[发明专利]一种多媒体智能推送机器人及推送方法

权利要求书

1.一种多媒体智能推送机器人，其特征在于，包括推送终端、数据服务器和控制服务器；其中，

所述控制服务器，用于保存用户信息以及用户历史点播信息；

所述数据服务器，用于储存本地多媒体文件和收集来自互联网的多媒体文件组成推送的多媒体；

所述推送终端根据控制服务器保存的信息和数据服务器储存的多媒体数据，对用户的兴趣建立兴趣模型，并依据兴趣模型中兴趣指数对多媒体进行组合，同时将组合后的多媒体推送给用户；或所述推送终端根据用户的指令信息推送相应的多媒体。

2.根据权利要求1所述的一种多媒体智能推送机器人，其特征在于，所述推送终端包括：人体感应模块、图像采集模块、语音识别模块、降噪处理模块、音视频输出模块和互联网连接模块，其中所述人体感应模块用于在感应范围内感应用户的位置信息并根据位置信息判断是否需要推送多媒体；所述图像采集模块用于对需要推送多媒体的用户进行人脸识别；所述语音识别模块用于用户的语音语义云端识别和语音指令的本地识别；所述降噪处理模块用于对用户的语音进行降噪；所述音视频输出模块基于上述的人体感应模块判断的结果、图像采集模块识别的结果及语音识别模块识别的结果来输出相应的多媒体；所述互联网连接模块用于互联网的接入。

3.根据权利要求2所述的一种多媒体智能推送机器人，其特征在于，所述人体感应模块为热红外人体感应模块，用于判断用户的位置信息并根据位置信息触发所述图像采集模块进行人脸识别；所述降噪处理模块为双MIC拾音去回声降噪处理模块；所述互联网连接模块为wifi模块或蓝牙模块。

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种多媒体智能推送机器人，其特征在于，所述推送终端建立所述兴趣模型的步骤包括：

假设数据服务器中多媒体分类为C＝{C1，C2，C3...,Cm}，其中Ci为第i个多媒体分类，以及用户对多媒体分类Ci的兴趣指数用Kci来表示；

由此，用户兴趣模型I可以表示为：

I＝<uID,{(C1,Kc1)；(C2,Kc2)；(C3,Kc3)...(Cm,Kcm)}>, (1)

其中uID为注册用户唯一标识，

假设多媒体分类Ci所包含的媒体文件集用FCi＝{f1,f2,...,fm}来表示，则用户对某类多媒体分类Ci的兴趣模型表示为：

Kci＝<cID,{(f1,kf1),(f2,kf2),...(fm,kfm),}>, (2)

其中cID为媒体分类唯一标识，

根据公式(1)和(2)，用户兴趣指数的计算步骤为：

通过公式(1)计算用户对多媒体文件的兴趣，

基于上述用户对多媒体文件兴趣的结果通过公式(2)计算用户对多媒体文件中任一种媒体文件的兴趣。

5.根据权利要求4所述的一种多媒体智能推送机器人，其特征在于，所述推送终端依据模型中兴趣指数对多媒体进行组合并将组合后的多媒体推送给用户的步骤中，组合的方式为：基于用户兴趣模型数据的协同过滤算法来组合推送。

6.根据权利要求5所述的一种多媒体智能推送机器人，其特征在于，所述根据和该用户具有相近兴趣指数的其他用户的兴趣来组合推送的步骤中，根据余弦距离相似性算法选出用户前十个可能感兴趣的媒体内容进行推送。

7.一种多媒体智能推送方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤(1)：提供一智能推送机器人，其中智能推送机器人包括推送终端、数据服务器和控制服务器；

步骤(2)：所述推送终端根据控制服务器保存的信息和数据服务器储存的多媒体数据，对用户的兴趣建立兴趣模型，并依据兴趣模型中兴趣指数对多媒体进行组合，同时将组合后的多媒体推送给用户；或所述推送终端根据用户的指令信息推送相应的多媒体。