TWI409712B - 以消費者推薦之社交網路行銷方法與裝置 - Google Patents

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TWI409712B
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    • G06Q50/01—Social networking

Description

以消費者推薦之社交網路行銷方法與裝置
本發明一般來說與一種利用可消費品牌之個人化推廣而進行線上交易的系統有關。
網際網路已經變成一種商品與服務的交易處，其利用低價供應廣泛的選項。儘管有這些優點，某些消費者較喜歡人員銷售的個人化經驗，並保持對於所謂”實體”店鋪的忠誠度。零售商、服務提供者與廣告商都在尋找透過網際網路交易商品的一種改善方式。
研究顯示某些消費者較喜歡且較可能受到由熟知該被交易商品、品牌或服務之人員所存取而提供的交易成果所影響。在實體店面中，消費者較喜歡那些提供個別化服務、值得信賴之知識、優先支援以及易於取的良好品質商品的零售商。某些消費者較喜歡個人互動的社交經驗。消費者也受到其社交對象消費偏好的影響。
或許最有力的廣告便是所謂的”口碑”廣告。在典型的口碑廣告中，一潛在消費者受到與該消費者社交連接的一產品推廣者所影響。對該產品供應者或廣告商而言，該推廣是一種有價值的服務。在此時，並沒有容易評價此推廣價值的方式，也沒有支援產品推廣的基礎設施、沒有提供消費者推廣品牌的比對服務，也沒有提供推廣獎勵。另外，目前也沒有對於可消費廣告商或供應者而言用於酬報該網路操作者以促進消費者與消費推廣者之間通訊的方式。
一服務提供器利用消費者、行為、品牌、可消費商品、廣告商與推廣者的特性，促進於一互動網路上商品、品牌或服務的消費，以決定在一可消費商品、一消費者與一推廣者之間的 三方比對。該比對方法輸入三方中的兩項，一可消費商品與一推廣者，並利用將個人化推廣的估計背景數值最大化的方式，決定一或多個的可能消費者。另外，該服務提供器在每一比對中記錄該個人化推廣的數值，並利用多種交易獎勵的形式散佈該數值。
本發明的一種可能應用是自動化取得、支援並對於口碑廣告定價，提供贊助商一種利用個人化推廣以傳遞可靠交易信息給候選消費者的方式。實際上，本發明專注於一種系統，其用於管理並定位互動式網路上個人化交易活動中的產品消費者。
網路使用者典型上係操作一種實體裝置，像是電話、文字發信器、行動電話、智慧型電話、個人數位助理、網路音樂/影片播放器、個人電腦或一公用終端機，以使用多種應用程式存取網際網路上的交易資訊，而消費網路內容。該網際網路消費者典型上可以存取過多的線上可得資訊。該數位資訊消費者透過多種媒體物件形式，包含文字、圖樣、聲音、虛擬使用者、音頻記錄、圖片、動畫、視頻、互動小程式與其他影音資訊，感知網路上所傳播的資訊。
一媒體物件或一網頁的來源碼可以包含超資料及一或多種腳本語言的情況。ECMAScript是一種由ECMA International of Geneva,Switzerland所標準化，符合ECMA-262規格的腳本程式語言。JavaScript與Jscript是ECMAScript標準的最廣泛實作。”JavaScript”是由Sun Microsystems,Inc.of Santa Clara,CA所註冊的商標，其技術進一步由Mozilla Foundation of Mountain View,CA於授權下所開發與發展。”Jscript”是一種來自於Microsoft Corporation of Redmond,WA的ECMAScript實作。JavaScript與Jscript都時常被使用於客戶端的互動是網頁應用程式中。
當一消費者存取一網頁時，腳本功能可以與該網頁的文件 物件模型(DOM)互動，以實作一或多項工作。腳本也用來在一網頁載入以後，對遠端伺服器建立一服務請求。這些請求可以獲得新的資訊或資料，並載入或開始額外的應用程式，例如媒體物件播放器、內容觀看器、應用程式插件或是軟體程式碼。腳本程式碼可以與該下方頁面的DOM合併，因此展示一或多項額外的媒體物件或是呈現於該網頁上。替代的，該腳本程式碼可以初始一或多個額外頁面或是呈現該額外的媒體物件。當腳本程式碼係被埋入至一HTML文件中並接著由一客戶端應用程式存取時，該客戶端應用程式可以取得並執行該腳本。該腳本可以初始對一或多個遠端伺服器的服務請求，以取得並呈現一或多個媒體物件，其選擇性地使用該被埋入程式碼中所指定的參數數值強化該頁面的下方內容。例如當被執行時，該腳本可以存取被局部儲存的使用者偏好或使用者屬性，其與該使用者瀏覽器的”小型文字檔案(cookies)”有關，並包含於動態產生服務請求中的一或多項使用者屬性。
所描述知本發明於此係一種基礎交易系統，其支援對於交易資訊的強化消費者存取，較佳的是由該消費者的社交點所提供。該後續的實施例與觀點係結合系統、裝置與方法所描述，其意為做為示範與描述，而非用於限制觀點。
後續描述設定多種細節以提供對於本發明不同觀點的一完整瞭解。然而本領域技術者而言，清楚的是本發明可以不以這些具體指明的細節所實作。在其他情況中，處理代表該演算操作之資料與符號的演算法是由本領域技術者所使用的方式，以有效率地傳遞本發明內容給本領域的其他使用者。當在此使用時，演算法是一種引導至一想要之結果的操作序列，該操作需要對於實體量的實體操作。雖然並非必要，通常這些量係具有電子信號的序列形式，其代表被儲存、傳送、結合、比較或是操作的二元數字。
本發明也與實作於此描述操作的裝置有關。此裝置可以為了所要求的目的特別建構，或是可以包括一或多個一般目的電 腦，其由一或多個電腦程式所選擇性地啟動，以達到所想要的結果。這種電腦程式可以儲存於任何適用的電腦可讀儲存媒介之中。一電腦可讀儲存媒介包含任何儲存或傳輸某種形式資訊的機制，其可由像是一一般目的電腦的機器所使用。
在此所呈現的演算法與展示本質上並不與任何特定電腦或其他裝置有關。也可以根據此處的教導使用多種一般目的的系統，且其確保有利於建構更特殊化的裝置以實作該演算法操作。這些多種系統的需要結構係由以下的描述所呈現。此外，本發明並不針對任何特定程式語言所描述。本領域技術者應可體會多種程式語言都可以用於實作於此描述之本發明的教導。
該具體規格首先利用對於一PeopleMatch 基礎系統的塊狀圖式描述設定其架構，其操作以識別一消費者、一可消費品牌與一推廣者之間的最佳比對。第二，描述所使用的比對演算法範例。在每一比對中，考慮到多種候選消費者並以一種背景相關的方式估計其交易數值，以決定最佳比對。描述多種示範交易與比對背景。第三，一或多個最佳候選者的集合係被使用於一交易活動中，其中決定並散佈推廣者的實際數值。此散佈數值的一部分將提供多種的交易獎勵以擴充該PeopleMatch 交易系統。第四，一替代實施例說明一種基於原始屬性的調適性比對演算法。
A.系統基礎裝置
第一圖為一示範基礎裝置的塊狀圖式。由元件101-105實作多種數據化函數，包含一使用者設定器101、一推廣者設定器102、一行為設定器103、一廣告商/發佈者設定器104與一可消費品牌、商品或服務(BPS)設定器105。該多種設定器可以在網路上130透過服務請求所直接存取，或可以透過一設定器應用程式界面(API)100間接存取。該設定器API 100可以用來修改或存取該設定器101-105任一項的功能。該系統的一種可能使用是提供網路伺服器以進行服務比對。可以由主機伺服器121-125實作多種比對功能，其包含一BPS伺服器121、一候 選者伺服器122、一推廣者伺服器123、一消費者伺服器124與一影響者伺服器125。一伺服器API 120可以用來存取或修改該第三方伺服器121-125之任一項的功能。
A1.使用者數據描述
在該系統中，將該典型使用者考量成為一品牌、產品、服務或其他可消費物品的一潛在消費者是較為方便的，但如以下所進一步描述，一使用者也可以被描述為一推廣者或一專家。雖然該系統可以匿名使用，但在一較佳實施例中，一使用者也可以具有多種明顯定義或隱含推導屬性的數據，其包含與社交互動及消費習慣有關的一或多項屬性。在一實施例中，該使用者註冊並選擇性地在註冊時完成一種明顯的使用者數據。在另一實施例中，使用者數據係從一外部服務提供器所獲得。在一替代或另一實施例中，使用者屬性是於一基礎服務請求中供應，像是如以上描述利用傳遞一使用者小型文字檔案的方式。在一替代或額外實施例中，使用者屬性是透過線上活動所學習。於網路使用中所學習的使用者屬性是進一步地在使用者設定器101中所追蹤，儲存於使用者數據資料庫106中，而在一實施例中，可如以下描述進行調適性修改。
資料庫106中的一使用者數據包含使用者屬性以及與一使用者社交偏好有關的一或多項評等，像是使用者統計群集、社交連接，以及與該多種屬性關聯的相關評等。在一實施例中，一屬性評等係介於負1與正1之間，正1表示該評等持有者係與該屬性完全相符，而負1表示該評等持有者與該屬性完全不相符。為了描述，一示範屬性可以”男性購買習慣”。一完全符合與該屬性關聯型態的使用者將具有正1的相關評等，而完全符合該相反型態(”女性購買習慣”)的使用者，將具有負1的”男性購買習慣”評等。呈現男性與女性購買習慣混合的使用者將具有負1與正1之間某位置的評等。
一使用者數據也可以包含品牌、產品或服務(BPS)的一或多項消費興趣評等屬性、帶有一BPS的現存關係評等屬性以及 有關於一BPS的評等知識。一使用者數據也可以包含與該使用者通訊的一或多項方式，以及在具有多於一項方式時，通訊方式的一相對優先性。在一實施例中，該使用者數據係被區分為社交、時間、空間與語義評等。在一實施例中，一使用者數據包含一或多項個人化的使用者消費評等。在一較佳實施例中，每一使用者都被指定一獨特識別符，以與資料庫106中多數使用者屬性的存取相關聯。
A2.群集數據描述
在另一實施例中，可以形成具有一或多項相同屬性的一或多個使用者群集。一使用者屬性可以包含該使用者群集的識別，以及對於每一這種群集而言，該使用者與該群集相符程度的評等。例如，兩個使用者群集可以是”男性”與”女性”。另外，可以以一種從個人關聯至區域關聯至總體關聯的漸進方式，階層式地組織二或多個使用者群集。為了描述，一使用者可以以地理性方式被分類為多種群集之中，包含一城市群集、一郡群集、一州群集、一國家群集、一大陸群集以及該使用者的完全群集。在一實施例中，該使用者具有代表該一或多個地理群集的關聯評等。該評等可以進一步地被特徵化為個人評等、區域評等或是總體評等。例如，一使用者可能是美國加州奧克蘭的居民。使用者評等可以被分解成為美國國民的使用者總體檢視，並以加州居民進行區域化檢視修改，進一步以奧克蘭居民進行區域化檢視改變，並利用使用者的個人相符程度進行微調。在一實施例中，該在多種背景中每一群集的平均統計回應係被表列並儲存成為該使用者資料庫106的評等，而與一群集關聯的一或多項評等係利用以下描述的方式所調適決定。例如，可以對在一”男性群集”中的使用者群集消費習慣進行統計分析，以決定平均群集消費習慣。
A3.推廣者數據描述
在該系統中，推廣者是一預先保留並監測的使用者子集合。當在此使用時，推廣者可以進一步被分類為二或多種範 疇。該推廣者範疇包含非幣制獎勵的推廣者與幣制獎勵的專家。另外，某些推廣者係進一步被視為專家。如以上所提及，一使用者可以選擇性地選擇參與並由該交易系統進一步視為一BPS的推廣者。在一實施例中，一般的BPS推廣者係因為與其推廣數值有關的非幣制獎勵而受到刺激。在另一實施例中，一使用者可以選擇性地選擇參與並被進一步視為一BPS的專家推廣者。在一實施例中，專家BPS推廣者係另外因為與其推廣數值有關的幣制獎勵而受到刺激。
在一較佳實施例中，一推廣者具有多種明顯定義或隱含推導屬性的數據，其包含與社交互動及推廣技能有關的一或多項屬性。於網路或系統使用中所學習到的推廣者屬性係進一步在推廣者設定器102中追蹤，儲存於推廣者數據資料庫107中，並在一實施例中，如以下描述進行調適修改。在一較佳實施例中，每一推廣者都被指定有一獨特識別符，用以存取資料庫107中的推廣者屬性。
在另一實施例中，來自於消費者動作、外部產品供應者、廣告商及/或其他交易者的回饋也可以調適性使用以修改推廣者屬性。一推廣者數據也可以包含一或多項個人屬性，像是推廣者人口統計資料、推廣者社交連接、代表該推廣者的使用者群集集合以及與不同人口統計群集關聯的相關比對及流行性評等。一推廣者數據也可以包含對於一品牌、產品或服務(BPS)之現有關係或連接的一或多項評等屬性，以及關於一BPS知識的一或多項評等屬性。在一實施例中，該推廣者資料庫107包含一或多項屬性，其指示與該推廣者通訊的裝置及/或一或多項可利用狀態指示器。
在一實施例中，一推廣者數據包含一或多項推廣者交易評分形式。在另一實施例中，推廣者被次區分為多種推廣者分類形式。例如，購買一產品的使用者可以被視為一產品消費推廣者，而符合一較高產品供應者條件的使用者可以被視為一品牌推廣者。推廣者分類形式集合也可以包含一或多種專家範疇。 專家可以被進一步分類為支薪專家、獎勵專家或自願專家。例如，一支薪專家可以是一製造商代表。如以下敘述，一獎勵專家係受到實現某些非貨幣獎勵的鼓勵而進行動作。一自願專家並不接收實體的獎勵，但可能接收無形的獎勵，像是一提升的推廣者評等。每一種推廣者形式都具有其本身的認定標準以及由推廣者數據102所應用的推廣者評等更新方式。
A4.品牌數據描述
一可消費商品資料庫110係由BPS設定器105所決定並更新。一可消費商品一般來說是一種商品、品牌或服務，但也可以是任何被交易的事物，包含對其他交易內容的參照，像是一生產者網點。該系統的特徵為儲存一可消費BPS的一或多項屬性，像是一典型BPS購買迴圈、一BPS競爭產品、該平均BPS消費者的人口統計資料、BPS交易目標等等的特徵。
A5.行為數據描述
第二圖中利用漏斗描繪一假設產品的一示範購買迴圈。對此產品而言一較好的購買迴圈可以包含多種可識別相，典型上從一般性到特定性。在此範例中，從最初詢問到銷售的相數目為4，但其僅為描述目的而非用於限制。對一特定可消費商品而言，該可識別項的實際數目可以較少或較多。此外，該可識別項的一或多個都可以進一步次區分為或與另一可識別相結合。在此範例中，該消費者係在一般化交易調查200中詢問有關可得產品的資訊、並窄化交易內容的取得為一較少的競爭產品201、比較購物以專注在一或多個特定品牌產品202並在一產品銷售中進行購買203。一消費者可以進一步選擇成為一產品推廣者204，並在最後成為一產品專家205。如以上所提及，推廣者及/或專家的範疇可以被進一步次區分並特徵化。例如，偏愛於一購買產品的消費者可以被視為一”產品使用推廣者”，而同樣展現競爭產品相關知識的消費者可以被視為一”產品比較推廣者”。
該行為設定器可以被考量為結合有關一潛在消費的已知成 員的”誰人、什麼、哪裡、如何、何時”集合，以評價消費者興趣、消費可能性以及在購買情況中於一購買時間線中的位置。在一典型的評估中，一已知使用者為可能消費的候選 人 (何人) ，其受到那些推廣消費的社交關連 人員 (何人) 所影響。一產品、品牌或服務為該消費者預期消費的 事物 (什麼) ，也是代表該BPS的交易信息。該最佳推廣者、交易信息或產品是部分有關於該消費者所在 位置 (哪裡 ) ，包含該使用者的實際位置或是在網路位置的請求兩方面，像是該目前網頁、網域或是服務提供者，並包含像是展示裝置、通訊裝置等等的裝置規格。該行為設定器103估計 怎麼 (如何 ) 進行該購買以及 怎樣 (如何 ) 最佳地接洽該消費者。該行為設定器103也分析瀏覽請求，以估計在一評估使用者修改產品購買迴圈中，進行購買的 時間 (何時 ) 。藉由監測在行為設定器103中該使用者的多種瀏覽與其他線上活動，並調適性地修改行為資料庫108，便可以預設該消費者的未來消費行為，特別是當該消費者開始一重要購買時。來自該行為設定器103的結果則儲存於資料庫108中。
在該典型漏斗行為的每一相中，消費者詢問的廣度逐漸縮小，該消費者從一般化轉移注意至具體化，且在該迴圈中進行較少的消費者認定，窄化為較小的串流。注意像是汽車等的一長期資產典型購買迴圈係與像是一自動開瓶器等的短期工具購買迴圈不同。在一實施例中，該行為設定器利用將BPSs區分為不同範疇，並對每一範疇及交易背景中的不同購買迴圈相給予特徵，以處理這些差異性。
A6.產品、品牌或服務特定數據描述
該BPS設定器105輸入或學習對於一BPS的每一一般及特定形式之不同購買相的特徵，並儲存由BPS識別符與給予指標之不同購買迴圈特徵於資料庫110中。在一實施例中，類似的產品被歸類為同一範疇，像是例如”汽車保險”範疇。替代的，可從一第三方或的不同產品或範疇的一產品購買迴圈特徵。此外，一個別消費者可以具有個別化購買習慣，其儲存於 資料庫106中，並與典型的購買迴圈不同。監測並評價消費者活動，以與不同的消費相型態比較，以預測在行為設定器103中於一購買迴圈中的位置。在一實施例中，該行為設定器103進一步利用該BPS設定器105與該使用者設定器101的輸出修改該購買時框估計，以結合儲存在資料庫106中的該消費者個人化購買習慣、儲存在資料庫110中的一BPS典型購買迴圈以及儲存在資料庫108中的已偵測消費者活動，以精鍊該消費者購物傾向與時框的預測。
A7.廣告商與發佈者數據描述
廣告商或交易者最終都在尋求識別引導至購買的消費者，並帶領該消費者至一項廣告產品。然而，一廣告商的臨時交易目標可以顯著變化，而具有相異交易內容與方法的不同廣告商將想對於不同目標的實現付出不同的費率。一廣告商及廣告活動的一或多項屬性係於廣告商設定器中決定，並儲存於資料庫109中。在一實施例中，對於每一交易目標滿足程度的量測方式也儲存於資料庫109中。在一實施例中，交易信息也儲存於資料庫109中。替代的，對於每一交易目標滿足程度的量測方式也可以於帳戶管理器127中決定或保存，或是從廣告商、供應者或外部帳戶服務提供者所得，並儲存於資料庫126中。在一實施例中，廣告商設定器104也可以決定被儲存在廣告商數據資料庫109中的一或多項相關的廣告商性質。在一實施例中，一廣告商數據也可以包含一或多項目前網路條件的評等，像是貨幣目標、內容合約、網路流量條件或趨勢，以及一要求的使用者經驗。
發佈者的屬性也影響適當消費者、產品、推廣者、專家與交易內容的選擇。典型上一廣告商係以某些發佈內容為目標，而潛在發佈者的屬性係被儲存於廣告商數據資料庫109中。替代的，一發佈者設定器(未顯示)給予儲存在一發佈者資料庫(未顯示)中的發佈者屬性特徵並予以更新。一發佈者資料庫可以包含一或多項與發佈者合約、發佈者目標滿足程度、發佈者交 易內容、發佈者網路情況、認可的發佈者推廣者及專家等等有關的屬性。
A8.資料庫比對
在多項實施例中，進行搜尋以決定在一BPS、一消費者與一推廣者之間的一組最佳三方比對。該最佳比對係利用搜尋一或多個資料庫以決定具有最佳權重屬性之數據的方式所決定。在一實施例中，資料庫比對器111接收一服務請求，其包含一或多個權重函數以及一或多個資料庫識別，以從背景評估器114進行搜尋。為了回應，資料庫比對器111決定並提供該最佳比對的識別。
A9.通訊管理器
在多項實施例中，在一消費者與一推廣者之間的直接”一次點擊”通訊係時常形成最成功的三方交易比對。在一示範實施例中，一推廣者的圖像係靠近於一網頁上的一交易信息所展示。藉由使用像是一電腦滑鼠的電腦點擊裝置，一感興趣消費者可以移動一螢幕游標並定位於該推廣者的圖像上。在一實施例中，該推廣者的圖像係被設置以提供一種滑鼠按鈕單一點擊啟動該消費者與該推廣者之間的通訊，如同由通訊管理器112所促進一樣。在另一實施例中，通訊管理器112存取該使用者數據資料庫106與該推廣者數據資料庫107以決定兩方式用的預設或較佳通訊方式。在一典型實作中，係以網路電話(VoIP)做為一預設通訊方式，但也可透過任何方便的方式建立通訊，包含一或多種利用即時傳訊、文字即時傳訊、影音即時傳訊、直接電話撥號、短訊服務(SMS)通訊協定，或電子郵件通訊等的通訊方式。在一較佳實施例中，該通訊管理器允許每一方在想要的時候以匿名方式維持該通訊。透過這種通訊方式完成的通訊活動與消費活動便登記於資料庫113中。
A10.帳號管理器
該系統是被設計以促進產品的交易與消費。帳號管理器127追蹤比對及交易活動與關聯的消費活動，並儲存該活動記錄於 資料庫126中。在一實施例中，該帳號管理器進一步如以下進一步描述決定具備推廣者的交易強化數值。在另一實施例中，該帳號管理器更新客戶帳號、付款給各式系統顧客、維持多種可接受帳戶並決定一報酬串流的散佈。在一實施例中，該可接受串流的一部份係如以下進一步描述用於提供各式交易獎籌、包含對於專家的付費以及對於推廣者的非貨幣獎籌。
A11.伺服器API
如以上所指出，該交易系統提供一消費者、一品牌、產品或服務(BPS)與一推廣者之間的一或多項三方比對。在該系統的一典型使用中，提供對於三方比對而言該三方中的兩方，而一交易系統伺服器則提供一或多個第三方的識別。在一實施例中，可以透過該伺服器API 120獲得該第三方。該伺服器API 120可以用於存取或修改該第三方伺服器121-125任一個的功能，包含該BPS伺服器、該候選者伺服器122、該推廣者伺服器123、該消費者伺服器124與該影響者伺服器125的一或多項。
A12. BPS伺服器
該BPS伺服器係用於搜尋並存取一可消費商品的一或多項屬性，像是一被交易品牌、產品或服務(BPS)。在該BPS伺服器121的一典型使用中，於一服務請求中提供一對使用者的識別，而該BPS伺服器121利用可能得益於以個人化推廣進行交易的一或多項品牌、產品或服務進行回應。如以上所提及，一消費者可以被視為一推廣者或進一步被視為有關一特定BPS的專家。為了建立一成功的比對，至少該使用者之一必須被視為一BPS推廣者或專家。
當每一使用者都被視為是一或多項產品的推廣者時，其問題變成何者使用者應該被視作為該推廣者，而何者使用者應該被視作為該消費者。在一實施例中，對該BPS伺服器的一服務請求包含被視作為該推廣者之使用者的識別，並由該使用者於所有視為推廣的品牌、產品與服務之間進行搜尋，以尋找對 於其他消費者使用者而言，可能提供最大交易利益該BPS。在一替代或擴充的實施例中，每一使用者都被視為一潛在推廣者，並為了被視為推廣者的其他使用者於所有被認可之品牌、產品與服務之間進行搜尋，以尋找對於其他消費者使用者而言，可能提供最大交易利益該BPS。在該替代實施例中，一服務請求回應識別該BPS與被考量成為推廣者的該使用者。
藉由一消費者、推廣者與BPS的每一候選者比對，如以下進一步討論利用該背景評估器114、該資料庫比對器111與該多數資料庫106-110、113及126決定該比對數值的估計。對不同比對的比對數值加以排序，並將具有最高比對數值的一或多項比對視為最佳。
A13.推廣者伺服器
該推廣者伺服器係用於搜尋並存取一交易推廣者的一或多項屬性。在該推廣者伺服器123的一典型使用中，於一服務請求中提供一消費者與一BPS的識別，而該推廣者伺服器123藉由提供可能成功促成該BPS消費的一或多個推廣者識別進行回應。藉由一消費者、推廣者與BPS的每一候選者比對，如以下進一步討論利用該背景評估器114、該資料庫比對器111與該多數資料庫106-110、113及126決定該比對數值的估計。對不同比對的比對數值加以排序，並將具有最高比對數值的一或多項比對視為最佳。
A14.消費者伺服器
該消費者伺服器係用於搜尋並存取一消費者的一或多項屬性。在該消費者伺服器124的一典型使用中，於一服務請求中提供一推廣者與一BPS的識別，而該消費者伺服器124藉由提供可能由該BPS個人化推廣而刺激的一或多位消費者識別進行回應。藉由一消費者、推廣者與BPS的每一候選者比對，如以下進一步討論利用該背景評估器114、該資料庫比對器111與該多數資料庫106-110、113及126決定該比對數值的估計。對不同比對的比對數值加以排序，並將具有最高比對數值的一 或多項比對視為最佳。
A15.候選者伺服器
在該候選者伺服器122的一典型使用中，於一服務請求中提供一推廣者與一BPS的識別，而該消費者伺服器122藉由提供可能受到刺激而考慮消費該BPS的一或多位使用者識別進行回應。藉由一候選者、推廣者與BPS的每一候選比對，決定該比對數值的估計。對不同比對的比對數值加以排序，並將具有最高比對數值的一或多項比對視為最佳。
A15.影響者伺服器
在該影響者伺服器125的一典型使用中，於一服務請求中提供一BPS的識別，而該影響者伺服器125藉由提供可能受到刺激而考慮消費該BPS的一或多群使用者識別進行回應，而對於每一群集而言，一或多位候選人係可能影響該群集。藉由一群集、推廣者與BPS的每一候選比對，決定該比對數值的估計。對不同比對的比對數值加以排序，並將具有最高比對數值的一或多項比對視為最佳。
在一電腦網路術語的背景中，伺服器有時候意指為一種虛擬伺服器。一虛擬伺服器實際上是連接至網路的一或多個伺服器系統，並支援為了處理資料所執行應用程式的電路。資料可以透過促進有效處理的方式所儲存，像是以”資料庫”方式儲存資料，其由包含於其中的多種資料形式之間之關係所組織的資料集合所構成。當一虛擬伺服器由多於一部的電腦伺服器系統所組成時，該電腦伺服器系統的集合將被階層式地互連，以實作像是在中央控制下所整合之多數伺服器功能的高階功能。
以功能上來說，一虛擬伺服器執行一連串低階CPU命令已完成處理資料的指令。一虛擬伺服器典型上為了多數”客戶端”接收指令並執行命令。該指令可以包含但不限制為用於儲存或取得資料、用於修改、驗證或清除資料，或是用於重組資料的指令。一虛擬伺服器也可以啟動對於其他網路附加裝置的指令。例如，一虛擬”音樂伺服器”可以保持一資料庫，以找出音 樂曲目的收藏。該音樂伺服器可以接收命令以儲存新的歌曲或從多數伺服器取得舊的歌曲。此外，該音樂伺服器可以傳送命令給網路上的其他裝置，像是用以在多數可用伺服器之中散播該音樂資料庫，像是”爵士樂伺服器”、”嘻哈樂伺服器”、”古典樂伺服器”等等，並在一”付費伺服器”中註冊付費使用者的請求，以驗證該識別、偏好並於一”註冊伺服器”中存取一使用者的權利等等。該音樂伺服器也因此可以是其他伺服器的客戶端。該領域的參與者將認定該虛擬伺服器與客戶端係為抽象的互動裝置，其由軟體設置所控制，而其互動通訊協定可以被彈性定義。當在此使用時，一”客戶端”功能上可以包含處理資訊與程式，也可以發佈命令。同樣的，當在此使用時，一虛擬伺服器功能上可以包含對使用者或其他伺服器的啟動命令，以及對於指令的回應。
同樣的，資料庫也不應該被建構為資料的一單一實體集合。當在此使用時，資料庫是一種資料的抽象集合，並可以散佈至一或多處實體位置。該資料可以實際儲存於一單一或多數伺服器中，儲存於附加實體裝置、網路附加裝置或使用者裝置之中。同樣的，應用程式也不應該被建構為一單一實體命令集合。當在此使用時，應用程式是一種CPU命令的抽象集合，其可以在一單一或多數伺服器中、附加實體裝置、網路附加裝置或使用者裝置之中被全部或部分的實際執行。
B.背景比對
第三圖描繪標示為使用者A的一使用者300、標示為使用者B、推廣者B或專家B，做為一推廣者的一第二使用者301，以及標示為BPS C的一可消費物品之間的一候選三方比對。在一典型環境中，該可消費物品為吸引使用者A注意的一品牌、產品或服務。該三方比對的每一方都擁有一組屬性，該集合標示為attributes(A) 、attributes(B) 及attributes(C) ，並分別儲存於資料庫106、107與110中。該某些或全部屬性都可以被明顯定義，而某些屬性也可以被隱含或以機率統計方式所決 定。
在一較佳實作中，該比對系統利用估計一組反映在該三方比對中兩兩成對關係的基本量所操作。例如，在一較佳實施例中，使用者A與推廣者B具有基於某些經驗、興趣與數值之共同性的社交關係。該社交關係可以被視為具有一客觀或事實的成分，其在第三圖中標示為”知識(knowledge )”，以及一主觀或情感的成分，其標示為”連接(connection )”。為了表明該示範關係可以不是反向的，使用者A對於推廣者B的知識被標示為knowledge(A,B) ，而推廣者B對於使用者A的知識則標示為knowledge(B,A) 。同樣的，使用者A對於推廣者B的連接被標示為connection(A,B) ，而推廣者B對於使用者A的連接則標示為connection(B,A) ，且於此類推。該被估計之基本量係進一步以背景相關的方式所結合，以決定一全體比對評分或比對數值。
為了估計A與B之間社交關係的強度，一社交強度函數結合該基本估計量。在一較佳實作中，該基本社交強度量包含一社交知識與社交連接的估計。在一實作中，每一基本量都在負1至正1尺度中給予評等，並指定從負1至正1的尺度中的一權重因子，而該社交強度便決定為該評等因子乘積的一加權總和。在一較佳實施例中，對於每一種背景的一組權重因子，結合一交易背景與一購買迴圈相，係被決定並儲存。例如，在一一般化交易調查中，一消費者典型上給予事實蒐集較大的權重，反之在靠近一推廣者的潛在銷售中，該消費者典型上給予與該推廣者之間的無形情感觀點較大的權重，像是對於推廣者的信賴。消費者注視的改變係利用一組權重因子所反映，其給予一早期購買迴圈中的知識較大的權重，也給予一後期購買迴圈中的連接較大的權重。
在一替代實施例中，將A與B的屬性的每一個進行量子化。屬性接著被區分為群集，其影響基本估計量。例如，一社交強度可以進一步特徵化為兩個成分，反映潛在共同知識的屬 性以及反映潛在共同連接的屬性。利用將A與B的共同知識屬性相互關聯，可計算一共同知識評分。利用將A與B的共同連接屬性相互關聯，可計算一共同連接評分。該社交強度便由結合該成分評分所計算。在一實作中，該社交強度為成分評分的總和。在一替代實作中，該基本估計量被視為佔住正交維度，而該社交強度為一歐幾里德距離(或是”L2 norm”)，其計算為正交基本估計量評分的平方和。
在一較佳實施例中，A與B的屬性係利用一權重因子、差異、平方距離與相互關聯性的結合所結合。屬性係被量子化並區分為群集，其影響基本估計量。一般來說，使用者A與推廣者B在其具有高度相互關聯屬性時是更加相同的。一權重因子可以用於對一不想要的屬性進行忽略或給予一負權重。然而，在某些交易成過中，其可能想要該使用者A與推廣者B具有某些較大差異量子化數值的屬性，像是那些特徵化的產品知識。例如，在一購買迴圈的一般化交易查詢相中，可能要求該推廣者比該使用者具有更多的BPS知識，反之，一有知識的消費者在進行購買時可能較希望一推廣者具有對該產品的相似知識。用於早期購買迴圈相的一示範知識評分(Ks)為Ks=knowledge(B,C)-knowledge(A,C)如果該唯一的重要性在於知識差異的強度，一示範知識評分為Ks={knowledge(B,C)-knowledge(A,C)}2
對於該後期購買迴圈相的一示範知識評分為Ks=knowledge(B,C)* knowledge(A,C)
此外，如同以上所提及，該評分被加權以處理交易背景。在一實施例中，一交易連絡係被分類為一直接連絡或一間接連絡。例如，一消費者可以存取由代表一摩托車產品的旗幟廣告所組成的交易內容。該旗幟廣告可以伴隨一推廣者的設置圖像，其提供對該代表推廣者的直接通訊。替代的，該旗幟廣告可以伴隨請求對一推廣者間接連絡的鏈結。當該背景範疇包含一或多種直接連絡的方式，一推廣者數據包含在一直接連絡背 景中與該推廣者預期交易數值有關的一或多項屬性。直接與間接交易連絡可以進一步被分類，而推廣者屬性可以被相應地擴張以處理在消費者初始連絡及系統促進連絡中的不同回應。
在一替代或擴充實施例中，一交易連絡係被分為明顯的、隱藏的或可能的。例如，該旗幟廣告可以伴隨一單一明顯推廣者參照，像是一特定名稱推廣者的圖像。替代的，該旗幟廣告可以伴隨一單一隱藏推廣者參照，像是一標示為”服務技術人員”的匿名推廣者圖像。當該背景範疇包含一或多項明顯(隱藏)連絡方式時，一推廣者數據可包含在一明顯(隱藏)背景中與該推廣者預期交易數值有關的一或多項屬性。一可能連絡的範例是一種伴隨著二或多個競爭推廣者圖像的旗幟廣告，該消費者可以選擇任何一個。一個別用戶者的預期交易數值係一種(a)該消費者選擇該推廣者的機率，以及(b)如果被選擇時，該推廣者的條件預期交易數值之乘積。當該背景範疇包含一或多種可能連絡的方法時，一推廣者數據可在該可能背景中包含與該推廣者預期交易數值有關的一或多項屬性。
第四圖描述一種示範比對數值估計器。在第四圖中，該輸入係為使用者A、使用者B與BPS C的屬性，以及用於該交易活動背景與該購買迴圈相的一規則集合(RuleSet)識別符。該規則集合(RuleSet)識別符指示落過濾器規則與評分結合權重的一表格403。該過濾規則控制過濾器p(A) 、q(B) 與r(C) 。在一實作中，過濾器r(C) 將BPS C的屬性尺度化並量子化，以決定何者為正向量子化、何者為負向量子化以及何者可在過濾器r(C) 的輸出端忽略。過濾器q(B) 決定推廣者B屬性的權重，而過濾器p(A) 決定使用者A屬性的權重。使用者A的屬性係在評分單元407中結合，推廣者B的屬性係在評分單元408中結合，而BPS C的屬性係在評分單元409中結合。
單元404評估使用者A與推廣者B之間兩兩成對關係的基本估計量。二或多種基本量係被估計，標示為{f i (A,B)} 其中該基本量指標i 為1、2等等。該二或多項基本量包含社交知識評分與社交連接評分。
單元405評估使用者A與BPS C之間兩兩成對關係的基本估計量。二或多種基本量係被估計，標示為{g i (A,B)}其中該基本量指標i 為1、2等等。該二或多項基本量包含產品知識評分與產品購買行為評分。
單元406評估推廣者B與BPS C之間兩兩成對關係的基本估計量。二或多種基本量係被估計，標示為{h i (A,B)}其中該基本量指標i 為1、2等等。該二或多項基本量包含產品知識評分與產品連接評分。
在該評分單元407-409以及兩兩成對評估器單元之輸出處的多種評分係於尺度化單元410中以標示為w 1-w 9的權重因子所相乘。該權重因子可從表格403所得，以回應一被識別規則集合(RuleSet)。該加權評分係於加法器411中結合，以建立一比對數值(MatchValue)輸出，其中一較大的比對數值(MatchValue)輸出表示具有較大預期交易數值的三方比對。
C.消費者比對
本發明所考量的比對估計器的一種可能使用，是決定一組最佳消費者。第五圖中顯示一消費者選擇演算法的一示範流程圖，其中假設該比對兩方，該推廣使用者B以及該消費物件BPS C為固定，以為了該兩方決定一組最佳消費者。
該流程圖由一些序列步驟組成。該比對程序於步驟500開始。在步驟501中，該推廣使用者識別符(ID)、該消費物件ID、該廣告商ID(如果存在)、該發佈者ID(如果存在)以及該背景ID係被輸入至該程序。在步驟502，該識別符係用於指示資料庫106-110以獲得該比對相關方面的屬性。在步驟503，起始開被比對推廣者清單為一空白清單，其清單成員數目為零。
步驟504-506為一重複迴圈，用來處理消費者資料庫。在一 較佳實施例中，於資料庫110中標示為BPS C的項目包含對於消費BPS C的可能候選人清單。在這種實施例中，該BPS C的可能候選消費者清單係於步驟505中與資料庫107中的可得消費者清單相比。在步驟505中，如果該BPS C的可能候選消費者清單並不包含於資料庫110中，該可得消費者清單便被檢查看看是否有任何可被視為該BPS C的可能候選消費者。如果存在可得且被認可為候選人的一未被處理消費者，便在步驟506中處理該未被處理消費者。在步驟506中，該潛在可得與認可消費者係被處理以決定一比對數值(MatchValue)評分。而該消費者識別符與該相關的比對數值評分(MatchValue)便被增添至該比對清單。重複步驟504與505以檢視是否有另一未處理的認可及可得消費者，如果有的話，繼續評分並增添該消費者。繼續該迴圈，直到窮盡所有的認可及可得消費者，此時從步驟505前進至步驟507。
在步驟507中，檢查該清單中的比對數目。如果該清單成員數目為零，表示在該搜尋中沒有發現消費者，便在步驟508中產生一錯誤信息，且該程序於步驟513中終止。否則，該比對清單即為非空白，而該比對消費者的清單將於步驟509中根據比對數值(MatchValue)所排序。步驟510決定該已排序清單將如何被進一步的處理。在”門檻模式”中，所有利用比對數值(MatchValue)所進行的比對，若其超過一門檻值T ，將在步驟511中被視為最佳消費者，且該程序於步驟513中終止。否則，便在步驟512中識別該比對清單中的居前N個評分消費者，且該程序於步驟513中終止。
D.決定推廣者的實際與添加數值
該先前段落討論對於三方比對尋找最佳推廣者的一種示範方法。在此段落中，將決定於三方比對中推廣者的實際與添加數值。第六圖為一示範訊號流程圖，其反映決定這些量的一種方法。第六圖的增添數值(AddedValue)輸出也用於在以下討論的一替代實施例中提供調適性比對。如以下所進一步討論，要 在第六圖中決定的量可以利用於時間中分散的多數次程序所決定。第六圖的每一處理區塊都假設操做為一種獨立的程序，其具有維持該指示訊號流之完整性與時間調準所需的標記輸入。
在第六圖中，假設一推廣使用者B與一感興趣之BPS C係輸入至該交易系統中。在區塊601中，決定帶有一認定比對評分的一消費使用者A。該推廣者可以被決定為第五圖示範比對程序中比對清單的一成員。在一替代實施例中，由該多方之一或一第三方的代表供應代表使用者A的一使用者識別符。在區塊602中，估計具有或不具有額外推廣者之交易內容的交易數值。在一較佳實施例中，第四圖的”比對數值(MatchValue)”輸出代表由推廣者B所給定之具有推廣者交易內容的預期貨幣數值。來自於區塊602的”比對數值(MatchValue)”輸出係在需要(未顯示)時被尺度化，以代表此預期貨幣數值。
在區塊602中，同樣估計或決定不具有推廣者之交易內容的預期數值。在一典型環境中，該交易內容為放置於一網頁中的廣告。在一實施例中，藉由重複執行不具有伴隨廣告性之廣告、追蹤與該廣告有關的商業活動以及累計該平均經濟數值的量測方式，決定不具有推廣者之該廣告的數值。例如，一產品製造商可能希望對於一旗幟廣告的每一次點擊付出10分給一服務提供者。該服務提供者設置該廣告以記錄並處理對該廣告的每一次點擊，並決定每次放置不具有推廣者之廣告的平均數值。在一替代或擴充實施例中，該服務提供者利用於類似產品範疇及類似背景中之類似廣告的統計量，決定不具推廣者之一或多個廣告的數值。該不具推廣者之交易內容的數值係於區塊602輸出處被標示為”不具備數值(WithoutValue)”。
在區塊603中，檢查是否因為在具有推廣者之預期交易數值的增加，而存在提供推廣者的理由。如果不存在，該交易內容並以不具備推廣者方使所放置，且不需要對推廣者數值進行額外處理。
如果在交易數值中存在一預期增加，便擴充該交易內容，並提供消費使用者A一做為交易推廣者的使用者B。在區塊603中，如以上所描述，該交易內容較佳的是設置為支援對於推廣者B的一次點擊通訊存取。在區塊604中，該推廣者契約協議的條款將以該帳戶管理器127所註冊。帳戶管理器127追蹤與該具有推廣者之廣告有關的所有商業活動，並追蹤該相關活動的實際交易數值。當該設置交易內容的交易活動已經終止時，該累計的實際交易數值將由區塊605輸出為”真實數值(RealValue)”。
區塊606利用以”真實數值(RealValue)”減去”不具備數值(WithoutValue)”的方法，計算該推廣者的增添數值。該廣告客戶便以該真實數值(RealValue)所付款。該增添數值(AddedValue)代表由該推廣者所產生的一種擴大的報酬串流。此增添數值(AddedValue)係用於提供代表提供推廣者選擇及/獲推廣者帳戶支援的推廣者獎籌、推廣者花費、服務者花費與一合理的服務提供者收益。區塊607指定推廣者花費給一推廣者贊助者，並區分該推廣者報酬以提供推廣者系統收益與獎籌。在一較佳實施例中，貨幣獎籌是為專家推廣者所專用，而其他的推廣者則接受非貨幣獎籌。
E.比對系統的調適性實施例
第八與第九圖代表上述段落B中該比對系統之一替代實施例的前半與後半。在段落B中，假設一比對的估計數值可以利用首先以反映一兩方關係之基本成分的一些過渡量，並接著結合這些成分為一比對數值(MatchValue)評分的方式所決定。第八至第九圖代表一替代方式，其直接估計從原始屬性估計一比對數值(MatchValue)評分，而不決定過渡量。
當三方比對的其中之二係為已知時，該已知雙方的關係為固定，且該關係的預先存在數值係被實現，而無需一推廣者比對系統。該候選第三方的數值基本上係由該第三方與該已知雙方每一方之間的關係所決定。當該被決定之第三方係為一消費 者時，該推廣者與該產品之間的關係係為該推廣者比對背景的一部份，但並不會因為候選消費者的不同而改變。忽略該預先存在的關係，一消費者的最佳搜尋係係用評估該消費者與該產品的關係以及該推廣者與該消費者的關係所實作。該評估係以一種與背景相關的方式所實作，其與該消費使用者目前與該產品的關係有關，反映在一特徵化產品購買迴圈中使用者活動的一行為數據之中。
第八圖顯示一最佳化推廣者處理器的前半。在第八圖中，BPS C、使用者A與推廣者B的原始屬性係輸入至分類與量子化區塊804-806中。該屬性係被分類為N 個範疇，其中N 為正整數，並被組織及標示，因此使用者A的第i 項屬性係與使用者B的第i 項屬性相同，餘此類推。在一實施例中，每一屬性都反映該方的一潛在量，而屬性係被正向量子化以反映該方保有該屬性的可能性。在該方可能並不拒保有該屬性的情況中，該屬性可以被負向量子化。例如，如果一使用者的指定屬性係為該使用者喜歡紅色，那麼0.80的量子化數值便反映該使用者喜歡紅色機率為80%。另一方面，-0.70的量子化數值則反映該使用者喜歡其他顏色的機率為70%，例如喜歡藍色。兩使用者在偏好紅色之間的相似性可以做為代表該兩使用者的量子化方屬性乘積。
在第八圖中，可以利用對一方量子化屬性加權的方式，強化、弱化、忽略或拒絕任一方的各項屬性。過濾器807-809利用從背景所決定的規則集合(RuleSet)濾波器，分別提供C、A與B之量子化屬性的一修改權重，以指示過濾器權重的三個表格801-803。該過濾器權重決定對於該交易背景所需要的屬性強化或弱化。
BPS C的N 個加權屬性係標示為x [1]至x [N ]，推廣者B的N 個加權屬性係標示為x [4N +1]至x [5N ]，而使用者A的N 個加權屬性係標示為x [2N +1]至x [3N ]。該BPS C的加權屬性係進一步與該使用者A的加權屬性建立相互關係，以產生A與 C的N 個協相關屬性，標示為x [N +1]至x [2N ]。該協相關性係由乘法器單元810所輸出。同樣的，該使用者A的加權屬性係進一步與該推廣者B的加權屬性建立相互關係，以產生A與B的N 個協相關屬性，標示為x [3N +1]至x [4N ]，並由乘法器單元811所輸出。第八圖的5N 個輸出係進一步於第九圖中處理。
在第九圖中，推廣者的該估計數值係決定為第八圖5N 個輸出的加權總和。其選定權重w [1]至w [5N ]係與交易背景有關。多工器904具有做為輸入的L相異集合的選定權重，在每一集合中有5N 選定權重以及一選擇控制輸入。輸入選定權重的示範集合係標示為901-903。904的輸出係為一組由”背景選擇(ContextSelection)”輸入所決定的權重，其選擇該L 個選定權重集合之一，做為w [1]至w [5N ]。在乘法器單元905中，每一個選定權重w [i ]係由第八圖的對應第i 個輸出所相乘。加法器906累加該乘法器的輸出並輸出該推廣者的一估計數值。在一實施例中，該估計數值(EstimatedValue)輸出可以做為第四圖比對數值(MatchValue)輸出的替代。
在該實施例的另一項擴充中，該系統改變該選定權重以取得該預測推廣者數值以更適當地追蹤實際數值。回想在第六圖中，該輸出增添數值(AddedValue)反映由該被提供推廣者所實現的該額外數值。第六圖的此增添數值(AddedValue)輸出係輸入至第九圖的區塊907，其決定該估計數值(EstimatedValue)與該增添數值(AddedValue)之間的差異。該差異”誤差”係歸因為估計誤差與隨機系統擾動。該誤差係於乘法器908中以一微小量”ε(epsilon)”所尺度化。單元909與910為用於選定權重w [1]與w [5N ]的示範調適單元。一類似的提示單元係為了每一選定權重所提供。該乘法器908的輸出係於乘法器911-912中於估計時與該估計數值(EstimatedValue)過濾器的輸入建立相互關係。為了排列該調適單元的輸入，該量x [1]至x [5N ]必須被儲存以在決定該增添數值(AddedValue)之後進行稍候的處理。該 乘法器911-912的輸出為對該選定權重w [1]或w [5N ]的一小量調整。對選定權重w [1]的調整係於加法器913中完成，而對選定權重w [5N ]的調整係於加法器914中完成。
如果一消費者-推廣者關係的屬性係被考慮為貢獻一種交易決策時的主觀、以感情為基礎的成分，第八至第九圖的調適能力便提供一種明顯的優點。發展與一推廣者之間關係的一消費者可能根據與該推廣者之間的交易連絡累積結果而改變該推廣者評估的主觀成分。一調適性系統將學習在給定不同屬性下的時間變化權重，並據此加以調整。
F.示範伺服器系統
如同以上指出，第四、五與第六圖的一或多個處理，以及以下所討論的第八至第九圖的一或多個處理都可以利用特殊化訊號處理硬體所實作，或是利用一種實作多連串軟體步驟的一般目的電腦所實行。該處理可以結合在一使用者電腦系統(一”客戶端”系統)上實行的一或多個步驟，以及在一服務提供者電腦系統(一”伺服器”系統)上實行的一或多個步驟。在此所描述的伺服器與客戶端系統可以以多種電腦系統與結構所實作。第七圖描述在一般目的電腦系統示範實施例中的適宜組件。該示範實施例只是一適宜組件的範例，並不預期給予本發明使用或功能觀點上的任何限制。組在該電腦系統的示範實施例中所描述的組件配置並不具有任何相關性，也不要求需要與任何的單一組件或組件結合相關。本發明可以利用多種其他一般目的或特殊目的電腦系統環境或配置加以操作。
本發明可以於電腦可執行指令的一般性背景中描述，像是程式模組，其由一電腦所執行。一般來說，程式模組包含益形工作、程式、物件、組件、資料結構等等，其實作特定的工作或實作特定的虛擬資料形式。本發明也可以實作於分散式計算環境中，其由透過一通訊網路所鏈結的遠端處理裝置實作工作。在一分散式計算環境中，程式模組可以位於局部及/或遠端的儲存媒介上，其包含記憶體儲存裝置。
參考第七圖。實作本發明的一示範系統可以包含一一般目的電腦系統700。電腦系統700存取引導至在此描述之多種功能的一或多個應用程式與周圍驅動器。電腦系統700的組件可以包含但不限制為一中央處理單元(CPU)702、一系統記憶體708與結合包含該系統記憶體708至該處理單元702之多種系統組件的一系統匯流排722。當由本領域技術者所使用時，一訊號”匯流排”意指提供一一般功能的多數數位訊號線。該統匯流排722可以是許多匯流排結構形式的任一種，其包含利用多種匯流排結構之任一種的一記憶體匯流排、外圍匯流排與一局部匯流排。做為範例但非用於限制，這種結構包含ISA匯流排、EISA匯流排、MCA匯流排、VLB匯流排、PCI匯流排、PCI-X匯流排與AGP匯流排。
一操作系統管理電腦系統700的操作，包含將該資料輸入至應用程式以及從應用程式輸出資料(未顯示)。該操作系統提供於該系統上所執行之應用程式與該系統組件之間的一界面。根據本發明一實施例，該操作系統為從Microsoft Corporation of Redmond,Wash.所可得之Windows ® 95/98/NT/XP/Vista/Mobile操作系統。然而，本發明也可以與其他適宜操作系統使用，像是從Apple Computer Inc.of Cupertino,Calif.所可得之OS-X ®操作系統、UNIX ®操作系統或LINUX操作系統。
該電腦系統700可以包含多種的電腦可讀媒介。電腦可讀媒介可以是可由該電腦系統700所存取的任一可利用媒介，並包含揮發式與非揮發式媒介。例如，電腦可讀媒介可以包含以任何儲存像是電腦可讀指令、資料結構、程式模組或其他資料之資訊的方法或技術所實作的揮發式與非揮發式電腦儲存媒介。電腦儲存媒介包含但不限制為隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、電子可消除可編程ROM(EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、光盤唯讀記憶體(CD-ROM)、多功能數位碟片(DVD)或其他光碟儲存方式、磁帶匣、磁帶、硬碟 儲存或其他磁性儲存裝置、軟碟儲存裝置、磁片、或其他任何可以用來儲存想要的資訊並可以由該電腦系統700所存取的媒介。
通訊媒介也可以具現為機器可讀指令、資料結構、程式模組或在像是載波或其他傳送機制之一調變資料訊號中的其他資料，並包含任何資訊傳遞媒介。該術語”調變資料訊號”意指一種一或多種本身特徵集合或利用將在該訊號中之資訊編碼的方式而改變的訊號。例如，通訊媒介包含像是一有線網路或直接線路連接的有線媒介，以及像是聲波、無線射頻、紅外線、蜂巢式網路與其他無線媒介等的無線媒介。
該系統記憶體708包含揮發式及/或非揮發式記憶體的電腦儲存媒介，像是ROM 706與RAM 705。一基本輸入/輸出系統(BIOS)707，其包含像是於開機其間促進於電腦系統700中元件間傳送資料的基本例行程序，一般來說係儲存於ROM 706或其他像是快閃記憶體的非揮發性儲存器中。此外，系統記憶體708可以包含該操作系統709、該應用程式712、其他可執行程式碼710與程式資料711的某些或全部。系統記憶體708一般來說包含由CPU 702所立即存取及/或於上所存在操作的資料及/或程式模組。選擇上，一CPU可以包含一快取記憶體單元701，用以暫時性地局部儲存指令、資料或電腦位址。
該電腦系統700也可以包含其他可移除式/不可移除式、揮發式/非揮發式電腦儲存媒介。做為範例但並非用於限制，第七圖描述一種大量儲存單元713，其從不可移除非揮發式磁性媒介的一或多個磁碟裝置讀取或對其寫入，而儲存裝置721可以是一種光碟裝置或磁碟裝置，其從可移除非揮發式儲存媒介730讀取或對其寫入，像是一光碟或磁碟。其他可以在該示範電腦系統700中使用的電腦可讀媒介包含可移除式或不可移除式媒介與揮發式或非揮發式儲存器。該儲存媒介包含但不限制為磁帶匣、快閃記憶卡、DVD、數位影帶、固態RAM、固態ROM與其他類似媒介。大量儲存單元713與該儲存裝置721 可以直接連接至該系統匯流排722，或替代的可以透過為了大量儲存單元713所顯示之界面所連接，像是透過儲存控制器714。儲存裝置也可以透過一一般電腦匯流排與電腦系統700接合，像是透過匯流排722，或可以透過一最佳化儲存匯流排與一儲存控制器互連，像是透過SCSI匯流排、ANSI ATA/ATAPI匯流排、Ultra ATA匯流排、FireWire(IEEE 1394)匯流排，或Serial ATA(SATA)匯流排。
該儲存裝置與其關聯於以上所討論並於第七圖所描述之電腦儲存媒介，提供電腦可讀指令、可執行程式碼、資料結構、程式組或其他用於該電腦系統700之資料的儲存。例如，大量儲存單元713係描述為儲存操作系統709、該應用程式712、其他可執行程式碼710與程式資料711。如同先前提及，713中的資料與電腦指令可以傳送至系統記憶體708以促進CPU從處理器702的立即存取。替代的，處理器702可以利用直接與大量儲存單元713接合的方式存取被儲存指令與資料。此外，也可以替代地由一網路附加儲存裝置(未顯示)提供大量儲存單元，其可透過一網路界面715所存取。
一使用者可以透過該網路界面715或一輸入裝置727鍵入命令與資訊至該電腦系統700中，像是透過鍵盤、一般來說為滑鼠的點擊裝置、軌跡球、觸控板、控制器、電子數位化器、麥克風、音頻輸入界面或視頻輸入界面。其他輸入裝置也可以包含一搖桿、遊戲控制器、衛星碟、掃描器等等。這些與其他輸入裝置時常透過輸入界面718連結至CPU702，其與該系統匯流排結合，但也可以透過其他界面與匯流排結構連接，像是平行埠、遊戲埠或通用序列匯流排(USB)。一顯示器726或其他形式的視頻裝置也可以透過一界面與該系統匯流排722連接，像是透過一圖形控制器716與一視頻界面717。此外，一輸出裝置728，像是耳機、喇叭或印表機也可以透過一輸出界面719或其他類似界面連接至該系統匯流排722。
該電腦系統700可以利用一網路130而於一網路環境中操 作，其可操作連接至一或多格遠端電腦，像是一遠端電腦725。該遠端電腦725可以是一終端機、個人電腦、伺服器、路由器、網路個人電腦、端點裝置或其他一般的網路節點，並一般上包含以上對於該電腦系統700所描述的許多或全部的元件。第七圖中描繪的網路130可以包含一區域網路(LAN)、廣域網路(WAN)或其他型式的網路。這種網路環境係常見於公司、事業群電腦網路、內部網路與網際網路。在一網路環境中，可執行程式碼與應用程式可以儲存於該遠端電腦中。做為範例但非用於限制，第七圖描述遠端可執行程式碼724係位於遠端電腦725上。可體會所顯示之網路連接係為示範，而也可以使用在電腦之間建立一通訊鏈結的其他方式。
整體來說，這些元件係預期代表一種廣泛的電腦系統範疇，包含但不限制為根據由Intel Corporation of Santa Clara,California所生產之一或多項CPU家族、由Advanced Micro Devices(AMD),Inc.,of Sunnyvale,California所生產之一或多項CPU家族，或是源自於由Advanced RISC Machines,Ltd.所設計的ARM CPU家族，以及任何其他適宜處理器等所建構的一般目的電腦系統。當然，也可以進行其他實作。例如，於此描述的伺服器功能可以利用透過一背板所通訊的多數伺服器次系統加以實作。
電腦系統700的多種組件都可以被重新佈置、刪除或擴充。例如，系統匯流排722可以實作為多數匯流排，其與該電腦系統的多數次系統互連。此外，電腦系統700可以包含介於現有組件之間的額外訊號匯流排或互連，像是利用增加一直接記憶存取單元(未顯示)的方式允許一或多個組件更有效率地存取系統記憶體708。
如同所顯示，CACHE1與CPU1可以一起封裝為”處理器模組”702，其具有稱做為”處理器核心”的處理器CPU1。替代的，包含在702、704中的快取記憶體701、703也可以是在該系統匯流排上的分離組件。此外，本發明某些實施例並不需要或包 含以上的所有組件。例如，某些實施例可以包含較少量的CPU，較少量的網路埠、較少量的儲存裝置、或較少量的輸入輸出界面。此外，電腦系統700可以包含額外的組件，像是一或多個額外的中央處理單元，像是704、儲存裝置、記憶體或界面。此外，電腦系統700的一或多個組件也可以被結合於一特殊化晶片系統(SOC)中，以進行進一步的系統整合。在組件數量為關鍵的某些電腦系統環境中，該完整電腦系統可以被整合於一或多個超大規模積體電路(VLSI)中。
如同以上討論，在一實作中，於此描述之該實體伺服器或客戶端系統之一或多個的操作係實作為由電腦系統700所執行的一連串軟體例行程序。該軟體例行程序的每一個都包過多數或連串的機器指令，以由該電腦系統中的一或多個組件執行，像是CPU 702。最初，該指令串可以儲存於一EEPROM中、一快閃裝置中，或一DVD中。此外，該指令串並不需要被局部儲存，而可以透過網路界面715從一遠端電腦725或在一網路上之伺服器所接收。
雖然以上已經討論多數示範觀點與實施例，本領域技術者將可識別能對其進行特定修改、去除、增添與次結合。因此預期後續附加申請專利範圍與此後所引述之申請專利範圍係被詮釋為包含在其真實精神與觀點之中的所有這些修改、去除、增添與次結合。
100‧‧‧設定器應用程式界面
101‧‧‧使用者設定器
102‧‧‧推廣者設定器
103‧‧‧行為設定器
104‧‧‧廣告商/發佈者設定器
105‧‧‧品牌、商品或服務設定器
106‧‧‧使用者數據資料庫
107‧‧‧推廣者數據資料庫
108‧‧‧行為資料庫
109‧‧‧廣告商數據資料庫
110‧‧‧可消費商品資料庫
111‧‧‧資料庫比對器
112‧‧‧通訊管理器
113‧‧‧通訊資料庫
114‧‧‧背景評估器
120‧‧‧伺服器應用程式界面
121‧‧‧品牌、商品或服務伺服器
122‧‧‧候選者伺服器
123‧‧‧推廣者伺服器
124‧‧‧消費者伺服器
125‧‧‧影響者伺服器
126‧‧‧帳戶資料庫
127‧‧‧帳號管理器
130‧‧‧網路
200-205‧‧‧購買迴圈相
300‧‧‧使用者
301‧‧‧使用者
302‧‧‧品牌注意物件
400-402‧‧‧過濾器
403‧‧‧過濾器與權重表格
404-406‧‧‧運算單元
407-409‧‧‧評分單元
410‧‧‧尺度化單元
411‧‧‧加法器
511-513‧‧‧步驟
601-607‧‧‧區塊
700‧‧‧電腦系統
701‧‧‧快取記憶體單元
702‧‧‧處理單元
703‧‧‧快取記憶體單元
704‧‧‧處理單元
705‧‧‧隨機存取記憶體
706‧‧‧唯讀記憶體
707‧‧‧基本輸入/輸出系統
708‧‧‧系統記憶體
709‧‧‧操作系統
710‧‧‧可執行程式碼
711‧‧‧程式資料
712‧‧‧應用程式
713‧‧‧大量儲存單元
714‧‧‧儲存控制器
715‧‧‧網路界面
716‧‧‧圖形控制器
717‧‧‧視頻界面
718‧‧‧輸入界面
719‧‧‧輸出界面
720‧‧‧儲存界面
721‧‧‧儲存裝置
722‧‧‧系統匯流排
724‧‧‧遠端可執行程式碼
725‧‧‧遠端電腦
726‧‧‧顯示器
727‧‧‧輸入裝置
728‧‧‧輸出裝置
729‧‧‧儲存裝置
730‧‧‧儲存媒介
801-803‧‧‧過濾器表格
804-806‧‧‧分類與量子化區塊
807-809‧‧‧過濾器
810‧‧‧乘法器單元
811‧‧‧乘法器單元
901-903‧‧‧權重集合
904‧‧‧多工器
905‧‧‧乘法器單元
906‧‧‧加法器
907‧‧‧區塊
908‧‧‧乘法器
909-910‧‧‧單元
911-912‧‧‧乘法器
913‧‧‧加法器
914‧‧‧加法器
第一圖為一示範基礎裝置的塊狀圖式。
第二圖顯示一典型的消費者-推廣者漏斗關係。
第三圖顯示一三方比對。
第四圖顯示一示範比對數值估計器。
第五圖顯示一比對方式示範流程圖。
第六圖顯示一示範評價單元。
第七圖為一示範電腦伺服器系統的塊狀圖式。
第八圖為一調適性數值估計器的一替代實施例前半部。
第九圖為該替代實施例的後半部。
100‧‧‧設定器應用程式界面
101‧‧‧使用者設定器
102‧‧‧推廣者設定器
103‧‧‧行為設定器
104‧‧‧廣告商/發佈者設定器
105‧‧‧品牌、商品或服務設定器
106‧‧‧使用者數據資料庫
107‧‧‧推廣者數據資料庫
108‧‧‧行為資料庫
109‧‧‧廣告商數據資料庫
110‧‧‧可消費商品資料庫
111‧‧‧資料庫比對器
112‧‧‧通訊管理器
113‧‧‧通訊資料庫
114‧‧‧背景評估器
120‧‧‧伺服器應用程式界面
121‧‧‧品牌、商品或服務伺服器
122‧‧‧候選者伺服器
123‧‧‧推廣者伺服器
124‧‧‧消費者伺服器
125‧‧‧影響者伺服器
126‧‧‧帳戶資料庫
127‧‧‧帳號管理器
130‧‧‧網路

Claims (12)

  1. 一種透過網路提供交易推廣的方法，該方法包括：由一運算裝置存取一資料儲存器，以獲得一被交易物件的多項屬性、該被交易物件消費之一推廣者的多項屬性，以及多位網路使用者的多項屬性；為該等網路使用者的每一位：由該運算裝置決定利用該被交易物件的該等屬性、該推廣者的該等屬性，以及該等網路使用者的該等屬性，一個別第一分數，反映該個別網路使用者與該推廣者所具有彼此的社交知識以及該個別網路使用者與該推廣者之間的社交連結，一個別第二分數，反映該個別網路使用者具有該被交易物件之知識以及該個別網路使用者關聯於該被交易物件的購買行為，一個別第三分數，反映該推廣者具有該被交易物件之知識以及該推廣者與該被交易物件之間的連結，交易推廣者之一個別淨數值，反映該第一分數、該第二分數及該第三分數的結合，其中每一該等個別分數係被個別加權因子所加權；由該運算裝置，利用每一個別網路使用者的該交易推廣的該個別淨數值排序該等網路使用者；以及由該運算裝置，促進該推廣者與具有交易推廣之一最大淨數值的該等網路使用者之一之間的通訊。
  2. 如申請專利範圍第1項的方法，其中該促進該推廣者與該等網路使用者之一之間的通訊包括提供一交易信息的設備給該等網路使用者之一，以建立由一單一網路使用者界面活動所具現之該推廣者與該等網路使用者之一之間的一雙方通訊鏈結。
  3. 如申請專利範圍第2項的方法，其中該雙方通訊鏈結進一步包括一網路電話(VoIP)呼叫、電話呼叫、行動電話呼叫、智 慧話機呼叫、即時傳訊會談、電子郵件通訊、短訊服務(SMS)通訊協定信息、文字信息或一郵件信息之一或多項。
  4. 如申請專利範圍第1項的方法，其中該決定該客觀與該主觀的量測進一步包括：利用該運算裝置，將被交易物件之該等屬性、該被交易物件消費之一推廣者的該等屬性以及該等網路使用者的多項屬性區分為群集，一群集與知識有關，而一群集與連接有關；利用該運算裝置，將該每一群集中的屬性量子化；利用該運算裝置，決定每一群集中每一屬性的數值；利用該運算裝置，結合與知識有關代表該群集的被決定數值，以計算一結合知識量測；以及利用該運算裝置，結合與連接有關代表該群集的被決定數值，以計算一結合連接量測。
  5. 如申請專利範圍第4項的方法，其中決定該群集中每一屬性數值以給予一第一方與一第二方之間的特徵關係，進一步包括以下的一或多項(a)將該第一方屬性的量子化數值與該第二方對應屬性的量子化數值相互關聯、(b)決定該第一方屬性的量子化數值與該第二方對應屬性的量子化數值之間的差異、(c)決定該第一方屬性的量子化數值與該第二方對應屬性的量子化數值之間的歐幾里德距離、(d)決定該第一方屬性量子化數值的大小，以及(e)決定該第二方屬性量子化數值的大小。
  6. 如申請專利範圍第4項的方法，其中結合代表與一特徵關聯之群集的已決定數值，進一步包括以下的一或多項(a)計算在與一特徵關聯之群集中每一屬性已決定數值的一加權線性結合、(b)計算在與一特徵關聯之群集中每一屬性已決定數值的的一加權總和，以及(c)計算在與一特徵關聯之群集中每一屬性以決定數值的加權平方和。
  7. 一種透過網路提供交易推廣的裝置，包含：一處理器； 一儲存媒體，儲存由該處理器執行之程式邏輯，該程式邏輯包含：由該處理器執行之資料儲存存取邏輯來存取一資料儲存器，以獲得一被交易物件的多項屬性、該被交易物件消費推廣者的多項屬性，以及多位網路使用者的多項屬性；由該處理器執行之推廣值決定邏輯，為該等網路使用者的每一位，決定、利用該被交易物件的該等屬性、該推廣者的該等屬性，以及該等網路使用者的該等屬性，一個別第一分數，反映該個別網路使用者與該推廣者所具有彼此的社交知識以及該個別網路使用者與該推廣者之間的社交連結，一個別第二分數，反映該個別網路使用者具有該被交易物件之知識以及該個別網路使用者關聯於該被交易物件的購買行為，一個別第三分數，反映該推廣者具有該被交易物件之知識以及該推廣者與該被交易物件之間的連結，交易推廣者之一個別淨數值，反映該第一分數、該第二分數及該第三分數的結合，其中每一該等個別分數係被個別加權因子所加權；由該處理器執行的排序邏輯，利用每一個別網路使用者的該交易推廣的該個別淨數值排序該等網路使用者；以及由該處理器執行的通訊邏輯，促進該推廣者與具有交易推廣之一最大淨數值的該等網路使用者之一之間的通訊。
  8. 如申請專利範圍第7項的裝置，其中該通訊邏輯附加地包括邏輯以提供一交易信息的設備給該等網路使用者之一，以建立由一單一網路使用者界面活動所具現之該推廣者與該等網路使用者之一之間的一雙方通訊鏈結。
  9. 如申請專利範圍第8項的裝置，其中該雙方通訊鏈結進一步包括一網路電話(VoIP)呼叫、電話呼叫、行動電話呼叫、智 慧話機呼叫、即時傳訊會談、電子郵件通訊、短訊服務(SMS)通訊協定信息、文字信息或一郵件信息之一或多項。
  10. 如申請專利範圍第7項的裝置，其中該推廣值決定邏輯附加地包括邏輯以：將被交易物件之該等屬性、該推廣者的該等屬性以及該等網路使用者的多項屬性區分為群集，一群集與知識有關，而一群集與連接有關；將該每一群集中的屬性量子化；決定每一群集中每一屬性的數值；結合與知識有關代表該群集的被決定數值，以計算一結合知識量測；以及結合與連接有關代表該群集的被決定數值，以計算一結合連接量測。
  11. 如申請專利範圍第10項的裝置，其中決定該群集中每一屬性數值以給予一第一方與一第二方之間的特徵關係，進一步包括以下的一或多項(a)將該第一方屬性的量子化數值與該第二方對應屬性的量子化數值相互關聯、(b)決定該第一方屬性的量子化數值與該第二方對應屬性的量子化數值之間的差異、(c)決定該第一方屬性的量子化數值與該第二方對應屬性的量子化數值之間的歐幾里德距離、(d)決定該第一方屬性量子化數值的大小，以及(e)決定該第二方屬性量子化數值的大小。
  12. 如申請專利範圍第10項的裝置，其中結合代表與一特徵關聯之群集的已決定數值，進一步包括以下的一或多項(a)計算在與一特徵關聯之群集中每一屬性已決定數值的一加權線性結合、(b)計算在與一特徵關聯之群集中每一屬性已決定數值的一加權總和，以及(c)計算在與一特徵關聯之群集中每一屬性已決定數值的加權平方和。
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