RU2452001C1 - Способ отображения рекламы на ресурсах интернет в зависимости от их комбинированного содержания - Google Patents
Способ отображения рекламы на ресурсах интернет в зависимости от их комбинированного содержания Download PDFInfo
- Publication number
- RU2452001C1 RU2452001C1 RU2011109651/08A RU2011109651A RU2452001C1 RU 2452001 C1 RU2452001 C1 RU 2452001C1 RU 2011109651/08 A RU2011109651/08 A RU 2011109651/08A RU 2011109651 A RU2011109651 A RU 2011109651A RU 2452001 C1 RU2452001 C1 RU 2452001C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- web page
- advertisement
- advertisements
- relevance
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
Изобретение относится к контентно-ориентированному отображению рекламных объявлений на Интернет-ресурсах. Техническим результатом является повышение достоверности и сокращение времени поиска за счет комбинированного запроса. В способе в зависимости от комбинированного содержания разделяют данные, содержащиеся на веб-странице, на текстовые и мультимедийные, передают эти данные в систему отображения рекламы и производят их сопоставление с имеющимися в базе данных системы отображения рекламы по принципу визуального сходства мультимедийных данных с веб-страницы с мультимедийными данными из базы данных системы отображения рекламы и по принципу соответствия текста с веб-страницы с текстовыми описаниями из базы данных системы отображения рекламы, получают списки релевантности отдельных типов данных с веб-страницы соответствующим категориям рекламы или рекламным объявлениям путем сопоставления данных из базы данных системы отображения рекламы отдельным категориям рекламы или рекламным объявлениям, формируют список данных с веб-страницы, который сортируют по степени убывания значений, на веб-страницу выводят ограниченный набор рекламных объявлений, соответствующих максимальным значениям из списка. 8 з.п. ф-лы, 2 ил.
Description
Изобретение относится к контентно-ориентированному отображению рекламных объявлений на Интернет-ресурсах.
Уже известен способ построения системы индексирования для поиска объектов на цифровых изображениях (см. патент РФ №2345414, опубл. 27.01.2009), а также способ поиска WEB-страниц по комбинированному запросу (см. патент РФ №2393537, опубл. 27.06.2010), которые могут быть использованы как способы реализации отдельных частей заявленного способа.
Однако выше указные способы не идентичны заявленному способу, так как направлены на достижение иных задач и иными средствами.
Уже известен способ отображения рекламы, в котором решение принимается на основании информации об изображении и поведении пользователя (т.н. поведенческая или behavioral-based ads) (см. патентный документ Китая №101520782, опубл. 02.09.2009). Недостатком вышеуказанного способа является использование информации, связанной изображением, в отличие от заявленного способа, в котором используется вся совокупность данных на ресурсе и об изображении (или группе изображений), и о тексте, не связанном с изображением вообще (например, текст новостной статьи на сайте или комментарий пользователя в своем блоге), причем решение в известном способе принимается на основании поведенческой рекламы, которая являемся иным техническим сегментом, по поводу которого в настоящий момент существуют много противоречивых мнений (в т.ч. с юридической точки зрения).
Наиболее близким но технической сущности является способ отображения рекламы, в котором разделяют данные, содержащиеся на веб-странице, на текстовые и мультимедийные, передающие данные в систему отображения рекламы, и производят их сопоставление с имеющимися в базе данных системы отображения рекламы по принципу визуального сходства мультимедийных данных с веб-страницы с мультимедийными данными из базы данных системы отображения рекламы и по принципу соответствия текста с веб-страницы с тестовым описанием из базы данных системы отображения рекламы, получают один тип данных с веб-страницы, соответствующих категориям рекламы или рекламным объявлениям типам данных с веб-страницы (см. патентный документ US 7856358, опубл. 21.12.2010).
Недостатком прототипа является то, что работа происходит с единственным образцом мультимедиа (например, с единственным изображением или фильмом), и вывод делается на основе анализа единственного объекта, в отличие от заявленного, в котором вывод делается на основе взвешенного анализа одного или совокупности объектов, что существенно меняет ситуацию, так как предполагает учет различных результатов для вывода одной или нескольких реклам.
Техническим результатом, на достижение которого направлено данное изобретение, является повышение качества поиска информационных ресурсов за счет предоставления пользователю эффективного инструмента для построения комбинированного запроса, включающего в себя текстовый запрос и любые мультимедийные данные (статические изображения, видео, музыку), причем вывод делается на основе взвешенного анализа одного или совокупности объектов, что существенно меняет ситуацию, так как предполагает учет различных результатов для вывода одной или нескольких реклам, возможность вывода рекламы и в поиске, и на странице стороннего сайта, и в сообщениях электронной почты.
Технический результат, на достижение которого направлено создание данного изобретения, заключается в том, что в способе отображения рекламы на ресурсах Интернет в зависимости от их комбинированного содержания разделяют данные, содержащиеся на веб-странице, на текстовые и мультимедийные, передают эти данные в систему отображения рекламы и производят их сопоставление с имеющимися в базе данных системы отображения рекламы по принципу визуального сходства мультимедийных данных с веб-страницы с мультимедийными данными из базы данных системы отображения рекламы и по принципу соответствия текста с веб-страницы с текстовыми описаниями из базы данных системы отображения рекламы, вычисляют степени релевантности отдельных видов данных, получают один или несколько списков числовой релевантности отдельных типов данных с веб-страницы соответствующим категориям рекламы или рекламным объявлениям типам данных с веб-страницы путем сопоставления данных из базы данных системы отображения рекламы отдельным категориям рекламы или рекламным объявлениям, по совокупности отдельных списков релевантности формируют один общий список численной релевантности данных с веб-страницы рекламным категориям или рекламным объявлениям, накладывают на полученный список дополнительные численные условия, сортируют полученный список по степени убывания значений, на веб-страницу выводят ограниченный набор рекламных объявлений, соответствующих максимальным значениям из списка.
Дополнительные численные условия могут зависеть от весов или логических условий рекламных объявлений, или категорий рекламы в системе отображения рекламы.
Анализу могут подвергаться данные, введенные пользователем в качестве поискового запроса в поисковой системе.
Анализу могут подвергаться данные, отображающиеся на веб-странице, посещаемой пользователем.
Анализу могут подвергаться данные, введенные пользователем для занесения в свою регистрационную запись на веб-ресурсе.
Анализу могут подвергаться данные, содержащиеся в сообщении электронной почты, и отличающийся тем, что рекламные объявления выводятся в сообщении электронной почты.
Анализу могут подвергаться данные, переданные одним пользователем другому через систему обмена Интернет-сообщениями, а рекламные объявления выводятся в окне системы обмена Интернет-сообщениями.
Рекламные объявления могут выводиться непосредственно внутри мультимедийных данных путем наложения текста рекламного объявления на мультимедийное изображение. Рекламные объявления могут не выводиться вследствие обнаружения данных, соответствующих запрещенным категориям содержания.
Общий список численной релевантности данных с веб-страницы могут быть сформированы путем вычисления по каждой найденной категории рекламы или рекламному объявлению функции от нескольких значений релевантности одной и той же категории рекламы или рекламному объявлению.
В способе отображения рекламы из содержания веб-ресурса или данных, предоставленных пользователем Интернет при поиске или использовании иных ресурсов, выделяют текстовые и мультимедийные данные и осуществляют их классификацию по принципу сходства с имеющимися в базе данных данными, которым сопоставляют отдельные категории рекламы или рекламные объявления. Одна или более таких категорий может определять как целевые рекламные темы, так и виды данных, рядом с которыми нельзя демонстрировать рекламу. По каждому виду выделенных данных производят операцию расчета релевантности данным, имеющимся в базе данных системы показа рекламы. По каждому отдельному списку релевантности составляют список релевантности категориям рекламы или рекламным объявлениям, рассчитанный как функция от совокупности значений релевантности различных единиц данных, соответствующих категории рекламы или рекламному объявлению. По спискам релевантности рекламе по разным типам данных составляют один список, содержащий значения релевантности, рассчитанные как функции совокупности значений релевантности различных видов данных категории рекламы или рекламному объявлению. На полученный список накладывают дополнительные численные условия, зависящие от весов рекламных объявлений или категорий рекламы в системе отображения рекламы, и сортируют получившийся список по степени убывания значений. Результатом является отображение на веб-ресурс тех рекламных объявлений, которые соответствуют ограниченному по длине набору максимальных значений из списка при открытии пользователем данного веб-ресурса, либо остановка отображения рекламы в случае обнаружения данных, соответствующих запрещенным категориям.
В качестве примера заявленный способ иллюстрируется последовательностью операций, приведенных на фиг.1, где
10 - запрос;
20 - операция текстового поиска;
60 - список url-адресов, сформированный в результате текстового поиска;
100, 200, 300 - сформированные пользователем запросы по различным типам мультимедийных данных (изображения, видео, музыка);
110, 210, 310 - операции выделения характерных объектов из запросов по различным типам мультимедийных данных (изображения, видео, музыка) и формирования для каждого из найденных объектов сигнатур;
120, 220, 320 - списки сигнатур характерных объектов, выделенных из мультимедийных запросов различных типов (изображения, видео, музыка);
130, 230, 330 - операции поиска похожих объектов соответствующего типа мультимедийных данных;
140, 240, 340 - списки найденных объектов соответствующих типов мультимедийных данных, содержащие url-адрес, по которому расположен объект и значение релевантности;
150, 250, 350 - операции расчета значений релевантности для каждого url-адреса в зависимости от количества располагающихся по адресу объектов и значений релевантности объектов;
160, 260, 360 - списки url-адресов, сформированные в результате поиска по каждому из типов мультимедийных данных;
400 - операция расчета обобщенного значения релевантности url-адреса;
410 - общий список url-адресов, отсортированных в порядке убывания значений обобщенной релевантности.
Для поиска по любому из типов мультимедийных данных в зависимости от типа анализируемых данных из предъявленных к поиску данных выделяются характерные объекты или признаки. В качестве объекта могут быть выделены предметы, например лица, автомобили и пр. - на изображениях или в видео, музыкальная тема - в музыке, либо могут быть выделены признаки предметов, такие как форма, цвет и т.п. Для каждого объекта формируется ряд подобия - отсортированный в порядке убывания сходства ряд объектов из базового набора (сигнатура) - с помощью, например, искусственной нейронной сети.
Для выделенных объектов осуществляется поиск мультимедийных данных, содержащих похожие объекты и формирование списка url-адресов веб-страниц с найденными мультимедийными данными.
Список url-адресов веб-страниц формируется независимо, по каждому из типов мультимедийных данных и независимо по текстовому запросу. Индекс каждого объекта из базы данных системы рассчитывается по количеству совпадений объектов из базового набора в сигнатуре предъявленного на поиск объекта и в сигнатурах хранящихся в базе данных проиндексированных объектов. Таким образом, релевантность для каждого проиндексированного объекта может быть рассчитана как отношение количества совпадений объектов из базового набора к общему количеству объектов из базового набора в сигнатуре. Данный способ не является единственным. На одной веб-странице (по одному и тому же url-адресу) может располагаться несколько найденных объектов, поэтому релевантность каждого url-адреса из списка url-адресов рассчитывается путем взвешенного суммирования максимального значения релевантности находящихся на веб-странице объектов и значения нелинейной функции с насыщением от суммы значений релевантности всех найденных на ней объектов.
Далее система формирует общий список url-адресов, группируя одинаковые адреса из списков-результатов текстового поиска и поисков по мультимедийным типам данных и рассчитывая итоговое значение релевантности как взвешенную сумму значений релевантности результатов текстового поиска и поиска по каждому типу мультимедийных данных. Общий список url-адресов, отсортированный по убыванию обобщенного значения релевантности, предоставляется пользователю как результат комбинированного запроса.
Пользователь инициирует поиск, формируя произвольную комбинацию запросов: текстовый запрос (10) и/или запрос на поиск по изображениям (100), и/или запрос на поиск по видео (200), и/или запрос на поиск по музыке (300).
Операция текстового поиска (20) обрабатывает сформированный пользователем текстовый запрос (10), формируя список url-адресов (60) со значениями релевантности каждого url-адреса текстовому запросу (10).
Операция выделения характерных объектов на предъявленных пользователем изображениях (110) формирует список сигнатур всех объектов (120), найденных на этих изображениях. Данный способ работы с мультимедиа не является единственным. Сигнатуры из списка (120) по очереди поступают на вход операции поиска похожих объектов (130), которая формирует список похожих объектов (140), находящихся в базе данных поисковой системы. Каждая строка списка содержит url-адрес, по которому располагается найденный объект и значение релевантности, рассчитанное для данного объекта по отношению к одному из объектов, находящихся в запросе пользователя (100). В итоге список (140) может содержать несколько строк с одинаковыми значениями url-адресов и соответствующими им значениями релевантности. Список (140) обрабатывается в результате операции расчета релевантности для каждого url-адреса (150). Одинаковые url-адреса группируются, затем рассчитывается значение релевантности для каждой группы путем взвешенного суммирования максимального для каждой группы значения релевантности и значения нелинейной функции с насыщением от суммы значений релевантности всех объектов группы. В результате операции (150) формируется список (160), содержащий url-адрес каждой группы и рассчитанное значение релевантности группы.
Аналогичные действия проводятся для запросов (200) и (300). Выделяются характерные объекты с помощью выполнения операций (210) и (310), по которым и будет выполняться поиск. Сигнатуры, сформированные для каждого из выделенных характерных объектов, заносятся в списки (220) и (320). В результате выполнения операций (230) и (330) соответственно и на базе списков найденных объектов (240), (340) путем выполнения операций (250), (350) формируются списки (260), (360), содержащие url-адреса каждой группы и рассчитанное значение релевантности группы для запроса по видео (200) и музыки (300) соответственно.
Сформированные списки (60), (160), (260), (360) подвергаются операции расчета обобщенного значения релевантности url-адреса (400). Из всех списков формируется единый список, который группируется по url-адресам. Обобщенное значение релевантности рассчитывается как сумма значений релевантности каждой группы, отнесенная к количеству типов компонентов комбинированного запроса. Список (410) url-адресов и обобщенных значений релевантности, отсортированный в порядке убывания значений, возвращается пользователю как результат комбинированного запроса.
На фиг.2 приведен пример работы системы при обработке комбинированного запроса, здесь:
11 - текстовый запрос;
61 - список url-адресов, сформированный в результате текстового поиска;
101 - изображение-запрос;
102, 103 - изображения объектов (OBJ1 и OBJ2), которые найдены системой на изображении-запросе и используются для дальнейшего формирования запроса;
121 - список сигнатур для найденных на изображении-запросе объектов;
141 - список, в каждой строке которого указывается: искомый объект; url-адрес, по которому расположен объект, похожий на искомый; значение релевантности (степень сходства). Список сгруппирован по url-адресам;
142 - пример группы с одним url-адресом;
161 - список url-адресов, сформированный после расчета значения релевантности для каждой группы;
411 - общий список url-адресов, отсортированных в порядке убывания значений обобщенной релевантности.
Операции (20), (110), (130), (400) выполняют те же действия, что и ранее.
В пример на фиг.2 пользователь формирует запрос, состоящий из текстового запроса (11) и изображения (101).
В результате обработки текстового запроса формируется список url-адресов (61).
Для обработки запроса по изображению (101) система находит на изображении-запросе изображения двух объектов (102) и (103), для которых формируется список сигнатур (121).
Далее, для каждого из объектов (102) и (103) находятся все похожие на него объекты в базе системы и формируется список (141), сгруппированный по одинаковым url-адресам (см. пример 142). Для каждой группы рассчитывается ее релевантность и формируется список url-адресов (161), отсортированный по убыванию релевантности.
Списки (61) и (161) используются для формирования окончательного результата поиска - списка (411), который возвращается пользователю в качестве результата запроса.
Важное отличие предложенного способа от существующих состоит в том, что для определения, какую рекламу следует показывать, используется не только анализ произвольного числа единиц текста, но и анализ мультимедийных данных на веб-странице или в запросе пользователя (например, статических изображений или видео) и составление обобщенного рейтинга ресурса относительно категорий рекламы или отдельных рекламных объявлений. При этом возможны любые варианты: анализ только текста, только мультимедиа или и текста, и мультимедиа вместе здесь мы говорим о выдаче рекламы, наилучшим образом соответствующей содержанию страницы. Одним из вариантов работы способа является блокирование отображения рекламы на данном ресурсе (странице), если на нем обнаружено запрещенное содержание (например, порно). В данном случае основным достижением является именно способ определения, какую именно рекламу выводить в зависимости от содержания ресурса, а не место, где рекламу выводят.
Claims (9)
1. Способ отображения рекламы на ресурсах Интернет в зависимости от их комбинированного содержания, заключающийся в том, что разделяют данные, содержащиеся на веб-странице, на текстовые и мультимедийные, передают эти данные в систему отображения рекламы и производят их сопоставление с имеющимися в базе данных системы отображения рекламы по принципу визуального сходства мультимедийных данных с веб-страницы с мультимедийными данными из базы данных системы отображения рекламы и по принципу соответствия текста с веб-страницы с текстовыми описаниями из базы данных системы отображения рекламы, вычисляют степени релевантности отдельных видов данных, получают один или несколько списков числовой релевантности отдельных типов данных с веб-страницы соответствующим категориям рекламы или рекламным объявлениям типам данных с веб-страницы путем сопоставления данных из базы данных системы отображения рекламы отдельным категориям рекламы или рекламным объявлениям, по совокупности отдельных списков релевантности формируют один общий список численной релевантности данных с веб-страницы рекламным категориям или рекламным объявлениям, накладывают на полученный список дополнительные численные условия, сортируют полученный список по степени убывания значений, на веб-страницу выводят ограниченный набор рекламных объявлений, соответствующих максимальным значениям из списка.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что дополнительные численные условия зависят от весов или логических условий рекламных объявлений или категорий рекламы в системе отображения рекламы.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что анализу подвергаются данные, введенные пользователем в качестве поискового запроса в поисковой системе.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что анализу подвергаются данные, отображающиеся на веб-странице, посещаемой пользователем.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что анализу подвергаются данные, содержащиеся в сообщении электронной почты, и отличающийся тем, что рекламные объявления выводятся в сообщении электронной почты.
6. Способ по п.1, отличающийся тем, что анализу подвергаются данные, переданные одним пользователем другому через систему обмена Интернет-сообщениями, а рекламные объявления выводятся в окне системы обмена Интернет-сообщениями.
7. Способ по п.1, отличающийся тем, что рекламные объявления выводятся непосредственно внутри мультимедийных данных путем наложения текста рекламного объявления на мультимедийное изображение.
8. Способ по п.1, отличающийся тем, что рекламные объявления не выводятся вследствие обнаружения данных, соответствующих запрещенным категориям содержания.
9. Способ по любому из пп.1-8, отличающийся тем, что общий список численной релевантности данных с веб-страницы формируют путем вычисления по каждой найденной категории рекламы или рекламному объявлению функции от нескольких значений релевантности одной и той же категории рекламы или рекламному объявлению.
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011109651/08A RU2452001C1 (ru) | 2011-03-15 | 2011-03-15 | Способ отображения рекламы на ресурсах интернет в зависимости от их комбинированного содержания |
| CN2011800693090A CN103430171A (zh) | 2011-03-15 | 2011-05-31 | 互联网资源上根据其组合内容的广告显示方法 |
| EP20110861296 EP2688004A4 (en) | 2011-03-15 | 2011-05-31 | METHOD FOR DISPLAYING ADVERTISEMENTS ON INTERNET RESOURCES BASED ON THEIR COMBINED CONTENT |
| US14/004,934 US20140058835A1 (en) | 2011-03-15 | 2011-05-31 | Method for displaying an advertisement on internet resources depending on the combined content thereof |
| PCT/RU2011/000381 WO2012125064A1 (ru) | 2011-03-15 | 2011-05-31 | Способ отображения рекламы на ресурсах интернет в зависимости от их комбинированного содержания |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011109651/08A RU2452001C1 (ru) | 2011-03-15 | 2011-03-15 | Способ отображения рекламы на ресурсах интернет в зависимости от их комбинированного содержания |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2452001C1 true RU2452001C1 (ru) | 2012-05-27 |
Family
ID=46231791
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2011109651/08A RU2452001C1 (ru) | 2011-03-15 | 2011-03-15 | Способ отображения рекламы на ресурсах интернет в зависимости от их комбинированного содержания |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20140058835A1 (ru) |
| EP (1) | EP2688004A4 (ru) |
| CN (1) | CN103430171A (ru) |
| RU (1) | RU2452001C1 (ru) |
| WO (1) | WO2012125064A1 (ru) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2647696C2 (ru) * | 2013-10-21 | 2018-03-16 | МАЙКРОСОФТ ТЕКНОЛОДЖИ ЛАЙСЕНСИНГ, ЭлЭлСи | Мобильный видеопоиск |
| RU2665240C2 (ru) * | 2014-06-30 | 2018-08-28 | Хуавей Текнолоджиз Ко., Лтд. | Способ и устройство вставки страницы |
| RU2671054C2 (ru) * | 2017-02-22 | 2018-10-29 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Способ и система выбора целевого содержимого с помощью алгоритма машинного обучения |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9990116B2 (en) * | 2014-08-29 | 2018-06-05 | Sap Se | Systems and methods for self-learning dynamic interfaces |
| CN115118616B (zh) * | 2022-04-29 | 2024-04-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 展示结果测试方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1282060A2 (en) * | 2001-08-03 | 2003-02-05 | Overture Services, Inc. | System and method for providing place and price protection in a search result list generated by a computer network search engine |
| RU2236699C1 (ru) * | 2003-02-25 | 2004-09-20 | Открытое акционерное общество "Телепортал. Ру" | Способ поиска и выборки информации с повышенной релевантностью |
| EP2045730A1 (en) * | 2007-10-02 | 2009-04-08 | BlinkX UK Ltd | Methods and apparatuses for an engine that pairs advertisements with video files |
| RU2393537C2 (ru) * | 2008-09-02 | 2010-06-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Рекогмишн" | Способ поиска web-страниц по комбинированному запросу |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7124093B1 (en) * | 1997-12-22 | 2006-10-17 | Ricoh Company, Ltd. | Method, system and computer code for content based web advertising |
| WO2002021839A2 (en) * | 2000-09-06 | 2002-03-14 | Cachestream Corporation | Multiple advertising |
| US8239263B2 (en) * | 2003-09-05 | 2012-08-07 | Google Inc. | Identifying and/or blocking ads such as document-specific competitive ads |
| US20060005148A1 (en) * | 2004-06-30 | 2006-01-05 | Microsoft Corporation | System and method for content-based filtering of popup objects |
| US7620551B2 (en) * | 2006-07-20 | 2009-11-17 | Mspot, Inc. | Method and apparatus for providing search capability and targeted advertising for audio, image, and video content over the internet |
| ITFI20070177A1 (it) * | 2007-07-26 | 2009-01-27 | Riccardo Vieri | Sistema per la creazione e impostazione di una campagna pubblicitaria derivante dall'inserimento di messaggi pubblicitari all'interno di uno scambio di messaggi e metodo per il suo funzionamento. |
| RU2345414C1 (ru) | 2007-08-10 | 2009-01-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Рекогмишн" | Способ построения системы индексирования для поиска объектов на цифровых изображениях |
| US7853622B1 (en) * | 2007-11-01 | 2010-12-14 | Google Inc. | Video-related recommendations using link structure |
| US10346854B2 (en) * | 2007-11-30 | 2019-07-09 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Feature-value attachment, reranking and filtering for advertisements |
| CN101520782A (zh) * | 2008-02-26 | 2009-09-02 | 陶鹏 | 与在线图片相关联的专题信息的定向发布方法与系统 |
| WO2011008771A1 (en) * | 2009-07-14 | 2011-01-20 | Vibrant Media, Inc. | Systems and methods for providing keyword related search results in augmented content for text on a web page |
| US8369686B2 (en) * | 2009-09-30 | 2013-02-05 | Microsoft Corporation | Intelligent overlay for video advertising |
-
2011
- 2011-03-15 RU RU2011109651/08A patent/RU2452001C1/ru not_active IP Right Cessation
- 2011-05-31 CN CN2011800693090A patent/CN103430171A/zh active Pending
- 2011-05-31 US US14/004,934 patent/US20140058835A1/en not_active Abandoned
- 2011-05-31 EP EP20110861296 patent/EP2688004A4/en not_active Withdrawn
- 2011-05-31 WO PCT/RU2011/000381 patent/WO2012125064A1/ru active Application Filing
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1282060A2 (en) * | 2001-08-03 | 2003-02-05 | Overture Services, Inc. | System and method for providing place and price protection in a search result list generated by a computer network search engine |
| RU2236699C1 (ru) * | 2003-02-25 | 2004-09-20 | Открытое акционерное общество "Телепортал. Ру" | Способ поиска и выборки информации с повышенной релевантностью |
| EP2045730A1 (en) * | 2007-10-02 | 2009-04-08 | BlinkX UK Ltd | Methods and apparatuses for an engine that pairs advertisements with video files |
| RU2393537C2 (ru) * | 2008-09-02 | 2010-06-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Рекогмишн" | Способ поиска web-страниц по комбинированному запросу |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Джерри Хоникатт, Использование Internet, Второе издание, Киев-Москва, Диалектика, 1997, с.84, 127, 228, 229. Дьяконов В. Популярная энциклопедия МУЛЬТИМЕДИА. - М.: ABF, 1996, с.243. * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2647696C2 (ru) * | 2013-10-21 | 2018-03-16 | МАЙКРОСОФТ ТЕКНОЛОДЖИ ЛАЙСЕНСИНГ, ЭлЭлСи | Мобильный видеопоиск |
| US10452712B2 (en) | 2013-10-21 | 2019-10-22 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Mobile video search |
| RU2665240C2 (ru) * | 2014-06-30 | 2018-08-28 | Хуавей Текнолоджиз Ко., Лтд. | Способ и устройство вставки страницы |
| US11064052B2 (en) | 2014-06-30 | 2021-07-13 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Page insertion method and device |
| RU2671054C2 (ru) * | 2017-02-22 | 2018-10-29 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Способ и система выбора целевого содержимого с помощью алгоритма машинного обучения |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103430171A (zh) | 2013-12-04 |
| WO2012125064A1 (ru) | 2012-09-20 |
| EP2688004A4 (en) | 2014-10-22 |
| EP2688004A1 (en) | 2014-01-22 |
| US20140058835A1 (en) | 2014-02-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5328896B2 (ja) | ソーシャルネットワークを活用したクエリーの絞込みおよび提案 | |
| US9015176B2 (en) | Automatic identification of related search keywords | |
| US9495460B2 (en) | Merging search results | |
| US20070150464A1 (en) | Method and apparatus for predicting destinations in a navigation context based upon observed usage patterns | |
| US20060200556A1 (en) | Method and apparatus for identifying, extracting, capturing, and leveraging expertise and knowledge | |
| US20080222143A1 (en) | Method and system for displaying links to search results with corresponding images | |
| KR20060095979A (ko) | 검색 결과를 클러스터화하기 위한 시스템 및 방법 | |
| RU2452001C1 (ru) | Способ отображения рекламы на ресурсах интернет в зависимости от их комбинированного содержания | |
| JP2008542926A (ja) | オープンウェブコンテンツへのアクセスを備えるペイフォーアクセス法律調査システム | |
| US20120041936A1 (en) | Search engine optimization at scale | |
| CN102929939A (zh) | 个性化信息的提供方法及装置 | |
| JP2019194864A (ja) | ソーシャルネットワークの検索結果提示方法及び装置、並びに記憶媒体 | |
| US20080147631A1 (en) | Method and system for collecting and retrieving information from web sites | |
| CN104462554A (zh) | 问答页面相关问题推荐方法和装置 | |
| CN106815265A (zh) | 裁判文书的搜索方法及装置 | |
| Biega et al. | Overview of the TREC 2020 fair ranking track | |
| US9626439B2 (en) | Method for searching in a database | |
| US20150193444A1 (en) | System and method to determine social relevance of Internet content | |
| CN104462556A (zh) | 问答页面相关问题推荐方法和装置 | |
| Krabbe et al. | Patent searching using free search tools | |
| Wang et al. | PRIS at TREC 2011 Entity Track: Related Entity Finding and Entity List Completion. | |
| AU2013214496A1 (en) | A Search Method | |
| JP2019053520A (ja) | 提供装置、提供方法及び提供プログラム | |
| Lobo et al. | A novel method for analyzing best pages generated by query term synonym combination | |
| KR20090035215A (ko) | 인터넷 컨텐츠용 태그정의에 다차원벡터 도입과 활용방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PC41 | Official registration of the transfer of exclusive right |
Effective date: 20130411 |
|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20170316 |