CN107743260A - 基于云数据处理的引导型数字电视管理系统及其推荐确定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于云数据处理的引导型数字电视管理系统,所述系统至少包括数字电视客户端、与所述数字电视客户端相通信的云数据服务器;所述数字电视客户端侧包括室内物理指标检测模块、检测数据存储模块、数据显示模块以及第一网络传输模块;所述云数据服务器侧包括第二网络传输模块、云数据运算模块、云数据推荐模块以及云数据存储模块。该系统基于温度、湿度、颗粒度和辐射度等物理指标,推测用户播放电视所在环境,引导用户的观看行为,丰富了用户的观看乐趣。
Description
技术领域
本发明涉及视频播放领域,具体涉及一种基于云数据处理的引导型数字电视管理系统,以及该引导型数字电视管理系统的推荐确定方法。
背景技术
数字电视作为新的电视形式和媒体已经进入千家万户,为了实现高效、双向、实时收视系统统计且个性化的电视管理系统。现有数字电视播放终端往往会基于观看者的观看内容关联相似度高的节目进行推荐,如专利CN102395050A,也有根据个人收视历史进行观看节目的喜好程度评估且关联推荐的相关技术,如专利CN104202627B公开的一种基于云数据处理的实时数字电视交互管理系统,包括数字电视客户端、广电双向网络和云数据服务器端三部分组成。通过数字电视客户端的地址特征标识传输至云数据服务器端,云数据服务器端通过地址特征标识对各数字电视客户端进行地址存储和收视统计的对应,根据对应收视率大小进行推荐。
但是,现有技术多是根据用户喜好进行推测收视意向,实际上,有很多用户对现今千奇百怪的节目类型的认识并不多,在未尝试观看其他类型节目之前,只能按照老喜好寻找相应的节目资源。一方面导致用户眼界范围局限,另一方面导致一些具有个性化的节目得不到推广。此外,现今许多城市环境恶化,人们关心的周边环境问题日益变化,且无法很快得到前沿消息,为此,申请人研制一种智能推荐系统,将环境因素与推荐系统相关联,转变收视多少引导节目推荐的方式,为人们传统的观看方式提供更多元化的推荐。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于云数据处理的引导型数字电视管理系统,该系统基于温度、湿度、颗粒度和辐射度等物理指标,推测用户播放电视所在环境,引导用户的观看行为,丰富了用户的观看乐趣。
为实现上述目的,本发明所采用的技术方案是一种基于云数据处理的引导型数字电视管理系统,所述系统至少包括数字电视客户端、与所述数字电视客户端相通信的云数据服务器;
所述数字电视客户端侧包括:
室内物理指标检测模块,被配置为实时检测室内包括温度、湿度、空气颗粒度以及辐射度的物理指标;
检测数据存储模块,用于将实时检测的各项室内物理指标对应其时间点进行存储;
数据显示模块,用于显示实时检测数据及处理后的统计数据及绘制的图表;
第一网络传输模块,负责将所述室内物理指标检测模块的检测数据定时上传至所述云数据服务器,并接收其反馈的信息;
所述云数据服务器侧包括:
第二网络传输模块,负责接收所述第一网络传输模块上传的数据,同时发送相关数据至第一网络传输模块;
云数据运算模块,包括数据统计单元、数据图表绘制单元、数据比对单元以及数据加权运算单元,所述数据统计单元配置为根据各个用户传入的各项室内物理指标进行统计归类;所述数据图表绘制单元根据统计数据的统计结果绘制对应时间点的图表;所述数据比对单元用于将室内物理指标的单项与预设的标准值比对,判断是否为处理时间内的室内超标单项;所述云数据加权运算单元配置为根据云数据服务器在某时间段内的各项室内物理指标以及室内超标单项作为参照进行加权运算;
云数据推荐模块,根据所述云数据运算模块获得的各项结果根据预设匹配表格获取对应的影视节目,标定为推荐节目,并根据加权结果进行推荐节目的排名;
云数据存储模块,用于存储各个模块的数据以及相应的推荐内容信息。
进一步的方案中,所述室内物理指标检测模块包括设于数字电视边框前侧或者顶部的温度感应器、湿度感应器、PM2.5检测装置以及电磁辐射检测装置;
所述数字电视客户端还包括警报模块,配置为将室内物理指标检测模块的各项检测数据与预存的标准数据进行比对,当对比结果中检测数据超出标准数据,则通过数字电视进行屏幕显示或声音警报;
所述数字电视客户端还包括检测数据输入模块,所述检测数据输入模块通过遥控装置于所述数据显示模块输入相应的检测项数据;或者通过与数字电视绑定的外部移动终端输入相关数据后上传至所述检测数据输入模块。
进一步的,所述检测数据输入模块还被配置为输入室外包括温度、湿度、空气颗粒度以及辐射度的各项物理指标;或者所述云数据服务器包括特定频道数据采集模块,用于对特定频道播报的室外物理指标数据进行实时采集并录入,所述室外物理指标数据包括温度、湿度、空气颗粒度以及辐射度。
进一步的,所述系统还包括设有无线传输端口的穿戴式检测器,所述穿戴式检测器配置为检测使用者的脉搏、血压、呼吸频率、心率中的至少一项;
所述数字电视客户端还包括与所述穿戴式检测器的无线传输端口相配对的生理检测数据接收模块,配置为接收所述穿戴式检测器的检测数据并将检测数据输出至所述数据显示模块显示,同时还通过第一网络传输模块上传至云数据服务器;所述检测数据存储模块还用于存储所述生理检测数据接收模块接收的生理检测数据。
本发明另一方面还提供了一种引导型数字电视管理系统的推荐确定方法,其特征在于,所述方法包括
(1)以检测时间点T为准,获取检测时间段[T-△t,T]的各项物理检测数据的平均值,所述各项物理检测数据包括室外物理检测数据:温度T_out、湿度R_out、PM2.5P_out、辐射值F_out;所述室内物理检测数据;包括温度T_in、湿度R_in、PM2.5P_in、辐射值F_in;
(2)划分各项物理检测数据的加权分数的区间,根据检测时间段内的各项物理检测数据的平均值所在区间的位置进行评分;
(3)各项室外物理检测数据的评分大小βx_out与各项室外物理检测数据的权重系数值Ωx_out相乘,其权重系数标记为Πx_out,即Πx_out=βx_out*Ωx_out;各项室内物理检测数据的评分大小βx_in与各项室内物理检测数据的权重系数值Ωx_in相乘,其权重系数标记为Πx_in,即Πx_in=βx_in*Ωx_in;其中,x为温度T、湿度R、PM2.5P或者辐射值F;
(4)每个单项物理指标的总分Πx为Πx_out*Πx_in,根据总分Πx排名获得每个单项物理指标所对应的推荐力度排名,并根据推荐力度排名优化推荐资源。
进一步的方案中还包括个人生理检测数据的推荐力度计算,所述步骤(1)中还包括,获取检测时间段[T-△t,T]的各项生理检测数据的平均值;
所述步骤(2)中还包括,划分各项生理检测数据的加权分数的区间,根据检测时间段内的各项生理检测数据的平均值所在区间的位置进行评分;
所述步骤(3)中还包括:各项生理检测数据的评分大小βy与各项室外物理检测数据的权重系数值Ωy相乘,总分Πy=βy*Ωy;
所述步骤(4)中还包括:根据总分Πy排名获得每个单项生理指标所对应的推荐力度排名,并根据推荐力度排名优化推荐资源。
再进一步的,所述方法还包括基于各个单项物理指标的总分Πx和各项生理检测指标的总分Πy的排名优化,具体的:
根据各项生理检测数据的平均值是否在标准区间内进行划分,如各项生理检测数据的平均值在其标准区间内,则以各个单项物理指标的总分Πx进行推荐力度优先排名;如各项生理检测数据的平均值至少又一个数据不在其标准区间内,则以各项生理检测指标的总分Πy进行推荐力度优先排名。
进一步的,所述方法还包括将所有单项物理指标的总分Πx和所有生理检测指标的总分Πy进行加和,得Π总,为引导型节目的推荐力度;按照Π总值的大小确定与其他关注程度节目进行混合推荐时,所占的比例大小。
本发明基于云数据处理的引导型数字电视管理系统,为智能推荐系统,相较于现有技术的关注程度的推荐方法,该方法更注重引导式的推荐,即不再是以观众的关注程度判断其喜好度,而是根据现今日益重视环境的前提下,为用户提供更多元化、更健康且更丰富的电视观看方法。
本发明管理系统包括对室内物理指标和室外物理指标的检测,使得检测数据与用户的生活环境关联性更为紧密,检测数据更为准确。在再进一步的方案中,还包括人体生理数据的检测,通过检测数据为用户推荐更健康的观看方式和节目类型,可达到平缓过快心率等目的。
本发明还提供引导型数字电视管理系统的推荐确定方法,通过多项加权获取最优推荐排名;此外还可将该系统与现有技术的关注程度的推荐方法配合使用,使得数字电视管理系统的推荐更为丰富,用户体验度好。
附图说明
图1为本发明基于云数据处理的引导型数字电视管理系统的一种实施方式的结构示意图;
图2为本发明基于云数据处理的引导型数字电视管理系统的另一种实施方式的结构示意图;
图3为本发明基于云数据处理的引导型数字电视管理系统的又一种实施方式的结构示意图;
图4为本发明基于物理检测数据的推荐确定方法的一种实施方式的示意图;
图5为各项物理检测数据的平均值所在区间的位置进行评分的方法示意图;
图6为各项物理检测数据的加权分数的区间及加减分范围的示意图;
图7为本发明基于生理检测数据的推荐确定方法的一种实施方式的示意图
图8为各项生理检测数据的加权分数的区间及加减分范围的示意图;
图9为各个单项物理指标的总分Πx和各项生理检测指标的总分Πy共存时的排名优化的方法;
图10为本发明引导型推荐方法与其他现有技术关注程度推荐方法合用时的运算方法。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面参考附图对本发明的实施例进行描述。参见图1,一种基于云数据处理的引导型数字电视管理系统,所述系统至少包括数字电视客户端1、与所述数字电视客户端1相通信的云数据服务器2;
所述数字电视客户端1侧包括:
室内物理指标检测模块10,被配置为实时检测室内包括温度、湿度、空气颗粒度以及辐射度的物理指标;
检测数据存储模块11,用于将实时检测的各项室内物理指标对应其时间点进行存储;
数据显示模块12,用于显示实时检测数据及处理后的统计数据及绘制的图表;该处所述的数据显示模块12被配置为用于反馈检测数据和绘制图表的显示界面形式进行表示,该界面可以是电视机屏幕的滚动栏、缩放展开界面、或者独立的界面;所述缩放展开界面是指通过点击触发界面展开相应的详细内容页进行展示。
第一网络传输模块13,负责将所述室内物理指标检测模块10的检测数据定时上传至所述云数据服务器2,并接收其反馈的信息;
所述云数据服务器2侧包括:
第二网络传输模块20,负责接收所述第一网络传输模块13上传的数据,同时发送相关数据至第一网络传输模块13;
云数据运算模块21,包括数据统计单元211、数据图表绘制单元212、数据比对单元213以及数据加权运算单元214,所述数据统计单元211配置为根据各个用户传入的各项室内物理指标进行统计归类;所述数据图表绘制单元212根据统计数据的统计结果绘制对应时间点的图表;所述数据比对单元213用于将室内物理指标的单项与预设的标准值比对,判断是否为处理时间内的室内超标单项;所述云数据加权运算单元214配置为根据云数据服务器2在某时间段内的各项室内物理指标以及室内超标单项作为参照进行加权运算;在具体的运算过程中,
云数据推荐模块22,根据所述云数据运算模块21获得的各项结果根据预设匹配表格获取对应的影视节目,标定为推荐节目,并根据加权结果进行推荐节目的排名;
云数据存储模块23,用于存储各个模块的数据以及相应的推荐内容信息。
需要说明的是,所述室内物理指标检测模块10设于数字电视内远离散热器的部位,在一些优选的方案中,所述室内物理指标检测模块10包括温度感应器、湿度感应器、PM2.5检测装置以及电磁辐射检测装置,所述感应装置设于数字电视边框前侧或者顶部,且其检测部位靠近电视边框的外侧。
还需要说明的是,本发明所述的数字电视管理系统旨在根据观众周边现实环境为其提供一种新的引导型的电视节目的推荐。而恰恰随着日益凸显的环境问题,人们对相关的环境问题解析、以及相关应对方法的更为关注;例如与周边环境温度高温异常,不同往年的相的各类访谈节目和调查节目;又如设置的从心理作用出发,达到降暑下火目的的相关冰雪类节目;又如造成环境PM2.5数值不断增长的访谈节目,以及与本地相关性较强的环境问题的访谈节目等等的推荐,这类节目的推荐并不是以观众在先的关注程度作为推荐力度的指标,而是根据检测数据变化幅度的大小调节相关的推荐力度,起到一种引导性的节目推荐,该推荐不但可丰富观众的认知面,通过推荐提高相关节目收视,从而使相关从业人员对相关的环境问题的研究和话题的工作保持更长久的活度。
图2示出了本发明基于云数据处理的引导型数字电视管理系统的另一种实施方式,所述系统还包括数字电视客户端1侧的警报模块14、检测数据输入模块15,云数据服务器2侧的特定频道数据采集模块24。
本发明所述室内物理指标检测模块10中各项室内物理数据,如温度、湿度、PM2.5以及辐射强度还可通过另一种输入途径,即通过检测数据输入模块15输入;检测数据输入模块15通过人机交互设备如遥控器,以及智能移动终端如智能手机等形式获取检测数据,且需要说明的是,本系统所述检测数据输入模块15可以以弹窗形式、XML网页形式对各项数值进行表现。
在一些实施方案中,本发明数字电视管理系统还可增加室外物理数据的影响,所述检测数据输入模块15还可输入室外物理数据,如温度、湿度、PM2.5以及辐射强度,观众只要通过检测数据输入模块15的表现界面和人机交互设备手动将相关的室外物理数据输入,即可使云数据服务器2在处理数据时提升准确度。当然,通过手动输入的方法并不是唯一的优选方案,本发明的云数据服务器2在一些优选方案中,其包括有特定频道数据采集模块24,用于对特定频道播报的室外物理指标数据进行实时采集并录入,所述室外物理指标数据包括温度、湿度、空气颗粒度以及辐射度。因此,在云数据服务器2侧只要在检测时间点实时采集当地天气和环境质量的播报频道的相关数据,自动录入包括温度、湿度、空气颗粒度以及辐射度的相关信息,该模块使系统更为智能化,且避免人工输入发生错误,提高了准确度。本系统增加室外物理指标数据的检测后,所述数据统计单元211还被配置为根据各个用户传入的各项室外物理指标进行统计归类;所述数据比对单元213还用于将室外物理指标的单项与预设的标准值比对,判断是否为处理时间内的室外超标单项;所述云数据加权运算单元214配置为根据云数据服务器2在某时间段内的各项室内物理指标以及室内超标单项、和各项室外物理指标以及室外超标单项作为参照进行加权运算。
所述警报模块14则配置为将室内物理指标检测模块的各项检测数据与预存的标准数据进行比对,当对比结果中检测数据超出标准数据,则通过数字电视进行屏幕显示或声音警报。进一步的,当手动录入或者云数据服务器获取的室外物理指标的各项检测数据与预存的标准数据对比,超出标准数据实时,同样的,警报模块14发出相应的屏幕显示或声音警报。在具体的实施方案中,通过设置的警报模块14可为人们生活和出行提供更好的预防和便利性。
图3示出了本发明系统的再一个实施方式,该系统中还包括还包括设有无线传输端口的穿戴式检测器3,所述穿戴式检测器3配置为检测使用者的脉搏、血压、呼吸频率、心率中的至少一项。该穿戴式检测器3的结构以实现可穿戴即可,其检测各项指标的技术均采用现有技术,且现有技术中也有相关穿戴式的人体生理项目检测器,那么,在此不做过多的描述。
而需要重点说明的是,本发明所述的穿戴式检测器3是与数字电视客户端1相通信的。即所述数字电视客户端1还包括与所述穿戴式检测器3的无线传输端口相配对的生理检测数据接收模块16,配置为接收所述穿戴式检测器3的检测数据并将检测数据输出至所述数据显示模块12显示,同时还通过第一网络传输模块13上传至云数据服务器2;所述检测数据存储模块11还用于存储所述生理检测数据接收模块16接收的生理检测数据。
所述数据统计单元211还被配置为根据各个用户传入的实时生理检测数据进行统计归类;所述数据比对单元213还用于将生理检测数据的单项与预设的标准值比对,判断是否为处理时间内的生理超标单项;所述云数据加权运算单元214配置为根据云数据服务器2在某时间段内的各项室内物理指标以及室内超标单项、各项室外物理指标以及室外超标单项、和个人生理检测数据和胜利超标单项作为参照进行加权运算。而警报模块14在检测到人体生理指标时同样可发出相应的警报信息提醒使用者。
该方案旨在根据观众的生理检测数据获取更为合适观众观看的节目类型,如心率或呼吸频率检测数据超过标准数据时,则推荐缓和平静的节目给观众。
基于本发明引导型数字电视管理系统的整体方案,本发明还公开了该引导型数字电视管理系统的推荐确定方法。如图4所示的方法中,具体方法包括:
(1)以检测时间点T为准,获取检测时间段[T-△t,T]的各项物理检测数据的平均值,所述各项物理检测数据包括室外物理检测数据:温度T_out、湿度R_out、PM2.5P_out、辐射值F_out;所述室内物理检测数据;包括温度T_in、湿度R_in、PM2.5P_in、辐射值F_in。
一般的,在进行方法确定时,需要以一个时间段内的物理检测指标数据更为准确且具有有效性。例如,在检测时间点中午12:00为例,获取检测时间段[6:00,12:00],即△t为6h。获取这个六小时的物理检测数据的平均值即可。
(2)划分各项物理检测数据的加权分数的区间,根据检测时间段内的各项物理检测数据的平均值所在区间的位置进行评分。
如图5所示,具体包括
(2.1)确认每项的最优标准值为x_opt;
(2.2)以最优标准值为x_opt为基点,向两侧划分加权分数的区间,如图6所示,具体的,对加权区间的划分为:以最优标准值x_opt左右延伸为表示该物质指标数据大小的x轴。最优标准值x_opt为起点,左侧以逐渐远离最优标准值x_opt的方向划分为[x-1,x-2),[x-2,x-3)...[xn-1,xn](n为负值);右侧以逐渐远离最优标准值x_opt的方向划分为[x1,x2),[x2,x3)...[xm-1,xm](m为正值);
(2.3)将检测时间段内的各项物理检测数据的平均值对照加权区间,获得相应的评分,其中,所述评分值具体为:最优标准值x_opt的分值为基础分,区间[x-1,x-2),[x-2,x-3)...[xn-1,xn]按顺序依次增加一个负分值,即平均值在区间[x-1,x-2)内时,基础分减1个单位;平均值在区间[x-2,x-3)内时,基础分减2个单元…以此类推;区间[x1,x2),[x2,x3)...[xm-1,xm]同样按顺序依次增加一个负分值,即平均值在区间[x1,x2)内时,基础分减1各单位;平均值在区间[x2,x3)内时,基础分减2个单位…以此类推;计算得各项对应的评分;
其中,所述单位为变量,所述方法还包括
预先确认各项物理检测数据的标准区间为[x_lower,x_upper],所述最优标准值x_opt的分值设为10;
判断各项物理检测数据的平均值是否在标准区间内,如是,所述单位为-1;如不是,所述单位为-2。
例如,以室内温度为例,室内最优标准值T_in_opt=28℃时,左侧以逐渐远离最优标准值的方向划分为[27.9℃,24℃),[24℃,20℃)...[4℃,0℃];右侧以逐渐远离最优标准值的方向划分为[28.1℃,32℃),[32℃,36℃)...[44℃,48℃]。区间[27.9℃,24℃),[24℃,20℃)...[4℃,0℃]按顺序依次增加一个负分值,即平均值在区间[27.9℃,24℃)内时,基础分减1个单位;平均值在区间[24℃,20℃)内时,基础分减2个单元…以此类推;区间[28.1℃,32℃),[32℃,36℃)...[44℃,48℃]同样按顺序依次增加一个负分值,即平均值在区间[28.1℃,32℃)内时,基础分减1各单位;平均值在区间[32℃,36℃)内时,基础分减2个单位…以此类推。
而室内温度的标准区间设为[20℃,32℃],检测的温度在该温度范围内部分,一个单位为-1;超出了该温度范围部分的,一个单位为-2。具体的说,检测温度为18℃时,超出该标准区间,则检测温度的分值为基础分(10)+两个(-1)+一个(-2),即等于7分。
(3)各项室外物理检测数据的评分大小βx_out与各项室外物理检测数据的权重系数值Ωx_out相乘,其权重系数标记为Πx_out,即Πx_out=βx_out*Ωx_out;各项室内物理检测数据的评分大小βx_in与各项室内物理检测数据的权重系数值Ωx_in相乘,其权重系数标记为Πx_in,即Πx_in=βx_in*Ωx_in;其中,x为温度T、湿度R、PM2.5P或者辐射值F。
(4)每个单项物理指标的总分Πx为Πx_out*Πx_in,根据总分Πx排名获得每个单项物理指标所对应的推荐力度排名,并根据推荐力度排名优化推荐资源。
室内物理检测数据和室外物理检测数据均按照步骤(2)的方法进行分值确认,而对于物理检测数据的权重系数,则需要将步骤(2)方法获取的分值与其对应的权重系数相乘,获得室内或者室外的权重系数;如室内温度检测的分值为7,室外温度的分值为6,预设的室内所占权重系数为0.4,室外所占权重系数为0.6,则温度物理指标的总分为(0.4*7)*(0.6*6)=10.08。
如此计算获得温度指标、湿度指标、颗粒度指标以及辐射度指标的总分,分别对总分进行排名,总分越低则物理检测数据越是远离标准值,则以优先排名进行推荐。
图7示出了引导型数字电视管理系统的推荐确定方法的另一种实施方式,用于个人生理监测数据的推荐力度的计算,在图5所示的方法下,还包括下述步骤:
所述步骤(1)中还包括,获取检测时间段[T-△t,T]的各项生理检测数据的平均值;
(2)划分各项生理检测数据的加权分数的区间,根据检测时间段内的各项生理检测数据的平均值所在区间的位置进行评分;具体包括:
(2.1)确认每项的最优标准值为y_opt和标准区间为[y_lower,y_upper];
(2.2)以最优标准值为y_opt为基点,向两侧划分加权分数的区间,具体的,对加权区间的划分为:图8所示,以最优标准值y_opt为起点,左侧以逐渐远离最优标准值y_opt的方向划分为[y-1,y-2),[y-2,y-3)...[yn-1,yn](n为负值);右侧以逐渐远离最优标准值y_opt的方向划分为[y1,y2),[y2,y3)...[ym-1,ym](m为正值);
(2.3)将检测时间段内的各项物生理检测数据的平均值对照加权区间,获得相应的评分,其中,所述评分值具体为:最优标准值y_opt的分值为基础分,区间[y-1,y-2),[y-2,y-3)...[yn-1,yn]按顺序依次增加一个负分值,即平均值在区间[y-1,y-2)内时,基础分减1个单位;平均值在区间[y-2,y-3)内时,基础分减2个单元…以此类推;区间[y1,y2),[y2,y3)...[ym-1,ym]同样按顺序依次增加一个负分值,即平均值在区间[y1,y2)内时,基础分减1各单位;平均值在区间[y2,y3)内时,基础分减2个单位…以此类推;计算得各项对应的评分;
其中,所述单位为变量,预先确认各项物理检测数据的标准区间为[y_lower,y_upper],所述最优标准值y_opt的分值设为10;
判断各项生理检测数据的平均值是否在标准区间内,如是,所述单位为-1;如不是,所述单位为-4。
(3)各项生理检测数据的评分大小βy与各项室外物理检测数据的权重系数值Ωy相乘,总分Πy=βy*Ωy;
(4)根据总分Πy排名获得每个单项生理指标所对应的推荐力度排名,并根据推荐力度排名优化推荐资源。
图9示出了基于各个单项物理指标的总分Πx和各项生理检测指标的总分Πy的排名优化的方法,具体的:根据各项生理检测数据的平均值是否在标准区间内进行划分,如各项生理检测数据的平均值在其标准区间内,则以各个单项物理指标的总分Πx进行推荐力度优先排名;如各项生理检测数据的平均值至少有一个数据不在其标准区间内,则以各项生理检测指标的总分Πy进行推荐力度优先排名。
通过生理检测数据异常时的优先推荐,使观众可通过观看推荐节目调节生理监测数据,该方法的设置更为人性化,具有应急救助特点。
图10还示出了本发明引导型推荐方法与其他关注程度推荐方法合用时的运算方法,具体的:将所有单项物理指标的总分Πx和所有生理检测指标的总分Πy进行加和,得Π总,为引导型节目的推荐力度;按照Π总值的大小确定与其他关注程度节目进行混合推荐时所占的比例大小。例如Π总值小于第一预设值且大于第二预设值时,引导型节目的推荐节目所占的比例为1/3;小于等于第二预设值且大于第三预设值时,引导型节目的推荐节目所占的比例为2/3;小于等于第三预设值时,引导型节目的推荐节目所占的比例为1。Π总值越小,则推荐力度越强。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上所述的实施方式,并不构成对该技术方案保护范围的限定。任何在上述实施方式的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在该技术方案的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于云数据处理的引导型数字电视管理系统,其特征在于,所述系统至少包括数字电视客户端(1)、与所述数字电视客户端(1)相通信的云数据服务器(2);
所述数字电视客户端(1)侧包括:
室内物理指标检测模块(10),被配置为实时检测室内包括温度、湿度、空气颗粒度以及辐射度的物理指标;
检测数据存储模块(11),用于将实时检测的各项室内物理指标对应其时间点进行存储;
数据显示模块(12),用于显示实时检测数据及处理后的统计数据及绘制的图表;
第一网络传输模块(13),负责将所述室内物理指标检测模块(10)的检测数据定时上传至所述云数据服务器(2),并接收其反馈的信息;
所述云数据服务器(2)侧包括:
第二网络传输模块(20),负责接收所述第一网络传输模块(13)上传的数据,同时发送相关数据至第一网络传输模块(13);
云数据运算模块(21),包括数据统计单元(211)、数据图表绘制单元(212)、数据比对单元(213)以及数据加权运算单元(214),所述数据统计单元(211)配置为根据各个用户传入的各项室内物理指标进行统计归类;所述数据图表绘制单元(212)根据统计数据的统计结果绘制对应时间点的图表;所述数据比对单元(213)用于将室内物理指标的单项与预设的标准值比对,判断是否为处理时间内的室内超标单项;所述云数据加权运算单元(214)配置为根据云数据服务器(2)在某时间段内的各项室内物理指标以及室内超标单项作为参照进行加权运算;
云数据推荐模块(22),根据所述云数据运算模块(21)获得的各项结果根据预设匹配表格获取对应的影视节目,标定为推荐节目,并根据加权结果进行推荐节目的排名;
云数据存储模块(23),用于存储各个模块的数据以及相应的推荐内容信息。
2.如权利要求1所述的基于云数据处理的引导型数字电视管理系统,其特征在于,所述室内物理指标检测模块(10)包括设于数字电视边框前侧或者顶部的温度感应器、湿度感应器、PM2.5检测装置以及电磁辐射检测装置;
所述数字电视客户端(1)还包括警报模块(14),配置为将室内物理指标检测模块的各项检测数据与预存的标准数据进行比对,当对比结果中检测数据超出标准数据,则通过数字电视进行屏幕显示或声音警报;
所述数字电视客户端(1)还包括检测数据输入模块(15),所述检测数据输入模块(15)通过遥控装置于所述数据显示模块(12)输入相应的检测项数据;或者通过与数字电视绑定的外部移动终端输入相关数据后上传至所述检测数据输入模块(15)。
3.如权利要求2所述的基于云数据处理的引导型数字电视管理系统,其特征在于,所述检测数据输入模块(15)还被配置为输入室外包括温度、湿度、空气颗粒度以及辐射度的各项物理指标;或者所述云数据服务器(2)包括特定频道数据采集模块(24),用于对特定频道播报的室外物理指标数据进行实时采集并录入,所述室外物理指标数据包括温度、湿度、空气颗粒度以及辐射度;
所述数据统计单元(211)还被配置为根据各个用户传入的各项室外物理指标进行统计归类;所述数据比对单元(213)还用于将室外物理指标的单项与预设的标准值比对,判断是否为处理时间内的室外超标单项;所述云数据加权运算单元(214)配置为根据云数据服务器(2)在某时间段内的各项室内物理指标以及室内超标单项、和各项室外物理指标以及室外超标单项作为参照进行加权运算。
4.如权利要求2所述的基于云数据处理的引导型数字电视管理系统,其特征在于,所述系统还包括设有无线传输端口的穿戴式检测器(3),所述穿戴式检测器(3)配置为检测使用者的脉搏、血压、呼吸频率、心率中的至少一项;
所述数字电视客户端(1)还包括与所述穿戴式检测器(3)的无线传输端口相配对的生理检测数据接收模块(16),配置为接收所述穿戴式检测器(3)的检测数据并将检测数据输出至所述数据显示模块(12)显示,同时还通过第一网络传输模块(13)上传至云数据服务器(2);所述检测数据存储模块(11)还用于存储所述生理检测数据接收模块(16)接收的生理检测数据;
所述数据统计单元(211)还被配置为根据各个用户传入的实时生理检测数据进行统计归类;所述数据比对单元(213)还用于将生理检测数据的单项与预设的标准值比对,判断是否为处理时间内的生理超标单项;所述云数据加权运算单元(214)配置为根据云数据服务器(2)在某时间段内的各项室内物理指标以及室内超标单项、各项室外物理指标以及室外超标单项、和个人生理检测数据和胜利超标单项作为参照进行加权运算。
5.一种引导型数字电视管理系统的推荐确定方法,其特征在于,所述方法包括
(1)以检测时间点T为准,获取检测时间段[T-△t,T]的各项物理检测数据的平均值,所述各项物理检测数据包括室外物理检测数据:温度T_out、湿度R_out、PM2.5P_out、辐射值F_out;所述室内物理检测数据;包括温度T_in、湿度R_in、PM2.5P_in、辐射值F_in;
(2)划分各项物理检测数据的加权分数的区间,根据检测时间段内的各项物理检测数据的平均值所在区间的位置进行评分;
(3)各项室外物理检测数据的评分大小βx_out与各项室外物理检测数据的权重系数值Ωx_out相乘,其权重系数标记为Πx_out,即Πx_out=βx_out*Ωx_out;各项室内物理检测数据的评分大小βx_in与各项室内物理检测数据的权重系数值Ωx_in相乘,其权重系数标记为Πx_in,即Πx_in=βx_in*Ωx_in;其中,x为温度T、湿度R、PM2.5P或者辐射值F;
(4)每个单项物理指标的总分Πx为Πx_out*Πx_in,根据总分Πx排名获得每个单项物理指标所对应的推荐力度排名,并根据推荐力度排名优化推荐资源。
6.如权利要求5所述的引导型数字电视管理系统的推荐确定方法,其特征在于,所述步骤(2)具体为:
(2.1)确认每项的最优标准值为x_opt;
(2.2)以最优标准值为x_opt为基点,向两侧划分加权分数的区间,需要说明的是,本发明所述的区间划分是以由左至右数据依次增加值的横轴为基准,具体的,对加权区间的划分为:以最优标准值x_opt为起点,左侧以逐渐远离最优标准值x_opt的方向划分为[x-1,x-2),[x-2,x-3)...[xn-1,xn](n为负值);右侧以逐渐远离最优标准值x_opt的方向划分为[x1,x2),[x2,x3)...[xm-1,xm](m为正值);
(2.3)将检测时间段内的各项物理检测数据的平均值对照加权区间,获得相应的评分,其中,所述评分值具体为:最优标准值x_opt的分值为基础分,区间[x-1,x-2),[x-2,x-3)...[xn-1,xn]按顺序依次增加一个负分值,即平均值在区间[x-1,x-2)内时,基础分减1个单位;平均值在区间[x-2,x-3)内时,基础分减2个单元…以此类推;区间[x1,x2),[x2,x3)...[xm-1,xm]同样按顺序依次增加一个负分值,即平均值在区间[x1,x2)内时,基础分减1各单位;平均值在区间[x2,x3)内时,基础分减2个单位…以此类推;计算得各项对应的评分。
7.如权利要求6所述的引导型数字电视管理系统的推荐确定方法,其特征在于,步骤(2.3)的单位为变量,所述方法还包括
预先确认各项物理检测数据的标准区间为[x_lower,x_upper],所述最优标准值x_opt的分值设为10;
判断各项物理检测数据的平均值是否在标准区间内,如是,所述单位为-1;如不是,所述单位为-2。
8.如权利要求5-7中任一项所述的引导型数字电视管理系统的推荐确定方法,其特征在于,还包括个人生理检测数据的推荐力度计算;
所述步骤(1)中还包括,获取检测时间段[T-△t,T]的各项生理检测数据的平均值;
所述步骤(2)中还包括,划分各项生理检测数据的加权分数的区间,根据检测时间段内的各项生理检测数据的平均值所在区间的位置进行评分;具体包括:
(2.1)确认每项的最优标准值为y_opt和标准区间为[y_lower,y_upper];
(2.2)以最优标准值为y_opt为基点,向两侧划分加权分数的区间,具体的,对加权区间的划分为:以最优标准值y_opt为起点,左侧以逐渐远离最优标准值y_opt的方向划分为[y-1,y-2),[y-2,y-3)...[yn-1,yn](n为负值);右侧以逐渐远离最优标准值y_opt的方向划分为[y1,y2),[y2,y3)...[ym-1,ym](m为正值);
(2.3)将检测时间段内的各项物生理检测数据的平均值对照加权区间,获得相应的评分,其中,所述评分值具体为:最优标准值y_opt的分值为基础分,区间[y-1,y-2),[y-2,y-3)...[yn-1,yn]按顺序依次增加一个负分值,即平均值在区间[y-1,y-2)内时,基础分减1个单位;平均值在区间[y-2,y-3)内时,基础分减2个单元…以此类推;区间[y1,y2),[y2,y3)...[ym-1,ym]同样按顺序依次增加一个负分值,即平均值在区间[y1,y2)内时,基础分减1各单位;平均值在区间[y2,y3)内时,基础分减2个单位…以此类推;计算得各项对应的评分;
其中,所述单位为变量,预先确认各项物理检测数据的标准区间为[y_lower,y_upper],所述最优标准值y_opt的分值设为10;
判断各项生理检测数据的平均值是否在标准区间内,如是,所述单位为-1;如不是,所述单位为-4。
所述步骤(3)中还包括:各项生理检测数据的评分大小βy与各项室外物理检测数据的权重系数值Ωy相乘,总分Πy=βy*Ωy;
所述步骤(4)中还包括根据总分Πy排名获得每个单项生理指标所对应的推荐力度排名,并根据推荐力度排名优化推荐资源。
9.如权利要求8所述的引导型数字电视管理系统的推荐确定方法,其特征在于,所述方法还包括基于各个单项物理指标的总分Πx和各项生理检测指标的总分Πy的排名优化,具体的:
根据各项生理检测数据的平均值是否在标准区间内进行划分,如各项生理检测数据的平均值在其标准区间内,则以各个单项物理指标的总分Πx进行推荐力度优先排名;如各项生理检测数据的平均值至少有一个数据不在其标准区间内,则以各项生理检测指标的总分Πy进行推荐力度优先排名。
10.如权利要求6所述的引导型数字电视管理系统的推荐确定方法,其特征在于,所述方法还包括将所有单项物理指标的总分Πx和所有生理检测指标的总分Πy进行加和,得Π总,为引导型节目的推荐力度;按照Π总值的大小确定与其他关注程度节目进行混合推荐时所占的比例大小。
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