技术特征：
1.一种用于创建数据驱动归因模型的方法，包括：识别在给定时段内对特定网站的多个访问；对于与所识别的多个访问相关联的每个访问者标识符，识别与该访问者标识符相关联的路径，所述路径包括至少一个事件，所述至少一个事件中的每个事件具有对应的索引位置，该索引位置指示该事件相对于所述路径中所包括的其他事件的位置的位置；对于与所识别的路径相关联的每个路径类型，基于与该路径类型相对应的导致了转化的访问的数目，确定路径类型转化概率；对于与所识别的路径相关联的多个路径类型中的每个路径类型，基于给定路径类型的转化概率和不包括为之计算了反事实增益的事件的路径类型的转化概率，计算每个事件的反事实增益；对于所述多个路径类型中的每个路径类型的每个事件，基于所计算的该事件的反事实增益，确定归因得分；以及对于与所识别的路径相关联的所述多个路径类型中的每个路径类型，存储在该路径类型中所包括的每个事件的所确定的归因得分。2.如权利要求1所述的方法，其中，识别对特定网站的多个访问包括：从数据库识别所述多个访问，所述数据库存储包括与所述多个访问相关联的访问相关信息的条目。3.如权利要求2所述的方法，其中，每个条目包括访问者标识符、转化指示、或媒体接触，所述访问者标识符识别与该访问相关联的访问者设备，所述转化指示指示在所述访问期间是否发生了转化，所述媒体接触与通过其发生了对所述网站的访问的事件相对应。4.如权利要求1、2或3中任意一项所述的方法，进一步包括：确定所计算的给定事件的反事实增益小于零；以及响应于确定所计算的所述给定事件的反事实增益小于零，而为所\t述给定事件存储零的归因得分。5.如任意前述权利要求所述的方法，其中，对于给定路径类型，计算所述给定路径类型的给定事件的反事实增益包括：对于所述给定路径类型，识别在所述给定事件之前的第一排序的事件序列和在所述给定事件之后的第二排序的事件序列；从与所识别的路径相关联的路径类型识别比较路径类型，所述比较路径类型包括后面紧接着所述第二排序的事件序列的所述第一排序的事件序列；以及对于所述给定事件，计算所述给定路径类型的转化概率与所述比较路径类型的转化概率之间的差。6.如任意前述权利要求所述的方法，其中，对于所述多个路径类型中的每个路径类型的每个事件，基于所计算的该事件的反事实增益确定归因得分包括：确定给定事件的反事实增益与所述给定事件所属于的路径类型中所包括的事件中的每个事件的反事实增益的总和之间的比率。7.如任意前述权利要求所述的方法，其中，所述事件包括以下中的一个：访问者通过网幅内容项、自然搜索结果内容项、付费搜索结果内容项、电子邮件内容项中的一个来访问网站、直接访问、或社交网络推介。8.如任意前述权利要求所述的方法，其中，对于与所识别的路径相关联的所述多个路径类型中的每个路径类型，存储该路径类型中所包括的每个事件的所确定的归因得分包括：对于路径类型中的每个路径类型，创建用于分配归因得分的规则。9.一种用于创建数据驱动归因模型的系统，包括：具有数据驱动归因模型创建模块的数据处理系统，所述数据处理\t系统进一步包括：存储器，所述存储器存储处理器可执行指令；以及处理器，所述处理器被配置成执行所述处理器可执行指令用于：识别在给定时段内对特定网站的多个访问；对于与所识别的多个访问相关联的每个访问者标识符，识别与该访问者标识符相关联的路径，所述路径包括至少一个事件，所述至少一个事件中的每个事件具有对应的索引位置，该索引位置指示该事件相对于所述路径中所包括的其他事件的位置的位置；对于与所识别的路径相关联的每个路径类型，基于与该路径类型相对应的导致了转化的访问的数目，确定路径类型转化概率；对于与所识别的路径相关联的多个路径类型中的每个路径类型，基于给定路径类型的转化概率和不包括为之计算了反事实增益的事件的路径类型的转化概率，为每个事件计算反事实增益；对于所述多个路径类型中的每个路径类型的每个事件，基于所计算的该事件的反事实增益，确定归因得分；以及对于与所识别的路径相关联的所述多个路径类型中的每个路径类型，存储在该路径类型中所包括的每个事件的所确定的归因得分。10.如权利要求9所述的系统，其中，识别对特定网站的多个访问包括：从数据库识别所述多个访问，所述数据库存储包括与所述多个访问相关联的访问相关信息的条目。11.如权利要求10所述的系统，其中，每个条目包括访问者标识符、转化指示、或媒体接触，所述访问者标识符识别与所述访问相关联的访问者设备，所述转化指示指示了在所述访问期间是否发生了转化，所述媒体接触与通过其发生了对所述网站的访问的事件相对应。12.如权利要求9到11中任意一项所述的系统，进一步包括：确定所计算的给定事件的反事实增益小于零；以及响应于确定所计算的所述给定事件的反事实增益小于零，而为所\t述给定事件存储零的归因得分。13.如权利要求9到12中任意一项所述的系统，其中，对于给定路径类型，计算所述给定路径类型的给定事件的反事实增益包括：对于所述给定路径类型，识别在所述给定事件之前的第一排序的事件序列和在所述给定事件之后的第二排序的事件序列；从与所识别的路径相关联的路径类型识别比较路径类型，所述比较路径类型包括后面紧接着所述第二排序的事件序列的所述第一排序的事件序列；以及对于所述给定事件，计算所述给定路径类型的转化概率与所述比较路径类型的转化概率之间的差。14.如权利要求9到13中任意一项所述的系统，其中，对于所述多个路径类型中的每个路径类型的每个事件，基于所计算的该事件的反事实增益确定归因得分包括：确定给定事件的反事实增益与所述给定事件所属于的路径类型中所包括的事件中的每个事件的反事实增益的总和之间的比率。15.如权利要求9到14中任意一项所述的系统，其中，所述事件包括以下中的一个：访问者通过网幅内容项、自然搜索结果内容项、付费搜索结果内容项、电子邮件内容项中的一个来访问网站、直接访问、或社交网络推介。16.如权利要求9到15中任意一项所述的系统，其中，对于与所识别的路径相关联的所述多个路径类型中的每个路径类型，存储在路径类型中所包括的每个事件的所确定的归因得分包括：对于路径类型中的每个路径类型，创建用于分配归因得分的规则。17.一种具有经由计算机网络提供信息的指令的计算机可读存储介质，所述指令包括指令以用于：识别在给定时段内对特定网站的多个访问；对于与所识别的多个访问相关联的每个访问者标识符，识别与该访问者标识符相关联的路径，路径包括至少一个事件，所述至少一个事件中的每个事件具有对应的索引位置，该索引位置指示该事件相对于所述路径中所包括的其他事件的位置的位置；对于与所识别的路径相关联的每个路径类型，基于与该路径类型相对应的导致了转化的访问的数目，确定路径类型转化概率；对于与所识别的路径相关联的多个路径类型中的每个路径类型，基于给定路径类型的转化概率和不包括为之计算了反事实增益的事件的路径类型的转化概率，为每个事件计算反事实增益；对于所述多个路径类型中的每个路径类型的每个事件，基于所计算的该事件的反事实增益，确定归因得分；以及对于与所识别的路径相关联的所述多个路径类型中的每个路径类型，存储在该路径类型中所包括的每个事件的所确定的归因得分。18.如权利要求17所述的计算机可读存储介质，其中，对于给定路径类型，为所述给定路径类型的给定事件计算反事实增益包括：对于所述给定路径类型，识别在所述给定事件之前的第一排序的事件序列和在所述给定事件之后的第二排序的事件序列；从与所识别的路径相关联的路径类型识别比较路径类型，所述比较路径类型包括后面紧接着所述第二排序的事件序列的所述第一排序的事件序列；以及对于所述给定事件，计算所述给定路径类型的转化概率与所述比较路径类型的转化概率之间的差。19.如权利要求17或18所述的计算机可读存储介质，其中，对于所述多个路径类型中的每个路径类型的每个事件，基于所计算的该事件的反事实增益确定归因得分包括：确定给定事件的反事实增益与所述给定事件所属于的路径类型中所包括的事件中的每个事件的反事实增益的总和之间的比率。20.如权利要求17、18或19中任意一项所述的计算机可读存储介质，其中，对于与所识别的路径相关联的所述多个路径类型中的每个路径类型，存储在路径类型中所包括的每个事件的所确定的归因得分包括：对于路径类型中的每个路径类型，创建用于分配归因得分的规则。21.一种用于创建用于在多个事件上分配归因得分的规则的方法，包括：识别在特定网站处的多个转化；识别与所识别的转化相关联的路径类型，所识别的路径类型中的每个路径类型识别一个或多个事件和对应的索引位置，所述索引位置指示事件相对于所述路径的其他事件的位置；识别要根据路径重写策略来重写的所识别的路径类型的子集；根据所述路径重写策略重写所识别的路径类型的所识别的子集作为重写路径类型；对于所述重写路径类型和剩余的与所识别的转化相关联的所识别的路径类型中的每一个路径类型，确定该路径类型中所包括的每个事件的归因得分；以及对于所述重写路径类型和剩余的与所识别的转化相关联的所识别的路径类型中的每一个路径类型，创建规则，所述规则用于将所确定的归因得分分配给针对其创建了所述规则的路径类型的每个事件。22.如权利要求21所述的方法，其中，识别在特定网站处的多个转化包括识别在给定时段内在特定网站处的多个转化。23.如权利要求21或22所述的方法，其中，识别在特定网站处的多个转化包括从网站日志中检索与在该网站处的转化相关联的访问相关数据。24.如权利要求21到23中任意一项所述的方法，其中，识别与所识别的转化相关联的路径类型包括：对于每个转化，识别与该转化相关联的访问者标识符；识别在该转化之前对所述网站的符合资格的访问；对于每个符合资格的访问，识别所述访问者访问所述网站所通过的事件；以及以时间次序布置导致符合资格的访问的事件。25.如权利要求21到24中任意一项所述的方法，进一步包括：确定路径类型不足够重要；以及响应于确定该路径类型不足够重要，而从针对其创建用于分配归因得分的规则的所识别的路径类型中移除该路径类型。26.如权利要求21到25中任意一项所述的方法，进一步包括：对于每个路径类型，识别与该路径类型相关联的转化的数目；识别具有小于阈值的转化数目的路径类型；以及移除所识别的具有小于所述阈值的转化数目的路径类型。27.如权利要求21到26中任意一项所述的方法，进一步包括：对于每个路径类型，识别与该路径类型相关联的转化的数目；基于所识别的转化的数目，识别阈值频率；以及以所识别的与该路径类型相关联的转化的数目的升序，移除一个或多个路径，直到所移除的转化的数目超过所述阈值频率。28.一种用于创建用于在多个事件上分配归因得分的规则的系统，包括：具有规则创建模块的数据处理系统，所述数据处理系统进一步包括：存储器，所述存储器存储处理器可执行指令；以及处理器，所述处理器被配置成执行所述处理器可执行指令以\t用于：识别在特定网站处的多个转化；识别与所识别的转化相关联的路径类型，所识别的路径类型中的每个路径类型识别一个或多个事件和对应的索引位置，所述索引位置指示事件相对于路径的其他事件的位置；识别要根据路径重写策略来重写的所识别的路径类型的子集；根据所述路径重写策略重写所识别的路径类型的所识别的子集作为重写路径类型；对于所述重写路径类型和剩余的与所识别的转化相关联的所识别的路径类型中的每一个路径类型，确定该路径类型中所包括的每个事件的归因得分；以及对于所述重写路径类型和剩余的与所识别的转化相关联的所识别的路径类型中的每一个路径类型，创建规则，所述规则用于将所确定的归因得分分配给针对其创建了所述规则的路径类型的每个事件。29.如权利要求28所述的系统，其中，识别在特定网站处的多个转化包括识别在给定时段内在特定网站处的多个转化。30.如权利要求28或29所述的系统，其中，识别在特定网站处的多个转化包括从网站日志中检索与在该网站处的转化相关联的访问相关数据。31.如权利要求28到30中任意一项所述的系统，其中，识别与所识别的转化相关联的路径类型包括：对于每个转化，识别与该转化相关联的访问者标识符；识别在该转化之前对所述网站的符合资格的访问；对于每个符合资格的访问，识别所述访问者访问所述网站所通过的事件；以及以时间次序布置导致符合资格的访问的事件。32.如权利要求28到31中任意一项所述的系统，其中，所述处理器被进一步配置成执行所述处理器可执行指令以用于：确定路径类型不足够重要；以及响应于确定该路径类型不足够重要，而从针对其创建用于分配归因得分的规则的所识别的路径类型中移除该路径类型。33.如权利要求28到32中任意一项所述的系统，其中，所述处理器被进一步配置成执行所述处理器可执行指令以用于：对于每个路径类型，识别与该路径类型相关联的转化的数目；识别具有小于阈值的转化数目的路径类型；以及移除所识别的具有小于所述阈值的转化数目的路径类型。34.如权利要求28到33中任意一项所述的系统，其中，所述处理器被进一步配置成执行所述处理器可执行指令以用于：对于每个路径类型，识别与该路径类型相关联的转化的数目；基于所识别的转化的数目，识别阈值频率；以及以所识别的与该路径类型相关联的转化的数目的升序，移除一个或多个路径，直到所移除的转化的数目超过阈值频率。35.如权利要求28到34中任意一项所述的系统，其中，所述处理器被进一步配置成执行所述处理器可执行指令以用于：接收对于向给定路径类型的多个事件分配归因得分的请求；确定所述给定路径类型不与任何所创建的规则相匹配；以及根据回退归因模型，向所识别的路径中所包括的多个事件中的每个事件分配归因得分，所述回退归因模型不同于被用来为针对其创建了规则的路径类型的事件分配归因得分的归因模型。36.如权利要求28到35中任意一项所述的系统，其中，所述回\t退归因模型是最近点击归因模型。37.如权利要求28到36中任意一项所述的系统，其中，根据路径重写策略来重写所识别的路径类型的所识别的子集作为重写路径类型包括：对于所识别的子集的给定路径，确定该路径具有大于阈值事件数目的路径长度，对于该给定路径，识别该给定路径中与导致了对所述网站的访问的第一事件集合相对应的第一数目事件；对于该给定路径，识别该给定路径中与紧邻在转化之前的第二事件集合相对应的第二数目事件；识别该给定路径的没有被识别为所述第一数目事件且没有被识别为所述第二数目事件的一个或多个事件作为剩余事件；以及用未分配任何归因得分的虚拟变量来替代该给定路径的所述剩余事件。38.一种存储有经由计算机网络提供信息的指令的计算机可读存储介质，所述指令包括指令以用于：识别在特定网站处的多个转化；识别与所识别的转化相关联的路径类型，所识别的路径类型中的每个路径类型识别一个或多个事件和对应的索引位置，所述索引位置指示事件相对于路径的其他事件的位置；识别要根据路径重写策略来重写的所识别的路径类型的子集；根据所述路径重写策略重写所识别的路径类型的所识别的子集作为重写路径类型；对于所述重写路径类型和剩余的与所识别的转化相关联的所识别的路径类型中的每个路径类型，为该路径类型中所包括的每个事件确定归因得分；以及对于所述重写路径类型和剩余的与所识别的转化相关联的所识别的路径类型中的每一种路径类型，创建规则，所述规则用于将所确定\t的归因得分分配给针对其创建了所述规则的路径类型的每个事件。39.如权利要求38所述的计算机可读存储介质，其中，识别在特定网站处的多个转化包括识别在给定时段内在特定网站处的多个转化。40.如权利要求38或39所述的计算机可读存储介质，其中，根据路径重写策略来重写所识别的路径类型的所识别的子集作为重写路径类型包括：对于所识别的子集的给定路径，确定该路径具有大于阈值事件数目的路径长度，对于该给定路径，识别与导致了对所述网站的访问的第一事件集合相对应的该给定路径的第一数目事件；对于该给定路径，识别与紧邻在转化之前的该给定路径的第二事件集合相对应的第二数目事件；识别该给定路径中没有被识别为所述第一数目事件且没有被识别为所述第二数目事件的一个或多个事件作为剩余事件；以及用未分配任何归因得分的虚拟变量来替代该给定路径的所述剩余事件。41.一种用于针对归因模型测量多个路径类型的转化概率的方法，包括：识别访问者访问特定网站所采用的多个路径，所述路径中的一个或多个路径与事件序列相对应，每个事件使得访问者访问所述网站；对于与所述访问者通过其访问所述网站的事件序列相对应的每个路径，识别与到所述网站的每个访问相对应的一个或多个子路径作为路径；对于所识别的路径中的每个路径，确定该路径是转化的或者非转化的；计算每个路径类型的总路径计数，该路径类型识别具有相关联索\t引位置的一个或多个事件，所述索引位置指示该事件相对于其他事件的位置；针对每个路径类型识别转化路径计数，该转化路径计数指示访问者所采用的导致了所述网站处的转化的路径的数目；对于每个路径类型，基于与该路径类型相对应的转化路径计数与总路径计数的比率计算转化的概率；以及对于用于向路径的事件分配归因得分的归因模型，为给定路径类型提供所计算的转化的概率。42.如权利要求41所述的方法，其中，对于所识别的路径中的每一个路径，确定该路径是转化的或者非转化的包括：对于所识别路径的第一路径，确定与所述第一路径相关联的第一访问者在所述第一路径的最近事件之后进行了转化；响应于确定所述第一访问者在所述第一路径的最近事件之后进行了转化而识别所述第一路径是转化的；对于所识别路径的第二路径，确定与所述第二路径相关联的第二访问者在所述第二路径的最近事件之后没有进行转化；以及响应于确定所述第二访问者在所述第二路径的最近事件之后没有进行转化而识别所述第二路径是非转化的。43.如权利要求41或42所述的方法，其中，所述事件包括以下中的一个：访问者通过网幅内容项、自然搜索结果内容项、付费搜索结果内容项、电子邮件内容项中的一个来访问网站、直接访问、或社交网络推介。44.如权利要求41到43中任意一项所述的方法，其中，识别在给定时段内访问者访问特定网站所采用的多个路径包括：识别具有相关联访问者标识符的访问者对所述网站的访问，所述访问者经由第一事件访问所述网站；确定所述访问者对所述网站的最近访问的时间；确定所确定的时间超过阈值时间；以及响应于确定所确定的时间超过所述阈值时间，识别所述第一事件不是路径中与对所述网站的最近访问相对应的部分。45.如权利要求41到44中任意一项所述的方法，进一步包括对于对所述网站的每个访问，在数据结构中存储对于所述访问者唯一的访问者标识符、与所述访问者通过其到达所述网站的事件和所述访问者到达所述网站的时间相关联的信息、以及指示所述访问者在该访问期间是否进行了转化的转化指示符。46.如权利要求45所述的方法，进一步包括：对于对所述网站的每个访问，在所述数据结构中存储所述访问者的路径，所述路径与所述访问者先前通过其到达所述网站的一个或多个事件相对应。47.如权利要求41到46中任意一项所述的方法，进一步包括：识别具有大于事件阈值数目的路径长度的路径；重写所识别的具有大于事件阈值数目的路径长度的路径，使得经重写的路径具有不大于事件的阈值数目的新路径长度，并且其中，所述经重写的路径包括等价于一个或多个事件的单个虚拟变量；以及将经重写的所识别的路径识别为属于特定路径类型。48.一种用于针对归因模型测量多个路径类型的转化概率的系统，包括：具有转化概率确定模块的数据处理系统，所述数据处理系统进一步包括存储器，所述存储器存储处理器可执行指令；以及处理器，所述处理器被配置成执行所述处理器可执行指令以用于：识别访问者访问特定网站所采用的多个路径，所述路径中一个或多个路径与事件序列相对应，每个事件使得访问者\t访问所述网站；对于与所述访问者通过其访问所述网站的事件序列相对应的每个路径，识别与到所述网站的每个访问相对应的一个或多个子路径作为路径；对于所识别的路径中的每个路径，确定该路径是转化的或者非转化的；计算每个路径类型的总路径计数，该路径类型识别具有相关联索引位置的一个或多个事件，所述索引位置指示该事件相对于其他事件的位置；针对每个路径类型识别转化路径计数，该转化路径计数指示访问者所采用的导致了所述网站处的转化的路径的数目；对于每个路径类型，基于与该路径类型相对应的转化路径计数与总路径计数的比率计算转化的概率；以及对于用于向路径的事件分配归因得分的所述归因模型，为给定路径类型提供所计算的转化的概率。49.如权利要求48所述的系统，其中，对于所识别的路径中的每一个路径，确定该路径是转化的或者非转化的包括：对于所识别路径的第一路径，确定与所述第一路径相关联的第一访问者在所述第一路径的最近事件之后进行了转化；响应于确定所述第一访问者在所述第一路径的最近事件之后进行了转化而识别所述第一路径是转化的；对于所识别路径的第二路径，确定与所述第二路径相关联的第二访问者在所述第二路径的最近事件之后没有进行转化；以及响应于确定所述第二访问者在所述第二路径的最近事件之后没有进行转化而识别所述第二路径是非转化的。50.如权利要求48或49所述的系统，其中，所述事件包括以下中的一个：访问者通过网幅内容项、自然搜索结果内容项、付费搜索\t结果内容项、电子邮件内容项中的一个来访问网站、直接访问、或社交网络推介。51.如权利要求48到50中任意一项所述的系统，其中，识别在给定时段内访问者访问特定网站所采用的多个路径包括：识别具有相关联访问者标识符的访问者对所述网站的访问，所述访问者经由第一事件访问所述网站；确定所述访问者对所述网站的最近访问的时间；确定所确定的时间超过阈值时间；以及响应于确定所确定的时间超过所述阈值时间，识别所述第一事件不是路径中与对所述网站的最近访问相对应的部分。52.如权利要求48到51中任意一项所述的系统，其中，所述处理器被进一步配置成执行所述处理器可执行指令以用于：对于对所述网站的每个访问，在数据结构中存储对于所述访问者唯一的访问者标识符、与所述访问者通过其到达所述网站的事件和所述访问者到达所述网站的时间相关联的信息、以及指示所述访问者在该访问期间是否进行了转化的转化指示符。53.如权利要求52所述的系统，进一步包括对于对所述网站的每个访问，在所述数据结构中存储所述访问者的路径，所述路径与所述访问者先前通过其到达所述网站的一个或多个事件相对应。54.如权利要求48到53中任意一项所述的系统，其中，所述处理器被进一步配置成执行所述处理器可执行指令以用于：识别具有大于事件阈值数目的路径长度的路径；重写所识别的具有大于事件阈值数目的路径长度的路径，使得经重写的路径具有不大于事件的阈值数目的新路径长度，并且其中，所述经重写的路径包括等价于一个或多个事件的单个虚拟变量；以及将经重写的所识别的路径识别为属于特定路径类型。55.一种具有用于经由计算机网络提供信息的指令的计算机可读存储介质，所述指令包括指令以用于：识别访问者访问特定网站所采用的多个路径，所述路径中的一个或多个路径与事件序列相对应，每个事件使得访问者访问所述网站；对于与所述访问者通过其访问所述网站的事件序列相对应的每个路径，识别与到所述网站的每个访问相对应的一个或多个子路径作为路径；对于所识别的路径中的每个路径，确定该路径是转化的或者非转化的；计算每个路径类型的总路径计数，该路径类型识别具有相关联索引位置的一个或多个事件，所述索引位置指示该事件相对于其他事件的位置；针对每个路径类型识别转化路径计数，该转化路径计数指示访问者所采用的导致了所述网站处的转化的路径的数目；对于每个路径类型，基于与该路径类型相对应的转化路径计数与总路径计数的比率计算转化的概率；以及对于用于向路径的事件分配归因得分的所述归因模型，为给定路径类型提供所计算的转化的概率。56.如权利要求55所述的计算机可读存储介质，其中，对于所识别的路径中的每一个路径，确定该路径是转化的或者非转化的包括：对于所识别路径的第一路径，确定与所述第一路径相关联的第一访问者在所述第一路径的最近事件之后进行了转化；响应于确定所述第一访问者在所述第一路径的最近事件之后进行了转化而识别所述第一路径是转化的；对于所识别路径的第二路径，确定与所述第二路径相关联的第二访问者在所述第二路径的最近事件之后没有进行转化；以及响应于确定所述第二访问者在所述第二路径的最近事件之后没有进行转化而识别所述第二路径是非转化的。57.如权利要求55或56所述的计算机可读存储介质，其中，所述事件包括以下中的一个：访问者通过网幅内容项、自然搜索结果内容项、付费搜索结果内容项、电子邮件内容项中的一个来访问网站、直接访问、或社交网络推介。58.如权利要求55到57中任意一项所述的计算机可读存储介质，其中，识别在给定时段内访问者访问特定网站所采用的多个路径包括：识别具有相关联访问者标识符的访问者对所述网站的访问，所述访问者经由第一事件访问所述网站；确定所述访问者对所述网站的最近访问的时间；确定所确定的时间超过阈值时间；以及响应于确定所确定的时间超过所述阈值时间，识别所述第一事件不是路径中与对所述网站的最近访问相对应的部分。59.如权利要求55到59中任意一项所述的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质具有进一步的指令以用于：对于对所述网站的每个访问，在数据结构中存储对于所述访问者唯一的访问者标识符、与所述访问者通过其到达所述网站的事件和所述访问者到达所述网站的时间相关联的信息、以及指示所述访问者在该访问期间是否进行了转化的转化指示符。60.如权利要求59所述的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质具有进一步的指令以用于：对于对所述网站的每个访问，在所述数据结构中存储所述访问者的路径，所述路径与所述访问者先前通过其到达所述网站的一个或多个事件相对应。61.一种用于选择内容以在设备上显示的方法，包括：由处理器识别与要在其上显示内容的设备相关联的访问者标识符；识别与所述访问者标识符相关联的路径，所述路径与所述访问者标识符已经通过其访问网站的一个或多个事件的序列相对应；由所述处理器识别所识别的路径的转化概率，所识别的路径的所述转化概率指示所述访问者标识符将在所述网站处进行转化的可能性，所识别的路径的所述转化概率是给定时段内在所述网站处的转化数目与对所述网站的访问数目的比率；以及选择内容以用于显示，所述内容是基于所识别的路径的所识别的转化概率来选择的。62.如权利要求61所述的方法，其中，由处理器识别与要在其上显示内容的设备相关联的访问者标识符包括：响应于接收到对于提供内容的请求而识别访问者标识符，所述请求识别所述访问者标识符。63.如权利要求62所述的方法，其中，识别与所述访问者标识符相关联的路径包括：从网站日志中检索所述访问者标识符的路径，所述网站日志存储与对所述网站的访问相关的访问相关信息。64.如权利要求61到63中任意一项所述的方法，其中，识别与所述访问者标识符相关联的路径包括：确定与所述访问者标识符相关联的路径，所述路径通过识别所述访问者标识符对所述网站的一个或多个先前访问并且以开始于最早访问的时间顺序布置所述先前访问来确定。65.如权利要求61到64中任意一项所述的方法，其中，由所述处理器识别所识别的路径的转化概率包括：从数据存储中检索该转化概率，所述数据存储存储了与多个所识别路径相关联的转化概率。66.如权利要求61到65中任意一项所述的方法，进一步包括：确定能够与所述访问者标识符相关联的可能路径的转化概率，所述可能路径包括在所识别的路径的事件序列之后的一个或多个附加事\t件；以及响应于确定所述可能路径的转化概率，基于所述可能路径的转化概率而选择内容。67.如权利要求61到66中任意一项所述的方法，其中，所述事件包括以下中的一个：与访问者标识符相关联的访问者通过网幅内容项、自然搜索结果内容项、付费搜索结果内容项、电子邮件内容项中的一个来访问网站、直接访问、或社交网络推介。68.一种用于选择内容以用于在设备处显示的系统，包括：具有内容选择模块的数据处理系统，所述数据处理系统进一步包括存储器，所述存储器存储处理器可执行指令；以及处理器，所述处理器被配置成执行所述处理器可执行指令以用于：识别与要在其上显示内容的设备相关联的访问者标识符；识别与所述访问者标识符相关联的路径，所述路径与所述访问者标识符已经通过其访问网站的一个或多个事件的序列相对应；识别所识别的路径的转化概率，所识别的路径的所述转化概率指示所述访问者标识符将在所述网站处进行转化的可能性，所识别的路径的所述转化概率是给定时段内在所述网站处的转化数目与对所述网站的访问数目的比率；以及选择内容以用于显示，所述内容是基于被识别的所识别的路径的转化概率来选择的。69.如权利要求68所述的系统，其中，由处理器识别与要在其上显示内容的设备相关联的访问者标识符包括：响应于接收到对于提供内容的请求而识别访问者标识符，所述请求识别所述访问者标识符。70.如权利要求68或69所述的系统，其中，识别与所述访问者标识符相关联的路径包括：从网站日志中检索所述访问者标识符的路径，所述网站日志存储与对网站的访问相关的访问相关信息。71.如权利要求68到70中任意一项所述的系统，其中，识别与所述访问者标识符相关联的路径包括：确定与所述访问者标识符相关联的路径，所述路径通过识别所述访问者标识符对所述网站的一个或多个先前访问并且以开始于最早访问的时间顺序布置所述先前访问来确定。72.如权利要求68到71中任意一项所述的系统，其中，由所述处理器识别所识别的路径的转化概率包括：从数据存储中检索该转化概率，所述数据存储存储了与多个所识别路径相关联的转化概率。73.如权利要求68到72所述的系统，其中，所述处理器被进一步配置成执行所述处理器可执行指令以用于：确定能够与所述访问者标识符相关联的可能路径的转化概率，所述可能路径包括在所识别的路径的事件序列之后的一个或多个附加事件；以及响应于确定所述可能路径的转化概率，基于所述可能路径的转化概率而选择内容。74.如权利要求68到73所述的系统，其中，所述事件包括以下中的一个：与访问者标识符相关联的访问者通过网幅内容项、自然搜索结果内容项、付费搜索结果内容项、电子邮件内容项中的一个来访问网站、直接访问、或社交网络推介。75.一种具有用于经由计算机网络提供信息的指令的计算机可读存储介质，所述指令包括指令以用于：识别与要在其上显示内容的设备相关联的访问者标识符；识别与访问者标识符相关联的路径，所述路径与所述访问者标识符已经通过其访问网站的一个或多个事件的序列相对应；识别所识别的路径的转化概率，所识别的路径的所述转化概率指示所述访问者标识符将在所述网站处进行转化的可能性，所识别的路径的所述转化概率是给定时段内在所述网站处的转化数目与对所述网站的访问数目的比率；以及选择内容以用于显示，所述内容是基于被识别的所识别的路径的转化概率来选择的。76.如权利要求75的计算机可读存储介质，其中，由处理器识别与要在其上显示内容的设备相关联的访问者标识符包括：响应于接收到对于提供内容的请求而识别访问者标识符，所述请求识别所述访问者标识符。77.如权利要求75或76所述的计算机可读存储介质，其中，识别与所述访问者标识符相关联的路径包括：从网站日志中检索所述访问者标识符的路径，所述网站日志存储与对所述网站的访问相关的访问相关信息。78.如权利要求75到77中任意一项所述的计算机可读存储介质，其中，识别与所述访问者标识符相关联的路径包括确定与所述访问者标识符相关联的路径，所述路径通过识别所述访问者标识符对所述网站的一个或多个先前访问并且以开始于最早访问的时间布置所述先前访问来确定。79.如权利要求75到78中任意一项所述的计算机可读存储介质，其中，由所述处理器识别所识别的路径的转化概率包括：从数据存储中检索该转化概率，所述数据存储存储了与多个所识别路径相关联的转化概率。80.如权利要求75到79中任意一项所述的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质具有进一步的指令以用于：确定能够与所述访问者标识符相关联的可能路径的转化概率，所述可能路径包括在所识别的路径的事件序列之后的一个或多个附加事件；以及响应于确定所述可能路径的转化概率，基于所述可能路径的转化概率而选择内容。81.一种提供与一个或多个事件相关联的归因数据以用于显示的方法，包括：由处理器识别多个路径，所述多个路径中的每个路径包括一个或多个事件，每个事件与多个渠道中的一个渠道相对应以及与参数数据相对应，所述参数数据与和所述事件相关联的一个或多个参数相对应；从所述多个路径中识别要针对其确定归因得分的一个或多个渠道；对于所述渠道中的每个渠道，由所述处理器使用归因模型确定分配给与该渠道相对应的所述多个路径中所包括的每个事件的归因得分和分配给该渠道的归因得分的总数目；从所述多个路径中识别多个事件参数对，每个事件参数对与所识别的渠道中的相应渠道相对应并且与和所述事件相关联的所述一个或多个参数相对应；对于每个所识别的事件参数对，基于分配给该事件参数对所对应的事件的归因得分的聚合确定权重；以及提供视觉对象以用于显示，所述视觉对象包括与事件参数对中的至少一个事件参数对的所确定的权重相对应的指示符。82.如权利要求81所述的方法，其中，提供视觉对象以用于显示包括：提供视觉对象以用于显示，所述视觉对象包括分配给与所述指示符相对应的渠道的归因得分的总数目。83.如权利要求81或82所述的方法，其中，对于渠道中的每个渠道，确定分配给与该渠道相对应的多个路径中所包括的每个事件的归因得分包括：从所述多个路径中识别候选路径，在所述候选路径中至少一个事件与该渠道相对应；以及对于所述候选路径中的每个候选路径，基于反事实增益确定分配给该路径的每个事件的归因得分。84.如权利要求81到83中任意一项所述的方法，其中，事件中的每个事件的参数数据识别沿路径的位置，该事件在该位置处执行，并且其中，每个事件参数对包括与沿着该路径的位置相对应的事件位置对，该事件在该位置处执行。85.如权利要求84所述的方法，其中，提供所述视觉对象以用于显示包括：提供视觉矩阵以用于显示，所述视觉矩阵包括与相交行和列相对应的多个单元格，其中，每行单元格包括针对与该行所对应的特定渠道相对应的特定位置所确定的权重以及分配给所述特定渠道的归因得分的总数目。86.如权利要求84所述的方法，其中，对于每个所识别的事件位置对，基于分配给该事件位置对所对应的事件的归因得分的聚合确定权重包括：从所述多个路径中识别包括与所述事件位置对相对应的事件的候选路径；对于所识别的候选路径，确定分配给所述候选路径中的每个事件的归因得分；从被分配给所述候选路径中的每个事件的归因得分中确定分配给该事件的归因得分的聚合；对于沿着路径的每个位置，聚合分配给在该位置处执行的所述候\t选路径中包括的事件的归因得分；以及基于分配给在该位置处执行的该候选路径中包括的事件的归因得分之和与分配给该事件的归因得分的聚合的比率，确定所识别的事件位置对的权重。87.如权利要求81到86中任意一项所述的方法，其中，所述渠道与一个或多个类型的事件相对应。88.如权利要求81到87中任意一项所述的方法，其中，提供所述视觉对象以用于显示包括：提供包括一个或多个项的视觉对象以用于显示，所述一个或多个项的视觉特征与该项所对应的事件参数对的权重相对应。89.一种提供与一个或多个事件相关联的归因数据以用于显示的系统，包括：具有归因数据显示模块的数据处理系统，所述数据处理系统进一步包括存储器，所述存储器存储处理器可执行指令；以及处理器，所述处理器被配置成执行所述处理器可执行指令以用于：识别多个路径，所述多个路径中的每个路径包括一个或多个事件，每个事件与多个渠道中的一个渠道相对于以及与参数数据相对应，所述参数数据与和所述事件相关联的一个或多个参数相对应；从所述多个路径中识别要针对其确定归因得分的一个或多个渠道；对于所述渠道中的每个渠道，使用归因模型确定分配给与该渠道相对应的所述多个路径中所包括的每个事件的归因得分和分配给该渠道的归因得分的总数目；从所述多个路径中识别多个事件参数对，每个事件参数\t对与所识别的渠道中的相应渠道相对应并且与和所述事件相关联的所述一个或多个参数相对应；对于每个所识别的事件参数对，基于分配给该事件参数对所对应的事件的归因得分的聚合确定权重；以及提供视觉对象以用于显示，所述视觉对象包括与事件参数对中的至少一个事件参数对的所确定的权重相对应的指示符。90.如权利要求89所述的系统，其中，为了提供所述视觉对象以用于显示，所述处理器被进一步配置成：提供视觉对象以用于显示，所述视觉对象包括分配给与所述指示符相对应的渠道的归因得分的总数目。91.如权利要求89或90所述的系统，其中，对于渠道中的每个渠道，确定分配给与该渠道相对应的多个路径中所包括的每个事件的归因得分，所述处理器被进一步配置成：从所述多个路径中识别候选路径，在所述候选路径中至少一个事件与该渠道相对应；以及对于所述候选路径中的每个候选路径，基于反事实增益确定分配给该路径的每个事件的归因得分。92.如权利要求89到91中任意一项所述的系统，其中，事件中的每个事件的参数数据识别沿路径的位置，该事件在该位置处执行，并且其中，每个事件参数对包括与沿着该路径的位置相对应的事件位置对，该事件在该位置处执行。93.如权利要求92所述的系统，其中，为了提供所述视觉对象以用于显示，所述处理器被进一步配置成：提供视觉矩阵以用于显示，所述视觉矩阵包括与相交行和列相对应的多个单元格，其中，每行单元格包括针对与该行所对应的特定渠道相对应的特定位置所确定的权\t重以及分配给所述特定渠道的归因得分的总数目。94.如权利要求92所述的系统，其中，为了对于每个所识别的事件位置对，基于分配给该事件位置对所对应的事件的归因得分的聚合确定权重，所述处理器被进一步配置成：从所述多个路径中识别包括与所述事件位置对相对应的事件的候选路径；对于所识别的候选路径，确定分配给所述候选路径中的每个事件的归因得分；从被分配给所述候选路径中的每个事件的归因得分中确定分配给该事件的归因得分的聚合；对于沿着路径的每个位置，聚合分配给在该位置处执行的所述候选路径中包括的事件的归因得分；以及基于分配给在该位置处执行的所述候选路径中包括的事件的归因得分之和与分配给该事件的归因得分的聚合的比率，确定所识别的事件位置对的权重。95.如权利要求89到94中任意一项所述的系统，其中，所述渠道与一个或多个类型的事件相对应。96.如权利要求89到95中任意一项所述的系统，其中，为了提供所述视觉对象以用于显示，所述处理器被进一步配置成提供包括一个或多个项的视觉对象以用于显示，所述一个或多个项的视觉特征与该项所对应的事件参数对的权重相对应。97.一种具有用于经由计算机网络提供信息的指令的计算机可读存储介质，所述指令包括指令以用于：识别多个路径，所述多个路径中的每个路径包括一个或多个事件，每个事件与一个或多个渠道相对应以及与位置数据相对应，所述位置数据沿着路径识别执行该事件的位置；从所述多个路径中识别要针对其确定归因得分的一个或多个渠道；对于所述渠道中的每个渠道，使用归因模型确定分配给与该渠道相对应的所述多个路径中所包括的每个事件的归因得分和分配给该渠道的归因得分的总数目；从所述多个路径中识别多个事件位置对，每个事件位置对与所识别的渠道中的相应渠道相对应并且在所述多个路径的相应位置处被执行；对于每个所识别的事件位置对，基于被分配给该事件位置对所对应的事件的归因得分的聚合确定权重；以及提供视觉对象以用于显示，所述视觉对象包括与事件位置对中的至少一个事件位置对的所确定的权重相对应的指示符。98.如权利要求97所述的计算机可读存储介质，其中，提供所述视觉对象以用于显示包括：提供视觉对象以用于显示，所述视觉对象包括分配给与所述指示符相对应的渠道的归因得分的总数目。99.如权利要求97或98所述的计算机可读存储介质，其中，提供所述视觉对象以用于显示包括：提供视觉矩阵以用于显示，所述视觉矩阵包括与相交行和列相对应的多个单元格，其中，每行单元格包括针对与该行所对应的特定渠道相对应的特定位置所确定的权重以及分配给所述特定渠道的归因得分的总数目。100.如权利要求97到99中任意一项所述的计算机可读存储介质，其中，对于渠道中的每个渠道，确定分配给与该渠道相对应的多个路径中所包括的每个事件的归因得分包括：从所述多个路径中识别候选路径，在所述候选路径中至少一个事件与该渠道相对应；以及基于反事实增益，为所述候选路径中的每个候选路径确定分配给该路径的每个事件的归因得分。