[发明专利]佛乐歌曲推荐方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种佛乐歌曲推荐方法，其特征在于，所述佛乐歌曲推荐方法包括：

获取待推荐的佛乐歌曲列表；

利用预置佛乐自动标记模型，对佛乐歌曲列表中的每首佛乐歌曲的关键词进行预测，并基于预测的结果进行标记，得到标记佛乐歌曲列表；

获取当前用户的歌曲需求，并从所述歌曲需求中提取需求关键词信息；

基于所述需求关键词信息从所述标记佛乐歌曲列表选择满足预设条件的佛乐歌曲，推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的佛乐歌曲推荐方法，其特征在于，所述利用预置佛乐自动标记模型，对佛乐歌曲列表中的每首佛乐歌曲的关键词进行预测，并基于预测的结果进行标记，得到标记佛乐歌曲列表包括：

获取现有佛乐相关的播放列表的信息，对现有佛乐歌曲进行关键词的标记，得到现有佛乐歌曲关键词信息；

对现有佛乐歌曲关键词信息整理并分析，得到现有佛乐数据集；

使用现有佛乐数据集对多层卷积神经网络模型进行训练，构建出佛乐自动标记模型。

3.根据权利要求1或2所述的佛乐歌曲推荐方法，所述基于所述需求关键词信息从所述标记佛乐歌曲列表选择满足需求关键词预设条件的佛乐歌曲，推荐给用户包括：

统计标记佛乐歌曲列表中各歌曲的关键词的分布情况；

基于所述关键词的分布情况，选择与所述需求关键词相关度高的歌曲进行推荐。

4.根据权利要求2所述的佛乐歌曲推荐方法，其特征在于，所述获取现有佛乐相关的播放列表的信息，对现有佛乐歌曲进行关键词的标记，得到现有佛乐歌曲关键词信息包括：

获取与佛乐相关的现有播放列表的标题，在所述现有播放列表的标题中提取至少一个关键词；

对现有播放列表进行筛选，将含有大于预设佛乐歌曲数量的播放列表及含有单个艺术家的佛乐歌曲占比过多的播放列表剔除，并将筛选后的现有播放列表根据关键词组成不同的播放列表集；

将所述播放列表集的关键词标记为在所述播放列表集中出现次数大于预设次数的佛乐歌曲的关键词。

5.根据权利要求2所述的佛乐歌曲推荐方法，其特征在于，所述对现有佛乐歌曲关键词信息整理并分析，得到现有佛乐数据集包括：

采用样本级加权交叉熵作为损失函数，降低缺失少关键词信息的预测结果的权重，修正关键词预测的结果。

6.根据权利要求3所述的佛乐歌曲推荐方法，所述基于分布情况，选择与所述需求关键词相关度高的歌曲进行推荐包括：

计算单首歌曲中各关键词出现的频率，选择所述需求关键词出现频率高的歌曲。

7.根据权利要求3所述的佛乐歌曲推荐方法，所述基于分布情况，选择相关度高的歌曲进行推荐包括：

基于分布情况，计算单首歌曲中出现同类关键词的占比；

基于所述单首歌曲中出现同类关键词的占比，根据所述需求关键词，选择与所述需求关键词的同类关键词占比较大的歌曲推荐给用户。

8.一种佛乐歌曲推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待推荐的佛乐歌曲列表；

自动标记模块，用于利用预置佛乐自动标记模型，对佛乐歌曲列表中的每首佛乐歌曲的关键词进行预测，并基于预测的结果进行标记，得到标记佛乐歌曲列表；

需求筛选模块，用于获取当前用户的歌曲需求，并从所述歌曲需求中提取需求关键词信息；

推荐模块，用于基于所述需求关键词信息从所述标记佛乐歌曲列表选择满足预设条件的佛乐歌曲，推荐给用户。

9.一种佛乐歌曲推荐设备，其特征在于，所述用于佛乐歌曲推荐的实现设备包括：

存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互联；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述佛乐歌曲推荐设备执行如权利要求1-7中任一项所述的佛乐歌曲推荐方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述佛乐歌曲推荐方法。