專利名稱：動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)與方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)與方法。
然而，現有的行銷技術是當使用者聯機至網站后，網站會請使用者登錄其基本資料，如性別、年齡、職業(yè)、住址及興趣等，再依據使用者所登錄的基本資料研判使用者所需要的信息，并將這些信息傳送給使用者。例如，若使用者為青少年，興趣為計算機，則可能會對計算機游戲感興趣，網站即提供該使用者與計算機游戲相關的信息。
上述的現有技術固然可以較準確地了解網絡使用者的需要，但是，其仍存在下列的缺點首先，由于網際網絡上具有保密性較低的問題，導致使用者在網絡上登錄時，常會提供不實的資料。再者，當使用者的興趣隨著時間改變時，若使用者沒有主動地去改變登錄的資料，則信息的提供者無法依使用者興趣或需求的改變，來動態(tài)地調整對使用者提供信息的內容。因此，信息提供者由登錄的資料并無法獲知使用者在某一時間的確切需要，因而不能提供使用者所需要的信息。
另一種現有的行銷技術是以統(tǒng)計的方式來分析使用者的行為，亦即，將使用者的行為記錄于一使用者行為數據庫后，統(tǒng)計使用者所進行過次數最多的行為，再針對統(tǒng)計的結果來決定對使用者提供信息的內容。
上述的現有技術固然可以從使用者所進行的行為大略地得知使用者的傾向，然而，此種方法仍無法動態(tài)且準確地研判使用者興趣或需求的轉變。舉例而言，使用者可能于一年前購買了五本政治方面的書籍，隔了一年后又購買了四本跟經濟有關的書籍。在此種情況下，很明顯地使用者的興趣在這一年中由政治轉為經濟，但在使用者數據庫中，由于「購買政治方面書籍」的次數仍較「購買經濟方面書籍」的次數多，故依照統(tǒng)計的結果，使用者所收到的信息，如廣告或新書推薦等，將仍然是政治相關的書籍。
由上所述，可以得知現有的網絡行銷技術仍存在著許多問題，并不能完全依使用者的需要來提供使用者所需的信息。因此，如何更精準地得知使用者的需求，以便更有效率地在網絡上進行行銷行為，已成為亟待解決的重要課題。
本發(fā)明的另一目的是提供一種動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)與方法，其能夠依照個別使用者的動態(tài)行為傾向來進行適合的行銷行為，進而更準確且實時地提供使用者所需的信息、商品或服務。
為實現上述目的，依本發(fā)明的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，包括一行為接收模塊、一行為轉換模塊、一行為向量數據庫、一動態(tài)評估元件、一整合元件及一信息傳送模塊。接收模塊接收使用者在網絡上所進行的行為。行為轉換模塊將行為轉換成新行為向量。行為向量數據庫儲存至少一該使用者的舊行為向量。動態(tài)評估元件，將新行為向量轉換為一已轉換新行為向量，并將舊行為向量轉換為一已轉換舊行為向量。整合元件將已轉換新行為向量及已轉換舊行為向量進行整合，得一已整合向量。信息傳送模塊依該已整合向量傳送信息給該使用者。
本發(fā)明還提供一種動態(tài)記錄使用者行為的方法，包括一行為接收程序、一行為轉換程序、一動態(tài)評估程序、一整合程序以及一信息傳送程序。接收程序接收使用者的行為。行為轉換程序將行為轉換成新行為向量。動態(tài)評估程序將新行為向量轉換為一已轉換新行為向量，并將至少一儲存于行為向量數據庫的舊行為向量轉換為一已轉換舊行為向量。整合程序將已轉換新行為向量及已轉換舊行為向量進行整合，得一已整合向量。信息傳送程序依已整合向量傳送信息給使用者。
依本發(fā)明的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)與方法能夠實時地評估使用者過去在網絡上所進行的行為，進而預測使用者未來的動態(tài)行為傾向。
依本發(fā)明的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)與方法能夠依照個別使用者的動態(tài)行為傾向來進行適合的行銷行為，故可更準確且實時地提供使用者所需的信息、商品或服務，并進一步提高各種行銷行為的效果。
圖2為一示意圖，顯示依本發(fā)明較佳實施例的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)中，行為接收模塊的架構。
圖3為一流程圖，顯示依本發(fā)明較佳實施例的動態(tài)記錄使用者行為的方法的流程。
圖號說明1動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)11 行為接收模塊111行為產生者112 行為產生時間113行為定義114 行為內容12行為轉換模塊121 新行為向量 13行為向量數據庫131 1日行為向量 14動態(tài)評估元件141 轉換新行為向量 142轉換舊行為向量15 整合元件151整合向量16 信息傳送模塊20頁服務器41 行為接收程序42行為轉換程序43 動態(tài)評估程序44整合程序45 信息傳送程序80使用者
具體實施例方式
以下將參照附圖，說明依本發(fā)明較佳實施例的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其中相同的元件將以相同的參照符號加以說明。
請參照

圖1，依本發(fā)明較佳實施例的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)1包括一行為接收模塊11、一行為轉換模塊12、一行為向量數據庫13、一動態(tài)評估元件14、一整合元件15以及一信息傳送模塊16。行為接收模塊11接收使用者80在網絡上進行的行為。行為接收模塊11接收到使用者80的行為后，由行為轉換模塊12將使用者80的行為轉換為一新行為向量121。
行為向量數據庫13儲存至少一舊行為向量131。將新行為向量121與舊行為向量131以動態(tài)評估元件14進行轉換，分別得已轉換新行為向量141與已轉換舊行為向量142。將已轉換新行為向量141與已轉換舊行為向量142以整合元件15進行整合，得一已整合向量151。利用該已整合向量151分析出使用者80的行為傾向后，再利用信息傳送模塊16依據使用者80的行為傾向傳送相關的信息給使用者80。
請參照圖2，行為接收模塊11可采用多種方式來了解使用者80所進行的活動。例如，若在網頁服務器20的網頁中，加入JavaScript或Java Applet，則使用者80在傳送HTTP要求給網頁服務器20時，行為接收模塊11便可以偵測到此HTTP要求的時間以及其內容為何，并將其轉換為一個使用者80的行為資料。此行為資料包括四個部分，即行為產生者111、行為產生時間112、行為定義113及行為內容114。例如，當使用者80陳小華于時間2001/01/10/ 11:00:00對網頁服務器20送出「購買一本計算機概論書籍」的HTTP要求時，行為接收模塊11即接收到此HTTP要求。此時，此行為的行為產生者為陳小華，行為產生時間為2001/01/10/11:00:00，行為定義為購買學習工具圖書，行為內容則為購買一本計算機概論書籍。
對于這類「購買書籍」的行為，其行為定義可區(qū)分成三個屬性，分別為作者、出版社及領域分類。例如上述「購買一本計算機概論書籍」的行為，其三個屬性的屬性因子分別為洪錦魁、文魁信息公司及計算機信息。需要注意的是，行為定義的屬性不限定于三項，可為更多項，以便提供更多分析資料。例如「購買學習工具圖書」的屬性可增加出版日期及價格等。
行為轉換模塊12可將行為接收模塊11接收到的行為轉換成一新行為向量，此新行為向量121包括至少一屬性因子，及屬性因子所對應的屬性比重基數。例如，對于上述陳小華購買一本計算機概論書籍的行為，其新行為向量121可表示為<(洪錦魁，1)，(文魁信息公司，1)，(計算機信息，1)>。
在此新行為向量121中，三個屬性因子分別為洪錦魁、文魁信息公司及計算機信息，所對應的三個屬性比重基數則分別為1，1及1。在新行為向量121中，屬性比重基數表示次數，如若購買兩本相同的計算機概論書籍，則其新行為向量121可表示為<(洪錦魁，2)，(文魁信息公司，2)，(計算機信息，2)>。
動態(tài)評估元件14將新行為向量121轉換為一已轉換新行為向量141，并將舊行為向量131轉換為一已轉換舊行為向量142。例如，在行為向量數據庫13儲存的資料中，陳小華有一行為定義為「購買學習工具圖書」如下的舊行為向量131<(施威銘，1)，(旗標出版社，1)，(計算機信息，1)>，行為向量產生時間為2001/01/08/14:00:00而上述新行為向量121產生時間為2001/01/10/11:00:00動態(tài)評估元件14會依此三個參數轉換此舊行為向量131，以得到一已轉換舊行為向量142。同樣的，新行為向量121及上述兩個時間參數也傳送給動態(tài)評估元件14，以得到一已轉換新行為向量141。此動態(tài)評估元件14用以計算屬性比重，而此屬性比重代表此屬性因子出現的頻率。此動態(tài)評估元件14可為一函數，例如，若t1＞t2，則此函數為w＝0.8(t1t2)，否則此函數為w＝0.8((t1-t2)+1)，其中w為屬性比重系數、t1及t2為舊行為向量行為產生時間或新行為向量行為產生時間，0.8則為一指定或分析出的數值。由此函數可看出，若t1與t2所相差的時間越遠，則屬性比重w會越小，反之，若t1與t2所相差的時間越近，則屬性比重w會越大。如此，若每經一段時間，例如每三個月，將行為向量數據庫13中沒有傳送至動態(tài)評估元件14的舊行為向量131，均傳送至動態(tài)評估元件14的話，舊行為向量131的屬性比重經動態(tài)評估元件14轉換后將會逐漸降低。
已轉換新行為向量141與已轉換舊行為向量142隨后會被傳送至整合元件15。此整合元件15是將已轉換新行為向量141與已轉換舊行為向量142中，相同的屬性因子的屬性比重相加。例如，已轉換新行為向量141為<(洪錦魁，0.15)，(文魁信息公司，0.15)，(計算機信息，0.15)>
已轉換的舊行為向量142為<(施威銘，0.055)，(旗標出版社，0.055)，(計算機信息，0.055)>
由于已轉換新行為向量141中與已轉換舊行為向量142中，均有一個相同的屬性因子，亦即為計算機信息，所以已轉換的舊行為向量142與已轉換新行為向量141經整合元件15整合后，會得到一已整合向量151<(施威銘，0.055)，(洪錦魁，0.15)，(旗標出版社，0.055)，(文魁信息公司，0.15)，(計算機信息，0.205)>
需要注意的是，在本實施例中以將相同屬性因子的屬性比重相加方式來整合已轉換新行為向量141與已轉換舊行為向量142。然而，熟悉該項技術者可使用任何其它常用的方式，例如以加權平均的方式來進行整合，而不違反本發(fā)明的精神與范疇。
隨后，此已整合行為向量151會被傳回行為向量數據庫13，以取代舊行為向量131。此外，舊行為向量131產生時間也由新行為向量121產生時間所取代。
通過已整合行為向量151，網絡業(yè)者可分析出使用者80的行為傾向。例如，使用者80對計算機信息的圖書特別有興趣，并時常在網絡上購買有關計算機的書籍，則對應于計算機信息的屬性比重會明顯升高。然而，若使用者80一年內未購買任何有關計算機信息的書籍，則此屬性比便重會逐漸降低。所以，由已整合行為向量151中的屬性比重，網絡業(yè)者可推測出使用者80的興趣及需求，并進一步通過信息傳送模塊16傳送使用者80感興趣的信息給使用者80。例如，若已整合行為向量151分析出使用者80對計算機信息喜好度高，則廣告商可通過信息傳送模塊16將有關計算機相關廣告，如新出版的計算機書及計算機周邊產品的廣告等傳送給使用者80。如此，不但使用者80可更快速獲取需要的資料，廣告商也更能達到行銷效果。
以下將參考圖3，說明依本發(fā)明較佳實施例的動態(tài)記錄使用者行為的方法。
在依本發(fā)明較佳實施例的動態(tài)記錄使用者行為的方法中行為接收程序41接收使用者80在網絡上所進行的行為。例如前面所述，若在網頁服務器的網頁中，加入JavaScript或Java Applet，則使用者80在傳送HTTP要求給網頁服務器20時，行為接收程序41便可接收到此HTTP要求的時間以及其內容為何，并將其轉換為一個使用者80的行為資料。此行為資料包括四個部分，即行為產生者、行為產生時間、行為定義及行為內容。當行為接收程序41將接受到的內容轉換為行為資料后，則進入行為轉換程序42，將此行為資料轉換成一新行為向量。此新行為向量包括至少一屬性因子，及屬性因子所對應的屬性比重基數。
接著，進入動態(tài)評估程序43中，取出儲存于行為向量數據庫中，與新行為向量有相同的行為產生者以及相同的行為定義的舊行為向量，再以一函數，將此舊行為向量轉換為一已轉換舊行為向量，及將新行為向量轉換為一已轉換新行為向量。然后，再進入整合程序44，將此已轉換新行為向量及此已轉換舊行為向量進行整合。而此整合的方式，是將相同屬性因子的屬性比重相加，以得一已整合向量。最后，進入信息傳送程序45，依已整合的向量分析出使用者80的行為傾向，因為已整合向量中的屬性因子的屬性比重越高，則表示使用者80對該屬性因子的喜好度越高。因此，由屬性比重我們可推測出使用者80的興趣及需求，廣告商便可傳送使用者80感興趣的信息，以提高行銷效果，同時使用者80也可更快速獲得需要的資料。有關各程序中所使用的相關函數，由于先前均已有敘述，故此處不再重復。
依本發(fā)明的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)與方法可以現有的軟件與硬件來實施。例如，動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)1可為一般所采用的網絡服務器，其包括中央處理單元、計算機可讀取的記錄媒體、輸入/輸出相關設備以及使用者接口等，其中計算機可讀取記錄媒體可為硬盤機、可讀取光驅或內存等，任何中央處理單元能夠存取資料的記錄裝置。行為接收模塊11、行為轉換模塊12、動態(tài)評估元件14、整合元件15及信息傳送模塊16等可為儲存于計算機可讀取記錄媒體中的程序模塊及元件，行為向量數據庫13則可為儲存于計算機可讀取記錄媒體中的電子數據庫。網絡服務器中的中央處理單元于依照本發(fā)明所揭露的動態(tài)記錄使用者行為的方法來讀取并執(zhí)行各程序模塊或元件后，即可存取行為向量數據庫13中的資料，以動態(tài)地分析出使用者的行為傾向。
依本發(fā)明的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)與方法能夠依照使用者的動態(tài)行為傾向來進行行銷行為，故可更準確地實時提供使用者所需的信息、商品或服務，并進一步提高各種行銷行為的效果。
以上所述僅為舉例性的，并非是限制性的。任何未脫離本發(fā)明的精神與范疇，而對其進行的等效修改或變更，均應包含于本發(fā)明權利要求的保護范圍中。
權利要求
1.一種動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，包含一行為接收模塊，其接收一使用者在網絡上所進行的行為；一行為轉換模塊，其將該行為轉換成一新行為向量；一行為向量數據庫，其儲存至少一該使用者的舊行為向量；一動態(tài)評估元件，其將該新行為向量轉換為一已轉換新行為向量，并將該舊行為向量轉換為一已轉換舊行為向量；一整合元件，其將該已轉換新行為向量及該已轉換舊行為向量進行整合，得一已整合向量；以及一信息傳送模塊，其依該已整合向量傳送信息給該使用者。
2.如權利要求1所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于記錄于該行為向量數據庫的第一時間，以及該行為接收模塊還記錄該使用者進行該行為的第二時間；且該動態(tài)評估元件依該第一時間與該第二時間以一函數轉換該新行為向量及舊行為向量。
3.如權利要求2所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于該函數為非線性函數。
4.如權利要求1所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于該新行為向量及該舊行為向量各自包含至少一屬性因子，及該屬性因子所對應的一屬性比重基數。
5.如權利要求4所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于該屬性因子所相對的屬性比重基數表示該屬性因子出現的次數。
6.如權利要求1所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于該已轉換新行為向量、該已轉換舊行為向量及該已整合向量各自包含至少一屬性因子，及該屬性因子所對應的一屬性比重。
7.如權利要求6所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于該屬性因子所相對的屬性比重表示該屬性因子的出現頻率。
8.如權利要求4所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于該動態(tài)評估元件轉換該新行為向量與該舊行為向量中的該屬性比重基數，以得到該已轉換新行為向量與該已轉換舊行為向量。
9.如權利要求6所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于該整合元件將該已轉換新行為向量中該屬性所對應的該屬性比重，與該已轉換舊行為向量中的屬性因子所對應的該屬性比重相加。
10.如權利要求1所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于該整合元件還以該已整合向量取代該行為向量數據庫中的該舊行為向量。
11.如權利要求1所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于該行為接收模塊采取直接使用超文件傳輸協(xié)議要求(HTTP request)的方式來接收該使用者于一網頁服務器所進行的該行為。
12.如權利要求11所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于該網頁服務器中的各網頁加入JavaScript或Java Applet，以使該行為接收模塊能夠接收該使用者于該網頁服務器所進行的該行為。
13.如權利要求11所述的動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，其特征在于該網頁服務器的CGI經過修改，以使該行為接收模塊能夠接收該使用者于該網頁服務器所進行的該行為。
14.一種動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于，包含一行為接收程序，其接收一使用者在網絡上所進行的行為；一行為轉換程序，其將該行為轉換成一新行為向量；一動態(tài)評估程序，其將該新行為向量轉換為一已轉換新行為向量，并將至少一儲存于行為向量數據庫的舊行為向量轉換為一已轉換舊行為向量；一整合程序，其將該已轉換新行為向量及該已轉換舊行為向量進行整合，得一已整合向量；以及一信息傳送程序，其依該已整合向量傳送信息給該使用者。
15.如權利要求14所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于記錄于該行為向量數據庫的第一時間，以及該行為接收模塊還記錄該使用者進行該行為的第二時間；且該動態(tài)評估元件依該第一時間與該第二時間以一函數轉換該新行為向量及舊行為向量。
16.如權利要求15所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于該函數為非線性函數。
17.如權利要求14所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于該新行為向量及該舊行為向量各自包含至少一屬性因子，及該屬性因子所對應的一屬性比重基數。
18.如權利要求17所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于該屬性因子所相對的屬性比重基數表示該屬性因子出現的次數。
19.如權利要求14所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于該已轉換新行為向量、該已轉換舊行為向量及該已整合向量各自包含至少一屬性因子，及該屬性因子所對應的一屬性比重。
20.如權利要求19所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于該屬性因子所相對的屬性比重表示該屬性因子的出現頻率。
21.如權利要求19所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于該動態(tài)評估程序轉換該新行為向量與該舊行為向量中的該屬性比重基數，以得到該已轉換新行為向量與該已轉換舊行為向量。
22.如權利要求19所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于該整合程序將該已轉換新行為向量中該屬性所對應的該屬性比重，與該已轉換舊行為向量中的屬性因子所對應的該屬性比重相加。
23.如權利要求14所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于該整合程序還以該已整合向量取代該行為向量數據庫中的該舊行為向量。
24.如權利要求14所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于該行為接收模塊采取直接使用超文件傳輸協(xié)議要求的方式來接收該使用者于一網頁服務器所進行的該行為。
25.如權利要求24所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于該網頁服務器中的各網頁加入JavaScript或Java Applet，以使該行為接收模塊能夠接收該使用者于該網頁服務器所進行的該行為。
26.如權利要求24所述的動態(tài)記錄使用者行為的方法，其特征在于該網頁服務器的CGI經過修改，以使該行為接收模塊能夠接收該使用者于該網頁服務器所進行的該行為。
全文摘要
一種動態(tài)記錄使用者行為的系統(tǒng)，包括一行為接收模塊、一行為轉換模塊、一行為向量數據庫、一動態(tài)評估元件、一整合元件及一信息傳送模塊。行為接收模塊接收使用者在網絡上所進行的行為。行為轉換模塊將行為轉換成一新行為向量。行為向量數據庫儲存至少一筆使用者的舊行為向量。動態(tài)評估元件將新行為向量轉換為一已轉換新行為向量，并將舊行為向量轉換為一已轉換舊行為向量。整合元件將已轉換新行為向量及已轉換舊行為向量進行整合，得一已整合向量。信息傳送模塊，其依已整合向量傳送信息給該使用者。本發(fā)明還揭示了一種使用上述系統(tǒng)的動態(tài)記錄使用者行為的方法。
文檔編號G06F9/38GK1477569SQ0213040
公開日2004年2月25日 申請日期2002年8月19日 優(yōu)先權日2002年8月19日
發(fā)明者楊立偉 申請人:意藍科技股份有限公司