【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及音樂推薦，尤其涉及一種多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及設(shè)備。
技術(shù)介紹
1、隨著數(shù)字多媒體技術(shù)的不斷發(fā)展與應(yīng)用,數(shù)字音樂受到了大眾的欣賞和喜愛,人們可以通過在線試聽、在線下載等多種方式方便地獲取音樂資源。但隨著音樂庫變得越來越大,音樂資源越來越豐富,如何讓用戶在浩瀚如海的音樂世界里高效地獲取自己感興趣的歌曲便成了一個難題。針對這種現(xiàn)象,各種音樂推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生。
2、目前,主流音樂推薦系統(tǒng)面臨多重挑戰(zhàn)。首先,數(shù)據(jù)割裂問題嚴重,各音樂平臺獨立運營,用戶數(shù)據(jù)分散在不同服務(wù)中,難以形成統(tǒng)一的用戶畫像。其次,現(xiàn)有推薦算法多基于簡單的協(xié)同過濾或內(nèi)容特征匹配,缺乏對音樂創(chuàng)作、風格演變、藝人關(guān)系等深層次音樂知識的理解,導致推薦結(jié)果往往表現(xiàn)膚淺。第三,系統(tǒng)對用戶當前情境的感知能力有限,無法根據(jù)用戶的實時狀態(tài)和需求動態(tài)調(diào)整推薦策略。此外,對于新用戶或小眾音樂,由于缺乏足夠的用戶行為數(shù)據(jù),現(xiàn)有系統(tǒng)常陷入"冷啟動"困境。最后,在音樂版權(quán)日益復雜的今天,跨平臺推薦常受到版權(quán)壁壘的阻礙。這些問題嚴重制約了用戶獲得理想音樂體驗的可能性,亟需一種新的解決方案。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的是為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點,而提供了一種多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及設(shè)備，通過構(gòu)建全面的音樂知識圖譜、實現(xiàn)跨平臺數(shù)據(jù)整合、引入上下文感知技術(shù)等創(chuàng)新手段,全面提升音樂推薦的個性化程度和準確性。
2、一方面，提供了一種多
3、采集多源音樂數(shù)據(jù)，對采集到的多源音樂數(shù)據(jù)進行融合處理，所述融合處理包括數(shù)據(jù)標準化和數(shù)據(jù)質(zhì)量控制；
4、構(gòu)建音樂知識圖譜，包括：
5、識別所述融合處理后的數(shù)據(jù)中的音樂相關(guān)實體及其關(guān)系，構(gòu)建音樂領(lǐng)域本體，以及進行音樂知識的推理；
6、構(gòu)建用戶畫像，包括：
7、提取用戶的顯式特征、構(gòu)建用戶隱式行為模型、挖掘時序模式以及整合跨平臺數(shù)據(jù)；
8、通過上下文感知和多種推薦算法加權(quán)融合進行個性化推薦，包括：
9、提取用戶情境特征，識別用戶情感狀態(tài)，根據(jù)用戶情感和情境的變化實時調(diào)整推薦策略；
10、整合協(xié)同過濾推薦算法、內(nèi)容基礎(chǔ)推薦算法、音樂知識圖譜增強推薦算法進行音樂推薦。
11、進一步地，所述采集多源音樂數(shù)據(jù)具體包括：
12、通過api接口獲取在線音樂平臺和音樂元數(shù)據(jù)提供商的音樂相關(guān)數(shù)據(jù)；
13、通過掃描本地音樂文件獲取本地音樂元數(shù)據(jù)。
14、進一步地，在所述融合處理中，
15、所述數(shù)據(jù)標準化處理具體包括：
16、構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，包括音樂實體和關(guān)系的表示；
17、通過etl管道將多源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式；
18、所述數(shù)據(jù)質(zhì)量控制處理具體包括：
19、通過局部敏感哈希算法進行跨源數(shù)據(jù)的去重與合并；
20、通過聚類算法檢測并處理異常值，基于規(guī)則和機器學習算法構(gòu)建訓練模型處理缺失值。
21、進一步地，所述識別所述融合處理后的數(shù)據(jù)中的音樂相關(guān)實體及其關(guān)系進一步包括：
22、通過命名實體識別工具從非結(jié)構(gòu)化文本中識別音樂相關(guān)實體及其實體之間的關(guān)系；
23、通過關(guān)系抽取算法識別音樂實體間的關(guān)系，包括合作關(guān)系、影響關(guān)系和從屬關(guān)系。
24、優(yōu)選地，所述構(gòu)建音樂領(lǐng)域本體進一步包括：
25、建立命名空間用于唯一標識本體中的類、屬性和個體，定義音樂領(lǐng)域核心概念及其屬性和關(guān)系；
26、實現(xiàn)半自動的本體擴展機制。
27、更優(yōu)地，所述半自動的本體擴展機制包括：
28、s201：提取新增的音樂信息與現(xiàn)有的音樂本體結(jié)構(gòu)進行對比分析；
29、s202：根據(jù)信息提取和分析的結(jié)果，自動生成本體擴展的建議；
30、s203：對自動生成的拓展建議進行人工審核，根據(jù)通過人工審核后的所述拓展建議對所述音樂領(lǐng)域本體進行動態(tài)更新。
31、進一步地，所述音樂知識的推理具體包括：
32、基于規(guī)則的推理引擎推導藝人影響關(guān)系和風格演變；
33、通過基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多跳傳播機制捕捉復雜的高階關(guān)系。
34、進一步地，所述構(gòu)建用戶畫像進一步包括：
35、s31：收集用戶基本信息，分析用戶音樂偏好信息；
36、s32：跟蹤用戶的音樂播放行為，包括播放次數(shù)、跳動率和完整收聽率，分析用戶的社交行為，包括分享、評論和收藏；
37、s33：通過時間序列分析技術(shù)捕捉用戶音樂品味的演變趨勢，并識別用戶在不同時間段的聽歌偏好；
38、s34：通過用戶身份映射算法整合跨平臺用戶行為數(shù)據(jù)。
39、進一步地，所述通過上下文感知進行個性化推薦進一步包括：
40、s41：收集用戶設(shè)備信息和使用場景，整合外部數(shù)據(jù)源獲取用戶情境信息；
41、s42：分析用戶的操作行為和智能設(shè)備的生物傳感數(shù)據(jù)推斷用戶情緒狀態(tài)；
42、s43：通過場景轉(zhuǎn)換檢測算法及時捕捉用戶情境和情感的變化，通過馬爾可夫決策過程的動態(tài)場景適配，實時調(diào)整推薦策略。
43、進一步地，所述通過多種推薦算法加權(quán)融合進行個性化推薦進一步包括：
44、s51：通過基于用戶和基于項目的協(xié)同過濾，獲取相似的用戶群體和音樂作品；
45、s52：提取音樂的聲學特征和語義特征，進行相似度音樂推薦；
46、s53：通過音樂知識圖譜進行基于關(guān)系的推薦，通過路徑挖掘算法挖掘用戶興趣與潛在推薦項之間的語義關(guān)聯(lián)；
47、s54：采用加權(quán)融合機制整合步驟s51~s53推薦策略，動態(tài)調(diào)整各策略的權(quán)重。
48、優(yōu)選地，所述方法還包括冷啟動處理，具體包括：
49、通過興趣調(diào)查問卷構(gòu)建初始用戶畫像，實現(xiàn)基于內(nèi)容的初始推薦策略；
50、分析新音樂的元數(shù)據(jù)和聲學特征進行已知音樂的相似度匹配，同時根據(jù)該新音樂的藝人相關(guān)歷史數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)影響力預測該新音樂的潛在受眾；
51、設(shè)置新穎性和多樣性度量指標平衡推薦內(nèi)容。
52、更優(yōu)地，所述方法還包括推薦系統(tǒng)的評估與優(yōu)化，具體包括：
53、s100：設(shè)置推薦系統(tǒng)評估指標和a/b測試框架，所述推薦系統(tǒng)評估指標包括準確率、召回率、排序質(zhì)量ndcg，所述a/b測試框架用于比較不同算法的性能；
54、s200：建立包括顯式和隱式反饋的用戶反饋收集機制，通過實時性能監(jiān)控跟蹤關(guān)鍵指標的變化；
55、s300：設(shè)置增量更新機制，實現(xiàn)系統(tǒng)模型的在線學習和增量更新。
56、另一方面，提供了一種多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦系統(tǒng)，包括：
57、多源數(shù)據(jù)采集與融合模塊，用于采集多源音樂數(shù)據(jù)，對采集到的多源音樂數(shù)據(jù)進行融合處理，所述融合處本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述采集多源音樂數(shù)據(jù)具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，在所述融合處理中，
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述識別所述融合處理后的數(shù)據(jù)中的音樂相關(guān)實體及其關(guān)系進一步包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述構(gòu)建音樂領(lǐng)域本體進一步包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述半自動的本體擴展機制包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述音樂知識的推理具體包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述構(gòu)建用戶畫像進一步包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述通過上下文感知進行個性化推薦進一步包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，還包括冷啟動處理，具體包括：
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，還包括推薦系統(tǒng)的評估與優(yōu)化，具體包括：
13.一種基于權(quán)利要求1~12所述方法的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦系統(tǒng)，其特征在于，包括：
14.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-12中任一項所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法。
15.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：?一個或多個處理器；?存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)如權(quán)利要求1-12中任一項所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述采集多源音樂數(shù)據(jù)具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，在所述融合處理中，
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述識別所述融合處理后的數(shù)據(jù)中的音樂相關(guān)實體及其關(guān)系進一步包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述構(gòu)建音樂領(lǐng)域本體進一步包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述半自動的本體擴展機制包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述音樂知識的推理具體包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述構(gòu)建用戶畫像進一步包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源數(shù)據(jù)智能音樂推薦方法，其特征在于，所述通過...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：趙帥，趙立峰，
申請(專利權(quán))人：南京樂韻瑞信息技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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