СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ СОЗДАНИЯ РЕКОМЕНДАЦИИ ЦИФРОВОГО СОДЕРЖИМОГО

1. Способ для создания рекомендации цифрового содержимого, которая предназначена для отображения на электронном устройстве, связанном с пользователем, причем способ выполняется в системе рекомендаций, которая может быть соединена с электронным устройством через сеть передачи данных, и система рекомендаций включает в себя сервер, причем способ включает в себя
получение, от электронного устройства через сеть передачи данных, запроса на рекомендацию цифрового содержимого;
выбор, в ответ на запрос, набора элементов-кандидатов содержимого, который включает в себя по меньшей мере первый элемент содержимого, поступающий из первого канала содержимого, и второй элемент содержимого, поступающий из второго канала содержимого, причем каждый из первого элемента содержимого и второго элемента связан с соответственно:
фактором показов, который указывает на число показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени;
одним или несколькими факторами элементов содержимого, которые указывают на характеристику, связанную с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно;
определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра релевантности, который основан, по меньшей мере частично, на одном или нескольких факторах элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно;
определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра завершения, который основан, по меньшей мере частично, на соответствующем факторе показов, причем параметр завершения представляет степень соответствия каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого соответствующему числу показов;
ранжирование, алгоритмом ранжирования, первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности и параметра завершения;
создание рекомендации цифрового содержимого, включающей в себя по меньшей мере одно из: первый элемент содержимого или второй элемент содержимого, который был ранжирован алгоритмом ранжирования; и
передачу, сервером, рекомендации цифрового содержимого на электронное устройство для отображения.
2. Способ по п. 1, в котором число показов представляет собой
минимальное значение показов, которое соответствует минимальному числу показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени.
3. Способ по п. 2, в котором определение параметра завершения включает в себя анализ одного из следующего:
актуального значения показов, которое соответствует числу одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые ранее отображались за заранее определенный период времени множеством электронных устройств;
прогнозируемого параметра завершения, который указывает на прогнозируемое число показов элементов содержимого каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого за заранее определенный период времени, причем прогнозируемый параметр завершения основан по меньшей мере на актуальном значении показов.
4. Способ по п. 3, в котором параметр завершения представляет собой одно из следующего:
абсолютное число показов, требуемое для достижения минимального значения показов; и
процентное значение, представляющее степень достижения минимального значения показов.
5. Способ по п. 1, в котором ранжирование первого элемента содержимого и второго элемента содержимого включает в себя
определение первой оценки ранжирования, связанной с первым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного с первым элементом содержимого, и параметра завершения первого элемента содержимого;
определение второй оценки ранжирования, связанной со вторым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного со вторым элементом содержимого, и параметра завершения второго элемента содержимого; и
ранжирование первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе первой оценки ранжирования и второй оценки ранжирования.
6. Способ по п. 5, который далее включает в себя определение профиля интереса пользователя, связанного с электронным устройством, до определения параметра релевантности.
7. Способ по п. 6, в котором профиль интереса пользователя создается на основе набора факторов, который включает в себя по меньшей мере одно из:
браузерную историю, связанную с пользователем;
поисковую историю, связанную с пользователем;
зависящие от пользователя настройки;
расположение электронного устройства; и
в котором определение параметра релевантности включает в себя применение алгоритма машинного обучения, выполненного с возможностью определять параметр релевантности первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе, по меньшей мере частично, одного или нескольких факторов элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого и профилем интереса пользователя.
8. Способ по п. 7, в котором один или несколько факторов элемента содержимого для данного элемента содержимого включает в себя:
число пользователей, которые ранее получали доступ к каналу содержимого, связанному с данным элементом содержимого;
число кликов по одному или нескольким элементам содержимого, поступающим из канала содержимого, для каждого из пользователей; и
где определение параметра релевантности включает в себя:
создание гистограммы, которая представляет множество подмножеств, каждое из которых представляет подмножество пользователей, каждое из которых обладает определенным числом связанных с подмножеством пользователей элементов содержимого, по которым были совершены клики; и
применение алгоритма машинного обучения, который выполнен с возможностью прогнозировать подмножество, с которым связан пользователь, на основе анализа профиля интересов пользователя и одного или нескольких профилей интересов пользователя, связанных с одним или несколькими пользователями.
9. Способ по п. 1, в котором:
первый элемент содержимого является первым нативным элементом, который нативен для системы рекомендаций и поступает с первого канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций;
второй элемент содержимого является вторым нативным элементом, который поступает со второго канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций;
набор элементов-кандидатов содержимого далее включает в себя один или несколько ненативных элементов содержимого, которые не являются нативными для системы рекомендаций, причем один или несколько ненативных элементов содержимого связаны с одним или несколькими факторами элементов содержимого; и
способ дополнительно включает в себя
определение, для каждого из одного или нескольких ненативных элементов содержимого, соответствующего параметра релевантности на основе одного или нескольких факторов элементов содержимого.
10. Способ по п. 9, в котором алгоритм ранжирования является первым алгоритмом ранжирования; и в котором создание рекомендацию цифрового содержимого включает в себя
ранжирование вторым алгоритмом содержимого одного или нескольких ненативных элементов содержимого на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности;
смешивание, с помощью алгоритма смешивания, одного или нескольких ненативных элементов содержимого с первым нативным элементом содержимого и вторым нативным элементом содержимого, причем алгоритм смешивания выполнен с возможностью взаимно ранжировать первый нативный элемент содержимого, второй нативный элемент содержимого и один или несколько ненативных элементов содержимого; и
выбор подмножества элементов-кандидатов содержимого путем применения заранее определенного параметра включения, указывающего на допустимое число элементов содержимого, предназначенных для включения в рекомендацию цифрового содержимого.
11. Способ по п. 1, в котором первый элемент содержимого и второй элемент содержимого включает в себя по меньшей мере одно из:
изображение;
текст; и
видео.
12. Система для создания рекомендации цифрового содержимого, которая предназначена для отображения на электронном устройстве, связанном с пользователем, причем система включает в себя сервер, который может быть соединен с электронным устройством через сеть передачи данных, и сервер содержит процессор, выполненный с возможностью осуществлять:
получение, от электронного устройства через сеть передачи данных, запроса на рекомендацию цифрового содержимого;
выбор, в ответ на запрос, набора элементов-кандидатов содержимого, который включает в себя по меньшей мере первый элемент содержимого, поступающий из первого канала содержимого, и второй элемент содержимого, поступающий из второго канала содержимого, причем каждый из первого элемента содержимого и второго элемента связан с соответственно:
фактором показов, который указывает на число показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени;
одним или несколькими факторами элементов содержимого, которые указывают на характеристику, связанную с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно;
определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра релевантности, который основан, по меньшей мере частично, на одном или нескольких факторах элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно;
определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра завершения, который основан, по меньшей мере частично, на соответствующем факторе показов, причем параметр завершения представляет степень соответствия каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого соответствующему числу показов;
ранжирование, алгоритмом ранжирования, первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности и параметра завершения;
создание рекомендации цифрового содержимого, включающей в себя по меньшей мере одно из: первый элемент содержимого или второй элемент содержимого, который был ранжирован алгоритмом ранжирования; и
передачу, сервером, рекомендации цифрового содержимого на электронное устройство для отображения.
13. Система по п. 12, в которой число показов представляет собой:
минимальное значение показов, которое соответствует минимальному числу показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени.
14. Система по п. 13, в которой, для определения параметра завершения, процессор выполнен с возможностью осуществлять анализ одного из:
актуального значения показов, которое соответствует числу одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые ранее отображались за заранее определенный период времени множеством электронных устройств;
прогнозируемого параметра завершения, который указывает на прогнозируемое число показов элементов содержимого каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого за заранее определенный период времени, причем прогнозируемый параметр завершения основан по меньшей мере на актуальном значении показов.
15. Система по п. 14, в которой параметр завершения представляет собой одно из следующего:
абсолютное число показов, требуемое для достижения минимального значения показов; и
процентное значение, представляющее степень достижения минимального значения показов.
16. Система по п. 12, в которой для ранжирования первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, процессор выполнен с возможностью осуществлять:
определение первой оценки ранжирования, связанной с первым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного с первым элементом содержимого, и параметра завершения первого элемента содержимого;
определение второй оценки ранжирования, связанной со вторым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного со вторым элементом содержимого, и параметра завершения второго элемента содержимого; и
ранжирование первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе первой оценки ранжирования и второй оценки ранжирования.
17. Система по п. 16, в которой процессор выполнен с возможностью осуществлять определение профиля интереса пользователя, связанного с электронным устройством, до определения параметра релевантности.
18. Система по п. 17, в которой профиль интереса пользователя создается на основе набора факторов, который включает в себя по меньшей мере одно из:
браузерную историю, связанную с пользователем;
поисковую историю, связанную с пользователем;
зависящие от пользователя настройки;
расположение электронного устройства; и
в котором процессор выполнен с возможностью осуществлять определение параметра релевантности, применение алгоритма машинного обучения, выполненного с возможностью определять параметр релевантности первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе, по меньшей мере частично, одного или нескольких факторов элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого и профилем интереса пользователя.
19. Система по п. 18, в которой один или несколько факторов элемента содержимого для данного элемента содержимого включает в себя
число пользователей, которые ранее получали доступ к каналу содержимого, связанному с данным элементом содержимого;
число кликов по одному или нескольким элементам содержимого, поступающим из канала содержимого, для каждого из пользователей; и
где для определения параметра релевантности, процессор выполнен с возможностью осуществлять:
создание гистограммы, которая представляет множество подмножеств, каждое из которых представляет подмножество пользователей, каждое из которых обладает определенным числом связанных с подмножеством пользователей элементов содержимого, по которым были совершены клики; и
применение алгоритма машинного обучения, который выполнен с возможностью прогнозировать подмножество, с которым связан пользователь, на основе анализа профиля интересов пользователя и одного или нескольких профилей интересов пользователя, связанных с одним или несколькими пользователями.
20. Система по п. 12, в которой
первый элемент содержимого является первым нативным элементом, который нативен для системы рекомендаций и поступает с первого канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций;
второй элемент содержимого является вторым нативным элементом, который поступает со второго канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций;
набор элементов-кандидатов содержимого далее включает в себя один или несколько ненативных элементов содержимого, которые не являются нативными для системы рекомендаций, причем один или несколько ненативных элементов содержимого связаны с одним или несколькими факторами элементов содержимого;
процессор далее выполнен с возможностью осуществлять:
определение, для каждого из одного или нескольких ненативных элементов содержимого, соответствующего параметра релевантности на основе одного или нескольких факторов элементов содержимого.
21. Система по п. 20, в которой алгоритм ранжирования является первым алгоритмом ранжирования; и в которой
для создания рекомендации цифрового содержимого, процессор выполнен с возможностью осуществлять:
ранжирование вторым алгоритмом содержимого одного или нескольких ненативных элементов содержимого на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности;
смешивание, с помощью алгоритма смешивания, одного или нескольких ненативных элементов содержимого с первым нативным элементом содержимого и вторым нативным элементом содержимого, причем алгоритм смешивания выполнен с возможностью взаимно ранжировать первый нативный элемент содержимого, второй нативный элемент содержимого и один или несколько ненативных элементов содержимого; и
выбор подмножества элементов-кандидатов содержимого путем применения заранее определенного параметра включения, указывающего на допустимое число элементов содержимого, предназначенных для включения в рекомендацию цифрового содержимого.