[发明专利]基于搜索要求识别用户并将用户选为目标的系统和方法

说明书

本发明涉及基于搜索要求识别用户并将用户选为目标的系统和方法。本发明提供了一种用于搜索满足一个或多个搜索要求的用户的系统和方法。获取由样本用户操作的计算系统的配置概要文件，所述样本用户具有至少一个确定的特性。生成将所述样本用户的确定的特性与所述样本用户的所述计算系统的所述配置概要文件相关联的机器学习模型。基于通过所述机器学习模型对目标用户的计算系统的所述配置概要文件的分析，识别与搜索查询中指定的所述至少一个确定的特性相匹配的至少一个所述目标用户。

技术领域

本发明涉及用于经由计算机系统和网络基于搜索要求识别并将用户选为目标的方法和系统。

背景技术

公司和企业家借助广告服务来促销其产品。广告是通过各种媒介传播有关广告商的商品和服务或想法的信息，广告是非个性化的(通常是有偿的)并且具有说服性质。随着互联网的发展，广告也入侵到互联网；根据最新数据，超过20％的广告是在互联网上进行的。

由于缺乏个性化并且广告针对的是一群不确定的人，因此广告的效果通常低于其能达到的效果。因此，制作者努力从整个用户集合中挑选出各个组，并向每个组展示针对该组计算的自己的广告。这称为针对性广告。针对性广告宣传不与网页内容相关联、而是与根据用户的先前行为或调查数据确定的特定用户组相关联的声明(演示文稿)。自适应运行时间广告的已知方法基于对搜索查询、概要文件、来自用户的网络应用程序的数据等的分析来显示广告消息。但是，广告不是针对实际用户需求，而是针对这种需求的可能性。因此，广告声明的种类显著少于产品或服务的消费者数量。

在互联网发展过程中，向用户投放广告的方法本身已经发生了变化。用户不仅在网上冲浪期间遇到广告，而且在上班或回家的路上在访问网络和信息栏的应用程序中也会遇到广告。广告有一个主要缺点：经常打扰不需要所广告的产品的用户，因此用户设法避免带有广告的应用程序和网络资源。如果用户实际上需要产品，但是广告太过侵扰，则可能会将用户重定向到竞争对手。

因此，现有的广告产品效率低，并且其收集和传输有关用户的信息并进行概要分析，这可能带来法律风险。广告打扰用户，并且他或她将设法避免带有广告的应用程序，而广告对应用程序来说至关重要，因为应用程序是通过广告获利的。

发明内容

公开了一种用于识别满足特定搜索要求(即职位要求、直销目标等)的目标用户的系统和方法，该系统和方法通过将所收集的计算系统(例如，个人计算机、笔记本电脑、平板电脑、手机、游戏机、智能电视、智能电器等)的配置概要文件(例如，硬件、软件和数据文件)以及目标用户的各种公共在线内容(例如，社交新闻和媒体以及个人网络站点和专业网络站点)应用于经训练的机器学习模型，以基于对目标用户的计算系统的配置概要文件和/或由所述目标用户生成或共享的在线内容的分析来确定所述目标用户是否满足所述搜索要求。

根据本发明的一个示例性方面，提供了一种用于搜索满足一个或多个搜索要求的用户的计算机实现的方法。该方法包括：获取由样本用户操作的计算系统的配置概要文件，其中所述样本用户具有至少一个确定的特性；以及生成将所述样本用户的确定的特性与所述样本用户的所述计算系统的所述配置概要文件相关联的机器学习模型。所述方法还包括：接收搜索查询，所述搜索查询包括针对与所述至少一个确定的特性匹配的目标用户的一个或多个搜索要求；以及通过处理器访问多个目标用户的计算系统的配置概要文件。所述配置概要文件至少包括关于所述目标用户的计算系统的硬件、软件和数据文件的信息。所述方法还包括：使用所述机器学习模型对所述目标用户的计算系统的所述配置概要文件进行分析，以识别与所述搜索查询的所述一个或多个搜索要求相匹配的一个或多个目标用户；以及基于通过所述机器学习模型对所述目标用户的计算系统的所述配置概要文件的分析，识别与所述搜索查询中指定的所述至少一个确定的特性相匹配的至少一个目标用户。