CN101268483A - 基于用户行为兴趣选择并通过网络递送广告的框架 - Google Patents

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Abstract

根据如下的技术提供定向广告内容以在网络上的页面中显示，所述技术基于对用户的短期和长期行为兴趣的确定来选择广告。收集与用户的在线活动相关的短期和长期信息并且将其与预定的兴趣类别相关联。基于所收集的信息，针对具体的类别确定短期和长期行为兴趣评分。利用所述评分生成用于选择广告的值。在一个实施例中，针对一个或多个兴趣类别确定了一个短期评分和两个长期评分。第一长期评分模拟关于给定类别的认知度。第二长期评分和短期评分是面向响应的评分，其模拟用户关于给定类别做出响应的兴趣，例如模拟用户购买该类别中的产品或者服务的兴趣。

Description

基于用户行为兴趣选择并通过网络递送广告的框架
相关申请的交叉引用
本申请主张2005年9月13日递交的美国申请No.11/225,238的优先权，在此主张该申请的先申请日的优先权，并且在此进一步通过引用将该申请结合于此。
技术领域
本发明一般地涉及提供网络上的广告内容，并且更具体地而非排他性地涉及收集关于用户活动的信息以确定用于选择并且传递广告的评分。
背景技术
广告商可以使用在线广告来完成各种商业目的，范围涉及从在潜在客户中建立品牌认知度到促进产品或者服务的在线购买。与各种相关联的分配需求、广告量度和价格机制一起，正在使用各种不同类型的基于页面的在线广告。与诸如超文本标记语言(HTML)和超文本传输协议(HTTP)之类的技术相关联的处理使得页面能够被配置为包含用于内含广告的位置。每次页面被请求在浏览器应用中显示时，广告可以被自动地选择。
在线广告的两种示例性类型是横幅广告(banner advertisement)和受赞助列表广告(sponsored listing advertisement)。横幅广告通常以在页面中的预定位置处显示的影像(动画的或者静态的)和/或文本为特征。虽然横幅广告通常采用在页面顶部的水平矩形的形式，然而也可以将其配置为在页面上的任何其他位置的各种其他形状。通常，如果用户点击横幅广告的位置、影像和/或文本，那么用户被带到可以提供关于横幅广告所关联的产品或者服务的更详细信息的新页面。尽管也可以基于绩效提供横幅广告，但是通常基于保证的显示次数来提供横幅广告。
可以用基于用户搜索标准或者用户浏览数据而显示在列表中的文本和/或影像来呈现受赞助列表广告。例如，如果用户将搜索查询输入基于web的搜索引擎，那么一组超链接文本列表可以与搜索查询结果一起被显示在返回页面中的某一位置。通常根据竞价模型来提供受赞助列表广告，在所述竞价模型中广告商竞价关键字并且更高的竞价赢得在列表中的放置，并且通常基于“点击付费”和/或频率来计算价格。
在线广告与传统形式的广告的区别在于：广告针对的目标是通常主动参与呈现广告内容的交互式媒体的用户。通常关于这样的用户的在线活动的信息容易被记录并分析。原则上，可以利用这样的行为信息将特定的广告努力集中在如下的用户身上：该用户的在线活动和行为暗示其是所广告的产品或者服务的潜在购买者。然而，对以这样的方式定向在线广告的有效并且实用的技术进行开发尚存在开放性问题。
附图说明
参考如下附图来描述本发明的非限制性并且非排他性的实施例。在附图中，如果不另外指出那么类似标号指代各图中的类似部件。
为了更好地理解本发明，将参考如下的具体实施方式(将关联附图来阅读该具体实施方式)，其中：
图1是示出其中可以实践本发明的操作环境的一个实施例的示图；
图2是示出用于基于行为提供广告的框架的示图；
图3是示出可以用于选择广告的行为目标系统的组件的示图；
图4示出逻辑流程图，该逻辑流程图一般地示出如下过程的一个实施例：使显示具有基于用户兴趣评分而选择的广告的页面；
图5示出逻辑流程图，该逻辑流程图一般地示出如下过程的一个实施例：基于用户行为兴趣来选择广告；
图6示出逻辑流程图，该逻辑流程图一般地示出如下过程的一个实施例：获得与用户兴趣相关的行为信息；
图7示出逻辑流程图，该逻辑流程图一般地示出如下过程的一个实施例：通过使用基于长期和短期行为兴趣评分而确定的值来选择广告；以及
图8是提供对本发明的一个实施例中的如下函数的概念说明的示图，所述函数确定用于使用短期和长期行为兴趣评分来选择广告的值。
具体实施方式
现将在下文中参考附图更详细地描述本发明，附图构成本发明的一部分并且作为示例示出可以实践本发明的具体示例性实施例。然而，本发明可以以多种不同的形式实现，而不应被视为局限于在此提出的实施例。更确切地，提供这些实施例使得本公开将是详尽并且完整的，并且使得本公开将向本领域中的技术人员充分传达本发明的范围。因此，不应从限制性的角度来理解如下的详细描述。
本发明致力于提供用于在网络上的页面(例如web页面)中显示的定向广告内容(targeted advertising content)，其中基于对用户的短期和长期行为兴趣的确定来选择广告。该确定可以包括利用一种或多种启发式技术。与用户的在线活动相关的信息被获得。这样的信息包括当前或者新近的活动以及在较长一段时间之前发生的活动。该信息例如可以基于用户的浏览或者其他导航活动、搜索相关的活动、在用户帐户注册中提交的申报个人数据等。所获得的信息被映射到一个或多个预定的兴趣类别，或者已其他方式被与一个或多个预定的兴趣类别相关联。根据该分类的用户活动信息，针对具体类别的用户行为兴趣评分被确定。
所确定的用户行为兴趣评分通常尝试模拟用户购买给定兴趣类别中的产品或者服务的兴趣强度。针对具体类别的短期用户兴趣评分和长期用户兴趣评分被确定。可以利用确定这样的评分的各种方法。因为关于用户的附加信息被收集并且因为旧信息过期，所以可以随着时间的逝去修改所生成的评分。用户的评分可以被包括在一个或多个行为兴趣简档(profile)中。如果用户请求被配置为包含一个或多个广告的页面，那么用户的短期和长期行为兴趣评分被用于生成选择将被包含在所请求页面中的广告所使用的值。因此，广告商可以将被认为是具有相对较强的购买广告产品或者服务的兴趣的用户作为目标来向其分配广告内容。
在一个实施例中，确定了两个长期评分和一个短期评分。第一长期评分是模拟关于给定类别的用户认知度的认知度(awareness)评分。第二长期评分是面向响应的(response-oriented)评分，其模拟关于给定类别的用户采取特定动作或者参与另一类型的响应的兴趣，例如购买与给定类别相关联的产品或者服务的兴趣。通过使用各种技术，从短期和长期行为兴趣评分中可以得到为选择广告而生成的值。在一个实施例中，针对每个用户，关于每个类别，通过将衰减函数应用于面向响应的短期评分以及认知度或者面向响应的长期评分，对结果进行组合，并且应用阈值函数，来确定用于选择横幅广告的认知度布尔值和面向响应的布尔值。通过将衰减函数应用于短期和长期面向响应的评分并对结果进行组合，来确定用于选择受赞助列表广告的在某一范围内的标量值(scalar value)。在另一实施例中，响应评分和认知度评分被输出到最优化模块，该最优化模块还存储广告和每个广告商愿意为找到合格用户而支付的价格。最优化模块基于用户兴趣强度和广告商愿意支付的价格来确定最佳广告。
本发明的实施例可以被布置为用于向用户提供基于行为目标的并且个性化的内容的普通系统的一部分。可以根据本发明提供各种类型的在线广告，所述各种类型的在线广告包括(但并不局限于)横幅广告、受赞助列表广告、保证印象(impression)的广告和基于绩效的广告，并且包括利用除文本或者影像之外的媒体的广告，例如音频和/或视频媒体。
示例性操作环境
图1提供其中可以操作本发明的环境100的一个实施例的简化视图。然而，并不是图示的所有组件都是实践本发明所必需的。可以改变配置和组件类型而不背离本发明的精神或者范围。
如图1所示，环境100包括行为目标服务器114，其生成如下的用户的短期和长期用户行为兴趣简档并且使之可用，所述用户导航页面、执行搜索并且另外与由门户服务器104和/或第三方服务器102作为主机的站点相互作用。行为目标服务器114与提供对用户行为兴趣简档数据的永久性存储的用户简档服务器116进行通信。在图1中，用用户106(在此被图示为传统的个人计算机)和web使能移动设备112表示用户。环境100还包括通用广告服务服务器110，其为如下的广告的选择和分配提供统一的平台，所述广告被包含在由门户服务器104和第三方服务器102提供的页面中。由行为目标服务器114生成并检索的并且经由用户简档服务器116永久性保存的用户行为兴趣简档至少部分地基于例如从通用广告服务服务器110、门户服务器104、第三方服务器102和/或未在图1中明确示出的其他组件中获得的用户活动信息。
行为目标服务器114、通用广告服务服务器110、门户服务器104和第三方服务器102经由网络108进行通信。应理解，行为目标服务器114、通用广告服务服务器110和门户服务器104的每个可以表示多个链接的计算设备，并且诸如第三方服务器102之类的多个第三方服务器可以被包括在环境100中。网络108可以被视为专用网络连接，并且例如可以包括虚拟专用网或者在公共互联网上使用的加密或者其他安全机制等。
用户106和移动设备112表示通常运行浏览器应用等的设备。这样的设备经由网络109与门户服务器104和/或第三方服务器102进行通信。(在图1中没有明确示出在第三方服务器102和网络109之间的链路)。网络109可以是公共互联网并且可以包括所有的或者部分的网络108；网络108可以包括所有的或者部分的网络109。
门户服务器104、第三方服务器102、行为目标服务器114、通用广告服务服务器110、用户设备106和移动设备112的每个表示不同类型的计算设备。这样的计算设备通常可以包括被配置用于执行计算并且能够经由一个或多个有线和/或无线通信接口发送并且接收数据通信的任一设备。这样的设备可以被配置用于根据多个网络协议的任一个进行通信，所述多个网络协议包括但并不局限于传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)协议族中的协议。例如，用户设备106可以被配置用于执行利用HTTP从web服务器中请求信息(例如web页面)的浏览器应用，web服务器可以是在门户服务器104或者第三方服务器102上执行的程序。
网络108-109被配置用于将一个计算设备耦合到另一计算设备以使得能够实现设备之间的数据通信。通常可以使网络108-109利用任一形式的机器可读介质将信息从一个设备传达到另一设备。网络108-109的每个可以包括一个或多个无线网络、有线网络、局域网(LAN)、广域网(WAN)、例如通过通用串行总线(USB)端口的直接连接等，并且可以包括组成互联网的互联网络的组。在包括使用不同协议的网络的LAN的互连组上，路由器用作LAN之间的链路，使消息能够从一个LAN被发送到另一LAN。在LAN内的通信链路通常包括双绞线或者同轴电缆。网络间的通信链路通常可以使用模拟电话线路、包括T1、T2、T3和T4的全部或者部分专用数字线路、综合业务数字网(ISDN)、数字用户线路(DSL)、包括卫星链路的无线链路或者本领域内的技术人员所熟知的其他通信链路。远程计算机和其他网络使能电子设备可以经由调制解调器和临时电话链路远程地连接到LAN或者WAN。实质上，网络108-109可以包括能够使信息在计算设备之间传输的任何通信方法。
如上所述的用于将信息传递过信息链路的介质示出一种类型的机器可读介质，即通信介质。通常，机器可读介质包括可以由计算设备或者其他电子设备访问的任何介质。机器可读介质可以包括处理器可读介质、数据存储介质、网络通信介质等。通信介质通常包含如下的信息：包括计算机可读指令、数据结构、程序组件，或者在诸如载波之类的经调制数据信号、数据信号或者其他传输机制中的其他数据，并且这样的介质包括任何信息传递介质。术语“经调制的数据信号”和“载波信号”包括这样的信号，以某种方式设定了或者改变了该信号的特性的一个或多个从而在该信号中编码信息、指令、数据等。作为示例，通信介质包括诸如双绞线、同轴电缆、光缆和其他有线介质之类的有线介质，和诸如声、RF、红外和其他无线介质之类的无线介质。
行为定向广告的框架
图2是示出用于以行为为目标来提供广告的框架200的示图。在顶层是用户202-204，这些用户可以对应于图1的用户106和移动设备112。运行浏览器应用等的用户202-204，通过经由网络与门户服务器104和/或第三方服务器102进行通信来导航网络上的页面并且与之交互。该通信包括请求由门户服务器104或者第三方服务器102提供的页面，并且可以包括提供诸如搜索查询项之类的数据。如果所请求的页面被配置为包含一个或多个诸如横幅广告或者受赞助列表广告之类的广告，那么门户服务器104或者第三方服务器102与通用广告服务优化器/仲裁器210进行通信，该通用广告服务优化器/仲裁器210可以是图1的通用广告服务服务器110的组件，并且它从有资格被包含在所请求页面中的广告之中进行确定并选择。
通用广告服务优化器/仲裁器210接下来与可以对应于图1的行为目标服务器114的行为目标系统212进行通信。在与行为目标系统212进行通信时，优化器/仲裁器210请求与请求页面的用户相关联的短期和长期用户行为兴趣简档，该用户经由cookie或者别的识别机制被识别。优化器/仲裁器210操作在检索到的用户行为兴趣简档中所包含的评分，以产生用于选择将被包括在用户所请求的页面中的适当广告的值。
图3示出可以构成行为目标系统212的一部分的组件。行为目标系统212包括长期模拟器(modeler)310和短期模拟器312，这些模拟器用于生成并更新长期和短期永久性存储的用户行为兴趣简档306，用户行为兴趣简档306可以与图1的用户简档服务器116相关联。使用长期和短期行为兴趣简档使得能够基于在延长的一段时间上通过多次会话所显示的用户行为和当前或者最近的用户活动来确定目标广告内容。长期模拟器310从事件日志304中获得收集的用户活动数据，事件日志304是从由事件数据捕获器302捕获的数据中得到的。长期模拟器还可以从未在图3中明确示出的其他源中获得用户信息，例如被存储用于个性化内容的用户申报个人属性。长期模拟器310将事件数据映射到预定的兴趣类别并且生成长期用户行为兴趣评分，进而利用这些评分来构建用户的长期用户行为兴趣简档。
短期模拟器312从事件处理机308中获得短期用户活动信息。事件处理机308获得并处理来自事件数据捕获器302或者未在图3中明确示出的其他源(例如事件观测器)的新近或者实时的用户活动信息。由事件处理机308获得事件数据的示例包括广告点击、搜索查询关键字、搜索点击、受赞助列表点击、视图查看、广告页面查看以及其他类型的在线导航、交互式和/或搜索相关事件。事件处理机308将事件映射到具有某一权重的兴趣类别中。例如，如果事件是页面查看，那么基于通过编辑处理或者经由语义驱动引擎等而进行了分类的页面内容，该页面可以与特定类别相关联。如果事件是搜索查询，那么搜索关键字被解析并且被分类。短期模拟器312使用经转换的事件数据来确定用户的新的或者更新了的短期行为兴趣评分。
确定了“短期”回溯到过去多远，因此在“短期”和“长期”之间的分界线可以具体到特定的实现方式和管理策略。对于短期和长期评分二者而言，在给定兴趣类别内的评分可以尝试模拟用户在特定时间购买产品的兴趣强度。例如，如果用户搜索“数字相机”，那么在相机→数字式的兴趣类别中的评分可以被增加较小的量。如果相同用户开始查看页面或者点击与数字相机的具体模型相关的广告，那么在相机→数字式中的评分被进一步增加更大的量。如果该用户在特定的商铺站点查看价格，这显示出购买特定数字相机模型的具体意图，那么在相机→数字式中的评分可以被进一步提高到很高的量，可以提高到最高级别。通常，针对较低价格的物品(例如花卉)，可以认为用户具有较高的评分。相反，针对较高价格的产品和服务(例如汽车或者抵押)，可以认为在评分增加到当用户表现出强烈的购买意图时的较高级别之前的初始时间段期间，用户具有较低的评分。
可以基于预定模型的使用(例如通过使用神经网络)来确定长期评分，并且可以基于对捕获的用户事件数据等进行的定期批处理来确定长期评分。可以以多种方式来确定短期评分。例如，可以将购买某一兴趣类别内的产品或者服务的强烈意图与具体的web页面或者搜索关键字相关联。然后可以针对具体的页面或者站点确定这些页面或者关键字的相对距离。因此，当用户接近“意图”目的页面时，针对相关联的兴趣类别的用户评分被增大。可以将衰落函数(decay function)用于修改评分以反映在一段时间上在给定的兴趣类别中活动缺乏。
用户行为兴趣简档306通常包括针对每个被跟踪用户的长期简档和短期简档。简档通常包括每个都与一个或多个评分相关联的预定兴趣类别的向量。在一个实施例中，长期行为兴趣简档可以包括针对每个类别的两个评分：认知度评分和面向响应的评分。认知度评分确定用户对给定类别中的产品和服务的认知度以及对其的基本兴趣。例如，可以在管理品牌或者品牌认知度广告努力中使用这样的评分。面向响应的评分确定用户购买给定类别中的产品或者服务的兴趣，或者参与关于该类别的另一类型的响应的兴趣。面向响应的评分对于直销广告努力或者对于其他广告努力而言可以是有用的，其中目标客户很可能决定在不久后进行购买。在一个实施例中，面向响应的短期评分与短期行为兴趣简档相关联。
对于给定用户而言，可以针对匿名(未登录)用户行为并且针对登录用户行为来保存两组简档，当用户以在站点上或者在站点的网络上注册的用户帐户登录时，通过后者来模拟用户活动。
基于组合的短期和长期用户行为兴趣提供广告
现将参考图4-8(包括图4-7的逻辑流程图)描述本发明的某些方面的操作，图4-7的逻辑流程图示出基于对短期和长期用户行为兴趣的确定来选择并且传递广告的过程的原理。应理解，在流程图中示出的操作顺序是说明性的并且不排除其他排序，除非在上下文中另有指示。
图4是示出如下的过程400的流程图：使显示具有基于用户行为兴趣评分而选择的广告的页面。在开始块之后，过程400前进到块402，在此通过网络(例如，通过web服务器)接收对页面的请求(例如，来自用户所操作的浏览器客户端应用的对web页面的请求)。接下来，在块404，所请求页面的页面布局和内容被生成(例如，通过web服务器)。过程400然后前进到判断块406，在此判断页面是否被设计为在页面中的特定位置处包含一个或多个广告。如果在页面中不会包含任何广告，那么过程400分支到块408，在此使能对所请求页面的显示，然后处理前进到返回块并且执行其他动作。
然而，如果页面被配置为包含至少一个广告，那么过程400前进到判断块410，在此判断一个或多个广告是否以用户行为或者诸如性别或地理位置之类的一些其他用户属性为目标。如果不是，处理步进到块412，在此确定选择其他类型的目标广告，之后过程400返回以执行其他动作。然而，如果广告是以行为为目标的广告，那么处理分支到块414，在此使能对在页面中的特定位置处具有一个或多个广告的页面的显示。基于对与发出请求的用户相关联的行为兴趣评分的确定来选择广告。处理然后前进到返回块并且执行其他动作。应理解，出于说明性目的，图4的流程图以简化的形式呈现过程400。页面可以被配置为包含以不止一种类型的用户属性或者特征为目标的广告，所述目标包括行为简档以及其他类型的目标。
图5是示出如下的过程500的某些方面的流程图：基于行为兴趣评分来选择将被提供给用户的广告。在开始块之后，过程500前进到块502，在此关于用户的在线活动(例如导航和搜索相关行为)的信息被收集到日志中。该信息包括新近或者当前的活动数据和在较长一段时间上收集的信息。接下来，在块504，针对用户分别确定短期和长期行为兴趣评分。短期评分基于被映射到预定兴趣类别中的当前或者新近的用户活动数据。长期评分基于被映射到预定兴趣类别中的长期用户活动数据。可以基丁预定模型的使用(例如通过使用神经网络)来确定长期评分。可以基于新的或者新近获得的用户活动数据来更新所确定的评分。在某些情况下，在特定的时间，根据给定用户的在线活动，该用户可能不具有相关联的短期和/或长期评分信息。处理接下来前进到块506，在此基于短期和长期评分生成并且永久性地存储与特定用户相关联的短期和长期行为兴趣简档。在一个实施例中，用户行为兴趣简档包括短期和长期评分信息二者。
过程500接下来步进到块508，在此通过使用从用户行为兴趣简档中得到的值来确定有资格被包含在所请求页面中的广告。可以通过各种方式得到这些值，所述方式包括将衰落函数和阈值函数应用于短期和长期评分并且对评分进行组合。过程然后前进到块510，在此合格广告被选择并被提供用于包含在用户所请求的页面中的某一位置。
图6是示出如下的过程600的流程图：获得与用户兴趣相关的行为信息并且基于所获得信息确定行为兴趣评分。块602-610指代被记录用于推断用户的一般或者特定兴趣的不同类型的在线用户活动。在开始块之后，过程600前进到块602，在此用户所查看的页面(导航用户活动的形式)被确定。可以将页面与特定主题相关联；例如，页面可以是作为较大的门户服务站点的一部分而被设置的体育内容或者财经内容页面，或者页面可以包含特定话题的文章(例如，关于最热销汽车的文章)。可以通过其统一资源定位符(URL)或者通过别的识别机制来识别页面。在块604，在由用户输入的搜索查询中使用的关键字以及其他搜索相关的用户活动数据被确定。例如，输入对“数字相机”的搜索的用户可以被认为是对数字摄影有兴趣并且可能有兴趣购买数字相机以及相关产品或者服务，并且该事实可以被记录。在块606，用户所点击的链接(例如受赞助广告链接)被确定。在块608，用户所点击的广告(例如横幅广告)被确定。在块610，在用户所查看的页面中的材料的内容被确定，例如在特定页面中所包括的文章的内容。
过程600接下来前进到块612，在此所确定的用户活动数据被映射到预定的兴趣类别。可以通过主题分级地组织兴趣类别，例如汽车→SUV→欧洲或者相机→数字式。可以通过编辑方法和/或通过自动化方法来完成映射。接下来，处理步进到块614，在此基于确定的用户活动数据针对类别分别确定短期和长期行为兴趣评分。在一个实施例中，针对用户活动数据中的事件确定权重，该权重可以度量将事件映射到兴趣类别的强度。然后根据类别中的事件权重来确定针对兴趣类别的行为兴趣评分。过程600然后前进到返回块并且执行其他动作。
图7是示出如下的过程700的流程图：通过使用基于针对一个或多个兴趣类别的短期和长期行为兴趣评分而确定的值来选择广告。在开始块之后，处理步进到块702，在此针对一个或多个兴趣类别的每个确定认知度长期评分。在块704，针对一个或多个兴趣类别的每个确定面向响应的长期评分。过程700接下来前进到块706，在此针对一个或多个兴趣类别确定新的或者更新了的面向响应的短期评分。新的短期评分可以基于与用户的即时页面请求(例如页面查看)相关联的触发事件。对长期和短期兴趣评分的确定可以包括更新或者替代先前确定的评分。
过程700继续到块708，在此，针对每个可用类别，将衰落函数应用于面向响应的短期评分和认知度长期评分，对结果进行组合，并且应用阈值函数，从而产生布尔值(真或假)。在块710，针对每个可用类别，将衰落函数应用于面向响应的短期评分和面向响应的长期评分，对结果进行组合，并且应用阈值函数，从而产生布尔值(真或假)。在块712，针对每个可用类别，将衰落函数应用于面向响应的短期评分和面向响应的长期评分以产生落入某一范围内的标量值。过程700然后前进到块714，在此所确定的布尔值被用于选择合格横幅广告，从所述合格横幅广告中挑选将被提供给用户的一个或多个横幅广告。在块716，标量值被用于选择合格受赞助列表广告，从所述合格受赞助列表广告中挑选将被提供给用户的一个或多个受赞助列表广告。接下来，过程700前进到返回块并且执行其他动作。
图8中的示图进一步示出如下的处理，通过该处理将与用户相关联的短期和长期行为兴趣评分用于确定选择将被提供给用户的合格广告所使用的值。如图所示，针对每个预定兴趣类别，输入包括短期评分808和长期评分802。通过使用一种或多种模拟技术可以确定长期评分802。模拟的长期评分802包括认知度评分804和面向响应的评分806。衰落函数810被应用于这些评分。虽然在此用α一般地表示衰落函数，但是应理解衰落函数可以精确到特定兴趣类别和特定类型的评分。通常，衰落函数α(T2，T1)用于模拟在当前时间T2和最近记录的活动或者评分更新的时间T1之间经过的时间的效应。衰落函数810的输入包括Tnow 814(当前时间)和TLSU816(前一短期评分更新的时间)或者T0818(前一相关长期评分更新的时间)二者之一。可以基于记录的时戳确定TLSU和T0的值。
如图8所示，针对给定的兴趣类别，通过将衰落函数应用于面向响应的短期评分808，将衰落函数应用于认知度长期评分804，并且对结果进行组合，来确定认知度横幅广告选择评分820：
认知度横幅评分＝
α(Tnow，TLSU)×面向响应的短期评分+α(Tnow，T0)×认知度长期评分针对给定的兴趣类别，通过将衰落函数应用于面向响应的短期评分808，将衰落函数应用于面向响应的长期评分806，并且对结果进行组合，来确定面向响应的横幅广告选择评分822：
面向响应的横幅评分＝
α(Tnow，TLSU)×面向响应的短期评分+
α(Tnow，T0)×面向响应的长期评分
阈值函数826、828被分别应用于认知度横幅广告选择评分820和面向响应的横幅广告选择评分822，从而在每种情况下根据输入评分是否超出给定阈值来产生布尔值。针对给定的兴趣类别，通过将衰落函数应用于短期评分808，将衰落函数应用于面向响应的评分806，并且对结果进行组合，来确定受赞助列表广告值824：
受赞助列表值＝
α(Tnow，TLSU)×面向响应的短期评分+
α(Tnow，T0)×面向响应的长期评分
如图8所示，针对给定的兴趣类别，通过将衰落函数应用于当前的面向响应的短期评分808并且将结果与经加权的事件评分组合，可以生成更新了的面向响应的短期评分，其中事件是新近用户活动事件：
面向响应的短期评分’(新的)＝
α(Tnow，TLSU)×面向响应的短期评分+权重×评分(事件)
下表提供对使用如图6和图7所示的过程来确定用于选择合格横幅广告和受赞助列表广告的值的简化说明。
  情况   面向响应的短期评分   认知度长期评分   面向响应的长期评分   认知度横幅   面向响应的横幅   赞助商列表
  1   0   0   0   N   N   N
  2   1   0   0   Y   Y   Y
  3a3b3c   000   011   101   NYY   YNY   YNY
  4a4b4c   111   011   101   YYY   YYY   YYY
在此，出于简化说明的目的，输入(表格的第二、第三和第四列)被视为二进制的并且对应于不同的情况(表格的第一列)，并且输出(表格的第五、第六和第七列)也是二进制的。为了简便，在此还可以假定认知度横幅广告被用于建立品牌，并且面向响应的横幅广告被用于直销。在情况1中，用户是尚无可用的长期或者短期评分的新用户。基于触发对用户行为兴趣简档信息的进行查找的事件，生成在给定类别中的初始的面向响应的短期评分。如果初始的面向响应的短期评分超出了某一阈值，那么可以为用户提供横幅广告和/或受赞助列表广告。在情况2中，用户是具有较少活动历史的新近用户；该用户虽然不具有长期评分但是具有一些短期评分。除了累积的短期评分可能更高以及可能在更多的类别中具有短期评分之外，该情况类似于情况1，因此对于更多类别中的更多广告使该用户具有资格。
在情况3a、3b和3c中，用户是不具有短期评分然而具有长期评分的较低活动性的用产。如果用户具有面向响应的长期评分(情况3a)，那么可以为用户提供直销横幅广告，和/或可以为用户提供受赞助列表广告。如果用户具有认知度长期评分(情况3b)，那么可以为用户提供品牌横幅广告。如果两种类型的长期评分均可用(情况3c)，那么可以为用户提供品牌和直销横幅广告，以及受赞助列表广告。对于其中用户示出活动性的兴趣类别，短期评分被认为将会很快建立。
在情况4a、4b和4c中，用户是具有一些长期评分和一些短期评分的较高活动性的用户。如果用户不具有认知度长期评分(情况4a)，那么可以在那些用户具有短期评分的兴趣类别中为用户提供品牌横幅广告。如果用户不具有面向响应的长期评分(情况4b)，那么可以在那些用户具有短期评分的兴趣类别中为用户提供直销横幅广告和/或受赞助列表广告。在情况4c中，用户具有认知度和面向响应的长期评分以及短期评分。在此可以为用户提供品牌和/或直销横幅广告以及受赞助列表广告。
以上的说明书提供了对本发明的组成的产生和使用的完整描述。因为可以在不背离本发明的精神和范围的情况下实现本发明的许多实施例，所以本发明由所附权利要求书限定。

Claims (26)

1.一种提供用于在网络上的至少一个页面中显示的广告内容的方法，包括：
基于与用户相关联的至少一个活动获得信息；
利用所获得的信息来提供确定至少一个类别中用户的兴趣的多个评分，其中所述多个评分包括短期评分和至少一个长期评分；以及
利用所述多个评分来选择将被显示在所述页面中的广告。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述至少一个活动包括所述用户过去的活动。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述广告包括以下广告的至少一种：横幅广告、受赞助列表广告、保证印象的广告或者基于绩效的广告。
4.如权利要求1所述的方法，其中所获得的信息全少部分地基于导航活动或者搜索活动之一。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述至少一个长期评分包括以下评分的至少一个：针对所述类别的认知度评分或者针对所述类别的面向响应的评分。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述短期评分是针对所述类别的面向响应的评分。
7.如权利要求1所述的方法，其中利用所述多个评分来选择广告还包括将衰落函数应用于至少一个评分。
8.如权利要求1所述的方法，其中利用所述多个评分来选择广告还包括应用阈值函数来确定一个值。
9.一种提供用于在网络上的至少一个页面中显示的广告内容的服务器，包括：
存储器，用于存储数据和指令；以及
处理器，与所述存储器进行通信并且用于基于所存储的指令使得执行动作，包括：
基于与用户相关联的至少一个活动获得信息；
利用所获得的信息来提供确定至少一个类别中用户的兴趣的多个评分，其中所述多个评分包括短期评分和至少一个长期评分；并且
利用所述多个评分来选择将被显示在所述页面中的广告。
10.如权利要求9所述的服务器，其中所述至少一个活动包括所述用户过去的活动。
11.如权利要求9所述的服务器，其中所述广告包括以下广告的至少一种：横幅广告、受赞助列表广告、保证印象的广告或者基于绩效的广告。
12.如权利要求9所述的服务器，其中所获得的信息至少部分地基于导航活动或者搜索活动之一。
13.如权利要求9所述的服务器，其中所述至少一个长期评分包括以下评分的至少一个：针对所述类别的认知度评分或者针对所述类别的面向响应的评分。
14.如权利要求9所述的服务器，其中所述短期评分是针对所述类别的面向响应的评分。
15.如权利要求9所述的服务器，其中利用所述多个评分来选择广告还包括将衰落函数应用于至少一个评分。
16.如权利要求9所述的服务器，其中利用所述多个评分来选择广告还包括应用阈值函数来确定一个值。
17.一种用于在网络上的至少一个页面中显示广告内容的客户端，包括：
存储器，用于存储数据和指令；以及
处理器，与所述存储器进行通信并且用于基于所存储的指令使得执行动作，包括：
使得检索与用户的至少一个活动相关联的信息；
基于所检索到的信息使得提供多个评分，其中所述多个评分确定至少一个类别中用户的兴趣，并且其中所述多个评分包括短期评分和至少一个长期评分；并且
基于所述多个评分的至少一个评分使得选择将被显示在所述页面中的广告。
18.如权利要求17所述的客户端，其中所述至少一个活动包括所述用户过去的活动。
19.如权利要求17所述的客户端，其中所述广告包括以下广告的至少一种：横幅广告、受赞助列表广告、保证印象的广告或者基于绩效的广告。
20.如权利要求17所述的客户端，其中所述索到的信息至少部分地基于导航活动或者搜索活动之一。
21.如权利要求17所述的客户端，其中所述至少一个长期评分包括以下评分的至少一个：针对所述类别的认知度评分或者针对所述类别的面向响应的评分。
22.如权利要求17所述的客户端，其中所述短期评分是针对所述类别的面向响应的评分。
23.如权利要求17所述的客户端，其中使得选择所述广告还包括将衰落函数应用于至少一个评分。
24.如权利要求17所述的客户端，其中使得选择所述广告还包括应用阈值函数来确定一个值。
25.一种用于在网络上的至少一个页面中显示广告内容的移动设备，包括：
存储器，用于存储数据和指令；以及
处理器，与所述存储器进行通信并且用于基于所存储的指令使得执行动作，包括：
使得检索与用户的至少一个活动相关联的信息；
基于所检索到的信息使得提供多个评分，其中所述多个评分确定至少一个类别中用户的兴趣，并且其中所述多个评分包括短期评分和至少一个长期评分；并且
基于所述多个评分的至少一个评分使得选择将被显示在所述页面中的广告。
26.一种计算机可读介质，其上具有处理器可执行的代码，所述代码用于提供在网络上的至少一个页面中显示的广告内容，包括：
基于与用户相关联的至少一个活动获得信息；
利用所获得的信息来提供确定至少一个类别中用户的兴趣的多个评分，其中所述多个评分包括短期评分和至少一个长期评分；并且
利用所述多个评分来选择将被显示在所述页面中的广告。
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