[发明专利]用于计算用户和要约到微小细分的匹配的顺序引擎

说明书

技术领域

本公开整体涉及消费者的分类。更具体而言，本公开涉及确定消费者所属的微小细分(micro-segment)。

背景技术

内容提供者、商人和市场人员必须精确地定义并且锁定高度具体的市场细分，以便有效地传递最相关的在线内容。最相关的在线内容示例是广告、要约(offer)、娱乐、新闻等等。

微小细分是典型地由市场人员通过先进科技和技术识别的市场或人口的精确划分。例如，可以利用数据挖掘、人工智能和各种算法。利用这些科技和技术，通过辨认并且预测详细的消费者花费和行为模式，将消费者分组成细粒度的细分，即，微小划分。换句话说，微小细分是在具体的特征集合中共享类似的属性、购买行为和/或兴趣水平的(购买)决定做出者的组群。但是出于许多原因，在当前环境中，将新用户社团分类和划分(segment)成微小细分可能是困难的。具体而言，消费者日益增加地过滤内容和市场营销消息，这降低了市场人员的效力。此外，甚至随着收集到越来越多的消费者数据和行为，大部分消费者数据和行为由于行业专家的缺少和可用科技的限制而未被充分利用。另外，在最新创建的用户社团和人口之中有意义的细分是困难的。

此外，划分困难还影响在对于各种用户细分确定推荐内容、产品和服务时利用大量站点用户的经记录行为的大量网站。推荐系统利用多种算法，这些算法可以从k个最靠近邻居算法变化到优选/兴趣/品味相似性算法(例如，通过使用人员相关所发现的)再变化到协同过滤算法(例如，购买X又购买Y的人员)。所有这些算法的挑战在于：在系统可以做出推荐之前，需要基于经记录的偏好和行为对非常大量的用户人口进行准确划分。

发明内容

在本公开的一个方面中，提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品包括具有计算机可读程序的计算机可用介质。当在计算机上执行该计算机可读程序时，该计算机可读程序导致该计算机接收用户数据和多个微小细分定义，使得该多个微小细分定义中的每个微小细分定义对应于要约提供者活动中的一个或多个要约。此外，当在计算机上执行该计算机可读程序时，该计算机可读程序导致该计算机利用微小细分解析器将来自该多个微小细分定义的每个微小细分定义解析成用于指示多个微小细分条件规则的多个已解析表达式分段。另外，当在计算机上执行该计算机可读程序时，该计算机可读程序导致该计算机利用编译器将该多个已解析表达式分段编译成可用于指示多个指令的可执行对象以确定该用户数据是否与该多个微小细分定义匹配。当在计算机上执行该计算机可读程序时，该计算机可读程序导致该计算机利用顺序评价引擎来顺次地处理每个微小细分定义，以将该多个微小细分条件规则应用于该用户数据以确定用户属于微小细分的匹配。此外，当在计算机上执行该计算机可读程序时，该计算机可读程序导致该计算机利用该顺序评价引擎来分配得分以指示每个匹配的强度。另外，当在计算机上执行该计算机可读程序时，该计算机可读程序导致该计算机利用该顺序评价引擎来根据每个匹配的得分对每个匹配进行排名。

在本公开的另一个方面中提供了一种过程。该过程接收用户数据和多个微小细分定义，使得该多个微小细分定义中的每个微小细分定义对应于要约提供者活动中的一个或多个要约。此外，该过程利用微小细分解析器将来自该多个微小细分定义的每个微小细分定义解析成用于指示多个微小细分条件规则的多个已解析表达式分段。另外，该过程利用编译器将该多个已解析表达式分段编译成用于指示多个指令的可执行对象以确定该用户数据是否与该多个微小细分定义匹配。该过程还利用顺序评价引擎来顺次地处理每个微小细分定义，以将该多个微小细分条件规则应用于该用户数据以确定用户属于微小细分的匹配。此外，该过程利用该顺序评价引擎来分配得分以指示每个匹配的强度。另外，利用该顺序评价引擎来根据每个匹配的得分对每个匹配进行排名。

在本公开的另一个方面中提供了一种系统。该系统包括接收模块，其接收用户数据和多个微小细分定义，使得该多个微小细分定义中的每个微小细分定义对应于要约提供者活动中的一个或多个要约。此外，该系统包括微小细分解析器，其将来自该多个微小细分定义的每个微小细分定义解析成用于指示多个微小细分条件规则的多个已解析表达式分段。另外，该系统包括编译器，其将该多个已解析表达式分段编译成用于指示多个指令的可执行对象以确定该用户数据是否与该多个微小细分定义匹配。该系统还包括顺序评价引擎，其(i)顺次地处理每个微小细分定义，以将该多个微小细分条件规则应用于该用户数据以确定用户属于微小细分的匹配，(ii)分配得分以指示每个匹配的强度，并且(iii)根据每个匹配的该得分对每个匹配进行排名。

附图说明