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PREDICTING PSYCHOMETRIC PROFILES FROM BEHAVIORAL DATA USING MACHINE-LEARNING WHILE MAINTAINING USER ANONYMITY

机译:在保持用户匿名的情况下使用机器学习从行为数据中预测心理特征

摘要

A method and system provides for: training at least one machine-learning method of predicting psychometric profiles of individual users in an online population based on automatically collected records of their online behavior; using the resulting predicted psychometric profiles and engagement data on users to learn an engagement model of likelihood of engaging with a stimulus based on psychometric dimensions; and using the engagement model on a population to determine audiences for the stimulus ranked according to predicted likelihood of engagement. The method and system are able to maintain anonymity of the users.
机译:一种方法和系统提供:训练至少一种机器学习方法,该方法基于自动收集的在线用户行为记录来预测在线用户中个体用户的心理状况。使用所得的预测的心理特征档案和用户参与度数据,基于心理度量维度学习参与刺激的可能性的参与度模型;并根据人口参与度模型确定根据参与度预测的可能性对刺激进行排名的受众。该方法和系统能够维持用户的匿名性。

著录项

  • 公开/公告号EP3472715A4

    专利类型

  • 公开/公告日2019-12-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 PINPOINT PREDICTIVE INC.;

    申请/专利号EP20170815933

  • 发明设计人 TUSCHMAN AVI;ZAMIR EVAN A.;HSU WEI NAN;

    申请日2017-06-09

  • 分类号G06Q30/02;G06N20/20;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-21 11:40:36

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