Способ и система определения оптимального значения параметра аукциона для цифрового объекта
Иллюстрации
Показать всеИзобретение относится к средствам определения оптимального значения параметра аукциона для цифрового объекта. Техническим результатом является уменьшение нагрузки на сервер аукциона. Система содержит хранилище данных и сервер аукциона, на котором размещен сервис аукциона, причем сервер аукциона включает в себя процессор, выполненный с возможностью исполнения сохраненных инструкций, хранилище данных включает в себя данные истории взаимодействия первой группы пользователей и второй группы пользователей сервиса аукциона, обучающую систему, выполненную с возможностью обмена данными с сервером аукциона и модуль определения, выполненный с возможностью обмена данными с обучающей системой, сервер аукциона выполнен с возможностью обмена данными по меньшей мере с одним компьютерным устройством с экраном, от получения от него запроса, для предоставления цифрового объекта, определение пользователя, связанного с цифровым объектом; в ответ на то, что пользователь, который связан с цифровым объектом, принадлежит второй группе пользователей, применение первого оптимального значения параметра аукциона к цифровому объекту. 2 н. и 22 з.п. ф-лы, 4 ил.
Реферат
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
[1] Представленная технология относится к области различных интернет аукционов, конкретнее к способам и системам определения оптимального значения параметра аукциона для цифрового объекта.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[2] В настоящее время различные глобальные или локальные коммуникационные сети (Интернет, Всемирная Паутина, локальные сети и подобные им) предлагают пользователю большой объем информации, которая размещена на различных ресурсах.
[3] В общем случае, данный пользователь может получить доступ к ресурсу коммуникационной сети двумя основными способами. Данный пользователь может получить доступ к конкретному ресурсу напрямую, введя адрес ресурса (обычно URL или Единый указатель ресурса, например www.webpage.com) или же выбрав ссылку в электронном сообщении или на другом веб-ресурсе. В другом случае, данный пользователь может выполнить поиск с помощью поисковой системы для нахождения желаемого ресурса. Последнее особенно подходит для тех случаев, когда данный пользователь знает интересующую его тему, но не знает конкретного адреса интересующего ресурса.
[4] Для пользователя доступны многочисленные поисковые системы. Некоторые из них считаются поисковыми системами общего назначения (такие как YandexTM, GoogleTM, YahooTM и т.д.). Другие рассматриваются как вертикальные поисковые системы, то есть поисковые системы, посвященные конкретным темам поиска, таким как MomondoTM, поисковой системе, посвященной поискам авиарейсов.
[5] Большинство поисковых систем содержит рекламные объявления, размещаемые на странице результатов поиска SERP или предоставляемые через другие объекты (такие как веб-сайты) для платных размещений. При этом рекламодатель как правило платит за количество переходов пользователей на его объявление (так называемая оплата за клик). Для определения размера оплаты за клик для различных рекламных объявлений все крупные поисковые системы используют аукционы рекламы.
[6] Рекламодатели вводят текст, ключевые слова и предложенные цены в систему. Когда пользователь отправляет запрос поисковой системе, система обнаруживает набор рекламы с ключевыми словами, которые соответствуют или близки запросу, и определяет, какую рекламу показать, и где это сделать. Когда отображаются поисковые результаты и реклама, пользователь может щелкнуть на рекламу для получения дальнейшей информации. В этом случае рекламодатель платит поисковой системе сумму, определенную с помощью предложенных цен других конкурирующих рекламодателей. Ожидаемая прибыль, полученная поисковой системой, складывается из цены за щелчок мышью (клик) (эта цена также называется цена-за-клик (cost-per-click (CPC)) или цена-за-действие cost-per-action (CPA)), умноженной на ожидаемое число щелчков мышью (может быть выражена с помощью параметра кликабельности (отношения количества кликов к количеству показов), click-through-rate (CTR)).
[7] В общем случае поисковой системе выгоднее продавать наиболее заметные места размещения - те, на которые вероятнее всего щелкнут - для рекламы с самой высокой ожидаемой прибылью. Чтобы это осуществить, реклама ранжируется по предложенной цене, умноженной на кликабельность, и реклама с самой высокой ожидаемой прибылью показывается в самых заметных местах.
[8] Иногда самый щедрый рекламодатель платит не наивысшую цену, а вторую по величине цену, предложенную вторым по щедрости рекламодателем. Такой тип аукциона называется аукционом второй цены, в отличие от аукциона первой цены, когда победитель платит самую большую предложенную цену. Таким образом, для того чтобы реклама была показана на самом лучшем месте, самый щедрый рекламодатель платит вторую по величине цену, меньшую, чем самая высокая цена. Уменьшенная цена, которую заплатит победитель аукциона, называется стартовой ценой.
[9] Известные решения, в которых стартовая цена определяется функцией предложенной цены рекламодателя или как история предложенных цен рекламодателя, имеют свои недостатки, поскольку они дают возможность рекламодателям негативно влиять на рынок и намеренно понижать стартовую цену, формируя таким образом негативные состояния рыночного равновесия (так же известного как равновесие Нэша).
[10] Из патентной заявки США № US20140006144, опубл. 02.01.2014 (Pardoe et al.) известны способ и система определения предложенной стартовой цены аукциона.
В некоторых вариантах осуществления технологии данные, связанные с рекламными онлайн аукционами из истории, группируются в кластеры на основе исходной возможности провести онлайн рекламу, причем каждый рекламный онлайн аукцион из истории, входящий в кластер, связан с первой более высокой предложенной ценой и со второй более низкой предложенной ценой; определяется отношение доминирования между распределением первых предложенных цен кластера и распределением вторых предложенных цен кластера; на основе отношения доминирования определяется стартовая цена, связанная с кластером; стартовая цена сохраняется как предложенная стартовая цена для реализации онлайн рекламы, причем предложенная стартовая цена связана с исходной возможностью, которая, в свою очередь, связана с кластером.
[11] Из патентной заявки США № US20140172587, опубл. 19.06.2014 (Somech et al.) известны системы, способы и носитель компьютерной информации с находящимися на нем выполняемыми компьютером инструкциями, которые динамически назначают минимальные стартовые цены на аукционе второй цены для показов или событий. Компьютерная система получает предлагаемые цены рекламодателей на показы или события, которые используются для создания статистического распределения. Определяется рекламодатель, предложивший наивысшую цену на показ или событие. Статистическое распределение не включает в себя предложенные цены, полученные от рекламодателя с наивысшей предложенной ценой. Компьютерная система устанавливает минимальную стартовую цену на показ или событие. Минимальная стартовая цена основана на статистическом распределении. С рекламодателя взыскивается наибольшая минимальная стартовая цена или вторая по величине предложенная цена от другого рекламодателя на тот же самый показ. Для отображения на веб-странице, которая соответствует показу или событию, выбирается реклама, связанная с рекламодателем, предложившим наибольшую цену.
[12] Настоящая технология основана на выдвинутых изобретателем(ями) предположениях о том, что существует по меньшей мере одна техническая проблема, присущая известному уровню техники, связанная со значительной нагрузкой на сервер при выполнении онлайн алгоритмов определения стартовой цены. Следовательно, для обеспечения быстродействия обработки запросов пользователей известные способы требуют применения вычислительных систем повышенной производительности.
РАСКРЫТИЕ
[13] Задачей настоящей технологии является устранение по меньшей мере некоторых недостатков, присущих известному уровню техники.
[14] Первым объектом настоящей технологии является способ определения оптимального значения параметра аукциона для цифрового объекта. Cпособ выполняется на сервере аукциона, связанном с хранилищем данных, на сервере аукциона размещен сервис аукциона. Способ включает в себя получение из хранилища данных данных истории взаимодействия первой группы пользователей сервиса аукциона и данных истории взаимодействия второй группы пользователей сервиса аукциона, причем данные истории взаимодействия включают в себя по меньшей мере указатель на цифровой объект, параметр аукциона, связанный с цифровым объектом, и характеристику среды в соответствующий момент времени; офлайн обучение алгоритма машинного обучения прогнозировать оптимальное значение параметров аукциона для множества цифровых объектов на основе данных истории взаимодействия, связанных с первой группой пользователей, причем множество цифровых объектов связано с историей взаимодействий первой группы пользователей; применение алгоритма машинного офлайн обучения для определения первого оптимального значения параметра аукциона для множества цифровых объектов, связанных со второй группой пользователей; сохранение первого оптимального значения параметра аукциона для множества цифровых объектов; в ответ на получение сервером аукциона запроса на сервис аукциона определение цифрового объекта, релевантного запросу; определение пользователя, связанного с цифровым объектом; в ответ на то, что пользователь, который связан с цифровым объектом, принадлежит второй группе пользователей, применение первого оптимального значения параметра аукциона к цифровому объекту.
[15] В некоторых вариантах осуществления способа на этапе получения данных истории взаимодействия дополнительно задается минимальное количество пользователей в первой группе пользователей сервиса аукциона.
[16] В некоторых вариантах осуществления способа на этапе получения данных истории взаимодействия дополнительно задается минимальное количество пользователей во второй группе пользователей сервиса аукциона.
[17] В некоторых вариантах осуществления способа количество пользователей первой группы пользователей сервиса аукциона равно количеству пользователей второй группы.
[18] В некоторых вариантах осуществления способа на этапе получения данных истории взаимодействия первая и вторая группы представляют собой единую группу пользователей сервиса аукциона, а перед этапом офлайн обучения алгоритма машинного обучения выполняется разделение единой группы пользователей на первую группу пользователей сервиса аукциона и вторую группу пользователей сервиса аукциона.
[19] В некоторых вариантах осуществления способа дополнительно выполняется перед офлайн обучением алгоритма машинного обучения разделение множества цифровых объектов по меньшей мере на две категории и разделение первой и второй групп пользователей онлайн аукциона на подгруппы пользователей по соответствующим категориям; офлайн обучение алгоритма машинного обучения на основе данных истории взаимодействия каждой отдельной подгруппы первой группы пользователей; применение алгоритма машинного офлайн обучения для определения первого оптимального значения параметра аукциона для каждой категории множества цифровых объектов, связанных с соответствующей подгруппой второй группы пользователей; после получения сервером аукциона запроса на сервис аукциона в ответ на то, что пользователь, который связан с цифровым объектом, принадлежит подгруппе второй группы пользователей, применение к цифровому объекту первого оптимального значения параметра аукциона соответствующего категории цифрового объекта.
[20] В некоторых вариантах осуществления способа предварительно задается минимальное количество пользователей каждой подгруппы.
[21] В некоторых вариантах осуществления способа в ответ на то, что количество пользователей подгруппы меньше предварительно заданного минимального значения офлайн обучение алгоритма машинного обучения выполняется на основе первой группы пользователей.
[22] В некоторых вариантах осуществления способа хранилище данных включает в себя множество данных истории взаимодействия множества пользователей, при этом на этапе получения данных истории взаимодействия получаются только данные, созданные за предварительно определенный период времени и включающие в себя по меньшей мере указатель на цифровой объект, параметр аукциона, связанный с цифровым объектом, и характеристику среды в соответствующий момент времени.
[23] В некоторых вариантах осуществления способа данные истории взаимодействия дополнительно включают в себя пространственное размещение цифрового объекта на экране компьютерного устройства.
[24] В некоторых вариантах осуществления способа данные истории взаимодействия дополнительно включают в себя указатель типа цифрового объекта.
[25] В некоторых вариантах осуществления способа тип цифрового объекта представляет собой текст, изображение, видео, анимацию, кнопку, форму, гиперссылку, интерактивный элемент или их комбинацию.
[26] В некоторых вариантах осуществления способа данные истории взаимодействия дополнительно включают в себя историю изменения по меньшей мере одного параметра аукциона в течение времени.
[27] В некоторых вариантах осуществления способа характеристики среды включают в себя по меньшей мере одно из: среднюю предложенную цену, и 90% квантиль предложенной цены, и минимальную предложенную цену, и максимальную предложенную цену, и значение вероятности клика на цифровой объект, и значение релевантности цифрового объекта поисковому запросу (relevance score), и указатель на географический регион, и поисковый запрос, в ответ на который был показан цифровой объект.
[28] В некоторых вариантах осуществления способа алгоритм машинного офлайн обучения выполнен с возможностью прогнозировать оптимальное значение по меньшей мере одного из следующих параметров аукциона: минимальная цена размещения, порог амнистирования для рекламодателя.
[29] В некоторых вариантах осуществления способа после сохранения первого оптимального значения параметра аукциона для множества цифровых объектов выполняется обновление упомянутого оптимального значения путем периодического повторения этапов способа.
[30] В некоторых вариантах осуществления способа дополнительно выполняется офлайн обучение алгоритма машинного обучения прогнозировать оптимальное значение параметров аукциона для множества цифровых объектов на основе данных истории взаимодействия, связанных со второй группой пользователей, причем множество цифровых объектов связано с историей взаимодействий второй группы пользователей; применение алгоритма машинного офлайн обучения для определения второго оптимального значения параметра аукциона для множества цифровых объектов, связанных с первой группой пользователей; сохранение второго оптимального значения параметра аукциона для множества цифровых объектов.
[31] В некоторых вариантах осуществления способа на этапе получения сервером аукциона запроса на сервис аукциона в ответ на то, что пользователь, который связан с цифровым объектом, принадлежит первой группе пользователей сервиса аукциона применение второго оптимального значения параметра аукциона к цифровому объекту.
[32] В некоторых вариантах осуществления способа после сохранения второго оптимального значения параметра аукциона для множества цифровых объектов выполняется обновление упомянутого оптимального значения путем периодического повторения этапов способа.
[33] Еще одним объектом настоящей технологии является система отображения цифровых объектов, предоставленных пользователями. Система включает в себя сервер аукциона, сервер аукциона взаимно соединен по меньшей мере с одним хранилищем данных, причем сервер аукциона включает в себя процессор, процессор выполнен с возможностью исполнения сохраненных инструкций. Хранилище данных включает в себя данные истории взаимодействия первой группы пользователей сервиса аукциона и данные истории взаимодействия второй группы пользователей сервиса аукциона. Причем данные истории взаимодействия включают в себя по меньшей мере указатель на цифровой объект, параметр аукциона, связанный с цифровым объектом, и характеристику среды в соответствующий момент времени. Процессор при исполнении инструкций выполнен с возможностью получать доступ к данным истории взаимодействия первой и второй групп пользователей сервиса аукциона. Система также включает обучающую систему, которая выполнена с возможностью обмена данными с сервером аукциона; инициации доступа процессора к данным истории взаимодействия; офлайн обучения алгоритма машинного обучения на основе данных из истории взаимодействия, связанных с первой группой пользователей сервиса аукциона, причем множество цифровых объектов связано с историей взаимодействий первой группы пользователей сервиса аукциона. Система также включает модуль определения, который выполнен с возможностью обмена данными с обучающей системой; применения алгоритма машинного офлайн обучения для определения первого оптимального значения параметра аукциона для множества цифровых объектов, при этом множество цифровых объектов связано со второй группой пользователей сервиса аукциона; сохранения первого оптимального значения параметра аукциона для множества цифровых объектов в хранилище данных. Сервер аукциона выполнен с возможностью обмена данными по меньшей мере с одним компьютерным устройством с экраном; получения запроса, передаваемого компьютерным устройством для предоставления цифрового объекта; выполнения инструкций, запрограммированных на доступ к системе хранения данных для определения цифрового объекта, релевантного запросу; определение пользователя, связанного с цифровым объектом; определение того, что пользователь, связанный с цифровым объектом, относится ко второй группе пользователей сервиса аукциона; применение первого оптимального значения параметра аукциона для цифрового объекта и предоставление цифрового объекта для отображения на экране компьютерного устройства.
[34] В некоторых вариантах осуществления системы введено по меньшей мере одно дополнительное хранилище данных.
[35] В некоторых вариантах осуществления системы данные истории взаимодействия первой группы пользователей сервиса аукциона и данные истории взаимодействия второй группы пользователей сервиса аукциона хранят на разных хранилищах данных.
[36] В некоторых вариантах осуществления системы обучающая система выполнена с дополнительной возможностью офлайн обучения алгоритма машинного обучения на основе данных из истории взаимодействия, связанных со второй группой пользователей сервиса аукциона, причем множество цифровых объектов связано с историей взаимодействий второй группы пользователей сервиса аукциона; модуль определения выполнен с дополнительной возможностью применения алгоритма машинного офлайн обучения для определения второго оптимального значения параметра аукциона для множества цифровых объектов, при этом множество цифровых объектов связано с первой группой пользователей сервиса аукциона; сохранения второго оптимального значения параметра аукциона для множества цифровых объектов в системе хранения данных.
[37] В некоторых вариантах осуществления системы сервер 114 аукциона выполнен с дополнительной возможностью выполнения инструкций, запрограммированных на определение того, что пользователь, связанный с цифровым объектом, относится к первой группе пользователей сервиса аукциона; применение второго оптимального значения параметра аукциона для цифрового объекта.
[38] В контексте настоящего описания «сервер» подразумевает под собой компьютерную программу, работающую на соответствующем оборудовании, которая способна получать запросы (например, от электронных устройств) по сети и выполнять эти запросы или инициировать выполнение этих запросов. Оборудование может представлять собой один физический компьютер или одну физическую компьютерную систему, но ни то, ни другое не является обязательным для представленной технологии. В настоящем контексте использование выражения «сервер» не означает, что каждая задача (например, полученные инструкции или запросы) или какая-либо конкретная задача будет получена, выполнена или инициирована к выполнению одним и тем же сервером (то есть одним и тем же программным обеспечением и/или аппаратным обеспечением); это означает, что любое количество элементов программного обеспечения или аппаратных устройств может быть вовлечено в прием/передачу, выполнение или инициирование выполнения любого запроса или последствия любого запроса, и все это программное и аппаратное обеспечение может быть одним сервером или несколькими серверами, оба варианта включены в выражение «по меньшей мере один сервер».
[39] В контексте настоящего описания «электронное устройство» (или компьютерное устройство) подразумевает под собой любое компьютерное устройство, способное работать с программным обеспечением, подходящим к решению соответствующей задачи. Таким образом, примерами электронных устройств (среди прочего) могут служить персональные компьютеры (настольные компьютеры, ноутбуки, нетбуки и т.п.), смартфоны, планшеты, а также сетевое оборудование, такое как маршрутизаторы, коммутаторы и шлюзы. Следует иметь в виду, что устройство, ведущее себя как электронное устройство в настоящем контексте, может вести себя как сервер по отношению к другим электронным устройствам. Использование выражения «электронное устройство» не исключает возможности использования множества электронных устройств для получения/отправки, выполнения или инициирования выполнения любой задачи или запроса, или же последствий любой задачи или запроса, или же этапов любого вышеописанного способа.
[40] В контексте данной заявки, слова “первый”, “второй”, “третий” и т.д. были использованы в качестве порядковых числительных только для того, чтобы показать различие между существительными, отличающимися друг от друга, а не в целях описания любой конкретной взаимосвязи данных между этими существительными. Таким образом, ссылка на “первый” и “второй” элемент не исключает того, что два элемента являются одним и тем же физическим реальным элементом. Так, например, в некоторых случаях, “первая” и “вторая” группы пользователей могут быть единой группой пользователей, в других случаях они могут быть различными группами пользователей.
[41] В контексте настоящего описания «база данных» подразумевает под собой любой структурированный набор данных, не зависящий от конкретной структуры, программного обеспечения по управлению базой данных, аппаратного обеспечения компьютера, на котором данные хранятся, используются или иным образом оказываются доступны для использования. База данных может находиться на том же оборудовании, которое выполняет процесс, который сохраняет или использует информацию, хранящуюся в базе данных, или же она может находиться на отдельном оборудовании, например выделенном сервере или множестве серверов.
[42] В контексте настоящего описания «информация» содержит информацию любого рода или типа, которая может храниться в базе данных. Таким образом, информация содержит, среди прочего, аудиовизуальные произведения (изображения, видео, звукозаписи, презентации и т.д.), данные (данные о местоположении, цифровые данные и т.д.), текст (описания, рекламные объявления, сообщения и т.д.), документы, таблицы и т.д.
[43] В контексте настоящего описания, если четко не указано иное, "указание" на цифровой объект может представлять собой сам цифровой объект или указатель, отсылку, ссылку или другой косвенный способ, позволяющий получателю указания найти сеть, память, базу данных или другой машиночитаемый носитель, из которого может быть извлечен цифровой объект. Например, указание на документ может включать в себя сам документ (т.е. его содержимое), или же оно может являться уникальным дескриптором документа, идентифицирующим файл по отношению к конкретной файловой системе, или каким-то другими средствами передавать получателю указание на сетевую папку, адрес памяти, таблицу в базе данных или другое место, в котором можно получить доступ к файлу. Как будет понятно специалистам в данной области техники, степень точности, необходимая для такого указания, зависит от степени первичного понимания того, как должна быть интерпретирована информация, которой обмениваются получатель и отправитель указателя. Например, если до установления связи между отправителем и получателем понятно, что указатель на цифровой объект принимает вид ключа базы данных для записи в конкретной таблице заранее установленной базы данных, содержащей цифровой объект, то передача ключа базы данных – это все, что необходимо для эффективной передачи цифрового объекта получателю, несмотря на то, что сам по себе цифровой объект не передавался между отправителем и получателем указания.
[44] В контексте настоящего описания, выражение «Сервис аукциона» подразумевает под собой компьютерною программу и может включать в себя, без введения ограничений, онлайн сервисы по продаже товаров и услуг и/или онлайн сервисы контекстной рекламы, в которых посредством аукциона определяется стоимость размещения рекламных объявлений, например, так называемая «стоимость за клик».
[45] Среди конкретных примеров онлайн сервисов по продаже товаров и услуг известны, например, e-bay (www.e-bay.com), Amazon (www.amazon.com).
[46] Среди конкретных примеров онлайн сервисов контекстной рекламы известны, например, Google ADwords (adwords.google.com), Яндекс.Директ (direct.yandex.ru).
[47] В контексте настоящего описания «хранилище данных» подразумевает под собой носитель любого типа и характера, включая ОЗУ, ПЗУ, диски (CD-ROM, DVD-диски, дискеты, жесткие диски и т.д.), USB флеш-накопители, твердотельные накопители, накопители на магнитной ленте и т.д.
[48] Варианты осуществления настоящей технологии содержат, по меньшей мере, одну из вышеупомянутых целей и/или объектов, но наличие всех не является обязательным.
[49] Дополнительные и/или альтернативные характеристики, аспекты и преимущества вариантов осуществления настоящей технологии станут очевидными из последующего описания, прилагаемых фигур и прилагаемой формулы изобретения.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[50] Для лучшего понимания представленной технологии, а также других ее аспектов и дополнительных характеристик сделана ссылка на следующее описание, которое должно использоваться в сочетании с прилагаемыми фигурами, в которых:
[51] Фиг. 1 представляет собой схематическую диаграмму, иллюстрирующую систему 100, подходящую для осуществления настоящей технологии.
[52] Фиг. 2 представляет собой блок-схему заявляемого способа, отображающую способ 200, выполняемый системой 100, реализованный в соответствии с неограничивающими вариантами осуществления технологии.
[53] Фиг. 3 представляет собой иллюстративный пример осуществления хранилища 116 данных для случая онлайн аукциона контекстной рекламы.
[54] Фиг. 4 представляет собой иллюстративный пример осуществления хранилища 116 данных для случая онлайн аукциона по продаже товаров.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
[55] Все примеры и используемые здесь условные конструкции предназначены, главным образом, для того, чтобы помочь читателю понять принципы настоящей технологии, а не для установления границ ее объема.
[56] Кроме того, для ясности в понимании, следующее описание касается достаточно упрощенных вариантов осуществления настоящей технологии. Как будет понятно специалисту в данной области техники, многие варианты осуществления настоящей технологии будут обладать гораздо большей сложностью.
[57] Некоторые полезные примеры модификаций настоящей технологии также могут быть охвачены нижеследующим описанием. Целью этого является также исключительно помощь в понимании, а не определение объема и границ настоящей технологии. Эти модификации не представляют собой исчерпывающего списка, и специалисты в данной области техники могут создавать другие модификации, остающиеся в границах объема настоящей технологии. Кроме того, те случаи, в которых не были представлены примеры модификаций, не должны интерпретироваться как то, что никакие модификации невозможны, и/или что то, что было описано, является единственным вариантом осуществления этого элемента настоящей технологии.
[58] На Фиг. 1 проиллюстрирована диаграмма сетевой компьютерной системы 100. Важно иметь в виду, что компьютерная система 100 является лишь одним из возможных вариантов осуществления настоящей технологии. Таким образом, все последующее описание представлено только как описание иллюстративного примера представленной технологии. Это описание не может определять объем и сущность представленной технологии. Некоторые случаи, которые считаются полезными примерами модификаций компьютерной системы 100, также могут быть охвачены нижеследующим описанием. Это сделано только для помощи в понимании и, снова-таки, не для определения объема и сущности представленной технологии. Эти модификации не являются исчерпывающим списком и для специалиста в данной области техники будет очевидно, что другие модификации возможны. Кроме того, следует иметь в виду, что компьютерная система 100 представляет собой в некоторых конкретных проявлениях достаточно простой вариант осуществления технологии, и в подобных случаях представлен здесь с целью облегчения понимания. Как будет понятно специалисту в данной области техники, многие варианты осуществления будут обладать большей сложностью.
[59] Фиг. 1 представляет собой систему 100 в соответствии с одним вариантом осуществления представленной технологии. Система 100 содержит электронное устройство 102. Электронное устройство 102 обычно связано с пользователем (не показан) и, таким образом, может иногда считаться "клиентским устройством". Следует отметить, что факт связи электронного устройства 102 с пользователем не обязательно означает специальный режим работы, такой как необходимость авторизации, регистрации и т.д.
[60] Варианты осуществления электронного устройства 102 конкретно не ограничены, но в качестве примера электронного устройства 102 может использоваться персональный компьютер (настольный компьютер, ноутбук, нетбук и т.п.), беспроводное электронное устройство (мобильный телефон, смартфон, планшет и т.п.), а также сетевое оборудование (маршрутизатор, коммутатор или шлюз). Общий вариант осуществления электронного устройства 102 известен в области техники и поэтому не будет здесь подробно описан. Достаточно сказать, что электронное устройство 102 содержит пользовательский интерфейс ввода (такой как клавиатуру, мышь, сенсорную панель, сенсорный экран и т.п.) для получения пользовательского ввода; пользовательский интерфейс вывода 104 (такой как экран, сенсорный экран, принтер и т.п.) для предоставления визуального или звукового вывода пользователю; интерфейс сетевой связи (такой как модем, сетевую карту и т.п.) для двусторонней связи по сети 108 передачи данных и процессор, соединенный с пользовательским интерфейсом ввода, пользовательским интерфейсом вывода и интерфейсом сетевой связи, настроенный выполнять различные процедуры, включая те, что описаны здесь ниже. С этой целью процессор может сохранять или иметь доступ к машиночитаемым командам, выполнение которых инициирует процессор выполнять различные описанные здесь процедуры. В качестве конкретного примера электронное устройство 102 может представлять собой ноутбук AppleTM MacBook ProTM .
[61] Электронное устройство 102 содержит аппаратное оборудование и/или программное оборудование (или их комбинацию), в частности приложение 106. Приложение 106 может быть реализовано в виде интернет браузера, обеспечивающего доступ к различным ресурсам по сети 108 передачи данных, либо, например, отдельного приложения, обеспечивающего доступ по сети 108 передачи данных к конкретному ресурсу. Стоит отметить, что в качестве приложения 106 может быть использован любой подходящий веб-браузер, неограничивающими вариантами которых могут быть Яндекс браузер, Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Internet Explorer, Safari и др. Веб-браузер может обеспечивать доступ пользователя к неограниченному числу веб-ресурсов, представляющих собой в том или ином виде сервис аукциона. Альтернативно или дополнительно на электронном устройстве может быть установлено отдельное приложение 106, обеспечивающее доступ пользователя к одному или нескольким конкретным веб-ресурсам, представляющим собой в том или ином виде сервис аукциона.
[62] Система 100 содержит упомянутую выше сеть 108 передачи данных. В некоторых не ограничивающих вариантах осуществления представленной технологии, сеть 108 передачи данных может представлять собой Интернет. В других вариантах осуществления представленной технологии, сеть 108 передачи данных может быть реализована иначе – в виде глобальной сети передачи данных, локальной сети передачи данных, частной сети передачи данных и т.п.
[63] Система 100 дополнительно включает в себя по меньшей мере один сервер 114 аукциона, подключенный к сети 108 передачи данных, и по меньшей мере одно хранилище данных 116, связанное с сервером 114 аукциона. Сервер 114 аукциона может представлять собой обычный компьютерный сервер. В примере варианта осуществления представленной технологии, сервер 114 аукциона может представлять собой сервер Dell™ PowerEdge™, на котором используется операционная система Microsoft™ Windows Server™. Излишне говорить, что сервер 114 аукциона может представлять собой любое другое подходящее аппаратное и/или прикладное программное, и/или системное программное обеспечение или их комбинацию. В представленном не ограничивающем варианте осуществления представленной технологии, сервер 114 аукциона является одиночным сервером. В других не ограничивающих вариантах осуществления представленной технологии, функциональность сервера 114 аукциона может быть распределена и может выполняться с помощью нескольких серверов.
[64] Вариант осуществления сервера 114 аукциона хорошо известен. Тем не менее, вкратце, сервер 114 аукциона содержит коммуникационный интерфейс (не показан), который настроен и выполнен с возможностью устанавливать соединение с различными элементам (например, электронным устройством 102 и другими устройствами, потенциально присоединенными к сети 108 передачи данных) через сеть 108 передачи данных. Сервер 114 аукциона дополнительно содержит по меньшей мере один компьютерный процессор (не показан), функционально соединенный с коммуникационным интерфейсом и настроенный и выполненный с возможностью выполнять различные процессы, описанные здесь.
[65] Сервер 114 аукциона коммуникативно соединен с (или иным образом имеет доступ к) по меньшей мере одним хранилищем 116 данных. Несмотря на то, что хранилище 116 данных отделено от сервера 114 аукциона, в альтернативных вариантах, функциональность хранилища 116 данных может реализовать сервер 114 аукциона. В других не ограничивающих вариантах осуществления представленной технологии, функциональность хранилища 116 данных может быть распределена между несколькими хранилищами 116 данных. Возможен вариант осуществления настоящей технологии, в котором система 100 включает в себя по меньшей мере одно дополнительное хранилище 116 данных.
[66] Основной задачей хранилища 116 данных является хранение истории взаимодействия пользователей сервиса аукциона. Далее со ссылкой на Фиг. 3 хранилище 116 данных будет описано подробнее. История взаимодействия пользователей с сервисом аукциона может храниться в хранилище 116 данных в виде одной или нескольких баз данных 300. Необходимое количество хранилищ 116 данных, а также количество баз 300 данных в каждом хранилище 116 данных выбирается исходя из параметров системы 100, объема и типа хранимых данных. Технологии распределения данных между несколькими хранилищами данных и несколькими базами данных широко известны специалистам в данной области техники и поэтому их подробное описание опущено. Стоит лишь отметить, что несколько хранилищ 116 данных могут хранить идентичные данные для обеспечения быстродействия системы и повышения надежности хранения данных. Следует иметь в виду, что могут существовать другие неограничивающие варианты осуществления хранилища 116 данных. Для упрощения нижеследующего описания конфигурация хранилища 116 данных была сильно упрощена. Считается, что специалисты в данной области техники смогут понять подробности осуществления хранилища 116 данных и его компонентов, которые могли быть опущены в описании с целью упрощения.
[67] База 300 данных (Фиг. 3) может хранить данные, например, в виде таблиц 302 и 304. В общем случае таблицы 302, 304 отображают ID 310 пользователя и, по меньшей мере, три параметра истории взаимодействия пользователя: указание 320 на цифровой объект, параметр 330 аукциона, характеристику 340 среды. В вариантах осуществления настоящей технологии таблицы 302, 304 могут дополнительно отображать и другие параметры истории взаимодействия пользователя, например, по меньшей мере одно из: указатель типа цифрового объекта, пространственное