[发明专利]一种基于大数据的音乐推送系统

说明书

技术领域

本发明涉及大数据分析处理领域，具体涉及一种基于大数据的音乐推送系统。

背景技术

在互联网不断发展的现在，人们经常会收到各种各样的消息推送。各个商业平台也针对不同的用户进行大量分析，对特定人群发送特定的消息。但是在音乐领域，对用户的音乐推送还存在许多问题，并没有一个很好的算法，将用户的各类信息进行统一量化后分析处理，然后有针对性地进行推送，目前的音乐推送一般仍停留在对人群的初步分类基础上。

针对这种问题，本申请发明一种基于大数据的音乐推送系统，主要考虑音乐推送精准度高、减去繁琐添加歌单的过程、提升用户体验等问题，根据多种算法识别不同音乐的标签、类别以及用户人群，并依据用户的使用习惯、收听习惯以及预期收听感受进行更精准的音乐推送。本发明所述的音乐推送系统利用大数据的大体量数据基数可融合、计算、分析，加上应用软件化、平台化等特点，为用户提供更舒心便捷的服务。

发明内容

本发明所述的音乐推送系统可根据多种算法识别不同音乐的标签、类别以及用户人群，依据用户的使用、收听习惯以及预期收听感受更精准的推送相关音乐。

目前推送算法的基本实现方式有以下三种：

I)基于内容的推荐(content-based filtering)

基于内容的推荐在此是指音乐信息的检索。学术上一般所称的content-based是特指音频内容本身的，主要涉及feature extraction，专辑、歌手和歌词等基于text或tags的因素，通常用来与content相结合来提高检索效率的。

II)基于协同过滤推荐(collaboration filtering)

基于协同过滤推荐是基于广义的排行榜行和热门排行进行推荐。

III)社会化推荐(social recommendation)。

社会化推荐是一种基于关系的推荐。

本发明所述的音乐推送系统对推送算法的改进主要集中在对第三方应用信息的获取、潜在因素算法、余弦算法等算法改进方面。其结构设计主要考虑的是提高音乐推送精准度，在减去繁琐添加歌单过程的同时提升用户体验。

本发明根据多种算法识别不同音乐的标签、类别以及用户人群，依据用户的使用、收听习惯以及预期收听感受更精准的推送相关音乐。其中算法包括第三方应用信息的获取、潜在元素算法、边界算法与关联选项。具体实现方式为：

1、用户在使用初期，系统会根据用户的查询输入内容，听歌类型、收听次数等信息为用户推送相关曲目，并将用户信息保存到云端数据库。

2、系统根据数据库中保存的用户信息，为用户调取音乐资源。

3、支持一键式添加相似歌曲歌单，简便快捷。

4、在数据中心搭建音乐系统管理平台，并且数据中心提供对于数据库的统一维护及数据备份，提高了本发明所述的音乐推送系统可维护性和可靠性。

具体地，本申请请求保护一种基于大数据的音乐推送系统，其特征在于，该音乐推送系统推送歌曲曲目的方法为：

通过第三方应用的数据库获取用户喜好，作为首次推送的参考；

通过用户在使用时收听音乐中所包含的元素，应用潜在元素算法，得出用户喜爱的歌曲类型中所包含的元素种类，将其与边界算法、与关联选项所推荐的歌曲进行比较；

优先推送比较后有重合的歌曲曲目，其次推送满足单项算法的歌曲曲目。

如上所述的基于大数据的音乐推送系统，其特征还在于，该音乐推送系统所有音乐的推送都是在数据库中对用户的相关信息进行计算、搜索、分析后，保存至该用户的同一目录，并在使用过程中不断更新数据信息，保证推送准确可达。

如上所述的基于大数据的音乐推送系统，其特征还在于，该潜在元素算法是将歌曲元素化、标签化，并附加到歌曲信息中；然后量化计算出用户对不同元素的偏好程度，进而调整推送频率。

如上所述的基于大数据的音乐推送系统，其特征还在于，该音乐推送系统还可以包括歌曲信息输入功能。

如上所述的基于大数据的音乐推送系统，其特征还在于，该音乐推送系统支持一键式添加相似歌曲歌单。

如上所述的基于大数据的音乐推送系统，其特征还在于，该音乐推送系统还可以包括用户实名注册。

附图说明

图1、音乐推送系统算法示意图

具体实施方式

具体发明内容如下：