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用于對等網絡中的針對性廣告的方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN200980161016.8

申請日:

2009.08.19

公開號:

CN102474524B

公開日:

2015.01.07

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):H04L 29/08申請日:20090819|||公開
IPC分類號: H04L29/08; G06Q30/02(2012.01)I 主分類號: H04L29/08
申請人: 湯姆森特許公司
發明人: 李德凱; A.卡什雅普; S.馬瑟; 吳明權; 劉航
地址: 法國伊西萊穆利諾
優先權:
專利代理機構: 北京市柳沈律師事務所 11105 代理人: 呂曉章
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法律狀態
申請(專利)號:

CN200980161016.8

授權公告號:

102474524B||||||

法律狀態公告日:

2015.01.07|||2012.10.03|||2012.05.23

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

描述了包括如下步驟的方法:從目錄服務請求內容;接收對等網絡中具有所請求內容的對等體的列表;從接收的對等體列表中選擇一個對等體;與所選對等體建立通信;接收從所選對等體可獲得的內容塊和廣告的列表;請求從所述所選對等體可獲得的內容塊和廣告;以及從所選對等體接收內容塊和隨機選擇的廣告。此外,描述了包括如下步驟的方法:接收內容的請求;生成可用于所請求內容的內容塊的列表;生成與所請求內容相關聯的廣告的列表;響應該請求發送可用內容塊的列表;接收所選內容塊的請求;以及發送所選內容塊和與所選內容塊相關聯的廣告。

權利要求書

1: 一種方法, 所述方法包含 : 從目錄服務請求內容 ; 接收對等網絡中具有所述所請求內容的對等體列表 ; 從所述所接收對等體列表中選擇一個對等體 ; 與所述所選對等體建立通信 ; 接收從所述所選對等體可獲得的內容塊和廣告的列表 ; 請求從所述所選對等體可獲得的內容塊和廣告 ; 以及 從所述所選對等體接收所述內容塊和隨機選擇的廣告。
2: 根據權利要求 1 所述的方法, 其中, 所選對等體是從所述對等體列表中隨機選擇的。
3: 根據權利要求 1 所述的方法, 其中, 所述所接收內容塊和所述隨機選擇的廣告被下 載和流化之一。
4: 根據權利要求 1 所述的方法, 進一步包含存儲所述所接收內容塊和所述隨機選擇的 廣告。
5: 根據權利要求 4 所述的方法, 進一步包含 : 選擇要呈現的內容 ; 檢索與所述所選內容有關的廣告的列表 ; 排序所述廣告的列表 ; 以及 響應所述排序呈現從所述廣告排序列表中選擇的所述內容和廣告。
6: 根據權利要求 5 所述的方法, 其中, 將每個廣告與一個關鍵詞集合相關聯, 以及其中 每個廣告關鍵詞具有相關聯的權重, 以及進一步其中所述排序響應觀眾關鍵詞與所述廣告 關鍵詞之間的匹配。
7: 根據權利要求 6 所述的方法, 其中, 所述排序使用所述廣告關鍵詞的所述相關聯權 重的組合完成。
8: 根據權利要求 7 所述的方法, 其中, 所述組合是所述廣告關鍵詞的所述相關聯權重 的和值。
9: 根據權利要求 4 所述的方法, 進一步包含 : 選擇要從其刪除所存儲內容塊的內容 ; 確定與所述所選內容相關聯的過期廣告的百分比 ; 刪除所述過期廣告 ; 選擇與過期廣告的百分比相等的百分比的所述所存儲內容塊以便進行刪除 ; 以及 刪除所述所選內容塊。
10: 根據權利要求 9 所述的方法, 其中, 所述所存儲內容塊的所述選擇通過向所述內容 中間的所存儲內容塊給出較高的概率來完成。
11: 根據權利要求 9 所述的方法, 其中, 所述相等百分比基于正態分布函數。
12: 一種方法, 所述方法包含 : 接收內容的請求 ; 生成可用于所述所請求內容的內容塊的列表 ; 生成與所請求內容相關聯的廣告的列表 ; 響應所述內容的請求發送可用內容塊的所述列表 ; 2 接收所選內容塊的請求 ; 以及 發送所述所選內容塊和與所述所選內容塊相關聯的廣告。
13: 根據權利要求 12 所述的方法, 其中, 隨機選擇與所述所請求內容相關聯的廣告的 所述列表。
14: 根據權利要求 12 所述的方法, 其中, 所述所選內容塊和與所述所選內容塊相關聯 的所述廣告的所述發送被下載和流化之一。

說明書


對等網絡中的針對性廣告

    技術領域 本發明涉及對等網絡 (peer-to-peer network) 背景下的針對性廣告 (targeted advertising), 尤其涉及不侵犯對等體 (peer) 隱私的針對性廣告。
     背景技術 廣告無處不在。它通過電視和無線電廣播。它以橫幅 (banners) 和其他廣告的形 式在互聯網上。當然也可以將它用在經由對等網絡下載內容的時候。當廣告被針對時最好 用。明顯地, 在體育賽事 (sporting events) 期間播出的廣告針對選擇那時廣告它們的產 品的公司相信將購買它們的產品的人們。
     針對性廣告比盲目遞送信息更有效地向適當受眾 (audience) 遞送適當商業信 息。但是, 在實現有效針對性廣告時, 必須在廣告 (advertisement)(ad) 被針對向某一用戶 之前收集該用戶信息。這通常會侵犯這個用戶的隱私。
     在過去的十年中, 在對等網絡上遞送的內容越來越多。 該內容包括文檔數據文件、 音頻 ( 包括音樂、 語音 )、 包含電影的視頻、 幻燈片放映、 包含實時媒體的畫面 ( 靜止圖像 ) 集多媒體等。 一個成功示例是作為視頻點播 (VoD) 服務或作為實時流 (live streaming) 的 使用對等網絡的視頻分發。由于互聯網的全球遍及 (reach) 和數據分發的相對較低成本, 可以預見, 在對等環境下對于針對性廣告來說是一個好機會。
     不過, 在全球對等環境下可以部署針對性商業廣告 ( 廣告 ) 之前存在必須滿 足的一些要求。首先, 用戶的隱私必須被保護, 以遵守全世界不同地區和國家的法律和 法規。第二, 必須高效地分發廣告。應該盡可能少地牽涉到服務器, 以便允許可伸縮性 (scalability), 并且廣告應該具有與相關內容相同的可用性, 使得查找復雜性保持相同。 第三, 必須靈活地將最新廣告與相關內容結合。最后, 必須能夠為適當受眾選擇適當廣告。
     傳統上, 針對性廣告要求廣告服務器知道一些關于用戶的信息。一個示例將廣告 插入來自在線 ( 互聯網 ) 搜索的搜索結果中, 因為服務器知道用戶正在看什么。但在廣告 服務器上保留用戶的搜索歷史侵犯了用戶的隱私。 另一種途徑是根據內容的特性而不是根 據用戶將廣告并入內容本身中。廣播 TV 支持的傳統廣告是一個這樣的示例。但這種途徑 在遞送動態、 針對性、 最新廣告方面不靈活。
     需要的是在不侵犯用戶隱私的情況下對等環境中的靈活、 高效、 針對性廣告。
     發明內容 在不產生比在原對等內容分發中產生的開銷大的開銷的情況下應該高效分發廣 告。對等體應該也能夠與獲取所請求 ( 所希望 ) 內容一樣迅速地定位和獲取廣告。廣告應 該具有與所請求內容相同的可用性。此外, 不應該犧牲可伸縮性。
     任何服務器不應該知道比提供服務所需更多的信息。例如, 內容服務器不應該收 集對等體的私人信息。對等體也不能知道其它對等體的私人信息。
     應該能夠動態地組裝廣告和內容, 使得最新的廣告 (advertising)(ads) 可以與
     現有或新內容一起使用, 以及可以為不同用戶分發不同廣告。這是與將廣告嵌入內容 ( 例 如, TV 節目 ) 中的主要差異。
     應該向適當受眾, 例如, 對其感興趣的人們播放廣告。因此, 可以減少被播放廣告 的數量, 使常規內容呈現的中斷最小化, 并提高廣告的有效性。
     為此, 本發明提供了在不侵犯用戶隱私的情況下在對等網絡上靈活、 高效、 針對性 的廣告。
     描述包括如下步驟的方法 : 從目錄服務 (directory service) 請求內容 ; 接收對 等網絡中具有所請求內容的對等體的列表 ; 從接收的對等體列表中選擇一個對等體 ; 與所 選對等體建立通信 ; 接收從所選對等體可獲得的內容塊和廣告的列表 ; 請求從所述所選對 等體可獲得的內容塊和廣告 ; 以及從所選對等體接收內容塊和隨機選擇的廣告。 此外, 描述 包括如下步驟的方法 : 接收內容的請求 ; 生成可用于所請求內容的內容塊的列表 ; 生成與 所請求內容相關聯的廣告的列表 ; 響應內容的請求發送可用內容塊的列表 ; 接收所選內容 塊的請求 ; 以及發送所選內容塊和與所選內容塊相關聯的廣告。 附圖說明
     當結合附圖閱讀時, 從如下詳細描述中更好地理解本發明。附圖包括下面簡述的 圖 1A 示出帶有內容服務器、 廣告服務器、 目錄服務和四個對等體的示例對等系 圖 1B 示出分層群集的對等安排 ; 圖 2 是對等體請求內容的示例性實施例的流程圖 ; 圖 3 是對等體播放 ( 呈現 ) 內容的示例性實施例的流程圖 ; 圖 4 是對等體向另一個對等體供應內容的示例性實施例的流程圖 ; 圖 5 是對等體刪除廣告和相關聯內容塊的示例性實施例的流程圖 ;圖:
     統;
     具體實施方式
     本發明對于對等系統在通信雙方之間只泄露最低限度的信息而進行工作。但是, 對等體不知道了解彼此的所有信息。 使廣告和相關內容相互關聯, 并一起分發, 使得它們具 有相同的可用性, 并且對于廣告來說查找開銷幾乎是零。將更新機制用于以最近的廣告取 代舊的廣告。將關鍵詞加以標記以便使廣告可針對本地對等體。
     具體地說, 當對等體請求內容時, 返回可能具有這個內容的只隨機選取對等體的 列表。服務器 ( 內容和廣告 ) 不知道這些對等體可能具有什么廣告。一旦接收到內容的請 求, 服務對等體不僅生成可用塊的所選列表, 而且隨機生成與所請求內容相關聯的廣告的 列表, 使得其它對等體不知道服務對等體具有的所有廣告。 在請求對等體觀看了內容之后, 根據本地回放歷史隨機生成廣告的排序列表。 這樣是使得其它對等體不知道這個對等體的 觀看喜好。此外, 只高速緩存某種內容的對等體的存在使一個對等體難以知道另一個對等 體是否觀看了所請求內容, 以及針對那種特定內容顯示了哪些廣告。圖 1A 示出了對等內容 分發系統的部署情形。 本發明旨在在 P2P 網絡上提供針對性廣告, 以及本發明在任何 P2P 環 境下操作。內容服務器用于為內容服務。廣告服務器用于為廣告服務。目錄服務用于通過提供可能具有所請求內容的對等體的列表來響應內容請求。對等體是用戶方設備。它可能 是計算機、 娛樂設備、 家庭網關、 機頂盒、 或存儲設備。它可以為其它對等體高速緩存內容。 可選的是, 它也可以呈現一些本地高速緩存內容。對等體周期性地對內容服務器檢驗需要 分發的內容。 如果對等體具有足夠的資源, 例如, 網絡帶寬、 本地存儲, 則通過為其它對等體 高速緩存內容主動 (actively) 參與內容分發。
     盡管內容服務器、 廣告服務器、 和目錄服務在邏輯上是分開的, 但是以下是可能 的, 在某種部署中, 這些服務器可能共處在分立或同一機器上。
     在內容網絡中高效地分發廣告是非常重要的。在對等環境下, 這甚至變得更加重 要, 因為廣告本身是短內容單元 ( 段 ), 并且因此使總內容量隨廣告增加。搜索和下載廣告 需要大量的系統資源。 例如, 必須花費時間來查找對等網絡中的廣告, 并找出從中下載廣告 的最佳對等體。除了普通內容分發成本之外, 這些都是成本。
     在本發明中, 將廣告與它們的相關內容相關聯。 當向一個對等體分發內容時, 也向 該對等體分發相關聯的廣告。對等體的相關聯廣告的數量可能非常大。在這種情況下, 選 擇廣告的一個子集以分發給該對等體。 廣告的子集可以隨機地或根據考慮到以前廣告子集 判定的散列函數 (hash function) 來選擇, 使得當對等體的數量增加時, 將分發所有廣告。
     對于分發廣告的每臺機器 ( 包括服務器和對等體 ), 使用為每個廣告保留分發計 數的機制。當一個對等體下載一個廣告時, 使分發計數遞增。當希望或有必要選擇廣告的 子集時, 將較高的概率賦予具有較低分發計數值的那些廣告, 例如, 那些新添加的廣告。該 子集使用如下方程來選擇 :
     其中, N 是與一個內容單元相關聯的廣告的總數。Ci 是 adi 的分發計數。Cmax 是所 有廣告當中的最大分發計數。Pi 是在這個子集中將選擇 adi 的概率。c 是保證具有分發計 數 Cmax 的廣告不會獲得 0 概率的常數。
     另一種途徑是使用所有廣告的分發計數的總和。
     其中還能夠根據某些準則將不同的優先級賦予不同的廣告。例如, 可以通過將分發計 數增加 1/2 而不是增加 1, 將較高優先級賦予利潤較高的廣告。此外, 可以使用基于地理或 基于網絡等待時間 (network latency-based) 的算法來分發內容和廣告, 使得對等體可以 在本地 ( 在地理上或針對網絡延遲 ) 找到內容和廣告。
     本發明的方法具有幾個優點。因為廣告被背負 (piggyback) 在它們的相關聯內 容上, 所以當搜索內容單元時, 對于廣告附加查找是不必要的。利用所搜索內容的可用性 保證廣告的可用性。當選擇下載內容的對等體時, 那些適合服務內容的對等體將也適合 服務廣告。此外, 廣告與普通內容相比通常很小, 并且因此存儲和帶寬消耗是不重要的
     (marginal)。因此, 可伸縮性與傳統對等系統保持相同。
     盡管內容塊 ( 內容單元 ) 和相關廣告相互關聯, 但隨機地將它們分發給每個對等 體。在每個對等體上高速緩存不同的塊子集, 以及對等體無需具有所有廣告。僅當對等體 想觀看一個內容單元時, 有必要收集它的所有內容塊 ( 包括廣告 )。即使在這種情況下, 其 它的對等體 / 服務器不能告訴這個對等體正在觀看這個內容還是僅僅正在高速緩存整個 內容。
     當對等體實際觀看一個內容單元時, 隨機選擇它的相關聯廣告。它們可能是不同 的廣告或重復的相同廣告。即使一個對等體已經高速緩存這個內容的許多廣告, 實際上也 只呈現所選的少數幾個。所選的子集也隨對等體不同而改變。因此, 沒有對等體 / 服務器 知道在其它對等體上觀看的廣告。
     內容服務器只知道哪些對等體向它請求了哪個內容。 內容服務器不知道有關對等 體本身之間的通信的任何信息。 它不知道向對等體下載什么廣告。 此外, 內容服務器不能推 斷一個對等體是否實際觀看了內容, 因為一些對等體可能只為其它對等體高速緩存內容。
     當一個對等體請求與所請求內容相關聯的廣告時, 廣告服務器只知道該對等體請 求哪個內容。它可能知道也可能不知道有關這個內容的信息。例如, 該關聯可以通過將散 列值作為內容標識符來完成以隱藏有關內容的信息。 該關聯也可以通過為內容和相關廣告 兩者指定一些關鍵詞來完成。此外, 廣告服務器只知道從其請求廣告的對等體。隨后的廣 告分發對廣告服務器完全隱藏。更重要的是, 廣告服務器不知道一個對等體是否實際觀看 內容。即使觀看內容, 廣告服務器不知道特定對等體將觀看哪個廣告的子集。 目錄服務只保留內容標識符與可能具有內容的對等體之間的映射。 它不具有有關 內容的任何信息。它既沒有有關隨后內容分發的任何信息, 也不知道有關相關或相關聯廣 告的任何信息。 與其它服務器類似, 廣告服務器不知道所請求內容是否被觀看, 以及如果觀 看具體內容, 不知道將觀看哪個廣告的子集。
     在下載內容塊之后, 對等體向目錄服務隨機報告有關它的可用性, 使得其它對等 體可以從這個對等體獲取所下載內容。但是, 對等體從不報告廣告的可用性。
     為了保護每個對等體的隱私, 首先將對等體設計成能夠為其它對等體高速緩存內 容。另外, 對等體可能能夠本地呈現內容。但是, 對等體不能知道另一個對等體只正在高速 緩存內容 ( 只高速緩存對等體 ) 還是也能夠觀看內容 ( 普通或常規對等體 )。對于普通對 等體, 為其它對等體高速緩存的內容完全獨立于本地觀看的內容。普通對等體可能觀看也 可能未觀看高速緩存的內容。如果一個普通對等體未觀看高速緩存內容, 則這個對等體變 成只高速緩存對等體, 并且僅僅對內容分發網絡作貢獻。這暗示任何數據服務對等體不能 知道數據接收對等體是否將實際觀看所服務的內容, 從而保護數據接收對等體的隱私。數 據服務對等體只服務于所請求的內容。 數據接收對等體不知道存儲在數據服務對等體上的 所有內容, 或數據服務對等體是否已經觀看了所請求內容。當一個對等體從另一個對等體 請求內容時, 取出隨機選擇的廣告, 使得數據接收對等體甚至不知道與存儲在數據服務對 等體上的所請求內容相關聯的所有廣告。因此, 也保護了數據服務對等體的隱私。
     通過應用公鑰方案, 可以在發送期間加密內容, 從而防止網絡欺騙 (network spoofing) 或嗅探 (sniffing)。這樣, 沒有第三方知道在兩個對等體之間交換了什么內容。
     傳統上, 可以將廣告并入內容中。帶有嵌入廣告的錄制 TV 節目就是一個示例。這
     對于使用對等網絡下載的內容來說在動態選擇廣告方面缺乏靈活性。此外, 在這樣的安排 中, 嵌入廣告具有與它們的宿主 (hosting) 內容相同的壽命。因此, 當發布新廣告時, 不能 將它們與現有已服務內容 ( 可能已觀看或者可能還未觀看 ) 相關聯。本發明的設計目標之 一是隨著與最新廣告相關聯的內容示出該最新廣告的靈活性。所以, 挑戰是即使當已經分 發了它們的相關聯內容時, 向對等體分發最新 ( 當前 ) 廣告。
     與內容相比, 廣告通常具有較短的壽命。 為了獲得更多遞送給對等體的廣告, 本發 明使用保留當前廣告的替代方案。將每個廣告與嵌入該廣告中的時間戳和存活時間相關 聯。首先, 廣告服務器持續地保持添加與內容相關聯的新廣告。舊廣告在它們過期時被刪 除。當對等體請求這個內容時, 將廣告服務器用于服務較新的廣告。第二, 當一個對等體從 目錄服務請求特定 ( 具體 ) 內容, 并從目錄服務接收具有所請求內容的對等體的列表時, 該 對等體對所供應列表上的對等體檢驗廣告的時間戳, 并優選具有最近廣告的對等體。
     當一定百分比的廣告過期時, 對等體 ( 普通對等體或只高速緩存對等體或兩種類 型的對等體 ) 可以刪除過期的廣告, 并且同時也獲取一些最新相關廣告。但是, 存在一些缺 點。隨著對等體完成更多 ( 附加 ) 內容下載, 過期廣告的數量也增加, 導致越來越多的廣告 下載。這種下載的廣告的數量的增加與下載內容競爭共享的網絡帶寬。此外, 對廣告的本 地存儲要求也隨內容的增加而提高。 可以假設, 隨著內容老化, 越可能將刪除老化的內容以為新內容安排空間。 當一定 百分比的廣告過期時, 也可以刪除一些相關聯內容塊, 使得這個對等體不能用于服務這個 內容的所有塊。
     設 E 是過期廣告的當前百分比。然后, 希望也刪除 E 百分比的內容塊。可以使用 均勻分布函數以賦予每個塊相同的刪除概率。例如, 如果內容具有 N 個塊, 可以在 [1, N] 的 范圍內生成 NE 個隨機數, 并且可以刪除這些內容的 NE 個塊。
     但是, 內容塊具有不同重要性。例如, 開始塊影響回放啟動延遲, 而結束塊影響內 容的可用性。因此, 希望刪除 NE 個塊, 但將更高概率給予刪除給定 ( 具體 ) 內容的中間的 塊。作為一個示例, 將簡單概率函數用于基于如下方程的塊刪除 :
     其中, Pi 是刪除第 i 塊的概率, N 是這個內容的塊數, α 和 β 是可配置的常數。
     但是, 如果所有對等體使用相同概率函數, 則內容的中間的塊在一定時間之后將 具有低概率。 這具有以下優點, 在整個對等系統中使塊可用性同步, 使得當對等體請求這個 內容時, 將迅速注入新廣告。 但如果存在一群突然閃現對等體請求這個內容, 則內容服務器 可能變得過載。為了解決這個問題, 一種示例性解決方案是為每個對等體改變 “中間” 的地 點, 使得每個對等體的塊刪除概率也是分發的。一種示例概率函數是 :
     其中, c 是常數, 并且從 [N/2-m, N/2+m] 中隨機選擇, 其中 m 是 [0, N/2] 范圍內的 可配置值。
     但是, 這兩種概率函數具有在內容的 “中間” 概率最高的線性分布。在可替代實施 例中, 可以像如下方程使用正態分布 :
     其中, σ > 0 是標準偏差, 實參數 μ 是期望值。 由此, 塊 i 的刪除概率是 :可以為每個對等體隨機選擇 μ、 σ2, 并且 μ 在 [N/2-m, N/2+m] 的范圍內, 其中 m 是 [0, N/2] 范圍內的可配置值。
     這種途徑保持了廣告的可用性與相關聯內容的可用性之間的平衡, 并且允許本地 存儲更好地使用。如果不斷地觀看內容, 則與那些丟失塊一起下載新廣告。否則, 廣告的可 用性與相關聯內容的可用性成正比地降低。
     使廣告的可用性和相關聯內容的可用性同步的另一種途徑是隨機選擇某些塊, 并 且使它們的過期時間與它們的相關聯廣告相同。
     為受眾選擇合適廣告在實現有效廣告方面是非常重要的。 在不收集對等體信息的 情況下, 不能為每個對等體剪裁 (tailor) 廣告。
     在本發明中, 探索內容與廣告之間的相關性, 并且將廣告與它們的密切相關內容 相關聯。這本質上是基于它們的特性的廣告分類, 使得僅對某種內容感興趣的人們接收相 關廣告以進行觀看。確定內容回放期間呈現廣告的時間可以以許多方式完成。一個示例是 在內容中建立拼接點 (splice points), 使得當內容回放到達這些點時播放廣告。 這種途徑 可以是有上下文意識的, 即, 在最有效地點添加廣告。另一個示例是基于時間的, 即, 每 15 分鐘播放一個廣告。
     為了改進廣告與內容之間的匹配, 可以用關鍵詞標記所有內容, 以及標記它們的 相關廣告。在分類內容或廣告時基于它們的重要性也對每個關鍵詞指定一個權重。基于內 容的回放行為動態地選擇廣告。例如, 可以使用封閉式加字幕功能以將關鍵詞標記的內容 與每個被標記廣告匹配。
     但是, 這種分類是粗粒度的 (coarse-grained)。當為內容給定相同廣告集合時, 不同的人可以以高概率觀看相同廣告。為了進一步針對適當受眾, 對于每個本地觀看電影 ( 內容 ), 可以保留觀眾 (viewer) 的關鍵詞的列表。當播放新內容時, 根據它們的關鍵詞與 最近更新 本地保存關鍵詞之間的匹配排序 ( 分級 ) 相關聯廣告。也可以基于它們的頻率、 時間等排序本地標記 ( 本地保存關鍵詞 )。通過本地保存 ( 存儲 ) 觀眾的關鍵詞, 進一步保 護了用戶的隱私。
     無論何時觀看內容, 可以將與這個內容相關聯的每個關鍵詞的權重增加它的指定 權重, 或如果未指定權重, 則增加 1。在 K 天 ( 或任何其它適當時間單位 ) 之后, 可以將每個
     關鍵詞的權重遞減一個常數, 例如, 1, 直到該權重到達 0。K 可以人工指定, 或者可以使用觀 看頻率來計算。例如, 如果用戶以每天 f 次的頻率觀看內容, 則可以使用 K = 120/f。 “120” 是內容的總觀看次數的示例, 以及 K = 120/f 是總天數。
     這里的想法是用戶觀看內容越頻繁, 應該更迅速地更新這個用戶的觀看行為 ( 模 式 )。一般說來, K 的值應該反映用戶觀看行為 ( 模式 ) 改變之前的持續時間。
     對于與內容相關聯的每個 adi, 根據如下方程使用所有廣告關鍵詞計算廣告權重 :
     其中, Ni 是標記 adi 的關鍵詞的數量, 以及 wj 是歷史關鍵詞中關鍵詞 j 的權重。如 果在觀看歷史中不存在關鍵詞 j, 則將 wj 設置成 0。
     然后, 根據它們的權重排序 ( 分級 ) 所有廣告, 并選擇具有最大 ( 最好, 最高 ) 權 重的廣告。
     如果希望賦予與當前正在觀看的內容相關聯的關鍵詞以較高優先級, 則可以在計 算每個廣告的權重之前臨時增加這些關鍵詞的權重。
     另一個問題是, 通常有多個人共享同一個對等體客戶機。 例如, 父母和孩子可能共 享同一電視 ( 或計算機或其他呈現設備 ), 并且可能希望針對每個組。在那種情況下, 使用 關鍵詞的標準集合, 并將其分類成幾個類別。 每個關鍵詞在其類別中都具有權重。 一個關鍵 詞可能屬于對于其具有權重的幾個類別。將新標識關鍵詞添加到每個類別中。當播放內容 時, 收集其相關聯廣告的列表。然后, 將它們的標記關鍵詞與分類標準集合的關鍵詞匹配。 基于每個廣告的總權重, 排序 ( 分級 ) 廣告, 并選擇最佳匹配廣告。
     給定內容, 首先有必要識別它屬于哪個類別。使用如下方程計算每個類別中內容 的權重 :
     其中, Wc 是類別 c 中這個內容的權重, N 是標記在這個內容中的關鍵詞的數量, Wj 是類別 c 中關鍵詞 j 的權重。然后, 選擇具有最大 ( 最好, 最高 ) 權重的類別, 并假設該內 容屬于所選類別。然后, 有必要確定 ( 定位 ) 密切相關廣告。
     給定 adi, 對于所選類別 c, 它具有權重 Wci :
     其中, Ni 是標記 adi 的關鍵詞的數量, wj 是類別 c 中關鍵詞 j 的權重。如果在類別 c 中不存在關鍵詞 j, 則將 wj 設置成 0。
     然后, 根據它們的權重排序 ( 分級 ) 所有廣告, 并為正在觀看的內容選擇具有最高 權重的那些。
     這些關鍵詞的分類 (classification) 和歸類 (categorization) 是已知的, 并且 可以使用機器學習技術 ( 例如, 貝葉斯學習 (Bayesian learning)) 來完成。
     盡管將本地高速緩存關鍵詞的權重用于分類內容和廣告, 但很容易擴展到使用本 地權重和與為特定內容或廣告標記的關鍵詞相關聯的權重的組合的機制。這樣, 標記內容
     或廣告的關鍵詞可以具有不同重要性。 一種方式是使用內容或廣告特定關鍵詞的權重和關 鍵詞的本地權重的和值來提高匹配的精度。
     為了進一步提高匹配的精度, 也可以將關鍵詞和權重指定給內容內的某些地點, 例如, 拼接點。因此, 即使在同一內容內, 可以基于當前上下文選擇不同廣告。
     關鍵詞匹配機制僅僅是本發明的一個示例。 可以使用各種機器學習技術來進一步 優化內容的分類和廣告與內容之間的匹配。
     圖 1B 示出分層群集的對等安排。在這個安排中, 存在幾層對等體, 使得將內容和 廣告下載到訪問目錄服務的群集頭 (cluster head)。其它對等體經由群集頭訪問目錄服 務、 內容和廣告。還可能存在多頭分層群集的安排 ( 未示出 ), 其中第一層群集頭實際具有 多個群集頭。這可能是其中單群集頭不具有足夠的帶寬為與之相關聯的對等體服務的情 況。可能存在帶有邊緣服務器 (edge server)( 未示出 ) 的內容分發系統, 其中對等體被安 排使得對等體從邊緣服務器接收內容和廣告。 在上面所有安排中, 廣告服務器、 內容服務器 和目錄服務之一或多個可能在同一地點。
     圖 2 是對等體請求內容的示例性實施例的流程圖。在 205 中, 對等體 ( 普通對等 體或只高速緩存對等體或兩種類型的對等體 ) 從目錄服務請求內容。在 210 中, 請求對等 體接收具有所請求內容的對等體的列表。在 215 中請求對等體與具有所請求 ( 所需, 所希 望 ) 內容的一個或多個對等體接觸, 以便與具有所請求內容的對等體的所提供列表上的一 個或多個對等體建立通信。 在此將具有所請求內容并愿意和能夠提供所請求內容的對等體 叫做服務對等體。請求對等體可以基于廣告上的時間戳選擇服務對等體, 以便保證下載帶 有當前 ( 最新 ) 廣告的內容。在 220 中, 請求對等體從所選服務對等體的每一個接收可用 內容塊和廣告的列表。在 225 中, 請求對等體從所選對等體請求并從每個服務對等體接收 可用內容塊和隨機選擇廣告。廣告是服務對等體隨機選擇的。因為從許多服務對等體中隨 機選擇廣告, 所以實際上可能存在重復廣告。
     圖 3 是對等體播放 ( 呈現 ) 內容的示例性實施例的流程圖。 在 305 中, 對等體 ( 可 能具有存儲的和可用于呈現 ( 播放 ) 的內容的多個單元 ( 塊 )) 選擇當前希望播放 ( 呈現 ) 的內容。存儲的內容和廣告是以前從一個或多個所選對等體接收的 ( 見圖 2)。實際存儲動 作未示出。在 310 中, 從本地存儲體中檢索相關廣告的列表。
     在 315 中, 排序 ( 分級 ) 廣告的列表。 將關鍵詞加以標記以便使廣告可針對本地對 等體。根據它們的關鍵詞與本地保存的關鍵詞 ( 觀眾關鍵詞 ) 之間的匹配排序 ( 分級 ) 相 關聯廣告。也可以基于它們的頻率、 最近更新時間等排序本地標記 ( 本地保存的關鍵詞 )。 然后, 根據它們的權重排序 ( 分級 ) 所有廣告, 并選擇具有最大 ( 最好, 最高 ) 總權重的廣 告。當播放內容時, 收集其相關聯廣告的列表。然后, 將內容和廣告兩者的標記關鍵詞與分 類標準集合的關鍵詞匹配。 為了改進廣告與內容之間的匹配, 可以用關鍵詞標記所有內容, 以及標記它們的相關廣告。 在分類內容或廣告時基于它們的重要性也對每個關鍵詞指定一 個權重。基于內容的回放行為動態地選擇廣告。例如, 可以使用封閉式加字幕功能以將用 關鍵詞標記的內容與每個帶標記廣告匹配。盡管將本地高速緩存關鍵詞 ( 觀眾關鍵詞 ) 的 權重用于分類內容和廣告, 但很容易擴展到使用本地權重和與為特定內容或廣告標記的關 鍵詞相關聯的權重的組合的機制。這樣, 標記在內容或廣告上的關鍵詞可以具有不同重要 性。 一種方式是使用內容或廣告特定關鍵詞的權重和關鍵詞的本地權重的和值來提高匹配的精度。 為了進一步提高匹配的精度, 也可以將關鍵詞和權重指定給內容內的某些地點, 例 如, 拼接點。因此, 即使在同一內容內, 也可以基于當前上下文選擇不同廣告。廣告與內容 之間的關鍵詞匹配被用于一起分發它們 ( 背負的, 無需廣告分發的獨立機制 )。 廣告與觀眾 關鍵詞之間的關鍵詞匹配是為了有針對性。觀眾關鍵詞代表用戶的興趣。它們是基于用戶 觀看的內容選擇的。在 320 中, 在周期性播放 ( 呈現 ) 從廣告的排序列表中選擇的廣告的 同時呈現 ( 播放 ) 所選內容。
     圖 4 是對等體向另一個對等體供應內容的示例性實施例的流程圖。在這一點上假 設在請求對等體與服務對等體之間已經建立通信, 請求對等體已經從目錄服務接收到具有 請求對等體希望或需要的內容的對等體的列表。 請求對等體啟動建立與從目錄服務提供的 服務對等體的列表中選擇的服務對等體的通信。在 405 中, 服務對等體從已經與其建立了 通信的請求對等體接收內容的請求。在 410 中, 服務對等體生成 ( 確定 ) 所請求內容的可 用塊的列表。在 415 中, 服務對等體從廣告的列表中隨機生成 ( 確定 ) 與所請求內容相關 聯的廣告的列表。在 420 中, 服務對等體將內容和隨機選擇廣告的列表返回 ( 發送 ) 給請 求對等體。在此不進行排序, 因為服務對等體不知道有關誰在請求內容 ( 和相應的廣告 ) 的任何情況。包括內容塊和廣告的列表返回的方框 420 隱含請求對等體進一步從在 420 中 供應的列表中請求特定內容塊并且然后服務對等體發送所請求內容塊和相關聯廣告。 圖 5 是對等體 ( 普通對等體, 只高速緩存對等體或這兩個對等體 ) 刪除廣告和相 關聯內容塊的示例性實施例的流程圖。在 505 中, 對等體選擇要從其刪除所存儲的塊的內 容。在 510 中, 確定 ( 計算 ) 過期廣告的百分比 ( 例如, 基于時間戳 )。在 515 中, 刪除過期 廣告。在 520 中, 對等體選擇與過期廣告的計算百分比相同的百分比的內容塊。內容塊的 選擇上面已經描述, 并且一般在可用內容的中間。在 525 中, 刪除所選內容塊。
     應該理解, 本發明可以以硬件、 軟件、 固件、 特定目的處理器或它們的組合的各種 形式實現。優選地, 將本發明實現成硬件和軟件的組合。此外, 軟件優選實現成有形地體現 在程序存儲設備上的應用程序。 該應用程序可以上載到包含任何適當架構的機器并被其執 行。優選地, 在具有諸如一個或多個中央處理單元 (CPU)、 隨機訪問存儲器 (RAM) 和輸入 / 輸出 (I/O) 接口之類的硬件的計算機平臺上實現該機器。該計算機平臺還包括操作系統和 微指令代碼。 在此描述的各種過程和功能可以是經由操作系統執行的微指令代碼的一部分 或應用程序的一部分 ( 或它們的組合 )。 此外, 各種其它外圍設備可以連接到諸如附加數據 存儲設備和打印設備之類的計算機平臺。
     還應該理解, 因為在附圖中描繪的一些組成系統組件和方法步驟優選以軟件實 現, 所以系統組件 ( 或過程步驟 ) 之間的實際連接可能根據編程本發明的方式而不同。根 據在此的教導, 本領域的普通技術人員將能夠設想本發明的這些和類似實現方式或配置。
    

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