(57)【要約】一態様では、ウェブサイト・データの転送速度を増加させる方法は、ユーザのブラウジング行動に対応する特性属性の組を獲得することと、特性属性の組に対応する少なくとも１つの規則を規則データベースから獲得することと、少なくとも１つの規則によって規定されたシナリオに対応する少なくとも１つの広告を選択することと、ユーザに提示される少なくとも１つの広告を配置することと、配置された少なくとも１つの広告に関してユーザの操作を監視することと、を含む。したがって、達成された利点が低実行費用、短期間、および迅速な最適化速度を含むように、規則データベースの更新および進化は、広告配置効果に基づいてリアルタイムで実行される。本開示はまた、広告配置管理装置および広告配置管理システムを開示する。
2013506195.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェブサイト・データの転送速度を増加させる方法であって、
ユーザのブラウジング行動に対応する特性属性の組を獲得することと、
前記特性属性の組に対応する少なくとも１つの規則を規則データベースから獲得することと、
前記少なくとも１つの規則によって規定されたシナリオに対応する少なくとも１つの広告を選択することと、
前記ユーザに提示される前記少なくとも１つの広告を配置することと、
前記配置された少なくとも１つの広告に関して前記ユーザの操作を監視することと、を含む方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの広告に関してパラメータを収集することと、
ウェブサイト・ログ内に前記訪問情報を記憶させることと、
特性属性を前記ユーザについて前記ウェブサイト・ログから抽出することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記規則データベースを更新するために、前記収集されたパラメータを対応する規則に変換することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記収集されたパラメータは、ユーザのクリック率、目的のウェブページに到着後のブラウジング量、登録量、およびブックマークの量を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記規則データベース内の複数の規則のそれぞれと前記特性属性の組とのそれぞれの類似度を算出することと、
前記複数の規則を前記算出されたそれぞれの類似度に従って高から低までにランク付けすることと、
最高の類似度を有する規則から開始する、前記ランク付けされた規則の中から、ある数の前記ランク付けされた規則を選択することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記それぞれの類似度を算出することは、前記それぞれの類似度を算出するために式
【数１】
2013506195.tif 000013
を使用することを含み、式中、
ｘ，ｙ∈Ｆ、Ｆ＝（Ｆ1，Ｆ2，……，Ｆn）、
ｉ∈[１，ｎ]であり、
Ｆ0〜Ｆnは、前記規則データベース内の様々な広告属性を説明する既定の組を表し、
Ｆ0〜Ｆnは、Ｆiを構築するために使用され、
ｊは、Ｆi内に含まれた構成要素を表す、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つの規則によって規定されたシナリオに対応する少なくとも１つの広告を選択することは、
広告検索エンジンによって、１つまたは複数の対応する代替広告を獲得することと、
前記少なくとも１つの規則の確率競争の得点を算出するために、式Ｈresult（ｘ，ｙ）＝ｅβS×Ｈsimilarity（ｘ，ｙ）を使用することと、
前記確率競争の得点に従って、前記少なくとも１つの規則を高から低までにランク付けすることと、
最高の確率競争の得点を有する規則から開始して、前記少なくとも１つの規則の中からある数の規則を選択することと、
前記ある数の選択された規則に対応する少なくとも１つの代替広告を配置される最終広告として決定することと、を含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
新しく生成された規則を、前記配置された少なくとも１つの広告に関して、前記ユーザの操作に基づいて前記収集されたパラメータから抽出することと、
前記新しく生成された規則の効果得点Ｓnewおよび支持度Ｎnewを算出することと、
前記新しく生成された規則が、前記規則データベース内に存在せず、かつ前記ＳnewおよびＮnewのそれぞれが、それぞれの閾値より高い事象において、前記新しく生成された規則を前記規則データベースに追加することと、
前記新しく生成された規則が、すでに前記規則データベース内に存在する事象において、前記新しく生成された規則の統合された効果得点Ｓconsolidationおよび統合された支持度Ｎconsolidationならびに前記規則データベース内に最初から記憶された規則を算出することと、
前記ＳconsolidationおよびＮconsolidationのそれぞれが、それぞれの閾値より高い事象において、前記ＳconsolidationおよびＮconsolidationを前記規則データベースの中に記憶することと、
前記ＳconsolidationおよびＮconsolidationのどちらかが前記それぞれの閾値より低い事象において、前記新しく生成された規則を前記規則データベースから削除することと、をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記新しく生成された規則の前記効果得点Ｓnewを算出するために、式
【数２】
2013506195.tif 000014
を使用し、かつ前記新しく生成された規則の前記支持度Ｎnewを算出するために、式
【数３】
2013506195.tif 000015
を使用することであって、式中、
【数４】
2013506195.tif 000016
であり、Ｗiは既定のエキスパートの重み係数を表し、
正規化関数
【数５】
2013506195.tif 000017
であり、
Ｆstatが前記新しく生成された規則を表し、ｘ∈Ｆstatであり、ＳｅｔＦは、一定期間内に記録されたＦstatベクトルの組を表す、使用することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記新しく生成された規則の前記統合された効果得点Ｓconsolidationおよび前記統合された支持度Ｎconsolidationならびに前記規則データベース内に前記最初に記憶された規則を算出するために、式
Ｓconsolidation＝α×Ｓold＋（１−α）×Ｓnew
Ｎconsolidation＝β×Ｎold＋（１−β）×Ｎnew
を使用することであって、式中、
αおよびβは、既定の膨張係数を表し、
ＳoldおよびＮoldは、前記最初に記憶された規則の前記効果得点および前記支持度である、使用すること、をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記特性属性の組に従って、前記特性属性の組に対応する少なくとも２つの規則を前記規則データベースから獲得することと、
遺伝分散アルゴリズムに従って、前記少なくとも２つの規則のクロス分散を行うことと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
ウェブサイト・データの転送速度を増加させるシステムであって、
広告を検索するために複数の規則を記憶する規則データベースと、
前記規則データベースに通信可能に結合された広告配置管理装置であって、前記広告配置管理装置は、
ユーザのブラウジング行動に対応する特性属性の組を獲得することと、
前記特性属性の組に対応する少なくとも１つの規則を規則データベースから獲得することと、
前記少なくとも１つの規則によって規定されたシナリオに対応する少なくとも１つの広告を選択することと、
前記ユーザに提示される前記少なくとも１つの広告を配置することと、
前記配置された少なくとも１つの広告に関して前記ユーザの操作を監視することと、を実行するように構成された広告配置管理装置と、を含むシステム。
【請求項１３】
前記広告配置管理装置は、前記少なくとも１つの広告に関してパラメータを収集することと、
ウェブサイト・ログ内に前記訪問情報を記憶することと、
特性属性を前記ユーザについて前記ウェブサイト・ログから抽出することと、を実行するようにさらに構成された、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記広告配置管理装置は、前記規則データベースを更新するために、前記収集されたパラメータを対応する規則に変換することを実行するようにさらに構成された、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記広告配置管理装置は、前記規則データベース内の複数の規則のそれぞれと前記特性属性の組とのそれぞれの類似度を算出することと、
前記複数の規則を前記算出されたそれぞれの類似度に従って高から低までにランク付けすることと、
最高の類似度を有する規則から開始して、前記ランク付けされた規則の中からある数の前記ランク付けされた規則を選択することと、を実行するようにさらに構成された、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１６】
前記収集されたパラメータは、ユーザのクリック率、目的のウェブページに到着後のブラウジング量、登録量、およびブックマークの量を含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
ウェブサイト・データの転送速度を増加させる装置であって、
ユーザのブラウジング行動に対応する特性属性の組を獲得し、前記特性属性の組に従って、前記特性属性の組に対応する少なくとも１つの規則を規則データベースから獲得する、獲得ユニットと、
前記少なくとも１つの規則によって規定されたシナリオに対応する少なくとも１つの広告を選択し、前記ユーザに提示される前記少なくとも１つの広告を配置する、第１の処理ユニットと、
前記配置された少なくとも１つの広告に関して前記ユーザの操作を監視し、前記規則データベースを更新するために、収集されたパラメータを対応する規則に変換する、第２の処理装置ユニットと、を備える装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、「Ａ  ＭＥＴＨＯＤ，  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＩＮＣＲＥＡＳＩＮＧ  ＷＥＢＳＩＴＥ  ＤＡＴＡ  ＴＲＡＮＳＦＥＲ  ＳＰＥＥＤ」という名称の、２００９年９月２９日に出願された中国特許出願第２００９１０１７８４５０．９号の優先権を主張し、その全体が参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、ネットワーク技術に関し、具体的にはウェブサイト・データの転送速度を増加させる方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
様々なインターネット・サービスの急速な充実により、サーバとクライアントとの間で転送されるデータ量もまた、急速に増加している。こうした転送されたデータは、概して様々な図形データおよびテキストデータ、音声データ、ならびに映像データを含む。大量のウェブサイト・データがクライアントに同時に転送されると、ネットワーク・データの転送速度が急激に低減する結果をもたらすことがあり、ウェブサイト全体の破壊を生じる可能性がある。インターネット広告の一例として、インターネット広告は、マーチャント情報をユーザ群に迅速に中継し、ユーザの購買意欲を引き起こすことができる。したがって、ユーザがウェブサイトをブラウジングすると、ウェブサイトのサーバは、通常ユーザのコンピュータなどのクライアント端末（以下、「クライアント」と交換可能に呼ばれる）に一部のインターネット広告を転送する。そのウェブサイトを同時にブラウジングするユーザが多く存在する場合は、ウェブサイトのサーバは、大量の広告データをそれらのユーザのクライアント端末に同時に送ることになり、それによってインターネット・データの転送速度が遅くなり、ウェブサイトのサーバの破壊さえ引き起こす。インターネット広告のデータを大量のクライアントに転送することによって引き起こされる、こうした悪影響を低減させるために、現在の技術は、インターネット・データの転送速度を増加させるために、ユーザのクライアントに転送される広告データ量を低減することが多い。しかし、クライアントに転送される広告データ量を無分別に低減することは、広告効果を低減させることが明らかである。したがって、広告効果を保証するためにインターネットを介して転送される広告データを増加させる解決策の提供が早急に必要とされている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示は、保証された広告効果に基づいた広告に対してデータ転送量を低減させるために、ウェブサイト・データの転送速度を増加させる方法、装置およびシステムを提供する。
【０００５】
本開示によって提供された技法は、以下に要約される。
【０００６】
一態様では、ウェブサイト・データの転送速度を増加させる方法は、ユーザのブラウジング行動に対応する特性属性の組を獲得することと、特性属性の組に対応する少なくとも１つの規則を規則データベースから獲得することと、少なくとも１つの規則によって規定されたシナリオに対応する少なくとも１つの広告を選択することと、ユーザに提示される少なくとも１つの広告を配置することと、配置された少なくとも１つの広告に関してユーザの操作を監視することと、を含む。
【０００７】
方法は、少なくとも１つの広告に関してパラメータを収集することと、ウェブサイト・ログ内に訪問情報を記憶させることと、特性属性をユーザのためにウェブサイト・ログから抽出することと、をさらに含んでもよい。さらに、方法はまた、規則データベースを更新するために、収集されたパラメータを対応する規則に変換することを含んでもよい。収集されたパラメータは、ユーザのクリック率、目的のウェブページに到着後のブラウジング量、登録量、およびブックマークの量を含んでもよい。
【０００８】
方法は、規則データベース内の複数の規則のそれぞれと特性属性の組とのそれぞれの類似度を算出することと、複数の規則を算出されたそれぞれの類似度に従って高から低までにランク付けすることと、最高の類似度を有する規則から開始してランク付けされた規則の中のランク付けされた規則の数を選択することと、をさらに含んでもよい。
【０００９】
別の態様では、ウェブサイト・データの転送速度を増加させるシステムは、広告を検索するために複数の規則を記憶する規則データベースと、規則データベースに通信可能に結合された広告配置管理装置と、を備える。
【００１０】
広告配置管理装置は、ユーザのブラウジング行動に対応する特性属性の組を獲得することと、特性属性の組に対応する少なくとも１つの規則を規則データベースから獲得することと、少なくとも１つの規則によって規定されたシナリオに対応する少なくとも１つの広告を選択することと、ユーザに提示される少なくとも１つの広告を配置することと、配置された少なくとも１つの広告に関してユーザの操作を監視することと、を実行するように構成されてもよい。
【００１１】
広告配置管理装置は、少なくとも１つの広告に関してパラメータを収集することと、ウェブサイト・ログ内の訪問情報を記憶することと、特性属性をユーザのためにウェブサイト・ログから抽出することと、を実行するようにさらに構成されてもよい。さらに、広告配置管理装置はまた、規則データベースを更新するために、収集されたパラメータを対応する規則に変換することを実行するようにも構成されてもよい。
【００１２】
広告配置管理装置は、規則データベース内の複数の規則のそれぞれと特性属性の組とのそれぞれの類似度を算出することと、複数の規則を算出されたそれぞれの類似度に従って高から低までにランク付けすることと、最高の類似度を有する規則から開始してランク付けされた規則の中のランク付けされた規則の数を選択することと、を実行するようにさらに構成されてもよい。収集されたパラメータは、ユーザのクリック率、目的のウェブページに到着後のブラウジング量、登録量、およびブックマークの量を含んでもよい。
【００１３】
さらに別の態様では、ウェブサイト・データの転送速度を増加させる装置は、ユーザのブラウジング行動に対応する特性属性の組を獲得し、特性属性の組に従って、特性属性の組に対応する少なくとも１つの規則を規則データベースから獲得する、獲得ユニットと、少なくとも１つの規則によって規定されたシナリオに対応する少なくとも１つの広告を選択し、ユーザに提示される少なくとも１つの広告を配置する、第１の処理ユニットと、配置された少なくとも１つの広告に関してユーザの操作を監視し、規則データベースを更新するために、収集されたパラメータを対応する規則に変換する、第２の処理ユニットと、を備える。
【００１４】
本開示に提案された技法は、成功した広告経験を蓄積するために規則データベースのコンセプトを導入する。広告によってもたらされた様々な効果については、提案された技法は、広告に関連した様々な要因を分類し、各分類内の広告のより良い効果を有する１つまたは複数の規則のための統計を獲得する。提案された技法は、各分類内の広告用のより良い一致規則を要約する。規則データベースの設定および進化は、広告効果に直接依存する。広告効果における変化は、広告の選択が広告効果に完全に依存されるように、規則データベースを通して広告の選択を導くために、記憶された様々な規則に適時に反映される。規則データベースの更新は、広告効果に基づいてリアルタイムで実行される。したがって、様々な規則の最適化は、自動でかつリアルタイムであり、実行の価格が低い、期間が短い、最適化の速度が迅速などの利点を有する。広告量を無分別に低減する必要がなく、むしろ対応する広告は、ユーザの実際の必要性に基づいて転送される。提案された技法は、不要な広告の量を低減し、保証された広告効果に基づいて、広告用に転送されるデータを低減し、システムのデータ転送速度を増加させ、ウェブサイトのサービスの質を向上させる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本開示による広告配置の例示的構造図である。
【図２】本開示による広告配置の機能の例示的な図である。
【図３】本開示による広告効果に基づいた広告配置管理の例示的流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本開示の一実施形態は、ウェブサイト・データの転送速度を増加させるために、広告配置戦略の選択を支援する広告効果に基づいた規則データベースを使用する。詳細は下記に説明される。広告配置管理装置は、ユーザのブラウジング行動の操作に従って対応する特性属性の組を獲得する。ユーザがウェブページをブラウジングするシナリオの一例として、特性属性の組は、ブラウジング時間、ブラウジングされたウェブページＩＤ、広告の場所ＩＤ、ユーザ識別ＩＤなどを含んでもよい。特性属性の組に従って、装置は、特性属性の組に一致する、または別法により特性属性の組に対応する、少なくとも１つの対応する規則を既定の規則データベースから獲得し、獲得された少なくとも１つの規則によって規定されたシナリオに対応する少なくとも１つの広告を選択し、ユーザに提示するための少なくとも１つの広告を配置する。さらに、装置はまた、配置された少なくとも１つの広告から生じるユーザの操作も監視し、既定の規則データベースを更新するために、収集された関連パラメータを対応する規則に変換する。
【００１７】
特性属性の組を使用して、ユーザのブラウジング時間、ブラウジングされたウェブページおよび広告の特性、ユーザの長期間の趣向の嗜好、ユーザがウェブサイトをブラウジングするときの操作行動の最新の意図の嗜好などの特異性を説明する。したがって、広告配置を無分別に低減する必要はない。むしろ、装置は、不要な広告配置を削減することによって、ユーザの実際の必要性に従って対応する広告を目的をもって配置することができる。したがって、広告配置の保証された効果に基づいて、装置は、広告を配置するときに転送されるデータ量を低減し、システムのデータ転送速度を増加させ、それによってウェブサイトのサービスの質を向上させる。
【００１８】
広告効果は、ユーザのクリック率、目的のウェブページに到着後のブラウジング量、登録量、ブックマークの量、購買量、および他の何らかの要因などの複数の既定パラメータを含む、広告配置後にユーザへの広告の人気を評価する指数を参照する。
【００１９】
規則データベースは、広告の各分類内のより良い配置結果を有し、広告配置後の以前の広告効果から、配置に関する複数の要因の分類化から、および各分類内のより良い広告効果を有する配置の統計から、結論付けられた一組の配置一致規則を参照する。規則データベースは、進化する経験を蓄積するためにリアルタイムで更新される必要があり、将来の広告配置を誘導するために、こうした蓄積された経験を使用する。
【００２０】
本開示の１つまたは複数の好ましい実施形態は、図を参照して詳細を説明する。
【００２１】
図１は、ウェブサイト・データの転送速度を向上させるための広告配置管理システムを示す。システムは、規則データベース１０および規則データベース１０に通信可能に結合された広告配置管理装置１１を含む。一実施形態では、広告配置管理装置１１は、１つまたは複数のサーバを備える。たとえば、広告配置管理装置１１は、メモリなどの１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体、ならびにネットワークおよび他のデバイスと通信する通信手段およびネットワークに接続された装置を含む、プロセッサに基づいたサーバに実装されてもよい。一実施形態では、規則データベース１０および広告配置管理装置１１は、個別のサーバに実装される。別の実施形態では、規則データベース１０および広告配置管理装置１１は、単一サーバに実装される。
【００２２】
規則データベース１０は、広告を検索するために複数の規則を記憶し、実装している広告配置戦略の以前の実行経験を蓄積し、記憶された情報をリアルタイムに更新する。規則データベース１０内の様々な規則の蓄積は、より良い効果を有する広告配置戦略を含み、それによって将来の作動に対して価値のある経験を提供する。本実施形態は、広告配置のための広告配置戦略を実行するとき、広告配置の効果に影響を及ぼすすべての要因を十分に検討し、広告配置戦略を選択し、広告配置戦略のグローバルな最適化を保証する。たとえば、一つの広告に対して広告配置戦略を選択すると、システムは、広告の場所、配置シナリオ、ユーザのブラウジングの興味および最近のブラウジング行動などの特性データに従って、配置時間、配置数などの広告配置戦略における様々なパラメータを設定する。
【００２３】
広告配置管理装置１１は、ユーザのブラウジング行動の作動に従って対応する特性属性の組を獲得し、特性属性の組に従って、特性属性の組に一致する、または別法により特性属性の組に対応する、少なくとも１つの対応する規則を既定の規則データベースから獲得する。広告配置管理装置１１はさらに、獲得された少なくとも１つの規則によって規定されたシナリオに対応する少なくとも１つの広告を選択し、その少なくとも１つの広告をユーザに送信し、送信された少なくとも１つの広告から生じるユーザの操作を監視し、少なくとも１つの広告に関して関連パラメータを収集し、既定の規則データベースを更新するために、収集された関連パラメータを対応する規則に変換する。関連パラメータは、ユーザのクリック率、目的のウェブページに到着後のブラウジング量、登録量、ブックマークの量、購買量などの複数の既定パラメータを含む。
【００２４】
一実施形態では、システムは、広告配置戦略を選択すると、参照データとして歴史的に同一または同様の配置事例によって許容された、許容された広告配置戦略を検索し、配置事例の効果に対応する配置規則を配置効果の得点に従って高から低までにランク付けし、最良の効果および対応する広告特性パラメータを有するいくつかの広告配置戦略を見出すことが可能である。システムはまた、組合せ分散または拡張された分散を適切な可能性の範囲内で広告特性パラメータに対して作成し、多様な広告特性パラメータに従って要件を満たした代替広告を選択し、配置効果の総合得点に従って、代替広告に対して確率競争の作動を行い、最後に、配置される広告を選択することもできる。次いでシステムは、配置された広告の監視をリアルタイムで行い、配置効果を監視し、最後に、配置効果に従って現在選択されている広告配置戦略を調節し更新する。システムは、広告配置戦略を最適化するために、良好な配置パターンを蓄積し、不良の配置パターンを除去する。したがって、システムは、ネットワーク広告の転送されたデータ量を低減し、広告配置の良好な効果を達成させる。
【００２５】
図２は、獲得ユニット１１０、第１の処理ユニット１１１、および第２の処理ユニット１１２を含む広告配置管理装置１１を示す。
【００２６】
獲得ユニット１１０は、ユーザのブラウジング行動の作動に従って、対応する特性属性の組を獲得し、特性属性の組に従って、特性属性の組に一致する、または別法により特性属性の組に対応する、少なくとも１つの対応する規則を既定の規則データベースから獲得するように構成されている。
【００２７】
第１の処理ユニット１１１は、獲得された少なくとも１つの規則によって規定されたシナリオに対応する少なくとも１つの広告を選択し、その少なくとも１つの広告をユーザに送信するように構成されている。
【００２８】
第２の処理ユニット１１２は、送信された少なくとも１つの広告から生じるユーザの操作を監視し、既定の規則データベースを更新するために、収集された関連パラメータを対応する規則に変換するように構成されている。
【００２９】
一実施形態では、規則は、下記に説明されるように、上記の規則データベース１０内のいくつかのベクトルデータからなる。
【００３０】
Ａ．  広告位置の特性ベクトル（Ｆaと呼ぶ）は、以下のベクトル、すなわち、広告位置に対応するウェブサイト・チャネル（Ｆa1と呼ぶ）、広告位置の分類（Ｆa2と呼ぶ）、広告が設置されるウェブページの分類（Ｆa3と呼ぶ）、および広告が設置されるウェブページのキーワード（Ｆa4と呼ぶ）を含む。上記のベクトル間の関係は、Ｆa＝（Ｆa1，Ｆa2，Ｆa3，Ｆa4）と表すことができる。
【００３１】
Ｂ．  広告位置の配置シナリオの特性ベクトル（Ｆbと呼ぶ）は、以下のベクトル、すなわち、配置時間（Ｆb1と呼ぶ）、データタイプ（Ｆb2と呼ぶ）、季節（Ｆb3と呼ぶ）、およびイベントマーク（Ｆb4と呼ぶ）を含む。イベントマークは、最近顕著な事柄があるかどうかを示すために使用される。顕著な事柄は、これに限定されないが、地震、政治、経済、大学入学試験などを含む。上記のベクトル間の関係は、Ｆb＝（Ｆb1，Ｆb2，Ｆb3，Ｆb4）と表すことができる。
【００３２】
本開示の一実施形態では、ベクトルＦaは、新ベクトルＦab＝（Ｆa，Ｆb）（広告位置ベクトルと呼ぶ）を生成するためにＦbに結合される。広告位置ベクトルは、広告を配置するとき、ユーザに依存することなく全体的な配置の影響要因を表す。
【００３３】
Ｃ．  ユーザの自然属性および歴史的な長期間の趣向の行動の特性ベクトル（Ｆcと呼ぶ）は、以下のベクトル、すなわち、ユーザの性別（Ｆc1と呼ぶ）、ユーザの年齢層（Ｆc2と呼ぶ）、ユーザの興味（Ｆc3と呼び、これは休日および時間帯によるユーザの定期的なブラウジングパターンである）、ユーザの買い物の興味（Ｆc4と呼び、これはユーザが定期的にブラウジングし買い物する項目の一覧または分類である）、ユーザの好むキーワード（Ｆc5と呼ぶ）、ユーザのブランドの嗜好（Ｆc6と呼ぶ）、ユーザの出費レベル（Ｆc7と呼び、これはユーザがブラウジングし購入する項目の価格帯である）、ユーザの小売業者の嗜好（Ｆc8と呼ぶ）、ユーザの地域（Ｆc9と呼ぶ）、およびユーザの信頼性（Ｆc10と呼ぶ）を含む。上記のベクトル間の関係は、Ｆc＝（Ｆc1，Ｆc2，…，Ｆc10，）と表すことができる。
【００３４】
Ｄ．  ユーザの最近のリアルタイムのブラウジングおよび購入の特性ベクトル（Ｆdと呼ぶ）は、以下のベクトル、すなわち、短期間および現在クリックされた広告の分類（Ｆd1と呼ぶ）、短期間および現在ブラウジングされた項目の分類（Ｆd2と呼ぶ）、短期間および現在購入された項目の分類（Ｆd3と呼ぶ）、短期間および現在クリックされた広告位置の分類（Ｆd4と呼ぶ）、短期間および現在ブラウジングされたウェブページの分類（Ｆd5と呼ぶ）を含む。上記のベクトル間の関係は、Ｆd＝（Ｆd1，Ｆd2，…，Ｆd5）と表すことができる。
【００３５】
一実施形態では、ベクトルＦcは、新ベクトルＦcd＝（Ｆc，Ｆd）（ユーザの特性ベクトルと呼ばれ、これはユーザの長期間および短期間の特性属性を表し、ユーザの特性属性ベクトルとも呼ばれる）を生成するためにベクトルＦdに結合される。
【００３６】
Ｅ．  広告位置の広告配置戦略の特性ベクトル（Ｆeと呼ぶ）は、以下のベクトル、すなわち、広告配置戦略（Ｆe1と呼ぶ）および対応する設定パラメータ（Ｆe2と呼ぶ）を含む。広告配置戦略は、キーワードのコンテンツ一致アルゴリズムによる配置、ユーザの行動一致アルゴリズムによる配置、または広告効果による配置などの広告を表すために使用される配置方法である。広告配置戦略の対応する設定パラメータは、ユーザ識別、広告キーワードなどを含んでもよい。上記のベクトル間の関係は、Ｆe＝（Ｆe1，Ｆe2）と表すことができる。
【００３７】
Ｆ．  配置された広告の特性ベクトル（Ｆfと呼ぶ）は、以下のベクトル、すなわち、広告された製品のタイプ（Ｆf1と呼ぶ）、広告の分類（Ｆf2と呼ぶ）、広告表示の形（Ｆf3と呼ぶ、すなわち画像およびテキスト、テキストチェーン、またはフラッシュ）、広告コンテンツの自己定義されたパラメータ（Ｆf4と呼ぶ、すなわち検索用にクリックするために使用されるキーワード）、広告の価格入札のためのキーワード（Ｆf5と呼ぶ）、広告の入札価格（Ｆf6と呼ぶ）、広告主の信頼性（Ｆf7と呼ぶ）、広告された製品のブランド（Ｆf8と呼ぶ）、広告された製品の価格帯（Ｆf9と呼ぶ）、広告小売業者のタイプ（Ｆf10と呼ぶ）、および広告小売業者の地域（Ｆf11と呼ぶ）を含む。上記のベクトル間の関係は、Ｆf＝（Ｆf1，Ｆf2，…，Ｆf11）と表すことができる。
【００３８】
一実施形態では、ベクトルＦa、Ｆb、Ｆc、Ｆd、Ｆe、Ｆfは、新ベクトルＦ＝（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd，Ｆe，Ｆf）（これは広告配置戦略を規定する規則データベースの詳述である）を生成するために結合される。
【００３９】
Ｇ．  広告効果統一の指標ベクトル（Ｆgと呼ぶ）は、以下のベクトル、すなわち、クリックスルー率（Ｆg1と呼ぶ）、クリックスルーの収入（Ｆg2と呼ぶ）、導入された流れ（Ｆg3と呼ぶ）、記録された回数（Ｆg4と呼ぶ）、売上高（Ｆg5と呼ぶ）、手数料（Ｆg6と呼ぶ）、販売契約成立率（Ｆg7と呼ぶ）、および登録率（Ｆg8と呼ぶ）を含む。
【００４０】
ベクトルＦgを通して、広告配置効果の記述用の得点Ｓを算出されることが可能である。Ｓを算出するための式は以下の通りである。
【００４１】
【数１】
2013506195.tif 000003
【００４２】
式中
【００４３】
【数２】
2013506195.tif 000004
【００４４】
であり、Ｗiは、重み係数を表し、
【００４５】
【数３】
2013506195.tif 000005
【００４６】
は、Ｆgiを０から１００までの数に変換する正規化関数である。
【００４７】
したがって、Ｓは０から１００の範囲内にある。重み係数Ｗiは、経験値に従って管理者によって既定される。一例では、クリックスルー率Ｆg1は、広告効果を評価する際に最も重要な要因である。Ｗ1＝１であることを前提とすると、
【００４８】
【数４】
2013506195.tif 000006
【００４９】
とすることができる。別の例では、Ｆgを決定する各ベクトルは、等しい重要性を有しており、Ｗi＝１／８＝０．１２５であることを前提とすることができる。つまり、Ｗiが１に近づくほど、広告効果を評価するＦgiに対応するベクトルの重みは高くなる。
【００５０】
一実施形態では、ベクトルＦa、Ｆb、Ｆc、Ｆd、Ｆe、Ｆf、Ｆgは、新ベクトルＦstat＝（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd，Ｆe，Ｆf，Ｆg）に結合される。ベクトルＦstatは、広告配置効果の統計のための指数ベクトルと呼ばれる。
【００５１】
上記のパラメータの構成に基づいて、以下の詳述が、特定のアプリケーションのシナリオを参照することによって示される。この例示では、広告Ａ、広告Ｂ、および広告Ｃを含む配置の最初の選択のための３つの広告が存在する。３つの広告を一定期間配置し、ユーザがウェブサイトにログインした後、システムは、３つの広告の広告効果に従って、ユーザに提示するために配置する３つの広告のうちの１つを選択する必要がある。
【００５２】
一実施形態では、規則データベース内の既定の規則およびユーザの訪問のシナリオが、以下のように仮定される。
・３つの広告Ａ、Ｂ、Ｃ
・広告Ａは、広告された製品：ＭＰ３、広告された製品の価格：＜＄１，０００、小売業者の信用度の得点：２００、広告提示の形：画像、キーワードの選択によって正確に一致する配置、入札価格：＄０．３、に対するものである。
・広告Ｂは、広告された製品：タッチスクリーン携帯電話、広告された製品の価格：＞＄２，０００、小売業者の信用度の得点：５００、広告提示の形：フラッシュ、キーワードの選択によってファジーマッチングする配置、入札価格：＄０．８、に対するものである。
・広告Ｃ、広告された製品：人形、広告された製品の価格：＜＄１００、小売業者の信用度の得点：３０、広告提示の形：画像、キーワードの選択にファジーマッチングする配置、入札価格：＄１、に対するものである。
【００５３】
上記の広告は、ネットワークのサーバ側上の管理者によって公開され、データベースで事前に記憶され、広告検索エンジンによって獲得される。
【００５４】
以下に説明されたように、上記の３つの広告に対して規則データベース内に記憶された６つの既定規則が存在する。
【００５５】
１．  Ｒ１＝（男性ユーザ、デジタル製品に興味がある、中程度以上の収入、最近タッチスクリーン携帯電話を購入した、ニュースの分類の広告位置をしばしば訪問する、クリックした広告はＭＰ３、購入した広告された製品の価格＜＄２０００、広告配置に対する期間は週末、広告を配置する小売業者の信用度の得点は２０より高い、広告提示の形はフラッシュ、キーワードの選択によって正確に一致する配置、＄０．２＜平均クリックスルーの入札価格＜＄０．４）
【００５６】
２．  Ｒ２＝（男性ユーザ、運動用具に興味がある、収入不明、最近ローラースケート靴を購入した、ブログの分類の広告位置をしばしば訪問する、クリックした広告はタッチスクリーン携帯電話、購入した広告された製品の価格＞＄２０００、広告配置に対する期間は週末の午前、広告を配置する小売業者の信用度の得点は３０００より高い、広告提示の形はフラッシュ、キーワードの選択によってファジーマッチングする配置、＄０．３＜平均クリックスルーの入札価格＜＄１）
【００５７】
３．  Ｒ３＝（男性ユーザ、運動用具に興味がある、収入無し（学生）、最近香水を購入した、漫画およびアニメーションの分類の広告位置をしばしば訪問する、クリックした広告は人形、購入した広告された製品の価格＜＄１００、広告配置に対する期間は平日の夜、広告を配置する小売業者の信用度の得点は２０より高い、広告提示の形は画像、キーワードの選択によってファジーマッチングする配置、＄０．３＜平均クリックスルーの入札価格＜＄１．３）
【００５８】
４．  Ｒ４＝（女性ユーザ、運動用具に興味がある、高収入、最近香水を購入した、ニュースの分類の広告位置をしばしば訪問する、クリックした広告はタッチスクリーン携帯電話、購入した広告された製品の価格＞＄５０００、広告配置に対する期間は平日の午前、広告を配置する小売業者の信用度の得点は５００より高い、広告提示の形は画像、キーワードの選択によって正確に一致する配置、＄０．３＜平均クリックスルーの入札価格＜＄１．３）
【００５９】
５．  Ｒ５＝（女性ユーザ、人形に興味がある、中程度の収入、最近ＭＰ３を購入した、ブログの分類の広告位置をしばしば訪問する、クリックした広告は人形、購入した広告された製品の価格＜＄１００、広告配置に対する期間は週末の夜、広告を配置する小売業者の信用度の得点は３０より高い、広告提示の形は画像、キーワードの選択によって正確に一致する配置、＄０．５＜平均クリックスルーの入札価格＜＄０．８）
【００６０】
６．  Ｒ６＝（女性ユーザ、装飾品に興味がある、中程度以上の収入、最近ＭＰ３を購入した、漫画およびアニメーションの分類の広告位置をしばしば訪問する、クリックした広告はタッチスクリーン携帯電話、購入した広告された製品の価格＞＄２０００、広告配置に対する期間は週末の午前、広告を配置する小売業者の信用度の得点は３００より高い、広告提示の形は画像、キーワードの選択によってファジーマッチングする配置、＄０．５＜平均クリックスルーの入札価格＜＄０．８）
【００６１】
上記の規則に基づいて、ユーザの訪問のシナリオは以下のように仮定される。
シナリオ１：（ユーザＵ1、週末の午前、ニュースの分類の広告位置をしばしば訪問する）
シナリオ２：（ユーザＵ2、平日の夜、ブログの分類の広告位置をしばしば訪問する）
シナリオ３：（ユーザＵ3、平日の午前、ニュースの分類の広告位置をしばしば訪問する）
【００６２】
上記の３つのシナリオに従って、広告配置管理装置１１は、ユーザの訪問情報を収集し、ウェブサイト・ログにおける訪問情報を記憶し、ウェブサイト・ログを分析後、各ユーザに対する特性属性を抽出する。
【００６３】
３人のユーザの特性属性が獲得でき、これを下記に説明する。
【００６４】
ユーザＵ1の特性属性は、（男性、デジタル製品に興味がある、中程度以上の収入、最近タッチスクリーン携帯電話を購入した）。
【００６５】
ユーザＵ2の特性属性は、（女性、人形製品に興味がある、中程度の収入、最近ＭＰ３を購入した）。
【００６６】
ユーザＵ3の特性属性は、（女性、運動用具に興味がある、高収入、最近タッチスクリーン携帯電話を購入した）。
【００６７】
図３は、広告配置管理装置１１が、広告効果に基づいて広告配置を管理する工程を示す。換言すると、以下に説明された工程およびその様々な実施形態は、広告配置管理装置１１上で実施される、または広告配置管理装置１１によって実行することでき、これは１つまたは複数のサーバで実施されてもよい。
【００６８】
行為３００：ユーザがウェブサイト・システムにログインしたことを判定後、工程は、ユーザのブラウジング行動の作動に従って対応する特性属性の組を獲得し、かつ特性属性の組に従って既定の規則データベース内の一致規則を選択する。その規則を使用して、ユーザの特性属性に準拠した代替広告を選択する。
【００６９】
たとえば、ユーザＵ1（男性、デジタル製品に興味がある、中程度以上の収入、最近タッチスクリーン携帯電話を購入した、訪問する期間は週末の午前、ニュースの分類の広告位置をしばしば訪問する）による訪問に関して、工程は、関数Ｈsimilarity（Ｕ1，Ｆi）を通して、Ｕ1の程度値と同様の程度値を有する規則データベース１０内のすべての規則を計算し、同様の程度値を逆の順序でランク付けし、規則を設定閾値に従ったＴｏｐ  Ｘの位置で選択する。これらの規則は、ユーザＵ1の特性属性と同一または同様の特性属性を有する規則である。
【００７０】
【数５】
2013506195.tif 000007
【００７１】
式中、ｘ、ｙ∈Ｆ、Ｆ＝（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd，Ｆe，Ｆf）、ｉ∈[ａ，ｆ]、Ｆ0〜Ｆfは、規則データベース内の様々な広告属性を説明する既定の組である。Ｆ0〜Ｆfは、Ｆiを構成するために使用され、ｊはＦiに含まれる構成要素である。上記のＦ＝（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd，Ｆe，Ｆf）は一例に過ぎないことは確かである。実際のアプリケーションでは、実際のアプリケーション環境に基づいて、装置は、Ｆ＝（Ｆ1，Ｆ2，……，Ｆn）などのように定義されたベクトルの組をより多く増加させることが可能であり、Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd，Ｆe，Ｆfはそのうちの６個である。上記の式
【００７２】
【数６】
2013506195.tif 000008
【００７３】
も適用可能であり、式中、ｘ、ｙ∈Ｆ、Ｆ＝（Ｆ1，Ｆ2，……，Ｆn）、ｉ∈[１，ｎ]、Ｆ0〜Ｆnは、規則データベース内の様々な広告属性を説明する既定の組である。Ｆ0〜Ｆnは、Ｆiを構成するために使用され、ｊはＦiに含まれる構成要素である。
【００７４】
検索関数Ｈsimilarityを使用することによって、ユーザＵ1に関して、工程は、規則Ｒ１（男性ユーザ、デジタル製品に興味がある、中程度以上の収入、最近タッチスクリーン携帯電話を購入した、ニュースの分類の広告位置をしばしば訪問する、クリックした広告はＭＰ３、購入した広告された製品の価格＜＄２０００、広告配置に対する期間は週末、広告を配置する小売業者の信用度の得点は２０より高い、広告提示の形はフラッシュ、キーワードの選択によって正確に一致する配置、＄０．２＜平均クリックスルーの入札価格＜＄０．４）を選択する。
【００７５】
実際の状況では、最後に選択された規則（複数可）は、１つまたは複数の規則とすることができる。一実施形態では、ログインしたユーザの特性属性の組に一致する、または別法によりログインしたユーザの特性属性の組に対応する規則は、Ｒ４、Ｒ５、およびＲ６であることが前提とされている。
【００７６】
行為３１０：工程は、選択された規則に基づいて、対応する代替広告を選択する。
【００７７】
たとえば、ユーザの特性属性の組に一致する規則がＲ４、Ｒ５、およびＲ６であると仮定すると、工程はユーザＩＤおよび選択された規則から抽出されたキーワードをパラメータとして使用し、それらを広告検索エンジンに転送する。広告検索エンジンは、そのパラメータに従って、対応する代替広告を検索する。一実施形態では、ユーザの特性属性の組に一致する規則は、Ｒ４、Ｒ５、およびＲ６となることが前提とされ、選択された対応する代替広告は、広告Ａ、広告Ｂ、および広告Ｃのそれぞれであることが前提とされている。
【００７８】
行為３２０：工程は、獲得された代替広告の確率競争を行う。
【００７９】
一実施形態では、以下に説明された方法を使用して、代替広告の確率競争を行う。
【００８０】
規則Ｒ４、Ｒ５、およびＲ６に従って選択された広告は、Ａijと表わされ、ここで、ｉは対応する規則を表し、ｊは獲得された代替広告の数を表す。この実施形態では、ｉは値４、５、および６であってもよい。選択された広告のすべては、以下のように表わすことができる。
【００８１】
【数７】
2013506195.tif 000009
【００８２】
確率競争の手順は以下に説明される。
【００８３】
装置は、計算された確率競争の得点Ｈresultに従って逆の順序により選択された規則Ｒｉをランク付けする。関数Ｈresult（ｘ，ｙ）＝ｅβS×Ｈsimilarity（ｘ，ｙ）が受容され、式中βは既定効果膨張係数であり、最初は１に設定される。管理者は、選択されたβパラメータの試験効果に従って規定効果膨張係数を最適化することができる。パラメータＳは、ｙ、ｘ、ｙ∈Ｆabcd、Ｆabcd＝（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd）に対応する規則の効果得点である。パラメータｘは、広告位置ベクトルＦabとユーザの具体的な訪問に対応するユーザ特性ベクトルＦcdとの連結ベクトルを表し、またＦabcdに帰属する。
【００８４】
工程は、Ｔｏｐ  Ｘ（上位Ｘ番目のランク付け結果）をランク付されたＲｉから選択し、対応する代替広告を選択されたＴｏｐ  Ｘから決定する。一例では、Ｘが２であることが前提とされた場合、最後に選択された規則は、Ｒ４およびＲ５であり、対応する代替広告は広告Ａおよび広告Ｂであり、Ａ4j、Ａ5jと表わされる。選択された広告のこのような組は、Ａｄと呼ばれる。
【００８５】
最後に、工程は組Ａｄに対して無作為抽出を行う。抽出数は、Ｙ（システムのパラメータ設定に従って、Ｙは１であることが前提とされる）であり、次いで最後に獲得された確率競争結果は、広告Ａまたは広告Ｂとすることができる。
【００８６】
行為３３０：工程は、最後に選択された広告を配置して提示する。
【００８７】
行為３４０：工程は、最後に選択された広告に関してユーザの操作を監視し、収集された広告配置効果データに従って既定規則データベース１０を更新する。
【００８８】
上記の作動３４０では、工程は、最後に選択された広告を配置して提示した後、作動３５０における配置によって生成されたログをさらに収集して記録する。ログの主要コンテンツは、これに限定されないが、ユーザＩＤ、訪問時間、クリックされた広告位置、ブラウジングされた広告位置、および収集された製品などを含む。
【００８９】
配置時間から一定期間後、工程は、上記の広告の配置効果を算出する。具体的には、工程は、広告配置効果データ（効果得点Ｓおよび支持度Ｎを含む）を算出し、算出された広告配置効果データに従って、既定規則データベース１０内に記憶された規則を更新する。一実施形態では、規則データベース１０を更新するとき、２つの作動が存在する。すなわち第一に、広告配置効果データに従った、対応する新規則が抽出され、規則データベース１０に追加される。第二に、規則データベース１０内の既存の規則が、広告配置効果データに従って最適化される。
【００９０】
抽出は、工程が、頻繁に生じる（または閾値を超える可能性がある）広告効果統計指数ベクトルＦstatを規則に変換することを意味する。
【００９１】
たとえば、ユーザＵが一定期間Ｔ内に、特定のウェブページＷを訪問する。ウェブページ上に広告位置Ｐが存在し、広告位置Ｐは広告ＡをユーザＵに提示する。ユーザＵが広告Ａを閲覧後、ユーザＵは広告Ａ上のリンクをクリックし、広告Ａによって宣伝された製品詳細ページＰを閲覧し、製品詳細ページＰ上の製品Ｉを購入し、製品Ｊをブックマークする。ユーザＵのこのような一連の操作は、上記で論じられた組Ｃおよび組Ｄを参照して詳細を見出すことができる、（Ｕ，Ｔ，Ｗ，Ｐ，Ａ，Ｉ，Ｊ）としてシステムによって記録される。
【００９２】
その後、工程は、ユーザの記録された一連の操作を分析し、ユーザの特性属性の組としてそれに対応して記憶する。この手順は、Ｔを対応する配置期間Ｔｉ、配置季節Ｔｓ、重要な休日があるかどうかの判定などに変換することを含む。
【００９３】
次に工程は、ＷおよびＰを、顧客関係管理（ＣＲＭ）内の広告位置データおよび既存の広告検索エンジン内の広告位置テキストデータによって、規則データベース１０によって必要とされた広告位置特性データの組に変換する。上記で論じられた組Ａは、詳細を含む。
【００９４】
最後に、工程は、広告ＣＲＭシステム内の広告データおよび広告主の宣伝した製品システムを介して、ＡおよびＩの詳細属性を獲得し、それらを配置された広告の特性データに統合する。その詳細は、上記で論じられた組Ｆを参照して見出すことができる。
【００９５】
したがって、ユーザの一連の操作（Ｕ，Ｔ，Ｗ，Ｐ，Ａ，Ｉ，Ｊ）は、先述の広告効果統計指数ベクトルＦstatに変換される。
【００９６】
式
【００９７】
【数８】
2013506195.tif 000010
【００９８】
に従って、工程は、広告効果統計指数ベクトルＦstatの効果得点Ｓnewおよび支持度Ｎnewを算出する。Ｓnewが設定閾値より大きく、Ｎnewが設定閾値より大きいとき、Ｆstatが規則データベース１０内に存在しない場合は、Ｆstatは規則データベース１０に抽出された新規則として追加される。したがって、新規則の抽出は完了する。
【００９９】
Ｆstatが規則データベース１０内にすでに存在する場合は、Ｆstatの最初に記憶された効果得点がＳoldとして記録され、Ｆstatの最初に記憶された支持度がＮoldとして記録される。次いで統合された効果得点は、次の式によって算出される。
Ｓconsolidation＝α×Ｓold＋（１−α）×Ｓnew
Ｎconsolidation＝β×Ｎold＋（１−β）×Ｎnew
【０１００】
算出結果に基づいて、Ｓconsolidationが設定閾値より大きく、Ｎconsolidationが設定閾値より大きい場合は、最初に記憶された規則Ｆstat内のＳoldは、Ｓconsolidationによって更新され、最初に記憶された規則Ｆstat内のＮoldは、Ｎconsolidationによって更新され、Ｓconsolidationが設定閾値より小さい、またはＮconsolidationが設定閾値より小さい場合は、対応する規則Ｆstatは、規則データベース１０から除去される。したがって、現在の規則の最適化が完了する。
【０１０１】
支持度Ｎの演算関数は以下の通りである。
【０１０２】
【数９】
2013506195.tif 000011
【０１０３】
ただし、一定期間内に、記録されたＦstatベクトルは、ＳｅｔＦ，ｘ∈Ｆstatと呼ばれる。
【０１０４】
一方、上記の実施形態では、行為３００の後、工程は規則データベース１０内に新規則を追加するために、選択規則の遺伝分散を行うことも可能であることが好ましい。工程は、選択された規則すべてに遺伝分散を行うか、または選択された規則を無作為に抽出して選択された規則のみに遺伝分散を行うことが可能である。
【０１０５】
一実施形態では、受容可能な遺伝分散方法は、これに限定されないが、行為３００によって選択された規則のクロス分散を行うために遺伝的アルゴリズムを使用することを含む。詳細は以下に説明される。
【０１０６】
遺伝分散のための規則がＲ４＝（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd，Ｆe，Ｆf，Ｆg）、およびＲ５＝（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd，Ｆe，Ｆf，Ｆg）’であると仮定すると、工程はまず規則Ｒ４およびＲ５を符号化する。自然符号化方法が使用されてもよい。
【０１０７】
次に工程は、規則Ｒ４およびＲ５の分散点を選択する。分散からの多くの無益な産物を回避するために、分散点は、ＦdとＦeとの間の場所として選択されてもよい。詳細の位置は以下のように二重線として示すことができる。
【０１０８】
【数１０】
2013506195.tif 000012
【０１０９】
次にＲ４＝（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd，Ｆe，Ｆf，Ｆg）は、分散点の場所に従って次のように分割することができる。（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd）および（Ｆe，Ｆf，Ｆg）
【０１１０】
次に工程は分割ベクトルをクロス相互接続する。（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd）および（Ｆe，Ｆf，Ｆg）’は、（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd，（Ｆe，Ｆf，Ｆg）’）を獲得するために接続され、（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd）’および（Ｆe，Ｆf，Ｆg）’は、（（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd）’，Ｆe，Ｆf，Ｆg）を獲得するために接続される。
【０１１１】
したがって、新規則（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd，（Ｆe，Ｆf，Ｆg）’）および（（Ｆa，Ｆb，Ｆc，Ｆd）’，Ｆｅ，Ｆf，Ｆg）は、遺伝分散後に獲得される。
【０１１２】
上記の実施形態では、工程は、歴史的効果に基づいた上位の最良の最適化規則を選択するのと同時に、適切な確率「分散」を広告配置戦略に与えることにより、既存の規則を遺伝分散させることができる。これらの分散は、規則データベース１０の「進化」を保証し、新規則を見出し発見することができ、宣伝広告の配置モードに有益である。
【０１１３】
総じて、本開示の実施形態は、良好な配置経験を蓄積するために、規則データベース１０のコンセプトを導入する。提案された技法は、以前の広告配置から生じる様々な効果に対処し、それらを配置に関連する様々な要因に従って分類し、各分類内の好ましい広告配置効果の統計を行い、配置の各分類内の一部の好ましい配置一致規則を要約し、将来、規則データベース１０の更新を導く経験を蓄積するために、遺伝進化を行う。したがって、規則データベース１０に基づいた広告配置は、容易に実行され、グローバルな最適化をより良く達成することができる。一方、広告配置オンラインの指針に加えて、規則データベース１０はまた、経験の要約ならびにビジネス・オフラインの誘導開発および生成も提供する。
【０１１４】
規則データベース１０の確立および進化は、広告配置効果に直接依存する。広告配置効果の変更は、規則データベース１０を通じて、広告の選択を誘導することに対する様々な記憶された規則に適時に反映される。広告の選択は、配置効果に依存する。そのため、大きな配置サイクル、すなわち広告の配置−配置効果の追跡−規則の更新−広告の再配置がもたらされる。したがって、目的と手段が組み合わせられる。換言すると、規則データベース１０の更新および進化は、リアルタイムであり広告効果に基づき、それによって様々な規則がリアルタイムで自動的に最適化される。提案された技法の利点はまた、最小実行費用、短期間、および迅速な最適化速度を含む。広告配置量を無分別に低減する必要はない。むしろ広告配置は、ユーザの実際の必要性に基づき、目的をもって配置される。保証された広告効果に基づいて、本明細書に記載された技法は、広告を配置すると、転送されたデータを低減し、システムのデータ転送速度を向上させ、ウェブサイトのサービスの質を向上させる。
【０１１５】
当業者は、本開示の様々な変形形態および修正形態を本開示の精神および範囲から逸脱することなく行うことができる。したがって、本開示のこのような変形形態および修正形態が、本開示の特許請求の範囲および精神またはその均等物の網羅する範囲内であるなら、本開示はまた、このような変形形態および修正形態も包含する。
【図１】
2013506195.tif 000018
【図２】
2013506195.tif 000019
【図３】
2013506195.tif 000020
【国際調査報告】
2013506195.tif 000021