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    重庆时时彩后三杀号软件: 对用于市场份额预测的选择预测系统进行定标.pdf

    关 键 词:
    用于 市场份额 预测 选择 系统 进行 定标
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    摘要
    申请专利号:

    CN200980137792.4

    申请日:

    2009.08.27

    公开号:

    CN102165442A

    公开日:

    2011.08.24

    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):G06F 17/30申请公布日:20110824|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20090827|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 尼尔森(美国)有限公司
    发明人: 约翰·杰拉德·瓦格纳; 威廉·凯利·施马曼
    地址: 美国伊利诺伊州
    优先权: 2008.08.27 US 12/199,336
    专利代理机构: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 李辉;张旭东
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN200980137792.4

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2014.04.23|||2011.10.05|||2011.08.24

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    公开了用于对在市场份额预测中使用的选择预测系统进行定标的方法和装置。一个示例性公开方法包括:获取市场研究数据,以确定多个选择概率和多个段权重,各选择概率表示相应人口段会从多个备选物中选择相应备选物的概率,而各段权重表示相应人口段在总人口中的权重;和执行定标程序,以对所述多个选择概率和所述多个段权重进行定标,所述定标程序被配置为在保存在定标前、后成对的人口段对与第一备选物相对应的第一选择份额的相对贡献,与所述第一备选物相对应的所述第一选择份额能根据所述多个段权重和对应于所述第一备选物的所述多个选择概率的子集确定。

    权利要求书

    1.一种对选择预测系统进行定标的方法,所述选择预测系统被配置为确定表示多个备选物中的备选物会被总人口中的各个人口段选择的概率的选择份额,所述方法包括以下步骤:获取市场研究数据,以确定多个选择概率和多个段权重,各选择概率表示相应人口段会从所述多个备选物中选择相应备选物的概率,而各段权重表示相应人口段在所述总人口中的权重;执行定标程序,以对所述多个选择概率和所述多个段权重进行定标,所述定标程序被配置为保存在定标前、后成对的人口段对与第一备选物相对应的第一选择份额的相对贡献,其中,与所述第一备选物相对应的所述第一选择份额能根据所述多个段权重和对应于所述第一备选物的所述多个选择概率的子集来确定;以及存储多个已定标选择概率和多个已定标段权重,以供所述选择预测系统使用来输出选择预测。2.根据权利要求1所述的方法,其中,使用由所述选择预测系统输出的所述选择预测来确定是否进行新产品和新服务中的至少一个的推出的开始、停止和修改中的至少一个。3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述定标程序还被配置为保存在定标前、后所有可能的成对的人口段对与所述第一备选物相对应的所述第一选择份额的所有相对贡献。4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述定标程序还被配置为保存在定标前、后所有可能的成对的人口段对多个选择份额中分别与所述多个备选物中的各备选物相对应的各选择份额的所有相对贡献。5.根据权利要求1所述的方法,其中,当对应于所述成对的人口段中的各人口段选择所述第一备选物的未定标加权选择概率的第一比值基本上等于对应于所述成对的人口段选择所述第一备选物的已定标加权选择概率的第二比值时,保存在定标前、后所述成对的人口段对与所述第一备选物相对应的第一选择份额的相对贡献。6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述执行定标程序的步骤包括以下步骤:执行选择概率定标程序,以对所述多个选择概率进行定标;和执行段权重定标程序,以对所述多个段权重进行定标。7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述执行定标程序的步骤包括以下步骤:通过对应于所述第一备选物的第一目标选择份额与对应于所述第一备选物的第一未定标选择份额的比值,对与第一人口段选择所述第一备选物相对应的第一选择概率进行缩放。8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述执行定标程序的步骤还包括以下步骤:通过已缩放选择概率的总和对所述第一已缩放选择概率进行归一化,所述总和中包含的各已缩放选择概率对应于所述第一人口段从所述多个备选物中选择相应备选物。9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述执行定标程序的步骤包括以下步骤:通过目标选择份额与未定标选择份额的相应比值对所述多个选择概率中的各特定选择概率进行缩放,所述目标选择份额和所述未定标选择份额都对应于由所述特定选择概率表示的特定备选物;和通过与由各特定已缩放选择概率表示的特定人口段相对应的所有已缩放选择概率的总和对该特定已缩放选择概率进行归一化。10.根据权利要求1所述的方法,其中,所述执行定标程序的步骤包括以下步骤:通过已缩放选择概率的总和对与第一人口段相对应的第一段权重进行缩放,所述总和中包含的各已缩放选择概率通过利用相应缩放因子对相应选择概率进行缩放来确定,所述相应选择概率对应于所述第一人口段从所述多个备选物中选择相应备选物,所述相应缩放因子对应于与所述相应备选物相对应的相应目标选择份额与相应未定标选择份额的比值。11.根据权利要求10所述的方法,其中,所述执行定标程序的步骤还包括以下步骤:通过已缩放选择概率的相应总和对各段权重进行缩放。12.根据权利要求1所述的方法,该方法还包括以下步骤:向所述定标程序提供多个未定标选择概率、多个未定标段权重、多个未定标选择份额和多个目标选择份额,并且其中,所述定标程序基于所提供的多个未定标选择概率、多个未定标段权重、多个未定标选择份额和多个目标选择份额确定所述多个已定标选择概率和所述多个已定标段权重。13.根据权利要求1所述的方法,其中,根据多项式logit模型确定所述多个选择概率,并且其中,所述定标程序调整由所述多项式logit模型使用的多个效用。14.一种存储机器可读指令的制品,所述机器可读指令在被执行时使得机器执行以下操作:获取市场研究数据,以确定多个选择概率和多个段权重,各选择概率表示相应人口段会从多个备选物中选择相应备选物的概率,而各段权重表示相应人口段在总人口中的权重;对所述多个选择概率和所述多个段权重进行定标,该定标操作保存在定标前、后成对的人口段对与第一备选物相对应的第一选择份额的相对贡献,其中,与所述第一备选物相对应的所述第一选择份额能根据所述多个段权重和对应于所述第一备选物的所述多个选择概率的子集确定;以及存储多个已定标选择概率和多个已定标段权重,以供选择预测系统使用来输出选择预测。15.根据权利要求14所述的制品,其中,当对应于所述成对的人口段中的各人口段选择所述第一备选物的未定标加权选择概率的定标之前的第一比值基本上等于对应于所述成对的人口段选择所述第一备选物的已定标加权选择概率的定标之后的第二比值时,在定标之后保存所述成对的人口段对与所述第一备选物相对应的第一选择份额的相对贡献。16.根据权利要求14所述的制品,其中,所述机器可读指令在被执行时还使得所述机器执行以下操作:获取用于确定所述多个已定标选择概率和所述多个已定标段权重的多个未定标选择概率、多个未定标段权重、多个未定标选择份额和多个目标选择份额。17.根据权利要求14所述的制品,其中,所述机器可读指令在被执行时还使得所述机器执行以下操作:根据多项式logit模型确定所述多个选择概率,并且至少部分通过调整所述多项式logit模型使用的多个效用来执行定标。18.一种对自动选择预测系统进行定标的装置,该装置包括:选择概率定标器,该选择概率定标器至少部分通过硬件或至少一个处理器来实现,用于定标多个选择概率,各选择概率表示相应人口段会从多个备选物中选择相应备选物的概率;和段权重定标器,该段权重定标器至少部分通过硬件或至少一个处理器来实现,用于定标多个段权重,各段权重表示相应人口段在总人口中的权重,其中,所述选择概率定标器和所述段权重定标器保存用相应段权重进行加权的选择概率在定标前、后的定标比值,各比值对应于选择同一备选物的任意成对的人口段。19.根据权利要求18所述的装置,其中,所述选择概率定标器包括:选择概率缩放器,该选择概率缩放器用于用目标选择份额与未定标选择份额的相应比值来对所述多个选择概率中的特定选择概率进行缩放,所述目标选择份额和所述未定标选择份额都对应于由所述特定选择概率表示的特定备选物;和选择概率归一化器,该选择概率归一化器用于用对应于由特定已缩放选择概率表示的特定人口段的所有已缩放选择概率的总和对该特定已缩放选择概率进行归一化。20.根据权利要求18所述的装置,其中,所述段权重定标器被配置为用已缩放选择概率的总和来对与特定人口段相对应的特定段权重进行缩放,所述总和中包含的各已缩放选择概率通过利用相应缩放因子对相应选择概率缩放来确定,所述相应选择概率对应于所述特定人口段从所述多个备选物中选择相应备选物,而所述相应缩放因子对应于与所述相应备选物相对应的相应目标选择份额与相应未定标选择份额的比值。21.根据权利要求18所述的装置,该装置还包括检索单元,该检索单元用于检索多个未定标选择概率、多个未定标段权重、多个未定标选择份额和多个目标选择份额,以供所述选择概率定标器和所述段权重定标器进行处理。22.根据权利要求18所述的装置,该装置还包括存储单元,该存储单元用于存储多个已定标选择概率和多个已定标段权重。23.一种对自动选择预测系统进行定标的系统,该系统包括:选择预测定标单元,该选择预测定标单元用于:对多个未定标选择概率进行缩放和归一化,以确定相应的多个已定标选择概率,各选择概率表示相应人口段会从多个备选物中选择相应备选物的概率;和对多个未定标段权重进行缩放,以确定相应的多个已定标段权重,各段权重表示相应人口段在总人口中的权重;和存储单元,该存储单元用于存储多个已定标选择概率和多个已定标段权重,以供所述自动选择预测系统使用来输出选择预测。24.根据权利要求23所述的系统,其中,所述选择预测定标单元被配置为基于多个未定标选择份额和相应的多个目标选择份额对所述多个未定标选择概率进行缩放和归一化,各选择份额表示从所述总人口中随机挑选的个体从对应于所述选择份额的所述多个备选物中选择特定备选物的概率。25.根据权利要求24所述的系统,其中,所述多个未定标选择份额是利用所述多个未定标选择概率和所述多个未定标段权重来确定的,并且其中,所述多个目标选择份额是根据市场研究数据确定的。26.根据权利要求24所述的系统,其中,所述选择预测定标单元被配置为基于在确定所述多个已定标选择概率期间确定的多个已缩放选择概率来对所述多个未定标段权重进行缩放。27.根据权利要求23所述的系统,其中,所述自动选择预测系统输出的所述选择预测被用于确定是否进行新产品和新服务中至少一个的推出的开始、停止或修改中的至少一个。28.一种对选择预测系统进行定标的方法,所述选择预测系统被配置为确定表示多个备选物中的备选物会被总人口中的人口段选择的概率的选择份额,所述方法包括以下步骤:获取市场研究数据,以确定多个选择概率和多个段权重,各选择概率表示相应人口段会从所述多个备选物中选择相应备选物的概率,而各段权重表示相应人口段在所述总人口中的权重;执行定标程序,所述定标程序被配置为保存在定标前、后第一人口段和第二人口段对与第一备选物相对应的第一选择份额的相对贡献,所述定标程序包括:通过用第一目标选择份额与第一未定标选择份额的比值对与所述第一人口段选择所述第一备选物相对应的第一选择概率进行缩放来确定第一已缩放选择概率,所述第一目标选择份额对应于所述第一备选物并根据所述市场研究数据估计得到,而所述第一未定标选择份额对应于所述第一备选物并且能根据所述多个段权重和对应于所述第一备选物的所述多个选择概率的子集确定;用第一已缩放选择概率的第一总和来对所述第一已缩放选择概率进行归一化,所述第一总和中包含的各第一已缩放选择概率对应于所述第一人口段从所述多个备选物中选择相应备选物;用所述第一已缩放选择概率的所述第一总和对与所述第一人口段相对应的第一段权重进行缩放;通过用所述第一目标选择份额与所述第一未定标选择份额的比值对与所述第二人口段选择所述第一备选物相对应的第二选择概率进行缩放来确定第二已缩放选择概率;通过第二已缩放选择概率的第二总和对所述第二已缩放选择概率进行归一化,所述第二总和中包含的各第二已缩放选择概率对应于所述第二人口段从所述多个备选物中选择相应备选物;以及用所述第二已缩放选择概率的所述第二总和对与所述第二人口段相对应的第二段权重进行缩放;以及存储多个已定标选择概率和多个已定标段权重,以供所述选择预测系统使用来输出选择预测,所述选择预测用于确定是否进行新产品和新服务中的至少一个的推出的开始、停止和修改中的至少一个。

    说明书

    对用于市场份额预测的选择预测系统进行定标

    技术领域

    本公开总体上涉及市场份额预测,更具体地说,涉及对用于市场份额预测的选择预测系统进行定标的方法和装置。

    背景技术

    市场份额建模和相关市场份额预测系统逐渐成为用于产品和服务组合(portfolio)管理的流行工具。例如,市场份额预测系统可用于预计市场对提议的产品和/或服务的反应,因此,能够特别有用于计划新的产品和/或服务的推出。典型的市场份额预测系统利用多种成份预测来预测(或者换句话说,预计)一个或多个新的和/或现有的产品和/或服务的潜在市场份额。

    至少一些示例性市场份额预测系统中使用的一种类型的成份预测是由选择建模和/或相关选择预测系统确定的选择预测。一些示例性选择预测系统使用一个或多个选择预测模型对可用市场研究数据进行运算,以预测个体和/或个体群(例如,人口段)响应于刺激(例如,引进新产品和/或服务)将作出的选择。通常,经历预测的选择包括从诸如一组备选产品、一组备选服务等的一组备选物中作出一个或多个选择。

    附图说明

    图1是一个示例性市场研究预测系统和相应的示例性使用环境的框图。

    图2是可在图1的示例性市场研究预测系统中使用的一个示例性选择预测系统的框图。

    图3是可在图1和/或图2的示例性选择预测系统中使用的一个示例性选择预测定标单元的框图。

    图4是表示用于执行选择预测定标的示例性机器可读指令的流程图,该用于执行选择预测定标的示例性机器可读指令可以被执行以实现图3的示例性选择预测定标?单元。

    图5是表示用于执行选择概率定标的示例性机器可读指令的流程图,该用于执行选择概率定标的示例性机器可读指令可以被用来实现图4的示例性机器可读指令和/或被执行以实现图3的示例性选择预测定标单元。

    图6是表示用于执行选择概率缩放(scaling)的示例性机器可读指令的流程图,该用于执行选择概率缩放的示例性机器可读指令可以用于实现图5的示例性机器可读指令和/或被执行以实现图3的示例性选择预测定标单元。

    图7是表示用于执行选择概率归一化的示例性机器可读指令的流程图,该用于执行选择概率归一化的示例性机器可读指令可以用于实现图5的示例性机器可读指令和/或被执行来实现图3的示例性选择预测定标单元。

    图8是表示用于执行段权重定标的示例性机器可读指令的流程图,该用于执行段权重定标的示例性机器可读指令可以用于实现图4的示例性机器可读指令和/或被执行来实现图3的示例性选择预测定标单元。

    图9是例示了图2的示例性选择预测系统的一个示例性操作的框图。

    图10是表示用于执行完整选择预测定标程序的示例性机器可读指令的框图,该用于执行完整选择预测定标程序的示例性机器可读指令可以被执行以实现图3的示例性选择预测定标单元。

    图11是可以执行图4到图8和/或图10的示例性机器可读指令以实现图3的示例性选择预测定标单元的示例性计算机的框图。

    具体实施方式

    一个示例性市场份额预测系统可以利用一个示例性选择预测系统来预测(或者换句话说,预计)人口段(例如,多个个体和/或多个个体群)从一组备选物(例如,一组备选产品和/或服务)中所作的选择(例如,选择产品和/或服务)。这里公开了定标这些示例性选择预测系统中的至少一些系统的方法和装置。在这里描述的定标一个示例性自动选择预测系统的示例性方法中,一个示例性选择预测定标单元执行自动定标过程,来在示例性自动选择预测系统中使用的选择概率和段权重进行定标。在一个示例性实现中,各选择概率表示相应人口段将从一组备选物中选择相应备选物的概率,而各段权重表示相应人口段在总人口中的权重。

    如下面更详细描述的,至少一些示例性实现中的自动定标程序被配置为保存在定标前、后选择概率和段权重之间的具体关系。此外,在这里描述的定标示例性自动选择预测系统的至少一些示例性方法中,该示例性选择预测定标单元存储供相关联的示例性选择预测系统使用的已定标选择概率和已定标段权重,该相关联的示例性选择预测系统使用已定标选择概率和已定标段权重来生成并输出选择预测。所输出的选择预测能够用于多种应用,例如用于确定是否开始、停止或修改新产品或新服务投放到市场,但不限于这些。

    在至少一些操作场景下,这种示例性定标方法和装置能够在不改变用于进行选择预测的基本模型的情况下提高本示例性选择预测系统的精确性、一致性、可靠性等。例如,在使用选择预测系统来确定人口段将作出的未来选择的预测之前,可以使用如这里所述的示例性定标方法和/或装置来定标选择预测系统,以得到对人口段已作出的先前选择的精确“预测”??梢愿葜甘玖颂囟ㄈ丝诙我炎鞒龊沃盅≡竦目捎檬谐⊙芯渴堇慈范ㄕ庵窒惹把≡???山玫降难≡裨げ庥胧导恃≡窠斜冉?,来确定二者之间的差异。在已对选择预测系统进行了定标以得到与可用市场研究数据一致的先前选择的“预测”之后,至少在一些操作场景下,该选择预测系统将更可能得到精确、一致、可靠等的未来选择预测。

    至少一些现有选择建模技术教导反对定标,原因是定标例如会扰乱例如根据可用市场研究数据估计的模型参数之间的一个或多个基本关系。然而,这里描述的定标方法和装置保存在定标前、后的特定参数关系。例如,这里描述的定标方法和装置可以保存在定标前、后成对的人口段对与能被选择的各可能备选物相对应的各选择份额(choice?share)的相对贡献。在这种示例性实现中,特定选择份额可以表示整个人口(或某子集)将选择对应于该选择份额的特定备选物的概率(或可能性)。此外,如下面更详细讨论的,可根据段权重和选择概率的与该特定选择份额表示的特定备选物相对应的子集来确定特定选择份额。因此,通过保存成对的人口段对各选择份额的相对贡献,至少在一些情景下,这里描述的示例性定标方法和装置还可以保存在经历定标的示例性选择预测系统中使用的段权重和选择概率之间的至少一些基本关系。

    来看附图,图1例示了一个示例性自动市场研究预测系统100和相应的示例性使用环境105的框图。所例示示例的市场研究预测系统100预测新的和/或现有的产品和/或服务的潜在市场份额。如上所述,这种市场份额预测可用于产品和/或服务组合?的管理,并且尤其有利于计划新产品和/或新服务的推出。

    本示例性市场研究预测系统100通过组合由相应的成份预测系统组确定的各种成份预测来确定潜在市场份额预测。在图1所示的示例中,实现本示例性市场研究预测系统100的成份预测系统包括自动意识预测系统110、自动分布预测系统115和自动选择预测系统120。然而,尽管图1的示例例示了一个特定组的成份预测系统110、115、120,但替换地可以使用其它组的成份预测系统来实现本示例性市场研究预测系统100。

    在所例示的示例中,意识预测系统110、分布预测系统115和选择预测系统120基于从本示例性使用环境105中包含的一个或多个市场研究数据源125获取的市场研究数据来确定它们各自的成份预测。市场研究数据源125例如可以包括响应于可以计算机化和/或人工当面进行的顾客访问、市场调研等生成的消费者行为数据。作为附加或备选,市场研究数据源125可以包括根据由市场研究小组的成员使用的日志和/或自动扫描设备(例如,条形码扫描仪、射频识别(RFID)扫描仪等)生成的消费者购买数据,零售商、批发商等提供的销售点数据,以及指示消费者购买行为的任何其它类型的数据。

    本示例性市场研究预测系统100包括数据收集系统130,数据收集系统130用于收集来自市场研究数据源125的数据(例如,通过自动和/或手动处理)以存储在存储单元135中。本示例性存储单元135可以由任意类型的存储单元、存储装置、存储元件、数据库等实现,例如,图11中例示并且下面更详细讨论的示例性计算机系统1100的示例性大容量存储装置1130和/或示例性易失性存储器1118。

    再来看成份预测系统,本示例性市场份额预测系统100中包括的示例性意识预测系统110预测特定产品和/或服务的消费者意识。在所例示的示例中,意识预测系统110使用任何合适的技术,基于存储在示例性存储单元135中的指示了不同产品和/或服务的消费者意识的市场研究数据来预测消费者意识。例如,意识预测系统110可以检索与经由顾客访问、市场调研等所获取的品牌认可、广告曝光等相关的市场研究数据。作为附加或替换,本示例性意识预测系统110可以检索如经由访问、调查等从零售商得到的与产品放置(例如,货架分层放置、端架(end-cap)放置等)、可得到附加产品/服务意识的产品和/或服务捆绑等相关的市场研究数据。

    示例性市场份额预测系统100中包括的示例性分布预测系统115预测特定产品和?/或服务的分布(例如,可用性)。在所例示的示例中,分布预测系统115使用基于存储在示例性存储单元135中的指示了产品和/或服务在市场中的分布和/或可用性的市场研究数据来预测产品/服务分布的任何合适的技术。例如,分布预测系统115可以检索表示现有产品和/或服务在各零售点的可用性和分布的市场研究销售点数据。作为附加或替代,本示例性分布预测系统115可以检索经由访问、调查等从零售商获得的与预计产品/服务订单相关的市场研究数据。

    如上面所提到的,示例性市场份额预测系统100中包括的示例性选择预测系统120预测(或者换句话说,预计)人口段(例如,多个个体和/或多个个体群)从备选物集合中作出的选择(例如,挑选)。备选物集合可以包括可能被消费者人口中的消费者为购买而挑选的备选产品和/或备选服务的集合。在所例示的示例中,选择预测系统120以选择份额的形式输出对可能备选物集合中特定备选物的预测。例如,与特定备选物相对应的特定选择份额表示该特定备选物的选择概率在整个消费者人口上的加权平均?;蛘?,可以将特定选择份额视为从整个消费者人口中随机挑选的个体会从备选物集合中选择(例如,挑选)该特定备选物的概率。作为附加或替代,可以仅针对个体人口段和/或人口段组和/或针对仅从可能备选物集合的子集中选择(例如,挑选)的备选物预测选择份额。

    为了确定特定备选物的选择份额,本示例性选择预测系统120将总消费者人口分为多个人口段,并确定可以计算出选择份额所依据的段权重集合和相应的选择概率集合。如上面所提到的,各选择概率表示相应人口段会从备选物集合中选择相应备选物的概率,而各段权重表示相应人口段在总人口中的权重。在所例示的示例中,本示例性选择预测系统120基于存储在示例性存储单元135中的市场研究数据初始确定段权重集合和相应的选择概率集合。

    在至少多个示例实现中,选择预测系统120可以通过处理所存储的市场研究数据中包含的人口统计信息以便将总消费者人口划分为多个人口统计段、然后向各段分配代表性权重,来确定段权重集合。例如,选择预测系统120可以基于一个或更多个人口统计标准(例如,年龄、性别、种族、收入、家庭规模等)将消费者人口分成多个段。然后,示例性选择预测系统120可以基于与各段的人口统计相关联的一个或多个因素(例如,特定段中包含的消费者人口的百分比、该段的购买力的平均值或一些其它统计量等)对各段赋予权重。作为附加或替换,选择预测系统120可通过将代表性?消费者人口中的各个个体当作一个人口段并且各人口段具有相等的权重来确定一些或全部段权重。

    此外,在至少一些示例性实现中,选择预测系统120可以通过根据所存储的能影响消费者选择一个备选物而不选择另一个的决定的市场研究数据确定各种决定因素,来确定选择概率集合。例如,选择预测系统120可以使用用于确定各备选物的对各人口段的效用的量度的任何合适的技术来处理市场研究数据。得到的“效用”集合表示各备选物对各人口段的有用性。例如,可以根据指示所报告的各产品备选物、各服务备选物等的有用性(例如,基于有用性标度)的市场研究数据确定效用。作为附加或替换,可根据指示所报告的不同的产品和/或服务属性的有用性(例如,基于有用性标度)的市场研究数据确定效用,然后可根据与特定产品和或服务的属性相关联的效用确定其效用。

    能影响消费者选择一个备选物而不选择另一个的决定并且因此可以通过示例性选择预测系统120确定的其它决定因素包括显示敏感度、价格敏感度、降价(例如,优惠券或降价标签)敏感度等。显示敏感度例如可以根据指示特定产品备选物或服务备选物的显示如何影响各段对该备选物的选择(例如,购买)的市场研究数据确定。价格敏感度例如可以根据指示特定产品备选物或服务备选物的价格如何影响各段对该备选物的选择(例如,购买)的市场研究数据确定。此外,降价敏感度例如可以根据指示降价(例如,以优惠券、降价标签、折扣等形式)如何影响各段对该备选物的选择(例如,购买)的市场研究数据确定。

    本示例性选择预测系统120然后使用任何合适的技术来根据由所存储的市场研究数据所确定的各种消费者决定因素确定选择概率集合。例如,可以使用下面更详细讨论的多项式logit模型,来根据各种消费者决定因素确定选择概率集合。一旦确定了段权重集合和相应的选择概率集合,示例性选择预测系统120能够使用所确定的段权重和选择概率以选择份额的形式来确定选择预测,选择份额表示(1)特定备选物的选择概率在整个消费人口上的加权平均,和/或(2)从总人口或特定人口子集中随机挑选的个体会从可能备选物的集合或特定子集中选择特定备选物的概率。

    为了将来自示例性意识预测系统110、示例性分布预测系统115和示例性自动选择预测系统120的成份预测组合成相应的潜在市场份额预测,所例示示例的市场研究预测系统100包括预测组合器140。示例性预测组合器140使用任意合适的技术来将?消费者意识预测、产品/服务分布预测和选择预测组合成总市场份额预测。例如,预测组合器140可以利用加权平均和/或其它统计组合来根据成份消费者意识预测、产品/服务分布预测和选择预测确定总市场份额预测。

    示例性市场份额预测系统100还包括报告系统145,报告系统145用于向示例性使用环境105中包括的一个或多个报告接收方150报告它的市场份额预测。作为附加或替换,示例性报告系统145可以向示例性报告接收方150报告成份消费者意识预测、产品/服务分布预测和/或选择预测(以及其它成份预测,如果可用)。示例性报告接收方150可以是个体(例如,组合管理者、产品/服务营销人员等)和/或其它自动系统(例如,自动组合管理系统、产品/服务营销系统等)。在示例性使用环境105中,示例性报告接收方150中的至少一些使用所报告的市场份额预测和/或成份预测(例如,诸如选择预测)来确定是否开始、停止或修改新产品和/或新服务的推出。例如,如果所报告的特定产品/服务的市场份额预测满足目标市场份额,报告接收方150可以确定开始该特定产品/服务的推出,如果该预测不满足目标市场份额,则报告接收方150可以确定停止推出。所报告的市场份额预测和/或成份预测的其它使用也是可能的。

    所例示示例的市场份额预测系统100还包括控制接口单元155,控制接口单元155用于支持对市场份额预测系统100以及它的各种组件的控制(例如,管理)。例如,在示例性使用环境105中设置工作站160,以使得管理员能够与示例性控制接口单元155交互。在一个示例性实现中,管理员能够使用示例性工作站160访问示例性控制接口单元155,以设置示例性意识预测系统110、示例性分布预测系统115、示例性自动选择预测系统120、示例性数据收集系统130、示例性预测组合器140、示例性报告系统145和/或示例性控制接口单元155自身中的一个或多个配置参数。示例性工作站160可以使用任何类型的工作站、计算机或计算设备实现,并且可以经由任何类型的网络或数据路径耦合到示例性控制接口单元155。

    尽管已在图1中例示了实现本示例性市场份额预测系统100的一个示例性方式,但可以以任何其它方式组合、划分、重置、省略、排除和/或实现图1所例示的部件、过程和/或设备中的一个或更多个。另外,可以通过硬件、软件、固件和/或硬件、软件和/或固件的任意组合来实现图1的示例性意识预测系统110、示例性分布预测系统115、示例性自动选择预测系统120、示例性数据收集系统130、示例性预测组合器?140、示例性报告系统145、示例性控制接口单元155和/或更一般地说,示例性市场份额预测系统100。因此,例如,能通过一个或多个电路、可编程处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)和/或现场可编程逻辑器件(FPLD)等实现示例性意识预测系统110、示例性分布预测系统115、示例性自动选择预测系统120、示例性数据收集系统130、示例性预测组合器140、示例性报告系统145、示例性控制接口单元155和/或更一般地说示例性市场份额预测系统100中的任何一个。当将所附权利要求中的任何权利要求理解为覆盖纯软件和/或固件实现时,示例性市场份额预测系统100、示例性意识预测系统110、示例性分布预测系统115、示例性自动选择预测系统120、示例性数据收集系统130、示例性预测组合器140、示例性报告系统145和/或示例性控制接口单元155中的至少一个在此明确限定为包括存储这种软件和/或固件的有形介质,例如存储器、数字多功能盘(DVD)、压缩盘(CD,compact?disk)等。进一步,作为除图1所示的那些的附加或替换,图1的示例性市场份额预测系统100可以包括一个或多个部件、过程和/或装置,和/或者可以包括所例示部件、过程和/或装置中多个一个的任何东西或全部。

    图2示出了图1的选择预测系统120的一个示例性实现的框图。图2的示例性选择预测系统120包括输入数据存储单元205,输入数据存储单元205用于存储经由输入/输出(I/O)单元210接收到的数据。例如,输入数据存储单元205可存储用于确定上面结合图1讨论的段权重、选择概率和选择份额的输入市场研究数据、配置参数等??梢酝ü我饫嘈偷拇娲⒌ピ?、存储器装置、存储器元件、数据库等(例如,图11所例示的并且在下面更详细讨论的示例性计算机系统1100的示例性大容量存储装置1130和/或示例性易失性存储器1118)实现示例性输入数据存储单元205??墒褂萌我饫嘈偷氖萁涌谑迪质纠訧/O单元210。

    图2的示例性选择预测系统120还包括段权重确定单元215,段权重确定单元215用于根据总消费者人口确定对应于相应人口段集合的段权重集合。如上面所讨论的,各段权重表示相应人口段在总人口中的权重。在所例示的示例中,段权重确定单元215通过处理在示例性输入数据存储单元205中存储的人口统计信息以将总消费人口划分为多个人口统计段、然后向各段分配代表性权重来针对特定的总消费者人口确定段权重集合。例如,段权重确定单元215可以基于一个或更多个人口统计标准(例如,年龄、性别、种族、收入、家庭规模等)将消费者人口划分成多个段。然后,示例性?段权重确定单元215可以基于与段的人口统计相关联的一个或更多个因素(例如,特定段中包含的消费者人口的百分比、该段的购买力的平均或一些其它统计量等)对各段赋予权重。作为附加或替换,段权重确定单元215可以通过将代表性消费者人口中的各个个体当作人口段并且使各人口段具有相等的权重来确定一些或全部段权重。

    图2的示例性选择预测系统120还包括选择概率确定单元220,选择概率确定单元220用于根据总消费人口确定对应于相应人口段集合的选择概率集合。如上面所讨论的,各选择概率表示相应人口段会从可能备选物集合(例如,可能产品备选物集合、可能服务备选物集合等)选择相应备选物的概率。在所例示的示例中,选择概率确定单元220通过初始使用存储在示例性输入存储单元205中的市场研究数据确定能影响消费者选择一个备选物而不选择另一个的决定的各种决定因素,来确定对应于相应人口段集合的选择概率集合。例如,并且如上面所讨论的,选择概率确定单元220能使用任何合适的技术,来确定“效用”集合,各效用表示由相应人口段报告的或针对相应人口段测量的相应备选物的有用性。上面讨论的能够由示例性选择概率确定单元220确定的其它决定因素包括显示敏感度、价格敏感度、降价(例如,优惠券或降价标签)敏感度等。

    然后,示例性选择概率确定单元220使用任何合适的技术,根据由存储在示例性输入数据存储单元205中的市场研究数据确定的各种消费者决定因素确定选择概率集合。在所例示的示例中,选择概率确定单元220使用多项式logit模型来根据表示各备选物对各人口段的有用性的效用集合确定选择概率集合。例如,选择概率确定单元220执行多项式logit模型来使用由下式给出的等式1的表达确定表示人口段r选择备选物a的概率的选择概率P(r,a):

    P(r,a)=eUr,aΣbeUr,br,a]]>式1

    在式1中,Ur,a表示备选物a对段r的效用(例如,有用性)。相应地,式1将特定人口段选择特定备选物的选择概率确定为特定备选物对特定人口段的效用和所有备选物对特定人口段的效用的函数。

    此外,图2的示例性选择预测系统120包括选择份额确定单元225,选择份额确定单元225用于确定可能备选物集合中的一些或全部备选物的选择份额。如上面所讨论的,对应于特定备选物的特定选择份额表示特定备选物的选择概率在整个消费者人?口上的加权平均?;蛘?,可将特定选择份额视为从整个消费者人口中随机挑选的个体会从备选物集合中选择(例如,挑选)该特定备选物的概率?;蛘?,对应于特定备选物的特定选择份额可以表示从相应人口段或人口段组中随机挑选的个体从可能备选物集合或仅为可能备选物集合的子集中选择(例如,挑选)备选物的概率。

    在所例示的示例中,选择份额确定单元225确定两种类型的选择份额。第一类型的选择份额是可根据由示例性段权重确定单元215确定的段权重集合和由示例性选择概率确定单元220确定的对应的选择概率集合确定的(例如,计算的)模型选择份额(也称为计算选择份额)。第二类型的选择份额是可根据存储在示例性输入数据存储器205中的市场研究数据确定的(例如,估计的)目标选择份额(也称为估计选择份额)。在所例示的示例中,如下面更详细讨论的,至少部分使用目标选择份额来对用于确定模型选择份额的段权重和选择概率进行定标。

    下面更详细地考查示例性选择份额确定单元225的操作,选择份额确定单元225通过组合与总人口(或者人口的特定子集)中选择特定备选物的所有人口段相对应的选择概率,来确定特定备选物的特定模型选择份额,其中各选择概率通过其对应的段权重进行加权。在数学上,示例性选择份额确定单元225使用由下式给出的等式2的表达确定针对特定备选物a的各特定模型选择份额Ca:

    Ca=ΣrwrP(r,a)a]]>式2

    在式2中,wr表示由示例性段权重确定单元215确定的人口段r的段权重,P(r,a)表示由示例性选择概率确定单元220确定的人口段r选择备选物a的概率(例如,可根据表达式1计算),并且对总消费者人口(或人口的特定子集)中包含的所有人口段r求和。

    示例性选择份额确定单元225进一步根据存储在示例性输入数据存储单元205中的市场研究数据确定特定备选物的特定目标选择份额。在所例示的示例中,选择份额确定单元225使用消费者购买数据(例如,由市场研究小组的成员利用的日志和/或自动扫描设备(例如条形码扫描仪、射频识别(RFID)扫描仪等)生成)和/或零售商、批发商等提供的销售点数据以及指示消费者购买行为的任何其它类型数据来估计现有产品备选物、服务备选物等的选择份额。作为附加或替换,选择份额确定单元225可以使用消费者购买数据、销售点数据和/或任何其它可用数据来估计新产品备选物、新服务备选物等的预计选择份额。在后面的数学表达和相应的讨论中,用符号?表示备选物a的目标选择份额。

    如上面所提到的,可至少部分使用目标选择份额?来对用于确定模型选择份额Ca的段权重wr和选择概率P(r,a)进行定标。这里描述的示例性定标程序运算得到在通过示例性选择份额确定单元225例如根据式2处理时会产生基本上等于相应的目标选择份额?的已定标模型选择份额?的已定标段权重?和已定标选择概率P*(r,a)。通过对段权重和选择概率定标来得到基本上等于现有已知(或估计的)目标选择份额的模型选择份额,至少在一些操作场景下,示例性选择预测系统120将更可能得到未来选择份额的精确、一致、可靠等的预测。

    返回图2,为了执行对段权重和选择概率的定标,示例性选择预测系统120包括选择预测定标单元230。在所例示的示例中,选择预测定标单元230根据由示例性段权重确定单元215确定的段权重wr集合、由示例性选择概率确定单元220确定的相应的选择概率P(r,a)集合、以及由示例性选择份额确定单元225确定的相应的未定标(例如,模型)选择份额Ca集合和目标选择份额?集合,来确定已定标选择概率P*(r,a)集合和已定标段权重?集合。具体地说,示例性选择预测定标单元230确定已定标P*(r,a)和已定标段权重?使得根据表达式2从已定标P*(r,a)和已定标段权重?计算得到的已定标选择份额?等于目标选择份额?如由下式给出的等式3的表达所指示的:

    Ca*=CaT=Σrwr*P*(r,a)a]]>式3

    此外,示例性选择预测定标单元230执行定标程序,该定标程序保存在定标前、后的选择概率和段权重之间的特定关系。例如,图2的选择预测定标单元230保存各对人口段(例如,r1和r2)之间在定标前、后对与各可能备选物相对应的各选择份额的相对贡献。此外,示例性选择预测定标单元230确保具有与比未定标选择份额具有更高目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的高选择概率以及与比未定标选择份额具有更低目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的低选择概率的人口段(例如,“同步”人口段)将看到他们的已定标段权重相对于他们未定标段权重的增加。相反,示例性选择预测定标单元230确保具有与比未定标选择份额具有更高目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的低选择概率以及与比未定标选择份额具有更低目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的高选择概率的人口段(例如,“不同步”人口段)将看到他们的已定标段权重相对于他们的未定标段权重的减小。下面结合图3?更详细地讨论如何通过示例性选择预测定标单元230实现这种特性。

    图2的示例性选择预测系统120还包括段权重存储单元235和选择概率存储单元240,用于分别存储由示例性选择预测定标单元230确定的已定标段权重?和已定标选择概率P*(r,a)。此外,图2的示例性选择预测系统120包括选择份额存储单元245,用于存储未定标选择份额Ca和已定标(例如,模型)选择份额?以及由示例性选择份额确定单元225确定的目标选择份额?示例性选择预测定标单元230还可访问分别存储在示例性段权重存储单元235和示例性选择概率存储单元240中的段权重和选择概率,以使得这些段权重和选择概率在有必要时重新定标。作为附加或替换,可经由示例性I/O单元210输出分别存储在示例性段权重存储单元235、示例性选择概率存储单元240和示例性选择份额存储单元245中的段权重、选择概率和/或选择份额。示例性段权重存储单元235、示例性选择概率存储单元240和/或示例性选择份额存储单元245可通过任何类型的存储单元、存储器装置、存储器元件、数据库等(例如,图11所例示的并且下面更详细讨论的示例性计算机系统1100的示例性大容量存储装置1130和/或示例性易失性存储器1118)实现。

    尽管已在图2中示出了实现图1的示例性选择预测系统120的示例性方式,但可用任何其它方式组合、划分、重置、省略、排除和/或实现图2所示的元件、过程和/或设备中的一个或更多个。另外,可通过硬件、软件、固件和/或硬件、软件和/或固件的任意组合实现图2的示例性I/O单元210、示例性段权重确定单元215、示例性选择概率权重确定单元220、示例性选择份额确定单元225、示例性选择预测定标单元230和/或更一般地说示例性选择预测系统120。因此,例如,能通过一个或更多个电路、可编程处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)和/或现场可编程逻辑器件(FPLD)等实现示例性I/O单元210、示例性段权重确定单元215、示例性选择概率权重确定单元220、示例性选择份额确定单元225、示例性选择预测定标单元230和/或更一般地说示例性选择预测系统120中的任何一个。当将任意所附权利要求理解为覆盖纯软件和/或固件实现时,示例性选择预测系统120、示例性I/O单元210、示例性段权重确定单元215、示例性选择概率权重确定单元220、示例性选择份额确定单元225和/或示例性选择预测定标单元230中的至少一个在此明确限定为包括存储这种软件和/或固件的有形介质,例如存储器、数字多功能盘(DVD)、压缩盘(CD)等。进一步地,图2的示例性选择预测系统120可以包括作为图2中?所例示的那些的附加或替代的一个或更多个元件、过程和/或装置,和/或可以包括所例示的元件、过程和装置中多个一个的任何东西或全部。

    图9例示出了图2的示例性选择预测系统120的示例性操作900的框图。参照图2的示例性选择预测系统120,图9的示例性操作900描绘了确定选择概率集合的示例性选择概率确定单元220。如上所述,示例性选择概率确定单元220计算总人口中各人口段从可能备选物集合中选择各备选物的选择概率。在所例示的示例中,选择概率确定单元220使用选择偏好参数905(例如,如上所述的根据市场研究数据确定的效用集合)和指定市场情景910(例如,指定人口、可能的备选物的指定集合等)确定选择概率集合。选择偏好参数905和/或市场情景910可以通过示例性选择概率确定单元220例如从输入存储单元205(图9中未示出)中得到。示例性选择概率确定单元220将所确定的选择概率集合存储在所示的示例性选择概率存储单元240中。

    示例性选择预测系统120的示例性操作900还描绘了确定模型选择份额集合的示例性选择份额确定单元225。如上所述,示例性选择份额确定单元225计算选择份额,选择份额表示:(1)在整个消费人口上对于特定备选物的选择概率的加权平均,和/或(2)从消费者人口随机挑选的个体会从备选物集合选择(例如,挑选)特定备选物的概率。在所例示的示例中,选择份额确定单元225根据存储在示例性选择概率存储单元240中的选择概率集合和存储在示例性段权重存储单元235中的段权重集合确定模型选择份额集合。如上所述,示例性段权重确定单元215例如根据存储在示例性输入数据存储单元205(图9中未示出)中的人口统计信息确定段权重集合。示例性选择份额确定单元225将所确定的模型选择份额集合存储在所示的示例性选择份额存储单元245中。

    图3例示了图2的选择预测定标单元230的示例性实现的框图。图3的示例性选择预测定标单元230包括选择份额检索器305,用于检索例如由示例性选择份额确定单元225所确定的和/或存储在示例性选择份额存储单元245中的未定标(例如,模型)选择份额Ca和目标选择份额?图3的示例性选择预测定标单元230还包括未定标选择概率检索器310,用于检索例如由示例性选择概率确定单元220确定的和/或存储在示例性选择概率存储单元240中的未定标选择概率P(r,a)(或经历重新定标的已定标选择概率)。图3的示例性选择预测定标单元230还包括未定标段权重检索器315,用于检索例如由示例性段权重确定单元215确定的和/或存储在示例性段权重?存储单元235中的未定标段权重wr(或经历重新定标的已定标段权重)。

    图3的示例性选择预测定标单元230还包括选择份额定标器318,用于对选择概率和段权重进行定标以得到期望目标选择份额,如下面更详细讨论的。为了执行选择概率定标,示例性选择份额定标器318包括选择概率定标器320。示例性选择概率定标器320被配置为使用由示例性选择份额检索器305检索到的未定标(例如,模型)选择份额Ca和目标选择份额?来对由示例性未定标选择概率检索器310检索到的未定标选择概率P(r,a)进行定标,以确定相应的已定标选择概率P*(r,a)。具体地说,选择概率定标器320包括选择概率缩放器325和选择概率归一化器330,用于根据下面的描述执行这种定标。

    在所例示的示例中,选择概率缩放器325对表示特定人口段r选择特定备选物a的概率的各未定标选择概率P(r,a)进行缩放,以得到对应于该人口段r选择该特定备选物a的中间缩放选择概率P**(r,a)。在一个示例性实现中,选择概率缩放器325通过用与由未定标选择概率P(r,a)表示的特定备选物a相对应的目标选择份额?和未定标选择份额Ca的比值对未定标选择概率P(r,a)进行缩放来确定中间缩放选择概率P**(r,a)。在数学上,本示例性选择概率缩放器325使用由下式给出的式4的表达确定对应于特定人口段r选择特定备选物a的各中间缩放选择概率P**(r,a):

    P**(r,a)=CaTCaP(r,a)r,a]]>式4

    在例示的示例中,选择概率归一化器330对与特定人口段r选择特定备选物a相对应的各中间缩放选择概率P**(r,a)进行归一化,来得到对应于该人口段r选择该特定备选物a的已定标选择概率P*(r,a)。示例性选择概率归一化器330对中间缩放选择概率P**(r,a)进行归一化,以得到已定标选择概率P*(r,a),来确保对应于特定人口段r的所有已定标选择概率P*(r,a)的总和为一(1)。在一个示例性实现中,示例性选择概率归一化器330通过所有中间缩放选择概率P**(r,b)的总和对中间缩放选择概率P**(r,a)进行归一化,各中间缩放选择概率P**(r,b)对应于特定人口段r选择备选物集合中的多个备选物b之一。在数学上,示例性选择概率归一化器330使用由下式给出的式5的表达确定表示特定人口段r选择特定备选物a的已定标概率的各已定标选择概率P*(r,a):

    P*(r,a)=P**(r,a)ΣbP**(r,b)r,a]]>式5

    使对应于特定人口段r的所有已定标选择概率P*(r,a)的总和为一(1)相当于最终允许各人口段r从可能备选物集合中仅选择一个备选物a的示例性操作场景约束条件。然而,在其它示例性操作场景中,如果允许多个人口段从备选物集合中最终选择多于一个备选物,则示例性选择概率归一化器330可以配置为得到对于特定人口段r来说总和为大于一(1)的值的已定标选择概率P*(r,a)。作为附加或替换,如果允许人口段最终不从备选物集合中选择备选物,则示例性选择概率归一化器330可以配置为得到对于特定人口段r来说总和为小于一(1)的值的已定标选择概率P*(r,a)。

    为了执行段权重定标,示例性选择份额定标器318进一步包括段权重定标器335。示例性段权重定标器335被配置为使用由示例性选择概率缩放器325确定的中间缩放选择概率P**(r,a),来对被示例性未定标段权重检索器315检索到的未定标段权重wr进行定标,以确定相应的已定标段权重?具体地说,示例性段权重定标器335被配置为通过所有中间缩放选择概率P**(r,b)的总和来对与特定人口段r相对应的各未定标段权重wr进行缩放,各中间缩放选择概率P**(r,b)对应于该特定人口段r选择备选物集合中的多个备选物b之一。在数学上,示例性段权重定标器335使用由下式给出的式6的表达确定表示特定人口段r的权重的各已定标段权重?

    wr*=wrΣbP**(r,b)r]]>式6

    在图3的选择预测定标单元230的一个替代示例性实现中,式1的多项式logit模型被用来根据表示备选物a对段r的效用(例如,有用性)的未定标效用Ur,a集合确定未定标选择概率P(r,a)。在这种示例性实现中,选择概率定标器320能够被配置为通过对未定标效用Ur,a进行定标来确定已定标选择概率P*(r,a),以确定相应的已定标效用?例如,选择概率定标器320能够被配置为通过对于所有段r恒定的定标因子τa补偿对应于特定备选物a的各未定标效用Ur,a,如同由下式给出的式7的表达所表示的:

    Ur,a*=Ur,a+τar,a]]>式7

    此外,能够基于对应于特定备选物a的目标选择份额?与未定标选择份额Ca的比值确定本示例中的定标因子τa,如同由下式给出的式8的表达所表示的:

    τa=ln(CaTCa)a]]>式8

    在此示例中,然后能够根据由下式给出的式9的表达从已定标效用?直接确定?已定标选择概率P*(r,a):

    P*(r,a)=eUr,a*ΣbeUr,b*r,a]]>式9

    在这种基于多项式logit模型的替代实现中,示例性段权重定标器335的操作保持不变,因此,仍然根据式6使用中间缩放选择概率P**(r,a)来确定已定标段权重?为了存储已定标选择概率P*(r,a)和已定标段权重?图3的示例性选择预测定标单元230包括已定标选择概率存储器340和已定标段权重存储器345。在所例示的示例中,已定标选择概率存储器340被配置为处理由示例性选择概率定标器320确定的已定标选择概率P*(r,a),以便存储在例如图2的示例性选择概率存储单元240中。类似地,示例性已定标段权重存储器345被配置为处理由示例性段权重定标器335确定的已定标段权重?以便存储在例如图2的示例性段权重存储单元235中。

    如上面所讨论的,示例性选择预测定标单元230保存在定标前、后选择概率和段权重之间的特定关系。在图3所例示的示例中,选择预测定标单元230被配置为保存在定标前、后各成对的人口段(例如,r1和r2)对与各可能备选物相对应的各选择份额的相对贡献。图3的示例性选择预测定标单元230的该特性容易通过组合式4、式5和式6中的表达来揭示由下式给出的式10的关系看到:

    CaTCa=wr1*P*(r1,a)wr1P(r1,a)=wr2*P*(r2,a)wr2P(r2,a)r1,r2,a]]>式10

    重排式10中的表达得到由下式给出的式11的表达:

    wr1*P*(r1,a)wr2*P*(r2,a)=wr1P(r1,a)wr2P(r2,a)r1,r2,a]]>式11

    式11的表达示出了定标之前各成对的人口段r1和r2对未定标选择份额Ca的相对贡献?等于定标之后同一成对的人口段r1和r2对已定标选择份额?的相对贡献?

    此外,如上面所讨论的,示例性选择预测定标单元230确保具有与比未定标选择份额具有更高目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的高选择概率和与比未定标选择份额具有更低目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的低选择概率的人口段(例如,“同步”人口段)将看到他们的已定标段权重相对于他们的未定标段权重的增大。相反,示例性选择预测定标单元230确保具有与比未定标选择份额具有更高目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的低选择概率和与比未定标选择份额具有更?低目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的高选择概率的人口段(例如,“不同步”人口段)将看到他们的已定标段权重相对于他们的未定标段权重的减小。

    通过组合式4和式6的表达揭示由下式给出的式12的关系,容易看到图3的示例性选择预测定标单元230的这些特性:

    wr*wr=Σa(CaTCa)P(r,a)r]]>式12

    式12的表达示出,如果特定段r具有与具有在定标之后增大(即,?)的选择份额的备选物a相关联的高选择概率P(r,a)和与具有在定标之后减小(即,?)的选择份额的备选物a相关联的低选择概率P(r,a),已定标段权重与相应的未定标段权重的比值?将增大。相反,式12的表达示出,如果特定段r具有与具有在定标之后增大(即,?)的选择份额的备选物a相关联的低选择概率P(r,a)和与具有在定标之后减小(即,?)的选择份额的备选物a相关联的高选择概率P(r,a),已定标段权重与相应的未定标段权重的比值?将减小。

    尽管已在图3中例示了实现图2的示例性选择预测定标单元230的一个示例性方式,但可以以任何其它方式组合、划分、重置、省略、排除和/或实现图3所例示的元件、过程和/或设备中的一个或更多个。另外,可通过硬件、软件、固件和/或硬件、软件和/或固件的任意组合实现图3的示例性选择份额检索器305、示例性未定标选择概率检索器310、示例性未定标段权重检索器315、示例性选择份额定标器318、示例性选择概率定标器320、示例性选择概率缩放器325、示例性选择概率归一化器330、示例性段权重定标器335、示例性已定标选择概率存储器340、示例性已定标段权重存储器345和/或更一般地说示例性选择预测定标单元230。因此,例如,能通过一个或更多个电路、可编程处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)和/或现场可编程逻辑器件(FPLD)等实现示例性选择份额检索器305、示例性未定标选择概率检索器310、示例性未定标段权重检索器315、示例性选择份额定标器318、示例性选择概率定标器320、示例性选择概率缩放器325、示例性选择概率归一化器330、示例性段权重定标器335、示例性已定标选择概率存储器340、示例性已定标段权重存储器345和/或更一般地说示例性选择预测定标单元230中的任何东西。当将任意所附权利要求理解为覆盖纯软件和/或固件实现时,示例性选择预测定标单元230、示例性选择份额检索器305、示例性未定标选择概率检索器310、示例性未定标段权重检索器315、示例性选择份额定标器318、示例性选择概率定标器320、示例?性选择概率缩放器325、示例性选择概率归一化器330、示例性段权重定标器335、示例性已定标选择概率存储器340和/或示例性已定标段权重存储器345中的至少一个在此明确限定为包括存储这种软件和/或固件的有形介质,例如存储器、数字多功能盘(DVD)、压缩盘(CD)等。更进一步地,图3的示例性选择预测定标单元230可以包括作为图3所示的那些元件、过程和/或装置的附加或替代的一个或更多个元件、过程和/或装置和/或可以包括所例示元件、过程和装置中多于一个的任何东西或全部。

    图4到图8和图10中示出了表示可以被执行以至少部分地实现示例性选择预测定标单元230、示例性选择份额检索器305、示例性未定标选择概率检索器310、示例性未定标段权重检索器315、示例性选择份额定标器318、示例性选择概率定标器320、示例性选择概率缩放器325、示例性选择概率归一化器330、示例性段权重定标器335、示例性定标的选择概率存储器340和/或示例性已定标段权重存储器345的示例性机器可读指令的流程图。在这些示例中,由各流程图表示的机器可读指令可包括用于由(a)处理器(例如下面结合图11讨论的示例性计算机1100中所示的处理器1112)、(b)控制器和/或(c)任何其它合适的装置执行的一个或多个程序。这一个或多个程序可具体实现为存储在诸如闪存、CD-ROM、软盘、硬盘、DVD之类的有形介质上或存储在与处理器1112相关联的存储器中的软件,但是整个程序或多个程序和/或其部分能可替代地由除处理器1112之外的装置执行和/或具体实现为固件或专用硬件(例如,由专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程逻辑器件(FPLD)、离散逻辑等实现)中。例如,能通过软件、硬件和/或固件的任意组合实现示例性选择预测定标单元230、示例性选择份额检索器305、示例性未定标选择概率检索器310、示例性未定标段权重检索器315、示例性选择份额定标器318、示例性选择概率定标器320、示例性选择概率缩放器325、示例性选择概率归一化器330、示例性段权重定标器335、示例性已定标选择概率存储器340和/或示例性已定标段权重存储器345中的任何东西或全部。另外,可以人工实现由图4到图8和图10的流程图表示的机器可读指令中的一些或全部。另外,尽管参照图4到图8和图10所示的流程图描述了这些示例性机器可读指令,但可以可替代地使用用于实现这里描述的示例性方法和装置的许多其它技术。例如,参照图4到图8和图10所示的流程图,可以改变框的执行顺序,和/或所描述的框中的一些可以改变、消除、组合?和/或细分为多个框。

    通过图4中所示的流程图表示可被执行以实现图3的示例性选择预测定标单元230的执行选择预测定标的示例性机器可读指令400。参照图3所示的示例性选择预测定标单元230,图4的示例性机器可读指令400在框404处开始执行,此处包括在示例性选择预测定标单元230中的示例性未定标选择概率检索器310检索未定标选择概率P(r,a)集合(和/或经历重新定标的已定标选择概率集合)。例如可从示例性选择概率确定单元220和/或示例性选择概率存储单元240中检索未定标选择概率P(r,a)集合。

    控制接下来进行到框408,在此处,包括在示例性选择预测定标单元230中的示例性未定标段权重检索器315检索未定标段权重wr集合(和/或经历重新定标的已定标段权重集合)。例如,可以从示例性段权重确定单元215和/或示例性段权重存储单元235检索未定标段权重wr集合。接下来,在框412和416处,包括在示例性选择预测定标单元230中的示例性选择份额检索器305检索未定标(例如,模型)选择份额Ca集合和相应的目标选择份额?集合。例如,可以从示例性选择份额确定单元225和/或示例性选择份额存储单元245检索未定标选择份额Ca集合和目标选择份额?集合。

    在检索了未定标选择概率P(r,a)、未定标段权重wr、未定标选择份额Ca和目标选择份额?之后,控制进行到框420。在框420处,包括在示例性选择预测定标单元230中的示例性选择概率定标器320执行对未定标选择概率P(r,a)集合进行定标的选择概率定标程序,以确定相应的已定标选择概率P*(r,a)集合。图5中例示了可以用于实现框420处的示例性选择概率定标程序的示例性机器可读指令,并且下面更详细地进行讨论。

    接下来,控制进行到框424,在此处,包括在示例性选择预测定标单元230中的示例性段权重定标器335执行对未定标段权重wr集合进行定标的段权重定标程序,以确定相应的已定标段权重?集合。图8中例示了可以用于实现框424处的示例性段权重定标程序的示例性机器可读指令,并且下面更详细地进行讨论。

    在确定了已定标选择概率P*(r,a)和已定标段权重?之后,控制进行到框428和432。在框428处,包括在示例性选择预测定标单元230中的示例性已定标选择概率存储器340输出已定标选择概率P*(r,a),例如,以便存储在示例性选择概率存储单?元240中。类似地,在框432处,包括在示例性选择预测定标单元230中的示例性已定标段权重存储器345输出已定标段权重?例如,以便存储在示例性段权重存储单元235中。如上面所讨论的,已定标段权重?和已定标选择概率P*(r,a)被确定成使得它们将得到基本上等于对应的目标选择份额?的已定标模型选择份额?此外,如上所述,通过对段权重和选择概率进行定标来得到基本上等于现有已知(或估计的)目标选择份额的模型选择份额,至少在一些操作场景下,未来选择份额的预测将更可能更精确、一致、可靠等。在框428和432处的处理完成之后,示例性机器可读指令400的执行结束。

    图5中所示的流程图表示了用于执行选择概率定标的示例性机器可读指令420,该示例性机器可读指令420可以被执行以实现包括在图3的示例性选择概率定标单元230中的示例性选择概率定标器320和/或图4的框420处的示例性选择概率定标程序。参照图3,图5的示例性机器可读指令420在框504处开始执行,在此处,示例性选择概率定标器320执行选择概率缩放程序,以对经历定标的各未定标选择概率P(r,a)进行缩放。例如,在框420处,包括在示例性选择概率定标器320中的示例性选择概率缩放器325对表示特定人口段r选择特定备选物a的概率的各未定标选择概率P(r,a)进行缩放,以得到对应于该特定人口段r选择该特定备选物a的中间缩放选择概率P**(r,a)。图6中例示了可用于实现框504处的示例性选择概率缩放程序的示例性机器可读指令,并且下面更详细地进行讨论。

    接下来,控制进行到框508,在此处,示例性选择概率定标器320执行选择概率归一化程序,以对在框504处确定的各中间缩放选择概率P**(r,a)进行归一化。例如,在框508处,包括在示例性选择概率定标器320中的示例性选择概率归一化器330对与特定人口段r选择特定备选物a相对应的各中间缩放选择概率P**(r,a)进行归一化,以得到相应的已定标选择概率P*(r,a)。图7中例示了可用于实现框508处的示例性选择概率归一化程序的示例性机器可读指令,并且下面更详细地进行讨论。在框508处的处理完成后,图5的示例性机器可读指令420的执行结束。

    图6中所示的流程图表示执行选择概率缩放的示例性机器可读指令504,该用于执行选择概率缩放的示例性机器可读指令504可以被执行以实现图3的示例性选择概率定标单元230的示例性选择概率定标器320中包括的示例性选择概率缩放器325和/或图5的框504处的示例性选择概率缩放程序。具体地说,示例性机器可读指令?504实现上面描述的式4的表达。参照图3,图6的示例性机器可读指令504在框604处开始执行,在此处,示例性选择概率缩放器325对可能备选物集合中的各备选物a开始迭代。对于对备选物a集合的各迭代,控制进行到框608,在此处,示例性选择概率缩放器325确定对于当前备选物迭代a的目标选择份额?与未定标选择份额Ca的比值?

    接下来,控制进行到框612,在此处,示例性选择概率缩放器325对总消费者人口的各人口段r开始迭代。对于对人口段r的各迭代,控制进行到框616,在此处,示例性选择概率缩放器325对于当前备选物迭代a,用选择份额比值?对与当前人口段迭代r和当前备选物迭代a相对应的未定标选择概率P(r,a)进行缩放。对于当前人口段迭代r和当前备选物迭代a,这种缩放得到式4的中间缩放选择概率P**(r,a)。

    接下来,控制进行到框620,在此处,示例性选择概率缩放器325确定是否完成对总消费者人口的人口段r的迭代。如果对人口段r的迭代未完成(框620),控制返回到框612,在此处,示例性选择概率缩放器325开始处理对人口段r的下一迭代。然而,如果完成了对人口段r的迭代(框620),则控制进行到框624,在此处,示例性选择概率缩放器325确定是否完成对备选物a集合的迭代。如果对备选物a集合的迭代未完成(框624),则控制返回框608,在此处,示例性选择概率缩放器325开始处理对备选物a集合的下一迭代。然而,如果完成了对备选物a集合的迭代(框624),则控制进行到框628。

    在框628处,示例性选择概率缩放器325存储由框608和框616进行的迭代所确定的中间缩放选择概率P**(r,a)集合。例如,选择概率缩放器325可以将暂时用于随后的定标处理的中间缩放选择概率P**(r,a)集合存储在例如示例性选择概率存储单元240、示例性输入数据存储单元205等中的临时存储器(图3未示出)中。在框628处的处理完成后,图6的示例性机器可读指令504的执行结束。

    图7所示的流程图表示执行选择概率归一化的示例性机器可读指令508,该用于执行选择概率归一化的示例性机器可读指令508可以被执行以实现包括在图3的示例性选择概率定标单元230的示例性选择概率定标器320中的示例性选择概率归一化器330和/或图5的框508处的示例性选择概率归一化程序。具体地说,示例性机器可读指令508实现上面描述的式5的表达。参照图3,图7的示例性机器可读指令508在?框704处开始执行,在此处,示例性选择概率归一化器330开始对总消费人口的各人口段r的迭代。对于对人口段r集合的各迭代,控制进行到框708,在此处,示例性选择概率归一化器330确定对应于当前人口段迭代r的所有中间缩放选择概率P**(r,b)的所有备选物b的总和?;痪浠八?,对于框708的各迭代,示例性选择概率归一化器330与当前人口段迭代r对应的表达式?进行求值。

    接下来,控制进行到框712,在此处,示例性选择概率归一化器330确定是否完成对总消费人口的人口段r的迭代。如果对人口段r的迭代未完成(框712),则控制返回到框704,在此处,示例性选择概率归一化器330开始处理对人口段r的下一迭代。然而,如果完成了对人口段r的迭代(框712),则控制进行到框716,在此处,示例性选择概率归一化器330开始对可能备选物集合中的各备选物a的迭代??刂平酉吕唇械娇?20,在此处,示例性选择概率归一化器330开始对总消费人口的各人口段r的迭代。

    然后,对于对备选物a集合和人口段r集合的各迭代,控制进行到框724,在此处,示例性选择概率归一化器330用与当前人口段迭代r相对应的所有中间缩放选择概率P**(r,b)在所有备选物b集合上的总和对与当前人口段迭代r和当前备选物迭代a相对应的中间缩放选择概率P**(r,a)进行归一化。对于当前人口段迭代r和当前备选物迭代a,这种归一化得到式5的已定标选择概率P*(r,a)。

    接下来,控制进行到框728,在此处,示例性选择概率归一化器330确定是否完成对总消费者人口的人口段r的迭代。如果对人口段r的迭代未完成(框728),则控制返回到框720,在此处,示例性选择概率归一化器330开始处理对人口段r的下一迭代。然而,如果完成了对人口段r的迭代(框728),则控制进行到框732,在此处,示例性选择概率归一化器330确定是否完成对备选物a集合的迭代。如果对备选物a集合的迭代未完成(框732),则控制返回到框716,在此处,示例性选择概率归一化器330开始处理对备选物a集合的下一迭代。然而,如果完成了对备选物a集合的迭代(框732),则控制进行到框736。

    在框736处,示例性选择概率缩放器325存储通过框708和724的迭代所确定的已定标选择概率P*(r,a)集合。例如,选择概率归一化器330可将已定标选择概率P*(r,a)集合存储在图2的示例性选择概率存储单元240中。在框736处的处理完成之后,图7的示例性机器可读指令508的执行结束。

    图8所示的流程图表示执行段权重定标的示例性机器可读指令424,该用于执行段权重定标的示例性机器可读指令424可以被执行以实现包括在图3的示例性选择概率定标单元230中的示例性段权重定标器335和/或图4的框424处的示例性段权重定标程序。具体地说,示例性机器可读指令508实现上面描述的式6的表达。参照图3,图8的示例性机器可读指令424在框804处开始执行,在此处,示例性段权重定标器335开始对总消费者人口的各人口段r的迭代。

    然后,对于对人口段r集合的各迭代,控制进行到框808,在此处,示例性段权重定标器335确定与当前人口段迭代r相对应的所有中间缩放选择概率P**(r,b)在所有备选物b集合上的总和?;痪浠八?,对于框808的各迭代,示例性段权重定标器335对与当前人口段迭代r相对应的表达?进行求值。

    接下来,控制进行到框812,在此处,示例性段权重定标器335用与框808处确定的当前人口段迭代r相对应的中间缩放选择概率P**(r,b)在所有备选物b集合上的总和对与当前人口段迭代r相对应的未定标段权重wr进行缩放。对于当前人口段r,这种缩放得到式6的已定标段权重?

    接下来,控制进行到框816,在此处,示例性段权重定标器335确定是否完成对总消费者人口的人口段r的迭代。如果对人口段r的迭代未完成(框816),则控制返回到框804,在此处,示例性段权重定标器335开始对人口段r的下一迭代。然而,如果完成了对人口段r的迭代(框816),图8的示例性机器可读指令424的执行结束。

    图10例示了表示执行综合选择预测定标程序的示例性机器可读指令1000的框图,该用于执行综合选择预测定标程序的示例性机器可读指令1000可以被执行以实现图3的示例性选择预测定标单元230。尽管两个示例得到相等的定标结果,但图10的示例性定标程序与图4到图8的示例的不同主要在于,图10的示例将选择概率定标和段权重定标综合为单个定标程序。这样,至少在一些情况下,图10的示例性定标程序可消除与图4到图8的示例相关联的冗余操作(如果存在)。

    参照图3所例示的示例性选择预测定标单元230,示例性定标程序1000在框1004处开始操作,在此处,包括在示例性选择预测定标单元230中的示例性选择份额定标器318确定用于可能备选物集合中的各备选物a的缩放因子。具体地说,在框1000处,示例性选择份额定标器318将缩放因子确定为各备选物a的目标选择份额?与模型(例如,未定标)选择份额Ca的比值?在所例示的示例中,分别从可共?同由示例性选择份额存储单元245实现的模型选择份额存储单元1006和目标选择份额存储单元1008获取模型选择份额和目标选择份额。此外,所例示示例的选择份额定标器318将所确定的缩放因子存储在缩放因子存储单元1012中。并且,在图10的示例性定标程序1000中,在框1010处,从外部目标选择份额源获取存储在示例性目标选择份额存储单元1008中的目标选择份额。例如,如上所述,可在框1010处,根据从一个或更多个市场研究数据源125获取的并且存储在示例性输入数据存储器205中的市场研究数据确定(例如,估计)目标选择份额。

    接下来,在框1016处,示例性选择份额定标器318用存储在示例性缩放因子存储单元1012中的所确定缩放因子对未定标选择概率P(r,a)集合进行缩放,以确定相应的中间缩放选择概率P**(r,a)集合。在所例示的示例中,从可由示例性选择概率存储单元240实现的未定标选择概率存储单元1020获取未定标选择概率P(r,a)。在所例示的示例中,选择份额定标器318将所确定的中间缩放选择概率P**(r,a)存储在已缩放选择概率存储单元1024中。

    接下来,在框1028处,示例性选择份额定标器318根据中间缩放选择概率P**(r,a)集合和未定标选择概率P(r,a)集合确定已定标选择概率P*(r,a)集合。例如,在框1028处,如上面更详细描述的,示例性选择份额定标器318使用中间缩放选择概率P**(r,a)对未定标选择概率P(r,a)进行归一化,以确定已定标选择概率P*(r,a)。在所例示的示例中,选择份额定标器318将所确定的已定标选择概率P*(r,a)存储在可以由示例性选择概率存储单元240实现的已定标选择概率存储单元1032中。

    基本上同时(例如,以综合方式),在框1036处,示例性选择份额定标器318确定各人口段迭代r的已定标段权重?集合。例如,在框1036处,如上面更详细描述的,示例性选择份额定标器318使用中间缩放选择概率P**(r,a)对未定标段权重wr进行缩放,以确定已定标段权重?在所例示的示例中,从可由示例性段权重存储单元235实现的未定标段权重存储单元1040获取未定标段权重wr。在所例示的示例中,选择份额定标器318将所确定的已定标段权重?存储在可由示例性段权重存储单元235实现的已定标段权重存储单元1044中。

    最后,在框1048处,示例性选择份额定标器318确定已定标偏好参数集合。例如,在框1048处,示例性选择份额定标器318可以根据表示各备选物a对各人口段r的效用(例如,有用性)的相应的未定标效用Ur,a集合来确定已定标效用?集合。?如上所述,在至少一些示例性实现中,使用多项式logit模型根据未定标效用Ur,a确定未定标选择概率P(r,a)。相应地,在示例性实现中,在框1048处,确定新的已定标效用?集合,以对应于存储在已定标选择概率存储单元1032中的已定标选择概率P*(r,a)。在所例示的示例中,选择份额定标器318将所确定的已定标选择偏好参数(例如,所确定的已定标效用?)存储在选择偏好参数存储单元1052中。

    如上面结合图3所描述的,由示例性选择预测定标程序400和/或1000实现的对选择概率和段权重进行定标的具体缩放和归一化操作保存在定标前、后各成对的人口段之间对与各可能备选物相对应的各选择份额的相对贡献。此外,由示例性选择预测定标程序400和/或1000实现的对选择概率和段权重进行定标的具体缩放和归一化操作确保具有与比未定标选择份额具有更高目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的高选择概率和与比未定标选择份额具有更低目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的低选择概率的人口段(例如,“同步”人口段)将看到他们定标的段权重相对他们的未定标段权重的增加。相反,由示例性选择预测定标程序400和/或1000实现的对选择概率和段权重进行定标的具体缩放和归一化操作确保具有与比未定标选择份额具有更高目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的低选择概率和与比未定标选择份额具有更低目标(或已定标)选择份额的备选物相关联的高选择概率的人口段(例如,“不同步”人口段)将看到他们定标的段权重相对他们的未定标段权重的减少。

    图11是能够实现这里公开的装置和方法的示例性计算机1100的框图。计算机1100例如可以是服务器、个人计算机、个人数字助理(PDA)、互联网设备、DVD播放器、CD播放器、数字录像机、个人视频记录机、机顶盒或任意其它类型的计算设备。

    本示例的系统1100包括处理器1112,例如通用可编程处理器。处理器1112包括本机存储器1114,并执行本地存储器1114和/或另一存储设备中存在的编码指令1116。其中,处理器1112可以执行图4到图8中表示的机器可读指令。处理器1112可以是任意类型的处理单元,例如来自英特尔?迅驰?系列微处理器、英特尔?奔腾?系列微处理器、英特尔?安腾?系列微处理器和/或英特尔?系列微处理器的一个或更多个微处理器。当然,来自其它系列的其它处理器也是适当的。

    处理器1112经由总线1122与包括易失性存储器1118和非易失性存储器1120的?主存储器通信??赏ü蔡婊嫒〈娲⑵?SRAM)、同步动态随机存取存储器(SDRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、RAMBUS动态随机存取存储器(RDRAM)和/或任何其它类型的随机存取存储装置实现易失性存储器1118??赏ü链婧?或任何其它期望类型的存储装置实现非易失性存储器1120。通常由存储器控制器(未示出)控制对主存储器1118、1120的存取。

    计算机1100还包括接口电路1124??赏ü魏卫嘈偷慕涌诒曜?例如以太网接口、通用串行总线(USB)和/或第三代输入/输出(3GIO)接口)实现接口电路1124。

    一个或更多个输入装置1126连接到接口电路1124。输入装置1126允许用户向处理器1112输入数据和命令。例如能够通过键盘、鼠标、触摸屏、触控板(track-pad)、轨迹球、等值点(isopoint)和/或语音识别系统实现输入装置。

    一个或多个输出装置1128还连接到接口电路1124。例如能够通过显示装置(例如,液晶显示器、阴极射线管显示器(CRT))、通过打印机和/或通过扬声器实现输出装置1128。因此接口电路1124通常包括图形驱动卡。

    接口电路1124还包括诸如调制解调器或网络接口卡之类的通信装置,以便经由网络(例如,以太网连接、数字用户线(DSL)、电话线、同轴电缆、蜂窝电话系统等)与外部计算机交换数据。

    计算机1100还包括用于存储软件和数据的一个或更多个大容量存储装置1130。这种大容量存储装置1130的示例包括软盘驱动器、硬盘驱动器、压缩盘驱动器和数字多功能盘(DVD)驱动器。大容量存储装置1130可以实现示例性存储单元135、示例性输入数据存储单元205、示例性段权重存储单元235、示例性选择概率存储单元240和/或示例性选择份额存储单元245?;蛘?,易失性存储器1118可以实现示例性存储单元135、示例性输入数据存储单元205、示例性段权重存储单元235、示例性选择概率存储单元240和/或示例性选择份额存储单元245。

    作为在诸如图11的装置之类的系统中实现这里描述的方法和/或装置的替代,这里描述的方法和/或装置可以嵌入在诸如处理器和/或ASIC(专用集成电路)的结构中。

    最后,尽管这里已描述了具体示例性方法、装置和制品,但本专利的覆盖范围不限于此。相反,本专利覆盖在字面上或在等同原则下完全落在所附权利要求范围内的所有方法、装置和制品。

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