[发明专利]一种基于马氏链的音乐推荐方法

摘要

本发明属于计算机技术推荐方法领域，涉及一种基于马氏链的音乐推荐方法。本发明的主要方法包括：生成场景集合；建立场景集合与推荐算法库的匹配矩阵；采用马氏链的方法对步骤b中获得的匹配矩阵进行更新；本发明的有益效果为，从不同的场景对用户和音乐进行分析，克服现有的音乐推荐系统的推荐算法的单一性，提出了场景和算法的匹配矩阵，以及基于马氏链的场景和算法的匹配矩阵的更新算法，解决了场景差异下，算法的匹配问题和基于场景的实时音乐推荐问题。

主权项

1.一种基于马氏链的音乐推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：a.生成场景集合：统计多个用户收听音乐时的场景，并对不同的场景分别进行标记，采用得到的多个不同场景构成场景集合；b.建立场景集合与推荐算法库的匹配矩阵，所述推荐算法库为现有的音乐推荐算法的集合，则矩阵M的表达式如下：其中，x表示推荐算法，y表示场景，下标n为场景编号，下标a为推荐算法编号，n和a均为大于等于1的自然数；b1.假设每一个场景中用户数量固定，采用如下公式计算一个推荐算法对于一个场景中的单个用户的得分：b2.根据单个用户的得分，采用如下公式计算整个步骤b1中所述的一个推荐算法对于该场景的得分：其中，N为该场景下总的用户数量；b3.重复步骤b1和b2直至获得每一个算法在每一个场景下的得分，根据得分和矩阵M建立场景集合与推荐算法库的得分匹配矩阵S如下：c.采用马氏链的方法对步骤b中获得的匹配矩阵进行更新，具体方法为：c1.对用户按时间段进行划段：将前面的k个用户作为第一时间段使用的用户数量，将第k+1至k+k个用户作为第二时间段使用新增的用户数量，依次类推，每新增同样数量的用户，则进入步骤c2更新一次得分匹配矩阵S；c2.对每一段的用户，假设t时刻获得的匹配矩阵为S^t，从t时刻到t+1时刻，用户对于场景偏好发生改变，发生改变的概率采用如下公式计算：下标i,j＝1,2…n；采用公式：也即是S^t+1＝S^t*T获得t+1时刻的匹配矩阵，结束更新；更新后的矩阵S^t+1为如下所示：