TW202223804A - 電子資源推送方法及系統 - Google Patents

Abstract

本發明提供了一種電子資源推送方法及系統。電子資源推送方法包含以下步驟：獲取使用者的生理數據；根據生理數據獲得使用者的情緒類型；根據使用者的情緒類型匹配至少一電子資源；將匹配的電子資源推送至使用者。本發明的電子資源推送方法通過接收使用者生理數據，分析判斷使用者當前的情緒，並結合使用者不同情緒時的偏好匹配電子資源向使用者推送，以發揮使用者情緒低落時舒緩安撫使用者、使用者憤怒時穩定使用者避免衝突升級的作用。本發明的電子資源推送系統自動地對使用者的情緒進行干預，實現人機之間的智慧型溝通。

Description

電子資源推送方法及系統

本發明涉及互聯網領域，更明確地說，涉及一種電子資源推送方法及系統。

隨著科技的發展，越來越多的設備或裝置用於監測各種生理數據。有些智能設備已經能夠讀懂使用者的情緒，但在這些技術中，只對使用者進行情緒採集與分析，此時不能滿足隨著工作和生活的快節奏化。由於人們的壓力越來越大的需求，如何通過對使用者情緒的監測並根據所監測到的使用者情緒向使用者推送個性化的情緒舒緩內容或提供情緒安撫手段，成為人機溝通智能化的發展方向。

值得說明的是，在上述背景技術部分公開的訊息僅用於加強對本發明的背景的理解，因此可以包含不構成對本領域通常知識者已知的現有技術的訊息。

針對現有技術中的問題，本發明的目的在於提供了一種電子資源推送方法及系統，通過監測使用者情緒並且根據使用者個人偏好推送干預使用者情緒的電子資源，實現人機的智慧型溝通。

本發明一具體實施例提供了一種電子資源推送方法，包含以 下步驟：獲取使用者的生理數據；根據生理數據獲得使用者的情緒類型；根據使用者的情緒類型匹配至少一電子資源；以及將匹配的電子資源推送至使用者。

在一具體實施例中，於根據生理數據獲得使用者的情緒類型的步驟中，進一步包含以下步驟：將生理數據輸入訓練好的情緒分類模型獲得使用者的情緒類型。其中，訓練好的情緒分類模型通過以下方法建立：基於情緒訓練樣本建立用於情緒分類的機器學習模型；以及將情緒訓練樣本中的情緒特徵及對應的情緒類型輸入機器學習模型，以獲得訓練好的情緒分類模型。

在一具體實施例中，獲取使用者的生理數據包含第一生理數據、第二生理數據、第三生理數據和/或第四生理數據，並且第一生理數據通過以下步驟獲得：通過圖像採集設備獲取使用者的圖像，獲取圖像的情緒化特徵，根據圖像的情緒化特徵獲得第一生理數據；第二生理數據通過以下步驟獲得：通過聲音採集設備獲取使用者的音訊，獲取音訊的情緒化特徵，根據音訊的情緒化特徵獲得第二生理數據；第三生理數據通過體溫感測器獲得；第四生理數據通過心率監測器獲得。

在一具體實施例中，於根據使用者的情緒類型匹配至少一電子資源的步驟中，進一步包含以下步驟：根據使用者身分獲取使用者情緒干預特徵庫；將使用者的情緒類型輸入使用者情緒干預特徵庫匹配至少一電子資源；如匹配失敗，則將使用者的情緒類型輸入統計情緒干預特徵庫匹配至少一電子資源。

在一具體實施例中，進一步包含以下步驟：根據每一電子資 源的權重計算匹配到的每一電子資源的推薦指數；將推薦指數最高的電子資源推送到使用者。

在一具體實施例中，進一步包含以下步驟：獲取使用者的設備參數和/或場景參數；根據設備參數和/或場景參數獲得每一電子資源的權重。

在一具體實施例中，進一步包含以下步驟：獲取使用者對推送的電子資源的反饋訊息；若反饋訊息為不滿意，則根據獲得的每一電子資源的推薦指數推送推薦指數次高的電子資源至使用者。

在一具體實施例中，於將匹配的電子資源推送至使用者的步驟後，進一步包含以下步驟：獲取使用者對推送的電子資源的反饋訊息；若反饋訊息為滿意，則將使用者的情緒類型和電子資源的映射關係添加至使用者情緒干預特徵庫。

在一具體實施例中，於獲取使用者對推送的電子資源的反饋訊息的步驟中，進一步為：獲取使用者輸入的對推送的電子資源的滿意程度數據；或監測使用者的生理數據，根據生理數據判斷使用者對推送的電子資源的滿意程度數據。

在一具體實施例中，耳機進一步設置有震動器和/或音訊發生器。在將匹配的電子資源推送至使用者的步驟後，耳機根據電子資源產生震動和/或播放音訊。

本發明的另一具體實施例提供了一種電子資源推送系統，用於實現前述的電子資源推送方法，電子資源推送系統包含使用者模組、資源匹配模組和情緒干預模組。使用者模組用以獲取使用者的生理數據。資 源匹配模組用以根據生理數據獲得使用者的情緒類型。情緒干預模組用以根據使用者的情緒類型匹配至少一電子資源。而使用者模組進一步用以將情緒類型匹配的電子資源推送至使用者。

本發明的電子資源推送方法通過使用者生理數據，分析判斷使用者當前的情緒，並結合使用者不同情緒時的偏好匹配電子資源向使用者推送，以發揮使用者情緒低落時舒緩安撫使用者、使用者憤怒時穩定使用者避免衝突升級的作用。本發明的電子資源推送系統自動地對使用者的情緒進行干預，實現人機的智慧型溝通。

S100~S600、S210、S310、S320:步驟

M100:使用者模組

M200:資源匹配模組

M300:情緒干預模組

此處的圖式被併入說明書中並構成本說明書的一部分，示出了符合本發明的具體實施例，並與說明書一起用於解釋本發明的原理。通過閱讀參照以下圖式對非限制性具體實施例所作的詳細描述，本發明的其他特徵、目的和優點將會變得更加明顯。顯而易見地，以下描述中的圖式僅僅是本發明的多個具體實施例，對於本領域通常知識者來說，在不付出創造性勞動的前提下，進一步可根據圖式獲得其他的圖式。

圖1係繪示根據本發明之一具體實施例的電子資源推送方法的步驟流程圖。

圖2係繪示根據本發明之另一具體實施例的電子資源推送方法的步驟流程圖。

圖3係繪示根據本發明之一具體實施例的電子資源推送系統的功能方塊圖。

圖4係繪示根據本發明之一具體實施例的電子資源推送系統的交互示意圖。

以下將參考圖式更全面地描述具體實施例。然而，具體實施例能夠以多種形式據以實施，且不應被理解為限於在此闡述的實施例；相反地，提供多個具體實施例使得本發明將更加全要和完整，並將具體實施例的構思全面地傳達至本領域的技術人員。說明書中所描述的特徵、結構或特性可以以任何合適的方式結合在一個或更多具體實施例中。

此外，圖式僅為本發明的示意性圖解，並非一定是按比例繪制。圖式中相同的圖示標記表示相同或類似的部分，因而將省略對它們的重複描述。圖式中所示的方框圖是功能實體，不一定必須與物理或邏輯上獨立的實體相對應。可以採用軟體形式來實現功能實體，或在一個或多個硬體模組或集成電路中實現功能實體，或在不同網路和/或處理器裝置和/或微控制器裝置中實施功能實體。

圖1係繪示根據本發明之一具體實施例的電子資源推送方法的步驟流程圖。於實務中，本發明的電子資源推送方法包含以下步驟：步驟S100：獲取使用者的生理數據；步驟S200：根據生理數據獲得使用者的情緒類型；步驟S300：根據使用者的情緒類型匹配至少一電子資源；以及步驟S400：將匹配的電子資訊推送至使用者。

本發明首先通過步驟S100獲取使用者的生理數據，並通過步驟S200根據生理數據獲得使用者的情緒類型，從而可以通過步驟S300及步驟S400根據使用者的情緒類型匹配至少一電子資源並將匹配的電子資源推送至使用者。本發明的電子資源推送方法發揮使用者情緒低落時舒緩安撫使用者、使用者憤怒時穩定使用者避免衝突升級的作用，實現自動地對使用者的情勢進行干預，一定程度實現人機的智慧型溝通。

步驟S100的獲取使用者的生理數據，根據生理參數的種類或來源，生理數據可以包含第一生理數據、第二生理數據、第三生理數據和/或第四生理數據等。

隨著科技的發展，現實的場景中可能包含多個使用者設備，包含使用者的穿戴設備，如智慧眼鏡，腕帶，手錶，耳機等。使用者設備還可以是可構建高效的住宅設施(Internet of Things，IoT設備)與家庭日常事物的管理系統的智慧家居系統，其中，多個IoT設備之間或者IoT設備與遠端伺服器可通過有線網路或無線網路相連，IoT設備包含智慧家用電器：如空調、電視、家庭娛樂、家庭影院、中央背景音樂系統和電熱暖氣等；S100步驟的使用者的生理數據可以通過上述使用者設備的圖像採集設備、聲音採集設備等獲取。

若定義第一生理數據是通過使用者設備的圖像採集設備獲得的，則第一生理數據可通過以下步驟獲得：通過圖像採集設備獲取使用者的圖像，圖像的情緒化特徵即為使用者的第一生理數據。情緒化特徵可以是臉部的表情，也可以是使用者的肢體語言。

若定義第二生理數據是通過使用者設備的聲音採集設備獲得的，則第二生理數據可通過以下步驟獲得：通過聲音採集設備獲取使用者的音訊，獲取音訊的情緒化特徵，根據音訊的情緒化特徵獲得第二生理數據。

同樣地，使用者的情緒變化也可體現在體溫的變化上，因此，體溫也可作為使用者的生理數據，即第三生理數據通過體溫感測器獲得。此外，使用者的情緒變化也可體現心率以及腦電波等的變化上，其也 可作為使用者的生理數據，因此，第四生理數據通過心率監測器獲得。當然，使用者的生理數據不限於上述所述的類型，舉例來說，可採用使用者佩戴的耳機採集使用者的心率、脈動甚至腦電波等。

本發明使用者的生理數據不限於上述類型和獲取方式。在獲得使用者的生理數據後，系統執行步驟S200，即根據生理數據獲得使用者的情緒類型進一步包含以下步驟：將生理數據登錄訓練好的情緒分類模型獲得使用者的情緒類型。其中，訓練好的情緒分類模型通過以下方法建立：基於情緒訓練樣本建立用於情緒分類的機器學習模型；以及將情緒訓練樣本中的各個情緒特徵及對應的情緒類型輸入所述機器學習模型，獲得訓練好的情緒分類模型。

上述的情緒分類模型可以包含多個模型，可以包含針對圖像的情緒分類模型，如卷積神經網路演算法模型等。於實務中，針對圖像採集設備採集使用者圖片，可以通過卷積神經網路演算法對圖片進行分類，通過分類的結果獲得與使用者情緒相關的一組情緒類型，如興奮的情緒類型、歡快的情緒類型、驚奇的情緒類型等正面情緒類型；疑問的情緒類型、憤怒的情緒類型、悲傷的情緒類型、痛苦的情緒類型等負面情緒類型。上述使用者圖片不限於靜態的，也包含圖像採集設備採集的影像，如可對與頭部姿勢相關或與手勢相關的影像解析分幀，同樣可獲得與使用者情緒相關的情緒類型。

情緒分類模型可以包含針對音訊的情緒分類模型。於實務中，通過聲音採集設備獲取使用者的音訊，可根據使用者的聲音即時分析出聲音的音量、語速和音調，根據音量資訊、語速資訊和音調資訊確定使 用者即時情緒狀態，例如：判斷使用者音訊中聲音的音量是否超過一定分貝或者是設定的音量閾值，以及音量超過一定閾值的次數或者持續時間。若為是，則認為使用者情緒比較激動或衝動。此外，第二生理數據也可輸入通過音訊中的語意屬性與韻律屬性建構並訓練好的情緒分類模型獲得使用者的情緒類型。

本發明的電子資料推送方法同過智慧設備，如智慧眼鏡、腕帶、手錶、耳機等穿戴設備、智慧家居設備、車載設備等採集使用者生理數據，分析使用者情緒，並依據分析出的情緒類型，結合不同情緒時的喜好，進行平復情緒的內容推薦或措施，從而舒緩情緒。當然，本發明電子資源推送的觸發不限於特定的情緒類型，即不限於負面情緒才觸發電子資源推送，在使用者處於正面情緒時，同樣可以觸發推送對應的電子資源。

系統執行完步驟S200，即根據使用者的生理數據獲得使用者的情緒類型後，在一具體實施例中，如圖2所示，根據使用者的情緒類型匹配電子資源包含以下步驟：步驟S210：根據使用者身份獲取使用者情緒干預特徵庫；以及步驟S310：將使用者的情緒類型輸入使用者情緒干預特徵庫匹配至少一電子資源；如匹配失敗，則執行步驟S320：將使用者的情緒類型輸入統計情緒干預特徵庫匹配至少一電子資源。

在本具體實施例中，使用者情緒干預特徵庫可以是儲存於使用者端，也可以是儲存於雲端伺服器中。當儲存於遠端伺服器時，系統可先識別使用者身份，根據使用者身份等資訊獲取相對應的使用者情緒干預特徵庫。

在本具體實施例中，統計情緒干預特徵庫可以看成是利用歷 史的大資料獲得大眾在需要情緒干預時偏好的電子資來源資料庫，包含不同情緒類型與電子資源的映射關係表。

而使用者情緒干預特徵庫可以看成是在統計情緒干預特徵庫的基礎上根據每個使用者的個人偏好訓練或通過其他方式得到的情緒干預特徵庫。使用者情緒干預特徵庫包含使用者的情緒類型和電子資源的映射關係。

本發明的電子資源推送方法結合使用者情緒以及使用者個人偏好匹配電子資源並向使用者推送，使得推送的電子資源更精准，情緒干預效果更好。

為了達到更精准的情緒干預效果，本發明的電子資源推送方法在S400步驟將電子資源發送至使用者後，還可以包含進一步完善使用者情緒干預特徵庫的步驟，使用者情緒干預特徵庫的構建可以如圖2所示，具體地，可以包含以下步驟：步驟S500：獲取使用者對推送的所述電子資源的回饋資訊；若回饋資訊為滿意，則執行步驟S600：將使用者情緒類型和電子資源的映射關係添加至使用者情緒干預特徵庫；若回饋資訊為不滿意，則不建立使用者情緒類型和電子資源的映射關係。

上述的電子資源可以是安撫舒緩使用者的音樂檔、影像檔，也可以是對場景中使用者的設備的一些操作指令。如根據本發明的電子資源推送方法，可設計使用與本發明方法的耳機，如在耳機中增設監測聲音、心跳、脈動及腦波的感測器，以及增設產生類似脈搏跳動的節奏震動發生器或音樂的震動器或音訊發生器等。此時，若匹配到的為音樂或相聲等音訊時，耳機可接收並播放的系統推送的音訊類的電子資源；也可以是控制 震動發生器震動的指令。當然，上述的電子資源可包含推送的音樂檔、影像檔的播放音量等資料。匹配的電子資源可以是儲存於使用者端，也可以是儲存於雲端伺服器中。使用者端可以為使用者所使用的手機、平板電腦、筆記型電腦、桌上型電腦等終端設備。

步驟S300根據使用者的情緒類型匹配至少一電子資源，在實際的場景中，系統根據使用者的情緒類型，可以匹配多個電子資源，多個電子資源可以按照推薦指數從高到低排列。在一具體實施例中，本發明的方法還包含以下步驟：根據各個電子資源的權重計算匹配到的各個電子資源的推薦指數；以及將推薦指數最高的電子資源推送至使用者。

進一步地，在步驟S400中將匹配的電子資源推送至使用者後，還包含：步驟S500：獲取使用者對推送的所述電子資源的回饋資訊；如回饋資訊為不滿意，則根據獲得的各個電子資源的推薦指數推送推薦指數次高的電子資源至使用者。

獲取使用者對推送的電子資源的回饋資訊可以包含使用者輸入的對推送的電子資源的滿意程度資料；或監測使用者的生理數據，根據生理數據判斷使用者對推送的電子資源的滿意程度資料。

在步驟S400中將匹配的電子資源推送至使用者時，可以根據實際的場景或者是使用者配置的設備推送，因此，本發明的方法進一步可包含以下步驟：獲取使用者的設備參數和/或場景參數；使用者的設備參數主要是監測設備是否可以承載或運行本發明的方法推送的電子資源；以及根據設備參數和場景參數獲得各個電子資源的權重。

上述步驟的作用在於，此處的設備參數可以包含上述實際場 景中包含的具體的使用者設備的種類，如發現使用者設備包含智慧家居系統的家庭影院，則可以推送的電子資源可以是音訊或影像，此時，可增大音訊或影像類的電子資源的權重，相應地，如不存在影像播放的使用者設備，此時，可減小影像類的電子資源的權重。此步驟主要是考慮實際的場景，選擇最易於實現的電子資源向使用者推薦。

各個電子資源推薦指數為(各個電子資源*場景相關的權重)與(各個電子資源*設備相關的權重)之和，上述步驟可以保證推送的電子資源實現干預使用者情緒的可能性。舉例來說，若匹配的電子資源中，推薦指數最高的為影像檔時，需監測使用者設備中是否存在影像播放設備，若有，則直接將影像檔推送至影像播放設備播放；若無，則系統可能向使用者推送推薦指數次高的音訊檔。若使用者也沒有音訊播放設備，則系統推送可能實現情緒干預的其他電子資源。

本發明的一具體實施例還提供了一種電子資源推送系統，用於實現前述的電子資源推送方法。電子資源推送系統包含使用者模組M100、資源匹配模組M200和情緒干預模組M300。其中，使用者模組M100用以獲取使用者的生理數據；資源匹配模組M200用以根據生理數據獲得使用者的情緒類型；情緒干預模組M300用以根據使用者的情緒類型匹配至少一電子資源；使用者模組M100進一步用以將情緒類型匹配的電子資源推送至使用者。

本發明一具體實施例的電子資源推送系統的交互示意圖可如圖4所示，本具體實施例的電子資源推送系統中的各個功能模組的功能實現方式均可以採用前述電子資源推送方法中各個步驟的具體實施方式來實 現。例如，使用者模組M100、資源匹配模組M200和情緒干預模組M300，可以分別採用上述步驟S100至步驟S400的具體實施方式實現其功能，此處不予贅述。相對於現有的只監測使用者生理，只分析情緒結果的觀察性系統，本發明的系統通過推送電子資源推送干預使用者情緒，推進人機交互智慧型化。

綜上所述，本發明提供了一種電子資源推送方法及系統。電子資源推送方法包含如下步驟：獲取使用者的生理數據；根據生理數據獲得使用者的情緒類型；根據使用者的情緒類型匹配至少一電子資源；將匹配的電子資源推送至使用者。本發明的電子資源推送方法通過接收使用者生理數據，分析判斷使用者當前的情緒，並結合使用者不同情緒時的偏好匹配電子資源向使用者推送，發揮使用者情緒低落時舒緩安撫使用者、使用者憤怒時穩定使用者避免衝突升級的作用；本發明的電子資源推送系統自動地對使用者的情緒進行干預，實現人機的智慧型溝通。

以上內容是結合具體的優選實施方式對本發明所作的進一步詳細說明，不能認定本發明的具體實施只局限於這些說明。對於本領域技術人員而言，顯然本發明不限於上述示範性實施例的細節。而且在不背離本發明的精神或基本特徵的情況下，能夠以其他的具體形式實現本發明。因此，無論從哪一點來看，均應將實施例看作是示範性的，而且是非限制性的，本發明的範圍由所附權利要求而不是上述說明限定，因此旨在將落在權利要求的等同要件的含義和範圍內的所有變化涵括在本發明內。不應將權利要求中的任何附圖標記視為限制所涉及的權利要求。此外，顯然“包含”一詞不排除其他單元或步驟，單數不排除複數。裝置權利要求 中陳述的多個單元或裝置也可以由一個單元或裝置通過軟體或者硬體來實現。第一、第二等詞語用來表示名稱，而並不表示任何特定的順序。

S100~S400:步驟

Claims (11)

1. 一種電子資源推送方法，包含以下步驟：

   獲取一使用者的至少一生理數據；

   根據該至少一生理數據獲得該使用者的一情緒類型；

   根據該使用者的該情緒類型匹配至少一電子資源；以及

   將匹配的該電子資源推送至該使用者。
2. 如申請專利範圍第1項所述的電子資源推送方法，其中於根據該至少一生理數據獲得該使用者的該情緒類型的步驟中，進一步包含以下步驟：

   將該至少一生理數據輸入一訓練好的情緒分類模型獲得該使用者的該情緒類型；

   其中，該訓練好的情緒分類模型通過以下方法建立：

   基於複數個情緒訓練樣本建立用於情緒分類的一機器學習模型；以及

   將每一該等情緒訓練樣本的一情緒特徵及對應該情緒特徵的該情緒類型輸入該機器學習模型，以獲得該訓練好的情緒分類模型。
3. 如申請專利範圍第1項所述的電子資源推送方法，其中該至少一生理數據包含一第一生理數據、一第二生理數據，以及一第三生理數據和一第四生理數據二者中至少一者；

   並且，該第一生理數據通過以下步驟獲得：

   通過一圖像採集設備獲取該使用者的一圖像以及對應該圖像的一情緒化特徵，並且根據該情緒化特徵獲得該第一生理數據；

   該第二生理數據通過以下步驟獲得：

   通過一聲音採集設備獲取該使用者的一音訊以及對應該音訊的一情緒化特徵，並且根據該情緒化特徵獲得該第二生理數據；

   通過一體溫傳感器獲得該第三生理數據；

   通過一心率監測器獲得該第四生理數據。
4. 如申請專利範圍第1項所述的電子資源推送方法，其中於根據該使用者的該情緒類型匹配該至少一電子資源的步驟中，進一步包含以下步驟：

   根據一使用者身分獲取一使用者情緒干預特徵庫；以及

   將該使用者的該情緒類型輸入該使用者情緒干預特徵庫並匹配該至少一電子資源；

   若匹配失敗，則將該使用者的該情緒類型輸入一統計情緒干預特徵庫並匹配該至少一電子資源。
5. 如申請專利範圍第4項所述的電子資源推送方法，進一步包含以下步驟：

   根據每一該電子資源的權重計算匹配到的每一該電子資源的一推薦指數；以及

   將該推薦指數最高所對應的該電子資源推送至該使用者。
6. 如申請專利範圍第5項所述的電子資源推送方法，進一步包含以下步驟：

   獲取該使用者的一設備參數及一場景參數之至少一者；以及

   根據該設備參數及該場景參數之至少一者獲得每一該電子資源的權重。
7. 如申請專利範圍第5項所述的電子資源推送方法，進一步包含以下步驟：

   獲取該使用者對推送的該電子資源的一反請訊息；以及

   若該反饋訊息為不滿意，則根據獲得的每一該電子資源的該推薦指數推送該推薦指數次高所對應的該電子資源推送至該使用者。
8. 如申請專利範圍第4項所述的電子資源推送方法，其中於將匹配的該電子資源推送至該使用者的步驟後，進一步包含以下步驟：

   獲取該使用者對推送的該電子資源的一反饋訊息；以及

   若該反饋訊息為滿意，則將該使用者的該情緒類型及該電子資訊的映射關係添加至該使用者情緒干預特徵庫。
9. 如申請專利範圍第7項或第8項所述的電子資源推送方法，其中於獲取該使用者對推送的該電子資源的該反饋訊息的步驟中，進一步為以下步驟之其中一者：

   獲取該使用者輸入的對推送的該電子資源的一滿意程度數據；以及

   監測使用者的該至少一生理數據，並且根據該至少一生理數據判斷該使用者對推送的該電子資源的該滿意程度數據。
10. 如申請專利範圍第1項所述的電子資源推送方法，其中於獲取該使用者的至少一該生理數據的步驟中，進一步包含以下步驟：

    通過使用者端的一耳機獲取該使用者的該至少一生理數據，其中該耳機包含一心率監測器及一腦電波檢測器之至少一者，並且該至少一生理數據包含該使用者的一心率及腦電波之至少一者。
11. 一種電子資源推送系統，用於實現請求項1至10中的任意一項的該電子資源推送方法，該電子資源推送系統包含：

    一使用者模組，用以獲取一使用者的至少一生理數據；

    一資源匹配模組，用以根據該至少一生理數據獲得該使用者的一情緒類型；以及

    一情緒干預模組，用以根據該使用者的該情緒類型匹配至少一電子資源；

    其中，該使用者模組用以將該情緒類型所匹配的該電子資源推送至該使用者。

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