申请/专利权人：武汉北极光数字科技有限公司

申请日：2023-09-26

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117331460B

主分类号：G06F3/0481

分类号：G06F3/0481;G06V20/00;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/82;G06F40/30;G06N3/044

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.01.19#实质审查的生效;2024.01.02#公开

摘要：本发明提供了基于多维交互数据分析的数字化展厅内容优化方法及装置，涉及数字化展厅技术领域，包括获取第一信息和第二信息，第一信息包括数字化展厅内容数据；根据第一信息和第二信息进行数据整合处理，并将整合后的数据进行数据关联得到第三信息；根据第三信息进行文本和图像信息提取处理得到第四信息；根据第四信息进行情感分析处理得到第五信息；根据第二信息和预设的深度学习数学模型进行模型构建得到第六信息；基于第六信息构建得到内容优化数学模型，并将第五信息作为内容优化数学模型的输入值得到第七信息。本发明通过情感分析、主题建模和深度学习等技术，优化数字化展示内容，从而提高了观众的满意度。

主权项：1.一种基于多维交互数据分析的数字化展厅内容优化方法，其特征在于，包括：获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括数字化展厅内容数据，所述第二信息包括观众交互数据；根据所述第一信息和第二信息进行数据整合处理，并将整合后的数据进行数据关联得到第三信息；根据所述第三信息进行文本和图像信息提取处理得到第四信息，所述第四信息包括关键内容点；根据所述第四信息进行情感分析处理得到第五信息，所述第五信息包括需要优化的内容点；通过预设的深度学习数学模型分析所述第二信息得到第六信息，所述第六信息包括观众的兴趣模式和行为模式，所述兴趣模式为观众对数字化展厅中的特定兴趣领域或主题的模式，所述行为模式为观众在数字化展厅中的互动和参与方式的模式；基于所述第六信息构建得到内容优化数学模型，并将所述第五信息作为所述内容优化数学模型的输入值得到第七信息，所述第七信息包括优化后的数字化展厅内容；其中，基于所述第六信息构建得到内容优化数学模型，并将所述第五信息作为所述内容优化数学模型的输入值得到第七信息，包括：根据所述第六信息和预设的循环神经网络数学模型进行模型构建和参数调整处理得到内容优化数学模型；根据所述内容优化数学模型对所述第五信息和数字化展厅的内容数据结合，并通过协同过滤处理得到个性化推荐结果；根据所述个性化推荐结果和数字化展厅的原始内容数据结合，通过使用预设的内容生成数学模型，得到第七信息；其中，根据所述第四信息进行情感分析处理得到第五信息，包括：根据所述第四信息进行K均值聚类处理，将所述第四信息中的内容点分组为不同的簇，并通过将相似特征的内容点分配至最近的簇中得到聚类结果；对所述聚类结果中的每个簇的文本内容进行文本情感分析得到文本情感反馈结果；基于预设的卷积神经网络数学模型对所述聚类结果中的每个簇的图像内容进行图像情感特征提取得到图像情感特征结果；将所述文本情感反馈结果和所述图像情感特征结果进行融合处理得到综合反馈结果，并对每个簇内的综合反馈结果进行加权平均值计算得到每个簇的综合情感分数；根据所述综合情感分数和预设的阈值筛选得到第五信息；其中，通过预设的深度学习数学模型分析所述第二信息得到第六信息，包括：根据所述第二信息中的观众行为数据和个人信息进行特征工程处理，通过提取互动频率信息、互动持续时间信息和访问时间，得到关键特征数据；基于预设的深度学习数学模型和所述关键特征数据进行模型构建和优化处理得到观众兴趣-行为预测模型；根据所述观众兴趣-行为预测模型对观众行为数据和个人信息进行预测得到预测结果，所述预测结果包括兴趣预测结果和行为预测结果；根据所述兴趣预测结果使用多层感知器，通过将观众的行为和互动数据映射到不同的兴趣类别得到兴趣模式；根据所述行为预测结果进行关联规则挖掘处理得到行为模式。

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