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InternetTV平台上情緒感知多媒體代理人之設計與實作

為了解決youtube 1080p設定的問題，作者李文誦 這樣論述：

隨著寬頻網路的蓬勃發展與數位科技的進步，電視除了能接收類比與數位電視訊號之外也可透過連結寬頻網路提供使用者更多元化的影音服務。而網路上多媒體影音資料的總類及數量不勝枚舉，且使用者在觀看電視時多半希望能以簡便、輕鬆的操控方式就能取得所需之影音資料，所以本論文將在網路電視開發平台上整合數個較知名的多媒體影音服務包含Youtube、Picasa、Flickr以及Yahoo News以提供使用者在看傳統電視之餘也可以有更多元的影音服務選擇。此外為了提供使用者一個簡便的瀏覽方式，本論文提出了一個結合音訊情緒及個人偏好之影音資料排序方法，透過分析影音資料本身所含帶的關鍵字、標籤等高階特徵資訊以及經由分析

低階特徵而得到之音訊情緒再結合使用者的個人喜好以打造出符合使用者需求之個人化影音節目清單。經由實際找尋多位受試者進行系統之操作，可以發現在個人化的排序方法中無論是Keyword-Based或是結合音訊情緒之Hybrid方法，平均Mean Reciprocal Rank (MRR)值的表現皆優於Non-Personalized之排序方法，此外Hybrid排序方式對於使用者喜好之影片而言更有65%的比例得以成功的提升名次。若觀察使用者喜歡之影音出現在前四名的比例則Non-Personalized排序方法僅有24%，而Hybrid排序方法則有51%，若比較使用者喜歡之影音出現在前八名的比例則Hybr

id排序方法可高達88%，遠優於Non-Personalized排序方式。透過實驗的結果可得知本論文所提出的結合音訊情緒及個人偏好之影音資料排序方法的確能有效的幫助使用者快速的找尋到其所需之影音資料。