CN109919100A - 一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法及系统 - Google Patents
一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法及系统，通过开发一款手机App，获取用户在使用新研发APP的过程视频(可以通过手机App现场拍摄或者读取视频文件)传输到云端；在云端把该视频分解成连续的系列照片；应用人脸识别技术，识别该系列照片对应的人脸表情类型，获得表情随时间变化的代码向量，在云平台上，通过KF‑PLS神经网络建立用户体验数据与对应用户体验过程评分的复杂非线性关系模型；进行视频的录入即可自动获得该用户体验过程的用户体验评价结果，作为企业进行APP产品升级优化的依据。
Description
技术领域
本发明涉及大数据领域，具体涉及一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法及系统。
背景技术
如今，各种APP软件产品的开发层出不穷，一个APP软件产品是否能够成功，用户体验逐渐变成了一个关键因素。大数据已成为提升用户体验的重要参考工具，有效的数据挖掘和分析可以被企业用来提升现有产品的用户体验，通过上述结果来开发新的产品和服务。有针对性的采取用户体验措施，从而使用户在心理上有一个良好的用户体验，但是用户体验结果很难用一种直观、真实的方式表达出来，然而表情是人类用来表达各种情绪状态最直观、最真实的一种方式，是一种十分重要的非语言交流手段。
现有技术在APP软件研发过程中，采用传统用户调查的方式，无法快速准确获取新研发APP软件的用户使用体验数据，研发效率较低。
发明内容
为了解决现在产品研发过程中，研发人员不能快速获取新研发APP用户体验数据的问题，本申请提供一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法,其特征在于，包括以下步骤，
S1：采集用户使用测试APP的第一过程视频，依据所述第一过程视频得到第一过程系列照片，对所述第一过程系列照片进行人脸识别得到用户人脸表情向量，依据所述用户人脸表情向量得到输入矩阵；
S2:通过测试APP采集用户调查数据，依据所述用户调查数据得到结果矩阵Y，构建KF-PLS模型，采用所述输入矩阵和所述结果矩阵对KF-PLS模型进行训练；
S3:采集用户使用目标APP的第二过程视频，采用训练完成的KF-PLS模型对所述用户使用目标APP的第二过程视频进行分析并获取用户体验数据。
进一步的，所述步骤S1包括，
S11：以横坐标为时间，纵坐标为表情类型代码生成用户人脸表情向量随时间变化的二维表情谱，其中，“愤怒”对应的表情向量为[0,0,0,0,0,0,1]T、“厌恶”对应的表情向量为[0,0,0,0,0,2,0]T、“恐惧”对应的表情向量为[0,0,0,0,3,0,0]T、“高兴”对应的表情向量为[0,0,0,4,0,0,0]T、“伤心”对应的表情向量为[0,0,5,0,0,0,0]T、“惊讶”对应的表情向量为[0,6,0,0,0,0,0]T、“无情绪”对应的表情向量为[7,0,0,0,0,0,0]T，采用表情谱得到矩阵A＝[e1,e2,e3,…,en]7×n；
S12:将矩阵A进行转置变换得到AT＝[e1,e2,e3,…,en]n×7；
S13:构造矩阵M＝A·AT；
S14:计算矩阵M的特征值，生成矩阵M的特征值矩阵λ＝[λ1,λ2,λ3,…,λ7]1×7；
S15:生成输入矩阵X＝[λ,N,B]1×9，其中N为年龄，B为性别。
进一步的，采用以下公式对输入矩阵X和结果矩阵Y进行分解
X＝TPt+E
Y＝UQt+F
矩阵T表示去掉部分环境变量影响后的输入参数信息数据，矩阵U表示去掉部分环境变量影响后的用户体验结果信息数据，E和F表示误差。
进一步的，所述步骤S2包括以下步骤，
S21：设置PLS初始模型主因子数为l，因子系数为w1，t1，v1，p1；w2，t2，v2，p2；……；wi，ti，vi，pi(i＝1,2,3…,l)，其中：
vi＝(tTy)/(tTt)＝[vi1 vi2 ... vip]，
S22：将模型中的所有系数值组成状态向量
W＝[w1 Tt1 Tv1p1 T...wi Tti Tvipi T]T(i＝1,2,3…,l)，
S23：生成状态方程和观测方程，
其中Yek为标样测试结果；Wk为第k个标样修正时刻的主因子系数；Xk为第k个输入参数矩阵；Yrk为预测测试结果。
S24：获取环境变量Vk统计特性
令
S25：获取观测方程，
Yek＝HkWk+Dk+Vk，
S26：生成卡尔曼滤波模型；
所述步骤S26包括，
S261：向前推算权值变量并测量更新，
S262：向前推算误差协方差，
其中和Pk-1为初始估计，
S263：计算卡尔曼增益，
S264：由期望输出Yek更新估计，
S265：更新误差协方差，
S266：对K做加1赋值并转S262。
进一步的，所述步骤S3还包括，
将用户体验数据发送至管理员移动终端并进行展示。
为了保证上述方法的实施本发明还提供一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价系统,包括以下模块，
采集模块，用于采集用户使用测试APP的第一过程视频，依据所述第一过程视频得到第一过程系列照片，对所述第一过程系列照片进行人脸识别得到用户人脸表情向量，依据所述用户人脸表情向量得到输入矩阵；
训练模块，用于通过测试APP采集用户调查数据，依据所述用户调查数据得到结果矩阵Y，构建KF-PLS模型，采用所述输入矩阵和所述结果矩阵对KF-PLS模型进行训练；
结果输出模块，采集用户使用目标APP的第二过程视频，采用训练完成的KF-PLS模型对所述用户使用目标APP的第二过程视频进行分析并获取用户体验数据。进一步的，所述采集模块采用以下步骤获取输入矩阵，
S11：以横坐标为时间，纵坐标为表情类型代码生成用户人脸表情向量随时间变化的二维表情谱，其中，“愤怒”对应的表情向量为[0,0,0,0,0,0,1]T、“厌恶”对应的表情向量为[0,0,0,0,0,2,0]T、“恐惧”对应的表情向量为[0,0,0,0,3,0,0]T、“高兴”对应的表情向量为[0,0,0,4,0,0,0]T、“伤心”对应的表情向量为[0,0,5,0,0,0,0]T、“惊讶”对应的表情向量为[0,6,0,0,0,0,0]T、“无情绪”对应的表情向量为[7,0,0,0,0,0,0]T，采用表情谱得到矩阵A＝[e1,e2,e3,…,en]7×n；
S12:将矩阵A进行转置变换得到AT＝[e1,e2,e3,…,en]n×7；
S13:构造矩阵M＝A·AT；
S14:计算矩阵M的特征值，生成矩阵M的特征值矩阵λ＝[λ1,λ2,λ3,…,λ7]1×7；
S15:生成输入矩阵X＝[λ,N,B]1×9，其中N为年龄，B为性别。
进一步的，采用以下公式对输入矩阵X和结果矩阵Y进行分解
X＝TPt+E
Y＝UQt+F
矩阵T表示去掉部分环境变量影响后的输入参数信息数据，矩阵U表示去掉部分环境变量影响后的用户体验结果信息数据，E和F表示误差。
进一步的，所述训练模块采用以下步骤对KF-PLS模型进行训练：
S21：设置PLS初始模型主因子数为l，因子系数为w1，t1，v1，p1；w2，t2，v2，p2；……；wi，ti，vi，pi(i＝1,2,3…,l)，其中：
vi＝(tTy)/(tTt)＝[vi1 vi2 ... vip]，
S22：将模型中的所有系数值组成状态向量
W＝[w1 Tt1 Tv1p1 T...wi Tti Tvipi T]T(i＝1,2,3…,l)，
S23：生成状态方程和观测方程，
其中Yek为标样测试结果；Wk为第k个标样修正时刻的主因子系数；Xk为第k个输入参数矩阵；Yrk为预测测试结果。
S24：获取环境变量Vk统计特性
令
S25：获取观测方程，
Yek＝HkWk+Dk+Vk，
S26：生成卡尔曼滤波模型；
所述步骤S26包括，
S261：向前推算权值变量并测量更新，
S262：向前推算误差协方差，
其中和Pk-1为初始估计，
S263：计算卡尔曼增益，
S264：由期望输出Yek更新估计，
S265：更新误差协方差，
S266：对K做加1赋值并转S262。
进一步的，所述结果输出模块还用于，将用户体验数据发送至管理员移动终端并进行展示。本发明的有益效果是，
1遵循神经和肌肉等解剖学，具有共同特征；表情识别是一种无意识、自由状态下的数据获取方法，保证了数据的可靠性与客观性。
2容易整合到数据分析系统进行分析和可视化。
3允许其他软件实时访问面部表情分析系统的数据收集。
4能够分析所有种族的面部表情，包括儿童的面部表情。
5本发明通过训练完成的神经网络模型来对用户在使用APP过程的视频进行分析快速得出用户体验数据，可以方便研发人员快速对新研发APP进行评估，提高了APP的研发效率。
附图说明
图1为本发明一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法流程图。
图2为本发明一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价系统结构示意图。
图3为本发明一实施例二维表情谱。
图4为本发明一实施例KF-PLS神经网络示意图。
具体实施方式
在下面的描述中，出于说明的目的，为了提供对一个或多个实施例的全面理解，阐述了许多具体细节。然而，很明显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。
针对产品研发过程中，研发人员不能快速获取新研发APP用户体验数据的问题，本发明一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法及系统。结合卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)与PLS算法(Partial Least Squares，PLS)的动态演化模型校正方法。首先将用户体验数据和用户体验过程评分数据通过PLS进行回归运算，得到初始定量校正模型；受卡尔曼滤波动态演化特性启示，建立基于Kalman滤波的PLS主因子系数迭代学习方法，建立动态修正校正模型，将偏最小二乘回归的主因子系数作为KF算法的状态变量，最新时刻标准样品待测量作为KF的观测变量，新增一个标样，修正一次PLS模型，并引入遗忘因子，逐渐遗忘陈旧样品的作用，将问题简化为状态参数的估计过程。
本发明通过采集用户视频和用户调查数据对KF-PLS模型进行训练，通过训练完成的KF-PLS模型对用户使用新研发APP的视频识别，快速获取用户的用户体验数据。
其中，需要说明的是，KF-PLS网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的递归神经网络。
以下将结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述。
为了说明本发明提供的基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法，图1示出了本发明一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法流程图。
如图1所示，本发明提供一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法包括：
S1：采集用户使用测试APP的第一过程视频，依据所述第一过程视频得到第一过程系列照片，对所述第一过程系列照片进行人脸识别得到用户人脸表情向量，依据所述用户人脸表情向量得到输入矩阵；
S2:通过测试APP采集用户调查数据，依据所述用户调查数据得到结果矩阵Y，构建KF-PLS模型，采用所述输入矩阵和所述结果矩阵对KF-PLS模型进行训练；
S3:采集用户使用目标APP的第二过程视频，采用训练完成的KF-PLS模型对所述用户使用目标APP的第二过程视频进行分析并获取用户体验数据。
第一过程视频，第一过程系列照片均为用于训练神经网络模型的训练数据，第二过程视频为待检测数据，采用已经训练好的神经网络对第二过程视频进行分析获取第二过程视频对应的用户体验数据。
测试APP安装于用户手机端用于获取用户使用测试APP的第一过程视频和调查结果数据，测试APP通过用户手机端的前置摄像头获取用户使用测试APP的第一过程视频。测试APP在完成测试后直接通过用户输入来获取用户使用测试APP过程的调查结果数据。
目标APP为待检测的新研发APP，在用户使用目标APP的过程中，测试APP通过用户手机端的前置摄像头获取用户第二过程视频。
测试APP的测试内容与目标APP为同一类型的内容，例如，如果目标APP为游戏类APP,则测试APP通过一段模拟游戏来获取用户玩游戏过程中的第一过程视频，若目标APP为音乐播放类APP,则测试APP通过一段模拟音乐播放来获取用户听音乐过程中的第一过程视频，测试APP使用与目标APP同一类型的测试内容，使得神经网络训练更加有针对性，提高了通过神经网络获取目标APP用户体验数据的准确性。
本发明采集用户的第一过程视频和调查结果来对神经网络进行训练，神经网络训练好后，输入同一用户的第二过程视频获取该用户的用户体验数据。相对于传统的采用多个用户数据进行神经网络训练，训练好的神经网络对多个不同用户数据进行测试的方式，本发明针对每一个用户训练一个神经网络，每个用户都有自已特定的神经网络参数，本发明相对于现有技术中的通用神经网络产品具有更高的结果检测准确性。
在本发明实施过程中步骤S1包括，利用测试App获取用户在使用测试APP测试内容的过程视频(可以通过手机App现场拍摄或者读取视频文件)传输到云端，在云端把该视频分解成连续的系列照片，应用人脸识别技术，识别该系列照片对应的人脸表情，获得表情随时间变化的代码向量(7种表情类型愤怒、厌恶、恐惧、高兴、伤心、惊讶、无情绪分别对应的代码为1、2、3、4、5、6、7)、年龄N(岁)、性别B(男/女对应代码为1/0)对该数据矩阵作以下处理，获得输入矩阵X；
具体的，在本发明一实施例中步骤S1包括，
S11:画出表情代码向量随时间变化的二维表情谱，其中，横坐标为时间，纵坐标为表情类型代码1-7，得到“愤怒”对应的表情向量为[0,0,0,0,0,0,1]T、“厌恶”对应的表情向量为[0,0,0,0,0,2,0]T、“恐惧”对应的表情向量为[0,0,0,0,3,0,0]T、“高兴”对应的表情向量为[0,0,0,4,0,0,0]T、“伤心”对应的表情向量为[0,0,5,0,0,0,0]T、“惊讶”对应的表情向量为[0,6,0,0,0,0,0]T、“无情绪”对应的表情向量为[7,0,0,0,0,0,0]T；利用表情谱得到矩阵A＝[e1,e2,e3,…,en]7×n(en为七种表情向量之一)。例如，当n＝10时，E＝[5,7,6,6,4,4,4,4,6,7]；画出表情代码矩阵随时间的表情谱如图3所示，由表情谱得到表情谱矩阵A:
S12:将矩阵A进行转置变换得到AT＝[e1,e2,e3,…,en]n×7；
S13:构造新的矩阵为M＝A·AT；
S14:计算出矩阵M的特征值，其征值矩阵为λ＝[λ1,λ2,λ3,…,λ7]1×7；
S15:输入参数矩阵由矩阵特征值、性别、年龄构成X＝[λ,N,B]1×9。
在本发明实施过程中步骤S2包括，调查用户该视频过程的真实用户体验，选择分数1分、2分、3分、4分、5分(分别对应体验过程很差、差、一般、好、很好)之一作为体验测试结果，并作为输出结果y；应用大量输入矩阵X与对应输出结果矩阵Y，利用卡尔曼滤波与PLS相结合的方法(KF-PLS)建立动态修正校正模型。即将偏最小二乘回归的主因子系数作为KF算法的状态变量，最新时刻标准样品待测量作为KF的观测变量，新增一个标样，修正一次PLS模型，并引入遗忘因子，逐渐遗忘陈旧样品的作用，即将问题简化为状态参数的估计过程。
在本发明实施过程中，步骤S2中，采用以下公式对输入矩阵X和结果矩阵Y进行分解
X＝TPt+E
Y＝UQt+F
矩阵T表示去掉部分环境变量影响后的输入参数信息数据，矩阵U表示去掉部分环境变量影响后和用户体验结果信息数据，E和F表示误差。
在本发明实施过程中步骤S2包括以下步骤，
S21：设PLS初始模型主因子数为l，因子系数为w1，t1，v1，p1；w2，t2，v2，p2；……；wi，ti，vi，pi(i＝1,2,3…,l)，其中：
vi＝(tTy)/(tTt)＝[vi1 vi2 ... vip]，
S22：将模型中的所有系数值组成状态向量
W＝[w1 Tt1 Tv1p1 T...wi Tti Tvipi T]T(i＝1,2,3…,l)，
S23：生成状态方程和观测方程，
其中Yek为标样测试结果；Wk为第k个标样修正时刻的主因子系数；Xk为第k个输入参数矩阵；Yrk为预测测试结果。
S24：获取环境变量Vk统计特性
令
S25：获取观测方程，
Yek＝HkWk+Dk+Vk，
S26：生成卡尔曼滤波模型；
所述步骤S26包括，
S261：向前推算权值变量并测量更新，
S262：向前推算误差协方差，
其中和Pk-1为初始估计，
S263：计算卡尔曼增益，
S264：由期望输出Yek更新估计，
S265：更新误差协方差，
S266：对K做加1赋值并转S262。
在本发明实施过程中，步骤S3包括上述训练好的KF-PLS模型放入云端，把该过程开发成软件；对于新研发的APP，只要录入视频即可自动获得该用户体验过程的用户体验评价结果，对公司进行产品升级优化结果进行评价，提高了研发效率。
应当指出的是，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改性、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法,其特征在于，包括以下步骤
S1：采集用户使用测试APP的第一过程视频，依据所述第一过程视频得到第一过程系列照片，对所述第一过程系列照片进行人脸识别得到用户人脸表情向量，依据所述用户人脸表情向量得到输入矩阵；
S2:通过测试APP采集用户调查数据，依据所述用户调查数据得到结果矩阵Y，构建KF-PLS模型，采用所述输入矩阵和所述结果矩阵对KF-PLS模型进行训练；
S3:采集用户使用目标APP的第二过程视频，采用训练完成的KF-PLS模型对所述用户使用目标APP的第二过程视频进行分析并获取用户体验数据。
2.如权利要求1所述的一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法,其特征在于，所述步骤S1包括，
S11：以横坐标为时间，纵坐标为表情类型代码生成用户人脸表情向量随时间变化的二维表情谱，其中，“愤怒”对应的表情向量为[0,0,0,0,0,0,1]T、“厌恶”对应的表情向量为[0,0,0,0,0,2,0]T、“恐惧”对应的表情向量为[0,0,0,0,3,0,0]T、“高兴”对应的表情向量为[0,0,0,4,0,0,0]T、“伤心”对应的表情向量为[0,0,5,0,0,0,0]T、“惊讶”对应的表情向量为[0,6,0,0,0,0,0]T、“无情绪”对应的表情向量为[7,0,0,0,0,0,0]T，采用表情谱得到矩阵A＝[e1,e2,e3,…,en]7×n；
S12:将矩阵A进行转置变换得到AT＝[e1,e2,e3,…,en]n×7；
S13:构造矩阵M＝A·AT；
S14:计算矩阵M的特征值，生成矩阵M的特征值矩阵λ＝[λ1,λ2,λ3,…,λ7]1×7；
S15:生成输入矩阵X＝[λ,N,B]1×9，其中N为年龄，B为性别。
3.如权利要求2所述的一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法,其特征在于，
采用以下公式对输入矩阵X和结果矩阵Y进行分解
X＝TPt+E
Y＝UQt+F
矩阵T表示去掉部分环境变量影响后的输入参数信息数据，矩阵U表示去掉部分环境变量影响后的用户体验结果信息数据，E和F表示误差。
4.如权利要求3所述的一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法,其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤，
S21：设置PLS初始模型主因子数为l，因子系数为w1，t1，v1，p1；w2，t2，v2，p2；……；wi，ti，vi，pi(i＝1,2,3…,l)，其中：
vi＝(tTy)/(tTt)＝[vi1 vi2 ... vip]，
S22：将模型中的所有系数值组成状态向量
W＝[w1 Tt1 Tv1p1 T...wi Tti Tvipi T]T(i＝1,2,3…,l)，
S23：生成状态方程和观测方程，
其中Yek为标样测试结果；Wk为第k个标样修正时刻的主因子系数；Xk为第k个输入参数矩阵；Yrk为预测测试结果。
S24：获取环境变量Vk统计特性
令
S25：获取观测方程，
Yek＝HkWk+Dk+Vk，
S26：生成卡尔曼滤波模型；
所述步骤S26包括，
S261：向前推算权值变量并测量更新，
S262：向前推算误差协方差，
其中和Pk-1为初始估计，
S263：计算卡尔曼增益，
S264：由期望输出Yek更新估计，
S265：更新误差协方差，
S266：对K做加1赋值并转S262。
5.如权利要求4所述的一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价方法,其特征在于，所述步骤S3还包括，
将用户体验数据发送至管理员移动终端并进行展示。
6.一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价系统,其特征在于，包括以下模块
采集模块，用于采集用户使用测试APP的第一过程视频，依据所述第一过程视频得到第一过程系列照片，对所述第一过程系列照片进行人脸识别得到用户人脸表情向量，依据所述用户人脸表情向量得到输入矩阵；
训练模块，用于通过测试APP采集用户调查数据，依据所述用户调查数据得到结果矩阵Y，构建KF-PLS模型，采用所述输入矩阵和所述结果矩阵对KF-PLS模型进行训练；
结果输出模块，采集用户使用目标APP的第二过程视频，采用训练完成的KF-PLS模型对所述用户使用目标APP的第二过程视频进行分析并获取用户体验数据。
7.如权利要求6所述的一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价系统,其特征在于，所述采集模块采用以下步骤获取输入矩阵，
S11：以横坐标为时间，纵坐标为表情类型代码生成用户人脸表情向量随时间变化的二维表情谱，其中，“愤怒”对应的表情向量为[0,0,0,0,0,0,1]T、“厌恶”对应的表情向量为[0,0,0,0,0,2,0]T、“恐惧”对应的表情向量为[0,0,0,0,3,0,0]T、“高兴”对应的表情向量为[0,0,0,4,0,0,0]T、“伤心”对应的表情向量为[0,0,5,0,0,0,0]T、“惊讶”对应的表情向量为[0,6,0,0,0,0,0]T、“无情绪”对应的表情向量为[7,0,0,0,0,0,0]T，采用表情谱得到矩阵A＝[e1,e2,e3,…,en]7×n；
S12:将矩阵A进行转置变换得到AT＝[e1,e2,e3,…,en]n×7；
S13:构造矩阵M＝A·AT；
S14:计算矩阵M的特征值，生成矩阵M的特征值矩阵λ＝[λ1,λ2,λ3,…,λ7]1×7；
S15:生成输入矩阵X＝[λ,N,B]1×9，其中N为年龄，B为性别。
8.如权利要求7所述的一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价系统,其特征在于，采用以下公式对输入矩阵X和结果矩阵Y进行分解
X＝TPt+E
Y＝UQt+F
矩阵T表示去掉部分环境变量影响后的输入参数信息数据，矩阵U表示去掉部分环境变量影响后的用户体验结果信息数据，E和F表示误差。
9.如权利要求8所述的一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价系统,其特征在于，所述训练模块采用以下步骤对KF-PLS模型进行训练：
S21：设置PLS初始模型主因子数为l，因子系数为w1，t1，v1，p1；w2，t2，v2，p2；……；wi，ti，vi，pi(i＝1,2,3…,l)，其中：
vi＝(tTy)/(tTt)＝[vi1 vi2 ... vip]，
S22：将模型中的所有系数值组成状态向量
W＝[w1 Tt1 Tv1p1 T...wi Tti Tvipi T]T(i＝1,2,3…,l)，
S23：生成状态方程和观测方程，
其中Yek为标样测试结果；Wk为第k个标样修正时刻的主因子系数；Xk为第k个输入参数矩阵；Yrk为预测测试结果。
S24：获取环境变量Vk统计特性
令
S25：获取观测方程，
Yek＝HkWk+Dk+Vk，
S26：生成卡尔曼滤波模型；
所述步骤S26包括，
S261：向前推算权值变量并测量更新，
S262：向前推算误差协方差，
其中和Pk-1为初始估计，
S263：计算卡尔曼增益，
S264：由期望输出Yek更新估计，
S265：更新误差协方差，
S266：对K做加1赋值并转S262。
10.如权利要求9所述的一种基于手机客户端与云服务技术的用户体验评价系统,其特征在于，所述结果输出模块还用于，将用户体验数据发送至管理员移动终端并进行展示。
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| CN109919100A true CN109919100A (zh) | 2019-06-21 |
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2019
- 2019-03-11 CN CN201910178773.1A patent/CN109919100A/zh active Pending
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