[发明专利]用于媒体内容表现的预测的数据处理方法

权利要求书

1.一种预测用户可在客户端装置处消费的一条媒体内容的表现数据的计算机实施的方法，所述方法包括：

在所述一条媒体内容的消费期间，在所述客户端装置处收集指示所述用户对所述一条媒体内容的响应的原始输入数据；

处理所述收集的原始输入数据，以便：

提取描述符数据点的时间序列，以及

获得情绪状态数据点的时间序列；以及

基于在表现数据与所述描述符数据点的时间序列或所述情绪状态数据点的时间序列的预测参数之间映射的分类模型而输出所述一条媒体内容的预测的表现数据，

其中所述预测参数是所述用户对所述一条媒体内容的所述响应的相对变化的定量指示符。

2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述一条媒体内容可由多个用户消费，所述多个用户中的每一者处于相应客户端装置处，并且其中所述方法还包括在多个所述相应客户端装置中的每一者处收集指示对所述一条媒体内容的多个用户响应的原始输入数据。

3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中处理所述收集的原始输入数据的步骤还包括：

确定所述预测参数；

对所述预测参数应用线性回归以输出线性回归输出；

将所述线性回归输出二值化以产生二值化的输出；以及

对所述二值化的输出应用逻辑回归以输出所述预测的表现数据。

4.根据权利要求2所述的计算机实施的方法，所述计算机实施的方法还包括：

计算所述描述符数据点的所述提取的时间序列或所述情绪状态数据点的时间序列之间的时间差值其中并且其中x^j(t)是用户j的所述提取的描述符数据点或所述提取的情绪状态数据的定量参数x的时间序列；

通过从所述时间差值中减去平均差值<dx^j>来将所述时间差值归一化以产生归一化时间差值其中并且T是所述时间序列的持续时间；

将所述时间序列分段成具有预定持续时间的多个时间元；

根据来计算所述归一化差值的最大值，其中符号i∈k意味着第i个值落在元k中；

根据对所述多个时间元中的每一者的值进行加权和求和，其中n是元的数量，因此变量没有更多的帧索引或段索引；

通过所述一条媒体内容的长度将Dx^j归一化；

生成所述多个用户之中的指示所述预测参数的描述性统计。

5.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述客户端装置可通过网络与服务器装置通信，并且其中在所述服务器装置处发生对所述收集的原始输入数据的处理。

6.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述原始输入数据包括与所述一条媒体内容相关的用户行为数据、用户生理数据或元数据中的任一者。

7.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中基于一个或多个描述符数据点而确定每个情绪状态数据点。

8.根据权利要求7所述的计算机实施的方法，其中每个描述符数据点包括指示从所述原始输入数据提取的特征的定量参数。

9.根据权利要求8所述的计算机实施的方法，其中所述预测参数是所述情绪状态数据点的时间序列中的相邻情绪状态数据点之间的所述定量参数的相对变化的函数。

10.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中每个情绪状态数据点包括指示用户情绪状态的定量参数。

11.根据权利要求10所述的计算机实施的方法，其中所述预测参数是所述情绪状态数据点的时间序列中的相邻情绪状态数据点之间的所述定量参数的相对变化的函数。