车载音乐推荐方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及车载音乐推荐方法和系统。车载音乐推荐系统包括：数据获取模块，其配置成获取车载环境数据以及用户行为数据；数据分析模块，其配置成基于车载环境数据和用户行为数据来生成用户偏好信息；以及音乐推荐模块，其配置成基于所述用户偏好信息来向用户推荐音乐。车载音乐推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：数据获取步骤：获取车载环境数据以及用户行为数据；数据分析步骤：基于车载环境数据和用户行为数据来生成用户偏好信息；以及音乐推荐步骤：基于所述用户偏好信息来向用户推荐音乐。基于所述用户偏好信息来向用户推荐音乐。基于所述用户偏好信息来向用户推荐音乐。

【技术实现步骤摘要】
车载音乐推荐方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及汽车控制领域。具体而言，本专利技术涉及一种车载音乐推荐方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]传统的车载音乐播放系统根据用户设置的播放模式来播放音乐，不同的播放模式可以实现不同的音乐播放方式、音乐播放顺序等。以此方式，用户收听车辆的存储设备（诸如CD、车载存储器、闪速存储器等）上预先存储的歌曲。
[0003]传统的移动终端上的某些音乐应用程序带有音乐推荐功能。具体来说，基于互联网的音乐推荐方式通常根据用户的行为来判断用户偏好，由此向相应的用户推荐可能符合其喜好的音乐。

技术实现思路

[0004]传统的车载音乐播放系统不能根据用户在车上的行为习惯来为用户推荐合适的音乐，而只能采取不同方式播放车上已经存储的音乐。
[0005]本专利技术提供一种车载音乐推荐方法和系统来实现根据车载环境、用户的驾驶习惯或乘坐习惯、用户心情中的一个或多个，来为用户推荐合适的音乐。
[0006]按照本专利技术的第一方面，提供一种车载音乐推荐系统，其包括：数据获取模块，其配置成获取车载环境数据以及用户行为数据；数据分析模块，其配置成基于车载环境数据和用户行为数据来生成用户偏好信息；以及音乐推荐模块，其配置成基于用户偏好信息来向用户推荐音乐。
[0007]根据本专利技术一实施例的系统，其中，数据获取模块还配置成采用数据埋点方式进行数据获取；和/或数据分析模块还配置成采用机器学习方式进行数据分析。
[0008]根据本专利技术另一实施例或以上任一实施例的系统，其中，车载环境数据包括以下各项中的至少一个：车载场景、车辆状态、外界环境、时间数据。
[0009]根据本专利技术另一实施例或以上任一实施例的系统，其中，用户行为数据包括以下各项中的至少一个：用户心情、音乐选择、播放操作、停止操作。
[0010]根据本专利技术另一实施例或以上任一实施例的系统，其中，数据获取模块还配置成：从多个车辆获取车载环境数据以及用户行为数据。
[0011]根据本专利技术另一实施例或以上任一实施例的系统，其中，数据分析模块还配置成：基于来自多个车辆的车载环境数据和用户行为数据来生成用户偏好信息。
[0012]根据本专利技术另一实施例或以上任一实施例的系统，其中音乐推荐模块还配置成：在推荐音乐的过程中，对通过网络获取的音乐进行保存和/或播放。
[0013]按照本专利技术的第二方面，提供一种车载音乐推荐方法，其包括以下步骤：数据获取步骤，其包括获取车载环境数据以及用户行为数据；数据分析步骤，其包括基于车载环境数据和用户行为数据来生成用户偏好信息；以及音乐推荐步骤，其包括基于用户偏好信息来
向用户推荐音乐。
[0014]根据本专利技术一实施例的方法，还包括：采用数据埋点方式进行数据获取；和/或采用机器学习方式进行数据分析。
[0015]根据本专利技术另一实施例或以上任一实施例的方法，其中，车载环境数据包括以下各项中的至少一个：车载场景、车辆状态、外界环境、时间数据。
[0016]根据本专利技术另一实施例或以上任一实施例的方法，其中，用户行为数据包括以下各项中的至少一个：用户心情、音乐选择、播放操作、停止操作。
[0017]根据本专利技术另一实施例或以上任一实施例的方法，其中，数据获取步骤还包括：从多个车辆获取车载环境数据以及用户行为数据。
[0018]根据本专利技术另一实施例或以上任一实施例的方法，其中，数据分析步骤还包括：基于来自多个车辆的车载环境数据和用户行为数据来生成用户偏好信息。
[0019]根据本专利技术另一实施例或以上任一实施例的方法，其中，音乐推荐步骤还包括：对通过网络获取的音乐进行保存和/或播放。
[0020]根据本专利技术的第三方面，提供一种计算机存储介质，其上存储有可供处理器执行的程序代码，所述程序代码在被执行时实现根据本专利技术第二方面所述方法的步骤中的一个或多个。
附图说明
[0021]本专利技术的上述和/或其它方面和优点将通过以下结合附图的各个方面的描述变得更加清晰和更容易理解，附图中相同或相似的单元采用相同的标号表示。附图包括：图1为根据本专利技术一实施例的车载音乐推荐系统100的示意性框图；以及图2为根据本专利技术一实施例的车载音乐推荐方法200的示意性流程图。
具体实施方式
[0022]在本说明书中，参照其中图示了本专利技术示意性实施例的附图更为全面地说明本专利技术。但本专利技术可以按不同形式来实现，而不应解读为仅限于本文给出的各实施例。给出的各实施例旨在使本文的披露全面完整，以将本专利技术的保护范围更为全面地传达给本领域技术人员。
[0023]诸如“包含”和“包括”之类的用语表示除了具有在说明书和权利要求书中有直接和明确表述的单元和步骤以外，本专利技术的技术方案也不排除具有未被直接或明确表述的其它单元和步骤的情形。诸如“第一”和“第二”之类的用语并不表示单元在时间、空间、大小等方面的顺序而仅仅是作区分各单元之用。
[0024]现在参考图1，根据本专利技术的第一方面，提供一种车载音乐推荐系统100，系统100可以包括数据获取模块110、数据分析模块120以及音乐推荐模块130。
[0025]其中，数据获取模块110可以配置成获取车载环境数据以及用户行为数据。一般而言，数据获取模块110及其对应的设备可以设置在车辆上。
[0026]车载环境数据至少可以包括，诸如，车载场景（例如，城市行驶、越野行驶、停车休息、堵车）、车辆状态（例如，车辆速度、行驶时长、车型数据）、外界环境（例如，天气、温度、湿度）、时间数据（例如，一天中的某个时间或时间段、一年中的某个月）。这些数据通常可以根
据需要通过车辆上的传感器获取；可以通过车载通信总线获取；以及可以通过网络实时地或预先地获取。
[0027]用户行为数据至少可以包括，诸如，用户心情、音乐选择、播放操作、停止操作等。这些数据通常可以根据需要通过车辆上的传感器获取；可以通过与用户的智能交互获取；以及可以通过车载通信总线获取。例如，通过车上安装的力传感器，可以感知用户操作各个控件的力度和频率，由此感知用户是否处于暴躁状态、忧郁状态、着急状态等。另外，通过智能交互系统，车载系统可以通过与用户的语音交互来询问用户的心情，以此判断用户此刻的心情。
[0028]特别地，数据获取模块110还可以通过数据埋点方式来获取用户行为数据。在一个实施例中，借助于车载终端（例如，车载触摸屏、车载终端控制器等），可以搜集用户行为数据的埋点。例如，初级埋点操作可以在用户操作关键点处植入统计代码，据其独立ID确保数据采集不重复（如，用户播放某一类型的音乐的频率）；中级埋点操作可以植入多段代码，追踪用户在驾驶过程中的系列行为，事件之间相互独立（如，用户在发动车辆后就开始播放音乐，一般从音乐a开始播放，在驾驶到地点X时停止播放音乐）；高级埋点操作可以联合公司工程、ETL采集分析用户全量行为，建立用户画像，还原用户行为模型，作为系统分析、优化的基础。在根据本专利技术的一个或多个实施例的车载音乐本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车载音乐推荐系统，其特征在于，包括：数据获取模块，其配置成获取车载环境数据以及用户行为数据；数据分析模块，其配置成基于所述车载环境数据和所述用户行为数据来生成用户偏好信息；以及音乐推荐模块，其配置成基于所述用户偏好信息来向用户推荐音乐。2. 根据权利要求1所述的系统，其中：所述数据获取模块还配置成采用数据埋点方式进行数据获取；和/或所述数据分析模块还配置成采用机器学习方式进行数据分析。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述车载环境数据包括以下各项中的至少一个：车载场景、车辆状态、外界环境、时间数据。4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述用户行为数据包括以下各项中的至少一个：用户心情、音乐选择、播放操作、停止操作。5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述数据获取模块还配置成：从多个车辆获取所述车载环境数据以及所述用户行为数据。6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述数据分析模块还配置成：基于来自所述多个车辆的所述车载环境数据和所述用户行为数据来生成所述用户偏好信息。7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述音乐推荐模块还配置成：在推荐音乐的过程中，对通过网络获取的音乐进行保存和/或播放。8.一种车载音乐推荐方法，其特征在于，包括以下...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨莉莉，宋謌，
申请(专利权)人：泛亚汽车技术中心有限公司，
类型：发明
国别省市：