• 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03
    • / 37
    • 下载费用:30 金币  

    重庆时时彩交易平台: ID价值评价设备,ID价值评价系统和ID价值评价方法.pdf

    关 键 词:
    ID 价值 评价 设备 系统 方法
      专利查询网所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
    摘要
    申请专利号:

    CN201110234929.7

    申请日:

    2011.08.17

    公开号:

    CN102385727A

    公开日:

    2012.03.21

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06Q 30/02申请公布日:20120321|||公开
    IPC分类号: G06Q30/02(2012.01)I 主分类号: G06Q30/02
    申请人: 索尼公司
    发明人: 川元洋平; 浅野智之; 松田诚一; 浮田昌一; 坚木雅宣; 田中雄; 盛合志帆
    地址: 日本东京
    优先权: 2010.08.25 JP 2010-188127
    专利代理机构: 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 代理人: 张荣海
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201110234929.7

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2014.04.16|||2012.03.21

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||公开

    摘要

    一种ID价值评价设备,包括:评价值计算部分,所述评价值计算部分响应表示用户的属性的用户属性信息,表示服务的属性的服务属性信息和一般信息的输入,利用输出表示对应用户的价值的价值评价值的评价函数,计算待评价用户的价值评价值;和评价值输出部分,所述评价值输出部分相互关联地输出待评价用户的用户ID,和用评价值计算部分计算的对应用户的价值评价值。

    权利要求书

    1.一种ID价值评价设备,包括:
    评价值计算部分,所述评价值计算部分响应表示用户的属性的用户
    属性信息、表示服务的属性的服务属性信息以及一般信息的输入,利用
    输出表示对应用户的价值的价值评价值的评价函数,计算待评价用户的
    价值评价值;和
    评价值输出部分,所述评价值输出部分相互关联地输出待评价用户
    的用户ID和所述评价值计算部分所计算出的对应用户的价值评价值。
    2.按照权利要求1所述的ID价值评价设备,还包括评价函数生成
    部分,所述评价函数生成部分通过基于预先作为学习数据准备的一组用
    户属性信息、服务属性信息、一般信息以及用户行动历史的机器学习,
    生成所述评价函数。
    3.按照权利要求2所述的ID价值评价设备,还包括服务属性信息
    获取部分,所述服务属性信息获取部分分析记载在提供服务的服务提供
    站点中的信息,并获取由对应的服务提供站点提供的服务的服务属性信
    息。
    4.按照权利要求3所述的ID价值评价设备,其中所述服务属性信
    息获取部分通过对记载在所述服务提供站点中的信息进行指定语言处
    理,获得所述服务属性信息。
    5.按照权利要求1所述的ID价值评价设备,
    其中服务包括向用户提供广告的服务,并且
    其中当用户执行与广告相关的操作时,所述评价值计算部分把对应
    用户设定成待评价用户,并计算价值评价值。
    6.按照权利要求1所述的ID价值评价设备,
    其中所述评价值计算部分把访问提供服务的服务提供站点的一组用
    户设定为一组待评价用户,计算包括在对应组中的各个用户的价值评价
    值,并通过合计各个用户的对应价值评价值来计算组价值评价值,
    其中所述评价值输出部分使所述服务提供站点的ID与用所述评价
    值计算部分计算出的组价值评价值相联系,并输出所述ID和组价值评价
    值。
    7.按照权利要求1所述的ID价值评价设备,还包括数据整形部分,
    所述数据整形部分把输入到所述评价函数的服务属性信息的表示转换成
    能够被输入对应评价函数的表示。
    8.一种ID价值评价系统,包括:
    ID价值评价设备,所述ID价值评价设备具有
    评价值计算部分,所述评价值计算部分响应表示用户的属性的
    用户属性信息、表示服务的属性的服务属性信息和一般信息的输入,利
    用输出表示对应用户的价值的价值评价值的评价函数,计算待评价用户
    的价值评价值,和
    评价值输出部分,所述评价值输出部分相互关联地输出待评价
    用户的用户ID和所述评价值计算部分所计算出的对应用户的价值评价
    值;
    广告投放服务器,所述广告投放服务器提供向用户投放广告的服务;
    以及
    广告提供服务器,所述广告提供服务器向所述广告投放服务器提供
    广告的内容,
    其中当用户进行与广告投放服务器投放的广告相关的操作时,所述
    广告投放服务器请求所述ID价值评价设备评价对应用户,
    其中所述ID价值评价设备使所述评价值计算部分计算作为从所述
    广告投放服务器发出的请求的对象的用户的价值评价值,并且使所述评
    价值输出部分把对应用户的价值评价值与对应用户的用户ID相联系,并
    把所述价值评价值和用户ID输出给所述广告投放服务器,以及
    其中所述广告投放服务器把从所述ID价值评价设备获得的用户的
    价值评价值连同与对应价值评价值相联系的用户ID一起提供给所述广
    告提供服务器。
    9.一种ID价值评价方法,包括:
    响应表示用户的属性的用户属性信息、表示服务的属性的服务属性
    信息和一般信息的输入,利用输出表示对应用户的价值的价值评价值的
    评价函数,计算待评价用户的价值评价值;和
    相互关联地输出待评价用户的用户ID和通过计算评价值而计算出
    的对应用户的价值评价值。

    说明书

    ID价值评价设备,ID价值评价系统和ID价值评价方法

    技术领域

    本公开涉及一种ID价值评价设备,ID价值评价系统和ID价值评价
    方法。

    背景技术

    在许多站点,以横幅广告等的形式插入各种产品和服务的广告。给
    广告登载者的费用可根据横幅广告的点击次数确定,或者可根据产品或
    服务的销售来确定。根据点击操作的存在与否,确定费用的前一种方法
    被称为按点击付费方法。此外,按销售额的一定比率确定费用的后一种
    方法被称为固定比率付费方法。另外,还存在一种费用被确定为一定价
    格的定额付费方法。

    就按点击付费方法来说,日本专利No.4217998公开一种计数通过横
    幅广告访问广告客户的次数,并根据访问广告客户商的次数收取费用的
    方法。此外,未经审查的日本专利申请公报No.2003-108875也公开一种
    根据点击操作,确定费用的方法。另一方面,就固定比率付费方法来说,
    例如,日本专利No.3440040公开一种根据用户购买产品的采购成绩,确
    定费用的方法。

    发明内容

    但是,就按点击付费方法来说,难以根据用户的购买行动,正确地
    向广告的登载者支付费用。此外,即使当为了不正当地获得费用而点击
    广告时,也只是对应于点击次数支付费用。另一方面,就固定费率付费
    方法来说,在产品或服务得到实际购买之前,不会向广告的登载者支付
    费用。此外,就定额付费方法来说,费用是与广告的效果无关地确定的。

    如上所述,现有技术的付费方法没有通过充分评价广告的插入效果,
    确定费用。特别地,在现有技术中使用的付费方法中,没有关于哪位用
    户查看哪种产品广告或哪种服务广告,以及当所述用户查看所述广告时,
    带来多大的推销效果,确定费用的思想。

    例如,当对化妆品感兴趣的用户点击化妆品横幅广告时,可以认为
    该用户很可能购买广告产品。此外,当用户是女性,并且带横幅广告的
    站点与美容相关时,化妆品横幅广告很可能被点击。从而,对化妆品感
    兴趣的用户对化妆品的广告客户有价值,从而广告客户希望该用户点击
    该横幅广告。显然化妆品的广告客户愿意向可能主要吸引对化妆品感兴
    趣的用户的站点的广告登载者支付更高的费用,而希望向可能只吸引对
    化妆品不感兴趣的用户的站点的广告登载者支付较少的费用。

    举例说明了确定向广告的登载者支付的费用的方法,不过,基于用
    户和服务之间的关系的用户价值的评价可适用于各种领域。从而,鉴于
    上述问题,做出了本公开,理想的是提供一种能够根据用户和服务之间
    的关系,评价用户的价值的新的升级ID价值评价设备,ID价值评价系
    统和ID价值评价方法。

    按照本公开的一个实施例,提供一种ID价值评价设备,包括:评价
    值计算部分,所述评价值计算部分响应表示用户的属性的用户属性信息,
    表示服务的属性的服务属性信息和一般信息的输入,利用输出表示对应
    用户的价值的价值评价值的评价函数,计算待评价用户的价值评价值;
    和评价值输出部分,所述评价值输出部分相互关联地输出待评价用户的
    用户ID,和用评价值计算部分计算的对应用户的价值评价值。

    此外,ID价值评价设备最好还应包括评价函数生成部分,所述评
    价函数生成部分通过基于预先作为学习数据准备的一组用户属性信息,
    服务属性信息,一般信息和用户行动历史的机器学习,生成评价函数。

    此外,ID价值评价设备最好还应包括服务属性信息获取部分,所
    述服务属性信息获取部分分析记载在提供服务的服务提供站点中的信
    息,获取由对应的服务提供站点提供的服务的服务属性信息。

    此外,服务属性信息获取部分最好应通过对记载在服务提供站点中
    的信息进行指定语言处理,获得服务属性信息。

    此外,服务最好应包括向用户提供广告的服务。在这种情况下,当
    用户执行与广告相关的操作时,评价值计算部分最好应把对应用户设定
    成待评价用户,并计算价值评价值。

    此外,评价值计算部分最好应把访问提供服务的服务提供站点的一
    组用户设定为一组待评价用户,应计算包括在对应组中的各个用户的价
    值评价值,应通过合计各个用户的对应价值评价值,计算组价值评价值。
    这种情况下,评价值输出部分最好应使服务提供站点的ID与用评价值计
    算部分计算的组价值评价值相联系,并应输出所述ID和组价值评价值。

    此外,ID价值评价设备最好还应包括数据整形部分,所述数据整形
    部分把输入评价函数的服务属性信息的表现转换成能够被输入对应评价
    函数的表现。

    按照本公开的另一个实施例,提供一种ID价值评价系统,包括:ID
    价值评价设备,所述ID价值评价设备具有评价值计算部分,所述评价值
    计算部分响应表示用户的属性的用户属性信息,表示服务的属性的服务
    属性信息和一般信息的输入,利用输出表示对应用户的价值的价值评价
    值的评价函数,计算待评价用户的价值评价值,和评价值输出部分,所
    述评价值输出部分相互关联地输出待评价用户的用户ID,和用评价值计
    算部分计算的对应用户的价值评价值;广告投放服务器,所述广告投放
    服务器提供向用户投放广告的服务;和广告提供服务器,所述广告提供
    服务器向广告投放服务器提供广告的内容。当用户进行与广告投放服务
    器投放的广告相关的操作时,广告投放服务器请求ID价值评价设备评价
    对应用户。ID价值评价设备使评价值计算部分计算作为从广告投放服务
    器发出的请求的对象的用户的价值评价值,使评价值输出部分把对应用
    户的价值评价值与对应用户的用户ID相联系,并把价值评价值和用户ID
    输出给广告投放服务器。广告投放服务器把从ID价值评价设备获得的用
    户的价值评价值,连同与对应价值评价值相联系的用户ID一起提供给广
    告提供服务器。

    按照本公开的另一个实施例,提供一种ID价值评价方法,包括:评
    价值计算步骤,所述评价值计算步骤响应表示用户的属性的用户属性信
    息,表示服务的属性的服务属性信息和一般信息的输入,利用输出表示
    对应用户的价值的价值评价值的评价函数,计算待评价用户的价值评价
    值;和评价值输出步骤,所述评价值输出步骤相互关联地输出待评价用
    户的用户ID,和用评价值计算步骤计算的对应用户的价值评价值。

    按照本公开的另一个实施例,提供一种使计算机实现设置在ID价值
    评价设备中的各个组件的功能的程序。此外,按照本公开的另一个实施
    例,提供一种保存所述程序的计算机可读记录介质。

    如上所述,按照本公开的实施例,能够根据用户和服务之间的关系,
    评价用户的价值。

    附图说明

    图1是图解说明按照本公开的一个实施例的广告提供系统的整个结
    构的说明图;

    图2是图解说明按照所述实施例的ID价值评价系统的功能结构的说
    明图;

    图3是图解说明按照所述实施例的广告投放系统的功能结构的说明
    图;

    图4是图解说明按照所述实施例的属性管理系统的功能结构的说明
    图;

    图5是图解说明按照所述实施例的ID价值评价系统的操作的说明
    图;

    图6是图解说明按照所述实施例的ID价值评价系统的操作的说明
    图;

    图7是图解说明按照所述实施例的ID价值评价系统的操作的说明
    图;

    图8是图解说明按照所述实施例的ID价值评价系统的操作的说明
    图;

    图9是图解说明按照所述实施例的ID价值评价系统的操作的说明
    图;

    图10是图解说明按照所述实施例的ID价值评价系统的操作的说明
    图;

    图11是图解说明按照所述实施例的ID价值评价系统的操作的说明
    图;

    图12是图解说明按照所述实施例的ID价值评价系统的操作的说明
    图;

    图13是图解说明按照所述实施例的用于生成ID价值评价函数的学
    习样本数据的例子的说明图;

    图14是图解说明按照所述实施例的生成ID价值评价函数的方法的
    说明图;

    图15是在按照所述实施例的广告提供系统中执行的处理序列的说明
    图;

    图16是在按照所述实施例的广告提供系统中执行的处理序列的说明
    图;

    图17是图解说明能够实现按照所述实施例的相应系统和用户终端的
    功能的硬件结构的说明图。

    具体实施方式

    下面参考附图,详细说明本发明的优选实施例。注意,在说明书和
    附图中,功能和结构基本相同的组件用相同的附图标记表示,这些组件
    的重复说明将被省略。

    说明的顺序

    这里,在后面说明的本公开的实施例中,简单的说明顺序如下所述。
    首先,参见图1,说明按照本公开的实施例的广告提供系统10的整体结
    构。随后,参见图2,说明按照所述实施例的ID价值评价系统100的功
    能结构。这里,将说明生成ID价值评价函数的方法。随后,参见图3,
    说明按照所述实施例的广告投放系统104的功能结构。之后,参见图4,
    说明按照所述实施例的属性管理系统106的功能结构。

    之后,参见图5-12,说明按照所述实施例的ID价值评价系统100的
    操作。随后,参见图13,说明按照所述实施例的生成ID价值评价函数
    的方法。之后,参见图15和16,说明在按照所述实施例的广告提供系统
    10中执行的处理序列。之后,参见图17,说明能够实现按照所述实施例
    的相应系统和用户终端的功能的硬件结构。最后,通过总结所述实施例
    的技术思想,将简要说明可从所述技术思想获得的优点。

    说明项目

    1.实施例

    1-1.广告提供系统10的整体结构

    1-2.ID价值评价系统100的功能结构

    1-3.广告投放系统104的功能结构

    1-4.属性管理系统106的功能结构

    1-5.ID价值评价系统100的操作

    1-5-1.评价处理的流程

    1-5-2.函数生成的流程

    1-6.广告提供系统10的处理序列

    1-6-1.具体例子1

    1-6-2.具体例子2

    1-7.硬件结构

    2.总结

    1.实施例

    下面说明本公开的实施例。所述实施例涉及向用户提供广告的系统
    (广告提供系统10)。特别地,所述实施例涉及对应于用户的价值或者广
    告登载者的价值,计算待支付给广告登载者的费用的结构。

    1-1.广告提供系统10的整体结构。

    首先,参见图1,说明按照所述实施例的广告提供系统10的整体结
    构。图1是图解说明按照本公开的所述实施例的广告提供系统10的整体
    结构的说明图。

    如图1中所示,广告提供系统10包括ID价值评价系统100,用户
    终端102,广告插入站点提供系统103,广告投放系统104,广告客户站
    点提供系统105,和属性管理系统106。此外,ID价值评价系统100,用
    户终端102,广告插入站点提供系统103,广告投放系统104,广告客户
    站点提供系统105,和属性管理系统106通过网络101相互连接。

    用户终端102是用户使用的终端设备。例如,用户终端102具有诸
    如web浏览器和电子邮件软件之类的应用程序,充当接收用户操作的部
    分。当使用用户终端102时,例如,用户可通过web浏览器访问广告插
    入站点,或者可通过点击插入广告插入站点中的横幅广告,访问广告客
    户站点。

    广告插入站点提供系统103是向用户提供广告插入站点的实现。此
    外,广告插入站点是其中插入诸如横幅广告之类的广告的信息站点。插
    入广告插入站点中的广告由广告投放系统104提供。广告投放系统104
    向广告插入站点提供广告,并监视用户对插入广告插入站点中的广告的
    行动。

    例如,当用户点击插入广告插入站点中的广告时,点击事件被通知
    给广告投放系统104。通过所述通知,广告投放系统104管理基于用户点
    击广告的事件的费用。此外,广告投放系统104管理用户的cookie,并
    与广告客户站点提供系统105协作地管理用户的购买历史等等。

    例如,广告投放系统104计算当用户点击广告时,将支付给广告的
    登载者(广告插入站点提供系统103)的费用。此时,广告投放系统104请
    求ID价值评价系统100评价点击广告的用户的价值。随后,根据ID价
    值评价系统100评价的用户的价值,计算将支付给广告登载者的费用。

    ID价值评价系统100是根据用户属性信息,广告插入站点属性信息
    和广告客户站点属性信息等,评价用户的价值的实体。另外,用户属性
    信息,广告插入站点属性信息和广告客户站点属性信息由属性管理系统
    106管理。从而,当从广告投放系统104收到评价请求时,ID价值评价
    系统100请求属性管理系统106提供关于属性的信息,并利用提供的属
    性信息评价用户的价值。

    广告客户站点提供系统105是提供当用户点击插入广告插入站点中
    的广告时,被引导到的广告客户站点的实体。例如,广告客户站点提供
    系统105提供由广告客户管理的电子商务站点或信息站点,所述广告客
    户提供在广告中介绍的产品或服务。此外,广告客户(广告客户站点提供
    系统105)是请求广告登载者(广告插入站点提供系统103)插入广告,或者
    按照引导到广告客户站点的成绩,支付费用的实体。

    如上所述,广告提供系统10包括六个实体。下面,在这六个实体中,
    将详细说明ID价值评价系统100,广告投放系统104和属性管理系统106
    的功能结构。另外,ID价值评价系统100和属性管理系统106可被形成
    为一个系统。此外,ID价值评价系统100和广告投放系统104可被形成
    为一个系统。

    此外,广告投放系统104和广告插入站点提供系统103可被形成为
    一个系统。

    1-2.ID价值评价系统100的功能结构

    首先,参见图2,说明ID价值评价系统100的功能结构。图2是图
    解说明ID价值评价系统100的功能结构的说明图。

    如图2中所示,ID价值评价系统100主要包括通信部分111,信息
    收集部分112,数据整形部分113,数据整形信息数据库114,ID价值评
    价部分115,ID价值评价函数数据库116,ID价值评价函数生成部分117
    和学习样本数据库118。

    通信部分111是通过网络101,在不同实体之间交换信息的部分。例
    如,当从广告投放系统104接收用户的评价请求,向属性管理系统106
    传送提供属性信息的请求,或者从属性管理系统106接收属性信息时,
    使用通信部分111。此外,当向广告投放系统104提供表示用户的价值的
    评价信息时,使用通信部分111。另外,通信部分111用于通过网络101
    传送和接收信息。

    但是,当从广告投放系统104向ID价值评价系统100发出评价用户
    的价值的请求时,所述评价请求通过通信部分111被输入信息收集部分
    112。当输入评价请求时,信息收集部分112通过通信部分111,把提供
    属性信息的请求传送给属性管理系统106。此时,信息收集部分112请求
    属性管理系统106提供作为评价对象的用户的属性信息,广告客户站点
    属性信息,和广告插入站点属性信息。

    另外,用户属性信息的例子包括年龄、性别、地区(现在地或居住地
    的邮政编码,GPS信息等等)、国籍、语言、时区、职业、年收入、家庭
    结构、产品或服务的购买历史、行动历史、病历、学历、社会关系等等。
    此外,用户属性信息的例子还包括思维方式、爱好、当前状况(与朋友一
    起,与家庭在一起等等)、家庭属性信息、使用因特网所用的时间。

    此外,广告客户站点属性信息包括广告客户提供的业务或服务的种
    类,产品的种类,在广告客户站点注册的用户账户的数目,访问广告客
    户站点的次数,广告客户的销售业绩,广告客户的信赖度等等。此外,
    广告客户站点属性信息的例子还包括广告客户站点的外部指标(网页排名
    等),广告客户提供的服务的充实度(服务/产品的种类数等),对象范围(地
    区、年龄、面向一般公众/爱好者等),等等。

    此外,广告插入站点属性信息的例子包括广告登载者提供的业务或
    服务的种类,产品的种类,在广告插入站点注册的用户账户的数目,访
    问广告插入站点的次数,广告登载者的销售业绩,广告登载者的信赖度
    等等。此外,广告插入站点属性信息的例子还包括广告插入站点的外部
    指标(网页排名等),广告登载者提供的服务的充实度(服务/产品的种类数
    等),对象范围(地区、年龄、面向一般公众/爱好者等),等等。

    当属性管理系统106提供用户属性信息,广告客户站点属性信息,
    和广告插入站点属性信息时,这些属性信息通过通信部分111,被输入信
    息收集部分112。当输入这些属性信息时,信息收集部分112把输入的属
    性信息输入数据整形部分113。此外,信息收集部分112从连接到网络
    101的信息源(未示出)收集关于时间和日期,季节,特别活动(廉价品、
    TV节目、节日、事件等),活动的地点等等的一般信息。随后,信息收
    集部分112把收集的一般信息输入ID价值评价部分115。

    另外,当从广告投放系统104向ID价值评价系统100发出评价请求
    时,信息收集部分112获得作为评价对象的用户的用户ID。此外,信息
    收集部分112还获得用户浏览的插入站点的ID(下面称为广告插入站点
    ID),和与点击的广告对应的广告客户站点的ID(下面称为广告客户站点
    ID)。随后,当请求属性管理系统106提供属性信息时,信息收集部分112
    把用户ID、广告插入站点ID和广告客户站点ID提供给属性管理系统
    106。

    作为用户ID,例如,使用Open?ID、SAML(安全性断言标记语言)
    等。此外,作为用户ID,也可使用IP地址,分配给移动电话机的ID等。
    此外,作为广告插入站点ID,例如,可以使用广告登载者的名称,广告
    插入站点的IP地址或URI(统一资源标识符),服务或产品的ID,活动的
    ID等。此外,作为广告客户站点ID,例如,可以使用广告客户的名称,
    广告客户站点的IP地址或URL,服务或产品的ID,活动的ID等。

    此外,当从广告投放系统104向ID价值评价系统100发出评价请求
    时,信息收集部分112获得代表用户的评价种类的评价项目。评价项目
    的例子包括用户的信赖度,购买期待度,忠诚度,受影响的朋友的数目,
    购买之前必要的一段时间,购买量,购买之前浏览的站点(尤其是类似广
    告客户站点)的数目,和它们的组合,这些项目对应于ID价值评价。用
    信息收集部分112获得的用户ID,广告插入站点ID,广告客户站点ID,
    评价项目和一般信息被输入ID价值评价部分115。

    不过,如上所述,数据整形部分113从信息收集部分112接收用户
    属性信息,广告插入站点属性信息和广告客户站点属性信息的输入。当
    输入用户属性信息,广告插入站点属性信息和广告客户站点属性信息时,
    数据整形部分113把输入的属性信息的表现整形成能够被输入后面说明
    的ID价值评价函数中的表现。此时,数据整形部分113从数据整形信息
    数据库114读取对所述表现整形所必需的信息,并利用读出的信息整形
    所述表现。

    例如,数据整形部分113把词语变成基本相同,但是具有不同字符
    组合的另一个词语(例如,把“CreditCard”变成“Credit?Card”)。此外,
    数据整形部分113把词语变成具有相同含义的另一个词语(例如,把
    “Credit?Card”变成“Charge?Card”)。此外,数据整形部分113使本体概
    念和另一个本体概念相关联。另外,代表单词之间的对应关系的信息被
    预先保存在数据整形信息数据库114中。

    数据整形部分113整形的属性信息被输入ID价值评价部分115。如
    上所述,ID价值评价部分115接收作为评价对象的用户的用户ID,广告
    插入站点ID,广告客户站点ID,一般信息,评价项目和整形属性信息的
    输入。当输入这样的信息时,ID价值评价部分115首先参照ID价值评
    价函数数据库116,获得与评价项目对应的ID价值评价函数。不过,这
    里说明的ID价值评价函数是根据用户属性信息,广告插入站点属性信息
    和广告客户站点属性信息的输入,输出用户的价值的评价值的函数。

    当获得ID价值评价函数时,ID价值评价部分115把从数据整形部
    分113输入的用户属性信息,广告插入站点属性信息和广告客户站点属
    性信息输入获得的ID价值评价函数中,并计算代表用户的价值的评价
    值。计算所述评价值的ID价值评价部分115使所述评价值与一组用户
    ID、广告插入站点ID和广告客户站点ID相关联,并通过通信网络111,
    把对应的评价值传给广告投放系统104。此外,当ID价值评价函数的输
    出是异常值时,ID价值评价部分通过通信部分111,向广告投放系统104
    通报异常。

    生成ID价值评价函数的功能结构

    如上所述,ID价值评价函数数据库116保存关于每个评价项目生成
    的ID价值评价函数。保存在ID价值评价函数数据库116中的ID价值评
    价函数由ID价值评价函数生成部分117生成。ID价值评价函数生成部
    分117是根据预先保存在学习样本数据库118中的学习样本数据,通过
    机器学习,生成ID价值评价函数的部分。

    学习样本数据包括用户属性信息,广告插入站点属性信息,广告客
    户站点属性信息,一般信息和用户行动历史(参见图13)。学习样本数据
    由信息收集部分112收集,由数据整形部分113整形,以便适合于ID价
    值评价函数的输入,随后被保存在学习样本数据库118中。当使用学习
    样本数据时,能够响应用户属性信息,广告插入站点属性信息,广告客
    户站点属性信息和一般信息的输入,生成输出基于用户行动历史的评价
    值的ID价值评价函数。

    例如,当作为用户行动历史,给出购买行动(例如,有购买=1,无购
    买=0)时,ID价值评价函数生成部分117能够生成输出用户的购买期待
    度,作为评价值的ID价值评价函数。当作为用户行动历史,给出博客中
    的推荐行动(例如,存在推荐行动=1,没有推荐行动=0)时,ID价值评价
    函数生成部分117能够生成用户在博客中进行推荐的期待度,作为评价
    值的ID价值评价函数。另外,机器学习中使用的方法例如是:SVM(支
    持向量机),简单Bayes分类器,线性判别,二次判别,神经网络,感知
    器等等。

    如上所述,ID价值评价函数生成部分117生成的ID价值评价函数
    被保存在ID价值评价函数数据库116中。

    关于评价值的补充说明

    ID价值评价系统100计算的评价值代表用户购买广告中介绍的产品
    或服务的可能性,用户向朋友或熟人介绍所述产品或服务的可能性,或
    者用户未来再次访问广告客户站点的可能性。此外,评价值被认为受用
    户属性信息,广告插入站点属性信息,广告客户站点属性信息和一般信
    息影响。另外,用户属性信息,广告插入站点属性信息,广告客户站点
    属性信息和一般信息实时变化。从而,必须按照所述变化,实时地计算
    评价值。

    如上所述,ID价值评价系统100对每位用户计算评价值。不过,当
    合计访问广告插入站点的整个一组用户的评价值时,能够获得代表广告
    插入站点的影响力的评价值。从而,ID价值评价系统100可计算代表广
    告插入站点的影响力的评价值。这种评价值可被用作当向广告客户要求
    广告费用时的客观数据。此外,甚至可以使用所述评价值搜索广告效果
    较好的广告插入站点。

    关于属性信息的收集的补充说明

    用户属性信息,广告插入站点属性信息和广告客户站点属性信息的
    种类多种多样。此外,按照评价项目,当计算评价值时,某些属性信息
    可能不被使用。从而,信息收集部分112可被配置成按照评价项目,仅
    仅选择用于计算评价值的各项属性信息。即,在获得评价项目之后,信
    息收集部分112可被配置成仅仅选择用作按照评价项目选择的ID价值评
    价函数的输入的各项属性信息,以便只从属性管理系统106获得选择的
    各项属性信息。

    此外,信息收集部分112不从属性管理系统106提取广告插入站点
    属性信息和广告客户属性信息,而是分别直接从广告插入站点和广告客
    户站点提取广告插入站点属性信息和广告客户属性信息。例如,信息收
    集部分112通过文本挖掘或自然语言处理,分析广告插入站点的内部,
    从而能够根据分析结果,获得广告插入站点属性信息。同样地,信息收
    集部分112通过文本挖掘或自然语言处理,分析广告客户站点的内部,
    从而能够根据分析结果,获得广告客户站点属性信息。

    此外,信息收集部分112可不从属性管理系统106收集用户属性信
    息,而是通过利用用户ID收集用户属性信息。例如,信息收集部分112
    能够利用诸如Open?ID或SAML之类的ID相关技术,收集用户属性信
    息。此外,信息收集部分112能够通过根据用户使用服务时残留的用户
    终端102(例如,移动电话机或PC)的购买历史和通信历史,组合服务之
    间的ID,获得用户属性信息。此外,信息收集部分112能够获得通过社
    交网络服务向公众公开的属性信息,作为用户属性信息。

    关于学习样本数据的收集的补充说明

    上述方法用在收集学习样本数据中的用户属性信息,广告插入站点
    属性信息,广告客户站点属性信息和一般信息的方法中。同时,当打算
    收集用户行动历史时,例如,使用由广告投放系统104收集的cookies。
    在cookies(比如推荐人字段)中,保存用户ID,广告插入站点的地址和广
    告客户站点的地址。于是,信息收集部分112获得保留在广告客户站点
    中的购买历史,并使所述历史与保存在cookies中的信息相联系,从而获
    得其中组合广告客户站点和广告插入站点的购买历史的用户行动历史。

    另外,也可以考虑利用博客的分析结果,或者残留在用户终端102
    中的通信历史和购买历史的方法。此外,也可以考虑利用外部营销数据(比
    如POS(销售点))的方法。例如,可以使用其中具有属性A的用户很可能
    购买具有特征B的产品#1,和具有特征C的产品#2的信息。这种情况下,
    用户属性信息被设定为A,广告插入站点属性信息和广告客户站点属性
    信息分别被设定成B和C(在站点经营的产品的属性),用户行动历史被设
    定成“有购买行动”,这些都可被用作学习样本数据。

    关于ID价值评价函数的补充说明

    ID价值评价函数是根据用户属性信息,广告插入站点属性信息和广
    告客户站点属性信息等的输入,输出评价值的函数。如上所述,对每个
    评价项目,生成ID价值评价函数。不过,在用户属性信息,广告插入站
    点属性信息和广告客户站点属性信息之中,一些信息易于获得,而一些
    信息难以获得。从而,可取的是应为每个相同的评价项目,提供其间待
    输入的各项属性信息的组合不同的多个ID价值评价函数。易于获得的属
    性信息的例子包括公开信息,用户Open?ID简单注册扩展定义的基本属
    性等等。另一方面,难以获得的属性信息的例子包括病历,社会关系,
    思维方式等等。

    关于ID价值评价函数的生成的补充说明

    下面说明生成ID价值评价函数的具体方法。如上所述,通过机器学
    习,利用学习样本数据,生成ID价值评价函数。

    (A)用户行动历史可被二值化的情况

    当诸如产品或服务的购买历史之类的行动历史可用二值形式(例如,
    有购买行动/无购买行动)表现时,能够形成通过诸如SVM之类的方法,
    输出二元值的判别函数。当利用所述判别函数,判定用户行动历史时,
    这种方法利用学习样本数据,判定判别函数的参数,以使损失函数(例如,
    判别差错率)最小。另外,用这种方法获得的判别函数被用作ID价值评
    价函数。

    例如,下面说明通过线性SVM,生成判别函数f(x)的方法。就线性
    SVM来说,判别函数f(x)可用下述表达式(1)表示。这里,wj代表权重,
    b代表偏项,d代表维数,x=(x1,...,xd)代表属性值。此外,在所述函数属
    于一个类别的情况下的条件用f(x)≥0表示,在所述函数属于另一个类别
    的情况下的条件用f(x)<0表示。例如,当理想的是获得评价用户的购买
    期待度的ID价值评价函数时,所述一个类别被设定为“有购买行动”,所
    述另一个类别被设定为“无购买行动”。在通常的判别中,创建二值判别
    函数g(x)={y|y=0,当f(x)≥0时,y=1,当f(x)<0},并最终判定购买行动存
    在(g(x)=0)或不存在(g(x)=1)。不过,作为ID价值评价函数,可以使用能
    够接收连续值的判别函数f(x),和二值判别函数g(x)。

    f ( x ) = Σ j = 1 d w j · x j + b - - - ( 1 ) ]]>

    通过把包括在学习样本数据中的属性值(属性信息的数值部分)代入
    x,权重wj和偏项b被调整,以致f(x)的计算值适合于包括在学习样本数
    据中的用户行动历史。随后,重复所述调整,直到能够获得适合于整个
    学习样本数据中,或者在预定比例以上的范围中的用户行动历史的判别
    函数f(x)为止。通过执行这样的处理,能够从学习样本数据获得判别函数
    f(x)。

    另外,就Bayes分类器来说,能够从学习样本数据获得条件概率p(用
    户行动/属性信息,一般信息),从而条件概率p被用作ID价值评价函数。
    此外,就线性判别,二次判别,神经网络和感知器来说,能够和线性SVM
    一样地获得判别函数,从而该判别函数被用作ID价值评价函数。这样的
    方法是利用一个判别函数的方法,不过,也可以使用组合利用多种判别
    函数的诸如boosting之类的方法。

    (B)通过boosting,生成ID价值评价函数的方法

    下面,参见图14,说明通过boosting,生成ID价值评价函数的方法。
    图14是图解说明通过boosting,生成ID价值评价函数的方法的说明图。
    另外,boosting是一种不生成一个高精度的识别器,而是组合多个低精
    度的识别器(弱识别器),以致生成一个高精度的识别器(强识别器)的方法。
    这里,将考虑使用二值判别函数作为弱识别器的情况,其中所述二值判
    别函数由简单Bayes分类器,线性判别,二次判别,神经网络,感知器,
    决策树等生成

    二值判别函数是相对于值x(例如,属性信息)的输入,输出0或1的
    函数。例如,用上述线性SVM生成的判别函数f是相对于属性值x的输
    入,输出连续值的函数。不过,通常,最主要使用的函数是当f(x)≥0时,
    输出0,当f(x)<0时,输出1的二值判别函数g(x)={y|y=0,当f(x)≥0时,
    y=1,当f(x)<0时}。于是,将考虑通过提供多个二值判别函数g(x),并
    利用这些二值判别函数g(x),生成与强识别器对应的ID价值评价函数f(x)
    的方法。

    下面,包括在学习样本数据中的属性信息和一般信息的属性值用xi
    表示。此外,代表包括在学习样本数据中的用户行动历史的属性值用yi
    表示。这里,用二值(+1,-1)表示yi。例如,“有购买行动”用+1表示,“无
    购买行动”用-1表示。此外,包括在学习样本数据中的学习样本的数目用
    N表示。另外,下面说明的处理由ID价值评价系统100(ID价值评价函
    数生成部分117)执行。

    如图14中所示,ID价值评价系统100首先设定用下述表达式(2)表
    示的数据权重的初始值D1,i(S301)。此时,所有初始值D1,i(i=1~N)被设定
    成相等的值。随后,ID价值评价系统100开始关于索引t(t=1~T)的处理
    循环(S302)。随后,ID价值评价系统100把属性值xi输入二值判别函数
    gt(x),计算gt(xi),并比较输出值gt(xi)和属性值yi,从而计算差错率et(参
    见下面的表达式(3))(S303)。

    之后,ID价值评价系统100选择使差错率et降至最小的二值判别函
    数gt(x)(S304)。然后,ID价值评价系统100利用与在步骤S304中选择的
    二值判别函数gt(x)对应的差错率et,用下述表达式(4)计算权重βt(S305)。
    随后,ID价值评价系统100根据下面的表达式(5)和(6),设定数据权重的
    更新值Dt+1,i(S306)。另外,下面的表达式(6)代表使数据权重的更新值Dt+1,i
    归一化的处理。

    随后,ID价值评价系统100判定索引t是否等于T(S307)。如果t≠T,
    那么ID价值评价系统100使索引t加1,并使处理返回步骤S303(S307)。
    相反,如果t=T,那么ID价值评价系统100使处理进入步骤S308。当使
    处理进入步骤S308时,ID价值评价系统100根据下面的表达式(7),判
    定ID价值评价函数f(x)(S308)。

    D 1 , i = 1 N - - - ( 2 ) ]]>

    e t = Σ { i : g t ( x i ) y i } D t , i - - - ( 3 ) ]]>

    β t = 1 2 ln ( 1 - e t e t ) - - - ( 4 ) ]]>

    Dt+1,i=Dt,iexp(-βt·gt(xi))

    …(5)

    D t + 1 , i D t + 1 , i Σ i D t + 1 , i - - - ( 6 ) ]]>

    f ( x ) = Σ t = 1 T β t · g t ( x ) - - - ( 7 ) ]]>

    至此,说明了通过boosting,生成ID价值评价函数的方法。

    (C)用三元以上的离散值表示用户行动历史的情况

    下面考虑其中用三元以上的离散值,表示诸如累积购买量或访问广
    告客户站点的次数之类的用户行动历史的情况。具有三元以上的离散值
    的用户行动历史的例子包括博客访问者的数目,SNS朋友的数目,在购
    买产品或服务之前过去的天数,购买量,在购买之前查看相同广告的次
    数,等等。作为处理这种行动历史的方法,例如,考虑下述访求(C-1)和
    (C-2)。

    (C-1)利用类别分离的方法

    这里,介绍利用类别分离的两种方法。

    (C-1-1)第一种方法

    这种方法是通过在(A)节中说明的方法,为每个离散值生成判别函
    数,并把与响应某条属性信息的输入,输出最大值的判别函数对应的离
    散值输出为评价值的方法。例如,当“购买之前的时期”被看作评价值时(当
    “行动历史=在购买之前过去的天数”时),首先,生成与第0天到第N天
    对应的N+1个判别函数。随后,当给予某条属性信息作为作为输入时,
    与其输出值为最大值的判别函数对应的天数被设定为评价值。这种情况
    下,使用简单的Bayes分类器作为判别函数。

    (C-1-2)第二种方法

    这种方法是为每个离散值生成多个二值判别函数(输出值:0,1),并
    把与响应某条属性信息的输入,按多数决其等于0(或1)的输出值的数目
    最大的二值判别函数对应的离散值设定为评价值的方法。例如,当“购买
    之前的时期”被看作评价值时(当“行动历史=在购买之前过去的天数”时),
    为第0天到第N天共N+1天中的每一天,生成多个二值判别函数(购买
    =0)。随后,当给予某条属性信息作为作为输入时,计算其输出值等于0
    的二值判别函数的数目,与二值判别函数的数目最大的情况对应的天数
    被设定为评价值。

    (C-2)利用回归分析的方法

    这种方法是通过根据学习样本数据进行回归分析,估计离散值的方
    法。就这种方法来说,通过回归分析获得的回归函数被用作ID价值评价
    函数。另外,回归分析是估计对应于给定数据的实数值的问题,包括线
    性回归,逻辑回归,支持向量回归等等。另外,在ID值是连续值的情况
    下,也可以使用利用回归分析的方法。

    (D)组合方法

    这种方法是把适当的权重附到在(A)和(C)中生成的具有相同属性信
    息的输入的多个判别函数上,并使它们彼此相加的方法。例如,当着重
    于用户长期使用广告客户站点的事实时,与用户的忠诚度或者受影响的
    熟人/朋友的数目相关的ID价值评价函数的权重被设定成较大,用户的
    购买期待度被设定成较小,并使它们彼此相加。在这种情况下,为了使
    多个ID价值评价函数之间的比较更容易,判别函数的输出值最好应被归
    一化(用判别函数的绝对值的最大值去除判别函数)。

    (D-1)组合例子#1:每一个站点的联属营销费用

    尽管用户从广告插入站点被引导到广告客户站点,不过用户并不直
    接购买产品或服务。例如,存在在未来购买产品或服务的可能性。在上
    面的说明中,当稍后进行购买时,只从广告客户站点向用户最后一次查
    看的广告插入站点支付费用。不过,在用户第一次查看广告之后,到进
    行购买为止,用户可能反复查看相同的广告。从而按道理,插入所述广
    告的所有广告插入站点应被同等地付给费用。

    在这种情况下,根据ID价值,能够用下述表达式计算要付给一个站
    点的费用:(联属营销费用)×(根据用户的购买期待度计算的购买概率)/(在
    购买之前,用户查看相同广告的次数)。此外,用户的购买概率可用下述
    表达式,根据购买期待度来计算:|(用户的购买期待度)-(用户的最小购买
    期待度)|/|(用户的最大购买期待度)-(用户的最小购买期待度)|。另外,可
    根据广告客户的广告预算,确定联属营销费用。

    (D-2)组合例子#2:另外考虑用户的朋友的用户价值

    其中不仅加入用户的购买期待度,而且加入用户的朋友的购买期待
    度的ID价值评价函数例如由下述表达式给出:(用户的购买期待度)+(朋
    友的数目)×(朋友的购买期待度)×(用户的博客/SNS的更新频率)×(用户由
    于博客/SNS的内容而选取该产品的概率)。朋友的购买期待度还取决于博
    客的种类,不过,所述朋友被认为具有与用户相同的属性,从而,例如,
    使用与用户的购买期待度相同的判别函数。由于用户的博客/SNS的更新
    频率和用户的博客/SNS的内容是公开信息,因此,通过机器学习,能够
    容易地生成估计它们的判别函数。

    至此,说明了ID价值评价系统100的功能结构。上述说明表示其中
    ID价值评价系统100生成ID价值评价函数的结构的例子,不过,ID价
    值评价系统100的结构并不局限于此。例如,ID价值评价系统100可被
    构造成使用预先从外部提供的ID价值评价函数。在这种情况下,从ID
    价值评价系统100中省略ID价值评价函数生成部分117和学习样本数据
    库118的结构。

    1-3.广告投放系统104的功能结构

    下面,参见图3,说明广告投放系统104的功能结构。图3是图解说
    明广告投放系统104的功能结构的说明图。

    如图3中所示,广告投放系统104主要包括广告数据库121,行动历
    史数据库122和通信部分123。

    广告数据库121是保存由广告客户站点提供系统105提供的广告的
    存储部分。此外,行动历史数据库122是保存从用户终端102和广告插
    入站点提供系统103收集的用户行动历史的存储部分。通信部分123是
    与连接到网络101的每个实体通信的通信部分。

    例如,通信单元123从广告客户站点提供系统105接收广告,把接
    收的广告保存在广告数据库121中。此外,通信部分123从用户终端102
    和广告插入站点提供系统103接收用户行动历史,并把接收的行动历史
    保存在行动历史数据库122中。此外,当从ID价值评价系统100收到请
    求时,通信部分123从行动历史数据库122读出用户行动历史,并把读
    出的行动历史传给ID价值评价系统100。

    此外,广告投放系统104还包括计算待付给广告登载者的费用的费
    用计算部分(未示出)。当插入广告插入站点中的广告被点击时,费用计算
    部分请求ID价值评价系统100计算评价值,并根据ID价值评价系统100
    计算的评价值,计算费用。与费用计算部分计算的费用有关的信息通过
    通信部分123,被传给广告客户站点提供系统105和广告插入站点提供系
    统103。

    如上所述,由于ID价值评价系统100实时评价用户的价值,因此当
    插入广告插入站点中的广告被点击时,能够实时确定要支付给广告登载
    者的费用。

    至此,说明了广告投放系统104的功能结构。

    1-4.属性管理系统106的功能结构

    下面,参见图4,说明属性管理系统106的功能结构。图4是图解说
    明属性管理系统106的功能结构的说明图。

    如图4中所示,属性管理系统106主要包括用户属性信息数据库131,
    服务属性信息数据库132和通信部分133。

    用户属性信息数据库131是保存用户属性信息的存储部分。此外,
    服务属性信息数据库132是保存广告插入站点属性信息和广告客户站点
    属性信息的存储部分。通信部分133是用于与连接到网络101的每个实
    体通信的通信部分。

    例如,通信部分133从连接到用户终端102或者网络101的信息源,
    获得用户属性信息,并把获得的用户属性信息保存在用户属性信息数据
    库131中。此外,通信部分133从与广告插入站点提供系统103或网络
    101连接的信息源获得广告插入站点属性信息,并把获得的广告插入站点
    属性信息保存在服务属性信息数据库132中。此外,通信部分133从与
    广告客户站点提供系统105或网络101连接的信息源,获得广告客户站
    点属性信息,并把获得的广告客户站点属性信息保存在服务属性信息数
    据库132中。

    此外,当从ID价值评价系统100收到提供用户属性信息的请求时,
    通信部分133从用户属性信息数据库131读取用户属性信息,并把读取
    的用户属性信息传给ID价值评价系统100。当从ID价值评价系统100
    收到提供广告插入站点属性信息的请求时,通信部分133从服务属性信
    息数据库132读出广告插入站点属性信息,并把读出的广告插入站点属
    性信息传给ID价值评价系统100。当从ID价值评价系统100收到提供
    广告客户站点属性信息的请求时,通信部分133从服务属性信息数据库
    132读出广告客户站点属性信息,并把读出的广告客户站点属性信息传给
    ID价值评价系统100。

    至此,说明了属性管理系统106的功能结构。

    1-5.ID价值评价系统100的操作

    下面,说明ID价值评价系统100的操作。首先,参见图5-11,说明
    ID价值评价系统100的与评价值计算相关的操作。随后,参见图12,说
    明ID价值评价系统100的与ID价值评价函数的生成相关的操作。

    1-5-1.评价值计算的流程

    首先,参见图5。如图5中所示,ID价值评价系统100接收关于评
    价对象的信息的输入(S101)。在步骤S101,作为关于评价对象的信息,
    用户ID,广告插入站点ID,广告客户站点ID,评价项目,一般信息等
    被输入ID价值评价系统100。

    随后,ID价值评价系统100收集广告插入站点属性信息和广告客户
    站点属性信息(S102)。例如,ID价值评价系统100利用在步骤S101中输
    入的广告插入站点ID和广告客户站点ID,从属性管理系统106获得广
    告插入站点属性信息和广告客户站点属性信息。不过,ID价值评价系统
    100可通过分析广告插入站点,收集广告插入站点属性信息,和通过分析
    广告客户站点,收集广告客户站点属性信息。

    随后,ID价值评价系统100收集用户属性信息(S103)。例如,ID价
    值评价系统100利用在步骤S101中输入的用户ID,从属性管理系统106
    获得用户属性信息。随后,ID价值评价系统100对用户属性信息,广告
    插入站点属性信息和广告客户站点属性信息的数据格式整形,以致数据
    格式适合于ID价值评价函数的输入格式(S104)。

    随后,ID价值评价系统100把在步骤S104中整形的用户属性信息,
    广告插入站点属性信息,广告客户站点属性信息和一般信息输入ID价值
    评价函数,计算表示用户的价值的评价值(ID价值评价值)(S105)。随后,
    ID价值评价系统100把在步骤S105中计算的评价值传给广告投放系统
    104(评价委托人)(S106)。

    至此,简要说明了评价值计算的流程。下面,更详细地说明各个步
    骤S101-S106。

    S101的处理

    下面参见图6。如图6中所示,当开始步骤S101的处理时,ID价值
    评价系统100接收用户ID,广告插入站点ID,广告客户站点ID,评价
    项目和一般信息的输入(S111)。

    这里,输入的用户ID是识别作为评价对象的用户的标识信息。此外,
    广告插入站点ID是识别其中插入用户所点击广告的广告插入站点的标
    识信息。另外,广告客户站点ID是识别用户所点击广告的广告客户(广
    告客户站点)的标识信息。这里,输入的评价项目是指定评价的种类(比如
    购买期待度,忠诚度,朋友的购买期待度,或者再次访问广告客户站点
    的期待度)的信息。此外,一般信息是与广告插入站点或广告客户站点无
    关的信息。

    当输入这些信息时,ID价值评价系统100使处理进入步骤S102。

    S102的处理

    下面参见图7。如图7中所示,ID价值评价系统100首先按照评价
    项目,选择服务属性信息(广告插入站点属性信息和广告客户站点属性信
    息)(S121)。

    广告客户站点属性信息的例子包括广告客户提供的业务或服务的种
    类,产品的种类,在广告客户站点注册的用户账户的数目,访问广告客
    户站点的次数,广告客户的销售业绩,广告客户的信赖度等等。此外,
    广告客户站点属性信息的例子还包括广告客户站点的外部指标(网页排名
    等),广告客户提供的服务的充实度(服务/产品的种类数等),对象范围(地
    区、年龄、面向一般公众/爱好者等),等等。

    此外,广告插入站点属性信息的例子包括广告登载者提供的业务或
    服务的种类,产品的种类,在广告插入站点注册的用户账户的数目,访
    问广告插入站点的次数,广告登载者的销售业绩,广告登载者的信赖度
    等等。此外,广告插入站点属性信息的例子还包括广告插入站点的外部
    指标(网页排名等),广告登载者提供的服务的充实度(服务/产品的种类数
    等),对象范围(地区、年龄、面向一般公众/爱好者等),等等。

    如上所述,广告客户站点属性信息和广告插入站点属性信息具有各
    种各样的种类。不过,不是所有的广告客户站点属性信息和广告插入站
    点属性信息都被ID价值评价系统100收集。另外,当计算评价值时,不
    是所有的广告客户站点属性信息和广告插入站点属性信息都被使用。此
    外,对每个ID价值评价函数来说,输入的广告客户站点属性信息和输入
    的广告插入站点属性信息的组合不同。从而,必须按照评价的种类,为
    每个不同的ID价值评价函数,选择适当的广告客户站点属性信息或者适
    当的广告插入站点属性信息。

    因此,在步骤S121中,按照评价项目,选择将用于评价值的计算的
    广告客户站点属性信息或广告插入站点属性信息。当完成广告客户站点
    属性信息或广告插入站点属性信息的选择时,ID价值评价系统100使处
    理进入步骤S122。使处理进入步骤S122的ID价值评价系统100判定在
    步骤S121中选择的广告客户站点属性信息或广告插入站点属性信息是否
    存在(S122)。

    如上所述,本公开的实施例并不局限于能够收集所有的广告客户站
    点属性信息和广告插入站点属性信息。从而,ID价值评价系统100确认
    计算评价值所必需的广告客户站点属性信息或广告插入站点属性信息是
    否存在。如果在步骤S121中选择的广告客户站点属性信息或广告插入站
    点属性信息存在,那么ID价值评价系统100使处理进入步骤S124。相
    反,如果在步骤S121中选择的广告客户站点属性信息或广告插入站点属
    性信息不存在,那么ID价值评价系统100使处理进入步骤S123。

    当使处理进入步骤S123时,ID价值评价系统100请求属性管理系
    统106提供必要的广告客户站点属性信息或者必要的广告插入站点属性
    信息(S123)。在从属性管理系统106获得必要的广告客户站点属性信息或
    者必要的广告插入站点属性信息之后,ID价值评价系统100使处理进入
    步骤S124。

    使处理进入步骤S124的ID价值评价系统100判定是否能够获得计
    算评价值所必需的适当广告客户站点属性信息或者适当广告插入站点属
    性信息(S124)。如果能够获得适当广告客户站点属性信息或者适当广告插
    入站点属性信息,那么ID价值评价系统100使处理进入步骤S103。相
    反,如果难以获得适当广告客户站点属性信息或者适当广告插入站点属
    性信息,那么ID价值评价系统100向评价的委托人(广告投放系统104)
    通报异常。

    S103的处理

    下面参见图8。如图8中所示,当开始步骤S103的处理时,ID价值
    评价系统100按照评价项目和广告客户站点属性信息或广告插入站点属
    性信息,选择用户属性信息(S131)。随后,ID价值评价系统100判定在
    步骤S131中选择的用户属性信息是否存在(S132)。如果在步骤S131中选
    择的用户属性信息存在,那么ID价值评价系统100使处理进入步骤S134。
    相反,如果在步骤S131中选择的用户属性信息不存在,那么ID价值评
    价系统100使处理进入步骤S133。

    当使处理进入步骤S133时,ID价值评价系统100请求属性管理系
    统106提供用户属性信息(S133),使处理进入步骤S134。当使处理进入
    步骤S134时,ID价值评价系统100判定适当的用户属性信息是否存在,
    或者是否能够从属性管理系统106获得适当的用户属性信息(S134)。结
    果,如果适当的用户属性信息存在,那么ID价值评价系统100使处理进
    入步骤S104。相反,如果适当的用户属性信息不存在,那么ID价值评
    价系统100向评价的委托人(广告投放系统104)通报异常。

    S104的处理

    下面参见图9。如图9中所示,当开始步骤S104的处理时,ID价值
    评价系统100把用户属性信息,广告客户站点属性信息和广告插入站点
    属性信息的数据格式整形成能够输入ID价值评价函数中的数据格式
    (S141)。例如,ID价值评价系统100把词语变成基本相同,但是具有不
    同字符组合的另一个词语(例如,把“CreditCard”变成“Credit?Card”)。
    此外,ID价值评价系统100把词语变成具有相同含义的另一个词语(例如,
    把“Credit?Card”变成“Charge?Card”)。此外,ID价值评价系统100使本
    体概念和另一个本体概念相关联。当完成步骤S141的处理时,ID价值
    评价系统100使处理进入步骤S105。

    S105的处理

    下面参见图10。如图10中所示,当开始步骤S105的处理时,ID价
    值评价系统100利用预先提供的ID价值评价函数,计算评价值(S151)。
    随后,ID价值评价系统100判定在步骤S151中计算的评价值是否是适
    当的值(S152)。如果在步骤S151中计算的评价值适当,那么ID价值评
    价系统100使处理进入步骤S106。相反,如果在步骤S151中计算的评
    价值不适当,那么ID价值评价系统100向评价的委托人(广告投放系统
    104)通报异常。

    S106的处理

    下面参见图11。如图11中所示,当开始步骤S106的处理时,ID价
    值评价系统100把评价值传给评价的委托人(S161)。例如,当从广告投放
    系统104收到评价的请求时,ID价值评价系统100把在步骤S105中计
    算的评价值传给广告投放系统104。当完成评价值的传送时,ID价值评
    价系统100结束与评价值的计算相关的一系列处理。

    至此,说明了ID价值评价系统100的与评价值计算相关的操作。下
    面,说明ID价值评价系统100的与ID价值评价函数的生成相关的操作。

    1-5-2.函数生成的流程

    这里参见图12。如图12中所示,ID价值评价系统100首先收集学
    习样本数据(S201)。如图13中所示,学习样本数据包括用户属性信息,
    广告插入站点属性信息,广告客户站点属性信息,一般信息,用户行动
    历史等等。收集用户属性信息,广告插入站点属性信息和广告客户站点
    属性信息的方法与当计算评价值时执行的收集相应各项属性信息的方法
    相同。此外,用户行动历史是从广告投放系统104,广告插入站点提供系
    统103,用户终端102等获得的。

    图13中举例说明的学习样本数据包括作为用户属性信息的“U(1):年
    龄”,“U(2):性别”和“U(3):购买次数”,包括作为广告插入站点属性信
    息的“A(1):受访站点的种类”和“A(2):人气度”。此外,学习样本数据还
    包括作为广告客户站点属性信息的“B(1):广告产品”和“B(2):价格”,包
    括作为一般信息的“G(1):年/月”,包括作为用户行动历史的“C(1):购买
    行为”和“C(2):在博客中推荐”。例如,通过利用学习样本数据,能够产
    生响应属性信息的输入,输出购买期待度的ID价值评价函数。同样地,
    通过利用学习样本数据,能够响应属性信息的输入,输出在博客中推荐
    的期待度。

    重新参见图12。在步骤S201中收集学习样本数据的ID价值评价系
    统100整形在步骤S201中收集的学习样本数据的数据格式,以致数据格
    式适合于ID价值评价函数的输入格式(S202)。例如,ID价值评价系统
    100把词语变成基本相同,但是具有不同字符组合的另一个词语(例如,
    把“CreditCard”变成“Credit?Card”)。此外,ID价值评价系统100把词
    语变成具有相同含义的另一个词语(例如,把“Credit?Card”变成“Charge
    Card”)。此外,ID价值评价系统100使本体概念和另一个本体概念相关
    联。

    随后,ID价值评价系统100保存在步骤S202中整形的学习样本数
    据(S203)。随后,ID价值评价系统100利用在步骤S203中保存的学习样
    本数据,生成ID价值评价函数(S204)。此时,ID价值评价系统100利用
    学习样本数据,通过机器学习,生成能够响应属性信息的输入,输出与
    评价项目对应的评价值的ID价值评价函数。当完成ID价值评价函数的
    生成时,ID价值评价系统100结束与ID价值评价函数的生成相关的一
    系列处理。

    至此,说明了ID价值评价系统100的与ID价值评价函数的生成相
    关的操作。

    1-6.广告提供系统10的处理序列

    下面,参见图15和16,说明广告提供系统10的具体处理序列。图
    15和16是图解说明在按照所述实施例的广告提供系统10中执行的处理
    序列的说明图。

    另外,这里说明的处理序列涉及利用ID价值评价系统100确定联属
    营销计划中的广告费用的方法。具体地,所述处理序列涉及其中评价委
    托人(广告投放系统104)实时确定联属营销计划中的广告费用的结构。广
    告费用取决于总的广告成本和广告时期。不过,在广告提供系统10中确
    定的广告费用可按照ID价值评价系统100计算的评价值来确定。此外,
    当重视短期用户行动时,评价值是购买期待度,当重视长期用户行动时,
    评价值是与忠诚度或交际相关的评价值。

    1-6-1.具体例子1

    首先参见图15。如图15中所示,首先,用户(用户终端102)访问广
    告插入站点(广告插入站点提供系统103)(S401)。当收到来自用户的访问
    时,广告插入站点提供系统103把主页(广告插入站点)的数据传给用户终
    端(S402)。随后,当用户点击插入广告插入站点中的广告时,用户ID,
    广告插入站点ID和广告客户站点ID从用户终端102被提供给广告投放
    系统104(S403)。广告投放系统104保留从用户终端102提供的用户ID,
    广告插入站点ID和广告客户站点ID。

    随后,广告投放系统104把用户终端102的访问目的地从广告插入
    站点改变成广告客户站点(S404)。结果,使用户终端102的访问目的地从
    广告插入站点改变成广告客户站点(S405)。此外,广告投放系统104把从
    用户终端102提供的用户ID,广告插入站点ID和广告客户站点ID传给
    ID价值评价系统100,并请求计算表示与用户ID对应的用户的价值的评
    价值(S406)。当收到请求时,ID价值评价系统100收集对应于用户ID、
    广告插入站点ID和广告客户站点ID的用户属性信息、广告插入站点属
    性信息和广告客户站点属性信息。

    例如,ID价值评价系统100把用户ID、广告插入站点ID和广告客
    户站点ID传给属性管理系统106,并请求提供与这些ID对应的用户属
    性信息、广告插入站点属性信息和广告客户站点属性信息(S407)。另外,
    ID价值评价系统100可被配置成请求彼此各不相同的属性管理系统106
    提供各项属性信息。收到所述请求的属性管理系统106把用户属性信息、
    广告插入站点属性信息和广告客户站点属性信息传给ID价值评价系统
    100(S408)。当收到所述各项属性信息时,ID价值评价系统100根据收到
    的用户属性信息、广告插入站点属性信息、广告客户站点属性信息和一
    般信息,计算代表用户的价值的评价值。

    随后,ID价值评价系统100把计算的评价值传给广告投放系统104
    (S409)。收到所述评价值的广告投放系统104根据接收的评价值,计算要
    支付给广告登载者的费用,并把计算的费用通知广告客户站点提供系统
    105(S410)。此外,广告投放系统104把计算的费用通知广告插入站点提
    供系统103(S411)。当费用被通知广告客户站点提供系统105和广告插入
    站点提供系统103时,从广告客户站点提供系统105向广告插入站点提
    供系统103支付所述费用(S412)。

    至此,说明了广告提供系统10的处理序列的具体例子。另外,图15
    中的虚线是与ID价值评价系统100的处理相关的部分。

    1-6-2.具体例子2

    首先参见图16。如图16中所示,首先,用户(用户终端102)访问广
    告插入站点(广告插入站点提供系统103)(S501)。当收到来自用户的访问
    时,广告插入站点提供系统103把主页(广告插入站点)的数据传给用户终
    端102(S502)。随后,当用户点击插入广告插入站点中的广告时,从用户
    终端102把用户ID、广告插入站点ID和广告客户站点ID提供给广告投
    放系统104(S503)。广告投放系统104保留从用户终端102提供的用户ID、
    广告插入站点ID和广告客户站点ID。

    随后,广告投放系统104把用户终端102的访问目的地从广告插入
    站点改变成广告客户站点(S504)。结果,使用户终端102的访问目的地从
    广告插入站点改变成广告客户站点(S505)。此外,广告投放系统104把从
    用户终端102提供的用户ID,广告插入站点ID和广告客户站点ID传给
    ID价值评价系统100,并请求计算表示与用户ID对应的用户的价值的评
    价值(S506)。当收到请求时,ID价值评价系统100收集对应于用户ID、
    广告插入站点ID和广告客户站点ID的用户属性信息、广告插入站点属
    性信息和广告客户站点属性信息。

    例如,ID价值评价系统100把广告插入站点ID和广告客户站点ID
    传给属性管理系统106,并请求提供与这些ID对应的广告插入站点属性
    信息和广告客户站点属性信息(S507)。另外,ID价值评价系统100可被
    配置成请求彼此各不相同的属性管理系统106提供各项属性信息。收到
    所述请求的属性管理系统106把广告插入站点属性信息和广告客户站点
    属性信息传给ID价值评价系统100(S508)。

    此外,ID价值评价系统100根据诸如Open?ID或SAML之类的ID
    相关技术,执行利用用户ID,交换属性信息的处理。例如,ID价值评价
    系统100从广告投放系统104接收关于用户的信息,并通过发现,获得
    属性管理系统106的URL(统一资源定位符)。随后,ID价值评价系统100
    与属性管理系统106交换公共关键字(S509)。公共关键字用于检查从属性
    管理系统106获得的各项属性信息是否合法??稍贗D价值评价系统100
    从属性管理系统106获得属性信息之后进行该步骤。

    随后,ID价值评价系统100请求用户终端102把用户属性信息传给
    属性管理系统106(S510)。收到所述请求的用户终端102请求属性管理系
    统106传送用户属性信息(S511)。收到该请求的属性管理系统106把用户
    属性信息传给用户终端102(S512)。收到用户属性信息的用户终端102把
    接收的用户属性信息传给ID价值评价系统100(S513)。当收到各项属性
    信息时,ID价值评价系统100根据接收的用户属性信息、广告插入站点
    属性信息、广告客户站点属性信息和一般信息,计算代表用户的价值的
    评价值。

    随后,ID价值评价系统100把计算的评价值传给广告投放系统104
    (S514)。收到所述评价值的广告投放系统104根据接收的评价值,计算要
    支付给广告登载者的费用,并把计算的费用通知广告客户站点提供系统
    105(S515)。此外,广告投放系统104把计算的费用通知广告插入站点提
    供系统103(S516)。当费用被通知广告客户站点提供系统105和广告插入
    站点提供系统103时,从广告客户站点提供系统105向广告插入站点提
    供系统103支付所述费用(S517)。

    至此,说明了广告提供系统10的处理序列的具体例子。另外,图16
    中的虚线是与ID价值评价系统100的处理相关的部分。

    1-7.硬件结构

    属于各个系统和用户终端的相应组件的功能可利用例如图17中所示
    的信息处理设备的硬件结构来实现。即,通过利用计算机程序,控制图
    17中所示的硬件,实现相应组件的功能。另外,硬件的形式是任意的,
    例如,包括个人计算机,移动电话机,诸如PHS或PDA之类的便携式
    信息终端,游戏机,和各种信息家电。这里,PHS是个人手提电话系统
    的缩写。另外,PDA是个人数字助手的缩写。

    如图17中所示,硬件主要包括CPU?902、ROM?904、RAM?906、
    主总线908和桥接器910。此外,硬件包括外部总线912、接口914、输
    入部分916、输出部分918、存储部分920、驱动器922、连接端口924
    和通信部分926。这里,CPU是中央处理器的缩写。另外,ROM是只读
    存储器的缩写。此外,RAM是随机存取存储器的缩写。

    CPU?902起算术处理部分或控制部分的作用,并根据记录在ROM
    904,RAM?906,存储部分920或可拆卸记录介质928上的各种程序,控
    制每个组件的整个操作或部分操作。ROM?904是保存待加载到CPU?902
    上的程序,或者用于算术处理的数据等的部分。RAM?906临时或永久地
    保存例如待加载到CPU?902上的程序,或者在程序的执行中恰当变化的
    各种参数等。

    这些组件由能够进行高速数据传输的主总线908相互连接。对主总
    线908来说,主总线908经桥接器910连接到其数据传输速率较低的外
    部总线912。另外,输入部分916是例如鼠标、键盘、触摸面板、按钮、
    开关或控制杆。此外,输入部分916可以是能够利用红外线或其它无线
    电波传输控制信号的??仄?。

    输出部分918是例如能够在视觉上和听觉上把获得的信息通知用户
    的诸如CRT、LCD、PDP或ELD之类的显示装置,诸如扬声器或头戴
    式耳机之类的音频输出装置,打印机,移动电话机,或者传真机。这里,
    CRT是阴极射线管的缩写。另外,LCD是液晶显示器的缩写。此外,PDP
    是等离子体显示面板的缩写。另外,ELD是电致发光显示器的缩写。

    存储部分920是保存各种数据的装置。例如,存储部分920是诸如
    硬盘驱动器(HDD)之类的磁存储装置,半导体存储装置,光学存储装置
    或者磁光存储装置。这里,HDD是硬盘驱动器的缩写。

    驱动器922是读出记录在可拆卸记录介质928,比如磁盘、光盘、磁
    光盘或半导体存储器中的信息,或者把信息写入可拆卸存储介质928中
    的装置。例如,可拆卸记录介质928例如是DVD介质、蓝光介质、HD-DVD
    介质,各种半导体存储介质等等。当然,可拆卸记录介质928可以是例
    如上面安装非接触式IC芯片的IC卡,或者电子装置。这里,IC是集成
    电路的缩写。

    连接端口924是比如USB端口、IEEE?1394端口、SCSI、RS-232C
    端口,或者连接外部连接装置930的端口,例如音频光端机端口之类的
    端口。外部连接装置930是例如打印机、移动音乐播放器、数字照相机、
    数字摄像机或IC记录器。这里,USB是通用串行总线的缩写。另外,
    SCSI是小型计算机系统接口的缩写。

    通信部分926是连接到网络932的通信装置,例如是有线或无线
    LAN,蓝牙(注册商标),或WSB用通信卡,光通信路由器,ADSL路由
    器,或各种通信调制解调器。连接到通信部分926的网络932由有线连
    接或无线连接的网络构成,例如是因特网,家用LAN,红外通信,可见
    光通信,广播或卫星通信。这里,LAN是局域网的缩写。另外,WUSB
    是无线USB的缩写。此外,ADSL是非对称数字用户线的缩写。

    2.总结

    最后,简要总结按照本公开的实施例的技术内容。这里陈述的技术
    内容可适用于各种信息处理设备,比如个人计算机、移动电话机、便携
    式游戏机、便携式信息终端、信息家电和车载导航系统。

    上面说明的信息处理设备的功能结构可表述成如下所述。信息处理
    设备具有下面说明的评价值计算部分和评价值输出部分。评价值计算部
    分利用评价函数,计算待评价的用户的价值评价值,所述评价函数响应
    代表用户的属性的用户属性信息,代表服务的属性的服务属性信息,和
    一般信息的输入,输出代表对应用户的价值的价值评价值。此外,评价
    值输出部分相互关联地输出待评价用户的用户ID,和用评价值计算部分
    计算的对应用户的价值评价值。

    另外,一般信息包括关于时间和日期,季节,特别活动(廉价品、TV
    节目、节日、事件等),活动的地点等等的信息。即,一般信息是代表时
    间和日期,社会状况等的信息。此外,一般信息是与用户或服务的属性
    无关的信息,是作为ID价值评价函数的输入的信息。

    在这种结构中,信息处理设备具有评价值计算部分,从而能够考虑
    到用户和服务的所有属性,计算用户的价值。此外,信息处理设备具有
    评价值输出部分,从而,能够对用户ID评估价值。如上所述,通过考虑
    用户和服务之间的关系,能够用称为附属于用户ID的价值评价值的指
    标,表示各位用户对某种服务的影响度,或者通过服务,某位用户对其
    它用户的影响度。

    例如,其中考虑产品的提供服务和产品的广告服务与用户之间的关
    系的用户的价值直接得到用户查看所述广告,从而购买所述产品的概率,
    用户的朋友购买所述产品的概率,等等。如果已知用户网络产品的概率,
    例如,那么能够构建其中向广告服务提供者支付与所述概率对应的费用
    的结构。从而,即使在用户实际上未购买产品的情况下,或者即使在不
    知道哪些广告服务使用户购买产品的情况下,也能够构建向广告服务提
    供者支付费用的结构。

    备注

    ID价值评价系统100是ID价值评价设备的例子。ID价值评价部分
    115是评价计算部分和评价输出部分的例子。ID价值评价函数生成部分
    117是评价函数生成部分的例子。信息收集部分112是服务属性信息获取
    部分的例子。广告插入站点提供系统103是广告投放服务器的例子。广
    告投放系统104是广告提供服务器的例子。

    本申请包含与在2010年8月25日向日本专利局提交的日本优先权
    专利申请JP?2010-188127中公开的主题相关的主题,该专利申请的整个
    内容在此引为参考。

    本领域的技术人员应明白,根据设计要求和其它因素,可以产生各
    种修改、组合、子组合和变更,只要它们在所附的权利要求或其等同物
    的范围之内。

    关于本文
    本文标题:ID价值评价设备,ID价值评价系统和ID价值评价方法.pdf
    链接地址://www.4mum.com.cn/p-5817394.html
    关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服 - 联系我们

    [email protected] 2017-2018 www.4mum.com.cn网站版权所有
    经营许可证编号:粤ICP备17046363号-1 
     


    收起
    展开
  • 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03
  • 西甲录像回放巴萨 一波中特规矩 正规棋牌平台排行榜 赌场风云国语版 喜乐彩复式投注技巧 山东时时彩开奖结果 辽宁十一选五任三技巧 生肖时时彩玩法规则 600001上证指数行情 冰球小将瞄准2022 南通棋牌游戏中心大厅 足球比分大师 山东11选5开奖结果 沙滩排球比分直播网 斗地主棋牌游戏送现金 意甲个人射手榜