[发明专利]基于音乐标签和时间信息的音乐推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于音乐标签和时间信息的音乐推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获得用户听歌记录数据和音乐标签数据，根据用户播放每首歌曲的次数，计算用户已听歌曲的播放频率；

(2)根据所述用户已听歌曲的播放频率，计算用户对已听歌曲的评分；

(3)对所述用户对已听歌曲的评分进行标签分类统计，利用分类后的评分计算用户对各个音乐标签的评分，获得“用户-标签”评分矩阵，并根据该矩阵中每个音乐标签对应的有评分的用户数、同时具有相同的两个音乐标签的用户数，计算音乐标签间评分的相似度；

(4)根据音乐标签属性数据集中用户对歌曲中各个音乐标签打标的频次，计算各个音乐标签对每首歌曲的影响权重；

(5)根据所述用户对各个音乐标签的评分及所述各个音乐标签对每首歌曲的影响权重，计算用户对未听歌曲的评分；

(6)根据所述用户对已听歌曲的评分及用户对未听歌曲的评分，得到推算评分矩阵，并根据该矩阵中每首歌曲有评分的用户数、同时对相同两首歌曲有评分的用户数，计算音乐评分相似度，并根据所述音乐评分相似度、音乐标签间评分的相似度和各个音乐标签对每首歌曲的影响权重，计算得到音乐间的相似度；

(7)利用所述音乐间的相似度和所述用户对已听歌曲的评分，以及用户听歌记录中的时间信息，获取最近邻集合，结合时间因子衰减函数计算用户对近邻歌曲的预测评分，并采用Top-N排序方法把评分最高的前N个歌曲作为最终的推荐结果推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的基于音乐标签和时间信息的音乐推荐方法，其特征在于，步骤(1)中，所述用户已听歌曲的播放频率的计算公式为：

其中，P_u(k)为用户u听歌曲k的次数，P_u为用户u听歌总次数。

3.根据权利要求1所述的基于音乐标签和时间信息的音乐推荐方法，其特征在于，步骤(2)中，所述用户对已听歌曲的评分的计算公式为：

其中，f_i(u)表示用户u收听次数最多歌曲列表的第i首歌曲的播放频率，N表示歌曲列表中的歌曲总数，系数a为歌曲的评分的最大值。

4.根据权利要求1所述的基于音乐标签和时间信息的音乐推荐方法，其特征在于，步骤(3)中，所述用户对各个音乐标签的评分的计算公式为：

其中，r_u，k为用户u对歌曲k的评分，M为包含音乐标签m属性的音乐集合；

所述音乐标签间评分相似度的计算公式为：

其中，|N(m)|和|N(n)|分别为对音乐标签m和n有评分的用户数，|N(m)∩N(n)|为同时对音乐标签m和n有评分的用户数。

5.根据权利要求1所述的基于音乐标签和时间信息的音乐推荐方法，其特征在于，步骤(4)中，各个音乐标签对每首歌曲的影响权重的计算公式为：

其中，C_i(m)为所有用户对歌曲i打上音乐标签m属性的频次，C_i为所有用户对歌曲i中标签打标的总频次。

6.根据权利要求1所述的基于音乐标签和时间信息的音乐推荐方法，其特征在于，步骤(5)中，所述用户对未听歌曲的评分的计算公式为：

其中，R(u，m)为用户u对音乐标签m的评分，W_m，i为音乐标签m对歌曲i的影响权重，I为歌曲i包含的所有音乐标签的集合。