[发明专利]基于影视主题的对话式音乐推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于影视主题的对话式音乐推荐方法，包括获取影视与音乐间信息并进行关联，构建影视‑音乐知识图谱；在系统主动引导的闲聊对话模块中，捕获用户当前的影视偏好信息；在问答模块中，补充获取所需的用户影视偏好信息，其作为编码物品特征的权重影响因子，同时在该模块中确定当前用户影视偏好列表；在推荐模块中，融合影视偏好列表中的影视特征及其包含的音乐特征，结合当前对话信息与历史对话信息，预测用户偏好音乐；最后结合影视评论，音乐评论和上下文信息，生成可解释性的音乐推荐语句。本发明实现了对话场景下的基于影视主题的音乐推荐，具有推荐的准确度高且推荐具有可解释性，提升了用户体验感的优点。

技术领域

本发明涉及一种音乐的推荐方法，特别是一种基于影视主题的对话式音乐推荐方法。

背景技术

对话式推荐系统通过与用户进行自然语言的在线交流而能够实时感知用户当前环境下的短期偏好，利用这一特点推荐系统在对话中可向用户进行较高准确度的推荐任务。随着人工智能机器的快速发展，如智能机器人、智能语音家居等，将对话式推荐嵌入至智能设备的应用研究已经成为当前互联网及物联网研究的重要组成部分。因此，对话式推荐已经受到了学术界与工业界的高度关注与大量研究。

对话式推荐的研究应用领域很多，包括音乐、新闻、医疗等等。其中对话式音乐推荐的研究主要集中在：通过闲聊关于音乐的话题或问答关于音乐的信息来进行推荐。虽然这些研究大多可以给出可解释的推荐结果，但是仍存在以下不足：(1)人机交互中，对话的话题仅涉及音乐领域，使得谈话内容范围有限，导致用户体验感较差，系统多样性不足；(2)产生的音乐推荐结果仅依赖于用户对音乐领域内的行为数据和偏好信息，没有考虑通过其他领域的用户数据来感知用户对音乐的偏好，从而挖掘用户更多的兴趣。

综上所述，在对话式音乐推荐中，引入来自其他与音乐相关领域的用户偏好信息，不仅可以使对话内容丰富多样，满足用户在交流中的顺畅性，提升用户的人机交互体验感，同时可以通过感知用户在其他领域内的兴趣偏好来预测用户的音乐兴趣偏好。影视与音乐是密不可分的，目前虽然已经出现了基于影视信息的音乐推荐方法，但目前该种音乐推荐方法仅仅停留在以影视中的音乐来反映用户的喜好，从而预测用户喜爱的音乐，但有些情况下，用户可能仅仅喜欢某部影视作品，而对该作品中的音乐无感甚至是讨厌，因此，该种推荐方式的准确性值得商榷，亟需研发一种基于影视主题的准确性与可解释性更高的音乐推荐方法。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种基于影视主题的对话式音乐推荐方法。它具有推荐的准确度高且推荐具有可解释性，提升了用户体验感的优点。

本发明的技术方案：基于影视主题的对话式音乐推荐方法，包括以下步骤：

步骤S1、推荐系统获取所有影视和影视内包含的音乐信息，构造影视-音乐知识图谱；

步骤S2、推荐系统与用户产生人机对话交互，捕获用户当下的影视偏好信息，确定最终的影视偏好列表；

步骤S3、推荐系统整合影视偏好列表中的影视特征及所述影视所包含的音乐特征，作为物品特征表示；推荐系统编码用户当前对话交互信息与用户历史对话交互信息，作为用户特征表示；基于物品特征表示与用户特征表示预测用户当下的基于影视主题的音乐偏好；

步骤S4、推荐系统根据用户当下的音乐偏好给出可解释性的音乐推荐，并等待用户的反馈；

步骤S5、对话结束，推荐系统将此次与用户对话交互的所有信息保存至用户的配置文件中。

与现有技术相比，本发明的有益效果体现在：采用主动引导对话的方式，借助影视-音乐知识图谱，将与用户的对话内容扩展至影视和音乐领域，提升了系统丰富性，通过影视领域的知识和对话内容来感知用户对音乐的偏好，具体是由影视特征及所述影视所包含的音乐特征作为物品特征表示，同时以用户当前对话交互信息与历史对话交互信息作为用户特征表示，联合来预测用户当下的基于影视主题的音乐偏好，结合影视与音乐的相关信息使推荐的准确度高且具有可解释性。