[发明专利]用于识别广告牌受众群的路径以及基于该路径提供广告内容的系统和方法无效
申请号: | 201280039073.0 | 申请日: | 2012-07-17 |
公开(公告)号: | CN103875014A | 公开(公告)日: | 2014-06-18 |
发明(设计)人: | 阿杰伊·萨斯亚纳斯;斯亚卡依·妠达果帕 | 申请(专利权)人: | 阿尔卡特朗讯 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02 |
代理公司: | 北京汉昊知识产权代理事务所(普通合伙) 11370 | 代理人: | 罗朋;周建华 |
地址: | 法国*** | 国省代码: | 法国;FR |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 识别 广告牌 受众 路径 以及 基于 提供 广告 内容 系统 方法 | ||
本申请要求美国临时专利申请第61/521407号的权益,其于2011年8月9日提交,据此通过引用的方式被合并。
技术领域
本说明书一般涉及用于为市场目的识别并跟踪目标群的系统和方法,并且更具体地涉及用于识别广告牌受众群的路径以及基于该路径提供广告内容的系统和方法。
背景技术
广告牌是广告的一种普遍使用形式。广告牌延道路、在购物商场中、在建筑物的侧面、以及在许多其它环境中被使用。由于广告技术变得更复杂,而且关于受众群的知识扩展并且变得越来越精确,广告商越来越能够选择性地放置广告牌以到达目标受众。此外,近期的技术允许广告牌的放置可以在某天的第一时间展示第一广告并且在该天的第二时间展示第二广告。
由于广告牌变得越来越针对所选择的受众,此外还包括使得它们能够在其自身之间交互的技术,目标受众是自由流动的动态实体,其在多个时间点在多个广告牌前运动和存在的概念,已变得越来越明显。为实现效率和最大回报,存在对于允许广告牌,或广告牌网络,来识别并回应目标受众运动的系统和方法的需要。此外,存在对于能够跟踪并监测目标群而不侵犯个人隐私的系统和方法的需要。
发明内容
在各个实施例中,用于检测在一个或多个兴趣点前,或在其附近的目标受众或群的存在的系统和方法被提供。在多个兴趣点之间的目标受众的运动、或路径被确定。例如,目标受众可以在各自时间间隔在广告牌网络中的多个广告牌前被检测到,并且目标受众在多个广告牌之间的的路径可以被确定。为了在一个或多个时间间隔期间在特定兴趣点处识别群,关于群的标准代表(standard representation)的概念被定义。为了识别在多个兴趣点处的群的标准代表,标准出现(standard occurrence)的概念被定义。通过按时间排列跨多个兴趣点的标准出现,路径被识别。路径指示所选择的群随时间行进并经过多个兴趣点。
根据一个实施例,与各自的兴趣点相应的多个映射被生成。每个映射指示在相应的兴趣点处被检测到的至少一个兴趣群,以及当在该相应的兴趣点处各个群被检测到的各自的时间。与出现在该多个映射的所选择的一个映射中的一个或多个群的集合相应的标准代表被定义。基于该多个映射,与该标准代表相关的路径被确定,该路径定义该标准代表于其被检测到的第二多个兴趣点以及指示该标准代表在该第二多个兴趣点中的各个兴趣点处被检测到的时间信息。在一个实施例中,至少一个兴趣点包括与广告牌相关的位置。
在一个实施例中,一个或多个群的集合在与多个映射中所选择的一个映射相应的特定兴趣点相关的区域中被检测到。
在另一个实施例中,一个或多个群的集合的交集被确定,围绕交集的概率增长被确定,以及基于该交集和该概率增长,该标准代表被定义。
在另一个实施例中,基于多个映射,与该标准代表相关的数组被生成。该数组包括结合各自兴趣点以及各自时间的一个或多个坐标集合,该数组通过识别在多个映射内的标准代表的多个标准出现来被生成,并且对于所识别的多个标准出现中的每一个,生成指示与各自的标准出现相关的时间和兴趣点的坐标集合。
在另一个实施例中,通过识别P概率宽松中心交集(P probabilistic relaxed centered intersection),标准代表的标准出现被识别。
在另一个实施例中,基于所确定的路径,一个或多个广告在一个或多个所选择的兴趣点处被显示。
参考以下具体实施方式以及附图,本公开的这些以及其它优点对于本领域技术人员将是明显的。
附图说明
图1示出处于地理区域中的广告牌网络;
图2示出根据一个实施例的数个多个广告牌以及在各个多个广告牌中的各自的广告牌中心;
图3示出在地理区域内的广告牌网络以及在广告牌之间的距离;
图4示出根据一个实施例的通信系统;
图5A示出根据一个实施例的受众检测器的组件;
图5B示出根据一个实施例的受众分析服务的组件;
图6是根据一个实施例的确定与群相关的路径的方法流程图;
图7示出根据一个实施例的映射;
图8示出根据一个实施例由群所跟随的路径;
图9示出根据一个实施例的对两个直方图的分析;
图10示出根据一个实施例的全序群的M-模态分布(M-modal distribution)到N-模态分布(N-Modal distribution)的减化;以及
图11示出可以被用来实现本发明的特定实施例的计算机。
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