[发明专利]跨数据信息知识模态的用户行为内容编解码方法

权利要求书

1.一种跨数据信息知识模态的用户行为内容编解码方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、对目标主体进行识别，获取识别的目标主体产生的行为内容，所述目标主体产生的行为内容包括运动内容和声音内容；

S2、基于DIKW图谱对所获取行为内容进行建模，执行编码模式提取所获取行为内容中的初始类型资源，所述初始类型资源包括初始数据资源和初始信息资源；

S3、执行解码模式将初始类型资源转换为目标类型资源，所述目标类型资源包括目标数据资源和目标信息资源；

S4、输出目标类型资源，所述输出形式至少包括将目标类型资源可视化；

所述步骤S3中，执行解码模式将初始数据资源转换为目标数据资源时，具体包括以下步骤：

判断初始数据资源和目标数据资源模态是否相同，若同模态则进行同态映射转化将初始数据资源映射到目标数据资源；

若不同模态则判断为数据类型不同或数据维度不同，若数据类型不同则对初始数据资源进行类型转化，若数据维度不同则对初始数据资源进行维度压缩或扩展。

2.根据权利要求1所述的一种跨数据信息知识模态的用户行为内容编解码方法，其特征在于，当步骤S2中所获取行为内容为运动内容时，所述执行编码模式提取行为内容中的初始类型资源具体包括：

基于运动内容获取运动数据资源，所述运动数据资源按照观测部位分类包括手部运动数据资源、脚部运动数据资源、头部运动数据资源、躯干运动数据资源，按照数据类型分类包括标量数据资源和矢量数据资源；

对运动数据资源进行识别分析获取相应的运动信息资源，所述运动信息资源包括常规运动信息资源和自定义运动信息资源。

3.根据权利要求1所述的一种跨数据信息知识模态的用户行为内容编解码方法，其特征在于，当步骤S2中所获取行为内容为声音内容时，所述执行编码模式提取行为内容中的初始类型资源具体包括：

基于声音内容获取声音数据资源，所述声音数据资源按照声音特征分类包括音调数据资源、音色数据资源、音量数据资源，声音数据资源的采集形式包括连续采集和离散采集；

对声音数据资源进行识别分析获取相应的声音信息资源。

4.根据权利要求1所述的一种跨数据信息知识模态的用户行为内容编解码方法，其特征在于，所述步骤S3中，执行解码模式将初始信息资源转换为目标数据资源时，具体包括以下步骤：

判断目标数据资源为逻辑型数据资源或数值型数据资源；

当目标数据资源为逻辑型数据资源时，根据信息资源与特定逻辑表达方式的关联关系进行由初始信息资源到目标数据资源的转换；

当目标数据资源为数值型数据资源时，根据信息资源与特定数值的关联关系进行由初始信息资源到目标数据资源的转换。

5.根据权利要求1所述的一种跨数据信息知识模态的用户行为内容编解码方法，其特征在于，所述步骤S3中，执行解码模式将初始信息资源转换为目标信息资源时，具体包括以下步骤：

根据初始信息资源查询与其相关联的目标信息资源；

将相关联的目标信息资源作为转换结果输出。

6.根据权利要求1所述的一种跨数据信息知识模态的用户行为内容编解码方法，其特征在于，步骤S1中获取识别的目标主体产生的行为内容后，还对所获取的行为内容进行预处理，所述预处理具体包括以下步骤：

判断所获取行为内容为运动内容或声音内容；

所获取行为内容为运动内容时，基于运动幅度判断运动内容是否带有用户特定意图，对不带有用户特定意图的运动内容不执行编码模式；

所获取行为内容为声音内容时，基于音量判断声音内容是否带有用户特定意图，对不带有用户特定意图的声音内容不执行编码模式。

7.根据权利要求1所述的一种跨数据信息知识模态的用户行为内容编解码方法，其特征在于，所述步骤S2后，具体还包括步骤：

S21、输出编码模式结果，获取用户对于编码模式结果的反馈；

S22、用户反馈为负反馈时，基于用户反馈对编码模式进行调整。

8.根据权利要求1所述的一种跨数据信息知识模态的用户行为内容编解码方法，其特征在于，所述步骤S4后，具体还包括步骤：

S41、获取用户对于目标类型资源的反馈结果；

S42、用户反馈为负反馈时，基于用户反馈对解码模式进行调整。