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

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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