同的年龄范围。
[0096] 子步骤S14、针对所述特征用户的高斯分布特征参数，分别计算其平均值和方差；
[0097] 具体来说，每一特征用户包括多个用户，每个用户都有相应的生理数据的一维向 量的平均值以及方差。可以通过计算所有用户的生理数据的一维向量的平均值，确定特征 用户的生理数据的一维向量的平均值（可以标注为^ );以及可以通过计算所有用户 的生理数据的一维向量的方差，确定特征用户的生理数据的一维向量的方差（可以标注为 ^ )。可以分别计算各年龄范围对应的特征用户的^以及^ 0
[0098] 子步骤S15、采用所述特征用户的平均值和方差生成相应的分布曲线；
[0099] 在本申请实施例中，特征用户的生理数据可以服从数学期望为^和标准方差 的高斯分布。采用特征用户的平均值和方差就可以画出该特征用户的生理数据对应 的高斯分布曲线。
[0100] 子步骤S16、分别统计所述分布曲线的交点所对应的值yi，y2,y3，…，yn形成 {直 歹ll[1^1，1^2，1^3，...，l^n]0
[0101] 与各年龄范围对应的生理数据的高斯分布曲线具有交点。统计各年龄范围对应的 高斯分布曲线的交点，提取所有交点对应的生理数据的值（如y2,y3，…，yn)，采用 所提取到的值（如h，y2，y3，…，yn)，生成值序列（如[h，y2，y3，…，yj)
[0102] 为了使本领域技术人员更好地理解本申请实施例，以下采用具体的示例对于本申 请进行说明。
[0103] 用户的年龄范围可以分为儿童、未成年、中青年和老年。相应的，设置的用户年龄 范围级别可以包括儿童、未成年、中青年和老年。
[0104] 以预先生成脉搏数据值序列为例，具体生成步骤如下：
[0105] 1、通过智能手环，预先采集多个用户在获取某一媒体数据过程中随时间变化的脉 搏数据，并且按照时间顺序生成脉搏数据的一维向量；
[0106] 2、对所有用户的脉搏数据的一维向量进行归一化处理，然后计算经过归一化处理 后的一维向量的平均值和方差；
[0107] 3、提取特征用户，具体来说，将属于同一年龄范围的所有用户提取出来作为年龄 范围对应级别的特征用户，例如，将年龄范围为儿童的所有用户提取出来作为年龄范围级 别为儿童的特征用户。
[0108] 4、采用各年龄范围级别的特征用户的一维向量的平均值和方差，分别计算各年龄 范围级别的特征用户的生理数据的平均值和方差，例如，通过计算，得到年龄范围级别为儿 童的特征用户的生理数据平均值为61次/分钟，方差为1。
[0109] 5、采用各年龄范围级别的特征用户的平均值和方差生成相应的分布曲线。具体来 说，采用儿童的特征用户的平均值和方差生成儿童的用户的脉搏数据分布曲线，采用未成 年的特征用户的平均值和方差生成未成年的用户的脉搏数据分布曲线，采用中青年的特征 用户的平均值和方差生成中青年的用户的脉搏数据分布曲线，采用老年的特征用户的平均 值和方差生成老年的用户的脉搏数据分布曲线。各年龄范围对应的脉搏数据分布曲线如图 3所示（从左到右分别为儿童，未成年，中青年，老年对应的脉搏数据分布曲线），儿童对应 的脉搏数据分布曲线与未成年的对应的脉搏数据分布曲线交点所对应的值是y2，未成年 对应的脉搏数据分布曲线与中青年的对应的脉搏数据分布曲线交点所对应的值是y3，中 青年对应的脉搏数据分布曲线与老年的对应的脉搏数据分布曲线交点所对应的值是y4;
[0110] 6、采用儿童的特征用户的平均值和方差确定儿童的特征用户的最小脉搏数据 ^ (如h为儿童的特征用户的平均值与方差的差），采用老年的特征用户的平均值和方 差确定老年的特征用户的最小脉搏数据y5(如&为老年的特征用户的平均值与方差的 和），利用h，y2，y3，y4，y5生成用户获取该电影的脉搏数据的值序列[ypy2，y3， y* 4，w5]。
[0111] 步骤104、依据所述值序列[ypy2，y3，…，yj中的位置确定所述目标用户所 属的年龄范围级别。
[0112] 在值序列[心，y2,y3，…，yj中，查找到该目标用户的生理数据的平均值。找 到后，就可以确定该平均值在值序列[^，y2，y3，…，yj中的位置，将该平均值在值序 列[i^，y2，y3，…，yj中的位置对应的年龄范围级别确定为用户的年龄范围级别。
[0113] 在本申请的一种优选实施例中，所述值序列[yi，y2,y3，…，yJ中的位置分别 具有对应的年龄范围级别，上述步骤104可以包括以下子步骤：
[0114] 子步骤104-1、提取所述值序列[yi，y2,y3，…，yj中的位置所对应的年龄范 围级别
[0115] 子步骤104-2、将所提取的年龄范围级别，确定为所述目标用户所属的年龄范围级 别。
[0116] 在本申请实施例中，值序列[yl，y2，y3，…，yn]中的位置分别具有对应的年 龄范围级别。查找到目标用户的生理数据平均值在值序列中的位置，就会从数据库中提取 该位置对应的年龄范围级别，并且把所提取的年龄范围级别确定为目标用户的年龄范围级 另|J。例如，值序列yi和y2之间的位置对应的年龄范围级别是儿童，查找目标用户的生理 数据的平均值u在值序列[yl，y2,y3，…，yn]中的位置，然后在yl和y2之间的位 置找到该平均值u，就会提取yl和y2之间的位置对应的年龄范围级别（儿童）。将提取 的年龄范围级别儿童确定为目标用户的级别，即完成了对用户的分级，用户的年龄范围级 别为儿童。
[0117] 作为本申请实施例的一种优选示例，年龄范围级别可以包括儿童、未成年、中青 年、老年。根据分属不同年龄范围的用户生理数据，预先生成值序列是[^，y2,y3,y4， y5]。各年龄范围对应的生理数据分布曲线如图3所示（从左到右分别为儿童，未成年，中 青年，老年对应的生理数据分布曲线）。值序列是[^，y2,y3,y4,y5]的不同位置对应 不同的年龄范围级别，具体情况如下：
[0118] 1、yjPy2之间的位置，对应的年龄范围级别为儿童；
[0119] 2、^2和y3之间的位置，对应的年龄范围级别为未成年；
[0120] 3、^3和y4之间的位置，对应的年龄范围级别为中青年；
[0121] 4、^4和y5之间的位置，对应的年龄范围级别为老年。
[0122] 查找该平均值u在预先生成的值序列是[h，y2,y3,y4,y5]中的位置，例如， 平均值u在&和y3之间的位置（可以理解为u大于y2,且小于y3)，然后确定该目标用 户的年龄范围级别为未成年。
[0123] 需要说明的是，该年龄范围级别可以不按照法律规定的年龄划分，而按照用户的 承受能力划分。例如，18岁差一天和18岁过一天的用户是无法按生理数据来区分的，但是 用户的承受能力是可以按照生理数据区分的。
[0124]在本申请实施例中，可以通过不断收集用户在获取媒体数据过程中的生理数据， 并对用户进行分级，即可定期更新用户的年龄范围级别，实现对用户进行有效保护。此外， 还可以同时保存用户的生理数据和年龄范围级别，不断扩展采样样本，从而可以为依据生 理数据对用户分级，提供更好的精确度。
[0125]在本申请实施例中，可以通过生理数据对用户进行自动分级，无需工作人员对用 户进行分级，避免人工分级造成用户级别错误的问题，减少了工作人员的工作量，提高了对 用户分级的效率，降低媒体供应商的用人成本。生理数据可以用于用户对媒体数据自然而 然产生的可量化的、客观的和实时的反馈，在一定程度上反映了用户对媒体数据的承受能 力，本申请通过生理数据确定用户所属的年龄范围级别，与按照法定年龄确定的用户级别 相比，本申请的年龄范围级别客观准确，实现了对用户的有效保护。
[0126]此外，本申请实施例可以通过几种生理数据的平均值，分别确定目标用户所属的 年龄范围级别，然后基于所确定的年龄范围级别，对用户进行分级。具体来说，若所有种类 的生理数据确定年龄范围级别是同一年龄范围级别，就可以确定该用户所属的年龄范围级 另IJ，例如通过脉搏数据、血压数据以及瞳孔大小数据分别确定用户所属的年龄范围级别都 是儿童，那么该用户的年龄范围级别就是儿童；若所有种类的生理数据确定年龄范围级别 并不是同一年龄范围级别，则查找多数种类的生理数据所确定的年龄范围级别，并将多数 种类的生理数据所确定的年龄范围级别确定为该用户的年龄范围级别，例如，通过脉搏数 据、血压数据分别确定用户所属的年龄范围级别都是儿童，而通过瞳孔大小数据确定该用 户所属的年龄范围级别为未成年，这时就儿童确定为该用户的年龄范围级别。本申请可以 通过几种生理数据对用户进行分级，从而减少对用户分级的误差，加强了对用户的保护作 用。
[0127] 参照图4,示出了本申请