趋势网(微博)讯：美国专利商标局周四公布了一份苹果申请的特殊专利，其内容描述了一项广告投放服务，所涉及的信息包括了用户难以量化的行为和情绪的抽象指标。

苹果这项专利申请名为“根据用户和组群特征数据来推断用户的心情”，它看起来似乎是为广告商和移动增值业务内容提供商提供了一个更为直观和有效的方案来吸引目标用户。文件指出，用户对具有针对性内容的响应可以受到任何因素的影响。在这些影响因素中包括位置、当日的时间、当前的活动和情绪。苹果希望利用用户的心情以及情绪相关的特征数据，提供一种更为准确的广告投放方法。

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除了情绪之外，这套解决方案还考虑到用户人口统计，行为，地点，时间，广告的展示方式，内容包装等。根据这份文件描述，这套方案会对在特定的时间内所收集到的用户情绪数据来分析生成一个“心情轮廓基线”。通过将用户的情绪相关数据和各种“情绪规则”进行比较，就可以推断出用户在特定时刻的感觉，从而向其提供一个适当的广告。

文档中还说明，与情绪相关的特性可以包括物质性、行为性或者时空性的因素。例如，心率、血压、肾上腺素水平、出汗、体温和口头表达都可以被用来确定用户的情绪。同时，行为特性包括正在使用的媒体类型、应用程序被启动的顺序以及社交活动等等。时间和位置数据可以通过与存储的情绪相关特点来进行纵向比较进而推断出情绪。在文档描述的一些实例中，情绪的测定借由一台照相机配以面部识别软件一起进行，拍照获取的面部表情用于用户情绪的测量。

在系统后端，一个包含用户属性文件的数据库会根据一组自行设定的规则或者默认规则进行自动更新。用户的属性内容可以根据需要进行修改，这一过程基于学习算法利用外部数据如iTunes的注册信息和其他使用信息进行实现。

一旦用户情绪特征数据可以根据预定义的规则聚集成一种情绪，这些规则就可以用来形成用户的情绪基线。例如，一个用户的基线可能是幸福的，而另一个用户则可能是悲伤的。基于推断出的情绪，系统将会判定用户对所投放的广告和与情绪相关的内容是否含有互动的兴趣。与此同时，一个指定的分配器模块会根据一系列用户特性匹配对应的广告并选择性的进行投放。例如，如果用户符合以下条件内容：“性别—男，年龄—19-24，位置—北加州或纽约市，心情—快乐”，那么相关的广告将会向他进行投放推广。

此外，这项专利申请还解释了这套系统方案所涉及的其他内容，包括利用应用于用户数据的规则来估计和推断情绪、情绪基线的分析和标注以及数据收集系统等详尽细节。

随着美国安局监督政策的泄露，美国面临的隐私问题引起重视，苹果公司主张致力于保护用户的隐私安全，其同时指出所收集的信息不应该被用于不法目的。这套方案系统旨在通过投放相关的广告来增强用户体验，同时也为广告商提供了一种更为有效的投放工具。不过就现在的情况看来，苹果的这项发明不太可能会很快被应用。