[发明专利]一种基于用户评论信息的音乐播放完成度分析方法

权利要求书

1.一种基于用户评论信息的音乐播放完成度分析方法，其特征是，提取音乐的音频和评论信息训练音乐播放完成度的评估模型，然后对于新用户，加载音乐的音频和评论信息，利用训练得到的评估模型进行音乐播放完成度的评估，在播放预载入的时候根据评估结果进行下载，包括两个部分：一是建立音乐播放完成度的评估模型，二是通过音乐播放完成度的评估模型分析新用户对音乐的播放完成度；建立音乐播放完成度的评估模型，具体操作步骤如下：

（11）加载音乐的音频文件，并判断该音乐的播放历史是否大于1000次；

（12）加载音乐的评论信息，并记录包括评论条数和评论文本在内的音乐评论状态，判断评论条数是否大于1000条；

（13）加载情感词典、文本分词、去停用词，利用词嵌入、卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM提取音乐的用户评论信息特征，最终得到表征评论文本的128维的向量；把音乐的音频文件转化成频谱，提取音乐的39维MFCC系数：其中13维静态系数、13维一阶差分系数和13维二阶差分系数，组成音乐文件的音频特征向量；

（14）利用提取的评论信息的文本特征和音频特征，以播放历史中的以往播放完成度为训练目标，通过深度学习训练得到音乐播放完成度的评估模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于用户评论信息的音乐播放完成度分析方法，其特征是，在步骤（11）中，如果播放历史大于1000次，则进入到步骤（12）中；如果播放历史不大于1000次，则给出默认的音乐播放完成度信息，并进入到步骤（14）中，所述默认的音乐播放完成度信息指的是：音乐的整个播放时长等分为四份，按照音乐播放顺序每次预加载一份。

3.根据权利要求1所述的一种基于用户评论信息的音乐播放完成度分析方法，其特征是，在步骤（12）中，如果评论条数大于1000条，则进入到步骤（13）中；如果评论条数不大于1000条，算出播放历史中的平均音乐播放完成度，做为该音乐的播放完成度信息，并进入到步骤（14）中。

4.根据权利要求1或2或3所述的一种基于用户评论信息的音乐播放完成度分析方法，其特征是，通过音乐播放完成度的评估模型分析新用户对音乐的播放完成度，具体操作步骤如下：

（21）新用户遇到一首新音乐时，加载该音乐的音频文件，获取该音乐的上次音乐播放完成度的评估模型；

（22）加载该音乐的评论信息，判断该音乐自上次训练音乐播放完成度的评估模型至今用户评论信息新增是否超过了原有评论信息的10%，如果超过10%则返回到步骤（12）中，重新训练音乐完成度评估模型；如果没有超过10%则进入到步骤（23）中；

（23）加载步骤（13）中保存的音乐音频特征信息；

（24）该用户以往对其他音乐评论过的评论信息，加载情感词典、文本分词、去停用词，利用词嵌入、卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM提取音乐的用户评论信息文本特征；

（25）该用户听过的其他音乐的播放完成度，算出其对所有音乐的平均播放完整度系数a，利用步骤（23）和步骤（24）中得到的音乐音频特征和音乐评论文本特征，通过音乐播放完成度的评估模型预测该用户对该音乐的播放完成度b，最终加权求和得出最终的音乐播放完成度预测结果：0.3*a+0.7*b。