检索结果-南通市图书馆

作者：朱其涛浙江工业大学

学位级别：硕士

近些年来4G、5G技术的普及与移动互联网技术的发展,国内移动互联网视频行业发展潜力巨大。传统的视频网站如优酷视频、腾讯视频、爱奇艺视频都在手机端实现了上亿的月活跃用户,越来越多的用户选择在移动终端观看视频。随着移动互联网技... 详细信息

近些年来4G、5G技术的普及与移动互联网技术的发展,国内移动互联网视频行业发展潜力巨大。传统的视频网站如优酷视频、腾讯视频、爱奇艺视频都在手机端实现了上亿的月活跃用户,越来越多的用户选择在移动终端观看视频。随着移动互联网技术的进一步发展,普通的视频观看体验已经无法满足消费者需求。通过观察发现,能够在观看节目的过程中随时输入评论、且能将评论共享给同样观看该节目用户的功能,开始吸引越来越多年轻人的关注,极大地强化了观看节目过程中的社交属性,并营造出更为浓郁的、“共同观影”的氛围,这便是所谓“弹幕”,给用户带来的新的体验。用户在移动终端观看视频时,需要在视频的操作界面输入信息,而视频屏幕上则会输出共同观影用户群的信息,输入与输出信息的操作均通过手机视频类APP的弹幕系统来完成。然而,由于对手机视频弹幕系统领域的研究还处于萌芽阶段,现有研究缺乏从整体的视角去深入探查用户在进行弹幕行为时的体验,并基于用户体验研究来开展弹幕系统的优化。因此,本文将通过定性和定量研究结合的方式,建立手机视频弹幕系统的用户体验模型,推导出弹幕系统的优化设计策略。本文首先通过理论综述来掌握用户体验的研究方法。随后,从竞品分析与用户访谈两个角度展开定性分析,研究不同手机视频弹幕系统之间的差异,并推导出影响用户体验的因素。在定性分析的基础上,通过问卷调查开展定量分析,使用结构方程模型（SEM）的路径分析法,得到用户体验三个层面即本能层、行为层、反思层的权重比值,建立手机视频弹幕系统的用户体验评价模型,并通过信度分析与效度分析检验数据可靠性。最后,基于模型来建立能有效提升用户体验的、视频弹幕系统的设计策略,并基于该策略来开展实践,针对手机端的哔哩哔哩APP进行其弹幕系统的优化设计。本研究以手机视频的弹幕系统作为研究对象,将用户体验的相关研究方法与手机视频弹幕系统的设计相结合,开展定性与定量研究,建立用户体验评价模型,拓展了用户体验理论在该领域的应用与发展。同时,文章系统总结了手机视频弹幕系统的优化策略并开展设计实践,对视频产品的优化设计具有一定的实际参考价值。

关键词：用户体验弹幕系统评价模型交互设计

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面向高校课堂的实时弹幕系统设计与开发

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现代信息科技 2021年第21期5卷 6-10页

作者：郑远攀牛依青陈广玉党显宇王泽宇郑州轻工业大学计算机与通信工程学院应急平台信息技术河南省工程实验室

为活跃课堂气氛，增强师生互动，设计了一种新型的实时弹幕课堂系统。采用C/S与B/S混合模式架构，结合MVC体系结构完成系统整体设计。系统分PC端功能模块和移动端功能模块，通过TCP协议，数据以JSON串形式与服务器端通信。除基本功能外... 详细信息

为活跃课堂气氛，增强师生互动，设计了一种新型的实时弹幕课堂系统。采用C/S与B/S混合模式架构，结合MVC体系结构完成系统整体设计。系统分PC端功能模块和移动端功能模块，通过TCP协议，数据以JSON串形式与服务器端通信。除基本功能外，在移动端使用Highcharts技术，实现了弹幕数据可视化显示与分析。结合网络爬虫技术和确定有限自动机(DFA)算法，开发了敏感词汇过滤功能。实践证明，该系统提高了学生对教学过程的参与性和专注度，具有可行性和推广价值。

关键词：高校课堂弹幕系统混合模式数据可视化 DFA敏感词过滤

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基于弹幕情感分析和聚类算法的视频用户群体分类

引用

计算机工程与科学 2018年第6期40卷 1125-1139页

作者：洪庆王思尧赵钦佩李江峰饶卫雄同济大学软件学院上海200092

随着数字媒体等技术的发展,出现了弹幕系统这种新型的评论模式并逐渐流行。它能够使视频观众即时发布关于视频情节内容的评论,也可以帮助观众理解视频内容。弹幕文本数据的产生,为短文本处理和实时数据处理提供了新的素材。研究弹幕数... 详细信息

随着数字媒体等技术的发展,出现了弹幕系统这种新型的评论模式并逐渐流行。它能够使视频观众即时发布关于视频情节内容的评论,也可以帮助观众理解视频内容。弹幕文本数据的产生,为短文本处理和实时数据处理提供了新的素材。研究弹幕数据的特点和其表达的情感,可以帮助我们更好地理解视频情节;研究弹幕内容之间的相似度进而分析用户之间的关联关系,不仅能够深入了解弹幕用户的特点、发掘不同视频之间的潜在联系,而且可以为视频制作时受众群体的选择提供更为准确的解决方案。首先将弹幕文本数据进行收集和预处理,然后计算这些文本的情感值。针对弹幕文本口语化的特点,建立了网络弹幕常用词词典。通过改进传统的k-means聚类算法,对所有发表弹幕的用户进行基于情感值的分类。这样的分类可以帮助我们了解观看特定类型视频的观众在情感上的异同点。

关键词：弹幕系统短文本分析时间序列情感分析用户分类

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