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BEREICH DER ERFINDUNG
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Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf das Gebiet der Filmempfehlungen und insbesondere auf ein intelligentes, verschlüsselungsbasiertes System zur Bereitstellung personalisierter und sicherer Filmempfehlungen für Benutzer.
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Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf den Bereich der Unterhaltungstechnologie und Datenanalyse. Sie konzentriert sich auf die Entwicklung eines hochentwickelten, intelligenten, verschlüsselungsbasierten Systems, das effizient verschiedene Datensätze, einschließlich Benutzerpräferenzen, historische Daten und Filminformationen, sammelt und analysiert. Durch den Einsatz fortschrittlicher Verschlüsselungstechniken gewährleistet das System den Datenschutz und die Sicherheit der Nutzerdaten während des Filmempfehlungsprozesses. Darüber hinaus umfasst die Erfindung die Integration intelligenter Schaltkreise, um die Energieverteilung und -verwaltung innerhalb des Systems zu optimieren und seine Gesamtleistung und Zuverlässigkeit zu erhöhen. Das vorgeschlagene, auf intelligenter Verschlüsselung basierende System bietet einen neuartigen Ansatz zur Bewältigung der Datenflut und zur Bereitstellung genauer, maßgeschneiderter Filmempfehlungen, die das Unterhaltungserlebnis der Nutzer bereichern.
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Insbesondere bezieht sich die vorliegende Erfindung auf ein intelligentes, verschlüsselungsbasiertes System für Filmempfehlungen.
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HINTERGRUND DER ERFINDUNG
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Bei dem im Abschnitt „Hintergrund“ behandelten Gegenstand sollte nicht davon ausgegangen werden, dass er allein aufgrund seiner Erwähnung im Abschnitt „Hintergrund“ zum Stand der Technik gehört. Ebenso sollte nicht davon ausgegangen werden, dass ein im Hintergrundabschnitt erwähntes oder mit dem Gegenstand des Hintergrundabschnitts verbundenes Problem bereits im Stand der Technik erkannt worden ist. Der Gegenstand des Hintergrundabschnitts stellt lediglich verschiedene Ansätze dar, die für sich genommen ebenfalls Erfindungen sein können.
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Die Welt der Unterhaltung hat sich in den letzten Jahren stark gewandelt, insbesondere durch das Aufkommen von Streaming-Plattformen und den Konsum digitaler Inhalte. Da die Nutzer Zugang zu riesigen Bibliotheken von Filmen und Fernsehsendungen haben, ist der Bedarf an effektiven Filmempfehlungssystemen von größter Bedeutung. Traditionelle Methoden zur Entdeckung von Filmen, wie z. B. Mundpropaganda oder Expertenrezensionen, wurden durch datengesteuerte Ansätze ergänzt, die Algorithmen des maschinellen Lernens und Datenanalysen nutzen, um personalisierte Vorschläge zu machen.
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Datengestützte Empfehlungssysteme haben sich zwar als vielversprechend erwiesen, wenn es darum geht, den Nutzern relevante Inhalte zu liefern, doch werfen sie auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit auf. Da die Nutzer ihre Sehgewohnheiten, Vorlieben und persönlichen Informationen weitergeben, besteht ein wachsender Bedarf an sicheren und datenschutzfreundlichen Empfehlungssystemen, die sensible Daten vor unbefugtem Zugriff schützen.
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Datenüberlastung ist eine weitere Herausforderung, mit der die Nutzer in der digitalen Unterhaltungslandschaft konfrontiert sind. Die schiere Menge der verfügbaren Inhalte kann die Nutzer überfordern und es ihnen schwer machen, Filme zu finden, die ihrem Geschmack und ihren Interessen entsprechen. Herkömmliche Empfehlungssysteme haben Schwierigkeiten, genaue und maßgeschneiderte Vorschläge zu machen, was zu Frustration und geringerem Engagement der Nutzer führt.
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In Anbetracht dieser Herausforderungen ist die Entwicklung eines neuen und innovativen Filmempfehlungssystems unerlässlich geworden. Dieses System zielt darauf ab, Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auszuräumen und gleichzeitig den Nutzern genaue und personalisierte Filmempfehlungen zu liefern, die ihr Filmerlebnis insgesamt verbessern. Durch den Einsatz hochentwickelter Algorithmen, fortschrittlicher Verschlüsselungstechniken und einer effizienten Energieverwaltung soll dieses neuartige Empfehlungssystem die Art und Weise revolutionieren, wie Nutzer im digitalen Zeitalter Filme entdecken und abrufen.
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CN111782934 KINOEMPFEHLUNGSSYSTEM UND -VERFAHREN ZUR VERMINDERUNG DER DATENSPARSITÄT Die Erfindung bezieht sich auf ein Kinoempfehlungssystem zur Verminderung der Datensparsamkeit. Das Filmempfehlungssystem umfasst ein anfängliches Dateneingabemodul und ein Empfehlungslistenmodul, wobei das anfängliche Dateneingabemodul Filmeinführungsdaten, Filmkommentardaten, tatsächliche Bewertungsdaten und Kinogruppenpersonalinformationsdaten umfasst; die Filmeinführungsdaten und die tatsächlichen Bewertungsdaten werden durch ein verbessertes neuronales Faltungsnetzwerk verarbeitet und dann an ein Empfehlungslistenmodul übertragen; Erstellen eines mathematischen Modells gemäß den Kinogruppenpersonalinformationsdaten und Einbetten des mathematischen Modells in das Empfehlungslistenmodul; und die Filmkommentardaten werden durch einen Algorithmus verarbeitet und dann an ein Empfehlungslistenmodul übertragen. Die Erfindung stellt ein Filmempfehlungssystem und ein Verfahren zur Verringerung der Datenknappheit bereit. Die Filmeinführungsdaten, die Filmkommentardaten, die tatsächlichen Bewertungsdaten und die Personalinformationsdaten der Kinogruppe werden gesammelt, das verbesserte neuronale Faltungsnetzwerk und das mathematische Modell werden verwendet, um eine Filminformationsfusion durchzuführen, die neue Empfehlungsliste wird generiert, die Genauigkeit des Systems wird verbessert und das Problem der Datenarmut der Benutzerbewertungsmatrix wird entschärft.
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CN110717093 FILMEMPFEHLUNGSSYSTEM UND -VERFAHREN AUF DER BASIS VON SPARK Die Erfindung offenbart ein Filmempfehlungssystem auf der Basis von Spark. Das System umfasst einen Datenerfassungsteil, einen Datenspeicherteil, einen Offline-Empfehlungsteil und einen Echtzeit-Empfehlungsteil; der Datenerfassungsteil wird zur Überwachung von Benutzerdatenänderungen in Echtzeit über ein Web-Terminal verwendet; Flume liest die Protokollaktualisierung von einem laufenden Web-End-Protokoll, erhält die Bewertungsbedingung eines Benutzers für einen Film, sendet Protokollinformationen in Echtzeit an einen Kafka-Cluster; Kafka wird als Cache-Komponente von Streaming-Daten verwendet, um eine Datensammelanforderung von Flume zu empfangen, und die Daten werden an einen Echtzeit-Empfehlungsteil gepusht. Gemäß der Erfindung werden MongoDB, ES und Redis als Datenspeicherteile verwendet und auch als ursprüngliche Daten und Datenspeicher für die Offline- und Echtzeit-Datenverarbeitung verwendet, so dass die Echtzeit- und Offline-Berechnungseffekte stark verbessert werden.
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CN113139088 VERFAHREN, MEDIUM, AUSRÜSTUNG UND SYSTEM ZUR FILMEMPFLIEDUNG NACH DEM IDF-MODELL Die Erfindung offenbart ein Verfahren, ein Medium, eine Ausrüstung und ein System zur Filmempfehlung nach dem IDF-Modell der kollaborativen Filterung. Das Filmempfehlungsverfahren umfasst die folgenden Schritte: Sammeln eines Benutzerdatensatzes von Einflussfaktoren bei der Filmempfehlung, Durchführen einer Datenvorverarbeitung an verwandten Einflussfaktordaten in dem Benutzerdatensatz, indem die verwandten Einflussfaktordaten als Eingabe eines Deep Belief Network DBN genommen werden, Eingeben der vorverarbeiteten Daten in ein zusammengesetztes IDF-Modell mit Multigranularitätsabtastung und Training, und Spleißen der erhaltenen Merkmalsvektoren, um eine Benutzer-Film-Score-Matrix zu erhalten, und Eingeben der erhaltenen Matrix in ein kollaboratives Filtermodell, um ein endgültiges Filmempfehlungsergebnis zu erhalten. Durch die Durchführung einer Multigranularitätsabtastung eines gesammelten Datensatzes, die auf die Komplexität einer von einem Filmempfehlungssystem verarbeiteten Datenstruktur und die Charakteristik der Informationsinteraktion und -übertragung zwischen einem Film und einem Benutzer abzielt, wird ein Zufallsstichprobenprinzip als Referenz verwendet, so dass innerhalb einer bestimmten Zeit jedes Stichprobenobjekt im Gesamtbereich mit einer bestimmten und von Null verschiedenen Wahrscheinlichkeit ausgewählt werden kann und als ein zu untersuchendes Objekt verwendet wird, so dass die Repräsentativität der auszuwählenden Stichprobe gewährleistet ist.
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CN112016000 VERFAHREN UND SYSTEM ZUR EMPFIEHLUNG VON FILMGRUPPEN AUF DER BASIS DER KOLLABORATIVEN FILTERUNG VON FOLGEN Die Erfindung betrifft ein Verfahren und System zur Empfehlung von Filmgruppen auf der Basis der kollaborativen Filterung von Faltungen. Das Verfahren umfasst die Schritte: Erhalten von Benutzerdaten und Wareninhaltsdaten durch einen Operator, Bilden einer Benutzergruppe und Verarbeiten der Benutzergruppe in ein Format, das von einem Modell erkannt werden kann; Verarbeiten der Daten unter Verwendung eines Empfehlungsalgorithmus, der auf kollaborativer Faltungsfilterung basiert, um eine Empfehlungsliste der Benutzergruppe zu erhalten; das Verfahren umfasst die folgenden Schritte: Empfehlen an eine verwandte Benutzergruppe, Sammeln von Rückmeldedaten eines Benutzers, Zurücksenden der Rückmeldedaten an ein System, Verarbeiten der Rückmeldedaten in ein entsprechendes Format, Durchführen einer Datenverarbeitung unter Verwendung eines auf Faltung basierenden kollaborativen Filteralgorithmus, um eine Empfehlungsliste zu berechnen, und Fortsetzen der Empfehlung von Waren an die Benutzergruppe. Das Verfahren hat die Vorteile, dass nach der linearen Fusion von Benutzer- und Projekteinbettungsmerkmalen der verarbeitete Fusionseinbettungsvektor direkt an ein einschichtiges neuronales Faltungsnetzwerk gesendet wird; viele Parameter werden reduziert; die Trefferquote der empfohlenen Waren des Modells kann effektiv verbessert werden.
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CN114943010 KURZSEQUENZ-EXPANSION-FILMEMPFEHLUNGSMETHODE AUF DER BASIS DER SELBSTACHTUNG UND VERBUNDEN MIT DREIFACH-INFORMATION Eine Kurzsequenz-Expansions-Filmempfehlungsmethode, die auf der Selbstaufmerksamkeit basiert und mit Dreifach-Informationen verschmolzen ist, umfasst die folgenden Schritte: 1) Verarbeitung der Originaldaten: Verarbeiten historischer Daten von Filmen, die von einem Benutzer gesehen wurden, und Erstellen eines Wissensgraphen für jeden Film gemäß einer voreingestellten Filmbeziehung; 2) Erstellen einer historischen Filmsequenz, die von jedem Benutzer gemäß dem Zeitstempel gesehen wurde, Umkehrtraining des Modells unter Verwendung eines Einweg-Transformationsmodells, um ein umgekehrtes Vortrainingsmodell zu erhalten, und Erzeugen erweiterter, verbesserter Daten unter Verwendung des umgekehrten Vortrainingsmodells; (3) die erweiterten Daten werden in ein Vortrainingsmodell zur Feineinstellung eines Vorwärtsmodells gesendet, und ein Vorwärtsvortrainingsmodell wird erhalten; und 4) Vorhersage eines nächsten vom Benutzer anzuschauenden Films durch Verwendung des Modells nach der Vorwärtsfeineinstellung. Mit dieser Methode werden kurze Sequenzen erweitert, die Daten verbessert, ein Teil der Kaltstartprobleme gelöst und eine leistungsstarke Hilfe für Filmempfehlungen bereitgestellt.
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CN113836425 VERFAHREN, GERÄT UND AUSRÜSTUNG ZUR KINOEMPFEHLUNG AUF DER BASIS EINES HETEROGENEN GRAFEN-ATTENTION-NETZWERKES Die Erfindung offenbart ein Verfahren zur Kinoempfehlung auf der Basis eines heterogenen Graphen-Attention-Netzes. Das Filmempfehlungsverfahren umfasst die folgenden Schritte: Sammeln von Filmempfehlungsdaten eines Benutzers; Abbilden der Filmempfehlungsdaten in entsprechende Entitätsvektoren auf der Grundlage eines voreingestellten Vektorabbildungsmodells; Berechnen von Gewichten zwischen den Entitätsvektoren auf der Grundlage eines voreingestellten neuronalen Aufmerksamkeitsnetzwerks auf Knotenebene; Konstruieren eines heterogenen Graph-Aufmerksamkeitsnetzwerks gemäß den Entitätsvektoren und den Gewichten; und Eingeben eingebetteter Informationen, die von dem heterogenen Graph-Aufmerksamkeitsnetzwerk ausgegeben werden, in ein voreingestelltes MLP-Modell zur Analyse, um ein dem Benutzer entsprechendes Filmempfehlungsergebnis zu erhalten. Daher kann das heterogene Graph-Aufmerksamkeitsnetz in Echtzeit entsprechend den Filmempfehlungsdaten des Benutzers in dem Filmempfehlungssystem aktualisiert werden, der Filmempfehlungsprozess wird in Echtzeit entsprechend den Filmempfehlungsdaten des Benutzers angepasst, und die Genauigkeit des endgültigen Filmempfehlungsergebnisses wird verbessert. Die Erfindung bezieht sich auch auf das technische Gebiet der Blockchain.
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CN112765486 VERFAHREN ZUR FILMEMPFLEGUNG MIT EINEM AUFMERKSAMKEITSMECHANISMUS EINES WISSENSGRAFENS Die Erfindung bezieht sich auf das technische Gebiet der Empfehlungssysteme, insbesondere auf ein Verfahren zur Empfehlung von Filmen, das einen Aufmerksamkeitsmechanismus eines Wissensgraphen fusioniert, das die folgenden Schritte umfasst: Erfassen von Benutzer-Film-Interaktionsinformationen und Film-Attributinformationen und Durchführen einer Datenvorverarbeitung durch einen automatischen DAE-Rauschreduzierungscodierer; Konstruieren eines Wissensgraphen unter Verwendung des verarbeiteten Datensatzes; Modellieren des Wissensgraphen, um einen Entitätsvektor und einen Beziehungsvektor zu erhalten; Konstruieren eines hybriden Deep-Learning-Empfehlungssystems, das einen Speicherkomponenten-Aufmerksamkeitsmechanismus enthält, um einen Benutzervektor und einen Artikelvektor zu erhalten; und schließlich Kombinieren des Wissensgraphen mit einem gemischten Empfehlungssystem durch einen gemeinsamen Lernmodus, Erhalten von Aufmerksamkeitsbewertungen des Benutzers für Kandidatenfilme durch einen Aufmerksamkeitsmechanismus, Durchführen einer absteigenden Sortierung, um einen vorhergesagten Bewertungswert zu erhalten, und Durchführen einer TOP-N-Empfehlung.
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CN108710680 METHOD OF USING DEEP LEARNING FOR MOVIE RECOMMENDATION BASED ON EMOTION ANALYSIS Die Erfindung offenbart ein Verfahren zur Verwendung von Deep Learning für Filmempfehlungen basierend auf Emotionsanalyse. Film-Online-Kommentare eines Benutzers und Filmstatus-Informationen werden erfasst, und Reinigungsvorgänge und Vorverarbeitung werden an Filmen und Kommentarinformationen durchgeführt; Struktur- und Merkmalsinformationsextraktion von Daten wird durchgeführt, und Emotionsanalyse wird an Merkmalsinformationen durch tiefes Lernen durchgeführt; und dann wird ein Benutzerinteressenmodell auf der Grundlage von Emotionsanalysedaten erstellt, dann werden Interessengrade des Benutzers an Filmen berechnet, und Filmempfehlung wird durchgeführt. Gemäß der Methode werden ein Bagging-Algorithmus und ein bidirektionales LSTM-Netzwerk (bi-directional long short-term memory) als Methode zur Analyse der Emotionsneigung verwendet, die vom Benutzer in den Textinformationen ausgedrückten subjektiven Emotionen werden ermittelt, das effektive Benutzerinteressenmodell wird erstellt, die Genauigkeit eines Empfehlungssystems wird verbessert und die Qualität der Filmempfehlung wird optimiert.
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CN114637909 FILMEMPFEHLUNGSSYSTEM UND -VERFAHREN AUF DER BASIS EINES VERBESSERTEN TIEF STRUKTURIERTEN SEMANTISCHEN MODELLS Ein Filmempfehlungssystem auf der Basis eines verbesserten tief strukturierten semantischen Modells umfasst ein Modul zum Sammeln und Verarbeiten von Benutzerverhalten, ein Offline-Trainingsmodul und ein Online-Abruf- und Sortiermodul, Das Offline-Trainingsmodul empfängt zusammengefasste Daten, die von dem Modul zum Sammeln und Verarbeiten des Benutzerverhaltens ausgegeben werden, und das Online-Abruf- und Sortiermodul entnimmt Benutzermerkmalsvektoren, die durch das Training von Benutzern gemäß den Attributmerkmalen der Benutzer erhalten werden, und ruft Filmteilmengen ab, die für die Benutzer in einer Filmvektorbibliothek empfohlen werden, indem eine Technologie zur Suche nach dem nächsten Nachbarn angewandt wird; eine Filmempfehlungsmethode, die auf einem verbesserten tief strukturierten semantischen Modell basiert, umfasst die Schritte der Sammlung und Verarbeitung des Benutzerverhaltens, des Offline-Trainings, des Online-Abrufs und der Sequenzierung und dergleichen, Filme, die den Benutzerinteressen entsprechen, können entsprechend den vorherrschenden Merkmalen und impliziten Interaktionsinformationen von Benutzern und Filmen effektiv ermittelt werden, personalisierte Empfehlungsdienste werden für die Benutzer bereitgestellt, und die Effizienz der Filmempfehlung wird verbessert. Und man erhält ein Empfehlungsergebnis für den Benutzer.
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CN112948625 VERFAHREN ZUR EMPFIEHLUNG VON FILMEN AUF DER BASIS VON ATTRIBUTE HETEROGENEOUS INFORMATION NETWORK EMBEDDING Die Erfindung bezieht sich auf das technische Gebiet der Empfehlungssysteme, insbesondere auf ein Verfahren zur Empfehlung von Filmen auf der Basis der Einbettung von heterogenen Informationsnetzwerken. Das Verfahren umfasst die folgenden Schritte: Verarbeiten von Informationen über Benutzer und Filme, um ein attributives heterogenes Informationsnetzwerk zu konstruieren; Erhalten einer Knotensequenz von Benutzerknoten und Filmknoten durch zufälliges Gehen des Metapfads; Lernen von Netzwerkeinbettungsvektoren jedes Knotens unter verschiedenen Metapfaden; Verschmelzen und Kombinieren der eingebetteten Vektoren des Benutzers und des Films zu einer Bewertungspräferenz und Berechnen der Bewertung des Benutzers für den Film, an dem der Benutzer interessiert sein könnte; und Empfehlen von ähnlichen Benutzern oder Filmen für die Benutzer gemäß den Bewertungsdaten. Gemäß dem Verfahren können die Benutzer und die Filme durch das heterogene Informationsnetzwerk verbunden werden, und mehr Informationen zwischen mehr Benutzern und Filmen können durch die Netzwerkeinbettungsdarstellung basierend auf Metapfaden erhalten werden, so dass die Empfehlungsgenauigkeit verbessert wird.
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Wie in der vorliegenden Beschreibung und in den folgenden Ansprüchen verwendet, schließt die Bedeutung von „ein“, „eine“ und „die“ den Plural ein, sofern der Kontext nicht eindeutig etwas anderes vorgibt. Wie in der vorliegenden Beschreibung verwendet, schließt die Bedeutung von „in“ auch „in“ und „am“ ein, sofern der Kontext nicht eindeutig etwas anderes vorschreibt.
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Die Aufzählung von Wertebereichen dient lediglich als Kurzbezeichnung für jeden einzelnen Wert, der in den Bereich fällt. Sofern hier nicht anders angegeben, wird jeder einzelne Wert in die Spezifikation aufgenommen, als ob er hier einzeln aufgeführt wäre.
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Die Verwendung von Beispielen oder beispielhaften Formulierungen (z. B. „wie“) in Bezug auf bestimmte Ausführungsformen dient lediglich der besseren Veranschaulichung der Erfindung und stellt keine Einschränkung des Umfangs der ansonsten beanspruchten Erfindung dar. Keine Formulierung in der Beschreibung sollte als Hinweis auf ein nicht beanspruchtes, für die Ausführung der Erfindung wesentliches Element ausgelegt werden.
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Die in diesem Abschnitt „Hintergrund“ offengelegten Informationen dienen lediglich dem besseren Verständnis des Hintergrunds der Erfindung und können daher Informationen enthalten, die nicht zum Stand der Technik gehören und die einer Person mit normaler Fachkenntnis in diesem Land bereits bekannt sind.
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ZUSAMMENFASSUNG
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Bevor die vorliegenden Systeme und Methoden beschrieben werden, sei darauf hingewiesen, dass diese Anwendung nicht auf die beschriebenen Systeme und Methoden beschränkt ist, da es mehrere mögliche Ausführungsformen geben kann, die in der vorliegenden Offenlegung nicht ausdrücklich dargestellt sind. Es ist auch zu verstehen, dass die in der Beschreibung verwendete Terminologie nur zur Beschreibung der besonderen Versionen oder Ausführungsformen dient und nicht dazu gedacht ist, den Umfang der vorliegenden Anwendung zu begrenzen.
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Die vorliegende Erfindung behebt und löst vor allem die im Stand der Technik bestehenden technischen Probleme. Als Antwort auf diese Probleme offenbart die vorliegende Erfindung ein auf intelligenter Verschlüsselung basierendes System für Filmempfehlungen.
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Die vorliegende Erfindung stellt ein neuartiges intelligentes, verschlüsselungsbasiertes System für Filmempfehlungen vor, das die Art und Weise revolutioniert, in der Benutzern personalisierte Filmvorschläge unterbreitet werden. Das System umfasst verschiedene Komponenten, darunter einen Datensammler, der umfangreiche Datensätze sammelt, ein Datenanalysemodul zur Verarbeitung und Verfeinerung der Daten und ein Verschlüsselungsmodul, das die sichere Übertragung von Filmempfehlungen an die Nutzer gewährleistet. Darüber hinaus optimiert ein intelligentes Schaltungsmodul die Stromverteilung und die elektronischen Funktionen innerhalb des Systems, was zu einer verbesserten Effizienz und Zuverlässigkeit führt.
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Durch den Einsatz ausgeklügelter Algorithmen und maschineller Lerntechniken generiert das zentrale Steuerungsmodul präzise und maßgeschneiderte Filmempfehlungen auf der Grundlage von Nutzerpräferenzen, Verlauf und Filminformationen. Der intelligente, auf Verschlüsselung basierende Ansatz schützt die Privatsphäre der Nutzer und stellt sicher, dass sensible Daten während des gesamten Empfehlungsprozesses vertraulich bleiben.
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Die Erfindung behebt nicht nur das Problem der Datenüberlastung, sondern verbessert auch das Nutzererlebnis, indem sie relevante und ansprechende Filmvorschläge liefert. Darüber hinaus sorgt die Integration des Stromversorgungsmoduls für einen unterbrechungsfreien Betrieb, wodurch die Zuverlässigkeit des Systems weiter erhöht wird.
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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das intelligente, auf Verschlüsselung basierende System für Filmempfehlungen einen bahnbrechenden Fortschritt auf dem Gebiet der Unterhaltungstechnologie darstellt, da es den Nutzern sichere, genaue und personalisierte Filmempfehlungen bietet, während es gleichzeitig ihren Datenschutz gewährleistet und ihr Filmerlebnis insgesamt bereichert.
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KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNG
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Um verschiedene Aspekte einiger Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung zu verdeutlichen, wird eine genauere Beschreibung der Erfindung durch Bezugnahme auf bestimmte Ausführungsformen, die in der beigefügten Zeichnung dargestellt sind, gegeben. Es wird davon ausgegangen, dass diese Zeichnung zeigt nur illustrierte Ausführungsformen der Erfindung und sind daher nicht als Einschränkung ihres Umfangs zu betrachten. Die Erfindung wird mit zusätzlicher Spezifität und Detail durch die Verwendung der beigefügten Zeichnung beschrieben und erläutert.
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Damit die Vorteile der vorliegenden Erfindung leicht verstanden werden, wird im Folgenden eine detaillierte Beschreibung der Erfindung in Verbindung mit der beigefügten Zeichnung erörtert, die jedoch nicht als Beschränkung des Umfangs der Erfindung auf die beigefügte Zeichnung angesehen werden sollte, in der:
- zeigt das Blockdiagramm eines intelligenten, verschlüsselten Systems für Filmempfehlungen.
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DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
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Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein auf intelligenter Verschlüsselung basierendes System für Filmempfehlungen.
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zeigt ein detailliertes Blockdiagramm des auf intelligenter Verschlüsselung basierenden Systems (10) für Filmempfehlungen.
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Obwohl die vorliegende Offenbarung mit dem Ziel eines intelligenten Verschlüsselungssystems für Filmempfehlungen beschrieben wurde, sollte man sich darüber im Klaren sein, dass dies lediglich dazu dient, die Erfindung beispielhaft zu veranschaulichen und jeden anderen Zweck oder jede andere Funktion hervorzuheben, für die die erläuterten Strukturen oder Konfigurationen verwendet werden könnten und die in den Anwendungsbereich der vorliegenden Offenbarung fallen.
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Das intelligente, auf Verschlüsselung basierende System für Filmempfehlungen wird in dieser Offenlegung offengelegt.
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Der Datensammler (1) ist eine grundlegende Komponente (1) des intelligenten, verschlüsselten Systems (10) für Filmempfehlungen. Er spielt eine entscheidende Rolle beim Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, um umfassende Datensätze zu erstellen. Der Datensammler (1) dient dazu, Datensätze zu importieren und sie für die weitere Analyse in einen strukturierten Datenrahmen umzuwandeln. Die gesammelten Daten umfassen benutzerspezifische Informationen, wie z. B. Benutzerdaten, Verlauf, Empfehlungspräferenzen, Standort, Suchverlauf und Interessengebiete. Darüber hinaus verwendet der Datensammler (1) Daten zu empfohlenen Filmen, die auf den vom Benutzer gewählten Genres und Darstellern basieren, zu den beliebtesten Filmen verschiedener Genres, zu den beliebtesten Filmen verschiedener Jahre und zu Filmen, die dem vom Benutzer ausgewählten Film ähnlich sind. Diese umfangreiche Datensammlung bietet eine solide Grundlage für die Erstellung personalisierter Filmempfehlungen.
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Das Datenanalysemodul (2) ist eine Schlüsselkomponente (2), die die vom Datensammler (1) erfassten Daten verarbeitet und analysiert. Seine Hauptaufgabe besteht darin, die Korrektheit und Konsistenz der gesammelten Datensätze sicherzustellen. Das Datenanalysemodul (2) führt verschiedene Datenvorverarbeitungstechniken durch, um fehlende oder fehlerhafte Daten zu behandeln und sicherzustellen, dass alle erforderlichen Spaltenfelder vorhanden und korrekt dargestellt sind. Durch eingehende Analysen identifiziert dieses Modul (2) Muster, Trends und Benutzerpräferenzen, die für die Erstellung genauer und relevanter Filmempfehlungen entscheidend sind. Das Datenanalysemodul (2) spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Gesamteffizienz und Genauigkeit des Systems (10).
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Das Verschlüsselungsmodul (3) ist eine wichtige Komponente (3), die für die sichere Empfehlung von Filmen an die Nutzer verantwortlich ist. Es setzt intelligente Verschlüsselungstechniken ein, um die Nutzerdaten und die Privatsphäre während des Empfehlungsprozesses zu schützen. Die von der Streaming-Plattform abgerufenen Filmdaten werden kryptisch verschlüsselt, bevor sie an den Nutzer übermittelt werden. Diese Verschlüsselung stellt sicher, dass sensible Informationen vertraulich und sicher vor unbefugtem Zugriff bleiben. Durch den Einsatz modernster Verschlüsselungsalgorithmen erhöht das Modul (3) die allgemeine Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit des Filmempfehlungssystems (10).
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Das intelligente Schaltungsmodul (4) dient als zentraler Knotenpunkt (4), der die verschiedenen Komponenten des Systems (10) miteinander verbindet und koordiniert. Es ist für die Verwaltung der elektronischen und telekommunikativen Funktionen des Systems (10) verantwortlich. Eine seiner Hauptaufgaben besteht darin, Kurzschlussprobleme zu verhindern und die Energieverteilung zwischen den verschiedenen Komponenten effizient zu steuern. Durch den Einsatz fortschrittlicher Logik stellt das intelligente Schaltkreismodul (4) sicher, dass jede Komponente entsprechend ihren spezifischen Anforderungen die erforderliche Energie erhält. Dieses intelligente Strommanagement optimiert die Leistung des Systems (10) und führt zu einer höheren Effizienz und einem geringeren Energieverbrauch.
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Das zentrale Steuermodul (5) ist eine wichtige Komponente (5), die als das Gehirn des Filmempfehlungssystems (10) fungiert. Es empfängt Informationen vom Datensammler (1), dem Datenanalysemodul (2), dem Verschlüsselungsmodul (3) und dem intelligenten Schaltungsmodul (4). Dieses Modul (5) verarbeitet die gesammelten Daten, die Ergebnisse der Filmanalyse, die verschlüsselten Filmempfehlungen und die Informationen zur Energieverwaltung. Es verwendet hochentwickelte Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um personalisierte und genaue Filmempfehlungen auf der Grundlage der Vorlieben und der Historie des Benutzers zu erstellen. Das zentrale Steuermodul (5) zeigt dann die verarbeiteten Informationen und Filmempfehlungen auf dem persönlichen Gerät oder dem mobilen Computer des Benutzers an und verbessert so die Benutzererfahrung und -zufriedenheit.
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Zusätzlich zu den primären Komponenten umfasst das System (10) auch ein Stromversorgungsmodul (6), das einen unterbrechungsfreien Betrieb bei Stromausfällen gewährleistet. Dieses Stromversorgungs-Backup-Modul (6) sichert die Integrität des Systems (10) und verhindert Datenverluste bei unerwarteten Ausfällen. Durch die Bereitstellung einer zuverlässigen Stromversorgungslösung erhöht dieses Modul (5) die allgemeine Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit des Filmempfehlungssystems (10).
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Die Abbildung und die vorangehende Beschreibung zeigen Beispiele für Ausführungsformen. Der Fachmann wird verstehen, dass eines oder mehrere der beschriebenen Elemente durchaus zu einem einzigen Funktionselement kombiniert werden können. Alternativ dazu können bestimmte Elemente in mehrere Funktionselemente aufgeteilt werden. Elemente aus einer Ausführungsform können einer anderen Ausführungsform hinzugefügt werden. Die Reihenfolge der hier beschriebenen Prozesse kann beispielsweise geändert werden und ist nicht auf die hier beschriebene Weise beschränkt. Darüber hinaus müssen die Aktionen eines Blockdiagramms nicht in der gezeigten Reihenfolge ausgeführt werden, und es müssen auch nicht unbedingt alle Aktionen durchgeführt werden. Auch können diejenigen Handlungen, die nicht von anderen Handlungen abhängig sind, parallel zu den anderen Handlungen ausgeführt werden. Der Umfang der Ausführungsformen ist durch diese spezifischen Beispiele keineswegs begrenzt.
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Obwohl Ausführungsformen der Erfindung in einer für strukturelle Merkmale und/oder Methoden spezifischen Sprache beschrieben wurden, sind die beigefügten Ansprüche nicht notwendigerweise auf die beschriebenen spezifischen Merkmale oder Methoden beschränkt. Vielmehr werden die spezifischen Merkmale und Methoden als Beispiele für Ausführungsformen der Erfindung offenbart.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- CN 111782934 [0009]
- CN 110717093 [0010]
- CN 113139088 [0011]
- CN 112016000 [0012]
- CN 114943010 [0013]
- CN 113836425 [0014]
- CN 112765486 [0015]
- CN 108710680 [0016]
- CN 114637909 [0017]
- CN 112948625 [0018]
