使用模型优化内容分发的制作方法

本说明书涉及优化内容呈现。

背景技术：

1、可以分发视频内容以呈现在各种客户端设备(例如互联网上的移动设备和个人计算机)上。可以以各种方式选择针对特定用户提供的内容的类型以便呈现特定用户感兴趣的内容。

技术实现思路

1、本说明中描述的主题的一个创新性方面可以体现为一种计算机实现的方法，包括：从请求中获得一组属性；接收关于给定视频的信息，所述给定视频被存储在内容数据库中；对于所述给定视频，基于所述一组属性和所述关于给定视频的信息，预测当在呈现所述给定视频之后的指定时间被询问时，用户将响应他们记得看过给定视频的可能性，其中所述预测由使用存储在训练数据库中的一组数据训练的机器学习模型来执行；以及使用用户将响应他们记得看过所述给定视频的预测的可能性，识别所述给定视频用于响应于所述请求进行分发；以及将识别所述给定视频的数据发送到提交所述请求的客户端设备。

2、本说明中描述的主题的一个创新性方面可以体现为一种或多种非暂时性计算机可读介质，其上存储有指令，所述指令当由一个或多个处理器执行时，导致执行包括以下内容的操作：从请求中获得一组属性；接收关于给定视频的信息，所述给定视频被存储在内容数据库中；对于所述给定视频，基于所述一组属性和所述关于给定视频的信息，预测当在呈现所述给定视频之后的指定时间被询问时，用户将响应他们记得看过给定视频的可能性，其中所述预测由使用存储在训练数据库中的一组数据训练的机器学习模型来执行；以及使用用户将响应他们记得看过所述给定视频的预测的可能性，识别所述给定视频用于响应于所述请求进行分发；以及将识别所述给定视频的数据发送到提交所述请求的客户端设备。

3、本说明中描述的主题的一个创新性方面可以体现在一种系统中，包括：一个或多个数据存储设备；和一个或多个数据处理装置，被配置为与所述一个或多个数据存储设备交互并执行指令，所述指令使所述一个或多个数据处理装置执行包括以下各项的操作：从请求中获得一组属性；接收关于给定视频的信息，所述给定视频被存储在内容数据库中；对于所述给定视频，基于所述一组属性和所述关于给定视频的信息，预测当在呈现所述给定视频之后的指定时间被询问时，用户将响应他们记得看过给定视频的可能性，其中所述预测由使用存储在训练数据库中的一组数据训练的机器学习模型来执行；以及使用用户将响应他们记得看过所述给定视频的预测的可能性，识别所述给定视频用于响应于所述请求进行分发；以及将识别所述给定视频的数据发送到提交所述请求的客户端设备。

4、总体上，本说明中描述的主题的一个创新性方面可以体现在一种系统中，所述系统包括：训练数据库，所述训练数据库存储训练数据，所述训练数据包括关于多个用户的属性信息和量化内容呈现之后所述多个用户的在线行为的对应代理度量；内容数据库，所述内容数据库存储从各种第三方内容提供者接收的第三方内容；模型生成器，所述模型生成器访问所述训练数据库中的所述训练数据并且基于所述训练数据训练针对第三方内容分发的模型；以及内容分发服务器，所述内容分发服务器接收对于要在客户端设备处与内容的另一部分一起呈现的第三方内容的请求，其中所述内容分发服务器使用所述模型来响应于所述请求选择要被分发到所述客户端设备的第三方内容并且将识别所选择第三方内容的数据传输到所述客户端设备，其中，所述模型：从所述请求获得一组属性，其中，所述一组属性与关于与所述请求关联的用户的信息相关，接收关于存储在所述内容数据库中的给定第三方内容的信息，基于所述一组属性和关于所述第三方内容的所述信息预测针对所述给定第三方内容的代理度量，其中，预测的代理度量提供关于将归因于所述给定第三方内容的呈现而导致的主题保持或主题意识中的至少一个的信息；以及

5、使用预测的代理度量并且针对所述内容分发服务器，基于达到阈值的预测的代理度量识别给定第三方内容供分发。该方面的其他实施例包括对应的方法、装置和配置为执行方法的动作的编码在计算机存储设备上的计算机程序。

6、这些和其他实施例均可以可选地包括一个或多个下述特征。在一些实现方式中，所述内容数据库中关于所述给定第三方内容的所述信息包括所述给定第三方内容的类别、所述给定第三方内容的持续时间和所述给定第三方内容的专题内容中的至少一个。所述训练数据库还可以接收与向所述客户端设备显示特定第三方内容关联的代理度量，并且所述模型生成器还使用所接收的与向所述客户端设备显示所述特定第三方内容关联的代理度量重新训练所述模型。在一些实现方式中，所述模型还对属性信息的某些类别加权并且基于加权的属性信息预测代理度量。

7、对于第三方内容的所述请求不包含已知属性信息，但是所述模型可以不管属性信息地识别训练数据。在一些实现方式中，所述代理度量包括在视频内容上的点击、与视频内容关联的观看时间、与视频内容关联的跳过时间、与视频内容关联的可视性度量和与视频内容关联的可听性中的至少一个。在一些实现方式中，从各种第三方内容提供者接收的第三方内容的每个第三方内容包括对于主题保持或主题意识的偏好。

8、在一些实现方式中，所述模型基于所述偏好识别所述给定第三方内容。在一些实现方式中，所述模型生成器识别并存储特定代理度量和主题保持之间的相关性。在一些实现方式中，所述模型生成器识别并存储特定代理度量和主题意识之间的相关性。在一些实现方式中，所述模型使用逻辑回归机器学习和线性回归机器学习中的至少一个来预测所述代理度量。

9、本说明中描述的主题的另一个创新性方面可以体现在一种计算机实现的方法，所述方法包括：在训练数据库中存储训练数据，所述训练数据包括关于多个用户的属性信息和量化内容呈现之后的在线行为的对应代理度量；在内容数据库中存储从各种第三方内容提供者接收的第三方内容；通过模型生成器访问所述训练数据库中的所述训练数据并且基于所述训练数据库训练针对第三方内容分发的模型；通过内容分发服务器接收对于要在客户端设备处与内容的另一部分一起呈现的第三方内容；通过所述内容分发服务器并且使用所述模型选择响应于所述请求要分发到所述客户端设备的第三方内容，其中，所述模型：从所述请求获得一组属性，其中，所述一组属性与关于与所述请求关联的用户的信息相关，接收关于存储在所述内容数据库中的给定第三方内容的信息，基于所述一组属性和关于所述第三方内容的所述信息预测针对所述给定第三方内容的代理度量，其中，预测的代理度量提供关于将归因于所述给定第三方内容的呈现而导致的主题保持或主题意识中的至少一个的信息；以及使用预测的代理度量并且针对所述内容分发服务器，基于达到阈值的预测的代理度量识别给定第三方内容供分发；以及通过所述内容分发服务器向所述客户端设备传输识别所选择第三方内容的数据。

10、这些和其他实施例均可以可选地包括一个或多个下述特征。在一些实现方式中，所述内容数据库中关于所述给定第三方内容的所述信息包括所述给定第三方内容的类别、所述给定第三方内容的持续时间和所述给定第三方内容的专题内容中的至少一个。在一些实现方式中，所述方法还包括通过所述训练数据库接收与向所述客户端设备显示特定第三方内容关联的代理度量，以及使用所接收的与向所述客户端设备显示所述特定第三方内容关联的代理度量重新训练所述模型。在一些实现方式中，所述模型还对属性信息的某些类别加权并且基于加权的属性信息预测代理度量。在一些实现方式中，所述代理度量包括在视频内容上的点击、与视频内容关联的观看时间、与视频内容关联的跳过时间、与视频内容关联的可视性度量和与视频内容关联的可听性中的至少一个。在一些实现方式中，从各种第三方内容提供者接收的第三方内容的每个第三方内容包括对于主题保持或主题意识的偏好。在一些实现方式中，所述方法还包括：识别并存储特定代理度量和主题保持之间的相关性。在一些实现方式中，所述方法还包括：识别并存储特定代理度量和主题意识之间的相关性。

11、本说明中描述的主题的另一个创新性方面可以体现在一种计算机可读介质中，计算机可读介质可以是非暂态计算机可读介质，但是这个方面不限于此，计算机可读介质具有存储在其上的指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时导致操作的执行，所述操作包括本文所述的任一方法。

12、在线内容的提供者具有与呈现其内容关联的各种目标。一些内容提供者关注于驱动与内容关联的主题(例如特定事业或品牌)的意识。关注于驱动主题意识的内容提供者优先考虑的是使人们按照顺序看到内容以获知并且意识到与内容有关的主题或话题。一些内容提供者具有改善与内容关联的主题的保持的目标。特别地，内容提供者希望观看者记得他们先前看过的内容并且在稍后时间能够回想与内容关联的主题或话题。但是，不管特定内容提供者的目标是什么，内容提供者始终希望以资源高效的方式向用户提供内容。例如，内容提供者会希望通过减少网络向用户设备承载的数据量来节省将内容提供者与一个或多个用户设备连接的通信网络的带宽(例如，局域网、广域网、无线网和/或互联网)。如果给用户发送他们不感兴趣的内容，则实际上浪费了向用户发送该内容所使用的网络资源。本文描述的实现方式可以帮助内容提供者优化其内容呈现和分发，以便提供内容的资源高效的呈现和分发同时仍然满足内容提供者的目标，例如，改善主题意识或主题保持中的至少一个。

13、当在本文中使用时，属性信息涉及关于用户的信息，例如人口统计信息。代理度量指定量值，其与响应于观看内容的用户行为有关，包括视频点击、内容观看时间、跳过时间和可视性。

14、第三方内容可以指第三方提供的任何类型的内容，包括文本、图像、视频文件、声音剪辑或其组合。第三方内容的示例是视频剪辑。主题保持指用户在稍后时间将会记得涉及内容项目的主题或话题的可能性。主题意识指某个人是否熟悉涉及内容项目的特定主题或话题或某个人熟悉涉及内容项目的特定主题或话题的程度。

15、本说明书中描述的主题的特定实现方式可以被实现为实现一个或多个下述优点。技术通过使得内容提供者能够选择用户更有可能感觉有趣并且与之交互的内容来提供对内容的更资源高效的呈现和分发，并且从而减少向用户发送用户不感兴趣的内容的网络资源浪费。额外地，本文描述的实现方式允许在没有直接指示用户将会如何对内容进行响应的数据的情况下进行资源高效的内容呈现。例如，当不能获得充足的直接测量的用户响应数据时，替代地，本文描述的实现方式提供使用代理度量作为用于对内容呈现的可能用户响应的指示符。另外，本文描述的特定实现方式取得其他益处，包括在不知道关于特定用户的兴趣的数据的情况下的增加的灵活性和不需要存储关于特定用户的数据的情形下的较小的存储器需求。

16、本说明书中描述的主题的一个或多个实现方式的细节在附图和下面的说明书中阐述。根据说明书、附图和权利要求书，所述主题的其他特征、方面和优点将变得明了。