通过数据库所有者针对错误认定和/或未覆盖补偿印象数据的方法和装置制造方法及图纸

公开了通过数据库所有者针对错误认定和未覆盖补偿印象数据的方法和装置。示例性方法包括：获得发生在第一类型的计算设备上的媒体印象的计数，媒体印象的第一部分对应于数据库所有者可识别其人口统计信息的人员，且媒体印象的第二部分对应于数据库所有者不可用其人口统计信息的人员；以及基于在第一类型的计算设备上访问媒体印象所对应的媒体的第一概率且基于在第二类型的设备上访问媒体的第二概率，确定用于媒体印象的第二部分的人口统计信息。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】本专利要求2014年3月13日递交的序列号为61/952,726的美国临时专利申请、2014年4月14日递交的序列号为61/979,391的美国临时专利申请、2014年4月30日递交的序列号为61/986,784的美国临时专利申请、2014年5月9日递交的序列号为61/991,286的美国临时专利申请、2014年6月19日递交的序列号为62/014,659的美国临时专利申请、2014年7月11日递交的序列号为62/023,675的美国临时专利申请、以及2014年7月29日递交的序列号为62/030,571的美国临时专利申请的优先权。序列号为61/952,726的美国临时专利申请、序列号为61/979,391的美国临时专利申请、序列号为61/986,784的美国临时专利申请、序列号为61/991,286的美国临时专利申请、序列号为62/014,659的美国临时专利申请、序列号为62/023,675的美国临时专利申请、以及序列号为62/030,571的美国临时专利申请的全部内容通过引用并入在本文中。
本专利技术总体涉及监控媒体，更具体地涉及通过数据库所有者针对错误认定和/或未覆盖补偿印象数据的方法和装置。
技术介绍
传统地，受众测量实体基于注册的小组成员确定对于媒体节目的受众参与度。即，受众测量实体将同意被监控的人登记到小组中。然后受众测量实体监控那些小组成员以确定暴露于那些小组成员的媒体(例如，电视节目或广播节目、电影、DVD、广告等)。采用该方式，受众测量实体可以基于收集的媒体测量数据确定对于不同媒体的曝光测量。用于监控用户对因特网资源(诸如网页、广告和/或其它媒体)的访问的技术多年来已经显著进化。一些现有系统主要通过服务器日志来执行这类监控。特别地，因特网上的实体服务媒体可以使用这类现有系统来在其服务器处记录针对其媒体所接收的请求的数量。附图说明图1示出收集在移动设备处呈现的媒体的印象以及从分布式数据库所有者收集用户信息用于与收集的印象相关联的示例性系统。图2为示例性印象数据补偿器，该示例性印象数据补偿器可以被实施在图1的示例性受众测量服务器中以针对与源于数据库所有者的印象收集技术的错误认定和未覆盖有关的不准确而补偿印象数据。图3A至图3C共同地示出示例性数据流，该示例性数据流可由图2的示例性印象数据补偿器执行以针对与源于数据库所有者的印象收集技术的错误认定和未覆盖有关的不准确而补偿印象数据。图4为表示示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图2的示例性印象数据补偿器，以针对与源于数据库所有者的印象收集技术的错误认定和未覆盖有关的不准确而补偿印象数据。图5为表示示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图2的示例性印象数据补偿器，以计算错误认定校准矩阵和/或共同查看矩阵。图6为表示示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图2的示例性印象数据补偿器，以针对多对人口统计组确定错误认定的概率。图7为表示示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图2的示例性印象数据补偿器，以生成错误认定校准矩阵和/或共同查看矩阵。图8为示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图2的示例性印象数据补偿器，以生成共同查看矩阵。图9为表示示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图2的示例性印象数据补偿器，以生成与未被数据库所有者覆盖的媒体受众相关联的α因子。图10为表示示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图2的示例性印象数据补偿器，以基于错误认定校准矩阵调整印象。图11为表示示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图2的示例性印象数据补偿器，以基于数据库所有者的印象收集技术所对应的未覆盖因子调整印象。图12为表示示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图2的示例性印象数据补偿器，以计算与未被数据库所有者覆盖的媒体受众相关联的人口统计资料(或未覆盖因子)。图13为表示示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图2的示例性印象数据补偿器，以基于用于数据库所有者的未覆盖因子调整印象和/或独特受众。图14示出根据本专利技术的教导构造成确定用于收集的媒体印象数据的类型的示例性系统。图15示出图14的确定用于收集的媒体印象数据的类型的类型预测器的示例。图16示出图15的对待由图15的类型分析器用来预测类型的收集的媒体印象数据进行分类的数据分类器的示例。图17示出绘制由图14和图15的类型预测器使用的示例性白天部分和示例性白天类别的示例性图表。图18示出图14的可用于构造类型模型的类型建模器的示例。图19为表示示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图14和图18的示例性类型建模器，以构造类型模型。图20为表示示例性机器可读指令的流程图，该示例性机器可读指令可被执行以实施图14和图15的示例性类型预测器，以为收集的媒体印象数据分配类型。图21为示例性处理器平台，该示例性处理器平台可用于执行图4至图13的示例性指令以实施本文中所公开的示例性装置和系统。图22为另一示例性处理器平台，该另一示例性处理器平台可用于执行图19和/或图20的示例性指令以实施本文中所公开的示例性装置和系统。具体实施方式用于监控用户对因特网资源(诸如网页、广告和/或其它媒体)的访问的技术多年来已经显著进化。在过去一度是主要通过服务器日志来完成这类监控。特别地，因特网上的实体服务媒体会在其服务器处记录针对其媒体所接收的请求的数量。出于几个原因，使因特网使用研究基于服务器日志是有问题的。例如，可以直接或借助僵尸程序篡改服务器日志，该僵尸程序重复地向服务器请求媒体以提高所请求的媒体所对应的服务器日志计数。第二，媒体有时被检索一次，被本地缓存，然后从本地缓存重复地观看，而在重复观看时不涉及服务器。服务器日志无法跟踪这些对缓存媒体的观看，这是因为重现本地缓存媒体不需要再向服务器请求该媒体。因此，服务器日志易受过量计数错误和缺量计数错误二者影响。在Blumenau的美国专利6,108,637中公开的专利技术从根本上改变了执行因特网监控的方式且克服了上文描述的服务器侧日志监控技术的限制。例如，Blumenau公开了一种技术，其中待跟踪的因特网媒体被标记有信标指令。特别地，监控指令与待跟踪的媒体的超文本置标语言(HTML)相关联。当客户端请求媒体时，该媒体和信标指令均被下载到客户端。因此无论何时从服务器或从缓存访问媒体时都执行信标指令。信标指令引起监控待从客户端发送的、反应关于对媒体的访问的信息的数据，该客户端将媒体下载到监控实体。通常，监控实体为受众测量实体(AME)(例如，对测量或跟踪广告、媒体、和/或任何其它媒体的受众接触率感兴趣的任何实体)，该AME不将媒体提供给客户端且为用于提供准确使用情况统计信息的可信第三方(例如，尼尔森有限公司)。有利地，因为信标指令与媒体相关联且无论何时访问媒体都被客户端浏览器执行，所以不管客户端是否为AME的小组成员，监控信息都被提供给AME。然而，有用的是将人口统计资本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包括：在第一因特网域从第一类型的计算设备接收第一请求，所述第一请求指示在所述计算设备处对媒体的访问；发送对于人口统计信息的请求，所述人口统计信息对应于在所述第一因特网域从所述第一类型的计算设备接收的多个请求，所述多个请求包括所述第一请求；获得发生在所述第一类型的计算设备上的媒体印象的计数，所述媒体印象的第一部分对应于数据库所有者能够识别其人口统计信息的人员，且所述媒体印象的第二部分对应于所述数据库所有者不能够用其人口统计信息的人员；以及基于在所述第一类型的计算设备上访问所述媒体印象所对应的媒体的第一概率且基于在第二类型的设备上访问媒体的第二概率，使用处理器确定用于所述媒体印象的所述第二部分的所述人口统计信息。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.03.13 US 61/952,726;2014.04.14 US 61/979,391;1.一种方法，包括：在第一因特网域从第一类型的计算设备接收第一请求，所述第一请求指示在所述计算设备处对媒体的访问；发送对于人口统计信息的请求，所述人口统计信息对应于在所述第一因特网域从所述第一类型的计算设备接收的多个请求，所述多个请求包括所述第一请求；获得发生在所述第一类型的计算设备上的媒体印象的计数，所述媒体印象的第一部分对应于数据库所有者能够识别其人口统计信息的人员，且所述媒体印象的第二部分对应于所述数据库所有者不能够用其人口统计信息的人员；以及基于在所述第一类型的计算设备上访问所述媒体印象所对应的媒体的第一概率且基于在第二类型的设备上访问媒体的第二概率，使用处理器确定用于所述媒体印象的所述第二部分的所述人口统计信息。2.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述人口统计信息包括将所述第一概率与所述第二概率的比率乘以归属于第一人口统计组的所述媒体印象的数目。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述第一概率为所述第一人口统计组中的人员在所述第一类型的计算设备上访问媒体的概率，且所述第二概率为所述第一人口统计组中的所述人员在所述第二类型的计算设备上访问所述媒体的概率。4.如权利要求2所述的方法，还包括：调整所述媒体印象以对于将所述媒体印象的子集不正确归属于第二人口统计组中的第二人员进行补偿，归属于所述第一人口统计组的所述媒体印象的所述数目从被调整以补偿所述不正确归属的所述媒体印象的所述子集来确定。5.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一类型的计算设备包括移动设备，且所述第二类型的设备包括电视。6.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一类型的计算设备包括智能手机、平板电脑、或便携式媒体播放器中的至少一者。7.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一概率和所述第二概率对应于所述媒体的媒体类别。8.如权利要求7所述的方法，其中，所述媒体类别为喜剧、戏剧、政治、现实或组合媒体类别中的至少一者。9.如权利要求1所述的方法，还包括：在确定所述人口统计信息之前，针对以下情况调整所述媒体印象：所述媒体印象中的媒体印象被不正确地归属于未引起该媒体印象的人员。10.如权利要求1所述的方法，还包括：基于对人员调查的调查响应计算所述第一概率和所述第二概率，计算所述第一概率包括从所述调查响应确定与人口统计组、媒体类别、计算设备的类型、或地理区域中的至少一者相关联的权重，所述权重指示在感兴趣的设备类型上访问与所述媒体印象相关联的所述媒体的对应概率。11.如权利要求10所述的方法，其中，所述调查针对随机小组或由受众测量实体维持的受众成员的小组中的至少一者。12.如权利要求1所述的方法，其中，确定用于所述媒体印象的所述部分的所述人口统计信息包括：确定归属于所述人员所对应的不同人口统计组的所述媒体印象的比例；以及将所述媒体印象的所述比例缩放至所述媒体印象的所述部分。13.如权利要求1所述的方法，还包括：将指令提供给发行者，所述指令将由所述发行者提供给所述计算设备以及在被所述计算设备执行时使所述计算设备发送所述第一请求。14.如权利要求1所述的方法，还包括：通过不与个体在线用户关于其在线媒体访问活动进行通信以及通过不向所述在线用户请求调查响应以确定在所述第一类型的计算设备上访问所述媒体印象所对应的所述媒体的所述第一概率或确定在所述第二类型的设备上访问所述媒体的所述第二概率，来节省计算机处理资源。15.如权利要求1所述的方法，还包括：通过不与个体在线用户关于其在线媒体访问活动进行通信以及通过不向所述在线用户请求调查响应以确定在所述第一类型的计算设备上访问所述媒体印象所对应的所述媒体的所述第一概率或确定在所述第二类型的设备上访问所述媒体的所述第二概率，来节省网络通信带宽。16.一种装置，包括：印象收集器，所述印象收集器用于：在第一因特网域从第一类型的计算设备接收第一请求，所述第一请求指示在所述计算设备处对媒体的访问；以及发送对于人口统计信息的请求，所述人口统计信息对应于在所述第一因特网域从所述第一类型的计算设备接收的多个请求，所述多个请求包括所述第一请求；印象信息收集器，所述印象信息收集器用于访问发生在第一类型的计算设备上的媒体印象的计数，所述媒体印象的第一部分对应于数据库所有者能够识别其人口统计信息的人员，且所述媒体印象的第二部分对应于所述数据库所有者不能够用其人口统计信息的人员；以及未覆盖校正器，所述未覆盖校正器用于基于在所述第一类型的计算设备上访问所述媒体印象所对应的媒体的第一概率且基于在第二类型的设备上访问媒体的第二概率，确定用于所述媒体印象的所述部分的所述人口统计信息，所述印象信息收集器或所述未覆盖校正器中的至少一者由逻辑电路来实现。17.如权利要求16所述的装置，还包括未覆盖计算器，所述未覆盖计算器用于将所述第一概率与所述第二概率的比率乘以归属于第一人口统计组的所述媒体印象的数目。18.如权利要求17所述的装置，其中，所述第一概率为所述第一人口统计组中的人员在所述第一类型的计算设备上访问媒体的概率，且所述第二概率为所述第一人口统计组中的所述人员在所述第二类型的计算设备上访问所述媒体的概率。19.如权利要求17所述的装置，还包括错误认定校正器，所述错误认定校正器用于调整所述媒体印象以对于将所述媒体印象的子集不正确归属于第二人口统计组中的第二人员进行补偿，归属于所述第一人口统计组的所述媒体印象的所述数目从被调整以补偿所述不正确归属的所述媒体印象的所述子集来确定。20.如权利要求17所述的装置，其中，所述第一类型的计算设备包括移动设备，且所述第二类型的计算设备包括电视。21.如权利要求17所述的装置，其中，所述第一类型的计算设备包括智能手机、平板电脑、或便携式媒体播放器中的至少一者。22.如权利要求17所述的装置，其中，所述未覆盖计算器用于基于对人员调查的调查响应计算所述第一概率和所述第二概率，所述未覆盖计算器用于通过从所述调查响应确定与人口统计组、媒体类别、计算设备的类型、或地理区域中的至少一者相关联的权重来计算所述第一概率，所述权重指示在感兴趣的设备类型上访问与所述媒体印象相关联的所述媒体的对应概率。23.如权利要求22所述的装置，其中，所述调查针对随机小组或由受众测量实体维持的受众成员的小组中的至少一者。24.如权利要求16所述的装置，其中，所述第一概率和所述第二概率对应于所述媒体的媒体类别。25.如权利要求24所述的装置，其中，所述媒体类别为喜剧、戏剧、政治、现实或组合媒体类别中的至少一者。26.如权利要求16所述的装置，其中，所述未覆盖校正器用于通过如下方式确定用于所述媒体印象的所述部分的所述人口统计信息：确定归属于所述人员所对应的不同人口统计组的所述媒体印象的比例；以及将所述媒体印象的所述比例缩放至所述媒体印象的所述部分。27.一种包括计算机可读指令的有形的计算机可读存储介质，所述计算机可读指令在被执行时至少使处理器：在第一因特网域从计算设备访问第一请求，所述第一请求指示在所述计算设备处对媒体的访问；以及发送对于人口统计信息的请求，所述人口统计信息对应于在所述第一因特网域从所述第一类型的计算设备接收的多个请求，所述多个请求包括所述第一请求；获得发生在第一类型的计算设备上的媒体印象的计数，所述媒体印象的第一部分对应于数据库所有者能够识别其人口统计信息的人员，且所述媒体印象的第二部分对应于所述数据库所有者不能够用其人口统计信息的人员；以及基于在所述第一类型的计算设备上访问所述媒体印象所对应的媒体的第一概率且基于在第二类型的设备上访问媒体的第二概率，确定用于所述媒体印象的所述部分的所述人口统计信息。28.如权利要求27所述的有形的计算机可读存储介质，其中，所述指令用于使所述处理器通过将所述第一概率与所述第二概率的比率乘以归属于第一人口统计组的所述媒体印象的数目来确定所述人口统计信息。29.如权利要求28所述的有形的计算机可读存储介质，其中，所述第一概率为所述第一人口统计组中的人员在所述第一类型的计算设备上访问媒体的概率，且所述第二概率为所述第一人口统计组中的所述人员在所述第二类型的计算设备上访问所述媒体的概率。30.如权利要求28所述的有形的计算机可读存储介质，其中，所述指令还用于使所述处理器调整所述媒体印象以对于将所述媒体印象的子集不正确归属于第二人口统计组中的第二人员进行补偿，归属于所述第一人口统计组的所述媒体印象的所述数目从被调整以补偿所述不正确归属的所述媒体印象的所述子集来确定。31.如权利要求27所述的有形的计算机可读存储介质，其中，所述第一类型的计算设备包括移动设备，且所述第二类型的设备包括电视。32.如权利要求27所述的有形的计算机可读存储介质，其中，所述第一类型的计算设备包括智能手机、平板电脑、或便携式媒体播放器中的至少一者。33.如权利要求27所述的有形的计算机可读存储介质，其中，所述第一概率和所述第二概率对应于所述媒体的媒体类别。34.如权利要求33所述的有形的计算机可读存储介质，其中，所述媒体类别为喜剧、戏剧、政治、现实或组合媒体类别中的至少一者。35.如权利要求27所述的有形的计算机可读存储介质，其中，所述指令还用于使所述处理器在确定所述人口统计信息之前，针对以下情况调整所述媒体印象：所述媒体印象中的媒体印象被不正确归属于未引起该媒体印象的人员。36.如权利要求35所述的有形的计算机可读存储介质，其中，所述指令还用于使所述处理器基于对人员调查的调查响应计算所述第一概率和所述第二概率，所述指令用于使所述处理器通过从所述调查响应确定与人口统计组、媒体类别、计算设备的类型、或地理区域中的至少一者相关联的权重来计算所述第一概率，所述权重指示在感兴趣的设备类型上访问与所述媒体印象相关联的所述媒体的对应概率。37.如权利要求36所述的有形的计算机可读存储介质，其中，所述调查针对随机小组或由受众测量实体维持的受众成员的小组中的至少一者。38.如权利要求27所述的有形的计算机可读存储介质，其中，所述指令用于使所述处理器通过如下方式确定用于所述媒体印象的所述部分的所述人口统计信息：确定归属于所述人员所对应的不同人口统计组的所述媒体印象的比例；以及将所述媒体印象的所述比例缩放至所述媒体印象的所述部分。39.一种针对错误认定误差补偿媒体的印象的方法，所述方法包括：在第一因特网域从第一类型的计算设备接收第一请求，所述第一请求指示在所述计算设备处对媒体的访问；发送对于人口统计信息的请求，所述人口统计信息对应于在所述第一因特网域从所述第一类型的计算设备接收的多个请求，所述多个请求包括所述第一请求；使用处理器生成聚合受众分布，所述聚合受众分布包括与第二家庭的第二受众分布聚合的第一家庭的第一受众分布，基于所述第一家庭的调查响应，所述第一受众分布包括所述第一家庭的第一家庭成员在向数据库所有者注册的所述第一家庭成员的人口统计组中的分布，所述第一受众分布基于所述第一家庭成员对第一媒体的访问；使用所述处理器将所述聚合受众分布归一化以生成错误认定校正矩阵，所述错误认定校正矩阵包括如下事件的概率：当所述数据库所有者确定所述媒体的印象对应于第二人口统计组中的人员时，所述印象归属于第一人口统计组；以及通过使用所述错误认定校正矩阵将所述印象从所述第二人口统计组重新分配给所述第一人口统计组，来补偿所述印象中的错误认定误差。40.如权利要求39所述的方法，还包括：生成校正指标以针对与调查校准数据源相关联的过采样或欠采样中的至少一者校正所述聚合受众分布，所述调查校准数据源指示所述第一家庭成员对所述媒体的访问以及所述第一家庭成员向所述数据库所有者的注册状态。41.如权利要求40所述的方法，其中，所述校正指标基于所述第一人口统计组中的第一人员与所述第二人口统计组中的第二人员一起生活的第二概率。42.如权利要求40所述的方法，其中，生成所述校正指标包括：基于第一调查校准数据确定第一人员对的第一数量，所述第一人员对的第一数量表示包括一起生活的所述第一人口统计组中的第一人员与所述第二人口统计组中的第二人员的所述第一人员对的数量；基于第二调查校准数据确定第二人员对的第二数量，所述第二人员对的第二数量表示包括一起生活的所述第一人口统计组中的第三人员与所述第二人口统计组中的第四人员的所述第二人员对的数量，所述第二调查校准数据比所述第一调查校准数据具有更高的准确度；以及确定所述第一数量与所述第二数量的比率。43.如权利要求39所述的方法，其中，针对每个第一人口统计组，所述聚合受众分布描述所述第二人口统计组中的将被归属于所述第一人口统计组的人员的数目，并且将所述聚合受众分布归一化包括缩放所述第二人口统计组中的人员的对应数目，使得对于所述第二人口统计组的人员的总数目为指定值。44.如权利要求39所述的方法，还包括：确定用于所述第一家庭的共享模式，所述共享模式指示访问媒体类别的所述第一家庭成员以及不访问所述媒体类别的其它所述第一家庭成员；以及基于用于所述媒体类别的所述共享模式确定用于所述第一家庭中的所述第一家庭成员的设备共享概率的概率密度函数，所述概率密度函数指示所述第一家庭成员访问所述媒体类别中的媒体的对应概率，所述第一受众分布基于所述设备共享概率。45.如权利要求44所述的方法，还包括：当所述第一家庭具有处于同一第二人口统计组中的两个或更多个注册的所述第一家庭成员时，聚合用于所述第一家庭成员的所述设备共享概率。46.如权利要求39所述的方法，还包括：通过将部分数目分布到所述人口统计组中生成所述第一受众分布，所述部分数目总数达所述第一家庭成员中向数据库所有者注册的那些所述第一家庭成员的计数。47.如权利要求46所述的方法，其中，生成所述第一受众分布不使用网络跟踪器。48.如权利要求46所述的方法，其中，生成所述第一受众分布和生成所述聚合受众分布不使用计量软件来收集家庭成员向所述数据库所有者的注册状态或收集媒体访问数据。49.如权利要求39所述的方法，其中，重新分配所述印象包括确定所述错误认定校正矩阵和印象矩阵的乘积，所述印象矩阵指示由所述数据库所有者确定的对应于各自的所述人口统计组的印象的数目。50.如权利要求49所述的方法，其中，重新分配所述印象导致印象的总数目与所述印象矩阵中的印象的总数目相同。51.如权利要求39所述的方法，还包括：将指令提供给发行者，所述指令将由所述发行者提供给所述计算设备以及在被所述计算设备执行时使所述计算设备发送所述第一请求。52.如权利要求39所述的方法，还包括：通过不与个体在线用户关于其在线媒体访问活动进行通信以及通过不向所述在线用户请求调查响应以生成所述聚合受众分布，来节省计算机处理资源。53.如权利要求39所述的方法，还包括：通过不与个体在线用户关于其在线媒体访问活动进行通信以及通过不向所述在线用户请求调查响应以生成所述聚合受众分布，来节省网络通信带宽。54.一种针对错误认定误差补偿媒体的印象的装置，所述装置包括：印象收集器，所述印象收集器用于：在第一因特网域从第一类型的计算设备接收第一请求，所述第一请求指示在所述计算设备处对媒体的访问；以及发送对于人口统计信息的请求，所述人口统计信息对应于在所述第一因特网域从所述第一类型的计算设备接收的多个请求，所述多个请求包括所述第一请求；聚合分布生成器，所述聚合分布生成器用于生成聚合受众分布，所述聚合受众分布包括与第二家庭的第二受众分布聚合的第一家庭的第一受众分布，基于所述第一家庭的调查响应，所述第一受众分布包括所述第一家庭的第一家庭成员在向数据库所有者注册的所述第一家庭成员的人口统计组中的分布，所述第一受众分布基于所述第一家庭成员对第一媒体的访问；矩阵归一化器，所述矩阵归一化器用于将所述聚合受众分布归一化以生成错误认定校正矩阵，所述错误认定校正矩阵包括如下事件的概率：当所述数据库所有者确定所述媒体的印象对应于第二人口统计组中的人员时，所述印象归属于第一人口统计组；以及错误认定校正器，所述错误认定校正器用于通过使用所述错误认定校正矩阵将所述印象从所述第二人口统计组重新分配给所述第一人口统计组，来补偿所述印象中的错误认定误差，所述聚合分布生成器、所述矩阵归一化器、或所述错误认定校正器中的至少一者由逻辑电路来实现。55.如权利要求54所述的装置，还包括矩阵校正器，所述矩阵校正器用于生成校正指标以针对与调查校准数据源相关联的过采样或欠采样中的至少一者校正所述聚合受众分布，所述调查校准数据源指示所述第一家庭成员对所述媒体的访问以及所述第一家庭成员向所述数据库所有者的注册状态。56.如权利要求55所述的装置，其中，所述校正指标基于所述第一人口统计组中的第一人员与所述第二人口统计组中的第二人员一起生活的第二概率。57.如权利要求55所述的装置，其中，所述矩阵校正器用于通过如下方式生成所述校正指标：基于第一调查校准数据确定第一人员对的第一数量，所述第一人员对的第一数量相应地为包括一起生活的所述第一人口统计组中的第一人员与所述第二人口统计组中的第二人员的所述第一人员对的数量；基于第二调查校准数据确定第二人员对的第二数量，所述第二人员对的第二数量相应地为包括一起生活的所述第一人口统计组中的第三人员与所述第二人口统计组中的第四人员的所述第二人员对的数量，所述第二调查校准数据比所述第一调查校准数据具有更高的准确度；以及确定所述第一数量与所述第二数量的比率。58.如权利要求54所述的装置，其中，针对每个第一人口统计组，所述聚合受众分布描述所述第二人口统计组中的将被归属于所述第一人口统计组的人员的数目，并且所述矩阵归一化器通过缩放所述第二人口统计组中的人员的对应数目来将所述聚合受众分布归一化，使得对于所述第二人口统计组的人员的总数目为指定值。59.如权利要求54所述的装置，还包括家庭分布生成器，所述家庭分布生成器用于：确定用于所述第一家庭的共享模式，所述共享模式指示访问媒体类别的所述第一家庭成员以及不访问所述媒体类别的其它所述第一家庭成员；以及基于用于所述媒体类别的所述共享模式确定用于所述第一家庭中的所述第一家庭成员的设备共享概率的概率密度函数，所述概率密度函数指示所述第一家庭成员访问所述媒体类别中的媒体的对应概率，所述第一受众分布基于所述设备共享概率。60.如权利要求59所述的装置，其中，所述聚合分布生成器用于：当所述第一家庭具有处于同一第二人口统计组中的两个或更多个注册的所述第一家庭成员时，聚合用于所述第一家庭成员的所述设备共享概率。61.如权利要求54所述的装置，还包括家庭分布生成器，所述家庭分布生成器用于通过将部分数目分布到所述人口统计组中生成所述第一受众分布，所述部分数目总数达所述第一家庭成员中向数据库所有者注册的那些所述第一家庭成员的计数。62.如权利要求54所述的装置，其中，所述错误认定校正器用于通过确定所述错误认定校正矩阵和印象矩阵的乘积来重新分配所述印象，所述印象矩阵指示由所述数据库所有者确定的对应于各自的所述人口统计组的印象的数目。63.如权利要求62所述的装置，其中，所述错误认定校正器用于重新分配所述印象，使得重新分配的印象的总数目与所述印象矩阵中的印象的总数目相同。64.一种包括计算机可读指令的计算机可读存储介质，所述计算机可读指令在...

【专利技术属性】
技术研发人员：库马尔·纳加拉贾·拉奥，罗天珏，艾伯特·罗纳德·佩雷兹，斯蒂芬·S·贝尔，张米米，詹妮弗·哈斯凯尔，大卫·黄，
申请(专利权)人：尼尔森美国有限公司，
类型：发明
国别省市：美国;US