[發明專利]一種標簽推薦歌曲的方法及系統

有效

• 申請號: 201610913629.4
• 申請日: 2016-10-19
• 公開（公告）號: CN107967280B
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 高玉敏;王志鵬
• 申請（專利權）人: 北京酷我科技有限公司
• 主分類號: G06F16/635
• 分類號: G06F16/635;G06F16/68
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 陳霽

1.一種標簽推薦歌曲的方法，其特征在于，包括：

根據目標用戶的歌曲播放行為及歌曲來源，建立聽歌偏好模型；

通過統計所述目標用戶的歌曲播放日志，基于用戶投票算法獲得歌曲評分模型，根據所述歌曲評分模型將歌曲評分達到預設閾值的歌曲歸入好歌庫；

根據所述聽歌偏好模型以及歌曲標簽和所述好歌庫中歌曲的對應關系，獲得標簽偏好；

根據所述標簽偏好和所述歌曲評分模型確定所述好歌庫中歌曲的分值，按照歌曲分值排序向目標用戶推薦歌曲。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述聽歌偏好模型包括第一預設期限偏好模型和第二預設期限偏好模型，所述第一預設期限偏好模型和所述第二預設期限偏好模型通過以下步驟建立：

解析所述目標用戶的歌曲播放日志，獲取所述目標用戶當日的歌曲播放行為和歌曲來源；

根據所述歌曲播放行為對應的權重以及所述歌曲來源對應的權重，統計所述目標用戶的當日歌曲偏好；

合并第一預設期限內所述目標用戶的當日歌曲偏好，得到所述第一預設期限偏好模型；以及，合并第二預設期限內所述目標用戶的當日歌曲偏好，得到所述第二預設期限偏好模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據所述目標用戶在第一預設期限內播放的每首歌曲的播放量，對每首歌曲的歌曲偏好進行熱度降權和歸一化處理，得到處理后的第一預設期限偏好模型；

以及，根據所述目標用戶在第二預設期限內播放的每首歌曲的播放量對每首歌曲的歌曲偏好進行熱度降權和歸一化處理，得到處理后的第二預設期限偏好模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述聽歌偏好模型以及歌曲標簽和所述好歌庫中的歌曲的對應關系，獲得標簽偏好，包括以下步驟：

通過所述聽歌偏好模型獲得歌曲的第一評分；

根據歌曲標簽和所述好歌庫中的歌曲的對應關系，將所述歌曲的第一評分累加到歌曲對應的標簽上，獲得標簽偏好。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述標簽偏好和所述歌曲評分模型確定所述好歌庫中歌曲的分值，按照歌曲分值排序向目標用戶推薦歌曲，包括以下步驟：

通過標簽偏好得到所述好歌庫中歌曲對應標簽的分值；

以及，通過歌曲評分模型得到所述好歌庫中歌曲的第二評分；

所述標簽的分值與該標簽下歌曲的第二評分相乘，確定所述好歌庫中歌曲的分值；

按照所述歌曲分值排序向目標用戶推薦歌曲。

6.一種標簽推薦歌曲的系統，其特征在于，包括：

建立模塊，用于根據目標用戶的歌曲播放行為及歌曲來源，建立聽歌偏好模型；

統計模塊，用于通過統計所述目標用戶的歌曲播放日志，基于用戶投票算法獲得歌曲評分模型，根據所述歌曲評分模型將歌曲評分達到預設閾值的歌曲歸入好歌庫；

獲取模塊，用于根據所述聽歌偏好模型以及歌曲標簽和所述好歌庫中的歌曲的對應關系，獲得標簽偏好；

推薦模塊，用于根據所述標簽偏好和所述歌曲評分模型確定所述好歌庫中歌曲的分值，按照歌曲分值排序向目標用戶推薦歌曲。

7.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述建立模塊，具體用于解析所述目標用戶的歌曲播放日志，獲取所述目標用戶當日的歌曲播放行為和歌曲來源；根據所述歌曲播放行為對應的權重以及所述歌曲來源對應的權重，統計所述目標用戶的當日歌曲偏好；合并第一預設期限內所述目標用戶的當日歌曲偏好，得到所述第一預設期限偏好模型；以及，合并第二預設期限內所述目標用戶的當日歌曲偏好，得到所述第二預設期限偏好模型。

8.根據權利要求7所述的系統，其特征在于，所述建立模塊，還用于根據所述目標用戶在第一預設期限內播放的每首歌曲的播放量，對每首歌曲的歌曲偏好進行熱度降權和歸一化處理，得到處理后的第一預設期限偏好模型；以及，根據所述目標用戶在第二預設期限內播放的每首歌曲的播放量，對每首歌曲的歌曲偏好進行熱度降權和歸一化處理，得到處理后的第二預設期限偏好模型。