[發明專利]一種面向用戶情感的情緒板界面設計方法

有效

• 申請號: 201811325806.2
• 申請日: 2018-11-08
• 公開（公告）號: CN109471930B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 楊程;楊洋;周宇梁
• 申請（專利權）人: 浙江大學城市學院
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/9535;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/08;G06T11/00
• 代理公司: 杭州九洲專利事務所有限公司 33101
• 代理人: 張羽振

1.一種面向用戶情感的情緒板界面設計方法，其特征在于：包括如下步驟：

1)通過文本分析法確定最能代表用戶情感需求的相關情感語義詞匯作為原生詞；

2)通過機器學習和文本分析法根據原生詞得出視覺映射和動作映射的分析詞；

3)利用網絡根據分析詞收集相應圖像；提取選取的圖片生成情緒板；其中，圖片作為情緒板視覺映射部分便于提取視覺設計元素，影像作為情緒板動作映射部分便于提取交互動畫設計元素；

4)通過聚類分析法根據圖像得出紋理、色彩、操作動效設計要素；

5)依據提取出的配色方案、圖案元素設計元素進行設計界面的色彩、圖標、構圖設計；

步驟1)具體過程如下：

a.通過網絡爬蟲系統獲取大量的消費者對于APP的在線評論，并對其進行整理，去除重復的評論和無意義的評論；

b.借助隱含狄利克雷分布主題抽取方法LDA文本分析技術，選用python包scikit-learn中的LDA模塊，對在線評論數據進行主題抽取，選取形容詞作為用戶關注的產品情感詞，其中出現頻率排名前三的形容詞為原生詞。

2.根據權利要求1所述的面向用戶情感的情緒板界面設計方法，其特征在于：步驟2)得出視覺映射和動作映射的分析詞的具體過程如下：

a.將語料庫輸入Word2vec模型通過計算機訓練，把詞匯轉化為向量，語意詞匯的關聯度越高，向量余弦相似度越大，余弦距離越大；通過確定余弦距離得到與原生詞關聯度最高的三個詞匯；輸入多個詞，一共有C個單詞:x₁,x₂,...,x_C，每個x_x都是one-hot表示；這樣隱層的h_h的計算就是取出W_W中輸入的所有C個單詞的詞向量，然后取平均如下:

后面隱層到輸出層的過程包括目標函數定義，反向傳播訓練，依舊是每次都需要更新所有的行:

隱層神經元的梯度：

將h_h的梯度均攤到每個詞上，因此每次訓練會更新W_W中的C行：

得到詞向量后每次找到與原生詞向量余弦相似度最大的3個詞向量，對應詞匯即為語義關聯度最高的單詞，余弦距離計算如下：

b.通過python包scikit-learn中的LDA模塊文本分析的方法選出多個名詞和動名詞作為分析詞；名詞分析詞作為原生詞的視覺映射，動名詞分析詞作為原生詞的動作映射。

3.根據權利要求1所述的面向用戶情感的情緒板界面設計方法，其特征在于：步驟4)具體過程如下：

a.圖案提取：通過算法分析情緒板中較高頻的視覺圖像素材，采用顏色的K均值算法將源紋理圖像分割成獨立且不連通的圖像子塊區域，并以此構建圖像子塊區域之間的連通關系，從而捕獲具有外觀相似特征的紋理元素生成紋理素材；

K均值算法將N個樣本劃分到K個簇C＝{C₁,C₂,C₃…C_K},使得簇內樣本具有較高相似度，簇間樣本具有較低相似度；設V＝{V₁,V₂,…V_k},

K個類對應的類中心，其中V_K是第C_K個簇中樣本平均值，每個簇可以由對應的類原型來表示，K均值算法通過最小化類內誤差平方和準則函數來對數據進行劃分，其函數表示如下：

在此C_K包含所有到第K個類中心V_K距離最小的樣本點，描述如下：

將紋理素材通過簡化、變形、拉伸方式提取設計元素，作為界面設計的圖標部分；

b.色彩提取：分別提取視覺情緒板中所有圖像的顏色模式要素RGB(紅綠藍)進行與圖片一至的K均值聚類分析方法，提取出可以代表整個情緒板視覺圖片的綜合色彩意象的若干特征色；在特征色之間建立配色網絡：以特征色為節點,以該特征色的出現頻率為節點權值，基于同一幅圖中的共現頻率建立節點之間的連接，從而形成配色方案；

c.動畫提取：依據動作映射中出現的視頻片段通過隱喻進行行為與動畫結合的表達，營造相應情感體驗。