使用返回路径数据的媒体设备开/关检测的制作方法

技术特征：
1.一种使用返回路径数据来执行媒体设备开/关检测的方法，所述方法包括：访问一组公共住宅的公共住宅数据，所述公共住宅数据包括第一返回路径数据和与所述公共住宅的各个公共住宅相关联的相应小组计量器数据；将所述公共住宅数据分组为观看段；基于所述观看段的各个观看段中的所述返回路径数据是否具有匹配的小组计量器数据，对所述观看段进行分类，以确定标记的观看段；从所述标记的观看段生成特征；基于所述特征训练机器学习算法；以及将第二返回路径数据应用于经训练的机器学习算法以确定与所述第二返回路径数据相关联的媒体设备是打开还是关闭。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述训练包括设置分类概率阈值，所述机器学习算法使用所述分类概率阈值来预测媒体设备是否将具有匹配的小组计量器数据，从而将与所述返回路径数据相关联的媒体分类为打开。3.如权利要求2所述的方法，还包括：基于所述机器学习算法在所述训练期间是否正确地将媒体设备识别为打开或关闭来调整所述分类概率阈值。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述小组计量器数据是由受众测量实体从所述一组公共住宅检索的数据，所述小组计量器数据包括媒体设备观看数据。5.如权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习算法是随机森林分类算法。6.如权利要求1所述的方法，其中，所述观看段中的各个观看段具有至少15分钟的持续时间。7.如权利要求1所述的方法，其中，从所述标记的观看段生成的所述特征包括观看段索引或观看段持续时间，所述观看段索引对应于在调谐事件中所述观看段出现的位置。8.一种使用返回路径数据来执行媒体设备开/关检测的装置，包括：识别器，所述识别器用于：访问一组公共住宅的公共住宅数据，所述公共住宅数据包括第一返回路径数据和与所述公共住宅的各个公共住宅相关联的相应小组计量器数据；将所述公共住宅数据分组为观看段；分类器，所述分类器用于：基于所述观看段的各个观看段中的所述返回路径数据是否具有匹配的小组计量器数据，对所述观看段进行分类，以确定标记的观看段；生成器，所述生成器用于：从所述标记的观看段生成特征；训练器，所述训练器用于：基于所述特征训练机器学习算法；以及开/关确定器，所述开/关确定器用于：将第二返回路径数据应用于经训练的机器学习算法以确定与所述第二返回路径数据相关联的媒体设备是打开还是关闭。9.如权利要求8所述的装置，其中，所述训练器用于：设置分类概率阈值，所述机器学习算法使用所述分类概率阈值来预测媒体设备是否将具有匹配的小组计量器数据，从而将与所述返回路径数据相关联的媒体分类为打开。10.如权利要求9所述的装置，其中，所述训练器用于：基于所述机器学习算法在所述训练期间是否正确地将媒体设备识别为打开或关闭来调整所述分类概率阈值。11.如权利要求8所述的装置，其中，所述小组计量器数据是由受众测量实体从所述公
共住宅检索的数据，所述小组计量器数据包括媒体设备观看数据。12.如权利要求8所述的装置，其中，所述机器学习算法是随机森林分类算法。13.如权利要求8所述的装置，其中，所述观看段各自具有至少15分钟的持续时间。14.如权利要求8所述的装置，其中，从所述标记的观看段生成的所述特征包括观看段索引或观看段持续时间，所述观看段索引对应于在调谐事件中所述观看段出现的位置。15.一种非暂时性计算机可读存储介质，包括计算机可读指令，所述计算机可读指令当被执行时，使得一个或多个处理器至少：访问一组公共住宅的公共住宅数据，所述公共住宅数据包括第一返回路径数据和与所述公共住宅的各个公共住宅相关联的相应小组计量器数据；将所述公共住宅数据分组为观看段；基于所述观看段的各个观看段中的所述返回路径数据是否具有匹配的小组计量器数据，对所述观看段进行分类，以确定标记的观看段；从所述标记的观看段生成特征；基于所述特征训练机器学习算法；以及将第二返回路径数据应用于经训练的机器学习算法以确定与所述第二返回路径数据相关联的媒体设备是打开还是关闭。16.如权利要求15所述的存储介质，其中，所述指令当被执行时，还使得所述一个或多个处理器：确定分类概率阈值，所述机器学习算法使用所述分类概率阈值来预测媒体设备是否将具有匹配的小组计量器数据，从而将与所述返回路径数据相关联的媒体分类为打开。17.如权利要求16所述的存储介质，其中，所述指令当被执行时，还使得所述一个或多个处理器：基于所述机器学习算法在所述训练期间是否正确地将媒体设备识别为打开或关闭来调整所述分类概率阈值。18.如权利要求15所述的存储介质，其中，所述机器学习算法是随机森林分类算法。19.如权利要求15所述的存储介质，其中，所述指令当被执行时，还使得所述一个或多个处理器：将所述观看段中的各个观看段设置为至少15分钟的持续时间。20.如权利要求15所述的存储介质，其中，所述指令当被执行时，还使得所述一个或多个处理器：从所述标记的观看段生成所述特征，使得所述特征包括观看段索引或观看段持续时间，所述观看段索引对应于在调谐事件中所述观看段出现的位置。

技术总结
本文公开的示例方法包括访问一组公共住宅的公共住宅数据，所述公共住宅数据包括返回路径数据和小组计量器数据。公开的示例方法还包括：访问一组公共住宅的公共住宅数据，所述公共住宅数据包括第一返回路径数据和与所述公共住宅的各个公共住宅相关联的相应小组计量器数据；将所述公共住宅数据分组为观看段；基于所述观看段的各个观看段中的所述返回路径数据是否具有匹配的小组计量器数据，对所述观看段进行分类，以确定标记的观看段；从所述标记的观看段生成特征；基于所述特征训练机器学习算法；以及将第二返回路径数据应用于经训练的机器学习算法以确定与所述第二返回路径数据相关联的媒体设备是打开还是关闭。数据相关联的媒体设备是打开还是关闭。数据相关联的媒体设备是打开还是关闭。


技术研发人员：M
受保护的技术使用者：尼尔森（美国）有限公司
技术研发日：2020.06.16
技术公布日：2022/3/29