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特表2022-539278天気予報ビデオの生成方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム製品

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-09-08

(54)【発明の名称】天気予報ビデオの生成方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム製品

(51)【国際特許分類】

G06F 16/9035 20190101AFI20220901BHJP

【ＦＩ】

G06F16/9035

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2021536291

(86)(22)【出願日】2020-11-30

(85)【翻訳文提出日】2021-06-21

(86)【国際出願番号】 CN2020132822

(87)【国際公開番号】W WO2021243985

(87)【国際公開日】2021-12-09

(31)【優先権主張番号】202010507379.0

(32)【優先日】2020-06-05

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】512015127

【氏名又は名称】バイドゥオンラインネットワークテクノロジー（ペキン）カンパニーリミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】常毅標

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175DA10

5B175FA01

5B175GA04

5B175HA01

(57)【要約】

本願は、天気予報ビデオの生成方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム製品を開示し、人工知能の知能推薦分野に関する。具体的な実現形態は、地理領域に基づいて、前記地理領域の天気予報情報を取得する；ビデオスタイルをマイニングする；前記天気予報情報及び前記ビデオスタイルを参照し、ディープラーニング技術に基づいてトレーニングされた天気予報ビデオ生成モデルを用いて天気予報ビデオを生成する。本願は、上記技術案によって天気予報ビデオを生成し、ビデオの形態で天気予報を展示することができ、ネットワークプラットフォームにおける天気予報の形態を豊富にし、天気予報表示方式の柔軟性を高めることができる。また、天気予報情報及びビデオスタイルを参照して、様々なビデオスタイルの天気予報ビデオを生成することができ、様々なビデオスタイルに気になるユーザのニーズを満たし、ユーザ体験を向上させ、ユーザの粘性を向上させる。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

地理領域に基づいて、前記地理領域の天気予報情報を取得することと、
ビデオスタイルをマイニングすることと、
前記天気予報情報及び前記ビデオスタイルを参照して天気予報ビデオを生成することと、を含む、
ことを特徴とする天気予報ビデオの生成方法。

【請求項2】

前記天気予報情報及び前記ビデオスタイルに基づいて天気予報ビデオを生成する前に、前記天気予報ビデオの生成方法は、
ユーザの属性情報及び前記天気予報情報に基づいて、関連推薦情報を取得することをさらに含み、
さらに、前記天気予報ビデオの生成方法は、
前記天気予報情報、前記ビデオスタイル及び前記推薦情報を参照して前記天気予報ビデオを生成することをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の天気予報ビデオの生成方法。

【請求項3】

ユーザの属性情報及び前記天気予報情報に基づいて、関連推薦情報を取得することは、
前記ユーザの属性情報及び前記天気予報情報とに基づいて、予め作成されたユーザ属性情報、天気予報情報及び関連推薦情報を含む情報テーブルから、旅行提示情報及び／又は着衣提案情報を取得することを含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の天気予報ビデオの生成方法。

【請求項4】

前記ユーザの属性情報及び前記天気予報情報とに基づいて、予め作成されたユーザ属性情報、天気予報情報及び関連推薦情報を含む情報テーブルから、旅行提示情報及び／又は着衣提案情報を取得する前に、前記天気予報ビデオの生成方法は、
履歴ログデータに基づいて、複数のユーザ属性情報、天気予報情報及び関連推薦情報を収集することと、
前記ユーザ属性情報、天気予報情報及び関連推薦情報の対応関係を構築し、前記情報テーブルに記憶することと、を含む、
ことを特徴とする請求項３に記載の天気予報ビデオの生成方法。

【請求項5】

ビデオスタイルをマイニングすることは、
前記ユーザの属性情報に基づいて、前記ビデオスタイルをマイニングすることを含む
ことを特徴とする請求項２～４のいずれか一項に記載の天気予報ビデオの生成方法。

【請求項6】

前記ユーザの属性情報に基づいて、前記ビデオスタイルをマイニングすることは、
前記ユーザの属性情報から前記ビデオスタイルを取得することと、
前記ユーザの身分情報に基づいて、前記ビデオスタイルをマイニングすることと、
前記ユーザの年齢情報に基づいて、前記ビデオスタイルをマイニングすることと、
前記ユーザの趣味情報に基づいて、前記ビデオスタイルをマイニングすることと、又は
前記ユーザの最近の所定の時間帯に注目したドラマの素材に基づいて、前記ビデオスタイルをマイニングすることと、を含む、
ことを特徴とする請求項５に記載の天気予報ビデオの生成方法。

【請求項7】

前記天気予報情報及び前記ビデオスタイルを参照して天気予報ビデオを生成することは、
前記天気予報情報及び前記ビデオスタイルを参照して、ディープラーニング技術に基づいてトレーニングされた天気予報ビデオ生成モデルを用いて天気予報ビデオを生成することを含む
ことを特徴とする請求項１～４、６のいずれか一項に記載の天気予報ビデオの生成方法。

【請求項8】

前記天気予報情報及び前記ビデオスタイルを参照して天気予報ビデオを生成する後に、前記天気予報ビデオの生成方法は、
前記天気予報ビデオを前記ユーザにプッシュすることをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１～４、６のいずれか一項に記載の天気予報ビデオの生成方法。

【請求項9】

地理領域に基づいて、前記地理領域の天気予報情報を取得する天気情報取得モジュールと、
ビデオスタイルをマイニングするマイニングモジュールと、
前記天気予報情報及び前記ビデオスタイルを参照して天気予報ビデオを生成する生成モジュールと、を含む、
ことを特徴とする天気予報ビデオの生成装置。

【請求項10】

前記天気予報ビデオの生成装置は、
ユーザの属性情報及び前記天気予報情報に基づいて、関連推薦情報を取得する推薦情報取得モジュールをさらに含み、
さらに、前記生成モジュールは、前記天気予報情報、前記ビデオスタイル及び前記推薦情報を参照して前記天気予報ビデオを生成する、
ことを特徴とする請求項９に記載の天気予報ビデオの生成装置。

【請求項11】

前記推薦情報取得モジュールは、
前記ユーザの属性情報及び前記天気予報情報とに基づいて、予め作成されたユーザ属性情報、天気予報情報及び関連推薦情報を含む情報テーブルから、旅行提示情報及び／又は着衣提案情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の天気予報ビデオの生成装置。

【請求項12】

前記天気予報ビデオの生成装置は、
履歴ログデータに基づいて、複数のユーザ属性情報、天気予報情報及び関連推薦情報を収集する収集モジュールと、
前記ユーザ属性情報、天気予報情報及び関連推薦情報の対応関係を構築し、前記情報テーブルに記憶する構築モジュールと、さらにを含む
ことを特徴とする請求項１１に記載の天気予報ビデオの生成装置。

【請求項13】

前記マイニングモジュールは、前記ユーザの属性情報に基づいて、前記ビデオスタイルをマイニングする、
ことを特徴とする請求項１０～１２のいずれか一項に記載の天気予報ビデオの生成装置。

【請求項14】

前記マイニングモジュールは、
前記ユーザの属性情報から前記ビデオスタイルを取得し、
前記ユーザの身分情報に基づいて、前記ビデオスタイルをマイニングし、
前記ユーザの年齢情報に基づいて、前記ビデオスタイルをマイニングし、
前記ユーザの趣味情報に基づいて、前記ビデオスタイルをマイニングし、又は
前記ユーザの最近の所定の時間帯に注目したドラマの素材に基づいて、前記ビデオスタイルをマイニングする、
ことを特徴とする請求項１３に記載の天気予報ビデオの生成装置。

【請求項15】

前記生成モジュールは、
前記天気予報情報及び前記ビデオスタイルを参照して、ディープラーニング技術に基づいてトレーニングされた天気予報ビデオ生成モデルを用いて天気予報ビデオを生成する、
ことを特徴とする請求項９～１２、１４のいずれか一項に記載の天気予報ビデオの生成装置。

【請求項16】

前記天気予報ビデオの生成装置は、
前記天気予報ビデオを前記ユーザにプッシュするプッシュモジュールをさらに含む、
ことを特徴とする請求項９～１２、１４のいずれか一項に記載の天気予報ビデオの生成装置。

【請求項17】

少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されたメモリと、を含み、
前記メモリは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を記憶し、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１～８のいずれか一項に記載の方法を実行するように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される、
ことを特徴とする電子機器。

【請求項18】

コンピュータ命令は、前記コンピュータに請求項１～８のいずれか一項に記載の方法を実行させるコンピュータ命令を記憶した、
ことを特徴とする非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本願は、出願日が２０２０年０６月０５日であり、出願番号が２０２０１０５０７３７９０であり、発明名称が「天気予報ビデオの生成方法、装置、電子機器及び記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張する。

【0002】

本願は、コンピュータ技術の分野に関し、特に人工知能の知能推薦の分野に関し、具体的には、天気予報ビデオの生成方法、装置、電子機器及び記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0003】

天気予報は、ユーザにとって関心している情報である。天気予報の情報に基づいて、ユーザは、将来の行程を効率的に計画することができる。

【0004】

モバイルインターネットの発展に伴い、若いユーザは、通常、モバイル端末を用いてネットワークから天気予報情報を取得する。また、従来のネットワークにおける天気予報情報は、通常、絵文字方式を用い、展示方式が非常にリジッドである。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上記技術課題を解決するために、本願は、天気予報ビデオの生成方法、装置、電子機器及び記憶媒体を提供している。

【0006】

第１の態様によれば、
地理領域に基づいて、前記地理領域の天気予報情報を取得することと、
ビデオスタイルをマイニングすることと、
前記天気予報情報及び前記ビデオスタイルを参照して天気予報ビデオを生成することと、を含む天気予報ビデオの生成方法を提供している。

【0007】

第２の態様によれば、
地理領域に基づいて、前記地理領域の天気予報情報を取得する天気情報取得モジュールと、
ビデオスタイルをマイニングするマイニングモジュールと、
前記天気予報情報及び前記ビデオスタイルを参照して天気予報ビデオを生成する生成モジュールと、を含む天気予報ビデオの生成装置を提供している。

【0008】

第３の態様によれば、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されたメモリと、を含み、
前記メモリは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を記憶し、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが上記のような方法を実行するように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される電子機器を提供している。

【0009】

第４の態様によれば、
前記コンピュータに上記のような方法を実行させるコンピュータ命令を記憶した非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供している。

【0010】

本開示の技術によれば、上述の技術案を用いて天気予報ビデオを生成することにより、ビデオの方式で天気予報を展示することができ、ネットワークプラットフォームにおける天気予報の形態を豊富にし、天気予報展示方式の柔軟性を高めることができる。さらに、本願では天気予報情報及びビデオスタイルを参照できるため、様々なビデオスタイルの天気予報ビデオを生成し、様々なビデオスタイルに気になるユーザのニーズを満たし、ユーザ体験を向上させ、ユーザの粘性を向上させる。

【0011】

ここで記載された内容は、本開示の実施例の主要な特徴または重要な特徴を特定することを意図しておらず、本開示の範囲を限定するものでもないことを理解されたい。本開示の他の特徴は、以下の説明によって容易に理解されるであろう。

【0012】

図面は、本願をよりよく理解するためのものであり、本願を限定するものではない。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】図１は、本願の第１の実施例による概略図である。

【図2】図２は、本願の第２の実施例による概略図である。

【図3】図３は、本願の第３の実施例による概略図である。

【図4】図４は、本願の第４の実施例による概略図である。

【図5】図５は、本願の第５の実施例による概略図である。

【図6】図６は、本願の実施例の天気予報ビデオの生成方法を実現するための電子機器のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

添付の図面を組み合わせて本願の例示的な実施例を説明し、よく理解するように、本願の実施例の様々な詳細を含むが、それらは単に例示的なものとみなされるべきである。したがって、当業者は、本願の範囲および精神から逸脱することなく、本明細書に記載された実施例に対して様々な変更および修正を行うことができることを認識するであろう。同様に、明確化および簡潔化のために、以下の説明では、周知の機能及び構成についての記載が省略される。

【0015】

図１は、本願の第１の実施例による概略図であり、図１に示すように、本実施例は、天気予報ビデオの生成方法を提供し、具体的には以下のステップを含むことができる。

【0016】

Ｓ１０１、地理領域に基づいて、地理領域の天気予報情報を取得する；

【0017】

Ｓ１０２、ビデオスタイルをマイニングする；

【0018】

Ｓ１０３、天気予報情報及びビデオスタイルを参照して、天気予報ビデオを生成する。

【0019】

本実施例の天気予報ビデオの生成方法の実行主体は、天気予報ビデオの生成装置であり、この装置は電子機器であってもよく、あるいは、ソフトウェア集積によるアプリケーションであってもよい。

【0020】

本実施例の天気予報ビデオの生成方法の適用場面は、１つのネットワークプラットフォームで、いずれかの地理領域の天気予報情報を取得し、いずれかのビデオスタイルをマイニングすることであることができる。そして、天気予報情報及びビデオスタイルに基づいて、当該地理領域の天気予報ビデオを生成する。例えば、いずれかの地理領域に対して、複数のビデオスタイルをマイニングすれば、当該地理領域の天気予報情報とビデオスタイル毎に、１つの天気予報ビデオを生成してもよい。同一の地理領域について、異なるビデオスタイルに気になるユーザのニーズを満たすように、複数のビデオスタイルに対応する天気予報ビデオを生成することができる。

【0021】

本実施例の天気予報情報は、天気予報ビデオの主要なコンテンツ情報を構成しており、ビデオスタイルは、天気予報ビデオを生成するパラメータの１つとして、天気予報情報のコンテンツを何らかの形式で展示し、これにより、ユーザの視聴性を高め、ユーザの個性的ニーズを満たす。例えば、ビデオスタイルは、様々な次元の情報で区分されてもよく、例えば、伝統的なスタイル、ユーモアスタイル、かわいいスタイル、清宮オペラスタイル、若者スタイル、中年者スタイル、高齢者スタイルなどがあり、ここでは贅言しない。各ビデオスタイルについて、対応する天気予報ビデオに当該スタイルの情報を持たせることができる。例えば、伝統的なスタイルに対応する天気予報ビデオは、伝統的な、ニュースティミュレーションに似た方式で天気予報ビデオを放送することができる。また、ユーモアスタイルに対応する天気予報のビデオは、ユーモアの文字列やイントネーションなどを用いて天気予報のビデオを放送することができる。他のビデオスタイルも同様であるため、ここでは贅言しない。

【0022】

本実施例において、天気予報情報及びビデオスタイルを参照して天気予報ビデオを生成する場合、種々のビデオ作成ツールを用いて実現することができ、ここでは限定しない。

【0023】

本実施例の天気予報ビデオの生成方法は、地理領域に基づいて、地理領域の天気予報情報を取得する；ビデオスタイルをマイニングする；天気予報情報及びビデオスタイルを参照して天気予報ビデオを生成することで、従来技術に比べて、ビデオの方式で天気予報を展示することができ、ネットワークにおける天気予報の形態が豊富になり、天気予報の展示方式の柔軟性が向上することができる。また、本実施例の技術案は、天気予報情報及びビデオスタイルを参照して、様々なビデオスタイルの天気予報ビデオを生成することができ、様々なビデオスタイルに気になるユーザのニーズを満たし、ユーザ体験を向上させ、ユーザの粘りを向上させることができる。

【0024】

図２は、本願の第１の実施例による概略図であり、図２に示すように、本実施例は、上記図１に示す実施例を基に、ユーザ向けの天気予報ビデオの生成方法を提供している。具体的には、以下のステップを含む。

【0025】

Ｓ２０１、ユーザが注目する地理領域に基づいて、地理領域の天気予報情報を取得する；

【0026】

Ｓ２０２、ユーザの属性情報に基づいて、ビデオスタイルをマイニングする；

【0027】

Ｓ２０３、天気予報情報及びビデオスタイルを参照し、ディープラーニング技術トレーニングに基づく天気予報ビデオ生成モデルを用いて、天気予報ビデオを生成する。

【0028】

図１に示した実施例とは異なり、本実施例におけるアプリケーションシナリオは、ある特定のユーザに対して、当該ユーザが興味を持つ天気予報ビデオを生成するものである。

【0029】

なお、本実施例において、ユーザが注目する地理領域は、ユーザの移動端末に対して位置を定める地理領域であってもよい。あるいは、本実施例の技術案は、ユーザによって行い、ユーザが、移動端末によって、知りたい地理領域をインターフェースから入力または選択し、当該地理領域の天気予報ビデオを要求すること、あるいは、ユーザの活動領域に対する分析によって、ユーザが注目する地理領域を取得すること、あるいは、ユーザが天気予報ビデオ要求を行う前の所定の時間範囲におけるユーザのウェブページにおける行動ログについて、ユーザが注目する地理領域をマイニングすることもできる。例えば、ユーザが、ある旅行サイトで、ある都市Ａの各メッセージを閲覧した後、天気予報ビデオの要求をクリックした場合、その時点では、ユーザは、その都市Ａの天気予報ビデオを見たいと考える。もちろん、実際の応用では、ユーザが注目する地理領域の他の取得方式が存在してもよく、ここでは贅言しない。

【0030】

いずれの方式によっても、ユーザが注目する地理領域を取得した後に、当該地理領域の天気予報情報を取得することができる。例えば、具体的には、各公式天気予報サイトにアクセスすることによって、当該地理領域の天気予報情報を取得することができる。選択的には、本実施例の天気予報情報は、将来の１日、２日、さらにＮ日の連続日のそれぞれの最高気温、最低気温、風力、天候が晴れか雨か雪か、雨か雪かのレベル、およその時刻、曇りの有無、天候品質指数、紫外線指数等のうち少なくとも１つを含んでもよい。

【0031】

本実施例では、ユーザの属性情報に基づいて、ユーザが気になる可能性があるビデオスタイルをマイニングすることもできる。主に、異なるユーザであれば、異なるビデオスタイルのビデオに気になることがあり、例えば、ユーザによっては、伝統的なスタイルのテレビ放送局の天気予報ビデオスタイルを好むことがあり、若いユーザは、例えばユーモア又はかわいいビデオという自分の個人的なスタイルの天気予報ビデオをより必要とする場合があり、更に、ある方言版又は他のビデオを好むユーザもいる。本実施例では、ユーザの属性情報に基づいて、当該ユーザが最も興味を持ちそうなビデオスタイルをマイニングすることができる。

【0032】

本実施例において、天気予報ビデオを生成する際、具体的には、取得された天気予報情報とビデオスタイルを天気予報ビデオの生成の素材として、予めトレーニングされた天気予報ビデオ生成モデルに入力し、当該天気予報ビデオ生成モデルから該当する天気予報ビデオを生成して出力することができ、当該ビデオスタイルが当該ユーザが気になるスタイルであることを保証し、さらに当該天気予報ビデオに対するユーザの興味を向上することができる。

【0033】

本実施例の天気予報ビデオ生成モデルについては、様々なビデオスタイルの大量のトレーニングデータを用いてディープラーニング技術に基づいてトレーニングし、これにより、様々なビデオスタイルの天気予報ビデオに対する生成を実現することができる。

【0034】

例えば、ユーモアのビデオスタイルの場合、天気予報情報、ユーモアスタイルの標識、および人工的に生成されたユーモアスタイルの天気予報ビデオを含む大量のトレーニングデータを採集することができる。トレーニングする際に、該天気予報ビデオ生成モデルに各トレーニングデータにおける天気予報情報とユーモアスタイルの標識を入力し、天気予報ビデオ生成モデルによって、対応するスタイルの天気予報ビデオを生成し、次に生成された天気予報ビデオと人工的に生成された天気予報ビデオに採用される言語スタイル、採用された文字及びアナウンスのイントネーション、話速等が一致するか否かを総合的に比較し、一致しなければ、該天気予報ビデオ生成モデルのパラメータを調整して、生成された天気予報ビデオと人工的に生成された天気予報ビデオとを一致させることにより、人工的に生成された天気予報ビデオのスタイルを学習する。大量のトレーニングデータのトレーニングによって、当該天気予報ビデオ生成モデルが、当該ビデオスタイルの天気予報ビデオの生成を学習することができる。ここで採用される文字は、主に、そのビデオスタイルにマッチングし、かつ天気情報以外の他の文字であり、天気予報ビデオを生成するためには、天気情報だけでなく、天気情報を一緒にまとめるための豊かな文字列が必要であり、生成された天気予報ビデオがより生きやすい。

【0035】

他のビデオスタイルについても、類似なディープラーニングに基づくトレーニング方式を用いて、天気予報ビデオ生成モデルが様々なビデオスタイルの天気予報ビデオの生成を学習するようにしてもよい。

【0036】

本実施例の天気予報ビデオの生成方法は、上記の技術案によって天気予報ビデオを生成することにより、ビデオの方式で天気予報を展示することができ、ネットワークにおける天気予報の形態を豊富にし、天気予報展示方式の柔軟性を高めることができる。また、本実施例ではユーザの属性情報に基づいてビデオスタイルをマイニングすることにより、ユーザが興味を有するビデオスタイルをマイニングすることができ、さらに天気予報情報及びビデオスタイルを参照して天気予報ビデオ生成モデルを用いて天気予報ビデオを生成することにより、生成された天気予報ビデオをユーザが興味を有するビデオスタイルにすることができ、ユーザの個性化のニーズに対応し、ユーザエクスペリエンスを向上させ、ユーザの粘性を向上させることができる。

【0037】

図３は、本願の第３の実施例による概略図であり、図３に示すように、本実施例の天気予報ビデオの生成方法は、上記図２に示す実施例の技術案に加えて、本願の技術案をさらに詳細に説明している。図３に示すように、本実施例の天気予報ビデオの生成方法は、具体的には、以下のステップを含んでもよい。

【0038】

Ｓ３０１、ユーザが注目する地理領域に基づいて、地理領域の天気予報情報を取得する；

【0039】

Ｓ３０２、ユーザの属性情報に基づいて、ビデオスタイルをマイニングする；

【0040】

本実施例におけるステップＳ３０１及びＳ３０２は、上記図２に示す実施例におけるステップＳ２０１及びＳ２０２と同じであり、上記図１に示す実施例に関する記載を参照することができる。

【0041】

さらに、本実施例において、当該ステップＳ３０２は、具体的には、以下のいずれかの実現方式を含んでもよい：

【0042】

（１）ユーザの属性情報からビデオスタイルを取得する；

【0043】

この方式では、ユーザの属性情報において、ユーザが自分の好むビデオスタイルを明確に標識することができ、例えば、ユーザの個人センタにユーザが選択可能なビデオスタイルのタグを設けておき、ユーザが自分の好むビデオスタイルのタグを選択するようにしてもよい。ビデオスタイルは、タグやパラメータの一種として、例えば、数字、アルファベット、又は組み合わせた記号で識別されるビデオスタイルであってもよい。

【0044】

（２）ユーザ身分情報に基づいてビデオスタイルをマイニングする；

【0045】

この方式では、ユーザの身分情報に基づいて、ユーザの身分情報に合致するビデオスタイルをマイニングすることができる。例えば、あるユーザがニュース職業者であり、当該ユーザが伝統的なスタイルでありかつ何ら特別の手直しをしないビデオスタイルを見たいと考えられ、生成された天気予報ビデオには最も基本的な天気予報情報が含まれるように限定すればよい。一方、あるユーザが、非常に若く２次元を好むユーザであれば、当該ユーザがアニメ化のタイプのビデオスタイルを好むと考えられ、当該ビデオスタイルにいくつかの漫画アニメ画像が採用され、アニメシーンによって当該ユーザに合致するビデオスタイルの天気予報ビデオを生成することができる。あるユーザが生徒であり、当該ユーザが最も受けることのできるスタイルは教師授業のスタイルであると考えることができ、生成された天気予報ビデオにある人物で教師を模倣し、教習シーンを用いて実現することができる。当然ながら、実際の応用では、ユーザ身分情報は、多くの他の種類を含むこともでき、これに対応して、ユーザが好むビデオスタイルをマイニングし、その後、ユーザのビデオスタイルに基づいて当該ユーザが好む天気予報ビデオを生成することができる。

【0046】

本実施例におけるユーザ身分情報は、ユーザの個人センタにおいてユーザが選択した職業に基づいて取得することができる。ユーザが職業を選択しなかった場合、ユーザの履歴アクセスデータに基づいて、当該ユーザの可能性のある職業を推測することができる。

【0047】

（３）ユーザの年齢情報に基づいてビデオスタイルをマイニングする；

【0048】

この実装形態では、ユーザの年齢情報を複数の段階に区分し、例えば、最も基本的には、若者、中年者および高齢者という３つの段階に区分することができる。若者について、若者がより軽快なビデオスタイルに気になると考えられ、このビデオスタイルは、若者が好む言葉などの若者が好む要素を生成されたビデオに追加することができる。また、若者が人気を上げ、生成された天気予報ビデオの話速を少しでも速くできるように限定することができ、若者の思惑に一層合致する。中年の場合には、中年が好むビデオスタイルを伝統的な規則的なものに設定することができ、上記ニュース職員が好む特殊な改変をしないビデオスタイルに類似し、当該ビデオスタイルに通常の話速での再生を限定できればよい。高齢者の場合には、高齢者が身体機能が劣化し、反応が鈍いと考えられ、対応のビデオスタイルに生成される天気予報のビデオで柔らかくより分かりやすい言葉で放送することができ、流行言葉を避け、且つ、話し速度が遅い必要がある。もちろん、実際な適用において、具体的な需要に応じて、年齢情報をさらに複数の段階に分け、各段階ごとに対応するビデオスタイルを対応づけて配置することも可能である。

【0049】

また、本実施例のユーザの年齢情報は、ユーザの個人センタにおけるユーザの基本情報から取得することもできる。ユーザがその年齢情報を標識していない場合には、ユーザの履歴アクセルデータに基づいて、ユーザの年齢情報を推定するようにしてもよい。

【0050】

（４）ユーザの趣味情報に基づいてビデオスタイルをマイニングする；又は

【0051】

このような実装形態では、ユーザの趣味情報に基づいて、当該ユーザがより興味を持ち得るビデオスタイルをマイニングすることができる。例えば、球技を好むユーザに対しては、ビデオスタイルにおいて、生成された天気予報ビデオに、ある競技解説者の口当たりを用いて天気予報を放送することを限定することができる。ファッションショーを好むユーザに対しては、ビデオスタイルにおいて、生成された天気予報ビデオにファッションショーの方式を用いて天気予報を放送することを限定することができる。音楽を好むユーザに対しては、ビデオスタイルにおいて、生成された天気予報ビデオに、ある歌星を用いて天気予報を放送することを限定するができる。すなわち、本実施例では、ユーザの趣味に基づいて、その対応するビデオスタイルにユーザの好きなシーンを限定したり、ユーザの好きな人形で天気予報を報知したりすることができる。

【0052】

本実施例のユーザが、あるネットワークプラットフォームに登録する場合、通常、ユーザの趣味情報を収集する。ユーザが選択していなければ、ユーザの履歴アクセルデータに基づいて、そのユーザの趣味情報を推定してもよい。

【0053】

（５）ユーザが最近の所定の時間帯内に注目したドラマの素材に基づいてビデオスタイルをマイニングする。

【0054】

例えば、あるユーザが最近１カ月で清宮オペラをよく見る場合、対応するビデオスタイルを清宮オペラスタイルに設定し、当該スタイルに清宮オペラシーンを限定して天気予報を放送することができる。女性ユーザに対して、「小主、今日の天気が寒いです」という言葉を文字に持たせ、ユーザをシーンに持ち込むことができる。同様に、スパイ戦争スタイル、都会スタイル、農家スタイルなどを設定してもよく、ユーザの注目するドラマに応じて、該当するビデオスタイルをマイニングすることができる。

【0055】

なお、上記のいずれのビデオスタイルであっても、各ビデオスタイルの特色はいずれも予め配置されており、かつ該当する天気予報生成モデルは当該ビデオスタイルの天気予報ビデオの生成をトレーニングしている。

【0056】

選択的には、実際な適用では、上記ビデオスタイルに加えて、実際な状況に応じて、より多くのビデオスタイルを予め設定しておき、ユーザの属性情報に応じて、相応的なビデオスタイルをマイニングすることができる。ここでは贅言しない。

【0057】

また、実際な適用では、上記複数の態様を選択可能な複数のマイニングルールとして、それぞれに優先度を配置してもよい。ビデオスタイルをマイニングする際に、優先度の高い順にマイニングすることができる。優先度の高いルールがマイニングされていなければ、ユーザに対応するビデオスタイルをマイニングするまでに、さらに優先度の低いルールでマイニングしてもよい。要するに、上記の各方式を用いてビデオスタイルをマイニングせば、マイニングされたビデオスタイルがユーザのニーズにより合致することを保証でき、更にビデオスタイルに基づいて生成された天気予報ビデオがユーザの個性化ニーズに合致することを効果的に保証でき、ユーザの興味を高めることができる。

【0058】

Ｓ３０３、ユーザの属性情報と天気予報情報に基づいて、関連推薦情報を取得する；

【0059】

例えば、本実施例における関連推薦情報は、旅行提示情報及び／又は着衣提案情報などを含んでもよい。その中、旅行提示情報は、温度が高い場合、外出を減らすように提示すること、土砂崩れの場合、山間への出行を避けるように提示すること、曇りが非常にひどい場合、窓を閉じて空気清浄機を開けるるように提示すること、紫外線が非常に強い場合、日焼け止めを行うように提示することなどを含むことができる。着衣提案情報は、温度や天候に応じて、ユーザが衣服を適時に着けるように提示することなどを含むことができる。

【0060】

なお、本実施例では、関連推薦情報を取得する際に、ユーザの属性情報に基づいて推薦する必要もあり、推薦情報をさらに適切に取得し、推薦情報の正確性を確保することができる。例えば、ユーザの属性情報に基づいて、車を有するユーザに対して、取得された推薦情報に洗車を推薦するか否かを含め、車を有しないユーザに対して、関連情報を取得しなくてもよい。郊外を好むユーザに対して、土砂崩れのリスクがある場合に、その旨を提示することができる。一方、郊外に行かないユーザに対して、関連推薦情報を取得しなくてもよい。また、高齢者に対して、対応する関連推薦情報に「歩きながら暖かくしてください」ということを含め、中年者に対して、対応する関連推薦情報に「仕事が終わったら、早く家に帰ってください」ということを含め、若者に対して、対応する関連推薦情報に、「発汗後の感冒を防止する」などを含んでもよい。要するに、本実施例によれば、ユーザの属性情報と天気予報情報とに基づいて、関連推薦情報を取得することができる。

【0061】

選択的には、このステップＳ３０３の前に、
（ａ）履歴ログデータに基づいて、複数のユーザ属性情報、天気予報情報、及び関連推薦情報を収集するステップと、
（ｂ）ユーザ属性情報、天気予報情報及び関連推薦情報の対応関係を付けて、情報テーブルに記憶するステップとを含むことができる。

【0062】

対応的には、このステップＳ３０３は、具体的に、ユーザの属性情報と天気予報情報とに基づいて、予め作成されたユーザの属性情報、天気予報情報および関連推薦情報を含む情報テーブルから、旅行提示情報及び／又は着衣提案情報を取得するようにしてもよい。

【0063】

具体的には、履歴ログデータから、各ユーザの属性情報、各ユーザの各天気予報情報に対応する天気での旅行提示情報および着衣提案情報を含む各ユーザの情報を収集することができる。全てのユーザの情報を統計することにより、ユーザ属性情報、天気予報情報及び関連推薦情報の対応関係を含む情報テーブルを作成することができる。使用に際しては、取得したユーザの属性情報と天気予報情報とに基づいて、関連推薦情報を取得することができ、使い勝手がよい。また、上記対応関係において収集される情報は、いずれも実際の履歴ログデータに基づいて収集されるので、例えば、旅行提示情報及び／又は着衣提案情報という取得した関連推薦情報の正確性を保証することができる。

【0064】

具体的には、このステップＳ３０３と、上記ステップＳ３０１及びＳ３０２とは、優先順位の制限がなくてもよい。

【0065】

Ｓ３０４、ビデオスタイルに基づいて、天気予報ビデオ生成モデルリストから当該ビデオスタイルに対応する天気予報ビデオ生成モデルを取得する；

【0066】

Ｓ３０５、天気予報情報及びお推薦情報を参照し、当該ビデオスタイルの天気予報ビデオ生成モデルを用いて天気予報ビデオを生成する；

【0067】

本実施例では、天気予報ビデオを生成する際に、天気予報情報及び推薦情報を共に素材として、天気予報ビデオの内容を豊富にすることができ、旅行提示情報および／または着衣提案情報などを含んでもよい。

【0068】

本実施例の該ステップＳ３０４－３０５と上記ステップＳ２０３と相違点は、上記実施例のステップＳ２０３が、複数のビデオスタイルを同時に対応する天気予報ビデオ生成モデルを用いて実現されることである。本実施例では、１つの天気予報ビデオ生成モデルを用いて複数のビデオスタイルに対応するのではなく、予めディープラーニング技術に基づいて複数のビデオスタイルの天気予報ビデオ生成モデルをトレーニングすることができ、各ビデオスタイルの天気予報ビデオ生成モデルが１つのビデオスタイルのビデオの作成に注目し、生成した天気予報ビデオの正確性と品質を向上させることができる。各ビデオスタイルの天気予報ビデオ生成モデルのディープラーニング技術技術に基づくトレーニング過程は、上記図２に示す実施例の関連記載を参照してもよく、ここでは贅言しない。選択的には、当然ながら、本実施例において、複数のビデオスタイルに同時に対応する１つの天気予報ビデオ生成モデルのみを用いて天気予報ビデオを生成してもよく、その場合、天気予報情報、推薦情報及びビデオスタイルを直接に参照して、ディープラーニング技術に基づいてトレーニングされた天気予報ビデオ生成モデルを用いて、天気予報ビデオモデルを生成すればよい。同様に、当該天気予報ビデオ生成モデルも、ディープラーニング技術に基づいて、複数のビデオスタイルのトレーニングデータを用いてトレーニングして得られる必要がある。

【0069】

本実施例の様々なビデオスタイルの天気予報ビデオ生成モデルで用いられるビデオテンプレートは、いずれも異なってもよく、スタイルが異なれば、適用されるシーンが異なってもよい。また、いくつかのビデオスタイルのビデオには、人や動物によって天気予報情報を放送することができ、このような天気予報生成モデルを用いて天気予報ビデオを生成する場合、人や動物の口型が放送文字と一致しなければならず、ユーザがビデオを見る際に強い代入感を持たせることができる。また、選択的には、本実施例の天気予報生成モデルは、異なるテーマによって天気予報ビデオを生成してもよい。例えば、テーマは、その都市の特徴的な建物を含むことができ、例えば、北京のテーマは、故宮、頤和園、及び長城などを含むことができる。各テーマは、ビデオの背景として使用される１つ以上のピクチャに対応し得る。各テーマについて、それぞれのテーマ背景での天気予報ビデオを生成することができる。異なる天気に対して、ユーザは、異なるテーマを選択することができ、例えば、故宮の雪の天気予報ビデオ、頤和園の雨の天気予報ビデオなどを取得することができる。選択的には、このとき、天気予報情報、ビデオスタイル及びテーマを参照し、ディープラーニング技術に基づいて予めトレーニングされた天気予報ビデオ生成モデルを併用して、天気予報ビデオを生成してもよい。例えば、ステップＳ３０５の前に、ユーザが選択したビデオのテーマを取得してもよい。次に、天気予報情報、推薦情報およびテーマに対応する少なくとも１枚のピクチャを参照し、そのビデオスタイルの天気予報ビデオ生成モデルを用いて、天気予報ビデオを生成する。これにより、生成された当該ビデオスタイルの天気予報ビデオの背景をこのテーマにおけるピクチャとし、天気予報ビデオの展示方式をより豊富にし、その美観を向上させ、ユーザの個性的なニーズを満たす。

【0070】

Ｓ３０６、天気予報ビデオをユーザにプッシュする。

【0071】

本実施例の技術案は、上記方式に基づいて当該ユーザに対応する天気予報ビデオを生成した後、当該ユーザに当該天気予報ビデオを主動的にプッシュすることができる。例えば、あるネットワークプラットフォームは、上記技術案によって、各ユーザが気になる天気予報ビデオを生成し、例えば夜間のある一定時点という毎日の一定時点で、当該ユーザに天気予報ビデオをプッシュし、それによって、ユーザが当該天気予報ビデオに基づいて相応的な旅行計画を行うことができる。そして、本実施例におけるユーザに天気予報ビデオを主動的にプッシュする方式は、ユーザに非常に便利であり、ユーザは、ネットワーク上で天気予報の画像情報を検索することなく、プッシュを見てクリック再生するだけでよく、体験感が非常によい。

【0072】

本実施例の天気予報ビデオの生成方法は、上記技術案によって、ユーザの属性情報と天気予報情報とに基づいて、関連推薦情報を取得し、天気予報情報及び推薦情報をともにビデオの生成素材とし、ユーザが気になるビデオスタイルに対応する天気予報生成モデルを用いて、相応的な天気予報ビデオを生成し、ユーザにプッシュすることができる。本実施例では、天気予報情報の展示方式を効果的に豊富にするとともに、天気予報情報の内容を豊富にし、生成される天気予報ビデオにおける情報のより一層の目標性を効果的に保証し、ユーザの好みにできるだけ合わせることができ、ユーザの個性的なニーズに満たし、ユーザとインターネットプラットフォームとの粘性を高めることができる。

【0073】

図４は、本願の第４の実施例による概略図であり、図４に示すように、本実施例は、天気予報ビデオの生成装置４００を提供し、当該装置は、
地理領域に基づいて、地理領域の天気予報情報を取得するための天気情報取得モジュール４０１と、
ビデオスタイルをマイニングするためのマイニングモジュール４０２と、
天気予報情報及びビデオスタイルを参照して天気予報ビデオを生成する生成モジュール４０３と、を含む。

【0074】

本実施例の天気予報ビデオの生成装置４００は、上記モジュールによって天気予報ビデオの生成の実現原理及び技術効果を実現し、上記関連方法の実施例の実現と同じであり、詳細的には上記関連方法の実施例の記載を参照すればよく、ここでは贅言しない。

【0075】

図５は、本願の第５の実施例による概略図であり、図５に示すように、本実施例の天気予報ビデオの生成装置４００は、上記した図４に示す実施例の技術案に加えて、本願の技術案をさらに詳細に説明している。

【0076】

本実施例の天気予報ビデオの生成装置４００において、天気情報取得モジュール４０１は、具体的には、ユーザが注目する地理領域に基づいて、地理領域の天気予報情報を取得する。

【0077】

図５に示すように、本実施例の天気予報ビデオの生成装置４００は、さらに、
ユーザの属性情報及び天気予報情報に基づいて、関連推薦情報を取得する推薦情報取得モジュール４０４と、
天気予報情報、ビデオスタイル及び推薦情報を参照して、天気予報ビデオを生成する生成モジュール４０３と、含む。

【0078】

さらに選択的には、推薦情報取得モジュール４０４は、
ユーザの属性情報と天気予報情報とに基づいて、予め作成されたユーザの属性情報、天気予報情報および関連推薦情報を含む情報テーブルから、旅行提示情報及び／又は着衣提案情報を取得する。

【0079】

さらに選択的には、図５に示すように、本実施例の天気予報ビデオの生成装置４００は、さらに、
履歴ログデータに基づいて、複数のユーザ属性情報、天気予報情報、及び関連推薦情報を収集するための収集モジュール４０５と、
ユーザ属性情報、天気予報情報及び関連推薦情報の対応関係を構築し、情報テーブルに記憶するための構築モジュール４０６と、を含む。

【0080】

さらに選択的には、本実施例の天気予報ビデオの生成装置４００において、マイニングモジュール４０２は、ユーザの属性情報に基づいて、ビデオスタイルをマイニングすることに用いられる。

【0081】

さらに選択的には、マイニングモジュール４０２は、具体的に、
ユーザの属性情報からビデオスタイルを取得し、
ユーザ身分情報に基づいて、ビデオスタイルをマイニングし、
ユーザの年齢情報に基づいて、ビデオスタイルをマイニングし、
ユーザの趣味情報に基づいて、ビデオスタイルをマイニングし、あるいは、
ユーザの最近の所定の時間帯内に注目したドラマの素材に基づいて、ビデオスタイルをマイニングする。

【0082】

さらに選択的には、本実施例の生成モジュール４０３は、具体的には、天気予報情報及びビデオスタイルを参照し、ディープラーニング技術に基づいてトレーニングされた天気予報ビデオ生成モデルを用いて天気予報ビデオを生成する。

【0083】

対応的には、推薦情報が取得できれば、対応的に、生成モジュール４０３は、天気予報情報、ビデオスタイル及び推薦情報を参照して、ディープラーニング技術に基づいてトレーニングされた天気予報ビデオ生成モデルを用いて、天気予報ビデオを生成する。

【0084】

さらに選択的には、図５に示すように、本実施例の天気予報ビデオの生成装置４００は、さらに、
天気予報のビデオをユーザにプッシュするプッシュモジュール４０７を含む。

【0085】

本実施例の天気予報ビデオの生成装置４００は、上記モジュールによって天気予報ビデオの生成の実現原理及び技術効果を実現し、上記関連方法の実施例の実現と同様であり、詳細には上記関連方法の実施例の記載を参照すればよく、ここでは贅言しない。

【0086】

本願の実施例によれば、本願は、電子機器及び読み取り可能な記憶媒体をさらに提供している。

【0087】

図６に示すように、本願の実施例による天気予報ビデオの生成方法を実現する電子機器のブロック図である。電子機器は、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータである。電子機器は、例えば、パーソナルデジタルプロセッシング、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、及び他の類似なコンピューティングデバイス等、様々な形態のモバイルデバイスであってもよい。本明細書に示される部品、それらの接続及び関係、並びにそれらの機能は、単なる例示であり、本明細書に記載及び／又は請求される本願の実施を限定しない。

【0088】

図６に示すように、当該電子機器は、１つまたは複数のプロセッサ６０１と、メモリ６０２と、高速インターフェースと低速インターフェースとを含む、各部品を接続するためのインターフェースとを備える。各部品は、異なるバスで互いに接続され、共通のマザーボード上に実装されてもよいし、必要に応じて他の形態で実装されてもよい。プロセッサは、電子機器で実行される命令を処理してもよく、外部入出力装置（例えば、インターフェースに結合された表示機器）にＧＵＩのグラフィック情報を表示するようにメモリ中またはメモリ上に記憶された命令を含む。他の実施形態では、必要に応じて、複数のプロセッサおよび／または複数のバスを、複数のメモリおよび複数のメモリと共に使用し得る。同様に、複数の電子機器を接続し、各機器が必要な操作の一部（例えば、サーバアレイ、ブレードサーバの集合、マルチプロセッサシステムなど）を提供するようにしてもよい。図６では、１つのプロセッサ６０１を例に挙げている。

【0089】

メモリ６０２は、本願に提供される非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。前記メモリは、少なくとも１つのプロセッサに、本願に提供される天気予報ビデオの生成方法を実行させるように、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を記憶する。本願の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータに本願に提供される天気予報ビデオの生成方法を実行させるためのコンピュータ命令を記憶する。

【0090】

メモリ６０２は、非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体として、例えば、本願の実施例における天気予報ビデオの生成方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図４及び図５に示す関連モジュール）のような、非一時的ソフトウェアプログラム、非一時的コンピュータ実行可能なプログラム及びモジュールを記憶する。プロセッサ６０１は、メモリ６０２に記憶された非一時的ソフトウェアプログラム、命令およびモジュールを実行することによって、サーバの様々な機能アプリケーションおよびデータ処理を実行し、すなわち、上記方法の実施例における天気予報ビデオの生成方法を実現する。

【0091】

メモリ６０２は、記憶プログラム領域および記憶データ領域を含み、記憶プログラム領域は、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションを記憶し、記憶データ領域は、天気予報ビデオの生成方法を実現する電子機器の使用により作成されたデータ等を記憶する。また、メモリ６０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、例えば少なくとも１つのディスク記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス、または他の非一時的固体記憶デバイスなどの非一時的メモリを含んでもよい。いくつかの実施例では、メモリ６０２は、プロセッサ６０１から遠隔に配置されたメモリを選択することができ、それらの遠隔メモリは、ネットワークを介して、天気予報ビデオの生成方法を実現する電子機器に接続され得る。上記ネットワークの例示は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、移動体通信ネットワーク、及びそれらの組み合わせが挙げられるが、これらに限定されない。

【0092】

天気予報ビデオの生成方法を実現する電子機器は、入力装置６０３と、出力装置６０４とをさらに含んでもよい。プロセッサ６０１、メモリ６０２、入力装置６０３、及び出力装置６０４は、バス又は他の方式で接続されてもよく、図５では、バスで接続することを例に挙げている。

【0093】

入力装置６０３は、入力された数字または文字情報を受信し、天気予報ビデオの生成方法を実現する電子機器のユーザ設定および機能制御に関するキー信号入力を発生させることができ、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、ポインティングバー、一つまたは複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置６０４は、表示装置、補助照明装置（例えば、ＬＥＤ）、触覚フィードバック装置（例えば、振動モータ）などを含んでもよい。当該表示装置は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ及びプラズマディスプレイを含むが、これらに限らない。いくつかの実施形態では、表示装置はタッチスクリーンであってもよい。

【0094】

本明細書に記載のシステムおよび技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向けＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および／またはそれらの組合せで実現され得る。これらの様々な実施形態は、１つまたは複数のコンピュータプログラム内で実施されることを含み、当該１つまたは複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行および／または解釈され、当該プログラマブルプロセッサは、専用または汎用のプログラマブルプロセッサであり、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置からデータおよび命令を受信し、データおよび命令を当該記憶システム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置に送信する。

【0095】

これらの計算プログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードとしても言われる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含み、高級プロセス、および／またはオブジェクト指向プログラミング言語、および／またはアセンブリ／機械言語でこれらの計算プログラムを実施することができる。

【0096】

本明細書で使用される場合、「機械読み取り可能な媒体」および「コンピュータ読み取り可能な媒体」という用語は、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサのいずれかのコンピュータプログラム製品、デバイス、および／または装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ））に提供することであり、機械読み取り可能な信号としての機械命令を受信する機械読み取り可能な媒体を含む。「機械読み取り可能な信号」という用語は、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号である。

【0097】

ユーザとの対話を提供するために、コンピュータで本明細書に記載されるシステムおよび技術を実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（たとえば、ＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、ユーザがコンピュータに入力を提供し得るキーボードおよびポインティングデバイス（たとえば、マウスまたはトラックボール）とを有する。他の種類の装置は、ユーザとの対話を提供するために使用され得る。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形態（例えば、音声入力、発話入力または触覚入力）でユーザからの入力を受信することができる。

【0098】

本明細書で説明されるシステムおよび技術を、バックエンド部品を含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとして）、またはミドルウェア部品を含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、またはフロントエンド部品を含むコンピューティングシステム（例えば、ユーザが本明細書で説明されるシステムおよび技術の実施形態と対話することができるグラフィカルユーザインターフェースまたはウェブブラウザを有するユーザコンピュータ）、またはそのようなバックエンド部品、ミドルウェア部品、もしくはフロントエンド部品の任意の組合せを含むコンピューティングシステムにおいて実施され得る。任意の形態または媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）を介してシステムの部品を互いに接続することができる。通信ネットワークの例示は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、およびインターネットを含む。

【0099】

コンピュータシステムは、クライアントおよびサーバを含み得る。クライアントおよびサーバは、一般に、互いから離れており、通常、通信ネットワークを介して対話している。相応的なコンピュータで運行し、互いにクライアント-サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって、クライアントとサーバの関係を生成する。

【0100】

本願の実施例の技術案によれば、上記技術案を用いて、天気予報ビデオを生成することにより、ビデオの方式で天気予報を展示することができ、ネットワークプラットフォームにおける天気予報の形態を豊富にし、天気予報展示方式の柔軟性を高めることができる。さらに、本願ではユーザの属性情報に基づいてビデオスタイルをマイニングすることにより、ユーザが気になるビデオスタイルにマイニングすることができ、さらに天気予報情報及びビデオスタイルを参照し、天気予報ビデオ生成モデルを用いて天気予報ビデオを生成することにより、生成された天気予報ビデオをユーザが気になるビデオスタイルにすることができ、ユーザの個性的なニーズを満たし、ユーザの体験を向上させ、ユーザの粘性を向上させることができる。

【0101】

上記に示された様々な形態のフローを用いて、ステップを並べ替え、追加、または削除することができることを理解されたい。例えば、本願に記載された各ステップは、並列的に実行されてもよく、順番に実行されてもよく、異なる順番で実行されてもよく、本願において開示された技術案の所望の結果を達成することができる限り、ここで制限されない。

【0102】

上記の具体的な実施形態は、本願の保護範囲を限定するものではない。当業者であれば、設計の要求及び他の要因に応じて、各種の補正、組合、サブ組合および切り替えを行うことができることは明らかであろう。本願の思想及び原則における任意の補正、均等物及び改善は、本願の保護範囲に含まれるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【手続補正書】

【提出日】2021-06-21

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】