[发明专利]行为瞄准系统

权利要求书

1.一种用于在至少一个服务器方计算机处从至少一个客户端方计算机上的在线计算机活动远程确定因特网用户简档的计算机实现的方法，所述方法包括:

处理包括从来自多个用户的过去在线活动汇编的多个事件的事件信息的用户数据集；

在服务器方计算机处通过使用机器学习算法来生成多个计算机数据模型，利用所述用户数据集来训练所述计算机数据模型；

在服务器方计算机处存储所述多个计算机数据模型，其中计算机数据模型定义用于确定因特网用户简档得分的多个参数；

在所述服务器方计算机处从客户端方计算机接收对应于至少一个用户事件的数据，其中所述用户事件包括所述用户和所述客户端方计算机之间的在线活动；

在所述服务器方计算机中选择计算机数据模型来生成因特网用户简档得分；以及

在所述服务器方计算机中通过将来自所选择的所述数据模型的所述参数应用到对应于所述用户事件的所述数据来生成因特网内容类别中的至少一个用户简档得分。

2.如权利要求1所述的方法，还包括:

使用所述服务器方计算机添加包括至少一个新参数和规则的至少一个新数据模型，以便提供可扩展性；

在所述服务器方计算机处从所述客户端方计算机接收事件信息；

选择所述新数据模型来生成因特网用户兴趣得分；以及

在所述服务器方计算机中通过将来自所选择的所述新数据模型的所述新参数和规则应用到所述用户事件信息来生成因特网内容类别中的至少一个因特网用户兴趣得分。

3.如权利要求l所述的方法，还包括基于所述因特网用户兴趣得分向所述用户提供因特网广告。

4.如权利要求l所述的方法，其中所述参数包括新近度维度参数，该新近度维度参数基于所述用户事件信息发生的新近度来向所述因特网用户兴趣得分提供输入。

5.如权利要求l所述的方法，其中所述参数包括强度维度参数，该强度维度参数基于所述用户事件信息预测用户对所述类别的兴趣的有效度来向所述因特网用户兴趣得分提供输入。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述参数包括频率维度参数，该频率维度参数基于所述用户事件信息发生的频率来向所述因特网用户兴趣得分提供输入。

7.如权利要求l所述的方法，其中

选择模型以生成用户得分包括基于瞄准目标来选择模型；并且

生成至少一个因特网用户兴趣得分包括为所述瞄准目标生成用户兴趣得分。

8.如权利要求7所述的方法，其中所述瞄准目标包括品牌广告。

9.如权利要求7所述的方法，其中所述瞄准目标包括直接响应广告。

10.一种用于从在线计算机活动确定因特网用户兴趣的计算机实现的系统，所述系统包括:

用于存储多个数据模型的计算机存储装置，其中模型定义用于确定用户简档得分的多个参数；

至少一个服务器，用于:处理包括从来自多个用户的过去在线活动汇编的多个事件的事件信息的用户数据集；在通过使用机器学习算法来生成多个数据模型，利用所述用户数据集来训练所述数据模型；接收对应于至少一个用户事件的数据，其中所述用户事件包括所述用户的在线因特网活动:选择计算机数据模型来生成因特网用户简档得分；以及通过将来自所选择的所述数据模型的所述参数应用到对应于所述用户事件的所述数据来生成因特网内容类别中的至少一个用户简档得分。

11.如权利要求10所述的系统，其中所述计算机系统包括可扩展系统，使得可以在无需改变现有计算机系统的情况下添加至少一个数据模型。

12.如权利要求10所述的系统，还包括广告服务器，用于基于所述因特网用户兴趣得分向所述用户提供因特网广告。

13.如权利要求10所述的系统，其中所述参数包括新近度维度参数，该新近度维度参数基于所述用户事件信息发生的新近度来向所述因特网用户兴趣得分提供输入。