[发明专利]用于管理交互邀请的系统和方法在审
| 申请号: | 202080057503.6 | 申请日: | 2020-08-13 |
| 公开(公告)号: | CN114223188A | 公开(公告)日: | 2022-03-22 |
| 发明(设计)人: | V·米尔曼;I·凯勒;S·亨德尔;T·本-大卫;A·泽-卡沃德;Y·卢卡奇;L·格伦德林格;奥弗尔·罗恩;什洛莫·拉哈夫 | 申请(专利权)人: | 利维帕尔森有限公司 |
| 主分类号: | H04L67/56 | 分类号: | H04L67/56;H04L67/63;G06K9/62;G06N3/02;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 黄志华;何月华 |
| 地址: | 美国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 管理 交互 邀请 系统 方法 | ||
1.一种计算机实现的方法,包括:
确定与多个终端设备相关联的容量,其中,所述容量基于与所述多个终端设备相关联的代理的工作负荷;
访问与一个或多个标准相关联的用户设备对过往交互邀请的历史接受数据;
访问网络中当前用户设备的当前数据,其中,所述当前数据包括所述当前用户设备与所述一个或多个标准之间的关联;
基于所述历史接受数据和所述当前用户设备的当前数据确定可用交互的当前数量;以及
使用根据所述可用交互的当前数量和所述历史接受数据生成的预测交互邀请来促进所述代理与所述当前用户设备中的一个或多个设备之间的交互。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述当前数据包括通过所述网络对所述网络中能够用于接收目标交互邀请的当前用户设备收集的实时数据。
3.如权利要求1所述的方法,其中,确定所述可用交互的当前数量包括:
将所述代理的容量和所述当前用户设备的当前数据提供给使用包括所述一个或多个标准的所述历史接受数据训练的机器学习系统;以及
从所述机器学习系统接收所述可用交互的当前数量的值。
4.如权利要求3所述的方法,其中,所述机器学习系统包括:
使用所述历史接受数据来训练以确定所述可用交互的当前数量的值的第一神经网络;以及
使用所述历史接受数据来训练以确定所述当前用户设备中的每个设备的接受可能性的第二神经网络。
5.如权利要求1所述的方法,其中,促进所述代理与所述一个或多个设备之间的交互包括:
确定所述可用交互的当前数量小于所述当前用户设备的数量;
分析所述当前用户设备以识别与所述可用交互的当前数量匹配的所述当前用户设备的子集;以及
向所述当前用户设备的所述子集中的每个当前用户设备传送目标交互邀请。
6.如权利要求5所述的方法,其中,分析所述当前用户设备以识别所述当前用户设备的所述子集包括:分析所述过往交互邀请的所述历史接受数据和所述当前用户设备的所述一个或多个标准,以基于接受所述目标交互邀请的可能性对所述当前用户设备中的每个设备进行优先级排序。
7.如权利要求1所述的方法,还包括:
接收所述代理与所述一个或多个设备之间的交互的交互数据;
使用所述交互数据和所述历史接受数据生成更新的历史接受数据;
访问所述网络中所述当前用户设备的更新的当前数据;以及
基于所述更新的历史接受数据和所述当前用户设备的所述更新的当前数据生成可用交互邀请的更新的当前数量。
8.一种系统,包括:
一个或多个处理器;以及
包含指令的非暂时性机器可读存储介质,当所述指令在所述一个或多个数据处理器上被执行时使所述一个或多个数据处理器执行操作,所述操作包括:
确定与多个终端设备相关联的容量,其中,所述容量基于与所述多个终端设备相关联的代理的工作负荷;
访问与一个或多个标准相关联的用户设备对过往交互邀请的历史接受数据;
访问网络中当前用户设备的当前数据,其中,所述当前数据包括所述当前用户设备与所述一个或多个标准之间的关联;
基于所述历史接受数据和所述当前用户设备的当前数据确定可用交互的当前数量;以及
使用根据所述可用交互的当前数量和所述历史接受数据生成的预测交互邀请来促进所述代理与所述当前用户设备中的一个或多个设备之间的交互。
9.如权利要求8所述的系统,其中,所述当前数据包括通过所述网络对所述网络中能够用于接收目标交互邀请的当前用户设备收集的实时数据。
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