CN103164807A - 基于从移动设备传感器数据确定的用户活动显示移动广告 - Google Patents

Abstract

移动手持装置基于本地传感器数据确定由用户执行的身体活动。本地传感器数据可以包括移动手持装置内的传感器以及与移动手持装置通信的本地传感器。移动手持装置向发行商提供身体活动的指示符。发行商基于用户的当前活动或活动模式来投放广告。

Description

基于从移动设备传感器数据确定的用户活动显示移动广告

技术领域

本发明一般涉及在诸如智能电话的移动设备上提供广告的领域。更具体地，本发明针对基于由移动设备的用户执行的活动来将广告投放到移动设备。背景技术 

在移动广告的情况下，在用户的移动手持装置上显示图形或文字广告创意作品。创意作品由广告商（例如，Coca-Cola(可口可乐)Toyota(丰田)

等）提供，而且通过发行商（例如，Google(谷歌)

Apple(苹果)

等）拥有的广告平台投递。创意作品通过网络浏览器或者通过本地应用呈现在移动手持装置上。 

广告商和发行商二者的预期目标是在适当的时机将创意作品显示给用户，适当的时机是用户对正在广告的产品或服务具有很高的兴趣的时候。如果用户感兴趣，那么他会点击广告（其与每千次成本、每次点击成本、或每个活动成本广告活动相关），或者以后记住产品或服务（其与品牌宣传活动相关）。 

然而，传统的移动广告方法受到其确定用户的兴趣并且基于用户的兴趣在最佳时间投放广告的能力的限制。目前，利用通过多种技术确定的相关性来调度移动广告以便将其显示给用户，所述多种技术包括但不限于：由用户提供的搜索关键字；或者搜索内容上下文，诸如来自电子邮件或网页文本的正文。因此，在传统的方法中，通过由用户提供的搜索关键字或者从由用户读出的文本来确定用户的兴趣。地理信息（诸如从蜂窝电话发射塔或全球定位系统（GPS）的坐标推导的位置信息）可以用作额外的因素来将广告限制为靠近用户的业务。例如，在传统的移动广告中，假设用户在他们的智能电话上输入对于“餐厅”的搜索查询。响应于“餐厅查询”，用户将接收餐厅的广告，其还可以在地理上被限制为小半径范围内的附近的餐馆。 

但是，假设移动电话用户没有输入搜索查询（或者接收到与他们的能够 搜到到的兴趣相关的内容）。对于这种情况，传统的移动广告技术难以基于智能电话的用户的实际兴趣来提供广告创意作品。即使用户最终输入查询，这也可能是在用户的兴趣不是最高的时候发生的。例如，移动设备的用户可能向往跑步锻炼并且在跑步期间具有极大兴趣购买更好的跑鞋，但是在它们的兴趣水平降低的几个星期或几个月之后没有执行搜索查询。在这种情况下，可能没有在最佳时间接收广告创意作品。 

发明内容

移动手持装置监测本地传感器数据。本地传感器数据被用于确定由用户执行的身体活动。当前活动或活动模式的指示符被发送给发行商。发行商基于活动使用指示符投放广告。 

在方法的一个实施例中，移动手持装置监测来自靠近移动手持装置的传感器的传感器数据。移动手持装置基于传感器数据确定由用户正在执行的身体活动。这种确定可以基于统计模型，该统计模型基于针对一组不同身体活动的训练数据。移动手持装置向发行实体发送正在执行的活动的指示符。移动手持装置然后从发行实体接收至少部分地基于由移动通信装置的用户执行的身体活动所选择的至少一个广告。 

在一个实施例中，一种移动手持装置包括一组传感器、处理器和存储器。移动手持装置被配置为监测传感器，确定由移动手持装置的用户执行的身体活动，以及将身体活动的指示发送给远程实体，所述远程实体向所述移动手持装置提供广告。 

附图说明

图1示出了根据本发明的实施例的基于用户的活动投递广告的包括移动手持装置的系统，其中该移动手持装置确定由用户执行的活动。 

图2示出了根据本发明的实施例的广告设置阶段。 

图3示出了根据本发明的实施例的训练阶段。 

图4示出了根据本发明的实施例的分类阶段。 

具体实施方式

图1示出了根据本发明的实施例的移动手持装置100（例如，智能电话）。 移动手持装置100确定用户的活动，其允许基于用户的当前身体活动、最近的身体活动或身体活动的模式来将移动广告创意作品投放给用户。 

移动手持装置100包括无线收发器115、用户接口110、处理器和存储器130以及传感器120。另外，移动手持装置100具有本地无线链路140和有线连接器150，其允许与本地传感器122进行接口连接。活动检测模块105监测传感器120或122。用户活动或活动模式完全从通过构建在移动手持装置100中的传感器120（例如，加速度计、陀螺仪、GPS接收器和气压计）、或者通过连接到无线介质上的传感器122（诸如通过蓝牙或Ant+连接的心率监测仪和皮肤电反应传感器）、或通过传感器120和122的组合读出的数据来推导。 

活动检测模块105生成活动的指示符。在一个实施例中，这可以采用一个或多个关键字的形式。然而，也将理解的是，在可替代的实施例中，这包括其它类型的信息，诸如传感器数据的概要。 

因此，每当用户102从事身体活动并且带有他们的移动手持装置时，传感器提供信息，从该信息能够做出关于用户正在从事什么类型的身体活动的推断。例如，本发明人的研究表明，与步行、骑自行车、坐着、站着或驾驶汽车相比，慢跑产生不同的加速度响应。例如，骑自行车产生与踏板运动相关联的频率谐波。此外，来自两个或更多个不同的传感器的传感器数据可以考虑被结合起来，诸如结合心率传感器数据、加速度传感器数据、气压计数据和位置特征，以便精确用户所从事的活动的确定。 

通过分析传感器响应可以对各种各样的不同的身体活动进行分类。当用户102与移动手持装置100交互时，传感器120和/或122收集相关的传感器数据，然后在设备上实时分析该相关的传感器数据以确定用户的活动。然后，产生的活动触发适合该活动的广告的选择。 

广告商180提供广告创意作品，该广告创意作品例如可以被存储并从服务器182提供。内容的发行商190发布内容，并且还将广告分发（serve）到个人移动手持装置。发行商190还可以具有服务器192以便分发内容。因此，在图1的示例中，活动的指示符165（例如，与检测到的活动相关联的一个或多个关键字）经由无线载波基础设施170从移动手持装置100被发送到发行商190。作为响应，针对该活动的广告被分发到移动手持装置100，如由箭头160所示的。因此，系统确定用户的活动以找到将被显示的适合的广告创 意作品。例如，正在带着他的智能电话跑步的用户可以让他的活动（例如“跑步”）通过该系统来确定。在另一个示例中，倾向在特定日期或时间跑步的用户可以让他的活动模式（例如，“在星期二跑步”）通过该系统来确定。然后，被感知的活动或活动模式被用作发行商和广告商用于广告选择的输入，该广告选择返回适当的广告，诸如跑鞋或运动服装的广告。在一种实施方式中，向用户给出选择性加入该程序的选项，以提高隐私保护。 

在一个实施例中，整个系统1的操作包括三个阶段：广告设置、训练和分类。 

在广告设置阶段，广告商建立他们想与他们的广告相关联的活动。例如，运动服装公司建立：“跑步”或“打篮球”的活动应该触发该公司的广告。这种关联被提供给广告发行商作为合同广告协议的一部分。 

在训练阶段，从训练数据建立统计模型，该训练数据是由使用移动手持装置（如智能电话）记录他们对活动的生理响应的测试参与者来记录的。例如，如果广告商建立：“篮球”是他们想要与广告相关联的活动，那么在训练阶段，测试参与者需要在打篮球的同时携带他们的智能电话以收集对于诸如跑步的具体活动的传感器数据。在一种实施方式中，在训练阶段期间，每个活动由训练参与者或者由系统开发人员（而且在这两种情况下，在活动被记录的时候或者在活动被回忆的时候）标记。训练阶段的输出是传感器数据到已标记的活动的映射，并且可以采取决策树、支持向量机模型或其他适合机器学习算法的模型的形式。该模型由发行商、建立和销售模型的第三方、智能电话厂商，或者另一方创建。 

在分类阶段，从训练阶段构建的统计模型被部署到移动手持装置100并且被用于对在移动手持装置100上捕获的新的传感器数据进行分类。分类阶段的输出是用户的被感知的活动。然后，这种活动被广告发行商用于选择将被显示在用户的移动手持装置100上的广告。 

图2示出了根据本发明的实施例的广告设置阶段。广告商180准备将被显示的一组广告创意作品。发行商190将系统1能够识别的活动关键字的列表提供给广告商180。广告商将一个或多个活动关键字与每个广告关键字相关联，并且将所有关联提交给发行商作为用于显示广告商的创意作品的合同协议的一部分。 

图3示出了根据本发明的实施例的训练阶段。系统供应商300（例如， 广告发行商、智能电话零售商或其他供应商）在每个训练参与者所使用的移动手持装置310上创建传感器记录软件，以便记录传感器输入并允许训练参与者选择相关联的活动。已记录的传感器输入可以包括，但不限于，加速度计、陀螺仪、麦克风、气压计、GPS接收器和心率监测器。 

每个训练参与者激活移动手持装置的软件来记录传感器数据。在优选的实施方式中，训练参与者执行活动并且将这样的执行与软件中的标签（例如“跑步”）相关联，同时该软件记录传感器数据。可替换地，在参与者完成他的身体活动之后通过回忆他先前做的事来标记活动。系统供应商300从所有训练参与者检索已标记的训练数据。 

系统供应商300构建统计模型，其将传感器数据映射到活动标签。在此步骤中，从训练数据中提取特征。这样的特征可以包括，但不限于，加速度计特征（诸如最大振幅频率和频域系数）、麦克风特征（诸如最大振幅频率和频域系数）、气压计特征（诸如空气压力）、位置特征（诸如正确的经度和纬度）和心率特征（诸如当前的心率）。然后给出这些特征和标签活动，作为诸如决策树、支持向量机(support vector machine)、最大熵(maximum entropy)或k最近邻(k-nearest-neighbor)的机器学习算法的输入。 

图4示出了根据本发明的实施例、在已经部署之后的分类阶段。在智能电话400上写入并部署分类软件，该分类软件接受在训练阶段期间开发的统计模型、以及用户的当前传感器数据。该软件被激活并在智能电话的后台运行。该软件使用统计模型对用户的传感器数据进行分类，并产生被感知的活动。在本发明的优选实施方式中，该软件向广告发行商190返回被感知的活动作为关键字，诸如“跑步”或“打篮球”，然后广告发行商190使用这些关键字从一组候选广告进行选择以呈现创意作品。在本发明的另一实施方式中，软件保存当前的活动以便创建长期模式。例如，每当用户在一周中的每一天跑步时系统可以增加计数器，而且如果用户被感知为在星期二跑步发生比在其他任何一天跑步更频繁50％，则保存模式“在星期二跑步”。在这种情况下，将用户的（多个）模式返回给广告发行商190，然后广告发行商190使用该模式从一组候选广告进行选择。 

在一种实施方式中，监测活动的软件可以被设计以减少电池消耗。例如，仅当网络浏览器是活动的而不是在后台持续运行时，才运行软件。 

虽然已经结合特定实施例描述本发明，但是将理解的是，并不旨在将本 发明限制为所描述的实施例。相反，旨在覆盖可以被包括在由所附权利要求定义的本发明的精神和范围之内的替代、修改和等同物。本发明可以在没有一些或所有这些具体细节的情况下实施。此外，为了避免不必要地模糊本发明，可以不详细描述公知的特征。 

根据本发明，组件、过程步骤和/或数据结构可以使用不同类型的操作系统、编程语言、计算平台、计算机程序和/或通用机器实现。此外，本领域普通技术人员将认识到，较少通用性质的装置，诸如硬接线装置、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）等，也可以使用而不脱离这里公开的本发明构思的范围和精神。本发明还可以被有形地实施为存储在诸如存储器装置的计算机可读介质中的一组计算机指令。 

Claims (15)

1.一种将移动广告提供给具有处理器和存储器的移动通信装置的方法，包括：

在移动通信装置处监测来自传感器的传感器数据；

在移动通信装置处基于传感器数据确定由用户正在执行的身体活动；

将正在执行的活动的指示符发送给发行实体；以及

从发行实体接收至少部分地基于由移动通信装置的用户正在执行的身体活动所选择的至少一个广告。

2.如权利要求1实施的方法，还包括在移动通信装置的显示器上显示所述至少一个广告。

3.如权利要求1实施的方法，其中，所述传感器中的至少一些位于移动通信装置中。

4.如权利要求1实施的方法，其中，所述确定包括通过将传感器数据与活动模型相比较来识别活动。

5.如权利要求1实施的方法，其中，所述指示符包括识别活动的至少一个关键字。

6.一种移动手持装置，包括：

一组传感器；

处理器和存储器；以及

所述移动手持装置被配置为监测传感器、确定由移动手持装置的用户执行的身体活动、以及将身体活动的指示发送给远程实体，所述远程实体向所述移动手持装置提供广告。

7.如权利要求6所述的移动手持装置，其中，所述指示包括用于由移动手持装置确定的每个身体活动的一组关键字。

8.如权利要求6所述的移动手持装置，其中，所述移动手持装置通过将传感器数据与模型相比较来确定身体活动。

9.如权利要求6所述的移动手持装置，其中，所述移动手持装置包括本地无线接口，而且所述移动手持装置被配置为监测来自所述一组传感器的传感器数据，而且所述一组传感器通过无线介质连接到移动手持装置。

10.一种向移动装置提供广告的方法，包括：

从移动手持装置接收基于传感器的、由移动通信装置的用户执行的身体活动的指示符；以及

基于指示符向移动手持装置提供广告。

11.如权利要求10所述的方法，其中，所述指示符是与身体活动相关联的一个或多个关键字。

12.如权利要求10所述的方法，还包括生成具有能够由传感器识别的至少一个活动的模型；以及向移动手持装置提供模型。

13.如权利要求10所述的方法，其中，所述指示符指示当前在移动手持装置上执行的活动。

14.如权利要求10所述的方法，其中，所述指示符指示活动中约定的模式。

15.如权利要求10所述的方法，其中，所述指示符是与识别身体活动相关联的一个或多个关键字，该身体活动是基于将传感器数据与一个或多个身体活动相关联的模型生成的。

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