[發(fā)明專利]基于影視主題的對(duì)話式音樂(lè)推薦方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110521784.2
• 申請(qǐng)日: 2021-05-13
• 公開（公告）號(hào): CN113392261B
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉柏嵩;董倩;欽蔣承;沈小烽;江學(xué)勇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 寧波大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/68
• 分類號(hào): G06F16/68;G06F16/635;G06F16/9535
• 代理公司: 寧波中致力專利代理事務(wù)所(普通合伙) 33322
• 代理人: 黃挺

本發(fā)明公開了一種基于影視主題的對(duì)話式音樂(lè)推薦方法，包括獲取影視與音樂(lè)間信息并進(jìn)行關(guān)聯(lián)，構(gòu)建影視?音樂(lè)知識(shí)圖譜；在系統(tǒng)主動(dòng)引導(dǎo)的閑聊對(duì)話模塊中，捕獲用戶當(dāng)前的影視偏好信息；在問(wèn)答模塊中，補(bǔ)充獲取所需的用戶影視偏好信息，其作為編碼物品特征的權(quán)重影響因子，同時(shí)在該模塊中確定當(dāng)前用戶影視偏好列表；在推薦模塊中，融合影視偏好列表中的影視特征及其包含的音樂(lè)特征，結(jié)合當(dāng)前對(duì)話信息與歷史對(duì)話信息，預(yù)測(cè)用戶偏好音樂(lè)；最后結(jié)合影視評(píng)論，音樂(lè)評(píng)論和上下文信息，生成可解釋性的音樂(lè)推薦語(yǔ)句。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對(duì)話場(chǎng)景下的基于影視主題的音樂(lè)推薦，具有推薦的準(zhǔn)確度高且推薦具有可解釋性，提升了用戶體驗(yàn)感的優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種音樂(lè)的推薦方法，特別是一種基于影視主題的對(duì)話式音樂(lè)推薦方法。

背景技術(shù)

對(duì)話式推薦系統(tǒng)通過(guò)與用戶進(jìn)行自然語(yǔ)言的在線交流而能夠?qū)崟r(shí)感知用戶當(dāng)前環(huán)境下的短期偏好，利用這一特點(diǎn)推薦系統(tǒng)在對(duì)話中可向用戶進(jìn)行較高準(zhǔn)確度的推薦任務(wù)。隨著人工智能機(jī)器的快速發(fā)展，如智能機(jī)器人、智能語(yǔ)音家居等，將對(duì)話式推薦嵌入至智能設(shè)備的應(yīng)用研究已經(jīng)成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)研究的重要組成部分。因此，對(duì)話式推薦已經(jīng)受到了學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的高度關(guān)注與大量研究。

對(duì)話式推薦的研究應(yīng)用領(lǐng)域很多，包括音樂(lè)、新聞、醫(yī)療等等。其中對(duì)話式音樂(lè)推薦的研究主要集中在：通過(guò)閑聊關(guān)于音樂(lè)的話題或問(wèn)答關(guān)于音樂(lè)的信息來(lái)進(jìn)行推薦。雖然這些研究大多可以給出可解釋的推薦結(jié)果，但是仍存在以下不足：(1)人機(jī)交互中，對(duì)話的話題僅涉及音樂(lè)領(lǐng)域，使得談話內(nèi)容范圍有限，導(dǎo)致用戶體驗(yàn)感較差，系統(tǒng)多樣性不足；(2)產(chǎn)生的音樂(lè)推薦結(jié)果僅依賴于用戶對(duì)音樂(lè)領(lǐng)域內(nèi)的行為數(shù)據(jù)和偏好信息，沒有考慮通過(guò)其他領(lǐng)域的用戶數(shù)據(jù)來(lái)感知用戶對(duì)音樂(lè)的偏好，從而挖掘用戶更多的興趣。

綜上所述，在對(duì)話式音樂(lè)推薦中，引入來(lái)自其他與音樂(lè)相關(guān)領(lǐng)域的用戶偏好信息，不僅可以使對(duì)話內(nèi)容豐富多樣，滿足用戶在交流中的順暢性，提升用戶的人機(jī)交互體驗(yàn)感，同時(shí)可以通過(guò)感知用戶在其他領(lǐng)域內(nèi)的興趣偏好來(lái)預(yù)測(cè)用戶的音樂(lè)興趣偏好。影視與音樂(lè)是密不可分的，目前雖然已經(jīng)出現(xiàn)了基于影視信息的音樂(lè)推薦方法，但目前該種音樂(lè)推薦方法僅僅停留在以影視中的音樂(lè)來(lái)反映用戶的喜好，從而預(yù)測(cè)用戶喜愛的音樂(lè)，但有些情況下，用戶可能僅僅喜歡某部影視作品，而對(duì)該作品中的音樂(lè)無(wú)感甚至是討厭，因此，該種推薦方式的準(zhǔn)確性值得商榷，亟需研發(fā)一種基于影視主題的準(zhǔn)確性與可解釋性更高的音樂(lè)推薦方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于，提供一種基于影視主題的對(duì)話式音樂(lè)推薦方法。它具有推薦的準(zhǔn)確度高且推薦具有可解釋性，提升了用戶體驗(yàn)感的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明的技術(shù)方案：基于影視主題的對(duì)話式音樂(lè)推薦方法，包括以下步驟：

步驟S1、推薦系統(tǒng)獲取所有影視和影視內(nèi)包含的音樂(lè)信息，構(gòu)造影視-音樂(lè)知識(shí)圖譜；

步驟S2、推薦系統(tǒng)與用戶產(chǎn)生人機(jī)對(duì)話交互，捕獲用戶當(dāng)下的影視偏好信息，確定最終的影視偏好列表；

步驟S3、推薦系統(tǒng)整合影視偏好列表中的影視特征及所述影視所包含的音樂(lè)特征，作為物品特征表示；推薦系統(tǒng)編碼用戶當(dāng)前對(duì)話交互信息與用戶歷史對(duì)話交互信息，作為用戶特征表示；基于物品特征表示與用戶特征表示預(yù)測(cè)用戶當(dāng)下的基于影視主題的音樂(lè)偏好；

步驟S4、推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶當(dāng)下的音樂(lè)偏好給出可解釋性的音樂(lè)推薦，并等待用戶的反饋；

步驟S5、對(duì)話結(jié)束，推薦系統(tǒng)將此次與用戶對(duì)話交互的所有信息保存至用戶的配置文件中。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果體現(xiàn)在：采用主動(dòng)引導(dǎo)對(duì)話的方式，借助影視-音樂(lè)知識(shí)圖譜，將與用戶的對(duì)話內(nèi)容擴(kuò)展至影視和音樂(lè)領(lǐng)域，提升了系統(tǒng)豐富性，通過(guò)影視領(lǐng)域的知識(shí)和對(duì)話內(nèi)容來(lái)感知用戶對(duì)音樂(lè)的偏好，具體是由影視特征及所述影視所包含的音樂(lè)特征作為物品特征表示，同時(shí)以用戶當(dāng)前對(duì)話交互信息與歷史對(duì)話交互信息作為用戶特征表示，聯(lián)合來(lái)預(yù)測(cè)用戶當(dāng)下的基于影視主題的音樂(lè)偏好，結(jié)合影視與音樂(lè)的相關(guān)信息使推薦的準(zhǔn)確度高且具有可解釋性。