams ein, die beträchtlichen Aufwand beim manuellen Vergleichen und Auswählen verschiedener Onlinecontentobjekte für verschiedene gewünschte Publikumssegmente treiben. Ein bestimmter Contentanbieter (beispielsweise „Netzwerk 1“) kann beispielsweise die Erstellung einer Kategoriewebpage für einen gewissen Satz von Onlinecontent (beispielsweise Content über Erzeugnisse rund um „Holiday Cakes“) mit dem Ziel wünschen, eine oder mehrere Metriken für den Onlinecontent (beispielsweise die Zeit, während der Nutzervorrichtungen auf den Onlinedienst zugreifen, den Anzeigengesamtumsatz für diese Kategorie und dergleichen) zu maximieren. Zu diesem Zweck setzen die Contentanbieter üblicherweise ein Team aus Analytikern oder Bearbeitern ein, um Hunderte von in ihren Beständen befindlichen Onlinecontentobjekten, die diesem Zweck dienen könnten, zu analysieren.
Bei diesem Beispiel identifiziert das Team aus Analytikern und Bearbeitern manuell einen Teilsatz der verschiedenen Contentobjekte, die das gewünschte Thema betreffen und die beim Einsatz contentspezifischer Metriken (beispielsweise dem Anzeigenumsatz oder der Verweilzeit) in der Vergangenheit gut funktioniert haben. Dieser Teilsatz von Content wird einem Designer zur Verfügung gestellt, der den Content in einem spezifischen Template oder einem anderen Layout zur Verbreitung anordnet. Infolge der Zunahme der Menge von digitalem Content und der Anzahl derartiger Metriken oder Randbedingungen, die für die Contentauswahl zu optimieren sind, sind derartige manuelle Prozesse kompliziert, aufwändig und fehleranfällig.
Bestehende Lösungen zum Verringern des manuellen Aufwands im Zusammenhang mit dem Auswählen von Contentobjekten bringen jedoch Nachteile mit sich. Eine bestehende Lösung zur Onlinecontentverbreitung ist beispielsweise die Landing-Page-Optimierung. Die Landing-Page-Optimierung impliziert das Optimieren der „Landing“-Webpage (Einstiegsseite) einer Website auf Grundlage einer Anfrage, mit der eine Nutzervorrichtung auf eine bestimmte Webpage zugegriffen hat. Die automatisierte Analyse, die eine Landing-Page-Optimierung bereitgestellt hat, beruht jedoch auf manuell erstellten Regeln und bringt daher ähnliche Nachteile wie das manuelle Auswählen von Content mit sich.
Des Weiteren vergrößert die zunehmende Anzahl von Plattformen, auf denen Content konsumiert wird, die Schwierigkeiten beim Analysieren des Contents auf jedem Medium und beim Anpassen des Nutzererlebnisses für bestimmte Onlinekanäle. Bestehende Webtemplatesysteme erstellen aus Content Webpages, wobei die Webtemplates derart präsentiert werden, dass eine Webengine eine Webpage mit abgebildetem Content erzeugt. Dieser Prozess ist bei der Wiedergabe desselben Contents auf verschiedenen Vorrichtungen jedoch suboptimal.
Figurenliste
Merkmale, Ausführungsformen und Vorteile der vorliegenden Offenbarung erschließen sich besser bei einem Studium der nachfolgenden Detailbeschreibung in Verbindung mit der begleitenden Zeichnung.

1 zeigt ein Beispiel für eine Netzwerkumgebung zum Bündeln oder Anordnen von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen entsprechend gewissen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
2 zeigt ein Beispiel für einen Prozess zum Bündeln von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen entsprechend gewissen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
3 zeigt ein Beispiel für ein Bündel von Onlinecontentfragmenten, die auf Grundlage ihrer semantischen Ähnlichkeit unter Nutzung des Prozesses von 2 ausgewählt worden sind, entsprechend gewissen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
4 zeigt ein Beispiel für ein Bündel von Onlinecontentfragmenten, die auf Grundlage ihrer semantischen Verschiedenheit unter Nutzung des Prozesses von 2 ausgewählt worden sind, entsprechend gewissen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
5 zeigt ein Beispiel eines Prozesses zum Anordnen von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen entsprechend gewissen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
6 zeigt ein Beispiel für einen Satz von Eingabecontentfragmenten, die von dem in 5 dargestellten Prozess genutzt werden können, entsprechend gewissen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
7 zeigt ein Beispiel für eine sich ergebende Verteilung der Eingabecontentfragmente von 6 unter Nutzung des in 5 dargestellten Prozesses entsprechend gewissen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
8 zeigt Beispiele für entsprechende contentspezifische Metriken für die Verteilung von Contentfragmenten von 7 entsprechend gewissen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
9 zeigt ein Beispiel einer Zufallsverteilung der Contentfragmente von 6.
10 zeigt Beispiele für entsprechende contentspezifische Metriken für die Verteilung von Contentfragmenten von 9.
11 zeigt ein weiteres Beispiel für eine Zufallsverteilung der Contentfragmente von 6.
12 zeigt Beispiele für entsprechende contentspezifische Metriken für die Verteilung von Contentfragmenten von 11.
13 zeigt ein weiteres Beispiel für eine Verteilung von Contentfragmenten entsprechend bestimmten Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
14 zeigt Beispiele für contentspezifische Metriken für die in 13 dargestellte Verteilung entsprechend gewissen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
15 zeigt ein Beispiel für ein Rechensystem, das eine Contentverwaltungsanwendung ausführt, entsprechend gewissen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.

Zusammenfassung
Gewisse Ausführungsformen implizieren das Bündeln und Anordnen (beispielsweise das Ermitteln, Vorbereiten und Gruppieren) von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen. Eine Contentverwaltungsanwendung, die von einer oder mehreren Verarbeitungsvorrichtungen ausgeführt wird, greift beispielsweise auf Daten zu, die Kandidatencontentfragmente, eine contentspezifische Metrik und eine Intercontentrandbedingung beinhalten. Die Contentverwaltungsanwendung berechnet Minimal- und Maximalbeitragswerte für die Kandidatencontentfragmente. Die Contentverwaltungsanwendung wählt auf Grundlage der berechneten Minimal- und Maximalbeitragswerte einen Teilsatz der Kandidatencontentfragmente aus. Die Contentverwaltungsanwendung wendet in Abhängigkeit von der Intercontentrandbedingung eine Bündelauswahlfunktion bei den ausgewählten Kandidatencontentfragmenten an und identifiziert hierdurch ein Bündel von Onlinecontentfragmenten. Die Contentverwaltungsanwendung gibt das identifizierte Bündel von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation über einen Onlinedienst aus.
Die illustrativen Ausführungsformen sind nicht zum Zwecke der Beschränkung oder Festlegung der Offenbarung aufgeführt, sondern sollen lediglich Beispiele zur Unterstützung des Verständnisses derselben bereitstellen. Zusätzliche Ausführungsformen sind in der Detailbeschreibung angegeben, deren weitere Beschreibung dort erfolgt.
Detailbeschreibung
Die vorliegende Offenbarung beinhaltet Ausführungsformen zum Durchführen von einem oder mehreren von einem Bündeln und Anordnen von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen. Onlinecontentfragmente können eine Kombination aus Text, Bild, Video oder einem beliebigen anderen Content zusammen mit einem Layout der Contentfragmente sein. Das Bündeln von Onlinecontentfragmenten impliziert das Auswählen eines Satzes von Onlinecontentfragmenten, bei denen wahrscheinlich ist, dass sie einen gewünschten Wert bei einer oder mehreren contentspezifischen Metriken ergeben (so beispielsweise bei der Zeitspanne, während der eine Nutzervorrichtung auf einen Onlinedienst zugreift, bei erwünschten Interaktionen mit dem Onlinedienst durch die Nutzervorrichtung und dergleichen mehr). Das Anordnen von Onlinecontentfragmenten impliziert das Verteilen der Onlinecontentfragmente in einem Layout (beispielsweise einem Gitterlayout) zur Präsentation über einen Onlinedienst, wobei die Verteilung eine oder mehrere Intercontentrandbedingungen (beispielsweise die gewünschte Ähnlichkeit gewisser Objekte, eine gewünschte Unähnlichkeit gewisser Objekte und dergleichen mehr) erfüllt.
Bei einigen Ausführungsformen erstellt eine Contentverwaltungsanwendung automatisch „Bündel“ von Onlinecontentfragmenten auf Grundlage einer oder mehrerer contentspezifischer Metriken oder Kombinationen aus contentspezifischen Metriken (beispielsweise verbrachte Zeit, Anzeigenumsatz und dergleichen mehr). Die Contentverwaltungsanwendung nimmt ein Kennwertebilden (scoring), ein Rangordnen (ranking) oder ein auf andere Weise erfolgendes Bewerten der Bündel von Onlinecontentfragmenten auf Grundlage der contentspezifischen Metriken vor. Bei einigen Ausführungsformen berücksichtigt die Contentverwaltungsanwendung zudem Intercontentrandbedingungen (inter-content constraints) (beispielsweise die Contentverschiedenheit, die Contentkohärenz und dergleichen mehr), die bei den sich ergebenden Bündeln von Contentfragmenten erfüllt oder optimiert sein müssen. Die Contentverwaltungsanwendung empfängt beispielsweise Eingaben, die einen Satz von Onlinecontentfragmenten und eine oder mehrere zu optimierende contentspezifische Metriken beinhalten. Auf Grundlage dieser Eingaben wählt die Contentverwaltungsanwendung automatisch das Contentbündel aus, das die contentspezifischen Metriken optimiert, und stellt sicher, dass die Intercontentrandbedingungen optimiert sind. Die Contentverwaltungsanwendung weist dem ausgewählten Content auf Grundlage der Kombination der leistungscontentspezifischen Metriken und der Intercontentrandbedingungen zudem einen Kennwert (beispielsweise einen Nutzwert (profit) oder einen anderen Wert) zu.
Eine beliebige geeignete Contentverwaltungsanwendung kann die hier beschriebenen die Bündelung betreffenden Ausführungsformen nutzen. Bei einem Beispiel nutzen Contentverwaltungsanwendungen, so beispielsweise der Adobe® Experience Manager, Contentfragmente, um die Erstellung von Erlebniskomponenten zu vereinfachen, die auf mehreren Pages, Kanälen und anderen Onlinemedienportalen wiederverwertet werden können. Die Onlinecontentfragmente können zentral erstellt und auf Grundlage ihres Designs auf zahlreichen Pages, Screens und anderen Contentverbreitungsportalen oder Vorrichtungen mit geeigneter Wiedergabe genutzt werden. Bei einigen Ausführungsformen verfolgt die Contentverwaltungsanwendung individuell verschiedene Contentfragmente und führt ihre Leistungsstatistiken zusammen. Ein derartiges Framework kann eine automatisierte, zielbasierte Erlebnisauswahl vereinfachen, die mehrere contentspezifische Metriken und Contentinteraktionen berücksichtigt.
Einige Ausführungsformen zum Bündeln von Contentfragmenten in Abhängigkeit von Intercontentrandbedingungen werden genutzt, um Rangordnungen, die ansonsten rein auf Grundlage contentspezifischer Metriken durchgeführt werden, zu verstärken. Die Contentverwaltungsanwendung optimiert beispielsweise das Contentbündel auf Grundlage einer Kombination von Contentmetriken und der das Ziel darstellenden contentspezifischen Metriken. Beim Einsatz von Intercontentrandbedingungen berücksichtigt die Contentverwaltunganwendung Ziele wie beispielsweise dasjenige, ob die Kombination aus Onlinecontentobjekten zusammenhängend bzw. kohäsiv oder verschiedenartig bzw. divers ist. Gewisse Ausführungsformen stellen die Unähnlichkeit zwischen den Onlinecontentobjekten dar, um sicherzustellen, dass eine zusammenhängende bzw. kohäsive oder verschiedenartige bzw. diverse Kombination von dem Algorithmus ausgewählt wird.
Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen nimmt die Contentverwaltungsanwendung ein automatisches Anordnen eines Satzes von Onlinecontentfragmenten (beispielsweise eines Bündels, das unter Nutzung der vorbeschriebenen Ausführungsformen ausgewählt ist) auf Grundlage von einer oder mehreren contentspezifischen Metriken (beispielsweise dem Nutzwert, dem Anzeigenumsatz und dergleichen mehr) und Intercontentrandbedingungen vor. Die Contentverwaltungsanwendung berücksichtigt beispielsweise verschiedene Varianten von Onlinecontentfragmenten (beispielsweise verschiedene Größen desselben Fragmentes), um eine geeignete Variante auf Grundlage der contentspezifischen Metriken zu wählen. Die Contentverwaltungsanwendung verteilt die Onlinecontentfragmente in einem zweidimensionalen Gitter („2D“) oder einem anderen geeigneten Layout auf Grundlage der Eigenschaften und Größenrandbedingungen der ausgewählten Fragmente und des Layouts. Hierbei berücksichtigt die Contentverwaltungsanwendung die Intercontentaffinitäten oder andere Intercontentrandbedingungen, um beliebige Contentkonflikte in der Verteilung (beispielsweise eine nicht ausreichende Ähnlichkeit oder eine nicht ausreichende Verschiedenheit zwischen Fragmenten) zu berücksichtigen.
Bei einigen Ausführungsformen verteilt die Contentverwaltungsanwendung die Onlinecontentfragmente automatisch in einem Gitterlayout, indem Nutzwerte, die die Onlinecontentfragmente bei bestimmten contentspezifischen Metriken ergeben, berücksichtigt werden. Die Contentverwaltungsanwendung berücksichtigt implizit contentspezifische Affinitäten und Randbedingungen. Einige Ausführungsformen der Contentverwaltungsanwendung weisen eine ausreichende Flexibilität auf, durch die ermöglicht wird, dass Teile des Erlebnisses vom Erlebenden festgehalten werden, und arbeiten an anderen Teilen, indem sie diese Präferenzen als zusätzliche Randbedingungen berücksichtigen.
Beispiel für eine Betriebsumgebung zum Bündeln oder Anordnen von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen
1 der Zeichnung zeigt ein Beispiel für eine Betriebsumgebung 100 zum Bündeln oder Anordnen von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen entsprechend gewissen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. Bei dem in 1 dargestellten Beispiel greifen verschiedene Nutzervorrichtungen 101 über ein Datennetzwerk 102 auf eine Vermarktungseinrichtung 104 zu. Bei einigen Ausführungsformen greifen verschiedene Verbrauchervorrichtungen 103 auf die Vermarktungseinrichtung 104 oder ein anderes System zu, für das Onlinecontent von der Nutzervorrichtung 101 bereitgestellt wird. Die Vermarktungseinrichtung 104 führt eine oder mehrere Contentverwaltungsanwendungen 106 (oder anderen geeigneten Programmcode) zum Wahrnehmen einer oder mehrerer Funktionen, die zum Bündeln oder Anordnen von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation genutzt werden, aus.
Einige Ausführungsformen der Betriebsumgebung 100 beinhalten Nutzervorrichtungen 101 und Verbrauchervorrichtungen 103. Beispiele für diese Vorrichtungen beinhalten unter anderem einen PC, einen Tabletcomputer, einen Desktopcomputer, eine Verarbeitungseinheit, eine beliebige Kombination dieser Vorrichtungen oder eine beliebige andere geeignete Vorrichtung mit einem oder mehreren Prozessoren. Jede der Nutzervorrichtungen 101 und der Verbrauchervorrichtungen 103 ist kommunikativ über das Datennetzwerk 102 mit der Vermarktungseinrichtung 104 gekoppelt. Ein Nutzer der Nutzervorrichtung 101 nutzt verschiedene Erzeugnisse, Anwendungen bzw. Apps oder Dienste, die von der Vermarktungseinrichtung 104 über ein oder mehrere Datennetzwerke 102 unterstützt werden. Ein Nutzer der Verbrauchervorrichtung 103 greift über das eine oder die mehreren Datennetzwerke 102 auf verschiedenen Onlinecontent, der von einer oder mehreren Nutzervorrichtungen erzeugt wird, zu und interagiert mit diesen, wobei die Erzeugnisse, Anwendungen bzw. Apps oder Dienste von der Vermarktungseinrichtung 104 unterstützt werden. Beispiele für das Datennetzwerk 102 beinhalten unter anderem das Internet, ein Ortsbereichsnetzwerk („LAN“), ein drahtloses Bereichsnetzwerk, ein drahtgebundenes Bereichsnetzwerk, ein Großbereichsnetzwerk und dergleichen.
Die Vermarktungseinrichtung 104 hostet ein oder mehrere Anwendungsprogramme, um die Erstellung digitaler Erlebnisse für Verbraucher oder andere Endnutzer zu vereinfachen. Bereitgestellt werden von der Vermarktungseinrichtung 104 die Anwendungen bzw. Apps (beispielsweise die Contentverwaltungsanwendung 106) als Software as a Service („SaaS“) oder als eigenständige Anwendung, die auf einer Rechenvorrichtung (beispielsweise auf einer von einem Vermarkter genutzten Vorrichtung) installiert ist, oder auch als Kombination aus beidem. Die Vermarktungseinrichtung 104 hostet ein oder mehrere Anwendungsprogramme, um die Erstellung digitaler Erlebnisse für Verbraucher oder andere Endnutzer zu vereinfachen. Die Vermarktungseinrichtung 104 stellt die Anwendungen bzw. Apps (beispielsweise die Contentverwaltungsanwendung 106) als Software as a Service („SaaS“) oder als eigenständige Anwendung, die auf einer Rechenvorrichtung (beispielsweise auf einer von einem Vermarkter genutzten Vorrichtung) installiert ist, oder als Kombination aus beidem bereit. Die Vermarktungseinrichtung 104 kann unter Nutzung eines oder mehrerer Server, einer oder mehrerer Plattformen mit entsprechenden Anwendungsprogrammierschnittstellen, einer Cloudinfrastruktur und dergleichen implementiert sein. Darüber hinaus kann jede Engine auch unter Nutzung eines oder mehrerer Server, einer oder mehrerer Plattformen mit entsprechenden Anwendungsprogrammierschnittstellen, einer Cloudinfrastruktur und dergleichen implementiert sein.
Die Vermarktungseinrichtung 104 beinhaltet eine Datenspeichereinheit 108. Die Datenspeichereinheit 108 kann als eine oder mehrere Datenbanken oder ein oder mehrere Datenserver implementiert sein. Die Datenspeichereinheit 108 beinhaltet einen oder mehrere Sätze von Contentfragmenten 110 und ein oder mehrere Contentlayouts 112, die von der Contentverwaltungsanwendung 106, wie nachstehend noch detaillierter beschrieben wird, genutzt werden.
Bei einigen Ausführungsformen kommuniziert die Vermarktungseinrichtung 104 mit einem oder mehreren Contentbeständen (content repositories) 114 über ein oder mehrere Datennetzwerke 102. Ein Contentbestand 114 beinhaltet einen oder mehrere Datenspeichereinheiten 116, auf denen Kandidatencontentfragmente 118 gespeichert sind. Die Vermarktungseinrichtung 104 ruft Kopien der Kandidatencontentfragmente 118 ab oder erhält diese auf andere Weise und speichert diese Kopien in der Datenspeichereinheit 108 als Sätze von Contentfragmenten 110.
Bündeln von Onlinecontentfragmenten zur Darstellung auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen
Bei einigen Ausführungsformen greift die Contentverwaltungsanwendung 106 auf einen Satz von Onlinecontentfragmenten zu und bündelt einen bestimmten Teilsatz der Onlinecontentfragmente zur Darstellung über einen Onlinedienst. Das Bündeln wird auf Grundlage einer oder mehrerer contentspezifischer Metriken und Intercontentrandbedingungen durchgeführt.
2 zeigt beispielsweise ein Beispiel für einen Prozess 200, der von der Vermarktungseinrichtung 104 oder einem anderen geeigneten Rechensystem, das Onlinecontentfragmente zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen bündelt, entsprechend gewissen Ausführungsformen durchgeführt werden kann. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen implementieren die in 2 dargestellten Vorgänge durch Ausführen von geeignetem Programmcode (beispielsweise der Contentverwaltungsanwendung 106). Zu darstellerischen Zwecken wird der Prozess 200 anhand gewisser hier erläuterter Beispiele beschrieben. Andere Implementierungen sind jedoch ebenfalls möglich.
Bei Block 202 impliziert der Prozess 200 ein Zugreifen auf Kandidatencontentfragmente, eine oder mehrere contentspezifische Metriken und eine oder mehrere Intercontentrandbedingungen. Bei einigen Ausführungsformen beinhalten die bei Block 202 empfangenen Eingaben zudem eine Bündelgröße. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um Block 202 zu implementieren. Das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bewirkt, dass die Verarbeitungsvorrichtung auf die Kandidatencontentfragmente 118, die contentspezifischen Metriken und die Intercontentrandbedingungen von einem nichttemporären computerlesbaren Medium zugreift. Bei verschiedenen Ausführungsformen handelt es sich hierbei um ein nichttemporäres computerlesbares Medium, auf dem die Contentverwaltungsanwendung 106 gespeichert ist, ein anderes nichttemporäres computerlesbares Medium, das auf der Vermarktungseinrichtung 104 verfügbar ist (beispielsweise eine Datenspeichereinheit 108), oder ein nichttemporäres computerlesbares Medium, das in einem Contentbestand 114 verfügbar ist, der von der Vermarktungseinrichtung 104 entfernt angeordnet ist (beispielsweise eine Datenspeichereinheit 116). Bei einigen Ausführungsformen impliziert das Zugreifen auf die Kandidatencontentfragmente 118, die contentspezifischen Metriken und die Intercontentrandbedingungen ein über einen Datenbus erfolgendes Kommunizieren geeigneter Signale zwischen einem lokalen nichttemporären computerlesbaren Medium und der Verarbeitungsvorrichtung. Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen impliziert das Zugreifen auf die Kandidatencontentfragmente 118, die contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen ein über ein Datennetzwerk erfolgendes Kommunizieren geeigneter Signale zwischen einem Rechensystem, das das nichttemporäre computerlesbare Medium beinhaltet, und einem Rechensystem, das die Verarbeitungsvorrichtung beinhaltet.
Bei einigen Ausführungsformen beinhalten die Daten, auf die zugegriffen wird, bei Block 202 eine Liste von Onlinecontentfragmenten zusammen mit ihren Leistungsstatistiken. Die Daten, auf die zugegriffen wird, beinhalten zudem eine oder mehrere Zielmetriken zur Optimierung. Die Daten, auf die zugegriffen wird, beinhalten des Weiteren Intercontentrandbedingungen, mit denen ein erzeugtes Bündel von Onlinecontentfragmenten verträglich sein muss. Ein Beispiel für eine Umgebung, in der die Contentverwaltungsanwendung 106 implementiert sein kann, ist eine e-Commerce-Umgebung, in der ein Onlinedienst Nutzervorrichtungen verschiedene Arten von Onlinecontent (beispielsweise Content zur Darstellung von Erzeugnissen und Dienstleistungen) anbietet, der dafür genutzt werden kann, Sätze von Erzeugnissen oder Dienstleistungen über ein Datennetzwerk zu erwerben. Beim vorliegenden Beispiel kann die Profitabilität eines Erzeugnisses oder einer Dienstleistung von anderen Erzeugnissen oder Dienstleistungen in dem Satz von Objekten abhängen. Nutzerinteraktionen mit entsprechendem Onlinecontent können beispielsweise wenigstens teilweise von Intercontentbeziehungen und Randbedingungen abhängen.
Die Onlinecontentfragmente können durch einen beliebigen geeigneten Prozess ermittelt werden. Bei einigen Ausführungsformen empfängt die Contentverwaltungsanwendung 106 über eine grafische Schnittstelle und von einer oder mehreren Nutzervorrichtungen 101 eine Eingabe, die den Ort der Onlinecontentfragmente identifiziert. Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen empfängt die Contentverwaltungsanwendung 106 ein oder mehrere Onlinecontentfragmente über eine grafische Schnittstelle und von einer oder mehreren Nutzervorrichtungen 101.
Die contentspezifischen Metriken können zudem durch einen beliebigen geeigneten Prozess ermittelt werden. Bei einigen Ausführungsformen empfängt die Contentverwaltungsanwendung 106 über eine grafische Schnittstelle und von einer oder mehrere Nutzervorrichtungen 101 eine Eingabe, die den Ort der contentspezifischen Metriken identifiziert, die contentspezifischen Metriken bereitstellt oder beides. Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen beinhaltet die Contentverwaltungsanwendung 106 eine weitere Anwendung oder ein weiteres Modul zur Berechnung der contentspezifischen Metriken oder kommuniziert damit. Eine oder mehrere geeignete Analyseanwendungen können beispielsweise contentspezifische Metriken für Onlinecontent, der verschiedenen Contentfragmenten zuordenbar ist, berechnen.
Die Intercontentrandbedingungen können zudem durch einen beliebigen geeigneten Prozess ermittelt werden. Bei einigen Ausführungsformen empfängt die Contentverwaltungsanwendung 106 über eine grafische Schnittstelle und von einer oder mehreren Nutzeranwendungen 118 eine Eingabe, die die Intercontentrandbedingungen identifiziert. Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen empfängt die Contentverwaltungsanwendung 106 über eine grafische Schnittstelle und von einer oder mehreren Nutzervorrichtungen 101 eine Eingabe, die eine oder mehrere Regeln zum Berechnen von contentspezifischen Randbedingungen festlegt oder auf andere Weise bereitstellt. Die Contentverwaltungsanwendung 106 oder eine andere geeignete Anwendung können beispielsweise auf Grundlage von Kosinusabständen zwischen Darstellungen verschiedener Contentfragmente (beispielsweise Vektoren zur Darstellung verschiedener Contentfragmente) Affinitäten berechnen. Zusätzlich oder alternativ können andere Abstandsmessungen oder Vergleiche zwischen Vektordarstellungen von Contentfragmenten (beispielsweise Euklidische Abstände) als Werte für Intercontentrandbedingungen (beispielsweise Messungen der Ähnlichkeit oder Unähnlichkeit entsprechend der Darstellung durch die Nähe oder den Abstand in einem Vektorraum) genutzt werden. Zwei Contentfragmente können als ausreichend ähnlich betrachtet werden (das heißt, sie weisen einen Schwellengrad der Ähnlichkeit auf), wenn ihre Vektordarstellungen einen Kosinusabstand oder eine andere vektorbasierte Größe innerhalb einer gewissen Schwelle aufweisen. Umgekehrt können Contentfragmente als ausreichend verschiedenartig betrachtet werden (das heißt, sie weisen einen Schwellengrad der Verschiedenheit auf), wenn ihre Vektordarstellungen einen Kosinusabstand oder eine andere vektorbasierte Größe aufweisen, die eine gewisse Schwelle übersteigt. Bei einigen Ausführungsformen ermittelt die Contentverwaltungsanwendung 106 eine oder mehrere Intercontentrandbedingungen durch Erfassen der Leistung bestimmter Contentfragmente, die beim selben Onlineerlebnis vorhanden sind. Die Contentverwaltungsanwendung 106 kann beispielsweise mit einer Analyseengine kommunizieren, die von der Vermarktungseinrichtung 104 ausgeführt wird und die Interaktionen mit Onlineerlebnissen durch Verbrauchervorrichtungen 103 überwacht. Die Analyse nimmt ein Erzeugen, Ableiten oder auf andere Weise erfolgendes Ermitteln von Leistungsdaten für ein gegebenes Onlineerlebnis vor (beispielsweise eine Webpage oder einen Satz von Webpages, die für eine oder mehrere Verbrauchervorrichtungen 103 bereitgestellt werden). Die Leistungsdaten geben den Grad an, in dem die gewünschten Interaktionen bei dem Onlineerlebnis aufgetreten sind (beispielsweise Klicks, Onlinekäufe, Konversionen und dergleichen mehr). Die Contentverwaltungsanwendung 106 ermittelt die Leistungsdaten aus der Analyseengine und bestimmt, dass sich gewisse Erlebnisse, die Kombinationen aus Contentfragmenten implizieren, bei gewissen Leistungsmetriken ergeben. Die Contentverwaltungsanwendung 106 nimmt ein Berechnen oder auf andere Weise erfolgendes Bestimmen von Intercontentaffinitäten auf Grundlage dieser Leistungsmetriken, die mit Kombinationen von Contentfragmenten verknüpft sind, vor.
Die contentspezifischen Metriken der Onlinecontentfragmente können davon abhängen, welche Onlinecontentfragmente zur Präsentation zusammen in einem Bündel ausgewählt sind. Ein Bündelauswahlproblem kann beispielsweise durch die Contentverwaltungsanwendung 106 (110) als quadratisches 0-1-Integer-Programm modelliert werden. Ein Beispiel für eine Funktion, die dieses Programm implementiert, lautet folgendermaßen: $\underset{x \in {(0,1)}^{n}, | x | = k}{m a x} r^{T} x + λ x^{T} Q x$
Bei dieser Funktion bezeichnet der Vektor r eine Belohnung (reward), die mit jedem einzelnen Onlinecontentfragment verknüpft ist. Die Matrix Q bezeichnet eine zusätzliche Belohnung oder Bestrafung (penalty), die auftritt, wenn zwei Fragmente zur Präsentation zusammen in einem Bündel ausgewählt werden. Ein Integer-Programm stellt sicher, dass x einen Wert von 0 oder 1 annimmt, wobei der Wert „1“ die Auswahl des entsprechenden Onlinecontentfragmentes angibt. Genutzt wird das Optimierungsproblem von der Contentverwaltungsanwendung 106 zur Auswahl eines Satzes von Onlinecontentfragmenten mit gewissen contentspezifischen Metriken (durch den Vektor r angegeben) und zum Bestimmen dessen, dass das Bündel der Onlinecontentfragmente für die gemeinsame Präsentation (durch den zweiten Term x^TQx angegeben) geeignet ist. Der Term λ ist positiv, wenn Q eine Belohnung darstellt, und negativ, wenn Q eine Bestrafung darstellt. Ist λ gleich 0, so wird das Optimierungsproblem genutzt, um die Onlinecontentfragmente mit den besten contentspezifischen Metriken auszuwählen.
Bei einigen Ausführungsformen berechnet die Contentverwaltungsanwendung 106 r Vektoren aus den contentspezifischen Metriken, auf die zugegriffen wird. Die Contentverwaltungsanwendung 106 berechnet Q Matrizen aus den Intercontentrandbedingungen.
Die vorstehend eingesetzte Formulierung kann als spezieller Fall des quadratischen Rucksackproblems (knapsack problem) gedeutet werden. Beispiele für das quadratische Rucksackproblem sind aufgeführt bei: „Bundle Recommendation in Ecommerce“ von Zhu et al., veröffentlicht bei „Proc. 37th Int. ACM SIGIR Conf. Res. Dev. Inf. Retr, 2014, Seiten 657 bis 666. Sie sind hiermit durch Bezugnahme mit aufgenommen. Ein verallgemeinertes quadratisches Rucksackproblem ist gegeben durch: $m a x {\sum_{i \in N} \sum_{j \in N} P_{i j} x_{j} x_{j}}$
Hierbei gilt: $\sum_{j \in N} w_{j} x_{j} \leq c, x_{j} \in {0,1}, j \in N$
In diesen Formeln bezeichnet der Term P_ij die Wirkungen des Belohnungsvektors r. Der Term P_ij + P_ji bezeichnet die Wirkungen der Werte aus der Matrix Q. Das Bündelempfehlungsproblem weist eine zusätzliche Randbedingung auf, die notwendig macht, dass das Maximum von k Objekten ausgewählt wird, das heißt, es soll gelten: |x| = k. Die Randbedingung in der Form, wie sie von der Contentverwaltungsanwendung 106 bei gewissen Ausführungsformen eingesetzt wird, bewirkt, dass das Bündelempfehlungsproblem zu einem Spezialfall des quadratischen Rucksackproblems wird.
Für große Werte von N ist das Maximieren dieser Objektivfunktion über den Raum aller denkbaren Lösungen nicht denkbar, da das Berechnungsproblem NP-schwer (NP hard) ist. Um dieser rechentechnischen Schwierigkeit zu begegnen, verringert die Contentverwaltungsanwendung 106 die Größe des Suchraumes (das heißt den Satz von Kandidatencontentfragmenten) durch Berechnen des Maximal- und des Minimalbeitrages eines jeden Onlinecontentfragmentes für eine geeignete Objektivfunktion.
Bei Block 204 impliziert der Prozess 200 beispielsweise ein für die Kandidatencontentfragmente erfolgendes Berechnen von jeweiligen Minimalbeitragswerten und jeweiligen Maximalbeitragswerten. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um Block 204 zu implementieren. Das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bewirkt, dass die Verarbeitungsvorrichtung die Beitragswerte berechnet. Bei einigen Ausführungsformen berechnet die Contentverwaltungsanwendung 106 den Minimalbeitrag eines Kandidatencontentfragmentes i unter Nutzung der nachfolgenden Funktion: $P_{m i n}^{i} = r_{i} + λ \underset{| S' | = k - 1, S' ⊑ {1, \dots, i - 1, i + 1, \dots, n}}{m i n} \sum_{j \in S'} Q_{i, j} .$
Die Contentverwaltungsanwendung 106 berechnet den Maximalbeitrag eines Kandidatencontentfragmentes i unter Nutzung der nachfolgenden Funktion: $P_{m a x}^{i} = r_{i} + λ \underset{| S' | = k - 1, S' ⊑ {1, \dots, i - 1, i + 1, \dots, n}}{m a x} \sum_{j \in S'} Q_{i, j} .$
Auf diese Weise berechnet die Contentverwaltungsanwendung 106 die maximal möglichen Beiträge und die minimal möglichen Beiträge für jeweilige Fragmente in einem Satz von Kandidatencontentfragmenten 118.
Bei Block 206 impliziert der Prozess 200 ein auf Grundlage der berechneten Minimal- und Maximalbeitragswerte erfolgendes Auswählen eines Teilsatzes der Kandidatencontentfragmente. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um den Block 206 zu implementieren. Bei einigen Ausführungsformen erleichtert dieser Auswahlvorgang die Anwendung einer Bündelauswahlfunktion. Das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bewirkt beispielsweise, dass die Verarbeitungsvorrichtung ein Fragment i unter Berücksichtigung dessen beseitigt, ob ein oder mehrere Fragmente k ein P_min aufweisen, das größer als P_max des Fragmentes i ist (beispielsweise $P_{m i n}^{k} > P_{m a x}^{i}$
). Dies beseitigt Kandidatencontentfragmente, deren maximal möglicher Beitrag niedrig ist (was beispielsweise zu einem oder mehreren suboptimalen Contentmetriken für einen ausgewählten Satz, der ein derartiges Fragment enthält, führen würde).
Bei einigen Ausführungsformen beseitigt die Contentverwaltungsanwendung 106 ein Fragment durch Zugreifen auf eine „IgnoreFragment“-Liste, die auf einem nichttemporären computerlesbaren Medium gespeichert ist, sowie durch Modifizieren derselben. Bestimmt die Contentverwaltungsanwendung 106, dass $P_{m i n}^{k} > P_{m a x}^{i}$
für ein gegebenes Contentfragment i gilt, so modifiziert die Contentverwaltungsanwendung 106 die „IgnoreFragment“-Liste auf dem nichttemporären computerlesbaren Medium durch Hinzufügen einer Fragmentkennung für das Fragment i zu der Liste.
Bei Block 208 impliziert der Prozess 200 ein Identifizieren eines Bündels von Onlinecontentfragmenten durch in Abhängigkeit von der Intercontentrandbedingung erfolgendes Anwenden einer Bündelauswahlfunktion bei den ausgewählten Kandidatencontentfragmenten. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um den Block 208 zu implementieren. Das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bewirkt, dass die Verarbeitungsvorrichtung die Bündelauswahlfunktion unter Nutzung der Intercontentrandbedingungen, auf die bei Block 202 zugegriffen wird, und des Satzes von identifizierten Kandidatenfragmenten von Block 206 anwendet.
Bei einem Beispiel greift die Contentverwaltungsanwendung 106 auf eine „IgnoreFragment“-Liste zu und wählt Contentfragmente aus, deren Kennungen nicht auf der Liste sind. Die Contentverwaltungsanwendung 106 löst ein quadratisches Rucksackproblem für die ausgewählten Contentfragmente unter Nutzung eines Branch-and-Bound-Optimierungsnetzwerkes (oder wendet auf andere Weise eine geeignete Bündelfunktion an). Das Branch-and-Bound-Optimierungsnetzwerk zerlegt so, wie von der Contentverwaltungsanwendung 106 ausgeführt, das ursprüngliche Rucksackproblem in Teilprobleme und wiederholt diesen Prozess, bis die Contentverwaltungsanwendung 106 einen Teilsatz hiervon beseitigen kann. Die Teilprobleme, bei denen bewiesen werden kann, dass sie zu keiner optimalen Lösung führen, werden beseitigt. Der Gesamtalgorithmus ist baumtraversal (tree traversal), wobei suboptimale Zweige entfernt werden und eine erschöpfende Suche über die verbleibenden Zweige zu der gewünschten Lösung führt.
Bei Block 210 impliziert der Prozess 200 das Ausgeben des identifizierten Bündels von Onlinecontentfragmenten. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um den Block 210 zu implementieren. Das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bewirkt, dass die Verarbeitungsvorrichtung Identifikationsdaten zum Identifizieren des Bündels von Onlinecontentfragmenten auf einem geeigneten nichttemporären computerlesbaren Medium speichert. Bei einigen Ausführungsformen überträgt die Contentverwaltungsanwendung 106 die Identifikationsdaten an eine oder mehrere Nutzervorrichtungen 101. Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen überträgt die Contentverwaltungsanwendung 106 das identifizierte Bündel von Onlinecontentfragmenten. Bei diesen Ausführungsformen überträgt die Contentverwaltungsanwendung 106 die relevanten Daten durch Konfigurieren einer oder mehrerer Netzwerkschnittstellenvorrichtungen zur Übertragung der Daten über ein Datennetzwerk 102 an eine Clientvorrichtung (beispielsweise eine Nutzervorrichtung 101).
Das nachfolgende Beispiel illustriert bestimmte Aspekte der hier beschriebenen das Bündeln betreffenden Ausführungsformen. Beim vorliegenden Beispiel greift die Contentverwaltungsanwendung 106 auf einen Satz von drei Onlinecontentfragmenten XF (das heißt XF = 1,2 oder 3) zu und ist mit der Anforderung konfiguriert, ein Bündel einer Größe mit zwei Contentfragmenten aus dem Satz von drei Contentfragmenten zu wählen. Die Belohnung, die mit diesen Onlinecontentfragmenten verknüpft ist, ist durch den Vektor $r = [\begin{matrix} 3 \\ 4 \\ 5 \end{matrix}]$
gegeben. Bei Nichtvorhandensein einer Intercontentrandbedingung kann das Bündel allein durch Maximieren der Belohnungen unter Nutzung dieses Belohnungsvektors ausgewählt werden. Ein Beispiel für die sich ergebende Bündelkombination ist in Tabelle 1 dargestellt.

Tabelle 1

Bündel Belohnung

1,2 7

1,3 8

1,4 9
Daher bilden die zweiten und dritten Onlinecontentfragmente das optimale Bündel.
In Fällen mit Intercontentrandbedingungen bündelt die Contentverwaltungsanwendung 106 Contentfragmente unter Nutzung von Daten zur Beschreibung einer Affinität (oder einer anderen Intercontentrandbedingung), die zwischen verschiedenen Contentfragmenten besteht. Eine Affinität gibt beispielsweise an, dass bestimmte Contentfragmente mehr oder weniger wahrscheinlich eine Interaktion seitens einer oder mehrerer Verbrauchervorrichtungen 103 bewirken, wenn die Contentfragmente zusammen in einer Webpage oder einem anderen Onlineerlebnis präsentiert werden (Content, der beispielsweise von gesunden Lebensmitteln handelt, und Content, der von Schokolade handelt, bewirkt gegebenenfalls keine Interaktion seitens eines gewünschten Satzes von Verbrauchern). Eine Q-Matrix bezeichnet die Affinitäten zwischen Contentfragmenten. Für das vorstehende Beispiel, das Onlinecontentfragmente mit den Belohnungen $r = [\begin{matrix} 3 \\ 4 \\ 5 \end{matrix}]$
impliziert, bedeutet dies beispielsweise, dass ein Beispiel für eine Q-Matrix zur Darstellung einer Interfragmentaffinität folgendermaßen lautet: $[\begin{matrix} 0 & 10 & 10 \\ 10 & 0 & - 2 \\ 10 & - 2 & 0 \end{matrix}]$
Beim vorliegenden Beispiel zeigen die Werte in der Q-Matrix, dass die Auswahl sowohl von XF = 2 wie auch XF = 3 zu einem negativen Affinitätswert führt. Der negative Affinitätswert gibt an, dass die Präsentation von zwei Contentfragmenten zusammen weniger wahrscheinlich ein erfolgreiches Bewirken gewünschter Interaktionen mit den Contentfragmenten durch eine oder mehrere Verbrauchervorrichtungen 103 bedingt. Das Auswählen sowohl von XF = 1 wie auch von XF = 2 oder das Auswählen sowohl von XF = 1 wie auch von XF = 3 fördert jedoch die Gesamtbelohnung, wodurch angegeben wird, dass diese Bündel von Contentfragmenten gewünschte Interaktionen durch eine oder mehrere Verbrauchervorrichtungen 103 mit höherer Wahrscheinlichkeit erfolgreich bewirken.
Tabelle 2 beinhaltet Belohnungen für verschiedene Bündel bei diesem Beispiel.

Tabelle 2

Bündel Belohnung

1,2 7+10=17

1,3 8+10=18

1,4 9-2=7
Beim vorliegenden Beispiel beinhaltet das Bündel von XF = 1 und XF = 3 Fragmente, die gewünschte contentspezifische Metriken und zudem eine höhere Affinität (das heißt, affinitätsbasierte Intercontentrandbedingungen) aufweisen.
Experimentelle Beispiele für das Bündeln von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen
Bei Experimenten, die bestimmte hier beschriebene Ausführungsformen implizieren, wurde ein Datensatz für lebensmittelbasierte Contentfragmente für einen Contentanbieter verschiedener Lebensmittelerzeugnisse und Dienstleistungen verwendet. Das Experiment beinhaltete 5000 Contentfragmente verschiedener Typen (beispielsweise Waren, Videos, Profile und dergleichen). Im Datensatz des Experimentes verfügte jedes Contentfragment über einen Titel und eine Kurzbeschreibung, die die Contentaffinitäten zum Festlegen des Konfliktgraphen bestimmten. Contentspezifische Metriken (beispielsweise der Anzeigenumsatz) wurden dem Satz XF aus Contentfragmenten durch Abtasten einer Poisson-Verteilung zugewiesen. Bei dem Experiment wurde ein Satz der 30 besten Contentfragmente, die zu der Anfrage „Kuchen bzw. Gebäck“ („cake“) passen, erzeugt, um ein Bündel mit fünf Contentfragmenten zu erstellen.
Beim vorliegenden Experiment war die Belohnung r der Anzeigenumsatz, der einem bestimmten Satz XF aus verschiedenen Contentfragmenten zugewiesen war, wobei Anzeigeumsatzdaten durch Abtasten einer Poisson-Verteilung gesammelt worden waren. Die Intercontentrandbedingung Q war die Intercontentähnlichkeit, die durch einen Kosinusabstand zwischen Vektordarstellungen verschiedener Contentfragmente gemessen wurde. Für ein positives λ führen diese Parameter zu einem Bündel, das den Anzeigegesamtumsatz in dem ausgewählten Bündel (das heißt die contentspezifische Metrik) maximiert und einen zusammenhängenden bzw. kohäsiven Satz von Content auswählt (das heißt einen Satz, der die Intercontentrandbedingung erfüllt).
3 zeigt einen Satz von Bündelergebnissen 300 aus diesem Experiment. Wie in 3 dargestellt ist, sind die Bilder mit Prüfmarken darunter diejenigen Contentfragmente, die in dem Bündel ausgewählt sind. Die Bilder mit Pluszeichen darunter sind diejenigen (beispielsweise fünf besten) Contentfragmente, die unter ausschließlicher Verwendung contentspezifischer Metriken (das heißt des Anzeigenumsatzes) dem Rang nach hoch bewertet, jedoch infolge der Nichtverträglichkeit mit den Intercontentrandbedingungen in Q nicht ausgewählt worden sind.
In dem ausgewählten Bündel betreffen die Contentfragmente „Backen“ und „Kuchen“. Die Contentfragmente mit dem Titel „This Tie-Dyed Cake“ und „Orange Poppy Bundt Cake-Bake-Ahead Batches“ weisen die größten Werte für contentspezifische Metriken auf und werden daher aufgrund des damit verknüpften hohen Nutzwertes ausgewählt. Das Chefprofil „Foodie Call with Justin Warner: Black-Garlic Mayo“ wurde jedoch nicht ausgewählt, da ihm eine Ähnlichkeit zu anderen ausgewählten Fragmenten, die Kuchen betrafen, fehlte. Ein weiteres Contentfragment, das ausschließlich auf Grundlage contentspezifischer Metriken in ein Bündel aufgenommen werden könnte, ist das Fragment mit dem Titel „Chefs picks: Easter desserts“. Dieses Fragment ist semantisch weniger ähnlich zu anderen ausgewählten Fragmenten in dem Bündel, da das Fragment Desserts bzw. Nachspeisen im Allgemeinen und nicht Kuchen im Speziellen beschreibt. Trotz des Umstandes, dass ein höherer Wert für eine contentspezifische Metrik als bei dem ersten ausgewählten Contentfragment gegeben ist, wurde daher „Chefs picks: Easter desserts“ nicht von einer Contentverwaltungsanwendung ausgewählt. Damit wählte mit Q zur Angabe der Ähnlichkeit zwischen Fragmenten die Contentverwaltungsanwendung ein zusammenhängendes bzw. kohäsives Bündel von Contentfragmenten aus.
Bei einem weiteren Aspekt des Experimentes wurde die Intercontentrandbedingung Q invertiert, um eine Unähnlichkeit zwischen den Fragmenten anzugeben (beispielsweise 1 - cos()).Die entsprechenden Ergebnisse 400 sind in 4 gezeigt. Die Bilder von Nachspeisen, die bei dem Beispiel von 3 ausgeschlossen (aber dennoch hoch bewertet) worden sind, werden bei dem Beispiel von 4 ausgewählt, da diese Bilder die semantische Verschiedenheit des sich ergebenden Bündels erhöhen.
Anordnen von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen
Bei Ausführungsformen zum Anordnen von Onlinecontentfragmenten verteilt die Contentverwaltungsanwendung 106 einen Satz von Onlinecontentfragmenten in einem Gitterlayout und optimiert dabei eine oder mehrere contentspezifische Metriken. Es bezeichne beispielsweise XF einen Satz von verfügbaren Onlinecontentfragmenten. Jedes Onlinecontentfragment in XF kann durch ein Tupel (h,w,p) dargestellt werden, wobei h die Höhe einer bestimmten Fragmentvariante ist, während w die Breite der bestimmten Fragmentvariante ist. Bei einigen Ausführungsformen ist p der Nutzwert (profit value) der contentspezifischen Metriken, die mit der bestimmten Fragmentvariante verknüpft sind. Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen ist p ein Nutzwert, der aus einem Bündelungsprozess (beispielsweise dem vorbeschriebenen Prozess 200) ermittelt wird, wo der Nutzwert derjenige Wert ist, den ein Fragment zu einem ausgewählten Bündel beiträgt. Die Contentverwaltungsanwendung 106 kann die Elemente aus XF innerhalb eines Gitters G = (H,W) auswählen, wobei H und W die Höhe beziehungsweise die Breite des Gitters sind, und zwar auf eine Art, dass der kumulative Nutzwert oder eine andere contentspezifische Metrik der ausgewählten Onlinecontentfragmente maximiert wird und Intercontentkonflikte oder Randbedingungen berücksichtigt sind.
Zusätzlich zum Maximieren der Gesamtsumme der Werte der contentspezifischen Metriken bestimmt die Contentverwaltungsanwendung 106 die optimale Größe eines Onlinecontentfragmentes in der endgültigen Verteilung (durch Auswählen einer geeigneten Variante) und berücksichtigt beliebige Intercontentaffinitätspräferenzen während der Entscheidung über die Verteilung. Die Contentverwaltungsanwendung 106 ermöglicht, dass jedes Onlinecontentfragment XF_i mehrere mögliche Manifestationen oder Versionen aufweist. Zwei Versionen können sich bezüglich des Layouts innerhalb des Onlinecontentfragmentes, der Dimensionen des Onlinecontentfragmentes oder der damit verknüpften contentspezifischen Metriken unterscheiden. XF~ bezeichnet diesen erweiterten Satz von Onlinecontentfragmenten, die mehrere Versionen desselben Onlinecontentfragmentes enthalten.
Die Contentverwaltungsanwendung 106 verteilt einen Teilsatz von Elementen aus XF~ innerhalb des Gitters auf eine Weise, dass der kumulative Nutzwert (oder auch andere contentspezifische Metriken) in Abhängigkeit von einer Randbedingung beim Auswählen eines Maximums einer Version pro Onlinecontentfragment und den Intercontentaffinitäten optimiert wird. Die erste Randbedingung verringert die Wiederholung von Content in dem wiedergegebenen Gitterlayout. Die zweite Randbedingung ermöglicht eine zusammenhängende bzw. kohäsive Erlebniswiedergabe so, wie durch die definierten Konflikte vorgegeben.
5 zeigt ein Beispiel für einen Prozess 500, der von der Vermarktungseinrichtung 104 oder einem anderen geeigneten Rechensystem durchgeführt werden kann und der Onlinecontentfragmente zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen entsprechend bestimmten Ausführungsformen anordnet. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen implementieren die in 5 dargestellten Anordnungsvorgänge durch Ausführen von geeignetem Programmcode (beispielsweise der Contentverwaltungsanwendung 106). Zu illustrativen Zwecken wird der Prozess 500 anhand der hier beschriebenen Beispiele erläutert. Andere Implementierungen sind jedoch ebenfalls möglich.
Bei Block 502 impliziert der Prozess 500 ein Erzeugen eines Konfliktgraphen mit Knoten zur Darstellung eines Satzes von Onlinecontentfragmenten und Kanten zur Darstellung semantikbasierter Konflikte innerhalb des Satzes von Onlinecontentfragmenten. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um den Block 502 zu implementieren. Der Konfliktgraph nutzt „Konflikte“ zwischen Contentfragmenten, um eine oder mehrere Intercontentrandbedingungen anzugeben, die die Contentverwaltungsanwendung 106 bei der Verteilung von Contentfragmenten innerhalb eines Gitters oder eines anderen Contentlayouts 112 berücksichtigen muss.
Das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bei Block 502 bewirkt, dass die Verarbeitungsvorrichtung auf einen Satz von Onlinecontentfragmenten 110 von einem nichttemporären computerlesbaren Medium zugreift. Bei verschiedenen Ausführungsformen ist das nichttemporäre computerlesbare Medium, auf das zugegriffen wird, ein nichttemporäres computerlesbares Medium, auf dem die Contentverwaltungsanwendung 106 gespeichert ist, ein anderes nichttemporäres computerlesbares Medium, das in der Vermarktungseinrichtung 104 verfügbar ist (beispielsweise eine Datenspeichereinheit 108) oder ein nichttemporäres computerlesbares Medium, das in einem Contentbestand 114 verfügbar ist, der von der Vermarktungseinrichtung 104 entfernt angeordnet ist (beispielsweise eine Datenspeichereinheit 116). Bei einigen Ausführungsformen impliziert das Zugreifen auf die Onlinecontentfragmente 110, die contentspezifischen Metriken und die Intercontentrandbedingungen ein über einen Datenbus erfolgendes Kommunizieren geeigneter Signale zwischen einem lokalen nichttemporären computerlesbaren Medium und der Verarbeitungsvorrichtung. Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen impliziert das Zugreifen auf die Onlinecontentfragmente 110, die contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen ein über ein Datennetzwerk erfolgendes Kommunizieren geeigneter Signale zwischen einem Rechensystem, das das nichttemporäre computerlesbare Medium beinhaltet, und einem Rechensystem, das die Verarbeitungsvorrichtung beinhaltet.
Der Satz von Onlinecontentfragmenten, der bei Block 502 genutzt wird, kann auf beliebige Weise ermittelt werden. Bei einigen Ausführungsformen wird der Block 502 an einem Bündel von Onlinecontentfragmenten, die bei Block 210 des Prozesses 200 ausgegeben werden, durchgeführt. Andere Implementierungen sind jedoch ebenfalls möglich.
Bei einigen Ausführungsformen bewirkt das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bei Block 502, dass die Verarbeitungsvorrichtung einen Konfliktgraph Gr erstellt. Der Konfliktgraph Gr stellt Interfragmentkonflikte und Affinitäten dar. Die Contentverwaltungsanwendung 106 stellt jedes Fragment in einem Satz XF~ von Onlinecontentfragmenten durch einen Knoten in dem Konfliktgraph Gr dar. Eine Kante zwischen zwei Knoten stellt einen Interfragmentkonflikt dar. Eine Gewichtung, die der Kante zugewiesen wird, stellt einen Konfliktgrad dar.
Bei einigen Ausführungsformen kann, wenn ähnlicher Content zusammen gruppiert werden soll, die Contentverwaltungsanwendung 106 eine Kante zwischen dem Knoten n_i und n_j mit der nachfolgenden Gewichtung erstellen: $\frac{1}{s i m (X F_{i}, X F_{j})}$
Hierdurch wird sichergestellt, dass stärker ähnlicher Content weniger Konflikte in sich im Gegensatz zu andersartigem Content aufweist. Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen bewirkt das Erstellen einer Kante mit der Gewichtung sim(XF_i,XF_j), dass verschiedenartiger Content zusammen gruppiert wird. Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen können andere auf contentspezifischen Metriken beruhende Affinitäten auf Grundlage vorspezifizierter Regeln hergeleitet werden (beispielsweise gemeinsame Eindrücke (impressions) zwischen XF_i und XF_j, die als Konflikt genutzt werden können). Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen kann die Contentverwaltungsanwendung 106 zu dem Zweck, mehrere Varianten desselben Onlinecontentfragmentes zu berücksichtigen, eine Kante mit der Gewichtung 1 zwischen den Knoten n_i und n_j einführen, wenn diese Knoten Versionen desselben übergeordneten (parent) Onlinecontentfragmentes sind. Eine Kante in dem Graph mit einer Gewichtung von 1 stellt einen absoluten Konflikt dar. Hierdurch wird sichergestellt, dass die beiden Elemente, die durch einen absoluten Konflikt verbunden sind, nicht beide gleichzeitig zur Verteilung in dem Gitter ausgewählt werden können.
Bei Block 504 impliziert der Prozess 500 ein Auswählen einer Layoutsektion eines Contentlayouts, so beispielsweise einer Sektion eines Gitterlayouts. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um den Block 504 zu implementieren. Das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bewirkt, dass die Verarbeitungsvorrichtung für eine bestimmte Iteration in dem Prozess 500 eine Sektion eines Contentlayouts 112 (beispielsweise ein Gitterlayout) auswählt, für die eine optimale Verteilung von Onlinecontentfragmenten bestimmt werden soll.
Bei dem Prozess 500 wählt die Contentverwaltungsanwendung 106 eine gegebene Sektion bei Block 504 aus, bestimmt in anderen Vorgängen eine optimale Verteilung, die den kumulativen Wert der contentspezifischen Metrik maximiert, und macht mit der Auswahl der nächsten Sektion weiter. Die contentspezifische Metrik, die sich aus der Sektion S_i ergibt, ist größer als die Sektion S_j, wenn S_i vor S_j ausgewählt worden ist. Bei einigen Ausführungsformen ist die höhere oder die höchste Zone in dem Gitter prominenter und wird im Vergleich zu den unteren Teilen des Gitters mit höherwertigem Content belegt. In diesem Fall beginnt die Contentverwaltungsanwendung 106 mit dem Bereich der höchsten Prominenz.
Die Contentverwaltungsanwendung 106 wählt eine rechteckige Sektion S = (h_max, W) derart aus, dass die obere Kante der Sektion S mit der oberen Kante der verfügbaren Gittergröße zusammenfällt. Die Höhe h_max ist das Maximum der Höhen der Onlinecontentfragmente in dem Konfliktgraph. Die Breite W ist die Breite des Gitters. Bei einigen Ausführungsformen wird die Breite der Sektion bei der Breite des Gitters gehalten. Bei einigen Ausführungsformen unterteilt die Contentverwaltungsanwendung 106 den Bereich in variierende Breite aufweisende verschiedene Teilstücke (chunks) zur weiteren Optimierung. Die Größenflexibilität des rechteckigen Bereiches der aktuellen Iteration ermöglicht das Fixieren bestimmter Fragmente an vorspezifizierten Orten, um eine halbautomatische Verteilung zu ermöglichen.
Bei Block 506 impliziert der Prozess 500 das Identifizieren eines Sektionsteilsatzes der Onlinecontentfragmente in Abhängigkeit von einer oder mehreren Konfliktrandbedingungen, die durch den Konfliktgraph bedingt sind, und einer oder mehreren Dimensionsrandbedingungen, die durch die ausgewählte Layoutsektion bedingt sind. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um den Sektionsteilsatz (das heißt den Teilsatz der Onlinecontentfragmente, die in der Layoutsektion aufgenommen werden sollen) auszuwählen.
Das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bewirkt beispielsweise, dass die Verarbeitungsvorrichtung ein Identifizieren, Herleiten oder auf andere Weise erfolgendes Ermitteln eines Graphen Gr' = (V, E) aus dem Konfliktgraph Gr vornimmt. Der Graph Gr' entspricht Contentfragmenten mit Konflikten über einer gewissen Schwelle. Für jeden Knoten in Gr erstellt die Contentverwaltungsanwendung 106 einen entsprechenden Knoten in Gr'. Für jede Kante in Gr mit einer Gewichtung, die größer als eine Schwelle σ ist, erstellt die Contentverwaltungsanwendung 106 eine ähnliche Kante in Gr'. Die Contentverwaltungsanwendung 106 greift beispielsweise auf einen oder mehrere Werte der Schwelle σ von einem geeigneten nichttemporären computerlesbaren Medium zu. Die Contentverwaltungsanwendung 106 vergleicht eine gegebene Gewichtung in dem Graph Gr mit der Zugriffsschwelle σ. Bestimmt die Contentverwaltungsanwendung 106, dass eine gegebene Gewichtung die Schwelle σ übersteigt, so aktualisiert die Contentverwaltungsanwendung 106 den Graph Gr' auf dem nichttemporären computerlesbaren Medium, wodurch dieselbe oder eine ähnliche Gewichtung aufgenommen wird. Die Contentverwaltungsanwendung 106 wiederholt diesen Prozess für einige oder alle Knoten in dem Graph Gr.
Bei einigen Ausführungsformen wird die Schwelle σ empirisch derart bestimmt, dass ein Konflikt zwischen Contentfragmenten mit einem ausreichend hohen Wert für eine Intercontentrandbedingung (beispielsweise eine ausreichend hohe Ähnlichkeit oder Verschiedenheit) sichergestellt ist. Die Schwelle σ wird empirisch derart bestimmt, dass sichergestellt wird, dass eine ausreichende Anzahl von wechselseitig nicht von Konflikten betroffenen Contentfragmenten für die Verteilung in einer ausgewählten Layoutsektion verfügbar ist. Bei einigen Ausführungsformen greift die Contentverwaltungsanwendung 106 auf einen oder mehrere verschiedene Schwellenwerte σ bei verschiedenen Iterationen des Prozesses 500 zu.
Das Problem der Verteilung der Onlinecontentfragmente in dem Gitter kann als zweidimensionales Rucksackproblem mit Konflikten modelliert werden. Das sich ergebende Optimierungsproblem ist durch die nachfolgende Gleichung gegeben: $m a x \sum_{i = 1}^{n} p_{i} x_{i},$
sodass $\sum_{i = 1}^{n} c_{i} x_{i} < C,$
$x_{i} + x_{j} \leq 1 \forall (i, j) \in E$
und $x_{j} \in {0,1} j = 1 \dots n$
In dieser Formel bezeichnen die Ausdrücke c_i = h_i * w_i, C = h_max * W die Kosten des Onlinecontentfragmentes beziehungsweise der Gittersektion. Die zweite Randbedingung stellt sicher, dass zwei benachbarte Knoten in Gr' (entsprechend Onlinecontentfragmenten mit Konflikt) nicht zu dem ausgewählten Teilsatz gehören können. Es stelle XF_selected diesen Teilsatz von ausgewählten Onlinecontentfragmenten dar. Der Satz von Elementen, der durch das vorbeschriebene Rucksackproblem ausgewählt ist, ist die optimale Auswahl von Rechtecken, die in einem Gitter der Größe S = (h_max, W) gepackt werden können, während ein oder mehrere contentspezifische Metriken optimiert werden.
Bei Block 508 impliziert der Prozess 500 das Verteilen des Sektionsteilsatzes von Onlinecontentfragmenten innerhalb der ausgewählten Layoutsektion. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um den Block 508 zu implementieren.
Das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bewirkt beispielsweise, dass die Verarbeitungsvorrichtung einen Satz von Rechtecken R = {(h, w)} und ein Gitter G = (H, W) auswählt, das die Steinberg-Ungleichung erfüllt. Beschrieben wird die Steinberg-Ungleichung bei: „A Strip-Packing Algorithm with Absolute Performance Bound“ von A. Steinberg, veröffentlicht bei „SIAM Journal on Computing 26.2 (1997), Seiten 401 bis 409.
Die Steinberg-Ungleichung ist durch die nachfolgende Formel gegeben: $h_{L} < H, w_{L} < W,2 * S_{L} < = H * W - {(2 * h_{L} - H)}_{+} {(2 * w_{L} - W)}_{+}$
Hierbei gilt: $h_{L} = m a x h_{i}, w_{L} = m a x w_{i}, S_{L} = \sum h_{i} w_{i}, x + = \frac{(x + | x |)}{2}$
Bei diesem Satz von Rechtecken kann die Contentverwaltungsanwendung 106 XF(i = 1, ...., n) auf der Seite P = (H, W) anordnen. Die Anwendung des Theorems der Steinberg-Ungleichung ergibt, dass die Eingaberechtecke mit einer Gesamtfläche von höchstens HW/2 in G = (H,W) untergebracht werden können, wenn die Breite (oder Höhe) eines beliebigen XF höchstens gleich H/2 ist. Die Steinberg-Ungleichung wird von der Contentverwaltungsanwendung 106 zum Verteilen von Contentfragmenten in einem Eingabegitter der Gittergröße (2 × H, W) genutzt. Bei einigen Ausführungsformen stellen die Randbedingungen des zweidimensionalen Rucksackproblems mit Konflikten sicher, dass die Steinberg-Ungleichung erfüllt ist. Die Contentverwaltungsanwendung 106 verwendet den Steinberg-Algorithmus zur Verteilung der Onlinecontentfragmente in XF_selected nach S∼ = (2 × h_max, W).
Die Verwendung der Steinberg-Ungleichung kann zu nichtbesetzten Lücken (das heißt beispielsweise Leerräumen) in der ausgewählten Layoutsektion führen. Bei einigen Ausführungsformen schiebt die Contentverwaltungsanwendung 106 die Onlinecontentfragmente nach oben und von rechts nach links, um die Leerräume zu entfernen und die Onlinecontentfragmente möglichst dicht nebeneinander anzuordnen (beispielsweise durch Minimieren der Lücken zwischen verschiedenen Onlinecontentfragmenten).
Bei Block 510 impliziert der Prozess 500 eine Bestimmung dessen, ob zusätzliche nichtuntergebrachte Contentfragmente vorhanden sind und verfügbare Layoutsektionen vorliegen. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um den Block 510 zu implementieren. Das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bewirkt, dass die Verarbeitungsvorrichtung auf den Satz von Contentfragmenten XF~ und das betroffene Layout zugreift. Die Contentverwaltungsanwendung 106 bestimmt, ob der Satz von Contentfragmenten XF~ Contentfragmente, die in dem Layout unterzubringen sind, beinhaltet. Die Contentverwaltungsanwendung 106 bestimmt zudem, ob das Layout eine oder mehrere Sektionen beinhaltet, denen durch den Prozess 500 keine Contentfragmente aus dem Satz XF~ zugewiesen worden sind.
Falls zusätzliche nichtuntergebrachte Contentfragmente vorhanden und Layoutsektionen verfügbar sind, impliziert der Prozess ein Aktualisieren des Konfliktgraphen durch Entfernen von Knoten entsprechend dem verteilten Teilsatz der Onlinecontentfragmente, wie bei Block 512 dargestellt ist, und Iterieren der Blöcke 704, 706, 708 und 710. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um den Block 512 zu implementieren. Bei einigen Ausführungsformen bewirkt das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106, dass die Verarbeitungsvorrichtung den Konfliktgraph Gr derart aktualisiert, dass die Auswahl und Verteilung der Onlinecontentfragmente durch den Prozess 500 wiedergegeben werden. Die Contentverwaltungsanwendung 106 entfernt Knoten in G entsprechend Onlinecontentfragmenten in einem Satz von ausgewählten Fragmenten (das heißt dem Satz XF_selected). Die Contentverwaltungsanwendung 106 entfernt zudem Varianten der ausgewählten Onlinecontentfragmente, um Doppelnennungen von Contentfragmenten im Layout zu vermeiden. Daher entfernt die Contentverwaltungsanwendung 106 zudem Knoten aus Gr, die einen absoluten Konflikt mit Knoten entsprechend den Onlinecontentfragmenten in XF_selected aufweisen.
Die Contentverwaltungsanwendung 106 wiederholt diesen Prozess iterativ, bis XF~ = ∅ gilt oder keine weiteren Gittersektionen aus dem verfügbaren Gitterraum ausgewählt werden können. Wenn keine zusätzlichen nichtuntergebrachten Contentfragmente vorhanden und keine Layoutsektionen verfügbar sind, impliziert der Prozess ein Ausgeben des Contentlayouts mit den verteilten Onlinecontentfragmenten in den Layoutsektionen, wie bei Block 514 dargestellt ist. Eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen führen geeigneten Programmcode (beispielsweise ein oder mehrere Module der Contentverwaltungsanwendung 106) aus, um den Block 514 zu implementieren.
Das Ausführen der Contentverwaltungsanwendung 106 bewirkt, dass die Verarbeitungsvorrichtung elektronischen Content, der die ausgewählten Contentfragmente beinhaltet, die in dem ausgewählten Layout verteilt sind, auf einem geeigneten nichttemporären computerlesbaren Medium speichert. Bei einigen Ausführungsformen überträgt die Contentverwaltungsanwendung 106 den elektronischen Content an eine oder mehrere Nutzervorrichtungen 101, eine oder mehrere Verbrauchervorrichtungen 103 oder beides. Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen überträgt die Contentverwaltungsanwendung 106 Daten zum Identifizieren des elektronischen Contents und den Ort des elektronischen Contents an eine oder mehrere Nutzervorrichtungen 101, eine oder mehrere Verbrauchervorrichtungen 103 oder beides. Bei diesen Ausführungsformen überträgt die Contentverwaltungsanwendung 106 die relevanten Daten durch Bereitstellen einer oder mehrerer Netzwerkschnittstellenvorrichtungen zur Übertragung der Daten über ein Datennetzwerk 102 an eine Clientvorrichtung (beispielsweise eine Nutzervorrichtung 101, eine Verbrauchervorrichtung 103 und dergleichen mehr).
Experimentelle Beispiele für das Anordnen von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen
Bei Experimenten, die gewisse hier beschriebene Ausführungsformen implizieren, wurde ein Datensatz aus lebensmittelbasierten Contentfragmenten für einen Contentanbieter verschiedener Lebensmittelerzeugnisse und Dienstleistungen genutzt. Das Experiment implizierte 5000 Contentfragmente verschiedener Typen (beispielsweise Waren, Videos, Profile und dergleichen mehr). In dem Datensatz des Experimentes wies jedes Contentfragment einen Titel und eine Kurzbeschreibung auf, die die Contentaffinitäten zum Festlegen des Konfliktgraphen bestimmten. Contentspezifische Metriken (beispielsweise den Anzeigeumsatz) wurden dem Satz XF von Contentfragmenten durch Abtasten einer Poisson-Verteilung zugewiesen. Ein Beispiel für einen Satz 600 von Eingabecontentfragmenten für das Experiment ist in 6 dargestellt.
Bei diesem Beispiel wurde ausgehend von einem Satz von 103 Contentfragmenten, die zur Anfrage „Kuchen bzw. Gebäck“ passen, ein Teilsatz der Größe 15 (das heißt der Satz 600) unter Verwendung eines MMR-Algorithmus (Maximum Marginal Relevance MMR) erstellt. Ein Beispiel für MMR wird beschrieben bei „The Use of MMR, Diversity-based Reranking for Reordering Documents and Producing Summaries“ von Carbonell et al., veröffentlicht bei „Proc. 21st Ann. Intl ACM SIGIR Conf. on Research and Development in Information Retrieval, ACM, Seiten 335 bis 336 (1998)“, was hiermit durch Bezugnahme mit aufgenommen ist. Der MMR-Algorithmus optimiert gleichzeitig die größte contentspezifische Metrik und stellt die Verschiedenheit des Contents sicher (bei einigen Ausführungsformen kann ein derartiger Satz von Contentfragmenten aus dem vorstehend anhand 2 beschriebenen Bündelungsprozess ermittelt werden).
7 zeigt den Teilsatz 700, der für die endgültige Verteilung betrachtet wurde. Der MMR-Algorithmus weist jedem Contentfragment zur Angabe der Wichtigkeit des Contentfragmentes für den ausgewählten Teilsatz einen Nutzkennwert (profil score) zu. Dies kann als Nutzanzeiger in der Bin-Packung genutzt werden. Alternativ können contentspezifische Rohwerte ebenfalls für die Nutzkennwerte verwendet werden.
Diese Contentmerkmale wurden in einem Gitterlayout der Dimension 3 × 5 verteilt. Die Contentverwaltungsanwendung wurde dafür verwendet, über die Position und Größe der Contentfragmente in dem Gitterlayout zu entscheiden. 7 zeigt die sich ergebende Verteilung des Teilsatzes 700 unter Verwendung des vorbeschriebenen Prozesses 500. Die entsprechenden contentspezifischen Metriken sind in dem Balkendiagramm von 8 dargestellt. Im Gegensatz hierzu zeigt 9 eine Zufallsverteilung desselben Satzes von Contentfragmenten in dem Gitter, wobei die entsprechenden contentspezifischen Metriken in dem Balkendiagramm von 10 dargestellt sind. 11 zeigt eine weitere Zufallsverteilung desselben Satzes von Contentfragmenten in dem Gitter, während die entsprechenden contentspezifischen Metriken in dem Balkendiagramm von 12 dargestellt sind. In 8, 10 und 12 geben die Balken mit Prüfzeichen darüber eine Entscheidung dahingehend an, ein größeres Fragment zu nutzen, da das Fragment als wichtiger identifiziert worden ist. Die Balken mit Pluszeichen darüber geben Standardfragmentgrößen an. Die anderen Balken entsprechen Contentfragmenten, die bei der endgültigen Wiedergabe infolge von Platzmangel in dem Gitterlayout nicht ausgewählt worden sind.
Beim vorliegenden Experiment berücksichtigt die Contentfragmentverteilung zudem Intercontentaffinitäten, die zusammenpassenden Content bestimmen. Daher führt eine strenge Rangordnung unter ausschließlicher Nutzung contentspezifischer Metriken (das heißt ohne Berücksichtigung von Intercontentaffinitäten oder anderen Intercontentrandbedingungen) zu keiner optimalen Verteilung von Contentfragmenten innerhalb eines Layouts. Des Weiteren bedingte die Zufallsverteilung eine Vorauswahl einer Variante für ein gegebenes Fragment vor einer Entscheidung über die Verteilung von Fragmenten. Daher ist der kumulative Wert des contentspezifischen Umsatzes (beispielsweise des Anzeigenumsatzes) bei den hier beschriebenen Ausführungsformen (beispielsweise bei der Verteilung von 7) im Vergleich zu einer Zufallsverteilung (beispielsweise bei den Verteilungen von 9 und 11) größer.
Die hier beschriebenen Ausführungsformen sind bezüglich großer Anzahlen von Kandidatenfragmenten (beispielsweise Hunderte von Fragmenten) skalierbar, was beträchtliche Kosten bei der Auswahl bedingt. Die hier beschriebenen Ausführungsformen können mit einer derartigen Skalierung umgehen, da bei diesen Ausführungsformen Einschränkungen hinsichtlich der Größe des Fragmentsatzes fehlen. 13 zeigt beispielsweise eine Verteilung desselben 3 × 5-Gitterlayouts unter Nutzung eines Satzes von 166 Fragmenten, die zur Anfrage „Cake for Holidays“ passen. 14 zeigt eine Verteilung contentspezifischer Metriken für das in 13 dargestellte Beispiel.
Beispiel für ein Rechensystem zum Bündeln oder Anordnen von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen
Ein beliebiges geeignetes Rechensystem oder eine Gruppe von Rechensystemen können zur Durchführung der hier beschriebenen Vorgänge genutzt werden. 15 zeigt beispielsweise ein Beispiel für ein Rechensystem 1500, das eine Contentverwaltungsanwendung 106 ausführt.
Die dargestellten Beispiele eines Rechensystems 1500 beinhalten einen Prozessor 1502, der mit einer oder mehreren Speichervorrichtungen 1504 kommunikativ gekoppelt ist. Der Prozessor 1502 führt computerausführbaren Programmcode aus, der in einer Speichervorrichtung 1504 gespeichert ist, greift auf Information zu, die in der Speichervorrichtung 1504 gespeichert ist, oder beides. Beispiele für den Prozessor 1502 beinhalten einen Mikroprozessor, eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung („ASIC“), eine feldprogrammierbare Gate-Anordnung („FPGA“) oder eine beliebige andere geeignete Verarbeitungsvorrichtung. Der Prozessor 1502 kann eine beliebige Anzahl von Verarbeitungsvorrichtungen, darunter auch eine einzige Verarbeitungsvorrichtung, beinhalten.
Die Speichervorrichtung 1504 beinhaltet ein beliebiges geeignetes nichttemporäres computerlesbares Medium zum Speichern von Daten, Programmcode oder beidem. Ein computerlesbares Medium kann eine beliebige elektronische, optische, magnetische oder andere Speichervorrichtung beinhalten, die für einen Prozessor computerlesbare Anweisungen oder anderen Programmcode bereitstellen kann. Nichtbeschränkende Beispiele für ein computerlesbares Medium beinhalten eine magnetische Platte, einen Speicherchip, einen ROM, einen RAM, eine ASIC, einen optischen Speicher, ein Magnetband oder einen anderen magnetischen Speicher oder ein beliebiges anderes Medium, von dem die Verarbeitungsvorrichtung Anweisungen lesen kann. Die Anweisungen können prozessorspezifische Anweisungen beinhalten, die von einem Compiler oder einem Interpreter aus Code erzeugt werden, der in einer beliebigen geeigneten Computerprogrammiersprache geschrieben ist, darunter beispielsweise C, C++, C#, Visual Basic, Java, Python, Perl, JavaScript und ActionScript.
Das Rechensystem 1500 kann zudem eine Anzahl von externen oder internen Vorrichtungen, so beispielsweise Eingabe- oder Ausgabevorrichtungen beinhalten. Das Rechensystem 1500 ist beispielsweise mit einer oder mehreren Eingabe-/Ausgabe-Schnittstellen („I/O“) 1508 gezeigt. Eine I/O-Schnittstelle 1508 kann eine Eingabe von Eingabevorrichtungen empfangen oder eine Ausgabe für Ausgabevorrichtungen bereitstellen. Ein oder mehrere Busse 1506 sind zudem in dem Rechensystem 1500 beinhaltet. Der Bus 1506 koppelt eine oder mehrere Komponenten eines jeweiligen Rechensystems 1500 kommunikativ.
Das Rechensystem 1500 führt Programmcode aus, der den Prozessor 1502 dafür konfiguriert, einen oder mehrere der hier beschriebenen Vorgänge durchzuführen. Der Programmcode beinhaltet beispielsweise die Contentverwaltungsanwendung 106 oder andere geeignete Anwendungen, die einen oder mehrere der hier beschriebenen Vorgänge durchführen. Der Programmcode kann in der Speichervorrichtung 1504 oder auf einem beliebigen anderen geeigneten computerlesbaren Medium physisch vorhanden sein und von dem Prozessor 502 oder einem beliebigen anderen geeigneten Prozessor ausgeführt werden. Bei einigen Ausführungsformen sind die Contentverwaltungsanwendung 106, die Contentfragmente 150 und ein oder mehrere Contentlayouts 152 in der Speichervorrichtung 1504, wie in 15 gespeichert ist, dargestellt. Bei zusätzlichen oder alternativen Ausführungsformen sind eine oder mehrere von der Contentverwaltungsanwendung 106, den Contentfragmenten 150 und den Contentlayouts 152 auf verschiedenen Speichervorrichtungen verschiedener Rechensysteme gespeichert.
Das Rechensystem 1500 beinhaltet zudem eine Netzwerkschnittstellenvorrichtung 1510. Die Netzwerkschnittstellenvorrichtung 1510 beinhaltet eine beliebige Vorrichtung oder Gruppe von Vorrichtungen, die zum Einrichten einer drahtgebundenen oder drahtlosen Datenverbindung mit einem oder mehreren Datennetzwerken geeignet ist. Nichtbeschränkende Beispiele der Netzwerkschnittstellenvorrichtung 1500 beinhalten einen Ethernet-Netzwerkadapter, ein Modem und dergleichen. Das Rechensystem 1500 kann mit einer oder mehreren Rechenvorrichtungen (beispielsweise Nutzervorrichtungen 101) über ein Datennetzwerk unter Nutzung der Netzwerkschnittstellenvorrichtung 1510 kommunizieren.
Allgemeine Betrachtungen
Zahlreiche spezifische Details sind hier aufgeführt, um ein eingehendes Verständnis des beanspruchten Erfindungsgegenstandes zu ermöglichen. Einem Fachmann auf dem einschlägigen Gebiet erschließt sich, dass der beanspruchte Erfindungsgegenstand auch ohne diese spezifischen Details in der Praxis umgesetzt werden kann. In anderen Fällen sind Verfahren, Einrichtungen oder Systeme, die einem Durchschnittsfachmann bekannt sind, nicht detailliert beschrieben, um den beanspruchten Erfindungsgegenstand nicht zu verschleiern.
Man gehe - außer dies ist explizit anders angegeben - davon aus, dass in der vorliegenden Beschreibung Diskussionen unter Nutzung von Begriffen wie „Verarbeitung“, „Rechnen“, „Berechnung“, „Bestimmen“ und „Identifizieren“ oder dergleichen Handlungen oder Prozesse einer Rechenvorrichtung betreffen, so beispielsweise eines oder mehrerer Computer oder einer ähnlichen elektronischen Rechenvorrichtung oder solchen Rechenvorrichtungen, die Daten, die als physische elektronische oder magnetische Quantitäten innerhalb von Speichern, Registern oder anderen Informationsspeichervorrichtungen, Übertragungsvorrichtungen oder Anzeigevorrichtungen der Rechenplattform dargestellt sind, manipulieren oder transformieren.
Das hier beschriebene System oder die hier beschriebenen Systeme sind nicht auf eine bestimmte Hardwarearchitektur oder Konfiguration beschränkt. Eine Rechenvorrichtung kann eine beliebige geeignete Anordnung von Komponenten beinhalten, die ein Ergebnis bereitstellen, das bezüglich einer oder mehrerer Eingaben konditioniert ist. Geeignete Rechenvorrichtungen beinhalten mikroprozessorbasierte Mehrzweckcomputersysteme, die auf gespeicherte Software zugreifen, die das Rechensystem von einer Allzweckrechenvorrichtung zu einer spezialisierten Rechenvorrichtung, die eine oder mehrere Ausführungsformen des vorliegenden Erfindungsgegenstandes implementiert, programmier- oder konfiguriertechnisch umwandelt. Eine beliebige geeignete Programmierung, ein solches Skripting oder eine andere Art von Sprache oder Kombinationen von Sprachen können als Implementierung der hier enthaltenen Lehre in Software zur Verwendung bei der Programmierung oder Konfigurierung einer Rechenvorrichtung genutzt werden.
Ausführungsformen der hier offenbarten Verfahren können im Betrieb derartiger Rechenvorrichtungen eingesetzt werden. Die Reihenfolge der bei den vorstehenden Beispielen aufgeführten Blöcke kann variiert werden. So können beispielsweise Blöcke umgeordnet, kombiniert und/oder in Teilblöcke zerlegt werden. Gewisse Blöcke oder Prozesse können auch parallel durchgeführt werden.
Die Verwendung von „geeignet für“ oder „konfiguriert für“ bezeichnet im Sinne des Vorliegenden eine offene und inklusive Sprache, die Vorrichtungen nicht ausschließt, die zur Durchführung zusätzlicher Aufgaben oder Schritte geeignet oder konfiguriert sind. Zudem ist die Nutzung von „auf Grundlage von“ dahingehend offen und inklusiv gemeint, dass ein Prozess, ein Schritt, eine Berechnung oder ein anderer Vorgang „auf Grundlage“ einer oder mehrerer aufgeführter Bedingungen oder Werte in der Praxis auch auf zusätzlichen Bedingungen oder Werten über die aufgeführten hinausgehend beruhen kann. Überschriften, Listen und Nummerierungen sind nur zur vereinfachten Erklärung aufgeführt und nicht beschränkend gemeint.
Obwohl der vorliegende Erfindungsgegenstand detailliert anhand spezifischer Ausführungsformen beschrieben worden ist, sollte einsichtig sein, dass ein Fachmann auf dem einschlägigen Gebiet eingedenk des Vorbeschriebenen ohne Weiteres Abwandlungen an, Variationen von und Gleichwertiges zu den vorbeschriebenen Ausführungsformen erzeugen kann. Es sollte daher einsichtig sein, dass die vorliegende Offenbarung nur zu Zwecken von Beispielen und nicht zur Beschränkung aufgeführt ist und die Einbeziehung von Abwandlungen, Variationen und/oder Hinzufügungen beim vorliegenden Erfindungsgegenstand, so sich diese einem Fachmann auf dem einschlägigen Gebiet ohne Weiteres erschließen, nicht ausgeschlossen ist.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

IN 201711009821 [0001]

Claims

Verfahren zum auf Grundlage von contentspezifischen Metriken und Intercontentrandbedingungen erfolgenden Bündeln von Contentfragmenten zur Präsentation als Onlinecontent, wobei das Verfahren umfasst: durch eine oder mehrere Verarbeitungsvorrichtungen erfolgendes Zugreifen auf einen Satz von Kandidatencontentfragmenten, einen Satz von contentspezifischen Metriken und eine Intercontentrandbedingung; für den Satz von Kandidatencontentfragmenten erfolgendes Berechnen eines Satzes von Minimalbeitragswerten aus dem Satz von contentspezifischen Metriken und eines Satzes von Maximalbeitragswerten aus dem Satz von contentspezifischen Metriken; auf Grundlage der Sätze von Minimal- und Maximalbeitragswerten erfolgendes Auswählen eines Teilsatzes der Kandidatencontentfragmente; Identifizieren eines Bündels von Onlinecontentfragmenten durch in Abhängigkeit von der Intercontentrandbedingung erfolgendes Anwenden einer Bündelauswahlfunktion bei den ausgewählten Kandidatencontentfragmenten; und Ausgeben des Bündels von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation über einen Onlinedienst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Intercontentrandbedingung einen Schwellengrad der Ähnlichkeit oder Verschiedenheit bei dem Satz von Kandidatencontentfragmenten umfasst, wobei das Verfahren des Weiteren umfasst: Berechnen einer Ähnlichkeit oder Verschiedenheit bei einem Paar von Kandidatencontentfragmenten aus einem Euklidischen Abstand zwischen einem Paar von Vektordarstellungen entsprechend dem Paar von Kandidatencontentfragmenten.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Bündelauswahlfunktion eine Objektivfunktion umfasst, die einen ersten Term entsprechend dem Satz von contentspezifischen Metriken und einen zweiten Term entsprechend (i) einer mit der Intercontentrandbedingung verknüpften Belohnung oder (ii) einer mit der Intercontentrandbedingung verknüpften Bestrafung aufweist, wobei das Anwenden der Bündelauswahlfunktion umfasst: Maximieren der Bündelauswahlfunktion unter Nutzung von Werten des Satzes von contentspezifischen Metriken für das Bündel von Onlinecontentfragmenten und Werten der Intercontentrandbedingung für das Bündel von Onlinecontentfragmenten.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, des Weiteren umfassend: Erzeugen einer Anordnung von Onlinecontentfragmenten mittels Durchführen von Anordnungsvorgängen, die umfassen: Erzeugen eines Konfliktgraphen mit Knoten, die das Bündel von Onlinecontentfragmenten darstellen, und Kanten, die semantikbasierte Konflikte innerhalb des Bündels von Onlinecontentfragmenten darstellen; Auswählen einer Layoutsektion eines Contentlayouts; Identifizieren eines Sektionsteilsatzes aus dem Bündel von Onlinecontentfragmenten auf Grundlage des Sektionsteilsatzes in Abhängigkeit von einer durch den Konfliktgraph bedingten Konfliktrandbedingung und einer durch die ausgewählte Layoutsektion bedingten Dimensionsrandbedingung; und Verteilen des Sektionsteilsatzes innerhalb der ausgewählten Layoutsektion.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Anordnungsvorgänge des Weiteren umfassen: Aktualisieren des Konfliktgraphen durch Entfernen eines Teilsatzes von Knoten entsprechend dem Sektionsteilsatz; Auswählen eines zusätzlichen Sektionsteilsatzes aus dem Bündel von Onlinecontentfragmenten auf Grundlage des zusätzlichen Sektionsteilsatzes in Abhängigkeit von einer durch den aktualisierten Konfliktgraph bedingten zusätzlichen Konfliktrandbedingung und einer durch eine zusätzliche Layoutsektion bedingten Dimensionsrandbedingung; und Verteilen des zusätzlichen Sektionsteilsatzes innerhalb der zusätzlichen Layoutsektion.
Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, wobei das Verteilen des Sektionsteilsatzes umfasst: Anordnen des Sektionsteilsatzes innerhalb der ausgewählten Layoutsektion derart, dass eine Steinberg-Ungleichung erfüllt ist, wobei die Steinberg-Ungleichung den Sektionsteilsatz als Eingaberechtecke und die ausgewählte Layoutsektion als Eingabegitter aufweist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1, wobei der Satz von contentspezifischen Metriken eines oder mehrere von einer spezifizierten Interaktion mit dem Onlinedienst, einer Zeitspanne, während der ein Nutzer auf den Onlinedienst zugreift, und einer Umsatzmenge, die von dem auf den Onlinedienst zugreifenden Nutzer erzeugt wird, umfasst.
System, umfassend: eine Verarbeitungsvorrichtung; und ein nichttemporäres computerlesbares Medium, das kommunikativ mit der Verarbeitungsvorrichtung gekoppelt ist, wobei die Verarbeitungsvorrichtung dafür konfiguriert ist, auf dem nichttemporären computerlesbaren Medium gespeicherten Programmcode auszuführen und hierdurch Vorgänge durchzuführen, die umfassen: Zugreifen auf einen Satz von Kandidatencontentfragmenten, einen Satz von contentspezifischen Metriken und eine Intercontentrandbedingung; für den Satz von Kandidatencontentfragmenten erfolgendes Berechnen von jeweiligen Minimalbeitragswerten aus dem Satz von contentspezifischen Metriken und jeweiligen Maximalbeitragswerten aus dem Satz von contentspezifischen Metriken, auf Grundlage der Sätze von Minimal- und Maximalbeitragswerten erfolgendes Auswählen eines Teilsatzes des Satzes von Kandidatencontentfragmenten, Identifizieren eines Bündels von Onlinecontentfragmenten durch in Abhängigkeit von der Intercontentrandbedingung erfolgendes Anwenden einer Bündelauswahlfunktion bei dem ausgewählten Satz von Kandidatencontentfragmenten, und Ausgeben des Bündels von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation über einen Onlinedienst.
System nach Anspruch 8, wobei die Intercontentrandbedingung einen Schwellengrad der Ähnlichkeit oder Verschiedenheit bei dem Satz von Kandidatencontentfragmenten umfasst, wobei die Vorgänge des Weiteren umfassen: Berechnen einer Ähnlichkeit oder Verschiedenheit bei einem Paar von Kandidatencontentfragmenten aus einem Euklidischen Abstand zwischen einem Paar von Vektordarstellungen entsprechend dem Paar von Kandidatencontentfragmenten.
System nach Anspruch 8 oder 9, wobei die Bündelauswahlfunktion eine Objektivfunktion umfasst, die einen ersten Term entsprechend dem Satz von contentspezifischen Metriken und einen zweiten Term entsprechend (i) einer mit der Intercontentrandbedingung verknüpften Belohnung oder (ii) einer mit der Intercontentrandbedingung verknüpften Bestrafung aufweist, wobei das Anwenden der Bündelauswahlfunktion umfasst: Maximieren der Bündelauswahlfunktion unter Nutzung von Werten des Satzes von contentspezifischen Metriken für das Bündel von Onlinecontentfragmenten und Werten der Intercontentrandbedingung für das Bündel von Onlinecontentfragmenten.
System nach einem der Ansprüche 8 bis 10, wobei die Vorgänge des Weiteren umfassen: Erzeugen einer Anordnung von Onlinecontentfragmenten mittels Durchführen von Anordnungsvorgängen, die umfassen: Erzeugen eines Konfliktgraphen mit Knoten, die das Bündel von Onlinecontentfragmenten darstellen, und Kanten, die semantikbasierte Konflikte innerhalb des Bündels von Onlinecontentfragmenten darstellen; Auswählen einer Layoutsektion eines Contentlayouts; Identifizieren eines Sektionsteilsatzes aus dem Bündel von Onlinecontentfragmenten auf Grundlage des Sektionsteilsatzes in Abhängigkeit von einer durch den Konfliktgraph bedingten Konfliktrandbedingung und einer durch die ausgewählte Layoutsektion bedingten Dimensionsrandbedingung; und Verteilen des Sektionsteilsatzes innerhalb der ausgewählten Layoutsektion.
System nach Anspruch 11, wobei die Anordnungsvorgänge des Weiteren umfassen: Aktualisieren des Konfliktgraphen durch Entfernen eines Teilsatzes von Knoten entsprechend dem Sektionsteilsatz; Auswählen eines zusätzlichen Sektionsteilsatzes aus dem Bündel von Onlinecontentfragmenten auf Grundlage des zusätzlichen Sektionsteilsatzes in Abhängigkeit von einer durch den aktualisierten Konfliktgraph bedingten zusätzlichen Konfliktrandbedingung und einer durch eine zusätzliche Layoutsektion bedingten Dimensionsrandbedingung; und Verteilen des zusätzlichen Sektionsteilsatzes innerhalb der zusätzlichen Layoutsektion.
System nach Anspruch 11 oder 12, wobei das Verteilen des Sektionsteilsatzes umfasst: Anordnen des Sektionsteilsatzes innerhalb der ausgewählten Layoutsektion derart, dass eine Steinberg-Ungleichung erfüllt ist, wobei die Steinberg-Ungleichung den Sektionsteilsatz als Eingaberechtecke und die ausgewählte Layoutsektion als Eingabegitter aufweist.
System nach einem der Ansprüche 8 bis 13, wobei der Satz von contentspezifischen Metriken eines oder mehrere von einer spezifizierten Interaktion mit dem Onlinedienst, einer Zeitspanne, während der ein Nutzer auf den Onlinedienst zugreift, und einer Umsatzmenge, die von dem auf den Onlinedienst zugreifenden Nutzer erzeugt wird, umfasst.
Nichttemporäres computerlesbares Medium, auf dem Programmcode gespeichert ist, der von einer Verarbeitungsvorrichtung zur Durchführung von Vorgängen ausführbar ist, wobei die Vorgänge umfassen: Zugreifen auf den Satz von Kandidatencontentfragmenten, eine contentspezifische Metrik und eine Intercontentrandbedingung; einen Schritt des für den Satz von Kandidatencontentfragmenten erfolgenden Berechnens von jeweiligen Minimalbeitragswerten aus dem Satz von contentspezifischen Metriken und jeweiligen Maximalbeitragswerten aus dem Satz von contentspezifischen Metriken; einen Schritt des auf Grundlage der Sätze von Minimal- und Maximalbeitragswerten erfolgenden Auswählens eines Teilsatzes des Satzes von Kandidatencontentfragmenten; einen Schritt des Identifizierens eines Bündels von Onlinecontentfragmenten durch in Abhängigkeit von der Intercontentrandbedingung erfolgendes Anwenden einer Bündelauswahlfunktion bei dem ausgewählten Satz von Kandidatencontentfragmenten, und einen Schritt des Ausgebens des Bündels von Onlinecontentfragmenten zur Präsentation über einen Onlinedienst.
Nichttemporäres computerlesbares Medium nach Anspruch 15, wobei die Intercontentrandbedingung einen Schwellengrad der Ähnlichkeit oder Verschiedenheit bei dem Satz von Kandidatencontentfragmenten umfasst, wobei die Vorgänge des Weiteren umfassen: einen Schritt des Berechnens einer Ähnlichkeit oder Verschiedenheit bei einem Paar von Kandidatencontentfragmenten aus einem Euklidischen Abstand zwischen einem Paar von Vektordarstellungen entsprechend dem Paar von Kandidatencontentfragmenten.
Nichttemporäres computerlesbares Medium nach Anspruch 15 oder 16, wobei die Bündelauswahlfunktion eine Objektivfunktion umfasst, die einen ersten Term entsprechend dem Satz von contentspezifischen Metriken und einen zweiten Term entsprechend (i) einer mit der Intercontentrandbedingung verknüpften Belohnung oder (ii) einer mit der Intercontentrandbedingung verknüpften Bestrafung aufweist, wobei der Schritt des Anwendens der Bündelauswahlfunktion umfasst: Maximieren der Bündelauswahlfunktion unter Nutzung von Werten des Satzes von contentspezifischen Metriken für das Bündel von Onlinecontentfragmenten und Werten der Intercontentrandbedingung für das Bündel von Onlinecontentfragmenten.
Nichttemporäres computerlesbares Medium nach einem der Ansprüche 15 bis 17, wobei die Vorgänge des Weiteren umfassen: Erzeugen einer Anordnung von Onlinecontentfragmenten mittels Durchführen von Anordnungsvorgängen, die umfassen: Erzeugen eines Konfliktgraphen mit Knoten, die das Bündel von Onlinecontentfragmenten darstellen, und Kanten, die semantikbasierte Konflikte innerhalb des Bündels von Onlinecontentfragmenten darstellen; Auswählen einer Layoutsektion eines Contentlayouts; Identifizieren eines Sektionsteilsatzes aus dem Bündel von Onlinecontentfragmenten auf Grundlage des Sektionsteilsatzes in Abhängigkeit von einer durch den Konfliktgraph bedingten Konfliktrandbedingung und einer durch die ausgewählte Layoutsektion bedingten Dimensionsrandbedingung; und Verteilen des Sektionsteilsatzes innerhalb der ausgewählten Layoutsektion.
Nichttemporäres computerlesbares Medium nach Anspruch 18, wobei die Anordnungsvorgänge des Weiteren umfassen: Aktualisieren des Konfliktgraphen durch Entfernen eines Teilsatzes von Knoten entsprechend dem Sektionsteilsatz; Auswählen eines zusätzlichen Sektionsteilsatzes aus dem Bündel von Onlinecontentfragmenten auf Grundlage des zusätzlichen Sektionsteilsatzes in Abhängigkeit von einer durch den aktualisierten Konfliktgraph bedingten zusätzlichen Konfliktrandbedingung und einer durch eine zusätzliche Layoutsektion bedingten Dimensionsrandbedingung; und Verteilen des zusätzlichen Sektionsteilsatzes innerhalb der zusätzlichen Layoutsektion.
Nichttemporäres computerlesbares Medium nach Anspruch 18 oder 19, wobei das Verteilen des Sektionsteilsatzes umfasst: Anordnen des Sektionsteilsatzes innerhalb der ausgewählten Layoutsektion derart, dass eine Steinberg-Ungleichung erfüllt ist, wobei die Steinberg-Ungleichung den Sektionsteilsatz als Eingaberechtecke und die ausgewählte Layoutsektion als Eingabegitter aufweist.