[发明专利]一种音乐推荐方法和系统

权利要求书

1.一种音乐推荐方法，其特征在于，应用于移动终端，预先获取音乐的上下文信息，该方法包括：

获取用户的上下文信息；

计算所述用户的上下文信息和所述音乐的上下文信息之间的匹配度，将计算得到的匹配度较大的K首音乐推荐给所述用户，其中，K为大于等于1的整数；

其中，所述预先获取音乐的上下文信息包括：

获取所述音乐的用户层的上下文信息和所述音乐的物理层的上下文信息；

将所述音乐的用户层的上下文信息和所述音乐的物理层的上下文信息进行加权平均得到所述音乐的上下文信息；

其中，所述音乐的用户层的上下文信息，包括音乐的用户层的时间信息、空间信息、位置信息、环境信息、天气信息、状态信息和情绪信息中的一种或多种；所述音乐的用户层的时间信息、空间信息、位置信息、环境信息、天气信息、状态信息和情绪信息，是指在时间的各子维度上、在空间的各子维度上、在位置的各子维度上、在环境的各子维度上、在天气的各子维度上、在状态的各子维度上、在用户处于情绪的各子维度时，所述音乐分别被访问的概率；

其中，将所述音乐的用户层的上下文信息和所述音乐的物理层的上下文信息进行加权平均得到所述音乐的上下文信息，包括采用矩阵填充算法计算音乐的上下文信息的未知数据。

2.根据权利要求1所述的音乐推荐方法，其特征在于，所述音乐的物理层的上下文信息或所述用户的上下文信息，包括：时间信息、空间信息、位置信息、环境信息、天气信息、状态信息和情绪信息中的一种或多种。

3.根据权利要求2所述的音乐推荐方法，其特征在于，所述获取音乐的用户层的上下文信息包括：

实时获取各用户对音乐的访问行为，并生成访问记录；

对生成的访问记录进行统计，根据统计结果获得音乐的用户层的时间信息、空间信息、位置信息、环境信息和天气信息中的一种或多种；

根据各用户的访问记录采用模型的方法获得音乐的用户层的状态信息和/或情绪信息。

4.根据权利要求1所述的音乐推荐方法，其特征在于，计算所述用户的上下文信息和所述音乐的上下文信息之间的匹配度包括：

计算所述用户的上下文信息和所述音乐的上下文信息各维度的KL距离；

将计算得到的各维度的KL距离进行加权平均得到所述用户的上下文信息和所述音乐的上下文信息之间的匹配度。

5.一种音乐推荐系统，其特征在于，至少包括移动终端和服务；

所述移动终端至少包括：

第一获取模块，用于获取用户的上下文信息，将获得的上下文信息发送给服务器；

推荐模块，用于将来自服务器的K首音乐推荐给所述用户；

所述服务器至少包括：

存储模块，用于保存预先获取的音乐的上下文信息；

计算模块，用于计算所述用户的上下文信息和所述音乐的上下文信息之间的匹配度；

发送模块，用于将计算得到的匹配度较大的K首音乐发送给所述移动终端，其中，K为大于等于1的整数；所述服务器还包括：第二获取模块，用于预先获取音乐的上下文信息；

或者所述音乐推荐系统还包括：

获取装置，用于预先获取音乐的上下文信息；

其中，所述第二获取模块或所述获取装置具体用于：

获取所述音乐的用户层的上下文信息和所述音乐的物理层的上下文信息；将所述音乐的用户层的上下文信息和所述音乐的物理层的上下文信息进行加权平均得到所述音乐的上下文信息；

其中，所述音乐的用户层的上下文信息，包括音乐的用户层的时间信息、空间信息、位置信息、环境信息、天气信息、状态信息和情绪信息中的一种或多种；所述音乐的用户层的时间信息、空间信息、位置信息、环境信息、天气信息、状态信息和情绪信息，是指在时间的各子维度上、在空间的各子维度上、在位置的各子维度上、在环境的各子维度上、在天气的各子维度上、在状态的各子维度上、在用户处于情绪的各子维度时，所述音乐分别被访问的概率；

其中，将所述音乐的用户层的上下文信息和所述音乐的物理层的上下文信息进行加权平均得到所述音乐的上下文信息，包括采用矩阵填充算法计算音乐的上下文信息的未知数据。

6.根据权利要求5所述的音乐推荐系统，其特征在于，所述音乐的物理层的上下文信息或所述用户的上下文信息，包括：时间信息、空间信息、位置信息、环境信息、天气信息、状态信息和情绪信息中的一种或多种。