互联网迷因经济的制作方法

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互联网迷因经济
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求于2020年2月24日提交的美国临时专利申请第62/980,916号的权益，其内容通过引用整体并入本文。
技术领域
3.对互联网的访问的激增显著地扩大了对作为共享信息的手段的社交网络和社交媒体平台的参与。互联网迷因是通过互联网(通常使用社交网络和社交媒体平台)共享的信息的示例。互联网迷因是与文本词或短语相结合以传达或表示特定主题或含义的数字媒体的片段(例如，数字图像或数字视频剪辑)。互联网迷因可以用于推广或分享包括幽默、新闻、娱乐等的不同类型的信息。许多互联网迷因创建者和推广者希望使互联网迷因变成“病毒性的”，其中病毒性的互联网迷因的分享在短时间内迅速激增。
附图说明
4.在不一定按比例绘制的附图中，相似的附图标记可以描述不同视图中的类似部件。为了容易地识别对任何特定元件或动作的讨论，附图标记中的一个或多个最高位数字指代该元件被首次引入时所在的图号。一些非限制性示例在附图的图中示出，在附图中：
5.图1a示出了可以在其上实现本文描述的实施方式的示例计算机系统。
6.图1b示出了可以在其上实现本文描述的实施方式的示例通信网络。
7.图2是示出根据实施方式的用于识别和跟踪互联网迷因的系统的框图。
8.图3是示出根据实施方式的用于识别互联网迷因的系统的互联网迷因确定器的框图。
9.图4a和图4b示出了根据一些实施方式的相同的互联网迷因的不同迭代的示例。
10.图5a示出了根据各种实施方式的用于识别互联网迷因的示例方法的流程图。
11.图5b示出了图5a的流程图的延续，其示出了根据各种实施方式的用于确定数字视觉内容的实例是否是被识别的互联网迷因的实例的示例方法。
12.图6示出了根据各种实施方式的用于确定数字视觉内容的实例是否包括相同的视觉时刻的示例方法的流程图。
13.图7示出了根据各种实施方式的用于发行互联网迷因的股票的示例方法的流程图。
14.图8示出了根据各种实施方式的用于分配互联网迷因的迭代的股票的示例方法的流程图。
15.图9示出了根据各种实施方式的用于向用户分配货币以换取接收关于迷因的数据的示例方法的流程图。
具体实施方式
16.现在将详细参照本主题的各种实施方式，其示例在附图中示出。尽管本文讨论了
各种实施方式，但应当理解，它们并非旨在限于这些实施方式。相反，所呈现的实施方式旨在涵盖可以包括在由所附权利要求限定的各种实施方式的精神和范围内的替选方案、修改和等同物。此外，在该具体实施方式中，阐述了许多具体细节，以便提供对本主题的实施方式的透彻理解。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实践实施方式。在其他情况下，没有详细描述公知的方法、过程、部件和电路，以免不必要地模糊所描述的实施方式的各方面。
17.标记和命名法
18.下面的详细描述的一些部分对电路内的数据的操作的过程、逻辑块、处理以及其他符号表示的形式来呈现。这些描述和表示是数据处理领域的技术人员所使用以将其工作的实质最有效地传达给本领域其他技术人员的手段。在本技术中，过程、逻辑块、处理等被构想成导致期望的结果的一个或更多个自洽过程或指令。这些过程是要求对物理量进行物理操纵的过程。尽管不是必须地，但这些量通常采用能够在电子装置中存储、传递、组合、比较和以其他方式操纵的电信号或磁信号的形式。
19.然而，应当牢记，所有这些术语以及类似的术语均与适当的物理量相关联，并且仅是应用于这些量的方便标签。除非另外明确说明，否则根据以下讨论明显的是，应当理解，在实施方式的整个描述中，使用诸如“监视”、“确定”、“识别”、“跟踪”、“生成”、“比较”、“保持”、“计算”等的术语的讨论是指电子装置(诸如处理器、存储器、计算系统、移动电子装置等或它们的组合)的动作和处理。电子装置将表示为电子装置的寄存器和存储器内的物理(电子和/或磁)量的数据操纵并转换成类似地表示为电子装置的存储器或寄存器或其他这样的信息存储、传输、处理或显示部件内的物理量的其他数据。
20.本文描述的实施方式可以在由一个或更多个计算机或其他装置执行的驻留在某种形式的非暂态处理器可读介质上的处理器可执行指令诸如程序模块的一般背景中进行讨论。通常，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。在各种实施方式中，程序模块的功能可以按照需要被组合或分布。
21.在附图中，可以将单个块描述为执行一个或多个功能；然而，在实际实践中，由该块执行的一个或多个功能可以在单个部件中执行或跨多个部件执行，以及/或者可以使用硬件、使用软件或使用硬件和软件的组合来执行。为了清楚地说明硬件和软件的这种可互换性，各种说明性组件、块、模块、逻辑、电路和步骤已经大体上在其功能方面进行了描述。这样的功能被实现为硬件还是软件取决于施加在整个系统上的特定应用和设计约束。技术人员可以针对每个特定应用以不同方式实现描述的功能，但是这样的实现方式决策不应被解释为导致脱离本公开内容的范围。此外，本文描述的示例指纹感测系统和/或移动电子装置可以包括除了所示出的包括公知部件的那些部件之外的部件。
22.本文描述的各种技术可以以硬件、软件、固件或它们的任何组合来实现，除非被明确地描述为以特定的方式实现。被描述成模块或组件的任何特征也可以在集成逻辑装置中一起被实现，或者作为分立但可互操作的逻辑装置单独实现。如果以软件实现，技术可以至少部分地通过包括指令的非暂态处理器可读存储介质实现，所述指令当被执行时执行本文描述的方法中的一个或更多个方法。非暂态处理器可读数据存储介质可以形成计算机程序产品的一部分，该计算机程序产品可以包括封装材料。
23.非暂态处理器可读存储介质可以包括随机存取存储器(ram)，诸如同步动态随机
存取存储器(sdram)、只读存储器(rom)、非易失性随机存取存储器(nvram)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、闪存、其他已知的存储介质等。另外地或可替选地，这些技术可以至少部分地通过处理器可读通信介质来实现，该处理器可读通信介质以指令或数据结构的形式携带或传递代码并且可以由计算机或其他处理器访问、读取和/或执行。
24.本文描述的各种实施方式可以由一个或更多个处理器——诸如被设计成执行本文所描述的功能的一个或更多个运动处理单元(mpu)、传感器处理单元(spu)、主处理器或其内核、数字信号处理器(dsp)、通用微处理器、专用集成电路(asic)、专用指令集处理器(asip)、现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑控制器(plc)、复杂可编程逻辑装置(cpld)、离散门或晶体管逻辑、离散硬件部件或它们的任何组合或其他等同的集成或离散逻辑电路系统——来执行。如本文所使用的术语“处理器”可以指任何前述结构或适合于实现本文描述的技术的任何其他结构。如在本说明书中所使用的，术语“处理器”可以指基本上任何计算处理单元或装置，包括但不限于包括：单核处理器；具有软件多线程执行能力的单处理器；多核处理器；具有软件多线程执行能力的多核处理器；采用硬件多线程技术的多核处理器；并行平台；以及具有分布式共享存储器的并行平台。此外，处理器可以利用纳米级架构诸如但不限于基于分子和量子点的晶体管、开关和门，以便优化空间使用或提高用户设备的性能。处理器也可以被实现为计算处理单元的组合。
25.此外，在一些方面，可以在如本文所述配置的专用软件模块或硬件模块内提供本文中描述的功能。此外，可以在一个或更多个电路或逻辑元件中完全地实现这些技术。通用处理器可以是微处理器，但是在替选方案中，处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以被实现为计算装置的组合，例如，spu/mpu和微处理器的组合、多个微处理器、一个或更多个微处理器与spu核、mpu核的结合或任何其他这样的配置。
26.概述
27.讨论开始于可以在其上实现本发明的实施方式的示例计算机系统的描述。然后描述了用于互联网迷因的识别和跟踪的示例系统和示例组件。然后描述了用于互联网迷因的识别和跟踪的示例操作。
28.对互联网的访问的激增显著地扩大了对作为共享信息的手段的社交网络和社交媒体平台的参与。互联网迷因是通过互联网(通常使用社交网络和社交媒体平台)共享的信息的示例。互联网迷因是与文本词或短语相结合以传达或表示特定主题或含义的数字媒体的片段(例如，数字图像或数字视频剪辑)。互联网迷因可以用于推广或共享包括幽默、新闻、娱乐等的不同类型的信息。许多互联网迷因创建者和推广者希望使互联网迷因变成“病毒性的”，其中病毒性的互联网迷因的共享在短时间内迅速激增。
29.目前，很难测量或确定互联网迷因的病毒性。特别地，用于测量互联网迷因的病毒性程度的常规方法通常基于在互联网迷因已经获得一定程度的认可或恶名之后执行的主观分析。此外，用于测量互联网迷因的病毒性的常规方法通常特定于平台并且不能反映互联网迷因在其他平台上的病毒性程度。例如，互联网迷因通常通过多个社交网络和社交媒体平台共享。随着互联网迷因的共享跨多个社交网络和社交媒体平台激增，跟踪和测量互联网迷因的实例的能力由于激增的扩散性质而崩溃。
30.本文描述的实施方式提供了用于识别和跟踪互联网迷因的方法和系统。如本文中所使用的并且出于所描述的实施方式的目的，互联网迷因被定义为包括说明文字(例如，文
本词、短语、表情符号或其他类型的视觉重点)的数字视觉媒体内容的片段(例如，图像或短视频剪辑)。互联网迷因的识别包括确定数字视觉媒体内容的底层片段，该数字视觉媒体内容的底层片段在本文中也被称为“时刻”，其中时刻可以被用作用于创建互联网迷因的不同迭代的模板。换句话说，互联网迷因包括使用不同的视觉重点说明的底层时刻，其中该时刻的每次迭代是互联网迷因的迭代。互联网迷因的示例是用不同的文本添加说明文字的演员在其电影角中呈现居高临下的样子的图像，其中文本说明文字的每个不同实例是同一互联网迷因的不同迭代。
31.互联网迷因的识别允许跟踪互联网迷因的激增的客观测量，这可以用于客观地测量互联网迷因的病毒性。这样的信息将向互联网迷因的创建者和推广者提供对互联网迷因的特性的了解，从而使创建者和推广者能够理解特定的互联网迷因的有效性和范围。
32.根据各种实施方式，提供了用于识别和跟踪互联网迷因的方法和系统。在用于互联网迷因的识别的方法中，监视包括视觉时刻和说明文字的数字视觉内容的多个源。确定数字视觉内容的实例是否包括相同的视觉时刻。在数字视觉内容的实例包括相同的视觉时刻的情况下，将包括相同的视觉时刻的数字视觉内容的实例识别为相似的数字视觉内容。跟踪相似的数字视觉内容的每个实例。在相似的数字视觉内容的实例的总数目超过互联网迷因阈值的情况下，将相似的数字视觉内容识别为互联网迷因，其中，相同的视觉时刻是根视觉时刻并且每个说明文字与互联网迷因的不同迭代对应。
33.本文中描述的实施方式与通过确定数字视觉内容在视觉上是否相同或相似来识别互联网迷因有关。在一个实施方式中，数字视觉内容是数字图像。在其他实施方式中，数字视觉内容是诸如图形交换格式(gif)文件的视频文件。应当理解，在本文中可以使用其他类型的预先录制的媒体文件(诸如其他类型的图像和视频文件)。此外，应当理解，可以根据所描述的实施方式使用任何类型的媒体文件格式，包括但不限于gif、webm、webp、mpeg-4(mp4)、动画便携式网络图形(apng)、motion jpeg、flash视频(flv)、windows media视频、m4v等。应当理解，视频内容项可以(例如，经由html5视频元素或flash视频元素)循环以自动重复。在一些实施方式中，视频内容项是短形式循环视频文件(例如，少于60秒)。
34.在一些实施方式中，被监视的多个源包括托管可交换的图形文件(gif)和迷因的已知网站和社交媒体平台。在一些实施方式中，接收被识别为互联网迷因的数字视觉内容的实例以用于与来自被监视的网站和社交媒体平台的数字视觉内容的实例进行比较。
35.根据一些实施方式，使用感知散列(perceptual hash)来确定数字视觉内容的实例的相似性。如本文中所使用的，感知散列法(perceptual hashing)是指应用于媒体文件以生成针对媒体文件的指纹或签名的算法或函数，其中两个媒体文件之间的相似性越大，两个媒体文件的感知散列之间的相似性越大。在一些实施方式中，感知散列函数的输出是字符串或序列，该字符串或序列在本文中被称为感知散列。例如，在视觉上与人相似的两个图像将具有相似的感知散列，而在视觉上与人非常不同的两个图像将具有不太相似的感知散列。可以将感知散列法与密码散列法进行对比，在密码散列法中，输入中的微小差异会彻底地改变输出。感知散列法对于确定两个图像是否相似是有用的。根据描述的实施方式，示例感知散列函数包括phash和dhash，但是存在其他类型的感知散列函数并且可以在本文中使用其他类型的感知散列函数。在各种实施方式中，通过生成视频文件的帧的感知散列而在视频文件的背景中利用感知散列法。
36.根据本文描述的各种实施方式，媒体文件(例如，图像或视频帧)之间的相似性通过对媒体文件的感知散列进行比较来确定。确定感知散列之间的编辑距离(在本文中也被称为“距离”)。如本文所使用的，编辑距离是指两个序列或字符串之间的差异的测量。例如，编辑距离是通过对将一个字符串转换成另一字符串所需的最小操作次数进行计数来测量两个字符串或序列彼此的差异程度。可以根据描述的实施方式利用各种类型的距离确定，包括但不限于levenshtein距离、hamming距离、damerau-levenshtein距离和最长公共序列(lcs)。
37.在一些实施方式中，为了确定数字视觉内容的实例是否包括相同的视觉时刻，针对数字视觉内容的每个实例生成感知散列。对数字视觉内容的每个实例的感知散列进行比较以确定感知散列之间的距离。在两个感知散列之间的距离满足相似度阈值的情况下，确定与感知散列对应的数字视觉内容的实例包括相同的视觉时刻。在一些实施方式中，在两个感知散列之间的距离满足相似度阈值的情况下，与感知散列对应的数字视觉内容的实例被识别为相似的数字视觉内容。
38.在一些实施方式中，一旦识别出互联网迷因，就可以将数字视觉内容的实例与互联网迷因进行比较以确定数字视觉内容的实例是否也是互联网迷因。在数字视觉内容的实例满足与互联网迷因的相似度阈值的情况下，将数字视觉内容的实例识别为互联网迷因的实例。在一些实施方式中，确定互联网迷因的实例是否与互联网迷因的另一实例相同。在互联网迷因的实例与互联网迷因的另一实例不相同的情况下，确定互联网迷因的实例是互联网迷因的新的迭代。在互联网迷因的实例与互联网迷因的另一实例相同的情况下，确定互联网迷因的实例是互联网迷因的现有迭代的另一实例。
39.根据各种实施方式，与互联网迷因的每个实例对应的度量被跟踪以用于生成用于确定互联网迷因的病毒性的客观分析。在一些实施方式中，在多个源处跟踪互联网迷因的每个实例。跟踪互联网迷因的每次迭代。确定互联网迷因的每次迭代的范围，其中，互联网迷因的每次迭代的范围与对互联网迷因的每次迭代的参与相对应。在一些实施方式中，计算每个互联网迷因的病毒性分数，该病毒性分数包括与互联网迷因的每次迭代的范围相关联的第一分量以及与每个互联网迷因的迭代的次数相关联的第二分量。
40.如上所呈现的，互联网迷因的识别和跟踪对于确定互联网迷因的范围和有效性是重要的。提供对迷因的病毒性的客观测量对于使互联网迷因的创建和推广变得便利是重要的。特别地，提供关于互联网迷因的数据量和曝光量的可测量数据提高了互联网迷因的特性的评估的准确性，从而向互联网迷因创建者和推广者提供先前无法获得的了解。因此，本发明的实施方式极大地超越了互联网迷因的识别和跟踪的常规方法。此外，本发明的实施方式远不止仅使用计算机执行互联网迷因的识别和跟踪。而是，本发明的实施方式具体地详述了植根于计算机技术的新颖过程，该过程利用对跨多个网站和社交媒体平台的互联网迷因的客观识别和跟踪来确定互联网迷因的病毒性的客观确定。
41.如上所述，本发明的实施方式提供了用于客观地评估互联网迷因的文化影响的系统和方法。例如，可以基于对互联网迷因的迭代次数和互联网迷因的每次迭代的范围的客观测量来计算病毒性分数。使用这些客观测量。可以建立“迷因经济”以提供交易平台，该交易平台允许用户以互联网迷因在病毒性影响下上升时“购买”这些互联网迷因为目的而投资互联网迷因以及推测互联网迷因的病毒性影响(例如，病毒性分数)。
42.在一个实施方式中，提供了由一个或更多个处理器执行的用于使互联网迷因经济便利的方法。该方法包括：识别互联网迷因；以第一股价提供互联网迷因的股票的发售；从用户接收互联网迷因的股票的加密货币购买；跟踪互联网迷因的范围；以及基于跟踪到互联网迷因达到第一阈值，以第二股价提供互联网迷因的股票的回购要约，第二股价大于第一股价。
43.在另一实施方式中，计算设备包括处理器和存储指令的存储器，所述指令在由处理器执行时将该设备配置成：识别互联网迷因；以第一股价提供互联网迷因的股票的发售；从用户接收互联网迷因股票的加密货币购买；跟踪互联网迷因的范围；以及基于跟踪到互联网迷因达到第一阈值，以第二股价提供互联网迷因的股票的回购要约，第二股价大于第一股价。
44.在另一实施方式中，提供了非暂态计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括指令，所述指令在由计算机执行时使计算机执行以下操作：识别互联网迷因；以第一股价提供互联网迷因的股票的发售；从用户接收互联网迷因的股票的加密货币购买；跟踪互联网迷因的范围；以及基于跟踪到互联网迷因达到第一阈值，以第二股价提供互联网迷因的股票的回购要约，第二股价大于第一股价。
45.该方法还可以包括：基于跟踪到迷因达到大于第一阈值的第二阈值，以第三股价提供互联网迷因的股票的回购要约，第三股价大于第二股价。
46.识别互联网迷因可以包括：监视数字视觉内容的多个在线源；确定数字视觉内容的实例是否包括相同的视觉时刻；将包括相同的视觉时刻的数字视觉内容识别为相似视觉内容；跟踪在线源上的相似数字视觉内容的每个实例；以及基于相似数字视觉内容的实例的数目超过迷因阈值而将相似数字视觉内容识别为互联网迷因。
47.该方法还可以包括识别互联网迷因的迭代以及将互联网迷因的迭代的股票分配给互联网迷因的股东。股票的分配可以包括确定互联网迷因的谱系以及基于互联网迷因的谱系将互联网迷因的迭代的股票分配给互联网迷因的股东。股票的分配可以包括确定互联网迷因的股票的所有者与互联网迷因的关系，以及基于互联网迷因的股票的所有者与互联网迷因的关系而对互联网迷因的迭代的股票进行分配。
48.可以对互联网迷因的股票应用乘数(multiplier)以确定被分配的互联网迷因的迭代的股票的数目，针对互联网迷因的创建者的乘数大于针对互联网迷因的股票的纯所有者的乘数。
49.该方法还可以包括：向用户显示另外的互联网迷因；从用户接收关于另外的互联网迷因的数据；以及基于从用户接收的关于另外的互联网迷因的数据而将加密货币授予用户。数据可以包括关于另外的互联网迷因的谱系的数据或对另外的互联网迷因进行分类的数据。
50.计算设备可以基于跟踪到迷因达到大于第一阈值的第二阈值而以第三股价提供互联网迷因的股票的回购要约，第三股价大于第二股价。
51.计算设备还可以执行以下操作：监视数字视觉内容的多个在线源；确定数字视觉内容的实例是否包括相同的视觉时刻；将包括相同的视觉时刻的数字视觉内容识别为相似视觉内容；跟踪在线源上的相似数字视觉内容的每个实例；以及基于相似数字视觉内容的实例的数目超过迷因阈值而将相似数字视觉内容识别为互联网迷因。
52.计算设备还可以识别互联网迷因的迭代并且将互联网迷因的迭代的股票分配给互联网迷因的股东。计算设备还可以向用户显示另外的互联网迷因、从用户接收关于另外的互联网迷因的数据并且基于从用户接收的关于另外的互联网迷因的数据而将加密货币授予用户。数据可以包括关于另外的互联网迷因的谱系的数据或对另外的互联网迷因进行分类的数据。
53.计算机可读存储介质还可以将计算机配置成：基于跟踪到迷因达到大于第一阈值的第二阈值而以第三股价提供互联网迷因的股票的回购要约，第三股价大于第二股价。
54.计算机可读存储介质还可以将计算机配置成通过以下步骤识别互联网迷因：监视数字视觉内容的多个在线源；确定数字视觉内容的实例是否包括相同的视觉时刻；将包括相同的视觉时刻的数字视觉内容识别为相似视觉内容；跟踪在线源上的相似数字视觉内容的每个实例；以及基于相似数字视觉内容的实例的数目超过迷因阈值而将相似数字视觉内容识别为互联网迷因。
55.计算机可读存储介质还可以将计算机配置成识别互联网迷因的迭代并且将互联网迷因的迭代的股票分配给互联网迷因的股东。
56.计算机可读存储介质还可以将计算机配置成向用户显示另外的互联网迷因、从用户接收关于另外的互联网迷因的数据以及基于从用户接收的关于另外的互联网迷因的数据而向用户授予加密货币。根据以下附图、描述和权利要求，其他技术特征对于本领域技术人员可以是非常明显的。
57.示例计算机系统以及通信网络
58.现在转向附图，图1a是可以在其上实现本发明的实施方式的示例计算机系统100的框图。图1a示出了可以根据本文讨论的各种实施方式来使用或用于实现本文中所讨论的各种实施方式的一种类型的计算机系统100(例如，计算机系统)的一个示例。
59.可以理解的是，图1a的计算机系统100仅是示例并且本文中描述的实施方式可以在多个不同的计算机系统上或多个不同的计算机系统内操作，所述计算机系统包括但不限于：通用联网计算机系统、嵌入式计算机系统、移动电子装置、智能电话、服务器装置、客户端装置、各种中间装置/节点、独立计算机系统、媒体中心、手持计算机系统、多媒体装置等。在一些实施方式中，图1a的计算机系统100非常适于具有耦接至该计算机系统100的外围有形计算机可读存储介质102，诸如例如电子闪存数据存储装置、软盘、压缩盘、数字通用盘、其他基于盘的存储装置、通用串行总线“拇指”驱动器、可移除存储卡等。有形计算机可读存储介质本质上是非暂态的。
60.图1a的计算机系统100包括用于传送信息的地址/数据总线104以及与总线104耦接以用于处理信息和指令的处理器106a。如图1a中所描绘的，计算机系统100也非常适合于存在多个处理器106a、106b和106c的多处理器环境。相反地，计算机系统100也非常适合于具有单个处理器，诸如例如处理器106a。处理器106a、106b和106c可以是各种类型的微处理器中的任何一种。计算机系统100还包括与总线104耦接以用于存储处理器106a、106b和106c的信息和指令的数据存储特征，诸如计算机可用易失性存储器108(例如，随机存取存储器(ram))。计算机系统100还包括与总线104耦接以用于存储处理器106a、106b和106c的静态信息和指令的计算机可用非易失性存储器110(例如，只读存储器(rom))。计算机系统100中还存在与总线104耦接以用于存储信息和指令的数据存储单元112(例如，磁盘或光盘
和磁盘驱动器)。计算机系统100还包括与总线104耦接以用于向处理器106a或处理器106a、106b和106c传送信息和命令选择的字母数字输入装置114，该字母数字输入装置114包括字母数字键和功能键。计算机系统100还包括与总线104耦接以用于向处理器106a或处理器106a、106b和106c传送用户输入信息和命令选择的光标控制装置116。在一个实施方式中，计算机系统100还包括与总线104耦接以用于显示信息的显示装置118。
61.仍然参照图1a，图1a的显示装置118可以是适合于创建对于用户可识别的图形图像和字母数字字符的液晶装置(lcd)、发光二极管显示(led)装置、阴极射线管(crt)、等离子显示装置、触摸屏装置或其他显示装置。光标控制装置116允许计算机用户在显示装置118的显示屏上动态地表达可见符号(光标)的移动，并且指示用户对显示装置118上显示的可选项的选择。光标控制装置116的许多实现方式在本领域中是已知的，包括能够表达给定方向或位移方式的移动的轨迹球、鼠标、触摸板、触摸屏、操纵杆或字母数字输入装置114上的特殊键。可替选地，将理解的是，可以使用特殊键和键序列命令经由来自字母数字输入装置114的输入来引导和/或激活光标。计算机系统100也非常适合于使光标通过其他手段诸如例如语音命令被引导。在各种实施方式中，字母数字输入装置114、光标控制装置116和显示装置118或它们的任何组合(例如，用户接口选择装置)可以共同操作以在处理器(例如，处理器106a或处理器106a、106b和106c)的指导下提供图形化用户接口(gui)130。gui 130允许用户通过与字母数字输入装置114和/或光标控制装置116进行交互来通过显示装置118上呈现的图形表示与计算机系统100进行交互。
62.计算机系统100还包括用于将计算机系统100与外部实体进行耦接的i/o装置120。例如，在一个实施方式中，i/o装置120是用于实现计算机系统100与外部网络(诸如但不限于因特网)之间的有线或无线通信的调制解调器。在一个实施方式中，i/o装置120包括发射器。计算机系统100可以通过经由i/o装置120传输数据来与网络进行通信。
63.仍然参照图1a，描绘了计算机系统100的各种其他部件。具体地，当存在操作系统122、应用124、模块126和数据128时，它们通常被示出为驻留在计算机可用易失性存储器108(例如，ram)、计算机可用非易失性存储器110(例如，rom)和数据存储单元112的一个或一些组合中。在一些实施方式中，本文中描述的各种实施方式的全部或部分例如作为应用124和/或模块126被存储在计算机可用易失性存储器108、数据存储单元112内的计算机可读存储介质、外围计算机可读存储介质102和/或其他有形计算机可读存储介质中的存储器位置中。
64.图1b示出了可以在其上实现本文描述的实施方式的示例通信网络150。图1b示出了计算机系统100、社交媒体平台152、网站154和互联网迷因储存库156，所有这些都经由网络150通信地耦接。应当理解，社交媒体平台152、网站154和互联网迷因储存库156可以由计算机系统100或另一计算机系统的实例来维护和服务。
65.在一个实施方式中，社交媒体平台152、网站154和互联网迷因储存库156由计算机系统100监视。计算机系统100监视社交媒体平台152、网站154和互联网迷因储存库156以获得包括视觉时刻和说明文字的数字视觉内容，从而使用下面更详细描述的方法来识别和跟踪互联网迷因。视觉时刻可以是可以呈现在电子装置上的任何类型的文件(例如，图像文件或视频文件)。应当理解，可以根据所描述的实施方式使用任何类型的媒体文件格式，包括但不限于图形交换格式(gif)、webm、webp、mpeg-4(mp4)、动画便携式网络图形(apng)、
motion jpeg、flash视频(flv)、windows media视频、m4v等。
66.另外地，如下文更详细讨论的，计算机系统100、社交媒体平台152、网站154或互联网迷因储存库156可以托管互联网迷因的市场。
67.图1b中还示出了便携式计算装置158，该便携式计算装置158可以是例如智能电话、掌上电脑、笔记本电脑等并且被用户用来经由网络150访问社交媒体平台152、网站154、互联网迷因储存库156或计算机系统100或与相似的便携式装置158上的其他用户进行通信。在一个示例中，便携式装置158具有与上面参照图1b讨论的计算机系统100相同或相似的架构、部件和能力。便携式装置158可以包括用于访问图1b中的其他计算装置的多个应用124，所述多个应用124包括web浏览器、用于与其他用户进行通信的消息收发应用、用于访问社交媒体平台152的社交媒体应用、用于购买和出售如下文更详细讨论的迷因经济的迷因资产的应用等。这些功能可以被提供在单独的应用中或被体现在一个应用中，并且特定的功能可以由应用124在本地执行或在诸如社交媒体平台152、网站154、互联网迷因储存库156或计算机系统100的远程装置中的一个或更多个上远程执行。
68.用于互联网迷因的识别和跟踪的示例系统
69.图2是示出根据实施方式的用于识别和跟踪互联网迷因的系统200的框图。系统200被配置成执行识别改变互联网迷因以及跟踪互联网迷因的新颖过程，该过程必须植根于计算机技术以克服特别地出现在数字视频内容项的分析的领域中的问题。在一个实施方式中，系统200提供针对数字视觉内容202的互联网迷因确定210。系统200包括数字视觉内容监视器204、互联网迷因确定器206和分析跟踪器208。系统200可以由计算机系统(例如计算机系统100)实现以访问来自互联网上的已知源的数字视觉内容，从而识别和跟踪互联网迷因。尽管在图2中被示出为单独的部件，但是数字视频内容项数字视觉内容监视器204、互联网迷因确定器206和分析跟踪器208可以被实现为单个部件或用于执行描述的功能的部件的任何其他组合。
70.在图2中示出的示例中，在数字视觉内容监视器204处访问数字视觉内容202。在一个实施方式中，数字视觉内容202由用户经由客户端计算机系统提供。在其他实施方式中，响应于数字视觉内容监视器访问数字视觉内容的已知源(诸如网站、社交媒体网络、互联网迷因储存库)或数字视觉内容的其他源来接收数字视觉内容202。应当理解，可以使用不同的方法并且响应于不同的条件来访问或接收数字视觉内容202。
71.在一些实施方式中，数字视觉内容202是图像文件。在一些实施方式中，数字视觉内容202是诸如gif文件的视频文件。虽然本文中描述的实施方式与gif文件有关，但是应当理解，本文中可以使用其他类型的预先录制的媒体文件，诸如其他类型的视频文件。此外，应当理解，可以根据所描述的实施方式使用任何类型的媒体文件格式，包括但不限于gif、webm、webp、mpeg-4(mp4)、apng、motion jpeg、flash视频(flv)、windows media视频、m4v等。应当理解，数字视觉内容202可以(例如，经由html 5视频元素或flash视频元素)循环以自动地重复。在一些实施方式中，数字视觉内容202是短形式循环视频文件(例如，少于60秒)。
72.参照图2，互联网迷因确定器206处理识别数字视觉内容202是否是互联网迷因。在一些实施方式中，互联网迷因确定器206确定数字视觉内容202是否包括与数字视觉内容的其他实例相同的视觉时刻。在数字视觉内容的实例包括相同的视觉时刻的情况下，确定将
数字视觉内容202识别为与对应的数字视觉内容相似的数字视觉内容。
73.互联网迷因确定器206还被配置成跟踪相似的数字视觉内容的每个实例。该跟踪能够确定数字视觉内容的新的实例(或先前未被识别为互联网迷因的数字视觉内容的实例)是否是互联网迷因。在相似的数字视觉内容的实例的总数目超过互联网迷因阈值(例如，10个实例)的情况下，将相似的数字视觉内容识别为互联网迷因，其中，相同的视觉时刻是根视觉时刻并且每个说明文字与互联网迷因的不同迭代对应。互联网迷因确定器206被配置成生成指示数字视觉内容202是否是互联网迷因的互联网迷因确定210。
74.根据一些实施方式，互联网迷因确定器206被配置成在新的互联网迷因被创建时实时地识别该新的互联网迷因。用于该目的的互联网迷因是成为互联网用户使用不同的说明文字进行重复迭代的模板的图像或视频(视觉时刻或视觉方面)。根视觉时刻(例如，图像或视频)被识别，其中该识别基于视觉相似性。在一些实施方式中，使用生成视觉张量的机器学习引擎。每个张量具有距离度量，使得可以计算任意两个图像之间的距离。视觉张量具有以下特性：
75.·
相同的二进制文件将具有相同的张量；
76.·
以不同格式保存的视觉上相同的内容的张量将具有相同或几乎相同的张量；以及
77.·
微小的视觉变化——诸如改变分辨率、改变颜或改变内容的一部分——将导致彼此之间具有非常低的距离分数并且可以被确信地称为相同的张量。
78.然后确定相同的根视觉时刻是否在变化的情况下被重复迭代。在一个实施方式中，该确定检测是否视觉内容相同但文本不同。在另一实施方式中，该确定检测是否视觉内容接近相同但适度地不同。在数学上，这意味着张量的集具有小于x但大于y的距离测量，其中x和y被选择成使得新的变化可能大于x，但是不相关的内容可能大于y。
79.在其他实施方式中，互联网迷因确定器206被配置成通过比较数字视觉内容202而确定数字视觉内容202是否是先前识别的互联网迷因的实例来识别互联网迷因。
80.图3是示出根据实施方式的用于识别互联网迷因的系统200的互联网迷因确定器206的框图。在一个实施方式中，互联网迷因确定器206接收数字视觉内容202。感知散列生成器302针对数字视觉内容202生成感知散列。感知散列生成器302被配置成针对数字视觉内容202生成感知散列。在一些实施方式中，当数字视觉内容202是视频文件时，可以生成与视频文件的帧对应的多个感知散列。如本文中所使用的，感知散列法是指应用于媒体文件以生成媒体文件的指纹或签名的算法或函数，其中两个媒体文件之间的相似性越大，两个媒体文件的感知散列之间的相似性越大。在一些实施方式中，感知散列函数的输出是字符串或序列，该字符串或序列在本文中被称为感知散列。例如，在视觉上与人相似的两个图像将具有相似的感知散列，而在视觉上与人大不相同的两个图像将具有不太相似的感知散列。可以将感知散列法与密码散列法进行对比，在密码散列法中，输入中的微小差异会极大地改变输出。感知散列法对于确定两个图像是否相似是有用的。根据描述的实施方式，示例感知散列函数包括phash和dhash，但是存在其他类型的感知散列函数并且可以在本文中使用其他类型的感知散列函数。在各种实施方式中，通过针对视频文件的帧生成感知散列来在视频文件的背景中使用感知散列法。
81.根据本文中描述的各种实施方式，通过对媒体文件的感知散列进行比较来确定媒
体文件(例如，图像或视频的帧)之间的相似性。感知散列比较器304被配置成将数字视觉内容202的感知散列与感知散列库306中存储的与其他数字视觉内容(其中的一些数字视觉内容可以被识别为互联网迷因)对应的先前生成的感知散列进行比较。确定感知散列之间的编辑距离(本文中也被称为“距离”)。如本文中所使用的，编辑距离是指两个序列或字符串之间的差异的测量。例如，编辑距离是通过对将一个字符串转换成另一字符串所需的最小操作次数进行计数来测量两个字符串或序列彼此的差异程度。可以根据所描述的实施方式利用各种类型的距离确定，包括但不限于levenshtein距离、hamming距离、damerau-levenshtein距离和最长公共序列(lcs)。
82.确定数字视觉内容202的感知散列与感知散列库306的感知散列之间的编辑距离。在两个感知散列之间的编辑距离满足相似度阈值的情况下，确定与感知散列对应的数字视觉内容的实例包括相同的视觉时刻。应当理解，相似度阈值允许数字视觉内容中的微小差异，并且可以根据各种置信水平进行调整。例如，如果两个感知散列相同，确定数字视觉内容的实例相同并且指的是相同的图像。如果两个感知散列不相同但是满足相似度阈值，数字视觉内容的实例可能包括相同的底层视觉时刻，但是包括不同的说明文字，并且被确定为相同数字视觉内容的不同实例。
83.如上所述，如果确定相同的数字视觉内容的不同实例的数目超过互联网迷因阈值(例如，10个实例)，将相似的数字视觉内容识别为互联网迷因，其中，相同的视觉时刻是根视觉时刻并且每个说明文字与互联网迷因的不同迭代对应。
84.参照图4a和图4b，示出了根据一些实施方式的相同的互联网迷因的不同迭代的示例。如图4a中所示，示出了数字图像400，其中数字图像400的底层时刻402包括扮演角的演员以及叙述短语“please tell me more”的说明文字404。如图4b中所示，示出了数字图像410，其中数字图像410的底层时刻412包括扮演角的演员以及叙述短语“do go on”的说明文字414。所示的底层时刻402和412相同并且是相同的底层时刻，而说明文字404和414不同。因此，根据描述的实施方式，数字图像400和410是相同互联网迷因的不同实例。
85.再次参照图2，分析跟踪器208被配置成跟踪已知源处的每个互联网迷因的每个实例，包括对每个互联网迷因的每次迭代进行跟踪。分析212由分析跟踪器208生成，其中分析212包括对每个互联网迷因(以及每个互联网迷因的每次迭代)的范围和病毒性进行量化的客观数据。
86.在一些实施方式中，在已经识别到互联网迷因的情况下，然后随时间跟踪并记录每个单独的互联网迷因。这些测量包括互联网迷因的迭代的总次数、互联网迷因的每次迭代的范围以及基于互联网迷因的迭代次数和范围的每个互联网迷因的总分数。
87.互联网迷因的迭代的总次数：当互联网迷因的每次迭代发生时进行记录。在一些实施方式中，迭代仅在其由与先前的迭代不同的社交媒体帐户生成时才被计数。互联网迷因的迭代可以包括作为图像或视频的字面衍生的互联网迷因。例如，当有人使用带有图像或视频的互联网迷因模板以对该互联网迷因模板对其进行更改并且制作衍生物的情况。示例可以是使用总统和众议院议长在国情咨文中的图像(一个图像(大致))，并且人们使用不同的文本说明文字或效果对该图像进行更改。互联网迷因的迭代还可以包括在风格上被复制但并非来自原始迷因的完全相同的源图像或源视频的相关的互联网迷因。这方面的示例可以是政治家在发表演讲时夸张的手部动作，这些手部动作取自在不同时间拍摄的不同视
频或迷你剧中同一延伸尖叫场景的不同屏幕截图(例如正面视图、侧面视图等)。
88.每次迭代的范围：在一些实施方式中，使用以下项计算范围：1)来自每个社交媒体平台的参与测量，例如，facebook、twitter和instagram上的喜好、reddit上的点赞、4chan上的评论回复数；2)互联网迷因储存库(例如gfycat/memento或其他)上的实际视图的总数(在该数据能够被获得的情况下)；以及3)使用加权排名对每个测量进行归一化。例如，针对twitter上的一组现有的gfycat帖子，转推和喜好的次数被读取并且与平均每次查看转推和平均每次查看喜好相关联。
89.结合迭代和范围来计算总分数。分数的意图是客观地测量文化影响力，因此对于高影响力的迷因不太可能具有低分数，并且对于低影响力的迷因不太可能具有高分数。公式可以以最通用的方式表述为满足以下这些条件：
90.·
对于一次迭代：social_score＝f(likes,shares,views)，其中，f是某种严格增加的单调函数。
91.·
对于一个迷因的所有迭代的集合：total_score＝f({a,b,c,...})，其中，{a,b,c,...}是迷因的每次迭代的social_score值的大小为n的集合，以及f是某种单调函数，该单调函数(a)根据每个social_score的输入(likes,shares,views)严格地增加并且(b)根据n(集合的大小)严格地增加，根据定义，该集合的大小是迷因的总迭代次数。
92.·
满足这些条件的示例公式是每次迭代的分数的简单总和，每个分数是社交参与数目的简单总和。
93.如上所呈现的，互联网迷因的识别和跟踪对于确定互联网迷因的范围和有效性是重要的。提供对迷因的病毒性的客观测量对于使互联网迷因的创建和推广变得便利是重要的。特别地，提供关于互联网迷因的数据和曝光量的可测量数据提高了互联网迷因的特性的准确性，从而向互联网迷因创建者和推广者提供先前无法获得的了解。因此，本发明的实施方式极大地超出了互联网迷因的识别和跟踪的常规方法。此外，本发明的实施方式远不止仅使用计算机来执行互联网迷因的识别和跟踪。而是，本发明的实施方式具体地详述了植根于计算机技术的新颖过程，该过程利用跨多个网站和社交媒体平台的互联网迷因的客观识别和跟踪来确定互联网迷因的病毒性的客观确定。
94.示例互联网迷因经济
95.如上所述，本发明的实施方式提供了用于客观地评估互联网迷因的文化影响的系统和方法。例如，可以基于对互联网迷因的迭代次数和互联网迷因的每次迭代的范围的客观测量来计算病毒性分数。可以使用这些客观测量来建立“迷因经济”以提供交易平台，该交易平台允许用户以互联网迷因在病毒性影响下上升时“购买”这些互联网迷因为目的而投资互联网迷因以及推测互联网迷因的病毒性影响(例如，病毒性分数)。
96.本文中描述的实施方式提供了使用户能够使用来投资互联网迷因的迷因经济。用户识别他们认为可能变成病毒性的内容、使用货币的形式(例如“迷因币”)购买与相关的互联网迷因有关的资产，使资产的价值随着该迷因的范围的扩大而增加。
97.所描述的迷因经济提供了分配给每个互联网迷因的可交易资产(例如，被称为迷因币的唯一加密货币)，已知可交易资产的价值与由如上所述的互联网迷因分析计算的病毒性分数相关联。资产未来价值与病毒性分数之间的关系以如下方式出现：
98.·
当识别到新的互联网迷因时，资产以该互联网迷因的“股票”的方式被创建并且
以低价在市场上出售。
99.·
将针对一个互联网迷因分配的资产数目限制为基于经济规模计算的固定量。然后，用户可以基于他们认为互联网迷因最终将达到的价值在公开市场上进行交易。
100.·
当(如上计算的)病毒性分数超过特定阈值时，交易平台自动地以比初始基准价格高的价格发出购买要约。这意味着持有特定互联网迷因的股票的任何用户将具有有保证的盈利机会。然后，用户可以选择出售以实现盈利，或者在其认为该迷因将继续上升的情况下保留他们的投资。
101.所描述的迷因经济还利用流通的基础虚拟货币来使交易便利。总的来说，迷因经济使用户能够使用来投资互联网迷因。用户识别他们认为可能变成病毒性的内容、针对该内容投入迷因币，并且当该迷因的范围扩大时获得回报。
102.互联网迷因经济平台的主体首先创建用于在迷因经济中使用的新货币。互联网迷因经济平台可以被托管在例如计算机系统100、社交媒体平台152、网站154或互联网迷因储存库156上。在一个示例中，加密货币基于由恒星发展基金会(stellar development foundation)发行的被称为流明币(lumen)的的分支。恒星币是现有的开源加密货币，以及通过开立发行账户创建该货币的分支，并且其中新货币由资产代码和发行人名称的组合来标识。如此标识的每个由一个特定的发行人提供并且能够通过一个特定的发行人兑换。在本文描述的示例中，基础货币是被称为迷因币的恒星币的分支。
103.迷因币可以使用恒星币分发账户进行交易。在账户可以持有由发行账户发行的资产之前，需要被称为信任线(trustline)的验证。信任线是明确的持有特定的选择加入，因此信任线指定了资产代码和发行人两者。
104.为了创建新的迷因币，发行账户使用新命名的资产向(经验证的)分发账户支付，并且存在于之前没有的发行帐户。只要发行账户保持解锁，发行账户就可以通过向分发账户或具有必要的信任线的任何其他账户进行支付来继续创建新的。
105.在一个示例中，迷因币分发帐户访问被集成到便携式装置158上的应用124中，并且用户的迷因币帐户与消息收发应用或社交媒体帐户用户名或用户简档相关联，使得用户不需要单独的分发账户来参与迷因经济。最初，迷因币可以经由首次交易发行创建，在首次交易发行时迷因币在公开市场上出售。
106.迷因币也可以被提供以用于由用户(使用真实或其他)经由网站或应用内购直接购买。迷因币可以由迷因经济的主体从发行账户分发迷因币以作为促销品或奖励现有的社交媒体或消息收发平台的成员而建立。还可以提供迷因币以针对用户在消息收发平台或社交网络平台上采取的行动来奖励用户。例如，迷因创建者可以在他们创建新的迷因时被给予迷因币，用户可以出于以下原因而被给予迷因币：在平台上玩游戏、策划或评价新的迷因或现有的迷因、通过提供下载代码与其他用户共享应用124、招募新成员、对图像进行标记以训练新的迷因分类器等。可以由发行账户向单独的分发账户或应用集成的分发账户发行迷因币来无限制地创建额外的迷因币。
107.例如可以通过用户或迷因创建者自己上传候选迷因或通过识别另一用户的帐户上的个人帖子来具体地识别迷因经济平台中包括的迷因。外部导入或引用的迷因都提供直接从应用124至原始帖子的外部链接，这归功于互联网创建者并且允许迷因经济平台或应用的用户探索迷因所位于的迷因生态系统，无论该迷因起源于何处。
108.原始迷因创建者可以通过使用他们拥有的社交媒体帐户向迷因经济平台上的自动验证器发送验证码来在迷因经济平台上声明(claim)信用，该自动验证器将验证被声明的迷因的身份和位置。在一个示例中，oauth可以用于认证迷因创建者。oauth是针对访问授权的开放标准，oauth通常被用作互联网用户准许网站或应用访问他们在其他网站上的信息但不需要向他们提供密码的一种方式。由原始所有者对迷因进行的声明将导致原始所有者入账该迷因中的一定数目的股票或一定数目的迷因币的奖励。
109.在原始内容创建者声明帖子之前，导入该帖子并且投资该迷因的第一人将在迷因经济平台上获得较小的激励，例如迷因中的全部或部分股票、迷因币或其部分或将被计入一个或更多个迷因币的奖励的活动积分。
110.迷因资产也可以被识别为已经被系统识别的根迷因的一部分(例如“分心男友(distracted boyfriend)”)。此外，迷因可以由迷因经济平台执行例如如本文所描述的迷因识别和跟踪方法来识别。
111.一旦识别到迷因，迷因经济平台就以设定的发行价格(例如每股一个迷因币)提供被识别的迷因的供购买的股票。交易成本(例如迷因币的一小部分)可以在迷因的任何股票的购买或出售时进行扣除。然后，可以由用户在由迷因经济平台托管的股票市场上公开交易所购买的任何迷因的股票，这类似于股票可以在自愿参与者之间买卖股票的其他资产交易平台。维护迷因股票的所有权，并且在能够公开验证和访问的分布式账本方案(诸如区块链)上执行交易。对分布式账本方案的访问也优选地被集成到应用124中，以提供无缝的用户体验。
112.为了随着流行度的增加而刺激价值的增加，一旦迷因达到一定的流行度或病毒性分数阈值，就会以针对逐渐更高的流行度或病毒性分数的逐渐更高的值触发自动购买合同。
113.例如，假设当帖子的浏览、分享、喜欢或其他印象为97时，用户以1个迷因币的成本购买了帖子或迷因的一个股票。如果并且当帖子或迷因超过100,000次浏览、分享、喜欢或其他印象，迷因经济平台将触发以每股100迷因币购买所有股票的自动要约。作为回应，用户可以选择以比他们股票最初购买时高100倍的迷因币出售，或者用户可以持有他们自己的股票以希望这些股票的价值进一步增加。由于这种已知的预测价值，迷因或帖子的股票将随着观看或分享股票或其他印象的次数的增加以及达到阈值的可能性变得更有可能而在价值方面逐渐增加，即使观看计数器少于100,000次观看并且远在回购被触发之前，股票的价值在公开市场上也可能具有接近大约100个迷因币的价值。因此，用户可以基于他们预测的未来流行度来交易迷因的股票。
114.实际阈值和回购价值将随着迷因经济的发展而变化，可能产生可以由迷因经济平台解释的通货膨胀率。例如，如果初始股票的价值在最初每股一个迷因币发行之后股票迅速增加，未来的发行可以以更高的每股价值来定价。每隔一段时间，用户因活动、新的迷因创建或迷因识别而获得的迷因币的数目相应地增加。
115.使用如上所述的自动视觉感知散列对迷因进行识别和分组，在一个示例中，该自动识别和分组可以与人类(用户)策展相结合或通过人类(用户)策展进行改进。当图像继续成为“模板”迷因(由不同的用户重新用于多种不同的表达)时，系统将自动地对与父迷因、子迷因以及同胞迷因的关系的谱系进行分类。父迷因中的投资者随着谱系扩大会收到拆分
的股票，这可能成倍地增加投资者的迷因币收益。对于每个“支付”事件(当迷因成长为子迷因时奖励更多股票，或在迷因超过病毒性阈值时触发买断)，可能存在乘数因子。
116.在与迷因经济平台相关联的消息收发或社交媒体平台上开始的迷因或由迷因的原始创建者通过应用124作为原始内容上传的迷因将收到针对子迷因或同胞迷因的全额支付，例如，迷因的原始创建者将针对在父迷因中拥有的每个股票收到股票子迷因或同胞迷因中的相应股票。类似地，当达到流行度阈值时，迷因的原始创建者将收到比常规回购要约溢价例如50％的回购要约(例如，上述100个迷因币回购要约示例中的150个迷因币)。
117.由不是创建者的第一用户带入平台的迷因处于第二层级并且收到针对子迷因或同胞迷因的1/2支付，例如，第一用户将针对在父迷因中拥有的每个股票收到子迷因或同胞迷因中的相应的一半股票。类似地，当达到流行度阈值时，第一用户将收到比常规回购要约溢价例如25％的回购要约(例如，上述100个迷因币回购要约示例中的125个迷因币)。
118.仅在公开市场上购买的迷因处于第三层级并且收到针对子迷因或同胞迷因的1/4支付，例如，纯迷因所有者将针对在父迷因中拥有的每个股票获得子迷因或同胞迷因中的相应的四分之一股票。没有向对纯股票所有者提出的回购要约提供溢价。
119.将基于子迷因或同胞迷因的所有权来支付另外的谱系，该子迷因或同胞迷因然后变成新的父代。在上面纯迷因所有者示例中，迷因的子代的子代的识别将导致最终的父(现在是祖父)代的纯所有者收到最终的父代所拥有的股票的四分之一中的四分之一。
120.迷因经济平台可以例如经由便携式装置158的显示装置上的迷因经济应用124来显示用于与迷因经济交互的用户接口。用户接口可以向便携式装置158的用户提供不同的交互选项，所述交互选项包括呈现用于研究待售可用迷因的用户可选选项、用于获得特定迷因的股票的当前价格并发出购买或出售订单的交易接口、示出当前持有的迷因股票及其市场价值的投资组合接口等。
121.另外地，当打开迷因经济应用124或在消息收发或社交媒体应用124中选择迷因经济菜单选项时，可以向用户显示默认的迷因经济“馈送”屏幕。特别地，默认屏幕可以提供内容发现馈送。例如，具有即时的、最流行的或成一定趋势的迷因的主馈送、包括这样的迷因的用户帖子或来自便携式装置158的用户可能已经订阅或“关注”的用户、迷因或迷因类别的任何帖子。
122.具有相关联的文本输入字段的搜索按钮可以返回具有这样的迷因的迷因列表或帖子、或最佳匹配的帖子或迷因或平铺布置的迷因或帖子的显示，或者可以提供用于浏览的相关类别。“热门和新鲜”按钮或其他用户接口可能导致新的迷因的显示，该新的迷因可能呈现当前便宜但被认为正在上升的投资机会。“帖子”通常是社交网络或其他平台上的包括相关迷因的帖子(用以示出迷因的上下文或使用类型)，但也可能是迷因经济平台上的讨论特定迷因的帖子。
123.当显示特定迷因时，可以由应用124提供多个可能的用户交互。例如，响应于接收到用户在用户接口上的上/下滑动，应用124可以在新的迷因馈送中提供下一迷因。用户滑动的方向可以向迷因经济平台指示对迷因的投票或判断，例如，接收到向上滑动是赞成或拇指朝上，而接收到向下滑动是反对或拇指朝下。接收到迷因上的向右滑动(当由应用124显示的指示符例如向右箭头示出可用性时)可以允许浏览共享或使用该相同迷因的今天的帖子。接收到用户的向左滑动可以使应用124在便携式装置158的显示器上显示针对该迷因
的实时评论和讨论。应用124接收到迷因上的轻击可以将用户接口中的显示转换成交易屏幕或弹出窗口以调出示出特定迷因的股票图表的买/卖选项和分析。在迷因上轻击以调出交易接口可以在整个用户接口被使用，而不管用户可能导航到哪里，包括在带有趋势迷因、搜索结果以及任何其他发现、策展或研究用户接口区域的主要馈送上使用。
124.由迷因经济平台奖励的人工策展可以采取任何数目的操作的形式以改进或确认由平台使用本文中描述的方法执行的迷因识别和跟踪。在一个示例中，用户可能已经导航到与对迷因进行评级或分类相关联的用户接口以通过执行某些活动来“挖掘”迷因币。作为响应，应用124可以(在便携式装置158的显示装置上)显示已经被迷因经济平台识别的迷因，并要求用户例如通过确认或取消与迷因相关联的分类、通过对迷因进行评级或通过验证用户是否遇到迷因以及遇到的频率和时间(例如，很多、一些、一点、没有和最近、不久前、很久以前、从来没有)来确认该迷因。
125.平台还可以显示已经被迷因经济平台识别的新的可能的迷因，并且要求用户对该迷因进行命名、提供与该迷因相关联的分类、评级等、使用散列标签或超链接类别围绕流行的选择进行合并。此外，已被识别为具有家族关系的迷因可以与其父代和/或子代一起显示，并且用户被要求确认谱系。用户提供的分类和排名可以用于细化呈现给迷因经济平台的其他用户的迷因。
126.还可以将与由人工策展产生的迷因相关联的分类器与由迷因经济平台使用自动图像分析和文本识别自动生成的分类器相结合，以基于系统先前未观察到或使用的概念或组合来生成新的分类器或更高级的迷因分类器。例如，机器学习可以用于对不基于简单模板的较高级的迷因进行分组和分类(例如，迷因“名人与品牌(celebrity as brand)”或“名人与产品(celebrity as product)”，该迷因可以是例如“本
·
阿弗莱克与当肯甜甜圈(ben affleck as dunkin donuts)”或“海莉
·
威廉姆斯与美酒(hayley williams as fine wine)”)。
127.例如，在这样的迷因中发现的图像可能完全不同，但概念可能被各迷因所共用，或者关系的性质(x与y)可能是新的分类形式。分析视觉内容和文本以对大量的名人、游戏和其他内容进行分类的现有机器学习基础设施可以通过在迷因出现时训练新的分类器来适应复杂的迷因。当用户对迷因进行分类时，系统可以将新的分类器与现有的分类器进行比较，并且如果系统检测到新的分类器被一致地跨不同的迷因应用，迷因经济平台可以触发机器学习方案以尝试创建新的分类器或确定现有分类器之间的关联。
128.第三方签名密钥和api可以将应用124链接至如“了解你的迷因(know your meme)”的联盟网站或平台，以证明迷因的开始、提供迷因的早期识别或提供能够经由该联盟访问的相关内容。联盟的益处将是从应用124中显示的迷因信息接收从用户导航到联盟站点的流量，在该迷因信息中，用户可以访问迷因的历史和来源。迷因经济平台的主体的益处是针对用户的更丰富的体验和可信的经过身份验证的迷因策展。
129.在另一示例中，应用124可以提供未链接至加密货币的应用内或“游戏内”货币。用户可以使用应用内作为游戏或模拟来购买和出售迷因股票。该游戏内货币将是游戏资产而不是加密货币并且不具有赚取加密货币或实际金钱的能力，但除此之外提供的用户体验类似于迷因币对迷因股票的所有权，因为游戏内货币可以通过完成任务赚取，并且游戏内货币的持有者可以与游戏内货币的其他持有者交易“游戏内”迷因股票。游戏内交
易的数目可能受到限制。可以使用“游戏内”货币以能够获得对其他“游戏内”功能的访问权限、进行其他“游戏内”购买或在用户增加其“游戏内”迷因股票投资组合时提高用户帐户权利水平。通过提供模拟的或应用内迷因股票交易体验，可以提高用户参与度并且还可以激励用户升级到使用迷因币进行迷因股票交易。
130.识别和跟踪互联网迷因的示例操作
131.下面的讨论详细地阐述了实施方式的操作中的一些示例方法的操作。参照图5至图9，流程图500、600、700、800和900示出了由各种实施方式使用的示例操作。流程图包括在各种实施方式中由处理器在计算机可读指令和计算机可执行指令的控制下执行的一些操作。在这种方式下，在各种实施方式中，本文中描述的以及结合流程图描述的操作是使用计算机来实现或可以使用计算机来实现。计算机可读指令和计算机可执行指令可以驻留在任何有形计算机可读存储介质中。有形计算机可读存储介质的一些非限制性示例包括随机存取存储器、只读存储器、磁盘、固态驱动器/固态“盘”和光盘，它们中的任何一种或全部可以与计算机环境(例如，计算机系统100)一起使用。驻留在有形计算机可读存储介质上的计算机可读指令和计算机可执行指令用于例如与计算机环境和/或虚拟化环境的处理器的一个或一些组合结合控制或操作。应当理解，处理器可以是物理的或虚拟的或某种组合(还应当理解，在物理硬件上实现虚拟处理器)。尽管在流程图中公开了具体操作，但这样的操作是示例。也就是，实施方式非常适合于执行各种其他操作或在流程图中详述的操作的变型。同样地，在一些实施方式中，可以以与所呈现的顺序不同的顺序执行流程图中的操作以及/或者可以不执行流程图中描述的所有操作。还应当理解的是，可以在由计算机系统100提供的硬件或硬件与固件和/或软件的组合中实现流程图中描述的操作。
132.图5a和图5b示出了根据各种实施方式的用于识别互联网迷因的示例方法的流程图500。在操作510处，监视包括视觉时刻和说明文字的数字视觉内容的多个源。根据各种实施方式，多个源包括网站和社交媒体站点。在一个实施方式中，如操作515处所示，接收数字视觉内容的实例。在一个实施方式中，数字视觉内容包括图像。在另一实施方式中，数字视觉内容包括视频。在一个实施方式中，视频是短格式循环视频内容项。
133.首先参照图5a，在操作520处，确定数字视觉内容的实例是否包括相同的视觉时刻。如果确定数字视觉内容的实例不包括相同的视觉时刻，如操作525处所示流程图500结束。可替选地，如果确定数字视觉内容的实例确实包括相同的视觉时刻，流程图500进行至操作530。在一个实施方式中，根据图6的流程图600执行操作520。
134.在操作530处，在数字视觉内容的实例包括相同的视觉时刻的情况下，将包括相同的视觉时刻的数字视觉内容的实例识别为相似数字视觉内容。在一个实施方式中，在两个感知散列之间的距离满足相似度阈值的情况下，如操作630处所示，将与感知散列对应的数字视觉内容的实例识别为相似数字视觉内容。
135.在操作540处，跟踪相似数字视觉内容的每个实例。在一个实施方式中，如操作545处所示，保持相似数字视觉内容的每个实例的计数。在操作550处，确定相似数字视觉内容的实例的数目是否超过互联网迷因阈值。在相似数字视觉内容的实例的总数目没有超过互联网迷因阈值的情况下，流程图500返回至操作540。在相似数字视觉内容的实例的总数目超过互联网迷因阈值的情况下，如操作560处所示，将相似的数字视觉内容识别为互联网迷因，其中，相同的视觉时刻是根视觉时刻并且每个说明文字与互联网迷因的不同迭代对应。
136.现在转向图5b，在操作562处，将数字视觉内容的实例与互联网迷因进行比较。在操作564处，确定数字视觉内容的实例是否满足与互联网迷因的相似度阈值。如果确定数字视觉内容的实例不满足相似度阈值，如操作566处所示流程图500结束。如果确定数字视觉内容的实例确实满足相似度阈值，如操作568处所示，将数字视觉内容的实例识别为互联网迷因的实例。在一个实施方式中，确定互联网迷因的实例是否与互联网迷因的另一实例相同。在互联网迷因的实例与互联网迷因的另一实例不相同的情况下，确定该互联网迷因的实例是互联网迷因的新的迭代。在互联网迷因的实例与互联网迷因的另一实例相同的情况下，确定该互联网迷因的实例是互联网迷因的现有迭代的另一实例。
137.在操作572处，跟踪多个源处互联网迷因的每个实例。在操作574处，跟踪互联网迷因的每次迭代。在操作576处，确定互联网迷因的每次迭代的范围，其中，互联网迷因的每次迭代的范围对应于对互联网迷因的每次迭代的参与。在一个实施方式中，如操作578处所示，计算每个互联网迷因的病毒性分数，病毒性分数包括与互联网迷因的每次迭代的范围相关联的第一分量以及与每个互联网迷因的迭代的次数相关联的第二分量。
138.图6示出了根据各种实施方式的用于确定数字视觉内容的实例是否包括相同的视觉时刻的示例方法的流程图600。在操作610处，生成数字视觉内容的每个实例的感知散列。在操作620处，对数字视觉内容的每个实例的感知散列进行比较以确定感知散列之间的距离。在操作630处，确定距离是否满足相似度阈值。在两个感知散列之间的距离不满足相似度阈值的情况下，如操作635处所示流程图600结束。在两个感知散列之间的距离满足相似度阈值的情况下，如操作640处所示，确定与感知散列对应的数字视觉内容的实例包括相同的视觉时刻。
139.图7示出了用于发行互联网迷因的股票的示例方法的流程图700。在操作710处，内容被迷因经济平台识别为互联网迷因。在一个示例中，这使用由图5a中所示的以及上面描述的流程图500中的步骤示出的方法来完成。
140.在操作720处，迷因经济平台以反映成多个加密货币硬币(例如迷因币)的每股初始价格发行所识别的迷因的待售股票。交易成本(例如加密货币硬币的一小部分)可以在购买或出售迷因的任何股票时被扣除。然后，可以由用户在由迷因经济平台托管的股票市场中公开交易购买的任何迷因资产的股票。
141.然后，在操作730处，由迷因经济平台跟踪所识别的迷因的流行度。在一个示例中，该跟踪由上面参照图2描述的分析跟踪器208执行。在操作740中，将由分析跟踪器208反映的迷因的流行度或病毒性与预定义阈值进行比较。如果未达到阈值，在操作730处继续对迷因进行跟踪。如果已达到阈值，在操作750处向迷因的股票的所有者提供回购要约。回购要约是基于阈值水平的互联网迷因的股票的特定价格的形式。随着迷因变得更流行，可以提供关于增加的股价的多个不同阈值。如果回购要约被接受，由迷因经济平台以特定阈值的相关价格购买迷因股票。如果回购要约不被接受，该要约可以在一定量的时间后到期。另外地，如以上所讨论的，可以向迷因的创建者给出优于首先识别迷因的用户的溢价回购要约，又向该首先识别迷因的用户给出优于迷因的股票的纯所有者或后续购买者的用户的溢价回购要约。
142.在操作760处，迷因经济平台将阈值更新至下一流行度或病毒性阈值并且更新回购要约金额。回购金额可以不立即更新，而是可以随着阈值的接近而再次被动态地确定或
更新。然后，流程图在操作730处继续对互联网迷因进行跟踪。
143.图8示出了用于分配互联网迷因的迭代的股票的示例方法的流程图800。在操作810处，内容被迷因经济平台识别为互联网迷因。在一个示例中，这使用由图5a中所示的以及上面所描述的流程图500中的步骤所示的方法来完成。
144.在操作820处，迷因经济平台以被反映为多个加密货币硬币(例如迷因币)的每股初始价格发行所识别的迷因的待售股票。交易成本(例如加密货币硬币的一小部分)可以在购买或出售迷因的任何股票时被扣除。然后，可以由用户在由迷因经济平台托管的股票市场中公开交易所购买的任何迷因资产的股票。
145.在操作830处，识别迷因的新的迭代。在一个示例中，这使用图5b所示的以及上面描述的流程图500中的步骤所示的方法来完成。然后，在操作830中确定迷因的迭代的谱系。迷因经济平台创建家族树并且对父迷因、子迷因和同胞迷因之间的关系的谱系进行分类。如上所述，可以由平台用户验证谱系以换取奖励。
146.在操作850处，父迷因中的投资者随着谱系的扩展收到迷因的每次迭代中的拆分的股票。针对每个“支付”事件(在迷因成长为子迷因时奖励更多股票或在迷因超过病毒性阈值时触发买断)，可以存在乘数因子。
147.如上所述，在与迷因经济平台相关联的消息收发或社交媒体平台上开始的迷因或者由迷因的原始创建者通过应用124作为原始内容上传的迷因可以收到针对同胞迷因或子迷因的全额支付。由不是创建者的第一用户带入平台的迷因处于第二层级，并且可能收到针对同胞迷因或子迷因的1/2支付。仅在公开市场上购买的迷因处于第三层级并且可能收到针对同胞迷因或子迷因的1/4支付。
148.图9示出了用于将加密货币分配给用户以换取接收关于迷因的数据的示例方法的流程图900。在操作910处，内容被迷因经济平台识别为互联网迷因。在一个示例中，这使用由图5a中所示的以及上面所述的流程图500中的步骤所示的方法来完成。
149.在操作920处，应用124在便携式装置158的显示器上向便携式装置158的用户显示迷因。然后，在操作930处，应用124从便携式装置158的用户接收关于迷因的用户数据。例如，接收到的用户数据可以确认或取消与迷因相关联的分类、对迷因进行评分、或验证用户是否接触到迷因以及接触到的频率和时间(例如，很多、一些、一点、没有以及最近、不久前、很久以前、从来没有)。
150.该平台还可以显示已由迷因经济平台识别的新的可能的迷因，并且要求用户对该迷因进行命名、提供与迷因相关联的分类、评级等。此外，已被识别为具有家族关系的迷因可以与其父代和/或子代一起被显示，并且用户被要求确认该谱系。
151.在接收到关于迷因的用户数据之后，在步骤940处，迷因经济平台将与从用户接收的数据的量或值相对应的加密货币(例如迷因币)的量记入用户的帐户。
152.呈现本文中阐述的示例以最好地解释、描述特定应用并且由此使本领域技术人员能够制造和使用所描述的示例的实施方式。然而，本领域技术人员将认识到，前面的描述和示例仅出于说明和示例的目的而呈现。可以将上述不同示例实施方式的许多方面组合成新的实施方式。所阐述的描述并非旨在是详尽的或将实施方式限制为所公开的精确形式。而是，上述特定特征和动作被公开为实现权利要求的示例形式。
153.在整个本文件中对“一个实施方式”、“某些实施方式”、“实施方式”、“各种实施方
式”、“一些实施方式”或相似术语的引用意指结合该实施方式描述的特定特征、结构或特性被包括在至少一个实施方式中。因此，这样的短语在整个说明书的各个位置的出现不一定全部指的是同一实施方式。此外，任何实施方式的特定特征、结构或特性可以以任何合适的方式与一个或更多个其他实施方式的一个或更多个其他特征、结构或特征组合而不受限制。

技术特征：

1.一种用于使互联网迷因经济便利的方法，所述方法由一个或更多个处理器执行，所述方法包括：识别互联网迷因；以第一股价提供所述互联网迷因的股票的发行；从用户接收所述互联网迷因的股票的购买；跟踪所述互联网迷因的范围；以及基于跟踪到互联网迷因达到第一阈值，以第二股价提供所述互联网迷因的股票的回购要约，所述第二股价大于所述第一股价。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于跟踪到所述互联网迷因达到大于所述第一阈值的第二阈值，以第三股价提供所述互联网迷因的股票的回购要约，所述第三股价大于所述第二股价。3.根据权利要求1所述的方法，其中，识别所述互联网迷因包括：监视数字视觉内容的多个在线源；确定数字视觉内容的实例是否包括相同的视觉方面；将包括所述相同的视觉方面的数字视觉内容识别为相似视觉内容；对所述在线源上的相似数字视觉内容的每个实例进行跟踪；以及基于相似数字视觉内容的被跟踪的实例的数目超过迷因阈值，将所述相似数字视觉内容识别为所述互联网迷因。4.根据权利要求1所述的方法，还包括：识别所述互联网迷因的迭代；以及将所述互联网迷因的所述迭代的股票分配给所述互联网迷因的股东。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述股票的分配包括：确定所述互联网迷因的谱系；以及基于所述互联网迷因的谱系，将所述互联网迷因的所述迭代的股票分配给所述互联网迷因的股东。6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述股票的分配包括：确定所述互联网迷因的股票的所有者与所述互联网迷因的关系；以及基于所述互联网迷因的股票的所有者与所述互联网迷因的关系，对所述互联网迷因的迭代的股票进行分配。7.根据权利要求6所述的方法，其中，对所述互联网迷因的股票应用乘数以确定被分配的互联网迷因的迭代的股票的数目，针对所述互联网迷因的创建者的所述乘数大于针对所述互联网迷因的股票的纯所有者的所述乘数。8.根据权利要求1所述的方法，还包括：向用户显示另外的互联网迷因；从所述用户接收关于所述另外的互联网迷因的数据；以及基于从所述用户接收的关于所述另外的互联网迷因的数据，向所述用户奖励加密货币。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述数据包括关于所述另外的互联网迷因的谱系的数据或对所述另外的互联网迷因进行分类的数据。
10.一种计算设备，包括：处理器；以及存储指令的存储器，所述指令当由所述处理器执行时将所述设备配置成执行以下操作：识别互联网迷因；以第一股价提供所述互联网迷因的股票的发行；从用户接收所述互联网迷因的股票的加密货币购买；跟踪所述互联网迷因的范围；以及基于所述互联网迷因的达到第一阈值的被跟踪的实例的数目，以第二股价提供所述互联网迷因的股票的回购要约，所述第二股价大于所述第一股价。11.根据权利要求10所述的计算设备，其中，所述指令还将所述设备配置成执行以下操作：基于跟踪到所述迷因达到大于所述第一阈值的第二阈值，以第三股价提供所述互联网迷因的股票的回购要约，所述第三股价大于所述第二股价。12.根据权利要求10所述的计算设备，其中，识别所述互联网迷因包括：监视数字视觉内容的多个在线源；确定数字视觉内容的实例是否包括相同的视觉方面；将包括所述相同的视觉方面的数字视觉内容识别为相似视觉内容；跟踪所述在线源上的相似数字视觉内容的每个实例；以及基于相似数字视觉内容的实例的数目超过迷因阈值，将所述相似数字视觉内容识别为所述互联网迷因。13.根据权利要求10所述的计算设备，其中，所述指令还将所述设备配置成执行以下操作：识别所述互联网迷因的迭代；以及将所述互联网迷因的迭代的股票分配给所述互联网迷因的股东。14.根据权利要求10所述的计算设备，其中，所述指令还将所述设备配置成执行以下操作：向用户显示另外的互联网迷因；从所述用户接收关于所述另外的互联网迷因的数据；以及基于从所述用户接收的关于所述另外的互联网迷因的数据，向所述用户奖励加密货币。15.根据权利要求14所述的计算设备，其中，所述数据包括关于所述另外的互联网迷因的谱系的数据或对所述另外的互联网迷因进行分类的数据。16.一种非暂态计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括指令，所述指令当由计算机执行时使所述计算机执行以下操作：识别互联网迷因；以第一股价提供所述互联网迷因的股票的发行；从用户接收所述互联网迷因的股票的加密货币购买；跟踪所述互联网迷因的范围；以及
基于跟踪到所述互联网迷因达到第一阈值，以第二股价提供所述互联网迷因的股票的回购要约，所述第二股价大于所述第一股价。17.根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中，所述指令还将所述计算机配置成执行以下操作：基于跟踪到所述迷因达到大于所述第一阈值的第二阈值，以第三股价提供所述互联网迷因的股票的回购要约，所述第三股价大于所述第二股价。18.根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中，识别所述互联网迷因包括：监视数字视觉内容的多个在线源；确定数字视觉内容的实例是否包括相同的视觉方面；将包括所述相同的视觉方面的数字视觉内容识别为相似视觉内容；跟踪所述在线源上的相似数字视觉内容的每个实例；以及基于相似数字视觉内容的实例的数目超过迷因阈值，将所述相似数字视觉内容识别为所述互联网迷因。19.根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中，所述指令还将所述计算机配置成执行以下操作：识别所述互联网迷因的迭代；以及将所述互联网迷因的迭代的股票分配给所述互联网迷因的股东。20.根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中，所述指令还将所述计算机配置成执行以下操作：向用户显示另外的互联网迷因；从所述用户接收关于所述另外的互联网迷因的数据；以及基于从所述用户接收的关于所述另外的互联网迷因的数据，向所述用户奖励加密货币。

技术总结

一种用于使互联网迷因经济便利的方法，该方法由一个或更多个处理器执行，该方法包括：识别互联网迷因；以第一股价提供互联网迷因的股票的发行；从用户接收互联网迷因的股票的加密货币购买；跟踪互联网迷因的范围；以及基于跟踪到互联网迷因达到第一阈值，以第二股价提供互联网迷因的股票的回购要约，第二股价大于第一股价。该方法还可以包括识别互联网迷因的迭代并且将互联网迷因的迭代的股票分配给互联网迷因的股东。联网迷因的股东。联网迷因的股东。