TWI709094B - 社群資訊處理方法與系統 - Google Patents

社群資訊處理方法與系統 Download PDF

Info

Publication number
TWI709094B
TWI709094B TW108130492A TW108130492A TWI709094B TW I709094 B TWI709094 B TW I709094B TW 108130492 A TW108130492 A TW 108130492A TW 108130492 A TW108130492 A TW 108130492A TW I709094 B TWI709094 B TW I709094B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
tag
tags
tree
frequent
label
Prior art date
Application number
TW108130492A
Other languages
English (en)
Other versions
TW202109386A (zh
Inventor
王百輝
曾建超
郭志義
Original Assignee
國立交通大學
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 國立交通大學 filed Critical 國立交通大學
Priority to TW108130492A priority Critical patent/TWI709094B/zh
Priority to US16/941,529 priority patent/US20210065312A1/en
Application granted granted Critical
Publication of TWI709094B publication Critical patent/TWI709094B/zh
Publication of TW202109386A publication Critical patent/TW202109386A/zh

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9027—Trees
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

一種社群資訊處理方法包含下列步驟。讀取與第一輸入影像有關的第一標籤、第一資料標籤樹以及第一標籤頻繁樣式。輸入第二輸入影像。根據第二輸入影像產生與第二輸入影像有關的第二標籤。根據第二標籤更新第一標籤頻繁樣式的第一樣式計數。調整索引標籤樹涉及第二標籤的第一層節點及下層節點，進而生成新索引標籤樹。根據新索引標籤樹調整用戶端介面的顯示內容。

Description

社群資訊處理方法與系統
本揭露文件是關於社群資訊處理方法與系統。
隨著科技進步以及行動裝置的普及，大眾時常使用行動裝置來拍攝影像，接著在家用網路互相分享，或是在社群網路上分享影像。
分享影像皆以資料夾分類的模式供使用者瀏覽，當使用者想要瀏覽特定之影像時，常因為不了解影像分類至資料夾之方式，導致瀏覽效率不佳。因此，如何讓使用者不管在家用網路或社群網路瀏覽感興趣的內容，可有效的提升瀏覽及搜尋的效率，係為本領域的重要課題之一。
本揭露文件之一態樣為一種社群資訊處理方法，社群資訊處理方法包含：讀取與第一輸入影像有關的第一標籤、第一資料標籤樹以及第一標籤頻繁樣式；輸入第二輸入影像；根據第二輸入影像產生與第二輸入影像有關的第二標籤；根據第二標籤更新第一標籤頻繁樣式的第一樣式計數；調整索引標籤樹涉及第二標籤的第一層節點及下層節點，進而生成新索引標籤樹；根據新索引標籤樹調整用戶端 介面的顯示內容，顯示內容包含標籤雲及標籤數量顯示列，用以顯示第一輸入影像之第一標籤與第二輸入影像之第二標籤之關聯性。
於一實施例中，更新第一標籤頻繁樣式的第一樣式計數的步驟包含：將第一資料標籤樹之第一標籤的內容與第二標籤比對，讀取第一資料標籤樹中與第二標籤相符的節點的統計數量，將統計數量與第二標籤每一者產生的標籤數量加總產生新統計數量，根據新統計數量及第二標籤來產生第二資料標籤樹，第二資料標籤樹的節點分別對應其中一個第二標籤；根據第二資料標籤樹產生第二標籤頻繁樣式表，第二標籤頻繁樣式表包含第二標籤頻繁樣式及第二標籤頻繁樣式之第二樣式計數，第二標籤頻繁樣式每一者為第二標籤每一者之任意組合；比對第一標籤頻繁樣式表中第一標籤頻繁樣式與第二標籤頻繁樣式表中第二標籤頻繁樣式內容相符者，將相符的第一標籤頻繁樣式之第一樣式計數更新為內容相符的第二標籤頻繁樣式之第二樣式計數；比對第一標籤頻繁樣式及第二標籤頻繁樣式內容不符者，維持第一標籤頻繁樣式之第一樣式計數。
於一實施例中，生成新索引標籤樹包含：讀取索引標籤樹、在索引標籤樹上第一層節點與下層節點；讀取第一資料標籤樹中與第二標籤相符的節點的統計數量與第二標籤每一者產生的標籤數量加總產生的新統計數量；讀取更新後的第一標籤頻繁樣式表；當第二標籤存在於索引標籤樹之第一層節點時，根據新統計數量產生新標籤數量排序； 根據新標籤數量排序，決定需變動的第一層節點的一部份；根據需變動的第一層節點的一部份，決定需變動的下層節點的一部份；根據需變動的下層節點的一部份，解除需變動的下層節點的一部份與需變動的第一層節點的一部份之原始連結關係；根據新標籤數量排序，建立需變動的下層節點的一部份與需變動的第一層節點的一部份之新連結關係；根據新連結關係，更新需變動的下層節點的一部份之第二標籤的內容；根據新連結關係，解除需變動的下層節點的一部份與需變動的第一層節點的一部份之原始的橫向連結，建立變動後的下層節點的一部份及與其相符需變動的第一層節點的一部份之新橫向連結；根據新標籤數量排序，更新第一層節點及下層節點之排列順序並根據第二標籤之標籤數量更新第一層節點之統計數量與根據更新後的第一標籤頻繁樣式表更新下層節點之統計數量。
於一實施例中，其中第一標籤、第一資料標籤樹以及第一標籤頻繁樣式產生方式如下：輸入第一輸入影像；根據第一輸入影像產生與第一輸入影像有關的第一標籤；根據第一標籤每一者產生的標籤數量統計建立標籤數量排序；根據標籤數量排序讀取與第一輸入影像有關的第一標籤，並依照第一標籤的相互關聯性建立第一資料標籤樹，第一資料標籤樹的節點分別對應其中一個第一標籤；根據第一資料標籤樹產生第一標籤頻繁樣式表，第一標籤頻繁樣式表包含第一標籤頻繁樣式，及第一標籤頻繁樣式之第一樣式計數，第一標籤頻繁樣式每一者為第一標籤每一者之任意組 合。
於一實施例中，索引標籤樹、在索引標籤樹上第一層節點與下層節點產生方式如下：判斷第一標籤每一者產生的標籤數量是否大於索引標籤數量門檻值；當第一標籤的標籤數量大於索引標籤數量門檻值時，根據第一標籤的標籤數量排序由小到大依序將第一標籤每一者建入索引標籤樹之第一層節點，索引標籤樹包含第一層節點及下層節點，第一層節點每一者及下層節點每一者分別對應其中一個第一標籤；根據索引標籤樹之第一層節點，讀取第一標籤頻繁樣式，並將第一標籤頻繁樣式每一者依據標籤數量排序之反序由大到小依序自往下層節點排列；根據索引標籤樹之第一層節點建立橫向連結至與第一層節點之第一標籤相符的下層節點；當第一標籤之該標籤數量小於索引標籤數量門檻值時，第一標籤不建入索引標籤樹。
於一實施例中，當用戶端將輸入影像分享至家用網路時以標籤關連性分享資料之方法進一步包含：根據家用網路用戶端分享之輸入影像及家用網路用戶端分享之索引標籤樹產生家用索引標籤樹提供給家用網路用戶端。
於一實施例中，當用戶端將複數個輸入影像分享至社群網路以標籤關連性分享資料之方法進一步包含：選擇用戶端欲分享之輸入影像、選擇用戶端欲分享之索引標籤樹以及選擇用戶端欲分享之分享對象；根據用戶端欲分享之輸入資料及用戶端欲分享之索引標籤樹來產生社群網路索引標籤樹提供給分享對象。
本揭露文件之另一態樣為一種社群資訊處理系統，包含：輸入單元，用以輸入用戶端分享之第一輸入影像及第二輸入影像；處理單元，用以根據第一輸入影像及第二輸入影像產生新索引標籤樹；輸出單元，用以顯示新索引標籤樹輸出結果；新索引標籤樹將影響用戶端介面之標籤雲及標籤數量顯示列的顯示結果，標籤雲及標籤數量顯示列顯示第一輸入影像之第一標籤與第二輸入影像之第二標籤之關聯性。
於一實施例中，社群資訊處理系統，更包含：家用網路伺服器，用以根據家用網路用戶端分享之輸入影像及家用網路用戶端分享之索引標籤樹輸出家用索引標籤雲提供給家用網路用戶端。
於一實施例中，社群資訊處理系統，更包含：社群網路伺服器，用以選擇用戶端欲分享之輸入影像、選擇用戶端欲分享之索引標籤樹以及選擇用戶端欲分享之分享對象；及根據用戶端欲分享之輸入資料及用戶端欲分享之索引標籤樹來輸出社群網路索引標籤樹提供給分享對象，社群網路索引標籤雲包含複數個標籤。
綜上所述，本案透過應用上述各個實施例中，透過社群資訊處理系統及方法，便可基於索引標籤樹之標籤關聯性在家用網路或社群網路上快速有效率的瀏覽到用戶端感興趣之內容。
120‧‧‧行動裝置
122‧‧‧輸入單元
124‧‧‧處理單元
140‧‧‧家用網路伺服器
160‧‧‧社群網路伺服器
180‧‧‧輸出單元
200‧‧‧社群資訊處理方法
S210~S290‧‧‧步驟
800‧‧‧社群資訊處理方法
IMG1‧‧‧第一輸入影像
TG1‧‧‧標籤
TG2‧‧‧標籤
TG3‧‧‧標籤
TG4‧‧‧標籤
TG5‧‧‧標籤
TG6‧‧‧標籤
TG7‧‧‧標籤
TG8‧‧‧標籤
TG9‧‧‧標籤
410‧‧‧第一標籤資料表
420‧‧‧第一標籤數量統計表
CV‧‧‧數量門檻值
TS‧‧‧標籤數量排序
TT1‧‧‧第一資料標籤樹
sup1‧‧‧第一支持度
PT1‧‧‧第一資料標籤樹之第一型態
PT2‧‧‧第一資料標籤樹之第二型態
PT3‧‧‧第一資料標籤樹之第三型態
SFP1‧‧‧第一標籤頻繁樣式表
FP1‧‧‧第一標籤頻繁樣式
Count1‧‧‧第一樣式計數
ITV‧‧‧索引標籤數量門檻值
IT‧‧‧索引標籤樹
FLN‧‧‧第一層節點
LLN‧‧‧下層節點
HL‧‧‧橫向連結
sup2‧‧‧第二支持度
S810~S891‧‧‧步驟
IMG2‧‧‧第二輸入影像
TAG2‧‧‧第二標籤
TT2‧‧‧第二資料標籤樹
SFP2‧‧‧第二標籤頻繁樣式表
FP2‧‧‧第二標籤頻繁樣式
sup3‧‧‧第三支持度
Count2‧‧‧第二樣式計數
NSFP1‧‧‧新第一標籤頻繁樣式表
NTS‧‧‧新標籤數量排序
C1‧‧‧需變動的第一層節點的一部分
C2‧‧‧需變動的下層節點的一部份
NIT‧‧‧新索引標籤樹
TC‧‧‧標籤雲
TCI‧‧‧標籤內容資訊
HIT‧‧‧家用索引標籤樹
SIT‧‧‧社群網路索引標籤樹
為讓本揭露之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附圖式之說明如下：第1圖為根據本揭露文件之部分實施例繪示一種社群資訊處理系統之示意圖。
第2圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種社群資訊處理方法的流程圖。
第3圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種第一輸入影像及產生之第一標籤之示意圖。
第4圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種建立標籤數量排序之示意圖。
第5圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種第一資料標籤樹之建立過程示意圖。
第6圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種第一標籤頻繁樣式表示意圖。
第7A圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種建立索引標籤樹之第一層節點之示意圖。
第7B圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種建立索引標籤樹之下層節點之示意圖。
第7C圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種建立索引標籤樹之橫向連結之示意圖。
第8圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種在新影像輸入後之社群資訊處理方法的流程圖。
第9圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種建立第二 資料標籤樹之示意圖。
第10圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種產生新第一標籤頻繁樣式表之示意圖。
第11圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種更新標籤數量排序之示意圖。
第12圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種判斷索引標籤樹變動部分之示意圖。
第13圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種更新索引標籤樹連結關係之示意圖。
第14圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種更新下層節點之內容及橫向連結之示意圖。
第15圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種更新索引標籤樹第一層節點與下層節點之排列順序及數量之示意圖。
第16圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種輸出索引標籤樹之示意圖。
下文係舉實施例配合所附圖式作詳細說明，以更好地理解本案的態樣，但所提供的實施例並非用以限制本揭示內容所涵蓋的範圍，而結構操作的描述非用以限制其執行的順序，任何由元件重新組合的結構，所產生具有均等功效的裝置，皆為本揭示內容所涵蓋的範圍。此外，根據業界的標準及慣常做法，圖式僅以輔助說明為目的，並未依照原 尺寸作圖，實際上各種特徵的尺寸可任意地增加或減少以便於說明。下述說明中相同元件將以相同的符號標示來進行說明以便於理解。
在全篇說明書與申請專利範圍所使用的用詞(terms)，除有特別註明外，通常具有每個用詞使用在此領域中、在此揭露的內容中與特殊內容中的平常意義。某些用以描述本揭示內容的用詞將於下或在此說明書的別處討論，以提供本領域技術人員在有關本揭示內容的描述上額外的引導。
此外，在本文中所使用的用詞『包含』、『包括』、『具有』、『含有』等等，均為開放性的用語，即意指『包含但不限於』。於本文中，當一元件被稱為『連接』或『耦接』時，可指『電性連接』或『電性耦接』。『連接』或『耦接』亦可用以表示二或多個元件間相互搭配操作或互動。此外，雖然本文中使用『第一』、『第二』、…等用語描述不同元件，該用語僅是用以區別以相同技術用語描述的元件或操作。除非上下文清楚指明，否則該用語並非特別指稱或暗示次序或順位，亦非用以限定本發明。
為解決目前使用者對於行動裝置拍攝的照片在家用或社群網路分享時，瀏覽感興趣的內容是以瀏覽及搜尋資料夾方式來查詢，造成瀏覽及搜尋的效率不佳的問題，本揭示文件提出一種社群資訊處理方法與系統，是以標籤呈現和引導家用網路或社群網路使用者瀏覽感興趣的內容，可有效的提升瀏覽及搜尋的效率。
第1圖為根據本揭露文件之部分實施例繪示一種社群資訊處理系統100之示意圖。如第1圖所示，社群資訊處理系統100包含行動裝置120、家用網路伺服器140、社群網路伺服器160、輸出單元180，其中行動裝置120包含輸入單元122及處理單元124。
請參閱第1圖，於連接關係上，行動裝置120網路連接家用網路伺服器140及社群網路伺服器160，輸入單元122耦接處理單元124，家用網路伺服器140及社群網路伺服器160皆網路連接輸出單元180。
實作上，舉例而言，行動裝置120可為智慧型手機、或平板電腦，用以進行資料輸入、資料輸出，輸入單元122可為觸控面板，用以選擇及輸入資訊。
處理單元124可為可以是積體電路如微控制單元(micro controller)、微處理器(microprocessor)、數位訊號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、特殊應用積體電路(application specific integrated circuit，ASIC)、複雜型可編程邏輯元件(Complex Programmable Logic Device，CPLD)或邏輯電路，或任何領域普通技術人員可以想到的具有相同功能進行運算及處理資料。也在本揭露文件預期的範圍之內。
家用網路伺服器140及社群網路伺服器160可為雲端伺服器，負責資料運算及處理。
輸出單元180可為智慧型手機、平板電腦、個人電腦、智慧型電視或是其他具有網頁瀏覽功能的電子裝置之使用者介面，用以進行資訊顯示。
請一併參考第2圖及第3圖，第2圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種社群資訊處理方法200的流程圖，第3圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種第一輸入影像及產生之第一標籤之示意圖。如第2圖所示，社群資訊處理方法200包含步驟S210~S290。在步驟S210中，使用者以行動裝置120之輸入單元122選擇輸入複數個第一輸入影像IMG1，透過處理單元124針對每一個第一輸入影像IMG1之內容自動產生複數個第一標籤TAG1，第一標籤TAG1包含地點標籤、行事曆標籤以及時間標籤，以第3圖為例，第3圖是一張使用者於2017年在交通大學觀賞梅竹賽於小木屋鬆餅店拍攝的第一輸入影像IMG1，處理單元124針對第3圖自動產生複數個第一標籤TAG1分別為標籤TG1(其代表交大)、標籤TG2(其代表小木屋鬆餅)、標籤TG3(其代表梅竹賽)及標籤TG4(其代表2017年)，其中標籤TG1及標籤TG2為地點標籤，標籤TG3為行事曆標籤，標籤TG4為時間標籤。
接著在步驟S220中，請參考第4圖，第4圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種建立標籤數量排序之示意圖，處理單元124針對複數個第一輸入影像IMG1之內容自動產生複數個第一標籤TAG1，建立第一標籤資料表410。在一實施例中，第一標籤資料表410內有10張第一輸 入影像IMG1輸入，標號從1到10，每一張第一輸入影像IMG1自動產生各自的第一標籤TAG1，在此實施例中，第一標籤TAG1包括九種標籤TG1~TG9(其分別代表交大、小木屋鬆餅、梅竹賽、2017年、2018年、研討會、圖書館、校慶、操場等標籤內容)及但不以此為限。在第一標籤資料表410中，編號1的第一輸入影像自動產生第一標籤TAG1包含標籤TG4與標籤TG7、編號2的第一輸入影像自動產生第一標籤TAG包含標籤TG4、標籤TG1以及標籤TG2。以此類推到編號10的第一輸入影像自動產生第一標籤TAG1包含標籤TG5、標籤TG1、標籤TG2以及標籤TG3，接著將第一標籤資料表410每一個第一標籤TAG1被自動產生的數量做統計產生第一標籤數量統計表420，在第一標籤數量統計表420內若數量大於使用者設定之數量門檻值CV，就根據每一個第一標籤數量多寡來產生標籤數量排序TS，若第一標籤自動產生的數量小於使用者設定之數量門檻值CV就不列入標籤數量排序TS中，標籤數量排序TS中第一標籤TAG1由數量為5的標籤TG4以數量大到數量小之方式做排序，排到數量為2的標籤TG7，其中標籤TG3、標籤TG8及標籤TG9數量皆為1，小於此實施例中使用者設定之數量門檻值CV2，所以不列入標籤數量排序TS中，其餘第一標籤TAG1(標籤TG1、TG2、TG4-TG7)皆大於使用者設定之數量門檻值CV2，故列入標籤數量排序TS中。
接著在步驟S230中，處理單元124根據標籤數量排序TS來讀取複數個第一輸入影像IMG1的複數個第一 標籤TAG1，來建立第一資料標籤樹TT1，請一併參考第4及第5圖，第5圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種第一資料標籤樹之建立過程示意圖，在一實施例中，根據第4圖中標籤數量排序TS由排序最高者的標籤TG4開始，處理單元124讀取第一標籤資料表410內編號1的第一輸入影像IMG1所產生的第一標籤包含標籤TG4及標籤TG7，來形成第一資料標籤樹之第一型態PT1，第一資料標籤樹之第一型態PT1包含內容為第一標籤TAG1之節點以及每一個節點所代表之特定標籤的統計次數此以第一支持度sup1代稱，所以此時就產生標籤TG4(2017年)及標籤TG7(圖書館)以這兩個第一標籤TAG1為內容之節點，以及各自的第一支持度sup1皆為1。接下來處理單元124根據標籤數量排序TS繼續由標籤TG4讀取第一標籤資料表410內編號2的第一輸入影像IMG1所產生的標籤包含標籤TG4、標籤TG1及標籤TG2，來形成第一資料標籤樹之第二型態PT2，因為標籤TG4原本就存在於第一資料標籤樹之第一型態PT1之節點上，所以只要將標籤TG4之第一支持度sup1由1改為2，再產生各自的第一支持度sup1皆為1的標籤TG1及標籤TG2之節點。接下來處理單元124根據標籤數量排序TS繼續由標籤TG4讀取第一標籤資料表410內編號3的第一輸入影像IMG1所產生的標籤TG4、標籤TG7及標籤TG8，來形成第一資料標籤樹之第三型態PT3，只要將標籤TG4之第一支持度sup1由2改為3及將標籤TG7之第一支持度sup1由1改為2，其中標籤TG8因為在標籤數量排序TS中就因為數量不足 而不列入考慮，在建立第一資料標籤樹TT1過程中也不需特別標示，以此類推處理單元124將第一標籤資料表410內編號4~10之第一輸入影像IMG1所產生的標籤(包含標籤TG5、標籤TG1、標籤TG2以及標籤TG3)逐一讀取，在讀取完第一標籤資料表410內編號10的第一輸入影像IMG1所產生的多個標籤後，即完成了第一資料標籤樹TT1之建立。
接著在步驟S240中，請參照第6圖，第6圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種第一標籤頻繁樣式表SFP1示意圖，處理單元124根據第一資料標籤樹TT1之各節點的標籤內容與其第一支持度sup1，產生第一標籤頻繁樣式表SFP1，第一標籤頻繁樣式表SFP1包含複數個第一標籤頻繁樣式FP1，及其數量即為第一樣式計數Count1，第一標籤頻繁樣式FP1每一者包含一或多個標籤，以第一標籤頻繁樣式表SFP1內第一筆第一標籤頻繁樣式FP1a為例，第一標籤頻繁樣式FP1a的內容包含標籤TG4及標籤TG7，第一標籤頻繁樣式FP1a的第一樣式計數Count1為2，代表在第一資料標籤樹TT1中，標籤TG4及標籤TG7之內容標籤組合數量為2。以此類推，可將第一資料標籤樹TT1內所有第一標籤頻繁樣式FP1及其第一樣式計數Count1推算出來以完成第一標籤頻繁樣式表SFP1。
接著在步驟S250中，處理單元124將第一標籤數量統計表420中複數個第一輸入影像IMG1所產生的標籤之數量跟索引標籤數量門檻值ITV做比較判斷，索引標籤數量門檻值ITV為使用者預計在索引標籤樹IT上進行索引欲 瀏覽到的第一標籤TAG1之數量最小值。在一實施例中，請一併參照第4圖，索引標籤數量門檻值ITV為2，判斷在第一標籤數量統計表420中的標籤其數量低於數值為2的索引標籤數量門檻值ITV，就進行到步驟S260，判斷第一標籤數量統計表420中其餘標籤數量皆高於數值為2的索引標籤數量門檻值ITV就進行到步驟S270。
在步驟S260中，因為處理單元124判斷標籤TG8、標籤TG9及標籤TG3因為其數量為1低於數值為2索引標籤數量門檻值ITV，故標籤TG8、標籤TG9及標籤TG3將不列入索引標籤樹IT內。
接著在步驟S270中，請一併參照第4圖，處理單元124將數量高於索引標籤數量門檻值ITV之第一標籤建入索引標籤樹IT，索引標籤樹IT包含複數個第一層節點FLN及複數個下層節點LLN，索引標籤樹IT之建立過程將於後續步驟詳細說明。在一實施例中，請同時參照第4圖及第7A圖，第7A圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種建立索引標籤樹IT之第一層節點FLN之示意圖，處理單元124依據標籤數量排序TS由排序最低的標籤TG7開始往右建入索引標籤樹IT之第一層節點FLN，接著將標籤TG6建入，以此類推，直到將排序最高的標籤TG4建入索引標籤樹IT的第一層節點FLN，第一層節點FLN中的標籤出現次數的統計數量在此以第二支持度sup2代稱，以最左邊之第一層節點FLN為例，標籤TG7的第二支持度sup2為2。
接著在步驟S280中，請同時參照第4圖、第6圖、 第7A圖及第7B圖，第7B圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種建立索引標籤樹IT之下層節點LLN之示意圖，處理單元124依據第4圖中的標籤數量排序TS之相反方式及第7A圖中第一層節點FLN，由排序最高的標籤開始依序讀取第六圖中之複數個第一標籤頻繁樣式FP1a~FP1i，建入索引標籤樹IT之下層節點LLN中，在一實施例中，如第7B圖所示，以第一標籤頻繁樣式表SFP1內第一筆數據為例，其第一標籤頻繁樣式FP1a內容為2017年及圖書館及其第一樣式計數Count1為2，根據第一層節點FLN之標籤TG4(2017年)建入標籤TG7(圖書館)之下層節點LLN及其第二支持度sup2為2，接著將排列在第二個的第一標籤頻繁樣式FP1b內容為2017年及交大及其第一樣式計數Count1為2，根據第一層節點FLN之標籤TG4(2017年)建入標籤TG1(交大)之下層節點LLN及其第二支持度sup2為2，以此類推，依序排列到第九個的第一標籤頻繁樣式FP1i內容為2018年及研討會及其第一樣式計數Count1為3，根據第一層節點FLN之標籤TG5建入標籤TG6其第二支持度sup2為3，以此方式將第一標籤頻繁樣式FP1a~FP1i每一者都建入索引標籤樹IT之下層節點LLN
接著在步驟S290中，請同時參照第7B圖及第7C圖，第7C圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種建立索引標籤樹IT之橫向連結HL之示意圖，處理單元124依據該索引標籤樹IT之第一層節點FLN的第一標籤TAG，建立複數個橫向連結HL，在一實施例中，如第7C圖所示，舉第 一層節點FLN之標籤TG7為例，處理單元124會建立一個橫向連結HL到與第一層節點FLN之標籤相連之下層節點LLN之標籤TG7(橫向連結為第7C圖中之虛線箭頭)，以此類推，每一個下層節點LLN皆會與第一層節點FLN或下層節點LLN建立橫向連結HL。此橫向連結HL能方便搜尋第一層節點FLN與下層節點LLN的關聯性，藉此增加瀏覽之速度並只需少量記憶體之使用，在橫向連結HL建立後，即完成索引標籤樹IT之建立，最後將索引標籤樹IT輸出供用戶端瀏覽。
請參考第8圖，第8圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種在新影像輸入後之社群資訊處理方法800的流程圖。如第8圖所示，在新影像輸入後之社群資訊處理方法800包含步驟S810~S891。在步驟S810中，使用者以行動裝置120之輸入單元122選擇輸入複數個第二輸入影像IMG2，透過處理單元124針對每一個第二輸入影像IMG2之內容自動產生對應第二輸入影像的標籤，第二標籤包含地點標籤、行事曆標籤以及時間標籤，在一實施例中，用戶端輸入了兩張2018年在交大的小木屋鬆餅拍攝的影像，處理單元124針對這兩張影像自動產生的標籤分別為標籤TG5(2018年)、標籤TG1(交通大學)及標籤TG2(小木屋鬆餅)。
在步驟S820中，處理單元124讀取第4圖中的第一標籤資料表410中的複數個標籤、第5圖中第一資料標籤樹TT1以及第6圖中複數個第一標籤頻繁樣式FP1。
在步驟S830中，請參考第9圖，第9圖為根據本 揭示內容之部分實施例繪示一種建立第二資料標籤樹TT2之示意圖。
在新輸入兩張第二輸入影像IMG2後，處理單元124自動產生對應兩張第二輸入影像IMG2的標籤為標籤TG5(2018年)、標籤TG1(交大)及標籤TG2(小木屋鬆餅)，根據新輸入的兩張第二輸入影像IMG2形成第9圖中所示的第二資料標籤樹TT2。接著將第一資料標籤樹TT1包含之標籤與第二輸入影像IMG2中的標籤TG5(2018年)、標籤TG1(交大)及標籤TG2(小木屋鬆餅)做比對，找到相符節點部分MP，接著將相符節點部分MP之標籤的第一樣式計數Count1與兩張第二輸入影像IMG2的標籤TG5、標籤TG1及標籤TG2個別數量作加總得到，標籤TG5從原本數量為5增加到7(包含原始第一資料標籤樹TT1中標籤TG5的第一支持度sup1的數量5，加上兩張第二輸入影像IMG2的數量2)，標籤TG1從原本數量為4增加到6(包含原始第一資料標籤樹TT1中標籤TG1的第一支持度sup1的數量2+2，加上兩張第二輸入影像IMG2的數量2)，標籤TG2從原本數量為4增加到6(包含原始第一資料標籤樹TT1中標籤TG2的的第一支持度sup1的數量2+2，加上兩張第二輸入影像IMG2的數量2)，接著根據相符節點部分MP之與更新後的數量值即為第三支持度sup3，建立第二資料標籤樹TT2，第二資料標籤樹TT2之結構由上往下包含節點為標籤TG1及其第三支持度sup3為6、節點為標籤TG2及其第三支持度sup3為6以及節點為標籤TG5及其第三支持度sup3為4之內容所構 成。接著根據第二資料標籤樹TT2產生第二標籤頻繁樣式表SFP2，第二標籤頻繁樣式表SFP2內包含複數個第二標籤頻繁樣式FP2及其數量即為第二樣式計數Count2，第二標籤頻繁樣式FP2包含複數個標籤，以第二標籤頻繁樣式表SFP2內第一筆第二標籤頻繁樣式FP2a為例，其第二標籤頻繁樣式FP2a為交大(標籤TG1)以及小木屋鬆餅(標籤TG2)，第二標籤頻繁樣式FP2a的第二樣式計數Count2為6，代表在第二資料標籤樹TT2中，交大及小木屋鬆餅之內容標籤組合數量為6。
在步驟S840中，請參考第10圖，第10圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種產生新第一標籤頻繁樣式表NSFP1之示意圖，在一實施例中，如第10圖所示，處理單元124比對第一標籤頻繁樣式表SFP1的第一標籤頻繁樣式FP1與第二標籤頻繁樣式表SFP2的第二標籤頻繁樣式FP2若內容相符者，利用相應的第二樣式計數Count2更新第一標籤頻繁樣式FP1當中的第一樣式記數Count1。在此實施例中，第一標籤頻繁樣式表SFP1的第一標籤頻繁樣式FP1包含了九種樣式，如第10圖所示的第一標籤頻繁樣式FP1a~FP1i。第二標籤頻繁樣式表SFP2的第二標籤頻繁樣式FP1共包含了四種樣式，如第10圖所示的第二標籤頻繁樣式FP2a~FP2d。
如第10圖所示，第一標籤頻繁樣式FP1e(包含標籤TG1與標籤TG2)與第二標籤頻繁樣式FP2a相符，因此在更新後的新第一標籤頻繁樣式表NSFP1當中，第一標籤 頻繁樣式FP1e的記數由4更新為6(等於第二標籤頻繁樣式FP2a的第二樣式記數Count2)。
第一標籤頻繁樣式FP1f(包含標籤TG5與標籤TG1)與第二標籤頻繁樣式FP2b相符，因此在更新後的新第一標籤頻繁樣式表NSFP1當中，第一標籤頻繁樣式FP1e的記數由2更新為4(等於第二標籤頻繁樣式FP2b的第二樣式記數Count2)。
其他相符之第一標籤頻繁樣式FP1g及FP1h之第一樣式計數Count1更新方式以此類推。若對應結果不符者，第一標籤頻繁樣式FP1之第一樣式計數Count1就不更新，也就是維持原本記數。舉例來說，第一標籤頻繁樣式FP1a~FP1d及FP1i，在第二標籤頻繁樣式表SFP2中找不到相符之內容，故第一標籤頻繁樣式FP1a之第一樣式計數Count1就維持2不更新，以此類推其餘對應結果不符之第一標籤頻繁樣式FP1b、FP1c、FP1d及FP1i，皆維持原有之第一樣式計數Count1，比對更新完即產生新第一標籤頻繁樣式表NSFP1。由此得知，社群資訊處理方法200在新影像輸入時，可以漸進式更新九個第一標籤頻繁樣式FP1當中需要更新的第一樣式計數Count1，不需要重新讀取每一筆新輸入影像之標籤資料來建立新的第一標籤TT1，以節省讀取計算時間。
在步驟S850中，在兩張第二輸入影像IMG2輸入後，處理單元124自動產生標籤TG5、標籤TG1及標籤TG2，接著處理單元124讀取該索引標籤樹IT、在該索引標 籤樹IT上複數個第一層節點FLN與複數個下層節點LLN，讀取新第一標籤頻繁樣式表NSFP1。請參照第11圖，第11圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種更新標籤數量排序TS之示意圖，處理單元124根據兩張第二輸入影像IMG2產生的標籤TG5、標籤TG1及標籤TG2去更新標籤數量排序TS，產生新標籤數量排序NTS。
在步驟S860中，在一實施例中，請一併參考第11圖及第12圖，第12圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種判斷索引標籤樹變動部分之示意圖，在一實施例中，如圖12所示，處理單元124根據新標籤數量排序NTS決定索引標籤樹IT需變動的第一層節點的一部分C1，舉例來說，索引標籤樹IT之第一層節點FLN由右至左之順序為最右邊的2017年開始依序為2018年、交大、小木屋鬆餅、研討會、到最左邊之圖書館，上述排序與新標籤數量排序NTS為排序1的2018開始依序為排序2的交大、排序三的小木屋鬆餅、排序4的2017年、排序5的研討會及排序6的圖書館之順序不同，為了符合新標籤數量排序NTS其中最右邊之2017年、2018年、小木屋鬆餅至交大為需變動的第一層節點的一部份C1，接著根據第一層節點FLN為2017年、2018年、交大及小木屋鬆餅決定與其相連之下層節點LLN為需變動的下層節點LLN的一部份C2。
在步驟S870中，請參考第13圖，第13圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種更新索引標籤樹連結關係之示意圖，處理單元124根據需變動的下層節點LLN的一部 份C2解除與需變動的第一層節點的一部份C1之原始連結關係，再根據新標籤數量排序NTS來重新建立與第一層節點FLN為2017年(標籤TG4)、2018年(標籤TG5)、交大(標籤TG1)及小木屋鬆餅(標籤TG2)之新連結關係。如第13圖所示，以第一層節點FLN為2017年為例，需變動的下層節點LLN為圖書館(標籤TG7)會與第一層節點FLN為2017年(標籤TG4)的原始連結關係L1解除、需變動的下層節點LLN為小木屋鬆餅(標籤TG2)會與第一層節點FLN為2017年(標籤TG4)的原始連結關係L2解除、需變動的下層節點LLN為交大(標籤TG1)會與第一層節點FLN為2017年(標籤TG4)的原始連結關係L3解除及需變動的下層節點為小木屋鬆餅(標籤TG2)會與下層節點LLN為交大(標籤TG1)的原始連結關係L4解除，接著依據新標籤數量排序NTS來讀取新第一標籤頻繁樣式表NSFP1內第一標籤頻繁樣式FP1，重新建立新連結關係，下層節點LLN為圖書館(標籤TG7)會與第一層節點FLN為2017年(標籤TG4)建立新連結關係L5，下層節點LLN為交大(標籤TG1)會與第一層節點FLN為交大(標籤TG1)建立新連結關係L6，下層節點LLN為小木屋鬆餅(標籤TG2)會與第一層節點FLN為小木屋鬆餅(標籤TG2)建立新連結關係L7及下層節點LLN為小木屋鬆餅(標籤TG2)會與下層節點LLN為小木屋鬆餅(標籤TG2)建立新連結關係L8。以此類推，其餘需變動的下層節點的一部份C2之連結關係若需變動亦使用上述之方式更新連結關係。
在步驟S880中，請參考第14圖，第14圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種更新下層節點LLN之內容及橫向連結之示意圖，如第14圖所示，以下層節點LLN為交大(標籤TG1)及小木屋鬆餅(標籤TG2)為例，處理單元124根據索引標籤樹下層節點LLN為交大(標籤TG1)與第一層節點FLN為交大(標籤TG1)建立之新連結關係L6，來將下層節點LLN由交大(標籤TG1)更新為2017年(標籤TG4)及解除原本接到此下層節點LLN之橫向連結H1及增加一個與第一層節點FLN為2017年(標籤TG4)之橫向連結H2，及根據下層節點LLN為小木屋鬆餅(標籤TG2)與第一層節點FLN為小木屋鬆餅(標籤TG2)建立之新連結關係L7，來將下層節點LLN由小木屋鬆餅(標籤TG2)更新為2017年(標籤TG4)及解除原本接到此下層節點LLN之橫向連結H3及增加一個與第一層節點FLN為2017年(標籤TG4)之橫向連結H4。及根據下層節點LLN為小木屋鬆餅(標籤TG2)與下層節點LLN為小木屋鬆餅(標籤TG2)建立之新連結關係L8，來將下層節點LLN由小木屋鬆餅(標籤TG2)更新為2017年(標籤TG4)及解除原本接到此下層節點LLN之橫向連結H5及增加一個與下層節點LLN為2017年(標籤TG4)之橫向連結H6
在步驟S890中，請參考第15圖，第15圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種更新索引標籤樹第一層節點FLN與下層節點LLN之排列順序及數量之示意圖，如第15圖所示，以索引標籤樹第一層節點FLN為2017年(標籤 TG4)為例，處理單元124根據新標籤數量排序NTS，第一層節點FLN為2017年(標籤TG4)要由排序最右邊第一個節點更新至第一層節點FLN小木屋鬆餅(標籤TG2)與第一層節點FLN的研討會(標籤TG6)之間，與第一層節點FLN為2017年(標籤TG4)連接之下層節點LLN的圖書館(標籤TG7)要由排序最右邊的下層節點LLN更新至排序最左邊的下層節點LLN，以此類推其他第一層節點與下層節點LLN之排列順序之更新，在此不多加敘述。另外因為有兩張第二輸入影像IMG2輸入，處理單元124自動產生兩組標籤為2018年(標籤TG5)、交大(標籤TG1)及小木屋鬆餅(標籤TG2)，所以處理單元124會依據新標籤數量排序NTS內之第二標籤之標籤數量資訊來更新第一層節點FLN之統計數量即為第二支持度sup2，其中第一層節點FLN為2018年(標籤TG5)之第二支持度sup2由5更新為7、第一層節點FLN交大(標籤TG1)之第二支持度sup2由4更新為6、第一層節點FLN小木屋鬆餅(標籤TG2)之第二支持度sup2由4更新為6，依據新第一標籤頻繁樣式表NSFP1內數量更新下層節點LLN之統計數量即為第二支持度sup2，舉例來說，與第一層節點FLN交大(標籤TG1)連接之下層節點LLN小木屋鬆餅(標籤TG2)之第二支持度sup2由4更新為6、與第一層節點FLN為2018年(標籤TG5)連接之下層節點LLN交大(標籤TG1)之第二支持度sup2由2更新為4、與第一層節點FLN為交大(標籤TG1)連接之下層節點LLN小木屋鬆餅(標籤TG2)之第二支持度sup2由2更新為4、與第一層節點2018 連接之下層節點LLN交大(標籤TG1)及再連接至下層節點LLN為小木屋鬆餅(標籤TG2)之第二支持度sup2由2更新為4。此時即完成索引標籤樹之更新，產生新索引標籤樹NIT。
在步驟S891中，請參考第16圖，第16圖為根據本揭示內容之部分實施例繪示一種輸出索引標籤樹之示意圖，如第16圖所示，輸出單元180輸出新索引標籤樹NIT，輸出在使用者介面上顯示為標籤雲TC，標籤雲TC包含第一輸入影像IMG1所對應的標籤TAG1或第二輸入影像IMG2所對應的標籤，在一實施例中，標籤雲TC包含標籤2018年(標籤TG5)、交大(標籤TG1)、小木屋鬆餅(標籤TG2)、2017年(標籤TG4)、研討會(標籤TG6)及圖書館(標籤TG7)，若使用者點擊了2018年(標籤TG5)，接著會展開標籤內容資訊TCI，標籤內容資訊TCI包含標籤數量顯示列TVC及所有自動產生包含有2018年(標籤TG5)之影像供用戶端瀏覽，在此實施例中有7個包含2018年(標籤TG5)之影像。其中標籤數量顯示列TVC包含了在新索引標籤樹NIT所有與2018年(標籤TG5)有直接連接關係之其他標籤與其數量，由標籤數量顯示列TVC得知2018年(標籤TG5)與哪些其他標籤有關連性，使用者可以從標籤數量顯示列TVC點擊其他標籤進行進一步縮小範圍之瀏覽，進而找到自己感興趣的影像。
在一實施例中，使用者可以透過家用網路伺服器140，把家庭裡複數個用戶端根據各自的輸入影像及各自 產生之新索引標籤樹NIT經過運算，產生家用索引標籤樹HIT，再透過輸出單元180，將家用索引標籤樹HIT以標籤雲TC形式顯示在使用者介面上，家庭裡複數個用戶端就可以透過家用網路伺服器140把家中每個成員分享的影像做快速的分類瀏覽，進而找到自己感興趣之影像。
在另一實施例中，用戶端可以透過社群網路伺服器160，挑選在社群網路上想要分享的複數個社群網路用戶端，複數個社群網路用戶端把各自的輸入影像及各自產生之新索引標籤樹NIT經過社群網路伺服器160運算，社群網路索引標籤樹SIT，再透過輸出單元180，將社群網路索引標籤樹SIT以標籤雲TC形式顯示在用戶端介面上，社群網路上複數個用戶端就可以透過社群網路伺服器160把社群網路上互相分享的影像做快速的分類瀏覽，進而找到自己感興趣之影像。
結果來說，經以上複數個實施例操作所述，用戶端可以利用社群資訊處理方法與系統將分享之影像作一系統性的統整及建立快速的索引結構，經由家用網路伺服器140或社群網路伺服器160來有效率的搜尋到家人或朋友分享之影像中感興趣的內容。
雖然本發明已以多種實施例揭露如上，但其他實施例也為可能的。因此本案之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
800‧‧‧社群資訊處理方法
S810~S891‧‧‧步驟

Claims (10)

  1. 一種社群資訊處理方法，包含：讀取與複數個第一輸入影像有關的複數個第一標籤、一第一資料標籤樹以及複數個第一標籤頻繁樣式；輸入複數個第二輸入影像；根據複數個第二輸入影像產生與該些第二輸入影像有關的複數個第二標籤；根據該些第二標籤更新該些第一標籤頻繁樣式的複數個第一樣式計數；讀取該索引標籤樹、在該索引標籤樹上複數個第一層節點與複數個下層節點；讀取該第一資料標籤樹中與該些第二標籤相符的節點的該些統計數量與該些第二標籤每一者產生的標籤數量加總產生的該些新統計數量；讀取更新後的第一標籤頻繁樣式表；根據該些新統計數量、該更新後的第一標籤頻繁樣式表以及該索引標籤樹，更新該些第一層節點、該些下層節點之排列順序、該些第一層節點之統計數量、該些下層節點之統計數量，以產生一新索引標籤樹；以及根據該新索引標籤樹調整一使用者介面的一顯示內容，該顯示內容包含一標籤雲及一標籤數量顯示列，該標籤雲及該標籤數量顯示列用以顯示該些第一輸入影像之該些第一標籤與該些第二輸入影像之該些第二標籤之關聯性。
  2. 如請求項1所述之社群資訊處理方法，其中更新該些第一標籤頻繁樣式的該些第一樣式計數的步驟包含：將該第一資料標籤樹之該些第一標籤的內容與該些第二標籤比對，讀取該第一資料標籤樹中與該些第二標籤相符的節點的複數個統計數量，將該些統計數量與該些第二標籤每一者產生的標籤數量加總產生複數個新統計數量，根據該些新統計數量及該些第二標籤來產生一第二資料標籤樹，該第二資料標籤樹的複數個節點分別對應其中一個第二標籤；根據該第二資料標籤樹產生一第二標籤頻繁樣式表，該第二標籤頻繁樣式表包含複數個第二標籤頻繁樣式及該些第二標籤頻繁樣式之複數個第二樣式計數，該些第二標籤頻繁樣式每一者為該些第二標籤每一者之任意組合；以及比對該第一標籤頻繁樣式表中該些第一標籤頻繁樣式與該第二標籤頻繁樣式表該些第二標籤頻繁樣式內容相符者，將相符的該第一標籤頻繁樣式之該第一樣式計數更新為內容相符的該第二標籤頻繁樣式之該第二樣式計數；比對該些第一標籤頻繁樣式及該些第二標籤頻繁樣式內容不符者，維持該第一標籤頻繁樣式之該第一樣式計數。
  3. 如請求項1所述之社群資訊處理方法，其中生成該新索引標籤樹的步驟更包含： 當該些第二標籤存在於該索引標籤樹之該些第一層節點時，根據該些新統計數量產生一新標籤數量排序；根據該新標籤數量排序，決定需變動的該些第一層節點的一部份；根據需變動的該些第一層節點的一部份，決定需變動的該些下層節點的一部份；根據需變動的該些下層節點的一部份，解除需變動的該些下層節點的一部份與需變動的該些第一層節點的一部份之原始連結關係；根據該新標籤數量排序，建立需變動的該些下層節點的一部份與需變動的該些第一層節點的一部份之一新連結關係；根據該新連結關係，更新需變動的該些下層節點的一部份之該第二標籤的內容；根據該新連結關係，解除需變動的該些下層節點的一部份與需變動的該些第一層節點的一部份之原始的複數個橫向連結，建立變動後的該些下層節點的一部份及與其相符需變動的該些第一層節點的一部份之複數個新橫向連結；以及根據新標籤數量排序，更新該些第一層節點及該些下層節點之排列順序並根據該第二標籤之標籤數量更新該些第一層節點之統計數量與根據該更新後的第一標籤頻繁樣式表更新該些下層節點之統計數量。
  4. 如請求項3所述之社群資訊處理方法，更 包含下列步驟以產生該些第一標籤、該第一資料標籤樹以及該些第一標籤頻繁樣式：輸入該些第一輸入影像；根據該些第一輸入影像產生與該些第一輸入影像有關的該些第一標籤；根據該些第一標籤每一者產生的標籤數量統計建立一標籤數量排序；根據該標籤數量排序讀取與該些第一輸入影像有關的該些第一標籤，並依照該些第一標籤的相互關聯性建立該第一資料標籤樹，該第一資料標籤樹的複數個節點分別對應其中一個第一標籤；以及根據該第一資料標籤樹產生一第一標籤頻繁樣式表，該第一標籤頻繁樣式表包含該些第一標籤頻繁樣式，及該些第一標籤頻繁樣式之複數個第一樣式計數，該些第一標籤頻繁樣式每一者為該些第一標籤每一者之任意組合。
  5. 如請求項4所述之社群資訊處理方法，更包含下列步驟以產生該索引標籤樹、在該索引標籤樹上該些第一層節點與該些下層節點：判斷該些第一標籤每一者產生的標籤數量是否大於一索引標籤數量門檻值；當該第一標籤的標籤數量大於該索引標籤數量門檻值時，根據該些第一標籤的該標籤數量排序由小到大依序將該些第一標籤每一者建入該索引標籤樹之該些第一層節點，該索引標籤樹包含該些第一層節點及該些下層節點， 該些第一層節點每一者及該些下層節點每一者分別對應其中一個第一標籤；根據該索引標籤樹之該些第一層節點，讀取該些第一標籤頻繁樣式，並將該些第一標籤頻繁樣式每一者依據該標籤數量排序之反序由大到小依序自往該些下層節點排列；根據該索引標籤樹之該些第一層節點建立複數個橫向連結至與該些第一層節點之第一標籤相符的該些下層節點；以及當該第一標籤之該標籤數量小於該索引標籤數量門檻值時，該第一標籤不建入該索引標籤樹。
  6. 如請求項1所述之社群資訊處理方法，進一步包含：根據複數個用戶端分享之該些輸入影像及該些用戶端分享之複數個索引標籤樹產生一家用索引標籤樹提供給該些用戶端。
  7. 如請求項1所述之社群資訊處理方法，進一步包含：選擇複數個用戶端欲分享之該些輸入影像、選擇該些用戶端欲分享之該些索引標籤樹以及選擇該些用戶端欲分享之複數個分享對象；以及根據該些用戶端欲分享之該些輸入資料及該些用戶端欲分享之該些索引標籤樹來產生一社群網路索引標籤樹提供給該些分享對象。
  8. 一種社群資訊處理系統，包含：一輸入單元，用以輸入複數個用戶端分享之複數第一輸入影像及複數個第二輸入影像；一處理單元，用以根據該些第二輸入影像產生與該些第二輸入影像有關的複數個第二標籤；根據該些第二標籤更新該些第一標籤頻繁樣式的複數個第一樣式計數；讀取該索引標籤樹、在該索引標籤樹上複數個第一層節點與複數個下層節點；讀取該第一資料標籤樹中與該些第二標籤相符的節點的該些統計數量與該些第二標籤每一者產生的標籤數量加總產生的該些新統計數量；讀取更新後的第一標籤頻繁樣式表；根據該些新統計數量、該更新後的第一標籤頻繁樣式表以及該索引標籤樹，更新該些第一層節點、該些下層節點之排列順序、該些第一層節點之統計數量、該些下層節點之統計數量，以產生一新索引標籤樹；以及一輸出單元，用以顯示該新索引標籤樹輸出結果；該新索引標籤樹將影響使用者介面之一標籤雲及一標籤數量顯示列的顯示結果，該標籤雲及該標籤數量顯示列顯示該些第一輸入影像之該些第一標籤與該些第二輸入影像之該些第二標籤之關聯性。
  9. 如請求項8所述之社群資訊處理系統，更 包含：一家用網路伺服器，用以根據該些用戶端分享之該些第一輸入影像及該些第二輸入影像及該些用戶端分享之複數個索引標籤樹輸出一家用索引標籤雲提供給該些用戶端。
  10. 如請求項8所述之社群資訊處理系統，更包含：一社群網路伺服器，用以選擇該些用戶端欲分享之該些輸入影像、選擇該些用戶端欲分享之該些索引標籤樹以及選擇該些用戶端欲分享之複數個分享對象該社群網路伺服器根據該些用戶端欲分享之該些輸入資料及該些用戶端欲分享之該些索引標籤樹來輸出一社群網路索引標籤樹提供給該些分享對象。
TW108130492A 2019-08-26 2019-08-26 社群資訊處理方法與系統 TWI709094B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW108130492A TWI709094B (zh) 2019-08-26 2019-08-26 社群資訊處理方法與系統
US16/941,529 US20210065312A1 (en) 2019-08-26 2020-07-28 Social media information processing method and system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW108130492A TWI709094B (zh) 2019-08-26 2019-08-26 社群資訊處理方法與系統

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TWI709094B true TWI709094B (zh) 2020-11-01
TW202109386A TW202109386A (zh) 2021-03-01

Family

ID=74202256

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW108130492A TWI709094B (zh) 2019-08-26 2019-08-26 社群資訊處理方法與系統

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20210065312A1 (zh)
TW (1) TWI709094B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200925907A (en) * 2007-12-12 2009-06-16 Ind Tech Res Inst System and method for presenting mixed media
TWI454941B (zh) * 2007-10-12 2014-10-01 Microsoft Corp 自動測量網頁文件集
TWI538498B (zh) * 2011-09-12 2016-06-11 英特爾公司 用於以關鍵字為基礎之視訊串流及其他內容的非線性導航的方法與裝置
EP2402867B1 (en) * 2010-07-02 2018-08-22 Accenture Global Services Limited A computer-implemented method, a computer program product and a computer system for image processing

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI454941B (zh) * 2007-10-12 2014-10-01 Microsoft Corp 自動測量網頁文件集
TW200925907A (en) * 2007-12-12 2009-06-16 Ind Tech Res Inst System and method for presenting mixed media
EP2402867B1 (en) * 2010-07-02 2018-08-22 Accenture Global Services Limited A computer-implemented method, a computer program product and a computer system for image processing
TWI538498B (zh) * 2011-09-12 2016-06-11 英特爾公司 用於以關鍵字為基礎之視訊串流及其他內容的非線性導航的方法與裝置

Also Published As

Publication number Publication date
US20210065312A1 (en) 2021-03-04
TW202109386A (zh) 2021-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11216861B2 (en) Color based social networking recommendations
US10186054B2 (en) Automatic image-based recommendations using a color palette
US10402917B2 (en) Color-related social networking recommendations using affiliated colors
US9679532B2 (en) Automatic image-based recommendations using a color palette
US9542704B2 (en) Automatic image-based recommendations using a color palette
US20170140058A1 (en) Systems and Methods for Identifying Influencers and Their Communities in a Social Data Network
US20150379006A1 (en) Automatic image-based recommendations using a color palette
US20150379001A1 (en) Automatic color validation of image metadata
CN107918616A (zh) 搜索***、页面显示方法及客户端
CN111768270B (zh) 目标组件生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质
US20130212105A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
CN109727047A (zh) 一种确定数据关联度的方法和装置、数据推荐方法和装置
US11392589B2 (en) Multi-vertical entity-based search system
WO2023125580A1 (zh) 一种搜索结果展现方法、装置、计算机设备及存储介质
CN104111959B (zh) 基于社交网络的服务推荐方法
CN107357911A (zh) 一种文本输入方法及装置
TWI709094B (zh) 社群資訊處理方法與系統
CN102314422A (zh) 一种基于用户兴趣优选开放式互动版块的方法与设备
CN110515964A (zh) 一种文件更新方法、装置、电子设备和介质
WO2016033155A2 (en) Query-breadth selected search result sorting mechanism
CN107992487A (zh) 个性化推荐方法及装置
CN117807988A (zh) 服装原稿生成方法、装置、电子设备及存储介质
KR20220039501A (ko) 보유 의류와 미 보유 의류를 구분하여 의류 관리 정보를 제공하는 방법, 이를 이용하는 서버 및 프로그램
CN110728132A (zh) 一种文本数据管理方法及***
KR20230129348A (ko) 보유 의류와 미 보유 의류를 구분하여 의류 관리 정보를 제공하는 방법, 이를 이용하는 서버 및 프로그램