基于情感的个性化区域生成与展示方法技术

本发明专利技术是基于情感的个性化区域生成与展示方法，收集用户的情感因子，对用户的情感进行分析，根据情感学习分析个体用户情感及此情感所倾向的对应情感；以可视化的方式将一个区域内群体用户的情绪集中显示出来，后在区域上为个体用户推荐符合用户情感倾向的对应情感集中的群体用户区域，本发明专利技术属于图形图像与软件工程的交叉领域。

【技术实现步骤摘要】
基于情感的个性化区域生成与展示方法
本专利技术是基于情感的个性化区域生成与展示方法，本专利技术属于图形图像与软件工程交叉领域。
技术介绍
情绪检测或情绪智力是对一个人公开或非自愿交流的理解，它涉及面部表情、手势、姿势、语调、词汇、语音速度、呼吸和皮肤生理学的解释，以破译个人的情感状态，这需要了解社会和文化习俗、环境背景、以及对个人的熟悉程度，系统能够考虑所有这些因素时，情感识别才会导致最佳计算，产生最佳效果，顾客的情绪状态就成为卖家考虑的一个重要维度，基于人工智能的情感识别为数字世界带来了情感智能，不仅改变了人类与技术的互动方式，而且改变了人类如何与他人互动；本专利技术是基于情感的个性化区域生成与展示方法，收集用户的情感因子，对用户的情感进行分析，根据情感学习分析个体用户情感及此情感所倾向的对应情感；以可视化的方式将一个区域内群体用户的情绪集中显示出来，后在区域上为个体用户推荐符合用户情感倾向的对应情感集中的群体用户区域。
技术实现思路
体系结构一个基于情感的个性化区域生成与展示方法主要包括三个方面的内容：情感分析，匹配模块和个性化展示，图1给出了基于情感的个性化区域生成与展示方法的体系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.本专利技术是基于情感的个性化区域生成与展示方法，收集用户的情感因子，对用户的情感进行分析，根据情感学习分析个体用户情感及此情感所倾向的对应情感；以可视化的方式将一个区域内群体用户的情绪集中显示出来，后在区域上为个体用户推荐符合用户情感倾向的对应情感集中的群体用户区域；基于情感的个性化区域生成与展示方法的具体流程如下：步骤1）在这个阶段输入用户（U）的情感分析因子（MoFa），根据用户的情感因子对用户此时此刻的情感进行分析；用户的MoFa包括面部表情、手势、姿势、语调、词汇、语音速度、呼吸、皮肤生理学和文本分析，本专利在情感分析部分增加了传统方法以外的文本分析MoFaTXT=（Ag，Spee...

【技术特征摘要】
1.本发明是基于情感的个性化区域生成与展示方法，收集用户的情感因子，对用户的情感进行分析，根据情感学习分析个体用户情感及此情感所倾向的对应情感；以可视化的方式将一个区域内群体用户的情绪集中显示出来，后在区域上为个体用户推荐符合用户情感倾向的对应情感集中的群体用户区域；基于情感的个性化区域生成与展示方法的具体流程如下：步骤1）在这个阶段输入用户（U）的情感分析因子（MoFa），根据用户的情感因子对用户此时此刻的情感进行分析；用户的MoFa包括面部表情、手势、姿势、语调、词汇、语音速度、呼吸、皮肤生理学和文本分析，本专利在情感分析部分增加了传统方法以外的文本分析MoFaTXT=（Ag，Spee），包含两个算法，具体如下：1）Ag（word，key，γ）→（E）：文本情感分析函数Ag将用户输入的词汇和句子word与情感关键字key进行匹配，如果word和key的比值在γ（通过机器学习得到）范围内，则判定用户的情感类型E为key对应的情感类型；例如用户输入“我吃了一个西瓜，美滋滋”，通过key“美滋滋”可以判断用户此刻的情感类型E是快乐；2）Spee（fac，sta，α）→（Ei）：文本速度分析函数Spee将用户输入的速度fac和标准速度sta（标准情感）进行对比，根据机器学习得到阈值α，将fac和sta的速度之比与α进行对比，得到用户此刻属于情感类型E中具体的情感类别Ei；例如“美滋滋”输入的速度fac和sta的比值与α进行比较后发现用户此刻的情感比sta时强烈，则用户此刻是快乐中的兴高采烈；Spee函数反映的是用户情感的程度；步骤2）进行个体用户的情感分析（EmoAnaly），EmoAnaly=（Sol，Gro）包括两个算法，具体如下：1）Sol（MoFa，sta，γi）→（E，Ei）：用户情感分类函数Sol将用户的情感分析因子MoFa输入后与标准情感下的因子Sta进行对比，每一个MoFa与Sta的比值在阈值γi（通过机器学习得到）范围内，则判定用户的情感为Sta对应的情感E及程度Ei；第二个算法在步骤3）中展示；步骤3）进行群体情感分析...

【专利技术属性】
技术研发人员：段玉聪，张欣悦，周晓谊，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：海南,46