用于确定人口统计信息以促进移动应用用户参与的装置、系统和方法制造方法及图纸

提供一种用于确定人口统计信息以促进移动应用用户参与远程计算环境的计算机实现的方法。该方法包括捕获用户的社交媒体数据并将其编译到第一数据库中；通过检测用户的人口统计属性的显式标识来处理社交媒体数据；对于一个类别的每个显式标识的人口统计属性设置100％的概率值；对于未针对该类别显式标识的每个人口统计属性设置0％的概率值；通过使用显式标识的人口统计属性搜索辅助数据库来确定第二类别的派生属性；使用训练数据训练神经网络，训练数据包括显式标识的人口统计属性及其关联的概率值，以及派生属性及其关联的概率值；向神经网络输入第二用户的社交媒体数据；通过神经网络预测第二用户的人口统计属性。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于确定人口统计信息以促进移动应用用户参与的装置、系统和方法优先权本申请要求于2019年12月3日在美国专利商标局提交的美国临时专利申请第62/942,936号的优先权，其全部公开内容通过引用合并于本文中。
本专利技术的实施例通常涉及用于确定软件的用户是否正在积极地参与软件应用程序以及与软件应用程序交互的装置。这样的软件可以包括在智能手机、平板电脑等电子设备上运行的应用程序。
技术介绍
一些用户可能在没有适当的注意和/或充分参与的情况下使用某些软件，例如智能手机、平板电脑或其他设备上的应用程序。例如，应用程序或其他软件的用户可能没有仔细阅读提示，没有仔细选择其响应，没有关注他们的屏幕上可能出现的任何图像或情节，没有及时响应提示或问题，没有对这样的提示或问题进行太快地响应，未仔细阅读提示或问题就响应提示或问题，等等。然而，特别重要的是让用户参与其中，特别是在医学专业人员和/或其他临床医生推荐和/或规定使用此类软件来诊断或治疗某些状况，例如失眠或戒烟时，尤为重要。因此，可取的是提供用于确定某些软件的用户是否按照其医学专业人员和/或临床医生的指示积极参与软件应用程序并与之交互的装置、系统和方法。附图说明图1显示了可以实现本专利技术实施例的一个或多个方面的分布式计算机系统的框图；图2显示了可以实现本专利技术实施例的一个或多个方面的电子设备的框图；图3A至图3F示出了可以实现本专利技术实施例的一个或多个方面的源代码；图4A至图4E示出了根据本专利技术实施例的一个或多个方面的流程图；图5A是示出本专利技术的实施例的学习进度的学习图；图5B是示出实现根据本专利技术实施例的算法的神经网络算法的神经元之间的关系的图；以及图6A至图6B示出了可以实现本专利技术实施例的一个或多个方面的电子设备上的输入和处理。虽然参考以上附图描述了本专利技术，但是附图仅是示例性的，并且在本专利技术的精神内，本专利技术考虑了其他实施例。具体实施方式现在将在下文中参考附图更全面地描述本专利技术，这些附图以说明的方式示出了可以实践本专利技术的特定实施例。然而，本专利技术可以以许多不同的形式来实施，并且不应被解释为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例是为了使本公开透彻和完整，并将本专利技术的范围充分传达给本领域技术人员。除其他以外，本专利技术可以体现为设备或方法。因此，本专利技术可以采取完全的硬件实施例、完全的软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。因此，下面的详细描述不应被认为是限制性的。在说明书和权利要求书中，除非上下文另外明确指出，否则以下术语具有本文明确关联的含义。这里使用的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”等不一定指同一实施例，尽管可能指同一实施例。此外，本文使用的短语“在另一实施例中”也不一定指不同的实施例，尽管可能指不同的实施例。因此，如下所述，在不脱离本专利技术的范围或精神的情况下，可以容易地组合本专利技术的各种实施例。此外，如这里所用，术语“或”是包含“或”的运算符，并且等同于术语“和/或”，除非上下文另外明确指出。术语“基于”不是排他的，并且允许基于未描述的额外因素，除非上下文另有明确规定。另外，在整个说明书中，“一个”、“一种”和“该”的含义包括复数引用。“在...中”的含义包括“在...内”和“在...上”。要注意的是，这里的描述不旨在作为广泛的概述，因此，为了清楚和简洁起见，可以简化概念。本申请中提及的所有文件均通过参考全文并入本文。本申请中描述的任何过程可以以任何顺序执行，并且可以省略该过程中的任何步骤。流程也可以与其他流程或其他流程的步骤组合。图1显示了可以在其中实施本专利技术环境的一个实施例的组件。并非需要所有组件来实施本专利技术，并且可以在不脱离本专利技术的精神或范围的情况下对组件的布置和类型进行改变。如图所示，系统100包括一个或多个局域网(“LAN”)/广域网(“WAN”)112、一个或多个无线网络110、一个或多个有线或无线客户端设备106、移动客户端设备或其他无线客户端设备102-105、服务器107-109，并且可以包括一个或多个数据存储仓库或数据库或与之通信。各种客户端设备102-106可以包括例如台式计算机、手提计算机、机顶盒、平板电脑、手机、智能电话、智能扬声器、可穿戴设备(例如苹果手表(AppleWatch))等。服务器107-109可以包括例如一个或多个应用服务器、内容服务器、搜索服务器等。图1还显示了应用托管服务器113。图2显示了根据本专利技术的一个实施例的可以实现用于确定用户参与度的装置、系统和方法(“引擎”)的一个或多个方面的电子设备200的框图。电子设备200的实例可以包括服务器，例如服务器107-109，以及客户端设备，例如客户端设备102-106。通常，电子设备200可以包括处理器/CPU202、存储器230、电源206以及输入/输出(I/O)组件/设备240，例如麦克风、扬声器、显示器、触摸屏、键盘、鼠标、小键盘，显微镜、GPS组件、相机、心率传感器、光传感器、加速度计、目标生物识别传感器等，例如可以是可操作的，以提供图形用户界面或文本用户界面。用户可以经由电子设备200的触摸屏来提供输入。触摸屏可以通过例如确定用户是否正在用用户身体的一部分，例如他或她的手指触摸触摸屏来确定用户是否正在提供输入。电子设备200还可包括连接电子设备200的前述元件的通信总线204。网络接口214可包括接收器和发射器(或收发器)以及用于无线通信的一个或多个天线。处理器202可以包括一个或多个任何类型的处理设备，例如，中央处理单元(CPU)和图形处理单元(GPU)。同样，例如，处理器可以是中央处理逻辑或其他逻辑，可以包括硬件、固件、软件或其组合，以执行一个或多个功能或动作，或在一个或多个其他组件中引起一个或多个功能或动作。而且，基于期望的应用或需求，中央处理逻辑或其他逻辑可以包括例如软件控制的微处理器、离散逻辑，例如专用集成电路(ASIC)、可编程/编程逻辑设备、包含指令等的存储设备或以硬件体现的组合逻辑。此外，逻辑也可以完全体现为软件。存储器230可以包括随机存取存储器(RAM)212和只读存储器(ROM)232，可以通过由一个或多个任意类型的存储器设备，例如主存储设备(可由CPU直接访问)或辅助存储设备(可由CPU间接访问)(例如闪存，磁盘，光盘等)启用。RAM可以包括操作系统221、可包括一个或多个数据库的数据存储区224，以及可以包括例如程序223的软件方面的程序和/或应用程序222。ROM232还可以包括电子设备的基本输入/输出系统(BIOS)220。程序223的软件方面旨在广泛地包括或代表实现或促进根据本专利技术的实施例的方法和系统所必需的所有程序编制、应用、算法、模型、软件和其他工具。元件可以存在于单个计算机上，也可以分布在多个计算机、服务器、设备或实体之间。电源206包含一个或多个电源组件，并有助于向电子设备200供电和管理电源。包括输入/输出(I/O)接口240的输入/本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定人口统计信息以促进移动应用用户参与电子设备上的远程计算环境的计算机系统，包括一个或多个处理器、一个或多个计算机可读存储器以及一个或多个计算机可读存储设备，并且程序指令存储在所述一个或多个存储设备中的至少一个上以由所述一个或多个处理器中的至少一个经由所述一个或多个存储器中的至少一个执行，存储的所述程序指令包括：/n捕获用户的社交媒体数据并将其编译到第一数据库中；/n通过检测所述用户的人口统计属性的显式标识来处理所述社交媒体数据；/n对于一个类别的每个显式标识的人口统计属性设置100％的概率值；/n对于未针对所述类别显式标识的每个人口统计属性设置0％的概率值；/n通过使用所述显式标识的人口统计属性搜索辅助数据库来确定第二类别的派生属性；/n使用训练数据训练神经网络，所述训练数据包括所述显式标识的人口统计属性及其关联的概率值，以及所述派生属性及其关联的概率值；/n向所述神经网络输入第二用户的社交媒体数据；/n通过所述神经网络预测所述第二用户的人口统计属性。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20191203 US 62/942,9361.一种确定人口统计信息以促进移动应用用户参与电子设备上的远程计算环境的计算机系统，包括一个或多个处理器、一个或多个计算机可读存储器以及一个或多个计算机可读存储设备，并且程序指令存储在所述一个或多个存储设备中的至少一个上以由所述一个或多个处理器中的至少一个经由所述一个或多个存储器中的至少一个执行，存储的所述程序指令包括：
捕获用户的社交媒体数据并将其编译到第一数据库中；
通过检测所述用户的人口统计属性的显式标识来处理所述社交媒体数据；
对于一个类别的每个显式标识的人口统计属性设置100％的概率值；
对于未针对所述类别显式标识的每个人口统计属性设置0％的概率值；
通过使用所述显式标识的人口统计属性搜索辅助数据库来确定第二类别的派生属性；
使用训练数据训练神经网络，所述训练数据包括所述显式标识的人口统计属性及其关联的概率值，以及所述派生属性及其关联的概率值；
向所述神经网络输入第二用户的社交媒体数据；
通过所述神经网络预测所述第二用户的人口统计属性。


2.根据权利要求1所述的人口统计信息确定系统，其中，基于以下集合对所述社交媒体数据进行分类：反应数据、后反应元数据、浅型数据、丰富型后反应内容和动态型后反应内容。


3.根据权利要求1所述的人口统计信息确定系统，其中，所述后反应元数据包括：对帖子的反应频率、反应的一天中时间、工作日后反应的频率与周末后反应的频率之间的比率。


4.根据权利要求2所述的人口统计信息确定系统，其中，所述浅型数据包含的表情符号包括喜欢、爱、关心、哈哈、哇、悲伤或愤怒。


5.根据权利要求2所述的人口统计信息确定系统，其中，所述丰富型后反应内容包括用户文字数据。


6.根据权利要求2所述的人口统计信息确定系统，其中，所述动态型后反应内容包括响应第一评论的第二评论。


7.根据权利要求1所述的人口统计信息确定系统，还包括，基于所述第二用户的所述预测的人口统计属性，确定所述第二用户的与程序方面交互时的平均花费类型(ATS)。


8.根据权利要求7...

【专利技术属性】
技术研发人员：卡罗琳·佩纳，凯蒂·妮可·罗德梅，
申请(专利权)人：克里克疗法有限公司，
类型：发明
国别省市：美国;US