添加和處理帶有情感數據的標籤的方法和設備的製作方法

2023-06-16 10:22:51 1

專利名稱：添加和處理帶有情感數據的標籤的方法和設備的製作方法
技術領域：
本發明一般涉及計算機領域，特別涉及用於添加和處理帶有情感數據的標籤的方 法和設備。
背景技術：
隨著網際網路技術的不斷發展，人們越來越多地訪問各種各樣的內容，例如圖片、文 本、視頻、音頻等等，所以如何快速、準確地查找到希望訪問的內容是一個越來越被關注的 問題。通過對內容的自動分析可以實現查找一定內容的功能。但是，對內容的自動分析 並不足以生成充分的內容元數據，這是因為在低級特徵和高級概念之間存在著語義差別。 因此，目前較為流行的技術是為內容添加語義標籤。利用這種技術，可以主動產生能夠更加 準確地描述內容的標籤。然而，目前，各種Web 2. 0服務所支持的都僅僅是包括文本性質的關鍵詞的文本 標籤，而這樣的文本標籤有時無法很好地對特定內容進行表示。例如，一個雪山圖片的文本 標籤包括以下文本性質的關鍵詞喜馬拉雅、旅行、山、雪，等等，但是這並不能表達用戶的 情感，無法展現出用戶第一次看到喜馬拉雅山的感覺。

發明內容
針對以上問題，本發明提供了添加和處理帶有情感數據的標籤的方法和設備。根據本發明的第一方面，提供了一種添加帶有情感數據的標籤的方法，包括步驟 接收用戶訪問內容時產生的情感數據，其中該情感數據是根據反映用戶情感的可測量的生 理學參數得到的；以及，基於該情感數據，將帶有情感數據的標籤添加到該內容。根據本發明的第二方面，提供了一種處理帶有情感數據的標籤的方法，包括步驟 從帶有情感數據的標籤中提取情感數據，其中該標籤與一個內容相對應，情感數據是根據 反映用戶情感的可測量的生理學參數得到的；以及，利用情感數據提供服務。根據本發明的第三方面，提供了一種添加帶有情感數據的標籤的設備，包括接收 裝置，用於接收用戶訪問內容時產生的情感數據，其中該情感數據是根據反映用戶情感的 可測量的生理學參數得到的；以及添加裝置，用於基於該情感數據，將帶有情感數據的標籤 添加到該內容。根據本發明的第四方面，提供了一種處理帶有情感數據的標籤的設備，包括提取 裝置，用於從帶有情感數據的標籤中提取情感數據，其中該標籤與一個內容相對應，情感數 據是根據反映用戶情感的可測量的生理學參數得到的；以及服務提供裝置，利用情感數據 提供服務。根據本發明的第五方面，提供了用於處理帶有情感數據的標籤的系統，包括服務 器，用於處理帶有情感數據的標籤。該伺服器包括接收裝置，用於接收用戶對內容進行訪 問時產生的情感數據；添加裝置 用於基於該情感數據，將帶有情感數據的標籤添加到內容；提取裝置，用於從帶有情感數據的標籤中提取情感數據；以及服務提供裝置，利用情感 數據提供服務。利用本發明的方法和設備，可以方便、快速、高效地將帶有情感數據的標籤添加到 內容中，並可以通過處理帶有情感數據的標籤來為用戶提供服務，從而提高用戶訪問內容 的樂趣和改善用戶體驗。通過以下對說明本發明原理的優選實施方式的描述，並結合附圖，本發明的其他 特徵以及優點將會是顯而易見的。


通過以下結合附圖的說明，並且隨著對本發明的更全面了解，本發明的其他目的 和效果將變得更加清楚和易於理解，其中圖1是按照本發明的一個實施例的用於添加帶有情感數據的標籤的方法流程圖；圖2是按照本發明的一個實施例的用於處理帶有情感數據的標籤的方法流程圖；圖3是按照本發明的另一個實施例的用於處理帶有情感數據的標籤的方法流程 圖；圖4是按照本發明的另一個實施例的用於處理帶有情感數據的標籤的方法流程 圖；圖5是按照本發明的另一個實施例的用於處理帶有情感數據的標籤的方法流程 圖；圖6是按照本發明的一個實施例的用於添加帶有情感數據的標籤的設備框圖；圖7是按照本發明的一個實施例的用於處理帶有情感數據的標籤的設備框圖；以 及圖8是適於實施本發明的計算機系統的結構方框圖。在所有的上述附圖中，相同的標號表示具有相同、相似或相應的特徵或功能。
具體實施例方式以下結合附圖對本發明進行更詳細的解釋和說明。應當理解，本發明的附圖及實 施例僅用於示例性作用，並非用於限制本發明的保護範圍。為了清楚起見，首先對本發明中所使用的術語作以解釋。1.情感數據當一個用戶訪問一定的內容時，該用戶可能會根據內容而產生相應的情感，而情 感數據則是根據反映該用戶的情感的一個或多個可測量的生理學參數得到的。情感數據包括未經加工的生理和行為信號(例如，心率、呼吸頻率、血壓、腦電圖 參數、體溫、皮電反應等)，這些未經加工的生理和行為信號也被稱作生理學參數。不同的生 理學參數與不同的情感類別(例如喜歡、厭惡、害怕、高興等)相關聯。當用戶訪問不同內 容時，例如當用戶看到危險事故視頻、美麗的風景圖像、聽到刺耳的尖叫等時，可能會產生 不同的情感，從而該用戶的生理學參數也會相應地變化。情感數據還可以包括利用這些生 理學參數根據某種特徵提取算法計算出來的值，特徵提取算法例如可以是對相繼兩分鐘的 心率計算差值，即心率的一階導數。
一個用戶的情感數據可以是一個向量，該向量的元素可以是心率、呼吸頻率、血 壓、腦電圖參數、體溫和皮電反應等生理學參數中的一個或多個。多個用戶的情感數據則可 以構成一個矩陣，這個矩陣的每一行或每一列對應一個用戶的情感數據。2.共同情感數據共同情感數據是對不同用戶訪問同一內容所產生的各個情感數據進行計算或統 計而得到的綜合結果。共同情感數據可以反映不同用戶對於同一內容進行訪問時產生的 「平均」情感。可以利用情感數據並根據預定策略得到共同情感數據。3 內容內容可以是圖片、文本、視頻、音頻的全部或部分。本發明包括添加和處理帶有情感數據的標籤的方法。以下通過圖1描述了添加帶 有情感數據的標籤的方法，並通過圖2至圖5示出了處理帶有情感數據的標籤的方法的多 個例子。在本發明一個實施例中，可以首先獲取基準情感數據，然後基於該基準情感數據 來執行本發明的添加帶有情感數據的標籤的方法。基準情感數據可以用於確定所獲取的生理學參數是否是正常的情感數據。例如， 可以通過計算一個用戶的基準情感數據與所獲取的該用戶的生理學參數之間的差值，來判 斷該生理學參數是否處於正常範圍之內，從而確定該生理學參數是否可以作為用於添加到 標籤中的情感數據。當預先確定與各個情感對應的數值範圍時，可以利用基準情感數據確定與情感數 據相對應的情感。例如，當基準情感數據與一個情感數據的差值在「高興」這一情感的預 設數值範圍內時，則與該情感數據對應的情感是「高興」；而當基準情感數據與一個情感數 據的差值在「害怕」這一情感的預設數值範圍內時，則與該情感數據對應的情感是「害怕」。 因此，利用一個用戶的基準情感數據可以確定當產生一個情感數據時該用戶正處於何種情 感。具體地，在該實施例中，首先，可以接收用戶的基準情感數據，該基準情感數據可 以是基於用戶在平靜狀態的生理學參數所確定的。其中，基準情感數據可以是用戶在註冊 時針對指定內容產生的情感數據，也可以是用戶在不同時段針對一系列普通內容進行訪問 而產生的情感數據的均值或者利用其他更複雜的算法計算出的結果。然後，在該實施例中，可以基於該用戶的基準情感數據，判斷當前接收的該用戶的 情感數據是否在正常範圍內如果在正常範圍內，則可以將該情感數據添加入標籤，如果不 在，則不將該情感數據添加到標籤中。例如，可以計算當前獲取的該用戶的情感數據與該 用戶的基準情感數據的差值，然後通過對該差值求平均來判斷該均值是否處於正常範圍之 內；或者，可以計算該差值相對於基準值的百分比，然後通過對該百分數求平均來判斷該均 值是否處於正常範圍之內。其中，正常範圍可以根據醫學上的常識來確定。例如，心率的正 常範圍可以在0到醫學上的心率最大值之間，而不應該是負值或者過高的數值。另外，在該實施例中，當預先設定與各個情感對應的數值範圍時，還可以基於該用 戶的基準情感數據，判斷產生當前接收的情感數據的用戶當前處於何種情感。應該注意的是，用戶的基準情感數據可以作為情感數據添加到標籤中，從而可以 作為一種情感數據進行處理，來提供服務。
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圖1是按照本發明的一個實施例的用於添加帶有情感數據的標籤的方法流程圖。 該方法首先接收用戶訪問內容時產生的情感數據，然後將帶有情感數據的標籤添加到該內 容。利用該情感數據，可以根據預定策略計算與該內容相對應的共同情感數據。可以將共 同情感數據看成是一種情感數據，從而可以像情感數據那樣，將該共同情感數據作為標籤 添加到該內容中。另外，也可以將該共同情感數據存儲到存儲器中，從而當需要使用該共同 情感數據時便於對其進行存取。在步驟101，確定用戶正在訪問一個內容。當用戶希望訪問某個內容時，通常會向本發明的用於添加帶有情感數據的標籤的 設備或伺服器發送訪問請求，如果該設備判斷該用戶具有訪問權限，則允許用戶訪問該內 容。因此，可以利用多種現有技術，確定哪個，哪些用戶正在訪問什麼內容。在本實施例中，假設用戶點擊了一個URL，其中該URL連結到一個雪山圖片。此時， 本發明的用於添加帶有情感數據的標籤的設備可以確定該用戶希望訪問的是這個雪山圖 片。如果該設備判斷該用戶有訪問權限，則允許用戶在自己的顯示屏上瀏覽這個圖片。此 時，本發明的用於添加帶有情感數據的標籤的設備不僅可以確定用戶正在訪問一個內容， 而且可以存儲一條關於該用戶訪問了這個內容的記錄。在步驟102，接收該用戶訪問該內容而產生的情感數據。在該步驟中，首先在客戶端(S卩，用戶終端)處感測用戶訪問該內容所產生的生理 學參數，然後客戶端根據感測到的生理學參數得到情感數據，並將得到的情感數據提供給 本發明的用於添加帶有情感數據的標籤的設備。或者，首先在客戶端(即，用戶終端)處感 測用戶訪問該內容所產生的生理學參數，然後客戶端直接將感測到的生理學參數提供給本 發明的用於添加帶有情感數據的標籤的設備，由該設備接收後根據該生理學參數得到情感 數據。應該注意的是，在一個實施例中，在執行步驟102之前，可以執行獲取用戶訪問內 容時的生理學參數，以及基於該生理學參數得到用戶訪問內容時產生的情感數據的過程。 在該過程中，可以將生理學參數傳感器或生物信號檢測器安排在客戶端處，例如，擺放在用 戶終端附近或者用戶身上穿著可穿戴傳感器等等，以便在步驟102中感測用戶訪問該內容 所產生的生理學參數。在另一個實施例中，還可以計算預先得到的用戶的基準情感數據與 感測的該用戶的生理學參數之間的差值，然後判斷該生理學參數是否處於正常範圍之內， 並將處於正常範圍之內的生理學參數作為情感數據。在本實施例中，步驟102的具體過程如下假設有3個用戶正在訪問一個帶有雪山的圖片，這3個用戶都穿戴有可以感測生 理學參數的傳感器，並且利用該傳感器來感測用戶的心率、血壓等生理學參數的信號。可以 在客戶端處將通過傳感器感測到的信號轉化成電信號，並經過對該電信號的放大和A/D轉 換來得到用戶的情感數據，再將該情感數據提供給本發明的用於添加帶有情感數據的標籤 的設備。作為備選方案，客戶端也可以將通過傳感器感測到的信號直接提供給本發明的用 於添加帶有情感數據的標籤的設備，並由該設備來將該感測到的信號轉化成電信號並對該 電信號的放大和A/D轉換，來得到用戶的情感數據。假設通過步驟102得到的第一個用戶的情感數據是(70，110，85)，表示第一個用 戶的心率是70次/分鐘、血壓是110/85毫米汞柱，其中收縮壓是110毫米汞柱而舒張壓是
985毫米汞柱；第二個用戶的情感數據是(75，120，90)，表示第二個用戶的心率是75次/分 鍾、血壓是120/90毫米汞柱；第三個用戶的情感數據是(80，100，70)，表示第三個用戶的心 率是80次/分鐘、血壓是100/70毫米汞柱。在一個例子中，可以通過統計模式識別的方法來根據生理學參數確定對應的 情感類別。具體而言，可以利用統計的方法根據訓練樣本為每個情感類別訓練模型， 然後利用訓練好的模型對生理學參數進行分類。具體可以參考論文Toward Machine Emotionallntelligence :Analysis Of Affective Physiological State, R. ff. Picard, E. Vyzas, and J. Healey, IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machinelntelligence, Vol. 23,No. 10,Oct. 2001，pp. 1175-1191。因此，根據統計模式識別的方法，利用訓練好的模 型將情感數據進行分類，可以確定用戶屬於何種情感類別，例如，「高興」，「驚訝」或「害怕」寸。在另一個例子中，當預先確定與各個情感類別對應的數值範圍時，可以利用基準 情感數據確定與生理學參數相對應的情感類別。例如，當基準情感數據與生理學參數的差 值在「高興」這一情感的數值範圍內時，則確定與該生理學參數對應的情感是「高興」，即用 戶產生該生理學參數時正處於「高興」的情感中。在該實施例中，假設確定出第一個用戶的情感是「高興」，第二個用戶的情感是「驚 訝」，第三個用戶的情感是「害怕」。在步驟103，將帶有情感數據的標籤添加到內容中。在最簡單的情況下，本發明的用於添加帶有情感數據的標籤的設備可以僅僅將情 感數據包含的元素直接作為標籤。可選地，該設備也可以將其他附加信息與情感數據共同 作為標籤，其他附加信息例如用戶IP位址、標識符、訪問時間戳等。在步驟104，基於提取的情感數據，根據預定策略計算共同情感數據。本發明的用於添加帶有情感數據的標籤的設備可以根據多種預定策略來計算共 同情感數據。例如，當標籤中帶有多個用戶訪問該內容時產生的情感數據時，可以通過對不 同用戶進行平均來計算共同情感數據；或者，可以計算來自多個用戶的情感數據的高斯分 布的均值，並將該均值作為共同情感數據；或者，可以利用預定權重對來自多個用戶的情感 數據進行加權，並將加權後的情感數據之和作為共同情感數據。還可以使用其他的統計模 式識別方法來計算共同情感數據。與情感數據類似，計算得到的共同情感數據可以是一個 向量。在本實施例中，例如將多個用戶的情感數據的均值(75，110，82)作為共同情感數據。在步驟105，本發明的用於添加帶有情感數據的標籤的設備將帶有共同情感數據 的標籤添加到內容中，以便通過處理該共同情感數據來向用戶提供服務。在其他實施例中，還可以將共同情感數據存儲到存儲器中或者任何適於被訪問的 介質上，例如可以磁碟、軟盤、光碟、磁帶和本領域技術人員所能想到的其他介質。然後流程結束。應當理解的是，步驟104和105是可選的。在不計算共同情感數據的情況下，本發 明的添加帶有情感數據的標籤的方法也完全可以實現。如果沒有步驟104和105，則可以在 後續處理帶有情感數據的標籤時計算共同情感數據。而如果具有步驟104和105，則在後續處理帶有情感數據的標籤時，直接從標籤中提取或者從存儲器中讀取該共同情感數據即可。在本發明的一個實施例中，當用戶觀看一段視頻時，可以通過獲取用戶在不同時 間點的生理學參數，來得到用戶觀看該視頻的情感數據。此時，用戶觀看該視頻的情感數 據可以是多個情感數據的集合，該集合中的每個情感數據與用戶在每個時間點的情感相對 應，其中可以是預先設定時間點之間的時間間隔，例如時間間隔為每隔一分鐘。在接收用戶 訪問內容時產生的情感數據的步驟中，接收的可以是該情感數據集合中的每個情感數據以 及與每個情感數據對應的時間點。在將帶有情感數據的標籤添加到內容的步驟中，可以將 接收的每個情感數據以及與每個情感數據對應的時間點都包含在標籤中，然後將這樣的標 籤添加到內容中。這樣，以後對這種標籤進行處理時，能夠提取出用戶在一個時間段的不同 時間點的情感數據，從而更加方便高效地做出相應處理。圖2至圖5分別示出了處理帶有情感數據的標籤的方法的例子。這些例子都可以 由根據本發明的處理帶有情感數據的標籤的設備來完成。應該注意的是，可以通過接收用 戶對內容進行訪問時產生的情感數據並將所接收的情感數據作為標籤添加到內容中，來得 到需要進行處理的帶有情感數據的標籤。此外，也可以通過本領域技術人員公知的其他技 術來得到需要進行處理的帶有情感數據的標籤。在圖2所示的例子中，本發明的處理帶有情感數據的標籤的設備首先響應於一個 用戶對與自己在訪問內容時產生相似的情感的其他用戶的查詢請求，獲取該一個用戶訪問 內容而產生的情感數據；從內容的標籤中提取其他用戶的情感數據；然後根據該一個用戶 的情感數據和其他用戶的情感數據，確定與該一個用戶具有相似情感的其他用戶；之後將 所確定的其他用戶的信息提供給該一個用戶。在圖3所示的例子中，本發明的處理帶有情感數據的標籤的設備首先獲取用戶針 對當前訪問的內容而產生的情感數據；從要進行匹配的內容的標籤中提取情感數據；然後 根據用戶當前的情感數據和從要進行匹配的內容的標籤中提取的情感數據查找匹配內容， 其中匹配內容的標籤具有與用戶當前的情感數據相匹配的情感數據；之後將匹配內容提供 給該用戶。在圖4所示的例子中，本發明的處理帶有情感數據的標籤的設備首先從一個用戶 先前訪問過的內容的標籤中提取情感數據；從要進行匹配的內容的標籤中提取情感數據； 通過對從該一個用戶先前訪問過的內容的標籤中提取的情感數據進行統計，確定該一個用 戶最頻繁產生的情感；根據與該一個用戶最頻繁產生的情感相對應的情感數據和從要進行 匹配的內容的標籤中提取的情感數據查找匹配內容；之後將匹配內容提供給該一個用戶。在圖5所示的例子中，本發明的處理帶有情感數據的標籤的設備可以首先接收一 個用戶對與自己訪問同一內容的其他用戶的情感進行體驗的請求；然後響應於該請求，從 同一內容的標籤中提取其他用戶的情感數據；之後基於所提取的其他用戶的情感數據，對 該一個用戶進行激勵。以下具體描述圖2至圖5所示的實施例。圖2是按照本發明的一個實施例的用於處理帶有情感數據的標籤的方法流程圖。 在本實施例中，假設這樣一個場景，用戶1正在瀏覽一個雪山圖片。用戶1看到雪山的美景 之後非常嚮往去雪山地區旅遊，希望找到與自己有共同興趣的人作為同伴。因此，用戶1可能希望查詢哪些用戶在訪問這個圖片時具有與自己相似的情感，從而與之進一步交流。在步驟201，接收用戶希望查詢哪些用戶在訪問同一內容時與自己具有相似情感 的請求。在步驟202，獲取該用戶訪問該內容時產生的情感數據。與圖1所示的實施例中的步驟102相似，在步驟202中，根據本發明的處理帶有情 感數據的標籤的設備首先感測用戶訪問該內容所產生的生理學參數，然後利用感測到的生 理學參數得到用戶的情感數據。在本實施例中，假設用戶1看到雪山時的情感是「驚訝」，並且通過感測而得到的 用戶1的情感數據是(75，120，90)，其中每個元素分別對應於該用戶的心率、血壓中的收縮 壓、血壓中的舒張壓等生理學參數。在步驟203，讀取該內容的標籤並從標籤提取其他用戶的情感數據。在本實施例中，假設有3個用戶(用戶2、用戶3、用戶4)曾經訪問過這個雪山圖 片，用戶2的情感數據是(70，110，85)，用戶3戶的情感數據是(75，120，90)，用戶4的情感 數據是(80，100，70)，這些情感數據都已存儲在該圖片的標籤中。在這種情況下，根據本發 明的處理帶有情感數據的標籤的設備可以從標籤中分別提取這3個用戶的情感數據。在步驟204，計算該用戶的情感數據與其他用戶的情感數據之間的距離。可以例如使用歐氏距離或者本領域技術人員公知的其他方法來計算情感數據之 間的距離。假設使用一個n維向量來表示情感數據，記為Xjxn= ，其中n表 示感測的生理學參數的數目，j表示第j個用戶。則第i個用戶與第j個用戶之間，即，向 量&與&之間的歐氏距離為
_。] dtl = JtSuJ。
V k=\可以用它來作為第i個用戶與第j個用戶的情感數據之間的距離。在本實施例中，根據本發明的處理帶有情感數據的標籤的設備可以利用上述計算 方法來計算用戶1的情感數據(75，120，90)與用戶2、用戶3、用戶4的情感數據(70，110， 85)、(75，120，90)、(80，100，70)之間的距離。假設計算出的距離為 d12 = 12. 25、d13 = 0、 d14 = 28. 73 0在步驟205，按照距離順序將其他用戶進行排序。可以按照升序或者降序對計算出的距離進行排序，從而相應地對其他用戶進行排 序。在本實施例中，由於d13<d12<d14，所以按照距離的升序將這3個其他用戶排列為用 戶3、用戶2、用戶4。在步驟206，確定與該用戶具有相似情感的用戶。情感數據之間的距離表示用戶的情感之間的相似程度。距離越小，相似程度越高； 距離越大，相似程度越低。在本實施例中，用戶3與用戶1的情感數據之間的距離最小，因 此確定與用戶1具有相似情感的用戶為用戶3。從步驟204至步驟206是根據該用戶的情感數據和其他用戶的情感數據來確定與 該用戶具有相似情感的其他用戶這一過程的一種具體實現方式。可以理解的是，還可以利 用本領域公知的其他手段來實現這一過程。
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在步驟207，將所確定的用戶信息提供給該用戶。用戶信息例如用戶IP位址、標識符、訪問時間戳等，這些用戶信息可以存儲在某 個存儲器中，也可以存儲在本發明的設備可以訪問的任何其他存儲介質中。在本實施例中， 根據本發明的處理帶有情感數據的標籤的設備可以將用戶3的各種用戶信息提供給用戶 1，從而用戶1可以向用戶3發送聊天消息或發送郵件來進行交友等活動。然後流程結束。圖3是按照本發明的另一個實施例的用於處理帶有情感數據的標籤的方法流程 圖。圖3所示的例子中，根據本發明的處理帶有情感數據的標籤的設備獲取一個用戶當前 的情感數據，查找其標籤中具有的情感數據與用戶當前的情感數據相匹配的內容，並將查 找到的內容提供給這個用戶。在本實施例中，假設用戶1正在瀏覽一個雪山圖片，該用戶由於先前的戶外歷險 經歷而對雪山具有恐懼心理，因此看到雪山圖片時該用戶產生的是「害怕」。利用本發明的 方法，則可以將與用戶當前情感相反的內容提供給用戶，從而改善用戶體驗。在步驟301，確定用戶正在訪問一個內容。步驟301與圖1中的步驟101類似。當用戶希望訪問某個內容時，通常會發送訪 問請求，如果該用戶被確定為具有訪問權限，則可以訪問該內容。因此，可以確定哪個，哪些 用戶正在訪問什麼內容。在步驟301，確定一個用戶(例如，用戶1)正在訪問的內容例如是一個雪山圖片。在步驟302，獲取該用戶訪問該內容而產生的情感數據。與圖1所示的實施例中的步驟102相似，在步驟302中首先感測用戶訪問該內容 所產生的生理學參數，然後利用感測出的生理學參數得到用戶的情感數據。在本實施例中，假設用戶1看到雪山時的情感是「害怕」，並且通過感測而得到的 用戶1的情感數據是(80，100，70)，其中每個元素分別對應於該用戶的心率、血壓中的收縮 壓、血壓中的舒張壓等生理學參數。在步驟303，讀取集合中的一個內容的標籤並從該標籤提取共同情感數據。在本實施例中，例如由圖像、視頻、文字、語音等構成一個集合C，假設集合C包含N 個內容，集合c中的第i個內容記為Ci。在本實施例中，從步驟303至305，將集合C中的每個內容的標籤中的情感數據與 用戶1的情感數據進行比較，來確定二者之間的距離。這樣的判斷共進行N次，直到判斷完 集合C中的所有內容為止。根據圖1所示的實施例可知，共同情感數據可以是在添加帶有情感數據的標籤的 過程中預先計算出、並作為標籤添加到內容中或存儲到存儲器中的；也可以是在處理帶有 情感數據的標籤的過程中根據標籤中的情感數據實時計算出、並作為標籤添加到內容中或 存儲到存儲器中的。在本實施例中，假設共同情感數據是在添加帶有情感數據的標籤的過程中預先計 算出、並作為標籤添加到內容中的。因此，在步驟303，讀取集合C中的各個內容的標籤，並 從該標籤提取共同情感數據。假設從集合C中的第一個內容q提取的共同情感數據為(75， 110,82)。在另一個實施例中，也可以在步驟303中讀取集合中的一個內容的標籤並從該標
13籤提取情感數據，然後利用所提取的情感數據根據預定策略來得到與集合C中的第一個內 容(；對應的共同情感數據。在步驟304，計算該用戶當前的情感數據與提取的共同情感數據之間的距離。在該步驟中，計算的是用戶1當前的情感數據(75，120，90)與從內容口的標籤中 提取的共同情感數據(75，110,82)之間的距離屯，其中i表示集合C中的第i個內容。這個距離可以例如使用歐氏距離來計算，也可以使用本領域技術人員公知的其他 方法來計算。以上描述的步驟303-304僅僅是本發明的一個具體例子。在另一個實施例中，在 步驟303中可以從內容的標籤中任意提取一個情感數據，而不必限於共同情感數據；此時， 在步驟304中，計算的則是該用戶當前的情感數據與從內容的標籤中任意提取的情感數據 之間的距離。在步驟305，確定集合中是否有未進行判斷的內容。首先判斷當前計算距離的內容是集合中的第幾個內容，如果是第N個，S卩i=N，則 進行到步驟306;否則，返回步驟303繼續計算集合C中的其他內容的標籤中的情感數據與 用戶1的情感數據之間的距離。在步驟306，按照距離順序對該集合中的內容進行排序。根據步驟303至步驟305，計算出了集合C中的內容的標籤中的情感數據與用戶1 的情感數據之間的N個距離，即屯，d2，...，dN。可以按照升序或者降序對計算出的距離進 行排序，從而相應地對該集合中的內容進行排序。在步驟307，將與最大距離對應的內容提供給該用戶。假設最大距離為d2，該最大距離(12所對應的內容為C2。內容C2例如是一段熱鬧的 婚禮，其引起的用戶心理反應是「喜悅」。這樣，能夠使得用戶1很快從「害怕」轉變為「喜 悅」的情感，從而及時調整了用戶情緒，改善了用戶體驗。然後流程結束。優選地，圖3所示的實施例應用於用戶當前處於負面情感的情況下，該負面情感 例如「害怕」、「厭惡」等情感，以便及時穩定用戶情緒，改善用戶體驗。應當注意的是，在另一個實施例中，在步驟307也可以將與最小距離對應的內容 提供給用戶1。這時，提供給用戶1的可能是一個有關災難的電影或者其他類似內容，使得 用戶繼續體驗「害怕」這種情感。將與何種距離對應的內容提供給客戶可以由客戶自己實 時地定義，也可以預先固定性地設定。與最大距離對應的內容和最小距離對應的內容的標籤中具有的情感數據都可以 作為與用戶當前的情感數據相匹配的情感數據。因此，在一個實施例中，與最大距離對應的 內容可以是匹配內容；而在另一個實施例中，與最小距離對應的內容的標籤可以是匹配內容。圖4是按照本發明的另一個實施例的用於處理帶有情感數據的標籤的方法流程 圖。在本實施例中，假設用戶1訪問過4個內容，包括有關雪山美景的圖片、卓別林視頻片 段、有關海濱度假的博客、以及恐怖片的視頻片段。利用本發明的方法，根據本發明的處理 帶有情感數據的標籤的設備可以根據用戶1的訪問記錄來將匹配內容提供給該用戶，該匹 配內容具有的情感數據匹配於與用戶1最頻繁產生的情感相對應的情感數據。
在步驟401，確定用戶先前訪問過的內容。用戶先前可能訪問過很多內容，例如，用戶可能通過網絡瀏覽圖片、觀看視頻片 段、聽歌、或者閱讀博客，等等。在用戶訪問這些內容時，網絡日誌可以記錄相關的信息，例 如用戶的IP位址、用戶訪問的內容的URL、訪問時間戳、訪問期間等。通過讀取這些記錄信 息，可以確定用戶先前訪問過的內容。另外，還可以利用本領域技術人員公知的任何其他技 術來確定用戶先前訪問過的內容。優選地，在步驟401中，可以預先設定一個時間區間，並確定用戶在這個時間區間 內訪問的內容。例如，僅確定用戶在最近1小時內訪問的內容。這樣，可以更加準確地了解 用戶最近的情感狀況，從而提供更加適合用戶最近情感的內容。這個預先設定的時間區間 可以是數分鐘、數小時、數天、數周等等，並可以由用戶自行設定或者可以按照系統設計而 固定設定。在步驟402，讀取該內容的標籤，並從標籤提取該用戶的情感數據。利用本發明的用於添加帶有情感數據的標籤的方法，根據本發明的處理帶有情感 數據的標籤的設備可以將用戶訪問上述內容時產生的情感數據以及其他附加信息(例如 用戶IP位址、標識符、訪問時間戳)作為標籤分別添加到有關雪山美景的圖片、卓別林視頻 片段、有關海濱度假的博客、以及恐怖片的視頻片段中。這樣，在步驟402，可以讀取這些內容的標籤，從中找到該用戶的情感數據，繼而提 取該情感數據。在本實施例中，假設用戶瀏覽雪山圖片產生的情感數據為(70，112，85)、觀看卓別 林視頻片段產生的情感數據為(72，111，82)、閱讀有關海濱度假的博客產生的情感數據是 (75，110，80)、觀看有關恐怖片的視頻片段時產生的情感數據是(95，120，90)，這些情感數 據都已包括在相應內容的標籤中。在這種情況下，每次執行步驟402時，可以從其中一個內 容的標籤中提取這個用戶的情感數據。在步驟403，判斷該用戶是否還訪問過其他內容。判斷已經從其標籤提取情感數據的內容的數目是否達到用戶先前訪問過的內容 總數，在本實施例中即判斷是否達到4。如果是，則進行到步驟404 ；否則，返回步驟401繼 續處理。在步驟404，對該用戶的情感數據進行統計，確定用戶最頻繁產生的情感。可以使用統計模式識別中的聚類的方法來確定該用戶最頻繁產生的情 感。例如，可以使用k均值聚類的方法來完成上述確定過程。具體可以參考Pattern Classification(Second Edition), Chapter 10, pp. 517-599, R. 0. Duda, P. E. Hart, and D. G. Stork, ISBN :0-471-05669_3。通過對從步驟401至步驟403提取的4個情感數據進行 分析，可以得出，前3個內容(雪山圖片、卓別林視頻片段、有關海濱度假的博客)的標籤中 的情感數據(70,112,85), (72,111,82), (75,110,80)彼此比較相近，而第4個內容(有關 恐怖片的視頻片段)的標籤中的情感數據(95，120，90)則與前3個內容的標籤中的情感數 據差別較大。這樣，可以將前3個內容分為第一類，而第4個內容分為第二類。由於第一類 中包含的內容數目大於第二類中包含的內容數目，所以確定用戶訪問第一類中包含的內容 (即前3個內容)時所產生的情感是該用戶最頻繁產生的情感。在步驟405，得到與該用戶最頻繁產生的情感相對應的情感數據。
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可以將第一類中的任何一個內容的標籤中的該用戶的情感數據作為與該用戶最 頻繁產生的情感相對應的情感數據。也可以通過對第一類中的所有內容的標籤中的該用戶 的情感數據計算平均值、高斯分布的均值或加權值，將該計算結果作為與該用戶最頻繁產 生的情感相對應的情感數據。在步驟406，讀取一個內容的標籤，並從該標籤提取共同情感數據。在本實施例中，從步驟406至408，通過確定步驟405得到的與該用戶最頻繁產生 的情感相對應的情感數據與某個內容的標籤中的共同情感數據之間的距離，從而將可能引 起用戶產生其最頻繁產生的情感的內容提供給用戶，從而改善用戶體驗。在步驟407，計算與該用戶最頻繁產生的情感相對應的情感數據和共同情感數據 之間的距離。這個距離可以例如使用歐氏距離來計算，也可以使用本領域技術人員公知的其他 方法來計算。以上描述的步驟406-407僅僅是本發明的一個具體例子。在另一個實施例中，在 步驟406可以從內容的標籤中任意提取一個情感數據，而不必限於共同情感數據；此時，在 步驟407中，計算的則是該用戶最頻繁產生的情感相對應的情感數據和從內容的標籤中任 意提取的一個情感數據之間的距離。在步驟408，確定計算出的距離是否小於閾值。閾值可以是系統固定設置的，也可以是用戶自己設定的並且用戶可以根據情況自 行調整。如果在步驟407計算出的距離小於閾值，則此時正在判斷的內容所具有的平均情 感數據和與該用戶最頻繁產生的情感相對應的情感數據較為接近，此時確定查找到了匹配 內容，然後流程進行到步驟409 ；否則，返回步驟406，繼續查找匹配內容。應該注意的是，在其他實施例中可能發生這樣的情況，即當判斷完所有內容時都 沒有發現匹配內容。此時，可以適當提高閾值來重新判斷每個內容，提高閾值的動作可以由 系統完成也可以由用戶自行完成。在步驟409，將匹配內容提供給該用戶。匹配內容是指這樣的內容，其標籤中的情感數據和與該用戶最頻繁產生的情感相 對應的情感數據之間的距離小於閾值。通過將匹配內容提供給該用戶，可以快速和及時地 向用戶提供可能引起用戶產生其最頻繁產生的情感的內容，從而顯著改善了用戶體驗。在本實施例中，判斷出用戶最頻繁產生的情感是「高興」，因此可以將可能引起「高 興」這一情感的內容提供給用戶，例如可以將相聲音頻、喜劇片、漫畫等提供給用戶。應該注意的是，在另一個實施例中，還可以將引起與「高興」這一情感相反的情感 的內容作為匹配內容，例如將可以引起「悲傷」這一情感的內容作為匹配內容。此時，可以 在步驟408中確定計算出的距離是否大於預定閾值，然後將與大於預定閾值的距離對應的 內容作為匹配的內容。然後流程結束。圖5是按照本發明的另一個實施例的用於處理帶有情感數據的標籤的方法流程 圖。在本實施例中，假設這樣一個場景，用戶1正在訪問一個雪山圖片，並且希望感受訪問 過這個雪山圖片的其他用戶所產生過的情感。利用本發明的方法，根據本發明的處理帶有情感數據的標籤的設備可以使得用戶1感受到訪問同一內容的其他用戶產生的情感，從而 顯著改善用戶體驗。在步驟501，接收用戶對訪問同一內容的其他用戶的情感進行體驗的請求。在步驟502，讀取該內容的標籤，並從標籤提取其他用戶訪問該內容而產生的情感 數據。與圖2所示的實施例中的步驟203相似，在本實施例中，假設有3個用戶(用戶2、 用戶3、用戶4)曾經訪問過同一個雪山圖片，用戶2的情感數據是(70，110，85)，用戶3的 情感數據是(75，120，90)，用戶4的情感數據是(80，100，70)，這些情感數據都已存儲在該 圖片的標籤中。在步驟502，讀取該雪山圖片的標籤，並從標籤中分別提取用戶2、用戶3、用 戶4的情感數據。在步驟503，計算所提取的情感數據的平均值，從而得到共同情感數據。根據圖1所示的實施例可知，共同情感數據可以是在添加帶有情感數據的標籤的 過程中預先計算出、並作為標籤添加到內容中或存儲到存儲器中的；也可以是在處理帶有 情感數據的標籤的過程中根據標籤中的情感數據實時計算出、並作為標籤添加到內容中或 存儲到存儲器中的。在本實施例中，假設共同情感數據並沒有在添加帶有情感數據的標籤的過程中預 先計算出。因此，在步驟503，根據步驟502提取的用戶2、用戶3、用戶4的情感數據來計算 共同情感數據。可以根據多種預定策略來計算共同情感數據。例如，當標籤中帶有多個用戶訪問 該內容時產生的情感數據時，可以通過對不同用戶進行平均來計算共同情感數據；或者，可 以計算來自多個用戶的情感數據的高斯分布的均值，並將該均值作為共同情感數據；或者， 可以利用預定權重對來自多個用戶的情感數據進行加權，並將加權後的情感數據之和作為 共同情感數據。在本實施例中，利用預定權重對用戶2、用戶3、用戶4的情感數據進行加權，其中 權重是例如根據各個用戶的等級、重要性或優先級來預先設定的。例如，用戶2是初級用 戶，權重較小，為0. 2 ；用戶3是高級用戶，則權重較大，為0. 5 ；用戶4是中級用戶，則權重 適中，為0. 3。利用該權重對用戶2、用戶3、用戶4的情感數據(70，110，85)、(75，120,90)、 (80，100，70)分別加權後再相加，得到的共同情感數據為(75. 5，112，83)。在步驟504，將該共同情感數據提供給用戶的激勵設備，以便對用戶產生相應激 勵。在本實施例中，在客戶端處例如可以具有激勵設備，以將來自本發明的設備的共 同情感數據轉化成對用戶的激勵，從而使得用戶體驗與訪問同一內容的其他用戶的共同情 感數據相對應的情感。可以通過多種方式來激勵用戶，例如通過將共同情感數據轉化為音頻信號，然後 通過筆記本、手機、PDA等播放出來，使用戶通過聆聽音樂的方式來體驗該共同情感數據； 或者，通過提供共同情感數據給燈光控制系統，將共同情感數據轉化為光信號，從而通過用 戶周圍的燈光變化來使得用戶體驗該共同情感數據；或者，通過在滑鼠中設置一個弱電流 刺激裝置，將共同情感數據轉化為弱電流信號，由於用戶的手握在滑鼠上，從而通過滑鼠發 出的弱電流信號刺激來使得用戶體驗該共同情感數據。
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然後流程結束。應當注意的是，除如圖5所示的實施例那樣利用訪問同一內容的多個用戶的共同 情感數據來激勵用戶之外，還可以使用該內容的標籤中的任意一個用戶的情感數據來激勵 用戶。也就是說，基於從該同一內容的標籤所提取的情感數據，可以對用戶進行激勵，而不 必一定是利用共同情感數據來激勵用戶。圖6是按照本發明的一個實施例的用於添加帶有情感數據的標籤的設備框圖。圖6所示的設備600可以包括接收裝置610，用於接收用戶訪問內容時產生的情感數據，其中該情感數據是根據 反映用戶情感的可測量的生理學參數得到的；添加裝置620，用於基於該情感數據，將帶有 情感數據的標籤添加到該內容。應當注意的是，可以將生理學參數傳感器或生物信號檢測器安排在客戶端(即， 用戶終端)處，例如，將傳感器擺放在用戶終端附近或者用戶身上穿著可穿戴傳感器等等。由此，可以在客戶端(即，用戶終端)處感測用戶訪問該內容所產生的生理學參 數，然後客戶端根據感測到的生理學參數得到情感數據，並將得到的情感數據提供給設備 600的接收裝置610。或者，也可以在客戶端(即，用戶終端)處感測用戶訪問該內容所產 生的生理學參數，然後客戶端直接將感測到的生理學參數提供給設備600的接收裝置610， 由接收裝置610根據該生理學參數得到情感數據。隨後，可以由添加裝置620將接收裝置 610得到的情感數據作為標籤添加到內容。設備600還可以包括用於利用情感數據，根據預定策略計算與該內容相對應的 共同情感數據的裝置；用於將帶有共同情感數據的標籤添加到該內容中或者將共同情感數 據存儲到存儲器中，以便通過處理共同情感數據來向用戶提供服務的裝置。應當理解的是， 這兩個裝置是可選的。在不計算共同情感數據的情況下，則可以在後續處理帶有情感數據 的標籤時計算共同情感數據。而如果具有這兩個裝置，則在後續處理帶有情感數據的標籤 時，直接從標籤中提取或者從存儲器中讀取該共同情感數據即可。其中，預定策略可以是以下任何一種策略對來自多個用戶的情感數據進行平均， 並將該平均值作為共同情感數據；計算來自多個用戶的情感數據的高斯分布的均值，並將 該均值作為共同情感數據；以及利用預定權重對來自多個用戶的情感數據進行加權，並將 加權後的情感數據之和作為共同情感數據。圖7是按照本發明的一個實施例的用於處理帶有情感數據的標籤的設備框圖。圖7所示的設備700可以包括提取裝置710，用於從帶有情感數據的標籤中提取 情感數據，其中該標籤與一個內容相對應；服務提供裝置720，利用情感數據提供服務。設 備700還可以包括接收裝置610，用於接收用戶對該內容進行訪問時產生的情感數據；以 及添加裝置620，用於基於該情感數據，將帶有情感數據的標籤添加到該內容。設備700的服務提供裝置720可以包括用於利用情感數據，根據預定策略計算 與內容相對應的共同情感數據的裝置；用於將帶有共同情感數據的標籤添加到內容中或者 將共同情感數據存儲到存儲器中的裝置；以及將共同情感數據作為情感數據進行處理的裝 置。其中，預定策略可以是以下任何一種策略對來自多個用戶的情感數據進行平均， 並將該平均值作為共同情感數據；計算來自多個用戶的情感數據的高斯分布的均值，並將
18該均值作為共同情感數據；以及利用預定權重對來自多個用戶的情感數據進行加權，並將 加權後的情感數據之和作為共同情感數據。在一個實施例中，設備700的提取裝置710可以包括用於接收一個用戶對與其 在訪問內容時產生相似的情感的其他用戶的查詢請求的裝置；用於獲取該一個用戶訪問內 容而產生的情感數據的裝置；用於從內容的標籤中提取其他用戶的情感數據的裝置。設備 700的服務提供裝置720可以包括用於根據該一個用戶的情感數據和其他用戶的情感數 據，確定與該一個用戶具有相似情感的其他用戶的裝置；以及用於將所確定的其他用戶的 信息提供給該一個用戶的裝置。在另一個實施例中，設備700的提取裝置710可以包括用於從要進行匹配的內容 的標籤中提取情感數據的裝置。設備700的服務提供裝置720可以包括用於獲取用戶針 對當前訪問的內容而產生的情感數據的裝置；用於根據用戶當前的情感數據和從要進行匹 配的內容的標籤中提取的情感數據查找匹配內容的裝置；以及用於將匹配內容提供給該用 戶的裝置。在另一個實施例中，設備700的提取裝置710可以包括用於從一個用戶先前訪問 過的內容的標籤中提取情感數據的裝置；以及用於從要進行匹配的內容的標籤中提取情感 數據的裝置。設備700的服務提供裝置720可以包括用於通過對從該一個用戶先前訪問過 的內容的標籤中提取的情感數據進行統計，確定該一個用戶最頻繁產生的情感的裝置；用 於根據與該一個用戶最頻繁產生的情感相對應的情感數據和從要進行匹配的內容的標籤 中提取的情感數據查找匹配內容的裝置；以及用於將匹配內容提供給該一個用戶的裝置。在另一個實施例中，設備700的提取裝置710可以包括用於接收一個用戶對與其 訪問同一內容的其他用戶的情感進行體驗的請求的裝置；用於從同一內容的標籤中提取其 他用戶訪問同一內容而產生的情感數據的裝置。設備700的服務提供裝置720可以包括 用於基於所提取的其他用戶的情感數據對該一個用戶進行激勵的裝置。本發明還提供了一種用於處理帶有情感數據的標籤的系統，該系統可以包括客 戶端，用於感測和提供用戶對內容進行訪問時產生的情感數據，其中該情感數據是根據反 映用戶情感的可測量的生理學參數得到的；伺服器，用於處理帶有情感數據的標籤。該服務 器可以包括接收裝置，用於接收用戶對內容進行訪問時產生的情感數據；添加裝置，用於 基於該情感數據，將帶有情感數據的標籤添加到內容；提取裝置，用於從帶有情感數據的標 籤中提取情感數據；以及服務提供裝置，利用情感數據提供服務。圖8示意性示出了可以實現根據本發明的實施例的計算設備的結構方框圖。圖8中所示的計算機系統包括CPU(中央處理單元)801、RAM(隨機存取存儲 器)802、R0M(只讀存儲器)803、系統總線804，硬碟控制器805、鍵盤控制器806、串行接 口控制器807、並行接口控制器808、顯示器控制器809、硬碟810、鍵盤811、串行外部設備 812、並行外部設備813和顯示器814。在這些部件中，與系統總線804相連的有CPU 801、 RAM 802、ROM 803、硬碟控制器805、鍵盤控制器806，串行接口控制器807，並行接口控制器 808和顯示器控制器809。硬碟810與硬碟控制器805相連，鍵盤811與鍵盤控制器806相 連，串行外部設備812與串行接口控制器807相連，並行外部設備813與並行接口控制器 808相連，以及顯示器814與顯示器控制器809相連。圖8中每個部件的功能在本技術領域內都是眾所周知的，並且圖8所示的結構也是常規的。不同的應用中，可以向圖8中所示的結構添加某些部件，或者圖8中的某些部件 可以被省略。圖8中所示的整個系統由通常作為軟體存儲在硬碟810中、或者存儲在EPR0M 或者其他非易失性存儲器中的計算機可讀指令控制。軟體也可從網絡(圖中未示出)下 載。或者存儲在硬碟810中，或者從網絡下載的軟體可被加載到RAM 802中，並由CPU 801 執行，以便完成由軟體確定的功能。儘管圖8中描述的計算機系統能夠支持根據本發明的用於添加帶有情感數據的 標籤的設備和處理帶有情感數據的標籤的設備，但是其只是計算機系統的一個例子。本領 域的熟練技術人員可以理解，許多其他計算機系統設計也能實現本發明的實施例。本發明涉及一種電腦程式產品，該電腦程式產品包括用於執行如下的代碼 接收用戶訪問內容時產生的情感數據，其中該情感數據是根據反映用戶情感的可測量的生 理學參數得到的；以及基於該情感數據，將帶有情感數據的標籤添加到內容。本發明還涉及 一種電腦程式產品，該電腦程式產品包括用於執行如下的代碼從帶有情感數據的標 籤中提取情感數據，其中該標籤與一個內容相對應，該情感數據是根據反映用戶情感的可 測量的生理學參數得到的；以及利用情感數據提供服務。在使用之前，可以把代碼存儲在其 他計算機系統的存儲器中，例如，存儲在硬碟或諸如光碟或軟盤的可移動的存儲器中，或者 經由網際網路或其他計算機網絡進行下載。所公開的本發明的方法可以在軟體、硬體、或軟體和硬體的結合中實現。硬體部分 可以利用專用邏輯來實現；軟體部分可以存儲在存儲器中，由適當的指令執行系統，例如微 處理器、個人計算機(PC)或大型機來執行。應當注意，為了使本發明更容易理解，上面的描述省略了對於本領域的技術人員 來說是公知的、並且對於本發明的實現可能是必需的更具體的一些技術細節。提供本發明的說明書的目的是為了說明和描述，而不是用來窮舉或將本發明限制 為所公開的形式。對本領域的普通技術人員而言，許多修改和變更都是顯而易見的。因此，選擇並描述實施方式是為了更好地解釋本發明的原理及其實際應用，並使 本領域普通技術人員明白，在不脫離本發明實質的前提下，所有修改和變更均落入由權利 要求所限定的本發明的保護範圍之內。
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權利要求
一種添加帶有情感數據的標籤的方法，包括接收用戶訪問內容時產生的情感數據，其中所述情感數據是根據反映用戶情感的可測量的生理學參數得到的；基於所述情感數據，將帶有情感數據的標籤添加到所述內容。
2.根據權利要求1所述的方法，還包括，利用所述情感數據，根據預定策略計算與所述內容相對應的共同情感數據； 將帶有共同情感數據的標籤添加到所述內容中或者將共同情感數據存儲到存儲器中。
3.根據權利要求2所述的方法，其中所述預定策略包括以下策略之一 對來自多個用戶的情感數據進行平均，並將該平均值作為共同情感數據；計算來自多個用戶的情感數據的高斯分布的均值，並將該均值作為共同情感數據；以及利用預定權重對來自多個用戶的情感數據進行加權，並將加權後的情感數據之和作為 共同情感數據。
4.根據權利要求1所述的方法，還包括 獲取用戶訪問內容時的生理學參數。
5.根據權利要求4所述的方法，其中用戶訪問內容時的生理學參數是通過生理學參數 傳感器或生物信號檢測器獲取的，其中所述生理學參數包括以下中的一個或多個心率、呼吸頻率、血壓、腦電圖參數、體溫和皮電反應。
6.一種處理帶有情感數據的標籤的方法，包括從帶有情感數據的標籤中提取情感數據，其中所述標籤與一個內容相對應，所述情感 數據是根據反映用戶情感的可測量的生理學參數得到的； 利用所述情感數據提供服務。
7.根據權利要求6所述的方法，其中所述情感數據是根據預定策略計算的與所述內容 相對應的共同情感數據。
8.根據權利要求7所述的方法，其中所述預定策略包括以下策略之一 對來自多個用戶的情感數據進行平均，並將該平均值作為共同情感數據；計算來自多個用戶的情感數據的高斯分布的均值，並將該均值作為共同情感數據；以及利用預定權重對來自多個用戶的情感數據進行加權，並將加權後的情感數據之和作為 共同情感數據。
9.根據權利要求6-8中任一項所述的方法， 其中提取情感數據包括接收一個用戶對與其在訪問內容時產生相似的情感的其他用戶的查詢請求， 獲取該一個用戶訪問所述內容而產生的情感數據， 從所述內容的標籤中提取其他用戶的情感數據； 其中利用所述情感數據提供服務包括根據該一個用戶的情感數據和其他用戶的情感數據，確定與該一個用戶具有相似情感 的其他用戶，以及將所確定的其他用戶的信息提供給該一個用戶。
10.根據權利要求6-8中任一項所述的方法， 其中提取情感數據包括從要進行匹配的內容的標籤中提取情感數據；其中利用所述情感數據提供服務包括獲取用戶針對當前訪問的內容而產生的情感數據；根據用戶當前的情感數據和從要進行匹配的內容的標籤中提取的情感數據查找匹配 內容；以及將所述匹配內容提供給該用戶。
11.根據權利要求6-8中任一項所述的方法， 其中提取情感數據包括從一個用戶先前訪問過的內容的標籤中提取情感數據，以及 從要進行匹配的內容的標籤中提取情感數據； 其中利用所述情感數據提供服務包括通過對從該一個用戶先前訪問過的內容的標籤中提取的情感數據進行統計，確定該一 個用戶最頻繁產生的情感，根據與該一個用戶最頻繁產生的情感相對應的情感數據和從要進行匹配的內容的標 籤中提取的情感數據，查找匹配內容，以及 將所述匹配內容提供給該一個用戶。
12.根據權利要求6-8中任一項所述的方法， 其中提取情感數據包括接收一個用戶對與其訪問同一內容的其他用戶的情感進行體驗的請求， 從所述同一內容的標籤中提取其他用戶的情感數據； 其中利用所述情感數據向該一個用戶提供服務包括 基於所提取的其他用戶的情感數據，對該一個用戶進行激勵。
13.根據權利要求6-8中任一項所述的方法，其中所述生理學參數包括以下中的一個 或多個心率、呼吸頻率、血壓、腦電圖參數、體溫和皮電反應。
14.根據權利要求6-8中任一項所述的方法，還包括 獲取用戶對所述內容進行訪問時產生的情感數據；以及 將所述情感數據作為標籤添加到所述內容。
15.一種用於添加帶有情感數據的標籤的設備，包括接收裝置，用於接收用戶訪問內容時產生的情感數據，其中所述情感數據是根據反映 用戶情感的可測量的生理學參數得到的；添加裝置，用於基於所述情感數據，將帶有情感數據的標籤添加到所述內容。
16.根據權利要求15所述的設備，還包括用於利用所述情感數據，根據預定策略計算與所述內容相對應的共同情感數據的裝 置；以及將帶有共同情感數據的標籤添加到所述內容中或者將共同情感數據存儲到存儲器中 的裝置。
17.根據權利要求16所述的設備，其中所述預定策略包括以下策略之一 對來自多個用戶的情感數據進行平均，並將該平均值作為共同情感數據；計算來自多個用戶的情感數據的高斯分布的均值，並將該均值作為共同情感數據；以及利用預定權重對來自多個用戶的情感數據進行加權，並將加權後的情感數據之和作為 共同情感數據。
18.根據權利要求15所述的設備，還包括 用於獲取用戶訪問內容時的生理學參數的裝置。
19.根據權利要求18所述的設備，其中用於獲取用戶訪問內容時的生理學參數的裝置 通過生理學參數傳感器或生物信號檢測器獲取用戶訪問內容時的生理學參數。
20.一種用於處理帶有情感數據的標籤的設備，包括提取裝置，用於從帶有情感數據的標籤中提取情感數據，其中所述標籤與一個內容相 對應，所述情感數據是根據反映用戶情感的可測量的生理學參數得到的； 服務提供裝置，利用所述情感數據提供服務。
21.根據權利要求20所述的設備，所述情感數據是根據預定策略計算的與所述內容相 對應的共同情感數據；
22.根據權利要求21所述的設備，其中所述預定策略包括以下策略之一 對來自多個用戶的情感數據進行平均，並將該平均值作為共同情感數據；計算來自多個用戶的情感數據的高斯分布的均值，並將該均值作為共同情感數據；以及利用預定權重對來自多個用戶的情感數據進行加權，並將加權後的情感數據之和作為 共同情感數據。
23.根據權利要求20-22中任一項所述的設備， 其中所述提取裝置包括用於接收一個用戶對與其在訪問內容時產生相似的情感的其他用戶的查詢請求的裝置，用於獲取該一個用戶訪問所述內容而產生的情感數據的裝置， 用於從所述內容的標籤中提取其他用戶的情感數據的裝置；其中所述服務提供裝置包括用於根據該一個用戶的情感數據和其他用戶的情感數據，確定與該一個用戶具有相似 情感的其他用戶的裝置，以及用於將所確定的其他用戶的信息提供給該一個用戶的裝置。
24.根據權利要求20-22中任一項所述的設備， 其中所述提取裝置包括用於從要進行匹配的內容的標籤中提取情感數據的裝置； 其中所述服務提供裝置包括用於獲取用戶針對當前訪問的內容而產生的情感數據的裝置； 用於根據用戶當前的情感數據和從要進行匹配的內容的標籤中提取的情感數據查找 匹配內容的裝置；以及用於將所述匹配內容提供給該用戶的裝置。
25.根據權利要求20-22中任一項所述的設備， 其中所述提取裝置包括用於從一個用戶先前訪問過的內容的標籤中提取情感數據的裝置，以及 用於從要進行匹配的內容的標籤中提取情感數據的裝置； 其中所述服務提供裝置包括用於通過對從該一個用戶先前訪問過的內容的標籤中提取的情感數據進行統計，確定 該一個用戶最頻繁產生的情感的裝置，用於根據與該一個用戶最頻繁產生的情感相對應的情感數據和從要進行匹配的內容 的標籤中提取的情感數據查找匹配內容的裝置，以及 用於將所述匹配內容提供給該一個用戶的裝置。
26.根據權利要求20-22中任一項所述的設備， 其中所述提取裝置包括用於接收一個用戶對與其訪問同一內容的其他用戶的情感進行體驗的請求的裝置， 用於從所述同一內容的標籤中提取其他用戶的情感數據的裝置； 其中所述服務提供裝置包括用於基於所提取的其他用戶的情感數據對該一個用戶進行激勵的裝置。
27.根據權利要求20-22中任一項所述的設備，還包括接收裝置，用於接收用戶對所述內容進行訪問時產生的情感數據；以及 添加裝置，用於基於所述情感數據，將帶有情感數據的標籤添加到所述內容。
全文摘要
公開了一種添加和處理帶有情感數據的標籤的方法和設備。根據本發明的添加帶有情感數據的標籤方法，包括接收用戶訪問內容時產生的情感數據，其中該情感數據是根據反映用戶情感的可測量的生理學參數得到的；以及基於該情感數據，將將帶有情感數據的標籤添加到該內容。根據本發明的處理帶有情感數據的標籤方法，包括從帶有情感數據的標籤中提取情感數據，其中該標籤與一個內容相對應；以及利用情感數據提供服務。利用本發明的方法和設備，可以方便、快速、高效地將帶有情感數據的標籤添加到內容中，並可以改善用戶體驗。
文檔編號G06F17/30GK101853259SQ20091013341
公開日2010年10月6日 申請日期2009年3月31日 優先權日2009年3月31日
發明者舒芳蕊 申請人:國際商業機器公司