图像显示设备及其操作方法技术

本公开涉及一种人工智能AI系统及其应用，该系统通过利用诸如深度学习的机器学习算法来模拟诸如识别和判断人脑的功能。根据实施例的图像显示设备包括：显示器；用于存储一个或多个指令的存储器；以及处理器，用于执行存储在存储器中的一个或多个指令，其中，处理器可以：通过执行一个或多个指令，基于使用一个或多个神经网络的第一学习模型，从用户的日志数据中确定是否是用于输出广告内容的建议时间；如果确定为用于输出广告内容的推荐时间，则基于使用一个或多个神经网络的第二学习模型，从用户的日志数据中确定广告显示区域的推荐属性；基于所确定的推荐属性，调整广告显示区域的属性；以及控制显示器在调整了属性的广告显示区域中输出广告内容。

Image display equipment and operation method

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】图像显示设备及其操作方法
本文描述的各种实施例涉及图像显示设备及其操作方法，并且更具体地，涉及图像显示设备输出(显示)广告内容的方法。
技术介绍
对于现有技术中的广告内容，广播者预定的广告被批量输出。但是，随着互联网的发展，已经引入了一种系统，该系统考虑到用户的情况为各个用户输出不同形式的广告，而不是输出由广播公司预定的广告。在考虑用户情况而输出广告的情况下，因为确定用户的情况很重要，因此需要一种用于通过更准确地针对用户来输出广告的方法。特别是随着人工智能(AI)技术的发展，已经研究了通过基于AI技术收集和分析关于用户情况的各种情境而向目标用户输出广告的方法。AI系统是实现人类水平智能的计算机系统，与现有的基于规则的智能系统不同，AI系统允许机器通过自身去学习、确定并变得更智能。由于随着AI系统使用程度的增加，AI系统可以具有更高的识别率并且更准确地理解用户的好恶，因此现有的基于规则的智能系统已逐渐被基于深度学习的AI系统所取代。AI技术包括机器学习(深度学习)和利用机器学习的基础技术。机器学习是用于通过自身对输入数据的特征进行分类/学习的算法技术，而基础技术是用于通过使用例如深度学习的机器学习算法来模拟人脑的功能(例如识别和确定)的技术，并且可以包括例如语言理解、视觉理解、推理/预测、知识表达和运动控制的
应用AI技术的各种领域如下。语言理解是用于识别和应用/处理人类语言/字符的技术，并且可以包括自然语言处理、机器翻译、对话系统、问答以及语音识别/合成。视觉理解是用于如人类视觉般识别和处理对象的技术，并且可以包括对象识别、对象跟踪、图像搜索、人类识别、场景理解、空间理解和图像改进。推理/预测是用于通过确定信息来进行逻辑推理和预测的技术，并且可以包括基于知识/概率的推理、优化预测、基于偏好的计划和推荐。知识表达是用于将人类经验信息自动处理为知识数据的技术，并且可以包括知识构建(数据生成/分类)和知识管理(数据利用)。运动控制是用于控制车辆的自动驾驶和机器人的运动的技术，并且可以包括运动控制(导航、碰撞和驾驶)和操作控制(行为控制)。
技术实现思路
技术问题本文所述的各种实施例旨在通过考虑用户观看广告内容的偏好来调整广告显示区域的属性并在属性调整后的广告显示区域中输出广告内容来更有效地提供广告内容。本文描述的各种实施例是考虑到用户的情况来确定用于输出广告内容的合适时间以及而被用户优选的广告显示区域的属性，并基于确定的结果在广告显示区域中输出广告内容。问题的解决方案根据实施例，一种图像显示设备包括：显示器；存储器，存储一个或多个指令；以及处理器，执行存储在存储器中的一个或多个指令，其中，处理器执行一个或多个指令以：基于使用一个或多个神经网络的第一训练模型，从用户的日志数据中确定是否是用于输出广告内容的推荐时间；当确定是用于输出广告内容的推荐时间时，基于使用一个或多个神经网络的第二训练模型，从用户的日志数据中确定广告显示区域的推荐属性；以及基于所述确定的推荐属性来调整所述广告显示区域的属性，并控制所述显示器在所述属性调整后的广告显示区域中输出所述广告内容。附图说明图1是示出了根据实施例的图像显示设备输出广告内容的示例的图。图2是示出了根据实施例的图像显示设备的配置的框图。图3是示出了根据另一实施例的图像显示设备的配置的框图。图4a和图4b是示出了根据实施例的学习从用户的日志数据中确定是否是用于输出广告内容的推荐时间的方法以及确定广告显示区域的推荐属性的方法的神经网络的示例的图。图5是示出了根据实施例的更新训练模型的过程的流程图。图6a和图6b是示出了根据实施例的图像显示设备通过确定是否是用于输出广告内容的推荐时间来输出广告内容的示例的图。图7a和图7b是示出了根据实施例的图像显示设备停止输出广告内容的示例的图。图8a和图8b是示出了根据实施例的图像显示设备不同地设置广告显示区域的属性的示例的图。图9是示出了根据实施例的图像显示设备的操作方法的流程图。图10是示出了根据实施例的处理器的配置的框图。图11是示出了根据实施例的数据学习器的配置的框图。图12是示出了根据实施例的数据识别器的配置的框图。图13是示出了根据实施例的服务器的配置的框图。图14是示出了根据实施例的图像显示设备和服务器通过彼此交互工作来学习和识别数据的示例的图。具体实施方式根据实施例，一种图像显示设备包括：显示器；存储器，存储一个或多个指令；以及处理器，执行存储在存储器中的一个或多个指令，其中，处理器执行一个或多个指令：基于使用一个或多个神经网络的第一训练模型，从用户的日志数据中确定是否是用于输出广告内容的推荐时间；当确定是用于输出广告内容的推荐时间时，基于使用一个或多个神经网络的第二训练模型，从用户的日志数据中确定广告显示区域的推荐属性；以及基于所述确定的推荐属性调整所述广告显示区域的属性，并控制所述显示器在所述属性调整后的广告显示区域中输出所述广告内容。根据实施例，广告显示区域的属性包括广告显示区域的位置、大小、或形式以及在广告显示区域中输出的广告内容的形式中的至少一个。根据实施例，用户的日志数据可以包括观看历史信息、关于广告显示区域的用户的反应信息以及应用使用信息中的至少一个。根据实施例，观看历史信息可以包括由用户观看的频道、节目名称、观看时间、指示频道切换事件发生的信息以及指示与电子节目指南(EPG)有关的事件发生的信息中的至少一个，关于广告显示区域的用户的反应信息可以包括是否已经观看了在广告显示区域中输出的广告内容、在广告内容中观看部分的比例、以及指示是否接收到用于选择广告显示区域的外部输入的信息中的至少一个，以及应用使用信息可以包括使用的应用的名称、应用使用时间、使用的应用的类别以及应用使用频率中的至少一个。根据实施例，响应于生成频道切换事件、EPG搜索事件和应用执行事件之一的用户输入，处理器可以执行一个或多个指令以确定是否是用于输出广告内容的推荐时间。根据实施例，响应于用户的日志数据到一个或多个神经网络的输入，通过学习用户的日志数据和用于输出广告内容的推荐时间之间的相关性可以来确定第一训练模型，并且响应于用户的日志数据到一个或多个神经网络的输入通过学习用户的日志数据和广告显示区域的推荐属性之间的相关性可以来确定第二训练模型。根据实施例，当确定不是用于输出广告内容的推荐时间时，处理器可以执行一个或多个指令以停止输出广告内容。根据实施例，当确定不是用于输出广告内容的推荐时间时，处理器可以执行一个或多个指令以停用广告显示区域。根据实施例，根据用户对通过显示器输出的广播内容的专注度来，用于输出广告内容的推荐时间被不同地确定。根据实施例，处理器可以执行一个或多个指令：响应于生成关于图像显示设备的事件的用户输入，生成与该生成的事件相对应的日志数据；以及当生成的日志数据被本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像显示设备，包括：/n显示器；/n存储器，存储一个或多个指令；以及/n处理器，执行存储在所述存储器中的所述一个或多个指令，/n其中，所述处理器执行所述一个或多个指令以：/n基于使用一个或多个神经网络的第一训练模型，从用户的日志数据中确定是否是用于输出广告内容的推荐时间；/n当确定是用于输出所述广告内容的所述推荐时间时，基于使用所述一个或多个神经网络的第二训练模型，从所述用户的日志数据中确定广告显示区域的推荐属性；以及/n基于确定的推荐属性来调整所述广告显示区域的属性，并控制所述显示器在属性调整后的广告显示区域中输出所述广告内容。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20171106 KR 10-2017-01466931.一种图像显示设备，包括：
显示器；
存储器，存储一个或多个指令；以及
处理器，执行存储在所述存储器中的所述一个或多个指令，
其中，所述处理器执行所述一个或多个指令以：
基于使用一个或多个神经网络的第一训练模型，从用户的日志数据中确定是否是用于输出广告内容的推荐时间；
当确定是用于输出所述广告内容的所述推荐时间时，基于使用所述一个或多个神经网络的第二训练模型，从所述用户的日志数据中确定广告显示区域的推荐属性；以及
基于确定的推荐属性来调整所述广告显示区域的属性，并控制所述显示器在属性调整后的广告显示区域中输出所述广告内容。


2.根据权利要求1所述的图像显示设备，其中，所述广告显示区域的属性包括所述广告显示区域的位置、大小、或形式以及在所述广告显示区域中输出的所述广告内容的形式中的至少一个。


3.根据权利要求1所述的图像显示设备，其中，所述用户的日志数据包括观看历史信息、关于所述广告显示区域的所述用户的反应信息以及应用使用信息中的至少一个。


4.根据权利要求3所述的图像显示设备，其中，所述观看历史信息包括所述用户观看的频道、节目名称、观看时间、指示发生频道切换事件的信息以及指示发生与电子节目指南EPG有关的事件的信息中的至少一个，
关于所述广告显示区域的所述用户的反应信息包括是否已经观看了在所述广告显示区域中输出的所述广告内容、在所述广告内容中观看部分的比例、以及指示是否接收到用于选择所述广告显示区域的外部输入的信息中的至少一个，以及
所述应用使用信息包括所使用的应用的名称、应用使用时间、所使用的应用的类别以及应用使用频率中的至少一个。


5.根据权利要求1所述的图像显示设备，其中，响应于生成频道切换事件、电子节目指南EPG搜索事件和应用执行事件中的一个的用户输入，所述处理器执行所述一个或多个指令以确定是否是用于输出所述广告内容的推荐时间。


6.根据权利要求1所述的图像显示设备，其中，响应于所述用户的日志数据输入到所述一个或多个神经网络，通过学习所述用户的日志数据与用于输出所述广告内容的推荐时间之间的相关性来确定所述第一训练模型，以及
响应于所述用户的日志数据输入到所述一个或多个神经网络，通过学习所述用户的日志数据与所述广告显示区域的推荐属性之间的相关性来确定所述第二训练模型。


7.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：朴己勋，具滋尹，权宰郁，朴政亨，朴昶键，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国;KR