一种内容推送系统的制作方法

1.本技术实施例涉及数据分析推送领域，具体涉及一种内容推送系统。


背景技术：

2.现有技术中，用于户外的屏幕展示装置所展示的信息大多数为信息投送方根据自己的需求投放的，信息投送方通常以传统的营销方式和感知度定义相关分类，按照分类定期投放信息。但是，按照上述方式投放的信息未必符合户外人群的需求，并且所展示的信息在一段时间内固定不变。因此，目前的户外屏幕展示信息的技术存在信息不精准的问题，不能满足户外人群的需求。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供一种内容推送系统，以解决现有技术中存在的户外屏幕展示信息的技术存在信息不精准的问题。
4.本技术实施例提供一种内容推送系统，包括：视频监控端、数据分析端、内容展示端；所述视频监控端，用于采集距离所述内容展示端预设范围内的目标对象的特征数据，并将所述特征数据发送给所述数据分析端；所述数据分析端，用于分析所述特征数据，获得与所述特征数据对应的内容推送数据，并将所述内容推送数据发送给所述内容展示端；所述内容展示端，用于展示所述内容推送数据。
5.可选的，所述数据分析端，具体用于根据所述特征数据以及特征数据样本与内容推送数据样本之间的对应关系，获得与所述特征数据对应的内容推送数据。
6.可选的，所述目标对象的特征数据包括人流量数据和车流量数据中的至少一种流量数据；所述数据分析端在分析所述特征数据、获得与所述特征数据对应的内容推送数据时，具体用于分析所述至少一种流量数据，获得与所述至少一种流量数据对应的第一信息数据，将所述第一信息数据作为与所述特征数据对应的内容推送数据。
7.可选的，所述数据分析端在分析所述至少一种流量数据、获得与所述至少一种流量数据对应的第一信息数据时，具体用于如果所述至少一种流量数据大于或等于流量数据阈值，则获得与所述至少一种流量数据匹配的交通服务信息或安全信息，如果所述至少一种流量数据小于所述流量数据阈值，则获得与所述至少一种流量数据匹配的位置服务信息。
8.可选的，所述数据分析端在分析所述特征数据、获得与所述特征数据对应的内容推送数据时，具体用于获得在满足所述目标对象所需要的所述内容展示端的展示亮度时、所述内容展示端所需要展示的第二信息数据，将所述第二信息数据作为与所述特征数据对应的内容推送数据。
9.可选的，所述目标对象的特征数据包括目标人群的行为属性数据；所述数据分析端在分析所述特征数据、获得与所述特征数据对应的内容推送数据时，具体用于如果确定在所述目标人群的行为属性数据中目标行为属性数据的数量大于或等于预设的第一数量
阈值，则获得与所述目标行为属性数据匹配的第三信息数据，将所述第三信息数据作为与所述特征数据对应的内容推送数据。
10.可选的，所述目标人群的行为属性数据包括所述目标人群中每个用户的行为属性数据；所述数据分析端具体用于将所述目标人群中所有用户的行为属性数据进行聚类处理，将行为属性数据数量最多的目标聚类中的行为属性数据作为所述目标行为属性数据，将所述目标聚类中的行为属性数据的数量作为所述目标行为属性数据的数量。
11.可选的，所述数据分析端在获得与所述目标行为属性数据匹配的第三信息数据时，具体用于分析所述目标聚类所属的类型，如果所述目标聚类所属的类型的数量为一个，则获得与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据，将与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据作为所述第三信息数据，如果所述目标聚类所属的类型的数量为多个，则从所述目标聚类所属的所有类型中选择一个类型作为目标类型，获得与所述目标类型对应的信息数据，将与所述目标类型对应的信息数据作为所述第三信息数据。
12.可选的，所述数据分析端在分析所述特征数据、获得与所述特征数据对应的内容推送数据时，还用于如果确定所述目标行为属性数据的数量小于所述第一数量阈值，则分别获得与每个聚类的类型对应的信息数据，将获得的所有信息数据作为所述第三信息数据。
13.可选的，所述目标对象的特征数据包括目标人群的属性数据；所述数据分析端在分析所述特征数据、获得与所述特征数据对应的内容推送数据时，具体用于如果确定在所述目标人群中具有目标属性数据的用户的数量大于或等于预设的第二数量阈值，则获得与所述目标属性数据匹配的第四信息数据，将所述第四信息数据作为与所述特征数据对应的内容推送数据。
14.可选的，所述目标人群的属性数据包括所述目标人群中每个用户的属性数据；所述数据分析端具体用于将所述目标人群中所有用户的属性数据进行聚类处理，将属性数据数量最多的目标聚类中的属性数据作为所述目标属性数据，将所述目标聚类中的属性数据的数量作为所述目标属性数据的数量。
15.可选的，所述数据分析端在获得与所述目标属性数据匹配的第四信息数据时，具体用于分析所述目标聚类所属的类型，如果所述目标聚类所属的类型的数量为一个，则获得与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据，将与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据作为所述第四信息数据，如果所述目标聚类所属的类型的数量为多个，则从所述目标聚类所属的所有类型中选择一个类型作为目标类型，获得与所述目标类型对应的信息数据，将与所述目标类型对应的信息数据作为所述第四信息数据。
16.可选的，所述数据分析端在分析所述特征数据、获得与所述特征数据对应的内容推送数据时，还用于如果确定所述目标属性数据的数量小于所述第二数量阈值，则分别获得与每个聚类的类型对应的信息数据，将获得的所有信息数据作为所述第四信息数据。
17.可选的，所述系统，还包括：路灯本体；所述数据分析端，还用于分析所述内容推送数据，获得与所述内容推送数据对应的照明控制数据，并将所述照明控制数据发送给所述路灯本体；所述路灯本体，具体用于根据所述照明控制数据调整针对所述目标对象的照明参数。
18.可选的，所述数据分析端在分析所述内容推送数据、获得与所述内容推送数据对
应的照明控制数据时，具体用于获得所述内容推送数据中的内容元素所属的目标类目，获得与所述目标类目对应的所需照明亮度数据和所需照明颜色数据中的至少一种照明参数，根据所述照明参数生成照明控制数据。
19.可选的，如果所述数据分析端获得与所述目标类目对应的所需照明亮度数据，则所述数据分析端在根据所述照明参数生成照明控制数据时，具体用于获得所述内容展示端在展示所述内容推送数据时所需提供的展示亮度的数据，根据所述所需照明亮度数据和所述所需提供的展示亮度的数据，获得所述路灯本体在所述内容展示端展示所述内容推送数据时所需提供的照明亮度的数据，根据所述所需提供的照明亮度的数据生成所述照明控制数据。
20.可选的，如果所述数据分析端获得与所述目标类目对应的所需照明颜色数据，则所述数据分析端在根据所述照明参数生成照明控制数据时，具体用于获得所述内容展示端在展示所述内容推送数据时所需提供的展示颜色的数据，根据所述所需照明颜色数据和所述所需提供的展示颜色的数据，获得所述路灯本体在所述内容展示端展示所述内容推送数据时所需提供的照明颜色的数据，根据所述所需提供的照明颜色的数据生成所述照明控制数据。
21.可选的，如果所述内容推送数据中的内容元素所属的类目的数量为多个，则所述数据分析端具体用于从多个类目中选择一个类目作为所述目标类目；或者，如果所述内容推送数据中的内容元素所属的类目的数量为多个，则所述数据分析端具体用于将所述内容推送数据中的内容元素所属的所有类目作为所述目标类目，分别获得与每个目标类目对应的所需照明亮度数据、所需照明颜色数据和所需照明时间数据中的至少一种照明参数，根据所述照明参数生成照明控制数据。
22.可选的，与每个目标类目对应的所需照明时间数据包括与每个目标类目对应的所需照明起始时刻数据；所述数据分析端在根据所述照明参数生成照明控制数据时，具体用于按照所需照明起始时刻数据对所述所需照明亮度数据和所述所需照明颜色数据中的至少一种照明参数进行排序，按照排序后的所需照明亮度数据和所需照明颜色数据中的至少一种照明参数生成所述照明控制数据。
23.可选的，所述与每个目标类目对应的所需照明起始时刻数据为与每个目标类目对应的内容元素在所述内容展示端的起始展示时刻。
24.可选的，所述照明控制数据包括所述与每个目标类目对应的所需照明起始时刻数据以及与每个所需照明起始时刻数据对应的所述路灯本体所需提供的照明亮度数据和照明颜色数据中的至少一种照明参数。
25.与现有技术相比，本技术具有以下优点：
26.本技术实施例提供一种内容推送系统，包括：视频监控端、数据分析端、内容展示端；所述视频监控端，用于采集距离所述内容展示端预设范围内的目标对象的特征数据，并将所述特征数据发送给所述数据分析端；所述数据分析端，用于分析所述特征数据，获得与所述特征数据对应的内容推送数据，并将所述内容推送数据发送给所述内容展示端；所述内容展示端，用于展示所述内容推送数据。
27.本技术实施例通过视频监控端采集距离内容展示端预设范围内的目标对象的特征数据，并发送给数据分析端，数据分析端分析该特征数据，获得与该特征数据匹配的内容
推送数据。本系统根据目标对象的特征数据的变化情况，实时调整内容展示端展示的内容推送数据，实现了内容推送数据根据目标对象的特征数据的改变而改变，实现了内容推送数据与目标对象的精准匹配性及实时性。
附图说明
28.图1是本技术实施例提供的内容展示系统的第一种结构示意图。
29.图2是本技术实施例提供的内容展示系统的第二种结构示意图。
30.图3是本技术实施例提供的内容推送系统的第一种逻辑结构示意图。
31.图4是本技术第一实施例提供的内容推送系统的数据分析端分析并获得与特征数据对应的内容推送数据的流程图。
32.图5是本技术第二实施例提供的内容推送系统的数据分析端分析并获得与特征数据对应的内容推送数据的流程图。
33.图6是本技术第三实施例提供的内容推送系统的数据分析端分析并获得与特征数据对应的内容推送数据的流程图。
34.图7是本技术第四实施例提供的内容推送系统的数据分析端分析并获得与特征数据对应的内容推送数据的流程图。
35.图8是图7中s702中的第一种实现流程图。
36.图9是图7中s702中的第二种实现流程图。
37.图10是本技术第五实施例提供的内容推送系统的数据分析端分析并获得与特征数据对应的内容推送数据的流程图。
38.图11是图10中s1002中的第一种实现流程图。
39.图12是图10中s1002中的第二种实现流程图。
40.图13是本技术实施例提供的内容推送系统的第二种逻辑结构示意图。
41.图14是本技术实施例提供的数据分析端分析内容推送数据、获得与内容推送数据对应的照明控制数据的具体实现流程图。
42.图15是图14中步骤s1402中的第一种实现流程图。
43.图16是图14中步骤s1402中的第二种实现流程图。
44.图17是图14中步骤s1401中获得目标类目的数量的具体实现流程图。
45.图18是图17中步骤s1401-2中的一种具体实现流程图。
具体实施方式
46.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术。但是本技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本技术内涵的情况下做类似推广，因此本技术不受下面公开的具体实施的限制。
47.本技术实施例提供一种内容推送系统，以解决现有技术中存在的户外屏幕展示信息的技术存在信息不精准的问题。
48.本技术实施例提供一种内容推送系统，包括：视频监控端、数据分析端、内容展示端；所述视频监控端，用于采集距离所述内容展示端预设范围内的目标对象的特征数据，并将所述特征数据发送给所述数据分析端；所述数据分析端，用于分析所述特征数据，获得与
所述特征数据对应的内容推送数据，并将所述内容推送数据发送给所述内容展示端；所述内容展示端，用于展示所述内容推送数据。
49.本技术实施例通过视频监控端采集距离内容展示端预设范围内的目标对象的特征数据，并发送给数据分析端，数据分析端分析该特征数据，获得与该特征数据匹配的内容推送数据。本系统根据目标对象的特征数据的变化情况，实时调整内容展示端展示的内容推送数据，实现了内容推送数据根据目标对象的特征数据的改变而改变，实现了内容推送数据与目标对象的精准匹配性及实时性。
50.本技术实施例通过图1和图2描述了本技术实施例提供的内容展示系统的两种结构示意图。内容展示装置1可以是独立于路灯本体2设立，如图1所示，也可以设置于路灯本体2上，如图2所示。另外，图1和图2所述的内容展示装置和路灯本体的两种结构关系，既可以是内容展示装置自身达到满足用户的内容推送数据的展示效果；也可以是内容展示装置和路灯本体两者配合达到满足用户的内容推送数据的展示效果。以下通过具体实施例予以详细描述。
51.以下通过本技术实施例对本技术提供的内容推送系统进行详细的介绍和说明。图3是本技术实施例提供的内容推送系统的第一种逻辑结构示意图，其是内容展示装置自身达到满足用户的内容推送数据的展示效果。以下进行详细介绍。
52.内容推送系统100包括：视频监控端101、数据分析端102、内容展示端103。
53.视频监控端101，用于采集距离内容展示端103预设范围内的目标对象的特征数据，并将所述特征数据发送给数据分析端102。
54.本技术实施例所述的距离内容展示端103预设范围内的目标对象的特征数据，是指视频监控端在预设的时间范围内检测到处于距离内容展示端的预设范围内的目标对象，并对所述目标对象进行特征分析，获得目标对象的特征数据。其中，随着时间的变化，在内容展示端预设范围内的目标对象会变化，不同的目标对象具有不同的特点；视频监控端通过预设的时间段，重新监测目标对象的变化状况，并对变化的目标对象进行特征分析和提取，获得目标对象的特征数据。其中，所述预设的时间段根据具体的实际应用场景自行设定，本技术实施例在此不作限定。
55.需要说明的是，视频监控端获取的目标对象的特征数据，包括在同一段时间内在内容展示端预设范围内的目标对象的流量特征数据、行为属性数据、属性数据中的至少一种特征数据，对于目标对象具体的特征数据，数据分析端通过对特征数据具体的分析而获得与特征数据对应的内容推送数据。
56.数据分析端102，用于分析所述特征数据，获得与所述特征数据对应的内容推送数据，并将所述内容推送数据发送给所述内容展示端103。
57.本技术实施例所述的特征数据，是由视频监控端提供的，其可以是数据分析端向视频监控端发送获取目标对象的特征数据的请求，视频监控端根据获取请求发送相应的目标对象的特征数据；也可以是视频监控端根据预设的时间段，定期将采集获取的目标对象的特征数据发送给数据分析端。
58.本技术实施例所述的分析所述特征数据、获得与所述特征数据对应的内容推送数据，是指根据目标对象的具体特征数据，匹配该特征数据需要的内容推送数据。其中，数据分析端通过分析目标对象的特征数据，获得与特征数据对应的内容推送数据，可以是预先
建立的目标特征数据与目标内容推送数据的对应关系，如图4所示，根据所述对应关系，获得与特征数据对应的内容推送数据；也可以是数据分析端对获得的特征数据进行实时分析，在线匹配与特征数据对应的内容推送数据。
59.关于数据分析端通过分析目标对象的特征数据，获得与特征数据对应的内容推送数据的具体方案，在下述的本技术各实施例中进行详细阐述。
60.内容展示端103，用于展示所述内容推送数据。
61.本技术实施例所述的内容推送数据，是数据分析端将分析获得的内容推送数据，发送给内容展示端，控制内容展示端展示所述内容推送数据。
62.其中，本技术所述的内容展示端展示的内容推送数据，是数据分析端通过分析特征数据后获得的内容推送数据。因此，基于目标对象的不同特征数据，数据分析端获得的内容推送数据至少包括展示内容，展示亮度，展示时间中的一种内容推送数据。同时，内容展示端还通过展示内容，展示亮度，展示时间的不同展示要求进行相应的展示。具体情况会在下述的实施例中进行详述。
63.需要说明的是，图3所示的内容推送系统的第一种逻辑结构示意图适用于本技术第一实施例，第二实施例，第三实施例、第四实施例和第五实施例，以下分别予以介绍。
64.图4是本技术第一实施例提供的内容推送系统的数据分析端分析并获得与特征数据对应的内容推送数据的流程图，该处理步骤具体如下：
65.s401：数据分析端具体用于：获得特征数据。
66.本技术实施例所述的特征数据，是由视频监控端提供的，其可以是数据分析端向视频监控端发送获取目标对象的特征数据的请求，视频监控端根据获取请求发送相应的目标对象的特征数据；也可以是视频监控端根据预设的时间段，定期将采集获取的目标对象的特征数据发送给数据分析端。
67.该特征数据，是指在预设的时间段内，在距离内容展示端预设范围内的目标对象的特征数据，至少包括目标对象的流量特征数据、行为属性数据、属性数据中的一种特征数据。具体的，目标对象的流量特征数据包括人流量数据和车流量数据中的至少一种流量数据；目标对象的行为属性数据包括目标对象的自身行为特性(例如，目标对象的晨练行为，属于自身发起的行为特性)及关联行为特性(例如，目标对象推婴儿车，属于关联行为特性)；目标对象的属性数据包括年龄特征，性别特征，身材比例特征，发型特征，群体属性特征，职业特征，服装特征等。对于目标对象具体的特征数据，数据分析端通过对特征数据具体的分析而获得与特征数据对应的内容推送数据。
68.s402：数据分析端还具体用于：根据特征数据以及特征数据样本与内容推送数据样本之间的对应关系，获得与所述特征数据对应的内容推送数据。
69.本技术实施例所述的特征数据样本与内容推送数据样本之间的对应关系是预先建立并存储于数据分析端对应关系，其中，数据分析端预先建立的对应关系是通过如下步骤建立：
70.数据分析端预先获得目标对象的一系列目标对象的特征数据样本，针对目标对象的特征数据样本进行特征分析处理，按照特征数据样本的特性获得该特征数据对应的内容推送信息，建立特征数据样本与内容推送数据样本的对应关系。具体的，例如，如果目标对象具有抽烟行为属性数据，则内容展示端应该展示的内容推送数据样本包括禁止吸烟或者
吸烟有害健康等信息数据；如果目标对象属于跳广场舞的行为属性数据，则内容展示端应该展示的内容推送数据样本包括配合跳舞的设备及相关音乐视频等信息数据；如果目标对象中女士数量偏多，则内容展示端应该展示的内容推送数据样本包括美妆，服饰等信息数据。
71.因此，在实际应用中根据获得的目标对象的特征数据，以及所述对应关系，获得该特征数据样本对应的内容推送数据样本，获得与所述特征数据对应的内容推送数据。s402中数据分析端通过预先建立的所述对应关系，可以快速获得与目标对象的特征数据匹配的内容推送数据，提高内容展示端展示内容推送数据的频率，而且操作简单便捷。
72.图5是本技术第二实施例提供的内容推送系统的数据分析端分析并获得与特征数据对应的内容推送数据的流程图，该处理步骤具体如下：
73.s501：目标对象的特征数据包括人流量数据和车流量数据中的至少一种流量数据。
74.本技术实施例所述的目标对象的特征数据包括人流量数据和车流量数据中的至少一种流量数据，是指至少一种流量数据的数量。
75.s502：数据分析端具体用于：分析至少一种流量数据，获得与所述至少一种流量数据对应的第一信息数据，将所述第一信息数据作为与所述特征数据对应的内容推送数据。
76.本技术实施例所述的至少一种流量数据，主要参考的是至少一种流量数据的数量指标。具体的，当内容展示端设置于道路两旁时，内容展示端不仅展示与行人的特征数据对应的内容推送数据，还可以展示用于指导行人或车辆通行的交通服务信息或者安全信息等。因此，数据分析端通过分析在当前时间段内至少一种流量数据的数量，根据数量指标确定对应的内容推送数据，具体分析可以参考s503和s504。
77.s503：数据分析端还具体用于：如果至少一种流量数据大于或等于流量数据阈值，则获得与所述至少一种流量数据匹配的交通服务信息或安全信息。
78.本技术实施例中所述的当至少一种流量数据大于或等于流量数据阈值时，具体是指当人流量数据大于或等于流量数据阈值，或者车流量数据大于或等于流量数据阈值，或者人流量数据和车流量数据的总数据大于或等于流量数据阈值的情况，例如，上下班高峰期的路段，旅游黄金周的景区附近路段等。在此种情况下，处于道路两旁的内容展示端具有展示交通信息或安全信息的功能，数据分析端根据至少一种流量数据的数量特征，为目标对象提供合理的规划路线以及安全疏散等信息，解决交通拥堵的问题，避免道路安全隐患。
79.其中，本技术实施例s503和s504中所述的流量数据阈值，是指在该内容展示端处可以容纳的人流量数据或者车流量数据的至少一种流量数据的标准值，其根据具体的实际应用场景而自行设定，在本技术实施例中不作限定。
80.s504：数据分析端还具体用于：如果至少一种流量数据小于所述流量数据阈值，则获得与所述至少一种流量数据匹配的位置服务信息。
81.本技术实施例中所述的当至少一种流量数据小于流量数据阈值时，具体是指当人流量数据和车流量数据的总数据小于流量数据阈值的情况，例如，公园广场，非高峰期路段，商场等。在此种情况下，数据分析端根据目标对象的特征数据，匹配合适的内容推送数据信息。
82.本技术实施例中，数据分析端根据人流量数据和车流量数据中的至少一种流量数
据的数量指标，分析在该时间段内，该数量指标是否大于或等于流量数据阈值，匹配与该数量指标对应的内容推送数据。此种方法可以实现在内容展示端展示的内容推送数据符合目标对象的需求，当数量指标大于流量数据阈值时，提供交通信息或者安全信息；当数量指标小于流量数据阈值时，提供与目标对象的特征数据对应的服务信息。实时根据目标对象的特征数据，精准匹配对应的内容投放信息，提高了内容展示端展示的内容推送数据对目标对象的实用性和匹配性。
83.图6是本技术第三实施例提供的内容推送系统的数据分析端分析并获得与特征数据对应的内容推送数据的流程图，该处理步骤具体如下：
84.s601：数据分析端具体用于：获得在满足所述目标对象所需要的所述内容展示端的展示亮度时、所述内容展示端所需要展示的第二信息数据。
85.s602：数据分析端还具体用于：将第二信息数据作为与所述特征数据对应的内容推送数据。
86.为了提高内容展示端展示的内容推送信息对距离内容展示端预设范围内的目标用户的匹配性，实时性和吸引性，本技术另一个实施例提供了一种数据分析端分析目标对象的特征数据(目标人群的行为属性数据)，并获得与特征数据对应的内容推送数据的处理方法，如图7所示。
87.图7是本技术第四实施例提供的内容推送系统的数据分析端分析并获得与特征数据对应的内容推送数据的流程图，该处理步骤具体如下：
88.s701：目标对象的特征数据包括目标人群的行为属性数据。
89.本技术实施例s701中所述的目标人群的行为属性数据，是指在该时间段内，位于内容展示端预设范围内的目标人群正在参与的活动类型(例如，广场舞，晨练活动，下棋活动等)或从事的事物类型(例如，推婴儿车人群，开车人士等)或者目标人群中的用户的个人行为(例如，吸烟行为等)。目标人群的不同行为属性数据，需要内容展示端展示不同的内容推送数据。因此，本技术实施例s702描述了数据分析端具体用于根据所述目标人群的行为属性数据获得与所述目标人群的行为属性数据对应的内容推送数据。
90.s702：数据分析端具体用于：如果确定在目标人群的行为属性数据中目标行为属性数据的数量大于或等于预设的第一数量阈值，则获得与所述目标行为属性数据匹配的第三信息数据，将所述第三信息数据作为与所述特征数据对应的内容推送数据。
91.需要说明的是，本技术实施例s702所述的目标人群的行为属性数据中目标行为属性数据的数量，是指该目标人群的所有用户中具有目标行为属性数据的用户数量。如果确定该目标行为属性数据的数量大于或等于预设的第一数量阈值，代表该目标人群中具有目标行为属性数据的用户数量超过了预设的标准数量，该目标行为属性数据是该目标人群的主要行为属性数据。因此，数据分析端具体分析该目标行为属性数据，获得与该目标行为属性数据对应的第三信息数据，将所述第三信息数据作为与所述特征数据对应的内容推送数据。
92.此处需要说明的是，本技术实施例s702所述的第一数量阈值，是指目标人群中具有目标行为属性数据的用户的标准数量，其根据具体的实际应用场景而定，本技术实施例不作限定。
93.具体的，例如，在广场中，如果目标人群的行为属性数据中的目标行为属性数据为
跳广场舞的用户数据，而且目标行为属性数据的数量(跳广场舞的用户数量)大于或等于预设的第一数量阈值，则数据分析端分析广场舞的相关行为属性特征，获得与该行为属性数据(广场舞运动)对应的第三信息数据，该第三信息数据包括：广场舞视频或音乐，运动服饰及运动防护产品等。
94.在本技术实施例s702中，数据分析端在确定在目标人群的行为属性数据中目标行为属性数据的数量大于或等于预设的第一数量阈值之前，首先数据分析端需要确定目标行为属性数据的数量。因此，图8是图7中s702中的第一种实现流程图，确定目标行为属性数据的数量的具体实现方法，具体处理步骤包括s801～s802，其详细描述了数据分析端如何在目标人群的行为属性数据中确定目标行为属性数据的数量。以下参考图8予以介绍。
95.s801：目标人群的行为属性数据包括所述目标人群中每个用户的行为属性数据。
96.本技术实施例s801所述的目标人群的行为属性数据，包括该目标人群中每个用户的行为属性数据。
97.此处需要说明的是，该目标人群中部分用户的行为属性数据相同或者属于相同类型，将具有相同或者属于相同类型的用户的行为属性数据归为一类，按照行为属性数据的类别划分目标人群中所有用户的行为属性数据，为数据分析端进行后续分析目标人群的行为属性数据做准备。
98.s802：数据分析端具体用于：将目标人群中所有用户的行为属性数据进行聚类处理，将行为属性数据数量最多的目标聚类中的行为属性数据作为所述目标行为属性数据，将所述目标聚类中的行为属性数据的数量作为所述目标行为属性数据的数量。
99.本技术实施例s802主要描述了数据分析端确定目标行为属性数据的数量的具体方法。具体的，首先，将目标人群中所有用户的行为属性数据进行聚类处理，是指将目标人群中所有用户的行为属性数据进行分类，具有相同行为属性数据的用户归为一类，因此，该目标人群中的行为属性数据被划分为至少一个类型。然后，分别统计各个类型的行为属性数据的数量，并按照数量值将各个类型的行为属性数据排序。其中，按照目标人群中每个人的行为属性特征，将目标人群按类型划分称为聚类过程，每一种类型行为属性称为一种聚类。其中，将排序最高的(行为属性数据的数量值最大的)行为属性称为目标聚类，该目标聚类下的行为属性数据作为目标行为属性数据，相应的，该目标聚类下的行为属性数据的数量作为目标行为属性数据的数量。
100.具体的，例如，该时间段内广场的目标人群数量为22人，包括跳广场舞者20人，推婴儿车者2人。其中，跳广场舞者的行为属性数据为广场舞的动作，推婴儿车者的行为属性数据为手推婴儿车。按照行为属性数据所属的类型将目标人群进行分类，得到2种类型的行为属性数据。然后，将这2个类型行为属性数据按照数量值进行排序，得到行为属性数据的数量值最大的为跳广场舞者，此处的跳广场舞者称为目标聚类，跳广场舞者的广场舞的动作称为目标聚类的行为属性数据，跳广场舞者包含的20人为该目标聚类下的行为属性数据的数量，称为目标行为属性数据的数量。
101.此处需要说明的是，本技术实施例s802中数据分析端分析获得目标行为属性数据的目标聚类，该目标聚类得到的目标行为属性数据所属的类型至少包括一个类型。数据分析端在分析获得目标行为属性数据所属的类型之后，根据目标行为属性数据所属的类型匹配与该目标聚类所属的类型对应的信息数据。
102.图9是图7中s702中的第二种实现流程图，其具体描述了数据分析端分析目标聚类的目标行为属性数据、获得与所述目标行为属性数据匹配的第三信息数据的处理步骤，包含s901～s903。以下请参考图9予以说明。
103.s901：数据分析端具体用于：分析目标聚类所属的类型。
104.s902：数据分析端还具体用于：如果目标聚类所属的类型的数量为一个，则获得与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据，将与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据作为第三信息数据。
105.此处需要说明的是，本技术实施例s902中所述的目标聚类所属的类型的数量为一个，是指s802中将各个类型的行为属性数据按照数量值排序最高的行为属性数据的类型只有一种，即，该目标聚类的所属的类型只有一种。因此，数据分析端分析所述目标聚类的目标行为属性数据，获得与该目标行为属性数据对应的信息数据，所述信息数据作为与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据，作为第三信息数据。
106.具体的，如s802中的示例说明所述，目标聚类为跳广场舞者的20人，其中，该目标聚类所属的类型的数量只有一个，因此，数据分析端只需要分析跳广场舞者的行为属性数据，然后获得与广场舞相关的信息数据，所述信息数据就是与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据，作为第三信息数据。
107.除了s902中描述的目标聚类所属的类型的数量只有一个的情况，目标聚类所属的类型的数量还可以包含多个，如s903所述的情况。
108.s903：数据分析端还具体用于：如果目标聚类所属的类型的数量为多个，则从所述目标聚类所属的所有类型中选择一个类型作为目标类型，获得与所述目标类型对应的信息数据，将与所述目标类型对应的信息数据作为第三信息数据。
109.具体的，例如，该时间段内广场的目标人群数量为30人，包括跳广场舞者14人，推婴儿车者14人，吸烟者2人。按照s702中所述的排序方法，可以得到该目标聚类包括两种类型，跳广场舞者和推婴儿车者。因此，数据分析端会在上述两种类型中选择一个类型(跳广场舞者或者推婴儿车者)作为目标类型，获得与该目标类型对应的信息数据。
110.以上即说明了s702中数据分析端分析该目标行为属性数据的数量大于或等于预设的第一数量阈值的情况下，如何获得与所述目标行为属性数据匹配的第三信息数据。相反，s703描述了目标行为属性数据的数量小于第一数量阈值的情况下，数据分析端如何获取与目标行为属性数据对应的信息数据。
111.s703：数据分析端还具体用于：如果确定目标行为属性数据的数量小于第一数量阈值，则分别获得与每个聚类的类型对应的信息数据，将获得的所有信息数据作为所述第三信息数据。
112.具体的，例如，该时间段内广场的目标人群数量为10人，包括练剑者3人，推婴儿车者3人，吸烟者2人，体操运动员2人，按照s702中所述的排序方法，获得该目标聚类包括两种类型，练剑者和推婴儿车者。而如果此处预设的第一数量阈值为5人时，则上述两种目标聚类的行为属性数据的数量均小于预设的第一数量阈值。此种情况下，数据分析端将分别获得与练剑者或推婴儿车者对应的信息数据，将这两种信息数据作为第三信息数据。
113.本技术实施例中，数据分析端根据目标对象的行为属性数据，获得目标行为属性数据，然后分析目标行为属性数据，比较该目标行为属性数据的数量与预设的第一数量阈
值的关系，获得与该目标行为属性数据对应的信息数据，该信息数据作为第三信息数据。其中，为了获得目标行为属性数据的数量，本技术实施例采用如下方法实现：
114.首先，将目标对象的行为属性数据进行聚类处理，统计每种类型的行为属性数据的数量并排序，获得行为属性数据的数量最高的目标聚类；
115.然后，分析目标聚类的行为属性数据包含的类型的数量，如果是一种类型，则该目标聚类的行为属性数据作为目标行为属性数据；如果是多种类型，则选择该目标聚类的行为属性数据中的一种类型的行为属性数据，作为目标行为属性数据。
116.该系统可以实现数据分析端根据目标人群的行为属性数据匹配对应的信息数据，不仅满足具有不同行为属性的目标人群对内容展示端展示的内容推送信息的需求，而且提高了目标人群与内容展示端展示的内容推送信息的匹配性和实时性，数据分析端可以在短时间内获得与目标人群的行为属性匹配的内容推送信息，并由内容展示端展示给目标人群，提高内容推送信息对目标人群的吸引力。
117.此外，为了提高内容展示端展示的内容推送信息对距离内容展示端预设范围内的目标用户的匹配性，实时性和吸引性，本技术另一个实施例还提供了一种数据分析端分析目标对象的特征数据(目标人群的属性数据)，以获得与特征数据对应的内容推送数据的处理方法，如图10所示。
118.图10是本技术第五实施例提供的内容推送系统的数据分析端分析并获得与特征数据对应的内容推送数据的流程图，该处理步骤具体如下：
119.s1001：目标对象的特征数据包括目标人群的属性数据。
120.此处需要说明的是，本技术实施例s1001所述的目标人群的属性数据，包括：年龄特征，性别特征，身材比例特征，发型特征，群体属性特征，职业特征，服装特征等。目标人群的不同属性数据，需要内容展示端展示不同的内容推送数据。因此，本技术实施例s1002描述了数据分析端具体用于根据所述目标人群的属性数据获得与所述目标人群的属性数据对应的内容推送数据。
121.s1002：数据分析端具体用于：如果确定在目标人群中具有目标属性数据的用户的数量大于或等于预设的第二数量阈值，则获得与所述目标属性数据匹配的第四信息数据，将所述第四信息数据作为与所述特征数据对应的内容推送数据。
122.需要说明的是，本技术实施例s1002所述的目标人群的属性数据中目标属性数据的用户的数量，是指该目标人群的所有用户中具有目标属性数据的用户数量。如果确定该目标属性数据的用户的数量大于或等于预设的第二数量阈值，代表该目标人群中具有目标属性数据的用户数量超过了预设的标准数量，该目标属性数据是该目标人群的主要属性数据。因此，数据分析端具体分析该目标属性数据，获得与该目标属性数据对应的第四信息数据，将所述第四信息数据作为与所述特征数据对应的内容推送数据。
123.此处需要说明的是，本技术实施例s1002所述的第二数量阈值，是指目标人群中具有目标属性数据的用户的标准数量，其根据具体的实际应用场景而定，本技术实施例不作限定。
124.具体的，以年龄特征为例，将广场中的目标人群按照年龄段分类，包括：0～17岁，18～29岁，30～39岁，40～49岁，50～59岁和60岁以上，这6类目标人群。其中，如果目标人群的年龄属性数据中的目标属性数据为18～29岁年龄段的用户数据，而且目标属性数据的数
量(18～29岁的用户数量)大于或等于预设的第二数量阈值，则数据分析端分析18～29岁的用户属性特征，获得与该属性数据(18～29岁的年龄属性数据)对应的第三信息数据，该第三信息数据可以是，例如，护肤品信息，流行音乐信息，服饰信息，运动信息等。
125.在本技术实施例s1002中，数据分析端在确定在所述目标人群中具有目标属性数据的用户的数量大于或等于预设的第二数量阈值之前，首先数据分析端需要确定所述目标人群中具有目标属性数据的用户的数量。因此，图11是图10中s1002中的第一种实现流程图，确定在目标人群中具有目标属性数据的用户的数量的具体实现方法，具体处理步骤包括s1101～s1102，其详细描述了数据分析端如何在目标人群的属性数据中确定具有目标属性数据的用户的数量。以下参考图11予以介绍。
126.s1101：目标人群的属性数据包括所述目标人群中每个用户的属性数据。
127.本技术实施例s1101所述的目标人群的属性数据，包括该目标人群中每个用户的属性数据。
128.s1102：数据分析端具体用于：将目标人群中所有用户的属性数据进行聚类处理，将属性数据数量最多的目标聚类中的属性数据作为所述目标属性数据，将所述目标聚类中的属性数据的数量作为所述目标属性数据的数量。
129.本技术实施例s1102主要描述了数据分析端确定在目标人群中具有目标属性数据的用户的数量的具体方法。具体的，首先，将目标人群中所有用户的属性数据进行聚类处理，是指将目标人群中所有用户的属性数据进行分类，具有相同属性数据的用户归为一类，因此，该目标人群中的属性数据被划分为至少一个类型。然后，分别统计各个类型的属性数据的用户数量，并按照数量值将各个类型的属性数据排序。其中，按照目标人群中每个人的属性特征，将目标人群按类型划分称为聚类过程，每一种类型属性称为一种聚类。其中，将排序最高的(属性数据的数量值最大的)属性称为目标聚类，该目标聚类下的属性数据作为目标属性数据，相应的，该目标聚类下的属性数据的数量作为目标属性数据的数量。
130.以年龄属性为例说明，具体的，该时间段内广场的目标人群数量为22人，包括18～29岁年龄段为20人，0～17岁年龄段为2人。按照年龄属性数据所属的年龄段将目标人群进行分类，得到2种年龄段的年龄属性数据。然后，将这2个年龄段的年龄属性数据按照数量值进行排序，得到年龄属性数据的数量最高的为18～29岁年龄段的用户，此时的18～29岁年龄段的用户称为目标聚类，18～29岁年龄段的用户的18～29岁年龄段称为目标聚类的属性数据，18～29岁年龄段的用户数量包含的20人为该目标聚类下的属性数据的数量，称为目标属性数据的数量。
131.此处需要说明的是，本技术实施例s1102中数据分析端分析获得目标属性数据的目标聚类，该目标聚类得到的目标属性数据所属的类型至少包括一个类型。数据分析端在分析获得目标属性数据所属的类型之后，根据目标属性数据所属的类型匹配与该目标聚类所属的类型对应的信息数据。
132.图12是图10中s1002中的第二种实现流程图，其具体描述了数据分析端分析目标聚类的目标属性数据、获得与所述目标属性数据匹配的第四信息数据的处理步骤，包含s1201～s1203。以下请参考图11予以说明。
133.s1201：数据分析端具体用于：分析目标聚类所属的类型。
134.此处需要说明的是，所述目标聚类所属的类型是指，数据分析端通过分析并获得
的目标聚类包括至少一种类型，例如，以年龄属性为例说明，如果数据分析端分析获得的目标聚类包括18～29岁年龄段，0～17岁年龄段两个年龄段类型，则该目标聚类所属的类型为2个。
135.s1202：数据分析端还具体用于：如果目标聚类所属的类型的数量为一个，则获得与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据，将与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据作为所述第四信息数据。
136.此处需要说明的是，本技术实施例s1202中所述的目标聚类所属的类型的数量为一个，是指s1102中将各个类型的属性数据按照数量值排序最高的属性数据的类型只有一种，即，该目标聚类的所属的类型只有一种。因此，数据分析端分析所述目标聚类的目标属性数据，获得与该目标属性数据对应的信息数据，所述信息数据作为与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据，作为第三信息数据。
137.具体的，如s1102中的示例说明所述，目标聚类为18～29岁年龄段的用户，其中，该目标聚类所属的类型的数量只有一个，因此，数据分析端只需要分析18～29岁年龄段的用户的年龄属性数据，然后获得与18～29岁年龄段的用户相关的信息数据，所述信息数据就是与所述目标聚类所属的类型对应的信息数据，作为第三信息数据。
138.s1203：数据分析端还具体用于：如果目标聚类所属的类型的数量为多个，则从所述目标聚类所属的所有类型中选择一个类型作为目标类型，获得与所述目标类型对应的信息数据，将与所述目标类型对应的信息数据作为所述第四信息数据。
139.具体的，例如，该时间段内广场的目标人群数量为30人，包括跳广场舞者14人，推婴儿车者14人，吸烟者2人。按照s602中所述的排序方法，可以得到该目标聚类包括两种类型，跳广场舞者和推婴儿车者。因此，数据分析端会在上述两种类型中选择一个类型(跳广场舞者或者推婴儿车者)作为目标类型，获得与该目标类型对应的信息数据。
140.以年龄属性为例说明，具体的，该时间段内广场的目标人群数量为30人，包括0～17岁年龄段为14人，18～29岁年龄段为14人，50～59岁年龄段为2人。按照s902中所述的排序方法，可以得到该目标聚类包括两种类型，0～17岁年龄段和18～29岁年龄段。因此，数据分析端会在上述两种类型中选择一个类型(0～17岁年龄段或18～29岁年龄段)作为目标类型，获得与该目标类型对应的信息数据。
141.以上即说明了s1002中数据分析端分析该目标人群中具有目标属性数据的用户的数量大于或等于预设的第二数量阈值的情况下，如何获得与所述目标属性数据匹配的第四信息数据。相反，s1003描述了该目标人群中具有目标属性数据的用户的数量小于第二数量阈值的情况下，数据分析端如何获取与目标属性数据对应的信息数据。
142.s1003：数据分析端还具体用于：如果确定目标属性数据的数量小于第二数量阈值，则分别获得与每个聚类的类型对应的信息数据，将获得的所有信息数据作为所述第四信息数据。
143.以年龄属性为例说明，具体的，该时间段内广场的目标人群数量为15人，包括0～17岁年龄段为3人，18～29岁年龄段为4人，40～49岁年龄段为4人，50～59岁年龄段为4人。按照s902中所述的排序方法，可以得到该目标聚类包括三种类型，18～29岁年龄段，40～49岁年龄段和50～59岁年龄段。而如果此处预设的第二数量阈值为5人时，则上述三种目标聚类的属性数据的数量均小于预设的第二数量阈值。此种情况下，数据分析端将分别获得与
18～29岁年龄段，40～49岁年龄段和50～59岁年龄段对应的信息数据，将这三种信息数据作为第四信息数据。
144.本技术实施例中，数据分析端根据目标对象的属性数据，获得目标属性数据，然后分析目标属性数据，比较该目标属性数据的数量与预设的第二数量阈值的关系，获得与该目标属性数据对应的信息数据，该信息数据作为第四信息数据。其中，为了获得目标属性数据的数量，本技术实施例采用如下方法实现：
145.首先，将目标对象的属性数据进行聚类处理，统计每种类型的属性数据的数量并排序，获得属性数据的数量最高的目标聚类；
146.然后，分析目标聚类的属性数据包含的类型的数量，如果是一种类型，则该目标聚类的属性数据作为目标属性数据；如果是多种类型，则选择该目标聚类的属性数据中的一种类型的属性数据，作为目标属性数据。
147.该内容推送系统可以实现数据分析端根据目标人群的属性数据匹配对应的信息数据，不仅满足具有不同属性的目标人群对内容展示端展示的内容推送信息的需求，而且提高了目标人群与内容展示端展示的内容推送信息的匹配性和实时性，数据分析端可以在短时间内获得与目标人群的属性匹配的内容推送信息，并由内容展示端展示给目标人群，提高内容推送信息对目标人群的吸引力。
148.此外，为了进一步提高内容展示端展示的内容推送信息对距离内容展示端预设范围内的目标用户的匹配性，本技术另一个实施例还提供了内容推送系统的第二种逻辑结构示意图，如图13所示，使得内容展示端与路灯结合的叠加展示效果满足用户对内容展示端的展示内容的需求。以下参考图13予以详细介绍。
149.内容推送系统100还包括：路灯本体2。
150.数据分析端102，还用于分析内容推送数据，获得与所述内容推送数据对应的照明控制数据，并将所述照明控制数据发送给路灯本体。
151.路灯本体2，具体用于根据所述照明控制数据调整针对所述目标对象的照明参数。
152.图14是图13中数据分析端分析内容推送数据、获得与内容推送数据对应的照明控制数据的具体实现流程图，该处理步骤具体如下：
153.s1401：数据分析端具体用于：获得内容推送数据中的内容元素所属的目标类目。
154.此处需要说明的是，本技术实施例s1401中所述的内容推送数据中的内容元素所属的目标类目，是指数据分析端预先根据内容推送数据的内容元素具有的特点分类，建立类目。然后，根据该内容推送数据的内容元素(即，内容特点)匹配其所属的类目，与该内容推送数据的内容元素匹配的类目称为该内容推送数据中的内容元素所属的目标类目。
155.s1402：数据分析端具体用于：获得与目标类目对应的所需照明亮度数据和所需照明颜色数据中的至少一种照明参数，根据所述照明参数生成照明控制数据。
156.具体的，以内容推送数据为广场舞视频为例说明，数据分析端向内容展示端发送内容推送数据后，为了使得内容展示端展示的内容推送数据(广场舞视频)能够给客户带来更好的展示效果。数据分析端还应该向路灯本体发送与内容推送数据对应的照明参数，使得路灯的照明效果配合内容展示端展示内容推送数据的展示效果的叠加效果，有利于用户观看该内容推送数据。其中，该照明参数与内容推送数据的内容元素所属的目标类目对应。该照明参数包括：所需照明亮度数据和所需照明颜色数据中的至少一种照明参数。
157.针对于本技术实施例s1402所述的数据分析端根据照明参数生成照明控制数据，获得与内容推送数据对应的照明控制数据。本技术实施例通过图15和图16分别具体描述了至少一种照明参数(所需照明亮度数据或所需照明颜色数据)与内容推送数据所属的目标类目的对应关系，分析路灯本体根据照明参数调整的照明效果与内容展示端的展示效果的叠加效果对用户的视觉影响。以下分别通过图15和图16予以详细介绍。
158.图15是图14步骤s1402中的第一种实现流程图，具体的，数据分析端通过分析所需照明亮度数据与内容推送数据所属的目标类目的对应关系，以获得与内容推送数据对应的照明控制数据。本步骤的处理过程包括以下步骤s1402-1至s1402-2。
159.s1402-1：如果数据分析端获得与所述目标类目对应的所需照明亮度数据，则所述数据分析端在根据所述照明参数生成照明控制数据时，具体用于获得所述内容展示端在展示所述内容推送数据时所需提供的展示亮度的数据。
160.此处需要说明的是，本技术实施例s1402-1所述的所需照明亮度数据，是指内容展示端展示该目标类目下的内容推送数据时，向用户呈现的展示效果所显示的亮度数据，此种展示效果是通过内容展示端提供的展示亮度效果和路灯本体提供的照明亮度效果的叠加亮度效果。相应的，本技术实施例s1402-1所述的所需提供的展示亮度的数据，是指内容展示端在展示该内容推送数据本体时提供的展示效果所显示的亮度数据。
161.s1402-2：数据分析端具体用于：根据所需照明亮度数据和所述所需提供的展示亮度的数据，获得所述路灯本体在所述内容展示端展示所述内容推送数据时所需提供的照明亮度的数据，根据所述所需提供的照明亮度的数据生成所述照明控制数据。
162.具体的，以广场舞为实施例说明，当内容推送数据为广场舞视频时，其视频本身在内容展示端的展示亮度数据为亮度a，在夜晚情况下，用户对该广场舞视频所需要的展示亮度数据为亮度b。当a小于b时，为了满足用户对广场舞视频的展示亮度的需求，数据分析端应该分析获得路灯本体所需提供的照明亮度的数据，为亮度c，使得亮度a和亮度c的叠加照明亮度为亮度b。
163.本技术实施例中，为了使得内容推送数据在内容展示端的展示亮度效果符合用户所需要的照明亮度效果，数据分析端进一步分析该内容推送数据自身的展示亮度，然后确定路灯本体所需提供的照明亮度，根据所述所需提供的照明亮度的数据生成所述照明控制数据。
164.以上即为s1402中数据分析端通过分析照明参数、并获得与内容推送数据对应的照明控制数据的第一种实现方法：数据分析端通过分析所需照明亮度数据与内容推送数据所属的目标类目的对应关系，以获得与内容推送数据对应的照明控制数据。下面介绍s1402中数据分析端通过分析照明参数、并获得与内容推送数据对应的照明控制数据的第二种实现方法：数据分析端通过分析所需照明颜色数据与内容推送数据所属的目标类目的对应关系，以获得与内容推送数据对应的照明控制数据。
165.图16是图14步骤s1402中的第二种实现流程图，具体的，数据分析端通过分析所需照明颜色数据与内容推送数据所属的目标类目的对应关系，以获得与内容推送数据对应的照明控制数据。本步骤的处理过程包括以下步骤s1402-3至s1402-4。
166.s1402-3：如果数据分析端获得与所述目标类目对应的所需照明颜色数据，则所述数据分析端在根据所述照明参数生成照明控制数据时，具体用于获得所述内容展示端在展
示所述内容推送数据时所需提供的展示颜色的数据。
167.此处需要说明的是，本技术实施例s1402-3所述的所需照明颜色数据，是指内容展示端展示该目标类目下的内容推送数据时，向用户呈现的展示效果所显示的照明颜色数据，此种展示效果是通过内容展示端提供的展示颜色效果和路灯本体提供的照明颜色效果的叠加展示颜色效果。相应的，本技术实施例s1402-3所述的所需提供的展示颜色的数据，是指内容展示端在展示该内容推送数据本体时提供的展示效果所显示的展示颜色数据。
168.s1402-4：数据分析端具体用于：根据所需照明颜色数据和所述所需提供的展示颜色的数据，获得所述路灯本体在所述内容展示端展示所述内容推送数据时所需提供的照明颜色的数据，根据所述所需提供的照明颜色的数据生成所述照明控制数据。
169.具体的，以广场舞为实施例说明，当内容推送数据为广场舞视频时，其视频本身在内容展示端的展示颜色数据为颜色a，在夜晚情况下，用户对该广场舞视频所需要的展示颜色数据为颜色b。当a不等于b时，为了满足用户对广场舞视频的展示颜色的需求，数据分析端应该分析获得路灯本体所需提供的照明颜色的数据，为颜色c，使得颜色a和颜色c的叠加展示颜色为颜色b。
170.本技术实施例中，为了使得内容推送数据在内容展示端的展示颜色效果符合用户所需要的展示颜色效果，数据分析端进一步分析该内容推送数据自身的展示颜色数据，然后确定路灯本体所需提供的照明颜色数据，根据所述所需提供的照明颜色的数据生成所述照明控制数据。
171.以上即为s1402中数据分析端通过分析照明参数、并获得与内容推送数据对应的照明控制数据的第二种实现方法：数据分析端通过分析所需照明颜色数据与内容推送数据所属的目标类目的对应关系，以获得与内容推送数据对应的照明控制数据。具体的，s1402-3和s1402-4中描述了数据分析端通过分析所需照明颜色数据与内容推送数据所属的目标类目的对应关系，以获得与内容推送数据对应的照明控制数据。
172.此外，本技术实施例s1401所述的数据分析端获得内容推送数据中的内容元素所属的目标类目，在实际应用中，该目标类目的数量可以是一个或者多个。因此，本技术实施例通过图17描述了数据分析端分析并获得内容推送数据所属的目标类目的流程图，请参考图17进行详细说明。
173.图17是图14中步骤s1401中获得目标类目的数量的具体实现流程图。本步骤的处理过程包括以下步骤s1401-1至s1401-2。
174.s1401-1：如果内容推送数据中的内容元素所属的类目的数量为多个，则所述数据分析端具体用于从多个类目中选择一个类目作为所述目标类目。
175.上述s1402-1至s1402-2，和s1402-3至s1402-4具体描述了目标类目分别为所需照明亮度数据和所需照明颜色数据，目标类目数量为一个的情况。
176.s1401-2：如果内容推送数据中的内容元素所属的类目的数量为多个，则所述数据分析端具体用于将所述内容推送数据中的内容元素所属的所有类目作为所述目标类目，分别获得与每个目标类目对应的所需照明亮度数据、所需照明颜色数据和所需照明时间数据中的至少一种照明参数，根据所述照明参数生成照明控制数据。
177.对于本技术实施例s1401-2提到的内容推送数据中的内容元素所属的类目的数量为多个的情况，本技术实施例通过图18详细描述数据分析端分析与每个目标类目对应的所
需照明亮度数据、所需照明颜色数据和所需照明时间数据中的至少一种照明参数、以获得照明控制数据的实现流程图。请参考图18予以详细说明。
178.图18是图17中步骤s1401-2中的一种具体实现流程图。本步骤的处理过程包括以下步骤s1402-5至s1402-6。
179.s1402-5：与每个目标类目对应的所需照明时间数据包括与每个目标类目对应的所需照明起始时刻数据。
180.此处需要说明的是，与每个目标类目对应的所需照明起始时刻数据为与每个目标类目对应的内容元素在所述内容展示端的起始展示时刻。
181.s1402-6：数据分析端在根据照明参数生成照明控制数据时，具体用于按照所需照明起始时刻数据对所述所需照明亮度数据和所述所需照明颜色数据中的至少一种照明参数进行排序，按照排序后的所需照明亮度数据和所需照明颜色数据中的至少一种照明参数生成所述照明控制数据。
182.此处需要说明的是，所述按照所需照明起始时刻数据对所述所需照明亮度数据和所述所需照明颜色数据中的至少一种照明参数进行排序，是指与每个目标类目对应的所需照明亮度数据或所需照明颜色数据在实际应用场景中，具有不同的照明时间，分别根据所需照明亮度数据或所需照明颜色数据两种数据的具体所需的照明起始时刻数据进行排序。然后，按照照明起始时刻数据的序列，将所需照明亮度数据或所需照明颜色数据中的至少一种照明参数生成照明控制数据。
183.其中，所述照明控制数据包括所述与每个目标类目对应的所需照明起始时刻数据以及与每个所需照明起始时刻数据对应的所述路灯本体所需提供的照明亮度数据和照明颜色数据中的至少一种照明参数。
184.本技术实施例中，数据分析端根据内容推送数据所属的类目，确定与该内容推送数据对应的照明参数，根据该照明参数确定照明控制数据。其中，数据分析端根据目标类目的数量，按照与目标类目对应的获得与目标类目对应的所需照明亮度数据或所需照明颜色数据的所需照明起始时刻，获得与目标类目对应的照明参数，作为照明控制数据。路灯本体在该照明控制数据下的照明效果，使得内容推送数据在内容展示端的展示效果满足用户所需的内容推送数据的展示效果。
185.本技术虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本技术，任何本领域技术人员在不脱离本技术的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本技术的保护范围应当以本技术权利要求所界定的范围为准。