[发明专利]音乐推荐的方法、装置、存储介质及终端设备

权利要求书

1.一种音乐推荐的方法，其特征在于，包括：

采集预设数量用户的休闲习惯信息，以及获取所述用户的音乐播放记录，形成样本训练集；

对所述样本训练集进行训练，得到休闲习惯信息与喜好音乐类型的映射模型；

获取当前用户的休闲习惯信息，输入所述映射模型，确定待推荐的喜好音乐类型；

根据所述待推荐的喜好音乐类型，进行音乐推荐。

2.根据权利要求1所述的音乐推荐的方法，其特征在于，采集预设数量用户的休闲习惯信息，包括：

获取预设休闲时段用户的位置信息；

根据所述位置信息，确定用户的偏好休闲场所类别；

根据所述偏好休闲场所类别，确定用户的休闲习惯信息。

3.根据权利要求2所述的音乐推荐的方法，其特征在于，

所述偏好休闲场所类别，包括：阅读类休闲场所，运动类休闲场所，交流类休闲场所以及欢畅类休闲场所；

所述用户的休闲习惯信息，包括：热爱读书休闲习惯，热爱运动休闲习惯，热爱交友休闲习惯以及热爱唱跳休闲习惯。

4.根据权利要求2或3所述的音乐推荐的方法，其特征在于，根据所述偏好休闲场所类别，确定用户的休闲习惯信息包括：

根据所述偏好休闲场所类别，以及所述偏好休闲场所类别在预设周期的休闲时段中所有偏好休闲场所类别出现的频次以及时间，确定所述用户的休闲习惯信息。

5.根据权利要求1所述的音乐推荐的方法，其特征在于，对所述样本训练集进行训练，得到休闲习惯信息与喜好音乐类型的映射模型，包括：

将每种休闲习惯信息输入所述映射模型，并将对应的用户的历史播放记录输入映射模型，以进行训练；

经过训练，得到休闲习惯信息与音乐类型标签权重的映射关系，作为所述映射模型。

6.根据权利要求5所述的音乐推荐的方法，其特征在于，将每种休闲习惯信息输入所述映射模型，并将对应的用户的历史播放记录输入映射模型，以进行训练，包括：

获取所述对应的用户的历史播放记录中音乐的历史播放时间；

根据所述历史播放时间，为所述历史播放记录配置第一权重序列；

将每种休闲习惯信息输入所述映射模型，并将配置第一权重序列的所述历史播放记录输入所述映射模型，以进行训练。

7.根据权利要求5所述的音乐推荐的方法，其特征在于，将每种休闲习惯信息输入所述映射模型，并将对应的用户的历史播放记录输入映射模型，以进行训练，包括：

获取所述对应的用户的历史播放记录中音乐的历史播放完整度；

根据所述历史播放完整度，为所述历史播放记录配置第二权重序列；

将每种休闲习惯信息输入所述映射模型，并将配置第二权重序列的所述历史播放记录输入所述映射模型，以进行训练。

8.根据权利要求5所述的音乐推荐的方法，其特征在于，在根据所述待推荐的喜好音乐类型，进行音乐推荐之前，还包括：

确定待推荐音乐的类型标签；

相应的，根据所述待推荐的喜好音乐类型，进行音乐推荐，包括：

根据所述待推荐的喜好音乐类型，确定具有相应类型标签的待推荐音乐的排列顺序，进行音乐推荐。

9.一种音乐推荐的装置，其特征在于，包括：

样本训练集确定模块，用于采集预设数量用户的休闲习惯信息，以及获取所述用户的音乐播放记录，形成样本训练集；

映射模型确定模块，用于对所述样本训练集进行训练，得到休闲习惯信息与喜好音乐类型的映射模型；

喜好音乐类型确定模块，用于获取当前用户的休闲习惯信息，输入所述映射模型，确定待推荐的喜好音乐类型；

音乐推荐模块，用于根据所述待推荐的喜好音乐类型，进行音乐推荐。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的音乐推荐的方法。

11.一种终端设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8中任一所述的音乐推荐的方法。