CN107133232A - 一种车载在线音乐推荐方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供车载在线音乐推荐方法及装置,通过获取设定时间内的用户历史播放记录,确定各种曲目风格和演唱者歌曲的总时长及实际播放时长,结合各个时段对应的喜好权重,综合计算各种曲目风格及演唱者的喜好度,实现了对用户音乐喜好的准确判断,提高了在线音乐推荐的准确度,提升了用户体验。

Description

一种车载在线音乐推荐方法及装置
技术领域
本发明涉及在线音乐技术领域,尤其涉及一种车载在线音乐推荐方法及装置。
背景技术
随着车联网及网络技术的飞速发展,在线服务逐渐兴起,在线音乐服务即是其中的一种。相对于本地音乐,在线音乐因为其更新速度快、内容海量而受到广大消费者的喜爱。在线音乐推荐是在线音乐的一种重要推广方式,既能提高歌手作品的知名度,也能使消费者获得最新的音乐作品,但是目前的在线音乐推荐方法比较单一,对于用户的喜好没有进行统计,或者统计的方法比较简单,导致很大部分推荐的音乐用户并不喜欢,由此产生厌烦情绪,用户体验并不好。因此,现有技术有待改进。
发明内容
本发明提供一种车载在线音乐推荐方法及装置,旨在解决现有技术中的缺陷,实现基于用户喜好的音乐推荐,提高用户体验。
为达到上述目的,本发明所采取的技术方案为:
本发明一方面提供一种车载在线音乐推荐方法,包括:
设置获取用户历史播放记录的预设时长T;
计算预设时长T内各时段的喜好权重系数Ki
获取预设时长T内各时段的各曲目的曲目风格及演唱者;
获取所述预设时长T内各时段的各曲目风格的歌曲的总时长DGin及对应的实际播放总时长PGin,并计算所述预设时间T内各时段的各曲目风格的喜好度Gin
获取所述预设时长T内各时段的各演唱者的歌曲的总时长DAim及对应的实际播放时长PAim,并计算所述预设时间T内各时段的各演唱者的喜好度Aim
根据所述预设时间T内各时段的各曲目风格的喜好度Gin、各演唱者的喜好度Aim,以及喜好权重系数Ki计算各曲目风格综合推荐度Gn及演唱者综合推荐度Am
根据所述用户喜好推荐音乐。
具体地,所述喜好权重系数Ki=1-(i-1)/T,式中i表示第i天。
具体地,Gin=DGin/PGin,式中,Gin表示第n种曲目风格的喜好度,曲目风格的顺序可以在读取各曲目的曲目风格后自动生成;DGin表示第i天内第n种曲目风格的歌曲的总时长;PGin表示第i天内第n种曲目风格的歌曲的实际播放总时长。
具体地,Aim=DAim/PAim,式中,Aim表示第m位演唱者的喜好度,演唱者的顺序可以在读取各曲目的演唱者后自动生成;DAim表示第i天内第m位演唱者的歌曲的总时长;PAim表示第i天内第m位演唱者的歌曲的实际播放总时长。
具体地,
本发明另一方面提供一种车载在线音乐推荐装置,包括车载音乐播放器和在线音乐服务器,所述车载音乐播放器包括预设时长设置模块、关注度权重模块、历史播放曲目获取模块、历史播放时长获取模块、用户喜好确定模块、音乐播放模块;
所述在线音乐服务器,用于接收用户喜好,并按照所述用户喜好推荐歌曲;
所述预设时长设置模块,用于设置获取用户历史播放记录的预设时长;
所述关注度权重模块,用于计算预设时长内各时段的喜好权重系数;
所述历史播放曲目获取模块,用于获取预设时长内各时段的各曲目的曲目风格及演唱者;
所述历史播放时长获取模块,用于获取所述预设时长内各时段的各曲目风格的歌曲的总时长及对应的实际播放总时长,以及所述预设时长T内各时段的各演唱者的歌曲的总时长及对应的实际播放时长;
所述用户喜好确定模块,用于计算所述预设时间内各时段的各曲目风格的喜好度和各演唱者的喜好度,以及计算各曲目风格综合推荐度及演唱者综合推荐度;
所述音乐播放模块,用于播放本地音乐及在线推荐的音乐。
进一步地,所述车载在线音乐推荐装置,还包括用户识别模块,用于对用户进行识别。
本发明的有益效果在于:本发明通过获取设定时间内的用户历史播放记录,确定各种曲目风格和演唱者歌曲的总时长及实际播放时长,结合各个时段对应的喜好权重,综合计算各种曲目风格及演唱者的喜好度,实现了对用户音乐喜好的准确判断,提高了在线音乐推荐的准确度,提升了用户体验。
附图说明
图1是本发明的车载在线音乐推荐的结构示意图;
图2是本发明的车载在线音乐推荐的另一结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图具体阐明本发明的实施方式,附图仅供参考和说明使用,不构成对本发明专利保护范围的限制。
本发明的实施例一方面提供一种车载在线音乐推荐方法,包括:
S10.设置获取用户历史播放记录的预设时长T。
在具体实施时,可以设置预设时长T为30天,或者用户自行设定的时长。
S20.计算预设时长T内各时段的喜好权重系数Ki
具体地,将预设时长T以天为分割单位,当i=1时,表示当天(即第1天);i=2时,表示当前的前一天(即第2天);以此类推,当i=T时,表示第最后一天(即第T天,如第30天)。
第i天的喜好权重系数Ki=1-(i-1)/T。
S30.获取预设时长T内各时段的各曲目的曲目风格及演唱者。
在预设时长T内的第i天内,各曲目可用序号Si1、Si2……Sij表示,j表示第i天内播放的曲目数量。例如,第1天内的各曲目可用序号S11、S12……S110,表示第1天内播放了10首歌曲。
获得的各曲目的曲目风格及演唱者可以表格的形式进行存储,如下所示:
曲目序号 曲目风格 演唱者
Si1 摇滚 张三
Si2 流行 李四
Si3 流行 王五
…… …… ……
Sij 古典 郑七
S40.获取所述预设时长T内各时段的各曲目风格的歌曲的总时长DGin及对应的实际播放总时长PGin,并计算所述预设时间T内各时段的各曲目风格的喜好度Gin
具体地,Gin=DGin/PGin
式中,Gin表示第n种曲目风格的喜好度,曲目风格的顺序可以在读取各曲目的曲目风格后自动生成;DGin表示第i天内第n种曲目风格的歌曲的总时长;PGin表示第i天内第n种曲目风格的歌曲的实际播放总时长。
S50.获取所述预设时长T内各时段的各演唱者的歌曲的总时长DAim及对应的实际播放时长PAim,并计算所述预设时间T内各时段的各演唱者的喜好度Aim
具体地,Aim=DAim/PAim
Aim表示第m位演唱者的喜好度,演唱者的顺序可以在读取各曲目的演唱者后自动生成;DAim表示第i天内第m位演唱者的歌曲的总时长;PAim表示第i天内第m位演唱者的歌曲的实际播放总时长。
在具体实施时,各曲目的时长及对应的实际播放时长都以秒计算,如下表所示:
S60.根据所述预设时间T内各时段的各曲目风格的喜好度Gin、各演唱者的喜好度Aim,以及喜好权重系数Ki计算各曲目风格综合推荐度Gn及演唱者综合推荐度Am
具体地,
S70.根据所述用户喜好推荐音乐。
在发明的一个实施例中,在步骤S10之前还包括:
S00.对用户进行识别。
不用的用户对于音乐的喜好是不同的,因此通过增加用户识别的步骤可以进一步提高用户体验。具体的实现方式包括但不限于进行用户登录。
如图1所示,本发明另一方面提供一种车载在线音乐推荐装置,包括车载音乐播放器和在线音乐服务器,所述车载音乐播放器包括预设时长设置模块、关注度权重模块、历史播放曲目获取模块、历史播放时长获取模块、用户喜好确定模块、音乐播放模块;
所述在线音乐服务器,用于接收用户喜好,并按照所述用户喜好推荐歌曲;
所述预设时长设置模块,用于设置获取用户历史播放记录的预设时长;
所述关注度权重模块,用于计算预设时长内各时段的喜好权重系数;
所述历史播放曲目获取模块,用于获取预设时长内各时段的各曲目的曲目风格及演唱者;
所述历史播放时长获取模块,用于获取所述预设时长内各时段的各曲目风格的歌曲的总时长及对应的实际播放总时长,以及所述预设时长T内各时段的各演唱者的歌曲的总时长及对应的实际播放时长;
所述用户喜好确定模块,用于计算所述预设时间内各时段的各曲目风格的喜好度和各演唱者的喜好度,以及计算各曲目风格综合推荐度及演唱者综合推荐度;
所述音乐播放模块,用于播放本地音乐及在线推荐的音乐。
本发明的车载在线音乐推荐装置的工作过程为:
首先,用户通过预设时长设置模块设置获取用户历史播放记录的预设时长T,关注度权重模块根据预设时长计算各时段(一般以天为单位)的喜好权重系数Ki,具体地,按照下列公式计算喜好权重系数Ki
Ki=1-(i-1)/T
式中,i表示第i天。
然后,历史播放曲目获取模块获取预设时长T内各时段的各曲目的曲目风格及演唱者,获得的各曲目的曲目风格及演唱者可以表格的形式进行存储;
历史播放时长获取模块获取所述预设时长T内各时段的各曲目风格的歌曲的总时长DGin及对应的实际播放总时长PGin,并计算所述预设时间T内各时段的各曲目风格的喜好度Gin,具体地,按照下列公式计算各曲目风格的喜好度Gin
Gin=DGin/PGin
式中,Gin表示第n种曲目风格的喜好度,曲目风格的顺序可以在读取各曲目的曲目风格后自动生成;DGin表示第i天内第n种曲目风格的歌曲的总时长;PGin表示第i天内第n种曲目风格的歌曲的实际播放总时长。
并获取所述预设时长T内各时段的各演唱者的歌曲的总时长DAim及对应的实际播放时长PAim,并计算所述预设时间T内各时段的各演唱者的喜好度Aim,具体地,按照下列公式计算各演唱者的喜好度Aim
Aim=DAim/PAim
Aim表示第m位演唱者的喜好度,演唱者的顺序可以在读取各曲目的演唱者后自动生成;DAim表示第i天内第m位演唱者的歌曲的总时长;PAim表示第i天内第m位演唱者的歌曲的实际播放总时长。
接下来,用户喜好确定模块根据所述预设时间T内各时段的各曲目风格的喜好度Gin、各演唱者的喜好度Aim,以及喜好权重系数Ki计算各曲目风格综合推荐度Gn及演唱者综合推荐度Am。具体地,按照下列公式计算:
并将计算结果发送给在线音乐服务器,在线音乐服务器根据所述用户喜好推荐音乐,音乐播放模块对在线推荐的音乐进行播放。
如图2所示,在本发明的另一个实施例中,所述车载在线音乐推荐装置,还包括用户识别模块,用于对用户进行识别。
不用的用户对于音乐的喜好是不同的,因此通过增加用户识别模块可以进一步提高用户体验。用户识别模块包括但不限于用户登录模块。
以上所揭露的仅为本发明的较佳实施例,不能以此来限定本发明的权利保护范围,因此依本发明申请专利范围所作的等同变化,仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (7)

1.一种车载在线音乐推荐方法,其特征在于,包括:
设置获取用户历史播放记录的预设时长T;
计算预设时长T内各时段的喜好权重系数Ki
获取预设时长T内各时段的各曲目的曲目风格及演唱者;
获取所述预设时长T内各时段的各曲目风格的歌曲的总时长DGin及对应的实际播放总时长PGin,并计算所述预设时间T内各时段的各曲目风格的喜好度Gin
获取所述预设时长T内各时段的各演唱者的歌曲的总时长DAim及对应的实际播放时长PAim,并计算所述预设时间T内各时段的各演唱者的喜好度Aim
根据所述预设时间T内各时段的各曲目风格的喜好度Gin、各演唱者的喜好度Aim,以及喜好权重系数Ki计算各曲目风格综合推荐度Gn及演唱者综合推荐度Am
根据所述用户喜好推荐音乐。
2.根据权利要求1所述的车载在线音乐推荐方法,其特征在于,所述Ki的计算公式为:
Ki=1-(i-1)/T,
式中i表示第i天。
3.根据权利要求1所述的车载在线音乐推荐方法,其特征在于,所述Gin的计算公式为:
Gin=DGin/PGin
式中,Gin表示第n种曲目风格的喜好度,DGin表示第i天内第n种曲目风格的歌曲的总时长,PGin表示第i天内第n种曲目风格的歌曲的实际播放总时长。
4.根据权利要求1所述的车载在线音乐推荐方法,其特征在于,所述Aim的计算公式为:
Aim=DAim/PAim
式中,Aim表示第m位演唱者的喜好度,DAim表示第i天内第m位演唱者的歌曲的总时长,PAim表示第i天内第m位演唱者的歌曲的实际播放总时长。
5.根据权利要求1所述的车载在线音乐推荐方法,其特征在于,所述Gn、Am的计算公式为:
<mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>n</mi> </msub> <mfrac> <mrow> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </msubsup> <msub> <mi>G</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>*</mo> <msub> <mi>K</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mi>T</mi> </mfrac> <mo>,</mo> <msub> <mi>A</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </msubsup> <msub> <mi>A</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> <mo>*</mo> <msub> <mi>K</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mi>T</mi> </mfrac> <mo>.</mo> </mrow>
6.一种车载在线音乐推荐装置,其特征在于,包括车载音乐播放器和在线音乐服务器,所述车载音乐播放器包括预设时长设置模块、关注度权重模块、历史播放曲目获取模块、历史播放时长获取模块、用户喜好确定模块、音乐播放模块;
所述在线音乐服务器,用于接收用户喜好,并按照所述用户喜好推荐歌曲;
所述预设时长设置模块,用于设置获取用户历史播放记录的预设时长;
所述关注度权重模块,用于计算预设时长内各时段的喜好权重系数;
所述历史播放曲目获取模块,用于获取预设时长内各时段的各曲目的曲目风格及演唱者;
所述历史播放时长获取模块,用于获取所述预设时长内各时段的各曲目风格的歌曲的总时长及对应的实际播放总时长,以及所述预设时长T内各时段的各演唱者的歌曲的总时长及对应的实际播放时长;
所述用户喜好确定模块,用于计算所述预设时间内各时段的各曲目风格的喜好度和各演唱者的喜好度,以及计算各曲目风格综合推荐度及演唱者综合推荐度;
所述音乐播放模块,用于播放本地音乐及在线推荐的音乐。
7.根据权利要求6所述的车载在线音乐推荐装置,其特征在于,还包括用户识别模块,用于对用户进行识别。
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