[发明专利]对返回路径数据进行神经网络处理以估计住户成员和访问者人口统计

说明书

本文公开的示例人口统计估计系统包括：特征生成器，其根据从与返回路径数据住户相关联的机顶盒报告的返回路径数据生成特征；神经网络，其对根据返回路径数据生成的特征进行处理，以预测针对该返回路径数据住户的人口统计分类概率，神经网络将基于从监测与小组成员住户相关联的媒体设备的计量器报告的小组数据来训练；人口统计指派引擎，其基于所预测的人口统计分类概率来向返回路径数据住户中的相应者指派一个或更多个人口统计类别；以及访问者指派引擎，其基于被指派给返回路径数据住户中的相应者的一个或更多个人口统计类别来向返回路径数据住户中的相应者的至少一子集指派虚拟访问者。

相关申请

本专利源于2018年12月21日提交的题为“NEURAL NETWORK PROCESSING OFRETURN PATH DATA TO ESTIMATE HOUSEHOLD DEMOGRAPHICS”的美国专利申请序列号No.16/230,620的部分继续申请，该申请要求于2018年10月10日提交的题为“NEURALNETWORK PROCESSING OF SET-TOP BOX RETURN PATH DATA TO ESTIMATE HOUSEHOLDDEMOGRAPHICS”的美国临时申请序列号No.62/743,925的权益和优先权。本专利还要求于2019年5月1日提交的题为“NEURAL NETWORK PROCESSING OF RETURN PATH DATA TOESTIMATE HOUSEHOLD MEMBER AND VISITOR DEMOGRAPHICS”的美国临时申请序列号No.62/841,641的权益和优先权。要求美国专利申请序列号No.16/230,620、美国临时申请序列号No.62/743,925和美国临时申请序列号No.62/841,641的优先权。美国专利申请序列号No.16/230,620、美国临时申请序列号No.62/743,925和美国临时申请序列号No.62/841,641的相应全部内容在此通过引用并入本文。

技术领域

本公开总体上涉及神经网络，并且更具体地，涉及对返回路径数据进行神经网络处理，以估计住户成员和访问者人口统计。

背景技术

受众测量实体(AME)(诸如尼尔森公司(US)，LLC)可以从相对小的小组家庭样本中外推总电视观看受众的收视率度量和/或其它受众测量数据。可以充分地研究小组家庭，并且通常选择小组家庭来作为整体表示受众总体(audience universe)。此外，为了帮助补充小组数据，AME(诸如尼尔森公司(US)，LLC)可以与付费电视提供商公司达成协议，以获得从机顶盒和/或其它设备/软件获得的电视调谐信息(其在本文中以及在行业中称为返回路径数据)。

附图说明

图1是根据本公开的教导使用神经网络根据机顶盒返回路径数据估计人口统计分类概率的示例处理流程的框图。

图2是根据本公开的教导使用由图1的示例处理流程估计的人口统计分类概率来向住户指派人口统计的示例处理流程的框图。

图3是根据本公开的教导的示例基于神经网络的人口统计估计系统的框图，其被构造成实现图1和图2的处理流程以根据机顶盒返回路径数据来估计住户人口统计。

图4A至图4B例示了由被包括在图3的示例基于神经网络的人口统计估计系统中的示例特征生成器生成的示例特征。

图5是被包括在图3的示例基于神经网络的人口统计估计系统中的示例人口统计预测神经网络的示例实现方式的框图。

图6A至图6C例示了根据本公开的教导的图3的人口统计预测神经网络根据机顶盒返回路径数据来估计人口统计分类概率的示例操作。

图7例示了用于实现被包括在图3的示例基于神经网络的人口统计估计系统中的示例住户人口统计指派引擎的示例伪代码。

图8A至图8E例示了根据本公开的教导的图3的住户人口统计指派引擎向住户指派人口统计的示例操作。