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1. WO2020117750 - ADAPTATION COLLABORATIVE ADAPTATIVE

Numéro de publication WO/2020/117750
Date de publication 11.06.2020
N° de la demande internationale PCT/US2019/064150
Date du dépôt international 03.12.2019
CIB
G06Q 30/06 2012.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
30Commerce, p.ex. achat ou vente, ou commerce électronique
06Transactions d'achat, de vente ou de crédit-bail
Déposants
  • REALM IP, LLC [US]/[US]
Inventeurs
  • FAUPEL, Julie
  • ALBRIGHT, Hunter
  • DOMBROWER, Edward
Mandataires
  • MARTENSEN, Michael, C.
Données relatives à la priorité
16/555,16829.08.2019US
16/701,48503.12.2019US
62/774,76903.12.2018US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) ADAPTIVE COLLABORATIVE MATCHING
(FR) ADAPTATION COLLABORATIVE ADAPTATIVE
Abrégé
(EN)
An adaptive collaborative platform applies various machine learning techniques to correlate potential purchasers with high-value articles of property that may be of interest. Attributes, characteristics, preferences, and the like of a potential purchaser are scored against attributes and features of articles. The platform learns from interaction by the agents and the potential purchasers and adapts to become more attuned to the desires and lifestyle of purchasers and to gain more and more pertinent information from the listing agents regarding high-value articles, so as to ultimately to arrive at a better match between a high value article for sale and a likely purchaser.
(FR)
Selon l'invention, une plateforme collaborative adaptative applique diverses techniques d'apprentissage machine pour mettre en corrélation des acheteurs potentiels avec des articles de propriété de grande valeur qui peuvent présenter un intérêt. Des attributs, des caractéristiques, des préférences et analogues d'un acheteur potentiel sont notés par rapport à des attributs et des caractéristiques des articles. La plateforme apprend à partir de l'interaction existant entre les agents et les acheteurs potentiels pour devenir plus sensible aux souhaits et au style de vie des acheteurs et pour obtenir des informations de plus en plus pertinentes à partir des agents de liste concernant des articles de grande valeur, de façon à parvenir finalement à une meilleure correspondance entre un article de grande valeur à vendre et un possible acheteur.
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