34、第二屏与社交电视应用的同步体验解析

第二屏与社交电视应用的同步体验解析

在当今数字化的电视观看时代,第二屏应用和社交电视应用正逐渐成为提升观众体验的重要手段。本文将深入探讨第二屏应用中的注意力转移、时间偏移同步体验、内容类型,以及社交电视应用中的同步问题。

第二屏应用的注意力转移新方法

Centieiro等人提出了一种在第二屏应用中转移注意力的全新有趣方法。他们的核心思路是尽量避免用户注意力的频繁切换。为此,他们设计了一款易于使用的智能手机博彩应用,用户可以在即将进球时进行投注。不过,这种方法并非适用于所有类型的第二屏交互,但在用户响应对时间极为敏感的场景中,不失为一个有趣的尝试。

第二屏时间偏移体验的同步类型

如今,人们不再局限于线性广播电视,更多地选择按需观看内容,还会回顾之前在第二屏应用上的节目。因此,有三种同步类型会影响第二屏伴侣应用的使用:
1. 直播期间应用与电视节目的同步 :第二屏应用的内容和交互性需与电视内容同步。观众很看重第二屏更新与节目之间的良好同步,若同步不佳,会干扰他们的观看体验。例如,在电视节目中主角收到的短信在第二屏上显示时,如果时间过早或过晚,对观众来说就会失去其相关性。
2. 延迟观看或时间偏移同步 :观众希望在观看时间偏移的内容时,能像观看直播电视一样,以同步的方式使用伴侣应用。Basapur等人设计并评估了一种提供延迟观看体验的方法,他们开发的原型允许人们创建与电视节目同步的上下文信息流。朋友可以在信息流中添加额外信息和社交评论,观众在观看节目时,能在相应时间体验到这些内容,实现了社交体验的时间转移。
3. 内容回顾同步

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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