CN104123325B - 多媒体文件的推荐方法和推荐服务器 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种多媒体文件的推荐方法和推荐服务器，其中该方法包括以下步骤：推荐服务器获取用户播放多媒体文件的历史行为信息；推荐服务器根据历史行为信息获取第一推荐条件；推荐服务器获取用户播放多媒体文件的实时行为信息；以及推荐服务器根据实时行为信息对第一推荐条件进行更新以获取第二推荐条件，并根据第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户。根据本发明实施例方法，可以在用户实时播放多媒体文件时较快的收敛到用户的实时播放偏好，使推荐的多媒体文件更符合用户播放时的情景，提升了用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种多媒体文件的推荐方法和推荐服务器。
背景技术
目前，向用户推荐多媒体文件时（例如歌曲），根据用户的历史行为信息（例如对歌曲的喜好、电影的喜好、书籍的喜好等）计算匹配用户播放偏好的多媒体文件推荐给用户，或者根据用户的历史行为信息离线计算符合用户播放偏好的多媒体文件推荐给用户。
目前存在的问题是，一方面不能在用户实时播放多媒体文件时推荐给用户匹配用户实时播放偏好的多媒体文件，因此不能满足用户的实时播放偏好，用户体验差，另一方面对于新用户或者是播放多媒体文件数量很少的用户，根据用户的历史行为信息推荐的多媒体文件与用户的播放偏好不准确，很难满足用户需求。
发明内容
本发明旨在至少解决上述技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种多媒体文件的推荐方法。该方法可以在用户实时播放多媒体文件时较快的收敛到用户的实时播放偏好，使推荐的多媒体文件更符合用户播放时的情景，提升了用户体验。
本发明的第二个目的在于提出一种推荐服务器。
为了实现上述目的，本发明第一方面实施例的多媒体文件的推荐方法包括以下步骤：推荐服务器获取用户播放多媒体文件的历史行为信息；所述推荐服务器根据所述历史行为信息获取第一推荐条件；所述推荐服务器获取所述用户播放多媒体文件的实时行为信息；以及所述推荐服务器根据所述实时行为信息对所述第一推荐条件进行更新以获取第二推荐条件，并根据所述第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给所述用户。
根据本发明实施例的多媒体文件的推荐方法，推荐服务器通过用户播放多媒体文件的实时行为信息对根据历史行为信息获取第一推荐条件进行更新，并根据更新后的第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户，可以在用户实时播放多媒体文件时较快的收敛到用户的实时播放偏好，使推荐的多媒体文件更符合用户播放时的情景，提升了用户体验。
为了实现上述目的，本发明第二方面实施例的推荐服务器，包括：第一获取模块，用于获取用户播放多媒体文件的历史行为信息；第二获取模块，用于根据所述历史行为信息获取第一推荐条件；第三获取模块，用于获取所述用户播放多媒体文件的实时行为信息；更新模块，用于根据所述实时行为信息对所述第一推荐条件进行更新以获取第二推荐条件；以及推荐模块，用于根据所述第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给所述用户。
根据本发明实施例的推荐服务器，通过用户播放多媒体文件的实时行为信息对根据历史行为信息获取第一推荐条件进行更新，并根据更新后的第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户，可以在用户实时播放多媒体文件时较快的收敛到用户的实时播放偏好，使推荐的多媒体文件更符合用户播放时的情景，提升了用户体验。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中，
图1是根据本发明一个实施例的多媒体文件的推荐方法的流程图；
图2是根据本发明一个具体实施例的多媒体文件的推荐方法的流程图；
图3是根据本发明一个实施例的推荐服务器的结构示意图；
图4是根据本发明一个具体实施例的推荐服务器的结构示意图；
图5是根据本发明另一个具体实施例的推荐服务器的结构示意图；
图6是根据本发明又一个具体实施例的推荐服务器的结构示意图；以及
图7是根据本发明再一个具体实施例的推荐服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
下面参考附图描述根据本发明实施例的多媒体文件的推荐方法和推荐服务器
目前，推荐服务器可以根据用户的历史行为信息推荐多媒体文件（例如歌曲等）给用户。如果推荐服务器根据用户的实时行为信息（例如实时听歌行为）推荐给用户更符合用户实时行为情景的多媒体文件，可以显著地提升用户的体验。为此，本发明提出了一种多媒体文件的推荐方法，包括以下步骤：推荐服务器获取用户播放多媒体文件的历史行为信息；推荐服务器根据历史行为信息获取第一推荐条件；推荐服务器获取用户播放多媒体文件的实时行为信息；以及推荐服务器根据实时行为信息对第一推荐条件进行更新以获取第二推荐条件，并根据第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户。
图1是根据本发明一个实施例的多媒体文件的推荐方法的流程图。
如图1所示，多媒体文件的推荐方法包括：
S101，推荐服务器获取用户播放多媒体文件的历史行为信息。
例如，以电台播放的歌曲为例，历史行为信息可以包括用户完整播放的歌曲、跳过播放的歌曲、重新播放的歌曲、标记喜欢的歌曲、标记不喜欢的歌曲等。
S102，推荐服务器根据历史行为信息获取第一推荐条件。
在本发明的一个实施例中，第一推荐条件包括多个多媒体标签和对应的第一权值。例如，推荐服务器可以将历史行为信息中用户播放过的多个歌曲打上标签，其中，歌曲标签可以是的年代＼语言＼音调＼节奏＼曲风等，然后推荐服务器根据用户的历史行为信息进行统计以获取每个歌曲标签的第一权值，例如，通过推荐服务器统计后某个用户对应的90年代的歌曲标签的第一权值为50，80年代的歌曲标签的第一权值为-50，等等，然后推荐服务器根据多个歌曲标签和对应的第一权值生成第一推荐条件，由此，推荐服务器可以根据第一推荐条件从多媒体库中筛选出符合用户播放偏好的多媒体文件推荐给用户。
S103，推荐服务器获取用户播放多媒体文件的实时行为信息。
在本发明的一个实施例中，实时行为信息包括用户正在播放的多媒体文件、跳过播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、选择新的多媒体文件、标记喜欢的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件中的一种或多种。具体地，实时行为信息为推荐服务器实时捕获用户的实时播放多媒体文件的行为信息，例如，用户实时听歌的行为。
S104，推荐服务器根据实时行为信息对第一推荐条件进行更新以获取第二推荐条件，并根据第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户。
在本发明的一个实施例中，第二推荐条件包括多个多媒体标签和对应的第二权值。其中，第二推荐条件中的多个多媒体标签和第一推荐条件中的多个多媒体文件标签可以一致。
在本发明的一个实施例中，推荐服务器在实时行为信息为正在播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、选择新的多媒体文件或标记喜欢的多媒体文件时，按照第一预设倍数增加对应的多媒体标签的第一权值以获取第二权值，并在实时行为信息为跳过播放的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件时，按照第一预设倍数减少对应的多媒体标签的第一权值以获取第二权值。
其中，第一预设倍数可以是推荐服务器默认的。例如，如果用户正在播放一首90年代的歌曲，则推荐服务器确定用户喜欢该年代的歌曲，然后推荐服务器可以将为90年代的歌曲标签的第一权值50增加到第二权值100；如果用户跳过播放一首摇滚曲风的歌曲，则推荐服务器确定用户不喜欢该曲风的歌曲，然后推荐服务器可以将摇滚曲风的歌曲标签的第一权值30减少到第二权值15，推荐服务器可以根据多个歌曲标签和对应的第二权值生成第二推荐条件，由此，推荐服务器可以根据第二推荐条件从多媒体库中筛选出符合用户播放偏好的多媒体文件推荐给用户。
更具体地，推荐服务器可以对用户的实时行为信息进行分类，例如将实时行为信息进行分为正向行为信息和负向行为信息，其中，正向行为信息包括例如用户完整播放的歌曲、重新播放的歌曲、标记喜欢的歌曲等；负向行为信息包括例如跳过播放的歌曲、标记不喜欢的歌曲等。推荐服务器在判断用户的实时行为信息是正向行为信息时增加对应的歌曲标签的第一权值；在判断用户的实时行为信息是负向行为信息时减少对应的歌曲标签的第一权值。对于没有被实时行为信息影响的歌曲标签的第一权值，推荐服务器将该第一权值作为歌曲标签的第二权值。由此，使得推荐服务器根据第二推荐条件推荐的多媒体文件更符合用户的实时播放偏好。
根据本发明实施例的多媒体文件的推荐方法，推荐服务器通过用户播放多媒体文件的实时行为信息对根据历史行为信息获取第一推荐条件进行更新，并根据更新后的第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户，可以在用户实时播放多媒体文件时较快的收敛到用户的实时播放偏好，使推荐的多媒体文件更符合用户播放时的情景，提升了用户体验。
图2是根据本发明一个具体实施例的多媒体文件的推荐方法的流程图。
有些用户在实时播放多媒体文件时，边播放边筛选自己喜欢或想要播放的多媒体文件，即存在淘选行为，此时如果推荐服务器判断用户频繁更换播放多媒体文件，则推荐服务器根据用户的淘选行为增加多媒体文件对应的标签的权值已推荐更加符合需求的多媒体文件给用户，更具体地，如图2所示，多媒体文件的推荐方法包括：
S201，推荐服务器获取用户播放多媒体文件的历史行为信息。
例如，以电台播放的歌曲为例，历史行为信息可以包括用户完整播放的歌曲、跳过播放的歌曲、重新播放的歌曲、标记喜欢的歌曲、标记不喜欢的歌曲等。
S202，推荐服务器根据历史行为信息获取第一推荐条件。
在本发明的一个实施例中，第一推荐条件包括多个多媒体标签和对应的第一权值。例如，推荐服务器可以将历史行为信息中用户播放过的多个歌曲打上标签，其中，歌曲标签可以是的年代＼语言＼音调＼节奏＼曲风等，然后推荐服务器根据用户的历史行为信息进行统计以获取每个歌曲标签的第一权值，例如，通过推荐服务器统计后某个用户对应的90年代的歌曲标签的第一权值为50，80年代的歌曲标签的第一权值为-50，等等，然后推荐服务器根据多个歌曲标签和对应的第一权值生成第一推荐条件，由此，推荐服务器可以根据第一推荐条件从多媒体库中筛选出符合用户播放偏好的多媒体文件推荐给用户。
S203，推荐服务器获取用户播放多媒体文件的实时行为信息。
在本发明的一个实施例中，实时行为信息包括用户正在播放的多媒体文件、跳过播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、选择新的多媒体文件、标记喜欢的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件中的一种或多种。具体地，实时行为信息为推荐服务器实时捕获用户的实时播放多媒体文件的行为信息，例如，用户实时听歌的行为。
S204，推荐服务器根据实时行为信息对第一推荐条件进行更新以获取第二推荐条件，并根据第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户。
在本发明的一个实施例中，第二推荐条件包括多个多媒体标签和对应的第二权值。其中，第二推荐条件中的多个多媒体标签和第一推荐条件中的多个多媒体文件标签可以一致。
在本发明的一个实施例中，推荐服务器在实时行为信息为正在播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、选择新的多媒体文件或标记喜欢的多媒体文件时，按照第一预设倍数增加对应的多媒体标签的第一权值以获取第二权值，并在实时行为信息为跳过播放的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件时，按照第一预设倍数减少对应的多媒体标签的第一权值以获取第二权值。
其中，第一预设倍数可以是推荐服务器默认的。例如，如果用户正在播放一首90年代的歌曲，则推荐服务器确定用户喜欢该年代的歌曲，然后推荐服务器可以将为90年代的歌曲标签的第一权值50增加到第二权值100；或者如果用户跳过播放一首摇滚曲风的歌曲，则推荐服务器确定用户不喜欢该曲风的歌曲，然后推荐服务器可以将摇滚曲风的歌曲标签的第一权值30减少到第二权值15，推荐服务器可以根据多个歌曲标签和对应的第二权值生成第二推荐条件，由此，推荐服务器可以根据第二推荐条件从多媒体库中筛选出符合用户播放偏好的多媒体文件推荐给用户。
S205，推荐服务器根据实时行为信息判断是否存在用户播放多媒体文件的淘选行为信息。
在本发明的一个实施例中，推荐服务器判断预设时间内用户跳过播放的多媒体文件或选择新的多媒体文件的频率是否超过阈值，并在超过阈值时，确定存在淘选行为信息，其中淘选行为信息包括超过阈值的用户跳过播放的多媒体文件或选择新的多媒体文件。例如，如果推荐服务器判断用户更换播放歌曲的频率超过阈值，则推荐服务器确定用户正在淘选歌曲，即存在淘选行为信息，其中，如果推荐服务器判断用户更换播放歌曲的频率未超过阈值，则推荐服务器确定用户实时播放歌曲。
S206，如果判断存在淘选行为信息，则推荐服务器根据淘选行为信息对第一推荐条件或第二推荐条件进行更新以获取第三推荐条件，并根据第三推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户。
在本发明的一个实施例中，第三推荐条件包括多个多媒体标签和对应的第三权值。
在本发明的一个实施例中，推荐服务器获取超过阈值的选择新的多媒体文件对应的多媒体标签，并按照第二预设倍数增加对应的多媒体标签的第一权值或第二权值以获取第三权值。其中，第二预设倍数可以是推荐服务器默认的。例如，用户在淘选歌曲时如果新选择一首的90年代的歌曲，则推荐服务器可以将为90年代的歌曲标签的第一权值50增加到第三权值150，或者将90年代的歌曲标签的第二权值100增加到第三权值300，推荐服务器可以根据多个歌曲标签和对应的第三权值生成第三推荐条件，由此，推荐服务器可以根据第三推荐条件从多媒体库中筛选出符合用户播放偏好的多媒体文件推荐给用户。
在本发明的一个实施例中，第二预设倍数大于第一预设倍数。具体地，第二预设倍数优选地为第一预设倍数的两倍。
根据本发明实施例的多媒体文件的推荐方法，推荐服务器判断用户播放多媒体文件时存在淘选行为信息，并根据淘选行为信息更新第一推荐条件或者第二推荐条件以获取第三推荐条件推荐多媒体文件给用户，可以在用户淘选多媒体文件时，选取品质更高的多媒体文件作为多媒体集，缩小用户的淘选范围，使推荐的多媒体文件更容易符合用户的淘选偏好，提升了用户体验。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种推荐服务器。
一种推荐服务器，包括：第一获取模块，用于获取用户播放多媒体文件的历史行为信息；第二获取模块，用于根据历史行为信息获取第一推荐条件；第三获取模块，用于获取用户播放多媒体文件的实时行为信息；更新模块，用于根据实时行为信息对第一推荐条件进行更新以获取第二推荐条件；以及推荐模块，用于根据第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户。
图3是根据本发明一个实施例的推荐服务器的结构示意图。
如图3所示，推荐服务器包括：第一获取模块100、第二获取模块200、第三获取模块300、更新模块400和推荐模块500。
具体地，第一获取模块100用于获取用户播放多媒体文件的历史行为信息。例如，以电台播放的歌曲为例，历史行为信息可以包括用户完整播放的歌曲、跳过播放的歌曲、重新播放的歌曲、标记喜欢的歌曲、标记不喜欢的歌曲等。
第二获取模块200用于根据第一获取模块100获取的历史行为信息获取第一推荐条件。
在本发明的一个实施例中，第一推荐条件包括多个多媒体标签和对应的第一权值。例如，第二获取模块200可以将历史行为信息中用户播放过的多个歌曲打上标签，其中，歌曲标签可以是的年代＼语言＼音调＼节奏＼曲风等，然后第二获取模块200根据用户的历史行为信息进行统计以获取每个歌曲标签的第一权值，例如，通过第二获取模块200统计后某个用户对应的90年代的歌曲标签的第一权值为50，80年代的歌曲标签的第一权值为-50，等等，然后第二获取模块200根据多个歌曲标签和对应的第一权值生成第一推荐条件，由此，推荐服务器可以根据第一推荐条件从多媒体库中筛选出符合用户播放偏好的多媒体文件推荐给用户。
第三获取模块300用于获取用户播放多媒体文件的实时行为信息。
在本发明的一个实施例中，实时行为信息包括用户正在播放的多媒体文件、跳过播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、选择新的多媒体文件、标记喜欢的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件中的一种或多种。更具体地，实时行为信息为第三获取模块300实时捕获用户的实时播放多媒体文件的行为信息，例如，用户实时听歌的行为。
更新模块400用于根据第三获取模块300获取的实时行为信息对第一推荐条件进行更新以获取第二推荐条件。
在本发明的一个实施例中，第二推荐条件包括多个多媒体标签和对应的第二权值。其中，第二推荐条件中的多个多媒体标签和第一推荐条件中的多个多媒体文件标签可以一致。例如，更新模块400可以根据实时行为信息增加或者减少歌曲标签对应的第一权值以获取歌曲标签的第二权值，然后根据多个歌曲标签和对应的第二权值生成第二推荐条件。
更具体地，更新模块400可以对用户的实时行为信息进行分类，例如将实时行为信息进行分为正向行为信息和负向行为信息，其中，正向行为信息包括例如用户完整播放的歌曲、重新播放的歌曲、标记喜欢的歌曲等；负向行为信息包括例如跳过播放的歌曲、标记不喜欢的歌曲等。更新模块400在判断用户的实时行为信息是正向行为信息时增加对应的歌曲标签的第一权值；在判断用户的实时行为信息是负向行为信息时减少对应的歌曲标签的第一权值。对于没有被实时行为信息影响的歌曲标签的第一权值，更新模块400将该第一权值作为歌曲标签的第二权值。由此，使得推荐服务器根据第二推荐条件推荐的多媒体文件更符合用户的实时播放偏好。
推荐模块500用于根据更新模块400更新获取的第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户。更具体地，推荐模块500可以根据第二推荐条件从多媒体库中筛选出符合用户播放偏好的多媒体文件推荐给用户。
根据本发明实施例的推荐服务器，通过用户播放多媒体文件的实时行为信息对根据历史行为信息获取第一推荐条件进行更新，并根据更新后的第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户，可以在用户实时播放多媒体文件时较快的收敛到用户的实时播放偏好，使推荐的多媒体文件更符合用户播放时的情景，提升了用户体验。
图4是根据本发明一个具体实施例的推荐服务器的结构示意图。
如图4所示，推荐服务器包括：第一获取模块100、第二获取模块200、第三获取模块300、更新模块400、推荐模块500和判断模块600。
具体地，判断模块600用于根据第三获取模块300获取的实时行为信息判断是否存在用户播放多媒体文件的淘选行为信息。其中，淘选行为信息包括超过阈值的用户跳过播放的多媒体文件或选择新的多媒体文件。
在本发明的一个实施例中，更新模块400还用于在判断模块600判断存在淘选行为信息时，根据淘选行为信息对第一推荐条件或第二推荐条件进行更新以获取第三推荐条件。
在本发明的一个实施例中，第三推荐条件包括多个多媒体标签和对应的第三权值。例如，更新模块400可以根据实时行为信息增加或者减少歌曲标签对应的第一权值或者第二权值以获取歌曲标签的第三权值，然后根据多个歌曲标签和对应的第三权值生成第三推荐条件。
在本发明的一个实施例中，推荐模块500还用于根据更新模块400更新获取的第三推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给用户。更具体地，推荐模块500可以根据第三推荐条件从多媒体库中筛选出符合用户播放偏好的多媒体文件推荐给用户。
根据本发明实施例的推荐服务器，判断用户播放多媒体文件时存在淘选行为信息，并根据淘选行为信息更新第一推荐条件或者第二推荐条件以获取第三推荐条件推荐多媒体文件给用户，可以在用户淘选多媒体文件时，选取品质更高的多媒体文件作为多媒体集，缩小用户的淘选范围，使推荐的多媒体文件更容易符合用户的淘选偏好，提升了用户体验。
图5是根据本发明另一个具体实施例的推荐服务器的结构示意图。
如图5所示，推荐服务器包括：第一获取模块100、第二获取模块200、第三获取模块300、更新模块400、推荐模块500、判断模块600、第一判断单元610和确定单元620。其中，判断模块600包括：第一判断单元610和确定单元620。
具体地，第一判断单元610用于判断预设时间内用户跳过播放的多媒体文件或选择新的多媒体文件的频率是否超过阈值。
确定单元620用于在第一判断单元610判断预设时间内用户跳过播放的多媒体文件或选择新的多媒体文件的频率超过阈值时，确定存在淘选行为信息。例如，如果第一判断单元610判断用户更换播放歌曲的频率超过阈值，则确定单元620确定用户正在淘选歌曲，即存在淘选行为信息，其中，如果第二判断单元610判断用户更换播放歌曲的频率未超过阈值，则确定单元620确定用户实时播放歌曲。
根据本发明实施例的推荐服务器，通过判断预设时间内用户跳过播放的多媒体文件或选择新的多媒体文件的频率是否超过阈值，可以判断出用户是否在淘选多媒体文件。
图6是根据本发明又一个具体实施例的推荐服务器的结构示意图。
如图6所示，推荐服务器包括：第一获取模块100、第二获取模块200、第三获取模块300、更新模块400、推荐模块500、判断模块600、第一判断单元610、确定单元620、第一更新单元410和第二更新单元420。其中，判断模块600包括：第一判断单元610和确定单元620；更新模块400包括：第一更新单元410和第二更新单元420。
具体地，第一更新单元4100用于在第三获取模块300获取的实时行为信息为正在播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、选择新的多媒体文件或标记喜欢的多媒体文件时，按照第一预设倍数增加对应的多媒体标签的第一权值以获取第二权值。其中，第一预设倍数可以是第一更新单元410默认的。例如，如果用户正在播放一首90年代的歌曲，则第一更新单元410确定用户喜欢该年代的歌曲，然后第一更新单元410可以将90年代的歌曲标签的第一权值50增加到第二权值100。
第二更新单元420用于在第三获取模块300获取的实时行为信息为跳过播放的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件时，按照第一预设倍数减少对应的多媒体标签的第一权值以获取第二权值。例如，如果用户跳过播放一首摇滚曲风的歌曲，则第二更新单元420确定用户不喜欢该曲风的歌曲，然后第二更新单元420可以将为摇滚曲风的歌曲标签的第一权值30减少到第二权值15。
根据本发明实施例的推荐服务器，可以根据多个歌曲标签和对应的第二权值生成第二推荐条件。
图7是根据本发明再一个具体实施例的推荐服务器的结构示意图。
如图7所示，推荐服务器包括：第一获取模块100、第二获取模块200、第三获取模块300、更新模块400、推荐模块500、判断模块600、第一判断单元610、确定单元620、第一更新单元410、第二更新单元420、获取单元430和第三更新单元440。其中，判断模块600包括：第一判断单元610和确定单元620；更新模块400包括：第一更新单元410、第二更新单元420、获取单元430和第三更新单元440。
具体地，获取单元430用于获取超过阈值的选择新的多媒体文件对应的多媒体标签。
第三更新单元440用于按照第二预设倍数增加获取单元430获取的对应的多媒体标签的第一权值或第二权值以获取第三权值。其中，第二预设倍数可以是第三更新单元440默认的。例如，用户在淘选歌曲时如果新选择一首的90年代的歌曲，则第三更新单元440可以将为90年代的歌曲标签的第一权值50增加到第三权值150，或者将90年代的歌曲标签的第二权值100增加到第三权值300。
在本发明的一个实施例中，第二预设倍数大于第一预设倍数。具体地，第二预设倍数优选地为第一预设倍数的两倍。
根据本发明实施例的推荐服务器，可以根据多个歌曲标签和对应的第三权值生成第三推荐条件。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (18)
1.一种多媒体文件的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
推荐服务器获取用户播放多媒体文件的历史行为信息；
所述推荐服务器根据所述历史行为信息获取第一推荐条件；
所述推荐服务器获取所述用户播放多媒体文件的实时行为信息；以及
所述推荐服务器根据所述实时行为信息对所述第一推荐条件进行更新以获取第二推荐条件，并根据所述第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给所述用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
所述推荐服务器根据所述实时行为信息判断是否存在所述用户播放多媒体文件的淘选行为信息；以及
如果判断存在所述淘选行为信息，则所述推荐服务器根据所述淘选行为信息对所述第一推荐条件或所述第二推荐条件进行更新以获取第三推荐条件，并根据所述第三推荐条件获取所述推荐多媒体文件以推荐给所述用户，其中所述淘选行为信息包括超过阈值的所述用户跳过播放的多媒体文件或选择新的多媒体文件。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时行为信息包括所述用户正在播放的多媒体文件、跳过播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、选择新的多媒体文件、标记喜欢的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件中的一种或多种。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时行为信息包括所述用户正在播放的多媒体文件、跳过播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、选择新的多媒体文件、标记喜欢的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件中的一种或多种。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述推荐服务器根据所述实时行为信息判断是否存在所述用户播放多媒体文件的淘选行为信息，进一步包括：
所述推荐服务器判断预设时间内所述用户跳过播放的多媒体文件或选择新的多媒体文件的频率是否超过阈值；以及
如果超过阈值，则所述推荐服务器确定存在所述淘选行为信息。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述第一推荐条件包括多个多媒体标签和对应的第一权值，所述第二推荐条件包括所述多个多媒体标签和对应的第二权值，所述第三推荐条件包括所述多个多媒体标签和对应的第三权值。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述推荐服务器根据所述实时行为信息对所述第一推荐条件进行更新以获取第二推荐条件，进一步包括：
如果所述实时行为信息为所述正在播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、所述选择新的多媒体文件或标记喜欢的多媒体文件，则所述推荐服务器按照第一预设倍数增加对应的所述多媒体标签的所述第一权值以获取所述第二权值；以及
如果所述实时行为信息为所述跳过播放的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件，则所述推荐服务器按照所述第一预设倍数减少对应的所述多媒体标签的所述第一权值以获取所述第二权值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述推荐服务器根据所述淘选行为信息对所述第一推荐条件或所述第二推荐条件进行更新以获取第三推荐条件，进一步包括：
所述推荐服务器获取超过阈值的选择新的多媒体文件对应的所述多媒体标签；以及
所述推荐服务器按照第二预设倍数增加对应的所述多媒体标签的所述第一权值或所述第二权值以获取所述第三权值。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二预设倍数大于所述第一预设倍数。
10.一种推荐服务器，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取用户播放多媒体文件的历史行为信息；
第二获取模块，用于根据所述历史行为信息获取第一推荐条件；
第三获取模块，用于获取所述用户播放多媒体文件的实时行为信息；
更新模块，用于根据所述实时行为信息对所述第一推荐条件进行更新以获取第二推荐条件；以及
推荐模块，用于根据所述第二推荐条件获取推荐多媒体文件以推荐给所述用户。
11.根据权利要求10所述的推荐服务器，其特征在于，还包括：
判断模块，用于根据所述实时行为信息判断是否存在所述用户播放多媒体文件的淘选行为信息；
所述更新模块还用于在所述判断模块判断存在所述淘选行为信息时，根据所述淘选行为信息对所述第一推荐条件或所述第二推荐条件进行更新以获取第三推荐条件，其中所述淘选行为信息包括超过阈值的所述用户跳过播放的多媒体文件或选择新的多媒体文件；以及
所述推荐模块还用于根据所述第三推荐条件获取所述推荐多媒体文件以推荐给所述用户。
12.根据权利要求10所述的推荐服务器，其特征在于，所述实时行为信息包括所述用户正在播放的多媒体文件、跳过播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、选择新的多媒体文件、标记喜欢的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件中的一种或多种。
13.根据权利要求11所述的推荐服务器，其特征在于，所述实时行为信息包括所述用户正在播放的多媒体文件、跳过播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、选择新的多媒体文件、标记喜欢的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件中的一种或多种。
14.根据权利要求13所述的推荐服务器，其特征在于，所述判断模块包括：
第一判断单元，用于判断预设时间内所述用户跳过播放的多媒体文件或选择新的多媒体文件的频率是否超过阈值；以及
确定单元，用于在所述第一判断单元判断预设时间内所述用户跳过播放的多媒体文件或选择新的多媒体文件的频率超过阈值时，确定存在所述淘选行为信息。
15.根据权利要求13或14所述的推荐服务器，其特征在于，所述第一推荐条件包括多个多媒体标签和对应的第一权值，所述第二推荐条件包括所述多个多媒体标签和对应的第二权值，所述第三推荐条件包括所述多个多媒体标签和对应的第三权值。
16.根据权利要求15所述的推荐服务器，其特征在于，所述更新模块包括：
第一更新单元，用于在所述实时行为信息为所述正在播放的多媒体文件、重新播放的多媒体文件、所述选择新的多媒体文件或标记喜欢的多媒体文件时，按照第一预设倍数增加对应的所述多媒体标签的所述第一权值以获取所述第二权值；以及
第二更新单元，用于在所述实时行为信息为所述跳过播放的多媒体文件或标记不喜欢的多媒体文件时，按照所述第一预设倍数减少对应的所述多媒体标签的所述第一权值以获取所述第二权值。
17.根据权利要求16所述的推荐服务器，其特征在于，所述更新模块还包括：
获取单元，用于获取超过阈值的选择新的多媒体文件对应的所述多媒体标签；以及
第三更新单元，用于按照第二预设倍数增加对应的所述多媒体标签的所述第一权值或所述第二权值以获取所述第三权值。
18.根据权利要求17所述的推荐服务器，其特征在于，所述第二预设倍数大于所述第一预设倍数。
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