[发明专利]音乐推荐方法及系统

说明书

【技术领域】

本发明涉及网络技术领域，尤其涉及一种音乐推荐方法及系统。

【背景技术】

随着网络技术的发展，越来越多的用户通过互联网或移动互联网在线收听或下载音乐。用户在点歌时，需要提供音乐的相关信息，例如音乐的名称、作者等，然后服务器返回符合搜索条件的音乐列表供用户选择。此外，用户可能会喜欢某一类的音乐，因此需要将音乐主动推荐给用户。传统的音乐推荐方法仅仅通过音乐相关信息(例如专辑名称、作者、类型等)来进行推荐，例如用户收听了音乐A，音乐A与音乐B属于同一专辑，则认为用户也会喜欢音乐B，因此将音乐B推荐给用户。

然而，传统的这种音乐推荐方法由于仅参考音乐相关信息来进行推荐，但在实际应用中，有些用户的习惯差别很大，往往相关信息相同的两个音乐并不会为用户所喜欢，因此传统的这种音乐推荐方法推荐的准确度不高。

【发明内容】

基于此，有必要提供一种能提高推荐准确度的音乐推荐方法。

一种音乐推荐方法，包括以下步骤：

获取用户的音乐记录；

从所述音乐记录中提取用户最新收听的音乐；

获取曲库中的音乐与所述用户最新收听的音乐之间的音乐距离

根据所述音乐距离生成第一音乐推荐列表。

优选的，所述根据音乐距离生成音乐推荐列表的步骤为：

按所述音乐距离从小到大对音乐进行排序；

提取预设数量个排序靠前的音乐；

根据提取的音乐生成第一音乐推荐列表。

优选的，所述方法还包括：

获取两两用户之间的用户距离；

根据所述用户距离对用户进行归类；

用虚拟用户表示每个用户类，对每个用户类生成虚拟用户音乐推荐列表；

计算用户与每个用户类之间的距离；

提取与所述用户的距离最近的用户类；

根据所述用户类的虚拟用户音乐推荐列表生成第二音乐推荐列表。

优选的，所述方法还包括：

将音乐距离转换为第一音乐推荐分值并记录在第一音乐推荐列表中；及

将用户距离转换为第二音乐推荐分值并记录在所述第二音乐推荐列表中。

优选的，所述方法还包括：

提取所述第一音乐推荐列表和第二音乐推荐列表中相同的音乐；

获取所述音乐的第一音乐推荐分值和第二音乐推荐分值；

对所述第一音乐推荐分值和第二音乐推荐分值进行加权计算，得到最终音乐推荐分值；

按照所述最终音乐推荐分值从大到小对提取的音乐进行排序，生成第三音乐推荐列表。

此外，还有必要提供一种能提高推荐准确度的音乐推荐系统。

一种音乐推荐系统，包括：

音乐记录获取模块，获取用户的音乐记录，并从所述音乐记录中提取用户最新收听的音乐；

音乐距离计算模块，获取曲库中的音乐与用户最新收听的音乐之间的音乐距离；

音乐推荐列表生成模块，根据所述音乐距离生成第一音乐推荐列表。

优选的，所述音乐推荐列表生成模块用于按所述音乐距离从小到大对音乐进行排序，提取预设数量个排序靠前的音乐，根据提取的音乐生成第一音乐推荐列表。

优选的，还包括：

用户距离计算模块，获取两两用户之间的用户距离，根据所述用户距离对用户进行归类，用虚拟用户表示每个用户类，对每个用户类生成虚拟用户音乐推荐列表，计算用户与每个用户类之间的距离；

所述音乐推荐列表生成模块还用于提取与所述用户的距离最近的用户类，根据所述用户类的虚拟用户音乐推荐列表生成第二音乐推荐列表。

优选的，还包括：

音乐分值转换模块，用于将音乐距离转换为第一音乐推荐分值并记录在第一音乐推荐列表中，以及将用户距离转换为第二音乐推荐分值并记录在第二音乐推荐列表中。

优选的，所述音乐推荐列表生成模块还用于提取所述第一音乐推荐列表和第二音乐推荐列表中相同的音乐，对所述提取的音乐的第一音乐推荐分值和第二音乐推荐分值进行加权计算，得到最终音乐推荐分值，按照所述最终音乐推荐分值从大到小对提取的音乐进行排序，生成第三音乐推荐列表。

上述音乐推荐方法和系统，根据音乐与用户最新收听的音乐之间的音乐距离生成第一音乐推荐列表，由于音乐之间的距离越近则说明音乐之间的相似度越高，因此可以推荐与用户最新收听的音乐相似度高的音乐，这些音乐更符合用户的习惯，因此能够提高推荐准确度。

【附图说明】

图1为实施例一的音乐推荐方法的流程图；

图2为图1中的生成第一音乐推荐列表的方法流程图；