Brevet FR3071085A1 (20190315)

REVENDICATIONS1. Un appareil informatique (102) qui, côté demande, implémente une plateforme, l'appareil informatique comprenant : un processeur (104) ; au moins un dispositif de mémoire (106,\n<CLM>\1\taccessible par le processeur ; et une interface de communications de données (112) qui est associée de façon opératoire avec le processeur, dans lequel le dispositif de mémoire contient un corps d'instructions de programme (114) incluant un modèle d'apprentissage automatique exécutable par le processeur et qui est configuré pour déterminer une probabilité d'interaction de l'utilisateur avec un élément de contenu, le modèle ayant été formé en utilisant un ensemble de vecteurs de caractéristiques de formation enrichies et des balises correspondantes d'événements d'interaction qui sont dérivées d'un ensemble généré à partir d'enregistrements de données appariées qui concernent des événements de placement de contenu et des enregistrements concernant des événements d'interaction d'utilisateurs récupérés dans un entrepôt de données en ligne, sans lien explicite entre eux, dans lequel les évènements de placement et d'interaction surviennent au cours d'un laps de temps défini ; le corps des instructions de programme incluant par ailleurs des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent l'appareil informatique à mettre en oeuvre un procédé de prédiction en temps réel comprenant les étapes suivantes : la réception (602) d'informations via l'interface de communications de données concernant l'encart pour le placement de contenu en ligne et des informations concernant un utilisateur auquel le contenu de l'encart de placement de contenu en ligne sera affiché ; le calcul (604) d'un vecteur de caractéristiques enrichies de probabilités, basé sur un élément de contenu sélectionné pour le 39 placement à l'intérieur de l'encart de placement de contenu en ligne, les informations relatives à l'utilisateur et les informations relatives à l'encart de placement de contenu en ligne correspondant ; l'exécution d'un modèle d'apprentissage automatique pour déterminer (606) une probabilité d'interaction de l'utilisateur avec l'élément de contenu sélectionné sur la base du vecteur de caractéristiques enrichies de probabilités.\n<CLM>\1\tL'appareil selon la revendication 1 dans lequel le modèle d'apprentissage automatique est un modèle linéaire généralisé comprenant une pluralité de coefficients de modèle.\n<CLM>\1\tL'appareil selon la revendication 2 dans lequel le modèle d'apprentissage automatique est un modèle de régression logistique.\n<CLM>\1\tL'appareil selon les revendications 2 ou 3 dans lequel la pluralité des coefficients de modèle est stockée dans une structure de données de dictionnaire dans laquelle chaque entrée est définie par une clé et une valeur de coefficient, dans laquelle chaque clé comprend une représentation hachée d'une concaténation d'un nom de caractéristique et d'une valeur de caractéristique correspondante et dans laquelle les instructions de programme amènent l'appareil informatique à mettre en oeuvre l'étape d'exécution du modèle d'apprentissage automatique en : générant, pour chaque valeur de caractéristique du vecteur de caractéristiques enrichies de probabilité, une clé correspondante ; récupérant à partir de la structure de donnée de dictionnaire, pour chaque clé générée, une valeur de coefficient correspondante ; et calculant, en utilisant le vecteur de caractéristiques enrichies de probabilité et les valeurs de coefficient récupérées, l'estimation de probabilité d'une interaction de l'utilisateur avec l'élément de contenu sélectionné. 40\n<CLM>\1\tL'appareil selon l'une quelconque des revendications 1 à 4 dans lequel : l'encart de placement de contenu en ligne est un encart publicitaire ; les informations relatives à l'encart publicitaire et les informations relatives à l'utilisateur auquel le contenu dans l'encart publicitaire sera affiché sont reçues avec un message de demande d'enchère (210) transmis à partir d'un serveur de bourse publicitaire (122) ; l'élément de contenu comprend au moins une enchère pour le placement à l'intérieur de l'encart publicitaire et le corps des instructions de programme inclut par ailleurs des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent l'appareil informatique à mettre en oeuvre le procédé comprenant les autres étapes suivantes : la transmission (612), au serveur de bourse publicitaire (122), d'un message de réponse à une enchère (214) en réponse au message de demande d'enchère (210) ; répondant à la réception, en provenance du serveur de bourse publicitaire, d'une notification d'enchère réussie, la mise à jour (222) d'un entrepôt de données en ligne (166) avec des données d'événements de placement concernant le placement de l'élément de contenu ; et répondant à la réception d'une notification (224) d'une interaction d'un utilisateur avec l'élément de contenu, la mise à jour (226) de l'entrepôt de données en ligne (166) avec les données d'événements d'interaction relatives à l'interaction de l'utilisateur avec l'élément de contenu.\n<CLM>\1\tUn appareil informatique (152) qui implémente la formation d'un modèle d'apprentissage automatique configuré pour estimer la probabilité d'interaction d'un utilisateur avec des éléments de contenu, l'appareil informatique comprenant : un processeur (154) ; au moins un dispositif de mémoire (156,\n<CLM>\1\taccessible par le processeur ; et 41 un entrepôt de données (166) accessible par le processeur, dans lequel le dispositif de mémoire contient un corps d'instructions de programme (164) incluant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent l'appareil informatique à de mettre en oeuvre un procédé comprenant les étapes suivantes : l'accès (402) à l'entrepôt de données (166) pour récupérer des enregistrements concernant des événements de placement de contenu, et des enregistrements concernant des événements d'interaction d'un utilisateur, dans lequel surviennent les événements de placement et d'interaction au cours d'un laps de temps défini ; l'appariement (404) des enregistrements d'événements et de placement de contenu avec des enregistrements d'événements d'interaction récupérés afin de générer un ensemble de données appariées comprenant une pluralité d'enregistrements, chaque enregistrement de l'ensemble de données appariées incluant un ensemble de valeurs de caractéristiques brutes dérivées d'un événement de placement de contenu avec une balise d'événement d'interaction indiquant si oui ou non un événement d'interaction correspondant à l'événement de placement de contenu est survenu ; le calcul (406), à partir des valeurs de caractéristiques brutes, d'un ensemble correspondant de vecteurs de caractéristiques de formation ; et la formation (408) du modèle d'apprentissage automatique en utilisant les vecteurs de caractéristiques de formation enrichies et les balises d'événements d'interaction correspondantes.\n<CLM>\1\tL'appareil selon la revendication 6 dans lequel le modèle d'apprentissage automatique est un modèle linéaire généralisé comprenant une pluralité de coefficients de modèles.\n<CLM>\1\tL'appareil selon la revendication 7 dans lequel le modèle d'apprentissage automatique est un modèle de régression logistique et les instructions de programme amènent l'appareil informatique à mettre en oeuvre l'étape de 42 formation du modèle d'apprentissage automatique en utilisant la régression logistique régularisée avec l'algorithme d'apprentissage proximal 'd'Amorce régularisée de suivi' (Follow-The-Regularised-Leader) (FTRL).\n<CLM>\1\tL'appareil selon la revendication 7 dans lequel l'ensemble des instructions de programme (164) inclut par ailleurs des instructions qui, lorsque sont exécutées par le processeur, amènent l'appareil informatique à mettre en oeuvre le procédé comprenant d'autres étapes, pour chaque coefficient de la pluralité des coefficients de modèles : la génération d'une clé comprenant une représentation hachée d'un nom de caractéristique et d'une valeur de caractéristique correspondant au coefficient, et le stockage, dans une structure de donnée de dictionnaire, d'une valeur de coefficient associée à la clé, dans lequel la structure de donnée de dictionnaire comprend un chiffrage efficace du modèle d'apprentissage automatique.\n<CLM>\1\tL'appareil selon l'une quelconque des revendications 6 à 9 dans lequel l'ensemble des instructions de programme inclut des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent l'appareil informatique à exécuter de façon récurrente les étapes suivantes : l'accès (402) à l'entrepôt de données en ligne (166), l'appariement (404) des enregistrements récupérés d'événements de placement de contenu ainsi que les enregistrements récupérés d'événements d'interaction, le calcul (406) des vecteurs de caractéristiques de formation enrichies et la formation (408) du modèle d'apprentissage automatique pour actualiser le modèle d'apprentissage automatique.\n<CLM>\1\tUn procédé de prédiction en temps réel mis en oeuvre informatiquement comprenant : l'accès (402) à un entrepôt de données en ligne (166) pour récupérer des enregistrements concernant des événements de placement de contenu et des enregistrements concernant des événements d'interaction d'un utilisateur, n'ayant 43 aucune lien explicite entre eux, dans lequel les événements de placement et d'interaction surviennent au cours d'un laps de temps défini ; l'appariement (404) des enregistrements récupérés d'événements de placement de contenu avec des enregistrements récupérés d'événements d'interaction pour générer un ensemble de données appariées incluant un ensemble de valeurs brutes de caractéristiques dérivées d'un événement de placement de contenu avec une balise d'événements d'interaction indiquant si oui ou non un événement d'interaction correspondant avec l'événement de placement de contenu est survenu ; le calcul (406), à partir des valeurs de caractéristiques brutes, d'un ensemble correspondant de vecteurs de caractéristiques de formation enrichies ; la formation (408) d'un modèle d'apprentissage automatique en utilisant les vecteurs de caractéristiques de formation enrichies et les balises d'événements d'interaction correspondantes ; la réception (602), au niveau d'un processeur (316) configuré pour exécuter le modèle d'apprentissage automatique, d'informations concernant l'encart de placement de contenu en ligne (148,\n<CLM>\1\tet des informations concernant un utilisateur auquel le contenu à l'intérieur de l'encart de placement de contenu en ligne sera affiché ; le calcul (604), par le processeur, d'un vecteur de caractéristiques enrichies d'estimation basé sur un élément de contenu sélectionné pour le placement à l'intérieur de l'encart de placement de contenu en ligne, d'informations concernant l'utilisateur et d'informations concernant l'encart de placement de contenu en ligne ; la détermination (606), par le processeur exécutant le modèle d'apprentissage automatique, d'une estimation de la probabilité d'une interaction de l'utilisateur avec l'élément de contenu sélectionné, basée sur le vecteur de caractéristiques enrichies d'estimation.\n<CLM>\1\tLe procédé selon la revendication 11 dans lequel : l'encart de placement de contenu en ligne est un encart publicitaire ; les informations relatives à l'encart publicitaire et les informations relatives 44 à l'utilisateur auquel le contenu à l'intérieur de l'encart publicitaire sera affiché sont reçues avec un message de demande d'enchère (210) transmis par un serveur de bourse publicitaire (122) ; et l'élément de contenu comprend au moins une enchère pour un placement à l'intérieur d'un encart publicitaire.\n<CLM>\1\tLe procédé selon la revendication 12 comprenant par ailleurs : la transmission (612), au serveur de bourse publicitaire (122) par le processeur (316), d'un message de réponse à l'enchère (214) en réponse au message de demande d'enchère (210) ; la réception, par le processeur en provenance du serveur de bourse publicitaire, d'une notification d'enchère réussie ; et la mise à jour (222), par le processeur, d'un entrepôt de données en ligne (166) avec les données de l'événement de placement de contenu concernant le placement de l'élément de contenu.\n<CLM>\1\tLe procédé selon la revendication 13 comprenant par ailleurs : la réception, par le processeur (316), d'une notification (224) d'interaction de l'utilisateur avec l'élément de contenu ; et la mise à jour (226) de l'entrepôt de données en ligne (166) avec les données d'événement d'interaction relatives à l'interaction de l'utilisateur avec l'élément de contenu.\n<CLM>\1\tLe procédé selon la revendication 14 dans lequel les étapes suivantes : l'accès (402) à l'entrepôt de données en ligne (166), l'appariement (404) des enregistrements récupérés d'événements de placement de contenu avec les enregistrements récupérés d'événements d'interaction, le calcul (406) de vecteurs de caractéristiques de formation enrichies et la formation (408) du modèle d'apprentissage automatique, sont exécutés de façon récurrente pour actualiser le modèle d'apprentissage automatique. 45\n<CLM>\1\tUn programme d'ordinateur comprenant un code de programme pour exécuter les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 11 à 15 lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur.