[發(fā)明專利]基于權重分析的推薦方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710959142.4
• 申請日: 2017-10-16
• 公開（公告）號: CN107766485A
• 公開（公告）日: 2018-03-06
• 發(fā)明（設計）人: 謝碧青
• 申請（專利權）人: 謝碧青
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;H04L29/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發(fā)明涉及計算機技術領域，具體涉及基于權重分析的推薦方法。

背景技術

在互聯(lián)網(wǎng)時代，各類音樂網(wǎng)站極大的方便了人們對于音樂的需求。然而，大型的音樂門戶網(wǎng)站能夠保存上千萬首歌曲，在面對如此海量的音樂信息時，人們往往難以從中找到符合自己口味的歌曲。傳統(tǒng)的搜索引擎只適合應用在用戶有明確的目標并且能夠用關鍵詞準確的表達出來的信息檢索問題。所以現(xiàn)有的音樂推薦技術中，無法針對用戶的音樂喜好進行有效的音樂推薦。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術問題是現(xiàn)有的音樂推薦技術中，無法針對用戶的音樂喜好進行有效的音樂推薦，目的在于提供基于權重分析的推薦方法，解決上述問題。

本發(fā)明通過下述技術方案實現(xiàn)：

基于權重分析的推薦方法，包括以下步驟：S1：建立用戶因子矩陣Q；建立音樂因子矩陣P；所述用戶因子矩陣的行為用戶，所述用戶因子矩陣的列為偏好類型；所述音樂因子矩陣的行為音樂，所述音樂因子矩陣的列為音樂類型；所述偏好類型的種類和數(shù)量與音樂類型的種類和數(shù)量相同；S2：將音樂對每個音樂類型提取權值并賦值予音樂因子矩陣P中對應的元素；S3：將用戶對每個偏好類型提取權值并賦值予用戶因子矩陣Q中對應的元素；S4：建立用戶偏好矩陣M；所述M＝Q×P^T；S5：根據(jù)用戶偏好矩陣M向用戶推薦音樂。

現(xiàn)有技術中，無法針對用戶的音樂喜好進行有效的音樂推薦。本發(fā)明應用時，先建立用戶因子矩陣Q；建立音樂因子矩陣P，通過量化的方式將音樂和用戶的口味量化為矩陣并方便運算，然后將音樂對每個音樂類型提取權值并賦值予音樂因子矩陣P中對應的元素，這里所說的音樂類型可以是音樂風格，也可以是歌手姓名和語言種類，而偏好類型和音樂類型是相同的，種類和數(shù)量均相同保證了后期進行矩陣運算時可以更加有效的進行運算；再然后將用戶對每個偏好類型提取權值并賦值予用戶因子矩陣Q中對應的元素，為了避免簡單比較帶來的推薦結果不精準的問題，發(fā)明人創(chuàng)造性的選用了矩陣乘法的方式建立用戶偏好矩陣M，M＝Q×P^T，再根據(jù)用戶偏好矩陣M向用戶推薦音樂，從而通過上述步驟，實現(xiàn)了針對用戶的音樂喜好進行有效的音樂推薦。

進一步的，步驟S5包括以下子步驟：當M中的元素的值大于閾值時，將該元素對應的音樂因子矩陣P的列所表示的音樂推薦給用戶。

本發(fā)明應用時，M中的元素的值大于閾值時，即可以認為該音樂的可以滿足用戶的需求，即將該元素對應的音樂因子矩陣P的列所表示的音樂推薦給用戶。

進一步的，步驟S3包括以下子步驟：收集用戶所偏好的音樂，并根據(jù)用戶所偏好的音樂對應的音樂因子矩陣P中的權值得出用戶因子矩陣Q中對應的元素。

進一步的，步驟S3包括以下子步驟：用戶因子矩陣Q中的元素的值為，該元素對應用戶所偏好音樂位于音樂因子矩陣P中對應于該元素偏好類型的音樂類型的平均值。

本發(fā)明應用時，為了獲取用戶因子矩陣中用戶的偏好類型的值，將用戶偏好的不同的音樂中音樂類型的值提取平均值，從而獲取用戶偏好類型的值，這種方式可以在后期的矩陣乘法中剔除用戶所不喜好的音樂。

進一步的，用戶因子矩陣Q和音樂因子矩陣P的列數(shù)相同。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比，具有如下的優(yōu)點和有益效果：

本發(fā)明基于權重分析的推薦方法，通過上述步驟，實現(xiàn)了針對用戶的音樂喜好進行有效的音樂推薦。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚明白，下面結合實施例，對本發(fā)明作進一步的詳細說明，本發(fā)明的示意性實施方式及其說明僅用于解釋本發(fā)明，并不作為對本發(fā)明的限定。

實施例1