单向和双向数据流系统和方法技术方案

一种系统可以包括数据库、联接到数据库的处理器、和由处理器执行的用户模块。该用户模块可以配置成接收用于用户的属性的值并确定该值是否从由与用户相关联的组织发起的评估导出。当该值从由与用户相关联的组织发起的评估导出时，用户模块可以将接收的值存储在数据库中的仅与用户相关联的记录中以及与组织和用户相关联的记录中。当该值从不是由与用户相关联的组织发起的评估导出时，用户模块可以将接收的值存储在数据库中的仅与用户相关联的记录中。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】单向和双向数据流系统和方法相关申请的交叉引用本申请要求在2014年10月6日递交的美国临时专利申请No.62/060,440的优先权，该美国临时专利申请的全部内容通过引用并入在本文中。附图说明图1为根据本专利技术的实施方式的系统的图。图2为根据本专利技术的实施方式的分析流程的框图。图3为根据本专利技术的实施方式的分析模型流程示例。图4A和图4B为示出根据本专利技术的实施方式的用于注册新评估工具的过程的流程图。图5A为根据本专利技术的实施方式的单向数据流。图5B为根据本专利技术的实施方式的双向数据流。图6为示出根据本专利技术的实施方式的用于使用单向数据流存储数据的过程的流程图。图7为示出根据本专利技术的实施方式的用于借助风险容限评估的权限设置的过程的流程图。图8为示出根据本专利技术的实施方式的用于在组织视图上反映数据的过程的流程图。图9为描述根据本专利技术的实施方式的权限设置控制数据共享的框图。具体实施方式本文中所描述的系统和方法可以提供综合性的、人人可访问的数字配置文件系统，该系统可以以安全方式捕获、组织、存储、和分发关于参与用户的详细信息。该系统可以形成详细的集中式用户模型，该模型可以针对每个参与用户描述多种多样的个人属性，诸如人口统计资料、物理特征、人格特质、兴趣、态度、资质、技能、职业能力素质、活动、推荐的行动、和历史事件。该系统可以在需要时提供授权的第三方应用程序对用户信息的多个部分的访问，同时仍保留用户的隐私。该系统可以为动态的且自动可扩展的，从而几乎任何类型的数据可以被捕获且之后被聚集以适应用户的权限和/或隐私设置。授权的第三方数据使用者或第三方应用程序可以访问用户数据(例如借助密码方案)，然而用户可以保持对其自身数据的控制且可以设置多层隐私过滤器，该多层隐私过滤器可以在释放到具体第三方数据使用者之前自动地聚集或掩盖其数据。如果需要，则用户可以视情况而定，选择数据共享机会的选择性加入或选择性退出。每个用户可以具有唯一的私人标识符，类似于硬件设备接收连接到其存储的数据的唯一IP地址的方式。第三方不具有对用户的私人标识符的访问权，然而第三方可以仍具有对用户数据的多个部分的访问权。中间的独特密码系统可以破译私人标识符且生成临时密码，该临时密码在短时段内将用户数据的多个部分链接到发请求的第三方应用程序。当第三方应用程序的交易完成(例如，第三方应用程序已接收和/或提交数据)时，可以使临时密码无效，从而第三方应用程序不再具有对用户数据的访问权。由于第三方应用程序可以保持不知道用户的私人标识符且可以仅借助特殊的中间密码系统来访问数据，因此该系统能控制何时可访问数据以及可访问哪种数据。此外，捕获数据的原始应用程序可以具有利用从其它应用程序捕获的数据的能力，以便更好地定制每个用户使用数据的体验，尽管具有该数据是有价值的，但是该数据对于应用程序来说可能难以自身导出。例如，许多应用程序可以极大地得益于在应用程序会话开始时知道用户的英语阅读水平是怎样的。然而，应用程序开发者可能不具有创建其自身有效的阅读水平评估的行业知识和专长。此外，每当用户开始新应用程序时，用户可能领会不到要进行阅读水平评估。少量阅读专家反而可以开发声音的、基于研究的阅读水平评估工具，该工具可以用于一次性(或周期性、可能每6个月)评估用户的阅读水平。该阅读评估的结果然后可以被存储在用户的个人属性记录中且与可利用阅读水平数据的其它用户信任的应用程序共享，而无需确切地知道阅读评估如何确定阅读水平。采用该方式，每个应用程序可以在每次会话开始时知道用户的阅读水平且相应地适应文本信息的呈现。根据本专利技术的一些实施方式，与数据隐私和聚合工具联接的密码映射(例如在用户标识符和临时密码之间)可以提供实体的、具商业利益的、且可靠的详细用户模型信息的源，该源向个人数据拥有者提供何时且如何共享其自身数据的选择。此外，第三方应用程序也可以为数据提供程序，因此允许底层用户模型随着使用继续成长。随着数据增长，模型内包含的数据的准确度可以在总准确度上继续增大。可以使用单向数据门和可选的双向门来管理用户配置文件数据，该单向数据门和可选的双向门可以允许这类数据被捕获、被存储、且被利用，以达到所描述的用户利益，同时保护用户的真实身份和隐私，而且同时还确保投资用户的应用程序和组织可以仍访问其捕获的数据。在本文中所描述的系统和方法可以包括一个或多个计算机，该计算机也可以被称为处理器。计算机可以为能够执行算术操作和/或逻辑操作的任何一个或多个可编程机器。在一些实施方式中，计算机可以包括处理器、存储器、数据存储设备、和/或其它公知的或新型的部件。可以在物理上或者通过网络或无线链路连接这些部件。计算机还可以包括可指导前文提及的部件的操作的软件。计算机可以被称为由相关领域中的普通技术人员常用的术语，诸如服务器、PC、移动设备、路由器、交换机、数据中心、分布式计算机、和其它术语。计算机可以促进多个用户和/或其它计算机之间的通信、可以提供数据库、可以执行数据的分析和/或转换、和/或执行其它功能。将由普通技术人员所理解，在本文中所使用的那些术语为可互换的，以及可以使用能够执行所描述功能的任何计算机。例如，尽管术语“服务器”可以出现在如下说明书中，但是所公开的实施方式不限于服务器。计算机可以借助一个或多个网络而彼此链接。网络可以为任何多个完全或部分互连的计算机，其中，一些或全部计算机能够彼此通信。将由普通技术人员所理解，计算机之间的连接在一些情况下可以为有线的(例如，借助以太网连接、同轴连接、光学连接、或其它有线连接)或可以为无线的(例如，借助Wi-Fi、WiMax、或其它无线连接)。计算机之间的连接可以使用任何协议，包括面向连接协议(诸如TCP)或无连接协议(诸如UDP)。至少两个计算机可以交换数据所通过的任何连接可以为网络的基础。配置文件系统图1示出根据本专利技术的实施方式的数字配置文件系统10的部件之间的关系。系统10可以允许用户连接到各种应用程序，上述各种应用程序可以被承载在数据分析平台16内的服务器15上或在外部被承载在第三方服务器14上。用户可以使用他们期望的几乎任何设备12连接到这些应用程序。例如，可以使用计算机，诸如台式PC、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等。用户可以具有包括个人数据的配置文件。当启动应用程序时，这些应用程序可以请求用户的个人配置文件的一部分以达到定制用户体验以满足例如每个具体用户的偏好、倾向和学习风格的目的。在一些实施方式中，用户配置文件17(在本文中也称为“用户模型”)可以为系统10的中央数据管理部件。用户模型17可以充当用于存储关于用户的技能、知识、个性、人口统计资料、兴趣、资质、态度和行为(统称为个人属性)的所有方面的信息的安全存储库。一个或多个用户模型服务器17可以管理用户数据，而一个或多个个人属性(PersonalAttribute，PA)目录服务器18和数据存储服务器19可以控制包含用户数据的多个部分的数据库文件。为了检索用户数据，应用程序可以首先获得对临时密码的访问权，该临时密码可以用于在短时间内标识用户而实际上不让应用程序知道用户实际上是谁。在可被承载在平台16内的应用程序15的情况下，用户模型处理器17可以自动地生成临时密码且在应用程序启动序列期间将该密码发送到应用程序15。应本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包括：利用由联接到数据库的处理器执行的用户模块接收用于用户的属性的值；利用所述用户模块确定所述值是否从由与所述用户相关联的组织发起的评估导出；当所述值从由与所述用户相关联的所述组织发起的所述评估导出时，利用所述用户模块，将接收的所述值存储在所述数据库中的仅与所述用户相关联的记录中以及与所述组织和所述用户相关联的记录中；以及当所述值从不是由与所述用户相关联的组织发起的所述评估导出时，利用所述用户模块，将接收的所述值存储在所述数据库中的仅与所述用户相关联的所述记录中。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.10.06 US 62/060,4401.一种方法，包括：利用由联接到数据库的处理器执行的用户模块接收用于用户的属性的值；利用所述用户模块确定所述值是否从由与所述用户相关联的组织发起的评估导出；当所述值从由与所述用户相关联的所述组织发起的所述评估导出时，利用所述用户模块，将接收的所述值存储在所述数据库中的仅与所述用户相关联的记录中以及与所述组织和所述用户相关联的记录中；以及当所述值从不是由与所述用户相关联的组织发起的所述评估导出时，利用所述用户模块，将接收的所述值存储在所述数据库中的仅与所述用户相关联的所述记录中。2.如权利要求1所述的方法，还包括：利用所述用户模块确定是否授权第二组织查看接收的所述值；以及当授权所述第二组织查看接收的所述值时，利用所述用户模块，将接收的所述值存储在所述数据库中的仅与所述用户相关联的所述记录中以及与所述第二组织和所述用户相关联的记录中。3.如权利要求2所述的方法，还包括：利用由所述处理器执行的数据风险容限商模块执行对于所述用户的风险容限评估以生成对于所述用户的风险容限；其中，利用所述用户模块确定是否授权所述第二组织查看接收的所述值包括：利用所述用户模块，基于所述风险容限将隐私过滤器分配给所述用户；以及利用所述用户模块确定所述隐私过滤器是否允许与所述第二组织共享接收的所述值。4.如权利要求3所述的方法，其中，利用所述数据风险容限商模块执行对于所述用户的所述风险容限评估包括：利用所述数据风险容限商模块从所述用户接收对风险容限问题的回答。5.如权利要求4所述的方法，其中，利用所述数据风险容限商模块执行对于所述用户的所述风险容限评估包括：利用所述数据风险容限商模块计算与对所述风险容限问题的所述回答相关联的风险容限分数。6.如权利要求3所述的方法，其中，利用所述数据风险容限商模块执行对于所述用户的所述风险容限评估包括：利用所述数据风险容限商模块监控用户行为。7.如权利要求3所述的方法，其中，利用所述数据风险容限商模块执行对于所述用户的所述风险容限评估包括：利用所述数据风险容限商模块从所述用户接收对所述风险容限的调整。8.如权利要求1所述的方法，还包括：利用由所述处理器执行的分析处理模块，使用接收的所述值执行与所述属性相关联的预测模型以生成预测值；当所述值从由与所述用户相关联的所述组织发起的所述评估导出时，利用所述分析处理模块，将所述预测值存储在所述数据库中的仅与所述用户相关联的所述记录中以及与所述组织和所述用户相关联的所述记录中；以及当所述值从不是由与所述用户相关联的组织发起的所述评估导出时，利用所述分析处理模块，将所述预测值存储在所述数据库中的仅与所述用户相关联的所述记录中。9.如权利要求8所述的方法，其中，利用所述分析处理模块使用接收的所述值执行与所述属性相关联的所述预测模型以生成所述预测值包括：利用所述分析处理模块计算对于所述属性的分数和置信度值。10.如权利要求8所述的方法，还包括：利用所述分析处理模块确定所述预测模型是否与所述属性相关联。11.如权利要求8所述的方法，还包括：利用所述用户模块确定是否授权第二组织查看所述预测值；以及当授权所述第二组织查看所述预测值时，将所述预测值存储在所述数据库中的仅与所述用户相关联的所述记录中以及与所述第二组织和所述用户相关联的记录中。12.如权利要求11所述的方法，还包括：利用由所述处理器执行的数据风险容限商模块执行对于所述用户的风险容限评估以生成对于所述用户的风险容限；其中，利用所述用户模块确定是否授权所述第二组织查看接收的所述值包括：利用所述用户模块，基于所述风险容限将隐私过滤器分配给所述用户；以及利用所述用户模块确定所述隐私过滤器是否允许与所述第二组织共享所述预测值。13.如权利要求12所述的方法，其中，利用所述数据风险容限商模块执行对于所述用户的所述风险容限评估包括：利用所述数据风险容限商模块从所述用户接收对风险容限问题的回答。14.如权利要求13所述的方法，其中，利用所述数据风险容限商模块执行对于所述用户的所述风险容限评估包括：利用所述数据风险容限商模块计算与对所述风险容限问题的所述回答相关联的风险容限分数。15.如权利要求12所述的方法，其中，利用所述数据风险容限商模块执行对于所述用户的所述风险容限评估包括：利用所述数据风险容限商模块监控用户行为。16.如权利要求12所述的方法，其中，利用所述数据风险容限商模块执行对于所述用户的所述风险容限评估包括：利用所述数据风险容限商模块从所述用户接收对所述风险容限的调整。17.如权利要求1所述的方法，还包括：利用所述用户模块从所述用户接收存储接收的所述值的许可。18.如权利要求17所述的方法，还包括：利用所述用户模块确定是否需要存储接收的所述值的用户许可。19.如权利要求1所述的方法，还包括：利用所述用户模块提供用于由所述用户执行的第一个性化评估工具，其中，所述第一个性化评估工具的结果包括接收的所述值；以及利用所述用户模块提供与与所述用户相关联的所述组织和所述用户相关联的所述记录，当所述用户授权时，用于创建用于由所述用户执行的第二个性化评估工具。20.如权利要求1所述的方法，还包括：在将接收的所述值存储在所述数据库中的仅与所述用户相关联的所述记录中、与与所述用户相关联的所述组织和所述用户相关联的所述记录中、或二者的组合中之前，利用所述用户模块加密接收的所述值。21.如权利要求1所述的方法，还包括：利用所述用户模块提供临时密码，所述临时密码允许访问存储在与与所述用户相关联的所述组织和所述用户相关联的所述记录中的接收的所述值。22.如权利要求1所述的方法，还包括：利用由所述处理器执行的目录模块将标识符分配给与所述用户相关联的所述记录，从而所述用户模块使用所述标识符定位和访问与所述用户相关联的所述记录的一部分。23.一种系统，包括：数据库；联接到所述数据库的处理器；以及用户模块，所述用户模块由所述处理器执行且配置成：接收用于用户的属性的值；确定所述值是否从由与所述用户相关联的组织发起的评估导出；当所述值从由与所述用户相关联的所述组织发起的所述评估导出时，将接收的所述值存储在所述数据库中的仅与所述用户相关联的记录中以及与所述组织和所述用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：布莱恩·戴维·达菲，约翰·斯隆·卡尼，杰西·科尔·英格利施，
申请(专利权)人：卡尼实验室有限公司，
类型：发明
国别省市：美国,US