СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ СОЗДАНИЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОГО ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ПАРАМЕТРА ИНТЕРЕСА ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОГО ЦЕЛЕВОГО ЭЛЕМЕНТА СОДЕРЖИМОГО

1. Исполняемый на компьютере способ создания персонализированного пользовательского параметра интереса, способ выполняется сервере, который соединен с сетью передачи данных, клиентское устройство связано с пользователем, клиентское устройство выполнено с возможностью выполнять браузерное приложение, которое ранее получало доступ, через сеть передачи данных, по меньшей мере к одному веб-ресурсу за заранее определенный предыдущий период времени;
способ включает в себя:
получение сервером данных об истории переходов, связанных с браузерным приложением, данные об истории переходов включают в себя один или несколько единых указателей ресурса (URL), связанных с соответствующим одним из по меньшей мере одного веб-ресурса;
создание, на основе данных об истории переходов, одного или нескольких шаблонов навигационных переходов в сессии, шаблон навигационных переходов в сессии включает в себя по меньшей мере один из одного или нескольких URL, к которым получало доступ браузерное приложение предыдущей сессии браузера;
для каждого шаблона навигационных переходов в сессии:
укорачивание каждого из одного или нескольких URL, включенных в шаблон навигационных переходов в сессии, для получения соответствующего сегмента URL;
создание первого алгоритма машинного обучения, соответствующее векторное значение представляет каждый из сегментов URL;
первый алгоритм машинного обучения был обучен размечать сегменты URL для соответствующих векторных значений на основе совместного вхождения сегментов URL в шаблон навигационных переходов в сессии;
назначение весового значения для каждого сегмента URL, причем для данного сегмента URL весовое значение определяется на основе по меньшей мере одного из
первого значения, которое обратно пропорционально частоте данного сегмента URL в журнале сегментов URL, связанном с URL, которые были посещены пользователями сервера;
второго значения, которое основано на давности доступа к URL, связанному с данным сегментом URL, со стороны браузерного приложения;
определение значения навигационного профиля для пользователя на основе по меньшей мере одного векторного значения и соответствующего весового значения, значение навигационного профиля связано с данными об истории переходов пользователя за заранее определенный период времени;
создание второго алгоритма машинного обучения, персонализированный пользовательский параметр интереса связан с пользователем на основе значения навигационного профиля, второй алгоритм машинного обучения был обучен размечать соответствие значения навигационного профиля пользователя по меньшей мере одному персонализированному пользовательскому параметру интереса.
2. Способ по п. 1, в котором укорачивание каждого из одного или нескольких URL включает в себя отсечение по меньшей мере одного из:
первую часть, указывающую на протокол передачи гипертекста для каждого из одного или нескольких URL;
вторую часть, указывающую на имя пути для каждого из одного или нескольких URL;
третью часть, указывающую на имя файла для каждого из одного или нескольких URL;
четвертую часть, указывающую на имя домена верхнего уровня для каждого из одного или нескольких URL; и
пятую часть, указывающую на имя хоста, при определении того, что имя хоста представляет собой имя хоста во Всемирной паутине (World Wide Web).
3. Способ по п. 1., в котором данные об истории переходов далее включают в себя время получения доступа к каждой из одной или нескольких URL браузерным приложением, один или несколько URL ранее сохранялись в соответствии со временем доступа, что приводит к организации списка URL в хронологическом порядке.
4. Способ по п. 3, в котором создание одного или нескольких шаблонов навигационных переходов в сессии включает в себя парсинг (синтаксический анализ) хронологически расположенных одного или нескольких URL на одну или несколько навигационных сессий на основе соответствующего времени получения к ним доступа.
5. Способ по п. 4, в котором парсинг включает в себя применение маски заранее определенного временного периода.
6. Способ по п. 1, в котором первый машинно-обученный алгоритм использует алгоритм на основе word2vec.
7. Способ по п. 6, в котором алгоритм на основе word2vec обучен проецировать сегмент URL в многомерное пространство таким образом, что сегменты URL, появляющиеся в одном и том же шаблоне навигационных переходов в сессии, проецируются близко друг к другу в многомерном пространстве.
8. Способ по п. 1, в котором определение значения навигационного профиля включает в себя:
определение для каждого векторного значения, связанного с данными об истории переходов, соответствующего скорректированного векторного значения, соответствующее скорректированное векторное значение вычисляется с помощью уравнения:
скоррект.
хост
V=V×W×N
где:
скоррект.
V - скорректированное векторное значение для данного векторного значения;
хост
V - данное векторное значение;
W - весовое значение, связанное с данным векторным значением;
N - число вхождений имени доменного уровня, связанного с данным векторным значением в данных об истории переходов;
добавление каждого определенного скорректированного векторного значения для получения значения навигационного профиля.
9. Способ по п. 1, в котором персонализированный пользовательский параметр интереса включает в себя одну или несколько социально-демографических характеристик, одна или несколько социально-демографических характеристик включают в себя по меньшей мере одно из:
возрастной диапазон пользователя;
диапазон дохода пользователя;
региональную позицию пользователя; и
пол пользователя.
10. Способ по п. 1, в котором сервер выполнен с возможностью поддерживать работу веб-сервиса, к которому получает доступ браузерное приложение.
11. Способ по п. 10, в котором получение данных об истории переходов, связанных с браузерным приложением, выполняется в ответ на получение доступа браузерным приложением к веб-сервису.
12. Способ по п. 11, в котором сервер далее включает в себя базу данных содержимого, база данных содержимого включает в себя один или несколько целевых элементов содержимого, и в котором способ далее включает в себя:
определение, на основе персонализированного пользовательского параметра интереса элементов содержимого; и
передачу одного или нескольких целевых элементов содержимого клиентскому устройству для отображения.
13. Способ по п. 12, в котором каждый из одного или нескольких целевых элементов содержимого обладает соответствующим вектором свойств элемента, и в котором определение одного или нескольких целевых элементов содержимого включает в себя сопоставление векторов свойств элемента и персонализированного пользовательского параметра интереса.
14. Способ по п. 13, в котором сопоставление векторов свойств элементов с персонализированным пользовательским параметром интереса включает в себя проецирование векторов свойств элемента и персонализированного пользовательского параметра интереса на второе многомерное пространство и идентификацию целевых элементов содержимого, расположенных в заранее определенной близости к персонализированному пользовательскому параметру интереса.
15. Способ по п. 12, в котором один или несколько целевых элементов содержимого включают в себя баннерную рекламу.
16. Сервер, соединенный с клиентским устройством, которое связано с пользователем через сеть передачи данных, клиентское устройство выполнено с возможностью выполнять браузерное приложение, которое ранее получало доступ, через сеть передачи данных, по меньшей мере к одному веб-ресурсу за заранее определенный предыдущий период времени, сервер включает в себя:
сетевой интерфейс для коммуникативного соединения сети передачи данных;
процессор, соединенный с сетевым интерфейсом и выполненный с возможностью осуществлять:
получение сервером данных об истории переходов, связанных с браузерным приложением, данные об истории переходов включают в себя один или несколько единых указателей ресурса (URL), связанных с соответствующим одним из по меньшей мере одного веб-ресурса;
создание, на основе данных об истории переходов, одного или нескольких шаблонов навигационных переходов в сессии, шаблон навигационных переходов в сессии включает в себя по меньшей мере один из одного или нескольких URL, к которым получало доступ браузерное приложение предыдущей сессии браузера;
для каждого шаблона навигационных переходов в сессии:
укорачивание каждого из одного или нескольких URL, включенных в шаблон навигационных переходов в сессии, для получения соответствующего сегмента URL;
создание первого алгоритма машинного обучения, соответствующее векторное значение представляет каждый из сегментов URL;
первый алгоритм машинного обучения был обучен размечать сегменты URL для соответствующих векторных значений на основе совместного вхождения сегментов URL в шаблон навигационных переходов в сессии;
назначение весового значения для каждого сегмента URL, причем для данного сегмента URL весовое значение определяется на основе по меньшей мере одного из
первого значения, которое обратно пропорционально частоте данного сегмента URL в журнале сегментов URL, связанном с URL, которые были посещены пользователями сервера;
второго значения, которое основано на давности доступа к URL, связанному с данным сегментом URL, со стороны браузерного приложения;
определение значения навигационного профиля для пользователя на основе по меньшей мере одного векторного значения и соответствующего весового значения, значение навигационного профиля связано с данными об истории переходов пользователя за заранее определенный период времени;
создание второго алгоритма машинного обучения, персонализированный пользовательский параметр интереса связан с пользователем на основе значения навигационного профиля, второй алгоритм машинного обучения был обучен размечать соответствие значения навигационного профиля пользователя по меньшей мере одному персонализированному пользовательскому параметру интереса.
17. Сервер по п. 16, в котором для укорачивания каждого из одного или нескольких URL, процессор выполнен с возможностью отсекать по меньшей мере одно из:
первую часть, указывающую на протокол передачи гипертекста для каждого из одного или нескольких URL;
вторую часть, указывающую на имя пути для каждого из одного или нескольких URL;
третью часть, указывающую на имя файла для каждого из одного или нескольких URL;
четвертую часть, указывающую на имя домена верхнего уровня для каждого из одного или нескольких URL; и
пятую часть, указывающую на имя хоста, при определении того, что имя хоста представляет собой имя хоста во Всемирной паутине (World Wide Web).
18. Сервер по п. 16, в котором:
данные об истории переходов далее включают в себя время получения доступа к каждой из одной или нескольких URL браузерным приложением, один или несколько URL ранее сохранялись в соответствии со временем доступа, что приводит к организации списка URL в хронологическом порядке; и
для создания одного или нескольких шаблонов навигационных переходов в сессии, процессор выполнен с возможностью осуществлять:
парсинг (синтаксический анализ) хронологически расположенных одного или нескольких URL на одну или несколько навигационных сессий на основе соответствующего времени получения к ним доступа.
19. Сервер по п. 16, в котором первый алгоритм машинного обучения выполняет алгоритм на основе word2vec, который обучен проецировать сегмент URL в многомерное пространство таким образом, что сегменты URL, появляющиеся в одном и том же шаблоне навигационных переходов в сессии, проецируются близко друг к другу в многомерном пространстве.
20. Сервер по п. 16, котором, для определения значения навигационного профиля, процессор выполнен с возможностью осуществлять:
определение для каждого векторного значения, связанного с данными об истории переходов, соответствующего скорректированного векторного значения, соответствующее скорректированное векторное значение вычисляется с помощью уравнения:
скоррект.
хост
V=V×W×N
где:
скоррект.
V - скорректированное векторное значение для данного векторного значения;
хост
V - данное векторное значение;
W - весовое значение, связанное с данным векторным значением;
N - число вхождений имени доменного уровня, связанного с данным векторным значением в данных об истории переходов;
добавление каждого определенного скорректированного векторного значения для получения значения навигационного профиля.
21. Сервер по п. 16, в котором персонализированный пользовательский параметр интереса включает в себя одну или несколько социально-демографических характеристик, одна или несколько социально-демографических характеристик включают в себя по меньшей мере одно из:
возрастной диапазон пользователя;
диапазон дохода пользователя;
региональную позицию пользователя; и
пол пользователя.