CN114904216A - 一种用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法及系统 - Google Patents

一种用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本申请实施例提供一种用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法及系统，在确定跑步机反馈活动数据序列之后，能够引入跑步关注点数据序列进行组合解析，并根据跑步浏览偏好预测模型进行特征提取，这样能够根据跑步机反馈活动数据序列以及跑步关注点数据序列的特征链确定跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度，从而根据偏好强度确定跑步机反馈活动数据序列的反馈增强关注点分布。鉴于跑步机反馈活动数据序列的数据量较大，根据以上技术方案可以快速准确定位到跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度，从而根据反馈增强关注点分布从跑步机反馈活动数据序列中快速确定需要反馈增强的关注点分布，进而便于提高虚拟现实跑步机的体验。

Description

一种用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法及系统
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法及系统。
背景技术
随着科技的不断发展，传统的跑步机已逐渐摆脱枯燥、乏味的单一运动模式，逐渐与VR技术相融合，从而使用户能够在虚拟场景下饶有兴致地使用跑步机。如何提高虚拟现实跑步机的体验，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法及系统。
根据本申请的第一方面，提供一种用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法，应用于服务器，所述方法包括：
确定目标虚拟现实跑步机的跑步机反馈活动数据序列，所述跑步机反馈活动数据序列包括存在反馈连通关系的至少两组跑步机反馈活动数据；
依据所述跑步机反馈活动数据序列确定跑步关注点数据序列，所述跑步关注点数据序列包括存在反馈连通关系的至少两组跑步关注点数据；
依据所述跑步机反馈活动数据序列，根据跑步浏览偏好预测模型所包括的第一跑步偏好预测单元确定主动兴趣特征链，所述主动兴趣特征链包括多个主动兴趣特征；
依据所述跑步关注点数据序列，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第二跑步偏好预测单元确定被动兴趣特征链，所述被动兴趣特征链包括多个被动兴趣特征；
依据所述主动兴趣特征链以及所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度；
依据所述偏好强度确定所述跑步机反馈活动数据序列的反馈增强关注点分布，并基于所述反馈增强关注点对所述目标虚拟现实跑步机进行对应虚拟现实元素的内容反馈增强更新。
根据本申请的第二方面，提供一种用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理系统，所述用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理系统包括服务器以及与所述服务器通信连接的虚拟现实跑步机，所述服务器具体用于：
确定跑步机反馈活动数据序列，所述跑步机反馈活动数据序列包括存在反馈连通关系的至少两组跑步机反馈活动数据；
依据所述跑步机反馈活动数据序列确定跑步关注点数据序列，所述跑步关注点数据序列包括存在反馈连通关系的至少两组跑步关注点数据；
依据所述跑步机反馈活动数据序列，根据跑步浏览偏好预测模型所包括的第一跑步偏好预测单元确定主动兴趣特征链，所述主动兴趣特征链包括多个主动兴趣特征；
依据所述跑步关注点数据序列，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第二跑步偏好预测单元确定被动兴趣特征链，所述被动兴趣特征链包括多个被动兴趣特征；
依据所述主动兴趣特征链以及所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度；
依据所述偏好强度确定所述跑步机反馈活动数据序列的反馈增强关注点分布，并基于所述反馈增强关注点对所述目标虚拟现实跑步机进行对应虚拟现实元素的内容反馈增强更新。
根据本申请的第三方面，提供一种服务器，所述服务器包括包括机器可读存储介质及处理器，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述处理器在执行所述机器可执行指令时，该服务器实现前述的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法。
根据本申请的第四方面，提供提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被执行时，实现前述的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法。
基于上述任一方面，本申请。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1本申请实施例所提供的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法的流程示意图；
图2示出了本申请实施例所提供的用于实现上述的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法的服务器的组件结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将依据本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请实施例的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其它操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
图1示出了本申请实施例提供的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法的流程示意图，应当理解，在其它实施例中，本实施例的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法其中部分步骤的顺序可以根据实际需要相互交换，或者其中的部分步骤也可以省略或删除。该用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法的详细步骤介绍如下。
步骤S101、确定跑步机反馈活动数据序列，所述跑步机反馈活动数据序列包括存在反馈连通关系的至少两组跑步机反馈活动数据。
步骤S102、依据所述跑步机反馈活动数据序列确定跑步关注点数据序列，所述跑步关注点数据序列包括存在反馈连通关系的至少两组跑步关注点数据。
一些可能的实施方式中，所述依据所述跑步机反馈活动数据序列确定跑步关注点数据序列，包括：针对于所述跑步机反馈活动数据序列中的各个跑步机反馈活动数据，根据跑步关注点挖掘模型确定跑步关注点概率图；依据所述各个跑步机反馈活动数据所对应的所述跑步关注点概率图，生成所述各个跑步机反馈活动数据所对应的跑步关注点数据。
步骤S103、依据所述跑步机反馈活动数据序列，根据跑步浏览偏好预测模型所包括的第一跑步偏好预测单元确定主动兴趣特征链，所述主动兴趣特征链包括多个主动兴趣特征。
步骤S104、依据所述跑步关注点数据序列，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第二跑步偏好预测单元确定被动兴趣特征链，所述被动兴趣特征链包括多个被动兴趣特征。
步骤S105、依据所述主动兴趣特征链以及所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度。
一些可能的实施方式中，步骤S105所描述的依据所述主动兴趣特征链以及所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度，可以通过步骤S1051-步骤S1054所描述的技术方案实现。
步骤S1051、依据所述主动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第一线性变换单元确定多个第一线性变换特征，每个第一线性变换特征对应于一个主动兴趣特征。
一些可能的实施方式中，步骤S1051所描述的依据所述主动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第一线性变换单元确定多个第一线性变换特征，可以包括步骤S10511-步骤S10514。
步骤S10511、针对于所述主动兴趣特征链中的各个主动兴趣特征，根据所述第一线性变换单元所包括的前向维度线性变换子单元确定第一前向维度线性变换特征，所述第一线性变换单元属于所述跑步浏览偏好预测模型。
步骤S10512、针对于所述主动兴趣特征链中的各个主动兴趣特征，根据所述第一线性变换单元所包括的后向维度线性变换子单元确定第一后向维度线性变换特征。
步骤S10513、针对于所述主动兴趣特征链中的各个主动兴趣特征，依据所述第一前向维度线性变换特征以及所述第一后向维度线性变换特征，根据所述第一线性变换单元所包括的融合子单元确定第一融合特征。
步骤S10514、针对于所述主动兴趣特征链中的各个主动兴趣特征，依据所述第一融合特征以及所述主动兴趣特征，根据所述第一线性变换单元所包括的第一后向维度线性变换子单元确定第一线性变换特征。
应用于步骤S10511-步骤S10514，能够实现第一线性变换特征的误差最小化。
步骤S1052、依据所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第二线性变换单元确定多个第二线性变换特征，每个第二线性变换特征对应于一个被动兴趣特征。
一些可能的实施方式中，步骤S1052所描述的依据所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第二线性变换单元确定多个第二线性变换特征，可以包括步骤S10521-步骤S10524。
步骤S10521、针对于所述被动兴趣特征链中的各个被动兴趣特征，根据所述第二线性变换单元所包括的前向维度线性变换子单元确定第二前向维度线性变换特征，所述第二线性变换单元属于所述跑步浏览偏好预测模型。
步骤S10522、针对于所述被动兴趣特征链中的各个被动兴趣特征，根据所述第二线性变换单元所包括的后向维度线性变换子单元确定第二后向维度线性变换特征。
步骤S10523、针对于所述被动兴趣特征链中的各个被动兴趣特征，依据所述第二前向维度线性变换特征以及所述第二后向维度线性变换特征，根据所述第二线性变换单元所包括的融合子单元确定第二融合特征。
步骤S10524、针对于所述被动兴趣特征链中的各个被动兴趣特征，依据所述第二融合特征以及所述被动兴趣特征，根据所述第二线性变换单元所包括的第二后向维度线性变换子单元确定第二线性变换特征。
应用于步骤S10521-步骤S10524，能够实现第二线性变换特征的误差最小化。
步骤S1053、对所述多个第一线性变换特征以及所述多个第二线性变换特征进行关联性配置，得到多个目标线性变换特征，每个目标线性变换特征包括一个第一线性变换特征以及一个第二线性变换特征。
步骤S1054、依据所述多个目标线性变换特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的所述偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度。
一些可能的实施方式中，所述依据所述多个目标线性变换特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的所述偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度，包括：依据所述多个目标线性变换特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好层级分析单元确定线性变换层级分布特征，所述线性变换层级分布特征为依据所述多个目标线性变换特征以及多个偏好层级特征确定的，每个目标线性变换特征对应于一个偏好层级特征；依据所述线性变换层级分布特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的所述偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度。
一些可能的实施方式中，所述依据所述多个目标线性变换特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好层级分析单元确定线性变换层级分布特征，包括：依据所述多个目标线性变换特征，根据所述偏好层级分析单元所包括的前馈处理子单元确定多个前馈线性变换特征，所述偏好层级分析单元属于所述跑步浏览偏好预测模型；依据所述多个前馈线性变换特征，根据所述偏好层级分析单元所包括的时空域处理子单元确定多个时空域线性变换特征；依据所述多个时空域线性变换特征确定多个偏好层级特征，每个偏好层级特征对应于一个目标线性变换特征；依据所述多个目标线性变换特征以及多个偏好层级特征，确定所述线性变换层级分布特征。如此设计，可以尽可能保障线性变换层级分布特征的丰富程度。
如此，应用步骤S1051-步骤S1054，能够精准实时确定跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度。
对于另一些可能的设计思路而言，步骤S105所描述的依据所述主动兴趣特征链以及所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度，还可以通过如下技术方案实现：依据所述主动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第一后向维度线性变换子单元确定多个第一线性变换特征，每个第一线性变换特征对应于一个主动兴趣特征；依据所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第二后向维度线性变换子单元确定多个第二线性变换特征，每个第二线性变换特征对应于一个被动兴趣特征；对所述多个第一线性变换特征以及所述多个第二线性变换特征进行关联性配置，得到多个目标线性变换特征，每个目标线性变换特征包括一个第一线性变换特征以及一个第二线性变换特征；依据所述多个目标线性变换特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好层级分析单元确定线性变换层级分布特征，所述线性变换层级分布特征为依据所述多个目标线性变换特征以及多个偏好层级特征确定的，每个目标线性变换特征对应于一个偏好层级特征；依据所述线性变换层级分布特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的所述偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度。
步骤S106、依据所述偏好强度确定所述跑步机反馈活动数据序列的反馈增强关注点分布，并基于所述反馈增强关注点对所述目标虚拟现实跑步机进行对应虚拟现实元素的内容反馈增强更新。
一些可能的实施方式中，可以通过反馈增强关注点分布从跑步机反馈活动数据序列中调取对应的VR生态元素以进行VR生态仿真模拟，在确定跑步机反馈活动数据序列之后，能够引入跑步关注点数据序列进行组合解析，并根据跑步浏览偏好预测模型进行特征提取，这样能够根据跑步机反馈活动数据序列以及跑步关注点数据序列的特征链确定跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度，从而根据偏好强度确定跑步机反馈活动数据序列的反馈增强关注点分布。鉴于跑步机反馈活动数据序列的数据量较大，根据以上技术方案可以快速准确定位到跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度，从而根据反馈增强关注点分布从跑步机反馈活动数据序列中快速确定需要反馈增强的关注点分布，进而便于提高虚拟现实跑步机的体验。
图2示意性地示出了可被用于实现本申请中所述的各个实施例的服务器100。
对于一个实施例，图2示出了服务器100，该服务器100具有一个或多个处理器102、被耦合到(一个或多个)处理器102中的至少一个的控制模块(芯片组)104、被耦合到控制模块104的存储器106、被耦合到控制模块104的非易失性存储器(NVM)/存储设备108、被耦合到控制模块104的一个或多个输入/输出设备110，和被耦合到控制模块106的网络接口112。
处理器102可包括一个或多个单核或多核处理器，处理器102可包括通用处理器或专用处理器(例如图形处理器、应用处理器、基频处理器等)的任意组合。在一些实施例中，装置100能够作为本申请实施例中所述网关等服务器设备。
在一些实施例中，装置100可包括具有指令114的一个或多个计算机可读介质(例如，存储器106或NVM/存储设备108)和与该一个或多个计算机可读介质相合并被配置为执行指令114以实现模块从而执行本公开中所述的动作的一个或多个处理器102。
对于一个实施例，控制模块104可包括任意适当的接口控制器，以向(一个或多个)处理器102中的至少一个和/或与控制模块104通信的任意适当的设备或组件提供任意适当的接口。
控制模块104可包括存储器控制器模块，以向存储器106提供接口。存储器控制器模块可以是硬件模块、软件模块和/或固件模块。
存储器106可被用于例如为装置100加载和存储数据和/或指令114。对于一个实施例，存储器106可包括任意适当的易失性存储器，例如，适当的DRAM。在一些实施例中，存储器106可包括双倍数据速率类型四同步动态随机存取存储器(DDR4SDRAM)。
对于一个实施例，控制模块104可包括一个或多个输入/输出控制器，以向NVM/存储设备108及(一个或多个)输入/输出设备110提供接口。
例如，NVM/存储设备108可被用于存储数据和/或指令114。NVM/存储设备108可包括任意适当的非易失性存储器(例如，闪存)和/或可包括任意适当的(一个或多个)非易失性存储设备(例如，一个或多个硬盘驱动器(HDD)、一个或多个光盘(CD)驱动器和/或一个或多个数字通用光盘(DVD)驱动器)。
NVM/存储设备108可包括在物理上作为装置100被安装在其上的设备的一部分的存储资源，或者其可被该设备访问可不必作为该设备的一部分。例如，NVM/存储设备108可通过网络经由(一个或多个)输入/输出设备110进行访问。
(一个或多个)输入/输出设备110可为装置100提供接口以与任意其他适当的设备通信，输入/输出设备110可以包括通信组件、拼音组件、传感器组件等。网络接口112可为装置100提供接口以通过一个或多个网络通信，装置100可根据一个或多个无线网络标准和/或协议中的任意标准和/或协议来与无线网络的一个或多个组件进行无线通信，例如接入基于通信标准的无线网络，如WiFi、2G、3G、4G、5G等，或它们的组合进行无线通信。
对于一个实施例，(一个或多个)处理器102中的至少一个可与控制模块104的一个或多个控制器(例如，存储器控制器模块)的逻辑封装在一起。对于一个实施例，(一个或多个)处理器102中的至少一个可与控制模块104的一个或多个控制器的逻辑封装在一起以形成系统级封装(SiP)。对于一个实施例，(一个或多个)处理器102中的至少一个可与控制模块104的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上。对于一个实施例，(一个或多个)处理器102中的至少一个可与控制模块104的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上以形成片上系统(SoC)。
在各个实施例中，装置100可以但不限于是：服务器、台式计算设备或移动计算设备(例如，膝上型计算设备、手持计算设备、平板电脑、上网本等)等终端设备。在各个实施例中，装置100可具有更多或更少的组件和/或不同的架构。例如，在一些实施例中，装置100包括一个或多个摄像机、键盘、液晶显示器(LCD)屏幕(包括触屏显示器)、非易失性存储器端口、多个天线、图形芯片、专用集成电路(ASIC)和扬声器。
本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；和，其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如本申请中一个或多个所述的数据处理方法。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、和流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例和落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种数据处理方法及装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：
确定目标虚拟现实跑步机的跑步机反馈活动数据序列，所述跑步机反馈活动数据序列包括存在反馈连通关系的至少两组跑步机反馈活动数据；
依据所述跑步机反馈活动数据序列确定跑步关注点数据序列，所述跑步关注点数据序列包括存在反馈连通关系的至少两组跑步关注点数据；
依据所述跑步机反馈活动数据序列，根据跑步浏览偏好预测模型所包括的第一跑步偏好预测单元确定主动兴趣特征链，所述主动兴趣特征链包括多个主动兴趣特征；
依据所述跑步关注点数据序列，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第二跑步偏好预测单元确定被动兴趣特征链，所述被动兴趣特征链包括多个被动兴趣特征；
依据所述主动兴趣特征链以及所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度；
依据所述偏好强度确定所述跑步机反馈活动数据序列的反馈增强关注点分布，并基于所述反馈增强关注点对所述目标虚拟现实跑步机进行对应虚拟现实元素的内容反馈增强更新。
2.根据权利要求1所述的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法，其特征在于，所述依据所述主动兴趣特征链以及所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度，包括：
依据所述主动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第一线性变换单元确定多个第一线性变换特征，每个第一线性变换特征对应于一个主动兴趣特征；
依据所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第二线性变换单元确定多个第二线性变换特征，每个第二线性变换特征对应于一个被动兴趣特征；
对所述多个第一线性变换特征以及所述多个第二线性变换特征进行关联性配置，得到多个目标线性变换特征，每个目标线性变换特征包括一个第一线性变换特征以及一个第二线性变换特征；
依据所述多个目标线性变换特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的所述偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度。
3.根据权利要求2所述的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法，其特征在于，所述依据所述主动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第一线性变换单元确定多个第一线性变换特征，包括：
针对于所述主动兴趣特征链中的各个主动兴趣特征，根据所述第一线性变换单元所包括的前向维度线性变换子单元确定第一前向维度线性变换特征，所述第一线性变换单元属于所述跑步浏览偏好预测模型；
针对于所述主动兴趣特征链中的各个主动兴趣特征，根据所述第一线性变换单元所包括的后向维度线性变换子单元确定第一后向维度线性变换特征；
针对于所述主动兴趣特征链中的各个主动兴趣特征，依据所述第一前向维度线性变换特征以及所述第一后向维度线性变换特征，根据所述第一线性变换单元所包括的融合子单元确定第一融合特征；
针对于所述主动兴趣特征链中的各个主动兴趣特征，依据所述第一融合特征以及所述主动兴趣特征，根据所述第一线性变换单元所包括的第一后向维度线性变换子单元确定第一线性变换特征。
4.根据权利要求2所述的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法，其特征在于，所述依据所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第二线性变换单元确定多个第二线性变换特征，包括：
针对于所述被动兴趣特征链中的各个被动兴趣特征，根据所述第二线性变换单元所包括的前向维度线性变换子单元确定第二前向维度线性变换特征，所述第二线性变换单元属于所述跑步浏览偏好预测模型；
针对于所述被动兴趣特征链中的各个被动兴趣特征，根据所述第二线性变换单元所包括的后向维度线性变换子单元确定第二后向维度线性变换特征；
针对于所述被动兴趣特征链中的各个被动兴趣特征，依据所述第二前向维度线性变换特征以及所述第二后向维度线性变换特征，根据所述第二线性变换单元所包括的融合子单元确定第二融合特征；
针对于所述被动兴趣特征链中的各个被动兴趣特征，依据所述第二融合特征以及所述被动兴趣特征，根据所述第二线性变换单元所包括的第二后向维度线性变换子单元确定第二线性变换特征。
5.根据权利要求2所述的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法，其特征在于，所述依据所述多个目标线性变换特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的所述偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度，包括：
依据所述多个目标线性变换特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好层级分析单元确定线性变换层级分布特征，所述线性变换层级分布特征为依据所述多个目标线性变换特征以及多个偏好层级特征确定的，每个目标线性变换特征对应于一个偏好层级特征；
依据所述线性变换层级分布特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的所述偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度。
6.根据权利要求5所述的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法，其特征在于，所述依据所述多个目标线性变换特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好层级分析单元确定线性变换层级分布特征，包括：
依据所述多个目标线性变换特征，根据所述偏好层级分析单元所包括的前馈处理子单元确定多个前馈线性变换特征，所述偏好层级分析单元属于所述跑步浏览偏好预测模型；
依据所述多个前馈线性变换特征，根据所述偏好层级分析单元所包括的时空域处理子单元确定多个时空域线性变换特征；
依据所述多个时空域线性变换特征确定多个偏好层级特征，每个偏好层级特征对应于一个目标线性变换特征；
依据所述多个目标线性变换特征以及多个偏好层级特征，确定所述线性变换层级分布特征。
7.根据权利要求1所述的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法，其特征在于，所述依据所述主动兴趣特征链以及所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度，包括：
依据所述主动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第一后向维度线性变换子单元确定多个第一线性变换特征，每个第一线性变换特征对应于一个主动兴趣特征；
依据所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第二后向维度线性变换子单元确定多个第二线性变换特征，每个第二线性变换特征对应于一个被动兴趣特征；
对所述多个第一线性变换特征以及所述多个第二线性变换特征进行关联性配置，得到多个目标线性变换特征，每个目标线性变换特征包括一个第一线性变换特征以及一个第二线性变换特征；
依据所述多个目标线性变换特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好层级分析单元确定线性变换层级分布特征，所述线性变换层级分布特征为依据所述多个目标线性变换特征以及多个偏好层级特征确定的，每个目标线性变换特征对应于一个偏好层级特征；
依据所述线性变换层级分布特征，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的所述偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度。
8.根据权利要求1所述的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法，其特征在于，所述依据所述跑步机反馈活动数据序列确定跑步关注点数据序列，包括：
针对于所述跑步机反馈活动数据序列中的各个跑步机反馈活动数据，根据跑步关注点挖掘模型确定跑步关注点概率图；
依据所述各个跑步机反馈活动数据所对应的所述跑步关注点概率图，生成所述各个跑步机反馈活动数据所对应的跑步关注点数据。
9.一种用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理系统，其特征在于，所述用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理系统包括服务器以及与所述服务器通信连接的虚拟现实跑步机，所述服务器具体用于：
确定跑步机反馈活动数据序列，所述跑步机反馈活动数据序列包括存在反馈连通关系的至少两组跑步机反馈活动数据；
依据所述跑步机反馈活动数据序列确定跑步关注点数据序列，所述跑步关注点数据序列包括存在反馈连通关系的至少两组跑步关注点数据；
依据所述跑步机反馈活动数据序列，根据跑步浏览偏好预测模型所包括的第一跑步偏好预测单元确定主动兴趣特征链，所述主动兴趣特征链包括多个主动兴趣特征；
依据所述跑步关注点数据序列，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的第二跑步偏好预测单元确定被动兴趣特征链，所述被动兴趣特征链包括多个被动兴趣特征；
依据所述主动兴趣特征链以及所述被动兴趣特征链，根据所述跑步浏览偏好预测模型所包括的偏好决策单元确定所述跑步机反馈活动数据所对应的偏好强度；
依据所述偏好强度确定所述跑步机反馈活动数据序列的反馈增强关注点分布，并基于所述反馈增强关注点对所述目标虚拟现实跑步机进行对应虚拟现实元素的内容反馈增强更新。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述权利要求1-8任意一项所述的用于虚拟现实跑步机的反馈增强处理方法。
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