公开(公告)号：US07251578B1

公开(公告)日：2007-07-31

申请号：US11373701

申请日：2006-03-10

申请人： Peiji Chen ,  Long-Ji Lin ,  Jagannatha Narayanareddy

发明人： Peiji Chen ,  Long-Ji Lin ,  Jagannatha Narayanareddy

IPC分类号： G06F15/173

CPC分类号： H04L1/20

摘要： Data quality measurement is provided for use in a data processing stream, which comprises at least one upstream data processing system and at least one downstream data processing system. An input alert component can be used to provide a measurement of data prior to its input to a data processing system (e.g., a downstream data processing system or an upstream data processing system). An output alert component can be used to provide a measurement on data output by a data processing system. A self-consistency component can be used to measure consistency between items of input, or output data. An end-to-end component can be used to measure data quality using data items from both input data and output data. These components can be used in some combination, or independent of the other, and in any order. In addition, the data quality measurements can be performed separate from that processing performed by either the upstream or downstream processing system.

摘要翻译： 提供数据质量测量用于数据处理流中，数据处理流包括至少一个上游数据处理系统和至少一个下游数据处理系统。 输入警报组件可用于在数据处理系统（例如，下游数据处理系统或上游数据处理系统）输入之前提供数据测量。 可以使用输出警报组件来提供由数据处理系统输出的数据的测量。 自我一致性组件可用于测量输入项或输出数据之间的一致性。 端到端组件可用于使用来自输入数据和输出数据的数据项来测量数据质量。 这些组件可以以某种组合使用，或独立于另一种组合，并以任何顺序使用。 此外，数据质量测量可以与上游或下游处理系统执行的处理分开执行。

公开(公告)号：US20100100414A1

公开(公告)日：2010-04-22

申请号：US12253326

申请日：2008-10-17

申请人： Long-Ji Lin ,  John Tomlin ,  Danny Zhang ,  Peiji Chen

发明人： Long-Ji Lin ,  John Tomlin ,  Danny Zhang ,  Peiji Chen

IPC分类号： G06Q30/00 ,  G06Q10/00

CPC分类号： H04L41/0826 ,  G06Q30/02 ,  G06Q30/0244 ,  G06Q30/0251

摘要： A system for advertisement inventory allocation is disclosed, including a database to store advertisement impressions. An indexer builds a plurality of index tables each associated with an attribute that is mapped to a plurality of the impressions. An impression matcher constructs a flow network including a plurality of nodes each containing impressions of at least one corresponding attribute projected to be available during a time period, a plurality of contracts each including specific requests for impressions that satisfy a demand profile during the time period, and a plurality of arcs to connect the plurality of nodes to the plurality of contracts that match the demand profile of each contract. An optimizer optimally allocates impressions from the nodes to the contracts during the time period by solving the flow network with a minimum-cost network flow algorithm that maximizes delivery of the impressions to the contracts in a way that satisfies the corresponding demand profiles and that specifies a number of impressions to flow over each of the plurality of arcs.

摘要翻译： 公开了一种用于广告库存分配的系统，包括用于存储广告印象的数据库。 索引器构建多个索引表，每个索引表与映射到多个印象的属性相关联。 印象匹配器构建包括多个节点的流网络，每个节点包含预计在一段时间段内可用的至少一个对应属性的展示，每个包括在该时间段期间满足需求简档的印象的特定请求的多个合同， 以及多个弧，以将多个节点连接到与每个合同的需求曲线相匹配的多个合同。 优化器通过以最小成本网络流算法求解流网络来最佳地将节点间的展示分配到合同中，该算法最大限度地以满足相应需求简档的方式向合同交付展示，并指定 在多个弧中的每一个上流动的展示次数。

公开(公告)号：US20100114710A1

公开(公告)日：2010-05-06

申请号：US12261933

申请日：2008-10-30

申请人： Deepak K. Agarwal ,  Peiji Chen ,  Victor K. Chu ,  Donald Swanson ,  Mark Sordo ,  Long-Ji Lin ,  Danny Zhang

发明人： Deepak K. Agarwal ,  Peiji Chen ,  Victor K. Chu ,  Donald Swanson ,  Mark Sordo ,  Long-Ji Lin ,  Danny Zhang

IPC分类号： G06Q30/00

CPC分类号： G06Q30/02 ,  G06Q10/04 ,  G06Q30/0269

摘要： An improved system and method for forecasting an inventory of online advertisement impressions for targeting profiles of attributes is provided. An index of advertisement impressions on display advertising properties may be built for a targeting profile of attributes from forecasted impression pools. Impression pools of advertisements sharing the same attributes and trend forecast data for web pages and advertisement placements on the web pages may be integrated to generate the forecasted impression pools. An index of several index tables may be generated from forecasted impression pools. A query may be submitted to obtain an inventory forecast of advertisement impressions for targeting profiles of attributes and the index may be searched to match forecasted impression pools for the targeted profile of attributes. Then the inventory forecast of advertisement impressions on display advertising properties may be returned as query results for the targeting profile of attributes.

摘要翻译： 提供了一种用于预测用于定位属性配置文件的在线广告展示广告资源的改进的系统和方法。 可以为预测的展示池的属性的定位配置文件构建展示广告属性的广告展示的索引。 可以集成在网页上分享与网页和广告刊登位置相同的属性和趋势预测数据的广告的展示池，以生成预测的展示池。 可能会从预测的展示池生成多个索引表的索引。 可以提交查询以获得针对属性的定向配置文件的广告展示的库存预测，并且可以搜索索引以匹配针对特征的目标配置文件的预测的展示池。 然后可以返回显示广告属性上的广告展示的广告资源预测，作为属性定位配置文件的查询结果。

公开(公告)号：US08311882B2

公开(公告)日：2012-11-13

申请号：US12261933

申请日：2008-10-30

申请人： Deepak K. Agarwal ,  Peiji Chen ,  Victor K. Chu ,  Donald Swanson ,  Mark Sordo ,  Long-Ji Lin ,  Danny Zhang

发明人： Deepak K. Agarwal ,  Peiji Chen ,  Victor K. Chu ,  Donald Swanson ,  Mark Sordo ,  Long-Ji Lin ,  Danny Zhang

IPC分类号： G06Q30/00

CPC分类号： G06Q30/02 ,  G06Q10/04 ,  G06Q30/0269

摘要： An improved system and method for forecasting an inventory of online advertisement impressions for targeting profiles of attributes is provided. An index of advertisement impressions on display advertising properties may be built for a targeting profile of attributes from forecasted impression pools. Impression pools of advertisements sharing the same attributes and trend forecast data for web pages and advertisement placements on the web pages may be integrated to generate the forecasted impression pools. An index of several index tables may be generated from forecasted impression pools. A query may be submitted to obtain an inventory forecast of advertisement impressions for targeting profiles of attributes and the index may be searched to match forecasted impression pools for the targeted profile of attributes. Then the inventory forecast of advertisement impressions on display advertising properties may be returned as query results for the targeting profile of attributes.

摘要翻译： 提供了一种用于预测用于定位属性配置文件的在线广告展示广告资源的改进的系统和方法。 可以为预测的展示池的属性的定位配置文件构建展示广告属性的广告展示的索引。 可以集成在网页上分享与网页和广告刊登位置相同的属性和趋势预测数据的广告的展示池，以生成预测的展示池。 可能会从预测的展示池生成多个索引表的索引。 可以提交查询以获得针对属性的定向配置文件的广告展示的库存预测，并且可以搜索索引以匹配针对属性的目标配置文件的预测的展示池。 然后可以返回显示广告属性上的广告展示的广告资源预测，作为属性定位配置文件的查询结果。

公开(公告)号：US20080120339A1

公开(公告)日：2008-05-22

申请号：US11601447

申请日：2006-11-17

申请人： Wei Guan ,  Christina Yip Chung ,  Long-Ji Lin

发明人： Wei Guan ,  Christina Yip Chung ,  Long-Ji Lin

IPC分类号： G06F17/30

CPC分类号： G06Q30/02 ,  G06Q10/10 ,  Y10S707/99931 ,  Y10S707/99932 ,  Y10S707/99945

摘要： Methods and apparatus for a recommendation system based on collaborative filtering is provided. Explicit and implicit ratings of items by network users are used to create a contextual model. The explicit ratings comprise different rating types regarding different item attributes. The implicit ratings comprise different rating types derived from different user events and may include recency, intensity, or frequency ratings. The contextual model may be optimized for a specific objective function, such as click-through-rate or conversion rate. In other embodiments, item information is used to produce a content model where item information for an item is encoded as metadata into a document that represents the item. The contextual or content model is used to recommend one or more items to a current user. The basic unit of the recommendation system may be an item set of two or more items or a particular sequence of two or more items.

摘要翻译： 提供了基于协同过滤的推荐系统的方法和装置。 网络用户对项目的明确和隐含的评级用于创建上下文模型。 明确的评级包括关于不同项目属性的不同评级类型。 隐性评级包括从不同用户事件导出的不同评级类型，并且可以包括新近度，强度或频率等级。 可以为特定目标函数优化上下文模型，例如点击率或转换率。 在其他实施例中，项目信息用于产生内容模型，其中用于项目的项目信息被编码为代表项目的文档中的元数据。 上下文或内容模型用于向当前用户推荐一个或多个项目。 推荐系统的基本单元可以是两个或多个项目的项目集合或两个或更多个项目的特定序列。

公开(公告)号：US20070239517A1

公开(公告)日：2007-10-11

申请号：US11394353

申请日：2006-03-29

申请人： Christina Chung ,  Joshua Koran ,  Long-Ji Lin ,  Hongfeng Yin

发明人： Christina Chung ,  Joshua Koran ,  Long-Ji Lin ,  Hongfeng Yin

IPC分类号： G06F17/30

CPC分类号： G06Q30/02 ,  G06Q30/0255

摘要： A behavioral targeting system determines user profiles from online activity. The system includes a plurality of models that define parameters for determining a user profile score. Event information, which comprises on-line activity of the user, is received at an entity. To generate a user profile score, a model is selected. The model comprises recency, intensity and frequency dimension parameters. The behavioral targeting system generates a user profile score for a target objective, such as brand advertising or direct response advertising. The parameters from the model are applied to generate the user profile score in a category. The behavioral targeting system has application for use in ad serving to on-line users.

摘要翻译： 行为定位系统从在线活动确定用户个人资料。 该系统包括多个模型，其定义用于确定用户简档分数的参数。 事件信息，包括用户的在线活动，在一个实体被接收。 要生成用户配置文件分数，选择一个模型。 该模型包括新近度，强度和频率尺寸参数。 行为定位系统为目标目标生成用户简档分数，例如品牌广告或直接响应广告。 应用来自模型的参数以在类别中生成用户简档分数。 行为定位系统具有在在线用户的广告投放中使用的应用。

公开(公告)号：US20050050215A1

公开(公告)日：2005-03-03

申请号：US10956662

申请日：2004-10-01

申请人： Long-Ji Lin ,  Dz-Mou Jung

发明人： Long-Ji Lin ,  Dz-Mou Jung

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q30/02 ,  G06Q30/04 ,  G06F15/16 ,  G06F17/60

CPC分类号： G06Q30/02 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/06315 ,  G06Q30/0202 ,  G06Q30/0207 ,  G06Q30/0256 ,  G06Q30/0277 ,  G06Q30/04

摘要： Systems and methods are provided for predicting visitor traffic to a network of web site pages. The systems and methods are used, as an example, to predict the inventory of total available online advertisements available within the network for a forthcoming period. The visitor traffic includes page viewing, listening or transacting on web pages within a web site, wherein the web pages are categorized by subject, interest areas or specific user queries such as word or phrase searches. For each page whose traffic is being predicted, the system takes into account annual seasonality, day-of-week, holidays, special events, short histories, user demographics, user web behavior (viewing, listening and transacting) and parent and child web page characteristics.

摘要翻译： 提供系统和方法来预测网站网页的访问者流量。 作为示例，使用系统和方法来预测在即将到来的时期内在网络中可用的总可用在线广告的库存。 访客流量包括在网站中的网页上的页面查看，收听或交易，其中网页由主题，兴趣区域或诸如单词或短语搜索的特定用户查询分类。 对于正在预测其流量的每个页面，系统考虑到年度季节性，星期几，假期，特殊事件，短历史，用户人口统计，用户网络行为（查看，收听和交易）以及父子网页 特点

公开(公告)号：US5961571A

公开(公告)日：1999-10-05

申请号：US364160

申请日：1994-12-27

申请人： Russell E. Gorr ,  Thomas R. Hancock ,  J. Stephen Judd ,  Long-Ji Lin ,  Carol L. Novak ,  Scott T. Rickard, Jr.

发明人： Russell E. Gorr ,  Thomas R. Hancock ,  J. Stephen Judd ,  Long-Ji Lin ,  Carol L. Novak ,  Scott T. Rickard, Jr.

IPC分类号： G01S3/783 ,  G01S5/00 ,  G05D1/02 ,  G06K9/00 ,  G06F165/00

CPC分类号： G06K9/00791 ,  G01S3/783 ,  G01S5/00 ,  G05D1/0246 ,  G05D1/0272 ,  G06K9/00664

摘要： A system for automatically tracking the location of a vehicle includes a visual image detector mounted on the vehicle for producing as the vehicle moves along a route digitized strips of image data representing successive panoramic views of scenery about the vehicle at respective locations along the route. A sparse tracking subsystem processes and stores only selected ones of the image data strips representing substantially spaced apart successive locations along the route, for use as a sparse database. A dense tracking subsystem processes and stores as a dense database every successive one of the image data strips representing location along the route, whereby the dense tracking subsystem provides more accurate location of the vehicle when it retraces some portion of the route than the sparse tracking subsystem. After the sparse and dense databases are established, the location of the vehicle in real time as it retraces the route is performed by the dense tracking subsystem matching current image data strips from the visual image detector with the dense database strips to determine the location of the vehicle, as long as the vehicle stays on the pre-established route. If the vehicles strays from the route, the system senses the deviation and switches to the sparse tracking system to search a broader area in less time than the dense tracking system to attempt to relocate the vehicle along the route, after which the system switches back to the dense tracking subsystem.

摘要翻译： 用于自动跟踪车辆位置的系统包括安装在车辆上的视觉图像检测器，用于随着车辆沿着路线沿着路线沿着路线在相应位置处沿着路线数字化的图像数据条表示代表连续的关于车辆的景观的全景图。 稀疏跟踪子系统处理并存储沿着路线表示基本上间隔开的连续位置的图像数据带中的所选择的一个，用作稀疏数据库。 密集跟踪子系统处理和存储每个连续的一个图像数据带中的密集数据，表示沿着路线的位置，由此密集跟踪子系统在回溯路径的某些部分比稀疏跟踪子系统时提供更准确的位置 。 在建立稀疏和密集的数据库之后，通过密集跟踪子系统利用密集数据库条带从视觉图像检测器匹配当前图像数据条来执行车辆在重新路线时的实时位置，以确定该位置 车辆，只要车辆停留在预先建立的路线上。 如果车辆从路线偏离，则系统感测到偏差，并切换到稀疏跟踪系统，以比密集跟踪系统更少的时间搜索更广泛的区域，以尝试沿着路线重新定位车辆，之后系统切换回 密集跟踪子系统。

公开(公告)号：US07904448B2

公开(公告)日：2011-03-08

申请号：US11394358

申请日：2006-03-29

申请人： Christina Yip Chung ,  Abhinav Gupta ,  Joshua M. Koran ,  Long-Ji Lin ,  Hongfeng Yin

发明人： Christina Yip Chung ,  Abhinav Gupta ,  Joshua M. Koran ,  Long-Ji Lin ,  Hongfeng Yin

IPC分类号： G06F7/00

CPC分类号： G06Q30/02

摘要： A behavioral targeting system determines user profiles from online activity. The system includes a plurality of models that define parameters for determining a user profile score. Event information, which comprises on-line activity of the user, is received at an entity. To generate a user profile score, a model is selected. The model comprises recency, intensity and frequency dimension parameters. The behavioral targeting system generates a user profile score for a target objective, such as brand advertising or direct response advertising. The parameters from the model are applied to generate the user profile score in a category. The behavioral targeting system has application for use in ad serving to on-line users.

摘要翻译： 行为定位系统从在线活动确定用户个人资料。 该系统包括多个模型，其定义用于确定用户简档分数的参数。 事件信息，包括用户的在线活动，在一个实体被接收。 要生成用户配置文件分数，选择一个模型。 该模型包括新近度，强度和频率尺寸参数。 行为定位系统为目标目标生成用户简档分数，例如品牌广告或直接响应广告。 应用来自模型的参数以在类别中生成用户简档分数。 行为定位系统具有在在线用户的广告投放中使用的应用。

公开(公告)号：US20080120288A1

公开(公告)日：2008-05-22

申请号：US11601450

申请日：2006-11-17

申请人： Wei Guan ,  Christina Yip Chung ,  Long-Ji Lin

发明人： Wei Guan ,  Christina Yip Chung ,  Long-Ji Lin

IPC分类号： G06F17/30

CPC分类号： G06Q30/02 ,  G06F17/30867 ,  Y10S707/99932 ,  Y10S707/99936 ,  Y10S707/99937 ,  Y10S707/99945

摘要： Methods and apparatus for a recommendation system based on collaborative filtering is provided. Explicit and implicit ratings of items by network users are used to create a contextual model. The explicit ratings comprise different rating types regarding different item attributes. The implicit ratings comprise different rating types derived from different user events and may include recency, intensity, or frequency ratings. The contextual model may be optimized for a specific objective function, such as click-through-rate or conversion rate. In other embodiments, item information is used to produce a content model where item information for an item is encoded as metadata into a document that represents the item. The contextual or content model is used to recommend one or more items to a current user. The basic unit of the recommendation system may be an item set of two or more items or a particular sequence of two or more items.

摘要翻译： 提供了基于协同过滤的推荐系统的方法和装置。 网络用户对项目的明确和隐含的评级用于创建上下文模型。 明确的评级包括关于不同项目属性的不同评级类型。 隐性评级包括从不同用户事件导出的不同评级类型，并且可以包括新近度，强度或频率等级。 可以为特定目标函数优化上下文模型，例如点击率或转换率。 在其他实施例中，项目信息用于产生内容模型，其中用于项目的项目信息被编码为代表项目的文档中的元数据。 上下文或内容模型用于向当前用户推荐一个或多个项目。 推荐系统的基本单元可以是两个或多个项目的项目集合或两个或更多个项目的特定序列。