本公开要求于2017年3月21日提交的名称为“bundlingonlinecontentfragmentsforpresentationbasedoncontent-specificmetricsandinter-contentconstraints”的印度专利申请no.201711009821的优先权，其全部内容通过引用并入本文。
本公开总体上涉及用于优化在线内容的呈现的计算机实现的方法和系统，并且更具体地涉及基于内容特定的度量和内容间约束来捆绑和布置(例如，获取、准备和分组)在线内容片段用于呈现。
版权声明
本专利文档的公开内容的一部分包含受版权保护的材料。版权所有人不反对任何人复制本专利文档或专利公开内容，因为它出现在专利和商标局专利文件或记录中，但是在其他方面保留所有版权。
背景技术：
诸如经由因特网提供的视频或其他媒体内容的创建者和发布者等内容提供者经由多种不同的在线环境和设备(例如，桌面、移动设备、可穿戴设备等)提供对媒体内容的访问。一旦内容被创建，提供者通常希望以针对用户或用户组定制或以其他方式优化的方式来选择和呈现内容。这种定制改善了用户在线体验的质量。
选择和布置在线内容以经由数据网络引起与内容的交互涉及显著的手动工作。目前，内容提供者可以使用专门的团队，这些团队花费大量的人力来手动地比较和选择用于各种期望的观众片段的各种在线内容项。例如，某个内容提供者(例如，“网络1”)可能希望为某一组在线内容(例如，描述“节日蛋糕”产品的内容)创建类别网页，以便最大化用于在线内容的一个或多个度量(例如，用户设备访问在线服务的时间、这个类别的整体广告收入等)。为此，内容提供者通常会使用一组分析师或编辑人员来分析其数据库中的数百个可以用于这个目的的在线内容项。
继续这个示例，这组分析师或编辑人员将手动地标识将适合期望主题并且在过去已经很好地实现内容特定的度量(例如，广告收入或花费的时间)的不同内容项的子集。内容的这个子集被提供给设计者，该设计者将此内容布置在特定的模板或其他布局中用于分发。但是，由于数字内容数量以及必须针对内容选择被优化的这种度量或约束的数目的增加，这些手动过程难以处理，很费力并且容易出错。
用于减少选择内容项所涉及的手动工作的现有解决方案存在缺点。例如，在线内容分发的一个现有解决方案是登陆页面优化。登陆页面优化涉及基于用户设备访问特定网页的查询来优化网站的“登陆”网页。然而自动分析提供的登陆页面优化是基于手动创建的规则，因此涉及与手动地选择内容类似的缺点。
此外，内容正在其上被消费的平台的逐渐增加的数目增加了分析每个媒体上的内容以及定制特定在线频道的用户体验的难度。现有的web模板系统从内容创建网页，并且web模板以使得web引擎能够生成具有映射内容的网页的方式被呈现。但是这个过程对于在多个设备上渲染相同内容是次优的。
技术实现要素：
某些实施例涉及基于内容特定的度量和内容间约束来捆绑和布置(例如，获取、准备和分组)在线内容片段用于呈现。例如，由一个或多个处理设备执行的内容管理应用访问包括候选内容片段、内容特定的度量和内容间约束的数据。内容管理应用计算候选内容片段的最小贡献值和最大贡献值。内容管理应用基于计算的最小贡献值和最大贡献值来选择候选内容片段的子集。内容管理应用根据内容间约束向所选择的候选内容片段应用束选择函数，由此标识在线内容片段束。内容管理应用输出所标识的在线内容片段束用于经由在线服务来呈现。
这些说明性实施例被提到不是为了限制或限定本公开，而是提供用于帮助对其理解的示例。另外的实施例会在“具体实施方式”中讨论，并且在具体实施方式中提供进一步的描述。
附图说明
当参考附图阅读以下“具体实施方式”时，可以更好地理解本公开的特征、实施例和优点。
图1描绘了根据本公开的某些实施例的用于基于内容特定的度量和内容间约束来捆绑或布置在线内容片段用于呈现的网络环境的示例；
图2描绘了根据本公开的某些实施例的基于内容特定的度量和内容间约束来捆绑在线内容片段用于呈现的过程的示例；
图3描绘了根据本公开的某些实施例的使用图2的过程基于其语义相似度选择的在线内容片段束的示例；
图4描绘了根据本公开的某些实施例的使用图2的过程基于其语义相异度选择的在线内容片段束的示例；
图5描绘了根据本公开的某些实施例的基于内容特定的度量和内容间约束来布置在线内容片段用于呈现的过程的示例；
图6描绘了根据本公开的某些实施例的可以由图5中描绘的过程使用的输入内容片段集合的示例；
图7描绘了根据本公开的某些实施例的使用图5中描绘的过程的来自图6的输入内容片段的所得到的分发的示例；
图8描绘了根据本公开的某些实施例的来自图7的内容片段的分发的相应的内容特定的度量的示例；
图9描绘了来自图6的内容片段的随机分发的示例；
图10描绘了来自图9的内容片段的分发的相应的内容特定的度量的示例；
图11描绘了来自图6的内容片段的随机分发的另一示例；
图12描绘了来自图11的内容片段的分发的相应的内容特定的度量的示例；
图13描绘了根据本公开的某些实施例的内容片段的分发的另一示例；
图14描绘了根据本公开的某些实施例的用于图13中描绘的分发的内容特定的度量的示例；以及
图15描绘了根据本公开的某些实施例的执行内容管理应用的计算系统的示例。
具体实施方式
本公开包括用于基于内容特定的度量和内容间约束来执行在线内容片段的捆绑和布置用于呈现中的一项或多项的实施例。在线内容片段可以是文本、图像、视频或任何其他内容以及这些内容片段的布局的组合。捆绑在线内容片段涉及选择可能获得用于一个或多个内容特定的度量(例如，用户设备访问在线服务的时间量、用户设备与在线服务的期望交互等)的期望值的在线内容片段集合。布置在线内容片段涉及以布局(例如，网格布局)分发在线内容片段用于经由在线服务来呈现，其中分发满足一个或多个内容间约束(例如，某些项目的期望相似度、某些项目的期望不相似度等)。
在一些实施例中，内容管理应用基于一个或多个内容特定的度量或内容特定的度量(例如，花费的时间、广告收入等)的组合来自动地创建在线内容片段的“束”。内容管理应用基于内容特定的度量来对在线内容片段束进行评分、排名或以其他方式评估。在一些实施例中，内容管理应用还考虑到需要在所得到的内容片段束中被满足或优化的内容间约束(例如，内容多样性、内容一致性等)。例如，内容管理应用接收输入，该输入包括在线内容片段集合以及待优化的一个或多个内容特定的度量。考虑到这些输入，内容管理应用自动地选择优化内容特定的度量的内容束，并且确保内容间约束被优化。内容管理应用还基于性能内容特定的度量和内容间约束的组合来向所选择的内容分配得分(例如，利润或其他值)。
任何合适的内容管理应用可以使用本文中描述的捆绑实施例。在一个示例中，内容管理应用(诸如
用于捆绑遭受内容间约束的内容片段的一些实施例被用于增加否则纯粹基于内容特定的度量来执行的排名。例如，内容管理应用基于内容度量和目标内容特定的度量的组合来优化内容束。为了应用内容间约束，内容管理应用考虑如下目标，诸如例如，在线内容项的组合是内聚的(cohesive)还是多样的。某些实施例表示在线内容项之间的不相似度，以确保内聚或多样的组合被算法选择。
在附加或备选实施例中，内容管理应用基于一个或多个内容特定的度量(例如，利润、广告收入等)和内容间约束，来自动地布置在线内容片段集合(例如，使用上述实施例选择的束)。例如，内容管理应用考虑在线内容片段的不同变体(例如，相同片段的不同大小)，以基于内容特定的度量来选择适当的变体。内容管理应用基于所选择的片段和布局的属性和大小约束以二维(“2d”)网格或其他合适的布局来分发在线内容片段。为此，内容管理应用考虑到内容间亲和度或其他内容间约束以解决分发中的任何内容冲突(例如，片段之间的不足的相似度或不足的相异度)。
在一些实施例中，内容管理应用通过考虑在线内容片段针对特定的内容特定的度量的收益，自动地将在线内容片段分发到网格布局中。内容管理应用隐含地考虑内容特定的亲和度和约束。内容管理应用的一些实施例具有足够的灵活性，以允许体验的各部分被作者固定，并且通过考虑这些偏好作为附加约束来对其他部分进行操作。
用于基于内容特定的度量和内容间约束来捆绑或布置在线内容片段用于呈现的操作环境的示例。
现在参考附图，图1描绘了根据本公开的某些实施例的、用于基于内容特定的度量和内容间约束来捆绑或布置在线内容片段用于呈现的操作环境100的示例。在图1所示的示例中，各种用户设备101经由数据网络102访问营销装置104。在一些实施例中，各种消费者设备103访问营销装置104或由用户设备101向其提供在线内容的其他系统。营销装置104执行一个或多个内容管理应用106(或其他合适的程序代码)，这些应用用于执行在捆绑或布置在线内容片段用于呈现中使用的一个或多个功能。
操作环境100的一些实施例包括用户设备101和消费者设备103。这些设备的示例包括但不限于个人计算机、平板计算机、台式计算机、处理单元、这些设备的任何组合、或者具有一个或多个处理器的任何其他合适的设备。用户设备101和消费者设备103中的每个设备经由数据网络102在通信上被耦合到营销装置104。用户设备101的用户经由一个或多个数据网络102使用由营销装置104支持的各种产品、应用或服务。消费者设备103的用户经由一个或多个数据网络102访问由一个或多个用户设备使用由营销装置104支持的产品、应用或服务生成的各种在线内容，以及与这些在线内容进行交互。数据网络102的示例包括但不限于互联网、局域网(“lan”)、无线区域网络、有线区域网络、广域网等。
营销装置104托管一个或多个应用程序以促进为消费者或其他最终用户创建数字体验。营销装置104提供应用(例如，内容管理应用106)作为软件即服务(“saas”)，或作为可以安装在计算设备(例如，由营销者使用的设备)上的独立应用，或作为两者的组合。营销装置104托管一个或多个应用程序以促进为消费者或其他最终用户创建数字体验。营销装置104提供应用(例如，内容管理应用106)作为软件即服务(“saas”)，或作为可以安装在计算设备(例如，由营销者使用的设备)上的独立应用，或作为两者的组合。营销装置104可以使用一个或多个服务器、具有相应的应用编程接口的一个或多个平台、云基础设施等来实现。另外，每个引擎还可以使用一个或多个服务器、具有相应的应用编程接口的一个或多个平台、云基础设施等来实现。
营销装置104包括数据存储单元108。数据存储单元108可以被实现为一个或多个数据库或者一个或多个数据服务器。如本文中更详细地描述的，数据存储单元108包括由内容管理应用106使用的一个或多个内容片段110的集合和一个或多个内容布局112。
在一些实施例中，营销装置104经由一个或多个数据网络102与一个或多个内容储存库114通信。内容储存库114包括一个或多个数据存储单元116，数据存储单元116上存储有候选内容片段118。营销装置104检索或以其他方式获取候选内容片段118的副本，并且将这些副本作为内容片段110的集合存储在数据存储单元108中。
基于内容特定的度量和内容间约束来捆绑在线内容片段用于呈现。
在一些实施例中，内容管理应用106访问在线内容片段集合，并且捆绑在线内容片段的某个子集用于经由在线服务来呈现。捆绑基于一个或多个内容特定的度量和内容间约束来执行。
例如，图2描绘了根据某些实施例的、可以由营销装置104或另一合适的计算系统执行的、基于内容特定的度量和内容间约束来捆绑在线内容片段用于呈现的过程200的示例。一个或多个处理设备通过执行适当的程序代码(例如，内容管理应用106)来实现图2中描绘的操作。为了说明的目的，过程200参考本文中描述的某些示例来进行描述。然而，其他实现也是可能的。
在框202处，过程200涉及访问候选内容片段、一个或多个内容特定的度量以及一个或多个内容间约束。在一些实施例中，在框202处接收到的输入还包括束大小。一个或多个处理设备执行合适的程序代码(例如，内容管理应用106的一个或多个模块)以实现框202。执行内容管理应用106使得处理设备从非暂态计算机可读介质访问候选内容片段118、内容特定的度量以及内容间约束。在各种实施例中，这是其上存储有内容管理应用106的非暂态计算机可读介质、在销售装置104上可用的不同的非暂态计算机可读介质(例如，数据存储单元108)、或者在远离营销装置104的内容储存库114上可用的非暂态计算机可读介质(例如，数据存储单元116)。在一些实施例中，访问候选内容片段118、内容特定的度量和内容间约束涉及经由数据总线在本地非暂态计算机可读介质与处理设备之间传送合适的信号。在附加或备选实施例中，访问候选内容片段118、内容特定的度量和内容间约束涉及经由数据网络在包括非暂态计算机可读介质的计算系统与包括处理设备的计算系统之间传送合适的信号。
在一些实施例中，在框202处访问的数据包括在线内容片段的列表以及它们的性能统计。所访问的数据还包括用于优化的一个或多个目标度量。访问的数据还包括生成的在线内容片段束必须遵守的内容间约束。其中可以实现内容管理应用106的环境的示例是电子商务环境，其中在线服务向用户设备展示各种在线内容(例如，表示产品和服务的内容)，其可以用于经由数据网络购买产品或服务的集合。在这个示例中，一个产品或服务的盈利能力可以取决于该组项目中的其他产品或服务。因此，用户与相应的在线内容的交互可以至少部分取决于内容间关系和约束。
在线内容片段可以通过任何合适的过程来获得。在一些实施例中，内容管理应用106经由图形界面并且从一个或多个用户设备101接收标识在线内容片段的位置的输入。在附加或备选实施例中，内容管理应用106经由图形界面并且从一个或多个用户设备101接收一个或多个在线内容片段。
内容特定的度量还可以通过任何合适的过程来获得。在一些实施例中，内容管理应用106经由图形界面并且从一个或多个用户设备101接收标识内容特定的度量的位置、提供内容特定的度量或两者的输入。在附加或备选实施例中，内容管理应用106包括计算内容特定的度量的另一应用或模块或者与其通信。例如，一个或多个合适的分析应用可以计算可归因于各种内容片段的在线内容的内容特定的度量。
内容间约束还可以通过任何合适的过程来获得。在一些实施例中，内容管理应用106经由图形界面并且从一个或多个用户设备101接收标识内部间约束的输入。在附加或备选实施例中，内容管理应用106经由图形界面并且从一个或多个用户设备101接收定义或以其他方式提供用于计算内容特定的约束的一个或多个规则的输入。例如，内容管理应用106或另一合适的应用可以基于例如各种内容片段的表示之间的余弦距离来计算亲和度(例如，表示各种内容片段的向量)。附加地或备选地，内容片段的向量表示之间的其他距离测量或比较(例如，欧几里德距离)可以被用作内容间约束的值(例如，如由向量空间中的接近度或距离表示的相似度或相异度的度量)。如果两个内容片段的向量表示具有在特定阈值内的余弦距离或其他基于向量的量，则这两个内容片段可以被认为充分相似(即，具有阈值量的相似度)。相反地，如果内容片段的向量表示具有超过特定阈值的余弦距离或其他基于向量的量，则内容片段可以被认为充分多样化(即，具有阈值量的相异度)。在一些实施例中，内容管理应用106通过捕获在相同的在线体验中呈现的特定内容片段的性能来获得一个或多个内容间约束。例如，内容管理应用106可以与由销售装置104执行的分析引擎通信，该分析引擎监测消费者设备103与在线体验的交互。分析引擎生成、导出或以其他方式获取给定在线体验的性能数据(例如，提供给一个或多个消费者设备103的网页或一组网页)。性能数据指示在在线体验中发生期望交互(例如，点击、在线购买、转换等)的程度。内容管理应用106从分析引擎获取该性能数据，并且确定涉及内容片段组合的某些体验导致某些性能度量。内容管理应用106基于与内容片段的组合相关联的这些性能度量来计算或以其他方式确定内容间亲和度。
在线内容片段的内容特定的度量可以取决于哪些在线内容片段被选择用于一起在束中呈现。束选择问题可以由内容管理应用106110建模为二次0-1整数程序。实现这个程序的函数的示例是：
在该函数中，向量r表示与每个单独的在线内容片段相关联的奖励。矩阵q表示如果选择两个片段被选择用于一起在束中呈现的情况下发生的附加奖励或惩罚。整数程序确保x取值为0或1，值为1表示选择相应的在线内容片段。优化问题由内容管理应用106使用用于选择具有特定的内容特定的度量(由向量r指示)的在线内容片段集合，并且用于确定在线内容片段束适合一起呈现(由第二项xtqx指示)。如果q表示奖励，则λ是正的，如果q表示惩罚，则λ是负的。如果λ为0，则优化问题用于选择具有最高内容特定的度量的在线内容片段。
在一些实施例中，内容管理应用106根据所访问的内容特定的度量来计算向量r。内容管理应用106从内容间约束来计算矩阵q。
以上使用的公式可以被证明是二次背包问题的特例。zhu等人在“bundlerecommendationinecommerce,”proc.37thint.acmsigirconf.res.dev.inf.retr,2014,657-66页中描述了二次背包问题的示例，其通过引用合并于此。广义的二次背包问题由下式给出：
max{∑i∈n∑j∈npijxjxj}，
受制于
∑j∈nwjxj≤c，xj∈{0，1}，j∈n。
在这些公式中，项pij表示奖励向量r的效果。项pij+pji表示来自矩阵q的值的影响。束推荐问题具有附加约束，其要求选择最多k个项，即|x|＝k。由内容管理应用在某些实施例中应用的这个约束使得束推荐问题是二次背包问题的特例。
对于n的大值，在所有可行解的空间上最大化这个目标函数是不可行的，这是因为计算问题是np难的。为了解决这个计算困难，内容管理应用106通过计算每个在线内容片段对合适的目标函数的最大和最小贡献来减小搜索空间的大小(即，候选内容片段集合)。
例如，在框204处，过程200涉及为候选内容片段计算相应的最小贡献值和相应的最大贡献值。一个或多个处理设备执行合适的程序代码(例如，内容管理应用106的一个或多个模块)以实现框204。执行内容管理应用106引起处理设备计算贡献值。在一些实施例中，内容管理应用106使用以下函数来计算候选内容片段i的最小贡献：
内容管理应用106使用以下函数来计算候选内容片段i的最大贡献：
以这种方式，内容管理应用106计算候选内容片段集合118中的相应片段的最大可能贡献和最小可能贡献。
在框206处，过程200涉及基于所计算的最小贡献值和最大贡献值来选择候选内容片段的子集。一个或多个处理设备执行合适的程序代码(例如，内容管理应用106的一个或多个模块)以实现框206。在一些实施例中，这个选择操作有助于应用束选择函数。例如，执行内容管理应用106引起处理设备在一个或多个片段k具有大于片段i的pmax的pmin的情况下消除所考虑的片段i。这消除了最大可能贡献低的候选内容片段(例如，将导致包含这样的片段的所选择的集合的一个或多个次优内容度量)。
在一些实施例中，内容管理应用106通过访问和修改存储在非暂态计算机可读介质中的“忽略片段(ignorefragment)”列表来消除片段。如果内容管理应用106对于给定的内容片段i确定
在框208处，过程200涉及通过根据内容间约束将束选择函数应用于所选择的候选内容片段来标识在线内容片段束。一个或多个处理设备执行合适的程序代码(例如，内容管理应用106的一个或多个模块)以实现框208。执行内容管理应用106引起处理设备使用在框202处访问的内容间约束以及来自框206的所标识的候选片段集合来应用束区段函数。
在一个示例中，内容管理应用106访问“忽略片段”列表并且选择其标识符不在列表上的内容片段。内容管理应用106使用分支定界优化框架向所选择的内容片段解决二次背包问题(或以其他方式应用合适的捆绑函数)。由内容管理应用106执行的分支定界优化框架将原始背包问题分解成子问题，并且重复这个过程直到内容管理应用106可以消除其子集。可以被证明为不产生最优解的子问题被消除。整个算法是树遍历，其中次最优分支被去除，并且对剩余分支进行穷尽搜索产生期望的解。
在框210处，过程200涉及输出所标识的在线内容片段束。一个或多个处理设备执行合适的程序代码(例如，内容管理应用106的一个或多个模块)来实现框210。执行内容管理应用106引起处理设备将标识在线内容片段束的标识数据存储在合适的非暂态计算机可读介质中。在一些实施例中，内容管理应用106将标识数据传输到一个或多个用户设备101。在附加或备选实施例中，内容管理应用106传输所标识的在线内容片段束。在这些实施例中，内容管理应用106通过配置一个或多个网络接口设备经由数据网络102将数据传输到客户端设备(例如，用户设备101)来传输相关数据。
以下示例说明了本文中描述的捆绑实施例的某些方面。在这个示例中，内容管理应用106访问三个在线内容片段xf(即，xf＝1，xf＝2，或xf＝3)的集合，并且被配置为具有从三个内容片段的集合中选择两个内容片段的束要求。与这些在线内容片段相关的奖励由向量
因此，第二在线内容片段和第三在线内容片段应当形成最佳束。
但是在涉及内容间约束的情况下，内容管理应用106使用描述存在于各种内容片段之间的亲和度(或其他内容间约束)的数据来捆绑内容片段。例如，亲和度表示如果内容片段一起呈现在网页或其他在线体验中，则某些内容片段或多或少地引起来自一个或多个消费者设备的交互。(例如，描绘健康食品的内容和描绘巧克力的内容可能不引起来自期望的一组消费者的交互。)q矩阵表示内容片段之间的亲和度。继续涉及奖励为
在这个示例中，这个q矩阵中的值表明，选择xf＝2和xf＝3都导致负的亲和度值。这个负的亲和度值指示将这两个内容片段一起呈现不太可能成功地引起一个或多个消费者设备103与内容片段的期望交互。但是选择xf＝1和xf＝2或者选择xf＝1和xf＝3提升了整体奖励，由此指示这些内容片段束更有可能成功地引起一个或多个消费者设备103的期望交互。
表2包括在这个示例中对于不同束的奖励。
因此，在这个示例中，xf＝1和xf＝3的束包括具有期望的内容特定的度量并且也具有较高的亲和度(即，满足基于亲和度的内部间约束)的片段。
用于基于内容特定的度量和内部间约束来捆绑在线内容片段用于呈现的实验示例。
在涉及本文中描述的某些实施例的实验中，基于食物的内容片段的数据集被用于不同食品和服务的内容提供者。这个实验涉及5000个不同类型的内容片段(例如，文章、视频、简档等)。在实验的数据集中，每个内容片段具有标题和简短描述，其确定了定义冲突图的内容亲和度。内容特定的度量(例如，广告收入)通过从泊松分布中采样而被归因于内容片段集合xf。在这个实验中，使用匹配查询“蛋糕”的一组前30个内容片段来创建五个内容片段的束。
在这个实验中，奖励r是归因于不同内容片段的特定集合xf的广告收入，其中广告收入数据是通过从泊松分布采样来收集的。内容间约束q是通过不同内容片段的向量表示之间的余弦距离测量的内容间相似度。对于正的λ，这些参数产生最大化所选择的束(即，内容特定的度量)中的总广告收入并且选择一组内聚的内容(即满足内容间约束)的束。
图3描绘了来自这个实验的一组捆绑结果300。如图3所示，在其下面具有复选标记的图像是在束中选择的内容片段。在其下面具有加号的图像是仅使用特定的内容特定的度量(即广告收入)排序(例如，前五位)的内容片段，但是由于不符合q中的内容间约束而未被选择。
在所选择的束中，内容片段与烘焙和蛋糕有关。题为“这个染色的蛋糕”和“橙色罂粟花蛋糕烘烤前批料”的内容片段具有用于内容特定的度量的最大值，并且因此被选择，这是由于它们的相关联的高利润。但是厨师简档“贾斯丁华纳的美食推荐(foodiecallwithjustinwarner)：黑蒜梅奥(black-garlicmayo)”没有被选择，因为它与其他与蛋糕相关的所选择的片段缺乏相似度。仅基于内容特定的度量已经在束中表征的另一内容片段是题为“厨师挑选：复活节点心”的片段。这个片段与束中的其他所选择的片段的语义相似度较低，因为片段一般性地描述了甜点而不是具体地描述蛋糕。因此，尽管内容特定的度量比第一选择的内容片段具有更高的值，但是“厨师挑选：复活节点心”片段没有被内容管理应用选择。因此，利用指示片段之间的相似度的q，内容管理应用选择内容片段的内聚束。
在实验的另一方面，内容间约束q被反转以指示片段之间的相异度(例如，1-cos())。相应的结果400在图4中示出。在图3的示例中被排除(但是高度排序)的甜品的图像在图4的示例中被选择，因为这些图像增加了所得到的束的语义多样性。
基于内容特定的度量和内容间约束来布置在线内容片段用于呈现。
在用于布置在线内容片段的实施例中，内容管理应用106将在线内容片段集合分发到网格布局中，同时针对一个或多个内容特定的度量进行优化。例如，xf表示一组可用的在线内容片段。xf中的每个在线内容片段可以由元组(h，w，p)表示，其中h是特定片段变体的高度，w是特定片段变体的宽度。在一些实施例中，p是与特定片段变体相关联的内容特定的度量的利润值。在附加或备选实施例中，p是从捆绑过程(例如，上述过程200)获得的利润值，其中简档值是片段对所选择的束贡献的值。内容管理应用106可以以如下方式来在网格g＝(h，w)内分发来自xf的元素：该方式最大化累积利润或所选择的在线内容片段的其他内容特定的度量并且考虑内容间冲突或约束，其中h和w分别是网格的高度和宽度。
除了最大化内容特定的度量的整体添加之外，内容管理应用106还确定最终分发中的在线内容片段的最佳尺寸(通过选择其适当的变体)，并且考虑任何内容间亲和度偏好，同时决定分发。内容管理应用106允许每个在线内容片段xfi具有多个可能的表现形式或版本。在在线内容片段内的布局、在线内容片段的维度或相关联的内容特定的度量方面，两个版本可以不同。xf～表示这个扩展的在线内容片段集合，其包含同一在线内容片段的多个版本。
根据选择每个在线内容片段最多一个版本和内容间亲和度的约束，内容管理应用106以优化累积利润(或其他内容特定的度量)的方式在网格g内分发来自xf～的元素子集。第一约束减少了渲染的网格布局上内容的重复。第二约束使得由所定义的冲突决定的有凝聚力的体验渲染成为可能。
图5描绘了根据某些实施例的可以由销售装置104或另一合适的计算系统执行的基于内容特定的度量和内容间约束来布置在线内容片段用于呈现的过程500的示例。一个或多个处理设备通过执行合适的程序代码(例如，内容管理应用106)来实现图5中描绘的布置操作。为了说明的目的，参考本文中描述的某些示例来描述过程500。但是，其他的实现也是可能的。
在框502处，过程500涉及生成具有表示在线内容片段集合的节点以及表示在线内容片段集合内的基于语义的冲突的边的冲突图。一个或多个处理设备执行合适的程序代码(例如，内容管理应用的一个或多个模块)以实现框502。冲突图使用内容片段之间的“冲突”来指示内容管理应用106在网格或其他内容布局112内的内容片段分发时必须考虑的一个或多个内容间约束。
在框502处执行内容管理应用106引起处理设备从非暂态计算机可读介质访问在线内容片段集合110。在各种实施例中，所访问的非暂态计算机可读介质是其上存储有内容管理应用106的非暂态计算机可读介质、在销售装置104上可用的不同的非暂态计算机可读介质(例如，数据存储单元108)、或在远离营销装置104的内容储存库114上可用的非暂态计算机可读介质(例如，数据存储单元116)。在一些实施例中，访问在线内容片段110、内容特定的度量和内容间约束涉及经由数据总线在本地非暂态计算机可读介质与处理设备之间传送合适的信号。在附加或备选实施例中，访问在线内容片段110、内容特定的度量和内容间约束涉及经由数据网络在包括非暂态计算机可读介质的计算系统与包括处理设备的计算系统之间传送合适的信号。
在框502处使用的在线内容片段集合可以以任何合适的方式获得。在一些实施例中，框502在过程200的框210处输出的在线内容片段束上执行。但是其他实现是可能的。
在一些实施例中，在框502处执行内容管理应用106引起处理设备构建冲突图gr。冲突图gr表示片段间冲突和亲和度。内容管理应用106通过冲突图gr中的节点来表示在线内容片段集合xf～中的每个片段。两个节点之间的边表示片段间冲突。应用于边的权重表示冲突程度。
在一些实施例中，如果相似的内容将被分组在一起，则内容管理应用106可以利用以下权重在节点ni和nj之间创建边：
这确保了更多相似的内容在其内部具有较少的冲突，而不是多样的内容。在附加或备选实施例中，创建具有权重sim(xfi，xfj)的边导致不同的内容被分组在一起。在附加或备选实施例中，可以基于预先规定的规则(例如，可以被用作冲突的xfi和xfj之间的公共印象)来导出基于内容特定的度量的其他亲和度。在附加或备选实施例中，为了说明相同的在线内容片段的多个变体，如果这些节点是相同的父母在线内容片段的版本，则内容管理应用106可以在节点ni和nj之间引入权重为1的边。图中权重为1的边表示绝对冲突。这确保了通过绝对冲突连接的两个元素不能同时被选择用于分发到网格中。
在框504处，过程500涉及选择内容布局的布局区段，诸如网格布局的区段。一个或多个处理设备执行合适的程序代码(例如，内容管理应用106的一个或多个模块)以实现框504。执行内容管理应用106引起处理设备针对过程500中的特定迭代选择要确定在线内容片段的最佳分发的内容布局112的区段(例如，网格布局)。
在过程500中，内容管理应用106在框504处选择给定区段，并且在其他操作中确定使累积的内容特定的度量值最大化的最优分发，并且继续选择下一片段。如果在sj之前选择si，则区段si的内容特定的度量收益大于区段sj。在一些实施例中，与网格的较低部分相比，网格中较高或最高的区域比较突出，并且分发有较高值的内容。在这种情况下，内容管理应用106从具有最高显著性的区域开始。
内容管理应用106选择矩形部分s＝(hmax，w)，使得区段s的顶部边与可用网格大小的顶部边重合。高度hmαx是冲突图中在线内容片段的高度的最大值。宽度w是网格的宽度。在一些实施例中，该区段的宽度保持在网格的宽度。在一些实施例中，内容管理应用106将该区域划分为不同宽度的不同块用于进一步优化。当前迭代的矩形区域的大小的灵活性允许将特定片段固定在预先规定的位置，以实现半自动分发。
在框506处，过程500涉及标识遭受由冲突图施加的一个或多个冲突约束以及由所选择的布局区段施加的一个或多个第二尺寸约束的在线内容片段的区段子集。一个或多个处理设备执行合适的程序代码(例如，内容管理应用106的一个或多个模块)以选择区段子集(即，要被包括在布局区段中的在线内容片段的子集)。
例如，执行内容管理应用106引起处理设备从冲突图gr中标识、导出或以其他方式获得图gr′＝(v，e)。图gr′对应于具有高于某个阈值的冲突的内容片段。对于gr中的每个节点，内容管理应用106在gr′中创建相应的节点。对于gr中具有大于阈值σ的权重的每个边，内容管理应用106在gr′中创建相似的边。例如，内容管理应用106从合适的非暂态计算机可读介质访问阈值σ的一个或多个值。内容管理应用106将图gr中的给定权重与访问的阈值σ相比较。如果内容管理应用106确定给定权重超过阈值σ，则内容管理应用106将非暂态计算机可读介质中的图gr′更新为包括相同或相似的权重。内容管理应用106为图gr中的一些或全部节点重复这个过程。
在一些实施例中，阈值σ是凭经验确定的，以确保对于内容间约束具有足够高的值的内容片段之间的冲突(例如，足够高的相似度或相异度)。阈值σ是凭经验确定的，以确保足够数目的互不冲突的内容片段可用于在所选择的布局区段上分发。在一些实施例中，内容管理应用106在过程500的不同迭代处访问一个或多个不同的阈值σ。
将在线内容片段分发到网格中的问题可以被模拟为具有冲突的2d背包问题。所得到的优化问题由以下等式给出：
使得
xj∈{0，1}j＝1...n。
在这个公式中，ci＝hi*wi，c＝hmαx*w分别表示在线内容片段和网格部分的成本。第二约束确保gr′中的两个相邻节点(对应于具有冲突的在线内容片段)不能属于所选择的子集。令xfselected表示所选择的在线内容片段的这个子集。通过上述背包问题选择的元素集合是如下最佳矩形选择：其可以打包成大小为s＝(hmαx，w)的网格，同时针对一个或多个内容特定的度量进行优化。
在框508处，过程500涉及在所选择的布局区段内分发在线内容片段的区段子集。一个或多个处理设备执行合适的程序代码(例如，内容管理应用106的一个或多个模块)以实现框508。
例如，执行内容管理应用106引起处理设备选择满足斯坦伯格(steinberg)不等式的一组矩形r＝{(h，w)}和网格g＝(h，w)。斯坦伯格不等式在steinberg,a.“astrip-packingalgorithmwithabsoluteperformancebound,”siamjournaloncomputing26.2(1997),401-409页中描述。
斯坦伯格不等式由以下公式提供：
hl＜h，wl＜w，2*sl＜＝h*w-(2*hl-h)+(2*wl-w)+其中
对于这组矩形，内容管理应用106可以在页面p＝(h，w)中布置xf(i＝1，...，n)。如果任何xf的宽度(或高度)最多为h/2，则应用斯坦伯格不等式定理得到总面积在hw/2以下的输入矩形可以放置在g＝(h，w)中。斯坦伯格不等式由内容管理应用106使用以将内容片段分配到网格大小为(2×h，w)的输入网格中。在一些实施例中，具有冲突的2d背包问题的约束确保了满足斯坦伯格不等式。内容管理应用106使用斯坦伯格算法将xfselected中的在线内容片段分发到s～＝(2×hmax，w)中。
使用斯坦伯格不等式会在所选择的布局区段中产生未占用的空白(例如，白色空间)。在一些实施例中，内容管理应用106将在线内容片段向上一级从右向左推送以去除空白并且尽可能紧密地布置在线内容片段(例如，通过最小化不同在线内容片段之间的间隙)。
在框510处，过程500涉及确定是否存在附加的未放置的内容片段以及是否存在可用的布局区段。一个或多个处理设备执行合适的程序代码(例如，内容管理应用106的一个或多个模块)以实现框510。执行内容管理应用106引起处理设备访问内容片段集合xf～和所考虑的布局。内容管理应用106确定内容片段集合xf～是否包括要放置在布局中的内容片段。内容管理应用106还确定布局是否包括来自集合xf～的内容片段还没有被过程500分配到的一个或多个区段。
如果存在附加的未放置的内容片段并且布局区段可用，则过程涉及通过去除与在线内容片段的分发的子集相对应的节点来更新冲突图，如框512所示，并且迭代框704、框706、框708和框710。一个或多个处理设备执行合适的程序代码(例如，一个或内容管理应用106的更多模块)来实现框512。在一些实施例中，执行内容管理应用106引起处理设备更新冲突图gr以反映由过程500对在线内容片段的选择和分发。内容管理应用106去除与所选择的片段集合中(即，集合xfselected)中的在线内容片段相对应的g中的节点。内容管理应用106还去除所选择的在线内容片段的变体以避免在布局的内容片段中重复。因此，内容管理应用106也从gr中去除与xfselected中的在线内容片段相对应的节点具有绝对冲突的节点。
内容管理应用106迭代地重复这个过程直到
执行内容管理应用106引起处理设备将包括以所选择的布局分发的所选择的内容片段的电子内容存储在合适的非暂态计算机可读介质中。在一些实施例中，内容管理应用106将电子内容传输到一个或多个用户设备101、一个或多个消费者设备103或二者。在附加或备选实施例中，内容管理应用106将标识电子内容和电子内容的位置的数据传输到一个或多个用户设备101、一个或多个消费者设备103或两者。在这些实施例中，内容管理应用106通过配置一个或多个网络接口设备来经由数据网络102将数据传输到客户端设备(例如，用户设备101、消费者设备103等)来传输相关数据。
用于基于内容特定的度量和内容间约束来布置在线内容片段用于呈现的实验示例。
在涉及本文中描述的某些实施例的实验中，基于食物的内容片段的数据集被用于不同食品和服务的内容提供者。这个实验涉及5000个不同类型的内容片段(例如，文章、视频、简档等)。在实验的数据集中，每个内容片段具有标题和简短描述，其确定了定义冲突图的内容亲和度。内容特定的度量(例如，广告收入)通过从泊松分布中采样而被归因于内容片段集合xf。在图6中描绘了用于实验的输入内容片段集合600的示例。
在这个示例中，从匹配查询“蛋糕”的一组103个内容片段开始，使用经由最大边际相关性(“mmr”)算法来创建大小为15的子集(即，组600)。mmr的示例在carbonell等人的“theuseofmmr,diversity-basedrerankingforreorderingdocumentsandproducingsummaries,”proc.21stann.intlacmsigirconf.onresearchanddevelopmentininformationretrieval,acm,pp.335-336(1998)中描述了，其通过引用并入本文。mmr算法同时针对最大内容特定的度量进行优化，并且确保了内容的多样性。(在一些实施例中，这样的一组内容片段可以替代备选地从上面关于图2描述的捆绑过程中获得)
图7描绘了被考虑用于最终分配的子集700。mmr算法为每个内容片段分配利润得分，以指示内容片段对所选择的子集的重要性。这可以用作垃圾箱包装中的利润度量。或者，原始的内容特定的值也可以用于利润得分。
这些内容片段在尺寸为3×5的网格布局上分发。内容管理应用用于确定内容片段在网格布局中的位置和大小。图7描绘了使用上述过程500的所得到的子集700的分发。在图8的条形图中描绘了相应的内容特定的度量。相比之下，图9描绘了网格上的相同内容片段集合的随机分发，相应的内容特定的度量在图10的条形图中描绘。图11描绘了网格上的相同内容片段集合的另一随机分发，而相应的内容特定的度量在图12的条形图中描绘。在图8、图10和图12中，带有复选标记的条表示决定使用更大的片段，因为片段已被标识为更重要。带有加号的条表示标准片段大小。其他条对应于由于网格布局中缺少空间而未被选择用于最终再现的内容片段。
在这个实验中，内容片段分发还考虑确定一起进行的内容的内容间亲和度。因此，仅使用内容特定的度量(即，不考虑内容间亲和度或其他内容间约束)的严格排序不会产生内容片段在布局内的最佳分发。此外，随机分发在决定片段的分发之前强制预先选择给定片段的变体。因此，与随机分发(例如，图9和图11中的分发)相比，使用本文中描述的实施例(例如，图7中的分发)，内容特定收益(例如，广告收入)的累积值更大。
本文中描述的实施例可缩放到大量的候选片段(例如，数百个片段)，这将对选择施加显著的成本。本文中描述的实施例可以处理这样的规模，因为这些实施例对片段集的大小没有限制。例如，图13描绘了使用与查询“节假日蛋糕”相匹配的一组166个片段的相同的3×5网格布局中的分发。图14描绘了在图13中描绘的示例的内容特定的度量的分发。
用于基于内容特定的度量和内容间约束来捆绑或布置在线内容片段用于呈现的计算系统的示例。
可以使用任何合适的计算系统或计算系统组来执行本文中描述的操作。例如，图15描绘了执行内容管理应用106的计算系统1500的示例。
计算系统1500的所描绘的示例包括在通信上耦合到一个或一个以上存储器设备1504的处理器1502。处理器1502执行存储在存储器设备1504中的计算机可执行程序代码，访问存储在存储器设备1504中的信息，或两者。处理器1502的示例包括微处理器、专用集成电路(“asic”)、现场可编程门阵列(“fpga”)、或任何其他合适的处理设备。处理器1502可以包括任何数目的处理设备，包括单个处理设备。
存储器设备1504包括用于存储数据、程序代码或两者的任何合适的非暂态计算机可读介质。计算机可读介质可以包括能够向处理器提供计算机可读指令或其他程序代码的任何电子、光学、磁性或其他存储设备。计算机可读介质的非限制性示例包括磁盘、存储器芯片、rom、ram、asic、光学存储装置、磁带或其他磁性存储装置、或者处理设备可以从其读取指令的任何其他介质。指令可以包括由编译器或解释器从以任何合适的计算机编程语言编写的代码生成的处理器特定的指令，这些语言包括例如c、c++、c#、visualbasic、java、python、perl、javascript和actionscript。
计算系统1500还可以包括多个外部或内部设备，诸如输入或输出设备。例如，计算系统1500被示为具有一个或多个输入/输出(“i/o”)接口1508。i/o接口1508可以从输入设备接收输入或者向输出设备提供输出。计算系统1500中还包括一个或多个总线1506。总线1506在通信上耦合计算系统1500中的相应计算系统的一个或多个部件。
计算系统1500执行配置处理器1502以执行本文中描述的一个或多个操作的程序代码。程序代码例如包括内容管理应用106或者执行本文中描述的一个或多个操作的其他合适的应用。程序代码可以驻留在存储器设备1504或任何合适的计算机可读介质中，并且可以由处理器1502或任何其他合适的处理器执行。在一些实施例中，内容管理应用106、内容片段150以及一个或多个内容布局152存储在存储器设备1504中，如图15所示。在附加或备选实施例中，内容管理应用106、内容片段150和内容布局152中的一个或多个被存储在不同计算系统的不同存储器设备中。
计算系统1500还包括网络接口设备1510。网络接口设备1510包括适合于建立到一个或多个数据网络的有线或无线数据连接的任何设备或设备组。网络接口设备1510的非限制性示例包括以太网网络适配器、调制解调器等。计算系统1500能够使用网络接口设备1510经由数据网络与一个或多个其他计算设备(例如，用户设备101)通信。
一般注意事项
本文中阐述了大量具体细节以提供对所要求保护的主题的透彻理解。然而，本领域技术人员将会理解，可以在没有这些具体细节的情况下实践所要求保护的主题。在其他情况下，本领域普通技术人员将知道的方法、装置或系统未被详细描述，以免混淆要求保护的主题。
除非另有明确说明，否则应理解，在整个说明书中，利用诸如“处理”、“运算(computing)”、“计算(calculating)”、“确定”和“标识”等术语的讨论是指计算设备的动作或过程，诸如一个或多个计算机或类似的电子计算设备，其操纵或转换在存储器、寄存器或其他信息存储设备、传输设备或计算平台的显示设备内表示为物理、电子或磁性量的数据。
本文中讨论的系统不限于任何特定的硬件架构或配置。计算设备可以包括提供以一个或多个输入为条件的结果的任何合适的部件布置。合适的计算设备包括访问所存储的软件的多用途的基于微处理器的计算机系统，该软件将计算系统从通用计算装置编程或配置为实现本主题的一个或多个实施例的专用计算装置。可以使用任何合适的编程、脚本或其他类型的语言或语言组合来实现本文中以软件包含的用于编程或配置计算设备的教导。
本文中公开的方法的实施例可以在这样的计算设备的操作中执行。以上示例中给出的框的顺序可以变化，例如，框可以被重新排序、组合和/或分解成子框。某些框或过程可以并行执行。
本文中的“被适配为”或“被配置为”的使用表示开放和包含性的语言，其不排除被适配为或被配置为执行附加任务或步骤的设备。此外，“基于”的使用表示是开放的和包含性的，因为基于一个或多个所记载的条件或值的过程、步骤、计算或其他动作实际上可以基于超出叙述的那些的附加的条件或值。本文中包括的标题、列表和编号仅是为了便于解释，并不表示限制。
尽管已经关于本发明的具体实施例详细描述了本主题，但是应当理解，本领域的技术人员在获得对前述内容的理解之后可以容易地产生对这样的实施例的改变、变体和等同物。因此，应当理解，本公开是为了示例而非限制的目的而呈现的，并且不排除包括对于本主题的这样的修改、变化和/或添加，其对于本领域普通技术人员而言是容易理解的。