[发明专利]一种歌曲推荐方法和歌曲推荐系统

说明书

本发明涉及一种歌曲推荐方法和歌曲推荐系统。其中，歌曲推荐方法包括以下步骤：通过获取歌曲向量空间；根据歌曲向量空间中用户的歌曲向量，获取用户的有效听歌向量；对用户的有效听歌向量进行识别，获取核心用户和普通用户，并根据核心用户的有效听歌向量和普通用户的有效听歌向量，确定潜在社区，之后构建核心用户和普通用户与潜在社区间的映射关系，获取索引信息；根据待推荐用户的标识信息和所述索引信息，确定待推荐用户所属的所述潜在社区的标识信息；根据潜在社区的标识信息，向待推荐用户推荐歌曲列表。该歌曲推荐方法可以在歌曲推荐时，提高推荐的信任度，从而增强了用户的满意度。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种歌曲推荐方法和歌曲推荐系统。

背景技术

在传统的推荐技术中按推荐方式可以分为基于用户属性分析的推荐，(如用户的性别、年龄、住址等属性)、基于用户行为分析的推荐(如电商平台的购买、添加购物车、清除购物车、广告点击、评价等行为，在音乐服务中的播歌、下载、收藏、评分等行为)，以及基于社交关系分析的推荐(如微博的关注关系、微信的关注关系、QQ的好有关系等)。信任度是评价推荐系统的重要指标之一，信任度越高，推荐效果越好，由于基于社交关系的推荐是建立在人与人之间的虚拟或真实联系的，故天然具有很高的信任度。

在互联网应用中，音乐类型的网站给人们的生活带来了很多的便利。用户在音乐网站上可以选择在线收听他们喜欢的歌曲，甚至还可以在音乐网站上结交相同音乐偏好的朋友。为了更好的享受喜欢的音乐就需要相应音乐网站提供一种歌曲的推荐方法。

但是，在音乐推荐领域，由于大多数音乐服务提供商并没有构建社交型的音乐服务，以致缺少足够的用户间的社交关系信息，致使当前音乐推荐技术仅限于用户属性和用户行为的分析，信任度不高，导致歌曲推荐的准确度不高。

发明内容

本发明提供了一种歌曲推荐方法和歌曲推荐系统。该方法可以在歌曲推荐时，提高推荐的信任度，增强了用户的满意度。

第一方面，提供了一种歌曲推荐方法，该方法可以包括：获取歌曲向量空间。根据歌曲向量空间中用户的歌曲向量，获取用户的有效听歌向量。对用户的有效听歌向量进行识别，获取核心用户和普通用户。根据核心用户的有效听歌向量和普通用户的有效听歌向量，确定潜在社区。构建核心用户和所述普通用户与潜在社区间的映射关系，获取索引信息。根据待推荐用户的标识信息和所述索引信息，确定待推荐用户所属的所述潜在社区的标识信息。根据潜在社区的标识信息，向待推荐用户推荐歌曲列表。

在一种可选的实现中，获取歌曲向量空间，具体包括：对全部歌曲按歌曲向量的被听次数进行排序，获取歌曲向量空间。

在一种可选的实现中，根据所述歌曲向量空间中用户的歌曲向量，获取所述用户的有效听歌向量之前，该方法还包括：设置第一阈值，第一阈值为歌曲向量中歌曲的播放时长与歌曲的播放总时长的占比。根据歌曲向量空间中用户的歌曲向量，获取用户的有效听歌向量，具体包括：对歌曲向量空间中用户的歌曲向量进行频数统计，获取用户的听歌向量。将用户的听歌向量中歌曲的播放时长与歌曲的播放总时长的占比，与第一阈值进行比较，获取用户的有效听歌向量。

在一种可选的实现中，对用户的有效歌曲向量进行识别，获取核心用户和普通用户，具体包括：对用户的有效歌曲向量中的歌曲总量进行排序，获取核心用户和普通用户。

在一种可选的实现中，对用户的有效歌曲向量进行识别，获取核心用户和普通用户之前，该方法还包括：设置第二阈值，第二阈值为用户在单位时间内听过的歌曲数量。当用户在单位时间内在有效听歌向量中听过的歌曲数量不小于第二阈值时，删除所述用户。当用户在单位时间内在有效听歌向量中听过的歌曲数量小于第二阈值时，确定用户为有效用户。对有效用户的有效听歌向量进行识别，获取核心用户和普通用户。