TWI712314B - 個人化自動播放設定系統及其實施方法 - Google Patents

Abstract

一種個人化自動播放設定系統及其實施方法，主要由一伺服器擷取各資訊裝置播放媒體內容而生成的一觀看時間及一操作行為，以彙整為各使用者對於媒體內容的一內容體驗資訊，並執行一觀看行為分析，以生成不同觀看族群對於媒體內容的一用戶群體驗資訊，接著伺服器可對使用者的內容體驗資訊及相同觀看族群的用戶群體驗資訊執行一個人化分析，而產生一個人化播放設定，藉此，媒體內容得以專屬於使用者的排列形式、播放控制形式及播放時間進行自動播放，同時能解決使用者設定錯誤或需要重新設定的問題，而能提升使用者享受媒體內容的便利性。

Description

個人化自動播放設定系統及其實施方法

本發明涉及媒體內容(如電子書或多媒體影音串流)之個人化播放的技術領域，尤指一種可將使用者播放設定與其他使用者的播放設定進行分析，而提供專屬使用者之自動播放設定的個人化自動播放設定系統及其實施方法。

隨著科技發展，目前使用者接收資訊有許多方式，包括電子書、影音串流或多媒體網頁，而當使用者閱讀電子書或影音串流時，必須自己對資訊裝置進行一播放設定，使資訊裝置以適合自己觀看習慣的方式來播放電子書、影音串流；若以有聲書為例，需要根據閱讀習慣設定換頁速度、時間，聲音播放速度、聲調、聲音模式等；若以影音串流為例，則需要根據觀影習慣設定畫質、字幕、播放速度、畫面比例、是否跳過片頭片尾、是否循環播放等。

然而，複雜的播放設定不僅容易設定錯誤，若使 用者更換資訊裝置時還必須重新設定，而會影響使用者的閱讀及觀看體驗，此外，雖每個使用者都會設定自身的播放設定，但各使用者之間並無法彼此參考播放設定，所以也無法根據其他使用者的播放設定來優化自己的播放設定，由此可知，目前需由使用者設定其播放設定的方式，不僅容易造成設定上需要花費大量時間，亦容易設定錯誤、或因更換裝置而需重新設定、以及無法進一步優化播放設定，而影響使用者的閱讀與觀看體驗的問題。

另，目前有關提升使用者觀看體驗的解決方案，仍僅有收集使用者的觀看歷史，而計算各使用者的偏好度，進而作為推薦媒體內容(例如優化多媒體播放的排行榜)的依據，即如中國發明專利第CN104077339B號「多媒體數據的用戶偏好度獲取的方法、裝置和系統」所揭。

綜上可知，目前對於媒體內容的播放設定技術，仍有諸多缺點，故如何提出可減少使用者調整設定時所可能產生的設定錯誤、如何讓更換資訊裝置的使用者毋須重新調整設定、如何自動優化使用者的播放設定、如何提供專屬使用者的個人化播放設定，進而提升使用者播放媒體內容的便利性及觀看體驗的「個人化自動播放設定系統及其實施方法」，乃有待解決之問題。

為達上述目的，本發明提出一種個人化自動播放設定系統及其實施方法，供以自動設定一資訊裝置的一個人化播放設定，系統包含：一伺服器，其具有一處理器、一媒體資料庫、一資訊擷取模組、一行為分析模組及一通訊模組；媒體資料庫儲存有多筆媒體內容，各媒體內容由多個媒體元素組成，且各媒體元素以特定的一排列形式、一播放控制形式及一播放時間呈現於媒體內容中；資訊擷取模組供以擷取各資訊裝置播放媒體內容而生成的一觀看時間及一操作行為，以彙整為資訊裝置對於媒體內容的一內容體驗資訊，其中，該內容體驗資訊至少包含不同的媒體元素在媒體內容中的觀看時間；行為分析模組供以對各內容體驗資訊進行一觀看行為分析，以分別生成不同觀看族群對於相同媒體內容的一用戶群體驗資訊，並依據用戶群體驗資訊及內容體驗資訊，對資訊裝置執行一個人化分析而產生專屬於資訊裝置的個人化播放設定，其中，用戶群體驗資訊至少包含不同的媒體元素在媒體內容中的觀看時間；通訊模組供以發送個人化播放設定至資訊裝置，使媒體內容依據被自動載入的個人化播放設定，以專屬於資訊裝置的排列形式、播放控制形式及播放時間，自動播放於資訊裝置的一播放單元，藉此，可幫助使用者觀看媒體內容時，由伺服器根據使用者的內容體驗資訊以及多個使用者的用戶群體驗資訊，產生專屬使用者的個人化播放設定，不僅可以減少設定所可能產生的錯誤，且即便使用 者更換裝置也不需要再重新調整播放設定，而能提升使用者享受媒體內容的便利性。

為達上述目的，本發明所提出的個人化自動播放設定系統的伺服器，其更可儲存有一使用者偏好模型，使行為分析模組可就曾播放媒體內容但未播放一第二媒體內容的一第二資訊裝置，依據第二資訊裝置對於媒體內容所生成的內容體驗資訊，判斷其隸屬的觀看族群及對應於第二媒體內容的用戶群體驗資訊，進而推算第二資訊裝置對於第二媒體內容的個人化播放設定。

為使 貴審查委員得以清楚了解本發明之目的、技術特徵及其實施後之功效，茲以下列說明搭配圖示進行說明，敬請參閱。

1:個人化自動播放設定系統

10:伺服器

101:處理器

102:媒體資料庫

103:資訊擷取模組

104:行為分析模組

105:通訊模組

106:機器學習模組

107:使用者偏好模型

20:資訊裝置

201:播放單元

20’:資訊裝置

201’:播放單元

30:第二資訊裝置

M_A:媒體內容

M_B:第二媒體內容

U1~U2:使用者

U3:使用者

S:個人化自動播放設定系統的實施方法

S10:資訊裝置連線至伺服器以播放媒體內容

S20:擷取媒體內容播放歷程

S30:觀看行為分析

S40:產生個人化播放設定

第1圖，為本發明之系統架構圖。

第2圖，為本發明之系統實施流程圖。

第3圖，為本發明之媒體內容之組成與呈現方式示意圖。

第4圖，為本發明之內容體驗資訊示意圖。

第5圖，為本發明之用戶群體驗資訊示意圖。

第6圖，為本發明之另一實施例(一)之系統架構圖。

第7圖，為本發明之另一實施例(二)之分析示意圖。

第8圖，為本發明之另一實施例(三)之更新內容體驗資訊之情境示意圖。

請參閱「第1圖」，其為本發明之系統架構圖，本發明提出一種個人化自動播放設定系統1，包含一伺服器10，且伺服器10具有一處理器101、一媒體資料庫102、一資訊擷取模組103、一行為分析模組104及一通訊模組105，個人化自動播放設定系統1供以自動設定一或多個資訊裝置(20、20’...)的一個人化播放設定，且各資訊裝置(20、20’...)各具有一播放單元(201、201’)，其中：(1)伺服器10本身可為一實體的伺服器、或以一虛擬機器(Virtual Machine)形式運行的伺服器、或以一虛擬專屬主機(Virtual Private Server)形式運行的伺服器；(2)承上，於較佳實施例中，伺服器10可為多個，且各伺服器10可被視為一計算節點並可安裝多個軟體容器(container)，前述軟體容器用來提供客戶端特定服務及/或供節點本身運作，並且，不同節點(node)的軟體容器可相互協調及處理特定服務，達成分散式資料處理，其中，前述的軟體容器若用於提供儲存服務，可被定義為儲存容器；若用於提供資料服務，可被定義為資料容器；若用於提供應用服務，可被定義為應用容器； (3)處理器101供以運行伺服器10，且可驅動上述各模組作動，並具備邏輯運算、暫存運算結果、保存執行指令位置等功能；(4)承上，於較佳實施例中，伺服器10中的處理器101可為多個，且處理器101可以例如是一中央處理器(CPU)、一虛擬處理器(vCPU)、一微處理器(MPU)、一微控制器(MCU)、一應用處理器(AP)、一嵌入式處理器(Embedded Processor)、一數位訊號處理器(DSP)、一特殊應用積體電路(ASIC)、一張量處理器(TPU)、一圖形處理器(GPU)或一可程式化邏輯裝置(PLD)，但均不以此為限；(5)媒體資料庫102耦接於處理器101，儲存有多筆媒體內容M_A，媒體內容M_A可由多個媒體元素組成，且各媒體元素係以特定的一排列形式、一播放控制形式及一播放時間呈現於媒體內容M_A中；(6)其中，前述的媒體內容M_A可為一有聲書、一電子書、一聲音媒體、一影片媒體及一多媒體網頁之其中一種或其組合；(7)其中，前述的媒體元素可為一視訊影片、一音效、一序列靜態影像、一靜態影像、一文字、一動態效果之其中一種或其組合，舉例而言，視訊影片可為flv、mp4等格式；音效可為wav、mp3、wma、ogg、ra等格式；序列靜態影像可為GIF動畫等格式；靜態影像可為png、jpeg、svg、gif等格式； 動態效果可為媒體內容提供者透過調整CSS動畫屬性(CSS animation properties)與動畫事件(animation events)，並搭配JavaScript偵測CSS動畫狀態及操控CSS動畫，進而達成於HTML語法所建置的網頁結構予以呈現的動態效果；惟以上僅為舉例，並不以此為限；(8)資訊擷取模組103耦接於處理器101，供以擷取各資訊裝置(20、20’...)播放媒體內容M_A而生成的一觀看時間及一操作行為，以彙整為資訊裝置20對於媒體內容M_A的一內容體驗資訊；(9)其中，前述的內容體驗資訊可為一播放倍率、一播放時間、一觀看時間、一觀看速度、一暫停時間、一操作行為資訊、一操作行為時間之其中一種或其組合，換言之，資訊裝置20觀看不同的媒體內容後，係分別產生對應不同媒體內容的內容體驗資訊；(10)行為分析模組104耦接於處理器101，供以對各內容體驗資訊進行一觀看行為分析，以分別生成不同觀看族群對於媒體內容M_A的一用戶群體驗資訊，並依據用戶群體驗資訊及內容體驗資訊，對資訊裝置20執行一個人化分析而產生一個人化播放設定，其中，用戶群體驗資訊亦可為一播放倍率、一播放時間、一觀看時間、一觀看速度、一暫停時間、一操作行為資訊、一操作行為時間之其中一種或其組合，另，用戶群體驗資訊與內容體驗資訊之 差異在於，用戶群體驗資訊為多個使用者(U1、U2...)對於相同媒體內容M_A的優化後內容體驗資訊；(11)通訊模組105耦接於處理器101，供以透過一網路與資訊裝置20建立通訊連線，以依據資訊裝置20所選擇及請求播放的媒體內容M_A，傳輸至資訊裝置20的播放單元201進行播放，並且，資訊裝置20亦可將持續下載的媒體內容M_A的資料，暫存於資訊裝置20之記憶體；而通訊模組105亦供以發送個人化播放設定至資訊裝置20，使媒體內容M_A依據被資訊裝置20自動載入的個人化播放設定，以專屬於資訊裝置20的排列形式、播放控制形式及播放時間，自動播放於資訊裝置20的播放單元201；(12)其中，前述的播放單元201可為一網頁瀏覽器或一瀏覽程式(APP)；(13)其中，前述的網路可為公眾或私人網路，如無線網路(例如3G、4G LTE、Wi-Fi)、有線網路、區域網路(LAN)、廣域網路(WA)等，惟並不以此為限；(14)其中，前述的資訊裝置20可為一筆記型電腦、一桌上型電腦、一智慧型手機、一平板電腦或一智慧型穿戴裝置。

請繼續參閱「第2圖」，其為本發明之系統實施流程圖，並請搭配參閱「第1圖」、「第3圖」至「第5圖」，本發明亦提出一種個人化自動播放設定系統的實施方法S，可包括以下步驟：(1)資訊裝置連線至伺服器以播放媒體內容(步驟S10)：多個資訊裝置20與一伺服器10建立連線，以播放儲存於伺服器10之一媒體資料庫102的一媒體內容M_A，其中，媒體內容M_A可由多個媒體元素組成，且各媒體元素得以特定的一排列形式、一播放控制形式及一播放時間呈現於媒體內容M_A；(2)其中，前述的排列形式可為一順向排列、一並行排列、一畫中畫排列(picture in picture，PIP)、一文圖合併，即如「第3圖」所示，但均不以此為限；(3)其中，前述的播放控制形式可為一自動播放或一手動播放，且手動播放可包含一點擊播放、一拖曳播放、一滾輪控制播放，但均不以此為限；(4)其中，前述的播放時間可為各媒體元素在媒體內容中的一位移時間、一靜止時間、一位移量，但均不以此為限；(5)擷取媒體內容播放歷程(步驟S20)：伺服器10的一資訊擷取模組103擷取各資訊裝置(20、20’...)播放媒體內容M_A而生成的一觀看時間及一操作行為後，分別彙整為各資訊裝置(20、20’...)對於媒體內容M_A的一內容體驗資訊，且觀看時間及操作行為分別關聯於組成媒體內容M_A的多個媒體元素，如「第4 圖」所示，使用者U1對媒體內容M_A的內容體驗資訊至少包含對應不同媒體元素的觀看時間(1分20秒、50秒、2分20秒、20秒)，但並不以此為限；(6)觀看行為分析(步驟S30)：伺服器10的一行為分析模組104對各內容體驗資訊進行一觀看行為分析，以分別生成不同觀看族群對於媒體內容M_A的一用戶群體驗資訊，如「第5圖」所示，圖中所示為屬於相同觀看族群之使用者(U1、U2)對於媒體內容M_A的內容體驗資訊，且用戶群體驗資訊至少包含對應不同媒體元素的觀看時間(1分15秒、45秒、2分15秒、15秒)，但並不以此為限；(7)產生個人化播放設定(步驟S40)：伺服器10的行為分析模組104依據步驟S30所生成的用戶群體驗資訊及內容體驗資訊，對資訊裝置20執行一個人化分析而產生個人化播放設定，而個人化播放設定被自動載入於資訊裝置20後，可使媒體內容M_A自動以專屬於資訊裝置20的排列形式、播放控制形式及播放時間，於資訊裝置20的播放單元201進行播放。

請參閱「第6圖」，其為本發明之另一實施例(一)之系統架構圖，並請搭配參閱「第1圖」~「第2圖」，本實施例的伺服器10更具有一機器學習模組106及儲存有一使用者偏好模型107，機器學習模組106耦接於處理器101，並供以建立適配於各媒體內容(M_A、M_B...)之一作品風 格及一用戶群屬性的一訓練資料集，機器學習模組106經訓練後可封裝為一機器學習模型，以儲存於伺服器10，舉例而言，由於各媒體內容(M_A、M_B...)可包含文字、音效等媒體元素，故媒體內容提供者可先對部份媒體內容(M_A、M_B...)的音效元素，分別賦予例如作品風格為緩和或輕快的標籤(Tag)；或對部份媒體內容(M_A、M_B...)的文字元素，分別賦予特定關鍵字所對應的作品風格；或對部分媒體內容(M_A、M_B...)賦予例如其適配的用戶群屬性為青少年或年齡層，並持續輸入至訓練資料集中，以供提升機器學習模型識別其它媒體內容的作品風格或用戶群屬性的準確性，且完成識別後，可作為行為分析模組104執行觀看行為分析及個人化分析的依據之一，惟前述分析情境僅為舉例，並不以此為限。

承上，請繼續參閱「第6圖」，本實施例的機器學習模組106亦可載入使用者偏好模型107的演算法，以依據資訊裝置20所設定的一年齡資訊、一作品偏好資訊及一觀看歷史之其中一種或其組合，調整賦予給排列形式、播放控制形式及播放時間的權重，以更新個人化分析所產生的個人化播放設定的設定結果，舉例而言，若機器學習模型識別出資訊裝置20的作品偏好資訊為「輕快」，且從觀看歷史可識別資訊裝置20的平均觀看時間較短，則可使行為分析模組104將個人化播放設定對於媒體內容(M_A、M_B)的播放時間調整為「較短位移時間」、對 於播放控制形式則調整為「自動」、對於排列形式則調整為「文圖合併」等，並且，於較佳實施例中，使用者偏好模型107更可提供基於一矩陣分解(Matrix Factorization)技術的一協同式過濾(Collaborative Filtering)推薦演算法、一內容式過濾(Content-Based Filtering)推薦演算法或一混合式(Hybrid Approach)推薦演算法，推薦符合資訊裝置20之潛在喜好的其它媒體內容。

請參閱「第7圖」，其為本發明之另一實施例(二)之分析示意圖，並請搭配參閱「第6圖」，本實施例的使用者偏好模型107亦可使行為分析模組104就曾播放媒體內容M_A但未播放一第二媒體內容M_B的一第二資訊裝置30，依據第二資訊裝置30對於媒體內容M_A所生成的內容體驗資訊，判斷其隸屬的觀看族群及對應於第二媒體內容M_B的用戶群體驗資訊，進而推算第二資訊裝置30對於第二媒體內容M_B的個人化播放設定，更具體而言，假設持有第二資訊裝置30的使用者U3，未曾觀看第二媒體內容M_B，但曾觀看媒體內容M_A，則機器學習模組106可載入使用者偏好模型107的演算法，並依據使用者(U1、U2)曾以資訊裝置(20、20’)觀看媒體內容M_A的內容體驗資訊及依據使用者(U1、U2)曾以資訊裝置(20、20’)觀看第二媒體內容M_B的內容體驗資訊，使用者偏好模型107即可得知對於第二媒體內容M_B的用戶群體驗資訊，依此， 即可於執行個人化分析時，推估使用者U3對於第二媒體內容M_B的個人化播放設定，如「第7圖」所示，使用者U3對於第二媒體內容M_B的個人化播放設定可至少包含對於不同媒體元素的觀看時間(1分50秒、1分0秒、1分0秒、1分0秒)，但並不以此為限。

請參閱「第8圖」，其為本發明之另一實施例(三)之更新內容體驗資訊之情境示意圖，並請搭配參閱「第6圖」，當本實施例的媒體內容M_A依個人化播放設定呈現於資訊裝置20時，資訊裝置20之使用者若自主調整個人化播放設定，例如對媒體內容M_A中以「自動播放」為播放控制方式的某一媒體元素，直接進行互動(例如點擊、拖曳等)；或例如對媒體內容M_A中的某一動態效果元素，直接予以略過；或例如對呈現方式為「並行排列」的媒體內容M_A，直接進行一或多個媒體元素的拖曳與移動，以將媒體內容M_A的呈現方式調整為「畫中畫排列」，而因此對媒體內容M_A產生新的內容體驗資訊時，則伺服器10的行為分析模組104即可依據資訊裝置20對於媒體內容M_A的更新後內容體驗資訊，調整用戶群體驗資訊及個人化分析所產生的個人化播放設定；簡言之，本實施例據以實施後，若使用者不適應個人化播放設定而於播放媒體內容M_A的過程中，自主調整播放設定而產生新的內容體驗資訊，則伺服器10可從中推估使用者對於媒體內容M_A的較佳播放偏好設定，進而作為執行個人化分析與生成用戶 群體驗資訊的分析依據之一，惟，上述資訊裝置20自主調整個人化播放設定的情境僅為舉例，並不以此為限。

綜上可知，本發明據以實施後，由於可根據各使用者的播放設定進行處理與分析，而產生專屬於使用者的個人化播放設定，讓使用者的資訊裝置可根據個人化播放設定自動播放電子書、影音串流或多媒體網頁，故不僅可省去調整播放設定的時間及降低設定錯誤之風險，更可達成根據其他使用者的播放設定，自動優化使用者其自身設定的有益功效。

以上所述者，僅為本發明之較佳之實施例而已，並非用以限定本發明實施之範圍；任何熟習此技藝者，在不脫離本發明之精神與範圍下所作之均等變化與修飾，皆應涵蓋於本發明之專利範圍內。

綜上所述，本發明係具有「產業利用性」、「新穎性」與「進步性」等專利要件；申請人爰依專利法之規定，向 鈞局提起發明專利之申請。

1:個人化自動播放設定系統

10:伺服器

101:處理器

102:媒體資料庫

103:資訊擷取模組

104:行為分析模組

105:通訊模組

20:資訊裝置

201:播放單元

20’:資訊裝置

201’:播放單元

M_A:媒體內容

U1~U2:使用者

Claims (10)

1. 一種個人化自動播放設定系統，供以自動設定一資訊裝置的一個人化播放設定，且該資訊裝置具有一播放單元，包含：一伺服器，具有一處理器，且一媒體資料庫、一資訊擷取模組、一行為分析模組及一通訊模組分別耦接於該處理器；該媒體資料庫儲存有多筆媒體內容，各該媒體內容由多個媒體元素組成，且各該媒體元素以特定的一排列形式、一播放控制形式及一播放時間呈現於該媒體內容中；該資訊擷取模組供以擷取各該資訊裝置播放該媒體內容而生成的一觀看時間及一操作行為，以彙整為該資訊裝置對於該媒體內容的一內容體驗資訊，其中，該內容體驗資訊至少包含不同的該媒體元素在該媒體內容中的觀看時間；該行為分析模組供以對各該內容體驗資訊進行一觀看行為分析，以分別生成不同觀看族群對於相同該媒體內容的一用戶群體驗資訊，並依據該用戶群體驗資訊及該內容體驗資訊，對該資訊裝置執行一個人化分析而產生專屬於該資訊裝置的該個人化播放設定，其中，該用戶群體驗資訊至少包含不同的該媒體元素在該媒體內容中的觀看時間；以及該通訊模組供以發送該個人化播放設定至該資訊裝置，使該媒體內容依據被載入的該個人化播放設定，以專屬於該資訊裝置的該排列形式、該播放控制形式及該播放時間，自動播放於該資訊裝置的該播放單元。
2. 如申請專利範圍第1項的個人化自動播放設定系統，其中，該媒體元素為一視訊影片、一音效、一序列靜態影像、一靜態影像、一文字及一動態效果之其中一種或其組合。
3. 如申請專利範圍第1項的個人化自動播放設定系統，其中，該伺服器更具有耦接於該處理器的一機器學習模組，供以建立適配於該媒體內容之一作品風格及一用戶群屬性的一訓練資料集，該機器學習模組經訓練後封裝為一機器學習模型，以儲存於該伺服器，並提升該機器學習模型識別其它該媒體內容的該作品風格與該用戶群屬性，且完成識別後，識別結果可作為該行為分析模組執行該觀看行為分析、及該個人化分析的依據。
4. 如申請專利範圍第3項的個人化自動播放設定系統，其中，該伺服器更儲存有一使用者偏好模型，供以使該行為分析模組，就曾播放該媒體內容但未播放一第二媒體內容的一第二資訊裝置，依據該第二資訊裝置對於該媒體內容所生成的該內容體驗資訊，判斷其隸屬的觀看族群及對應於該第二媒體內容的該用戶群體驗資訊，進而推算該第二資訊裝置對於該第二媒體內容的該個人化播放設定。
5. 如申請專利範圍第3項的個人化自動播放設定系統，其中，當該媒體內容依該個人化播放設定播放於該資訊裝置時，該資訊裝置若自主調整該個人化播放設定中的該播放控制形式、或該排列形式，而對該媒體內容產生新的該內容體驗資訊，則該行為分析模組更供以依據更新後的該內容體驗資訊， 調整該用戶群體驗資訊及該個人化分析所產生之專屬於該資訊裝置的該個人化播放設定。
6. 如申請專利範圍第3項的個人化自動播放設定系統，其中，該伺服器更儲存有一使用者偏好模型，供以依據該資訊裝置所設定的一年齡資訊、一作品偏好資訊及一觀看歷史之其中一種或其組合，調整賦予給該排列形式、該播放控制形式及該播放時間的權重，以更新該個人化分析所產生的該個人化播放設定的設定結果。
7. 一種個人化自動播放設定系統的實施方法，當多個資訊裝置與一伺服器建立連線，以播放儲存於該伺服器的一媒體內容後，接續執行以下步驟：一擷取媒體內容播放歷程步驟：該伺服器擷取各該資訊裝置播放該媒體內容而生成的一觀看時間及一操作行為後，分別彙整為各該資訊裝置對於該媒體內容的一內容體驗資訊，且該觀看時間及該操作行為分別關聯於組成該媒體內容之多個媒體元素，其中，該內容體驗資訊至少包含不同的該媒體元素在該媒體內容中的觀看時間；一觀看行為分析步驟：該伺服器對各該內容體驗資訊進行一觀看行為分析，以分別生成不同觀看族群對於相同該媒體內容的一用戶群體驗資訊；以及一產生個人化播放設定步驟：該伺服器依據該用戶群體驗資訊及該內容體驗資訊，對該資訊裝置執行一個人化分析而產生專屬於該資訊裝置的該個人化播放設定，其中，該用戶群體驗資訊至少包含不同的該媒體 元素在該媒體內容中的觀看時間，該個人化播放設定載入於該資訊裝置後，使該媒體內容自動以專屬於該資訊裝置的一排列形式、一播放控制形式及一播放時間，於該資訊裝置進行播放。
8. 如申請專利範圍第7項的個人化自動播放設定系統的實施方法，其中，該觀看行為分析步驟執行時，該伺服器更依據該資訊裝置所設定的一年齡資訊、一作品偏好資訊及一觀看歷史之其中一種或其組合，調整賦予給該排列形式、該播放控制形式及該播放時間的權重，以更新該產生個人化播放設定步驟的設定結果。
9. 如申請專利範圍第7項的個人化自動播放設定系統的實施方法，其中，該觀看行為分析步驟執行時，該伺服器就曾播放該媒體內容但未播放一第二媒體內容的一第二資訊裝置，更依據該第二資訊裝置對於該媒體內容所生成的該內容體驗資訊，判斷其隸屬的觀看族群及對應於該第二媒體內容的該用戶群體驗資訊，進而於該產生個人化播放設定步驟推算該第二資訊裝置對於該第二媒體內容的該個人化播放設定。
10. 如申請專利範圍第7項的個人化自動播放設定系統的實施方法，其中，當該媒體內容依該個人化播放設定播放於該資訊裝置時，該資訊裝置若自主調整該個人化播放設定中的該播放控制形式、或該排列形式，而對該媒體內容產生新的該內容體驗資訊，該伺服器依據更新後的該內容體驗資 訊，重新執行該觀看行為分析步驟及該產生個人化播放設定步驟，以調整該用戶群體驗資訊及更新該個人化播放設定。

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