一种基于数字化虚拟服务的智能影院的控制方法及系统与流程

1.本公开涉及车辆管理的技术领域，特别涉及一种基于数字化虚拟服务的智能影院的控制方法及系统。


背景技术：

2.智能家庭影院是非常丰富，不仅仅是碟片播放器、影响力、电视的简单组合，还可以与数字化虚拟服务相结合。智能家庭影院系统主要由两部分组成，一是视频部分，二是音频部分。在智能家庭影院系统中，其数字化虚拟服务放大器指的是多通道大功率放大器。
3.随之而来，结合数字化虚拟服务对智能影院进行控制时，可能会存在用户喜好存在差异的问题，从而导致某些用户体验感欠佳，这样一来，可能导致用户对智能影院的评价不好的问题。因此，需要对用户的喜好进行分析，以确保用户的影院观感数据准确，从而保障智能影院交互数据中的用户体验情况和用户体验标签的可靠性和可信度。


技术实现要素：

4.为改善相关技术中存在的上述背景技术存在的技术问题，本公开提供了一种基于数字化虚拟服务的智能影院的控制方法及系统。
5.一种基于数字化虚拟服务的智能影院的控制方法，所述方法包括：确定智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据；结合所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据之间的关联情况，对所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据进行拼接处理，得到绑定的全局影院用户体验数据集；将拼接处理不存在联系的影院观感标签确定为待进行校正的影院观感数据，结合所述全局影院用户体验数据集中的影院观感数据与所述待进行校正的影院观感数据之间的相似度，确定与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签；对与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签和所述待进行校正的影院观感数据进行筛选处理，得到绑定的用户标签识别结果；结合所述用户标签识别结果和所述全局影院用户体验数据集，确定所述智能影院交互数据中的用户体验情况和所述用户体验情况绑定的用户体验标签；结合所述智能影院交互数据中的用户体验情况和所述用户体验情况绑定的用户体验标签，确定智能影院交互数据中的当前影院体验偏好绑定的当前影院热度分析结果。
6.在一种独立实施的实施例中，所述确定智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据，包括：确定所述智能影院交互数据中的不少于四种影院音效数据矩阵和不少于四种影院观感数据矩阵；确定所述不少于四种影院音效数据矩阵之间的影院音效矩阵相似度和矩阵相关性，确定所述不少于四种影院观感数据矩阵之间的矩阵相似度和矩阵相关性；结合所述影院音效矩阵相似度和所述矩阵相关性，对所述不少于四种影院音效数据矩阵进行筛选，得到所述智能影院交互数据中的影院音效数据；一个影院音效数据中不少于包括一种影院音效数据矩阵；结合所述矩阵相似度和所述矩阵相关性，对所述不少于四种影院观感数据矩阵进行优化处理，得到所述智能影院交互数据中绑定的影院观感数据；一
个影院观感数据中不少于包括一种影院观感数据矩阵。
7.在一种独立实施的实施例中，所述结合所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据之间的关联情况，对所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据进行拼接处理，得到绑定的全局影院用户体验数据集，包括：将所述智能影院交互数据中的影院观感标签确定为过度数据中的影院观感数据，将所述智能影院交互数据中的影院音效标签确定为过度数据中的影院音效数据；所述过度数据中的影院观感数据中的影院观感数据矩阵是从所述智能影院交互数据中的参考当前互动数据中所识别的；确定所述参考当前互动数据中的影院音效数据矩阵；将所述参考当前互动数据中的影院音效数据矩阵与所述过度数据中的影院音效数据中的影院音效数据矩阵之间的矩阵相似度，确定为所述过度数据中的影院观感数据与所述过度数据中的影院音效数据之间的所述关联情况；当所述关联情况属于共享性影院全局感官迁移绑定的约束条件内时，对所述过度数据中的影院观感数据和所述过度数据中的影院音效数据进行筛选处理，得到所述全局影院用户体验数据集。
8.在一种独立实施的实施例中，所述待进行校正的影院观感数据包括所述智能影院交互数据中的第一影院观感数据矩阵；所述全局影院用户体验数据集的体验量化评估信息为不少于四种；每一个全局影院用户体验数据集中的影院观感数据分别涵盖所述智能影院交互数据中的第二影院观感数据矩阵；所述结合所述全局影院用户体验数据集中的影院观感数据与所述待进行校正的影院观感数据之间的相似度，确定与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签，包括：结合所述第一影院观感数据矩阵，确定所述待进行校正的影院观感数据的第一影院体验控制数据；结合所述每一个全局影院用户体验数据集包括的第二影院观感数据矩阵，逐一确定所述每一个全局影院用户体验数据集中的影院观感数据的第二影院交互体验量化评估信息；确定所述第一影院体验控制数据分别与所述每一个全局影院用户体验数据集绑定的第二影院交互体验量化评估信息之间的匹配情况；结合所述每一个全局影院用户体验数据集绑定的匹配情况，确定所述每一个全局影院用户体验数据集中的影院观感数据分别与所述待进行校正的影院观感数据之间的相似度；当参考全局影院用户体验数据集的属于第一影院全局感官迁移且在第二影院全局感官迁移约束条件内时，将所述参考全局影院用户体验数据集中的影院音效数据所包括的用户体验标签，确定为与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签；其中，所述参考全局影院用户体验数据集，表征所属的相似度属于相似度影院全局感官迁移的全局影院用户体验数据集。
9.在一种独立实施的实施例中，所述第一影院观感数据矩阵的数据矩阵体验量化评估信息为不少于四种；所述结合所述第一影院观感数据矩阵确定所述待进行校正的影院观感数据的第一影院体验控制数据，包括：确定不少于四种第一影院观感数据矩阵中的每一个第一影院观感数据矩阵分别绑定的影视当前展示数据；结合所述每一个第一影院观感数据矩阵分别绑定的影视当前展示数据，确定所述不少于四种第一影院观感数据矩阵绑定的参考影院体验控制数据；将所述参考影院体验控制数据，确定为所述第一影院体验控制数据。
10.在一种独立实施的实施例中，不少于四种全局影院用户体验数据集包括全局影院用户体验数据集nx，x为不大于不少于四种全局影院用户体验数据集的全局体验量化评估
信息的正整数；所述全局影院用户体验数据集nx包括的第二影院观感数据矩阵的数据矩阵体验量化评估信息为不少于四种；所述结合所述每一个全局影院用户体验数据集包括的第二影院观感数据矩阵，分别确定所述每一个全局影院用户体验数据集中的影院观感数据的第二影院交互体验量化评估信息，包括：确定所述全局影院用户体验数据集nx包括的不少于四种第二影院观感数据矩阵中的每一个第二影院观感数据矩阵分别绑定的影视当前展示数据；结合所述每一个第二影院观感数据矩阵分别绑定的影视当前展示数据，确定所述不少于四种第二影院观感数据矩阵绑定的第二关键量化结果；将所述第二关键量化结果，确定为所述全局影院用户体验数据集nx中的影院观感数据的第二影院交互体验量化评估信息。
11.在一种独立实施的实施例中，所述待进行校正的影院观感数据的体验量化评估信息为不少于四种；所述方法还包括：当所述参考全局影院用户体验数据集的体验量化评估信息不大于所述第一影院全局感官迁移时，将与每一个待进行校正的影院观感数据之间的相似度最大的影院观感数据所属的全局影院用户体验数据集，分别确定为所述每一个待进行校正的影院观感数据绑定的候选拼接处理结果集；将所述每一个待进行校正的影院观感数据绑定的候选拼接处理结果集中的影院音效数据所涵盖的用户体验标签，分别确定为所述每一个待进行校正的影院观感数据绑定的候选用户体验标签；结合所述每一个待进行校正的影院观感数据绑定的候选用户体验标签，确定待进行筛选的用户体验标签绑定的不少于四种用户偏好结果；确定所述不少于四种用户偏好结果在不少于四种全局影院用户体验数据集的影院音效数据所涵盖的用户体验标签中的第一用户兴趣描述结果；结合所述第一用户兴趣描述结果，确定所述每一个待进行校正的影院观感数据针对所述待进行筛选的用户体验标签的第一参考用户偏好结果；将分别具有所述每一个待进行校正的影院观感数据绑定的第一参考用户偏好结果的所述待进行筛选的用户体验标签，确定为与所述每一个待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签；所述不少于四种用户偏好结果在与所述每一个待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签中的第二用户兴趣描述结果，等于所述第一用户兴趣描述结果。
12.在一种独立实施的实施例中，所述方法还包括：当所述参考全局影院用户体验数据集的所属所述第二影院全局感官迁移时，确定待进行筛选的用户体验标签的不少于四种用户偏好结果在所述参考全局影院用户体验数据集的影院音效数据矩阵所涵盖的用户体验标签中的热度分析结果；所述不少于四种用户偏好结果，是结合所述参考全局影院用户体验数据集中的影院音效数据所涵盖的用户体验标签所确定的；结合所述待进行校正的影院观感数据与所述参考全局影院用户体验数据集之间的相似度、以及所述热度分析结果，从所述不少于四种用户偏好结果中，确定所述待进行校正的影院观感数据针对所述待进行筛选的用户体验标签的第二参考用户偏好结果；将具有所述第二参考用户偏好结果的所述待进行筛选的用户体验标签，确定为与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签。
13.一种基于数字化虚拟服务的智能影院的控制系统，其特征在于，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实
现上述的方法。
15.本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。
16.本发明通过确定智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据；基于智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据之间的关联情况，对智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据进行拼接处理，得到绑定的全局影院用户体验数据集；将拼接处理不存在联系的影院观感标签确定为待进行校正的影院观感数据，根据全局影院用户体验数据集中的影院观感数据与待进行校正的影院观感数据之间的相似度，确定与待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签；对与待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签和待进行校正的影院观感数据进行筛选处理，得到绑定的用户标签识别结果；根据用户标签识别结果和全局影院用户体验数据集，确定智能影院交互数据中的用户体验情况和用户体验情况绑定的用户体验标签。由此可见，本发明提出的方法可以确定智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据，通过该影院观感数据可以确定到智能影院交互数据中的用户体验情况，通过该影院音效数据可以确定到智能影院交互数据中的用户体验标签，并且，对于拼接处理不存在联系的影院观感数据，也可以绑定的用户体验标签，因此有效地提高智能影院交互数据中的用户体验情况和用户体验标签的可靠性和可信度。
17.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是举例而言，并不能限制本公开。
附图说明
18.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。
19.图1为本发明实施例所提供的基于数字化虚拟服务的智能影院的控制系统的系统示意图；图2为本发明实施例所提供的基于数字化虚拟服务的智能影院的控制方法的流程图；图3为本发明实施例所提供的基于数字化虚拟服务的智能影院的控制装置的功能模块框图。
具体实施方式
20.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
21.为了便于对上述的基于数字化虚拟服务的智能影院的控制方法、装置及终端设备进行阐述，请结合参考图1，提供了本发明实施例所公开的基于数字化虚拟服务的智能影院的控制系统100的通信系统示意图。其中，所述基于数字化虚拟服务的智能影院的控制系统100可以包括终端设备300以及数据采集端200，所述终端设备300与所述数据采集端200通信连接。
22.在具体的实施方式中，终端设备300可以是台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、手机
或者其他能够实现数据处理以及数据通信的终端设备，在此不作过多限定。
23.在上述基础上，请结合参阅图2，为本发明实施例所提供的基于数字化虚拟服务的智能影院的控制方法的流程示意图，进一步地，所述基于数字化虚拟服务的智能影院的控制方法具体可以包括以下step21-step26所描述的内容。
24.step21，确定智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据。
25.在一种可能实施的实施例中，所述影院音效数据可以表示影院中的音响发出的声音。所述影院观感数据可以表示用户观看银幕给用户带来的体验感。在所述确定智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据时，存在影院音效数据和影院观感数据不可靠的问题，从而难以准确地获得影院音效数据和影院观感数据，为了改善上述技术问题，step21所描述的所述确定智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据的步骤，具体可以包括以下step211-step215所描述的内容。
26.step211，确定所述智能影院交互数据中的不少于四种影院音效数据矩阵和不少于四种影院观感数据矩阵。
27.step212，确定所述不少于四种影院音效数据矩阵之间的影院音效矩阵相似度和矩阵相关性，确定所述不少于四种影院观感数据矩阵之间的矩阵相似度和矩阵相关性。
28.step213，结合所述影院音效矩阵相似度和所述矩阵相关性，对所述不少于四种影院音效数据矩阵进行筛选，得到所述智能影院交互数据中的影院音效数据。
29.step214，一个影院音效数据中不少于包括一种影院音效数据矩阵；结合所述矩阵相似度和所述矩阵相关性，对所述不少于四种影院观感数据矩阵进行优化处理，得到所述智能影院交互数据中绑定的影院观感数据。
30.step215，一个影院观感数据中不少于包括一种影院观感数据矩阵。
31.需要理解的是，在执行上述step211-step215所描述的内容时，在所述确定智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据时，改善影院音效数据和影院观感数据不可靠的问题，从而能够准确地获得影院音效数据和影院观感数据。
32.step22，结合所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据之间的关联情况，对所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据进行拼接处理，得到绑定的全局影院用户体验数据集。
33.在一种可能实施的实施例中，所述结合所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据之间的关联情况，对所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据进行拼接处理时，存在拼接处理异常的问题，从而难以准确地得到绑定的全局影院用户体验数据集，为了改善上述技术问题，step22所描述的所述结合所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据之间的关联情况，对所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据进行拼接处理，得到绑定的全局影院用户体验数据集的步骤，具体可以包括以下step221-step224所描述的内容。
34.step221，将所述智能影院交互数据中的影院观感标签确定为过度数据中的影院观感数据，将所述智能影院交互数据中的影院音效标签确定为过度数据中的影院音效数据。
35.step222，所述过度数据中的影院观感数据中的影院观感数据矩阵是从所述智能影院交互数据中的参考当前互动数据中所识别的；确定所述参考当前互动数据中的影院音
效数据矩阵。
36.举例而言，影院音效数据矩阵用于表征当前影院音效数据组成的集合。
37.step223，将所述参考当前互动数据中的影院音效数据矩阵与所述过度数据中的影院音效数据中的影院音效数据矩阵之间的矩阵相似度，确定为所述过度数据中的影院观感数据与所述过度数据中的影院音效数据之间的所述关联情况。
38.step224，当所述关联情况属于共享性影院全局感官迁移绑定的约束条件内时，对所述过度数据中的影院观感数据和所述过度数据中的影院音效数据进行筛选处理，得到所述全局影院用户体验数据集。
39.需要理解的是，在执行上述step221-step224所描述的内容时，述结合所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据之间的关联情况，对所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据进行拼接处理时，改善了拼接处理异常的问题，从而能够准确地得到绑定的全局影院用户体验数据集。
40.step23，将拼接处理不存在联系的影院观感标签确定为待进行校正的影院观感数据，结合所述全局影院用户体验数据集中的影院观感数据与所述待进行校正的影院观感数据之间的相似度，确定与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签。
41.在一种可能实施的实施例中，所述待进行校正的影院观感数据包括所述智能影院交互数据中的第一影院观感数据矩阵；所述全局影院用户体验数据集的体验量化评估信息为不少于四种；每一个全局影院用户体验数据集中的影院观感数据分别涵盖所述智能影院交互数据中的第二影院观感数据矩阵；所述结合所述全局影院用户体验数据集中的影院观感数据与所述待进行校正的影院观感数据之间的相似度，存在存在联系不准确的问题，从而难以准确地确定与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签，为了改善上述技术问题，step231-step234所描述的内容。
42.step231，结合所述第一影院观感数据矩阵，确定所述待进行校正的影院观感数据的第一影院体验控制数据。
43.举例而言，所述第一影院观感数据矩阵的数据矩阵体验量化评估信息为不少于四种；在所述结合所述第一影院观感数据矩阵时，存在观感数据矩阵不精确地问题，从而难以精确地确定所述待进行校正的影院观感数据的第一影院体验控制数据，为了改善上述技术问题，step231所描述的所述第一影院观感数据矩阵的数据矩阵体验量化评估信息为不少于四种；所述结合所述第一影院观感数据矩阵确定所述待进行校正的影院观感数据的第一影院体验控制数据的步骤，具体可以包括以下stepa1和stepa2说描述的内容。
44.stepa1，确定不少于四种第一影院观感数据矩阵中的每一个第一影院观感数据矩阵分别绑定的影视当前展示数据。
45.stepa2，结合所述每一个第一影院观感数据矩阵分别绑定的影视当前展示数据，确定所述不少于四种第一影院观感数据矩阵绑定的参考影院体验控制数据；将所述参考影院体验控制数据，确定为所述第一影院体验控制数据。
46.需要理解的是，在执行上述stepa1和stepa2所描述的内容时，所述第一影院观感数据矩阵的数据矩阵体验量化评估信息为不少于四种；在所述结合所述第一影院观感数据矩阵时，改善了观感数据矩阵不精确地问题，从而能够精确地确定所述待进行校正的影院观感数据的第一影院体验控制数据。
47.step232，结合所述每一个全局影院用户体验数据集包括的第二影院观感数据矩阵，逐一确定所述每一个全局影院用户体验数据集中的影院观感数据的第二影院交互体验量化评估信息。
48.举例而言，所述不少于四种全局影院用户体验数据集包括全局影院用户体验数据集nx，x为不大于不少于四种全局影院用户体验数据集的全局体验量化评估信息的正整数；所述全局影院用户体验数据集nx包括的第二影院观感数据矩阵的数据矩阵体验量化评估信息为不少于四种；在所述结合所述每一个全局影院用户体验数据集包括的第二影院观感数据矩阵时，存在观感数据矩阵不精确的问题，从而难以精确地确定所述每一个全局影院用户体验数据集中的影院观感数据的第二影院交互体验量化评估信息，为了改善上述技术问题，step232所描述的不少于四种全局影院用户体验数据集包括全局影院用户体验数据集nx，x为不大于不少于四种全局影院用户体验数据集的全局体验量化评估信息的正整数；所述全局影院用户体验数据集nx包括的第二影院观感数据矩阵的数据矩阵体验量化评估信息为不少于四种；所述结合所述每一个全局影院用户体验数据集包括的第二影院观感数据矩阵，分别确定所述每一个全局影院用户体验数据集中的影院观感数据的第二影院交互体验量化评估信息的步骤，具体可以包括以下stepd1-stepd3所描述的内容。
49.stepd1，确定所述全局影院用户体验数据集nx包括的不少于四种第二影院观感数据矩阵中的每一个第二影院观感数据矩阵分别绑定的影视当前展示数据。
50.stepd2，结合所述每一个第二影院观感数据矩阵分别绑定的影视当前展示数据，确定所述不少于四种第二影院观感数据矩阵绑定的第二关键量化结果。
51.stepd3，将所述第二关键量化结果，确定为所述全局影院用户体验数据集nx中的影院观感数据的第二影院交互体验量化评估信息。
52.需要理解的是，在执行上述stepd1-stepd3所描述的内容时，所述不少于四种全局影院用户体验数据集包括全局影院用户体验数据集nx，x为不大于不少于四种全局影院用户体验数据集的全局体验量化评估信息的正整数；所述全局影院用户体验数据集nx包括的第二影院观感数据矩阵的数据矩阵体验量化评估信息为不少于四种；在所述结合所述每一个全局影院用户体验数据集包括的第二影院观感数据矩阵时，改善了观感数据矩阵不精确的问题，从而能够精确地确定所述每一个全局影院用户体验数据集中的影院观感数据的第二影院交互体验量化评估信息。
53.step233，确定所述第一影院体验控制数据分别与所述每一个全局影院用户体验数据集绑定的第二影院交互体验量化评估信息之间的匹配情况；结合所述每一个全局影院用户体验数据集绑定的匹配情况，确定所述每一个全局影院用户体验数据集中的影院观感数据分别与所述待进行校正的影院观感数据之间的相似度。
54.step234，当参考全局影院用户体验数据集的属于第一影院全局感官迁移且在第二影院全局感官迁移约束条件内时，将所述参考全局影院用户体验数据集中的影院音效数据所包括的用户体验标签，确定为与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签。
55.举例而言，所述参考全局影院用户体验数据集，表征所属的相似度属于相似度影院全局感官迁移的全局影院用户体验数据集。
56.需要理解的是，在执行上述step231-step234所描述的内容时，所述待进行校正的
影院观感数据包括所述智能影院交互数据中的第一影院观感数据矩阵；所述全局影院用户体验数据集的体验量化评估信息为不少于四种；每一个全局影院用户体验数据集中的影院观感数据分别涵盖所述智能影院交互数据中的第二影院观感数据矩阵；所述结合所述全局影院用户体验数据集中的影院观感数据与所述待进行校正的影院观感数据之间的相似度，改善了存在联系不准确的问题，从而能够准确地确定与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签。
57.step24，对与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签和所述待进行校正的影院观感数据进行筛选处理，得到绑定的用户标签识别结果。
58.举例而言，所述用户标签识别结果可以表示用户体验感受种类，比如体验感好、体验感一般、体验感差。
59.step25，结合所述用户标签识别结果和所述全局影院用户体验数据集，确定所述智能影院交互数据中的用户体验情况和所述用户体验情况绑定的用户体验标签。
60.示例性的，结合所述用户标签识别结果和所述全局影院用户体验数据集，从而能够准确地对用户体验情况和用户体验标签进行筛选。
61.step26，结合所述智能影院交互数据中的用户体验情况和所述用户体验情况绑定的用户体验标签，确定智能影院交互数据中的当前影院体验偏好绑定的当前影院热度分析结果。
62.在一种可能实施的实施例中，所述当前影院热度分析结果可以表示用户的喜好程度（比如用户对电影影片的喜欢程度、用户对观看体验感的喜欢程度、用户对音效的喜欢程度等）。
63.需要理解的是，在执行上述step21-step26所描述的内容时，本发明通过确定智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据；基于智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据之间的关联情况，对智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据进行拼接处理，得到绑定的全局影院用户体验数据集；将拼接处理不存在联系的影院观感标签确定为待进行校正的影院观感数据，根据全局影院用户体验数据集中的影院观感数据与待进行校正的影院观感数据之间的相似度，确定与待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签；对与待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签和待进行校正的影院观感数据进行筛选处理，得到绑定的用户标签识别结果；根据用户标签识别结果和全局影院用户体验数据集，确定智能影院交互数据中的用户体验情况和用户体验情况绑定的用户体验标签。由此可见，本发明提出的方法可以确定智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据，通过该影院观感数据可以确定到智能影院交互数据中的用户体验情况，通过该影院音效数据可以确定到智能影院交互数据中的用户体验标签，并且，对于拼接处理不存在联系的影院观感数据，也可以绑定的用户体验标签，因此有效地提高智能影院交互数据中的用户体验情况和用户体验标签的可靠性和可信度。
64.基于上述基础，所述待进行校正的影院观感数据的体验量化评估信息为不少于四种；所述方法还包括以下stepo1-stepo6所描述的内容。
65.stepo1，当所述参考全局影院用户体验数据集的体验量化评估信息不大于所述第一影院全局感官迁移时，将与每一个待进行校正的影院观感数据之间的相似度最大的影院观感数据所属的全局影院用户体验数据集，分别确定为所述每一个待进行校正的影院观感
数据绑定的候选拼接处理结果集。
66.举例而言，所述第一影院全局感官迁移可以表示当前用户体验情况。
67.stepo2，将所述每一个待进行校正的影院观感数据绑定的候选拼接处理结果集中的影院音效数据所涵盖的用户体验标签，分别确定为所述每一个待进行校正的影院观感数据绑定的候选用户体验标签。
68.stepo3，结合所述每一个待进行校正的影院观感数据绑定的候选用户体验标签，确定待进行筛选的用户体验标签绑定的不少于四种用户偏好结果；确定所述不少于四种用户偏好结果在不少于四种全局影院用户体验数据集的影院音效数据所涵盖的用户体验标签中的第一用户兴趣描述结果。
69.stepo4，结合所述第一用户兴趣描述结果，确定所述每一个待进行校正的影院观感数据针对所述待进行筛选的用户体验标签的第一参考用户偏好结果。
70.stepo5，将分别具有所述每一个待进行校正的影院观感数据绑定的第一参考用户偏好结果的所述待进行筛选的用户体验标签，确定为与所述每一个待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签。
71.stepo6，所述不少于四种用户偏好结果在与所述每一个待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签中的第二用户兴趣描述结果，等于所述第一用户兴趣描述结果。
72.需要理解的是，在执行上述stepo1-stepo6所描述的内容时，能够精确地对用户兴趣描述结果进行确认，这样一来，能够精确地得到用户兴趣描述结果，对影院进行精确的控制，从而保障用户的各种体验感。
73.基于上述基础，所述方法还包括以下stepx1-stepx3所描述的内容。
74.stepx1，当所述参考全局影院用户体验数据集的所属所述第二影院全局感官迁移时，确定待进行筛选的用户体验标签的不少于四种用户偏好结果在所述参考全局影院用户体验数据集的影院音效数据矩阵所涵盖的用户体验标签中的热度分析结果；所述不少于四种用户偏好结果，是结合所述参考全局影院用户体验数据集中的影院音效数据所涵盖的用户体验标签所确定的。
75.stepx2，结合所述待进行校正的影院观感数据与所述参考全局影院用户体验数据集之间的相似度、以及所述热度分析结果，从所述不少于四种用户偏好结果中，确定所述待进行校正的影院观感数据针对所述待进行筛选的用户体验标签的第二参考用户偏好结果。
76.stepx3，将具有所述第二参考用户偏好结果的所述待进行筛选的用户体验标签，确定为与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签。
77.需要理解的是，在执行上述stepx1-stepx3所描述的内容时，通过确定用户偏好结果，对用户体验标签进行分析，这样一来，能够有效地确定待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签。从而提高用户体验标签的准确性。
78.基于上述同样的发明构思，请结合参阅图3，还提供了基于数字化虚拟服务的智能影院的控制装置500的功能模块框图，关于所述基于数字化虚拟服务的智能影院的控制装置500的详细描述如下。
79.基于数字化虚拟服务的智能影院的控制装置500，应用于数据采集端，所述装置500包括：标签确定模块510，用于确定智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数
据；拼接处理模块520，用于结合所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据之间的关联情况，对所述智能影院交互数据中的影院音效数据和影院观感数据进行拼接处理，得到绑定的全局影院用户体验数据集；标签确定模块530，用于将拼接处理不存在联系的影院观感标签确定为待进行校正的影院观感数据，结合所述全局影院用户体验数据集中的影院观感数据与所述待进行校正的影院观感数据之间的相似度，确定与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签；识别处理模块540，用于对与所述待进行校正的影院观感数据相同的用户体验标签和所述待进行校正的影院观感数据进行筛选处理，得到绑定的用户标签识别结果；标签确定模块550，用于结合所述用户标签识别结果和所述全局影院用户体验数据集，确定所述智能影院交互数据中的用户体验情况和所述用户体验情况绑定的用户体验标签；热度分析模块560，用于结合所述智能影院交互数据中的用户体验情况和所述用户体验情况绑定的用户体验标签，确定智能影院交互数据中的当前影院体验偏好绑定的当前影院热度分析结果。
80.综上，基于上述方案，一种基于数字化虚拟服务的智能影院的控制方法及系统，通过该影院观感数据可以确定到智能影院交互数据中的用户体验情况，通过该影院音效数据可以确定到智能影院交互数据中的用户体验标签，并且，对于拼接处理不存在联系的影院观感数据，也可以绑定的用户体验标签，因此有效地提高智能影院交互数据中的用户体验情况和用户体验标签的可靠性和可信度。
81.应当理解，上述所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。
82.需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。
83.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本发明的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本发明进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本发明中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本发明示范实施例的精神和范围。
84.同时，本发明使用了特定词语来描述本发明的实施例。如“一个实施例”、“一实施
例”、和/或“一些实施例”意指与本发明至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本发明的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
85.此外，本领域技术人员可以理解，本发明的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本发明的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本发明的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
86.计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf、或类似介质，或任何上述介质的组合。
87.本发明各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net、python等，常规程序化编程语言如c语言、visual basic、fortran 2003、perl、cobol 2002、php、abap，动态编程语言如python、ruby和groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网（lan）或广域网（wan），或连接至外部计算机（例如通过因特网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（saas）。
88.此外，除非权利要求中明确说明，本发明所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本发明流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本发明实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
89.同理，应当注意的是，为了简化本发明披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本发明实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本发明对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
90.一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说
明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有适应性的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本发明一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
91.针对本发明引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本发明作为参考。与本发明内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本发明权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本发明中的)也除外。需要说明的是，如果本发明附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本发明所述内容有不一致或冲突的地方，以本发明的描述、定义和/或术语的使用为准。
92.最后，应当理解的是，本发明中所述实施例仅用以说明本发明实施例的原则。其他的变形也可能属于本发明的范围。因此，作为示例而非限制，本发明实施例的替代配置可视为与本发明的教导一致。相应地，本发明的实施例不仅限于本发明明确介绍和描述的实施例。
93.以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。