[發(fā)明專利]獨(dú)立訪問者數(shù)量估算方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310030660.X
• 申請日: 2013-01-25
• 公開（公告）號: CN103970752B
• 公開（公告）日: 2017-12-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 丁若谷;馮是聰;陳家耀;吳明輝
• 申請（專利權(quán)）人: 秒針信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京安信方達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11262
• 代理人: 栗若木,曲鵬

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種信息處理技術(shù)，尤其涉及一種獨(dú)立訪問者數(shù)量估算方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，獨(dú)立訪問者(Unique Visitor，UV)指訪問某網(wǎng)站的用戶群體中獨(dú)立于其他個體而真實(shí)存在的自然人，獨(dú)立訪問者的數(shù)量是一種十分重要的統(tǒng)計指標(biāo)。例如：某篇網(wǎng)絡(luò)新聞的獨(dú)立訪問者數(shù)量反映了其受到關(guān)注的程度；某項(xiàng)調(diào)查的獨(dú)立訪問者數(shù)量關(guān)系到參與調(diào)查的人群基數(shù)大小；某條廣告的獨(dú)立訪問者數(shù)量表示了多少人認(rèn)知了廣告的內(nèi)容；等等。因此，準(zhǔn)確地估算獨(dú)立訪問者數(shù)量在這些場景下將能夠發(fā)揮很大的作用。在上述例子中，媒體的決策者能夠根據(jù)每篇新聞的讀者多少決定未來新聞采編的方向；發(fā)布調(diào)查的機(jī)構(gòu)能夠了解調(diào)查覆蓋的人數(shù)是否足夠使結(jié)果的可靠性達(dá)到特定的置信區(qū)間；廣告主一方面能夠根據(jù)收看一則廣告的獨(dú)立訪問者的數(shù)量來判斷該廣告的到達(dá)率(Reach)是否達(dá)到預(yù)定的指標(biāo)，另一方面還能夠避免同一廣告因?yàn)橄蛲挥脩粽故镜念l率(Frequency)過高造成浪費(fèi)。如果獨(dú)立訪問者數(shù)量可以估算得更準(zhǔn)確，那么更多的需要這一統(tǒng)計指標(biāo)的行業(yè)還將受益，而且還可能發(fā)掘出潛在的新行業(yè)。因此，對獨(dú)立訪問者數(shù)量進(jìn)行準(zhǔn)確估算的意義非常重大。

公開于2011年11月24日、公開號為US 2011/0288940 A1的美國專利申請公開了一種基于特征指紋(fingerprint-based)的獨(dú)立訪問者數(shù)量估算方法。該方法基于用戶上網(wǎng)時的瀏覽器類型、操作系統(tǒng)類型、IP(一種互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議，可用于識別用戶的大致位置、所屬網(wǎng)絡(luò)等信息)地址等特征把多個不同的cookie(某些網(wǎng)站為了辨別用戶身份而儲存在用戶本地終端上的數(shù)據(jù))對應(yīng)到一個獨(dú)立訪問者。但該技術(shù)方案僅考慮了多個cookie對應(yīng)一個獨(dú)立訪問者的情況，而沒有考慮多個獨(dú)立訪問者對應(yīng)一個cookie的情況。例如，某公司部署了一百臺桌面工作站供員工使用，使用了同一批采購的硬件、系統(tǒng)鏡像安裝的軟件，因而上述特征完全相同，使用這批工作站上網(wǎng)的員工很可能被識別為同一個獨(dú)立訪問者。

另，公開于2012年6月28日、公開號為2012/0166379 A1的美國專利申請公開了一種基于聚類(clustering-based)的獨(dú)立訪問者數(shù)量估算方法。該方法根據(jù)用戶的上網(wǎng)歷史行為，把多個不同的cookie聚類在一起，然后把這個聚類在一起的多個cookie對應(yīng)到同一個獨(dú)立訪問者。這樣就可以根據(jù)聚類的個數(shù)把獨(dú)立訪問者的個數(shù)估算出來。基于聚類的方法最大的優(yōu)點(diǎn)是，可以把多個不同的cookie物理地聚類在一起，這對于那些經(jīng)常清空cookie的用戶識別非常有用。比如，某用戶經(jīng)常在網(wǎng)吧上網(wǎng)，由于網(wǎng)吧的電腦裝有還原卡，每次登陸時都會清空cookie，因而該用戶就對應(yīng)多個cookie。然而，這一類方法和基于特征指紋的方法有同樣的問題，即沒有考慮多個獨(dú)立訪問者對應(yīng)一個cookie的情況，導(dǎo)致估算的獨(dú)立訪問者數(shù)量準(zhǔn)確度較低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種獨(dú)立訪問者數(shù)量估算方法及系統(tǒng)，以提高獨(dú)立訪問者數(shù)量估算的準(zhǔn)確性。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種獨(dú)立訪問者數(shù)量估算方法，該方法包括：

采集步驟，采集終端的終端標(biāo)識及與各終端標(biāo)識對應(yīng)的身份標(biāo)識；

初始化步驟，初始化每個身份標(biāo)識的變量值為初始值；

終端標(biāo)識變量值計算步驟，根據(jù)各個終端標(biāo)識對應(yīng)的身份標(biāo)識的變量值計算各個終端標(biāo)識的變量值；

估算步驟，提取訪問過指定內(nèi)容的終端標(biāo)識，基于訪問過指定內(nèi)容的終端標(biāo)識的變量值估算訪問該指定內(nèi)容的獨(dú)立訪問者數(shù)量。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明還提供了一種獨(dú)立訪問者數(shù)量估算系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

采集裝置，用于采集終端的終端標(biāo)識及與各終端標(biāo)識對應(yīng)的身份標(biāo)識；

初始化裝置，用于初始化每個身份標(biāo)識的變量值為初始值；

終端標(biāo)識變量值計算裝置，用于根據(jù)各個終端標(biāo)識對應(yīng)的身份標(biāo)識的變量值計算各個終端標(biāo)識的變量值；

估算裝置，用于提取訪問過指定內(nèi)容的終端標(biāo)識，基于訪問過指定內(nèi)容的終端標(biāo)識的變量值估算訪問該指定內(nèi)容的獨(dú)立訪問者數(shù)量。