[发明专利]一种智能音乐推荐系统

说明书

技术领域

本发明涉及音乐技术领域，具体涉及一种智能音乐推荐系统。

背景技术

随着网络技术的发展，用户听歌的行为已经在线化，越来越多的用户通过互联网或者移动互联网在线收听或者下载音乐。由于网络上音乐量大，一方面导致用户很难从音乐海洋中精准快速地找到自己需要的音乐，另一方面音乐提供者很难轻易地让有用的音乐被最有需要的用户发现。

推荐系统是在认知理论、信息检索、人工智能等学科的基础上发展起来的，用于向用户推荐有用信息。现有的大多网络音乐推荐系统存在推荐准确性差等缺陷。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供一种智能音乐推荐系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种智能音乐推荐系统，包括一次推荐子系统、二次推荐子系统和综合推荐子系统，所述一次推荐子系统用于根据用户情绪向用户推荐音乐，所述二次推荐子系统用于根据用户预测评分向用户推荐音乐，所述综合推荐子系统用于将一次推荐子系统和二次推荐子系统都推荐的音乐作为推荐结果向用户推荐。

本发明的有益效果为：根据用户情绪和预测评分向用户推荐音乐，实现了音乐的智能推荐。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明的结构示意图；

附图标记：

一次推荐子系统1、二次推荐子系统2、综合推荐子系统3。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例的一种智能音乐推荐系统，包括一次推荐子系统1、二次推荐子系统2和综合推荐子系统3，所述一次推荐子系统1用于根据用户情绪向用户推荐音乐，所述二次推荐子系统2用于根据用户预测评分向用户推荐音乐，所述综合推荐子系统3用于将一次推荐子系统1和二次推荐子系统2都推荐的音乐作为推荐结果向用户推荐。

本实施例根据用户情绪和预测评分向用户推荐音乐，实现了音乐的智能推荐。

优选的，所述一次推荐子系统1包括健康数据获取模块、健康数据存储模块、情绪生成模块和音乐生成模块，

所述健康数据获取模块用于获取用户各类健康数据，

所述健康数据存储模块用于存放所述用户各类健康数据，

所述情绪生成模块与所述健康数据存储模块连接，用于根据用户的各类健康数据生成用户的当前情绪，

所述音乐生成模块用于根据用户当前情绪向用户推荐音乐。

本优选实施例根据情绪向用户推荐，提高了用户的满意度。

优选的，所述二次推荐子系统2包括第一处理模块、第二处理模块、第三处理模块和第四处理模块，所述第一处理模块用于对用户和音乐之间的相似性进行评价，获得相似的用户和音乐，所述第二处理模块用于根据相似的用户和音乐预测用户对待推荐音乐的评分，所述第三处理模块用于根据评分预测结果向用户推荐音乐，所述第四处理模块用于对所述第三处理模块的推荐性能进行评价。

本实施例基于用户对待推荐音乐的评分预测进行音乐推荐，保证了推荐的可靠性和准确度，进一步提高了用户的满意度。

优选的，所述第一处理模块包括用户子单元和音乐子单元，所述用户子单元用于对用户之间的相似性进行评价，所述音乐子单元用于对音乐之间的相似性进行评价；

所述对用户之间的相似性进行评价通过用户相似性因子进行，所述用户相似性因子采用下式确定：

在式子里，F＝F_u∩F_v表示用户u和v共同使用的音乐的集合，RU₁(u,v)表示用户u和v的用户相似性因子，p_u,f表示用户u使用音乐f的评价值，表示用户u使用F中所有音乐的平均评价值，p_v,f表示用户v使用音乐f的评价值，表示用户v使用F中所有音乐的平均评价值；所述用户相似性因子值越大，表明用户越相似。

本优选实施例第一处理模块设置用户子单元，以用户之间的关系为出发点，根据用户对大量音乐的评价计算用户相似度因子，确定出用户之间的相似度，为后续向用户推荐音乐打下了良好的基础。

优选的，所述对音乐之间的相似性进行评价通过音乐相似性因子进行，所述音乐相似性因子采用下式确定：