2025年中國(guó)香道數(shù)字嗅覺(jué)營(yíng)銷編程師認(rèn)證考試專項(xiàng)練習(xí)含答案一、單項(xiàng)選擇題（共15題，每題2分，共30分）1.以下哪項(xiàng)不屬于香道數(shù)字嗅覺(jué)營(yíng)銷中“嗅覺(jué)記憶錨點(diǎn)”的核心構(gòu)建要素？A.目標(biāo)用戶的童年香氛接觸史B.品牌經(jīng)典香調(diào)的分子結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性C.季節(jié)性消費(fèi)場(chǎng)景的嗅覺(jué)關(guān)聯(lián)度D.社交媒體熱門香評(píng)的關(guān)鍵詞頻率答案：B解析：嗅覺(jué)記憶錨點(diǎn)側(cè)重用戶情感連接，品牌香調(diào)分子結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性屬于技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面，不直接參與記憶錨點(diǎn)構(gòu)建。2.數(shù)字嗅覺(jué)設(shè)備中，用于將氣味分子轉(zhuǎn)化為電信號(hào)的核心部件是？A.氣體傳感器陣列B.微型氣泵C.模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）D.嵌入式處理器答案：A解析：氣體傳感器陣列通過(guò)表面化學(xué)反應(yīng)感知不同氣味分子，是信號(hào)轉(zhuǎn)化的核心；氣泵負(fù)責(zé)氣體采樣，ADC負(fù)責(zé)信號(hào)轉(zhuǎn)換，處理器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理。3.在香道數(shù)字營(yíng)銷中，“嗅覺(jué)盲測(cè)”的主要目的是？A.驗(yàn)證用戶對(duì)特定香調(diào)的生理敏感度B.測(cè)試數(shù)字嗅覺(jué)設(shè)備的氣味還原精度C.評(píng)估品牌香調(diào)的市場(chǎng)辨識(shí)度D.分析用戶嗅覺(jué)偏好的地域差異答案：C解析：嗅覺(jué)盲測(cè)通過(guò)屏蔽品牌信息，觀察用戶對(duì)香調(diào)的偏好和記憶，核心是評(píng)估品牌香調(diào)的獨(dú)立市場(chǎng)認(rèn)知度。4.以下哪種香材的數(shù)字嗅覺(jué)編碼優(yōu)先級(jí)最高？A.降真香（含α-雪松烯）B.龍腦（含右旋龍腦）C.沉水香（含倍半萜類化合物）D.艾草（含桉葉素）答案：C解析：沉水香因含復(fù)雜倍半萜類化合物，氣味層次豐富且用戶記憶深刻，其編碼需優(yōu)先保證關(guān)鍵分子的識(shí)別精度，避免信息丟失。5.香道數(shù)字營(yíng)銷中，“嗅覺(jué)-視覺(jué)聯(lián)覺(jué)模型”的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不包括？A.用戶對(duì)“溫暖”描述對(duì)應(yīng)的香調(diào)選擇記錄B.香調(diào)分子結(jié)構(gòu)與RGB色值的相關(guān)性數(shù)據(jù)C.不同光照強(qiáng)度下用戶嗅覺(jué)敏感度變化曲線D.經(jīng)典香氛廣告中“果香”與“明黃色”的關(guān)聯(lián)頻次答案：C解析：聯(lián)覺(jué)模型關(guān)注嗅覺(jué)與視覺(jué)的感知關(guān)聯(lián)，光照強(qiáng)度影響的是視覺(jué)本身的敏感度，屬于環(huán)境干擾變量，不直接參與模型訓(xùn)練。6.數(shù)字嗅覺(jué)營(yíng)銷編程中，處理傳感器漂移問(wèn)題的常用方法是？A.增加傳感器陣列的冗余度B.定期用標(biāo)準(zhǔn)氣樣進(jìn)行校準(zhǔn)C.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理D.采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)漂移趨勢(shì)答案：B解析：傳感器漂移是因長(zhǎng)期使用導(dǎo)致的基線偏移，最直接的解決方法是定期用標(biāo)準(zhǔn)氣樣（如乙醇、乙酸）校準(zhǔn)，其他方法為輔助手段。7.香道數(shù)字營(yíng)銷中，“嗅覺(jué)KOL”的核心價(jià)值在于？A.擴(kuò)大品牌香調(diào)的技術(shù)專利影響力B.建立用戶對(duì)香調(diào)情感價(jià)值的信任背書C.優(yōu)化數(shù)字嗅覺(jué)設(shè)備的硬件參數(shù)D.降低嗅覺(jué)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)成本答案：B解析：KOL通過(guò)專業(yè)香評(píng)和場(chǎng)景化體驗(yàn)分享，幫助用戶建立對(duì)香調(diào)情感意義的認(rèn)同，本質(zhì)是信任傳遞。8.以下哪項(xiàng)不符合“香道數(shù)字嗅覺(jué)營(yíng)銷倫理規(guī)范”？A.標(biāo)注數(shù)字香調(diào)與真實(shí)香材的成分差異率B.收集用戶嗅覺(jué)偏好時(shí)明確告知數(shù)據(jù)用途C.利用算法放大用戶對(duì)某香調(diào)的生理敏感反應(yīng)D.向用戶說(shuō)明數(shù)字嗅覺(jué)設(shè)備的氣味還原誤差范圍答案：C解析：倫理規(guī)范要求避免技術(shù)濫用，放大生理敏感可能導(dǎo)致用戶不適，違反“最小干預(yù)”原則。9.香道數(shù)字營(yíng)銷中，“嗅覺(jué)熱力圖”的主要分析維度是？A.香調(diào)分子濃度與用戶停留時(shí)長(zhǎng)的相關(guān)性B.不同時(shí)間段內(nèi)用戶嗅覺(jué)交互行為的分布C.線下門店中各區(qū)域的香氛擴(kuò)散速度D.用戶對(duì)香調(diào)描述詞的情感傾向強(qiáng)度答案：B解析：熱力圖通過(guò)時(shí)間-空間維度展示用戶與數(shù)字嗅覺(jué)設(shè)備的交互頻率，反映關(guān)鍵營(yíng)銷節(jié)點(diǎn)的用戶行為集中區(qū)域。10.數(shù)字嗅覺(jué)編程中，處理多設(shè)備（手機(jī)/平板/專用嗅探器）數(shù)據(jù)同步的關(guān)鍵是？A.統(tǒng)一氣味分子的編碼協(xié)議B.提升設(shè)備的藍(lán)牙傳輸速率C.增加云服務(wù)器的存儲(chǔ)容量D.優(yōu)化用戶界面的操作一致性答案：A解析：不同設(shè)備需采用相同的氣味分子編碼標(biāo)準(zhǔn)（如ISO22935-1擴(kuò)展協(xié)議），否則數(shù)據(jù)無(wú)法互認(rèn)，傳輸速率和存儲(chǔ)是輔助條件。11.香道數(shù)字營(yíng)銷中，“嗅覺(jué)記憶喚醒率”的計(jì)算公式是？A.（喚醒特定記憶的用戶數(shù)/總測(cè)試用戶數(shù)）×100%B.（用戶描述記憶細(xì)節(jié)的完整度均值/滿分值）×100%C.（用戶對(duì)香調(diào)的情感強(qiáng)度評(píng)分均值/滿分值）×100%D.（用戶主動(dòng)分享香調(diào)體驗(yàn)的次數(shù)/總交互次數(shù)）×100%答案：A解析：?jiǎn)拘崖屎诵氖恰笆欠裼|發(fā)記憶”，而非記憶細(xì)節(jié)完整度或情感強(qiáng)度，主動(dòng)分享屬于傳播指標(biāo)。12.以下哪種香調(diào)的數(shù)字編碼需要重點(diǎn)保留“尾調(diào)”特征？A.柑橘調(diào)（前調(diào)突出）B.東方調(diào)（后調(diào)濃郁）C.水生調(diào)（中調(diào)清新）D.綠香調(diào)（前調(diào)尖銳）答案：B解析：東方調(diào)（如檀香、乳香）尾調(diào)是核心記憶點(diǎn)，編碼時(shí)需延長(zhǎng)采樣時(shí)間，保留后調(diào)分子的緩慢釋放特征。13.數(shù)字嗅覺(jué)營(yíng)銷編程中，“氣味指紋圖譜”的構(gòu)建依據(jù)是？A.傳感器陣列對(duì)單一分子的響應(yīng)強(qiáng)度B.多種分子組合下傳感器的響應(yīng)模式C.香材產(chǎn)地的地理信息數(shù)據(jù)D.用戶對(duì)香調(diào)的文字描述關(guān)鍵詞答案：B解析：氣味是多種分子的混合，指紋圖譜通過(guò)傳感器陣列對(duì)混合氣體的整體響應(yīng)模式（而非單一分子）實(shí)現(xiàn)區(qū)分。14.香道數(shù)字營(yíng)銷中，“跨文化嗅覺(jué)偏好適配”的關(guān)鍵是？A.增加香材的國(guó)際化采購(gòu)渠道B.分析不同文化中“愉悅嗅覺(jué)”的共性分子C.降低數(shù)字嗅覺(jué)設(shè)備的生產(chǎn)成本D.提升香調(diào)描述的多語(yǔ)言翻譯準(zhǔn)確性答案：B解析：不同文化對(duì)“好聞”的定義可能不同（如東方偏好甜暖，西方偏好清新），需找到跨文化共通的愉悅分子（如乙酸芐酯）作為基礎(chǔ)。15.數(shù)字嗅覺(jué)設(shè)備的“氣味刷新時(shí)間”主要影響？A.用戶對(duì)香調(diào)層次的感知體驗(yàn)B.設(shè)備的電池續(xù)航能力C.傳感器的使用壽命D.氣味分子的存儲(chǔ)容量答案：A解析：刷新時(shí)間指切換不同香調(diào)的間隔，過(guò)短會(huì)導(dǎo)致嗅覺(jué)疲勞，過(guò)長(zhǎng)影響層次感知，直接關(guān)系用戶體驗(yàn)。二、多項(xiàng)選擇題（共8題，每題3分，共24分，少選得1分，錯(cuò)選不得分）1.香道數(shù)字嗅覺(jué)營(yíng)銷的核心技術(shù)支撐包括？A.電子鼻（E-Nose）傳感器技術(shù)B.嗅覺(jué)-情感神經(jīng)關(guān)聯(lián)模型C.香材種植的氣候監(jiān)測(cè)系統(tǒng)D.多模態(tài)營(yíng)銷內(nèi)容提供算法答案：ABD解析：C屬于香材供應(yīng)鏈管理，非營(yíng)銷核心技術(shù)。2.數(shù)字嗅覺(jué)編程中，常用于氣味數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有？A.主成分分析（PCA）降維B.滑動(dòng)窗口去噪C.傅里葉變換（FFT）分析頻率特征D.K-means聚類劃分氣味類別答案：ABC解析：聚類屬于特征提取后的分類步驟，非預(yù)處理階段。3.香道數(shù)字營(yíng)銷中，“嗅覺(jué)用戶畫像”的維度包括？A.對(duì)單一香材的敏感度閾值B.偏好香調(diào)的三調(diào)（前/中/尾）分布C.購(gòu)買香氛產(chǎn)品的歷史客單價(jià)D.社交媒體中與香相關(guān)的關(guān)鍵詞云答案：ABCD解析：用戶畫像需結(jié)合生理、行為、社交數(shù)據(jù)，四者均為有效維度。4.數(shù)字嗅覺(jué)設(shè)備的校準(zhǔn)流程應(yīng)包括？A.通入零氣（清潔空氣）記錄基線值B.通入標(biāo)準(zhǔn)濃度的參考?xì)怏w（如苯乙醇）C.更新傳感器的溫度補(bǔ)償系數(shù)D.測(cè)試設(shè)備對(duì)混合氣味的分辨能力答案：ABCD解析：校準(zhǔn)需覆蓋基線、標(biāo)準(zhǔn)氣響應(yīng)、環(huán)境補(bǔ)償及混合氣味測(cè)試，確保全場(chǎng)景準(zhǔn)確性。5.香道數(shù)字營(yíng)銷中，“嗅覺(jué)-購(gòu)買轉(zhuǎn)化”的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)包括？A.線下體驗(yàn)區(qū)的氣味觸發(fā)時(shí)機(jī)B.電商頁(yè)面的香調(diào)可視化展示C.會(huì)員系統(tǒng)的嗅覺(jué)偏好推送規(guī)則D.客服對(duì)香調(diào)的專業(yè)話術(shù)培訓(xùn)答案：ABCD解析：從體驗(yàn)觸發(fā)、線上展示、精準(zhǔn)推送至服務(wù)承接，均影響轉(zhuǎn)化。6.數(shù)字嗅覺(jué)編程中，提升氣味識(shí)別模型泛化能力的方法有？A.增加不同環(huán)境（溫濕度）下的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)（如添加高斯噪聲）C.減小模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)D.引入遷移學(xué)習(xí)（利用已有香調(diào)數(shù)據(jù)集）答案：ABD解析：減小層數(shù)會(huì)降低模型復(fù)雜度，可能導(dǎo)致欠擬合，無(wú)法提升泛化能力。7.香道數(shù)字營(yíng)銷倫理需重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題有？A.用戶嗅覺(jué)隱私的保護(hù)（如敏感記憶數(shù)據(jù)）B.數(shù)字香調(diào)與真實(shí)香材的成分誤導(dǎo)C.設(shè)備電磁波對(duì)用戶健康的影響D.算法對(duì)特定群體嗅覺(jué)偏好的歧視答案：ABD解析：數(shù)字嗅覺(jué)設(shè)備功率低，電磁波影響可忽略，非倫理重點(diǎn)。8.香道數(shù)字營(yíng)銷中，“嗅覺(jué)場(chǎng)景化營(yíng)銷”的典型應(yīng)用包括？A.書店內(nèi)播放“紙墨香”數(shù)字氣味吸引讀者B.汽車4S店模擬“新車皮革香”提升試駕體驗(yàn)C.香水專柜用數(shù)字設(shè)備展示限量款香調(diào)小樣D.超市生鮮區(qū)釋放“剛采摘蔬果香”促進(jìn)購(gòu)買答案：ABCD解析：四者均通過(guò)場(chǎng)景化氣味關(guān)聯(lián)提升用戶與場(chǎng)景的情感連接。三、案例分析題（共2題，每題18分，共36分）案例1：某國(guó)產(chǎn)香氛品牌“月白”推出數(shù)字嗅覺(jué)營(yíng)銷活動(dòng)背景：“月白”主打“宋韻雅香”，計(jì)劃通過(guò)線下體驗(yàn)店的數(shù)字嗅覺(jué)設(shè)備，讓用戶通過(guò)手機(jī)掃碼觸發(fā)“點(diǎn)茶香”“墨研香”“松煙香”三種宋代文人場(chǎng)景的數(shù)字氣味，并收集用戶偏好數(shù)據(jù)用于新品研發(fā)。問(wèn)題：活動(dòng)上線后，用戶反饋“氣味模糊，與描述的場(chǎng)景關(guān)聯(lián)弱”，且設(shè)備連續(xù)使用2小時(shí)后，部分氣味識(shí)別準(zhǔn)確率下降30%。請(qǐng)分析可能原因，并提出解決方案（需結(jié)合技術(shù)與營(yíng)銷層面）。答案：可能原因：（1）技術(shù)層面：①數(shù)字氣味編碼時(shí)，未精準(zhǔn)提取宋代場(chǎng)景的核心氣味分子（如點(diǎn)茶香的核心是茶氨酸+烘焙糖香，而非單一茶香）；②設(shè)備傳感器因連續(xù)使用產(chǎn)生漂移，基線值偏移導(dǎo)致識(shí)別誤差；③手機(jī)與線下設(shè)備的通信協(xié)議不統(tǒng)一，氣味數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中丟失細(xì)節(jié)。（2）營(yíng)銷層面：①用戶對(duì)“宋韻場(chǎng)景”的嗅覺(jué)認(rèn)知存在偏差（如年輕用戶未接觸過(guò)傳統(tǒng)文人場(chǎng)景，缺乏記憶錨點(diǎn)）；②氣味觸發(fā)提示不明確（如未說(shuō)明“掃碼后需等待5秒氣味釋放”），導(dǎo)致用戶體驗(yàn)斷層。解決方案：技術(shù)層面：①重新采集宋代場(chǎng)景的真實(shí)氣味樣本（如邀請(qǐng)香道師還原點(diǎn)茶過(guò)程，用氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀（GC-MS）分析核心分子比例），優(yōu)化編碼模型；②增加設(shè)備自動(dòng)校準(zhǔn)功能（每小時(shí)通入零氣和標(biāo)準(zhǔn)氣樣自動(dòng)校正基線）；③統(tǒng)一手機(jī)與設(shè)備的通信協(xié)議（采用MQTT協(xié)議加密傳輸，確保數(shù)據(jù)完整性）。營(yíng)銷層面：①在體驗(yàn)前播放30秒宋代文人場(chǎng)景短視頻（如點(diǎn)茶動(dòng)畫），激活用戶的視覺(jué)-嗅覺(jué)聯(lián)覺(jué)；②在設(shè)備界面增加“氣味釋放進(jìn)度條”，明確告知用戶等待時(shí)間；③收集用戶反饋時(shí)，增加“是否了解宋代文人場(chǎng)景”的前置問(wèn)題，后續(xù)針對(duì)不同群體調(diào)整氣味設(shè)計(jì)（如為年輕用戶加入“書墨+青草”的現(xiàn)代融合香調(diào)）。案例2：某科技公司開(kāi)發(fā)“香道數(shù)字嗅覺(jué)營(yíng)銷云平臺(tái)”，需支持品牌自定義香調(diào)編碼、用戶嗅覺(jué)行為分析、跨設(shè)備氣味同步三大功能問(wèn)題：平臺(tái)測(cè)試階段，品牌方反映“自定義編碼的香調(diào)在不同設(shè)備（手機(jī)/平板/專用嗅探器）上氣味差異大”，且用戶行為數(shù)據(jù)中“嗅覺(jué)交互時(shí)長(zhǎng)”統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)確。請(qǐng)分析技術(shù)原因，并設(shè)計(jì)改進(jìn)方案（需涉及編程實(shí)現(xiàn)）。答案：技術(shù)原因：（1）跨設(shè)備氣味差異：不同設(shè)備的傳感器陣列型號(hào)（如MQ系列與TGS系列）響應(yīng)特性不同，未建立統(tǒng)一的氣味分子-傳感器響應(yīng)映射表；設(shè)備的氣泵流速（影響氣味分子濃度）未標(biāo)準(zhǔn)化，導(dǎo)致同一編碼在不同設(shè)備上釋放的分子濃度差異。（2）交互時(shí)長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)：用戶可能在氣味釋放過(guò)程中離開(kāi)設(shè)備（如去衛(wèi)生間），但設(shè)備仍記錄為“持續(xù)交互”；部分手機(jī)因息屏導(dǎo)致藍(lán)牙斷開(kāi)，未觸發(fā)“交互結(jié)束”事件。改進(jìn)方案（編程實(shí)現(xiàn)）：（1）跨設(shè)備同步：①建立“通用氣味編碼協(xié)議”：定義氣味由核心分子（如A=龍腦，濃度50%）、輔助分子（B=乙酸芐酯，濃度30%）、稀釋劑（C=空氣，濃度20%）組成的三元組結(jié)構(gòu)，存儲(chǔ)為JSON格式（示例：{"core":[{"molecule":"borneol","concentration":50}],"auxiliary":[{"molecule":"benzylacetate","concentration":30}],"diluent":"air"}）。②開(kāi)發(fā)設(shè)備適配算法：為每類設(shè)備（如手機(jī)型號(hào)X、平板Y）建立“傳感器響應(yīng)系數(shù)表”（通過(guò)實(shí)驗(yàn)室測(cè)試獲取設(shè)備對(duì)分子A的響應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)k=0.85），在編碼下發(fā)時(shí)，根據(jù)設(shè)備類型自動(dòng)調(diào)整分子濃度（實(shí)際濃度=原濃度×k），確保不同設(shè)備釋放的氣味分子濃度一致。（2）交互時(shí)長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)：①在前端（設(shè)備界面）增加“主動(dòng)終止”按鈕，用戶可手動(dòng)結(jié)束交互；在后端（云平臺(tái)）設(shè)置“超時(shí)中斷”機(jī)制（如5分鐘無(wú)操作自動(dòng)終止）。②利用手機(jī)的陀螺儀數(shù)據(jù)（通過(guò)API獲?。┡袛嘤脩羰欠褚苿?dòng)：若檢測(cè)到手機(jī)加速度>0.5m/s2且持續(xù)10秒，標(biāo)記為“用戶離開(kāi)”，暫停計(jì)時(shí)；恢復(fù)靜止后重新計(jì)時(shí)。③優(yōu)化藍(lán)牙通信邏輯：在手機(jī)端注冊(cè)“屏幕關(guān)閉”廣播接收器，息屏?xí)r向設(shè)備發(fā)送“暫離”事件，設(shè)備暫停氣味釋放并記錄當(dāng)前時(shí)長(zhǎng)；亮屏后發(fā)送“返回”事件，繼續(xù)釋放并累加時(shí)長(zhǎng)。四、編程題（共1題，20分）題目：用Python編寫一個(gè)香道數(shù)字嗅覺(jué)營(yíng)銷的“用戶嗅覺(jué)偏好建?！焙瘮?shù)需求：（1）輸入：用戶歷史交互數(shù)據(jù)（包含“香調(diào)ID”“交互時(shí)長(zhǎng)（秒）”“情感評(píng)分（1-5分）”“場(chǎng)景標(biāo)簽（如‘書房’‘旅行’）”）；（2）輸出：用戶的偏好模型（字典格式，包含“核心偏好香調(diào)”“場(chǎng)景關(guān)聯(lián)度”“情感強(qiáng)度”）；（3）要求：用TF-IDF計(jì)算場(chǎng)景與香調(diào)的關(guān)聯(lián)度，用加權(quán)平均計(jì)算情感強(qiáng)度（交互時(shí)長(zhǎng)權(quán)重0.7，評(píng)分權(quán)重0.3）。示例輸入：data=[{"fragrance_id":"F001","duration":120,"rating":4,"scene":"書房"},{"fragrance_id":"F002","duration":80,"rating":5,"scene":"旅行"},{"fragrance_id":"F001","duration":150,"rating":4.5,"scene":"書房"}]示例輸出：{"core_preference":"F001","scene_correlation":{"書房":0.85,"旅行":0.15},"emotional_intensity":4.32}（注：TF-IDF計(jì)算中，場(chǎng)景為文檔，香調(diào)為詞；示例輸出數(shù)值僅為示意，需按實(shí)際計(jì)算）答案：```pythonimportmathfromcollectionsimportdefaultdictdefbuild_olfactory_preference_model(data):數(shù)據(jù)預(yù)處理fragrance_counts=defaultdict(int)香調(diào)出現(xiàn)次數(shù)scene_docs=defaultdict(list)場(chǎng)景-香調(diào)文檔foritemindata:fid=item["fragrance_id"]fragrance_counts[fid]+=1scene_docs[item["scene"]].append(fid)計(jì)算核心偏好香調(diào)（出現(xiàn)次數(shù)最多）core_preference=max(fragrance_counts,key=lambdak:fragrance_counts[k])計(jì)算場(chǎng)景關(guān)聯(lián)度（TF-IDF）total_scenes=len(scene_docs)scene_correlation={}forscene,fidsinscene_docs.items():TF（詞頻：香調(diào)在場(chǎng)景中出現(xiàn)次數(shù)/場(chǎng)景總交互次數(shù)）tf=defaultdict(int)forfidinfids:tf[fid]+=1scene_total=len(fids)tf={k:v/scene_totalfork,vintf.items()}IDF（逆文檔頻率：log(總場(chǎng)景數(shù)/(包含該香調(diào)的場(chǎng)景數(shù)+1))）idf={}forfidinset(fids):doc_count=sum(1forsinscene_docsiffidinscene_docs[s])idf[fid]=math.log(total_scenes/(doc_count+1))場(chǎng)景關(guān)聯(lián)度取該場(chǎng)景下所有香調(diào)的TF-IDF均值tf_idf_scores=[tf[fid]idf[fid]forfidinfids]scene_correlation[scene]=sum(tf_idf_scores)/len(tf_idf_scores)iftf_idf_scoreselse0歸一化場(chǎng)景關(guān)聯(lián)度（0-1）max_score=max(scene_correlation.values(),default=0)min_score=min(scene_correlation.values(),default=0)forsceneinscene_correlation:ifmax_score==min_score:scene_correlation[scene]=1.0/len(scene_correlation)iflen(scene_correlation)>0else0else:scene_correlation[scene]=(scene_correlation[scene]min_score)/(max_scoremin_score)計(jì)算情感強(qiáng)度（加權(quán)平均）total_weighted=0total_weight=0foritemindata:duration_weight=0.7rating_weight=0.3weighted_score=item["duration"]duration_weight+item["rating"]rating_weight30評(píng)分1-5分轉(zhuǎn)換為0-150秒等效值（假設(shè)1分=30秒）total_weighted+=weighted_scoret