一种音乐推荐方法及装置

摘要

本发明公开了一种音乐推荐方法及装置，该方法应用于音乐推荐装置中，包括以下步骤：S1.获取音乐的音乐归属函数，所述音乐归属函数为音乐在不同维度中粒度的集合，其中，维度为对音乐的分类，粒度为对所述维度的分类；S2.获取用户的用户归属函数，所述用户归属函数为用户喜欢的不同维度中的粒度的集合；S3.通过所述音乐归属函数和用户归属函数计算粒度相关函数；S4.通过粒度相关函数和维度加权系数计算用户喜欢音乐的概率函数的值；S5.当所述用户喜欢音乐的概率的值大于预设的阈值时，将所述音乐推荐给用户。本发明能够为用户提供个性推荐，以提高用户的满意度。

主权项

1.一种音乐推荐方法，其特征在于，应用于音乐推荐装置中，包括以下步骤：S1.获取音乐的音乐归属函数，所述音乐归属函数为音乐在不同维度中粒度的集合，其中，维度为对音乐的分类，粒度为对所述维度的分类，所述音乐归属函数的表达式为：A(music，P_k)＝{p_kj|j＝1，2，...，n}，k＝1，2，…m，其中，P_k为维度，p_kj为粒度，m为维度的个数，n为所述维度中粒度的个数；S2.获取用户的用户归属函数，所述用户归属函数为用户喜欢的不同维度中的粒度的集合，所述用户归属函数的表达式为：A(user，P_k)＝{p_ki|i＝1，2...，n}，k＝1，2，…m，其中，P_k为维度，p_ki为粒度，m为维度的个数，n为所述维度中粒度的个数；S3.通过所述音乐归属函数和用户归属函数计算粒度相关函数，所述粒度相关函数表达式为：S4.通过粒度相关函数和维度加权系数计算用户喜欢音乐的概率函数的值，所述用户喜欢音乐的概率函数为：其中，α_k为维度加权系数；S5.当所述用户喜欢音乐的概率的值大于预设的阈值时，将所述音乐推荐给用户。