CN103810201A - 一种音乐推荐方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明属于互联网技术领域，尤其涉及一种音乐推荐方法及装置。本发明音乐推荐方法包括：发送推荐请求，并在推荐请求中携带一定数量的用户最近的音乐操作流水；接收推荐请求，并将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中；根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲。本发明实施例的音乐推荐方法及装置通过在发送推荐请求时携带用户最近的音乐操作流水，在计算推荐歌曲时将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中，使历史操作流水得到实时更新，有利于更为准确的计算推荐歌曲，避免由于最近的音乐操作流水没有实时上报，用户的历史操作流水无法得到实时更新造成的推荐歌曲重复。
Description
技术领域
本发明属于互联网技术领域，尤其涉及一种音乐推荐方法及装置。
背景技术
音乐推荐系统是基于用户的音乐操作流水来预估用户喜爱歌曲的装置，其中，用户在音乐产品上对歌曲的单个操作，例如收听/喜欢/收藏/设为背景音乐等操作，都可以用一串文本来进行描述，这样的文本串的序列数据，称为用户操作流水，通常每隔3分钟批量上报一次。通过音乐的业务系统每隔一定时间批量上报一次用户的操作流，并且在用户请求推荐系统的时候，根据用户的账号或用户名以及请求的歌曲首数拉取用户的历史操作流水来运算用户喜爱的歌曲并进行推荐。用户在收听部分推荐歌曲后，再次请求推荐歌曲时，由于用户的操作流水并不是实时上报，可能导致当前收听流水没有上报，音乐推荐系统就会根据以前的历史操作流水重复推荐已经收听过的歌曲，造成推荐歌曲的重复，影响用户体验。
发明内容
本发明提供了一种音乐推荐方法及装置，旨在解决现有技术中由于不能实时上报用户操作流水造成推荐歌曲重复的问题。
本发明是这样实现的，一种音乐推荐方法，包括：
发送推荐请求，并在推荐请求中携带一定数量的用户最近的音乐操作流水；
接收推荐请求，并将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中；
根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲。
本发明的另一技术方案，一种音乐推荐装置，包括请求发送模块、请求处理模块和歌曲计算模块，请求发送模块用于发送推荐请求，并在推荐请求中携带一定数量的用户最近的音乐操作流水；请求处理模块用于接收推荐请求，并将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中；歌曲计算模块用于根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲。
本发明实施例的技术方案具有如下优点或有益效果：本发明实施例的音乐推荐方法及装置通过在发送推荐请求时携带用户最近的音乐操作流水，在计算推荐歌曲时将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中，替代了部分还未实时上报的用户操作流水，使历史操作流水得到实时更新，有利于更为准确的计算推荐歌曲，避免由于最近的音乐操作流水没有实时上报，用户的历史操作流水无法得到实时更新造成的推荐歌曲重复。
附图说明
附图1是本发明第一实施例的音乐推荐方法的流程图；
附图2是本发明实施例的音乐推荐方法的推荐请求的数据结构图；
附图3是本发明第二实施例的音乐推荐方法的流程图；
附图4是本发明第一实施例的音乐推荐装置的结构示意图；
附图5是本发明第二实施例的音乐推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，是本发明第一实施例的音乐推荐方法的流程图。本发明第一实施例的音乐推荐方法包括以下步骤：
步骤100：发送推荐请求，并在推荐请求中携带一定数量的用户最近的音乐操作流水；
在步骤100中，本发明实施方式在发送推荐请求时携带用户最近的音乐操作流水，避免由于最近的音乐操作流水没有实时上报，用户的历史操作流水无法得到实时更新造成推荐歌曲的重复；携带的最近音乐操作流水数量可根据不同情况进行设定，本发明实施方式中，携带用户最近的音乐操作流水数量设定为20首；具体请一并参阅图2，是本发明实施例的音乐推荐方法的推荐请求的数据结构图。
步骤110：接收推荐请求，并将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中；
在步骤110中，本发明实施方式通过将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中，替代了部分还未实时上报的用户操作流水，使历史操作流水得到实时更新，有利于更为准确的计算推荐歌曲，并避免推荐歌曲计算重复。
步骤120：根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲。
请参阅图3，是本发明第二实施例的音乐推荐方法的流程图。本发明第二实施例的音乐推荐方法包括以下步骤：
步骤200：请求推荐歌曲；
步骤210：获取用户信息及请求的歌曲数量，并携带一定数量的用户最近的音乐操作流水一起发送推荐请求；
在步骤210中，用户信息包括用户名或账号等信息，本发明实施方式在发送推荐请求时携带用户最近的音乐操作流水，避免由于最近的音乐操作流水没有实时上报，用户的历史操作流水无法得到实时更新造成推荐歌曲的重复；携带的最近音乐操作流水数量可根据不同情况进行设定，本发明实施方式中，携带用户最近的音乐操作流水数量设定为20首；具体请一并参阅图2，是本发明音乐推荐方法的推荐请求的数据结构图。
步骤220：接收推荐请求，并根据用户信息获取用户全量的历史操作流水；
步骤230：将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中，并根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲；
在步骤230中，本发明实施方式通过将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中，替代了部分还未实时上报的用户操作流水，使历史操作流水得到实时更新，有利于更为准确的计算推荐歌曲，并避免推荐歌曲计算重复。
步骤240：判断推荐歌曲中是否存在已经收听过的歌曲，如果存在，执行步骤250；如果不存在，执行步骤260；
在步骤240中，可通过合并后的用户历史操作流水判断推荐歌曲中是否存在已经收听过的歌曲，如果用户历史操作流水中已经存在该歌曲，表示该歌曲已经收听过，则过滤掉该歌曲，如果用户历史操作流水中不存在该歌曲，则向用户推荐该歌曲。
步骤250：过滤已经收听过的歌曲；
在步骤250中，可以根据用户的需求设定过滤条件，例如过滤掉最近一天或者三天已经收听过的歌曲。
步骤260：根据用户请求返回推荐歌曲；
在步骤260中，可以设定请求返回的推荐歌曲数量，例如可以设定为20首或者50首。
步骤270：结束本次音乐推荐。
请参阅图4，是本发明第一实施例的音乐推荐装置的结构示意图。本发明第一实施例的音乐推荐装置包括请求发送模块、请求处理模块和歌曲计算模块，
请求发送模块用于发送推荐请求，并在推荐请求中携带一定数量的用户最近的音乐操作流水；其中，本发明实施方式在发送推荐请求时携带用户最近的音乐操作流水，避免由于最近的音乐操作流水没有实时上报，用户的历史操作流水无法得到实时更新造成推荐歌曲的重复；携带的最近音乐操作流水数量可根据不同情况进行设定，本发明实施方式中，携带用户最近的音乐操作流水数量设定为20首；具体请一并参阅图2，是本发明音乐推荐方法的推荐请求的数据结构图。
请求处理模块用于接收推荐请求，并将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中；其中，本发明实施方式通过将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中，替代了部分还未实时上报的用户操作流水，使历史操作流水得到实时更新，有利于更为准确的计算推荐歌曲，并避免推荐歌曲计算重复。
歌曲计算模块用于根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲。
请参阅图5，是本发明第二实施例的音乐推荐装置的结构示意图。本发明第二实施例的音乐推荐装置包括请求发送模块、请求处理模块和歌曲计算模块，请求发送模块用于发送推荐请求，并在推荐请求中携带一定数量的用户最近的音乐操作流水；请求处理模块用于接收推荐请求，并将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中；歌曲计算模块用于根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲。
具体地，请求发送模块包括推荐请求单元和请求发送单元，
推荐请求单元用于请求推荐歌曲；
请求发送单元用于获取用户信息及请求的歌曲数量，并携带一定数量的用户最近的音乐操作流水一起发送推荐请求；其中，用户信息包括用户名或账号等信息，本发明实施方式在发送推荐请求时携带用户最近的音乐操作流水，避免由于最近的音乐操作流水没有实时上报，用户的历史操作流水无法得到实时更新造成推荐歌曲的重复；携带的最近音乐操作流水数量可根据不同情况进行设定，本发明实施方式中，携带用户最近的音乐操作流水数量设定为20首；具体请一并参阅图2，是本发明音乐推荐方法的推荐请求的数据结构图。
请求处理模块包括请求接收单元和数据合并单元，
请求接收单元用于接收推荐请求，并根据用户信息获取用户全量的历史操作流水；
数据合并单元用于将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中；其中，通过将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中，替代了部分还未实时上报的用户操作流水，使历史操作流水得到实时更新，有利于更为准确的计算推荐歌曲，并避免推荐歌曲计算重复。
歌曲计算模块包括歌曲计算单元、歌曲判断单元、歌曲过滤单元和歌曲返回单元，
歌曲计算单元用于根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲；
歌曲判断单元用于判断推荐歌曲中是否存在已经收听过的歌曲，如果存在，通过歌曲过滤单元过滤收听过的歌曲；如果不存在，通过歌曲返回单元返回歌曲；其中，可通过合并后的用户历史操作流水判断推荐歌曲中是否存在已经收听过的歌曲，如果用户历史操作流水中已经存在该歌曲，表示该歌曲已经收听过，则过滤掉该歌曲，如果用户历史操作流水中不存在该歌曲，则向用户推荐该歌曲。
歌曲过滤单元用于过滤已经收听过的歌曲，并通过歌曲返回单元返回推荐歌曲；
歌曲返回单元用于根据用户请求的歌曲数量返回推荐歌曲。
本发明实施例的音乐推荐方法及装置通过在发送推荐请求时携带用户最近的音乐操作流水，在计算推荐歌曲时将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中，替代了部分还未实时上报的用户操作流水，使历史操作流水得到实时更新，有利于更为准确的计算推荐歌曲，避免由于最近的音乐操作流水没有实时上报，用户的历史操作流水无法得到实时更新造成的推荐歌曲重复。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种音乐推荐方法，包括：
发送推荐请求，并在推荐请求中携带一定数量的用户最近的音乐操作流水；
接收推荐请求，并将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中；
根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲。
2.根据权利要求1所述的音乐推荐方法，其特征在于，所述发送推荐请求，并在推荐请求中携带一定数量的用户最近的音乐操作流水步骤前还包括：请求推荐歌曲，获取用户信息及请求的歌曲数量。
3.根据权利要求2所述的音乐推荐方法，其特征在于，所述接收推荐请求，并将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中步骤还包括：根据用户信息获取用户全量的历史操作流水。
4.根据权利要求2所述的音乐推荐方法，其特征在于，所述根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲步骤后还包括：根据用户请求的歌曲数量返回推荐歌曲。
5.根据权利要求4所述的音乐推荐方法，其特征在于，所述根据用户请求的歌曲数量返回推荐歌曲步骤前还包括：判断推荐歌曲中是否存在已经收听过的歌曲，如果存在，过滤已经收听过的歌曲；如果不存在，根据用户请求的歌曲数量返回推荐歌曲。
6.一种音乐推荐装置，包括请求发送模块、请求处理模块和歌曲计算模块，请求发送模块用于发送推荐请求，并在推荐请求中携带一定数量的用户最近的音乐操作流水；请求处理模块用于接收推荐请求，并将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中；歌曲计算模块用于根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲。
7.根据权利要求6所述的音乐推荐装置，其特征在于，所述请求发送模块包括请求发送模块包括推荐请求单元和请求发送单元，所述推荐请求单元用于请求推荐歌曲；所述请求发送单元用于获取用户信息及请求的歌曲数量，并携带一定数量的用户最近的音乐操作流水一起发送推荐请求。
8.根据权利要求7所述的音乐推荐装置，其特征在于，所述请求处理模块包括请求接收单元和数据合并单元，所述请求接收单元用于接收推荐请求，并根据用户信息获取用户全量的历史操作流水；所述数据合并单元用于将推荐请求中携带的用户最近的音乐操作流水合并到全量历史操作流水中。
9.根据权利要求7所述的音乐推荐装置，其特征在于，所述歌曲计算模块包括歌曲计算单元和歌曲返回单元，所述歌曲计算单元用于根据合并后的全量历史操作流水计算推荐歌曲；所述歌曲返回单元用于根据用户请求的歌曲数量返回推荐歌曲。
10.根据权利要求9所述的音乐推荐装置，其特征在于，所述歌曲计算模块还包括歌曲判断单元和歌曲过滤单元，所述歌曲判断单元用于判断推荐歌曲中是否存在已经收听过的歌曲，如果存在，通过歌曲过滤单元过滤收听过的歌曲；如果不存在，通过歌曲返回单元返回歌曲；所述歌曲过滤单元用于过滤已经收听过的歌曲，并通过歌曲返回单元返回推荐歌曲。
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