【技术实现步骤摘要】
本申请涉及互联网，特别是涉及一种歌曲推荐模型的训练方法、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、目前，传统的歌曲推荐系统是采用用户长期积累的听歌历史构建训练数据集进行训练，该歌曲推荐系统适合普通歌曲的推荐场景，针对在大量用户已经听过该普通歌曲的情况下。
2、针对新歌投放场景，在尚未推广之前无法根据历史用户行为推断适合的用户群体，仅能根据歌曲本身的音频信息进行分析并推送，以解决新歌“冷启动”问题。由于没有充足的用户听歌历史可以学习，搜集充足的训练样本较为困难，采用传统的歌曲推荐方式无法充足利用已有信息，对有限的用户歌曲交互信息挖掘不充分，导致针对新歌的投放效果不佳。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升新歌投放效果的歌曲推荐模型的训练方法、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种歌曲推荐模型的训练方法。所述方法包括：
3、获取历史投放对象的互动歌曲集合，根据所述互...
【技术保护点】
1.一种歌曲推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取历史投放对象的互动歌曲集合，根据所述互动歌曲集合确定多个第一样本组合和至少一类第二样本组合，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述歌曲推荐模型输出的各所述第一样本组合的歌曲表征信息，确定第一损失函数值，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述歌曲推荐模型输出的各所述第二样本组合的歌曲表征信息，确定第二损失函数
<...【技术特征摘要】
1.一种歌曲推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取历史投放对象的互动歌曲集合，根据所述互动歌曲集合确定多个第一样本组合和至少一类第二样本组合，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述歌曲推荐模型输出的各所述第一样本组合的歌曲表征信息，确定第一损失函数值，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述歌曲推荐模型输出的各所述第二样本组合的歌曲表征信息，确定第二损失函数值，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述歌曲推荐模型输出的各所述第一样本组合中歌曲片段对应的歌曲表征信息，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王武城，宋泽文，
申请(专利权)人：腾讯音乐娱乐科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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