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申请/专利权人：龙宇天下(北京)文化传媒有限公司

摘要：本发明提供智能收视终端设备的管控方法及系统，涉及智能终端技术领域，包括通过与云端管控平台建立基于区块链技术的安全通信连接，接收云端管控平台下发的管控任务；基于所述管控任务，生成管控策略和结构化的管控参数；智能收视终端设备在接收到管控参数后，基于所述管控参数利用预先训练的基于注意力机制的用户画像提取模型对用户收视行为进行分析，并通过深度特征匹配和相关性计算，判断当前收视行为是否满足管控条件；若满足管控条件，则根据管控行为模式，利用强化学习算法动态决策最优的管控执行动作，生成相应的限制性操作指令并下发至智能收视终端设备，以对当前收视行为进行干预和引导。

主权项：1.智能收视终端设备的管控方法，其特征在于，包括：通过与云端管控平台建立基于区块链技术的安全通信连接，接收云端管控平台下发的管控任务，所述管控任务中包括管控规则库、管控对象列表以及管控策略生成模型；基于所述管控任务，利用智能收视终端设备知识图谱和机器学习模型对智能收视终端设备进行特征提取和分组识别，生成管控策略和结构化的管控参数；智能收视终端设备在接收到管控参数后，基于所述管控参数利用预先训练的基于注意力机制的用户画像提取模型对用户收视行为进行分析，并通过深度特征匹配和相关性计算，判断当前收视行为是否满足管控条件；若不满足管控条件，则进入下一轮的实时数据感知和分析阶段，循环执行基于所述管控参数利用预先训练的基于注意力机制的用户画像提取模型对用户收视行为进行分析以及之后的步骤，直至当前系统时间超出管控时间区间；若满足管控条件，则根据管控行为模式，利用强化学习算法动态决策最优的管控执行动作，生成相应的限制性操作指令并下发至智能收视终端设备，以对当前收视行为进行干预和引导；所述限制性操作指令包括以下至少一项：限制切换频道、限制调节音量、限制开关机、弹出管控提示信息、强制切换到指定频道、强制播放指定内容、智能推荐合适内容、动态调节管控强度、增加亲情提醒互动；基于所述管控任务，利用智能收视终端设备知识图谱和机器学习模型对智能收视终端设备进行特征提取和分组识别，生成管控策略和结构化的管控参数，包括：利用所述管控对象列表，结合预先构建的智能收视终端设备知识图谱，通过知识推理和语义关联分析，对当前智能收视终端设备的多维度特征进行特征提取和向量化表示，生成当前智能收视终端设备的特征图谱，所述多维度特征包括硬件配置、软件系统、网络环境、用户群体特征中的任一种或多种；构建图神经网络；将所述特征图谱输入图神经网络中，基于图神经网络输出的特征向量通过k-均值聚类算法或密度聚类算法，将不同智能收视终端设备划分到相应的管控分组中；针对管控分组结果，采用包括轮廓系数、加利斯基-哈拉巴斯指数的聚类评估指标，度量管控分组的内聚性和外离度，估聚类效果的可信度，以可信度高于预设置信度阈值的管控分组作为识别出的管控分组；针对识别出的管控分组，利用预先训练的管控策略生成模型，结合管控规则库中的规则模板和约束条件，生成针对该管控分组的优化管控策略，所述管控策略包括管控时间规划、管控内容推荐、管控模式选择以及管控强度调节；将生成的管控策略转化为结构化的管控参数，通过智能合约机制将管控参数安全下发至智能收视终端设备，所述管控参数包括管控时间区间、管控频道集合、管控节目列表、管控用户画像以及管控行为模式；利用所述管控对象列表，结合预先构建的智能收视终端设备知识图谱，通过知识推理和语义关联分析，对当前智能收视终端设备的的多维度特征进行特征提取和向量化表示，生成当前智能收视终端设备的特征图谱，包括：将所述管控对象列表中的当前智能收视终端设备映射到所述智能收视终端设备知识图谱中的对应实体节点；以所述当前智能收视终端设备实体节点为中心节点，通过随机游走算法生成多跳关联子图，所述多跳关联子图包含与所述中心节点具有语义关联的实体节点和关系边；在所述多跳关联子图的基础上，通过图神经网络模型中的消息传递和聚合操作，学习所述当前智能收视终端设备实体节点的知识增强特征表示；获取所述当前智能收视终端设备实体节点的多维度异构属性信息，并通过特征模板抽取出结构化的多维度特征；将所述当前智能收视终端设备实体节点的多维度特征与知识增强特征表示进行拼接，并通过注意力机制学习不同维度特征的重要性权重，生成所述当前智能收视终端设备实体节点的综合特征嵌入向量；将所述多跳关联子图中的实体节点的综合特征嵌入向量输入到图神经网络模型中，通过多层消息传递和特征聚合，更新所述综合特征嵌入向量；通过对比学习模型优化所述当前智能收视终端设备实体节点的综合特征嵌入向量；计算优化后的所述当前智能收视终端设备实体节点的综合特征嵌入向量之间的成对相似度，构建相似度矩阵；对所述相似度矩阵进行特征分解，获得前m个最大特征值对应的特征向量，作为所述综合特征嵌入向量的低维表示；利用t-分布邻域嵌入算法对所述综合特征嵌入向量的低维表示进行非线性降维，通过梯度下降优化，最小化低维空间中节点之间的KL散度，获得二维平面上的节点坐标，生成可视化的当前智能收视终端设备的特征图谱。

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