CN105408928A - 用于确定装置的广告类别的相关性的方法和系统 - Google Patents

用于确定装置的广告类别的相关性的方法和系统 Download PDF

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Abstract

描述了用于确定用于装置的广告类别的相关性的方法和系统。在一个实施例中，系统确定用于装置的广告类别的相关性得分的参数。系统生成用于装置的广告类别的参与因素。系统可基于参数和参与因素生成用于装置的广告类别的相关性得分。

Description

用于确定装置的广告类别的相关性的方法和系统
相关申请
本申请要求于2013年3月15日提交的申请号为13/840,444的美国非临时申请的利益，其全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本发明的实施例总体涉及用于确定装置的广告类别的相关性的方法和系统。
背景技术
移动广告是一种通过移动(无线)手机或其他移动装置进行广告的形式。广告(ad)可以横幅ad、文本框和视频ad的形式呈现给预期用户。然而，这些广告可能难以发布给有可能响应并对广告感兴趣的目标用户。
发明内容
描述了用于确定用于装置的广告类别的相关性的方法和系统。在一个实施例中，系统确定用于装置的广告类别的相关性得分的参数。系统生成用于装置的广告类别的参与因素(engagementfactor)。系统可基于参数和参与因素生成用于装置的广告类别的相关性得分。
在另一个实施例中，系统比较用于第一装置的广告类别的第一配置文件与用于第二装置的广告类别的第二配置文件并确定第一配置文件的广告类别的至少一个类别与第二配置文件的广告类别的至少一个类别相比如何相似。然后，系统可预测第一和第二装置中的至少一个的广告类别的至少一个类别的相关性。
还描述了其他实施例。本发明的实施例的其他特征将从附图和下列的详细说明而明显。
附图说明
通过示例而不是通过相似参考表示类似元件的附图的图中的限制说明本发明的实施例。应该注意的是，在本公开中提及的本发明的“一”或“一个”实施例并不一定是相同的实施例，且其意味着至少一个。
图1示出用于提供广告服务的系统的框图的实施例。
图2说明根据特定实施例的用于提供基于装置配置文件的包括ad活动的广告服务的操作的流程图。
图3说明根据特定实施例的用于检测网络并利用网络的操作的流程图。
图4说明根据特定实施例的用于通过装置和类别得分优化ad选择的操作的流程图。
图5说明根据特定实施例的用于预测类别相关性的操作的流程图。
图6说明根据一个实施例的覆盖有装置Y的类别配置文件的装置X的类别配置文件。
图7说明其内可执行用于引起机器执行在此讨论的任何一个或多个方法的指令集的计算机系统700的示例性形式的机器的图解表示。
具体实施方式
描述了用于基于装置配置文件提供广告服务的系统和方法。在一个实施例中，系统确定用于装置的广告类别的相关性得分的参数。系统生成用于装置的广告类别的参与因素。系统可根基于参数和参与因素生成装置的广告类别的相关性得分。
在移动视频广告中，广告商、出版商以及出版商的用户需要高性能的活动。广告商包括为包括应用和游戏的出版商网络上的广告的广告服务支付的组织。出版商为用户提供内容。出版商可包括移动应用和游戏的开发商。出版商对通过将视频ad显示给其用户产生收益感兴趣。
性能可依据点击率(CTR)、转换(convension)率和视频完成率来限定。用户选择ad的过程被称为点击，其旨在包含任何用户选择。点击的次数与ad被显示的次数的比被称为ad的CTR。在用户执行与先前观看的ad相关的事务时转换发生。例如，在用户观看视频ad并安装视频ad中正在推广的应用时转换可发生。在用户观看视频ad并在特定时期内安装视频ad中正在推广的应用时转换可发生。在ad显示给用户且在特定时期内用户决定购买广告商的网页时转换可发生。转换的次数与ad被显示的次数的比被称为转换率。视频完成率是显示完成的视频ad的数量与装置上启动的视频ad的数量的比。广告商还可通过广告系统支付其ad，在广告系统中广告商在每次点击成本(CPC)或基于代表千展现量(impression)的千(mille)的每千次成本(CPM)的基础上投标广告位置。
在这部分中，参照附图说明本发明的数个实施例。每当实施例中所述的部件的形状、相对位置和其他方面没有被清楚限定时，本发明的范围不仅仅限于所示的部件，其仅出于说明目的。
图1示出用于提供广告服务的系统100的框图的实施例。系统100包括具有处理逻辑132的广告引擎130、装置配置文件134、具有处理逻辑142的优化逻辑140以及存储介质136。系统100将广告商184的广告服务提供给装置102、104和106(例如，源装置、客户端装置、移动手机、平板装置、笔记本电脑、计算机、连接或混合电视(TV)、IPTV、互联网TV、网络TV、智能TV等)。出版商182出版连同ad的内容。系统100、装置102、104、106、广告商184和出版商通过网络180(例如，互联网、广域网等)通信。提供给装置的广告服务可包括视频ad，视频ad包括具有至少一个可选选项的应用(例如，移动应用)的预览(例如，视频预告片)。优化逻辑140可确定装置的不同广告类别(例如，动作游戏、街机游戏、通信、样式等)的相关性得分的参数以及用于确定装置的广告类别的参与因素。
在一个实施例中，系统100包括存储介质136以存储一个或多个软件程序。处理逻辑(例如，132、142)被配置为执行至少一个软件应用的指令以基于包括装置的位置(例如，GPS坐标、IP地址、蜂窝三角测量(cellulartriangulation)等)、装置的用户的社交配置文件以及安装在装置上的应用的类别或类型的至少两个参数生成用于装置(例如，102、104、106等)的装置配置文件。社交配置文件可包括用户的历史以及对各种不同类型的社交媒体应用的偏好。处理逻辑被进一步配置为确定用户将安装各自的未安装的应用的未安装的应用组中的每个的可能性或概率。处理逻辑被进一步配置为选择具有被安装的最高可能性的未安装的应用的ad。处理逻辑被进一步配置为将ad(例如，选择的未安装的应用的视频预告片)发送至装置并确定在装置上显示选择的未安装的应用的ad的适当时间或次数。处理逻辑被进一步配置为将选择的未安装的应用的ad以适当时间或次数显示在装置上。装置配置文件可基于装置的用户使用的语言和用户的性别中的至少一个来生成。装置配置文件还可基于安装在用户的同伴的装置上的同伴应用来生成。装置配置文件可基于包括装置的位置、用户的社交配置文件、安装在装置上的应用的类别或类型、用户使用的语言以及用户的性别的参数的任意组合。装置配置文件的参数可用于用统计启发法推断其他参数。例如，安装在装置上的应用(例如，电影、运动、游戏、时尚、通信、协同应用、动作、典型地由女性安装的应用、典型地由男性安装的应用)的类别或类型可用于推断用户的人口统计(demographic)。
在一个实施例中，ad引擎130的ad选择算法接收装置的位置数据且然后选择装置的相关ad以显示给用户。例如，极为贴近用户的汽车代理权可由装置来检测并引起ad引擎选择汽车代理权的ad。极为贴近用户的餐厅可由装置来检测并引起ad引擎选择餐厅的ad。
图2说明根据特定实施例的用于提供基于装置配置文件的包括ad活动的广告服务的操作的流程图。方法200的操作可通过包括处理电路或处理逻辑的设备或系统来执行。处理逻辑可包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(例如在通用计算机系统或专用机器或装置上运行)或两者的结合。在一个实施例中，系统执行方法200的操作。
在框202中，系统基于一个或多个参数生成用于装置的装置配置文件。例如，装置配置文件可基于参数组的至少一个参数，参数组包括装置的位置(例如，GPS坐标、IP地址、蜂窝三角测量等)、基于用户访问的社交应用的装置的用户的社交配置文件、安装在装置上的应用、装置的用户使用的主要语言、用户的性别以及安装在用户的同伴(例如，朋友、社交网络中的朋友、商业网络中的朋友等)的装置上而不是安装在用户的装置上的同伴应用。在框204中，系统确定用户将在装置上安装用于未安装的应用组中的每个的未安装的应用的可能性或概率。未安装的应用可以是与目前已安装的应用、同伴应用或用户可能感兴趣安装的任何应用相似的应用。例如，系统可根据对未安装的应用组中的每个的得分确定可能性。在框206中，系统为具有被安装的最高可能性(例如，最高得分)的未安装的应用选择广告。在框208中，系统将具有选择的未安装的应用的预览(例如，视频预告片)的ad发送至装置。在框210中，系统确定在装置上显示选择的未安装的应用的ad的适当时间或次数。在框212中，系统以适当时间或次数将选择的未安装的应用的ad显示在装置上。
图3说明根据特定实施例的用于检测网络并利用网络的操作的流程图。方法300的操作可通过包括处理电路或处理逻辑的设备或系统来执行。处理逻辑可包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(例如在通用计算机系统或专用机器或装置上运行)或两者的结合。在一个实施例中，系统执行方法300的操作。
在框302中，系统确定正被装置使用的网络(例如，4GLTE、3G、WiFi、WiMax等)的类型。在框304中，系统确定能够被装置使利用的网络的类型，软件应用允许被下载至该装置。软件应用的开发者可选择适合于安装软件应用的网络的类型。广告软件设计工具包(SDK)可与装置的安装的软件应用或操作系统集成。SDK可与系统的ad引擎或优化逻辑通信。在框306中，系统根据正被装置使用的网络的类型确定待被显示在装置上的ad(例如，视频预告片)的适当保真度(例如，高保真度、中保真度、低保真度、仅音频等)。在框308中，系统确定在装置上显示ad(例如，视频预告片)的频率。例如，视频预告片可限于每5分钟、每天等被显示在装置上一次。在框310中，系统可确定用于在装置上显示ad的使用期最大次数。在框312中，系统确定在装置上显示未安装的应用的ad的适当时间或次数。在框314中，系统将具有适当保真度的ad发送至装置。
图4说明根据特定实施例的用于通过装置和类别得分优化ad选择的操作的流程图。方法400的操作可通过包括处理电路或处理逻辑的设备或系统来执行。处理逻辑可包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(例如在通用计算机系统或专用机器或装置上运行)或两者的结合。在一个实施例中，系统执行方法400的操作。
在一个实施例中，方法使用关于装置行为的数据将最相关且最高转换的ad(例如，视频预告片)递送至装置。在框402中，系统(例如，具有优化逻辑140的系统100)确定具有用于不同类型的广告类别的不同类型的安装的软件应用的装置的不同广告类别(例如，动作游戏、街机游戏、通信、时尚等)的相关性得分的参数。参数可包括装置的用户观看的每个广告类别的各个视频广告的百分比、移动ad网络上用于各个视频广告的点击数以及视频ad播放后点击动作。系统可确定装置的用户观看的每个广告类别的各个视频广告的百分比和相应的视频得分常量(例如，观看百分比常量)。系统可确定装置是否接收用于选择每个广告类别(例如点击数)的至少一个视频广告和相应的视频得分常量(例如，点击常量)或与每个广告类别(例如点击数)的至少一个视频广告和相应的视频得分常量(例如，点击常量)交互的至少一个用户输入。系统可确定每个广告类别的至少一个视频广告和相应的视频得分常量(例如后点击动作常量)的后点击动作数。在框404中，系统(例如，具有优化逻辑140的系统100)可生成用于装置的广告类别的参与因素。在框406中，系统可基于这些参数和参与因素生成装置的广告类别的相关性得分。在接收与广告类别的视频广告连接的一个或多个用户输入时，系统可更新广告类别的相关性得分。
各个广告类别的相关性得分帮助ad引擎或优化逻辑的广告算法将排名提供给各个ad活动。下面的表格1和2示出装置X和Y具有相关性得分和参与因素的示例性表格。
装置X的表格1：
类别 得分 参与因素
游戏(动作) 16.2 4
游戏(街机) 14.1 7
通信 7.9 2
时尚 -0.1 4
装置Y的表格2：
类别 得分 参与因素
游戏(动作) 15.3 4
游戏(街机) 15.1 3
通信 5.0 2
时尚 未定 0
相关性得分可应用于排名哪个活动递送至各个装置。例如，装置X将显示游戏(动作)、然后游戏(街机)、然后通信、然后时尚。该顺序由于每个类别的用户的相关性得分产生。
得分基于用户的行为和与各种ad活动的交互被计算。例如，当用户点击街机游戏ad时，用户的街机游戏类别的得分将增加4点。装置X(游戏[街机])+＝4。
参与因素保存用户与那个ad类别连接多少次的计数。参与因素用于确定装置如何与至少一些甚至可能所有广告介质连接。其基于包括装置点击次数及后点击动作(例如，注册账户、下载应用)数的展现量来计算。在一个实施例中，下列等式表示如何计算参与因素。
E连接＝C展现量(-0.1)+C点击(0.6)+C后(4)
每次与ad单元交互后，将根据下面表3中所示的常量修改那个装置的各自的类别的得分。
表3：移动视频得分常量
动作 得分
观看<50％ -0.1
观看50％ 0.1
观看75％ 0.4
观看90％ 1.0
点击 4.0
后点击动作 16.0
在未“强制”用户观看的情况下，重要的是测量视频被观看了多少，这是因为这是用户是否认为视频ad吸引人的指标。
图5说明根据特定实施例的用于通过预测类别相关性来优化ad选择的操作的流程图。方法500的操作可通过包括处理电路或处理逻辑的设备或系统来执行。处理逻辑可包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(例如在通用计算机系统或专用机器或装置上运行)或两者的结合。在一个实施例中，系统执行方法500的操作。
在框502中，系统比较第一装置的广告类别的第一配置文件和第二装置的广告类别的第二配置文件。在框504中，系统确定第一配置文件的广告类别的至少一个类别与第二配置文件的广告类别的至少一个类别相比如何相似。在框506中，系统预测第一和第二装置中的至少一个的广告类别的至少一个类别的相关性。预测第一和第二装置中的至少一个的广告类别的至少一个类别的相关性基于如框504中确定的第一配置文件的广告类别的至少一个类别与第二配置文件的广告类别的至少一个类别相比是如何相似而发生。如果对于第一和第二装置的类别A的相关性相似，则不同类别B的相关性也可能相似。
例如，装置相关性通过观察当靠近彼此对比时装置如何执行来预测。例如，考虑到更早的装置X和装置Y，可得出如下结论：装置Y由于其与其他类别中的装置X的得分的密切的相似性而对“时尚”类别不感兴趣。因此，可以采取机会将样式活动从装置Y的候选活动移除。
图6说明根据一个实施例的覆盖有装置Y的类别配置文件的装置X的类别配置文件。在具有ad引擎的系统尝试确定装置Y的类别时尚如何强势的情况下，系统可建立装置X的类别配置文件和装置Y的类别配置文件之间的相关性并推断装置Y的时尚不会是强势的类别。
装置X如何与装置Y的类别配置文件相关的计算可用于确定如何对那个装置的相似性进行评分。这可通过测量不同类别之间的相似性来计算。例如，当系统不知道装置Y的游戏动作得分时，且当系统确定游戏动作以特定百分比(例如，90％)与游戏街机类似时，然后系统可如下粗略地计算装置Y的游戏动作得分。
差异(游戏街机)＝装置X的游戏街机－装置Y的游戏街机
规模(游戏动作)＝差异(游戏街机)*0.9
装置Y的游戏动作＝规模(游戏动作)
在一些实施例中，可改变、修改、结合或删除在此公开的方法的操作。例如，框210的操作可在图2的框208的操作之前发生。框314的操作可在操作308、310和312中的至少一个之前发生。本发明的实施例中的方法可利用在此描述的设备或数据处理系统来执行。设备或数据处理系统可以是传统的、通用计算机系统或还可使用被设计或被编程为仅执行一个功能的专用计算机。
图7说明其内可执行用于引起机器执行在此讨论的任何一个或多个方法的指令集的计算机系统700的示例性形式的机器的图解表示法。在可选实施例中，机器可以LAN、内联网、外联网或互联网被连接(例如，联网)至其他机器。机器可在客户端-服务器网络环境中以服务器或客户端机器的资格或在点对点(或分布式)网络环境中作为同伴机器运转。机器可以是个人计算机(PC)、平板PC、机顶盒(STB)、个人数码助理(PDA)、移动电话、网络装置、服务器、网络路由器、交换机或桥接器或能够执行指定待被那个机器采取的动作的(连续的或其它)指令集的任何机器。进一步地，虽然仅说明了单个机器，但术语“机器”还应被认为包括单独地或共同地执行指令集(或多个指令集)以执行在此讨论的任何一种和多种方法中的机器的任意集合。
示例性计算机系统700包括通过总线730互相通信的处理装置(处理器)702、主存储器704(例如，只读存储器(ROM)、快闪存储器、诸如同步DRAM(SDRAM)或内存总线式DRAM(RDRAM)的动态随机存取存储器(DRAM)等)、静态存储器706(例如，快闪存储器、静态随机存取存储器(SRAM)等)以及数据存储装置718。
处理器702代表诸如微处理器、中央处理单元等的一个或多个通用处理装置。更具体地，处理器702可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器或执行其他指令集的处理器或执行指令集的组合的处理器。处理器702还可以是诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器等的一个或多个专用处理装置。处理器702被配置为执行用于执行在此讨论的操作和步骤的处理逻辑726。
计算机系统700可进一步包括网络接口装置708。计算机系统700还可包括视频显示单元710(例如，液晶显示器(LCD)或阴极射线管(CRT)或触摸屏)、可选字母数字输入装置712(例如，键盘)、可选光标控制装置714(例如，鼠标)以及信号生成装置716(例如，扬声器)。
数据存储装置718可包括其上存储有体现在此描述的任何一种或多种方法或功能的一个或多个指令集(例如，软件722)的机器-可访问非暂时介质731。软件722在其通过计算机系统700执行过程中还可完全或至少部分地驻留在主存储器704和/或处理器702内，主存储器704和处理器702还组成机器-可访问存储介质。软件722可进一步在网络720上通过网络接口装置708传输或接收。
机器-可访问非暂时介质731还可用于存储限定用户识别状态的数据结构集和限定用户配置文件的用户偏好。数据结构集和用户配置文件还可存储在诸如静态存储器706的计算机系统700的其他部分中。
在一个实施例中，机器-可访问非暂时介质包含当被数据处理系统执行时引起该系统执行方法的可执行计算机程序指令。该方法确定用于装置的广告类别的相关性得分的系统参数。该方法生成用于装置的广告类别的参与因素并基于参数和参与因素生成用于装置的广告类别的相关性得分。确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数包括确定由装置的用户观看的每个广告类别的各个视频广告的百分比并确定相应的视频得分常量、确定每个广告类别的至少一个视频广告的点击数并确定相应的视频得分常量以及确定每个广告类别的至少一个视频广告的后点击动作数并确定相应的视频得分常量。生成用于装置的广告类别的参与因素包括确定用户观看每个广告类别的至少一个广告的次数、确定用于每个广告类别的至少一个广告的点击数以及确定用于每个广告类别的至少一个广告的后点击动作数。
在另一个实施例中，机器-可访问非暂时介质包含当被数据处理系统执行时引起该系统执行方法的可执行计算机程序指令。该方法比较用于第一装置的广告类别的第一配置文件与用于第二装置的广告类别的第二配置文件并确定第一配置文件的广告类别的至少一个类别与第二配置文件的广告类别的至少一个类别相比如何相似。该方法进一步包括预测用于第一和第二装置中的至少一个的广告类别的至少一个类别的相关性。该方法包括预测用于第一和第二装置中的至少一个的广告类别的至少一个类别的相关性。该预测基于第一配置文件的广告类别的至少一个类别与第二配置文件的广告类别的至少一个类别相比如何相似而发生且然后将该相似性应用于不同类别。
在一个实施例中，系统包括存储介质，以存储一个或多个软件程序和处理逻辑，处理逻辑被配置为执行至少一个软件程序的指令。处理逻辑被配置为执行至少一个软件程序的指令以确定用于装置的广告类别的相关性得分的参数、生成用于装置的广告类别的多个参与因素以及基于参数和参与因素生成用于装置的相应广告类别的相关性得分。确定用于装置的广告类别的相关性得分的参数包括确定由装置的用户观看的每个广告类别的各个视频广告的百分比并确定相应的视频得分常量、确定用于每个广告类别的至少一个视频广告的点击数并确定相应的视频得分常量以及确定用于每个广告类别的至少一个视频广告的后点击动作数并确定相应的视频得分常量。生成用于装置的广告类别的参与因素包括确定由用户观看每个广告类别的至少一个广告的次数、确定用于每个广告类别的至少一个广告的点击数以及确定用于每个广告类别的至少一个广告的后点击动作数。
虽然机器-可访问非暂时介质731在示例性实施例中被显示为单介质，但术语“机器-可访问非暂时介质”应该被认为包括单介质或存储一个或多个指令集的多介质(例如，集中式或分布式数据库和/或相关缓存和服务器)。术语“机器-可访问非暂时介质”还应被认为包括能够存储、编码或携带通过机器执行的指令集并引起机器执行本发明的任何一个或多个方法的任何介质。术语“机器-可访问非暂时介质”应相应地被认为包括但不限于固态存储器、光学和磁性介质以及载波信号。
在上述的说明中，已经参照本发明的具体示例性实施例描述了本发明。将明显的是，在不脱离权利要求中阐述的本发明的更广泛的精神和范围的情况下可对其做出各种变型。因此，说明书和附图被认为是说明性意义而不是限制性意义。

Claims (21)

1.一种方法，其包括：
确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数；
生成用于所述装置的广告类别的多个参与因素；以及
基于所述参数和所述参与因素生成用于所述装置的所述广告类别的相关性得分。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数包括：
确定由所述装置的用户观看的每个广告类别的各个视频广告的百分比并确定相应的视频得分常量。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数包括：
确定用于每个广告类别的至少一个视频广告的点击数并确定相应的视频得分常量。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数包括：
确定用于每个广告类别的至少一个视频广告的后点击动作数并确定相应的视频得分常量。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，生成用于所述装置的广告类别的多个参与因素包括：
确定所述用户观看每个广告类别的至少一个广告的次数；
确定用于每个广告类别的至少一个广告的点击数；以及
确定用于每个广告类别的至少一个广告的后点击动作数。
6.一种机器-可访问非暂时介质，其包含当被数据处理系统执行时引起所述系统执行方法的可执行计算机程序指令，所述方法包括：
确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数；
生成用于所述装置的广告类别的多个参与因素；以及
基于所述参数和所述参与因素生成用于所述装置的广告类别的所述相关性得分。
7.根据权利要求6所述的机器-可访问非暂时介质，其中，确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数包括：
确定由所述装置的用户观看的每个广告类别的各个视频广告的百分比并确定相应的视频得分常量。
8.根据权利要求7所述的机器-可访问非暂时介质，其中，确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数包括：
确定每个广告类别的至少一个视频广告的点击数并确定相应的视频得分常量。
9.根据权利要求8所述的机器-可访问非暂时介质，其中，确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数包括：
确定用于每个广告类别的至少一个视频广告的后点击动作数并确定相应的视频得分常量。
10.根据权利要求6所述的机器-可访问非暂时介质，其中，生成用于装置的广告类别的多个参与因素包括：
确定所述用户观看每个广告类别的至少一个广告的次数；
确定用于每个广告类别的至少一个广告的点击数；以及
确定用于每个广告类别的至少一个广告的后点击动作数。
11.一种系统，其包括：
存储介质，以存储一个或多个软件程序；
处理逻辑，其被配置为执行至少一个软件程序的指令以：
确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数；
生成用于所述装置的广告类别的多个参与因素；以及
基于所述参数和所述参与因素生成装置的相应广告类别的所述相关性得分。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数包括：
确定由所述装置的用户观看的每个广告类别的各个视频广告的百分比并确定相应的视频得分常量。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数包括：
确定每个广告类别的至少一个视频广告的点击数并确定相应的视频得分常量。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，确定用于装置的广告类别的相关性得分的多个参数包括：
确定用于每个广告类别的至少一个视频广告的后点击动作数并确定相应的视频得分常量。
15.根据权利要求11所述的系统，其中，生成用于所述装置的广告类别的多个参与因素包括：
确定所述用户观看用于每个广告类别的至少一个广告的次数；
确定用于每个广告类别的至少一个广告的点击数；以及
确定用于每个广告类别的至少一个广告的后点击动作数。
16.一种方法，其包括：
比较用于第一装置的广告类别的第一配置文件与用于第二装置的广告类别的第二配置文件；以及
确定所述第一配置文件的广告类别的至少一个类别与所述第二配置文件的广告类别的至少一个类别相比如何相似。
17.根据权利要求16所述的方法，其进一步包括：
预测用于所述第一和第二装置中的至少一个的广告类别的至少一个类别的相关性。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，预测用于所述第一和第二装置中的至少一个的广告类别的至少一个类别的相关性基于所述第一配置文件的广告类别的所述至少一个类别与所述第二配置文件的广告类别的所述至少一个类别相比如何相似而发生。
19.一种机器-可访问非暂时介质，其包含当被数据处理系统执行时引起所述系统执行方法的可执行计算机程序指令，所述方法包括：
比较用于第一装置的广告类别的第一配置文件与用于第二装置的广告类别的第二配置文件；以及
确定所述第一配置文件的广告类别的至少一个类别与所述第二配置文件的广告类别的至少一个类别相比如何相似。
20.根据权利要求19所述的机器-可访问非暂时介质，其进一步包括：
预测用于所述第一和第二装置中的至少一个的广告类别的至少一个类别的相关性。
21.根据权利要求20所述的机器-可访问非暂时介质，其中，预测用于所述第一和第二装置中的至少一个的广告类别的至少一个类别的相关性基于所述第一配置文件的广告类别的所述至少一个类别与所述第二配置文件的广告类别的所述至少一个类别相比如何相似而发生。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108200449A (zh) * 2017-12-29 2018-06-22 北京奇艺世纪科技有限公司 一种相关性的计算方法及装置

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160224683A1 (en) 2015-01-30 2016-08-04 Cory Michael Hicks Blending of content item types in a social network
US9792630B2 (en) * 2015-04-02 2017-10-17 Vungle, Inc. Systems and methods for autonomous bids of advertisement inventory

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101599160A (zh) * 2009-07-14 2009-12-09 清华大学 投放广告的方法及装置
US20100049584A1 (en) * 2008-08-21 2010-02-25 Google Inc. Competitive advertising server
US20110307331A1 (en) * 2005-08-10 2011-12-15 Richard Eric R Monitoring clickstream behavior of viewers of online advertisements and search results
CN102346899A (zh) * 2011-10-08 2012-02-08 亿赞普(北京)科技有限公司 一种基于用户行为的广告点击率预测方法和装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8326689B2 (en) * 2005-09-16 2012-12-04 Google Inc. Flexible advertising system which allows advertisers with different value propositions to express such value propositions to the advertising system
US7860859B2 (en) * 2007-06-01 2010-12-28 Google Inc. Determining search query statistical data for an advertising campaign based on user-selected criteria
US20100332315A1 (en) * 2009-06-26 2010-12-30 Microsoft Corporation Generation of impression plans for presenting and sequencing advertisement and sales opportunities along potential routes
US20130231977A1 (en) * 2012-02-06 2013-09-05 Kenshoo Ltd. System, method and computer program product for attributing a value associated with a series of user interactions to individual interactions in the series

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110307331A1 (en) * 2005-08-10 2011-12-15 Richard Eric R Monitoring clickstream behavior of viewers of online advertisements and search results
US20100049584A1 (en) * 2008-08-21 2010-02-25 Google Inc. Competitive advertising server
CN101599160A (zh) * 2009-07-14 2009-12-09 清华大学 投放广告的方法及装置
CN102346899A (zh) * 2011-10-08 2012-02-08 亿赞普(北京)科技有限公司 一种基于用户行为的广告点击率预测方法和装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108200449A (zh) * 2017-12-29 2018-06-22 北京奇艺世纪科技有限公司 一种相关性的计算方法及装置
CN108200449B (zh) * 2017-12-29 2020-10-23 北京奇艺世纪科技有限公司 一种相关性的计算方法及装置

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