[发明专利]一种音乐推荐方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及智能推荐技术，尤指一种基于移动终端的音乐推荐方法和系统。

背景技术

随着移动通信带宽的增加、终端处理能力的增强、以及传感技术的发展，越来越多的用户通过移动终端来收听音乐。移动用户的听歌喜好通常会随着时间、空间、天气、身体状况不同而变化，传统的音乐推荐系统已不适用于个性化移动网络服务领域。近年来，基于上下文感知的音乐推荐系统通过将上下文信息引入推荐系统，成为一个新兴的研究领域。在研究中发现，把上下文信息融入推荐系统，相当于把传统的“用户-项目”二维评分效用模型扩展为包含多种上下文信息的多维评分效用模型，有利于提高推荐精确度。因此利用移动终端提供的位置、时间、空间、天气等上下文信息，推荐更符合用户偏好、当前心情和周围环境的音乐，具有重要的研究意义。

目前，基于上下文信息的音乐推荐方法通常采用了“多维推荐”转化为“二维推荐”的设计思路，在推荐结果生成之前、生成之后或者生成的过程中，利用当前上下文信息过滤掉与当前上下文信息不匹配的数据，同时采用传统二维推荐技术(包含协同过滤、基于内容的过滤、基于知识的过滤、混合式过滤等)生成推荐结果。因为利用了传统推荐系统的成熟技术，此类方法成为目前应用最广的上下文感知推荐方法。

然而，现有技术在音乐与用户的匹配过程只考虑了用户的上下文信息，缺乏对音乐内容的深层解析，认为所有音乐都是同质的，音乐的不同属性来自用户在不同情境下对音乐具有的不同喜好程度，即由音乐的用户属性对不同音乐进行差异化区分，从而忽略了音乐作为一类多媒体文件，其自身具有的上下文属性。这种推荐方法过于主观，降低了用户与音乐的耦合性，从而对推荐系统的精度有所影响。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种音乐推荐方法和系统，能够进一步提高音乐推荐精度。

为了达到上述目的，本发明提出了一种音乐推荐方法，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。

优选地，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。

优选地，所述音乐的用户层的上下文信息，或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。

优选地，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。

优选地，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。

本发明还提出了一种音乐推荐系统，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。

优选地，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。