[發明專利]使用模型優化內容分發

有效

• 申請號: 201680084301.4
• 申請日: 2016-12-16
• 公開（公告）號: CN109074359B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: S.T.戴維斯;陳凱;M.J-K.王;W.江;M.塔瓦非;P.Z.蒂普頓
• 申請（專利權）人: 谷歌有限責任公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06N20/00;G06F16/70;G06Q30/02
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 邵亞麗

1.一種系統，包括：

訓練數據庫，所述訓練數據庫存儲訓練數據，所述訓練數據包括關于多個用戶的屬性信息和對所述多個用戶在內容呈現之后的在線行為進行量化的對應代理度量，所述屬性信息包括關于所述多個用戶中的每一個的人口統計信息，所述人口統計信息不包括直接指示每個用戶將會如何對內容進行響應的信息；

內容數據庫，所述內容數據庫存儲從各種第三方內容提供者接收到的第三方內容；

模型生成器，所述模型生成器訪問所述訓練數據庫中的訓練數據并且基于包括關于多個用戶的屬性信息和對應代理度量的所述訓練數據訓練針對第三方內容分發的模型；以及

內容分發服務器，所述內容分發服務器接收針對要在客戶端設備處與內容的另一部分一起呈現的第三方內容的請求，其中所述內容分發服務器使用所述模型，響應于所述請求以選擇要被分發到所述客戶端設備的第三方內容并且將識別所選擇的第三方內容的數據傳輸到所述客戶端設備，

其中，所述模型：

從所述請求獲得一組屬性，其中，所述一組屬性與關于與所述請求關聯的用戶的屬性信息相關，所述屬性信息包括關于所述用戶的人口統計信息，所述人口統計信息不包括直接指示所述用戶將會如何對內容進行響應的信息，

接收關于存儲在所述內容數據庫中的給定第三方內容的信息，

基于與關于與所述請求關聯的用戶的屬性信息相關的所述一組屬性和關于第三方內容的信息，針對所述給定第三方內容預測代理度量，其中，所預測的代理度量提供關于將由所述給定第三方內容的呈現而導致的主題保持或主題意識中的至少一個的信息；以及

使用所預測的代理度量并且針對所述內容分發服務器，基于所預測的代理度量達到閾值來識別給定第三方內容用于分發。

2.根據權利要求1所述的系統，其中，關于所述內容數據庫中的所述給定第三方內容的信息包括所述給定第三方內容的類別、所述給定第三方內容的持續時間和所述給定第三方內容的特征中的至少一個。

3.根據權利要求1或2所述的系統，其中，所述訓練數據庫還接收與向所述客戶端設備顯示特定的第三方內容關聯的代理度量，并且其中，所述模型生成器還使用接收到的與向所述客戶端設備顯示所述特定的第三方內容關聯的代理度量來重新訓練所述模型。

4.根據權利要求1或2所述的系統，其中，所述模型還對屬性信息的某些類別加權并且基于加權的屬性信息預測代理度量。

5.根據權利要求1或2所述的系統，其中，針對第三方內容的所述請求不包含已知屬性信息，其中，所述模型不管屬性信息地識別訓練數據。

6.根據權利要求1或2所述的系統，其中，所述代理度量包括在視頻內容上的點擊、與視頻內容關聯的觀看時間、與視頻內容關聯的跳過時間、與視頻內容關聯的可視性度量和與視頻內容關聯的可聽性中的至少一個。

7.根據權利要求1或2所述的系統，其中，從各種第三方內容提供者接收到的第三方內容中的每一個第三方內容包括對于主題保持或主題意識的偏好。

8.根據權利要求7所述的系統，其中，所述模型基于所述偏好識別所述給定第三方內容。

9.根據權利要求1或2所述的系統，其中，所述模型生成器識別并存儲特定代理度量和主題保持之間的相關性。

10.根據權利要求1或2所述的系統，其中，所述模型生成器識別并存儲特定代理度量和主題意識之間的相關性。

11.根據權利要求1或2所述的系統，其中，所述模型使用邏輯回歸機器學習和線性回歸機器學習中的至少一個來預測所述代理度量。