[发明专利]音乐推荐方法及系统

权利要求书

1.一种音乐推荐方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、对音乐库中的音乐进行分类，并分类出N种类；

S2、从每一种类中筛选出收听率最高的歌曲作为种子歌曲；

S3、将N首种子歌曲定义为N维向量空间的N个坐标轴；

S4、将当前听众收听该N首种子歌曲时的播放行为，定义为对应N维向量空间中各坐标轴的数值，从而形成当前听众在N维向量空间中的向量坐标；

S5、计算N维向量空间中当前听众与其他听众的向量间向量吻合度，从而判定听众间的相似度；

S6、根据听众间的相似度，获取近似听众，并根据近似听众对歌曲的播放行为为当前听众推荐歌曲。

2.如权利要求1所述的音乐推荐方法，其特征在于，该向量吻合度为：

$�ޱ���$

其中，向量a表示当前听众的N维向量坐标，向量b表示其他听众的N维向量坐标。

3.如权利要求1所述的音乐推荐方法，其特征在于，在步骤S6中，判断该相似度是否大于一第一设定阈值，若是则该其他听众为近似听众，根据该近似听众对歌曲的播放行为为当前听众推荐歌曲。

4.如权利要求3所述的音乐推荐方法，其特征在于，该播放行为包括：单曲循环行为、分享行为、收藏行为、主动播放行为、听完行为、跳过行为以及拉黑行为。

5.如权利要求4所述的音乐推荐方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：

判断该相似度是否大于该第一设定阈值且小于一第二设定阈值，若是则将该其他听众单曲循环、分享和收藏的歌曲中当前听众未收听的歌曲推荐给当前听众；

否则判断该相似度是否大于该第二设定阈值，若是则将该其他听众单曲循环、分享、收藏、主动播放以及听完的歌曲中当前听众未收听的歌曲推荐给当前听众。

6.一种音乐推荐系统，其特征在于，其包括：

一分类模块，用于对音乐库中的音乐进行分类，并分类出N种类；

一筛选模块，用于从每一种类中筛选出收听率最高的歌曲作为种子歌曲；

一第一定义模块，用于将N首种子歌曲定义为N维向量空间的N个坐标轴；

一第二定义模块，用于将当前听众收听该N首种子歌曲时的播放行为，定义为对应N维向量空间中各坐标轴的数值，从而形成当前听众在N维向量空间中的向量坐标；

一计算模块，用于计算N维向量空间中当前听众与其他听众的向量间向量吻合度，从而判定听众间的相似度；

一推荐模块，用于根据听众间的相似度，获取近似听众，并根据近似听众对歌曲的播放行为为当前听众推荐歌曲。

7.如权利要求6所述的音乐推荐系统，其特征在于，该向量吻合度为：

$�ޱ���$

其中，向量a表示当前听众的N维向量坐标，向量b表示其他听众的N维向量坐标。

8.如权利要求6所述的音乐推荐系统，其特征在于，该推荐模块包括一判断单元和一推荐单元；

该判断单元用于判断该相似度是否大于一第一设定阈值，若是则该其他听众为近似听众，该推荐单元用于根据该近似听众对歌曲的播放行为为当前听众推荐歌曲。

9.如权利要求8所述的音乐推荐系统，其特征在于，该播放行为包括：单曲循环行为、分享行为、收藏行为、主动播放行为、听完行为、跳过行为以及拉黑行为。

10.如权利要求9所述的音乐推荐系统，其特征在于，该判断单元用于判断该相似度是否大于该第一设定阈值且小于一第二设定阈值，在为是时则该推荐单元用于将该其他听众单曲循环、分享和收藏的歌曲中当前听众未收听的歌曲推荐给当前听众；

该判断单元用于在为否时判断该相似度是否大于该第二设定阈值，若是则该推荐单元用于将该其他听众单曲循环、分享、收藏、主动播放以及听完的歌曲中当前听众未收听的歌曲推荐给当前听众。