一种基于标签的智能音乐推荐系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于标签的智能音乐推荐系统，包括：音乐评价模块，用于供用户对歌曲进行标签评价；标签体系建立模块，用于根据用户的标签评价建立标签体系，所述标签体系具有至少一个维度特征，每个维度特征具有至少一子特征标签，并为同一维度特征下的任意两个子特征标签之间的相关度赋值；用户管理模块，用于根据用户与其社交好友的标签评价记录，获取用户与社交好友之间的偏好信任度，并根据偏好信任度标记信任好友；音乐推荐模块，用于在用户未标定的歌曲中，选取用户的信任好友对歌曲标签评价相关度均值最高的歌曲，并推荐给用户。本发明专利技术从多维度评价歌曲的特性，自由度高；而且能够有效地覆盖不同类型的歌曲，客观性强，准确度高。

A label based intelligent music recommendation system

The invention provides an intelligent music recommendation system based on the label, including the music evaluation module for users to label the song. The label system is used to establish a label system based on the user's label. The tag system has at least one dimension feature, and each dimension is characterized by a single dimension. Less one sub feature tag and the correlation between any two sub feature labels under the same dimension; user management module is used to obtain the preference trust between users and social friends according to the label evaluation of users and their social friends. Recommendation module, used in the uncalibrated song of the user, select the user's trust friend to the song label evaluation of the highest degree of correlation of the highest value of the song, and recommended to the user. The invention can evaluate the characteristics of songs from multiple dimensions, with high degree of freedom, and can effectively cover different types of songs, with strong objectivity and high accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种基于标签的智能音乐推荐系统
本专利技术涉及音乐数据处理领域，特别是一种基于标签的智能音乐推荐系统。
技术介绍
现有技术中，用户可以自主地针对歌曲进行标注，即用户可以根据对歌曲的试听感受，从多角度对歌曲进行设置标签，以表示歌曲的多方面特征；用户也可以根据自己对歌曲的喜爱程度，对歌曲进行评分，现在大多数采用的评分方式是以分数的方式对歌曲进行评分；现在的音乐推荐系统，大多是根据以上两种对歌曲的评价筛选出合适的歌曲推送给用户，但是存在着以下一些问题：1)不同用户对歌曲的标签设置的随意性比较大，即使对于同一个含义，使用的标签也可能有很大的差异；2)单独采用评分对歌曲进行评价，由于歌曲的类型众多，对用户喜好的因素也很多，因此仅仅采用单一的评分来对歌曲进行评价并不能全面地反应歌曲的特性；3)现有的推荐系统通常是选取系统中评分比较高的歌曲来推荐给用户，针对性不强；4)传统的评分系统只能通过分数等方式去评价歌曲的好坏，但是仅仅通过一维的评价方式并不能反应歌曲的特点。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术旨在提供一种基于标签的智能音乐推荐系统。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：一种基于标签的智能音乐推荐系统，包括：音乐评价模块，用于供用户对歌曲进行标签评价；标签体系建立模块，用于根据用户的标签评价建立标签体系，所述标签体系具有至少一个维度特征，每个维度特征具有至少一子特征标签，并为同一维度特征下的任意两个子特征标签之间的相关度赋值；用户管理模块，用于根据用户与其社交好友的标签评价记录，获取用户与社交好友之间的偏好信任度，并根据偏好信任度标记信任好友；音乐推荐模块，用于在用户未标定的歌曲中，选取用户的信任好友对歌曲标签评价相关度均值最高的歌曲，并推荐给用户。优选地，还包括数据管理模块，用于储存所述标签体系信息、用户数据、用户社交数据和音乐数据并对其进行实时更新。本专利技术的有益效果为：本专利技术避免采用传统的评价方式，即用好或不好去评价音乐，而是采用标签评价的方式代替传统的分数评价，从多维度评价歌曲的特性，自由度高；而且本专利技术系统从用户的社交好友出发，先从社交好友中获取与用户偏好一直的作为信任好友，然后将信任好友给出最一致评价的歌曲推荐给用户，能够使得推荐的歌曲种类、风格多变，丰富性强，而又贴近用户的偏好，准确度高。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1为本专利技术的框架结构图；图2为本专利技术的另一种实施方式的框架结构图。附图标记：音乐评价模块1、标签体系建立模块2、用户管理模块3、音乐推荐模块4和数据管理模块5具体实施方式结合以下应用场景对本专利技术作进一步描述。参见图1，一种基于标签的智能音乐推荐系统，包括：音乐评价模块，用于供用户对歌曲进行标签评价；标签体系建立模块，用于根据用户的标签评价建立标签体系，所述标签体系具有至少一个维度特征，每个维度特征具有至少一子特征标签，并为同一维度特征下的任意两个子特征标签之间的相关度赋值；用户管理模块，用于根据用户与其社交好友的标签评价记录，获取用户与社交好友之间的偏好信任度，并根据偏好信任度标记信任好友；音乐推荐模块，用于在用户未标定的歌曲中，选取用户的信任好友对歌曲标签评价相关度均值最高的歌曲，并推荐给用户。本专利技术上述实施例，采用标签评价代替传统的分数评价，能够从多维度评价歌曲的特性，自由度高；而且从用户社交好友中找出评价相近或一致的歌曲推荐给用户，能够有效地覆盖不同类型的歌曲，客观性强，准确度高。优选地，参见图2，本专利技术系统还包括数据管理模块，用于储存所述标签体系信息、用户数据、用户社交数据和音乐数据并对其进行实时更新。优选地，所述标签体系建立模块，为同一维度特征下的任意两个子特征标签之间的相关度赋值，具体包括：收集所有歌曲的标签评价结果，其中，将所有歌曲归纳到歌曲集合RE中，所有使用的标签归纳为标签集合T；计算其中两个标签的相关度，采用的自定义标签相关度函数为：式中，S(Ti,Tj)表示标签Ti与标签Tj的相关度，RE表示歌曲集合，REi表示歌曲集合中的第i个歌曲，rel(REi,Ti)表示歌曲REi与标签Ti的相关程度，其中rel(REi,Ti)＝TF(REi,Ti)×IDF(REi,Ti)，TF(REi,Ti)表示歌曲REi中标签评价Ti的次数占所有标签评价的比重，IDF(REi,Ti)表示标签Ti在所有歌曲的标注中出现的频率，rel(REi,Tj)表示歌曲REi与标签Tj的相关程度，n(RE)表示歌曲集合RE所包含的歌曲总数，RE(Ti)和RE(Tj)分别表示歌曲集合RE中被标签Ti和Tj标注的所有歌曲。本优选实施例，用户可以自由标注标签对歌曲进行评价，所述标签体系建立模块统计歌曲所获取的标签评价，首先把标签标分为不同维度特征，例如评价、音乐种类、音乐风格等，然后采用上述方法对同一维度特征下的两个标签进行相关度计算，获取同一维度特征下的任意两个标签的相关度，通过不同标签的相关度，建立系统完整的标签体系，自由度强，准确性高，为之后系统根据用户的标签评价获取用户之间的偏好信任度提供了基础。优选地，用户管理模块，用于根据用户与其社交好友的标签评价记录，获取用户与社交好友之间的偏好信任度，并根据偏好信任度标记信任好友，具体包括：获取用户与社交好友之间的偏好信任度，采用的函数为：式中，sim(i,k)表示用户i和社交好友k的偏好信任度，其中sim(i,k)的值越大代表用户之间的喜好越相似，I(i)和I(k)分别表示用户i和社交好友k的标签评价项目集合，Rij表示用户i对歌曲Ij的标签评价，S(Rij,Rkj)表示用户i对歌曲Ij的标签评价和社交好友k对歌曲Ij的标签评价的相关度，表示用户i对歌曲使用次数最多的标签评价。在用户的社交好友中，将与用户的偏好信任度最高的前M个社交好友标记为信任好友，其中M为设定的大于1的整数。优选地，标记信任好友的方法也可以为：在用户的社交好友中，将与用户的偏好信任度大于设定的阈值的社交好友标记为信任好友。本优选实施例，分别获取用户和用户的社交好友所有对相同歌曲的历史标签评价记录，采用上述的方法进行分析并获取用户和其不同好友之间的偏好信任度，能够准确地反应用户和各社交好友对歌曲的喜好相似程度，并依此为根据标定用户的信任好友，为之后音乐推荐模块根据用户的信任好友给用户推荐歌曲提供了基础。优选地，音乐推荐模块，用于在用户未标定的歌曲中，选取用户的信任好友对歌曲标签评价相关度均值最高的歌曲，并推荐给用户，具体包括：在用户还没有标定的歌曲中，针对其中某一歌曲，获取用户的信任好友对这一歌曲的标签评价，并获取由信任好友给出的这些标签评价的相关度作为对这一歌曲的评价一致度，将信任好友评价一致度最高的歌曲推荐给用户。本优选实施例，选取信任好友中评价最一致的歌曲推荐给用户，能够根据信任用户的偏好选取最可能适合用户的歌曲推荐给用户，用户接受度高，反馈效果良好。优选地，音乐推荐模块中，对新用户的音乐推荐，由于新用户可能存在还没有添加社交好友，因此对新用户的音乐推荐方式具体包括：建立社交网络模型，将系统中每个用户表示为社交网络中的节点；获取每个节点的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于标签的智能音乐推荐系统，其特征在于，包括：音乐评价模块，用于供用户对歌曲进行标签评价；标签体系建立模块，用于根据用户的标签评价建立标签体系，所述标签体系具有至少一个维度特征，每个维度特征具有至少一子特征标签，并为同一维度特征下的任意两个子特征标签之间的相关度赋值；用户管理模块，用于根据用户与其社交好友的标签评价记录，获取用户与社交好友之间的偏好信任度，并根据偏好信任度标记信任好友；音乐推荐模块，用于在用户未标定的歌曲中，选取用户的信任好友对歌曲标签评价相关度均值最高的歌曲，并推荐给用户。

【技术特征摘要】
1.一种基于标签的智能音乐推荐系统，其特征在于，包括：音乐评价模块，用于供用户对歌曲进行标签评价；标签体系建立模块，用于根据用户的标签评价建立标签体系，所述标签体系具有至少一个维度特征，每个维度特征具有至少一子特征标签，并为同一维度特征下的任意两个子特征标签之间的相关度赋值；用户管理模块，用于根据用户与其社交好友的标签评价记录，获取用户与社交好友之间的偏好信任度，并根据偏好信任度标记信任好友；音乐推荐模块，用于在用户未标定的歌曲中，选取用户的信任好友对歌曲标签评价相关度均值最高的歌曲，并推荐给用户。2.根据权利要求1所述的一种基于标签的智能音乐推荐系统，其特征在于，还包括数据管理模块，用于储存所述标签体系信息、用户数据、用户社交数据和音乐数据并对其进行实时更新。3.根据权利要求1所述的一种基于标签的智能音乐推荐系统，其特征在于，所述标签体系建立模块，为同一维度特征下的任意两个子特征标签之间的相关度赋值，具体包括：收集所有歌曲的标签评价结果，其中，将所有歌曲归纳到歌曲集合RE中，所有使用的标签归纳为标签集合T；计算其中两个标签的相关度，采用的自定义标签相关度函数为：式中，S(Ti,Tj)表示标签Ti与标签Tj的相关度，RE表示歌曲集合，REi表示歌曲集合中的第i个歌曲，...

【专利技术属性】
技术研发人员：何旭连，
申请(专利权)人：何旭连，
类型：发明
国别省市：广西,45