專(zhuān)利名稱(chēng)：個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說(shuō)，涉及個(gè)性化的手機(jī)報(bào)系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)并提取隱藏在其中的有用信息的一種新技術(shù)，它可以從大量的數(shù)據(jù)中抽取出潛在的、有價(jià)值的知識(shí)、模型或規(guī)則，有助于讀者在茫茫的新聞海洋和知識(shí)海洋中發(fā)掘依據(jù)喜好的新聞，推薦該學(xué)的知識(shí)。但是，目前的手機(jī)報(bào)都是同質(zhì)化的，對(duì)每位讀者不加以區(qū)分，讀者要不斷閱讀無(wú)關(guān)的內(nèi)容，或者尋找相關(guān)的內(nèi)容，從而造成8億手機(jī)讀者們時(shí)間上驚人的浪費(fèi)和8億個(gè)手機(jī)終端上無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)流量的巨額浪費(fèi)。與此同時(shí)，無(wú)關(guān)的內(nèi)容滿(mǎn)天飛，造成無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)帶寬的嚴(yán)重浪費(fèi)。
個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)通過(guò)各種方式了解到讀者的喜好后，為讀者挖掘、整理好該閱讀的內(nèi)容，一對(duì)一地傳播給讀者，傳播的內(nèi)容相關(guān)于讀者的喜好，從而大大節(jié)省了讀者寶貴的時(shí)間和數(shù)據(jù)流量費(fèi)用，同時(shí)也解決了無(wú)線(xiàn)帶寬浪費(fèi)的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供個(gè)性化的手機(jī)報(bào)系統(tǒng)，其供所有的運(yùn)營(yíng)商和媒體機(jī)構(gòu)用于個(gè)性化傳播，通過(guò)對(duì)讀者的肢體語(yǔ)言和思維語(yǔ)言進(jìn)行分析，通過(guò)實(shí)時(shí)的、精準(zhǔn)的深度 挖掘，按照讀者的喜好，即時(shí)向讀者提供個(gè)性化內(nèi)容的增值服務(wù)。本發(fā)明實(shí)施例提供個(gè)性化的手機(jī)報(bào)系統(tǒng)，包括包括體感捕捉模塊、語(yǔ)音采集模塊、圖形采集模塊、文字內(nèi)容采集模塊、互動(dòng)顯示屏、智能分析識(shí)別模塊、內(nèi)容過(guò)濾分類(lèi)模塊、喜好數(shù)據(jù)庫(kù)、行為數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)容知識(shí)庫(kù)、線(xiàn)下案內(nèi)容源、采編內(nèi)容、線(xiàn)上內(nèi)容；所述體感捕捉模塊，著重捕捉和監(jiān)控讀者的身體行為，體感捕捉模塊根據(jù)讀者的動(dòng)作，與讀者交互，通過(guò)對(duì)讀者的肢體動(dòng)作進(jìn)行分析識(shí)別，與行為數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配。所述語(yǔ)音采集模塊，采集讀者的聲音，與讀者交互，通過(guò)智能分析識(shí)別模塊對(duì)讀者的聲音進(jìn)行識(shí)別，與行為數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配。所述圖形采集模塊，捕捉讀者的繪圖，通過(guò)圖形識(shí)別技術(shù)，了解讀者的思維，與行為數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配。所述文字內(nèi)容采集模塊，捕捉讀者手寫(xiě)的文字，通過(guò)語(yǔ)義分析技術(shù)，了解讀者的思維，與行為數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配。所述互動(dòng)顯示屏，是讀者與系統(tǒng)、其他讀者和采編者的視覺(jué)互動(dòng)的界面。所述智能分析模塊，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，并對(duì)不同媒體的內(nèi)容進(jìn)行個(gè)性化推薦。由于內(nèi)容來(lái)自于不同的媒體，例如視頻、音樂(lè)、電子書(shū)、同質(zhì)化手機(jī)報(bào)等不同的媒體，智能分析識(shí)別模塊進(jìn)行跨媒體的智能關(guān)聯(lián)性推薦和檢索。所述內(nèi)容分類(lèi)過(guò)濾模塊，對(duì)多源頭的內(nèi)容進(jìn)行過(guò)濾和根據(jù)讀者行為、喜好自動(dòng)分類(lèi)。內(nèi)容來(lái)自于線(xiàn)上和線(xiàn)下的內(nèi)容源，包括線(xiàn)上的各種有益的知識(shí)、線(xiàn)下內(nèi)容以及合作的采編內(nèi)容。
所述喜好數(shù)據(jù)庫(kù)，偏重于讀者的腦力思維，將讀者平時(shí)的喜好進(jìn)行積累、記錄，以便用于數(shù)據(jù)挖掘或者查詢(xún)匹配。所述行為數(shù)據(jù)庫(kù)，偏重于讀者的肢體行為，是對(duì)讀者的各種肢體行為予以記錄的數(shù)據(jù)庫(kù)。所述內(nèi)容知識(shí)庫(kù)，是對(duì)內(nèi)容的元知識(shí)和內(nèi)容的總匯。所述線(xiàn)下內(nèi)容源，是采編者預(yù)先整理好的內(nèi)容庫(kù)。所述采編內(nèi)容，是指橫向合作的各類(lèi)采編部提供的內(nèi)容。所述線(xiàn)上內(nèi)容，是指互聯(lián)網(wǎng)上新鮮的實(shí)時(shí)內(nèi)容。優(yōu)選的，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)的生成過(guò)程是自動(dòng)的對(duì)非結(jié)構(gòu)化信息的抽取。
優(yōu)選的，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)的生成過(guò)程中的關(guān)聯(lián)信息搜索是對(duì)線(xiàn)上實(shí)時(shí)信息的搜索與線(xiàn)下數(shù)據(jù)源的搜索并發(fā)，而且自動(dòng)融合匯總。優(yōu)選的，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)的生成過(guò)程中所使用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與互聯(lián)網(wǎng)有著不間斷的自動(dòng)追蹤和自動(dòng)更新。優(yōu)選的，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)的生成過(guò)程是依據(jù)互動(dòng)的讀者的肢體語(yǔ)言和思維語(yǔ)言希望指定的閱讀內(nèi)容、閱讀時(shí)長(zhǎng)和閱讀方式。優(yōu)選的，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)的人機(jī)互動(dòng)是讀者的肢體、語(yǔ)音、書(shū)寫(xiě)、繪畫(huà)的融合方式。優(yōu)選的，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)的過(guò)程也是具備同樣愛(ài)好和天賦的讀者之間形成同好社區(qū)的方式。優(yōu)選的，在每個(gè)個(gè)性化手機(jī)報(bào)傳播周期內(nèi)，采編者可以對(duì)喜好數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行人工分析和維護(hù)，并對(duì)每個(gè)讀者得出該傳播周期內(nèi)的行為分析報(bào)告。優(yōu)選的，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)的呈現(xiàn)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)包括互聯(lián)網(wǎng)、局域網(wǎng)、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、廣播電視網(wǎng)，呈現(xiàn)的載體包括電腦、手機(jī)、PDA。所述的手機(jī)報(bào)包括了彩信、電子書(shū)、其它富媒體內(nèi)容。本發(fā)明提供的技術(shù)方案通過(guò)捕捉讀者的行為(肢體方面)和思維(精神方面)數(shù)據(jù)，通過(guò)智能分析技術(shù)，投其所好地進(jìn)行內(nèi)容傳遞，解決盲目的、同質(zhì)化的傳播問(wèn)題，減少垃圾信息，還給無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)一個(gè)環(huán)保低碳的生態(tài)。


為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖I為本發(fā)明實(shí)施例提供的個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。首先對(duì)本發(fā)明提供的一種個(gè)性化的手機(jī)報(bào)系統(tǒng)進(jìn)行說(shuō)明，參照?qǐng)DI所示，所述系統(tǒng)包括體感捕捉模塊I、語(yǔ)音采集模塊2、圖形采集模塊3、文字內(nèi)容采集模塊4、互動(dòng)顯示屏5、智能分析識(shí)別模塊6、內(nèi)容過(guò)濾分類(lèi)模塊7、喜好數(shù)據(jù)庫(kù)8、行為數(shù)據(jù)庫(kù)9、內(nèi)容知識(shí)庫(kù)10、線(xiàn)下內(nèi)容源11、采編內(nèi)容12、線(xiàn)上內(nèi)容13，通過(guò)和讀者們(由14、16表示)和采編者們(由15、17表示)交互使用。體感捕捉模塊I根據(jù)讀者的肢體動(dòng)作，與發(fā)音不清晰或者打字有困難的讀者交互，通過(guò)6對(duì)讀者的肢體動(dòng)作進(jìn)行分析識(shí)別，與行為數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配，補(bǔ)充修正該讀者的喜好天賦數(shù)據(jù)庫(kù)8，然后從內(nèi)容知識(shí)庫(kù)10中調(diào)取內(nèi)容或者寓教于樂(lè)的游戲通過(guò)5呈現(xiàn)給讀者，讀者在接收內(nèi)容的同時(shí)可以產(chǎn)生其它的行為動(dòng)作，系統(tǒng)按以上的流程產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的內(nèi)容 ，內(nèi)容可以來(lái)自于多媒體的游戲、電子書(shū)、同質(zhì)化的手機(jī)報(bào)、PPT、視頻、音樂(lè)等。系統(tǒng)通過(guò)讀者的肢體動(dòng)作的不斷互動(dòng)，逐步了解了讀者想得到的內(nèi)容喜好。該環(huán)節(jié)是得到讀者喜好的形式之一。語(yǔ)音采集模塊2根據(jù)讀者的發(fā)音，與讀者交互，通過(guò)智能分析識(shí)別模塊6對(duì)聲音進(jìn)行識(shí)別，與行為數(shù)據(jù)庫(kù)9進(jìn)行匹配，補(bǔ)充修正該讀者的喜好數(shù)據(jù)庫(kù)8，然后從內(nèi)容知識(shí)庫(kù)10中將匹配的內(nèi)容通過(guò)5呈現(xiàn)給讀者，讀者在接收內(nèi)容的同時(shí)可以產(chǎn)生其它的發(fā)音，系統(tǒng)按以上的流程產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的內(nèi)容，內(nèi)容可以來(lái)自于多媒體的游戲、電子書(shū)、手機(jī)報(bào)、PPT、視頻、音樂(lè)等。系統(tǒng)通過(guò)這個(gè)流程，逐步貼近讀者想得到的內(nèi)容喜好。這是系統(tǒng)獲得讀者喜好的形式之二。圖形采集模塊3和文字內(nèi)容采集模塊4根據(jù)讀者閱讀的文章和畫(huà)的圖案，通過(guò)智能分析識(shí)別模塊6對(duì)讀者的文字內(nèi)容和繪畫(huà)，通過(guò)語(yǔ)義分析和圖形識(shí)別技術(shù)，了解讀者喜歡何種中心思想的文字內(nèi)容和圖形內(nèi)容，與行為數(shù)據(jù)庫(kù)9進(jìn)行匹配，補(bǔ)充修正該讀者的喜好天賦數(shù)據(jù)庫(kù)8，然后從內(nèi)容知識(shí)庫(kù)10中，將與語(yǔ)義類(lèi)似的內(nèi)容通過(guò)5呈現(xiàn)給讀者，讀者在接收內(nèi)容的同時(shí)可以閱讀其它的文章、描繪其它的畫(huà)，系統(tǒng)按以上的流程產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的內(nèi)容，內(nèi)容可以來(lái)自于多媒體的游戲、電子書(shū)、手機(jī)報(bào)、視頻、音樂(lè)等。如此循環(huán)，系統(tǒng)獲得讀者的喜好。這是系統(tǒng)獲得讀者喜好的形式之二。在每個(gè)個(gè)性化傳播周期內(nèi)，采編者15會(huì)對(duì)讀者喜好數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行人工分析和維護(hù)，并對(duì)每個(gè)讀者得出該周期內(nèi)修正的分析報(bào)告。內(nèi)容來(lái)自于線(xiàn)上和線(xiàn)下的內(nèi)容源，包括線(xiàn)上的各種有益的知識(shí)和新聞13、線(xiàn)下事先整理好的內(nèi)容11以及橫向合作的采編部門(mén)提供的內(nèi)容12。由于內(nèi)容來(lái)源多元，系統(tǒng)通過(guò)內(nèi)容過(guò)濾分類(lèi)模塊7對(duì)多數(shù)據(jù)源進(jìn)行內(nèi)容過(guò)濾和根據(jù)讀者行為、喜好進(jìn)行基于主題追蹤的自動(dòng)分類(lèi)。喜好數(shù)據(jù)庫(kù)8可以把具有類(lèi)似喜好的讀者自動(dòng)組成社區(qū)，讓他們(由14、16代表)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生互動(dòng)。以上交互流程也可以重疊。比如一位讀者，可以使用體感控制，也可以使用閱讀文章等形式，讓系統(tǒng)獲得喜好和行為。智能分析識(shí)別模塊6對(duì)不同媒體的內(nèi)容進(jìn)行個(gè)性化推薦。由于內(nèi)容來(lái)自于不同模態(tài)的媒體，例如視頻、音樂(lè)、動(dòng)漫、電子書(shū)、同質(zhì)化手機(jī)報(bào)等不同的媒體，智能分析識(shí)別模塊基于典型相關(guān)分析CCA方法挖掘不同模態(tài)之間的典型相關(guān)性，從而達(dá)到跨媒體的智能關(guān)聯(lián)性推薦和檢索。智能分析識(shí)別模塊6通過(guò)典型相關(guān)性分析同時(shí)對(duì)1、2、3、4采集來(lái)的媒體的特征矩陣進(jìn)行相關(guān)性求解和子空間映射，解決異構(gòu)性問(wèn)題。系統(tǒng)定義兩個(gè)變量場(chǎng)X與Y之間的相關(guān)性如下設(shè)有n個(gè)樣本、p個(gè)變量組成的變量場(chǎng)，記為X(nxp)，另有n個(gè)樣本、q個(gè)變量組成的變量場(chǎng)Y(nXp)，以最大限度地提取X與Y之間相關(guān)性的主要特征為準(zhǔn)則，從X中提取組合變量R，從Y中提取組合變量s’如下所示
X(n,P) Wxi^m) >R( xm)；■ ⑴
Y(nxq)^S(nxm). (m< P &m< q). 其中，Wx，Wy為空間特征向量。把具有較多個(gè)變量的變量場(chǎng)X與Y之間的相關(guān)化為較少組合變量R與S間的相關(guān)，通過(guò)Wx，Wy的數(shù)值分布來(lái)確定X與Y的空間相關(guān)分布形式，而Wx，Wy的數(shù)值大小則表示了所對(duì)應(yīng)變量的重要程度。系統(tǒng)求解典型變量Wx，Wy。系統(tǒng)定義相關(guān)系數(shù)為P =r(R，S)，用(3)優(yōu)化相關(guān)系數(shù)。
W7 Cxy Wy( 2 )P = KR,S)= ..- — == ^ 1 }
^W/CaWxW/CyyWyV (R) = RtR = WxtXtXWx = I ；(3)V (S) = StS = Wy1Y1Yffy = ICxy為X(nxp)和Y(nXq)的協(xié)方差矩陣。使用拉格朗日乘子法得到CxyCyy-1CyxWx =入2CxxWx，最優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為形如Ax = XBx的特征根問(wèn)題，并據(jù)⑴得到最小變量組合R(nXm)，S(nXm)， 以最大限度地發(fā)現(xiàn)X(nXp)，Y(nXq)之間的相關(guān)性。Xi = (xn, . . .，xik, . . .，xip)(xik G Real)表示初始的體感視覺(jué)特征向量=(Yjl,. . . ,yJk,. . . , yJq) (yJk G Real)表示初始的語(yǔ)音特征向量。定義Xi經(jīng)過(guò)子空間映射后的向量為x/ = (Xi/ , . . . , Xi/ ,...,Xim' )，(xik' = a+bx i, (a, b G Real)), y」對(duì)應(yīng) CCA 子空間中的映射結(jié)果 y/。由于存在大量復(fù)數(shù)，系統(tǒng)將子空間中每一維上的坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)形式Xik' = (3ik，|xik' I)(4) p,k = arctgib / a), \x,t) = ^Ja2 +b2對(duì)y/也用此法進(jìn)行變換，則體感x/和語(yǔ)音y/之間距離定義為每一維上極坐標(biāo)距離的平方和的2次方根，即CCAdis{x,y,') = sqrt^(\x,k f + \yjk f( 5 )
k=\- 2 x \x,k I x \yjk | x Cos | p,k - Pjk\)這樣，系統(tǒng)采用CCAdis計(jì)算子空間中體感與語(yǔ)音之間的距離。如果目標(biāo)不在現(xiàn)有的內(nèi)容知識(shí)庫(kù)中，系統(tǒng)定義其為未知對(duì)象。為實(shí)現(xiàn)未知對(duì)象在子空間中的定位，系統(tǒng)結(jié)合了線(xiàn)上、線(xiàn)下內(nèi)容過(guò)濾和分類(lèi)模塊以及專(zhuān)家反饋中的先驗(yàn)知識(shí)。設(shè)未知對(duì)象為A，如果可以準(zhǔn)確計(jì)算出A的CCA坐標(biāo)，則以A為查詢(xún)的跨媒體檢索即用上述流程兌現(xiàn)?；谝陨系牧鞒?，通過(guò)挖掘讀者的肢體行為和腦力思維，實(shí)現(xiàn)了全程的個(gè)性化內(nèi)容傳遞。由于該系統(tǒng)同時(shí)基于行為(肢體方面)和思維(精神方面)，能夠真正全面地掌握讀者的整個(gè)行為和喜好細(xì)節(jié)，充分發(fā)掘每個(gè)讀者的差異?；谶@樣的差異，才能得到個(gè)性化傳播的切入點(diǎn)。這些差異引導(dǎo)著采編者們能夠正確地確定讀者閱讀的下一個(gè)目標(biāo)，每天都該閱讀什么、怎么讀。每位讀者在每個(gè)階段的閱讀結(jié)果也就差異化。只有這樣的系統(tǒng)，才能實(shí)現(xiàn)移動(dòng)傳媒的個(gè)性化。以上所描述的系統(tǒng)實(shí)施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開(kāi)的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的情況下，即可以理解并實(shí)施。對(duì)所公開(kāi)的實(shí)施例的上述說(shuō)明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)將是顯而易見(jiàn)的，本文中所定義的 一般原理可以在不脫離本發(fā)明實(shí)施例的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明實(shí)施例將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開(kāi)的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。
權(quán)利要求
1.個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，包括包括體感捕捉模塊、語(yǔ)音采集模塊、圖形采集模塊、文字內(nèi)容采集模塊、互動(dòng)顯示屏、智能分析識(shí)別模塊、內(nèi)容過(guò)濾分類(lèi)模塊、喜好數(shù)據(jù)庫(kù)、行為數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)容知識(shí)庫(kù)、線(xiàn)下內(nèi)容源、采編內(nèi)容、線(xiàn)上內(nèi)容； 所述體感捕捉模塊，著重在捕捉和監(jiān)控讀者的身體行為，體感捕捉模塊I根據(jù)讀者的動(dòng)作，與讀者交互，通過(guò)對(duì)讀者的肢體動(dòng)作進(jìn)行分析識(shí)別。
所述語(yǔ)音采集模塊，著重在捕捉讀者的聲音，根據(jù)發(fā)音，與讀者交互，通過(guò)智能分析識(shí)別模塊對(duì)讀者的聲音進(jìn)行識(shí)別。
所述圖形采集模塊，著重在捕捉讀者的圖像式思維，通過(guò)圖形識(shí)別技術(shù)，了解讀者的思維。
所述文字內(nèi)容采集模塊，著重在捕捉讀者手寫(xiě)的文字，通過(guò)語(yǔ)義分析技術(shù)，了解讀者想表達(dá)的思維。
所述互動(dòng)顯示屏，是讀者與個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)、其他讀者或者采編者的視覺(jué)互動(dòng)的界面。
所述智能分析模塊，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，對(duì)不同媒體的內(nèi)容進(jìn)行個(gè)性化推薦。由于內(nèi)容來(lái)自于不同的媒體，例如視頻、音樂(lè)、電子書(shū)、同質(zhì)化手機(jī)報(bào)等不同的媒體，智能分析識(shí)別模塊要進(jìn)行跨媒體的智能關(guān)聯(lián)性推薦和檢索。
所述內(nèi)容分類(lèi)過(guò)濾模塊，對(duì)多源頭的內(nèi)容進(jìn)行過(guò)濾和根據(jù)讀者的行為、喜好進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。內(nèi)容來(lái)自于線(xiàn)上和線(xiàn)下的內(nèi)容源，包括線(xiàn)上的各種有益的知識(shí)、線(xiàn)下合作的各種內(nèi)容以及采編的內(nèi)容。
所述喜好數(shù)據(jù)庫(kù)，偏重于讀者的腦力思維，將讀者平時(shí)的喜好和天賦進(jìn)行積累、記錄，以便用于數(shù)據(jù)挖掘或者查詢(xún)匹配。
所述行為數(shù)據(jù)庫(kù)，偏重于學(xué)生的肢體行為，是對(duì)學(xué)生的各種肢體行為予以記錄的數(shù)據(jù)庫(kù)。
所述內(nèi)容知識(shí)庫(kù)，是對(duì)讀者的內(nèi)容的元知識(shí)和可用內(nèi)容的總匯。
所述線(xiàn)下內(nèi)容源，是采編者預(yù)先整理好的內(nèi)容庫(kù)。
所述采編內(nèi)容，是指橫向合作的各類(lèi)采編部門(mén)的內(nèi)容庫(kù)。
所述線(xiàn)上內(nèi)容，是指互聯(lián)網(wǎng)上新鮮的實(shí)時(shí)內(nèi)容。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)的生成過(guò)程是自動(dòng)的對(duì)非結(jié)構(gòu)化信息的抽取。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)的生成過(guò)程中的關(guān)聯(lián)信息搜索是對(duì)線(xiàn)上實(shí)時(shí)信息的搜索與線(xiàn)下數(shù)據(jù)源的搜索并發(fā)，而且自動(dòng)融合匯總。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)的生成過(guò)程中所使用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與互聯(lián)網(wǎng)有著不間斷的自動(dòng)追蹤和自動(dòng)更新。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)的生成過(guò)程是依據(jù)互動(dòng)的讀者的肢體語(yǔ)言和思維語(yǔ)言而指定的內(nèi)容、時(shí)長(zhǎng)和閱讀方式。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，所述的個(gè)性化系統(tǒng)的人機(jī)互動(dòng)是讀者的肢體、語(yǔ)音、書(shū)寫(xiě)、繪畫(huà)的融合方式。
7.根據(jù)權(quán)力要求I所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)產(chǎn)生的過(guò)程也是具備同樣愛(ài)好和天賦的讀者之間形成同好社區(qū)的方式。
8.根據(jù)權(quán)利要求I所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，在每個(gè)個(gè)性化手機(jī)報(bào)傳播的周期內(nèi)，采編者可以對(duì)讀者喜好數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行人工分析和維護(hù)，并對(duì)每個(gè)讀者得出該周期內(nèi)的行為分析報(bào)告。
9.根據(jù)權(quán)利要求I所述的個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)，其特征在于，所述的個(gè)性化傳播的呈現(xiàn)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)包括互聯(lián)網(wǎng)、局域網(wǎng)、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、廣播電視網(wǎng)，呈現(xiàn)的載體包括電腦、手機(jī)、PDA。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了個(gè)性化手機(jī)報(bào)系統(tǒng)。包括體感捕捉模塊、語(yǔ)音采集模塊、圖形采集模塊、文字內(nèi)容采集模塊、互動(dòng)顯示屏、智能分析識(shí)別模塊、內(nèi)容過(guò)濾分類(lèi)模塊、喜好數(shù)據(jù)庫(kù)、行為數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)容知識(shí)庫(kù)、線(xiàn)下內(nèi)容源、采編內(nèi)容、線(xiàn)上內(nèi)容。系統(tǒng)通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、圖形識(shí)別技術(shù)、文字內(nèi)容理解技術(shù)，捕捉讀者的行為(肢體方面)和思維(精神方面)數(shù)據(jù)，通過(guò)智能分析技術(shù)，將投其所好的內(nèi)容與讀者交互，形成精準(zhǔn)的內(nèi)容傳遞，徹底解決手機(jī)報(bào)同質(zhì)化、非個(gè)性化的問(wèn)題，真正實(shí)現(xiàn)移動(dòng)傳媒的個(gè)性化，大大節(jié)省了讀者寶貴的時(shí)間、下載的流量，也杜絕了帶寬的浪費(fèi)。
文檔編號(hào)H04W4/12GK102752726SQ20111010257
公開(kāi)日2012年10月24日 申請(qǐng)日期2011年4月21日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月21日
發(fā)明者施章祖 申請(qǐng)人:施章祖