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公开(公告)号:CN103268562B
公开(公告)日:2016-12-28
申请号:CN201310195664.3
申请日:2013-05-23
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种互联网广告受众人口属性的检测方法及系统,包括广告统计服务器、样本统计服务器、用户计算机、广告嵌码提取源,一方面,借用固定样本组的思路,维护一群相对稳定的互联网用户,在招募初期就要求用户提供自己的人口属性信息;另一方面,在用户浏览或点击广告时,借助广告嵌码,通过浏览器cookie技术将用户标记为广告受众,然后由数据采集客户端主动抓取该标记,并将结果反馈给服务器。本发明无需打扰用户,不会影响广告体验。同时用户的人口属性数据持久可用,并实现了不同广告间的高度复用。
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公开(公告)号:CN103324673B
公开(公告)日:2016-08-31
申请号:CN201310195813.6
申请日:2013-05-23
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明涉及互联网用户行为数据采集方法,1)建立当前焦点窗口的焦点窗口序列表,通过操作系统API抓取当前焦点窗口的进程名和进程ID;2)根据进程名和进程ID判断焦点窗口为浏览器后抓取当前浏览器标签页句柄、地址栏URL;3)根据获得的当前焦点窗口进程名、进程ID、浏览器标签页句柄、地址栏URL与焦点窗口序列表中的最后一条记录对比是否一致;4)将上述抓取得到的不一致的数据记录作为一条完整记录添加到焦点窗口序列表中,根据焦点窗口序列表中两条相邻记录的时间差获得一次用户操作数据。本发明中焦点窗口真实反映了用户真正关注和使用的软件、网站焦点窗口的切换时间,而且不会夹杂其它非用户行为数据噪声。
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公开(公告)号:CN103268562A
公开(公告)日:2013-08-28
申请号:CN201310195664.3
申请日:2013-05-23
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明涉及一种互联网广告受众人口属性的检测方法及系统,包括广告统计服务器、样本统计服务器、用户计算机、广告嵌码提取源,一方面,借用固定样本组的思路,维护一群相对稳定的互联网用户,在招募初期就要求用户提供自己的人口属性信息;另一方面,在用户浏览或点击广告时,借助广告嵌码,通过浏览器cookie技术将用户标记为广告受众,然后由数据采集客户端主动抓取该标记,并将结果反馈给服务器。本发明无需打扰用户,不会影响广告体验。同时用户的人口属性数据持久可用,并实现了不同广告间的高度复用。
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公开(公告)号:CN103281217B
公开(公告)日:2016-08-10
申请号:CN201310195502.X
申请日:2013-05-23
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明提供了一种用户页面停留时长的测量方法。首先通过数据采集模块记录用户在计算机上的焦点窗口变化情况,形成用户的焦点窗口序列数据;然后通过数据计算模块计算用户页面停留时长,最终得到用户页面停留时长测量结果。该方法与现有的测量方法相比,具有如下优点:用户浏览的任何页面均可测量,包括用户在一次浏览中的最后一个页面;仅当用户真正在浏览页面时,才会计算用户的停留时间,这样的测量结果能够真实反映用户的浏览行为。
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公开(公告)号:CN103324673A
公开(公告)日:2013-09-25
申请号:CN201310195813.6
申请日:2013-05-23
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明涉及互联网用户行为数据采集方法,1)建立当前焦点窗口的焦点窗口序列表,通过操作系统API抓取当前焦点窗口的进程名和进程ID;2)根据进程名和进程ID判断焦点窗口为浏览器后抓取当前浏览器标签页句柄、地址栏URL;3)根据获得的当前焦点窗口进程名、进程ID、浏览器标签页句柄、地址栏URL与焦点窗口序列表中的最后一条记录对比是否一致;4)将上述抓取得到的不一致的数据记录作为一条完整记录添加到焦点窗口序列表中,根据焦点窗口序列表中两条相邻记录的时间差获得一次用户操作数据。本发明中焦点窗口真实反映了用户真正关注和使用的软件、网站焦点窗口的切换时间,而且不会夹杂其它非用户行为数据噪声。
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公开(公告)号:CN103281217A
公开(公告)日:2013-09-04
申请号:CN201310195502.X
申请日:2013-05-23
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明提供了一种用户页面停留时长的测量方法。首先通过数据采集模块记录用户在计算机上的焦点窗口变化情况,形成用户的焦点窗口序列数据;然后通过数据计算模块计算用户页面停留时长,最终得到用户页面停留时长测量结果。该方法与现有的测量方法相比,具有如下优点:用户浏览的任何页面均可测量,包括用户在一次浏览中的最后一个页面;仅当用户真正在浏览页面时,才会计算用户的停留时间,这样的测量结果能够真实反映用户的浏览行为。
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