基于模糊逻辑的观看者识别
2019-11-22

基于模糊逻辑的观看者识别

一种针对目标的广告系统使用机器学习工具来选择用于用户设备装置的当前用户的有用资源,以例如选择要传递到有线网络中的数字机顶盒的当前用户的广告。机器学习工具首先在学习模式中操作,以接收用户输入,并且产生可以表征用户设备装置观众的多个用户的证据。在工作模式中,所述机器学习工具处理当前用户输入,以将当前用户与那个用户设备装置观众的所识别的用户之一相匹配(图8,B1 1202)。可以使用模糊逻辑来改善用户特征的产生,以及将当前用户与那些所产生的特征相匹配。以这种方式,可以不仅基于家庭的特性,而且基于在那个家庭内的当前用户来实现有用资源的目标针对(图8,B1 1214)。

尼尔森营销研究数据作为定标和学习率参数也是有用的。如上所述,这个尼尔森数据与特定节目相关联地提供性别和年龄统计。如将在下面更详细所述,具有足够的驻留时间的点击事件用于相对于诸如模糊年龄间隔的每个分类参数段累积证据。在这一点上,每个证据有效地递增所开发的模型,以便分类参数值随着时间被综合(integrated)。给定的模糊参数集递增多少是一个证据相对于每个这样的模糊集拥有的隶属度的函数。

在显示有用资源选项后,CPE也可以在报告处理内使用其位置信息来增强向上游发送的传递数据。CPE用来使用其位置信息的处理从所述位置信息去除了基本上所有的敏感信息。例如,CPE可以报告针对特定位置组的有用资源被传递到在组内的位置之一。在这个示例内的CPE将不报告有用资源实际上被传递到的位置。

匹配相关的功能也可以用于报告环境内。在这一点上,一些或所有DSTB向网络提供关于实际传递的广告的报告。这使得所述目标针对系统和业务和计费系统能够对于一个广告测量观众,以便可以适当地对于广告商计费。优选的是,由这些报告提供的信息不仅指示观众的规模,而且指示观众与所述广告的目标观众有多适合。因此,如上所述的系统可以提供适合程度信息,其用于识别接收到所述广告的一个或多个用户的分类参数与目标针对参数匹配得有多好。所述匹配的相关功能在这个环境中也有用。

类似性和接近性分析器1322使用与独立的广告相关联的目标针对参数和当前用户的分类参数来执行匹配功能。即,分析器1322将广告与当前被认为坐在电视机1324之前的可能观看者1302的至少一个相匹配。如下更详细所述,这是通过将例如广告的目标年龄范围(其可以被表达为略微模糊化的区域)与用于表示观看者的年龄的集合(其也可以是模糊集)相比较来进行的。这两个集合重叠越多,则兼容性或者匹配越大。在与多个目标针对/分类参数相关的多维上执行这样的匹配。这种类似性分析被应用在广告列表1308的每个候选广告上,并且对于每个广告确定类似程度。当这个处理完成时,可以例如按照类似性的降序来排列在每个时段内的广告,并且可以选择排在前面的广告的一个或多个来用于投票。消极投票代理1326操作用于根据匹配信息来选择广告。这个处理在一般使用带数据流的输出的背景内进行。具体上,所图解的投票代理1326选择用于每个候选广告的记录或者ADR,并且对于每一个确定在广告时是否有任何观看者可能存在。另外,投票代理1326确定是否任何这样的观看者具有可接受地匹配广告的目标针对参数的分类参数。在投票环境内,对于每个匹配,对于广告进行投票。这个投票被返回到头端器部件1320,其中,其与其他的投票组合。这些汇集的投票用于产生下一代的广告列表1308。

如图10内所示,分类器可以因此被看作包含多个功能部件,其中包括状态(stay)转换和链接管理器、特征获取子系统、山脉成群子系统、周期性分析子系统以及广告匹配和分级子系统。所述状态转换和链接管理器操作用于监控点击流,并且确定DSTB是否被接通,并且跟踪状态改变。所述特征获取子系统操作用于建立如上所述的初始特征地形。山脉成群子系统用于处理所述特征地形,以去除噪声,并且如上所述更好地限定观看者地点。所述周期性分析子系统识别观看模式,并且将那些模式与从所处理的特征地形空间识别的观看者相匹配。最后,广告匹配和分级子系统将观看者分类参数与广告目标针对参数相比较,并且也分析与传递时间相关联的观看者的观看习惯,以便将广告与观看者匹配,并且产生用于投票、广告选择和报告的分级系统。

在第一实现方式内,如下详细所述,与CPE1101相关联的逻辑使用概率建模、模糊逻辑和/或机器学习来根据点击流1107逐渐地估计一个或多个当前用户的观众分类参数值。基于可能例如影响与特定输入相关联的概率的、有关家庭的所存储信息(最好没有敏感信息),这个处理可以选用地是补充的。以这种方式,每个用户输入事件(其涉及状态的改变和/或持续时间信息的一个或多个项目)可以用于根据相关联的概率值来更新观众分类参数的当前估计。所述模糊逻辑可以涉及模糊数据集和概率算法,所述概率算法提供基于改变的和限制的预测值的输入的估计。

所述汇集系统也可以用于进行日时间(timeofday)的购买。例如,有用资源提供商可以指定用于目标观众的观众分类参数,并且进一步指定用于播送所述有用资源的时间和频道。被调谐到那个频道的CPE可以然后根据在此所述的投票处理来选择有用资源。而且,有用资源提供商可以指定观众分类参数和运行时间或者时间范围,但是不指定节目频道。以这种方式,允许用于指定传播策略的较大灵活性。网络运营商也可能例如因为商业原因而禁止这些策略选项的一些。

因此已经提供了所述系统的概况,其中包括所述系统的主要部件的介绍讨论,其提供了用于理解匹配相关功能和相关联的结构的操作的系统环境。在本说明书的剩余部分描述了这种匹配相关的主题。

在一种实现方式内,所述队被集合为用于每个专用有用资源频道的多组有用资源选项,其中,每组的时间长度与间隙的长度匹配,从而不需要在间隙内的频道跳转。或者,CPE1002可以在有用资源频道之间导航,以在间隙内访问期望的有用资源(假设在相关有用资源频道上的有用资源开始被同步)。但是,可以明白,所述队矩阵(其中,列包括用于给定插播的选项,并且行对应于频道)不必是矩形的。换句话说,可以使用一些频道来提供仅仅用于间隙的一部分的有用资源选项,即可以在间隙的开始用于一个或多个插播,但是是在整个间隙都可用,或者仅仅在间隙的一个或多个插播已经被播送后可以使用。在所说明的实现方式内,所选择的有用资源和相关联的有用资源频道的列表1014然后与用于识别目标观众的元数据一起被发送。可以明白,如果CPE1002已经保留了有用资源选项列表1010,则可能不必在这个步骤包括元数据。最好紧邻在发送有用资源1016(其包括用于至少部分地支持所涉及的间隙的每个专用联系选项频道的多组有用资源选项)之前发送这个列表1014。

图26示出了略微不同的情况一观看者具有在所要求的年龄间隔之外的推断年龄。如通过隶属函数所示,当观看者年龄偏离被识别的目标年龄间隔时,隶属函数迅速地减弱。在这种情况下,观看者3具有仅仅0.18的兼容性,用于指示其通常是具有24-42年龄要求的广告的不良候选者。但是,注意,所述模糊兼容性机制表示,如果存在任何观看者,则分类器可以找到和分级观看者。