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KNOWLEDGE DISCOVERY FROM BELIEF NETWORKS

机译:信任网络的知识发现

摘要

Techniques are disclosed herein for making predictions with respect to how content consumers will interact with a digital asset. For example, in the context of website visitors browsing digital assets provided via a website, web traffic data can be collected and modeled using a belief network. The belief network may represent a probability distribution for a set of variables that define the web traffic data. Examples of such variables include browser type, browsing session duration, geographic location, visitor demographic characteristics, and a browsing outcome. Certain of the embodiments disclosed herein can be used to extract knowledge from the belief network, thereby allowing statistical inferences to be drawn with respect to how certain classes of website visitors will interact with the website. The influence of one or more first variables (for example, geographic location) can be quantified with respect to one or more second variables (for example, the successful result indicator).
机译:本文公开了用于做出关于内容消费者将如何与数字资产交互的预测的技术。例如,在网站访问者浏览通过网站提供的数字资产的上下文中,可以使用信念网络来收集Web流量数据并对其建模。信念网络可以代表定义网络流量数据的一组变量的概率分布。此类变量的示例包括浏览器类型,浏览会话持续时间,地理位置,访问者人口统计特征和浏览结果。本文公开的某些实施例可以用于从信念网络提取知识,从而允许针对某些类别的网站访问者将如何与网站交互来得出统计推断。可以相对于一个或多个第二变量(例如,成功结果指示符)来量化一个或多个第一变量(例如,地理位置)的影响。

著录项

  • 公开/公告号US2017236066A1

    专利类型

  • 公开/公告日2017-08-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ADOBE SYSTEMS INCORPORATED;

    申请/专利号US201715586387

  • 发明设计人 CARLOS RIQUELME RUIZ;EUNYEE KOH;

    申请日2017-05-04

  • 分类号G06N7;G06N3/08;G06N5/02;G06N5/04;H04L12/24;H04L12/26;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:51:38

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