Browserverlauf mit geringer Entropie für die Quasi-Personalisierung von Inhalten

Die vorliegende Offenbarung stellt Systeme und Verfahren zum Quasi-Personalisieren von Inhalten oder zum Abrufen anonymisierter Inhalte über den aggregierten Browserverlauf einer großen Vielzahl von Geräten, wie beispielsweise Millionen oder Milliarden von Geräten, bereit. Eine spärliche Matrix kann aus dem aggregierten Browserverlauf erstellt und dimensional reduziert werden, wodurch die Entropie verringert und die Anonymität für einzelne Geräte bereitgestellt wird. Relevante Inhalte können über quasi personalisierte Cluster ausgewählt werden, die ähnliche Browserverläufe darstellen, ohne dass einzelne Gerätedetails Inhaltsanbietern zugänglich gemacht werden. The present disclosure provides systems and methods for content quasi-personalization or anonymized content retrieval via aggregated browsing history of a large plurality of devices, such as millions or billions of devices. A sparse matrix may be constructed from the aggregated browsing history, and dimensionally reduced, reducing entropy and providing anonymity for individual devices. Relevant content may be selected via quasi-personalized clusters representing similar browsing histories, without exposing individual device details to content providers.