CN103649981B - 用于输送目标内容的方法和装置 - Google Patents

Abstract

公开了一种基于与用户相关联的态度值来选择用于输送到用户内容输送设备的目标内容的方法。第一组用户参与计算机实现的调查。可以收集调查应答信息以及网站访问信息、电视观看信息、和/或与第一组用户相关联的人口统计信息。可以根据调查应答信息和/或其它信息来确定态度值。态度值可与用户网络访问信息、电视观看信息和/或人口统计信息相关。预测模型可基于第二组的网络访问信息、电视观看信息和/或人口统计信息来预测第二组用户内容输送设备的态度值。

Description

用于输送目标内容的方法和装置

相关申请的交叉引用

本申请涉及且要求享有于2012年1月11日递交的、题为“Method and Apparatusfor Delivering Targeted Content(用于输送目标内容的方法和装置)”的非临时专利申请号13/348,454的优先权，该非临时专利申请涉及于2011年7月14日递交的且题为“Methodand Apparatus for Delivering Targeted Content(用于输送目标内容的方法和装置)”的临时专利申请号61/507,699。

技术领域

本发明涉及基于设备用户的预测态度、值和信仰而将诸如广告的内容输送到关联设备用户的内容输送设备的方法和装置。

背景技术

光纤电缆、同轴电缆和诸如卫星传输、蜂窝服务、wifi等无线技术，可用于将内容输送到个体用户的内容输送设备。内容输送设备可包括但不限于，经由因特网访问的个人计算机、接收卫星或电缆信号的机顶盒/电视机组合、以及利用无线协议访问的诸如蜂窝电话、平板式计算机和个人数字助理的手持式设备。关联这些内容输送设备的用户可以是个人，或一组人，例如那些普通居家之人。

需要基于用户实际的和/或预测的态度、值和/或信仰(本文中统称为“态度”)来输送目标内容，目标内容是指对于可能与内容输送设备关联的一个或多个用户而言特别感兴趣的内容。这些目标内容可提供产品、服务、组织、个人和/或品牌的增强推广。内容提供商和广告商基于用户实际的和/或预测的态度将目标内容输送到用户的能力受到限制。因此，对于基于这些因素输送目标内容到用户的改进方法和系统存在需求。

本发明的一些但不一定是全部的实施例的优点是提供基于用户实际的和/或预测的态度将目标内容输送和/或显示给与设备用户关联的内容输送设备的方法和系统。本发明的各个实施例的另外的优点部分地阐述于下面的说明书中，并且部分地对于本领域普通技术人员而言根据说明书和/或根据本发明的实践将是显而易见的。

发明内容

作为对前述难题的回应，申请人已经开发出基于与设备关联的态度值来传输用于在连接至或合并到内容输送设备中的显示器上观看的内容的创新的计算机实现方法，所述方法包括：从参与用户内容输送设备接收调查应答信息；接收与(i)参与用户内容输送设备以及(ii)未从其接收到调查应答信息的非参与用户内容输送设备相关联的网站访问信息形式的特征；基于所述调查应答信息来确定与多个所述参与用户内容输送设备相关联的态度值；使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征相关；基于(i)与所述非参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征以及(ii)与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征的相关性，来预测所述非参与用户内容输送设备的态度值；以及基于预测的态度值将内容输送到所述非参与用户内容输送设备中的一个或多个。

申请人已经开发出基于与设备相关联的态度值来传输用于在连接至或合并到内容输送设备中的显示器上观看的内容的创新的计算机实现方法，所述方法包括：从参与用户内容输送设备接收调查应答信息；接收与(i)参与用户内容输送设备以及(ii)未从其接收到调查应答信息的非参与用户内容输送设备相关联的电视观看信息、网站访问信息、页面分类信息、人口统计信息形式的特征；基于调查应答信息来确定与多个所述参与用户内容输送设备相关联的态度值；使与多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征相关；基于(i)与非参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征以及(ii)与多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征的相关性，来预测非参与用户内容输送设备的态度值；以及基于预测的态度值将内容输送到非参与用户内容输送设备中的一个或多个。

申请人进一步开发了一种基于与设备相关联的态度值来传输用于在连接至或合并到内容输送设备中的显示器上观看的内容的创新的计算机实现方法，所述方法包括：从参与用户内容输送设备接收调查应答信息；接收与(i)参与用户内容输送设备以及(ii)未从其接收到调查应答信息的非参与用户内容输送设备相关联的电视观看信息形式的特征；基于调查应答信息来确定与多个所述参与用户内容输送设备相关联的态度值；使与多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征相关；基于(i)与非参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征以及(ii)与多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征的相关性，来预测非参与用户内容输送设备的态度值；以及基于预测态度值将内容输送到非参与用户内容输送设备中的一个或多个。

应当理解的是，前面的大概说明以及后面的详细说明仅为示例性和说明书的，而不是限制本发明的权利要求。

附图说明

为了帮助理解本发明，现在将参考附图，其中相似的附图标记指代相似的元件。

图1是依照本发明的第一实施例配置的网络的示意图。

图2是示出本发明的第一方法实施例的流程图。

图3是示出依照本发明的实施例的在线调查中所包括的示例争端问题和示例在线调查应答选项和应答得分的幻灯片。

图4是示出依照本发明的实施例的可用于确定态度值的信息组成的示意图。

图5是示出依照本发明的实施例的一般约定动作和关联权重的示例的图表。

图6是示出依照本发明的实施例的一般约定级别和关联描述的示例的图表。

图7是示出依照本发明的实施例的政治约定级别和关联描述以及值的示例的图表。

图8是示出依照本发明的实施例的辩护约定动作分组的示例的图表。

图9是示出依照本发明的实施例的辩护约定级别和关联描述以及值的示例的图表。

图10是示出依照本发明的实施例的值表达、值取向和值陈述的关系的图表。

图11是示出依照本发明的实施例的购物约定级别和关联描述的示例的图表。

图12是示出依照本发明的实施例的公司牵涉级别和关联描述的示例的图表。

具体实施方式

现在将具体参考本发明的第一实施例，在附图中示出了其示例。参考图1，系统10可包括计算机100，计算机100可以是通过永久性编程来实现本文所描述的方法的专用计算机，或者是通过软件编程而容许其实现本文所描述的方法的通用计算机。计算机100可经由连接124从数据库110接收信息以及将信息存储到数据库110中，以及经由连接126从数据库140接收信息以及将信息存储在数据库140中。计算机100还可以经由连接130连接至网络200。优选地，网络200包括但不限于因特网。连接124和130可以是容许传输电子信息的任何连接部件。

第一数据库110可以包括用于存储计算机100所使用的信息的一个或多个个体数据库和/或数据库表。存储在第一数据库110中的信息可以包括来自参与用户的调查应答信息112、针对参与用户的人口统计信息114、参与用户网站访问和/或电视观看信息116、以及针对参与用户的实际态度值信息118。第一数据库110可以将调查应答信息、人口统计信息、网站访问信息和实际态度值信息与信息所涉及的参与用户内容输送设备的匿名标识符相关联。

第二数据库140还可以包括用于存储计算机100所使用的信息的一个或多个个体数据库和/或数据库表。存储在第二数据库140中的信息可包括非参与用户人口统计信息142、非参与用户网站访问和/或电视观看信息144、以及非参与用户的预测态度值信息146。第二数据库140可以将人口统计信息、网站访问信息和预测态度值信息与信息所涉及的非参与用户内容输送设备的匿名标识符相关联。

网络200可连接至多个参与用户内容输送设备300，多个参与用户内容输送设备300转而与显示器302连接或集成，并且与多个参与用户304相关联。参与用户304可使用参与用户内容输送设备300从构成万维网的部分且经由网络200连接的一个或多个网络服务器500来访问网站。可替代地或者另外地，参与用户304可以使用参与用户内容输送设备300从电视网络、电缆或卫星提供商550经由网络200来访问电视节目。“参与”用户内容输送设备300和“参与”用户304被称为“参与”，是因为其均可参与向计算机100提供在线的和/或离线的调查应答信息。可视的和可听的内容可从一个或多个网络服务器500和/或电视网络、电缆或卫星提供商550传输且通过参与用户内容输送设备300显示在显示器302上以供参与用户304观看和收听。网络200还可以连接至与非参与用户310关联的多个非参与用户内容输送设备306。

存储在第一数据库110中的在线调查问题可从计算机100传输到参与用户内容输送设备300。参与用户304可使用其相应的参与用户内容输送设备300将在线调查应答信息(即，对在线调查问题的回答)经过网络200传输到计算机100。用于参与用户内容输送设备300的网站访问和/或电视观看信息也可以为参与用户经过网络200传输到计算机100。在可选的实施例中，在线调查问题可存储在与一个或多个第三方数据提供商计算机400关联的一个或多个第三方数据库402中。在该实施例中，在线调查问题可从第三方数据提供商计算机400发送到参与用户304。此后，调查应答信息可直接地通过网络200或者可选地通过一个或多个第三方数据提供商计算机400从参与用户内容输送设备300发送到计算机100。

计算机100还可以连接至由一个或多个第三方数据提供商维护的一个或多个第三方数据提供商计算机400以及关联的数据库或数据库表以及通过其它方式从其接收信息。第三方数据提供商计算机400以及关联的数据库或数据库表可以存储与多个非参与用户310关联以及可能地与多个参与用户304中的一个或多个关联的人口统计信息、网站访问和/或电视观看信息。第三方数据提供商计算机400可以接收来自非参与用户内容输送设备306和/或来自其它在线和/或离线源的非参与用户人口统计信息。非参与用户人口统计信息、电视观看信息、网站访问信息或者网页分类信息可通过连接410或者通过诸如直接电信号连接的可选方式420或者经由电子信息存储介质从第三方数据提供商计算机400传输到计算机100。

计算机100可连接至一个或多个网络服务器500或者以其它方式从其接收信息。网络服务器500可以通过连接510以及网络200将网站内容传输到参与用户内容输送设备300以及非参与用户内容输送设备306和与非参与用户310关联的显示器。网站访问信息还可以通过网络200或者通过诸如直接电信号连接的可选方式520或者经由电子信息存储介质从网络服务器500传输到计算机100。

计算机100可进一步连接至一个或多个电视网络、电缆和/或卫星提供商550或者以其它方式从其接收信息。电视网络、电缆或卫星提供商550可以通过连接560和网络200将电视内容传输到参与用户内容输送设备300和非参与用户内容输送设备306。电视观看信息可通过网络200或者通过诸如直接电信号连接的可选方式570或者经由电子信息存储介质从电视网络、电缆或卫星提供商550传输到计算机100。

参考图1、图2A和图2B，依照本发明的实施例的方法可实施如下。方法600可用于将目标内容输送到个体的用户内容输送设备，用于在与参与用户内容输送设备300和/或非参与用户内容输送设备306连接的显示器302上显示。可基于参与和非参与用户的实际的和预测的态度值将内容定为目标。

参考图2A，在步骤602中，参与用户304可使用参与用户内容输送设备300来将在线调查应答信息112提供给计算机100。在线调查应答信息112可作为参与用户304使用关联的参与用户内容输送设备300来请求在线调查的结果或者作为计算机100或可选地某种其它计算机将未经请求的在线调查引导至参与用户内容输送设备300的结果而被提供。计算机100可以将调查应答信息112存储在第一数据库110中，并且将针对特定的参与用户304的调查应答信息与用于特定的参与用户内容输送设备300和/或特定的参与用户304的匿名标识符相关联。

优选地，但不是必要地，调查应答信息112可以从至少1,000个参与用户内容输送设备300收集，更优选地从至少3,000个参与用户设备收集，最优选地从4,500或更多参与用户设备收集。还优选的是，在时间上分开的多个调查“波”的过程中从参与用户内容输送设备300接收调查应答信息112。优选地，相隔多于一天接收调查“波”，更优选地相隔多于30天接收调查“波”，最优选地相隔大约三个月或更多月接收调查“波”。还优选的是，参与用户304响应于多于两个调查波而提供调查应答信息112。每个调查波中的调查问题可以相同或者不同。

调查应答信息112可用于直接地或间接地确定参与用户304的态度值。例如，参考图3，调查应答信息112可包括参与用户304对关于核电厂的政府规章的争端问题700的应答。参与用户304可以使用参与用户内容输送设备300通过选择菜单702中提供的范围从“强烈反对”到“强烈支持”的态度中的一个来表明他们对该规章的态度。用于特定争端的调查应答信息112可得到得分704，其以图形方式呈现在图3中，以表明将其自身表征为具有相应态度中的每一种的参与用户304的百分比数。与每个争端问题700有关的每个参与用户304的调查应答信息112可存储在第一数据库110中。

参考图4，除了争端问题700的回答之外，调查应答信息112可进一步包括例如对政治倾向问题710、约定级别问题720、以及投票历史/党派联合问题760的回答。政治倾向问题710在特征上比争端问题700更具一般性。在图3中提供了争端问题的示例，与下面的政治倾向问题710的示例进行比较：

·你反对政府商业规章吗？

·你反对政府提供的卫生保健吗？

投票历史/党派联合问题760的示例可包括：

·你多久投一次票？

·作为投票人你通常参与何种选举？

·你是哪一个或多个政党的成员？

上述争端问题700、政治倾向问题710和投票历史/党派联合问题760的示例旨在为示例性的，而不是限制本发明的意图范围。应理解的是，这些类型的问题(即，争端、政治倾向、以及投票历史/党派联合)中的一个或多个可以不包括在调查应答信息112中，而不偏离本发明的意图范围。可以使用将有助于确定用户的态度的任何类型的问题。

另外，可包含在调查应答信息112中的约定级别问题720可用于确定在图5-9所示的一个或多个约定标度上每个参与用户304的一个或多个约定级别值。图5-9中所示的三个约定标度为普通约定标度、政治约定标度和辩护约定标度。约定标度的数量和类型，以及与标度结合使用的关联的定义、级别和值仅视为示例性的，而不是限制本发明，本发明可以在不具有无论什么约定标度的情况下实施。例如，在图11-12中示出了约定标度的可选级别。

参考图5，调查应答信息112可表明特定的参与用户304已经采取了图5中所列出的普通约定行动722中的一个或多个。示例性的普通约定行动722中的每个可通过计算机100与图表的左栏中所示的行动值724相关联。计算机100可以将每个参与用户304的调查应答信息112与行动722进行比较以确定图6中所示的图表中的应当归属于参与用户的普通约定级别。可通过计算机100将调查应答信息112表示应当归属于参与用户304的行动值相加到一起以合计累计的普通约定值。参考图6，示出了四个示例性的普通约定值726范围中的每一个，范围从与累计普通约定值0关联的“非约定”到与范围在13-38的累计普通约定值关联的“高”约定级别。用于每个参与用户304的累计普通约定值可由计算机100与参与用户的匿名标识符关联地存储在第一数据库110中。

参考图7，调查应答信息112可进一步表明：特定参与用户304满足图表728中所示的政治约定定义730中的一个或多个。基于计算机100对调查应答信息112与政治约定定义730的比较，参与用户304可与政治约定级别732和示例性的政治约定标度上的关联的政治约定值734中的一个相关联。如图表728中所示，政治约定级别732和关联的政治约定值734可以是层级式的，以使参与用户304必须满足前一较低级别的要求从而有资格满足下一较高级别的政治约定定义730。通过计算机100在第一数据库110中使每个参与用户304的政治约定值734与参与用户的匿名标识符相关联。

参考图8，调查应答信息112可进一步表明：特定参与用户304已经采取了图表736中所示的辩护约定行动中的一个或多个。在所示的示例性的示例中，每个辩护约定行动可置于以下四组中的一组中：私人行动738、积极投入行动740、整合政治行动742和公共/高级投入行动744。参考图8和图9，特定参与用户304可以基于计算机100在(i)在参与用户的调查应答信息112中表示的辩护约定行动以及(ii)辩护约定级别描述752之间的实施的比较，与图标746中示出的辩护约定级别748和对应的辩护约定值750中的一个相关联。可以通过计算机100在第一数据库110中将与参与用户304取得资格的辩护约定级别748对应的辩护约定值750与参与用户的匿名标识符相关联。

参考图6-9，累计普通约定值726、政治约定值734和辩护约定值750中的一个或多个可用于确定每个参与用户的实际态度值信息118。实际态度值信息118的确定还可基于网站访问和电视观看信息116和/或人口统计信息114。优选地，实际态度值信息118是根据与特定参与用户内容输送设备300关联的调查应答信息112、网站访问和/或电视观看信息116和人口统计信息114的组合来确定的。

参考图10-12，态度值还可整体或部分地基于上文所述的值取向信息、购买分类信息、购买取向信息、品牌属性信息、购买约定信息、购物约定信息和公司牵涉信息中的一个或多个来确定。

参考图10，值取向信息可通过运行调查应答信息的统计分析的计算机100根据调查应答信息来确定，以便确定多个值表达1000中的每个的数值分数，例如在1-5的范围内。数值分数可表示每个值表达对用户的重要性。

计算机100可以将用户的值表达1000的分数与关联多个值取向组1010定义的值表达分数要求进行比较。这样，计算机100可以基于该比较来确定值表达分数是否使参与用户内容输送设备300有资格对一个或多个值取向组1010具有低、中或高的类同度。该类同度可包括值取向信息。计算机100可以将表示参与用户内容输送设备300与每个值取向组1010的类同度的信息存储在数据库110中。值取向组1010可具有与它们中每个关联的值陈述1020。值取向组1010可用于确定用户设备组的特性。

购买分类信息也可根据调查信息来确定。购买分类组可表示用户对于诸如食品、服装、住宅等特定的产品或服务类型的值取向。计算机100可将参与用户内容输送设备300的值表达分数与关联多个购买分类组定义的值表达分数要求进行比较。计算机100可以基于该比较来确定值表达分数是否使参与用户内容输送设备300有资格具有对一个或多个购买分类组的低、中或高的类同度。该类同度级别可包括购买分类信息。计算机100可以存储表示参与用户内容输送设备300与每个购买分类组的类同度的信息。

例如，可存在表示参与用户内容输送设备300与值取向的类同度的六个购买分类组，它们涉及营养食品、嗜好食品、穿戴在用户身上的物品、装饰用户住宅的物品、用户公开显示的物品以及用户所消费的服务。购买分类组的使用可代替值取向组来使用，如下文进一步说明的。

调查应答信息还可用于为参与用户内容输送设备300确定表示对于特定购买而言价格、方便性(或易接近性)和品牌的相对重要性的购买取向信息。价格、方便性和品牌的相对重要性可由数值分数或排序来表示，并且可广泛地适用于所有的购买或适用于购买组，诸如包括例如购买分类组的那些。购买取向信息可由计算机100存储在第一数据库110中。

参考图1和图11，调查应答信息112还可以用于确定对于购买全部或购买分类的参与用户内容输送设备300与一个或多个购物约定组1030的类同度形式的购物约定信息。购物约定组1030可各自与购物特性1040关联。可通过计算机100为每个参与用户内容输送设备300确定购物约定级别，购物约定级别转而可用于确定任意用户定义或组的购物约定级别。购物约定级别可包括购物约定信息，计算机100可将购物约定信息存储在第一数据库110中。例如，可通过计算机100来确定落入图11所示的四个购物约定组1030中的每一个中的年龄为35-45的女人的百分比。

参考图12，调查应答信息112还可用于确定参与用户内容输送设备300与一个或多个公司牵涉组1050的类同度形式的公司牵涉信息，公司牵涉组1050可分别与公司牵涉特性1060关联。可通过计算机100为每个参与用户内容输送设备300以及为用户组或定义来确定公司牵涉级别。可通过计算机100将该公司牵涉信息存储在第一数据库110中。

调查应答信息112还可用于确定参与用户内容输送设备300与一个或多个品牌特性和关联评价的类同度形式的品牌属性信息，诸如质量(例如，“高”对“低”)、性能(例如，最佳、良好、差)、美感(例如，“令人愉悦的”对“不令人愉悦的”)、功能(例如，“最多”对“最少”)、创新性(例如，“最高”对“最低”)、值(例如，“高”对“低”)、奢侈性(例如，“最大”对“最小”)、易使用性(例如，“最佳”对“最坏”)、独特性(例如，“最大”对“最小”)、和/或信誉(例如，“更多”对“更少”)。用户的品牌属性组可通过计算机100确定且与一个或多个品牌属性特性和关联评价相关联。品牌属性信息和品牌属性组可通过计算机100存储在第一数据库110中。

调查应答信息112还可以包括与参与用户304关联的人口统计信息。作为调查应答信息112的一部分，参与用户人口统计信息可包括但不限于下面类型的信息：年龄、收入、性别、人口普查区域、种族、性取向、教育水平、宗教信仰、参加宗教服务的频率、联合参与、因特网使用频率信息、爱好、兴趣、个性特点等等。应理解的是，人口统计信息的前述列表是非限制性的，并且本发明的实施例可以使用与用户有关的任何类型的人口统计信息。

重新参考图2A，在步骤604中，参与用户人口统计信息114和非参与用户人口统计信息142可由计算机100接收，以用于参与用户和/或非参与用户。可通过一个或多个第三方为非参与用户310和参与用户304收集人口统计信息，或者从其它在线和/或离线信息源获得人口统计信息。第三方可以任何已知方式来收集或获得人口统计信息，包括但不限于跟踪非参与用户310和/或参与用户304的在线行为。应理解的是，在本发明的可选实施例中，与非参与用户310关联的人口统计信息142和/或与参与用户304关联的人口统计信息114可由计算机100的主机来收集，而不是由一个或多个第三方来收集。人口统计信息可包括指定市场区域(DMA)代码信息和与用户和用户设备关联的Prizm代码信息。

可通过计算机100在第一数据库110中将关于特定用户的人口统计信息与参与用户304的匿名标识符相关联。类似地，可通过计算机100在第二数据库140中将关于特定的非参与用户的人口统计信息142与非参与用户310的匿名标识符相关联。此外，可多次提供人口统计信息114，优选地每个波至少一次，并且更优选地每个月至少一次。

人口统计信息114由于与参与用户304有关，所以其可存储在第一数据库110中，以便与结合调查应答信息112使用的同一匿名标识符相关联。人口统计信息142由于与非参与用户310有关，所以可不专属于个体的非参与用户，而是描述一大组在线用户。例如，人口统计信息142由于与非参与用户310有关，所以可针对诸如指定市场区域(DMA)的共同地理区域内的多个用户或者在可表征为具有诸如政治、经济、民族、种族、宗教、年龄、性别等一些共同联系的任何其它组中的多个用户进行收集。更具体地，在本发明的优选实施例中，与非参与用户310有关的人口统计信息142可被接收或存储，以使其与按年龄范围、性别、家庭收入范围和人口普查区域等限定的个体的非参与用户有关。

继续参考图1和图2，在步骤606中，与参与用户内容输送设备300有关以及与非参与用户内容输送设备306有关的网站访问和/或电视观看信息116和144可由计算机100接收。网站访问和电视观看信息116和144可直接通过计算机100针对参与用户内容输送设备300和非参与用户内容输送设备306收集，或者可替代地从一个或多个第三方数据提供商计算机400和/或关联的数据库收集。

虽然优选的是跟踪所有参与用户内容输送设备300在一个月至三个月或更多的周期内(即，波)的这种网站访问和/或电视观看信息，但是应当领悟到，在不偏离本发明的意图范围的情况下，一些参与用户设备可能“退出”跟踪过程，并且因此这些参与用户设备的网站访问和/或电视观看信息可仅在多于一个会话、一天或一周的过程中可供使用，这与一个月至三个月相对。

网站访问和电视观看信息可分别从计算机100通过第一和第二数据库110和140接收并且存储于其中。跟踪网站访问和电视观看信息可通过利用安装在参与用户内容输送设备300和非参与用户内容输送设备306上的软件、通过跟踪这些信息的小型文本文件(cookie)或跟踪用户的在线和/或电视观看行为的任何其它方式来实现。例如，第三方可提供网站访问和电视观看信息。

关于网站访问信息，其可以包括但不一定限于：网站URL信息、网站信道访问信息、网站页面访问信息、会话信息、在线购买信息、搜索项信息、访问时间戳、以及持续期间信息。会话或访问网站是通过具有具体IP地址的用户存在达一时间段(诸如典型地为30分钟)来定义的。因特网流量度量，诸如在一时间段内网站、网站信道和/或网站页面的唯一访问者的数量(即，“唯一访问者”)、在一时间段内网站、网站信道和/或网站页面的访问数量(即，“访问”)，在一时间段内观看网站的网站页面的次数(即，“观看页面”)、以及在一时间段内花费在网站上的分钟数，可以是网站访问信息的部分和/或从网站访问信息获得。在一时间段内网站的唯一访问者被定义为在该时间段内已经访问网站一次或多次的具有不同的cookie ID或不同的IP地址的用户设备。如果用户设备在该时间段内访问网站多于一次，则用户设备仍仅计数为在该时间段内的一个唯一访问者。

网站信道可按层级地适配在网站和网站页面之间。网站的示例是MSN.com，并且网站信道的示例是从MSN.com主页上的“运动”按钮访问的网站页面的集合。除非特别指出，否则此处提到的“网站”意在包含网站整体、网站信道和网站页面。

关于电视观看信息，其可包括但不限于：电视节目的内容类型、观看电视频道所花费的时间量、观看电视节目或节目类型所花费的时间量(即，份量(volume))、电视节目的标题、观看特定内容类型的电视节目所花费的时间量、观看一个或多个电视频道所花费的总观看时间的百分比份额、观看一个或多个电视节目所花费的总观看时间的百分比份额、观看特定内容类型或不同内容类型的电视节目所花费的总观看时间的百分比份额、内容消费模式、观看频道的持续时间、所观看频道的数量、在近期内所观看的电视节目与在历史期间内所观看的电视节目之间的相似度(其中所述历史期间包括所述近期之前的时间)、用户更换电视频道的频率、通过特定电视节目的电视的实际显示、与数字视频记录仪的用户交互(包括这些交互的细节)、与电子节目导航的用户交互(包括这些交互的细节)、与电视点播(VOD)服务的用户交互(包括这些交互的细节)、用户或专家系统所提供的关键字以及观看时间/日期。

例如，与DVR的用户交互的细节可包括诸如记录、暂停、重播、快进以及快倒等的交互。此外，与电子节目导航的用户交互的细节可包括诸如交互持续时间、交互时间和日期、选择浏览的节目细节信息、以及用户交互的频率的交互细节。并且，与VOD的用户交互的细节可包括诸如与VOD服务的用户交互的持续时间、与VOD服务的用户交互的时间和日期细节、以及与VOD服务的用户交互的频率的交互。

在图2A的步骤608中，与参与用户304相关联的态度值可基于调查应答信息112结合或者不结合人口统计信息114和网站访问/电视观看信息116来确定，如上文结合图3-12所说明的。态度值总是考虑不仅仅表明客观的人口统计、网站访问和电视观看信息并且将至少部分地表明用户的主观态度、信仰或价值的调查应答信息。例如，客观的人口统计信息以及主观态度之间的差别通过用户年龄与用户同意核电厂的比较是显然的。用户不能选择她的年龄，这是无论用户关于她年龄的信念如何都存在的客观标准。相反，用户可以具有作为用户主观思想过程的产物的关于核电厂的多种不同态度中的任一种。因此，如本申请中所使用的，态度值总是至少部分地反映用户的主观思想。如上文所说明的，这些态度值可表示用户的政治态度、立法态度、规章态度、公司态度、产品态度和/或任何类型的态度。

在步骤610中，计算机100可以提取与可用于预测态度值的参与用户内容输送设备300关联的特征(表示网站访问信息、电视观看信息、和/或人口统计信息)。对于每个数据源，计算机100可以确定哪些特征与还与一个或多个特定态度值关联的参与用户内容输送设备300相关联。通过将与用于每个数据源的每个参与用户内容输送设备300关联的特征组合，计算机100可以为每个参与用户内容输送设备300创建特征向量。

在步骤612中，计算机100可以选择用于预测与非参与用户内容输送设备306关联的态度值的特征。计算机100可以比较所提取的特征以识别为参与用户内容输送设备300和非参与用户内容输送设备306的群体所共有的那些特征。例如，计算机100可以识别出哪些提取的网站已经被统计上显著数量的参与和非参与用户设备所访问。在另一示例中，计算机100可以识别出哪些提取的电视节目已经被统计上显著数量的参与和非参与用户设备所访问。在每种这样的情况下，计算机100可以选择有足够数据使非参与用户内容输送设备306和参与用户内容输送设备300构建特征和态度值之间的相关性的特征类别。对于共同特征中的每一种，计算机100可以确定相关得分，包括但不限于每个所选特征和待预测的态度之间的相关系数和相互信息。计算机100可以分析相关得分的分布，并且设置相关得分阈值，所述相关得分阈值必须被超过以保持特征用于预测过程。在特性选择过程中，计算机100可以考虑到待用于建模的特征向量的维度，因为要实现高精度预测，高维度可能要求大量的训练数据，即更多的参与用户设备。然后，可以通过计算机100基于相关得分阈值的应用来创建可用于确定一组特征和态度值之间的相关性的最终特征向量。

在步骤614中，计算机100可以将最终特征向量应用于建模算法，以确定一组一个或多个特征与参与用户内容输送设备300的一个或多个态度值之间的相关性。所使用的算法可以是能够将特征(站点访问等)映射到目标标签(态度值)的多种有监督学习算法中的任一种。例如，可以使用朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机、K最近邻、协同过滤或决策树/随机森林模型。在可选的实施例中，模型可应用于与小于全部这些设备的参与用户内容输送设备300的群体相关联的数据。在这种情况下，计算机100可以选择参与用户内容输送设备300中的一些作为参与用户设备的保留样本的部分。

在可选的步骤616中，计算机100可将在步骤614中确定的相关性应用于参与用户内容输送设备300的保留样本来预测保留样本的态度值。随后可通过计算机100将预测出的态度值与保留样本的实际态度值进行比较。计算机可以确定预测态度值的估计预测精度。

参考图2B，在可选的步骤618中，相关模型随后可被修正和优化以提高估计预测精度。在步骤620中，可以重复步骤614-618，直到得到可接受的预测精度。

在可发生于步骤614或者可选地步骤620之后的步骤622中，模型可应用于与非参与用户内容输送设备306关联的所选特征以预测非参与用户设备的态度值。非参与用户内容输送设备306的预测态度值可存储在第二数据库140中。在步骤624中，可分别基于实际的和预测的态度值，将目标内容输送到参与用户内容输送设备300和非参与用户内容输送设备306。

本领域技术人员显而易见的是，在不偏离本发明的范围或精神的情况下，可以对本发明进行变型和修改。例如，可以修改感兴趣的特定态度，而不偏离本发明的期望范围。另外，用于将态度值和特征相关的模型也可以改变，而不偏离本发明的期望范围。

Claims (34)

1.一种基于与设备相关联的态度值来传输用于在连接至或合并到内容输送设备中的显示器上观看的内容的计算机实现方法，所述方法包括：

从参与用户内容输送设备接收调查应答信息；

接收与(i)参与用户内容输送设备以及(ii)未从其接收到调查应答信息的非参与用户内容输送设备相关联的网站访问信息形式的特征；

基于所述调查应答信息来确定与多个所述参与用户内容输送设备相关联的态度值；

使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个所述特征相关；

基于(i)与所述非参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征以及(ii)与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征的相关性，来预测所述非参与用户内容输送设备的态度值；以及

基于预测的态度值将内容输送到所述非参与用户内容输送设备中的一个或多个；

其中，使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征相关的步骤还包括以下步骤：

确定参与用户内容输送设备的保留样本的态度值；

预测参与用户内容输送设备的所述保留样本的态度值；

将参与用户内容输送设备的所述保留样本的预测态度值与参与用户内容输送设备的所述保留样本的确定出的态度值进行比较，以确定所述保留样本的所述预测态度值的估计预测精度；

基于所述估计预测精度，修改用于使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征相关的模型；以及

基于修改的模型，使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征重新相关。

2.如权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：

接收与(i)所述多个参与用户内容输送设备以及(ii)非参与用户内容输送设备相关联的人口统计信息形式的特征。

3.如权利要求2所述的方法，还包括以下步骤：

接收与(i)所述多个参与用户内容输送设备以及(ii)非参与用户内容输送设备相关联的电视观看信息形式的特征。

4.如权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：

接收与(i)所述多个参与用户内容输送设备以及(ii)非参与用户内容输送设备相关联的电视观看信息形式的特征。

5.如权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：

基于与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值，将内容输送到所述多个参与用户内容输送设备。

6.如权利要求1所述的方法，在一个或多个数据库中，将所述态度值、所述调查应答信息和所述网站访问信息与所述多个参与用户内容输送设备中的每个的匿名标识符相关联。

7.如权利要求2所述的方法，其中所述人口统计信息选自由如下构成的组：年龄、收入、性别、人口普查区域、种族、教育水平、宗教信仰、参与宗教服务的频率、联合参与以及因特网使用信息的频率。

8.如权利要求1所述的方法，其中所述网站访问信息选自由如下构成的组：网站URL信息、网站页面访问信息、会话信息、在线购买信息、搜索项信息、访问时间信息、访问持续期间信息以及访问日期信息。

9.如权利要求1所述的方法，其中所述调查应答信息是在相隔多于三十天的不同两天从所述多个参与用户内容输送设备中的一个接收到的。

10.如权利要求1所述的方法，其中所述态度值是基于以下中的一个或多个来确定的：值取向信息、购买分类信息、购买取向信息、品牌属性信息、购买约定信息、购物约定信息以及公司牵涉信息。

11.如权利要求1所述的方法，其中所述多个参与用户内容输送设备中的一个或多个与多个态度值相关联。

12.如权利要求1所述的方法，其中所述网站访问信息至少涉及多会话周期。

13.如权利要求12所述的方法，其中所述多会话周期包括多于三十天的周期。

14.如权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：

在从所述多个参与用户内容输送设备接收到所述调查应答信息之后多于三十天时，从另外的参与用户内容输送设备接收另外的调查应答信息；以及基于所述调查应答信息和所述另外的调查应答信息，来确定所述多个参与用户内容输送设备和另外的参与用户内容输送设备的态度值。

15.一种基于与设备相关联的态度值来传输用于在连接至或合并到内容输送设备中的显示器上观看的内容的计算机实现方法，所述方法包括：

从参与用户内容输送设备接收调查应答信息；

接收与(i)所述参与用户内容输送设备以及(ii)未从其接收到调查应答信息的非参与用户内容输送设备相关联的人口统计信息形式的特征；

基于所述调查应答信息来确定与多个所述参与用户内容输送设备相关联的态度值；

使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征相关；

基于(i)与所述非参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征以及(ii)与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征的相关性，来预测所述非参与用户内容输送设备的态度值；以及

基于预测的态度值将内容输送到所述非参与用户内容输送设备中的一个或多个；

其中，使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征相关的步骤还包括以下步骤：

确定参与用户内容输送设备的保留样本的态度值；

预测参与用户内容输送设备的所述保留样本的态度值；

将参与用户内容输送设备的所述保留样本的预测态度值与参与用户内容输送设备的所述保留样本的确定出的态度值进行比较，以确定所述保留样本的所述预测态度值的估计预测精度；

基于所述估计预测精度，修改用于使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征相关的模型；以及

基于修改的模型，使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征重新相关。

16.如权利要求15所述的方法，还包括以下步骤：

接收与(i)所述多个参与用户内容输送设备以及(ii)非参与用户内容输送设备相关联的电视观看信息形式的特征。

17.如权利要求15所述的方法，还包括以下步骤：

基于与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值，将内容输送到所述多个参与用户内容输送设备。

18.如权利要求15所述的方法，还包括以下步骤：在一个或多个数据库中，将所述态度值、所述调查应答信息和所述人口统计信息与所述多个参与用户内容输送设备中的每个的匿名标识符相关联。

19.如权利要求15所述的方法，其中所述人口统计信息选自由如下构成的组：年龄、收入、性别、人口普查区域、种族、教育水平、宗教信仰、参与宗教服务的频率、联合参与以及因特网使用信息的频率。

20.如权利要求15所述的方法，其中所述调查应答信息是在相隔多于三十天的不同两天从所述多个参与用户内容输送设备中的一个接收到的。

21.如权利要求15所述的方法，其中所述态度值是基于以下中的一个或多个来确定的：值取向信息、购买分类信息、购买取向信息、品牌属性信息、购买约定信息、购物约定信息以及公司牵涉信息。

22.如权利要求15所述的方法，其中所述多个参与用户内容输送设备中的一个或多个与多个态度值相关联。

23.如权利要求16所述的方法，其中所述电视观看信息至少涉及多会话周期。

24.如权利要求23所述的方法，其中所述多会话周期包括多于三十天的周期。

25.如权利要求15所述的方法，还包括以下步骤：

在从所述多个参与用户内容输送设备接收到所述调查应答信息之后多于三十天时，从另外的参与用户内容输送设备接收另外的调查应答信息；以及

基于所述调查应答信息和所述另外的调查应答信息，来确定所述多个参与用户内容输送设备和另外的参与用户内容输送设备的态度值。

26.一种基于与设备相关联的态度值来传输用于在连接至或合并到内容输送设备中的显示器上观看的内容的计算机实现方法，所述方法包括：

从参与用户内容输送设备接收调查应答信息；

接收与(i)所述参与用户内容输送设备以及(ii)未从其接收到调查应答信息的非参与用户内容输送设备相关联的电视观看信息形式的特征；

基于所述调查应答信息来确定与多个所述参与用户内容输送设备相关联的态度值；

使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征相关；

基于(i)与所述非参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征以及(ii)与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征的相关性，来预测所述非参与用户内容输送设备的态度值；以及

基于预测的态度值将内容输送到所述非参与用户内容输送设备中的一个或多个；

其中，使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征相关的步骤还包括以下步骤：

确定参与用户内容输送设备的保留样本的态度值；

预测参与用户内容输送设备的所述保留样本的态度值；

将参与用户内容输送设备的所述保留样本的预测态度值与参与用户内容输送设备的所述保留样本的确定出的态度值进行比较，以确定所述保留样本的所述预测态度值的估计预测精度；

基于所述估计预测精度，修改用于使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征相关的模型；以及

基于修改的模型，使与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值和与所述多个参与用户内容输送设备相关联的一个或多个特征重新相关。

27.如权利要求26所述的方法，还包括以下步骤：

基于与所述多个参与用户内容输送设备相关联的态度值，将内容输送到所述多个参与用户内容输送设备。

28.如权利要求26所述的方法，还包括以下步骤：在一个或多个数据库中，将所述态度值、所述调查应答信息和所述电视观看信息与所述多个参与用户内容输送设备中的每个的匿名标识符相关联。

29.如权利要求26所述的方法，其中所述调查应答信息是在相隔多于三十天的不同两天从所述多个参与用户内容输送设备中的一个接收到的。

30.如权利要求26所述的方法，其中所述态度值是基于以下中的一个或多个来确定的：值取向信息、购买分类信息、购买取向信息、品牌属性信息、购买约定信息、购物约定信息以及公司牵涉信息。

31.如权利要求26所述的方法，其中所述多个参与用户内容输送设备中的一个或多个与多个态度值相关联。

32.如权利要求26所述的方法，其中所述电视观看信息至少涉及多会话周期。

33.如权利要求32所述的方法，其中所述多会话周期包括多于三十天的周期。

34.如权利要求26所述的方法，还包括以下步骤：

在从所述多个参与用户内容输送设备接收到所述调查应答信息之后多于三十天时，从另外的参与用户内容输送设备接收另外的调查应答信息；以及

基于所述调查应答信息和所述另外的调查应答信息，来确定所述多个参与用户内容输送设备和另外的参与用户内容输送设备的态度值。

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